## Menentukan Prioritas RKPDes (Rencana Kerja Pembangunan Desa) Dengan Metode
Simple Additive Weighting

## Determining Priority of RKPDes (Work Plan of Village Development) Using Simple Additive
Weighting
Lulu Muhamad Ulumudin 1 , Ozzi Suria 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta, 55753, Indonesia Email: lulumuhamad27@gmail.com 1 , ozzisuria@mercubuana-yogya.ac.id 2

## ABSTRAK
RKPDes adalah program pemerintah yang digunakan untuk proses pembangunan suatu desa agar lebih maju  dalam  segala  hal.  Namun  kenyataannya,  di  desa  Ciburuy  Kecamatan  Bayongbong  Garut  Jawa Barat  dalam  menentukan  usulan  rencana  kerja  pembangunan  desa  masih  menggunakan  cara musyawarah  tanpa  adanya  suatu  pertimbangan  yang  ditentukan  sehingga  tidak  mendapatkan  hasil yang  sesuai  dan  tepat  sasaran.  Penelitian  ini  mencoba  untuk  membuat  sebuah  sistem  informasi berbasis  komputer  yaitu  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  yang  dapat  membantu  proses pengambilan  keputusan  dengan  menggunakann  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dalam menentukan  Rencana  Kerja  Pembangunan  Desa  (RKPDes)  dengan  mempertimbangkan  beberapa kriteria yang sudah  ditentukan  yaitu  volume,  manfaat, waktu  pelaksanaan dan anggaran. Berdasarkan hasil  dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan  dengan  memanfaatkan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  didapatkan  hasil  yang  sama  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  75%  dari  seluruh  data  RKPDes tahun 2017 yang sudah direalisasikan di desa Ciburuy.
Kata kunci : Alternatif, Desa Ciburuy, Kriteria,RKPDes, Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive weight.

## ABSTRACT
The  RKPDes  (Work  Plan  of  Village  Development)  is  a  government  program  that  is  used  for  the development  process  of  a  village.  The  method  to  determine  the  village’s  development  work  plan proposal  in  Ciburuy  Village,  Bayongbong  District,  Garut,  West  Java,  is still  using  the  discussion  or conference without any determined consideration, thus there is no suitable and objective result that is right  on  target.  This  research  tries  to  create  an  information  system,  that  is  the  Decision  Support System,  which  is  able  to  help  the  process  of  decision  making  by  using  Simple  Additive  Weighting (SAW)  method.  This  method  is  used  determine  the  RKPDes  by  considering  some  criteria.  There  are the  volume,  benefit,  execution  time,  and  budget.  The  result  of  this  research  by  utilizing  the  SAW method,  the  system  can  provide  results  which  were  same  with  the  accuracy  of  75%  of  all  2017 RKPDes data which has been done in Ciburuy Village.
Keywords: Alternative, Ciburuy Village, Criterion, RKPDes (Work Plan of Village Development), Simple Additive Weighting, DSS (Decision Support System).

