## Pemilihan Desa Terbaik Di Kawasan KPHP Sungai Sembulan Menggunakan Metode SAW

## Fitriyani
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi ISB Atma Luhur Pangkalpinang, Indonesia fitriyani@atmaluhur.ac.id
Marini
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas
Teknologi Informasi
ISB Atma Luhur Pangkalpinang, Indonesia arinimarini44@atmaluhur.ac.id

## Bambang Adiwinoto
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas
Teknologi Informasi ISB Atma Luhur
Pangkalpinang, Indonesia baw@atmaluhur.ac.id

## Ellya Helmud
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas
Teknologi Informasi ISB Atma Luhur
Pangkalpinang, Indonesia ellyahelmud@atmaluhur.ac.id
Abstract — Forest  areas  that  have  the  potential  to  be  developed as production forests need to be protected because if they are not immediately  protected  by  the  government,  there  will  be  illegal logging,  forest  burning  and  other  activities  that  will  damage  the forest  itself.  With  the  existence  of  a  Production  Forest Management Unit or abbreviated as KPHP, it is the government's effort  to  protect  forests  that  have  potential  as  production  forests. However, in its management, it still has not maximized the existing potential so that it has not increased state revenue in the utilization of  forest  products  so  that  a  decision  support  system  is  needed  to support  or  maximize  government  policies.  In  the  decision  support system  for  selecting  the  best  village  in  the  KPHP  area,  there  are several  criteria,  namely  the  potential  for  NTFPs  has  a  weight  of 30%,  the  level  of  damage  has  a  weight  of  35%,  forest  farmer groups  have  a  weight  of  25%  and  environmental  services  have  a weight  of  10%.  While  the  alternatives  consist  of  Lampur  with  a weight  of  0.59,  Kerantai  with  a  weight  of  0.35,  Cracks  with  a weight  of  0.41,  Tanjung  Pura  with  a  weight  of  0.86  and Kemingking 0.66.

## Keywords—KPHP; forest area; criteria; alternative
Abstrak —  Kawasan  hutan  yang  memiliki  potensi  untuk dikembangkan  sebagai  hutan  produksi  perlu  untuk  dilindungi karena apabila tidak segera dilindungi oleh pemerintah, akan terjadi penebangan  hutan  secara  liar,  pembakaran  hutan  dan  kegiatan lainnya  yang  akan  merusak  hutan  itu  sendiri.  Dengan  adanya Kesatuan  Pengelolaan  Hutan  Produksi  atau  disingkat  dengan KPHP, merupakan upaya pemerintah untuk melindungi hutan yang memiliki  potensi  sebagai  hutan  produksi.  Tetapi  dalam pengelolaannya  masih  belum  memaksimalkan  potensi  yang  ada sehingga belum menambah pendapatan negara dalam pendayagunaan  hasil  hutan  sehingga  diperlukan  system  penunjang keputusan  untuk  mendukung  atau  memaksimalkan  kebijakan pemerintah.  Dalam  system  penunjang  keputusan  pemilihan  desa terbaik  di  kawasan  KPHP  terdapat  beberapa  kriteria  yaitu  potensi HHBK  memiliki  bobot  30%,  tingkat  kerusakan  memeiliki  bobot 35%, kelompok tani hutan memiliki bobot 25% dan jasa lingkungan memiliki  bobot  10%.  Sedangkan  untuk  alternative  terdiri  dari Lampur  dengan  bobot  0,59,  Kerantai  dengan  bobot  0,35,  Keretak dengan  bobot  0,41,  Tanjung  Pura  dengan  bobot  0,86  dan Kemingking 0,66.

## Kata Kunci—KPHP; kawasan hutan; kriteria; alternatif

## PENDAHULUAN
Pengelolaan  hutan  produksi  adalah  suatu  usaha  untuk menjadikan  hutan  yang  memiliki  potensi  sebagai  hutan produksi  yang  kegiatannya  antara  lain  penanaman, penebangan,  pengolahan,  pengamanan  hasil  hutan  kayu  di hutan  produksi.  Tujuannya  adalah  agar  mendapatkan  hasil kayu,  tempat  hidup  fauna,  mengatur  tata  air,  sumber makanan  hewan  dan  manusia  serta  bisa  dijadikan  sebagai tempat rekreasi.
