## IMPLEMENTASI AHP DAN SAW PADA SPK MENENTUKAN PENERIMA BANSOS SISWA SDN YANG TERKENA AKIBAT PANDEMI
Pratedyo Septiardo, Ali Mahmudi, Mira Orisa Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia dyoseptiardo@gmail.com

## ABSTRAK
Sekolah  merupakan  suatu  lembaga  instansi  yang  diberi  wewenang  untuk  menyelenggarakan  kegiatan pembelajaran,  seiring  pesatnya  Pandemi  covid-19  ( corona  virus  Disease  19 )  telah  mempengaruhi  sistem pendidikan diseluruh dunia, yang mengarah ke penutupan sekolah dan instansi lainnya di Indonesia. Akibat dari pandemik  ini  mengimplemntasikan  ajakan  pada  masyarakat  umum  melakukan  sosial  distancing,  menghindari kerumunan, dan yang menimbulkan tatap muka langsung. Saat ini, pemerintah menerapkan ajakan WFH ( Work from Home ) dan kegiatan apapun yang menimbulkan kerumunan diganti dengan media online. Hambatan yang lain dengan diberlakukannya dari sistem pembelajaran ini menimbulkannya hambatan tersebut dikarenakan oleh faktor dari latar belakang perekonomian menengah dan rendah yang dimiliki oleh orangtua siswa. Banyak orang tua  siswa  yang  sangat  keberatan  dalam  mengikuti  sistem  pembelajaran  daring  lantaran  harus  membeli  kuota internet  juga  keterbatasan  pemilikan  handphone  yang  harus  dimiliki  dengan  sistem  pembelajaran  daring  ini. Pada penelitian ini dibuatlah sebuah sistem yang akan menerapkan pengambilan keputusan dengan metode AHP dan SAW, yang dapat membantu Lembaga sekolah dalam menentukan siswa yang layak membutuhkan bantuan dana agar tepat sasaran dan cepat. Sehingga dapat memudahkan pihak instansi dan dapat mempersingkat waktu dalam  pengolahan  datanya.  Kriteria-kriteria  yang  akan  digunakan  pada  sistem  ada  8  kriteria  yaitu  prestasi akademik,  prestasi  non  akademik,  pekerjaan  ayah,  pendapatan  ayah,  pekerajaan  ibu,  pendapatan  ibu,  jumlah saudara,  jarak  rumah  ke  sekolah.  Hasil  pada  pengujian  sistem  ini  menggunakan  metode  AHP  untuk  proses mencari  bobot  kriteria-kriteria  dan  SAW  untuk  proses  perangkingan  data  siswa,  yang  menghasilkan  tingkat akurasi  90%.  pada  pengujian  perhitungan  metode.  Dengan  adanya  sistem  ini  diharapkan  dapat  membantu instansi dalam menentukan data siswa yang layak menerima bantuan dan tidak layak meneirma bantuan dengan cepat dan akurat.
Kata kunci : Analytical Hierarchy Proces s (AHP), Simple Additive Weighting (SAW), menentukan data siswa yang layak menerima bantuan, php, MySQL.

