## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN DANA BOS MENGGUNAKAN METODE

## SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Anggi Marsela 1* , Fitra Kurnia 2 , Fitri Insani 3 , Reski Mei Candra 4
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Suska Riau, JL. HR Soebrantas, KM. 18,5, No. 155, Simpang Baru, Pekanbaru, Indonesia 28293 3,4 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Suska Riau, JL. HR Soebrantas, KM. 18,5, No. 155, Simpang Baru, Pekanbaru, Indonesia 28293 email : anggi.marsela@students.uin-suska.ac.id
Abstrak: Sekolah Dasar Negeri 001 Balam Jaya merupakan salah satu sekolah dasar yang bertempat di Dusun Srijaya Desa Balam  Jaya  Kecamatan  Tambang  Kabupaten  Kampar.  Sekolah  Dasar  Negeri  001  Balam  Jaya  bagian  atau  divisi  yang menangani terkait hail Dana BOS ialah Tata Usaha dan dengan persetujuan atau ijin dari Kepala Sekolah. Dalam menangani kasus pemilihan penerimaan dana BOS ini keputusan atas penerimaan dana BOS hanya kepada Kepala Sekolah berdasarkan hasil pemungutan suara dalam rapat dan ini dianggap sangat kurang efisien, dimana penentuan penerimaan dana BOS hanya didasarkan pada suara terbanyak dari jumlah peserta rapat yang hadir. Terlebih lagi dengan keputusan mengenai penerimaan dana  BOS  tidak  disertai  dengan  penjelasan  keprioritasannya,  sehingga  menimbulkan  pro  dan  kontra  guru-guru  terhadap keputusan  yang  ditetapkan  karena  tidak  akan  mungkin  semua  guru  pro  terhadap  keputusan  yang  telah  ditetapkan. Berdasarkan  hasil  pengujian  metode  SAW  didapatkan  nilai  preferensi  terbaik  pada  alternatif  Harisandi  dengan  nilai preferensi  0,83.  Pada pengujian  yang  dilakukan dengan  UAT  dan  Blackbox  didapatkan nilai UAT  sebesar  87%  serta  nilai pengujian Blackbox ialah 100%.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Penerimaan Dana BOS, Simple Additive Weighting.
Abstract: State Elementary School 001 Balam Jaya is one of the elementary schools located in Srijaya Hamlet, Balam Jaya Village, Tambang District, Kampar Regency. State Elementary School 001 Balam Jaya, the part or division that handles the results  of  the  BOS  Fund  is  Administration  and  with  the  approval  or  permission  of  the  Principal.  In  handling  the  case  of selecting BOS funds, the decision on the receipt of BOS funds is only to the Principal based on the results of voting in the meeting and this is considered very inefficient, where the determination of BOS fund receipts is only based on the majority vote  of  the  number  of  meeting  participants  present.  Moreover,  the  decision  regarding  the  receipt  of  BOS  funds  was  not accompanied by an explanation of its priorities, giving rise to the pros and cons of the teachers against the decisions made because it would not be possible for all teachers to be pro against the decisions that had been made. Based on the results of the SAW method, the best preference value for the Harisandi alternative was obtained with a preference value of 0.83. In the tests carried out with UAT and Blackbox, the UAT value was 92% and the Blackbox test value was 100%.
Keywords : Decision Support System, BOS Fund Receipt, Simple Additive Weighting.

## PENDAHULUAN
Dana  Bantuan  Operasional  Sekolah  (BOS) adalah  bantuan  yang  dibuat  oleh  pemerintah  untuk menyalurkan  dana  kepada  anak  bangsa  yang disalurkan  di  setiap  sekolah.  Sesuai  dengan Peraturan  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan Republik  Indonesia  Nomor  6  Tahun  2021  Tentang “Petunjuk  Teknis  Pengelolaan  Dana  Bantuan Operasional Sekolah Reguler“ mengatakan dana bos adalah  dana  yang  digunakan  untuk  mendanai belanjan  non-personalia  bagi  satuan  pendidikan dasar  dan  menengah  sebagai  pelaksana  program wajib  belajar  dan  dapat  dimungkinkan  untuk mendanai  beberapa  kegiatan  lain  sesuai  dengan ketentuan peraturan perundang-undangan[1].
Program Bantuan Operasional Sekolah (BOS)  dimulai  dari  tahun  2005  dan  telah  berperan banyak  atau  signifikan  dalam  pencapaian  program wajar  (wajib  belajar)  9  tahun.  Tujuan  khusus  dari dana  BOS  pada  jenjang  pendidikan  dasar  ialah memberantas  pungutan  bagi  seluruh  siswa  di sekolah  negeri  terhadap  biaya  operasi  sekolah  dan meringangkan  beban  dari  orang  tua  yang  termasuk dalam golongan tidak mampu[2].
Sekolah  Dasar  Negeri  001  Balam  Jaya merupakan  salah  satu  sekolah  dasar  yang  bertempat di  Dusun  Srijaya  Desa  Balam  Jaya  Kecamatan Tambang Kabupaten Kampar. Sekolah Dasar Negeri 001  Balam  Jaya  bagian  atau  divisi  yang  menangani terkait hail Dana BOS ialah Tata Usaha dan dengan persetujuan  atau  ijin  dari  Kepala  Sekolah.  Dalam menangani  kasus  pemilihan  penerimaan  dana  BOS ini  keputusan  atas  penerimaan  dana  BOS  hanya kepada Kepala Sekolah berdasarkan hasil pemungutan  suara  dalam  rapat  dan  ini  dianggap sangat kurang efisien, dimana penentuan penerimaan dana  BOS  hanya  didasarkan  pada  suara  terbanyak dari  jumlah  peserta  rapat  yang  hadir.  Terlebih  lagi dengan  keputusan  mengenai  penerimaan  dana  BOS tidak  disertai  dengan  penjelasan  keprioritasannya, sehingga  menimbulkan  pro  dan  kontra  guru-guru terhadap  keputusan  yang  ditetapkan  karena  tidak akan  mungkin  semua  guru  pro  terhadap  keputusan yang telah ditetapkan.
Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi  di Sekolah Dasar Negeri 001 Balam Jaya untuk saat ini belum  ada  penerapan  metode simple  additive weighting (SAW)  dalam  menunjang  keputusan penentuan  penerima  dana  BOS  maka  dari  itu
dibuatlah penerapan metode simple additive weighting (SAW) dalam penerimaan dana BOS yang bertujuan  membantu  serta  menunjang  pengambilan keputusan  dalam  pemilihan  dan  penerimaan  dana BOS. Penggunaan metode SAW dalam penelitian ini bertujuan  untuk  memberikan  hasil  keputusan  yang optimal berdasarkan nilai bobot yang dihasilkan dari perhitungan  matriks  yang  dilakukan  berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan.

