Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 677-687 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Sistem Pengambilan Keputusan Kelayakan Pemberian Bantuan Rumah Layak Huni  dengan Metode SAW
Alvendo Wahyu Aranski 1 , Andri Yunaldi 2 1 Institut Teknologi Batam,  Indonesia
2 AMIK Kosgoro, Indonesia Email: alvendo@iteba.ac.id@ 1 , andriyunaldi@gmail.com 2

## Abstract
The  house  is  a  basic  part  that  must  be  fulfilled  in  carrying  out  daily  life.  Currently,  the government has provided housing assistance that is unfit for habitation to become a suitable home for residents in Indonesia to obtain comfort and peace for people who cannot afford to repair their homes due to economic deficiencies. Provision of Livable housing assistance has conditions that have been set by  the  government.  The  provision  of  housing  assistance  is  very  helpful  for  residents  who  have inadequate housing to get a better and more suitable home to live in. The problem in this study lies in an  imperfect  system  or  a  system  that  is  still  manual  in  selecting  residents  who  are  entitled  to assistance in repairing houses to make them more habitable. The benefit of this research is to help the government in selecting people who are entitled to receive livable housing assistance in accordance with  applicable  regulations.  The  method  that  is  suitable  for  resolving  cases  of  providing  livable housing assistance is the Simple Additive Weighting (SAW) method, this method provides alternatives and criteria in election, so that later the final results of the highest value criteria can be seen for those who are entitled to a livable house provided by the government. Four criteria are used as the basis for providing  assistance,  namely  the  condition  of  the  house,  income,  employment  and  dependents.  The people who are most deserving of being given a livable aid house in the name of Masdianti with a final score of 0.9055. The decision support system can be used as a problem solving system for providing livable assistance to poor people.
Keywords: Decision  making  system;  Livable  House;  Government  Assistance;  Simple  Additive Weighting (SAW), Criteria

## Abstrak
Pemberian Bantuan rumah layak huni memiliki ketentuan ketentuan yang sudah  ditetapkan oleh pemerintah. Pemberian bantuan rumah layak huni sangat membantu penduduk yang memiliki rumah  tidak  layak  untuk  mendapatkan  rumah  yang  lebih  bagus  dan  layak  untuk  ditinggali. Permasalahan  pada  penelitian  ini  terletak  pada  system  yang  belum  sempurna  atau  system  yang masih  manual  dalam  menyeleksi  penduduk  yang  berhak  memperoleh  bantuan  dalam  perbaikan rumah  agar  lebih  layak  untuk  dihuni.  Manfaat  penelitian  ini  yaitu  membantu  pihak  pemerintah dalam  menyeleksi  orang  orang  yang  berhak  menerima  bantuan  Rumah  layak  huni  sesuai  dengan ketentuan yang  berlaku.Metode  yang cocok  dalam  menyelesaikan kasus pemberian bantuan rumah layak  huniyaitu  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  metode  ini  memberikan  alternatif  dan kriteria dalam pemilihan, sehingga nanti bisa dilihat hasil akhir  kriteria nilai tertinggi yang berhak memperoleh rumah layak huni yang diberikan oleh pemerintah. Empat kriteria yang dijadikan dasar dalam pemberian bantuan yaitu kondisi rumah, pendapatan, pekerjaan dan tanggungan. Mayarakat yang paling layak diberikan rumah bantuan layak huni atas nama Masdianti dengan perolehan nilai akhir  sebesar  0,9055.  Sistem  pendukung  keputusan  bisa  dijadikan  sebagai  system  penyelesaian masalah pemberian bantuan layak huni kepada masyarakat yang tidak mampu.
