Jurnal informasi dan Komputer Vol: 11 No:2 2023                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247
PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM

## PEMILIHAN SISWA PENERIMA DANA BANTUAN  DI SMA PURNAMA

## TRIMURJO
Sindi Jamilawati 1 ,Budi Sutomo 2
STMIK Dharma Wacana Metro 12
Jl. Kenanga No. 3, Mulyojati, Kec. Metro Barat, Kota Metro, Lampung 34121 E-mail: sindijamilawati@gmail.com 1 ,budi.atmel@gmail.com 2

## ABSTRAK
Pada  penelitian  ini  penulis  bertujuan  untuk  membantu  pihak  SMA  purnama  Trimurjo  untuk  memilih penerima  dana  bantuan  dengan  menggunakan  metode Simple  Adicvity  Weighting (SAW).  Terdapat  tiga kriteria yang penulis gunakan yaitu Penghasilan orang tua, Pekerjaan orang tua dan Jumlah tanggungan. Mengingat selama ini tidak digunakan metode tertentu dalam pemilihan siswa miskin sehingga terkadang keputusan  dianggap  kurang  efisien  dan  tidak  tepat  sasaran.  Berdasarkan  kriteria  –  kriteria  yang  telah ditentukan  dengan  menggunakan  metode SAW  penelitian  dilakukan  dengan  mencari  nilai  bobot  setiap atribut, kemudian dilakukan proses pemilihan siswa yang akan menentukan, yaitu siswa miskin.
Kata kunci : simple additive  weigthing , Penerimaan dana bantuan .

## ABSTRACTS
In  this  study  the  author  aims  to  help  parties  SMA  Purnama  Trimurjo  to  select  recipients  of  aid  funds using the method Simple Adicvity weighting  (SAW). There are three criteria that the author uses, namely the income of the parents, the work of the parents and the number of dependents. Considering that so far no particular method has been used in selecting poor students so that sometimes decisions are considered less efficient and not well  targeted. Based on the criteria that have been determined  using the research method  SAW  is  carried  out  by  looking  for  the  weight  value  of  each  attribute,  then  a  student  selection process is carried out which will determine, namely poor student.
Keywords : Simple Additive weighting, Receipt of aid funds

## 1. PENDAHULUAN
Sekolah  Menengah  Atas  adalah  salah  satu tempat  siswa  untuk  menuntut  ilmu  sesuai dengan  minat  masing  masing,  berlokasi  di Notoharjo  kecamatan  Trimurjo  Kabupaten Lampung  Tengah.  Di  SMA  Purnama  Trimurjo ini  penentuanpenerimaan dana  bantuan  hanya melalui  pendataan  dan  masih  menggunakan buku  panduan.  Saat  merancang,  bagian  staff mendata  nama-  nama  siswa,  penghasilan  orang tua, pekerjaan orang tua dan jumlah tanggungan. Setelah  itu  data  di  pindahkan  ke Microsoft  excel ,  masalah  tersebut  memiliki kendala  kurang  jelas dan kurang efisien karena
tidak  semua  siswa  yang  berasal  dari  keluarga miskin dapat menerima dana bantuan.
Mengingat  siswa  SMA  Purnama  Trimurjo berjumlah  49  orang.  Dengan  jumlah  siswa tersebut  kuota  penerima  dana  bantuan  hanya 7 orang.  Tujuan  peneliti  adalah  menerapkan metode  SAW  dalam  penerimaan  dana  bantuan agar  mendapatkan  informasi  yang  jelas  dan lebih akurat. Manfaat penelitian untuk memberikan  kemudahan  kepada  pihak sekolah dalam  mendata  siswa  siswa  yang  berhak mendapatkan  dana  bantuan  untuk  siswa  yang tidak mampu.
