## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BANTUAN PANGAN NON TUNAI MENERAPKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Durotun Nisa, Bambang Irawan , Puji Wahyuningsih Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhadi Setiabudi Brebes durotunnisa20@gmail.com

## ABSTRAK
Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  ialah  sebuah  program  yang  dibentuk  selaku  tunjangan  berbentuk pangan,  yang diberi pada  masyarakat dengan cara non tunai atau disebut uang elektronik  yang  bersumber dari pemerintah yang dibagikan pada keluarga yang kurang mampu atau Keluarga Penerima Manfaat (KPM). Ketika pelaksanaannya, dana BPNTberbentuk e-warung membagikan bahan berwujud beras, susu, serta bahan pangan pokok lain dengan harga yang sama dengan nominal dana tunjangan. Tetapi masih terdapat masyarakat miskin yang  belum  teridentifikasi  serta  terverifikasi  bahwasanya  warga  tekait  benar-benar  warga  miskin  yang  pantas mendapat BPNT, dikarenakan pada pemberian keputusan penerimaan BPNT masih belum terkomputerisasi serta pencatatannya masih berwujud kertas, maka memerlukan periode yang panjang saat mengolahnya. Maka dari itu dibutuhkan  suati  sistem  yang  disebut  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yaitu  langkah-langkah  guna menemukan  solusi  untuk  sebuah  permasalahan  di  mana  proses  pengerjaannya  dilaksanakan  dengan mempergunakan  penyelesaian  yang  selaras  dengan  teknis  kerja  komputer.  SPK  bisa  berjalan  optimal  apabila mempergunakan  metode.  Pada  studi  ini  penulis  menetapkan  pilihan  pada  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW), yaitu suatu prosedur yang bisa diterapkan pada proses menyelesaikan serta melengkapi SPK. Metode ini mempunyai teknis kerja yang mempergunakan kalkulasi matematika. Dari hasil pengujian menggunakan metode Simple Additive Weighting didapat calon Penerima dana BPNT paling baik ialah A6 dengan nama Almi dan A2 dengan nama Tayem dengan nilai 1.00 selaku peringkat pertama.
Keyword : Dana BPNT, SPK, Simple Additive Weighting (SAW)

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  ialah  permasalahan  utama  di Indonesia.  Dampak  dari  kemiskinan  menyebabkan ribuan bahkan jutaan manusia  mengalami kesulitan khususnya  saat  menempuh  pendidikan,  sehingga kualitas kehidupan publik menjadi sangat mengkhawatirkan,  baik  dari  aspek  ekonomi, pendidikan maupun sejumlah aspek lainnya. Dalam rangka  pembangunan  pengentasan  kemiskinan dijalankan  program  penanggulangan  kemiskinan meliputi  program  Kartu  Indonesia  Sehat  (KIS), Kartu  Indonesia  Pintar  (KIP),  Program  Keluarga Harapan  (PKH),  Bantuan  Pangan  Non  Tunai (BPNT)  serta  Pembangunan  Rumah  Tidak  Layak Huni  (RTLH).  Demi  memasikan  bahwasanya program tersebut dapat dijalankan dengan adil serta merata,  diperlukan  pendataan  terhadap  rumah tangga  miskin,  data  kemiskinan  menjadi  suatu informasi  krusial  dikarenakan  menjadi  dasar pertimbangan guna merencanakan program penanggulangan kemiskinan, pendataan juga berintensi guna mempermudah implementasi program pembangunan [1].
Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  ialah sebuah  program  yang  dibentuk  selaku  tunjangan berwujud pangan, yang dibagikan pada masyarakat dengan cara non tunai atau disebut uang elektronik yang  bersumber  dari  pemerintah  yang  diberikan pada  keluarga  yang  kurang  mampu  atau  Keluarga Penerima Manfaat (KPM)  Bantuan  ini  didistribusikan  tiap  bulannya dengan  mempergunakan  kartu  yang  kemudian
ditukarkan di e-Warung. Hasil penukarannya ialah bahan pangan  atau  bebentuk  beras,  susu,  mie  instan  dan  lain- lain [2]. Ketika pengimplementasiannya, dana BPNT ini e-warung menyediakan bahan berwujud beras, susu serta bahan  pangan  pokok  lain  dengan  harga  yang  setara dengan  total  dana  bantuan.  Tetapi  masih  terdapat masyarakat  miskin  yang  belum  teridentifikasi  serta terverifikasi  bahwasanya  warga  terkai  benar-benar warga miskin yang pantas mendapat BPNT dikarenakan Proses pengambilan keputusan untuk penerimaan BPNT belum terkomputerisasi pendataanya serta masih di atas kertas [3].
Berdasarkan  pemaparan  masalah    diatas      penulis memberi  solusi  untuk  menyelesaikan    masalah    terkait dengan  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan bantuan  pangan  non  tunai  menerapakan  metode simple additive weighting (SAW). Penentuan penerima bantuan pangan  non  tunai    diolah      dengan    suatu  sistem pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode simple additive weighting (SAW)  agar membantu pada penentuan  penerima  bantuan pangan  non tunai, dengan adanya  sistem  pendukung  keputusan  terkait  bisa menunjang petugas     Balai Desa     mengetahui   lebih cepat dan akurat apakah  warga terkait  layak atau tidak menerima  bantuan  pangan  non  tunai  dengan  mendapat hasil  data   yang   valid.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Jorry Karim, dkk (2021) yang membahas dalam bentuk jurnal “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Pangan  Non
Tunai Masyarakat Pada Kelurahan Dulalowo Timur Kota  Gorontalo  Menerapkan  Metode Weight Aggregated  Sum  Product  Assesment ”.  Persamaan pada  penelitian  tersebut  dengan  penelitian  yang sedang  dilakukan  sama-sama  untuk  mementukan penerimaan  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT). Sedangkan    perbedaan    penelitian tersebut  dengan penelitian   yang  sedang  dilakukan adalah sebagai berikut :
a. Objek  dalam  penelitian  sebelumnya  adalah Kelurahan  Dulalowo  Timur  Kota  Gorontalo. Sedangkan,  dalam  penelitian  ini  yang menjadi objeknya  adalah  Desa  Sisalam  Kabupaten Brebes.
b. Penelitian   sebelumnya   menggunakan metode Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment
Sedangkan,  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting dalam penerimaan BPNT.

## 2.2. Sistem Pendukung keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  ialah suatu  mekanisme  interaktif  yang  menyediakan pemodelan  data  dan  informasi  untuk  membantu seseorang  mengambil  keputusan  di  keadaan    semi tersusun  dan  tidak  tersusun.  Pada  proses  SPK terdapat  sejumlah  tahapan  yang  perlu  dilaksanakan untuk menghasilkan suatu keputusan [4].

## 2.3. Komponen-Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Dalam pengambilan keputusan pastinya membutuhkan komponen adapun komponen tersebut  [5]  menjelaskan  sistem  pendukung keputusan  yang  dikembangkan  dalam  bukunya, konsep  Data  vs  Sistem  Pendukung  Keputusan  dari tiga bagian utama yakni:
a. Subsistem  Data  ( Database )  Salah  satu  bagian yang  berguna  dalam  suatu  sistem  penunjang keputusan  berfungsi  menyediakan  data  ke sistem.  Data  ini  disimpan  untuk  disusun  pada suatu  basis  data,  yang  disusun  oleh  program administrasi basis data.
b. Subsistem  Model  ( Model  Base) merupakan sebuah replika alam nyata. Saat membuat model, salah  satu  tantangan  yang  umum  adalah  model tersebut  tidak  dapat  secara  akurat  mewakili variabel  alam  nyata, yang berarti bahwa pilihan yang dibuat tidak selalu berdasarkan kebutuhan. Akibatnya,  kehati-hatian  dan  fleksibilitas  harus digunakan saat menyimpan model yang berbeda. Hal lain yang harus disimpan beserta pemaparan menyeluruh untuk model yang dikembangkan.
