## Penerapan Fuzzy SAW untuk Rekomendasi Penentuan Penerima Bantuan Pembangunan Rumah Tidak Layak Huni
(Application of Fuzzy SAW for Recommendations on Determining Recipients of Development Assistance The House is Not Livable)
Rony Arzian [1] , Zaenal Abidin [2]* , Pahrul Irfan [3] , Muhammad Yunus [4]
[1],[2][3] Ilmu Komputer, Universitas Bumigora
[4] Jurusan Kesehatan, Politeknik Negeri Jember
E-mail: arzian36@gmail.com, zaenal@ universitasbumigora.ac.id , pahrul.irfan@universitasbumigora.ac.id, m.yunus@polije.ac.id

## KEYWORDS:
ABSTRACT Recommendation System, Construction of Uninhabitable Homes,  Fuzzy SAW Construction  of  Non-Habitable  Homes  (RTLH)  is  a  government  program  managed  by  the supervision of the Social Service (Dinas Sosial) in the form of housing construction assistance funds for the poor. In its realization, assistance is still often found to be lacking on target. It is because the determination of beneficiaries is not correctly selected, and there are no standard methods  based  on  existing  criteria.  These  problems  require  a  system  that  can  provide recommendations  that  conform  to  clear  standards  and  use  techniques  that  accounted.  Fuzzy Simple Additive Weighting (SAW) method is one method used in decision making. This method calculates criteria to get ranking weights to support decision making. The process of selecting criteria and determining fuzzy variables carried out as a primary process in this method. After the fuzzification weight value obtained, ranking done to use as a reference in the decision making of recipients.  Based  on  the  results  of  manual testing,  the  system  made is under  the  effects  of manual calculations with a level of accuracy reaching 100%, so that implemented as a basis for making decisions. While testing, the black box system found that all the requirements tested can run following the overall system functionality. With this recommendation system, it can help the decision to find the recipients of the Fund for Non-Occupable Homes Construction Assistance so that it is more targeted.

## KATA KUNCI:
ABSTRAK Sistem Rekomendasi, Pembangunan Rumah Tidak Layak Huni, Fuzzy SAW Pembangunan Rumah Tidak Layak Huni (RTLH) adalah program pemerintah yang dikelola oleh dibawah  pengawasan  Dinas  Sosial  berupa  dana  bantuan    pembangunan  rumah  bagi  rakyat miskin. Pada realisasinya masih sering dijumpai bantuan yang diberikan masih kurang tepat sasaran. Hal tersebut disebabkan karena penentuan penerima bantuan kurang diseleksi dengan benar dan tanpa adanya standar metode  berdasarkan kreteria yang ada. Permasalahan tersebut memerlukan sebuah sistem yang mampu memberikan rekomendasi yang sesaui dengan standar yang jelas dan menggunakan metode yang bisa dipertanggungjawabkan. Metode Fuzzy Simple Additive  Weighting  (SAW)  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam pengambilan keputusan. Metode ini menghitung kriteria untuk mendapatkan bobot peringkingan untuk  mendukung  dalam  pengambilan  keputusan.  Proses  pemilihan  kreteria dan  menentukan variabel fuzzy kemudian dilakukan fuzifikasy merupakan proses awal pada metode ini. Setelah nilai bobot fuzifikasi didapatkan maka dilakukan perangkingan untuk dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan penerima bantuan.  Berdasarkan hasil pengujian manual,  sistem yang dibuat sudah sesuai dengan hasil perhitungan manual dengan tingkat ketepatan mencapai 100% sehingga  dapat  diimplemtasikan  sebagai  dasar  dalam  membuat  keputusan.  Sedangkan pengujian  sistem  secara  blackbox  didapatkan  bahwa  semua  kebutuhan  yang  diujikan  dapat berjalan  sesuai  dengan  fungsionalitas  sistem  secara  keseluruhan.  Dengan  adanya  sistem rekomendasi ini, dapat membantu pengambilan keputusan untuk menemukan penerima Dana Bantuan Pembangunan Rumah Tidak Layak Huni sehingga lebih tepat sasaran.
I. PENDAHULUAN
Berdasarkan Undang-Undang Dasar (UUD) 1945 dalam  pasal  H  Amandemen  UUD  1945,  rumah adalah salah satu hak dasar setiap rakyat Indonesia, maka  setiap warga negara berhak untuk  bertempat tinggal  dan  mendapat  lingkungan  hidup  yang  baik dan  sehat.  Hal  ini  kemudian  ditegaskan  dengan Undang-Undang  Nomor  1  Tahun  2011,  tentang Perumahan dan Permukiman, bahwa rumah adalah bangunan yang berfungsi sebagai tempat tinggal atau hunian  dan  sarana  pembinaan  keluarga.  Rumah merupakan  kebutuhan  dasar  setiap  manusia  dalam meningkatkan harkat, martabat, mutu kehidupan dan penghidupan, serta sebagai pencerminan diri pribadi dalam  upaya  peningkatan  taraf  hidup,  serta pembentukan  watak,  karakter,  dan  kepribadian bangsa [1].
Pembangunan Rumah Tidak Layak Huni (RTLH) adalah  suatu  program  dari  pemerintah  khususnya dari  Dinas  Sosial  untuk  memberi  dana  bantuan pembangunan  rumah  bagi  rakyat  miskin.  Rumah yang  tidak  layak  huni  atau  memprihatinkan  yang seharunya  mendapat  sebuah  dana  bantuan.  Namun pada  realisasinya  masih  sering  dijumpai  dana bantuan dari pemerintah masih kurang bahkan tidak tepat sasaran [2].
Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)  adalah  suatu  metode  yang  digunakan untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah  menentukan  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan yang  akan  menyeleksi  alternatif  yang  sudah diberikan.  Pada  dasarnya,  ada  3  pendekatan  untuk mencari  nilai  bobot  atribut,  yaitu  pendekatan subyektif,  pendekatan  obyektif,  dan  pendekatan integrasi  antara  subyektif  dan  obyektif.  Masing- masing  pendekatan  memiliki  kelebihan  dan kelemahan  [3].  Pada  pendekatan  subyektif,  nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil  keputusan,  sehingga  beberapa  faktor dalam proses perangkingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai  bobot  dihitung  secara  matematis  sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan [4].
Sistem  rekomendasi  Pengambilan  keputusan dalam  penentuan  penerima  bantuan  RTLH  yang lebih tepat adalah tujuan dari penelitian ini. Sehingga
dengan  menggunakan  metode  Fuzzy  SAW  untuk mendapatkan  rangking  dari  beberapa  kreteria  yang ada  akan menjadi  solusi  bagi  pengambil keputusan untuk ketepatan sasaran penerima bantuan.

