ISSN:2337-7631 (printed)

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN CALON KEPALA DESA
MENGGUNAKAN METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (F-SAW) (STUDI KASUS PADA DESA NOELBAKI KECAMATAN KUPANG TENGAH KABUPATEN
KUPANG)
Sarah Nuban 1 , Kornelis Letelay, S.Kom., M.Cs, Meiton Boru, S.T., M.Kom 3 1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Email : 2 kletelay@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam pemilihan calon kepala desa harus melalui suatu penilaian apakah calon kepala desa tersebut layak  atau  tidak  layak.  BPD  (Badan  Permusyawaratan  Desa)  Noelbaki  telah  menetapkan  standar penilaian  dalam  pemilihan  calon  kepala  desa  sejak  awal  pemilihan  sampai  saat  ini.  Pemilihan dilakukan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan antaralain, Pendidikan, Domisili, Kepribadian, Status  hukum,  Partai  politik,  Pekerjaan,  Penghasilan  dan  Umur.  Pada  Penelitian  ini  dilakukan perancangan dan pembuatan aplikasi sistem pendukung keputusan dengan mengunakan metode Fuzzy Simple Additive Weighting (F-SAW). Metode ini mampu mengakomodir kekurangan metode SAW dalam  penilaian  yang  bersifat  linguistik  dan  numerik.  Pengujian  sistem  dilakukan  dengan membandingkan hasil dari sistem dan hasil penilaian pakar. Dari hasil pengujian validasi sistem yang diberikan oleh BPD terhadap 30 data alternatif, diperoleh nilai accuracy 90% dengan nilai error rate sebesar 10% yang menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan berfungsi dengan optimal sesuai dengan  metode  F-SAW.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan pemilihan calon kepala desa dengan perangkingan dari beberapa alternatif (calon kepala desa), yang dapat menjadi rekomendasi BPD untuk pengambilan keputusan. Setelah dilakukan pengujian terhadap 30  data  uji,  dengan  masukan  nilai  kepentingan  yang  sama  untuk  setiap  kriteria,  maka  didapat presentasi kesesuaian perangkingan sistem dan keputusan perangkingan  BPD sebesar 90%, dimana terdapat 3 hasil perangkingan yang ditolak dengan standar penilaian dari BPD.
Kata Kunci : Pemilihan Calon Kepala Desa, Sistem Pendukung Keputusan, F-SAW.

## ABSTRACT
In the election of candidates of the village head must be through an assessment whether the candidates of the village head is feasible or unfit. BPD Noelbaki has set the assessment standards in the election of the village head of the village since the beginning of the election to date. The election is done based on the criteria that have been established, among others, education, domicile, personality, legal status, political parties, work, income and age. In the study was done design and manufacture of application decision  support  system  with  fuzzy  simple  additive  weighting  (F-SAW).  This  method  is  able  to accommodate  the  shortcomings  of  saw  methods  in  linguistic  and  numerical  assessments.  Testing system is done by comparing the result of the system and the results of the expert. From the results of the system validation testing provided by the BPD against 30 alternative data, obtained value 90% accuracy  with  error  rate  of  amount  10%  which  shows  that  the  decision  support  system  work  with optimally according to the method of F-SAW.The results of this research is the application system of decision support of the election of candidate village by the district of several alternatives (candidate of the village head), which can be a BPD recommendation for decision making. Afer testing of the 30 test data, with input value of the same interest for each criterion, so obtained presentation of the strict constitution  competition  and  BPD  bank  state  decision  by  90%,  where  there  are  3  resuluts  of  the districts that are rejected with the assessment standards of the BPD.
Keywords : the selection of candidates of the village, Decision Support System, F-SAW .

## I.   PENDAHULUAN
Menurut definisi “universal”, adalah sebuah aglomerasi permukiman di area pedesaan. Di Indonesia, istilah desa adalah pembagian wilayah administratif di Indonesia di bawah Kecamatan, yang dipimpin oleh Kepala Desa. Sebuah desa merupakan kumpulan dari beberapa unit permukiman kecil yang disebut Kampung untuk (Banten, Jawa Barat), atau Dusun (Yogyakarta) atau Banjar (Bali) atau Jorong (Sumatera Barat).  Desa memiliki kekuatan hukum dalam menjalankan pemerintahannya dibawah Kepala Desa serta perangkat desa lainnya yang juga diawasi oleh BPD (Badan Permusyawaratan Desa).
