## Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Rekomendasi Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan
Ika Ari Sasmita Prodi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri Kediri, Indonesia ikaariisasmita@gmail.com
Rini Indriati
Prodi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri Kediri, Indonesia rini.indriati@unpkediri.ac.id
M. Najibulloh Muzaki Prodi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri Kediri, Indonesia m.n.muzaki@gmail.com Diterima : Juni 2021 Disetujui : Juli 2021 Dipublikasi : Juli 2021
Abstrak—Program pemerintah dalam menyejahterakan masyarakat  salah  satunya  yaitu  melaksanakan  Program Keluarga  Harapan  (PKH).  PKH  adalah  program  bantuan bersyarat  oleh  pemerintah  yang  diberikan  kepada  Rumah Tangga Miskin (RTM). Tujuan dari program keluarga harapan yaitu meningkatkan kualitas  hidup  penerima  bantuan melalui kualitas kesehatan,  pendidikan  dan  kesejahteraan  sosial.  Desa Candirejo  merupakan  salah  satu  desa  yang  menerapkan program  tersebut.  Dalam  penentuan  penerima  bantuan, terdapat 14 kriteria yang digunakan. Pada pemilihan penerima bantuan  sering  terjadi  permasalahan,  salah  satunya  yaitu proses  penentuan  penerima  bantuan  yang  cukup  lama  dan timbulnya  prasangka  masyarakat  terkait  penerima  bantuan dari program tersebut. Dalam membantu mengatasi permasalahan  yang  terjadi,  maka  dibutuhkan  suatu  sistem rekomendasi  penerima  bantuan  menggunakan  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW).  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu mempermudah  dan  mempercepat  perangkat  desa  dalam menentukan  penerima  bantuan  PKH  secara  objektiv.  Metode SAW juga biasa disebut metode penjumlahan terbobot, dengan membobotkan  semua  alternatif  dan  kriteria  yang  akan menghasilkan nilai referensi yang tepat. Dari hasil perhitungan metode  SAW  menghasilkan  nilai  yang  dapat  dijadikan rekomendasi  penerima  bantuan  yang  layak  dan  tidak  layak berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  alternatif  serta  beberapa kriteria dan bobot yang ditentukan.
Kata Kunci—Program Keluarga Harapan; Sistem Pendukung Keputusan; Simple Additive Weighting.
Abstract— Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  is  one  of  the Indonesian Government programs to improve community welfare. PKH  is  a  conditional  sosial  assistance  program  from  the Government to Rumah Tangga Miskin (RTM). This program aims to  improve  their  livelihoods  through  improving  the  quality  of healthcare, education, and social welfare. Candirejo Village is one of  the  villages  that  has  been  carrying  out  the  implementation  of PKH. There are 14 criteria used to determine eligibility for PKH beneficiaries.  A  problem  that  often  occurs  when  selecting  PKH beneficiaries is the long process of determining beneficiaries and it  evokes  public  prejudice  towards  PKH  beneficiaries.  A recommendation system for beneficiaries is needed to resolve this problem, using the Simple Additive Weighting (SAW) method. The main purpose of this research is to simplify and help the village apparatus  determine  PKH  beneficiaries  quickly  and  objectively. The SAW method is also known as the weighted addition method, by  weighting  the  alternatives  and  criteria  and  will  produce  the
precise  reference  values.  The  result  can  be  used  as  a recommendation  for  eligible  and  ineligible  PKH  beneficiaries based  on  the  results  of  the  calculation  of  the  alternatives  and preferred weight values.
Keywords—Program  Keluarga  Harapan;  Decision  Support System; Simple Additive Weighting.