Metode  SAW  Simple  Additive  Weighting
merupkan  salah  satu  metode  pengambilan keputusan yang paling sederhana dalam langkah penyelesaian  metode,  SAW  (Simple  Additive Weighting) hanya melakukan proses normalisasi dengan memiliki matrik
dimanadilihat  dari  kolom  dan  baris.  (Muliati badarudin, 2016). Hasil dari penelitian ini dapat mengetahui  siswa  yang  berhak  mendapatkan dana bantuan sesuai  dengan kriteria yang jelas.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Sistem Pendukung Keputusan

## a.  Pengertian  Sistem  Pendukung
Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu sistem  berbasis  komputer  yang  menghasilkan berbagai alternative keputusan untuk membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan  yang  terstruktur  ataupun  tidak terstruktur  dengan  menggunakan  data  dan model.  Pada  dasarnya  sistem  pendukung keputusan  merupakan  pengembangan  lebih lanjut  dari  sistem  manajemen  terkomputerisasi yang
dirancang sedemikian rupa sehinggabersifat interaktif dengan pemakainya.
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) Konsep  dari  metode  SAW  yaitu  menghitung penjumlahan  bobot  dari  rating  tiap  alternative pada  seluruh  kriteria/atribut.  Metode  SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan  (x)  ke  suatu  skala  dan  dibandingkan dengan rating tiap alternative yang ada. Metode SAW  memiliki  dua  atribut  yaitu  kriteria  biaya (cost)  dan  kriteria  keuntungan  (benefit). Pembuat  keputusan  diharuskan  menentukan kriteria  dan  bobot  terlebih  dahulu  untuk  setiap alternatife  pada  semua  atribut.  Hasil  alternatif diperoleh  dengan  cara  menjumlahkan  seluruh perkalian  antar  rating  dan  bobot  setiap  atribut (Pertiwi,  2019).  memiliki  dua  atribut  yaitu kriteria  biaya  (cost)  dan  kriteria  keuntungan (benefit). Pembuat keputusan diharuskan
menentukan  kriteria  dan  bobot  terlebih  dahulu untuk  setiap  alternatife  pada  semua  atribut. Hasil alternatif diperoleh dengan cara menjumlahkan  seluruh  perkalian  antar  rating dan bobot setiap atribut (Pertiwi, 2019).
1. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci
2. Memberikan  nilai  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria  (Ci)  persamaan  yang  disesuaikan dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan ataupun  atribut  biaya)  sehingga  diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian  matrik  ternormalisasi  R  dengan vector bobot preferensi sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik misalnya (A1).
Rancangan/model
𝑅ⁱ ᴶ ∫ = 𝑋ⁱ ᴶ
𝑀𝑎𝑥ⁱ x ⁱⁱ ᴶ 𝑀𝑖𝑛ⁱ𝑥ⁱ ᴶ 𝑋ⁱ ᴶ
Rumus Ternormalisasi Keterangan setiap kriteria :
R ⁱ ᴶ  : nilai rating kinerja ternormalisasi.
X ⁱ ᴶ  :  nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  Max  X ⁱ ᴶ : nilai terbesar dari setiap kriteria Min X ⁱ :  nilai  terkecil  dari  setiapkriteria Benefit     : jika nilai terbesar adalah terbaik Cost :  jika nilai terkecil adalah terbaik
5. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dan perkalian  matriks  ternormalisasi  R  dengan vector  bobot  sehingga  diperoleh  nilai terbesar  yang  dipilihsebagai  alternatif  yang terbaik (A) sebagai solusi.
Populasi  adalah  keseluruhan  objek  yang dijadikan  sumber  data  yang  diperlukandalam penelitian.  Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah siswa-siswa  di  SMA  Purnama  Trimurjo  yang berjumlah 49 orang.
Sampel  adalah  jumlah  dan  karakteristik  yang dimiliki  oleh  populasi  tersebut.  Bila  populasi besar, pada peneliti tidak  mungkin  mempelajari semua  yang  ada  pada  populasi,  misalanya karena  keterbatasan  dana,  tenaga  dan  waktu. Maka peneliti dapat menggunakan sampel yang di ambil dari populasi itu ( Sugiyono,2016) .
