Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Di Desa Pasirukem
Anggie Dinda Surya 1 , Adelia Alvi Yana 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri Jl. Raya Jatiwaringin No. 2 RT.2/RW.13, Cipinang Melayu, Makasar, East Jakarta City, Jakarta 13620 e-mail: 1 anggiedins@gmail.com, 2 adelia.aav@nusamandiri.ac.id
Abstrak - Program Keluarga Harapan atau yang biasa disebut PKH merupakan salah satu program Pemerintah yaitu dengan memberikan bantuan kepada Keluarga Miskin (KM) sebagai penanggulangan kemiskinan yang ada di Indonesia. PKH telah dilaksanakan sejak tahun 2007 dan merupakan Program Perlindungan Sosial yang dikenal di dunia International dengan istilah Conditional Cash Transfer (CCT). Dalam pelaksanaannya Pemerintah perlu menyeleksi keluarga yang layak mendapat bantuan program tersebut, dalam prosesnya masih saja terdapat kesalahan dalam menentukan sasaran keluarga yang layak menerima program PKH. Sistem Pendukung Keputusan dapat menjadi solusi agar penerima bantuan program PKH adalah Keluarga Miskin yang (KM) yang tepat sasaran. Dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai perhitungannya yang merupakan metode penjumlahan terbobot. Berdasarkan hasil perhitungan mulai dari normalisasi hingga proses perangkingan, dimana dari nilai tersebut akan diambil alternatif tertinggi sampai terendah sebagai penentuan untuk calon penerima PKH di Desa Pasirukem. Dari proses tersebut didapatkan hasil perangkingan tertinggi dengan nilai 9,125 atas nama Yapi Agil, Dusun Wagirsari. Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) di Desa Pasirukem dapat membantu memberikan keputusan kepada pihak Desa dalam menentukan keluarga yang akan diberikan bantuan sosial berdasarkan nilai tertinggi pada hasil perangkingan.

## Kata Kunci: SPK, PKH, Simple Additive Weighting (SAW)

## Kata Kunci : 3 kata atau frase
Abstract — Program Keluarga Harapan or commonly called PKH is one of the government's programs, namely by providing assistance to Poor Families as poverty alleviation in Indonesia. PKH has been implemented since 2007 and is a Social Protection Program known internationally as Conditional Cash Transfer (CCT). In its implementation, the government needs to select families who are eligible for the program assistance, in the process there are still errors in determining the target families who are eligible to receive the PKH program. The Decision Support System can be a solution so that the beneficiaries of the PKH program are poor families who are on target. With the Simple Additive Weighting (SAW) method as the calculation which is a weighted addition method. Based on the results of calculations ranging from normalization to the ranking process, where from this value the highest to lowest alternative will be taken as a determination for prospective PKH recipients in Pasirukem Village. From this process, the highest ranking results with a value of 9.125 on behalf of Yapi Agil, Hamlet of Wagirsari. The Decision Support System for Recipients of Program Keluarga Harapan Using the Simple Additive Weighting (SAW) Method in Pasirukem Village can help provide decisions to the Village in determining which families will be given social assistance based on the highest score on the ranking results.
Keywords: DSS, PKH, Simple Additive Weighting (SAW)

## PENDAHULUAN
Dunia teknologi sekarang ini sangat mendominasi hampir di setiap bidang kehidupan, dimana banyak kegiatan-kegiatan yang dilakukan dengan menggunakan teknologi komputer dan internet. Dalam pengambilan keputusan pun saat ini proses nya sudah terkomputerisasi dengan memanfaatkan data dan metode untuk memecahkan masalah yang tidak terstruktur. Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem yang berbasis komputer yang terdiri dari tiga komponen yang saling berinteraksi yaitu : sistem bahasa, sistem pengetahuan dan sistem pemrosesan (Aminudin et al., 2015).
