## FARABI Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika

## Analisis Keputusan Dalam Menentukan Penerima Bantuan Lansung Tunai Dana Desa Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process
Tetti Erina Siregar 1 , Esther Sorta Mauli Nababan 2
1 Prodi Matematika, FMIPA Universitas Sumatera Utara, Medan- Indonesia 20155 Email: 1 tetierina80@gmail.com

## ABSTRAK
Pandemi COVID 19  yang telah  melanda dunia  sehingga  berpengaruh pada keadaan ekonomi dunia. Begitu juga dengan perekenomian Indonesia yang menurun, sehingga pemerintah berupaya menangani hal tersebut. Salah  satu  upaya  dalam  mengatasinya  pemerintah  mengeluarkan  kebijakan  kepada  masyarakat  yang terdampak  berupa  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  (BLT-DD).  Dana  desa  yang  sebenarnya  ditujukan untuk pembangunan dan pengembangan desa dialihkan menjadi salah satu bantuan tunai kepada masyarakat desa. Namun dalam pendistribusian masih terdapat adanya unsur ketidaklayakan sebagai penerima bantuan. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  pihak  penanggung  jawab    pendistribusian  bantuan  dalam menentukan penerima bantuan agar tepat sasaran. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan dua metode yaitu  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  untuk  mencari  nilai  pembobotan  dan  metode Simple Additive  Weighting (SAW)  untuk  proses  perangkingan.  Hasil  dari  analisis  metode  AHP  dari  penelitian  ini diperoleh  kesimpulan  bahwa  urutan  serta  nilai  pembobotan  kriteria  paling  penting  adalah  penghasilan perbulan dengan nilai 0,503 (50,3%), jumlah tanggungan dengan nilai 0,260 (26,0%), usia dengan nilai 0,134 (13,4%) dengan nilai, pekerjaan dengan nilai 0,068 (6,8%) dan kepemilikan lahan sawah atau sawit dengan nilai 0,035 (3,5%) serta dengan nilai consistency ratio yaitu 0,084 .
Kata  Kunci: Analytical  Hierarchy  Process, Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa , Pandemi  COVID  19 , Simple Additive Weighting

## ABSTRACT
The  COVID-19  pandemic  that  has  hit  the  world  has  affected  the  state  of  the  world  economy.  Likewise, Indonesia's  economy  is  declining,  so  the  government  is  trying  to  deal  with  this.  One  of  the  efforts  in overcoming it is the government issued a policy to affected communities in the form of illage fund cash direct assistance. However, in distribution, there is still an element of ineligibility as a beneficiary. This study aims to assist the person in charge of distributing assistance in determining the beneficiaries to be on target. This research was conducted using two methods, namely the Analytical Hierarchy Process (AHP) method to find the weighting value and the Simple Additive Weighting (SAW) method for the ranking process. The results of the AHP method analysis from this study concluded that the order and weighting value of the most important criteria  were  monthly  income  (0.503),  the  number  of  dependents    (0.260),  age  (0.134),  work  (0.068)  and ownership of paddy or palm land (0.035) and with a consistency ratio value of 0.084.
Keywords:  Analytical hierarchy process, village fund cash direct  assistance, COVID 19 pandemic, simple additive weighting.

