## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Data Terpadu Kesejahteraan
Sosial Menggunakan Metode K-Means dan SAW
Tutus Praningki * , Moyo Hady Poernomo, Ignasius Boli Suban
Fakultas Sains dan Teknologi, Informatika, Universitas Pignatelli Triputra, Surakarta, Indonesia Email: 1,* praningki86@gmail.com, 2 moyohadi@gmail.com, 3 ignasiusbolisuban@gmail.com Email Penulis Korespondensi: praningki86@gmail.com Submitted: 28/09/2023; Accepted: 31/12/2023; Published: 31/12/2023
Abstrak –Indonesia sebagai negara berkembang tidak lepas dari permasalahan terkait kemiskinan, beberapa masyarakat masih memiliki  penghasilan  yang  belum  bisa  mencukupi  untuk  kehidupan  yang  layak.  Pemerintah  Indonesia  memiliki  beberapa program yang berguna untuk menekan angka kemiskinan, yaitu diantaranya program Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) atau Program Keluarga Harapan (PKH). Seringkali dalam proses penyaluran bantuan terdapat kendala atau permasalahan, kendala yang  sering  muncul  adalah  untuk  menentukan  keluarga  yang  tepat  menerima  bantuan.  Kelurahan  atau  desa  menjadi  garda depan  dalam  proses  pendataan  dan  seleksi  untuk  direkomendasikan  ke  dalam  Data  Terpadu  Kesejahteraan  Sosial  (DTKS). Penelitian ini bertujuan mengembangkan produk aplikasi yang dapat membantu pihak kelurahan Ngronggo Kediri untuk dapat secara  tepat  menentukan  keluarga  yang  berhak  mendapatkan  bantuan.  Metode  K-Means  dan  SAW  digunakan  untuk menentukan keluarga yang masuk ke dalam DTKS. Metode K-Means digunakan untuk proses clustering dan SAW digunakan untuk proses pembobotan. Bobot akhir menunjukkan bahwa bobot tertinggi keluarga yang direkomendasikan adalah 91%, dan terendah adalah 51,4%.
Kata Kunci: K-Means; SAW; Sistem Pendukung Keputusan; Bantuan Sosial; DTKS
Abstract– Indonesia as a developing country cannot be free from problems related to poverty, Some people still have income that is not sufficient for a decent life. The Indonesian government has several programs that are useful for reducing poverty, namely the Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) atau Program Keluarga Harapan (PKH). Often in the process of distributing aid there are obstacles or problems, the obstacle that often arises is determining the right family to receive assistance. Sub- districts or villages are at the forefront of the data collection process and selection for recommendation into the Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS). This research aims to develop an application product that can help the Ngronggo Kediri sub- district to accurately determine which families are entitled to assistance. The K-Means and SAW methods are used to determine which families are included in the DTKS. The K-Means method is used for the clustering process and SAW is used for the weighting process. The final weight shows that the highest recommended family weight is 91,2%, and the lowest is 51.4%.
Keywords : K-Means; SAW; Decision Support System; Social Funds; DTKS

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia sebagai salah satu Negara berkembang tidak lepas dari isu kemiskinan. Kemiskinan menjadi masalah negara  berkembang,  hal  ini  dikarenakan  pendapatan  perkapita  masyarakat  diangka  rata-rata  atau  bahkan  lebih rendah. Data pada Badan Pusat Statistik (BPS) menunjukkan persentase penduduk miskin pada September 2022 sebesar  9,57  %,  meningkat  0,03  persen  poin  terhadap  Maret  2022  dan  menurun  0,14  persen  poin  terhadap September  2021.  Tentunya  pemerintah  mengupayakan  program-program  yang  dapat  membantu  masyarakan kurang mampu atau miskin, beberapa program diantaranya adalah bantuan BPNT (Bantuan Pangan Non Tunai) dan PKH (Program Keluarga Harapan). Bantuan BPNT dan PKH didistribusikan oleh kementerian sosial, dengan mengacu pada Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS).
