PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK PENENTUAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL PANDEMI COVID-19

## Nidya Kusumawardhany
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : nidya.kusumawardhany@budiluhur.ac.id

## Abstrak
Pandemi COVID-19 tidak hanya mengakibatkan peningkatan jumlah kasus positif yang disebabkan dari berbagai reaksi  masyarakat  yang  kurang  peduli  dengan  wabah  ini,  namun  juga  diikuti  dengan  peningkatan  angka kemiskinan,  mobilitas  masyarakat  secara  dini,  serta  kerawanan  keamanan.  Pemerintah  berencana  memberikan bantuan sosial khusus untuk masyarakat golongan menengah ke bawah dalam menghadapi pandemi COVID-19 ini. Penyaluran bantuan sosial sebagai realisasi dari program jaring pengaman sosial selama pandemi COVID-19 menyisakan  banyak  pekerjaan  rumah.  Mulai  dari  pendataan,  ketepatan  target  penerima  bantuan,  hingga penyalurannya. Mekanisme penyaluran bantuan menjadi rumit dan sering kali kurang tepat sasaran karena kriteria penerima bantuan yang tidak sesuai dan data yang tidak akurat/tidak sesuai dengan kenyataan di lapangan. Hingga terjadi  protes  dari  warga  yang  seharusnya  mendapatkan  bantuan  tetapi  mereka  tidak  mendapatkan  bantuan tersebut,  begitupun  sebaliknya.  Penelitian  ini  mengusulkan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  untuk pembobotan nilai setiap kriteria dan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk perankingannya. Penelitian ini menghasilkan nilai bobot kriteria Status pekerjaan kepala keluarga sebesar 0,425, Status pekerjaan istri sebesar 0,166,  Status  rumah  sebesar  0,094,  jumlah  tanggungan  sebesar  0,056  dan  KTP  sebesar  0,259  dengan  nilai consistency ratio sebesar 0,09.
Kata Kunci : Bantuan sosial, Pandemi, COVID-19, AHP, SAW.
1. PENDAHULUAN
Pandemi COVID-19 tidak hanya mengakibatkan  peningkatan  jumlah  kasus  positif yang  disebabkan  dari  berbagai  reaksi  masyarakat yang  kurang  peduli  dengan  wabah  ini,  namun  juga diikuti  dengan  peningkatan  angka  kemiskinan, mobilitas  masyarakat  secara  dini,  serta  kerawanan keamanan.
Pemerintah  berencana  memberikan  bantuan sosial khusus untuk masyarakat golongan menengah ke bawah dalam menghadapi pandemi COVID-19 ini. Bantuan  tersebut,  ada  yang  terdiri  dari  bantuan  non tunai berupa paket sembako dan bantuan tunai berupa uang.  Penentuan  siapa  yang  berhak  menerima bantuan perlu dilakukan dengan sangat hati-hati agar bantuan yang diberikan tepat sasaran dan memenuhi azas keadilan bagi semua.
Rukun  Warga  016,  yang  merupakan  bagian Kelurahan  paninggilan  Utara,  Kecamatan  Ciledug, Kota Tangerang, adalah salah satu RW yang berada di  Perumahan  Griya  Ciledug,  yang  memiliki  Satgas Siaga  Corona  (SIGACOR).  Dalam  penanganan penyebaran Covid-19 di lingkungan RW 016,  selain bertugas  melaksanakan  Protokol  Kesehatan  di lingkungan  RW  016,  juga  bertugas  melakukan pemberian bantuan sosial kepada seluruh warga yang terdampak secara ekonomi di lingkungan RW 016.
Penyaluran bantuan sosial sebagai realisasi dari program  jaring  pengaman  sosial  selama  pandemi COVID-19  memang  menyisakan  banyak  pekerjaan rumah.  Mulai  dari  pendataan,  ketepatan  target
penerima, hingga penyalurannya. Penerimaan bantuan dari kelurahan yang di terima oleh RW tidak mencukupi  untuk  membatu  semua  warga  yang mendaftarkan diri terdampak secara ekonomi karena pandemi  Covid-19,  sehingga  perlu  ditetapkan prioritas  warga  yang  benar  benar  membutuhkan untuk diberi bantuan sosial, kemudian belum adanya kriteria  dan  pembobotan  yang  tepat  dari  masing masing  kriteria  dalam  penentuan  penerima  bantuan sosial  pada  saat  pandemi  Covid  19,  sehingga  tidak tepat  sasaran  yang  menimbulkan  protes  dari  warga yang seharusnya mendapatkan bantuan tetapi mereka tidak  mendapatkan  bantuan  tersebut,  begitupun sebaliknya.  Mekanime  penyaluran  bantuan  belum menggunakan metode yang tepat dalam menentukan penerima  bantuan  sosial  pada  saat  pandemi Covid-19,  sehingga  tingginya  subyektifitas  dalam penentuan penerima bantuan sosial tersebut.
Dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang terjadi dalam penentuan penerima bantuan Covid-19, dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan yang merupakan  suatu  pendekatan  untuk  mendukung pengambilan keputusan. Sistem pendukung keputusan menggunakan data, memberikan antarmuka  pengguna  yang  mudah,  dan  dapat menggabungkan pemikiran pengambil keputusan[1].
Penelitian-penelitian sebelumnya terkait dengan metode  pendukung  keputusan  dalam  menentukan penerima  bantuan  telah  dilakukan  dengan  metode AHP  oleh  Metode  AHP  [2][3],  Metode  AHP- PROMETHEE  [4],  Metode  ELECTRE  [5],  Metode
MOORA  [6],    Metode  SAW  [7],    Metode  TOPSIS [8], dan Metode Weighted Product [9][10].
Berdasarkan  data-data  yang  telah  didapatkan berkaitan  dengan  bantuan  sosial  saat  pandemi COVID-19,  maka  penelitian  ini    fokus  pada penerapan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) untuk penentuan  penerima  bantuan  sosial  pada  saat pandemi  Covid-19  yang  sesuai  dengan  kriteria- kriteria  yang  ditetapkan  sehingga  dapat  lebih  tepat sasaran, efektif dan berkeadilan.

