PENERAPAN ELECTRE UNTUK SELEKSI PENERIMA BANTUAN BERAS MISKIN

(1)

PENERAPAN ELECTRE UNTUK SELEKSI PENERIMA

BANTUAN BERAS MISKIN

Ris

namika

Prog. Studi Ilmu Komputer Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan selatan

Abstract

Poverty is one of the major problems encountered in public life in Indonesia today. This condition causes a decline in the level of welfare of the community, in an effort to overcome the economic crisis that the government create a program of assistance rice to poor families (Raskin) in all villages in Indonesia. The Village as a determinant of poor rice recipient demanded the central government to collect data Raskin recipients. The purpose of this research is to develop a decision support system using ELECTRE methods that can did a selection, so that beneficiaries are really worth can be sorted by best value. Through the method ELECTRE then any alternative compared to other alternatives based on predetermined criteria and achieve the results appropriate and fair for all potential recipients Raskin. The alternative with the highest score will be the recipient of Raskin.

Keywords: DSS, Raskin, Selection, Electre.

Abstrak

Kemiskinan merupakan salah satu masalah utama yang dihadapi dalam kehidupan bermasyarakat di Indonesia saat ini. Kondisi ini menyebabkan turunnya tingkat kesejahteraan hidup masyarakat, dalam upaya mengatasi krisis ekonomi yang terjadi maka pemerintah membuat program pemberian bantuan beras kepada keluarga-keluarga miskin (Raskin) di seluruh desa di Indonesia. Perangkat Desa selaku penentu penerima beras miskin dituntut pemerintah pusat untuk melakukan pendataan calon penerima Raskin. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun sebuah sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode ELECTRE yang dapat melakukan seleksi , sehingga calon penerima bantuan yang benar-benar layak bisa diurutkan berdasarkan nilai paling baik. Melalui metode electre maka setiap alternatif dibandingkan dengan alternatif lainnya berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sehingga mendapatkan hasil yang sesuai dan adil bagi semua calon penerima Raskin. Alternatif dengan nilai tertinggi akan menjadi penerima Raskin.

Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Raskin, Seleksi, Electre.

1. PENDAHULUAN

Penyaluran RASKIN (Beras untuk Rumah Tangga Miskin) sudah dimulai sejak tahun1998. Pelaksanaan Raskin bertujuan untuk memperkuat ketahanan pangan rumah tangga terutama rumah tangga miskin. Seiring dengan berjalannya waktu fungsi Raskin tidak lagi hanya menjadi program darurat melainkan sebagai bagian dari program perlindungan

sosial masyarakat. Jumlah pendunduk miskin calon penerima sasaran Raskin yang belum sesuai dengan jumlah dana yang dimiliki pemerintah menjadi masalah baru dalam pelaksanaan program Raskin.

Pemerintah pusat menginstruksikan kepada seluruh kepala daerah untuk menetapkan kuota pemberian Raskin pada pada setiap desa, hal ini dilakukan untuk

(2)

mendapatkan calon penerima Raskin yang benar-benar layak menerima bantuan Raskin. Namun dalam pelaksanaanya pemerintah desa tidak mengacu pada kriteria–kriteria dalam

penentuan penerima Raskin, hal ini

menyebabkan penerima raskin yang benar-benar layak tidak mendapatkan bantuan.

Oleh karena itu, untuk membantu perangkat desa selaku penentu penerima Raskin maka dilakukan pembangunan suatu sistem pendukung keputusan seleksi penerima bantuan beras miskin dengan metode Electre dalam bentuk aplikasi desktop.

2. METODE PENELITIAN 2.1. Electre

Metode Electre merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menentukan peringkat dan menentukan alternatif terbaik.

