## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2022 Vol. 4 N o .   4 Hal:  186-191 e-ISSN: 2686-3154
Sistem Pendukung Keputusan Penerima Program Keluarga Harapan (PKH) dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Lisa Riyanti 1 , Gunawan Ali 2  , Amril 3 1,2,3 Universitas Dharmas Indonesia
goenawanalie@gmail.com

## Abstract
The Family Hope Program (PKH) is a program for providing conditional assistance to Beneficiary Families (KPM) who are designated as PKH beneficiary families. This PKH program provides cash assistance to very poor households (RSTM) that meet the requirements and are related to efforts to improve the quality of life in the fields of education and health. However, in the management of PKH data, several problems were found, such as in the distribution aspect. In the distribution aspect, it is often found that the distribution of PKH is not right on target or the distribution of PKH to families who do not deserve this PKH program. Various efforts have been made to overcome these problems, one of which is by making a decision support system  using  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method.  The  decision  support  system  with  the  SAW  method  can provide recommendations or support to determine the right PKH recipients. The SAW method is a weighted addition method, which  is  looking  for  a  weighted  sum  of  ratings  for  each  alternative  on  all  attributes/criteria.  The  result  of  the  total  score obtained for an alternative is by adding up all the multiplication results between the ratings compared across attributes and the weight of each attribute. The Decision Support System for determining PKH recipients using the SAW method provides the right results. The alternative is the highest order to have a good score on the criteria that have the highest importance and is very precise with real data so that the distribution of PKH is right on target.
Keywords: Cash Assistance, Decision Support System, Family Hope Program (PKH), Beneficiary Families (KPM), Simple Additive Weightening (SAW).

## Abstrak
Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  merupakan  program  pemberian  bantuan  bersyarat  kepada  Keluarga  Penerima  Manfaat (KPM) yang ditetapkan sebagai keluarga penerima manfaat PKH. Program PKH ini memberikan bantuan tunai kepada rumah tangga  sangat  miskin  (RSTM)  yang  memenuhi  persyaratan  dan  terkait  dengan  upaya  peningkatan  kualitas  hidup  dalam bidang  pendidikan  dan  kesehatan.  Namun  didalam  pengelolaan  data  PKH  ini  masih  ditemukan  beberapa  permasalahan seperti  pada  aspek  penyaluran.  Pada  aspek  penyaluran  sering  ditemui  penyaluran  PKH  yang  tidak  tepat  sasaran  atau pemberian  PKH  pada  keluarga  yang  tidak  patut  menerima  program  PKH  ini.  Berbagai  upaya  telah  dilakukan  untuk mengatasi permasalahan tersebut salah satunya  yaitu dengan  membuat sistem pendukung keputusan  dengan metode Simple Additive  Weightening (SAW).  Sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode SAW  ini  dapat  memberikan  rekomendasi  atau pendukung  untuk  menentukan  penerima  PKH  yang  tepat  sasaran . Metode  SAW  merupakan  metode  penjumlahan  terbobot yaitu  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  ditiap  alternatif  pada  seluruh  atribut/  kriteria.  Hasil  atau  skor  total  yang diperoleh  untuk  sebuah  alternatif  yaitu  dengan  menjumlahkan  semua  hasil  perkalian  antara  rating  yang  dibandingkan  pada lintas atribut dan bobot setiap atribut. Sistem Pendukung Keputusan penentuan penerima PKH menggunakan metode SAW ini memberikan hasil yang tepat. Alternatif yang menjadi urutan tertinggi untuk memiliki nilai yang baik pada kriteria yang memiliki kepentingan yang tertinggi sangat tepat dengan data real, sehingga penyaluran PKH ini menjadi tepat sasaran.
Kata kunci: Bantuan Tunai, Sistem Pendukung Keputusan, Program Keluarga Harapan (PKH), Keluarga Penerima Manfaat (KPM), Simple Additive Weightening (SAW).
