SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BLSM DI DESA NEPEN KECAMATAN TERAS
Makalah
Program Studi Teknik Informatika Fakultas Komunikasi dan Informatika
Diajukan oleh :
Atika Khoirunnisa
Nurgiyatna, M.Sc,. Ph.D
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BLSM DI DESA NEPEN KECAMATAN TERAS
Atika Khoirunnisa, Nurgiyatna
Teknik Informatika, Fakultas Komunikasi dan Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta
E-Mail : Atika.khoirunnisa93@yahoo.com
ABSTRAKSI
Bantuan Langsung Sementara Masyarakat (BLSM) merupakan kebijakan dari pemerintah untuk masyarakat miskin dalam memenuhi kebutuhan hidup sehari-hari, baik untuk biaya berobat, untuk pendidikan dan kebutuhan lainnya. Adanya indikasi ketidaktepatan sasaran sehingga muncul protes, bahkan konflik antar elemen masyarakat, penulis berinisiatif untuk membuat suatu sistem pendukung keputusan penerima BLSM agar dapat terhindar dari masalah tersebut.
Aplikasi ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW), bahasa pemrograman PHP dan database MySQL, dan dirancang dalam bentuk website. Dalam tahap pengujiannya, untuk memberikan penilaian dilakukan di Kelurahan Nepen Kecamatan Teras Kabupaten Boyolali dengan reponden perangkat desa Nepen Kecamatan Teras dan staff Badan Pusat Statistik dengan mendemokan aplikasi ini secara langsung dan responden memberikan penilaian melalui kuisioner yang sudah dibuat.
Dengan adanya aplikasi ini dan dengan kriteria- kriteria yang dijadikan acuan penerima BLSM, dapat memberikan keputusan bagi masyarakat secara nyata sehingga terhindar dari indikasi ketidaktepatan sasaran dan konflik sosial .
PENDAHULUAN
Kemiskinan dan naiknya harga BBM yang dikarenakan pegurangan subsidi dari pemerintah membuat masyarakat semakin sulit dalam memenuhi kebutuhan hidupnya. Sehingga pemerintah memberikan kebijakan untuk menggulirkan program Bantuan langsung Sementara Masyarakat (BLSM) dengan tujuan memberikan fondasi untuk menghadapi masalah tersebut. Kedengarannya memang sangat ideal, namun program BLSM ini dinilai oleh sebagian pihak menimbulkan konflik ketidaktepatan sasaran. Disamping itu, dengan database yang masih dalam bentuk kertas dapat menimbulkan masalah dalam menyimpan arsip dan pencarian data.
Pada penelitian ini dapat diambil permasalahan bagaimana membuat suatu sistem pendukung keputusan penerima BLSM dengan menggunakan metode SAW agar terhindar dari konflik ketidak tepatan sasaran dan bagaimana metode SAW dapat memberikan penyelesaian dalam pengambilan keputusan tersebut.
Batasan masalah dalam penelitian ini kriteria yang digunakan merupakan hasil dari kebijakan yang di tetapkan dari pemerintah, Data diolah dengan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting), Dari kriteria yang ditentukan, diambil 9 kriteria, dimana 4 kriteria Garis Kemiskinan makanan dan 5 kriteria Garis Kemiskinan Non Makanan dengan asumsi bahwa kriteria tersebut adalah kriteria yang utama, Sistem ini hanya membantu memberikan alternatif penerima BLSM untuk masyarakat khususnya di Desa Nepen Kecamatan Teras.
keputusan yang dapat digunakan untuk menentukan penerima BLSM, Menerapkan dan mengembangkan ilmu yang telah didapatkan selama perkuliahan yang berkaitan dengan pembuatan aplikasi sistem pendukung keputusan dan masalah yang ada pada dunia kerja, Sebagai bahan referensi yang dapat dipergunakan untuk perbandingan dan kerangka acuan untuk persoalan yang sejenis, sehingga dapat meningkatkan kualitas pendidikan dan merupakan dorongan bagi akademik untuk menjadi tolak ukur keberhasilan dalam memberikan bekal ilmu kepada mahasiswa. TINJAUAN PUSTAKA
Sulistyo Nugroho, Yusuf (2009) dalam penelitiannya menjelaskan bahwa akibat dari krisis ekonomi yang terjadi masyarakat desa Kalibening memiliki kesejahteraan hidup yang kurang, sehingga masyarakat berhak untuk mendapatkan bantuan beras miskin. Tujuan dari penelitian ini membuat sistem pendukung keputusan dengan kemampuan analisis seleksi penerima beras bagi keluarga
miskin dengan kriteria yang sudah ditentukan untuk menghasilkan suatu output nilai intensitas proiritas dari setiap keluarga. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan studi literatur, observasi, wawancara, analisis dari sistem, perancangan sistem, dan pengujian dari sistem.