## II. M ETODOLOGI

## A. Analisis Kebutuhan

## 1).  Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data  ini  penulis mengumpulkan data dan informasi yang diperlukan untuk  membangun  suatu  sistem  rekomendasi penentuan dana bantuan pembangunan rumah tidak layak  huni  menggunakan  metode  fuzzy  saw. Mengumpulkan  data  pada  tempat  lokasi  penelitian yaitu  Desa  Sepakek  Kecamatan  Pringgarata Kabupaten Lombok Tengah.

## 2).  Analisa Data
Model  FMADM  diperlukan  kriteria-kriteria  dan bobot  untuk  melakukan  perhitungan  sehingga mendapatkan  alternatif  terbaik.  Pada  tahap  ini pemberian  nilai  bobot  dari  masing-masing  kriteria dalam sistem rekomendasi penentuan dana bantuan pembangunan rumah tidak layak huni. Berikut bobot dari  nilai  kreteria  yang  dibutuhkan  dalam  proses pembuatan  pembuatan  model  pada  metode  Fazzy SAW.

## TABEL I. BOBOT DAN NILAI KRITERIA
Kriteria Rumah Tidak Layak Huni Bobot C1= Kondisi Atap 0,25 C2= Jenis Dinding 0,25 C3= Jenis Lantai 0,25 C4= Jumlah Anggota Keluarga 0,10 C5= Penghasilan 0,15

## 3). Mentukan variabel fuzzy
Variabel Fuzzy merupakan variabel yang dipakai dalam proses Fuzzyfikasi. Dalam Sistem rekomendasi penentuan dana bantuan pembangunan rumah tidak layak huni terdapat 3 variabel yang akan digunakan, yaitu:
- Kondisi Atap - Jumlah Anggota Keluarga - Gaji/Pendapatan Perbulan
Selain variable fuzzy, terdapat variabel yang tidak difuzzykan dengan bobot sebagai berikut:
- Jenis Dinding

## TABEL II. BOBOT VARIABEL JENIS DINDING
Jenis dinding Bobot Tembok Halus 0,25 Batu Bata 0,50 Papan/Triplek 0.75 Anyaman bamboo 1,00

