## Metode AHP Dan SAW Dalam Penentuan Penutupan Ruas Jalan Sebagai Upaya Pencegahan Penyebaran COVID-19
Sandi Probo Sarjono 1 , Istiadi 2 , Fitri Marisa 3 ,
1,2,3 Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Widyagama Malang Jl. Borobudur No. 35 Malang probosandy@gmail.com 1 , istiadi@widyagama.ac.i 2 , fitrimarisa@gmail.com 3

## Abstract
The President of the Republic of Indonesia issued Presidential Decree Number 7 of 2020 concerning the Task Force for  the  Acceleration  of  Handling  of  Corona  Virus  Desease  2019.  This  decision  was  followed  up  by  all Regional Leaders as the basis for the formation of a Regional Level Task Force, one of which is Malang Regency, East Java Province. One of the efforts is to implement Physical Distancing at the sub-district level, namely by closing existing roads in Malang Regency with the aim of reducing the activity of people and vehicles on these roads. The problem is how to determine the most appropriate road sections to be closed so that the policy is right on target. The decision support  system  application  and the  calculation  of  data obtained  using the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  and Analytical Hierarchy Process (AHP) methods can help make decisions in determining which roads will be closed. The application of these two methods is able to analyze data and provide accurate calculation results so that it can provide appropriate alternative solutions. There are differences in the results of calculations and rankings in the two methods, each method provides a value that can be used as an alternative as a choice of roads to be closed as needed.
Keywords — SPK; SAW; AHP Physical Distancing; Roads; COVID-19.

## Abstrak
Presiden  Republik  Indonesia  mengeluarkan  Keputusan  Presiden  Nomor  7  Tahun  2020  tentang  Gugus Tugas Percepatan Penanganan Corona Virus Desease 2019. Keputusan tersebut ditindaklanjuti oleh semua Pimpinan Daerah sebagai dasar pembentukan Gugus Tugas Tingkat Daerah salah satunya yaitu Kabupaten Malang, Provinsi Jawa  Timur.  Salah  satu  upaya  adalah  diberlakukan Physical  Distancing tingkat  kecamatan  yaitu  dengan  cara menutup  ruas-ruas  jalan  yang  ada  di  Kabupaten  Malang  dengan  tujuan  mengurangi  aktivitas  orang  maupun kendaraan di ruas jalan tersebut. Permasalahannya adalah bagaimana menentukan ruas jalan yang paling tepat untuk ditutup agar kebijakan tersebut tepat sasaran. Dengan Aplikasi Sistem pendukung keputusan serta perhitungan data yang diperoleh dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat membantu mengambil keputusan  dalam menentukan ruas jalan yang akan ditutup. Penerapan kedua metode  tersebut  mampu  menganalisa  data  serta  memberikan  hasil  perhitungan  yang  akurat  sehingga  dapat memberikan alternatif solusi yang tepat. Terdapat perbedaan hasil perhitungan dan perangkingan pada kedua metode tersebut, masing-masing metode memberikan hasil nilai yang dapat dijadikan alternatif sebagai pilihan jalan yang akan ditutup sesuai dengan kebutuhan.
Kata kunci —SPK; SAW; AHP Physical Distancing; Ruas Jalan; COVID-19.
Analisa Design Coding Testing Support

## I. PENDAHULUAN
Dalam  jurnalnya  [1]  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  yang  dapat  memberikan pemecahan masalah,  melakukan  komunikasi  untuk  pemecahan  masalah  tertentu  dengan  terstruktur maupun  tidak terstruktur.  Menurut Mann  dan  Watson ,  Sistem  Penunjang  Keputusan  adalah  Sistem  yang  interaktif,  membantu pengambilan keputusan melalui penggunaan data dan model-model keputusan untuk memecahkan masalah-masalah yang  sifatnya  semi  terstruktur dan tidak terstruktur. Terdapat  beberapa  metode  dalam  membangun  sebuah  sistem pendukung  keputusan  diantaranya  Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW).
Para  peneliti  terdahulu  telah  menggunakan  kedua  metode  tersebut  untuk  membantu  menentukan  pilihan dan memberikan solusi untuk sebuah permasalahan seperti, [2] [1] dan [3] [2] .
Menurut  idah  wahidah  dalam  jurnalnya  [4]  Dengan  terjadinya  Pandemi  Virus  Corona  di  Indonesia, Ketersediaan sebuah Sistem Pendukung Keputusan menjadi sangat dibutuhkan dalam memberikan alternatif solusi untuk mencegah penyebaran virus tersebut.Virus ini dapat menyerang hewan dan juga manusia dan pada manusia gejalanya berupa infeksi yang serupa dengan penyakit SARS dan MERS, hanya saja COVID-19 bersifat lebih masif perkembangannya. Indonesia juga merupakan salah satu negara yang terdampak wabah yang satu ini. Oleh karena itu, perlu tindakan pemerintah dan kesadaran penuh dari masyarakat agar angka penyebaran virus ini dapat ditekan.
Kabupaten Malang ditetapkan menjadi salah satu daerah dengan status zona merah dikarenakan banyaknya orang yang terjangkit virus tersebut. Agar tidak bertambah banyak orang yang terjangkit, salah satu upaya Bupati Malang yaitu memberikan jarak fisik ( Physical Distancing ) dengan cara penutupan ruas-ruas jalan dengan maksud mengurangi aktifitas orang maupun kendaraan diruas jalan dan wilayah tersebut.
Masalah yang ditemui adalah bagaimana membangun aplikasi sistem pendukung keputusan yang mampu berjalan  dengan  baik  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  dalam    menentukan  ruas  jalan  yang  akan  ditutup, bagaimana menerapkan metode Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Analytical Hierarchy Process (AHP) sehingga  kebijakan  Bupati  Malang  dapat  berjalan  secara  efektif  namun  tidak  berdampak  memberhentikan  secara total wilayah tersebut sehingga sistem pemerintahan dan perputaran ekonomi tetap berjalan.
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  peneliti  mencoba  membangun  aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan Penutupan Ruas Jalan sebagai Upaya Pencegahan Penyebaran  Penyebaran Corona Virus Desease 2019 (COVID-19)  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan Analytical  Hierarchy  Process (AHP). Penerapan Metode tersebut mampu menganalisis data kuantitatif maupun kualitatif serta mampu memberikan hasil perhitungan yang akurat sehingga dapat memberikan alternatif solusi yang tepat.

