## Penentuan Penerima Bantuan Rumah Tidak Layak Huni
Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
Sonia Ratnaning P ¹ ) ; Yustina Retno Wahyu Utami ² ) ; Sri Harjanto ³ ) ¹ ) Program Studi S1 Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara ² ) Program Studi S1 Informatika, STMIK Sinar Nusantara ³ ) Program Studi D3 Sistem Informasi Akuntansi, STMIK Sinar Nusantara ¹ ) 17400055.sonia@sinus.ac.id; ² ) yustina_retno@sinus.ac.id; ³ ) sriharjanto@sinus.ac.id

## ABSTRACT
Uninhabitable Housing Assistance (RTLH) is a government program which distribute  to village office, it has purpose to improve the life quality of community. Poor people can life convenient with Uninhibitable  Houses  Assistence.  Determination  of  social  assistence  construction  of Uninhabitable Houses is going to do by relying on the intitution. The purpose of this research is creating a decision support system  that can help to determine  the appropriate poor people are receiving social assistence of Uninhabitable House  (RTLH) using simple additive weighting (SAW) method. It is used the creteria such as, the monthly income, the occupation, the total of burden, the  condition  of  house  wall,  the  condition  of  house  floor,  the  condition  of  house  roof,  and  the condition  of  bathroom.  The  result  of  this  research  is  the  beneficial  system  for  receiver  of Uninhabitable Houses.
Keywords : Decision Support System, Simple Additive Weighting, Uninhabitable Housing Assistance

## I. PENDAHULUAN
Rumah  Tidak  Layak  Huni  (RTLH)  dapat dikategorikan  sebagai  suatu  hunian  atau tempat tinggal yang tidak layak huni karna tidak memenuhi  persyaratan  untuk  hunian  baik secara teknis maupun non teknis. Rumah Tidak Layak Huni (RTLH) merupakan suatu program dari pemerintah yang disalurkan melalui kantor desa untuk memberi bantuan dana pembangunan  rumah  bagi  warga  kurang mampu.
Di  Desa  Dukuh  Kecamatan  Delanggu Kabupaten  Klaten  terdapat  kuota  bantuan pembangunan rumah tidak layak huni sebanyak 3 rumah pertahunnya, dengan bantuan berupa material  bahan  bangunan  senilai  10  juta  per- rumah.  Dengan  banyaknya  jumlah  data masyarakat  calon  penerima  bantuan  dan keterbatasan  kuota  penerima  bantuan  rumah tidak layak huni yang ada, petugas harus bisa memprioritaskan  masyarakat  yang  paling membutuhkan bantuan tersebut.
Berdasarkan uraian diatas, tujuan penelitian  ini  adalah  merancang  sistem penentuan  penerima  bantuan  pembangunan rumah  tidak  layak  huni.  Penggunaan  metode simple  additive  weighting  pada  sistem diharapkan  dapat  membantu  pihak  kelurahan dalam  menentukan  masyarakat  yang  berhak menerima  bantuan  Rumah  Tidak  Layak  Huni berdasarkan perangkingan.
Sistem  pendukung  keputusan  dibuat menggunakan  bahasa  pemrograman  Visual Basic [1] yang datanya disimpan, diolah secara sistematis didalam komputer untuk menghasilkan  informasi  [2].  Penyimpanan database menggunakan Microsoft SQL Server, user dapat  menyimpan  banyak  data  dan mengimplementasikannya  untuk  kepentingan bisnis dan perusahaan [3].
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung  keputusan atau Decision  Support  Sistem (DSS)  merupakan sistem  informasi  interaktif yang  menyediakan informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian data.  Sistem  itu  digunakan  untuk  membantu pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang semiterstruktur  dan  situasi  yang  tidak terstruktur,  dimana  tak  seorang  pun  tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [4].
2.2
Simple Additive Weighting (SAW) Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan  suatu  metode  yang  digunakan untuk mencari  alternatif optimal  dari  sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari SAW adalah  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses perankingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif
yang  sudah  diberikan  [5].  Adapun  langkah- langkah dari metode SAW adalah:
a.  Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan.
b.  Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
c.  Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria (C), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun  atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. (1) Dimana: r ij = rating kinerja ternomalisasi Max X ij = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Min X ij = nilai minimum dari setiap baris dan kolom X ij = baris dan kolom dari matriks benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
d.  Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan  yaitu  penjumlahan  dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif terbaik (A) sebagai solusi. 𝑉 = ∑ 𝑊 𝑟 (2) Dimana: V i = Nilai akhir dari alternatif W j = Bobot yang telah ditentukan r ij = Normalisasi matriks Nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif V i lebih terpilih.
Pada  penelitian  lain  yang  berjudul  Sistem Pendukung  Keputusan  Kategori  Rumah  Tidak Layak  Huni  Di  Kelurahan  Majidi  Selong Kabupaten  Lombok  Timur  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) yang diketahui bahwa Metode ini dapat memberikan nilai bobot pada setiap kriteria dan selanjutnya dilakukan  perangkingan  untuk  mendapatkan keputusan siapa yang layak mendapat bantuan [6].

