Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 451-458 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid-19 Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Rahma Yuni Simanullang * , Melisa, Mesran
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1,* rahmayunisimanullang2009@gmail.com, 2 melisa15ap@gmail.com, 3 mesran.skom.mkom@gmail.com
Abstrak −Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  penerimaan  bantuan  covid19.  Pandemi  COVID  19  sangat  meresahkan,  yang mengakibatkan  banyak  pengangguran.  tingkat  angka  kemiskinan  yang  semakin  meningkat,  dan  juga  kasus  angka  kematian  yang semakin  meraja  lela,  mobanilitas  masyarakat  secara  diri  dan  serta  kerawanan  keamanan.  Dengan  itu  pemerintah  berencana memberikan bantuan khusus umtuk masyarakat yang tidak mampu dalam menghadapi pandemic COVID 19 ini. Penyaluran bantuan social sebagai realisasi dari program jarring pengaman social selama pandemi COVID 19 menyisahkan banyak pekerja rumah, mulai dari  berkurangnya  pendapatan,  ketetapan  target  hingga  penyalurannya.  Tetapi  sering  kali  terjadi  mekanisme  penyaluran  bantuan menjadi  sangat  rumit,  ataupun  berkurang  nya  jumlah  nominal  dan  bahkan  sering  terjadi  kurang  tepatnya  sarasan  karena  kriteria penerima bantuan tidak sesuai dengan data yang tidak akurat/ tidak sesuai kenyataan dilapangan, sehinnga terjadi kesalah pahaman antar masyarakat. Pada hakikatnya metode Simple Additive Weighting (SAW) sering dikenal dengan kata metode terbibot. Konsep dasar  metode  Simple  Additive Weighthing  (SAW) yaitu  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  ranting  kinerja  pada  setiap  alternative pada semua kriteria. Metode Simple Additive Weighting (SAW) membutuhkan proses normalisasi maktriks keputusan. Jadi penulis memakai  metode  Simple  Additive  Weighting  atau  sering  dikatakan  dengan  istilah  SAW.  Untuk  penyelesaian  masalah  ini,  yaitu dengan menggunakan salah satu metode untuk mendapatkan penilaian kriteria majemuk dan lengkap dengan suatu kerangka berpikir konferensif  melakukan  pertimbangan  hirarki  yang  selanjutnya  dilakukanlah  perhitungan  bobot  masing-masing  kriteria  untuk menentukan priorotas rekomendasi penerimaan bantuan COVID 19 sesuai dengan data. Pada hasil penelitian ini.
Kata Kunci: SPK; Pandemi; COVID 19; Metode SAW
Abstract −This study aims to determine the acceptance of covid19 assistance. The COVID 19 pandemic is devastating, resulting in a lot of unemployment. The poverty rate is increasing, and there are also cases of rampant mortality, the mobility of the community itself and security insecurity. With that, the government plans to provide special assistance for people who cannot afford to face the COVID  19  pandemic.  The  distribution  of  social  assistance  as  a  realization  of  the  social  safety  net  program  during  the  COVID  19 pandemic has worried many homeworkers, starting from reduced income, setting targets to distribution. However, the mechanism for distributing  aid  often  becomes  very  complicated,  or  the  nominal  amount  decreases  and  there  is  often  an  inaccurate  point  of  view because  the  criteria  for  beneficiaries  do  not  match  the  data  that  is  inaccurate  /  does  not  match  the  reality  in  the  field,  resulting  in misunderstandings  between  the  community.  In  essence,  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  is  often  known  as  the weighted  method.  The  basic  concept  of  the  Simple  Additive  Weighthing  (SAW)  method  is  to  find  the  weighted  sum  of  the performance branches for each alternative on all criteria. The Simple Additive Weighting (SAW) method requires a decision matrix normalization process. So the author uses the Simple Additive Weighting method or it is often said with the term SAW. To solve this problem, namely by using one of the methods to obtain a multiple and complete assessment of criteria with a conferential thinking framework  to  carry  out  hierarchical  considerations,  then  calculate  the  weight  of  each  criterion  to  determine  the  priority recommendations for receiving COVID 19 assistance according to the data. On the results of this study.
