## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BANTUAN LANGSUNG TUNAI DI KANTOR KEPALA DESA NGRINGO DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Wiwin Wijayanti (wiwin.miaw@gmail.com) Kustanto (kustanto@sinus.ac.id) Sri Tomo (szrie@yahoo.com)

## ABSTRAK
Bantuan  Langsung  Tunai  merupakan  suatu  bentuk  bantuan  dari  pemerintah  sebagai bentuk  kompensasi  dari  kenaikan  harga  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM). Permasalahan  pada proses  penentuan  penerima  BLT  Lemahnya  pengawasan  pemerintah  akan  bantuan  BLSM membuat  sebagian  warga  yang  berhak  menerima  Bantuan  Langsung  Sementara  Masyarakat (BLSM)  malah  tidak  mendapatkan  bantuan  BLSM.  Maka,  penulis  melakukan  penelitian  yang bertujuan  agar  dapat  memberikan  alternatif  keputusan  yang  terkomputerisasi  kepada  Kantor Kepala  Desa  Ngringo  tentang  penentuan  penerima  BLT.  Dalam  proses  pembangunan  sistem pendukung  keputusan  untuk  menentukan  penerima  BLT  menggunakan  metode  studi  pustaka, observasi,  dan  wawancara.  Peneliti  juga  melakukan  analisis  dan  perancangan  sistem  serta melakukan  pengujian  (uji  fungsional  dan  uji  validitas).  Berdasarkan  pengujian  dengan  uji fungsional  dan  uji  validitas  yang  telah  dilakukan  menyatakan  bahwa  algoritma  Simple  Additive Weighting.  Output  yang  dihasilkan  oleh  sistem  yang  peneliti  buat  berupa  hasil  analisa perangkingan  jika  nilai  atau  bobot  lebih  dari  50  maka  tergolong  keluarga  miskin  dan  layak menerima bantuan BLT dan sebaliknya apabila hasil perangkingan bernilai kurang dari 50 maka tergolong keluarga mampu.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Bantuan Langsung Tunai

## I. PENDAHULUAN
Bantuan
langsung tunai (BLT)
merupakan suatu bentuk bantuan dari pemerintah  sebagai  bentuk  kompensasi  dari kenaikan  harga  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM), yang  tentunya  mengimbas  kepada  kehidupan masyarakat luas termasuk kalangan masyarakat miskin. Untuk mendapatkan bantuan  langsung  tunai  ini,  pemerintah menetapkan beberapa kriteria dalam menentukan siapa saja yang berhak menerima bantuan tersebut.
Desa  Ngringo  merupakan  salah  satu desa  di  Kecamatan  Jaten  dengan  tingkat kemiskinan diatas rata-rata. Dalam pelaksanaannya,  eksekusi  daripada  Bantuan Langsung  Sementara  Masyarakat  (BLSM)  ini menghadapi banyak masalah. Contoh masalah  BLSM  atau  BLT  Banyak  yang  salah sasaran,  padahal  tidak  sedikit  orang-orang jompo  dan  miskin  justru  tidak  menerima  kartu BLSM, tiga orang di antaranya memiliki sawah bahkan  terdapat  dua  unit  sepeda  motor  di masing-masing  rumah  mereka[1].  Lemahnya pengawasan  pemerintah  akan  bantuan  BLSM
membuat  sebagian  warga  yang  berhak menerima bantuan BLSM malah tidak mendapatkan  bantuan  BLSM.  Sementara  itu, sebagian  warga  yang  tidak  berhak  menerima bantuan  BLSM  malah  mendapatkan  bantuan BLSM.  Oleh  karena  itu,  terjadilah  protes  dan demonstrasi  yang  disebabkan  oleh  bantuan BLSM  yang  tidak  tepat  sasaran.  Dengan mengacu pada masalah yang ada maka tujuan yang  hendak  dicapai  dalam  penelitian  ini adalah  menghasilkan  Sistem  Pendukung Keputusan Bantuan Langsung
Tunai menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW)  di  Kantor  Kepala  Desa Ngringo  untuk  membandingkan  hasil  aplikasi dengan hasil di lapangan.
Keunggulan  metode  simple  additive weighting dibanding dengan sistem pendukung keputusan yang lain terletak pada kemampuannya  dalam  melakukan  penilaan secara  lebih  tepat  karena  didasarkan  pada nilai  kriteria  dan  bobot  tingkat  kepentingan yang  dibutuhkan  dalam  metode  SAW  juga dapat  menyeleksi  alternative  terbaik  dari sejumlah  alternative  yang  ada  kemudian
dilakukan  proses  perangkingan  yang  jumlah nilai bobot semua kriteria setelah menentukan bobot setiap kriteria[2].