## 2. METODE PENELITIAN
a. Metode Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  untuk  mengumpulkan  data penulis  melakukan  studi  pustakan  dan  observasi dengan  wawancara.  Observasi  yang  dilakukan dengan terjun langsung ke wilayah tempat pembagian bantuan  non  tunai  di wilayah RW  016  Kelurahan Paninggilan  Utara.  Wawancara  dilakukan  pada pihak-pihak yang
menangani
langsung pendistribusian  bantuan  non  tunai,  baik  dari  pihak Kelurahan maupun RW setempat.
b. Teknik Analisa Data
Teknik  analisa  data  yang  digunakan  pada penelitian ini menggunakan analisis deskriptif, AHP dan  SAW.  Analisis  deskriptif  dilakukan  dengan menyajikan  rangkuman  yang  diperoleh  dari  hasil observasi dan wawancara. Sedangkan AHP dan SAW sebagai  instrumen  untuk  menentukan  siapa  yang paling tepat menerima bantuan sesuai dengan kriteria yang telah disepakati/ditetapkan oleh pihak pemberi bantuan  (Kelurahan/RW  setempat).  AHP  untuk menghitung pembobotan, karena belum adanya bobot kriteria  untuk  perhitungan  penentuan  jurusan  siswa dan  SAW  untuk  menentukan  perankingan  penerima bantuan.
c. Teknik Pengujian
Teknik pengujian untuk model SPK menggunakan metode Consitency Ratio (CR).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  melaksanakan  tahap  demi  tahap langkah-langkah  penelitian  maka  didapatkan  hasil berupa  kriteria-kriteria  dan  alternatif  bagi  calon penerima penerima bantuan sosial pandemi Covid-19. Data  yang  didapat  dari  RT/RW  setempat diolah menggunakan metode AHP untuk mendapatkan  bobot  dari  masing  masing  kritera, setelah  mendapatkan  nilai  bobot,  selanjutnya  diolah lagi  menggunakan  metode  SAW  untuk  menentukan ranking calon penerima bantuan.
Perangkingan  ini  diperlukan  karena  bantuan yang diberikan terbatas, sehingga tidak semua calon penerima dapat menerima bantuan tersebut.
Dengan  adanya  penerapan  metode  AHP  dan SAW  ini,  pengurus  RT/RW  dapat  dengan  mudah memberikan  daftar  nama  penerima  bantuan  yang obyektif, karena data diolah secara terbuka/transparan, kriteria-kriteria ditetapkan
bersama  dalam  kelembagaan  RT/RW  sehingga warga/penduduk tidak perlu curiga tentang penyaluran bantuan tersebut.
3.1. Identifikasi Kriteria Dalam mengidentifikasi Kriteria kriteria yang di gunakan untuk menentukan penerima bantuan sosial pandemi Covid-19 dilakukan dengan teknik wawancara  yang  melibatkan  ketua  RT,  RW  dan Satgas  SIGACOR  RW  016,  sehingga  dihasilkan kriteria-kriteria  penerima  bantuan  seperti  terlihat pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1. Kriteria-kriteria Penerima Bantuan