Keywords: SPK; Pandemic; COVID 19; SAW Method

## 1. PENDAHULUAN
Virus  corona  termasuk  virus dalam  keluarga  coronaviradeal.  Pada  manusia  virus  ini  dapat  menyebabkan  infeksi  pada penyaluran pernapasan. Biasanya pada manusia akan menimbulkan gejala batuk, pilek, sesak napas, dan suhu tubu tidak menentu,  selain  pada  manusia  virus  ini  juga  dapat  menyerang  pada  hewan.  Pandemi  COVID  19  tidak  hanya mengakibatkan  meningkatnya  kasus  positif  yang  disebabkan  dari  kurang  perdulinya  masyarakat  dengan  wabah  ini, tetapi  juga  disertai  dengan  meningkatnnya  angka  kemiskinan,  mobabilitas  masyarakat  secara  dini,  serta  ketatnya keamanan. Pemerintah berencana memberikan bantuan khusus untuk masyarakat yang tidak mampu dalam menghadapi pandemic COVID 19 ini. Penyaluran bantuan social sebagai program jaring pengaman untuk mengurangi jumlah pasien COVID 19 yang menyisakan pekerja rumah, mulai dari berkurangnya pendapatan, hingga penyalurannya.  Mekanisme penyaluran bantuan menjadi rumit, atau berkurang dan bahkan tidak tepat kesasaran karena kriteria penerimah bantuan yang  tidak  sesuai  dengan  data  yang  tidak  efektif  atau  tidak  sesuai  kenyataan  di  dalam  lapangan,sehingga  terjadilah kesalah pahaman antar warga yang seharusnya mendapatkan abntuan tersebut , begitu juga dengan sebaliknya [1].
Bantuan  Covid-19  ialah  suatu  program  nasional  dari  pemerintahan  untuk  keluarga  rentan  yang  terdampak Covid19  selama  masa  PSBB.  Pandemii  COVID-19  yang  telah  terjadi  di  Indonesia  menyebabkan  pemerintah menerapkan  kebijakan  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  di  beberapa  daerah.  Kebijakan  tersebut  dapat mengubah  aktivitas  sosial  perekonomian  setiap  masyarakat  seperti  transportasi  terbatas,  pusat  perbelanjaan,  tempat rekreasi  dan  hiburan  ditutup. Keadaan  seperti  ini  berdampak  sangat  leluasa  untuk  kondisi  sosial  ekonomi  masyarakat termasuk berlangsungnya pekerjaan dan penurunan pendapatan pekerja [2].
Pandemic covid tidak hanya mengakibatkan kerugian yang cukup besar bagi masyarakat saja. Bagi para petinggi Negara  pandemic  ini  juga  merugikan  diberbagai  macam  sektorr  peergerakan  nasional,  contohnya  disektor  ekonomi, industry  sandang  dan  pangan,  serta  keuangan  rupiah  yang  semakin  hari  semakin  sangat  menurun.  Tentu  saja  hal  itu
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 451-458 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
dapat kita atasi apabila pandemi ini berakhir. Namun, saat ini jumlah kasus.  Pemerintah menurunkan kebijakan untuk memberikan bantuan dana covid19. Bantuan tersebut, ada yang terdiri dari bantuan non tunai berupa paket sembako dan bantuan  tunai  berupa  uang.  Penentuan  siapa  yang  berhak  menerima  bantuan  perlu  dilakukan  dengan  sangat  hati-hati agar  bantuan  yang  diberikan  tepat  sasaran  dan  memenuhi  asas  keadilan  sosial  bagi  seluruh  rakyat  indonesia.  Adapun dampak negatif dari virus covid19 tersebut ialah dari  segi perekonomian, melelahkan kegiatan ekonomi dunia, banyak rakyat  yang  mengalami  kesusahan  di  karenakan  perekonomian  yang  semakin  menurun.  Maka  dari  itu  untuk menanggapi masalah yang terus menerus berlanjut, maka pemerintahan membuat kebijakan untuk memberikan bantuan dana  covid19.  Pemberian  bantuan  tersebut  bertujuan  untuk  meringankan  beban  rakyat  saat  menghadapi  pandemic covid19 ini [3].
