## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA PROGRAM BANTUAN SOSIAL COVID-19 MENGGUNAKAN  METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: DESA KOBA, BANGKA TENGAH)
Endah Sulistyo Ningrum 1 , Nono Heryana 2 , Apriade Voutama 3 Universitas Singaperbangsa Karawang 123 Jl. HS.Ronggo Waluyo, Telp (0267) 641177 E-mail: endah.ningrum19014@student.unsika.ac.id 1 , nono@unsika.ac.id 2 , apriade.voutama@staff.unsika.ac.id 3

## ABSTRAK
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk  Penerima  Bantuan  Sosial  Covid-19  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW) membantu pemerintah dalam memilih calon penerima bantuan sosial secara tepat dan adil. Metode SAW menghitung skor calon penerima dengan mempertimbangkan kriteria seperti  kondisi  perumahan,  pekerjaan,  pendapatan,  tanggungan,  dan  usia.  Setelah  skor  dihitung,  sistem memberikan rekomendasi calon penerima bantuan sosial yang sebaiknya diprioritaskan. Kelebihan metode SAW adalah mampu mempertimbangkan beberapa kriteria secara simultan dan memberikan bobot pada setiap  kriteria.  Oleh  karena  itu,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Sosial  Covid-19 menggunakan  metode  SAW  dapat  digunakan  sebagai  acuan  oleh  pemerintah  dalam  memilih  penerima bantuan sosial Covid-19 yang tepat.
Kata kunci: SPK, SAW, Bantuan Sosial, Covid-19

## ABSTRACTS
The Decision Support System (DSS) for Covid-19 Social Assistance Program recipients using the Simple Additive Weighting  (SAW) method  helps the government  in  selecting the  right and fair recipients of  the social assistance program. The SAW method calculates the score of prospective recipients by considering criteria  such  as  housing  conditions,  employment,  income,  dependents,  and  age.  After  the  score  is calculated,  the  system  provides  recommendations  regarding  the  prospective  recipients  of  the  social assistance program that should be prioritized. The advantage of the SAW method is its ability to consider multiple criteria simultaneously and give weight to each criterion. Therefore, the Decision Support System for Covid-19 Social Assistance Program recipients using the SAW method can be used as a reference by the government in selecting the right recipients of the Covid-19 social assistance program.
Keywords : DSS, SAW, Social Assistance, Covid-19.

