109
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI KELUARGA MISKIN MENGGUNAKAN METODE FUZZY MULTI CRITERIA DECISION
MAKING (FMCDM)
Nurdina Rasjid
Jurusan Teknik Informatika/Fakultas Teknik, Univeriatas Sulawesi Barat Email : [email protected]
ABSTRAK
Pemerintah memberikan dan memperluas bantuan sosial kepada masyarakat untuk mengatasi jumlah kemiskinan yang semakin meningkat. Namun karena keterbatasan dana, sehingga pemilihan keluarga layak mendapat bantuan harus benar benar di seleksi agar penyaluran bantuan dapat terealisasi dengan baik, adil dan tepat sasaran. Dalam pemilihan keluarga layak bantuan, pemerintah masih mengalami kesulitan hal ini dikarenakan banyaknya kriteriteria yang menjadi patokan dalam pemilihan tersebut, sehingga pemberian bantuan sosial masih kurang efektif dan efisien. Seleksi keluarga miskin ini mengunakan sistem pendukung keputusan Fuzzy Multy Criteria Decision Making (FMCDM) adalah pendukung keputusan dengan menerapkan beberapa alternative.Sistem ini dapat membantu pemerintah desa dalam menentukan keluarga miskin dengan 10 kriteria yaitu, luas lantai rumah, penghasilan, pekerjaan, jumlah tanggugan, jenis atap, jenis dinding, jenis lantai, fasilitas tempat buang, sumber penerangan dan bahan bakar memasak, sehingga pemberian bantuan dapat tepat sasaran. Berdasarkan hasil pengujian akurasi 4 dusun, pertama adalah, Dusun Totolisi termasuk 5 kategori tidak layak dan 15 layak dengan nilai akurasi 90%. Dusun Totolisi Tengah kedua termasuk 5 kategori tidak layak dan 15 layak dengan nilai akurasi 75%. Ketiga adalah Totolisi Utara termasuk 2 kategori tidak layak dan 18 layak dengan nilai akurasi 90% dan yang terakhir adalah Dusun Totolisi Selatan termasuk 3 kategori tidak layak dan 37 layak dengan nilai akurasi 90%. Sistem ini dapat direkomendasikan untuk penentuan keluarga miskin di desa Totolisi.
Kata Kunci: Sistem pengambil keputusan, Keluarga miskin, Fuzzy Multy Criteria Decision Making
ABSTRACT
The government provides and expands social assistance to the community to overcome the increasing number of poverty. However, due to limited funds, the selection of families eligible for assistance must be properly selected so that the distribution of aid can be realized properly, fairly and on target. In the selection, the government is still difficult, because many criteria that are used as benchmarks in the selection, so that it is still less effective and efficien,. Fuzzy Multi Criteria Decision Making (FMCDM) is a decision making with several alternatives. This system can assist the village government in determining poor families with 10 criteria, namely, floor area of the house, income, occupation, number of responsibilities, type of roof, type of wall, type of floor, disposal facilities, source of lighting and cooking fuel, so that assistance can be provided. right on target. Based on the results of testing the accuracy of 4 villages, The first is Totolisi includes 5 categories that are not feasible and 15 are eligible with an accuracy
109
110
is 90%. The second is Middle Totolisi sub-village includes 5 categories that are not feasible and 15 are eligible with an accuracy 75%. The third is North Totolisi including 2 unfeasible categories and 18 feasible with an accuracy 90% and the last is South Totolisi including 3 unfeasible categories and 37 feasible with an accuracy 90%. This system can be recommended for determining poor families in Totolisi.
Keywords: Decision making system, Poor family, Fuzzy Multi Criteria Decision Making.
1. PENDAHULUAN
Keluarga miskin merupakan suatu keluarga dengan kondisi fisik yang tidak memiliki akses sarana dan prasarana dasar yang memadai, dengan kualitas perumahan dan pemukiman yang jauh dibawah standar kelayakan serta mata pencaharian yang tidak menentu yang mencakup seluruh multidimensi.