## 1. PENDAHULUAN
Pemerintah  desa  beserta  lembaga  desa merumuskan  program  pembangunan  desa  atau dikenal dengan istilah  RKPDes (Rencana Kerja Pembangunan Desa) sebagai penjabaran RPJMDes  (Rencana  Pembangunan  Jangka Menengah  Desa)  (Sumarna,  2016).  Dalam  hal
ini, untuk menentukan rencana kerja pembangunan  pada  suatu  desa  masih  memiliki beberapa  masalah  dikarenakan  tidak  adanya titik  temu  dalam  hal  penentuan  pembangunan apa  yang  harus  diprioritaskan.  Pemerintah  desa masih  melakukan  penentuan  keputusan  dengan
cara musyawarah  dengan  para  masyarakat  desa dengan tidak adanya aspek yang pasti yang bisa dijadikan  bahan  pertimbangan.  Studi  kasus yang  diteliti  dalam  penelitian  ini  adalah penentuan  usulan  rencana  kerja  pembangunan desa  (RKPDes) di desa  Ciburuy  Kec. Bayongbong  Garut  provinsi  Jawa  Barat, dikarenakan  dalam  menentukan  usulan  rencana kerja  pembangunan  desa  (RKPDes)  masih mengandalkan cara bermusyawarah mengumpulkan  para  masyarakat  desa  dan hanya  didasari  oleh  pendapat  dan  argumen mayarakat desa saja.
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  mencoba untuk  memberikan  solusi  untuk  mengurangi permasalahan tersebut dengan cara membangun sebuah  sistem  informasi  berbasis  komputer yang  dapat  membantu  memberikan  solusi  bagi pihak staff kantor  desa  Ciburuy  dalam menentukan  prioritas  RKPDes  berdasarkan beberapa  pertimbangan  yang  telah  ditentukan oleh  pihak  kantor  desa.  Pembuatan  sistem pendukung keputusan ini menggunakan metode Simple  Additive  Weighting sebagai  metode perhitungan dalam pemecahan masalah, metode ini memiliki konsep dasar mencari penjumlahan terbobot  dari rating kinerja  pada  setiap alternatif pada semua atribut. Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  ini  diharapkan bisa  menjadi  alat  bantu  bagi  instansi/lembaga terkait untuk menyediakan informasi, membimbing,  memberikan  prediksi  agar  dapat melakukan  pengambilan  keputusan  dengan lebih baik (Riadi, 2013).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  penelitian  yang  berjudul  “ Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Skala Prioritas
Pembangunan Menggunakan Metode  Promethee  Pada  Desa  Ayula Kecamatan Randangan
Kabupaten Pohuwato Provinsi Gorontalo ” dilakukan oleh Jorry  Karim,  penulis  melihat  permasalahan yang  sering  terjadi  di  desa  yaitu  tahap pembangunan di desa harus mempertimbangkan  skala  prioritas  dan  unsur keadilan, serta belum adanya sistem pendukung keputusan  untuk  penentuan  skala  prioritas pembangunan  pada  desa  Ayula  kecamatan Randangan  dan  juga  sistem  yang  digunakan saat  ini  belum  terkomputerisasi  secara maksimal.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini dirancang  sebuah  sistem  pendukung  keputusan untuk  menentukan  prioritas  pembangunan. Metode  yang  digunakan  adalah  salah  satu
metode  penyelesaian  masalah  MCDM  yaitu PROMETHEE yang  merupakan  salah  satu metode  penentuan  urutan atau  prioritas. Sistem ini dirancang menggunakan bahasa pemrograman  PHP  dengan Database MySQL , untuk  membuatkan  sebuah  sistem  pendukung keputusan  baru  yang  berbasis  komputerisasi yang  merupakan salah satu alternatif yang baik dengan  mengedepankan  efektifitas  dan  efisien dalam  penentuan  prioritas  pembangunan. (Karim, 2018).
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh Taqwa  Harigunna  dan  arinta  okviantari  yang berjudul  “ Penentuan Prioritas  Program Kerja  Pada  Anggaran  Pendapatan  dan Belanja Desa Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process “ penulis merancang sebuah sistem pendukung keputusan yang  memerlukan  pemberian  nilai  bobot  untuk setiap  alternatif  program  kerja,  kemudian dilanjutkan  dengan  perangkingan  yang  akan menyeleksi  alternatif  yang  diberikan.  Agar pemilihan  alternatif  lebih  sistematis  maka diperlukan sebuah sistem  penunjang  keputusan. Salah  satu  metode  pengambilan  keputusan adalah  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP). Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan  sistem pendukung keputusan dengan  metode  AHP  pada  penentuan  prioritas program kerja APBDesa berbasis web . (Harigunna & Arinta, 2017).
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh Agung  Nilogiri  dan  kawan-kawan  yang berjudul  “ Sistem  Pendukung  Keputusan Menentukan  Prioritas  Lokasi  Perbaikan Jalan
Menggunakan Metode AHP ”, Peningkatan  jumlah  lokasi  jalan  berkaitan dengan  jumlah  perbaikan  jalan  yang  harus dilakukan. Kondisi ini mengakibatkan perusahaan kesulitan dalam menentukan prioritas  lokasi  perbaikan  jalan.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menentukan  lokasi  perbaikan jalan yang terbaik dari beberapa alternatif posisi lokasi perbaikan jalan dengan cara memberikan posisi  peringkat  alternatif  di  beberapa  lokasi berdasarkan  kriteria  seleksi  jalan  yang  telah ditetapkan.  Untuk  menentukan  posisi  lokasi terbaik  berdasarkan  banyak  pertimbangan kriteria  diantaranya  meliputi  kondisi  jalan, volume,  pengaruh  dan  biaya.  dimana  kriteria tersebut  dapat  diukur  secara  kuantitatif  dengan metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) untuk  memudahkan  pihak  Pekerjaan  Umum (PU)  Bina  Marga  dalam  menentukan  lokasi perbaikan  jalan  terbaik  terhadap  berbagai  jenis
masalah  yang  akan  di  analisa.  Pengujian  ini dilakukan terhadap 40 dataset jalan tahun 2009. Dengan  sistem  ini  akan  membantu  pihak  Bina Marga untuk mengambil keputusan secara lebih subjektif. (Nilogiri & Arifianto, 2016).
