Hal 131−137 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Dana Desa BLT dengan
Metode SAW Berbasis WEB
Ahmad Faisal, Depi Rusda *
Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Jalan Batu Berlian, Mentawa Baru Hulu, Ketapang, Kotawaringin Timur, Sampit, Kalimantan Tengah, Indonesia Email: 1 ahmadfaisal021799@gmail.com , 2,* rusdadepi7@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rusdadepi7@gmail.com Submitted 17-02-2022 ; Accepted 25-02-2022 ; Published 25-02-2022

## Abstrak
Objek penelitian  yang  akan  di  buat  adalah  untuk  menentukan penerimaan  bantuan  dana desa  di  desa  Kampung Melayu  yaitu  Bantuan Langsung Tunai (BLT) yang sesuai aturan sistem. Adapun tujuan penelitian terdahulu mengenai penelitian menentukan penerima bantuan sosial  beras  pada  masyarakat  miskin  di  desa  Kampung  Melayu  dengan  Metode Simpel Additive  Weighting (SAW) ini  bertujuan untuk menentukan calon penerima beras miskin untuk meyelesaikan pengembilan keputusan secara praktis serta memiliki pilihan alternatif untuk pengambilan keputusan agar dapat menentukan masyarakat miskin yang berhak mendapatkan bantuan Sosial Beras Masyarakat Miskin (Raskin)  pada  desa.  Berdasarkan  kereteria-kreteria  yang  digunakan  untuk  menentukan  keputusan  penerima  bantuan  sosial  beras  pada masyarakat miskin adalah jumlah penghasilan, status perkawinan, jumlah tanggungan dan umur. Hasil dari penelitian ini ditunjukkan untuk pemerintahan desa agar dapat menentukan masyarakat yang berhak menerima bantuan social beras miskin (Raskin).
Kata Kunci: Sistem Pengambil Keputusan; Bantuan Dana Desa; BLT; Metode SAW; Berbasis WEB

## Abstract
The object of research that will be made is to determine the receipt of village funds in the village of Kampung Melayu, namely Direct Cash Assistance (BLT) according to system rules. The purpose of previous research regarding research on determining recipients of rice social assistance to the poor in Kampung Melayu village with the Simple Additive Weighting (SAW) method aims to determine prospective recipients of poor rice to complete practical decision making and have alternative choices for decision making in order to determine poor people who are entitled to receive rice social assistance for the poor (Raskin) in the village. Based on the criteria used to determine the decision to receive rice social assistance for the poor, namely the amount of income, marital status, number of dependents and age. The results of this study are shown for the village government to be able to determine the people who are entitled to receive social assistance for poor rice (Raskin).
Keywords : Decision Making System; Village Fund Assistance; BLT; SAW Method; WEB5-Based

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  informasi  saat  ini  mengalimi  perkembangan  yang  sangat  cepat  seperti  yang  sekarang  kita  hadapi  saat  ini,  hampir semua  kegiatan di  berbagai  bidang  pekerjaan menggunakan  Sistem  informasi  untuk  membantu pekerjaannya[1].  Adapun kecepatan, keakuratan, dan keefisienan dalam pengelolaan data adalah salah satu kelebihan dari sebuah Sistem[2]. Sama hal nya dengan Sistem Pendukung Keputusan (SPK)[3]. Sistem ini sering digunakan untuk membantu peyelesaian masalah yang berhubungan dengan pemberian keputusan[4].
Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support Sistem (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal  tahun  1970-an  oleh MichaelS . Scott  Morton dengan  istilah Management  Decision  Sistem [5].  Sistem  ini  berbasis komputer  yang  digunakan  untuk  membantu  mengambil  keputusan  dengan  memanfaatkan  data  dan  model  tertentu  untuk menyelesaikan berbagai permasalahan. Adapun metode atau model yang digunakan dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK) diantaranya adalah Metode Simpel Additive Weighting (SAW)[6]. Metode Simple Additive Weighting (SAW) di kenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot[7]. Konsep dasar pada metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif di semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu sekala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Kemudian sistem ini di Implementasikan kedalam pemerintahan Desa untuk menentukan sebuah keputusan[8].
Desa  Kampung  melayu  di  Kecamatan  Mendawai  merupakan  desa  yang  terletak  paling  selatan  dari  Kabupaten Katingan. Desa Kampung melayu memiliki letak geografis yang terpisah dari kecamatan Mendawai yaitu berada di sebelah kanan  sungai  Katingan.  Berbagai  macam  kegiatan  pemerintahan  Desa  Kampung  melayu  yang  di  lakukan  salah  satunya adalah pelaksanaan pembagian bantuan dana desa, yaitu Bantuan langsung Tunai (BLT)[9].
Berdasarkan latar belakang yang telah di jelaskan dapat di simpulakan  desa Kampung Melayu  memerlukan sistem yang dapat memebantu perangkat desa dalam  peyaluran BLT. Maka perancangan dan membuat sebuah sistem pendukung keputusan (SPK) sebagai solusi untuk membantu Desa Kampung melayu dalam penyaluran BLT. Adapun kreteria-kretria yang  dipakai  dalam  penilayan  penerimaan  BLT  ini  berdasarkan  Kreteria  pengukuran  kemiskinan  menurut  Badan  Pusat Statistik  (BPS),  Sistem  Pendukung  keputusan  ini  akan  di  buat  menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) dalam pembuatannya[10].
Hal 131−137 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian terhadap konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap  alternatif  pada  semua  atribut[11].  Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada[12].

