Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Kelayakan Penerima Bantuan Beras Miskin (Raskin) Menerapkan Kombinasi Metode
Waspas Dan Roc
Nur Halizah Nasution*, Maringan Sianturi
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1,*[email protected],2[email protected]
Email Penulis Korespondensi: [email protected]
Abstrak-Program bantuan beras miskin (raskin) ini menyalurkan beras kualitas medium terhadap keluarga prasejahtera (KPS) atau keluarga miskin disetiap desa diseluruh Indonesia. Metode yang dilakukan setiap desa dalam pengambilan keputusan penerima beras untuk keluarga miskin masih menggunakan cara manual dan database yang digunakan masih dalam bentuk kertas, sehingga membutuhkan waktu yang lama untuk pengolahan dan kendala terbesar adalah kesulitan dalam penyimpanan atau pencarian arsip yang telah tersimpan jika akan dicocokkan dengan informasi atau pedoman yang baru diperoleh, serta tak lupa masalah pembuatan laporan yang terlambat terkadang juga menghambat penyampaian informasi. Adapun solusi terhadap permasalahan diatas yaitu dengan membangun suatu Sistem Pendukung Keputusan untuk membantu dalam menentukan penerima bantuan beras miskin (Raskin) pada Balai Desa Gambus Laut Kecamatan Limah Puluh. Metode yang dipilih untuk mendukung pemecahan masalah diatas adalah metode Waspas dan Roc yaitu dengan cara memberikan bobot pada tiap-tiap alternatif pilihan yang ada. Penelitian ini menghasilkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan yang dapat merekomendasikan pemberian bantuan beras miskin (Raskin) pada Balai Desa Gambus Laut Kecamatan Limah Puluh menggunakan metode Waspas dan Roc. Dilakukan uji coba dengan memasukkan sampel data sebanyak 10 calon penerima bantuan beras miskin (Raskin). Dengan adanya Sistem Pendukung Keputusan dapat memberikan rekomendasi untuk menentukan penerima bantuan beras miskin (Raskin) berdasarkan rangking, dari 10 calon peserta penerima bantuan beras miskin (Raskin) berdasarkan rangking terbesar yaitu : Alternatif 1 (Amri) dengan nilai 0,94, Alternatif 6 (Abdurrah) dengan nilai 0,782, Alternatif 8 (Sunarto) dengan nilai 0,782, Alternatif 10 (Bobi Damaran) dengan nilai 0,782, Alternatif 7 (Alfadil) dengan nilai 0,74 dan alternatif 5 (Rudi) dengan nilai 0,74.
Kata Kunci: Sistem Pendukng Keputusan; Bantuan Beras Miskin (Raskin); Waspas Dan ROC
Abstract-This rice assistance program for the poor (raskin) distributes medium quality rice to underprivileged families (KPS) or poor families in every village throughout Indonesia. The method used by each village in making decisions about receiving rice for poor families still uses manual methods and the database used is still in paper form, so it takes a long time to process and the biggest obstacle is the difficulty in storing or searching archives that have been stored if they are to be matched with newly obtained information or guidelines, as well as not forgetting the problem of making reports that are late sometimes also hinder the delivery of information. The solution to the problem above is to build a Decision Support System to assist in determining recipients of poor rice assistance (Raskin) at the Gambus Laut Village Hall, Limahpuluh District. The method chosen to support solving the problem above is the Waspas and Roc methods, namely by giving weight to each available alternative option. This research produces a Decision Support System that can recommend providing rice assistance to the poor (Raskin) at the Gambus Laut Village Hall, Limahpuluh District using the Waspas and Roc methods. A trial was carried out by entering a data sample of 10 potential recipients of poor rice assistance (Raskin). With the Decision Support System, it can provide recommendations for determining recipients of poor rice assistance (Raskin) based on ranking, from 10 potential participants receiving poor rice assistance (Raskin) based on the largest ranking, namely: Alternative 1 (Amri) with a value of 0.94, Alternative 6 ( Abdurrah) with a value of 0.782, Alternative 8 (Sunarto) with a value of 0.782, Alternative 10 (Bobi Damaran) with a value of 0.782, Alternative 7 (Alfadil) with a value of 0.74 and alternative 5 (Rudi) with a value of 0.74.
