## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d  Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 5 No. 3 (2020) 167 - 176

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619

## Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Rumah Layak Huni
Menggunakan FMADM dan SAW
Budy Satria 1 , Leonard Tambunan 2
Program Studi Teknik Komputer, AMIK Mitra Gama
1 budysatriadeveloper@gmail.com, 2 tambunanleonard81@gmail.com

## Abstract
In providing a decision for the eligibility of beneficiaries inhabitable house in the Air Jamban District, it is still manual so that the decision-making process becomes inaccurate, long and objective. Therefore a solution is needed in the form of a decision- making system so that it can process housing assistance more quickly and accurately using existing criteria. The method used is the Fuzzy Attribute Decision Making ( FMADM ) to determine the selection results of each alternative and calculations in this study using Simple Additive Weighting (SAW). From 10 alternative data tested, there are result that alternative 1=28,5, alternative  2=27,5,  alternative  3=31,5,  alternative  4=30,25,  alternative  5=25,5,  alternative  6=17,9,  alternative  7=24,4, alternative 8=22,9, alternative 9=27,75 and alternative 10=31,5. There are 8 criteria used, which are fuel for cooking, house status, number of children, income, type of house floor, type of roof, house type, and outsite  of the house (building). To test the performance of the calculation results using the confusion metrix method. The accuracy of this study is the level of accuracy with an average value of 95.44% for the SAW method and 94.24% for FMADM.
Keywords: decision support system; SAW methode; FMADM; inhabitable house; beneficiaries.

## Abstrak
Dalam  memberikan  suatu  keputusan  untuk  kelayakan  penerima  bantuan  rumah  layak  huni  di  Kelurahan  Air Jamban masih  bersifat  manual  sehingga proses pengambilan keputusan menjadi  tidak akurat, lama dan bersifat objektif.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  solusi  berupa  sistem  pendukung  pengambilan  keputusan  agar  dapat memproses  bantuan  rumah  layak  huni  lebih  cepat  dan  akurat  menggunakan  kriteria  yang  ada.  Metode  yang digunakan adalah Fuzzy  Attribute Decision  Making (FMADM) untuk menentukan hasil seleksi  setiap alternatif dan perhitungan pada penelitian ini menggunakan Simple Additive Weighting (SAW). Dari 10 data alternatif yang diuji coba maka terdapat hasil bahwa Alternatif 1 =28,5, alternatif 2=27,5, alternatif  3=31,5, alternatif 4 =30,25, alternatif 5 = 25,5, alternatif 6=17,9, alternatif 7 =24,4, alternatif 8 =22,9, alternatif 9 =27,75 dan alternatif 10 =31,5. Ada 8 kriteria yang digunakan  yaitu bahan bakar untuk memasak, status rumah, jumlah anak, pendapatan, jenis lantai rumah, jenis atap rumah, jenis dinding rumah dan luar rumah (bangunan). Hasil akurasi dari penelitian ini adalah tingkat akurasi sebesar 95,44% untuk metode SAW dan 94,24% untuk FMADM.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan; metode SAW; FMADM; rumah layak huni; penerima bantuan .
© 2020 Jurnal JOINTECS

## 1. Pendahuluan
Dalam Undang-undang Nomor 1 Tahun 2011 dijelaskan bahwa  rumah  adalah  bangunan  gedung  yang  berfungsi sebagai  tempat  tinggal  yang  layak  huni,  sarana
pembinaan  keluarga,  cerminan  harkat    dan  martabat penghuninya, serta aset bagi pemiliknya. Pembangunan Rumah Layak Huni merupakan bantuan yang bersumber dari daerah serta instansi di kelurahan Air Jamban Duri
Riau.  Salah  satu  permasalahan  yang  ada  yaitu  sulitnya menentukan  calon  penerima  bantuan  rumah  agar  tepat sasaran yang diberikan oleh pemerintah daerah. Dalam proses  penentuan  kelayakan  calon  penerima  bantuan rumah  masih  menggunakan  penilaian  secara  subjektif. Penilaian  calon  penerima  berdasarkan  daftar  usulan yang  telah  ditentukan  masih  berdasarkan  perhitungan secara manual. Dengan demikian masih banyak bantuan yang  diberikan  kepada  warga  kurang  mampu  belum tepat  sasaran.  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  [1].  Untuk membuat  penilaian  yang  bersifat  objektif  harus menggunakan acuan kriteria yang baku [2].
Pada  penelitian  sebelumnya,  sistem  pengambilan keputusan  pemilihan  calon  peserta  olimpiade    sains tingkat kabupaten langkat  pada madrasah  aliyah negeri (man)  2  tanjung  pura  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  pernah  dilakukan pada tahun 2015 [3]. Pada penelitian sistem pendukung keputusan  pemilihan  penerima  bantuan  bedah  rumah pemerintah  kabupaten  tangerang  dengan  metode  AHP dan SAW pernah dilakukan pada tahun 2020 [4].
Pada  penelitian  ini  [5],  penentuan  penerima  dana bantuan  rumah  tidak  layak  huni  dilakukan  dengan metode  vikor  sehingga  dapat  membantu  pemerintah dalam  memutuskan  calon  penerima  bantuan  yang berhak. Pada penelitian [6], Pemanfaatan Metode SAW Dan  Topsis  Sebagai  Media  Pendukung  Keputusan Pemberian Bantuan Rumah Layak Huni dilakukan untuk kecamatan kupang timur pada tahun 2017.