## Gambar 1. Metode Alur Sistem

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support Sistem (DSS) pertama kali dikemukakan oleh ( Michael Scott Morton , 1970) yang dikenal denganistilah Management Decision System . Suatu sistem interaktif berbasis komputer yang  di  tujukan  untuk  membantu  dalam  pembuatan  keputusan,  dengan  memanfaatkan  data  dan  model  tertentu  untuk menyelesaikan  masalah-masalah  yang  bersifat  tidak  terstruktur.  Secara  khusus,  SPK  didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem yang mendukung kerja seorang manajer maupun sekelompok manajer dalam memecahkanmasalah semi-terstruktur dengan cara memberikan informasi ataupun usulan menujupada keputusan tertentu[13].

## 2.3 Metode SAW
Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat
diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
(1)
Jika i adalah kriteria keuntungan (benefit) Jika j adalah kriteria biaya (cost) Keterangan :
Hal 131−137 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
a.   Dikatakan kriteria keuntungan apabila nilai memberikan keuntungan bagi pengambil keputusan, sebaliknya kriteria biaya apabila menimbulkan biaya bagi pengambil keputusan.
b.   Apabila berupa kriteria keuntungan maka nilai dibagi dengan nilai dari setiap kolom,sedangkan untuk kriteria biaya, nilai dari setiap kolom dibagi dengan nilai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan alisis data adalah tahapan analisa terhadap kebutuhan sistem yang akan di bangun, di mana mencari permasalahan yang akan di selesaikan dengan cara pengumpulan data. Pengumpulan data dalam tahap ini bisa dengan melakukan sebuah observasi, wawancara atau studi literatur. Permasalahan pada penelitian ini adalah menentukan penerimaan dana Bantuan Langsung  Tunai  BLT.  Tahap  desain  sistemadalah  tahapan  di  mana  di  lakukan  perancangan  sistem  terhadap  solusi  dari permasalahan  yang  ada.  Tahapan  ini  menyediakan  cara  untuk  menyelesaikan  permasalahan,  baik  itu  perancangan  data maupun perancangan sistem dengan menggunakan metode untuk menyelesaikan masalah[14].

## 3.1 Perhitungan Tabel Alternatif
Pada penelitian ini terdapat kasus, yang di mana masyarakat di daftarkan oleh petugas  sebagai penerima BLT berdasarkan hasil survei, Petugas ingin mendapatkan hasil seleksi penerimaan BLT yang akurat dan tetap sasaran. Dengan perhitungan manual ini dapat mengevaluasi data tersebut menggunakan sistem pendukunga keputusan. Sampel data alternatif didapatkan dari hasil survei dengan kriteria-kriteria yang suah ditentukan untuk penentuan penerima BLT.
Tabel 1. Perhitungan Tabel Alternatif Kode Alternatif Nama Alternatif A01 Arta A02 Aluh A03 Srianto A04 Muksi A05 Samsuri A06 Risna A07 Minah A08 Sahrul Ardinata A09 Satoso A010 Idrus

