## Komparasi Metode Simple Addtive Weighting dan Weight Product Menggunakan Sistem Pendukung Keputusan pada Penerimaan BLT
Muhammad Rizky Hamdan, Agung Triayudi * , Agus Iskandar
Fakultas Teknologi Komunikasi Dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Selatan, Indonesia Email : 1 rizkydan05@gmail.com, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 agus.iskandar@civitas.unas.ac.id Email Penulis Koresponding : agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted 13-10-2022; Accepted 30-10-2022; Published 31-10-2022

## Abstrak
Bantuan  langsung  tunai  merupakan  program  upaya  pemerintah  daerah  untuk  mengatasi  permasalahan  yang  terjadi  pada  keluarga kurang mampu. Program ini diupayakan agar masyarakat kurang berdampak pada pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan. Metode yang  digunakan  dalam  sistem  ini  adalah  metode  Simple  Addtive  Weighting  (SAW)  dan  Weight  Product  (WP).  Simple  Additive Weighting (SAW) adalah proses pengambilan keputusan yang dalam prosesnya menjumlahkan bobot  penilaian kinerja pada semua atribut alternatif. Sedangkan metode Weight Product (WP) merupakan metode analyst decision.methode untuk multi-criteria decision making (MCDM) atau multi-criteria decision making (MCDM). Adanya perbandingan antara kedua metode tersebut diharapkan dapat membantu lebih baik dalam menyeleksi warga dalam menerima  BLT sehingga lebih tepat sasaran. Dalam penelitian ini dihasilkan suatu sistem untuk menentukan warga yang berhak menerima BLT, berdasarkan hasil penelitian. Perbandingan metode SAW dan WP dengan menggunakan 20 data alternatif, menunjukkan bahwa metode kedua mendapatkan data yang akurat dan cocok jika diterapkan sebagai pemeringkatan warga dalam penerimaan BLT. Pada pemeringkatan yang ditempati oleh Burhan dengan mendapatkan skor tertinggi pada 2 metode, terdapat pemeringkatan yang sama dari 2 metode yang disebabkan oleh skor kinerja alternatif, dan nilai bobot kriteria  pertama  pada  masing-masing  metode.  Hasil  Berdasarkan  penelitian,  disarankan  untuk  menggunakan  metode  SAW  untuk menentukan peringkat, karena tingkat kesesuaian data di lapangan lebih tinggi dari WP yang ditemukan 99,40 WP yang ditemukan 99,20%.
Kata Kunci: Ranking; SAW; BLT; WP; BLT

## Abstract
Direct  cash  assistance  is  a  program  of  local  government  efforts  to  deal  with problems  that  occur in  underprivileged  families.  This program is sought so that the community has less impact on economic growth and welfare. The methode used this system is.the.Simple Addtive Weighting (SAW) and Weight Product (WP) methods. Simple Additive Weighting (SAW) is a decision making process which in the process adds up the weights of the performance appraisal on all alternative attributes. While the Weight Product (WP) method is  an  analyst  decision.methode  for  a  multi-criteria  decision  making  (MCDM)  or  multi  -  criteria  decision  making  (MCDM).  The existence of a comparison between the two methods is expected to help better select residents in receiving BLT so that they are more targeted. In this study resulted in a system to determine the citizens who are entitled to receive BLT, based on the result the study. Comparison of the SAW and WP methods using 20 alternative data, shows that the second method gets accurate data and is suitable if applied as a ranking of citizens in BLT receipts. In the ranking occupied by Burhan by getting the highest score on the 2 methods, there is an equal ranking of the 2 methods caused by the alternative performance scores, and the weight value of the first criterion in each method.  Results  Based  on  the  research,  is  it  recommended  to  use  the  SAW  method  to  determine  the  ranking,  cause  the  Ievel  of suitability of.the.data in the field is higher than the WP found 99.40 WP found 99.20%.