Penggolongan kemiskinan didasarkan pada suatu standar tertentu yaitu dengan membandingkan tingkat pendapatan orang atau keluarga dengan tingkat pendapatan yang diperlukan untuk memenuhi kebutuhan pokok minimum. (Annur, 2018). Fakir miskin dalam UU Nomor 13 Tahun 2011 tentang orang miskin adalah orang yang sama sekali tidak memiliki sumber penghidupan atau memiliki sumber penghidupan tetapi tetapi tidak mampu memenuhi kebutuhan dasar hidup dan layak bagi dirinya atu keluarganya.
Kemiskinan masih menjadi salah satu masalah terbesar di Indonesia dari dulu sampai sekarang karena perjuangan melawan kemiskinan masih belum terpecahkan. Ditambah lagi pandemic covid 19 membawa dampak besar terhadap peningkatan angka kemiskinan.Dampak pandemic COVID-19 menyebabkan berkurangnya pasokan tenaga kerja, pengangguran, berkurangnya penghasilan, meningkatnya biaya melakukan bisnis di setiap sektor (termasuk gangguan jaringan produksi di setiap sektor), pengurangan
konsumsi karena pergeseran preferensi konsumen atas setiap barang, kerentanan masyarakat terhadap penyakit serta kerentanan terhadap perubahan kondisi ekonomi. (Kurniasih, 2020)
Pemerintah memberikan dan memperluas bantuan sosial kepada masyarakat untuk mengatasi jumlah
kemiskinan yang semakin
meningkat.Namun karena keterbatasan dana, sehingga pemilihan keluarga layak mendapat bantuan harus benar benar di seleksi agar penyaluran bantuan dapat terealisasi dengan baik, adil dan tepat sasaran. Sekarang ini masih saja ada beberapa keluhan mengenai bantuan sosial yang tidak tepat sasaran, bahkan terdapat isu yang beredar di masyarakah bahwa kepala desalah yang menentukan penerima bansos sesuai dengan kepentinganya dan tanpa terjun kelapangan melakukan pemutakhiran data.
Desa Totolisi adalah salah satu bagian dari Indonesia yang berada pada Kecamatan Sendana Kabupaten Majene Provinsi Sulawesi Barat. Secara giografis desa ini terletak pada posisi kurang lebih 37 Km arah Utara Kota Majene. Dan merupakan salah satu desa diantara 14 desa dan 2 kelurahan dikecamatan sendana.
Desa Totolosi yang telah menjalankan beberapa program penanggulangan kemiskinan diantaranya, PKH, BST, BLT, PIP, KIP dan lain sebagainya. Namun
111 demikian proses dalam pemilihan keluarga
layak bantuan masih sangat sulit mereka lakukan, hal ini dikarenakan banyaknya kriteriteria yang menjadi patokan dalam pemilihan tersebut, disamping itu proses pengumpulan dan pemutakhiran data masih dilakukan secara manual, wawancara yang mengunakan waktu 2-3 jam (boros waktu dan kertas).Tahap selanjutnya pengolahan data, komplikasi dan tabulasi data.
Namun demikian masih saja terdapat keluhan masyarakat yang tidak sesuai dengan harapan yang seharusnya.
Sehingga sering terjadi kesenjangan antara masyarakat dan dan pemerintah setempat akibat kesalahan- kesalahan kecil dalam menentukan keputusan penentuan keluarga miskin. Sehingga bisa disimpulkan bahwa proses pemilihan keluarga miskin yang masih manual, masih kurang efektif dan efisien. Maka dari itu dibutuhkan suatu metode yang dapat mengatasi masalah tersebut sehingga penyaluran bantuan dapat terealisasi sesuai harapan pemerintah. Penyaluran bantuan yang tepat sasaran dapat meningkatkan kualitas hidup sekaligus mensejahterakan masyarakat.
FMCDM (Fuzzy Multi Criteria Decision Making) merupakan suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteria-kriteria tertentu (Murti, 2017).
Sistem pengambilan keputusan ini akan menetapkan alternatif terbaik dalam penentuan keluarga miskin yang menyediakan fasilitas konsultasi dengan indikator kemiskinan yang tersedia untuk menentukan keluarga miskin. Selain itu sistem ini dapat meminimalisir waktu
petugas dalam pengambilan data sekaligus pengolahan data untuk memutuskan keluarga miskin berdasarkan perankingan, dan berhak mendapatkan.
