JITTER- Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer Vol. 3, No. 1 April 2022

PERBANDINGAN DATA HASIL KEMISKINAN DINAS SOSIAL PROVINSI BALI DENGAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN KK MISKIN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

Agung Dode Adityaa1, I Nyoman Piarsaa2, Kadek Dwi Rusjayanthia3 aProgram Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana, Bali e-mail: 1dodeadityaa@student.unud.ac.id, 2 manpits@unud.ac.id, 3dwi.rusjayanthi@unud.ac.id

Abstrak

Lembaga Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Bali mencatat, pertumbungan kependudukan kemiskinan di Provinsi Bali kian bertambah pada tahun 2021. BPS Provinsi Bali menghimpun akumulasi data jumlah masyarakat miskin pada bulan maret sebanyak 201,97 ribu jiwa. Data ini kian bertambah sekitar 5,05 ribu orang, dari sebelumnya 196,92 ribu orang. Penduduk miskin di bulan Maret 2021 mengalami kenaikan akibat pandemi yang berkepanjangan sebanyak 4,53 persen, naik 0,75 persen. Hal ini membuat jumlah penduduk miskin di Bali mengalami peningkatan cukup tinggi sebesar 5,05 ribu orang, dari sebelumnya 196,92 ribu orang pada bulan September 2020 hingga Maret 2021, tingkat kemiskinan di Provinsi Bali berfluktuasi. Meningkatnya masyarakat miskin menjadi dasar dalam pembuatan sistem informasi geografis KK miskin. Penelitian yang bertujuan dalam memberikan informasi peta tematik keluarga miskin beserta golongan keluarga yang termasuk digolongankan miskin. Sistem informasi geografis pemetaan keluarga miskin dibentuk dengan menampilkan koordinat keluarga yang miskin berdasarkan wilayah tingkat kabupaten dan menyajikan informasi berupa hasil persentase kemiskinan berdasarkan wilayah tingkat kabupaten pada pemetaannya.

Kata kunci: SIG, Kemiskinan, Provinsi Bali

Abstract

The Bali Province Central Statistics Agency (BPS) noted that the growth in the population of poverty in Bali Province will increase in 2021. The Bali Provincial BPS collects data on the accumulated number of poor people in March as many as 201.97 thousand people. This data is increasing by around 5.05 thousand people, from the previous 196.92 thousand people. The poor population in March 2021 experienced an increase due to the prolonged pandemic by 4.53 percent, up 0.75 percent. This makes the number of poor people in Bali experience a fairly high increase of 5.05 thousand people, from the previous 196.92 thousand people in September 2020 to March 2021, the poverty rate in Bali Province fluctuates. The increase in the number of poor people is the basis for establishing a geographic information system for poor families. This study aims to provide information on thematic maps of poor families and family groups that are classified as poor. The geographic information system for mapping poor families was formed by displaying the coordinates of poor families based on the district level and presenting information in the form of the results of the percentage of poverty based on the district level in the mapping.

Keywords: GIS, poverty, Bali Province

  • 1.    Introduction

Bali merupakan Provinsi dengan dengan pendapatan tinggi di bidang pariwisata. Perkembangan kasus Covid-19 berimbas pada pariwisata dan juga bertumbuhnya penduduk miskin di Provinsi Bali, pada bulan Maret 2021 tercatat pada BPS sebanyak 4,53 persen, angka naik sebesar 0,08 persen dari kondisi sebelumnya di bulan September 2020 yang tercatat pada BPS Sebanyak 4,45 persen. apabila dibandingkan dengan bulan Maret 2020 awal pandemi yang tercatat pada BPS yaitu sebanyak 3,78, persen. Penduduk miskin di bulan Maret 2021

