SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRIORITAS PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

134  Download (0)

Full text

(1)

PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

(SAW) PADA DESA SUKABAKTI KECAMATAN TAMBELANG KABUPATEN BEKASI

Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana Teknik Informatika

Disusun oleh:

Nama : Sella Monica NIM : 311510225

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS PELITA BANGSA KABUPATEN BEKASI

2019

(2)

OF HOPE FAMILY PROGRAM (PKH) RECEPTION WITH SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) METHOD IN SUKABAKTI VILLAGE, TAMBELANG DISTRICT, BEKASI

DISTRICT

Submitted To Fulfill One Of The Conditions Obtained A Bachelor Of Information Engineering Degree

Arranged by :

Name : Sella Monica NIM : 311510225

INFORMATICS ENGINEERING STUDY PROGRAM FACULTY OF ENGINEERING

PELITA BANGSA UNIVERSITY BEKASI DISTRICT

2019

(3)

i

HALAMAN PERSETUJUAN

Nama : Sella Monica

NIM : 311510225

Program Studi : Teknik Informatika-S1

Judul Tugas Akhir : Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada Desa Sukabakti Kecamatan Tambelang Kabupaten Bekasi

Tugas Akhir ini telah diperiksa dan disetujui, Bekasi, 1 Desember 2019

Menyetujui:

Dosen Pembimbing I Dosen Pembimbing II

Ahmad Turmudi Zy, S.Kom., M.Kom NIDN. 0408087907

Sugeng Budi Rahardjo, S.T., M.M NIDN. 0417116506

Mengetahui:

Ketua Program Studi Teknik Informatika

Dekan Fakultas Teknik Universitas Pelita Bangsa

Aswan S. Sunge, SE., M.Kom NIDN. 0426018003

Putri Anggun Sari, S.Pt., M.Si NIDN. 0424088403

(4)

ii

HALAMAN PENGESAHAN

Nama : Sella Monica

NIM : 311510225

Program Studi : Teknik Informatika-S1

Judul Tugas Akhir : Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada Desa Sukabakti Kecamatan Tambelang Kabupaten Bekasi

Tugas Akhir ini telah diujikan dan dipertahankan dihadapan dewan penguji pada sidang tugas akhir tanggal 21 Desember 2019. Menurut pandangan kami, tugas

akhir ini memadai dari segi kualitas maupun kuantitas untuk tujuan penganugrahan gelar Sarjana Komputer (S. Kom)

Bekasi, 21 Desember 2019 Dewan Penguji:

Dosen Penguji I Dosen Penguji II

Wiyanto, S.Kom., M.Kom NIDN. 0417118103

Asep Muhidin, S.kom., M.Kom NIDN. 0403057601

Ka. Prodi Teknik Informatika

Aswan S. Sunge, SE., M.Kom NIDN. 0426018003

(5)

iii

PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI

Sebagai mahasiswa Universitas Pelita Bangsa, yang bertanda tangan dibawah ini, saya :

Nama : Sella Monica NIM : 311510225

Menyatakan bahwa karya ilmiah saya yang berjudul :

“Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada Desa

Sukabakti Kecamatan Tambelang Kabupaten Bekasi”

Merupakan karya asli saya (kecuali cuplikan dan ringkasan yang masing-masing telah saya jelaskan sumbernya dan perangkat pendukung seperti laptop dll).

Apabila dikemudian hari, karya saya disinyalir bukan karya asli saya, yang disertai dengan bukti-bukti yang cukup, maka saya bersedia untuk dibatalkan gelar saya beserta hak dan kewajiban yang melekat pada gelar tersebut. Demikian Surat pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya.

Dibuat di: Bekasi

Tanggal : 1 Desember 2019 Yang menyatakan

Sella Monica

(6)

iv

PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI

(7)

v

UCAPAN TERIMA KASIH

Segala puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan anugrahkan-Nya kepada penulis, sehingga penulis dapat menyelesaikan Laporan Tugas Akhir ini. Penulisan Laporan Tugas Akhir dengan judul “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRIORITAS PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTHING (SAW) PADA DESA SUKABAKTI KECAMATAN TAMBELANG KABUPATEN BEKASI” dimaksudkan untuk mencapai gelar Sarjana Komputer Strata Satu pada Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa.

Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan Laporan Tugas Akhir ini bukanlah dari jerih payah sendiri, melainkan dari bimbingan berbagai pihak. Oleh sebab itu penulis mengucapkan banyak terimakasih kepada semua pihak yang turut membantu dalam proses penulisan Laporan Tugas Akhir ini, yaitu kepada:

1. Allah SWT yang telah memberikan penulis rahmat dan hidayahNya 2. Bapak Hamzah Muhammad Mardi Putra, S.Kom., M.M. Selaku Rektor

Universitas Pelita Bangsa.

3. Ibu Putri Anggun Sari, S.Pt., M.Si. Selaku Dekan Fakultas Teknik Universitas Pelita Bangsa.

4. Bapak Aswan S. Sunge, S.E., M.Kom. Selaku Ketua Program Studi Teknik Informatika.

5. Bapak Ahmad Turmudi Zy, S.Kom., M.Kom. Selaku Dosen Pembimbing Pertama yang telah memberikan bimbingan dan masukan kepada penulis.

6. Bapak Sugeng Budi Rahardjo, S.T., M.M. Selaku Dosen Pembimbing Kedua yang telah banyak memberikan arahan dan bimbingan kepada penulis.

7. Seluruh Dosen pengajar Strata satu (S1) Teknik Informatika Universitas Pelita Bangsa, yang telah mendidik dan memberikan pengetahuan yang tak ternilai kepada penulis selama mengikuti perkuliahan.

(8)

vi

8. Orang tua dan keluarga tercinta yang telah memberikan dukungan moril, doa dan kasih sayang.

9. Teman-teman mahasiswa Strata satu (S1) Teknik Informatika Universitas Pelita Bangsa yang telah membantu dalam proses penyususan skripsi ini.

Akhir kata, penulis menyadari bahwa mungkin masih terdapat kekurangan dalam Laporan Tugas Akhir ini. Oleh karena itu, kritik dan saran dari pembaca sangat bermanfaat bagi penulis. Semoga laporan ini dapat bermanfaat bagi semua pihak yang membacanya.

Bekasi, 1 Desember 2019

Penulis

(9)

vii

ABSTRAK

Salah satu program pemerintah dalam menanggulangi kemiskinan, meningkatkan sumber daya manusia dan meningkatkan kesejahteraan keluarga miskin adalah Program Keluarga Harapan (PKH). Namun dalam pelaksanaanya belum optimal.

Permasalahan dalam penyaluran bantuan PKH adalah banyaknya warga yang harus diseleksi untuk memenuhi kuota peserta PKH yang terbatas membuat petugas kesulitan dalam menyeleksi warga yang paling berhak menerima PKH.

Terkadang ada keluarga yang layak mendapat bantuan namun tidak mendapat bantuan sehingga pemberian bantuan kurang tepat sasaran. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu memberikan rekomendasi prioritas penerima bantuan PKH lebih cepat dan efektif. Dalam penelitian ini dirumuskan masalah tentang bagaimana mengimplementasikan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam memecahkan masalah melalui perhitungan bobot kriteria dan mampu menyeleksi alternatif terbaik dari semua alternatif. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan yang memberi output berupa perankingan dari 297 data keluarga miskin. Sehingga didapatkan prioritas yang paling layak menerima bantuan PKH untuk memenuhi keterbatasan kuota peserta PKH sesuai kriteria penilaian yang telah ditentukan pemerintah agar bantuan tersebut lebih tepat sasaran.

Kata kunci : Program Keluarga Harapan, Simple Additive Weighting (SAW), Sistem Pendukung Keputusan

(10)

viii

ABSTRACT

One of the government programs in reducing poverty, increasing human resources and improving the welfare of poor families is the Family Hope Program (PKH). But the implementation is not optimal. The problem with the distribution of PKH assistance is the large number of residents that must be selected to meet the limited quota of PKH participants, making it difficult for officials to select those who are most entitled to receive PKH. Sometimes there are families who deserve to get help but do not get help so that the provision of assistance is not well targeted. The purpose of this study is to help provide priority recommendations for PKH recipients more quickly and effectively. In this study the problem was formulated about how to implement the Simple Additive Weighting (SAW) method in solving problems through calculating the criteria weights and being able to select the best alternative of all alternatives.

The results of this study are an application of a decision support system that ranks 297 poor families' data. In order to get the priority that is most feasible to receive PKH assistance to meet PKH participant quota limitations according to the evaluation criteria set by the government so that the assistance is more targeted.