## II. METODE PENELITIAN
Diagram Permodelan Perangkat Lunak Model air terjun, atau orang mengenalnya dengan nama Waterfall ini  adalah  metode  yang  menyediakan  pendekatan  perangkat  lunak  secara  berurutan  yang  berawal  dari  analisa, design, coding, testing dan support.
Gambar 1. Waterfall Diagram

## A. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical  Hierarchy  Process(AHP) merupakan  suatu  model  pendukung  keputusan  yang  dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. Model pendukung  keputusan ini akan menguraikan masalah multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hierarki. Menurut Saaty, Hierarki didefenisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan yang  kompleks  dalam  suatu  struktur  multi  level  dimana  level  pertama  adalah  tujuan  yang  diikuti  level  faktor, kriteria, sub kriteria dan seterusnya ke  bawah hingga level terakhir dari alternatif. Dengan hirarki, suatu masalah yang kompleks dapat diuraikan ke dalam kelompok-kelompok yang kemudian diatur menjadi suatu bentuk hirarki sehingga permasalahan akan tampak lebih terstruktur dan sistematis. [5]
Dijelaskan  dalam  jurnalnya  [6]  Proses  pengambilan  keputusan  pada  dasarnya  adalah  memilih  suatu alternatif yang terbaik. Seperti melakukan penstrukturan persoalan, penentuan alternatif-alternatif, penenetapan nilai kemungkinan  untuk  variabel  aleatori,  penetap  nilai,  persyaratan  preferensi  terhadap  waktu,  dan  spesifikasi  atas resiko. Betapapun melebarnya alternatif yang dapat ditetapkan maupun terperincinya penjajagan nilai kemungkinan, keterbatasan yang tetap melingkupi adalah dasar pembandingan berbentuk suatu kriteria yang tunggal.
Pada dasarnya, prosedur atau langkah-langkah dalam metode AHP meliputi [7]:
1. Mendefenisikan  masalah  dan  menentukan  solusi  yang  diinginkan  lalu  menyusun  hierarki  dari  permasalahan yang dihadapi. Penyusunan hierarki adalah dengan menetapkan sasaran sistem secara keseluruhan pada level atas.
2. Menentukan prioritas elemen.
3. Sintesis hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah :
a) Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks.
b) Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total  kolom  yang  bersangkutan  untuk  memperoleh  normalisasi matriks.
c) Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  baris  dan  membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk  mendapatkan nilai rata-rata.
4. Mengukur konsistensi
Dalam  pembuatan  keputusan  penting  untuk  mengetahui  seberapa  baik  konsistensi  yang  ada  karena  tidak menginginkan keputusan berdasarkan pertimbangan dengan konsistensi yang rendah. Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah :
a) Mengalikan  setiap  nilai  pada  kolom  pertama  dengan  prioritas  relatif  elemen  pertama,  nilai  pada  kolom kedua dengan prioritas relatif elemen kedua dan seterusnya.
b) Menjumlahkan setiap baris.
c) Hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan.
d) Menjumlahkan hasil bagi diatas dengan banyaknya elemen yang ada hasilnya disebut λ maks.
e) Menghitung Consistency  Index (CI)  dengan  rumus CI  =  (λmaks-n)/n  ……..  (  Rumus  1  ) Dimana  n  = banyaknya elemen
f) Menghitung Rasio Konsistensi/ Consistency Ratio (CR) dengan rumus : CR = CI / IR …………. ( Rumus 2 )
Dimana :
CR = Consistency Ratio CI  = Consistency Index IR  = Index Random Consistency Keterangan :
λ maks = Maximum Eigen Value N = Ukuran Matriks CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Index Random Consistency
g) Memeriksa  konsistensi  hierarki.  Jika  nilainya  lebih  dari  10%,  maka  penilaian  dari  data  judgment  harus diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi (CI/IR) kurang atau sama dengan 0,1 maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar. Penentuan indeks random konsistensi mengacu pada Tabel 1:
Tabel 1.  Daftar Indeks Random Konsistensi Ukuran Matriks Nilai IR 1,2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 11 1,51 12 1,48 13 1,56 14 1,57 15 1,59

