p-ISSN 1411-8890 e-ISSN 2541-4518

## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Program Bantuan Sosial Menggunakan Metode SAW
Muhibah Fata Tika, Maryam Program Studi Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta Surakarta, Indonesia
Email: muhibahft12@gmail.com, mar290@ums.ac.id
Abstraksi— Bantuan sosial merupakan salah satu cara pemerintah untuk menanggulangi kemiskinan yang ber- tujuan agar terpenuhinya kebutuhan masyarakat dengan ekonomi rendah dan meningkatkan taraf hidup penerima bantuan sosial. Proses penentuan penerima bantuan sosial di Desa Sroyo masih menggunakan cara manual yaitu dengan mengisi formulir dalam bentuk kertas dan diseleksi satu persatu sehingga membutuhkan waktu relatif lama dan kurang optimal. Jika semakin banyak kertas yang menumpuk maka data akan lebih rentan rusak dan hilang. Untuk mengatasi permasalahan tersebut perlunya sistem yang dapat mempermudah proses seleksi penerima bantuan sosial di Desa Sroyo dalam hal ini yaitu sistem pendukung keputusan yang didukung dengan metode Simple Addi- tive Weighting (SAW). Pengembangan sistem pendukung keputusan ini dikembangkan dengan metode waterfall menggunakan bahasa pemrograman PHP (PHP: Hypertext Preprocessor), Framework Code Igniter 3 serta database MySQL sebagai database server. Dari hasil perhitungan menggunakan metode SAW diperoleh rekomendasi nama- nama penerima program bantuan sosial berdasarkan per- ankingan. Selain itu berdasarkan hasil pengujian blackbox sistem ini berjalan sesuai dengan fungsinya.
Kata Kunci— Bantuan Sosial; Blackbox; Kemiskinan; Metode SAW; Sistem Pendukung Keputusan
Abstracts— Social assistance is one of the government’s ways to alleviate poverty with the aim of meeting the needs of people with low economies and increasing the standard of living of recipients of social assistance. The process of determining social assistance recipients in Sroyo Village still uses manual methods, namely by filling out paper forms and selecting them one by one so that it takes a relatively long time and is less than optimal. If more and more paper accumulates, the data will be more susceptible to damage and loss. To overcome this problem, a system that can facilitate the selection process for social assistance recipients in Sroyo Village is needed, in this case a decision support system supported by the Simple Additive Weighting (SAW) method. The development of this decision support system was developed with the waterfall method using the PHP programming language (PHP: Hypertext Preprocessor), Code Igniter 3 Framework and the MySQL database as the database server. From the results of calculations using the SAW method, it is obtained recommendations for the
names of recipients of social assistance programs based on rankings. In addition, based on the results of blackbox testing, this system runs according to its function.
Keywords— Blackbox; Decision Support System; Po- verty; SAW Method; Social Assistance