Program Keluarga Harapan atau yang biasa disebut PKH merupakan salah satu program Pemerintah yaitu dengan memberikan bantuan kepada Keluarga Miskin (KM) sebagai penganggulangan kemiskinan yang ada di Indonesia. Program ini telah dilaksanakan sejak tahun 2007 dan merupakan Program Perlindungan Sosial yang dikenal di dunia International dengan istilah Conditional Cash Transfer (CCT) dan program tersebut terbukti cukup berhasil ketika diterapkan di negara-negara yang menerpakan program tersebut. Program Keluarga Harapan (PKH) membuka akses untuk Keluarga Miskin (KM) terutama ibu hamil dan anak sekolah yaitu untuk mendapatkan fasilitas kesehatan dan juga pendidikan, selain itu program ini juga mulai mencakup bagi penyandang disabilitas dan lanjut usia agar mendapat kesejahteraan sosial.
Dalam pelaksanaannya, Pemerintah perlu menyeleksi keluarga yang layak mendapat bantuan program tersebut, Pada Program Keluarga Harapan (PKH) ini, masih terdapat permasalahan yang perlu dibenahi, salah satunya kesulitan dalam menentukan penerima bantuan berdasarkan kriteria yang ada. Karena saat ini masih saja terdapat penerima bantuan yang dinilai tidak tepat sasaran, dimana masih banyak keluarga yang seharusnya berhak, justru tidak mendapatkan dana bantuan program tersebut. (Pertiwi et al., 2019) Sistem seleksi penentuan kelayakan penerima PKH ini masih bersifat manual hal ini dikhawatirkan menimbulkan suatu kerancuan dan ketidaktepatan dalam menentukan penerima bantuan PKH. (Purba & Purnomo, 2019) Sistem Pendukung Keputusan dapat menjadi solusi agar penerima bantuan Program PKH adalah Keluarga Miskin (KM) yang tepat sasaran. Dengan menggunakan Metode SAW sebagai perhitungannya yang merupakan metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. (Pertiwi et al., 2019). Metode yaitu Simple Additive Weighting (SAW) yang dapat melakukan proses perhitungan dan pemeringkatan secara otomatis (Wiyono, & Latipah, 2017) dalam (Pujianto et al., 2020). Pada penelitian ini akan dicari alternatif terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditentukan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting .

## METODE PENELITIAN
1. Tahapan Penelitian a. Identifikasi Masalah, yaitu dengan mencari permasalahan yang terdapat dalam proses pemberian bantuan PKH di Desa Pasirukem.
b. Menentukan tujuan penelitian yang akan dicapai dari permasalahan yang diteliti.
c. Merumuskan hipotesa atau dugaan sementara yang akan dibuktikan kebenarannya melalui penelitian.
d. Studi literatur, dengan mempelajari literratur yang digunakan di dalam penelitian.
e. Pengumpulan data yang dilakukan berdasarkan pedoman yang sudah dipersiapkan. f. Pengolahan data, yaitu dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting.
g. Mendeskripsikan hasil penelitian dan membuat hipotesa.
2. Metode Pengumpulan Data a. Metode Observasi Proses pengumpulan data dengan mempelajari suatu sistem dengan terjun langsung ke lapangam serta melakukan pencatatan terhadap sejumlah objek penelitian. Penulis mengumpulkan data untuk mengetahui permasalahan terkait pemberian bantuan PKH di Kantor Kepala Desa Pasirukem.
b. Metode Wawancara Dengan melalui proses tanya jawab dengan memeberikan beberapa pertanyaan yang sudah di persiapkan sebelumnya, yang kemudian akan diajukan kepada Ibu Khumaeroh selaku pendamping PKH di Desa Pasirukem.
c. Metode Studi Pustaka Dengan mencari literatur berisi teori-teori yang berkaitan dengan permasalahan, serta mempelajari buku dan jurnal penelitian sebelumnya sebagai referensi dalam penulisan.
3. Populasi
Menurut Slamet (Riyanto & Hatmawan, 2020) populasi adalah keseluruhan dari subjek dan atau objek yang akan menjadi sasaran penelitian. Pada penelitian ini dapat ditentukan obyek yang menjadi populasi penelitian adalah para responden atau masyarakat miskin untuk menentukan calon penerima bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) di Desa Pasirukem.
