## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 1 January 2024, pp: 188-197 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Decision Support System for Prospective Social Assistance Program Recipients (BANSOS) Using the Simple Additive Weighting (SAW) Method

## Sistem Pendukung Keputusan Calon Penerima Program Bantuan Sosial (BANSOS) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Suprapto 1* , Edora 2 , Firentus Agustone Pasaribu 3
1,2,3 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik,Universitas Pelita Bangsa, Indonesia
E-Mail: 1 suprapto@pelitabangsa.ac.id, 2 edora@pelitabangsa.ac.id,
3 firentus@pelitabangsa.ac.id
Received Sep 30th 2023; Revised Nov 27th 2023; Accepted Dec 27th 2023 Corresponding Author: Suprapto

## Abstract
Social assistance is one of the efforts of the government, community or individual in poverty alleviation which aims to meet the needs of people who have low economic feasibility and improve people's living standards with social assistance. The process of identifying beneficiaries of the social assistance program at Kp Kaceot Cares2 Kerawang Barat is relatively time consuming and less than optimal, because it is a manual process of filling out and selecting one by one using paper forms. As paper builds up, data becomes more susceptible to damage and loss. To overcome these problems, we need a system that can simplify the process of selecting recipients of the social assistance program at Kp Kaceot Cares 2 West Kerawang. In this case, it is a decision support system that is supported by the Simple Additive Weighting (SAW) method. This decision  support  system  was  developed  according  to  the  Waterfall  method  using  the  PHP programming  language (PHP: Hypertext Preprocessor), Code Igniter 3 Framework, and MySQL database as the database server. The calculation results  based on the  SAW  method  recommend  the  names  of  the  recipients  of the  social  assistance  program  in  order  of priority. In addition, based on the results of black box testing, this system will run according to its capabilities.
Keyword: BANSOS, Covid-19, SAW, SPK, Waterfall

## Abstrak
Bantuan sosial merupakan salah satu upaya pemerintah,komunitas atau individu dalam penanggulangan kemiskinan yang bertujuan untuk memenuhi kebutuhan masyarakat yang memiliki kelayakan ekonomi rendah dan meningkatkan taraf hidup masyarakat dengan bantuan sosial. Proses identifikasi penerima program bantuan sosial diKp kaceot peduli2 Kerawang barat  relatif  memakan  waktu  dan  kurang  optimal, karena  merupakan  proses  manual  mengisi  dan  memilih  satu  per  satu menggunakan formulir kertas. Saat kertas menumpuk, data menjadi lebih rentan terhadap kerusakan dan kehilangan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan suatu sistem yang dapat mempermudah proses pemilihan penerima program bantuan sosial di Kp kaceot peduli2 Kerawang barat. Dalam hal ini merupakan sistem pendukung keputusan yang didukung dengan metode Simple Additive Weighting (SAW). Sistem pendukung keputusan ini dikembangkan sesuai dengan metode Waterfall dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP (PHP: Hypertext Preprocessor ), Framework Code Igniter 3, dan  database  MySQL  sebagai  database  server.  Hasil  perhitungan  berdasarkan  metode  SAW  merekomendasikan  nama- nama penerima program bansos sesuai urutan prioritas. Selain itu, berdasarkan hasil pengujian black box, sistem ini akan berjalan sesuai dengan kemampuannya.
Kata Kunci: BANSOS, Covid-19, SAW, SPK, Waterfall