Keywords: Decision Support System; Rice Assistance for the Poor (Raskin); Alert and ROC
1. PENDAHULUAN
Dampak krisis ekonomi terjadi di negara Indonesia sudah cukup lama, negara Indonesia merupakan Negara berkembang. Sebagai akibat dari krisis ekonomi yang berkepanjangan, kemampuan penduduk Indonesia untuk memenuhi berbagai kebutuhan mendasar seperti halnya makanan, pakaian, dan perumahan semakin meragukan.
Perjuangan hidup sehari-hari yang demikian berat masih harus dihadapi banyak orang untuk mendapatkan makanan yang cukup untuk memenuhi kebutuhan mereka sendiri dan keluarganya. Dampak keseluruhan dari kondisi ini adalah menurunnya tingkat kesejahteraan di sektor kehidupan tertentu masyarakat Indonesia. Menanggulangi krisis ini salah satunya program pemerintah adalah bantuan beras miskin (raskin), yang memberikan bantuan beras bulanan kepada rakyat yang kekurangan di seluruh Indonesia.
Program bantuan beras miskin (raskin) ini menyalurkan beras kualitas medium terhadap keluarga prasejahtera (KPS) atau keluarga miskin disetiap desa diseluruh Indonesia. Metode yang dilakukan setiap desa dalam pengambilan keputusan penerima beras untuk keluarga miskin masih menggunakan cara manual dan database yang digunakan masih dalam bentuk kertas, sehingga membutuhkan waktu yang lama untuk pengolahan dan kendala terbesar adalah kesulitan dalam penyimpanan atau pencarian arsip yang telah tersimpan jika akan dicocokkan dengan informasi atau pedoman yang baru diperoleh, serta tak lupa masalah pembuatan laporan yang terlambat terkadang juga menghambat penyampaian informasi. Penyaluran beras miskin (raskin) lewat tiap-tiap RT, ketua RT yang menentukan berhak dan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu sistem informasi berbasis komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen menangani berbagai permasalahan yang terstruktur ataupun tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model. Di dalam SPK terdapat banyak metode-metode diantaranya metode Simple Addictive Weighting (SAW), Multi Attribute Utility Theory (MAUT), Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART)[2].
Pada penelitian ini maka diperlukan sebuah Sistem Pendukung Keputusan untuk mempermudah Balai Desa Gambus Laut dengan menggunakan metode Waspas dan ROC. Sehingga pemberian bantuan tidak keliru berdasarkan kriteria yang ditentukan seperti apa yang layak atau yang tidak layak untuk mendapatkan dana bantuan tersebut, dengan ketelitian yang hampir sempurna dan mendapatkan hasil.
Menurut peneliti sebelumnya Ahmad Safitra, Insan Akbar Lubis, Naisyara Siregar Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Games Untuk Remaja Menggunakan Metode Waspas. Hasil Penelitiannya Dari analisa dan pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat dimbil kesimpulan, dalam penentuan penilaian kinerja karyawan menggunakan metode Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) bisa membantu pengambilan keputusan dalam memutuskan satu atau lebih dari beberapa alternatif yang harus di ambil untuk dijadikan sebagai penentuan penilaian kinerja karyawan dengan kriteria yang menjadi bahan pertimbangan[3].