## Keywords : Ranking; SAW; BLT; WP; BLT

## 1. PENDAHULUAN
Bantuan langsung tunai merupakan program upaya pemerintah setempat untuk menangani problematika yang terjadi pada keluarga  kurang  mampu.  Program  ini  di  upayakan  agar  masyarakat  kurang  mampu  berdampak  pada  pertumbuhan ekonomi  dan  mendapat  kesejahteraan.  Namun  realita  yang  terjadi  di  lapangan,  keputusan  yang  sering  di  ambil  oleh pemerintah setempat untuk menentukan para calon penerima bantuan langsung tunai tidak sesuai pada kriteria-kriteria yang di butuhkan[1].
Untuk  menangani  masalah  tersebut,  di  butuhkan  sebuah  sistem  yang  mumpuni  untuk  menentukan  warga  yang pantas  menerima  BLT  dengan  kriteria  –  kriteria  yang  ada,  maka  dari  itu  dalam  penelitian  ini  membangun  sistem pendukung pendukung keputusan untuk pemberian BLT[2].
Dalam  sistem  ini  menggunakan    metode    Simple  Addtive  Weighting  (SAW)  dan  Weight  Product  (WP) perangkingan alternatif penyalur BLT[3]. Dalam proses perbandingan antara metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) dengan kombinasi information gain criteria, terdapat beberapa alternatif hasil terbaik yang berbeda  dari  masing-masing metode  perhitungan  individu.  Kemudian,  kemampuan bot atribut  information gain untuk menyediakan bot atribut untuk data yang digunakan sebagai atribut berarti proses bot atribut tidak dapat lagi dilakukan secara manual. Selanjutnya, metode Weighted Product (WP) memiliki waktu eksekusi lebih cepat 0,02 hari dibandingkan metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  yang  memiliki  waktu  eksekusi  lebih  lambat  0,05  hari.  Oleh  karena  itu, membandingkan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dan  Weighted  Product  (WP)  untuk  menyeleksi  calon perempuan dapat bermanfaat dan memudahkan administrasi STIK-P Medan [4].
Dalam  penelitian  yang  lain,  Penelitian  ini  membandingkan  pemilihan  instruktur  homeschooling  swasta menggunakan algoritma Simple Additive Weighting (SAW) dan Weight Product (WP). Penulis menggunakan algoritma ini untuk menentukan bobot kriteria ketika memilih instruktur swasta yang unggul dan menawarkan kemudahan dengan
evaluasi berdasarkan kriteria. Penulis dapat membangun sistem pemilihan guru privat menggunakan algoritma Simple Additive  Weighting  (SAW)  untuk  menentukan  bobot  total  penilaian  kinerja  guru  untuk  setiap  alternatif  pada  semua atribut dan membandingkannya dengan algoritma Weight Product (WP) menggunakan teknik perkalian untuk menautkan peringkat atribut, di mana peringkat jenis atribut harus diberi peringkat pertama dengan atribut bobot terkait. Penulis telah menyoroti  bagaimana  desain  dan  penggunaan  SAW  dan  WP  dalam  membuat  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk memilih guru homeschooling swasta didasarkan pada temuan penelitian ini . [5]. Adanya komparasi perbadingan ke dua metode tersebut diharapkan bisa lebih membantu seleksi warga  dalam penerimaan BLT agar lebih tepat sasaran.
Penggunaan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  digunakan  melakukan  perhitungan  perangkingan  nilai kriteria  dan  bobot  yang diawali  dengan  matriks  awal,  matriks  ternormalisasi  dan  penginputan keputusan  dengan  hasil peringkatan  teratas  dan  terbawah.  Sedangkan  metode  Weight  Product  (WP)  digunakan  perhitungan  nilai  kriteria  dan bobot, dimulai dari beberapa tahapan yaitu matriks awal, perhitungan Value Vektor S, dan perhitugan Value Vektor V dan penginputan keputusan dengan hasil peringkatan tertinggi dan terendah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  tahapan-tahapan  yang  digunakan  peneliti  untuk memecahkan masalah klasifikasi warga dalam penerimaan BLT. Hasil sistematis dalam penelitian menggunakan metode kuantitatif,  yaitu  hasil  masalah  berupa  nilai  numerik  dalam  proses  pemecahan  masalah  dan  hasil  penelitian  terapan. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Melakukan Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara mengumpulkan data dimulai dari observasi, wawancara dan dokumentasi pada  proyek  atau  bidang  penelitian  dengan  mengetahui  permasalahan  yang  ada,  setelah  mengetahui  permasalahan dilakukan proses penimbangan dengan menggunakan studi pustaka pada penelitian sebelumnya untuk menyelesaikan permasalahan dengan menerapkan langkah-langkah selanjutnya dalam data pengolahan.
b. Analisa Tahapan Penelitian
Tahapan analisis dalam penelitian dilakukan dengan melihat masalah dan membuat perbandingan dengan beberapa solusi pemecahan masalah untuk lebih mencapai hasil dalam tujuan penelitian dan menyelaraskan dengan tujuan dan hasil penelitian.

