## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN CALON PENERIMA RASKIN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Guna Yanti Kumala Sari Siregar Pahu 1) , Laili Rizkia Putri 2) , Nungsiyati 3) , Riki Renaldo 4)
1,2,3,4 Prodi Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma Rini No. 09 Pringsewu Lampung Telp. (0729) 22240 website: www.stmikpringsewu.ac.id E-mail : gunayanti2017@gmail.com 1 , lailirizkia16@gmail.com 2 , nungsiyati12@gmail.com 3 , rikirenaldo3@gmail.com 4 ,

## ABSTRAK
Kemiskinan  salah  satu  masalah  mendasar  yang  menjadi fokus  pemerintah  di  negara  manapun.  Salah  satu program  pemerintah  yang  tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  menciptakan  sebuah  sistem  pendukung keputusan untuk menentukan penerima Raskin. penelitian ini  adalah  penentuan  penerimaan  beras  miskin  dengan menerapkan  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  ke  dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk  penerimaan pendataan  beras  raskin.  Berdasarkan  kriteria-kriteria yang  telah  ditetakpan  ialah  seleksi  pekerjaan,  seleksi penghasilan,seleksi  jumlah  tanggungan,seleksi  luas bangunan,  seleksi  kondisi  rumah,  seleksi  sinetasi rumah,  seleksi  aliran  listrik.  Dari  hasil  nilai  kriteria yang  diperoleh  maka  V 1 adalah  pendataan  matrik yangbaik  dan  memiliki  predikat  nilai  84  dengan  rentan nilai  sebagai  berikut:  50  –  70  =  Cukup,  71  –  82=  Baik, 83 – 100= Terbaik .
Kata  kunci: Simple  additive  Weighting,  raskin,  system pendukung keputusan, criteria.
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah
Masalah kemiskinan nerupakan salah satu persoalan mendasar  yang  menjadi  pusat  perhatian  pemerintah dinegara  manapun.Salah  satu  aspek  penting  untuk mendukung Stratergi Penanggulangan Kemiskinan adalah tersedianya  data  kemiskinan  yang  akurat  dan  tepat sasaran [1].
Berdasarkan  Instruksi  Presiden  Nomor  1  Tahun 2008  tentang  Kebijakan  Perberasan,  Perusahaan  Umum (Perum) Badan Usaha Logistik (BULOG) yang  diberikan penugasan oleh Pemerintah untuk melaksanakan kegiatan pengelolaan  serta  melakukan  kegiatan  persediaan, distribusi,  dan  kemudian  juga  untuk  melakukan pengendalian  terhadap  harga  beras  yang  ada    melalui pengamanan  stok  beras,    juga  untuk  pengamanan  harga dasar  beras  dan  penyalurannya  termasuk  Program  Beras Untuk Keluarga Miskin (RASKIN), serta stabilisasi harga beras,  dengan  berdasarkan  pertimbangan.  Peraturan Menteri  Keuangan  tentang  Subsidi  Biaya      Perawatan Beras  Dan  Subsidi  Pangan  Program  Beras  Untuk Keluarga Miskin (RASKIN) Tahun 2008.
Raskin  merupakan  program  pemerintah  dengan tujuan,  melalui  komoditas  beras,  meningkatkan  akses pangan  keluarga  miskin,  memenuhi  kebutuhan  pangan pokok,  dalam  rangka  menguatkan  ketahanan  pangan  di
rumah-rumah tangga dan mencegah penurunan konsumsi energi dan protein. Kegiatan ini dikenal sebagai program raskin  (beras  miskin).  Raskin  diberikan  setiap  periode triwulan  (tiga  bulan)  kepada  keluarga  kurang  mampu sebanyak  15  kg/bulan  selama  kurun  waktu  12  bulan dengan harga netto Rp. 1600/kg [2].
