## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN LANGSUNG TUNAI (BLT) MENGGUNAKAN METODE SIMPLE
ADDITIVE WEIGHTING (SAW) BERBASIS WEBSITE
* Rafika Sari 1 , Subarkah 1 , Siti Setiawati 1 dan Diah Angraina Fitri 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Riau, Indonesia
* rafika.sari@dsn.ubharajaya.ac.id, subarkah18@mhs.ubharajaya.ac.id , siti.setiawati@dsn.ubharajaya.ac.id , diahfitri@umri.ac.id
Abstrak:  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Website. Bantuan Langsung Tunai (BLT) merupakan salah satu program bantuan bersyarat dari pemerintah sebagai bentuk kompensasi dari kenaikan harga Bahan Bakar Minyak (BBM). Pada tahap seleksi  calon  penerima  (BLT)  belum  sepenuhnya  tepat  sasaran  karena  masih  dilakukan secara  manual  sehingga  banyak  yang  belum  tepat  sasaran.  Berdasarkan  hal  ini  maka dilakukan  penelitian  untuk  merancang  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  akan mempermudah  dalam  pengecekan  data  calon  warga  yang  berhak  menerima  dana  BLT secara otomatis untuk setiap penyalurannya. Sehingga proses seleksi dapat lebih objektif, efisien  waktu  dan  dapat  meminimalisir  kesalahan  seleksi  yang  mungkin  timbul  dalam pemilihan  calon  penerima  BLT.  Pada  penelitian  ini  digunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW).  Data  sampling  yang  gunakan  adalah  data  Kepala  Keluarga  di  Desa Satria Jaya Kecamatan Tambun Utara Kabupaten Bekasi. Proses perhitungan menggunakan algoritma  SAW  dan  inplementasi  sistem  berbentuk Website dengan  metode waterfall memberikan hasil  yang baik dan akurat.   Analisisa yang diberikan didasarkan pada hasil perkalian dan penjumlahan matriks ternormalisasi dengan nilai bobot yang telah ditentukan. Penentuan  range  nilai  akhir  0  –  0.75  sebagai  nilai  yang  digunakan  untuk  penentuan kelayakan  calon  penerima  BLT  berdasarkan  observasi  lapangan  di  desa  tersebut.  Hasil simulasi  perhitungan  data  calon  penerima  BLT  dengan  menggunakan  algoritma  SAW menghasilkan 25% hasil simulasi data yang diuji merupakan penduduk yang lolos sebagai penerima bantuan BLT.
Kata  kunci :  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT);  Sistem  Pendukung  Keputusan;  Simple Additive Weighting (SAW); website.
Abstract: Decision-Making System for Recipients of Direct Cash Aid (BLT) Using the Website-Based Simple Additive Weighting (SAW) Method. Direct Cash Aid – Bantuan Langsung Tunai (BLT) is a conditional assistance program from the government as a form of compensation for rising fuel oil prices – Bahan Bakar Minyak (BBM). At the selection stage of prospective recipients (BLT) it was not fully on target  because  it was still done manually so that many were not on target. Based on this, research was carried out to design a decision support system that would make it easier to check data on prospective residents who  are  entitled  to  receive  BLT  funds  automatically  for  each  distribution.  So  that  the selection process can be more objective, time efficient and can minimize selection errors that  may  arise  in  the  selection  of  prospective  BLT  recipients.  In  this  study,  the  Simple Additive Weighting (SAW) method was used. The sampling data used is data from the head of  the  inhabitant  in  Satria  Jaya  Village,  Tambun  Utara  District,  Bekasi.  The  calculation process uses the SAW algorithm and the system implementation in the form of a Website with the waterfall method gives good and accurate results. The analysis given is based on the results of multiplication and addition of normalized matrices with predetermined weight values. Determination of the final value range of 0  – 0.75 as the value used to determine the eligibility of prospective BLT recipients based on field observations in the village. The simulation  results  for  calculating  data  on  prospective  BLT  recipients  using  the  SAW algorithm yielded 25% of the simulated results of the tested data being residents who passed as BLT aid recipients.
Vol. 10 No. 2, Desember 2022, Hal. 292-308 Available at https://stitek-binataruna.e-journal.id/radial/index ISSN: 2337-4101
E-ISSN: 2686-553X
Keywords : Direct Cash Aid (BLT); Decision Support System; Simple Additive Weighting (SAW); website
History &License of Article Publication: Received: 21/11/2022 Revision: 12/12/2022 Published: 31/12/2022
DOI: https://doi.org/10.37971/radial.v10i2.296
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  pada  saat  ini  terus  mengalami  perkembangan  yang  sangat pesat setiap tahunnya bahkan setiap hari diyakini mampu berperan aktif dalam kehidupan manusia.  Sehingga  kita  bisa mencari  dan  mendapatkan  berbagai  informasi  dengan  sangat mudah dan cepat menggunakan kecanggihan teknologi. Dengan perkembangan teknologi ini dapat menciptakan sebuah sistem informasi  yang dapat mempermudah dalam pengolahan data sehingga dapat menghemat waktu dan mempermudah pekerjaan agar lebih efisien. Pada pengolahan data untuk menjadi sebuah informasi berarti merupakan kelebihan dari sebuah sistem  komputer.  Pada  suatu  instansi  baik  negeri  maupun  swasta  sangat  membutuhkan sebuah sistem yang dapat mengumpulkan, memilah, mengolah serta dapat menyimpan data yang dapat dilihat kembali dan juga dapat menyalurkan berbagai informasi[1].