Data  Terpadu  Kesejahteraan  Sosial  (DTKS)  merupakan  data  induk  yang  digunakan  untuk  pemerlu pelayanan  kesejahteraan  sosial,  penerima  bantuan  dan  pemberdayaan  sosial,  serta  potensi  dan  sumber kesejahteraan  sosial.  Masyarakat  dapat  mendaftarkan  diri  ke  kelurahan  atau  melalui  usulan  dari  RT/RW.  Pada tingkat kelurahan dilakukan proses prelist awal hingga prelist akhir, berikutnya dilakukan verifikasi dan validasi oleh  petugas  lapangan.  Keluarahan  juga  bertugas  untuk  melakukan  verval  yang  dimasukkan  ke  dalam  aplikasi Sistem  Informasi  Kesejahteraan  Sosial  Next  Generation  (SIKS  NG),  dan  dari  data  tersebut  dinas  sosial menentukan penerima bantuan.
Pemerintahan ditingkat kelurahan memiliki peranan penting agar bantuan dapat diterima oleh masyarakat yang memang berhak mendapatkan bantuan. Permasalahan yang sering muncul adalah ketidaktepatan penerima bantuan  [1]  [2]. Ketidaktepatan penerima  bantuan dari pemerintah selain disebabkan oleh tidak updatenya data NIK  juga disebabkan proses verifikasi dan validasi data DTKS. Pada keluarahan Ngronggo Kota Kediri  belum memiliki mekanisne terkait kriteria yang dapat diukur untuk memberikan hasil yang valid untuk digunakan pada proses pendataan data DTKS. Penggunaan kriteria penilaian dengan teknik pengukuran terbukti dapat membantu penanganan permasalahan terkait pemilihan penerima bantuan [3] [4].
Multi Attribute Decision Making (MADM) adalah metode yang mampu menangani permasalahan dengan menggunakan kriteria terbobot [5], di dalam MADM menyediakan beberapa metode yang dapat digunakan, salah satunya  ialah  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Kelebihan  dari  model  Simple  Additive  Weighting  (SAW) dibandingkan  dengan  model  pengambilan  keputusan  yang  lain  terletak  pada  kemampuannya  untuk  melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot preferensi yang sudah ditentukan [6].
Pada  penelitian  [7]  [8]  [9]metode  SAW  juga  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  terkait  seleksi penerima bantuan sosial, namun pada teknik penetuan tentang nilai pada sub-kriteria digunakan aspek subyektifitas dari ahli. Pada penelitian ini tidak hanya menggunakan metode SAW, tetapi juga digunakan metode K-Means [10] [11] yang difungsikan untuk melakukan proses pengelompokan atau penentuan rentang nilai dengan nilai alternatif yang ada menjadi sub-sub kelompok bernilai kriteria, hasil pemilahan ini akan digunakan dalam menentukan hasil akhir alternatif yang diproses menggunakan metode SAW.
Penggunaan kombinasi metode K-Means dan SAW sangat memungkinkan dapat diimplementasikan untuk menyelesaikan permasalahan seleksi DTKS [12]. Kombinasi metode K-Means dan SAW akan diiplementasikan dalam bentuk aplikasi berbasis sistem pendukung keputusan yang dapat membantu petugas keluarahan Ngronggo Kediri untuk melakukan pengolahan data yang sebelumnya dilakukan secara manual, sehingga akan ada produk aplikasi yang dihasilkan. Penelitian ini berfokus pada data DTKS yang direkomendasikan untuk penerima bantuan pangan non-tunai (BPNT).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Data Terpadu Kesejahteraan Sosial Menggunakan K-Means dan SAW dikembangkan dengan menggunakan metode Research and Development (R&D) [13] [14]. Metode R&D adalah sebuah metode yang digunakan untuk menghasilkan produk tertentu, dan produk yang dihasilkan dalam penelitian ini  adalah  aplikasi  berbasis  sistem  pendukung  keputusan.  Langkah-langkah  dalam  menggunakan  metode  R&D data dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Potensi dan Masalah
Potensi  pemanfaatan  teknologi  berupa  perangkat lunak  dapat  membantu  dalam  proses  pemecahan  masalah. Perangkat  lunak  berupa  sistem  pendukung  keputusan  sering  digunakan  untuk  membantu  dalam  proses pengambilan keputusan di tingkat manajerial. Proses pengembangan sistem pendukung keputusan memerlukan metode-metode yang dapat diimplementasikan. Permasalahan penduduk yang lanyak direkomendasikan masuk ke  dalam  data  DTKS  berpotensi  dapat  diselesaikan  berupa  pengembangan  produk  perangkat  lunak  yang mampu melakukan rekomendasi kepada petugas keluarahan Ngronggo.
