## Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi
Volume 9 Issue 3 2022 Pages 930-942 p-ISSN: 1858-005X e-ISSN: 2655-3392 DOI: https://doi.org/10.47668/edusaintek.v9i3.624 website: https://journalstkippgrisitubondo.ac.id/index.php/EDUSAINTEK

## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK MENYELEKSI PENERIMA BANTUAN LANGSUNG TUNAI DANA DESA
(BLT DD)
( Studi Kasus : Desa Pujo Basuki Kecamatan Trimurjo kabupaten lampung tengah )
Oviletta Aurellia 1 ,Untoro Apsiswanto 2
1,2 Sistem Informasi, STMIK Dharma Wacana, Indonesia e-mail: oviletta.oa@gmail.com
Abstract: With many government programs to improve the social status of the community, one  of  which  is  the  Village  Fund  Direct  Assistance  (BLTDD)  program  in  Pujo  Basuki Village, Central Lampung, with the hope that the community's economy can be helped by this  program.  Selecting  the  right  beneficiary  to  receive  such  assistance  must  be  done  in  a precise and accurate manner. From these issues, it is necessary to have a method to support decision making in order to determine the residents of this assistance program appropriately with the SAW (Simple Additive Weighting) method in the process of making a decision..
Keywords:  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  (BLTDD),  Simple  Additive  Weighting,

## Social status
Abstrak: Dengan  program  pemerintah  yang  banyak  guna  meningkatkan  status  sosial masyarakat,  salah  satunya  program  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  (BLTDD)  Desa Pujo  Basuki  Lampung  Tengah,  dengan  harapan  perekonomian  masyarakat  dapat  terbantu dengan program tersebut. Menyeleksi penerima bantuan yang tepat untuk mendapat bantuan tersebut  harus  dilakukan  secara  tepat  dan  akurat.  Dari  isu  masalah  tersebut  perlu  adanya metode  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  guna  menentukan  warga  program bantuan  ini  secara  tepat  dengan  metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  dalam  proses pengambilan suatu keputusan .
Kata  Kunci:  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  (BLTDD),  Simple  Additive  Weighting,

## Status Sosial
Copyright (c) 2022 The Authors. This is an open access article under the CC BY-SA 4.0 license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ )

## PENDAHULUAN
BLT-Dana  Desa  merupakan  program  pemerintah  untuk  mengurangi  dampak dari  pandemi  COVID-19  (Herdiana  et  al.,  2021;  Sutanto  &  Hardiningsih,  2021a). Penyeleksian  penerima Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  (BLTDD) masih menggunakan  cara  manual,  belum  terintegrasi  dan  banyaknya  penduduk  yang  harus diseleksi  sehingga  penyeleksian  menjadi  lebih  lama  (Desa  &  Transmigrasi,  2020; Sutanto  &  Hardiningsih,  2021b). Salah  satunya  program  Bantuan  Langsung  Tunai Dana  Desa  (BLTDD)  Desa  Pujo  Basuki  Lampung  Tengah.  Adanya  BLTDD memberikan  harapan  perekonomian  masyarakat  dapat  terbantu  dengan  program tersebut  (Lubis  et  al.,  2022;  Ramadhani  &  Megawati,  2021).  Menyeleksi  penerima bantuan yang tepat untuk mendapat bantuan tersebut harus dilakukan secara tepat dan akurat  (Suhariyanto,  2016).  Pengelolaan  data  pemilihan  warga  yang  berhak
mendapatkan  bantuan  pada  umumnya  masih  menggunakan  sistem  manual  sehinga terjadi  kekeliruan  (Pranolo  &  Widyastuti,  2014).  Permasalahan  yang  terjadi  adalah bantuan  yang  dilaksanakan  ini  kurang  efisien  dalam  penyalurannya,  ada  yang  kurang mampu  tidak  dapat  bantuan  dan  sebaliknya,  sehingga  menimbulkan  efek  keributan yang membuat warga yang merasa dirinya pantas mendapat bantuan melakukan protes ke  Pemdes  (Pemerintah  Desa)  (Astika  et  al.,  2018;  Astuti  &  Mukaromah,  2021). Masalah  yang  sering  terjadi  ini  penyebabnya  antara  lain  kurangnya  sosialisasi pemerintah  desa  kepada  warga  setempat  tentang  kriteria  penerima  BLTDD  di  Desa Pujo Basuki (Maifizar, 2018).
Perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  pada  saat  ini  banyaknya  terjadi perubahan disegala bidang, misalnya saja pada dunia pemerintahan dalam mengambil suatu  keputusan  (Kementerian  Perencanaan  Pembangunan  Nasional,  2020; Tejasukmana  Putra  et  al.,  2021).  Sebagai  lembaga  pemerintahan  yang  berfungsi meningkatkan  pelayanan  kepada  masyarakat  untuk  mencapai  keadilan  dan kesejahteraan,  terutama  dalam  proses  pengambilan  keputusan  agar  tepat  pada sasarannya,  untuk  itu  diperlukan  sebuah  metode  yang  mendukung  keputusan  tersebut yang  sesuai  dengan  permasalahan  yang  akan  dipecahkan  (Nursofwa  et  al.,  2020). Dalam  permasalahan  ini  penulis  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) (Lubis et al., 2022; Pangestu et al., 2019).
Hasil  penelitian Lubis  et  al.  (2022) diketahui  bahwa metode  ini  mampu melakukan  penilaian  yang  lebih  tepat  karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot preferensi  yang  telah  ditentukan  dan  dapat  melakukan  perangkingan  terhadap  calon penerima bantuan. Peneliti lain menyebutkan bahwa  dengan adanya sistem pendukung keputusan  ini,  dapat  mempermudah  dan  mempercepat  pengolahan  data  serta mempengaruhi kinerja sehingga menjadi  lebih optimal. Hasil  yang diharapkan adalah tersedianya  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  SAW  yang  dapat menentukan  keluarga  miskin  yang  berhak  menerima  Bantuan  Langsung  Tunai sehingga  dana  bantuan  langsung  tunai  jatuh  kepada  keluarga  yang  benar-benar membutuhkan (Astuti & Mukaromah, 2021). Adapun perbedaan penelitian ini dengan penelitian lain yaitu, pada penelitian ini menggunakan reting kecocokan (bobot) setiap alternatig  dan  dilakukan  perankingan  pada  setiap  alternatif  sehingga  didaptkan  nilai terbesar untuk  dipilih menjadi  alternatif sebagai  solusi. Peneliti menggunakan sebuah
metode  pendukung  keputusan  yang  digunakan  untuk  mengambil  sebuah  keputusan dalam  situasi  terstruktur  maupun  semi  terstruktur.  Sehingga  pihak  desa  bisa  dapat menentukan keluarga  yang layak dan tidak layak untuk  menerima Bantuan  Langsung Tunai  Dana  Desa  (BLTDD),  penelitian  ini  menggunakan  metode Simple  additive weighting (SAW) (Tika, 2021).

## METODE
Dalam  melakukan  penelitian  penulis  menggunakan  metode  SAW  pada perhitungan  untuk  mendapatkan  perangkingan  pada  data  menentukan  calon  penerima Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  (BLTDD)  pada  Desa  Pujo  Basuki  Lampung Tengah. Berikut merupakan langkah penyelesaian menggunakan metode SAW:
1. Menentukan kriteria nilai yang menjadi acuan dalam mengambil keputusan.
2. Menentukan bobot atau preferensi setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan sesuai kriteria.
4. Melakukan normalisasi pada matriks.
5. Menentukan reting kecocokan (bobot) setiap alternatif pada setiap kriteria.
6. Diperoleh hasil akhir dengan melakukan proses  perankingan pada setiap alternatif,
sehingga  didapatkan  nilai  terbesar  yang  dipilih  menjadi  alternatif  terbaik  sebagai solusi.
Adapun persamaannya adalah sebagai berikut:
(1)
Keterangan setiap kriteria:
R 𝑖𝑗
: nilai rating kinerja ternormalisasi.