## 2.1 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  merupakan  metode  yang  dalam  proses  nya  terdapat  perhitungan  terbobot pada nilai kemampuan disetiap alternatif pada setiap kriteria[6]. Langkah – Langkah untuk menyelesaikan perhitungan metode ini mengacu pada referensi [7]
𝑟 𝑖𝑗 =   { 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 →  𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑖𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 ( 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 )
𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 →  𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑖𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 ( 𝑐𝑜𝑠𝑡) (1) Penjelasan :
r ij
= value dari rating kriteria ter normalisasi x ij = value dari atribut yang di miliki dari setiap kriteria max x ij = value dari terbesar dari setiap kriteria min x ij = value dari terkecil dari setiap kriteria benefit   = jika nilai tebesar ialah terbaik cost        = jika nilai tekecil ialah terbaik Setelah ternomalisasi, hasil rating dari kinerja (r ij ) dari alternatif B i atribut j = 1,2,.,n serta cj; I = 1,2,…,m. melalui nilai referensi agar dari alternatif (Vi)  yaitu :[8]
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Keterangan : Vi   =   rating per alternatif Wj   =   nilai bobot hasil semua kriteria
Rij   =   lebih tinggi mengisyaratkan yaitu alternatif Ai sangat terseleksi dalam nilai rating kinerja ternomalisasi nilai Vi

## 2.2 Metode Weight Product (WP)
Metode Weighted Product (WP) berbeda dengan saw, metode ini harus melalui proses normalisasi karna diperlukan hasil di setiap atribut nya. Belum bernilai hasil perkalian terebut jika sebelum dibandingkan (di bagi ) serta nilai standart[9]. Langkah – Langkah untuk menyelesaikan perhitungan metode ini mengacu pada referensi[10].

## 2.2.1 Perbaikan atau Normalisasi
Wj = 𝑊𝑗 Ʃ 𝑊𝑗 (3)
Membuat normalisasi atau perbaikan.bobot.untuk.mendapatkan value Wj = 1, yang mana j = 1,2,…,n ialah penuh dengan alternatif dan Ʃ Wj yaitu jumlah keseluruhan nilai bobot.

