Abstract:Abstract: Community service carried out in the City of Tasikmalaya has the purpose of providing an understanding to the public related to the implementation of Tasikmalaya Mayor Regulation Number 8 of 2016 concerning Implementation…
lementation of Independent Guidelines, Competitive and Innovative Community Movement Programs in the City of Tasikmalaya and Mayor Regulation No. 3 of 2017 concerning Amendments to Regulations Mayor of Tasikmalaya Number 8 of 2016 concerning Guidelines for the Implementation of Independent, Competitive and Innovative Community Movement Programs in the City of Tasikmalaya. The results of this activity were an increase in the knowledge, understanding and motivation of the community to implement the Gema Madani Program and find appropriate assistance patterns related to community empowerment in the context of implementing the Gema Madani Program.
Keywords: Implementation, community empowerment.
Abstrak : Pengabdian kepada masyarakat yang dilaksanakan di Kota Tasikmalaya memiliki tujuan memberikan pemahaman kepada masyarakat terkait dengan implementasi Peraturan Walikota Tasikmalaya Nomor 8 Tahun 2016 Tentang Pedoman Pelaksanaan Program Gerakan Masyarakat Mandiri, Berdaya Saing dan Inovatif di Kota Tasikmalaya dan Peraturan Walikota Nomor 3 Tahun 2017 tentang Perubahan Atas Peraturan Walikota Tasikmalaya Nomor 8 Tahun 2016 Tentang Pedoman Pelaksanaan Program Gerakan Masyarakat Mandiri, Berdaya Saing dan Inovatif di Kota Tasikmalaya. Hasil dari kegiatan ini adalah adanya peningkatan pengetahuan, pemahaman dan motivasi dari masyarakat untuk melaksanakan Program Gema Madani dan menemukan pola pendampingan yang tepat terkait dengan pemberdayaan masyarakat dalam rangka pelaksanaan Program Gema Madani.
Kata kunci : Implementasi, pemberdayaan masyarakat.
Abstract:Abstract: Program Indonesia Pintar (PIP) is government assistance program aimed at supporting the education of underprivileged students. However, some PIP fund recipients are misallocated, with aid given to students who…
do not fully meet the eligibility criteria, while those in greater need don’t receive it, including at SDN 014672 Tanjung Alam, Asahan Regency, North Sumatra Province. Based on this issue, a structured system is needed. The purpose of this study is to construct decision support systems for determining PIP fund recipients using Additive Ratio Assessment (ARAS) method. Data was collected using questionnaires, documentation, and observation techniques. Respondents consisted of 8 students from SDN 014672 Tanjung Alam. Criteria include number of dependents, homeownership status, attendance rate, and students final grades. System was developed using CodeIgniter 3 as framework, MySQL as database software, and InnoDB as database engine. ARAS method was applied to rank available alternatives. Based on calculations, first rank was obtained by alternative 6 (Malika Hendra As-Syifa), second rank by alternative 7 (Mutia Indah Sari), and third rank by alternative 8 (Rafa Kavindra). This study is expected to be further developed by applying other DSS methods, performing regular system maintenance, and integrating system with school data to improve accuracy and usability.
Keywords: additive ratio assessment; decision support system; smart indonesia program.
Abstrak: Program Indonesia Pintar (PIP) merupakan bantuan pemerintah untuk mendukung pendidikan siswa kurang mampu. Namun, masih ditemukan penerima anggaran PIP yang kurang tepat sasaran, di mana bantuan diberikan kepada siswa yang kurang memenuhi kriteria, sementara siswa yang lebih membutuhkan tidak menerimanya, termasuk di SDN 014672 Tanjung Alam, Kabupaten Asahan, Provinsi Sumatera Utara. Berdasarkan permasalahan tersebut, dibutuhkan sebuah sistem terstruktur. Tujuan penelitian ini untuk membangun sistem pendukung keputusan penetapan pemeroleh anggaran PIP menggunakan metode Additive Ratio Assessment (ARAS). Data dikumpulkan dengan teknik angket, dokumentasi, dan observasi. Responden adalah 8 siswa SDN 014672 Tanjung Alam. Kriteria meliputi jumlah tanggungan orang tua, status kepemilikan rumah, tingkat kehadiran, dan nilai akhir siswa. Sistem dirancang menggunakan CodeIgniter 3 sebagai framework, MySQL sebagai database software, dan InnoDB sebagai database engine. Perhitungan dengan metode ARAS digunakan untuk merangking alternatif yang ada. Berdasarkan perhitungan yang dilakukan, peringkat pertama diperoleh oleh alternatif 6 yakni Malika Hendra As-Syifa, peringkat kedua diperoleh oleh alternatif 7 yakni Mutia Indah sari, dan peringkat ketiga diperoleh oleh alternatif 8 yakni Rafa Kavindra. Penelitian ini diharapkan dapat dikembangkan lebih lanjut dengan menerapkan metode Sistem Pendukung Keputusan (SPK) lainnya, melakukan pemeliharaan sistem secara berkala, serta mengintegrasikan sistem dengan data sekolah untuk meningkatkan keakuratan dan kemudahan penggunaan.