## - Jenis Lantai
TABEL 3. BOBOT VARIABEL JENIS LANTAI Jenis Lantai Bobot Kramik 0,25 Semen 0,50 Tanah 1,00

## 4). Menentukan Domain Himpunan Fuzzy
Domain himpunan fuzzy adalah keseluruhan nilai yang  diizinkan  dalam  semesta  berbicara  dan  boleh dioperasikan  dalam  suatu  himpunan  fuzzy.  Dalam menentukan  parameter  himpunan  fuzzy,  terlebih dahulu  dilakukan  proses  tuning  system  yang bertujuan untuk menetapkan parameter yang paling tepat  digunakan  [5]. Berikut  ini  hasil  penetapan domain dan parameter himpunan fuzzy berdasarkan hasil tuning system : a. Variabel Kondisi Kerusakan Atap
- Ringan [0 75] - Sedang [4            90] - Berat [75 100] b. Variabel Jumlah Anggota Keluarga - Rendah [1         7] - Sedang [4 8]
- Tinggi [7 9] c. Variabel Gaji/Pendapatan Perbulan - Rendah [0 1.000.000] - Sedang [500.000 1.200.000] - Tinggi [1.000.000 1.500.000]

## 5). Menentukan Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  adalah  suatu  kurva  yang menunjukan pemetaan titik-titik input data kedalam nilai keanggotaannya yang memiliki interval. Disini peneliti  menggunkan  kurva  Bahu  Segitiga  sebagai berikut:
a. Fungsi Keanggotaan Kondisi Atap
Gambar 1. Fungsi Keanggotaan Kondisi Atap

## b. Fungsi Keanggotaan Jm Anggota Keluarga
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Jm Anggota Keluarga

## c. Fungsi Keanggotaan Gaji

## Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Gaji

## B. Tahap system and software design 1). Use Case Diagram
Use Case Diagram merupakan gambaran graphical  dari  aktor  atau  dari  beberapa  aktor  ,  use case, dan interaksi diantaranya yang memperkenalkan  suatu  sistem.  Pada  penelitian  ini, rancangan  use  case  diagram  memiliki  satu  aktor yang  berperan  yaitu  Admin.  Berikut  tampilan  dari use case dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 4. Use Case Diagram
Aktor  yang  berperan  dalam  sistem  ini  adalah admin. Include pada gambar artinya relasi use case tambahan ke sebuah use case di mana use case yang di  tambahkan  memerlukan  use  case  ini  untuk menjalankan  fungsinya.  Jadi  untuk  bisa melakukan proses  manipulasi  data  seperti  tambah,  ubah  dan hapus  maka  Administrator  harus  terlebih  dahulu login ke sistem.

## 2) Activity Diagram
Activity diagram merupakan alur kerja pada setiap use case. Adapaun activity diagram dalam penelitian ini  adalah  activity  diagram  Admin  yaitu  sebagai berikut:

## Gambar 5. Activity Diagram Admin
Berikut  penjelasan  tentang  activity  diagram  pada admin:
1.  Admin  melakukan  proses  login  dan  selanjutnya sistem akan mengecek username dan password, jika gagal,  maka  proses  akan  mengulang  kembali  ke halaman login.
2. Admin dapat melakukan proses input data, seperti data masyarakat rtlh, kriteria, dan selanjutnya admin menyimpan data-data tersebut kedalam sistem. 3. Admin dapat melakukan proses perhitungan data masyarakat  rtlh  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah ditentukan.
4.  Admin  dapat  pula  melakukan  proses  logout  jika semua proses telah selesai dilakukan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  hasil dan pembahasan dari perhitungan fuzzy saw dari data-data masyarakat Rtlh yang telah dimasukkan.  Seperti  hasil  fuzzifikasi,  hasil  nilai
bobot  fuzzy,  hasil  normalisasi,  hasil  perhitungan nilai total dan hasil prangkingan.
Berikut ini gambar yang menunjukkan hasil dari proses fuzzifikasi :
Gambar 6. Hasil Fuzzifikasi
Selanjutnya proses hasil bobot fuzzy ditunjukkan dengan gambar dibawah ini :
Gambar 7. Hasil Bobot Fuzzy
Adapun hasil proses normalisasi ditunjukkan dengan gambar dibawah ini :
Gambar 8. Hasil Proses Normalisasi
Kemudian  hasil  proses  perhitungan  total dijelaskan melaui gambar berikut ini :
Gambar 9. Hasil Proses Perhitungan Total
Sedangkan  proses  terakhir  yaitu  perankingan ditunjukkan dengan gambar dibawah ini :