## TINJAUAN PUSTAKA Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  ialah sistem  berbasis  komputer  yang  mana  memiliki kemampuan  dalam  memecahkan  masalah  baik  itu secara  terstruktur,  semi  terstruktur  maupun  tidak terstruktur.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) pada  dasarnya  hanyalah  sistem  yang  dapat membantu  manajer  dalam  pembuatan  keputusan, namun  tidak  dapat  menggantikan  posisi  dan  peran dari manajer[3].
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  biasa digunakan  untuk  mengambil  keputusan  dalam lingkup  memperluas  kemampuan  dari  pengambil keputusan tetapi bukan untuk menggantikan penilaian dari hasil keputusan tersebut.

## Dana BOS
Dana  Bantuan  Operasional  Sekolah  yang mana  adalah  pendanaan  untuk  menadanai  belanja nono-personalia  bagi  satuan  pendidikan  dasar  serta menengah  sebagai  pelaksana  program  wajib  belajar dan  dapat  digunakan  untuk  mendanai  kegiatan lainnya sesuai denga ketentuan peraturan perundang- undangan[4].
Pengelolaan  Dana  BOS  itu  sangat  fleksibel dan  efektif  karena  dilakukan  oleh  berbagai  satuan pendidikan serta dapat  memberikan hasil, pengaruh, dan  daya  guna  untuk  mencapai  tujuan  pendidikan disatuan  pendidikan.  Penyaluran  Dana  BOS  untuk biasanya dilakukan dalam tiga kali dalam setahun.
Maka  dari  itu  Dana  BOS  adalah  program pemerintah dalam meningkatkan
mutu
pembelajaraan  dan  pemerataan  akses  layanan pendidikan  pada  satuan  pendidikan  serta  membantu khalayak  yang  tidak  mampu  dalam  melakukan pembayaran sekolah.

## Simple Additive Weighting (SAW)
Simple Additive Weighting (SAW)
merupakan  peranakan  dari Multiple  Attribute Decision  Making (MADM)  yang  mana  tujuannya ialah  mencari  sebuah  alternatif  terbaik  dengan  nilai tertinggi  atau  terbesar[5].  Metode  MADM  memiliki konsep  dasar  yang  mana  menemukan  alternatif keputusan  pada  kriteria  yang  tersedia. Mulitple attribute decision making merupakan pengembangan dari  FMADM  dengan  peningkatan  pada fuzzy yang bertujuan  menentukan  alternatif  yang  optimal  dari seluruh  kriteria  yang  ditentukan[6]. Tahapan  utama
dari  metode  FMADM  yaitu  menentukan  nilai  bobot dari  seluruh  atribut.  Tahap  kedua  proses  rangking bertujuan  untuk  menyeleksi  alternatif  yang  telah disediakan sebelumnya.
Pada  penelitian  ini  Metode  SAW  memiliki proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  dari  skala yang nantinya dibandingkan dengan semua alternatif yang  ada  sebagaimana  pada  penelitian[7]. Metode SAW dalam penyelesaian permasalahannya menggunakan  dua  atribut  yaitu  kriteria  keuntungan (benefit) dan kriteria biaya (cost) [8] . Perbedaan dari kedua  kriteria  tersebut  yaitu  ketika  mengambil keputusan. Adapun rumus metode SAW ditunjukkan dalam persamaan berikut (1).
𝑟𝑖𝑗 =   { 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑖 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑖𝑛𝑖 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 Rij merupakan nilai rating kinerja normaliasasi  matriks  berdasarkan  nilai  atribut keuntungan  dan  nilai  atribut  biaya.  Nilai Xij merupakan  nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  kriteria. Nilai Xij didapat  dari  nilai  pada  baris  dan  kolom  di matriks.  Nilai  atribut  keuntungan  dihitung  dengan menggunakan persamaan (2).
𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑖 𝑥𝑖𝑗 Nilai  atribut  keuntungan  diperoleh  dari  nilai pada  rumus  diatas  yaitu Xij yang  dibagi  dari  nilai maksimal  dan  dari  nilai  atribut  pada  setiap  kriteria. Selanjutnya untuk nilai biaya dihitung menggunakan persamaan (3).
𝑚𝑖𝑛𝑖 𝑥𝑖𝑗

