## IMPLEMENTASI METODE FUZY-SIMPLE ADDITIVE WEIGHTNG (F-SAW) UNTUK SISTEM PENERIMA BANTUAN RUMAH DI KECAMATAN AMARASI KABUPATEN KUPANG
Yuyun Saudale 1 , Kornelis Letelay 2 , Arfan Y. Mauko 3 1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Email: 1 yuyunsaudale10@gmail.com, 2 kletelay@gmail.com, 3 arfanmauko@gmail.com .

## INTISARI
Penerima bantuan rumah untuk warga yang kurang mampu merupakan program bantuan pemerintah  yang  memiliki  anggaran  yang  terbatas  sehingga tidak  semua  masyarakat  menerima bantuan rumah. Penentuan kriteria penerima bantuan rumah dapat dilihat dari 13 kriteria yaitu umur,  pendidikan,  pekerjaan,  penghasilan,  kepemilikan  tanah,  kepemilkan  rumah,  jumlah pengghuni,  kondisi  atap,  kondisi  dinding,  kondisi  lantai,  kepemilikan kamar mandi, sumber air, sumber listrik. Untuk mendapatkan penerima yang layak diperlukan sebuah  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  agar  mempermudah  pihak  pemerintah  dalam  memberikan  bantuan  rumah untuk warga yang kurang mampu. Metode Fuzzy Simple Additive Weighting (F-SAW) merupakan salah  satu  metode  dalam  SPK  yang  dapat  membantu  menyelesaikan  masalah  tidak  terstruktur serta dapat mengakomodir kekurangan metode SAW dalam penilaian yang bersifat linguistik dan numerik.  Pengujian  sistem  yang  dilakukan  menggunakan  pengujian  sensitivitas  yaitu  dengan merubah  nilai  bobot  masing-masing  kriteria  secara  bertahap.  Dari  pengujian  sensitifitas  diatas yang  telah  dilakukan,  kriteria  pendidikan  paling  sensitif  karena  saat  dilakukan  pengujian sebanyak tiga  kali dari bobot tinggi diubah menjadi sanggat tinggi mengalami 1 kali perubahan, rendah  mengalami  4  kali  perubahan  dan  sangat  rendah  mengalami  4  kali  perubahan,  dengan perubahan  tersebut  didapatkan  hasil  presentasi  90  %  untuk  kriteria  pendidikan.  Dari  hasil perbandingan yang telah dilakukan antara Dinas Sosial dan sistem, kuota data yang layak untuk menerima bantuan rumah sebanyak 30 data dari Dinas Sosial menunjukan bahwa total kuota data tersebut 20 yang sama dengan sistem dan 10 data tidak sama dengan sistem. Kata Kunci: Penerima bantuan rumah, Sistem Pendukung Keputusan, F-SAW

## ABSTRACT
Recipients of housing assistance for poor people are government assistance programs that have  a  limited  budget  so  that  not  all  people receive housing assistance. Criteria  for recipients of housing assistance can be  seen from 13  criteria such as age, education, occupations, income, land ownership, home ownership, number of occupants, roof conditions, wall conditions, floor conditions, ownership of bathrooms, water  sources, electricity sources. To get a decent recipient, a Decision Support System (DSS) is needed to make it easier for the government to provide housing assistance for poor people. Fuzzy Method Simple Additive Weighting (F-SAW) is one method in DSS that can help resolve unstructured problems and can accommodate weakness of SAW method in linguistic and  numerical  assessments.  System  testing  conducted  use  sensitivity  testing  that  is  with  change value weight each criterion in a manner gradually. From sensitivity test above that has been done, the most sensitive is education criteria because when tested three times of high weight is changed to very high has experienced one change, low has 4 times changed and very low has 4 times the change, with  these  changes  the  results  got  90%  presentation  for  education  criteria.  From  the  results  of comparisons  that  have  been  made  between  Dinas  Sosial  and  system,  data  quota that deserves to receive housing assistance as much as 30 data from dinas sosial showed that total data quota is  20 which is same with system and 10 data is not same with system. Keywords: Housing Assistance Recipients, Decision Support System, F-SAW

