827 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 827-838 E- ISSN 2503-2933

## SPK Dengan Metode SAW Pemberian Bantuan Keluarga Sejahtera Di Masa Pandemi COVID-19
Enggi Elina Sari 1 , Dwi Agus Diartono 2 1,2 Universitas Stikubank Semarang; Jl. Tri Lomba Juang Mugas Sari, Semarang
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank e-mail: * 1 enggielinasari@gmail.com, 2 dwieagus @edu.unisbank.ac.id

## Abstrak
Kota Purwodadi di Desa Menduran menjadi salah satu ruang yang menjadi focal point spesialis publik di masa pandemi Covid-19. Program arahan adalah bantuan dari spesialis publik untuk melayani yang disalahgunakan. Selama pandemi COVID19, program bantuan pemerintah keluarga  diandalkan  untuk  memiliki  pilihan  mendapatkan  bantuan  pemerintah,  sekolah, tunjangan, dan keuntungan bantuan pemerintah keluarga. Namun, pemerintah daerah yang lama sering  kali  merasa tidak  nyaman  karena  tidak  adanya  garis besar informasi  untuk  menentukan calon  penerima  manfaat.  Dalam  situasi  unik  ini,  pabrikan  menggunakan  pendekatan administrasi sistem yang benar-benar stabil menggunakan prosedur Simple Additive Weighting (SAW). Struktur ini dapat mendukung produksi keputusan penerima selama pandemi COVID- 19 dengan mengandalkan model tertentu. DSS diharapkan dapat membantu pembuatan pilihan dengan memulai dengan memilih data, masalah dasar, membangun siklus unik, dan menyiapkan keputusan elektif..
Kata  kunci — Sistem  Pendukung  Keputusan,  Keluarga  Sejahtera,  Simple  Additive  Weighting, pandemi

