## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 1, January 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 151
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid-19 Kelurahan Bugel Kota Salatiga Menggunakan Simple Additive Wieghting (Saw)

## Ria Saskia Zevanya Warami
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Email: 682017130@student.uksw.edu

## Abstract
The purpose of this study is to facilitate decision making in providing COVID-19 assistance to underprivileged communities in Bugel Village, Salatiga City. This study uses the Simple Additive Wieghting method or commonly referred to as the weighted addition method. This method performs a weighted summation of the performance ratings of each alternative on all attributes. The results of the study from 5 families showed who was the most eligible to receive the Covid-19 assistance  in  the  Bugel  Village,  Salatiga  City,  namely  Sardianto  with  a  final normalization result of 0.785. It is hoped that this research can be used to make decisions quickly and objectively.
Keywords : Decision Support System, SAW, Covid-19 Assistance.

## 1. PENDAHULUAN
Pasca  merebaknya  COVID-19,  negara-negara  di  dunia  saat  ini  sedang menghadapi  krisis  ekonomi  yang  parah.  Banyak  negara  di  dunia  yang memberlakukan  penjara  sosial  atau  alienasi  fisik  untuk  menghentikan semua  kegiatan  ekonomi  atau  blokade  telah  menghancurkan  banyak negara dalam  perekonomian.  Di  Indonesia,  dilaporkan  bahwa  kebijakan pembatasan  sosial  berskala  besar  (PSBB)  telah  meningkatkan  jumlah penduduk  miskin.  Laporan  dari  Laboratorium  Aksi  Kemiskinan  Asia Tenggara  Abdul  Latif  Jameel  menyebutkan,  jumlah  pengangguran meningkat sejak Covid-19 menyebar di seluruh wilayah Indonesia. Untuk mengatasi dampak ekonomi ini, pemerintah Indonesia telah menyiapkan dana  ratusan  miliar  rupiah  untuk  membantu  masyarakat  yang  terkena virus  corona  baru,  terutama  kalangan  menengah  ke  bawah.  Beberapa program  yang  dicanangkan pemerintah  terbagi  menjadi dua  jenis,  yaitu program non konvensional (4 program) dan program reguler (3 program).

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 1, January 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
152 | Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid-19 .....
Proses seleksi yang tidak terbuka menyebabkan sebagian permasalahan di sebagian  besar  wilayah  di  Indonesia  salah  satunya  Kelurahan  Bugel Kecamatan  Sidorejo  Kota  Salatiga.  Diantara  kasus  tersebut  yakni terlambatnya  penyaluran  dorongan  covid-  19  yang  sudah  dianggarkan tadinya.  Keterlambatan  tersebut  membuat  warga  yang  memerlukan dorongan  tersebut  terkendala  dalam  penanganan  permasalahan  yang dihadapinya. Proses penyeleksian data yang tadinya dicoba secara manual akan diubah dengan  proses secara  terkomputerisasi.  Sistem  pendukung keputusan  ialah  salah  satu  fitur  lunak  yang  dibesarkan  secara  eksklusif untuk menunjang dalam pengambilan keputusan. Pada sistem pendukung keputusan  penerima  bantuan  covid-  19  ini  bisa  menangani  kelemahan serta kekurangan dari penerapan pemilihan yang tadinya. Dalam proses system  pendukung  penerima  bantuan  covid-  19  pada  Kelurahan  Bugel nantinya  hendak  dicoba  dengan  memakai  metode  Simple  Additive Weighting( SAW).
Keunggulan metode simple additive weighting dibanding dengan sistem pendukung  keputusan  yang  lain  terletak  pada  kemampuannya  dalam melakukan  penilaan  secara  lebih  tepat  karena  didasarkan  pada  nilai kriteria  dan  bobot  tingkat  kepentingan  yang  dibutuhkan  dalam  metode SAW juga dapat menyeleksi alternative terbaik dari sejumlah alternative yang ada kemudian dilakukan proses perangkingan setelah menentukan nilai  bobot  untuk  setiap  atribut  [1].  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mempermudah dalam pengambilan keputusan dalam pemberian bantuan covid-19  pada  masyarakat  kurang  mampu  di  Kelurahan  Bugel,  serta membangun  sistem  yang  dapat  mempermudah  bagi  pemerintah  daerah dalam menentukan calon penerima bantuan yang sesuai dengan program bantuan,  sehingga  bantuan  yang  diberikan  tepat  sasaran.  Manfaat  dari penelitian  ini  yaitu  yang  pertama  bagi  Kelurahan  Bugel  sistem  yang dihasilkan agar mendukung program bantuan covid-19 ini tepat sasaran dengan  memprioritaskan  masyarakat  yang  lebih  membutuhkan  dilihat dari  kriteria-kriteria  kelayakan  penerima  program  bantuan  covid-19 tersebut.

