## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN
UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN PENERIMA PROGRAM RASKIN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA KELURAHAN KESAMBI
Agung Siswono 1 , Nurul Bahiyah 2 ,Petrus Sokibi 3 . Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer CIC Cirebon Jl.Kesambi 202, Kota Cirebon, JawaBarat. Tlp: (0231)220250. Email: agungsiswoo044@gmail.com, nurul.bahiyah@cic.ac.id 2 , petrus.sokibi@cic.ac.id 3

## Abstrak
Sejalan dengan perkembangan teknologi informasi  dan memasyarakatnya internet  di  masyarakat, maka Program  raskin  (program  penyaluran  beras  untuk  keluarga  miskin)  adalah  sebuah  program  dari pemerintah.  Program  tersebut  adalah  sebuah  upaya  untuk  mengurangi  beban  penyaluran  dari  rumah tangga  miskin  sebagai  bentuk  dukungan  dalam  meningkatkan  ketahanan  pangan  dengan  memberikan perlindungan  sosial  beras  murah  dengan  jumlah  maksimal  15  kg/rumah  tangga  miskin/bulan  dengan masing-masing  seharga Rp. 1.600,00 per kg di titik distribusi  yaitu Kelurahan Kesambi.  Selain sebagai titik  distribusi  Kelurahan  Kesambi  mempunyai  peran  untuk  mendata  keluarga  miskin  yang  selanjutnya diajukan sebagai daftar keluarga miskin.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dijadikan  sebagai  alternative  aplikasi  system  yang membantu dalam mengambil keputusan untuk menentukan kelayakan penerima bantuan program raskin. Sistem Pendukung Keputusan ini menggunakan metode Simple Additive Weighting  (SAW). Metode SAW adalah  suatu  metode penjumlahan  terbobot  dengan menjumlahkan setiap nilai  yang ada dalam kriteria dan  perkalian  bobot  yang  mempengaruhi  dalam  pengambilan  keputusan  dari  data-data  yang  akan diproses.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Raskin, dan Simple Additive Weighting(SAW)

## Abstract
PD. BPR KS Weru is a government agency that has the function of collecting funds from the public in the form of deposits in the form of time deposits, savings or other equivalent form to the shape of it, borrow from  banks  or  financial  institutions,  non-bank,  disbursed  in  the  form  of  credit  to  small  businesses  and individuals  who  have  a  regular  income,  putting  their  funds  in  Bank  Indonesia  Certificates  (SBI),  time deposits, certificates of deposits, or savings in other banks.
Decision Support Systems (DSS) used as an alternative system applications that help in making decisions for credit application system. Decision Support System is using multifactor evaluation Process (MFEP). MFEP method is a method to  write factors  - factors and criteria for calculation in the form of weight values from 0 to 1. The next stage by entering values for each of the factors that affect the decision making of the data to be processed.
Keywords: Decision Support Systems, Credit Application, and multifactor Evaluation Process (MFEP)

## 1. PENDAHULUAN
Kelurahan  Kesambi  Kota  Cirebon  adalah  salah  satu  instansi  pemerintahan  yang  betugas  dalam pelayanan  masyarakat  dan  sebagai  titik  pendistribusian  program  raskin  serta  pengajuan  daftar  nama keluarga  penerima  program  raskin  ke  Kantor  Ketahanan  Pangan  Kota  Cirebon.  Namun  pada  praktek lapangannya, bahwa Kelurahan Kesambi dalam mengajukan rumah tangga penerima raskin  masih belum optimal,  karena  pada  saat  pengajuan  daftar  penerima  raskin  masih  menggunakan  data  lama  yang  hanya tertera  nama  serta  alamat  rumah  tangga  yang  berhak  menerima  raskin  tanpa  keterangan  jelas  tentang kriteria mengapa rumah tangga itu berhak mendapatkan bantuan raskin.
Data penerima raskin tersebut adalah data yang diambil dari Badan Pusat Statistik (BPS). Sedangkan yang  dilakukan  oleh  BPS  pada  saat  pendataan  rumah  tangga  miskin  masih  belum  adanya  sistem  yang