Menurut peneliti sebelumnya Sri Sugiarti, Syafrijal Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kebijakan Strategi Promosi Kampus Dengan Metode Waspas. Hasil Penelitiannya Penerapan sistem pendukung keputusan dengan metode Waspas ini dilakukan berdasarkan dari tingkat akurasi yang akurat. hasil dari proses sistem pendukung keputusan penentuan kebijakan strategi promosi kampus ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk menetukan kebijakan strategi promosi kampus yang tepat. Penyelesaian kriteria-kriteria kebijakan strategi promosi kampus dapat dilakukan dengan menghitung bobot nilai dari setiap kriteria yaitu izin yang didapatkan sekolah, jumlah siswa yang dikunjungi dan jarak tempuh dari sekolah kesekolah yang akan dimasuki[4]. Menurut peneliti sebelumnya Samuel Damanik, Dito Putro Utomo Implementasi Metode ROC Dan Waspas Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerja Sama Vendor. Hasil Penelitiannya Dari hasil penelitian yang sudah dilakukan diatasmembuktikan bahwa implementasi metode ROC dan Waspas dalam suatu sistem pendukung keputusan penentuan kerjasama vendor memberikan hasil yang cukup efektif dan efisien serta terbebas dari paradigm ataupenilaian subjektif para pengambil keputusan. Penggunaan metode ROC dan WASPAS memberikan perangkingan terhadap setiap alternatif yang dapat dipilih, namun sistem ini hanya membantu pengambil keputusan sebagai bahan acuan. Keputusan akhir tetap berada pada hak pengambil keputusan. Hasil dari sistem ini tidak mutlak dapat mengubah keputusan para pengambil keputusan[5]. Menurut peneliti sebelumnya Andreas Gerhard Simorangkir, Mesran SPK Pemilihan Youtube Layak Tonton Untuk Anak-anak Menerapakan Metode ROC Dan Copras. Hasil penelitiannya Berdasarkan penelitian yang telah dihasilkan dapat diambil kesimpulan bahwa SPK yang telah dilakukan peneliti ini dapat dijadikan rekomendasi berikutnya pada pemilihan konten YouTube layak tonton untuk anak-anak. Metode yang diterapkan pada penelitian ini ialah Metode ROC dan COPRAS. Hasil alternatif terbaik ialah alternatif A08 “ Dora the Explorer “ yang terpilih untuk konten YouTube yang layak tonton untuk anak-anak dengan nilai Ui = 100[6]..
2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Pada metodologi penelitian diperlukan kerangka kerja yang dilakukan dalam penelitian. Metodologi penelitian terdiri dari beberapa kerangka kerja yang terkait secara sistematis. Kerangka kerja ini diperlukan untuk mempermudah dalam melakukan penelitian. Sebelum membuat kerangka penelitian penulis terlebih dahulu menganalisa topik yang akan di teliti.
Pada analisa penelitian, penulis menjelaskan bagaimana proses penulis dalam mengambil data yang diperlukan untuk penelitian ini. Metode pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi dan wawancara. untuk mendapatkan data-data yang diperlukan penulis melakukan observasi langsung ke Balai Desa Gambus Laut Kecamatan Limah Puluh.
Untuk Menyelesaikan masalah dalam Seleksi Penerima Bantuan Beras Miskin (Raskin). Dalam penelitian ini maka penulis melakukan perancangan suatu aplikasi berbasis komputer yaitu Sistem Pendukung Keputusan untuk Penerima Bantuan Beras Miskin (Raskin) menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual Basic 2008 dengan menggunakan metode Waspas dan Roc. Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan yang dirancang penulis pada penelitian ini diharapkan dapat memberikan hasil yang lebih maksimal. Data-data yang diperoleh dari hasil wawancara dengan pihak Balai Desa Gambus Laut Kecamatan Limah Puluh.
Setelah data-data yang diperlukan tersebut, tahap selanjutnya penulis melakukan studi literatur untuk mendapatkan referensi yang mendukung perancangan sistem yang akan dibuat. Referensi yang dibutuhkan diambil dari buku, jurnal, dan internet. Setelah data dan referensi terkumpul penulis mulai mengerjakan penelitian ini diambil dari tahap awal dan akhir. Kerangka kerja pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Gambar 1. Flowchart Kerangka Penelitian 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support Systems (DSS) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemempuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi smi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur. Dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. SPK bertujuan untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi serta mengarahkan pada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik. SPK merupakan implementasi teori-teor pengambilan keputusan yang telah diperkenalkan oleh ilmu-ilmu operation research dan management science, hanya bedanya adalah bahwa jika dahulu untuk mencari penyelesaian masalah yang dihadapi harus dilakukan perhitungan literasi secara manual (biasanya untuk mencari nilai minimum, maksimum, dan optimum), saat ini komputer vc telah menawarkan kemampuannya untuk menyelesaikan persoalan yang sama dalam waktu relatif singkat [3].