## B. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Dijelaskan oleh Kusumadewi pada jurnal [8] bahwa metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matrik keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating  alternatif yang ada. Metode SAW mengenal adanya 2 (dua) atribut yaitu kriteria keuntungan (benefit) dan kriteria biaya (cost). Perbedaan mendasar dari kedua kriteria ini adalah dalam pemilihan kriteria ketika mengambil keputusan. Menurut Frieyadie dalam jurnal [9] Dari aspek manajerial penilaian dapat dikembangkan dengan kriteria-kriteria yang lain sesuai dengan kebutuhan. Adapun langkah penyelesaian dalam menggunakannya adalah 1. Menentukan alternatif, yaitu Ai.
2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Cj
3. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
4. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria. W=[ W1,W2,W3,…,WJ]
5. Membuat tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
6. Membuat  matrik  keputusan  (X)  yang  dibentuk  dari  tabel  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria.  Nilai  X  setiap  alternatif  (Ai)  pada  setiap  kriteria  (Cj)  yang  sudah  ditentukan,  dimana, i=1,2,…m  dan j=1,2,…n.
[ ] …………. ( Rumus 3)
7. Melakukan  normalisasi  matrik  keputusan  dengan  cara  menghitung  nilai  rating  kinerja  ternomalisasi  (rij)  dari alternatif Ai pada kriteria Cj.
{ …………. ( Rumus 4 )
Keterangan.
a. Kriteria keuntungan apabila nilai memberikan keuntungan bagi pengambil keputusan, sebaliknya kriteria biaya apabila menimbulkan biaya bagi pengambil keputusan.
b. Apabila berupa kriteria keuntungan maka nilai dibagi dengan nilai dari setiap kolom, sedangkan untuk kriteria biaya, nilai dari setiap kolom dibagi dengan nilai Xij 8. Hasil dari nilai rating kinerja ternomalisasi (rij) membentuk matrik ternormalisasi (R)
[ ] …………. ( Rumus 5)
9. Hasil akhir nilai preferensi (Vi) diperoleh dari penjumlahan dari perkalian elemen baris matrik ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian eleman kolom matrik (W).
∑

## …………. ( Rumus 6)
Hasil perhitungan nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai merupakan alternatif terbaik [8]

## C. Data Jalan
Berdasarkan  [10]  Jalan  adalah  prasarana  transportasi  darat  yang  meliputi  segala  bagian  jalan,  termasuk bangunan pelengkap dan perlengkapannya yang diperuntukkan bagi lalu lintas, yang berada pada permukaan tanah, di atas permukaan tanah, di bawah permukaan tanah dan/atau air, serta di atas permukaan air, kecuali jalan kereta api,  jalan  lori,  dan  jalan  kabel,  Pengelompokan  jalan  dimaksudkan  untuk  mewujudkan  kepastian  hukum penyelenggaraan  jalan  sesuai  dengan  kewenangan  Pemerintah  dan  pemerintah  daerah.  Jalan  umum  menurut statusnya dikelompokkan ke dalam jalan nasional, jalan provinsi, jalan kabupaten, jalan kota, dan jalan desa. Penulis melakukan penelitian pada jalan kabupaten yang ada di wilayah Kecamatan kepanjen sebanyak 10 jalan dengan data sebagaimana pada Tabel 2 :
Tabel 2.  Data Jalan NO ALTERNATIF (Jalan) DATA Aktifitas masyarakat (jumlah tempat yang dapat menjadi titik kerumunan) Padat Permukiman (jumlah rumah) Jumlah Kendaraan yang melintas Panjang Jalan (m) 1  SEMERU 27 243 153 900 2  ADI UTOMO 49 393 176 480 3  ADI SANTOSO 43 423 261 1200 4  BANUREJO 61 376 112 410 5  ANJASMORO 34 269 213 400 6  SULTAN HASANUDIN 24 216 233 980 7  PASURUAN 21 231 154 700 8  KETANEN 17 197 214 1300 9  YOS SUDARSO 23 261 266 866 10  SIDO LUHUR 51 413 203 650

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Menentukan Tabel Alternatif dan Kriteria
Penentuan alternatif dan kriteria dilakukan dengan cara wawancara dengan Kepala seksi Manajemen Lalu Lintas  Dinas  Perhubungan  Kabupaten  Malang  terkait  dengan  data  jalan  serta  survey  lapangan  terkait  dengan aktifitas masyarakat dan arus lalu lintas. Perhatikan Tabel 3 dan Tabel 4.