2. LANDASAN TEORI 2.1. Keluarga Miskin
Menurut Badan Pusat Statistik (Isda, 2021) mendefinisikan Garis Kemiskinan (GK) sebagai nilai rupiah yang harus dikeluarkan seseorang dalam sebulan agar dapat memenuhi kebutuhan dasar asupan kalori sebesar 2100 kkal/hari per kapita dikenal dengan Garis Kemiskinan Makanan (GKM) ditambah kebutuhan minimum non makanan yang merupakan kebutuhanseseorang yaitu papan, sandang, sekolah, trans-portasi dan kebutuhan individu rumah tangga dasar lainnya yaitu Garis Kemiskinan Non Makanan (GKNM).
Berdasarkan wawancara dengan Kepala Desa Totolisi terdapat 14 kriteria yang digunakan untuk mendata dan mengukur tingkat keluarga miskin di Desa Totolisi yaitu:
1) Luas Lantai Rumah 2) Jenis Atap Rumah Terluas 3) Jenis Dinding Terluas 4) Jenis Lantai Terluas
5) Fasilitas Tempat Buang Air Besar 6) Sumber Penerangan Utama 7) Sumber Air Minum
8) Bahan Bakar Memasak
9) Intnsitas Komsumsi Daging/ Susu/
Ayam Per Minggu
10) Intensitas Membeli Pakaian Pertahun
11) Intensitas Makan Per Hari 12) Pengobatan
13) Ijazah Terakhir kepala keluarga 14) Kepemilikan Aset
2.2. Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan merupakan merupakan suatu informasi
112
berbasis komputer menghasilkan berbagai alternative keputusan untuk membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan yang terstruktur maupun tidak terstruktur dengan mengunakan data dan model (Dicky Nofriansyah, 2017)
Sedangkan Menurut Alter dalam (Aprudi, 2016) Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan manipulasi data yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan pada situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.
2.3. Fuzy Multi Criteria Decision Making (FMCDM)
Menurut Sri Winarso Martyas Edi dalam (Hardianto & HTS, 2018) FMCDM merupakan suatu metode yang dapat digunakan sebagai alat pendukung keputusan. Multi Criteria Decision Making (MCDM) mengacu pada proses penyaringan, memprioritaskan, peringkat atau memilih set alternatif dengan kriteria kondisi yang independen, sepadan atau bertentangan.
Fuzzy Multi Criteria Decision Making (FMCDM)di kembangkan untuk membantu pengambilan keputusan terhadap beberapa alternatif keputusan untuk mendapatkan suatu keputusan yang akurat dan optimal. FMCDM di gunakan untuk melakukan penilaian atau seleksi terhadap beberapa alternatif dalam jumlah yang terbatas. Menurut (Handayani & S, 2014) Ada beberapa fitur umum yang di gunakan dalam FMCDM, yaitu:
1) Alternatif, adalah obyek-obyek yang berbeda dan memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih oleh pengambil keputusan.
2) Atribut, sering di sebut sebagai karakteristik, komponen atau criteria keputusan.
3) Konflik antar kriteria, beberapa kriteria biasanya mempunyai konflik antara satu dengan yang lainnya, misalnya kriteria keuntungan akan mengalami konflik dengan kriteria biaya.
4) Bobot keputusan, bobot keputusan menunjukkan kepentingan relatif dari setiap kriteria, W = (W1, W2, ….., Wn). Pada FMCDM akan dicari bobot kepentingan dari setiap kriteria.
5) Matriks keputusan, suatu matriks keputusan X yang berukuran m x n, berisi elemen- elemen xij, yang mempresentasikan ratingdari alternatif A1 (i=1,2,….,m) terhadap kriteria C1 (j=1,2,….,n).literatur mencakup kajian teori dan hasil penelitian terdahulu dituliskan sebagai bagian terpisah.
3. METODE PENELITIAN 3.1. Tempat dan waktu penelitian
Penelitian ini dilakukan di Desa Totolisi Kecamatan Sendana Kabupaten Majene Provinsi Sulawesi Barat.
Penelitian dimulai dari tanggal 25 Mei- 25 September 2022.