## 2.2.2 Memastikan Nilai Vektor S
Si =   ∏ 𝑗 = 1 𝑛 𝑋 𝑊𝑗 𝑖𝑗 𝑤𝑗 (4)
Memastikan  value  vektor  S  dengan  rumus  menghitung  seluruh  kriteria  dengan  alternatif  dari  sebuah normalisasi atau per baikan bobot yang bertingkat positif untuk kriteria keuntungan (benefit) dan yang berpangkat negative untuk kriteria biaya (cost). Dimana  S ialah preferensi kriteria, x adalah nilai kriteria dan n merupakan banyak kriteria.
Memastikan  nilai  vector  S  dengan  menghitung  (perkalian)  dari  setiap  kriteria    dengan  hasil  alternatif perbaikan bobot atau normalisasi yang ber pangkat menguntungkan untuk keuntungan kriteria ( benefit ) dan yang berpangkat negative untuk ( cost ) kriteria merugikan, Yang mana nilai S adalah preferensi kriteria X  merupakan nilai kriteria dan n merupakan banyak nya kirteria
2.2.3 . Memastikan Nilai Vektor V
𝑉𝑖 = ∏𝑗=1 𝑛 𝑋 𝑤𝑗 𝑖𝑗 ∏𝑗=1 𝑛 ( 𝑋 𝑊 𝑗 )𝑤𝑗 (5)
Memastikan nilai vector V yang mana  vector V itu adalah sebuah preferensi alternatif yang pada akhirnya di gunakan untuk menentukan rangking dari setiap jumlah nilai vektor S  jumlah seluruh nilai vektor S.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Pengujian BLT
Pada pengujia ini penulis berhasil menginput 10 sample data desa rawa Panjang berdasarkan survey yang di lakukan oleh petugas desa[11]. Terdapat ada 7 kriteria dengan dengan bobot 100 untuk nilai tertinggi dan 20 untuk nilai bobot terendah. Berikut ini adalah table data warga yang sudah di input. Berdasarkan data yang sudah di ambil dari kantor Desa Rawa Panjang, dari 500 data warga di desa rawa Panjang. Sampel yang akan di uji berjumlah 10 warga yang akan menjadi sekenario perhitungan SAW dan WP.
Tabel 1. Data Warga Alternatif Nama 1 Rohman 2 Adam Cahyono 3 Nico 4 JAYADI 5 Dani 6 Sumanto 7 Cahyadi 8 Woyoo 9 Dekoy 10 Yupo
Bobot setiap kriteria di putuskan dari hasil wawancara penulus dengan dengan staff desa rawa panjang yang berada di kecamatan bojonggede, kabupaten bogor yang telah diputuskan untuk lokasi penelitian. Tabel 2  menunjukan bobot kriteria jumlah tanggungan, tabel 3 menunjukan bobot kriteria pekerjaan, tabel 4 menunjukan bobot kriteria penghasilan, tabel  5  menunjukan  bobot  kriteria  kendaraan,  tabel  6  menunjukan  bobot  kriteria  kualitas  tempat  tinggal,  tabel  7 menunjukan bobot kriteria pemakaian listrik /bulan, dan terakhir tabel 8 menunjukan bobot kriteria aset yang bisa di jual.
Tabel 2. Bobot Kriteria Jumlah Tanggungan Jumlah Tanggungan Bobot Sangat Banyak 100 5 s/d 10 80 2 s/d 5 60 1 40 Tidak Ada 20
Tabel  2  menunjukan  kriteria  jumlah  tanggungan  dengan  bobot  20%  dan  5  sub  kriteria  dengan  bobot  terbesar sebesar 100 dan bobot terkecil yaitu 20.
Tabel 3. Bobot Kriteria Pekerjaan Pekerjaan Bobot Tidak Mempunyai Pekerjaan 100 Serabutan 80 Karyawan swasta kontrak 60 Karyawan swasta tetap 40 Pegawai Negeri Sipil 20
Tabel 3 menunjukan kriteria pekerjaan dengan bobot 20% dan 5 sub kriteria dengan bobot terbesar sebesar 100 dan bobot terkecil yaitu 20.
Tabel 4. Bobot Kriteria Penghasilan Penghasilan Bobot 0 s/d 500.000 100 500.000 s/d 1.000.000 80 1.000.000 s/d 2.000.000 60 2.000.000 s/d 3.000.000 40 > 3.000.000 20
Tabel 4 menunjukan kriteria penghasilan dengan bobot 20% dan 5 sub kriteria dengan bobot terbesar sebesar 100 dan bobot terkecil yaitu 20.
Tabel 5. Bobot Kriteria Kendaraan Kendaraan Bobot Tidak Ada Kendaraan 100 1 s/d 2 sepeda 80 1 Motor 60 2 Motor 40 > 3 Motor 20
Tabel 5 menunjukan kriteria kendaraan dengan bobot 10% dan 5 sub kriteria dengan bobot terbesar sebesar 100 dan bobot terkecil yaitu 20.
Tabel 6. Bobot Kriteria Kualitas Tempat Tinggal. Kualitas Tempat Tinggal Bobot Tidak Memiliki Hunian 100 Kurang Layak (Kontrak) 80 Kurang Layak (Milik Pribadi) 60 Layak (Kontrak) 40 Layak (Milik Pribadi) 20
Tabel 6 menunjukan kriteria kualitas tempat tinggal dengan bobot 10% dan 5 sub kriteria dengan bobot terbesar sebesar 100 dan bobot terkecil yaitu 20.

