Vol. 4, No. 2, 2023 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 169
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Musyawarah Dusun Menggunakan Metode Fuzzy SAW
Indriani Kusuma Wardani 1 , Pradityo Utomo 2 , Daniel Wahyu Suprayoga Prabowo 3
1,2,3 Informatics Management, Merdeka Madiun University, Madiun, Indonesia Email: 1 kusumaindriani2@gmail.com, 2 pradityo@unmer-madiun.ac.id, 3 daniel@unmer-madiun.ac.id

## Abstract
The hamlet meeting is a forum for parties involved in hamlet-level development to gather and discuss together. Benguk Hamlet is one of the hamlets that carries out hamlet meeting activities held by the government of Cabean Village, Sawahan District, Madiun Regency. Only now, the selection of participants for hamlet meetings is still considered ineffective because determining participants for  village meetings is often subjective or taken from people with a relationship with the hamlet head. To assist the hamlet head as the hamlet leader in overcoming these problems, a decision support system was built using the web- based Fuzzy SAW (Simple Additive Weighting) method. The decision support system was created and designed using the Waterfall method and tested using the Black Box system testing method. With this decision support system, it is hoped that it will assist the Head of Benguk Hamlet in determining the participants for the Hamlet meeting. The Decision Support System test results for the Selection of Benguk Dusun Deliberation Participants, Cabean Village, Madiun Regency, Using the Web-Based Fuzzy SAW Method, obtained the expected results with Black Box testing to obtain a system success percentage of 100%.
Keywords: Decision Support System, Fuzzy SAW, Dusun Deliberation

## 1. PENDAHULUAN
Dusun Benguk terletak di Desa Cabean, Kabupaten Madiun, Jawa Timur. Dusun Benguk  terus  berupaya  untuk  meningkatkan  kualitas  hidup  dan  kesejahteraan masyarakatnya  melalui  program  pembangunan  desa.  Untuk  mencapai  tujuan pembangunan tersebut, diperlukan perencanaan yang baik dan terperinci. Sebagai langkah  awal  dalam  upaya  tersebut,  pemerintah  Desa  Cabean  mengadakan kegiatan musyawarah dusun secara serentak di setiap dusun yang ada di wilayah Desa Cabean, salah satu yang melaksanakan kegiatan musyawarah dusun adalah Dusun Benguk.
Merujuk  pada  Peraturan  Bupati  Kebumen  Nomor  133  Tahun  2021  tentang Petunjuk Teknis Penyelenggaraan Musyawarah Desa di Kabupaten Kebumen [1]
Vol. 4, No. 2, 2023 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
170 | Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Musyawarah Dusun...
menerangkan  bahwa  musyawarah  dusun  merupakan  forum  bersama  yang melibatkan  para  pelaku  pembangunan  di  tingkat  dusun,  dengan  tujuan  untuk mengidentifikasi masalah dan potensi yang ada di lingkungan dusun serta memilih wakil-wakil dusun. Kegiatan musyawarah dusun atau yang lebih dikenal sebagai MUSDUS  tersebut,  diadakan  oleh  pemerintah  desa  dengan  maksud  untuk membahas  aspirasi  masyarakat  dusun  dan  berfungsi  juga  sebagai  tempat komunikasi  dua  arah  antara  pemerintah  desa  dan  masyarakat  setempat.  Dari aspirasi dan masukan dari masyarakat dusun dipertimbangkan dan disampaikan kepada pemerintah desa kemudian menentukan dan menetapkan usulan kegiatan prioritas  pembangunan  yang  nantinya  akan  menjadi  bahan  masukan  saat pelaksanaan Forum Musyawarah Perencanaan Pembangunan Desa (Musrenbang Desa).