mengalami kenaikan akibat pandemi yang berkepanjangan sebanyak 0,75 persen. Hal ini membuat jumlah penduduk miskin di Bali mengalami peningkatan cukup tinggi sebesar 5,05 ribu orang, dari sebelumnya 196,92 ribu orang pada bulan September 2020 menjadi sebanyak 201,97 ribu orang pada bulan Maret 2021, apabila dibandingkan pada kondisi Maret 2020 awal pandemi tercatat pada BPS sebesar 165,19 ribu orang, kondisi Maret 2021 mengalami peningkatan sebesar 36,78 ribu orang miskin akibat pandemi yang tidak kunjung selesai. pada bulan September 2020 hingga Maret 2021, penduduk miskin di daerah perkotaan maupun di desa mengalami peningkatan yang tercatat pada BPS sebanyak 4,10 ribu orang, yang sebelumnya 125,48 ribu orang saat bulan September 2020 meningkat jadi 129,58 ribu orang pada bulan Maret 2021. Penambahan juga terjadi apabila pada bulan Maret 2021 dibandingkan dengan bulan Maret 2020 awal pandemi yang tercatat pada BPS sebesar 100,38 ribu orang.[1].

Permasalahan ini dalam membantu ekosistem manajemen dapat dibantu dengan pembuatan sistem. Sistem yang dituangkan yaitu Sistem Informasi Geografis (SIG) yang dilakukan pemetaan yang digunakan dalam membantu melakukan studi kondisi di bidang kependudukan pada suatu daerah. Sistem Informasi Geografis (SIG) bekerja dalam mengetahui tingkat kesejahteraan dari suatu penduduk guna memberi informasi kepada Dinas Sosial untuk memberikan bantuan sosial yang tepat sasaran oleh penduduk yang dikategorikan miskin. Informasi peta tematik sebagai proses kemudahan user atau petugas dalam memahami informatif yang disampaikan. Perancangan sistem informasi geografis dapat membantu user beserta petugas dalam mengakses informasi kependudukan kemiskinan secara langsung atau real-time mengunakan media internet. Sistem informasi geografis yang dibentuk berbasis web menggunakan framework Laravel dan terhubung dengan konektivitas jaringan internet.

  • 2.    Metodologi Penelitian

Metodologi penelitian yang memaparkan bagaimana alur tahapan Perbandingan Data Hasil Kemiskinan Dinas Sosial Provinsi Bali Dengan Sistem Informasi Geografis Pemetaan KK Miskin Menggunakan Metode Simpel Addtive Weighting adalah sebagai berikut.

  • 2.1    Alur Penelitian

Alur penelitian melakukan Proses Perbandingan data Dinas Sosial dengan Sistem Informasi Pemetaan KK miskin Provinsi Bali yaitu studi pustaka, analisis kebutuhan sistem, pengumpulan data pada Dinas Sosial Provinsi, alur sistem, serta melakukan perbandingan data pada Dinas Sosial Provinsi Bali dengan Sistem Informasi Pemetaan KK miskin Provinsi Bali.

Gambar 1. Alur Penelitian

  • Gambar 1. merupakan alur dari pembuatan Perbandingan data Dinas Sosial Provinsi Bali dengan Sistem Informasi Pemetaan KK miskin Provinsi Bali dengan menganalisa

kebutuhan sistem yang akan di rancang, kemudian mengumpulkan data yang di perlukan, dan di lanjutkan dengan perancangan alur sistem. Perancangan alur sistem kemudian dilanjutkan dengan melakukan Perbandingan data Dinas Sosial Provinsi Bali dengan Sistem Informasi Pemetaan KK miskin Provinsi Bali. Proses terakhir adalah proses uji coba dan dilanjutkan dengan pembuatan laporan.

  • 2.2    Gambaran Umum

Perbandingan data Dinas Sosial Provinsi Bali dengan Sistem Informasi Pemetaan KK miskin Provinsi Bali memiliki gambaran proses melakukan Perbandingan data Dinas Sosial Provinsi Bali dengan Sistem Informasi Pemetaan KK miskin Provinsi Bali yang dapat dilihat pada Gambar 2.

