SISTEM PENUNJANG KELAYAKAN PENERIMA SUBSIDI PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) BERBASIS WEBSITE (STUDI KASUS : DESA BLIMBING)
Vionika Emalia Ismayana, Agung Panji Sasmito, Ali Mahmudi Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknik Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918042@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Program  Keluarga  Harapan  atau  PKH  merupakan  salah  satu  program  pemerintah  untuk  kesejahteraan masyarakat.  PKH  termasuk  bantuan  bersyarat    yang  diberikan  pemerintah  kepada  Kelompok  Rumah  Tangga Miskin (RTM) yang bertujuan untuk meninggikan mutu sumber daya manusia dengan pengintensifan pendidikan dan kesehatan masyarakat. Desa Blimbing ialah salah satu desa yang melaksanakan tata olah ini untuk menyeleksi pemeroleh,  namun  seringkali  timbul  permasalahan  yaitu  proses  identifikasi  penerima  sering  terabaikan.  Untuk mengikis persoalan yang mencuat, diperlukan suatu sistem rekomendasi penerima dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Kehendak studi ini adalah meringankan dan mempersingkat kepala desa ketika mengidentifikasi  penerima  subsidi  PKH  secara  tepat  dan  akurat.  Dari  hasil  penelusuran  dengan  metode  SAW, perhitungan    menghasilkan  nilai  hitung  yang  sebanding  dengan  yang  dilakukan  di  lapangan.  Hasil  penentuan kelayakan  warga  sebagai  calon  penerima  PKH  dengan  nilai  normalisasi  akhir    >  0,65,  hasil  calon  penerima diturunkan dari data penerima bantuan dari profil dinas sosial hingga hasilnya valid. Dari kajian tersebut, metode SAW dapat digunakan untuk menilai kriteria calon penerima manfaat yang sesuai dan valid sebagai rekomendasi penerima  PKH  yang  memadai  atau  tidak  memenuhi  syarat  didasarkan  pada  hasil  perhitungan  metode  yang digunakan.
Kata kunci: PKH, SAW, pemerintah, Desa, penerima

## 1. PENDAHULUAN
Upaya  pemerintah  dalam  menyejahterakan masyarakat dan usaha dalam menanggulangi kemiskinan sangat banyak Salah satunya melaksanakan  Program  Keluarga  Harapan  atau  biasa dikenal  dengan  sebutan  PKH..  PKH  merupakan program penanggulangan kemiskinan sekaligus untuk pengembangan  kebijakan  oleh  pemerintah  Indonesia untuk penanggulangan kemiskinan secara terprogram dan berkelanjutan[1].
Program Keluarga Harapan atau PKH bertujuan untuk  mengurangi  kemiskinan  di  Indonesia  dan diharapkan  dapat  meninggikan  kapabilitas  manusia lewat penguatan pengajaran, perlindungan sosial serta kualitas  kesehatan  masyarakat.  PKH  adalah  program pemberian  uang  tunai  kepada  rumah  tangga  yang membutuhkan  berdasarkan  syarat-syarat  yang  telah ditetapkan, dengan tunduk pada pemenuhan kewajibannya berdasarkan peraturan yang berlaku. [1] [2].
Untuk  bisa  mendapatkan  uang  tunai  dari Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  tersebut,  setiap penerima harus memenuhi syarat dan ketentuan yang sudah  diberlakukan  dengan  syarat  utama  yaitu penerima  subsidi  PKH  ditetapkan  oleh  Kementerian Sosial  terdaftar  pada  Data  Terpadu  Kesejahteraan Sosial  (DTKS)  yang  sebelumnya  direkomendasikan oleh sekertariat kelurahan..
Berdasarkan  hal  tersebut,  peneliti  bermaksud untuk  menggagas  Sistem  Penunjang  Kelayakan
Penerima  Subsidi  Program  Keluarga  Harapan  (PKH) dengan  menggunakan  Metode Simple  Additive Weighting (SAW). Dengan adanya Sistem Penunjang Kelayakan  tersebut  diharapkan  dapat  membantu penyaluran  subsidi  secara  adil  dan  tepat  sasaran, sehingga  tidak  ada  lagi  adanya  penyalahgunaan  data dan  hak  penerima  oleh  oknum  yang  tidak bertanggungjawab.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut Sukerti (2014) dalam penelitian “Sistem Penunjang  Keputusan  Penerima  Bantuan  Desa  Di Kecamatan  Klungkung  Dengan  Metode  SAW”. Tujuan  dari  observasi  tersebut  adalah  membuat rancangan  dan  mengaktualkan  sebagai  sistem pendukung  keputusan  untuk  menentukan  penerima bantuan dengan menggunakan metode simple additive weighting (SAW).  Penilitian  ini  membuat  sistem pendukung  keputusan  untuk  membantu  pengambil keputusan  menentukan  desa  mana  yang  layak mendapatkan dukungan. Dengan hasil yang diharapkan, akan bermanfaat bagi pengambil keputusan  untuk  menentukan  desa  mana  yang  layak mendapat dukungan pemerintah [3].
Menurut  Faisal,  Rusda  (2022).  Pada  penelitian yang  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Bantuan Dana Desa BLT dengan Metode SAW  Berbasis  WEB”,  objek  penelitian  yang dilakukan  adalah  untuk  mengetahui  penerimaan
dukungan  dana  desa  BLT  di Desa  Kampung  Melayu untuk  menentukan  siapa  saja  yang  berhak  menerima bantuan  berupa  beras  kesejahteraan  bagi  masyarakat miskin (Raskin) [4].
Suparmadi dan Santoso (2019). Dalam penelitian berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerima  Bantuan  Sosial  Untuk  Keluarga  Miskin Dengan Metode Simple Additve Weighting (SAW)”.Metode  SAW  digunakan  untuk  mencari jumlah  bobot  pada  suatu  kasus.  Untuk  itu  dibuatlah suatu  rancangan  sistem  pendukung  keputusan  agar dapat  mengolah  data  dengan  lebih  efisien,  dengan bahasa pemrograman Java dan database MySQL serta analisis data dengan cara analisis data dengan metode simple  additive  weighting(SAW) dengan  hasil  dan pencapaian yang efektif[5].