## 3.2 Perhitungan SAW
Proses pembobotan dengan metode SAW memiliki beberapa tahapan yaitu menentukan nilai persentasi dari setiap kriteria- kriteria yang ada,selanjutnya  menentukan nilai persentasi yang tinggi untuk kriteria yang di unggulkan atau sangat penting.
Tabel 2 Tabel Data Kriteria Persentase Kriteria 10% Pendidikan 15% pekerjan 35% penghasilan 10% Sts Kepemilikan rumah 10% pasilitas WC 10% pasilitas Listrik 5% bahan bakar 5% Kepemilikan tabungan
Dari kriteria-kriteria yang telah disebutkan pada tebel diatas, maka selanjutnya didapatkan sub kriteria seperti pada tabel dibawah.
Tabel 3. Data Sub Kriteria Pendidikan Dan Pekerjaan Nilai Pendidikan Nilai  pekerjaan 1 tamat SLTA 1 swasta 2 tamat SLTP 2 petani 3
tamat SD 3 buruh 4 tidak tamat SD 4 IRT
Tabel 4. Data Sub Kriteria Penghasilan Dan Status Kepemilikan Rumah
Hal 131−137 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Nilai Penghasilan Nilai Status Kepemilikan Rumah 1 > Rp.1.000.000 1 milik sendiri 2 Rp.750.000 - Rp.900.000 2 milik orang tua/anak 3 Rp.600.000 - Rp.700.000 3 tidak memiliki rumah/gontrak 4 Rp.500.000 - Rp.550.000 Tabel 5. Data Sub Kriteria Fasilitas WC Dan Fasilitas Listrik Nilai Fasilitas WC Nilai Fasilitas Listrik 1 WC pribadi/milik sendiri 1 listrik PLN 1.300 W 2 WC Umum 2 listrik PLN 900 W 3 listrik PLN 450 W 4 Tampa listrik/Lampu tembok Tabel 6. Data sub kriteria Bahan bakar dan Kepemilikan tabungan Nilai Bahan Bakar Nilai Kepemilikan Tabungan 1 Gas LPG 1 memiliki tabungan > Rp.1.000.000 2 minyak tanah 2 memiliki tabungan < Rp.1.000.000 3 kayu bakar 3 tidak memiliki tabungan Tabel 7. Nilai Pembobotan No NAMA Pendidikan Pekerjaan Penghasilan Sts Kepemilikan Rumah Pasilitas Wc Pasilitas Listrik Bahan Bakar Kepemilikan Tabungan 1 Albi 2 4 1 2 1 3 1 3 2 Komar 2 3 1 1 2 1 1 1 3 Husin 1 1 1 1 1 1 1 2 4 Jaji 2 1 2 1 1 2 2 1 5 Jambrut 1 4 4 3 1 1 1 1 6 Samsul 4 3 1 1 1 1 1 1 7 Judin 3 3 1 1 2 1 2 1 8 Awung 1 4 1 2 2 2 1 1 9 Jeng 1 1 4 1 1 1 2 1 10 Gojek 2 1 4 1 2 3 1 1
Setelah menentukan nilai bobot pada tabel pembobotan langkah selanjutnya dalah, setiap baris dalam masing-masing kriteria akan dibagi dengan nilai maksimal dari kolom kriteria tersebut, langkah ini dilakukan pada masing-masing kriteria.
Tabel 8. Hasil Normalisasi Hasil Normalisasi 0.5 1 0.25 0.666667 0.5 1 0.5 1 0.5 0.75 0.25 0.333333 1 0.333333 0.5 0.333333 0.25 0.25 0.25 0.333333 0.5 0.333333 0.5 0.666667 0.5 0.25 0.5 0.333333 0.5 0.666667 1 0.333333 0.25 1 1 1 0.5 0.333333 0.5 0.333333 1 0.75 0.25 0.333333 0.5 0.333333 0.5 0.333333 0.75 0.75 0.25 0.333333 1 0.333333 1 0.333333 0.25 1 0.25 0.666667 1 0.666667 0.5 0.333333 0.25 0.25 1 0.333333 0.5 0.333333 1 0.333333 0.5 0.25 1 0.333333 1 1 0.5 0.333333
Setelah  dilakukan  normalisasi  pada  perhitungan  rumus  SAW  maka  langkah  yang  terakhir  adalah  menjumlahkan masing-masing total nilai pada setiap baris alternatif.
Tabel 9. Jumlah Total Normalisasi Jumlah total Normalisai Kode Alternatif Total Rank A01 0.579 4 A02 0.458 8 A03 0.325 10 A04 0.479 7 A05 0.750 1 A06 0.458 8 A07 0.508 6 A08 0.538 5
Hal 131−137 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Jumlah total Normalisai Kode Alternatif Total Rank A09 0.596 3 A10 0.713 2
Dari perhitungan metode SAW didapatkan hasil akhir sebagai berikut diketahui bahwa calon penerima BLT dengan kode alternatif A05 dengan hasil akhir nilainya 0,750 adalah  penerima BLT pertama yang berhak menerima BLT, dan untuk selanjutnya akan diurutkan berdasarkan nilai yang tertinggi berikutnya.

