IMPLEMENTASI METODE AHP PADA
KELAYAKAN PENERIMA BANSOS
BERBASIS WEBSITE DI KELURAHAN
CAMPUREJO KOTA KEDIRI
Diah Ayuning Tyas1.
Dodik Arwin Dermawan2 Manajemen Informatika.
Fakultas Vokasi.
Universitas Negeri Surabaya Jl.
Ketintang.
Ketintang.
Kec.
Gayungan.
Kota Surabaya.
Jawa Timur 60231 21013@mhs.
2dodikdermawan@unesa.
AbstrakAi Program Bantuan Sosial (Banso.
merupakan inisiatif pemerintah yang dirancang untuk mendukung masyarakat dengan keterbatasan ekonomi, dengan tujuan meningkatkan taraf hidup mereka serta menurunkan tingkat kemiskinan.
Selama ini, proses seleksi penerima bansos di Kelurahan Campurejo Kota Kediri dilakukan secara manual oleh RT dan RW, yang rentan terhadap ketidaktepatan dan subjektivitas.
Sistem ini menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP) method yang digunakan untuk membantu mengevaluasi kriteria dan subkriteria yang telah ditetapkan, serta menentukan bobot atau tingkat kepentingan masing-masing kriteria secara sistematis sehingga proses seleksi menjadi lebih objektif dan Sistem ini dirancang untuk digunakan oleh RT dan Staff Kelurahan dalam proses pengusulan dan seleksi, serta menyediakan laman publik untuk menampilkan hasil perangkingan guna meningkatkan transparansi.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat mempermudah proses seleksi bansos dan mengurangi risiko kesalahan penilaian.
Kata kunciAi Program Bantuan Sosial (Banso.
Metode Analytic Hierarchy Process (AHP).
Kelurahan Campurejo.
Kriteria Penilaian.
Kemiskinan.
AbstractAi The Social Assistance Program (Banso.
is a government initiative designed to support economically disadvantaged communities, aiming to improve their living standards and reduce poverty levels.
Until now, the selection process for Bansos recipients in Campurejo Subdistrict.
Kediri City, has been conducted manually by neighborhood leaders (RT and RW), making it prone to inaccuracy and subjectivity.
This system implements using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method to assist in evaluating the predetermined criteria and sub-criteria as well as determining the weight or importance tier of each criterion systematically, making the selection process more objective and efficient.
The system is designed for use by neighborhood leaders and subdistrict staff in the proposal and selection process and includes a public page to display the ranking results to enhance transparency.
The research results indicate that the system facilitates the Bansos selection process and reduces the risk of assessment errors.
KeywordsAi Social Assistance Program .
Analytical Hierarchy Process (AHP) Method.
Campurejo Sub-district.
Assessment Criteria.
Poverty.
PENDAHULUAN
Program Bantuan Sosial (Banso.
memegang peranan krusial dalam menunjang taraf kesejahteraan warga terutama pada masa-masa krisis.
Sebagaimana diatur dalam UndangUndang Nomor 11 Tahun 2009, bantuan sosial merupakan bentuk dukungan yang diberikan kepada individu, keluarga, kelompok, atau masyarakat yang miskin, tidak mampu, atau rentan terhadap masalah masyarakat, baik dalam bentuk uang, barang, maupun layanan.
Menurut Badan Pusat Statistik (BPS Indonesia, 2.
, tercatat sebanyak 25,22 juta orang di Indonesia berada dalam kategori penduduk miskin atau 9,03% dari total populasi.
Sedangkan di Kota Kediri menurut data oleh Pemerintahan dan Pembangunan Manusia yang bersumber dari (BPS Kota Kediri, 2.
, jumlah penduduk miskin mencapai 19,24 ribu jiwa atau 6,51%.
Berdasarkan hasil wawancara dengan perangkat Kelurahan Campurejo.
Kota Kediri mengungkapkan bahwa pendataan penerima Bansos masih dilakukan secara manual dengan memanfaatkan Rukun Tetangga (RT) dan Rukun Warga (RW), yang kemudian diajukan melalui Musyawarah Kelurahan (Muske.
untuk mendapatkan suatu keputusan , sesuai dengan ketentuan seperti yang diatur dalam UndangUndang Nomor 13 Tahun 2011 yang membahas mengenai pengendalian terhadap masyarakat kurang mampu.