## Abstract
Purwodadi  City  in  Menduran  Village  is  one  of  the  spaces  that  are  the  focal  point  of public  specialists  during  the  Covid-19  pandemic.  Direction  programs  are  help  from  public specialists  to  serve  the  abused.  During  the  COVID19  pandemic,  family  government  help programs  are  depended  on  to  have  choices  for  getting  government  assistance,  schools, advantages,  and  family  government  help  advantages.  However,  the  old  regional  government frequently  felt  off-kilter  in  light  of  the  fact  that there  was  no  information  outline  for  deciding potential beneficiaries. In this one of a kind circumstance, the makers utilized a sincerely steady systems  administration  approach  utilizing  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  procedure. This structure can uphold recipient decision-production during the COVID-19 pandemic relying upon the particular model. DSS are expected to help choice creation by beginning with choosing data, basic issues, building up unique cycles, and setting up elective decisions.
Keywords — Decision Support System, Prosperous Family, Simple Additive Weighting, pandemic
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 827-838 E-ISSN 2503-2933 828
1. PENDAHULUAN
andemi virus corona yang terjadi di Indonesia, berdampak pada banyak bidang kehidupan. Munculnya  ketidakstabilan  ekonomi  di  seluruh  dunia  tidak  terbatas  pada  masalah kesehatan.  Wabah  pandemi,  terutama  ketika  sebagian  masyarakat  terkena  dampak pengangguran,  seperti  PHK  dan  PHK  dari  Selama  pandemi  ini,  UKM  dan  UKM  juga menghadapi  masalah  ekonomi  untuk  mencegah  krisis  ekonomi  selama  pandemi  ini,  Pedagang juga  menghadapi  masalah  ekonomi  untuk  mencegah  krisis  ekonomi  pemerintah  memberikan kesejahteraan untuk masyarakat dengan memberikan bantuan untuk bisa menutupi biaya hidup sehari-hari [1].
Program  Keluarga  Sejahtera  merupakan  sebuah  bantuan  yang  dapat  membantu  untuk dapat  dukungan  sosial  bersyarat  kepada  keluarga  kurang  mampu  bantuan  perlindungan  sosial yang  juga  diketahui  secara  internasional  sebagai Conditional  Cash  Benefit (CCTs),  terbukti sangat  berhasil  dalam  memerangi  kemiskinan,  terutama  kemiskinan  kronis.  Secara  khusus, tujuan dukungan sosial adalah untuk meningkatkan pendidikan dan akses serta kualitas keluarga sejahtera,  meningkatkan  tingkat  pendidikan  keluarga  sejahtera  selama  pandemi,  dan meningkatkan status kesehatan dan gizi keluarga sejahtera. Dengan pemikiran tersebut, peneliti ingin  menggunakan  hasil  observasi  di  desa  Menduran  untuk  membuat  program  atau  aplikasi untuk membantu Kerlahan mengidentifikasi penerima manfaat program keluarga sejahtera bagi keluarga  kurang  mampu,  Dukungan  keluarga  sejahtera  dibangun  menggunakan  metode pembobotan  sederhana  (SAW)  selama  masa  pandemi  Covid-19  di  Desa  Munduran.  Dalam penelitian  ini,  salah  satu  kasus,  Simple  Additive  Weighted  (SAW),  lebih  efektif  dalam menyeleksi masyarakat desa Menduran yang akurat dan tepat [2].
Ada beberapa pemeriksaan masa lalu yang mengisi sebagai sumber perspektif dalam ulasan ini,  salah  satunya  adalah:  dari  Sembiring  menjelaskan  pada  penelitian  tentang  menyalurkan bantuan kepada masyarakatkurang mamapu. Desa Sudawenang merupakan desa yang mendapat dukungan  pemerintah  bagi  masyarakatnya  dalam  hal  kesehatan.  Karena  pemerintah  daerah masih  sulit,  tidak  relevan,  dan  belum  tepat  sasaran  dalam  memberikan  bantuan  medis  kepada masyarakat, maka penulis menggunakan Simple Addative Weighting (SAW) berbasis web. DSS menyarankan  perlunya  suatu  proses.  Bagaimana  membuatnya  lebih  relevan  dan  lebih  mudah bagi  administrator  lokal  untuk  menargetkan Simple  Additive  Weighting  (SAW) adalah  metode DSS berdasarkan  kriteria  dan  prioritas  pembobotan  yang  ditentukan,  dan  merupakan Simple Additive Weighting [3].
Studi  lain  yang  dipimpin  oleh  Abdu  tentang  pengakuan  bantuan  pemerintah  untuk  kaum tertindas. Di antara bantuan beras untuk keluarga tertindas disebut (RASKIN), dan proyek yang berbeda  seperti  bantuan  uang  langsung  (BLT)  dan  bantuan  langsung  tidak  tetap  (BLSM). Program  ini  mengurangi  beban  pada  yang  tertindas  dengan  satu-satunya  tujuan  memperluas orang miskin untuk bantuan pemerintah dan makanan keluarga tertindas dan dengan implikasi bekerja  pada  kesejahteraan,  instruksi  dan  kegunaan  keluarga  tertindas.  Belum  lama  ini, tujuannya selalu bagus, karena tidak ada kerangka data yang akan memudahkan otoritas publik untuk membedakan penerima untuk keluarga. Dalam situasi khusus ini, pencipta menggunakan pendekatan jaringan pilihan yang mendukung secara emosional [4].
Dari  penelitian  sebelumnya  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  bisa  memecahkan perkara  pada  pengambilan  keputusan.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  akan  memakai  metode naratif kualititatif. Salah satu solusi untuk mengatasi perkara tadi menggunakan  sistem Sistem pendukung  keputusan  (DSS)  berbasis  komputer.  Ini  dapat  menegakkan  arah  independen penerima tergantung pada tindakan tertentu [5].
P
829 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 827-838 E-ISSN 2503-2933

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Tinjauan Pustaka

## 2.1.1   Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  kerangka  kerja  yang  menghasilkan  data  dan memberikan  data  tentang  isu-isu  yang  harus  ditangani  oleh  kepala.  Jaringan  yang  mendukung secara  emosional  yang  digunakan  untuk  membantu  hierarki,  otoritatif,  atau  dinamika  bisnis memanfaatkan  informasi  dan  model  eksplisit  untuk  memberikan  data  dan  mengatasi  berbagai masalah tidak terstruktur dan terorganisir. Hal ini penting untuk data dan informasi set data PC atau  kerangka  kerja  eksekutif.  Masalah  yang  tidak  terstruktur.  Pertanyaan  dimaksudkan  untuk memberikan harapan dan data langsung kepada klien yang akan membantu mereka menentukan pilihan  berdasarkan  informasi.  Istilah  dinamis  mengacu  pada  pemanfaatan  kerangka  kerja modern secara terarah. Kerangka kerja menjunjung tinggi isu-isu yang berbeda dalam memilih informasi yang berlaku, memutuskan teknik dan pilihan.[6].