KPHP  merupakan  daerah  hutan  produksi  yang merupakan  kepanjangan  dari  kesatuan  pengelolaan  hutan produksi yang pengelolaannya diserahkan kepada pemerintah  daerah  setempat.  Dalam  Peraturan  Menteri Dalam  Negeri  Nomor  61  tahun  2010  tentang  Pedoman Organisasi  dan  Tata  Kerja  Kesatuan  Pengelolaan  Hutan Lindung  dan  Kesatuan  Pengelolaan  Hutan  Produksi  di Daerah  mengatur  tentang  bentuk  organisasi  dan  tata  kerja KPHL  dan  KPHP.  Tugas  dari  organisasi  ini  adalah melakukan  perlindungan  dan  konversi  terhadap  hutan produksi,  pemanfaatan  dan  pengelolaan  hutan,  reklamasi dan rehabilitasi hutan.
Untuk  menciptakan  pengelolaan  hutan  yang  baik diperlukan  landasan  pengelolaan  hutan  seperti  kelola ekonomi,  kelola  sosial  dan  kelola  ekologi.  Kelola  ekonomi yaitu  sebagai  sumber  yang  menghasilkan  barang  dan  jasa yang  terukur  dapat  berupa  kayu  ataupun  non  kayu.  Kelola social artinya sebagai sumber ekonomi dan matapencaharian bagi masyarakat yang hidup sekitar kawasan hutan serta bisa dimanfaatkan sebagai sumber penelitian dan perkembangan ilmu  pengetahuan  dan  teknologi.  Sedangkan  kelola  ekologi artinya  bisa  dijadikan  sebagai  pengatur  tata  air,  penghasil udara bersih, mencegah erosi, menjaga kesuburan tanah dan lain  sebagainya.  Banyak  kawasan  hutan  yang  memiliki potensi  yang  baik  seperti  memiliki  kayu  yang  baik,  non kayu  serta  dapat  menghasilkan  pendapatan  dengan menjadikan objek wisata.
Tujuan  dilakukan  pemilihan  desa  terbaik  di  kawasan KPHP  adalah  untuk  dapat  melakukan  pengolahan  data terhadap desa-desa yang termasuk kawasan produksi terbaik
di  daerah  sungai  sembulan  agar  kawasan  yang  memiliki potensi  kawasan  produksi  terbaik  nantinya  dapat  dikelola dengan  baik  oleh  pemerintah  dan  dapat  diberdaya  gunakan oleh masyarakat.
Dan juga sebelum dilakukan penelitian ini, desa-desa di kawasan sungai sembulan yang memiliki kawasan produksi yang  baik  belum  mendapatkan  perhatian  khusus  dari pemerintah  untuk  dikelola.  Padahal  di  kawasan  tersebut terdapat  beberapa  desa  yang  memiliki  potensi  kawasan produksi yang baik.
Penelitian  yang  dilakukan  di  Kelurahan  Tambelan Sampit Kota Pontianak menggunakan metode SAW ( Simple Additive  Weighting) menyajikan  20  alternatif  dan  13 kriteria, kemudian hasil
perhitungan SAW diimplementasikan  ke  dalam  bentuk  web  dengan  bahasa pemroggraman  JS  dan  PHP  serta  menggunakan  database Mysql.  Pada  perhitungan  SAW  yang  pertama  dilakukan adalah  melakukan  penentuan  alternative  yaitu  terdapat  20 nama  kepala  keluarga  yang  memiliki  rumah  yang  tidak layak  huni  di  kelurahan  Tambelan  Sampit.  Selanjutnya menentukan  bobot  kriteria  lalu  menentukan  kriteria-kriteria tersebut apakah termasuk kriteria cost atau benefit. Langkah selanjutnya adalah membuat tabel keputusan lalu melakukan nornalisasi  dengan  cara  mengalikan  r ij dengan  bobot persentasi  kriteria  (W)  menjadi  C n lalu  menjumlahkan  C n dan hasilkan V i yang merupakan hasil normalisasi. Langkah yang  terakhir  yaitu  mengurutkan  masing-masing  kriteria dari  nilai  tertinggi  sampai  nilai  terendah  berdasarkan  hasil V i [1]
Penelitian  berikutnya  yaitu  memiliki  topik  yang  sama dengan  peneliti  tetapi  penelitian  ini  menggunakan  metode AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process )  terdapat  4  kriteria, masing-masing kriteria terdapat sub kriteria serta memiliki 5 alternatif.  Hasil  dari  perhitungan  AHP  dibuatkan  system menggunakan  database  mysql  dan  PHP.  Dalam  penelitian ini  yang  pertama  dilakukan  yaitu  menyebarkan  kuesioner, setelah  itu  melakukan  pengolahan  data  yaitu  dengan melakukan  pembobotan  kriteria  dengan  membuat  matriks perbandingan  berpasangan  lalu  melakukan  normalisasi. Selanjutnya mengukur consistensi ratio. [2] Kelemahan  dari  penelitian  terdahulu  adalah  menggunakan metode  AHP,  kekurangan  dari  metode  AHP  adalah ketergantungan  terhadapt  hasil  kuesioner  yang  diisi  oleh pendapat ahli sehingga subjektivitasnya masih sangat tinggi dan  apabila  pendapat  ahli  keliru  maka  model  yang dihasilkan  menjadi  tidak  berarti  serta  dalam  metode  AHP tidak ada pengujian statistik.
