Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Analisis Metode WP dan SAW melalui Uji Sensitivitas untuk Penentuan Penerima Diakonia
Sry Yunarti *1 , Dikwan Moeis 2
1,2 STMIK Profesional; Jl. AP. Pettarani No. 27, 0411-431139
3 Prodi Sistem Informasi, STMIK Profesional, Makassar
* 1 yunarti2009@gmail.com , 2 dikwan_moeis@stmikprofesional.ac.id

## Abstrak
Bantuan  diakonia  merupakan  tugas  dan  panggilan  gereja  dalam  jemaat  dan masyarakat. Pelayanan diakonia dapat diberikan kepada seluruh warga jemaat yang memenuhi kriteria.  Penentuan  penerima  bantuan  diakonia  untuk  warga  jemaat  GPIB  Jemaat  Bahtera Kasih Makassar belum menggunakan sistem yang akan merekomendasikan untuk pengambilan keputusan  dalam  menentukan  jemaat  yang  layak  menerima  doakonia,  sehingga  terjadi subyektifitas  dalam  penentuan  kelayakan  penerima  diakonia  tersebut.  Tujuan  penelitian  ini adalah  akan  dianalisis  Metode  Weighted  Product (WP)  dan  Simple  Additive  Weighting (SAW) untuk  pengambilan  keputusan  penentuan  kelayakan  penerima  diakonia.  Cara  perhitungan metode  WP  dan  metode  SAW  ini  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut  (kriteria)  yang kemudian  akan  dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif.  Kemudian  dari  hasil  perhitungan  dengan  metode-metode  tersebut  dilakukan  uji sensitiftas  dengan  perhitungan  penambahan  bobot  setiap  bobot  kriteria.  Penelitian  ini menghasilkan perbandingan metode WP dan metode SAW melalui hasil uji sensitivitas.
Kata kunci: Weighted Product , Simple Additive Weighting , Uji Sensitivitas, Diakonia

## 1. PENDAHULUAN
eadaan  miskin  adalah  persoalan  sederhana  yang  ditemui  oleh  semua  negara,  baik  negara kaya  maupun  negara  miskin.  Kemiskinan  disebabkan  oleh  berbagai  hal  dalam  kehidupan masyarakat[1].  Gereja  merupakan  kehidupan  bersama  dari  sekelompok  orang.  Kehidupan bersama semacam ini pada dasarnya merupakan sebuah realitas sosial yang secara umum dapat dipandang  sebagai  organisasi  atau  perhimpunan.  Istilah  organisasi  atau  perhimpunan  itu  biasa dikenal  dengan  sebutan  “persekutuan”  atau  tepatnya  “persekutuan  orang-orang  percaya”[2]. Gereja  dipanggil  untuk  mengerjakan  tiga  panggilan  yaitu  Koinonia  (persekutuan),  Marturia (kesaksian) dan Diakonia (pelayanan)[3]. Pelayanan (diakonia) adalah partisipasi Gereja dalam mengatasi  masalah-masalah  yang  ada  didalam  jemaat,  seperti  masalah  pendidikan,  masalah kesehatan,  dan  masalah  kesejahteraan.  Diakonia  adalah  bagian  integral  Gereja  yang  artinya tanpa diakonia Gereja buntung atau cacat. Gereja sebagai tubuh Kristus harus mempunyai kaki yang  kokoh  untuk  mampu  menemui  warga  jemaat  dan  orang-orang  di  sekitarnya  yang  dalam kesusahan[4].  Pemberian  diakonia  kepada  warga  jemaat  Gereja  Protestan  Indonesia  bagian Barat  (GPIB)  Bahtera  Kasih  Makassar,  dilaksanakan  secara  berkala.  Namun,  penentuan  yang berhak  menerima  Diakonia  tersebut  selama  ini  dipandang  belum  berjalan  dengan  baik,  karena masih bersifat subjektif. Pengajuan calon penerima bantuan oleh Majelis Gereja masih berdasar pada  penunjukan  secara  langsung  yang  dianggap  memenuhi  kriteria  yang  telah  ditetapkan. Selain  itu  kriteria  yang  digunakan  juga  masih  berubah-ubah  dan  kadang-kadang  masih diperdebatkan  sehingga  belum  ada  patokan  yang  jelas  dalam  penentuan  penerima  Diakonia

