## Penerapan Metode Saw Dalam Penentuan Penerima Bahan Pangan Bersubsidi Untuk Keluarga Miskin dengan Metode Saw
Gushelmi 1 1 gushelmi@upiyptk.ac.id, Padang, Sumatera Barat, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Okt 21, 2018 : Nov 4, 2018 : Des 29, 2018 Sesuai dengan peraturan yang sudah ditentukan oleh pihak
Kantor  Kelurahan  Air  Tawar  Barat  Kota  Padang  untuk memperoleh  Bahan  Pangan  Bersubsidi,  maka  diperlukan kriteria-kriteria untuk menentukan siapa yang akan terpilih untuk  menerima  bahan  pangan  bersubsidi.  Pembagian bahan  Pangan  bersbsidi  dilakukan  oleh  kantor  Kelurahan Air  Tawar  Barat  Kota  Padang  bagi  warga  yang  kurang mampu ataupun miskin. Untuk membantu penentuan dalam menetapkan seseorang yang layak menerima bahan pangan bersubsidi  maka  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung keputusan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk Sistem Pendukung Keputusan adalah dengan menggunakan SAW  (Simple  Additive  Weighting).  Pada  penelitian  ini akan  diangkat  suatu  kasus  yaitu  mencari alternatif terbaik bedasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan  dengan mengggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) untuk melakukan perhitungan metode pada kasus tersebut. Metode  ini  dipilih  karena  mampu  menyeleksi  alternatif terbaik  dari  sejumlah  alternatif,  dalam  hal  ini  alternatif yang  dimaksudkan  yaitu  yang  berhak  menerima  bahan pangan  bersubsidi  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang ditentukan.  Penelitian  dilakukan  dengan  mencari  nilai bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilakukan  proses perankingan  yang  akan  menentukan  alternatif  yang optimal, yaitu warga miskin .
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan Bahan Pangan Bersubsudi
Simple Additive
Weighting(SAW)

## Abstract
In  accordance  with  the  regulations  that  have  been  determined  by  the  Padang  City  West Freshwater Village Office to obtain Subsidized Foodstuffs, criteria are needed to determine who will  be  selected  to  receive  Subsidized  Foodstuffs.  The  distribution  of  subsidized  foodstuffs  is carried  out  by  the  Air  Tawar  Barat  Urban  Village  office,  Padang  City  for  residents  who  are underprivileged  or  poor.  To  assist  the  determination  in  determining  someone  who deserves to receive  subsidized  food,  a  decision  support  system is needed. One method that can be used for Decision Support Systems is to use SAW (Simple Additive Weighting). In this study, a case will be  raised,  namely  looking  for  the  best  alternative  based  on  predetermined  criteria  using  the SAW (Simple Additive Weighting) method to calculate the method in this case. This method wa s chosen because it is able to select the best alternative from a number of alternatives, in this case the  intended  alternative  is  those  who  are  entitled  to  receive  subsidized  food  based  on  the specified  criteria.  The  research  was  conducted  by  finding  the  weight  value  for each attribute, then  a  ranking process was carried out which would determine the optimal alternative, namely the poor .