Kata kunci: additive ratio assessment; program indonesia pintar; sistem pendukung keputusan
Abstract:Abstract: Many children drop out or stop school due to economic constraints, especially personal costs such as not being able to buy school supplies, educational development donations and so on. Therefore, the government…
has a policy to help by issuing the Smart Indonesia Program (PIP) as a goal to help students' personal costs in pursuing education. As the smart Indonesia program progresses, many parents of students complain because the selection of students receiving PIP assistance is not on target and does not comply with the provisions. As with the data collection of students receiving the Smart Indonesia Program (PIP) assistance at State Elementary School 014673 Mekar Sari Village, it is also not optimal where the recording system is still inputted into Microsoft Excel. Therefore, a system is needed that is integrated with a calculation processing technique, namely a decision support system used at State Elementary School 015673 Mekar Sari Village to determine prospective recipients of the Smart Indonesia Program assistance who are truly worthy and appropriate. For this reason, this study uses the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method to find students who are eligible for PIP benefits in the determination process.
Keywords: maut method; mekar sari elementary school; smart indonesia program.
Abstrak: Banyaknya anak yang putus atau berhenti sekolah dikarenakan kendala ekonomi terutama pada biaya pribadi seperti tidak mampu membeli perlengkapan sekolah, uang sumbangan pembinaan pendidikan dan lain sebagainya. Maka dari itu pemerintah memiliki kebijakan untuk membantu dengan mengeluarkan Program Indonesia Pintar (PIP) sebagai tujuan untuk membantu biaya pribadi siswa dalam menempuh pendidikan. Seiring berjalannya program indonesia pintar banyak kalangan orang tua siswa mengeluh dikarenakan dalam pemilihan siswa penerima bantuan PIP tidak tepat sasaran dan tidak sesuai dengan ketentuan. Seperti halnya dengan pendataan siswa penerima bantuan Program Indonesia Pintar (PIP) di Sekolah Dasar Negeri 014673 Desa Mekar Sari juga belum optimal dimana masih sistem pencatatan lalu di input ke Microsoft Excel. Maka dibutuhkan sebuah sistem yang sudah terintegrasi dengan sebuah teknik pengolahan perhitungan yaitu sistem pendukung keputusan yang digunakan pada Sekolah Dasar Negeri 015673 Desa Mekar Sari untuk penentuan calon penerima bantuan Program Indonesia Pintar yang benar layak dan pantas. Untuk itu penelitian ini menggunakan metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) untuk mencari siswa yang layak mendapat manfaat PIP dalam proses penentuannya.
Kata kunci: metode maut; program indonesia pintar; sd negeri mekar sari.
Abstract:Abstract: Pulau Kopung Sentajo Village Government in determining communities recipients of Direct Cash Assistance (BLT) has not used a computerized system so that in decision making errors will often occur in the suitability…
lity criteria for potential BLT recipients. So things like this will increase the possibility that poor or underprivileged people will lose out to people who live better lives and also take a lot of time because they still use manual systems. In terms of the report produced, it does not display the criteria for potential recipients clearly and in detail. In solving the problem, a decision support system will be used using the simple additive weighting method. So this research produces a computerized system to support decision making that determines people's suitability as recipients of direct cash assistance. With this computerized system, it will make it easier to determine the eligibility of people receiving Direct Cash Assistance and produce effective reports with calculations that comply with existing criteria. By implementing this computerized decision support system, 7 people are recommended who are eligible to receive direct cash assistance with the highest score of 2,875 and the lowest score of 2,750 so that these results can assist the village head in determining the community's suitability as recipients of direct cash assistance.