## …

## A. Pendahuluan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) atau  disebut  juga  dengan Decision  Support System (DSS)  merupakan    salah  satu  sistem informasi  yang  secara khusus digunakan  untuk membantu  memanajemen  dalam  pengambilan keputusan  yang  berkaitan  dengan  persoalan yang bersifat semi terstruktur secara efektif dan efesien,  serta  tidak  menggantikan  fungsi pengambil keputusan dalam membuat keputusan. SPK ini bertujuan untuk meningkatkan  kemampuan  para  pengambil keputusan  dalam  menyelesaikan  suatu  suatu permasalahan  yang  semi  terstruktur  atau  tidak terstruktur  dengan  cara  memberikan  alternatif- alternatif  yang  lebih  baik  (Desi,  A,.  Utami,  T. R.T., & Yudi, S.  2016).
Dalam  penentuan  keputusan  pada dasarnya  terdapat  tahapan  pada  SPK  yaitu diawali  dengan  identifikasi  masalah,  proses pemilihan data yang bersifat relevan, melakukan  pendekatan  dalam  poses  penentuan keputusan  serta  diakhiri  dengan  pemilihan alternatif  terbaik  dengan  cara  proses  evaluasi. Terdapat  dua  kata  kunci  dari  SPK  yaitu pertama  sistem infor  masi  yaitu proses formal yang  dilakukan  untuk  pengelompokan  data sehingga  menghasilkan  informasi  yang  akan diberikan  kepada  pengguna.  Kata  kunci  kedua ialah keputusan, dimana keputusan ini merupakan  solusi  yang  diperoleh  dalam penyelesaian suatu permasalah.
Terapat empat tahapan dalam melakukan pengambilan keputusan yaitu penelusuran
( intelligence ), perancangan ( design ),  pemilihan  ( choise )  dan  implementasi ( implementation )  (Fazliani,  Joan,  A.  W.,  & Islamiah,  2017) . Dalam  sistem  pengambilan keputusan  terdapat  beberapa  metode  yang dapat  digunakan  sebagai  solusi  pengambilan keputusan  diantaranya  metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  dan  metode Simple Additive Wrighting (SAW), dan Fuzzy Multiple Attribute  Decision  Making (FMADM)  (Kahar, N., & Retno, P., 2019).
Metode Analytical  Hierarchy  Process adalah  suatu  model  pengambilan  keputusan yang dikembangkan oleh Saaty
(Miftahrrahma,  R.,  &  Umu,  H.,  2022).  Model keputusan dengan metode AHP akan menguraikan  masalah  multi  kriteria  yang
kompleks  menjadi  suatu  hirarki  atau  suatu keputusan  (Andi, R., et al  2018) Pada metode ini  dilakukan  perbandingan  berpasangan  antara faktor-faktor  sehingga  dihasilkan  skala  rasio, dari perbandingan berpasangan diperoleh pengukuran  aktual  atau  relatif  berdasarkan tingkat kepentingan (Setiyaningsih, W., 2015).
Pemilihan  alternatif  terbaik  merupakan tujuan  dari  proses  pengambilan  keputusan, seperti  penentuan  nilai  untuk  variabel  acak, melakukan  penstrukturan  persoalan,  penentuan nilai, perincian dari resiko, penentuan alternatif- alternatif serta persyaratan preferensi dari waktu (Parhusip,  J.  2019).  Model  ini  menekankan pentingnya penilaian intuitif pengambil keputusan dan konsistensi dengan alternatif yang dibandingkan dalam proses pengambilan keputusan  (Daniel, K., et al 2018)
Diantara  kelebihan  metode  ini  adalah dapat  memilih  alternatif    terbaik  karena  adanya pertimbangan  prioritas  relatif  faktor-  faktor terhadap  sistem,  sedankan  kekurangan  metode AHP  adalah  tidak  selamanya  penilaian  dari responden  selalu  logis  atau  sesuai  dengan permasalahan dan jika ingin melakukan perbaikan  kaputusan  maka  memulai  kembali dari  tahap  awal  (Jamal,  M.  H.,  et  al,  2020). Metode  ini  diketahui    paling  inklusif  untuk pengambilan  keputusan  karena  menjadikan masalah  menjadi  hirarki  dan  terdapat  kriteria campuran yaitu kuantatif dan kualitatif. (Taherdoost, H. 2017)
Simple Additive Weighting adalah metode  yang  digunakan  sebagai  alat  bantu dalam  penentuan  bobot  preferensi  dari  kriteria. Karena  kesederhanannya  dalam  pemakaian, metode  ini  biasanya  paling  banyak  digunakan dalam  pengambilan  keputusan  (Ahmad,  S., Yunita  &  Anisa.  R.  N.  2018).    Diantara kelebihan  metode  ini  adalah  adanya  tahapan normalisasi  matriks  sesuai  dengan  nilai  atribut, sedangkan  kelemahan  metode  ini  adalah  hanya dipergunakan untuk pembobotan local.
Untuk nilai pembobotan ditentukan oleh pengambil  keputusan  sedangkan  nilai  preferensi diperoleh  dari  penjumlahan  seluruh  hasil perkalian antara bobot tiap atribut dengan rating, namun  rating  pada  atribut  harus  terlebih  dahulu dilakukan  proses  normalisasi  (Dyna,  M.  K., Tomy, R. A., & Zainal, A.  2017).  Menentukan nilai  bobot  kriteria  dari  setiap  alternative merupakan  konsep  dasar  yang  digunakan  oleh