## 2. PENELITIAN TERDAHULU
Pada  tahun  2018,  M.Salim  menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  untuk  mempelajari  sistem  pengambilan  keputusan  yang berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Penerima  Bantuan Perbaikan  Rumah  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 1, January 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Ria Saskia Zevanya Warami | 153
(SAW)”.Pekerjaan,  pendapatan,  material  dinding,  kond isi  dinding, material atap, kondisi atap, material lantai, kondisi lantai, ukuran rumah, kepemilikan  kamar  mandi,  jumlah  penghuni,  bantuan  yang  diterima. Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat  digunakan  sebagai  bahan pertimbangan  dalam  memilih  dan  menentukan  calon  penerima  dana bantuan perbaikan keluarga. Sistem dapat dihitung dan ditampilkan dalam bentuk  grafik  yang  mudah  dipahami.  Diharapkan  penelitian  ini  dapat digunakan  sebagai  sarana  pengambilan  keputusan  yang  cepat  dan objektif[2].
Selanjutnya  Pada  tahun  2020,  F.Sembiring  dkk  melakukan  penelitian dengan  sistem  pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  metode simple  additive  weighting  dengan  judul  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Bantuan  Covid  19  menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW) Studi Kasus : Desa Sundawenang berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagain berikut Program bantuan sosial pemerintah dalam menghadapi pandemi COVID-19 masih belum  efektif  karena  tidak  tepat  sasaran.  Di  masa  pandemi  ini,  semua bantuan sosial harus segera disalurkan menggunakan data yang tersedia. Namun data yang digunakan seringkali tidak akurat, sehingga tidak dapat dihindari bahwa penerima tidak tepat sasaran. Informasi dan pengetahuan tentang  jenis  dan  persyaratan  penerima  bantuan  sosial  harus  terus dikomunikasikan kepada pejabat kabupaten dan masyarakat. Oleh karena itu,  bagi  penerima  bantuan  COVID-19  yang  menggunakan  sistem pendukung keputusan simple additive weighting (SAW) dengan kriteria yang  telah  ditentukan,  hasil  nilai  hoax  terbesar  adalah  yang  berhak mendapatkan bantuan sosial. Hal ini dapat meminimalisir kecurangan dan membantu semua pihak di desa lebih mudah memiliki kemampuan untuk memilih  atau  menyeleksi  calon  penerima  bansos,  sehingga  dapat mencapai tujuannya[3].
Lalu  Pada  Tahun  2020,  Satria  dkk  melakukan  penelitian  dengan  sistem pengambilan keputusan dengan menggunakan metode Hybrid AHP-SAW studi kasus Desa Makamhaji dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Pangan Non Tunai Dengan Metode Hybrid AHP- SAW dengan kriterianya adalah Pendapatan Per Bulan, Tanggungan Keluarga, Pekerjaan,  Kepemilikan  Rumah,  Lantai  Rumah,  Kepemilikan  MCK, Kepemilikan Lahan, Pendidikan KK. Kesimpulan yang dapat diambil dari hasil analisis, perancangan dan pembuatan Sistem Pendukung Keputusan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 1, January 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
154 | Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid-19 .....
Penerima Bantuan Pangan Non Tunai di Desa Makamhaji menggunakan Metode Hybrid AHP - SAW adalah Tercapainya tujuan untuk merancang, membangun,  dan  mengimplementasikan  sistem  pendukung  keputusan penerimaan  bantuan  pangan  non  tunai  yang  dapat  menerapkan  semua kriteria yang ada dengan metode Hybrid AHP - SAW. Pada penelitian ini penulis  berhasil  menerapkan  metode  AHP  untuk  menentukan  bobot kriteria dan menerapkan metode SAW untuk perangkingan alternatif pada penerima  BPNT.  Mengimplementasikan  fitur – fitur  seperti  Input  data pengguna, Input data penduduk, Input data kriteria tiap-tiap penduduk, perbandingan  tiap  bobot,  serta  menghasilkan  output  berupa  data penduduk penerima BPNT[4].
