## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 498−508 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4646

## Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weight Product (WP) dalam Menentukan Penerima Zakat

## Rayendra
Program Studinya D3 Keperawatan, Akademi Keperawatan Nabila, Padang Panjang Jalan Dr. H. Kamarullah No.1, Bukit Surungan, Kec. Padang Panjang Bar., Kota Padang Panjang, Sumatera Barat, Indonesia Email: rayzha1206@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rayzha1206@gmail.com Submitted: 01/12/2023; Accepted: 14/01/2024; Published: 22/01/2024
Abstrak -Zakat merupakan bagian dari harta seseorang, yang menurut agama Islam jika harta tersebut sudah melampaui batas nishab maka diwajibkan kepada pemiliknya untuk diserahkan kepada seseorang yang berhak menerimanya dengan persyaratan tertentu atau disebut dengan mustahiq zakat. Untuk menentukan mustahiq zakat Badan Amil Zakat Nasional (BAZNAS) Kota Solok  melakukan  pengumpulan  data  calon  penerima  zakat  dan  menetapkan  mustahiq  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang ditetapkan secara manual. Oleh karena itu melalui penelitian ini digunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) untuk menentukan mustahiq zakat sehingga dapat membantu BAZNAS Kota Solok dalam mengambil keputusan.  Kriteria  yang  digunakan  ada  lima  kriteria,  yaitu  status  tempat  tinggal,  penghasilan  per  bulan,    status  pekerjaan, jumlah tanggungan, dan pengeluaran per bulan. Penghasilan per bulan merupakan kriteria biaya (cost) dan yang lain adalah kriteria keuntungan (benefit). Setelah dilakukan perhitungan menggunakan kedua metode diperoleh hasil perangkingan dari calon penerima zakat (mustahiq). Pada Metode SAW diperoleh hasil perangkingan urutan pertama  pada calon penerima  ke empat (A4) dan ke sembilan (A9), begitu juga pada Metode WP. Tetapi terdapat perbedaan perangkingan pada urutan ke tiga dan empat. Dapat dilihat bahwa metode SAW dan WP memberikan hasil perangkingan yang hampir sama namun ada perbedaan pada  beberapa  urutan  perangkingan  walaupun  rangking  terbaik  berada  pada  altenatif  yang  sama.  Melalui  uji  sensitivitas diperoleh  hasil  bahwa  metode  WP  memiliki  sensitivitas  yang  lebih  tinggi  dari  pada  metode  SAW,  yaitu  4,18%  >  3,17% sehingga dapat disimpulkan metode WP lebih baik digunakan sebagai pendukung keputusan oleh pengambil keputusan yaitu BAZNAS Kota Solok.
Kata kunci : Zakat; Mustahiq; Simple Additive Weighting; Weighted Product; Perangkingan
Abstract -Zakat is part of a person's assets, which according to Islam, if the assets exceed the nishab limit, the owner is obliged to  hand  them  over  to  someone  who  has  the  right  to  receive  them  under  certain  conditions  or  is  called  mustahiq  zakat.  To determine zakat mustahiq, BAZNAS Solok City collects data on prospective zakat recipients and determines mustahiq based on  criteria  determined  manually.  Therefore,  through  this  research,  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  and  Weighted Product (WP) methods are used to determine mustahiq zakat so that it can help BAZNAS  Solok City  in making decisions. There  are  five  criteria  used,  residence  status,  monthly  income,  employment  status,  number  of  dependents,  and  monthly expenses.  Monthly  income  is  a  cost  criterion  and  the  other  is  a  profit  criterion.  After  carrying  out  calculations  using  both methods, ranking results were obtained from prospective zakat recipients (mustahiq).  In the SAW Method, the first ranking results were obtained for the fourth (A4) and ninth (A9) recipient candidates, as well as in the WP Method. However, there is a difference in ranking between third and fourth. It can be seen that the SAW and WP methods provide almost the same ranking results, but there are differences in several ranking orders even though the best rankings are in the same alternative. Through the sensitivity test, the results were obtained that the WP method has a higher sensitivity than the SAW method, that is 4,14% > 3,17%, so it can be concluded that the WP method is better used as decision support by decision makers, is BAZNAS Solok City.
Keywords: Zakat; Mustahiq; Simple Additive Weighting; Weighted Product; Ranking