c. Subsistem  Dialog  ( User  System  Interface) adalah  fitur  yang  menyediakan  kemungkinan pengguna  berinteraksi  bersama  sistem  yang diinstal,  sistem  ini  memungkinkan  pengguna untuk  berinteraksi bersama  sistem yang dihasilkan  melalui  implementasi  subsistem dialog sistem.
2.4. Tahap Proses Dalam Sistem Pendukung Keputusan
a. Intelligence, atau  penulusuran,  yaitu  proses  untuk menemukan  faktor-faktor  yang  merupakan  sebab sebuah masalah.
b. Design/ perancangan,  merupakan  tahap  dimana membuat strategi yang  hendak dipergunakan pada penyelesaian masalah.
c. Choise/ Pemilihan,  adalah tahap di mana alternatif dipilih  untuk  diimplementasikan  saat  membuat rencana yang bisa mengatasi masalah.
d. Implementasi/ penerapan, merupakan tahapan pengimplementasian metode pada sistem [6].
3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Pengumpulan Data
a. Observasi Pada  bagian  ini  dilaksanakan  dengan  observasi langsung  pada  objek/tempat  penelitian,  beserta wawancara  dengan  Bapak  Soleh  selaku  yang menangani  BPNT  Desa  Sisalam  dengan  intensi guna  memperoleh  informasi  sehubungan  dengan data  yang  hendak  dibutuhkan  selaku  bahan penunjang pada studi ini.
b. Wawancara Wawancara  ialah  teknik  penghimpunan  data  yang dipergunakan peneliti untuk memperoleh keterangan secara lisan dengan sebuah percakapan, tanya  jawab  langsung  dengan  individu  yang mampu memberi keterangan pada peneliti.
c. Studi Pustaka Studi  pustaka  ialah  metode  untuk  menghimpun informasi  dengan  mencari  data  dari  berbagai sumber  seperti  tulisan  atau  gambar,  yang bermanfaat  untuk  mendukung  proses  menulis. Sumber ini dapat berupa artikel ilmiah atau konsep yang  dikemukakan  oleh  para  pakar  dan  dapat diakses melalui internet.
3.2. Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) dikenal dengan  terma  metode  penjumlahan  terbobot.  Metode SAW  mampu  menunjang  pada  saat  mengambil Keputusan  sebuah  kasus  dengan  hasil  mempergunakan hasil kalkulasi dengan ketentuan nilai yang paling besar yang akan terpilih selaku alternatif paling baik [7].
Kalkulasi  akan  akurat  dengan  mempergunakan pendekatan  ini  jika  alternatif  terbaik  selaras  dengan kriteria  yang  sudah  diputuskan.  Metode  SAW  lebih efektif  dikarenakan  memakan  waktu  yang  lebih  sedikit untuk melakukan kalkulasi. Konsep dasar Metode SAW ialah  mengkalkulasi  total  bobot  dari  nilai kinerja  untuk tiap  alternatif  merujuk  seluruh  atribut.  Metode  ini memerlukan  proses  normalisasi  matriks  Keputusan  (X) ke dalam skala tertentu agar bisa dipadankan bersamaan dengan seluruh rating alternatif yang tersedia [8].
Persamaan  untuk  melaksanakan  normalisasi  ini antara lain:
𝑟 𝑖𝑗 =
{ 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗
𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (1)
Keterangan:
Rij: nilai rating kerja yang ternomalisasi Xij:nilai atribut yang dipunyai semua    kriteria Max Xij: nilai terbesar pada tiap kriteria. Min X: nilai terkecil pada tiap kriteria. Benefit : apabila nilai paling besar ialah terbaik. Cost : apabila nilai paling kecil ialah nilai terbaik.