X 𝑖𝑗 : nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria.
Max X 𝑖𝑗 : nilai terbesar dari setiap kriteria.
Min X 𝑖𝑗
: nilai terkecil dari setiap kriteria.
Benefit : jika nilai terbesar adalah terbaik. Cost : jika nilai terkecil adalah terbaik.
Adapun nilai referensi setiap alternatif (v) adalah sebagai berikut:
(2)
Keterangan:
Vi : rangking pada setiap alternatif.
Wj : nilai bobot pada setiap alternatif.
rij : nilai rating kinerja yang ternormalisasi
Nilai Vi yang lebih besar menandakan alternatif Ai lebih terpilih.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
1. Kriteria
Tahap awal dari menyelesaikan studi kasus ini adalah dengan cara menganalisa kriteria sebagai proses dasar dilakukannya seleksi. Adapun kriteria yang digunakan adalah Pekerjaan(C1), Penghasilan(C2), Tanggungan Keluarga(C3), Kondisi Rumah(C4), Luas Bangunan(C5.
Tabel 1 . Kriteria Keluarga Miskin No. Kriteria Ketrangan Bobot Nilai 1 C1 Pekerjaan Pengangguran 1 Buruh 2 Wuraswasta 3 Pensiunan 4 PNS 5 2 C2 Penghasilan < 500.000 1 500.000- 1.000.000 2 1.000.000- 2.000.000 3 2.000.000- 3.000.000 4 >3.000.000 5 3 C3 Tanggunan Keluarga < 5 1 4 2 3 3 2 4 > 1 5 4 C4 Kondisi Geribik 1
Rumah Geribik + Bata 2 Bata 3 Semi Permanen 4 Permanen 5 5 C5 Luas Bangunan < 100 m 1 100 m-120 m 2 120 m-150 m 3 150 m-180 m 4 > 180 m 5

## 2.  Pembobotan Kriteria
Dalam menentukan pemilihan calon penerima bantuan langsung tunai dana desa menggunakan metode SAW, maka ditentukan terlebih dahulu nilai awal setiap kriteria, pada penilaian bilangan fuzzy terdiri dari, Sangat Rendah (SR), Rendah (R), Sedang(S), Tinggi(T),Sangat Tinggi(ST), Seperti pada tabel berikut:
Tabel 2. Bobot  Nilai No Bobot Nilai 1 Sangat Rendah(SR) 1 2 Rendah(R) 2 3 Cukup(C) 3 4 Tinggi(T) 4 5 Sangat Tinggi(ST) 5
1. Bapak Gunawan memiliki kriteria sebagai berikut:
a) Bapak Gunawan bekerja sebagai buruh harian lepas
b) Bapak Gunawan memiliki pengahasilan 650.000 per-bulan.
c) Bapak  Gunawan  memiliki  tanggungan  keluarga  lebih  dari  3  (satu  istri  dan  dua anak)
d) Kondisi rumah yang dimiliki bapak Gunawan masih batu bata.
e) Luas bangunan rumah bapak Gunawan yakni 115 m.
2. Bapak Hartanto memiliki kriteria sebagai berikut:
a) Bapak Hartanto bekerja sebagai pensiunan  PNS.
b) Bapak  Hartanto memiliki penghasilan 1.5000.000 per-bulan
c) Bapak Hartanto memiliki 2 tanggungan  keluarga (satu istri dan satu anak)
d) Kondisi rumah yang dimiliki masih berupa geribik dengan batu bata.
e) Luas bangunan rumah bapak Hartanto 155 m.
3. Bapak Prayitno memiliki kriteria sebagai berikut :
a) Bapak Prayitno tidak bekerja/serabutan.
b) Bapak Prayitno memiliki penghasilan kurang dari 500.000 atau tak tentu.
c) Bapak Prayitno memiliki tanggungan 3 keluarga (satu istri dan dua anak)
d) Kondisi rumah yang dimiliki masih geribik dan batu bata
e) Luas bangunan rumah bapak Prayitno kurang dari 110 m.
