Vol.16, No. 2, Tahun 2022 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Implementasi Metode SAW untuk Mengetahui Kondisi Perekonomian Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur
Vivi Aida Fitria 1 , Yudistira Arya Sapoetra 2 1,2 Institut Teknologi dan Bisnis Asia Malang
1 viviaida@asia.ac.id, 2 yudistira@asia.ac.id
ABSTRAK . Penelitian ini bertujuan membantu pemerintah provinsi untuk membuat kebijakan keuangan, kebijakan keuangan tersebut  digunakan  untuk  memperhatikan  Kota  atau  Kabupaten  mana  saja  yang  dirasa  perlu  mengembangkan  kondisi perekonomiannya.  Hal  itu  disebabkan  oleh  adanya  kebijakan  yang  mewajibkan  setiap  pemerintah  daerah  untuk mengembangkan daerahnya masing-masing. Keberhasilan dalam mengembangkan daerahnya dapat diukur melalui kebijakan dalam  mengelola  keuangan  daerah.  Pemilihan  metode SAW dirasa  dapat  menganalisis  kondisi  pertumbuhan  perekonomian Kota dan Kabupaten di Jawa Timur, dengan empat kriteria diantaranya jumlah perusahaan, tenaga kerja, investasi, dan nilai produksi.  kriteria  tersebut  diperoleh  melalui  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2017.  Setelah  dilakukan perhitungan menggunakan metode SAW , diperoleh hasil rangking tertinggi adalah Kabupaten Malang, dan yang paling rendah adalah Kota Batu.
Kata Kunci : SAW; Jawa Timur; Pertumbuhan Ekonomi
ABSTRACT . This study aims to help the provincial government to make financial policies, these financial policies are used to  pay  attention  to  which  cities  or  districts  are  deemed  necessary  to  develop  their  economic  conditions.  This  is  due  to  the existence of a policy that requires each local government to develop their respective regions. Success in developing the region can be measured through policies in managing regional finances. The selection of the SAW method is considered to be able to analyze  the  economic  growth  conditions  of  cities  and  districts  in  East  Java,  with  four  criteria  including  the  number  of companies, labor, investment, and production value. These criteria were obtained through the Central Statistics Agency of East Java Province in 2017. After calculating using the SAW method, the highest ranking results were Malang Regency, and the lowest was is Kota Batu.
Keywords : SAW; East Java; Economic Growth

## 1. PENDAHULUAN
Kebijakan  pemerintah  pada  Undang-Undang  No.23  Th.  2014  tentang  Pemerintah  Daerah mewajibkan diberlakukannya peraturan Otonomi Daerah. Dengan adanya aturan tersebut maka setiap pemerintah  daerah  wajib  mengembangkan  daerahnya  masing-masing  dengan  memanfaatkan  sumber daya  yang  ada.  Salah  satu  faktor  keberhasilan  otonomi  daerah  adalah  kemampuan  dalam  membuat kebijakan otonomi keuangan daerah.  Menurut (Ahyani, 2010), pendapatan asli daerah mempengaruhi pertumbuhan  ekonomi  daerah.  Pendapatan  asli  daerah  Provinsi  Jawa  Timur,  pada  tahun  mampu melampaui target, yaitu mencapai 108.27%. Sehingga pertumbuhan ekonomi di Provinsi Jawa Timur rangking  terbaik  kedua  dibandingkan  enam  provinsi  lain  di  pulau  Jawa.    (Kelompok  Perumusan KEKDA Provinsi, 2022).
Banyak  faktor  yang  mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi  Jawa  Timur.  Dari  hasil penelitian yang dilakukan oleh (Saputra, 2019) Investasi, Tenaga Kerja, Pengeluaran Pemerintah Sektor Pendidikan, dan Kontribusi Industri mempunyai pengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Begitu pula penelitian yang dilakuka oleh  (Rajab & Novianti, 2021) dari hasil uji koefiseien korelasi dan determinasi menunjukkan bahwa variabel investasi, tenaga kerja dan jumlah penduduk mempunyai korelasi yang cukup besar terhadap pertumbuhan ekonomi di Sumatera Barat, yaitu sebesar 99.6%. Oleh karena  pada  penelitian  ini  menggunakan  4  kriteria  yaitu  jumlah  perusahaan  dan  nilai  produksi  yang temasuk  dalam  kontribusi  industri,  jumlah  tenaga  kerja,  serta  investasi  untuk  mengetahui  kondisi perekonomian  di  Jawa  Timur.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengerahui  kondisi perekonomian  setiap  Kota/Kabupaten  di  Jawa  Timur  menggunakan  kriteria  tertentu,  yaitu  Metode Simple Additive Weighting ( SAW) .