Sistem pendukung keputusan adalah bagian dari sistem informasi  berbasis  komputer  termasuk  sistem  berbasis pengetahuan atau manajemen pengetahuan yang dipakai untuk  mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi  atau  perusahaan  [7].  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) berfungsi untuk pembobotan dan  melakukan  perangkingan  sehingga  mendapatkan alternatif terbaik [8]. Metode Simple Additive Weighting (SAW)  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan  dengan  semua rating alternatif  yang ada [9].
Pada  penelitian  yang  berjudul  pembuatan  model penilaian  indeks  kinerja  dosen  menggunakan  metode Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM) dapat  membantu  dan  mempermudah  dalam  menilai kinerja  dosen  perguruan  tinggi  berdasarkan  kriteria- kriteria  yang  telah  ditentukan  yaitu  pembelajaran  di kelas,  ketetapan  GBPP  dan  SAP,  kesesuaian  waktu, ketetapan penyerapan materi, media pembelajaran, arsip uas, penelitian, penjabaran, kegiatan dosen [10].
Pada penilitian yang berjudul sistem penilaian pegawai menggunakan metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)  dan Weighted  Product (WP), penilaian  pegawai  terbaik  dilakukan  menggunakan empat  kriteria  yaitu  kehadiran,  kecepatan  kerja, tanggung  jawab  dan  kerja  sama  [11].  Pada  penelitian sebelumnya,  prediksi  pemilihan  wakil  presiden  priode 2019-2024  menggunakan Simple  Additive  Weighting untuk  memberikan  peringkat  hasil  alternatif  pemilihan wakil presiden dari proses perhitungan beberapa kriteria [12].
Pada  penelitian  sebelumnya,  penerapan  model Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW)  yaitu  mencari penjumlahan  terbobot    dari rating kinerja    pada  setiap alternatif pada semua atribut. Metode ini dipilih karena lebih  efektif,  lebih  mudah  pada  proses  perangkingan dalam penyeleksian penerima beasiswa dan lebih efisien [13]. Model Fuzzy  Multiple Attribute Decision  Making (FMADM) juga digunakan oleh penelitian sebelumnya untuk  menentukan  seleksi  mahasiswa  lulusan  terbaik [14],  penelitian  ini  menggunakan  6  kriteria  yang digunakan  sebagai  parameter  dalam  melakukan penilaian,  agar  dapat  membuat  keputusan  yang  tepat maka  dalam  penelitian  ini  digunakan  FMADM  dan SAW.
Menurut  beberapa  penelitian  sebelumnya,  keunggulan dari dari metode Simple Additive Weighting (SAW) dan dibanding  dari  metode  sitem  keputusan  yang  lain terletak  pada  kemampuannya  dalam  melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot tingkat kepentingan yang dibutuhkan [15] [16], hal yang sama juga dikatakan pada penelitian ini  [17].  Penerapan Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision Making (FMADM)  dipilih  karena  mampu  menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah kriteria yang ditentukan. Penelitian  ini  akan  menkonversi  di  setiap  alternatif (kriteria)  dengan  mencari  bobot  dari  masing-masing alternarif  yang  ada  kemudian  akan  dihitung  Dengan Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  making sehingga didapatkan  hasil  untuk  perangkingan  yang  akan menentukan kriteria yang optimal [18].
Adapun  tujuan    dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dalam menentukan  keputusan  kelayakan  calon  penerima bantuan  rumah  layak  huni  dengan  beberapa  kriteria berdasarkan  kebijakan  kelurahan  Air  Jamban.  Dengan Adanya sistem pengambilan keputusan, pengolahan data menjadi  lebih  cepat  dan  menghasilkan  keputusan  yang tingkat  keakuratannya  tinggi.  Melalui  penelitian  ini, diharapkan  mampu  meningkatkan  kualitas  pemilihan calon penerima bantuan rumah layak huni menjadi lebih baik  khususnya  di  kelurahan  Air  Jamban.  Dengan adanya  sistem  pendukung  keputusan  akan  sangat membantu  para  pihak  pengambil  keputusan  dalam menentukan suatu kebijakan secara sistematis.
2. Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Kelurahan Air Jamban Kota Duri. Penelitian yang dilakukan menggunakan pendekatan deskriptif atau survey mengumpulkan daftar nama-nama  usulan  dari  kelurahan  air  jamban  sebagai data  calon  penerima  bantuan  rumah  layak  huni  dan mengumpulkan  beberapa  kriteria  yang  akan  digunakan sebagai acuan dalam proses penentuan hasil keputusan.
2.1. Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  merupakan  tahapan  kerja yang  harus  dilakukan  untuk  mendukung  proses penelitian  terhadap  penentuan  keputusan  kelayakan calon  penerima  bantuan  rumah  layak  huni  prioritas kelurahan  Air  Jamban.  Adapun  kerangka  kerja penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 sebagai berikut:

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Pada  Gambar  1  dapat  dijelaskan  bahwa  tahapan  awal dengan  mengidentikasi  permasalahan  yang  ada. Tahapan kedua dengan melakukan analisa masalah yang terdapat dalam objek penelitian. Tahapan ketiga dengan melakukan pengumpulan data apa saja yang dibutuhkan dalam penelitian ini dengan cara observasi, wawancara dan literatur. Dalam tahapan keempat terdapat beberapa kriteria yang dijadikan sebagai acuan untuk mendapatkan  hasil  pembobotan.  Tahapan  kelima menentukan nilai bobot dengan menggunakan FMADM. Tahapan  keenam  menggunakan  metode  SAW  untuk penjumlahan  terbobot  dari  semua  atribut.  Tahapan ketujuh melakukan proses perangkingan dari semua data alternatif.  Tahapan  kedepalan  melakukan  testing (pengujian  hasil)  dan  terakhir  mengevaluasi  sistem pendukung keputusan .
