## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BLT  MENGGUNAKAN METODE SAW
Pandu Pratama Putra 1 , Dafwen Toresa 2 , Yogi Ersan Fadrial3, Puspita Sari 4 , Rometdo Muzawi 5 , Sularno 6 , Nori Sahrun 7
1234 Universitas Lancang Kuning, Pekanbaru email: pandupratamaputra@unilak.ac.id
5 STMIK Amik Riau, Pekanbaru email: rometdomuzawi@stmik-amik-riau.ac.id
6 Universitas Dharma Andalas, Padang
email: sularno@unidha.ac.id
7 STIE Riau Akbar, Pekanbaru email: norisahrun84@gmail.com
Sidomulyo  Village  is  a  village  located  in  the  Lyric  sub-district,  Indragiri  Hulu  district,  Riau  Province. According  to  data  obtained  by  researchers,  there  were  35  Regency  Covid-19  BLT  recipients  and  51 Provincial Covid-19 BLT recipients. Then there were 95 recipients of BLT DD (Village Fund). In Sidomulyo Village, the determination of recipients of direct cash assistance is only through data collection. The Decision Support  System  for  Determining  the  Beneficiary  uses  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method.  The purpose  of  designing  and  making  a  Decision  Support  System  for  Determining  Direct  Cash  Assistance  is  to assist Sidomulyo  Village  in  receiving  assistance. In  the decision  support  system  for determining direct  cash assistance,  there  are  several criteria  and alternatives used  to  determine  direct  cash assistance.  The criteria used are: Occupation, Age, Number of Dependents, Income and Expenditures. Meanwhile, the alternative is for all the people listed in the data for direct cash assistance recipients in Sidomulyo village. The results of this study are in the form of a Direct Cash Assistance Determination Application that helps Sidomulyo Village in determining the recipient of the assistance.
Keywords: Decision Support System, BLT, Simple Addtive Weighting

## Abstract
Desa  Sidomulyo  merupakan  Desa  yang  terletak  di  kecamatan  Lirik  kabupaten  Indragiri  Hulu Provinsi  Riau.  Menurut  data  yang  peneliti  dapat  ada  35  orang  penerima  BLT  Covid-19 Kabupaten  dan  51  orang  penerima  BLT  Covid-19  Provinsi.  Kemudian  ada  95  orang  penerima BLT DD (Dana Desa). Di Desa Sidomulyo penentuan penerima bantuan langsung tunai hanya melalui  pendataan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima  Bantuan  ini menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Tujuan  dari  perancangan  dan pembuatan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Bantuan Langsuang Tunai ini adalah untuk membantu  Desa  Sidomulyo  dalam  penerimaan  bantuan.  Dalam  Sistem  pendukung  Keputusan penentuan Bantuan Langsung Tunai ada beberapa kriteria dan alternatif  yang digunakan untuk menentukan bantuan langsung tunai. Kriteria yang digunakan adalah : Pekerjaan, Umur, Jumlah Tanggungan,  Penghasilan  dan  Pengeluaran.  Sedangkan  alternatifnya  adalah  semua  orang  yang terdata dalam data penerima bantuan langsung tunai di desa sidomulyo. Hasil dari penelitian ini berupa  Aplikasi  Penentuan  Bantuan    Langsung  Tunai  yang  membantu  desa  sidomulyo  dalam menentukan penerima bantuan.
Keywords: Sistem Pendukung Keputusan,BLT, Simple Addtive Weighting
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## 1. Pendahuluan
Desa  Sidomulyo  merupakan  salah  satu  Desa di Kecamatan Lirik Kabupaten Indragiri Hulu Provinsi  Riau.  Presentasi  penduduk  Miskin Indragiri Hulu pada tahun 2019 adalah 6,30% turun  sebesar  0,24  dibanding  tahun  2018. Jumlah  penduduk  di  Desa  Sidomulyo mencapai  2.136  jiwa  (sumber  :  BPS  (Badan Pusat  Statistik)  Kecamatan  Lirik  Dalam Angka  2020).  Sedangkan    data  yang  peneliti dapat  dari  kantor  desa  sidomulyo  ada beberapa  bantuan  yang  diberikan  di  Desa Sidomulyo yaitu BLT DD (Dana Desa), BLT Covid-19.  Menurut  data  yang  peneliti  dapat ada  35  orang  penerima  BLT  Covid-19 Kabupaten  dan  51  orang  penerima  BLT Covid-19  Provinsi.  Kemudian  ada  95  orang penerima  BLT  DD  (Dana  Desa).  Di  Desa Sidomulyo  penentuan  penerima  bantuan langsung tunai hanya melalui pendataan. Dan juga  dalam  menentukan  penerima  bantuan langsung  tunai    tidak  menggunakan  sistem atau  metode  yang  menjadi  acuan  wajib (sumber  :  wawancara  dengan  salah  satu pegawai kantor desa sidomulyo).Tim pendata harus  memastikan  kelompok  rentan  seperti keluarga miskin yang dikepalai oleh perempuan,lansia, dan penyandang disabilitas terdata  sebagai  calon  Keluarga  Penerima Manfaat  (KPM)  BLT-Dana  Desa  (sumber  : Buku Panduan Pendataan Bantuan Langsung Tunai  -Dana  Desa  (BLT-Dana  Desa)  Juni 2020 [1]
Adapun Kriteria dari calon penerima BLT ini adalah  keluarga  miskin  baik  yang  terdata dalam  Data  Terpadu  Kesejahteraan  Sosial (DTKS)  ataupun  yang  tidak  terdata  yang memenuhi kriteria sebagai berikut  (D. Desa, 2020) :
a. Tidak  mendapatkan  bantuan  dari  pihak manapun.