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Persmasalahan  kemiskinan  merupakan  salah  satu tantangan  yang  dihadapi  oleh  pemerintah  Indonesia dari masa ke masa, angka kemiskinan di Indonesia jika dilihat dari data BPS cenderung menurun untuk jumlah penduduk  miskin  dan  persentase  penduduk  miskin yang  diikuti  dengan  peningkatan  garis  kemiskinan. Rata-rata  rumah  tangga  miskin  di  indonesia  adalah 4,66  orang  per  anggota  rumah  tangga  [1],  [2]  hal  ini terlihat  dari  garis  kemiskinan  makanan  sebesar
73,86%,  garis  kemiskinan  bukan  makanan  sebesar 26,14%  dari  total  jumlah  penduduk  Indonesia. Sehingga untuk megatasi hal ini pemerintah melakukan  suatu  Program  Keluarga  Harapan  (PKH). Dilihat  dari  Website  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten Dharmasraya,  jumlah  penduduk  miskin  tercatat  15,63 ribu  jiwa  dari  total  jumlah  penduduk  235.467  [3]. Program  PKH  adalah  suatu  program  pemberian bantuan  bersyarat  kepada  keluarga  penerima  manfaat (KPM)  yang  ditetapkan  sebagai  keluarga  penerima manfaat  PKH  [4].  Program  PKH  ini  memberikan
bantuan  tunai  kepada  rumah  tangga  sangat  miskin (RSTM),  jika  mereka  memenuhi  persyaratan  yang terkait dengan upaya peningkatan kualitas hidup dalam bidang pendidikan dan kesehatan [5].
Berdasarkan  hasil  dari  beberapa  penelitian,  dalam pengelolaan  data  PKH  ini  banyak  terjadi  kekeliruan pada  penyaluran  PKH  yang  mana  dalam  penyaluran PKH  ini  tidak  tepat  pada  sasaran  [6].    Hal  ini  juga dilihat  dari  hasil  Survei  pada  Nagari  Sipangkur  dan Kantor Wali Nagari Sipangkur pada 22 Februari 2021 yang  menunnjukan  bahwa  masih  banyak  orang  yang seharusnya berhak menerima justru tidak mendapatkan dana  tersebut.  Terutama  jika  beberapa  calon  peserta yang  miskin  atau  kurang  mampu  memiliki  tingkat kelayakan  yang  tidak  jauh  berbeda.  Dalam  hal  ini sistem  pendataan  juga  masih  menggunakan  data  lama yang  belum  terupdate  sedangkan  setiap  tahun penduduk  selalu  mengalami  perubahan  pola  status sosial,  sehingga  banyak  terjadi  gejolak  ketidakpuasan masyarakat  terhadap  PKH.  Dilihat  dari  permasalahan diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  perlunya  dibuatkan suatu  sistem  yang  dapat  menentukan  penerima  PKH yang  tepat.  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut dapat  menggunakan  salah  satu  sistem  yaitu  Sistem Penunjang Keputusan (SPK).
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  bagian  dari sistem informasi berbasis komputer yang dipakai untuk mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu organisasi  atau  perusahaan  [7].  Ada  beberapa  metode yang  dapat  digunakan  antara  lain  Simple  Additive Weightening  (SAW),  Weighted  Product  (WP), Analitical  Hierarki  Process  (AHP),  Technique  for Order Preference by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS), dan VIšekriterijumsko KOmpromiso  Rangiranje  (VIKOR)  dll  [8].  Metode SAW yang sering dikenal dengan metode penjumlahan terbobot,  memiliki  beberapa  kelebihan  dibandingkan dengan metode lainnya. kelebihan metode SAW dapat melakukan  penilaian  secara  lebih  tepat,  berdasarkan nilai  kriteria  dan  bobot  preferensi  yang  sudah ditentukan. Selain itu metode SAW mampu menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif yang ada [9].