Penelitian oleh Sulaiman (2010) menjlaskan tentang identifikasi penyakit dari ikan. Algoritma yang digunakan dalam membangun sistem ini yaitu algorita tree
dan metode inferensi forward chaining
serta bahasa pemprograman WML dan
PHP. Aplikasi tersebut diimplementasikan ke sebuah perangkat mobile melalui teknologi WAP. Hasil dari sistem ini memberikan informasi yang berupa macam-macam jenis penyakit yang ada pada ikan, gejala yang ditimbulkan dari penyakit, serta bagaimana solusi menggulangi penyakit tersebut.
Simple Additive Weighting (SAW)
memiliki konsep dasar mencari penjumlahan terbobot dalam rating kinerja pada setiap alternatif pada setiap kriteria (Kusumadewi, 2006). Metode ini menggunakan proses normalisasi matrik keputusan (X) ke dalam skala untuk dibandingkan terhadap rating alternatif yang telah ditentukan..
Faktor dalam pemberian nilai merupakan pembeda antara metode SAW dengan metode yang lain. Pemberian nilai pada metode ini dilakukan secara sederhana dimana keadaan alternatif harus sesuai dengan kriteria yang ada. Hal lain yang membedakan terdapat dalam faktor penentuan nilai vektor bobot. Penentuan nilai prioritas vektor bobot merupakan kebijakan dari manajer yang secara langsung memberikan nilai vektor untuk bobot (Idris.2012).
Berikut langkah penyelesaian dalam menggunakannya, yaitu :
a. Alternatif ditentukan .
b. Menentukan kriteria yang dijadikan acuan dalam
pengambilan keputusan, yaitu Cj.
c. Memberikan nilai rating kecocokan pada setiap alternatif dalam setiap kriteria.
d. Menentukan bobot preferensi (W) untuk setiap kriteria. W = [ W1 W2 W3 .... Wj] . . . . (1) e. Membuat tabel rating kecocokan dari setiap alternatif terhadap setiap kriteria.
f. Membuat matrik keputusan X yang dibentuk dari tabel rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
X =
𝑋11 ⋯ 𝑋1𝑗
⋮ ⋱ ⋮
𝑋𝑖1 ⋯ 𝑋𝑖𝑗
. . . . (2)
r
ij = ternomalisasi (rij) membentuk matrik ternomalisasi (R)R = diperoleh dari penjumlahan dari perkalian elemen baris matrik ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian eleman kolom matrik (W).
Vi = 𝑛𝑗 =1𝑤𝑗𝑟𝑖𝑗 . . . . (5)
Hasil akhir nilai Vi yang lebih besar menyimpulkan bahwa alternatif Ai adalah alternatif terbaik (Kusumadewi, 2006).
Tabel 1 Pemberian bobot kriteria penerima BLSM
Kriteria Keterangan bobot Tidak Menerima
a. Makan dalam Kurang dari 3x
1 2 3
1 2
d. Sumber air minum Air Sungai Sumur
e.Sumber penerangan untuk rumah tangga
Diatas 1300 watt 900 watt
Kurang dari 450
1 2 3
watt
g. Harta yang dimiliki Baik Cukup
i.Sumber penghasilan kepala rumah tangga.
Kurang dari penerima BLSM beserta keterangan yang sudah ditentukan dari pemerintah dan bobot untuk masing- masing kriteria baik yang menerima maupun yang tidak menerima BLSM.
METODE
Metode dalam penelitian sistem pendukung keputusan penerima BLSM yaitu SDLC (Sistems Development Life Cycle).
Tahapan dari metode ini antara lain : a. Studi kelayakan
Pada tahapan ini untuk masalah biaya dan waktu dapat diketahui
realistis tidaknya sistem dan hal yang membedakan dengan sistem yang ada. Sistem yang sudah ada diputuskan untuk diupdate atau mengganti dengan sitem yang baru. b. Analisis
Dalam tahap ini dilakukan kerjasama antara pengguna dan software developer untuk mengumpulkan, mempelajari dan merumuskan kebutuhan .
c. Desain Sistem
mengembangkan software lebih lanjut, dan sistem dapat menciptakan model graphical user interface, dan database.
d. Pengembangan Sistem
Pada tahap ini melakukan pembuatan program agar desain dapat diterapkan kedalam sistem yang sesungguhnya, dan menyiapkan database.
e. Pengujian Sistem
Setelah pengembangan sistem selesai, langkah selanjutnya melakukan pengujian untuk mengetahui bahwa sistem sudah sesuai dengan kebutuhan dan harapan dari pengguna.
f. Implementasi Sistem
Pada tahap ini software yang telah diuji siap diimplementasikan kedalam sistem pengguna.