## I. P ENDAHULUAN
Kesejahteraan  masyarakat i merupakan i salah i satu i aspek yang menjadi perhatian utama bagi pemerintah. Dalam upaya peningkatan kesejahateraan masyarakat, pemerintah Indonesia melaksanakan i Program iKeluarga i Harapan (PKH). Program  ini i dikenal i dengan i istilah i Conditional  Cash Transfers  (CCT) .  PKH  (Program  Keluarga  Harapan) merupakan  program  pemberian  bantuan  sosisal  bersyarat kepada  RTM  (Rumah  Tangga  Miskin)  yang  ditetapkan sebagai KPM (Keluarga Penerima Manfaat) yang komponennya terdapat ibu hamil, balita, anak usia sekolah, lansia  dan  disabilitas  [1][2].  Tujuan  dari  Program  ini  yaitu meningkatkan kualitas hidup penerima melalui peningkatan kualitas kesehatan, pendidikan dan kesejahteraan sosial [2]. Penentuan  RTM  (Rumah  Tangga  Miskin)  didasarkan  pada penilaian  yang  dilakukan  oleh  BPS  (Badan  Pusat  Statistik) menggunakan  kriteria-kriteria  yang  ditetapkan.  Penerima bantuan  PKH  ditentukan  oleh  Kementrian  Sosial  yang sebelumnya direkomendasikan oleh pemerintah desa.
Dalam menentukan calon penerima bantuan, pemerintah Desa  Candirejo  belum  menggunakan  suatu  sistem  untuk membantu  dalam  menentukan  penerima  bantuan  PKH sehingga proses untuk penentuan penerima PKH memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  dan  menimbulkan persepsi  masyarakat  yang  berbeda  terkait  dengan  penerima bantuan tersebut.
Dari  permasalahan  yang  terjadi,  maka  dibutuhkan  suatu sistem  untuk  mempermudah  serta  mempercepat  pihak  desa dalam melakukan penyeleksian calon penerima bantuan agar objektif dan tepat sasaran. Salah satu solusinya adalah dengan membuat “Sistem Rekomendasi Penerima Bantuan Program Keluarga  Harapan”  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW) .
Penelitian  tentang  penerima  bantuan  PKH  juga  pernah dilakukan oleh Diana dan Iin Seprina menggunakan metode
Weighted  Product  Method  (WPM)  [4].  Penelitian  ini menyimpulkan  bahwa  proses  penentuan  penerima  bantuan tersebut  memerlukan  sistem  pendukung  keputusan  untuk mengurangi kesalahan dalam menentukan penerima bantuan serta  menghasilkan  keputusan  yang  objektif.  Zufrianto Dunggio,  Fitriani  Suleman,  dkk  juga  pernah  melakukan penelitian  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy Process  (AHP) [5] . Penelitian  ini  menerapkan  metode  test case  melalui  pendekatan  whitebox  testing  sehingga  sistem yang  dihasilkan  dapat  efisien.  Kemudian  Jijon  Raphita  S. menerapkan metode Technique For Order Of Preference By Similarity  To  Ideal  Solution  (TOPSIS) dalam  menentukan penerima  bantuan  [6].  Sebelumnya  terjadi  permasalahan karena  data  yang  kurang  up  to  date.  Seleksi  yang  manual memerlukan waktu yang tidak sedikit dan penilaian penerima bantuan masih dipengaruhi oleh sudut pandang pendamping PKH  sehingga  masyarakat  yang  layak  tidak  mendapatkan bantuan  tersebut.  Sistem  yang  dihasilkan dari  penelitian  ini dapat  meningkatkan  kualitas  data  penerima  PKH.  Dengan metode Simple  Additive  Weighting diharapkan  dapat menghasilkan  beberapa  alternatif  penerima  bantuan  yang layak  atau  tidak  layak  berdasarkan  pada  nilai  kriteria  dan bobot  yang  sudah  ditentukan,  sehingga  akan  mendapatkan hasil yang lebih akurat terhadap penerima bantuan tersebut.

## II. METODE

## A. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sebuah sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  dapat  membantu proses penentuan keputusan yang kompleks bagi organisasi atau  perusahaan  dengan  memanfaatkakan  data  dan  model tertentu  untuk  memecahkan  berbagai  masalah  yang  semi terstruktur dan tidak terstruktur [7][8].