Keywords: Family Hope Program, Simple Additive Weighting (SAW), Decision Support System

(11)

ix

DAFTAR ISI

HALAMAN PERSETUJUAN ... i

HALAMAN PENGESAHAN ... ii

PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI ... iii

PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI ... iv

UCAPAN TERIMA KASIH ... v

ABSTRAK ... vii

ABSTRACT ... viii

DAFTAR ISI ... ix

DAFTAR TABEL ... xii

DAFTAR GAMBAR ... xiv

DAFTAR LAMPIRAN ... xvii

BAB 1 PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Identifikasi Masalah ... 2

1.3 Batasan Masalah ... 3

1.4 Rumusan Masalah ... 3

1.5 Tujuan Penelitian ... 3

1.6 Manfaat Penelitian ... 4

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI ... 5

2.1 Tinjauan Pustaka ... 5

2.1.1 Penelitian Guna Yanti Kemala Sari Siregar Pahu (2018) ... 5

2.1.2 Penelitian Muhammad Alfadin Salim (2018) ... 5

2.1.3 Penelitian Teguh Bambang Sunardi dan Danny Kriestanto (2016) .. 6

2.1.4 Penelitian Muh Aliyazid Mude (2016) ... 7

2.1.5 Penelitian Alena, Hendra Kurniawan, Erwin, Ridhwan (2017) ... 8

2.1.6 Analisa Terhadap Kajian Pustaka ... 8

2.2 Sistem Pendukung Keputusan ... 9

2.2.1 Tujuan Sistem Pendukung Keputusan ... 9

2.2.2 Manfaat Sistem Pendukung Keputusan ... 10

2.2.3 Komponen Sistem Pendukung Keputusan ... 10

(12)

x

2.2.4 Kriteria Sistem Pendukung Keputusan ... 11

2.2.5 Karakterisktik Sistem Pendukung Keputusan ... 11

2.2.6 Tahap Proses Pengambilan Keputusan ... 12

2.2.7 Jenis-Jenis Keputusan ... 13

2.3 Program Keluarga Harapan (PKH) ... 13

2.3.1 Mekanisme Pelaksanaan PKH ... 13

2.3.2 Peserta PKH ... 14

2.3.3 Hak Peserta PKH... 15

2.3.4 Kewajiban Peserta PKH ... 15

2.3.5 Penyaluran Bantuan ... 17

2.4 Metode Simple Additive Weighting (SAW) ... 18

2.4.1 Langkah-Langkah Penyelesaian Metode SAW ... 18

2.5 Basis Data ... 19

2.5.1 DBMS (Database Management System) ... 19

2.5.2 MySQL (Structure Query Language) ... 20

2.6 Bahasa Pemrograman ... 20

2.6.1 PHP (Hypertext Preprocesor) ... 20

2.6.2 HTML (Hypertext Markup Language) ... 21

2.7 Teori Pengembangan System ... 22

2.7.1 Metode Waterfall ... 22

2.8 Pengertian Flowmap Diagram ... 23

2.9 Unified Model Language (UML) ... 24

2.9.1 Use Case Diagram ... 24

2.9.2 Activity Diagram ... 26

2.9.3 Sequence Diagram ... 27

2.9.4 Class Diagram ... 30

2.10 Black-Box Testing ... 32

2.11 Kerangka Pemikiran ... 32

BAB III METODE PENELITIAN... 33

3.1 Objek Penelitian ... 33

3.1.1 Profil Desa Sukabakti ... 33

3.1.2 Visi dan Misi ... 33

3.1.3 Struktur Organisasi Desa Sukabakti... 34

3.2 Tahapan Penelitian ... 35

(13)

xi

3.3 Analisa Permasalahan ... 35

3.3.1 Flow Map Sistem Yang Berjalan ... 35

3.3.2 Prosedur Sistem Yang Berjalan ... 36

3.3.3 Analisa Sistem Yang Berjalan ... 36

3.4 Metode Pengumpulan Data ... 37

3.4.1 Jenis Data ... 37

3.5 Data Yang Digunakan ... 38

3.6 Metode Yang Digunakan ... 39

3.7 Analisa Kebutuhan Sistem ... 39

3.7.1 Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Keras (Hardware) ... 40

3.7.2 Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak (Software)... 40

3.8 Perancangan Sistem ... 40

3.8.1 Perancangan Database ... 41

3.8.2 Perancangan User Interface ... 41

3.9 Implementasi Sistem ... 41

3.10 Pengujian ... 41

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ... 42

4.1 Analisa Kebutuhan Sistem ... 42

4.1.1 Kebutuhan Fungsional ... 42

4.1.2 Kebutuhan Non-Fungsional ... 42

4.1.3 Perhitungan Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) ... 43

4.2 Perancangan Sistem ... 51

4.2.1 Perancangan Database ... 67

4.2.2 Perancangan User Interface ... 74

4.3 Implementasi Sistem ... 79

4.3.1 Implementasi Database ... 79

4.3.2 Implementasi User Interface ... 84

4.4 Pengujian ... 91

BAB V PENUTUP ... 98

5.1 Kesimpulan ... 98

5.2 Saran ... 98

DAFTAR PUSTAKA ... 99 LAMPIRAN

(14)

xii

DAFTAR TABEL

Tabel 2. 1 Perbandingan Metode AHP dan Metode SAW ... 7

Tabel 2. 2 Perbandingan Metode SAW dengan TOPSIS... 7

Tabel 2. 3 Perbandingan Metode TOPSIS dan SAW ... 8

Tabel 2. 4 Simbol-Simbol Flowmap ... 23

Tabel 2. 5 Simbol- simbol Use Case Diagram ... 25

Tabel 2. 6 Simbol-simbol Activity Diagram... 26

Tabel 2. 7 Simbol Sequence Diagram ... 28

Tabel 2. 8 Simbol Class Diagram ... 31

Tabel 3. 1 Analisa Pieces ………..36

Tabel 4. 1 Data Alternatif ………..43

Tabel 4. 2 Data Kriteria ... 44

Tabel 4. 3 Nilai Bobot ... 44

Tabel 4. 4 Data Nilai Awal Calon Penerima PKH ... 45

Tabel 4. 5 Matriks Ternormalisasi... 49

Tabel 4. 6 Matrik Preferensi ... 51

Tabel 4. 7 Deskripsi Activity Diagram Login ... 53

Tabel 4. 8 Deskripsi Activity Diagram Kelola Data KPM ... 54

Tabel 4. 9 Deskripsi Activity Diagram Kelola Kriteria ... 55

Tabel 4. 10 Deskripsi Activity Diagram Perhitungan ... 56

Tabel 4. 11 Deskripsi Activity Diagram Perankingan ... 57

Tabel 4. 12 Deskripsi Activity Diagram Kelola Data Akun ... 58

Tabel 4. 13 Deskripsi Activity Diagram Logout ... 59

Tabel 4. 14 Deskrpsi Sequence Diagram Login ... 60

Tabel 4. 15 Deskripsi Sequence Diagram Data KPM ... 61

Tabel 4. 16 Deskrpsi Sequence Diagram Kriteria ... 62

Tabel 4. 17 Deskripsi Sequence Diagram Perhitungan ... 63

Tabel 4. 18 Deskripsi Sequence Diagram Perankingan ... 64

Tabel 4. 19 Deskripsi Sequence Diagram Data Akun ... 65

(15)

xiii

Tabel 4. 20 Deskripsi Sequence Diagram Logout ... 66

Tabel 4. 21 Struktur Data Tabel Provinsi ... 67

Tabel 4. 22 Struktur Data Tabel Kabupaten ... 68

Tabel 4. 23 Struktur Data Tabel Kecamatan ... 68

Tabel 4. 24 Struktur Data Tabel Kelurahan ... 69

Tabel 4. 25 Struktur Data Tabel Alamat ... 69

Tabel 4. 26 Struktur Data Tabel Data KPM ... 70

Tabel 4. 27 Struktur Data Tabel Bank ... 70

Tabel 4. 28 Struktur Data Tabel Detail Bank ... 70

Tabel 4. 29 Struktur Data Tabel Kriteria ... 71

Tabel 4. 30 Struktur Data Tabel Benefit/Cost ... 72

Tabel 4. 31 Struktur Data Tabel Penilaian ... 72

Tabel 4. 32 Struktur Data Tabel Ranking ... 73

Tabel 4. 33 Struktur Data Tabel User ... 73

Tabel 4. 34 Pengujian Form Login ... 92

Tabel 4. 35 Pengujian Form Data Alternatif ... 93

Tabel 4. 36 Pengujian Form Kriteria ... 94

Tabel 4. 37 Pengujian Form Perhitungan ... 95

Tabel 4. 38 Pengujian Form Perankingan ... 96

Tabel 4. 39 Pengujian Form Akun ... 96

Tabel 4. 40 Pengujian Form Logout ... 97

(16)

xiv

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2. 1 Hak KPM PKH ... 15

Gambar 2. 2 Kewajiban Peserta PKH ... 16

Gambar 2. 3 Contoh Script PHP ... 21

Gambar 2. 4 Contoh Script HTML ... 21

Gambar 2. 5 Metode Waterfall ... 22

Gambar 2. 6 Contoh Use Case Diagram ... 26

Gambar 2. 7 Contoh Activity Diagram ... 27

Gambar 2. 8 Contoh Sequence Diagram ... 29

Gambar 2. 9 Contoh Class Diagram ... 31

Gambar 2. 10 Kerangka Pemikiran ... 32

Gambar 3. 1 Struktur Organisasi Desa Sukabakti………34

Gambar 3. 2 Tahapan Penelitian... 35

Gambar 3. 3 Flowmap system yang berjalan ... 35

Gambar 4. 1 Use Case Diagram ………....52

Gambar 4. 2 Activity Diagram Login ... 53

Gambar 4. 3 Activity Diagram Kelola Data KPM ... 54

Gambar 4. 4 Activity Diagram Kelola Kriteria ... 55

Gambar 4. 5 Activity Diagam Perhitungan ... 56

Gambar 4. 6 Activity Diagram Perankingan ... 57

Gambar 4. 7 Activity Diagram Kelola Data Akun ... 58

Gambar 4. 8 Activity Diagram Logout ... 59

Gambar 4. 9 Sequence Diagram Login ... 60

Gambar 4. 10 Sequence Diagram Data KPM ... 61

Gambar 4. 11 Sequence Diagram Kriteria ... 62

Gambar 4. 12 Sequence Diagram Perhitungan ... 63

Gambar 4. 13 Sequence Diagram Perankingan ... 64

Gambar 4. 14 Sequence Diagram Data Akun ... 65

(17)