## 2.1.2  Simple Additive Weighting (SAW)
Pembobotan  Aditif  Langsung  juga  disebut  pembobotan.  Ide  penting  dari Simple Additive  Weighting adalah  untuk  memutuskan  bobot  skor  presentasi  umum  untuk  setiap keputusan, semuanya dianggap sama. Pembobotan Aditif Dasar juga menstandarisasi timbangan ke  kisi  pilihan  yang  praktis  identik  dari  penilaian  opsi  lain  yang  dapat  diakses,  yang mengharuskan  pemimpin  untuk  memutuskan  pembobotan  setiap  kualitas.  Pilihan  dapat diperoleh  dari  skor  hasil  dengan  memasukkan  setiap  efek  samping  dari  pembobotan  setiap properti  ke  dalam  skor.  Arti  dari  setiap  karakteristik  harus  tidak  berdimensi  dengan  alasan bahwa ia melewati siklus standarisasi dari jaringan sebelumnya.[7]
r= ,    ℎ  ()
,   ℎ  ( !") (1) Di mana: Rij = Peringkat standar maksimum
Max Xij   = Insentif paling ekstrim untuk setiap baris dan bagian Minimum
Min Xij = Insentif minimum untuk setiap baris dan bagian Xij = Matriks Baris dan Kolom Laba Manfaat = Biaya Maksimum Terbaik Biaya = terbaik jika terkecil
Dimana rij adalah peringkat pertunjukan standar dari Ai elektif untuk merek dagang itu. Cj = 1,2… .m dan j = 1,2… .n. Nilai prasyarat untuk setiap pilihan (Vi) .
# = ∑ % & (2)
Keterangan: Vi = nilai prefensi Wj = bobot rangking
Rij = peringkat eksekusi standar
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 827-838 E-ISSN 2503-2933 830
Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan bahwa Ai elektif disukai. Langkah-langkah untuk menyelesaikan Simple Additive Weighting (SAW):
1. Tentukan  standar  yang  digunakan  sebagai  model  unik,  secara  eksplisit  Ci. Tentukan  skor yang tepat untuk setiap keputusan setiap kualitas.
2. Membuat  jaringan  pilihan  tergantung  pada  model  (Ci)  dan  standarisasi  tergantung  pada situasi  yang  ditunjukkan  oleh  jenis  kualitas  (manfaat  atau  karakteristik  biaya)  sehingga diperoleh kisi standar.

## 2.1.3 Bantuan Sosial
Bantuan  sosial  yang  diberikan  oleh  pemerintah  Indonesia  baru-baru  ini  telah dilaksanakan, namun masih banyak masyarakat yang tidak mengkaji secara mendalam bantuan tersebut selama masa pandemi COVID-19. Banyak masalah bantuan pemerintah yang diberikan oleh  legislatif  terdekat  tidak  terfokus  pada  berbagai  informasi  penerima  yang  mungkin  dan mengacaukan  pintu  manfaat  bantuan  pemerintah  lainnya  yang  ditawarkan.  Adanya  kebutuhan wilayah  lokal  yang  ideal  dari  berbagai  bagian  kebutuhan,  seperti  pakaian,  makanan,  dan keduniawian  sosial  dari  penghuni  efektif  otoritas  publik.  Mengingat  Pasal  34  (1)  Undang- Undang Dasar Negara Republik Indonesia Tahun 1945 dan memuat perintah. Adalah komitmen negara  untuk  menangani  anak-anak  terlantar  untuk  memastikan  hak  kewarganegaraan  mereka seperti  pemulihan  sosial,  pensiun  yang  didukung  pemerintah,  penguatan  sosial  dan  asuransi sosial, yang merupakan hal mendasar sebagai penduduk. hak untuk membutuhkan . [8]