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  SAW,  yaitu merupakan  metode  yang  sering  dikenal  dengan mentode penjumlahan terbobot. Maksud dari penjumlahan  terbobot  yaitu  mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  di  tiap  alternatif  pada  seluruh atribut/kriteria  [10].  Hasil/Skor  total  yang  diperoleh untuk  sebuah  alternatif  yaitu  dengan  menjumlahkan semua hasil perkalian antara rating / yang dibandingkan  pada  lintas  atribut  dan  bobot  setiap atribut.  Rating  pada  setiap  atribut  sebelumnya  harus sudah  melalui  proses  normalisasi.  Metode  ini merupakan  metode  yang  paling  dikenal  dan  paling banyak  digunakan  orang  dalam  menghadapi  situasi Multiple  Atribut  Decision  Making (MADM)  [11]. Metode ini mengharuskan pembuat keputusan
menentukan menentukan bobot dari setiap atribut. Skor total  untuk  pembuat  alternatif  diperoleh  dengan menjumlahkan  seluruh  hasil  perkalian  antara  rating (yang dapat dibandingkan lintas atribut) [12].  Metode SAW memerlukan proses normalisasi matriks keputusanx  ke  skala  yang  bisa  dibandingkan  dengan rating  alternatif  yang  ada.  Rumus  metode  SAW  pada Persamaan (1)
R 𝑖𝑗 =
{
𝑋𝑖𝑗 max 𝑋𝑖𝑗
𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) min 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗
𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)
(1)
Dimana  Rij  adalah  nilai  rating  kinerja  ternomalisasi, Xij  adalah  nilai  Atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria,  Max  xij  adalah  nilai  terbesar  dari  setiap kriteria,  Min  Xij  adalah  nilai  terkecil  dari  setiap kriteria,  Benefit  adalah  nilai  terbesar  adalah  terbaik, dan Cost adalah nilai terkecil adalah terbaik. Rij adalah rating  kinerja  ternomalisasi  dari  alternatif  Ai  pada atribut  Cj:  i=1,  2,..,  m  dan  j=1,2...n.  Nilai  prefrensi untuk alternatif (Vi) disajikan pada Persamaan (2).
Vi = ∑ 𝑊 𝑗 𝑟𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Dimana  Vi  adalah  ranking  untuk  setiap  alternatif,  Wj adalah  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria,  dan  rij  adalah nilai  rating  kinerja  ternomalisai  diaman  nilai  Vi  yang lebih besar  mengindikasikan  bahwa alternatif  Ai  lebih terpilih.
Kelebihan SAW dibandingkan dengan model pengambilan  keputusan  yang  lain  terletak  pada kemampuannya  untuk  melakukan  penilaian  secara lebih  tepat  karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan bobot preferensi yang sudah ditentukan. Metode SAW juga  dapat  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif  yang  ada  karena  adanya  proses  perankingan setelah  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut [13].

## 2. Metodologi Penelitian
Adapun  kerangka  kerja  penelitian  yang  digunakan dalam  penentuan  penerima  program  keluarga  harapan (PKH) diuraikan dalam beberapa sub bagian.
2.1. Identifikasi Masalah
Pada tahap ini peneliti melakukan identifikasi masalah pada  sistem  yang  sedang  berjalan  guna  mengetahui kebutuhan yang harus dipenuhi.

## 2.2. Analisis Masalah
Pada  tahapan  ini  peneliti  menganalisis  permasalahan yang  terjadi  pada  Nagari  Sipangkur  sehingga  peneliti dapat  merancang  sistem  yang  dapat  menyelesaikan permasalahan  tersebut.  Sehingga  dalam  proses perancangan sistem menjadi jelas dan terstruktur.
2.3. Menentukan Tujuan
Pada  tahap  ini,  akan  dijelaskan  dan  di  uraikan  tujuan dari  perancangan  sistem    yang  dibuat  dapat  menjadi solusi  dan  membantu  menyelesaikan  permasalahan yang ada.

## 2.4. Mempelajari Literatur
Tahap ini peneliti harus  mempelajari literatur sebelum membuat  karya  tulis,  karna  literatur  merupakan  bahan atau  sumber  ilmiah  yang  bisa  digunakan  untuk membuat  suatu  karya  tulis  ataupun  kegiatan  ilmiah lainnya.  Mencari  literatur  yang  berhubungan  dengan permasalahan  yang  ada  sehingga  menunjang  proses penelitian.
2.4. Pengumpulan Data
Tahap  ini  peneliti  melakukan  pengumpulan  data dengan  metode  pengamatan  (observasi),  wawancara (interview) dan studi pustaka.
a. Pengamatan (observasi)
Metode  ini  diterapkan  dengan  mendatangi  obyek penelitian,  yaitu  Nagari  sipangkur  dan  Kantor  wali Nagari sipangkur.
b. Wawancara (interview)
Pengumpulan  data  secara  wawancara  adalah  usaha untuk  mengumpulkan  informasi  dengan  mengajukan sejumlah  pertanyaan  secara  lisan.  Dalam  hal  ini, penulis melakukan wawancara kepada beberapa warga di Nagari Sipangkur dan Wali Nagari Sipangkur.
c. Studi Pustaka
Pengumpulan  data  dengan  cara  penulis  melakukan studi kepustkaan melalui membaca buku-buku referensi,  jurnal  penelitian  sejenis  yang  dapat mendukung  penulisan  skripsi  ini, yaitu yang menjelaskan  tentang  Sistem  Penunjang  Keputusan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).
