ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENERIMA PROGRAM KELUARGA HARAPAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
(Studi Kasus : Dinas Sosial Dan Tenaga Kerja Kabupaten Pasaman Barat)
Eva Yulianti 1 , Setia Wati 2
1 Program Studi Teknik Informatika
2 Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Padang Email : ev4_yuli4nti@yahoo.com

## Abstract
In  the  Social  and  Manpower  Office  of  Pasaman Barat Regency,  especially  in  the  field  of empowerment, there is a community welfare program, namely the delivery of the Hope Family Program (PKH) assistance. In making decisions the selection of PKH recipients is time constrained because quite a lot of data that is processed or selected by employees is still done manually. The selection process that was not open resulted in several problems in the Social and Manpower Office of Pasaman Barat Regency and within  the  community  itself.  Among  these  problems  is  the  delay  in  the  distribution of  expected  family funds previously budgeted. The delay makes the people who need these funds constrained in handling the problems they face. This SAW method requires decision makers to determine the weight for each attribute. The  total  score  for  alternatives  is  obtained  by  summing  all  the  results  of  multiplication  between  ratings (which  can  be  compared  across  attributes).  The  rating  of  each  attribute  must  be  dimension  free  in  the sense that it has passed the normalization process of the previous matrix. Data relating to PKH recipients is of course very necessary. To meet the needs of PKH recipients, a system is needed. The system must be able  to  be  relied  upon  to  process  data  into  useful  information  in  both  routine  and  strategic  decision making. The Application of Decision Support System Program for Family Hope Program (PKH) can help the  Social  and  Manpower  Office  in  determining  whether  a  person  is  eligible  for  PKH  assistance. Feasibility Results Recipients are based on predetermined criteria.
Keywords: Decision Support System, Simple Additive Weighting, Hope Family Program, MySQL, Web