## 3.2. Struktur Kriteria menggunakan metode AHP
Setelah  di  tentukan  kriteria  penerima  bantuan, maka  selanjutnya  membuat  Struktur  Hirarki  AHP seperti terlihat pada Gambar 3.1.

## Gambar 3.1. Struktur Hirarki AHP Penentuan Penerima Bantuan Sosial
Pada  Gambar  3.1  terlihat  bahwa  pada  layer pertama  terdapat  Tujuan  (Goal)  dari  penelitian  ini yaitu  penentuan  penerima  bantuan  sosial  pandemi Covid-19, kemudian pada layer ke 2, terdapat 5 (lima) kriteria yaitu status pekerjaan kepala keluarga, status pekerjaaan  Istri,  status  rumah,  jumlah  tanggugan serumah  dan  KTP,  dan  pada  layer  ke  3  adalah Alternatif  atau  calon  penerima  bantuan  yang  telah mengajukan kepada Satgas SIGACOR RW 016 yang berjumlah 48 warga.
Tahap selanjutnya adalah menentukan nilai dari masing-masing  kriteria  menggunakan  kuisioner AHP, menggunakan penilaian Perbandingan berpasangan seperti terlihat pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2. Nilai Pperbandingan Antar Kritera metode AHP
Berdasarkan  nilai  perbandingan  antar  kriteria, kemudian dilakukan perhitungan dengan menggunakan  metode  AHP.  Pada  penelitian  ini perhitungan  nilai  perbandingan  antar  kriteria menggunakan  software  expert  choice  versi  11  yang hasilnya terlihat pada Gambar 3.2.
Gambar 3.2. Nilai Bobot dari Masing Kriteria
Hasil Eigenvector (bobot)  dari  masing  masing kriteria dapat dilihat pada Tabel 3.3.
Tabel 3.3. Nilai Eigenvector Masing masing kriteria
Berdasarkan  Tabel  3.3,  Kriteria  yang  paling penting  dalam  menentukan  calon  penerima  bantuan sosial  saat  pandemi  Covid-19  adalah  Kriteria  Status Pekerjaan  kepala  keluarga  (SPKK)  sebesar  0,425, kedua  adalah  kriteria  Status  Pekerjaan  Istri  (SPI) sebesar  0,1666,  ketiga  adalah  kriteria  Status  rumah sebesar  0,094,  keempat  adalah  kriteria  jumlah tanggungan sebesar 0,056 dan kelima adalah kriteria KTP.

## 3.3. Pengujian Metode AHP Penentuan Penerima Bantuan Sosial
Pengujian  model  AHP  dilakukan  dengan  cara menghitung  nilai Consistency  Index (CI)  dan Nilai Consistency Ratio (CR)
a) Perhitungan Consistensi Index (CI)
Pengukuruan  ini  dimaksudkan  agar  dapat diketahui konsistensi jawaban yang akan berpengaruh kepada kesahihan hasil [11]. Rumus CI dapat dilihat pada persamaan (3.1).
𝐶𝐼 = 𝜆 max − 𝑛
𝑛−1
(3.1)
Untuk  mengetahui  CI  dengan  besaran  tertentu cukup  baik  atau  tidak,  maka  perlu  diketahui Consistency  Ratio (CR)  yang  dianggap  baik,  yaitu apabila  CR ≈ 0.1.  Rumus  CR  dapat  dilihat  pada persamaan (3.2).
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼
(3.2)
Nilai Random Index (RI) merupakan nilai yang dikeluarkan  oleh Oarkridge  laboratory [11] , yang berupa tabel seperti terlihat pada tabel 3.4.
Tabel 3.4.  Nilai Random Index (Oarkridge Laboratory)
b) Perhitungan Consistency Ratio (CR)
Consistency  Ratio merupakan  parameter  yang digunakan untuk memeriksa perbandingan berpasangan telah dilakukan dengan konsekuen atau tidak [11]. Dari Hasil perhitungan yang terlihat pada gambar  3.2  menghasilkan Consitency  Ratio sebesar 0.09 ,  ini  Artinya  bahwa  penilaian  perbandingan dikatakan  konsisten  jika  CR  tidak  lebih  dari  0.10, sehingga  penilaian  perbandingan  kriteria  penerima bantuan sosial sudah konsisten dan tidak memerlukan revisi penilaian.