## K
(1)
(2)
(3)
tersebut. Akibatnya beberapa warga jemaat yang seharusnya layak menerima bantuan diakonia ini tidak terlayani.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka  dilakukan  analisis  metode Weighted Product (WP)  dan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  melalui  uji  sensitivitas.  Metode sistem pendukung keputusan yang memiliki multikriteria dapat menggunakan metode SAW dan WP[5].  Hasil  dari  kedua  metode  ini  nantinya  akan  dibandingkan  agar  didapatkan  hasil  yang terbaik[6]. Dengan adanya perbedaan metode pengukuran metode SAW dan metode WP, hasil yang diperoleh juga akan berbeda-beda sehingga dilakukan perbandingan dari hasil perhitungan metode-metode  tersebut  melalui  Uji  Sensitivtas.  Penelitian  ini  penting  dilakukan  untuk mengetahui  perbandingan  hasil  perhitungan  metode  WP  dan  metode  SAW  melalui  hasil  Uji Sensitivitas sehingga dapat diketahui metode mana yang dianggap relevan dalam menyelesaikan permasalahan penentuan kelayakan penerima diakonia di jemaat GPIB Bahtera Kasih Makassar.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Weighted Product
Metode  WP  menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut,  dimana rating  setiap  atribut  harus  dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut  yang  bersangkutan.  Proses tersebut  sama  halnya  dengan  normalisasi.  Metode  ini  lebih  efisien  karena  waktu  yang dibutuhkan  dalam  perhitungan  lebih  singkat[7].  Langkah-langkah  penyelesaian  metode  WP adalah sebagai berikut:
a. Menentukan  kriteria-kriteria;  yaitu  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu C i dan sifat dari masing-masing kriteria.
b. Menentukan  rating  kecocokan;  yaitu  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria, dan buat matriks keputusan.
c. Melakukan normalisasi bobot
Bobot  Ternormalisasi  =  Bobot  setiap  kriteria/  penjumlahan  semua  bobot  kriteria.  Nilai  dari total bobot harus memenuhi persamaan 1.
𝑊𝑗 = 𝑊𝑖 ∑ 𝑊𝑗
d. Menentukan  nilai  vektor  S;  dengan  cara  mengalikan  seluruh  kriteria  bagi  sebuah  alternatif dengan  bobot  sebagai  pangkat  positif  untuk  kriteria  benefit  dan  bobot  berfungsi  sebagai pangkat  negatif  pada  kriteria  cost.  Formula  untuk  menghitung  nilai  preferensi  untuk alternatif A i , menggunakan persamaan 2.
𝑆𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 Dimana:
S: menyatakan preferensi alternatif yang dianalogikan sebagai vektor S X: menyatakan nilai kriteria w: menyatakan bobot kriteria i: menyatakan alternatif
j: menyatakan kriteria
n: menyatakan banyaknya kriteria
e. Menentukan  nilai  vektor  V;  yaitu  nilai  yang  akan  digunakan  untuk  perangkingan.  Nilai preferensi relatif dari setiap alternatif dapat dihitung menggunakan persamaan 3.
𝑉𝑗𝑛 = 𝑆𝑖 ∑ 𝑆𝑖
Dimana: V: menyatakan preferensi alternatif yang dianalogikan sebagai vektor V
50
(6) (5) (4)
x: menyatakan nilai kriteria w: menyatakan bobot kriteria i: menyatakan alternatif j: menyatakan kriteria
n: menyatakan banyaknya kriteria
f. Merangking nilai vektor V dan sekaligus membuat kesimpulan sebagai tahap akhir.

