## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 490 − 499 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2127

## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai Menerapkan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Muhammad Fikri * , Fauriatun Helmiah, Pristiyanilicia Putri
Sistem Informasi, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia Email: 1,* muhammadfikri.0020@gmail.com, 2 fauriatunh@gmail.com, 3 pristiyanilicia@gmail.com Email Penulis Korespondensi: muhammadfikri.0020@gmail.com Submitted: 18/08/2022 ; Accepted: 26/08/2022 ; Published : 30/09/2022
Abstrak− Salah satu program yang dibentuk oleh pemerintah untuk mengurangi beban masyarakat dalam pemenuhan kebutuhan pokok  adalah  Program  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT).  Pihak  Dinas  Sosial  Kabupaten  Batu  Bara  dalam  menentukan penerimaan bantuan pangan Non Tunai selama ini masih menggunakan secara konvensional. Hal ini membuat kurang optimalnya dalam  menentukan siapa  saja  masyarakatnya yang  memenuhi dalam pemilihan penerimaan bantuan pangan ini,  terutama yang prioritas dari beberapa orang yang sudah terdaftar namanya di Dinas Sosial Kabupaten Batu Bara. Dalam melakukan perhitungan pemilihan ini tidak menggunakan kriteria yang spesifik sehingga alternatif yang didapatkan tidak sesuai dengan yang diharapkan. Disamping itu membutuhkan waktu yang tidak  cepat dalam menentukan keputusan dan lambatnya hasil yang diperoleh karena harus dilakukan dengan cara mengadakan rapat antara pegawai dan kepala dinas yang menyebabkan hasil keputusannya menjadi tidak tepat sasaran. Maka Dinas Sosial Kabupaten Batu Bara membutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan untuk memberikan pilihan  alternatif  dan  mempermudah  dalam  menetukan  calon  peserta  Keluarga  Penerima  Manfaat  (KPM)  untuk  menetukan penilaian  keputusan  untuk  Penerimaan  Bantuan  Pangan  Non  Tunai.  Metode  yang  dilakukan  yaitu  dengan  pengumpulan  data pengisian  formulir  yang  diberikan kepada  masyarakat desa  dan  menggunakan  implementasi  metode Simple  Additive  Weighted (SAW) sebagai sistem pendukung keputusan dalam penerimaan bantuan pangan non tunai pada Dinas Sosial Kabupaten Batu Bara. Hasil dari peneltian ini yang terbaik dengan nilai tertinggi dengan sejumlah kriteria,  yang terpilih adalah dengan nama Lest ari, yang  layak  direkomendasikan  sebagai  menerima  bantuan  pangan  non  tunai,  juga  ada  beberapa  nama  lain  yang  berdasarkan perangkingan dalam perhitungan SPK ini.
Kata Kunci: BNPT; KPM; Dinas Sosial; SPK; SAW
Abstract −One of the programs established by the government to reduce the burden on the community in meeting basic needs is the Non-Cash Food Assistance Program (BPNT). The Social Service of Batu Bara Regency in determining the acceptance of Non- Cash food assistance has so far been using conventional methods. This makes it less than optimal in determining which people are eligible for this selection of food aid recipients, especially the priority of several people whose names have been registered with the  Batu  Bara  Regency  Social  Service.  In  doing  this  election  calculation  does  not  use  specific  criteria  so  that  the  alternatives obtained are not as expected. Besides that, it takes time that is not fast in determining decisions and the results are slow because it must be done by holding a meeting between employees and the head of the department which causes the results of the decision to be not on target. So the Social Service of Batu Bara Regency needs a decision support system to provide alternative choices and make it easier to determine prospective Beneficiary Families (KPM) participants to determine decision assessments for Non-Cash Food  Aid  Reception.  The  method  used  is  by  collecting  data  on  filling  out  forms  given  to  village  communities  and  using  the implementation of the Simple Additive Weighted (SAW) method as a decision support system in receiving non-cash food assistance at the Batu Bara District Social Service. The results of this research are the best with the highest score with a number of criteria, the chosen one is the name Lestari, who deserves to be recommended as receiving non-cash food assistance, there are also several other names based on the ranking in the calculation of this SPK.