Teknik  pengumpulan  dengan  cara  wawancara kepada  pihak  sekolah  secara  langsung,  dan observasi  ke  lingkungan  yang  ber  tempat  di SMA  Purnama  Trimurjo,  kecamatan  Trimurjo kabupaten  Lampung  tengah.  Pada  tanggal  03 Agustus- 20 Agustus 2022.
Teknik  analisis  data  dengan  menggunakan penelitian  kualitatif  yaitu  sebuah  metode  riset yang  bersifat  deskriptif,  menggunakan  analisis, mengacu  pada  data,  memanfaatkan  teori  yang ada sebagai bahan pendukung serta menghasilkan suatu informasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Tabel 1.1 Ketentuan Kriteria
Nama kriteria Atribut Bobot Penghasilan orang tua Cost 25 % Pekerjaan orang tua Benefit 25 % Jumlah tanggungan Benefit 15 % Tabel 1.2 Penghasilan Orang Tua Penghasilan orang tua Bobot < 1.000.000 1 1.000.000-1.500.000 2 1.500.000 – 2.500.000 3 < 2.500.000 4 Tabel 1.3Pekerjaan Orang Tua Pekerjaan orang tua Bobot Buruh 1 Nelayan 2 Petani 3 Wiraswasta 4 Tabel 1.4 Jumlah Saudara Kandung Jumlah Saudara kandung Bobot 0 1 1 anak 2 2 anak 3 >3 anak 4 3.1 TAHAP ANALISA
Pada tahap ini mengubah nilai pada alternatif sesuai bobot pada data crips, sehingga diperoleh data seperti tabel berikut:
Tabel 1.5 Tahap Analisa Nama Pek erj aan Pe ng ha s ila n Ju ml a h tan gg u ngan Adi Wahyu Saputra 3 1 4 Adnan Prasetyo Wiguno 4 1 1 Afilla Suta Yenda 1 1 2 Ahis Novian Saputra 3 1 4 Aji Sasongko 3 1 2 Akbar Julian Prasetyo 4 1 2 Amelia Dewi 3 1 3 Aninda Nafela 3 2 3 Anisa Oktaviana 3 1 2 Anjar Kasih Rangga 1 2 3 Arif Ferdiansyah 3 2 3 Azril Aditya pratama 1 1 4 Bagas Dwi Prassetiyo 3 2 2 Bangkit Aji Purbaya 3 2 2 Bima Evanza 1 1 3 Dhani Wirayuda 4 1 2 Dhia Habib Hidaya tulloh 3 2 2 Dimas Wisnu Prabowo 3 2 2 Dinda Wafiq Azizah 3 2 4 Dio Ika Eqiansa 3 2 2 Diva Kirana 4 2 3 Dwi Kartika Sari 3 1 1 Fathurozi 1 2 2 Fitri Okta Viani 1 1 1 Gilang Ramadani 1 1 3 Habib Okta Rama dani 3 2 2 Ibnu Haqul Huda 3 2 3 Ilham Trisnadi 3 1 2 Jeni Alfiani Putri 1 1 1
Juny Ryvaldo 3 1 3 Lucky Nur Cahyo 3 1 3 Muhammad Firman Ardiansyah 4 2 2 Nadin Irawan 3 2 3 Nia Dwi Fatma 3 2 4 Nova Puspitasari 4 2 4 Rahmat Saputra 4 2 3 Rama Alviko 4 1 3 Rizki Deska Kurnia wan 3 2 2
Selvia Sari 2 1 3 Sofi Azahra 4 2 3 Suci Mawardi 1 1 3 Tisya Amelia Prastiwi 1 1 1 Tri Oktafiana 3 2 3 Viky Afriza Aihara 4 4 1 Vivi Anggeliya Dewi 4 3 1 Wahyu Adistira 3 1 3 Wahyu Devan Saputra 1 1 1 Wahyu Fajar Dwi Saputra 4 2 3 Yudistira 3 2 4

## 3.2 TAHAP NORMALISASI
Untuk  melakukan  normalisasi  tabel  pada  tahap analisa, kita perlu memahami rumus berikut :
𝑅ⁱ ᴶ ∫ = 𝑋ⁱ ᴶ 𝑀𝑎𝑥ⁱ x ⁱⁱ ᴶ 𝑀𝑖𝑛ⁱ𝑥ⁱ ᴶ 𝑋ⁱ ᴶ Penjelasan :
-Max ⁱ x ⁱ ᴶ  adalah      Benefit,  setiap  elemen matriks dibagi dengan max dari baris matriks. -Min ⁱ x ⁱ ᴶ adalah Cost, min dari kolom  matriks dibagi dengan setiap elemen matriks.
