WEIGHT PRODUCT DALAM IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BANTUAN BEDAH RUMAH Dwi Marisa Efendi 1, Novita Teknik Komputer 1, Sistem Informasi 1, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Jalan Negara No. Candimas, Lampung Utara E-mail : dwi.marisa@dcc.ac.id 1, novi1995ta@gmail.com, ABSTRAK Lampung Utara adalah satu kabupaten yang ada di provinsi lampung.pemerintanh mengualarkan program bantuan,yang mana setiap derah diberi kesempatan untuk mengelola dana bantuan yang salah satunya adalah berupa bantuan bedah rumah.program pemerintah yang baik ini haus di dukung dengan tingkat akurasi data, efeiensi waktu pengeloaan penerima banrtuan.dalam hal penentuan penduduk yang berhak menerima bantuan ini harus bersifat onjektf.oleh karena itu agar mendapatkan hasil yang baik, maka dalam penelitian ini menggunakan metode weight product dalam implementasi sistem pendukung keputusan penerima bedah rumah. Kata kunci : dana,spk,weight product,akurasi. Abstracts North Lampung is a district in Lampung province. The government issued an aid program, he program is that every region is given the opportunity to manage aid funds, one of which is in the form of home surgery, This good government program is thirsty supported by the level of data accuracy, efficiency of the time of the recipient's management. Therefore in order to get good results. Then in this study using the weight product method in the implementation of decision support systems for home surgery recipients. Keywords: funds, spk, weight product, accuracy 1. PENDAHULUAN Program bedah rumah merupakan salah satu program bantuan stimulan permuhan swadaya (BSPS) yang diberikan kepad rakyat berpenghasilan rendah (MBR) yang kondisinya kurang layak.untuk mendapatkan bantuan ini, pemerintah memebrikan bebera kriteria yang menjadi syarat untuk mendapatkan bantuan diantaranya[1]. I.Persyaratan umum a) Kartu tanda penduduk(ktp)[] b) Kartu Keluarga (KK)[] II.Persyaratan khusus a) Menguasai Tanah b) Kondisi rumah c) Jenis Pekerjaan d) Penghasilan e) Memiliki Keswadayaan I.1 Sistem Dalam penelitan sebelumnya menggunakan metode WP digunakan untuk menentukan pengankatan guru tetap, dengan beberapa kriteria yang ditentukan.[] Sistem adalah suatu kesatuan yang terdiri atas komponen atau elemen yang saling berinteraksi, saling terkait atau saling bergantung membentuk keseluruhan satuan yang kompleks[] I. Pendukung Keputusan Keputusan merupakan hasil pemecahan masalah yang harus didasari logika dan pertimbangan,penetapan alternatif terbaik, harus mendekati tujuan yang telah ditetapkan dan memperhatikan hal-hal seperti logika,realitas, rasional, dan pragmatis[5] 5 S T M I K D i a n C i p t a C e n d i k i a K o t a b u m i
Ada banyak metode yang digunakan dalam menentukan kepusan yang cukup kompleks berdasrakan beberapa kriteria, salah satunya adalah [6] Dalam penelitian Xu dan Li dalam penelitiannya melakukan representai berbasis permutasi untuk memecahkan masalahnya berdasarkan tataletak situs kontruksi denganmenggunakan metode multi objektive particle swam optimization algorithm (MOPSO) [7], Zavadskas dalam penelitian menngunakan jumlah tertimbang dan model produk tertimbang (WSM dan WPM) yang sudah dikenal secara luas dapat menyelesaikan pengambilan keputusan dengan di kombinasikan dengan metode TOPSIS sehingga bisa mendapatkan tingkat akurasi yang pasti dan mendekati nilai benar[8].metode PENELITIAN.1Tehnik Pengumpulan Data Dalam peenelitian ini metode pengumpulan data yang digunakan adalah a) Metode Observasi b) Metode Wawancara c) Study Pustaka d) Dokumentasi. Metode weight product Penghutungan yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah menggunakan metode weight product, dan yang menjadi objek dari penelitian ini adalah warga-warga di Lampung Utara. Nilai dan bobot dari