## 1. Pendahuluan
Teknologi  semakin  menjadi  kebutuhan yang  harus  dipenuhi,  baik  dalam dunia pendidikan  maupun  dalam dunia bisnis dan sosial, terutama teknologi informasi digunakan bukan hanya sebagai pendukung tetapi juga sebagai kebutuhan utama  yang  dapat  digunakan  untuk menyediakan  informasi  dengan  cepat. Kecerdasan buatan merupakan kawasan penelitian,  aplikasi  dan  instruksi  yang terkait  dengan  pemrogram  komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas, guna membantu meringankan Kinerja Manusia pada umumnya, maka dikembangk anlah suatu teknologi yang sangat cerdas. Perkembangan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support Sistem (DSS) pertama kali diungkapkan pada  awal  tahun  1970-an  oleh Michael S.Scott Morton
dengan istilah Management  Decision  Sistem,  Sistem tersebut  adalah  suatu  sistem  yang berbasis komputer yang ditujukan  u ntu k membantu mengambil keputusan dengan memanfaatkan  data  dan  model  tertentu untuk  memecahkan  berbagai  persoalan yang tidak terstruktur (Wibowo, 2020). Sistem pendukung keputusan merupakan bagian  dari  sistem  informasi  berbasis komputer  yang  mengatasi  masalah  ini. Sistem ini dapat mendukung pengambilan  keputusan calon penerima bahan  pangan  bersubsidi  berdasarkan kriteria-kriteria yang telah
ditentukan.  Cara  kerja  sistem  ini mencakup  seluruh  tahap  pengambilan masalah, memilih data yang relevan dan menentukan pendekatan yang digun akan
dalam  proses  pengambilan  keputusan sampai pemecahan dan solusi masalah. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah membangun  perangkat  lunak  yang berfungsi sebagai alat bantu pengambilan keputusan  penentuan  penerima  bahan pangan  bersubsidi  di  Kantor Kelurahan Air  Tawar  Barat  Kota  Padang,  untuk menentukan mana yang berhak menerima dan  mana  yang  tidak  berhak menerima bahan pangan bersubsidi, dimana selam a ini  sistem  yang  sedang  berjalan  kurang efektif  karena  kurang  telitinya  para pegawai  yang  menyeleksi  warga  dalam penerima  bahan  pangan  bersubsidi dengan  kriteria  yang  ada  jika  diolah dengan menggunakan sistem manual. Agar perhitungan pada sistem pendukung keputusan ini  lebih  akurat  maka digunakan sebuah metode, yaitu Meto d e Simple  Additive  Weighting  (SAW). Konsepdasar  metode  SAW  adalah penjumlahan  terbobot  dari  rating  nilai kinerja pada setiap alternatif pada semu a atribut  (Putra  et  al.,  2019).  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) adalah salah satu metode yang digunakan dalam proses pengambilan suatu keputusan.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot dari  rating  kinerja  pada setiap alternatif pada  semua  atribut.  Dalam  metode  ini kriteria yang digunakan dalam penerimaan hanya dibatasi pada kondisi rumah,  status  rumah,  penghasilan, pekerjaan,  dan  jumlah  tanggungan. Dengan  metode  ini  akan  didapatkan perhitungan  yang sesuai dengan kriteria yang  sesuai  dalam  pembagian  bahan pangan  bersubsidi,  sehingga tidak salah sasaran. Dan data yang digunakan  u ntu k penelitian hanya berdasarkan dari Kantor Kelurahan Air Tawar Barat Kota Padang.
Sistem yang akan dibangun
menggunakan aplikasi.
Metode SAW juga dapat memilih secara tepat  alternative  terbaik  dari  sejumlah alternative yang ada. Metode SAW juga memiliki  kekurangan  seperti,  data yang akan  dimasukan  harus  tepat dan benar, agar tidak terjadi  kesalahan  saat perangkingan.  Keakuratan  data  masih sedikit  kurang  karna  kriteria  yang telah ditetapkan  harus  dinamis  dan  memiliki cakupan yang luas (Sarwono, 2019)..

## 2. Landasan Teori
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Penunjang Keputusan  atau
Decision  Support System , secara umum di  defenisikan  sebagai  sebuah  sistem yang  mampu  memberikan  kemampuan baik  kemampuan  pemecahan  masalah maupun kemampuan pengkomunik asian untuk  masalah  semi  terstruktur.  Secara khusus  ,  DSS  didefenisikan  sebagai sebuah  sistem  yang  mendukung  kerja seorang  manajer  maupun  sekelompok manajer  dalam  memecahkan  masalah semi  terstruktur  dengan  cara  memberi informasi  ataupun  usulan  menuju  pada keputusan tertentu (Irawan & Simamo ra, 2019).