Oleh karena itu, penting bagi kepala dusun untuk melakukan seleksi dan pemilihan peserta musyawarah dusun secara cermat dengan menggunakan kriteria-kriteria yang tepat. Hal ini bertujuan untuk memastikan bahwa peserta yang terpilih dapat menjalankan  tugasnya  dengan  baik  dan  tidak  terlibat  dalam  kegiatan  Korupsi, Kolusi, dan Nepotisme (KKN).  Sampai saat ini, pemilihan peserta Musyawarah Dusun  Benguk  belum  berjalan  secara  efektif  karena  dalam  penentuan  peserta dilakukan  secara  subjektif,  berdasarkan  hubungan  atau  relasi  pribadi  dengan orang-orang  di  dusun.  Akibatnya,  sering  terjadi  kecurangan  dalam  proses musyawarah dan penetapan peserta musyawarah. Oleh karena itu, penting agar peserta  musyawarah  dusun  benar-benar  merupakan  warga  dusun  yang berkompeten dan memiliki kualifikasi yang sesuai.
Seiring perkembangan teknologi informasi seperti saat ini, penggunaan komputer terus  mengalami  kemajuan  dan  semakin  canggih.  Perpaduan  antara  teknologi koputer dan teknologi informasi (TI) memungkinkan mampu menghasilkan dan mengelola  informasi  dengan  lebih  efisien  dan  efektif  [2].  Sehingga  sistem berbasis  komputer  diketahui  dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan terkait  permasalahan  pemilihan  peserta  musyawarah  dusun  yang  sebelumnya cenderung bersifat subjektif. Oleh karena itu, Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan  komputer  untuk  membantu  proses  pengambilan  keputusan dengan kemampuan analitis dalam memilih peserta musyawarah dusun. Sistem ini  menggunakan  data  dan  model  tertentu  untuk  menylesaikan  permasalahan. Sistem  pendukung  keputusan  digunakan  untuk  mencari  alternatif  peserta musyawarah  dusun  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  ditentukan.  Penerapan sistem pendukung keputusan ini adalah perpaduan intelektual manusia dengan kecanggihan komputer untuk proses analisis dan pengambilan keputusan terkait masalah semi terstruktur [3].
Vol. 4, No. 2, 2023 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Indriani Kusuma Wardani, at all | 171
Beberapa penelitian pemanfaatan metode Sistem Pendukung Keputusan adalah : Pada penelitian yang dibuat oleh Setiawan dan Fitria pada tahun 2023, penelitian dapat memilih lokasi dari agen garasi kreatif dengan menerapkan metode fuzzy SAW. Penelitian tersebut membuat SPK untuk memenuhi kebutuhan Perusahaan Garasi  Kreatif  yang  sedang  mencari  agen  untuk  menjembatani  penjualan  dan promosi  produk.  Sehingga  sistem  ini  diterapkan  untuk  memastikan  pemilihan lokasi  agen  yang  akurat  dan  tepat  [4].  Selanjutnya  pada  tahun  2023  juga dilakukan penelitian mengenai pemilihan kepala desa terbaik yang dilakukan oleh Sihombing dkk. Penelitian tersebut menggunakan metode MOORA untuk sistem pendukung  keputusan  pemilihan  kepala  desa  terbaik.  Dari  sistem  tersebut menghasilkan nilai akhir dengan rank tertinggi dan perangkingan digunakan untuk pemilihan kepala desa terbaik [5].
Pada penelitian sebelumnya telah dilakukan penelitian tentang penentuan kualitas air. Kualitas air digunakan untuk perkembangan ikan lele sangkuriang. Penentuan kualitas air dapat menggunakan metode Fuzzy SAW oleh Sitohang pada tahun 2018. Pada sistem pendukung keputusan tersebut, kepala laboratorium berperan dalam  pengambilan  keputusan  terkait  seleksi  wadah  air  yang  memiliki  kualitas yang optimal untuk mendukung kelangsungan hidup benih ikan lele Sangkuriang [6]. Kemudian pada tahun 2019 Arman dkk memanfaatkan SPK untuk memilih guru terbaik. Pemilihan guru terbaik dengan metode weighted product. Dengan adanya  sistem  ini  dapat  mempermudah  pengelola  sekolah  untuk  menentukan guru terbaik sesuai dengan peraturan yang sudah ditentukan dari pihak sekolah [7].