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu Negara yang memiliki sumber daya manusia terbesar di dunia dan terbesar  di  daerah  perkotaaan  maupun  perdesaan.  Sumber  daya  manusia  yang  banyak  tentunya  dapat
dikaitkan  dengan  permasalahan  klasik  mengenai  kependudukan,  salah  satunya  ialah  kemiskinan. Kemiskinan merupakan salah satu masalah minimnya angka pendapatan penduduk sehingga pemerintah membuat program penerima bantuan setiap penduduk / warga yang kurang mampu, salah satunya batuan tempat tinggal.
Rumah  merupakan  salah  satu  kebutuhan  primer manusia,  sehingga  pemerintah  menuangkannya dalam pasal  28 H Amandemen UUD 1945 ayat  1 yang berbunyi “Setiap orang berhak hidup sejahtera lahir dan batin, bertempat tinggal, dan mendapatkan lingkungan hidup yang baik dan sehat serta berhak memperoleh pelayanan kesehatan”, dan juga merupakan kebutuhan dasar manusia dalam meningkatkan harkat, martabat, mutu kehidupan, dan penghidupan serta sebagai pencerminan diri pribadi dalam upaya peningkatan taraf hidup, pembentukan watak, karakter, dan kepribadian bangsa.
Kabupaten  Kupang  adalah  salah  satu  kabupaten  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  khususnya kecamatan Amarasi dengan jumlah 3812 KK pada tahun 2018 – 2019. Dari jumlah tersebut tercatat 1583 kk  yang  masih  tinggal  dirumah  yang  tidak  layak  huni.  Program  ini  memiliki  anggaran  yang  terbatas sehingga  menyebabkan  tidak  semua  masyarakat  menerima  bantuan  rumah,  sehingga  harus  dilakukan penyeleksian.  Penentuan  kritera  penerima  bantuan  rumah  dapat  dilihat  dari  13  kriteria  yaitu  umur, pendidikan, pekerjaan, penghasilan, kepemilikan tanah, kepemilkan rumah,  jumlah pengghuni, kondisi atap, kondisi dinding, kondisi  lantai, kepemilikan kamar mandi, sumber air, sumber listrik. Dengan 13 kriteria  tersebut  dapat  membantu  pemerintah  dalam  memberikan  bantuan  rumah  kepada  setiap  warga yang kurang mampu.
Berdasarkan uraian di atas, penulis ingin mengetahui seberapa besar penerima bantuan rumah untuk warga yang kurang mampu. Untuk menjalankan proses penerima bantuan rumah, diperlukan sistem yang terkomputerisasi agar dapat membantu terutama dalam hal menghemat waktu, serta mengurangi resiko human error yang sering terjadi. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang  mampu  memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah  maupun  kemampuan  mengkomunikasikan masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur [3]. Banyak metode yang mendukung dalam SPK, contohnya Simple Additive Weighting,  Topsis,  Weighted  Product,  Analytical  Hierarchy  Process, dan beragam metode lainnya Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Fuzzy Simple Additive Weighting (F-SAW). Metode SAW digunakan untuk penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif  pada  semua  atribut  [1].  Metode  SAW  memiliki  kekurangan  dalam  menangani  penilaian ketidakpastian, sehingga penulis menggunakan konsep fuzzy yang dapat mengatasi kekurangan metode SAW dalam menangani masalah ketidakpastian.
Dalam  penelitian  ini  penulis  membuat  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web  sehingga pengguna dapat dengan mudah bisa mengaksesnya dimanapun berada. Berdasarkan penjabaran di atas, penulis berinisiatif mengangkat sebuah judul “Sistem Pendukung Keputusan penerima bantuan rumah di Kecamatan  Amarasi  Kabupaten  Kupang  menggunakan  metode  Fuzzy  Simple  Additive  Weighting (F- SAW)”.