## 1. PENDAHULUAN
Bantuan sosial adalah pemberian dukungan kepada individu, keluarga, kelompok, atau komunitas dari pemerintah  atau  lembaga  tertentu.  bantuan  ini  diberikan  dalam  bentuk  uang  atau  fisik,  tergantung  pada kemampuan  keuangan  daerah  atau  lembaga.  Tujuannya  untuk  membantu  tercapainya  tujuan  program  dan kegiatan  pemerintah  daerah  dengan  menganut  asas  keadilan,  martabat,  akal  sehat,  dan  manfaat  bagi Masyarakat[1].
Menurut  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah  Kabupaten,  akan  ada  106.780  orang  yang  hidup dalam  kemiskinan  di  25  desa  di  sekitar  Karawang  selama  bulan  Ramadhan  (2021)  [2].  Ini  sangat memperihatinkan, sudah banyak usaha yang dilakukan pemerintah pusat dalam membantu masyarakat miskin diantaranya program bantuan sosial berupa sembako dan uang, program bantuan rumah bersubsidi dan usaha lainnya.  Hanya  saja  ada  beberapa  permasalahan  yang  terjadi  saat  program  bantuan  sosial  dilakukan  salah satunya adalah masalah penyaluran bantuan tersebut khususnya di Kp Kaceot 2 Tunggakjati Karawang Barat yaitu penyaluran program bantuan sosial belum optimal dan merata. Karena proses manual terus digunakan ketika  memilih  calon  penerima  program  bantuan  sosial,  dan  tidak  ada  sistem  untuk  mendukung mengidentifikasi  proses  calon  penerima  program  bantuan  sosial.  Hal  ini  menyebabkan  terjadinya ketidaktepatan dalam pendistribusian program bantuan sosial, dan dikhawatirkan program bantuan sosial tidak menjangkau orang-orang yang benar-benar membutuhkan [3].
Metode SAW ini mendasarkan keputusan pada proses penjumlahan bobot yang telah ditetapkan untuk setiap kriteria yang relevan dengan tujuan yang ingin dicapai. Dalam hal penerimaan program Bansos, kriteria yang mungkin dipertimbangkan meliputi pendapatan, jumlah tanggungan keluarga, tingkat pendidikan, kondisi kesehatan,  dan  lain  sebagainya.  Setiap  kriteria  diberi  bobot  sesuai  dengan  tingkat  kepentingannya  dalam pengambilan Keputusan [4].
Sistem ini menggunakan metode Simple Additive Weighting , metode ini dipilih karena metode ini yang paling  mudah  digunakan  dibandingkan  dengan  metode  yang  lainnya.  Metode  ini  paling  mudah  diterapkan karena  algoritmanya  dapat dengan  mudah  dipahami.  Metode  ini  biasa  dikenal  dengan metode  penjumlahan berbobot [5].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  di  bidang  yang  sama  dan  pada  topik  yang  sama  dengan  studi  yang direncanakan dalam subjek yang sama dengan penelitian yang diusulkan, yang pertama adalah penelitian yang dilakukan oleh Lestari & Targiono membahas mengenai calon penerima Bantuan Masyarakat Miskin, Ini agak sulit. karena sifat pertanyaannya adalah semi terstruktur. Dengan kata lain, prosesnya bukan rutinitas sekolah. Oleh  sebab  itu,  Dibuatlah  sebuah  sistem  dengan  menggunakan  metode  SAW  sisem  ini  merupakan  sebuah sarana yang berguna bagi Panitia Penerimaan BSM untuk menentukan secara objektif apakah calon siswa layak menerima  BSM  [6].  Kedua  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tika  dkk,  mengenai  cara  menyeleksi mahasiswa mahasiswa yang akan meneriman beasiswa menggunakan metode SAW dan Topsis yang dibuat untuk mempermudah Sekolah melakukan seleksi mahasiswa [7]. Ketiga adalah penelitian oleh Suryeni dkk membahas mengenai cara memenuhi syarat penerima beras miskin dengan sistem produk berbobot yang dapat memecahkan  masalah  pengambilan  keputusan multi-atribut  multiple  attribute  decision  making (MADM). Karena  kemampuan  sistem  untuk  mengambil  keputusan  sebagaimana  dimaksud,  proses  seleksi  diharapkan selesai lebih cepat dari pada BSM (Bantuan Siswa Miskin) [8].
Implementasi  SAW  dalam  SPK  untuk  program  Bansos  menjadi  penting  karena  kemudahan aksesibilitasnya. Informasi dan proses pengambilan keputusan dapat diakses secara lebih luas dan mudah oleh pihak-pihak yang terlibat. Hal ini memungkinkan penggunaan SPK menjadi lebih transparan dan efisien dalam mengidentifikasi calon penerima yang layak [9].
Salah  satu  keuntungan  utama  dari  menggunakan  metode  SAW  adalah  kemampuannya  untuk memberikan  peringkat  relatif  terhadap  alternatif  calon  penerima  berdasarkan  penilaian  kriteria  yang  telah ditetapkan. Dengan demikian, sistem ini memudahkan pengambilan keputusan dengan menyajikan informasi yang  terstruktur  dan  terukur,  meminimalkan  bias,  dan  meningkatkan  objektivitas  dalam  proses  seleksi penerima Bansos [10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi yang diterapkan dalam melakukan penelitian ditunjukkan pada Gambar 1. Dari gambar 1. diatas, terlihat bahwa metode SAW dimulai dengan memasukkan data kriteria, data alternatif dan pembobotan kriteria.  Langkah  selanjutnya  membuat  matrik  keputusan  berdasarkan  bobot  nilai  kriteria,  alternatif.  Lalu dilakukan  normalisasi  matrik  keputusan  menggunakan  rumus  normalisasi  sehingga  diperoleh  matriks normalisasi.  Lalu  kalikan  matrik  normalisasi  dengan  bobot  kriteria.  Setelah  didapatkan  hasil,  mencari  nilai preferensi  tiap  alternative  dengan  mengalikan  nilai  bobot  yang  ada  pada  matriks  keputusan  dengan  bobot kriteria [11].