## …
karena  itu  keputusan  yang  dihailkan  sesuai dengan yang dirancang sebelumnya.
Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa (BLT-DD) merupakan salah satu bantuan yang bersumber  dari  pemerintah  berupa  bantuan langsung  dana  tunai  yang  berasal  dari  alokasi dana  desa  yang  ditujukan  kepada  masyarakat desa  dengan  kritera  yang  telah  ditetapkan melalui musyawarah desa dengan tujuan untuk meminimalkan  dampak  ekonomi  masyarakat desa  yang  disebabkan  oleh  kondisi  pandemi COVID 19  (Florence. D. L,.Sasuwuk, C. H., & Novie. A. P. 2021) .
Adapun  persyaratan  penerima  bantuan ini  adalah  berdomisili  di  suatu  desa,  bukan termasuk penerima bantuan pemerintah lainnya, kehilangan pekerjaan, terdapat anggota keluarga yang megidap penyakit berkelanjutan, namun  selain  persyaratan  tersebut  pemerintah desa  juga  mempunyai  wewenang  dalam menentukan  persyaratan  lain    (Alifa,  A.,  et  al 2021).
Kusumawardany  (2020)  melakukan penelitian tentang pemilihan penentuan
penerima bantuan sosial COVID 19
menyimpulkan  bahwa  penerapan  metode  AHP dan SAW terbukti digunakan dalam penentuan rangking  untuk  calon  penerima  bantuan pandemi  COVID  19  (Nidya,  K.  2020). Sehingga  berdasarkan  permasalahan  beserta penelitian  sebelumnya  yang  relevan  saya tertarik  membuat  pnelitian  ini  dengan  tujuan agar  dalam  proses  seleksi  BLTDD  khususnya di Desa Pagaran Manggis tepat sasaran.

## B. Metode Penelitian
1. Penentuan  Nilai  Pembobotan  dengan Metode AHP
Adapun  tahapan  metode  AHP  dalam pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
a. Mendefinisikan  masalah  serta  meneapkan solusi yang diinginkan.
b. Membuat  struktur  hirarki  yang  diawali dengan tujuan utama.
c. Menentukan  bobot  relatif  untuk  setiap bobot  kriteria  yang  tersedia  dengan  cara sebagai beikut:
1. Menyusun matriks perbandingan berpasangan yang menggambarkan kontribusi relatif.
2. Mendefinisikan perbandingan berpasangan sehingga diperoleh jumlah penilaian  sebanyak 𝑛(𝑛−1)
2 buah,
dengan n merupakan  jumlah  elemen yang dibandingkan.
3. Menghitung eigen  value dan eigen vektor. Pada  tahap  ini  perhitungan dilakukan  dengan  penormalan  yaitu dengan cara berikut:
i. Menjumlahkan  nilai  dari  setiap kolom dari matriks
𝐽𝑘 𝑗 =   ∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 . Dengan:
𝐽𝑘 𝑗 =  jumlah kolom ke- j , dimana j= 1,2,3,..., n 𝑎 𝑖𝑗 =  elemen  baris  ke- i dan  kolom ke- j , dimana i,j =1,2,3,..., n ii. Menentukan bobot relatif dari setiap elemen dan nilai eigen vektor
𝑁 𝑖𝑗 = 𝑎 𝑖𝑗 𝐽𝑘 𝑗 . 𝑤 𝑖 = ∑ 𝑁 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 .
Dengan: 𝑎 𝑖𝑗 =  elemen  baris  ke- i dan kolom ke- j , dimana i,j 𝐽𝑘 𝑗 =  jumlah kolom ke- j , dimana j= 1,2,3,..., n 𝑁 𝑖𝑗 =  bobot relatif setiap elemen 𝑛 =  banyaknya  elemen  setiap baris 𝑤 𝑖 = eigen  vektor setiap  baris kriteria iii. Menghitung  nilai eigen  value maksimum ( 𝜆 maksimum)
𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 = ∑ 𝐽𝑘 𝑗 .  𝑤 𝑗. 𝑛 𝑖,𝑗=1

## Dengan:
𝐽𝑘 𝑗 =  Jumlah  kolom  ke-j,  dimana 𝑗 = 1,2,3, … , 𝑛 𝑤 𝑗 = Eigen vektor
d. Memeriksa  konsistensi  hirarki.  Untuk menentukan  indeks  konsistensi  digunakan persamaan sebagai berikut (Gwo, H. T., & Jih,. J.H. 2011)  :
𝐶𝐼 = (𝜆 max − 𝑛) (𝑛 − 1) .
Dengan :
CI            =  Rasio  penyimpangan  (deviasi) konsistensi  ( consistency index ) 𝜆 max = Nilai eigen maksimum
𝑛      = ordo matriks Selanjutnya untuk rasio konsistensinya dapat digunakakan rumus:
𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 .
Dengan :
CR  = Rasio konsistensi RI   = Indeks Random [16]