Proses manual ini juga rentan terhadap subjektivitas dan kesalahan manusia, karena penilaian oleh pengurus RT/RW bisa dipengaruhi oleh hubungan pribadi dan informasi yang tidak Selain itu keterbatasan waktu dan sumber daya kelurahan dalam pendataan juga menambah kompleksitas dalam pengelolaan Bansos.
Dengan adanya permasalahan tersebut, maka diperlukannya suatu sistem berbasis website agar pengambilan keputusan menjadi lebih cepat, efisien dan lebih tepat sasaran.
Dengan adanya teknologi berbasis web di bidang pemerintahan desa dapat membuat pekerjaan seperti pendataan lebih mudah (Damanik, 2.
Analytic Hierarchy Process (AHP) adalah suatu pendekatan untuk mendukung pengambilan keputusan yang diperkenalkan oleh Thomas L.
Saaty pada dekade 1970-an.
Metode ini dimanfaatkan dalam menetapkan prioritas atau peringkat dari sejumlah alternatif dalam penyelesaian suatu permasalahan.
Studi ini diharapkan mampu memberikan sumbangsih terhadap pengembangan sistem berbasis web dengan mengintegrasikan metode AHP untuk membantu proses seleksi calon penerima bantuan sosial.
Diharapkan hasil penelitian ini dapat meningkatkan keadilan, transparansi terhadap warga, dan akurasi dalam penyaluran bantuan sosial di Kelurahan Campurejo.
Kota Kediri, serta menjadi referensi bagi kelurahan lainnya.
Umum, dan Kesejahteraan Masyarakat Kelurahan Campurejo, untuk memperoleh informasi mengenai kriteria dan prosedur penentuan kelayakan penerima bansos.
Studi Literatur Melibatkan penelaahan buku, artikel, dan literatur relevan tentang bantuan sosial, metode AHP, serta topik terkait lainnya sebagai landasan teoritis penelitian.
Observasi Dilakukan dengan mengamati langsung proses penyaluran bantuan dan interaksi masyarakat di Kelurahan Campurejo, guna memvalidasi data dari wawancara dan literatur serta memperoleh gambaran nyata di lapangan.
Implementasi Metode AHP Tabel 1 Kriteria II.
METODE PENELITIAN
Bab ini membahas proses Ae proses dalam pengembangan sistem berbasis web untuk seleksi penerima bantuan sosial di Kelurahan Campurejo.
Kota Kediri.
Tahapan dalam penerapan metode AHP sebagai berikut :
Menetapkan Nilai Kriteria Menetapkan tingkat prioritas bagi setiap kriteria sesuai tingkat kepentingannya berdasarkan hasil wawancara yang telah disesuaikan dengan aturan Saaty.
A Menetapkan prioritas untuk setiap elemen kriteria, berdasarkan perbandingan tingkat kepentingan antar Tabel 2 Matriks Berpasangan Kriteria Ganbar 1 Rancangan Penelitian Identifikasi Masalah Identifikasi masalah dalam penelitian ini berfokus pada penentuan kelayakan penerima bantuan sosial di Kelurahan Campurejo.
Proses seleksi yang masih dilakukan secara manual oleh RT/RW menimbulkan kendala seperti lambatnya pengolahan data dan potensi Studi Literatur Studi literatur dilakukan dengan menelaah jurnal, buku, dan artikel terkait bantuan sosial, metode AHP, dan teknologi web dalam penentuan kelayakan penerima Bansos.
Hasil kajian ini menjadi dasar teoritis untuk pengembangan sistem yang lebih efisien dan akurat di Kelurahan Campurejo.
A Menghitung jumlah nilai di setiap kolom kriteria.
Tabel 3 Transformasi Matriks Berpasangan Kriteria A Setiap elemen yang ada dikolom matriks dibagi dengan semua kolom yang ada dan total dari setiap baris disimpan dalam variabel "jumlahAy.
Tabel 4 Menentukan Nilai Bobot Jumlah Pengumpulan Data .
Wawancara Dilakukan dengan Bapak Dhany Adi Projo ,Sos, selaku Kasi Ketentraman.
Ketertiban A Menghitung nilai prioritas tiap kriteria dengan cara membagi nilai "jumlah" dari semua baris dengan total jumlah kriteria.
Pada penelitian ini, terdiri 5 kriteria yang digunakan.
Menentukan Subkriteria dan Nilai Subkriteria Membedakan setiap kriteria ke dalam beberapa subkriteria yang lebih spesifik dan memberikan bobot sesuai prioritasnya.