b. Tidak mempunyai pekerjaan
c. Mempunyai  anggota  keluarga  yang rentan atau lansia
Di  Desa  Sidomulyo  juga  memiliki  Kriteria untuk  mendapatkan  bantuan  langsung  tunai. Kriterianya  adalah  jumlah  penghasilan, jumlah tanggungan, umur, jumlah pengeluaran, dan pekerjaan.
Decission Support System atau Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan sebuah  sistem  informasi  yang  berbasis komputer  yang  digunakan  untuk  memproses sebuah  data  dalam  pengambilan  keputusan dan  menyediakan  informasi  yang  interaktif. Bisa  juga  dianggap  sebagai  sistem  komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk pengambilan keputusan masalah spesifik dan semi terstruktur. Tahap-tahap dalam pengambilan keputusan yaitu Tahap
Intelegensi(pemahaman),  tahap  desain,  tahap pemilihan,  dan  tahap  implementasi.  Sistem pendukung keputusan juga memiliki karakteristik, diantaranya yaitu :
a. Interaktif  Sistem  pendukung  keputusan memiliki user interface yang komunikatif, sehingga  pemakai  dapat  melakukan  akses secara  cepat  ke  data  dan  memperoleh informasi yang dibutuhkan.
b. Fleksibel,  Sistem  pendukung  keputusan memiliki  sebanyak  mungkin  variabel masukan,  kemampuan  untuk  mengolah dan memberikan keluaran yang menyajikan  alternatif-alternatif  keputusan kepada pemakai.
c. Data Kualitas Sistem pendukung keputusan  memiliki  kemampuan  untuk menerima data kualitas yang dikuantitaskan  yang  sifatnya  subyektif dari  pemakainya,  sebagai  data  masukan untuk pengolahan data.
d. Pro  sedur  Pakar  Sistem  pendukung keputusan  mengandung  suatu  prosedur yang  direncanakan  berdasarkan  rumusan formal atau juga berupa prosedur kepakaran  seseorang  atau  kelompok dalam menyelesaikan suatu bidang masalah dengan fenomena tertentu
(Andriani, 2013).
Sistem  pendukung  keputusan  juga membantu dalam menyelesaikan permasalahan  dalam  pendukung  keputusan yang  masih  bersifat  subjectif  menurut persepsi  manusia  yang  dilengkapi  dengan data yang akurat (Giovani, 2020).
Metode Simple  Additive  Weight (SAW)    sering  juga  dikenal  sebagai  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.  (Pertiwi  et  al.,  2019). Dilakukan melalui 3 tahap :
a. Penyusunan komponen-komponen situasi  dibentuk  tabel  taksiran  yang berisi  identifikasi  alternatif  dan spesifikasi tujuan, kriteria atribut.
b. Analisis  ditentukan  bobot  untuk masing-masing  kriteria  dan  bobot atributnya.
c. Sintesis  informasi, dibentuk    matriks keputusan,  melakukan  normalisasi, dan melakukan perangkingan. allSetelah langkah diatas :
a. Mengevaluasi  alternatis  A  terhadap sekumpulan  atribut  atau  kriteria  C dimana  setiap  atribut  saling  tidak bergantung.
b. Matriks  keputusan  X    dibentuk  dari rating  kinerja  alternatif  x  dan  nilai bobot yang menunjukkan kepentingan relatif setiap atribut W.