Metode  SAW  adalah  salah  satu  metode  dalam MADM ( Multiple  Attribute  Decision  Making ), yaitu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dengan kriteria tertentu. Metode SAW merupakan metode yang paling sering digunakan dan paling sederhana karena memiliki algoritma yang tidak terlalu rumit sehingga mudah untuk diimplementasikan pada sebuah aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (Setiaji, 2012). Meskipun memiliki algoritma yang tidak rumit, aplikasi yang menggunakan metode SAW sangat membantu pengguna dalam mengambil keputusan dengan tepat dan akurat (Zain &  Purniawati,  2020).  Salah  satu  penelitian  yang  menerapkan  metode  SAW  adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  (Aisyah,  2019)  dalam  menganalisis  kelayakan  pemberian  kredit  pada  perusahaan leasing.  Dengan  penerapan  metode  SAW  pada  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  tersebut, perusahaan leasing dapat lebih mudah dalam menganalisis dan menghasilkan keputusan yang tepat dan akurat. Sehingga metode SAW diplih dalam penelitian ini dalam menganalisis kondisi perekonomian semua  Kabupaten  dan  Kota  di  Jawa  Timur.  Dengan  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu pemerintah dalam membuat kebijakan keuangan daerah Jawa Timur, Kota atau Kabupaten mana saja yang harus lebih diperhatikan dalam mengembangkan kondisi perekonomiannya.

## 2. METODE
Teknik pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini adalah data yang dikeluarkan oleh website resmi Badan Pusat  Statistik (BPS), pada laman https://jatim.bps.go.id/ . Data yang  digunakan adalah data Jumlah Perusahaan, Tenaga Kerja, Investasi, dan Nilai Produksi Menurut Kabupaten/ Kota di  Provinsi  Jawa  Timur  pada  tahun  2017, dikarenakan  pada  laman  BPS  belum  ada update data  pada tahun terbaru. Data tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah Perusahaan, Tenaga Kerja, Investasi, dan Nilai Produksi Menurut Kabupaten/Kota di
Provinsi Jawa Timur, 2017 Kabupaten/Kota Perusahaan Tenaga Kerja Investasi Nilai Produksi Kabupaten Pacitan 22442 87060 1878 5897 Ponorogo 15844 61565 1324 4167 Trenggalek 30673 119002 2591 8060 Tulungagung 19775 76000 1642 4993 Blitar 33527 131020 2819 9153 Kediri 8348 33168 686 2169 Malang 48918 190031 4105 14188 Lumajang 25479 98569 2132 6678 Jember 20146 80763 1694 5287 Banyuwangi 23476 93597 1955 6156 Bondowoso 23317 90682 1967 6140 Situbondo 19410 76784 1617 5111 Probolinggo 24581 95596 2086 6496 Pasuruan 24691 96592 2086 6515 Mojokerto 34740 134671 2915 9122 Jombang 33208 127979 2781 8709 Nganjuk 26966 106532 2265 7087 Madiun 27661 107403 2319 7800 Magetan 24508 95233 2036 6415 Ngawi 9373 36825 774 2446
Kabupaten/Kota Perusahaan Tenaga Kerja Investasi Nilai Produksi Bojonegoro 22310 87561 1891 5858 Tuban 25451 98941 2140 6714 Lamongan 26127 101437 2193 6868 Gresik 27051 104982 2272 7112 Bangkalan 30360 117877 2561 7986 Sampang 15904 62725 1315 4180 Pamekasan 14399 55134 1183 3742 Sumenep 26907 104342 2264 7070 Kota Kediri 8777 33466 715 2266 Blitar 7747 30039 642 2035 Malang 22857 88688 1915 6008 Probolinggo 7662 30546 633 2015 Pasuruan 11041 42637 914 2952 Mojokerto 8295 32134 689 2243 Madiun 7883 30509 655 2068 Surabaya 31644 123055 2676 8305 Batu 7166 27687 592 1877 Jawa Timur 814 848 3 173 634 68 272 216139
Sedangkan metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Simple Additive Weighting (SAW). Adapun tahapan yang harus dilakukan dalam mengambil keputusan menggunakan metode SAW adalah :
1. Menentukan kriteria yang dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan
2. Menentukan nilai bobot pada masing-masing kriteria
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria
4. Melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut, yaitu atribut benefit ataukah cost, dengan rumus berikut :