Dalam  menentukan  keputusan  calon  penerima  yang  berhak  menerima  bantuan  covid,  penulis  harus mengumpulkan data-data si penerima bantuan. Dimulai dari data keluarga yang berasal dari keluarga sederhana hingga yang  kurang  mampu.  Hal  tersebut  membuat  penulis  sedikit  kesulitan  dalam  pengambilan  keputusan,  maka  untuk mendapatkan  bantuan  dana  covid19  tersebut  harus  sesuai  dengan  aturan-aturan  yang  telah  ditetapkan  Kriteria  yang ditetapkan dalam studi kasus ini adalah kriteria pekerjaan, lahan tempat tinggal, listrik, dan lainlain. Oleh sebab itu tidak semua yang mendaftarkan diri sebagai calon penerima bantuan covid19 tersebut akan diterima, hanya yang memenuhi kriteria  kriteria  saja  yang  akan  memperoleh  bantuan  tersebut.  Karena  jumlah  peserta  yang  telah  mengajukan  bantuan dana  covid  banyak,  maka  dari  itu  sangat  perlu  dibuat  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  akan  membantu menentukan siapa yang berhak untuk memdapatkan bantuan dana tersebut [4].
Metode  yang  akan  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  ini  adalah simple  additive  wighting  (SAW) , metode SAW ini dipilih karena dapat menentukan suatu nilai bobot pada setiap atribut, dan kemudian akan dilanjutkan dengan  proses  perengkingan  yang  akan  menyeleksi  nilai  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif.  dalam  hal  ini, alternatif  yang  dimaksud  ialah  yang  berhak  menerima  bantuan  covid19  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang telah ditentukan.  Dengan  adanya  metode  perangkingan  tersebut,  diharapkan  penilaian  akan  lebih  tepat   karena  didasarkan pada  nilai  kriteria  dan  bobot   yang   sudah  ditentukan  sehingga  akan  mendapatkan   hasil  yang  lebih akurat  terhadap  siapa yang  akan menerima bantuan tersebut [5].
Dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang  terjadi  dalam  penentuan  penerima  bantuan  Covid-19,  dibutuhkan sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  merupakan  suatu  pendekatan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan. Sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  data,  memberikan  antarmuka  pengguna  yang  mudah,  dan  dapat menggabungkan pemikiran pengambil keputusan [4].
Beberapa  penelitian  yang  pernah  dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya  yang  berhubungan  dengan  sistem pendukung keputusan dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Penelitian Terkait No Penulis Judul Hasil penelitian 1 Kementerian Kesehatan RI Frequently  Asked  Questions  (FAQ) COVID-19 per Coronavirus  merupakan  keluarga  besar  virus yang  menyebabkan  penyakit  pada  manusia  dan hewan[3]. 2 Eniyati, Sri Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode  SAW  (Simple  Additive Weighting) Dalam menentukan penerimaan beasiswa, banyak sekali kriteria. kriteria yang harus dimiliki oleh  individu  sebagai  syarat  dalam  mendapatkan beasiswa.  Masing-masing  sekolah  pasti  memiliki criteria-kriteria  untuk  menentukan  siapa  yang akan terpilih untuk menerima beasiswa[5]. 3 Kusumawardh any, N Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) Dan Simple  Additive  Weighting  (Saw) Untuk  Penentuan  Penerima  Bantuan … mendapatkan bantuan tersebut, begitupun sebaliknya.  Penelitian  ini  mengusulkan  metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  untuk pembobotan  nilai  setiap  kriteria  dan  metode
Simple  Additive  Weighting  (SAW)  untuk perankingannya[6]. 4 Tp, Oktovantua Butar, Butar Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penerima Bantuan Siswa Miskin (Bsm) Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting (Saw)  (Studi  Kasus:  Smp  N2 Tarabintang).  Oleh  :  Oktovantua  Tp Butar Butar SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI PENERIMA BANTUAN SISWA MIS Pada hakekatnya metode simple additive weighting(SAW)  sering  juga  dikenal  dengan istilah metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode simple  additive  weighting(SAW)  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode simple  additive  weighting(SAW)  membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan[1].
5 Putra, Arie Setya Metode  SAW  (Simple  Additive Weighting) sebagai Sistem penentuan guru berprestasi di SMK Global Surya berbasis software enginering. untuk
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 451-458 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Aryanti, Desi Rahma Hartati, Indah Pendukung Keputusan Guru Berprestasi  (Studi  Kasus:  SMK Global Surya) dikembangkan  Aplikasi  yang  dapat  diterapkan pada  masalah  yang  sangat  kompleks.  Sistem  ini dirancang  bangun  menggunakan  metode  SPK yaitu Simple Additive Weighting (SAW)[2].
