## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 701−709 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3520

## Komparasi Metode Weighted Product (WP) Dan Simple Additive Weighting (SAW) Pada Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pembangunan Infrastruktur Kelurahan
Flipo Hariski, Agung Triayudi * , Gatot Soepriyono
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 flipohariski@gmail.com, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 gatotsoepriyono@civitas.unas.ac.id Email Korespondensi :agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Abstrak– Pemerintah  memberi  kekuasaan  kepada  kelurahan  untuk  mengembangkan  berbagai  bidang,  termasuk  dalam pembangunan  infrastruktur.  Sesuai  dengan  kebijakan  kelurahann  setempat,  ada  kriteria  khusus  untuk  pengalokasian  dana pembangunan  infrastruktur.  Tujuannya  agar  pembangunan  inftrastruktur  kelurahan  lebih  merata  dan  terarah.  Keputusan pembangunana infrastruktur kelurahan masih dilakukakn dengan pemungutan suara, dan seringkali pembangunanan yang lebih signifikan  harus  ditunda  karena  kalah  suara.  Untuk  menentukan  prioritas  pembangunan  infrastrukturkleurahan,  perangkat keltahan dapat menggunakan sistem pendukung keputusan (Decision Support System). Prioritas pembangunan infrastruktur kelurahan  ditentukan  dengan  menggunakan  metodologi  Simple Additive Weight  (SAW)  dan  Product  Weight  (WP).  Setiap proposal  akan dinilai  sesuai  dengan  kriteria  yang  dipilih kelurahan  untuk  menetapkan  prioritas  pembangunan.  Diharapkan dengan adanya sistem pendukung keputusan akan lebih mudah, akjurat dan ceapt dalam menentukan prioritas pembangunan di kelurahan Rangkapan Jay. Komparasi metode SAW dan WP dengan menggunakan 10 data alternatif, menunjukkan bahwa kedua metode tersebut  mendapatkan data yang akurat  dan cocok apabaila di  terapkan sebagai  perangkingan pembangunan infrastruktur.
Kata  Kunci :  Sistem  Pendukung  Keputusan;  Sistem  Additive  Weight  (SAW);  Weight  Product  (WP);  Pembangunan Infrastruktur.
Abstract- The goverment gives urban villages more power includes urban village development. In accordance with local village goverment policies, there are specific criteria for allocating funds for village infrastructure development. The aim is to make the  development  of  urban  village  infrastructure  more  equitable  and  targeted.  Priorities  for  urban  village  infrastructure development must be decided. Decisions on urban infrastructure development are still made by voting and voting and often more significant developments have to be postponed due to losing votes. To prioritizes urban infrastructure development, urban village officials can use decision support system. Prioritization of urban village infrastructure development is determined using Simple Additive Weight (SAW) and Product weightn(WP) methodologies. Each proposal will be assessed according to the criteria chosen by the Kelurahan to determine development priorities. It is expected that the decision support system will be easier, more accurate, and faster in determining development priorities in Rangkapan jaya urban village. Comparison of SAW and WP methods using 10 alternative data, shows that both methods get accurate data and are suitable when applied as ranking of infrastructure development.
Keywords : Decisions Support System; Simple Additive Weight (SAW); Product Weight (WP); Infrastructure Development.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  kehidupan  manusia  di  bidang  pilihan  pembangunana  yang  digunakan  dalam  program  dana  desa,  tidak terlepas dari pikiran yang bingung dan pada akhirnya masyarakat mengambil keputusan dan melaksanakannya. Ini adalah hasil dari proses pengambilan keputusan dalam pikiran mereka, yang mencerminkan semua tindakan sadar. Untuk mengatasi kesulitan tersebut, masyarakat memprioritas dan memutuskan pembangunan mana yang cocok untuk  desa  mereka  saat  ini  [1].  Dalam  musyawarah  desa,  tidak  jarang  masyarakat  berbeda  pendapat  tentang dampak  perbedaan  pendapat  terhadap  pengambilankeputusan  dan  tidak  memiliki  tujuan  dalam  melaksanakan pembangunan. Untuk itu Kepala Desa atau pejabat tinggi desa tidak dapat mengambil keputusan secara sepihak, melainkan harus bersama-sama mengambil keputusan berdasarkan hasil musyawarah warga, dan membutuhkan waktu yang lama untuk menetukan hasil akhir keputusan warga. Dalam memutuskan pembangunan infrastruktur di suatu kelurahan, terlebih dahulu dilakukan musyawarah rencana pembangunan kelurahan infrastruktur di suatu kelurahan,  terlebih  dahulu  dilakukan  musyawarah  rencana  pembangunan  kelurahan,  kemudian  dilakukan musyawarahtata  kelurahan,  dan  dari  perangkat  kelurahan  selanjutnya  anggaran  kelurahan  digunkan  untuk melkasanakan infrastruktur yang diusulkan dalam pembangunan desa sebelumnya. Melakukan survei lokasi yang akan  dibangun  di  dalam  area  kelurahan  [2].  Rencanakan  konsultasi  dan  temui  perangkat  kelurahan  untuk memutuskan pembangunan infrastruktur yang harus di prioritaskan. Dalam pengambilan keputusan untuk memilih prioritas pembangunan infrastruktur di kelurahan Rangkapan Jaya seringkali dihadapkan pada masalah pemilihan data dan proposal [3]. karena data yang dibuat secara manual dapat tersebar atau disembunyikan di suatu tempat, sehingga menunda pengiriman informasi serta dapat memperlambat proses dan menunda laporan. Penelitian ini mencoba untuk membuat sebuah sistem informasi berbasis komputer yaitu sistem pendukung keputusan (SPK) yang dapat membantu proses pengambilan keputusan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighing (SAW)  [4].  Dalam  menentukan  Rencana  Kerja  Pembangunan  Desa  (RKPDes)  dengan  mempertimbangkan beberapa kriteria yang sudah ditentukan yaitu volume, manfaat, waktu pelakasanaan dan anggaran. Permasalahan yang ada dapat diatasi menggunakan sistem pendukung keputusan. Kemampuan untuk memfasilitasi pencarian