Penelitian  SPK  dengan  metode  weighted  product  juga  dilakukan  Utomo  dan Budiman yang digunakan untuk pemilihan mahasiswa penerima beasiswa tingkat prodi [8]. Pada tahun 2021 dilakukan penelitian tentang pemilihan paket wedding organizer menggunakan metode SAW yang dilakukan oleh Ristiana dan Jumaryadi. Penelitian  tersebut  mampu  membantu  para  pelanggan  untuk  memilih  paket wedding  terbaik  [9].  Anwar  dkk  juga  melakukan  penelitian  tentang  pemilihan objek wisata pada tahun 2021. Sistem pendukung keputusan ini menggunakan metode  AHP.  SPK  ini  mampu  menyediakan  informasi  dan  rekomendasi  tujuan wisata  kepada  masyarakat  luas  [10].  Revi  dkk  juga  melakukan  penelitian menggunakan SPK dan membuktikan bahwa SPK mampu membantu melakukan pemilihan  supplier  bahan  bangunan  [11].  Pada  tahun  2020,  dalam  situasi pandemi Covid-19, SPK juga turut membantu petani untuk menentukan tanaman pangan yang tepat untuk masa pandemi tersebut [12].
Penelitian  ini  merancang  dan  membangun  sistem  pendukung  keputusan  untuk pemilihan peserta musyawarah dusun dengan metode Fuzzy SAW. Metode Fuzzy
Vol. 4, No. 2, 2023 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
172 | Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Musyawarah Dusun...
SAW  dipilih  karena  dapat  menentukan  bobot  atribut  dan  dapat  melakukan perangkingan untuk menyeleksi alternatif terbaik menggunakan kriteria dan bobot yang  telah  ditentukan  [13].  Sehingga  sistem  ini  memiliki  tujuan  untuk mempermudah  Kepala  Dusun  selaku  Admin  pengambil  keputusan  dalam menentukan warga yang layak untuk menjadi peserta musyawarah dusun.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini yaitu:
1) Observasi. Penelitian ini memerlukan observasi terhadap masalah yang telah dipilih untuk mendapatkan data dan informasi yang relevan mengenai topik penelitian.
2) Studi  literatur  digunakan  untuk  mengkaji  teori-teori  yang  mendukung  dan berkaitan dengan penelitian ini. Sumber literature yaitu buku dan jurnal yang relevan dengan penelitian.
3) Tahap pembuatan perangkat lunak. Pada tahap pembuatan perangkat lunak ini  menggunakan  metode  waterfall  dimana  langkah-langkah  pada  metode tersebut adalah:
Gambar 1. Metode Waterfall [14]
Metode waterfall pada Gambar 1 memiliki tahapan sebagai berikut [2]:
a. Requirements Definitions. Pada tahap ini membuat spesifikasi kebutuhan dari pengguna dan sistem secara rinci yang akan menjadi dasar untuk tahapan selanjutnya.
b. System  and  Software  Design.  Merancang  struktur  keseluruhan  dari sistem  yang  akan  dibangun  berdasarkan  kebutuhan  yang  telah diidentifikasi.
c. Implementation and Unit Testing. Pada proses implementasi melibatkan pembangunan  sistem  malalui  proses  pengkodean  berdasarkan
Vol. 4, No. 2, 2023 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Indriani Kusuma Wardani, at all | 173
rancangan sistem yang telah dibuat. Kemudian dilakukan testing disetiap komponen secara terpisah untuk memastikan keakuratan dan fungsinya.
d. Integration and System Testing. Seluruh fungsi dari sistem harus diuji agar tidak ada kesalahan dan hasilnya harus memenuhi persyaratan yang telah ditentukan sebelumnya.
e. Operation  and  Maintenance  merupakan  tahap  akhir  yang  melibatkan pemeliharaan  sistem,  seperti  perbaikan  bug,  peningkatan  kinerja,  atau penambahan fitur baru sesuai masukan pengguna.

