## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2021 Vol. 3 N o .   3 Hal:  115-120 ISSN: 2714-8491 (electronic)
Sistem Pendukung Keputusan terhadap Jenis dan Penerima dalam Penentuan Bantuan Desa Menggunakan Metode Simple Additive
Weighting


## randi.afrinandes@yahoo.com

## Abstract
Sidoluhur Village is a village located in Padang Jaya District, North Bengkulu which has a large population. The his village has  3  hamlets  in  one  village.  The  problem  in  Sidoluhur  Village  is  that  it  is  difficult  to  determine  the  recipient  of  village assistance, because the number of aid proposals that are proposing is more than the number of people who receive assistance. There are so many proposals that have been submitted, this is of course very troublesome for village officials who choose to receive  assistance.  As  problems  develop,  a  decision  support  system  is  needed  that  will  provide  results  on  the  computer  to determine who should get help. A decision support system is a system for finding decision support, decisions are taken using a  system  designed  based  on  usage  needs,  in  helping  to  make  decisions,  decisions  are  designed  based  on  predetermined criteria  and  alternatives  and  have  a  system  that  is  structured  and  programmed  in  the  form  of  weighting  that  will  be accumulated  and  normalized  and  produce  ranking.  This  study  uses  the  Simple  Additive  weighting  method,  commonly referred to as a method that uses a weighted additive form. The form of the method is to calculate the total weight value of the work steps on the existing alternatives of all attributes. To explain about the completion of the method uses village aid recipient  data.  A  lot  of  data  that  will  be  used  as  alternatives  in  this  study  are  9  candidates  for  village  aid  recipients.  As  a result, the recipients of aid should not be less than 0.5000, with the result that 7 recipients of assistance and 2 people who are not eligible to receive assistance.
Keywords:    Decision Support Systems, Village, Intensive,  Simple Additive Weighting (SAW), Bansos.

## Abstrak
Desa  Sidoluhur  adalah  Desa  yang  terletak  di  Kecamatan  Padang  Jaya,  Bengkulu  Utara  yang  memiliki  jumlah  penduduk cukup banyak. Desa ini memiliki 3 dusun yang terdapat dalam satu Desa. Adapun permasalahan yang ada di Desa Sidoluhur yaitu  dalam  penentuan  penerima  bantuan  desa  yang  sulit  tentukan,  karena  jumlah  proposal  bantuan  yang  mengusul  lebih banyak  dari  jumlah  orang  yang  menerima  bantuan.  Sekian  banyak  proposal  yang  masuk,  hal  ini  tentu  sangat  merepotkan aparat desa yang memilih menerima bantuan. Seiring berkembangnya masalah, diperlukan sistem pendukung keputusan yang akan memberikan hasil di komputer untuk menentukan siapa yang harus mendapatkan bantuan. Sistem penunjang keputusan adalah  sebuah  sistem  untuk  mencari  penunjang  keputusan  ,keputusan  diambil  menggunakan  sistem  yang  dirancang berdasarkan kebutuhan pemakaian, dalam membantu mengambil suatu keputusan, keputusan dirancang berdasarkan kriteria dan alternatife yang sudah ditentukan sebelumnya dan memiliki sistem yang sudah terstruktur dan terprogram dalam bentuk pembobotan  yang  akan  diakumulasi  dan  dinormalisasikan  dan  menghasilkan  perangkingan.  Penelitian  ini  menggunakan metode Simple  Additive  weighting (SAW)biasa  disebut  sebagai  metode  yang  menggunakan  bentuk  penjumlah  terbobot. Bentuk . dari . metode . yaitu  menghitung  jumlah  nilai    bobot  dari  langkah-langkah  kerja  pada  alternatif  yang  ada  dari  semua atribut. Untuk menjelaskan tentang penyelesaian metode  menggunakan data penerima bantuan desa. Banyak data yang akan dijadikan  alternatif  pada  penelitian  ini  sebanyak  9  orang  kandidat  penerima  bantuan  desa.  Dengan  hasil  penerima  bantuan tidak boleh kurang dari 0.5000 dengan hasil 7 orang penerima bantuan dan 2 orang yang tidak layak menerima bantuan.
