Sistem Pendukung Keputusan Penerima Program Subsidi RASTRA Dengan Metode Simple Additive Weighting ( SAW )

## Dindo Sarwono
Universitas Muhammadiyah Surakarta Surakarta, Indonesia Sarwonodindo014@gmail.com
Abstraksi —  Program  subsidi  Rastra  (Beras  Rakyat Sejahtera)  merupakan  program  dari  presiden  untuk  upaya peningkatan  pendapatan  para  petani,  ketahanan  pangan, pengebangan ekonomi pedesaan dan stabilitas ekonomi nasional. Dan  bertujuan  untuk  membatu  masyarakat  berpenghasilan rendah.    Dalam  pendistribusian  Program  Subsidi  Rastra  di Kelurahan  Blumbang  masih  terjadi  permasalahan  akibatnya program  tersebut tidak tepat sasaran, untuk  mengatasi  masalah tersebut  maka diperlukan sebuah  aplikasi  komputer yang dapat membantu  mengambil  sebuah  keputusan  yang  tepat.  Subjek dalam  penelitian  ini  adalah  aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerima  Program  Subsidi  Rastra  dengan  Metode Simple Additive Weighting (SAW).  Metode SAW dikenal dengan istilah  metode  penjumlahan  berbobot,  dengan  konsep  mencari penjumlahan terbobot dari rating  kinerja  pada setiap  alternatif. Hasil  penelitian  bahwa  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Program  Subsidi  Rastra  dapat  membantu  mengambil keputusan  yang  tepat  dalam  pendistribusian  program  Subsidi Rastra,  sehingga  program  tersebut  dapat  terditribusi  dengan tepat sasaran dan tidak ada kecurangan.
Katakunci —  Beras  Rakyat  Sejahtera;  Sistem  Pendukung Keputusan; Simple Additive Weighting