Penelitia  yang  dilakukan  oleh  Merri  Ferawati (2015  )  Hasil  implementasi  yang  telah  dilakukan disimpulkan  bahwa  penggunaan  metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  dalam  sistem  pendukung keputusan  untuk  penerimaan  raskin  di  Kelurahan Simpang  Baru  Panam  data  yang  diolah  sesuai  dengan kriteria-kriteria  dikeluarkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  serta  dapat  menghasilkan  laporan  berupa  laporan keluarga miskin, laporan nilai keluarga miskin keseluruhan,  laporan  kriteria  dan  subkriteria  dan  grafik [3].  Penelitian  yang  dilakukan  Uning  Lestari  (2016) aplikasi  sistem  SPK  ini  memberikan  informasi  tentang ranking  kemiskinan  di  daerah  Seleman  Yogyakarta  dan berhasil  membedakan  kategori:  Sangat  Miskin,  Miskin, Rentan  Miskin  dan  Tidak  Miskin.  Hasil  tersebut kemudian  dapat  ditampilkan  berdasarkan  nilai  terbesar atau terkecil, sehingga memudahkan pengambil keputusan  untuk  memilih  alternatif  terbaik  warga  yang akan mendapat bantuan dari pemerintah [4].
Turban dkk (2005) Sistem pendukung keputusan  atau  Decision  Support  System  menunjukkan sebuah  sistem  yang  dimaksudkan  untuk  mendukung para  pengambil  keputusan  manajerial  dalam  situasi keputusan semiterstruktur [5], [6].
Penelitian  ini  sebagai  media  pendataan  calon penerima  raskin  dan  bagaimana  menerapkan  metode SAW  kedalam  model  pendataan  calon  penerima  raskin. Penerapan metode database dan pemrogaman web dalam menentukan  pendataan  calon  penerima  raskin  dapat mempermudah  aperatur  desa  dalam  menentukan  calon penerima  raskin  untuk  warga  mana  yang  berhak  untuk mendapatkan  raskin  tersebut.  Sehingga  memang  perlu adanya  sistem  yang  terkomputerisasi  yang  dapat membantu kinerja tersebut.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka  yang menjadi rumusan  masalah adalah  bagaimana  menetukan
kriteria-kriteria  pendataan  calon  penerima  raskin  dan penerapan  metode  SAW  dalam  pendataan  calon penerima raskin?

## 2. METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT
Metode  Simple  Additive  Weight  (SAW)  sering juga  dikenal  istilah  metode  penjumlahan  terbobot[7]– [10].  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternative  pada  semua  atribut[11][12]–[16].  Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan  (X)  kesuatu  skala  yang  dapat  dibandingkan dengan  semua  ranting  alternatif  yang  ada[17],  [18]. Langkah  penyelesaian  SAW  diberikan  persamaan sebagai
berikut:
Keterangan :
rij = rating kinerja ternormalisasi Max X ij = nilai maximum dari setiap baris dan kolom Min X ij = nilai minimum dari setiap baris dan kolom X ij = baris dan kolom matriks
Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = jika nilai terkecil Dengan  R ij adalah  ranting  kinerja  ternomalisasi  dari alternative Ai pada atribut Cj; I =1,2,….m dan j =1,2,….n Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternative  (Vi)  diberikan sebagai:
(2) V i = nilai rangking untuk setiap alternatif
W j = nilai bobot dari setiap kriteria r ij = rating kinerja ternormalisasi
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindifikasikan  bahwa alternative Ai lebih terpilih.
Langkah  penyelesaian  Simple  Additive  Weighting (SAW):
1. Menentukan Alternatif, yaitu Ai
2. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
3. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
4. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria (Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi  matriks berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan jenis  atribut  (atribut  keutungan  ataupun  atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi r.
5. Hasil  akhir  diperoleh  dari  hasil  perangkingan  yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R
dengan  vector  bobot  sehingga  diperoleh  nilai terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  (Ai) sebagai solusi.

## 3. P EMBAHASAN
Dalam analisa ini, seluruh data yang diperoleh calon penerima  beras  raskin  akan  di  implementasikan berdasarkan  metode fuzzy  Saw  yang digunakan.  Adapun langkah-langkahnya yaitu:
a. Menentukan  setiap  criteria-kriteria  yaitu  sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria Calon Penerima Raskin
Kriteria Keterangan C1 Seleksi pekerjaan C2 Selekse penghasilan C3 Seleksi jumlah tanggungan C4 Seleksi luas bangunan C5 Seleksi kondisi rumah C6 Seleksi sinetasi rumah C7 Seleksi aliran listrik
b. Selanjutnya dari masing-masing criteria tersebut akan di tentukan bobotnya. Pada bobot tersebut terdiri dari 7 bilangan.
