## Rancang Bangun Rekomendasi Penerima Bantuan Sosial Berdasarkan Data Kesejahteraan Rakyat
Erliyan Redy Susanto 1,* , Ajeng Savitri Puspaningrum 2 , Neneng 3
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, 1 Sistem Informasi, 2 Teknik Komputer, 3 Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia Email: 1,* erliyan.redy@teknokrat.ac.id, 2 ajeng.savitri@teknokrat.ac.id, 3 neneng@teknokrat.ac.id
*) Email Penulis Utama
Abstrak− Akibat  adanya  pandemi  Covid-19  yang  melanda  dunia  menyebabkan  banyak  negara  mengalami berbagai  krisis  diantaranya  ekonomi,  sosial,  agama,  pendidikan  dan  sebagainya.  Negara  miskin,  negara berkembang  hingga  negara  maju  berupaya  untuk  mengatasi  berbagai  dimensi  yang  dipengaruhi  oleh  krisis pandemi covid-19 ini. Bahkan negara Indonesia termasuk yang terdampak cukup parah akibat krisis ini. Masalah perekonomian dipandang sebagai masalah utama yang harus segera dicarikan solusi untuk mengatasi krisis ini. Bahkan pemerintah sudah membuat berbagai kebijakan strategis guna memulihkan perekonomian di Indonesia. Sebagai bagian dari tanggung jawab pemerintah dalam memulihkan perekonomian negara serta amanat undang- undang  dasar  negara  1945  untuk  mensejakterakan  rakyat  maka  pemerintah  memberikan  bantuan  sosial  dalam penanggulangan  ekonomi.  Oleh  karena  itu  pemerintah  membuat  kebijakan  dengan  melaksanakan  7  program bantuan diantaranya bantuan sembako, bantuan sosial tunai, bantuan langsung tunai pada dana desa, listrik gratis, kartu prakerja, subsidi gaji karyawan dan bantuan langsung tunai bagi usaha mikro.  Akan tetapi banyak media yang memberitakan bahwa upaya bantuan sosial akibat dampak covid-19 yang dilakukan pemerintah banyak yang tidak tepat  sasaran.  Apabila hal ini benar-benar terjadi maka sasaran pemerintah untuk memperbaiki ekonomi tidak sesuai yang diharapkan. Pada artikel ini berfokus pada program bantuan langsung tunai. Masalah seperti ketidaktepatan  sasaran  penerimaan  bantuan  ini  tentunya  harus  segera  diatasi  dan  dicari  solusinya  agar  tidak terulang lagi pada program-program bantuan di masa yang akan datang. Menjawab masalah ini maka perlu adanya suatu  sistem  yang  dapat  memberikan  informasi  yang  akurat  tentang  keadaan  masyarakat  sehingga  masalah tersebut segera diatasi. Oleh karena itu maka pemerintah perlu memiliki strategi yang tepat dalam menentukan kriteria  untuk  mengukur  kelayakan  dalam  menerima  bantuan  sosial  akibat  dampak  covid-19.  Tujuan  dari penelitian ini adalah membangun suatu model untuk memberikan rekomendasi penerima bantuan sosial  akibat dampak covid-19 dengan studi kasus pada rukun tetangga yang berada di wilayah Kota Bandar Lampung.  Dalam artikel ini mepaparkan hasil penelitian tentang penggunaan metode Simple Additive Weighting untuk menentukan prioritas  penerima  bantuan  sosial  akibat  dampak  Covid-19  berdasarkan  data  indikator  kesejahteraan  rakyat Provinsi  Lampung  tahun  2019.  Bahasa  pemrograman  berbasis  web  menggunakan  bahasa  PHP  dan  database MySQL digunakan untuk membangun purwa rupa software rekomendasi penerima bantuan sosial akibat dampak covid-19. Sedangkan hasil penelitian adalah purwa rupa dalam bentuk aplikasi komputer berbasis web yang dapat memberi rekomendasi masyarakat penerima bantuan sosial berdasarkan data kesejahteraan rakyat.