## Tabel 3.  Data Alternatif
NO ALTERNATIF (Jalan) DATA Aktifitas masyarakat (jumlah tempat yang dapat menjadi titik kerumunan) Padat Permukiman (jumlah rumah) Jumlah Kendaraan yang melintas Panjang Jalan (m) 1  SEMERU 27 243 153 900 2  ADI UTOMO 49 393 176 480 3  ADI SANTOSO 43 423 261 1200 4  BANUREJO 61 376 112 410 5  ANJASMORO 34 269 213 400 6 SULTAN HASANUDIN 24 216 233 980 7  PASURUAN 21 231 154 700 8  KETANEN 17 197 214 1300 9  YOS SUDARSO 23 261 266 866 10  SIDO LUHUR 51 413 203 650 Tabel 4.  Data Kriteria Kriteria Range Keterangan C1 - AKTIFITAS MASYARAKAT (dari jumlah tempat keramaian) >50 sangat ramai 31 sd 50 ramai 11 sd 30 biasa 6 sd 10 sepi 0 sd 5 sangat sepi Kriteria Range Keterangan C2 - KEPADATAN PERMUKIMAN (Jumlah Rumah) >400 sangat padat 300-400 padat 200-300 biasa 100-200 sepi 0-100 sangat sepi Kriteria Range Keterangan C3 - KENDARAAN YANG MELINTAS (Jumlah Kendaraan) >300 sangat ramai 201-300 ramai 101-200 biasa 51-100 sepi 0-50 sangat sepi Kriteria Range (M)  Keterangan C4 - PANJANG JALAN (Meter) >1500 sangat panjang 700-1500 panjang 300-700 biasa 100-300 pendek 0-100 sangat pendek

## B. Perhitungan AHP
a. Menentukan Prioritas Kriteria seperti pada Tabel 5.
Tabel 5 Prioritas Kriteria C1 C2 C3 C4 C1 1 3 5 7 C2 0,333 1 3 5 C3 0,200 0,333 1 3 C4 0,143 0,200 0,333 1 Jumlah 1,676 4,533 9,333  16,000
Pada  tabel  5  angka  1,3,5,7  merupakan  intensitas  kepentingan  pada  metode  AHP,  Untuk  membacanya  :  C1 berbanding  dengan  C1  diberi  nilai  1  karena  membandingkan  dengan  dirinya  sendiri.  C1  berbanding  dengan  C2 diberi  nilai  3  karena  C1  sedikit  lebih  penting  dari  C2.  C1  berbanding  dengan  C3  diberi  nilai  5  karena  C1  lebih penting dari C3 dan seterusnya.
b. Matriks Nilai Kriteria seperti pada Tabel 6.

## Tabel 6 Matriks Nilai Kriteria
C1 C2 C3 C4 Jumlah   Bobot Prioritas C1 0,597  0,662  0,536  0,438 2,232 0,5579 C2 0,199  0,221  0,321  0,313 1,053 0,2633 C3 0,119  0,074  0,107  0,188 0,487 0,1219 C4 0,085  0,044  0,036  0,063 0,228 0,0569
Matriks nilai kriteria dilakukan dengan cara membagi nilai yang ada pada kolom setiap kriteria dengan jumlah total nilai pada kolom setiap kriteria.
c. Matrik Penjumlahan setiap baris seperti pada Tabel 7.

## Tabel 7 Matriks Penjumlahan setiap baris
C1 C2 C3 C4 Jumlah C1 0,5579 0,7900 0,6094 0,3982 2,3555 C2 0,1860 0,2633 0,3656 0,2844 1,0994 C3 0,1116 0,0878 0,1219 0,1707 0,4919 C4 0,0797 0,0527 0,0406 0,0569 0,2299
Matrik penjumlahan dilakukan dengan cara mengalikan nilai bobot prioritas dengan nilai Perbandingan Berpasangan Pada Setiap Kriteria lalu dijumlah pada setiap barisnya.
d. Perhitungan Rasio Konsistensi seperti pada Tabel 8 dan Tabel 9.