Sistem Pendukung Keputusan,Bantuan, Desa, Simple Additive Weighting (SAW), Bansos.
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
Dalam  kemajuan  dari  sebuah  teknologi  khususnya komputer  sekarang  banyak  menghasilkan  perubahan pada  aspek  kehidupan  manusia  [ 1 ].  Desa  Sidoluhur adalah Desa yang terletak di Kecamatan Padang Jaya, Bengkulu  Utara  yang  memiliki  jumlah  penduduk cukup  banyak,  yang  mana  desa  ini  memiliki  3  dusun yang terdapat dalam satu Desa. Adapun permasalahan yang  ada  di  Desa  Sidoluhur  yaitu  dalam  penentuan
penerima  bantuan  desa  yang  sulit  tentukan,  karena jumlah proposal bantuan yang mengusul lebih banyak dari  jumlah  orang  yang  menerima  bantuan.  Sekian banyak  proposal  yang  masuk,  hal  ini  tentu  sangat merepotkan  aparat  desa  yang  memilih  menerima bantuan.
Program Kartu Indonesia Pintar (KIP) ialah salah satu bentuk  dari  program  bantuan  pemerintah,  dalam pemberian bantuan tunai. Untuk menerima
KIP,keluarga  yang  menerima  bantuan  KIP  ini  berasal dari  keluarga  kurang  mampu/  miskin,  dan  anak  yang memenuhi kriteria yang sudah dipilih sebelumnya [ 2 ]. Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  adalah  bantuan  yang diberikan  dari  pemerintah  kepada  keluarga    kurang mampu  fakir  miskin,  agar  mereka  bisa  meningkatkan taraf  kesejahteraan  sosialnya  agar  bisa  mengurangi beban  ekonomi  yang  semakin  menekan  kehidupan mereka,  sebagai  akibat  naiknya  harga  bahan  pokok sehari-hari dan juga harga BBM yang bisa menganggu perekonomian  [ 3 ].  Sistem  ialah  suatu  bentuk  jaringan kerja dari prosedur-prosedur yang saling berhubungan, dan berkumpul bersama-sama untuk  melakukan suatu kegiatan  atau  untuk  menyelesaikan  suatu  sasaran tertentu.  Terdapat  dua  kelompok  pendekatan  dalam mendefinisikan  sistem,  yaitu  pendekatan  yang menekankan  pada  prosedurnya  dan  pendekatan  yang menekankan pada komponen atau elemennya. Adapun pendekatan sistem  yang  kedua  yaitu pendekatan  yang menekankan pada komponen atau elemennya mendefinisikan dari elemen-elemen sistem [ 4 ]. Sistem penunjang  keputusan  adalah  sebuah  sistem  untuk mencari  penunjang  keputusan-keputusan  diambil menggunakan  sistem  yang  dirancang  berdasarkan kebutuhan  pemakaian  dalam  membantu  mengambil suatu  keputusan  keputusan  dirancang  berdasarkan kriteria  dan  alternatif  yang  sudah  ditentukan sebelumnya  dan  memiliki  sistem  yang  sudah terstruktur  dan  terprogram  dalam  bentuk  pembobotan yang  akan  diakumulasi  dan  dinormalisasikan  dan menghasilkan  perangkingan  [ 5 ].  Tahap-tahap  proses dalam  sistem  pendukung  keputusan  sebagai  berikut [ 6 ].
a. Penelusuran  ( Inteligence ),  adalah  proses  dari penelusuran dan pendeteksian elemen-elemen penyebab masalah yang terjadi. b. Desain  ( Desain ),  merupakan  rancangan  dari beberapa metode yang bisa meneyelesaikan masalah. c. Pemilihan  ( choice )  yaitu  memilih  salah  satu aternatif  desain  dalam  menyelesaikan  masalah tersebut.
d. Penerapan  ( Implementation )  yaitu,  metode  yang menerapkan  yang  dipilih  dalam  suatu  sistem  yang menggunakan alat komputer sebagai alat baru.