masingmasing kriteria yang dijadikan penentuan kelayakan penerima program BSPS..HASIL DAN PEMBAHASAN Berikut adalah analisa tehnik penghitungan dengan menggunkan menggunakan metode weight product : 1 Menentukan alternatif Dalam penelitian ini yang menjadi alternatif adalah warga-warga Kecamatan Kotabumi Selatan dengan sempel sebanyak orang. Menentukan Kriteria Kriterian yang digunakan dalam penentuan penerima program bantuan stimulan perumahan swadaya adalah sebagai berikut : Tabel Kriteria Penerima Program Bantuan Stimulan Perumahan Swadaya Kriteria C1 C C C C5.Menentukan awal Keterangan Menguasai Tanah Kondisi Rumah Jenis Pekerjaan Penghasilan Keswadayaan Tabel 5. Untuk Menguasai Tanah Menguasai Tanah Serifikat Tanah Akta Jual Beli Tanah Tabel 6. Untuk Kondisi Rumah Kondisi Rumah Geribik Papan Panggung Bata atau Permanen 1 Tabel 7. Untuk Jenis Pekerjaan Jenis Pekerjaan Buruh Wira swata PNS Tabel 8. Untuk Penghasilan Penghasilan < Rp.75. Rp.75. s/d Rp.1.. Rp. 1.. s/d Rp 1.. Tabel 9. Keswadayaan Keswadayaan 6 S T M I K D i a n C i p t a C e n d i k i a K o t a b u m i
Memiliki Tabungan Bahan Bangunan Memiliki Aset lain yang akan dijadikan dana tambahan BSPS Memiliki Tabungan Bahan Bangunan Pada setiap alternatif kriteria dinilai sampai 1 yaitu Tabel 1. Pembobotan Kriteria Kriteria Skala Sertifikat Tanah Mengasa Akta Jual Beli i Tanah Tanah Geribik Kondisi Papan Rumah Panggung Bata atau 1 Jenis Pekerjaa n Penghasi lan Keswada yaan Permanen Buruh Wirasuwasta PNS < Rp.75. Rp.75. s/d Rp.1.. Rp. 1.. s/d Rp 1.. > Rp 1.. 1 Memiliki Tabungan Bahan Bangunan Memiliki Aset lain yang akan dijadikan dana tambahan BSPS. Memasukan yang ditentukan oleh User Tabel 1. Masukan User Kriteria Menguasai Tanah Kondisi Rumah Jenis Pekerjaan Penghasilan Keswadayaan Selanjutnya akan Dilakuakan perbaikan bobot terlabih dahulu. awal W=(,,,,,) akan diperbaiki sehingga total bobot Wj=1 dengan w adalah bobot dari masing-masing kriteria yang user masukan. Adapun perhitungan perbaikan kriterianya adalah : W1= /(++++)=/16=,5 W= /(++++)=/16=,5 W= /(++++)=/16=,1875 W= /(++++)=/16=,1875 W5= /(++++)=/16=, Berikitnya perbaikan bobot dari masukan user Tabel 1. Perbaikan dari MasukanUser Kriteria Perbaikan Menguasai Tanah,5 Kondisi Rumah,5 Jenis Pekerjaan,1875 Penghasilan,1875 Keswadayaan,1 Kemudian langkah selanjutnya menghitung vektor S, S adalah nilai dari setiap alternatif. Penghitungan ini dialakukan dengan mengalikan seluruh atribut (kriteria) bagi sebuah alternatif W (bobot) sebagai perangakat positif untuk atribut keuntungan dan bobot berpangkat negatif untuk atribut biaya Setelah mendapat niali dari vektor S, selanjutnya menentukatn perangkingan alternatif warga di kecamatan Kotabumi Selatan dengan cara membagi nilai V atau (nilai vektor yang digunakan untuk perangkingan) bagi setiap alternatif dengan niali total dari semua niali alternatif (vector S) berikut ini perhitungannya : Setelah menghitung nilai vector V maka didapat rekomendasi hasil perengkingan N Vekt Nilai Alternatif Rangki 7 S T M I K D i a n C i p t a C e n d i k i a K o t a b u m i
O or ng 1,1 V1 Ismanto 1,11 Budi Yoni V 6,11 Bisri V 6,11 V 5 Yunus 5,11 Budi V5 Saputra 6,11 Yoni V6 Sulistio 7 Tego V7,11 Wijayant o 8,11 Panut V8 1 5 9,11 Selamet V9 1 5 1,11 V1 Rafi 6 11,11 V11 Jono 6 1 V1 9 Yunizar 7 1 Basri V1 9 7 1 V1 9 Musbar 7 V 9 Yongki 7 16 Eko V16 7 Heriyant o 8 17 Eko V17 7 Heriyant o 8 18 V18 7 Darto 8 19 Zaili V19 7 Efendi 8 Darudin V 7 8 1 V1 7 Teja 8 V V V 5 V5 6 V6 7 V7 8 V8 9 V9 V 1 V1 V V V 5 V5 6 V6 7 V7 8 V8 9 V9 V 1 V1 V V V 7 Darudin 8 Rusliyant 7 o 8 7 Sirat 8 5 Amrizal 9 Abdul Rohman 1 Ridwan 1 Amdani 1 Ashari 1 Rendi Supriyant o 1 Yadi 1 Irwan Mardian 1 Romli 1 Darman Hernanto 1 Handoko 1 Julianto 1 Bejo Sukarji 1 Tumino 1 Gustam Asepudin Ismail Ropif Martalen si Mujiono Saipul Jen 8 S T M I K D i a n C i p t a C e n d i k i a K o t a b u m i