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu rukun Islam adalah membayar zakat. Zakat merupakan bagian dari syari’at Islam mempunyai keunikan tersendiri dibandingkan dengan syari’at ibadah yang lain. Ia tidak hanya mengandung muatan  ‘ibâdah mahdlah secara sempit, tapi juga sarat dengan muatan ibadah sosial ekonomi.
Zakat  berasal  dari  Bahasa  Arab  ath-thaharatu  yang  berarti  kesucian.  Sedangkan  menurut  istilah,  Zakat merupakan  bagian  dari  harta  seseorang,  yang  menurut  agama  Islam  jika  harta  tersebut  sudah  melampaui  batas nishab maka diwajibkan kepada pemiliknya untuk diserahkan kepada seseorang yang berhak menerimanya dengan persyaratan tertentu atau disebut dengan mustahiq zakat[1].
Mustahiq  zakat  adalah  orang-  orang  yang  berhak  menerima  harta  zakat.  Allah  SWT  telah  menentukan orang-orang yang berhak menerima zakat di dalam firman-Nya:
اَمَّنِا ُ ت ٰقَدَّصلا ُِءۤا َرَق فْلِل ُِنْيِكٰسَمْلا َو َُنْيِلِماَعْلا َو اَهْيَلَع ُِةَفَّلَؤ مْلا َو ُْم ه ب ْو ل ق ىِف َو ُِباَق ِ رلا َُنْيِم ِراَغْلا َو ُْيِف َو ُِلْيِبَس ُِٰاللّ ُِنْبا َو ُ ِلْيِبَّسلا ُ ةَضْي ِرَف َُن ِم ُِٰاللّ ۗ ُ ٰاللّ َو ُ مْيِلَع ُ مْيِكَح Artinya:
Sesungguhnya  shadaqah  (zakat-zakat)  itu,  hanyalah  untuk  orang-orang  fakir,  orang-orang  miskin,  pengurus- pengurus zakat, para  mualaf  yang dibujuk  hatinya,  untuk (memerdekakan) budak, orang  yang berhutang untuk jalan Allah dan orang-orang yang sedang dalam perjalanan, sebagai sesuatu ketetapan yang diwajibkan Allah; Dan Allah Maha Mengetahui lagi Maha bijaksana[2].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 498−508 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4646
Orang-orang yang berhak menerima zakat (mustahiq zakat) menurut kitab Fathul Qarib antara lain adalah orang-orang  yang  termasuk  golongan  fakir  dan  miskin.  Seseorang  dikatakan  fakir  adalah,  a)  orang  yang  sama sekali  tidak  mempunyai  harta  maupun  pekerjaan,  b)  orang  yang  mempunyai  harta  namun  tidak  mempunyai pekerjaan, dan harta yang dimiliki tidak cukup untuk memenuhi kebutuhan selama umumnya usia (63 tahun), c) orang yang bekerja dengan jenis pekerjaan yang layak dan berpenghasilan tetapi hasil dari pekerjaan tersebut tidak dapat memenuhi kebutuhan hidupnya, d) orang yang mempunyai harta simpanan atau harta hasil bekerja, namun harta tersebut dianggap haram menurut agama. Sehingga orang-orang tersebut termasuk dari golongan fakir yang berhak  mendapat zakat. Sedangkan orang  miskin adalah orang  yang  mempunyai harta atau pekerjaan, di  mana masing-masing  harta  dan  pekerjaannya  dapat  menjadi  sumber  penghasilan  hidup,  tetapi  tidak  mencukupinya. Perbedaan  yang  paling  mendasar  antara  fakir  dan  miskin  adalah  penghasilan  fakir  jauh  dari  mencukupi,  tidak sampai setengah dari yang diperlukan. Sedangkan penghasilan orang miskin meskipun tidak mencukupi namun jumlahnya lebih dari setengah dari yang diperlukan. Sehingga ketika seseorang tidak tercukupi dalam hal tersebut secara layak, maka baginya boleh menerima zakat[3].
Badan  Amil  Zakat  Nasional  (BAZNAS)  adalah  lembaga  yang  melakukan  pengelolaan  zakat  secara nasional. BAZNAS kabupaten/kota dibentuk oleh direktur jenderal yang mempunyai tugas dan fungsi di bidang zakat pada kementerian yang menyelenggarakan urusan pemerintahan di bidang agama atas usul bupati/walikota setelah  mendapat  pertimbangan  BAZNAS[4].  Badan  Amil  Zakat  Nasional  (BAZNAS)  Kota  Solok  Provinsi Sumatera Barat merupakan salah satu badan yang menyalurkan zakat kepada orang-orang yang berhak menerima zakat  (mutahiq).  Untuk  menentukan  mustahiq  tersebut  badan  amil  zakat  melakukan  pengumpulan  data  calon penerima zakat dan menetapkan mustahiq berdasarkan kriteria-kriteria yang ditetapkan secara manual.
Proses penentuan secara manual ini akan menimbulkan masalah seperti tidak tepatnya keputusan mustahiq yang  mendapat  zakat  karena  dikhawatirkan  terdapat  faktor  kesubjektifan  dalam  penentuan  tersebut  yang  akan berakibat  tidak  tepatnya  sasaran  penyaluran  zakat.  Melalui  penelitian  ini  akan  diimplementasikan  salah  satu metode  penunjang  dalam  pengambilan  keputusan  yaitu  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  yang dibandingkan dengan Metode Weight Product (WP). Konsep dasar dari metode SAW adalah untuk menemukan jumlah  terbobot  dari  peringkat  kinerja  pada  setiap  alternatif  dan  semua  atribut  yang  memerlukan  proses normalisasi matriks keputusan ke skala yang sebanding dengan peringkat alternatif yang ada[5].
Penelitian-penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  Metode  SAW  ini  di  antaranya  Penerapan  Metode Simpel Additive Weighting (SAW) pada Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Paket Internet, Bella dan Ermatita  (2021)  meneliti  bahwa  penerapan  Metode  SAW  pada  sistem  pendukung  keputusan  dalam  pemilihan paket layanan internet menghasilkan sebuah sistem yang mampu memberikan rekomendasi paket internet yang sesuai dengan kebutuhan customer dan mempermudah pengguna dalam menjalankan sistem pendukung keputusan pemilihan paket layanan internet[6].
Sebuah  simpulan  penelitian  dari  Nursafika,  et  al  (2022)  bahwa  metode  yang  digunakan  SAW  (Simple Additive Weighting) memberikan kemudahan pihak sekolah dalam penentuan penerima beasiswa. Kriteria yang ditetapkan  dalam  menentukan  penerima  beasiswa  ini  adalah  kondisi  rumah,  jumlah  penghasilan  orang  tua, kepribadian, jumlah  saudara  kandung, dan nilai rata-rata rapor. Kemudian proses perankingan dilakukan  untuk menentukan  alternatif  yang  optimal,  yaitu  merekomendasikan  siswa  yang  berhak  menerima  beasiswa.  Dengan penerapan metode SAW didapatkan hasil bahwa penerapan metode ini dapat mempermudah penentuan kandidat penerima beasiswa pada SMPN 1 Dumai[7].
Kunti  Eliyen  dan  Fery  Sofian  Efendi  menggunakan  metode  Weighted  Product  (WP)  untuk  perhitungan kriteria  alternatif  mustahiq  zakat  dengan  menggunakan  lima  kriteria  yaitu  tempat  tinggal,  penghasilan,  status pekerjaan,  jumlah  tanggungan  dan  banyak  kebutuhan  hidup  per  bulan  .  Dari  uji  coba  yang  telah  dilakukan, disimpulkan bahwa metode Weighted Product (WP) merupakan salah satu metode pengambilan keputusan multi kriteria yang proses perhitungannya tidak terlalu rumit dan mudah diimplementasikan[8].
Pada  tahun  2021,  Makhda  Intan  Sanusi  melalui  penelitiannya  di  LAZ  Ummat  Sejahtera  telah menyimpulkan bahwa untuk siapa yang termasuk dalam kategori fakir miskin LAZ Ummat Sejahtera membuat sebuah  skala  yang  di  dalamnya  terdapat  poin-poin  pengkategorian  calon  mustahiq,  seperti  penghasilan  kepala keluarga, pekerjaan, keadaan rumah, kendaraan, dsb. Di setiap kategori terdapat poin-poinnya. Setelah total poin terkumpul  maka  ditentukan  apakah  layak  dibantu  atau  tidak.  Skalanya  adalah  untuk  total  poin  126-165  masuk kategori  perlu  mendapat  perhatian  khusus,  76-125:  layak  dibantu  dan  33-75:  tidak  layak  dibantu.  Jadi,  untuk menetapkan apakah calon mustahiq dapat dibantu atau tidak LAZ Ummat Sejahtera telah memiliki patokan seperti yang tersebut di atas[9].
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan Arman Gani, et al (2019) telah didapatkan kesimpulan bahwa pemilihan kamera Mirrorless menggunakan dua metode SPK yaitu Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) yaitu didapatkan perbedaan hasil akurasi yang begitu signifikan, untuk metode Weighted Product (WP) mendapat nilai akurasi sebesar 72,72% dan metode Simple Additive Weighting (SAW) mendapat nilai akurasi sebesar 81,81%. Jadi dari hasil akurasi kedua metode didapatkan metode SAW yang cocok digunakan pada pembelian kamera Mirrorless untuk pemula[10].
Febri Haswan (2019) pada penelitiannya menyimpulkan bahwa dengan penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW), dapat membantu instansi pendidikan dalam menentukan prestasi kepala sekolah dengan cepat, secara  tepat  dan  transparan.  Sistem  yang  dibangun  dapat  memudahkan  pemilihan,  hal  ini  dibuktikan  dengan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 498−508 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4646
perbandingan antara sistem manual dengan sistem komputerisasi. Seleksi menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat memilih alternatif terbaik dari beberapa alternatif menggunakan setiap kriteria[11].
Dede, et al (2019) juga menyimpulkan hasil penelitian mereka bahwa Metode SAW lebih cocok digunakan pada kasus perkreditan di mana hasil yang diberikan lebih jelas karena berdasarkan penilaian dan bobot yang telah ditentukan[12].
Fuady,  et  al  (2022)  menyimpulkan  bahwa  metode  SAW  lebih  efektif  dibandingkan  dengan  metode  WP dikarenakan selain nilai akhir metode SAW lebih tinggi dibandingkan nilai akhir metode WP, metode SAW juga memiliki perhitungan yang lebih mudah dibandingkan metode WP[13].
Amelia, S., dan Prianto, C., (2019) menyimpulkan bahwa metode SAW adalah metode yang paling sensitif relevan  atau  metode  terbaik  dalam  menyelesaikan  kasus  membandingkan  metode  SAW  dan  WP  dalam  kasus penentuan laptop[14]
Rizka  (2021)  melalui  penelitiannya  menyimpulkan  bahwa  metode  SAW  lebih  sesuai  dan  tepat  untuk diterapkan  pada  proses  penentuan  keputusan  pemberian  bantuan  di  desa  Cisarua  dengan  menghasilkan  jumlah peringkat yang lebih banyak dan nilai persentase tingkat kesesuaian yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode WP.  Semakin  banyak  peringkat  yang  dihasilkan  menunjukkan  perhitungan  dengan  metode  tersebut  dapat meminimalisir  nilai  preferensi  yang  sama  sehingga  perangkingan  alternatif  penerima  bantuan  dapat  dilakukan dengan baik dan memberikan hasil yang lebih jelas[15].
Berdasarkan referensi yang dikumpulkan maka pada penelitian ini juga dibandingkan Metode SAW dan WP untuk menentukan alternatif terbaik atau urutan perangkingan calon penerima zakat (mustahiq) di BAZNAS Kota Solok. Pemilihan kedua metode ini bukan tanpa alasan, melainkan lebih karena Metode SAW dan WP dinilai memiliki kemiripan karakter dan langkah dalam metodenya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Bagan Alir Metodologi Penelitian
Pada metode penelitian ini menggunakan tahapan yang dapat dilihat pada gambar 1.
Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan dari masing-masing kriteria Mulai Menentukan Alternatif dan menentukan Menentukan Kriteria Menilai peringkat kesesuaian setiap alternatif pada setiap kriteria Proses Normalisasi Matriks Hasil Perangkingan dengan Metode SAW Hasil Perangkingan dengan Metode WP Uji Sensitivitas Hasil Uji Sensistivitas Selesai
Gambar 1. Bagan Alir Metodologi Penelitian
1) Menentukan Alternatif dan Kriteria
Alternatif  merupakan  data  yang  akan  dirangking  dan  dipilih  yang  terbaik  menggunakan  kriteria  yang ditentukan. Kriteria merupakan acuan dalam pengambilan keputusan.
2) Bobot kriteria, dan analisis keuntungan atau biaya.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 498−508 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4646
Setiap  kriteria  diberikan  bobot  berdasarkan  tingkat  kepentingannya,  misal  sangat  penting,  penting,  cukup penting, kurang penting, dan tidak penting. Setiap kepentingan diberikan bobot, misal sangat penting diberi nilai bobot 5, penting diberi nilai bobot 4, cukup penting diberi nilai bobot 3, kurang penting diberi nilai bobot 2, dan tidak penting diberi nilai bobot 1. Analisa keuntungan atau biaya dilakukan untuk menentukan apakah kriteria yang ditetapkan akan memberikan keuntungan bagi pengambil keputusan atau akan menambah biaya bagi pengambil keputusan.
3) Proses normalisasi Matriks
Setiap  bobot  kriteria  diajikan  dalam  bentuk  matriks  keputusan  dan  dilakukan  proses  normalisasi  terhadap matriks tersebut menggunakan formula yang ditentukan.
4) Perangkingan dengan metode SAW dan WP.
Metode  SAW  dan  WP  digunakan  untuk  merangking  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  ditetapkan.  Lalu dibandingkan hasilnya.
5) Uji Sensitivitas.
Uji  sensitivitas  dilakukan  untuk  menentukan  metode  yang  relevan  untuk  digunakan  dalam  mendukung pengambilan keputusan. Semakin sensitif nilai perubahan ranking pada setiap metode maka metode itulah yang dipilih dan dianggap relevan.