## 2.2 Tahapan Pengambilan Keputusan
Tahap-Tahap  Pengambilan  Keputusan sebuah  keputusan  tidak  dapat  diambil dengan  gegabah  (Prabowo  et  al, 2019).
Hal  ini  dikarenakan  setiap  keputusan yang  diambil  akan  memiliki  dampak terhadap  setiap  elemen  yang  berkaitan. Maka  setiap  keputusan  harus  diambil dengan penuh pertimbangan dan keakuratan  agar  dapat  mengurangi dampak negatif yang ditimbulkan. Pada umumnya pengambilan keputusan terdiri dari  tiga  tahapan  yaitu    (Hayati  et  al., 2021).
1. Tahapan Penyelidikan, meru p ak an tahapan dalam menganalisi kondisi lingkungan yang berhubungan dengan  keputusan  yang  diambil. Pada  tahapan  ini  data  yang ditemukan  masih  bersifat  mentah yang kemudian diolah dan diujikan agar  mengetahui    permasalahan yang dihadapi.
2. Tahapan Perencanaan, pada tahapan  ini  dilaksanakan  proses pengembangan dan proses
penganalisisan tindakan yang ak an dilakukan.
3. Tahapan  Pemilihan,  pada  tahapan ini  dilakukan  pemilihan  tindakan dari beberapa tindakan yang ada.
2.3 Pengertian Metode SAW
Simple  Addaptive  Weighting  (SAW) Metode  SAW  sering  dikenal  dengan istilah  metode  penjumlahan  terbobot. Konsep  dasar  metode  SAW  (Simple Additive  Weighting)  adalah  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut.Metode  SAW  dapat  membantu dalam  pengambilan  keputusan  suatu kasus,  akan  tetapi  perhitungan  dengan menggunakan  metode  SAW  ini  hanya
yang  menghasilkan  nilai  terbesar  yang akan  terpilih  sebagai  alternatif  yang terbaik. Perhitungan akan sesuai dengan metode ini apabila alternatif yang terpilih memenuhi kriteria yang telah ditentukan. Metode  SAW  ini  lebih  efisien  karena waktu yang dibutuhkan dalam
perhitungan lebih singkat.Menurut (Kusumadewi:  2006),  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 d ap at diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif  yang  ada  (Sihotang & Siboro, 2016).
, jika j
adalah atribut keuntungan (benefit)
, jika j adalah atribut biaya (cost)
Keterangan : rij                          =    nilai  rating  kinerja ternormalisasi 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  terbesar  adalah terbaik
Cost       = jika nilai terkecil adalah yan g terbaik
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif (Vi) diberikan sebagai :
Keterangan :
Vi = rangking untuk setiap alternative wj = nilai bobot untuk setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan  bahwa  alternatif  Ai lebih  terpilih.  Metode  ini  merupakan metode  yang  paling terkenal dan paling banyak  digunakan  dalam  menghadapi situasi Multiple  Attribute  Decision
Making (MADM).

## 2.3.1 Perhitungan Metode SAW
Perhitungan  metode  SAW  dapat menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap atributnya  yang  akan  dilanjutkan dengan  proses  perangkingan  yang nantinya  akan  menyeleksi  alternatif terbaik  dari  sejumlah  alternatif  yang ada,  langkah-langkah  metode  SAW diantaranya yaitu :
1.Kriteria
Tahapan awal dalam perhitungan metod e SAW  ini  yaitu  menentukan  kriteria. Dalam  penelitian  ini,  kriteria-kriteria yang digunakan dalam proses penyeleksian penerima beasiswa prestasi yaitu dapat dilihat pada Tabel 1 berikut :

## Tabel 1. Kriteria
N o Kode Krite ria Kriteri a Kate gori Bo bot 1 C1 Penghas ilan Cost 0.3 5 2 C2 Jumlah Tanggu ngan Benef it 0.2 5 3 C3 Kondisi Rumah Cost 0.1 5 4 C4 Kepemil ikan Rumah Cost 0.1 5 5 C5 Luas Rumah Cost 0.1 0 Uraian kriteria :
1. Penghasilan  yang  dimiliki  setiap bulannya.
2. Jumlah  tanggungan  (anak)  yang dimiliki.
3. Kondisi atau jenis rumah yang dihuni.
4. Status  kepemilikan  rumah  yang dihuni.
5. Luas rumah yang dihuni.
2.Sub Kriteria
Tahapan selanjutnya adalah menentukan  sub  kriteria  beserta nilainya.  Dalam  penelitian  ini,  sub kriteria dan nilai yang digunakan dalam proses penyeleksian penerima beasiswa prestasi yaitu dapat dilihat pada Tabel 2 berikut :

## Tabel 2. Sub Kriteria
N o Kode Krite ria Kriteria Sub Kriteri a Nil ai Rati ng 1 C1 Penghas ilan >2.000. 000 5 Sang at Ting gi >1.500. 000 s/d 2.000.0 00 4 Ting gi >1.000. 000 s/d 1.500.0 00 3 Seda ng >= 500.00 0 s/d 1.000.0 00 2 Ren dah <500.0 00 1 Sang at Ren dah 2 C2 Jumlah Tanggu ngan 4 Anak atau Lebih 5 Sang at Ting
gi 3 Anak 4 Ting gi 2 Anak 3 Seda ng 1 Anak 2 Ren dah Tidak Ada Anak 1 Sang at Ren dah 3 C3 Kondisi Rumah Perman en 3 Ting gi Semi Perman en 2 Seda ng Kayu 1 Ren dah 4 C4 Kepemil ikan Rumah Milik Sendiri 3 Ting gi Kontra k 2 Seda ng Numpa ng 1 Ren dah 5 C5 Luas Rumah >500 m2 5 Sang at Ting gi 201 – 500 m2 4 Ting gi 101 – 200 m2 3 Seda ng 51 – 100 m2 2 Ren dah 0 – 50 m2 1 Sang at Ren dah 3.Data Alternatif Tahapan berikutnya adalah menentukan  data  alternatif .  Dalam penelitian  ini,  data  alternatif  yang digunakan dalam proses penyelek sian penerima beasiswa prestasi yaitu dapat dilihat pada Tabel 3 berikut :