## 2.2 Metode Simple Additive Weighting
Metode ini sering juga dikenal dengan metode penjumlahan berbobot. Konsep dasar dari metode Simple Additive Weighting adalah mencari jumlah terbobot dari penilaian kinerja pada masing-masing  alternatif  dari  semua  atribut[8].  Metode SAW  ini  mempunyai dua  atribut yaitu kriteria  keuntungan  (benefit)  dan  kriteria  biaya  (cost).  Langkah-langkah  penyelesaian  metode SAW adalah sebagai berikut:
a. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C i . b. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
c. 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.  Dalam  menentukan normalisasi  matriks  tentukan  terlebih  dahulu  kriteria  penilaian  yang  digunakan  merupakan kriteria  keuntungan  atau  kriteria  biaya.  Jika  kriteria  penilaian  yang  digunakan  merupakan keuntungan (benefit) maka dalam menentukan normalisasi menggunakan persamaan 4.

## 𝑟𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗

## 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗
Sedangkan  jika  kriteria  penilaian  yang  digunakan  merupakan  biaya  (cost)  maka dalam menentukan normalisasi matriks menggunakan persamaan 5.
𝑟𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 Dengan r ij merupakan rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A i pada attribute C j , dimana i = 1, 2, 3, ….m dan j = 1, 2, 3, …..n. Untuk Max X ij merupakan nilai tertinggi atau maksimal dari setiap baris dan kolom, Min X ij merupakan nilai terendah atau minimal dari setiap baris dan  kolom,  dan  X ij adalah  baris  dan  kolom  dari  matriks.  Setelah  menetukan  normalisasi matriks maka terbentuk matriks yang ternormalisasi.
d. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perangkingan  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi  R  dengan vektor bobot  sehingga  diperoleh nilai  terbesar  yang dipilih  sebagai alternatif  terbaik  (A i )  yang  dijadikan  sebagai  solusi.  Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif (V i ) menggunakan persamaan 6.
Vi = ∑ Wj rij 𝑛
𝑗=1 Dengan V i merupakan nilai akhir dari alternatif, W ij merupakan bobot dari kriteria yang telah ditentukan dan r ij merupakan nilai dari normalisasi matriks. Hasil akhir diperoleh dari proses perangkingan yaitu dengan menjumlahkan dari hasil perkalian antara matriks ternormalisasi dengan  vektor  bobot.  Alternatif  terbaik  diperoleh  berdasarkan  nilai  akhir  preferensi  yang memiliki  nilai  tertinggi.  Normalisasi  matriks  Nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternative A i lebih terpilih.

## 2.3 Uji Sensitivitas
Uji Sensitifitas ini dilakukan untuk mengetahui dan mendapatkan hasil dari perbandingan metode dalam penyelesaian masalah MADM sehingga dapat diketahui metode mana yang lebih sensitif  dalam  suatu  kasus  dalam  perubahan  rangking  di  setiap  metode  [9].  Dengan  adanya proses uji sensitivitas di sistemnya, maka akan memudahkan pengguna dalam memilih metode
51
yang  terbaik  dan  dengan  adanya  proses  uji  sensitivitas  akan  memberikan  sebuah  solusi  yang tepat  untuk  menyelesaikan  kasus  multi-attribute  decision  making  (MADM)  dengan menggunakan  metode  yang  sesuai[10]. Derajat  sensitivitas  (S j )  dapat  ditentukan  melalui beberapa tahap yaitu:
a. Tentukan semua bobot atribut W j = 1 (bobot awal).
b. Ubah  bobot  satu  kriteria  dengan  menaikkan  nilai  bobot  sebesar  0.5  sampai  1,  sementara bobot untuk kriteria lainnya tetap.
c. Normalisasi  bobot  atribut  tersebut  dengan  cara  membentuk  nilai  bobot  sedemikian  hingga ∑w = 1
d. Kemudian  hitung  persentase  perubahan  rangking  dengan  melihat  perubahan  nilai  tertinggi yang dihasilkan dari setiap perhitungan dibandingkan dengan kondisi pada bobot awal.