c. Proses  diakhiri  dengan  perangkingan untuk mendapatkan alternatif terbaik. Keunggulan  metode simple  additive weighting dibandingkan dengan sistem pendukung  keputusan  dengan  metode  yang lainnya  ada    pada  kemampuannya  dalam melakukan  penilaian  secara  lebih  tepat, karena  pada  metode  SAW  didasarkan  pada nilai  kriteria  dan  bobot  yang  dibutuhkan, metode saw juga dapat menyeleksi alternative  yang  ada  kemudian  dari  hasil seleksi tersebut dilakukan proses perangkingan yang jumlah nilai bobot semua kriteria  setelah  menentukan  bobot  setiap kriteria.  Perbedaan  metode  SAW  dengan metode lainnya
Dalam  mengambil  sebuah  keputusan  suatu permasalahan  harus  adanya  informasi  yang akurat  yang  menjadi  dasar  dari  masalah tersebut  agar  keputusan  yang  diambil  dalam masalah  tersebut  tepat  sasaran  (Asnal  et  al., 2020).  Didaerah-daerah  kecil  sering  kali terjadi dalam menentukan  penerima bantuan langsung tunai yang tidak tepat sasaran. Dan banyak  warga  yang  tidak  mengetahui  akan adanya  bantuan  langsung  tunai  didaerah tersebut. Hasil akhir dari penelitian ini adalah Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan Metode  SAW  ini  diharapkan  mampu membantu  pihak  desa  untuk  menentukan
masyarakat yang akan mendapatkan bantuan. (Pane et al., 2018).
Kemudian  sugiarto  membuat  penelitian dengan  judul  Sistem  Pendukung  Keputusan Warga  Tidak  Mampu  Penerima  Bantuan Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW).  Penelitian  ini  membahas  tentang sistem  pendukung  keputusan  warga  tidak mampu  menggunakan  metode  saw.  Hasil akhir  dari  penelitian  ini  adalah  meciptakan sistem  yang  menentukan  penerima  bantuan bagi masyarakat yang tidak  mampu didaerah tersebut. (Sugiarto, 2019).
Pertiwi  et  al  membuat  penelitian  dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan penerima Program Keluarga Harapan  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting. Penelitian ini membahas tentang  penerima program keluarga harapan, masalah  kemiskinan  di  indonesia  merupakan tantangan  yang  dihadapi  oleh  pemerintahan dari  masa  ke  masa,  kemiskinan  merupakan masalah  yang  kompleks  yang  memerlukan penanganan  program  yang  khusus.  Adapun kriteria yang ada pada penelitian ini adalah : Balita,  Ibu  Hamil,  Lanjut  Usia,  Disabilitas, Anak  sekolah.  Hasil  pada  penelitian  ini adalah berdasarkan pembahasan yang dilakukan  mengenai  perancangan  sisitem pendukung keputusan untuk pemilihan penerima  Program  Keluarga  Harapan  (PKH) di  dinas  Sosial  dan Tenaga  Kerja  Kabupaten Pesaman  Barat  dengan  adanya  sisitem pendukung  keputusan  ini  nantinya  akan membantu  pihak  yang  bersangkutan  dalam memutuskan  layak  atau  tidak  layak  seorang calon  penerima  PKH  berdasarkan  kriteria penilaian yang di inputkan kedalam sistem(Pertiwi et al., 2019)
Penelitian  dengan  judul  Perancangan  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima Bantuan  Daerah  Berdasarkan  Taraf  Hidup Masyarakat  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  Studi  Kasus Desa  Medan  Jaya.  Penelitian  ini  membahas SPK  tentang  Penerimaan  bantuan  daerah berdasarkan  taraf  hidup  di desa  Medan Jaya. Dengan  adanya  hal  ini  pemerintah  berniat membantu  masyarakat  yang  miskin  hal  ini bertujuan  untuk  memberantas  kemiskinan yang ada di Indonesia. Pemerintah melakukan  program-program  kegiatan  untuk membantu keluarga-keluarga msikin