Konsep dari sistem pendukung keputusan (SPK), awal kali  dikenalkan  oleh  Michael  S.  Scott  Morton  pada mula  tahun  1970-an,  kemudian    diketahui  dengan nama Management.  Decision  System (DSS),  ini didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang  interaktif yang  menyediakan  bentuk  dalam  model  dari  sistem dan  memanipulasi  dari  bentuk  data  dan  juga informasi.  Sistem  ini  dapat  dimanfaatkan  sebagai  alat buat  menolong  dalam  mengambil  suatu  keputusan pada  situasi  yang  tersusun,  tidak  banyak  orang mengetahui hasil dengan benar keputusan itu harusnya diambil  [ 7 ].  Pengambilan  Keputusan  ialah  sesuatu pendekatan yang sistematis terhadap sesuatu permasalahan  yang  dialami.  Dari  uraian  pengambilan keputusan diatas, bisa disimpulkan kalau pengambilan keputusan  ialah  sesuatu  proses  pemilihan  alternatif
terbaik  dari  sebagian alternative [ 8 ].  Sistem  berbasis pengetahuan  ataupun  menajemen  pengetahuan  yang dipakai  buat  menunjang  pengambilan  keputusan dalam  suatu  organisasi  ataupun  industri.  Bisa  pula dikatakan  selaku  sistem  pc  yang  mencerna  informasi jadi data buat mengambil keputusan dari permasalahan semi terstruktur yang khusus [ 9 ]. Sistem pendukung keputusan melaksanakan proses pengolahan  informasi  dengan  sistem  komputerisasi dalam  pengambilan  keputusan.  Hasil  keputusan tersebut  diperoleh  dari  pengolahan  informasi,  data serta rancangan model. Dari banyak tata cara di dalam SPK  salah  satunya  tata  cara  Sederhana Simple Additive  Weighting [ 10 ].  Adapun  tujuan  dari  sebuah sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  ini  yaitu  antara lain  untuk  mendukung  menentukan  keputusan  pada proses  pengambilan  sebuah  keputusan  menggunakan alternatif-alternatif yang diperoleh dari hasil pengolahan  data,  yang  memiliki  informasi  dan rancangan  model.  Karakteristik  dari  SPK  ini  adalah mendukung  seluruh  kegiatan  organisasi  mendukung beberapa  keputusan  yang  saling  berinteraksi  terdapat dua  komponen  yaitu  data  dan  model  yang  bersifat konstan  [ 11 ].  Penelitian  mengenai  sistem  pendukung keputusan  diantaranya    yang  melakukan  penelitian mengenai  penerimaan  jurnalis  dengan  data  berupa  5 alternatif dan 5 kriteria yang menghasilkan keputusan berupa  alternatif  ke  5  yang  terpilih  menjadi  jurnalis, kesimpulan  yang  didapat  bahwa  sistem  pendukung keputusan  cukup  membantu  memudahkan  untuk menentukan  jurnalis  baru  dan  memiliki  proses-proses menyelesainnya  cukup  sederhana  [ 12 ].  Penelitian selanjutnya  mengenai  menentukan  anggota  penari terbaik. Dengan data 5 orang siswa dan 8 kriteria, dari hasil  nilai  yang  didapat  maka  V1,  V2,  V3,  V4,  V5 didefenisikan sebagai anggota penari yang berkualitas dan  memiliki  nilai  tertinggi  dengan  skor  100  yang didapat dari V2 [ 13 ]. Penelitian selanjutnya mengenai menentukan siswa terbaik. Dengan data 5 orang siswa dan kriteria 3 didapatkan alternatif yang memiliki nilai preferensi  tertinggi  0,979  dan  seterusnya  menentukan siswa  terbaik  [ 14 ].  Penelitian  selanjutnya  melakukan penelitian  mengenai  pemilihan  dalam  menentukan lokasi cabang yang baru pada toko pakan ikan dengan data  berupa  5  alternatif  dan  6  kriteria  yang menghasilkan  keputusan  berupa  alternatif  ke  5  yang terpilih  menjadi  lokasi  untuk  cabang  toko  baru, kesimpulan  yang  didapat  bahwa    dengan  metode simple  additive  weighting (SAW)  bisa  dijadikan sebagai  suatu  system  pendukung  keputusan  dalam suatu  permasalahan  yang  ada,  sehingga  bisa memberikan keuntungan dalam menentukan keputusan  yang  akan  diambil  [ 15 ].  