b. Pengumpulan Data
Langkah  berikutnya  adalah  pengumpulan  data  yang  difungsikan  untuk  mendapatkan  metode  yang  dapat digunakan,  alur  sistem  yang  sedang  berjalan,  serta  teori-teori  pendukung  yang  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan  penelitian.  Metode  yang  digunakan  menggunakan  kombinasi  dari  2  metode  dengan  konsep yang  berbeda.  Metode  K-Means  merupakan  kategori  metode  data  mining,  sedangkan  metode  SAW  masuk dalam  kategori  MADM.  Pengumpulan  data  juga  terkait  kriteria-kriteria  atau  indikator-indikator  yang digunakan untuk proses analisis, sehingga dapat menghasilkan keputusan yang tepat.
c. Analisis Data
Metode K-Means adalah algoritma iteratif yang mencoba untuk mempartisi dataset menjadi subgrup (cluster) berbeda. Jumlah kluster ditentukan oleh nilai K di mana setiap titik data hanya dimiliki oleh satu grup [15]. Metode K-Means berfungsi untuk membuat titik data intra-cluster semirip mungkin, menetapkan titik data ke cluster  sedemikian  rupa  sehingga  ditemukan  jumlah  jarak  kuadrat  antara  titik  data  dan  centroid.  Semakin sedikit variasi  yang kita  miliki di dalam kluster, semakin  homogen (serupa) titik-titik data di dalam  kluster yang sama, seperti yang ditunjukkan persamaan (1):
[(x,y),(a,b)]=√( 〖 (x-a) 〗 ^2+ 〖 (y-b) 〗 ^2 ) (1)
Keterangan: x,y = koordinat titik pertama a,b = koordinat titik kedua d(x, y) = jarak euclidean dari x dan y
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6845
Metode  SAW  pertama  kali  digunakan  oleh  Churchman  dan  Ackoff  [16]  untuk  mengatasi  masalah penyeleksian. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan bobot dari rating kinerja pada setiap kandidat  pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating kandidat yang ada. Berikut ini adalah langkah kerja dari metode SAW :
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria.
4. Normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
5. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik sebagai solusi. Persamaan (2) digunakan melakukan normalisasi (Benefit) :
r ij = x ij Max x ij (2)
Persamaan (3) digunakan melakukan normalisasi (Cost) :
r ij = Min i x ij x ij (3)
Keterangan :
r ij = rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut C j
i = 1,2,3,..., m j = 1,2,3,...n
Max x ij = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Min x ij = nilai minimum dari setiap baris dan kolom x ij
= baris dan kolom dari matriks
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) :
V i = ∑ w j r ij n j=1 (4)
Keterangan : V i = Nilai akhir dari alternatif
w j
= Bobot yang telah ditentukan
r ij = Normalisasi matriks
d. Desian Produk
Sebelum dilakukan pembuatan produk perlu dilakukan tahap pembuatan desain produk, desain produk berupa desain interface, desain alur data, dan desain alur sistem.
e. Impelentasi Program
Tahap ini diperlukan ketika desain atau rancangan sistem perlu dilakukan perbaikan atau revisi. Desain-desain yang  telah  dibuat  perlu  dilakukan  analisis  untuk  mengetahui  apakah  desain  yang  dibuat  sesuai  dengan kebutuhan  pengguna.  Setelah  dilakukan  revisi  dan  dinyatakan  desain  telah  valid,  maka  langkah  berikutnya adalah proses pembuatan aplikasi yang masuk ke dalam pembuatan database dan pemrograman.
f. Uji Coba Produk
Pada  proses  pembuatan  produk  juga  dilakukan  proses  pengujian  atau  testing  guna  mengetahui  kesesuaian output sistem dengan kebutuhan pengguna. Proses uji coba produk juga digunakan untuk mengetahui apakah terdapat kesalahan penulisan program, dan mengetahui hasil pengolahan data menggunakan metode K-Means dan SAW sudah sesuai.
g. Revisi Produk
Ketika Produk yang dikembangkan terdapat ketidaksesuaian baik dari segi keluaran, alur, dan hasil pengolahan data, maka dilakukan proses perbaikan. Pada tahap ini juga dilakukan proses pengujian program menggunakan Blackbox testing [17].
h. Produksi
Pada tahap ini produk perangkat lunak dinyatakan siap digunakan oleh pengguna akhir, dan dapat dilakukan proses pelatihan kepada pengguna akhir.