diantaranya  pemberian  berkas  keluarga miskin,  bantuan  dana  pendidikan  untuk  anak dari  keluarga  yang  tidak  mampu,  serta bantuan biaya kesehatan masyarakat. Selama ini  dalam  pendataan  warga  miskin  masih menggunakan  cara  manual,  yaitu  pengisian form  dalam  bentuk  kertas.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode Simple  Additive  Weight  (SAW)  karena metode  ini  merupakan  metode  penjumlahan terbobot  dimana  konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating kinerja dari setiap alternatif dari setiap atribut.  Di  akhir  proses  ada  yang  namanya perangkingan,  perangkingan  tersebut  didapat dari  perkalian  normalisasi    dengan  bobot vektor  dan  hasil  dari  perkalian  tersebut  akan dipilih  nilai  terbesar,  nilai  yang  terbesar tersebut yang nantinya akan menjadi alternatif pilihan terbaik. Dengan menggunakan metode SAW sangat
diharapkan metode tersebut dapat melakukan penilaian berdasarkan kriteria dan bobot yang sudah ditentukan sebelumnya, sehingga hasil yang  didapat  akan  lebih  akurat.  Tools  yang dipakai  pada  perancangan  ini  antara  lain menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP, framework CodeIgniter, dan database
MySQL (Andani & Yeka, 2018) Penelitian dengan judul Analis dan Perancangan      Sistem  pendukung  Keputusan Penerima Bantuan Program Keluarga
Harapan  dengan  Simple  Additive  Weighting (SAW) Pada Dinas Sosial Kependudukan dan Pencatatan  Sipil  Provinsi  Jambi.  Penelitian ini  mambahas  tentang  program  keluarga harapan  dimana  program  keluarga  harapan merupakan  program  perlindungan  sosial  dari pemerntah  pusat  melalui  bantuan  langsung tunai  tersebut.  Tujuan  program  ini  adalah dalam  jangka  pendek  diharapkan  mampu membantu  RTSM/KSM  menggurangi  beban pengeluaran.  Hasil  analisis  terhadap  sistem ini yaitu  untuk mengatasi masalah yang ada maka dari itu diperlukan sebuah sistem yang akan membantu dalam mengambil keputusan tentang  penerima  bantuan  tersebut.  Adapun masing  masing  kriteria  tersebut  akan  di tentukan  bobot  prioritas  berdasarkan  hasil kuisioner terhadap 104 responden (Fadhliaziz & Sarjono, 2019).
Selanjutnya  penelitian  dengan  judul  Sistem pendukung  Keputusan  Penentuan  Keluarga Miskin Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW)  (Studi  Kasus  : Desa Manisharjo, Ngrambe, Ngawi). Penelitian  ini  membahas  tentang  sistem pendukung  keputusan  penentuan  keluarga miskin  di  Desa  Manisharjo.  Hasil  dari aplikasi  SPK  yaitu  dapat  menentukan  dan membantu  pihak  Desa  dalam  menentukan penduduk  yang  kurang  mampu,  sisitem  ini juga akan melihat perbandingan antara sistem manual  dan  sistem  komputerisasi,  dimana untuk sistem komputerisasi kita bisa mengetahui masyarakat benar-benar membutuhkan  dana  sesuain  dengan  kriteria yang  ditetapkan  oleh  pihak  Desa.  (Nugroho & Hamzah, 2019)

## 2. Metode Penelitian
2.1. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  diperoleh  melalui beberapa  metode  pengumpulan  data  di dalamnya yaitu:
a. Observasi dan wawancara
Pada tahap ini akan dilakukan observasi langsung  ke  Kantor  Desa  Sidomulyo untuk  mendapatkan  informasi  terkait kriteria-kriteria  yang  dibutuhkan  dalam penerimaan BLT Desa.
b. Studi Literatur Studi  literatur  disini  pengumpulan  data melalui  berbagai  literatur  yang  men- dukung  sistem  pendukung  keputusan yang  menggunakan  Metode Simple Additive
Weighting, bahasa pemrograman  PHP, framework  laravel dan  MySQL  yang  didapat  melalui sumber  seperti  buku,  karya  tulis,  dan sumber  lain  yang  terkait  dengan penelitian
2.2. Kriteria Kriteria  yang  digunakan  sesuai  dengan kebijakan yang dibutuhkan.
a. Penghasilan ,  dimana  penghasilan  yang didapat berdasarkan data yang sudah ada di Kantor Desa Sendiri,
b. Jumlah  Tanggungan ,  adalah  jumlah orang  yang  ada  dikeluarga  tersebut  dan data yang didapat juga berdasarkan data yang sudah ada di Kantor Desa,
c. Umur , kriteria umur penulis medapatkan data umur
d. Kepala  Keluarga ,  sesuai  dengan  data yang  sudah  ada  di  Kantor  Desa  itu sendiri,
e. Jumlah Pegeluaran,  dalam  laporan proposal ini juga sesuai degan data yang ada di kantor desa,
f. Pekerjaan ,  juga  sudah  sesuai  dengan data yang sudah ada di Kantor Desa.