Kepala Desa (Kades) menurut peraturan Menteri dalam Negeri Republik Indonesia Nomor 84 Tahun 2015 tentang tata kerja pemerintah desa yang mempunyai wewenang, tugas dan kewajiban untuk menyelenggarakan rumah tangga desanya dan melaksanakan tugas dari pemerintah dan pemerintah daerah. Masa jabatan Kepala Desa adalah 6 (enam) tahun, dan dapat diperpanjang lagi untuk 3 (tiga) kali masa jabatan berikutnya berturut-turut atau tidak. Kepala Desa  tidak  bertanggung  jawab  kepada  Camat,  namun  hanya  dikoordinasikan  saja  oleh  Camat.  Kepala  Desa bertanggung  jawab  atas  penyelenggaraan  pemerintahan  desa,  pelaksanaan  pembangunan  desa,  pembinaan kemasyarakatan desa, pemberdayaan masyarakat desa. Jabatan Kepala Desa dapat disebut dengan nama lain, misalnya wali  nagari (Sumatera Barat), pambakal (Kalimantan Selatan), hukum tua (Sulawesi Utara), perbekel (Bali), kuwu (Cirebon,  Brebes,  Tegal,  Pemalang  dan  Indramayu)  sedangkan  di  Desa  Noelbaki  sendiri  disebut  kua  tuaf  (masa sebelum penjajahan), temukung (masa Penjajahan) dan Kepala Desa (masa Peralihan).
Pemilihan  Kepala  Desa  (Pilkades)  merupakan  peristiwa  politik  di  tingkat  desa  yang  menunjukkan  bahwa masyarakat  desa  adalah  masyarakat  yang  sudah  berpolitik  secara  langsung  dari  awal.  Pemilihan  Kepala  Desa (Pilkades) dianggap sebagai arena demokrasi yang paling nyata di desa. Dalam pilkades terjadi kompetisi yang bebas, partisipasi masyarakat, pemilihan secara langsung dengan prinsip one man one vote (Dwi Citra Hartini,2013).
Sistem  pemilihan  Kepala  Desa  yang  digunakan    oleh  Pihak  BPD  (Badan  Permusyawaratan  Desa)  Desa Noelbaki  dilakukan  dengan  cara  melakukan  musyawarah  oleh  pihak  yang  berkepentingan  yakni  pihak  BPD  serta perangkat BPD lainnnya, Kepala Dusun, Pemuka desa (beberapa tokoh orang tua yang dianggap sebagai tokoh/wakil bagi masyarakat setempat) yang memungkinkan dalam pemilihannya memerlukan waktu yang panjang (2 minggu) dan juga biaya yang cukup banyak (Empat Puluh Lima Juta Rupiah) dan juga tingkat kesalahannya besar dikarenakan terjadi proses salah pilih calon kepala desa  yang berdampak pada perkembangan desa dan juga bagi kesejahteraan masyarakat  yang  ada  di  desa.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  diatas,  maka  diperlukan  sistem  yang  telah terkomputerisasi untuk mendukung dan mempermudah serta mempersingkat waktu dan menghemat anggaran/biaya dalam mengakses kegiatan pemilihan Kepala Desa yang telah diadakan di Desa Noelbaki sesuai dengan syarat dan kriteria-kriteria yang ditentukan undang undang serta berdasarkan Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 65 Tahun 2017 Tentang pemilihan kepala Desa.