## 2.2 Kerangka Perumusan Kriteria
Proses penentuan kriteria atau indikator yang digunakan untuk penentuan penduduk miskin didasarkan pada surat Keputusan Menteri Sosial Republik Indonesia Nomor 146/HUK/2013 tentang Penetapan Kriteria dan Pendataan Fakir Miskin dan Orang Tidak Mampu dengan kategori [18][19]fakir miskin dan orang tidak mampu teregristasi, dan menurut standar Badan Pusat Statistik (BPS).
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6845
Gambar 2. Kerangka Perumusan Kriteria

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah Kartu Keluarga (KK) yang ada di kelurahan ngronggo adalah 4543, dengan menggunakan teknik Slovin maka didapatkan jumlah sampel sebanyak 368 KK. Melalui 368 data KK yang digunakan, dilakukan pendataan terkait 7 kriteria yang digunakan. Pada tabel 1 data dapat dideskripsikan sebagai berikut:
Tabel 1. Tipe data pada dataset
No. Kriteria Range Data Tipe data Keterangan 1 Pekerjaan (PNS, Karyawan Swasta, Wiraswasta, Buruh, Pekerja Lepas, Tidak Bekerja) Kategorikal Jenis pekerjaan yang terdapat pada data sampel 2 Jumlah Penghasilan 1.150.000 – 5.470.000 Numerik Range gaji yang terdapat pada data sampel 3 Jumlah Anggota Keluarga 2 - 7 Numerik Range anggota KK 4 Luas bangunan rumah 36  – 235 Numerik Range luas bangunan rumah 5 Sumber air Sungai, Sumur, dan PDAM Kategorikal Sumber air yang digunakan 6 Biaya listrik 50.000 – 180.000 Numerik Range biaya listrik perbulan 7 Pendidikan (S2 – S3, D3 – S1, SLTA sederajat, SD – SMP) Kategorikal Jenis-jenis jenjang pendidikan pada data sampel
Melalui tabel 1 dapat diketahui bahwa kriteria dengan tipe data numerik adalah Jumlah Penghasilan, Jumlah Anggota Keluarga, Luas Bangunan Rumah, dan Biaya Listrik. Metode K-Means [20] digunakan untuk melakukan clustering pada tipe data numerik, hasilnya dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data kluster No. Kriteria Kluster Pusat Kluster 1 Penghasilan Kluster 1 1.605.000 Kluster 2 2.620.000 Kluster 3 3.720.000 Kluster 4 4.930.000 2 Jumlah anggota keluarga Kluster 1 2,5 Kluster 2 4,5 Kluster 3 6,5 3 Luas Bangunan Rumah Kluster 1 57, 7 Kluster 2 106, 87 Kluster 3 155, 29
No. Kriteria Kluster Pusat Kluster Kluster 4 209, 1 4 Biaya Listrik Kluster 1 67.400 Kluster 2 101.500 Kluster 3 133.700 Kluster 4 162.800
Hasil  clustering  pada  tabel  2  digunakan  sebagai  sub-kriteria  dan  dilakukan  pembobotan.  Pada  Kriteria Jumlah Anggota Keluarga jumlah klusternya adalah 3, hal ini dikarenakan faktor range data pada kriteria jumlah anggota keluarga.

## 3.1 Penentuan Bobot Kriteria dan Sub-Kriteria
Hasil dari proses pembobotan kriteria ditampilkan pada tabel 3, dalam proses menentukan bobot kriteria dilakukan dengan  menentukan tingkat kepentingan  masing-masing kriteria [21]. Perangkat kelurahan  menentukan tingkat kepentingan pada masing-masing kriteria.