4. Sampel Menurut Slamet (Riyanto & Hatmawan, 2020) sampel penelitian adalah bagian yang memberikan gambaran secara umum dari populasi, sampel yang digunakan dapat mewakili populasi yang diamati. Teknik pengambilan sampel akan berhubungan dengan penentuan jumlah sampel, dimana penentuan jumlah sampel penelitian dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa rumus, pada penelitian ini juga menggunakan sampel dengan populasi yang ditentukan sebesar 66 orang. Rumus yang digunakan untuk menghitung sampel pada penelitian ini yaitu dengan rumus Slovin sebagai berikut:
� =
�
1 + �� 2 Keterangan :
n = jumlah sampel N = jumlah populasi e = tingkat kesalahan dalam pengambilan sampel Maka dapat ditentukan sampel dengan perhitungan tersebut sebagai berikut:
� =
66
1 + 66 0.05 2
� = 66 1 + 66 0.0025 � = 66 1 + 0.25 � = 66
1.25
� = 52.8 Maka diperoleh n = 53 orang
Metode Simple Additive Weighting Metode SAW sering juga dikenal sebagai metode penjumlahan terbobot. 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 (Hardianto, 2020). Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut:
���
��� ��� ���
��� ��� ���
���� � ������� ���������� ������� ���� � ������� ����� (����) Keterangan:
Max Xij = Nilai terbesar dari setiap kriteria i. Min Xij = Nilai terkecil dari setiap kriteria i.
Xij = Nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria. Benefit = Jika nilai terbesar adalah yang terbaik.
Cos t = Jika nilai terkecil adalah yang terbaik. Dimana r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut C ij i=1,2,…,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) di berikan sebagai:
�1 =
�=1
� �� ���
Keterangan: V i = Rangking untuk setiap alternatif. W j = Nilai bobot rangking (dari setiap kriteria). r ij = Nilai rating kinerja ternormalisasi. Nilai V i yang lebih besar mengidentifikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.
Metode SAW mengenal adanya 2 (dua) atribut yaitu kriteria keuntungan ( benefit ) dan kriteria biaya ( cost ). Perbedaan mendasar dari kedua kriteria ini adalah dalam pemilihan kriteria ketika mengambil keputusan. Menurut Fishburn dan MacCrimmon (Hardianto, 2020). Ada beberapa langkah dalam penyelesaian metode Simple Additive Weight (SAW) adalah sebagai berikut : 1. Menentukan kriteria-kriteria yang dijadikan acuan dalam pendukung keputusan yaitu C i .
2. Memberikan nilai bobot (W).
3. Menetukan alternatif yang dijadikan kandidat dalam pengambil keputusan.
4. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
5. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (C i ).
6. Kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan maupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
7. Hasil akhir diperoleh dari proses perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatis terbaik (Ai) sebagi solusi (Hardianto, 2020).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penulisan skripsi ini penulis menentukan penelitian dan pembahasan yaitu menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang merupakan metode penjumlahan terbobot. Mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut merupakan konsep dasar dari metode SAW. Berikut ini merupakan langkah-langkah penyelesaian suatu masalah menggunakan metode SAW:
1. Menentukan Kriteria Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Atribut C1 Komponen (Ibu Hamil, Balita, Anak Sekolah SD/SMP/SMA, Lansia, Disabilitas Berat) Benefit C2 Luas lantai bangunan Benefit C3 Jenis lantai Benefit C4 Jenis dinding Benefit C5 Fasilitas Buang Air Benefit C6 Sumber penerangan rumah Benefit C7 Sumber air minum Benefit C8 Bahan bakar memasak Benefit C9 Membayar biaya pengobatan di puskemas/poliklinik Cost C10 Penghasilan kepala keluarga perbulan Benefit C11 Pendidikan tertinggi kepala keluarga Benefit C12 Aset atau tabungan Benefit C13 Konsumsi daging/ayam/susu perminggu Benefit C14 Makan perhari Benefit C15 Membeli baju pertahun Benefit Sumber: Penelitian (2021) 2. Memberikan nilai bobot Memberikan nilai bobot untuk masing-masing kriteria dengan bilangan
fuzzy , yaitu: a. ST = Sangat Tinggi b. C = Cukup c. SR = Sangat Rendah Kemudian bilangan fuzzy di konversikan ke bilangan crips seperti tabel di bawah ini:
Tabel 2. Nilai Bobot
Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Tinggi 100 Cukup 50 Sangat Rendah 0 Sumber: Penelitian (2021)
Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W), penentuan bobot preferensi yang sudah penulis tetapkan yaitu sebagai berikut:
1. Kriteria Komponen (C 1 ) Tabel 3. Kriteria Komponen (C 1 ) Subkriteria Bilangan Fuzzy Nilai Ya Sangat Tinggi 100 Tidak Sangat Rendah 0 Sumber: Penelitian (2021) 2. Kriteria Luas Bangunan (m 2 ) Tabel 4. Kriteria Luas Bangunan (C 2 ) Subkriteria Bilangan Fuzzy Nilai 0-20 m 2 Sangat Tinggi 100 21-50 m 2 Cukup 50 >50 m 2 Sangat Rendah 0 Sumber: Penelitian (2021) 3. Kriteria Jenis Lantai Tabel 5. Kriteria Jenis Lantai (C 3 ) Subkriteria Bilangan Fuzzy Nilai Tanah/Kayu Sangat Tinggi 100 Semen Cukup 50 Keramik Sangat Rendah 0 Sumber: Penelitian (2021) 4. Kriteria Jenis Dinding Tabel 6. Kriteria Jenis Dinding (C 4 ) Subkriteria Bilangan Fuzzy Nilai Bambu/Rumbia Sangat Tinggi 100 Tembok tidak di plester Cukup 50 Tembok di plester Sangat Rendah 0 Sumber: Penelitian (2021) 5. Kriteria Fasilitas Buang Air Tabel 7. Kriteria Fasilitas Buang Air (C 5 ) Subkriteria Bilangan Fuzzy Nilai Tidak Memiliki Sangat Tinggi 100 Milik Umum Cukup 50 Milik Sendiri Sangat Rendah 0 Sumber: Penelitian (2021) 6. Kriteria Sumber Listrik Tabel 8. Kriteria Sumber Listrik (C 6 ) Subkriteria Bilangan Fuzzy Nilai Lilin Sangat Tinggi 100 Petromax Cukup 50 Listrik PLN Sangat Rendah 0 Sumber: Penelitian (2021) 7. Kriteria Sumber Air Tabel 9. Kriteria Sumber Air (C 7 ) Subkriteria Bilangan Fuzzy Nilai Sungai Sangat Tinggi 100 Sumur Cukup 50 PDAM Sangat Rendah 0 Sumber: Penelitian (2021) 8. Kriteria Bahan Bakar Masak Tabel 10. Kriteria Bahan Bakar Masak (C 8 ) Subkriteria Bilangan Fuzzy Nilai Arang Sangat Tinggi 100 Kayu Bakar Cukup 50 Gas Sangat Rendah 0 Sumber: Penelitian (2021)