## 2.4 Tahapan Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam proses penelitian ini terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil dan Pembahasan Metode WP
Langkah-langkah  penyelesaian  dalam  melakukan  perhitungan  dengan  metode  WP  untuk penentuan kelayakan penerima diakonia adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  Kriteria,  sifat  dan  bobot  dari  masing-masing  kriteria  penentuan  kelayakan penerima diakonia, terlihat pada Tabel 1. Tabel 1. Data Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Sifat Kriteria Bobot Kriteria C1 Penghasilan Cost 10 C2 Status Nikah Benefit 3 C3 Catatan Perilaku Jemaat Benefit 4 C4 Kondisi Fisik Benefit 8 C5 Status Tempat Tinggal Benefit 7 C6 Keaktifan Warga Jemaat Benefit 7 C7 Status Anggota Warga Jemaat Benefit 8 C8 Jumlah Tanggungan Benefit 8 C9 Status Anak Benefit 3
2. Memberikan nilai Crisp dari setiap kriteria
a. Kriteria C1 - Penghasilan, terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Crisp Kriteria C1 Kode Kriteria Nama Kriteria Crisp Nilai Crisp
52
C1 Penghasilan <= 500.000 0.2 >500.000 dan <=1.000.000 0.5 >1.000.000 dan <=2.000.000 0.6 >2.000.000 dan <=3.000.000 0.8 > 3.000.000 1 b. Kriteria C2 – Status Nikah, terlihat pada Tabel 3. Tabel 3. Nilai Crisp Kriteria C2 Kode Kriteria Nama Kriteria Crisp Nilai Crisp C2 Status Nikah Janda 1 Duda 0.8 Menikah 0.6 Tidak Menikah 0.2 c. Kriteria C3 – Catatan Perilaku Jemaat, terlihat pada Tabel 4. Tabel 4. Nilai Crisp Kriteria C3 Kode Kriteria Nama Kriteria Crisp Nilai Crisp C3 Catatan Perilaku Jemaat Bukan Pemabuk 1 Pemabuk 0.2 d. Kriteria C4 – Kondisi Fisik, terlihat pada Tabel 5. Tabel 5. Nilai Crisp Kriteria C4 Kode Kriteria Nama Kriteria Crisp Nilai Crisp C4 Kondisi Fisik Sehat 0.2 Usia Lanjut 0.7 Cacat Tubuh 0.8 e. Kriteria C5 – Status Tempat Tinggal, terlihat pada Tabel 6. Tabel 6. Nilai Crisp Kriteria C5 Kode Kriteria Nama Kriteria Crisp Nilai Crisp C5 Status Tempat Tinggal Rumah Sendiri 0.2 Kontrak 0.7 Menumpang 0.8 f. Kriteria C6 – Keaktifan Warga Jemaat, terlihat pada Tabel 7. Tabel 7. Nilai Crisp Kriteria C6 Kode Kriteria Nama Kriteria Crisp Nilai Crisp C6 Keaktifan Warga Jemaat Tidak Aktif 0.2 Jarang 0.6 Aktif 0.8 g. Kriteria C7 – Status Anggota Warga Jemaat, terlihat pada Tabel 8. Tabel 8. Nilai Crisp Kriteria C7 Kode Kriteria Nama Kriteria Crisp Nilai Crisp C7 Status Anggota Warga Jemaat Terdaftar 1 Tidak Terdaftar 0.2 h. Kriteria C8 – Jumlah Tanggungan, terlihat pada Tabel 9. Tabel 9. Nilai Crisp Kriteria C8 Kode Kriteria Nama Kriteria Crisp Nilai Crisp
53 Kode Kriteria Nama Kriteria Crisp Nilai Crisp C8 Jumlah Tanggungan >=6 Orang 1 4 - 5 Orang 0.8 2 - 3 Orang 0.6 1 Orang 0.4 0 0.2 i. Kriteria C9 – Status Anak, terlihat pada Tabel 10. Tabel 10. Nilai Crisp Kriteria C9 Kode Kriteria Nama Kriteria Crisp Nilai Crisp C9 Status Anak Yatim Piatu 1 Yatim 0.7 Tidak masuk kategori 0.2
3. Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  dan  membuat  matriks keputusan.  Tabel  11  menunjukkan  data  dari  setiap  alternatif  terhadap  beberapa  kriteria penilaian. Perubahan nilai alternatif sesuai nilai Crisp, terlihat pada Tabel 12.