## Tabel 8 Rasio Konsistensi
Kriteria Jumlah perbaris Bobot prioritas Hasil C1 2,3555 0,5579 4,2222 C2 1,0994 0,2633 4,1747 C3 0,4919 0,1219 4,0362 C4 0,2299 0,0569 4,0408 Jumlah 16,4739
Menghitung rasio konsistensi yaitu jumlah perbaris pada kriteria dikalikan dengan bobot prioritas.
Menghitung Consistency Index (CI) dengan rumus CI = (λmaks-n)/n  ……..  ( Rumus I ) Dimana n = banyaknya elemen Menghitung Rasio Konsistensi/ Consistency Ratio (CR) dengan rumus : CR = CI / IR …………. ( Rumus II ) Dimana :   CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Index Random Consistency
Tabel 9 Rasio Konsistensi Penjumlahan Hasil 16,4739 n 4 Max (penjumlah/n) 4,1185 λmaks (Max-n) 0,1185 n (n-1) 3 CI (λmaks/n) 0,0395 IR 0,90 CR (CI/IR) 0,0439 Keterangan : λ maks = Maximum Eigen Value N = Ukuran Matriks CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Index Random Consistency Dari hasi perhitungan diatas diperoleh angka Consistency Ratio yaitu 0,0439
e. Menentukan prioritas dan normalisasi masing-masing kriteria seperti pada Tabel 10.
Tabel 10 tabel prioritas No Pada C1 Sangat ramai Ramai Biasa Sepi No Pada C3  Sangat ramai Ramai Biasa  Sepi 1 Sangat ramai 1 3 6 9 1 Sangat ramai 1 3 5 7 2 Ramai 0,333 1 3 7 2 Ramai 0,333 1 3 5 3 Bisa 0,167 0,333 1 3 3 Bisa 0,200 0,333 1 3 4 Sepi 0,111 0,143 0,333 1 4 Sepi 0,143 0,200  0,333 1 Jumlah 1,611 4,476 10,33 3 20 Jumlah 1,676 4,533  9,333 16 No Pada C2 Sangat padat Padat Biasa Sepi No Pada C4  Sangat Panjang Panjang Biasa  Pendek 1 Sangat padat 1 3 5 7 1 Sangat Panjang 1 3 3 5 2 padat 0,333 1 3 5 2 Panjang 0,333 1 3 5
No Pada C1 Sangat ramai Ramai Biasa Sepi No Pada C3  Sangat ramai Ramai Biasa  Sepi 3 Bisa 0,200 0,333 1 3 3 Bisa 0,333 0,333 1 3 4 Sepi 0,143 0,200 0,333 1 4 Pendek 0,200 0,200  0,333 1 Jumlah 1,676 4,533 9,333 16 Jumlah 1,867 4,533  7,333 14
Pada Tabel 10 angka 1,3,6,5,7, 9 merupakan intensitas kepentingan pada metode AHP, Untuk membacanya : pada C1  sangat  ramai  berbanding  dengan  sangat  ramai  diberi  nilai  1  karena  membandingkan  dengan  dirinya  sendiri. Sangat ramai berbanding dengan ramai diberi nilai 3 karena  sangat ramai sedikit lebih penting dari ramai, sangat berbanding dengan biasa diberi nilai 6 karena sangat ramai lebih penting dari biasa dan seterusnya.
Tabel 11 normalisasi masing-masing kriteria KRITERIA C1 C2 C3 C4 Prioritas utama 0,5579 0,2633 0,1219 0,0569 Sangat ramai Sangat padat  Sangat Ramai  Sangat panjang Nilai Prioritas 0,5804 0,5579 0,5579 0,4909 Ramai Padat Ramai Panjang Nilai Prioritas 0,2677 0,2633 0,2633 0,2913 Biasa Biasa Biasa Biasa Nilai Prioritas 0,1062 0,1219 0,1219 0,1507 Sepi Sepi Sepi Pendek Nilai Prioritas 0,0458 0,0569 0,0569 0,0670
Pada  Tabel  11  terdapat  bobot  nilai  pada  prioritas  utama  yaitu  pada  C1  =  0,5579,  C2  =  0,2633,  C3  =  0,1219, C4 = 0,0569 dan seterusnya. Terdapat juga nilai prioritas atribut pada masing-masing kriteria yaitu pada C1 terdapat atribut sangat ramai =  0,5804, Ramai = 0,2677, Biasa = 0,1062, Sepi = 0,0458 dan seterusnya.
Tabel 12. inisialisasi nilai pada alternatif NO ALTERNATIF (Jalan) KRITERIA C1 C2 C3 C4 1  SEMERU biasa biasa biasa panjang 2  ADI UTOMO ramai padat biasa biasa 3  ADI SANTOSO ramai sangat padat ramai panjang 4  BANUREJO sangat ramai padat biasa biasa 5  ANJASMORO ramai biasa ramai biasa 6  SULTAN HASANUDIN biasa biasa ramai panjang
7  PASURUAN biasa biasa biasa biasa 8  KETANEN biasa sepi ramai panjang 9  YOS SUDARSO biasa biasa ramai panjang 10  SIDO LUHUR sangat ramai sangat padat ramai biasa
Pada  Tabel  12  merupakan  pemberian  inisialisasi  dari  data  alternatif  dan  data  kriteria  pada  tabel  3  dan  tabel  4. Contoh pada jalan semeru memiliki nilai C1 = 27, C2 = 243, C3 = 153, C4 = 900 sehingga diinisialisasi menjadi C1 = biasa, C2 = biasa, C3 = biasa, C4 = panjang, dan seterusnya.
Tabel 13. Hasil perhitungan AHP ALTERNATIF (Jalan) KRITERIA JUMLAH C1 C2 C3 C4 SEMERU 0,0592  0,0321  0,0149 0,0166 0,1228 ADI UTOMO 0,1493  0,0694  0,0149 0,0086 0,2421 ADI SANTOSO 0,1493  0,1469  0,0321 0,0166 0,3449 BANUREJO 0,3238  0,0694  0,0149 0,0086 0,4166 ANJASMORO 0,1493  0,0321  0,0321 0,0086 0,2221 SULTAN HASANUDIN 0,0592  0,0321  0,0321 0,0166 0,1400 PASURUAN 0,0592  0,0321  0,0149 0,0086 0,1148 KETANEN 0,0592  0,0150  0,0321 0,0166 0,1229 YOS SUDARSO 0,0592  0,0321  0,0321 0,0166 0,1400 SIDO LUHUR 0,3238  0,1469  0,0321 0,0086 0,5114 MIN 0,1148 MAX 0,5114 RATA-RATA 0,2377
Penjelasan  dari Tabel  13  yaitu, nilai  prioritas  atribut dikalikan  dengan nilai  prioritas  kriteria.    Contoh  pada  jalan semeru  terdapat  keterangan  C1  =  biasa,  C2 =  biasa,  C3 = biasa,  C4  =  panjang  yang  berarti nilai C1  = 0.1062  x 0.5579 = 0.0572 , C2 = 0.1219 x 0.2633= 0.0321, C3 = 0.1219 x 0.1219 = 0.0149, C4 = 0.2913 x 0.0569 = 0.0166. selanjutnya  dijumlahkan  semua  nilai  pada  kriteria,  sehingga  pada  jalan  semeru  memiliki  nilai  total  yaitu 0.1228 begitu seterusnya pada setiap ruas jalan. Selanjutnya peneliti mendapatkan nilai maksimal, nilai minimal dan nilai rata-rata.
Tabel 14. Hasil Keputusan ALTERNATIF (Jalan) JUMLAH KETERANGAN SEMERU 0,1228  JALAN BUKA ADI UTOMO 0,2421  JALAN TUTUP ADI SANTOSO 0,3449  JALAN TUTUP BANUREJO 0,4166  JALAN TUTUP ANJASMORO 0,2221  JALAN BUKA SULTAN HASANUDIN 0,1400  JALAN BUKA PASURUAN 0,1228  JALAN BUKA KETANEN 0,1229  JALAN BUKA YOS SUDARSO 0,1400  JALAN BUKA SIDO LUHUR 0,5114  JALAN TUTUP
Penjelasan pada Tabel 14 yaitu jika nilai pada jalan tersebut diatas nilai rata-rata maka keputusan yaitu jalan ditutup.