## I. PENDAHULUAN
Program  Subsidi  Rastra  (Beras  Rakyat  Sejahtera)  adalah bagian  dari  Sistem  Ketahana  Pangan  Nasional,  program  ini diadakan untuk mencapai kemandirian dan kedaulatan pangan. Karena  pangan  merupakan  komoditas  strategis  yang dilindungi  oleh  Undang-Undang    Dasar  Negara  Republik Indonesia  Tahun  1945.    Program  Rastra  (Beras  Rakyat Sejahtera)  merupakan  program  dari  Presiden  tentang kebijakan  perberasan  nasional.    Presiden  memberi  arahan kepada  Mentri  dan  Kepala  Lembaga  non  Kementrian, Gubernur,  dan  Bupati/Walikota  di  Indonesia  untuk  upaya peningkatan  pedapatan  para  petani,  Ketahanan  pangan, pengembangan  ekonomi  pedesaan  dan  stabilitas  ekonomi nasional.    Perum  BULOG  secara  khusus  diperintahkan  untuk
menyediakan  dan  menyalurkan  beras  bersubsidi  bagi masyarakat  berpenghasilan  rendah,  dan  penyediaan  beras mengutamakan  pengadaan  beras/gabah  dari  para  petani  di Indonesia [5].
Beras  merupakan  makanan  pokok  sebagaian  besar penduduk  indonesia.    Dengan  demikian,  beras  menjadi komoditas  yang  sangat  penting  bagi  warga  masyarakat  yang berpenghasilan  rendah  yang  bertujuan  untuk  mengurangi beban  pengeluaran  para  Keluarga  Sasaran  Penerima  Manfaat (KPM)  dalam  memenuhi  kebutuhan  pangan  pokok  sebagai salah satu hak dasarnya [5].
Di  Kelurahan  Blumbang,  Kecamatan  Tawangmangu merupakan    tempat  pendistribusian      Program  Subsidi  Rastra (Beras  Rakyat  Sejahtera)  untuk  keluarga  miskin,  Program tersebut  mencakup  kriteria  seperti  berikut:  penghasilan perbulan,  pekerjaan,  jumlah  tanggungan  keluarga,  kondisi rumah,  kendaraan  yang  dimiliki,  dan  jumlah  tagihan  listrik perbulan, cakupan tersebut digunakan untuk menetukan bobot dari  setiap  kriteria  dalam  penerimaan  subsidi  Rastra.  Dalam menetukan penerima program subsidi Rastra masih menggunakan  penilaian  secara  subjektif.  Penilaian  calon penerima  program  tersebut  masih  menggunakan  cara  manual dan belum adanya komputerisasi dalam menentukan penerima Program  Subsidi  Rastra.  Pertama  kali  pengumpulan  data terlebih  dahulu  menurut  KK  miskin  oleh  RT  setempat, kemudian dihitung secara manual dengan kategori kemiskinan yang  terjadi  pada  keluarga  tersebut.  Dengan  demikian  dalam pendistribusian Program Subsidi Rastra yang ditujukan kepada warga  masyarakat  yang  berpenghasilan  rendah  atau  miskin yang  tidak  tepat  sasaran.  Sehingga  diperlukan  sebuah  Sistem Pendukung Keputusan yang dapat mengatasi masalah tersebut, dan  sistem  ini  berguna  untuk  memudahkan  pengambilan keputusan  yang  terkait  dengan  masalah  calon  penerima Program    Rastra  untuk  warga  masyarakat  berpenghasilan rendah, sehingga akan didapatkan  keluarga  yang paling layak diberi Rastra.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  bagian dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  menyediakan
Dindo Sarwono, Sistem Pendukung Keputusan Penerima Program Subsidi Rastra Dengan Metode Simple Additive Weighting
(SAW)
informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian  data.  Sistem  itu dapat digunakan untuk mempermudah pengambilan keputusan dalam  situasi  yang  semi  terstruktur  dan  tidak  terstruktur, dimana  tak  seorang  pun  mengerti  secara  pasti  bagaimana keputusan  seharusnya  harus  dibuat  [3].    Sistem  pendukung keputusan  biasanya  dibangun  untuk  mendukung  solusi  untuk suatu  masalah  atau  untuk  mengevakuasi  suatu  peluang  [9]. Sistem  pendukung  keputusan  adalah  bagian  integral  dari keseluruhan  sistem  organisasi  secara  keseluruhan.  Sistem organisasi  mencakup  sistem  fisik,  sistem  keputusan,  dan sistem informasi [6].
Sistem  Pendukung  Keputusan  memiliki  beberapa  metode, salah  satunya  adalah    Metode simple  addtitive  weighting ( SAW),  metode  SAW  merupakan  salah  satu  metode  untuk memecahkan  masalah  pengambilan  keputusan  multi  atribut [7].      Metode  SAW  yang  sering  dikenal  dengan  metode penjumlahan  berbobot,  konsep  dasar  metode  SAW  adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif,  metode  SAW  juga  memiliki  kelebihan  seperti, metode  SAW  lebih  mudah  di  pahami,  metode  SAW  dapat melakukan penilaian secara lebih tepat, sesuai dengan kriteria dan  bobot  yang  sudat  ditentukan.    Metode  SAW  juga  dapat memilih secara tepat alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang  ada.      Metode  SAW  juga  memiliki  kekurangan  seperti, data  yang  akan  dimasukkan  harus  tepat  dan  benar,  agar  tidak terjadi  kesalahan  saat    perangkingan.    Keakuratan  data  masih sedikit  kurang  karena  kriteria  yang  telah  ditetapkan  harus dinamis dan memiliki cakupan yang luas [4].