## 3.2  Tabel Perhitungan SAW
Tabel 7. Rating Kecocokan SAW
Alt C1 C2 C3 C4 C5 C6
C7 1 40 60 60 80 40 60 40 2 40 80 60 80 40 60 80
3 40 40 60 60 40 60
80 4 40 60 40 40 40 80
40 5 40 80 80 40 40 60
100 6 40 60 60 60 40 100
60 7 40 80 60 20 40 60 60
8 40 60 80 80 40 80
80 9 40 40 40
40 40 60 80 10 60 80 80 40 40 80 80
Dalam tabel ini keputusan yang di ambil untuk memberikan bobot preferensi yaitu : 20%, 20%, 20%, 10%, 10%, 10%, 10%. Dari presentase bobot nya dapat di ketahui bahwa bobot ini di hasil kan dari hasil wawancara antara penulis
dan perangkat desa setempat.
Tabel  8. Hasil Perangkingan Nilai Dengan Metode SAW Alternatif Hasil Peringkat 10 0.86 1 7 0.83 2 2 0.81 3 5 0.8 4 6 0.78 5 4 0.77 6 3 0.75 7 8 0.75 8 1 0.75 9 9 0.74 10
Dalam tabel ini hasil perangkingan nilai dari seluruh alternatf, ada  beberapa alternatif yang mempunyai nilai preferensi yang seirama sehingga mendapakan sebuah nilai rangking yang sama. Komparasi dengan hasil perhitungan yang dilakukan dengan manual serta hasil yang di dapatkan oleh aplikasi  mendapatkan nilai yang sama, sehingga penulis dapat membuat kesimpulan bahwa algoritma ini telah berhasil di terapkan.

## 3.3 Tabel Perhitungan Metode WP.
Berikut ini keputusan yang di ambil untuk memberikan bobot preferensi yaitu : 20%, 20%, 20%, 10%, 10%, 10%, 10%. Dari presentase bobot nya dapat di ketahui bahwa bobot ini di hasilkan dari hasil wawancara antara penulis dan perangkat desa setempat.
Tabel 9. Nilai Preferensi Metode WP Alt Perhitungan Nilai 1 40 0.2 * 60 0.2 * 60 0.2 * 80 0.1 * 40 0.1 * 60 0.1 * 40 0.1 52.506 2 40 0.2 * 80 0.2 * 60 0.2 * 80 0.1 * 60 0.1 * 60 0.1 * 80 0.1 62.074 3 40 0.2 * 40 0.2 * 60 0.2 * 600.1 * 80 0.1 * 60 0.1 * 80 0.1 54.038 4 40 0.2 * 60 0.2 * 40 0.2 * 40 0.1 * 80 0.1 * 80 0.1 * 40 0.1 49.829 5 40 0.2 * 80 0.2 * 80 0.2 * 40 0.1 * 60 0.1 * 60 0.1 * 100 0.1 62.731 6 40 0.2 * 60 0.2 * 60 0.2 * 60 0.1 * 80 0.1 * 100 0.1 * 60 0.1 59.926 7 40 0.2 * 80 0.2 * 60 0.2 * 20 0.1 * 80 0.1 * 60 0.1 * 60 0.1 54.038 8 40 0.2 * 60 0.2 * 80 0.2 * 80 0.1 * 80 0.1 * 80 0.1 * 80 0.1 65.75 9 40 0.2 * 40 0.2 * 40 0.2 * 40 0.1 * 40 0.1 * 60 0.1 * 80 0.1 44.645 10 60 0.2 * 80 0.2 * 80 0.2 * 40 0.1 * 60 0.1 * 80 0.1 * 80 0.1 68.471
Pada proses perhitungan yang telah usai, nilai preferensi ini selajutnya melakukan perhitungan relative yang nanti  nya  akan  di pergunakan  untuk  menentukan  rangking tiap  alternatif.  Tabel  selanjutnya  mempersembahkan hasil perhitungan dan perangkingan nilai preferensi relative seluruh alternatif.
Tabel 10. Perangkingan Nilai Preferensi Dengan Metode WP
Alternatif Hasil Peringkat 10 0.0637 1 7 0.0603 2 2 0.0594 3 5 0.0594 4 8 0.0571 5 4 0.0571 6 9 0.0551 7 6 0.0545 8 1 0.0544 9 3 0.0539 10
Dari hasil tabel di atas rangking nilai preferensi  pada setiap alternatif, ada sejumlah alternatif mempunyai nilai preferensi yang sesuai sehingga mendapatkan nilai rangking yang sesuai. Komparasi antara hasil perhitungan yang dilakukan dengan manual serta hasil yang di dapatkan oleh aplikasi  mendapatkan nilai yang sama, sehingga penulis dapat membuat kesimpulan bahwa algoritma ini telah berhasil di terapkan.