2.5. Analisis Sistem
Sebelum  melakukan  perancangan  sistem,  ada  satu  hal yang harus kita perhatikan  yaitu kita  harus  melakukan analisis sistem terlebih dahulu, supaya sistem yang kita rancang dapat dibuat sesuai dengan yang diharapkan.
2.6. Disain Sistem
Tahap  ini  berupa  gambaran,  perancangan  dan pembuatan  dengan  menyatukan  beberapa  bagian terpisah  kedalam  satu  kesatuan  yang  utuh  untuk memperjelas bentuk sebuah sistem.
2.6. Testing dan Implementasi Sistem
Pada  tahapan  ini  sebelum  melakukan  pengujian  pada perancangan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis web  dengan  metode Simple  Additive  Weighting yang dibuat,  peneliti  harus  melakukan  analisis  sistem
terlebih  dahulu,  agar  sistem  yang  dirancang  dapat dibuat sesuai dengan  yang diharapkan. Jika  masih ada kelemahan  sistem,  dapat  diperbaiki.  Teknik  pengujian sistem menggunakan Black Box Testing .
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisis Alternatif
Analisa  alternatif  dilakukan  melalui  analisis  dokumen dan  analisis  wawancara  serta  kuisioner  yang  penulis bagikan kepada responden. Dari hasil analisis tersebut didapatkan bahwa  yang dapat menjadi alternatif untuk menjadi penerima PKH adalah masyarakat yang ada di nagari  Sipangkur,  dengan  melakukan  pengkodeaan terhadap altrnatif dari A1 sampai dengan A7.

## 3.1. Analisis Responden
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dan analisis  dokumen,  maka    beberapa  responden  yang dapat  menjaga  kualitas  informasi  dari  penelitian tentang  program  keluarga  harapan  pada  nagari Sipangkur  adalah  9  orang  yang  diberikode  R1  sampai dengan R9.
Data  hasil  kuisioner  yang  telah  diisi  oleh  responden, maka  didapatkan  data  Kriteria  (C)  berdasarkan alternatif.  Hasil rating kecocokan  disajikan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Rating Kecocokan dari setiap Alternatif
A Kriteria (C) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 1 1 4 1 1 1 1 1 5 3,5 2 1 5 5 1 1 2 1 1 1 3,5 3 1 5 5 1 1 1 1 1 1 3,5 4 4 1 4 5 4 4 1 4 5 3,5
5 4 1 5 5 4 3 2 4 5 3,5 6 3 1 5 1 1 4 1 4 5 3,5 6 4 1 4 5 4 4 1 4 5 3,5
Dari  Tabel  1  dilakukan  pembuatan  matriks  keputusan X yang disajikan pada Gambar 1.