## 9.
Kriteria Membayar Biaya Pengobatan Tabel 11. Kriteria Membayar Biaya Pengobatan (C 9 ) Subkriteria Bilangan Fuzzy Nilai Ya Sangat Rendah 50 Tidak Sangat Tinggi 100 Sumber: Penelitian (2021) 10. Kriteria Penghasilan Perbulan Tabel 12. Kriteria Penghasilan Perbulan (C 10 ) Subkriteria Bilangan Fuzzy Nilai < Rp.6000 Sangat Tinggi 100 = Rp. 6000 Cukup 50 > Rp. 6000 Sangat Rendah 0 Sumber: Penelitian (2021) 11. Kriteria Pendidikan Tertinggi Tabel 13. Kriteria Pendidikan Tertinggi (C 11 ) Subkriteria Bilangan Fuzzy Nilai SD Sangat Tinggi 100 SMP Cukup 50 SMA Sangat Rendah 0 Sumber: Penelitian (2021) 12. Kriteria Aset atau Tabungan Tabel 14. Kriteria Aset atau Tabungan (C 12 ) Subkriteria Bilangan Fuzzy Nilai < Rp. 5000 Sangat Tinggi 100 = Rp. 5000 Cukup 50 > Rp. 5000 Sangat Rendah 0 Sumber: Penelitian (2021) 13. Kriteria Konsumsi Daging/Ayam/Susu perminggu Tabel 15. Kriteria Konsumsi Daging/Ayam/Susu perminggu (C 13 ) Subkriteria Bilangan Fuzzy Nilai Tidak Sangat Tinggi 100 Cukup Cukup 50 Sering Sangat Rendah 0 Sumber: Penelitian (2021) 14. Kriteria Makan Perhari Tabel 16. Kriteria Makan Perhari (C 14 ) Subkriteria Bilangan Fuzzy Nilai 1 – 2 kali Sangat Tinggi 100 3 kali Cukup 50 > 3 kali Sangat Rendah 0 Sumber: Penelitian (2021) 15. Kriteria Membeli Pakaian Pertahun Tabel 17. Kriteria Membeli Pakaian Pertahun (C 15 ) Subkriteria Bilangan Fuzzy Nilai Tidak Sangat Tinggi 100 Cukup Cukup 50 Sering Sangat Rendah 0 Sumber: Penelitian (2021)
Menentukan nilai bobot kepentingan untuk masing-masing kriteria dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 18. Nilai Bobot Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15 1 0,75 0,75 0,75 0,5 0,75 0,75 0,5 1 1 0,5 0,5 0,5 0,75 0,5

## Sumber: Penelitian (2021)
W = ( 1; 0,75; 0,75; 0,75; 0,5; 0,75; 0,75; 0,5; 1; 1; 0,5; 0,5; 0,5; 0,75; 0,5 ) 3. Menentukan Alternatif
Menentukan Alternatif (A i ) yaitu calon penerima yang sudah terdata dari pusat sebagai calon anggota PKH di Desa Pasirukem, data alternatifnya sebagai berikut:
Tabel 19. Alternatif Alternatif Nama Alamat Dusun A1 Emah M Dusun Krajan Barat A2 Rosita Dusun Krajan Barat A3 Mudlikah Dusun Krajan Barat A4 Rohati Dusun Krajan Barat A5 Yapi Agil Dusun Wagirsari Sumber: Pendamping PKH (2021) 4. Menentukan nilai kecocokan setiap kriteria, berikut adalah nilai kecocokan alternatif dengan setiap kriteria: Tabel 20. Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15 A1 100 100 100 100 50 0 50 0 100 50 100 100 100 100 100 A2 100 100 100 100 50 0 50 0 100 100 100 100 100 50 100 A3 100 100 50 50 0 0 0 0 100 50 100 100 100 100 100 A4 100 50 0 50 0 0 0 0 50 0 100 50 50 50 50 A5 100 100 100 100 50 0 50 0 50 100 100 100 100 100 100

## Sumber: Penelitian (2021)
5. Membuat matriks keputusan (X) berdasarkan kriteria kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut ( benefit or cost) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi. Berdasarkan tabel sebelumnya ditentukan matriks keputusan sebagai berikut:
X = 100 100 100 100 50 0
50 0 100 50 100 100 100 50 100 100 100 100 100 50 0 50 0 100 100 100 100 100 50 100 100 100 50 50 0 0 0 0 100 50 100 100 50 50 100 100 50 0 50 0 0 0 0 0 0 100 50 50 50 50 100 100 100 100 50 0 50 0 0 100 100 100 100 50 100
Selanjutnya adalah melakukan normalisasi dari matriks di atas dengan rumus: a. Untuk kriteria benefit :
� �� = ���
����(���)
b. Untuk kriteria cost :
� �� = ������
��� Berikut perhitungan selengkapnya:
1.