Tabel 11. Data Nilai Alternatif Kode Kode Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 A1 2,000,000 Janda Bukan Pemabuk Cacat Tubuh Rumah Sendiri Aktif Terdaftar 0 Tidak masuk kategori A2 300,000 Janda Bukan Pemabuk Sehat Rumah Sendiri Jarang Terdaftar 4 Tidak masuk kategori A3 2,000,000 Janda Bukan Pemabuk Cacat Tubuh Kontrak Aktif Terdaftar 4 Tidak masuk kategori A4 300,000 Janda Bukan Pemabuk Sehat Menumpang Aktif Terdaftar 1 Tidak masuk kategori A5 400,000 Tidak Menikah Bukan Pemabuk Sehat Kontrak Aktif Terdaftar 0 Tidak masuk kategori Tabel 12. Data Nilai Crisp Kode Alternatif Kode Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 A1 0.6 1 1 0.8 0.2 0.8 1 0.2 0.2 A2 0.2 1 1 0.2 0.2 0.6 1 0.8 0.2 A3 0.6 1 1 0.8 0.7 0.8 1 0.8 0.2 A4 0.2 1 1 0.2 0.8 0.8 1 0.4 0.2 A5 0.2 0.2 1 0.2 0.7 0.8 1 0.2 0.2
4. Proses perhitungan Metode WP
a. Melakukan Normalisasi Bobot berdasarkan Persamaan 1, hasilnya terlihat pada Tabel 13.
Tabel 13. Hasil Normalisasi Bobot Kode Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 Total Bobot Bobot 10 3 4 8 7 7 8 8 3 58 SW = 1 0.17 0.05 0.07 0.14 0.12 0.12 0.14 0.14 0.05 1
b. Melakukan  perhitungan  untuk  menentukan  nilai  Vektor  S  untuk  setiap  alternatif berdasarkan Persamaan 2, yaitu dengan melakukan perkalian dari hasil pemangkatan dari nilai  setiap  atribut  dengan  normalisasi  bobot  setiap  kriteria.  Dalam  menentukan  nilai Vektor  S,  apabila  kriteria  benefit,  pangkatnya  bernilai  Positif,  apabila  kriteria  cost,
54
pangkatnya  bernilai  Negatif,  hasilnya  nampak  pada  Tabel  14.  Hasil  perhitungan  dalam menentukan nilai S untuk seluruh alternatif terlihat pada Tabel 15.
Tabel 14. Hasil Pangkat berdasarkan Bobot
Kode Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 Sifat Kriteria Cost Benefit  Benefit  Benefit  Benefit  Benefit  Benefit  Benefit  Benefit Pangkat Berdasarkan Bobot -0.17 0.05 0.07 0.14 0.12 0.12 0.14 0.14 0.05
Tabel 15. Hasil Perhitungan Nilai Vektor S i Vektor S i Kode Kriteria Nilai Vektor S i C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 S 1 1.09 1.00  1.00 0.97 0.82  0.97 1.00 0.80 0.92 0.63 S 2 1.32 1.00  1.00 0.80 0.82  0.94 1.00 0.97 0.92 0.73 S 3 1.09 1.00  1.00 0.97 0.96  0.97 1.00 0.97 0.92 0.88 S 4 1.32 1.00  1.00 0.80 0.97  0.97 1.00 0.88 0.92 0.81 S 5 1.32 0.92  1.00 0.80 0.96  0.97 1.00 0.80 0.92 0.67 Total Nilai Vektor S i 3.72
c. Menentukan  nilai  preferensi  Vektor  V  setiap  alternatif  berdasarkan  Persamaan  3,  yaitu dengan  melakukan pembagian  antara  nilai  S setiap  alternatif  dengan  total  nilai  S  seluruh alternatif.  Tabel  16  menunjukkan  hasil  perhitungan  dalam  menentukan  nilai  preferensi Vektor V untuk setiap alternatif.