## C. Perhitungan SAW
Tabel 15. Kriteria dan Bobot Awal NO  TANDA  NAMA KRITERIA BOBOT (W) 1 C1 Aktifitas masyarakat 35% 0,35 2 C2 padat permukiman 25% 0,25 3 C3 kendaraan yang melintas 25% 0,25 4 C4 panjang jalan 15% 0,15
Penjelasan Tabel 15 diatas yaitu pada C1 memiliki bobot 35 %, C2 memiliki bobot 25 %, C3 memiliki bobot 25 %, C4 memiliki bobot 15 % dari jumlah total 100 %.
Tabel 16. data alternatif dan kriteria NO ALTERNATIF (Jalan) KRITERIA C1 C2 C3 C4 1  A1 27 243 153 900 2  A2 49 393 176 480 3  A3 43 423 261 1200 4  A4 61 376 112 410 5  A5 34 269 213 400 6  A6 24 216 233 980 7  A7 21 231 154 700 8  A8 17 197 214 1300 9  A9 23 261 266 866 10  A10 51 413 203 650
Matrik keputusan (X) X = 27 243 153 900 49 393 176 480 43 423 261 1200 61 376 112 410 34 269 213 400 24 216 233 980 21 231 154 700 17 197 214 1300 23 261 266 866 51 413 203 650
Tabel 17. Normalisasi Matrik
C1 C2 C3 C4 r11  0,4426 r21  0,5745 r31  0,5752 r41  0,6923 r12  0,8033 r22  0,9291 r32  0,6617 r42  0,3692 r13  0,7049 r23 1 r33  0,9812 r43  0,9231 r14 1 r24  0,8889 r34  0,4211 r44  0,3154 r15  0,5574 r25  0,6359 r35  0,8008 r45  0,3077 r16  0,3934 r26  0,5106 r36  0,8759 r46  0,7538 r17  0,3443 r27  0,5461 r37  0,5789 r47  0,5385 r18  0,2787 r28  0,4657 r38  0,8045 r48 1 r19  0,3770 r29  0,6170 r39 1 r49  0,6662 r110  0,8361  r210  0,9764  r310  0,7632  r410 0,5
Penjelasan dari Tabel 17 yaitu implementasi dari rumus benefit dan cost, contoh nilai r11 pada C1 (benefit) yaitu dengan cara membagi nilai 27 dengan nilai maksimal pada C1 yaitu 61 jadi r11 = 0.4426 dan seterusnya hingga r410 pada C4.
Matrik ternormalisasi (R) R = 0,4426  0,5745  0,5752 0,6923 0,8033  0,9291  0,6617 0,3692 0,7049 1  0,9812 0,9231 1  0,8889  0,4211 0,3154 0,5574  0,6359  0,8008 0,3077 0,3934  0,5106  0,8759 0,7538 0,3443  0,5461  0,5789 0,5385 0,2787  0,4657  0,8045 1 0,3770  0,6170 1 0,6662 0,8361  0,9764  0,7632 0,5 Tabel 18. Hasil perhitungan SAW ALTERNATIF / JALAN HASIL SAW KEPUTUSAN SEMERU 0,546178 JALAN BUKA ADI UTOMO 0,734215 JALAN TUTUP ADI SANTOSO 0,880484 JALAN TUTUP BANUREJO 0,724793 JALAN TUTUP ANJASMORO 0,600407 JALAN BUKA SULTAN HASANUDIN 0,597426 JALAN BUKA PASURUAN 0,482523 JALAN BUKA KETANEN 0,565099 JALAN BUKA YOS SUDARSO 0,636146 JALAN BUKA SIDO LUHUR 0,802502 JALAN TUTUP MAX 0,880484 MIN 0,482523 RATA-RATA 0,656977
Penjelasan Tabel  18  adalah nilai  0,546178 pada alternatif  Jl.  Semeru  diperoleh  dari  perhitungan rumus  perkalian elemen  baris  matrik  ternormalisasi  (R)  dengan  bobot  preferensi  (W).  V1  =  (0,4426  x  0,35)  +  (0,5745  x  0,25) + (0,57512  x  0,25) +  (0,6923  x  0,15) = 0,546178 begitu  seterusnya  hingga alternatif  Jl.  Sido  Luhur.  sehingga  dari perhitungan  diatas  peneliti  mendapatkan  nilai  maksimal,  nilai  minimal  dan  nilai  rata-rata.  Jika  alternatif  jalan tersebut memiliki nilai diatas rata-rata maka keputusan yang diperoleh yaitu jalan tersebut ditutup.