Tabel 3 . Pembobotan kriteria No. Kriteria Bobot 1. Pekerjaan 18% 2. Jumlah penghasilan kepala keluaga  16% 3. Jumlah anggota keluarga 16% 4. Luas bangunan rumah 15% 5. Pendidikan kepala keluarga 14% 6. Biaya listrik / Bulan 12% 7. Sumber air 9% Total 100%
Langkah berikutnya adalah menentukan sub-kriteria pada masing-masing kriteria. Penentuan nilai pada setiap sub-kriteria menggunakan skala 1-4. Hasil penentuan sub-kriteria dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Sub-kriteria No. Kriteria Sub-Kriteria Bobot 1. Pekerjaan PNS, Karyawan Swasta 1 Wiraswasta 2 Buruh, Pekerja Lepas 3 Tidak Bekerja 4 2. Jumlah penghasilan kepala keluarga Kluster 4 1 Kluster 3 2 Kluster 2 3 Kluster 1 4 3. Jumlah anggota keluarga Kluster 1 1 Kluster 2 2 Kluster 3 3 4. Luas bangunan rumah Kluster 4 1 Kluster 3 2 Kluster 2 3 Kluster 1 4 5. Pendidikan kepala keluarga S2, S3 1 D3, S1 2 SLTA sederajat 3 SD, SMP 4 6. Biaya listrik / bulan Kluster 4 1 Kluster 3 2 Kluster 2 3 Kluster 1 4 7. Sumber Air PDAM 1 Sumur 2

## 3.2 Normalisasi
Setelah didapatkan data kriteria dan sub-kriteria, langkah berikutnya adalah melakukan normalisasi terhadap data sampel yang didapatkan. Data sampel tersebut telah diberikan nilai sesuai kondisi pada sub-kriteria, data tersebut dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Data sampel
No. No. KK C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1. 357102xxxxxxx1 Wiraswasta Kluster 3 Kluster 2  Kluster 2  SLTA  Kluster 3 Sumur 2. 357102xxxxxxx2 Karyawan Kluster 3 Kluster 3  Kluster 3 S1 Kluster 2 Sumur 3. 357102xxxxxxx3 Kayawan Kluster 4 Kluster 3  Kluster 2 S1 Kluster 2 Sumur 4. 357102xxxxxxx4 PNS Kluster 3 Kluster 2  Kluster 2  SLTA  Kluster 2 PDAM 5. 357102xxxxxxx5 Buruh Kluster 2 Kluster 2  Kluster 2  SLTA  Kluster 1 Sumur 6. 357102xxxxxxx6 Buruh Kluster 1 Kluster 2  Kluster 2  SLTA  Kluster 2 Sumur 7. 357102xxxxxxx7 Wiraswasta Kluster 2 Kluster 1  Kluster 2 S1 Kluster 4 PDAM 8. 357102xxxxxxx8 Wiraswasta Kluster 1 Kluster 1  Kluster 4  SLTA  Kluster 2 Sumur 9. 357102xxxxxxx9 Karyawan Kluster 1 Kluster 2  Kluster 2  SLTA  Kluster 3 Sumur 10. 357102xxxxxx10  Pekerja Lepas Kluster 1 Kluster 2  Kluster 1 SMP Kluster 1 Sumur 11. 357102xxxxxx11 Wiraswasta Kluster 3 Kluster 2  Kluster 2  SLTA  Kluster 3 Sumur 12. 357102xxxxxx12 Karyawan Kluster 3 Kluster 2  Kluster 1 S1 Kluster 3 Sumur 13. 357102xxxxxx13 Wiraswasta Kluster 3 Kluster 2  Kluster 2  SLTA  Kluster 3 Sumur 14. 357102xxxxxx14 Kayawan Kluster 3 Kluster 1  Kluster 2 S1 Kluster 2 Sumur
15. 357102xxxxxx15  Pekerja Lepas Kluster 1 Kluster 2  Kluster 2  SLTA  Kluster 1 Sumur dst -368 ……………….. …………. …………  ………..  ………..  …….. ……… ………
Pada  tabel  5  merupakan  data  awal  yang  belum  dikonfersi  ke  dalam  bobot  sesuai  sub-kriteria,  ketika dikonfersi hasilnya seperti pada tabel 6.
Tabel 6. Data terkonversi No. No. KK C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7 1. 357102xxxxxxx1 2 2 2 2 3 2 2
2. 357102xxxxxxx2 1 2 3 3 2 3 2
3. 357102xxxxxxx3 1 1 3 2 2 3 2
4. 357102xxxxxxx4
1 2 3 2 3 3 1
5. 357102xxxxxxx5
3 3 2 2 3 4 2
6. 357102xxxxxxx6
3 4 2 2 3 3 2
7. 357102xxxxxxx7 2 3 1 2 2 1 1
8. 357102xxxxxxx8
2 4 1 4 3 3 2
9. 357102xxxxxxx9
1 4 2 2 3 2 2
10. 357102xxxxxxx10 3 4 2 4 3 4 2
11. 357102xxxxxx11
2 2 2 2 3 3 2
12. 357102xxxxxx12
1 2 2 1 2 3 2
13. 357102xxxxxx13
2 2 2 2 3 3 2
14. 357102xxxxxx14
1 2 1 2 2 3 2
15. 357102xxxxxx15
3 4 2 2 3 4 2 Nilai Maksimum 3 4 3 4 4 4 2
Pada baris akhir tabel 7 terdapat nilai maksimum, nilai maksimum digunakan sebagai pembagi pada setiap nilai yang dimiliki sampel, sesuai dengan kolom kriteria. Hasil normalisasi disajikan pada tabel 7 berikut ini.