Gambar 2. Gambaran Umum

Gambar 2 merupakan dimana pengguna mengumpulkan data yaitu data Dinas Sosial Provinsi Bali. Setelah melakukan pengumpulan data dimasukan kedalam sistem informasi geografis pemetaan KK miskin di Provinsi Bali untuk melakukan perbandingan data, setelah melakukan perbandingan data Pegawai Dinas Sosial Provinsi Bali bisa melihat apakah data asli pada Dinas Sosial dengan sistem itu sama atau tidak.

  • 2.3    Algoritma

Perbandingan data Dinas Sosial Provinsi Bali dengan Sistem Informasi Pemetaan KK miskin Provinsi Bali memiliki proses perhitungan menggunakan metode Simple Additive Weight sebelum dapat membuat keputusan menetukan keluarga miskin.

Gambar 3. Alur metode simple additive weighting

Gambar 3 adalah proses melakukan simple additive weigting untuk melakukan Perbandingan data Dinas Sosial Provinsi daerah Bali dengan SIG KK miskin Provinsi Bali. Dimana data Dinas Sosial yang ada di Provinsi daerah Bali dilakukan perhitungan melakukan simple additive weigthing dengan cara mencari hasil konversi nilai bobot pada KK setelah melakukan hasil konversi di buat menjadi Matriks keputusan ternormalisasi R. Setelah mendapatkan hasil matriks ternormalisasi R melakukan tahap hitungan akhir untuk mendapatkan keputusan keluarga miskin atau tidak. Apabila mendapatkan hasil di lakukan perbandingan dengan sistem apakah data asli pada Dinas Sosial Provinsi daerah Bali dengan SIG pemetaan KK miskin di Provinsi Bali sama atau tidaknya.

  • 3.    Kajian Pustaka

Kajian Pustaka terdiri dari sumber-sumber pustaka terkait untuk melakukan pembuatan SIG ini. Kajian Pustaka dalam melakukan akan dijelaskan sebagai berikut.

  • 3.1    Simple Additive Weighting

SAW atau bisa dinamakan Simple Additive Weighting merupakan metode penjumlahan terbobot. Metode SAW mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif di semua atribut. Metode SAW harus melakukan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke dalam skala yang bisa diperbandingkan dengan semua yang ada pada rating alternatif.

Metode SAW dimulai dengan menentukan kriteria untuk dijadikan landasan dalam pengambilan keputusan yaitu Ci. Langkah kedua, mengisikan nilai bobot untuk dari setiap kriteria sebagai W. langkah ketiga, mengisikan nilai rating kecocokan disemua alternative pada setiap alternative dan langkah terakhir melakukan perhitungan matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci), selanjutnya dilakukan proses normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang sesuai dengan jenis atribut hingga memperoleh matriks normalisasi R.

I   mαx1 (⅜j) apabila j adalah kriteria benefit atau keuntungan

(1)

mα¾ (⅛ ) =----—

¾ jika j adalah kriteria cost atau biaya

(2)

Dimana :

  • rij       = adalah nilai dari rating kinerja yang ternormalisasi

  • xij       = adalah nilai dari atribut yang dimiliki dari semua kriteria

Max xij = adalah nilai yang terbesar dari setiap kriteria ᵢ

Min xij = adalah nilai yang terkecil dari setiap kriteria ᵢ

Benefit = apabila nilai yang terbesar itu terbaik

Cost = apabila nilai yang terkecil itu terbaik apabila rij itu rating kinerja yang ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,…,m dan j=1,2,…,n.