## I. P ENDAHULUAN
Bantuan sosial merupakan wujud kepedulian pemerintah daerah berupa pemberian barang ataupun uang kepada ma- syarakat dengan ekonomi rendah baik sifatnya individu atau- pun kelompok yang dilakukan dalam waktu tertentu. Ada- nya bantuan sosial ini merupakan salah satu cara pemerintah untuk menanggulangi kemiskinan,bertujuan untuk memenuhi dan menjamin kebutuhan masyarakat dengan ekonomi rendah serta meningkatkan taraf hidup penerima bantuan sosial. Untuk memperlancar program bantuan sosial, pemerintah daerah wajib untuk mendata masyarakatnya yang layak untuk menerima ban- tuan sosial. Cara penentuan penerima bantuan sosial biasanya harus sesuai dengan aturan serta kriteria-kriteria yang sudah ditentukan oleh pemerintah pusat maupun daerah.
Proses pendataan yang dilakukan di Kelurahan Sroyo Ke- camatan Jaten Kabupaten Karanganyar Provinsi Jawa Tengah masih menggunakan cara manual yaitu dengan mengisi for- mulir dalam bentuk kertas dan diseleksi satu persatu tanpa menggunakan alat bantu seperti sistem. Tentunya hal ini akan memperlambat kinerja panitia penyeleksi penerima bantuan sosial karena membutuhkan waktu yang lebih lama untuk menerima hasil seleksi,adanya hasil yang tidak akurat dan tidak tepat sasaran serta sulitnya melakukan pencarian data sehingga cara ini dianggap tidak optimal untuk digunakan. Berdasarkan data dari pemerintah Desa Sroyo, jumlah Kartu Keluarga (KK) di Desa Sroyo terdata sebanyak 3172 kepala keluarga dengan jumlah penduduk 9747 jiwa. Pada awal tahun 2020 sebanyak 1500 jiwa yang menerima bantuan sosial di Desa Sroyo (Sum- ber Data : Panitia Bagian Sosial Desa Sroyo). Jika semakin banyak kertas yang menumpuk akan menyebabkan data yang lebih rentan rusak dan hilang.
Ditinjau dari permasalahan yang ada, maka dibutuhkan suatu sistem yang berfungsi untuk memecahkan permasalahan tersebut agar proses seleksi penerima bantuan sosial tidak memakan waktu dan dinilai lebih optimal. Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System (DSS) merupakan suatu pendekatan atau metodologi untuk mendukung pengam- bilan keputusan yang bersifat fleksibel, interaktif dan mudah
Muhibah F. T. & Maryam , Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Program Bantuan Sosial Menggunakan Metode SAW
beradaptasi [1]. Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System (DSS) dapat menentukan hubungan antara kri- teria, alternatif dan sebuah peristiwa [2]. Sistem Pendukung Ke- putusan adalah sistem yang memberikan informasi, pemodelan, manipulasi data yang bersifat interaktif [3]. Bisa disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan merupakan metodologi un- tuk membantu pengambilan keputusan yang bersifat interaktif. Mengacu pada penelitian-penelitian terdahulu tersebut maka Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System (DSS) dipilih sebagai sistem yang dapat membantu mendukung keputusan kepala Desa Sroyo.
Berdasarkan penelitian yang membahas mengenai sistem pendukung keputusan serta hasil penelitian yang telah dilakuk- an oleh peneliti-peneliti sebelumnya menjadi salah satu acuan penulis untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan yang dijadikan sebagai judul tugas akhir. Referensi [4] meng- implementasikan sistem pendukung keputusan untuk membantu menyelesaikan permasalahan penentuan warga miskin di Desa Medan Jaya yang berhak mendapatkan bantuan. Pengembangan sistem didukung dengan menggunakan metode SAW. Sistem pendukung keputusan dapat mengolah data menjadi informasi untuk membantu pengambilan keputusan dari suatu masalah yang bersifat semi-terstruktur [5]. Adanya sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Simple Additive Wei- ghting (SAW) dapat mengetahui kelayakan penerima KPR ber- subsidi di J.City Residence [6]. Referensi [7] dengan menggu- nakan sistem pendukung keputusan menunjukan proses seleksi beasiswa dinilai lebih tepat sasaran dan tidak membutuhkan waktu yang lama dalam menyeleksi data penerima beasiswa. Sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode SAW berjalan optimal sesuai dengan kebutuhan konsumen dalam memilih dan membeli sepeda motor [8]. Selain itu penerapan sistem pendukung keputusan dengan metode SAW juga digunakan dalam penelitian [9] untuk menentukan perawat terbaik di rumah sakit Grandmed.
Mengacu pada penelitian-penelitian sebelumnya, penulis mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pene- rima Bantuan Sosial Berbasis Website dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan menambahkan fitur berupa data statistik seleksi penerima bantuan sosial dengan tujuan me- ringkas informasi menjadi lebih mudah untuk dibaca dan lebih mudah untuk mengakses data penduduk selain itu menampilkan fitur laporan hasil seleksi bantuan sosial berupa file pdf. Sis- tem dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP (PHP: Hypertext Preprocessor), framework Code Igniter 3 serta database MySQL sebagai database server. Diharapkan sistem ini dapat menjadi alat bantu bagi pemerintah Desa Sroyo dalam melaksanakan program penanggulangan kemiskinan dan upaya penyaluran bantuan baik dari pemerintah maupun instan- si lainnya, sehingga dapat meminimalisir penyaluran bantuan yang tidak tepat sasaran dan proses seleksi lebih optimal. Sistem ini hanya membantu memberikan alternatif penerima bantuan sosial khususnya masyarakat Desa Sroyo, selebihnya terkait keputusan akhir penerima bantuan sosial tetap menjadi wewenang kepala pemerintah Desa Sroyo.

## II. M ETODE

## A. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering dikenal dengan metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW yaitu bekerja dengan mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matrik keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [10]. Metode SAW memiliki dua atribut yaitu kriteria biaya (cost) dan kriteria keuntungan (benefit). Pada metode ini pembuat keputusan diharuskan menentuk- an kriteria dan bobot terlebih dahulu untuk setiap alternatif pada semua atribut. Hasil alternatif diperoleh dengan cara menjumlahkan seluruh perkalian antar rating dan bobot setiap atribut. Dimana rating atribut tersebut harus melewati proses normalisasi matriks sebelumnya [11]. Menghitung normalisasi dengan metode SAW menggunakan Persamaan 1.
r ij =          x ij max i ( x ij ) jika j kriteria benefit
min i ( x ij ) x ij jika j kriteria cost (1)
dengan r ij adalah nilai rating kinerja normalisasi dan x ij adalah nilai atribut yang dimiliki setiap kriteria. Sedangkan max i ( x ij ) adalah nilai terbesar setiap kriteria, min i ( x ij ) adalah nilai terkecil setiap kriteria. Adapun benefit adalah nilai terbesar yang terbaik dan cost adalah nilai terkecil yang terbaik. Bila r ij adalah rating kinerja normalisasi dari alternative A i pada atribut C j ; i = 1 , 2 , . . . , m dan j = 1 , 2 , . . . , n . Meng- hitung nilai preferensi untuk setiap alternatif ( V i ) menggunakan Persamaan 2.
V i = n X j =1 W j r ij (2)
dengan V i : Nilai akhir/ranking dari alternatif, W j : Nilai bobot yang telah ditentukan dari setiap kriteria, dan r ij : Nilai rating kinerja ternormalisasi. Hasil perhitungan nilai V i yang lebih be- sar mengindikasikan bahwa alternatif A i merupakan alternatif terbaik.