## III. METODE PENELITIAN
Metode pengembangan sistem yang akan digunakan adalah model sekuensial atau sering disebut model waterfall yang merupakan model klasik yang bersifat sistematis, berurutan dalam membangun software [7].
3.1

## Analisa Sistem
Pada  tahapan  ini  penulis  melakukan analisa  terhadap  kelemahan  dan  kebutuhan sistem pendukung keputusan tersebut. Langkah ini meliputi menentukan bobot kriteria sampai  dengan  menghitung  rumusan  dengan metode Simple Additive Weighting.
3.2

## Perancangan Sistem
Pada  tahapan  ini  penulis  melakukan perancangan  sistem  dengan  menggunakan Diagram Konteks, Hierarchy Plus Input-Proses- Output (HIPO), Data Flow Diagram (DFD) yang dapat  memberikan  suatu  tampilan  secara visual, dan Entity Relationship Diagram (ERD). Langkah  ini  digunakan  agar  mudah  dalam proses  pengembangan  sistem  pendukung keputusan tersebut.
3.3 Pengkodean (Coding) Tahap  pengkodean  (coding)  adalah mengimplementasikan desain rancangan menjadi  bentuk  yang  dimengerti  oleh  mesin dalam  bentuk  bahasa pemrograman  dengan menggunakan  software  programming  Visual Basic.Net  dengan  database  Microsoft  SQL Server.

## 3.4 Pengujian
Tahapan  pengujian  sistem  langkah  yang digunakan  yaitu  menguji  kinerja  dari  berbagai fitur  dari  aplikasi  menggunakan  metode blackbox  testing [8].  Dalam  Pengujian kelayakan  sistem,  digunakan  pengujian User Acceptance Test (UAT).
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisa Menggunakan SAW A. Menentukan Data Alternatif
Data alternatif merupakan suatu data yang didapat  dari  warga  calon  penerima  bantuan RTLH ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif Kode Nama A1 Keluarga1 A2 Keluarga2 A3 Keluarga3 A4 Keluarga4 A5 Keluarga5
Kode Nama A6 Keluarga6 A7 Keluarga7 A8 Keluarga8 A9 Keluarga9 A10 Keluarga10 B. Menentukan Bobot dan Nilai Kriteria
Adapun bobot, nilai kriteria, dan nilai sub kriteria Rumah  Tidak  Layak  Huni  dapat  dilihat  pada
Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Bobot (W) C1  Pendapatan Perbulan 25 % C2  Jenis Pekerjaan 15 % C3  Jumlah  Tanggungan Jiwa 15 % C4  Kondisi Dinding 10 % C5  Kondisi Lantai 10 % C6  Kondisi Atap 10 % C7  MCK 15 % Tabel 3. Data Sub Kriteria Kriteria Sub Kriteria Nilai C1 < 1.000.000 1 1.000.000 – 1.500.000 2 1.600.000 – 2.000.000 3 > 2.000.000 4 C2 Tidak Tetap 1 Tetap 2 C3 1-2 1 3-4 2 5-6 3 >= 7 4 C4 Bambu 1 Papan atau Triplek 2 Dinding 3 C5 Tanah Saja 1 Beralas Karpet 2 Tegel atau Cor 3 C6 Bocor, Usuk Keropos, Gordin Keropos 1 Bocor, Usuk Keropos 2 Bocor 3 C7 Tidak Punya 1 Punya 2
C. Memasukkan Nilai Alternatif
Setiap  alternatif  mempunyai  kriteria, berikut  merupakan  kriteria  yang  sudah  diubah menjadi nilai dari sub kriteria.
Tabel 4. Data Nilai Alternatif Kode Kriteria C1  C2  C3  C4  C5  C6 C7 A1 3 2 2 3 2 2 2 A2 3 2 2 2 2 2 1 A3 3 2 3 3 3 3 2 A4 2 1 2 3 2 1 1 A5 1 2 1 2 1 3 1 A6 3 2 1 3 2 3 2 A7 4 1 3 3 3 2 2 A8 1 1 1 3 2 3 2 A9 2 1 2 3 2 2 2
A10 1 1 2 2 1 3 1