Tabel 7. Hasil normalisasi No. No. KK C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1. 357102xxxxxxx1  0.67 0.5 0.67 0.5 0.75 0.5 1 2. 357102xxxxxxx2  0.33 0.5 1 0.75 0.5 0.75 1 3. 357102xxxxxxx3  0.33  0.25 1 0.5 0.5 0.75 1 4. 357102xxxxxxx4  0.33 0.5 1 0.5 0.75  0.75  0.5 5. 357102xxxxxxx5 1 0.75  0.67 0.5 0.75 1 1 6. 357102xxxxxxx6 1 1 0.67 0.5 0.75  0.75 1 7. 357102xxxxxxx7  0.67  0.75  0.33 0.5 0.5 0.25  0.5 8. 357102xxxxxxx8  0.67 1 0.33 1 0.75  0.75 1 9. 357102xxxxxxx9  0.33 1 0.67 0.5 0.75 0.5 1 10. 357102xxxxxx10 1 1 0.67 1 0.75 1 1 11. 357102xxxxxx11  0.67 0.5 0.67 0.5 0.75  0.75 1 12. 357102xxxxxx12  0.33 0.5 0.67  0.25 0.5 0.75 1 13. 357102xxxxxx13  0.67 0.5 0.67 0.5 0.75  0.75 1 14. 357102xxxxxx14  0.33 0.5 0.33 0.5 0.5 0.75 1 15. 357102xxxxxx15 1 1 0.67 0.5 0.75 1 1
Setelah  didapatkan  nilai  normalisasi,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pembobotan.  Proses pembobotan  dilakukan  dengan  mengalikan  nilai  hasil  normalisasi  dengan  bobot  kriteria  yang  yang  sudah ditetapkan, hasilnya dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil pembobotan No. No. KK C1 (18%) C2 (16%) C3 (16%) C4 (15%) C5 (14%) C6 (12%) C7 (9%) Bobot Total 1. 357102xxxxxxx1 0,1206 0,08 0,1072 0,075 0,105 0,06 0,09 0,638 2. 357102xxxxxxx2 0,0594 0,08 0,16 0,1125 0,07 0,09 0,09 0,662 3. 357102xxxxxxx3 0,0594 0,04 0,16 0,075 0,07 0,09 0,09 0,584 4. 357102xxxxxxx4 0,0594 0,08 0,16 0,075 0,105 0,09 0,045 0,614 5. 357102xxxxxxx5 0,18 0,12 0,1072 0,075 0,105 0,12 0,09 0,797 6. 357102xxxxxxx6 0,18 0,16 0,1072 0,075 0,105 0,09 0,09 0,807 7. 357102xxxxxxx7 0,1206 0,12 0,0528 0,075 0,07 0,03 0,045 0,513 8. 357102xxxxxxx8 0,1206 0,16 0,0528 0,15 0,105 0,09 0,09 0,768 9. 357102xxxxxxx9 0,0594 0,16 0,1072 0,075 0,105 0,06 0,09 0,657 10. 357102xxxxxx10 0,18 0,16 0,1072 0,15 0,105 0,12 0,09 0,912 11. 357102xxxxxx11 0,1206 0,08 0,1072 0,075 0,105 0,09 0,09 0,668 12. 357102xxxxxx12 0,0594 0,08 0,1072 0,0375 0,07 0,09 0,09 0,534 13. 357102xxxxxx13 0,1206 0,08 0,1072 0,075 0,105 0,09 0,09 0,668 14. 357102xxxxxx14 0,0594 0,08 0,0528 0,075 0,07 0,09 0,09 0,517 15. 357102xxxxxx15 0,18 0,16 0,1072 0,075 0,105 0,12 0,09 0,837
Setelah didapatkan hasil pembobotan, maka langkah berikutnya adalah melakukan perankingan bobot dari bobot yang paling besar sampai bobot yang paling kecil.