Keywords : BNPT; KPM; Social Service; SPK; SAW

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu program yang dibentuk oleh pemerintah untuk mengurangi beban masyarakat dalam pemenuhan kebutuhan pokok adalah Program Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT). Program BPNT adalah bantuan pangan yang disalurkan secara non tunai dari pemerintah kepada Keluarga Penerima Manfaat (KPM) setiap bulan, melalui mekanisme akun elektronik yang digunakan hanya untuk membeli bahan pangan, melalui mekanisme akun elektronik yang digunakan hanya untuk  membeli bahan pangan memberikan asupan nutrisi  yang lebih baik  kepada masyarakat  miskin  secara tepat sasaran dan tepat waktu. Sistem baru penyaluran bantuan pangan ini diatur dalam Peraturan Presiden Nomor 63 Tahun 2017 tentang penyaluran bantuan sosial secara non tunai[1]. Bantuan sosial non tunai diberikan dalam rangka penanggulangan  kemiskinan  yang  terdiri  dari  perlindungan,  jaminan,  pemberdayaan,  dan  rehabilitasi  sosial,  serta pelayanan dasar. Karena pesatnya perkembangan teknologi di dunia ini, maka untuk mengimbangi perkembangannya Dinas Sosial Kabupaten Batu Bara perlu menggunakan sistem untuk mempermudah kinerja. dikarenakan banyaknya masyarakat  kurang  mampu  di  Kabupaten  Batu  Bara,  maka  Dinas  Sosial  Kabupaten  Batu  Bara  khususnya  Bidang Bansos  harus  bisa  menentukan  peserta  Keluarga  Penerima  Manfaat  (KPM)  sesuai  dengan  peraturan  yang  telah ditentukan  oleh  Presiden  tentang  penyaluran  bantuan  sosial  non  tunai,  dalam  melakukan  proses  pemilihan  peserta Keluarga  Penerima  Manfaat  (KPM)  diperlukan  kriteria-kriteria  untuk  memilih  calon  peserta  yang  akan  terpilih menjadi Keluarga Penerima Manfaat (KPM) Bantuan Pangan Non Tunai[2] .
Agar  BPNT  ini  tepat  sasaran,  diperlukan  sebuah  sistem  yang  mendukung  keputusan  siapa  saja  yang  layak menerima  bantuan  tersebut.Salah  satu  metode  dari  sistem  pendukung  keputusan  adalah  metode Simple  Addictive Weighting (SAW).Metode ini akan menyeleksi alternative terbaik dari seluruh alternatif yang ada.Untuk kasus ini,

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 490 − 499 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2127
alternative yang dimaksud adalah calon KPM yang mengajukan PBNT berdasarkan kriteria yang ditentukan.Metode SAW  dilakukan  dengan  mencari  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut.  Kemudian  dilakukan  proses  perengkingan  yang menentukan alternative optimal, yaitu orang yang paling layak menerima BPNT[3]. Penelitian  tentang metode Simple Additive Weighting (SAW) yang dapat mempercepat proses menentukan pemberian raskin dengan perhitungan yang akurat. Hasil penelitian dari metode Simple Additive Weighting (SAW) yang telah diperhitungkan dapat disimpulkan bahwa  pemberian  Raskin  diberikan  kepada  Sukriyah  dengan  hasil  2.75.  Penelitian  tersebut  juga  meneliti  tentang penentuan penerimaan beras bagi keluarga keluarga miskin (Raskin)[4].
Pihak Dinas Sosial Kabupaten Batu Bara dalam menentukan penerimaan bantuan pangan Non Tunai selama ini  masih  menggunakan  secara  konvensional.  Hal  ini  membuat  kurang  optimalnya  dalam  menentukan  siapa  saja masyarakatnya yang memenuhi dalam pemilihan ini, terutama yang prioritas dari beberapa orang yang sudah terdaftar namanya  di  Dinas  Sosial  Kabupaten  Batu  Bara.  Dalam  melakukan  perhitungan  pemilihan  ini  tidak  menggunakan kriteria  yang  spesifik  sehingga  alternatif  yang  didapatkan  tidak  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Disamping  itu membutuhkan waktu yang tidak  cepat dalam menentukan keputusan dan lambatnya hasil yang diperoleh karena harus dilakukan dengan cara mengadakan rapat  antara  pegawai  dan kepala dinas yang menyebabkan hasil keputusannya menjadi tidak tepat sasaran. Dinas Sosial Kabupaten Batu Bara membutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan untuk memberikan pilihan alternatif dan mempermudah dalam menetukan calon peserta Keluarga Penerima Manfaat (KPM) dengan metode Simple Additive Weighted (SAW).