Setiap alternatif dibandingkan dengan

alternatif lainnya berdasarkan kriteria yang sesuai. Alternatif yang sesuai dengan kriteria dapat dihasilkan sedangkan yang tidak sesuai akan dieleminasi. Dengan konsep outrangking yang diterapkan dalam metode electre

sehingga dapat menghasilkan output

berdasarkan dengan nilai paling baik [1]. Langkah pertama dalam metode electre yaitu membuat sebuah tabel rating kecocokan. Dimana dilakukan perbandingan berpasangan antara alternatif satu dengan alternatif lainnya. Nilai tersebut dinormalisasikan kedalam suatu

skala yang dapat diperbandingkan (𝑋_𝑖𝑗):

𝑟_𝑖𝑗= 𝑥𝑖𝑗

√∑𝑚_𝑖=1𝑥_𝑖𝑗2

𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚 𝑑𝑎𝑛 𝑗 =

1,2,3, … , 𝑛. …(1)

Setelah dilakukan normalisasi,

selanjutnya pengambil keputusan harus memberikan factor kepentingan (bobot) pada

setiap kriteria (𝑊𝑖). Setiap kolom dari matriks

R (matriks hasil normalisasi) dikalikan dengan bobot- bobot yang telah ditentukan oleh pembuat keputusan untuk menghasilkan matriks V.

W = (𝑊1, 𝑊2,… , 𝑊𝑛 ) …(2)

Langkah ketiga yaitu menentukan himpunan concordance dan discordance, untuk setiap pasang dari alternatif k dan l (k,l=1,2,3,…,m dan k ≠ l) kumpulan kriteria j dibagi menjadi dua himpunan bagian, yaitu concordance dan discordance [2]. Sebuah kriteria dalam suatu alternatif termasuk concordance jika:

𝐶_𝑘𝑙= {𝑗, 𝑦_𝑘𝑗 ≥ 𝑦_𝑙𝑗}, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑗 = 1,2,3, … , 𝑛. …(3)

Sebaliknya , komplementer dari

himpunan bagian concordance adalah

himpunan discordance, yaitu bila:

𝐷_𝑘𝑙= (𝐽, 𝑦_𝑘𝑗< 𝑦_𝑖𝑗}, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑗 = 1,2,3, … , 𝑛. …(4)

Langkah selanjutnya adalah

menentukan matriks concordance dan

discordance. Nilai elemen-elemen yang termasuk dalam himpunan bagian concordance dijumlahkan bobot- bobotnya agar bisa mendapatkan himpunan matriks concordance.

𝐶𝑘𝑙 = ∑𝑗∈𝐶𝑘𝑙𝑤𝑗 …(5)

Sedangkan untuk menentukan

himpunan matriks discordance yaitu dengan membagi selisih maksimun dari kriteria yang masuk himpunan discordance dengan selisih maksimum dari seluruh nilai kriteria yang ada. 𝑑_𝑘𝑙=max {|𝑦−𝑦𝑖𝑗𝑗∈𝐷𝑘𝑙

max{|𝑦𝑘𝑗−𝑦𝑖𝑗|}_∀𝑗 …(6)

Langkah kelima dari metode Electre

adalah menentukan matriks dominan

concordance dan discordance. Matriks

dominan concordance dibangun dengan bantuan dari nilai threshold dengan cara

membandingkan setiap elemen-elemen

matriks concordance dengan nilai dari threshold. Secara matematisnya sebagai berikut :

𝐶_𝑘𝑙 ≥ 𝑐 …(7)

Nilai threshold c dapat ditentukan sebagai rata-rata himpunan concordance, dengan nilai threshold c adalah:

c = ∑𝑚𝑘=1 ∑𝑙=1 𝐶𝑚 𝑘𝑙

𝑚(𝑚−1) …(8)

Sehingga elemen matriks F ditentukan sebagai berikut :

𝑓_𝑘𝑙 = {1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐𝑘𝑙≥ 𝑐

0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐_𝑘𝑙< 𝑐 …(9)

Demikian pula dengan matriks dominan discordance juga menggunakan nilai threshold d , dimana d didefinisikan sebagai berikut: d = ∑𝑘=1 ∑𝑚 𝑙=1 𝑑𝑚 𝑘𝑙

𝑚(𝑚−1) …(10)

Dan elemen matriks G ditentukan sebagai berikut:

𝐺𝑘𝑙 = {

1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑𝑘𝑙  𝑑

0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑_𝑘𝑙> 𝑑 …(11) [3]

Selanjutnya adalah menentukan matriks dominan agregat sebagai matriks E, yang setiap elemennya merupakan perkalian antara elemen matriks F dan elemen matriks G, secara matematis dapat dinyatakan sebagai berikut:

𝑒_𝑘𝑙= 𝑓_𝑘𝑙 𝑥 𝑔_𝑘𝑙 …(12)

Langkah terakhir dalam metode Electre adalah mengeleminasi alternatif. Matriks E

(3)

memberikan urutan pilihan dari setiap

alternatif, yaitu bila 𝐴𝑘 merupakan alternatif

yang lebih baik daripada 𝐴𝑙. sehingga, baris

dalam matriks E yang memiliki jumlah 𝑒𝑘𝑙= 1

paling sedikit dapat di eliminasi. Dengan demikian, alternatif terbaik adalah alternatif yang mendominasi alternatif lainnya.