## 1. PENDAHULUAN
Kemendikbud  2020  menyatakkan  pada  surat edaran yang berisi pembelajaran melalui media online atau  WFH  ( Work  from  Home )  agar  penyebaran Covid-19 dapat  dicegah. Dalam  kondisi ini diperlukan semua tenaga pendidikan yang diharuskannya untuk mengganti pembelajaran dengan media online.
Hambatan  dengan  di  berlakukannya  dari  sistem pembelajaran  daring  adalah  beberapa  siswa  tidak memiliki  fasilitas  seperti  handphone.  Sehingga dengan  adanya  hambatan  tersebut  mengakibatkan siswa tersebut tertinggal materi pelajaran sekolah dan tidak  mendapatkan  nilai.  Timbulnya  hambatan tersebut  dikarenakan  oleh  faktor  dari  latar  belakang perekonomian  menengah  dan  rendah  yang  dimiliki oleh  orangtua  siswa.  Banyak  orang  tua  siswa  yang berasal  dari  latar  belakang  menengah  dan  rendah yang  sangat  keberatan  dalam  mengikuti  sistem pembelajaran  daring  lantaran  harus  membeli  kuota internet juga keterbatasan pemilikan handphone yang harus dimiliki dengan sistem pembelajaran daring ini.
Dalam hal ini pemerintahan Indonesia mengeluarkan  keputusan  Mendikbud  no  582/P/2020
tentang  sekolah  yang  menerima  bantuan  operasional yang ada dalam ruang lingkup sekolah. Bantuan dana tersebut  diperuntukkan  bagi  sekolah  yang  terkena akibat  dari  wabah  covid-19  dan  diharapkan  pihak sekolah  dapat  mengolah  dana  tersebut  dengan  baik sehingga  dapat  membantu  para  siswa  yang  terkena akibat  covid-19.  Sebelum  memberikan  bantuan kepada  siswa  yang  bersangkutan  pihak  sekolah mempunyai  kriteria-kriteria  tertentu  untuk  dapat mengklasifikasi  siswa  yang  layak  menerima  bantuan tersebut  dan  yang  tidak  layak  dengan  berbagai pertimbangan.  Agar  bantuan  tepat  sasaran,  penelitian ini  diusulkan  menggunakan  klasifikasi  siswa  yang layak menerima bantuan oprasional dengan menggunakan  metode  SAW  dan  AHP  berbasis website.  Pada  metode  AHP  ini  digunakkan  untuk menentukan  bobot  pada  setiap  kriteria.  Dan  metode SAW  ini  digunakkan  untuk  menentukkan  rangking data  siswa  yang  layak  mendapatkan  bantuan  dana berupa  perhitungan  data  dari  nilai  alternatif  di  SDN 001  Balikpapan  Kota  dengan  membandingkan metode mana yang sangat cocok untuk BANSOS ini.
Proses  pengelolahan  bantuan  dana  ini  masih banyak  kekurangan  seperti  menggunakan  sistem
manual  yaitu  memasukan  data  siswa  ke  dalam Microsoft  word dan Microsoft  excel .  Kemudian  data siswa  di  rekap  lagi  dari  Microsoft  excel  hal  ini memakan  waktu  yang  cukup  lama  dalam memproses data  untuk  menggolongkan  beberapa  kriteria  siswa yang  layak  menerima  bantuan  dana  dan  tidak  layak menerima  bantuan  dana  yang  akan  dipertimbangkan dan  membuat  laporan  penerima  bantuan  dana  dari sekolah ke pada siswa.
Oleh  sebab  itu,  diperlukannya  pengembangan sistem yang bisa membantu sekolah untuk menentukan siwa yang layak menerima bantuan dana, dan yang tidak layak menerima bantuan dana. Dengan adanya  bantuan  dana  Covid-19  yang  tepat  Sasaran oleh pihak sekolah diharapkan dapat membantu untuk meringankan beban orang tua siswa dalam memenuhi kebutuhan  Pendidikan  yang  diperlukan  dalam sistempembelajaran  daring  via  E-learning  dan  pihak sekolah dapat dengan mudah membuat laporan siswa penerima bantuan dana dari sekolah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terkait