Berikutnya Pada tahun 2020, Yulisman dkk melakukan penelitian dengan sistem  pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  metode  simple additive weighting dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan Rumah Sehat Layak Huni Menggunakan Metode Saw Di Desa  Pasir  Emas  Kecamatan  Singingi  dengan  kriterianya  adalah  Luas Ruangan, Kondisi Dinding, Kondisi Atap, Kondisi Lantai, Usia, Kepemilikan Tanah,  Tanggungan  Keluarga,  Penghasilan,  Lama  Bedomisili,  Status Perkawinan,  Pekerjaan,  Kesehatan,  Kepemilikan  Rumah.  Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan sistem pendukung keputusan identifikasi penerima  bantuan  rumah  sehat di  Desa  Pasir  Emas  Kecamatan  Singingi Kabupaten Singingi Kabupaten Kuantan dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan identifikasi penerima rumah sehat dapat tinggal di Desa Pasir Emas Kecamatan Singingi. Dengan memilah data yang diolah dalam sistem, desa membantu desa untuk menentukan penerima bantuan perumahan yang layak huni. Aplikasi yang dirancang merupakan sistem pendukung keputusan yang digunakan untuk mengidentifikasi penerima bantuan perumahan sehat dan layak huni di Desa Pasir Emas, Kandang. Singi. Dibandingkan dengan sistem saat ini, aplikasi ini dapat memberikan beberapa  keuntungan,  seperti  saat  memproses  data  masyarakat  untuk menentukan penerima manfaat lebih cepat[5].
Terakhir  Pada  tahun  2017,  Edi  melakukan  penelitian  dengan  sistem pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  metode  simple  additive weighting  dengan  judul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Karyawan  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dengan kriterianya  adalah  Pendidikan,  Pengalaman  Kerja,  Penampilan,  Test, Wawancara,  Usia,  Status,  Alamat.  Berdasarkan  hasil  penelitian  dari perancangan  dan  pembangunan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 1, January 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Ria Saskia Zevanya Warami | 155
penerimaan karyawan baru di Universitas Muhammadiyah Riau dengan menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  maka  dapat ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW) mampu menyelesaikan persoalan suatu pemilihan dengan model menggunakan nilai prioritas atau bobot yang ditentukan setiap kebutuhan. Semakin banyak alternatif (calon karyawan baru) dan penggunaan kriteria yang  lebih  spesifik,  maka  sistem  akan  menghasilkan  nilai  dari  proses penyeleksian yang lebih akurat. Metode Simple Additive Weighting (SAW) mampu  mendukung  keputusan  penerimaan  karyawan  dengan memberikan perangkingan alternatif [6].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  pada  dasarnya  merupakan  cara  ilmiah  untuk mendapatkan  informasi  dengan  tujuan  dan  kegunaan  tertentu.  Metode penelitian  merupakan  cara  yang  digunakan  oleh  peneliti  dalam mengumpulkan data penelitiannya. Cara ilmiah berarti kegiatan penelitian ini  didasarkan  pada  ciri-ciri  keilmuan  yaitu  rasional,  empiris,  dan sistematis. Metode penelitian ini digunakan sebagai pedoman penelitian dalam pelaksanaan penelitian agar hasil yang dicapai tidak menyimpang dari  tujuan  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Sebelum  melakukan penelitian  terlebih  dahulu  peneliti  membuat  perizinan  serta  melakukan kontak  dengan  Informan  dan  juga  menyiapkan  bahan  penelitian. Perlengkapan  yang  dibutuhkan  dalam penelitian ini adalah  menyiapkan subjek penelitian yaitu warga Kelurahan Bugel, dan menyiapkan kuisioner yang berisi pertanyaan-pertanyaan mendukung.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  di  Kelurahan  Bugel,  Jl.  Mutiara  No.41, Kecamatan Sidorejo, Kota Salatiga, Jawa Tengah, 50713. Data yang diambil berupa  data  nama-nama  penerima  bantuan  covid-19.  Nama-nama tersebut  diberikan  oleh  pegawai  kantor  kelurahan.  Setelah  itu  peneliti mewawancarai  lima  dari  nama-nama  tersebut  untuk  dimintai data-data sesuai  dengan  kriteria.  Adapun  kriteria  yang  digunakan  adalah Pendapatan/bln,  Jumlah  Tanggungan,  Pekerjaan  ,  Kepemilikan  Rumah, Lantai rumah, Kepemilikan Kamar Mandi, Kepemilikan Lahan, Pendidikan KK, Terindikasi Covid 19, Terkena PHK. Semua kriteria diberikan bobot serta presentase.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 1, January 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
156 | Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid-19 .....