3.2. Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini menggunakan penelitian deskriptif analisis, adapun pengertian dari metode deskriptif analisis menurut (Sugiono, 2019) adalah suatu metode yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran
113 terhadap objek yang di teliti melalui data
atau sampel yang telah terkumpul.
3.3. Metode Pengumpulan Data
1) Wawancara, yaitu tanya jawab secara langsung kepada kepala desa Totolisisebagai responden dalam penelitian ini.
2) Observasi di lakukan untuk mendapatkan data secara umum dengan melihat langsung dan mengamati di lokasi penelitian.
3) Studi pustaka Studi pustaka di lakukan dengan cara membaca, mengutip sumber pustaka yang mendukung dan berkaitan dengan penelitian
Gambar 1. Alur Metode FMCD
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Kriteria
Berdasarkan wawancara observasi di lapangan, terdapat 10 kriteria yang digunakan dalam menentukan keluarga miskin dan layak mendapat bantuan.
Kriteria tersebut dapat dilihat pada table berikut.
Tabel 1 Kriteria keluarga miskin Kriteria Nama
Kriteria Sub Kriteria C1 Luas Lantai
Rumah
30 m2 40 m2
>30 m2 C2 Penghasilan
<Rp. 1 Juta Rp. 1 Juta - 2
Juta Rp. 2,5 Juta -
3 Juta
>Rp. 3 Juta C3 Pekerjaan
URT Petani/Pekeb
un Nelayan Pegawai
C4 Jumlah
Tanggungan
>4 Orang 3 Sampai 4
Orang 1 Sampai 2
Orang
C5 Jenis Atap Seng
Rumbiah C6 Jenis Dinding Papan
Tembok C7 Jenis Lantai
Tehel/Semen Papan Tembok C8
Fasilitas Tempat Buang
Wc Wc Umum
C9 Sumber
Penerangan
Listrik Pelita C10 Bahan Bakar
Memasak
Kayu Kompor
4.2. Bobot penentuan keluarga miskin Rangking kecocokan dari setiap alternative pada setiap kriteria terdapat pada table berikut:
1) Luas Lantai Rumah Tabel 2. Luas Lantai Rumah
Luas Lantai Rumah
Bobot Kategori
30 m2 5 Sangat Baik
40 m2 4 Baik
>40 m2 1 Sangat
Kurang
114
2) Jenis Lantai Tabel 3. Jenis Lantai
Jenis Lantai Bobot Kategori Tehel/Semen 1 Sangat
Kurang
Papan 2 Kurang
Bambu 3 Cukup
3) Penghasilan Tabel 4. Penghasilan
Penghasilan Bobot Kategori
<Rp. 1 Juta 5 Sangat Baik Rp. 1 Juta –
2 Juta 4 Baik
Rp. 2,5 Juta –
3 Juta 3 Cukup
>Rp. 3 Juta 1 Sangat Kurang 4) Pekerjaan
Tabel 5. Pekerjaan
Pekerjaan Bobot Kategori
URT 5 Sangat Baik
Petani/Pekebun 4 Baik
Nelayan 3 Cukup
Tukang Batu 2 Kurang
Pegawai 1 Sangat
Kurang 5) Jumlah Tanggungan
Tabel 6. Jumlah Tanggungan Jumlah
Tanggungan Bobot Kategori
>4 Orang 4 Sangat Baik 3 Sampai 4 Orang 3 Baik 1 Sampai 2 Orang 2 Kurang
< 1 1 Sangat
Kurang 6) Jenis Atap
Tabel 7. Jenis Atap
Jenis
Atap Bobot Kategori Seng 1 Sangat Kurang Rumbiah 5 Sangat Bagus 7) Jenis Dinding
Tabel 8. Jenis Dinding Jenis
Dinding Bobot Kategori
Papan 2 Kurang
Tembok 1 Sangat
Kurang 8) Fasilitas Tempat Buang Air Besar Tabel 9. Fasilitas Buang Air Besar Fasilitas Buang Air Bobot Kategori
Wc Pribadi 2 Kurang
Wc Umum 5 Sangat
Baik
9) Sumber Penerangan Tabel 10. Sumber Penerangan
Sumber Penerangan
Bobot Kategori
Listrik 1 Sangat
Kurang
Pelita 5 Sangat Baik
10) Bahan Bakar Memasak Tabel 11. Bahan Bakar Memasak
Bahan Bakar
Memasak Bobot Kategori
Kayu 5 Sangat
Baik
Kompor 1 Sangat
Kurang
4.3. Rating Keputusan dan Derajad Kecocokan Alternatif
Rating untuk setiap kriteria keputusan yang di tunjukkan pada Tabel 12 sesuai dengan bobot kriteria dan derajad kecocokan alternatif terhadap kriteria keputusan yang di tunjukkan pada tabel 13 yang di berikan oleh pengambil keputusan.
