DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v6i1.346

## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN CALON DESA PENERIMA AIR BERSIH DI KECAMATAN SUMBERLAWANG SRAGEN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Novianto Tri Sasongko 1) ; Sri Tomo 2) ; Sri Hariyati Fitriasih 3)
1,2) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Sinar Nusantara
3) Program Studi Manajemen Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) sasongkonovianto@gmail.com; 2) schzrie@gmail.com; 3) fitri@sinus.ac.id

## ABSTRACT
The  purpose  of  this  study  is  to  make  a  decision  support  system  that  makes  it  easier  for Sumberlawang  District  in  terms  of  determining  candidate  villages  receiving  clean  water  in  the area.  So that the  determination  of  distribution  becomes faster and precise.  The  system  built by the  author  uses  a  decision  support  method  that  is  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  In performing  attribute  selection,  the  author  uses  4  criteria  in  determining  the  selection  of  water recipient  village  candidates.  The  programming  language  of  the  author  uses  the  programming language HyperText Preprocessor (PHP). The software that supports in making applications that Macromedia Dreamweaver, Mysql, and Adobe Photoshop. The result of the use of SAW method is  the  creation of a  Decision  Supporting System Support  System  for  Water  Recipient Village  in Sumberlawang  Sragen  Using  Simple  Additive  Weighting  Method  which  is  very  helpful  to Sumberlawang Sub-District in Determination of Potential of Recipient of Clean Water. Keywords: Decision Support System, SAW Method, Water Distributor.

## I. PENDAHULUAN
Pemerintah  Kecamatan  Sumberlawang sudah melakukan usaha pengadaan air bersih dari  PDAM  atau  pengambilan  air  dari  lokasi lain.  Oleh  karena  itu  usaha  yang  dilakukan hanya untuk  Menentukan calon desa peneima air  bersih  dengan  melakukan  penyaringan berdasarkan  kriteria  masyarakat  pertama berdasarkan  kondisi  lingkungan,  yang  kedua berdasar ekonomi masyarakat.
Untuk  sistem  yang  dijalankan  saat  ini dilakukan  belum  secara  maksimal  karena masih dengan sistem pendataan dari ekonomi saja  dan  kondisi  lokasi  penduduk  yang  belum mendapat  ketersediaan  air  bersih  sering dilalaikan.  Tentunya  hal  ini  mengakibatkan tidak  maksimalnya  distribusi  dan  kurang meratanya pendistribusian.
Terdapat  suatu  solusi  untuk  mengatasi masalah  tersebut  yaitu  dengan  membangun Sistem  Penunjang  Keputusan    Calon  Desa Penerima  Air  Bersih  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting . Diharapkan dengan  adanya  sistem  penunjang  keputusan ini  maka  dapat  mengatasi  permasalahan dalam  penentuan  calon  desa  penerima  air bersih.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa  teori  yang  digunakan  dalam proses  penelitian  diantaranya  teori  tentang
sistem  pendukung  keputusan,  Hyper  text preprocessor  (PHP),  dan  teori  tentang Simple Additive Weighted (SAW).

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan dapat digambarkan sebagai sistem yang berkemampuan  mendukung  analisis  ad  hoc data,  dan  pemodelan  keputusan,  berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan,  dan  digunakan  pada  saat-saat  yang tidak biasa[1].