Untuk  itulah  dilakukan  penelitian  dengan  topic  yang  sama tetapi  menggunakan  metode  yang  berbeda  yaitu  metode SAW.  Kelebihan  metode  SAW  yaitu  nilai  yang  didapatkan lebih valid karena berdasarkan nilai kriteria yang dihasilkan pada bobot preferensi.

## METODE
2.1.  Sistem  pengambilan  keputusan  dapat  diartikan  sebagai sistem  berbasis  komputer  yang  menyediakan  kemampuan untuk menyelesaikan masalah yang bersifat semi terstruktur maupun  tidak  terstruktur.[3]  System  ini  juga  mendukung kemampuan  pengolahan  data  dan  pemodelan  keputusan, bertujuan untuk  merencanakan keputusan yang akan datang
dan  juga  digunakan  pada  masalah  yang  belum  ada aturannya. [4][5]
Gambar 1 Proses Pengambilan Keputusan [6][7]
Pengambilan  keputusan  adalah  proses  pemilihan beberapa alternative dengan mempertimbangkan factor internal  dan  factor  eksternal.  Ada  6  proses pengambilan  keputusan  yaitu  pertama,  identifikasi, langkah-langkah dalam mengidentifikasi masalah yaitu menemukan  objek  masalah,  setelah  itu  dilakukan pengumpulan  data  serta  menganalisis  masalah  yang sudah  ditemukan,  langkah  selanjutnya  adalah  mencari penyebab  adanya  masalah,  langkah  terakhir  yaitu menguji  apakah  penyebab  masalah-masalah  yang timbul benar-benar merupakan penyebab masalah yang sesungguhnya. Tahapan yang kedua yaitu pengumpulan  data  dan  analisis,  tujuan  pengumpulan data  dalam  hal  ini  adalah  memberikan  gambaran tentang  beberapa  kemungkinan  alternative  solusi  serta konsekuensi yang timbul dari masing-masing alternative.  Tahap  ketiga  yaitu  penentuan  alternative keputusan  disertai  dengan  konsekuensi-konsekuensi negative  atau  positif  dari  setiap  alternative  yang disajikan,  pada  tahap  ini  memerlukan  data  dan informasi, alternative-alternatif yang dipilih berdasarkan data yang relevan, langkah-langkah untuk mendapatkan  alternative  yaitu  melakukan  pemetaan alternative-alternatif  solusi,  langkah  selanjutnya  yaitu melakukan penilaian alternative beserta nilai postif dan negative. Tahapan keempat yaitu pemilihan alternative terbaik, dalam menentukan alternative trebaik diperlukan  aspek  tingkat  resiko,  tenaga  dan  pikiran yang  dibutuhkan,  jumlah  dan  kualitas  sumberdaya manusia  yang  dibutuhkan,  waktu.  Tahapan  kelima yaitu pelaksanaan keputusan, pada tahap ini melaksanakan keputusan dari hasil pemilihan alternative  terbaik.  Tahap  yang  keenam  yaitu pemantauan  dan  evaluasi  pelaksanaan  keputusan, untuk  menjaga  pelaksanaan  keputusan  tetap  terjaga diperlukan  proses  supervise  dan  evaluasi  dan  sebagai upaya  mengantisipasi  adanya situasi  atau  hal-hal  yang terjadi diluar perkiraan.[8]
Gambar 4. Tahapan dalam pengambilan keputusan berbasis data / informasi[9][10]
Pada  gambar  terlihat  bahwa  tahapan  pertama  yaitu  berupa data/fakta,  kemudian  data  tersebut  diolah  menjadi  sebuah informasi,  berdasarkan  informasi  yang  dihasilkan  maka dibuatkan  keputusan,  dari  keputusan  tersebut  diambil tindakan yang tepat terhadap alternative-alternatif yang ada. Adanya  tindakan,  maka  ada  dampak  dari  hasil  tindakan tersebut, dampak terhadap tindakan tersebut bisa positif atau negative,  apabila  dampaknya  positif  maka  akan  tindakan tersebut  dijalankan  atau  diteruskan.  Sebaliknya  apabila dampak  terhadap  tindakan  tersebut  adalah  negative  maka dijadikan umpan balik untuk dijadikan bahan analisis untuk mendapatkan  keputusan  yang  lebih  baik  pada  pengambilan keputusan selanjutnya.