## 3.3 Antar Muka Aplikasi
Hasil dari pembuatan produk aplikasi berbasis sistem pendukung keputusan untuk menentukan data DTKS adalah sebagai berikut:
a. Form Klustering
Gambar 3 . Form Klustering
Gambar 3 merupakan form klustering berfungsi untuk melakukan proses kluster pada data sampel dengan nilai data bertipe numerik.
b. Form Kriteria
Gambar 4 berikut merupakan Form Kriteria berfungsi untuk melakukan pengolahan data baik menambahkan, merubah,  dan  menghapus  data  kriteria  yang  digunakan  pada  saat  proses  pembobotan.  Pada  form  Kriteria, pengguna  harus  memastikan  total  bobot  tidak  kurang  atau  lebih  dari  100%.  Masing-masing  bobot  kriteria memiliki tingkat besaran bobot yang berbeda-beda.
c. Form Pendataan
Gambar 5 berikut merupakan Form Pendataan merupakan hasil implementasi program yang difungsikan untuk mengolah data masyarakat yang akan diseleksi.
Gambar 5 . Form Pendataan
d. Form Pembobotan
Gambar 6 berikut merupakan Form Pembobotan berfungsi untuk melakukan proses pembobotan pada masing- masing data per KK dari hasil pemrosesan pada saat normalisasi. Proses pembobotan dilakukan dengan cara mengkalikan nilai normalisasi tiap-tiap KK dengan bobot kriteria yang sudah ditetapkan sebelumnya. Setelah itu dilakukan penghitungan bobot total pada nilai per KK.
Gambar 6 . Form Pembobotan

## 4. KESIMPULAN
Hasil dari proses analisis data terhadap data sampel didapatkan bobot tertinggi sebesar 91,2%. Berdasarkan data yang  mendapatkan  bantuan  pada  tahun  2022  dari  4543  KK,  21%  mendapatkan  bantuan  jenis  BPNT  dan  8% mendapatkan bantuan PKH.  Dengan menggunakan data sampel sebanyak 368, dan diambil 21% maka didapatkan range  bobot yang dapat direkomendasikan  adalah 60,5%  - 91,2%. Sedangkan range  bobot untuk bantuan PKH adalah  67,6%  -  91,2%.  Kombinasi  metode  K-Means  dan  SAW  dapat  saling  melengkapi  terhadap  kekurangan masing-masing  metode  [12].  Dengan  menggunakan  7  kriteria,  yaitu:  pekerjaan,  penghasilan,  Jumlah  anggota keluarga,  luas  bangunan  rumah,  pendidikan,  biaya  listrik,  dan  sumber  air  dapat  digunakan  sebagai  indikator pembobotan.  Produk  aplikasi  yang  dibuat  dapat  melakukan  pemrosesan  data  menjadi  informasi  yang  dapat membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan  usulan  terhadap  data  DTKS.    Sistem  yang  dibangun  dapat dikembangkan menjadi produk aplikasi berbasis website, sehingga memungkinkan pengguna aplikasi lebih luas dan tidak terbatas pada satu institusi saja.

## REFERENCES
[1]  W.  Rahmansyah,  R.  A.  Qadri,  R.  R.  A.  Sakti,  and  S.  Ikhsan,  “PEMETAAN  PERMASALAHAN  PENYALURAN BANTUAN  SOSIAL  UNTUK  PENANGANAN  COVID-19  DI  INDONESIA,”  Jurnal  Pajak  dan  Keuangan  Negara (PKN), vol. 2, no. 1, 2020, doi: 10.31092/jpkn.v2i1.995.
[2]  N.  Noerkaisar,  “Efektivitas  Penyaluran  Bantuan  Sosial  Pemerintah  untuk  Mengatasi  Dampak  Covid-19  di  Indonesia,” Jurnal Manajemen Perbendaharaan, vol. 2, no. 1, 2021, doi: 10.33105/jmp.v2i1.363.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6845
[3]  M. Huzaifa and E. Refianti, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Langsung Tunai Dana Desa Menggunakan Metode Smart,” MULTINETICS, vol. 7, no. 2, 2022, doi: 10.32722/multinetics.v7i2.4252.
