Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Journal of Computing and Informatics Research
Rosmita Sari
Universitas Budi Darma, Medan
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Bantuan PKH Dengan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) (Studi Kasus : Desa Bulumario Kecamatan Sipirok) Rosmita Sari
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Vol 5, No 1 (2021): Peran Generasi Milenial Bertalenta Digital Pada Era Society 5.0
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/komik.v5i1.3736

Abstract

Program Keluarga Harapan (PKH) adalah program perlindungan sosial yang memberikan bantuan Non-tunai kepada keluarga miskin yang ditetapkan sebagai keluarga penerima manfaat (KPM). PKH merupakan program yang berbasis keluarga miskin sehingga yang menjadi sasaran utama adalah keluarga yang tidak mampu secara ekonomi. Pemilihan pemberian kelayakan bantuan PKH di Desa Bulumario Kecamatan Sipirok tersebut masih manual dan memerlukan waktu yang lama dalam mengambil keputusan. Maka dari itu untuk menyelesaikan masalah tersebut penulis memilih untuk menyelesaikan nya dengan membuat sistem pendukung keputusan dengan metode Multi Attibute Utility Theory (MAUT). SPK merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian data. Metode MAUT digunakan untuk merubah dari beberapa kepentingan kedalam nilai numerik dengan skala 0-1 dengan 0 mewakili nilai terburuk dan 1 nilai terbaik. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat merekomendasikan pemberian kelayakan bantuan PKH pada Desa Bulumario Kecamatan Sipirok berdasarkan kriteria yang ditentukan dengan menggunakan metode MAUT. Dilakukan uji coba dengan memasukkan sampel data sebanyak 15 calon peserta PKH. Dengan adanya sistem pendukung keputusan dapat memberikan rekomendasi pemberian kelayakan bantuan PKH berdasarkan ranking, dari 15 calon peserta PKH terdapat 10 calon peserta PKH dengan ranking terbesar yaitu Berlin Siregar (A11) dengan nilai akhir 0,72348, Juriana (A10) dengan nilai akhir 0,61295, Masra (A4) dengan nilai akhir 0,38268, Der Hutasuhut (A7) dengan nilai akhir 0,35765, Gabena Rambe (A12) dengan nilai akhir 0,28136, Herlina (A1) dengan nilai akhir 0,19963, Isni Rambe dan Rawati (A13,A3) dengan nilai akhir 0,10132, Salmina Harahap (A9) dengan nilai akhir 0,04209, Elli Dalimunte (A5) dengan nilai akhir 0,04192.
Sistem Pendukung Keputusan Pendataan Warga Penerima Bantuan Raskin dengan Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) Mesran Mesran; Rosmita Sari; Ridha Maya Faza Lubis; Muhammad Syahrizal
Journal of Computing and Informatics Research Vol 5 No 2 (2026): March 2026
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/comforch.v5i2.2642

Abstract

Raskin (rice for the poor) is a rice program for the poor. The Raskin program is one of the government's efforts to reduce the burden of expenditure on poor families. However, in practice, decision-making for determining the criteria for rice recipients usually does not refer to the criteria of poor families, resulting in misdirected rice distribution. To address this issue, a decision support system will be developed to assist in the targeted distribution of Raskin using the Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method. This research was conducted by finding the weight value for each attribute, then a ranking process was carried out to determine the best alternative. The criteria used were: Type of Employment, Income, House Condition, Family Size, Age. The results of the study recommend that alternative 4, with the highest score of 0.676, be selected to receive Raskin assistance
Co-Authors Mesran Mesran Muhammad Syahrizal Ridha Maya Faza Lubis