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 ,   (𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ,           (𝐶𝑜𝑠𝑡) (1)
5. Kemudian menjumlahkan hasil perkalian matriks ternomalisasi dengan vector bobot. (R et al., 2022)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun  tahap  pertama  penerapan  metode SAW dalam  membuat  sebuah  sistem  pendukung keputusan  adalah  menentukan  kriteria.  Jumlah  kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  4,  yaitu jumlah  perusahaan,  jumlah  tenaga  kerja,  investasi  dan  nilai  produksi.  Kemudian  kriteria-kriteria tersebut diberikan nilai bobot. Adapun nilai bobot dari masing-masing kriteria ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 . Nilai Bobot dari Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Jenis Kriteria Nilai Bobot 𝑪 𝟏 Jumlah Perusahaan Benefit 35 𝑪 𝟐 Jumlah Tenaga Kerja Benefit 10 𝑪 𝟑 Investasi Benefit 25 𝑪 𝟒 Nilai Produksi Benefit 30
Tahap berikutnya yaitu membuat matriks berdasarkan kriteria. Berikut ini adalah matriks dari kriteria pada masing- masing alternative, karena pada penelitian ini  terdiri dari 4 kriteria dan  37 alternative, maka matriks berukuran 4 x 37 yang nilainya diambil dari data yang ditunjukkan pada Tabel 1.
[ 2242 87060 1878 5897 15844 61565 1324 4167 30673 119002 2591 8060 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 7166 27687 592 1877]
Kemudian dilakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut,  yaitu  atribut  benefit  ataukah  cost.  Karena  pada  penelitian  ini  semua  keempat  kriteria  yang digunakan  termasuk  dalam  benefit,  maka  rumus  yang  digunakan  untuk  normalisasi  matriks  pada penelitian ini adalah :
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 (2)
Adapun hasil matriks normalisasinya adalah :
[ 0.459 0.458 0.457 0.416 0.324 0.324 0.323 0.294 0.627 0.626 0.631 0.568 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0.146 0.146 0.144 0.132]
Tahap yang terakhir adalah menjumlahkan hasil perkalian matriks ternomalisasi dengan vector bobot. Kemudian  dari  hasil  akhir  tersebut  ditampilkan  dalam  bentuk  rangking,  diurutkan  mulai  dari  nilai terbesar  sampai  nilai terkecil pada masing-masing  alternartive. Hasil akhir yang sudah dalam bentuk rangking tersebut dapat dilihat pada Tabel 3
Tabel 3 . Hasil Perhitungan dan rangking kondisi perekonomian Kota dan Kabupaten di Jawa Timur,
2017 No. Kabupaten/Kota Nilai 1  Kab. Malang 100.00 2  Kab. Mojokerto 68.98 3  Kab. Blitar 67.40 4  Kab. Jombang 65.85 5  Kota Surabaya 62.97 6  Kab. Trenggalek 61.03 7  Kab. Bangkalan 60.41 8  Kab. Madiun 56.06 9  Kab. Gresik 53.75 10  Kab. Nganjuk 53.68
No. Kabupaten/Kota Nilai 11  Kab. Sumenep 53.48 12  Kab. Lamongan 51.91 13  Kab. Tuban 50.65 14  Kab. Lumajang 50.52 15  Kab. Pasuruan 49.23 16  Kab. Probolinggo 49.06 17  Kab. Magetan 48.51 18  Kab. Banyuwangi 46.64 19  Kab. Bondowoso 46.42 20  Kota Malang 45.39 21  Kab. Pacitan 44.54 22  Kab. Bojonegoro 44.47 23  Kab. Jember 40.16 24  Kab. Tulungagung 38.71 25  Kab. Situbondo 38.58 26  Kab. Sampang 31.53 27  Kab.  Ponorogo 31.45 28  Kab. Pamekasan 28.32 29  Kota Pasuruan 21.95 30  Kab. Ngawi 18.53 31  Kota Kediri 17.19 32  Kota Mojokerto 16.56 33  Kab. Kediri 16.48 34  Kota Madiun 15.61 35  Kota Blitar 15.34 36  Kota Probolinggo 15.21 37  Kota Batu 14.16
Dari hasil perhitungan dan rangking kondisi perekonomian Kota dan Kabupaten di Jawa Timur tahun 2017 pada Tabel 3, terdapat perbedaan hasil dengan analisis tipologi Klassen pada penelitian yang dilakukan  oleh  Nuraini  pada  tahun  2017.  Tipologi  Klassen  adalah  sebuah  metode  untuk  mengetahui klasifikasi daerah melalui 2 indikator utama, yaitu pertumbuhan ekonomi dan pendapatan atau produk domestik regional bruto (PDRB) per kapita daerah (Nuraini, 2017).