## 2.2. Fuzzy SAW (Simple Additive Weighting)
Prinsip dari Metode Fuzzy SAW adalah melakukan penjumlahan terbobot. Fuzzy SAW  digunakan  untuk  mencari  alternatif  terbaik  pada  alternatif  [15].  Metode Fuzzy SAW dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan Fuzzy Multi Atribut Decision Making (Fuzzy MADM). Konsep dari FADM adalah menentukan bobot dari  setiap  atribut,  selanjutnya  diurutkan,  dan  dipilih  berdasarkan  alternatif- alternatif tersedia [16].
Dalam proses Fuzzy SAW dilakukan penentuan nilai bobot pada setiap kriteria yang ditentukan, kemudian melakukan normalisasi matriks keputusan (X) untuk mengubahnya  ke  dalam  range  nilai.  Nilai  tersebut  dapat  dibandingkan  dengan semua  penilaian  alternatif,  dengan  kata  lain  melakukan  proses  perangkingan terhadap alternatif terbaik dari sejumlah alternatif [17]. Nilai fuzzy terdapat pada bobot nilai di setiap nama sub kriteria. Langkah-langkah dari metode Fuzzy SAW adalah [17]:
1) Memberikan kriteria yang akan digunakan untuk acuan.
2) Memberikan rating kecocokan kepada alternatif.
3) Membentuk matriks (X) atau matriks keputusan.
4) Menormalisasikan matriks (X) dengan menggunakan persamaan 1 sehingga diperoleh matriks ternormalisasi (R).
r ij = { x ij Max i .x ij (benefit)
Min i .x ij x ij (cost) (1) Keterangan setiap simbol: rij = nilai ternormalisasi Xij = nilai atribut dari setiap alternatif Maxij = nilai paling maksimal dari setiap baris dan kolom
Vol. 4, No. 2, 2023 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Minij = nilai paling minimal dari setiap baris dan kolom Benefit = jika nilai semakin besar maka terbaik Cost = jika nilai semakin kecil maka terbaik 5) Menghitung  nilai  akhir  untuk  perankingan  dari  nilai  preferensi  (Vi)  yang dihitung menggunakan Persamaan 2.
V i = ∑ w j r ij n j=1 (2)
Keterangan setiap simbol: Vi  = nilai akhir dari setiap alternatif Wj  = bobot kriteria Rij  = matriks ternormalisasi
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Perancangan Sistem
Gambar 2. Use Case Diagram
Gambar 2  adalah  perancangan  sistem  ini  yang  dibuat  menggunakan  use  case diagram, yang dapat menjelaskan aksi setiap pengguna sistem. Pada sistem ini terdapat satu aktor yang bertindak sebagai admin. Pada gambar use case diagram terlihat bahwa admin harus melakukan login kedalam sistem terlebih dahulu agar dapat  mengelola  data  kriteria,  data  sub  kriteria,  data  alternatif,  data  penilaian, melihat data perhitungan, melihat data perangkingan serta mengubah data profil
Vol. 4, No. 2, 2023 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Indriani Kusuma Wardani, at all | 175
admin. Admin dapat memberikan kriteria dan sub kriteria. Selain itu, admin juga dapat memberikan alternatif, nilai sekaligus juga memberi nilai dari kriteria dan sub kriteria yang sebelumnya sudah dibuat.

## 3.2. Perhitungan Metode Fuzzy SAW

## 3.2.1. Menentukan Kriteria
Pada tahap pertama adalah menentukan kriteria dan pemberian bobot terhadap kriteria. Terdapat 3 kriteria yang digunakan untuk pemilihan peserta musyawarah dusun ini yaitu status jabatan, usia dan pendidikan terakhir, untuk lebih jelasnya di Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria No. Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot Atribut 1 C1 Status Jabatan 0,4 Benefit 2 C2 Usia 0,3 Benefit 3 C3 Pendidikan Terakhir 0,3 Benefit
Implementasi  halaman  data  kriteria  ditampilkan  oleh Gambar  3.  Pada  halaman tersebut  menampilkan  informasi  kriteria  yang  dijadikan  salah  satu  penentuan alternatif dalam memberikan nilai. Halaman tersebut menampilkan kode kriteria, nama  kriteria,  bobot  dan  jenis  atribut.  Halaman  data  kriteria  digunakan  untuk menentukan kriteria dan pembobotan sesuai dengan tingkat kepentingan.