Kata Kunci: Covid-19, Simple Additive Weighting , bantuan sosial, kesejahteraan rakyat, Bandar Lampung
Abstract− As a result of the Covid-19 pandemic that has hit the world, many countries have experienced various crises  including  economic,  social,  religious,  educational  and  so  on.  Poor  countries,  developing  countries  to developed countries are trying to overcome the various dimensions affected by the Covid-19 pandemic crisis. Even the country of Indonesia is one of the most severely affected by this crisis. The economic problem is seen as the main problem that must immediately find a solution to overcome this crisis. Even the government has made various  strategic  policies  to  restore  the  economy  in  Indonesia.  As  part  of  the  government's  responsibility  in restoring  the  country's  economy  and  the  mandate  of  the  1945  constitution  to  make  the  people  better,  the government provides social assistance in overcoming the economy. Therefore the government made a policy by implementing  7  assistance  programs  including  basic  food  assistance,  cash  social  assistance,  direct  cash assistance to village  funds, free electricity, pre-employment cards, employee  salary  subsidies and direct cash assistance for micro businesses. However, many media have reported that many social assistance efforts due to the impact of Covid-19 have not been on target. If this really happens, the government's goal of improving the economy will not be as expected. This article focuses on cash transfer programs. Problems such as the inaccuracy of the target of receiving assistance, of course, must be immediately resolved and solutions sought so that they do not occur again in future aid programs. Answering this problem, it is necessary to have a system that can provide accurate information about the state of society so that the problem can be resolved immediately. Therefore, the
government needs to have the right strategy in determining criteria for measuring eligibility for receiving social assistance  due  to  the  impact  of  Covid-19.  The  purpose  of  this  research  is  to  build  a  model  to  provide recommendations  for  recipients  of  social  assistance  due  to  the  impact  of  Covid-19  with  a  case  study  of neighborhoods in the city of Bandar Lampung. This article describes the results of research on the use of the Simple Additive Weighting method to determine the priority of social assistance recipients due to the impact of Covid-19  based  on  data  on  indicators  of  the  people's  welfare  in  Lampung  Province  in  2019.  Web-based programming  language  using  PHP  and  MySQL  database  is  used  to  build  a  prototype  of  recommendation software.  recipients  of  social  assistance  due  to  the  impact  of  covid-19.  Meanwhile,  the  research  result  is  a prototype  in  the  form  of  a  web-based  computer  application  that  can  provide  recommendations  for  social assistance recipients based on people's welfare data..
Keywords : Covid-19, Simple Additive Weighting, social assistance, people's welfare, Bandar Lampung City

## 1. PENDAHULUAN
Negara  wajib  menjamin  kesejahteraan  setiap  penduduknya  dan  setiap  penduduk  berhak  untuk  mendapatkan kesejahteraan.  Kesejahteraan  penduduk  memberikan  pengaruh  yang  besar  pada  sistem  politik,  ekonomi,  dan sebagainya.  Tingkat  kesejahteraan  penduduk  pada  suatu  Negara  menunjukan  seberapa  berhasil  suaru  Negara dalam  mencapai  tujuannya.  Dalam  rangka  meningkatkan  kesejahteraan  penduduk,  pemerintah  melaksanakan berbagai program peningkatan kesejahteraan penduduk. Namun, terkadang program peningkatan kesejahteraan penduduk tidak berjalan dengan efektif. Hal ini disebabkan tidak tepatnya  sasaran  yang  disebabkan oleh data identifikasi  target  yang  kurang  akurat.  Seringkali  ditemukan  terjadi  kesalahan  dalam  menentukan  kelayakan penerimaan bantuan. Masalah seperti ketidaktepatan sasaran penerimaan bantuan ini tentunya harus segera diatasi dan dicari solusinya agar tidak terulang lagi pada program-program bantuan di masa yang akan datang.
Akibat adanya pandemi Covid-19 yang melanda dunia menyebabkan banyak negara mengalami berbagai krisis diantaranya ekonomi, sosial, agama, pendidikan dan sebagainya. Negara miskin, negara berkembang hingga negara  maju  berupaya  untuk  mengatasi  berbagai  dimensi  yang  dipengaruhi  oleh  krisis  pandemi  covid-19  ini. Bahkan  negara  Indonesia  termasuk  yang  terdampak  cukup  parah  akibat  krisis  ini.  Masalah  perekonomian dipandang  sebagai  masalah  utama  yang  harus  segera  dicarikan  solusi  untuk  mengatasi  krisis  ini.  Bahkan pemerintah sudah membuat berbagai kebijakan strategis guna memulihkan perekonomian di Indonesia. Sebagai bagian dari tanggung jawab pemerintah dalam memulihkan perekonomian negara serta amanat undang-undang dasar  negara  1945  untuk  mensejakterakan  rakyat  maka  pemerintah  memberikan  bantuan  sosial  dalam penanggulangan ekonomi. Masalah ketidaktepatan sasaran penerimaan bantuan seringkali terjadi pada berbagai daerah di Indonesia, tidak terkecuali pada Provinsi Lampung. Bahkan berbagai media online melaporkan bahwa banyak bantuan sosial tidak tepat sasaran  [1][2][3]. Apabila hal ini terus dibiarkan maka akan mengakibatkan kerugian negara yang sangat besar. Terlebih apabila dana yang digunakan berasal dari pinjaman luar negeri. Hal ini  tentu  saja  akan  berdampak  pada  perekonomian  negara  yang  semakin  berat.  Krisis  ekonomi  dan  krisis kepercayaan terhadap pemerintah pasti akan terjadi.