## 2.1. Simple Additive Wieghting
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  sering dikenal  dengan  istilah metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat dibandingakan dengan semua rating alternatif yang ada[7].
(1)
Dimana 𝑟𝑖𝑗 merepresentasikan  nilai  normalisasi  dari  attribut  serta 𝑉𝑖 merupakan  nilai  penjumlahan  dari  alternatif.  Alternatif  dengan  nilai 𝑃𝑖 paling tinggi bisa dikira selaku alternatif terbaik[8]. Riset  ini  memakai  tata  cara  Sederhana  Additive  Weighting(  SAW)  buat menghitung  serta  memastikan  urutan  penentuan  penerima  dorongan covid- 19, langkah tata cara Sederhana Additive Weighting( SAW) dalam sistem pendukung keputusan penerima bantuan covid- 19 di Kelurahan Bugel Kota Salatiga:
a. Tentukan kriteria dan alternatif dari data yang diteliti dan buat b. Masukkan bobot dari setiap kriteria W = [ 𝑊 1, 𝑊 2, 𝑊 3, ..... 𝑊𝑗 ]. c. Tentukan masing masing kriteria apakah termasuk Cost atau Benefit. d. Susun tabel keputusannya.
e. Normalisasikan bobot dari setiap kriteria berdasarkan Cost atau Benefit.
f.  Dengan  ( 𝑥𝑖𝑗 )  merupakan  nilai  optimal  dari  kriteria  W  tiap  alternatif, serta 𝑚𝑖 ( 𝑥𝑖𝑗 ) merupakan nilai minimun dari kriteria W tiap alternatif. g.  Dan  Jumlahkan  hasil  normalisasi  bobot  seluruh  kriteria  W  pada  tiap alternative memakai rumus (1) buat memperoleh Vi ataupun nilai akhir normalisasi.
h. Urutkan hasil akhir normalisasi dari yang paling tinggi ke yang terendah.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 1, January 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Ria Saskia Zevanya Warami | 157
Berikut ini merupakan Gambar I yang meunjukkan langkah langkah dalam tata cara Sederhana Additive Weighting( SAW) dalam berupa flowchart.
Gambar I. Flowchart Metode SAW[3].