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan adalah sistem informasi berbasis komputer yang interaktif [12], sistem ini berbasis  model  yang  terdiri  dari  proses  pengolahan  data  dan  evaluasi  yang  mendukung  pengguna  dalam pengambilan keputusan. Sistem ini harus berbasis komputer dan dapat digunakan untuk memecahan masalah. Sistem pendukung keputusan menggunakan sumber daya komputer yang dimaksudkan untuk meningkatkan keakuratan saat pengambilan suatu Keputusan [13].
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sebuah sistem informasi yang berperan membantu dalam mengambil  keputusan  dengan  menyediakan  berbagai  data,  alat  analisis,  dan  model  yang  diperlukan  untuk
memastikan keputusan yang diambil lebih efektif dan sesuai dalam situasi  yang kompleks [14]. Turban, R., Aronson, J. E., & Liang, T. P, menjelaskan SPK sebagai sistem yang menyediakan informasi dan mendukung pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  data  dan  model  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  tidak memiliki struktur yang jelas [15].
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  informasi  interaktif  yang  menawarkan  informasi, pemodelan, dan manipulasi data. Ketika tidak ada yang yakin bagaimana keputusan harus dibuat, pendekatan ini digunakan untuk membantu dalam membuat keputusan dalam pengaturan yang tidak terstruktur dan semi- terstruktur [16]. Berdasarkan pengertian di atas, penulis menyimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem yang dirancang untuk mempermudah orang membuat penilaian ketika tidak ada orang lain yang bisa mengambil keputusan yang jelas.
Gambar 1. Metodologi Penelitian
2.2. Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) biasanya disebut juga sebagai metode penambahan berbobot. Konsep  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  sistem  alternatif  pada semua  atribut  [17].  Keuntungan  dari  model  SAW  vs  model  yang  lainnya  terletak  pada  kemampuannya penilaian  yang  lebih  akurat  karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot  opsional  yang  telah  ditentukan sebelumnya, juga SAW juga dapat memilih alternatif terbaik di antara beberapa alternatif ada melalui proses klasifikasi setelah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut.
Metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah salah satu metode pengambilan keputusan multi- kriteria  yang  digunakan  untuk  menyeleksi  alternatif  berdasarkan  sejumlah  kriteria  yang  telah  ditetapkan sebelumnya.  Pendekatan  ini memungkinkan  pengambilan keputusan  dengan memberikan  bobot pada  setiap kriteria dan kemudian menghitung nilai total untuk setiap alternatif berdasarkan bobot tersebut [18].
Metode SAW juga dikenal sebagai metode pembobotan sederhana. Konsep metode SAW ini terdiri dari menemukan  jumlah  bobot.  Metode  ini  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  pada  skala yang  sebanding  dengan  semua  grafik  alternatif  tersedia  [19].  Metode  SAW  adalah  Salah  satu  metode penyelesaian  masalah  dari Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)  untuk  mencari  alternatif dengan kriteria tertentu [20]. Metode SAW mengenal adanya 2 (dua) atribut yaitu kriteria keuntungan (benefit) dan kriteria biaya (cost) [21].
Pendekatan  SAW  bekerja  dengan  menghitung  total  bobot  dari  semua  penilaian  kinerja  untuk  setiap pilihan  atribut.  Pendekatan  SAW  mengharuskan  konversi  matriks  keputusan  (X)  ke  skala  yang  dapat dibandingkan dengan skor saat ini.
1. Mentukan kriteria.
2. Membuat matriks keputusan berdasarkan atribut keuntungan atau atribut biaya yang sudah ditentukan.
3. Membuat matriks normalisasi
4. Proses perankingan
Berdasarkan pengertian di atas, penulis menyimpulkan bahwa metode SAW adalah metode yang paling mudah digunakan dan dipahami, karna algoritmanya yang cukup sederhana.