4. Bapak Sugiyono memiliki kriteria sebagai berikut :
a) Bapak Sugiyono bekerja sebagai PNS.
b) Bapak Sugiyono memiliki penghasilan 4.000.000 per-bulan
c) Bapak Sugiyono memiliki tanggungan 2 keluarga (satu istri dan satu anak)
d) Kondisi rumah yang dimiliki masih batu bata.
e) Luas bangunan rumah bapak Sugiyono 124 m.
5. Bapak Sujatmiko memiliki kriteria sebagai berikut:
a) Bapak Sujatmiko bekerja sebagai wiraswasta.
b) Bapak Sujatmiko memiliki penghasilan 1.400.000 per-bulan
c) Bapak Sujatmiko memiliki 1 tanggungan keluarga (satu istri)
d) Kondisi rumah yang dimiliki masih geribik dan bata.
e) Luas bangunan bapak Sujatmiko kurang dari 100 m.
6. Bapak Tugiran memiliki kriteria sebagai berikut:
a) Bapak Tugiran bekerja sebagai wiraswasta.
b) Bapak Tugiran memliki penghasilan 1.650.000 per-bulan.
c) Bapak Tugiran memiliki 2 tanggungan keluarga (satu istri dan satu anak)
d) Kondisi rumah yang dimiliki semi permanen.
e) Luas bangunan bapak Tugiran 160 m.
7. Bapak Bonadi memiliki kriteria sebagai berikut:
a) Bapak Bonadi bekerja sebagai Pensiunan.
b) Bapak Bonadi memilki penghasilan 2.400.000  per-bulan
c) Bapak Bonadi memiliki 2 tanggungan keluarga ( satu istri dan satu anak)
d) Kondisi rumah yang dimilki semi permanen.
e) Luas bangunan bapak Bonadi lebih dari 180 m.
Berdasarkan  kriteria  yang  dimilki  masing-  masing  dapat  dimasukan  kedalam perhitungan  kriteria  beserta  bobotnya,  berikut  tabel  matriks  penjelasan  dari    bobot kriteria :
Tabel 3. Data Kriteria Keluarga Miskin
No Nama C1 C2 C3 C4 C5 1 Gunawan 2 2 3 3 3 2 Hartanto 5 3 4 2 4 3 Prayitno 1 1 3 2 2 4 Sugiyono 5 5 4 3 3 5 Sujatmiko 3 3 5 2 1 6 Tugiran 3 3 4 4 4 7 Bonadi 4 4 4 4 5
Selanjutnya dilakukan tahap normalisai tabel:
1. Alternatife 1 terhadap masing-masing kriteria
R1 = 2/Max(2,5,1,5,3,3,4) = 2/5= 0,4
R2 = 2/Max(2,3,1,5,3,3,4) = 2/5=0,4
R3 = 3/Max(3,4,3,4,5,4,4) = 3/5= 0,6
R4 = 3/Max(3,2,2,3,2,4,4) = 3/4= 0,75
R5 = 3/Max(3,4,2,3,1,4,5) = 3/5= 0,6
2. Alternatife 2 terhadap masing-masing kriteria
R1 = 5/Max(2,5,1,5,3,3,4) = 5/5= 1,0