## 2. Perangkingan Calon Penerima BLTDD dengan Metode  SAW
Adapun  tahapan  metode  AHP  dalam pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
1. Mendefinisikan masalah serta menetapkan keputusan atau solusi.
2. Menentukan  nilai  atribut  dan  menilai setiap alternatif kriteria
Tabel 1 . Atribut dan nilai alternatif Kriteria Ket. Nilai Atribut Penghasilan   - Cost Jumlah tanggungan - Benefit Usia - Benefit Pekerjaan Petani =1 Wiraswasta=2 Cost Lahan sawah/sawit Tidak ada =1 Ada =1 Cost
3. Menentukan  bobot  preferensi  untuk setiap kriteria. Dalam penelitian ini  nilai pembobotan  menggunakan  hasil  dari perhitungan dengan metode AHP.
4. Melakukan  normalisasi  matriks  sesuai dengan persamaan berikut:
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 Max  {𝑥 𝑖𝑗 } jika j adalah atribut 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡
𝑀𝑖𝑛{𝑥 𝑖𝑗 } 𝑥 𝑖𝑗 jika j  adalah atribut 𝑐𝑜𝑠𝑡.
Dengan :
r ij = Nilai
rating kinerja ternormalisasi. x i =    Nilai  atribut  yang  dimiliki  dari tiap kriteria.
Max  x ij =  Nilai  maksimum  dari  setiap kriteria.
Min  x ij =    Nilai  minimum  dari  setiap kriteria .
5. Melakukan perankingan
denggan persaman berikut (Agus, H., et al 2005).
:
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 . Dengan :
V i =  Rangking untuk setiap alternatif w j =  Nilai bobot dari setiap kriteria r ij =  Nilai rating kinerja ternormalisasi

## C. Hasil dan Pembahasan

## 1. Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) Untuk Perhitungan Pembobotan Kriteria
Dalam  menghitung  nilai  dari  pembobotan untuk  setiap  kriteria  dengan  metode  AHP  maka digunakan langkah-langkah sebagai beriku:
a. Mengumpulkan  data  kriteria  dari  calon penerima BLT-DD melalui tahap wawancara, adapun kriteria yang digunakan  adalah  penghasilan  perbulan, jumlah  tanggungan,  usia,  pekerjaan  dan kepemilikan lahan sawah atau sawit.
b. Penyusunan  strukur  hirarki,  berdasarkan hasil wawancara terhadap pihak pendistribusian  BLT-DD  adapun  tujuan utama dari permasalahan adalah menentukan  penerima  BLT-DD  Desa Pagaran  Manggis,  dengan  penentuan berdasarkan kriteria penghasilan perbulan, jumlah  tanggungan,  usia,  pekerjaan  dan kepemilikan  lahan  sawah  atau  sawit dengan  jumlah  calon  penerima  sebanyak 43.    Selanjutnya  disesuaikan  dengan langkah  metode  AHP  yaitu  menentukan nilai  dari  masing-masing  perbandingan antara  kriteria  dengan  ketentuan  nilai perbandingan  antara  kriteria  dievaluasi berdasarkan  skala  Saaty,  pada  penelitian ini dilakukan dengan pengisisan kuesioner AHP  kepada  pihak  pendistribusian  BLT- DD  desa  Pagaran  Manggis  dengan  hasil wawancara disajikan pada tabel 1 berikut:
Tabel  2 .  Penilaian  perbandingan  berpasangan kriteria Perbandingan antar kriteria Nilai Kriteria 1 Kriteria 2 Penghasilan Penghasilan 1 Penghasilan Jumlah tanggungan 3 Penghasilan Usia 5 Penghasilan Pekerjaan 7 Penghasilan Lahan sawah/sawit 9 Jumlah tanggungan  Jumlah tanggungan 1 Jumlah tanggungan Usia 3 Jumlah tanggungan Pekerjaan 5 Jumlah tanggungan Lahan sawah/sawit 7
…
Usia Usia 1 Usia Pekerjaan 3 Usia Lahan sawah/sawit 5 Pekerjaan Pekerjaan 1 Pekerjaan Lahan sawah/sawit 3 Lahan sawah/sawit Lahan sawah/sawit 1
Selanjutnya dilakukan perpandingan untuk menentukan  tingkat  kepentingan  dari kriteria  2  terhadap  kriteria  1  yang didasarkan pada landasan aksiomatik AHP yaitu reciprocal  comparison dimana didapatkan  nilai  berkebalikan,  sehingga nilai  perbandingan  berpasangan  antar kriteria  dapat  disajikan  pada  matriks berikut:
𝐴 = [ 1        3        5          7        9 1 3 1        3          5         7
1 5 1 3 1         3       5 1 7 1 5 1 3 1       3 1 9 1 7 1 5 1 3 1 ]
Dengan :
A =  Matriks  perbandingan  berpasangan
untuk semua kriteria
c. Kemudian  dilakukan  penyederhanakan pembobotan dengan menggunakan persamaan
𝐽𝑘 𝑗 =   ∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1
Contoh:
𝑗𝐾 1 = 1 + 1 3 + 1 5 + 1 7 + 1 9 = 1,787
Dengan  cara  yang  sama  dilakukan terhadap  semua  kiteria,  sehingga  akan didapatkan  nilai  untuk  keseluruhan 𝐽𝑘 𝑗 untuk kesluruhan kriteria.
d. Melakukan penormalan pembobotan dengan pesamaan sebagai berikut:
𝑁 𝑖𝑗 = 𝑎 𝑖𝑗 𝐽𝑘 𝑗 Contoh :
𝑁 11 = 1 1,787 = 0,560
Dengan  cara  yang  sama  dilakukan terhadap semua kiteria, sehingga
didapatkan nilai penormalan untuk seluruh kriteria. Selanjutnya mencari nilai eigen  vektor yang  diperoleh  dengan menggunakan  persamaan  yaitu  sebagai berikut:
𝑤 𝑖 = ∑ 𝑁 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛
Contoh:
𝑤 1 = 0,560 + 0,624 + 0,524 + 0,429 + 0,360 5 = 0,503
Dengan  cara  yang  sama  dilakukan terhadap semua kiteria, sehingga
didapatkan  nilai eigen  vector untuk  semua kriteria.
e. Menghitung eigen  value maksimum  ( 𝜆 maksimum)  dengan  persamaan  sebagai berikut :
𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 =   ∑ 𝐽𝑘 𝑗 . 𝑤 𝑖 𝑛 𝑖,𝑗=1
𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 = {(1,787  × 0,503)
+ (25,000 × 0,035)
+ (4,676 × 0,260) + (9,533 × 0,134) + (16,333
× 0,068)}
= {0,899 + 0,871 + 1,217 + 1,281 + 1,107 = 5,374
f. Menghitung  nilai  indeks,  jumlah  matriks ordo  yang  digunakan  adalah  5  karena kriteria  yang  digunakan  terdiri  dari  5 kriteria,  sehingga  besar  nilai  indeks  yang dihasilkan adalah :
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 − 𝑛 𝑛 − 1
𝐶𝐼 = 5,374 − 5
5 − 1 = 0,094
Untuk n = 5 maka maka RI = 1,12, sehingga untuk nilai konsistensi rasio sebagai berikut:
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐶𝑅 = 0,094
1,12 = 0,084 Nilai CR yang dihasilkan adalah 0,084 < 0,1 sehingga disimpulkan bahwa untuk perhitungan nilai bobot kriteria bernilai valid.