## 3.4 Implemenstasi Sistem
Pada penelitian ini menghasilkan suatu sistem  untuk menentukan warga yang berhak menerima BLT, Di bawah ini adalah hasil implementasi dari beberapa bagian inti dari proses berjalan nya aplikasi [12].

## 3.4.1 Desain Login
Pada menu login ini menampilkan langkah awal untuk mengakses ke dalam menu utama. di dalam sistem ini ada 3 aktor yang dapat mengkases yaitu Admin, Staff desa, dan warga.

## Gambar 1. Desain Login

## 3.4.2 Desain Dashboard
Pada menu utama ini menampilkan keseluruhan data warga yang sudah di input  dan hasil akhir dari pengujian sistem untuk  perangkingan  warga yang mendapatkan BLT Menu ini dapat di akses semua aktor.

## Gambar .2 Desain Dashboard

## 3.4.3  Desain  Analisa
Menu Analisa ini adalah menu untuk penginputan sub kriteria warga yang di tentukan oleh pihak penguji berdasarkan survey yang dilakukan oleh pemerintah desa setempat.

## 3.4.4  Desain Perhitungan SAW
Perhitungan SAW adalah langkah – langkah proses perhitungan nilai kriteria dan bobot. Di awali dengan matriks awal, matriks ternormalisasi dan penginputan keputusan dengan hasil peringkatan teratas dan terbawah.
Gambar 4. Desain Perhitungan SAW

## 3.4.5 Desain Perhitungan WP
Perhitungan WP adalah langkah  – langkah proses perhitungan nilai kriteria dan bobot. Dimulai dari beberapa tahapan yaitu matriks awal, perhitungan Value Vektor S, dan perhitugan Value Vektor V dan penginputan keputusan dengan hasil peringkatan tertinggi dan terendah.

## Gambar 5. Desain Perhitungan WP

## 3.4.6 Desain Hasil Perbadingan
Desain menu hasil perbadingan menampilkan hasil perbandingan dari 2 metode yang di bandingkan yaitu SAW(Simple Addtive Weighting) dan WP (Weight Product)
Gambar 6. Desain Menu Hasil Perbandingan