Nilai  preferensi  bagi  tiap  alternatif  (Vi)  diberikan berikut ini:
𝑉𝑖 = ∑ 𝑤𝑗 𝑟𝑖𝑗 𝑛
𝑗=1
(2)
Keterangan : Vi : hasil akhir pada alternatif. wj: bobot yang sudah ditetapkan. Rij: normalisasi matriks.
3.3. Tahap Penyelesaian Metode Simple
Additive Weighting (SAW) Dalam penyelesaian metode SAW memiliki 4
tahapan,  adapun  tahap-tahap  metode  SAW  antara lain:
a. Memutuskan  kriteria  yang  hendak  menjadi pedoman untuk pengambilan Keputusan biasanya diberi kode C1.
b. Memutuskan rating kecocokan alternatif  di  tiap kriteria.
c. Menyusun  matriks  Keputusan  merujuk  kriteria, kemudian  menjalankan  matriks  normalisasi berlandaskan  persamaan  yang  diselaraskan dengan  jenis  atribut  yang  akan  menghasilkan matriks ternormalisasi.
d. Hasil  akhir  dinilai  dari  proses  perangkingan yakni  penambahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi dengan bobot, maka didapat nilai paling  besar  yang  kemudian  akan  dijadikan rangking [9].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan   proses   pengumpulan   data   dan analisis    yang    telah  dilakukan  maka    didapatkan data    dan  informasi    yang    dibutuhkan    untuk membuat    sistem  pendukung    keputusan    dalam penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) di Desa  Sisalam.  Data  dan  informasi  yang  didapat akan    diproses    untuk    memperoleh    keputusan terbaik    dengan    menerapkan    metode Simple Additive  Weighting (SAW).    Berikut    ini    adalah tahapan yang dilakukan :
a. Penetapan Alternatif Penentuan  alternatif  calon  penerima  bantuan pangan non tunai dapat dijabarkan melalui tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data alternatif Alternatif Nama A1 Kamsi A2 Tayem A3 Casmah A4 Kaspiah A5 Naisah A6 Almi A7 Karnyu
Alternatif-alternatif  tersebut  terdiri  dari  data penduduk  Desa  Sisalam.  Tabel  1      yang      tertera menyajikan      data      dan      informasi  mengenai  7  calon penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) yang akan dilakukan  perangkingan  dengan  menggunakan  metode Simple Additive Weighting.
b. Menentukan Kriteria dan Pembobotan Keputusan Dalam  penerimaan  bantuan  pangan  non  tunai beberapa  kriteria  dan  sub  kriteria  ditetapkan  sebagai acuan  penilaian.  Kriteria  terkait  bisa  diamati  di  pada tabel 2 dan tabel 3 berikut ini:
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Jumlah tanggungan 0.15 Benefit C2 Kondisi rumah 0.25 Benefit C3 Jaringan listrik 0.2 Benefit C4 Jumlah penghasilan 0.1 Benefit C5 Jenis pekerjaan 0.3 Benefit