Penelitian selanjutnya menjelaskan penerbitan penyetujuan kartu kredit  pada  bank  bri  dengan  data  5  alternatif  dan  6 kriteria yang menghasilkan keputusan berupa alternatif  ke  3  yang  yang  disetujui  dan  2  yang  tidak setujui [ 16 ]. Penelitian selanjutnya mengenai penanganan  pasien  rumah  sakit  yang  memilih  data pasien  2  orang  dan  kriteria  5,  didapatkan  alternatif yang  memiliki  1  pasien  yang  dirawat  untuk  rujukan operasi  dan  1  pasien  tidak  dirawat  [ 17 ].  Metode
Simple  Additive  Weighting (SAW)  biasa  disebut sebagai metode yang menggunakan bentuk penjumlah tertimbang  bentuk  dari  metode  yaitu  menghitung jumlah  nilai    bobot  dari  langkah-langkah  kerja  pada alternatif  yang  ada  dari  semua  atribut  [ 18 ].  Metode SAW lebih efisien karena hanya membutuhkan waktu perhitungan  yang  lebih  singkat.  Metode  gelombang akustik  permukaan  perlu  dinormalisasi  pada  matriks keputusan  (X),  dan  skalanya  dapat  dibandingkan dengan semua nilai alternatif yang ada. 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.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi membahas mengenai konsep teoritik yang dalam  penerapannya  digunakan  di  berbagai  metode, dimana terdapat kelebihan dan kelemahan pada setiap metode.  Salah  satu  unsur  yang  penting  dalam  metode penelitian  adalah  bagaimana  metode  yang  digunakan sesuai  dalam  penelitian  dengan  tujuan  pencarian masalah  untuk  dipecahkan  dalam  penelitian  yang sedang di teliti. Sehingga dapat dipertanggungjawabkan  kebenaran  hasilnya  yang diperoleh secara ilmiah.
Metode penelitian merupakan langkah-langkah ataubentuk  proses  yang  akan  dilakukan  dalam penelitian,  agar  penelitian  ini  bisa  terlaksana  dengan baik  dan  terstruktur.  Adapun  langkah  yang  harus dilakukan  mulai  dari  mempelajari  proses  penelitian, sampai  dengan  adanya  suatu  sistem  yang  dapat memberikan  penyelesaian  masalah  yang  sedang diteliti.
Kerangka  kerja  adalah  langkah-langkah  dalam penelitian  yang akan dilakukan   untuk  menyelesaikan suatu  masalah  yang  akan  dibahas.  Tujuan  membuat kerangka  kerja  adalah  untuk  membuat  tahapan- tahapan yang akan dilakukan dalam penelitian. Setiap tahapan dilakukan sesuai dengan perencanaan. Semua tahapan  pada  kerangka  penelitian  berpengaruh  pada tahapan berikutnya. Adapun kerangka kerja penelitian yang  dilakukan  oleh  penulis  dan  disajikan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
2.1 Pengumpulan Data
Pada  bagian  ini  penulis  menjelaskan  bagaimana  data diperoleh,  berdasarkan  metode  pengumpulan  data pada  bab  sebelumnya.  Penulis  melakukan  wawancara langsung dengan Kepala  Desa Padang Jaya Bengkulu
Utara.  Sehingga  Penulis  mendapatkan  informasi beserta data yang akan menjadi penerima bantuan desa pada tingkat Kecamatan Padang Jaya, Bengkulu Utara serta  mendapatkan  alternatif  dari  setiap  penerima bantuan desa.

## 2.2Banyak Data
Untuk  menjelaskan  tentang  penyelesaian  metode penulis  menggunakan  data  penerima  bantuan  desa. Banyak  data  yang  akan  dijadikan  alternatif  pada penelitian  ini  sebanyak  9  orang  kandidat  penerima bantuan desa.