2.2. Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  merupakan metode  yang  paling  dikenal  dan  paling  banyak digunakan [19]. Metode perhitungan pada penelitian ini menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW). Simple Additive  Weighting (SAW)  merupakan metode penjumlahan terbobot. Metode Simple Additive Weighting (SAW) mengenal adanya 2 (dua) atribut yaitu kriteria  keuntungan  ( benefit )  dan  kriteria  biaya  ( cost ). Perbendaan  mendasar  dari  kedua  kriteria  ini  adalah dalam  pemilihan  kriteria  ketika  mengambil  keputusan [9].
Metode  ini  memiliki  rumus  seperti  yang  ditunjukkan pada rumus (1) dan rumus (2) bawah ini [8] :
R ij = Xij Max Xij = atribut keuntungan ( benefit )        (1)
R ij = Min Xij Xij = biaya ( cost ) (2)
Pada  rumus  (1)  dan rumus  (2)  di  atas  dapat  dijelaskan bahwa [12] : R ij = Rating kinerja ternormalisasi Max = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Min = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom X ij = Baris dan kolom dari matrik
Di mana r ij adalah rating kinerja dinormalisasi alternatif A 1 untuk  atribut  C j (i=1,2,...,m  dan  j=1,2...,  n).  Nilai preferensi  untuk  masing-masing  Alternatif  (V 1 ) ditunjukkan pada rumus (3) di bawah ini [12]:
𝑉𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
Pada rumus (3) di atas dapat dijelaskan bahwa [12] :
V i
= Nilai alternatif terakhir
W j = Bobot
r ij = Normalisasi Matriks
Ada 8 kriteria yang digunakan  yaitu bahan bakar untuk memasak  (C1),  status  rumah  (C2),  jumlah  anak  (C3), pendapatan  (C4),  jenis  lantai  rumah  (C5),  jenis  atap rumah  (C6),  jenis  dinding  rumah  (C7)  dan  luas  rumah (C8).
2.3. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM) adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu.  Inti  dari Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision Making (FMADM)  adalah  menentukan  nilai  bobot untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan proses  perangkingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif yang sudah diberikan. Pada dasarnya, ada 3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, pendekatan subyektif, pendekatan  obyektif  dan  pendekatan  integrasi  antara subyektif dan obyektif [20].
FMADM  biasanya  digunakan  untuk  melakukan penilaian atau seleksi terhadap beberapa alternatif dalam
Menganalisa Masalah Mengumpulkan Data Menyusun Kriteria Menentukan nilai bobot dengan FMADM Implementasi Metode SAW Mengidentifikasi Masalah Perangkingan Alternatif Pengujian Hasil Evaluasi Sistem
jumlah yang terbatas untuk menyeleksi alternatif terbaik dari  sejumlah  alternatif  [21].  Metode  FMADM mengevaluasi m alternatif  A i (i=1,2,...,m)  terhadap sekumpulan  atribut  atau  kriteria  C i (j=1,2,...n)  di  mana setiap  atribut  saling  tidak  bergantung  satu  dengan lainnya [21].
Listing  program  pembobotan  menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) adalah

## Program Jurnal
Private Sub Form_Load() On Error GoTo eror Dim alternatif As String Dim nil_x As Integer Dim nil_max As Integer Dim nil_min As Integer Dim nil_w As Integer
alternatif = InputBox ("Masukkan Alternatif :", "Input Alternatif") nil_x = InputBox ("Masukkan Nilai X :", "Input Nilai X") nil_w  = InputBox("Masukkan  Nilai  W  :",  "Input Nilai W")
Dim psn psn  = MsgBox("Data  Benefit?",  vbQuestion  + vbYesNo, "pesan")
If psn = vbYes Then
nil_max  = InputBox  ("Masukkan  Nilai  Max  :", "Input Nilai Max") Label_alternatif.Caption = alternatif Label_nil_max.Caption = nil_max Labelnil_min.Caption = nil_min Labelnx.Caption = nil_x Labelnw.Caption = nil_w
Label_nil_r.Caption = Val(Labelnx.Caption)/ Val(Label_nil_max.Caption) Labelnil_v.Caption  =  Val(Labelnw.Caption)  * Val(Label_nil_r.Caption) 'End If
ElseIf psn = vbNo Then
nil_min  = InputBox  ("Masukkan  Nilai  Min  :", "Input Nilai Min") Label_alternatif.Caption = alternatif Label_nil_max.Caption = nil_max Labelnil_min.Caption = nil_min Labelnx.Caption = nil_x Labelnw.Caption = nil_w
Label_nil_r.Caption = Val(Labelnil_min.Caption) / Val(Labelnx.Caption) Labelnil_v.Caption  =  Val(Labelnw.Caption)  * Val(Label_nil_r.Caption)
End If Exit Sub eror: End Sub
Langkah  penyelesaian Fuzzy  Multiple  Attribute Decision  Making (FMADM)  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting   (SAW) adalah  Menentukan kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam pengambilan keputusan. Menentukan rating kecocokan setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria.  Membuat  matriks keputusan berdasarkan kriteria ( Ci ), kemudian melakukan normalisasi  matriks berdasarkan persamaan yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. Hasil akhir diperoleh
dari  perangkingan  yaitu    penjumlahan  dari  perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif terbaik sebagai solusi [22].