R2 = 3/Max(2,3,1,5,3,3,4) = 3/5= 0,6
R3 = 4/Max(3,4,3,4,5,4,4) = 4/5= 0,8 R4 = 2/Max(3,2,2,3,2,4,4) = 2/4= 0,5
R5 = 4/Max(3,4,2,3,1,4,5) = 4/5= 0,8
3. Alternatife 3 terhadap masing-masing kriteria
R1 = 1/Max(2,5,1,5,3,3,4) = 1/5= 0,2
R2 = 1/Max(2,3,1,5,3,3,4) = 1/5= 0,2
R3 = 3/Max(3,4,3,4,5,4,4) = 3/5= 0,6
R4 = 2/Max(3,2,2,3,2,4,4) = 2/4= 0,5
R5 = 2/Max(3,4,2,3,1,4,5) = 2/5= 0,5
4. Alternatife 4 terhadap masing-masing kriteria
R1 = 5/Max(2,5,1,5,3,3,4) = 5/5= 1,0
R2 = 5/Max(2,3,1,5,3,3,4) = 5/5= 1,0
R3 = 4/Max(3,4,3,4,5,4,4) = 4/5= 0,8
R4 = 3/Max(3,2,2,3,2,4,4) = 3/4= 0,75
R5 = 3/Max(3,4,2,3,1,4,5) = 3/4= 0,75
5. Alternatife 5 terhadap masing-masing kriteria
R1 = 3/Max(2,5,1,5,3,3,4) = 3/5= 0,6
R2 = 3/Max(2,3,1,5,3,3,4) = 3/5= 0,6
R3 = 5/Max(3,4,3,4,5,4,4) = 5/5= 1,0 R4 = 2/Max(3,2,2,3,2,4,4) = 2/4= 0,5
R5 = 1/Max(3,4,2,3,1,4,5) = 1/5= 0,2
6. Alternatife 6 terhadap masing-masing kriteria
R1 = 3/Max(2,5,1,5,3,3,4) = 3/5= 0,6
R2 = 3/Max(2,3,1,5,3,3,4) = 3/5= 0,6
R3 = 4/Max(3,4,3,4,5,4,4) = 4/5= 0,8 R4 = 4/Max(3,2,2,3,2,4,4) = 4/4= 1,0
R5 = 4/Max(3,4,2,3,1,4,5) = 4/5= 0,8
7. Alternatife 7 terhadap masing-masing kriteria
R1 = 4/Max(2,5,1,5,3,3,4) = 4/5= 0,8
R2 = 4/Max(2,3,1,5,3,3,4) = 4/5= 0,8
R3 = 4/Max(3,4,3,4,5,4,4) = 4/5= 0,8
R4 = 4/Max(3,2,2,3,2,4,4) = 4/4= 1,0
R5 = 5/Max(3,4,2,3,1,4,5) = 5/5= 1,0
Dari hasil perhitungan diatas maka dapat matrik ternormlisasi sebagai berikut:
Tabel 4 . Tabel Matrik Ternomalisasi No Nama C1 C2 C3 C4 C5 1 Gunawan 0,4 0,4 0,6 0,75 0,6
2 Hartanto 1,0 0,6 0,8 0,5 0,8 3 Prayitno 0,2 0,2 0,6 0,5 0,5 4 Sugiyono 1,0 1,0 0,8 0,75 0,75 5 Sujatmiko 0,6 0,6 1,0 0,5 0,2 6 Tugiran 0,6 0,6 0,8 1,0 0,8 7 Bonadi 0,8 0,8 0,8 1,0 1,0
Selanjutnya  akan  dibuat  perkalian  matriks  WxR  dan  penjumlahan  hasil perkalian  untuk  memperoleh  alternatif  terbaik  dengan  melakukan  perankingan  nilai terbesar sebagai berikut:
Langkah  pertama  masing  -  masing  kriteria  tersebut  akan  ditentukan  bobotnya berdasarkan UU Nomor 52 Tahun 2009 Pasal 41 ayat 2 serta kebijakan dari desa Pujo Basuki.