Pekerjaan :
A1 = 3 / 4 = 0.75
A2 = 4 / 4 = 1 A3 = 1 / 4 = 0.25 A4 = 3 / 4 = 0.75 A5 = 3 / 4 = 0.75 A6 = 4 / 4 = 1 A7 = 3 / 4 = 0.75 A8 =3 / 4 = 0.75 A9 =3 / 4 = 0.75 A10 =1 / 4 = 0.25 A11 = 3 / 4 = 0.75 A12 = 1 / 4 = 0.25 A13 = 3 / 4 = 0.75 A14 = 3 / 4 = 0.75 A15 = 1 / 4 = 0.25 A16 =4 / 4 = 1 A 17 =3 / 4 = 0.75 A 18 =3 / 4 = 0.75 A19 =3 / 4 = 0.75 A20 =3 / 4 = 0.75 A21 =4 / 4 = 1 A22 =3 / 4 = 0.75 A23 =1 / 4 = 0.25 A24 =1 / 4 = 0.25 A25 =1 / 4 = 0.25 A26 =3 / 4 = 0.75 A27 =3 / 4 = 0.75 A28 =3 / 4 = 0.75 A29 =4 / 4 = 1 A30 =3 / 4 = 0.75 A31 =3 / 4 = 0.75 A32 =4 / 4 = 1 A33 =3 / 4 = 0.75 A34 =3 / 4 = 0.75 A35 =4 / 4 = 1 A36 = 4 / 4 = 1 A37 =4 / 4 = 1 A38 =3 / 4 = 0.75 A39 =2 / 4 = 0.50 A40 =4 / 4 = 1 A41 =1 / 4 = 0.25 A42 =1 / 4 = 0.25 A43 =3 / 4 = 0.75 A44 =4 / 4 = 1 A45 =4 / 4 = 1 A46 =3 / 4 = 0.75 A47 =1 / 4 = 0.25 A48 =4 / 4 = 1 A49 =3 / 4 = 0.75
Penghasilan: A1= 1 / 2 =0.5 A2= 1 / 2=0.5
A3= 1 / 2=0.5 A4= 1 / 2=0.5 A5= 1 / 2=0.5
A6= 1 / 2=0.5 A7=1 / 2=0.5 A8=1 / 2=0.5 A9=1 / 1= 1 A10=1 / 2=0.5 A11 =1 / 2=0.5 A12 = 1 / 1= 1 A13=1 / 2=0.5 A14 =1 / 2=0.5 A15 =1 / 1= 1 A16 =1 / 1= 1 A 17 =1 / 2=0.5 A 18 =1 / 2=0.5 A19 =1 / 2=0.5 A20 =1 / 2=0.5 A21 =1 / 2=0.5 A22 =1 / 1= 1 A23 =1 / 2=0.5 A24 =1 / 1= 1 A25 =1 / 1= 1 A26 =1 / 2=0.5 A27 =1 / 2=0.5 A28 =1 / 1= 1 A29 =1 / 1= 1 A30 =1 / 1= 1 A31 = 1 / 1= 1 A32 =1 / 2=0.5 A33 =1 / 2=0.5 A34 =1 / 2=0.5 A35 =1 / 2=0.5 A36 =1 / 2=0.5 A37 =1 / 1= 1 A38 =1 / 2=0.5 A39 =1 / 1= 1 A40 =1 / 2=0.5 A41 =1 / 1= 1 A42 =1 / 1= 1 A43 =1 / 2=0.5 A44 = 1 / 4 = 0.25 A45 = 1 / 3 = 0.3 A46 =1 / 1= 1 A47 = 1 / 1= 1 A48 =1 / 2=0.5 A49 =1 / 2=0.5
Jumlah tanggungan
A1=4/ 4= 1 A2=1 / 4= 0.25
A3=2 / 4= 0.5 A4= 4 / 4=1
A5= 2 /  4= 0.5 A6=2 /  4= 0.5 A7= 3 / 4 = 0.75 A8=3 / 4 = 0.75
