Melola Discovery

← Melola Discovery

Open access Jurnal SINTA 2

Efektifitas Metode Preference Selection Index (PSI) dalam Menentukan Penyaluran Dana Bantuan Sosial COVID-19 pada Kecamatan Mandau

Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) · Vol. 10 No. 6 (2023) · pp. 1233–1240

DOI
10.25126/jtiik.2023107083
ISSN
2528-6579, 2355-7699
Published
2023-12-29
Publisher
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Language
id
License
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0

Abstract

COVID-19 merupakan pandemi global yang penyebarannya sangat cepat, termasuk di Indonesia. Untuk memulihkan perekonomian di tengah kondisi pandemi ini, pemerintah berupaya memberikan dana bantuan sosial (bansos) COVID-19 disetiap kecamatan di berbagai wilayah, termasuk Kecamatan Mandau di Kota Duri seperti bantuan bahan pokok makanan. Namun dalam pelaksanaannya terdapat kendala dalam penyaluran dana bantuan sosial tersebut karena data yang diterima oleh petugas kecamatan masih menggunakan sistem pencatatan manual sehingga pendataan penerima bantuan tidak akurat dan tidak memiliki acuan kriteria persyaratan sebagai penerima bantuan, yang menyebabkan penerima bantuan sosial tidak tepat sasaran. Dalam penelitian ini, untuk mengatasi masalah tersebut telah dirancang analisa perhitungan berbasis website dengan menggunakan metode Preference Selection Index (PSI) yang mampu mengklasifikasikan penerima bantuan sesuai kriteria yang diharapkan. Hasil dari penerapan metode PSI kedalam aplikasi berbasis web ini memberikan kemudahan bagi calon penerima bantuan untuk mendaftar secara online, dan untuk proses penyaluran bantuan sosial menjadi lebih mudah, transparan, dan tepat sasaran. dengan kriteria data yang akurat dengan skala prioritas pengurutan secara descending untuk nilai tertinggi yaitu 0.883, dan hasil nilai terendah atau non prioritas yaitu 0.322. Abstract COVID-19 is a global pandemic with rapid spread, including in Indonesia. To restore the economy amid this pandemic, the government is trying to provide COVID-19 social assistance funds in every sub-district in various regions, including Mandau District in Duri City, such as assistance with staple foods. However, in practice there are obstacles in the distribution of social assistance funds because the data received by sub-district officials still uses a manual recording system so that the data collection on beneficiaries is inaccurate and does not have a reference to the eligibility criteria as beneficiaries, which causes social assistance recipients to be not on target. In this study, to overcome this problem a website-based calculation analysis has been designed using the Preference Selection Index (PSI) method that can classify the beneficiaries according to the expected criteria, and after this calculation analysis is implemented in this sub-district, the social assistance distribution process becomes easier and on target with accurate criteria.

Collaboration network of the authors

7 authors · 13 co-authorship links · 6 across different organisations

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Institut Teknologi Mitra Gama
  • STMIK Dumai
  • Universitas Ibnu Sina
  • Universitas Putra Indonesia "YPTK"
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Sarjon DefitUniversitas Putra Indonesia "YPTK"1
Okta VezaUniversitas Ibnu Sina1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/en/oai, first harvested 27 Okt 2026, last seen 27 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="id">Efektifitas Metode Preference Selection Index (PSI) dalam Menentukan Penyaluran Dana Bantuan Sosial COVID-19 pada Kecamatan Mandau</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="id">Radillah, Teuku</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Fauzansyah</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Widodo, Pulla Pandika</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Mursalan, Hafiz</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Putra, Budi Permana</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="id">COVID-19 merupakan pandemi global yang penyebarannya sangat cepat, termasuk di Indonesia. Untuk memulihkan perekonomian di tengah kondisi pandemi ini, pemerintah berupaya memberikan dana bantuan sosial (bansos) COVID-19 disetiap kecamatan di berbagai wilayah, termasuk Kecamatan Mandau di Kota Duri seperti bantuan bahan pokok makanan. Namun dalam pelaksanaannya terdapat kendala dalam penyaluran dana bantuan sosial tersebut karena data yang diterima oleh petugas kecamatan masih menggunakan sistem pencatatan manual sehingga pendataan penerima bantuan tidak akurat dan tidak memiliki acuan kriteria persyaratan sebagai penerima bantuan, yang menyebabkan penerima bantuan sosial tidak tepat sasaran. Dalam penelitian ini, untuk mengatasi masalah tersebut telah dirancang analisa perhitungan berbasis website dengan menggunakan metode Preference Selection Index (PSI) yang mampu mengklasifikasikan penerima bantuan sesuai kriteria yang diharapkan. Hasil dari penerapan metode PSI kedalam aplikasi berbasis web ini memberikan kemudahan bagi calon penerima bantuan untuk mendaftar  secara online, dan untuk proses penyaluran bantuan sosial menjadi lebih mudah, transparan, dan tepat sasaran. dengan kriteria data yang akurat dengan skala prioritas  pengurutan secara descending untuk nilai tertinggi yaitu 0.883, dan hasil nilai terendah atau non prioritas yaitu 0.322.
 
Abstract 
COVID-19 is a global pandemic with rapid spread, including in Indonesia. To restore the economy amid this pandemic, the government is trying to provide COVID-19 social assistance funds in every sub-district in various regions, including Mandau District in Duri City, such as assistance with staple foods. However, in practice there are obstacles in the distribution of social assistance funds because the data received by sub-district officials still uses a manual recording system so that the data collection on beneficiaries is inaccurate and does not have a reference to the eligibility criteria as beneficiaries, which causes social assistance recipients to be not on target. In this study, to overcome this problem a website-based calculation analysis has been designed using the Preference Selection Index (PSI) method that can classify the beneficiaries according to the expected criteria, and after this calculation analysis is implemented in this sub-district, the social assistance distribution process becomes easier and on target with accurate criteria.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya</dc:publisher>
	<dc:date>2023-12-29</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/7083</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.25126/jtiik.2023107083</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="id">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 10 No 6: Desember 2023; 1233-1240</dc:source>
	<dc:source xml:lang="en">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol. 10 No. 6: Desember 2023; 1233-1240</dc:source>
	<dc:source>2528-6579</dc:source>
	<dc:source>2355-7699</dc:source>
	<dc:source>10.25126/jtiik.106</dc:source>
	<dc:language>id</dc:language>
	<dc:relation>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/7083/1212</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en">Copyright (c) 2023 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="en">https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>