## 2.2 Simple Additive Weighting (SAW)
Simple  Additive  Weighting  (SAW)  juga  dikenal  sebagai  kombinasi  linier  pembobotan  atau  metode  penilaian, adalah teknik pengambilan keputusan multi-atribut yang paling sederhana dan paling sering digunakan. Metode ini didasarkan pada rata-rata pembobotan. Skor evaluasi dihitung untuk setiap alternatif dengan mengalikan nilai skala  yang  diberikan  pada  atribut  alternatif  dengan  bobot  kepentingan  relatif  yang  langsung  diberikan  oleh pengambil  keputusan,  diikuti  dengan  jumlah  produk  untuk  semua  kriteria.  Keuntungan  metode  ini  adalah transformasi  linear  proporsional  dari  data  mentah  yang  berarti  urutan  besaran  relatif  dari  skor  standar  tetap sama[5].
Metode  SAW  sering  dikenal  dengan  Metode  Weighted  Addtion.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah mencari  penjumlahan  bobot  dari  pemeringkatan  kinerja  setiap  alternatif  pada  seluruh  atribut.  Metode  SAW memerlukan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  hingga  skala  yang  sebanding  dengan  seluruh pemeringkatan  alternatif  yang  ada[16].  Metode  SAW  merupakan  metode  penjumlahan  bobot.  Konsep  dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan bobot dari penilaian kinerja setiap alternatif pada seluruh kriteria[17]. Metode SAW mengenal 2 (dua) atribut yaitu kriteria manfaat dan kriteria biaya. Perbedaan mendasar kedua kriteria ini  terletak  pada  pemilihan  kriteria  ketika  mengambil  keputusan[18].  Proses  SAW  mengikuti  langkah-langkah berikut:
1) Menentukan alternatif, Ai 2) Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam mengambil keputusan, Cj
3) Menilai peringkat kesesuaian setiap alternatif pada setiap kriteria
4) Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) dari masing-masing kriteria
W = [W 1 W 2 W 3 ... W j ] (1)
5) Membuat tabel peringkat kecocokan untuk setiap alternatif pada setiap kriteria
6) Membuat matriks keputusan yang dibentuk dari tabel peringkat kesesuaian setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang telah ditentukan, di mana i=1,2,…m dan j=1,2,…n
𝑋 = [ 𝑥 11 ⋯ 𝑥 1𝑗 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑖1 ⋯ 𝑥 𝑖𝑗 ] (2)
7) Normalisasi  matriks  keputusan  dengan  menghitung  peringkat  kinerja  yang  dinormalisasi  (r ij )  dari  nilai alternatif A i pada kriteria C j
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑖𝑗(𝑥𝑖𝑗) 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑗(𝑥𝑖𝑗) 𝑥𝑖𝑗
(3)
Informasi: a. Dikatakan  kriteria  keuntungan  adalah  apabila  nilai  x ij memberikan  keuntungan  bagi  pihak  pengambil keputusan, sebaliknya kriteria biaya jika x ij menaikkan biaya bagi pengambil keputusan tersebut.
b. Jika  kriteria  keuntungan  maka  nilai  x ij dibagi  dengan  nilai  Maksimum  (x ij )  masing-masing  kolom, sedangkan untuk kriteria biaya, nilai Minimum (x ij ) setiap kolomnya adalah dibagi dengan nilai x ij
8) Hasil nilai rating kinerja (r ij ) yang ternormalisasi membentuk matriks ternormalisasi (R)
Jika j adalah kriteria keuntungan
Jika j adalah kriteria biaya