## 𝑥𝑖𝑗
Nilai  atribut  biaya  diperoleh  dari  nilai minimal  dan  dari  nilai  atribut  di  setiap  kriteria kemudian  dibagi  dengan  nilai Xij .  Selanjutnya mencari  nilai  rating  kinerja  normalisasi,  dan selanjutnya  dilakukan  pencarian  nilai  preferensi. Nilai  preferensi  diperoleh  berdasarkan  perhitungan dari  masing-masing  alternatif (Vi) seperti  pada persamaan (4).
𝑉 i  = ∑ 𝑤 j 𝑟 ij 𝑛 𝑗=1 Vi ialah  rangking  untuk  setiap  alternatif yang  mana  diperoleh  dari  perkalian  nilai Wij dengan Rij. Hasil  dari  penjumlahan Vi akan diurutkan  berdasarkan  nilai  yang  paling  besar. Nilai yang lebih besar menjelaskan bahwa nilai alternatif Ai lebih memungkinkan sebagai suatu keputusan.

## METODE
Tahapan  penelitian  ialah  langkah-langkah dari  sebuah  penelitian  yang  nantinya  digunakan untuk  mencari  serta  memperoleh  data-data  yang diperlukan  dan  selanjutnya  diproses  menjadi informasi sesuai dengan permasalahan yang diteliti[9]. Langkah-langkah yang akan dilalui dalam
(1) (2)
(3)
(4)
penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  diagram  alur dibawah ini :

## Teknik Pengumpulan Data Observasi
Pengumpulan  data  dilakukan  di  Sekolah Dasar  Negeri  001  Balam  Jaya,  didapatkannya  110 data  siswa  yang  akan  dilakukan  seleksi  dalam menentukan  penerimaan  dana  bantuan  operasional sekolah nantinya[10].

## Wawancara
Wawancara  pada  pimpinan  Sekolah  Dasar Negeri  001  Balam  Jaya  yaitu  Ibu  Yusmar,  S.Pd, dimana  data  yang  berjumlah  110  data  siswa  dan menentukan kriteria-kriteria yang akan dipakai  pada sistem  penerimaan  dana  bantuan  operasional sekolah.  Kriteria  yang  disebutkan  oleh  pimpinan  di
SDN  001  Balam  Jaya  yaitu;  iyuran  bulanan, tunggakan uang seragam, penghasilan orang tua, dan tanggungan orang tua.

## Studi Pustaka
Peneliti  mengumpulkan  seluruh  data  dari sumber  yang  literaturnya  dari  buku,  jurnal,  dan lainnya terkait yang mendukung proses penelitian ini menjadi terselesaikan.
Analisa Sistem

## Analisa Sistem Lama
Peneliti  melakukan  observasi  langsung  ke SDN 001 Balam Jaya, dimana peneliti mendapatkan informasi untuk analisa sistem lama untuk pemilihan dana  bantuan  operasional  sekolah  sebelumnya dilakukan  dengan  cara  musyawarah  antara  guru dengan  guru  serta  kepala  sekolah,  hal  ini  dilakukan secara  voting  suara.  Hal  ini  tidak  dapat  dilakukan kembali karena tidak efisien dalam pemilihan[11].

## Analisa Sistem Baru
Setelah  dilakukannya  analisa  terkait  sistem lama,  maka  tahapan  berikutnya  dilanjutkan  dengan menganalisa  sistem  baru,  yang  mana  nantinya  akan dirancang  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan calon  penerima  dana  BOS  dengan  metode simple additive weighting.
Perancangan

## Perancangan Basis Data
Perancangan  basis  data  ialah  merancang bentuk  data  yang  akan  digunakan,  data-data  yang digunakan  ialah  data  siswa  yang  berjumlah  110 siswa-siswi,  kriteria  yang  digunakan  per  masing- masingnya  ialah;  iyuran  bulanan,  tunggakan  uang seragam,  penghasilan  orang  tua,  dan  tanggungan orang tua[12].

## Perancangan Struktur Menu
Perancangan  struktur  menu  ialah  merancang menu-menu  yang  akan  ditampilkan  nantinya  pada sistem seperti; menu data siswa-siswi, menu kriteria, menu laporan.

## Perancangan Antar Muka
Perancangan  antar  muka  ialah  rancangan yang  akan  dibuat  untuk  memperumudah  para user dalam  pemakaian  sistemnya,  serta user jga  dapat dengan mudah dalam meng- entry data.