## Tabel 3. Data Alternatif
N o Kod e Alte rnat if Alte rnat if Kriteria C1 C 2 C3 C4 C 5 1 A1 Zula ini Putr i >=5 00.0 00 s/d 1.00 0.00 0 1 A na k Kay u Nu mpa ng 5 1 – 1 0 0 m 2 2 A2 Yasr il >2.0 00.0 00 2 A na k Per man en Mili k Sen diri 2 0 1 – 5 0 0 m 2 3 A3 Okri anto >1.0 00.0 00 s/d 1.50 0.00 0 Ti da k A da A na k Kay u Nu mpa ng 5 1 – 1 0 0 m 2 4 A4 Yen hen dra >2.0 00.0 00 3 A na k Per man en Mili k Sen diri 2 0 1 – 5 0 0 m 2 5 A5 Yuh el Fent ri <50 0.00 0 1 A na k Kay u Nu mpa ng 5 1 – 1 0 0 m 2 6 A6 Ron i Har diso n >1.0 00.0 00 1 A na k Se mi Per man en Kon trak 1 0 1 – 2
0 0 m 2 7 A7 Bas ni >1.5 00.0 00 s/d 2.00 0.00 0 2 A na k Per man en Kon trak 1 0 1 – 2 0 0 m 2 8 A8 Fad hil Indr a Gus nam >1.5 00.0 00 s/d 2.00 0.00 0 1 A na k Per man en Kon trak 1 0 1 – 2 0 0 m 2 9 A9 Jefri aldi >1.5 00.0 00 s/d 2.00 0.00 0 1 A na k Kay u Nu mpa ng 5 1 – 1 0 0 m 2 1 0 A10  Ven i Desr ina Djas rul >2.0 00.0 00 1 A na k Kay u Mili k Sen diri 1 0 1 – 2 0 0 m 2 4.Hasil Konversi Data Alternatif Tahapan selanjutnya adalah menentukan  hasil  konversi  dari  data alternatif.  Dalam  penelitian  ini,  hasil konversi dari data alternatif yang telah dilakukan dapat dilihat pada Tabel 4. berikut :

## Tabel  4.Hasil  Konversi  Data
Alternatif No Kode Alternatif Kriteria
C1 C2  C3  C4  C5 1 A1 2 2 1 1 2 2 A2 5 3 3 3 4 3 A3 3 1 1 1 2 4 A4 5 4 3 3 4 5 A5 1 2 1 1 2 6 A6 3 2 2 2 3 7 A7 4 3 3 2 3 8 A8 4 2 3 2 3 9 A9 4 2 1 1 2 10 A10 5 2 1 3 3