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  bagian  dari  system  informasi berbasis  computer  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Dapat juga dikatakan sebagai  sisitem  computer  yang  mengolah  data  menjadi  informasi  untuk mengambil  keputusan  dari  masalah  semi  terstruktur  yang  spesifik  [9]. Sistem  pendukung  keputusan  ataupun  Decission  Support  System(  DSS) ialah  sistem  yang  memproses  informasi  jadi  data  yang  setelah  itu digunakan buat menolong pengguna dalam mengambil keputusan dalam permasalahan  tidak  terstruktur.  Konsep  ini  dikenalkan  oleh  Michael  S.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 1, January 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
158 | Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid-19 .....
Scoot pada tahun 1970- an dengan sebutan Management Decision System( Iwan&amp; Lirien, 2012). Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan pelaksanaan dari Multi Attribute Decision Making( MADM). Teknik- teknik MADM  difokuskan  pada  macam  apa  para  pakar  ataupun  pengambil keputusan  menetapkan  bobot  nilai  kriteria  bersumber  pada  rujukan mereka.

## 4. PEMBAHASAN

## 4.1 Perhitungan SAW
Langkah  awal  yaitu  memastikan  Alternatif  yakni  nama  kepala  keluarga calon  penerima  bantuan  covid-  19  di  Kelurahan  Bugel  Kota  Salatiga. Sebaliknya kriteria yaitu kriteria yang dipunyai kepala keluarga tersebut.
a) Berikut ini merupakan tabel alternatif serta serta tabel kriteria. Tabel 1 serta Tabel 2 masing masing menampilkan Alternatif serta Kriteria yang digunakan dalam riset ini.
Tabel 1. Alternatif No. Alternatif (Ai) 1. Sutrisno 2. Darwin Peru 3. Sardianto 4. Muhtarom 5. Kasmun Tabel 2. Kriteria No Alternatif (Ai) Simbol 1. Pendapatan/bln C1 2. Jumlah Tanggungan C2 3. Pekerjaan C3 4. Kepemilikan Rumah C4 5. Lantai rumah C5 6. Kepemilikan Kamar Mandi C6 7. Kepemilikan Lahan C7 8. Pendidikan KK C8 9 Terindikasi Covid 19 C9

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 1, January 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
10 Terkena PHK C10 b) Langkah berikut memastikan bobot(n) dan bobot presentase dari tiap kriteria.  Dibawah  ini  merupakan  tabel  3sampai  tabel  13  yang menunjukan bobot presentase dari tiap krieria.
Tabel.3 Bobot n1 No. Pendapatan (C1) Bobot (n1) 1. 0 – 1,2 Juta 4 2. 1,3 -1,8 Juta 3 3. 1,9 – 2,1 Juta 2 4. 2,2 Juta keatas 1 Table.4 Bobot n2 No. Jumlah Tanggungan (C2) Bobot (n2) 1. >= 4 Anak 5 2. 3 Anak 4 3. 2 Anak 3 4. 1 Anak 2 Table.5 Bobot n3 No. Pekerjaan (C3) Bobot (n3) 1. Tidak Bekerja 4 2. Buruh / Tani / Lainya 3 3. Karyawan Swasta 2 4. Wiraswasta / Pedagang 1 Table.6 Bobot n4 No. Kepemilikan Rumah (C4) Bobot (n4) 1. Menumpang 5

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 1, January 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
160 | Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid-19 .....
2. Sewa 3 3. Milik Sendiri 1 Table. 7 Bobot n5 No. Lantai Rumah (C5) Bobot (n5) 1. Tanah 4 2. Kayu 3 3. Semen 2 4. Keramik 1 Tabel.8 Bobot n6 No. Kepemilikan Kamar Mandi (C6) Bobot (n6) 1. Tidak Ada 4 2. Milik Sendiri 1 Table 9. Bobot n7 No. Kepemilikan Lahan (C7) Bobot (n7) 1. Tidak Punya 4 2. Punya 1 Tabel 10. Bobot n8 No. Pendidikan KK (C8) Bobot (n8) 1. Tidak Sekola 5 2. SD 4 3. SMP 3 4. 5. SMA >=D1 2 1