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Rubiati  Rofiqo  pada  tahun  2009  yang  berjudul “ Sistem Pendukung  Keputusan  Menentukan Lokasi  Pembangunan  Perumahan  Dengan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) ” tentang penelitian menentukan lokasi pembangunan perumahan dengan metode Analytic  Hierarchy (AHP)  di  kota  Pekanbaru Riau  yang  pada  saat  itu  sedang  mengalami perubahan  fungsi  lahan  karena  pertumbuhan penduduk dengan mempertimbangkan beberapa  kriteria  seperti    kondisi  lahan, infrastruktur, sosial & ekonomi, serta ketersediaan  lahan  yang  kemudian  dihitung dengan  metode  SPK Analytic  Hieararchy Process Kemudian  hasil  dari  pengujian  dengan metode  ini  adalah  berupa  beberapa  alternatif lokasi  pembangunan  perumahan  yang  layak untuk diprioritaskan  karena  memiliki nilai hasil perhitungan  yang  paling  tinggi  diantara  nilai alternatif lainnya (Rufiqo, 2009).
Mardheni Muhammad melakukan penelitian  pada  tahun  2017  dengan  judul “ Implementasi Metode Simple Additive Weighting  (Saw)  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Dalam  Menentukan  Prioritas Perbaikan  Jalan “  menerangkan  bahwa  jalan adalah  infrastruktur  yang sering  dilalui  oleh masyarakat . D alam  melakukan  perencanaan perbaikan terdapat kendala salah satunya adalah sulit  menentukan  prioritas  perbaikan  jalan dengan  keterbatasan  dana  dari  pusat.  Pada penelitian yang dilakukan data survei diinputkan oleh  karyawan  berdasarkan  data lapangan diproses menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan  menentukan kriteria-kriteria  dalam  pengambilan  keputusan yakni, tingkat kerusakan jalan, kebutuhan lokasi (fasilitas  umum),  perkiraan  biaya,  kontruksi jalan,  dan  masa  pemeliharaan.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  metode Simple  Additive Weighting (SAW) mampu menghasilkan rekomendasi
prioritas perbaikan jalan berdasarkan kriteria yang dibutuhkan (Muhammad, Safriadi, & dkk, 2017).
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Anggi Triwa Bahari, dkk pada tahun 2017 yang berjudul  “ Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan
Lokasi Bimbingan
Belajar
Dengan  Metode  Weighting  Product  (WP) Berbasis  Webgis ”  tentang  penentuan  lokasi cabang  bimbingan  belajar  untuk  memberikan lokasi  cabang  bimbingan  belajar  yang baru. Penentuan saran lokasi terbaik ini dipertimbangkan  berdasarkan  beberapa  kriteria seperti  jarak  ke  jalan  utama,  jarak  ke  pusat perbelanjaan,  jarak  ke  sekolah  dan  tingkat kepadatan  penduduk  yang  dihitung  dengan metode Weighting Product .
Kemudian  hasil  dari  perhitungan  ini berupa rating beberapa  alternatif  lokasi  terbaik yang  diimplmentasikan  pada  sebuah  aplikasi yang  berbasis  peta  ( Geographic  Information System ). Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem pendukung keputusan  yang  berfungsi  sebagai  alat  bantu bagi  pengelola  lembaga  bimbingan  belajar dalam  pengambilan  keputusan  pada  proses pemilihan  lokasi  bimbingan  belajar  (Bahari  & dkk, 2017).
Pada  penelitian  yang  berjudul  “ Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan Lokasi Perumahan Di Kabupaten Pringsewu Menggunakan  Metode  Weighting  Product ” dilakukan  Amel  Dhea  Saputri  dan  Oktafianto untuk menentukan lokasi perumahan di kabupaten  Pringsewu  karena  Pemilihan  lokasi perumahan  yang  strategis  baik  dari  segi geografi maupun ekonomi sangat penting untuk dilakukan  agar  perumahan  yang  dibangun  akan memiliki  nilai  guna  dan  nilai  jual  yang  tinggi dan memberikan kepuasan pada konsumen serta untuk  memenuhi  kebutuhan  perumahan    yang dari  tahun  ke  tahun  semakin  bertambah  seiring meningkatnya jumlah penduduk. Untuk menentukan lokasi perumahan yang diharapkan maka  ditentukan  beberapa  kriteria  diantaranya jarak kejalan utama, jarak ke pusat perbelanjaan (pasar), jarak dengan pusat pendidikan (sekolah)  dan  kepadatan  penduduk  sekitar lokasi  sebagai  bahan  acuan  untuk  menentukan saran  lokasi  perumahan  terbaik  (Saputri  & Oktafiano, 2017).
Metode Simple Additive Weighting
(SAW)  sering  juga  dikenal  istilah  metode penjumlahan terbobot. Formula untuk melakukan  normalisasi  adalah  seperti  pada Persamaan 2.1.
(2.1)
Keterangan: R ij = Normalisasi baris ke i dan kolom ke j. X ij = Nilai kriteria baris ke i dan kolom ke j. Min/Max  X ij =  Nilai  minimal/  maksimal  pada masing-masing kriteria. Variabel R ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari  alternatif  Ai  pada  atribut  Cj;  i  =1,2,…m dan j = 1,2,…,n.
Untuk  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif (Vi) seperti Persamaan 2. 2.
(2.2)
Keterangan: V i = Nilai hasil baris ke i.
W j = Bobot yang pada masing-masing kriteria.
R ij = Nilai normalisasi dari baris i dan kolom j.
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengidentifikasikan bahwa  alternatif  Ai  lebih  terpilih.  Langkah- langkah dari metode SAW adalah:
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C.
2. Menentukan rating kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria,  kemudian  melakukan  normalisasi matriks  berdasarkan persamaan yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut benefit ataupun  atribut cost )  sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
Hasil akhir diperoleh  dari  proses perangkingan yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi R  dengan vector bobot sehingga diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif terbaik (A) sebagai solusi.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 3.1.