Sistem ini dilakukan dengan pendekatan secara sistematis terhadap suatu masalah, kemudian mengumpulkan data serta faktor  yang  perlu  dipertimbangkan  untuk  pengolahan informasi  atau  data  dalam  proses  penentuan  keputusan. Sistem  Pendukung  Keputusan  tidak  ditekankan  untuk membuat keputusan, sistem ini bertujuan untuk memberikan informasi  serta  untuk  kepada  pengguna  informasi  melalui prediksi agar dapat mengambil keputusan yang baik [4][9]. B. Simple Additive Weighting (SAW) Metode Simple Additive Weighting juga dikenal sebagai metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  yang  dimiliki metode SAW yaitu mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  seluruh  atribut.  Metode Simple  Additive  Weighting memerlukan  proses  normalisasi matriks  keputusan  (X)  ke suatu  skala  yang dapat dibandingkan  dengan  seluruh  rating  alternatif  yang  ada [10][11][12] .
i Berikut  merupakan ii langkah-langkah _ ii metode i Simple i_ Additive Weighting [13][14] : 1. ii Menentukan  beberapa  kriteria  yang  akan  diperlukan untuk menjadi acuan dalam pendukung keputusan yaitu 𝐶 𝑖 . 2. i Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada masing-masing kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  atau ( 𝐶 𝑖 ),  melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan persamaan  yang  sesuai  dengan  jenis  atribut benefit ataupun  atribut cost sehingga  menghasilkan  matriks ternormalisasi R.
4. Nilai  akhir  diperoleh  dari  proses  perhitungan penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan bobot kriteria sehingga diperoleh nilai terbesar yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  ( 𝐴 𝑖 )  sebagai solusi.
Persamaan i normalisasi matriks yaitu :
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛
𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
} ( 1 ) 𝑟 𝑖𝑗
= rating kinerja ternormalisasi
𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 = nilai  maksimum  dari  setiap  baris  dan kolom
𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 =  nilai  minimum  dari  setiap  baris  dan kolom
𝑥 𝑖𝑗
= baris dan kolom dari matriks
Dengan 𝑟 𝑖𝑗 adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternative 𝐴 𝑖 pada atribut :
𝐶 𝑗 ; 𝑖 = 1,2,… m dan 𝑗 = 1,2,… n
Nilai  prefensi  pada  setiap  alternative ( 𝑉 𝑖 ) menggunakan rumus : 𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2 ) 𝑉 𝑖 = koefisien nilai alternatif 𝑤 𝑗 = bobot (j) 𝑟 𝑖𝑗 = nilai rating kriteria ke-ij 𝑛 = banyaknya kriteria

## C. Metode Pengumpulan Data
ii Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang merupakan  data  tidak  langsung  didapatkan  dari  obyek penelitian,  melainkan  data  yang  telah  dikumpulkan  oleh perangkat desa melalui dokumen. Berikut merupakan metode pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian ini:
1. Wawancara Peneliti  melakukan  wawancara  dengan  Kepala  Desa yang terkait untuk mendapatkan informasi beserta data di tempat objek penelitian sesuai dengan kebutuhan.
2. Studi Literatur Peneliti  mengumpulkan  berbagai  informasi  dan mempelajari  semua  materi  serta  sumber-sumber  data yang  berhubungan  dengan  penelitian  yang  dilakukan [15].
Melalui ii metode i pengumpulan i data ii tersebut, i peneliti mendapatkan i sampel i data i alternatif i dan i kriteria  yang i diperlukan i dalam i penelitian. i Dari  data  alternatif  yang diperoleh selanjutnya akan diproses menggunakan i perhitungan i metode i SAW ii berdasarkan i kriteria i serta i bobot yang  telah i ditentukan i dan i menghasilkan i nilai ii alternatif i terbaik i yang i digunakan i untuk i rekomendasi i penerima ii bantuan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Implementasi Menggunakan Metode SAW
Dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  kriteria  beserta dengan nilai dan juga bobotnya, kemudian juga dengan data
alternatif  penerima  bantuan  yang  diperoleh  dari  Desa Candirejo.
1. Tabel Pembobotan.
Pada  tabel  1  pembobotan  menjelaskan  bahwa  setiap kriteria memiliki pembobotan nilai dari angka 1 untuk nilai paling  rendah  sampai  dengan  angka  5  untuk  nilai  paling tinggi.
Tabel 1 Pembobotan Nilai i Keterangan 1 Tidak Layak 2 Kurang Layak 3 Cukup Layak 4 Layak 5 Sangat Layak 2. Tabel i Kriteria dan Nilai.
Terdapat 14 kriteria yang dibutuhkan untuk rekomendasi  penerima  bantuan  PKH.  Tabel  2  kriteria merupakan  penjabaran  masing-masing  dari  setiap  kriteria penerima bantuan PKH beserta nilainya.