2.2 Beras Miskin (Raskin)
Program beras miskin (Raskin) merupakan program yang dimulai pada bulan Januari 2002. Program ini merupakan lanjutan dari program Operasi Pasar Khusus (OPK) yang dirancang oleh pemerintah dan dilaksanakan oleh Bulog pada pertengahan tahun 1998 . Penentuan kriteria penerima manfaat RASKIN seringkali menjadi persoalan yang rumit. Dinamika data kemiskinan memerlukan adanya kebijakan lokal melalui musyawarah Desa/Kelurahan.
Musyawarah ini menjadi kekuatan utama program untuk memberikan keadilan bagi sesama rumah tangga miskin.
Sampai dengan tahun 2006, data penerima manfaat RASKIN masih menggunakan data dari BKKBN yaitu data keluarga prasejahtera alasan ekonomi dan keluarga sejahtera I alasan ekonomi. Belum seluruh KK Miskin dapat dijangkau oleh RASKIN [4].
2.3 Metode Waspas
WASPAS adalah metode yang dapat mengurangi kesalahan-kesalahan atau mengoptimalkan dalam penaksiran untuk pemilihan nilai tertinggi dan terendah. Demikian tujuan utama pendekatan MCDM dalam memilih opsi terbaik dari sekumpulan alternatif dihadapan berbagai kriteria yang saling bertentangan. Dalam tulisan ini, sebuah usaha dilakukan.
Untuk membenarkan ketepatan penerapan dan ketepatan pendekatan MCDM yang hampir baru, yaitu metode penilaian jumlah agregat berbobot (Waspas)[9].
Langkah proses perhitungan menerapkan metode WASPAS, yaitu : a. Buatlah sebuah matriks keputusan
χ = [
𝑥11 𝑥12 𝑥1𝑛 𝑥21 𝑥11 𝑥2𝑛
𝑥𝑚1 𝑥𝑚1 𝑥𝑚𝑛] (1)
b. Melakukan normalisasi terhadap matriks x Kriteria Benefit
𝑥𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗
𝑚𝑎𝑋𝑖𝑥𝑖𝑗 (2)
𝑥𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑥𝑖𝑗
𝑥𝑖𝑗 (3)
c. Menghitung Nilai Q1
𝑄𝑖= 0,5 ∑𝑛𝑗=1 𝑋𝑖𝑗𝑤 + 0,5∏𝑗=1𝑛 (𝑥𝑖𝑗)𝑤𝑗 (4) Dimana
𝑄𝐼 = Nilai dari Q ke i
𝑋𝑖𝑗𝑤 = Perkalian nilai 𝑋𝑖𝑗 dengan bobot (w) 0,5 = Ketetapan
Alternatif terbaik merupakan alternatif yang memiliki nilai Qi tertinggi.
2.4 Metode Rank Order Centroid (ROC)
ROC didasarkan pada tingkat kepentingan atau prioritas dari kriteria. Teknik ROC memberikan bobot pada setiap kriteria sesuai dengan ranking yang dinilai berdasarkan tingkat prioritas. Biasanya dibentuk dengan pernyataan
‘Kriteria 1 lebih penting dari kriteria 2, yang lebih penting dari kriteria 3’ dan seterusnya hingga kriteria ke n, ditulis.
Untuk menentukan, diberikan aturan yaitu dimana nilai tertinggi merupakan nilai yang paling penting diantara nilai yang lainnya. Atau dapat dijelaskan sebagai berikut :
Jika
Cr1≥Cr2≥Cr3≥…Cn. (5)
Maka,
W1≥W2≥W3≥…Wn (6)
Secara umum pembobotan ROC dapat dirumuskan sebagai berikut Wk=1
𝑘∑ (1
𝑖)
𝑘𝑖=1 (7)
Dimana:
Wk = Normalisasi rasio perkiraan skala bobot tujuan i = Total jumlah tujuan
k = Ranking dari i tujuan Cr = Criteria
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis sistem dilakukan untuk mengumpulkan jalan bagi terjadinya kesalahan suatu sistem informasi yang nantinya akan dirancang/ditingkatkan dengan maksud untuk mengetahui atau mengaitkan dan menilai permasalahan pada sistem yang akan dirancang. Serta kebutuhan apa yang diminta untuk mengatasi/mengatasi masalah yang hidup dalam sistem belakangan ini.