## Implementasi
Implementasi  sistem  yang  digunakan  nanti dibuat  dengan  sistem  pendukung  keputusan  dan menggunakan  bahasa  pemgoraman PHP dan database  MySQL [13] . Sehingga  nantinya  sistem yang  dirancang  dapat  melakukan  proses  seleksi terhadap  penerimaan  dana  bantuan  operasional sekolah.
Pengujian Pengujian  menggunakan User  Acceptance Test (UAT)  dan Blackbox [14] . Pengujian  dengan metode  tersebut  dapat  membantu  apakah  sistem berjalan  dengan  yang  diharapkan  serta  apakah user dapat  dengan  mudah  memahami  rancangan  yang telah dibuat.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data
1. Studi Pustaka
2. Wawancara 3. Observasi Analisa Sistem 1. Analisa Sistem Lama 2. Analisa Sistem Baru - Analisa Subsistem Data - Analisa Subsistem Model
- Analisa Subsistem Dialog
Perancangan 1. Perancangan Proses 2. Perancangan Basis Data 3. Perancangan Struktur Menu 4. Perancangan Antar Muka Implementasi Pengujian
1. Blackbox Testing
2. User Acceptance Test (UAT)
Kesimpulan dan Saran

## Kesimpulan
Peneliti  dapat  menyimpulkan  bagaimana hasil  dari  penelitian  yang  telah  dibuat  dengan menggunakan  metode simple  additive  weighting. Peneliti  juga  dapat  memberikan  saran  terhadap bagaimana kelanjutan penelitian tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Perhitungan Metode SAW
Tahapan dalam melakukan perhitungan SAW terlebih  dahulu  mengumpulkan  semua  informasi yang  akan  dilakukan  perhitungan  menggunakan SAW.  Tahapan  dalam  mengumpulkan  informasi yaitu  meng-identifikasi  tujuan  ataupun  alternatif keputusan,  identifikasi  kriteria  (yang  ditunjukkan dengan  nilai  numeris)  dan  membangun  struktur hirarki[15].
Langkah  pertama  untuk  melakukan  atau meng-identifikasi  dari  tujuan  pemilihan  calon penerima dana bantuan operasional sekolah. Sebagai sample  data  siswa  pada  penelitian  ini  diberikan  10 alternatif  data  siswa-siswi  yang  akan  diseleksi menggunakan  metode simple  additive  weighting. Alternatif dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Alternatif Siswa-Siswi
No. Alternatif Nama Alternatif 1 V1 Krisna Saputra 2 V2 Nurcahya 3 V3 Amelia 4 V4 Harisandi 5 V5 Misnawati … ….. ……. 10 V10 Uspent
Setelah  tujuan  dan  alternatif  keputusan didapatkan, untuk berikutnya menyimpulkan kriteria.  Adapun  kriteria  untuk  menentukan  calon penerima  dana  bantuan  operasional  sekolah  dapat dilihat pada tabel berikut.

## Tabel 2. Kriteria Calon Penerima Dana BOS
No. Kriteria Nama Kriteria 1 C1 Tunggakan Iyuran 2 C2 Tunggakan Uang Seragam 3 C3 Penghasilan Orang Tua 4 C4 Tanggungan Orang Tua

## Analisa Data Sistem Data Nilai Preferensi
Data  nilai  preferensi  yaitu  data  siswa-siswi yang  dijadikan  sampel  dengan  jumlah  banyaknya nilai kriteria sebanyak 4 buah;

## Data Kriteria
Data kriteria beserta sub-kriteria, dengan nilai kriteria yang permasingnya sebagai berikut :
Tabel 3. Kriteria Tunggakan Iyuran Bulanan
No. Tunggakan Iyuran Bulanan Keterangan Nilai Keterangan Bobot 1. Tidak Penting 1-3 Bulan 0,2 2. Kurang Penting 4-6 Bulan 0,4 3. Cukup Penting 7-9 Bulan 0,6 4. Sangat Penting 10-12 Bulan 1 Tabel 4. Kriteria Tunggakan Iyuran Seragam No. Tunggakan Iyuran Seragam Keterangan Nilai Keterangan Bobot 1. Tidak Penting < 150 Rb 0,2 2. Kurang Penting 150 Rb s/d 300 Rb 0,4 3. Cukup Penting 300 Rb s/d 500 Rb 0,6 4. Sangat Penting > 500 Rb 1 Tabel 5. Penghasilan Orang Tua No. Penghasilan Orang Tua Keterangan Nilai Keterangan Bobot 1. Tidak Penting < 1 Jt 0,2 2. Kurang Penting 1 Jt s/d 2 Jt 0,4 3. Cukup Penting 2 Jt s/d 3 Jt 0,6 4. Sangat Penting > 3 Jt 1 Tabel 6. Tanggungan Orang Tua No. Tanggungan Orang Tua Keterangan Nilai Keterangan Bobot 1. Tidak Penting 1 Anak 0,2 2. Kurang Penting 2-3 Anak 0,4 3. Cukup Penting 4-5 Anak 0,6 4. Sangat Penting > 5 Anak 1

## Data Alternatif
Data  alternatif  data  yang  akan  di  olah  dalam perhitungan  menggunakan  metode simple  additive weighting nantinya .

## Data Rangking
Data  rangking  ialah  data  perangkingan  dari  hasil perhitungan  menggunakan  metode simple  additive weighting.