## II. METODE

## A. Teknik Pengumpulan Data
Membuat  dan  merancang  Sistem  Pendukung  Keputusan penerima  Rastra,  dibutuhkan  data-data  dan  informasi  sebagai bahan  untuk  kebenaran  materi  uraian  dan    pembahasan. Sebelum  membuat  dan  merancang  Sistem  Pendukung Keputusan  tersebut  perlu  pemgambilan  data  awal.  Penulis melakukan  pengumpulan  data  awal  menggunakan  metode Interview  /  wawancara,  wawancara  yang  dilakukan  terkait dengan  kriteria  -  kriteria  yang  mencakup  para  penerima Rastra. Di Kelurahan Blumbang saya beremu langsung dengan Bapak  Santoso  S.sos  selaku  Lurah  di  Desa  Blumbang. Berdasarkan  hasil  wawancara  tersebut  didapatkan  data,  yang akan  di  olah  kemudian  akan  didapatkan  siapa  yang  berhak menerima    program  Subsidi  Rastra  menggunakan  metode SAW.

## B. Analisi Kebutuhan
Untuk  mendapatkan  teknologi  yang  tepat  guna,  Penelitian bersubyek  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Program Subsidi  Rastra  menggunakan  metode  SAW”.  Peralatan  yang di gunakan berupa Hardware dan Softwaresebagai berikut:
1 Hardware
a) Prosesor Intel Core I3 3217U
b) Harddisk 500 GB
c) RAM $GB DDR3 Memory
2 Software
a) Microsoft Visual Studio 2017
b) Microsoft office Access 2012 sebagai Database

## C. Simple Additive Weighting
Metode Simple  Additive  Weighting ( SAW )  kerap  disebut dengan    metode  penjumlahan  berbobot.  Rancangan  alur metode SAW adalah  memecahkan  penjumlahan  berbobot  dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut. Metode  SAW  memerlukan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  kesuatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan semua alternatif yang ada [8]
Metode  SAW  memerlukan  mekanisme    normalisasi matriks  keputusan  (X)  untuk  skala  yang  dapat  dibandingkan dengan semua alternatif. Metode ini mempunyai rumus seperti persamaan (1) dan (2).
untuk atribut benefit rij= (1)
untuk atribut cost
Dimana :
r  = Nilai rating kinerja
X   = Nilai kinerja dari setiap rating
Max x  = Nilai terbesar dari setiap kriteria
Min x  = Nilai terkecil dari tiap kriteria
(2)
Dimana :
Vi = Nilai akhir dari alternatif wj = Bobot yang telah di tentukan rij  = Normalisai matriks
Nilai  Vi  –  yang  lebih  besar  mengidentikasikan  bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Pada persamaan (1) diperoleh dua atribut yaitu berupa cost dan benefit. Jika  cost  nilai  yang  terkecil  yang  dipakai sementara  untuk  benefit,  nilai  yang  terbesar  yang  dipakai. Untuk  melakukan  penghitungan  yang  berupa  penerapan  guna mencapai alternatif yang memiliki nilai tertinggi. Pada metode ini, perlu ditentukan atribut benefit atau cost dari kriteria yang dibuat  dan  memilih  bobot  setiap  kriteria.  Hal  ini  digunakan untuk  memilih  pengunaan  persamaan  dan  nilai  bobot  dari setiap  kriteria  untuk  proses  seleksi.  Kriteria  dan  bobot disajikan pada tabel 1 dan 2.
TABEL I. T EGANGAN DAN A RUS K ELUARAN P IEZOELEKTRIK
R ANGKAIAN P ARALEL DAN S ERI Kriteria Variable Bobot Penghasilan perbulan C1 6 Pekerjaan C2 5 Jumlah Tanggungan Keluarga C3 4 Kondisi Rumah C4 3 Kendaraan yang Dimiliki C5 2 Tagihan Listrik
per Bulan C6 1 TABEL II. T ABEL B OBOT K RITERIA Kriteria Nilai Bobot Penghasilan per Bulan < 500.000 5 500.000 – 1.000.000 4 1.100.000 - 2.000.000 3 2.100.000 - 3.000.000 2
Kriteria Nilai Bobot >3.000.000 - 1 Pekerjaan Buruh 5 Petani 4 Pedagang 3 PNS 2 Pengusaha 1 Jumlah Tanggungan keluarga >8 orang 5 6-7 orang 4 5-6 orang 3 3-4 orang 2 1-2 orang 1 Kondisi Rumah dinding dan lantai Papan & Tanah 5 Papan & Plester 4 Tembok & Tanah 3 Tembok & Plester 2 Tembok & Kramik 1 Kendaraan yang dimiliki Tidak Punya 4 Sepeda 3 Sepeda motor 2 Mobil 1 Tagihan Listrik per Bulan < RP. 20.000 5 RP. 20.000 - Rp. 40.000 4 RP. 40.000 - Rp. 60.000 3 RP. 60.000 - Rp. 80.000 2 > RP. 80.000 1
Dindo Sarwono, Sistem Pendukung Keputusan Penerima Program Subsidi Rastra Dengan Metode Simple Additive Weighting
(SAW)