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  Covid-19  yang  melanda  Indonesia sejak awal 2020 memberikan dampak signifikan terhadap  masalah  kemiskinan  di  negara  ini. Pembatasan sosial dan lockdown yang diberlakukan  untuk  mengendalikan  penyebaran virus menyebabkan ketidakstabilan ekonomi dan meningkatnya angka kemiskinan. Dalam rangka mengatasi masalah tersebut, pemerintah memberikan insentif kepada warga yang terkena dampak  dengan  memberikan  bantuan  sosial untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  masyarakat. Namun,  di  lapangan,  pemberian  bantuan  sosial mengalami beberapa kendala, seperti keterbatasan dana dan masalah dalam penentuan
penerima  bantuan.  Masyarakat  menganggap masih  banyak  bantuan  sosial  yang  tidak  tepat sasaran  dan  tidak  merata  di  antara  masyarakat miskin.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  sebuah metode yang efektif dan efisien dalam membantu pengambilan  keputusan  dalam  menentukan masyarakat  yang  berhak  menjadi  prioritas penerima  bantuan  sosial.  Sistem  pendukung keputusan  adalah  metode  yang  tepat  dalam memecahkan  masalah  ini  dengan  melakukan pemilihan  alternatif  keputusan  berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya.
Secara  keseluruhan,  pandemi  Covid-19 memiliki dampak yang signifikan pada kehidupan  masyarakat  Indonesia,  termasuk
dalam masalah kemiskinan. Meskipun pemerintah memberikan stimulus berupa
bantuan sosial kepada masyarakat yang terdampak,  masih  ada  beberapa  kendala  dalam pelaksanaannya di lapangan, seperti keterbatasan dana  dan  masalah  dalam  penentuan  penerima bantuan  sosial.  Oleh  karena  itu,  diperlukan sistem  pendukung  keputusan  untuk  membantu pengambilan  keputusan  dalam  menentukan masyarakat  yang  benar-benar  membutuhkan bantuan dan menjadi prioritas penerima bantuan sosial.  Sistem  pendukung  keputusan  adalah metode yang tepat dan efektif dalam membantu proses  pengambilan  keputusan  dengan  cara melakukan pemilihan terhadap alternatif keputusan berdasarkan kriteria tertentu. Dengan menggunakan metode ini, diharapkan pemberian bantuan  sosial  dapat  berjalan  lebih  efektif  dan efisien,  sehingga  dapat  membantu  mengurangi masalah  kemiskinan  di  Indonesia  selama  masa pandemi Covid-19.
Hal  yang  menjadi  sorotan  dalam  penelitian  ini ternyata  di  Kecamatan  Koba,  Bangka  Tengah untuk data penerima bantuan masih menggunakan  data  dari  tiga  tahun  kebelakang, yang  artinya  masih  perlu  pembaruan  guna bantuan  sosial  tersebut  tersalur  dengan  tepat. Selain  itu,  ditemukan  banyaknya  data  fiktif dimana  ada  beberapa  penerima  bantuan  yang tidak  ada  ditempat  bahkan  ada  yang  sudah meninggal  dunia.  Untuk  itu  saya  rasa  perlu pembaruan  pengumpulan  data  dan  diperlukan sebuah  sistem  yang  nantinya  akan  membantu pihak kecamatan untuk menentukan warga yang menjadi  prioritas  untuk  mendapatkan  bantuan sosial.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  mencapai  tujuan  dan  hasil  yang  optimal, dilakukan penelitian dengan cara mengumpulkan data primer secara langsung melalui pengamatan objek yang sedang diteliti. Teknik pengumpulan data  yang  digunakan  adalah  observasi,  yang melibatkan  pengamatan  langsung  terhadap aktivitas  pengolahan  data  dan  melakukan wawancara  tatap  muka  untuk  mendukung pertanyaan terkait masalah yang sedang diteliti. Dari  kegiatan  ini,  diperoleh  hasil  perancangan dan  informasi  yang  dapat  menjadi  faktor pendukung  dalam  pembuatan  sistem  baru. Sistem  yang  dibuat  akan  disesuaikan  dengan kebutuhan  untuk  membantu  pihak  kecamatan
Koba,  Bangka  Tengah,  dan  memberikan  data yang  lebih  akurat  terkait  prioritas  penerima bantuan social.

## a. Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan dalam penelitian ini meliputi:
- Observasi
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  memperoleh data  yang  sahih,  dan  untuk  mencapai  tujuan tersebut,  dilakukan  observasi  dengan  cara mengamati  langsung  situasi  dan  kondisi  yang terjadi di Kecamatan Koba.
- Wawancara
Setelah  berhasil  memperoleh  data  yang  valid, langkah  berikutnya  yang  saya  lakukan  adalah melakukan wawancara terhadap beberapa orang masyarakat  yang  terdaftar  sebagai  penerima bantuan  sosial  dari  pemerintah  di  Kecamatan Koba.  Untuk  melakukan  hal  ini,  saya  dibantu oleh staf PKH setempat.

## b. Data Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh  melalui  observasi  langsung  pada Program  Pejuang  Muda  yang  berada  di Kecamatan  Koba,  Kabupaten  Bangka  Tengah, Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung.  Dataset yang terkumpul sebanyak 897 orang dan terdiri dari informasi seperti Nomor Induk Kependudukan (NIK), Nama, Alamat,
Pekerjaan, dan Keterangan Bantuan Sosial yang diterima.  Dalam  penelitian  ini,  kriteria  yang ditetapkan diberikan bobot skala 1 hingga 3.