## 2.3. Jenis Data
Jenis data yang dimaksud disini adalah jenis data yang didapatkan  pada  saat  melakukan  penelitian,  penulis mendapatkan  data  dari  desa  sidoluhur  berupa  data Excel  dan  juga  penulis  mendapatkan  data  dengan melakukan  wawancara  kepada  warga  desa  sidoluhur, padang jaya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Gambar 2. Proses Metode Simple Additive Weighting

## 3.1 Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data yang  diambil  dan  diolah  dari  data  indeks  penduduk Desa  Sidoluhur  Padang  Jaya.  Data  yang  digunakan untuk  pengolahan  sebanyak  9  data.  Data  diambil dengan  cara    meminta  kepada  Desa  sidoluhur  Padang Jaya,  Bengkulu  Utara  melalui  bagian  pendataan masyarakat desa sidoluhur untuk memberikan izin atas data  penerima  bantuan  desa  yang  akan  diolah, tentunya  terlebih  dahulu  dengan  meminta  izin penelitian disertai surat izin penelitian dan pengambilan data dari kampus. Data alternatif yang di sajikan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Alternatif Data Kepala Keluarga
Nama Kode Sudarno K1 Widiadi K2 Tukijo K3 Sarkam K4 Yardani K5 Susilawati K6 Suderman K7 Suwarjo K8 Nurman Sitikno K9

## 3.3 Menentukan Kriteria
Proses  pada  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan memastikan  Penerima  Bantuan  Desa,  diperlukan pembobotan  dari  tiap  kriteria  yang  sudah  ditetapkan. Ada 4 (Empat) kriteria yang hendak digunakan dalam memastikan  Penerima  Pertolongan  dari  Desa.  Ada
Algoritma Proses Simple Additive Weighting (SAW):
1. Data Kepala Keluarga .
2. Menentukan Kriteria.
3. Memberikan Nilai Bobot.
4. Memberikan Raiting Kecocokan.
5. Membuat Matriks Keputusan.
6. Mendapatkan Hasil Akhir.
pula  kriteria  serta  pembobotan  yang  disajikan  pada Tabel 2, 3, 4, 5, 6.
Tabel 2. Kriteria Penghasilan /Bulan (Rp) Pekerjaan Jenis Rumah Tanggungan (orang) 1.500.000 Tani Permanen 1 1.000.000 Wirasuata Permanen 3 500.000 Buruh Kayu 5 2.000.000 Wirasuata Semi Permanen 2 1.200.000 Tani Permanen 4 800.000 Buruh Kayu 1 1.700.000 Wirasuata Semi Permanen 2 1.300.000 Tani Kayu 4 900.000 Buruh kayu 3 Tabel 3. Kriteria Penghasilan dan Bobotnya Penghasilan / Bulan (Rp) Bobot 1.500.000 s/d 4.000.000 1 1.000.000 s/d 1.500.000 2 500.000 s/d 1.000.000 3 Kurang Dari 500.000 4 Tabel 4. Kriteria Pekerjaan dan Bobotnya Pekerjaan Bobot Wiraswasta 1 Tani 2 Buruh 3 Tabel 5. Kriteria Jenis Rumah dan Bobotnya Jenis Rumah Bobot Permanen 1 Semi Permanen 2 Kayu 3 Tabel 6. Kriteria Jumlah Tanggungan dan Bobotnya Jumlah Tanggungan Bobot Tidak Memiliki Anak 1 1 s/d 3Anak 2 4 s/d 5Anak 3 Lebih dari 5 Anak 4

## 3.4 Memberikan Nilai Bobot
Pada  proses  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan, memutuskan  Penerima  Pertolongan  dari  Desa, diperlukan  pembobotan  pada  tiap  alternatif  serta kriteria  yang  sudah  ditetapkan  dan  disajikan  pada Tabel 7.