## Intisari
Pada  Dinas  Sosial  dan  Tenaga  Kerja  Kabupaten  Pasaman  Barat  khususnya  pada  bidang pemberdayaan  ada  sebuah  program  kesejahteraan  masyarakat  yaitu  penyerahan  bantuan Program Keluarga  Harapan  (PKH).  Dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan  penerima  PKH  terkendala  waktu karena  cukup  banyak  data  yang  diolah  atau  diseleksi  oleh  pegawai  masih  dilakukan  secara  manual. Proses  seleksi  yang  tidak  terbuka  mengakibatkan  beberapa  masalah  di  Dinas  Sosial  dan  Tenaga  Kerja Kabupaten  Pasaman  Barat  dan  didalam  masyarakat  itu  sendiri.  Diantara  permasalahan  tersebut  ialah terlambatnya  penyaluran  dana  keluarga  harapan  yang  telah  dianggarkan  sebelumnya.  Keterlambatan tersebut membuat masyarakat yang membutuhkan dana tersebut terkendala dalam penanganan masalah yang  dihadapinya.Metode  SAW  ini  mengharuskan  pembuat  keputusan  menentukan  bobot  bagi  setiap atribut. Skor total untuk alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara rating (yang  dapat  dibandingkan  lintas  atribut).  Rating  tiap  atribut  haruslah  bebas  dimensi  dalam  arti  telah melewati  proses  normalisasi  matriks  sebelumnya.  Data-data  yang  berhubungan  dengan  penerima  PKH tentu  saja  sangat  diperlukan.  Untuk  memenuhi  kebutuhan  dalam  pemilihan  penerima  PKH  sangat dibutuhkan suatu sistem. Sistem tersebut harus dapat diandalkan untuk mengolah data menjadi informasi yang bermanfaat dalam pengambilan keputusan baik rutin maupun strategis.Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Penerima  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  dapat  membantu  Dinas  Sosial  dan Tenaga  Kerja  dalam  menentukan  layak  atau  tidaknya  seseorang  dalam  mendapatkan  bantuan  PKH. Hasil Kelayakan Penerima berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.
Kata Kunci : System  Pendukung  Keputusan,  Simple  Additive  Weighting,  Program  Keluarga Harapan, MySQL, Web
ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197
1. Pendahuluan Masalah kemiskinan di Indonesia merupakan tantangan yang dihadapi pemerintah  dari  masa  ke  masa,  kemiskinan merupakan  masalah  yang  kompleks  yang memerlukan  penanganandan  program  yang khusus. Pada  Dinas  Sosial  dan  Tenaga  Kerja Kabupaten  Pasaman  Barat  khususnya  pada bidang  pemberdayaan  ada  sebuah  program kesejahteraan  masyarakat  yaitu  penyerahan bantuan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH). PKH  adalah  program  asistensi  sosial  kepada rumah  tangga  yang  memenuhi  kualifikasi tertentu  dengan  memberlakukan  persyaratan dalam  rangka  untuk  mengubah  perilaku miskin. Program semacam ini secara internasional dikenal sebagai program Conditional  Cash  Transfers  (CCT) atau program Bantuan  Tunai  Bersyarat. Program penyerahan  bantuan  PKH  dilakukan  dalam empat  periode  tiap  tahun. Dalam  pengambilan keputusan pemilihan penerima PKH terkendala waktu  karena  cukup  banyak  data  yang  diolah atau  diseleksi  oleh  pegawai  masih  dilakukan secara manual.
Proses seleksi yang tidak terbuka mengakibatkan  beberapa  masalah  didalam Dinas  Sosial  dan  Tenaga  Kerja  Kabupaten Pasaman  Barat  dan  didalam  masyarakat  itu sendiri.  Diantara  permasalahan  tersebut  ialah terlambatnya penyaluran dana keluarga harapan  yang  telah  dianggarkan  sebelumnya. Keterlambatan  tersebut  membuat  masyarakat yang  membutuhkan  dana  tersebut  terkendala dalam  penanganan  masalah  yang  dihadapinya. Selain  itu,  keterlambatan  yang  sering  terjadi membuat kecemburuan sosial didalam masyarakat. Kecemburuan sosial terjadi diantara masyarakat yang belum menerima dan yang  telah  menerima  dana  PKH  dari  Dinas Sosial  dan  Tenaga  Kerja.  Salah  satu  solusi yang  ditawarkan  kepada  Dinas  Sosial  dan Tenaga  Kerja  Kabupaten  Pasaman  Barat adalah dengan mempermudah proses penyeleksian  data  masyarakat  yang  berhak menerimanya.  Proses  penyeleksian  data  yang sebelumnya  dilakukan  secara  manual  akan diganti dengan proses secara terkomputerisasi.
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan salah satu perangkat lunak yang dikembangkan secara khusus untuk membantu dalam pengambilan keputusan. Pada sistem pendukung  keputusan  pemilihan  penerima PKH  ini  dapat  mengatasi  kelemahan  dan kekurangan  dari  pelaksanaan  pemilihan  yang sebelumnya.  Dalam  proses  sistem  pendukung
keputusan  pemilihan  penerima  PKH  pada Dinas  Sosial  dan  Tenaga  Kerja  Kabupaten Pasaman  Barat  nantinya  akan  dilakukan dengan  menggunakan  metode Simple  Additive

## Weighting (SAW).
Metode  SAW  ini  mengharuskan  pembuat keputusan  menentukan  bobot  bagi  setiap atribut.  Skor  total  untuk  alternatif  diperoleh dengan  menjumlahkan  seluruh  hasil  perkalian antara  rating  (yang  dapat  dibandingkan  lintas atribut).  Rating  tiap  atribut  haruslah  bebas dimensi  dalam  arti  telah  melewati  proses normalisasi  matriks  sebelumnya.  Data-data yang  berhubungan  dengan  penerima  PKH tentu saja sangat diperlukan. Untuk memenuhi kebutuhan  dalam  pemilihan  penerima  PKH sangat  dibutuhkan  suatu  sistem.  Sistem tersebut harus dapat diandalkan untuk mengolah  data  menjadi  informasi  yang bermanfaat dalam pengambilan keputusan baik rutin  maupun  strategis.  Pada  Dinas  Sosial  dan Tenaga  Kerja  Kabupaten  Pasaman  Barat proses seleksi pemilihan penerima PKH masih bersifat  manual  dan  sering  terjadi  kesalahan dalam  menentukan  penerima  PKH  karena belum dilakukan secara komputerisasi sehingga mempengaruhi proses evaluasi untuk pemilihan penerima PKH.