2.4. Pengukuran Performance
Pengukuran  performance  menggunakan    validasi metode confusion  matrix. Nilai accuracy merupakan persentase  jumlah record data  yang  diklasifikasikan secara  benar  oleh  sebuah  algoritma  dapat  membuat klasifikasi  setelah  dilakukan  pengujian  pada  hasil klasifikasi  tersebut  [2].  Pengujian  dilakukan  untuk mengetahui  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  dari  sistem [23]. Di bawah ini terdapat metode perhitungan akurasi yang bisa dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Confusion Matrix [2] Yes No Yes Yes FN
No No TN Total P N
Tabel  1  adalah  perbandingan  antara  hasil  klasifikasi sistem dan hasil klasifikasi  sebenarnya. Sehingga nanti akan diketahui  nilai  yang mendekati antara data aktual dengan data hasil perhitungan sistem .
Accuracy [2] Rumus accuracy bisa dilihat pada rumus (4) di bawah ini:
= (𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) 𝑥 100 % (4)
Penjelasan  dari  rumus  (4)  adalah True  Positif (TP) merupakan  kasus  di  mana  calon  penerima  bantuan diprediksi  (positif)  layak,  memang  benar  ( true )  layak. True  Negatif (TN)  merupakan  kasus  di  mana  calon penerima bantuan yang diprediksi (negatif) tidak layak dan  sebenarnya  calon  penerima  bantuan  tersebut memang  ( true )  tidak  layak. False  Positif (FP) merupakan kasus di mana calon penerima bantuan yang diprediksi  (positif)  layak,  ternyata  tidak  layak.  False Negatif  merupakan  kasus  di  mana    calon  penerima bantuan  yang  diprediksi  (negatif)  tidak  layak,  ternyata sebenarnya ( true ) layak. [2]

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1 Data Alternatif
Dalam  membuat  suatu  sistem  pendukung  keputusan untuk  menentukan  kelayakan  calon  penerima  bantuan rumah  sederhana  layak  huni  dengan  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  akan dilakukan proses perhitungan pada 10 warga kelurahan air  jamban  setelah  dinilai  bahwa  kondisi  rumah  warga tersebut  masuk  dalam  kriteria  program  bantuan  rumah sederhana layak huni yang disebut sebagai data alternatif (A i ) dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Daftar Nama Usulan di Kelurahan Air Jamban No Nama Usulan Inisial Jenis Kelamin 1 Akuanto A1 Laki-laki 2 Yuliana A1 Perempuan
3 Suryadi A1 Laki-laki 4 Hamsinah A1 Perempuan 5 Abdul Gani A1 Laki-laki 6 Ahmadi A1 Laki-laki
7 Dewi A1
Perempuan
8 Saripah A1 Perempuan 9 Wulan A1 Perempuan 10 Junaidi A1 Laki-laki
Pada Tabel  2 terdapat 10 daftar nama usulan penerima bantuan rumah layak huni di kelurahan air jamban. Data ini juga disebut sebagai data alternatif yang akan diolah di dalam sistem pendukung keputusan.
3.2. Analisa Kriteria dan Pembobotan
Dalam proses menentukan sistem pendukung keputusan untuk  kelayakan  calon  penerima  bantuan  rumah sederhana  layak  huni  dengan  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW) dibutuhkan pembobotan  pada  kriteria  yang  telah  ditentukan sebelumnya yaitu terdapat 8 (delapan) kriteria yang akan digunakan  dalam  proses  menentukan  kelayakan  calon penerima  bantuan  rumah  sederhana  layak  huni  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Kriteria
No Kriteria (C i )
Keterangan (C i ) 1 C1 Bahan bakar untuk memasak 2 C2 Status rumah 3 C3 Jumlah anak 4 C4 Pendapatan 5 C5 Jenis lantai rumah 6 C6 Jenis atap rumah 7 C7 Jenis dinding rumah 8 C8 Luas rumah
Pada Tabel 3 dijelaskan bahwa kriteria diberi tanda ( C i ). Dari masing-masing kriteria di atas, maka diberikan nilai bobot dan variabel yang akan diubah ke dalam bilangan. Kriteria  bahan  bakar  untuk  memasak  (C1)  bisa  dilihat pada  Tabel  4  dengan  nilai fuzzy yang  telah  ditentukan.

## Tabel 4. Kriteria Bahan Bakar Untuk Memasak (C1)
C1 Bilangan Fuzzy Nilai Kayu bakar Sangat Rendah 10 Arang Rendah 7,5 Minyak tanah Cukup 5 Gas Tinggi 2,5
Pada  Tabel  4  kriteria  bahan  bakar  untuk  memasak diberikan  nilai  bobot  7,5  untuk  kayu  bakar  dengan
bilangan fuzzy sangat  rendah  dan gas dengan bilangan fuzzy tinggi diberikan bobot 0 untuk membedakan bahwa kriteria  kayu  bakar  adalah  bahan  bakar  yang  sangat berpotensi  sebagai  penerima  penerima  bantuan  rumah layak huni.
Tabel 5. Kriteria Status Rumah (C2) C2 Bilangan Fuzzy Nilai Ada Sertifikat Sangat Tinggi 10 Tidak Memiliki Sertifikat Rendah 2,5
Pada  Tabel  5  kriteria  status  rumah  terbagi  menjadi  2 fuzzy yaitu  sangat  tinggi  dengan  nilai  10  dan  rendah dengan  nilai  2,5  untuk  membedakan  bahwa  yang memiliki  sertifikat  rumah  sangat  berpotensi  sebagai penerima bantuan rumah layak huni.