Tabel 7. Memberikan Nilai Bobot pada kriteria
Penghasilan / Bulan Pekerjaan Jenis Rumah Jumlah Tanggungan 1 2 1 2 2 1 1 3 3 3 3 4 1 1 2 2 2 2 1 3 3 3 3 2 1 1 2 2 1 2 3 3 3 3 3 3 3.5 Memberika Raiting Kecocokan
Penentuan  bobot  keriteria  untuk  penerima  bantuan desa, yaitu:
1.C1 = H1 = 40%=0,4 2.C2 = H2 = 30%=0,3 3.C3 = H3 = 20%=0,2 4.C4 = H4 = 10%=0,1

## 3.6 Membuat Matrik Keputusan
Berikut  adalah  contoh  data    yang  ada  pada  bagian penerima  bantuan  desa,  adapun  langkah-langkah penyelesaiannya disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Data Sampel Sebagai Contoh Perhitungan Penghasilan / Bulan Pekerjaan Jenis Rumah Jumlah Tanggungan 1 2 1 2 2 1 1 3 3 3 3 4 1 1 2 2 2 2 1 3 3 3 3 2 1 1 2 2 1 2 3 3 3 3 3 3
Berdasarkan  pada  Tabel  8  diatas,  dapat  dibentuk matrik keputusan X dengan data berikut :
X { } a. Normalisasi untuk Kriteria C1 { } (1) T 11 = = = 0,3333 T 12 = = =0,6666
T 13 = = =1 T 14 = = =0.3333 T 15 = = =0.6666 T 16 = = =1 T 17 = = =0.3333 T 18 = = =0.3333
T 19 =
= =1
b. Normalisasi untuk Kriteria C2
{ } (2)
T 21 = = =0.6666
T 22 = = =0.3333
T 23 = = =1 T 24 = = =0.3333 T 25 = = =0.6666
T 26 =
= =1
T 27 = = =0.3333
T 28 = = =0.6666
T 29 =
= =1
c. Normalisasi untuk Kriteria C3 { } (3) T 31 = = =0.3333 T 32 = = =0.3333
T 33 = = =1 T 34 = = =0.6666
T 35 = = =0.3333
T 36 = = =1
T 37 = = =0.6666
T 38 = = =1
T 39 =
= =1
d. Normalisasi untuk Kriteria C4
{ } (4)
T 41 = = =0.5
T 42 = = =0.75
T 43 = = =1 T 44 = = =0.5
T 45 =
= =0.75
T 46 = = =0.5 T 47 = = =0.5 T 48 =
= =0.75 T 49 =
= =0.75
3.7 Berdasarkan hasil perhitungan normalisasi matriks X,  maka  dapat  ditentukan  matriks  ternormaliasai  R sebagai berikut :
{ }
3.8 Berikutnya tahap terakhir buat memperoleh proses perangkingan  ialah  dengan  metode  mengkalikan bobot(  H)  dengan  matrik  yang  sudah  ternormalisasi( R) dengan menggunakan Rumus (5).
∑ (5) Diketahui H = [0.4  0.3  0.2  0.1] V1 =(0.4)(0.3333) + (0.3)(0.6666) + (0.2)(0.3333) + (0.1)(0.5) = 0.1333 + 0.1999 + 0.0666 + 0.05 = 0, 4498 V2 = (0.4)(0.6666) + (0.3)(0.3333) + (0.2)(0.3333) + (0.1)(0.75) = 0.2666 + 0.0999 + 0.0666 + 0.075 = 0.5081 V3 = (0.4)(1) + (0.3)(1) + (0.2)(1) + (0.1)(1) = 0.4 + 0.3 + 0.2 + 0.1 = 1 V4 = (0.4)(0.3333) + (0.3)(0.3333) + (0.2)(0.6666) + (0.1)(0.5) = 0.1333 + 0.0999 + 0.1333 + 0.05 = 0.4165 V5 = (0.4)(0.6666) + (0.3)(0.6666) + (0.2)(0.3333) + (0.1)(0.75) =  0.2666 + 0.1999 + 0.0666 + 0.075 = 0,6083 V6 = (0.4)(1) + (0.3)(1) + (0.2)(1) + (0.1)(0.5) = 0,4 + 0.3 + 0.2 + 0.05 = 0,95 V7 = (0.4)(0.3333) + (0.3)(0.3333) + (0.2)(0.6666) + (0.1)(0.5)
= 0.1333 + 0.0999 + 0.1333 + 0.05
= 0,4165 V8 =  (0.4)(0.3333)  +  (0.3)(0.6666)  +  (0.2)(1)  + (0.1)(0.75) = 0,1333 + 0.1999 + 0.2 + 0.075 = 0,6082 V9 = (0.4)(1) + (0.3)(1) + (0.2)(1) + (0.1)(0.75) = 0.4 + 0.3 + 0.2 + 0.075 = 0,975
Ke semua nilai peringkat V1 – V9 dari hasil perkalian dengan  normalisasi  digabungkan  dalam  Tabel  9, sehingga  diperoleh  hasil  pembobotan  yang  disajikan pada Tabel 9.