M. Fatahuddin (2017) menyatakan yaitu Sistem Pendukung  Keputusan  penentuan  keluarga  yang berhak mendapatkan raskin (Beras Miskin) menggunakan  metode  SAW  tujuan  penelitian  ini adalah  membuat  sistem  pendukung  keputusan penentuan  keluarga  yang  berhak  mendapatkan RASKIN (Beras Miskin) berupa perhitungan data dari nilai alternatif warga di desa tumbuh mulia.
Angga  Pramudhita  (2017)  menyatakan  yaitu Sistem  Pendukung  Keputusan  pemilihan  rumah  kost putra  untuk  mahasiswa  di  kota  Malang  dengan menggunakan  metode  SAW  penggunaan  metode SAW  pada  sistem  pendukung  keputusan  ini memberikan rekomendasi atau saran tempat kost yang sesuai  dengan  kriteria  konsumen  dengan  cara meninputkan  beberapa  kriteria  oleh  pengguna  atau user.
Andrea  Graselita  Beatrix  Squera  (2017) menyatakan,  mencari  karyawan  terbaik  berdasarkan kriteria-kriteria yang  telah ditentukan dengan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  untuk  melakukan  perhitungan  pada  kasus pemilihan  karyawan  terbaik.  Metode  ini  dipilih karena  mampu  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari sejumlah  alternatif  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang ditentukan.  Kriteria  bersifat  statik,  nilai  bobotnya dapat  diubah  sesuai  keinginan  user.  Kemudian dilakukan proses perangkingan yang akan menentukan karyawan terbaik yang telah direkomendasikan.
2.2. Metode Simple Additive Weighting (SAW) Metode  SAW  adalah  Salah  satu  metode  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  dari  Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making  (FMADM) adalah  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) yaitu  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mencari
alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan kriteria tertentu.
Definisi  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut (Pahlevy.  2010).  Metode  ini  membutuhkan  proses normalisasi matriks keputusan X ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang  ada.  Formula  untuk  melakukan  normalisasi tersebut  adalah  sebagai  berikut  (Kusumadewi, Harjoko, dan Wardoyo.).
Dimana:
1. rij  = rating  kinerja ternormalisasi  dari  alternatif Ai  (i=,  2,…,m)  Maxi=  nilai  maksimum  dari setiap baris dan kolom.
2. Min=  nilai  minimum  dari  setiap  baris  dan kolom. xij= baris dan kolom dari matriks.
Formula untuk mencari nilai preferensi untuk setiap alternatif  (Vi)  diberikan  sebagai  (Kusumadewi, Harjoko, dan Wardoyo.2006):
Langkah-langkah  metode Simple  Additive  Weighting (SAW):
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan.
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria, 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 ternomalisasi  R  dengan  vector  bobot  sehingga diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif terbaik sebagai solusi (Henry. 2009)
2.3. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) adalah  suatu  metode  pengambilan  keputusan  dengan melakukan  perbandingan  berpasangan  antara  kriteria pilihan  dan  juga  perbandingan  berpasangan  antara pilihan yang  ada. Permasalahan pengambilan keputusan  dengan  AHP  umunya  dikomposisikan menjadi kriteria, dan alternative pilihan.
Langkah  pertama  membangun  hirarki.  Hirarki dibangun  dari  identifikasi  informasi  yang  diteliti. kemudian  permasalahan  diuraikan  secara  berurutan dalam  elemen-elemen  yang  berbentuk  hirarki  yang didalamnya terdapat goal, kriteria, dan alternatif.
Gambar 1. Gambar contoh struktur hirarki dalam