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
a. Persepsi (Observasi)
Persepsi atau  persepsi langsung  adalah  informasi  yang  digunakan  untuk  membedah  sebuah ulasan. Persepsi harus dimungkinkan dengan memperhatikan langsung item-item yang akan digunakan dalam penelitian.[9].
b. Bertemu (Wawancara)
Lakukan  wawancara  dengan  otoritas  kota  tentang  calon  penerima,  misalnya,  segmen  atas pengumpulan informasi kependudukan untuk mengumpulkan data yang sesuai.
c. Menulis survei (studi pustaka) Strategi  ini  dilakukan  dengan  mengarahkan  studi  menulis  melalui  buku  harian,  buku,  dan artikel  reguler  untuk  memiliki  opsi  untuk  mengumpulkan  sumber-sumber  hipotetis  yang berbeda  untuk  menjadi  akrab  dengan  jaringan  pilihan  yang  mendukung  secara  emosional menggunakan teknik gergaji.

## 2.3   Diskripsi Sistem
Jaringan dukungan emosional pilihan adalah kerangka kerja data mekanis yang  digunakan untuk membantu individu menentukan pilihan yang ideal. Bagian mendasar dari DSS ini terdiri dari  kumpulan  data,  basis  model,  dan  UI  yang  bekerja  dengan  proses  koneksi  manusia-PC. Interaksi  dinamis,  yang  dimulai  dengan  cara  paling  umum  untuk  mengetahui,  merencanakan dan  memilih  pengaturan,  dan  diakhiri  dengan  eksekusi  program,  merupakan  ketergantungan dinamis  pada  perhitungan  yang  dilakukan  oleh  beberapa  opsi  yang  menggunakan  strategi  ini. proposal  untuk.  Acuan  yang  digunakan  dalam  arah  adalah  pemanfaatan  aturan  dan  kualitas dengan menentukan pilihan pilihan yang telah dibuat. Langkah-langkah yang sebenarnya dapat diisolasi  menjadi  dua  macam.  Artinya,  jenis  manfaat  (terbesar)  dan  biaya  (paling  sedikit). Adalah  penting  bagi  kedua  jenis  untuk  menemukan  dasar  dan  kualitas  terbesar  untuk  setiap aturan yang diacu. melakukan perhitungan [10].
Setelah matriks, cari alternatif yang sama dengan nilai matriks dikalikan dengan nilai bobot untuk  mendapatkan  hasil  akhir  alternatif  terbaik  (v). Disarankan  agar aparat  desa  memberikan bantuan selama masa pandemi. Covid19 Deskripsi proses sistem (flow chart) penerapan metode
831 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 827-838 E-ISSN 2503-2933
dalam  sistem  pendukung  keputusan  untuk  keputusan  seleksi  pandemi.  ini  adalah  tahapan metode  pembobotan  Berikut  penjumlahan  sederhana dan  flowchart  pemilihan  bantuan  sebagai berikut:
1. Memiliki pilihan untuk memutuskan model yang akan digunakan dalam standar dinamis.
2. Tentukan tingkat pelaksanaan setiap pilihan seperti yang ditunjukkan oleh aturan tertentu.
3. Untuk  menetukan  cost/profit  atribut  untuk  menghasilkan  nilai  matriks  yang  dinormalisasi untuk r dan matriks keputusan dan normalkan matriks .
4. Dari  akhir  dari  penyelesaian  pengurutan  adalah  menghitung  perkalian  dari  matriks  r ternormalisasi menggunakan bobot vektor dan memilih alternatif solusi terbaik.
5. Selanjutnya,  normalisasi diurutkan mulai maksimum ke minimum.
Gambar 1. Flowchart Pemilihan Bantuan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
1.  Alternatif
Alternatif dipakai dalam penelitian ini untuk pemilihan bantuan dimasa pandemi covid 19 berjumlah 5 yaitu masyarakat desa menduruan dapat dilihat pada tabel 1
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 827-838 E-ISSN 2503-2933 832
Tabel 1. Alternatif Alternatif Keterangan M1 Sri Hanati M2 Sri Kinarseh M3 Ruminah M4 Siti Muasusah M5 Siti Maumunah
2. Rating Kecocokan
Nilai kesamaan diberikan dengan ketentuan sebagai berikut: nilai 4 sangat besar, nilai 3 sangat besar, nilai 2 cukup, nilai 1 tidak memadai bisa dilihat di tabel 2.
Tabel 2. Nilai Cakupan Nilai Nilai Baik 4 Cukup Baik 3 Cukup 2 Tidak cukup 1
3. Implementasi Simple additive Weighting (SAW)