Tabel 16. Hasil Nilai Vektor V Kode Alternatif Nilai Vektor V  Rangking A1 0.17 5 A2 0.20 3 A3 0.24 1 A4 0.22 2 A5 0.18 4
Hasil  perhitungan  metode  WP  menunjukkan  bahwa  nilai  Preferensi  tertinggi  adalah  0.24 untuk  Kode  Alternatif  A3.  Urutan  alternatif  yang  memiliki  nilai  Preferensi  dari  tinggi  ke rendah yaitu A3, A4, A2, A5, A1

## 3.2 Hasil dan Pembahasan Metode SAW
Langkah-langkah  penyelesaian  dalam  melakukan  perhitungan  dengan  metode  SAW untuk penentuan kelayakan penerima diakonia adalah sebagai berikut:
1. Data  kriteria,  bobot,  jenis  kriteria  dan  data  alternatif  telah  ditentukan  seperti  pada perhitungan Metode WP
2. Proses perhitungan Metode SAW
a. Melakukan  perubahan nilai  pada  alternatif  sesuai  nilai  Crisp,  sehingga  diperoleh  data seperti Tabel 12.
b. Melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan  4  dan  persamaan  5,  hasilnya seperti pada Tabel 17.
Tabel 17. Hasil Normalisasi Matriks Kode Alternatif Kode Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 A1 0.33 1 1 1 0.25 1 1 0.25 1 A2 1 1 1 0.25 0.25 0.75 1 1 1 A3 0.33 1 1 1 0.87 1 1 1 1 A4 1 1 1 0.25 1 1 1 0.5 1 A5 1 0.2 1 0.25 0.87 1 1 0.25 1
55
c. Melakukan  normalisasi  bobot  kriteria  seperti  yang  dilakukan  pada  Metode  WP (menggunakan Persamaan 1) dan hasilnya seperti pada Tabel 13.
d. Melakukan  perangkingan  dengan  cara  mengalikan  bobot  kriteria  dengan  setiap  baris matriks nilai ternormalisasi mengikuti Persamaan 6. Hasilnya seperti pada Tabel 18.
Tabel 18. Hasil Nilai Preferensi/ Perangkingan Kode Alternatif Kode Kriteria Total Bobot Rangking C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 A1 0.06 0.05 0.07 0.14 0.03 0.12 0.14 0.03 0.05 0.69 5 A2 0.17 0.05 0.07 0.03 0.03 0.09 0.14 0.14 0.05 0.78 3 A3 0.06 0.05 0.07 0.14 0.11 0.12 0.14 0.14 0.05 0.87 1 A4 0.17 0.05 0.07 0.03 0.12 0.12 0.14 0.07 0.05 0.83 2 A5 0.17 0.01 0.07 0.03 0.11 0.12 0.14 0.03 0.05 0.74 4
Hasil  perhitungan  metode  SAW  menunjukkan  bahwa  nilai  preferensi  tertinggi  adalah 0.87  untuk  kode  alternatif  A3.  Urutan  alternatif  yang  memiliki  nilai  preferensi  dari  tinggi  ke rendah yaitu A3, A4, A2, A5, A1

## 3.3 Hasil dan Pembahasan Uji Sensitivitas
Uji  Ssensitivitas  adalah  proses  mengetahui  dan  mendapatkan  hasil  dari  perbandingan Metode WP dan metode SAW. Setelah mendapatkan hasil perhitungan Metode WP dan metode SAW,  maka  proses  selanjutnya  adalah  melakukan  analisa  melalui  Uji  sensitivitas.  Uji sensitivitas  dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  nilai  sensitif  dari  suatu  metode  jika diterapkan  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah  tertentu.  Suatu  metode  apabila  memiliki  nilai sensitiftas  yang  tinggi  atau  semakin  sensitif  dari  setiap  perubahan  rangking  maka  metode tersebut semakin dipilih.
Hasil  perhitungan  kedua  metode  tersebut  menggunakan  bobot  yang  telah  ditentukan seperti pada Tabel. 1 (10; 3; 4; 8; 7; 7; 8; 8; 3) terlihat pada Tabel 19.
Tabel 19. Hasil Perhitungan Metode Kode Alternatif Metode SAW Metode WP A1 0.691 0.168 A2 0.776 0.196 A3 0.870 0.237 A4 0.828 0.218 A5 0.737 0.180 Maksimal 0.870 0.237
Selanjutnya melakukan perubahan bobot satu kriteria saja sedangkan bobot untuk kriteria yang  lain  tetap,  lalu  dilakukan  analisa  terhadap  perubahan  nilai  maksimal  yang  terjadi  dari kondisi  awal  dengan  kondisi  perubahan.  Berikut  adalah  tahapan-tahapan  proses  dalam melakukan Uji Sensitivitas:
a. Tahap pertama yang dilakukan adalah melakukan penambahan nilai 0.5 pada bobot Kriteria- 1, hasilnya pada Tabel 20.