Berdasarkan  pembahasan  diatas,  penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  dengan  menerapkan  sistem pendukung  keputusan  penerimaan  bantuan  covid19  dengan  menggunakan  metode  SAW,  yang  nantinya  diharapkan lebih  mengefektifkan  dalam  seleksi  perhitungan  alternative  calon  penerima  bantuan  covid19  bagi  keluarga  tidak mampu.  System  pengambilan  keputsan  adalah  suatu  pendekatan  sistematis  pada  suatu  masalah,  yang  mana  dalam pengumpulan  fakta  –  fakta  lebih  matang,  karena  di tentukan dengan alternatif – alternatif [3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Covid-19
Covid19  atau  coronavirus  disease  2019  ialah  sebuah  virus  yang  akan  menyebabkan  penyakit  kepada  manusia  dan hewan.  Pada  umumnya  penyakit  ini  menimbulkan  infeksi  pada  saluran  pernafasan  ,  yaitu  flu  hingga  penyakit  yang serius lainnya[3].
Penyebab  corona  virus  merupakan  virus  single  stranded  RNA  yang  berasal  dari  sekelompok  coronaviridae. Dinamakan  coronavirus  karena  permukaannya  yang  berbentuk  seperti  mahkota  (crown/corona).  Virus  yang  lain  yang termasuk  dalam  kelompok-kelompok  yang  sama  ialah  virus  yang  menyebabkan  Middle  East  Respiratory  Syndrome (MERS-CoV) dan Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS-CoV) beberapa tahun silam. Namun, virus corona dari Wuhan ini merupakan virus baru yang belum pernah teridentifikasi pada manusia sebelumnya. Karena itu, virus ini juga disebut  sebagai  2019  Novel  Coronavirus  atau  2019-nCoV.  Virus  corona  umumnya  ditemukan  pada  hewan  –seperti unta,  ular,  hewan  ternak,  kucing,  dan  kelelawar.  Manusia  dapat  tertular  virus  apabila  terdapat  riwayat  kontak  dengan hewan tersebut, misalnya pada peternak atau pedagang di pasar hewan.[7]
Namun, adanya ledakan jumlah kasus di Wuhan, China menunjukkan bahwa corona virus dapat ditularkan dari manusia  ke  manusia.  Virus  bisa  ditularkan  lewat  droplet,  yaitu  partikel  air  yang  berukuran  sangat  kecil  dan  biasanya keluar saat batuk atau bersin. Apabila droplet tersebut terhirup atau mengenai lapisan kornea mata, seseorang berisiko untuk tertular penyakit ini.[7]
Meski  semua  orang  dapat  terinfeksi  virus  corona,  mereka  yang  lanjut  usia,  memiliki  penyakit  kronis,  dan memiliki daya tahan tubuh rendah lebih rentan mengalami infeksi ini serta komplikasinya.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  yang  merupakan  suatu  pendekatan  untuk  mendukung  pengambilan  suatu  keputusan. Sistem  ini  ditujukan  pada  suatu  masalah  tertentu  yang  harus  dipecahkan oleh  manager  dan  dapat  membantu manager dalam pengambilan keputusan. Pada dasarnya sistem pendukung keputusan menggunakan data, memberikan antarmuka pengguna  yang  mudah,  dan  dapat  menggabungkan  pemikiran  pengambil  keputusan[1],  [4],  [5],  [8],  [9].  Sistem Pendukung Keputusan ialah suatu sistem yang ditujukan untuk mendukung manajemen pengambilan keputusan[10].

## 2.3 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) , merupakan salah satu metode yang paling banyak orang gunakan. Metode ini  juga  dikenal  sebagai  metode  penjumlahan  yang  berbobot.  Konsep  dasar  metode  ini  adalah  mencari  penjumlahan yang  terbobot  dari  rating  kinerja  dari  setiap  alternative  [1],  [2],  [11].  Metode  ini  sendiri  sebenarnya  masih  termasuk dalam metode MADM atau Multiple Attribute Decision Making. Ini merupakan salah satu metode MADM klasik untuk menentukan penjumlahan terbobot pada  setiap atribut[5].