## B. Menentukan Data Kriteria dan Subkriteria Penerima Ban- sos
Metode yang digunakan dalam hal ini adalah wawancara langsung dengan pengurus bagian sosial di Kelurahan Sroyo. Hasil yang diperoleh dari wawancara tersebut adalah data beru- pa formulir kriteria Pemutakhiran Mandiri Kemiskinan (PMK). Adapun macam-macamnya dapat dilihat pada Tabel I.

## C. Metode Pengembangan Sistem
Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem ini yaitu metode waterfall. Metode waterfall memiliki alur kerja yang dilakukan secara berurutan atau secara linear dimulai dari tahap persiapan hingga perawatan. Semua fase yang ada harus diselesaikan secara bertahap satu persatu secara berurutan dan dapat pindah ke fase berikutnya jika sudah selesai melewati fase sebelumnya [12]. Tahapan urut penelitian tidak dapat dibalik
Tabel I. Data kriteria dan subkriteria penerima bansos
prosesnya sebagaimana proses pengenalan rajah tapak tangan [13]–[18]. Gambar 1 menunjukan tahapan metode Waterfall . Analisis . Tahap analisis dalam penelitian ini dilakukan dengan cara observasi dan wawancara dengan perangkat desa di Kelurahan Sroyo untuk memperoleh data-data pendukung yang terkait dengan pengembangan sistem. Adapun kebutuhan fungsional pengembangan sistem pendukung keputusan ini ada- lah sistem dapat menampilkan data statistik penerima bantuan sosial, mengubah profil admin, dapat mengolah data penduduk, data kriteria, data subkriteria dalam hal ini yaitu menambahkan, mengedit dan menghapus data. Sistem dapat melakukan peni- laian penerima bantuan sosial yaitu sistem menampilkan proses seleksi berupa konversi dan normalisasi nilai. Sistem dapat menampilkan hasil penilaian dalam bentuk perangkingan serta dapat mencetak laporan hasil akhir penerima bantuan sosial.
Adapun kebutuhan non fungsional pengembangan sistem pendukung keputusan ini antara lain adalah kebutuhan per- angkat keras (Hardware) yaitu komputer/laptop, printer,mouse dan keyboard. Kebutuhan perangkat lunak (Software) yang dibutuhkan berupa Operating System menggunakan Windows 10, Web Browser seperti Google Chrome, Mozilla firefox maupun Microsoft Edge.
Design . Tahap Design merupakan implementasi gagasan sistem dan rancang bangun sistem, gambaran kerja sistem, alur kerja sistem, rancangan struktur data beserta relasinya dengan dilakukan pemodelan usecase diagram, activity diagram dan rancangan database secara fisik [19]. Implementasi tahapan design sebagai berikut:

## D. Use Case Diagram
Use case diagram menjelaskan interaksi antara user dengan sistem. Pengguna dari sistem ini ada 2 yaitu sebagai admin dan kepala desa. Admin mempunyai hak akses lebih luas dibanding kepala desa yaitu dapat mengelola data masyarakat,mengelola data kriteria dan melakukan penyeleksian , sedangkan kepala desa hanya untuk mengakses profil dan melihat hasil dari seleksi. Gambar 2 menunjukan use case diagram dari masing- masing user sesuai hak akses.

## E. Activity Diagram
Gambar 3 menjelaskan activity diagram admin harus mela- kukan login dengan memasukkan username dan password sete- lah itu menuju halaman dashboard. Admin dapat mengakses ba- nyak tampilan menu karena memiliki hak akses yang lebih luas dibanding kepala desa. Admin dapat mengakses halaman data penduduk,data kriteria,seleksi maupun mencetak hasil seleksi. Gambar 4 menjelaskan bahwa kepala desa harus melakukan login terlebih dahulu sebelum bisa mengakses halaman utama. Kepala desa dapat melakukan edit profil,melihat dan mencetak laporan hasil seleksi.