## 2. Metodologi
2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan
didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan manajerial dalam  situasi tertentu. Sistem pendukung keputusan dimaksudkan  untuk  menjadi  alat  bantu  bagi para  pengambil  keputusan  untuk  memperluas kapabilitas  mereka,  namun  tidak  untuk menggantikan penilaian mereka.
Sistem pendukung keputusan merupakan sistem berbasis komputer interaktif yang membantu pengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan  masalah-masalah  yang  tak terstruktur.  Ada  beberapa  hal  yang  menjadi alasan digunakannya Sistem Pendukung Keputusan,  yaitu  keadaan ekonomi  yang  tidak stabil,  peningkatan  persaingan  yang  terjadi dalam  dunia  bisnis,  kebutuhan  akan  informasi baru  yang  akurat,  penyediaan  informasi  yang tepat waktu dan usaha untuk mengurangi biaya operasi.
ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197
Selain itu, alasan lain dalam pengembangan  Sistem  pendukung  Keputusan adalah perubahan perilaku komputasi end-user, end-user  bukanlah  programmer,  sehingga mereka  membutuhkan  alat  dan  prosedur  yang mudah untuk digunakan (Turban, 2005).

## 2.2 Metode SAW
Metode Simple  Additive  Weighting) (SAW) sering  juga  dikenal  dengan  istilah metode  penjumlahan  terbobot. Konsep  dasar metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Dilakukan melalui 3 tahap : 1. Penyusunan komponen-komponen situasi  dibentuk  tabel  taksiran  yang berisi identifikasi alternatif dan spesifikasi tujuan, kriteria dan atribut. 2. Analisis ditentukan bobot untuk masing-masing  kriteria  dan  bobot atributnya.
3. Sintesis  informasi,  dibentuk  matriks keputusan, melakukan normalisasi dan melakukan perangkingan.
Setelah langkah diatas :
1. Mengevaluasi  alternatif  A  terhadap sekumpulan  atribut  atau  kriteria  C dimana  setiap  atribut  saling  tidak bergantung
2. Matriks  keputusan  X  dibentuk  dari rating  kinerja  alternatif  x  dan  nilai bobot  yang  menunjukkan  kepentingan relatif setiap atribut W.
3. Proses  di  akhiri  dengan  perangkingan untuk mendapatkan alternatif terbaik.
Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu skala  yang  dapat  dibandingkan  dengan  semua rating  alternatif  yang  ada.  Formula  untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut :
Dimana :
Rij = rating kinerja ternormalisasi Maxij = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Minij =  nilai  minimum  dari  setiap  baris  dan kolom Xij = baris dan kolom dari matriks
Dengan rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj;i=1,2,..m dan j = 1,2,...,n
Nilai  prefensi  untuk  setiap  alternatif (Vi) diberikan sebagai :
Dimana : Vi = Nilai Akhir dari alternatif Wj = bobot yang telah ditentukan Rij = normalisasi matriks
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih
Ada beberapa tahapan untuk menyelesaikan  suatu  kasus  menggunakan metode SAW ini, yaitu :
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan  kriteria  (Ci),  kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang
disesuaikan dengan jenis atribut (atribut  keuntungan  ataupun  atribut biaya)  sehingga  diperoleh  matriks ternormalisasi R.
4. 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  (Ai)  sebagai solusi.
ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197

## 2.3 Context Diagram
Context  Diagram  adalah  diagram  yang mencakup  masukan-masukan  dasar,  system umum  dan  keluaran,  diagram  ini  merupakan tingkatan  tertinggi  dalam  diagram  aliran  data dan  hanya  memuat  satu  proses,  menunjukan system  secara  keseluruhan,  diagram  tersebut tidak memuat penyimpanan dan penggambaran aliran  data  yang  sederhana,  proses  tersebut diberi nomor nol. (Kendall, 2003).

## Gambar 1 Context Diagram

## 2.4 Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity  Relationship  Diagram (ERD) merupakan bagan yang menggambarkan untuk sarana perancangan database, yang terdiri dari objek-objek  yang  nyata. Entity  Relationship Diagram (ERD)  dapat  membantu  dalam mempelajari  hubungan  antar  file database yang akan dirancang.
Gambar 2 ERD
No Kriteria Nilai Bobot 1 Balita 25% a. Gizi Buruk 100 b. Gizi Kurang 80 2. Model Ibu Hamil No Kriteria Nilai Bobot
2 Ibu Hamil 20 % a. Usia >30
minggu 100 b. Usia 26 - 30 minggu 80 c. Usia 16 - 25 minggu 60 d. Usia 6 - 15 minggu 50 3. Model Lanjut Usia No Kriteria Nilai Bobot
3 Lanjut Usia 20 %
a. Usia >75 100
b. Usia 71 –
74 80 c. Usia 66 – 70 60 d. Usia 61- 65 50 4. Model Disabilitas No Kriteria Nilai Bobot 4 Disabilitas 15 % a. Disabilitas Intelektual 100 b. Disabilitas Mental 80 c. Disabilitas Fisik 60
ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197