  • 3.2    Sistem Informasi Geografis

SIG bisa di katakan Sistem Informasi Geografis ada tahun sekitar 1970-1980. SIG membalikan paradigma pengerjaan maps atau peta. Memetaan yang dilakukan secara tempo dulu atau tradisional yaitu terbuat dari kertas hingga pemetaan dilakukan dengan cara memperlihatkan sebuah foto atau gambar dan basis data pada sistem secara bersamaan dengan memakai SIG penanganan data geografinya untuk database pada SIG. Sistem Informasi Geografis menggunakan hardware atau perangkat keras, software atau perangkat lunak, pengguna. (Zietsman 2006) Geographic Information Systems (SIG) adalah suatu sistem yang memanfaatkan sekumpulan metodologi, teknologi, dan sumber daya lainnya (hardware, software, manusia dan lain-lain) untuk memproses informasi geografis/spasial secara efisien & efektif, guna mendukung tercapainya strategi/tujuan suatu organisasi (perusahaan, instansi, lembaga dan lain-lain) [2].

  • 3.3    Jaringan Internet

Jaringan internet adalah Teknologi yang hampir dimiliki oleh semua pernagkat PC yang ada. Sehingga bisa di gunakan untuk bertukar informasi dan saling berkomunikasi. informasi yang bisa dikirim berbentuk berupa data video, suara, teks dan gambar (Bahtiar, 2018). Pada halaman Web, informasi dapat juga dapat diakses dengan seluas luasnya. Penyajian informasi yang cepat, akurat, tepat, dan menarik secara tidak langsung jadi kebutuhan pengguna sehari-hari [3].

  • 3.4    HTML

HTML yaitu sebuah naskah pemrograman yang bias membuat tampilan atau gambaran untuk menyajikan informasi di dalam internet dan informasi cepat di akses oleh satu ke lainnya. seperti sebuah aplikasi, HTML ada versinya. Versi pada saat ini yang di perkenalkan untuk pengguna yaitu HTML5 [4].

  • 4.    Hasil dan Pemabahasan

Berikut merupakan Pembahasan dalam sistem dan hasil dari perbandingan uji sistem informasi geografis pada data KK miskin di Provinsi Bali terhadap sistem informasi pemetaan KK miskin di Provinsi Bali.

  • 4.1    Data Asli Dinas Sosial Provinsi Bali

Berikut adalah data asli Dinas Sosial Provinsi Bali dimana data tersebut digunakan untuk perbandingan pada SIG pemetaan KK miskin di Provinsi daerah Bali dan menggunakan 3 sample data

Tabel 1 Data KK Miskin Dinas Provinsi Bali

RUTA6

3FURUQ

3FUS07

3FUS2B

KD PROP

51

51

51

KD KAB

2

2

2

KD KEC

Selemadeg

Selemadeg

Selemadeg

KD DESA

Antap

Antap

Antap

Alamat

Bd Antap Daja Sema Banjar Antap Dajan Sema

Bd Antap Daja Sema Banjar Antap Dajan Sema

Bd Antap Daja Sema Banjar Antap Dajan Sema

Nama SLS

Banjar Antap Dajan Sema

Banjar Antap Dajan Sema

Banjar Antap Dajan Sema

Nama KRT

I Putu Agustika

I Made Suarta

I Wayan Durus

Jumlah ART

4

5

3

Jumlah Keluarga

1

1

1

Luas Lantai

8 m2

8 m2

9-21 m2

Jenis Lantai

Kayu

Tanah

Kayu

Jenis Dinding

Bambu

Bambu

Kayu

Sumber Air

Air Sungai

Air Sungai

Air Isi Ulang

Sumber Penerangan

Non PLN

Bukan Listrik

Non PLN

Bahan Bakar Masak

Kayu Bakar

Kayu Bakar

Minyak Tanah

Buang Tinja

Umum

Tidak Ada

Umum

Jumlah ART Sakit Cacat

Tidak Ada

Tidak Ada

Tidak Ada

Pemasukan_Keluarga

≤600.000

≤600.000

≤600.000

Jumlah Ternak

3

1-2

1-2

Ket.

Miskin

Sangat miskin

Mampu

Tabel 1 merupakan data KK miskin pada Dinas Sosial Provinsi Bali dimana melakukan perbandingan dengan sistem informasi pemetaan KK miskin di Provinsi Bali dengan menggunakan 3 sampel untuk melakukan perbandingan oleh sistem.