## 2. MATERI DAN METODE

## Decision Support System
Persoalan pengambilan keputusan, pada dasarnya adalah bentuk pemilihan dari berbagai alternatif tindakan  yang  mungkin  dipilih  yang  prosesnya  melalui  mekanisme  tertentu,  dengan  harapan  akan menghasilkan sebuah keputusan yang terbaik. Pengambilan keputusan adalah realitas dari setiap bagian kehidupan  manusia  dan  hanya  dapat  didefinisikan  sebagai  memilih  salah  satu  cara  alternatif  tindakan untuk pengambilan keputusan [5].

## Teori Himpunan Fuzzy
Pada  akhir  abad  ke-19  hingga  abad  ke-20,  teori  probabilitas  memegang  peranan  penting  untuk penyelesaian  masalah  ketidakpastian.  [6]  memperkenalkan  teori  himpunan fuzzy ,  yang  secara  tidak langsung  mengisyaratkan  bahwa  tidak  hanya  teori  probabilitas  saja  yang  dapat  digunakan  untuk merepresentasikan masalah ketidakpastian. Namun demikian, teori himpunan fuzzy bukanlah pengganti dari  teori  probabilitas.  Pada  teori  himpunan fuzzy ,  komponen  utama  yang  sangat  berpengaruh  adalah fungsi  keanggotaan.  Fungsi  keanggotaan  merepresentasikan  derajat  kedekatan  suatu  objek  terhadap atribut  tertentu,  sedangkan  teori  probabilitas  lebih  pada  penggunaan  frekuensi relatif. Teori himpunan fuzzy merupakan  kerangka  matematis  yang  digunakan  untuk  merepresentasikan  ketidakpastian,
𝑗 =1
ketidakjelasan, ketidaktepatan, kekurangan informasi, dan kebenaran parsial [2].

## Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut. Langkah-langkah metode dalam metode SAW adalah [4]:
1. Membuat matriks keputusan Z berukuran 𝑚 × 𝑛 , dimana 𝑚 = alternatif yang akan dipilih dan 𝑛 = kriteria.
2. Memberikan nilai x setiap alternatif (i) pada setiap kriteria (j) yang sudah ditentukan, dimana, i=1,2, …, m dan j=1,2, …, n pada matriks keputusan Z,
3. 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 1 𝑗 Z= [ ⋮ ⋮ ⋮ ] ..................................................................................................................................... (2.1) 𝑥 𝑖 1 𝑥 𝑖 2 𝑥 𝑖𝑗 4. Memberikan nilai  bobot preferensi  (W) oleh  pengambil  keputusan untuk  masing-masing  kriteria yang sudah ditentukan,
W= [ 𝑊 1 𝑊 2 𝑊 3 … 𝑊 𝑗 ] .................................................................................................................................................................................................... (2.2)
5. Melakukan normalisasi matriks keputusan (Z) dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ) dari alternatif 𝐴 𝑖 pada atribut.
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝐴𝑋 𝑖 ( 𝑥 𝑖𝑗 ) Jika j adalah atribut keuntungan ....................................................... (2.3)
𝑀𝐼𝑁 𝑖 ( 𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑥 𝑖𝑗 Jika j adalah atribut biaya dengan ketentuan:
a. Dikatakan atribut keuntungan apabila atribut banyak memberikan keuntungan bagi pengambil keputusan.
b. Dikatakan atribut biaya merupakan atribut yang banyak memberikan pengeluaran jika nilainya semakin besar bagi pengambil keputusan.
6. Hasil dari nilai rating kinerja ternormalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ) membentuk matriks ternormalisasi (N).
𝑟 11 𝑟 12 𝑟 𝑖𝑗 N = [ ⋮ ⋱
⋮ ] .............................................................................................................................................. (2.4)
𝑟 𝑖 1 𝑟 𝑖 2 𝑟 𝑖𝑗 7. Melakukan proses perankingan dengan cara mengalikan matriks ternormalisasi (N) dengan nilai bobot preferensi (W).
8. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif ( 𝑉 𝑖 ) dengan cara menjumlahkan hasil kali antara matriks ternormalisasi (N) dengan nilai bobot preferensi (W).
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑛 𝑊 𝑗 × 𝑟 𝑖𝑗 ...........................................................................................................................  (2.5)