## 2.2 Simple Additive Weighted
Simple  Additive  Weighted (SAW)  adalah metode  terkenal    yang  diterapkan  dalam lingkungan  fuzzy[2].  Penerapan  pengambilan keputusan  kuantitatif  guna  membandingkan bahan  bakar  fosil  dengan  energi  nuklir  untuk pembangkit  tenaga  listrik,dengan    metode DEA  dan  SAW[3]. Multi  criteria  decision menyediakan alat yang handal dalam masalah sorting. Teknik sederhana yang dapat digunakan  untuk  evaluasi  antara  lain  metode SAW[4].  Dalam  penilaian  risiko  dalam  industri farmasi  di  Iran  yang  mempertimbangkan prioritas  proses,  bahaya  dan  probabilitas risiko,  metode SAW digunakan untuk evaluasi resiko[5]. Ditemukan metode untuk menurunkan  pembobotan  yang  menghasilkan peringkat  yang  sama  sebagaimana  yang
diberikan oleh metode Multiple Criteria Decision Analysis [6] .
Metode SAW sering  juga  dikenal  istilah metode penjumlahan  terbobot.    Konsep  dasar metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif  pada  semua  atribut.    Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada[7]. Metode agregasi umum Multi-attribute  utility  theory  (MAUT)  untuk keputusan  kelompok  adalah  metode  SAW, yang tidak mempertimbangkan tingkat preferensial  yang  berbeda  dan  peringkat preferensial untuk penilaian pengambil keputusan  individu  dari  alternatif  dalam kelompok keputusan[8]. Teori prospek diusulkan untuk menyelesaikan masalah Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM) dengan  mempertimbangkan  tingkat  aspirasi atribut[9].
Menurut Kusumadewi[10], Langkah- langkah penelitian dalam menggunakan metode SAW, adalah :
1.  Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C i . 2.  Menentukan rating kecocokan setiap alternative pada setiap kriteria.
3.  Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria (C i ), kemudian melakukan normalisasi
matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut  (atribut  keuntungan  maupun  atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.

## III.  METODE PENELITIAN
Dalam metode penelitian penulis mencari suatu data dengan teknik / metode pengumpulan  data,  adapun  jenis  data  yang diperlukan yaitu.
3.1  Jenis Data a)  Data primer
Data  Primer  adalah  data  utama  yang diperoleh langsung dari Kecamatan Sumberlawang. Data tersebut merupakan data utama  yang  akan  dikelola  dalam  proses penentuan  ditribusi  air  bersih  Adapun  data utama  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut.
a.  Data  jumlah  rumah  yang  ada  di  wilayah tersebut
b.  Data  medan  atau  struktur  tanah  di wilayah tersebut
c.  Data jarak rumah dari penampungan air d.  Data  penghasilan  warga  di  wilayah tersebut
e.  Data  warga  yang  menjadi  calon  atau calon tempat distribusi air bersih
b)  Data Sekunder
Data Sekunder adalah data yang diperoleh dari buku yang mendukung penelitian.  Data  diperoleh  dari  media  pustaka tentang  teori –teori  tentang  objek-objek  yang digunakan dalam pembuatan aplikasi tersebut. sehingga  aplikasi  ini  dapat  dijadikan  suatu aplikasi dengan landasan teori yang benar.

## 3.2  Metode Pengumpulan data
Adapun  metode pengumpulan  data  yang dilakukan oleh Penulis antara lain.
a)  Observasi
Penulis  melakukan  kunjungan  langsung ke Kecamatan Sumberlawang serta menyakan langsung kepada Bapak Supardi selaku ahli di bidang  air  bersih  dan  sekaligus  kepala pendistribusian  air  bersih  di  kecamatan sumberlawang.  Hal tersebut dilakukan dengan tujuan  agar  penulis  dapat  mengetahui  secara langsung  proses  penentuan  tempat  distribusi air  bersih  dengan  metode  yang  sudah berjalan.  Selanjutnya  penulis  akan  menyusun langkah-langkah yang sistematis dalam membuat  sistem  penentuan  calon  penerima insentif  menggunakan  metode  SAW  ( Simple Additive Weighted).