## 5.Normalisasi
Tahapan selanjutnya adalah melakukan normalisasi matriks berdasarkan hasil  konversi  data alternatif yang telah diperoleh sebelumnya untuk memperoleh matriks normalisasi  R. Normalisasi dilakukan sesuai dengan kriteria beratribut benefit dan cost .
Tahapan  normalisasi  untuk  setiap kriteria, yaitu :
1. Penghasilan (C1)
= 0.5
= 0.2 = 0.33
= 0.2
= 1
= 0.33 = 0.25
= 0.25
= 0.25 = 0.2 2. Jumlah Tanggungan (C2) = 0.5 = 0.75 = 0.25 = 1
= 0.5 = 0.5 = 0.75 = 0.5 = 0.5 = 0.5 3. Kondisi Rumah (C3)
= 1
= 0.33 = 1 = 0.33 = 1 = 0.5 = 0.33 = 0.33 = 1
= 1 4. Kepemilikan Rumah (C4) = 1 = 0.33 = 1
= 0.33
= 1
= 0.5 = 0.5
= 0.5 = 1
= 0.33
5. Luas Rumah (C5) = 1 = 0.5 = 1 = 0.5 = 1 = 0.67 = 0.67
= 0.67 = 1 = 0.67
Dari  hasil  normalisasi  setiap kriteria  tersebut,  maka  didapatkan  nilai matriks ternormalisasi R, yaitu :
6.Perangkingan
Tahapan terakhir adalah melakukan perangkingan  dengan  menggunakan bobot. Perangkingan dilakukan dengan penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi  R  dengan  bobot untuk memperoleh nilai terbesar  yang
kemudian  dipilih  sebagai  alternatif terbaik.
Hasil  yang  diperoleh  adalah  sebagai berikut :
1.  V1  =  (0.35*0.5)  +  (0.25*0.5)  +
(0.15*1) + (0.15*1) + (0.10*1) = 0.700
2.  V2    =  (0.35*0.2) + (0.25*0.75) +
(0.15*0.33) + (0.15*0.33) + (0.10*0.5) = 0.408
3. V3  = (0.35*0.33) + (0.25*0.25) +
(0.15*1) + (0.15*1) + (0.10*1) = 0.579
4.  V4  =  (0.35*0.2)  +  (0.25*1)  +
(0.15*0.33) + (0.15*0.33) + (0.10*0. 5) =
0.470
5.  V5  =  (0.35*1)  +  (0.25*0.5)  +
(0.15*1) + (0.15*1) + (0.10*1) = 0.875
6.  V6  =  (0.35*0.33)  +  (0.25*0.5)  +
(0.15*0.5) + (0.15*0.5) + (0.10*0.67) =
0.458
7.  V7 = (0.35*0.25) + (0.25*0.75) +
(0.15*0.33) + (0.15*0.5) + (0.10*0.6 7) = 0.467 8.  V8  =  (0.35*0.25)  +  (0.25*0.5)  + (0.15*0.33) + (0.15*0.5) + (0.10*0.6 7) =
0.404
9.  V9  =  (0.35*0.25)  +  (0.25*0.5)  + (0.15*1) + (0.15*1) + (0.10*1) = 0.613
10.V10  =  (0.35*0.2)  +  (0.25*0.5)  +
(0.15*1)  + (0.15*0.33) + (0.10*0.67) = 0.462
Setelah  dilakukan  perangkingan, maka  selanjutnya  hasil  perangkingan tersebut  dimasukkan  ke  dalam  tabel perangkingan.  Tabel  perangkingan yang  telah  dibuat  dapat  dilihat  pada Tabel 5 berikut :
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 2, Desember 2018, pp. 111-124 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v4i2.857

## Tabel 5. Perangkingan
Ra ng kin g Kode Altern atif Alternati f Nila i Ketera ngan 1 A5 YUHEL FENTRI 0.87 5 Diteri ma 2 A1 ZULAIN I PUTRI 0.70 0 Diteri ma 3 A9 JEFRIAL DI 0.61 3 Diteri ma 4 A3 OKRIAN TO 0.57 9 Diteri ma 5 A4 YUHEN DRA 0.47 0 Ditolak 6 A7 BASNI 0.46 7 Ditolak 7 A10 VENI DESRIN A DJASRU L 0.46 2 Ditolak 8 A6 RONI HARDIS ON 0.45 8 Ditolak 9 A2 YASRIL 0.40 8 Ditolak 10 A8 FADHIL INDRA GUSNA M 0.40 4 Ditolak 2.4 Sekilas Tentang PHP PHP dan database MySQL merupakan suatu  bentuk  produk  dari  open  source yang  gratis  dan  dapat  digunakan  oleh siapapun tanpa ada membayar lisensi dari produk  tersebut.  PHP  dan  MySQL juga dapat  dipelajari  dan  diaplikasikan  oleh para  Mahasiswa  yang  akan  berguna untuk tugas akhir dan juga untuk modal
dalam dunia perkerjaan. Pada bagian ini akan  dibahas  tentang  konsep  dasar pemrograman  PHP  dan  MySQL  untuk mendukung aplikasi yang dibuat.
2.5 Pengertian  PHP  (Hypertext