Dalam rangka memperbaiki perekonomian di Indonesia maka pemerintah melalui beberapa kementerian terkait  telah  membuat  kebijakan  ekonomi  dengan  melaksanakan  7  program  bantuan.  Program  bantuan  yang dimaksud diantaranya adalah bantuan sembako, bantuan sosial tunai (BST), bantuan langsung tunai (BLT) pada dana  desa,  listrik  gratis,  kartu  prakerja,  subsidi  gaji  karyawan  dan  bantuan  langsung  tunai  (BLT)  bagi  usaha mikro[4]. Dalam penelitian yang dilakukan berfokus pada program BST terdampak Covid-19. Model keputusan yang  dikembangkan  menggunakan  data  kesejahteraan  rakyat  sesuai  dengan  indikator  kesejahteraan  rakyat provinsi Lampung 2019.
Tingkat kesejahteraan rakyat menjadi indikator penting bagi pemerintah dalam menentukan siapa saja yang perlu diberikan bantuan[5]. Akan tetapi, sepertinya kesejahteraan rakyat tidak digunakan sebagai indikator dalam menentukan penerima bantuan sosial. Banyak pihak menduga bahwa penilaian terhadap penerima bantuan sosial yang terjadi saat ini bersifat objektif karena hal ini dipengaruhi oleh adanya rasa suka dan tidak suka atau adanya kedekatan  hubungan  penerima  bantuan  sosial  dengan  pihak-pihak  yang  dianggap  bertanggungjawab  dalam menentukan data penerima bantuan sosial.
Permasalahan utama  dalam penelitian ini adalah bahwa  setiap kelurahan diberikan jumlah kuota  untuk mengajukan  data  penerima  bantuan  sosial  terdampak  covid-19.  Pada  kenyataannya  banyak  masyarakat  yang menginginkan  bantuan  tersebut.  Data  masyarakat  yang  akan  diajukan  harus  memiliki  beberapa  sayarat  yaitu terdampak pandemi covid-19 seperti terkena PHK atau terhambat usahanya akibat kebijakan masa pandemi. Oleh karena  itu  data  masyarakat  yang  akan  diajuan  sebagai  calon  penerima  BST  perlu  dianalisis  sehingga  hasil penilaian akan objektif.
Dalam  hal  ini  jika  dalam  melaksanakan  program  kesejahteraan,  pemerintahan  ingin  melihat  atau mengetahui tingkat kesejahteraan kabupaten atau kota maka pemerintah tersebut harus mengambil dan mengolah data dari BPS lagi. Hal ini tentunya akan memakan waktu yang lama dan bisa saja tejadi kesalahan jika dilakukan secara  manual  sehingga  informasi  yang  diperoleh  pun  diragukan  sehingga  menyebabkan  program-program peningkatan  kesejahteraan  pun  tidak  tepat  sasaran.  Pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  tingkat kesejahteraan  penduduk  sulit  dilakukan  pemerintah  karena  memiliki  kriteria  masalah  yang  begitu  kompleks. Permasalahan ini biasa disebut dengan istilah Multi Criteria Decission Making (MCDM)[6][7]. Simple Addictive Weighting (SAW) diketahui sebagai salah satu metode yang dapat digunakan untuk permasalahan yang memiliki banyak kriteria[8].