Gambar 3. Halaman Data Kriteria
Pada analisa metode fuzzy SAW ini di butuhkan nilai pada setiap sub kriteria yang akan  dijadikan  sebagai  parameter  dalam  melakukan  perhitungan  untuk menghasilkan  alternatif  terbaik  dengan  nilai  (V)  terbesar  dari  perhitungan
Vol. 4, No. 2, 2023 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
176 | Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Musyawarah Dusun...
tersebut. Maka di setiap sub kriteria disusun 5 tingkat bilangan dan nilai fuzzy. Hasil konversi nilai fuzzy pada sub kriteria status jabatan dapat dilihat pada Tabel 2. Pada tabel tersebut terdapat 5 nama sub kriteria dan pada nomor pertama akan mendapatkan bilangan fuzzy ‘sangat tinggi’ dan mendapat nilai 5 karena memiliki  status  jabatan  paling  tinggi.  Kemudian  pada  bilangan  fuzzy ‘tinggi’ mendapat nilai 4, bilangan fuzzy ‘cukup’ mendapat nilai 3, bilangan fuzzy ‘rendah’ mendapat nilai 2, bilangan fuzzy ‘sangat rendah’ mendapat nilai 1.
Tabel 2. Sub Kriteria Status Jabatan No. Nama Sub Kriteria Bilangan Fuzzy Nilai 1 Kepala Desa Sangat Tinggi 5 2 Perangkat Desa Tinggi 4 3 RT / RW Cukup 3 4 Organisasi Desa Rendah 2 5 Masyarakat Sangat Rendah 1
Hasil konversi nilai fuzzy pada sub kriteria usia dapat dilihat pada Tabel 3. Pada tabel tersebut terdapat batasan usia, karena tidak semua usia bisa produktif untuk mengikuti musywarah.
Tabel 3. Sub Kriteria Usia No. Nama Sub Kriteria Bilangan Fuzzy Nilai 1 57 tahun - 65 tahun Sangat Tinggi 5 2 48 tahun - 56 tahun Tinggi 4 3 39 tahun - 47 tahun Cukup 3 4 30 tahun - 38 tahun Rendah 2 5 20 tahun - 29 tahun Sangat Rendah 1
Hasil konversi nilai fuzzy pada sub kriteria pendidikan terakhir ditunjukkan Tabel
4.  Berdasarkan  hasil  observasi  yang  telah  dilakukan,  ditemukan  bahwa  warga Dusun  Benguk  tersebut  melanjutkan  pendidikan  ke  tingkat  sarjana.  Sehingga, warga  yang  memiliki  pendidikan sarjana  mendapatkan  bilangan  fuzzy  ‘sangat tinggi’ dan mendapat nilai 5 . Tabel 4. Sub Kriteria Pendidikan Terkahir No. Nama Sub Kriteria Bilangan Fuzzy Nilai 1 Diploma IV / Strata 1 Sangat Tinggi 5 2 SLTA / Sederajat Tinggi 4 3 SLTP / Sederajat Cukup 3 4 Tamat SD / Sederajat Rendah 2 5 Tidak Tamat SD / Sederajat Sangat Rendah 1
Vol. 4, No. 2, 2023 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Indriani Kusuma Wardani, at all | 177

## 3.2.2. Menentukan Alternatif
Alternatif untuk sistem pendukung keputusan ini ditunjukkan Tabel 5. Alternatif tersebut  nantinya  digunakan  untuk  membantu  menilai  dan  membandingkan alternatif berdasarkan kriteria-kriteria untuk memberikan pilihan yang optimal.
Tabel 5. Alternatif No. Alternatif 1 Bapak 1 2 Bapak 2 3 Bapak 3 4 Bapak 4 5 Bapak 5 6 Bapak 6
Implementasi  halaman  data  alternatif  pada  Gambar  4.  Pada  tampilan  tersebut menunjukkan  bahwa  sistem  dapat  menampilkan  data-data  dari  alternatif  data yang dimaksud adalah nama warga dusun setempat.