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  digambarkan suatu perangkat yang menyokong pekerjaan seseorang atau  institusi  manusia  dalam  memperbaiki  masalah semi  berbasis  melalui  catatan  penawaran  yang menghasilkan keputusan positif [6].
Pada  dasarnya  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  dirancang  untuk  mendukung  semua  tahapan pengambilan  keputusan,  mulai  dari  identifikasi masalah,  pemilihan  data  hingga  evaluasi  alternatif [6][7]. Konsep pendukung keputusan ditandai dengan sistem komputer interaktif yang membantu pengambil keputusan  menggunakan  data  dan  model  untuk memecahkan masalah yang tidak terstruktur.

## 2.3. Program Keluarga Harapan
PKH adalah program bantuan pemerintah untuk keluarga  miskin.  Tujuan  pelaksanaan  program  PKH tentunya  untuk  memberikan  kontribusi  dalam penanggulangan  kemiskinan.  Melalui  program  PKH, pemerintah  berharap  dapat  meninggikan  kapabilitas manusia,  khususnya  di  bidang  pendidikan  dan kesehatan.
Tujuan PKH adalah untuk mengurangi angka dan memutus lingkaran kemiskinan, meningkatkan kualitas dan mengubah perilaku yang tidak mendukung kesejahteraan kelompok termiskin. Tujuan  dari  program  ini  adalah  untuk  mengentaskan kemiskinan dalam jangka pendek dan memintas mata rantai  kemelaratan  antar  generasi  dalam  jangka panjang, sehingga generasi selanjutnya dapat terhindar dari jerat kesengsaraan [8].