## Rumus matriks X menjadi R
𝑟 𝑖𝑗 = min 𝑖 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 (1)
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 max 𝑖 𝑥𝑖𝑗 (2) Keterangan : Rij = Nilai rating kinerja Xij = Nilai atribut yang dimiliki dari setiap atribut
Max Xij  = Nilai terbesar dari setiap kriteria Min Xij  = Nilai terkecil dari setiap kriteria
Benefit = Jika nilai tersebut adalah terbesar Cost = Jika nilai tersebut adalah terkecil
Proses perankingandilakukan dengan cara mengkalikan nilai matriks R dengan nilai refrensi yang telah ditentukan sebelumnya, untuk lebih lebih jelasnya dapat dilihat dibawah ini:
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
Keterangan :
Vi = Hasil akhir pada gambar Wj = Bobot yang telah ditentukan Rij
= Normalisasi matrixs

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Instrument Penelitian
Instrument penelitian adalah alat atau benda yang digunakan untuk mengumpulkan data atau informasi agar  lebih  mudah,  hasilnya  lebih  lengkap  baik,  baik,  sistematis  dan  lebih  mudah  diolahnya.  Instrument penelitian yang digunakan dalam penelitian ini dimaksud untuk mendapatkan data yang akurat yaitu dengan menggunakan instrument penelitian sebagai berikut :
1. Instrument penelitian dengan metode studi Pustaka
Instrument studi pustaka ini adalah penelitian yang mempelajari literature mengenai tempat riset yaitu Komunitas Kaceot Peduli.
2. Instrument penelitian dengan metode wawancara Instrument wawancara ini adalah penelitian wawancara kepada anggota komunitas tersebut
3. Intrument penelitian dengan metode analisis dokumen
Instrument  analisis  dokumen  ini  adalah  penelitian  menganalisa  dokumen  terkait  kriteria  dan  atribut dalam penyeksian calon penerima program bansos yang diberikan.
4. Intrument penelitian dengan metode observasi
Teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara mengamati secara langsung kegiatan yang terjadi dan menganalisa masalah-masalah pada komunitas kaceot peduli.

## 3.2. Analisa Permasalahan
Saat-saat  ini  tingkat  kemiskinan  terus  meningkat  disebabkan  salah  satunya  oleh  penyakit  Covid  19, akibatnya  banyak  perusaahan  yang  tutup  dan  megakibatkan  banyaknya  masyarakat  indonesia  yang  terkena PHK khususnya di Kp Kaceot 2 Tunggakjati Karawang Barat. Dan karena itu terbentuklah sebuah komunitas kaceot peduli yang berfungsi untuk membantu orang-orang yang tidak mampu.
Hanya  saja  secara  umum  permasalahan  yang  terjadi  yaitu  penyaluran  bansos  di  Kp  Kaceot  2 Tunggakjati  Karawang  Barat  belum  optimal.  Karena  proses  manual  terus  digunakan  ketika  memilih  calon penerima program bantuan sosial, dan tidak ada sistem untuk mendukung mengidentifikasi proses penerima program  bantuan  sosial.  Hal  ini  menyebabkan  terjadinya  ketidaktepatan  dalam  pendistribusian  program bantuan  sosial,  dan  dikhawatirkan program  bantuan  sosial  tidak  menjangkau orang-orang  yang  benar-benar membutuhkan. Untuk mengatasi masalah tersebut maka diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan untuk memberikan rekomendasi calon penerima bantuan sosial kepada pihak komunitas kaceot peduli dan sekaligus mampu memberikan informasi tentang calon penerima bantuan sosial yang layak menerima bantuan.