## AHP
Setelah  hirarki  dibangun.  langkah  selanjutnya adalah  membuat  matriks  perbandingan  berpasangan. Untuk  membandingkan,  dibutuhkan  nilai  skala perbandingan.  Penilaian  pada  perbandingan  matriks berpasangan  dilakukan  oleh  orang  yang  ahli  dalam permasalahan yang akan diteliti.
Metode  AHP  mempunyai  kemampuan  dalam memecahkan  suatu  permasalahan  yang  bersifat multiobjektif  dengan  berdasarkan  perbandingan preferensi dari setiap elemen dalam hierarki, prosedur metode AHP adalah sebagai berikut:
1. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  solusi yang diinginkan.
2. Membuat  struktur  hierarki  yang  diawali  dengan menetapkan  tujuan  umum,  yang  merupakan sasaran  sistem  secara  keseluruhan  pada  level teratas.
3. Membuat prioritas elemen.
a. Dalam  menentukan  prioritas  elemen  adalah membuat  perbandingan  berpasangan,  yaitu membandingkan  elemen  secara  berpasangan sesuai kriteria yang diberikan.
b. Matrik perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk mempresentasikan  kepentingan  relatif  dari suatu elemen terhadap elemen yang lain.

## 2.4. Sistesis.
Pertimbangan - pertimbangan terhadap
perbandingan berpasangan, untuk memperoleh keseluruhan prioritas adalah sebagai berikut:
a. Menjumlahkan  nilai  dari  setiap  kolom  pada matriks.
b. Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total kolom  yang  bersangkutan  untuk  memperoleh normalisasi matriks.
c. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  baris  dan membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk mendapatkan nilai prioritas.
2.5. Mengukur Konsistensi.
Hal-hal yang dilakukan dalam mengukur tingkat konsistensi ini adalah sebagai berikut:
a. Kalikan  setiap  nilai  pada  kolom  pertama  dengan prioritas relatif elemen pertama, nilai pada kolom kedua  dengan  prioritas  relatif  elemen  Kedua  dan seterusnya.
b. Jumlahkan setiap baris.
c. Hasil  penjumlahan  tiap  baris  dibagi  prioritas bersangkutan dan hasilnya dijumlahkan.
d. Hasil  penjumlahan  dibagi  jumlah  elemen,  maka akan didapat λmaks.
2.6. Mencari nilai Consistency Index (CI).
Keterangan: CI = Consistency Index. λmaks = eigenvalue maksimum. n = banyaknya elemen.

## 2.7. Mencari nilai Consistency Ratio (CR).
Keterangan: CR = Consistency Ratio. CI = Consistency Index. RI = Random Index.
Memeriksa  konsitensi  hierarki,  yang  diukur adalah  rasio  konsitensi  dengan  melihat  index konsitensi.  Jika  nilai  consistency  Ratio  >  0,1  maka penilain  data  judgment harus  diperbaiki.  Mengulangi langkah 3,4 dan 5 untuk seluruh tingkat hierarki. Jika ronsistency  ratio  <  0,1  maka  nilai  perbandingan berpasangan  pada  matriks  kriteria  yang  diberikan, konsisten.  Tabel  Nilai  random  index  Seperti ditunjukkan pada tabel 1.

## Tabel 1. Nilai random index (Saaty, 1990)
Ukuran Matriks Nilai RI 1,2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 11 1,51 12 1,48 13 1,56 14 1,57 15 1,59
3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisa Masalah
Proses  pengolahan  data  bantuan  dana  ke  siswa yang terkena akibat Pandemik covid-19 saat ini masih menggunakan  sistem  manual  seperti  menyeleksi berkas-berkas siswa, kemudian dalam proses penilaian  berkas  tersebut  untuk  siswa  yang  layak butuh  bantuan  dana.  Masalah  yang  ditimbulkan  dari proses ini ialah berkas siswa terlalu banyak dan dalam menilai  siswa  tersebut  layak  menerima  juga memerlukan beberapa kriteria-kriteria yang dibutuhkan  untuk  mengolah  data  tersebut.  Dengan adanya permasalahan tersebut menjadi latar belakang dibuatnya  sistem  aplikasi  BANSOS  dana  berbasis website . Dengan demikian dapat mengurangi kesalahan  untuk  menentukan  siswa  yang  layak
membutuhkan  bantuan  dana  karena  salah  sasaran  di SDN 001 Balikpapan
Desain  diagram  blok  pada  program  BANSOS dana dikembangkan dalam penelitian ini menggunakan  metode  AHP  dan  SAW  di  tunjukkan pada gambar 2
Gambar 2. Tampilan Blok Diagram AHP dan SAW
Blok  diagram  sistem  pada  Gambar  2  dapat diketahui langkah awal sebelum menjalankan aplikasi yaitu  Administrator  dapat  mengakses  halaman  untuk menginputkan data siswa, kemudian dilakukan proses simpan  terhadap  data  tersebut  kedalam  database. Proses  selanjutnya  adalah  pembobotan  kriteria dengan menggunakan AHP sehingga diperoleh bobot yang  konsisten.  Selanjutnya  bobot  digunakan  dalam proses perangkingan dengan metode SAW. Data hasil perangkingan  ditampilkan  dan  disimpan  kedalam database.