## Gambar 3. 1 Tahapan Penelitian
Berdasarkan gambar 3.1 terdapat beberapa  tahapan  penelitian,  masing-masing tahapan  pada  penelitian  tersebut  akan  dibahas pada poin selanjutnya.

## 3.1 Tahap Perencanaan
Dalam  penelitian  ini,  pengumpulan  data merupakan  tahapan  terpenting  yang  harus dilakukan  demi  keberhasilan  penelitian  ini. Dimana  hal  ini  sangat  berkaitan  dengan  proses seleksi  menentukan  prioritas  rencana  kerja pembangunan  desa  (RKPDes)  ini  yang  akan dimuat  dalam  aplikasi  sistem  pendukung keputusan yang berperan sebagai informasi.
3.2 Tahap Desain
Dalam  Penyelesain  penelitian  tersebut berikut langkah yang harus dilakukan:
a. Menentukan Kriteria Jenis Kriteria terlihat pada Tabel 1.

## Table 1. Jenis Kriteria
Kode Kriteria Kategori KT01 Volume Cost KT02 Manfaat Benefit KT03 Waktu pelaksanaan Cost KT04 Anggaran Cost
b. Menentukan rating kecocokan alternatif.
Table 2. Rating Kecocokan Kriteria Keterangan Nilai kepentingan Volume 0 s/d 100 m 1 101 s/d 200 m 0,9 201 s/d 300 m 0,8
301 s/d 400 m 0,7 401 s/d 500 m 0,6 501 s/d 600 m 0,5 601 s/d 700 m 0,4 701 s/d 800 m 0,3 801 s/d 900 m 0,2 >900 m 0,1 Manfaat Masyarakat 1 Pertanian 0,8 Transportasi 0,6 Kesehatan 0,4 Keamanan 0,2 Waktu Pelaksanaan 1 s/d 2 bulan 1 2 s/d 4 bulan 0.8 4 s/d 6 bulan 0.6 6 s/d 8 bulan 0.4 8 s/d 12 bulan 0.2 Anggaran 0 s/d 100 juta 1 101 s/d 200 juta 0,8 201 s/d 300 juta 0,6 301 s/d 400 juta 0,4 > 400 juta 0,2
c. Menentukan Nilai Preferensi Bobot ini akan  digunakan sebagai  proses dalam  pengambilan  keputusan  pada  penentuan prioritas RKPDes  yang  dapat  dilihat  pada  tabel 3.
Tabel 3. Nilai Preferensi Kode Kriteria Bobot KT01 Volume 4 KT02 Manfaat 5 KT03 Waktu Pelaksanaan 3 KT04  Anggaran 3

## 3.3 Tahap Pemilihan
Dalam  tahapan  ini  penentuan  prioritas RKPDes  dimana  pemilihan  ini  bisa  dilakukan dengan menggunakan inferensi Simple Additive Weighting yang  sebelumnya  telah  ditentukan nilai  kriteria  dan  bobot  pada  masing-masing kriteria.  Setelah  dilakukan  proses  normalisasi, selanjutnya  akan  dilakukan  proses  perkalian dengan  bobot  yang  sudah  ditentukan  dan dihitung  dengan  rumus  berdasarkan  Persamaan 2.1.
Setelah  dilakukan  normalisasi,  untuk mendapatkan  nilai vector dapat  dilakukan proses  menghitung  nilai  alternatif  yang  sudah ternormalisasi  dengan  menggunakan  rumus berdasarkan Persamaan 2.2.