## c. Kriteria dan Bobot Kriteria
Setiap  kriteria  dalam  penelitian  ini  memiliki bobot yang menunjukkan
tingkat kepentingannya.  Bobot-bobot  tersebut  dapat ditentukan  oleh  pengambil  keputusan  atau  tim pengambil  keputusan  dan  direpresentasikan dalam bentuk matriks bobot kriteria, Wj. Matriks ini  menunjukkan  bobot  yang  telah  ditetapkan untuk setiap kriteria.
W j = [w 1 w 2 … w j ]
Dari beberapa field yang terdapat pada data set yang diperoleh, hanya lima field yang akan digunakan sebagai kriteria dalam sistem pendukung keputusan untuk menentukan penerima bantuan sosial. Kelima field tersebut
adalah:
1) Kondisi Rumah (C 1 )
2) Pekerjaan (C 2 )
3) Penghasilan (C3)
4) Jumlah Tanggungan (C 4 )
5) Usia (C 5 )
Setelah  menentukan  kriteria  penilaian,  langkah berikutnya adalah melakukan pembobotan pada setiap  kriteria.  Kriteria  yang  berbentuk  data kualitatif harus dikonversi menjadi data kuantitatif  agar  dapat  dihitung  pada  sistem pendukung  keputusan.  Kriteria  C1,  C4,  dan  C5 merupakan  kriteria  keuntungan,  yang  berarti semakin  tinggi  nilai  kriteria  yang  dimiliki  oleh calon  penerima  bantuan  sosial,  semakin  besar peluangnya  untuk  menerima  bantuan  sosial. Sementara  itu,  kriteria  C2  dan  C3  merupakan kriteria  cost,  yang  berarti  semakin  tinggi klasifikasi pada kriteria tersebut, semakin rendah nilai  dan  peluangnya  untuk  menerima  bantuan sosial.

## Tabel 2.1 Jenis Kriteria
- Kriteria Kondisi Rumah
- Kriteria Pekerjaan
- Kriteria Penghasilan
- Kriteria Jumlah Tanggungan
- Kriteria Usia

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penerapan  metode  Simple  Additive Weighting (SAW), terdapat tiga tahapan penting yang perlu dilakukan, yaitu analisis, normalisasi, dan  perankingan.  Pada  tahap  analisis,  pertama- tama  kita  menentukan  jenis  kriteria,  apakah bersifat  benefit  atau  cost,  dan  kemudian mengubah  nilai  atribut  sesuai  dengan  nilai  data crips, kecuali jika atribut tersebut tidak memiliki data  crips,  maka  data  aslinya  dapat  langsung dimasukkan.  Pada  tahap  normalisasi,  setiap atribut  diubah  nilainya  ke  dalam  skala  0-1 dengan  memperhatikan  jenis  kriteria  yang digunakan.  Terakhir,  pada  tahap  perankingan, dilakukan perkalian antara setiap atribut dengan bobot  kriteria  pada  setiap  alternatif  yang  diuji. Tujuannya  adalah  untuk  menentukan  peringkat atau ranking dari setiap alternatif yang dinilai.
Tabel 3.1 Data Mentah
a) Tahap Analisa b) Tahap Normalisasi
Keterangan:
-  Jika  jenis  kriteria  yang  digunakan  adalah benefit,  langkah  normalisasi  dilakukan  dengan membagi nilai setiap atribut dengan nilai terbesar dari seluruh atribut pada kriteria tersebut. Hal ini dilakukan agar setiap atribut memiliki skala yang sama  dalam  kriteria  yang  sama  dan  dapat dibandingkan secara adil.
- Jika jenis kriteria yang digunakan adalah cost, tahapan  normalisasi  dilakukan  dengan  cara membagi  nilai  terkecil dari seluruh atribut pada kriteria dengan nilai atribut pada setiap alternatif. Hal  ini  bertujuan  untuk  mengubah  nilai  atribut yang semakin besar menjadi semakin kecil, dan nilai atribut yang semakin kecil menjadi semakin besar.  Dengan  demikian,  semakin  kecil  nilai yang diperoleh pada tahap normalisasi, semakin baik pula alternatif yang dipilih.