xv

Gambar 4. 15 Sequence Diagram Logout ... 66

Gambar 4. 16 Class Diagram ... 67

Gambar 4. 17 Rancangan Halaman Login ... 74

Gambar 4. 18 Perancangan Halaman Beranda ... 74

Gambar 4. 19 Perancangan Halaman Data KPM ... 75

Gambar 4. 20 Perancangan Form Tambah Peserta... 75

Gambar 4. 21 Perancangan Halaman Kriteria ... 76

Gambar 4. 22 Perancangan Form Tambah Kriteria ... 76

Gambar 4. 23 Perancangan Halaman Perhitungan ... 77

Gambar 4. 24 Perancangan Halaman Perankingan ... 77

Gambar 4. 25 Perancangan Halaman Cetak Data Laporan ... 78

Gambar 4. 26 Perancangan Halaman Akun ... 78

Gambar 4. 27 Perancangan Form Tambah Akun ... 79

Gambar 4. 28 Implementasi Tabel Provinsi ... 80

Gambar 4. 29 Implementasi Tabel Kabupaten ... 80

Gambar 4. 30 Implementasi Tabel Kecamatan ... 80

Gambar 4. 31 Implementasi Tabel Kelurahan ... 81

Gambar 4. 32 Implementasi Tabel Alamat ... 81

Gambar 4. 33 Implementasi Tabel Data KPM ... 81

Gambar 4. 34 Implementasi Tabel Bank ... 82

Gambar 4. 35 Tabel Detail Bank ... 82

Gambar 4. 36 Implementasi Tabel Kriteria ... 82

Gambar 4. 37 Implementasi Tabel Benefit/Cost ... 82

Gambar 4. 38 Implementasi Tabel Penilaian ... 83

Gambar 4. 39 Implementasi Tabel Perankingan ... 83

Gambar 4. 40 Implementasi Tabel User ... 83

Gambar 4. 41 Halaman Login... 84

Gambar 4. 42 Halaman Beranda... 85

Gambar 4. 43 Halaman Data KPM ... 85

Gambar 4. 44 Form Tambah Data Peserta KPM ... 86

Gambar 4. 45 Form Tambah Data Nilai ... 86

(18)

xvi

Gambar 4. 46 Halaman Kriteria ... 87

Gambar 4. 47 Form Tambah Kriteria ... 87

Gambar 4. 48 Perhitungan Nilai Dasar ... 88

Gambar 4. 49 Perhitungan Nilai Benefit / Cost ... 88

Gambar 4. 50 Perhitungan Nilai Normalisasi ... 89

Gambar 4. 51 Halaman Perankingan ... 89

Gambar 4. 52 Halaman Profil ... 90

Gambar 4. 53 Halaman Daftar Akun ... 90

Gambar 4. 54 Form Tambah Akun ... 91

(19)

xvii

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran Kartu Kendali Bimbingan Skripsi………...101

Lampiran Data Alternatif Calon Peserta PKH……….103

Lampiran Data Ranking Prioritas Penerima PKH………...112

Lampiran Kegiatan Penelitian………..114

Lampiran Biodata Penulis………115

(20)

1

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Kemiskinan merupakan permasalahan yang sulit untuk ditangani bagi pemerintah Indonesia. Pada bulan September 2017 Badan Pusat Statistik (BPS) menyatakan bahwa jumlah penduduk miskin di Indonesia mencapai 26,58 juta jiwa (10,12%). Jumlah Penduduk miskin di Kabupaten Bekasi pada tahun 2017 mencapai 163.950 jiwa (4,73%) [1].

Banyak program pemerintah dalam upaya penanggulangan kemiskinan, salah satunya adalah Program Keluarga Harapan (PKH) sejak tahun 2007 yaitu progam perlindungan sosial yang memberikan bantuan tunai bersyarat kepada keluarga sangat miskin yang memiliki komponen ibu hamil, balita, anak SD, anak SMP, anak SMA, lansia dan disabilitas. PKH diharapkan dapat membantu keluarga miskin dalam meningkatkan kesehatan gizi ibu hamil dan meningkatkan taraf pendidikan anak usia sekolah.

Kuota penerima bantuan PKH di Kabupaten Bekasi hanya 65.000 keluarga. Banyaknya data warga yang harus diseleksi dan validasi penerima PKH untuk memenuhi kuota setiap tahunnya, membuat Pendamping PKH Desa Sukabakti kesulitan dalam menentukan prioritas keluarga miskin yang paling layak menerima bantuan sehingga adanya kesalahan-kesalahan pada saat pendataan dalam melakukan penyeleksian penerima bantuan.

Pemerintah Desa Sukabakti masih menggunakan cara bersifat konvensional dalam proses penentuan penerima bantuan PKH sehingga bantuan tersebut masih belum tepat sasaran. Berdasarkan hasil wawancara dengan pendamping PKH di Desa Sukabakti, penentuan status layak dan tidak layak dalam memberikan bantuan PKH belum optimal. Masih ada 35% kategori keluarga mampu yang mendapat bantuan dan 40% kategori keluarga miskin yang justru tidak mendapat bantuan.

(21)

Untuk mengatasi hal tersebut pendamping lapangan PKH berusaha memfilter peserta penerima PKH, namun kaidah penentuan prioritas penerima bantuan yang digunakan saat ini belum menggunakan perhitungan yang dapat merekomendasikan prioritas penerima bantuan.

Dengan adanya SPK (sistem pendukung keputusan) bertujuan untuk memberikan rekomendasi dalam pengambilan keputusan kelayakan penerima bantuan PKH dengan lebih cepat dan tepat, dalam sistem yang dirancang ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang sering juga dikenal sebagai metode penjumlahan terbobot. Metode ini digunakan karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang akan digunakan dalam penentuan calon penerima PKH berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan sehingga diharapkan penyaluran bantuan PKH akan lebih tepat sasaran.

Berdasarkan permasalahan tersebut, maka penulis membuat penelitian skripsi yang berjudul “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRIORITAS PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA DESA SUKABAKTI KECAMATAN TAMBELANG KABUPATEN BEKASI”

1.2 Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang diatas, maka penulis mengidentifikasikan permasalahan-permasalahan tersebut sebagai berikut :

1. Besarnya selisih jumlah keluarga miskin di Kabupaten Bekasi dengan jumlah kuota penerima bantuan PKH

2. Banyaknya warga di Desa Sukabakti yang harus diseleksi membuat pendamping PKH kesulitan dalam menentukan prioritas keluarga miskin yang layak menerima bantuan PKH.

3. Penentuan penerima bantuan PKH di Desa Sukabakti masih bersifat konvensional dan tidak sesuai kriteria yang telah ditentukan, sehingga bantuan tersebut belum tepat sasaran.

(22)

4. Penentuan status layak dan tidak layak dalam memberikan bantuan PKH belum optimal. Masih ada 35% kategori keluarga mampu yang mendapat bantuan.

1.3 Batasan Masalah

Pada penelitian ini diperlukan batasan-batasan agar sesuai dengan apa yang sudah direncanakan sebelumnya sehingga tujuan penelitian dapat tercapai.

Adapun batasan masalah yang di bahas pada penelitian ini adalah:

1. Pendamping PKH kesulitan dalam menyeleksi dan menentukan pioritas keluarga miskin yang layak menerima bantuan PKH di Desa Sukabakti 2. Kriteria penilaian tidak sesuai dengan ketentuan pemerintah sehingga

bantuan kurang tepat sasaran.

1.4 Rumusan Masalah

Berdasarkan Batasan Masalah di atas dapat di rumuskan permasalahan yang akan di selesaikan yaitu:

1. Bagaimana membuat aplikasi yang mampu membantu mendukung keputusan pendamping PKH dalam merekomendasikan prioritas warga yang layak mendapat bantuan PKH ?

2. Bagaimana menentukan penerima bantuan PKH sesuai kriteria yang ditentukan agar bantuan tersebut tepat sasaran?

1.5 Tujuan Penelitian

Tujuan dari diadakannya penelitian, dan pembuatan sistem pendukung keputusan kelayakan penerima bantuan PKH dalam menunjang penulisan laporan skripsi ini adalah untuk :

1. Membuat aplikasi sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pendamping PKH dalam memberikan rekomendasi prioritas warga yang layak menerima bantuan

2. Menentukan penerima bantuan PKH sesuai dengan kriteria dari pemerintah agar bantuan tersebut lebih tepat sasaran.

(23)

1.6 Manfaat Penelitian

Manfaat yang akan didapat dari penelitian skripsi dalam pembuatan sistem pendukung keputusan penentuan penerima bantuan PKH adalah sebagai berikut :

1. Bagi Penulis

a. Untuk mengaplikasikan pengetahuan teoritis yang diperoleh di bangku perkuliahan dengan realitas di lapangan serta dalam tata cara hubungan dengan masyarakat

b. Untuk menciptakan pola pikir yang lebih maju dalam menghadapi berbagai permasalahan.

2. Bagi Lembaga Perguruan Tinggi

a. Sebagai bahan evaluasi atas hasil penelitian skripsi yang dilakukan oleh mahasiswa untuk penyesuaian kurikulum di masa yang akan datang agar menjadi lebih baik.

b. Sebagai media untuk menjalin hubungan kerja dengan instansi yang dijadikan sebagai tempat penelitian skripsi.

3. Bagi Objek Penelitian

a. Membantu Dinas Sosial Desa Sukabakti mempermudah analisa dan verifikasi data orang miskin dalam pengambilan keputusan pemberian bantuan kepada keluarga penerima manfaat yang menjadi sasaran PKH, terutama dalam menentukan prioritas penerima bantuan.

b. Membantu dinas sosial Desa Sukabakti kecamatan Tambelang Kabupaten Bekasi dalam pemutakhiran serta verifikasi data orang miskin penerima bantuan PKH berdasarkan rasio tingkat kemiskinan.