## II.  METODE PENELITIAN
Adapun    metodologi  penelitian  yang digunakan penulis untuk menyelesaikan berbagai permasalahan yang ditemukan sebagai berikut:
2.1. Metode Pengumpulan Data a.  Metode Observasi.
Metode  ini  diterapkan  penulis  dengan mendatangi  Kantor  Kepala  Desa  Ngringo untuk mendapatkan data misalnya, data warga desa  Ngringo  yang  telah  menerima  bantuan langsung tunai.. b.  Metode Wawancara.
Penulis  melakukan  wawancara  dengan salah  satu  staff  Kantor  Kepala  Desa  Ngringo dengan  mengajukan  beberapa  pertanyaan. Cara  ini  untuk  mendapatkan  keterangan- keterangan pelengkap guna kelancaran kegiatan  penelitian.  Dengan  cara  ini  akan memperoleh data yang lengkap dan tepat.

## c.  Liberary Research
Teori-teori  yang  didapat  dari  buku-buku penunjang  yang  berhubungan    dengan    topik yang    diambil    sebagai  bahan  pembanding atau  dasar  pembahasan  lanjut,  serta    untuk memperoleh    landasan-landasan    teori  dari sistem yang akan dikembangkan berhubungan dengan penelitian yang berkaitan dengan teori sistem  pendukung  keputusan  penerimaan bantuan  langsung  tunai  dengan  Metode Simple Additive Weighting (SAW).

## 2.2. Perancangan Sistem
a. Kebutuhan Sistem
Software  pendukung  yang  digunakan yaitu  Bahasa  program  PHP  dan  database menggunakan MySQL.
b.  Perancangan Basis Data
Melakukan  Perancangan  basis  data sebagai  tempat  penampung  data  yang  akan diakses oleh program.
c. Perancangan Diagram ER Mencari hubungan antar tabel data untuk mengkaitkan  atau  menghubungkan  beberapa data dalam satu kunci kaitan tertentu. 2.3. Proses bisnis
Sistem yang telah ada belum terintegrasi ke  dalam  program  aplikasi  khusus  yang memiliki data base metode ini digunakan untuk memudahkan  dalam  proses  pengambilan
keputusan  persoalan  yang  akan  diselesaikan, diuraikan  menjadi  unsur-unsur,  yaitu:  kriteria dan  alternative  dengan  menggunakan  metode SAW.

## 2.4. Membuat program aplikasi
Membuat  aplikasi  berbasis  web  dengan Bahasa program PHP.

## 2.5. Pengujian
a.  Pengujian  Sistem:  Metode  ini  dilakukan apakah sistem sesuai dengan perhitungan manual.
b.  Validitas:  Metode  ini  dilakukan  untuk membandingkan  hasil  aplikasi  dengan hasil di lapangan.

## III. TINJAUAN PUSTAKA

## 3.1. Sistem Pendukung Keputusan
Konsep  sistem  pendukung  keputusan (SPK)  atau Decision  Support  System (DSS) mulai  dikembangkan  pada  tahun  1960-an, tetapi  istilah  Sistem  pendukung  keputusan  itu sendiri  baru  muncul  pada  tahun  1971  yang diciptakan  oleh  G.  Antony  Gorry  dan  Michael S. Scott Morton dengan  tujuan untuk menciptakan kerangka kerja guna
mengarahkan aplikasi komputer kepada pengambilan  keputusan  manajemen.  Sistem tersebut  adalah  suatu  sistem  yang  berbasis komputer  yang  ditujukan  untuk  membantu pengambil  keputusan  dengan  memanfaatkan data  dan  model  tertentu  untuk  memecahkan berbagai  persoalan  yang  tidak  terstruktur. Istilah  sistem  pendukung  keputusan  mengacu pada  suatu  sistem  yang  memanfaatkan dukungan komputer dalam proses pengambilan  keputusan.    Sistem  pendukung keputusan adalah bagian dari sistem informasi berbasis  komputer  (termasuk  sistem  berbasis pengetahuan  (manajemen  pengetahuan)  yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau perusahaan.  Dapat  juga  dikatakan  sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi  untuk  mengambil  keputusan  dari masalah semiterstruktur yang spesifik[3].