2.3. Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)
Metode  SAW  merupakan  metode penjumlahan  bobot  yang  terdiri  dari  dua atribut  kriteria  yaitu  kriteria  keuntungan ( benefit )  dan  kriteria  biaya  ( cost ). 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.  (Pertiwi  et  al.,  2019). Dilakukan melalui 3 tahap :
d. Penyusunan  komponen-komponen  situasi dibentuk  tabel  taksiran  yang  berisi identifikasi  alternatif  dan  spesifikasi tujuan, kriteria atribut.
e. Analisis  ditentukan  bobot  untuk  masing- masing kriteria dan bobot atributnya.
f. Sintesis  informasi,  dibentuk    matriks keputusan,  melakukan  normalisasi,  dan melakukan perangkingan.
Setelah langkah diatas :
d. Mengevaluasi alternatis A terhadap sekumpulan atribut atau kriteria C dimana setiap atribut saling tidak bergantung.
e. Matriks keputusan X  dibentuk dari rating kinerja  alternatif  x  dan  nilai  bobot  yang menunjukkan  kepentingan  relatif  setiap atribut W.
f. Proses  diakhiri  dengan  perangkingan untuk mendapatkan alternatif terbaik.
Keunggulan  metode simple  additive weighting dibandingkan dengan sistem pendukung  keputusan  dengan  metode  yang lainnya  ada    pada  kemampuannya  dalam melakukan  penilaian  secara  lebih  tepat, karena  pada  metode  SAW  didasarkan  pada nilai  kriteria  dan  bobot  yang  dibutuhkan, metode saw juga dapat menyeleksi
alternative  yang  ada  kemudian  dari  hasil seleksi tersebut dilakukan proses perangkingan yang jumlah nilai bobot semua kriteria  setelah  menentukan  bobot  setiap kriteria.
a. Menentukan Kriteria Kriteria  yang  akan  di  gunakan  yaitu berupa  kriteria  yang  sudah  ditetapkan  oleh pihak  Kantor  Desa  itu  sendiri.  Sedangkan alternatif  yang  ada  adalah  alternatif  yang telah  di  ajukan  dan  disetujui  oleh  pihak kantor Desa Sidomulyo.
b. Pembobotan Kriteria
Dalam  penelitian  ini  ada  bobot kriteria  dan  juga  alternatif  yang  dibutuhkan untuk menentukan layak mendapatkan bantuan  yang  akan  terseleksi  layak  terpilih sebagai penerima bantuan. Pada pembobotan ini  setiap  kriteria  mengandung  nilai  dan setiap  kriteria  akan  di  cocokkan  dengan alternatif yang ada. Hasil dari analisis kriteria ini  akan  diperoleh  perhitungan  pembobotan untuk  semua  kriteria  yaitu  dengan  cara membagi  dan  mengalikan  setiap  matriks. Setiap kriteria yang diberikan masing-masing memiliki bobot.
c. Normalisasi Matriks
Setelah  melakukan  pembobotan  untuk setiap Kriteria maka tahap selanjutnya adalah menormalisasikan matriks keputusan berdasarkan  pembobotan  masing  masing kriteria.  Normalisasi  matriks  berdasarkan pada  persamaan  yang  disesuaikan  dengan jenis atribut sehingga diperoleh matriks yang sudah ternormalisasi.
Rumus :
Keterangan:
rij = nilai rating kinerja ternormalisasi xij =  nilai  atribut  yang  dimiliki  dari setiap kriteria
Max xij= nilai terbesar dari setiap kriteria Min xij = nilai terkecil dari setiap kriteria benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik cost     = jika nilai terkecil adalah terbaik Dimana r ij adalah rating kinerja ternormalisasi  dari  alternatif  Ai  pada  atribut
rij =    xij        jika j adalah atribut keuntungan Max xij                            ( benefit )
rij = Min xij         jika j adalah atribut biaya ( cost ) xij
Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan sebagai:
V i = W j r ij Keterangan: V i