## D. Tahap pengembangan
Algoritma simple  addtitive  weighting ( SAW)  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  mengikuti  alur  / flowchart seperti yang ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Flow Chart Algoritma Metode SAW
Tahap  –  tahap  yang  ada  dalam  algoritma  adalah  sebagai berikut.
1 Proses Memilih Bobot Kriteria.
Pada  proses  ini  digunakan    untuk  memilih  kriteria  dan bobot yang akan dikalikan tiap kriteria pada alternatif yang ada.
2 Proses Pembaharuan / memperbaiki bobot. Pada proses ini digunakan untuk menupdate/ memperbaharui nilai yang telah dibuat.
3 Proses Memasukkan data. Pada  proses  ini  digunakan  untuk  menmasukkan  data  tiap peserta penerima program rastra yang telah ada.
4 Proses Membuat matriks.
Dimana  pada  proses  ini  data  yang  dimasukkan  dalam kolom  kriteria  dibuat  matriks  keputusan  pada  setiap alternatif
5 Proses Normalisasi matriks.
Tahapan  ini  melakukan  normalisasi  dari  setiap  matriks keputusan tiap alternatif yang ada.
6 Proses Perkalian matriks normalisasi dengan bobot kriteria. Tahapan ini perkalian antara hasil dari normalisasi matriks dengan bobot kriteria
7 Proses  preferensi tiap alternatif.
Proses  ini    berupa  nilai  dari  perkalian  antara  hasil  dan normalisasi  matriks  dengan  bobot  kriteria,  dimana  tiap alternatif  akan  memiliki  nilai  masing-masing  yang  berupa nilai keputusan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil perhitungan Manual dengan metode SAW
Contoh hasil dari lima input data calon penerima tdisajikan pada  Tabel  3.    Selanjutnya  normalisasi  dilakukan  sesuai dengan  atribut  dan  kriteria  yang  telah  tentukan,  hasil normalisasi disajikan pada Tabel 4 .
T ABEL 3. C ONTOH DATA CALON PENERIMA T ABEL 4. R ATING KECOCOKAN

## 1. Pembuatan Matriks keputusan
Pengambilan  keputusan  memberi  bobot,  berdasarkan tingkat  kepentingan  masing-masing  kriteria  yang  dibuat  dari tabel kriteria sebagai berikut :