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 701−709 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3520
solusi  atas  berbagai  situasi  sulit  adalah  salah  satu  dari  sekian  banyak  manfaat  menggunakan  SPK[5].  Kriteria prioritas pembangunan jalan umum adalah kondisi jalan, jumlah penduduk, jarak terhadap pusat perekonomian, jarak  terhadap  pusat  pendidikan  dan  panjang  jalan  yang  akandiperbaiki.  Sistem  dibangun  dengan  bahasa pemrograman  Visual  Bsis  2010  dan  menerapkan  metode Weighted  Product  (WP)  untuk  menentukan  prioritas pembangunan jalan umum[6]. Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan metode Weighted Product adalah metode yang dapatdigunakan dalam pemilihan cat[7]. Dalam setiap metode diperlukan kriteria-kriteria sebagai dasar dalam pemilihan cat. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalh ketahanan, harga, fitur dan daya sebar  cat.  Metode WP  adalah  metode  yang  diterapkan  dalam  pencarian  lokasi  baru,  karena  metode WP  dapat menghasilkan sistem pendukung keputusanyang lebih baik dibandingkan menggunakan lainnya[8]. Sumber daya konstruksi  ,meliputi  usaha  pemasok  material,  peralatan,  teknologi,  serta  tenaga  kerja  konstruksi.  Perhitungan kenadalan rantai pasok harus didukung dengan data yang akurat tentang jumlah deposit, kualitas deposit, lokasi dan  transportasi  menuju  proyek,  pengaturanwaktu  kedatangan  dan  area  transit.  Sarana  prasarana  yang  masih kurang, jalan infrastruktur yang rusak menjadikan akses ke desa menjasi sulit. Akibatnya aliran barangdan jasa menuju  dsa  untuk  mengangkut  hasil  pertanian  juga  kurang  dan  terhambat.  Dari  permasalahan  yang  ada  maka dibutuhkan  perencanaan  pembangunan  desa  di  Kecamatan  Rawang  Panca  Arga  dengan  mnggunakan  sistem pendukung  keputusan  (SPK)  agar  pemilihan  desa  di  Kecamatan  Rawang  Panca Arga  lebih  cepat  dan  akurat. Dengan menggunakan perbandingan metode SAW dan WP. Metode Simple Additive Weighting selanjutnya[9], memanfaatkan hasil perhitungan bobot menggunakan studi ketiga oleh Ochi Marshella F tahun 2018, ini berhasil dalam pemeringkatan alternatif guru luar biasa metode Simple Additive Weighting. Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan Aji Dwi Setyabudi tahun 2020, hasil urutan ranking diperoleh dari penerapan materi evaluasi guru pilihan kepala sekolah menggunakan teknik SAW dan metode WP untuk menetukan jenis tanaman untuk tanaman pertanian dengan memasukkan 7 data alternatif tanaman dan memanfaatkan kriteria nilai bobot masing-masing yang sama[10]. Dalam studi awal, probabilitas pemilihan bahasa pemrograman digunakan sebagai pengambilan keputusan  yang  sangat  penting,  dan  pendekatan  basis  data  yang  sangat  dekat  diantisipasi  untuk  memecahkan masalah  yang  sama[11].  Untuk  menetukan  prioritas  pembangunan  infrastruktur  desa,  perangkat  desa  dapat menggunakan  sistem  pendukung  keputusan.  Prioritas  pembangunan  infrastruktur  desa  ditentukan  dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting(SAW) dan Product Weight(WP). Hasil berdasarkan penelitian, disarankan  untuk  menggunakan  metode WP  untuk  meningkatkan  peringkat,  karena  tingkat  kesesuaian  data  di lapangan lebih tinggi SAW yang ditemukan 99,87 WP dan SAW ditentukan 99,27 %[12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini adalah tahapan-tahapan yang digunakan peneliti untuk memecahkan  masalah  klasifikasi  pemilihan  pembanguna  infrastruktur[13].  Hasil  sistematis  dalam  penelitian menggunakan metode  kuantitatif, yaitu  hasil masalah berupa  nilai numerik  dalam proses pemecahan dan hasil penelitian terapan. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 701−709 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3520