Tabel 2 Kriteria dan Nilai
No Kriteria i Penilaian_
i Nilai
C1 Luas Lantai Bangunan Tempat Tinggal 1. >500 m2 2. 201-500 m2
3. 51-200 m2 4. 0-50 m2 1 3 4 5 C2 Jenis Lantai Tempat Tinggal 1. Keramik
2. Kayu/papan kualitas tinggi
3. Kayu/papan kualitas rendah 4. Bambu 5. Tanah
1 2 3 4 5 C3 Jenis Dinding Tempat Tinggal 1. Tembok 2. Plesteran anyaman bambu/kawat
3. Anyaman bambu 4. Batang kayu
5. Bambu
1 2 3 4 5 C4 Penggunaan Fasilitas Buang Air Besar 1. Sendiri 2. Bersama
3. Umum
4. Tidak ada 1 3 4 5 C5 Sumber Penerangan Rumah 1. Listrik PLN
2. Listrik non PLN
3. Bukan listrik 1 3 5 C6 Sumber Air Minum 1. Air kemasan
2. Leding
3. Sumur bor/pompa
4. Sumur 5. Air sungai/danau/waduk
1 2 3
4 5 C7 Bahan Bakar untuk memasak sehari-hari 1. Listrik 2. Gas
3. Minyak tanah
4. Arang
5. Kayu bakar
1
2 3
4 5
C8
Konsumsi daging/susu/ayam dalam
seminggu 1. Dua kali/lebih
2. Satu kali 3. Tidak Pernah 1 3 5
No Kriteria i Penilaian_ i Nilai C9 Membeli stel pakaian baru dalam setahun 1. Dua stel/lebih 2. Satu stel 3. Tidak Pernah 1 3 5 C10 Makan dalam sehari 1. Tiga kali/lebih 2. Dua kali 3. Satu kali 1 3 5 C11 Kesanggupan  Membayar  Biaya  Pengobatan di Puskesmas 1. Sanggup 2. Tidak Sanggup 1 5 C12 Sumber Penghasilan Kepala Rumah Tangga 1. > 600.000 2. 501.000 - 600.000 3. 301.000 - 500.000 4. 201.000 - 300.000 5. 0 - 200.000 1 2 3 4 5 C13 Pendidikan Tertinggi Kepala Rumah Tangga 1. SMA/Sederajat 2. SMP/Sederajat 3. SD/Sederajat 4. Tidak tamat SD 5. Tidak bersekolah 1 2 3 4 5 C14 Kepemilikan aset/ barang berharga (Tabungan/Barang yang mudah dijual) 1. > 500.000 2. 301.000 - 500.000 3. 101.000 - 300.000 4. 0 - 100.000 1 3 4 5
3. Tabel Bobot Kriteria
Berdasarkan tingkat kepentingan dari setiap kriteria maka ditentukan bobot pada tabel 3.
Tabel 3 Bobot Kriteria
Kriteria Atribut Nilai C1 Benefit i 8% C2 Benefit _ 7%
C3 Benefit _ 7% i C4 Benefit 7% C5 Benefit 7% C6 Benefit 7% C7 Benefit 7% C8 Benefit 7% C9 Benefit 7% C10 Benefit 7% C11 Benefit 7% C12 Benefit 8% C13 Benefit 7% C14 Benefit 7%
4. Tabel Alternatif
Tabel  4  merupakan  data  alternatif  yang  diperoleh  dari Desa Candirejo:
Tabel 4 Alternatif A1 SURAJI A2 KHOIRUL FANAN A3 SRIATIN A4 MUJILAN A5 AMNAN A6 BANDIYAH A7 KUSENI A8 SUMINI A9 ROHMAD A10 MOHAMAD K.A
Pada setiap alternatif dilengkapi dengan nilai berdasarkan kriterianya.  Terdapat  10  alternatif  dan  14  kriteria  yang dilengkapi  dengan  nilainya.  Berikut  merupakan  tabel  5 kecocokan alternatif berdasarkan kriteria :
Tabel 5 i Kecocokan i Alternatif i Berdasarkan iii Kriteria C1 ii C2 i i C3  C4 i C5 i C6 i C7 i C8 i C9 i C10 i C11 i C12 i C13 i C14 A1 iii 4 2 1 3 i 1 4 i 5 3 1 i 1 1 2 2 3
A2 4 1 1 1 1 4 5 3 1 1 1 3 2 3
A3 4 1 1 1 1 4 5 3 1 1 1 3 2 3 A4 4 1 1 1 1 4 5 3 1 1 1 3 2 3
A5 4 1 1 1 1 4 2 1 1 1 1 2 1 3
A6 4 1 1 1 1 4 2 1 1 1 1 1 2 1
A7 5 5 1 5 1 4 5 1 1 1 1 3 2 3
A8 4 1 1 1 1 4 5 1 1 1 1 4 3 3
A9 4 1 1 5 1 4 5 1 1 1 1 4 1 3
A10  4 1 1 5 1 4 5 1 1 1 1 4 1 3 5. Normalisasi Matriks
Setelah mendapatkan nilai kecocokan alternatif berdasarkan  kriteria,  maka  tahap  selanjutnya  menghitung normalisasi matrik menggunakan persamaan yang ditentukan pada  persamaan  (1).  Kriteria  pada  penelitian  ini  memiliki atribut benefit.