Gambar 5. Model Solusi dalam Sistem Penunjang Keputusan[10]
Gambar  diatas  merupakan  model  solusi  dalam  system penunjang keputusan. Didalam model, SPK dibuatkan suatu strategi  optimal  untuk  memilih  solusi  alternative  yang terbaik  dari  alternative-alternatif  yang  ada.    Pada  model cukup, SPK dibuatkan suatu program yang digunakan untuk mendapatkan  solusi  alternative  yang  dipilih  apakah  telah melewati batas maksimal, didalam model ini dilakukan cara untuk  memilih  solusi  alternative  yang  baik  sehingga keputusan  tersebut  tidaklah  yang  terbaik.  Pada  model heuristic  dibuatkan  program  yang  memiliki  bank  data sehingga dapat memilih alternative yang baik dari bank data yang  sudah  tersimpan  tersebut,  model  ini  memilih  solusi alternative  berdasarkan  kebiasaan  atau  bisa  dikatakan berdasarkan  asumsi  responden  yang  menyatakan  bahwa solusi pilihan itu adalah solusi yang baik.
2.4 Skema Alur Penelitian

## Gambar 6. Diagram Alir Penelitian
Gambar  diatas  merupakan  diagram  alir  penelitian  dimana tahapan pertama yaitu pengumpulan data dengan melakukan wawancara,  observasi  dan  studi  literature.  Tahapan  kedua yaitu perumusan masalah dengan mengidentifikasi masalah- masalah  yang  ada  agar  bisa  diselesaikan.  Setelah menemukan masalah, langkah selanjutnya yaitu pengolahan data menggunakan SAW, setelah menemukan hasilnya, lalu diimplementasikan ke dalam kasus.

## 2.5 Pengumpulan  Data
Wawancara,  dengan  cara  melakukan  Tanya  jawab  terhadap pendamping teknis lapangan KPHP Sungai Sembulan untuk mencari  permasalahan  yang  terjadi.  Data  sekunder didapatkan  dengan  cara  mencari  referensi  dengan  studi literature  atau  studi  pustaka,  menganalisa  dokumen- dokumen  berjalan,  internet,  artikel  serta  jurnal-jurnal  yang sejenis.

## 2.6 Analisa Data
Tabel 1 Analisa Data 5W+1H 5W+1H Pertanyaan Jawaban Who Siapa yang dijadikan expert judgment Polisi kehutanan KPHP, Bakti Rimbawan, Penyuluh Kehutanan What Data apa yang dihasilkan dari penelitian Data kriteria yang terdiri dari kriteria Potensi  HHBK, Tingkat
Kerusakan, Kelompok Tani Hutan  dan  Jasa Lingkungan
When Kapan pengambilan data dilakukan Pengambilan data terkait penelitian ini dilakukan sebelum penelitian dilakukan  yaitu pada bulan Agustus 2021 Where Dimana lokasi dari data didapatkan Di kawasan KPHP  Sungai Sembulan Why Mengapa diperlukan penelitian Dikarenakan belum ada system yang berfungsi untuk menentukan desa  terbaik  di kawasan  KPHP Sungai Sembulan How Bagaimana proses pengambilan data terkait penelitian Data yang diambil  terdiri dari data primer  dengan melakukan wawancara serta data sekunder dengan melakukan
studi  literature, internet,  jurnal serta artikel.