## 2.4. Simple Additive Weighting
Metode  SAW  adalah  salah  satu  metode  pada pendukung  keputusan  yg  diklaim  karena  metode penjumlahan tertimbang. Ide utama dari metode SAW merupakan menggali penghitungan tertimbang berdasarkan  peringkat  kinerja    berdasarkan  seluruh atribut [9]. Dengan metode SAW dimungkinkan buat memilih nilai terbobot berdasarkan setiap atribut lalu dilakukan  proses  perangkingan  yg  akan  menentukan cara  lain    terbaik  berdasarkan  beberapa  cara  lain    &
evaluasinya  akan  lebih  seksama  lantaran  dari  nilai kriteria & bobot prioritas yg sudah ditetapkan [9].
Simple Additive Weighting (SAW) bisa menentukan  cara  lain    terbaik  diantara  cara  lain    yg terdapat  dikarenakan  adanya  proses  perangkingan sesudah memilih nilai bobot buat setiap atribut [10].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Simple Additive Weighting
Dalam  menilai  kandidat  pemeroleh  bantuan dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW), diperlukan  kriteria  dan  bobot  untuk  melakukan perhitungan [10].
Berikut  merupakan  ilangkah-langkah  metode Simple Additive Weighting:
1. Identifikasi banyak standar yang ternyata menjadi acuan dalam dukungan pilihan, khususnya 𝐶𝑖
2. Menentukan  kesesuaian  setiap  opsi  pada  setiap kriteria
3. Membuat  matriks  atas  kriteria,  menormalkan berdasarkan  persamaan  yang  sesuai  tipe  untuk menghasilkan nilai ternormalisasi yaitu R.
4. Nilai  akhir  didapatkan  dengan  penjumlahan, perkalian  matriks  hasil  R  dengan  mutu  kriteria sedemikian  rupa,  dipilih  nilai  tertinggi  serupa resolusi terbaik
Persamaan normalisasi matriks yang dipakai yaitu: r ij = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝐴𝑥 𝑋𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝐽 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝐴𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝐾𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 . (1) r ij = Normalisasi matrik nilai 𝑋𝑖𝑗 = Nilai alternatif dari tiap kriteria 𝑀𝐴𝑥 𝑋𝑖𝑗 = Nilai alternatif dari tiap kriteria yang paling besar

## 3.2. Metode Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  statistik  sekunder yang  tidak  langsung  datang  dari  lokasi  penelitian, melainkan  sebagai  pengganti  statistik  yang  melalui hasil  survey  dari  perangkat  desa    dan  informasi  di website pemerintah yang tersedia bagi perangkat desa.
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Wawancara WawancaraPeneliti  mewawancarai  kepala  desa dan  pejabat  administrasi  terkait  untuk  mencapai informasi dan data sesuai kebutuhan.
2. Penelitian Sastra Peneliti  memperoleh  data  yang  beragam  dan meninjau  keseluruhan  bahan  dan  basis  informasi terkait penelitian.

## 3.3. Analisa dan Perancangan
Analisis digunakan untuk mengetahui kebutuhan yang diharapkan agar desain website yang tepat dapat diimplementasikan,  pendataan  masih  manual  dan sering  terjadi  kesalahan  pendataan.  Oleh  karena  itu, sistem ini dibuat untuk memudahkan proses pendataan dan  meminimalisir  terjadinya  kecurangan  dalam pengolahan data yang sebenarnya..

## 3.4. Diagram alir sistem

## Gambar 1. Diagram alir sistem
Pada  Gambar  1.  Flowchart  arsitektur  sistem  di atas  didasarkan  pada  jenis  kriteria  apa  yang dimasukkan  untuk  penerima  dana,  informasi  warga, kriteria  dan  subkriteria  penerimaan  PKH.  Kemudian dilakukan  proses  penentuan  bobot    masing-masing kriteria,  kemudian  dibuat  matriks  perbandingan berpasangan untuk kriteria tersebut dan dihitung nilai prioritas dari kriteria tersebut. Maka Anda mendapatkan hasil investasi dengan nilai akhir.

## 3.5  Flowchart Metode SAW
Pada  gambar  2.  merupakan  alur  flowchart Metode  SAW  proses  pertama  dari  flowchart  metode SAW  akan  dilakukan  proses  input  data  dari  kriteria dan bobot dari tiap kriteria. Kemudian dibuat matriks keputusan dari kriteria yang sudah dimasukkan. Lalu membuat  perbandingan  nilai  kriteria  penerima,  Lalu dilakukan  proses  menghitung  nilai  kriteria  dengan matriks keputusan. Dari hasil yang didapat kemudian dilakukan  perangkingan  nilai  hasil  yang  ada,  maka didapatkan bobot  kriteria  yang layak untuk mendapatkan bantuan.