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 498−508 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4646
𝑋 = [ 𝑟 11 ⋯ 𝑟 1𝑗 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑟 𝑖1 ⋯ 𝑟 𝑖𝑗 ] (4)
9) Hasil akhir nilai preferensi (V i ) diperoleh dari penjumlahan elemen matriks baris (R) yang telah dinormalisasi dengan bobot preferensi (W) yang sesuai dengan matriks elemen kolom (W)
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗−1 (5)
Hasil perhitungan nilai V i yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif A i adalah alternatif terbaik[16].

## 2.3 Weighted Product (WP)
Weighted  Product  (WP)  merupakan  suatu  metode  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  kasus  yang  mempunyai data dengan banyak atribut.  Metode WP menggunakan perkalian  untuk menghubungkan rating atribut, di mana rating setiap atribut harus dipangkatkan dahulu dengan bobot atribut yang bersangkutan[19].
Metode  Weighted  Product  (WP)  yang  digunakan  dalam  sistem  penunjang  keputusan  memberikan  hasil perangkingan  dari  alternatif-alternatif  keputusan  dengan  perhitungan  yang  sederhana[20].  Metode  Weighted Product  (WP)  merupakan  metode  untuk  menyelesaikan  Multi  Attribute  Decision  Making  (MADM).  Weighted Product (WP) menggunakan teknik perkalian untuk menghubungkan rating attribute, di mana peringkat tiap atribut harus dipangkatkan terlebih dahulu dengan atribut bobot yang bersangkutan[21]. Langkah-langkah penyelesaian masalah menggunakan metode Weighted Product (WP) untuk pemilihan alternatif mustahiq zakat adalah sebagai berikut:
1) Penentuan kriteria yang dijadikan dasar dalam penentuan mustahiq zakat
Kriteria  disimbolkan  dengan  Ci,  di  mana  i  merupakan  banyaknya  kriteria  yang  ditentukan  untuk  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan.
2) Menentukan peringkat kecocokan untuk kriteria
Membuat matriks keputusan dengan membuat peringkat kecocokan pada setiap kriteria.
3) Normalisasi bobot
Normalisasi  bobot  pada  metode  WP  dilakukan  dengan  melakukan  pembagian  bobot  setiap  kriteria  dengan jumlah keseluruhan bobot kriteria. Nilai total bobot untuk seluruh kriteria harus memenuhi persamaan:
∑ 𝑤 𝑗 = 1 𝑛 𝑗=1 (6)
4) Menghitung nilai preferensi untuk alternatif sebagai vektor S Nilai preferensi untuk alternatif dihitung dengan menggunakan persamaan:
𝑆 𝑖 = ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 (7)
Keterangan: S = preferensi alternatif
w = bobot kriteria
x = nilai kriteria
i = alternatif ke-i sampai dengan n
j = kriteria
Vektor  S  dihitung  dengan  melakukan  seluruh  perkalian  nilai  kriteria  1  hingga  n  dengan  memangkatkan  w sebagai  bobot  normalisasi  tiap  kriteria,  yang  akan  bernilai  positif  apabila  w  merupakan  atribut  keuntungan (benefit) dan bernilai negatif apabila w merupakan atribut biaya (cost).
5) Menghitung nilai preferensi relatif sebagai vektor V
Vektor  V  merupakan  nilai  preferensi  relatif  yang  akan  digunakan  untuk  mencari  peringkat  dari  hasil perhitungan setiap alternatif[22].
𝑉 𝑖 = 𝑆𝑖 ∑ 𝑆𝑖 (8)

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  permasalahan  yang  dibahas  adalah  pengambilan  keputusan  Calon  Penerima  Zakat  pada BAZNAS Kota Solok. Langkah-langkah yang dilakukan dalam proses pengambilan keputusan adalah:

## 3.1 Menentukan Kriteria dan Bobot Kriteria
Langkah  awal  yang  dilakukan  adalah  menentukan  kriteria  dan  nilai  bobot  kriteria  yang  dijadikan  acuan  dalam pengambilan keputusan. Berikut merupakan kriteria-kriteria yang digunakan dalam penentuan mustahiq zakat di Badan Amil Zakat Kota Solok:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 498−508 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4646
Pada  tabel  1  memperlihatkan  bahwa  khusus  pada  kriteria  C3  jenisnya  adalah  kriteria  biaya,  hal  ini dikarenakan semakin tinggi nilainya maka semakin tidak diharapkan oleh pengguna. Semua kriteria tersebut juga diberi bobot dalam skala 1 sampai 5 di mana 1 = sangat tidak penting, 2 = tidak penting, 3 = cukup penting, 4 = penting, 5 = sangat penting. Pemberian bobot per kriteria tersebut kemudian dinormalisasi sehingga nilai Σ bobot =  1  atau  100%.  Perlu  diketahui,  bahwa  pada  pemberian  bobot  per-kriteria  ini  adalah  bersifat  sangat  relatif, tergantung dari pengambil keputusan itu nantinya.
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Kriteria
Kriteria Keterangan Kategori Bobot Bobot Normal C1 Tempat tinggal Benefit 5 24% C2 Penghasilan rata-rata per bulan Cost 5 24% C3 Status pekerjaan Benefit 4 19% C4 Jumlah tanggungan Benefit 4 19% C5 Kebutuhan hidup per bulan Benefit 3 14%