Gambar 7. Flowchart Metode SAW[11]
Gambar  diatas  merupakan  gambar  flowchart  metode  SAW dari  mulai  sampai  dengan  menemukan  hasil.  Didalam metode  ini  yang  pertama  dilakukan  adalah  menginput  data kriteria  yang  sudah  didapatkan  serta  data  alternative- alternatif.  Setelah  itu,  membuat  matrik  keputusan  antara kriteria  dan  alternative,  lalu  dinormalisasikan  dengan menggunakan  rumus  matematika.  Setelah  itu  dilakukan perkalian  matriks  yang  sudah  didapatkan  dengan  bobot kriteria.  Setelah  itu  mencari  nilai  preferensi  tiap  alternative untuk mendapatkan nilai alternative terbesar agar alternative yang  memiliki  nilai  terbesar  dapat  direkomendasikan sebagai alternative terbaik.
HASIL DAN PEMBAHASAN A. Data Kriteria Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria Bobot C1 Potensi HHBK 30% C2 Tingkat Kerusakan 35% C3 Kelompok Tani Hutan 25% C4 Jasa Lingkungan 10%
Dari  tabel  diatas,  ada  4  kriteria.  Kriteria-kriteria  tersebut didapatkan dari proses wawancara ke expert judgment  yaitu kepala  dinas  lingkungan  hidup  serta  melakukan  analisa dokumen berjalan. Bobot nilai setiap kriteria didapakan dari setiap  pertanyaan  yang  diajukan  kepada  expert  judgment dengan  total  nilai  semua  kriteria  adaah  100%.  Sedangkan cara  menentukan  kriteria  apakah  termasuk  kriteria  benefit maupun  kriteria  biaya  yaitu  dikatakan  termasuk  kriteria benefit  apabila  semakin  besar  nilainya  maka  akan  semakin bagus  dan  sebaliknya  apabila  semakin  kecil  nilainya  maka akan  semakin  bagus  termasuk  kriteria  biaya.  Kriteria- kriteria  yang  didapatkan  yaitu  kriteria  1  Potensi  HHBK menggunakan  kode  C1  memiliki  bobot  30%,  kriteria  2 Tingkat  Kerusakan  dengan  kode  C2  memiliki  bobot  35%, kriteria  3  Kelompok  Tani  Hutan  dengan  kode  C3  memiliki bobot 25%, dan kriteria 4 Jasa Lingkungan dengan kode C4 memiliki bobot 10%.
B. Data Alternatif Tabel 3. Data Alternatif Kode Alternatif A1 Lampur A2 Kerantai A3 Keretak A4 Tanjung Pura A5 Kemingking
Pada  tabel  2,  terdapat  data  alternative  yang  terdiri  dari  5 yaitu  alternative  1  (A1)  yaitu  Lampur,  alternative  2  (A2) yaitu  Kerantai,  alternative 3  (A3)  yaitu  Keretak,  alternative 4  (A4)  yaitu  Tanjung  Pura  dan  alternative  5  (A5)  yaitu Kemingking.
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 5 4 2 1 A2 1 2 3 2 A3 3 1 4 2 A4 7 3 6 5 A5 4 5 2 3
Nilai  normalisasi  didapatkan  dari  hasil  kuesioner  yang diberikan  ke  expert  judgment  dan  mendapatkan  bobot  A1 (Lampur) yaitu kriteria 1 (Potensi HHBK) memiliki bobot 5, kriteria  2  (Tingkat  Kerusakan)  memiliki  bobot  4,  kriteria  3 (Kelompok  Tani  Hutan)  memiliki  bobot  2  dan  kriteria  4 (Jasa  Lingkungan)  memiliki  bobot  1.  Bobot  A2  (Kerantai) yaitu kriteria 1 (Potensi HHBK) memiliki bobot 1, kriteria 2 (Tingkat  Kerusakan)  memiliki  bobot  2,  kriteria  3 (Kelompok  Tani  Hutan)  memiliki  bobot  3  dan  kriteria  4 (Jasa  Lingkungan)  memiliki  bobot  2.  Bobot  A3  (Keretak) yaitu kriteria 1 (Potensi HHBK) memiliki bobot 3, kriteria 2 (Tingkat  Kerusakan)  memiliki  bobot  1,  kriteria  3 (Kelompok  Tani  Hutan)  memiliki  bobot  4  dan  kriteria  4 (Jasa  Lingkungan)  memiliki  bobot  2.  Bobot  A4  (Tanjung Pura)  yaitu  kriteria  1  (Potensi  HHBK)  memiliki  bobot  7, kriteria  2  (Tingkat  Kerusakan)  memiliki  bobot  3,  kriteria  3 (Kelompok  Tani  Hutan)  memiliki  bobot  6  dan  kriteria  4 (Jasa  Lingkungan)  memiliki  bobot  5.  Bobot  A5 (Kemingking)  yaitu  kriteria  1  (Potensi  HHBK)  memiliki bobot  4,  kriteria  2  (Tingkat  Kerusakan)  memiliki  bobot  5, kriteria  3  (Kelompok  Tani  Hutan)  memiliki  bobot  2  dan kriteria 4 (Jasa Lingkungan) memiliki bobot 3.