Metode ini lebih efisien dibandingkan metode lain yang termasuk dalam penyelesaian Multy Attribute Decision Making (MADM). Multi attribute decision  making merupakan metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  berdasarkan  beberapa  kriteria  tertentu.  Kriteria  biasanya  berupa  ukuran, aturan, atau standar yang digunakan dalam pengambilan keputusan. Proses MADM dilakukan melalui 3 tahap, yaitu tahap  penyusunan  komponen  situasi,  analisis  dan sintesis  informasi, Pada  tahap  penyusunan  situasi  dibentuk  tabel taksiran yang berisi identifikasi alternatif dan spesifikasi tujuan, kriteria, dan atribut. Tahap analisis dilakukan melalui 2  langkah.  Pertama  mendatangkan  taksiran  dari  besaran  yang  potensial,  kemungkinan,  dan  ketidakpastian  yang berhubungan dengan dampak-dampak yang mungkin pada setiap alternatif. Kedua, meliputi pemilihan dari preferensi pengambil keputusan untuk setiap nilai, dan ketidakpedulian terhadap resiko yang timbul. Sebagian besar pendekatan MADM dilakukan melalui 2 langkah, yaitu pertama melakukan agregasi terhadap keputusan-keputusan yang tanggap terhadap semua tujuan pada setiap alternatif; kedua melakukan perankingan alternatif=alternatif keputusan tersebut berdasarkan  hasil  agregasi  keputusan.  Tujuan  yang  ingin  dicapai  pada  penelitian  ini  adalah  merancang, mengimplementasikan sistem pendukung keputusan dalam penerimaan bantuan pangan Non Tunai di  Dinas Sosial Kabupaten  Batu  Bara  dengan  metode  SAW.  Sehingga  akan  mempermudah  dalam  mengambil  keputusan  dalam menentukan penerimaan bantuan pangan Non Tunai di Dinas Sosial Kabupaten Batu Bara. Dengan dibuatnya Sistem Pendukung Keputusan menentukan peserta Keluarga Penerima Manfaat (KPM) Bantuan Pangan Non Tunai di Dinas Sosial Kabupaten Batu Bara, memberikan kemudahan dalam memberikan alternatif keputusan dalam memilih peserta penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  dilengkapi  nilai  prioritas  dengan  mengacu  kepada  kriteria-kriteria pengambilan keputusan yang telah ditetapkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi -terstruktur dan situasi tidak terstruktur, dimana  tak  seorangpun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan  harus  dibuatSistem  pendukung  keputusan  lebih ditujukan untuk mendukung manajemen dalam melakukan pekerjaan yang bersifat analitis dalam situasi yang kurang terstruktur  dan  kriteria  yang  kurang  jelas.  Sistem pendukung  keputusan  bukan  untuk  maksud  mengotomatisasikan pengambilan  suatu  keputusan,  tetapi  memberikan  perangkat  interaktif  yang  memungkinkan  mengambil  keputusan untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia[5][6].
2.2 Simple Additive Weighted (SAW).
Simple  Additive  Weighting (SAW)  merupakan  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  disemua  kriteria.  Metode Simple  Additive Weighting (SAW) dilakukan dengan melalui beberapa tahapan, yaitu : a. Menentukan kriteria dan alternatif
b. Data kriteria adalah data yang diperlukan dalam pengambilan keputusan pemilihan kinerja karyawan terbaik.
c. Memberikan bobot preferensi setiap kriteria
d. Membuat normalisasi matriks keputusan
e. Membuat Hasil akhir nilai preferensi (perangkingan)[7]. Langkah penyelesaian SAW diberikan persamaan sebagai berikut[8]–[13]:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 490 − 499 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2127
𝑟𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) (1)
Keterangan :
rij = rating kinerja ternormalisasi
Max Xij    = nilai maximum dari setiap baris dan kolom Min Xij    = nilai minimum dari setiap baris dan kolom
Xij = baris dan kolom matriks
Benefit    = jika nilai terbesar adalah terbaik Cost
= jika nilai terkecil
Dengan Rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; I =1,2,….m dan j =1,2,….n Menghitung Nilai Preferensi[3], [14]–[16]
𝑉𝑖 =   ∑ 𝑊𝑖. 𝑟𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Dimana: Vi  = nilai akhir alternatif wj  = nilai bobot yang telah ditentukan rij  = nilai normalisasi matrix

## 2.3 Bantuan Pangan Non Tunai
Bantuan Pangan Non Tunai atau disingkat BPNT merupakan bantuan sosial pangan yang disalurkan dalam bentuk non tunai dari pemerintah kepada KPM setiap bulannya melalui mekanisme uang elektronik yang digunakan hanya untuk  membeli  bahan  pangan  di  pedagang  bahan  pangan  atau  disebut  E-warong  yang  berkerjasama  dengan  Bank Penyalur. Tujuan Program Bantuan Pangan secara non tunai adalah untuk meningkatkan ketepatan kelompok sasaran; memberikan  gizi  yang  lebih  seimbang;  lebih  banyak  pilihan  dan  kendali  kepada  rakyat  miskin;  mendorong  usaha eceran  rakyat;  memberikan  akses  jasa  keuangan  pada  rakyat  miskin;  dan  mengefektifkan  anggaran[2]. Bantuan tersebut  bertujuan  untuk  mengurangi  beban  pengeluaran  dan  memberikan  asupan  nutrisi  yang  lebih  baik  kepada masyarakat  miskin  secara  tepat  sasaran  dan  tepat  waktu.  Sistem  baru  penyaluran  bantuan  pangan  ini  diatur  dalam Peraturan Presiden Nomor 63 Tahun 2017 tentang penyaluran bantuan sosial secara non tunai.  Bantuan sosial non tunai diberikan dalam rangka penanggulangan kemiskinan yang terdiri dari  perlindungan, jaminan, pemberdayaan, dan rehabilitasi sosial, serta pelayanan dasar[14].