## F. Rancangan Database secara Fisik
Rancangan database secara fisik menggambarkan relasi atau hubungan antar tabel/entitas. Sistem ini dibangun dengan 12 tabel yang memiliki relasi diantara tabel satu dengan yang lain. Hubungan antar tabel ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 2. Tahapan metode waterfall
Gambar 4. Diagram activity Kepala Desa
Gambar 5. Rancangan Database secara Fisik
1) Code. Implementasi pengembangan sistem yaitu penulisan kode program/coding pada sistem pendukung keputusan ini dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Code Igniter 3 sebagai pengem- bangan back-end website dan pengembangan front-end menggunakan framework Bootstrap. Sistem ini menggu- nakan Visual Studio Code sebagai text editor untuk pe- nulisan kode dan MySQL sebagai Database Management System (DBMS).
2) Testing. Tahap selanjutnya adalah tahap pengujian pro- gram atau testing. Tahap pengujian sistem dilakukan de- ngan metode black box testing. Black box testing me- rupakan pengujian terhadap fungsionalitas sistem tanpa menguji struktur internal kode program [20]. Biasanya black box testing melakukan pengujian terhadap rancang- an antarmuka pengguna yang berfungsi untuk menentukan apakah fungsi-fungsi sistem tersebut dapat beroperasi se- suai dengan harapan pengembang.
3) Maintenance. Tahap maintenance merupakan tahap akhir dalam metode waterfall. Sistem yang sudah jadi lalu diope-
Vol. 21 No. 02 September 2021
p-ISSN 1411-8890 e-ISSN 2541-4518
rasikan dan sekaligus dilakukan pemeliharaan. Pada tahap ini dilakukan pemeliharaan sistem meliputi perbaikan jika terdapat error maupun bug saat pengoperasian sistem.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil dari penelitian ini berupa sistem pendukung kepu- tusan seleksi program bantuan sosial yang mempunyai fitur- fitur pendukung bagi pengguna untuk mempermudah proses penyeleksian penerima program bantuan sosial.

## A. Menentukan Kriteria
Dalam menentukan kriteria penerima bantuan sosial, pe- nulis memperoleh data dengan melakukan wawancara bersama petugas sosial di desa Sroyo. Data kriteria yang dibutuhkan dalam pengambilan keputusan penerima bantuan sosial di Desa Sroyo dimuat pada Tabel III. Pada Tabel II menunjukan sifat kriteria yang terdiri dari benefit/keuntungan dan cost/biaya.
Tabel II. Sifat kriteria No Sifat Keterangan 1. Benefit Jika nilai terbesar adalah terbaik 2. Cost Jika nilai terkecil adalah terbaik Tabel III. Data kriteria No Kriteria Sifat C1 Jumlah KK dalam 1 (Satu) Rumah Benefit C2 Jumlah Anggota Keluarga dalam 1 (satu) Rumah Benefit C3 Pendidikan Kepala Keluarga (KK) Cost C4 Jumlah Anggota Keluarga Masih Sekolah Benefit C5 Pengeluaran Satu Jiwa dalam Keluarga Benefit C6 Penghasilan Satu Jiwa dalam Keluarga Perbulan Cost C7 Status Kepemilikan Rumah Cost C8 Sumber Air Bersih Cost C9 Penerangan Rumah Cost C10 Transportasi Cost

## B. Menentukan Bobot Kriteria
Dari kriteria yang dimuat pada Tabel III, maka dibuat suatu tingkat kepentingan kriteria berdasarkan nilai bobot yang telah ditentukan kedalam bilangan fuzzy. Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria dapat dilihat pada Tabel ?? . Berdasarkan kriteria dan rating kecocokan setiap alternatif pada
Tabel IV. Rating kecocokan No Keterangan Nilai 1. Sangat Rendah (SR) 0 2. Rendah (R) 2,5 3. Cukup (C) 5 4. Tinggi (T) 7,5 5. Sangat Tinggi (ST) 10
setiap kriteria yang telah ditentukan, selanjutnya penjabaran bobot setiap kriteria yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy. Data nilai pembobotan kriteria dapat dilihat pada Tabel V.

## C. Contoh Kasus
Berikut perhitungan secara manual berdasarkan contoh kasus. Misalnya ada lima calon pemohon penerima bantuan sosial memiliki data seperti pada Tabel VI yang menunjukan data pribadi dari penduduk dan Tabel VII menunjukkan data penilaian penduduk. Berdasarkan data pemohon pada Tabel VII dapat dibentuk matriks keputusan X yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy sebagai berikut: Pemohon 1 : A1 , pemohon 2 : A2 , pemohon 3 : A3, pemohon 4 : A4 , pemohon 5 : A5. Rating kecocokan setiap alternatif dapat dilihat pada Tabel VIII. Langkah selanjutnya adalah membuat matriks keputusan X berdasarkan Tabel VIII (Rating Kecocokan dari Setiap Alternatif pada Setiap Kriteria) adalah sebagai berikut:
Untuk alternatif 1( A 1 )
r 11 = 5 max[5 , 2 . 5 , 2 . 5 , 10 , 7 . 5] = 5 10 = 0 . 5
Untuk alternatif 16( A 16 )
r 11 = min[2 . 5 , 2 . 5 , 7 . 5 , 10 , 5] 2 . 5 = 2 . 5 2 . 5 = 1
Selanjutnya akan dibuat perkalian matriks W × R dan pen- jumlahan hasil perkalian untuk memperoleh alternatif terbaik dengan perangkingan nilai terbesar adalah sebagai berikut:
V 1 = (10)(0 . 5) + (10)(0 . 75) + (7 . 5)(1) + (5)(0 . 75) +(7 . 5)(1) + (7 . 5)(1) + (5)(0 . 5) + (2 . 5)(0 . 5) +(2 . 5)(0 . 6666666666666667) +(2 . 5)(0 . 3333333333333333) = 45
Sehingga hasil perankingan diperoleh :
1) Ranking 1 : V5 = 47,5 2) Ranking 2 : V1 = 45 3) Ranking 3 : V2 = 41,66666666666667
4) Ranking 4 : V4 = 31,875
5) Ranking 5 : V3 = 23,958333333333
Berdasarkan perankingan diatas menunjukkan urutan penerima bantuan sosial. Dimana hasil perhitungan tertinggi ditunjukkan dengan nilai 47,5 yang dimiliki oleh Warsi dan terendah di- tunjukkan dengan nilai 23,958333333333 yaitu Karmin. Hasil perankingan dapat dijadikan sebagai rekomendasi penerima bantuan sosial.