A9=2 /  4= 0.5 A10=3 / 4 = 0.75 A11 =3 / 4 = 0.75 A12 = 4 / 4 = 1 A13=2 /  4= 0.5 A14 =2 /  4= 0.5 A15 =3 / 4 = 0.75 A16 =2 /  4= 0.5 A 17 =2 /  4= 0.5 A 18 =2 /  4= 0.5 A19 =4 / 4 = 1 A20 =2 /  4= 0.5 A21 =3 / 4 = 0.75 A22 =1 / 4 = 0.25 A23 =2 /  4= 0.5 A24 = 1 / 4 = 0.25 A25 =3 / 4 = 0.75 A26 =2 /  4= 0.5 A27 =3 / 4 = 0.75 A28 =2 /  4= 0.5 A29 =1 / 4 = 0.25 A30 =3 / 4 = 0.75 A31 = 3 / 4 = 0.75 A32 =2 /  4= 0.5 A33 =3 / 4 = 0.75 A34 =4 / 4= 1 A35 =4 / 4 = 1 A36 = 3 / 4 = 0.75 A37 =3 / 4 = 0.75 A38 =2 /  4= 0.5 A39 =3 / 4 = 0.75 A40 =3 / 4 = 0.75 A41 =3 / 4 = 0.75 A42 =1 / 4 = 0.25 A43 =3 / 4 = 0.75 A44 =1 / 4 = 0.25 A45 =1 / 4 = 0.25 A46 =3 / 4 = 0.75 A47 =1 / 4 = 0.25 A48 =3 / 4 = 0.75 A49 =4 / 4 = 1
Tabel 1.6 Tahap Normalisasi
No. Pekerja an Penghasil a n Jumlah Tanggung a n A1 0.75 0.5 1 A2 1 0.5 0.25 A3 0.25 0.5 0.5 A4 0.75 0.5 1 A5 0.75 0.5 0.5 A6 1 0.5 0.5 A7 0.75 0.5 0.75
𝑗=1
A8 0.75 0.5 0.75 A9 0.75 1 0.5 A10 0.25 0.5 0.75 A11 0.75 0.5 0.75 A12 0.25 1 1 A13 0.75 0.5 0.5 A14 0.75 0.5 0.5 A15 0.25 1 0.75 A16 1 1 0.5 A17 0.75 0.5 0.5 A18 0.75 0.5 0.5 A19 0.75 0.5 1 A20 0.75 0.5 0.5 A21 1 0.5 0.75 A22 0.75 1 0.25 A23 0.25 0.5 0.5 A24 0.25 1 0.25 A25 0.25 1 0.75 A26 0.75 0.5 0.5 A27 0.75 0.5 0.75 A28 0.75 1 0.5 A29 1 1 0.25 A30 0.75 1 0.75 A31 0.75 1 0.75 A32 1 0.5 0.5 A33 0.75 0.5 0.75 A34 0.75 0.5 1 A35 1 0.5 1 A36 1 0.5 0.75 A37 1 1 0.75 A38 0.75 0.5 0.5 A39 0.5 1 0.75 A40 1 0.5 0.75 A41 0.25 1 0.75 A42 0.25 1 0.25 A43 0.75 0.5 0.75 A44 1 0.2 5 0.25 A45 1 0.3 0.25 A46 0.75 1 0.75 A47 0.25 1 0.25 A48 1 0.5 0.75 A49 0.75 0.5 1

## 3.3 TAHAP PERANGKINGAN
Tahap  perangkingan,  mengalikan  bobot  kriteria dengan setiap baris matriks nilai normalisasi.