𝑟 𝑖𝑗 = [ 0,8 0,4 0,5 0,8 0,2 0,5
0,8 0,2 0,5 0,6 1 1 0,2 1 1 0,2 1 1 1,0 1,00 0,33 1,0 1,00 0,33 1,0 1,00 0,33 0,33 0,2 0,4
0,33 0,2 0,6 0,33 0,2 0,6 0,67 0,75 0,67 0,75 0,67 0,75 0,8 0,2 0,5 0,8 0,2 0,5 0,8 0,2 0,5 0,2 1 1 0,2 1 1 0,2 1 1 1,0 1,00 0,33 0,4 0,33 0,33 0,4 0,33 0,33
0,33 0,2 0,6
0,33 0,2 0,4 0,33 0,2 0,2 0,67 0,75 0,33 0,75 0,67 0,25 1,0 1,0 0,5 0,8 0,2 0,5 0,8 0,2 0,5 1,0 1 1 0,2 1 1 1,0 1 1 1,0 0,33 0,33 1,0 0,33 0,33 1,0 0,33 0,33 0,33 0,2 0,6
0,33 0,2 0,8 0,33 0,2 0,8 0,67 0,75 1,00 0,75 0,33 0,75 0,8 0,2 0,5    1,0 1 1    1,0 0,33 0,33    0,33 0,2 0,8    0,33 0,75] 6. Proses Perangkingan
Tahap  yang  terakhir  yaitu  menjumlahkan  perkalian matriks _ ternormalisasi  dengan _ bobot  kriteria.  Perhitungan yang  digunakan  yaitu  persamaan  (2).  Hasil  yang  diperoleh dari  perhitungan  proses  perangkingan  dijelaskan  sebagai berikut:
𝑉 1 = (0,8*8%)+(0,4*7%)+(0,5*7%)+(0,6*7%)+(1*7%) + (1*7%)+(1*7)+(1*7%)+(0,33*7%)+(0,33*7%)+
(0,2*7%)+ (0,4*8%)+(0,67*7%)+(0,75*7%) = 0,64
𝑉 2 = (0,8*8%)+(0,2*7%)+(0,5*7%)+(0,2*7%)+(1*7%) +
(1*7%)+(1*7)+(1*7%)+(0,33*7%)+(0,33*7%)+ (0,2*7%)+ (0,6*8%)+(0,67*7%)+(0,75*7%) = 0,61 𝑉 3 = (0,8*8%)+(0,2*7%)+(0,5*7%)+(0,2*7%)+(1*7%) +
(1*7%)+(1*7)+(1*7%)+(0,33*7%)+(0,33*7%)+
(0,2*7%)+ (0,6*8%)+(0,67*7%)+(0,75*7%) = 0,61
𝑉 4 =  (0,8*8%)+(0,2*7%)+(0,5*7%)+(0,2*7%)+(1*7%)  +
(1*7%)+(1*7)+(1*7%)+(0,33*7%)+(0,33*7%)+ (0,2*7%)+ (0,6*8%)+(0,67*7%)+(0,75*7%) = 0,61 𝑉 5 = (0,8*8%)+(0,2*7%)+(0,5*7%)+(0,2*7%)+(1*7%) +
(1*7%)+(0,4*7)+(0,33*7%)+(0,33*7%)+(0,33*7)+ (0,2*7%)+ (0,4*8%)+(0,33*7%)+(0,75*7%) = 0,49
𝑉 6 = (0,8*8%)+(0,2*7%)+(0,5*7%)+(0,2*7%)+(1*7%) + (1*7%)+(0,4*7)+(0,33*7%)+(0,33*7%)+(0,33* 7%)+(0,2*7%)+(0,2*8%)+(0,67*7%)+(0,25 *7%)
= 0,46
𝑉 7 = (1*8%)+(1*7%)+(0,5*7%)+(1*7%)+(1*7%)+(1*7% )+(1*7)+(0,33*7%)+(0,33*7%)+(0,33*7%)+(0,2* 7%)+ (0,6*8%)+(0,67*7%)+(0,75*7%) = 0,70