## II. MATERI DAN METODE

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Persoalan pengambilan keputusan, pada dasarnya adalah bentuk pemilihan dari berbagai alternatif tindakan yang  mungkin  dipilih  yang  prosesnya  melalui  mekanisme  tertentu,  dengan  harapan  akan  menghasilkan  sebuah keputusan yang terbaik. Pengambilan keputusan adalah realitas dari setiap bagian kehidupan manusia dan hanya dapat didefinisikan sebagai memilih salah satu cara alternatif tindakan untuk pengambilan keputusan (Yanar dkk., 2012). 2.2 Fuzzy Simple Additive Wegthing (F-SAW) Dalam fuzzy MCDM  ( Multiple Criteria  Decision  Making ),  nilai-nilai  setiap  kriteria  dan  bobot  biasanya dimuat dalam bilangan fuzzy . Sebuah bilangan fuzzy biasa memiliki himpunan fuzzy yang ditandai dengan pemberian interval dari 0 sampai 1 (Wang dkk., 2006). Metode SAW pertama kali dikenalkan oleh Churchman dan Ackoff pada tahun 1945. Metode SAW merupakan salah satu metode yang paling sering digunakan dalam masalah MADM karena kesederhanaannya.  Metode  SAW  dikenal  sebagai  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  dari  metode  SAW adalah untuk  mencari rangking dari hasil penjumlahan bobot semua  kriteria pada setiap alternatif  yang ada. Fuzzy Simple Addative Weigthing (F-SAW) dapat dilihat sebagai metode analitik yang dikembangkan dari metode SAW.  F- SAW merupakan penggabungan dari metode SAW dengan logika matematika Fuzzy . 2.3    Analisis Metode fuzzy SAW Metode Fuzzy –  SAW  dalam  prosesnya  memerlukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  sebagai  bahan perhitungan untuk proses perangkingan. Kriteria yang digunakan sebagai bahan pertimbangan penentuan calon kepala desa seperti yang ditunjukkan oleh Tabel 2.1.
Setiap kriteria yang ada terbagi atas dua kategori, yaitu keuntungan dan biaya, kategori keuntungan, yaitu pendidikan, domisili, penghasilan, pekerjaan, kepribadian, status hukum. Kategori biaya, yaitu umur, partai politik.
Dalam memberikan penyelesaikan penerapan metode fuzzy SAW dibutuhkan fungsi keanggotaan fuzzy untuk memperoleh bobot penilaian setiap alternatif ( 𝐴 𝑖 ) pada setiap kriteria ( 𝐶 𝑖 ) yang sudah ditentukan. Yang akan dijabarkan seperti langkah dibawah.
Tabel 2.1. Tabel kriteria calon Kepala Desa
Kriteria Keterangan C1 Pendidikan C2 Lama Domisili C3 Kepribadian C4 Partai politik C5 Status Hukum C6 Umur (Tahun) C7 Pekerjaan C8 Penghasilan (Rp) Gambar 3.1 Bilangan fuzzy untuk bobot preferensi a. Pendidikan
Pada variabel pendidikan terdapat 5 bilangan fuzzy yaitu, sangat rendah, rendah, cukup, tinggi, sangat tinggi terlihat pada Gambar 3.1.
b. Lama Domisili
Pada variabel Lama domisili terdapat 5 bilangan fuzzy yaitu, sangat baru, baru, cukup, lama , dan sangat lama. terlihat pada Gambar 3.1.
c. Kepribadian
Pada variabel kepribadian terdapat 5 bilangan fuzzy yaitu, sangat buruk, buruk, cukup, baik, dan sangat baik. terlihat pada Gambar 3.1
d. Partai politik
Pada variabel partai politik terdapat 2 bilangan fuzzy yaitu, tidak aktif,  aktif,  terlihat pada Gambar 3.1.
e. Status Hukum
Pada variabel penghasilan terdapat 2 bilangan fuzzy yaitu, cacat hukum, pernah cacat hukum, tidak pernah cacat hukum  terlihat pada Gambar 3.1.
f. Umur
Gambar 3.2 Kurva fuzzy untuk umur Berdasarkan  kurva  diatas,  kita  dapat  memperoleh  fungsi  keanggotaan  untuk  variabel  umur,  yang  dapat dituliskan sebagai berikut, sesuai persamaan (2.6).
g. Pekerjaan
Pada variabel pekerjaan terdapat 5 bilangan fuzzy yaitu, buruh, petani, swasta, wirausaha, PNS (Pensiunan) terlihat pada Gambar 3.1.
1 0 30 50 70 25 µ(U) tahun µ 𝑢𝑚𝑢𝑟 (x)    = {
1           30  ≤ 𝑥  ≤  50
0   𝑥 < 25  𝑎𝑡𝑎𝑢  𝑥 > 70
𝑥−25 30−25 25 ≤ 𝑥 ≤ 30 70−𝑥 70−50 50 ≤ 𝑥  ≤ 70
Keterangan :  SR     : Sangat  Rendah  R       : Rendah  C       : cukup  T       : Tinggi  ST     : Sangat tinggi
h. Penghasilan
Pada variabel penghasilan terdapat 5 bilangan fuzzy yaitu, sangat rendah, rendah, cukup tinggi, tinggi, sangat tinggi terlihat pada Gambar 3.1.