[4]  I. Darmayanti,  K.  Kusrini, and  A.  Nasiri, “Penerapan  Metode Simple Additive  Weighting (SAW) Dalam Menentukan Keluarga Miskin Di Banyumas,” Jurnal Ilmiah IT CIDA, vol. 4, no. 2, 2019, doi: 10.55635/jic.v4i2.85.
[5]  B. Harpad and S. Salmon, “PENERAPAN METODE AHP DAN METODE TOPSIS DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN ASISTEN LABORATORIUM KOMPUTER PADA STMIK WIDYA CIPTA DHARMA SAMARINDA,” Sebatik, vol. 19, no. 1, 2018, doi: 10.46984/sebatik.v19i1.92.
[6]  L. Nugroho and A. Hamzah, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Keluarga Miskin Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting (Saw) (Studi  Kasus:  Desa Manisharjo,  Ngrambe, Ngawi),”  Ejournal.Akprind.Ac.Id, vol.  7, no. 2, 2019.
[7]  M.  F.  Tika,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerima  Program  Bantuan  Sosial  Menggunakan  Metode  SAW,” Emitor: Jurnal Teknik Elektro, vol. 21, no. 2, 2021, doi: 10.23917/emitor.v21i2.13956.
[8]  A. Rizaldy, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Sosial Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Web,” OKTAL: Jurnal Ilmu Komputer dan Sains, vol. 1, no. 04, 2022.
[9]  P.  P.  Putra  et  al.,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima  BLT  Menggunakan  Metode  SAW,”  Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, vol. 4, no. 2, 2022, doi: 10.47233/jteksis.v4i1.457.
[10] E.  Juliana,  V.  N.  Aleyda,  and  Y.  Yuliana,  “Penerapan  Metode  Clustering  K-Means  Untuk  Membantu  Menentukan Tingkatan Status Daerah Dampak Covid-19,” Jurnal MediaTIK, vol. 4, no. 3, 2021, doi: 10.26858/jmtik.v4i3.23698.
[11] A.  Franklyn  and  Y.  Nataliani,  “PENGELOMPOKAN  PERFORMA  PEMAIN  BASKET  DENGAN  SELEKSI  FITUR NILAI STATISTIK MENGGUNAKAN K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS,” IT-Explore: Jurnal Penerapan Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 1, no. 3, 2022, doi: 10.24246/itexplore.v1i3.2022.pp166-178.
[12] Y. Yunita, R. Effendi, and D. P. Rini, “Metode K-Means & SAW dalam Seleksi Penerima Dana Zakat pada Badan Amil Zakat,” Teknomatika, vol. 9, no. 2, 2019.
[13] Sugiyono, “Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Alfabeta. Bandung.,”  E-Jurnal Ekonomi danBisnis Universitas Udayana, vol. 11, 2018.
[14] M. A. Zakariah, V. Alfriani, and KH. M. Zakariah, Metodologi Penelitian Kualitatif, Kuantitatif, Mix Method, Research and Development. 2020.
[15] J. Ha, M. Kambe, and J. Pe, Data Mining: Concepts and Techniques. 2011. doi: 10.1016/C2009-0-61819-5.
[16] W.  Ilham,  T.  E.  Putri,  P.  Sokibi,  and  Kusnadi,  “Application  of  Fuzzy  Multy  Attribute  Decision-Making  Method  in Decision-Making System for Determining the Provision of Achievement Scholarship in SMPN 1 Simpati,” in Journal of Physics: Conference Series, 2020. doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012052.
[17] R. S. Pressman, Rekayasa Perangkat Lunak. Yogyakarta: ANDI, 2010.
[18] K.  Sosial,  “PERATURAN  MENTERI  SOSIAL  REPUBLIK  INDONESIA  NOMOR  3  TAHUN  2021  TENTANG PENGELOLAAN DATA TERPADU KESEJAHTERAAN SOSIAL,” Kementerian Sosial, 2021.
[19] L. A. Sulasmini and I. K. J. Arta, “Seleksi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai Untuk Keluarga Kurang Mampu Di Desa Sepang Dengan Metode Simple Additive,” Jurnal Manajemen dan Teknologi …, vol. 12, no. 2, 2022.
[20] Eko Prasetyo, Data Mining : Konsep Dan Aplikasi Menggunakan Matlab. 2013. doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[21] K. P. Niemietz, “A New Understanding of Poverty,” SSRN Electronic Journal, 2021, doi: 10.2139/ssrn.3922142.