Tabel 2 Bobot Nilai Bobot Nilai Sangat Rendah (SR) 1 Rendah (R) 2 Cukup (C) 3 Tinggi (T) 4 Sangat Tinggi (ST) 5
c. Pengambilan  keputusan  memberikan  bobot  untuk setiap kriteria sebagai berikut:
Tabel 3. Rating Seleksi Pekerjaan C1 Nilai CI pengangguran 1 CI buruh 2 CI wiraswasta 3 CI pensiunan 4 CI pns 5
d. Pengambilan  keputusan  memberikan  bobot  rating seleksi  penghasilan  untuk  setiap  kriteria  sebagai berikut:
Tabel 4. Rating Seleksi Penghasilan C2 Nilai C2<=500.000 1 C2=500.000-1000.000 2 C2=1000.000-2.000.000 3 C2=2000.000-2000.000 4 C2>=2.500.000 5
e. Pengambilan  keputusan  memberikan  bobot  rating seleksi  tanggungan  keluarga  untuk  setiap  kriteria sebagai berikut:
Tabel 5. Reting Seleksi Tanggungan Keluarga C3 Nilai C3<=5 1 C3=4 2 C3=3 3 C3=2 4 C3>=1 5
f. Pengambilan  keputusan  memberikan  bobot  rating seleksi  kondisi  rumah  untuk  setiap  kriteria  sebagai berikut:
Tabel 6. Rating Seleksi Kondisi Rumah
C4 Nilai C4 sangat sederhana 1 C4 sederhana 2 C4 cukup 3 C4 sedang 4 C4 kaya 5 g. Pengambilan keputusan memberikan bobot rating luas bangunan untuk setiap kriteria sebagai berikut:
Tabel 7 Rating Luas Bangunan C5 Nilai C5<=100m2 1 C5=100-120m2 2 C5=120-150m2 3 C5=150-180m2 4 C5>180m2 5
h. Pengambilan  keputusan  memberikan  bobot  untuk setiap kriteria sebagai berikut:
Tabel 8 bobot tiap kriteria Kriteria Bobot C1 Seleksi pekerjaan 1 C2 Seleksi penghasilan 2 C3 Seleksi jumlah tanggungan 3
Kemudian  Menentukan  Rating  Kecocokan  Berdasarkan data di atas, dapat dibentuk matriks keputusan X, yaitu :
Tabel 11. Rating Kecocokan Alternatif
Alternatif
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 5 2 3 5 4 3 4 2
A2 2 1 3 5 3 3 4 1
A3 1 3 3 5 2 3 4 1 A4
3 1 3 5 2 3 4 3
A5 2 2 3 5 4 3 4 2
Pengambilan keputusan memberikan bobot, berdasarkan  tingkat  kepentingan  masing-masing  kriteria yang dibutuhkan sebagai berikut:
Vektor Bobot W = [20, 20, 10, 10, 10, 5, 5,20] Membuat  matriks  keputusan  X,  dibuat  tabel kecocokan sebagai berikut:

## X =
Pertama  dilakukan  normalisasi  matriks  X  untuk menghitung  nilai  masing-masing  kriteria  berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, yaitu:

## A1
R 1 = =   = 1 R 2 = =   = 0,6 R 3 = =   = 1 R 4 = =   = 1 R 5 = =   = 1 R 6 = =   = 1 R 7 = =   = 1 R 8 = =   = 0,6 A2 R 21 = =   = 0,4 R 22 = =   = 0,3 R 23 = =   = 1 R 24 = =   = 1 R 25 = =   = 0,75 R 26 = =   = 1 R 27 = =   = 1
R 28 = =   = 0,3 A3
R 31 = =   = 0,2
R 32 = =   = 1
R 33 = =   = 1 R 34 = =   = 1
R 35 = =   = 0,5
R 36 = =   = 1
R 37 = =   = 1 R 38 = =   = 0,3 A4 R 41 = =   = 0,6 R 42 = =   = 0,3
R 43 =
=   = 1 R 44 =
=   = 1 R 45 = =   = 0,5 R 46 = =   = 1
R 47 =
=   = 1 R 48 = =   = 1 A5 R 51 = =   = 0,4 R 52 = =   = 0,6
R 53 =
=   = 1
R 54 = =   = 1
R 55 = =   = 1
R 56 = =   = 1 R 57 = =   = 1 R 58 = =   = 0,6
Dari  hasil  perhitungan  di  atas,  maka  dapat  matriks ternormalisasi sebagai berikut :
R=