## ISSN : 2088-589X
mendukung  serta  proses  pendataan  yang  masih  menggunakan  perkiraan  saja.  Selain  itu  tidak  mengikut sertakan  unsur  pemerintahan  yang  ada  seperti  rukun  warga  (RW),  rukun  tetangga  (RT)  dan  kelurahan. Dari  data  yang  telah  diperoleh  BPS  tersebut,  menyebabkan  sedikit  atau  banyaknya  warga  terkadang protes  karena  warga  yang  seharusnya  mendapatkan  bantuan  program  beras  untuk  keluarga  mikin  tetapi mereka tidak mendapatkan bantuan raskin.
Metode  SAW  sering  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW dapat membantu dalam pengambilan keputusan suatu kasus, akan tetapi perhitungan dengan  menggunakan  metode SAW  ini  hanya  yang  menghasilkan  nilai terbesar yang  akan  terpilih  sebagai  alternatif  yang  terbaik.  Perhitungan  akan  sesuai  dengan  metode  ini  apabila alternatif  yang  terpilih  memenuhi  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Metode  SAW  ini  lebih  efisien  karena waktu yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih singkat.

## 1.1. IDENTIFIKASI MSALAH
1. Bagaimana  merancang  serta  membangun  suatu  sistem  penunjang  keputusan  untuk  menentukan kelayakan penerima manfaat program raskin?
2. Apa saja kriteria-kriteria keluarga miskin yang berhak mendapatkan raskin?
3. Bagaimana cara penerapan metode SAW dalam menentukan kelayakan keluarga penerima raskin?

## 1.2. BATASAN MASALAH
1. Berdasarkan Keputusan Menteri Koordinator Bidang Kesejahteraan Rakyat Nomor 54 Tahun 2014 tentang  Pedoman  Umum  Raskin.  Yaitu  penetapan  penerima  manfaat  program  raskin  di desa/kelurahan  menggunakan  mekanisme  musyawarah  desa/kelurahan  yang  dilaksanakan  secara transparan  dan  partisipatif.  Musyawarah  desa/kelurahan  dilakukan  untuk  menentukan  nama-nama kepala keluarga calon penerima manfaat program raskin sesuai dengan kriteria yang telah disepakati pada  saat  musyawarah  desa/kelurahan,  dengan  profil  keluarga  miskin  yang  diperhitungkan  dalam proses ini meliputi kriteria-kriteria dan persentase kepentingan kriteria sebagai berikut:
a. Warga Negara Indonesia yang bertempat tinggal/berdomisili di wilayah Kelurahan Kesambi;
b. Memiliki kartu tanda penduduk (KTP) dan kartu keluarga (KK) yang masih berlaku;
c. Memiliki kartu perlindungan sosial (KPS) : 15%;
d. Status perkawinan janda/duda : 5%;
e. Umur  : 10%;
f. Jumlah tanggungan keluarga : 10%;
g. Pekerjaan : 10%;
h. Penghasilan : 10%;
i. Status kepemilikian rumah : 10%;
j. Luas Bangunan : 10%;
k. Kondisi rumah : 5%;
l. Jaringan listrik : 5%;
m. Sumber air : 5%;
n. Kepemilikan  harta  berharga  lainnya  seperti  kendaraan  bermotor  atau  sepeda  dan  lainnya  :
5%.
2. Sistem penunjang keputusan ini hanya dikelola oleh pegawai Kelurahan Kesambi yaitu Kepala Seksi Ekonomi dan Pembangunan.
3. Sistem  Pendukung  Keputusan  dibuat  dengan  bahasa  Pemograman  PHP  dan  MySQL  sebagai databasenya.