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka  perlu  adanya  suatu  sistem  yang  dapat  mengukur  tingkat kesejahteraan  setiap  kabupaten/kota.  Dimana  informasi  yang  dihasilkan  dapat  membantu  pihak  pengambil keputusan. Dalam penelitian ini digunakan beberapa indikator atau kriteria yang dianggap mampu mempengaruhi penentuan tingkat kesejahteraan diantaranya pendidikan, kesehatan, fertilitas dan keluarga berencana, perumahan, serta teknologi informasi dan komunikasi. SAW dipilih dan dianggap efektif untuk menyelesaikan masalah ini[9]. Hasil penelitian ini selanjutnya dibuat dalam bentuk aplikasi komputer berbasis web. Aplikasi berbasis web dipilih karena akses sistem dianggap cepat dan dan mudah digunakan[10].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Pemikiran
Kerangka  pemikiran  adalah  narasi  (uraian)  atau  pernyataan  (proposisi)  tentang  kerangka  konsep  pemecahan masalah yang telah diidentifikasi atau telah dirumuskan. Kerangka pemikiran dapat dilihat pada gambar 1 berikut :

## Gambar 1. Kerangka pemikiran
Pada permasalahan yang berhasil diidentifikasi dalam riset ini adalah program bantuan sosial masyarakat terutama masalah teraktual saat ini tentang bantuan sosial untuk masyarakat terdampak covid-19 dari pemerintah dianggap  oleh  banyak  pihak  tidak  tepat  sasaran  sehingga  dapat  menyebabkan  kerugian  negara.  Dalam  hal  ini pemerintah perlu menggunakan kriteria yang pasti untuk menentukan data penerima bantuan sosial. Sedangkan pada sisi lain BPS melaporkan tentang kesejahteraan rakyat setiap tahun. Oleh karena itu maka pemerintah perlu mempertimbangkan data kesejahteraan rakyat sebagai indikator dalam menentukan prioritas penerima bantuan sosial. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut maka  SAW dipilih sebagai  metode analisis karena  mudah diimplementasikan  serta  banyak  digunakan  sebagai  acuan  dalam  menentukan  suatu  keputusan  pada  berbagai kasus[11][12][13].  Pengembangan  sistem  berbagai  bahasa  pemrograman  web  diantaranya Hypertext  Markup
Language (HTML), Cascading Style Sheet (CSS), Javascript (JS), dan PHP. Kemudian untuk penyimpanan data digunakan MySQL. Basisdata MySQL dipilih karena gratis dan banyak digunakan[10][14][15]. Selain itu juga MySQL memiliki akses data yang cepat. Dengan demikian maka hasil dari riset ini berupa Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk menentukan prioritas penerima bantuan sosial berdasarkan data kesejahteraan rakyat .

## 2.2 Indikator Kesejahteraan
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data simulasi yang dibuat berdasarkan karakteristik dari sebuah data  nyata.  Data  yang  disimulasikan  ini  diperoleh  dari  Indikator  dan  Statistik  Kesejahteraan  Rakyat  Provinsi Lampung 2019 yang dipublikasikan BPS Provinsi Lampung[16][17]. Data yang digunakan diantaranya adalah Pendidikan, Kesehatan, Fertilitas dan keluarga berencana, Perumahan serta Teknologi informasi dan komunikasi.

## 2.3 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  merupakan suatu  metode  yang biasa diterapkan pada  suatu sistem pendukung keputusan dalam penyelesaian  masalah  dengan  banyak  kriteria  penentu  dan  alternatif.  Pada  dasarnya  pengambilan  keputusan adalah suatu pendekatan sistematis pada hakekat suatu masalah, pengumpulan fakta-fakta, penentuan yang matang dari alternatif yang dihadapai dan pengambilan tindakan yang menurut perhitungan merupakan tindakan yang paling tepat [8] .
(1)
Keterangan: r ij : Rating kinerja ternormalisasi Max i : Nilai maksimum dari setiap baris dan kelompok Min i : Nilai minimum dari setiap baris dan kolom X ij : Baris dan kolom dari matriks
Nilai prefensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan sebagai:
V𝑖 = ∑ W𝑖 𝑛 𝑗=1 (2) Keterangan:
V i : Nilai akhir dari alternatif W i : Bobot yang telah ditentukan R ij : Normalisasi matriks Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.