Tabel 20. Nilai 0.5 + (Bobot Kriteia-1) Kode Alternatif Metode SAW Metode WP A1 0.688 0.168 A2 0.778 0.197 A3 0.865 0.235 A4 0.829 0.219 A5 0.739 0.181 Maksimal 0.865 0.235 Perubahan % -0.5% -0.2%
56
Selanjutnya dilakukan penambahan nilai 1 pada bobot Kriteria-1, hasilnya pada Tabel 21.
Tabel 21. Nilai 1 + (Bobot Kriteia-1) Kode Alternatif Metode SAW Metode WP A1 0.685 0.167 A2 0.780 0.198 A3 0.861 0.234 A4 0.831 0.220 A5 0.741 0.181 Maksimal 0.861 0.234 Perubahan % -0.9% -0.3%
b. Hal  yang  sama  dilakukan  pada  Bobot  Kriteria  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8  dan  9.  Rekap  penambahan nilai pada setiap bobot kriteria terlihat pada Tabel 22.
Tabel 22 Rekap Penambahan Nilai Bobot Kriteria Penambahan Bobot Metode SAW Metode WP (Bobot Kriteria-1) + 0.5 -0.5% -0.2% (Bobot Kriteria-1) + 1 -0.9% -0.3% (Bobot Kriteria-2) + 0.5 0.1% 0.0% (Bobot Kriteria-2) + 1 0.2% 0.1% (Bobot Kriteria-3) + 0.5 0.1% 0.0% (Bobot Kriteria-3) + 1 0.2% -0.1% (Bobot Kriteria-4) + 0.5 0.1% 0.1% (Bobot Kriteria-4) + 1 0.2% 0.3% (Bobot Kriteria-5) + 0.5 0.0% 0.1% (Bobot Kriteria-5) + 1 0.0% 0.1% (Bobot Kriteria-6) + 0.5 0.1% 0.0% (Bobot Kriteria-6) + 1 0.2% 0.0% (Bobot Kriteria-7) + 0.5 0.1% 0.0% (Bobot Kriteria-7) + 1 0.2% -0.1% (Bobot Kriteria-8) + 0.5 0.1% 0.1% (Bobot Kriteria-8) + 1 0.2% 0.2% (Bobot Kriteria-9) + 0.5 0.1% 0.0% (Bobot Kriteria-9) + 1 0.2% -0.1% Total 1.0% 0.1%
Hasil  rekap  Uji  Sensitivitas  pada  metode  WP  dan  SAW  pada  Tabel  24  menunjukkan bahwa  metode  SAW  memiliki  total  perubahan  sebesar  1.0%  dan  metode  WP  sebesar  0.1%, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  SAW  dianggap  relevan  dalam  menyelesaikan permasalahan penentuan kelayakan penerima diakonia di jemaat GPIB Bahtera Kasih Makassar.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa metode  WP  dan  metode  SAW  memberikan  hasil  penentuan  kelayakan  penerima  diakonia dengan nilai yang berbeda tetapi memberikan urutan rangking yang sama. Setelah dilakukan Uji sensitivitas  terhadap  hasil  perhitungan  metode  WP  dan  SAW  maka  nampak  hasil perbandingannya. Metode SAW memiliki total perubahan sebesar 1.0% dan metode WP sebesar 0.1%.  Dengan  demikian  dapat  diketahui  bahwa  metode  SAW  dianggap  relevan  dalam menyelesaikan  permasalahan  dalam  penentuan  kelayakan  penerima  diakonia  untuk  jemaat
57
GPIB Bahtera Kasih Makassar. Metode SAW yang dipilih karena memiliki nilai sensitiftas yang tinggi terhadap perubahan rangking.