## 3.4 Implementasi dan Solusi 3.4.1 Perancangan UML
Use  Case  diagram dan Activity  Diagram dapat  dilihat  seperti  pada  gambar  3.2  sampai gambar 3.6.
Gambar 3. 2 Use Case Diagram
Dalam  rancangan Use  Case pada penelitian  ini,  terdapat  2  aktor yang  dapat mengakses  sistem  tersebut.  Diantaranya  aktor “operator”  dengan  akses input  dan  lihat  Daftar Usulan,  input  dan  lihat  daftar  kriteria  serta subkriteria  dan  menghitung  nilai  Usulan  untuk mendapatkan  rekomendasi  prioritas  usulan. Kemudian aktor “kades” dengan akses edit dan lihat Daftar Kriteria serta subkriteria, mengelola data Operator, dan melihat rangking perhitungan dan mencetak laporan perhitungan.
.
Gambar 3. 3 Activity Diagram Operator
Activity Diagram operator dimulai ketika operator  mulai  login  pada  sistem,  kemudian operator akan  diarahkan ke halaman dashboard setelah  proses  otentikasi,  selanjutnya  operator menginputkan  Daftar  Usulan  dari  menu  Daftar Usulan untuk dihitung dengan persamaan SAW di  sistem  dan  hasil  perhitungan  bisa  diekspor sebagai laporan.
Gambar 3. 4 Activity Diagram Kades
Activity Diagram “Kades” dimulai ketika user login ke  dalam  sistem  kemudian  diarahkan  ke  halaman dashboard sistem setelah proses otentikasi, kemudian  kades  menginput  tahun  periode  untuk melihat  rangking  prioritas  Daftar  Usulan  untuk  satu periode.

## 3.4.2 Perancangan Database
Terdapat  beberapa  tabel  dalam  rancangan database pada  penelitian  ini,  diantaranya  ada  tabel T_USUALAN sebagai tabel data alternatif, kemudian  tabel  T_DT_USULAN  sebagai  tabel transaksi  antara  tabel  alternatif  dan  nilai-nilai  sub kriteria  untuk  masing-masing  kriteria  dalam  tabel SUB_KRITERIA  dan  tabel  KRITERIA  untuk menyimpan data kriteria dan nilai preferensi.
Relasi  tabel databse dapat  dilihat  pada Gambar 3. 6.
Gambar 3. 5 Relasi Database

## 4. PEMBAHASAN
4.1 Perhitungan Metode SAW Manual
Langkah  pertama  dalam  perhitungan dengan metode SAW (Simple Additive
Weighting) adalah  menentukan  data  alternatif  . seperti dalam tabel 4.1.
Tabel 4. 1 Nilai Awal
No. Alternatif Kriteria KT01 KT02 KT03 KT04 1. rehab jalan desa rw 09 601-700 Masyarakat 2-4 bulan 100-200 2. Pembangunan rabat jalan desa Mekarwangi RW 07 301-400 Masyarakat 2-4 bulan 0-100 3. rabat jalan desa rw 08 301-400 Masyarakat 2-4 bulan 0-100
No. Alternatif Kriteria KT01 KT02 KT03 KT04 4. rabat jalan desa rw 06 401-500 Masyarakat 2-4 bulan 0-100 5. Pembangunan rabat jalan desa RW 07 301-400 Masyarakat 2-4 bulan 101-200 6. TPT rw 03 501-600 Pertanian 1-2 bulan 201-300 7. TPT rw 01 401-500 Masyarakat 1-2 bulan 101-200 8. TPT rw 02 401-500 Masyarakat 1-2 bulan 101-200 9. TPT rw 06 501-600 Masyarakat 1-2 bulan 101-200 10. Pengadaan Sarana Air bersih >900 Masyarakat 1-2 bulan 101-200 11. Pembangunan Jembatan 0-100 Transportasi 1-2 bulan 301-400 12. Jalan Usaha Tani 301-400 Pertanian 1-2 bulan 101-200 13. Pembangunan Drainese Jl Desa Rw 02 0-100 Pertanian 1-2 bulan 0-100 14. Jalan Lingkungan 801-900 Masyarakat 1-2 bulan 0-100 15. Pengaspalan 501-600 Transportasi 1-2 bulan 101-200 16. TPT saluran Irigasi 501-600 Pertanian 1-2 bulan 101-200 17. Pemeliharaan jalan >900 Masyarakat 1-2 bulan 0-100 18. Pembangunan Draenase Jln Desa RW 01 0-100 Masyarakat 1-2 bulan 0-100 19. Pembangunan Draenase Jln Desa RW 03 0-100 Masyarakat 1-2 bulan 0-100 20. pembangunan draenae jn ds rw 2/p.ondin 0-100 Masyarakat 1-2 bulan 0-100 Langkah  selanjutnya  yaitu  menentukan rating
kecocokan dan bobot kriteria berdasarkan  tabel  nilai  kepentingan  yang  telah ditentukan. Rating kecocokan dapat dilihat pada Tabel 4.2.
Tabel 4. 2 Tabel Rating Kecocokan Alternatif Kriteria KT01 KT02 KT03 KT04 1 0,4 1 0,8 0,8 2 0,7 1 0,8 1 3 0,7 1 0,8 1 4 0,6 1 0,8 1 5 0,7 1 0,8 0,8 6 0,5 0,6 1 0,6 7 0,6 1 1 0,8 8 0,6 0,6 1 0,6 9 0,5 1 1 0,8 10 0,1 1 1 0,8 11 1 0,8 1 0,4 12 0,7 0,6 1 0,8 13 0,7 0,6 1 0,8 14 0,2 1 1 1 15 0,5 0,8 1 0,8 16 0,5 0,6 1 0,8 17 0,1 1 1 1 18 0,9 1 1 1 19 0,9 1 1 1 20 09 1 1 1
Menentukan  nilai  minimal  dan  nilai maksimal berdasarkan tipe kriteria dapat dilihat pada tabel 4.3.
Tabel 4.3 Nilai Minimal/Maksimal Kriteria KT01 KT02 KT03 KT04 Cost Benefit Cost Cost Min/max 0,1 1 0,8 0,4
Normalisasi  matriks  X  berdasarkan Rating Kecocokan  seperti Persamaan 2.1.