(24)

5

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

2.1 Tinjauan Pustaka

Ada beberapa penelitian terdahulu yang digunakan oleh penulis sebagai rujukan yang relevan terkait dengan judul penelitian yang sedang diangkat yaitu

“Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) DenganMetode Simple Additive Weighting (SAW) Pada Desa Sukabakti Kecamatan Tambelang Kabupaten Bekasi”

2.1.1 Penelitian Guna Yanti Kemala Sari Siregar Pahu (2018)

Penelitian yang dilakukan oleh Guna Yanti Kemala Sari Siregar Pahu pada Tahun 2018 dengan judul “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK

MENYELEKSI PENERIMA DANA BANTUAN SISWA MISKIN

MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING”. Tujuan dari penelitian ini adalah menyeleksi siswa yang layak menjadi penerima dana bantuan siswa yang tidak mampu agar mendapat bantuan pendidikan dari Pemerintah sehingga dapat membantu meringankan beban biaya pendidikan siswa yang termasuk dalam kategori miskin agar semua anak Indonesia mampu mengenyam pendidikan yang layak dan baik. Hasil penelitian ini, diperoleh prioritas siswa yang direkomendasikan paling layak mendapat bantuan, yaitu sebagai berikut : rangking ke-1 Harun Komarudin dengan perolehan nilai 24,15, rangking ke-2 Falasih dengan nilai 23,7, rangking ke-3 Hermawan dengan nilai 22.05, rangking ke-4 Indriano dengan nilai 20,15 dan rangking ke-5 Andi dengan nilai 18,45. [2]

2.1.2 Penelitian Muhammad Alfadin Salim (2018)

Penelitian yang dilakukan oleh Muhammad Alfadin Salim tahun 2018 dengan judul “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENERIMA BANTUAN PERBAIKAN RUMAH MENGGUNAKAN METODE

(25)

SIMPLE ADDITIVE WIEGHTING (SAW) STUDI KASUS KELURAHAN TAMBELAN SAMPIT KOTA PONTIANAK”. Penelitian ini membahas penentuan penerima bantuan perbaikan rumah penduduk yang memiliki kategori tidak layak huni dan pembangunan sarana sanitasi untuk rumah yang belum memiliki sarana sanitasi yang memadai. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui warga yang lebih berhak menerima bantuan pembangunan perbaikan rumah tidak layak huni. Hasil yang didapatkan berupa urutan penerima bantuan perbaikan rumah dari yang paling layak sampai yang paling tidak layak.

Hasil perangkingan adalah rangking ke-1 Sy.M.Nour dengan nilai 0,9, rangking ke-2 M.Lahir dengan nilai 0,875, rangking ke-3 Gusti dengan nilai 0,863, rangking ke-4 Haminah dengan nilai 0,792, rangking ke-5 Hermanto dengan nilai 0,767. Hasil dari penelitian tersebut adalah Keluarga Sy.M.Nour dengan nilai teringgi 0,9 menjadi priorias yang paling layak mendapat bantuan.[3]

2.1.3 Penelitian Teguh Bambang Sunardi dan Danny Kriestanto (2016) Penelitian yang dilakukan oleh Teguh Bambang Sunardi dan Danny Kriestanto pada tahun 2016 berjudul “PERBANDINGAN METODE AHP DAN SAW UNTUK PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK (Studi Kasus : STMIK AKAKOM Yogyakarta)”. Penelitian ini membahas tentang pemilihan pegawai terbaik pada STMIK AKAKOM Yogyakarta dengan kriteria kesetiaan, prestasi kerja, tanggung jawab, ketaatan, kejujuran, kerjasama, prakarsa dan kepemimpinan. Metode penelitian yang dilakukan dengan melakukan perhitungan metode AHP dan hasilnya digunakan untuk perbandingan dengan metode SAW.

Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan pegawai terbaik dengan membandingkan dua metode untuk memperoleh hasil yang lebih akurat. Hasil perbandingan metode AHP dan metode SAW adalah metode yang cocok digunakan adalah metode SAW karena alternatif yang diperoleh perbedaannya lebih kecil yaitu 4,17% dengan hasil perhitungan tanpa metode, sedangkan metode AHP perbedaannya adalah sebesar 16,67%. [4]

(26)

Tabel 2. 1 Perbandingan Metode AHP dan Metode SAW

2.1.4 Penelitian Muh Aliyazid Mude (2016)

Penelitian yang dilakukan oleh Muh Aliyazid Mude pada tahun 2016 yang berjudul “PERBANDINGAN METODE SAW DAN TOPSIS PADA KASUS UMKM” Penelitian ini membahas tentang pemilihan lokasi yang strategis untuk mengembangkan usaha percetakan (UMKM) di Kota Makassar. Tujuan yang diharapkan dari penelitian ini adalah menghasilkan solusi yang tepat dan meningkatkan omzet penghasilan serta mengetahui metode mana yang paling efektif dalam kasus UMKM. Metode yang digunakan adalah membandingkan metode SAW dengan metode TOPSIS

Tabel 2. 2 Perbandingan Metode SAW dengan TOPSIS Kode Bobot Ranking SAW Ranking TOPSIS

A1 3 3

A2 1 1

A3 2 2

Hasil perbandingan metode SAW dan TOPSIS dengan melakukan perhitungan bobot menunjukkan adanya kesamaan dalam hasil perangkingan.

Dalam kasus ini, metode SAW maupun TOPSIS mampu menyelesaikan masalah dengan baik.[5]

Metode AHP Metode SAW

Nama Nilai Nama Nilai

Zainudin 92,43 Zainudin 92,17 Eka Wahyu 88,85 Andi Setyanto 90,31 Andi Setyanto 88,72 Heribertus 90,28 Nuryuningsih 88,52 Eka Wahyu 88,98 Heribertus 88,12 Nuryuningsih 88,92

(27)

2.1.5 Penelitian Alena, Hendra Kurniawan, Erwin, Ridhwan (2017)

Penelitian yang dilakukan oleh Penelitian Alena, Hendra Kurniawan, Erwin Prayoga, Ridhwan pada tahun 2017 yang BERJUDUL “SISTEM

PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN BEASISWA

BIDIKMISI MENGGUNAKAN METODE TOPSIS DAN SAW”. Penelitian ini membahas tentang pemilihan calon penerima program beasiswa BIDIKMISI bagi anak kurang mampu dan berprestasi guna melanjutkan pendidikannya ke jenjang Perguruan Tinggi. Tujuan penelitian untuk memberikan rekomendasi nilai tertinggi memperoleh prioritas kandidat beasiswa. Metode yang digunakan adalah membandingkan metode TOPSIS dengan metode SAW.

Tabel 2. 3 Perbandingan Metode TOPSIS dan SAW

Metode TOPSIS Metode SAW

Nama Hasil Nama Hasil

Nensy 0,739 Nensy 81,7

Arda Fitria 0,723 Wahyu 80,26 Juliana 0,695 Rio Saputra 72,47

Hasil penelitian yang didapat dengan menggunakan 79 data calon penerima diperoleh bobot terbaik oleh Nensy, 0.739 dari perhitungan TOPSIS dan 81,7 dari perhitungan SAW. Hal ini menunjukkan metode TOPSIS dan SAW mampu menyelesaikan masalah dengan hasil yang sama. [6]

2.1.6 Analisa Terhadap Kajian Pustaka

Dari tinjauan pustaka penelitian terdahulu diatas maka dapat disimpulkan bahwa aplikasi sistem pendukung keputusan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) mampu menyelesaikan suatu masalah dengan kriteria-kriteria tertentu sesuai dengan tujuan keputusan yang diambil, maka dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menyelesaikan masalah dalam penentuan prioritas penerima bantuan PKH pada Desa Sukabakti.

(28)

2.2 Sistem Pendukung Keputusan

Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasi untuk masalah dangan kondisi semi terstruktur. [7]. Decission Support System (DSS) disebut juga Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem yang memproses data menjadi informasi yang kemudian digunakan untuk membantu pengguna dalam mengambil keputusan dalam masalah tidak terstruktur. Konsep ini dikenalkan oleh Michael S. Scoot pada tahun 1970-an dengan istilah Management Decision System. [3]

Sistem pendukung Keputusan adalah penerapan Teknik MADM (Multi Attribute Decision Making) yang terfokus pada bagaimana para pengambil keputusan menetapkan bobot nilai kriteria. [3] DSS dirancang untuk membantu pengambilan keputusan organisasional. DSS biasanya tersusun dari database, model grafis atau matematik yang digunakan untuk proses bisnis, dan antarmuka pengguna yang digunakan oleh pengguna dapat berkomunikasi dengan DSS. [8]

2.2.1 Tujuan Sistem Pendukung Keputusan

Berikut ini adalah tujuan dari Sistem Pendukung Keputusan adalah : 1. Membantu para pengambil keputusan dalam pengambilan keputusan

atas masalah semi terstruktur.

2. Memberikan dukungan atau rekomendasi atas pertimbangan pengambil keputusan dan tidak bermaksud untuk menggantikan fungsi pengambil keputusan

3. Meningkatkan efektivitas keputusan yang di ambil para pengambil keputusan

4. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah.

5. Peningkatan produktivitas. Membangun suatu kelompok pengambil keputusan, terutama para pakar, bisa sangat mahal. Pendukung terkomputerisasi bisa mengurangi biaya yang dikeluarkan.

(29)

6. Dukungan kualitas. Komputer bisa meningkatkan kualitas keputusan yang di buat. Semakin banyak data yang di akses maka semakin banyak pula alernatif yang bisa di evaluasi.