## b)  Wawancara
Setelah  dilakukan  wawancara  dengan pihak  Kecamatan  Sumberlawang,  diketahui bahwa  penggunaan  metode  perhitungan  per poin  dari  setiap  calon  distributor,  terdapat kelemahan. Kelemahan tersebut adalah dengan metode tersebut tidak dapat menghitung  kriteria  yang  lain  seperti  medan dan  jarak  rumah.  Selain  itu  dengan  metode yang sudah ada. Sistem tidak dapat membuat pembobotan  setiap  kriteria.  Karena  setiap kriteria  menurut  pihak  Kecamatan  ada  kriteria yang diprioritaskan.
c)  Studi Pustaka
Penulis  mencari  referensi  pada  buku- buku  yang  berkaitan  dengan  permasalahan tersebut.
3.3 Metode Analisa Sistem
Penulis  dalam  hal  ini  juga  menerapkan metode penelitian
dengan analisa permasalahan,  menggunakan  teori Simple Additive Weighthed.
Sebuah  analisa  yang  berbasis Simple Additive  Weighthed (SAW)  karena  dengan
metode Simple Additive Weighthed memungkinkan menyelesaikan
analisa dengan  multi  kriteria.  Adapun  kriteria  untuk memilih  calon  distributor  air  bersih  adalah sebagai berikut :
1.  Jumlah Rumah
2.  Medan
3.  Jarak Distribusi
4.  Penghasilan

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1  Perhitungan Bobot
Untuk  mengetahui  besar  prioritas  setiap kriteria  maka  penulis  harus  menghitung  bobot prioritas  tiap  kriteria.  Adapun  perhitungan bobot prioritas adalah sebagai berikut.
1.  Membuat Normalisasi
Formula untuk melalukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut :
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗
……………………………(1)
Keterangan : r ij
=  nilai rating kinerja ternormalisasi x ij =  nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max x ij =  nilai terbesar dari setiap kriteria Min x ij =  nilai terkecil dari setiap kriteria
a)  Kriteria Jumlah Rumah
Kriteria  Jumlah  rumah  menurut  pihak Kecamatan Sumberlawang merupakan kriteria yang  paling  bagus  apabila  mempunyai  nilai yang maksimal (benefit). Dimana diketahui dari seluruh  data  alternatif  pada  kriteria  ini mempunyai nilai maksimal adalah 15.
 Desa Kacangan
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r i1j1 = 10/15 = 0,667  Desa Ngargotirto
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut :
r i1j2
= 15/15 = 1
 Desa Pagak
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r i1j3 = 10/15
= 0,667

##  Desa Jati
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r i1j4 = 15/15 = 1

##  Desa Ngargosari
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r i1j5 = 15/15
= 1 b)  Kriteria Medan
Kriteria  medan  menurut  pihak  Kecamatan Sumberlawang merupakan kriteria yang paling bagus apabila mempunyai nilai yang maksimal (benefit).  Dimana  diketahui  dari  seluruh  data alternatif  pada  kriteria  ini  mempunyai  nilai maksimal adalah 60.

##  Desa Kacangan
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r 21j1 = 60/60 = 1
 Desa Ngargotirto
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r 21j2 = 60/60 = 1  Desa Pagak
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r 21j3 = 60/60 = 1
 Desa Jati
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r 21j4 = 40/60 = 0,667
 Desa Ngargosari
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r 21j5 = 40/60
= 0,667
c)  Kriteria Jarak
Kriteria  Jarak  menurut  pihak Kecamatan Sumberlawang merupakan kriteria yang paling bagus apabila mempunyai nilai yang maksimal
(benefit).  Dimana  diketahui  dari  seluruh  data alternatif  pada  kriteria  ini  mempunyai  nilai maksimal adalah 25.
 Desa Kacangan
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r 31j1 = 20/25 = 0,8  Desa Ngargotirto
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r 31j2 = 20/25 = 0,8  Desa Pagak
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r 31j3 =15 /25 = 0,6  Desa Jati
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r 31j4 = 25/25
= 1
 Desa Ngargosari
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r 31j5 = 25/25 = 1 d)   Kriteria Penghasilan Penghasilan menurut pihak Kecamatan Sumberlawang merupakan kriteria yang paling bagus apabila mempunyai  nilai  yang  maksimal  (benefit). Dimana diketahui dari seluruh data alternatif pada  kriteria  ini  mempunyai  nilai  maksimal adalah 25.
 Desa Kacangan
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r 41j1 = 10/25 = 0,4
 Desa Ngargotirto
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r 41j2 = 10/25 = 0,4  Desa Pagak
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r 41j3 =15 /25 = 0,6