## 1.3. TUJUAN
1. Memperkecil  kesalahan-kesalahan  atau  ketidak  akuratan  data  dalam  menentukan  rumah  tangga miskin  yang  berhak  mendapatkan  bantuan  program  beras  untuk  masyarakat  miskin  atau  raskin  di Kelurahan Kesambi Kota Cirebon.
2. Mewujudkan  instansi  pemerintahan  yang  transparan  khususnya  dalam  Pendataan  Rumah  Tangga Penerima Program Raskin pada Kelurahan Kesambi.
2. KAJIAN PUSTAKA
2. 1. Sistem Pendukung Keputusan
Konsep Decision  Support  System (DSS)  pertama  kali  diperkenalkan  awal  tahun  1970-an  oleh Michael Scott Morton, yang selanjutnya dikenal  dengan  istilah  “ Management  Decision  System ”.Konsep Decision  Support  System (DSS)  merupakan sebuah  sistem  interaktif  berbasis komputer  yang  membantu pembuatan  keputusan  memanfaatkan  data  dan  model  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  bersifat  tidak terstruktur dan semi terstruktur.
Pada  awalnya  Turban  dan  Aronson  (1998),  mendefinisikan  sistem  penunjang  keputusan  ( Decision Support  System –  DSS)  sebagai  sistem  yang  digunakan  untuk  mendukung  dan  membantu  pihak manajemen melakukan pengambilan keputusan pada kondisi semi terstruktur dan tidak terstruktur. Pada dasarnya konsep DSS hanyalah sebatas pada kegiatan membantu para manajer melakukan penilaian serta menggantikan posisi dan peran manajer [1] . Decision Support System (DSS) dirancang untuk menunjang seluruh tahapan pembuatan keputusan, yang dimulai dari tahapan mengidentifikasi masalah, memilih data yang relevan, menentukan pendekatan yang  digunakan  dalam  proses  pembuatan  keputusan  sampai  pada  kegiatan  mengevaluasi  pemilihan alternatif [1] .

## 2. 2. Metode Simple Additiv Weighting
Simple Additiv Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar  metode SAW adalah  mencari penjumlahan  terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif  pada semua kriteria [2] .
Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matrik  keputusan  ( X )  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating 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 [3] . 2.2.1. Langkah penyelesaian SAW
1. Menentukan alternatif, yaitu A i .
2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C j .
3.   Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
4. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria. W=[W1  W2  W3  ....   Wj]
5. Membuat tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
6. Membuat matrik keputusan X yang dibentuk dari  tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai X setiap alternatif (A i ) pada setiap kriteria (C j ) yang sudah ditentukan, dimana, i=1 ,2,…m dan j=1 ,2,…n.
x =
7.   Melakukan  normalisasi  matrik  keputusan X dengan  cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternormalisasi (r ij ) dari alternatif A i pada kriteria C j .
rij =
Keterangan : a.   Dikatakan  kriteria  keuntungan  apabila  nilai X ij memberikan  keuntungan  bagi  pengambil keputusan, sebaliknya kriteria biaya apabila X ij menimbulkan biaya bagi pengambil keputusan. b.   Apabila  berupa  kriteria  keuntungan  maka  nilai X ij dibagi  dengan  nilai Max i ( X ij )  dari  setiap kolom, sedangkan untuk kriteria biaya, nilai Min i ( X ij ) dari setiap kolom dibagi dengan nilai X ij .
8. Hasil dari nilai rating kinerja ternomalisasi (r ij ) membentuk matrik ternormalisasi (R)
R =
9.   Hasil  akhir  nilai  preferensi  (V i )  diperoleh  dari  penjumlahan  dari  perkalian  elemen  baris  matrik ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian eleman kolom matrik (W).
Jika j adalah kriteria keuntungan (benefit)
Jika j adalah kriteria biaya (cost)

## ISSN : 2088-589X
sistem penunjang keputusan untuk menentukan kelayakan penerima program raskin menggunakan metode simple additive weighting (saw) pada kelurahan kesambi-(Agung Siswono, Nurul bahiyah, petrus Sokibi)
Vi =
10. Hasil  perhitungan  nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif  A i merupakan alternatif terbaik.
2.3. Kelebihan Metode Simple Additive Weighting
Kelebihan dari model Simple Additive Weighting (SAW) dibandingkan dengan model pengambilan keputusan  yang  lain  terletak  pada  kemampuannya  untuk  melakukan  penilaian  secara  lebih  tepat  karena didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot  preferensi  yang  sudah  ditentukan,  selain  itu  SAW  juga  dapat menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada karena adanya proses perankingan setelah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut (Darmastuti, 2013).
Sedangkan menurut (Utomo, 2015) ada tiga kelebihan yang dimiliki mtode SAW ini antara lain :
1.   Menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif.
2.   Penilaian  akan  lebih  tepat  karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria  dari  bobot  preferensi  yang  sudah ditentukan.
3.  Adanya perhitungan normalisasi matriks sesuai dengan nilai atribut (antara nilai benefit dan cost ).