7. Berdaya saing. Manajemen dan pemberdayaan sumber daya perusahaan. Tekanan persaingan menyebabkan tugas pengambil keputusan menjadi sulit. Teknologi pengambilan keputusan bisa menciptakan pemberdayaan yang signifikan dengan cara memperbolehkan seseorang untuk membuat keputusan yang baik secara cepat.

8. Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemrosesan dan penyimpanan memori. Karena otak manusia memiliki kemampuan terbatas dalam memproses dan mengingat informasi yang penting.[8]

2.2.2 Manfaat Sistem Pendukung Keputusan

Berikut ini manfaat system pendukung keputusan adalah : 1. SPK menghasilkan solusi lebih cepat dan hasil yang akurat

2. SPK membantu memecahkan berbagai masalah yang sangat kompleks dan tidak terstruktur

3. SPK memperluas kemampuan pengambil keputusan dalam memproses suatu data atau informasi

4. SPK dapat menjadi stimulant bagi pengambil keputusan dalam memahami persoalan karena mampu menyajikan berbagai alternative pemecahan masalah [9]

2.2.3 Komponen Sistem Pendukung Keputusan

Terdapat 4 subsistem dalam Sistem Pendukung Keputusan yaitu :

1. Manajemen Data, meliputi basis data yang berisi data-data yang relevan dengan keadaan dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut dengan Database Management System (DBMS).

2. Manajemen Model berupa sebuah paket perangkat lunak yang berisi model-model finansial, statistik, management science, atau model

(30)

kuantitatif, yang menyediakan kemampuan analisa dan perangkat lunak manajemen yang sesuai.

3. Subsistem Dialog atau komunikasi, merupakan subsistem yang dipakai oleh user untuk berkomunikasi dan memberi perintah (menyediakan user interface).

4. Manajemen Knowledge yang mendukung subsistem lain atau berlaku sebagai komponen yang berdiri sendiri.[8]

2.2.4 Kriteria Sistem Pendukung Keputusan

Kriteria sistem pendukung keputusan adalah sebagai berikut :

1. Interaktif, Sistem pendukung keputusan memiliki user interface yang komunikatif sehingga pemakai dapat melakukan akses secara cepat ke data dan memperoleh informasi yang dibutuhkan.

2. Fleksibel, Sistem pendukung keputusan memiliki sebanyak mungkin variabel masukan, kemampuan untuk mengolah dan memberikan keluaran yang menyajikan alternatif-alternatif keputusan kepada pemakai.

3. Data Kualitas, Sistem pendukung keputusan memiliki kemampuan utuk menerima data kualitas yang dikuantitaskan yang sifatnya subyektif dari pemakai nya, Misalnya terhadap kecantikan yang bersifat kualitas, dapat dikuantitaskan dengan pemberian bobot nilai seperti 75 atau 90.

4. Prosedur Pakar, Sistem pendukung keputusan mengandung suatu prosedur yang dirancang berdasarkan rumusan formal atau juga berupa prosedur kepakaran seseorang atau kelompok dalam menyelesaikan suatu bidang masalah dengan fenomena tertentu. [10]

2.2.5 Karakterisktik Sistem Pendukung Keputusan

Berikut ini Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan adalah : 1. Menggunakan beberapa model kuantitatif

2. Terdapat dua model komponen utama yaitu model dan data

(31)

3. Mendukung kegiatan semua organisasi

4. Bersifat konstan dan dapat digunakan berulang kali 5. Mendukung beberapa keputusan yang saling terkait 6. Menggunakan data eksternal maupun data internal.[9]

2.2.6 Tahap Proses Pengambilan Keputusan

Tahapan-tahapan yang harus dilalui dalam proses pengambilan keputusan adalah sebagai berikut :

1. Tahap Pemahaman (Intelligence Phase)

Tahap ini adalah proses menemukan masalah, klasifikasi masalah, penguraian masalah dan kepemilikan masalah. Tahap ini juga merupakan proses pendeteksian dari lingkup problematika dalam mengidentifikasikan masalah

2. Tahap perancangan (Design Phase)

Tahap ini meliputi pengembangan, analisis dan pemahaman solusi yang layak. Model masalah tersebut dirancang, dites dan di validasi.

Tugas- tugas yang ada pada tahap ini, yaitu:

a. Komponen- komponen model b. Struktur model

c. Seleksi prinsip-prinsip pemilihan (kriteria evaluasi) d. Pengembangan (penyediaan) alternatif

e. Prediksi hasil f. Pengukuran hasil g. Skenario

3. Tahap Pemilihan (Choice Phase)

a. Teknik Analitis, yaitu menggunakan perumusan matematis b. Algoritma, menguraikan proses langkah demi langkah 4. Tahap Implementasi (Implementation Phase)

Tahap ini adalah penerapan terhadap rancangan system yang telah dibuat serta pelaksanaan alternative tindakan yang telah dipilih.[9]

(32)

2.2.7 Jenis-Jenis Keputusan

Berikut ini adalah jenis-jenis keputusan dibagi menjadi dua, antara lain : 1. Keputusan Terprogram

Keputusan ini bersifat rutin dan berulang. Sehingga keputusan tersebut tidak perlu dilakukan de novo (sesuatu yang baru) tiap kali terjadi.

2. Keputusan Tak Terprogram

Keputusan ini bersifat baru, tidak terstruktur dan jarang konsekuen.

Tidak ada metode yang pasti untuk menangani masalah ini karena belum ada sebelumnya. [9]

2.3 Program Keluarga Harapan (PKH)

Program Keluarga Harapan (PKH) adalah program pemberian bantuan sosial bersyarat kepada Keluarga Miskin (KM) yang ditetapkan sebagai keluarga penerima manfaat (KPM). Program Perlindungan Sosial di dunia internasional dikenal dengan istilah Conditional Cash Transfers (CCT).[11]

Pemerintah telah menetapkan target penurunan kemiskinan menjadi 7-8%

pada tahun 2019, sebagaimana tertuang di dalam RPJMN 2015-2019. PKH diharapkan dapat berkontribusi secara signifikan untuk menurunkan jumlah penduduk miskin, menurunkan kesenjangan (gini ratio) seraya meningkatkan Indeks Pembangunan Manusia (IPM). [11]

➢ Penerima PKH tahun 2017 = 6.228.810 KPM (Rp. 11,5 Triliun)

➢ Penerima PKH tahun 2018 = 10.000.232 KPM (Rp. 17,5 Triliun)

➢ Target penerima PKH tahun 2019 = 10 juta KPM dengan alokasi anggaran sebesar Rp. 32,65 Triliun

2.3.1 Mekanisme Pelaksanaan PKH

Berikut ini adalah mekanisme pelaksanaan PKH, yaitu :

1. Penetapan calon peserta PKH, sumber data didapat dari data terpadu penanganan fakir miskin.

(33)

2. Pertemuan awal dan validasi. Jika memenuhi syarat, maka ditetapkan menjadi KPM (Keluarga Penerima Manfaat) PKH. Jika tidak memenuhi syarat, maka tidak bisa mendapat bantuan PKH.

3. Keluarga yang telah ditetapkan menjadi peserta PKH, mendapat bantuan serta berkomitmen untuk keluar dari kemiskinan dengan ikut serta dalam penyuluhan P2K2 (Pertemuan Peningkatan Kemampuan Keluarga) didampingi dan diverifikasi oleh pendamping PKH. Bagi peserta yang tidak komitmen dan tidak ikut serta dalam P2K2 maka akan mendapat sanksi

4. Setiap setelah penyaluran bantuan dan kegiatan P2K2 yang dilakukan 3 bulan sekali, pendamping PKH mengupdate setiap ada perubahan data dan membuat laporan untuk pemutakhiran data.

5. Setelah itu, data dikirim ke dinas sosial dan ke kementrian sosial.

Setelah data diolah, maka keluarga yang sudah bisa mandiri secara finansial dan keluar dari kemiskinan dinyatakan sudah tidak layak mendapat bantuan harus melakukan graduasi mandiri, yaitu keluar dari PKH.

2.3.2 Peserta PKH

Peserta PKH adalah Keluarga Miskin (KM) yang memenuhi minimal satu kriteria dari komponen PKH sebagai berikut :[12]

1. Komponen Kesehatan a. Ibu Hamil /Nifas

b. Anak usia di bawah 6 tahun 2. KomponenPendidikan

a. SD b. SMP c. SMA

3. Komponen KesejahteraanSosial a. Disabilitas Berat

b. Lanjut Usia 60 tahun keatas

(34)

Gambar 2. 1 Hak KPM PKH 2.3.3 Hak Peserta PKH

Hak peserta PKH, Berdasarkan keputusan Kementerian Sosial adalah :

Berikut in adalah hak peserta PKH yaitu :

1. Mendapatkan bantuan uang tunai yang besarnya disesuaikan dengan ketentuan program

2. Mendapatkan pendampingan PKH yang membantu memberi motivasi untuk keluar dari kemiskinan

3. Mendapatkan layanan difasilitas kesehatan, pendidikan, kesejahteraan sosial bagi seluruh anggota keluarga sesuai kebutuhannya

4. Terdaftar dan mendapatkan program-program komplementaritas dan sinergitas penanggulangan kemiskinan lainnya [12]

2.3.4 Kewajiban Peserta PKH

Disamping hak-hak yang dimiliki oleh peserta PKH, ada pula kewajiban yang harus dijalani sesuai dengan komponennya masing masing, yaitu:

(35)