Ilustrasi perhitungan fuzzy SAW Tabel 2.2 dibawah ini merupakan contoh data untuk pemilihan calon Kepala Desa. Tabel 2.2 Contoh kasus
Adapun langkah-langkah yang dilakukan: 1) Pemberian rating kecocokan  Ketua  BPD  Desa  Noelbaki  terhadap  kriteria  secara  linguistik.  Sesuai  langkah 1.
Tabel 2.3. Rating kecocokan penilaian terhadap kriteria
Kriteria Kode Penilaian Pendidikan C1 ST Domisili C2 ST Kepribadian C3 ST Partai Politik C4 ST Status Hukum C5 T Umur C6 C Pekerjaan C7 C Penghasilan C8 C 2) Konversikan  penilaian  dalam  tabel  rating  kecocokan  ke  dalam  bilangan fuzzy. Hasil  konversi  penilaian  dapat dilihat pada Tabel 2.4 Tabel 2.4. Rating kecocokan penilaian dalam bilangan fuzzy
3) Tentukan bobot W, dengan cara hitung  nilai  skor rata-rata dari fuzzy dan  nilai deffuzifikasi  untuk  memperoleh bobot  yang  ternormalisasi.  Sesuai  langkah  3. Contoh  perhitungan  untuk  memperoleh  bobot  ternormalisasi  (W) pada kriteria 1 (C1) sesuai:
𝑊 𝑖 = ei ∑ 𝑒 𝑛 𝑖=1 = 0,916 0,916+0,916+0,916+0,916+0,75+0,50+0,50+0,50 =  0,154
4) Setelah  diperoleh  bobot  yang  ternormalisasi,  buat  aturan fuzzy untuk  mengklasifikasi  setiap  kriteria.  Sesuai langkah 4 .
Tabel 2.7. Hasil skor, nilai defuzzifikasi dan bobot ternormalisasi
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Martinus Hipir SMA SL Ba TA TPCH 43 tahun Swasta 1.500.000/ bln Yulius Dimu SMP CL Ba TA TPCH 50 tahun Petani 5.00.000/ bln Meki Oma S1 CL Sba TA TPCH 37 tahun Swasta 1.700.000/ bln Saul Lake SMA SL Sba TA TPCH 68 tahun PNS (pensiun) 5.200.000/bln Petrus Nuban SMP SL Sba CA TPCH 41 tahun Petani 1.000.000/bln y P1 C1 (0,75, 1,00, 1,00) C2 (0,75, 1,00, 1,00) C3 (0,75, 1,00, 1,00) C4 (0,75, 1,00, 1,00) C5 (0,50, 0,75, 1,00) C6 (0,25, 0,50, 0,75) C7 (0,25, 0,50, 0,75) C8 (0,25, 0,50, 0,75)
Kriteria Rata-rata Defuzzifikasi ( 𝒆 𝒊 ) Bobot ternormalisasi ( 𝑾 𝒊 ) A B C C1 0,75 1,00 1,00 0,916 0,154 C2 0,75 1,00 1,00 0,916 0,154 C3 0,75 1,00 1,00 0,916 0,154 C4 0,75 1,00 1,00 0,916 0,154 C5 0,50 0,75 1,00 0,75 0,126 C6 0,25 0,50 0,75 0,5 0,084 C7 0,25 0,50 0,75 0,5 0,084 C8 0,25 0,50 0,75 0,5 0,084 Tabel 2.8. Konversi ke bilangan fuzzy Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A 0,25 0,916 0,75 0,416 0,916 1 0,5 0,25 B 0,083 0,5 0,75 0,416 0,916 1 0,25 0,083 C 0,75 0,5 0,916 0,416 0,916 1 0,5 0,25 D 0,25 0,916 0,916 0,416 0,916 0,1 0,916 0,916 E 0,083 0,916 0,916 0,75 0,916 1 0,25 0,25
5) Buat matriks keputusan untuk semua alternatif dan kriteria berdasarkan nilai fuzzy pada tabel diatas. Sesuai langkah 5 .