Alternatif 1 (A1)
� �.� = ��� ��� = � � �.� = ��� ��� = � � �.� = ��� ��� = �
� �.� = ��� ��� = �
� �.� = ��� ��� = � � �.� = � � = � � �.� = ��� ��� = � � �.� = � � = � � �.� = ��
��� = �, �
� �.�� = �� ��� = �, � � �.�� = ��� ��� = � � �.�� = ��� ��� = �
� �.�� = ��� ��� = � � �.�� = ��
��� = �, �
� �.�� =
���
��� = �
Dari perhitungan di atas diperoleh matriks yang telah dinormalisasi (R) sebagai berikut: R = 1 1 1 1 1 0 1 0 0,5 0,5 1 1 1 0,5 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0,5 1 1 1 1 0,5 1 1 1 0,5 0,5 0 0 0 0 0,5 0,5 1 1 0,5 0,5 1 1 0,5 0 0,5 0 0 0 0 1 0 1 0,5 0,5 0,5 0,5

## 1 1 1 1 0,5 0 1 0 1 1 1 1 1 0,5 1

## 6. Menghitung Preferensi Alternatif
Setelah melakukan normalisasi terhadap matriks keputusan, dan memberikan nilai bobot masing-masing kriteria, tahap berikutnya adalah menghitung preferensi alternatif (V) dengan rumus:
�1 = �=1
� �� ���
Keterangan: V i = Rangking untuk setiap alternatif. W j = Nilai bobot rangking (dari setiap kriteria) R ij = Nilai rating kinerja ternormalisasi.
Nilai V i yang lebih besar mengidentifikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih. Berikut perhitungan preferensi alternatif sebagai sampel perhitungan:
1. Alternatif ke-1 (A1)
W = (1; 0,75; 0,75; 0,75; 0,5; 0,75; 0,75; 0,5; 1; 1; 0,5; 0,5; 0,5; 0,75; 0,5)
� = 1 1 1 1 1 0 1 0 0,5 0,5 1 1 1 0,5 1
V i = (W 1 x R i1 )+(W 2 x R i2 )+(W 3 x R i3 )+(W 4 x R i4 )+(W 5 x R i5 )+(W 6 x R i6 )+(W 7 x R i7 )+(W 8 x R i8 )+(W 1 x R i9 )+(W 10 x R i10 )+(W 11 x R i11 )+(W 12 x R i12 )+(W 13 x R i13 )+ W 14 x R i14 )+(W 12 x R i15 )
V 1 =(1*1)+(0.75*1)+(0.75*1)+(0.75*1)+(0.75*1)+(0.5*0)+(0.75*1)+(0.5*0)+(1*0,5)+(1*0,5)+(0.5*1)+(0.5 *1)+(0.5*1)+(0.75*0,5)+(0.5*1) =1+0,75+0,75+0,75+0,75+0+0,75+0+0,5+0,5+0,5+0,5+0,5+0,375+0,5
=8,125 Berdasarkan perhitungan di atas maka diperoleh hasil untuk Alternatif 1 (A1) yaitu 8,125.