Tabel 9 Subkriteria Tabel 5 Menentukan Nilai Bobot Prioritas A Mengalikan setiap elemen dalam matriks perbandingan pada Tabel 3 sehingga menghasilkan matriks baru di mana setiap nilai sudah tertimbang berdasarkan Tabel 6 Hasil Perkalian Matriks Perbandingan A Melakukan validasi konsistensi Tabel 7 Menentukan Nilai Bobot Jumlah Subkriteria K1 (Usi.
Menentukan matriks perbandingan antar subkriteria adalah menetapkan prioritas untuk setiap elemen subkriteria berdasarkan tingkat kepentingan relatif antar subkriteria.
Tabel 10 Matriks Berpasangan Subkriteria A Selanjutnya maks = Eigen / Total Kriteria umaks = 6,153355345 / 5 = 1,230671069 A CI = .
aks Ae .
/ n Ae 1 CI = .
,230671069 - .
/ 5 Ae 1 = - 0,942332233 Dalam penentuan RI, disesuaikan dengan Tabel 8.
Menghitung Tabel 11 Transformasi Matriks Berpasangan Subkriteria Tabel 8 Index Random Consistency Setiap elemen yang ada dikolom matriks dibagi dengan semua kolom yang ada dan total dari setiap baris disimpan dalam variabel "jumlahAy.
Tabel 12 Menentukan Nilai Bobot Jumlah Karena memiliki 5 kriteria, nilai RI yaitu 1, 11
A CR = CI / RI
= - 0,942332233 / 1,12
= - 0,841368065
CR lebih dari 0,1 dianggap konsisten, sedangkan CR kurang dari 0,1 dianggap tidak konsisten.
Untuk hasil - 0,841368065 dinyatakan konsisten.
Menghitung nilai prioritas tiap kriteria dengan cara membagi nilai "jumlah" dari semua baris dengan total jumlah subkriteria.
Dalam penelitian ini, terdapat 3 nilai sukriteria pekerjaan yang Tabel 13 Menentukan Nilai Bobot Prioritas Mengalikan setiap elemen dalam matriks perbandingan berpasangan Tabel 11 dengan bobot prioritas masing-masing subkriteria, sehingga menghasilkan matriks baru di mana setiap nilai sudah tertimbang berdasarkan prioritas.
Setiap elemen yang ada dikolom matriks dibagi dengan semua kolom yang ada dan total dari setiap baris disimpan dalam variabel "jumlahAy.
Tabel 19 Menentukan Nilai Bobot Jumlah Tabel 14 Hasil Perkalian Matriks Perbandingan Menghitung nilai prioritas tiap kriteria dengan cara membagi nilai "jumlah" dari semua baris dengan total jumlah subkriteria.
Dalam penelitian ini, terdapat 3 nilai sukriteria pekerjaan yang Melakukan validasi konsistensi Tabel 15 Menentukan Nilai Bobot Jumlah Tabel 20 Menentukan Nilai Bobot Prioritas Selanjutnya maks = Eigen / Total Subkriteria umaks = 4,29658674/ 3 = 1,43219558 CI = .
aks Ae .
/ n Ae 1 = .
,43219558 - .
/ 3 Ae 1 = - 0,78390221 Karena memiliki 3 subkriteria, maka nilai RI yaitu 0,58 (Sesuai dengan ketetapan Tabel .
CR = CI / RI
CR = - 0,78390221/ 0,58 = - 1,35155553
CR lebih dari 0,1 dianggap konsisten, sedangkan CR kurang dari 0,1 dianggap tidak konsisten.
Maka untuk hasil -1,35155553 dinyatakan konsisten.
Mengalikan setiap elemen dalam matriks perbandingan berpasangan Tabel 18 dengan bobot prioritas masing-masing subkriteria, sehingga menghasilkan matriks baru di mana setiap nilai sudah tertimbang berdasarkan prioritas.
Tabel 21 Hasil Perkalian Matriks Perbandingan Melakukan validasi konsistensi Tabel 21 Menentukan Nilai Bobot Jumlah Untuk menentukan nilai prioritas subkriteria, maka setiap nilai prioritas subkriteria dibagi dengan nilai tertinggi yang ada pada kolom prioritas.
Tabel 16 Bobot Prioritas Subkriteria K1 Subkriteria K2 (Pekerjaa.
Menetapkan prioritas untuk setiap elemen subkriteria berdasarkan tingkat kepentingan relatif antar subkriteria.