## 2.4 Pemrosesan dan Perhitungan Metode SAW
Pada perhitungan data kependudukan, data akan dihitung dengan rumus SAW yaitu dengan menentukan bobot dari masing – masing kriteria. Metode SAW dilakukan dengan menganalisis beberapa kriteria untuk mengukur tingkat kesejahteraan rakyat. Adapun kriteria yang dimaksud disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Kriteria tingkat kesejahteraan rakyat Kriteria Atribut Pendidikan Cost Kesehatan Cost Fertilitas dan keluarga berencana Benefit Perumahan Cost Teknologi informasi dan komunikasi Cost
Setiap  kriteria  memiliki  kompleksitas  yang  dituliskan  dalam  beberapa  jenis  kemudian  disebut  sub kriteria. Berikut ini merupakan sub kriteria dari kriteria pertama yaitu pendidikan yang disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Sub kriteria pendidikan Sub Kriteria Bobot Memiliki anggota keluarga yang sedang Kuliah 4 Memiliki anggota keluarga yang sedang SMA 3 Memiliki anggota keluarga yang sedang SMP 2 Memiliki anggota keluarga yang sedang SD 1
Kriteria ke-dua adalah kesehatan dengan beberapa sub kriteria yang selanjutnya disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Sub kriteria kesehatan Sub Kriteria Bobot Memiliki asuransi kesehatan biaya pribadi 1 Memiliki asuransi kesehatan biaya pemerintah 2 Memiliki KTP sesuai daerah domisili, tidak memiliki asuransi 3 Tidak memiliki KTP sesuai daerah domisili dan tidak memiliki asuransi 4
Kemudian kriteria yang ke-tiga adalah fertilitas dan keluarga berencana, selanjutnya disajikan sub kriteria seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Sub kriteria fertilitas dan keluarga berencana Sub Kriteria Bobot Memiliki jumlah anak <= 2 1 Memiliki jumlah anak  3 – 4 2 Memiliki jumlah anak  6 – 8 3 Memiliki jumlah anak > 8 4
Sedangkan kriteria ke-empat adalah perumahan dengan sub kriteria yang disajikan pada Tabel 5
Tabel 5. Sub kriteria perumahan Sub Kriteria Bobot Memiliki > 1 rumah 1 Memiliki 1 rumah 2 Menyewa rumah 3 Menyewa kamar 4
Berikutnya adalah kriteria terakhir yaitu teknologi informasi dan komunikasi. Memiliki beberapa sub kriteria yang disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Sub kriteria teknologi informasi dan komunikasi Sub Kriteria Bobot Semua anggota keluarga memiliki lebih dari 1 smartphone/komputer/laptop 1 Semua anggota keluarga memiliki 1 smartphone/ komputer/laptop 2 Sebagian anggota keluarga memiliki smartphone/ komputer/laptop 3 Semua anggota keluarga tidak memiliki smartphone/ komputer/laptop 4
Nama-nama kepala keluarga disebut sebagai alternatif yang diukur tingkat kesejahteraannya. Sedangkan urutan alternatif akan menentukan peringkat kesejahteraan setiap kepala keluarga yang selanjutnya disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Alternatif nama kepala keluarga
No Nama Kepala Keluarga 1 Bapak A 2 Bapak B 3 Bapak C 4 Bapak D 5 Bapak E 6 Bapak F 7 Bapak G x Dan seterusnya

## 2.5 Metode Pengembangan Sistem
Dalam rangka membangun purwa rupa yang baik dan sesuai dengan target yang ingin dicapai maka dipilih metode pengembangan sistem yang sesuai dengan keadaan peneliti. Oleh karena itu model diimplementasikan dengan membuat purwa rupa yang dibangun menggunakan metode extrim programming (XP) . Tahapan pengembangan sistem yang dilakukan menggunakan metode XP disajikan pada gambar 2.

## Gambar 2. Metode XP
Tahap  perencanaan  dilakukan  indentifikasi  kebutuhan  sistem  dengan  mengumpulkan  kebutuhan pengguna. Pada tahapan ini dilakukan agar diketahui kebutuhan input dan output serta fungsionalitas sistem yang akan  dikembangkan.  Selanjutnya  pada  tahapan  desain  dibuat  model  diantaranya  desain  sistem  menggunakan UML  dan  desain  penyimpanan  data  menggunakan Enhanced  Entity  Relationship (EER).  Kemudian  pada pembuatan  kode  program  purwa  rupa  dibuat  menggunakan  beberapa  bahasa  pemrograman  web  diantaranya HTML,  CSS,  Javascript  dan  PHP  yang  dikomunikasikan  dengan  basisdata  MySQL.  Selanjutnya  dilakukan pengujian  untuk  memastikan  apakah  purwa  rupa  yang  dibangun  sudah  sesuai  dengan  perencanaan  dan  dapat memberikan hasil yang bisa diukur menurut pengetahuan.