## Gambar 10. Hasil Perankingan Sistem
Untuk  membuktikan  hasil  sistem  sesuai  dengan yang diharapkan maka dilakukan pengujian dengan dua metode yaitu black box dan perhitungan manual sesuai  konsep  fuzzy  SAW.  Pengujian  black  box dilakukan  untuk  menguji  setiap  komponen  dalam sistem yang dibuat untuk mengetahui fungsionalitas sistem. Sedangkan pengujian secara konsep (manual) dilakukan  untuk  mengetahui  metode  fuzzy  SAW yang  dibangun  sudah  sesuai  dengan  algoritma  dan ketentuan.  Berikut  hasil  pengujian  sistem  dengan metode perhitungan manual :

## TABEL IV. HASIL PERHITUNGAN MANUAL
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  dengan perhitungan  manual  diatas  dapat  diketahui  bahwa
tingkat  ketepatan  sistem  yang  dibangun  mencapai nilai 100%. Artinya sistem yang dikembangkan siap diimpementasikan.
Sedangkan hasil pengujian dengan metode black box dapat ditunjukkan dengan tabel berikut ini :

## TABEL V. HASIL PENGUJIAN BLACK BOX
Hasil pengujian block box diatas juga menunjukkan bahwa secara fungsionalitas, sistem mampu berjalan dengan baik tanpa terjadi kesalahan atau error yang tidak  diinginkan.  Ini  menunjukkan  bahwa  sistem siap untuk diimplementasikan secara penuh.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil uji coba sistem didapatkan hasil bahwa  sistem  fuzzy  SAW  ini  mampu  memberikan hasil  yang  lebih  teliti  dengan  tingkat  akurasi mencapai 2. Aplikasi yang dibangun dengan metode Fuzzy-SAW  dapat  digunakan  sebagai  sistem rekomendasi penentuan dana bantuan pembangunan rumah  tidak  layak  huni.3.  Pengujian  aplikasi  ini menggunakan  2  teknik  pengujian  yaitu  pengujian perhitungan  dan  pengujian  perangkat  lunak.  Pada pengujian  perhitungan  hasilnya  yaitu,  perhitungan manual dengan pehitungan sistem memiliki akurasi kecocokan. Kedepanya sistem ini diharapkan dapat dikembangankan  dengan  melibatkan  pengambilan keputusan  secara  berkelompok  atau  dengan  model Group  Decision Support System (GDSS), sehingga hasil  keputusan  yang  diperoleh  diharapkan  akan lebih tepat sasaran.
V. UCAPAN TERIMA KASIH Terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  peneliti ucapkan kepada semua pihak yang telah membantu dalam proses pelaksanaan penelitian sampai dengan penyelesaian tulisan pada paper penelitian ini.

## REFERENSI
[1] I. Abbas, “Evaluasi Kebijakan Pembangunan
Rumah Layak Huni Bagi Masyarakat Miskin Di  Kota  Samarinda  Provinsi  Kalimantan Timur,” J. Paradig. , vol. 4, no. 2, pp. 80 – 91, 2015, [Online]. Available: http://e- journals.unmul.ac.id/index.php/JParadigma/a rticle/view/409/369. [2] A.  K.  VADREAS,  R.  TURAINA,  and  S. ARDIANSYAH, “Sistem Penunj ang Keputusan  Penentuan  (Spk)  Bantuan  Dana Pembangunan  Rumah  Tidak  Layak  Huni (Rtlh) Dengan Metode Multi Factor Evoluation Process (Mfep),” J. Teknoif , vol. 6, no. 1, pp. 18 – 23, 2018, doi: 10.21063/jtif.2018.v6.1.18-23.
[3] A.  Putra  and  D.  Hardiyanti,  “Pen entuan Penerima  Beasiswa  Dengan  Menggunakan Fuzzy Multiple Atribute Decission Making,”
J. Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 286 – 293, 2011.
[4]

## A.  S.  Purnomo,  “Rekomendasi  Pemilihan
Mahasiswa  Terbaik  Menggunakan  Fuzzy
MADM  Dengan  Simple  Additive  Weighting (  SA W  ),”  vol.  3,  no.  December,  pp.  1– 14, 2018.
[5] M.  Yunus,  “Optimasi  Penentuan  Nilai
Parameter  Himpunan  Fuzzy  dengan  Teknik Tuning  System,” MATRIK    J.  Manajemen, Tek.  Inform.  dan  Rekayasa  Komput. ,  Nov. 2018, doi: 10.30812/matrik.v18i1.334.