Kata Kunci: Sistem pengambilan Keputusan, Rumah Layak huni, Bantuan Pemerintah, Simple Additive Weighting (SAW), Kriteria
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 677-687 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 1. PENDAHULUAN
Rumah merupakan kebutuhan pokok yang harus dipeuhi oleh manusia dalam menjalankan  nkehidupan  sehari  hari.  Saat  ini  pemerintah  telah  memberikan bentuk  rumah  bersubdidi  kepada  penduduk  di  seluruh  Indonesia  sesuai  dengan ketentuan  ketentuan  yang  sudah  ada.  Bentuk  Bantuan  Rumah  tidak  layak  huni merupakan  bagian  dari  program  pemerintah  berbentuk  bantuan  dana  untuk memperbaiki rumah agar lebih layak untuk dihuni. Bantuan ini diberikan kepada masyarakat  yang  memiliki  kriteria  yang  sudah  ditentukan  khususnya  bagi masyarakat  yang  kurang  mampu.  Ketentuan  yang  menerima  rumah  tidak  layak huni seperti Luas ruangan rumah, bentuk kondisi fisik rumah,  pendapatan, Jumlah tanggung  dalam  rumah  serta  pendapatan  [1].  Sistem  penunjang  keputusan diartikan  sebagai  system  yang  menggunakan  basis  computer  yang  terdiri  atas komponene-komponen  yang  saling  berhubungan  dan  berinterksi  diantaranya system  Bahasa,  system  berbasis  pengetahuan  dan  system  penyelesaian  suatu masalah  [2].  Tujuan  Sistem  pengambilan  keputusan  untuk  membantu  manajer dalam  mengambil  sebuah  keputusan  [3]  .  Sistem  pendukung  keputusan  dalam menyelesaiakn  permasalahan  yang  tidak  terstruktur  menjadi  slebih  terstruktur [4].  Rizal  Rahman.  Manfaat  dari  SPK  yaitu  dapat  menyelesaikan  permasalahan serta  mempermudah  dalam  pengambilan  sebuah  keputusan    dan  mampu memberikan solusi dalam masalah yang dihadapi dengan proses yang cepat [5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada sistem Pendukung keputusan terdapat beberapa komponen yang harus dimiliki, diantaranya:

## a) Data Management
Data Management termasuk kedalam bagian database yang mempunyai bentuk data  yang  relevan  yang  bisa  diimplementasikan  dalam  bentuk  software  yang dikenal dengan istilah Database Management Systems (DBMS).
b) Model Management
Model Management  terbentuk  dari  berbagai  model  diantaranya ,  model management science, finansial, statistical, menggunakan system kuantitatif yang mampu  menghasilkan    system  analisis  dan  menghasilkan    sebuah  manajemen software.
c) Communication (dialog subsystem)
Sistem ini mampu  berkomunikasi  dan dapat memberikan perintah kepada DSS Menggunakan sub system dengan menyediakan system antarmuka
d) Knowledge Management
Bentuk  sebuah  subsistem  yang  bisa  berdiri  sendiri  serta  dapat  mendukung subsistem yang ada [6].
Proses  system pendukung keputusan diantaranya:
1) Mendiskripsikan masalah yang akan diteliti.
2) Mengumpulkan semua data, dan informasi sesuai dengan objek yang akan diteliti.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 677-687 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
3) Bentuk  proses  pengolahan  data  yang  dijadikan  sebagai  dari  bentuk informasi  dalam  tampilan  data    data  grafik,  data  tulisan  dan  bentuk pemilihan alternatif alternatif seperti bagian dalam solusi [7].
Sistem  pendukung  keputusan  harus  memiliki  kriteria  khus  dalam pengambilan keputusan. Kriteria kriteria yang harus dimiliki diantaranya:
a) Interaktif
Sistem  pendukung  keputusan  harus  mempunyai  user  interface  supaya  bisa membantu  user  dalam    memperoleh  informasi  yang  efektif  dan  lebih  efesien dan tepat guna.
b) Fleksibel
Sistem  Pendukung  keputusan  memiliki  proses  kerja  masukkan  ,  kemampuan dalam  proses  dan  menghasilkan  luaran  berupa  output  serta  memberikan pilihan alternatif alternatif kepada pemakai (user)
c) Data Kualitas
Data  yang  di  olah  pada  Sistem  pengambilan  keputusan  harus  data  yang berkualitas sehingga mudah diproses untuk menghasilkan nilai.
d) Prosedur Pakar
Hasil penelitian [8] yaitu untuk mempercepat hasil  seleksi dalam penerimaan mahasiswa  baru  dibutuhkan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).Hasil pemaparan  (rahmat  agusti,  muhamad  Iqbal  utsawatu  hasanan  menjelaskan bahwa  system  pendukung  keputusan  sanagt  membantu  perusahaan  dalam memberikan  bonus  tahunan  kepada  karyawan.  Menurut  hasil  pemaparan  [9] jika persoalan SPK bisa digabungankan menggunakan metode Metode ROC.