Tabel 6. Kriteria Jumlah Anak (C3) C3 Bilangan Fuzzy Nilai 1 orang Rendah 10 2 orang Cukup 7,5 3 orang Tinggi 5 4 orang atau lebih Sangat Tinggi 2,5
Pada  Tabel  6  kriteria  jumlah  anak  terbagi  menjadi  4 fuzzy yaitu rendah dengan nilai 2,5, cukup dengan nilai 5, tinggi dengan nilai 7,5 dan sangat tinggi dengan nilai 10  untuk  membedakan  bahwa  semakin  banyak  anak, maka peluang mendapatkan bantuan semakin kecil.
Tabel 7. Kriteria Pendapatan (C4) C4 Bilangan Fuzzy Nilai C4 <= 500.000 Sangat Rendah 10 500.000 <C4<= 2.500.000 Rendah 7,5 2.500.000 <C4 <5.000.000 Cukup 5 C4>=5.000.000 Tinggi 2,5
Pada  Tabel  7  kriteria  jumlah  anak  terbagi  menjadi  4 fuzzy yaitu sangat rendah dengan nilai 10, rendah dengan nilai  7,5,  cukup  dengan  nilai  5  dan  tinggi  dengan  nilai 2,5  untuk  membedakan  bahwa  semakin  rendah pendapatan  maka  peluang  mendapatkan  bantuan semakin tinggi.
Tabel 8. Kriteria Lantai Rumah (C5) C5 Bilangan Fuzzy Nilai Tanah Sangat Rendah 10 Semen/kayu Cukup 5 Keramik Tinggi 2,5
Pada  Tabel  8  kriteria  lantai  rumah  terbagi  menjadi  3 fuzzy yaitu sangat rendah dengan nilai 10, cukup dengan
nilai  5  dan  tinggi  dengan  nilai  2,5  untuk  membedakan bahwa yang memiliki lantai rumah tanah akan semakin berpeluang mendapatkan bantuan.
Tabel 9. Kriteria Jenis Atap Rumah (C6) C6 Bilangan Fuzzy Nilai Rumbia Sangat Rendah 10 Seng Rendah 7,5 Genteng Cukup 5 Beton Tinggi 2,5
Pada Tabel 9 kriteria jenis atap rumah terbagi menjadi 4 fuzzy yaitu sangat rendah dengan nilai 10, rendah dengan nilai  7,5,  cukup  dengan  nilai  5  dan  tinggi  dengan  nilai 2,5 untuk membedakan bahwa yang memiliki jenis atap rumbia memiliki peluang mendapatkan bantuan.

## Tabel 10. Kriteria Dinding Rumah (C7)
C7 Bilangan Fuzzy Nilai Bambu Sangat Rendah 10 Kayu Rendah 7,5 Semen Tinggi 2,5
Pada Tabel 10 kriteria dinding rumah terbagi menjadi 3 fuzzy yaitu sangat rendah dengan nilai 10, rendah dengan nilai 7,5 dan tinggi dengan nilai 2,5 untuk membedakan bahwa  yang  memiliki  dinding  rumah  menggunakan bambu memiliki peluang mendapatkan bantuan.
Tabel 11. Kriteria Luas Rumah (C8) C8 Bilangan Fuzzy Nilai Kurang dari 6x8 m² Rendah 10 Sama dengan 6x8 m² Cukup 7,5 Lebih dari 6x8 m² Tinggi 2,5
Pada  Tabel  11  kriteria  luas  rumah  terbagi  menjadi  3 fuzzy yaitu rendah dengan nilai 7,5, cukup dengan nilai 5 dan tinggi dengan nilai 2,5 untuk membedakan bahwa yang memiliki luas rumah kurang dari 6x8 m²  memiliki peluang mendapatkan bantuan.
Tabel  12  di  bawah  ini  adalah  nilai  alternatif  masing- masing kriteria.
Tabel 12. Nilai Alternatif Masing-Masing Kriteria
Data Calon Penerima C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Akuanto 5 10 7,5 10 5 7,5 7,5 7,5 Yuliana 2,5 10 5 7,5 5 10 7,5 10 Suryadi 5
10 5 10 10 10 7,5 7,5 Hamsinah 5 10 5 10 10 7,5 7,5 7,5 Abdul 5 10 7,5 7,5 5 7,5 7,5 2,5 Ahmadi 5 2,5 2,5 10 5 7,5 2,5 2,5 Dewi 5 2,5 10 10 10 5 2,5 10 Saripah 5 2,5 7,5 7,5 10 7,5 2,5 7,5 Wulan 5 10 5 10 5 7,5 7,5 7,5 Junaidi 5 10 5 7,5 10 10 7,5 10
Pada Tabel 12 dijelaskan bahwa 10 data alternatif yang telah  memiliki    nilai  berdasarkan  masing-masing kriteria.