𝑉 8 = (0,8*8%)+(0,2*7%)+(0,5*7%)+(0,2*7%)+(1*7%) + (1*7%)+(1*7)+(0,33*7%)+(0,33*7%)+(0,33*7%) + (0,2*7%)+ (0,8*8%)+(1*7%)+(0,75*7%) = 0,61 𝑉 9 =  (0,8*8%)+(0,2*7%)+(0,5*7%)+(1*7%)+(1*7%)  + (1*7%)+(1*7)+(0,33*7%)+(0,33*7%)+(0,33*7%) +(0,2*7%)+(0,8*8%)+(0,33*7%)+(0,75*7%)=0,62 𝑉 10 =(0,8*8%)+(0,2*7%)+(0,5*7%)+(1*7%)+(1*7%)+ (1*7%)+(1*7)+(0,33*7%)+(0,33*7%)+(0,33*7%) +(0,2*7%)+(0,8*8%)+(0,33*7%)+(0,75*7%)=0,62
Dari  perhitungan  tersebut  maka  diperoleh  nilai perangkingan seperti pada tabel 6.
Tabel 6 Hasil No Nama Hasil Status 1 SURAJI 0,64 LAYAK 2 KHOIRULFANAN 0,61 LAYAK 3 SRIATIN 0,61 LAYAK 4 MUJILAN 0,61 LAYAK 5 AMNAN 0,49 TIDAK LAYAK 6 BANDIYAH 0,46 TIDAK LAYAK 7 KUSENI 0,70 LAYAK 8 SUMINI 0,61 LAYAK 9 ROHMAD 0,62 LAYAK 10  MOHAMAD K.A 0,62 LAYAK
Dari  tabel  6  dijelaskan  bahwa  hasil  dari  perhitungan tersebut memperoleh nilai dari beberapa alternatif penerima bantuan  yang  layak  ataupun  tidak  layak  berdasarkan  pada nilai  bobot  yang  sudah  ditentukan.  Dalam  penelitian penentuan penerima bantuan ini ditentukan dengan nilai 0 – 0,50  maka  dinyatakan  tidak  layak,  sedangkan  0,50  ke  atas dinyatakan layak.

## IV. K ESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Dari penelitian yang dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa  V1,  V2,  V3,  V4,  V7,  V8,  V9  dan  V10  dinyatakan “LAYAK” karena memiliki nilai 0,50 keatas. Sedangkan V5 dan V6 “TIDAK  LAYAK”  karena  bernilai 0,50 ke bawah. Implementasi  perhitungan  Metode  SAW  dalam  penerima bantuan  dapat  dijadikan  suatu  pendukung  keputusan  untuk memberikan rekomendasi penerima bantuan PKH, sehingga dapat membantu perangkat desa dalam menentukan penerima bantuan  secara  cepat  dan  objektif  berdasarkan  hasil  dari perhitungan alternatif dan kriteria yang ditentukan.
B. Saran
Saran  yang  diberikan  untuk  penelitian  berikutnya diharapkan  dapat  diimplementasikan  ke  suatu  sistem rekomendasi  pada  bidang yang  sama  atau  bidang  lain  yang menggunakan metode SAW. Ataupun menambahkan metode lainnya sehingga hasil yang diberikan lebih akurat.