## 3.4. Identifikasi Alternatif
Calon penerima bantuan pandemi Covid-19 yang  telah  mendaftar  melalui  RT  dilingkungan  RW 016,  berjumlah  48  warga  dengan  rincian  seperti terlihat pada Tabel 3.5.
Tabel 3.5. Jumlah Calon penerima bantuan Pandemi Covid 19 RW 016
3.5. Perangkingan Alternatif Menggunakan Metode SAW
Setelah  mengetahui  kriteria  penerima  bantuan sosial pandemi Covid-19, maka langkah selanjutnya menentukan  Perankingan  penerima  bantuan  sosial menggunakan  metode  SAW.  Proses  penentuan ranking metode SAW adalah sebagai berikut :
a) Menentukan  fungsi  benefit  (semakin  tinggi nilainya semakin baik) atau fungsi Cost (semakin rendah nilainya semakin baik) dari setiap kriteria penerima  bantuan  sosial.  Seperti  terlihat  pada Tabel 3.6.
b) Setelah  diketahui  Fungsi  Benefit  (+)  dan  Fungsi Cost  (-)  dari  setiap  kriteria  seperti  terlihat  pada tabel 3.6, maka selanjutnya dilakukan perhitungan nilai  dari  masing-masing  Alternatif  pada  matrik awal dengan ketentuan :
1) Fungsi  Benefit  (+)  dihitung  dengan  rumus nilai pada cell dibagi dengan nilai max pada kolom.
2) Fungsi  Cost  (-) dihitung  dengan  rumus  nilai MIN pada Kolom dibagi nilai pada Cell.
Tabel 3.6. Fungsi Kriteria Penerima Bantuan Sosial
c) Setelah  itu  dilakukan  perhitungan  nilai  setiap Alternatif  dengan  cara  melakukan  perkalian  dari hasil  Nilai  matriks  normalisasi  setiap  Alternatif per  kriteria  dengan  bobot  per  kriteria  yang  telah dihasilkan dari proses perhitungan metode AHP.

## 3.6. Simulasi
Perhitungan
Alternatif

## Menggunakan Metode SAW
Nilai  awal  dari  Alternatif  calon  penerima bantuan sosial pandemi Covid-19 dapat dilihat pada Tabel 3.7.
Tabel  3.7.  Nilai  Awal  Simulasi  Calon  Penerima  Bantuan Sosial
Berdasarkan  Tabel  3.7,  maka  dilakukan perhitungan  menggunakan  metode  SAW,  sehingga menghasilkan Nilai normalisasi seperti yang terlihat pada Tabel 3.8.
Tabel 3.8. Nilai Normalisasi calon penerima bantuan sosial
Berdasarkan hasil yang didapat pada tabel  3.8, maka  dilakukan  perangkingan  dari  semua  nilai Alternatif metode SAW seperti terlihat pada tabel 3.9.
Tabel 3.9. Hasil Perangkingan Alternatif

## 3.7. Hasil Penelitian
Hasil penelitian dari 48 calon penerima bantuan sosial saat pandemi Covid-19 di lingkungan RW 016 perumahan  Griya  Ciledug,  berdasarkan  20  warga teratas dapat dilihat pada Tabel 3.10.
Tabel  3.10.  Peringkat  Top  20  Calon  Penerima  Bantuan Sosial Saat Pandemi Covid 19
Berdasarkan tabel 3.10, maka warga4 merupakan  proriotas  pertama  dalam  pemberian bantuan  sosial  saat  pandemi  covid  19,  kemudian Warga8,  warga9,  sampai  warga48.  Sehingga  jika RW016 mendapatkan alokasi bantuan dari Kelurahan atau kecamatan, maka Alokasi bantuan tersebut dapat diprioritaskan dari peringkat yang paling teratas atau 1  (satu)  sampai  dengan  yang paling  bawah  atau  48, sesuai  dengan  jumlah  kuota  bantuan  sosial  yang diterima.