## 2.1 Metode Simple Additive Weighting
Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan metode yang dalam prosesnya terdapt perhitungan terbobot pada nilai kemampuan di setiap alternatif pada setiap kritreia. Langkah-langkah untuk menyelesaikan perhitungan metode ini mengacu pada referensi[14]]:
𝑟𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 Jika j ialah atribut dari keuntungan (benefit) (1) 𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 Jika j ialah dari atribut biaya (cost) (2) Penjelasan:
rij= value dari rating kriteria ternormalisasi xij= value dari atribut yang dimiliki dari setiap kriteria max xij= value dari terbesar dari setiap kriteria min xij= value dari terkecil setiap kriteria benefit= jika nilai terbesar ialah terbaik cost= jika nilai terkecil ialah terbaik
Setelah ternormaliai, hasil rating dan (rij) hasil rating dari kinerja (rij)dan alternatif Bi atribut j= 1,2,..n serta cj;I= 1,2,.....,m melalui referensi agar dari alternatif (Vi) yaitu[15]:
𝑣𝑖 = ∑ 𝑤𝑗𝑟𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
Keterangan: Vi= rating per alternatif Wj= nilai bobot hasil semua kriteria
Rij=  lebih  tinggi  mengisyaratkan  yaitu  alternatif  Ai  sangatterseleksi  dalam  nilai  rating  kinerja ternormalisasi nilai Vi[15].

## 2.2 Metode Weight Product (WP)
Metode Weght Product (WP) berbeda dengan saw, metode ini harus melalui proses normalisasi karna diperlukan hasil di setiap atributnya. Belum bernilai hasil perkalian tersebut jika sebelum di bandingkan (di bagi) serta nilai standart langkah – langkah untuk menyelesaikan perhitungan metode ini mengacu pada referensi [16].

## 2.2.1 Perbaikan Atau Normlisasi
𝑊𝑗  = 𝑊𝑗 𝛴𝑊𝑗 (4)
Membuat normalisasi atau perbaikan bobot untuk mendapatkan value Wj = 1, yang mana j = 1,2,...,n Ialah penuh dengan alternatuf dan 𝛴 Wj yaitu jumlah keseluruhan nilai bobot[17].
2.2.2 Memastikan Nilai Vektor S
𝑆𝑖  = ∏ 𝑛 𝑗=1 𝑥 𝑊𝑗 𝑖𝑗 𝑊𝑗 (5)
Memastikan  nilai  vektor  S  dengan  rumus  menghitung  seluruh  kriteria  dengan  alternatif  dari  sebuah normalisasi atau perbaikan bobot yang bertingkat positif untuk kriteria keuntungan (benefit) dan yang berpangkat negative untuk kriteria biaya (cost) dimana S ialah preferensi  kriteria, x adalah nilai kriteria dan n merupakan banyak kriteria[18]
Memastikan nilai vektor S dengan rumus menghitung (perkalian) dari setiap kriteria dengan hasil alternatif perbaikan  bobot  atau  normalisasi  yang  berpangkat  menguntuntungkan untuk  keuntungan  kriteria  (benefit)  dan yang berpangkat negative untuk (cost) kriteria merugikan. Yang mana nilai S jumlah seluruh nilai vektor S [19].