7. Menentukan perangkingan berdasarkan hasil dari perhitungan di atas, hasil yang telah diurutkan adalah sebagai berikut:
Tabel 21. Perangkingan Alternatif Nama Alamat Nilai A5 Yapi Agil Dusun Wagirsari 9,125 A2 Rosita Dusun Krajan Barat 8,625 A1 Emah M Dusun Krajan Barat 8,125 A3 Mudlikah Dusun Krajan Barat 5,625 A4 Rohati Dusun Krajan Barat 4,375
Sumber: Penelitian (2021)
Berdasarkan tabel perangkingan di atas di dapatkan hasil tertinggi dari perangkingan, adapun lima alternatif dengan nilai tertinggi yaitu Alternatif 30 (A30) atas nama Yapi Agil, Dusun Wagirsari dari hasil perhitungan dengan nilai 9,125, A31 dengan nilai 9,125 atas nama Casmi, Dusun Wagirsari, A13 dengan nilai 9 atas nama Maslihah, Dusun Krajan Barat, A37 dengan nilai 9 atas nama Nurul Hikmah, Susun Krajan Barat, A49 dengan nilai 9 atas nama, Ijah Dusun Wagirsari. Perangkingan di atas dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam proses penetuan penerima bantuan Program Keluarga Harapan di Desa Pasirukem.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perhitungan mulai dari normalisasi hingga proses perangkingan, dimana dari nilai tersebut akan diambil alternatif tertinggi sampai terendah sebagai penentuan untuk calon penerima PKH di Desa Pasirukem. Dari proses tersebut didapatkan hasil perangkingan tertinggi, adapun lima alternatif dengan nilai tertinggi yaitu Alternatif 30 (A30) atas nama Yapi Agil, Dusun Wagirsari dari hasil perhitungan dengan nilai 9,125. Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) di Desa Pasirukem yaitu sistem ini dapat membantu memberikan keputusan kepada pihak Desa dalam menentukan keluarga yang akan diberikan bantuan sosial berdasarkan nilai.

## REFERENSI
Afifah, I. I. N., & Supriyanta. (2018). Sistem Informasi Penjualan Busana Pengantin Pada Tutut Manten Yogyakarta. Journal Speed – Sentra Penelitian Engineering Dan Edukasi , 10 (1), 1–6. Aminudin, N., Ayu, I., & Sari, P. (2015). Sistem Pendukung Keputusan (Dss) Penerima Bantuaprogram Keluarga Harapan (Pkh) Pada Desa Bangun Rejo Kec.Punduh Pidada Pesawaran Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarcy Process (Ahp). Jurnal TAM ( Technology Acceptance Model ) , 5 (2), 66–72. Elisabet, Y., & Irvani., R. (2017). PENGANTAR SISTEM INFORMASI . CV. Andi Offset. Hardianto, R. (2020). Spk Pemilihan Presiden Mahasiswa Unilak Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw). ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi , 1 (2), 97–103. https://doi.org/10.31849/zn.v1i2.3123 Hidayat, M. dan M. A. M. B. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Hotel Dengan Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis WEB. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia , 6–7. Limbong, T. et. a. (2020). Sistem Pendukung Keputusan: Metode dan Implementasi . Yayasan Kita Menulis. Ninditama, I. P., Robinson, & A, T. W. (2020). Sistem pendukung keputusan penerima program keluarga harapan (pkh)dengan menggunakan metode simple additive weighting (saw) di kecamatan ilir barat ii palembang . 1 (1), 11–21. Pertiwi, I. P., Fedinandus, F., & Limantara, A. D. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Penerima Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting. CAHAYAtech , 8 (2), 182. https://doi.org/10.47047/ct.v8i2.46 Poningsih. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Penerapan Dan 10 Contoh Studi Kasus . Yayasan Kita Menulis. Prayogo, H. W. A., Muflikhah, L., & Wijoyo, S. H. (2018). Implementasi Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) Untuk Penentuan Penerima Zakat. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (11), 5877–5883.
Priyandanu, et al. (2020). MANAJEMEN PERSEDIAAN BAHAN BAKU BERBASIS PADA PT. TUFFINDO NITTOKU AUTONEUM KARAWANG
. 10 (1), 90–99.
Pujianto, P., Mujito, M., Prabowo, D., & Prasetyo, B. H. (2020). Pemilihan Warga Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan User Acceptance Testing (UAT). Jurnal Informatika Universitas Pamulang , 5 (3), 379. https://doi.org/10.32493/informatika.v5i3.6671
Purba, R. J., & Purnomo, A. S. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Penerima Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting. Jurnal Multimedia & Artificial Intellegence , 8 .
Riyanto, S., & Hatmawan, A. A. (2020). Metode Riset Penelitian Kuantitatif Penelitian Di Bidang Manajemen, Teknik, Pendidikan dan Eksperimen . Sari, F. (2018). Metode Dalam Pengambilan Keputusan . Deepublish.