## D. Normalisasi Matriks
Pada  tahap  ini,  dilakukan  perhitungan normalisasi  matriks  pada  kriteria  Pendapatan Perbulan.
r1 =min (3;3;3;2;1;3;4;1;2;1) 3 = 1/3    = 0,3
Dengan  menggunakan  langkah  yang sama sesuai dengan rumus perhitungan maka didapatkan hasil sebagai berikut.
E. Menentukan Pembobot Preferensi Selanjutnya  mencari  nilai  preferensi dengan  cara  perkalian  matriks  dengan  bobot lalu  dijumlahkan  hasil  perkaliannya.  Berikut perhitungan  untuk  mencari  nilai  preferensi  (V) pada alternatif 1.
V1  = (25 . 0,3) + (15 . 0,5) + (15 . 0,67) + (10 . 0,67) + (10 . 0,5) + (10 . 0,5) + (15 . 0,5)
= 50
Dengan  menggunakan  langkah  yang sama sesuai dengan rumus perhitungan maka
didapatkan  hasil  akhir  seperti  terlihat  pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perangkingan Perhitungan
Kode Nilai Ranking Keterangan A10 88,3 1 Layak A5 75,8 2 Layak A4 74,2 3 Layak A8 67,5 4 Tidak Layak A9 61,7 5 Tidak Layak A2 60,8 6 Tidak Layak A7 58,75 7 Tidak Layak A3 51,6 8 Tidak Layak A1 50 9 Tidak Layak A6 43,3 10 Tidak Layak
Dikarenakan  kuota  penerima  bantuan  RTLH hanya  3  keluarga,  maka  penerima  ditentukan berdasarkan  hasil  3  nilai  tertinggi  sebagai penerima bantuan RTLH.

## 4.2 Perancangan Sistem
A. Diagram Konteks Diagram Konteks menggambarkan
hubungan masukan atau keluaran pada sistem pendukung  keputusan  pemilihan  penerima bantuan RTLH.
Gambar 1. Diagram Konteks
B. Hierarchy Input Process Output (HIPO)
Diagram ini menggambarkan  tentang program secara  terstruktur,  yang  berfungsi  untuk memperjelas batasan program.

## Gambar 2. Diagram HIPO
C. Data Flow Diagram (DFD)
Data Flow Diagram (DFD) adalah media untuk  menjelaskan  semua  alur  data  beserta proses-proses yang terdapat di dalam sistem.
DFD sistem ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Data Flow Diagram (DFD) D. Entity Relationship Diagram (ERD) Entity Relationship Diagram (ERD) bertujuan untuk menghubungkan struktur data antara satu sistem dengan  sistem yang lainnya yang  masih  berhubungan,  sehingga  akan terlihat  batasan  hubungan  dari  semua  sistem yang  telah  dibuat.  ERD  dari  sistem  yang diusulkan ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Entity Relationship Diagram
(ERD)
4.3  Implementasi Sistem Implementasi sistem pendukung
keputusan  pemilihan  bantuan  RTLH  dengan menggunakan  metode  SAW,  menampilkan input  data  warga,  input  kriteria  penilaian  dan hasil perhitungan.
Tampilan  pada  input  data  warga, digunakan  untuk menambah  data  warga  yang secara  otomatis  akan  muncul  pada  halaman input  kriteria  penilaian.  Input  nilai  kriterina terlihat seperti Gambar 5.