Keywords: assistance; BLT; SAW; FMADM;
Abstrak: Pemerintah Desa Pulau Kopung Sentajo dalam menentukan masyarakat sebagai penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) belum menggunakan sistem yang terkomputerisasi sehingga dalam pengambilan keputusan akan sering terjadi kesalahan dalam perbandingan kriteria kesesuaian calon penerima BLT. Sehingga hal seperti ini akan memperbesar kemungkinan masyarakat miskin atau kurang mampu akan kalah dengan masyarakat yang kehidupannya lebih baik dan juga memakan banyak waktu karena masih menggunakan sistem manual. Dari segi laporan yang dihasilkan, tidak menampilkan kriteria calon penerima secara jelas dan rinci. Dalam penyelesaian masalah akan digunakan sistem penunjang keputusan dengan metode simple additive weighting. Maka dengan penelitian ini menghasilkan sistem yang terkomputerisasi untuk mendukung pengambilan keputusan menentukan kelayakan masyarakat sebagai penerima bantuan langsung tunai. Dengan sistem yang terkomputerisasi ini, maka akan memberikan kemudahan dalam menentukan kelayakan masyarakat penerima Bantuan Langsung Tunai dan menghasilkan laporan yang efektif dengan perhitungan yang sesuai dengan kriteria yang ada. Dengan penerapan sistem pendukung keputusan yang terkomputerisasi ini maka direkomendasikan 7 orang yang layak menerima bantuan langsung tunai dengan skor tertinggi 2,875 dan skor terendah 2,750 sehingga hasil tersebut dapat membantu kepala desa dalam menentukan kelayakan masyarakat sebagai penerima bantuan tunai langsung.
Kata Kunci: bantuan; BLT; SAW; FMADM
Abstract:Abstract: There are a great number of academics that are now conducting research on sentiment analysis by employing supervised and machine learning techniques. The research can be carried out with the assistance of a variety…
iety of sources, including reviews of movies, reviews of Twitter, reviews of online products, blogs, discussion forums, and other social networks. With the progress of technology, individuals may now effortlessly utilize social media platforms to access and share information, as well as express their viewpoints to the general public, without any constraints of distance or time. Twitter is a social media network that serves as a repository for opinions. Diverse techniques are employed to provide optimal and realistically precise pressure detection. The analysis and discussion affirm that the Support Vector Machine (SVM) was effectively employed in this study, utilizing public opinion data on television program reviews in Indonesia. An SVM classifier is employed to examine the Twitter data set by utilizing various parameters. The study successfully completed the preprocessing process by collecting a total of 400 data points, consisting of 320 reviews from 4 television shows for training data and 80 reviews for testing. The data was filtered and classified using SVM, with 200 positive and 200 negative data points for comparison. The experiment utilized the SVM method using TF-IDF to achieve the most accurate test results. The test accuracy was 80%, while the training data accuracy reached 100%.
Keywords: Sentiment Analysis; Support Vector Machine; Television Shows Review, TF-IDF,
Abstrak: Saat ini, banyak akademisi sedang menyelidiki analisis sentimen melalui pemanfaatan teknik yang diawasi dan pembelajaran mesin. Kajian dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa sumber seperti review film, review Twitter, review produk online, blog, forum diskusi, atau jejaring sosial lainnya. Dengan kemajuan teknologi, masyarakat kini dapat dengan mudah memanfaatkan platform media sosial untuk mengakses dan berbagi informasi, serta menyampaikan pandangan mereka kepada masyarakat umum, tanpa batasan jarak dan waktu. Twitter adalah jaringan media sosial yang berfungsi sebagai gudang opini. Beragam teknik digunakan untuk menghasilkan deteksi tekanan yang optimal dan presisi secara realistis. Analisis dan pembahasan menegaskan bahwa Support Vector Machine (SVM) efektif digunakan dalam penelitian ini, memanfaatkan data opini publik tentang review program televisi di Indonesia. Pengklasifikasi SVM digunakan untuk memeriksa kumpulan data Twitter dengan memanfaatkan berbagai parameter. Penelitian berhasil menyelesaikan proses preprocessing dengan mengumpulkan total 400 titik data yang terdiri dari 320 review dari 4 acara televisi untuk data pelatihan dan 80 review untuk pengujian. Data disaring dan diklasifikasikan menggunakan SVM, dengan 200 titik data positif dan 200 titik data negatif sebagai perbandingan. Percobaan ini menggunakan metode SVM dengan menggunakan TF-IDF untuk mencapai hasil pengujian yang paling akurat. Akurasi pengujiannya mencapai 80%, sedangkan akurasi data pelatihan mencapai 100%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Review Tayangan Televisi, TF-IDF, Support Vector Machine
Abstract:Abstract: Posyandu as a container for health assistance carried out at the Puskesmas, the implementation is carried out in the sub-district / RW and managed by the village midwife. The problem that occurs is not having a…
system that can accurately provide information related to the location of posyandu spread across the Asahan area in the form of a digital map, managed posyandu data is still not enough to inform the location of the intended posyandu. With the GIS, it is hoped that it will provide information regarding the location of the posyandu in the Asahan area which can make it easier and save time for puskesmas officers and the health office in finding posyandu locations, and can monitor the development of the number of under-fives who are malnourished. This study uses a qualitative method by explaining the analysis based on observation and documentation related to posyandu. The research results obtained, the application of geographic information systems to determine the location of posyandu and display posyandu information easily and accurately in Asahan District. With this concluded, the application built can facilitate the Health Service in searching for Posyandu locations in Asahan District.