## Vaktor Bobot : W ={6,5,4,3,2,1}
Membuat  matriks  keputusan  x,  dibuat  dari  tabel  rating kecocokan sebagai berikut :
4   5   3   2   3   1 4   4   3   1   3   2 X = 5   5   5   2   3   2 3   4   3   2   1   1 3   2   2   1   1   2
Selanjutnya, normalisasi matriks x berdasarkan matriks diatas sebagai berikut:
A1=  R11 = =   = 0.8 R12 = =   = 1 R13 = =   = 0.6
R14 = =   = 1 R15 = =   = 1 R16 = =   = 0.5
A2=  R21 = =   = 0.8 R22 = =   = 0.8
R23 = =   = 0.6 R24 = =   = 0.5 R25 = =   = 1 R26 = =   = 1 A3=  R31 = =   = 1 R32 = =   = 1 R33 = =   = 1 R34 = =   = 1 R35 = =   = 1 R36 = =   = 1 A4=  R41 = =   = 0.6 R42 = =   = 0.8
R43 = =   = 0.6 R44 = =   = 1 R45 = =   = 0.3
R46 =
=   = 0.5 A5=  R51 = =   = 0.6
R52 = =   = 0.4 R53 = =   = 0.4
R54 = =   = 0.5 R55 = =   = 0.3 R56 = =   = 1
Sehingga diperoleh matriks ternormalisasi r sebagai berikut :
0.8   1      0.6     1 1    0.5 0.8   0.8   0.6 0.5    1     1 R =    1 1       1 1 1     1 0.6   0.8    0.6 1 0.3    0.5 0.6   0.4    0.4 0.5   0.3     1 Proses perangkingan diperoleh sebagai berikut : W*R : V1 = (6)(0.8)+(5)(1)+(4)(0.6)+(3)(1)+(2)(1)+(1)(0.5) =17.7 V2=(6)(0.8)+(5)(0.8)+(4)(0.6)+(3)(0.5)+(2)(1)+(1)(1) =15.7 V3=(6)(1)+(5)(1)+(4)(1)+(3)(1)+(2)(1)+(1)(1) =21 V4=(6)(0.6)+(5)(0.8)+(4)(0.6)+(3)(1)+(2)(0.3)+(1)(0.5)
= 14.1667
V5=(6)(0.6)+(5)(0.4)+(4)(0.4)+(3)(0.5)+(2)(0.3)+(1)(1)
= 10.3667

## 2. Hasil Penghitungan manual dengan metode SAW
Berikut  hasil  penghitungan  manual  menggunakan  metode SAW, hasil penilaian disajikan pada Tabel 5.
T ABEL 5. H ASIL P ENILAIAN No. Nama Hasil 1. Giyo 21 2. Atmo 17.7 3. Giyanto 15.7 4. Jumadi 14.1667 5. Widodo 10.3667
Pengurutan  hasi  dari  nilai  terbesar  ke  terkecil  disajikan pada  tabel  6,  dan  nilai  terbesar  adalah  alternatif  yang  terpilih
Dindo Sarwono, Sistem Pendukung Keputusan Penerima Program Subsidi Rastra Dengan Metode Simple Additive Weighting
(SAW)
sebagai  alternatif  terbaik.  Dengan  kata  lain,  warga  yang pertama yang berhak mendapatkan bantuan beras.
T ABEL 6. P ENGURUTAN HASI DARI NILAI TERBESAR KE TERKECIL No. Nama Hasil 1. Giyo 17,7 2. Atmo 15,7 3. Giyanto 21 4. Jumadi 14.1667 5. Widodo 10.1667

## 3. Hasil aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penerima
Program Subsidi Rastra dengan metode Simple Additive Weighting (saw).
Berikut  Hasil  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Program  Subsidi  Rastra  dengan  metode  Simple Additive Weighting (saw).
Menu  utama  pada  aplikasi  ini  merupakan  tampilan  awal dari beberapa menu yang ada didalam aplikasi ini, diantaranya adalah  menu  master,  perhitungan,  peringkat  dan  window. Gambar 2 menunjukkan tampilan menu utama.
Gambar 2. Menu Utama
Menu  dala  calon  penerima  berfungsi  untuk  menginputkan data  dari  calon  penerima  yang  akan  diseleksi,  menu  ini digunakan  utuk  menyipan,  mengedit,  menghapus  data  calon penerima.  Menu  ini  berisi  NIK,  Nama,  Alamat,  No  Telepon, dan Kriteri calon penerima. Gambar 3 menunjukkan tampilan menu data calon penerima.
Gambar 3. Menu Data Calon Penerima
Menu penghitungan digunakan untuk proses penghitungan dengan  menggunakan  metode SAW dan  terdapat  dua  tabel yaitu tabel kriteria dan tabel normalisasi . Tabel kriteria terdiri dari  beberapa  nilai  dari  sebuah  kriteria  dan  tabel  normalisasi terdiri  dari  nilai  hasil  analisa  dengan  menggunakan  metode SAW. Gambar 4 menujukkan menu penghitungan .