3.3. Membuat Matriks Keputusan
Membuat matriks keputusan X berdasarkan  kriteria Ci , kemudian  melakukan  normalisasi  sehingga  diperoleh matriks  ternormalisasi R. Di  bawah  ini  adalah  matriks keputusan X :
Matriks X = [
5 10 7,5 10 5 7,5 7,5 7,5 2,5 10 5 7,5 5 10 7,5 10 5 10 5 10 10 10 7,5 7,5
5 10 5 10 10 7,5 7,5 7,5 5 10 7,5 7,5 5 7,5 7,5 2,5 5 2,5 2,5 10 5 7,5 2,5 2,5 5 2,5 10 10 10 5 2,5 10 5 2,5 7,5 7,5 10 7,5 2,5 7,5 5 10 5 10 5 7,5 7,5 7,5 5 10 5 7,5 10 10 7,5 10 ]
Setelah  matrik  keputusan X diketahui,  berikutnya  akan dilakukan    perhitungan  secara  manual  matrik ternormalisasi berdasarkan matrik keputusan X.

## 3.4. Normalisasi Kriteria C1
Setelah hasil perhitungan normalisasi kriteria C1 sampai dengan  kriteria  C8  selesai , maka  diperoleh  matriks ternormalisasi R. Di  bawah  ini  adalah  matriks ternormalisasi R :
Matriks R = [ 1 1 0,75 1 0,5 0,75 1 0,75 0,5 1 0,5 0,75 0,5 1 1 1 1 1 0,5 1 1 1 1 0,75 1 1 0,5 1 1 0,75 1 0,75 1 1 0,75 0,75 0,5 0,75 1 0,25 1 0,25 0,25 1 0,5 0,75 0,33 0,25 1 0,25 1 1 1 0,5 0,33 1 1 0,25 0,75 0,75 1 0,75 0,33 0,75 1 1 0,5 1 0,5 0,75 1 0,75 1 1 0,5 0,75 1 1 1 1 ]
3.5. Menentukan vektor bobot atau tingkat kepentingan
Setelah  perhitungan  matriks  ternormalisasi  sudah didapatkan, tahap selanjutnya adalah menentukan vektor bobot  untuk  tingkat  kepentingan  setiap  kriteria. Dalam hal  ini  ditentukan  oleh decision  maker (pengambil keputusan) diberi simbol W.
Tabel 13. Tingkat Kepentingan Setiap Kriteria Kriteria Keterangan Nilai bobot vektor C1 Bahan bakar untuk memasak 3 C2 Status rumah 5 C3 Jumlah anak 3 C4 Pendapatan 4 C5 Jenis lantai rumah 5 C6 Jenis atap rumah 5 C7 Jenis dinding rumah 5 C8 Luas rumah 4
Pada  Tabel  13,  untuk range bobot  yang  diambil  dari pembobotan nilai bilangan fuzzy adalah W = (3,5,3,4,5,5,5,4).
3.6. Proses Perangkingan
Melakukan  perangkingan  terhadap  data  alternatif dengan  cara  mengalikan  vektor  bobot  ( W )  dengan matriks yang telah ternormalisasi ( R ).
Dari total perhitungan secara keseluruhan terhadap data alternatif,  telah  didapatkan  hasil  dari  masing-masing kriteria  yang  selanjutnya  akan  dilakukan  proses perangkingan seperti pada Tabel 14.
Tabel 14. Perangkingan Data Alternatif Nilai Rangking Kesimpulan
A1 28,5 4 Layak A2 27,5 6 Layak A3 31,5 1 Layak A4 30,25 3 Layak A5 25,5 7 Layak A6 17,9 10 Tidak A7 24,4 8 Tidak A8 22,9 9 Tidak A9 27,75 5 Layak A10 31,5 2 Layak
Pada  Tabel  14  terdapat  data  alternatif,  nilai, rangking dan  kesimpulan.  Ada  10  data  alternatif  (A i )  dengan perolehan  nilai  tertinggi  yaitu  31,5  dan  nilai  terendah yaitu  17,9.  Dari  nilai  tersebut  ditemukan  rangking tertinggi hingga terendah. Kemudian dapat dibuat suatu kesimpulan yaitu layak dan tidak layak.
Calon  penerima  bantuan  rumah  layak  huni  dinyatakan “layak”  apabila  mendapatkan  nilai  lebih  atau  sama dengan 25. Apabila mendapatkan total nilai di bawah 25 dinyatakan “tidak layak”.
Berikut  hasil  penilaian  sistem  pendukung  keputusan dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) dibandingkan dengan hasil penilaian yang diperoleh dari kantor  kelurahan  air  jamban  yang  disebut  sebagai  data aktual. Hasil perbandingan dapat dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15. Hasil Perbandingan Data Alternatif Aktual SAW FMADM A1 28 28,5 29,5 A2 27 27,5 28,5 A3 30 31,5 31,5 A4 30 30,25 31,25 A5 25 25,5 26,5 A6 16 17,9 17,5 A7 23 24,4 24,4 A8 21 22,9 22,9 A9 26 27,75 27,5 A10 30 31,35 31,5
Pada Tabel 15 terdapat data aktual, data Simple Additive Weighting (SAW) dan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM). Ketiga data tersebut akan dilakukan perhitungan  akurasi  dengan  tingkat  persentase  (%).
Untuk  menghitung  akurasi  yang  dilakukan  yaitu  data aktual dibagi dengan data hasil prediksi sistem kemudian dikali  dengan  nilai  100.  Di  bawah  ini  merupakan  hasil uji  akurasi  untuk  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Akan  ada  10  data  alternatif  yang  akan  diuji dengan  hasil  data  aktual  dari  kantor  kelurahan  air jamban kemudian akurasi yang didapatkan dalam bentuk persentase (%) terdapat pada Tabel 16.