## 3.2. Flowchart Admin
Flowchart system admin yang akan dibuat pada Gambar  3  menggambarkan  alur  system.  Penjelasan flowchart system admin:
a. Login Saat  membuka  aplikasi  BANSOS  dana  untuk melkakukan  login  dahulu  untuk  masuk  ke halaman dashboard admin, membutuhkan username dan password jika proses login berhasil dan sukses maka akan masuk ke halaman admin. b. Menu Utama
Saat  administrator  berhasil  masuk  maka  akan muncul tampilan dashboard admin yang menampilkan logo, visi, dan misi sekolah. c. Kelola Data Siswa Pada menu data siswa admin dapat menambahkan, melihat, mengedit, dan menghapus  data  siswa  sesuai  dengan  kriteria- keriteria  yang  sudah  di  tentukan.  Jika  tidak maka administrator  akan  Kembali  pada  halaman dashboard admin.
d. Kelola Data User
Pada menu data user admin dapat menambahkan, melihat,  mengedit,  dan  menghapus  data  user untuk login.
e. AHP dan SAW Pada  menu  ini  jika  ada  data  siswa  yang  sudah diinputkan  lengkap  dan  sesuai  dengan  kriteria maka  akan  dilakukan  proses  perhitungan  dan perangkingan  menggunakan  metode  AHP  untuk perhitungan  mencari  bobot  dan  SAW  untuk perangkingan,  setelah  data  sudah  diproses  akan disimpan secara otomatis ke menu laporan.
f. Menu Kriteria Pada  menu  ini  admin  dapat  menambahkan,
mengedit, menghapus data kriteria, dan memberikan bobot pada perbandingan pembobotan berpasangan pada setiap kriteria g. Laporan Pada  menu  ini  laporan  terdapat  siswa  yang lengkap  dengan  kriteria-kriteria  yang  sudah dihitung pada proses AHP dan SAW.
h. Logout Pada  menu  logout  berfungsi  untuk  administrator yang  ingin keluar dari  sistem  BANSOS  dana  dan akan dikembalikan ke halaman login
Gambar 3. Tampilan Flowchart Sistem Admin

## 3.3. Flowchart sistem user
Gambar 4. Flowchart Sistem User AHP dan SAW
Flowchart system admin yang akan dibuat  pada Gambar  4  menggambarkan  alur  system.  Penjelasan flowchart system admin:
a. Login Saat  membuka  aplikasi  BANSOS  dana  untuk melkakukan  login  dahulu  untuk  masuk  ke halaman dashboard admin, membutuhkan username dan password jika proses login berhasil dan sukses maka akan masuk ke halaman admin.
b. Dashboard Pada  menu  dashboard  ini  user  dapat  melihat  visi dan  misi  dari  sekolah  dasar  nasional  001 balikpapan.
c. Data Siswa Pada menu user dapat melihat data dari user.
d. AHP dan SAW Pada  menu  ini  user  dapat  melihat  hasil perangkingan dari proses metode AHP dan SAW.
e. Laporan
Pada  menu  ini  dapat  mengksport  data  ke  dalam pdf.

## 3.4. Struktur Menu Admin
Gambar 5. Tampilan Struktur Menu Admin
Pada  tampilan  gambar  5  adalah  alur  struktur menu  admin  pada  sistem  aplikasi  BANSOS  dana dengan  metode  AHP  dan  SAW,  terdapat  dashboard admin.  Dibawah  dashboard  terdapat  menu  utama, data siswa, table ahp dan saw, laporan, dan about me. Di menu data kriteria dapat menambahkan, mengedit, dan  hapus  data  kriteria  dan  juga  bisa  menentukan nilai tiap bobot pada setiap kriteria. Pada menu utama terdapat visi dan misi sekolah dan juga logo sekolah, pada  menu  data  siswa  terdapat menu CRUD  ( create , read , update , delete ),  pada  menu  table  ahp  dan  saw terdapat  proses  perhitungan  metode  AHP  untuk mencari  bobot  dan  SAW  untuk  perangkingannya. Sedangkan  pada  menu  laporan  admin  dapat  meng- eksport  hasil  dari  perhitungan  data  siswa,  dan  pada menu about me terdapat biodata dari pembuat website sistem aplikasi.

## 3.5. Struktur Menu User
Gambar 6. Gambaran umum struktur menu user
Pada  tampilan  gambar  6  adalah  alur  struktur menu  user  pada  sistem  aplikasi  BANSOS  dana dengan  metode  AHP  dan  SAW,  terdapat  data  siswa untuk  menampilkan  data  user  yang  login  di  halaman ini,  pada  menu  table  AHP  dan  SAW  untuk menampilkan  hasil  dari  metode  AHP  dan  SAW,  dan pada  menu  laporan  bisa  mengeksport  data  ke  dalam pdf.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Data Siswa
Pada halaman ini berfungsi untuk menampilkan nis,  nama,  kelas,  prestasi  akademik,  prestasi  non akademik, pekerjaan ayah, pendapatan ayah, pekerjaan  ibu,  pendapatan  ibu,  jumlah  anak,  jarak rumah  ke  sekolah.  Juga  terdapat  fitur  untuk menambahkan, edit, dan delete data siswa.