Fase  yang  mendasari  eksekusi  SAW  adalah  memutuskan  standar  yang  diperlukan. Kemudian, pada titik itu, 5 standar dinamis yang yang dapat dilihat seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Kriteria Dinamis Kriteria Tipe K1 Kondisi Rumah Cost K2 Pendapatan Perbulan Cost K3 Jumlah Tangungan Benefit K4 Pendidikan Cost K5 Pekerjaan Cost
Mengingat  tabel  di  atas,  analis  memutuskan  sebelumnya  aturan,  pilihan,  dan  kualitas yang  digunakan  pada  skala  kebutuhan  untuk  memutuskan  peringkat  kesesuaian  untuk  setiap basis.  Informasi  ditangani  menggunakan  teknik.  Diperlukan  proses  normalisasi  interaksi kecenderungan  untuk  menciptakan  penerima  yang  bantuan  selama  pandemi  lihat  pada  tabel  4 dan tabel 5.
833 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 827-838 E-ISSN 2503-2933
Tabel 4. Peringkat Kewajaran Untuk Setiap Aturan
Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 Sri Hanati Permanen 1 jt 2 SD Buruh Sri Kinarseh Non permanen 500.000 1 SMP Petani Ruminah Tidak menetap  < 500.000 4 Tidak sekolah  Petani Siti Muasusah Tidak menetap 500-1 jt 3 SMA Wiraswasta Siti Maumunah Permanen >3 juta 4 SMA Wiraswasta Tabel 5. Kecocokan Terpilih Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 M1 4 4 4 4 2 M2 2 3 5 5 1 M3 1 2 2 3 1 M4 1 3 3 6 4 M5 4 5 2 6 4
Tahap selanjutnya adalah menentukan jaringan pilihan X yang disusun dari tabel evaluasi kesesuaian setiap opsi pada aturan.
X = ' ( ) ( *4 4 4 2 3 5 1 1 4 2 3 5 2 3 2 4 2 5 1 3 6 6 1 4 41 ( 2 ( 3 (3)
Tahap  berikut  mengasumsikan  bahwa  Anda  telah  menetapkan  pilihan  grid  x, standarisasi kerangka pilihan x, standarisasi jaringan X tergantung pada kriteria.h .
R1.1 = 4 5 4 5 6 4 = 7 6 = 1 R2.1 = 4 5 4 5 6 5 = 7 4 = 0,667 R3.1= 4 5 4 5 6 4 = 7 7 = 1 R4.1 = 4 5 4 5 6 5 = 0,667
R5.1 = 4 5 4 5 6 6 = 7 6 = 0,5 (4)
R1.2 = :;< 6 5 4 5 = 6 = 4 6 = 0,25
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 827-838 E-ISSN 2503-2933 834
Enggi , et., al [ SPK Dengan Metode SAW Pemberian Bantuan Keluarga Sejahtera di Masa Pandemi COVID-19] IJCCS Vol. x, No.–end_page
R2.2 = :;< 6 5 4 5 = 5 = 4 5 = 0,33 R3.2 = :;< 6 5 4 5 = 4 = 4 4 = 0,5 R4.2 = :;< 6 5 4 5 = 5 = 4 5 = 0,5 R5.2 = :;< 6 5 6 5 = = = 4 = = 1 R1.3 = 6 >6 = 4 5 4 = 6 = = 1 R2.3 = = >6 = 4 5 4 = = = = 0,5 R3.3= 4 >6 = 4 5 4 = 4 = = 0,75 R4.3 = 5 >6 = 4 5 4 = 5 = = 0,75
R5.3 = 4 >6 = 4 5 4 = 4 = = 1 R1.4 = :;< 6 = 5 ? ? 6 = 5 6 = 0,25 R2.4 = :;< 6 = 5 ? ? = = 5 = = 0,5 (5)
R3.4 = :;< 6 = 5 ? ? 5 = 5 5 = 0,5 R4.4 = :;< 6 = 5 ? ? 5 = 5 ? = 1 R5.4 = :;< 6 = 5 ? ?
? = 5 ? = 1 R1.5 = :;< 4 7 7 6 6 4 = 7 4 = 0,25 R2.5 = :;< 4 7 7 6 6 7 = 7 7 = 0,5 R3.5 = :;< 4 7 7 6 6 7 = 7 7 = 1 R4.5 = :;< 4 7 7 6 6 6 = 7 6 = 0,5 R5.4 = :;< 4 7 7 6 6 6 = 7 6 = 1
Ini dapat menegakkan arah independen penerima tergantung pada tindakan tertentu
Tabel 6. Hasil Rating Ternormalisasi
R = 0,25 0,5
0,8 0,75 0,5
0,5
0,6 1 0,6 1 1 1 0,4 1 1
1
0,6 0,6 0,5 0,25 0,25 0,4 0,4 0,5 0,25
Tahap berikut adalah penentuan posisi atau hasil akhir dari kemiringan yang diperoleh dari jumlah kondisi komponen garis jaringan standar ( R ) dengan beban kemiringan (W).
A1 = (0,2 X 0,25) + (0,3 X 0,5) + (0,3 X 0,8) + (0,1 X 0,25) + (0,1 X 0,25) = 0,49 A2 = ( 0,2 X 0,5) + ( 0,3 X 0,6) + (0,3 X 1) + ( 0,1 X 0,6) + ( 0,1 X 1) = 1,2 A3 = (0,2 X 1) + (0,3 X 1) + (0,3 X 0,4) + (0,1 X 1) + (0,1 X 1) = 0,82 (6) A4 = (0,2 X 1) + (0,3 X 0,6) + (0,3 X 0,6) + (0,1 X 0,5) + (0,1 X 0,25) = 1,049 A5 = (0,2 X 0,25) + (0,3 X 0,4) + (0,3 X 0,4) + (0,1 X 0,5) + (0,1 X 0,25) = 0, 365
835 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 827-838 E-ISSN 2503-2933
Dari  hasil  estimasi  pemosisian  bobot  setiap  opsi  pada  setiap  standar  yang  telah diselesaikan  dengan  kerangka  standar.  A2  mendapat nilai tertinggi  dari lima  opsi  dengan  nilai 1,26. Jadi A2 adalah pilihan yang dipilih karena semua pilihan tersebut dapat ditemukan pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pemilihan Nilai Akhir Calon Penerima Bantuan 0,49 Sri Hanati 1,26 Sri Kinarseh 0,82 Ruminah 1,049 Siti Muasusah 0,365 Siti Maumunah