## 3.2 Menentukan nilai skala dari setiap kriteria
Dalam  penelitian  ini  data  yang  diperoleh  merupakan  data  kualitatif  sehingga  diperlukan  nilai  skala  dari  setiap kriteria guna dapat dengan mudah diimplementasikan untuk perhitungan. Nilai skala setiap kriteria dapat dilihat pada tabel 2 sampai tabel 4.
Tabel 2. Skala Kriteria Tempat Tinggal (C1) Kualifikasi Skala Tidak punya tempat tinggal 5 Menumpang 4 Mengontrak 3 Rumah orang tua 2 Milik sendiri 1 Tabel 3. Skala Kriteria Penghasilan (C2) dan Status Pekerjaan (C3) Kualifikasi Penghasilan Skala  Kualifikasi Status Pekerjaan  Skala Lebih dari Rp. 2.500.000 5 Tidak bekerja 5 Rp. 2.000.000 s.d. Rp. 2.500.000 4 Pekerja tidak menentu 4 Rp. 1.500.000 s.d. Rp. 2.000.000 3 Karyawan kontrak 3 Rp. 1.000.000 s.d. Rp. 1.500.000 2 Usaha sendiri 2 Rp. 0 s.d. Rp. 1.000.000 1 Karyawan tetap 1
Tabel 4. Skala Kriteria Jumlah Tanggungan (C4) dan Kriteria Kebutuhan Hidup Per Bulan (C5)
Kualifikasi Jumlah Tanggungan  Skala  Kualifikasi Kebutuhan Hidup Per Bulan  Skala Lebih dari 4 5 Lebih dari Rp. 2.500.000 5 4 4 Rp. 2.000.001 s.d. Rp. 2.500.000 4 3 3 Rp. 1.500.001 s.d. Rp. 2.000.000 3 2 2 Rp. 1.000.001 s.d. Rp. 1.500.000 2 1 1 Rp. 0.s.d. Rp. 1.000.000 1

## 3.3 Memasukkan data alternatif mustahiq zakat
Berikut  adalah  data  alternatif  mustahiq  zakat  dengan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan  seperti  dilihat  pada tabel 5.
Tabel 5. Data Alternatif dengan Kriteria No.  Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 1 A1 Rumah orang tua  1.200.000 Usaha Sendiri 4 1.500.000 2 A2 Milik sendiri 2.000.000 Usaha Sendiri 3 1.950.000 3 A3 Mengontrak 1.500.000 Usaha sendiri 4 2.100.000 4 A4 Mengontrak 1.000.000  Pekerjaan tidak menentu 4 2.100.000 5 A5 Milik sendiri 2.300.000 Karyawan tetap 3 2.100.000 6 A6 Mengontrak 1.000.000  Pekerjaan tidak menentu 2 1.600.000 7 A7 Rumah orang tua  1.250.000 Karyawan kontrak 2 1.400.000 8 A8 Rumah orang tua  1.000.000  Pekerjaan tidak menentu 3 2.100.000 9 A9 Mengontrak 1.000.000  Pekerjaan tidak menentu 4 2.500.000 10 A10 Mengontrak 1.200.000 Usaha sendiri 5 2.500.000

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 498−508 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4646

## 3.4 Mengubah Nilai Kriteria Alternatif
Setelah data alternatif dimasukkan kemudian mengubah nilai skala masing-masing kriteria alternatif sesuai dengan nilai skala yang ditentukan seperti dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Data Alternatif dengan Kriteria yang Sudah Diubah
Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5 A1 2 2 2 4 2 A2 1 4 2 3 3 A3 3 2 2 4 4 A4 3 1 4 4 4 A5 1 4 1 3 4 A6 3 1 4 2 3 A7 2 2 3 2 2 A8 2 1 4 3 4 A9 3 1 4 4 4 A10 3 2 2 5 4

## A. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
1) Membuat Matriks Keputusan
Berdasarkan tabel 8 dibuat matriks keputusan yang dibentuk dari tabel peringkat kesesuaian setiap alternatif pada setiap kriteria berdasarkan formula (2).
X = 2 2 2
4 2 1 4 2 3 3 3 2 2 4 4 3 1 4 4 4 1 4 1 3 4 3 1 4 2 3 2 2 3 2 2 2 1 4 3 4 3 1 4 4 4 3 2 2 5 4 2) Lakukan Normalisasi
Pada langkah ini, matriks keputusan dinormalisasi menggunakan formula (3) sebagai berikut:
𝑟 10 =
2 𝑚𝑎𝑥⁡(2;1;3;3;1;3;2;2;3;3) = 2 3 = 0,66667 𝑟 11 = 1 𝑚𝑎𝑥⁡(2;1;3;3;1;3;2;2;3;3) = 1 3 = 0,33333 𝑟 12 = 3 𝑚𝑎𝑥(2;1;3;3;1;3;2;2;3;3) = 3 3 = 1 𝑟 13 = 3 𝑚𝑎𝑥(2;1;3;3;1;3;2;2;3;3) = 3 3 = 1
𝑟 14 = 1 𝑚𝑎𝑥⁡(2;1;3;3;1;3;2;2;3;3) = 1 3 = 0,33333 𝑟 15 = 3 𝑚𝑎𝑥⁡(2;1;3;3;1;3;2;2;3;3) = 3 3 = 1
𝑟 16 = 2 𝑚𝑎𝑥⁡(2;1;3;3;1;3;2;2;3;3) = 2 3 = 0,66667 𝑟 17 = 2 𝑚𝑎𝑥⁡(2;1;3;3;1;3;2;2;3;3) = 2 3 = 0,66667
𝑟 18 = 3
𝑚𝑎𝑥⁡(2;1;3;3;1;3;2;2;3;3) = 3 3 = 1 𝑟 19 = 3
𝑚𝑎𝑥⁡(2;1;3;3;1;3;2;2;3;3) = 3 3 = 1 Perhitungan  normalisasi  diteruskan  hingga  alternatif  10  (A 10 )  sehingga  matriks  hasil  normalisasi  untuk seluruh alternatif dan kriteria dapat dilihat sebagai berikut:
R = 0,66667 0,5 0,5 0,8 0,5 0,33333 0,25 0,5 0,6 0,75 1 0,5 0,5 0,8 1 1 1 1 0,8 1 0,33333 0,25 0,25 0,6 1 1 1 1 0,4 0,75 0,66667 0,5 0,75 0,4 0,5 0,66667 1 1 0,6 1 1 1 1 0,8 1 1 0,5 0,5 1 1
3) Hasil Akhir
Hasil akhir diperoleh dari peringkat jumlah perkalian matriks R dengan bobotnya menggunakan formula (5). V 1 = (0,66667)(0,24)+(0,5)(0,24)+(0,5)(0,19)+(0,8)(0,19)+(0,5)(0,14) = 0,597
V 2 = (0,33333)(0,24)+(0,25)(0,24)+(0,5)(0,19)+(0,6)(0,19)+(0,75)(0,14) = 0,454
V 3 = (1)(0,24)+(0,5)(0,24)+(0,5)(0,19)+(0,8)(0,19)+(1)(0,14) = 0,747