X = [ 1 1 4 1 1 1 1 1 5 3,5
1 5 5 1 1 2 1 1 1 3,5 1 5 5 1 1 1 1 1 1 3,5 4  1 4 5 4 4 1 4 5 3,5 4 1 5 5 4 3 2 4 5 3,5 3 1 5 1 1 4 1 4 5 3,5
4 1 4 5 4 4 1 4 5 3,5 ]

## Gambar 1. Matrik Keputusan
Selanjutnya  dilakukan  proses  normalisasi  matriks  X untuk menghitung nilai masing-masing kriteria. Proses normalisasi  berdasarkan  kriteria  yang  diasumsikan sebagai  kriteria  keuntungan.  Hasil  dari  nilai  rating kinerja  ternormalisasi  (rij)  membentuk  matriks ternormalisasi  (R).  Pada  kriteria  Ibu  Hamil  pada  C1 beratribut  Benefit  maka  didapatkan  nilai  Max  dari responden (1, 1, 1, 4, 4, 3, 4), yaitu 4 sehingga:
A 1 = 1 max {1; 1; 1; 4; 4; 3; 4} = 1 4 = 0,25
A 2 = 1
max{1;  1;  1;  4;  4;  3;  4} = 1 4 = 0,25
𝐴 3 = 1 max{1;  1;  1;  4;  4;  3;  4} = 1 4 = 0,25
A 4 = 4 max{1;  1;  1;  4;  4;  3;  4} = 4 4 = 1
A 5 =
4 max{1;  1;  1;  4;  4;  3;  4} = 1
4 = 0,25
A 6 = 3 max{1;  1;  1;  4;  4;  3;  4} = 3 4 = 0,75
A 7 =
4 max{1;  1;  1;  4;  4;  3;  4} = 4 4 = 1
Pada  kriteria  anak  usia  0-6  tahun  pada  C2  beratribut Cost maka didapatkan  nilai Min dari responden (1, 5, 5, 1, 1, 1, 1), yaitu 1 sehingga:
A 1 = min{1; 5; 5; 1; 1; 1; 1; } 1 = 1 1 = 1
A 2 = min{1; 5; 5; 1; 1; 1; 1; } 5 = 1 5 = 0,2
A 3 = min{1; 5; 5; 1; 1; 1; 1; } 5 = 1 5 = 0,2
A 4 = min{1; 5; 5; 1; 1; 1; 1; } 1 = 1 1 = 1 A 5 = min{1; 5; 5; 1; 1; 1; 1; } 1 = 1 1 = 1
A 6 = min{1; 5; 5; 1; 1; 1; 1; } 1 = 1 1 = 1
A 7 = min{1; 5; 5; 1; 1; 1; 1; } 1 = 1 1 = 1
Pada  kriteria  anak  Sekolah  Dasar  (SD)  pada  C3 beratribut  Benefit  maka  didapatkan    nilai  Max  dari responden (4, 5, 5, 4, 5, 5, 4, ), yaitu 5 sehingga:
A 1 = 4 max{4; 5; 5; 4; 5; 5; 4; } = 4 5 = 0,8
A 2 = 5 max{4; 5; 5; 4; 5; 5; 4; } = 5 5 = 1 A 3 = 5 max{4; 5; 5; 4; 5; 5; 4; } = 5 5 = 1 A 4 = 4 max{4; 5; 5; 4; 5; 5; 4; } = 4 5 = 0,8
A 5 = 5 max{4; 5; 5; 4; 5; 5; 4; } = 5 5 = 1
A 6 =
5 max{4; 5; 5; 4; 5; 5; 4; } = 5 5 = 1
A 7 = 4 max{4; 5; 5; 4; 5; 5; 4; } = 4 5 = 0,8
Pada  kriteria  anak  Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP) pada      (C4)  beratribut  Benefit  maka  didapatkan    nilai Max dari kriteria (1, 1, 1, 5, 5, 1, 5 ) yaitu 5 sehingga :
A 1 = 1 max { 1; 1; 1; 5; 5; 1; 5; } = 1 5 = 0,2
A 2 = 1 max { 1; 1; 1; 5; 5; 1; 5; } = 1 5 = 0,2 A 3 = 1 max { 1; 1; 1; 5; 5; 1; 5; } = 1 5 = 0,2
A 4 = 5 max { 1; 1; 1; 5; 5; 1; 5; } = 5 5 = 1
A 5 = 5 max { 1; 1; 1; 5; 5; 1; 5; } = 5 5 = 1 A 6 = 1 max { 1; 1; 1; 5; 5; 1; 5; } = 1 5 = 0,2 A 7 = 5 max { 1; 1; 1; 5; 5; 1; 5; } = 5 5 = 1
Pada  kriteria  anak  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA) pada C5 beratribut Benefit maka didapatkan nilai  Max dari kriteria (1, 1, 1, 4, 4, 1, 4 ), yaitu 4 sehingga:
A 1 = 1 max { 1; 1; 1; 4; 4; 1; 4; } = 1 4 = 0,25 A 2 = 1 max { 1; 1; 1; 4; 4; 1; 4; } = 1 4 = 0,25 A 3 = 1 max { 1; 1; 1; 4; 4; 1; 4; } = 1 4 = 0,25
A 4 = 4 max { 1; 1; 1; 4; 4; 1; 4; } = 4 4 = 1