## D. Implementasi Sistem
Untuk menjalankan sistem pada server lokal, penulis meng- gunakan xampp dengan mengaktifkan Apache dan MySQL lalu membuka salah satu web browser, pengaksesan sistem oleh user dilakukan melalui alamat http://localhost/spk-bansos/. Sistem ini terdiri halaman login,halaman akses untuk admin dan halaman akses untuk kepala desa.
1) Halaman Dashboard . Halaman Dashboard merupakan ha- laman utama setelah admin melakukan login. Didalamnya terdapat fitur berupa data statistik seleksi penerima bantu- an sosial yang dapat dilihat pada Gambar 6.
Muhibah F. T. & Maryam , Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Program Bantuan Sosial Menggunakan Metode SAW
Tabel V. Pembobotan kriteria
No Kriteria Bobot Subkriteria Nilai 1. Jumlah KK dalam 1 (Satu) Rumah 10 > 3KK 10
3KK 7.5
2 KK 5 1 KK 2.5 2. Jumlah Anggota Keluarga dalam 1 (satu) Rumah 10 ≥ 6 orang 10 5 orang 7.5 4 orang 5 1 – 3 orang 2.5 3. Pendidikan Kepala Keluarga (KK) 7.5 Tidak Sekolah/Tidak Tamat SD 10 SD 7.5 SMP 5 SMA/SMK/PT 2.5 4. Jumlah Anggota Keluarga Masih Sekolah 5 ≥ 3 orang 10 2 orang 7.5 1 orang 5 Tidak Ada 2.5 5. Pengeluaran Satu Jiwa dalam Keluarga 7.5 < 400 ribu 2.5 400 – 700 ribu 5 700 ribu – 1 juta 7.5 > 1 juta 10 6. Penghasilan Satu Jiwa dalam Keluarga Perbulan 7.5 < 400 ribu 10 400 – 700 ribu 7.5 700 ribu – 1 juta 5 > 1 juta 2.5 7. Status Kepemilikan Rumah 5 Magersari / Pakai Gratis 10 Sewa < 1 juta 7.5 Milik Orang Tua/ Warisan 5 Milik Sendiri / Sewa 2.5 8. Sumber Air Bersih 2.5 Sumur Milik Tetangga 10 Sumur Milik Sendiri 7.5 PDAM Terbatas 5 PDAM Bebas / Air Kemasan 2.5 9. Penerangan Rumah 2.5 Listrik Numpang 10 Listrik 450 watt 7.5 Listrik 900 watt 5 Listrik > 900 watt 2.5 10. Transportasi 2.5 Jalan Kaki/Sepeda/Sepada Motor Seadanya 10 Sepeda Motor 1 Buah, dalam Kondisi Baik 7.5 Sepeda Motor > 1 Buah, dalam Kondisi Baik 5 Mobil 2.5 Tabel VI. Contoh data pemohon dan penerima bantuan sosial Alternatif Nama NIK Dusun RT RW A1 SAIMAN 33131106125 KASAK 4 1 A2 EDI PRASETYO 33131112128 TUNDUNGAN 6 4 A3 KARMIN 33131121045 KARANG ASEM 2 3 A4 MIKEM 33131142074 BELUK 4 8 A5 WARSI 33131145126 DALON 1 4 Gambar 6. Halaman dashboard
2) Halaman Input Data Penduduk . Pada halaman ini terdapat fitur untuk tambah,edit,hapus data penduduk dan juga terdapat tombol penilaian. Saat tombol penilaian di klik
maka akan diarahkan ke halaman seleksi penduduk yang didalamnya terdapat menu dropdown dari tiap-tiap kriteria. Halaman input data pendudul dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Halaman input data penduduk
3) Halaman Seleksi Penduduk Pada halaman ini penduduk akan diseleksi sesuai dengan kriteria-kriteria yang ada pada form wizard. Didalam form tersebut terdapat menu dropdown yang berisi subkriteria dari tiap-tiap kriteria yang ada, setelah admin melakukan penyeleksian langkah selanjutnya yaitu menyimpan data yang sudah diseleksi
Emitor: Jurnal Teknik Elektro Vol. 21 No. 02 September 2021 p-ISSN 1411-8890 e-ISSN 2541-4518
Tabel VII. Contoh data penilaian pemohon penerima bantuan sosial Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9
C10 A1 2KK 5 Orang SMA 2 Orang > 1 juta > 1 juta Warisan PDAM terbatas Listrik 450 watt Sepeda Motor 1 Buah, dalam kondisi baik A2 1KK 4 Orang PT 1 Orang > 1 juta > 1 juta Sewa < 1 juta PDAM bebas Listrik 900 watt Mobil A3 1KK 1-3 Orang SMP 2 Orang < 400 ribu 400 – 700 ribu Milik Orangtua Sumur milik sendiri Listrik 900 watt Sepeda Motor > 1 buah , dalam kondisi baik A4 > 3KK 4 Orang SD Tidak Ada 400 – 700 ribu < 400 ribu Milik sendiri Sumur milik tetangga Listrik Numpang Sepeda A5 3KK ≥ 6 orang SMA ≥ 3 orang > 1 juta 700 ribu - 1 juta Pakai Gratis Sumur milik sendiri Listrik 450 watt Mobil
Tabel VIII. Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria
ID Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10
A1 5 7.5 2.5 7.5 10 2.5 5 5 7.5 7.5 A2 2.5 5 2.5 5 10 2.5 7.5 2.5 5 2.5 A3 2.5 2.5 5 7.5 2.5 7.5 5 7.5 5 5 A4 10 5 7.5 2.5 5 10 2.5 10 10 10 A5 7.5 10 2.5 10 10 5 10 7.5 7.5 2.5
dengan meng-klik tombol save. Halaman seleksi penduduk dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Halaman seleksi penduduk
4) Halaman Data Kriteria & Subkriteria . Pada halaman ini terdapat kriteria-kriteria penerima bantuan sosial dan juga beserta subkriterianya. Selain itu admin juga dapat melakukan tambah,edit maupun hapus data kriteria dan subkriteria. Pada Gambar 9 terdapat halaman kriteria pe- nerima bantuan sosial yang didalamnya terdiri dari nama kriteria, bobot dari masing-masing kriteria , sifat krite- ria dan tombol aksi untuk melakukan pengolahan data. Gambar 10 menjelaskan halaman sub-kriteria dari tiap-
Gambar 9. Halaman data kriteria
tiap kriteria. Admin dapat melakukan tambah,edit,hapus data sub-kriteria. Pada tabel sub-kriteria terdiri dari nama sub-kriteria, dan nilai sub-kriteria.