## Metodologi Penelitian
Flowchart Sistem Berjalan Flowchart gambaran  umum  sistem  berjalan  dapat  dilihat  pada  gambar  1.  Proses  penentuan kelayakan penerima bantuan rumah berdasarkan sistem diatas adalah sebagai berikut dari hasil sensus penduduk, aparat pemerintah desa merekomendasikan calon penerima bantuan rumah.
Apabila  calon  penerima  bantuan  rumah  memenuhi  kriteria  yang  ada  maka  pihak  aparat memutuskan calon yang layak menerima bantuan rumah berupa laporan hasil rapat, setelah itu dikirim ke  kecamatan dari  kecamatan  melakukan seleksi,  setelah calon penerima bantuan memenuhi kriteria yang ada maka akan dikirim ke dinas sosial dalam bentuk laporan.

## Flowchart Alur sistem yang diusulkan
Flowchart  alur umum  sistem yang diusulkan dapat  dilihat pada Gambar 2. Proses penentuan kelayakan  penerima  bantuan  rumah  berdasarkan  sistem  yang  dibangun  oleh  penulis  adalah  sebagai berikut dari hasil sensus penduduk, aparat pemerintah desa merekomendasikan calon penerima bantuan
rumah.
Apabila  calon  penerima  bantuan  rumah  memenuhi  kriteria  yang  ada  maka  pihak  aparat memutuskan calon yang layak menerima bantuan rumah berupa laporan hasil rapat, setelah itu dikirim ke kecamatan dan di cek data calon penerima bantuan jika lengkap maka dilanjutkan ke sistem untuk melakukan  verifikasi  dan  dilanjutkan  menginput  data  calon  dan  data  kriteria,  yang  akan  dikirim  ke database  dan  melakukan  penilaian  menggunakan  metode  F-SAW  setelah  melakukan  penilaian, diberikan perangkingan terhadap metode F-SAW dan menghasilkan nama warga yang layak atau tidak layak menerima bantuan.
Gambar 2.1 Gambaran umum sistem berjalan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Sesuai  dengan  tujuan  dari  penelitian  ini  maka  dibangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan penerima bantuan rumah dikecamatan Amarasi menggunakan metode F-SAW.

## Form Login
Pada form ini admin diharuskan untuk mengisi data login berupa username dan password untuk dapat mengakses sistem. Form login dapat dilihat pada gambar 3. Form Desa Form dengan hak akses admin ini berfungsi untuk melihat alternatif setiap desa. Form desa dapat dilihat pada gambar 4. Form Pengaturan Form ini berfungsi untuk mengatur informasi aplikasi seperti nama aplikasi, akun pengguna, serta
aturan dari metode F-SAW. Form pengaturan dapat dilihat pada gambar 5. Form Perangkingan
Form ini berisi hasil perangkingan alternatif yang sebelumnya sudah dihitung dengan metode F- SAW. Form hasil perangkingan dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 2. Alur umum sistem yang diusulkan
Gambar 3. Form Login
Gambar 4. Form Desa
Gambar 5. Form Pengaturan
Gambar 6. Form Perangkingan