## 5. Model Anak Sekolah
No Kriteria Nilai Bobot 5 Anak Sekolah
20 % a. Sekolah Menengah Atas
100 b. Sekolah Menengah Pertama
80
c. Sekolah Dasar 40 3. Pembahasan

## 3.1 Halaman Beranda
Halaman Beranda merupakan halaman tampilan pertama dari  program  untuk masuk kedalam sistem, pada halaman utama langsung terdapat form  Login yang  bisa    diakses hanya oleh admin dan pimpinan.

## Gambar 3 Halaman Beranda
3.2 Halaman Administrator 3.2.1 Login Admin
Halaman login admin  merupakan
tampilan  awal  jika  admin  akan  masuk  ke halaman  administrator,  pada  halaman login admin  akan  diminta  untuk  mengisi  kolom username dan password.
Gambar 4 Halaman Login Admin

## 3.2.2 Menu Utama Administrator
Halaman  Menu  Utama  Administrator merupakan  halaman  untuk  mengatur  aplikasi untuk  memasukan  semua  data  keperluan penilaian.
Gambar 5 Menu Utama Administrator 3.2.3 Halaman Data Calon Penerima
Halaman data calon penerima digunakan  untuk  menampilkan  data  calon penerima.
Gambar 6 Halaman Data Calon Penerima
3.2.4 Halaman Tambah Data Calon Penerima Halaman ini digunakan untuk menambahkan data calon penerima.

## Gambar 7 Tambah Data Calon Penerima
3.2.5 Halaman Data Kriteria
Halaman data kriteria digunakan untuk menampilkan data kriteria.
ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197

## Gambar 8 Halaman Data Kriteria
3.2.6 Halaman Tambah Data Kriteria Halaman
tambah data kriteria digunakan untuk menambahkan data kriteria.

## Gambar 9 Halaman Tambah Data Kriteria

## 3.2.7 Halaman Data Kriteria Pengolahan
Halaman  data  kriteria  pengolahan digunakan untuk menampilkan  data  kriteria dan subkriteria.
Gambar 10 Halaman Data Kriteria Pengolahan
3.2.8 Halaman Tambah Data Kriteria
Pengolahan Halaman tambah data kriteria pengolahan  digunakan untuk menambahkan subkriteria.
Gambar 11 Halaman Tambah Data Kriteria Pengolahan
3.2.9 Halaman Penilaian Halaman penilaian ini merupakan
halaman  yang  digunakan untuk melakukan penilaian terhadap aspek-aspek  yang  akan dinilai.

## Gambar 12 HalamanPenilaian

## 3.2.10 Pembobotan
Halaman pembobotan adalah tampilan sebelum  analisa  dengan  memberikan  bobot perhitungan untuk masing-masing aspek penilaian.

## Gambar 13 Pembobotan
3.2.11 Analisa
Halaman  analisa  adalah tampilan  hasil pengolahan  data  yang  telah  diinputkan sebelumnya.

## Gambar 14 Analisa

## 3.2.12 Hasil Kelayakan Penerima
Halaman  hasil  kelayakan  penerima adalah  tampilan  calon  penerima  yang  layak untuk menerima program keluarga harapan.
ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197
Gambar 15 Hasil KelayakanPenerima
Batas  nilai  yang  layak menerima program  keluarga harapan adalah  yang nilainya mencapai minimal 0,8.

## 3.3 Halaman Pimpinan
3.3.1 Login Pimpinan
Halaman login pimpinan  merupakan tampilan  awal  jika  pimpinan  akan  masuk  ke halaman  pimpinan,  pada  halaman login pimpinan  akan  diminta  untuk  mengisi  kolom username dan password.

## Gambar 16 Halaman Login Pimpinan
3.3.2 Halaman Pimpinan
Tampilan halaman pimpinan digunakan untuk menampilkan hasil kelayakan penerima.