## 3.3. Data yang Digunakan
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data kuantitatif. Data kuantitatif yaitu jenis data yang dapat  diukur  atau  dihitung  secara  langsung,yang  berupa  informasi.  Dalam  hal  ini  data  kuantitatif  yang diperlukan adalah data penduduk seperti :
1. Penghasilan Perbulan: Suatu nilai penghasilan dari seseorang yang nilai nya bisa di bandingkan dengan orang lain.
2. Tanggungan Anak: Anak-anak yang masih dibiayai dalam satu keluarga.
3. Kondisi Rumah: Kondisi rumah yang dijadikan tempat tinggal.
4. Luas Tanah: Suatu nilai asset yang dimiliki seseorang biasanya dihitung dengan satuan meter.

## 3.4. Metode Yang Digunakan
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  dalam  menentukan  kelayakan  calon  penerima  program bantuan  sosial  menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode  ini  memberikan  kriteria- kriteria  tertentu  yang  memiliki  bobot  nilai  masing-masing  sehingga  dari  hasil  penjumlahan  tersebut  akan diproleh hasil yang menjadi keputusan akhir.

## 3.5. Simulasi Perhitungan Manual Algoritma
Proses perhitungan manual algoritma SAW meliputi input data kriteria,menentukan rating kecocokan alternatif terhadap kriteria, kemudian menentukan matriks X menjadi R setelah itu melakukan proses perankan. Berikut ini adalah langkah-langkah perhitungan menggunakan metode SAW :
1. Menentukan kriteria,  Menentukan  nilai  atribut,  dan  menetapkan  jenis kriteria.
2. Membuat matriks keputusan berdasarkan atribut keuntungan dan atribut biaya.
3. Menentukan rating kecocokan pada setiap alternative
4. Membuat matriks keputusan dan membuat matriks normalisasi
5. Proses perankan
Setelah  mengetahui  langkah-langkah  yang  dibutuhkan  untuk  memecahkan  suatu  masalah  dengan menggunakan  metode  SAW.  Adapun  langkah  pertama  yang  dibutuhkan  menginput  data  alternative  dan menentukan nilai stiap kriteria sebelum melakukan penentuan matriks dan perhitungan perankan. Berikut ini adalah langkah-langkah rincinya adalah sebagai berikut.

## 3.5.1. Penentuan Kriteria Bobot
Tabel 1. Data Kriteria Kriteria Keterangan C1 Penghasilan Perbulan C2 Jumlah Tanggungan C3 Kondisi Rumah C4 Luas Tanah
Dari masing-masing kriteria tersebut akan ditentukan bobot-bobotnya, akan lebih jelas bobot dibentuk dalam tabel sebagai berikut:
Tabel 2. Nilai Bobot Kriteria Kriteria Bobot Penghasilan Perbulan 30% Jumlah Tanggungan 20% Kondisi Rumah 30% Luas Tanah 20%

## 3.5.2. Pembobotan Setiap Kriteria
1. Penghasilan Perbulan (C1)
Penghasilan  perbulan  merupakan  salah  satu  kriteria  yang  digunakan  dalam  perhitungan  yang menghitung penghasilan perbukan dari setiap keluarga dan dibagi menjadi 4 bobot sebagai berikut:
Tabel 3. Bobot Kriteria Penghasilan C1 Bobot 0 – 1.000.000 1 1.000.001 – 3.000.000 2 3.000.001 – 5.000.000 3 > 5.000.001 4
2. Jumlah Tanggungan (C2)
Jumlah tanggungan merupakan salah satu kriteria yang digunakan dalam perhitungan yang menghitung jumlah anak yang dibiayai dan dibagi menjadi 4 bobot sebagai berikut:
Tabel 4. Bobot Kriteria Tanggungan Anak C2 Bobot 1 1 2 2 3 3 > 4 4
3. Kondisi Rumah (C3)
Kondisi rumah merupakan salah satu kriteria yang digunakan dalam perhitungan yang melihat kondisi rumah dan dibagi menjadi 4 bobot sebagai berikut:
Tabel 5. Bobot Kriteria Kondisi Rumah C3 Bobot Sewa 1 Bambu tanah 2 Tembok plester 3 Tembok keramik 4
4. Luas Tanah (C4)
Luas tanah merupakan salah satu kriteria yang digunakan dalam perhitungan yang melihat kondisi luas tanah dan dibagi menjadi 4 bobot sebagai berikut:
Tabel 6. Bobot Kriteria Luas Tanah C4 Bobot < 30 meter 1 31 meter > 60 meter 2 61 meter > 90 meter 3 > 91 meter 4