## 3.2. Kriteria Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  dirancang secara    khusus  untuk  mendukung  seseorang yang  harus  mengambil  keputusan-keputusan tertentu.  Berikut  ini  beberapa  kriteria  sistem pendukung keputusan.
a.  Interaktif
Sistem  pendukung  keputusan  memiliki user  interface yang  komunikatif  sehingga pemakai dapat melakukan akses secara cepat ke  data  dan  memperoleh  informasi  yang dibutuhkan.
b.  Fleksibel
Sistem  pendukung  keputusan  memiliki sebanyak mungkin variabel masukan, kemampuan untuk mengolah dan memberikan keluaran  yang  menyajikan  alternatif-alternatif keputusan kepada pemakai. c.  Data Kualitas
Sistem  pendukung  keputusan  memiliki kemampuan utuk menerima data kualitas yang dikuantitaskan  yang  sifatnya  subyektif  dari pemakai nya, sebagai data masukan untukpengolahan  data.  Misalnya  terhadap kecantikan  yang  bersifat  kualitas,  dapat dikuantitaskan  dengan  pemberian  bobot  nilai seperti 75 atau 90.
d.  Prosedur pakar Sistem pendukung keputusan mengandung  suatu  prosedur  yang  dirancang berdasarkan rumusan formal atau juga berupa prosedur kepakaran seseorang atau kelompok dalam  menyelesaikan  suatu  bidang  masalah dengan fenomena tertentu.

## 3.3. Simple Additive Weighting Method
Metode    SAW  sering  juga  dikenal  istilah metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar metode  SAW    adalah  mencari  penjumlahan terbobot    dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif dari  semua  atribut[2].  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternative yang  ada.  Diberikan  persamaan sebagai berikut:
….… (1) dimana  r ij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut C j ; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternative    (V i )  diberikan  rumus      sebagai berikut:
……………………… (2)
Nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.
3.4. Kelebihan  Metode Simple  Additive Weighting (SAW)
Kelebihan      dari      model Simple Additive Weighting (SAW) dibandingkan dengan  model  pengambilan  keputusan  yang lain  terletak  pada  kemampuannya  untuk melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot preferensi  yang  sudah  ditentukan,  selain  itu SAW  juga  dapat  menyeleksi  alternatif  terbaik dari  sejumlah  alternatif  yang  ada  karena adanya proses perankingan setelah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Use Case Diagram
Use  Case  Diagram mempresentasikan sebuah  interaksi  antara actor dengan  sistem, berikut  adalah  use  case  diagram  sistem pendukung  keputusan  penerimaan  bantuan langsung tunai.
uc Use Case M odel Si stem Admin Login M engelola Data Himpunan Sub Kriteria M elihat Hasil Analisis Logout M engelola Data Kriteria M engelola Data Alternativ e Penerima BLT «i ncl ude» «i ncl ude» «i ncl ude» «i ncl ude» «i ncl ude» Gambar 1: Use Case Diagram

## 4.2. Relasi Antar Tabel
tabel kriteria id_kriteria nama atribut bobot tabel admin username password tabel himpunan id_himpunan id_kriteria nama nilai tabel alternatif id_alternatif no_ktp nama alamat tabel klasifikasi id_alternatif id_himpunan M 1 1 M M 1 * * *

## Gambar 2: Relasi Antar Tabel

## 4.3. Tahap Implementasi Program
4.3.1. Menu Utama Halaman Depan
Menu  utama  halaman  depan  adalah halaman  yang  pertama  kali  muncul  ketika memasuki  sistem.  Berisi  text  tulisan  selamat datang,  definisi  dan  pengertian  BLT  serta kriteria-kriteria BLT.
Gambar 3. Gambar Tampilan Menu Utama

## Halaman Depan
4.3.2. Menu Utama Login Admin Form  ini  digunakan  untuk  masuk  ke dalam  menu  admin,  yakni  menu  spk  yang digunakakn  untuk  melakukan  input,  hapus maupun edit data kriteria, sub kriteria dan data alternative.
Gambar 4. Gambar Tampilan Menu Utama

## Login Admin
4.3.3. Menu Admin Halaman Depan Halaman  menu  admin  halaman  depan adalah  halaman  yang  akan  ditampilkan  ketika admin  sukses  melakukan  login.  Berisi  text tulisan selamat datang, definisi dan pengertian BLT  serta  kriteria-kriteria  BLT  seperti  pada menu utama halaman depan sebelum login.
Gambar 5. Gambar Tampilan Menu Admin