Gambar 2. 2 Kewajiban Peserta PKH

Berikut in adalah kewajiban peserta PKH yaitu : 1. Ibu hamil / nifas

a. Melakukan pemeriksaan kehamilan di fasilitas kesehatan sebanyak 4 kali dalam trimester

b. Melahirkan oleh tenaga kesehatan di fasilitaskesehatan c. Pemeriksan kesehatan 2 kali sebelum bayi usia 1 bulan 2. Bayi

a. Usia 0-11 bulan : Imunisasi lengkap serta pemeriksaan berat badan setiap bulan

b. Usia 6-11 bulan : Mendapat suplemen vitamin A 3. Balita

a. Usia 1-5 tahun: Imunisasi tambahan dan pemeriksaan berat badan setiap bulan

b. Usia 5-6 tahun : Pemeriksaan berat badan setiap 1 bulan dan mendapatkan vitamin A sebanyak 2 kali dalamsetahun

d. Usia 6-7 tahun : Timbang badan di fasilitas kesehatan 4. Anak Sekolah

(36)

Usia6-21 tahun yang belum menyelesaikan pendidikan dasar (SD, SMP, SLTA), Terdaftar di sekolah / pendidikan kesetaraan, Minimal 85% kehadiran dikelas

5. DisabilitasBerat

a. Pemeliharaan kesehatan sesuaikebutuhan

b. Pemeriksaan kesehatan dapat dilakukan oleh tenaga kesehatan melalui kunjungan ke rumah (homecare)

c. Pemeriksaan kesehatan dapat dilakukan oleh tenaga kesehatan atau mengunjungi puskesmas santun lanjut usia. [12]

2.3.5 Penyaluran Bantuan

Penyaluran bantuan sosial PKH diberikan kepada keluarga yang ditetapkan oleh Direktorat Jaminan Sosial Keluarga. Penyaluran bantuan diberikan empat tahap dalam satu tahun, bantuan PKH diberikan dalam bentuk tunai dan non tunai (layanan keuangan digital) dengan indeks dan komponen bantuan serta nominal uang yang disalurkan sesuai dengan keputusan KementerianSosial dengan ketentuan yaitu nilai bantuan merujuk Surat Keputusan Direktur Jenderal Perlindungan dan Jaminan Sosial Nomor 26/LJS/12/2016 tanggal 27 Desember 2016 tentang Indeks dan Komponen Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan Tahun 2017. [12]

Bantuan sosial PKH pada tahun 2019 terbagi menjadi dua jenis yaitu Bantuan Tetap dan Bantuan Komponen yang diberikan dengan ketentuan sebagai berikut:

a. Bantuan Tetap untuk Setiap Keluarga

1. Reguler : Rp. 550.000,- / keluarga / tahun 2. PKH AKSES : Rp. 1.000.000,- / keluarga / tahun b. Bantuan Komponen untuk Setiap Jiwa dalam Keluarga PKH

1. Ibu hamil : Rp. 2.400.000,- 2. Balita : Rp. 2.400.000,- 3. SD : Rp. 900.000,-

(37)

4. SMP : Rp. 1.500.000,- 5. SMA : Rp. 2.000.000,- 6. Disabilitas berat : Rp. 2.400.000,- 7. Lanjut usia : Rp. 2.400.000,-

Bantuan komponen diberikan maksimal untuk 4 jiwa dalam satu keluarga [11]

2.4 Metode Simple Additive Weighting (SAW)

Metode ini dikenal sebagai metode penjumlahan terbobot. Metode ini memiliki konsep dasar dalam mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut. Metode Simple Additive Weighting (SAW) membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. [2]

2.4.1 Langkah-Langkah Penyelesaian Metode SAW

Langkah Penyelesaian metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai berikut :

1. Menentukan alternatif, yaitu Ai.

2. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu CJ.

3. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria.

4. Membuat tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria 5. Menghitung Normalisasi

Formula untuk melakukan normalisasi adalah sebagai berikut :

Dimana : r ij : Rating kinerja ternormalisasi

Maxi : Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Mini : Nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij : Baris dan kolom dari matriks

(38)

6. Menhitung Nilai Preferensi dan Perankingan

Nilai preferensi untuk setiap alternative (Vi) diberikan sebagai berikut:

Dimana:

Vi : Nilai Akhir Alternatif Wi : Bobot yang telah ditentukan Rij : Normalisasi matriks

Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. Sedangkan untuk kriterianya terbagi dalam dua kategori yaitu untuk bernilai positif termasuk dalam kriteria keuntungan dan yang bernilai negatif termasuk dalam kriteria biaya.

2.5 Basis Data

Basis data merupakan koneksi dari data-data yang terorganisasi sehingga data tersebut mudah disimpan dan dimanipulasi. Sebuah sistem dapat mempunyai beberapa basis data dan setiap basis data memiliki tabel yang saling terhubung. [9]

Basis Data atau Database adalah kumpulan informasi yang mengintegrasikan data yang saling berhubungan satu sama lain dan tersedia untuk beberapa aplikasi yang beragam dalam suatu organisasi. Basis data merupakan media untuk menyimpan data agar dapat diakses dengan mudah dan cepat.[13].

2.5.1 DBMS (Database Management System)

DBMS adalah kumpulan program aplikasi yang digunakan untuk mengelola basis data. Perangkat lunak ini juga menerapkan mekanisme pengamatan data, pemakaian data bersama dan konsistensi data. DBMS berisi suatu koleksi data dan satu set program untuk mengakses data serta menentukan bagaimana data tersebut diorganisasi dan diolah kembali. [9]

(39)

2.5.2 MySQL (Structure Query Language)

MySQL adalah Sistem Manajemen Basis Data Relasional (RDBMS) yang memungkinkan pengguna untuk menyimpan, mencari, mengurutkan, dan mengambil data secara efisien. MySQL dikenal sebagai RDBMS yang sangat cepat dan tangguh. Server MySQL memastikan bahwa hanya pengguna yang sah yang dapat mengakses data dan beberapa pengguna dapat bekerja secara bersamaan untuk menyediakan akses cepat ke data. MySQL menggunakan Structured Query Language (SQL), bahasa query database standar. MySQL akan digunakan sebagai input untuk membuat menu pencarian untuk tesis dan disertasi berbasis PHP yang memungkinkan sistem ini diimplementasikan di situs web.

Database MySQL dijalankan pada XAMPP Control Panel bersama dengan Web Server Apache. Server web digunakan untuk menerima permintaan dari HTTP atau HTTPS dan menanggapi permintaan halaman dalam bentuk dokumen HTML. Apache adalah salah satu server web dalam bentuk XAMPP yang digunakan dalam penelitian ini. Apache terkenal dengan kesederhanaannya dalam instalasi dan konfigurasinya.[14]

2.6 Bahasa Pemrograman

Bahasa Pemrograman yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

2.6.1 PHP (Hypertext Preprocesor)

PHP atau Hypertext Processor adalah bahasa skrip sisi server yang dirancang untuk Web. Kode PHP akan ditafsirkan di server web dan menghasilkan HTML atau output lain yang dapat dilihat oleh pengunjung. PHP adalah proyek sumber terbuka yang memungkinkan semua orang memiliki akses ke kode sumber tanpa biaya apa pun. [14]

PHP sering dipasangkan dengan MySQL sebagai aplikasi database-nya, ketika pengunjung web meminta halaman Web menggunakan skrip PHP, server Web menafsirkan file menggunakan plug-in PHP-nya sebelum menanggapi permintaan halaman. Perintah PHP tertentu terhubung ke database MySQL dan meminta konten milik Halaman Web. MySQL mengirimkan konten yang diminta

(40)

Gambar 2. 3 Contoh Script PHP

Gambar 2. 4 Contoh Script HTML

ke skrip PHP yang akan disimpan oleh skrip PHP ke dalam satu atau lebih variabel PHP. PHP mengirimkan salinan HTML yang telah dibuatnya ke Server Web yang akan dikirim ke browser Web sebagai tanggapan atas permintaan halaman.[14]

2.6.2 HTML (Hypertext Markup Language)

HTML merupakan singkatan dari Hypertext Markup Language, yaitu script yang berupa tag untuk membuat dan mengatur struktur website. Berikut ini adalah beberapa fungsi HTML dalam membangun website yaitu : [9]

a. Membuat Tabel b. Membuat List c. Membuat Link

d. Memformat text dasar seperti pengaturan paragraph dan font e. Membuat Formulir

f. Menyisipkan gambar, video dan audio g. Membuat layout website

(41)

Gambar 2. 5 Metode Waterfall 2.7 Teori Pengembangan System

Rosa dan Shalahuddin menjelaskan bahwa Pengembangan sistem itu bisa disebut juga SDLC adalah proses pengembangan atau mengubah suatu sistem perangkat lunak dengan menggunakan model-model dan metodologi yang digunakan orang untuk mengembangkan sistem-sistem perangkat lunak sebelumnya. [13]

2.7.1 Metode Waterfall

Waterfall atau sering juga disebut air terjun adalah sebuah metode dalam pengembangan sistem yang dilakukan untuk membuat pembaruan sistem yang sedang berjalan. Model waterfall merupakan salah satu model rekayasa piranti lunak. Model ini memberikan pendekatan-pendekatan sistematis dan berurutan, mulai dari analisis, desain, coding, testing, dan maintenance.

Adapun penjelasan mengenai tahap-tahap waterfall adalah sebagai berikut:

1. Analisis

Analisis dilakukan untuk menggambarkan sistem yang akan dibangun.

Tahapan analisis dibagi menjadi dua, yaitu analisis fungsional dan analisis non fungsional. Analisis fungsional adalah analisis terhadap proses sistem dan fungsionalitas. Sedangkan analisis non fungsional berhubungan dengan kebutuhan tentang pihak-pihak yang akan menggunakan sistem yang akan dibangun.

