Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Rehabilitasi Rumah Tidak Layak Huni (RTLH) Dengan Menggunakan Weighted Product Pada Desa Pandanwangi

Penulis

  • Ihza Dani Endy Tatama Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Hasyim Asy'ari
  • Achmad Imam Agung Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Hasyim Asy’ari
  • Tanhella Zein Vitadiar Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Hasyim Asy'ari

Abstrak

Rehabilitasi rumah tidak layak huni merupakan program bantuan yang dikeluarkan pemerintah untuk menangani permasalahan pada rumah tidak layak huni dengan cara melakukan renovasi atau
perbaikan rumah. Penelitian dilakukan dengan topik seleksi penerima bantuan rehabilitasi rumah tidak layak huni pada desa Pandanwangi. Proses seleksi, masih dilakukan secara manual sehingga membutuhkan waktu yang lama, dan memungkinkan terjadinya faktor kesalahan manusia di suatu waktu. Penelitian bertujuan untuk membangun sistem yang terkomputerisasi yang dapat membantu proses seleksi penerima bantuan. Dalam penelitian digunakan metode penelitian tindakan. Metode penelitian ini terdiri dari empat tahapan yang meliputi: perencanaan, pelaksanaan tindakan, observasi dan refleksi. Proses perhitungan menggunakan model Weighted Product (WP) yang menggunakan teknik perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating tiap atribut harus dipangkatkan terlebih dahulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. Hasil dari penelitian ini berupa sistem pendukung keputusan yang diharapkan dapat membantu memudahkan kinerja staf dalam proses pengambilan keputusan dengan acuan sebuah hasil model perangkingan. Hasil perangkingan alternatif menyatakan bahwa alternatif bernama Sai memiliki nilai tertinggi dengan total nilai sebesar 0,065215. Dari uji akurasi didapatkan tingkat keakurasian sistem yang telah dibangun mencapai 80%.

Kata kunci: Rehabilitasi Rumah Tidak Layak Huni, Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Product

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Unduhan

Diterbitkan

2020-09-10