3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Implementasi Electre

Dalam pengimplementasian metode Electre dilakukan terlebih dahulu penetuan kriteria-kriteria, sub kriteria dan nilai untuk masing-masing sub kriteria serta bobot kepentingan untuk setiap kriteria. Untuk menentukan kriteria dan nilai-nilai kriteria dilakukan rapat bersama kepala desa dan perangkat desa serta dilakukan observasi dan studi pustaka. Untuk nilai bobot sub setiap keluarga yang yang menjadi alternatif dilakukan dengan wawancara secara langsung kepada calon penerima raskin. Dari hasil rapat

didapatlah 14 kriteria dan 37 sub kriteria yang akan digunakan untuk menentukan penerima Raskin.

Tabel 1. Kriteria

Sumber : Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Bantuan Beras Miskin Dengan

Metode Electre, 2016.

Selanjutnya masuk kedalam proses perhitungan electre untuk mendapatkan nama penerima Raskin yang benar-benar layak, yang bisa dilihat pada hasil akhir perangkingan.

Untuk mendapatkan hasil akhir maka dilakukan melalui 7 langkah perhitungan

electre. Langkah pertama yaitu melakukan normalisasi pada tabel kecocokan yaitu sebagai berikut:

Gambar 1. Tabel Kecocokan

Nilai alternatif pada tabel kecocokan diatas dinormalisasi menggunakan rumus sebagai berikut: 𝑟_𝑖𝑗= 𝑥𝑖𝑗 √∑𝑚 𝑥_𝑖𝑗2 𝑖=1 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚 𝑑𝑎𝑛 𝑗 = 1,2,3, … , 𝑛.

Sehingga didapat hasil normalisasi yang bisa dilihat pada gambar 2.

Gambar 2. Matriks Normalisasi Matriks Keputusan

Kode Kriteria

K001 Luas bangunan tempat tinggal kurang dari 8 meter per orang

K002 Jenis lantai tempat tinggal K003 Jenis dinding tempat tinggal K004 Fasilitas BAB

K005 Sumber air minum rumah tangga

006 Sumber penerangan rumah tangga menggunakan listrik

K007 Jenis bahan bakar untuk memasak untuk memasak sehari-hari

K008 Frekuensi mengkonsumsi daging / susu / ayam setiap minggu

K009 Frekuansi membeli pakaian baru setiap tahun K010 Frekuensi makan setiap hari