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 498−508 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4646
V 4 = (1)(0,24)+(1)(0,24)+(1)(0,19)+(0,8)(0,19)+(1)(0,14) = 0,962
V 5 = (0,33333)(0,24)+(0,25)(0,24)+(0,25)(0,19)+(0,6)(0,19)+(1)(0,14) = 0,4415
V 6 = (1)(0,24)+(1)(0,24)+(1)(0,19)+(0,4)(0,19)+(0,75)(0,14)
= 0,851
V 7 = (0,66667)(0,24)+(0,5)(0,24)+(0,75)(0,19)+(0,4)(0,19)+(0,5)(0,14) = 0,5685
V 8 = (0,66667)(0,24)+(1)(0,24)+(1)(0,19)+(0,6)(0,19)+(1)(0,14) = 0,844 V 9 = (1)(0,24)+(1)(0,24)+(1)(0,19)+(0,8)(0,19)+(1)(0,14) = 0,962 V 10 = (1)(0,24)+(0,5)(0,24)+(0,5)(0,19)+(1)(0,19)+(1)(0,14)
= 0,785 Dari perhitungan menggunakan Metode SAW diperoleh hasil tertinggi adalah V 9 = 0,962 (A 9 ) dan V 4 = 0,962 (A 4 ). B. Metode Weighted Product (WP)
1) Menghitung Normalisasi Bobot
Bobot  yang  dihitung  normalisasinya  merupakan  bobot  pada  tabel  1.  Jumlah  normalisasi  harus  memenuhi persamaan (6). W = (5, 5, 4, 4, 3)
w 1 = 5 5+5+4+4+3 = 5 21 = 0,24 w 2 = 5 5+5+4+4+3 = 5 21 = 0,24
w 3 = 4 5+5+4+4+3 = 4 21 = 0,19 w 4 = 4
5+5+4+4+3 = 4 21 = 0,19
w 5 =
3 5+5+4+4+3 = 3 21 = 0,14 w 1 + w 2 + w 3 + w 4 + w 5 = 1 0,24 + 0,24 + 0,19 + 0,19 + 0,14 = 1
2) Menghitung Vektor S
Vektor S dihitung dengan persamaan (7). Dalam perhitungan vektor S pangkat untuk kategori  keuntungan bernilai positif dan pangkat untuk kategori biaya bernilai negatif.
S 1
= 𝑀(1,1) 𝑤1 𝑀(2,1) −𝑤2 𝑀(3,1) 𝑤3 𝑀(4,1) 𝑤4 𝑀(5,1) 𝑤5
= (2 0,24 )(2 −0,24 )(2 0,19 )(4 0,19 )(2 0,14 ) = 1,6358 S 2 = 𝑀(1,2) 𝑤1 𝑀(2,2) −𝑤2 𝑀(3,2) 𝑤3 𝑀(4,2) 𝑤4 𝑀(5,2) 𝑤5
= (1 0,24 )(4 −0,24 )(2 0,19 )(3 0,19 )(3 0,14 ) = 1,17531 S 3
= 𝑀(1,3) 𝑤1 𝑀(2,3) −𝑤2 𝑀(3,3) 𝑤3 𝑀(4,3) 𝑤4 𝑀(5,3) 𝑤5 = (3 0,24 )(2 −0,24 )(2 0,19 )(3 0,19 )(3 0,14 ) = 1,98672 S 4
= 𝑀(1,4) 𝑤1 𝑀(2,4) −𝑤2 𝑀(3,4) 𝑤3 𝑀(4,4) 𝑤4 𝑀(5,4) 𝑤5 = (3 0,24 )(1 −0,24 )(4 0,19 )(4 0,19 )(4 0,14 ) = 2,67658 S 5
= 𝑀(1,5) 𝑤1 𝑀(2,5) −𝑤2 𝑀(3,5) 𝑤3 𝑀(4,5) 𝑤4 𝑀(5,5) 𝑤5 = (1 0,24 )(4 −0,24 )(1 0,19 )(3 0,19 )(4 0,14 ) = 1,07262 S 6
= 𝑀(1,6) 𝑤1 𝑀(2,6) −𝑤2 𝑀(3,6) 𝑤3 𝑀(4,6) 𝑤4 𝑀(5,6) 𝑤5 = (3 0,24 )(1 −0,24 )(4 0,19 )(2 0,19 )(3 0,14 ) = 2,25368 S 7
= 𝑀(1,7) 𝑤1 𝑀(2,7) −𝑤2 𝑀(3,7) 𝑤3 𝑀(4,7) 𝑤4 𝑀(5,7) 𝑤5 = (2 0,24 )(2 −0,24 )(3 0,19 )(2 0,19 )(2 0,14 ) = 1,54879 S 8
= 𝑀(1,8) 𝑤1 𝑀(2,8) −𝑤2 𝑀(3,8) 𝑤3 𝑀(4,8) 𝑤4 𝑀(5,8) 𝑤5 = (2 0,24 )(1 −0,24 )(4 0,19 )(3 0,19 )(4 0,14 ) = 2,29922
S 9
= 𝑀(1,9) 𝑤1 𝑀(2,9) −𝑤2 𝑀(3,9) 𝑤3 𝑀(4,9) 𝑤4 𝑀(5,9) 𝑤5 = (3 0,24 )(1 −0,24 )(4 0,19 )(4 0,19 )(4 0,14 ) = 2,67658
S 10
= 𝑀(1,9) 𝑤1 𝑀(2,9) −𝑤2 𝑀(3,9) 𝑤3 𝑀(4,9) 𝑤4 𝑀(5,9) 𝑤5 = (3 0,24 )(2 −0,24 )(2 0,19 )(5 0,19 )(4 0,14 ) = 2,07277 3) Menghitung Vektor V

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 498−508 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4646
Berdasarkan persamaan (8), vektor V dihitung dengan membagi nilai vektor S i dengan jumlah vektor S i .
V 1 = 𝑆1 ∑ 𝑆𝑖 = 1,6358 19,39808 = 0,08433 V 2 = 𝑆2 ∑ 𝑆𝑖 = 1,17531 19,39808 = 0,06059
V 3 = 𝑆3 ∑ 𝑆𝑖 = 1,98672 19,39808 = 0,10242
V 4 = 𝑆4 ∑ 𝑆𝑖 = 2,67658 19,39808 = 0,13798 V 5 = 𝑆5 ∑ 𝑆𝑖 = 1,07262
19,39808 = 0,0553 V 6 = 𝑆6 ∑ 𝑆𝑖 = 2,25368 19,39808 = 0,11618 V 7 = 𝑆7 ∑ 𝑆𝑖 = 1,54879 19,39808 = 0,07984
V 8 = 𝑆8 ∑ 𝑆𝑖 = 2,29922 19,39808 = 0,11853 V 9 = 𝑆9 ∑ 𝑆𝑖 = 2,67658 19,39808 = 0,13798
V 10 = 𝑆10 ∑ 𝑆𝑖 = 2,07277 19,39808
= 0,10685
Dari perhitungan menggunakan Metode SAW diperoleh hasil tertinggi adalah V 9 = 0,13798 (A 9 ) dan V 4 = 0,13798 (A 4 )