## Halaman Depan
4.3.4. Menu Admin Data Kriteria
Menu  ini  digunakan  untuk  melakukan input data kriteria penerima BLT.
Gambar 6. Gambar Tampilan Menu Admin Data Kriteria
Untuk  menambah  data yaitu  dengan  mengklik tombol  “Tambah  Data”  kemudian  isi  nama kriteria,  pilih  atribut  dan  isi  bobot  yang  akan ditambahkan  kriteria.  Kemudian  kli k  “Simpan” untuk menyimpan atau “Batal” untuk membatalkan.
Gambar 7. Gambar Tampilan Menu Admin Data Kriteria
Untuk  mengedit  data  yaitu  dengan mengklik  tombol  pada  aksi  yang  bergambar kertas  dan  pensil  data  kemudain  klik  tombol EDIT. Kemudian edit data klik “Simpan” untuk menyimpan atau “Batal” untuk membatalkan.
4.3.5.Menu Admin Data Himpunan Sub Kriteria Menu  ini  digunakan  untuk  melakukan input  data  himpunan  sub  kriteria.  Dengan memilih nama kriteria yang telah di inputkan ke dalam data kriteria.
Gambar 8. Gambar Tampilan Menu Data Himpunan Sub Kriteria
Setelah  dipilih  salah  satu  maka  akan berubah  tampilan  menjadi  seperti  gambar dibawah ini :
Gambar 9. Gambar Tampilan Menu Entry Data Himpunan Sub Kriteria
Kemudian  untuk  menambah  data  yaitu dengan  mengklik  tombol  “Tambah  Data” kemudian isi nama himpunan dan isi nilai yang akan  ditambahkan  ke  dalam  himpunan  sub kriteria.  Kemudian  klik  “Simpan”  untuk menyimpan atau “Batal” untuk membatalkan.
Gambar 10. Gambar Tampilan Menu Entry Data Himpunan Sub Kriteria
4.3.6.  Menu  Admin  Data  Alternatif  Penerima BLT
Menu  ini  digunakan  untuk  melakukan input data alternative penerima BLT.
Gambar 11. Gambar Tampilan Menu Data

## Alternative Penerima BLT
Kemudian  untuk  menambah  data  yaitu dengan  mengklik  tombol  “Tambah  Data” kemudian isi no.ktp, nama, alamat dan kriteria- kriteria  yang  telah  terinput  di  dalam  database. Kemudian  klik  “Simpan”  untuk  menyimpan atau “Batal” untuk membatalkan.
Gambar 12. Gambar Tampilan Menu Update Data Alternative Penerima BLT
4.3.7 Menu Admin Hasil Analisa Hasil  analisa  ini  digunakan  untuk  mengetahui hasil  perhitungan  bobot  tiap  kriteria  dan  sub kriteria dalam bentuk matrik kemudian dinormalisasikan dan kemudian hasilnya diranking.
Gambar 13. Gambar Tampilan Hasil Analisa

## 4.4. Tahap Pengujian Sistem
Untuk  memastikan  program  berjalan dengan  baik  maka  dilakukan  pengujian  guna mencari bug dalam  program.  Pengujian  yang dilakukan dalam pembangun Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Bantuan Langsung Tunai menggunakan Metode Simple Additive Weighting.

## 4.4.1 Pengujian Fungsional
Pengetesan program dilakukan menggunakan  pengujian  fungsional  untuk menguji  fungsi-fungsi  khusus  dari  aplikasi yang  dikembangkan.  Test  input  dan  output fungsi yang ada tanpa memperhatikan prosesnya.  Pada  pengujian  ini  kebenaran aplikasi yang diuji dilihat berdasarkan keluaran yang  dihasilkan  dari  data  masukan  yang diberikan.
Fungsi-fungsi  yang  ada  pada  aplikasi, tanpa  memperhatikan  bagaimana  proses untuk mendapatkan keluaran tersebut. Pengujian  aplikasi  di  sini  dilakukan  hanya pada menu yang ada.
4.4.2.Pengujian Validasi
Uji  validasi  adalah  pengujian  yang digunakan  untuk  membandingkan  antara  hasil
dari  program  yang  dibuat  sama  dengan  hasil perhitungan  manual.  Uji  ini  dilakukan  di  tiap tahap  proses  perhitungan  sehingga  akan terlihat  bahwa  program  dibuat  sesuai  dengan algoritma yang digunakan.
Hal pertama yang diuji adalah perhitungan nilai normalisasi pada perhitungan
manual. Pada perhitungan manual normalisasi dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Perbandingan perhitungan  nilai  bobot  normalisasi  pada perhitungan sistem dapat dilihat pada Gambar 14.