(42)

2. Design

Design merupakan tahapan perancangan terhadap kebutuhan perangkat lunak (rancangan struktur data, representasi antarmuka, algoritma) demi kualitas sebelum dimulai pemunculan kode.

3. Coding

Coding merupakan proses mengimplementasikan hasil perancangan dan pemodelan sistem. Pemrograman dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman dan basis data tertentu.

4. Testing

Dilakukan untuk mempersiapkan data dan melakukan pengujian terhadap sistem yang telah dibangun yang bertujuan untuk mengetahui kinerja dan performa sistem.

2.8 Pengertian Flowmap Diagram

Flowmap atau bagan alir adalah bagan yang menunjukan aliran di dalam program atau prosedur sistem secara logika. Flowmap ini berfungsi untuk memodelkan masukan, keluaran, proses maupun transaksi dengan menggunakan simbol-simbol tertentu.

Tabel 2. 4 Simbol-Simbol Flowmap

Simbol Nama Keterangan

Terminator Awal /Akhir Program

Simbol untuk memulai dan mengakhiri suatu program

Dokumen

Menunjukkan dokumen berupa dokumen input danoutput pada proses manualdan proses berbasis komputer.

(43)

Simbol Nama Keterangan

Proses Manual

Menunjukkan kegiatan proses yang dilakukan secara manual.

Proses Komputer

Menunjukkan kegiatan proses yang dilakukan secara komputerisasi.

Arah aliran data

Menunjukkan arah aliran dokumen antar bagian yangterkait pada suatu sistem

Penyimpanan Manual

Menunjukkan media penyimpanan data / infomasi secara manual

Data

Simbol input/output digunakan untuk mewakili data input / output

2.9 Unified Model Language (UML)

UML merupakan bahsa visual untuk pemodelan dan komunikasi mengenai sebuah sistem dengan menggunakan diagram text- text pendukung. [13]

2.9.1 Use Case Diagram

Menurut Rosa dan Shallahudin, (2016). Use case merupakan pemodelan untuk kelakuan (behavior) sistem informasi yang akan dibuat. Use case mendeskripsikan sebuah interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem informasi yang akan dibuat. [13]

(44)

Tabel 2. 5 Simbol- simbol Use Case Diagram

NO SIMBOL DESKRIPSI

1 Use case Fungsionlaitas yang disediakan sistem sebagai unit-unit yang saling bertukan pesan antar unit atau aktor, biasanya dinyatakan dengan menggunakan kata kerja diawal frase nama use case 2 Actor Orang, proses, atau sistem lain yang

berinteraksi dengan sistem informasi yang akan dibuat itu sendiri, walaupun simbol aktor gambar orang tetapi belum tentu aktor adalah orang, biasanya dinyatakan dengan kata benda diawal frase nama aktor.

3 Asosiasi/Asosiation Komunikai antara aktor dan use case yang berpartisipasi pada use case atau use case memiliki interaksi dengan aktor

4 Ekstensi Relasi use case tambahan ke sebuah use case dimana use case ditambahkan dapat berdiri sendiri.

5 Generalisasi Hubungan generalisasi dan

spesialisasi (umum-khusus) antara dua buah use case dimana fungsi yang lebih umum dari lainya.

6. Include/uses Ada dua sudut pandang yang cukup besar mengenai include di use case :

➢ Include berarti use case yang di tambahkan akan selalu dipanggil saat use case tambahan dijalankan.

Nama_u se case

(45)

2.9.2 Activity Diagram

Activitydiagram menggambarkan workflow atau aktvitas dari sebuah sistem atau proses bisnis atau menu yang ada pada perangkat lunak (software).

Yang perlu diperhatikan disini adalah bahwa diagram aktivitas menggambarkan aktivitas sistem buka apa yang dilakukan aktor, jadi aktivitas sistem bukan apa yang dilakukan aktor, jadi aktivitas yang dapat dilakukan oleh sistem. [13]

Tabel 2. 6 Simbol-simbol Activity Diagram

NO SIMBOL DESKRIPSI

1 Status awal Status awal aktivitas sistem , sebuah diagram aktifitas memiliki sebuah status awal

2. Aktifitas Aktifitas yang dilakuna sistem , biasanya diawali dengan kata kerja

3. Percabangan Asosiasi percabangan dimana jika ada pilihan aktivitas lebih dari satu

4. Penggabungan / join Asosiasi penggabungan dimana lebih dari satu aktivitas digambungkan mejadi satu

aktifitas

Gambar 2. 6 Contoh Use Case Diagram

(46)

Gambar 2. 7 Contoh Activity Diagram

NO SIMBOL DESKRIPSI

5. Status Akhir Status akhir yang dilakukan sistem, sebuah diagram aktifitas memiliki sebuah status akhir.

6. Swimlane Memisahkan organisasi bisnis yang bertanggung jawab terhadap aktifitas yang terjadi

2.9.3 Sequence Diagram

Menggambarkan kelakuan objek pada use case dengan mendeskripsikan waktu hidup objek dan message yang dikirimkan da diterima antar objek. Oleh karena itu untuk menggambar Sequence Diagram maka harus diketahui objek – objek yang terlibat dalam sebuah use case beserta metode - metode yang dimiliki kelas yang di buat menjadi objek tersebut. Membuat Sequence Diagram juga dibutuhkan untuk melihat skenario yang ada pada use case. [13]

Nama swimlane

(47)

Tabel 2. 7 Simbol Sequence Diagram

NO SIMBOL DESKRIPSI

1 Aktor Orang , proses, atau sistem lain yang berinterkasi dengan sistem informasi yang akan dibuat diluar sistem informasi yang akan dibuat itu sendiri.

2 Garis Hidup/ lifeline Menyatakn kehidupoan suatu objek

3 Objek Menyatakan objek yang

berinteraksi pesan

4 Waktu aktif Menyatakan objek dalam

keadaan aktif dan berinteraksi, semua yang terhubung dengan waktu aktif ini adalah sebuah tahapan yang dilakukan didalamnya

5. Atau

Tanpa waktu aktif

Orang, biasanya dinyatakan menggunakan kata benda diawal frase nama aktor

6. Pesan tipe create Menyatakan suatu objek membuat ojek lain, arah panah mengarah pada objek yang dibuat 7. Pesan tipe call Menyatakan suatu objek memangggil operasi/ metode yang ada pada objek lain

nama_objek:

1. <<create>>

1. nama_metode()

(48)

Gambar 2. 8 Contoh Sequence Diagram

NO SIMBOL DESKRIPSI

8. Pesan tipe send Menyatakan bahwa suatu objek mengirimkan data/ informasi ke objek lainnya, arah panah mengarah pada objek yang dikirimi.

9. Pesan tipe return Menyatakan bahwa suat objek yang telah menjalankan suatu operasi atau metode meghasilkan suatu kembalian ke objek tertentu, arah penah mengarah pada objek yang menerima kembalian.

10. Pesan tipe destroy Menyatakan suatu objek mengakhiri hidup objek yang lain, arah pada mengarah pada objek yang diakhiri

Sumber : [13]

1. masukan

1. keluaran

<<destroy>>

(49)

2.9.4 Class Diagram

Diagram kelas atau class diagram menggambarkan struktur sistem dari segi pendefinisian kelas-kelas yang akan dibuat untuk membangun sistem. Kelas memiliki apa yang disebut atribut dan metode atau operasi. Class diagram digunakan untuk menampilkan kelas-kelas dan paket-paket di dalam sistem. Class diagram memberikan gambaran sistem secara statis dan relasi antar mereka. [13]

Class diagram adalah alat perancangan terbaik untuk tim pengembang.

Diagram tersebut membantu pengembang mendapatkan struktur sistem sebelum kode ditulis, dan membantu untuk memastikan bahwa sistem adalah desain terbaik. [13]

1) Class memiliki tiga area pokok :

a. Nama, merupakan nama dari sebuah kelas

b. Atribut, merupakan peroperti dari sebuah kelas. Atribut melambangkan batas nilai

c. Operasi, adalah sesuatu yang bisa dilakukan oleh sebuah class atau yang dapat dilakukan oleh class lain terhadap sebuah class.

2) Atribut dan metoda dapat memiliki salah satu sifat berikut :

a. Private, tidak dapat dipanggil dari luar class yang bersangkutan.

b. Protected, hanya dapat dipanggil oleh class yang bersangkutan dan anak-anak yang mewarisinya.

c. Public, dapat dipanggil oleh siapa saja.

d. Package, hanya dapat dipanggil oleh instance sebuah class pada paket yang sama.

3) Hubungan Antar Class

a. Assosiasi, yaitu hubungan antar class. Umumnya menggambarkan class yang memiliki atribut berupa class lain, atauclass yang harus mengetahui eksistensi class lain

b. Agregasi, yaitu hubungan yang menyatakan bagian (“terdiri atas..”).

c. Pewarisan, yaitu hubungan hirarkis antar class. Class dapat diturunkan dari class lain dan mewarisi semua atribut dan metoda class asalnya dan menambahkan fungsionalitas baru.

(50)

Gambar 2. 9 Contoh Class Diagram Tabel 2. 8 Simbol Class Diagram

NO GAMBAR NAMA KETERANGAN

1 Kelas

simbol ini memiliki 3 susunan, yaitu kotak pertama adalah nama

kelas, kedua atribut dan terakhir operasi.

2 Asosiasi /

Asosiation

Relasi antar kelas digunakan untuk menghubungkan kelas yang satu dengan yang lainnya.