= - 0,8337313095 / 0,58 = - 1,1437467775
CR lebih dari 0,1 dianggap konsisten, sedangkan CR kurang dari 0,1 dianggap tidak konsisten.
Maka untuk hasil -1,1437467775 dinyatakan konsisten.
Tabel 17 Matriks Berpasangan Subkriteria Menghitung Selanjutnya maks = Eigen / Total Subkriteria umaks = 3,997612144/3 = 1,332537381 CI = .
aks Ae .
/ n Ae 1 = .
,332537381- .
/ 3 Ae 1
= - 0,8337313095
Karena memiliki 3 subkriteria, maka nilai RI yaitu 0, 58 (Sesuai dengan ketetapan .
CR = CI / RI Tabel 18 Transformasi Matriks Berpasangan Subkriteria Untuk menentukan nilai prioritas subkriteria, maka setiap nilai prioritas pada baris subkriteria dibagi dengan nilai paling tinggi yang ada pada kolom Tabel 22 Bobot Prioritas Subkriteria K2 Subkriteria K3 (Pendapata.
Menetapkan prioritas untuk setiap elemen subkriteria berdasarkan tingkat kepentingan relatif antar subkriteria.
Tabel 23 Matriks Berpasangan Subkriteria Menghitung Tabel 24 Transformasi Matriks Berpasangan Subkriteria Setiap elemen yang ada dikolom matriks dibagi dengan semua kolom yang ada dan total dari setiap baris disimpan dalam variabel "jumlahAy.
CR = CI / RI
= - 0,59085375/ 0,58 = - 1,01871336
CR lebih dari 0,1 dianggap konsisten, sedangkan CR kurang dari 0,1 dianggap tidak konsisten.
Maka untuk hasil -1,01871336 dinyatakan konsisten.
Untuk menentukan nilai prioritas subkriteria, maka setiap nilai prioritas subkriteria dibagi dengan nilai tertinggi yang ada pada kolom prioritas.
Tabel 29 Bobot Prioritas Subkriteria K3 Subkriteria K4 (Jumlah Tanggungan Ana.
Menetapkan prioritas untuk setiap elemen subkriteria berdasarkan tingkat kepentingan relatif antar subkriteria.
Tabel 30 Matriks Berpasangan Subkriteria Tabel 25 Menentukan Nilai Bobot Jumlah Menghitung nilai prioritas tiap kriteria dengan cara membagi nilai "jumlah" dari semua baris dengan total jumlah subkriteria.
Dalam penelitian ini, terdapat 3 nilai sukriteria pekerjaan yang Menghitung Tabel 31 Transformasi Matriks Berpasangan Subkriteria Tabel 26 Menentukan Nilai Bobot Prioritas Mengalikan setiap elemen dalam matriks perbandingan berpasangan Tabel 24 dengan bobot prioritas masing-masing subkriteria, sehingga menghasilkan matriks baru di mana setiap nilai sudah tertimbang berdasarkan prioritas.
Setiap elemen yang ada dikolom matriks dibagi dengan semua kolom yang ada dan total dari setiap baris disimpan dalam variabel "jumlahAy.
Tabel 32 Menentukan Nilai Bobot Jumlah Tabel 27 Hasil Perkalian Matriks Perbandingan Melakukan validasi konsistensi Tabel 28 Menentukan Nilai Bobot Jumlah Menghitung nilai prioritas tiap kriteria dengan cara membagi nilai "jumlah" dari semua baris dengan total jumlah subkriteria.
Dalam penelitian ini, terdapat 3 nilai sukriteria pekerjaan yang Tabel 33 Menentukan Nilai Bobot Prioritas Selanjutnya maks = Eigen / Total Subkriteria umaks = 5,45487749 / 3 = 1,818292497 CI = .
aks Ae .
/ n Ae 1 = .
,818292497 - .
/ 3 Ae 1
= - 0,59085375
Karena memiliki 3 subkriteria, maka nilai RI yaitu 0, 58 (Sesuai dengan ketetapan .
Mengalikan setiap elemen dalam matriks perbandingan berpasangan Tabel 31 dengan bobot prioritas masing-masing subkriteria, sehingga menghasilkan matriks baru di mana setiap nilai sudah tertimbang berdasarkan prioritas.
Tabel 34 Hasil Perkalian Matriks Perbandingan Menghitung nilai prioritas tiap kriteria dengan cara membagi nilai "jumlah" dari semua baris dengan total jumlah subkriteria.