Penentuan Penerima Bantuan Beras Miskin (Raskin) merupakan salah satu kegiatan yang memerlukan kejelian dalam penilaian dan juga harus selektif berdasarkan penilaian yang ada. Dengan itu diharapkan dapat diperoleh hasil yang layak mendapatkan Penerima Bantuan Beras Miskin (Raskin) untuk mendapatkan bantuan beras ini.
Dalam penelitian ini dilakukan pembahasan bagaimana menentukan Penerima Bantuan Beras Miskin (Raskin) dengan menggunakan metode ROC dan Waspas, sehingga dengan dilakukannya pemilihan kelayakan pemberian bantuan beras miskin (raskin) dapat ditentukan bagaimana seharusnya mendapatkan bantuan tersebut.
Perhitungan metode Roc dan Waspas dalam menentukan Penerima Bantuan Beras Miskin (Raskin) pada Sistem Pendukung Keputusan yang dirancang mempunyai algoritma yang dibahas dalam perhitungan sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan oleh instansi Balai Desa Gambus Laut Kecamatan Limah Puluh kepada masyarakat yang sangat membutukan bantuan raskin ini.
Dengan diterapkannya metode Waspas dan Roc menggunakan sistem pendukung keputusan ini dapat mempermudah pihak Balai Desa Gambus Laut Kecamatan Limah Puluh untuk memberi siapa saja yang layak mendapatkan bantuan beras raskin ini yang peneliti buat menggunakan aplikasi microsoft visual basic.
3.1 Data Alternatif
Dalam penelitian ini digunakan beberapa data alternatif untuk menjadi sampel dalam Penerima Bantuan Beras Miskin (Raskin) pada Balai Desa Gambus Laut Kecamatan Limah Puluh menggunakan metode ROC dan Waspas. Data alternatif yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 1. Data Alternatif
No Nama Kode Alternatif
1 Amri A1
2 Suheri A2
3 Kartik A3
4 Buyung A4
5 Rudi A5
6 Abdurrah A6
7 Alfadil A7
8 Sunarto A8
9 Nija Syahri A9
10 Bobi Damara A10
3.2 Metode ROC Dan Waspas
Perhitungan metode Roc dan Waspas dalam menentukan Penerima Bantuan Beras Miskin (Raskin) pada Sistem Pendukung Keputusan yang dirancang mempunyai algoritma yang dibahas dalam perhitungan sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan oleh instansi Balai Desa Gambus Laut Kecamatan Limah Puluh kepada masyarakat yang sangat membutukan bantuan raskin ini.
a. Menentukan Kriteria
Terdapat beberapa kriteria dalam melakukan perhitungan metode ROC seperti tabel dibawah ini.
Tabel 2. Data Kriteria
Kriteria Keterangan Tipe
C1 No. KK Benefit
C2 Pekerjaan Benefit
C3 Umur Cost
C4 Kelengkapan Administrasi Cost
Pada Tabel Data Kriteria 2 penulis menghitung nilai bobot menerapkan metode Rank Order Centroid (ROC) perhitungan untuk mendapatkan hasil bobot.
C1 = 1+
1 2+1
3+1 4 4 = 0,52 C2 = 0+
1 2+13+14
4 = 0,27 C3 = 0+0+
1 3+1
4 4 = 0,15 C4 = 0+0+0+
1 4
4 = 0,625
Sehingga diperoleh nilai bobot dari setiap kriteria. Pada tabel 3. dibawah ini.