## Tabel 4.4 Normalisasi Matriks X
Alternatif Kriteria Rumus Perhitungan Hasil 1 KT01 0,1/0,4 0,25 KT02 1/1 1 KT03 0,8/0,8 1 KT04 0,4/0,8 0,5 2 KT01 0,1/0,7 0,14 KT02 1/1 1 KT03 0,8/0,8 1 KT04 0,4/1 0,4 3 KT01 0,1/0,7 0,14 KT02 1/1 1 KT03 0,8/0,8 1 KT04 0,4/1 0,4 4 KT01 0,1/0,6 0,17 KT02 1/1 1 KT03 0,8/0,8 1 KT04 0,4/1 0,4 5 KT01 0,1/0,7 0,14 KT02 1/1 1 KT03 0,8/0,8 1 KT04 0,4/0,8 0,5 6 KT01 0,1/0,5 0,2 KT02 0,6/1 0,6 KT03 0,8/1 0,8 KT04 0,4/0,6 0,67 7 KT01 0,1/0,6 0,17 KT02 1/1 1 KT03 0,8/1 0,8 KT04 0,4/0,8 0,5 8 KT01 0,1/0,6 0,17 KT02 0,6/1 0,6 KT03 0,8/1 0,8 KT04 0,4/0,6 0,67 9 KT01 0,1/0,5 0,2 KT02 1/1 1 KT03 0,8/1 0,8 KT04 0,4/0,8 0,5
Alternatif Kriteria Rumus Perhitungan Hasil 10 KT01 0,1/0,1 1 KT02 1/1 1 KT03 0,8/1 0,8 KT04 0,4/0,8 0,5 11 KT01 0,1/0,8 0,1 KT02 0,8/1 0,8 KT03 0,8/1 0,8 KT04 0,4/0,4 1 12 KT01 0,1/0,7 0,14 KT02 0,6/1 0,6 KT03 0,8/1 0,8 KT04 0,4/0,4 0,5 13 KT01 0,1/1 0,1 KT02 1/1 1 KT03 0,8/1 0,8 KT04 0,4/1 0,5 14 KT01 0,1/0,2 0,5 KT02 1/1 1 KT03 0,8/1 0,8 KT04 0,4/1 0,4 15 KT01 0,1/0,5 0,2 KT02 0,6/1 0,6 KT03 0,8/1 0,8 KT04 0,4/0,8 0,5 16 KT01 0,1/0,5 1 KT02 1/1 1 KT03 0,8/1 0,8 KT04 0,4/0,8 0,5 17 KT01 0,1/0,1 0,11 KT02 1/1 1 KT03 0,8/1 0,8 KT04 0,4/1 0,4 18 KT01 0,1/0,9 0,11 KT02 1/1 1 KT03 0,8/1 0,8 KT04 0,4/1 0,4 19 KT01 0,1/0,9 0,11 KT02 1/1 1 KT03 0,8/1 0,8 KT04 0,4/1 0,4 20 KT01 0,1/0,9 0,11 KT02 1/1 1 KT03 0,8/1 0,8 KT04 0,4/1 0,4
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat matriks keputusan (R) yang diperoleh dari hasil perhitungan  normalisasi  matriks  (X ) yang akan dikalikan  dengan  bobot  nilai  di  setiap  kriteria (W). Kemudian hasil perkalian akan dijumlahkan  dengan  semua  hasil  perkalian bobot pada masing-masing kriteria seperti pada Persamaan 2.2.
Perkalian  dan  penjumlahan  dengan bobot  W  dapat  dinilai  pada  tabel  4.8  dengan ketentuan nilai W = [4 5 3 3] .