𝑉𝑖 =  ∑ 𝑛 =1 𝑊 ᴶR ⁱ
Rumus Perangkingan Keterangan:
V ⁱ : ranking untuk setiap alternatif.
W ᴶ: nilai bobot dari setiap kriteria. Tahap perangkingan:
A1  =  (0.75  *  25)  +  (0,5  *  25)  +  (  1  *  15)  = 46.25
A2  =  (1  *  25)  +  (0.5  *  25)  +  (  0.25  *  15)  = 41.25 A3  =  (0.25  *  25)  +  (0.5  *  20)  +  (0.5  *  15)  = 26.25 A4 = (0.75 * 25) + (0.5 * 25) + (1 * 15) =46.25 A5  =  (0.75  *  25)  +  (0.5  *  25)  +  (0.5  *  15)  = 38.75 A6 = (1 * 25) + (0.5 * 25) + (0.5 * 15) = 45 A7 =  (0.75 * 25) + (0.5 * 25) + (0.75 * 15) = 42.5 A8  =  (0.75  *  25)  +  (0.5  *  25)  +  (0.75  *  15)  = 42.5 A9 = (0.75 * 25) + (1 * 25) + ( 0.5 * 15) =51.25 A10  =  (0.25*  25)  + (0.5  *  25)  +  (0.75  *  15)  = 30 A11 = (0.75*25)  + (0.5*25)  + (0.75*15)= 42.5 A12 = (0.25*25) + (1*25) + (1*15) = 46.25 A13= (0.75*25) + (0.5*25) + (0.5*15) = 38.75 A14 = (0.75*25) + (0.5*25) + (0.5*15) = 38.75 A15 = (0.25*25) + (1*25) + (0.75*15) = 42.5 A16 = (1*25) + (1*25) + (0.5*15) = 57.5 A 17 = (0.75*25) + (0.5*25) + (0.5*15) = 38.75 A 18 = (0.75*25) + (0.5*25) + (0.5*15) = 38.75 A19 = (0.75*25) + (0.5*25) + (1*15) = 46.25 A20 = (0.75*25) + (0.5*25) + (0.5*15) = 38.75 A21 = (1*25) + (0.5*25) + (0.75*15) = 48.7 A22  =  (0.75  *  25)  +  (1  *  25)  +  (  0.25  *  15)= 47.5 A23 = (0.25 * 25)+ (0,5 * 25)+ (0.5 *15)=26.25 A24 =(0.25 * 25)+ (1 * 25) + ( 0.25 * 15)=35 A25 =(0.25 * 25)+ (1 * 25)+ (0.75*15)=42.5 A26 = (0.75*25) + (0.5*25) + (0.5*15) = 38.75 A27 =(0.75 * 25)+ (0.5 * 25)+ (0.75*15)=42.5 A28 =(0.75 * 25)+ (1 * 25) +(0.5 * 20)=51.25 A29 =(1 * 25) +(1 * 25) +( 0.25 * 15)==53.75 A30 =(0.75 * 25) +(1 * 25) +(0.75*15)=55 A31 =(0.75 * 25) +(1 * 25) +(0.75*15)=55 A32 =(1 * 25) + (0.5 * 25) + (0.5 * 15) =45 A33  =(0.75  *  25)  + (0.5  *  25)  +  (0.75  *  15)  = 42.5 A34 =(0.75 * 25) + (0.5 * 25) + (1* 15) = 46.25 A35 =(1 * 25) + (0.5 * 25) + (1 * 15) = 52.5 A36  =  (1  *  25)  +  (0.5  *  25)  +  (0.75  *  15)  = 48.75 A37 =(1 * 25) + (1 * 25) + (0.75 * 15) = 61.25 A38  =(0.75  *  25)  +  (0.5  *  25)  +  (0.5  *  15)  = 38.75