Dalam  proses  penyeleksian  calon  penerima  BPNT ditetapkan penilaian sub kriteria yang dapat dilihat pada tabel 3:
Tabel 3. Jumlah tanggungan (C1) Keterangan Bobot 4 anak atau lebih 5 3 anak 4 2 anak 3 1 anak 2 Tidak punya anak 1 Tabel 4. Kondisi rumah (C2) Keterangan Bobot Rumah kayu 5 ½ tembok+lantai tanah 4 ½ tembok+lantai semen 3 Rumah tembok+lantai semen 2 Rumah tembok+lantai keramik 1 Tabel 5. Jaringan listrik (C3) Keterangan Bobot Tidak ada 5 Numpang 4 Milik sendiri daya 450 watt 3 Milik sendiri daya 900 watt 2 Milik sendiri daya > 900 watt 1
Tabel 6. Jumlah penghasilan (C4) Keterangan Bobot X<200.000 5 200.000 <x< 500.000 4 500.000 <x< 1.000.000 3 1.000.000 <x< 2.000.000 2 x>2.000.000 1 Tabel 7. Jenis pekerjaan (C5) Keterangan Bobot Pengangguran 5 Buruh 4 Petani 3 Wiraswasta 2 PNS 1
c. Menentukan Matriks Keputusan
Selepas pembobotan kriteria dilakukan, langkah selanjutnya adalah menentukan nilai dari setiap sub kriteria dari C1, C2, C3, C4, C5
Tabel 8. Matriks keputusan
d. Menentukan Matriks Ternormalisasi
Dalam Menentukan matriks keputusan ternormalisasi, nilai atribut Xij yang menjadi bagian semua  kriteria  dibagi  dengan  nilai  Max  Xij  nilai terbesar untuk setiap kriteria tersebut jika itu benefit , sedangkan  untuk cost nilai  Min  Xij  nilai  terkecil setiap  kriteria  dibagi  dengan  nilai  atribut  Xij  yang dimiliki  semua  kriteria.  Hingga  didapatkan  hasil  R pada tabel 9 [10]. Berikut adalah proses normalisasi setiap kriteria:
1. Jumlah tangungan (C1)
𝑟1 = 4 (4,5,4,5,4,5,5) =   0.8 𝑟2 = 5 (4,5,4,5,4,5,5) = 1 𝑟3 =
4 (4,5,4,5,4,5,5) = 0.8
𝑟4 = 5
(4,5,4,5,4,5,5) = 1
𝑟5 = 4 (4,5,4,5,4,5,5) = 0.8
𝑟6 = 5 (4,5,4,5,4,5,5) = 1
𝑟7 = 5 (4,5,4,5,4,5,5) = 1
2. Kondisi rumah (C2) 𝑟1 = 4 (4,4,4,3,4,4,4, ) =  1
𝑟2 = 4 (4,4,4,3,4,4,4, ) =  1 𝑟3 = 4 (4,4,4,3,4,4,4, ) = 1 𝑟4 =
3 (4,4,4,3,4,4,4, ) =  0.75 𝑟5 = 4 (4,4,4,3,4,4,4, ) =  1 𝑟6 = 4 (4,4,4,3,4,4,4, ) = 1 𝑟7 =
4 (4,4,4,3,4,4,4, ) =   1
3. Jaringan listrik (C3)
𝑟1 = 4 (4,4,4,4,4,4,4) =  1 𝑟2 = 4 (4,4,4,4,4,4,4) =  1
𝑟3 = 4 (4,4,4,4,4,4,4) =  1
𝑟4 = 4 (4,4,4,4,4,4,4) =  1
𝑟5 = 4 (4,4,4,4,4,4,4) = 1 𝑟6 = 4
(4,4,4,4,4,4,4) =  1
𝑟7 = 4 (4,4,4,4,4,4,4) =   1
4. Jumlah penghasilan (C4) 𝑟1 = 5 (5,5,5,5,5,5,5) = 1 𝑟2 = 5 (5,5,5,5,5,5,5) =   1
𝑟3 = 5 (5,5,5,5,5,5,5) = 1
𝑟4 = 5 (5,5,5,5,5,5,5) = 1
𝑟5 = 5 (5,5,5,5,5,5,5) =   1
𝑟6 = 5 (5,5,5,5,5,5,5) = 1 𝑟7 =
5 (5,5,5,5,5,5,5) =  1
5. Jenis pekerjaan (C5)
𝑟1 = 5 (5,5,5,5,5,5,4) = 1 𝑟2 = 5 (5,5,5,5,5,5,4) =  1 𝑟3 = 5 (5,5,5,5,5,5,4) = 1 𝑟4 = 5 (5,5,5,5,5,5,4) =   1 𝑟5 = 5 (5,5,5,5,5,5,4) =  1 𝑟6 = 5 (5,5,5,5,5,5,4) = 1 𝑟7 = 4 (5,5,5,5,5,5,4) = 0.8 Berikut hasil dari normalisasi tiap kriteria bisa diamati pada tabel 9.