= rangking untuk setiap alternatif
w j = nilai bobot dari setiap kriteria r ij
= nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
d. Perangkingan Setelah melakukan pembobotan untuk  setiap  alternatif  dan  kriteria  langkah selanjutnya  yaitu  melakukan  perangkingan. Pada tahap perangkingan ini akan di urutkan alternatif  yang  tersedia  mulai  dari  pilihan pertama atau rangking pertama dari alternatif terbaik  dan  di  lanjutkan  alternatif  alternatif berikutnya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Perhitungan metode simple additive weighting
Adapun perhitungan Metode Simple Additive Weighting dalam proses seleksi. yaitu:

## Menentukan nilai bobot
Menentukan  nilai  bobot  pada  kriteria  yang ditampilkan sebagai berikut:
Tabel  1 .Bobotl kriteria Kriteria Bobot Penghasilan (C1) (Cost) 25% Jumlah Tanggungan  (C2) (Benefit) 15% Umur (C3) (Benefit) 15% Jumlah Pengeluaran (C4) (Benefit) 20% Pekerjaan  (C5) (Cost) 25% Total 100%

## a. Hasil Pembobotan

## Tabel  2. Pembobotan
Nama penerima
Kriteria
BLT C1 -Pen g h asil an C2 -T an g g u n g an C3 -Um u r C4 -Pe n g elu ar an C5 -Pek er jaan Sujarwo 4 1 1 2 1 Saring 5 2 2 1 5 Nurbaiti 5 1 4 1 5 Rico Fernando 5 2 1 1 4 Anto S 4 3 2 2 1 Sutiman 4 2 2 2 1 Kermadi 5 2 1 2 1 Amiruddin 5 2 4 1 1 Devi Purnawan 5 2 1 1 4 Suharno 5 2 2 1
3

## b. Matriks Normalisasi
X  =
c. Matrik Ternormalisasi R
Setelah menghitung matriks keputusan  X  langkah  berikut  nya  adalah menormalisasikan  kembali  untuk  mencari nilai akhir (nilai V) yang di peroleh dari total hasil  perhitungan  bobot  preferensi  W dikalikan  dengan  matriks  ternormalisasi  R. Matriks  ternormalisasi  R  di  peroleh  melalui perhitungan  kriteria  benefit  dan  cost  dari masing masing Alternatif
W=
(0,25|0,15|0,15|0,20|0,25)
d. Hasil  perhitungan  Perkalian  Bobot  W dengan Matriks R 1 0,3 0,3 1 1 1 0,7 0,5 1 0,2 1 0,3 1 1 0,2 1 0,7 0,5 1 0,3 1 1 0,5 1 1 1 0,7 0,5 1 1 1 0,7 0,3 1 1
1 0,7 1 1 1 1 0,7 0,3 1 0,3 1 0,7 0,5 1 0,3
Setelah  menormalisasikan  matriks  R tahap berikut nya adalah Menghitung nilai V yang  di  peroleh  melalui  perkalian  bobot  W dengan  matriks  R.  Nilai  preferensi  V  inilah yang  akan  menentukan  peringkat  penerima bantuan    mulai  dari  rangking  atau  urutan pertama  sampai  rangking  atau  urutan  ke empat.
V1= (0.25 x 1) + (0.15x 0.33) + (0.15x 0.25)
+ (0.20x 1) + (0,25 x 1)
= 0.7875
V2= (0.25 x 0,8) + (0.15x 0.67) + (0.15x 0.5) + (0.20 x 0,5) + (0,25 x 0,2) = 0.525 V3= (0.25 x 0,8) + (0.15x 0.33) + (0.15x 1) + (0.20 x 0,5) + (0,25 x 0,2) = 0.55 V4  =  (0.25  x  0,8)  +  (0.15x  0.67)  +  (0.15x 0,5) + (0.20 x 0,5) + (0,25 x 0,25) = 0.5375 V5  = (0.25 x  1) +  (0.15x 1)  + (0.15x  0,5) + (0.20 x 1) + (0,25 x 0,25) = 0.7375 V6 = (0.25 x 1) + (0.15x 0.67) + (0.15x 0.5)
+ (0.20x 1) + (0,25 x 1)
= 0,875
V7  =  (0.25  x  0,8)  +  (0.15x  0.67)  +  (0.15x
0.25) + (0.20 x 1) + (0,25 x 1)
= 0,7875 V8 = (0.25 x 0,8) + (0.15x 0.67) + (0.15x 1) + (0.20 x 0,5) + (0,25 x 1) = 0,8 V9  =  (0.25  x  0,8)  +  (0.15x  0.67)  +  (0.15x 0,25) + (0.20 x 0,5) + (0,25x0,25) = 0,5 V10  =  (0.25  x  0,8)  +  (0.15x0,67)  +  (0.15x 0,5) + (0.20 x 0,5) + (0,25 x 0,33) = 0,55833 e. Perengkingan
Setelah Menormalisasikan Matriks keputusan  X  dan  R  serta  menghitung  nilai preferensi  V.  Tahap  berikut  nya  adalah melakukan  perangkingan.  Perangkingan  ini di mulai dari urutan dengan nilai V tertinggi.