Tabel 16. Akurasi SAW Data Alternatif Aktual SAW Akurasi A1 28 28,5 98,24 % A2 27 27,5 98,18 % A3 30 31,5 95,23 % A4 30 30,25 99,17 % A5 25 25,5 98,03 % A6 16 17,9 89,38 % A7 23 24,4 94,26 % A8 21 22,9 91,70 % A9 26 27,75 94,54 % A10 30 31,35 95,69 % Rata-Rata 95,44 %
Pada Tabel 16 dapat dijelaskan bahwa data aktual yang didapatkan  dari  kantor  kelurahan  air  jamban  dan  hasil perhitungan  dari Simple  Additive  Weighting (SAW) memiliki rata-rata  akurasi  95,44  %.  Dari  perbandingan ini  dapat  diketahui  selisih  nilai  antara  data  aktual  dan hasil  perhitungan  dengan  sistem Simple  Additive Weighting (SAW).  Hasil  uji  akurasi  untuk Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) terdapat pada Tabel 17.
Tabel 17. Akurasi FMADM Data Alternatif Aktual FMADM Akurasi A1 28 29,5 94,91 % A2 27 28,5 94,73 % A3 30 31,5 95,23 % A4 30 31,25 96 % A5 25 26,5 94,33 % A6 16 17,5 91,42 % A7 23 24,4 94,26 % A8 21 22,9 91,70 % A9 26 27,5 94,54 % A10 30 31,5 95,23 % Rata-Rata 94,24 %
Pada  Tabel  17  dapat  dijelaskan  bahwa  data  aktual  dan hasil  dari Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)  memiliki  rata-rata  akurasi  94,24  %. Data yang  digunakan  pada  pengujian  akurasi  ini  hanya  10 data  alternatif  Dari  hasil  analisis  perhitungan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan Fuzzy  Multiple Attribute  Decision  Making (FMADM)  maka  dapat disimpulkan  bahwa  kedua  metode  memiliki  tingkat akurasi  yang  tidak jauh berbeda namun metode Simple Additive Weighting (SAW) memiliki nilai akurasi yang
lebih  tinggi  yaitu  95,44%  sehingga  mendekati  dengan hasil data aktual.

## 4.   Kesimpulan
Pengambilan keputusan penerima bantuan rumah layak huni  dilakukan  menggunakan  8  kriteria.  Berdasarkan hasil  pengujian performance maka  didapatkan    nilai akurasi sebesar  95,44%  untuk  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  dan  94,24%  untuk Fuzzy  Multiple Attribute Decision Making (FMADM). Dalam penelitian ini,  penulis  juga  memberikan  saran  untuk  kriteria  dan nilai  bobot  lebih  dikembangkan  lagi  sesuai  dengan kebijakan  di  kelurahan  Air  Jamban.  Untuk  penelitian berikutnya,  diharapkan  melakukan  komparasi  dengan metode  lain  untuk  mendapatkan  metode  yang  terbaik. Penelitian  ini  juga  bisa  sebagai  bahan  pengembangan untuk penelitian selanjutnya terutama untuk pengambilan keputusan penerima bantuan rumah layak huni.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berjumlah 10 data, sehingga bisa diperbanyak lagi untuk pengembangan penelitian selanjutnya.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis ingin mengucapkan terima kasih khusus kepada Deputi  Bidang  Penguatan  Riset  dan  Pengembangan Kementrian  Riset  dan  Teknologi/Badan  Riset  dan Inovasi Nasional (RISTEK-BRIN) untuk bimbingan dan dukungan  keuangannya  terhadap  hasil  hibah  penelitian dosen  pemula.  Penulis  juga  ingin  menyampaikan  rasa terima kasih kepada kepala Lurah Air Jamban atas izin dan  bantuannya  selama  melakukan  penelitian.  Terima kasih  juga  penulis  sampaikan  kepada  Direktur  AMIK Mitra  Gama  Bapak  Pauzun,  S.Kom,  M.Sc  atas  segala dukungan administrasinya selama penelitian dilakukan.

## Daftar Pustaka
[1] D.  Guswandi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Bantuan  Bedah  Rumah  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting  Pada  Badan  Amil Zakat,” Maj.  Ilm.  UPI  YPTK  Padang ,  vol.  24, no. 1, pp. 221–234, 2017.
[2] W. Setiawan, N. Pranoto, and K. Huda, “Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Kinerja Karyawan  dengan  Metode  SMART  (Simple Multi  Attribute Rating Technique),” J.  RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  4, no. 1, pp. 50–55, 2020.
[3] H. Situmorang, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Calon  Peserta  Olimpiade  Sains Tingkat  Kabupaten  Langkat  Pada  Madrasah Aliyah  Negeri  (Man)  2  Tanjung  Pura Denganmenggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting (Saw),” J. TIMES , vol. IV, no. 2, pp. 24–30, 2015.
[4] I. H. Mursyidin and Rusdah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penerima Bantuan Bedah
Rumah  Pemkab  Tangerang  Dengan  Metode AHP dan SAW,” Semin. Nas. Ris. dan Teknol. (SEMNAS RISTEK) 2020 , pp. 375–383, 2020.
[5] H. Tumanggor, M. Haloho, P. Ramadhani, and S.  D.  Nasution,  “Penerapan  Metode  VIKOR Dalam  Penentuan  Penerima  Dana  Bantuan Rumah Tidak Layak Huni,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 71–78, 2018.
[6]
J. A. D. Guterres, “Pemanfaatan Metode SAW
Dan Topsis Sebagai Media Pendukung Keputusan  Pemberian  Bantuan  Rumah  Layak
Huni,” Pros. SINTAK 2017 , pp. 51–56, 2017.