A 5 = 4 max { 1; 1; 1; 4; 4; 1; 4; } = 4 4 = 1 A 6 = 1 max { 1; 1; 1; 4; 4; 1; 4; } = 1 4 = 0,25 A 7 = 4 max { 1; 1; 1; 4; 4; 1; 4; } = 4 4 = 1
Pada  kriteria  Anak  usia  6-21  tahun  yang  belum menyelesaikan  wajib  belajar  12  tahun    pada  C6 beratribut  Cost  maka  didapatkan  nilai  Min  dari responden (1, 2, 1, 4, 3, 4,4 ), yaitu 1 sehingga:
A 1 = min{1; 2; 1; 4; 3; 4; 4; } 1 = 1 1 = 1 A 2 = min{1; 2; 1; 4; 3; 4; 4; } 2 = 1 2 = 0,5 A 3 = min{1; 2; 1; 4; 3; 4; 4; } 1 = 1 1 = 1 A 4 = min{1; 2; 1; 4; 3; 4; 4; } 4 = 1 4 = 0,25 A 5 = min{1; 2; 1; 4; 3; 4; 4; } 3 = 1 3 = 0,333
A 6 = min{1; 2; 1; 4; 3; 4; 4; } 4 = 1 4 = 0,25 A 7 = min{1; 2; 1; 4; 3; 4; 4; } 4 = 1 4 = 0,25
Pada  kriteria  Lanjut  usia    pada  C7  beratribut  Benefit maka didapatkan  nilai Max dari responden (1, 1, 1, 1, 2, 1, 1 ), yaitu 2 sehingga:
A 1 = 1 max { 1; 1; 1; 1; 2; 1; 1; } = 1 2 = 0,5
A 2 = 1
max { 1; 1; 1; 1; 2; 1; 1; } = 1 2 = 0,5
A 3 = 1 max { 1; 1; 1; 1; 2; 1; 1; } = 1 2 = 0,5
A 4 = 1 max { 1; 1; 1; 1; 2; 1; 1; } = 1 2 = 0,5
A 5 = 2 max { 1; 1; 1; 1; 2; 1; 1; } = 2 2 = 1
A 6 = 1 max { 1; 1; 1; 1; 2; 1; 1; } = 1 2 = 0,5
A 7 = 1 max { 1; 1; 1; 1; 2; 1; 1; } = 1 2 = 0,5
Pada  kriteria  Penyandang  disabilitas  pada  C8 beratribut  Benefit  maka  didapatkan  nilai  Max  dari responden (1, 1, 1, 4, 4, 4, 4 ), yaitu 4 sehingga:
A 1 = 1 max { 1; 1; 1; 4; 4; 4; 4; } = 1 4 = 0,25 A 2 = 1 max { 1; 1; 1; 4; 4; 4; 4; } = 1 4 = 0,25 A 3 = 1
max { 1; 1; 1; 4; 4; 4; 4; } = 1 4 = 0,25
A 4 = 4 max { 1; 1; 1; 4; 4; 4; 4; } = 4
4 = 1
A 5 = 4 max { 1; 1; 1; 4; 4; 4; 4; } = 4 4 = 1 A 6 = 4 max { 1; 1; 1; 4; 4; 4; 4; } = 4 4 = 1
A 7 = 4 max { 1; 1; 1; 4; 4; 4; 4; } = 4 4 = 1
Pada kriteria Pekerjaan Suami  pada C9 beratribut Cost maka didapatkan  nilai Min dari  kriteria  (5, 1, 1, 5, 5, 5, 5 ), yaitu 1 sehingga:
A 1 = min{5; 1; 1; 5; 5; 5; 5; } 5 = 1 5 = 0,2 A 2 = min{5; 1; 1; 5; 5; 5; 5; } 1 = 1 1 = 1 A 3 = min{5; 1; 1; 5; 5; 5; 5; } 1 = 1 1 = 1
A 4 = min{5; 1; 1; 5; 5; 5; 5; }
5 = 1 5 = 0,2 A 5 = min{5; 1; 1; 5; 5; 5; 5; } 5 = 1 5 = 0,2
A 6 = min{5; 1; 1; 5; 5; 5; 5; }
5 = 1 5 = 0,2
A 7 = min{5; 1; 1; 5; 5; 5; 5; } 5 = 1 5 = 0,2
Pada kriteria Kondisi Rumah pada C10 beratribut Cost maka didapatkan  nilai Min dari kriteria (3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5 ), yaitu 3,5sehingga:
A 1 = min{3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; }
3,5 = 3,5 3,5 = 1
A 2 = min{3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; } 3,5 = 3,5 3,5 = 1 A 3 = min{3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; } 3,5 = 3,5 3,5 = 1 𝐴 4 = min{3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; } 3,5 = 3,5 3,5 = 1 A 5 = min{3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; } 3,5 = 3,5 3,5 = 1 A 6 = min{3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; } 3,5 = 3,5 3,5 = 1 A 7 = min{3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; 3,5; } 3, 5 = 3,5 3,5 = 1
Dari  hasil  perhitungan  maka  dapatkan  normalisasi matriks R yang disajikan pada Gamabr 2.