Matriks keputusan ;
Z= [ 0,25      0,916      0,75       0,416     0,916      1      0,5      0,25 0,083       0,5        0,75         0,416      0,916      1     0,25      0,083 0,75       0,5         0,916      0,416      0,916      1     0,5       0,25 0,25     0,916      0,916     0,416        0,916      0     0,916     0,916 0,083       0,916     0,916     0,75       0,916       1     0,25        0,25          ]
6) Setelah diperoleh matriks keputusan, langkah selanjutnya adalah mengubah matriks keputusan ke matriks yang sudah ternormalisasi. Sesuai langkah 6 .
𝑟 11 = 0,25 𝑚𝑎𝑥(0,25 ,0,083 ,0,75, 0,25, 0,083) = 0,25 0,75 = 0,333 𝑟 21 = 0,083 𝑚𝑎𝑥(0,25 ,0,083 ,0,75, 0,25, 0,083) = 0,083 0,75 = 0,11 𝑟 31 = 0,75 𝑚𝑎𝑥(0,25 ,0,083 ,0,75, 0,25, 0,083) = 0,75 0,75 = 1
𝑟 41 =
0,25 𝑚𝑎𝑥(0,25 ,0,083 ,0,75, 0,25, 0,083) = 0,25 0,75 = 0,333 𝑟 51 = 0,083 𝑚𝑎𝑥(0,25 ,0,083 ,0,75, 0,25, 0,083) = 0,083 0,75 = 0,11 Tabel 2.9. Matriks ternormalisasi C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A 0,333 1 0,818 1 1 0,1 0,545 0,272 B 0,11 0,545 0,818 1 1 0,1 0,272 0,09 C 1 0,545 1 1 1 0,1 0,545 0,272 D 0,333 1 1 1 1 1 1 1 E 0,11 1 1 0,554 1 0,1 0,272 0,272 Matriks ternormalisasi: N = [ 0,333      1       0,818    1       1       0,1        0,545      0,272 0,11     0,545    0,818    1       1      0,1      0,272       0,09 1          0,545         1        1       1        0,1       0,545       0,272 0,333         1          1          1        1         1           1                1 0,11       1             1      0,554       1        0,1       0,272      0,272]
ISSN:2337-7631 (printed)
7) Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  ( 𝑉 𝑖 )  dengan  cara  menjumlahkan  hasil  kali  antara  matriks ternormalisasi (N) dengan nilai bobot preferensi(W)). sesuai langkah 7.
Tabel 3.17 bobot kriteria(W) Kriteria Bobot C1 0,154 C2 0,154 C3 0,154 C4 0,154 C5 0,126 C6 0,084 C7 0,084 C8 0,084 𝑣 𝟏 = (0,333 * 0,154 ) + (1 * 0,154) + ( 0,818 * 0,154) + (1 * 0,154) + (1  * 0,126)  + (0,1 * 0,084) + (0,545 * 0,084) + (0,272 * 0,084)= 0,688
𝑣 𝟐 = (0,11 * 0,154 ) + (0,545 * 0,154) + ( 0,818 * 0,154) + (1 * 0,154) + (1 * 0,126)  + (0,1 * 0,084) + (0,272 * 0,084) + (0,09 * 0,084)= 0,546
𝑣 𝟑 = (1 * 0,154 ) + (0,545 * 0,154) + ( 1 * 0,154) + (1 * 0,154) + (1 * 0,126)  + (0,1 * 0,084) + (0,545 * 0,084) + (0,272 * 0,084) = 0,749
𝑣 𝟒 = (0,333 * 0,154 ) + (1 * 0,154) + ( 1 * 0,154) + (1 * 0,154) + (1 * 0,126)  +  (1 * 0,084) + (1 * 0,084) + (1 * 0,084)= 0,891 𝑣 𝟓 = (0,11 * 0,154 ) + (1 * 0,154) + ( 1 * 0,154) + (0,554 * 0,154) + (1 * 0,126)  + (0,1 * 0,084) + (0,272 * 0,084) + (0,272 * 0,084)= 0,562
Setelah memperoleh total nilai dari semua alternatif maka akan dilakukan perangkingan untuk mendapatkan alternatif terbaik. Nilai terbesar (𝑣 𝑖 ) adalah pada 𝑣 4 =0,891, maka  ranking keputusan dalam pemilihan calon Kepala Desa terbaik ada pada alternatif Saul Lake (C4).