## 3. ANALISA DAN PERANCAGAN SISTEM

## 3. 1. Analisa Sistem
Dalam  melakukan  penelitian  ada  yang  perlu  dilakukan  yaitu,  mengevaluasi  permasalahan- permasalahan  yang  terjadi  pada  Kelurahan  Kesambi.  Sehingga  dapat  diusulkan  untuk  melakukan perbaikan sehingga penelitian ini dapat berjalan dengan baik.
3.1.1. Use Case Diagram
a. Use Case Diagram Admin Kelurahan
Gambar 1 Use Case Diagram Admin Kelurahan Use case diagram admin kelurahan  mendefinisikan  fungsi aplikasi untuk melakukan kegiatan  input data kepala rumah tangga.

## b. Use Case Diagram Masyarakat

## Gambar 2  Use Case Diagram Masyarakat
Use case diagram bagian  masyarakat mendefinisikan fungsi aplikasi untuk melakukan kegiatan melihat daftar kepala keluarga penerima program raskin dan mencetak.

## 3.1.2. Activity Diagram Customer Service
Activity Diagram adalah tipe khusus dari diagram status  yang memperlihatkan aliran dari suatu aktivitas ke aktivitas lainnya dalam suatu sistem
a. Activity Diagram admin kelurahan

## Gambar 3 Activity Diagram Admin Kelurahan
Activity diagram admin kelurahan mendefinisikan fungsi aplikasi untuk melakukan kegiatan input data kepala rumah tangga.
b. Activity Diagram masyarakat

## ISSN : 2088-589X
sistem penunjang keputusan untuk menentukan kelayakan penerima program raskin menggunakan metode simple additive weighting (saw) pada kelurahan kesambi-(Agung Siswono, Nurul bahiyah, petrus
Gambar 4 Activity Diagram Masyarakat
Activity  diagram  bagian  masyarakat  mendefinisikan  fungsi  aplikasi  untuk  melakukan  kegiatan melihat daftar kepala keluarga penerima program raskin dan mencetak.

## 3.1.3. Sequence Diagram
a. Sequence Diagram admin kelurahan

## Gambar 5 Sequence Diagram Admin Kelurahan
Squence  diagram  admin  kelurahanmendefinisikan  fungsi  aplikasi  untuk  melakukan  proses input , update dan delete yang diakses oleh admin kelurahan.
b. Sequence Diagram Masyarakat
Gambar 6. Sequence Diagram Masyarakat
Squence  diagram  masyarakat  mendefinisikan  fungsi  aplikasi  untuk  melakukan  kegiatan  melihat daftar kepala keluarga penerima program raskin dan mencetak.

## 3.1.4. Class Diagram
a. Class Diagram admin kelurahan
Gambar 7  Class Diagram Admin Kelurahan
b. Class Diagram masyarakat