##  Desa Jati
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r 41j4 = 25/25 = 1  Desa Ngargosari
Sehingga  untuk  mendapatkan  nilai  rating kinerja ternormalisasi adalah sebagai berikut : r 41j5 = 10/25
= 0,4

## 1.   Analisa Bobot Setiap Kriteria
Dalam  hal  ini  penulis  menggunakan pembobotan  dalam  setiap  kriteria.  Adapun bobot setiap kriteria adalah sebagai berikut.
Tabel 1 Bobot Kriteria Kriteria Prioritas Bobot Jumlah Rumah Sangat Tinggi 15 Medan Tinggi 20 Jarak Cukup 25 Penghasilan Rendah 30
Tabel diatas akan menentukan besarnya bobot  prioritas  setiap  kriteria.  Dimana  setiap kriteria  mempunyai  bobot  prioritas  yang  telah ditentukan  berdasarkan  hasil  penggalian  data dari Pihak Kecamatan Sumberlawang.

## 2.   Nilai Preferensi Setiap Alternatif
𝑉𝑖 =   𝑊𝑗 𝑟𝑖𝑗 𝑛 𝑗 =1
Keterangan : V i =  rangking untuk setiap alternatif W j
=  nilai bobot dari setiap kriteria
r ij
=  nilai rating kinerja ternormalisasi
a.   Desa Ngargosari
V1  =  (30x1)  +  (25x0,667)  +  (20x1)  +
(15x0,4) = 72,675
b.  Desa Pagak V2  =  (0,667x30)  +  (1x25)  +  (0,6x20)  +
(0,6x15) = 66,01
c.  Desa Ngargotirto
V3  = (1x30) + (1x25) + (0,8x20) + (0,4x15)
= 77
d.  Desa Kacangan
V4  =  (0,667x30)  +  (1x25)  +  (0,8x20)  +
(0,6x15)= 70,01
e.  Desa Jati
V5  = (1x30) + (0,667x25) + (1x20) + (1x15) = 81,675

## 3.  Hasil Alternatif Keputusan
Berdasarkan langkah-langkah perhitungan
menggunakan metode Simple Additive
Weighting (SAW).

## Tabel 2 Hasil Alternatif Keputusan
No Nama Alternaitf Poin 1 Desa Jati 81,675 2 Desa Ngargotirto 77 3 Desa Ngargosari 72,675
Tabel tersebut merupakan hasil alternatif terhadap  pihak  Kecamatan  Sumberlawang. Dimana hasil alternatif atau rekomendasi calon desa  penerima  air  bersih  berdasarkan  poin yang  paling  tinggi  dari  data  poin  yang  dimiliki oleh  alternatif.  Berdasarkan  hasil  tersebut maka diambil 3 dengan nilai yang paling tinggi.