Tabel 5. Nilai Normalisasi untuk Kriteria Potensi HHBK Alternatif Bobot Lampur 0,71 Kerantai 0,14 Keretak 0,43 Tanjung Pura 1 Kemingking 0,57
Nilai  normalisasi  didapatkan  dari  perhitungan  normalisasi menggunakan rumus matematika dan bobot yang dihasilkan yaitu  untuk  alternative  Lampur  memiliki  bobot  0.71, alternative  Kerantai  memiliki  bobot  0.14,  alternative Keretak  memiliki  bobot  0.43,  alternative  Tanjung  Pura memiliki  bobot  1,  sedangkan  alternative  Kemingking memiliki bobot 0.57.
Tabel 6. Nilai Normalisasi untuk Kriteria Tingkat Kerusakan Alternatif Bobot Lampur 0,8 Kerantai 0,4 Keretak 0,2 Tanjung Pura 0,6 Kemingking 1
Nilai  normalisasi  didapatkan  dari  perhitungan  normalisasi menggunakan rumus matematika dan bobot yang dihasilkan yaitu  untuk  alternative  Lampur  memiliki  bobot  0.8, alternative Kerantai memiliki bobot 0.4, alternative Keretak
memiliki  bobot  0.2,  alternative  Tanjung  Pura  memiliki bobot  0.6,  sedangkan  alternative  Kemingking  memiliki bobot 1.
Tabel 7. Nilai Normalisasi untuk Kriteria Kelompok Tani
Hutan Alternatif Bobot Lampur 0,33 Kerantai 0,5 Keretak 0,67 Tanjung Pura 1 Kemingking 0,33
Nilai  normalisasi  didapatkan  dari  perhitungan  normalisasi menggunakan rumus matematika dan bobot yang dihasilkan yaitu  untuk  alternative  Lampur  memiliki  bobot  0.33, alternative Kerantai memiliki bobot 0.5, alternative Keretak memiliki  bobot  0.67,  alternative  Tanjung  Pura  memiliki bobot 1, sedangkan alternative Kemingking memiliki bobot 0.33.
Tabel 8. Nilai Normalisasi untuk Kriteria Jasa Lingkungan
Alternatif Bobot Lampur 0,2 Kerantai 0,4 Keretak 0,4 Tanjung Pura 1 Kemingking 0,6
Nilai  normalisasi  didapatkan  dari  perhitungan  normalisasi menggunakan rumus matematika dan bobot yang dihasilkan yaitu  untuk  alternative  Lampur  memiliki  bobot  0.2, alternative Kerantai memiliki bobot 0.4, alternative Keretak memiliki  bobot  0.4,  alternative  Tanjung  Pura  memiliki bobot 1, sedangkan alternative Kemingking memiliki bobot 0.6.