## Tabel 4.5 Tabel Normalisasi Matriks R
Alternatif
Kriteria Rumus Perhitungan Hasil
Alternatif Kriteria Rumus Perhitungan Hasil 1 KT01 4 x 0,25 1 KT02 5 x 1 5 KT03 3 x 1 3 KT04 3 x 0,5 1,5 Total 10,5 2 KT01 4 x 0,14 0,56 KT02 5 x 1 5 KT03 3 x 1 3 KT04 3 x 0,4 1,2 Total 9,76 3 KT01 4 x 0,14 0,56 KT02 5 x 1 5 KT03 3 x 1 3 KT04 3 x 0,4 1,2 Total 9,76 4 KT01 4 x 0,17 0,68 KT02 5 x 1 5 KT03 3 x 1 3 KT04 3 x 0,4 1,2 Total 9,88 5 KT01 4 x 0,14 0,56 KT02 5 x 1 5 KT03 3 x 1 3 KT04 3 x 0,5 1,5 Total 10,06 6 KT01 4 x 0,2 0,8 KT02 5 x 0,6 3 KT03 3 x 0,8 2,4 KT04 3 x 0,67 2,01 Total 8,21 7 KT01 4 x 0,17 0,68 KT02 5 x 1 5 KT03 3 x 0,8 2,4 KT04 3 x 0,5 1,5 Total 9,58 8 KT01 4 x 0,17 0,68 KT02 5 x 0,6 3 KT03 3 x 0,8 2,4 KT04 3 x 0,67 2,01 Total 8,09 9 KT01 4 x 0,2 0,8 KT02 5 x 1 5 KT03 3 x 0,8 2,4 KT04 3 x 0,5 1,5 Total 9,7 10 KT01 4 x 1 4 KT02 5 x 1 5 KT03 3 x 0,8 2,4 KT04 3 x 0,5 1,5 Total 12,9 11 KT01 4 x 0,1 0,4 KT02 5 x 0,8 4 KT03 3 x 0,8 2,4 KT04 3 x 1 3 Total 9,8 12 KT01 4 x 0,14 0,56 KT02 5 x 0,6 3 KT03 3 x 0,8 2,4 KT04 3 x 0,5 1,5 Total 7,46 13 KT01 4 x 0,1 0,4 KT02 5 x 1 5
Alternatif Kriteria Rumus Perhitungan Hasil KT03 3 x 0,8 2,4 KT04 3 x 0,4 1,2 Total 9 14 KT01 4 x 0,5 2 KT02 5 x 1 5 KT03 4 x 0,8 2,4 KT04 3 x 0,4 1,2 Total 10,6 15 KT01 4 x 0,2 0,8 KT02 5 x 0,8 4 KT03 3 x 0,8 2,4 KT04 3 x 0,5 1,5 Total 8,7 16 KT01 4 x 0,2 0,8 KT02 5 x 0,6 3 KT03 3 x 0,8 2,4 KT04 3 x 0,5 1,5 Total 7,7 17 KT01 4 x 1 4 KT02 5 x 1 5 KT03 3 x 0,8 2,4 KT04 3 x 0,4 1,2 Total 12,6 18 KT01 4 x 0,11 0,44 KT02 5 x 1 5 KT03 3 x 0,8 2,4
Alternatif Kriteria Rumus Perhitungan Hasil KT04 3 x 0,4 1,2 Total 9,04 19 KT01 4 x 0,11 0,44 KT02 5 x 1 5 KT03 3 x 0,8 2,4 KT04 3 x 0,4 1,2 Total 9,04 20 KT01 4 x 0,11 0,44 KT02 5 x 1 5 KT03 3 x 0,8 2,4 KT04 3 x 0,4 1,2 Total 9,04
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  4.5, maka  dapat  dihasilkan  beberapa  usulan  dengan 12  nilai  vektor  tertinggi  yang  akan  menjadi rekomendasi  usulan  agar  dimusyawarahkan untuk  direalisasikan  dan  dibandingkan  dengan 12  (dua  belas)  data  usulan  RKPDes  desa Ciburuy  yang  sudah  direalisasikan  pada  tahun 2017.  Tabel  perbandingan  hasil  perhitungan metode SAW  dengan 12  Usulan RKPDes 2017 dapat dilihat pada tabel 4.6.