## 4.2 Perancangan Sistem
a. Context Diagram
K Sistem Penentuan Calon Distributor Air Bersih Pimpinan Calon Distributor Admin Alternatif Subkriteria Kriteria Klasifikasi Analisa Hasil Analisa Hasil Analisa
Gambar 1. Context Diagram
Ada  3  pengguna  di  sistem  diantaranya adalah admin, pimpinan dan calon distributor.  Admin  adalah  karyawan  dari perusahaan yang mempunyai tugas menjalankan  sistem  aplikasi  Tugas  dari admin  adalah  mengelola  data  kriteria,  data subkriteria, data klasifikasi dan data analisa.
Entitas  pimpinan  yaitu  merupakan  orang yang  berperan  penuh  dalam  mengambil keputusan  terhadap  hasil  dari  aplikasi  yang telah dikeluarkan.
b.  Data Flow Diagram
Alternatif Kriteria Himpunan Klasifikasi Kuota Rank Manajemen Input Admin Manajemen Proses Manajemen Hasil Pihak Kecamanatan Melakukan Input data Aliran Data Alternatif Aliran Data Kriteria Aliran Data Sub Kriteria Aliran Data Data Alternatif Aliran Data Kriteria Aliran Data Sub Kriteria Manajemen Klasifikasi Manajemen Kouta Aliran Data Klasifikasi Aliran Data Kuota Aliran Hasil Seleksi Aliran Data Seleksi Melihat hasil keputusan Melihat Hasil Analisa Melakukan Pengelolaan Data / Pemrosesan Data 1 2 3 Gambar 2 . Data Flow Diagram
Data  flow  diagram suatu  gambaran sistem  secara  logical,  teknik  penggambaran alir  data  dengan  menggunakan  simbol-simbol tertentu.  Terdiri  dari  3  proses  yaitu  input alternatif, kriteria, himpunan, transaski klasifikasi dan kuota serta hasil.

## c)  Relasi Antar Tabel
Id_Kriteria Nama Atribut kriteria Id alternatif Id himpunan keterangan klasifikasi Id alternatif Nama Keterangan alternatif Id_rank Id_alternatif Nama Nilai rank Id himpunan Id kriteria Nama Nilai himpunan M 1 1 M M M 1 1
Gambar 3. Relasi Antar Tabel
Relasi  antar  tabel  merupakan  suatu hubungan  antar  tabel  yang  saling  mempunyai keterkaitan. Dalam aplikasi pendukung keputusan  yang  dibangun  oleh  Penulis  ini, relasi  antar  tabel  mempunyai  beberapa  tabel
Pihak Kecamatan Sistem Penentuan Calon Desa penerima Air Bersih
yang  saling  berhubungan.  Dalam  aplikasi  ini terdapat 5 buah tabel utama yang mempunyai relasi atau hubungan.

## 4.3 Implementasi Aplikasi
a.  Tampilan Halaman Distributor.
Halaman  ini  berisi  data  distributor  air bersih yang nantinya akan menjadi patner kerjasama.    Pada  halaman  ini  berisi  no, kode distributor, nama distributor, keterangan  dan  action.  Dan  ada  juga menu  tambah data  yang digunakan untuk menambah  data  distributor  air  bersih. (Gambar 4)
Gambar 4 . Tampilan Halaman Distributor
b.  Tampilan Halaman Klasifikasi Halaman ini digunakan untuk pengklasifiksian  dalam  penentuan  air bersih. Pada halaman ini terdapat no,kode distributor,nama distributor dan keterangan (Gambar 5).
Gambar 5. Tampilan Halaman Klasifikasi c.  Tampilan Halaman Edit Klasifikasi Halaman ini digunakan melakukan pengubahan terhadap data klasifiaksi atau
lebih tepatnya pengelompokan data alternatif beserta data kriteria yang dimiliki oleh setiap alternatif (Gambar 6).

## Gambar 6. Tampilan Edit Klasifikasi
d.  Tampilan Halaman Mulai Analisa Halaman  ini  digunakan    untuk  memulai melakukan  analisa  dari  kriteria-kriteria yang telah ditentukan dalam penentuan air bersih.  Pada    halaman  analisa  terdapat kriteria  yang  sudah  mempunyai  bobot sehingga nantinya pengguna akan memilih bobot pada setiap kriteria (Gambar 7).