  • 4.2    Hasil Konversi

berikut adalah hasil konversi dari data asli yang terdapat pada Dinas Sosial Provinsi Bali yang berisikan nilai atau angka.

Tabel 2 Hasil konversi pada data KK

Nama KK

I Putu Agustika

I Made Suarta

I Wayan Durus

Luas Lantai

3

2

3

Jenis Lantai

2

2

3

Jenis Dinding

3

1

3

Tempat Buang Air

2

2

4

Sumber Penerangan

3

2

3

Sumber Air Minum

2

2

4

Bahan Bakar Masak

3

1

3

Jumlah anggota KK Cacat

1

1

1

Pendapatan Per-Bulan

3

2

2

Jumlah Hewan Ternak

2

3

3

Tabel 2 merupakan hasil konversi menggunakan data KK pada data Dinas Sosial Provinsi Bali. Dimana nilai yang di dapatkan adalah dari bobot nilai di setiap kriteria yang terdapat pada sistem. Hasil pada data konversi dilakukan Normalisasi Keputusan.

  • 4.3    Matriks Normalisasi Keputusan R

Berikut adalah matriks normalisasi keputusan r yang di dapatkan dari melakukan perhitungan dengan hasil konversi dengan menggunakan data asli Dinas Sosial Provinsi Bali.

Tabel 3 Hasil Normalisasi Keputusan pada data KK

Nama KK

I Putu Agustika

I Made Suarta

I Wayan Durus

Luas Lantai

0.6

0.4

0.6

Jenis Lantai

0.4

0.4

0.6

Jenis Dinding

0.6

0.2

0.6

Tempat Buang Air

0.4

0.4

0.8

Sumber Penerangan

0.4

0.4

0.6

Sumber Air Minum

0.4

0.4

0.8

Bahan Bakar Masak

0.6

0.2

0.6

Jumlah anggota KK Cacat

1

1

1

Pendapatan Per-Bulan

0.6

0.4

0.4

Jumlah Hewan Ternak

0.4

0.6

0.6

Tabel 3 merupakan hasil normalisasi keputusan data KK setelah melakukan perhitungan dengan hasil data konversi. Hasil normalisasi keputusan dihitung untuk mendapakan hasil nilai akhir.

  • 4.4    Hasil Akhir perhitungan

Berikut merupakan perhitungan dari hasil akhir metode saw dengan menggunakan data asli Dinas Sosial Provinsi Bali untuk melakukan perbadingan dengan SIG pemetaan KK miskin di Provinsi daerah Bali.

Tabel 4 hasil hitung akhir

I Putu Agustika

=(0,1x0,6)+(0,1x0,4)+(0,1x 0,6)+(0,1x0,4)+(0,1x0,6)+(0,1x0,4)+(0,1x0,6)+(0,1x1) + (0,1x0,6)

+ (0,1x0,4) =0,56

I Made Suarta

=(0,1x0,4)+(0,1x0,4)+(0,1x0,2)+(0,1x0,4)+(0,1x0,4)+(0,1x0,4)+(0,1x0,2)+(0,1x1)+(0,1x0,4)+ (0,1x0,6) = 0.44

I Wayan Durus

=(0,1x0,6)+(0,1x0,6)+(0,1x0,6)+(0,1x0,8)+(0,1x0,6)+(0,1x0,8)+(0,1x0,6)+(0,1x1)+(0,1x0,4)+ (0,1x-0,6) = 0.66

Tabel 4 merupakan Hasil perhitungan akhir pada keluarga menggunakan data dari Dinas Sosial Provinsi Bali, yang memiliki nilai di bawah 0,58 akan di kategorikan miskin untuk di bawah 0,475 di kategorikan sangat miskin dan apabila di atas 0,58 di kategorikan mampu dan tidak termasuk kategori miskin. Batasan nilai tersebut didapat.