Tabel 12. Rating Keputusan
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10
Rating
keputusan SB SB SB SB SB SB SB SB SB SB
115 Tabel 13. Derajad Kecocokan Alternatif Terhadap Kriteria
Keputusan
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10
Manda SB SB B K SB K C SB SB SB
Suriani SB SB SB K SK SK SK SB SK SB
Sumaila SB SB C SB SK K K SB SK SB
Sahril SB SB B SB SK K K K SK SB
4.4. Nilai Rating Kecocokan terhadap Nilai Fuzzy
Hasil nilai rating kecocokan terhadap nilai fuzzy dapat dilihat pada tabel sunstitusi Sit dan Wt sebagai berikut.
Tabel Hasil 4.15 Subsitusi Sit dan Wt.
Alternatif X Y Z
A1 12,2 18,8 22
A2 9,9 15,5 17,9
A3 9,9 16 18,6
A4 9,1 15 18,1
4.5. Seleksi Alternatif Optimal
Langkah selanjutnya adalah seleksi alternatif optimal dengan mencari nilai total integral dan hasilnya terdapat pada table berikut
Tabel 4.16 Nilai Total Integral Setiap Alternatif
Alternatif Nilai Total Integral α = 0 α = 0,5 α=1
A1 15,5 17,95 20,4
A2 12,7 14,7 16,7
A3 12,95 15,125 17,3 A4 12,05 14,425 17,3
4.6. Seleksi Keluarga miskin mengunakan Sistem 1) Tampilan Data Alternatif dan kriteria
Halaman alternative adalah halaman dimana admin akan menginput nama alternative yang dijadikan sebagai alternatif dalam penentuan keluarga miskin. Hal serupa juga terdapat pada halaman data kriteria yaitu admin menginput kriteria yang telah ditentukan.
Gambar 2. Data Alternatif
Gambar 3. Data Kriteria
116
2) Tampilan Halaman Sub kriteria
Halaman sub kriteria adalah nilai dari setiap kriteria. dimana admin akan menginput nilai dari subkriteria
Gambar 4. Data Nilai Sub Kriteria 3) Tampilan Nilai Bobot Kriteria
Tampilan ini adalah pemberian nilai bobot setiap criteria dimana pada halaman ini admin akan diarahkan untuk melakukan penginputan bobot kriteria
Gambar 5. Nilai Bobot Kriteria 4) Tampilan Target Kriteria
Halaman ini adalah pemberian target kriteria dari setiap alternative yang berfungsi untuk mengolah data perhitungan Fuzzy MCDM untuk mendapatkan nilai bobot dari setiap alternatif.
Gambar 6. Target Kriteria
117 5) Tampilan Perhitungan
Tampilan ini merupakan halaman yang berfungsi untuk mengolah data perhitungan dalam penentuan keluarga miskin.