K011 Sanggup membayar biaya pengobatan dipuskesmas / poliklinik

K012 Pendapatan kepala keluarga dibawah rp. 1.000.000 (satu juta ) per bulan

K013 Pendidikan tertinggi kepala keluarga

K014 Memiliki tabungan barang yang mudah dijual senilai rp.500.000 (lima ratus ribu), seperti sepeda motor, ternak, emas , atau barang lainnya. KR001 KR002 KR003 KR004 KR005 KR006 KR007 KR008 KR009 KR010 KR011 KR012 KR013 KR014 K001 3 3 3 4 2 1 2 3 4 3 4 3 3 4 K002 1 3 3 4 2 1 2 4 4 3 2 3 3 2 K003 3 3 3 4 2 1 2 4 4 3 2 3 3 2 K004 3 3 3 4 2 1 2 4 4 3 4 4 3 4 K005 4 3 3 4 2 1 2 3 4 3 2 1 3 2 K006 1 3 3 1 2 1 2 4 2 3 2 3 3 2 K007 3 4 4 4 2 1 2 4 4 3 2 1 3 2 K008 3 4 4 4 2 1 2 4 4 3 2 3 3 4 K009 3 3 3 4 2 1 2 3 4 1 2 1 3 2 K010 3 3 3 4 2 1 2 4 4 3 2 3 3 2 K011 3 4 3 4 2 4 2 4 2 3 2 1 3 2 K012 4 4 4 4 2 4 2 4 2 1 4 3 4 4 K013 3 3 3 4 2 1 2 4 2 3 2 1 3 2 K014 1 3 3 1 2 1 2 4 2 1 2 1 3 2 K015 1 3 3 1 2 1 2 3 4 3 2 3 3 2 K016 3 4 4 4 2 4 2 4 4 1 4 3 3 4 K017 1 3 3 1 2 1 2 4 4 3 2 3 3 2 K018 3 4 4 4 2 4 4 4 4 3 4 3 3 4 K019 3 3 3 4 2 1 2 3 2 3 4 3 3 4 K020 4 4 4 1 2 1 2 3 2 1 2 3 3 2 Alternatif Kriteria KR001 KR002 KR003 KR004 KR005 KR006 KR007 KR008 KR009 KR010 KR011 KR012 KR013 KR014 K001 0.2364 0.1982 0.2013 0.2556 0.2236 0.1118 0.2085 0.1799 0.2604 0.2535 0.3244 0.2545 0.2194 0.3123 K002 0.0788 0.1982 0.2013 0.2556 0.2236 0.1118 0.2085 0.2399 0.2604 0.2535 0.1622 0.2545 0.2194 0.1562 K003 0.2364 0.1982 0.2013 0.2556 0.2236 0.1118 0.2085 0.2399 0.2604 0.2535 0.1622 0.2545 0.2194 0.1562 K004 0.2364 0.1982 0.2013 0.2556 0.2236 0.1118 0.2085 0.2399 0.2604 0.2535 0.3244 0.3393 0.2194 0.3123 K005 0.3152 0.1982 0.2013 0.2556 0.2236 0.1118 0.2085 0.1799 0.2604 0.2535 0.1622 0.0848 0.2194 0.1562 K006 0.0788 0.1982 0.2013 0.0639 0.2236 0.1118 0.2085 0.2399 0.1302 0.2535 0.1622 0.2545 0.2194 0.1562 K007 0.2364 0.2643 0.2685 0.2556 0.2236 0.1118 0.2085 0.2399 0.2604 0.2535 0.1622 0.0848 0.2194 0.1562 K008 0.2364 0.2643 0.2685 0.2556 0.2236 0.1118 0.2085 0.2399 0.2604 0.2535 0.1622 0.2545 0.2194 0.3123 K009 0.2364 0.1982 0.2013 0.2556 0.2236 0.1118 0.2085 0.1799 0.2604 0.0845 0.1622 0.0848 0.2194 0.1562 K010 0.2364 0.1982 0.2013 0.2556 0.2236 0.1118 0.2085 0.2399 0.2604 0.2535 0.1622 0.2545 0.2194 0.1562 K011 0.2364 0.2643 0.2013 0.2556 0.2236 0.4472 0.2085 0.2399 0.1302 0.2535 0.1622 0.0848 0.2194 0.1562 K012 0.3152 0.2643 0.2685 0.2556 0.2236 0.4472 0.2085 0.2399 0.1302 0.0845 0.3244 0.2545 0.2925 0.3123 K013 0.2364 0.1982 0.2013 0.2556 0.2236 0.1118 0.2085 0.2399 0.1302 0.2535 0.1622 0.0848 0.2194 0.1562 K014 0.0788 0.1982 0.2013 0.0639 0.2236 0.1118 0.2085 0.2399 0.1302 0.0845 0.1622 0.0848 0.2194 0.1562 K015 0.0788 0.1982 0.2013 0.0639 0.2236 0.1118 0.2085 0.1799 0.2604 0.2535 0.1622 0.2545 0.2194 0.1562 K016 0.2364 0.2643 0.2685 0.2556 0.2236 0.4472 0.2085 0.2399 0.2604 0.0845 0.3244 0.2545 0.2194 0.3123 K017 0.0788 0.1982 0.2013 0.0639 0.2236 0.1118 0.2085 0.2399 0.2604 0.2535 0.1622 0.2545 0.2194 0.1562 K018 0.2364 0.2643 0.2685 0.2556 0.2236 0.4472 0.4170 0.2399 0.2604 0.2535 0.3244 0.2545 0.2194 0.3123 K019 0.2364 0.1982 0.2013 0.2556 0.2236 0.1118 0.2085 0.1799 0.1302 0.2535 0.3244 0.2545 0.2194 0.3123 K020 0.3152 0.2643 0.2685 0.0639 0.2236 0.1118 0.2085 0.1799 0.1302 0.0845 0.1622 0.2545 0.2194 0.1562 Alternatif Kriteria

(4)

Setiap kolom dari matriks R hasil normalisasi dikalikan dengan bobot-bobot (wj) yang telah ditentukan oleh pembuat keputusan. Sehingga , Weight Normalized matrix adalah V =R * W.