Dengan  sistem  perankingan  seperti  ini  diharapkan  penilaian  akan  lebih  akurat  karena  berdasarkan  pada  nilai kriteria dan bobot yang telah ditetapkan sebelumnya sehingga nantinya akan diperoleh hasil yang lebih akurat misalnya untuk karyawan yang akan menerima promosi jabatan [12]. Untuk mengatasi masalah dalam penilaian kinerja karyawan serta  memberikan  gambaran  informasi  yang  tepat  untuk  si  pengambil  kebijakan  dalam  melakukan  pengambilan keputusan[13]. Metode Simple Additive Weighting (SAW) membutuhkan proses normalisasi matrik keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [14].
Untuk  melakukan  penelitian,  penulis  melakukan  beberapa  tahapan  yaitu  Langkah-langkah  untuk  Penyelesaian SAW:
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan di jadikan acuan dalam pengambilan keputusan
2. Menentukan rating kecocokan pada tiap-tiap alternative setiap kriteria
3. Membuat  matrix  keputusan  berdasarkan  kriteria  (C i )  dan  kemudian  melakukan  normalisasi  matrix  berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  ataupun  biaya)  sehingga  dapat  diperoleh matrix 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. Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah:
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 451-458 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 max 𝑖 𝑥𝑖𝑗 untuk kriteria benefit (1)
𝑟 𝑖𝑗 = min 𝑖 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗
untuk kriteria cost (2) Formula untuk melakukan normalisasi tersebut
r ij = rating kinerja ternormalisasi
Max ij = nilai maksimum dari setiap baris dan pada kolom j Min ij = nilai minimum dari setiap baris dan pada kolom j X ij
= baris dan kolom dari matriks X
Dengan r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut C j ; i =1,2,…m dan j = 1,2,…,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan sebagai:
𝑣 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
Dimana: V i = Nilai akhir dari alternatif w j = Bobot yang telah ditentukan r ij = Normalisasi matriks
Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih menjadi yang terbaik.

## 2.4 Tahapan Penelitian
Dalam melakukan penelitian, penulis melakukan tahapan-tahapan penelitian. adapun tahapan-tahapan penelitian tersebut ialah:
1. Studi Kepustakaan, penulis melakukan studi kepustakaan dengan menggunakan metode studi literatur. Yaitu mengumpulkan data-data dari berbagai referensi-referensi yang relevan dengan penelitian yang sedang dilakukan.
2. Analisa Masalah, dalam menganalisa masalah, penulis berupaya menganalisa permasalahan. permasalahan apa yang timbul, apa penyebab permasalahan tersebut, serta metode apa yang di lakukan.
3. Penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW)
4. Pengambilan Kesimpulan, penulis menyimpulkan seluruh hasil dari tahapan-tahapan yang telah di buat oleh penulis.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahapan yang telah menghasilkan informasi system pendukung keputusan (SPK) dibutuhkan data-data, berupa data atribut,  bobot  dan  juga  alternatif.  Pada  penelitian  ini  penulis  akan  menganalisa  atribut  atau  kriteria  penentuan penerimaan bantuan.