## Evaluasi Perhitungan Metode SAW
Evaluasi  perhitungan  menggunakan  metode simple additive weighting dilakukan dengan tahapan meng-identifikasi  alternatif  dan  kriteria.  Ada  3 proses  yang  dilakukan  dalam  meng-identifikasi  hal ini,  yaitu  memilih  himpunan  rating,  evaluasi  serta agregasi.
Langkah  pertama  untuk  proses  ini  memilih himpunan rating untuk bobot kriterianya. Himpunan rating  untuk  nilai  dari  setiap  kriteria  disebut  juga himpunan rating kepentingan.
Langkah  berikutnya  meng-evaluasi  bobot- bobot  kriteria,  dalam  meng-evaluasi  hal  ini diperlukan  tabel  rating  kepentingan  untuk  setiap kriterianya.  Langkah  ini  merupakan  tahapan  untuk melakukan penelitian dengan inputan berupa sebuah nilai dari deskripsi.
Tabel rating kepentingan kriteria adalah tabel rating  bobot-bobot  kriteria  untuk  proses  penentuan penerima dana bantuan operasional sekolah. Perantingan ini dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 7. Himpunan Rating Kepentingan Deskripsi Nilai Sangat Penting 1 Cukup Penting 0,6 Kurang Penting 0,4 Tidak Penting 0,2 Tabel 8. Rating Kepentingan Kriteria Kriteria Rating Kepentingan Iyuran Bulanan 0,50 Iyuran Baju Seragam 0,10 Penghasilan Orang Tua 0,25 Tanggungan Orang Tua 0,15 Contoh Kasus Contoh kasus yang akan dilakukan perhitungan  menggunakan  metode simple  additive weighting .  Diketahui  alternatif  yang  digunakan menggunakan  10  data  siswa-siswi  dari  SDN  001 Balam  Jaya  serta  4  kriteria  sebagai  acuan pengambilan keputusan dalam menentukan penerima dana bantuan operasional sekolah.
Tabel 9. Alternatif Siswa-Siswi No. Alternatif Nama Alternatif 1 V1 Krisna Saputra 2 V2 Nurcahya 3 V3 Amelia 4 V4 Harisandi 5 V5 Misnawati … ….. ……. 10 V10 Uspent Tabel 10. Kriteria Penerima Dana BOS No. Kriteria Nama Kriteria 1. C1 Iyuran Bulanan 2. C2 Iyuran Baju Seragam 3. C3 Penghasilan Orang Tua 4. C4 Tanggungan Orang Tua Tabel 11. Data Sampel Alternatif No. C1 C2 C3 C4 V1 4 150.000 1.500.000 2 V2 2 320.000 1.500.000 3 V3 8 230.000 800.000 2 V4 10 420.000 1.000.000 3 V5 1 140.000 1.800.000 2 … …. ….. ……. …. V10 4 285.000 1.500.000 4
Tabel 12. Derajat Kecocokan No. C1 C2 C3 C4 V1 0,4 0,4 0,4 0,4 V2 0,2 0,6 0,4 0,4 V3 0,6 0,4 0,2 0,4 V4 1 0,6 0,4 0,4 V5 0,2 0,2 0,4 0,4 … …. ….. ….. …. V10 0,4 0,4 0,4 0,6
Dilihat  dari  tabel  diatas,  pada tabel  9 berisikan data alternatif para siswa-siswi, yang mana nantinya akan dijadikan acuan penelitian perhitungan  menggunakan  metode simple  additive weighting.  Tabel  10 berisikan  data  kriteria  yang digunakan  untuk  perhitungan  SAW,  di tabel  11 ialah data sampel yang telah didapatkan informasinya  dari  SDN  001  Balam  Jaya  dan selanjutnya akan dicocokan dengan derajat kecocokannya pada tabel 12.
Selanjutnya  hasil  dari  sampel  tersebut  akan disesuaikan  dengan  cara  menjadikannya  bentuk matriks  keputusan  dan  disesuikan  dengan  rating kepentingan kriteria pada tabel dibawah ini.
| | 𝑥 = 0,4 0,4 0,4 0,4 0,2 0,6 0,4 0,4 0,6 0,4 0,2 0,4 1 0,6 0,4 0,4 0,2 0,2 0,4 0,4 … … … …
0,4 0,4 0,4 0,6 | | Tabel 13. Rating Kepentingan Kriteria
C1 C2 C3 C4 Rating Kriteria 0,50 0,10 0,25 0,15
Tahapan  selanjutnya  yaitu  menormalisasikan matriks (indexs kecocokan) sebagai berikut :
𝑟𝑖𝑗 = { 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑖 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑖𝑛𝑖 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗
Normalisasi matriks alternatif A1-10 dengan kriteria Tunggakan Iyuran Bulanan (C1) (Benefit) :
𝑅11 = 0,4
max(0,4; 0,2; 0,6; 1; 0,2; 0,2; 0,2; 0,6; 0,2; 0,4) = 0,4 1 = 0,4 𝑅21 = 0,2
max(0,4; 0,2; 0,6; 1; 0,2; 0,2; 0,2; 0,6; 0,2; 0,4) = 0,2 1 = 0,2 𝑅31 = 0,6
max(0,4; 0,2; 0,6; 1; 0,2; 0,2; 0,2; 0,6; 0,2; 0,4) = 0,6 1 = 0,4 𝑅41 = 1
max(0,4; 0,2; 0,6; 1; 0,2; 0,2; 0,2; 0,6; 0,2; 0,4) = 1 1 = 1
𝑅51 = 0,2
max(0,4; 0,2; 0,6; 1; 0,2; 0,2; 0,2; 0,6; 0,2; 0,4) = 0,2 1 = 0,2 𝑅61 = 0,2