## D. Hasil perhitungan Metode AHP dan SAW
Perhitungan  dengan menggunakan  kedua metode  tersebut  telah menghasilkan  alternatif  keputusan  dalam penutupan ruas jalan. Masing-masing jalan memiliki nilai, jika nilai pada jalan tersebut melebihi nilai rata-rata maka jalan tersebut mempunyai peluang lebih besar untuk ditutup. Hasil perhitungan dan perbandingan dapat dilihat pada Tabel 19 :
Tabel 19. Hasil perhitungan SAW dan AHP RUAS JALAN PERHITUNGAN AHP Nilai rata-rata ( 0,2377 ) PERHITUNGAN SAW Nilai rata-rata (0,656977) NILAI KEPUTUSAN NILAI KEPUTUSAN SEMERU 0,1228 JALAN BUKA 0,546178 JALAN BUKA ADI UTOMO 0,2421 JALAN TUTUP 0,734215 JALAN TUTUP ADI SANTOSO 0,3449 JALAN TUTUP 0,880484 JALAN TUTUP BANUREJO 0,4166 JALAN TUTUP 0,724793 JALAN TUTUP ANJASMORO 0,2221 JALAN BUKA 0,600407 JALAN BUKA SULTAN HASANUDIN 0,1400 JALAN BUKA 0,597426 JALAN BUKA PASURUAN 0,1228 JALAN BUKA 0,482523 JALAN BUKA KETANEN 0,1229 JALAN BUKA 0,565099 JALAN BUKA YOS SUDARSO 0,1400 JALAN BUKA 0,636146 JALAN BUKA SIDO LUHUR 0,5114 JALAN TUTUP 0,802502 JALAN TUTUP

## IV. IMPLEMENTASI PADA SISTEM
Pada  halaman  Jalan,  pengguna  akan  mengisi  alternatif  berupa  jalan  serta  memberi  inisialisasi.  Dalam penelitian ini terdapat 10 jalan yang digunakan, pengguna juga mengisi nilai pada masing-kriteria yang digunakan. Contoh pada jalan nomor 1 terdapat label A1 yang berarti alternatif ke-1, nama jalan yaitu jalan semeru, nilai C1 merupakan  nilai  pada  kriteria  ke-1  seterusnya  sampai  C4.  Pada  halaman  jalan  terdapat  menu  tambah  jalan  yang berfungsi menambah alternatif jalan, serta tombol ubah dan hapus.
Gambar 2. Halaman Jalan
Halaman analisa merupakan halaman yang berisi hasil perhitungan dengan metode AHP di sebelah kiri dan SAW di kanan. Pada halaman ini setiap alternatif jalan memiliki poin dan memiliki keputusan apakah alternative tersebut  ditutup  dan  dibuka.  Pada  halaman  ini  juga  terdapat  nilai  maksimal,  nilai  minimal  dan  nilai  rata-rata perhitungan, jika nilai dari alternatif jalan lebih dari atau sama dengan nilai rata-rata maka keputusan yang muncul adalah ditutup, jika sebaliknya maka keputusan dibuka.