## Gambar 7. Tampilan Halaman Data Siswa

## 4.2. Halaman Tabel AHP dan SAW
Pada halaman ini terdapat hasil dari proses AHP dan  SAW,  dan  pada  saat  button  lihat  perhitungan diklik  maka  tampilan  seperti  yang  ditunjukkan  pada gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Halaman Tabel AHP dan SAW

## 4.3. Pengujian Fungsional
Pengujian  fungsional  sistem  ini  berguna  untuk menguji fitur-fitur pada sistem yang ada pada aplikasi penerapan  sistem  pendukung  keputusan  dengan metode  AHP  sebagai  pencari  bobot  dan  SAW  untuk perangkingan  data  siswa  untuk  BANSOS  dana  yang layak  menerima  bantuan  dana.  Hasil  pengujian fungsional sistem ditunjukan dalam tabel.
Tabel 2. Tabel Pengujian Fungsional
No Fungsi Yang Diuji B G 1 Login √ - 2 Halaman Data Siswa √ - a. Create Data Siswa √ - b. Update Data Siswa √ - c. Delete Data Siswa √ - 3 Halaman Tabel AHP dan SAW √ - a. Hitung AHP-SAW √ -
b. Lihat perhitungan √ - 4 Halaman Kriteria √ - a. CRUD krtieria √ - b. Perbandingan pembobotan berpasangan √ - 5 Laporan √ - 6 Export To Excel √ - 7 Halaman User My Profile √ - 8 Halaman User Update Profile √ - 9 Logout √ - Keterangan :  B : Berhasil
 G : Gagal
Berdasarkan hasil pungujian fungsional ini yang telah  dilakukan  pada  fitur  aplikasi  sistem  ini  bahwa semua  halaman,  button  pada  aplikasi  penerapan sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  AHP dan  SAW  pada  pengolahan  data  siswa  yang  dibuat telah berhasil dan berjalan dengan baik.

## 4.4. Pengujian Browser
Pada  pengujian  aplikasi  ini  pengguna  browser ini  dapat  menggunakan  dua  browser.  Pengujian  ini dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  berhasil  dan gagal  pada  semua  tampilan  dan  fungsi  aplikasi dengan  menggunakan  Microsoft  Edge  dan  Google Chrome  dapat  berjalan  100%  yaitu  Microsoft  Edge versi 91.0.864.54 dan Chrome versi 91.0.4472.114.
Tabel 3. Tabel Pengujian Browser No Proses Microsoft Edge Google Chrome Mozilla Firefox 1 Login √ √ √ 2 Halaman Data Siswa √ √ √ 3 Halaman AHP dan SAW √ √ √ 4 Halaman Kriteria √ √ √ 5 Laporan √ √ √ 6 Export To Excel √ √ √ 7 Halaman User My Profile √ √ √ 8 Halaman User Update Profile √ √ √ 9 Logout √ √ √ Keterangan : √  : Berhasil
X : Gagal

## 4.5. Pengujian User
Pengujian  user  bertujuan  untuk  mengetahui apakah sistem sudah berjalan dengan baik atau belum. Pengujian  ini  dilakukan  oleh  admin,  responden  yang terdiri  10  user  dari  SDN  001  Balikpapan.  Kuesioner berisi  6  pertanyaan  tentang  aplikasi.  Berikut  ialah tabel hasil dari responden seperti berikut:
Tabel 4. Tabel Pengujian User No Pertanyaan Penilaian S e tu ju (S ) K u r a n g S e tu ju (K S ) Ti d a k S e tu ju (TS ) 1 Apakah rancangan sistem pada ukuran dan warna font tulisan sudah terlihat jelas oleh user ?
100% - - 2 Apakah aplikasi sistem menentukan Bansos dana berbasis web ini mudah dipahami dan mudah digunakan oleh user ? 90% 10% - 3 Apakah perangkingan metode AHP dan SAW sesuai dengan kebutuhan?
90% 10% - 4 Apakah form-form yang ada pada aplikasi ini sudah jelas dan mudah digunakan oleh user? 100% - - 5 Apakah kriteria data yang digunkan sesuai dengan kriteria data siswa yang ada di SDN 001 Balikpapan? 90% 10% - 6 Apakah program aplikasi yang dibuat sudah membantu pihak Lembaga sekolah dalam mengambil keputusan menentukan siswa yang layak menerima Bansos dana? 100% - -