## 2.2.3 Memastikan Nilai Vektor V
𝑉𝑖 = ∏ 𝑥 𝑊𝑗 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑥 𝑤 𝑗 )𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 (6)
Memastikan nilai vektor V yang mana vencitr V itu adalah sebuah prefrensi alternatif yang pada akhirnya di gunakan untuk menentukan ranking dari setiap jumlah nilai vektor S jumlah seluruh nilai vektor S [20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Pengujian Infrastruktur
Pada pengujian ini penulis berhasisk menginput 10 sample data Kelurahan Rangkapan Jaya berdasarkan survey yang di lakukan oleh petugas Kelurahan terdapat 7 kriteria dengan bobot 100 untuk nilai tertinggi  dan 20 untuk

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 701−709 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3520
nilai bobot terendah. Berikut ini adalah tabel infrastruktur yang sudah di ambil dari Kelurahan Rangkapan Jaya sample yang akan di uji berjumlah 10 infrastruktur yang akan menjadu skenario perhitungan SAW dan WP
Tabel 1. Data Infrastruktur Alternatif Keterangan 1 Renovasi Lapangan Rangkapan Jaya 2 Renovasi Taman  Bahagia 3 Renovasi Jalan Beton 4 Pembangunan Jembatan 5 Pembangunan Drainase Air 6 Pembangunan Gedung Serba Guna 7 Pembangunan Jembatan 8 Pembangunan Irigasi 9 Renovasi Musholla Al-Ikhlas 10 Pembangunan Posyandu
Bobot setiap kriteria di putuskan dari hasil wawancara penulis dengan staff Kelurahan Rangkapan Jaya yang berada di Kecamatan Pancoran Mas, Kota Depok yang telah di putuskan  untuk lokasi penelitian. Tabel 2 menunjukan bobot kriteria lokasi, Tabel 3 menunjukan bobot kriteria biaya, Tabel 4 menunjukan bobot kriteria waktu pelaksanaan, Tabel 5 menunjukan bobot kriteria kondisi, Tabel 6 menunkjukan bobot kriteria daya tahan, Tabel 7 menunjukan bobot kriteria fungsi, Tabel 8 menunjukan bobot kriteria manfaat pembangunan
Tabel 2. Bobot Kriteria Lokasi Lokasi Bobot Tidak Terpencil 20 Kurang Terpencil 40 Cukup Terpencil 60 Terpencil 80 Sangat Terpencil 100
Tabel 2 menunjukan kriteria lokasi dengan bobot 20% dan 5 sub kriteria dengan bobot terbesar sebesar 100 dan bobot terkecil yaitu 20
Tabel 3. Bobot Kriteria Biaya Biaya Bobot Sangat Mahal 20 Mahal 40 Cukup Mahal 60 Murah 80 Sangat Murat 100
Tabel 3 menunjukan biaya dengan bobot 20% dan 5 sub kriteria dengan bobot terkecil sebesar 20 dan bobot terbesar yaitu 100
Tabel 4. Bobot Kriteria Waktu Pelaksanaan Waktu Pelaksanaan Bobot Lebih dari 3 bulan 20 Lama 40 Cepat 60 Lumayan Cepat 80 Sangat Cepat 100
Tabel 4 Menunjukan kriteria waktu pelaksanaan dengan bobot 20% dan 5 sub kriteria dengan bobot 20 dan bobot terbesar yaitu 100
Tabel 5. Bobot Kriteria Kondisi Kondisi Bobot Tidak perlu di perbaiki 20 Baik 40 Rusak ringan 60 Rusak sedang 80 Rusak berat 100

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 701−709 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3520
Tabel 5 menunjuka kriteria kondisi dengan bobot 10% dan 5 sub kriterua dengan bobot terkecil sebesar 20 dan terbesar yaitu 100
Tabel 6. Bobot Daya Tahan Daya Tahan Bobot Bangunan lama 20 Tidak dibutuhkan 40 Cukup dibutuhkan 60 Dibutuhkan 80 Sangat mahal 100
Tabel 6 menunjukan kriteria daya tahan dengan bobot 10% dan 5 sub kriteria dengan bobot terkecil sebesar 20 dan terbesar yaitu 100