Tabel 2.10 Hasil Pengurutan

## 2.4 Flowchart
Menurut  Jogianto  (2005), Flowchart adalah  adalah  suatu  bagan  dengan  simbol-simbol  tertentu  yang menggambarkan urutan proses secara mendetail dan hubungan antara suatu proses (instruksi) dengan proses lainnya dalam suatu program. Flowchart untuk gambaran umum dari sistem dapat dilihat  pada  Gambar  2.9 2.5  Metode Pengujian Sistem
Pengujian yang akan dilakukan dalam penelitian ini yaitu menggunakan pengujian black box atau disebut juga pengujian behavioral atau pengujian partisi dan pengujian akurasi. 2.5.1 Pengujian Black box Pengujian black box adalah metode pengujian perangkat lunak yang menguji fungsionalitas dari aplikasi yang bertentangan dengan struktur internal atau kerja.

## 2.5.2 Pengujian Akurasi
Pengujian  akurasi  dilakukan  untuk  mengetahui  performa  dari  sistem    pendukung  keputusan  untuk penentuan  kelayakan  calon  Kepala  Desa  pegujian    akurasi  dapat  menggunakan  persamaan  sebagai  berikut (Roisdiansyah dkk,   2017).
akurasi = 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒉𝒂𝒔𝒊𝒍 𝒖𝒋𝒊 𝒔𝒊𝒔𝒕𝒆𝒎 𝒚𝒂𝒏𝒈 𝒃𝒆𝒏𝒂𝒓 𝒕𝒐𝒕𝒂𝒍 𝒅𝒂𝒕𝒂 𝒖𝒋𝒊 𝐱𝟏𝟎𝟎% ALTERNATIF Vektor ( 𝒗 𝒊 ) RANKING Saul Lake 0,891 1 Meki Oma 0,749 2 Martinus Hipir 0,688 3 Petrus Nuban 0,562 4 Yulius Dimu 0,546 5
ISSN:2337-7631 (printed)
.

## Gambar 2.9. Alur umum sistem yang diusulkan

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil perancangan dari aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kepala Desa Untuk Perkembangan Desa  Noelbaki  menggunakan  metode Fuzzy  Simple  Additive  Weighting (F-SAW)  yaitu  hasil  perangkingan  calon kepala desa. Hasil dari perancangan tersebut, dijelaskan seperti di bawah ini.
3.1 Perancangan Antar Muka Interface merupakan  tampilan  dari  suatu    aplikasi  yang  berperan  sebagai  media  komunikasi  antara  aplikasi dengan pengguna, pada aplikasi ini dibagi atas dua pengguna, yaitu admin dan pengguna secara umum ( user ). 3.1.1 Form Tampilan Awal Form ini merupakan tampilan awal sistem dengan hak akses user , dan apabila ingin masuk sebagai admin maka perlu melakukan log in . Form Tampilan awal dapat dilihat pada gambar 3.1.
Gambar 3.1 Tampilan Awal 3.1.2 Form Log In Admin Form ini  merupakan sebuah form yang  harus diisi oleh admin.  Admin  mengisikan username dan password sebelum mengakses ke dalam sistem, halaman log in dapat dilihat pada gambar 3.2
Gambar 3.2 Tampilan Halaman Log in Admin
3.1.3 Form Tampilan Kriteria Form  rating kriteria  merupakan form yang  berisi  nama  kriteria  beserta  nilai  linguistik  kriteria  dan  nilai triangular yang dapat diubah hanya oleh admin dapat dilihat pada gambar 3.3
Gambar 3.3 Tampilan Halaman Kriteria 3.1.4 Form Tampilan Alternatif Form ini  memunculkan  beberapa  data  alternatif  yang  berisi  nama,  pendidikan,  domisili,  kepribadian,  partai politik, umur, pekerjaan, penghasilan, stasus hukum. Dapat dilihat pada gambar 3.4
Gambar 3.4 Tampilan Halaman Alternatif 3.1.6 Form Tampilan Tambah Kandidat Form ini memunculkan beberapa kriteria yang berisi nama, pendidikan, domisili, kepribadian, partai politik, umur, pekerjaan, penghasilan, stasus hukum yang harus di input oleh admin. Terdapat tombol “ save ” berfungsi untuk melakukan penyimpanan data yang di input pada halaman tersebut, dapat dilihat pada gambar 3.6
Gambar 3.6 Tampilan Halaman Tambah Kandidat 3.1.7 Form Tampilan Perankingan Form ini merupakan tampilan sistem yang berisi informasi perankingan calon kepala desa dapat dilihat pada gambar 3.7