## 4.6. Pengujian  perhitungan  metode  AHP  dan SAW
Dalam pengujian perhitungan pada metode AHP dan  SAW,  dengan  hasil  akhir  perhitungan  yang berupa  nilai  preferensi  tiap  siswa  akan  dihitung selisih  perbedaan  antara perhitungan manual  di excel dengan  perhitungan  yang  sudah  dilakukan  oleh aplikasi  seleksi  dan  perangkingan  BANSOS  dana siswa  yang  layak  menerima  dana.  Sehingga  akan menghasilkan  perhitungan  pada  metode  AHP  dan SAW nya pada tabel dibawah ini 5
Tabel 5. Tabel Presentase error
Nama siswa Hasil perhitungan excel Hasil perhitungan aplikasi Presentase Selisih(%) Aura 0.61212403 0.612117882 0.001004382 Aneila 0.627775782 0.62776844 0.00116954 Afika 0.671220179 0.671226198 0.000896717 Adinda 0.651788176 0.651790388 0.000339373 Az'Zahra 0.659360296 0.659358849 0.000219456 Aida 0.500387683 0.500387275 8.15368E-05 Bilqis 0.836501027 0.836505068 0.000483081 Afiqah 0.825030647 0.825029799 0.000102784 Erya 0.692342005 0.69233372 0.001196677 Abdullah 0.876192893 0.876189376 0.000401397 Belisia 0.640681535 0.640682701 0.000181993 Andzas 0.869231687 0.869239911 0.000946114 Abiemanyu 0.649754521 0.649751585 0.000451865 Aal fajar 0.672107694 0.672100598 0.001055794 Abimanyu 0.677258413 0.677260614 0.000324986 Dirga 0.795907788 0.795911407 0.000454699 Andika 0.79994902 0.799957944 0.001115559 Ajeng 0.720345282 0.720338502 0.000941224 Abqori 0.662091708 0.662088661 0.00046021 Alfan 0.50021984 0.500222533 0.00053836 Akhdan 0.693206925 0.693205487 0.000207442 Achmad 0.519146487 0.519145348 0.000219399 Adhisa 0.683213654 0.683223697 0.001469943 Elvina 0.838833453 0.838835771 0.000276335 Dhafir 0.745618469 0.745619743 0.000170865
Adhiva 0.669914716 0.669918279 0.000531856 Anastasya 0.751964367 0.751955882 0.001128391 Bayu 0.646067689 0.646068657 0.000149829 Ashlam 0.657008963 0.657004018 0.000752659 Ayska 0.729006182 0.729008456 0.000311931
Dari  tabel  5  ini  dapat  dilihat  bahwa  pengujian metode sebesar  0.005%,  sehingga  dapat  diketahui tingkat keakuratan  sistem  aplikasi  BANSOS  dana  ini sebesar 99.95%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diuraikan  dari  hasil pembuatan sistem menentukan penerimaan BANSOS dana data siswa yaitu:
1. Aplikasi  sistem pendukung keputusan ini dapat digunakan  untuk  membatu  menentukan  dan merangkingkan  penerima  bantuan  dana  yang layak untuk siswa SDN 001 Balikpapan.
2. Aplikasi  ini  dapat  digunakan  untuk  membuat laporan  data  siswa,  data  user  dan  data perangkingan dalam format pdf.
3. Kombinasi  metode  AHP  dan  SAW  dalam seleksi dan perangkingan menentukan penerimaan  bantuan  dana  untuk  siswa  telah menghasilkan  nilai  preferensi  yang  sesuai dengan keluaran yang diharapkan.
4. Berdasarkan  hasil  pengujian  aplikasi  dengan menggunakan  3  browser  yang  berbeda,  semua tampilan  dan  fungsi  aplikasi  dapat  berjalan 100%  pada  3  browser  yaitu,  Mozilla  Firefox versi  71.0,  Google  Chrome  versi  87.0.4280.88 dan Microsoft Edge versi 44.18362.329.0.
5. Pengujian  user  menunjukkan  bahwa  yang memilih  setuju  total  adalah  57  jawaban  dari  10 user dan  yang memilih tidak  setuju  total  adalah 3 jawaban dari 10 user.
6. Pengujian  perhitungan  metode  AHP  dan  SAW untuk  akurasi  presentase error menunjukkan bahwa  rerata  presentase error sebesar  0.05% sehingga  dapat  diketahui  tingkat  keakuratan sistem  aplikasi  menentukan  penerima  bansos dana  SDN  001  Balikpapan  menggunakan metode AHP-SAW ini sebesar 99.95%