Selanjutnya  akan  dibuat  perkalian  matriks  W R  dan penjumlahan  hasil perkalian  untuk  memperoleh alternatif terbaik  dengan  melakukan  perankingan  nilai  terbesar sabagai berikut:
…….........1 V I ={(1×20)+(0,6×20)+(1×10)+(1×10)+ (1×10)+(1×5)+(1×5) + (0,6×20)} = (20 + 12 + 10 + 10 + 10 + 5 + 5 + 12) = 84 V 2 =  {(0,4×20)  +  (0,3×20)  +  (  1×10)  +  (  1×10)  + (0,75×10) + ( 1×5) + (1+5) + (0,3×20)} = (8 + 6 + 10 + 10 + 7,5 + 5 + 5 + 6) = 57,5 V 3 =  {(0,2×20)  +  (1×20)  +  (  1×10)  +  (1×10)  + (0,5×10) + (1×5) + (1×5) + (0,3×20)}
= (4 + 20 + 10 + 10 + 5 + 5 + 5 + 6) = 65 V 4 =  {(0,6×20)  +  (0,3  +  20)  +  (1×10)  +  (1×10)  +
(0,5×10) + (1×5) + (1×5) + (1×20)}
= (12 + 6 + 10 + 10 + 5 + 5 + 5 + 20) = 73 V 5 =    {(0,4×20)  +  (0,6×20)  +  (  1×10)  +  (1×10)  +
(1×10) + (1×5) + (1×5) + (0,6×20)
= (8 + 12 + 10 + 10 + 10 +5 + 5 + 12) = 72
Dari  perkalian  matriks  W R  maka  didapatkan  hasil sebagai berikut:
V 1 = 84
V 2 = 57,5
V 3 = 65 V 4 = 73 V 5 = 72
Maka  alternatif  yang  memiliki  nilai  kriteria  5  tertinggi dan bisa dipilih adalah alternatif  dengan nilaiV 1 = 84,V 2 = 57,5,V 3 = 65,V 4 = 73,V 5 = 72

## 4. KESIMPULAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk    menentukan perankingan  penerimaan  calon  pendataan  beras  raskin dapat  membantu  dan  mempermudah  rakyat  miskin dalam  memilih  pendataan  yang  menerima  beras  raskin
baru  yang  berkualitas  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang telah  ditentukan  yaitu  Seleksi  pekerjaan,  Seleksi penghasilan,  Seleksi  jumlah  tanggungan,  Seleksi  luas bangunan, Seleksi kondisi rumah, Seleksi sinetasi rumah, Seleksi  aliran  listrik.  Dari  Lima  alternatif  yang  di  uji terdapat  alternatif  terendah  yaitu  alternative  2  dengan nilai  57,5  yang  merupakan  alternatif  terpilih  seagai calon penerima RASKIN.

## Daftar Pustaka
[1] F.  Sofyan,  E.  Nurfarida,  E.  Febry,  and  W.  Yustika, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Raskin  Desa Mabung Kabupaten Nganjuk Menerapkan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW),” J.  Inform.  dan  Multimed. , vol. 8, no. 2, pp. 17–23, 2016.
[2] A.  R.  S.  Manik,  B.  Nurhadiyono,  and  Y.  Rahayu, “Implementasi  Metode  Weighted  Product  (Wp)  Dalam Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menyeleksi Penerima  Beras  Masyarakat  Miskin  (Raskin),” Techno. Com , vol. 14, no. 2, pp. 109–114, 2015.
[3] M.  K.  Ferawati,  “Implementasi  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Penerimaan  Raskin  Di  Kelurahan Simpang Baru Panam,” Sains dan Teknol. Inf. , vol. Vol.1, 2015.
[4] U.  Lestari  and  M.  Targiono,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Klasifikasi  Keluarga  Miskin  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Sebagai Acuan Penerima Bantuan Dana Pemerintah (Studi Kasus:
Pemerintah  Desa  Tamanmartani,  Sleman),” J.  TAM  ( Technol. Accept. Model ) , vol. 8, no. 2, pp. 70–78, 2017.