## 2.4 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Dinas  Sosial  Kabupaten  Batu  Bara,  jalan  Lintas  Gambus  Laut,  Kecamatan  Gambus Limapuluh  Kabupaten  Batu  Bara  Lokasi  tersebut  dipilih  karena  memiliki  semua  aspek  pendukung  agar  penelitian dapat berjalan dengan baik.
Metode dengan melakukan menggunakan beberapa tahap seperti :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 490 − 499 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2127
a. Identifikasi Masalah
Masalah yang  diidentifikasi  dalam penelitian ini yaitu sulitnya pihak Dinas Sosial Kabupaten Batu Bara dalam menentukan  penerimaan  bantuan  pangan  Non  Tunai  dan  membutuhkan  waktu  yang  lama  dalam  menentukan penerimaan bantuan pangan Non Tunai yang dilakukan oleh Dinas Sosial Kabupaten Batu Bara.
b. Studi Literatur
Melakukan pencarian terhadap berbagai sumber tertulis, berupa buku-buku, arsip, majalah, artikel, dan jurnal, atau dokumen-dokumen yang relevan  dengan permasalahan yang dikaji,  sehingga informasi  yang didapat  dari  studi kepustakaan ini dijadikan rujukan untuk memperkuat argumentasi-argumentasi yang ada.
c. Pengumpulan Data Dokumen
Pengisian formulir isian diberikan kepada masyarakat desa berjumlah 20 orang  di Dinas Sosial Kabupaten Batu Bara
d. Hasil Analisa Data Menganalisa data dengan penggunaan beberapa kriteria yang dan beberapa alternatif pilihan.
e. Melakukan Proses Uji
Dengan sistem matrix excel, pada proses uji dengan perhitungan metode SAW
f. Hasil dan Kesimpulan
Hasil  kesimpulan  mengenai  semua  tahapan  yang  dilalui  serta  saran  yang  berkenaan  dengan  hasil  yang  telah dicapai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Menggunakan Kriteria dan Alternatif
Metode Simple Additive Weighting (SAW) diperlukan kriteria-kriteria dan bobot  untuk  melakukan perhitungannya sehingga akan didapat alternatif terbaik. Simple Additive Weighting Method (SAW) merupakan metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua kriteria. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matrik keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode SAW mengenal adanya 2 (dua) atribut yaitu kriteria keuntungan  ( benefit )  dan  kriteria  biaya  ( cost ).  Perbedaan  mendasar  dari  kedua  kriteria  ini  adalah  dalam  pemilihan kriteria  ketika  mengambil  keputusan.  Dalam  metode  penelitian  ini  ada  bobot  dan  kriteria  yang  dibutuhkan  untuk menentukan penerimaan bantuan bantuan pangan non tunai.
Berdasarkan wawancara dengan masyarakat desa  serta didukung dengan hasil dari kuisioner yang diisi oleh 20 sampel responden diperoleh 5 kriteria.  Kriteria yang diperlukan untuk menentukan penerimaan bantuan pangan non tunai adalah :
a. Penghasilan ( cost ) b. Tanggungan ( benefit ) c. Usia ( benefit ) d. Pekerjaan ( benefit ) e. Kondisi rumah ( benefit ).