Tabel 5. Vektor Bobot No Kriteria Keterangan Vektor Bobot 5 1 C1 Seleksi Pekerjaan Seleksi 40 2 C2 Penghasilan Seleksi 20 3 C3 Tanggungan Keluarga Seleksi Kondisi 4 C4 Rumah Seleksi Luas 15 5 C5 Bangunan 20
V1 = (0,4x5)+(0,4x40)+(0,6x20)+(0,75x15)+(0,6x20) = 2+16+12+11,25+12 = 53,25
V2 = (1,0x5)+(0,6x40)+(0,8x20)+(0,5x15)+(0,8x20)
= 5+24+16+7,5+16 = 68,5
V3 = (0,2x5)+(0,2x40)+(0,6x20)+(0,5x15)+(0,5x20)
= 1+8+12+7,5+10 = 38,5
V4 = (1,0x5)+(1,0x40)+(0,8x20)+(0,75x15)+(0,75x20)
= 5+40+16+11,25+15 = 87,25
V5 = (0,6x5)+(0,6x40)+(1,0x20)+(0,5x15)+(0,2x20)
= 3+24+20+7,5+4 = 58,5
V6 = (0,6x5)+(0,6x40)+(0,8x20)+(1,0x15)+(0,8x20)
= 3+24+16+15+16 = 74
V7 = (0,8x5)+(0,8x40)+(0,8x20)+(1,0x15)+(1,0x20)
= 4+32+16+15+20 = 87
Dari hasil perkalian matriks WxR maka didapatkan hasil:
Tabel 6 . Hasil Perhitungan Vektor Bobot No Nama Vektor Bobot V=WxR Hasil 1 Gunawan V1 53,25 2 Hartanto V2 68,5 3 Prayitno V3 38,5 4 Sugiyono V4 87,25 5 Sujatmiko V5 58,5 6 Tugiran V6 74 7 Bonadi V7 87
Maka  alternatif  yang  memliki  nilai  masing-masing  kriteria  terendah  sesuai dengan ketentuan desa Pujo Basuki dapat dipilih yakni alternatif dengan nama Bapak Prayitno  dengan  nilai  38,5  yang  merupakan  alternatif  terpilih  sebagai  penerima Bantuan Langsung Tunai Dana Desa (BLTDD) Desa Pujo Basuki Lampung Tengah.

## Pembahasan
Dari  hasil  penelitian  diketahui  bahwa  penerapan  metode Simple  Additive Weighting (SAW) setelah  diujikan  model  ini  dapat  memilih  alternatif  terbaik  dengan memberikan  rekomendasi  peserta  yang  layak  untuk  mendapatkan  Bantuan  Langsung Tunai  Dana  Desa  (BLTDD).  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil  penelitian  yang  menyatakan bahwa  perancangan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  penerapan  metode  SAW dapat  bersifat  dinamis  dan  memberi  kemudahan  dalam  proses  penentuan  penerimaan yang  terpilih  berdasarkan  alternatif  tertinggi  dimulai  dengan  penginputan  nama pendaftar,  penginputan  kriteria,  penginputan  bobot  dan  di  beri  nilai.  Perengkingan dengan nilai tertinggi menjadi standarisasi kelayakan penerimaan  (Ermin et al., 2020). Metode  ini  dapat  dipilih  karena  dapat  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perengkingan  untuk  mendapatkan  alternatif tertinggi  sampai  terendah  (Mude,  2016).  Metode  ini  dipilih  karena  mampu  memilih alternatif  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  sudah  dihitung  dengan  nilai  bobot  dari setiap atributnya (Marpaung, 2018).
Pandemi  COVID-19  dinyatakan  resmi  masuk  ke  Indonesia  pada  awal  2020,
yang berdampak pada perekonomian masyarakat. BLT-Dana Desa merupakan program pemerintah  untuk  mengurangi  dampak  dari  pandemi  COVID-19.  Adanya pendampingan  BLT-Dana  Desa  dapat  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  (Sofi, 2021;  Sukmawati,  2018;  Sukmawati  E  et  al.,  2018). Metode  ini  juga  dilakukan dibeberapa  instansi  terkait  yang  menggunakan  Simple  Additive  Weighting  untuk menentukan  prioritas  penerima  bantuan  sosial  akibat  dampak  Covid-19  berdasarkan data  kesejahteraan  rakyat.  Bahasa  pemrograman  berbasis  web  menggunakan  bahasa PHP  dan  database  MySQL  digunakan  untuk  membangun  prototype  software rekomendasi  penerima  bantuan  sosial  akibat  dampak  covid-19.  Sedangkan  hasil penelitian  adalah  prototype  dalam  bentuk  aplikasi  komputer  berbasis  web  yang  dapat memberi  rekomendasi  masyarakat  penerima  bantuan  sosial  berdasarkan  data kesejahteraan  rakyat  (Susanto  et  al.,  2021).  Hal  ini  juga  didukung penelitian  yaitu dengan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  mampu  mengatasi  permasalahan dalam  penentuan  pemberian  bantuan,  dengan  metode  ini  menghasilkan  perhitungan pada  sistem  pengolahan  data  didapatkan  suatu  keputusan  yang  lebih  mudah  dengan terdeteksinya  status  “Layak’’atau  “Tidak  Layak’’  yang  dapat  memberikan  alternatif dalam proses pengambilan keputusan (Kris Sintiana Putri et al., 2022).