Gambar 4. Halaman Data Alternatif

## 3.2.3. Menyusun Tabel Rating Kecocokan
Data alternatif yang dijadikan acuan untuk rating kecocokan dilihat pada Tabel 6. Pada tabel tersebut menunjukkan bahwa setiap alternatif yang sudah ditentukan memiliki kriteria dan sub kriteria masing-masing.
Vol. 4, No. 2, 2023 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Tabel 6. Data Acuan Dari Alternatif
No. Alternatif Kriteria C1 C2 C3 1 Bapak 1 Kepala Desa 56 SLTP 2 Bapak 2 Karang Taruna 33 Strata 1 3 Bapak 3 Ketua RT 48 SLTP 4 Bapak 4 Ketua RT 55 SLTA 5 Bapak 5 Masyarakat 57 SLTP 6 Bapak 6 Masyarakat 43 SLTA
Dari alternatif-alternatif diatas diberi rating. Kemudian tabel kecocokan dari setiap kriteria dikonversikan ke dalam nilai fuzzy yang sudah ditetapkan pada Tabel 2, Tabel  3  dan  Tabel 4,  sehingga  didapatkan  nilai  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel 7.
Tabel 7. Rating Kecocokan No. Alternatif Kriteria C1 C2 C3 1 Bapak 1 5 4 3 2 Bapak 2 2 2 5 3 Bapak 3 3 4 3 4 Bapak 4 3 4 4 5 Bapak 5 1 5 3 6 Bapak 6 1 3 4

## 3.2.4. Membentuk Matriks Berdasarkan Krteria
Matrik  keputusan  dibuat  dengan  mengacu  pada  Tabel  7.  Rating  kecocokan. Matriks keputusan untuk penelitian ini adalah sebagai berikut:
X = [ 5
2 3 3 1 1 4 2 4 4 5 3 3 5 3 4 3 4 ]
Hasil  implementasi  dari  perhitungan  matriks  X  ditampilkan  oleh  Gambar  5. Gambar tersebut menampilkan hasil konversi dari nilai-nilai bilangan fuzzy pada sub kriteria yang dipilih.
Vol. 4, No. 2, 2023 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Indriani Kusuma Wardani, at all | 179
Gambar 5. Halaman Perhitungan Matriks X
Kemudian proses normalisasi matriks menggunakan atribut (benefit atau cost) untuk memperoleh matriks ternormalisasi R.
R = [ 1 0,4 0,6 0,6 0,2 0,2 0,8 0,4 0,8 0,8 1 0,6 0,6 1 0,8 0,8 0,6 0,8 ]
Hasil  implementasi  dari  perhitungan  matriks  R  dapat  dilihat  pada  Gambar  6. Mengacu pada Tabel 1 sudah ditetapkan bahwa ketiga kriteria memiliki atribut benefit, maka hasil perhitungan matriks ternormalisasi tersebut semuanya didapat dengan cara membagi angka tersebut dengan angka terbesar atau maksimal pada kriteria tersebut.
Gambar 6. Halaman Perhitungan Matriks R
Vol. 4, No. 2, 2023 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 3.2.5. Menghitung Nilai Akhir
Nilai  akhir  (V)  didapatkan  melalui  penjumlahan  hasil  dari  perkalian  matriks ternormalisasi R dengan bobot kriteria dan didapat perhitungan sebagai berikut:
V 1 = Bapak 1 = (0,4×1) + (0,3×0,8) + (0,3×0,6) = 0,82 V 2 = Bapak 2 = (0,4×0,4) + (0,3×0,4) + (0,3×1) = 0,58 V 3 = Bapak 3 = (0,4×0,6) + (0,3×0,8) + (0,3×0,6) = 0,66 V 4 = Bapak 4 = (0,4×0,6) + (0,3×0,8) + (0,3×0,8) = 0,72 V 5 = Bapak 5 = (0,4×0,2) + (0,3×1) + (0,3×0,6) = 0,56 V 6 = Bapak 6 = (0,4×0,2) + (0,3×0,6) + (0,3×0,8) = 0,5
Hasil perhitungan nilai akhir dapat dilihat pada Gambar 7. Pada gambar tersebut dapat melihat nama alternatif serta nilai akhir yang didapat dari alternatif tersebut.