Dari  masing-masing  bobot  tersebut,  maka  dibuat  suatu  variabel-variabelnya.  Dimana  dari  suatu  variabel tersebut akan dirubah kedalam bilangan fuzzy. Di bawah ini adalah bilangan fuzzy dari bobot setiap alternatif pada setiap kriteria, dinilai dengan 1 sampai 5 , yaitu : 1 = Sangat tidak penting, 2 = Tidak penting, 3 = Ragu-ragu, 4 = Penting, 5 = Sangat penting.
Tabel 1. Nilai Bobot Definisi Nilai Sangat Tidak Penting 1 Tidak Penting 2 Ragu-ragu 3 Penting 4 Sangat Penting 5
Pembobotan kondisi rumah, penghasilan, tanggungan, usia, dan pekerjaan yang dimiliki telah disetujui oleh admin  Dinas  Sosial  Kabupaten  Batu  Bara.  Berikut  adalah  tabel  2  Pembobotan  Kriteria  Penghasilan,  pembobotan kriteria ini berupa penghasilan yang diperoleh dari alternatif yang ada pada hasil responden. Jika penghasilannya lebih besar  dari  Rp.6.000.000  maka  nilainya  adalah  1, jika  penghasilannya  Rp.  4.000.000  sampai  dengan  Rp.5.000.000 maka nilainya adalah 2 dan seterusnya.
Tabel 2. Pembobotan Kriteria Penghasilan Kriteria Skala Nilai Penghasilan >Rp. 6.000.000,- 1 Rp. 4.100.000 – Rp.5.000.000,- 2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 490 − 499 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2127
Rp. 3.100.000 – Rp. 4.000.000,- 3 Rp. 2000.000 – Rp. 3.000.000,- 4 < Rp. 1.900.000.- 5
Tabel 3 ini adalah pembobotan kriteria tanggungan, dimana jika tanggunan memiliki 1 orang tanggungan maka nilainya adalah 5, jika tanggungan memiliki 2 orang tanggungan maka nilainya adalah 4 dan seterusnya.
Tabel 3. Pembobotan Kriteria Tanggungan Kriteria Skala Nilai Tanggungan 1 5 2 4
3 3
4 2 5 1
Tabel 4 adalah pembobotan kriteria usia, dimana jika usianya < 20 tahun maka nilainya adalah 1, jika usianya 21 sampai dengan 30 tahun maka nilainya adalah 2 dan seterusnya.
Tabel 4. Pembobotan Kriteria Usia Kriteria Skala Nilai Usia < 20 Tahun 1 21 - 30 Tahun 2 31 - 40 Tahun 3 41  - 50 Tahun 4 > 51 Tahun 5
Tabel 5 adalah pembobotan kriteria pekerjaan, dimana jika pekerjaannya pegawai maka nilainya adalah 1, jika pekerjaannya karyawan pabrik maka nilainya adalah 2 dan seterusnya.
Tabel 5. Pembobotan Kriteria Pekerjaan Kriteria Skala Nilai Pekerjaan Pegawai 1 Karyawan Pabrik 2 Buruh Lepas 3 Petani 4 Pekerjaan Tidak Tetap 5
Tabel 6 adalah pembobotan kriteria kondisi rumah, dimana jika kondisi rumah tembok diplaster maka nilainya adalah 1, jika kondisi rumah tembok tanpa plaster maka nilainya adalah 2 dan seterusnya.
Tabel 6. Pembobotan Kriteria Kondisi Rumah Kriteria Skala Nilai Kondisi Rumah Tembok Diplaster 1 Tembok Tanpa Diplaster 2 Kayu Kualitas Rendah 3 Bambu 4 Atap Rumbiah 5
Setelah  mengetahui  data  penerimaan  bantuan  pangan  non  tunai,  selanjutnya  memberi  bobot  kriteria  untuk masing-masing data penerimaan bantuan pangan non tunai.  Berikut  adalah  tabel  7  bobot  kriteria  setiap penerimaan bantuan pangan non tunai:
Tabel 7. Nilai Bobot Kriteria Setiap Penerimaan bantuan pangan Non Tunai
No Nama Penerima Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 Ariani Syafitri 1 3 2 3 2 2 Eka Wati 5 3 4 3 3 3 Annisa Suci Lestari 3 2 3 1 2 4 Lestari 4 5 5 5 5 5 Robiyati 1 2 5 3 2 6 Siti Maharani 4 3 4 1 4 7 Aning Sundari 3 3 4 3 3 8 Yuni Asnita 5 5 5 4 4

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 490 − 499 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2127
9 Jisman Hinopli Saragi 4 4 3 3 3 10 Yuwanda 3 2 2 2 4 11 Siti Khairani 3 4 2 4 3 12 Rina Mariana 5 5 4 4 4 13 Septiyani Sirait 1 3 2 2 2 14 Yuni Rahmadani 4 4 5 5 5 15 Retno Wahyuni 3 5 2 2 3 16 Budiman 2 2 2 3 4 17 Tri Suci Mayang Sari 2 3 2 3 3 18 Dewi Purnamasari 5 5 4 3 4 19 Kiki Astri Pratiwi 3 5 3 2 2 20 Agustina Siregar 2 3 5 3 2

## 3.2 Perhitungan Dengan Menggunakan Metode SAW
Kriteria    C1,  C2,  C3,  C4,  C5,  merupakan  kriteria  keuntungan.  Pengambil  keputusan  memberikan  bobot berdasarkan  tingkat  kepentingan  masing-masing  kriteria  yang  dibutuhkan  adalah  W  =  (4,  3,  4,  3,  3). Langkah selanjutnya adalah dengan melakukan normalisasi matriks X untuk menghitung nilai masing-masing kriteria.