## 3.3 Desain Sistem
Adapun diagram pada desain sistem yang dirancang dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Mayarakat Petugas Desa Sistem Pendukung Keputusan Kepala Desa
Data Penerima BLT Data Petugas Desa Data Kriteria Data Alternatif Proses Data Penerima BLT Proses Data Petugas  Desa Proses Data Kriteria Proses Data Alternatif Proses Informasi Hasil keputusan Database SPK Proses Data Kepala Desa Proses Lap. Hasil Prediksi Metode SAW Laporan Hasil Prediksi Metode SAW Data Kepala Desa Hasil Informasi Keputusan penerima BLT Data Masyarakat Proses Data Masyarakat
Gambar 3 Desain Sistem

## 3.2 Context Diagram
Adapun context diagram pada desain sistem yang dirancang dapat dilihat pada gambar 4 berikut ini:
0 Sistem Pendukung Keputusan Masyarakat Kepala Desa Petugas Desa - Laporan Penereima BLT - Hasil Prediksi Metode SAW - Laporan Penerimaan BLT - Data masyarakat - Data Alternatif - Data Penerima BLT - Laporan Penerima BLT - Data Kepala Desa - Data kriteria - Data petugas desa - Data Masyarakat
Hal 131−137 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3.3 Implementasi Program
Implementasi dari analisis data menjelaskan tentang data yang akan di gunakan pada aplikasi sistem pendukung keputusan hingga data tersebut siap di gunakan dalam proses perhitungan[15]. Proses analisis data dimulai dengan mengamati seluruh data yang di dapat dari berbagai sumber, seperti wawancara, observasi, serta studi literatur. Adapun data yang digunakan dalam analisis ini berasal dari Desa Kampung Melayu yaitu data Masyarakat dan data Bantuan Langsung Tunai (BLT).
a.   Implementasi Perhitungan SAW
Dalam  perhitungan  menggunakan  metode  SAW,  tahap  yang  harus  dilakukan  oleh  petugas  adalah  menambahkan  data Masyarkat  atau  yang  disebut  dengan  Alternatif.  Pada  form  tambah  masyarkat,  petugas  akan  mengisikan  data  tentang masyarakat tersebut sehingga akan tersimpan didalam database.
Gambar 5. Halaman Tambah Masyarakat
b.   Halaman Data Alternatif
Setelah petugas menambahkan data masyarkat dan sudah tersimpan ke database, maka data masyarkat tersebut akan tampil di  halaman  data  alternatif,  lalu  petugas  memilih  data  alternatif  kemudian  diarahkan  ke  tabel  dtail  alternatif  untuk memasukan nilai kriteria.
Gambar 6. Halaman Data Alternatif c.   Halaman Detail Data Alternatif
Selanjutnya mengisi nilai pada setiap kriteria dengan nilai yang telah ditentukan berdasarkan hasil survei, jika sudah terisi semua nilai kriteria maka langsung didaftarkan akan ke penerima BLT.
Gambar 7. Halaman Detail Data Alternatif
d.   Halaman Data Penerima BLT
Di penerimaan BLT ini langsung mengetahui nilai tertinggi dan yang berhak mendapatkan BLT.
Hal 131−137 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 8 Data Penerima BLT

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini yaitu dengan cara melakukan pengumpulan data melalui jurnal-jurnal yang ada di internet dari Universitas yang ada di indonesia serta juga melalui file – file atau dokumen yang berhubungan dengan penelitian yang didapat melalui media online , baik itu yang berhubungan dengan metode yang digunakan maupun yang berhubungan dengan studi kasus yang diterapkan. Adapun hal yang diperlukan dalam penelitian ini diantaranya yaitu mengenai Program Bantuan Langsung Tunai  (BLT),  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK),  metode  –  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  Sistem  Pendukung Keputusan, serta penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW)  dalam Sistem Pendukung Keputusan[16]. Dalam hal keseluruhan yang telah dihitung dari awal sampai akhir untuk objek penelitian ini sedangkan penelitian yang akan dibuat adalah untuk penerimaan bantuan langsung tunai (BLT) di Desa kampung  melayu Kecamatan Mendawai ini berjalan dengan sesuai harapan kedepannya bisa terlaksana dengan bijak dan tepat dalam mengambil keputusan yang dilakukan.