Hasil penelitian [10]  menjelaskan bahwa SPK mampu dijadikan landasan dalam menseleksi orang yang benar benar berhak memperoleh bantuan agar bantuan tersebut tepat sasaran kepada orang orang yang membutuhkan. Menurut hasil penelitian [11] SPK bisa dijadikan sebagai acuan dalam memilih asuransi agar lebih produktif dan sesuai dengan kebutuhan nasabah itu sendiri.
Metode SAW dikenal dengan istilah metode yang menggunakan penjumlahan bobot.  Cara  kerja  metode  ini  berupa  mencari  semuah  jumlah  bobot  dari  semua rating  dari  semual  alternatif  menggunakan  system  matriks  (normalisasi)  [12]. Proses  kerja  Sistem  pengambilan  keputusan  menggunakan  metode  SAW diantaranya:
a) Langkah  pertama  yaitu  penetapan  pemilihan    kriteria  kriteria  yang  dipilih untuk dijadikan sebagai pedoman dalam pengambilan keputusan yaitu Cj.
b) Penentuan alternatif yang akan dipilih sebagai keputusan yaitu Aj.
c) Penentuan nilai bpbot pada preferensi(W)pada kriteria
W= [W1,W2,W3,....Wj] (1)
d) Untuk penentuan nilai yang ada pada Tabel melihat pada reting dan disesuai kan dengan Tabel yang dibahas.
e) Membuat sebuah matriks (X) pada setiap kriteri yang akan digunakan Nilai X setiap  alternatif  (Ai)  pada  setiap  kriteria  (Cj)  yang  sudah  ditentukan,
dimanai=1,2,....m dan j=1,2,...n (2)
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 677-687 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
f) Langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  normalisasi  matriks  dengan  cara menghitung  nilai  rating kinerja  ternormalisasi  (rij) dari  alternatif  (Ai)  pada kriteria (Cj).
g) Untuk  proses  hasil  dari  penilaian  rating  maka  menggunakan  system ternomalisasi (rij) Buat system bentuk matrik ternormalisasi (R)
(3)
h) Langkah terakhir yaitu melakukan perhitungan keseluruhan pada nilai akhir (Vi)  hasil  ini  diperoleh  dari  proses  penjumlahan  dan  perkalian  dari  bentuk matriks ternormalisasi (R) bentuk  bobot preferensi (W) harus sama dengan bentuk elemen matriks [13].
Beberapa  penelitian  yang  menggunakan  SPK  metode  SAW  menjelaskan bahwa  metode  ini  memiliki  kemampuan  dalam  melakukan  penilaian  lebih  cepat dan  efektif  karena  berdasarkan  nilai  kinerja  bobot  sesuai  dengan  kepentingan yang  di  butuhkan  [14].  Hasil  Penelitian  [15]  tentang  penerimaan  bantuan  tepat sasaran  dengan  menggunakan  system  yang  telah  dibuat  sehingga  bantuan  dana dapat disalurkan dengan tepat.
Metodologi  penelitian berfungsi  untuk  petunjuk  arah dan  pedoman  tentang apa  yang  akan  dikerjakan  dalam  penelitian  yang  dilaksanakan.  Penelitian  ini menggunakan  konsep  kualitatif,  cara  kerja  metode    kualitatif.  Langkah  langkah penyelesaian penelitian ini diantaranya:
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Keterangan Metodelogi Penelitian:
1) Mencari  Referensi  sesuai  dengan  objek  yang  diteliti  seperti  mengumpulkan  data penelitian, Jurnal dan yang berhubungan dengan penelitian.