( 0,25 1 0,8 0,2 0,25 1 0,5 0,25 0,2 1 0,25 0,2 1 0,2 0,25 0,5 0,5 0,25 1 1 0.25 0,2 1 0,2 0,25   1   0,5 0,25 1 1 1     1    0,8   1    1   0,25   0,5 1 0,2 1 1     1  1     1  1    0,33  1   1    0,2     1 0,75 1 1 0,2 0,25 0,25  0,5  1  0,2  1 1  1  0,8   1   1   0,25   0,5   1   0,2   1)

## Gambar 1. Matrik Normalisasi Keputusan
Untuk  proses  pemeringkatan,  maka  dikalikan  bobot nilai normalisasi dengan bobot kriteria.
A1 = (10) (0,25) + (20) (1) + (10) (0,8) + (10) (0,2) + (10)  (0,25)  +  (10)  (1)  +  (10) (0,5)  +  (10)  (0,25)  +  (5)
(0,2) + (5) (1) = 58,5
A2 = (10) (0,25) + (20) (0,2) + (10) (1) + (10) (0,2) + (10) (0,25) + (10) (0,5) + (10) (0,5) + (10) (0,25) + (5) (1) + (5) (1) = 43,5 A3 = (10) (0,25) + (20) (0,2) + (10) (1) + (10) (0,2) + (10)  (0,25)  +  (10)  (1)  +  (10) (0,5)  +  (10)  (0,25)  +  (5)
(1) + (5) (1) = 48,5
A4 = (10) (1) + (20) (1) + (10) (0,8) + (10) (1) + (10) (1)  +  (10)  (0,25)  +  (10)  (0,5)  +  (10)  (1)  +  (5)  (0,2)  + (5) (1) = 81,5 A5 = (10) (1) + (20) (1) + (10) (1) + (10) (1) + (10) (1) + (10) (0,33) + (10) (1) + (10) (01) + (5) (0,2) + (5) (1) =89,33 A6  =  (10)  (0,75)  +  (20)  (1)  +  (10)  (1)  +  (10)  (0,2)  + (10) (0,25) + (10) (0,25) + (10) (0,5) + (10) (0,1) + (5)
(0,2) + (5) (1) = 65,5
A7 = (10) (1) + (20) (1) + (10) (0,8) + (10) (1) + (10) (1)  +  (10)  (0,15)  +  (10)  (0,5)  +  (10)  (1)  +  (5)  (0,2)  +
(5) (1) =81,5
Dari perhitungan pemeringkatan maka didapatkan hasil rangking yang disajikan pada Tabel 2.
Tabel 4. Hasil perangkingan Alternatif Nilai Vi A5 89,33 A4 81,50 A7 81,50 A6 65,50 A1 58,50 A3 48,50 A2 43,50
Hasil perengkingan pada Tabel 2 diuji dengan data real dilapangan,  maka  Alternatif  ke  5  sangat  cocok  sekali dengan  responden  yang  mendapatkan  prioritas  utama bantuan Program Keluarga Harapan (PKH).

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penentuan  Sistem  Penunjang Keputusan  (SPK)  dalam  mendapatkan  prioritas bantuan  terhadap  penentuan  Alternatif  yang  tepat. Dimana  penentuan  Alternatif-alternatif  yang  ada  dari responden  dapat  dijadikan  rujukan  dalam  penentuan Program Keluarga Harapan (PKHyang tepat.