## REFERENCES
[1] M. Guna, M. Daya, S. Dalam, and M. E. Asean, “Economics Development Analysis Journal,” vol. 2, no. 2, pp. 135–139, 2015.
[2] U. Penelitian, S. Informasi, F. Teknik, and I. Komputer, “Program Studi Sistem Informasi Universitas Komputer Indonesia,” vol. 1, pp. 1–15, 2018.
[3] C.  Journal,  W.  Supriyanti,  T.  Informatika,  and  U.  Muhammadiyah,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima Beasiswa dengan Metode SAW,” vol. 1, no. 1, 2014.
[4] M.  Saw,  B.  Web,  R.  Fauzan,  Y.  Indrasary,  and  N.  Muthia,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Bidik Misi  di POLIBAN Dengan,” vol. 2, no. 2, pp. 79–83, 2017, doi: 10.15575/join.v2i2.101.
[5] S. Eniyati, “Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW ( Simple Additive Weighting ),” vol. 16, no. 2, pp. 171–177, 2011.
[6] M. Purwokerto et al. , “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode SAW ( Simple Additive Weighting ) di Universitas Muhammadiyah Purwokerto ( Decision Support System of Human Resources Performance Assessment Using SAW ( Simple Additive Weighting ) Method in University of,” vol. III, no. November, pp. 193–200, 2015.
[7] A. S. Putra, D. R. Aryanti, and I. Hartati, “Metode SAW ( Simple Additive Weighting ) sebagai Sistem Pendukung Keputusan Guru Berprestasi ( Studi Kasus : SMK Global Surya ),” no. x, 2018.
[8] J. Speed and S. P. Engineering, “Journal Speed – Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi – Volume 8 No 2 - 2016 speed.web.id,” vol. 8, no. 2, pp. 23–32, 2016.
[9] I.  Artikel,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Dana  Bantuan  Jaminan  Kesehatan  Masyarakat  Untuk  Keluarga  Miskin Menggunakan Metode Fuzzy Topsis,” vol. 18, no. 1, pp. 34–40, 2019.
[10]  S.  Customer,  R.  Management,  S.  A.  Weighting,  and  S.  Bisnis,  “Social  Customer  Relationship  Management,  Simple  Additive Weighting, Strategi Bisnis,” vol. 7, no. 1, pp. 12–19, 2020.
[11]  B. A. B. Ii, G. Umum, and O. Penelitian, “54 . 2.1.1,” pp. 36–65, 2008.
[12]  B. A. B. Ii, G. Umum, B. P. S. Badan, and P. Statistik, “No Title,” pp. 12–25, 1950.
[13]  S. Dwi, R. Fani, and L. Liliawati, “Analisis Prosedur Pembuatan Sertipikat Hak Milik ( Individual ) Melalui Program Pendaftaran Tanah Sistematis Lengkap ( PTSL ) Pada Kantor Badan Pertanahan Nasional ( BPN ) Kantah Kota Sukabumi,” vol. 1, no. September, pp. 1–4, 2018.
[14]  A. K. Vadreas, R. Turaina, and S. Ardiansyah, “SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN ( SPK ) BANTUAN DANA PEMBANGUNAN  RUMAH  TIDAK  LAYAK  HUNI  (  RTLH  )  DENGAN  METODE  MULTI  FACTOR  EVOLUATION PROCESS ( MFEP ),” vol. 6, no. 1, pp. 18–23, 2018, doi: 10.21063/JTIF.2018.V6.1.18-23.
[15]  P. Metode, S. Additive, and W. Saw, “DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PROMOSI,” no. 1, pp. 37–45, 2016.
[16]  T. J. Informasi and P. Iptek, “‘ TRANSFORMASI Jurnal Informasi & Pengembangan Iptek,’” vol. 10, no. 2, pp. 84–98, 2014.