Keywordss: geographic information system; posyandu; Information System
Abstrak: Posyandu sebagai wadah bantuan kesehatan yang di laksanakan di Puskesmas, pelaksanaannya dilakukan di kelurahan/RW dan di kelola oleh Bidan Desa. Permasalahan yang terjadi belum mempunyai sistem yang dapat memberikan informasi terkait lokasi posyandu yang tersebar di wilayah Asahan dengan akurat dalam bentuk peta digita, data posyandu dikelola masih belum cukup menginformasikan titik lokasi posyandu yang dituju. Dengan adanya SIG ini diharapkan memberikan informasi mengenai lokasi posyandu di wilayah Asahan yang dapat mempermudah serta menghemat waktu bagi petugas puskesmas dan dinas kesehatan dalam mencari titik lokasi posyandu, dan dapat memantau perkembangan jumlah balita yang kurang gizi. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan menjelaskan analisis berdasarkan obsevasi dan dokumentasi berkaitan dengan posyandu. Hasil penelitian yang didapatkan, penerapan sistem informasi geografis untuk mengetahui lokasi posyandu dan menampilkan informasi posyandu dengan mudah dan akurat di Kabupaten Asahan. Dengan ini disimpulkan, aplikasi yang dibangun dapat mempermudah Dinas Kesehatan dalam melakukan pencarian lokasi posyandu di Kabupaten Asahan.
Kata Kunci: sistem informasi geografis; posyandu; sistem informasi
Abstract:Abstract: The poor community is a condition in which the community does not have adequate facilities and infrastructure and an adequate environment, with the quality of housing and settlements far below the eligibility standard…
tandard and uncertain livelihoods covering all multidimensional dimensions. The Pasiran Village Office, Sei Dadap District, is one of the agencies located in the Pasiran area, Sei Kamah. Where the Pasiran Village Hall Office carries out activities to distribute assistance to village communities who are declared to be underprivileged or have low incomes below 3.5 million. With such a large number of village people, an in-depth analysis is needed to determine which poor people are entitled to receive Non-Cash Food Assistance from the government. The solution to this problem is to use data mining with the Naïve Bayes algorithm for data classification. Data mining is the science of extracting information by utilizing data sets to obtain valuable information with a large enough data size through the process of extracting data or filtering data. The classification application uses the naïve Bayes algorithm used at the Pasiran Village Office to produce a classification of beneficiaries, namely Worthy and Unworthy based on the attributes of Citizenship, Family Group, ASN Status, and Having a Healthy Family Card.