a. Normalisasi
Fungsi  dari  normalisasi  adalah  untuk  menghitung rating kinerja  ternormalisasi  dari  alternatif  diatas,  maka, akan didapat nilai sebagai berikut:
Untuk kriteria C1:
𝑟 1.1 = 2 max {1,5,3,4,1,4,3,5,4,3,3,5,1,4,3,2,2,5,3,2, } = 1 5 = 0.2 𝑟 1.2 = 5 max {1,5,3,4,1,4,3,5,4,3,3,5,1,4,3,2,2,5,3,2} = 5 5 = 1 𝑟 1.3 = 3 max {1,5,3,4,1,4,3,5,4,3,3,5,1,4,3,2,2,5,3,2} = 3 5 = 0.6 𝑟 1.4 = 4 max {1,5,3,4,1,4,3,5,4,3,3,5,1,4,3,2,2,5,3,2} = 4 5 = 0.8 𝑟 1.5 = 2
max {1,5,3,4,1,4,3,5,4,3,3,5,1,4,3,2,2,5,3,2} = 1 5 = 0.2
dan seterusnya sampai 𝑟 1.20 .
Untuk kriteria C2:
𝑟 2.1 = 3 max {3,3,2,5,2,3,3,5,4,2,4,5,3,4,5,2,3,5,5,3} = 3 5 = 0.6 𝑟 2.2 = 3 max {3,3,2,5,2,3,3,5,4,2,4,5,3,4,5,2,3,5,5,3} = 3 5 = 0.6 𝑟 2.3 = 2 max {3,3,2,5,2,3,3,5,4,2,4,5,3,4,5,2,3,5,5,3} = 1 5 = 0.4 𝑟 2.4 = 5 max {3,3,2,5,2,3,3,5,4,2,4,5,3,4,5,2,3,5,5,3, } = 5 5 = 1 𝑟 2.5 = 2 max {3,3,2,5,2,3,3,5,4,2,4,5,3,4,5,2,3,5,5,3} = 2 5 = 0.4
dan seterusnya sampai 𝑟 2.20 .
Setelah mendapatkan hasil, maka akan dapat dilihat nilai normalisasi (R) pada tabel 8 di bawah ini:
Tabel 8. Normalisasi Dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria
No Nama Penerima Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 Ariani Syafitri 0,20 0,60 0,40 0,60 0,40 2 Eka Wati 1,00 0,60 0,80 0,60 0,60 3 Annisa Suci Lestari 0,60 0,40 0,60 0,20 0,40 4 Lestari 0,80 1,00 1,00 1,00 1,00 5 Robiyati 0,20 0,40 1,00 0,60 0,40

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 490 − 499 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2127
6 Siti Maharani 0,80 0,60 0,80 0,20 0,80 7 Aning Sundari 0,60 0,60 0,80 0,60 0,60 8 Yuni Asnita 1,00 1,00 1,00 0,80 0,80 9 Jisman Hinopli Saragi 0,80 0,80 0,60 0,60 0,60 10 Yuwanda 0,60 0,40 0,40 0,40 0,80 11 Siti Khairani 0,60 0,80 0,40 0,80 0,60 12 Rina Mariana 1,00 1,00 0,80 0,80 0,80 13 Septiyani Sirait 0,20 0,60 0,40 0,40 0,40 14 Yuni Rahmadani 0,80 0,80 1,00 1,00 1,00 15 Retno Wahyuni 0,60 1,00 0,40 0,40 0,60 16 Budiman 0,40 0,40 0,40 0,60 0,80 17 Tri Suci Mayang Sari 0,40 0,60 0,40 0,60 0,60 18 Dewi Purnamasari 1,00 1,00 0,80 0,60 0,80 19 Kiki Astri Pratiwi 0,60 1,00 0,60 0,40 0,40 20 Agustina Siregar 0,40 0,60 1,00 0,60 0,40
b. Preferensi (Vi)
Fungsi  dari  preferensi  adalah  untuk  mencari  nilai  terbaik.  Nilai  terbaik  dari  perkalian  tersebut  untuk memperoleh alternatif penerima dengan melakukan perangkingan nilai terbesar. Maka didapat hasil sebagai berikut:
V1 = {(4*0.20)+(3*0.60)+(4*0.40)+(3*0.60)+(3*0.40)} = 0.4235 V2 = {(4*1)+(3*0.60)+(4*0.80)+(3*0.60)+(3*60)}= 0.7412 V3 = {(4*0.60)+(3*0.40)+(4*0.60)+(3*0.20)+(3*0.40)} = 0.4588 V4 = {(4*0.80)+(3*1)+(4*1)+(3*1)+(3*1)}= 0.9529
V5 = {(4*0.20)+(3*0.40)+(4*1)+(3*0.60)+(3*0.40)}= 0.5294,
dan seterusnya sampai V20