## Gambar 10. Halaman data sub-kriteria
5) Halaman Hasil Seleksi . Halaman hasil seleksi merupakan hasil seleksi penerima program bantuan sosial Desa Sroyo yang didalamnya terdapat hasil perhitungan metode SAW. Halaman hasil seleksi 1 ditunjukkan pada Gambar 11, halaman ini memaparkan hasil sub-kriteria yang sudah di- pilih sebelumnya pada halaman seleksi oleh admin. Gam-
Gambar 11. Halaman hasil seleksi 1
bar 12 menunjukan hasil konversi nilai data penduduk. Masing-masing subkriteria memiliki nilai.Subkriteria yang dipilih pada halaman seleksi akan dikonversikan nilai nya kedalam halaman hasil seleksi 2. Selanjutnya pada Gambar
Gambar 12. Halaman hasil seleksi 2
13 menampilkan halaman hasil seleksi 3. Pada halaman ini dilakukan normalisasi nilai data penduduk yang dihitung
berdasarkan rumus pada Persamaan 1, hasil normalisasi dimuat pada Gambar 13. Gambar 14 menjelaskan hasil

## Gambar 13. Halaman hasil seleksi 3
akhir penyeleksian yang dihitung dengan menggunakan rumus Persamaan 2. Nilai yang didapat kemudian di ranking dan diurutkan dari nilai tertinggi ke rendah. Hasil seleksi dapat dicetak dengan format pdf,excel,csv dan juga dapat di print.

## Gambar 14. Halaman hasil seleksi
6) Halaman Akses untuk Kepala Desa . Gambar 15 yaitu halaman akses untuk kepala desa, halaman ini hanya dapat diakses oleh kepala desa saja. Fitur pada halaman ini lebih sedikit dibanding halaman admin, sama-sama memiliki halaman profil,edit profil, dan halaman seleksi. Kepala desa dapat melihat hasil perhitungan dengan menggunakan metode SAW. Selain itu kepala desa juga dapat mencetak laporan hasil seleksi dalam format pdf,excel,csv dan juga dapat di print.

## Gambar 15. Halaman akses untuk Kepala Desa

## E. Hasil Pengujian Black Box
Untuk menguji serta memastikan sistem yang dikembangk- an oleh penulis telah berjalan sesuai dengan harapan atau tidak maka dilakukan pengujian black-box. Pengujian black-box ini dapat menentukan tingkat keberhasilan serta keakuratan pada fitur-fitur yang terdapat pada sistem.Tabel IX menunjukkan hasil pengujian black-box .