## Gambar 2. Flowchart metode SAW

## 3.6  Flowchart Alur Sistem
Pada  Gambar  3.  merupakan  alur  flowchart  alur sistem  rekomendasi  penerimaan  PKH.  Alur  tersebut menjelaskan  dari  awal  user  membuka  website kemudian sampai pada halaman penerimaan PKH.
Pertama  user  diarahkan  ke  halaman  login  dan memasukkan username dan password. Jika salah maka akan  Kembali  ke  halaman  login  website,  jika  benar sistem akan memeriksa apakah user tersebut memiliki akses admin atau tidak. Jika admin maka akan masuk ke  halaman  input  data,  kemudian  admin  ingin
melakukan  input  data  atau  tidak  jika  iya  maka  akan memasukkan  data  warga  sesuai  dengan  kolom  yang tersedia kemudian jika sudah benar data akan disimpan dalam  database. Jika  tidak  ingin  melakukan  input  data maka masuk ke dalam halaman data warga, jika admin ingin  melakukan  edit  data  warga  maka  dilakukan  edit dan kemudian data diperbarui dan disimpan, jika tidak maka akan kembali ke halaman data warga. Kemudian terdapat  halaman  data  penerima  bantuan  yang  muncul berupa  data  warga  dengan  kategori  penerima  dan  non penerima sesuai dengan perhitungan kriteria sebelumnya

## Gambar 3. Flowchart alur website

## 3.7  Stuktur Menu Admin Website
Perancangan  spesifikasi  program  merupakan perancangan  yang  digunakan  untuk  menggambarkan beberapa  menu  dan  submenu  yang  akan  disediakan dalam website Sistem Penunjang Kelayakan Penerima Subsidi PKH berbasis Website
Gambar 4. Struktur Menu Admin
Gambar 4 merupakan struktur menu untuk admin yang memiliki hak akses admin. Setelah user login ke website admin akan dialihkan ke  halaman dashboard dan admin dapat melihat halaman input kriteria yang memiliki bobot masing masing kriteria, Halaman input data  warga,  dan  Halaman  Data  penerima  dan  non penerima  sesuai  dengan  kriteria  yang  sudah ditentukan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Implementasi metode SAW
Dalam  Kajian  ini  mendapatkan  banyak  standar beserta  nilai  dan  bobotnya,  lalu  informasi  alternatif tentang penerima bantuan Desa Blimbing.
1. Pembobotan Kriteria Pada  Tabel  1  Tabel  bobot  menegaskan  bahwa setiap  kriteria  memiliki    bobot  dari  angka  1  untuk peringkat terendah hingga 5 untuk nilai terbaik.
Tabel 1.  Tabel bobot Nilai Keterangan
1 Tidak Layak
2 Kurang Layak
3 Cukup Layak
4 Layak 5 Sangat Layak
2. Data Kriteria dan Nilai
Rekomendasi kepada penerima PKH diperlukan 16 kriteria. Tabel 2. Kriteria merupakan gambaran dari masing-masing    kriteria  penerima  bantuan  PKH beserta skornya.
Tabel 2.  Tabel Kriteria
No Kriteria Penilaian Nilai C1 Status Kepemilikan Rumah 1. Milik sendiri
2. Kontrak / Sewa
3. Milik Keluarga 1 3 2
C2
Jenis Lantai Tempat Tinggal 1. Keramik
2. Ubin
3. Kayu
4. Bambu 5. Tanah 1 2 3 4 5 C3 Jenis Dinding Tempat Tinggal 1. Beton
2. Batu Bata
3. Batang Kayu
4. Bambu
5. Jerami / Kayu 1 2 3 4 5
C4
Jenis Atap Tempat Tinggal 1. Beton
2. Genteng
3. Asbes / Seng 4. Bambu 5. 1 2 3 5 C5 Sumber Penerangan Tempat Tinggal 1. Listrik PLN
2. Non PLN 3. Bukan Listrik 1 2 5 C6
WC / Kamar Mandi
No Kriteria Penilaian Nilai 1. Milik sendiri 2. Milik Bersama (Tetangga / Saudara) 3. WC umum 1 3 5 C7 Sumber Air Minum 1. Air kemasan 2. Sumur bor / pompa 3. Sumur 4. Air sungai / waduk / danau 1 3 4 5 C8 Bahan Bakar Memasak 1. listrik 2. gas 3. minyak tanah 4. kayu bakar 1 2 3 5 C9 Keberadaan Ibu Hamil 1. Ada 2. Tidak ada 5 1 C10 Kesanggupan Biaya Puskesmas 1. Sanggup 2. Tidak Sanggup( Dengan KIS) 1 5 C11 Penghasilan Kepala Keluarga 1. >700000 2. 500000-699000 3. 300000-500000 4. <200000 1 2 4 5 C12 Pendidikan Terakhir Penerima 1. SMA 2. SMP
3. SD 4. Tidak Bersekolah 1 2 4 5 C13 Keberadaan Lansia 1. Ada 2. Tidak ada 5 1 C14 Kepemilikan Anak Sekolah SD 1. Ada 2. Tidak ada 5 1 C15 Kepemilikan Anak Sekolah SMP 1. Ada 2. Tidak ada 5 1 C16 Kepemilikan Anak Sekolah SMA 1. Ada 2. Tidak ada 5 1