## …
2. Metode Simple Additie Weighting (SAW)
Untuk  Perangkingan  Calon  Penerima

## BLTDD
a. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan solusi
Pada  tahapan  ini  dilakukan  dengan
pengumpulan  data  calon  penerima  bantuan yang  didapatkan  dari  hasil  wawancara terhadap  pihak  pendistribusian  BLTDD .
Berikut    tabel  data  calon  penerima BLTDD Pagaran Manggis:

## Tabel  3. Calon Penerima BLTDD
No Nama Calon Penerima Usia Pekerjaan Penghasilan / Bulan Jumlah Tanggungan Lahan Sawah/ Sawit 1 Penerima 1 66 Petani Rp.300.000 1 Tidak 2 Penerima 2 35 Petani Rp.500.000 3 Tidak 3 Penerima 3 39 Petani Rp.750000 4 Ada 4 Penerima 4 43 Wiraswasta  Rp.3500.000 6 Ada 5 Penerima 5 63 Petani Rp.850.000 3 Tidak 6 Penerima 6 51 Petani Rp.1200.000 6 Tidak 7 Penerima 7 42 Petani Rp.2000000 5 Ada 8 Penerima 8 54 Petani Rp.3000.000 1 Ada 9 Penerima 9 62 Petani Rp.1000.000 1 Ada 10 Penerima 10 44 Petani Rp.3000.000 5 Ada 11 Penerima 11 77 Petani Rp.300.000 1 Tidak 12 Penerima 12 71 Petani Rp.300.000 2 Tidak 13 Penerima 13 33 Petani Rp.900.000 3 Ada 14 Penerima 14 62 Petani Rp.800000 1 Ada 15 Penerima 15 39 Wiraswasta  Rp.2700.000 5 Ada 16 Penerima 16 57 Wiraswasta  Rp.3500000 1 Ada 17 Penerima 17 36 Petani Rp.1000.000 4 Ada 18 Penerima 18 46 Petani Rp.650.000 1 Ada 19 Penerima 19 39 Wiraswasta  Rp.800.000 3 Tidak 20 Penerima 20 54 Petani Rp.1500.000 2 Ada 21 Penerima 21 24 Wiraswasta  Rp.1500.000 2 Ada 22 Penerima 22 51 Petani Rp.450000 1 Ada 23 Penerima 23 28 Wiraswasta  Rp.750.000 1 Ada 24 Penerima 24 27 Petani RP.900.000 3 Ada 25 Penerima 25 55 Petani RP.400.000 1 Ada 26 Penerima 26 69 Petani Rp.900.000 4 Ada 27 Penerima 27 28 Wiraswasta  Rp.900.000 3 Ada 28 Penerima 28 38 Wiraswasta  Rp.900.000 4 Tidak 29 Penerima 29 36 Petani Rp.550.000 3 Tidak 30 Penerima 30 40 Petani Rp.950.000 4 Ada 31 Penerima 31 32 Petani Rp.700.000 2 Tidak 32 Penerima 32 45 Petani Rp.1200.000 5 Ada 33 Penerima 33 52 Petani Rp.850.000 5 Ada 34 Penerima 34 24 Petani Rp.550.000 1 Tidak 35 Penerima 35 47 Petani Rp.1500.000 6 Ada 36 Penerima 36 33 Petani Rp.600.000 3 Tidak 37 Penerima 37 24 Petani Rp.500.000 2 Tidak 38 Penerima 38 24 Petani Rp.500.000 2 Tidak 39 Penerima 39 51 Petani Rp.1700.000 4 Ada 40 Penerima 40 28 Petani Rp.650.000 3 Ada 41 Penerima 41 30 Petani Rp.600.000 2 Tidak 42 Penerima 42 27 Wiraswasta  Rp.900.000 2 Tidak 43 Penerima 43 27 Petani Rp.600.000 4 Tidak
b. .Menentukan  atribut  dan    menilai  setiap alternatif kriteria
Selanjutnya  adalah  menentukan  atribut  dan menilai  setiap  alternatif.  Setelah  diketahui kriteria  penerima  serta  bobot  dari  masing- masing  kriteria  dimana  pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  metode  AHP  maka dilanjutkan  dengan  menentukan  nilai  atribut dan menilai setiap alternatif untuk data calon penerima  BLTDD  yang  berdasarkan  pada ketentuan  tabel  1,  sehingga  dapat  disajikan dalam bentuk matriks berikut:
𝐴 = [
300000      1     1    66    1 500000      3     1    35    1 750000      4     1    39    2 3500000    6     2    43    2 500000      3     1    63    1 ⋮            ⋮       ⋮      ⋮      ⋮ 600000    4     1    27   1 ] Dengan :