## Gambar 7. Tampilan Halaman Analisa
e.  Tampilan Halaman Hasil Alternatif Halaman  ini  berisi  hasil  rekomendasi distributor  yang  cocok  untuk  menjadi partner  dalam  pendistribusian  air  bersih. Pada  halaman  ini  terdapat  No,  Kuota Distributor,  Nama  Distributor  dan  Nilai.
Pada halaman ini pengguna dalam hal ini admin  dapat  melihat  hasil  analisa  atau penentuan  calon  distributor  berdasarkan aplikasi yang  dibangun. (Gambar 8)

## Gambar 8. Tampilan Halaman Hasil

## 4.4. Pengujian
Metode  dalam  hal  pengujian  sistem menggunakan metode Black Box.
Tabel 1. Pengujian Kelas Uji Sistem Login
N o Skenario Pengujian Hasil  Yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimp ulan 1 Memasukan Username Sistem dapat  input data username Sistem dapat mengimpu tkan username pengguna Valid
2 Memasukan Password Sistem dapat  input data password Sistem dapat mengimpu tkan password pengguna Valid
3 Verifikasi
Sistem dapat  harus dapat melakukan verifikasi akun
pengguna Sistem dapat melakukan verifikasi pengguna
Valid

## Tabel 2 Pengujian Kelas Uji Sistem Input Data
N o Skenario
Pengujian Hasil  Yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpul an 1 Memasukan data criteria Sistem dapat melakukan input data criteria Sistem dapat memasukan data criteria Valid 2 Melakukan edit criteria Sistem dapat melakukan edit data kriteria Sistem dapat melakukan edit data kriteria
Valid 3 Melakukan hapus data criteria Sistem dapat melakukan hapus  data kriteria Sistem dapat melakukan hapus  data criteria Valid 4 Memasukan data sub criteria Sistem dapat melakukan input data sub kriteria Sistem dapat memasukan data sub criteria Valid
N o Skenario Pengujian Hasil  Yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpul an 5 Melakukan edit sub criteria Sistem dapat melakukan edit data sub kriteria Sistem dapat melakukan edit data
sub criteria Valid
6 Melakukan hapus data sub criteria Sistem dapat melakukan hapus  data sub kriteria Sistem dapat melakukan hapus  data sub criteria
Valid
7 Memasukan data sub alternative Sistem dapat melakukan input data sub alternatif Sistem dapat memasukan data sub
alternative Valid
8 Melakukan edit sub alternative Sistem dapat melakukan edit data sub alternatif Sistem dapat melakukan edit data
sub alternative
Valid
9 Melakukan hapus data sub alternative Sistem dapat melakukan hapus  data sub alternatif Sistem dapat melakukan hapus  data sub alternative Valid
1
0 Melakukan validasi  data sub alternative Sistem dapat melakukan validasi data sub alternatif Sistem dapat Melakukan validasi data sub
alternative Valid
Tabel 3 Pengujian Kelas Uji Sistem Proses Data
N o Skenario Pengujian Hasil  Yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpul an 1 Melakukan pengelompo kan data Sistem dapat melakukan pengelompo kan atau pengisian data  kriteria pada  setiap alternatif Sistem dapat melakukan pengelompo kan atau pengisian data  kriteria pada  setiap alternative Valid
2 Cek  Validasi data Sistem dapat melakukan pengecekan data yang rangkap dan valid Sistem dapat melakukan pengecekan data yang rangkap dan valid Valid 3 Melakukan pembobotan criteria Sistem dapat melakukan pembobota n kriteria Sistem dapat melakukan pembobota n criteria Valid 4 Perhitungan menggunaka n SAW Sistem dapat melakukan proses perhitungan dengan Metode SAW Sistem dapat melakukan proses perhitungan dengan Metode SAW Valid 5 Sistem Manajemen Kuota Sistem Dapat melakukan manajemen pembatasan Calon Distributor Sistem Dapat melakukan manajemen pembatasan
Calon Distributor Valid