## SIMPULAN
Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  (BLTDD)  Desa  Pujo  Basuki  Lampung  Tengah dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  penerapan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) setelah  diujikan  model  ini  dapat  memilih  alternatif  terbaik  dengan  memberikan rekomendasi  peserta  yang  layak  untuk  mendapatkan  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana Desa (BLTDD) Desa Pujo Basuki Lampung Tengah.

## DAFTAR RUJUKAN
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).
Astuti, R., & Mukaromah, U. (2021). Model Manajemen Sistem Pendukung Keputusan Metode  Simple  Additive  Weighting  untuk  Program  Bantuan  Langsung  Tunai  di
Desa Luwungbata. Media Informatika , 19 (3). https://doi.org/10.37595/mediainfo.v19i3.47
Desa, K., & Transmigrasi, P. D. T. dan. (2020). Panduan Pendataan Bantuan Langsung Tunai – BLT Dana Desa. E-Book .
Ermin,  E.,  Sunardi,  S.,  &  Fadil,  A.  (2020).  Metode  Simple  Additive  Weighting  Pada Penentuan  Penerimaan  Karyawan. Format :  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Informatika , 8 (2). https://doi.org/10.22441/format.2019.v8.i2.005
Herdiana, D., Wahidah, I., Nuraeni, N., & Salam, A. N. (2021). Implementasi Kebijakan Bantuan  Langsung  Tunai  (  BLT  )  Dana  Desa  Bagi  Masyarakat  Terdampak COVID-19 di Kabupaten Sumedang : Isu dan Tantangan. Jurnal Inspirasi , 12 (1). Kementerian  Perencanaan  Pembangunan  Nasional.  (2020). Panduan  Pendataan Bantuan  Langsung  Tunai  –  BLT  Dana  Desa .  Kementerian  Perencanaan Pembangunan Nasional.
Kris Sintiana Putri, D., Nasiroh, N. S., Mutasim, R., Muslih, M., Saepudin, S., Gustian, D.,  Mupaat,  &  Asian,  J.  (2022).  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMULIHAN  EKONOMI  PASCA  COVID-19  DENGAN  METODE  SIMPLE ADDITIVE  WEIGHTING. Jurnal  Rekayasa  Teknologi  Nusa  Putra , 8 (2). https://doi.org/10.52005/rekayasa.v8i2.146
Lubis,  H.,  Salkiawati,  R.,  &  Hala,  S.  (2022).  Penerapan  Metode  Simple  Additive Weighting  Untuk  Penerimaan  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa. JSI  (Jurnal Sistem Informasi) Universitas Suryadarma , 9 (1).
Maifizar,  A.  (2018).  Karakteristik  dan  Fenomena  Kemiskinan  Keluarga  Miskin Pedesaan di Aceh. Community: Pengawas Dinamika Sosial , 2 (3).
Marpaung,  N.  (2018).  PENERAPAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING
PADA  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK  MENENTUKAN KENAIKAN GAJI KARYAWAN. JURTEKSI , 4 (2). https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i2.58
Mude,  M.  A.  (2016).  Perbandingan  Metode  SAW  dan  TOPSIS  pada  kasus  UMKM.