Dari  nilai  normalisasi  setiap  kriteria  diatas  maka  dapat dibuatkan matriks normalisasi berikut :
R=
Nilai bobot kriteria yang sudah dijadikan desimal : W=
Perhitungan nilai preferensi setiap alternative adalah sebagai berikut :
V1 = [(0,30 x 0,71) + (0,35x0,8) + (0,25x0,33) + (0,10X0,2)]
=[0,21 + 0,28 + 0,08 + 0,02] = 0,59 V2 = [(0,30 x 0,14) + (0,35x0,4) + (0,25x0,5) + (0,10X0,4)] =[0,04 + 0,14 + 0,13 + 0,04] = 0,35
V3 = [(0,30 x 0,43) + (0,35x0,2) + (0,25x0,67) +
(0,10X0,4)]
=[0,13 + 0,07 + 0,17 + 0,04] = 0,41
V4 = [(0,30 x 0,1) + (0,35x0,6) + (0,25x1) + (0,10X1)] =[0,30 + 0,21 + 0,25 + 0,10] = 0,86
V5 = [(0,30 x 0,57) + (0,35x1) + (0,25x0,33) + (0,10X0,6)]
=[0,17 + 0,35 + 0,08 + 0,06] = 0,66 Tabel 9 Nilai Ranking Setiap Alternatif Alternatif ke Nama Alternatif Bobot Alternatif Rangkin g 1 Lampur 0.59 3 2 Kerantai 0.35 5 3 Keretak 0.41 4 4 Tanjung Pura 0.86 1 5 Kemingking 0.66 2
Kesimpulan  :  tim  peneliti  melakukan  analisa  terhadap hasil penelitian,  sehingga  dapat  disimpulkan  berdasarkan  nilai preferensi  setiap  alternative  mengindikasikan  bahwa  yang terpilih  menjadi  desa  terbaik  di  kawasan  KPHP  dari  nilai yang  terbesar  ke  yang  terkecil  yaitu  desa  Tanjung  Pura dengan bobot 0.86, Kemingking dengan bobot 0.66, Lampur dengan bobot 0.59, Keretak dengan bobot 0.41 dan Kerantai dengan bobot 0.35.
Pada  penelitian  sebelumnya,  peneliti  memberikan  hasil pengolahan  data  menggunakan  metode  AHP  ( Analytical Hierarchy Process ) berdasarkan responden, expert judgment 1 hasil pengolahan data dengan desa keretak memiliki bobot tertinggi yaitu  7744007. Expert judgment   2 yang memiliki bobot alternative tertinggi yaitu  Desa Lampur dengan bobot 32209126. Expert judgment 3 berdasarkan hasil pengolahan data yang memiliki bobot tertinggi 81904 yaitu desa tanjung pura. Setelah itu data dibuatkan program menggunakan PHP dan  database  mysql  dan  terdiri  dari  9  tabel  yaitu  tabel pengguna,  pengumuman,  nilai,  ranking,  biodata  desa, kriteria, alternative, analisa kriteria, analisa alternative. Perbandingan  penelitian  yang  dilakukan  dengan  penelitian sebelumnya  adalah  tingkat  akurasi  lebih  ke  penelitian  yang sedang  dilakukan  karena  nilai  yang  dihasilkan  berdasarkan data.  Dari  waktu  komputasi  lebih  baik  penelitian  yang sedang  dilakukan  karena  sudah  dilakukan  perankingan terhadap hasil sehingga tidak perlu dilakukan perangkingan secara  manual  lagi  dan  juga  dalam  penelitian  sebelumnya perlu  melakukan  pengolahan  data  secara  berulang  atau minimal 3 kali untuk mendapatkan hasil yang valid.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  berjudul  pemilihan  desa terbaik  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting maka  didapatkan  alternative  Lampur  dengan  bobot  0.59, alternative  kerantai  dengan  bobot  0.35,  alternative  keretak dengan  bobot  0.41,  alternative  Tanjung  Pura  dengan  bobot 0.86  dan  alternative  Kemingking  dengan  bobot  0.66.  Dari hasil  bobot  diatas,  peneliti  melakuan  diskusi  serta melakukan  analisa  sehingga  mendapatkan  kesimpulan bahwa  alternative  Tanjung  Pura  memiliki  bobot  paling tinggi  sehingga  melakukan  analisa  sehingga  mendapatkan kesimpulan bahwa alternative Tanjung Pura memiliki bobot paling  tinggi  sehingga  melakukan  analisa  sehingga mendapatkan  kesimpulan  bahwa  alternative  Tanjung  Pura memiliki bobot paling tinggi sehingga memiliki kesempatan besar untuk terpilih sebagai desa terbaik di kawasan KPHP.