## V.  Penutup

## 5.1. Kesimpulan
1.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Menentukan  Calon  desa  penerima  Air Bersih  di  Kecamatan  Sumberlawang
yang  dibuat  oleh  penulis  sudah  sesuai dengan  proses  analisa  dengan  metode Simple  Additive  Weighted .  Hal  tersebut dibuktikan dengan hasil proses perhitungan pembobotan sampai dengan  memperoleh  nilai  pada  setiap alternatif.  dimana  hasil  sistem  sama dengan  proses  analisa  perhitungan secara manual.
2.  Sistem  pendukung  keputusan  yang telah  dibuat  oleh  Penulis,  dengan menggunakan jumlah skenario pengujian  sebanyak  22,  hasil  nilai  valid sebanyak 22 dan hasil nilai tidak valid 0.
3.  Hasil perhitungan menggunakan metode Simple  Additive  Weighted pada  kasus penentuan  calon  desa  penerima  air bersih  di  Kecamatan  sumberlawang. Menghasilkan  data  calon  distributor yang  paling  tinggi  adalah  Desa  Jati dengan  nilai  poin  sebesar  81,67  dan diperingkat kedua yaitu Desa Ngargotirto dengan nilai sebesar 77. 5.2. Saran Secara umum aplikasi pendukung keputusan    yang  dibuat  sudah  mampu memberikan  alternatif  keputusan  bagi  pihak kecamatan  sumberlawang  dalam  membantu penentuan  calon  desa  penerima  air  bersih. Akan  tetapi  sistem  yang  bangun  oleh  penulis perlu  dikembangkan  sistem  komunikasinya dengan  mengguna  web  service  yang  telah disediakan  oleh  pengembang  aplikasi  web. Sehingga nantinya aplikasi pendukung keputusan  yang  telah  dibuat  oleh  penulis dapat  melakukan  sinkronisasi  dengan  sistem aplikasi  lainya  yang  masih  terkait  dengan sistem maupun informasi yang sama.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  G.  Brookhear, Computer  Science:  an Overview, . Jakarta: Erlangga, 2010.
[2] Y.- J.  Wang,  ―A  fuzzy  multi-criteria decision-making  model  based  on  simple additive  weighting  method  and  relative preference relation,‖ Appl. Soft Comput. , vol. 30, pp. 412 –420, May 2015.
[3] H.  Shakouri  G.,  M.  Nabaee,  and  S. Aliakbarisani,  ―A  quantitative  discussion on  the  assessment  of  power  supply technologies:  DEA  (Data  Envelopment Analysis)  and  SAW  (simple  additive weighting)  as  complementary  methods for  the  ‗Grammar,‘‖ Energy ,  vol.  64,  pp.
640 –647, Jan. 2014.
[4] J. Tamošaitienė, E. K. Zavadskas, and Z.
Turskis,  ―Multi-criteria  Risk  Assessment of  a  Construction  Project,‖ Procedia Comput. Sci. , vol. 17, pp. 129 –133, Jan.
2013.
[5] M.  Jaberidoost et  al. ,  ―Pharmaceutical supply  chain  risk  assessment  in  Iran using  analytic  hierarchy  process  (AHP) and  simple  additive  weighting  (SAW) methods,‖ J. Pharm. Policy Pract. , vol. 8, no. 1, pp. 1 –10, Feb. 2015.
[6] I.  Kaliszewski  and  D.  Podkopaev, ―Simple additive
weighting—A
metamodel  for  multiple  criteria  decision analysis  methods,‖ Expert  Syst.  Appl. , vol. 54, pp. 155 –161, Jul. 2016.
[7] Fathansyah, Basis Data . Bandung: Informatika, 2010.
[8] Y.-S. Huang, W.-C. Chang, W.-H. Li, and Z.- L.  Lin,  ―Aggregation  of  utility-based individual preferences for group decision- making,‖ Eur. J. Oper. Res. , vol. 229, no. 2, pp. 462 –469, Sep. 2013.
[9] Z.-P. Fan, X. Zhang, F.-D. Chen, and Y. Liu,  ―Multiple  attribute  decision  making considering  aspiration-levels:  A  method based on prospect theory,‖ Comput. Ind.
Eng. ,  vol.  65,  no.  2,  pp.  341 –350,  Jun. 2013.
[10]  S.  Kusumadewi, Aplikasi  Logika  Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.