## 2.6 Rancangan Struktur Basis Data
Rancangan struktur sistem basis data dibuat menggunakan model (EER). Model ini digunakan karena sistem yang dikembangkan cukup kompleks sehingga dianggap cocok untuk menyelesaikan masalah ini[18]. Sementara alat yang digunakan untuk mendesain model ini adalah MySQL Workbench sebagai Grapical User Interface (GUI) untuk mengelola server basisdata MySQL. Model EER yang dikembangkan selanjutnya disajikan pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3 . Diagram EER

## 2.7 Analisis Usecase
Analisis fungsionalistas sitem perlu dilakukan untuk menentukan peranan dari  aktor-aktor yang terlibat dalam menentukan kebijakan. Analisis usecase selanjutnya disajikan pada tabel 8.
Tabel 8. analisis usecase No Nama Usecase  Aktor Deskripsi 1 Dashboard Ketua RT  Berisi informasi deskripsi perangkat lunak 2 Alternatif Ketua RT  Modul manajerial data calon penerima bantuan 3 Kriteria Ketua RT  Modul  manajerial  kriteria  apa  saja  yang  digunakan  untuk  menilai kelayakan calon penerima BST 4 Sub kriteria Ketua RT  Modul manajerial data bobot keadaan calon penerima BST sesuai dengan kriteria 5 Normalisasi Ketua RT  Modul data keadaan calon penerima BST sesuai dengan kriteria 6 Perhitungan Ketua RT  Modul analisis data menggunakan metode SAW 7 Kesimpulan Ketua RT  Modul  yang  menunjukkan  nilai  hasil  analisis  terhadap  calon  penerima BST berdasarkan kriteria

## 2.7 Diagram Usecase
Hasil analisisi usecase selanjutnya dibuat pemodelan menggunakan Unifiled Modeling Language (UML). Diagram usecase disajikan pada gambar 4 berikut :

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Program
Pada sistem pendukung keputusan yang dibangun terdapat beberapa input data diantaranya alternatif yaitu daftar orang-orang  calon  penerima  bantuan  sosial,  kriteria  yaitu  indikator  yang  digunakan  dalam  menentukan kesejahteraan  rakyat  serta  sub  kriteria  yaitu  klasifikasi  setiap  kriteria.  Setiap  sub  kriteria  memiliki  nilai  yang berbeda  yaitu  yang  disesuaikan  dengan  tingkat  kepentingannya.    Berikut  ini  disajikan  tampilan  dashboard purwarupa pada gambar 5.

## Gambar 5. Dashboard
Langkah  berikutnya  adalah  menentukan  data  alternatif  yaitu  dengan  melakukan  pendataan  penduduk sebagai calon penerima bantuan. Selanjutnya dilakukan penentuan kriteria calon penerima bantuan dan ditentukan juga  data  sub  kriteria  dengan  menuntukan  bobot  untuk  setiap  data  sub  kriteria.  Berikut  ini  disajikan  proses pemilihan tampilan penentuan sub kriteria berdasarkan kondisi masyarakat yang disajikan pada Gambar 6.
Gambar 6. Menentukan sub kriteria berdasarkan kondisi masyarakat
Data  yang  diinputkan  selanjutnya  selanjutnya  dianalisa  menggunakan  SAW  untuk  memperoleh  nilai perhitungan bobot. Sedangkan tampilan hasil perhitungan bobot disajikan pada Gambar 7 berikut :
Gambar 7. Hasil perhitungan bobot Selanjutnya hasil normalisasi data disajikan pada Gambar 8
Gambar 8. Normalisasi data
Sehingga diperoleh hasil perengkingan data yang disajikan pada gambar 9 berikut
Gambar 9. Perangkingan data
Berdasarkan  data  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  analisis  menggunakan  metode  SAW  menunjukkan bahwa  Bapak  C  memiliki  bobot  lebih  besar  dibandingkan  dengan  nama  kepala  keluarga  yang  lain.  Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa seharusnya beliau adalah orang yang lebih diprioritaskan / perlu diberikan perhatian yang lebih dalam memperoleh bantuan sosial dari pemerintah.