2) Analisa data sesuai dengan kriteria yang diterapkan. Kriteria diperoleh dari data yang akuran yang bersumber dari tempat penelitian.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 677-687 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
3) Kriteria berdasarkan sumber data yang harus akurat dan relevan
4) Metode Simple Additive weighting dengan cara memproses data berdasarkan nilai bobot dengan menggunakan system Matriks
5) Normalisasi Matriks merupakan proses pencarian masing masing kriteria dengan menggunakan bobot dan system matriks
6) Menghitung  nilai  akhir  berdasarkan  proses  akhir  dari  keseluruhan  nilai  yang sudah di ola .
Rumus yang digunakan dalam  menyelesaikan kasus dengan mencari nilai penjumlahan dengan mencari nilai bobot dari semua nilai alternatif yang tersedia pada atribut  [16], [17], [18], [19],  [20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisa dan Perancangan Kebutuhan Input dan Output
Dalam  penentuan  pemberian  kredit  rumah  perlu  di  seleski  sesuai  dengan kriteria  kriteria  yang  sudah  ditetapkan.  Penentuan  variable  ini  bertujuan  untuk mempermudah pengolahan data sehingga membantu pihak pemberi kredit dalam menseleksi  masyarakat  yang  benar  benar  layak  memperoleh  rumah  bantuan. Analisa  sangat  dibutuhkan  dalam  pengolahan  data.  Tujuan  Analisa  data  yaitu mempermudah  dalam  menyelesaikan  permasalahan  sehingga  objek  yang  diteliti bisa  dijadikan  sebagai  hasil  objek  yang  bernilai  dan  mampu  dijadikan  landasan dalam pengambilan keputusan.
Variabel  input  yang  dibutuhkan  dalam  seleksi  pemberian  rumah  bantuan diantaranya:
a) Kondisi Rumah,
b) Pendapatan,
c) Pekerjaan,
d) Tanggungan.
Untuk  variabel output berdasarkan  nilai  pengurutan  dari  nilai  terbesar  ke nilai  terkecil,  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  di  seleksi  dari  pemilihan  nilai  yang paling  besar.  Untuk  penentuan  nilai  kriteria  berbeda  beda.  Untuk  mencari  nilai hasil akhir diperlukan bobot untuk memberikan ambang nilai batas pada masing masing kriteria. Untuk pembahasan kasus ini dapat dilihat nilai bobot pada Tabel dibawah ini:
Tabel 1. Kriteria yang dibutuhkan Keanggotaan Nilai bobot Kondisi Rumah  0,35 Pendapatan 0,30 Pekerjaan 0,20 Tanggungan 0,15
Nilai bobot untuk kriteria Kondisi rumah dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Kondisi Rumah Kebutuhan Nilai bobot Sangat Layak  0,35 Cukup Layak 0,30 Kurang Layak  0,20 Tidak Layak 0,15
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 677-687 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
N Nilai bobot untuk kriteria Pendapatan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Kriteria Pendapatan Pendapatan  Nilai bobot ≥ 2.500.000 0,35 ≥ 2.000.000 0,30 ≥ 1.500.000 0,20 ≥ 1.000.000 0,15

## Nilai bobot pada Kriteria Pekerjaan dapat dilihat pada Tabel 4
Tabel 4 . Kriteria Pekerjaan Pekerjaan Nilai bobot Tetap 0,35 Tidak Tetap 0,30 Wiraswasta 0,20 Pengangguran  0,15

## Nilai bobot untuk kriteria Tanggungan dapat dilihat pada Tabel 5
Tabel 5. Kriteria Tanggungan Tanggungan  Nilai bobot >6 0,35 >5 0,30 >4 0,20 >3 0,15

## 3.2. Proses penyelesaian metode Simple Additive Weighting (SAW)
Proses penyelsaian menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW) langkah langkah yang dilakukan diantaranya:
a) Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu Cj. Kriteria yang digunakan terdapat pada Tabel 6
Tabel 6. Kriteria Kriteria Cj Kondisi Rumah  C1 Pendapatan C2 Pekerjaan C3 Tanggungan C4 b) Penentuan Alternatif yang dijadikan sebagai system pengambilan Keputusan, yaitu Aj.
c) Penentuan  nilai  bobot  preferensi  kepentingan  (W)  pada  setiap  kriteria  yang digunakan.