Tabel 9. Hasil Peringkat Alternatif Penerimaan bantuan pangan Non Tunai No Nama Penerima Total Peringkat 1 Ariani Syafitri 0,4235 19 2 Eka Wati 0,7412 6 3 Annisa Suci Lestari 0,4588 18 4 Lestari 0,9529 1 5 Robiyati 0,5294 14 6 Siti Maharani 0,6588 8 7 Aning Sundari 0,6471 9 8 Yuni Asnita 0,9294 2 9 Jisman Hinopli Saragi 0,6824 7 10 Yuwanda 0,5176 15 11 Siti Khairani 0,6235 10 12 Rina Mariana 0,8824 4 13 Septiyani Sirait 0,3882 20 14 Yuni Rahmadani 0,9176 3 15 Retno Wahyuni 0,5882 13 16 Budiman 0,5059 16 17 Tri Suci Mayang Sari 0,5059 17 18 Dewi Purnamasari 0,8471 5 19 Kiki Astri Pratiwi 0,6000 12 20 Agustina Siregar 0,6118 11
Adapun  data  dari  sekitar  kurang  lebih  20  nama  calon  penerima  bantuan  pangan  non  tunai  di  Dinas  Sosial Kabupaten Batu Bara, maka dapat diperoleh dari  perhitungan preferensi alternatif penerimaan bantuan pangan non tunai  di  atas,  maka  keputusan  untuk  pemilihan  dari  alternatif  yaitu  dipilih  dari  nilai  tertinggi,  maka  yang  terpilih sebagai penerimaan bantuan pangan non tunai adalah Lestari,  yang layak direkomendasi sebagai menerima bantuan pangan  non  tunai.  Pembobotan  kondisi  rumah,  penghasilan,  tanggungan,  usia,  dan  pekerjaan  yang  dimiliki  telah disetujui oleh admin Dinas Sosial Kabupaten Batu Bara.

## 3.3 Tampilan program
Form menu utama ini berisikan menu-menu dan sub menu yang terdapat  pada sistem admin yang  telah dirancang sebelumnya, user dapat memilih menu-menu yang disediakan oleh sistem yang telah dibuat.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 490 − 499 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2127
Gambar 2. Form Menu Utama
Form data Kriteria merupakan pengimputan, pengeditan, pembatalan dan penghapusan data kriteria.
Gambar 3. Form Data Kriteria
Form input data alternatif merupakan penginputan, pengeditan, pembatalan dan penghapusan data alternatif penerimaan bantuan pangan non tunai.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 490 − 499 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2127
Form SAW merupakan tampilan hasil dari nilai kriteria dan alternatif.
Gambar 5. Form Perthitungan Metode SAW

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian ini bahwa penerimaan bantuan pangan non tunai yang terbaik dengan nilai yang tertinggi dengan sejumlah kriteria yang terpilih dengan nama penerima adalah Lestari, yang layak direkomendasikan sebagai menerima bantuan pangan non tunai, juga ada beberapa nama lain berdasarkan perangkingan dalam perhitungan SPK ini.  Metode  SAW  dapat  memberi  penilaian  pada  sejumlah  kriteria  dengan  beberapa  alternatif  pilihan  dalam penerimaan bantuan pangan non tunai pada Dinas Sosial Kabupaten Batu Bara. Sistem ini berguna dan penggunaanya dapat  membantu  pengajuan  kepada  Dinas  Sosial  Kabupaten  Batu  Bara  terhadap  masyarakat  penerimaan  bantuan pangan non tunai sebagai suatu sistem pendukung keputusan.