Gambar 7. Halaman Perhitungan Nilai Akhir

## 3.2.6. Menentukan Ranking Terhadap Alternatif
Dari  proses  perhitungan  di  tahap  sebelumnnya  mendapatkan  nilai  akhir  dan selanjutnya  proses  perangkingan  (Vi)  untuk  menentukan  alternatif  yang memperoleh nilai terbesar dan layak untuk menjadi peserta musyawarah dusun. Hasil perangkingan ditunjukkan oleh Tabel 8.
Tabel 8. Perangkingan Alternatif No. Alternatif Nilai Akhir Ranking 1 Bapak 1 0,82 1 2 Bapak 2 0,58 4 3 Bapak 3 0,66 3 4 Bapak 4 0,72 2 5 Bapak 5 0,56 5 6 Bapak 6 0,5 6
Vol. 4, No. 2, 2023 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Indriani Kusuma Wardani, at all | 181
Dari Tabel 8 diimplementasikan kedalam sistem sehingga diperoleh seperti pada Gambar 8. Pada gambar tersebut memudahkan untuk melakukan pengambilan keputusan karena dapat melihat urutan ranking dari setiap alternatif yang ada.
Gambar 8. Halaman Data Perangkingan

## 3.3. Hasil Pengujian Sistem
Penelitian  ini  juga  melakukan  pengujian  pada  program  sistem  pendukung keputusan  untuk  pemilihan  peserta  musyawarah  dusun  menggunakan  metode fuzzy  SAW  berbasis  web.  Pengujian  Black  Box  digunakan  untuk  memverifikasi program  atau  software  dengan  mengkhususkan  pada  fungsi  input  dan  output sistem.  Dengan  menggunakan  metode  ini,  sistem  yang  dikembangkan  dapat memenuhi kebutuhan pengguna dengan baik. Dari 9 skenario yang dibuat untuk pengujian, yang dimulai dari login, mengelola data kriteria, mengelola data sub kriteria,  mengelola  data  alternatif,  mengelola  data  penilaian  alternatif,  melihat perhitungan metode Fuzzy SAW, melihat data perangkingan alternatif, kelola data profil  admin dan  logout  semuanya  mendapatkan  hasil  sesuai  yang  diharapkan. Sehingga, hasil akhir dari pengujian sistem yang menggunakan metode Black Box Testing ini mendapatkan 100% tingkat keberhasilan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  memiliki  kesimpulan  yaitu  telah  berhasil  dirancang  dan  dibangun sistem  pendukung  keputusan  untuk  pemilihan  peserta  musyawarah  dusun menggunakan  metode  Fuzzy  SAW  berbasis  web.  Pengembangan  sistem pendukung keputusan ini menggunakan metode waterfall dan telah berhasil diuji menggunakan black box testing dengan hasil presentase keberhasilan sebesar
Vol. 4, No. 2, 2023 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
182 | Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Musyawarah Dusun...
100%.  Sehingga  sistem  pendukung  keputusan  ini  dinyatakan  layak  untuk digunakan dan mampu untuk membantu kepala dusun dalam pemilihan peserta musyawarah secara tepat.

## REFERENSI
[1]   Peraturan  Bupati  Kebumen  Nomor  133  Tahun  2021  tentang  Petunjuk Teknis Penyelenggaraan Musyawarah Desa Di Kabupaten Kebumen.
[2]   A. Budiman and P. Utomo, "Rancang Bangun SIstem Manajemen Keuangan Kas  Warga  Berbasis  Teknologi  Informasi  di  Perumahan  Green  Kedaton Kabupaten Madiun," Journal of Information Technology Ampera, vol. 3, no.
1, pp. 40-54, 2022.