Keywords: data mining; naïve bayes; classification, beneficiary
Abstrak: Masyarakat miskin merupakan suatu kondisi dimana keadaan masyarakat yang tidak memiliki sarana dan prasarana serta lingkungan yang memadai, dengan kualitas perumahan dan pemukiman yang jauh dibawah standar kelayakan serta mata pencaharian yang tidak menentu yang mencakup seluruh multidimensi. Kantor Balai Desa Pasiran Kecamatan Sei Dadap merupakan salah satu instansi yang berada di daerah Pasiran, Sei Kamah. Dimana Kantor Balai Desa Pasiran melakukan kegiatan pembagian bantuan terhadap masyarakat desa yang dinyatakan kurang mampu atau memiliki penghasilan rendah dibawah 3,5 juta. Dengan jumlah masyarakat desa yang begitu banyak, diperlukan analisis yang mendalam untuk menentukan masyarakat tidak mampu yang berhak untuk mendapatkan Bantuan Pangan Non Tunai dari pemerintah. Solusi dari permasalahan tersebut adalah menggunakan data mining dengan algoritma naïve bayes untuk klasifikasi data. Data mining merupakan suatu ilmu untuk menggali informasi dengan memanfaatkan kumpulan data untuk mendapatkan berbagai informasi yang berharga dengan ukuran data yang cukup besar melalui proses penggalian data atau penyaringan data. Aplikasi klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes yang terapkan pada Kantor Balai Desa Pasiran menghasilkan klasifikasi warga penerima bantuan yaitu Layak dan Tidak Layak berdasarkan atribut Kewarganegaraan, Golongan Keluarga, Status ASN dan Memiliki Kartu Keluarga Sehat.
Kata kunci: data mining; naïve bayes; klasifikasi, penerima bantuan
Abstract:Abstract: Asahan District Social Service is one of the government agencies in Asahan District. This agency is tasked with serving the community and providing the best information for the community, especially in terms of…
data processing. One of the government programs used to tackle poverty is KUBE. In general, the problems that occur in KUBE are still not optimal and not on target, so that sometimes many residents protest because residents who should receive assistance do not receive assistance and conversely residents who should not have the right to receive assistance from the Joint Business Group (KUBE). By knowing the deficiencies found in the manual calculations carried out by the Asahan District Social Service. So that beneficiaries can be determined according to the criteria determined by the Asahan District Social Service. Then a system was created using the Weighted Product method to carry out accurate calculations in providing assistance made with the PHP programming language with MySQL Database, to create a new computerized decision support which is a good alternative by prioritizing effectiveness and efficiency in determining the provision of assistance to Joint Business Groups (Joint Business Groups). KUBE). The purpose of designing a Joint Business Group assistance decision system can assist Asahan Regency social service employees in determining the granting of Joint Business Groups (KUBE).
Keywords: decision support system; KUBE; weighted product (WP)
Abstrak: Dinas Sosial Kabupaten Asahan merupakan salah satu instansi pemerintah yang ada di Kabupaten Asahan. Badan ini bertugas untuk melayani masyarakat dan memberikan informasi terbaik bagi masyarakat terutama dalam hal pengolahan data. Salah satu program pemerintah yang digunakan untuk menanggulangi kemiskinan adalah KUBE. Secara umum permasalahan yang terjadi di KUBE masih belum optimal dan belum tepat sasaran, sehingga terkadang banyak warga yang protes karena warga yang seharusnya menerima bantuan tidak mendapatkan bantuan dan sebaliknya warga yang seharusnya tidak berhak mendapatkan bantuan dari Kelompok Usaha Bersama (KUBE). Dengan mengetahui kekurangan yang terdapat pada perhitungan manual yang dilakukan oleh Dinas Sosial Kabupaten Asahan. Sehingga dapat ditentukan penerima manfaat sesuai dengan kriteria yang ditentukan oleh Dinas Sosial Kabupaten Asahan. Tujuan dibuat sistem dengan menggunakan metode Weighted Product untuk melakukan perhitungan yang akurat dalam pemberian bantuan yang dibuat dengan bahasa pemograman PHP dengan Database MySQL, untuk membuat pendukung keputusan terkomputerisasi baru yang merupakan alternatif yang baik dengan mengutamakan efektifitas dan efisiensi dalam penentuan pemberian bantuan Kelompok Usaha Bersama (KUBE). Maka perancangan sistem keputusan bantuan Kelompok Usaha Bersama dapat membantu pegawai dinas sosial Kabupaten Asahan dalam menentukan pemberian Kelompok Usaha Bersama (KUBE).
Kata kunci: KUBE; sistem pendukung keputusan; weighted product (WP)
Abstract:Abstract: Environmental safety is a shared responsibility between the community and the officers who are specially authorized to secure an area. For this reason, the role of the community in informing actions that interfere…
fere with safety is important. This study aims to develop a prototype of an environmental safety system using an emergency button application to inform certain safety conditions. This research is developed by conducting a Research and Development model through requirement analysis, system design, implementation, and functional testing. This prototype offers a basic function of the security system at a residence, such as a button for hazard emergency, stranger alert, notification when out of town, and needing assistance. This prototype is connected to the account of each resident with the security officer at the post guard. This prototype has been tested and works well as expected.