max(0,4; 0,2; 0,6; 1; 0,2; 0,2; 0,2; 0,6; 0,2; 0,4) = 0,2 1 = 0,2 𝑅71 = 0,2 max(0,4; 0,2; 0,6; 1; 0,2; 0,2; 0,2; 0,6; 0,2; 0,4) = 0,2 1 = 0,2
𝑅81 = 0,6 max(0,4; 0,2; 0,6; 1; 0,2; 0,2; 0,2; 0,6; 0,2; 0,4) = 0,6 1 = 0,6 𝑅91 = 0,2 max(0,4; 0,2; 0,6; 1; 0,2; 0,2; 0,2; 0,6; 0,2; 0,4) = 0,2 1 = 0,2 𝑅101 = 0,4 max(0,4; 0,2; 0,6; 1; 0,2; 0,2; 0,2; 0,6; 0,2; 0,4) = 0,4 1 = 0,4
Normalisasi matriks alternatif A1-10 dengan kriteria Tunggakan Iyuran Seragam (C2) (Benefit) :
𝑅12 = 0,4 max(0,4; 0,6; 0,4; 0,6; 0,2; 0,4; 0,4; 0,6; 0,4; 0,4) = 0,4 0,6 = 0,67 𝑅22 = 0,6
max(0,4; 0,6; 0,4; 0,6; 0,2; 0,4; 0,4; 0,6; 0,4; 0,4) = 0,6 0,6 = 1,00 𝑅32 = 0,4
max(0,4; 0,6; 0,4; 0,6; 0,2; 0,4; 0,4; 0,6; 0,4; 0,4) = 0,4 0,6 = 0,67 𝑅42 = 0,6
max(0,4; 0,6; 0,4; 0,6; 0,2; 0,4; 0,4; 0,6; 0,4; 0,4) = 0,6 0,6 = 1,00 𝑅52 = 0,2 max(0,4; 0,6; 0,4; 0,6; 0,2; 0,4; 0,4; 0,6; 0,4; 0,4) = 0,2 0,6 = 0,33 𝑅62 = 0,4 max(0,4; 0,6; 0,4; 0,6; 0,2; 0,4; 0,4; 0,6; 0,4; 0,4) = 0,4 0,6 = 0,67 𝑅72 = 0,4
max(0,4; 0,6; 0,4; 0,6; 0,2; 0,4; 0,4; 0,6; 0,4; 0,4) = 0,4 0,6 = 0,67 𝑅82 = 0,6 max(0,4; 0,6; 0,4; 0,6; 0,2; 0,4; 0,4; 0,6; 0,4; 0,4) = 0,6 0,6 = 1,00 𝑅92 = 0,4 max(0,4; 0,6; 0,4; 0,6; 0,2; 0,4; 0,4; 0,6; 0,4; 0,4) = 0,4 0,6 = 0,67 𝑅102 = 0,4 max(0,4; 0,6; 0,4; 0,6; 0,2; 0,4; 0,4; 0,6; 0,4; 0,4) = 0,4 0,6 = 0,67
Normalisasi matriks alternatif A1-10 dengan kriteria Penghasilan Orang Tua (C3) (Cost) :
𝑅13 = min(0,4; 0,4; 0,2; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4) 0,4 = 0,2 0,4 = 0,5
𝑅23 = min(0,4; 0,4; 0,2; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4)
0,4 = 0,2 0,4 = 0,5
𝑅33 = min(0,4; 0,4; 0,2; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4) 0,2 = 0,2 0,2 = 1,00
𝑅43 = min(0,4; 0,4; 0,2; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4) 0,4 = 0,2 0,4 = 0,5
𝑅53 = min(0,4; 0,4; 0,2; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4)
0,4 = 0,2 0,4 = 0,5 𝑅63 = min(0,4; 0,4; 0,2; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4) 0,4 = 0,2 0,4 = 0,5
𝑅73 = min(0,4; 0,4; 0,2; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4)
0,4 = 0,2 0,4 = 0,5
𝑅83 = min(0,4; 0,4; 0,2; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4)
0,4 = 0,2 0,4 = 0,5
𝑅93 = min(0,4; 0,4; 0,2; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4) 0,4 = 0,2 0,4 = 0,5 𝑅103 = min(0,4; 0,4; 0,2; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4) 0,4 = 0,2 0,4 = 0,5
Normalisasi matriks alternatif A1-10 dengan kriteria Tangungan Orang Tua (C4) (Benefit) :
𝑅14 = 0,4 max(0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,6; 0,6; 0,6) = 0,4 0,6 = 0,67
𝑅24 = 0,4 max(0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,6; 0,6; 0,6) = 0,4 0,6 = 0,67
𝑅34 = 0,4 max(0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,6; 0,6; 0,6) = 0,4 0,6 = 0,67
𝑅44 = 0,4 max(0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,6; 0,6; 0,6) = 0,4 0,6 = 0,67 𝑅54 = 0,4
max(0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,6; 0,6; 0,6) = 0,4 0,6 = 0,67 𝑅64 = 0,4 max(0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,6; 0,6; 0,6) = 0,4 0,6 = 0,67 𝑅74 = 0,4 max(0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,6; 0,6; 0,6) = 0,4 0,6 = 0,67 𝑅84 = 0,6
max(0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,6; 0,6; 0,6) = 0,6 0,6 = 1,00
𝑅94 = 0,6 max(0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,6; 0,6; 0,6) = 0,6 0,6 = 1,00
𝑅104 = 0,6 max(0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,4; 0,6; 0,6; 0,6) = 0,6 0,6 = 1,00
Langkah  selanjutnya  memindahkan  semua hasil yang telah dicari dengan cara menormalisasikannya pada matrik berikut : 𝑋 = | | | 0,4 0,67 0,5 0,67 0,2 1 0,5 0,67 0,6 0,67 1 0,67 1 1 0,5 0,67 0,2 0,33 0,5 0,67 0,2 0,67 0,5 0,67 0,2 0,67 0,5 0,67 0,6 1 0,5 1 0,2 0,67 0,5 1 0,4 0,67 0,5 1 | | |
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  untuk mencari  perangkingan  yang  terbaik  dari  setiap  hasil perhitungannya dengan menggunakan rumus preferensi :
𝑉 i  = ∑ 𝑤 j 𝑟 ij 𝑛 𝑗=1