## 3. Data Bobot Kriteria
Berdasarkan  urutan  signifikansi  masing-masing kriteria,  ditentukan  pada  Tabel  3.Tabel  Pembobotan Kriteria..  Nilai  bobot  kriteria  di  dapatkan  dari  hasil survey oleh admin dari Desa Blimbing yang bertugas melakukan  pendataan  warga  dan  mendapatkan persetujuan oleh Kepala Desa.
Tabel 3. Tabel Pembobotan Kriteria Kriteria Atribut Nilai C1 Benefit 8% C2 Benefit 6% C3 Benefit 6% C4 Benefit 6% C5 Benefit 6% C6 Benefit 6% C7 Benefit 6% C8 Benefit 6% C9 Benefit 6% C10 Benefit 6%
Kriteria Atribut Nilai C11 Benefit 8% C12 Benefit 6% C13 Benefit 6% C14 Benefit 6% C15 Benefit 6% C16 Benefit 6%
4. Data Alternatif Merupakan tabel data alternatif atau data warga yang berhak atau  masuk dalam  pemilihan  yang akan diseleksi menjadi calon penerima PKH.
Tabel 4 : Tabel alternatif Data Alternatif A1 Jum A2 Kun A3 Umi A4 Pas A5 Mar A6 Sri A7 Mut A8 Siti A9 Fat A10 Win
Tabel  5.  berikut  menunjukkan  5  alternatif kecocokan berdasarkan kriteria. Terdapat 10 alternatif dan 16 kriteria beserta nilainya:
Tabel 5. Kecocokan Alternatif C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8  C9
A1 1 1 2 2 1 1 1 2 1 A2 1 1 2 2 1 1 1 2 1 A3 1 1 2 2 1 1 1 2 1
A4 2 1 2 2 1 3 1 2 1 A5 1 1 2 2 1 1 1 2 1 A6 1 1 2 2 1 1 1 2 1 A7 1 2 2 2 1 1 1 2 1 A8 1 1 2 2 1 1 1 2 1 A9 1 1 2 2 1 1 1 2 1
A10 1 2 2 2 1 1 1 2 1
5. Normalisasi Matriks
Langkah  selanjutnya  setelah  memperoleh  nilai kompatibilitas  peluang  berdasarkan  kriteria,  langkah selanjutnya  adalah  menghitung  normalisasi  matriks menggunakan persamaan yang tertentu dalam persamaan, yaitu.
𝑟𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝐴𝑥 𝑋𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝐽 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝐴𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝐾𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 .
Kriteria pada penelitian ini memiliki atribut benefit
rij
=
0.5  0.5  1  1  1  0.333333333  1  1  1 0.5  0.5  1  1  1  0.333333333  1  1  1 0.5  0.5  1  1  1  0.333333333  1  1  1 1 0.5  1  1  1  1 1  1  1 0.5  0.5  1  1  1  0.333333333  1  1  1 0.5  0.5  1  1  1  0.333333333  1  1  1 0.5  1 1  1  1  0.333333333  1  1  1 0.5  0.5  1  1  1  0.333333333  1  1  1
0.5  0.5  1  1  1  0.333333333  1  1  1
0.5  1 1  1  1  0.333333333  1  1  1 0.5  0.5  1  1  1  0.333333333  1  1  1 0.5  0.5  1  1  1  0.333333333  1  1  1 0.5  0.5  1  1  1  0.333333333  1  1  1 1 0.5  1  1  1  1 1  1  1 0.5  0.5  1  1  1  0.333333333  1  1  1
0.5  0.5  1  1  1  0.333333333  1  1  1