## Daftar Rujukan
[1] Statistik,  B.  P.  (2020). Statistik  Kesejahteraan  Rakyat Kabupaten Dharmasraya 20 20. 13110.2022.
https://dharmasrayakab.bps.go.id/publication/2020/12/30/b290 ba2dcf6d62c289069d7d/statistik-kesejahteraan-rakyat- kabupaten-dharmasraya-2020.html .
[2] Fadil,  S.  (2021). Pengaruh  Akuntabilitas,  Transparansi  dalam Pengelolaan Keuangan BUMNag (Badan Usaha Milik Nagari) terhadap  Kesejahteraan  Masyarakat  Nagari  (Studi  Kasus  di Nagari  Koto  Padang  Kecamatan  Koto  Baru  Kabupaten Dharmasraya) (Doctoral dissertation, Akuntansi).
[3] Statistik,  B.  P.  (2020). Indeks  pembangunan  manusia . Retrieved Februari, 18.
[4] Pertiwi,  I.  P.,  Fedinandus,  F.  X.,  &  Limantara,  A.  D.  (2019). Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Program  Keluarga Harapan  (PKH)  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting.
CAHAYAtech, 8 (2), 182-195.
https://doi.org/10.47047/ct.v8i2
[5] Yulianti, E., &  Wati, S. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penerima Program Keluarga Harapan Menggunakan
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)(Studi  Kasus: Dinas  Sosial  Dan  Tenaga  Kerja  Kabupaten  Pasaman  Barat). Jurnal  Teknoif  Teknik  Informatika  Institut  Teknologi  Padang, 7(1), 40-47. https://doi.org/10.21063/jtif.2019.V7.1.40-47
[6] Sasmito,  C.,  &  Nawangsari,  E.  R.  (2019).  Implementasi Program  Keluarga  Harapan  dalam  Upaya  Mengentaskan Kemiskinan  di  Kota  Batu. JPSI  (Journal  of  Public  Sector
Innovations), 3 (2), 68-74. DOI: https://doi.org/10.26740/jpsi.v3n2.p68-74
[7] Fadhliazis, F., & Sarjono, S. (2019). Analisis dan Perancangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Program Keluarga  Harapan dengan  Simple  Additive  Weighting  (SAW) Pada  Dinas  Sosial,  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil Provinsi  Jambi. Jurnal  Manajemen  Sistem  Informasi,  4 (2), 126-136. https://doi.org/10.33998/jurnalmanajemensisteminformasi.201 9.4.2.617
[8] Syafrizal,  M.  (2010).  Sistem  Pendukung  Keputusan  (Decisin Support  System). Data  Manajemen  dan  Teknologi  Informasi (DASI), 11 (3), 77.
[9] Aisyah,  S.  (2019).  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Analisis  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Menggunakan  Metode Saw  Pada  Perusahaan  Leasing. Jurnal  Teknovasi:  Jurnal
Teknik  dan  Inovasi  Mesin  Otomotif,  Komputer,  Industri  dan Elektronika, 6 (1), 1-16. DOI:
http://dx.doi.org/10.55445/teknovasi.v6i1.303
[10] Frieyadie, F. (2016). Penerapan metode simple additive weight (SAW)  dalam  sistem  pendukung  keputusan  promosi  kenaikan jabatan. Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri,  12 (1),  37-45.  DOI: https://doi.org/10.33480/pilar.v12i1.257
[11] Haqi,  B.  (2019). Aplikasi  SPK  Pemilihan  Dosen  Terbaik Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Dengan  Java. Deepublish .
[12] Siswono,  A.,  Bahiyah,  N.,  &  Sokibi,  P.  (2017).  Sistem Penunjang Keputusan Untuk Menentukan Kelayakan Penerima Program  Raskin  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  Pada  Kelurahan  Kesambi. Jurnal  Digit,
7 (1). DOI: https://doi.org/10.51920/jd.v7i1.16
[13] Aldisa,  R.  T.,  Nugroho,  F.,  Mesran,  M.,  Sinaga,  S.  A.,  & Sussolaikah,  K.  (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan Menentukan  Sales  Terbaik  Menerapkan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW). Journal  of  Information  System
Research (JOSH), 3 (4), 548-556. DOI: https://doi.org/10.47065/josh.v3i4.1955