## Gambar 3. Halaman Analisa
Dari hasil pembahasan dan pengujian pada sistem diatas, peneliti mendapatkan hasil yaitu empat ruas jalan yang bernilai melebihi rata-rata dari metode SAW dan AHP, sehingga memiliki peluang lebih besar untuk ditutup yaitu ruas jalan Adi Utomo, Adi Santoso, Banurejo dan Sido Luhur. Serta tidak ada selisih nilai yang muncul dari perhitungan manual maupun dengan aplikasi, perbandingan hanya pada pembulatan desimal.
Para  peneliti  terdahulu  telah  menggunakan  kedua  metode  tersebut  untuk  membantu  menentukan  pilihan dan memberikan solusi untuk sebuah permasalahan seperti, [2] dan [3] dengan hasil metode yang diterapkan dapat di implementasikan pada aplikasi masing-masing.
Penulis  berharap  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penutupan  Ruas  Jalan  sebagai  Upaya  Pencegahan Penyebaran  Penyebaran  COVID-19  Dengan  Metode  SAW  dan  AHP  dapat  menjadi  rujukan  bagi  penelitian selanjutnya dengan menggunakan metode yang lain sebagai pembanding dan memberikan hasil yang lebih detail.

## V. KESIMPULAN
Hasil perancangan dan pembangunan Sistem Pendukung Keputusan dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Dengan dibangunnya aplikasi Sistem Pendukung Keputusan dalam menentukan ruas jalan ini memudahkan bagi pengambil keputusan untuk menutup ruas jalan dengan tepat.
2. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) dapat memberikan hasil perhitungan  yang  tepat.  Dengan  begitu  pengambil  keputusan  dapat  mengetahui  nilai  dari  masing-masing alternatif  dengan  kriteria  aktifitas  masyarakat,  kepadatan  permukiman,  kendaraan  yang melintas  dan  panjang jalan.
3. Sistem  pendukung  keputusan  penutupan  ruas  jalan  ini  memiliki  kinerja  yang  mampu  berjalan  dengan  baik sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna.  Dalam  hal  ini  berdasarkan  hasil  pengujian  terhadap  aplikasi  yang dijalankan  membuktikan  bahwa  seluruh  fungsi  serta  fitur  yang  ada  dalam  sistem  mulai  dari  proses  login, pengisian nilai jalan dan pemrosesan hasil perhitungan dapat berjalan dengan baik.
Hasil  yang  disajikan  oleh  aplikasi  dapat  memudahkan  pengambil  keputusan  untuk  memberlakukan  kebijakan penutupan jalan dengan tepat dan sesuai dengan kondisi jalan.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  Noviyanti,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Dalam  Penerimaan  Beasiswa  Ppa  Menggunakan  Metode Analytic  Hierarchy  Process  (Ahp)  (Studi  Kasus:  Universitas  Gunadarma),” J.  Ilm.  Teknol. dan Rekayasa , vol. 24, no. 1, pp. 35–45, 2019, doi: 10.35760/tr.2019.v24i1.1932.
[2] M.  Muhammad,  S.  Novi,  and  P.  Narti,  “Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  pada Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Prioritas Perbaikan Jalan,” Jur. Tek. Inform. , vol. 5, no. 4, pp. 157–162, 2017.
[3] A.  P.  D.  Retno  Yuliawanti  ,  Statiswaty,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Penanganan  Prioritas  Kerusakan Jalan Dengan Membandingkan Metode Topsis Ahp,” Jurnal , vol. 1, no. 1, pp. 33–42, 2012.
[4] I. Wahidah, R. Athallah, N. F. S. Hartono, M. C. A. Rafqie, and M. A. Septiadi, “Pandemik COVID-19: Analisis  Perencanaan  Pemerintah  dan  Masyarakat  dalam  Berbagai  Upaya  Pencegahan,” J.  Manaj.  dan Organ. , vol. 11, no. 3, pp. 179–188, 2020, doi: 10.29244/jmo.v11i3.31695.
[5] sylvia hartati Saragih, “PENERAPAN METODE ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LAPTOP,” Pelita Inform. Budi Darma , vol. 4, no. 2, pp. 82–88, 2013, doi: 10.35959/jik.v4i2.129.
[6] Jadiaman  Parhusip,  “Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Pada  Desain  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Di Kota Palangka Raya,” J.  Teknol.  Inf.  J.  Keilmuan  dan  Apl.  Bid.  Tek.  Inform. ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  18–29,  2019,  doi: 10.47111/jti.v13i2.251.
[7] E.  Berutu,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pengangkatan  Karyawan  Tetap  Dengan  Metode  Analytic Hierarchy Process ( Ahp ) Pada Pt . Perkebunan Lembah Bhakti Propinsi Nad Kab. Aceh Singkil,” vol. IX, no. 3, pp. 96–106, 2015.
[8] K.  Sri,  H.  Sri,  H.  Agus,  and  W.  Retantyo,  “Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (Fuzzy  MADM),” Graha Ilmu , 2006.
[9] Frieyadie,  “PENERAPAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHT  (SAW)  DALAM  SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PROMOSI  KENAIKAN  JABATAN  Frieyadie,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri Vol.12 , no. 1, pp. 37–45, 2016.
[10] Dephub, “UNDANG UNDANG REPUBLIK INDONESIA NOMOR 22 TAHUN 2009 TENTANG LALU LINTAS DAN ANGKUTAN JALAN,” 2009.