## Gambar 5. Form Kriteria Penilaian
Setelah  mengisi  form  kriteria  penilaian, data  akan  diolah  pada  form  hitung  yang nantinya  akan  menampilkan  hasil  akhir penilaian, seperti ditunjukkan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Form Perhitungan
Hasil  akhir  berupa  laporan  penerima bantuan  berdasarkan  3  nilai  preferensi tertinggi, seperti ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Hasil Penerima RTLH

## 4.4 Pengujian
Untuk memastikan bahwa fungsi dari fitur- fitur  aplikasi  ini  dapat  bekerja  sesuai  dengan konsep  yang  telah  dirancang,  maka  dilakukan pengujian  fungsional  sistem  menggunakan metode blackbox testing .
Pengujian kelayakan sistem menggunakan 5  responden  dalam  pengujian  ini.  Dalam pengujian  kelayakan  menggunakan  skala  1-3. Hasil pengujian seperti Tabel 6.
Tabel 6. Hasil pengujian UAT No. Pertanyaan Jml responden Nilai Jml 3 2 1 3 2 1 1. Apakah tampilan aplikasi  sudah sesuai? 2 2 1   6 4 1 11 2. Apakah aplikasi ini mudah digunakan? 3 2 0   9 4 0 13 3. Apakah pesan informasi dapat membantu  dalam menjalankan aplikasi? 4 1 0 1 2 2 0 14 4. Apakah aplikasi ini dapat membantu dalam menentukan calon penerima bantuan? 3 2 0   9 4 0 13 5. Apakah laporan- laporan sudah sesuai? 3 1 1   9 2 1 12 Prosentase Keseluruhan 84% Berdasarkan  Tabel  6,  pengujian  user kelayakan memperoleh hasil 84%. V. PENUTUP 5.1 Kesimpulan 1.  Telah  terbangunnya  sistem  penentuan penerima  bantuan  RTLH  dengan
menggunakan  Metode  SAW  ( Simple
Additive Weighting) sebagai  alat  bantu untuk  pengambilan  keputusan  dalam menentukan warga yang berhak mendapat bantuan renovasi rumah tidak layak huni.
2.  Pengujian aplikasi menggunakan blackbox  testing yang  menunjukkan
aplikasi  dapat  berfungsi  dengan  baik dilihat dari skenario dan hasil uji dimana hasil uji dapat diterima sistem. Pada Uji kelayakan berdasarkan kuisioner didapat  hasil  prosentase  perhitungan sebesar 84%.
5.2 Saran
1.  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan yang  telah  dibuat  masih  cukup sederhana  pada  tampilan  menunya karena  lebih  mengutamakan  inti  dari proses  perhitungan  dengan  metode
SAW. 2.  Aplikasi  ini  terbatas  pada  kriteria tertentu  dan  belum  terdapat  adanya menu  untuk  penambahan  kriteria, semoga pembaca bisa mengembangkan  aplikasi  ini  dengan menambahkan menu kriteria.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.M  Hirin, Belajar  Tuntas  (Dari  Dasar Hingga  Mahir)  VB.Net  2010, Prestasi Pustaka, 2011.
[2]  M.  Hakim,  Sistem  Pendukung  Keputusan Kategori  Rumah  Tidak  Layak  Huni  Di Kelurahan  Majidi  Selong  Kabupaten Lombok  Timur  Dengan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW), Jurnal  Matrik , Vol,17 NO.1., 2017.
[3]  Jubilee, Otodidak Pemrograman Database Dengan  Visual  Basic, PT.  Elex  Media Komputindo, 2018.
[4]  W. Komputer, SQL  Server  2012. Yogyakarta: Andi,  2012.
[5]  Kusrini, Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan, Yogyakarta:  Andi,
2007.
[6]  S.  N.  Nangi  Jumadil,  Analisis  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan Weighted  Product  dalam  Penerimaan Karyawan Baru, Proceeding Seminar Nasional Aptikom, Mataram, 2016.
[7]  R.  S.  Pressman, Rekayasa  Perangkat Lunak. Yogyakarta: Andi Offset, 2002.
[8]   P. William, Effective Methods for Software Testing. 1-5, 3-430, 1995.