## 3.5.3. Menentukan Rating Kecocokan Alternative Pada Setiap Kriteria
Dari  banyaknya  data  penduduk  yang  tersedia  dikomunitas  kaceot  peduli  diambil  5  data  penduduk sebagai contoh penerapannya dengan metode SAW dalam menentukan rekomendasi pemilihan calon penerima program bansos. Tabel dibawah ini menunjukan data penduduk.
Tabel 7. Data Penduduk Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Dadan 2,500,000 2 Tembok keramik 60 Agus 4,000,000 2 Tembok plester 72 Muhammad Ridwan 6,500,000 3 Tembok keramik 100 Zulfikar 3,500,000 4 Bambu tanah 72 Danil 1,000,000 2 Kontrak 30
Berdasarkan  data  penduduk  pada  tabel  data  penduduk  diatas  berikut  langkah-langkah  penyeleksian untuk  mencocokan  nilai  alternative  terhadap kriteria  yakni  dengan  memberikan  nilai  setiap  alternative  (Ai) terhadap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan dapat dilihat pada tabel dibawah sebagai berikut:
Tabel 8. Data Rating Kecocokan Dari Setiap Alternatif Pada Kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Dadan 2 2 4 2 Agus 3 2 3 3 Muhammad Ridwan 4 3 4 4 Zulfikar 3 4 2 3 Danil 1 2 1 1

## 3.5.4. Membuat Matriks Keputusan
Dengan  mengacu  pada  tabel  diatas  membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  aturan  kemudian standarisasi kerangka kerja dengan mempertimbangkan situasi yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan dan atribut biaya) maka didapat matriks keputusan X dengan data sebagai berikut:
Tabel 9. Nilai Matriks 2 2 4 2 3 2 3 3 X = 4 3 4 4 3 4 2 3 1 2 1 1

## 3.5.5. Menormalisasi Matriks X Menjadi R
Membuat matriks normalisasi dengan memilih beban yang diberikan, mengingat tingkat  kepentingan setiap kriteria yang dibutuhkan, agar cenderung terlihat lebih jelas dari tabel di bawahnya.
Tabel 10. Nilai Matriks Kriteria Bobot Penghasilan Perbulan 30% Jumlah Tanggungan 20% Kondisi Rumah 30% Luas Tanah 20%

## 3.5.6. Proses Perankan
Proses perankingandilakukan dengan cara mengkalikan nilai matriks R dengan nilai refrensi yang telah ditentukan sebelumnya, untuk lebih lebih jelasnya dapat dilihat dibawah ini:
Tabel 15. Perhitungan Alternatif Perhitungan Hasil V1 (1*50%)+(0.5*20%)+(1*20%)+(0.5*10%) 0.85 V2 (0.25*50%)+(0.75*20%)+(0.25*20%)+(0.33*10%) 0.36 V3 (0.33*50%)+(1*20%)+(0.5*20%)+(0.25*10%) 0.49 V4 (0.5*50%)+(0.5*20%)+(0.25*20%)+(0.33*10%) 0.43 V5 (0.33*50%)+(0.5*20%)+(0.33*20%)+(1*10%) 0.43
Hasil perankingan diperoleh:
Nilai terbesar pada V1 dimana memiliki nilai 0.85. Dengan demikian alternative V1 atas Danil yang terpilih sebagai alternative terbaik sebagai calon penerima program bansos di komunitas kaceot peduli. Atau dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 2. Grafik hasil Penelitian
0,85 0,36 0,49 0,43 0,43 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 V1 V2 V3 V4 V5 Hasil Penghitungan SAW