## ISSN : 2088-589X
sistem penunjang keputusan untuk menentukan kelayakan penerima program raskin menggunakan metode simple additive weighting (saw) pada kelurahan kesambi-(Agung Siswono, Nurul bahiyah, petrus
Gambar 8 Class Diagram Masyarakat
3.2.   Perancangan Database
3.2.1. Tabel Kepala Keluarga Nama Tabel : Tbl_KK Deskripsi : Menyimpan informasi kepala keluarga Primary key : no_kk Tabel 1 Tabel Kepala Keluarga Nama Tipe panjang no_kk Varchar 16 nama_kk Varchar 100 alamat Varchar 50 RT Int RW Int kelurahan Varchar 25 kecamatan Varchar 25 kota_kab Varchar 25 prov Varchar 35 3.2.2. Tabel Detail Kepala Keluarga Nama Tabel : Detil_KK Deskripsi : Menyimpan informasi data kepala keluarga Primary key : no_kk Tabel 2 Tabel Detail Kepala Keluarga Nama Tipe panjang no_kk Varchar 16 Kps Int status_kawin Int Umur Int tanggungan Int Pekerjaan Int penghasilan Int Rumah Int Luas Int
Kondisi Int Listrik Int Air Int Kendaraan Int Nilai Double Ket varchar 15 4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
4.1 Implementasi
a. Halaman daftar penerima raskin pada masyarakat
Gambar 9  Halaman Daftar Penerima Raskin
b. Halaman data kepala keluarga pada admin kelurahan
Gambar 10 Halaman Data Kepala Keluarga
c. Halaman data detail kepala keluarga pada admin kelurahan

## ISSN : 2088-589X
sistem penunjang keputusan untuk menentukan kelayakan penerima program raskin menggunakan metode simple additive weighting (saw) pada kelurahan kesambi-(Agung Siswono, Nurul bahiyah, petrus
Gambar 11 Halaman Detail Data Kepala Keluarga
d. Halaman daftar penerima raskin pada admin kelurahan
Gambar 12 Halaman Detail Data Kepala Keluarga

## 4.2. Pengujian
Pada  pengujian  ini  mengambil  sample  10  (sepuluh)  kepala  keluarga  (Ai)  yang  ada  di  kelurahan kesambi dengan kriteria yang akan dihitung antara lain melaiputi :
Tabel 3 Kriteria dan Bobot No Kriteria Bobot Ket. 1 Memiliki kartu perlindungan sosial (KPS); 15 %  Benefit 2 Status perkawinan janda/duda; 5 %  Benefit 3 Umur; 10 %  Benefit 4 Jumlah tanggungan keluarga; 10 %  Benefit 5 Pekerjaan; 10 %  Benefit 6 Penghasilan; 10 %  Benefit 7 Status kepemilikian rumah; 10 %  Benefit 8 Luas lantai 10 %  Benefit 9 Kondisi rumah; 5 %  Benefit 10 Jaringan listrik; 5 %  Benefit 11 Sumber air; 5 %  Benefit 12 Kepemilikan harta berharga lainnya seperti kendaraan bermotor atau sepeda dan lainnya. 5 %  Benefit TOTAL 100 % Tabel 4 Kriteria, Parameter dan Nilai No Kriteria Parameter Nilai 1 Memiliki kartu perlindungan sosial (KPS); Ya 2 Tidak 1 2 Status perkawinan janda/duda; Janda/Duda 3 Kawin 2 Belum Kawin 1 3 Umur; 60 Keatas 4 40-60 3
30-40 2 30 kebawah 1 4 Jumlah tanggungan keluarga; 5 lebih 5 4 4 3 3 2 2 1 1 5 Pekerjaan; Tidak bekerja/pengangguran 5 Buruh 4 Swasta 3 Wiraswasta 2 PNS/Pegawai Lainnya 1 6 Penghasilan; Tidak Tetap 5 < 500 perbulan 4 500 s/d 1 juta 3 > 1 juta 2 > 2 juta 1 7 Status kepemilikian rumah; Tidak memiliki 4 Sewa 3 Asrama 2 Hak Milik 4 8 Luas lantai < 20 m2 4 20 m2 - 30 m2 3 30 m2 - 40 m2 2 > 40 m2 1 9 Kondisi rumah; Bambu 3 Bata 2 Beton 1 10 Jaringan listrik; Tidak Memiliki 3 PLN 2 Jenset 1 11 Sumber air; Sumur 2 PDAM 1 12 Kepemilikan harta berharga lainnya seperti kendaraan bermotor atau sepeda dan lainnya. Tidak Memiliki 5 Becak 4 Sepeda 3 Motor 2 Mobil 1
Dalam  menentukan  kelayakan  rumah  tangga  yang  berhak  menerima  raskin  dibutuhkan  alternatif yaitu kepala keluarga (A i )  yang diambil dari  sampel  yaitu 10 (sepuluh) kepala keluarga, dengan kriteria (C j ), nilai(r ij ) dan Tingkat Kepentingan (W) atau bobot yang sebelumnya telah dijabarkan diatas. Pada tahap ini adalah membuat matrix awal yang didapat dari hasil menginput data keapla keluarga sehingga diperoleh matrix awal lihat pada tabel 5 :