## Tabel 3.2 Tahap Normalisasi

## Hasil Normalisasi dari data diatas adalah

## Tabel 3.3 Hasil Normalisasi
c) Tahap Perankingan
Menggunakan rumus perhitungan SAW
Dimana  pengimplementasian  rumus  sebagai berikut:
(C1 x 20%) + (C2 x 20%) + (C3 x 25%) + (C4 x 20%) + (C5 x 15%) =
Hasil  dari  pengimplementasia  rumus  tersebut terhadap data sebagai berikut:
Tabel 3.4 Hasil Perhitungan
Dari  hasil  normalisasi  serta  perankingan  diatas, didapatkan bahwa ada dua orang yang termasuk dalam prioritas yaitu Habsah dan Isnani dengan total bobot 779.

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan pembahasan implementasi dan evaluasi  pada  bab-bab  sebelumnya,  serta mempertimbangkan  beberapa  landasan  teori yang  telah  dibahas,  dapat  disimpulkan  bahwa metode  Simple  Additive  Weighting  dapat diimplementasikan  dalam  sistem  pendukung keputusan untuk  menentukan penerima bantuan sosial.  Sistem  ini  dapat  membantu  pihak Kecamatan  Koba  sebagai  panduan  dalam memilih  calon  penerima  bantuan  sosial  yang sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  dari  bab-bab selanjutnya yaitu belum selesainya program atau tools  yang  dapat  digunakan  oleh  pihak Kecamatan  Koba  sehingga  masih  menyulitkan untuk  menghitung  data  masyarakat  yang jumlahnya  pasti  ribuan.  Untuk  itu  seiring berjaannya  waktu  saya  akan  tetap  mencoba membuat  program  ini  selesai  agar  dapat membantu  pihak  desa  dalam  menentukan penerima bantuan sosial.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Jundi,  M.  A.,  &  Poerwono,  D.  (2014). Analisis  Faktor  Yang  Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Provinsi- Provinsi  Di  Indonesia. Universitas Diponegoro , 1 (16), 1–88.
[2]  Ferezagia,  D.  V.  (2018).  Analisis  Tingkat Kemiskinan  di  Indonesia.  Jurnal Sosial Humaniora Terapan, 1(1), 1–6. https://doi.org/10.7454/jsht.v1i1.6  [3]
Febianto, N. I., & Palasara, N. (2019).  Analisa  Clustering  K-Means Pada  Data  Informasi  Kemiskinan  Di Jawa  Barat  Tahun  2018. Jurnal Sisfokom  (Sistem  Informasi  Dan Komputer) , 8 (2), 130–140. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v8i
2.653
[3]  Nasari,  F.,  &  Darma,  S.  (2015). Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  dan Multimedia  2015  PENERAPAN  K- MEANS CLUSTERING PADA DATA PENERIMAAN  MAHASISWA  BARU (STUDI  KASUS :  UNIVERSITAS
POTENSI UTAMA) . 6–8.
[4]  Informatika,  J.  T.,  Informasi,  S.,  & Komputer, I. (2019). CAHAYA téch. Decision Support System for Selection  of  the  Best  Teachers  in SMK.  Serpong  Pustek  by  Using  the TOPSIS  Method,  8(2),  182–195.  [6]
Syaharuddin,  Pujiana,  E.,  Sari,  I.  P., Mardika,  V.  M.,  &  Putri,  M.  (2020). Analisis Algoritma Back Propagation Dalam Prediksi Angka Kemiskinan Di Indonesia. J.  Pendidik.  Berkarakter ,
3 (1), 11–17.