Tabel  3. Nilai V Nilai V Nama Rangking V1 Sujarwo 0,7875 V2 Saring 0,5625
V3 Nurbaiti 0,55 V4 Rico 0,5 V5 Anto S 0,7375 V6 Sutiman 0,875 V7 Kermadi 0,7875 V8 Amiruddin 0,8 V9 Devi 0,5 V10 Suharno 0,5583 Kesimpulan  dari  hasil  perhitungan  nilai  V adalah Peringkat pertama yang di rekomendasikan  oleh  Sistem  Pendukung Keputusan adalah Sutiman
3.2. Analisa Sistem Analisa  kebutuhan  yang  digunakan  oleh pengguna  pada  sistem  pendukung  keputusan ini yaitu:  Pada bagian Petugas Desa  dengan menu  yang  digunakan  oleh  bagian  petugas, yaitu  melakukan login, mengelola  data user, mengelola  data  kriteria,  melakukan  seleksi, mencetak  laporan,  dan  melakukan  update nilai characteristic.

## 3.3. Perancangan sistem
Perancangan sistem ini terdiri komponen penting  yaitu use  case  diagram dan class diagram .  Berikut  akan  dijabarkan  mengenai perancangan sistem ini.
a. Use Case Diagram Diagram Use  Case menjelaskan fungsi  yang  dilakukan  dari  aktor  atau pengguna  sistem,  dimana  dalam  sistem  ini terdapat satu buah aktor yaitu petugas desa.
b. Class Diagram Diagram  kelas  merupakan  hubungan antar  kelas  dan  penjelasan  detail  tiap-tiap kelas  di  dalam  model  desain  dari  suatu sistem,  diagram  kelas  juga  memperlihatkan aturan-aturan  dan  tanggung  jawab entitas yang  menentukan  perilaku  sistem.  Diagram kelas ditampilkan pada Gambar
+login() +logout() -username -password Login +Simpan() +Edit() +Hapus() -nik -nama -alamat -penghasilan -jumlah tanggungan -umur -pengeluaran -pekerjaan Input Data +Simpan() -nama -C1 -C2 -C3 -C4 -C5 Normalisasi +Simpan() -Nama -Rangking -Status Perangkingan
Gambar 1. Class Diagram
3.4. Implementasi sistem
a. Form Login
Di  form  login  kita  akan  memasukkan username  dan  password  yang  telah  tersedia. Setelah  itu  kita  akan  login  ke  menu  utama. Berikut gambar form login :
Gambar  2. Form login

## menu utama
Di  menu  utama  ada  beberapa  menu,  seperti menu
input,
data warga, normalisasi,perangkingan dan juga laporan.
Gambar  3. Menu utama
b. Form Perangkingan Di  menu  perangkingan,  data  yang telah  kita  inputkan  tadi  jika  kita  klik  menu perangkingan  maka  secara  otomatis  akan langung  muncul  data  perangkingan,  dimana nilai  tertinggi  akan  langsung  diberi  nomor  1 di  kolom  keterangan.  Berikut  tampilan perangkingan :
Gambar  4. Perangkingan
3.5. Pengujian sistem Pengujian  sistem  dengan  menggunakan Blackbox Testing . Blackbox Testing merupakan  Teknik  pengujian  perangkat lunak  yang  berfokus  pada  spesifikasi fungsional  dari  perangkat  lunak, blackbox testing bekerja  dengan  mengabaikan  struktur kontrol  sehingga  perhatiannya  difokuskan pada  informasi  domain. Blackbox  Testing memungkinkan  pengembang  software  untuk membuat  himpunan  kondisi  input  yang  akan melatih  seluruh  syarat-  syarat  fungsional suatu  program  (Jaya,  2018).  Hasil  dari pengujian tersebut menyatakan bahwa sistem ini telah berjalan dengan benar sesuai dengan fungsinya.
4. Simpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan  mengenai  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Bantuan  Langsung Tunai  Di  Desa  Sidomulyo  Menggunakan Metode  Simple  Aditive  Weighting  (SAW) dapat  diambil  kesimpulan bahwa  aplikasi ini dapat  digunakan  dan  membantu  dalam menentukan  penerima  bantuan  langsung tunai  di  Desa  Sidomulyo,  perhitungan  yang ada disistem hasilnya sama dengan perhitungan manual.