## Tabel 5 Matriks Awal
Ai/Cj C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9
C10 C11 C12 A1 1 3 1 1 5 1 1 4
1 2 2 3 A2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 A3 2 1 1 1 3 3 4 1 1 2 1 2 A4 1 2 4 2 2 2 1 2 1 2 1 3 A5 1 1 2 1 1 5 3 3 1 2 2 1

## ISSN : 2088-589X
sistem penunjang keputusan untuk menentukan kelayakan penerima program raskin menggunakan metode simple additive weighting (saw) pada kelurahan kesambi-(Agung Siswono, Nurul bahiyah, petrus
A6 2 2 3 4 1 1 2 4 1 2 1 2 A7 2 3 4 5 5 5 4 4 3 3 2 5 A8 1 1 2 1 4 5 3 1 2 2 1 3 A9 1 1 1 1 5 1 4 2 2 2 1 4 A10 2 1 3 1 1 1 1 2 1 2 1 1
Setelah didapat matriks awal selanjutnya adalah melakukan normalisasi matrik keputusan X dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (r ij ) dari alternatif A i pada kriteria C j . Dalam contoh ini normalisasi  dilakukan  dengan  menggunakan  rumus  benefit  yaitu  Rij  =  Xij  /  Max  i(Xij),  antara  lain adalah :
Normalisasi matriks C1 : R 1.1 = 1 / Max(1,1,2,1,1,2,2,1,1,2) = ½ = 0.5 R 1.2 = 1 / Max(1,1,2,1,1,2,2,1,1,2) = ½ = 0.5 R 1.3 = 2 / Max(1,1,2,1,1,2,2,1,1,2) = 2/2 = 1 R 1. n.. = R 1.10 = 2 / Max(1,1,2,1,1,2,2,1,1,2) = 2/2 = 1 Normalisasi matriks C2 : R 2.1 = 3 / Max(3,1,1,2,1,2,3,1,1,1) = 3/3 = 1 R 2.2 = 1 / Max(3,1,1,2,1,2,3,1,1,1) = 1/3 = 0.33 R 2.3 = 1 / Max(3,1,1,2,1,2,3,1,1,1) = 1/3 = 0.33 R 2. n.. = R 2.10 = 1 / Max(3,1,1,2,1,2,3,1,1,1) = 1/3 = 0.33 Hingga  normalisasi  matriks  ke  C12  dan  didapat  hasil  dari  nilai  rating  kinerja  ternomalisasi  (r ij ) membentuk matrik ternormalisasi (R), yaitu :
Tabel 3.4 Matriks Ternomarlisasi (R) Ai/Cj C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 A1 0,50 1,00 0,25 0,20 1,00 0,20 0,25 1,00 0,33 0,67 1,00 0,60 A2 0,50 0,33 0,25 0,20 0,20 0,20 0,25 0,25 0,33 0,33 0,50 0,20 A3 1,00 0,33 0,25 0,20 0,60 0,60 1,00 0,25 0,33 0,67 0,50 0,40 A4 0,50 0,67 1,00 0,40 0,40 0,40 0,25 0,50 0,33 0,67 0,50 0,60 A5 0,50 0,33 0,50 0,20 0,20 1,00 0,75 0,75 0,33 0,67 1,00 0,20 A6 1,00 0,67 0,75 0,80 0,20 0,20 0,50 1,00 0,33 0,67 0,50 0,40 A7 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 A8 0,50 0,33 0,50 0,20 0,80 1,00 0,75 0,25 0,67 0,67 0,50 0,60 A9 0,50 0,33 0,25 0,20 1,00 0,20 1,00 0,50 0,67 0,67 0,50 0,80 A10 1,00 0,33 0,75 0,20 0,20 0,20 0,25 0,50 0,33 0,67 0,50 0,20
Setelah  diperoleh  matriks  ternormalisasi  (R)  kemudian  tahap  akhir  adalah  mencari  nilai preferensi  (V i )    yang  diperoleh  dari  penjumlahan  dan  perkalian  elemen  baris  matrik  ternormalisasi  (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian eleman kolom matrik (W), yaitu :