Alternatif Nama C1 C2 C3 C4 C5 A1 Kamsi 4 4 4 5 5
A2 Tayem 5 4 4 5 5
A3 Casmah 4 4 4 5 5 A4 Kaspiah 5 3 4 5 5 A5 Naisah 4 4 4 5 5 A6 Almi 5 4 4 5 5 A7 Karnyu 5 4 4 5 4

## Tabel 9. Hasil normalisasi
Alternatif  Keterangan  C1 C2 C3 C4 C5 A1 Kamsi 0.8 1 1 1 1 A2 Tayem 1 1 1 1 1 A3 Casmah 0.8 1 1 1 1 A4 Kaspiah 1 0.75 1 1 1 A5 Naisah 0.8 1 1 1 1 A6 Almi 1 1 1 1 1 A7 Karnyu 1 1 1 1 0.8 V1 = (0.15 * 0.8) + (0.25 * 1) + (0.2 * 1) + (0.1 *1) + (0.3 * 1)  = 0.97 V2 = (0.15 * 1) + (0.25 * 1) + (0.2 * 1) + (0.1 * 1) + (0.3 * 1)  = 1 V3 = (0.15 * 0.8) + (0.25 * 1) + (0.2 * 1) + (0.1 *1) + (0.3 * 1)  = 0.97 V4 = (0.15 * 1) + (0.25 * 0.75) + (0.2 * 1) + (0.1 * 1) + (0.3 * 1)  = 0.9375 V5 = (0.15 * 0.8) + (0.25 * 1) +  (0.2 * 1) + (0.1 *1) + (0.3 * 1)  = 0.97 V6 = (0.15 * 1) + (0.25 * 1) + (0.2 * 1) + (0.1 * 1) + (0.3 * 1)  = 1 V7 = (0.15 * 1) + (0.25 * 1) + (0.2 * 1) + (0.1 *
1) + (0.3 * 0.8)  = 0.94
Hasil  perhitungan  diatas  diperoleh  dari  bobot setiap  kriteria  dikali  dengan  hasil  dari  matriks ternormalisasi pada tabel 9.
e. Perangkingan Setiap Alternatif Selanjutnya  dilakukan  perangkingan,  hasil alternatif akhir diurutkan dari yang terbesar hingga yang terkecil bisa diamati di tabel 10.
Tabel 10. Hasil perangkingan Alternatif Keterangan Vi Rangking A6 Almi 1 1 A2 Tayem 1 2 A1 Kamsi 0.97 3 A3 Casmah 0.97 4 A5 Naisah 0.97 5 A7 Karnyu 0.94 6 A4 Kaspiah 0.9375 7
Merujuk proses kalkulasi  nilai Vi, bisa ditarik kesimpulan bahwasanya alternatif yang paling baik untuk  diprioritaskan  dalam  penerimaan  bantuan pangan non tunai adalah dengan nilai tertinggi 1,00 yaitu A6 atas nama Almi dan A2 atas nama Tayem, yang termasuk alternatif yang layak guna mendapat bantuan pangan non tunai.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan studi ini ialah dengan menerapkan metode  SAW,  diperoleh  hasil  sebesar  1,00  yang diperoleh  A6  atas  nama  Almi  dan  A2  atas  nama Tayem  sebagai  peringkat  pertama,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  metode  SAW  dapat  digunakan pada proses pemilihan  calon penerima dana BPNT paling  baik  dengan  kriteria  yang  sudah  ditentukan sebelumnya.  Penerapan  metode  SAW  sangat
menunjang pada pemilihan calon yang layak mendapatkan  dana  BPNT  serta  hasilnya  jelas,  akurat, juga  dapat  dipercaya.  penelitian        ini        dapat mempermudah    petugas Balai Desa  dalam  menentukan penerima BPNT agar tepat sasaran.