## 3.5.7. Gambaran Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
1. Use case Diagram dan Class Diagram
Use case diagram merupakan presentasi dari sebuah interaksi antara actor dan sistem. Sedangkan class diagram adalah salah satu jenis diagram struktur pada UML yang menggambarkan detail struktur dengan jelas. Usecase Diagram dan Class Diagram ditunjukkan pada gambar 3 dan gambar 4.
Gambar 3. Use Case Diagram SPK
Penjelasan Gambar 3:
a. Melakukan login yaitu sistem memastikan apakah login memiliki hak akses admin.
b. Daftar calon penerima yaitu sistem menampilkan form daftar
c. Data penduduk yaitu sistem menampilkan data penduduk,sistem juga dapat menambah,menghapus,mengedit data penduduk.
d. Data admin yaitu sistem menampilkan data penduduk,sistem juga dapat menambah, menghapus, mengedit data penduduk.
e. Hasil seleksi yaitu sistem menampilkan hasil dari pengolahan data yang sudah dihitung.
f. Cetak Laporan yaitu sistem menampilkan data dan mampu mencetak data yang diinginkan.
g. Logout yaitu sistem memastikan apakah user sudah berhasil keluar.
2. Use case Diagram dan Class Diagram
Tampilan perancangan menu normalisasi dalam sistem Pendukung Keputusan (SPK) dirancang untuk memperlihatkan proses normalisasi data yang dilakukan sebagai bagian dari tahap analisis, ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 9. Menu Keputusan
Menu keputusan pada sistem Pendukung Keputusan (SPK) menyajikan hasil dari analisis data dan proses pengambilan keputusan berdasarkan informasi yang telah diolah sebelumnya.

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  dilakukan  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk  calon  penerima Program Bantuan Sosial (Bansos) yang menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) menyoroti pentingnya  efisiensi  dalam  memilih  penerima  manfaat.  Dalam  penelitian  ini,  penerapan  Metode  SAW memberikan  aksesibilitas  yang  lebih  luas  dan  transparansi  dalam  proses  seleksi.  Metode  SAW  menjadi landasan utama dalam pengambilan keputusan, memungkinkan penilaian kriteria yang relevan secara objektif.