A39  =(0.5  *  25)  +  (1  *  25)  +  (0.75  *  15)  = 48.75 A40 =(1* 25) + (0.5 * 25) + (0.75 * 15) = 48.75 A41 =(0.25* 25) + (1 * 25) + (0.75 * 15) =42.5 A42 =(0.25* 25) + (1 * 25) + (0.25 * 15) = 35 A43  =(0.75  *  25)  + (0.5  *  25)  +  (0.75  *  15)  = 42.5 A44 ==(1 * 25) + (0.25 * 25) + (0.25 * 15) = 35 A45  ==(0.1*  25)  +  (0.3  *  25)  +  (0.25  *  15)  = 36.25 A46  ==(0.75  *  25)  +  (1  *  25)  +  (0.75  *  15)  = 37.5 A47 ==(0.25 * 25) + (1 * 25) + (0.25 * 15) = 35 A48 ==(1 * 25) + (0.5 * 25) + (0.75 * 15) = 48.75 A49 ==(0.75 * 25) + (0.5 * 25) + (1 * 15) = 46.25 Tabel 1.7 Tahap Perangkingan Pekerjaa n Orangtua Pengha silan Orang Tua Jumlah Tanggun gan Total 0.75 0.5 1 46.25 1 0.5 0.25 41.25 0.25 0.5 0.5 26.25 0.75 0.5 1 46.25 0.75 0.5 0.5 38.75 1 0.5 0.5 45 0.75 0.5 0.75 42.5 0.75 0.5 0.75 42.5 0.75 1 0.5 51.25 0.25 0.5 0.75 30 0.75 0.5 0.75 42.5 0.25 1 1 46.25 0.75 0.5 0.5 38.75 0.75 0.5 0.5 38.75 0.25 1 0.75 42.5 1 1 0.5 57.5 0.75 0.5 0.5 38.75 0.75 0.5 0.5 38.75 0.75 0.5 1 46.25 0.75 0.5 0.5 38.75 1 0.5 0.75 48.75 0.75 1 0.25 47.5 0.25 0.5 0.5 26.25 0.25 1 0.25 35 0.25 1 0.75 42.5 0.75 0.5 0.5 38.75 0.75 0.5 0.75 42.5 0.75 1 0.5 51.25 1 1 0.25 53.75 0.75 1 0.75 55
0.75 1 0.75 55 1 0.5 0.5 45 0.75 0.5 0.75 42.55 0.75 0.5 1 46.25 1 0.5 1 52.5 1 0.5 0.75 48.75 1 1 0.75 61.25 0.75 0.5 0.5 38.75 0.5 1 0.75 48.75 1 0.5 0.75 48.75 0.25 1 0.75 42.5 0.25 1 0.25 35 0.75 0.5 0.75 42.5 1 0.25 0.25 35 1 0.3 0.25 36.25 0.75 1 0.75 37.5 0.25 1 0.25 35 1 0.5 0.75 48.75 0.75 0.5 1 46.25

## 3.4 TABEL HASIL PERANGKINGAN
Tabel 1.8 Hasil Perangkingan No. Nama Hasil akhir 1 Adi Wahyu Saputra 46.25 2 Adnan Prasetyo Wiguno  41.25 3 Afilla Suta Yenda 26.25 4 Ahis Novian Saputra 46.25 5 Aji Sasongko 38.75 6 Akbar Julian Prasetyo 45 7 Amelia Dewi 42.5 8 Aninda Nafela 42.5 9 Anisa Oktaviana 51.25 10 Anjar Kasih Rangga 30 11 Arif Ferdiansyah 42.5 12 Azril Aditya Pratama 46.25 13 Bagas Dwi Prassetiyo 38.75 14 Bangkit Aji Purbaya 38.75 15 Bima Evanza 42.5 16 Dhani Wirayuda 57.5 17 Dhia Habib Hidayatulloh  42.5 18 Dimas Wisnu Prabowo 51.25 19 Dinda Wafiq Azizah 30 20 Dio Ika Eqiansa 42.5 21 Diva Kirana 48.75 22 Dwi Kartika Sari 47.5 23 Fathurozi 26.25 24 Fitri Okta Viani 35 25 Gilang Ramadani 42.5 26 Habib Okta Ramadani 38.75 27 Ibnu Haqul Huda 42.5