## 6. Proses Perangkingan
Langkah  terakhir  adalah  menambahkan  bobot kriteria  pada  perkalian  matriks  yang  dinormalisasi. Hasil  dari  perhitungan  sesuai  prosedur  perangkingan dijelaskan sebagai berikut:
B 1 = (0.5*8%)+(0.5*7%)+ (1*7%) +(1*7%) +(1*7%) + (0.33*7%) + (1*7%) + (1*7%) + (1*7%)  +(1*7%)  +    (1*8%)  +  (1*7%)  +
(1*7%) + (0.2*7%) + (0.2*7%) + (0.2*7%)
B 2 = (0.5*8%)+(0.5*7%)+ (1*7%) +(1*7%) +(1*7%) + (0.33*7%) + (1*7%) + (1*7%) + (1*7%)  +(1*7%)  +    (0.4*8%)  +  (1*7%)  + (0.2*7%)  +  (0.2*7%)  +  (0.2*7%)  +
(0.2*7%)
B 3 = (0.5*8%)+(0.5*7%)+ (1*7%) +(1*7%) +(1*7%) + (0.33*7%) + (1*7%) + (1*7%) + (1*7%)  +(1*7%)  +    (0.2*8%)  +  (1*7%)  + (0.2*7%) + (1*7%) + (1*7%) + (0.2*7%) B 4 = (1*8%)+(0.5*7%)+ (1*7%) +(1*7%) +(1*7%)  +  (1*7%)  +  (1*7%)  +  (1*7%)  + (1*7%) +(1*7%) +  (0.4*8%) + (0.5*7%) + (0.2*7%)  +  (0.2*7%)  +  (0.2*7%)  + (0.2*7%) B 5 = (0.5*8%)+(0.5*7%)+ (1*7%) +(1*7%) +(1*7%) + (0.33*7%) + (1*7%) + (1*7%) + (1*7%)  +(1*7%)  +    (0.8*8%)  +  (1*7%)  + (1*7%) + (0.2*7%) + (0.2*7%) + (0.2*7%) B 6 = (0.5*8%)+(0.5*7%)+ (1*7%) +(1*7%) +(1*7%) + (0.33*7%) + (1*7%) + (1*7%) + (1*7%) +(1*7%) +  (0.8*8%) + (0.5*7%) + (0.2*7%)  +  (0.2*7%)  +  (0.2*7%)  + (0.2*7%) B 7 = (0.5*8%)+(1*7%)+ (1*7%) +(1*7%) +(1*7%) + (0.33*7%) + (1*7%) + (1*7%) + (1*7%) +(0.2*7%) +  (0.2*8%) + (1*7%) + (0.2*7%) + (0.2*7%) + (1*7%) + (1*7%) B 8 = (0.5*8%)+(0.5*7%)+ (1*7%) +(1*7%) +(1*7%) + (0.33*7%) + (1*7%) + (1*7%) + (1*7%) +(0.2*7%) +  (0.2*8%) + (0.5*7%) +  (0.2*7%)  +  (0.2*7%)  +  (0.2*7%)  + (0.2*7%)
B 9 = (0.5*8%)+(0.5*7%)+ (1*7%) +(1*7%) +(1*7%) + (0.33*7%) + (1*7%) + (1*7%) + (1*7%) +(0.2*7%) +  (0.2*8%) + (0.5*7%) +  (0.2*7%)  +  (0.2*7%)  +  (0.2*7%)  + (0.2*7%)
B 10 = (0.5*8%)+(1*7%)+ (1*7%) +(1*7%) +(1*7%) + (0.33*7%) + (1*7%) + (1*7%) +
(1*7%) +(0.2*7%) +  (0.2*8%) + (0.25*7%) +  (0.2*7%)  +  (0.2*7%)  +  (0.2*7%)  + (0.2*7%)
Perincian  hitungan  ini  didapatkan  nilai  akhir seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  6  Hasil Perhitungan.  Dari  Tabel  6  tergambar  bahwa konsekuensi  perhitungan  meliputi  nilai  berbagai peluang  penerima  bantuan  yang  layak  atau  tidak layak  karena  nilai  bobot  yang  ditentukan.  Dalam penelitian ini, penetapan penerima bantuan ditetapkan  dengan  skor  0  –0,65,  setelah  itu  ia dinyatakan  tidak  memenuhi  syarat  dan  0,65  atau lebih dinyatakan memenuhi syarat.
Tabel 6.  Hasil Perhitungan Tabel Hasil No Nama Hasil Status 1 Jum 0.85033333 Layak 2 Kun 0.74633333 Layak 3 Umi 0.84233333 Layak 4 Par 0.798 Layak 5 Mar 0.834333333 Layak 6 Sri 0.855333333 Layak 7 Mut 0.709333333 Layak 8 Siti 0.639333333 Tidak Layak 9 Fat 0.639333333 Tidak Layak 10 Win 0.656833333 Tidak Layak