## Tabel 2. Tabel Kriteria Penentuan Yang Akan Mendapatkan Bantuan
Kriteria Keterangan Jenis C1 C2 C3 C4 C5 Pekerjaan Lahan tempat tinggal Listrik Air Bahan bakar Cost Cost Cost Cost
Cost
Pada  tabel  2  terdapat 5  kriteria.  Untuk  nilai  dan bobot  kepentingan  dari  tiap-tiap  kriteria  tersebut  dapat  dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Keterangan pembobotan atribut/ kriteria Kriteria Status Bobot Pekerjaan (C1) Pegawai negeri sipil Wira swasta Karyawan biasa/Swasta Petani Buruh 1 2 3 4 5 Lahan tempat tinggal (C2) Milik sendiri Dinas Bebas sewa Kontrak/sewa Numpang 1 2 3 4 5
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 451-458 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Kriteria Status Bobot Listrik (C3) Listrik PLN Genset Listrik yang memakai pakai ACU Menyalur listrik dari orang Memakai lampu yang memerlukan minyak tanah 1 2 3 4 5 Air (C4) Sumur Bor PDAM Sumur Galian Air Sungai Numpang Tetangga 1 2 3 4 5 Bahan bakar untuk memasak (C5) Kompor listrik Kompor gas Minyak tanah Arang Kayu bakar 1 2 3 4 5
Tabel 4. Keterangan kriteria Nama Kriteria Pekerjaan (C1) Lahan Tempat Tinggal (C2) Listrik (C3) Air (C4) Bahan Bakar (C4) A1 PNS Milik sendiri PLN Sumur bor Kompor listrik A2 Wiraswasta Dinas Genset PDAM Koompor gas A3 Karyawan swasta Bebas sewa Listrik pakai ACU Sumur Galiaan Minyak tanah A4 Petani Kontrak/sewa Menyalur Listrik orang Air sungaii Arang A5 Buruh Numpang Numpang tetangga Numpang Menumpang
Berdasarkan tabel 2 maka rating kecocokan antara tiap alternatif dan  kriteria yang ada di tabel 3, dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 5. Data rating kecocokan Alternative C1 C2 C3 C4 C5 A1 A2 A3 A4 A5 5 3 4 5 5 1 1 5 5 5 1 1 1 1 4 5 3 3 3 3 5 2 2 5 2
Transformasi matriks X Dari hasil rating kecocokan pada table diatas. Tahap selanjutnya menentukan nilai transformasi kedalam matriks X ij., sebagai berikut:
𝑋 𝑖𝑗 | | 5 1 1 5 5 3 1 1 3 2 4 5 1 3 2 5 5 1 3 2 5 5 4 3 2 | |
Pada  tabel-tabel  di  atas  sudah  menampilkan  seluruh  keterangan  atribut  /  kriteria  yang  dibutuhkan  untuk penentuan  penerimaan  bantuan  covid.  Atribut  tersebut  belum  mempunyai  bobot  kepentingan.  Maka  dari  itu,  penulis menggunakan metode Rank Order Centroid (ROC) untuk menghasilkan nilai bobotnya. Maka hasil penilaiannya dapat dilihat pada tabel 6 berikut ini:
Table 6. Pembobotan atribut C1 C2 C3 C4 C5 Bobot 0.46 0.26 0.16 0.09 0.04
Pada  proses  normalisasi  matriks  x ij ,  menentukan  nilai  dari  masing-masing  kriteria.  Adapun  perhitungannya sebagai berikut:
1. Perhitungan Kriteria Pekerjaan (C1) :
R1,1 = min( 5 3 4 5 5) 5 = 3 5 = 0,6
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 451-458 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
R2,1 = min(5 3 4 5 5) 3 = 3 3 = 1
R3,1 = min (5 3 4 5 5) 4 = 3 4 = 0,75
R4,1 = min (5 3 4 5 5) 5 = 3 5 = 0,6
R5,1 = min (5 3 4 5 5) 5 = 3 5 = 0,6
2. Kriteria Lahan Tempat Tinggal (C2):
R1,2 = min (1 1 5 5 5) 1 = 1 1 = 1
R2,2 = min(1 1 5 5 5) 1 = 1 1 = 1
R3,2 = min (1 1 5 5 5) 5 = 1 5 = 0,2
R4,2 = min (1 1 5 5 5) 5 = 1 5 = 0,2
R5,2 = min (1 1 5 5 5) 5 = 1 5 = 0,2
3. Kriteria Listrik (C3) :
R1,3 = min (1 1 1 1 4) 1 = 1 1 = 1
R2,3 = min (1 1 1 1 4) 1 = 1 1 = 1
R3,3 = min (1 1 1 1 4) 1 = 1 1 = 1
R4,3 = min (1 1 1 1 4) 1 = 1 1 = 1
R5,3 = min (1 1 1 1 4) 4 = 1 4 = 0,25
4. Perhitungan Untuk Kriteria Air (C4) :