Tabel 7. bobot preferensi Kriteria Bobot Preferensi (W)  Bobot Preferensi (W) % Kondisi Rumah  0,35 35 % Pendapatan 0,30 30 % Pekerjaan 0,20 20 %
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 677-687 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Kriteria Bobot Preferensi (W)  Bobot Preferensi (W) % Tanggungan 0,15 15%
d) Pada  pemilihan  nilai  reting pada  Tabel  dibawah ini  diperoleh  dari  data  yang sudah  diolah.  Nilai  tersebut  berdasarkan  kriteria  yang  dipakai.  Selanjutnya memasukkan data kedalam  nilai konfersi dengan penentuan nilai bobot yang sudah diproses.
Tabel 8. Data Penelitian Alternatif C1 C2 C3 C4 Buyuang 0,85  1 0,85  0,57 Marimar 0,57  1 0,85  0,57 Suhardianto 0,85  1 0,85  0,42 Samsinar 0,57  1 0,85  1 Jufriadi Putra  1 0,42  0,85  0,85 Masdianti 1 1 0,85  0,57 Yusniar 1 0,85  0,71  0,85 A C1 C2 C3 C4 A1  0,30  0,35  0,30  0,20 A2  0,20  0,35  0,30  0,15 A3  0,30  0,35  0,30  0,15 A4  0,20  0,35  0,30  0,35 A5  0,35  0,15  0,30  0,30 A6  0,35  0,35  0,30  0,20
A7  0,35  0,30  0,25  0,30

## e) Langkah selanjutnya  yaitu membuat matriks  keputusan
1) Kriteria Kondisi Rumah
R 11 0,85 R 12 0,57 R 13 0,85 R 14 R 15 1 R 16 1 R 17 1
2) Kriteria Pendapatan R 21 1 R 22 1 R 23 1 R 24 1
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 677-687 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
R 25 0,42 R 26 1 R 27 0,85
3) Kriteria Pekerjaan R 31 0,85 R 32 0,85 R 33 0,85 R 34 0,85 R 35 0,85 R 36 0,85 R 37 0,71
4) Kriteria Pengangguran R 41 0,57 R 42 0,57 R 43 0,42 R 44 1 R 45 0,85 R 46 0,57 R 47 0,85
Setelah  mencocokan  nilai  pada  setiap  alternatif,  maka  proses  selanjutnya melakukan  perhitungan  dengan  konsep  dan  rumus  keputusan  menggunakan ternormalisasi (Rij) dapat dilihat pada penjabaran dibawah ini:
1. Analilisi Perhitungan SAW.
2. Mencocokan nilai masing-masing krtiteria pada setiap alternaatif.
3. Normalisasi untuk keptusan pada setiap alternatif.
4. Nilai preferensi setiap aplikasi merangking alternative. Dari   nilai   tersebut   kemudian   pengambil   keputusan memberikan bobot preferensi sebagai berikut :
W = [0,35; 0,30 ; 0,20 ; 0,15 ]
Hasil  Akhir  dari  Perangkingan  masyarakat  yang  berhak  memperoleh  bantuan rumah layak huni diantaranya:
V 11 =  [( 0,35*0,85) + (0,30*1) +       (0,20*0,85) + (0,15*0,57)]
= 0,2975+ 0,3 + 0,17+ 0,0855
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 677-687 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
=  0,853 V 21 =  [( 0,35*0,57) + (0,30*1) + (0,20*0,85) + (0,15*0,57)]
= 0,1995+ 0,3 + 0,17+ 0,0855 =  0,755 V 31
=  [( 0,35*0,85) + (0,30*1) + (0,20*0,85) + (0,15*0,42)]
= 0,2975+ 0,3 + 0,17+ 0,063 =  0,8305 V 41
=  [( 0,35*0,57) + (0,30*1) + (0,20*0,85) + (0,15*1)]
= 0,1995+ 0,3 + 0,17+ 0,15 =  0,8195 V 51 =  [( 0,35*1) + (0,30*0,42) + (0,20*0,85) + (0,15*0,85)]
= 0,35+ 0,126 + 0,17+ 0,1275 =  0,7735 V 61 =  [( 0,35*1) + (0,30*1) + (0,20*0,85) + (0,15*0,57)]
= 0,35+ 0,3 + 0,17+ 0,0855 =  0,9055 V 71
=  [( 0,35*1) + (0,30*0,85) + (0,20*0,71) + (0,15*0,85)] = 0,35+ 0,255 + 0,142+ 0,1275 =  0,8745
Hasil pencarian nilai bobot tertinggi dalam pemberian bantuan rumah layak huni kepada masyarakat.