## 3.2 Tabel Perhitungan SAW
Tabel 7. Rating Kecocokan SAW Alt  C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7 1 60 80  60  80  80  80  80 2 80 80  60  80  60  80  80 3 100  80  60  80  40  60  80 4 40 80  60  80  80  80  80 5 80 80  80  80  80  80  80 6 40 80  80  80  80  80  80 7 40 80  80  80  80  80  80 8 40 80  40  60  80  60  40 9 40 80  80  80  80  80  60 10 40 80  80  80  80  80  60
Dalam tabel ini keputusan yang di ambil untuk memberikan bobot preferensi yaitu : 20%, 20%, 20%, 10%, 10%,  10%,  10%.  Dari presentase bobot nya dapat  di ketahui bahwa bibit ini di hasilkan dari hasil  wawancara antara penulis dan perangkat Kelurahan setempat.
Tabel 8. Hasil Perangkingan Nilai Dengan Metode SAW Alternatif Hasil Peringkat 5 0,96 1 2 0,89 2 3 0,88 3 6 0,88 4 7 0,88 5 1 0,87 6 9 0,86 7 10 0,86 8 4 0,83 9 8 0,68 10
Dalam tabel ini hasil perangkingan nilai dari seluruh alternatif, ada beberapa alternatif yang mempunyai nilai preferensi yang seirama sehingga mendapatkan sebuah nilai rangking yang sama. Komparasi dengan hasil perhitungan yang dilakukan dengan manual serta hasil yang di dapatkan sesuai oleh aplikasi mendapatkan nilai yang sama, sehingga penulis dapat membuat kesimpulan bahwa algoritma ini telah berhasil di terapkan.

## 3.3 Tabel Perhitungan Metode WP
Berikut ini keputusan yang di ambil untuk memberikan bobot preferensi yaitu : 20%, 20%, 20%, 10%, 10%, 10%, 10%. Dari presentase bobot nya dapat di ketahui bahwa bobot ini di hasilkan dari hasil wawancara antar penulis dan perangkat Kelurahan setempat.
Tabel 9. Nilai Preferensi Metode WP Alt Perhitungan Nilai 1 60 0.2 *80 0.2 *60 02 *80 .0.1 *80 0.1 *80 0.1 *80 0.1 71.304 2 80 0.2 *80 0.2 *60 0.2 *80 0.1 *60 0.1 *80 0.1 *80 0.1 73.385 3 100 02 *80 0.2 *60 0.2 *80 0.1 *40 0.1 *60 0.1 *80 0.1 71.596 4 40 0.2 *80 0.2 *60 0.2 *80 0.1 *80 01 *80 0.1 *80 0.1 65.75

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 701−709 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3520
Alt Perhitungan Nilai 5 80 0.2 *80 0.2 *80 0.2 *80 0.1 *80 0.1 *80 0.1 *80 0.1 80 6 40 0.2 *80 0.2 *80 02 *80 0.1 *80 0.1 *80 0.1 *80 0.1 69.644 7 40 0.2 *80 0.2 *80 0.2 *80 0.1 *80 0.1 *80 0.1 *80 0.1 69.644 8 40 0.2 *80 0.2 *40 0.2 *60 0.1 *80 0.1 *60 0.1 *40 0.1 53.406 9 40 0.2 *80 0.2 *80 0.2 *80 0.1 *80 0.1 *80 0.1 *60 0.1 67.669 10 40 0.2 *80 0.2 *80 0.2 *80 0.1 *80 0.1 *80 0.1 *60 0.1 38.430
Pada proses perhitungan yang telah usai, nilai preferensi ini selanjutnya melakukan perhitungan relatif yang nanti nya akan di pergunakan untuk menentukan rangking tiap alternatif. Tabel selanjutnya mempersembahkan hasil perhitungan dan perangkingan nilai preferensi relatif seluruh alternatif.
Tabel 10. Hasil Perangkingan Alternatif Hasil Rank 1 0,114564 5 2 0,117907 3 3 0,115032 9 4 0,10564 4 5 0,128535 2 6 0,111896 6 7 0,111896 6 8 0,085806 10 9 0,108723 8 10 0,609627 1
Dari hasil tabel diatas rangking nilai preferensi pada setiap alternatif, ada sejumlah alternatif mempunyai nilai  preferensu  yang  sesuai  sehingga  mendapatkan    nilai  rangking  yang  sesuai.  Komparasi  antara  hasil perhitungan yang dilakukan dengan manual serta hasil yang di daptkan oleh aplikasi mendaptkan nilai yang sama sehingga penulkis dapat membuat kesimpulan bahwa algiritma ini telah di terapkan.