ILKOM Jurnal Ilmiah , 8 (2). https://doi.org/10.33096/ilkom.v8i2.49.76-81
Nursofwa,  R.  F.,  Sukur,  M.  H.,  &  Kurniadi,  B.  K.  (2020).  Penanganan  Pelayanan Kesehatan di Masa Pandemi Covid-19 dalam Perspektif Hukum Kesehatan. Inicio Legis , 1 (1), 1–17.
Pangestu, F. A.,  Kusumawardani,  D. M., Nanda, M. D., &  Sari, M. K.  (2019). Sistem Penyaluran  Bantuan  Kepada  Keluarga  Miskin  di  Desa  Ciberem  dengan  Metode AHP. Conference  on  Electrical  Engineering,  Telematics,  Industrial  Technology, and Creative Media (CENTIVE) , 2 (1), 147–157.
Pranolo,  A.,  &  Widyastuti,  S.  M.  (2014).  Simple  Additive  Weighting  Method  on Intelligent  Agent  for  Urban  Forest  Health  Monitoring. 2014  International Conference on Computer, Control, Informatics and Its Applications (Ic3Ina) , 132– 135. https://doi.org/10.1109/IC3INA.2014.7042614
Ramadhani,  T.,  &  Megawati,  R.  E.  N.  (2021).  KETIDAKMERATAAN  BANTUAN PEMERINTAH  KEPADA  MASYARAKAT  SELAMA  PANDEMI  COVID-19. Jurnal Hukum Magnum Opus , 4 (2). https://doi.org/10.30996/jhmo.v4i2.5235
Sofi,  I.  (2021).  EFEKTIVITAS  BANTUAN  LANGSUNG  TUNAI  DANA  DESA DALAM  PEMULIHAN  EKONOMI  DI  DESA. Indonesian  Treasury  Review: Jurnal  Perbendaharaan,  Keuangan  Negara  Dan  Kebijakan  Publik , 6 (3). https://doi.org/10.33105/itrev.v6i3.280
Suhariyanto,  D.  (2016). Penghitungan  dan  Analisis  Kemiskinan  Makro  Indonesia . Badan Pusat Statistik.
Sukmawati,  E.  (2018).  wahyunita  yulia  sari,  indah  sulistyoningrum.  Farmakologi Kebidanan. Trans Info Media (TIM) .
Sukmawati  E,  wahyunita  yulia  sari,  &  indah  sulistyoningrum.  (2018). Farmakologi
Kebidanan . Trans Info Media (TIM). https://scholar.google.com/scholar?oi=bibs&cluster=11760770443894442881&btn I=1&hl=id
Susanto,  E.  R.,  Puspaningrum,  A.  S.,  &  Neneng,  N.  (2021).  Model  Rekomendasi Penerima  Bantuan  Sosial  Berdasarkan  Data  Kesejahteraan  Rakyat. Jurnal  Tekno Kompak , 15 (1). https://doi.org/10.33365/jtk.v15i1.915 Sutanto,  H.,  &  Hardiningsih,  P.  (2021a).  Akuntabilitas  Pengelolaan  BLT-Dana  Desa Pada Masa Pandemi Covid-19. InFestasi , 17 (1). https://doi.org/10.21107/infestasi.v17i1.9932
Sutanto,  H.,  &  Hardiningsih,  P.  (2021b).  Akuntabilitas  Pengelolaan  BLT-Dana  Desa pada  Masa  Pandemi  Covid-19  Accountability  of  The  BLT-Village  Fund Management During The Covid-19 Pandemic. InFestasi , 17 (1).
Tejasukmana  Putra,  R.,  Adi  Wibowo,  S.,  &  Agus  Pranoto,  Y.  (2021).  SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMAAN  BLT  DI  KECAMATAN SAMPANG  MENGGUNAKAN  METODE  SAW  DAN  METODE  AHP BERBASIS  WEB. JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) , 5 (1). https://doi.org/10.36040/jati.v5i1.3236
Tika,  M.  F.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerima  Program  Bantuan Sosial  Menggunakan  Metode  SAW. Emitor:  Jurnal  Teknik  Elektro , 21 (2). https://doi.org/10.23917/emitor.v21i2.13956