[3]   A.  Yoeswanda,  P.  S.  Ramadhan  and  Azanuddin,  "Sistem  Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Panitia Badan Permusyawaratan Desa (BPD) Dengan Menggunakan Metode (AHP)," Jurnal Cyber Tech, vol. 3, no. 9, pp. 1-10, 2020.
[4]   A.  Setiawan  and  V.  A.  Fitria,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Lokasi  Agen  Garasi  Kreatif  Metode  Fuzzy  SAW," JIPI  (Jurnal  Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 6, no. 1, pp. 1-11, 2023.
[5]   S.  Sihombing,  Pristiwanto  and  A.  M.  H.  Sihite,  "Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Kepala  Desa  Terbaik  Di  Kecamatan  Batang  Kuis
Menggunakan Metode MOORA," KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 151-158, 2023.
[6]   D. M. Sihotang, "Penentuan Kualitas Air Untuk Perkembangan Ikan Lele Sangkuriang Menggunakan Metode Fuzzy SAW," JNTETI : Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, vol. 7, no. 4, pp. 372-376, 2018.
[7]   Arman,  T.  A.  Sundara,  I.  Stephane  and  M.  Fadli,  "Sistem  Pendukung
Keputusan Pemilihan Guru Terbaik dengan Metode Weighted Product Pada MAN  1  Pariaman," JURNAL  INFORMATIKA,  vol.  6,  no.  2,  pp. 310-321,
2019.
[8]   P.  Utomo  and  A.  Budiman,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Mahasiswa  Penerima  Beasiswa  Lokal  Manajemen  Informatika  Unmer
Madiun  Menggunakan  Weighted  Product," Journal  of  Computer,
Information System, & Technology Management, vol. 2, no. 1, pp. 1-6, 2019. [9]   R.  Ristiana  and  Y.  Jumaryadi,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Paket  Wedding  Organizer  Menggunakan  Metode  SAW  (Simple  Additive Weighting)," Jurnal SISFOKOM (Sistem Informasi dan Komputer), vol. 10, no. 1, pp. 25-30, 2021.
Vol. 4, No. 2, 2023 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Indriani Kusuma Wardani, at all | 183
[10]   S. K. Anwar, A. Priyanto and C. Ramdani, "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Objek  Wisata  Menggunakan  Metode  AHP," Jurnal  Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), vol. 5, no. 1, pp. 270-279, 2021.
[11]   S. Wardani, I. Parlina and A. Revi, "Analisis Perhitungan Metode MOORA Dalam Pemilihan Supplier Bahan Bangunan Di Toko Megah Gracindo Jaya," Jurnal Nasioanl Informatika dan Teknologi Jaringan, vol. 3, no. 1, pp. 95- 99, 2018.
[12]   P. Utomo and D. N. Amadi, "Pemilihan Tanaman Pangan Untuk Ketahanan Pangan Masa Pandemi Dengan Simple Additive Weighting Di Kabupaten Madiun," Fountain of Informatics Journal, vol. 5, no. 3, pp. 12-16, 2020.
[13]   Muqorobin,  A.  Apriliyani  and  Kusrini,  "Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW," Jurnal Teknologi Informasi, vol. XIV, no. 1, pp. 76-85, 2019.
[14]   R. S. Pressman, Rekayasa Perangkat Lunak Pendekatan Praktisi Edisi 7, Yogyakarta: Andi, 2012.
[15]   G.  Utami  and  N.  Bahtiar,  "Aplikasi  Pengenalan  Kepribadian  Tipe  Myers Briggs  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Saw  Berbasis  Android," Jurnal Masyarakat Informatika, vol. 11, no. 1, pp. 59-67, 2020.
[16]   V. Putratama and D. L. Sumarna, "Penentuan Jasa Logistik Pada UMKM Kota  Cimahi  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Simple  Additive  Weighting," Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi), vol. 4, no. 1, pp. 179-185, 2020.
[17]   M.  Alfaiz  and  D.  Wismarini,  "Penggunaan  Metode  Fuzzy  SAW  (Simple Additive  Weighting)  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Bonus Karyawan (Studi Kasus : CV. Nugraha Citra Dirgahayu Semarang),"
Proceeding SINTAK, vol. 3, 2019.