[5]    Ediyanto,  Mara,  N.,  &  Satyahadewi,  N. (2013). Pengklasifikasian Karakteristik  Dengan  Metode  K- Means  Cluster  Analysis. Buletin
Ilmiah  Mat.  Stat.  Dan  Terapannya (Bimaster) , 02 (2), 133–136.
[6]  Ramsari, N., & Hidayat, T. (2020). Aplikasi
Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bantuan Pemerintah kepada Masyarakat pada Masa Pandemi  menggunakan  Algoritma Simple  Additive  Weighting  (SAW) Berbasis  Framework  Laravel.  Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 10(2), 99–107.
[7]  R  Laisouw,  A.,  Lutfi,  S.,  &  Tempola,  F.
(2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bantuan Program Keluarga  Harapan  (Pkh)  Pada  Orang Miskin Di Kota Ternate Menggunakan  Metode  Ahp.  JIKO (Jurnal  Informatika  Dan  Komputer), 2(1), 34–60. https://doi.org/10.33387/jiko.v2i1.97 3 [8]  Budhijana,  R.  B.  (2020).  Analisis  Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Index Pembangunan  Manusia  (IPM)  dan Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan  Di  Indonesia  Tahun 2000-2017. Jurnal Ekonomi, Manajemen Dan Perbankan (Journal of  Economics,  Management  and Banking) , 5 (1), 36. https://doi.org/10.35384/jemp.v5i1.1 70
[9]  Utami Putra,  D.  M.  D.,  &  Pratama, I.  P.  A.
(2016).  Rancang  Bangun  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan Metode TOPSIS. S@Cies, 7(1), 30–36. https://doi.org/10.31598/sacies.v7i1.1 14
[10] “Naskah publikasi.” 2017. [6] I. Riyansuni and  J.  Devitra,  “  Analisis  Dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Pangan Non  Tunai  (BPNT  )Dengan  Simple Additive  Weighting  (  SAW  )  Pada
Dinas Sosial Kota Jambi ,’” J. Manaj.
Sist.  Inf.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  151–163,
2020
[11]  A.  K.  Vadreas,  R.  Turaina,  and  S.
Ardiansyah, “SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN  PENENTUAN  (SPK) BANTUAN DANA PEMBANGUNAN RUMAH TIDAK LAYAK  HUNI  (  RTLH  )  DENGAN METODE MULTI FACTOR EVOLUATION  PROCESS  (  MFEP
),” vol. 6, no. 1, pp. 18–23, 2018, doi: 10.21063/JTIF.2018.V6.1.18-23.
[12]  Windra,  Marwoto,  P.  B.,  &  Rafani,  Y. (2016). Analisis Pengaruh Inflasi,Pertumbuhan  Ekonomi,  dan Tingkat Pengangguran terhadap Kemiskinan  Di  Indonesia. Jurnal
Ilmiah  Progresif  Manajemen  Bisnis (JIPMB) , 14 (2),  19–27.  www.stie- ibek.ac.id
[13] Tonni Limbong. Muttaqin. Akbar Iskandar.Agus  Perdana  Windarto. janner  Simarmata.  Mesran.  Oris Krianto  Sulaiman.  Dodi  Siregar. Dicky Nofriansyah. Darmawan
Napitupulu.  Anjar  Wanto.,  Sistem pendukung  keputusan  metode  dan implementasi. Yayasan Kita Menulis,
2020
[14]  W.  Rahmansyah,  R.  A.  Qadri,  R.  T.  S. Ressa,  A.  Sakti,  and  S.  Ikhsan, “Pemetaan  Permasalahan  Penyaluran Bantuan  Sosial  Untuk  Penanganan
Covid-19 Di Indonesia,” 2020.
[15]  P.  Metode,  S.  Additive,  and  W.  Saw, “DALAM  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PROMOSI,” no. 1, pp.
37–45, 2016.