## 4. KESIMPULAN
Penerapan    metode Analytical  Hierarchy Process (AHP)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW) terbukti dapat menentukan rangking penerima bantuan sosial pada saat pandemi Covid-19 yang sesuai dengan kriteria - kriteria yang ditetapkan oleh  RT/RW  setempat  dengan  nilai  bobot  kriteria Status  pekerjaan  kepala  keluarga  sebesar  0,425, Status  pekerjaan  istri  sebesar  0,166,  Status  rumah sebesar 0,094, jumlah tanggungan sebesar 0,056 dan KTP  sebesar  0,259  dengan  nilai  consistency  ratio sebesar 0,09.
Penelitian selanjutnya disarankan dapat menggunakan  metode  pendukung  keputusan  yang lain  dengan  jumlah  kriteria  yang  lebih  banyak sehingga  menghasilkan  keputusan  yang  lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Turban, E., J. E. Aronson, dan T. P. Liang, Decision Support System and Intelligent System. 9th ed . 2010.
[2] Supriatin,  S.,  Wiraatmadja,  B.  S.,  dan  Luthfi,  E.  T., “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan Penerima BLSM Di Kabupaten Indramayu”, Creative Information  Technology  Journal ,  vol.  1,  no.  4,  pp. 282, 2014.
[3] Parhusip,  Jadiaman,  “Penerapan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  Pada  Desain  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  Di  Kota Palangka Raya”, Jurnal  Teknologi  Informasi  Jurnal Keilmuan  dan  Aplikasi  Bidang  Teknik  Informatika ,
vol. 13, no. 2, pp. 18–29, Januari 2019.
[4] Rahardian, R., Hidayat, N., dan Dewi, R. K., “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan Keluarga  Miskin  Menggunakan  Metode  Analytical
Hierarchy Process–Preference Ranking Organization for  Enrichment  Evaluation  II  (AHP-PROMETHEE II)”, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu  Komputer ,  vol.  2,  no.  5,  pp.  1980–1985,  Mei
2018.
[5] Putra,  Abner  Adi,  Andreswari,  Desi,  dan  Susilo, Bambang,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Penerima  Bantuan  Pinjaman  Samisake  dengan
Metode  Electre  (Studi  Kasus  LKM  Kelurahan Lingkar Timur Kota Bengkulu)", REKURSIF: Jurnal Informatika , vol. 3, no. 1, pp. 1–11, 2015.
[6] Irwana, Chintya, Harahap, Zaki F., dan Windarto, A. P.,  “Spk:  Analisa  Metode  Moora  Pada  Warga Penerima  Bantuan  Renovasi  Rumah,” Jurnal Teknologi Informasi Mura , vol. 10, no. 1, pp. 47-54,
Juni 2018.
[7] Riadi,  Joni,  Fauzan,  Reza,  dan  Arifianto,  Y.  P., “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Raskin  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  Berbasis  Web”, Jurnal  POROS Teknik, vol. 9, no. 2, pp. 23–28, Desember 2017.
[8] Hidayat,  Muslim,  “Penentuan  Pemberian  Bantuan Program Keluarga Harapan Dengan Metode Topsis”,
Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada
Masyarakat UNSIQ , vol. 5, no. 1, pp. 98–106, Januari 2018.
[9] Suryeni, Eni, Agustin, Yoga H., dan Nurfitria, Yuli, “Sistem Pendukung Keputusan
Kelayakan Penerimaan  Bantuan  Beras  Miskin  Dengan  Metode Weighted  Product  Di  Kelurahan  Karikil  Kecamatan Mangkubumi Kota
Tasikmalaya”, Konfrensi Nasional  Sistem  &  Informatika  2015, STMIK STIKOM Bali, 10 Oktober 2015, pp. 345–350.
[10]  Wahid,  Sukril  I.,  Jamil,  M.,  dan  Tempola,  Fiman, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan
Penerimaan  Bantuan  Beras  Sejahtera  (Rastra) Dengan  Menggunakan  Metode  Weighted  Product”, PROtek  Jurnal Ilmu Teknik Elektro , vol. 6, no. 2, pp. 68–72, September 2019.
[11]  Marimin  dan  Magfiroh, Teknik  dan  Aplikasi
Pengambilan  keputusan  dengan  Kriteria  majemuk .
Jakarta: Grasindo, 2010.