3

Asosiasi berarah/directed

asosiation

Relasi antar kelas dengan makna kelas yang satu digunakan oleh

kelas yang lain.

4 Generalisasi

Relasi antar muka dengan makna Generalisasi-spesialisasi (umum

khusus)

5 Agresi/aggregation Relasi antar kelas dengan makna semua-bagia(whole-part) Sumber : [13]

(51)

Gambar 2. 10 Kerangka Pemikiran

Masalah

Pendamping PKH Kesulitan dalam menentukan prioritas penerima bantuan PKH sesuai dengan kriteria yang ditentukan

Pemerintah

Metode Yang Digunakan Simple Additive Weighting (SAW)

Pembangunan Perangkat Lunak

Perancangan sistem berbasis objek dengan UML (Unified Modelling Language).

Implementasi Sistem menggunakan Bahasa Pemrograman PHP dan Database MySQL

Pengujian Perangkat Lunak Pengujian dengan Black Box Testing

Hasil

Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Penerima Bantuan PKH dengan Metode SAW

2.10 Black-Box Testing

Black-Box Testing merupakan Teknik pengujian perangkat lunak yang berfokus pada spesifikasi fungsional dari perangkat lunak. Blackbox Testing memungkinkan pengembang software untuk membuat himpunan kondisi input yang akan melatih seluruh syarat- syarat fungsional suatu program. [15]

a. Kelebihan penggunaan metode Blackbox Tetsting adalah :

1. Penguji tidak perlu memiliki pengetahuan tentang bahasa pemrograman tertentu

2. Pengujian dilakukan dari sudut pandang pengguna b. Kekurangan dari metode Blackbox Testing adalah :

1. Uji kasus sulit desain tanpa spesifikasi yang jelas

2. Kemungkinan memiliki pengulangan tes yang sudah dilakukan oleh programmer [15]

2.11 Kerangka Pemikiran

Kerangka pemikiran menjelaskan tentang suatu diagram yang menggambarkan keseluruhan rangkaian proses penelitian.

(52)

33

BAB III

METODE PENELITIAN

2.1 Objek Penelitian

Pada penelitian ini yang dijadikan sebagai objek penelitian penulis adalah sistem pendukung keputusan untuk menentukan prioritas kelayakan warga miskin penerima bantuan PKH di Desa Sukabakti Kecamatan Tambelang Kabupaten Bekasi Provinsi Jawa Barat.

2.1.1 Profil Desa Sukabakti

Desa Sukabakti berdiri sejak tahun 1978. Desa Sukabakti memiliki total luas wilayah 7,75 km2 atau 775 hektar yang terdiri dari sawah 749,24 ha dan tanah darat yang terdapat 3 Dusun dengan 6 Rukun Warga (RW) dan 12 Rukun Tetangga (RT). Desa Sukabakti memiliki batas wilayah administratif sebagai berikut :

o Sebelah Utara Desa Sukawijaya Kec. Tambelang o Sebelah selatan Desa Sukarahayu Kec. Tambelang o Setelah Timur Desa Sukamulya Kec. Sukatani o Sebelah Barat Desa Sukadaya Kec. Sukawangi

Desa SUKABAKTI mempunyai Jumlah Penduduk 8.019 Jiwa, dengan jumlah penduduk laki-laki sebanyak 4.014 jiwa dan penduduk perempuan sebanyak 4.005 jiwa yang tersebar dalam 3 Wilayah Dusun.

Sedangkan jumlah total seluruh kepala keluarga sebanyak 1.624 KK dan jumlah total keluarga miskin sebanyak 380 KK. Desa Sukabakti merupakan Desa Pertanian, maka sebagian besar penduduknya bermata pencaharian sebagai buruh dan petani.

2.1.2 Visi dan Misi

Berikut ini adalah visi dan misi yang menjadi target Desa Sukabakti adalah:

Figure

Gambar 2. 2 Kewajiban Peserta PKH

Gambar 2.

2 Kewajiban Peserta PKH p.35
Tabel 2. 6 Simbol-simbol Activity Diagram

Tabel 2.

6 Simbol-simbol Activity Diagram p.45
Gambar 2. 7 Contoh Activity Diagram

Gambar 2.

7 Contoh Activity Diagram p.46
Gambar 2. 10 Kerangka Pemikiran

Gambar 2.

10 Kerangka Pemikiran p.51
Tabel 4. 4 Data Nilai Awal Calon Penerima PKH  No  Kode Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8  C9  1  321611017070610  0  0  1  0  0  0  0  56  1200000  2  321611017070609  0  0  0  0  1  0  0  74  500000  3  321611016050652  0  0  0  0  1  0  0  44

Tabel 4.

4 Data Nilai Awal Calon Penerima PKH No Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 1 321611017070610 0 0 1 0 0 0 0 56 1200000 2 321611017070609 0 0 0 0 1 0 0 74 500000 3 321611016050652 0 0 0 0 1 0 0 44 p.64
Gambar 4. 1 Use Case Diagram 1. Use Case Diagram

Gambar 4.

1 Use Case Diagram 1. Use Case Diagram p.71
Gambar 4. 3 Activity Diagram Kelola Data KPM b.  Activity Diagram Kelola Data Peserta KPM

Gambar 4.

3 Activity Diagram Kelola Data KPM b. Activity Diagram Kelola Data Peserta KPM p.73
Gambar 4. 4 Activity Diagram Kelola Kriteria c.  Activity Diagram Kelola Kriteria

Gambar 4.

4 Activity Diagram Kelola Kriteria c. Activity Diagram Kelola Kriteria p.74
Gambar 4. 5 Activity Diagam Perhitungan d.  Activity Diagram Perhitungan

Gambar 4.

5 Activity Diagam Perhitungan d. Activity Diagram Perhitungan p.75
Gambar 4. 6 Activity Diagram Perankingan e.  Activity Diagram Perankingan

Gambar 4.

6 Activity Diagram Perankingan e. Activity Diagram Perankingan p.76
Gambar 4. 7 Activity Diagram Kelola Data Akun f.  Activity Diagram Kelola Data Akun

Gambar 4.

7 Activity Diagram Kelola Data Akun f. Activity Diagram Kelola Data Akun p.77
Gambar 4. 8 Activity Diagram Logout g.  Activity Diagram Logout

Gambar 4.

8 Activity Diagram Logout g. Activity Diagram Logout p.78
Gambar 4. 9 Sequence Diagram Login a.  Sequence Diagram Login.

Gambar 4.

9 Sequence Diagram Login a. Sequence Diagram Login. p.79
Gambar 4. 10 Sequence Diagram Data KPM b.   Sequence Diagram Kelola Data KPM

Gambar 4.

10 Sequence Diagram Data KPM b. Sequence Diagram Kelola Data KPM p.80
Gambar 4. 11 Sequence Diagram Kriteria c.  Sequence Diagram Kriteria

Gambar 4.

11 Sequence Diagram Kriteria c. Sequence Diagram Kriteria p.81
Gambar 4. 12 Sequence Diagram Perhitungan d.  Sequence Diagram Perhitungan

Gambar 4.

12 Sequence Diagram Perhitungan d. Sequence Diagram Perhitungan p.82
Gambar 4. 13 Sequence Diagram Perankingan e.  Sequence Diagram Perankingan

Gambar 4.

13 Sequence Diagram Perankingan e. Sequence Diagram Perankingan p.83
Tabel 4. 19 Deskripsi Sequence Diagram Data Akun  Nama Sequence  Sequence Diagram Data Akun

Tabel 4.

19 Deskripsi Sequence Diagram Data Akun Nama Sequence Sequence Diagram Data Akun p.84
Gambar 4. 14 Sequence Diagram Data Akun f.  Sequence Diagram Data Akun

Gambar 4.

14 Sequence Diagram Data Akun f. Sequence Diagram Data Akun p.84
Gambar 4. 15 Sequence Diagram Logout g.  Sequence Diagram Logout

Gambar 4.

15 Sequence Diagram Logout g. Sequence Diagram Logout p.85
Gambar 4. 16 Class Diagram 4.  Class Diagram

Gambar 4.

16 Class Diagram 4. Class Diagram p.86
Gambar 4. 21 Perancangan Halaman Kriteria

Gambar 4.

21 Perancangan Halaman Kriteria p.95
Gambar 4. 23 Perancangan Halaman Perhitungan

Gambar 4.

23 Perancangan Halaman Perhitungan p.96
Tabel Kelurahan berfungsi untuk menyimpan data nama-nama Kelurahan yang  terhubung dengan tabel alamat detail peserta KPM

Tabel Kelurahan

berfungsi untuk menyimpan data nama-nama Kelurahan yang terhubung dengan tabel alamat detail peserta KPM p.100
Gambar 4. 41 Halaman Login 4.3.2  Implementasi User Interface

Gambar 4.

41 Halaman Login 4.3.2 Implementasi User Interface p.103
Gambar 4. 42 Halaman Beranda

Gambar 4.

42 Halaman Beranda p.104
Gambar 4. 44 Form Tambah Data Peserta KPM

Gambar 4.

44 Form Tambah Data Peserta KPM p.105
Gambar 4. 48 Perhitungan Nilai Dasar

Gambar 4.

48 Perhitungan Nilai Dasar p.107
Gambar 4. 54 Form Tambah Akun c.  Tambah Akun

Gambar 4.

54 Form Tambah Akun c. Tambah Akun p.110
Tabel 4. 37 Pengujian Form Perhitungan  Kasus dan Hasil Uji (Data Normal)

Tabel 4.

37 Pengujian Form Perhitungan Kasus dan Hasil Uji (Data Normal) p.114

References

Related subjects :

Scan QR code by 1PDF app
for download now

Install 1PDF app in