Tabel 9. Nilai perhitungan preferensi
Nama Ko de Peng hasil an Pekerja an Jenis Rumah Jumlah Tanggu ngan Hasil Sudarno K1 1 2 1 2 0,4498 Widiadi K2 2 1 1 3 0.5081 Tukijo K3 3 3 3 4 1,0000 Sarkam K4 1 1 2 2 0.4165 Yardani K5 2 2 1 3 0,6083 Susilawati K6 3 3 3 2 0.9500 Suderman K7 1 1 2 2 0,4165 Suwarjo K8 1 2 3 3 0,6082 Nurman K9 3 3 3 3 0,975

## Sitikno
3.9 Mendapatkan Hasil Akhir Hasil pengelompokan di atas sudah mendapatkan hasil yang  sebenarnya  untuk  ke  9  alternatif  penerima bantuan,  sehingga  perlu  dilakukan  perengkingan. Hasil  perengkingan  dari  ke  9  warga  desa  sidoluhur terbaik disajikan pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Nilai Perengkingan dan Keputusan Kode Pengha silan  / Bulan Pekerja an Jenis Rumah Jumlah Tanggu ngan Hasil K1 1 2 1 2 0, 4498 K2 2 1 1 3 0.5081 K3 3 3 3 4 1 K4 1 1 2 2 0.4165 K5 2 2 1 3 0,6083 K6 3 3 3 2 0.95 K7 1 1 2 2 0,4165 K8 1 2 3 3 0,6082 K9 3 3 3 3 0,975
Pada  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  Hasil  penerima bantuan tidak boleh kurang dari 0.5000 dengan hasil 7 orang penerima bantuan dan 2 orang yang tidak layak menerima bantuan.

## 4. Kesimpulan
Dengan membuat aplikasi sistem pendukung keputusan  terhadap  jenis  dan  penerima  bantuan  desa menggunakan  metode  SAW  dapat  memudah  kan pekerjaan  anggota  bansos  untuk  mengetahui  sisapa saja  yang  berhak  sebagai  penerima  bantuan  desa dengan akurat dan tepat.

## Daftar Rujukan
[1] Gunawan,  H.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima Bantuan  Sosial  Beras  Masyarakat  Miskin  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW). INTERNAL (Information System Journal), 2 (2), 144–152. DOI: https://doi.org/10.32627/internal.v2i2.88 .
[2] Saryoko,  A.,  Muttaqin,  S.,  &  Hidayat,  R.  (2019).  Sistem Penunjang  Keputusan  Penerima  Kartu  Indonesia  Pintar Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).
Jurnal Teknik Komputer,
5 (2), 139–146. DOI: https://doi.org/10.31294/jtk.v5i2.4384 .
[3] Puspitarini, E. W. (2017). Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan  Penerima  BLT  dengan  Metode  Weighted  Product Model . SMATIKA JURNAL, 7 (02), 31–35.
[4] Parwita,  W.  G.  S.,  &  Ardini,  I.  G.  A.  A.  (2019).  Sistem Pengelolaan  Piutang  Pada  PT.  Human  Resources  Provider Menggunakan  Metode  Analisis  Aging  Schedule  dan  Simple Additive  Weighting. Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Komputer Terapan Indonesia (JSIKTI), 1 (3), 153–164. DOI: https://doi.org/10.33173/jsikti.30 .
[5] Hutahaean,  J.,  &  Badaruddin,  M.  (2020).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Sekolah  SMK  Swasta  Penerima  Dana Bantuan  Menerapkan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW). Jurnal Media Informatika Budidarma, 4 (2), 466. DOI: http://dx.doi.org/10.30865/mib.v4i2.2109 .