Dalam penelitian ini, terdapat 3 nilai sukriteria pekerjaan yang Melakukan validasi konsistensi Tabel 35 Menentukan Nilai Bobot Jumlah Tabel 40 Menentukan Nilai Bobot Prioritas Selanjutnya maks = Eigen / Total Subkriteria umaks = 4,0498946/3 = 1,34996487 CI = .
aks Ae .
/ n Ae 1 = .
,36631533 - .
/ 3 Ae 1
=- 0,825017565
Karena memiliki 3 subkriteria, maka nilai RI yaitu 0, 58 (Sesuai dengan ketetapan .
CR = CI / RI
= - 0,825017565 / 0,58 = - 1,42244408
CR lebih dari 0,1 dianggap konsisten, sedangkan CR kurang dari 0,1 dianggap tidak konsisten.
Maka untuk hasil -1,42244408 dinyatakan Mengalikan setiap elemen dalam matriks perbandingan berpasangan Tabel 38 dengan bobot prioritas masing-masing subkriteria, sehingga menghasilkan matriks baru di mana setiap nilai sudah tertimbang berdasarkan prioritas.
Tabel 41 Hasil Perkalian Matriks Perbandingan Melakukan validasi konsistensi Tabel 42 Menentukan Nilai Bobot Jumlah Untuk menentukan nilai prioritas subkriteria, maka setiap nilai prioritas subkriteria dibagi dengan nilai paling tinggi yang ada pada kolom prioritas.
Tabel 36 Bobot Prioritas Subkriteria K4 Subkriteria K5 (Kondisi Kepemilikan Ruma.
Menetapkan prioritas untuk setiap elemen subkriteria berdasarkan tingkat kepentingan relatif antar subkriteria.
= - 0,817315165 / 0,58 = - 1,40916408
CR lebih dari 0,1 dianggap konsisten, sedangkan CR kurang dari 0,1 dianggap tidak konsisten.
Maka untuk hasil - 1,40916408 dinyatakan konsisten.
Tabel 37 Matriks Berpasangan Subkriteria Menghitung Selanjutnya maks = Eigen / Total Subkriteria umaks = 4,096109/3 = 1,365369667 CI = .
aks Ae .
/ n Ae 1 = .
,365369667 - .
/ 3 Ae 1
= - 0,817315165
Karena memiliki 3 subkriteria, maka nilai RI yaitu 0, 58 (Sesuai dengan ketetapan .
CR = CI / RI Tabel 38 Transformasi Matriks Berpasangan Subkriteria Untuk menentukan nilai prioritas subkriteria, maka setiap nilai prioritas subkriteria dibagi dengan nilai paling tinggi yang ada pada kolom prioritas.
Tabel 43 Bobot Prioritas Subkriteria K5 Setiap nilai dalam kolom matriks dibagi dengan total kolom tersebut, dan jumlah dari setiap baris disimpan dalam variabel jumlah.
Tabel 39 Menentukan Nilai Bobot Jumlah E.
Perancangan Sistem Flowchart Diagram Activity Diagram Gambar 6 Activity Diagram Gambar 7 Activity Diagram Staff Kelurahan Gambar 2 Flowchart Diagram Metode AHP Gambar 3 Flowchart Diagram Sistem Use Case Diagram Gambar 8 Activity Diagram Warga Class Diagram Gambar 9 Class Diagram Gambar 4 Use Case Diagram Implementasi Sistem Implementasi sistem dilakukan dengan mengubah desain menjadi kode program menggunakan PHP.
HTML.
CSS, dan MySQL untuk mendukung pengelolaan data dan perhitungan AHP.
Pengujian Sistem Proses uji sistem dilakukan untuk membuktikan bahwa seluruh fitur berjalan sesuai dengan yang diharapkan berdasarkan speifikasi.
Metode black box testing digunakan untuk menilai fungsi dari sisi pengguna, serta pengujian khusus pada metode AHP guna memverifikasi keakuratan perhitungan bobot, penilaian kriteria, dan peringkat alternatif, dengan membandingkan hasil sistem dan perhitungan manual.
Pengembangan Sistem Metode waterfall diterapkan dalam pengembangan sistem ini, yaitu pendekatan yang sistematis dalam pengembangan perangkat lunak yang membagi proses menjadi beberapa tahap berurutan.