(A1) V1 = (0.50*0.15)+ (1.00*0.05)+ (0.25*0.1)+ (0.20*0.15)+ (1.00*0.1)+ (0.20*0.1)+ (0.25*0.1)+ (1.00*0.1)+ (0.33*0.05)+ (0.67*0.05)+ (1.00*0.05)+ (0.60*0.05)=0.55 (A2) V2 = (0.50*0.15)+ (0.33*0.05)+ (0.25*0.1)+ (0.20*0.1)+ (0.20*0.1)+ (0.20*0.1)+ (0.25*0.1)+ (0.25*0.1)+ (0.33*0.05)+ (0.33*0.05)+ (0.50*0.05)+ (0.20*0.05)=0.30 (A3) V3 = 0.55
(A4) V4 = 0.51 (A10) V10 = 0.46
Hingga  didapat  nilai  yang  tertinggi  atau  nilai  lebih  dari  0.70  sebagai  keluarga  layak  menerima program raskin.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5. 1. Kesimpulan
Dengan  dibuatnya  Sistem  Penunjang  Keputusan  untuk  Menentukan  Kelayakan  Penerima  Program Raskin pada Kelurahan Kesambi Berbasis Web, maka penulis dapat menyimpulkan bahwa :
1. Dengan penerapan mtode saw ini sangat membantu Kepala Seksi Perekonomian dan Pembangunan kelurahan kesambi dalam menentukan kelayakan kepala rumah tangga penerima program raksin.
2. Dengan dibuatnya aplikasi berbasis web ini mempermudah kelurahan dalam penyampaian informasi tentang daftar kepala keluarga yang berhak menerima bantuan raskin kepada masyarakat.
3. Dari  hasil  pengujian  diatas  menghasilkan  data  Matrix  R  dan  Nilai  V  pada  setiap  kepala  rumah tangga.
4. Dan secara otomatis dilakukan perangkingan nilai tertinggi menempati baris pertama pada saat cetak laporan daftar kepala keluarga penerima program raskin.
5. 2. Saran.
Dalam  Penulisan  laporan  skripsi  ini  penulis  menyadari  masih  banyak  kekurangan.  Adapun  saran- saran yang dapat penulis berikan adalah :
1. Diperlukan  metode  pembanding  apakah  selain  dengan  metode  SAW  ini  menghasilkan  nilai/berhak dan tidak berhak yang sama pada setiap keluarga yang ada pada saat perhitungannya.
2. Dibutuhkan unsur ilmiah seperti metode untuk menentukan nilai/persentase bobot (W).
3. Pada  saat  proses  perhitungan  nilai  akhir  atau  V  sebaiknya  tampilkan  proses  tabel  matriks  awal kemudian matriks R setelah itu tampilkan tabel hasil nilai akhir atau V.
4. Sistem  penunjang  keputusan  untuk  menentukan  kelayakan  penerima  bantuan  program  raskin menggunakan metode SAW ini dapat lebih dikembangkan lagi sesuai dengan kebutuhan user .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]     Oktovantua Tp Butar Butar, Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penerima Bantuan Siswa Miskin dengan Metode Simple Additive Weighting , Volume : IX, Nomor: 3, April 2015
[2]        Destriyana  Darmastuti,  Implementasi  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dalam  Sistem Informasi Lowongan Kerja Berbasis Web untuk Rekomendasi Pencari Kerja Terbaik, 2013
[3]      Fajar Nugraha, Bayu Surarso dan Beta Noranita. Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Pemilihan Pemenang Pengadaan Aset dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW). 2012