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 1, January 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Ria Saskia Zevanya Warami | 161
Tabel.11 Bobot n9 No. Terindikasi (C9) Bobot (n9) 1. Ada 4 2. Tidak Ada 1 Table.12 Bobot n10 No. Terkena PHK (C10) Bobot (n10) 1. Ya 4 2. Tidak 1 Table. 13 Bobot Presentase Kriteria No. Kriteria (x) Bobot Presentase Kriteria (W) 1 Pendapatan/bln 0.1 2 Jumlah Tanggungan 0.1 3 Pekerjaan 0.1 4 Kepemilikan Rumah 0.1 5 Lantai rumah 0.05 6 Kepemilikan Kamar Mandi 0.05 7 Kepemilikan Lahan 0.05 8 Pendidikan KK 0.05 9 Terindikasi Covid 19 0.15 10 Terkena PHK 0.15
c) Tahap berikutnya adalah memastikan masing-masing kriteria apakah tercantum Cost atau Benefit. Berikut Tabel 14 yang menunjukan Cost ataupun Benefit dari masing-masing kriteria.
Table 14. Cost Benefit No Kriteria (x) Cost/ Benefit 1 Pendapatan/bln Benefit

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 1, January 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
162 | Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid-19 .....
2 Jumlah Tanggungan Benefit 3 Pekerjaan Benefit 4 Kepemilikan Rumah Benefit 5 Lantai rumah Benefit 6 Kepemilikan Kamar Mandi Benefit 7 Kepemilikan Lahan Benefit 8 Pendidikan KK Benefit 9 Terindikasi Covid 19 Cost 10 Terkena PHK Cost d) Tahap berikutnya ialah membuat table keputusan. Tabel keputusan merupakan table yang berisi jumlah total dari bobot n per alternatof ialah  kepala  keluarga.  Tabel  15  menunjukan  table  keputusan  yang berisi bobot dari n1 hingga n10 buat masing-masing alternatif.
Table 15. Tabel Keputusan No  Alternatif (Ai) n1  n2  n3  n4  n5  n6  n7  n8  n9  n10 ∑n 1 Sutrisno 2 4 2 1 2 1 4 3 4 4 27 2 Darwin Peru 3 3 3 3 2 1 4 4 4 1 28 3 Sardianto 3 5 3 1 4 4 1 5 1 1 28 4 Muhtarom 2 4 2 1 2 1 4 2 4 1 23 5 Kasmun 1 3 1 3 1 1 4 1 4 1 20
e) Setelah  itu  Langkah  berikutnya  ialah  melakukan  normalisasi  bobot dari  tiap  kriteria  berdasar  pada  Cost  ataupun  Benefit  jadi rij lalu mengalikan rij dengan  bobot  presentasi  kriteria(W)  jadi Cn. Serta berikutnya  adalah  menjumlahkan Cn dan  hasilkan Vi adalah  hasil normalisasi.  Dibawah  ini  merupakan  Tabel  16  yang  menampilkan hasil akhir normalisasi.

## Tabel 16. Akhir Normalisasi
No Alternatif (Ai) ∑Vi 1 Sutrisno 0.4425 2 Darwin Peru 0.675

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 1, January 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
3 Sardianto 0.785 4 Muhtarom 0.54 5 Kasmun 0.4985 f) Langkah terakhir yakni mengurutkan masing-masing kriteria berdasarkan pada urutan Vi dari nilai paling tinggi hingga yang terendah. Pada table 17 menunjukan normalisasi akhir yang sudah diurutkan.
Table 17. Normalisasi Akhir Terurut No Alternatif (Ai) ∑Vi 1 Sutrisno 0.4425 2 Darwin Peru 0.675 3 Sardianto 0.785 4 Muhtarom 0.54 5 Kasmun 0.4985