## REFERENSI
[1] et  al.  Kurniadi,  Y  U.,  “NUSANTARA  (  JURNAL  ILMU  PENGETAHUAN  SOSIAL  )  JEPANG,” Nusant. J. Ilmu Pengetah. Sos., vol. 7, no. 2, pp. 408– 420, 2020.
[2] C. Chapple and F. Cownie, “View metadata, citation and similar papers at core.ac.uk,” PENGARUH Pengguna. PASTA LABU KUNING (Cucurbita Moschata) UNTUK SUBSTITUSI TEPUNG TERIGU DENGAN PENAMBAHAN TEPUNG ANGKAK DALAM PEMBUATAN MIE KERING, vol. 1, no. 2, pp. 274– 282, 2020.
[3] A. C. M. Ahmad Abdul Chamid1*, “KOMBINASI METODE AHP DAN TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN,” Ahmad Abdul Chamid1*, Alif Catur Murti1, pp. 115–119, 2017.
[4] Damanik,  Burhanuddin.  "Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Dalam  Seleksi  Penerima Beasiswa Bagi Mahasiswa Universitas Sari Mutiara Indonesia." JURNAL MAHAJANA INFORMASI 5.2 (2020): 20-25.
[5] L.  Mardiansyah,  S.  Hartini,  and  W.  Budiawan,  “UNTUK  PEMILIHAN  SUPPLIER  BATIK MENGGUNAKAN ALGORITMA ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS ( AHP )” 2021.
[6] Arujisaputra, E. T., & Silaban, J. W. (2021). IMPLEMENTASI METODE SAW UNTUK PEMILIHAN SUPPLIER BAHAN BAKU KIMIA TERBAIK. Jurnal Komputer Bisnis, 14(1), 56-60.
[7] Lestari, Uning, and Muhammad Targiono. "Sistem Pendukung Keputusan Klasifikasi Keluarga Miskin Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Sebagai  Acuan  Penerima  Bantuan  Dana Pemerintah  (Studi  Kasus:  Pemerintah  Desa  Tamanmartani,  Sleman)."  Jurnal  TAM  (Technology Acceptance Model) 8.1 (2022): 70-78.
[8] Suryati,  Suryati,  and  Zuraidah  Jauhari.  "Pemilihan  Guru  Berprestasi  Menggunakan  DSS  (Decision Support System) Dengan Metode FMADM (Fuzzy Multiple Attribute Decission Making) Dan SAW (Simple Additive Weighting)." Jurnal Ilmiah FIFO 10.1 (2021): 62-75.
[9] Tika, Muhibah Fata, and S. Maryam. Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Program Bantuan Sosial Menggunakan Metode SAW. Diss. Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2021.
[10] Suryeni,  Eni,  Yoga  Handoko  Agustin,  and  Yuli  Nurfitria.  "Sistem  pendukung  keputusan  kelayakan
penerimaan  bantuan  beras  miskin  dengan  metode  weighted  product  di  kelurahan  karikil  kecamatan mangkubumi kota tasikmalaya." Konferensi Nasional Sistem dan Informatika 2015. STMIK STIKOM Bali, 2019.
[11] W.  T.  Winarta,  A.  Agung  Gede  Raka,  and  I.  Made  Sumada,  “EVALUASI  KEBIJAKAN
PENYALURAN DANA  BANTUAN SOSIAL DI  PEMERINTAH  KABUPATEN GIANYAR,” Public Inspir. J. Adm. Publik, vol. 5, no. 1, pp. 1–15, 2020, [Online].
Available:  https://ejournal.warmadewa.ac.id/index.php/public- inspiration/article/view/1906/1476
[12] E. Resdiana and D. A. Fajarianingtyas, “PELATIHAN PENGELOLAAN KEUANGAN RUMAH TANGGA
BAGI KELUARGA PENERIMA  MANFAAT  BANSOS  DAN  BPNT  DI
KECAMATAN GAPURA,” J. ABDIRAJA, vol. 3, no. 1, pp. 1–5, 2020, doi: 10.24929/adr.v3i1.771.
[13] Ramadhan, Ahmad, and Supatman Supatman. "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Pada PT.  Avo  Innovation  Technology  Dengan  Metode  Simple  Addivite  Weighting  (SAW)."  Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis 4.2 (2022): 256-267.
[14] Qiyamullaily  Arista,  Nandasari  Silvia,  and  Amrozi  Yusuf,  “PERBANDINGAN  PENGGUNAAN METODE  SAW  DAN  AHP  UNTUKSISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMAAN KARYAWAN BARU,” Tek. Eng. Sains J., vol. 4, pp. 7–12, 2020.
[15] L. Utari and R. Agustriani, “PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING UNTUK MEREKOMENDASIKAN  PENENTUAN  SUPPLIER  BAHAN  BAKU  KERTAS,”  Teknois  J.  Ilm. Teknol. Inf. dan Sains, vol. 9, no. 1, pp. 43–52, 2019, doi: 10.36350/jbs.v9i1.3.
[16] O.  Veza  and  N.  Y.  Arifin,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  CALON  MAHASISWA  NON AKTIF DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING,” J. Ind. Kreat., vol. 3, no. 02, pp. 71–78, 2020, doi: 10.36352/jik.v3i02.29.
[17] NOVIANTO,  ASTIAN.  ANALISIS  PENGENDALIAN  PERSEDIAAN  BAHAN  BAKU  PALLET DAN PEMILIHAN SUPPLIER DENGAN MENGGUNAKAN METODE EOQ DAN PROMETHEE (Studi Kasus Perusahaan Pallet: PT. X). Diss. UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU, 2021.
[18] P. S. Hasugian, “PERANCANGAN WEBSITE SEBAGAI MEDIA PROMOSI DAN INFORMASI,” J. Inform. Pelita Nusant., vol. 3, no. 1, pp. 82–86, 2018.
[19] A.  B.  Silviana  and  F.  Thalib,  “PENGEMBANGAN  SITUS  WEB  SEBAGAI  WADAH  BERBAGI JURNAL MENGGUNAKAN FRAMEWORK CODEIGNITER,” no. 100, 2018.
[20] Rusliyawati,  Rusliyawati,  Damayanti  Damayanti,  and  Sefrizal  Nata  Prawira.  "Implementasi  Metode Saw  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Model  Social  Customer  Relationship Management." Jurnal Ilmiah Edutic: Pendidikan dan Informatika 7.1 (2020): 12-19.
[21] Qiyamullaily, Arista, Silvia Nandasari, and Yusuf Amrozi. "Perbandingan penggunaan metode SAW dan AHP untuk sistem pendukung keputusan penerimaan karyawan baru." Teknika: Engineering and Sains Journal 4.1 (2020): 7-12.