W = (7,6,6,2,4,4,5,4,2,4,5,7,3,6).

Gambar 3. Matriks V

Langkah selanjutnya menentukan

himpunan concordance dan discordance. Penentuan himpunan concordance dan discordance dilakukan dengan menggunakan matriks V. Dikatakan himpunan concordance apabila sebuah kriteria dalam alternatif lebih besar dari sama dengan sedangkan dikatakan himpunan discordance apabila lebih kecil dari. Hasil perhitungan himpunan concordance dan discordance sebagai berikut:

𝐶12= (𝐽, 𝑣1𝑗 ≥ 𝑣2𝑗}, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑗 = 1,2,3, … , 14.

= {1,2,3,4,5,6,7,9,10,11,12,13,14}

𝐷12= (𝐽, 𝑣1𝑗< 𝑣2𝑗}, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑗 = 1,2,3, … , 20.

= {0,0,0,0,0,0,0,8,0,0,0,0,0,0}

Langkah 4 perhitungan Electre adalah

menentukan matriks concordance dan

discordance. bobot-bobot yang didapat dari himpunan concordance dan discordance dijumlahkan sehingga didapatlah nilai untuk matriks concordance, sedangkan untuk

menentukan matriks discordance terdapat rumus tambahan yaitu,

dengan cara membagi selisih dari setiap kriteria yang masuk himpunan discordance dengan selisih maksimum dari seluruh nilai kriteria yang ada. Hasil perhitungan matriks concordance dan discordance adalah sebagai berikut:

C12 = W1 + W2 + W3 + W4 + W5 + W6 + W7 + W9

+ W10 + W11 + W12 + W13 + W14

= 7 + 6 + 6 + 2 + 4 + 4 + 5 + 2 + 4 + 5 + 7 + 3 + 6 = 61

Gambar 4. Matriks Concordance Sumber : Sistem Pendukung Keputusan Seleksi

Penerima Bantuan Beras Miskin Dengan Metode Electre, 2016.