Tabel 3. Bobot Kriteria Kriteria Nilai Bobot
C1 0,52
C2 0,27
C3 0,15
C4 0,625
Tabel 4. Data Penerima Bantuan Beras Miskin (Raskin)
No Alternatif C1 C2 C3 C4
1 Amri 5 4 4 3
2 Suheri 5 4 4 3
3 Kartik 5 4 4 3
4 Buyung 5 4 4 3
5 Rudi 4 4 4 3
6 Abdurrah 5 4 4 2
7 Alfadil 4 4 4 2
8 Sunarto 5 4 4 2
9 Nija Syahri 4 4 4 3
10 Bobi Damara 5 4 4 2
Berdasarkan data awal masing-masing Penerima Bantuan Beras Miskin (Raskin) rating kecocokan yang terdapat pada tabel 4. maka dilakukan perhitungan berikut langkah -langkah perhitungan metode waspas dalam melakukan perangkingan menggunakan metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (Waspas) :
X=
[
5 4 4 3 5
5 5 4 5 4 5 4 5
4 4 4 4 4 4 44 4
4 4 4 4 4 4 44 4
3 3 3 3 2 2 2 3 2]
2.
Menentukan Nilai Normalisasi Matriks Setiap Kriteria Benefit 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗𝑚𝑎𝑋𝑖𝑥𝑖𝑗 dan Cost 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑥𝑖𝑗
𝑥𝑖𝑗
a) Kriteria No. Kartu Keluarga (C1) = Benefit (Nilai Maksimum) 𝐴11 = 5
5 = 1 𝐴21 = 5
5 = 1 𝐴31 = 5
5 = 1 𝐴41 = 5
5 = 1 𝐴51 = 4
5 = 0,8 𝐴61 = 5
5 = 1 𝐴71 = 4
5 = 0,8 𝐴81 = 5
5 = 1 𝐴91 = 4
5 = 0,8 𝐴101 = 5
5 = 1
b) Pekerjaan (C2) = Benefit (Nilai Maksimum) 𝐴12 = 4
4 = 1 𝐴22 = 4
4 = 1 𝐴32 = 4
4 = 1 𝐴42 = 4
4 = 1 𝐴52 = 4
4 = 1 𝐴62 = 4
4 = 1 𝐴72 = 4
4 = 1 𝐴82 = 4
4 = 1 𝐴92 = 4
4 = 1 𝐴102 = 4
4 = 1
c) Umur = Cost (Nilai Minimum) 𝐴13 = 4
4 = 1 𝐴23 = 4
4 = 1 𝐴33 = 4
4 = 1 𝐴43 = 4
4 = 1 𝐴53 = 4
4 = 1 𝐴63 = 4
4 = 1 𝐴73 = 4
4 = 1 𝐴83 = 4
4 = 1 𝐴93 = 4
4 = 1 𝐴103 = 4
4 = 1
d) Kelengkapan Administrasi (C4) = Cost (Nilai Minumum) 𝐴14 = 3
2 = 1,5
𝐴24 = 2
3 = 0,66 𝐴34 = 2
3 = 0,66 𝐴44 = 2
3 = 0,66 𝐴54 = 2
3 = 1 𝐴64 = 2
2 = 1 𝐴74 = 2
2 = 1 𝐴84 = 2
2 = 1 𝐴94 = 2
3 = 0,66 𝐴104 = 2
2 = 1
Maka didapatkan nilai normalisasi matriks setiap kriteria yaitu :
X =
[
1 1 1 1,5 1
1 1 0,8
1 0,8
1 0,8
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
0,66 0,66 0,66 1 1 11 0,66
1 ]
3.