## A = Mariks data calon penerima BLT-DD
c. Normalisasi matriks Normalisasi  matriks  dilakukan  berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  kriteria sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R, yaitu sebagai berikut:
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 Max  {𝑥 𝑖𝑗 } jika j adalah atribut 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡
𝑀𝑖𝑛{𝑥 𝑖𝑗 } 𝑥 𝑖𝑗 jika j  adalah atribut 𝑐𝑜𝑠𝑡
Contoh:
𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖𝑗 = 66 77 = 0,857
Dengan  cara  yang  sama  dilakukan  terhadap semua  alternatif,  sehingga  diperoleh  nilai penormalan untuk seluruh alternatif.
d. Perangkingan
Untuk mendapatkan hasil akhir dari perangkingan maka dilakukan dengan menjumlahkan perkalian matriks
ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  kemudian dipilih  alternatif  terbaik  sebagai  solusi  yang terbaik.  Untuk  nilai  pembobotan  diperoleh dari  perhitungan  AHP  yaitu 𝑤 =  [0,503 0,035  0,260  0,134  0,068].  Kemudian  hasil perangkingan diperoleh dengan persamaan :
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 Contoh :
𝑉 1 = (0,503  × 1) + (0,26 × 0,167) + (0,134 × 0,857)
+ (0,068 × 1) + (0,035 × 1) = 0,696
Dengan  cara  yang  sama  dilakukan  terhadap semua  alternatif,  sehingga  diperoleh  nilai preferensi  untuk  keseluruhan  alternatif. Kemudian  dilakukan  perangkingan  untuk menentukan  alternatif  yang  paling    prioritas dengan cara mengurutkan nilai referensi dari yangterbesar, berikut disajikan tabel perangkingan :
Tabel 4 . Data calon penerima BLTDD yang dirangking
No Nama Calon Penerima Usia Penghasilan Pekerjaan Jumlah Tanggungan Lahan Sawah /Sawit Nilai Preferensi 1 Penerima 12 0,922 1 1 0,333 1 0,748 2 Penerima 11 1,000 1 1 0,167 1 0,715 3 Penerima 1 0,857 1 1 0,167 1 0,696 4 Penerima 5 0,818 0,6 1 0,5 1 0,576 5 Penerima 25 0,714 0,75 1 0,167 0,5 0,551 6 Penerima 2 0,454 0,6 1 0,5 1 0,528 7 Penerima 33 0,675 0,353 1 0,833 0,5 0,520 8 Penerima 6 0,662 0,25 1 1 1 0,510 9 Penerima 43 0,351 0,5 0,5 0,667 1 0,507 10 Penerima 22 0,662 0,667 1 0,167 0,5 0,502
No Nama Calon Penerima Usia Penghasilan Pekerjaan Jumlah Tanggungan Lahan Sawah /Sawit Nilai Preferensi 11 Penerima 29 0,468 0,545 1 0,5 1 0,502 12 Penerima 26 0,896 0,333 1 0,667 0,5 0,496 13 Penerima 3 0,506 0,4 1 0,667 0,5 0,478 14 Penerima 35 0,610 0,2 1 1 0,5 0,477 15 Penerima 36 0,429 0,5 1 0,5 1 0,474 16 Penerima 38 0,312 0,6 1 0,333 1 0,465 17 Penerima 32 0,584 0,25 1 0,833 0,5 0,456 18 Penerima 40 0,364 0,462 1 0,5 0,5 0,446 19 Penerima 30 0,519 0,316 1 0,67 0,5 0,437 20 Penerima 41 0,390 0,5 1 0,333 1 0,425 21 Penerima 28 0,494 0,333 0,5 0,667 1 0,425 22 Penerima 17 0,468 0,3 1 0,667 0,5 0,422 23 Penerima 19 0,506 0,375 0,5 0,5 1 0,404 24 Penerima 4 0,558 0,1 0,5 1 0,5 0,403 25 Penerima 7 0,545 0,15 1 0,833 0,5 0,400 26 Penerima 34 0,312 0,545 1 0,167 1 0,394 27 Penerima 31 0,416 0,429 1 0,333 1 0,393 28 Penerima 18 0,597 0,462 1 0,167 0,5 0,391 29 Penerima 13 0,429 0,333 1 0,5 0,5 0,390 30 Penerima 39 0,662 0,176 1 0,667 0,5 0,386 31 Penerima 24 0,351 0,333 1 0,5 0,5 0,380 32 Penerima 10 0,571 0,1 1 0,833 0,5 0,379 33 Penerima 37 0,312 0,462 0,5 0,333 1 0,378 34 Penerima 14 0,805 0,375 1 0,167 0,5 0,375 35 Penerima 27 0,364 0,333 0,5 0,5 0,5 0,364 36 Penerima 15 0,506 0,111 0,5 0,833 0,5 0,358 37 Penerima 9 0,805 0,3 1 0,167 0,5 0,337 38 Penerima 42 0,351 0,333 0,5 0,333 1 0,319 39 Penerima 20 0,701 0,2 1 0,333 0,5 0,316 40 Penerima 23 0,364 0,4 0,5 0,167 0,5 0,311 41 Penerima 21 0,312 0,2 0,5 0,333 0,5 0,247 42 Penerima 8 0,701 0,1 1 0,167 0,5 0,223 43 Penerima 16 0,740 0,1 0,5 0,167 0,5 0,210

## D. Kesimpulan dan Saran

## 1. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  disimpulkan bahwa  metode AHP dan SAW dapat  digunakan dalam  penentuan  penerima  BLTDD  serta  hasil yang  diperoleh  diharapkam  lebih  tepat.  Adapun kriteria  serta  nilai  bobot  yang  diperoleh  adalah penghasilan  perbulan  sebesar  50,3%,  jumlah tanggungan  sebesar  26%,  usia  sebesar  13,4%, pekerjaan  sebesar  6,8%  serta  kepemilikan  lahan
sawah  atau  sawit  dengan  sebesar  3,5%.  Dengan nilai consistency  ratio (CR)  0,084  <  0,1  yang berarti  perhitungan  bobot  tersebut  konsisten. Calon penerima bantuan yang paling diprioritaskan  untuk  menerima  bantuan  adalah yang memiliki nilai akhir alternatif terbesar.
2. Saran
untuk penelitian selanjutnya digunakan metode  sistem  pendukung  keputusan  yang  lain serta  kriteria  yang  lain  dan  bagi  para  pembaca
agar  dapat  menjadikan  penelitian  ini  sebagai rujukan untuk membuat karya ilmiah lainnya