Tabel 10. Tabel Nilai Kriteria C1  0,853
C2  0,755 C3  0,8305 C4  0,8195
C5  0,7735
C6  0,9055

## C7  0,8745
Berdasarkan nilai diatas maka dapat di ambil keputusan bahwa C6 atas nama masdianti yang paling berhak meperoleh bantuan rumah layak huni dengan nilai 0,9055 . Rekomendasi kedua diberikan kepada Yusniar C7  dengan nilai 0,8745.

## 4.  SIMPULAN
Setelah  melakukan  proses  pencarian  maka  dapat  disimpulkan  bahwa Pemberian bantuan rumah layak huni diberikan kepada masyarakat yang memiliki kriteria  melihat  kondisi  rumah,  pekerjaan,  pendapatan  dan  Jumlah  tanggungan. Sistem  Pendukung  keputusan  menggunakan  metode SAW mampu menyelesaikan permasalahan  yang  tidak  terstruktur  menjadi  terstruktur  dan  terkomputerisasi. Data yang diolah sebanyak 7 data penduduk yang direkomendasikan mendapatkan bantuan  perbaiki  rumah,  dari  ketujuh  data  yang  diolah  Mayarakat  yang  paling layak diberikan rumah bantuan layak huni atas nama Masdianti dengan perolehan nilai  akhir  sebesar  0,9055.  Sistem  pendukung  keputusan  bisa  dijadikan  sebagai system  penyelesaian  masalah  pemberian  bantuan  layak  huni  kepada  masyarakat yang tidak mampu.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 677-687 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. I. Purwanti, Budi Serasi Ginting, and Novriyenni, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Rumah  Tak Layak Huni (RTLH) Di Kota  Binjai Dengan Metode Simplemultiple  Attribute  Rating  Technique  (SMART)  (Kasus  Dinas  Sosial  Binjai),”
JUKI  J. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2021, doi: 10.53842/juki.v3i1.39.
[2] K.  Sitorus  and  A.  B.  P,  “Penentuan  Bonus  Tahunan  Menggunakan  Metode  Simple Multi  Attribute  Rating  Technique  Graha  Bumi  Hijau  memberikan  bonus  tahunan kepada tiap karyawannya , bonus ini dimanakan Key Performance Indicators ( KPI ). Dalam pemberian bonus ini memberikan kemampuan s,” vol. 16, pp. 20–27, 2022.
[3] T. Online, M. Awiet, W. Prasetyo, D. Yunita, and A. Trisetya, “Jurnal Politeknik Caltex Riau  Penentuan  Penerima  Bantuan  Sosial  Dana  Desa  Dengan  Sistem  Pendukung Keputusan Menggunakan Simple Additive Weighting Method,” vol. 8, no. 2, pp. 296– 306, 2022.
[4] S. R. Siregar and Nurhayati, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit PNS dengan Metode AHP Dan Topsis,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. Vol.2, no. 1, p. No.1, 2018.
[5] R.  N.  Handayani  and  I.  Hariyanti,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Penentuan  Calon Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  Dengan  Metode  Saw,” J.  Responsif    Ris.