## IV. K ESIMPULAN
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Program Bantuan Sosial Menggunakan Metode Simple Additive Wei- ghting (SAW) Berbasis Website (Studi Kasus : Desa Sroyo) te- lah selesai dikembangkan. Sistem ini bertujuan untuk memban- tu memberikan alternatif penerima bantuan sosial bagi pemerin- tah Desa Sroyo sehingga proses seleksi dapat dilakukan dengan lebih optimal. Hasil pengujian Black-Box yang telah dilakukan menjelaskan bahwa sistem berjalan dengan baik sesuai dengan fungsinya. Bagi peneliti yang ingin melakukan penelitian ter- kait sistem pendukung keputusan penulis menyarankan untuk menggunakan dan membandingkan metode perhitungan sistem pendukung keputusan yang lainnya agar mengetahui nilai yang lebih akurat dengan menggunakan metode yang berbeda. Selain itu, sistem juga dapat dikembangkan menjadi aplikasi android guna mempermudah user untuk pengaplikasiannya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Turban, E., Aronson, J. E., & Liang, T. P. (2007). Decision Support Systems and Intelligent Systems 7th Edition (10th ed.). Prentice-Hall of India.
[2] Mora, M., Forgionne, G., & Gupta, J. N. D. (2003). Decision-Making Support Systems. Achievements and Challenges for the New Decade. In Encyclopedia of Information Science and Technology, Second Edition. https://doi.org/10.4018/978-1-60566-026-4.ch156
[3] Lestari, U., & Targiono, M. (2017). Sistem Pendukung Keputus- an Klasifikasi Keluarga Miskin Menggunakan Metode Simple Addi- tive Weighting (Saw) Sebagai Acuan Penerima Bantuan Dana Pe- merintah (Studi Kasus: Pemerintah Desa Tamanmartani, Sleman). Jurnal TAM (Technology Acceptance Model), 8(1), 70–78. ht- tp://www.ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.php/JurnalTam/article/view/97
[4] Andani, M. D., & Yeka, H. (2018). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan Daerah Berdasarkan Tarif Hi- dup Masyarakat Menggunakan Metode SAW. Jurnal Vokasional Teknik Elektronika Dan Informatika, 6(2).
[5] Suryati, S., & Jauhari, Z. (2018). Pemilihan Guru Berpresta- si Menggunakan DSS (Decision Support System) Dengan Metode FMADM (Fuzzy Multiple Attribute Decission Making) Dan SAW (Simple Additive Weighting). Jurnal Ilmiah FIFO, 10(1), 62. ht- tps://doi.org/10.22441/fifo.v10i1.2941
[6] Laia, E. M., & Sihotang, H. T. (2020). Decision Support System to Determine Applicant Housing Credits With SAW Method on the House Complex of J. City Residence by Capital Property. Journal of Com- puter Networks, Architecture and High Performance Computing, 2(1), 211–217.
[7] Faiz, A., Sya’bana, N. A., & Hafiz, M. (2020). Pengembang- an Sistem Pendukung Keputusan Untuk Seleksi Penerimaan Bea- siswa Dengan Metode Saw Dan Topsis: Studi Kasus Universitas Muhammadiyah Tangerang. JIKA (Jurnal Informatika), 4(1), 49. ht- tps://doi.org/10.31000/jika.v4i1.2424
[8] Kasma, U., Informasi, J. S., & Berbobot, P. (2018). Sistem Pendukung Ke- putusan Pembelian Sepeda Motor Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). E-Jurnal JUSITI (Jurnal Sistem Informasi Dan Tekno- logi Informasi), 7–2(2), 104–115. https://doi.org/10.36774/jusiti.v7i2.245
[9] Simanjuntak, E., & Sinaga, B. (2020). Decision Support Sys- tem for Determining the Best Hospital Nurses Grandmed Me- thod Using Simple Additive Weighting (SAW). 2(1), 45–52. ht- tps://doi.org/10.2991/assehr.k.200303.003
[10] Alinezhad, A. R. (2009). Sensitivity Analysis of Simple Additive We- ighting Method (SAW): The Results of Change the Weight of One Attribute on the Final Ranking of Alternatives. September.
[11] Wijaya, A. E., & Utami, E. W. (2018). Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi STMIK Subang, Oktober 2017 ISSN: 2252-4517. Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Penginapan Dikota Subang Dengan [12] Siti Husnul Bariah, M. I. S. P. (2016). Penerapan Metode Waterfall Pada Perancangan Sistem Informasi Pengolahan Data Nilai Siswa. 5(4), 49–55.
[13] M. Kusban, A. Susanto, dan O. Wahyunggoro, “Feature extraction for palmprint recognition using kernel-pca with modification in gabor para- meters,” in 2016 1st International Conference on Biomedical Engineering (IBIOMED), 2016, pp. 1–6.
Emitor: Jurnal Teknik Elektro Vol. 21 No. 02 September 2021