## Perhitungan Nilai Vi :
𝑣1 =   (0,50 ∗ 0,4) + (0,10 ∗ 0,67) + (0,25 ∗ 0,5) + (0,15 ∗ 0,67) = 0,49 𝑣2 =   (0,50 ∗ 0,2) + (0,10 ∗ 1) + (0,25 ∗ 0,5) + (0,15 ∗ 0,67) = 0,43 𝑣3 =   (0,50 ∗ 0,6) + (0,10 ∗ 0,67) + (0,25 ∗ 1) + (0,15 ∗ 0,67) = 0,72 𝑣4 =   (0,50 ∗ 0,1) + (0,10 ∗ 1) + (0,25 ∗ 0,5) + (0,15 ∗ 0,67) = 0,83 𝑣5 =   (0,50 ∗ 0,2) + (0,10 ∗ 0,33) + (0,25 ∗ 0,5) + (0,15 ∗ 0,67) = 0,36 𝑣6 =   (0,50 ∗ 0,2) + (0,10 ∗ 0,67) + (0,25 ∗ 0,5) + (0,15 ∗ 0,67) = 0,39 𝑣7 =   (0,50 ∗ 0,2) + (0,10 ∗ 0,67) + (0,25 ∗ 0,5) + (0,15 ∗ 0,67) = 0,39 𝑣8 =   (0,50 ∗ 0,6) + (0,10 ∗ 1) + (0,25 ∗ 0,5) + (0,15 ∗ 1) = 0,68 𝑣9 =   (0,50 ∗ 0,2) + (0,10 ∗ 0,67) + (0,25 ∗ 0,5) + (0,15 ∗ 1) = 0,44 𝑣10 =   (0,50 ∗ 0,4) + (0,10 ∗ 0,67) + (0,25 ∗ 0,5) + (0,15 ∗ 1) = 0,54
Dari  perhitungan  diatas  untuk Vi dari keseluruhan data alternatif telah didapatkan perhitungannya  maka  diperoleh  perangkingan  pada tabel berikut :
Tabel 14. Perangkingan Nilai Preferensi Rank Alternatif Preferensi 1 V4 0,83 2 V3 0,72 3 V8 0,68 4 V10 0,54 5 V1 0,49 6 V9 0,44 7 V2 0,43 8 V6 0,39 9 V7 0,39 10 V5 0,36
Hasil  akhir  dari  perhitungan  dapat  kita  lihat pada  tabel  diatas  bahwasanya  yang  menempati  nilai terbaik  yaitu  pada  Alternatif  (V4)  yaitu  Harisandi dengan  preferensi  0,83  dan  memakai  perhitungan simple additive weighting.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  rancangan  dan  pembuatan  sistem pendukung  keputusan  calon  penerima  dana  bantuan operasional  sekolah  menggunakan  metode simple additive  weighting, dapat  disimpulkan  bahwa; Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibuat  dapat mempermudah  dan  mempercepat  proses  dalam pemilihan  calon  penerima  dana  bantuan  operasional sekolah;  Perangkinga  yang  dilakukan  menggunakan metode simple  additive  weighting siswa-siswi dengan  4  kriteria  yaitu  iyuran  bulanan,  iyuran  uang seragam,  penghasilan  orang  tua,  dan  tanggungan orang  tua.  Hasil  yang  didapatkan  dari  perhitungan perangkingan  untuk  tingkat  paling  baik  diberikan kepada  Harisandi  dengan  nilai  preferensi  0,83; Sistem  pendukung  keputusan  yang  telah  dibuat sudah  dilakukan  pengujian  menggunakan  pengujian user  acceptance  test (UAT)  dengan  nilai  87%  dan pengujian blackbox 100%.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  semoga penelitian ini dapat di tindak lanjut untuk pembuatan metode  lainnya  seperti analytical  hierarchy  process (AHP), weighted  product ,  dan  metode  pendukung lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  A.  Makarim, Permendikbud  6  Tahun  2021 Tentang  Juknis  Pengelolaan  Dana  Bos  Reguler . Indonesia,  2021,  pp.  1–34.  [Online].  Available: https://ditpsd.kemdikbud.go.id/upload/filemanage r/2021/BOS 2021/PERMENDIKBUD 6 TAHUN 2021 - BOS REGULER.pdf
[2] D.  Setiawan,  “Sistem  Informasi  Seleksi  Siswa Penerima  Dana  BOS  Menggunakan  Metode SAW  Pada  MTS  Darul  Ulum  Tasikmalaya,”
Tasikmalaya, 2019. [Online]. Available: https://repository.bsi.ac.id/index.php/repo/viewite m/26442
[3] G.  Denny  Pribadi,  Rizal  Amegia  Saputra,  Jamal Maulana  Hudin, Sistem  Pendukung  Keputusan , 1st ed. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2020.
[4] I.  Muryati,  “Pengelolaan  Dana  Bos  Pada  Sd Negeri Di Upt Pelayanan Pendidikan Kecamatan Moyudan  Kabupaten  Sleman,” J.  Akuntabilitas Manaj. Pendidik. , vol. 4, no. 2, p. 237, 2016, doi: 10.21831/amp.v4i2.10802.