## REFERENCES
[1] E. Yulianti and M. Farina, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (Bpnt) Untuk Keluarga Miskin  Menggunakan  Metode  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  (Smart),” J.  Teknoif  Tek.  Inform.  Inst.  Teknol. Padang , vol. 8, no. 1, pp. 7–13, 2020, doi: 10.21063/jtif.2020.v8.1.7-13.
[2] I. Riyansuni and J. Devitra, “‘ Analisis Dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Pangan Non Tunai ( BPNT ) Dengan Simple Additive Weighting ( SAW ) Pada Dinas Sosial Kota Jambi ,’” vol. 5, no. 1, pp. 151–163, 2020.
[3] Sarmidi;  Bardisila  Bhui,  “Jurnal  manajemen  dan  teknik  informatika,” Ranc.  Bangun  Sist.  Inf.  Pengolah.  Bank  Sampah Puspasari Kec. Purbaratu Kota Tasikmalaya , vol. 02, no. 01, pp. 181–190, 2018.
[4] M. R. Umu Habibah, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Langsung Tunai,” vol. 6, no. 2, pp. 404–413, 2022.
[5] P.  S.  Sukanto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Pt  Harjamukti  Jaya  Mandiri  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 109–118, 2018, doi: 10.35957/jatisi.v5i1.121.
[6] H.  Hertyana,  “Sistem  pendukung  keputusan  penentuan  karyawan  terbaik  menggunakan  metode  saw  studi  kasus  amik mahaputra riau,” Intra-Tech , vol.
2, no. 1, pp. 74–82, 2018, [Online]. Available: https://www.journal.amikmahaputra.ac.id/index.php/JIT/article/view/27
[7] R. Mujiastuti, N. Komariyah, and M. Hasbi, “Sistem Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” J.  Sist.  Informasi,  Teknol.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  133–141,  2017,  [Online].  Available: https://jurnal.umj.ac.id
[8] Y. K. Sari, D. Kartini, and M. Muliadi, “Implementasi Algoritma Saw(Simple Additive Weighting) Dempster Shafer Pada Diagnosa Awal Postpartum Depression,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 3, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.24114/cess.v3i1.8332.
[9] H. Hermanto and N. Izzah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Mat. Dan Pembelajaran , vol. 6, no. 2, p. 184, 2018, doi: 10.33477/mp.v6i2.669.
[10]  A.  Kurniawan,  “Seri  Sains  dan  Teknologi  IMPLEMENTASI  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN WARGA MISKIN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ) Seri Sains dan Teknologi E-ISSN 2615-4765,” vol. 4, no. 2, pp. 72–77, 2018.
[11]  I.  P.  E.-  Issn,  S.  Liang,  and  M.  R.  Muhtarom,  “Computer  Based  Information  System  Journal  SISTEM  PENDUKUNG

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 490 − 499 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2127
KEPUTUSAN PENENTUAN PENILAIAN SISWA DENGAN METODE SAW ( SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ),” vol. 01, pp. 23–36, 2021.
[12]  W. Priatna and A. Nugroho, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penentuan Dosen Favorit Menggunakan Simple Additive Weighting ( SAW ),” no. 4, pp. 181–190, 2019.
[13]  A. Ardi, D. Aldo, and A. Ahmadi, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Peserta Jamkesmas Dengan Metode Simple Additive  Weighting,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  94–99,  2019,  doi: 10.29207/resti.v3i2.802.
[14]  G. M. Resmi, R. M. Muttaqin, and M. Defriani, “Determination of Acceptance of Non-Cash Food Assistance,” vol. 4, pp. 40–46, 2021.
[15]  J. Hutahaean and M. Badaruddin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah SMK Swasta Penerima Dana Bantuan Menerapkan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 466, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2109.
[16]  M. I. Mahd, T. Susilowati, and Z. Kirom, “Menentukan Kinerja Pemerintahan Aparatur Kecamatan Terbaik Se-Kabupaten Tanggamus Lampung Menggunakan Metode SAW,” Pros. Semin. Nas. Darmajaya , vol. 1, no. 1, pp. 314–322, 2018.