## 4.2 Implementasi Software
Hasil  yang  sudah  dilakukan  saat  ini  adalah pembuatan halaman Login, Dashboard , halaman Input Data Warga dan halaman Input Nilai Kriteria.
1. Tampilan Login Tampilan  Gambar  1  di  bawah  adalah  tampilan awal  website  yang  berupa  halaman  login  dengan memasukkan username dan password yang  sudah dibuat sebelumnya.
Gambar 1. Halaman Login
2. Tampilan Halaman Data Warga
Tampilan Gambar 3 menampilkan halaman Data Warga telah ditambahkan dan tersimpan. Data tersebut berisikan  NIK,  Nama  dan  alamat  warga  dengan menggunakan NIK sebagai kode utama.
Gambar 2. Halaman Data Warga
3. Tampilan Tambah Data Warga Pada gambar 3 di bawah ini merupakan tampilan Tambah  Data  Warga  dengan  memasukkan  data  pada kolom  yang  tersedia  dengan  kode  warga  sebagai  id otomatis
Gambar 3. Tampilan Tambah Data Warga
4. Tampilan Halaman Kriteria
Tampilan  Gambar  4  di  bawah  menampilkan laman  untuk  mengatur  nilai  dan  bobot  kriteria penerima.
Gambar 4. Tampilan Halaman Kriteria
5. Tampilan Tambah Data Kriteria
Pada  gambar  5  di  bawah  merupakan  tampilan Tambah Data Kriteria dengan memasukan type kriteria dan  detail  kriteria  dan  juga  nilai  masing-masing kriteria
Gambar 5. Tampilan Tambah Data Kriteria
6. Tampilan Halaman Selesi PKH
Pada  gambar  6  dibawah  merupakan  tampilan Data  Seleksi  Penerima  PKH  dengan  menggunakan  16 kriteria yang sudah ditetapkan.
Gambar 6. Halaman Seleksi PKH
7. Tampilan Tambah Data Seleksi
Tampilan  pada  gambar  7  dibawah  merupakan halaman  PopUp  menambahkan  Data  Baru  Seleksi Penerima PKH
Gambar 7. Tampilan Tambah Data Seleksi
8. Tampilan Hasil Seleksi Penerimaan
Pada  gambar  8  dibawah  merupakan  tampilan Hasil  Seleksi  Penerimaan  PKH  yang  dimana  akan ditampilkan  status  penerimaan  dari  tiap  data  warga yang diinputkan.
Gambar 8. Tampilan Hasil Seleksi PKH