5 V5 6 V6 7 V7 8 V8 9 V9 5 V5 51 V51 5 V5 5 V5 5 V5 55 V55 56 V56 57 V57 58 V58 59 V59 6 V6 61 V61 6 V6 6 V6 6 V6 65 V65 66 V66 Dani Safrijal Firman Yayan Asnawi Badarudi n Feri Muhtar Fajar Hidayat Juntet Ramaulla h Gimo Dedi Mulyadi Jainudin Sefriansy ah Adi Kurniawa n Asnan Prabowo Khoirul Amin Ansori Paryono Ismail Alam Eka Budiyono Amar Safei Sandi Sute,9 Dadang 8 16 67 V67 68 V68 69 V69 7 V7 71 V71 7 V7 7 V7 7 V7 75 V75 76 V76 77 V77 78 V78 79 V79 8 V8 81 V81 8 V8 8 V8 8 V8 85 V85 86 V86 87 V87 88 V88 89 V89,9 8 Alanudin 16,9 7 Mursalim 17,9 7 Dadang 17,9 5 Reno 18,9 Rahmat Hidayat 19,9 Amril Muhidin 19,9 Dadang 19,9 Doni 19,9 Romi Ardianto 19,9 Sumarno 19,9 Adi Suhardi 19,9 Ardianto 19,9 Jainadi 19,9 Wandil 19,9 Rudi 19,9 Witan 19 Imam,9 Romadh on,9 Aceng Hanafi,9 Ahmad Jaki,9 Khoiril Azinar,9 Rehando yo,9 Danang,9 Riki 9 S T M I K D i a n C i p t a C e n d i k i a K o t a b u m i
9 V9 91 V91 9 V9 9 V9 9 V9 95 V95 96 V96 97 V97 98 V98 99 V99 1 V1,9 Suyanto,9 Hariudin,9 Rohmudi n,8 Bono 9 Tabroni 1,8 Agus 8,8 8 Mulyadi,8 8 Iswandi,8 Rudi 8 Widodo,8 8 Febriyadi,8 Herli 5,8 Kamaludi 5 n Mencari Nilai MSE Setelah melakukan perhitungan menggunakan excell selanjutnya adalah uji coba dengan menghitung nilai eror yaitu dengan membandingkan perhitungan manual dan perhitungan menggunakan microsoft excel. Penulis mencari nilai eror dari 1 alternatif atau sampel penulis mencari niali eror dari masingmasing sampel dari manual dan sampel dari excel dengan rumus : Jumlah nilai manual jumlah nilai/ Manual x 1% Hasil : Manual x 1% Penerapan dari masing-masing sampel Jumlah Manual Jumlah Excel,69,,69, :,69 x 1% =,569618 =,569618 :,69 x 1% = -,91969 = -9% Jadi nilai eror untuk penghitungan manual dan excel adalah -9%. PENUTUP Hasil yang di capai oleh sistem menghasilkan 1 alternatif yang telah di urutkan dari alternatif terbesar sampai alternatif terkecil taitu menghasilkan alternatif dengan rangking 1 sampai 1 yang dapat menjadi pertimbangan dalam menentukan tuan stimulan perumhan swdaya. Beedasarkan uji coba validasi bahwa Microsoft Excel dapat digunankan karena nilai eror sedikit hanya -9%. DAFTAR PUSTAKA [1] Monita, Dita. "Sistem pendukung keputusan penerima bantuan langsung tunai dengan menggunakan metode Analytical Hierarcy Process." Pelita Informatika: Informasi dan Informatika. (1). [] Efendi, Dwi Marisa. "PENERAPAN ALGORITMA JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI KELAYAKAN KREDIT DI KOPERASI BINA BERSAMA LAMPUNG UTARA." Prosiding Seminar Nasional Darmajaya. Vol. 1. No. 1. 17. [] Barus, Safrizal, et al. "Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS)." MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA. (18). [] Ardhy, Ferly. "SISTEM PENGAMBLAN KEPUTUSAN PEMILIHAN BIBIT JAGUNG DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA TOKO ABADI JAYA LAMPUNG TIMUR." Jurnal Informasi dan Komputer 6. (18): 7-8. [5] Sinaga, Bosker. "Sistem Pendukung Keputusan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) Pada SMK Singosari Delitua." Jurnal Mantik Penusa16. (1). [6] Zavadskas, Edmundas Kazimieras, et al. "Multi-criteria assessment of facades alternatives: peculiarities of ranking methodology." Procedia Engineering 57 (1): 17-11. S T M I K D i a n C i p t a C e n d i k i a K o t a b u m i
[7] Xu, Jiuping, and Zongmin Li. "Multiobjective dynamic construction site layout planning in fuzzy random environment." Automation in Construction 7 (1): 5-169. [8] Zavadskas, Edmundas Kazimieras, et al. "Extension of weighted aggregated sum product assessment with interval-valued intuitionistic fuzzy numbers (WASPAS-IVIF)." Applied soft computing (1): 11-11. 1 S T M I K D i a n C i p t a C e n d i k i a K o t a b u m i
S T M I K D i a n C i p t a C e n d i k i a K o t a b u m i