Halaman Master User Staff Kelurahan Penyusunan Laporan Tahap penyusunan laporan dilakukan setelah sistem selesai dikembangkan, dengan tujuan mendokumentasikan seluruh proses dan hasil penelitian secara sistematis.
IV.
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Hasil Penelitian Halaman Home Page Gambar 13 Halaman Master User Staff Kelurahan Halaman Master Warga Staff Kelurahan Gambar 14 Halaman Master Warga Staff Kelurahan Gambar 10 Halaman Home Page Halaman Login Gambar 15 Halaman Master Kriteria Staff Kelurahan Gambar 11 Halaman Login Halaman Master Kriteria Staff Kelurahan Halaman Dashboard Staff Kelurahan Halaman Master Subkriteria Staff Kelurahan Gambar 12 Halaman Dashboard Staff Kelurahan Gambar 16 Halaman Master Subkriteria Staff Kelurahan h.
Halaman Perhitungan AHP Staff Kelurahan Halaman Hasil Rekomendasi RT Gambar 21 Halaman Hasil Rekomendasi RT Gambar 17 Halaman Perhitungan AHP Staff Kelurahan Halaman Hasil Rekomendasi Staff Kelurahan Gambar 18 Halaman Hasil Rekomendasi Staff Kelurahan Halaman Dashboard RT Pembahasan Bagian ini membahas penerapan metode AHP dalam sistem kelayakan penerima bantuan sosial di Kelurahan Campurejo, termasuk perhitungan bobot kriteria dan subkriteria, pengecekan konsistensi melalui nilai Consistency Ratio (CR), serta integrasi metode AHP ke dalam sistem berbasis website yang mencakup proses perhitungan dan penyimpanan data.
Data Kriteria Kriteria dalam sistem ini ditentukan berdasarkan hasil wawancara dengan Kelurahan Campurejo dan digunakan sebagai dasar dalam menentukan kelayakan penerima bantuan sosial.
Data Subkriteria Subkriteria digunakan untuk memperinci setiap kriteria guna meningkatkan akurasi Metode AHP untuk melakukan pembobotan pada subkriteria dalam penentuan penerima bantuan sosial.
untuk memastikan perhitungan yang objektif.
Hasil Perangkingan AHP Gambar 19 Halaman Dashboard RT Halaman Master Warga RT Gambar 22 Hasil Perangkingan Sistem Gambar 20 Halaman Master Warga RT Gambar 23 Hasil Perangkingan Manual Perbandingan dilakukan antara hasil perhitungan sistem berbasis AHP dan perhitungan manual untuk menilai akurasi dan konsistensi algoritma dalam menentukan prioritas penerima bantuan sosial.
Perhitungan presentase akurasi :
Akurasi = ( Jumlah data sama ) .
Data keseluruhan = ( 15 ) .
= 100%
Sistem berbasis AHP menunjukkan akurasi 100% saat dibandingkan dengan perhitungan manual, membuktikan bahwa sistem ini efektif dan objektif dalam menentukan calon penerima bantuan sosial.
Dengan pembobotan sistematis pada kriteria seperti pendapatan, pekerjaan, kepemilikan rumah, usia, dan tanggungan anak, proses seleksi menjadi lebih terstruktur, otomatis, dan adil.
Sistem ini mengurangi subjektivitas, kesalahan data, dan potensi duplikasi yang sering terjadi dalam proses manual, serta memverifikasi data berdasarkan NIK yang unik.
KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan Hasil penelitian yang telah dilakukan mengenai "Implementasi Metode AHP pada Kelayakan Penerima Bansos Berbasis Website di Kelurahan Campurejo Kota Kediri," dapat disimpulkan beberapa poin sebagai berikut:
Sistem berbasis metode AHP membantu penentuan kelayakan penerima bansos secara objektif berdasarkan bobot kriteria seperti pendapatan, pekerjaan, kepemilikan rumah, usia, dan tanggungan anak.
Implementasi sistem website mempermudah RT dan staf kelurahan dalam proses pengusulan dan seleksi calon penerima bansos secara lebih cepat, transparan, dan terstruktur.
Hasil perangkingan penerima dapat diakses publik melalui dashboard tanpa login, sehingga meningkatkan transparansi proses seleksi.
Saran Beberapa saran untuk pengembangan sistem ke depan meliputi penambahan fitur verifikasi dokumen digital, peningkatan tampilan antarmuka (UI/UX), serta evaluasi rutin agar sistem tetap optimal dan relevan dengan kebutuhan.
REFERENSI