## 5.2. Saran
Untuk pengembangan  kedepan  yang lebih  baik, aplikasi pengolahan data siswa ini memiliki beberapa saran, yaitu:
1. Aplikasi  ini  menggunakan  8  kriteria.  Aplikasi ini  dapat  dikembangkan  dengan  menambahkan beberapa kriterianya.
2. Aplikasi  ini  dapat  dikembangkan  dengan metode  selain  AHP  dan  SAW  seperti  Topsis, WP method, Vikor, dan metode lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Fatahuddin  (2017).  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Keluarga  Yang  Berhak Mendapatkan Raskin (Beras Miskin) Menggunakan  Metode  Saw  (Simple  Additive Weighting)  (Studi  Kasus  Desa  Tumbuh  Mulia Kecamatan Suralaga Kabupaten Lombok Timur).  Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika Vol.1(1).
[2] Angga  Pramudhita  (2017).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Rumah  Kost  Putra  Untuk Mahasiswa Di Kota Malang Dengan Menggunakan  Metode  Saw.  Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika Vol.1(1).
[3] Baidowi,  Achmad.  "Implementasi  Kebijakan Bantuan
Operasional Penyelenggaraan Pendidikan pada Masa Pandemi Covid- 19." Jambura Journal of Educational Management (2020): 85-102..
[4] Pebakirang, S.I., Sutrisno, A. and Neyland, J.S., 2017.  Penerapan  Metode  AHP  (Analytical Hierarchy  Process)  untuk  Pemilihan  Supplier Suku  Cadang  di  PLTD  Bitung. Jurnal  Online Poros Teknik Mesin UNSRAT , 6 (1).
[5] Destriyana  Darmastuti,  "Implementasi  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Dalam Sistem  Informasi  Lowongan  Kerja  Berbasis Web  Untuk  Rekomendasi  Pencari  Kerja Terbaik," 2013 .
[6] KeMenKes,  R.I.,  2020.  Profil  kesehatan Indonesia  tahun  2019. Jakarta:  Kementerian Kesehatan Republik Indonesia .
[7] Andrea  Graselita  Beatrix  Saquera,  (2017).
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan  Terbaik  Dengan  Metode  Saw  (Studi Kasus Pt. Focus Distribution Nusantara Surabaya)  Berbasis  Desktop.  Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika Vol.1(1).
[8] Yusron  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk  Menentukan  Penerima  Reward  Siswa Beprestasi Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw) Di Pondok Pesantren Darul  Qur’án  Gunungkidul  Yogyakarta.  Jurnal SCRIPT Vol.5(2).
[9] Bella  Fardani  (2018).  Penerapan  Metode  Saw (Simple Addittive Weighting) Untuk Merancang Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Taruna Taruni  Terbaik  Pada  Smk  Negeri  2  Turen. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol.2(1).
[10] Jenita  Puspita  Angelina  Pulu  (2018).  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Siswa Berprestasi Pada Sman 1 Haharu Menggunakan Metode  Analytical  Hierarchy  Process.  Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol.2(2).
[11] Aulia Paramita (2017). Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Guru Terbaik Berdasarkan  Kinerja  dengan  Metode  Analytical Hierarchy  Process(AHP).  Jurnal  TEKNOSI
Vol.3(1).