## E. Daftar Pustaka
Agus,  H.,  Sri,  K.,  Sri  H,  &  Retantyo,  W.  (2005). Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making (Fuzzy MADM) Yogyakarta: Graha Ilmu..
Ahmad,  S.,  Yunita  &  Anisa.  R.  N.  (2018)
Penerapan metode simple additive weighting  (saw)  untuk  pemilihan  siswa terbaik . Jurnal Sisfokom (Sistem
Informasi dan Komputer), Vol 7, No 02
Alifa, A., Hafizh  F. A.,  Hilmi. H. S,. &  Yumna. (2021) Sinergisitas  dalam  optimalisasi penyaluran  bantuan  langsung  tunai  dana desa  (blt-dd)  di  desa  batujajar  barat . PROCEEDING  UIN  SUNAN  GUNUNG DJATI BANDUNG, Vol:1 No: 2, 39-56.
Andi, R., Supriadi, A., Dwi, H. L. K,. & Gusti, T. A.  (2018) Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  Teknil  Penentuan  Strategi  Daya Saing Kerajinan Bordir. Yogyakarta:Penerbiat  Deepublish
(Grup Penerbit CV Budi Utama)
Daniel,  K..,  Edyta,  P.,  Krzysztof,  Z.,  Lesniak,  A., &  Stanislaw,  B.  (2018), Fuzzy  AHP Application  for  Supporting  Contractors Bidding  Decision ,  Symmetri.  10  (11)  : 642,pp.1-14
Desi,  A,.  Utami,  T.  R.T.,  &  Yudi,  S.    (2016).
Implementasi  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  Dengan  Pembobotan Rank  Order  Centroid  (ROC)  Dalam Pengambilan  Keputusan  Jasa  Leasing Mobil  (Studi  Kasus:  PT.Mltindo  Auto Cabang  Bengkulu, Jurnal  Rekursif  ,  Vol
4, No.2.
Dyna,  M.  K,.  Tomy,  R.  A.,  Zainal,A.  &.  (2017). Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Rumah Tinggal Di Perumahan Menggunakan  Metod  Simple  Additive Weighting  (SAW)  (Studi  Kasus:  Kota
Samarinda .  Jurnal  Ilmu  Komputer.Vol.2, No1
Fazliani,  Joan,  A.  W.,  &  Islamiah,  (2017) .  Sistem pendukung keputusan pemilihan jenis bibit uggul  kelapa  sawit  dengan  metode analytical hierarchy process (ahp) . Vol. 2,
No. 1,
Florence.  D.  L,.Sasuwuk,  C.  H.,  &  Novie.  A.  P. (2021) . Implementasi  kebijakan  penyaluran bantuan  langsung  tunai  dana  desa  (blt-dd) pada  masa  pandemi  covid-19  di  desa  sea kabupaten minahasa”, JAP, Vol VIINo.108,
Gwo,  H.  T.,  &  Jih,. J.H.  (2011) Multiple    attribute decision making : methods and application :CRC press,.
Jamal, M. H., Pribadi, D., Rizal, A.S., & Gunawan,
(2020). Sistem  Pendukung  Keputusan . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Kahar,  N.,  &  Retno,  P.  (2019) Implementasi Metode  Simple  Additive  Weighting  Dalam Penentuan Sekolah Dasar Negeri Rujukan/Model Kota Jambi , Jurnal
Nasional  Teknologi  dan  Sistem  Informasi Vol 5, No 3, pp: 138-147,
Miftahrrahma,  R.,  &  Umu,  H.,  (2022). Sistem pendukung  keputusan  penerima  bantuan langsung  tunai  dana  desa  di  pekandangan menggunakan metode  AHP-TOPSIS . Jurnal Media Informatika Budidarma, Vol 6, No1, 404- 413.
Nidya,  K.  (2020). Penerapan  Metode  analytical hierarchy  process  (AHP)  dan  Simple
Additive Weighting (SAW) Untuk Penentuan Penerima Bantuan Sosial
Pandemi  Covid-19 , Jurnal  IDEALIS.  Vol.3
No.2, pp:56-60,
Parhusip,  J.  (2019)  “ Penerapan  metode  analytical hierarchy  process  (AHP)  pada  desain sistem  pendukung  keputusan  pemilihan calon  penerima  bantuan  pangan  non  tunai (BPNT)  di  Kota  Palang  Raya .  Vol  13,  No
2.
Setiyaningsih, W. (2015) Konsep Sistem Pendukung  Keputusan ,  Malang  :  Yayasan Edelweis,
Taherdoost, H, (2017), Decision Making Using The Analytical  Hierarchy  Process  (AHP);  a Step BY Step Approach , Vol 2, pp:244246