## 3.5 Perangkingan Nilai
Setelah diperoleh hasil perhitungan vektor V dengan Metode SAW dan Metode WP maka dilakukan perangkingan nilai dari urutan terbesar ke yang terkecil yang dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Perangkingan Nilai Masing-masing Metode Alternatif SAW Alternatif WP Hasil Rangking Hasil Rangking A4 0,96200 1 A4 0,13798 1 A9 0,96200 1 A9 0,13798 1 A6 0,85100 2 A8 0,11853 2 A8 0,84400 3 A6 0,11618 3 A10 0,78500 4 A10 0,10685 4 A3 0,74700 5 A3 0,10242 5 A1 0,59700 6 A1 0,08433 6 A7 0,56850 7 A7 0,07984 7 A2 0,45400 8 A2 0,06059 8 A5 0,44150 9 A5 0,05530 9
Dari tabel 7 dapat dilihat  bahwa Metode SAW dan Metode WP menghasilkan perangkingan yang hampir sama untuk calon penerima zakat (mustahiq), namun ada perbedaan pada peringkat 2 dan peringkat 3, yaitu pada metode SAW peringkat 2 pada A6 dan peringkat 3 pada A8 sedangkan pada metode WP peringkat 2 pada A8 dan peringkat 3 pada A6.

## 3.6 Uji Sensitivitas
Uji  sensitivitas  adalah  proses  mengetahui  dan  mendapatkan  hasil  dari  perbandingan  metode  MADM,  hal  ini dilakukan dalam penelitian ini untuk mengetahui seberapa sensitif metode tersebut jika diterapkan pada sebuah kasus,  semakin  sensitif  nilai  yang diperoleh dari  setiap perubahan rangking pada setiap  metode MADM,  maka metode tersebut akan semakin dipilih. Derajat sensitivitas  (S j ) setiap atribut diperoleh melalui langkah-langkah sebagai berikut[23]:
a) Tentukan semua bobot atribut, wj = 1 (bobot awal), dengan j = 1, 2, ..., jumlah atribut.
b) Ubah bobot atribut dalam rentang 1 – 2, serta dengan menaikkan nilai bobot sebesar 0,1 sementara bobot atribut lainnya masih tetap bernilai 1.
c) Normalisasi bobot atribut tersebut dengan cara membentuk nilai bobot sedemikian hingga Σ = 1.
d) Aplikasikan pada kedua metode tersebut (SAW dan WP) untuk bobot-bobot atribut yang telah dibentuk pada langkah c.
e) Hitung persentase perubahan rangking dengan cara membandingkan berapa banyak perubahan rangking yang terjadi jika dibandingkan dengan kondisi pada saat bobotnya sama (bobot = 1).
Dengan menggunakan langkah-langkah di atas untuk kelima kriteria dengan menaikkan satu bobot kriteria dengan rentang 0,5 dan 1. Hasil dari uji sensitivitas ditunjukkan pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Uji Sensitivitas
Kriteria SAW WP Perubahan SAW WP Awal 0,96200  0,13798
Kriteria 1 (+0,5)  0,96279  0,13778  0,08%  0,15%

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 498−508 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4646
Kriteria SAW WP Perubahan SAW WP Kriteria 1 (+1) 0,96364  0,13766  0,17%  0,23% Kriteria 2 (+0,5)  0,96279  0,13835  0,08%  0,27% Kriteria 2 (+1) 0,96364  0,13877  0,17%  0,57% Kriteria 3 (+0,5)  0,96279  0,13811  0,08%  0,09% Kriteria 3 (+1) 0,96364  0,13830  0,17%  0,23% Kriteria 4 (+0,5)  0,95814  0,13758  0,40%  0,29% Kriteria 4 (+1) 0,95455  0,13725  0,77%  0,53% Kriteria 5 (+0,5)  0,95556  0,13690  0,67%  0,78% Kriteria 5 (+1) 0,95652  0,13656  0,57%  1,03% Jumlah  3,17%  4,18%
Dari  hasil  uji  sensitivitas  pada  metode  SAW  dan  WP  menunjukkan  bahwa  metode  SAW  memiliki perubahan sebesar 3,17% dan metode WP sebesar 4,18%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa metode WP dianggap relevan dalam menyelesaikan permasalahan dalam pemilihan calon mustahiq zakat, karena suatu metode apabila memiliki nilai sensitivitas yang tinggi terhadap perubahan rangking maka metode tersebut akan dipilih.

## 4 KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa dari perhitungan menggunakan metode SAW dan metode WP dapat dilihat  hasil  perangkingan  berdasarkan  kriteria  dengan  tujuan  untuk  mencari  beberapa  alternatif  terbaik.  Jika dibandingkan  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  SAW  dan  WP,  memberikan  hasil  perangkingan  yang hampir sama. Melalui uji sensitivitas diperoleh hasil bahwa Metode Weighted Product (WP) memiliki sensitivitas yang  lebih  tinggi  yaitu  pada uji  sensitivitas  Metode  SAW  memiliki  perubahan  sebesar  3,17%  dan  Metode WP memiliki  perubahan  sebesar  4,18%  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  WP  lebih  baik  digunakan  untuk mendukung  pengambil  keputusan  dalam  memutuskan  mustahiq  zakat.  Metode  WP  digunakan  bukan  hanya mencari alternatif terbaik tetapi untuk merangking calon penerima zakat sehingga dapat diputuskan calon penerima zakat yang betul-betul memenuhi kriteria. Penelitian ini hanya membandingkan metode SAW dengan metode WP maka kami menyarankan pada penelitian lain untuk dapat dibandingkan juga dengan metode lain sehingga dapat ditemukan metode yang lebih baik guna mendukung pengambilan keputusan menentukan mustahiq zakat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih disampaikan kepada Ketua Badan Amil Zakat Kota Solok dan seluruh pengurus yang telah membantu dalam memberikan data dan kerja sama yang baik selama penelitian, Direktur Akademi Keperawatan Nabila yang terus memberikan dukungan, serta semua pihak yang telah membantu dalam penyelesaian penelitian ini dan dapat dipublikasikan.