[6] Na’am,  J.  (2017). Sebuah  Tinjauan  Penggunaan  Metode Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  dalam  Sistem  Penunjang Keputusan (SPK) pada Jurnal Berbahasa Indonesia. Mediasisfo,
[7] Astika,  D.  A.,  Nugroho,  D.,  &  Irawati,  T.  (2018).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beras  Untuk  Keluarga Miskin    Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  di Kantor Kepala Desa Gumpang. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN), 6 (1). DOI:
http://dx.doi.org/10.30646/tikomsin.v6i1.351 .
[8] Oktaviani,  N.,  Merlina,  N.,  &  Nurmalasari,  N.  (2018). Pemilihan  Jasa  Pengiriman  Terbaik  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW). Jurnal  Sistem  dan Teknologi Informasi (JUSTIN), 6 (4). DOI:
http://dx.doi.org/10.26418/justin.v6i4.29126 .
[9] Fauzan,  R.,  Indrasary,  Y.,  &  Muthia,  N.  (2017).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Bidik  Misi  di POLIBAN dengan Metode SAW Berbasis Web. Jurnal Online Informatika, 2 (2). DOI: https://doi.org/10.15575/join.v2i2.101
[10] Wahyudi, W., Santony, J., & Nurcahyo, G. W. (2020). Akurasi Keputusan  dalam  Penentuan  Guru  Berprestasi  dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus Sekolah  Menengah  Kejuruan  Muhammadiyah  Batam). Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, 2 (1), 9-14. DOI: https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v2i1.27 .
[11] Setiadi,  I.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Mobil Bekas dengan Metode AHP dan SAW pada Nava Sukses Motor. STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  dan  Inovasi  Teknologi),
3 (3). DOI: http://dx.doi.org/10.30998/string.v3i3.3582 .
[12] Muharsyah, A., Hayati, S. R., Setiawan, M.  I., Nurdiyanto,  H., &  Yuhandri,  Y.  (2018). Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Jurnalis Menerapkan Multi Objective Optimization On  The  Basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA). Jurikom  Jurnal Riset Komputer, 5 (1).
[13] Supriadi,  A.,  Nugroho,  A.,  &  Romli,  I.  (2018).  Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Siswa Terbaik Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW). Jurnal ELTIKOM, 2 (1), 26–33. DOI: https://doi.org/10.31961/eltikom.v2i1.39 .
[14] Resti,  N.  C.  (2017).  Penerapan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Lokasi  untuk  Cabang  Baru  Toko  Pakan  UD.  Indo Multi Fish. INTENSIF, 1 (2), 102. DOI: https://doi.org/10.29407/intensif.v1i2.839 .
[15] Harahap, S. S., & . Anita. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Penyetujuan  Kartu  Kredit  Pada  PT.  Bank  Rakyat  Indonesia dengan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW). Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  Prima
(JUSIKOM PRIMA), 2 (2), 1–7. DOI:
https://doi.org/10.34012/jusikom.v2i2.370 .
[16] Riza,  R.,  Hasbi,  M.,  &  Prabowo,  I.  A.  (2018).  Sistem Pendukung Keputusan Penanganan Pasien UGD Menggunakan Metode  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making  dengan Simple  Additive  Weighting  Pada  Puskesmas  Gajahan Surakarta. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi (TIKomSiN),
6 (1). DOI: http://dx.doi.org/10.30646/tikomsin.v6i1.348 .
[17] Yulisman,  Y.,  &  Febriani,  A.  (2020).  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Penerima  Bantuan  Rumah  Sehat  Layak Huni  Menggunakan  Metode  SAW  di  Desa  Pasir  Emas Kecamatan Singingi. Informatika, 12 (1). DOI: http://dx.doi.org/10.36723/juri.v12i1.188 .
[18] Juansen,  M.,  Defit,  S.,  &  Sumijan,  S.  (2020).  Akurasi Penjurusan Bidang Keahlian Teknik Komputer dan Informatika Menggunakan  Metode  SAW. Jurnal  Sistim  Informasi  dan Teknologi,
2 (3), 77-83. DOI: https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v2i3.68 .