Sains dan Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 190–195, 2022, doi: 10.51977/jti.v4i2.844.
[6] A. A. Majid and A. P. Widyassari, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Rumah Tidak Layak Huni ( RTLH ) Menggunakan Simple Additive Weighting ( SAW ) di Desa Nglungger,” vol. 16, no. 1, pp. 9–16, 2022.
[7] R.  T.  Subagio,  P.  Sokibi,  and  R.  R.  Hartoyo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian  Bonus  Karyawan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Logic  (Studi  Kasus:  Pt. Jaya Raya),” J. Digit , vol. 9, no. 1, p. 71, 2019, doi: 10.51920/jd.v9i1.134.
[8] A. Abdillah, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Dengan Metode Simple  Additive  Weigthing  (SAW)  di  SMAN  1  Cikakak  Kab  .  Sukabumi,”  pp.  124– 131, 2021.
[9] C. Monika, P. Metode, P. Metode, S. A. W. Dengan, and D. I. Masyarakat, “Menentukan Kualitas Air Sumur,” vol. 1, pp. 101–110.
[10]  F.  Sembiring,  M.  T.  Fauzi,  S.  Khalifah,  A.  K.  Khotimah,  and  Y.  Rubiati,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Covid  19  menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus : Desa Sundawenang),” Explor. Sist. Inf. dan Telemat. , vol. 11, no. 2, p. 97, 2020, doi: 10.36448/jsit.v11i2.1563.
[11]  S.  Andriani,  D.  M.  Akhmad,  and  M.  Ulya,  “Implementasi  Weight  Product  Model (Wpm) Dalam Memilih Jenis Asuransi,” Komputasi J. Ilm. Ilmu Komput. dan Mat. , vol. 18, no. 1, pp. 36–47, 2021, doi: 10.33751/komputasi.v18i1.2397.
[12]  H.  Hasugian,  I.  H.  Mursyidin,  and  M.  D.  Handayani,  “Sistem  Penunjang  Keputusan Pemberian Kredit Dengan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) Studi Kasus : Koperasi Karyawan Gatera Pt PLN ( Persero ) Area Kebayoran,” Pros. SINTAK , pp. 465–471, 2018.
[13]  G. Ginting, Mesran, and Y. F. Manalu, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) dalam Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer,” Pros. Semin. Nas. Ris. Dan Inf. Sci. , vol. 5, no. 3, pp. 19–25, 2021.
[14]  M.  Fmadm,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Rumah  Layak  Huni Menggunakan FMADM dan SAW,” vol. 3, no. 28, pp. 167–176, 2022.
[15]  A. S. Sopandi, D. Gustian, F. Sembiring, N. D. Arianti, and A. Setiawati, “TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY,” vol. 8, no. 2, pp. 111–122, 2022.
[16]  D. Mahrizon, “Sistem Pengambilan Keputusan Kepuasan Pelanggan Bengkel Motor
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 677-687 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Berkah  dengan  Metode  Simple  Additive  Weigthing,”  vol.  9,  no.  5,  pp.  1460–1465, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.5018.
[17]  R.  R.  Yusran,  “Metode  Simple  Additive  Weigthing  Pemberian  Reward  Karyawan Dalam  Strategi  Pemasaran  Produk  Kepada  Konsumen,” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) , vol. 9, no. 6, p. 2211, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5334.
[18]  N. S. Aqmarina, D. S. Canta, N. Wahyuni, E. Setyaningsih, A. Hermawansyah, and S. Sudarman,  “Analisis  Pengaruh  Kualitas  Website  Kejaksaan  Negeri  Penajam  Paser Utara Menggunakan Metode Webqual,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 6, p. 2183, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5379.
[19]  R.  Meri,  “Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Method  on  The  Selection  of  New Teacher  Candidates  at  Integrated  Islamic  Elementary  School,” Int.  J.  Inf.  Syst. Technol. Akreditasi , vol. 4, no. 1, pp. 428–435, 2020.
[20]  M. S. H. S. Cepi Cahyadi1, “1 1 , 2,” vol. 1, no. 2, pp. 5–12, 2019.