## 3.4 Perhitungan Nilai dengan Metode SAW
Tabel  1 Nilai  Alternatif  pada  Kriteria
(Sistem)
Tabel 2  Nilai  Alternatif  pada  Kriteria (Perhitungan Manual)
1. Normalisasi a. R11=100/100=1 R12 = 100/100 = 1
R13 = 80/100   = 0,8 b. R21=80/100=0,8 R22 = 100/100 = 1
R33 = 100/100 = 1 c. R31=100/100=1 R32 = 80/100   = 0,8 R33 = 80/100   = 0,8 d. R41=100/100=1 R42 = 60/100   = 0,6 R43 = 60/100   = 0,6 e. R51=80/100=0,8 R52 = 100/100 = 1 R53 = 100/100 = 1 2. Nilai bobot w = [0,25 ; 0,20 ; 0,20 ; 0,15 ; 0,20] 3. Hasil Akhir V1 = (1*0,25) + (0,8*0,20) + (1*0,20) + (1*0,15) + (0,8*0,20=0,92 V2 = (1*0,25) + (1*0,20) + (0,8*0,20) + (0,6*0,15) + (1*0,20)=0,90 V3 = (0,8*0,25) + (1*0,20) + (0,8*0,20) +(0,6*0,15) + (1*0,20)=0,85 4. Penutup 4.1 Kesimpulan Berdasarkan pembahasan yang dilakukan mengenai perancangan Sistem Pendukung Keputusan untuk pemilihan penerima Program Keluarga Harapan (PKH) di
Dinas  Sosial  Dan  Tenaga  Kerja  Kabupaten Pasaman  Barat,  dapat diambil kesimpulan
ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197
bahwa dengan adanya    sistem  pendukung keputusan pemilihan PKH ini dapat membantu memutuskan kelayakan seorang calon penerima  PKH  berdasarkan  kriteria  penilaian yang  diinputkan  kedalam sistem.  Nilai  akhir dari  alternatif  didapat  dari  penjumlahan terbobot.  Perhitungan  yang  ada  disistem hasilnya sama ketika dihitung secara manual.

## 4.2 Saran
Setelah selesainya perancangan Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Penerima Program Keluarga Harapan (PKH) menggunakan metode Simple Additive
Weighting (SAW) ini masih memiliki kekurangan.  Untuk  pengembang  sistem  dalam penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan metode  lain  dalam  menentukan  keputusan misalnya  metode Analytical  Hierarcy  Process (AHP), Fuzzy Simple  Additive  Weighting
(FUZZY  SAW), TOPSIS dan  masih  banyak metode lainnya.

## Daftar Pustaka
Aminudin,  Nur,  and  Ida  Ayu  Puspita  Sari.
Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan pada Desa Bangun  Rejo  Kec.  Punduh  Pidada Pesawaran  Dengan  Menggunakan Metode  Analytical  Hierarcy  Process (AHP). Jurnal  TAM  (Technology
Acceptance Model) 5: 66-72. (2017)
Eniyati,  Sri. Perancangan  Sistem  Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting). Dinamik Vol.  6  No. 2 (2011). Kadir, Abdul. Belajar Data Base Menggunakan  MySQL.  Yogyakarta: Andi Offset. (2008)
Pratiwi, S. D., Damayanti, F. Sistem
Pendukung  Keputusan  Penerimaan Dana Bantuan Siswa Miskin Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW). Jurnal Management  Informatika.  Fakultas
Teknik, Universitas Trunojoyo. (2013) Supriatin, W. BS, & Luthfi, ET (2014). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan  Penerima  BLSM  Di Kabupaten Indramayu. Citec Journal: Creative  information  Technology Vol. 1 No. 4 (2014) Suhaidi, Mustazzihim. Konsep Dasar Pemograman  Web  dengan  PHP  dan MySQL.(2016) Tim  Direktorat  Jaminan  Sosial  Kementerian
Sosial. BukuKerja Pendamping PKH, Jakarta.  Pelita  Informatika  Budi Darma,Vol.3 No.2. (2012)
Turban,  E. Decision  Support Systems  and Intelligent  Systems  Edisi  Bahasa Indonesia Jilid 1, Andi,
Yogyakarta.(2005)
Yulianti,  Eva,  and  Z.  Roki. Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Penerima  Bedah Rumah Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW). Jurnal TeknoIf Vol 6, No. 2 (2018).