## REFERENCES
[1] Didin  Hafhiduddin,  Zakat  dalam  Perekonomian  Modern,  Jakarta:  GemaInsani  Press.  2022.  [Online].  Available: https://www.google.co.id/books/edition/Zakat_dalam_perekonomian_modern/a6o2sAU07XkC?hl=en&gbpv=1&dq=za kat+profesi&pg=PA96&printsec=frontcover
[2] Y. P. P. A.-Q. (penerjemah), I. K. Agama, and L. P. M. A.-Q. (pentashih), Al-Qur’an dan terjemahnya / Kementerian Agama RI ; penerjemah, Yayasan Penyelenggara Penerjemah Al-Qur’an ; disempurnakan oleh Lajnah Pentashih Mushaf Al-Qur’an. 2018.
[3] S. A. M. bin Q. Al-Ghazi and A. H. Mubarok (Mutarjim), Fiqh Idola (2) Terjemah Fathul Qarib. 2019.
[4] Menkumham  RI,  Peraturan Pemerintah  Republik  Indonesia  Nomor 14  Tahun  2014  Tentang Pelaksanaan  UU.  No. 23 Tahun 2011. 2014.
[5] N. Setiawan et al., “Simple additive weighting as decision support system for determining employees salary,” Int. J. Eng. Technol., 2018.
[6] B.  F.  T.  Sopian  and  E.  Ermatita,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Paket Layanan Internet,” Semin. Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apl., vol. 3, no. 8, pp. 502– 512, 2021, [Online]. Available: https://repository.unsri.ac.id/48001/
[7] Nursaika, A. R. Pratama, S. El Hasyim, and R. Andreas, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Penentuan Beasiswa SMPN 1 Dumai,”  Semin. Nas. Penelit. Dan Pengabdi. Masy., vol. 1, no. 1, pp. 119–126, 2022, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas/article/view/319
[8] K. Eliyen and F. S. Efendi, “Implementasi Metode Weighted Product Untuk Penentuan Mustahiq Zakat,”  InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan), vol. 4, no. 1, pp. 146–150, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v4i1.1476.
[9] M. I. Sanusi, “Skala Prioritas Penentuan Mustahiq Zakat Di Lembaga Amil Zakat ( LAZ ) Ummat Sejahtera Ponorogo,” J.  Stud.  Islam  dan  Sos.,  vol.  2,  no.  c,  pp.  106–112,  2021,  [Online].  Available:  https://lisyabab-staimas.e- journal.id/lisyabab
[10]  A. Gani, A. H. Kridalaksana, and Z. Arifin, “Analisa Perbandingan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) Dan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Weight Product ( WP ) Dalam Pemilihan Kamera Mirrorless,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 14, no. 2, pp. 76–81, 2019, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.30872/jim.v14i2.1282
[11]  F. Haswan, “Application of Simple Additive Weighting Method to Determine Outstanding School Principals,” SinkrOn, vol. 3, no. 2, p. 186, 2019, doi: 10.33395/sinkron.v3i2.10082.
[12]  D.  Wira  Trise  Putra  and  A.  Agustian  Punggara,  “Comparison  Analysis  of  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  and Weigthed  Product  (WP)  in  Decision  Support  Systems,”  MATEC  Web  Conf.,  vol.  215,  2018,  doi: 10.1051/matecconf/201821501003.
[13]  Q.  Fuady  and  Y.  F.  A.  Lubis,  “Analisis  Perbandingan  Metode  WP  dan  SAW  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Persediaan Merek Sepatu Pada 45 Second Shoes,” J. Komput. Teknol. …, vol. 1, no. 2, pp. 116–123, 2022, [Online]. Available: http://ejurnal.lkpkaryaprima.id/index.php/juktisi/article/view/21%0Ahttp://ejurnal.lkpkaryaprima.id/index.php/juktisi/ar ticle/download/21/22
[14]  S.  Amelia  and  C.  Prianto,  “Uji  Kinerja  Metode  Weighted  Product  Dan  Simple  Additive  Weighting  Dalam  Proses Penentuan Artikel Media Informasi Internal Di PT Pos Indonesia (PERSERO),” Tek. Inform., vol. 7, no. 2, pp. 1–10, 2019,  [Online].  Available:  https://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jutekin/article/view/392%0Ahttps://jurnal.stmik- dci.ac.id/index.php/jutekin/article/viewFile/392/454
[15]  U. G. Rizka Aulia Fazri, “Perbandingan Simple Additive Weighting Dan Weighted Product Pada Keputusan Pemberian Bantuan Di Desa Cisarua,” vol. 8, no. 1, 2021.
[16]  F. Haswan, “Decision Support System For Election Of Members Unit Patients Pamong Praja,” Int. J. Artif. Intell. Res., vol. 1, no. 1, p. 21, 2017, doi: 10.29099/ijair.v1i1.14.
[17]  S. Kusumadewi et al., “Neuro-Fuzzy: Integrasi Sistem Fuzzy dan Jaringan Syaraf,” Yogyakarta Graha Ilmu, vol. 6, no. 5, pp. 1–5, 2018.
[18]  L.  V.  Aprilian  and  M.  H.  K  Saputra,  Belajar  cepat  metode  SAW.  2020.  [Online].  Available: https://books.google.com/books?hl=en%5C&lr=%5C&id=SXvtDwAAQBAJ%5C&oi=fnd%5C&pg=PR10%5C&dq=k elayakan+penggunaan+sistem+artificial+intelligence+terhadap+efektivitas+sistem+informasi+manajemen%5C&ots=lv 8V58cor6%5C&sig=-cRQTSmXgKLZj_4yV0EE8JfzcHw
[19]  R.  Sri,  K.,  Sri,  H.,  Agus,  H.,  &  Wardoyo,  “Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (Fuzzy  MADM).,”  Graha  Ilmu. Yogyakarta, 2006.
[20]  M. Rani, R. Ardiansyah, and D. Christina, “Sistem pendukung keputusan pemilihan supplier cosmetic dengan metode weighted product,” JRTI (Jurnal Ris. Tindakan Indones., vol. 6, no. 1, p. 77, 2021, doi: 10.29210/3003848000.
[21]  K.  P.  Yoon  and  C.  L.  Hwang,  Multiple  attribute  decision  making:  an  introduction.  1995.  [Online].  Available: http://www.google.com/books?hl=pt- BR&lr=&id=Fo47SWBuEyMC&oi=fnd&pg=PR5&dq=Multiple+attribute+decision+making.+Quantitative+applicatio ns+in+the+social+sciences&ots=etjdLmFyzX&sig=4ZhTdxbPWHGi1u_Tr7zIfZ3uj5I
[22]  R.  Roni,  S.  Sumijan,  and  J.  Santony,  “Metode  Weighted  Product  dalam  Pemilihan  Penerima  Beasiswa  Bagi  Peserta Didik,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i1.834.
[23]  D.  Fernando  and  N.  Handayani,  “Uji  Sensitivitas  Metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Lokasi Penyebaran Media Promosi,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 5, no. 2, 2018, doi: 10.30656/jsii.v5i2.776.