Pengujian  dari  Program  Aplikasi  ini dilakukan  dengan  pengisian  kuesioner  oleh peserta  yang  telah  mengikuti  pelatihan dengan  jumlah  4  orang  Responden  ,  maka didapatkan  hasil  dan  kesimpulannya  adalah sebagai berikut :
1. Kepuasan  Pengguna  :  rata-rata  nilai responden  adalah  4,375  dengan  nilai maksimal  5  dan  status  hasil  pengujian BAIK dengan presentase 87,5%
2. Keakuratan Data : rata-rata nilai responden  adalah  4,75  dengan  nilai maksimal  5  dan  status  hasil  pengujian BAIK dengan presentase 95%
3. Kecepatan  dan  Kemudahan  Informasi  : rata-rata  nilai  responden  adalah  4,6875 dengan  nilai  maksimal  5  dan  status  hasil pengujian BAIK dengan presentase 93,75%
4. Keamanan  Aplikasi  dan  Informasi  :  rata- rata  nilai  responden  adalah  4,625  dengan nilai  maksimal  5  dan  status  hasil pengujian BAIK dengan presentase 92,5%
5. Dukungan  :  rata-rata  nilai  responden adalah  4,77778  dengan  nilai  maksimal  5
dan  status  hasil  pengujian  BAIK  dengan presentase 95,5556%
Sistem pendukung
keputusan penentuan  penerima  bantuan  langsung  tunai di  desa  sidomulyo  menggunakan  metode
Simple  Additive  Weighting ,  maka  dapat disimpulkan antara lain :
1. Sistem  pendukung  keputusan  penentuan penerima bantuan langsung tunai berdasarkan  evaluasi  dirancang  dengan melakukan  studi  literatur,  pengumpulan data, melakukan perhitungan SAW,
perancangan dan pembuatan sistem pendukung  keputusan  serta  pengujian sistem. 2. Proses  perhitungan  SAW  terdiri  dari beberapa tahapan antara lain : menentukan  kriteria,  menentukan  bobot vektor, menentukan
alternatif,
menentukan  bobot  kriteria,  normalisasi, dan perangkingan.
3. Dalam  perancangan  sistem  pendukung keputusan menggunakan use case diagram,  activity  diagram,  sequance diagram,  dan  class  diagram ,  dilanjut dengan  pembuatan  sistem  tampilan  antar muka.
5. Referensi Andani,  M.  D.,  &  Yeka,  H.  (2018). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan  Daerah  Berdasarkan  Tarif
Hidup  Masyarakat  Menggunakan Metode  Saw. Jurnal  Vokasional Teknik Elektronika Dan Informatika ,
6 (2).
Andriani,  A.  (2013).  Sistem  Pendukung
Keputusan  Berbasis  Decision  Tree
Dalam  Pemberian  Beasiswa  Studi
Kasus :  Amik  “  Bsi  Yogyakarta  .” Seminar Nasional Teknologi Informasi  Dan  Komunikasi  2013 (Sentika  2013) , 2013 (Sentika),  163– 168.
Asnal,  H.,  Efendi,  M.,  Arita  Fitri,  T.,  & Anam,  M.  K.  (2020).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penunjukan
Supplier Pengadaan Perangkat Kesehatan  Pada  Instalasi  Farmasi Rsud  Arifin  Achmad  Pekanbaru Dengan Metode Multifactor
Evaluation  Process. Satin  -  Sains Dan  Teknologi  Informasi , 6 (1),  98– 105. Https://Doi.Org/10.33372/Stn.V6i1. 618 Fadhliaziz,  &  Sarjono.  (2019).  Program Keluarga  Harapan  Dengan  Simple Additive  Weighting  (  Saw  )  Pada Dinas  Sosial  ,  Kependudukan  Dan Pencatatan  Sipil  Provinsi  Jambi. Jurnal Manajemen Sistem Informasi , 4 (2), 126–136.
Giovani,  A.  (2020).  Satin  –  Sains  Dan Teknologi Informasi Sistem
Pendukung  Keputusan  Penerimaan Karyawan  Dengan  Metode  Simple Additive  Weighting  (  Saw  ). Satin  - Sains  Dan  Teknologi  Informasi ,
06 (01), 1–9.
Nugroho,  L.,  &  Hamzah,  A.  (2019).
Jurnal  Script  Vol  .  7  No  .  2 Desember  2019  Sistem  Pendukung
Keputusan Penentuan Keluarga Miskin Menggunakan Metode
Simple Additive  Weighting  ( Saw ) ( Studi  Kasus :  Desa  Manisharjo  , Ngrambe , Ngawi ) Jurnal Script Vol .  7  No  .  2  Desember  2019 . 7 (2),
176–184.
Pane,  D.  N.,  Fikri,  M.  El,  &  Ritonga,  H. M. (2018). 済無 no Title No Title. In Journal  Of  Chemical  Information And Modeling (Vol. 53, Issue 9). Pertiwi,  I.  P.,  Fedinandus,  F.,  & Limantara,  A.  D.  (2019).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima Program  Keluarga  Harapan  (Pkh)
Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting. Cahayatech , 8 (2), 182. Https://Doi.Org/10.47047/Ct.V8i2.4 6
Sugiarto,  L.  (2019). Sistem  Penunjang Keputusan  Warga  Tidak  Mampu Penerima  Bantuan  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting  (  Saw  ) .
5 (2), 44–54 .