ISSN:2337-7631 (printed)
Gambar 3.7 Tampilan Halaman Perankingan
3.1.8 Form Tampilan Print Out Laporan Hasil Perankingan Form ini merupakan tampilan sistem yang berisi informasi perankingan calon kepala desa dapat dilihat pada gambar 3.8
Gambar 3.8 Tampilan Halaman Print Out Laporan Hasil Perankingan 3.1.9 Form Tampilan Log Out Admin Form ini merupakan sebuah form log  out admin dimana setelah admin melakukan semua proses input data pada sistem halaman logout admin dapat dilihat pada gambar 3.9
Gambar 3.9 Tampilan Halaman Log out Admin

## IV. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pembahasan dan program yang dibangun maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1) Berdasarkan hasil pengujian modul terhadap 30 alternatif data uji dengan 8 kriteria, diperoleh kesamaan dalam hasil perangkingan antara sistem yang dibangun dengan hasil perangkingan dari perhitungan manual menggunakan algoritma F-SAW. Hal ini menunjukan bahwa sistem yang dibangun telah berjalan dengan baik sesuai dengan algoritma F-SAW.
2)   Berdasarkan  hasil  pengujian  akurasi  terhadap  30  data  alternatif  diperoleh  27  data  yang  sesuai  dengan tingkat akurasi 90% dan 3 data yang tidak sesuai dengan tingkat akurasi 10% antara F-SAW dan BPD.
3) Berdasarkan  tingginya  nilai  persentase  akurasi  yang  diperoleh  dapat  disimpulkan    bahwa  sistem  yang dibangun layak digunakan sebagai Sistem Penunjang Keputusan dalam pemilihan calon kepala desa.

## 5.2. Saran
Adapun saran yang dapat disampaikan untuk pengembangan sistem ini yaitu:
1) Dalam  sistem  yang  dibangun  nilai range untuk  kriteria  kepribadian  masih  bersifat  subjektif  karena langsung diberikan oleh BPD di desa Noelbaki dilihat dari hasil pengamatan. Peneliti selanjutnya dapat menggunakan metode-metode ilmiah yang dapat menangani pemberian nilai range , sehingga diharapkan sistem  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  akurat  serta  dapat  memberi  tambahan  kriteria  dalam penyelesaian kasus pemilihan calon kepala desa.
2) Dalam mengembangkan sistem ini, metode Fuzzy Simple Additive Weighting bukan satu-satunya metode pengambilan keputusan yang dapat digunakan. Untuk itu peneliti selanjutnya dapat menggunakan metode sistem pendukung keputusan lainnya untuk mendukung pengambilan keputusan dalam menentukan calon kepala desa yang layak dijadikan kepala desa di desa Noelbaki.
3) Peneliti  selanjutnya  diharapkan  dapat  memberi  tambahan  kriteria  dalam  penyelesaian  kasus  pemilihan calon kepala desa Noelbaki yang layak.

## V. DAFTAR PUSTAKA
Haryanto, E., 2008, Konsep Sistem Pendukung Keputusan, Fakultas Teknik,    Universitas Janabadra, Yogyakarta.
Jogiyanto, 2005 “Modul J Kamus Data” , di dalam Analisis Dan Desain Sistem Informasi, Yogyakarta. ANDI. Kadir, A., 1999, Konsep dan Tuntutan Praktis Basis Data , ANDI, Yogyakarta.
Knight,  L.V.  &  Steindach,  T.A.,  2008, Selecting  an  Appropriate  Publication  Outlet:  A  Comprehensive  Model  of Journal Selection Criteria for Researchers in A Broad Range of Academic Disciplnes , International Journal of Doctoral Studies , Vol. 3, Hal. 59-79.
Lopez-Ortega, O. & Rosales, M.A., 2011. An Agent-Oriented Deciosion Support System Combining Fuzzy Clustering and The AHP , International Journal Expert Systems With Application , Vol. 38, Hal. 8275-8284.