## Pembahasan

## Pengujian untuk membandingkan hasil dari sistem yang dibangun dengan hasil
Setelah dilakukan perhitungan F-SAW secara manual diperoleh hasil nilai perangkingan untuk setiap alternatif yang dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 1. Hasil perhitungan manual Alternatif Nilai perangkingan Rangking Thofilus Honin 0,9 1 Gustaf Ataupah 0,816 2 Yanfet Bureni 0,791 3 Yunias Ataupah 0,787 4 Katerina Bakneno 0,746 5 Melkianus Lobo 0,702 6 Yohanis Nesnatun 0,699 7 Gehasin Nome 0,638 8 Fransina Taunu 0,603 9 Samuel Ataupah 0,566 10
Selanjutnya pada sistem yang di bangun juga dimasukkan data kriteria yang sama dengan pengujian secara manual. Hasil perangkingan sistem dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil perangkingan system
Berdasarkan  data  output  sistem  dan  data  hasil  perhitungan  secara  manual,  dapat  dilihat  kesamaan pemberian  peringkat  pada  sistem  dan  pada  hasil perhitungan  secara  manual,  hal  ini  menunjukan  bahwa sistem yang dibangun telah berjalan sesuai dengan konsep F-SAW yang dirancang oleh peneliti.

## 4. PENUTUP

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil pembahasan dan program yang dibangun maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Dari  pengujian  sensitifitas  diatas  yang  telah  dilakukan,  kriteria  pendidikan  paling sensitif  karena  saat  dilakukan pengujian sebanyak  tiga  kali  dari  bobot  tinggi  diubah menjadi  sanggat  tinggi  mengalami  1  kali  perubahan,  rendah  mengalami  4  kali perubahan dan sangat rendah mengalami 4 kali perubahan, dengan perubahan tersebut didapatkan hasil presentasi 90 % untuk kriteria pendidikan.
2. Dari hasil perbandingan yang telah dilakukan antara Dinas Sosial dan sistem, kuota data yang layak untuk menerima bantuan rumah sebanyak 30 data dari Dinas Sosial menunjukan bahwa total kuota data tersebut 20 yang sama dengan sistem dan 10 data tidak sama dengan sistem.

## Saran
Adapun saran yang dapat disampaikan untuk pengembangan sistem ini yaitu:
1. Peneliti  selanjutnya  dapat  mengembangkan  sistem  ini  dengan  menambahkan  data  lain  yang mendukung dalam penerima bantuan rumah.
2. Metode  yang  digunakan  kemudian  dapat  dikombinasikan  dengan  metode  sistem  pendukung keputusan  lainnya  untuk  mendukung  pengambilan  dalam  memberikan  keputusan  bantuan kepada warga yang kurang mampu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fishburn, P.C., 1967, Additive Utilities with Incomplete Product Set: Application to Priorities and Assignments. Operations Research Society of America (ORSA), Baltimore, MD, U.S.A.
[2] Tettamanzi, A., & Tomassini, M., 2001, Soft Computing Integrating Evalutionary Neural and Fuzzy System, Springer-verlag, Berlin.
[3] Turban, E.,  Aronson,  J.E.,  &  Liang,  T.P.,  2005, Karakteristik  dan  Kapabilitas  Kunci  dari  Sistem pendukung  Keputusan ,  Dalam:  D.  Prabantini,  Penyunting,  Decision  Support  Systems  and Intelligent Systems, ANDI, Yogyakarta.
[4] Wibowo, S.H., Amalia, R., Fadlun, M.A., & Kurnia, A., 2008 , Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan  Penerima  Beasiswa  Bank  BRI  menggunakan  FMADM  (Studi  kasus:  Mahasiswa Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia) , Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, Yogyakarta, Hal. 62-67.
[5] Yanar, L., Tozan, H., & Hloch, S., 2012, Selection of Equipment for Soft Tissue Cutting Using Fuzzy AHP and Fuzzy ANP With A Proposed Decision Support System, Manufacturing Engineering & Management the Proceedings, Turkish.
[6] Zadeh, L.A., 1965, Fuzzy Sets Information and Control, Vol . 8, Hal. 338-353.