## 3.2 Pengujian purwarupa
Purwarupa  dalam  bentuk  software  yang  sudah  dibangun  selanjutnya  dilakukan  pengujian  dengan membandingkan hasil analisis software dengan pendapat pakar. Ketua RT pada Kelurahan Sukajawa Kecamatan Tanjung  Karang  Barat  Kota  Bandar  Lampung  selanjutnya  dipilih  sebagai  pakar.  Dalam  pengujian  kali  ini digunakan 7 buah data sebagai contoh pengujian yang selanjutnya disajikan pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Pengujian N o Variabel Nilai Sistem Pakar Hasil Pendi dikan Kese hatan Fertilitas dan keluarga berencana Per uma han Teknologi informasi dan komunikasi 1 2 3 4 5 6 7 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 3 4 3 3 4 4 2 4 4 3 3 4 4 3 3 2 4 2 4 3 4 3 2 1 3 21,25 19,17 17,5 17,5 16,25 15 15 Bapak C Bapak A Bapak B Bapak D Bapak G Bapak E Bapak F Bapak C Bapak A Bapak D Bapak B Bapak G Bapak E Bapak F Benar Benar Salah Salah Benar Benar Benar
Berdasarkan  hasil  pengujian  terhadap  7  data  tersebut  dapat  diketahui  terdapat  perbedaan  urutan  antara sistem dan pakar dan didapatkan 5 hasil benar urutannya  dan 2 hasil salah urutannya. Akan tetapi jika dilihat berdasarkan nilai yang diperoleh data uji ke-3  dan ke-4 memiliki nilai yang sama. Perbedaan urutan dapat terjadi karena adanya pembacaan urutan data pada database berdasarkan id sebagai  kunci  utama. Sehingga diperoleh nilai akurasi pengujian sistem sebesar 70%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan  maka  dengan  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  SAW efektif  digunakan  untuk  menganalisis  data  yang  berkaitan  dengan  pembuatan  keputusan  terutama  dalam  hal menentukan  prioritas  pemberian  bantuan  sosial  kepada  masyarakat.  Konsep  yang  diadopsi  dari  metode  SAW adalah  analisis  dilakukan  terhadap  kriteria  yang  terdiri  dari  2  (dua)  variabel  yaitu  biaya/cost  dan
keuntungan/benefit.  Kriteria  yang  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan    adalah    menggunakan  indikator kesejahteraan rakyat Provinsi Lampung 2019. Indikator kesejahteraan rakyat yang dimaksud diantaranya adalah pendidikan,  kesehatan,  perumahan,  teknologi  informasi  dan  komunikasi  yang  disebut  sebagai  komponen cost/biaya. Sedangkan Fertilitas dan keluarga berencana disebut sebagai komponen benefit/keuntungan.
Program  komputer  berbasis  web  selanjutnya  dibangun  untuk  mengimplementasikan  hasil  penelitian dalam bentuk purwa rupa. Purwa rupa  yang sudah dikembangkan selanjutnya diuji menggunakan data sample pada level RT. Output program selanjutnya dibandingkan dengan data penerima bantuan yang sudah dikeluarkan pemerintah.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem  yang  dibangun  mampu  menampilkan  output  berupa rekomendasi  penerima  bantuan  sosial  dengan  akurasi  70%.  Hasil  akurasi  pengujian  terhadap  data  penerima bantuan sosial tidak digunakan untuk menilai kebenaran data yang dikeluarkan pemerintah.
Model  yang dikembangkan  menggunakan  metode  SAW ini dapat  juga  diterapkan  untuk  menentukan prioritas  penerima  bantuan  sosial  yang  lainnya.  Masalah  yang  paling  krusial  adalah  menentukan  kriteria (indikator) dan jenis kriteria (cost atau benefit). Penelitian ini dapat dikembangkan dengan menggunakan kriteria yang lain disesuaikan dengan jenis bantuan yang akan diberikan karena biasanya setiap jenis bantuan memiliki beberapa syarat yang berbeda.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  pihak-pihak  yang  telah  mendukung  /  sponsor  penelitian  ini  yaitu Kemenristek / BRIN Republik Indonesia. Kami ucapkan terimakasih juga kepada segenap jajaran Dinas Sosial Kota Bandar Lampung serta semua pihak yang telah bersedia membantu dalam pelaksanaan penelitian.

## REFERENCES
[1] F.  Riana,  “Bansos  Covid  Tak  Tepat  Sasaran,  Pusat:  Pemda  Harusnya  Verifikasi  -  Nasional  Tempo.co,” https://nasional.tempo.co/ , 2020. .
[2] H. Siagian, “Publik Anggap Bantuan Sosial Covid-19 Banyak tidak Tepat Sasaran,” https://mediaindonesia.com/ , 2020. .
[3] Ihsanuddin, “Survei Puspek Unair: Bansos Covid-19 Belum Tepat Sasaran,” https://nasional.kompas.com/ , 2020. .