## 4.2 Desain Sistem
Tahapan  selanjutnya  melaksanakan  perancangan  pemodelan  sistem dalam  perihal  ini  periset  memakai  UML(  Unified  Modelling  Language). UML(  Unified  Modelling  Language)  ialah  simbol  spesial  buat menggambarkan  bermacam  diagram  fitur  lunak[10].  Pemodelan  sistem yang bangun pada sistem pendukung keputusan ini ialah model Use Case Diagram,  Class  Diagram  serta  Activity  diagram,  Berikut  peracangan pemodelan sistemnya:
a. Use Case Diagram
Use Case merupakan gambaran dari fungsionalitas yang diharapkan dari sebuah sistem, dan merepresentasikan sebuah interaksi antara aktor dan sistem.  Didalam  use  case  terdapat  actor  yang  merupakan  sebuah gambaran  entitas  dari  manuasia  atau  sebuah  sistem  yang  melakukan pekerjaan  di  sistem.  Pada  bagian  ini  actor  yang  terlibat  daam  sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Covid-19  ini  adalah  Admin Sebagai administrator yang memanajemen system.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 1, January 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
164 | Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid-19 .....
Admin Klasifikasi Input Skala Penilaian Input Kriteria Perhitungan SAW Skor Penilaian Kelola User Alternatif Halaman Utama Gambar 2. Use Case Diagram Admin. b. Activity Diagram
Activity  diagram  adalah  diagram  yang  menggambarkan  sifat  dinamis secara alamiah sebuah sistem dalam bentuk model aliran dan kontrol dari aktivitas ke aktivitas lainnya[11]. Activity diagram mengambarkan aliran aktivas  dalam  system  yang  sedang  dirancang,  bagaimana  alir  berawal, decision yang mungkin terjadi hingga bagaimana mereka berakhir.
Gambar.3 Activity Diagram Sistem.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 1, January 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
c. Entity Relationship Diagram Sistem
Entity   Relationship   Diagramatau   ERD adalah sebuah diagram structural yang digunakan  untuk  merancang  sebuah database[12].
Gambar 4. Entity Relationship Diagram Sistem.
d. Class Diagram Sistem
Class  diagram  merupakan  gambaran  struktur  dan  deskripsi  dari  class, package, dan objek yang saling berhubungan[13].
Halaman Utama_UI Halaman Utama_Controller Alternatif_UI Alternatif_Controller Perhitungan SAW_UI Perhitungan SAW_Controller Klasifikasi_UI Klasifikasi_Controller Input Skala Penilaian_UI Input Skala Penilaian_Controller Input Kriteria_UI Input Kriteria_Contoller Skor Penilaian_UI Skor Penilaian_Controller Kelola User_UI Kelola User_Controller Admin_Controller
Gambar 5. Class Diagram Sistem.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 1, January 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
166 | Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid-19 .....
5 Rancangan Layout/User Interface
Perancangan  antarmuka  digunakan  untuk  menggambarkan  tampilan aplikasi  yang  dibangun,  yaitu  berupa  rancangan  layout.  Rancangan  ini terdiri  dari  Rancangan  Rancangan  Layout  Form  Login  (Gambar  6), Rancangan  Layout  Form  Input  Data (Gambar  7)  dan  Rancangan  Layout Halaman Data Calon Penerima Bantuan (Gambar 8).
1. Tampilan Depan Sistem
Gambar 6. Form Login 2. Tampilan Input Data REFRESH NAMA INPUT ALAMAT JENIS KELAMIN PENDAP ATAN  (C1) JUMLAH TANGGUN GAN (C2) PEKERJAAN  (C3) KEP EMI LIKAN  RUMAH (C4) LANTAI RUMAH (C5) KAMAR MAND I (C6) KEP EMI LIKAN  LAHAN (C7) PENDI DIKAN KK (C8) TERIN DIKASI COVID-19 (C9)
TERKENA PHK (C10)
Gambar 7. Form Input Data
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN COVID-19 KELURAHAN BUGEL, KECAMATAN SIDOREJO, KOTA SALATIGA FORM LOGIN CANCEL LOGIN USERNAME : PASSWORD :