  • 1.    I Putu Agustika dengan nilai 0,56 di kategorikan miskin

  • 2.    I Made Suarta dengan nilai 0,44 di kategorikan sangat miskin

  • 3.    I Wayan Durus dengan nilai 0,66 di kategorikan mampu

Hasil hitung konvensional manual pada data Dinas Sosial Provinsi Bali di bandingkan pada SIG pemetaan KK miskin di Provinsi daerah Bali seperti berikut.

  • 4.5    Hasil perhitungan di sistem informasi pemetaan KK miskin di Provinsi Bali

Berikut adalah hasil konversi, matriks keputusan ternormalisasi dan perhitungan hasil akhir pada SIG pemetaan KK miskin di Provinsi daerah Bali menggunakan metode simple additive weigthing.

Matriks Keputusan Data KK Miskin

Nama

Kepala           NiIaiLuas

Number+ Keluarga        Bangunan

Nilai Jenis         NiIaiJenis      NilaiSumber

Lantai        Dinding        AirDigunakan

NilaiListrik         NilaiBahan

Yang             BakarMasak

Digunakan        Digunakan

NilaiTempat Pembuangan Akhir

NiIaiJumlah       Nilai

Orang SakitJ       Pendapatan

Cacat             Keluarga

Nilai Jumlah Hewan         Jumlah

Dimiliki          Point

1            IPUTU           3

AG U STIKA

2               3                 2

3                2

3

1                 3

2              24

2            I MADE           2

SUARTA

2  12

2                2

1

1                 2

3                 18

3          IWAYAN        3

DURUS

3           3            4

3                4

3

1                 2

3                 29

4          IPUTU PANCA 2

ADI DARMA

2  12

2                2

5

1                 2

2              21

S            IKETUT          2

SUREGEG

3  13

2                3

1

3                 2

2                 22

Number NamaKepaIa NiIaiLuas

Keluarga        Bangunan

NilaiJenis    NilaiJents      NiIaiSumberAir

Lantai        Dinding        Digunakan

Nilai Listrik Yang    Nilai Bahan Bakar

Digunakan        MasakDigunakan

NiIaiTempat

Pem bua n gan Akh i r

NiIaiJumlah       NlIaiPencIapatan

OrangSakitJ       Keluarga

NiIaiJumIah     Jumlah

Hewan Dimilrki Point

Gambar 4. Tabel Nilai Data KK miskin pada sistem

Gambar 4. merupakan tampilan hasil konversi dari data pada Dinas Sosial Provinsi Bali pada SIG pemetaan KK miskin di Provinsi daerah Bali. Hasil konversi dilakukan normalisasi keputusan seperti berikut.

Normalisasi Keputusan Nilai Data KK Miskin

Show te s entries

Search:

Nama

Kepala

Numbert Keluarga

Nilai

Nilai Luas         Jenis

Bangunan       Lantai

Nilai Jenis

Dinding

NilaiSumber        NilaiListrik

AirDigunakan      YangDigunakan

NiIaiTempat                                     Nilai                 NilaiJumIah

NilaiBahanBakar     Pembuangan          NiIaiJumlahOrang      Pendapatan        Hewan

MasakDigunakan      Akhir                  SakitJCacat              Keluarga             Dimiliki

1            IPUTU

Agustika

0.6               0.4

0.6

0.4                 0.6

0.4                    0.6                     L                        0.6                  0.4

2         Imadesuarta

0.4               0.4

0.2

0.4                 0.4

0.4                    0.2                     1                        0.4                  0.6

3          IWAYAN

DURUS

0.6               0.6

0.6

0.8                  0.6

0.8                    0.6                     1                        0.4                  0.6

4          I PUTU PANCA

ADI DARMA

0.4               0.4

0.2

0.4                 0.4

0.4                    1                      1                        0.4                  0.4

5            IKETUT

SUREGEG

0.4               0.6

0.2

0.6                 0.4

0.6                    0.2                    0.3 333 333 333 333 3       0.4                  0.4