## Prepocessor)
PHP  merupakan  salah  satu  Bahasa pemrograman  yang  berjalan  dalam sebuah web server dan berfungsi sebagai pengolah  data  pada  sebuah  server (Mubarak, 2019). PHP merupakan su atu bahasa  pemograman  yang  difungsikan untuk membangun suatu website dinamis.  PHP  menyatu  dengan  kode HTML, maksudnya adalah beda kondisi, HTML  digunakan  sebagai  pondasi  dari kerangka  layout  web,  sedangkan  PHP difungsikan sebagai prosesnya, seh ingga dengan adanya PHP tersebut, sebuah web akan sangat mudah di maintenance.
2.6 Sekilas  Tentang  Basis  Data (Database)
Basis  data  terdiri  atas  dua  kata,  yaitu basis dan data. Basis kurang lebih dapat diartikan sebagai markas gudang, temp at bersarang/berkumpul.  Sedangkan  data merupakan representasi fakta dunia nyata yang  mewakili  suatu  objek  seperti manusia  (pegawai,  siswa,  pembeli, pelanggan), barang, hewa yang diwujudkan dalam bentuk angka, huruf, symbol,  teks,  gambar,  bunyi,  atau kombinasinya (Prabowo, 2019). Database merupakan  kumpulan  informasi  yang disimpan  didalam  komputer  secara sistematik  sehingga  dapat  diperiksa menggunakan  suatu  program  untuk memperoleh  informasi  dari  basis  data tersebut (Simanjuntak, dkk, 2019).

## 2.7 Pengertian MySQL
SQL merupakan singkatan dari Structu re Query Language, yang digunakan untuk melakukan  akses  dan  memanipulasi database.  MySQL  merupakan  sistem manajemen  database  yang  bersifat relational.  Artinya,  data  yang  dikelola dalam  database  yang  akan  diletakkan pada  beberapa  tabel  yang  terpisah sehingga manipulasi data akan jauh lebih cepat.  SQL  juga  merupakan  bahasa pemrograman  yang  dirancang  khusus untuk  mengirimankan  suatu  perintah query  (pengaksesan  data  berdasarkan pengalamatan  tertentu) terhadap sebuah database (Novendri, dkk, 2019).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Metode penelitian pada dasarnya merupakan cara ilmiah untuk
mendapatkan  data  dengan  tujuan  dan keguanaan tertentu untuk memahami dan menganalisa  sutau  permasalahan  serta kendala-kendala yang terjadi pada o b jek yang  diteliti  sehingga  peneliti  dapat menemukan  beberapa  solusi  sementara untuk memecahkan masalah yang terjad i pada  objek  yang  diteliti  tindakan  yang dilakukan  untuk  mengumpulkan semua data-data yang diperlukan dalam penelitian.  Adapun  pengumpulan  data penulis  mendapatkan  data  dari  sumber penelitian  yang  diperoleh  dari  artikel- artikel dan referensi lain serta buku-buku.
3.1 Kerangka Penelitian
Dalam  penyusunan  dan  penulisan  ini digunakan  beberapa  langkah-langkah penelitian yang diurutkan secara sistematis  agar  tidak  melenceng  dari pokok  pembahasan  sehingga  dapat dijadikan  acuan  yang  jelas  untuk mendapatkan hasil yang optimal. Uru tan
langkah-langkah tersebut dibuat men jadi sebuah kerangka yang akan mempermudah  penyelesaian  penelitian ini.  Adapun  bentuk  kerangka  dari penelitian  dapat  digambarkan  seperti Gambar 1.
Ga mbar 1. Kera ngka Penelitian
3.2     Analisa Dan Perancangan
a. Use Case Diagram Use Case Diagram mendeskripsikan sebuah interaksi an tara satu  atau  lebih  aktor  dengan  sistem informasi. Use Case Diagram
menggambarkan bagaimana proses- proses  yang  dilakukan  oleh  aktor terhadap  sebuah  sistem.  Adapun  Use Case Diagram dari sistem yang dirancang dapat dilihat pada Gambar 2 berikut :