## 5. SARAN
Beberapa rekomendasi yang diajukan peneliti berdasarkan hasil penelitian adalah sebagai berikut:
1. Agar penelitian yang akan dilakukan dimasa mendatang dapat menggunakan metode MADM yang lain sehingga dapat membandingkan hasilnya dengan metode WP dan metode SAW.
2. Dikembangkan  dengan  menambah  fitur  grafik  sebagai  perhitungan  akhir  dalam  penentuan kelayakan penerima dakonia.
3. Mengacu  pada  hasil  penelitian  ini,  agar  GPIB  Jemaat  Bahtera  kasih  Makassar  dapat mempertimbangkan  penggunaan  sistem  penentuan  kelayakan  penerima  diakonia  sehingga tidak terjadi subyektifitas dalam pengambilan keputusan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  pihak  institusi  STMIK  Profesional  Makassar yang telah memberikan dukungan finansial dalam proses pelaksanaan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  D.  Para,  E.  Tari,  and  W.  F.  Ruku,  “Peran  Gereja  dalam  Transformasi  Pelayanan Diakonia,” J.  Teol.  Kontekst.  Indones. ,  vol.  1,  no.  2,  p.  81,  Jan.  2021,  doi: 10.46445/jtki.v1i2.310.
[2]  F. J. Nugroho, “Gereja Dan Kemiskinan: Diskursus Peran Gereja Di Tengah Kemiskinan,” Evang.  J.  Teol.  Injili  dan  Pembin.  Warga  Jemaat ,  vol.  3,  no.  1,  2019,  doi: 10.46445/ejti.v3i1.128.
[3]  A.  Pujiono,  “Diakonia  Gereja  Saat  Pandemi  Covid-19  di  Indonesia,” TE  DEUM  (Jurnal Teol. dan Pengemb. Pelayanan) , vol. 10, no. 2, 2021, doi: 10.51828/td.v10i2.35.
[4]  S.  Eleven,  “Misi  dan  Diakonia  dalam  Gereja,” J.  DIAKONIA ,  vol.  1,  no.  2,  2021,  doi: 10.55199/jd.v1i2.41.
[5]  E.  D.  Sri  Mulyani,  “Analisis  Perbandingan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan Metode  SAW  Dengan  WP  Dalam  Pemberian  Pinjaman,” CogITo  Smart  J. ,  vol.  5,  no.  2, 2019, doi: 10.31154/cogito.v5i2.151.239-251.
[6]  R.  Setiawati,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati,  “Perbandingan  Metode  Weighted  Product (WP)  dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  terhadap  Sistem  Pendukung  Keputusan Rekomendasi Calon Paskibraka,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 5, no. 3, 2021, doi: 10.35870/jtik.v5i3.181.
[7]  D.  Fernando  and  N.  Handayani,  “Uji  Sensitivitas  Metode  Sistem  Pendukung  Keputusan Dalam Menentukan Lokasi Penyebaran Media Promosi,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, 2018, doi: 10.30656/jsii.v5i2.776.
[8]  D.  M.  Efendi  and  A.  Afandi,  “SISTEM  PENGAMBILAN  KEPUTUSAN  PENERIMA BANTUAN  RENOVASI  RUMAH  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  WP  DAN SAW,” J. Inform. , vol. 21, no. 2, 2021, doi: 10.30873/ji.v21i2.2752.
[9]  W.  Yusnaeni  and  R.  Ningsih,  “ANALISA  PERBANDINGAN  METODE  TOPSIS,  SAW DAN  WP  MELALUI  UJI  SENSITIFITAS  UNTUK  MENENTUKAN  PEMILIHAN SUPPLIER,” J. Inform. , vol. 6, no. 1, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i1.4399.
[10] G. W. Setiawan, J. Wahyudi, and A. Sudarsono, “Analisis Perbandingan Metode SAW dan Metode  Topsis  melalui  Pendekatan  Uji  Sensitivitas  Penilaian  Kinerja  Pegawai  (Studi Kasus :  Dinas  Perhubungan  Bengkulu Tengah),” MEANS  (Media  Inf.  Anal.  dan  Sist. ,  pp. 169–173, Jan. 2022, doi: 10.54367/means.v6i2.1528.