28 Ilham Trisnadi 51.25 29 Jeni Alfiani Putri 53.75 30 Juny Ryvaldo 55 31 Lucky Nur Cahyo 55 32 Muhammad Firman Ardiansyah 45 33 Nadin Irawan 42.55 34 Nia Dwi Fatma 46.25 35 Nova Puspitasari 52.5 36 Rahmat Saputra 48.75 37 Rama Alviko 61.25 38 Rizki Deska Kurniawan 38.75 39 Selvia Sari 48.75 40 Sofi Azahra 48.75 41 Suci Mawardi 42.5 42 Tisya Amelia Prastiwi 35 43 Tri Oktafiana 42.5 44 Viky Afriza Aihara 35 45 Vivi Anggeliya Dewi 48.75 46 Wahyu Adistira 61.25 47 Wahyu Devan Saputra 35 48 Wahyu Fajar Dwi Saputra 48.75 49  Yudistira 46.25 Tabel 1.9 Hasil Akhir No.  Nama Hasil 1 Afilla Suta Yenda 26.25 2 Fathurozi 26.25 3 Anjar Kasih Rangga 30 4 Dinda Wafiq Azizah 30 5 Wahyu Devan Saputra 35 6 Viky Afriza Aihara 35 7 Tisya Amelia Prastiwi 35 4. KESIMPULAN DAN SARAN
4.1 Kesimpulan
Setelah melakukan perhitungan dengan
menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW),  maka  dapat  diperoleh  kesimpulan, berdasarkan  kriteria  yang  sudah  ditentukan yaitu,  Penghasilan  orang  tua,  Pekerjaan  orang tua  dan  Jumlah  tanggungan.  Pada  hasil  akhir bahwa  Afilla  Suta  Yenda  mendapatkan  hasil terendah  yaitu  26.25,  Fathurozi  26.25  dan  5 siswa  lainnya.  Berdasarkan  dari  hasil  diatas maka  peneliti  bisa  membantu  pihak  sekolah untuk mendapatkan hasil yang efisien.

## 4.2 SARAN
Berdasarkan kesimpulan diatas maka Penerimaan  Dana  Bantuan  di  SMA  Purnama
Trimurjo dapat memeberikan alternative terbaik dari  sejumlah  kriteria  dengan  menggunakan Simple  Additive  Weighting (SAW).  Diharapkan dalam penelitian
selanjutnya dapat menggunakan  metode-metode  yang  lain  untuk kasus yang sama.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Hutahaean,  M.  B.  “Sistem  pendukug keputsan  pemilihan  sekolah  SMK swasta Penerima  Dana Bantuan menerapkan  metode SAW”  Gorontalo (2020).
[2]. Nursafika, A. R. “Penerapan metode SAW dalam  penentuan  Beasiswa  SMPN  1 Dumai” Riau (2022).
[3].  Pandu  Pratama  Putra,  Dafwen  Kuning, Yogi Ersan Fadrial. “Sistem pendukung keputusan penentuan penerima  BLT  menggunakan  metode SAW” Pekan baru (2022).
[4].  Pratama,  Y.  P.    “Implementasi  metode SAW  sistem  keputusan  penerimaan dana bantuan covid 19 pada masyarajat  desa  mekarsari”  sukabumi (2021).
[5].  Ridho  Taufiq  Subagio,  M.  A.  “Penerapan metode SAW dalam sistem pendukung keputusan untuk menentukan penerima beasiswa”cirebon(2017).