Number Nama Kepala

Keluarga

NiIaILuas         NIIaiJenis

Bangunan       Lantai

Nilai Jenis

Dinding

NiIaiSumberAIr     NIIaiListrikYang

Digunakan         Digunakan

NiIaIBahanBakar     NiIaiTempat          NiIaiJumIahOrang      NilaiPendapatan    NilaiJumlah

MasakDlgunakan     PembuanganAkhir     SakitJCacat            Keluarga           HewanDimrIiki

Gambar 5. Tabel Nilai Data KK miskin pada sistem

Gambar 5. merupakan tabel hasil normalisasi keputusan yang sebelumnya melakukan perhitungan dengan data hasil konversi. Setelah mendapatkan hasil normalisasi keputusan melakukan perhitungan akhir seperti berikut.

Perangkingan Nilai Data KK Miskin tatanan

Number

Nama Kepala Keluarga

Total Nilai Keseluruhan

Perhitungan Menggunakan SAW

Hasil Presentase

Keterangan

1

i putu Agustika

24

0.S6

di bawah 40%

Miskin

2

I MADE SUARTA

18

0.44

di bawah 25%

Sangat Miskin

3

I WAYAN DURUS

29

0.66

diatas 40%

Mampu

4

I PUTU PANCA ADI DARMA

21

0.5

di bawah40%

Miskin

5

i Ketutsuregeg

22

0.41333333333333

di bawah 25%

Sangat Miskin

Number

Nama Kepala Keluarga

Total Nilai Keseluruhan

Perhitungan Menggunakan SAW

Hasi I Presentase

Keterangan

Gambar 6 Tabel Nilai Data KK miskin pada sistem

Gambar 6 merupakan tampilan hasil akhir pada sistem. Hasil yang di dapat sama dengan hasil pada data KK miskin yang terdapat pada Dinas Sosial Provinsi Bali.

  • 5.    Kesimpulan

Kesimpulan yang bisa di ambil adalah Perbandingan data Dinas Sosial Provinsi daerah Bali dengan SIG KK miskin Provinsi Bali metode yang digunakan simple additive weighting bisa dikatakan akurat dan pegawai yang ada di Dinas Sosial Provinsi daerah Bali bisa untuk melakukan penginputan dengan menggunakan SIG Pemetaan KK miskin Provinsi daerah Bali.

References

  • [1]    Bali, B. P. (2021, Juli 15). Profil Kemiskinan di Bali Maret 2021. Retrieved from Badan Pusat Statistik Provinsi Bali: https://bali.bps.go.id/pressrelease/2021/07/15/717589/profil-kemiskinan-di-bali-maret-2021.html

  • [2]    ADDIN Mendeley Bibliography CSL_BIBLIOGRAPHY Gede, L., Handayani, S., Piarsa, I. N., & Wibawa, K. S. (2015). Sistem Informasi Geografis Pemetaan Jalan Desa Berbasis Web. Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, 6(2), 128–137.

  • [3]    Informasi, S., Pemetaan, G., Penyakit, P., Web, B., Kurniawan, P., Krisna, A., Piarsa, N., & Buana, W. (2016). Sistem Informasi Geografis Pemetaan Penyebaran Penyakit Berbasis Web. 2(3), 271–279.

  • [4]    Kadek, N., & Wirdiani, A. (2016). Tree Method Implementation in Geographic Information System of Pura Kawitan in Bali Based on Android Mobile. International Journal of Computer Science Issues, 13(4), 68–75.

https://doi.org/10.20943/01201604.6875

  • [5]    Rahayu, S., Piarsa, I. N., & Buana, P. W. (2016). Sistem Informasi Geografis Pemetaan Daerah Aliran Sungai Berbasis Web. Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, 7(2), 71. https://doi.org/10.24843/lkjiti.2016.v07.i02.p01

  • [6]    Susila, A. A. N. H., Piarsa, I. N., & Buana, P. W. (2016). Sistem Informasi Geografis Pemetaan Jaringan Pipa PDAM Tirta Mangutama. Merpati, 1(2), 262–270. https:// doi.org/10.24843/JIM