## Ga mbar 2. Use ca se diagram
b. Activity Diagram
Activity  Diagram  dapat  digunakan untuk menggambarkan berbagai aktifitas dalam  sistem  yang  sedang  dirancang. Activity  Diagram  dalam  perancangan sistem  penunjang  keputusan  ini  dapat dilihat sebagai berikut :
Ga mbar 3.  Activity diagram a dmin
c. Class Diagram
Dalam  membangun  sebuah  sistem, langkah  awal  yang  dilakukan  yaitu mendefinisikan  kelas-kelas  yang  akan dibuat.  Untuk  menggambarkan  kelas- kelas tersebut dibutuhkan class diagram. Class  diagram pada perancangan sistem penunjang  keputusan  ini  dapat  dilihat pada gambar berikut
Ga mbar 4.  Cla ss diagram
d. Pengujian  Sistem
Salah  satu  hal  penting dalam sistem pendukung  keputusan  yaitu  untuk pengerjaan  penentuan  harga  Setelah proses  pengkodean  selesai  maka  akan dilakukan  proses  pengujian  terhadap aplikasi yang dihasilkan untuk mengetahui apakah aplikasi yang dirancang  sudah  berjalan  dengan  benar dan  sesuai  dengan  perancangan  yang dilakukan.  Halaman  Tampilan  Utama membuka  Website  sistem  pendukung keputusan Ketikkan pada Mozilla Firefox/Crome http://localhost/lurah, sehingga  tampil  home  dari  sistem pendukung  keputusan  Seperti  gambar berikut : 1.Tampilan Halaman Login
Halaman login digunakan sebagai validasi  data  untuk  setiap  user  yaitu admin  dan  lurah  yang  ingin  masuk  ke dalam sistem dengan cara menginputk an username  dan  password  seperti  yang terlihat pada Gambar 5. berikut :
Ga mbar 5. Ta mpila n halaman login 2.Tampilan Halaman Dashboard Admin Halaman dashboard admin menampilk an tampilan dashboard admin setelah adm in berhasil login. Tampilan ini berisi menu dan sub menu apa saja yang dapat dilih at dan  diakses  oleh  admin  seperti  yang terlihat pada Gambar 6. berikut:

## Ga mbar 6. Ta mpila n halaman dashboard admin

## 3.Tampilan Halaman Data Kriteria
Halaman data kriteria menampilkan data- data  kriteria  yang  digunakan  sebagai kriteria dalam penilaian dengan menggunakan metode SAW pada sistem penunjang  keputusan  ini  seperti  yang terlihat pada Gambar 7. berikut :
Ga mbar 7.Tampilan halaman data kriteria
4.Tampilan Halaman Data Sub Kriteria Halaman data sub kriteria menampilkan sub  kriteria  dari  kriteria-kriteria  yang dijadikan sebagai penilaian dalam sistem penunjang  keputusan  dengan  metode SAW  ini  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 8.berikut :
Ga mbar 8. Ta mpila n Halaman Da ta Sub Kriteria
5.Tampilan Halaman Data Alternatif Halaman  data  alternatif  menampilkan nama-nama  calon  penerima  bahan pangan bersubsidi dengan menggun ak an metode  SAW  pada  sistem  penunjang keputusan  ini  seperti  yang terlihat pada Gambar 9.berikut :
Ga mbar 9. Ta mpila n Halaman Da ta Alternatif
6.Tampilan Halaman Data Penilaian Halaman  data  penilaian  merupakan halaman tempat menginputkan penilaian terhadap  alternatif-alternatif  yang  ada sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan  sebelumnya  seperti  yang terlihat pada Gambar 10.berikut :

## Ga mbar 10.Tampila n Halaman Da ta Penilaian
7.Tampilan Halaman Data Perhitungan alaman  data  perhitungan  menampilkan proses perhitungan metode SAW  secara keseluruhan  terhadap  alternatif  dan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  11. berikut :
Ga mbar 11. Tampila n Halaman Da ta Perhitungan
8.Tampilan Halaman Data Hasil Akhir Halaman  data  hasil  akhir  menampilkan hasil perankingan berdasarkan penilaian yang telah dilakukan terhadap altern atif - alternatif yang ada serta digunakan untuk
mencetak  laporan  hasil  perankingan tersebut  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 12 berikut :
Ga mbar 12. Tampila n Halaman Da ta Hasil Akhir
9.Tampilan Laporan Hasil Akhir Laporan  hasil  akhir merupakan laporan yang berisikan hasil perankingan terhadap penilaian yang telah dilakukan sebelumnya dengan menggunakan
metode  SAW  untuk  mengetahui  siapa yang menerima bahan pangan bersubsid i seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  13. berikut :
Ga mbar 13. Tampila n Laporan Hasil Akhir

## 10. Tampilan Halaman Data User
Halaman  data  user  menampilkan  siapa saja user yang berhak mengakses sistem penunjang  keputusan  tersebut  seperti yang terlihat pada Gambar 14 berikut :
Ga mbar 14. Tampila n Halaman Da ta User