## 3.4 Implementasi Sistem
Pada penelitian ini menghasilkan suatu sistem untuk menetukan infrastruktur. Dibawah ini Hasil implementasi dari beberapa bagian inti dari proses berjalannya aplikasi

## 3.4.1 Desain Login
Pada menu aplikasi ini menampilkan langkah awal untuk mengakses ke dalam menu tutama di dalam sistem ini ada 3 aktor yang dapat mengakses yaitu admin, staff Kelurahan, dan warga

## Gambar 2. Desain Login

## 3.4.2 Desain Dashboard
Pada menu utama ini menampilkan keseluruhan data warga yang sudah di input dan hasil akhir dari pengujian sistem untuk perangkingan pembangunan infrastruktur yang mendapatkan prioritas pembangunan menu ini dapet di akses semua aktor

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 701−709 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3520

## 3.4.3 Desain Analisa
Menu Analisa ini adalah menu umtuk penginputan sub kriteria infrastruktur yang di tentukan oleh pihak penguji berdasarkan survey yang dilakukan oleh Kelurahan setempat
Gambar 4. Desain Aplikasi

## 3.4.4 Desain perhitungan SAW
Perhitungan SAW adalah langkah – langkha proses perhitungan nilai kriteria dan bobot. Diawali dengan matriks awal, matrik ternomalisasi dan penginputan keputusan dengan hasil peringkatan teratas dan terbawah

## Gambar 5. Desain Perhitungan SAW

## 3.4.5 Desain Perhitungan WP
Perhitungan  WP  adalah  langkah-  langkah  proses  perhitungan  nilai  kriteria  dan  bobot.  Dimulai  dari  beberapa tahapan yaitu matriks awal, perhitungan Value Vektor S, dan penginputan keputusan dengan hasil 1 peringkatan tertinggi dan terendah.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 701−709 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3520

## 3.4.6 Desain Hasil Perbandingan
Desain  menu  hasil  perbandingan  menampilkan  hasil  perbandingan  dari  2  metide  yang  di  bandingkan  yaitu SAW(Simple Additive Weighting) dan WP (Weight Product)

## Gambar 7. Desain Menu Hasil Perbandingan

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian yang sudah dilakukan, komparasi metode SAW dan WP dengan menggunakan 10 data alternatif, menunjukan bahwa kedua metofe tersebut mendapatkan data yang akurat dan cocok apabila  diterapkan sebagai perangkingan pembangunan infrastruktur. Pada peringkay pertama di duduki oleh Renovasi Lapangan Rangkapan Jaya dengan mendapat nilai tertiinggi terhadap ke 2 metode, terjadi nya persamaan peringkat terhadap 2 metode di sebabkan oleh skor kinerja alternatif, dan nilai bobot kriteria yang di terapkan pada masing- masing metode. Penulis menyarankan menggunakan metode SAW untuk menentukan perangkingan pembangunan infrastruktur, karena tingkat kesesuaian perhitungan yang sudah di lakukan menunjukan (0%) error dan data akurat, sedangkapan WP memiliki sedikit perbedaan perhitungan saat dilakukan perhitungan manual.