Gambar 7. Tampilan Perhitungan 4.7. Hasil Implementasi
1) Dusun Totolisi
Hasil implementasi yang dilakukan menggunakan metode FMCDM dengan jumlah data testing sebanyak 20 untuk dusun totolisi. Hasil perhitungan nilai persentase sebelumnya yang di testing kedalam program data yang menunjukkan kategori tidak layak sebanyak 2 data dan untuk kategori layak sebanyak 18 data dan nilai akurasi yag didapatkan sebanyak 90%
2) Dusun Totolisi Tengah
Hasil implementasi yang dilakukan menggunakan metode FMCDM dengan jumlah data testing sebanyak 20 untuk dusun totolisi tengah. Hasil perhitungan nilai persentase sebelumnya yang di testing kedalam program data yang menunjukkan kategori tidak layak sebanyak 5 data dan untuk kategori layak sebanyak 15 data dan nilai akurasi yag didapatkan sebanyak 75%
3) Dusun Totolisi Tengah
Hasil implementasi yang dilakukan menggunakan metode FMCDM dengan jumlah data testing sebanyak 20 untuk
dusun totolisi tengah. Berdasarkan hasil perhitungan nilai persentase sebelumnya yang di testing kedalam program data yang menunjukkan kategori tidak layak sebanyak 2 data dan untuk kategori layak sebanyak 18 data dan nilai akurasi yag didapatkan sebanyak 90%
4) Dusun Totolisi Selatan
Hasil implementasi yang dilakukan menggunakan metode FMCDM dengan jumlah data testing sebanyak 40 untuk dusun totolisi tengah. Berdasarkan hasil perhitungan nilai persentase sebelumnya yang di testing kedalam program data yang menunjukkan kategori tidak layak sebanyak 4 data dan untuk kategori layak sebanyak 36 data dan nilai akurasi yag didapatkan sebanyak 90%.
5. SIMPULAN DAN SARAN
Seleksi keluarga miskin dengan mengunakan metode FMCDM dalam menentukan kategori keluarga miskin atau layak dapat bantuan di Desa Totolisi dapat direkomendasikanBerdasarkan hasil
118
pengujian akurasi 4 dusun, maka hasil akurasi masing-masing dusun. Yaitu yang pertama adalah, Dusun Totolisi termasuk 5 kategori tidak layak dan 15 layak dengan nilai akurasi 90%. Dusun Totolisi Tengah kedua termasuk 5 kategori tidak layak dan 15 layak dengan nilai akurasi 75%. Ketiga adalah Totolisi Utara termasuk 2 kategori tidak layak dan 18 layak dengan nilai akurasi 90% dan yang terakhir adalah Dusun Totolisi Selatan termasuk 3 kategori tidak layak dan 36 layak dengan nilai akurasi 90%.
System ini dapat dikembangkan dalam aplikasi mobil sehingga dapat lebih memudahkan pengoperasian system.
System ini juga dapat dikembangkan dengan mengunakan metode lain dan menambahkan kriteria sehingga menghasilkan keputusan yang lebih akurat lagi.
DAFTAR PUSTAKA
Annur, H. (2018). Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes. ILKOM Jurnal Ilmiah, 10(2), 160–165.
https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i 2.303
.160-165
Aprudi, S. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beras Untuk Keluarga Miskin (Raskin) Pada Kelurahan Tanah Periuk Kecamatan Lubuklinggau Selatan II Kota Lubuklinggau Menggunakan Metode Analithycal Hirarchy Process (AHP). Jti, 8(1), 26–33.
Dicky Nofriansyah. (2017). Multy Criteria Decision Making (MCDM) (1st ed.). Budi Utama.
Handayani, B., & S, R. (2014).
Perbandingan Metode AHP-SAW
Dengan FMCDM- SAW Pada Pemberian Pinjaman Modal Usaha Pertanian. In JUTISI Vol. 3, No. 3, Desember 2014 : 579 – 652 (Vol. 3, Issue 3).
Hardianto, H., & HTS, D. I. G.
(2018). Penerapan Metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making Menentukan Pemilihan Laptop. It (Informatic Technique) Journal, 6(2), 207.
https://doi.org/10.22303/it.6.2.2018 .207- 216
Isda, M. N. (2021). Analisis Konsep Kemiskinan ( Studi Komparatif Konsep Badan Pusat Statistik Dan
Konsep Ekonomi Islam ). Journal of Sharia …, 1–21.
https://journal.ar-
raniry.ac.id/index.php/JoSE/article/
view/ 1271
Kurniasih, E. P. (2020). Dampak Pandemi Covid 19 Terhadap Penurunan Kesejahteraan Masyarakat Kota Pontianak.
Prosiding Seminar Akademik Tahunan Ilmu Ekonomi Dan Studi Pembangunan 2020, 277–289.
Murti, W. (2017). Siswa Baru Menggunakan Metode Fmcdm ( Studi Kasus : Di Sma Negeri 1 Simpang ). 10–21.
Sugiono. (2019). Metode Penelitian dan Pengembangan (4th ed.).