Hasil perhitungan menggunakan metode SAW, Kota Batu memiliki nilai yang paling rendah, hal  ini menunjukkan bahwa Kota Batu mempunyai kondisi ekonomi yang paling rendah,  akan tetapi pada tipologi Klassen yang dilakukan oleh Nuraini, kondisi pertumbuhan ekonomi Kota Batu termasuk pada  kelas  yang  tinggi.  Dengan  adanya  perbedaan  hasil  tersebut  maka  perlu  dilakukan  pengujian kembali empat kriteria (jumlah perusahaan, jumlah tenaga kerja, investasi dan nilai produksi)  dengan metode lain dalam mengetahui kondisi perkenomian Kota dan Kabupaten di Jawa Timur.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarakan  hasil  analisa  dan  perhitungan  metode SAW untuk  mengetahui  kondisi perekonomian Kota dan Kabupaten di Jawa Timur dapat ditarik kesimpulan bahwa metode SAW belum tepat digunakan pada kasus penelitian ini. Karena adanya perbedaan pada paling rendahnya  rangking Kota  Batu  dari  perhitungan  metode SAW dengan  klasifikasi  Kota  Batu  pada  tipologi  Klassen  yang
seharusnya mempunyai kondisi pertumbuhan ekonomi yang tinggi. Oleh karena itu saran  yang dapat diberikan adalah untuk mencoba menggunakan metode AHP untuk mengetahui kondisi perekonomian Kota dan Kabupaten di Jawa Timur selain menggunkan metode SAW.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahyani, W. (2010). Analisis pengaruh Pendapatan Asli Daerah dan Belanja Daerah terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah dan Pengangguran Pasca Pelaksasanaan Otonomi Daerah (Studi Kasus Pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa timur . Universitas Brawijaya. Aisyah, S. (2019). APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN ANALISIS KELAYAKAN PADA PERUSAHAAN LEASING. Jurnal Teknovasi , 06 (1), 1–16. Kelompok Perumusan KEKDA Provinsi. (2022). Laporan Perekonomian Provinsi Jawa Timur . Bank Indonesia Provinsi Jawa Timur.
Nuraini, I. (2017). Kualitas Pertumbuhan Ekonomi Daerah Kabupaten/Kota Di Jawa Timur. Seminar Nasional FEB Unikama , 79–93.
R, M. A. J. P., Haliq, & Irawan, C. (2022). Sistem pendukung keputusan balita teridentifikasi stunting menggunakan metode saw. Jurnal Informatika , 22 (01).
Rajab, A., & Novianti, R. (2021). Pengaruh investasi, tenaga kerja dan jumlah penduduk terhadap pertumbuhan ekonomi di Provinsi Sulawesi Barat. Jurnal Ekonomi Majanejen Dan Akutansi , 23 (1), 86–95.
Saputra, A. A. (2019). Analisis Pengaruh Investasi, Tenaga Kerja, Pengeluaran Pemerintah Sektor Pendidikan, Dan Kontribusi Industri Pengolahan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi (Studi Kasus: 38 Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Tahun 2010-2017). Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB , 7 (2).
Setiaji, P. (2012). Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Simple Additive Weighting.
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer , 1 (1), 11–15.
Zain, A. S., & Purniawati, R. (2020). Sistem pendukung keputusan penerimaan siswa baru dengan metode simple additive weighting. Sains, Aplikasi, Komputasi Dan Teknologi Informasi , 2 (1),
18–23. https://doi.org/10.33372/stn.v6i1.611