Kelebihan  penelitian  ini  adalah  dengan  adanya  pemilihan desa  terbaik  di  kawasan  KPHP  sangat  membantu pemerintah  setempat  dalam  menentukan  desa  terbaik  yang memiliki  potensi  hutan  produksi  dengan  menggunakan kriteria-  kriteria  yang  sudah  disajikan  serta  menggunakan metode SAW dalam pembobota kriteria dan alternative. Tim peneliti  memberikan  saran  agar  dilakukan  penelitian  lebih lanjut  mengenai  topik  yang  sama  menggunakan  metode yang  berbeda  atau  menggabungkan  beberapa  metode  untuk membandingkan hasil beberapa metode tersebut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  banyak  terima  kasih  kepada seluruh  civitas  akademika  ISB  Atma  Luhur  karena  telah membantu  penelitian  yang  dilakukan,  terkhusus  kepada  tim SPMI ISB Atma Luhur yang telah bersedia menyiapkan data sehubungan  dengan  tema  yang  sedang  diangkat,  tak  lupa juga  peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  keuangan ISB  Atma  Luhur  yang  telah  memberikan  dukungan  secara financial sehingga sangat membantu terselesainya penelitian ini.

## REFERENSI
[1] M. A. Salim, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penerima Bantuan  Perbaikan  Rumah  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Wieghting  (SAW)  Studi  Kasus  Kelurahan  Tambelan Sampit Kota Pontianak,” J. Sist. , vol. 7, no. 2, pp. 120–131, 2018.
[2] P.  Studi  and  S.  Informasi,  “PENGGUNAAN  METODE  AHP
DALAM PEMILIHAN DESA YANG MEMILIKI PEMANFAATAN  DAN  PENGELOLAAN  HUTAN  TERBAIK DI KAWASAN KPHP SUNGAI SEMBULAN Cici Anggreini 1 , Fitriyani,M.Kom 2,” vol. 1, pp. 1–7, 2018.
[3] A. P. Widyassari and T. Yuwono, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Rumah  di  Kawasan  Cepu  Menggunakan  Analytical Hierarchy  Process,” INTENSIF  J.  Ilm.  Penelit.  dan  Penerapan Teknol.  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  10,  2019,  doi: 10.29407/intensif.v3i1.12442.
[4] A.  S.  RMS,  “Pemilihan  Desa  Terbaik  Di  Kecamatan  Pagar Merbau  Menggunakan  Metode  Ahp,” JSAI  (Journal  Sci.  Appl. Informatics) ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  59–65,  2018,  doi: 10.36085/jsai.v1i3.61.
[5] I.  Purnamasari  and  K.  Afnisari,  “Penentuan  Dosen  Berprestasi Menggunakan  Metode  Analytical  Network  Process,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 159, 2018, doi: 10.29407/intensif.v2i2.12119.
[6] L.  Sumaryanti  and  N.  Nurcholis,  “Analysis  of  Multiple  Criteria Decision  Making  Method  for  Selection  the  Superior  Cattle,” INTENSIF  J.  Ilm. Penelit. dan Penerapan  Teknol. Sist.  Inf. ,  vol. 4, no. 1, pp. 131–141, 2020, doi: 10.29407/intensif.v4i1.13863.
[7] F.  Fatimah,  “Pengambilan  Keputusan  Multi  Hesitant  N  -  Soft Sets,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  1, no. 10, pp. 7–12, 2021, [Online]. Available:
http://jurnal.iaii.or.id.
[8] H.  Hery,  R.  Christopher,  A.  E.  Widjaja,  and  S.  Suryasari, “Pengembangan  Aplikasi  Manajemen  Rekrutmen  Karyawan Menggunakan  Metode  Profile  Matching,” INTENSIF  J.  Ilm. Penelit.  dan  Penerapan  Teknol.  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  81, 2019, doi: 10.29407/intensif.v3i1.12588.
[9] O.  Isma  Robby1,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan Bibit  Kakao  Berkualitas  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  (Saw)  Pada  Desa  Sinar  Harapan  Kabupaten Pesawaran,” pp. 278–283, 2017.
[10] S.  Oei,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelompok  untuk Penentuan  Lokasi  Usaha  menggunakan  Metode  Fuzzy  SAW Borda,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 5, pp. 964–969, 2020.
[11] D.  G.  H.  Divayana,  “Pengembangan  Model  Evaluasi  Stake Berbasis ANEKA-Tri Hita Karana dengan Pengkalkulasian SAW dalam  Penentuan  Aspek-aspek  Prioritas  Perbaikan  Mutu  Belajar dan Karakter Siswa,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no.
2, p. 143, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i2.38557.