Saran    untuk    penelitian  selanjutnya  agar  dapat menjamin  keakuratan  hasil  yang  diperoleh,  penting untuk selalu menggunakan data terkini. Oleh karena itu, data  calon  penerima  BPNT  direkomendasikan  untuk diperbarui  secara  berkala,  misalnya  setiap  enam  bulan sekali, agar sesuai dengan kondisi calon penerima BPNT saat  ini.  Dalam  jangka  panjang,  pertimbangkan  untuk menambahkan  kriteria  penilaian  yang  lebih  rinci  dan relevan  dengan  kondisi  masyarakat.  Hal  ini  akan meningkatkan keakuratan dan keadilan dalam pemilihan calon penerima dana BPNT.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  Hutagalung,  D.  Nofriansyah,  and  M.  A. Syahdian, “Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Menggunakan Metode ARAS,” J. MEDIA Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  6,  no.  1,  p.  198,  Jan. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3478.
[2]  A.  Yanda,  “Penentuan  Penerima  Bantuan  Pangan Non  Tunai  (BPNT)  Menerapkan  Metode  Multi Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio Analysis (MOORA),” Bull. Informatics Data Sci. , vol.  1,  no.  2,  2022,  [Online].  Available: https://ejurnal.pdsi.or.id/index.php/bids/index
[3]  N. Unta, E. Rachman, and R. Nggilu, “Pelaksanaan Program  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (  Bpnt  )  Di Desa  Ponelo  Kecamatan  Ponelo  Kepulauan Kabupaten  Gorontalo  Utara,”  vol.  2,  no.  2,  pp. 1261–1269, 2024.
[4]  J.  Karim,  M.  A.  Puspa,  and  R.  Kasim,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Pangan Non Tunai Masyarakat Pada Kelurahan Dulalowo Timur  Kota  Gorontalo  Menerapkan  Metode Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment,” J. MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  5,  no.  4,  p. 1633, Oct. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3269.
[5]  S. Suprapto, E. Edora, and F. A. Pasaribu, “Sistem Pendukung  Keputusan  Calon  Penerima  Program Bantuan Sosial (BANSOS) Menggunakan Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW),” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 4, no.
1, pp. 188–197,
2024, doi: 10.57152/malcom.v4i1.1057.
[6]  J. Rumah and L. Rumah, “Bantuan Langsung Tunai Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” vol. 2, pp. 32–50, 2023.
[7]  T.Bayu Kurniawan, “Perancangan Sistem Aplikasi Pemesanan Makanan Dan Minuman Pada Caafetaria  No  Caffe  Di  Tanjung  Balai  Karimun Menggunakan  Bahasa  Pemrograman  Php  dan MYSQL,” J. TIKAR , vol. 1. No. 2, 2020.
[8]  Darmin, R. Maulana, and A. Hardiansyah, “Iontech Analisa  Perbandingan  Metode  Simple  Additive Weighting  (  Saw  )  Dan  Analytical  Hierarchy Process  (  Ahp  )  Untuk  Sistem  Penunjang
Keputusan Masyarakat Miskin Pada Iontech,” IONTech , vol. 02, no. 01, pp. 24–39, 2021.
[9]  I.  Riyansuni  and  J.  Devitra,  “‘Analisis  Dan Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Dengan  Simple  Additive  Weighting  (SAW) Pada Dinas Sosial Kota Jambi,’” 2020.
[10]  M.  Fikri,  F.  Helmiah,  and  P.  Putri,  “Sistem Pendukung  Keputusan Penentuan Penerimaan Bantuan  Pangan  Non  Tunai  Menerapkan Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),”
Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 2,
pp.
490–499, 2022,
doi: 10.47065/bits.v4i2.2127.