p-ISSN 1411-8890 e-ISSN 2541-4518 Tabel IX. Nilai uji black-box No Fungsi yang di Uji Kondisi Hasil yang di Harapkan Status 1. Halaman login Username dan Password be- nar Masuk ke halaman utama se- suai dengan hak akses user Valid Username dan Password salah Redirect ke halaman login Valid 2. Halaman dahsboard Ketika user login sebagai admin Sistem berhasil menampilkan halaman dashboard Valid 3. Halaman profil Menampilkan halaman profil sesuai dengan hak akses user Sistem berhasil menampilkan halaman profil Valid 4. Halaman edit profil Masuk ke halaman edit profil Menampilkan halaman edit yang berisi gambar user dan form untuk melakukan edit Valid Mengisi form yang ingin di edit lalu meng-klik tombol “edit” Sistem berhasil mengedit da- ta dibuktikan dengan muncul pop-up berhasil diedit Valid 5. Halaman kontrol admin Meng-klik “tambah admin” Sistem berhasil menampilkan modal yang berisi form untuk tambah admin Valid Memasukkan keyword untuk melakukan pencarian pada ha- laman kontrol admin Sistem berhasil menampilkan data sesuai dengan keyword pencarian Valid 6. Halaman input data penduduk Menampilkan data penduduk dan menjalankan aksi CRUD (Create, Read, Update, Dele- te) untuk data penduduk Sistem berhasil menampilkan data penduduk dan berhasil melakukan CRUD Valid Meng-klik tombol “Penilaian” untuk melakukan seleksi data penduduk Sistem berhasil menampilkan halaman seleksi penduduk Valid 7. Halaman Seleksi Penduduk Menampilkan form seleksi penduduk dan meng-klik sa- lah satu pilihan yang ada pa- da menu dropdown dan meng- klik tombol “SAVE” Sistem berhasil menangkap dan menyimpan data seleksi penduduk Valid 8. Halaman data kriteria Menampilkan data kriteria dan menjalankan aksi CRUD (Create, Read, Update, Delete) untuk data kriteria Sistem berhasil menampilkan data kriteria dan berhasil me- lakukan CRUD Valid Meng-klik tombol “Subkrite- ria” Sistem berhasil menampilkan halaman subkriteria Valid 9. Halaman subkriteria Menampilkan data subkriteria dan menjalankan aksi CRUD (Create, Read, Update, Dele- te) untuk data kriteria Sistem berhasil menampilkan data kriteria dan berhasil me- lakukan CRUD Valid Meng-klik tombol “Kembali” Sistem berhasil menampilkan halaman data kriteria Valid 8. Halaman hasil seleksi Menampilkan hasil seleksi da- ta penduduk Sistem berhasil menampilk- an halaman seleksi penduduk yang terdiri dari tabel nilai da- ta penduduk,tabel konversi ni- lai data penduduk, tabel tahap normalisasi nilai data pendu- duk dan tabel hasil seleksi Valid Meng-klik tombol “Export PDF,Excel,CSV” Sistem berhasil mencetak da- ta hasil seleksi dalam format PDF,excel, csv dan dan me- nampilkan halaman print Valid 9. Logout Meng-klik tombol ”logout” Berhasil logout dan redirect ke halaman login Valid
[14] M. Kusban, A. Susanto, dan O. Wahyunggoro, “Combination a skeleton filter and reduction dimension of kernel pca based on palmprint recog- nition,” International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), vol. 6, pp. 3255–3261, 12 2016.
[15] M. Kusban, A. Susanto, dan O. Wahyunggoro, “Excellent performance of palmprint recognition by using wavelet filter,” ICIC Express Letters, vol. 11, pp. 1315– 1321, 08 2017.
[16] M. Kusban, A. Budiman, dan B. P., “An excellent system in palmprint recognition,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, vol. 403, p. 012037, 10 2018.
[17] M. Kusban, B. P, dan A. Budiman, “Palmprint recognition using the cosi- ne method,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, vol. 674, p. 012041, 11 2019.
[18] M. Kusban, “Improvement palmprint recognition system by adjusting image data reference points,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1858, no. 1, p. 012077, apr 2021.
[19] Wardani D Kusuma, & Maryam. (2020). Sistem Informasi Inventaris Sarana Dan Prasarana Berbasis Web Pada SMA Batik 2 Surakarta. http://eprints.ums.ac.id/id/eprint/82695
[20] Nidhra, S. (2012). Black Box and White Box Testing Techniques - A Literature Review. International Journal of Embedded Systems and Applications, 2(2), 29–50. https://doi.org/10.5121/ijesa.2012.2204
[21] Fadli, S., & Sunardi, S. (2018). Perancangan Sistem Dengan Metode Waterfall Pada Apotek Xyz. Jurnal Manajemen Informatika Dan Sistem Informasi, 1(2), 29. https://doi.org/10.36595/misi.v1i2.46