## 4. Simpulan
Berdasarkan analisa kebutuhan, desain/perancangan  dan  implementasi pada  sistem  pendukung  keputusan penerima bahan pangan bersubsidi pada kantor  kelurahan  Air  Tawar Barat Kota Padang dengan metode (Simple Additiv e Weighting)  SAW,  dapat  disimpulkan bahwa :
1. Dengan  adanya  sistem  pendukung keputusan menggunakan metode SAW yang diimplementasikan dengan Bahasa Pemrograman PHP  dan didukung  dengan  database  MySQL diharapkan  dapat  membantu  dalam penentuan  seleksi  penerima  bahan pangan  bersubsidi  untuk  keluarga miskin.
2. Dengan memanfaatkan sitem pendukung  keputusan  diharapkan dapat  menentukan  pemilihan  data dengan cepat dan akurat.
3. Dengan menggunakan sistem
pendukung  keputusan  ini  progress yang  dilakukan  untuk  menentukan penerima  bahan  pangan  bersubsidi tepat sasaran.

## 5. Referensi
Andriani,  R.,  &  Putra,  W.  (2019).  The Intersection  Of  Marketing And Human Resources  Dicipline:  Employer  Brand
Equity  As  A  Mediator  In  Recruitment Process. International  Journal  Of Innovative  Science  And  Research Technology (4) , 465–475. Elistri,  M.,  Wahyudi,  J.,  &  Supardi,  R. (2014).  Penerapan  Metode  Saw Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Pada  Sekolah Menengah  Atas  Negeri  8  Seluma. Jurnal Media Infotama , 10 (2). Farhan,  F.  (2019). Tahapan  Pengambilan Keputusan . Hayati,  F.,  Zulvira,  R.,  &  Gistituati,  N. (2021). Lembaga Pendidikan: Kebijakan Dan Pengambilan Keputusan. Jrti  (Jurnal Riset Tindakan Indonesia) , 6 (1), 100–104.
Irawan,  Y.,  &  Simamora,  S.  O.  (2019).
Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan  Kegiatan  Ekstrakurikuler Berdasarkan Bakat Dan Minat
Menggunakan  Metode  Saw  (Simple Additive  Weighting). Jtim:  Jurnal
Teknologi  Informasi  Dan  Multimedia ,
1 (3), 198–205.
Munawar, M. S. (2019). Analisis Dan Desain Sistem  Informasi  Penjualan  Barang, Binatang  Dan  Penitipan  Kucing  Pada Petshop  Jaya  Giri  Dengan  Metodologi Berorientasi  Obyek. Idealis:  Indonesia Journal Information System , 2 (5), 532–
538.
Putra, I. S., Ferdinandus, F. X., & Bayu,  M.
(2019). Sistem Pendukung  Keputusan Pemilihan Paket Pernikahan Dengan Metode Saw  Berbasis  Web. Cahayatech , 8 (2),  136–
149.
Ristyawan, M. R.  (2018).  Pengaruh Transaction Processing System Aplikasi Android Book Keeper Accounting Terhadap Decision Suppor t
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 2, Desember 2018, pp. 111-124 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v4i2.857
System Pada Umkm Di Kota Pontianak. Jurnal Akuntansi  Keuangan  Dan
Bisnis , 11 (2), 47–56.
Rosa  A.  S  -  M.  Shalahudin,  Rekayasa Perangkat Lunak : 2018 Sihotang,  H.  T.,  &  Siboro,  M.  S.  (2016).
Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Siswa Bermasalah Menggunakan Metode Saw  Pada Sekolah  Smp  Swasta  Mulia  Pratama
Medan. Journal  Of  Informatic  Pelita Nusantara , 1 (1).
Salahuddin, M., Karanth, S., Ocazionez,  D. , Estrada-Y-Martin, R. M., & Cherian, S. V. (2019). Clinical Characteristics And Etiologies  Of  Miliary  Nodules  In  The Us:  A  Single-Center  Study. The
American Journal Of Medicine , 132 (6), 767–769.
Sarwono,  D.  (2019).  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerima  Program  Subsidi Rastra Dengan Metode Simple Additive
Weighting  (Saw). Emitor:  Jurnal
Teknik Elektro , 20 (1), 40–46. Wibowo,  D.  O.  (2020). Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Gedung Pernikahan  Pada  Wilayah  Bandar Lampung Menggunakan Metode Topsis .
Universitas Teknokrat Indonesia. Yulyantari, L. M. (2019).  Optimasi Pemanfaatan Teknologi Melalui Pelatihan  Pencatatan  Keuangan  Pada Bagiasari Catering. Widyabhakti Jurnal
Ilmiah Populer , 1 (3), 78–82.