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 1, January 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 3. Tampilan Daftar Calon Penerima Bantuan
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN COVID-19
KELURAHAN BUGEL, KECAMATAN SIDOREJO, KOTA SALATIGA DAFTAR ALTERNATIF TAMBAH CALON KEMBALI NAMA PROSES ALAMAT JENIS KELAMIN C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 OPSI UPDATE HAPUS UPDATE HAPUS UPDATE HAPUS
Gambar 8. Halaman Data Calon Penerima Bantuan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  ada,  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  seleksi  menggunakan  metode  SAW  (Simple  Addtive Weighthing),  yang  dapat  digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk membantu  PNS  dalam  menyeleksi  dan  menentukan  calon  penerima. Bantuan  Covid-19  diberikan  di  Kelurahan  Bugel  sesuai  kriteria  yang dipersyaratkan  format  pemeringkatan.  Diharapkan  penelitian  ini  dapat digunakan sebagai sarana untuk mengambil keputusan secara cepat dan objektif.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  penelitian  ini  dapat digunakan  untuk  studi  kasus  yang  berbeda  dan  lebih  bermanfaat. Improvisasi  algoritma  dan  pemilihan  algoritma  yang  lebih  baik  dapat dilakukan untuk membentuk sistem pendukung keputusan yang lebih baik dan  akurat  serta  untuk  mengimplementasikan  sistem  aplikasi  sesuai kebutuhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. A. Weighting and B. L. Tunai, “ Dengan Menggunakan Algoritma Simple Additive .”
[2] M.  A.  Salim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Penerima Bantuan Perbaikan Rumah Menggunakan Metode Simple Additive

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 1, January 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
168 | Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid-19 .....
Wieghting  (SAW)  Studi  Kasus  Kelurahan  Tambelan  Sampit  Kota Pontianak,” J. Sist. , vol. 7, no. 2, pp. 120 – 131, 2018.
[3] J. Sistem, F. Sembiring, M. T. Fauzi, S. Khalifah, and A. K. Khotimah, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Covid  19 menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ),” vol. 11, no. 2, pp. 97 – 101, 2020.
[4] P. Non et al. , “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan,” vol.
17, no. 2, pp. 200 – 208, 2020.
[5] A.  F.  Yulisman1,  “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Penerima Bantuan Rumah Sehat Layak Huni Menggunakan Metode Saw Di Desa Pasir Emas Kecamatan Singingi ,” vol. 12, no. 1, pp. 39– 50, 2020.
[6] E.  Ismanto  and  N .  Effendi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Karyawan Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 1, 2017, doi: 10.33372/stn.v3i1.208.
[7] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  R.  Wardoyo,  “Fu zzy multi- attribute decision making (fuzzy madm),” Yogyakarta Graha Ilmu , pp. 78 – 79, 2006.
[8] J. Kittur et al. , “Evaluating optimal generation using different multi - criteria decision making methods,” in 2015 International Conference on  Circuits,  Power  and  Computing  Technologies  [ICCPCT-2015] , 2015, pp. 1 – 5.
[9] I. P. Pertiwi, F. Fedinandus, and A. D. Limantara, “Sistem Pendukung Keputusan  Penerima  Program  Keluarga  Harapan  (PKH) Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting,” CAHAYAtech ,
vol. 8, no. 2, p. 182, 2019, doi: 10.47047/ct.v8i2.46.
[10] S.  Mallu,  “Sistem  pendukung  keputusan  penentuan  karyawan kontrak menjadi karyawan tetap menggunakan metode topsis,” J. Ilm. Teknol. Infomasi Terap. , vol. 1, no. 2, 2015.
[11] H.  Haviluddin,  “Memahami Penggunaan  UML  (Unified  Modelling Language),” 2011.
[12] M.  L.  A.  Latukolan,  A.  Arwan,  and  M.  T.  Ananta,  “Pengembangan Sistem Pemetaan Otomatis Entity Relationship Diagram Ke Dalam Database,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  e-ISSN ,  vol. 2548, p. 964X, 2019.
[13] M. T. Prihandoyo, “Unified Modeling Language (UML) Model Untuk Pengembangan  Sistem  Informasi  Akademik  Berbasis  Web,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 3, no. 1, pp. 126 – 129, 2018.