[5] A.  R.  Mahbub,  M.  Khaerudin,  and  I.  Kharoh, “Penerapan  Metode  Saw  (Simple  Additive Weighting) Untuk Menentukan Siswa Berprestasi (Studi  Kasus  Pada  SMP  Negeri  24  Jakarta),” J. Sist.  Inf. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  193–202,  2022, [Online].
Available: https://sinta.kemdikbud.go.id/journals/profile/640 9 [6] Hamid  Muhammad  Jumasa  and  Wahju  Tjahjo Saputro,  “The  Implementation  of  Simple Additive Weighting Method in deciding Apprentice  Assistant,” Digit.  Zo.  J.  Teknol.  Inf. dan  Komun. ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  90–101,  2022, doi: 10.31849/digitalzone.v13i1.9880.
[7] T.  Panggabean,  M.  Mesran,  and  Y.  F.  Manalu, “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting
(SAW)  dalam  Pemberian  Reward  Bagi  Pegawai Honorer  Menggunakan  Pembobotan  Rank  Order Centroid,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5, no. 4, p. 1667, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3146. [8] M.  Marfuah  and  S.  Adam,  “Sistem  Pendukung Keputusan menggunakan Simple Additive Weighting dalam Pemberian Reward Karyawan,” Walisongo J. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 118– 125, 2021, doi: 10.21580/wjit.2021.3.2.9681.
[9] M.  Syahril,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Calon  Penerima  Beasiswa  Peserta Pelatihan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” J.  Nas.  Komputasi  dan  Teknol.  Inf. , vol.  4,  no.  Agustus,  pp.  634–643,  2022,  doi: https://doi.org/10.32672/jnkti.v5i4.4533.
[10] M.  Fiqih  and  Y.  Kusnadi,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Dosen  Berprestasi  Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting,” Inf.  Syst. Educ.  Prof. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  41–50,  2017, [Online].
Available:
https://journal.uny.ac.id/index.php/jamp/article/vi ew/10802 [11] F.  S.  Rahayu,  M.  Kom,  U.  Atma,  and  J.
Yogyakarta,  “Analisa  dan  Perancangan  Sistem Pendukung Keputusan Rencana Penawaran
Matakuliah  Studi  Kasus  Program  Studi  Teknik Informatika  Universitas  Atma  Jaya  Yogyakarta Disusun oleh : Program Studi Teknik Informatika Fakultas  Teknologi  Industri,”  Yogyakarta,  2011. [Online]. Available: http://e- journal.uajy.ac.id/5549/1/Analisa dan Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  - Sapti Rahayu.pdf
[12] R.  H.  Saputra,  J.  A.  Baba,  and  G.  Y.  K.  S. Siregar,  “Penilaian  Kinerja Dosen  Menggunakan Modifikasi  Skala  Likert  Dengan  Metode  Simple Additive  Weighting,” Explor.  J.  Sist.  Inf.  dan Telemat. , vol. 9, no. 1, 2018, doi: 10.36448/jsit.v9i1.1029. [13] H.  Harsiti  and  H.  Aprianti,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone dengan Menerapkan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW),” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 4, pp. 19–24, 2017, doi: 10.30656/jsii.v4i0.372.
[14] E.  L.  Hady,  K.  Haryono,  and  N.  W.  Rahayu, “User  Acceptance  Testing  (  UAT  )  pada Purwarupa  Sistem  Tabungan  Santri  (  Studi Kasus :  Pondok  Pesantren  Al-Mawaddah  )  User Acceptance  Testing  (  UAT  )  of  the  Prototype  of Students  ’  Savings  Information  System  (  Case Study : Al-Mawaddah Islamic Boarding Scho,” J. Ilm. Multimed. dan Komun. , vol. 5, no. 1, pp. 1– 10, 2020.
[15] H. Sitorus and R. Nursafitri, “Penerapan Metode Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Pada  Sistem
Pendukung Keputusandalam Menentukan Kendaraan Yang …,” J. Satya Inform. , vol. 4, no. 2,  pp.  22–32,  2019,  [Online].  Available: https://lppm.usni.ac.id/jurnal/HERNALOM.pdf