Menghitung Nilai Qi Dari Normalisasi dan Bobot Waspas Dalam Pengambilan Keputusan.𝐴1 = (0,5 * (1 * 0,52) + (1 * 0,27) + (1 * 0,15) + (1,5 * 0,625) = (0,5 * (0,52 + 0,27 + 0,15 + 0,937)
= 0.5 * 1,877 = 0,94
𝐴2 = (0,5 * (1 * 0,52) + (1 * 0,27) + (1 * 0,15) + (0,66 * 0,625) = (0,5 * (0,52 + 0,27 + 0,15 + 0,412)
= 0.5 * 1,352 = 0,68
𝐴3 = (0,5 * (1 * 0,52) + (1 * 0,27) + (1 * 0,15) + (0,66 * 0,625) = (0,5 * (0,52 + 0,27 + 0,15 + 0,412)
= 0.5 * 1,352 = 0,68
𝐴4 = (0,5 * (1 * 0,52) + (1 * 0,27) + (1 * 0,15) + (0,66 * 0,625) = (0,5 * (0,52 + 0,27 + 0,15 + 0,412)
= 0.5 * 1,352 = 0,68
𝐴5 = (0,5 * (0,8 * 0,52) + (1 * 0,27) + (1 * 0,15) + (1 * 0,625) = (0,5 * (0,416 + 0,27 + 0,15 + 0,625)
= 0.5 * 1,461 = 0,74
𝐴6 = (0,5 * (1 * 0,52) + (1 * 0,27) + (1 * 0,15) + (1 * 0,625) = (0,5 * (0,52 + 0,27 + 0,15 + 0,625)
= 0.5 * 1,565 = 0,782
𝐴7 = (0,5 * (0,8 * 0,52) + (1 * 0,27) + (1 * 0,15) + (1 * 0,625) = (0,5 * (0,416 + 0,27 + 0,15 + 0,625)
= 0.5 * 1,461 = 0,74
𝐴8 = (0,5 * (1 * 0,52) + (1 * 0,27) + (1 * 0,15) + (1 * 0,625) = (0,5 * (0,52 + 0,27 + 0,15 + 0,625)
= 0.5 * 1,565 = 0,782
𝐴9 = (0,5 * (0,8 * 0,52) + (1 * 0,27) + (1 * 0,15) + (0,66 * 0,625) = (0,5 * (0,416 + 0,27 + 0,15 + 0,412)
= 0,73
𝐴10 = (0,5 * (1 * 0,52) + (1 * 0,27) + (1 * 0,15) + (1 * 0,625) = (0,5 * (0,52 + 0,27 + 0,15 + 0,625)
= 0.5 * 1,565 = 0,782
Hasil nilia akhir (perangkingan) berdasarkan nilai Qi yang didapatkan pada tiap alternatif sebagai berikut : Tabel 5. Perangkingan Alternatif
Alternatif Nilai Qi Rangking
Amri 0,94 Rangking 1
Suheri 0,68 Rangking 5
Kartik 0,68 Rangking 5
Buyung 0,68 Rangking 5
Rudi 0,74 Rangking 3
Abdurrah 0,782 Rangking 2
Alfadil 0,74 Rangking 3
Sunarto 0,782 Rangking 2
Nija Syahri 0,73 Rangking 4
Bobi Damara 0,782 Rangking 2
Berdasarkan tebel perangkingan diatas yang mendapatkan Penerima Bantuan Beras Miskin (Raskin) berjumlah 6 (Enam) orang yaitu : Amri, Abdurrah, Sunarto, Bobi Damara, Alfadil dan Rudi.
3.3 Perancangan Atau Permodelan Sistem
Perancangan sistem metode Waspas dalam menentukan penerima Bantuan Beras Miskin (Raskin) menggunakan perancangan yang baik secara umum digunakan yang terdiri dari permodelan, rancangan basis data, dan perancangan interface sistem untuk penginputan data. Dalam pemodelan sistem, ada tiga jenis diagram yang berbeda: diagram use case, diagram activity, dan diagram kelas. Dalam permodelan rancangan sistem yang dibuat ini dapat menggambarkan alur sistem yang akan dirancang menggunakan aplikasi microsoft visual basic
a. Use Case Diagram
Use case adalah serangkaian atau deskripsi kelompok yang saling terkait yang membentuk sistem normal, dilakukan atau dipantau oleh aktor. Use case didasarkan pada penggambaran interaksi tipikal antara pengguna (user) sistem dan sistem itu sendiri dengan menggambarkan bagaimana sistem digunakan. Berikut ini adalah desain use case untuk administrator sistem pendukung keputusan untuk mendapatkan Bantuan Beras Miskin (Raskin).