HASIL DAN PEMBAHASAN Sistem pendukung keputusan penerima BLSM dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Metode dalam pembuatan sistem ini yaitu
Gambar 1. Tambah Input Data
Pada gambar 1 merupakan input data dari pengguna yang berupa kode user yang sudah terisi secara otomatis dari sistem, dan pengguna diharapkan untuk mengisi nama yang diusulkan dalam program blsm sehingga tersimpan dalam database untuk digunakan sebagai arsip dan kemudian
Gambar 2. Analisa Keputusan
Pada gambar 2 dijelaskan hasil analisa keputusan dari kriteria yang telah dimasukkan dalam menu input data yang diolah menggunakan metode Simple Additive Weighting
(SAW). Untuk pembobotan dalam masing- masing kriteria diberi bobot nilai 1, 2, dan 3. Setiap kriteria dalam metode SAW disimbolkan dengan “C” dimana terdapat 9
kriteria yang digunakan dalam program BLSM.
Masukan kriteria dari pengguna merupakan weight atau dalam rumus SAW disimbolkan dengan huruf “ W”.
KESIMPULAN
1. Pembuatan sitem pendukung keputusan penerima BLSM di desa Nepen kecamatan Teras dengan metode Simple Additive Weighting
(SAW) dan berbasis website telah berhasil dibuat menggunakan berbagai analisa, kemudahan dan perancangan pada fasilitas yang ada telah dicapai.
2. Analisis statistik dengan 20 responden tentang sistem pendukung keputusan penerima BLSM ini, untuk aplikasi mudah dioperasikan dan informasi yang disajikan sesuai dengan tema memiliki prosentase interpretasi sebesar 79% , untuk tampilan cukup indah, menarik, dan menu cukup lengkap memiliki prosentase
interpretasi 81%, untuk aplikasi bermanfaat dan membrikan kepuasan pengguna 86%, untuk kriteria BLSM memenuhi kebutuhan 80% dan untuk sistem mudah dimengerti 70%.
DAFTAR PUSTAKA
Nugroho, Bunafit. 2004. Aplikasi Pemrograman Web Dinamis dengan PHP dan MySQL.
Gava media, Yogyakarta.
Nugroho, Bunafit. 2004. Cascanding Style Sheets (CSS) Solusi Mempercantik Halaman Web.
Gava media, Yogyakarta.
Idris, L. A. S. 2012. Analisis Perbandingan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan
Simple Additive Weighting (SAW). Skripsi. Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo.
Mukhlis, 2013. Tinjauan tentang BLSM
http://handuk.qu.blogspot.com/tinjauan-tentang-blsm/.html. Di akses tanggal 29 September 2013, pukul 13.00.
Hanif, 2007. Tinjauan Pustaka Sistem Pendukung Keputusan.
http://hanif.wordpress.com/tinjauan-pustaka-sistem-pendukung-keputusan/.html. Di akses tanggal 1 Oktober 2013, pukul 20.00.
Suryadi K, Ramdhani MA. 2002. Sistem Pendukung Keputusan : Suatu wacana struktur idealisasi dan implementasi konsep pengambilan keputusan. Bandung : PT. Remaja Rosdakarya.
Anik, Tuning. 2012. Syarat Penerima BLSM.
http://pewarta-indonesia.com. Diakses tanggal 29 September 2013, pukul 14.00 BPS, 2013. Teori Kemiskinan . www.BPS. go.id
Prima Sukmaraga, 2011. Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia, PDRB Per Kapita, dan jumlah penggangguran Terhadap Jumlah Penduduk Miskin Di Provinsi Jawa Tengah, Universitas Diponegoro.
Kusumadewi, Sri., Hartati, S., Harjoko, A., danWardoyo, R. (2006). Fuzzy Multi – Attribute Decision Making (FUZZY MADM).GrahaIlmu, Yogyakarta
Lukni, Muarif, 2013, “Sistem Pendukung Keputusan Perolehan Jamkesmas Untuk Masyarakat Miskin di Rumah Sakit Umum Daerah Dr M.Ashari Pemalang”. Skripsi. Fakultas Komunikasi dan Informatika. Surakarta: Universitas Muhammadiyah Surakarta.