## Tabel 4. 6 Tabel Perbandingan
Ranking Hasil perhitungan SAW Data RKPDes tahun 2017 Keterangan Daftar Usulan Nilai vektor Daftar Usulan 1 Pengadaan sarana air bersih 12,90 Pengadaan sarana air bersih sesuai 2 Pemeliharaan jalan 12,60 Pemeliharaan jalan Sesuai 3 Jalan Lingkungan 10,60 Jalan Lingkungan Sesuai 4 Rehab jalan desa rw 09 10,50 Rehab jalan desa rw 09 Sesuai 5 Pembangunan rabat jalan desa RW 07 10,06 Pembangunan rabat jalan desa RW 07 Sesuai 6 Rabat jalan desa rw 06 9,88 Rabat jalan desa rw 06 Sesuai 7 Pembangunan Jembatan 9,80 Pembangunan Jembatan Sesuai 8 Rabat jalan desa rw 08 9,76 Rabat jalan desa rw 08 Sesuai 9 Pembangunan rabat jalan desa Mekarwangi RW 07 9,76 Pembangunan rabat jalan desa Mekarwangi RW 07 Sesuai 10 TPT RW 06 9,70 Pembangunan Drainase jln Desa RW 02 Tidak sesuai 11 TPT Rw 01 9,57 Pembangunan Drainase jln Desa RW 01 Tidak sesuai 12 TPT Rw 03 9,04 Pembangunan Drainase jln ds RW 2/p.ondin Tidak sesuai
Berdasarkan  12  data  usulan  dalam  tabel perbandingan  di  atas,  terdapat  9  (sembilan) usulan  hasil  penelitian  menggunakan  metode SAW  yang  sesuai  dengan  data  usulan  RKPDes tahun  2017.  Untuk  mendapatkan  nilai  hasil presentase  dapat  dilakukan  dengan  persaman 4.1.
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐾𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑎𝑛   = 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 × 100%
= 9 12 × 100%
= 75% (4.1)

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa Sistem  dapat  bekerja  dengan  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting untuk menghitung  nilai  bobot  akhir  pada  masing- masing  alternatif  yang  sudah  terdaftar  dengan hasil  presentase  kebenaran  sebesar  75%  dari data yang ada.

## DAFTAR PUSTAKA
Bahari,  A.  T.,  &  dkk.  (2017).  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi  Bimbingan  Belajar  Dengan Metode  Weight  Product  (WP)  Berbasis WEBGIS. http://journal.stth- medan.ac.id .
Harigunna, T.,  &  Arinta,  O.  (2017). Penentuan Prioritas Program Kerja Pada Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja Desa  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy  Process .  Retrieved  2018, from citisee.amikompurokerto: http://citisee.amikompurwokerto.ac.id/a ssets/proceedings/2017/SI26.pdf Karim, J. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Pembangunan Menggunakan  Metode  Promothee  Pada Desa  Ayula  Kecamatan  Randangan Kabupaten Pohuwato Provinsi Gorontalo. ILKOM  Jurnal  Ilmiah Volume 10 , 86. Muhammad,  M.,  Safriadi,  N.,  &  dkk.  (2017). Implementasi  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW) Pada Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan  Prioritas  Perbaikan  Jalan. Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi (JUSTIN) .
Nilogiri,  A.,  &  Arifianto,  D.  (2016).  Sistem Pendukung  Keputusan  Prioritas  Lokasi Perbaikan Jalan. JUSTINDO . RI,  D.  (2004). Undang-Undang  Republik Indonesia  Nomor  32  Tahun  2004 Tentang Pemerintahan Daerah . Retrieved from Dpr.go.id: http://www.dpr.go.id/dokjdih/document /uu/33.pdf Riadi,  M.  (2013,  September  18). Sistem Pendukung Keputusan (SPK) . Retrieved from kajianpustaka.com: https://www.kajianpustaka.com/2013/0 9/sistem-pendukung-keputusan- spk.html Rufiqo, R. (2009). Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Pembagunan Perumahan Dengan Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP). repository.uin-suska.ac.id .
Saputri,  A.  D.,  &  Oktafiano.  (2017).  Sistem
Pendukung Keputusan Untuk Menentukan  Lokasi  Perumahan  di Kabupaten  Pringsewu  Menggunakan Metode Weighted Product. ojs.stmikpringsewu.ac.id . Satria,  A.  (2015). Teori  Pembangunan  :
Definisi Pembangunan Masyarakat Serta  Tujuan  Pembangunan  Yang Dilakukan Dalam Proses Pembangunan . Retrieved from materibelajar.id: http://www.materibelajar.id/2016/01/te ori-pembangunan-definisi- pembangunan.html# Sumarna, A. (2016, 7 18). RKP Desa (Rencana Kerja  Pemerintah  Desa .  Retrieved from keuangandesa.info:
https://www.keuangandesa.info/2016/0
7/rkp-desa-rencana-kerja-pemerintah- desa.html
Turban,  E.,  &  Liang,  T.-P.  (2005). Decision Support Systems and Intelligent Systems Edisi Bahasa Indonesia. Yogyakarta: Andi.