## REFERENCES
[1]  B. Cahya Juwita and M. Muslihudin, “Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Pembangunan Di Desa Tekad Menggunakan Metode TOPSIS,” Pringsewu, Lampung, Nov. 2018.
[2]  A. Gani, A. Harsa Kridalaksana, and Z. Arifin, “Analisa Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dan Weight Product (WP) Dalam Pemilihan Kamera Mirrorless,” vol. 14, no. 2, 2019, doi: 10.30872/jim.v14i2.1282.
[3]  A. Apriliyani, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW,” Jurnal Teknologi Informasi, vol. Vol. XIV Nomor 1, no. ISSN: 1907-2430, pp. 76–85, 2019.
[4]  D. Indra Irawan and H. Hasugian, “Pemilihan Guru Terbaik Di SDN Bintaro 04 Pagi  Menggunakan Simple Additive Weighting (SAW),” 2022. [Online]. Available: https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php
[5]  F. Romualdus Tampubolon, “BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering Penerapan Metode CPI dan ROC Dalam Keputusan Pemilihan Perioritas Pembangunan Infrastruktur Desa INFORMASI ARTIKEL,” vol. 2, no. 2, pp. 67– 73, 2021.
[6]  M.  E.  B.  Yosa’aro  Zai,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK  MENENTUKAN  BUAH  RAMBUTAN DENGAN KUALITAS TERBAIK MENGGUNAKAN METODE,”  SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN BUAH RAMBUTAN DENGAN KUALITAS TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP), vol. Vol 1, No 1, no. ISSN 2548-8368 (media online), pp. 8–12, 2017.
[7]  M.  R.  Program,  S.  Ilmu,  and  A.  Publik,  “SOSPOLI,  1  (1)  (2021):  61-71  Pembangunan  Desa  Lewat  Pemeliharaan Infrastruktur Dukung Pembangunan Desa Lebih Inklusif.” [Online]. Available: http://jisip.org
[8]  M.  E.  B.  Yosa’aro  Zai,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK  MENENTUKAN  BUAH  RAMBUTAN DENGAN  KUALITAS  TERBAIK  MENGGUNAKAN  METODE  WEIGHTED  PRODUCT  (WP),”  MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. Vol 1, No 1, no. ISSN 2548-8368 (media online), pp. 8–11, 2017.
[9]  E. Yulianti and S. Wati, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENERIMA PROGRAM KELUARGA HARAPAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (Studi Kasus : Dinas Sosial Dan Tenaga Kerja Kabupaten Pasaman Barat),” vol. 7, no. 1, 2019.
[10] J. Simarmata, T. Limbong, and M. Aritonang, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU BIDANG STUDI KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW),” 2018.
[11] Y. Makmur, A. Triayudi, and A. Gunawan, “Komparasi Metode Weighted Product (WP) Dan Simple Additive Weighting (SAW) Pada Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pembangunan Infrastruktur Desa,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 4, no. 2, pp. 306–314, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i2.3016.
[12] R. Fauzan, Y. Indrasary, and N. Muthia, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi di POLIBAN dengan  Metode  SAW  Berbasis  Web,”  Jurnal  Online  Informatika,  vol.  2,  no.  2,  p.  79,  Jan.  2018,  doi: 10.15575/join.v2i2.101.
[13] E. Yunaeti Anggraeni, A. Surya Pratama Puspawijaya, N. Munawaroh, Y. Fitrian, and L. Anggraeni, “Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro dan Informatika (SNTEI) 2022-Teknik Informatika.”

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 701−709 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3520
[14] E. Dewi, S. Mulyani, C. Rahmat Hidayat, and G. S. Julyani, “Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode SAW dan WP Dalam Pemberian Pinjaman Comparison of Decision Support Systems Using the SAW Method and WP in Giving Loans,” Cogito Smart Journal |, vol. 5, no. 2, 2019.
[15] P. S. Ramadhan and S. Nurarif, “InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Pengujian Efektifitas Metode Multi Factor Evaluation Process Dan Weight Product Dalam Pengambilan Keputusan,” vol. 6, no. 1, 2021, doi: 10.30743/infotekjar.v6i1.3798.
[16] J. Anderio and J. M. Kom, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Material Bangunan Berdasarkan Kesesuain Budget Konsumen Menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN). (Studi Kasus : Toko Bangunan AJJ),” 2019.
[17] R. P. Sari and M. R. Darmawan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bahan Bakar Sepeda Motor Matic Mengunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 2, no. 3, p. 311, May 2021, doi: 10.30865/json.v2i3.3028.
[18] I. Hamdhani, N. Hidayat, and I. Cholissodin, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Kandang Ayam Broiler Menggunakan  Metode  Analytic  Hierarchy  Process-Weighted  Product  (AHP-WP)  [Studi  Kasus  PT.  Semesta  Mitra Sejahtera Wilayah Jombang, Kediri, dan Tulungagung],” 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[19] M.  Fathin,  Y.  Hendro  Syahputra,  and  R.  Mahyuni,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Prioritas Pembangunan Infrastruktur di  Desa Tobing Jae Kecamatan Sorkam Barat  Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS),” Jurnal CyberTech, vol. x. No.x, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[20] S.  Informatika  and A.  Polinema,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Prioritas  Perbaikan  Jalan  Rusak  Dengan Metode Multifactor Evaluation Process (MFEP) (Studi Kasus Kabupaten Bojonegoro),” SIAP), p. 2020.