Gambar 2. Use Case Diagram b. Activity Diagram
Diagram aktivitas memodelkan proses sistem dan urutan aktivitas dalam proses. Diagram ini sangat mirip dengan diagram alur karena memodelkan alur kerja dari satu aktivitas ke aktivitas lain. Sistem pendukung keputusan (DSS) untuk menentukan penerima Bantuan Beras Miskin (Raskin) menggunakan metode Waspas dan Roc.
Admin Sistem Mulai
T
Y
Y
Y
Gambar 3. Use Activity Diagram
4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan yang dilakukan maka dapat disimpulkan dimana, Balai Desa Gambus Laut dapat mengatasi permasalahan yang mereka hadapi dengan menentukan siapa yang berhak mendapatkan bantuan Raskin ini dengan menggunakan Metode Waspas. Untuk membuat keputusan yang tepat seperti yang diharapkan. Perancangan yang digunakan dalam membangun Sistem Pendukung Keputusan untuk seleksi kelayakan penerima bantuan beras miskin (Raskin) di Balai Desa Gambus Laut Kecamatan Limah Puluh yaitu flowchart, use case diagram, activity diagram, class diagram, perancangan database, dan perancangan interface program. Setelah dilakukan pengujian terhadap sistem yang dibangun, diperoleh hasil perangkingan.
REFERENCES
[1] D. Diana and I. Seprina, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penerima Bantuan Sosial Menerapkan Weighted Product Method (WPM),” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 5, no. 3, p. 370, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i3.34971.
[2] S. Hummairoh, A. Rahmadhani, and I. Saputra, “Penerapan WASPAS Dalam Menetukan Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan Kelurahan Sudirejo-I,” pp. 333–337, 2021.
[3] A. S. Hulu, M. Saputra, J. M. Hasudungan Sinambela, S. Aisyah, and P. Juanta, “Analisis Pengaruh Pemberian Bansos Covid- 19 Terhadap Masyarakat Dengan Menggunakan Metode Rank Order Centroid (Roc).,” Infosys (Information Syst. J., vol. 6, no. 1, p. 22, 2021, doi: 10.22303/infosys.6.1.2021.22-31.
[4] K. Fatmawati, A. P. Windarto, and M. R. Lubis, “Analisa SPK Dengan Metode AHP Dalam Menentukan Faktor Konsumen Dalam Melakukan Kredit Barang,” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput., vol. I, pp. 314–321, 2017.
[5] D. Ardiansyah, W. Suharso, and G. I. Marthasari, “Analisis Penerima Bantuan Sosial menggunakan Bayesian Belief Network,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 2, no. 2, pp. 506–513, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i2.447.
[6] S. Sugiarti, D. K. Nahulae, T. E. Panggabean, and M. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kebijakan Strategi Promosi Kampus Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” JURIKOM (Jurnal Ris.
Komputer), vol. 5, no. 2, pp. 103–108, 2018.
[7] S. Damanik and D. P. Utomo, “Implementasi Metode ROC (Rank Order Centroid) Dan Waspas Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” … Teknol. Inf. dan …, vol. 4, pp. 242–248, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2690.
Login Halaman Utama
Pilih Menu
File
Input Alterntatif Input Kriteria
Proses Proses Metode ROC dan WASPAS
Hasil Waspas
Logout
10.35969/interkom.v12i2.5.
[9] SD Handayani, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mutasi Pegawai Pada Kantor Gubernur Sumatera Utara Dengan Menggunakan Metode Additive Ratio Assessment (Aras),” Djournals.Com, vol. 1, no. 1, pp. 27–34, 2020, [Online].
Available: http://djournals.com/klik/article/view/22
[10] A. Sari, N. A. Hasibuan, and I. Saputra, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tinter Kaca Film Terbaik Menggunakan Metode Aras (Studi Kasus: Pt. Degree the Ambassador),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no.
1, pp. 307–315, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1606.
[11] A. F. Nita Kumala Dewi, Soeb Aripin, Rivalri K Hondro, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Game Untuk Anak Usia 5-10 Tahun Menggunakan Metode ARAS,” Sainteks, pp. 635–642, 2019.