## R EFFERENSI
[1] A. R Laisouw, S. Lutfi, and F. Tempola, “SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN PEMBERIAN BANTUAN PROGRAM KELUARGA  HARAPAN  (PKH)  PADA  ORANG  MISKIN  DI KOTA  TERNATE  MENGGUNAKAN  METODE  AHP,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 34–40, 2019, doi:
10.33387/jiko.v2i1.973.
[2] P.  Pujianto,  M.  Mujito,  D.  Prabowo,  and  B.  H.  Prasetyo, “Pemilihan Warga Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan User Acceptance Testing (UAT),” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 3, pp. 379–386, 2020, doi: 10.32493/informatika.v5i3.6671.
[3] M.  R.  Gunarsa,  “IMPLEMENTASI  PROGRAM  KELUARGA HARAPAN  (PKH)  DI  DINAS  SOSIAL  KABUPATEN SUKABUMI,” J.  Penelit.  DAN  Pengemb.  SAINS  DAN  Teknol. , vol. 13, no. 2, pp. 97–102, 2019.
[4] Diana  and  I.  Seprina,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Menentukan  Penerima  Bantuan  Sosial  Menerapkan  Weighted Product Method (WPM),” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 5, no. 3, pp. 370–377, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i3.34971.
[5] Z.  Dunggio,  F.  Suleman,  B.  Senung,  and  F.  Yuliani,  “Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  Penerima  Bantuan  Program Keluarga  Harapan  (PKH)  Pada  Desa  Dulukapa  Kecamatan Sumalata  Timur  Kabupaten  Gorontalo  Utara  Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” J. Inform. Upgris , vol. 6, no. 1, pp. 61–65, 2020, doi: 10.26877/jiu.v6i1.5967.
[6] J.  R.  Sagala  and  A.  Simangunsong,  “SISTEM  PENDUKUNG
KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER OF PREFERENCE BY SIMILARITY  TO  IDEAL  SOLUTION  (TOPSIS),” Riau  J. Comput.  Sci. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  84–93,  2020,  doi: 10.36987/informatika.v7i3.1383.
[7] W.  Setiyaningsih, Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan ,  1st  ed. Yayasan Edelweis, 2015.
[8] G.  S.  Mahendra  and  K.  Y.  Ernanda  Aryanto,  “SPK  Penentuan Lokasi  ATM  Menggunakan  Metode  AHP  dan  SAW,” J.  Nas. Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  49–56,  2019,  doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.49-56.
[9] R.  Ristiana  and  Y.  Jumaryadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan
Pemilihan Paket Wedding Organizer Menggunakan Metode SAW (Simple  Additive  Weighting),” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  25–30,  2021,  doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.946.
[10] B. Ahaliki, “Pemetaan Kawasan Permukiman Kumuh Perkotaan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” JAMBURA J. INFORMATICS , vol. 2, no. 2, p. 10, 2020, doi: 10.37905/jji.v2i9.7308.
[11] J. Simarmata, T. Limbong, M. Aritonang, and S. Sriadhi, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Bidang  Studi  Komputer Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw),” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 3, no. 2, pp. 186–190, 2018, doi: 10.24114/cess.v3i2.10400.
[12] S.  K.  Simanullang  and  A.  G.  Simorangkir,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Calon  Karyawan  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 472–478, 2021.
[13] D. P. Sari, “SPK SELEKSI PENERIMAAN GURU BARU PADA
YAYASAN GARIS PENA PAYAKUMBUH MENGGUNAKAN METODE SAW Dian,” J-Click , vol. 6, no. 2, pp. 145–152, 2019.
[14] E. F. Wati, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting ( SAW )  Dalam  Menentukan  Lokasi  Usaha,” J.  Sains  Komput.  Inform. , vol.  5,  no.  1,  pp.  241–245,  2021,  [Online].  Available: https://www.academia.edu/10694816/PENERAPAN_METODE_ SIMPLE_ADDITIVE_WEIGHTING_SAW_DALAM_MENEN TUKAN_PENDIRIAN_LOKASI_GRAMEDIA_DI_SUMATER A_UTARA.
[15] M.  A.  Ismail,  R.  K.  Abdullah,  and  S.  Abdussamad,  “Tempat Sampah  Pintar Berbasis  Internet of Things  (IoT)  Dengan  Sistem Teknologi Informasi.,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 3, no. 1, pp. 7–12, 2021.