## Gambar 4. Menu Penghitungan
Menu  peringkat  digunakan  untuk  menampilkan  hasil  dari penghitungan dengan  metode SAW. Menu ini terdapat jumlah nilai  dari  setiap  calon  penerima,  dari  nilai  terbesar  ke  nilai terkecil. Gambar 5 menujukkan menu Peringkat.
Gambar 5. Menu Peringkat

## IV. KESIMPULAN
Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  penerima program  subsidi  rastra  dapat  membatu  proses  pendistribusian beras  bersubsidi  bagi  masyarakat  berpenghasilan  rendah  di Kelurahan  Blumbang,  sesuai  kriteria  yang  telah  ditentukan sebelumnya,  sehingga  meminimalisir  kecurangan  dan  proses penyaluran  beras  bersubsidi  tepat  sasaran.  Dalam  penelitian ini  Peggunaan  metode  SAW  mampu  memilih  secara  tepat alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  yang  ada  sesuai dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan  sehingga  metode  SAW yang  diterapkan  pada  sistem  berhasil  diimplementasikan,  dan dapat  memberi  keputusan  siapa  saja  yang  berhak  dan  tidak berhak menerima beras rakyak sejahtera tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  T.  Pahlevy,  “Rencana  Bangun  Sistem  Pendukung Keputusan  Menentukan  penerima  Beasiswa  dengan Menggunakan  metode  Simpele  Additive  Weighting (SAW),” Skripsi  Program  Studi  Tehnik  Informatika,
2010.
[2] A.  S.  Rini,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerimaan  Beras  Untuk  Keluarga  Miskin  Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting,” Jurnal  Sarjana Teknik Informatiks, 2014.
[3] Kusrini,  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan, Yogyakarta : Andi, 2007.
[4] S.  Kusumadewi,  Fuzzy  Multi-Attribute  Desicion  Making (Fuzzy FAMDM), Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[5] T.  K.  R.  Pusat,  Pedoman  Umum  Subsidi  Rastra,  Jakarta: Sekretaris Kementerian
Koordinator
Bidang Pembangunan  Manusia  Dan  Kebudayaan  Republik Indonesia, 2017.
[6] Risawandi dan R. R, “Study of the Simple Multi-Attribute Rating  Technique  For  Decision  Support,” International Journal of Scientific Research in Science and Technology (IJSRST), vol. 2, no. 6, pp. 491-494, 2016.
[7] A.  L  dan  R.  A.  C,  “Simple  Additive  Weighting  Methods of  Multi  criteria  Decision  Making  and  Applications:  A Decade  Review,” International  Journal  of  Information Processing  and  Management(IJIPM), vol.  5,  no.  1,  pp. 39-49, 2014.
[8] S.  Eniyati,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Pengambil  Keputusan  untuk  Penerimaan  Beasiswa dengan  Metode  SAW  (Simple  Additive  weighting).,” Jurnal Teknologi DINAMIK, vol. 16, no. 2, 2011.
[9] K.  M,  Simare-mare  dan  S.  A.  P.  U.  ,  “Decision  Support System  in  Selecting  The  Appropriate  Laptop  Using Simple  Additive  Weighting,” International  Journal  of Recent Trends in Engineering & Research, vol. 2, no. 12, pp. 215-222, 2016.