## Tabel  1. Normalisasi Perhitungan Manual
Nama C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 C 10 C 11 C 12 C 13 C 14 C 15 C 16 Sariman 1 0.4 0.25 0.5 1 1 1 1 0.5 0.5 0.5 1 0.6 1 1 1 Sakiyem 1 0.4 0.25 0.5 1 1 0.5 1 1 0.5 1 1 0.6 1 1 0.6667 Tri Handayanto 1 1 1 0.5 1 1 0.5 0.5 1 1 0.5 0.8 0.6 1 1 0.6667 Sumarno 1 1 1 1 1 1 1 1 0.5 1 1 0.4 1 1 1 0.6667 Sutrisno 0.5 0.4 0.25 0.5 1 1 0.5 1 1 0.5 0.5 0.8 0.8 1 1 1 Wagimin 1 0.4 0.25 0.5 1 1 0.5 1 0.5 1 1 0.8 0.6 1 1 1 Pariyem 1 0.2 0.25 0.5 1 1 0.5 0.5 1 1 1 0.8 0.6 1 1 0.6667 Sukarno 1 0.4 0.25 0.5 1 1 0.5 1 0.5 1 1 0.8 1 1 1 1 Jiman 1 0.4 1 0.5 1 1 0.5 1 1 1 1 0.8 0.6 1 1 0.6667 Sri Widodo 1 0.4 0.5 1 1 1 0.5 1 1 1 1 0.8 0.8 1 1 0.6667 Sarjono 1 1 1 0.5 1 1 1 1 1 1 1 0.8 1 1 1 0.3333

## Gambar 14. Normalisasi Perhitungan Sistem
Perbandingan  selanjutnya  adalah  hasil akhir  perhitungan  perankingan  (V)  pada perhitungan manual ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Nilai V pada perhitungan manual Ms. Excel dan sistem.
Alternatif Perhitungan Manual Perhitungan Sistem Rangking Sariman 79.25 79.25 8 Sakiyem 78.41667 78.42 9 Tri Handayanto 81.66667 81.67 6 Sumarno 91.16667 91.17 1 Sutrisno 75.25 75.25 11 Wagimen 80.75 80.75 7 Pariyem 76.41667 76.42 10 Sukarno 84.75 84.75 4 Jiman 83.66667 83.67 5 Sri Widodo 85.66667 85.67 3 Sarjono 89.83333 89.83 2
Dilihat  dari  hasil  perbandingan  nilai  V antara  perhitungan  manual  dan  perhitungan
sistem  terdapat  sedikit  perbedaan  0,001  ini dikarenakan  ada  perbedaan floating  point antara  perhitungan  manual  dan  perhitungan sistem  tetapi  perbedaan  tersebut  masih  dapat ditolerir  sehingga  masih  dianggap  hasil  dari perhitungan  manual  dan  perhitungan  sistem adalah sama.

## V. PENUTUP

## 5.1. Kesimpulan
Dalam  penelitian  yang  telah  dilakukan menghasilkan kesimpulan. Adapun kesimpulan yang  didapat  adalah  telah  terciptanya  sebuah sistem pendukung keputusan penentuan penerima  bantuan  langsung  tunai  berbasis web  untuk  Kantor  Kepala  Desa  Ngringo menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). 5.2. Saran Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan  Bantuan  Langsung  Tunai  di
Kantor Kepala Desa Ngringo dapat memberikan  alternative  terbaik  dari  sejumlah kriteria
dengan menggunakan metode algoritma Simple  Additive  Weighting (SAW). diharapkan    dalam  penelitian  selanjutnya dapat menggunakan metode-metode yang lain untuk  kasus  yang  sama  yaitu  Penentuan Penerimaan  Bantuan  Langsung  Tunai  dan hasilnya dapat dijadikan perbandingan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Suara Merdeka.  (2013, July 02). Dijumpai
Pembagian BLSM Salah Sasaran. Retrieved July 01, 2015, from
www.suaramerdeka.com: http://www.suaramerdeka.com/v1/index.ph p/read/cetak/2013/07/02/229499/Dijumpai- Pembagian-BLSM-Salah-Sasaran
[2]  Norfriansyah,  Dicky  (2014).  Konsep  Data Mining  Vs  Sistem  Pendukung  Keputusan. Yogyakarta : Deepublish
[3]  Monita,  Dita.  (2013).  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerima  Bantuan  Langsung
Tunai  Dengan  Menggunakan  Metode
Analytical Hierarcy Process. Pelita
Informatika  Budi  Darma,  Volume  III Nomor: 2, April 2013, Hal : 29.