R1,4 = min(5 3 3 3 3) 5 = 3 5 = 0,6
R2,4 = min(5 3 3 3 3) 3 = 3 3 = 1
R3,4 = min(5 3 3 3 3) 3 = 3 3 = 1
R4,4 = min(5 3 3 3 3) 3 = 3 3 = 1
R5,4 = min(5 3 3 3 3) 3 = 3 3 = 1
5. Perhitungan Kriteria Bahan Bakar Untuk Memasak (C5) :
R1,5 = min (5 2 2 5 2) 5 = 2 5 = 0,4
R2,5 = min (5 2 2 5 2) 2 = 2 2 = 1
R3,5 = min (5 2 2 5 2) 2 = 2 2 = 1
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 451-458 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
R4,5 = min (5 2 2 5 2) 5 = 2 5 = 0.4
R5,5 = min (5 2 2 5 2) 2 = 2 2 = 1
Dari perhitungan masing-masing kriteria, maka di peroleh matriks R sebagai berikut:
𝑅 = | | 0,6 1 1 0,6 0,4 1 1 1 1 1 0,75 0,2 1 1 1 0,6 0,2 1 1 0,4 0,6 0,2 0,25 1 1 | |
Penentuan Rangking/ perhitungan nilai preferensi (v i ): 𝑉1  =  0,6 (0,46) + 1(0,26) + 1(0,16) + 0,6(0,9) + 0,4(0,04) = 0,766 𝑉2  =  1 (0,46) + 1(0,26) + 1(0,16) + 1(0,9) + 1(0,04) = 1,01 𝑉3  =  0,75 (0,46) + 0,2(0,26) + 1(0,16) + 1(0,9) + 1(0,04) = 0,687 𝑉4  =  0,6 (0,46) + 0,2(0,26) + 1(0,16) + 1(0,9) + 0,4(0,04) = 0,594 𝑉5  =  0,6 (0,46) + 0,2(0,26) + 0,25(0,16) + 1(0,9) + 1(0,04) = 0,498
Dari  hasil  pengolahan  formula  V i , maka  masing-masing  dari  calon  penerima  bantuan  covid19  dirangkingkan sebagai berikut ini:
Tabel 7. Nilai preferensi Nama Nilai preferensi Peringkat A1 0.766 2 A2 1.01 1 A3 0.687 3 A4 0.594 4 A5 0.498 5

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  penerapan  metode  SAW  menunjukan  nilai  dari  yang  terendah  hingga  nilai  yg tertinggi.  Dengan  menggunakan  metode  SAW  ini  diperolah  1  dari  hasil  yang  terbaik  terhadap  lima  calon  penerima bantuan yaitu alternative dengan nilai hasil yang tertinggi (A2).

## REFERENCES
[1] O.  Tp  and  B.  Butar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin  (Bsm)  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting  (Saw)  (Studi  Kasus :  Smp  N2  Tarabintang).  Oleh :  Oktovantua  Tp  Butar  Butar  SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  REKOMENDASI  PENERIMA  BANTUAN  SISWA  MIS,” Pelita  Inform.  Budi  Darma ,  no. April, p. 3, 2015.
[2] A. S. Putra, D. R. Aryanti, and I. Hartati, “Metode SAW (Simple Additive Weighting) sebagai Sistem Pendukung Keputusan Guru Berprestasi ( Studi Kasus : SMK Global Surya),” Pros. Semin. Nas. Darmajaya , vol. 1, no. 1, pp. 85–97, 2018.
[3] Kementerian  Kesehatan  RI,  “Frequently  Asked  Questions  (FAQ)  COVID-19  per,” Pertanyaan  dan  jawaban  terkait Coronavirus , vol. 2019, p. 1, 2020.
[4] N. Kusumawardhany, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) Dan Simple Additive Weighting (Saw) Untuk Penentuan Penerima Bantuan …,” IDEALIS Indones. J. … , pp. 56–60, 2020.
[5] S.  Eniyati,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Pengambilan  Keputusan  untuk  Penerimaan  Beasiswa  dengan  Metode  SAW (Simple Additive Weighting),” J. Teknol. Inf. Din. , vol. 16, no. 2, pp. 171–176, 2011.
[6] N. Kusumawardhany, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) Dan Simple Additive Weighting (Saw) Untuk Penentuan Penerima Bantuan Sosial Pandemi Covid-19,” IDEALIS Indones. J. … , pp. 56–60, 2020.
[7] Fadhliaziz  and  Sarjono,  “Program  Keluarga  Harapan  Dengan  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Pada  Dinas  Sosial  , Kependudukan Dan Pencatatan Sipil Provinsi Jambi,” J. Manaj. Sist. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 126–136, 2019.