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan,  Komparasi  metode  SAW  dan  WP  dengan  menggunakan  10  data  alternatif, menunjukan  bahwa  kedua  metode  tersebut  mendapatkan  data  yang  akurat  dan  cocok  apabila  diterapkan  sebagai perangkingan warga dalam penerimaan blt. Pada peringkat pertama di duduki oleh Yayat Rukyat dengan mendapat nilai tertinggi terhadap ke 2 metode, terjadi nya persamaan peringkat terhadap 2 metode di sebabkan oleh skor kinerja alternatif, dan nilai bobot kriteria yang di terapkan pada masing – masing metode. Penulis menyarankan menggunakan metode SAW
untuk menentukan perangkingan warga dalam peneriman bantuan langsung tunai, karna tingkat kesesuaian perhitungan yang sudah di lakukan menunjukan (0%) error dan akurat, sedangkan WP memiliki sedikit perbedaan perhitungan saat dilakukan perhitungan manual.

## REFERENCES
[1] R. Tejasukmana Putra, S. Adi Wibowo, and Y. Agus Pranoto, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Blt Di Kecamatan Sampang Menggunakan Metode Saw Dan Metode Ahp Berbasis Web,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 321– 327, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i1.3236.
[2] R.  Astuti  and  U. Mukaromah,  “Model  Manajemen  Sistem  Pendukung  Keputusan  Metode  Simple  Additive  Weighting  untuk Program  Bantuan  Langsung  Tunai  di  Desa  Luwungbata,” Media  Inform. ,  vol.  19,  no.  3,  pp.  88–97,  2021,  doi: 10.37595/mediainfo.v19i3.47.
[3] K. Pemberian, B. Di, and K. Jlegong, “IMPLEMENTASI METODE AHP-SAW DALAM PENGAMBILAN,” vol. 5, no. 1, pp. 69–81, 2022.
[4] A.  Prabowo,  A.  Candra,  and  Sawaluddin,  “Komparasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  dan  Weighted  Product  dengan Kombinasi  Pembobotan  Atribut  Information  Gain,” J.  Nas.  Inform.  dan  Teknol.  Jar. ,  vol.  5,  pp.  382–386,  2021,  [Online]. Available: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/3657
[5] R.  A.  Setiawan,  F.  Fauziah,  and  R.  T.  Komala  Sari,  “Aplikasi  Perbandingan  Pemilihan  Guru  Private  Homeschooling menggunakan Algoritma Simple Additive Weighting (SAW) dan Weight Product Berbasis Web,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 4, no. 2, p. 14, 2021, doi: 10.35870/jtik.v5i1.195.
[6] M. Metode, W. P. Dan, S. A. W. Pada, and M. I. N. Pontianak, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Dana Bantuan Sosial,” vol. 2, no. 1, pp. 13–24, 2021.
[7] S.  Suwarno  and  M.  R.  Muhtarom,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penilaian Siswa  Dengan Metode  Saw  (Simple Additive Weighting),” Comput. Based Inf. Syst. J. , vol. 9, no. 1, pp. 23–36, 2021, doi: 10.33884/cbis.v9i1.3594.
[8] S. A. Pasaribu and U. Darussalam, “Komparasi Metode Simple Additive Weighting Dan Metode Weighted Product Web Based Untuk Menentukan Siswa Berprestasi,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 196–208, 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i1.2624.
[9] A. A. Putra et al. , “KEPUTUSAN METODE SIMPLE ADITIVE WEIGHTING DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT DALAM,” vol. 6, pp. 227–233, 2022.
[10]  A.  C.  Yudistira  and  Y.  S.  Sari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Weighted  Product  untuk  Pemilihan Karyawan  Terbaik  UMKM  ZainToppas,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  229–235,  2020,  doi: 10.32736/sisfokom.v9i2.870.
[11]  I. Darmayanti, K. Kusrini, and A. Nasiri, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Menentukan Keluarga Miskin Di Banyumas,” J. Ilm. IT CIDA , vol. 4, no. 2, pp. 44–55, 2019, doi: 10.55635/jic.v4i2.85.
[12]  K. Menggunakan, M. Saw, and D. Weight, “Jurnal Sains dan Informatika,” J. Sains dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 48–54, 2018, doi: 10.22216/jsi.v4i1.