## 4.3 Pengujian Fungsional Website
Pengujian  fungsional  website  dilakukan  pada browser  yaitu  google  chrome  dan  internet  explorer. Pengujian  dilakukan  untuk  memastikan  fitur  dari website berfungsi dengan normal. Hasil dari pengujian bisa diliat pada tabel 7.
Tabel 7. Pengujian Fungsional Website No Input yang Diuji Hasil yang Diharapkan Output Hasil 1 Pada saat login harus Memasukkan username dan password yang sudah didaftarkan dengan benar, jika tidak maka akan muncul pesan bahwa username dan password salah Muncul pesan username dan password salah jika username dan password yang dimasukkan tidak sesuai Muncul pesan dan tidak dapat masuk ke halaman website jika username dan password salah. berhasil 2 Pada halaman dashboard terdapat rekap total data warga , penerima dan non penerima yang akan berubah jika dapat inputan baru. Angka yang berada pada halaman dashboard akan berubah sesuai dengan jumlah inputan data. Data berubah otomatis sesuai dengan inputan Berhasil 3 Menambahkan data pada halaman data warga dan berhasil tersimpan pada database Menambahkan data dengan kode otomatis dan tersimpan dalam database Mengklik button tambah data dan memasukkan data sesuai dengan kolom yang tersedia dan tersimpan kedalam database Berhasil 4 Dropdown NIK warga pada halaman data seleksi akan memunculkan nama warga sesuai dengan NIK yang dipilih Memilih NIK pada dropdown dihalaman data seleksi PKH yang akan memunculkan nama warga secara otomatis sesuai dengan NIK NIK yang sudah diinputkan akan muncul pada dropdown dan NIK yang dipilih akan muncul nama warga muncul secara otomatis ketika
disimpan Berhasil
Dari  pengujian  fungsional  website  pada  tabel  7 bisa  disimpulkan  bahwa  website  berjalan  dengan lancar  dan  sesuai  fungsinya  pada  browser  google chrome dan internet explorer.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  implementasi  dan  pengujian  yang dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  dengan perhitungan metode Simple Additive Weighting , Hasil percobaan  website  dapat  dijalankan  pada  browser Mozilla  Explorer,  Google  Chrome,  Microsoft  Edge dengan  hasil  pengujian  keakurasian  sistem  dengan melakukan  perbandingan  sistem  dengan  diagnosis adalah  dengan  78  alternatif  menunjukkan  kesamaan sebesar 91%. Hasil akhir website dapat menampilkan status  penerima  atau  non  penerima  sesuai  dengan standart  nilai  yang  ditetapkan.  Sebagai  pertimbangan untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat memperoleh  hasil  yang  lebih  akurat  dengan menerapkan skema tentang pertimbangan di area yang sama  atau  bidang  yang  berbeda  dengan  bantuan menggunakan  metode  SAW,  atau  dengan  bantuan menggunakan metode yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wijayanti, W., Kustanto, K. and Tomo, S., 2017. Sistem Pendukung Keputusan Penentuan
Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  Di  Kantor Kepala  Desa  Ngringo  Dengan  Menggunakan Algoritma  Simple  Additive  Weighting.  Jurnal
Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN), 5(1).
[2] Sukerti, N.K., 2014. Sistem penunjang keputusan penerima bantuan desa Di kecamatan klungkung dengan  metode  saw.  Jurnal  Informatika,  14(1), pp.84-93.
[3] Faisal, A. and Rusda, D., 2022. Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Dana Desa BLT dengan Metode SAW Berbasis WEB. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 9(1), pp.131-137.
[4] Suparmadi,  S.  and  Santoso,  S.,  2020.  Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Bantuan Sosial  Untuk  Keluarga  Miskin  Dengan  Metoda Simple  Additve  Weighting  (Saw).  Journal  of Science and Social Research, 2(1), pp.21-28.
[5] Supriyanti,  W.,  2013.  Rancang  bangun  aplikasi sistem  pendukung  keputusan  penerima  beasiswa dengan  metode  SAW.  Creative  Information Technology Journal, 1(1), pp.67-75.
[6] Pertiwi,  I.P.,  Fedinandus,  F.X.  and  Limantara, A.D.,  2019.  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Program  Keluarga  Harapan  (PKH) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting. CAHAYAtech, 8(2), pp.182-195.
[7] Faizal,  F.A.S.  and  Diponegoro,  M.,  2017. Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan dengan  Metode  SMART  untuk  Merangking Kemiskinan  dalam  Proses  Penentuan  Penerima Bantuan  PKH.  Coding  Jurnal  Komputer  dan Aplikasi, 5(2).
[8] Eniyati, S., 2011. Perancangan sistem pendukung pengambilan keputusan untuk penerimaan beasiswa dengan metode SAW (Simple Additive Weighting). Dinamik, 16(2).
[9] Sembiring,  F.,  Fauzi,  M.T.,  Khalifah,  S., Khotimah,  A.K.  and  Rubiati,  Y.,  2020.  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Covid 19  menggunakan  Metode  Simple  Additive
Weighting (SAW)(Studi Kasus: Desa Sundawenang). Explore: Jurnal Sistem Informasi Dan  Telematika  (Telekomunikasi,  Multimedia Dan Informatika), 11(2), pp.97-101.