[8] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[10]  R. Oktaviana and H. Himawan, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Pelanggan Terbaik Pada TB. Bangun Jaya Menggunakan Metode Weighted Product (WP),” Univ. Dian Nuswantoro , pp. 1–9, 2015.
[11]  S.  H.  Sahir,  R.  Rosmawati,  and  K.  Minan,  “Simple  Additive  Weighting  Method  to  Determining  Employee  Salary  Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[12]  M.  A.  Salim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Penerima  Bantuan  Perbaikan  Rumah  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Wieghting  (SAW)  Studi  Kasus  Kelurahan  Tambelan  Sampit  Kota  Pontianak,” J.  Sist. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  120–131, 2018.
[13]  A.  Afandi,  F.  Ardhy,  and  S.  Informasi,  “Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  Dalam  Penentuan  Bantuan  Dana
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 451-458 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Covid,” pp. 207–212.
[14]  R. Fauzan, Y. Indrasary, and N. Muthia, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi di POLIBAN dengan Metode SAW Berbasis Web,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 2, p. 79, 2018.

## Profile Author
Rahma  Yuni  Simanullang,  anak  kedua  dari  dua  bersaudara  ini  ialah  putri  kandung  satu-satunya  dari  Bapak Safrin Simanullang dan ibu Hasmidar Tanjung, lahir di desa Pasarbaru Kecamatan Barus, Kabupaten Tapanuli Tengah  tepatnya  pada  tanggal  20  September  2000.  Jenjang  pendidikan  penulis  berawal  dari  TK  Asyiyah Bustanul Anfal Barus (2005). melanjutkan pendidikan tingkat SD Negeri No 153029 Padang Masiang 2 (2006- 2012),  lanjut  pendidikan  tingkat  Menengah  pertama  di  SMP  Negeri  1  Barus  (2012-2015),  dan  pendidikan menengah atas di SMA Negeri 1 Barus (2015-2018). Penulis merupakan mahasiswi aktif di semester lima di UNIVERSITAS  BUDI  DARMA  MEDAN  (2018-sekarang),  dengan  mengambil  Program  Studi  Teknik Informatika  /TI  fakultas  ilmu  komputer  dan  teknologi  informasi.  Penulis  juga  aktif  di  bidang  organisasi semenjak di SMA, seperti OSIS dan pramuka dan hingga ke jenjang perkuliahan juga aktif berorganisasi yaitu organisasi BPC(Budi Darma  Programming  Club)  dan  aktif  sebagai  pengurus  di  organisasi  BDMC  (Budidarma  Desaign  Grafis  &  Multimedia  Club  ) Universitas Budi Darma Medan.
Melisa,  anak  ketiga  dari  lima  bersauda  putri  kandung  dari  keluarga  Bapak  Nurianto  dan  Ibu  Naima  Lubis, Lahir  di  Rapuan  Ilir  Kecamatan  Ujung  Padang  Kabupaten  Simalungun  tepat  pada  tanggal  15  April  2000. Jenjang pendidikan penulis berawal dari SD Negeri.384 Singkuang Kecamtan Muara Batang Gadis Kabupaten Mandailing  Natal  (2006-2012),  melanjutkan  pendidikan  tingkat  menengah  pertama  di  SMP  Negeri.1 Singkuang  Muara  Batang  gadis  (2012-2015),  dan  di  SMA  Negeri.1  Singkuang  Muara  Batang  Gadis  (2015- 2018). Penulis merupakan mahasiswa aktif di semerter lima di Universitas Budi Darma (UBD) Medan (2018 – sekarang),  Fakultas  Teknik  Informatika  dan  Teknologi  Informasi  dengan  mengambil  program  studi  Teknik Informatika/TI.  Penulis  juga  aktif  dibidang  organisasi  semenjak  duduk  dibangku  SMP  seperti  Pramuka,  OSIS,  dan  di  SMA mengikuti  Praskibra,  dan hingga sekarang  dijenjang  Perkulihan  mengikuti organisasi  BPC  (Budi  Darma  Proggraming  Club),  LDK (Lembaga Dakwa Kampus), BDMC ( Budi Darma Desain Grafis dan Multimedia Club). Saat ini penulis aktif sebagai pengurus di Budi Darma Desain Grafis Dan Multimedia Club (BDMC) Universitas Budi Darma Medan.