[4] Ihsanuddin,  “Ada  7  Bantuan  Pemerintah  Selama  Pandemi  Covid-19,  Berikut  Rinciannya...  Halaman  all  - Kompas.com.” https://nasional.kompas.com/read/2020/08/26/09222471/ada-7-bantuan-pemerintah-selama- pandemi-covid-19-berikut-rinciannya?page=all (diakses Agu 28, 2020).
[5] M.  Louisa,  R.  Kaho,  A.  R.  Tanaamah,  dan  A.  D.  Wowor,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  Pada Penentuan Tingkat Kesejahteraan Penduduk Propinsi Nusa Tenggara Timur,” Proc. KNASTIK , vol. 01, no. 01, hal.
123–139,
Des 2016, Diakses: Agu
20, 2019.
[Daring]. Tersedia pada:
https://vlabti.ukdw.ac.id/ojs/index.php/proceedings/article/view/516.
[6] J.  Rezaei,  “Best-worst  multi-criteria  decision-making  method,” Omega ,  vol.  53,  hal.  49–57,  Jun  2015,  doi: 10.1016/j.omega.2014.11.009.
[7] I.  B.  Huang,  J.  Keisler,  dan  I.  Linkov,  “Multi-criteria  decision  analysis  in  environmental  sciences:  Ten  years  of applications  and  trends,” Sci.  Total  Environ. ,  vol.  409,  no.  19,  hal.  3578–3594,  Sep  2011,  doi: 10.1016/j.scitotenv.2011.06.022.
[8] A. Alinezhad, A. Amini, dan A. Alinezhad, “Sensitivity analysis of simple additive weighting method (SAW): the results of change in the weight of one attribute on the final ranking of alternatives,” J. Ind. Eng. , vol. 4, hal. 13–18, 2009.
[9] D.  O.  Yurnas,  D.  Sarwinda, dan  F.  Muttakin,  “Masyarakat  Dengan Pendekatan  Data  Mining  Terintegrasi  Sistem Pendukung Keputusan,” in Prosiding Seminar Ilmiah Nasional Teknologi Komputer (SENATKOM 2015) , 2015, vol.
1, hal. 14–19.
[10] E. R. Susanto dan F. Ramadhan, “RANCANG BANGUN APLIKASI BERBASIS WEB PERIZINAN PRAKTIK TENAGA  KESEHATAN  MENGGUNAKAN  FRAMEWORK  CODEIGNITER  PADA  DINAS  KESEHATAN KOTA METRO,” J. Tekno Kompak , 2017, doi: 10.33365/jtk.v11i2.173.
[11] I. Kaliszewski dan D. Podkopaev, “Simple additive weighting—A metamodel for multiple criteria decision analysis
methods,” Expert Syst. Appl. , vol. 54, hal. 155–161, Jul 2016, doi: 10.1016/j.eswa.2016.01.042.
[12] N. Nuraeni, “PENERAPAN METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING (SAW) DALAM SELEKSI CALON KARYAWAN,” Swabumi , 2018, doi: 10.31294/swabumi.v6i1.3317.
[13] A. Setiadi, Y. Yunita, dan A. R. Ningsih, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting(SAW) Untuk Pemilihan Siswa Terbaik,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , 2018, doi: 10.32736/sisfokom.v7i2.572.
[14] M. Roziq Zanuddin, Herman Adi  Riyanto, Sadikin, “SISTEM INFORMASI PERPUSTAKAAN UMUM GRATI KABUPATEN  PASURUAN  BERBASIS  WEB  MENGGUNAKAN  PROGRAM  PHP  DAN  DATABASE MYSQL,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 1, no. 2, Agu 2016, doi: 10.37438/jimp.v1i2.13.
[15] M. Destiningrum dan Q. J. Adrian, “Sistem Informasi Penjadwalan Dokter Berbassis Web Dengan Menggunakan Framework  Codeigniter  (Studi  Kasus:  Rumah  Sakit  Yukum  Medical  Centre),” J.  Teknoinfo ,  2017,  doi: 10.33365/jti.v11i2.24.
[16] BPS Lampung, INDIKATOR KESEJAHTERAAN RAKYAT PROVINSI LAMPUNG . Bandar Lampung: Badan Pusat Statistik Provinsi Lampung, 2019.
[17] BPS Lampung, “Statistik Kesejahteraan Rakyat Provinsi Lampung 2019,” Bandar Lampung, 2019.
[18] M. M. Alkoshman, “Unified Modeling Language and Enhanced Entity Relationship: An Empirical Study,” Int. J. Database Theory Appl. , 2015, doi: 10.14257/ijdta.2015.8.3.18.