## 4. Implementasi Sistem
Sistem  Pendukung  Keputusan  dibuat  dengan  memanfaatkan  aplikasi  MySQL  untuk pembuatan basis informasi. Ada sub-ukuran, standar, informasi area lokal, jenis bantuan, hasil untuk memutuskan pilihan jaringan yang mendukung secara emosional.

## a.  Masukan Data
Kontribusi  informasi  area  lokal  untuk  menyimpan,  mengubah  dan  menghapus  informasi area lokal. Informasi yang dimasukkan berdasarkan pilihan, jenis bantuan, kondisi penginapan, gaji bulanan, jumlah bangsal, sekolah, dan bisnis dapat ditemukan pada Gambar 2
Gambar 2. Data Masyarakat

## b. Hasil SPK
Hasil  sistem  pengolahan  SPK  saat  pengguna  memilih  bantuan  yang  dicari  untuk menentukan  penerima  bantuan  terlebih  dahulu  menginput  data  masyarakat  sebagai  calon
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 827-838 E-ISSN 2503-2933 836
penerima bantuan maka akan tampil data yang dimasukan perhitungan normalisasi untuk setiap alternatif bisa  dilihat pada gambar 3 dan gambar 4.

## Gambar 3. Hasil SPK
Gambar 4.  Hasil SPK Pemberian Batuan
837 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 827-838 E-ISSN 2503-2933

## 4. KESIMPULAN
Program bantuan sosial yang diberikan oleh otoritas publik untuk  menangani pandemi COVID19 tidak tercakup dan tetap tidak mampu. Selama pandemi ini, semua keuntungan harus cepat  menyebar  tergantung  pada  informasi  yang  dapat  diakses.  Namun,  informasi  yang digunakan terkadang tidak akurat, sehingga masalah tidak ditanggapi oleh penerima tidak dapat dijauhkan  dari.  Informasi  dan  data  tentang  jenis  dan  hal-hal  penting  bagi  penerima  bantuan pemerintah harus terus disampaikan kepada pihak berwenang dalam iklim umum. Oleh karena itu, untuk membantu memilih penerima bantuan COVID19 berdasarkan teknik Simple Additvie Weighting  (SAW)  dengan  model  tertentu,  hasil  dengan  nilai  strike  tertinggi  memenuhi  syarat untuk mendapatkan bantuan. Untuk membuatnya lebih mudah bagi kota-kota untuk secara tepat memilih atau memilih bantuan pendatang baru yang memenuhi syarat.