[7] Anita,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk
Menentukan Penilaian Kegiatan Dengan Menggunakan Metode Simple Additive
Weighting  (Studi  Kasus  Di  Dinas  Pendidikan Dan  Pelatihan  Pemerintah,” J.  Teknol.  Inf. Pendidik. , vol. 9, no. 1, pp. 115–121, 2016.
[8] I.  Nur  Okta  and  B. Satria,  “Sistem  Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Perbaikan Jalan Rusak  Dengan  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (Saw)  (Studi  Kasus : Kabupaten  Kuantan  Singingi),” Jar.  Sist.  Inf.
Robot. , vol. 3, no. 1, pp. 194–202, 2019.
[9] T. Prihatin, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting  (Saw)  Untuk  Penentuan  Status Pengangkatan  Karyawan,” Semin.  Nas.  Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komput. , no. 13, pp. 19- INF.24, 2016.
[10] A.  Andoyo,  M.  Muslihudin,  and  N.  Y.  Sari, “Pembuatan  Model  Penilaian  Indeks  Kinerja Dosen  Menggunakan  Metode Fuzzy Multi Attribute  Decision  Making  (FMADM)  (Studi : PTS Di Provinsi Lampung),” J. Inform. , vol. 17, no. 2, pp. 1–9, 2017.
[11] M.  R.  N.  Septian  and  A.  S.  Purnomo,  “Sistem Penilaian Pegawai Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dan  Weighted  Product  (WP),” JMAI  (Jurnal Multimed. Artif. Intell. , vol. 1, no. 1, pp. 27–33, 2017.
[12] A. Y. Rahman, M. Sa’adah, F. W. Setiawan, and E.  Supriyanto,  “Vice  Presidential  Election Prediction  Period  2019-  2024  using  Simple Additive Weighting,” 2nd Int. Conf. Informatics Dev. 2018 , pp. 56–60, 2018.
[13] D. Wahyuningsih, “Sistem Pemberian Beasiswa Dengan  Menerapkan  Fmadm  ( Fuzzy Multiple Attribute Decision Making ) Dan Saw ( Simple Additive Weighting ),” vol. 2, 2015.
[14] A.  S.  Purnomo,  “Seleksi  Mahasiswa  Lulusan Terbaik  Menggunakan  Metode Fuzzy Multi- Attribute  Decision  Making  (  Fmadm  )  (  Studi Kasus :  Program  Studi  Teknik  Informatika  Fti Umb Yogyakarta ) Menggunakan Metode Fuzzy Multi-Attribute  Decision  Making  (  Fmadm  )  (
Studi  Kasus :  P,”  no.  November,  pp.  156–163, 2018.
[15] D.  Novianti  and  B.  H.  Y.  Andika,  “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Laptop Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( Studi Kasus : Seven Computech ),” J. Teknol. Inform. dan Komput. , vol. 5, no. 2, pp. 70–75, 2019.
[16] R.  Nurul  Aini  and  A.  Umar  Hamdani, “Perancangan  Model  SPK  Dalam  Penilaian Guru Terbaik Menggunakan Metode Fuzzy dan SAW (Studi Kasus : SDIT Yasir Cipondoh),” J u r n a l I D E A L I S , vol. 2, no. 2, pp. 182–189, 2019.
[17] T.  Elizabeth  and  Tinaliah,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Peminatan Program Studi Teknik  Informatika  Menggunakan  Metode SAW,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 207–215, 2019.
[18] D.  Wahyuningsih,  “Sistem  Mengukur  Kinerja Dosen  Dengan Fuzzy Multiple  Attribute Decision Making ( FMADM ),” vol. 17, no. 2, pp. 227–236, 2016.
[19] K.  S.  S.  Anupama,  S.  S.  Gowri,  B. Prabhakararao,  and  P.  Rajesh,  “Application  of MADM  Algorithms  to  Network  Selection,”
Nternational  J.  Innov.  Res.  Electr.  Electron.
Instrum. Control Eng. , vol. 3, no. 6, pp. 64–67, 2015.
[20] M.  Muslihudin,  D.  Kurniawan,  and  I. Widyaningrum,  “Implementasi  Model Fuzzy SAW  Dalam  Penilaian  Kinerja  Penyuluh Agama,” J. TAM ( Technol. Accept. Model ) , vol. 8, no. 1, pp. 39–44, 2017.
[21] B.  V.  Christioko,  H.  Indriyawati,  and  N. Hidayati,  “ Fuzzy Multi-Atribute  Decision Making  ( Fuzzy Madm)  Dengan  Metode  Saw Untuk  Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi,” J. Transform. , vol. 14, no. 2, p. 82, 2017.
[22] E. Haerani and R. Ramdaril, “Sistem Pendukung Keputusan  Pendistribusian  Zakat  Pada  Baznas Kota  Pekanbaru  Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute  Decission  Making  (FMADM)  Dan Simple  Additive  Weighting  (SAW),” J.  Tek. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 15–20, 2015.
[23] S.  F.  Ramadhani,  N.  Hidayat,  and  Suprapto, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi Pemberian Usaha Kredit Mikro (UKM) dengan Metode  AHP-SAW  (Study  Kasus:  PD.  BPR Bojonegoro),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput.  Univ.  Brawijaya ,  vol.  2,  no.  8,  pp. 2620–2627, 2018.
Halaman ini sengaja dikosongkan