Gambar 5. Matriks Discordance

KR001 KR002 KR003 KR004 KR005 KR006 KR007 KR008 KR009 KR010 KR011 KR012 KR013 KR014 K001 1.6550 1.1895 1.2081 0.5111 0.8944 0.4472 1.0426 0.7197 0.5208 1.0142 1.6222 1.7812 0.6581 1.8741 K002 0.5517 1.1895 1.2081 0.5111 0.8944 0.4472 1.0426 0.9596 0.5208 1.0142 0.8111 1.7812 0.6581 0.9370 K003 1.6550 1.1895 1.2081 0.5111 0.8944 0.4472 1.0426 0.9596 0.5208 1.0142 0.8111 1.7812 0.6581 0.9370 K004 1.6550 1.1895 1.2081 0.5111 0.8944 0.4472 1.0426 0.9596 0.5208 1.0142 1.6222 2.3749 0.6581 1.8741 K005 2.2067 1.1895 1.2081 0.5111 0.8944 0.4472 1.0426 0.7197 0.5208 1.0142 0.8111 0.5937 0.6581 0.9370 K006 0.5517 1.1895 1.2081 0.1278 0.8944 0.4472 1.0426 0.9596 0.2604 1.0142 0.8111 1.7812 0.6581 0.9370 K007 1.6550 1.5860 1.6108 0.5111 0.8944 0.4472 1.0426 0.9596 0.5208 1.0142 0.8111 0.5937 0.6581 0.9370 K008 1.6550 1.5860 1.6108 0.5111 0.8944 0.4472 1.0426 0.9596 0.5208 1.0142 0.8111 1.7812 0.6581 1.8741 K009 1.6550 1.1895 1.2081 0.5111 0.8944 0.4472 1.0426 0.7197 0.5208 0.3381 0.8111 0.5937 0.6581 0.9370 K010 1.6550 1.1895 1.2081 0.5111 0.8944 0.4472 1.0426 0.9596 0.5208 1.0142 0.8111 1.7812 0.6581 0.9370 K011 1.6550 1.5860 1.2081 0.5111 0.8944 1.7889 1.0426 0.9596 0.2604 1.0142 0.8111 0.5937 0.6581 0.9370 K012 2.2067 1.5860 1.6108 0.5111 0.8944 1.7889 1.0426 0.9596 0.2604 0.3381 1.6222 1.7812 0.8775 1.8741 K013 1.6550 1.1895 1.2081 0.5111 0.8944 0.4472 1.0426 0.9596 0.2604 1.0142 0.8111 0.5937 0.6581 0.9370 K014 0.5517 1.1895 1.2081 0.1278 0.8944 0.4472 1.0426 0.9596 0.2604 0.3381 0.8111 0.5937 0.6581 0.9370 K015 0.5517 1.1895 1.2081 0.1278 0.8944 0.4472 1.0426 0.7197 0.5208 1.0142 0.8111 1.7812 0.6581 0.9370 K016 1.6550 1.5860 1.6108 0.5111 0.8944 1.7889 1.0426 0.9596 0.5208 0.3381 1.6222 1.7812 0.6581 1.8741 K017 0.5517 1.1895 1.2081 0.1278 0.8944 0.4472 1.0426 0.9596 0.5208 1.0142 0.8111 1.7812 0.6581 0.9370 K018 1.6550 1.5860 1.6108 0.5111 0.8944 1.7889 2.0851 0.9596 0.5208 1.0142 1.6222 1.7812 0.6581 1.8741 K019 1.6550 1.1895 1.2081 0.5111 0.8944 0.4472 1.0426 0.7197 0.2604 1.0142 1.6222 1.7812 0.6581 1.8741 K020 2.2067 1.5860 1.6108 0.1278 0.8944 0.4472 1.0426 0.7197 0.2604 0.3381 0.8111 1.7812 0.6581 0.9370 Alternatif KRITERIA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0 61 61 54 58 61 49 49 65 61 51 35 61 61 65 45 61 40 65 46 47 0 58 40 58 65 46 40 58 58 48 28 58 65 65 31 65 26 47 46 54 65 0 47 58 65 53 47 65 65 55 28 65 65 65 38 65 33 54 46 65 65 65 0 58 65 53 53 65 65 55 39 65 65 65 49 65 44 65 46 47 54 54 43 0 54 49 36 65 54 51 24 61 61 58 27 54 22 47 46 43 61 54 36 54 0 42 36 54 54 46 26 56 65 63 27 63 22 45 46 47 58 58 47 58 58 0 52 65 58 61 33 65 65 58 43 58 38 47 51 60 65 65 53 58 65 65 0 65 65 61 46 65 65 65 56 65 51 60 58 43 50 50 39 54 50 45 32 0 50 47 17 57 61 54 27 50 18 43 39 54 65 65 47 58 65 53 47 65 0 55 28 65 65 65 38 65 33 54 46 45 56 56 45 56 58 57 44 63 56 0 31 65 65 56 39 56 34 47 45 59 59 59 52 59 61 59 59 63 59 61 0 61 65 59 63 59 54 61 65 45 56 56 45 56 58 51 38 63 56 55 21 0 65 56 29 56 24 47 39 32 50 43 32 50 54 38 25 54 43 42 19 52 0 52 20 52 11 34 39 45 59 52 34 56 61 40 34 56 52 42 22 52 61 0 25 61 20 45 46 61 61 61 54 54 61 61 61 65 61 61 55 61 65 61 0 61 56 61 58 45 63 56 38 56 65 44 38 56 56 46 26 56 65 65 29 0 24 45 46 65 65 65 58 58 65 65 65 65 65 65 55 65 65 65 65 65 0 65 58 63 59 59 52 56 61 47 47 63 59 51 35 61 61 63 43 59 38 0 46 46 53 53 35 57 57 53 47 61 53 51 41 55 61 59 42 55 33 48 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0 0.2174 0.2560 1.0000 0.4646 0.2174 0.3391 0.4965 0.0000 0.2560 1.0000 1.0000 0.2020 0.2020 0.0000 1.0000 0.2174 1.0000 0.0000 0.5887 1.0000 0 1.0000 1.0000 1.0000 0.0000 0.9292 1.0000 0.9292 1.0000 1.0000 1.0000 0.9292 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.0000 0 1.0000 0.4646 0.0000 0.3391 1.0000 0.0000 0.0000 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 1.0000 1.0000 0.8159 0.0000 0.0000 0.0000 0 0.3097 0.0000 0.2261 0.4965 0.0000 0.0000 0.7532 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.5887 1.0000 0.7175 1.0000 1.0000 0 0.7175 0.7299 1.0000 0.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.4349 0.1450 0.7175 1.0000 0.7175 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0 0.9292 1.0000 0.9292 0.8851 1.0000 1.0000 0.9292 0.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0 1.0000 0.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.4646 0.0000 0.0000 0 0.0000 0.0000 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 1.0000 1.0000 0.5887 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.2174 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.4646 0.0000 0.3391 1.0000 0.0000 0 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 1.0000 1.0000 0.8159 0.8851 0.8851 0.8851 1.0000 0.4112 0.8851 0.3002 0.8851 0.1941 0.8851 0 1.0000 0.0000 0.0000 0.8851 1.0000 0.8851 1.0000 0.8851 0.8851 0.5040 0.4085 0.5040 0.5040 0.5040 0.4085 0.5040 0.5040 0.1941 0.5040 0.5694 0 0.5040 0.0000 0.4085 0.4720 0.4085 1.0000 0.5040 0.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.3851 1.0000 1.0000 1.0000 0 0.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.9214 0.9292 1.0000 0.9292 1.0000 1.0000 1.0000 0.9292 0.2020 0 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.5040 0.5040 0.5040 0.5040 0.5040 0.5040 0.5040 0.5040 0.0000 0.5040 0.5694 1.0000 0.5040 0.0000 0.5040 0 0.5040 1.0000 0.5040 0.4112 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.0000 0.9292 1.0000 0.9292 1.0000 1.0000 1.0000 0.9292 0.0000 0.0000 1.0000 0 1.0000 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.4425 0.4112 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.5292 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0 0.0000 0.4112 1.0000 0.2360 0.2779 1.0000 0.4646 0.2174 0.3391 0.4965 0.2193 0.2779 1.0000 1.0000 0.2020 0.2020 0.2360 1.0000 0.2360 1.0000 0 0.5887 1.0000 0.4085 1.0000 1.0000 0.5694 0.4085 0.5694 1.0000 0.3228 1.0000 1.0000 1.0000 0.5694 0.1450 0.4085 1.0000 0.4085 1.0000 1.0000 0