## 5. SARAN
Jaringan  pilihan  dukungan  emosional  untuk  memilih  bantuan  selama  pandemi Coronavirus di kota Menduran dapat dikembangkan lebih lanjut dengan menambahkan langkah- langkah selain nilai, seperti model, di bawah standar. Kerangka tersebut juga juga dapat dibuat dengan  menggabungkan  ekspansi  ke  metodologi  atau  strategi  SAW  alternatif  sehingga  dapat diketahui mana yang lebih masuk akal untuk penentuan bantuan selama pandemi Coronavirus.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Pencipta  mungkin  ingin  berterima  kasih  kepada  dosen  pembimbing  dan  otoritas  kota/ desa munduran yang telah membantu bimbing penulis penelitian ini.
.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Ibrahim  and  I.  Samsie, “Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemberian  Bantuan Pemerintah  pada  Masyarakat  Pra  Sejahtera  Dengan  Metode  Analytical  Hierarcy Process  (AHP)  pada  Kota  …,” Ejurnal.Dipanegara.Ac.Id ,  [Online].  Available: https://ejurnal.dipanegara.ac.id/index.php/sisiti/article/view/208-214.
[2] S. W. Pasaribu, D. P. Utomo, and Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Account  Officer Menerapkan  Metode  EXPROM  II  (Studi  Kasus :  Bank  Sumut),” J.  Inf. Sist. Res. , Vol. 1, No. 3, pp. 175–188, 2020.
[3] R.  Rahardian,  N.  Hidayat,  and  R.  K.  Dewi, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Penerima  Bantuan  Keluarga  Miskin  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process  –  Preference  Ranking  Organization  for  Enrichment  Evaluation  II  (AHP- PROMETHEE II),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , Vol. 2, No. 5, pp. 1980– 1985, 2018, [Online.
[4] G. Fariska, D. W. Widodo, and U. Mahdiyah, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Rastra di Desa Sidoharjo Menggunakan Metode AHP,” pp. 205–210, 2020.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 827-838 E-ISSN 2503-2933 838
[5] A.  Halim,  S.  Kusumadewi,  and  L.  Rosita, “Pendukung  Keputusan  Penentuan  Resiko Kemungkinan Terjadi Reaksi Darah,” J. Inform. dan Rekayasa Elektron. , Vol. 3, No. 1, pp. 58–65, 2020.
[6] N.  Kusumawardhany,  “Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp)  Dan Simple Additive Weighting (Saw) Untuk Penentuan Penerima Bantuan Sosial Pandemi Covid-19,” IDEALIS  Indones.  J.  … ,  pp.  56–60,  2020,  [Online].  Available: http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/article/view/2752.
[7] F.  Sembiring,  M.  T.  Fauzi,  S.  Khalifah,  A.  K.  Khotimah,  and  Y.  Rubiati, “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Covid  19  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  (Studi  Kasus :  Desa  Sundawenang),”  Explor.  Sist.  Inf.  dan Telemat. , vol. 11, no. 2, p. 97, 2020, doi: 10.36448/jsit.v11i2.1563.
[8] G.  S.  Mahendra, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  FUCOM- MOORA Untuk Penentuan Maskapai Favorit,” Sistemasi , Vol. 10, No. 3, p. 562, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i3.1386.
[9] T.  Elizabeth, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Asisten  Dosen  Menggunakan Metode SAW,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , Vol. 7, No. 1, pp. 71– 80, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i1.221.
[10] P.  S.  Sukanto, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  PT Harjamukti  Jaya  Mandiri  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting,”  JATISI (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  Vol.  5,  No.  1,  pp.  109–118,  2018,  doi: 10.35957/jatisi.v5i1.121.