Keywords: emergency button; security; residence;
Abstrak: Keamanan lingkungan merupakan tanggung jawab bersama antara masyarakat dan petugas yang diberi wewenang secara khusus menjaga keamanan sebuah wilayah. Untuk itu, peranan masyarakat dalam menginformasikan tindakan-tindakan yang mengganggu keselamatan menjadi penting. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan prototipe sistem keamanan lingkungan menggunakan aplikasi tombol darurat bagi masyarakat untuk menginformasikan kondisi keamanan tertentu. Penelitian ini dikembangkan dengan pendekatan model Research and Development dengan melakukan analisis kebutuhan selanjutnya dirancang dan diimplementasikan dalam bentuk situs web yang selanjutnya diuji coba fungsionalitasnya. Fungsi yang ditawarkan dalam model ini meliputi tombol darurat bahaya, waspada orang asing, keluar kota dan bantuan. Sistem terhubung pada akun masing-masing warga dengan petugas keamanan di pos keamanan. Prototipe telah diuji fungsionalitasnya dan bekerja baik sesuai dengan fungsinya.
Kata kunci: keamanan; perumahan; tombol darurat
Abstract:Abstract: The Poor Student Assistance Program is a government program aimed at removing barriers to poor students from participating in school to support the Nine-Year Compulsory Basic Education Program. According to TNP2K,…
2K, the target of BSM recipients is based on the criteria of students' economic conditions and not on the achievements of students. The problem so far is not a few are found that BSM recipients are those who are classified as capable so that this program is not well-targeted. The purpose of applying the combination of 2 AHP and MFEP methods is to apply Decision Support System (SPK) technology in determining students who receive poor student assistance at Tamansiswa Sukadamai SMPS so that it helps decision-makers to get objective decisions. The combination is based on the superiority of each method in analyzing each criterion and alternatives related to the selection of BSM recipients. AHP is used to analyze criteria to produce criteria that have a good consistency. Then an alternative ranking process is carried out using the MFEP method. Based on the results of the analysis of the combination of the AHP and MFEP methods that have been carried out that the AHP method can help schools in determining the main factors that are very priority in receiving poor student assistance, while the MFEP method can determine the best alternative for eligible students as recipients of poor student assistance in the form of ranking the highest value is A9 with 1,097.
Keywords: AHP Method; MFEP Method; Poor Student Assistance; SPK.
Abstrak: Program Bantuan Siswa Miskin (BSM) merupakan program pemerintah yang ditujukan untuk menghilangkan halangan siswa miskin berpartisipasi untuk bersekolah mendukung program Wajib Belajar Pendidikan Dasar Sembilan Tahun. Menurut TNP2K adapun yang menjadi sasaran penerima BSM yaitu berdasarkan kriteria kondisi ekonomi siswa dan bukan berdasarkan prestasi siswa. Permasalahan selama ini justru tidak sedikit dijumpai bahwa penerima BSM merupakan mereka yang tergolong mampu, sehingga program ini menjadi kurang tepat sasaran. Adapun tujuan dari penerapan kombinasi 2 metode AHP dan MFEP ini adalah untuk menerapkan teknologi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam penentuan siswa penerima bantuan siswa miskin di SMPS Tamansiswa Sukadamai sehingga membantu pengambil keputusan untuk mendapatkan keputusan yang objektif. Kombinasi dilakukan berdasarkan keunggulan dari masing-masing metode dalam menganalisis setiap kriteria dan alternative terkait pemilihan penerima BSM. AHP digunakan untuk menganilis kriteria sehingga menghasilkan kriteria yang memiliki konsistensi yang baik. Selajutnya dilakukan proses perangkingan alternatif menggunakan metode MFEP. Berdasarkan hasil analisis dari kombinasi metode AHP dan MFEP yang telah dilakukan bahwa metode AHP dapat membantu sekolah dalam menentukan faktor utama yang sangat prioritas dalam penerima bantuan siswa miskin, sedangkan metode MFEP dapat menentukan alternatif terbaik siswa yang layak sebagai penerima bantuan siswa miskin dalam bentuk perangkingan dengan nilai tertinggi yaitu A9 dengan 1,097.
Kata Kunci : Bantuan Siswa Miskin; Metode AHP; Metode MFEP; SPK.