(5)

Langkah selanjutnya yaitu menentukan

matriks dominan concordance dan

discordance. penentuan matriks dominan menggunakan nilai threshold, nilai threshold didapat dari penjumlahan nilai matriks concordance untuk mendapatkan concordance threshold dan menjumlahkan nilai pada matriks discordance untuk mendapatkan nilai threshold discordance, kemudian dibagi dengan jumlah alternatif.

Matriks dominan concordance disebut matriks F dan Matriks G untuk discordance. Rumus untuk mendapatkan matriks F dan matriks G adalah sebagai berikut:

𝑓_𝑘𝑙 = {1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐𝑘𝑙≥ 𝑐

0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐_𝑘𝑙< 𝑐

𝐺𝑘𝑙 = {

1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑𝑘𝑙  𝑑

0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑_𝑘𝑙> 𝑑

Hasil perhitungan untuk matriks concordance dan matriks discordance dapat dilihat pada gambar 6 dan gambar 7 berikut:

Gambar 6. Matriks Dominan Concordance Sumber : Sistem Pendukung Keputusan Seleksi

Gambar 7. Matriks Dominan Discordance Sumber : Sistem Pendukung Keputusan Seleksi

Langkah 6 perhitungan dengan metode electre yaitu menentukan aggregate dominance matrix sebagai matriks E. Matriks E merupakan hasil perkalian antar elemen matriks F dan matriks G. Hasil matriks E dapat dilihat pada gambar 9 berikut:

Gambar 8. Matriks E

Sumber : Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Bantuan Beras Miskin Dengan Metode Electre, 2016.