[5] E.  Turban,  J.  E.  Aronson,  and  T.-P.  Liang,  “Decision Support Systems and Intelligent Systems,” Decis. Support Syst. Intell. Syst. , vol. 7, p. 867, 2007.
[6] E. Turban, R. Sharda, and D. Delen, Decision Support and Business Intelligence Systems. Chapter 6 Artificial Neural Networks for Data Mining , vol. 8th. 2007.
[7] R.  Irviani,  I.  Dinulhaq,  D.  Irawan,  R.  Renaldo,  and  A. Maseleno, “Areas Prone of the Bad Nutrition based Multi Attribute  Decision  Making  with  Fuzzy  Simple  Additive Weighting  for  Optimal  Analysis,” Int.  J.  Pure  Appl. Math. , vol. 118, no. 7, pp. 589–596, 2018.
[8] T. Noviarti, M. Muslihudin, R. Irviani, and A. Maseleno, “Optimal  Dengue  Endemic  Region  Prediction  using Fuzzy Simple  Additive Weighting based Algorithm,” Int. J. Pure Appl. Math. , vol. 118, no. 7, pp. 473–478, 2018.
[9] A.  Alinezhad,  A.  Amini,  and  A.  Alinezhad,  “Sensitivity analysis of simple additive weighting method (SAW): the results of change in the weight of one attribute on the final ranking of alternatives,” J. Ind. Eng. , 2009.
[10]  S.  Mukodimah,  M.  Muslihudin,  A.  Andoyo,  S.  Hartati, and A. Maseleno, “Fuzzy Simple Additive Weighting and its  Application  to  Toddler  Healthy  Food,” Int.  J.  Pure Appl. Math. , vol. 118, no. 7, pp. 1–7, 2018.
[11]  S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo Wardoyo,  “Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making (FUZZY  MADM),” Ed.  Pertama  Cetakan  Pertama. Graha Ilmu. Yogyakarta. , 2006.
[12]  E.  Y.  Anggraeni,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Simple Additive  Waighting  (  FSAW  )  Dalam  Penentuan Perankingan  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (  SMK  )  Di Kabupaten  Pringsewu,” SEMNASTEKNOMEDIA ,  vol.  5, no. 1, pp. 31–37, 2017.
[13]  R.  Suhandi,  L.  Anggraeni,  and  M.  Muslihudin,  “Cara Penentuan  Kelayakan  Calon  Kepala  Desa  Pada  Desa
Blitarejo Mengunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” in KNSI 2016 , 2016, pp. 11–13.
[14]  A.  D.  Susanti,  M.  Muslihudin,  and  S.  Hartati,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Perankingan  Calon  Siswa  Baru Jalur Undangan Menggunakan Simple Additive
Weighting  (  Studi  Kasus :  SMK  Bumi  Nusantara Wonosobo ),” SEMNASTEKNOMEDIA , vol. 5, no. 1, pp. 37–42, 2017.
[15]  L.  Muhamad  Muslihudin,  “Implementasi  Fuzzy  Multiple Attribute Decision Making Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  Untuk  Diagnosa  Awal  Gangguan Pada Masa Kehamilan,” in KNSI 2016 , 2016, pp. 11–13.
[16]  M.  Muslihudin,  D.  Kurniawan,  and  I.  Widyaningrum, “Implementasi  Model  Fuzzy  SAW  Dalam  Penilaian Kinerja  Penyuluh  Agama,” J.  TAM  (  Technol.  Accept. Model ) , vol. 8, no. 1, pp. 39–44, 2017.
[17]  M. Muslihudin and Sutini, “Kualitas Batu Bata Terbaik Di Wilayah  Kabupaten  Pringsewu  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting  (  SAW  ),” Proseding Senapati , vol. 1, no. 1, pp. 98–103, 2016.
[18]  M.  Muslihudin,  F.  Triananingsih,  and  L.  Anggraei, “Pembuatan  Model  Penilaian  Indeks  Kinerja  Dosen
Menggunakan Metode Fuzzy Simple Additive
Weighting,” SEMNASTEKNOMEDIA ,  vol.  5,  no.  1,  pp. 25–30, 2017.