3.2. Hasil Pengujian

Penerapan metode electre untuk seleksi penerima bantuan beras miskin menghasilkan

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0

(6)

pengujian pada 20 alternatif, dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini:

Tabel 2. Hasil Pengujian Output Sistem

Alternatif Nama Alamat Nilai

K001 Tika RT. 01 11 K002 Sila RT. 01 4 K003 Simui RT. 01 10 K004 Medan RT. 01 14 K005 Wandra RT. 01 3 K006 Enteng RT. 02 1 K007 Longi RT. 02 3 K008 Jinu RT. 02 12 K009 Sina RT. 02 1 K010 Pende RT. 02 10 K011 Budang RT. 03 5 K012 Nata RT. 03 17 K013 Likar RT. 03 2 K014 Mutih RT. 03 0 K015 Agen RT. 03 1 K016 Jono RT. 03 17 K017 Melo RT. 03 3 K018 Oder RT. 03 19 K019 Rene RT. 03 10 K020 Catur RT. 04 9

Tabel 3. Hasil Perangkingan

Alternatif Nilai Rangking

K018 19 1 K012 17 2 K016 17 3 K004 14 4 K008 12 5 K001 11 6 K003 10 7 K010 10 8 K019 10 9 K020 9 10 K011 5 11

Tabel 4. Daftar Penerima Raskin dari

Desa Melata Nama Alamat Likar RT. 03 Oder RT. 03 Rene RT. 03 Jinu RT. 02 Longgi RT. 02 Agata Lone RT. 03 Minun RT. 02 Alim RT. 01 Sila RT. 01 Simui RT. 01 Medan RT. 01

Hasil uji coba terhadap 20 alternatif dirangkingkan menjadi 11 alternatif yang mempunyai nilai tertinggi untuk menjadi penerima bantuan beras miskin. Seperti yang terlihat pada tabel 3 alternatif K018, K012, K016, K004, K008, K001, K003, K010, K019, K020 dan K011 merupakan alternatif terbaik dari 20 alternatif lain yang diuji karena

memiliki nilai ekl = 1 atau memiliki nilai 1 paling

banyak dalam hasil baris Agregate dominance matriks. Hasil perangkingan menggunakan metode Electre dibandingkan dengan daftar penerima raskin dari Desa Melata, dimana

penentuan penerima Raskin belum

menggunakan sistem dan tidak menggunakan

kriteria-kriteria dalam pengambilan

keputusan.

Dari hasil perbandingan didapat perbedaan hasil nama penerima bantuan Raskin, dari 11 nama alternatif hanya 6 yang sama antara hasil perhitungan menggunakan metode Electre dan hasil dari desa. Perbedaan

(7)

menggunakan sistem pendukung keputusan dengan metode Electre maka hasil yang didapat akan adil karena semua aspek dibandingkan

dan dihitung dengan benar tanpa

menambahkan pendapat pribadi didalamnya .

sehingga hasil yang didapat mutlak

berdasarkan nilai dari keluarga tersebut [4].

4. SIMPULAN

Dalam penelitian penerapan electre untuk seleksi penerima bantuan beras miskin dapat disimpulkan bahwa metode electre menjadikan penyeleksian calon penerima

Raskin lebih objektif dibandingkan

menggunakan perhitungan manual. Hasil yang

didapatpun tidak murni berdasarkan

perhitungan melainkan ada penilaian secara

pribadi didalamnya sehingga hasil

penyeleksian menjadi tidak adil dan cenderung subjektif. Melalui metode Electre maka setiap alternatif dibandingkan dengan alternatif lainnya berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sehingga mendapatkan hasil yang sesuai dan adil bagi semua calon penerima raskin.

DAFTAR PUSTAKA

[1] P. Chatterjee, “A COMPREHENSIVE

SOLUTION TO AUTOMATED INSPECTION DEVICE SELECTION PROBLEMS USING ELECTRE METHODS,” Int. J. Technol. 2 193-208,

vol. 1st ed, 2014.

[2] A. Harjoko, “ELECTRE-Entropy method

in Group Decision Support System Modelto Gene Mutation Detection,”

Int. J. Adv. Res. Artif. Intell., vol. Vol. 1,

2012.

[3] C. L. Hwang and K. Yoon, Multiple

Attribute Decision Making Methods and Applications: A State of the Art Survey. Springer, 1981.

[4] Risnamika, “Sistem Pendukung

Keputusan Seleksi Penerima Bantuan Beras Miskin Dengan Metode Electre,”