Sejalan  dengan  hal  tersebut  seharusnya  teknologi  informasi  sudah  dapat  diterapkan pada level Kantor Kelurahan Desa untuk berbagai keperluan. Dalam hal ini desa Satria Jaya Kabupaten  Bekasi  masih  melakukan  beberapa  aktivitas  secara  manual,  khususnya  dalam proses  penyeleksian  calon  penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT).  Bantuan  Langsung Tunai  (BLT)  merupakan  salah  satu  program  bantuan  bersyarat  dari  pemerintah  sebagai bentuk  kompensasi  dari  kenaikan  harga  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  berjenis  pemberian uang tunai atau beragam bantuan lainnya[2]. Tentunya hal ini kurang efektif karena begitu banyaknya data dan tetapi harus menyeleksi secara manual. Sehingga Kantor Kepala Desa mengalami kesulitan dalam penyeleksian bantuan dari pemerintah. Pada tahap penyeleksian calon penerima BLT masih belum sepenuhnya tepat sasaran sehingga belum sesuai dengan yang  diharapkan.  Berdasarkan  observasi  yang  telah  dilakukan  di  Kantor  Kelurahan  Desa Satria Jaya Kecamatan Tambun Utara Kabupaten Bekasi ini memiliki total jumlah penduduk berdasarkan jumlah Kepala Keluarga (KK) disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Jumlah Kepala Keluarga di Desa Satria Jaya Wilayah Jumlah KK Total KK Dusun I 129 574 Dusun II 154 Dusun III 291 Sumber: Hasil penelitian (2022)
Dari  jumlah  warga  pada  tabel  I  masih  banyak  terdapat  warga  yang  kurang  mampu berdasarkan kriteria yang ada di Kantor Kelurahan Desa Satria Jaya. Adapun Kriteria yang
terdapat di Desa Satria Jaya dalam penerimaan BLT yaitu: (i) jumlah penghasilan, (ii) status perkawinan, (iii) jumlah anak, dan (iv) umur. Penelitian ini mencoba membuat solusi untuk mempermudah  pelayanan  masyarakat,  yakni  dengan  merancang  sebuah  sistem  yang diharapkan  dapat  membantu menyelesaikan  kendala  dalam  proses  seleksi  calon  penerima BLT yang ada pada Kantor Kelurahan Desa Satria Jaya. Kendala yang ada dapat dihindari dengan cara memasukan kriteria data warga yang berhak mendapatkan dana BLT. Sistem pendukung keputusan yang dibuat akan memudahkan pengecekan data calon warga secara otomatis  setiap  periode  pembagian  atau  penyaluran.  Sehingga  kesalahan  pada  saat proses pemilihan  calon  penerima  dana  BLT  dapat  diminimalisir.  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  digunakan  dalam  penelitian  ini  karena  waktu  perhitungan  yang dibutuhkan lebih singkat dan nilai yang diperoleh cukup akurat untuk calon penerima terpilih [3].
Sistem pengambilan keputusan merupakan salah satu pendekatan yang sering digunakan untuk  menganalisa  suatu  permasalahan  pada  berbagai  kondisi  dan  telah  digunakan  di berbagai  sektor  kehidupan  [4].  Banyak  peneliti  dan  praktisi  telah  mempublikasikan  hasil penelitian terkait sistem pengambilan keputusan. Beberapa penelitian mengenai penerapan Algoritma Simple Additive Weighting (SAW)  yaitu Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan  Kelayakan  Calon  Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  Pada  Desa Sukabumi  Kec.Talang  Padang  [5].  Penelitian  tersebut  menggunakan  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  suatu  kasus, dimana  nilai  terbesar  yang  dihasilkan  merupakan  nilai  terpilih  sebagai  alternatif  yang terbaik.  Penelitian  lainnya,  sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima  Bantuan Langsung Tunai Dikantor Kepala Desa Ngringo Dengan Menggunakan Algoritma Simple Additive  Weighting  [3].  Output  yang  dihasilkan  oleh  sistem  berupa  hasil  analisa perangkingan jika nilai bobot dari 50 maka tergolong keluarga miskin dan layak menerima bantuan  dana  BLT  dan  sebaliknya.  Sejalan  dengan  penelitian  selanjutnya  yaitu  Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid 19 Menggunakan Metode Simpel Additive Weighting  (SAW).  Hasil  dari  penelitian  tersebut  adalah  kriteria  masyarakat  yang  layak menerima sesuai data yang relevan berdasarkan hasil perhitungan yang sudah dinormalisasi nilai  yang  tertinggi  berhak  menerima  bantuan  sosial  secara  berurutan  1,525  sebesar  5%, 1,425 sebesar 15% dan 1,375 sebesar 35% dan  yang tidak berhak menerima dengan nilai <1,375  sebesar  45%  [6].  Selanjutnya  penelitian  yang  juga  terkait  mengenai  sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Untuk Program Bantuan Langsung Tunai Pasca Covid-19 Pada Desa Lais [7]. Hasil dari penelitian ini  yaitu  menghasilkan  rancang  bangun  sistem  berbasis  website  yang  dibuat  agar  dapat menentukan  calon  penerima  BLT  yang  digunakan  pada  kantor  kepala  desa  Lais.  Dan penelitian  sejenis  lainnya  mengenai  sistem  pendukung  keputusan  terhadap  jenis  dan penerima  bantuan  desa  menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  [8]  yang menghasilkan aplikasi yang dapat memudahkan pekerjaan anggota bansos untuk mengetahui siapa  saja  yang  berhak  sebagai  penerima  bantuan  desa  dengan  akurat  dan  tepat  sasaran. Penelitian lainnya yaitu sistem pendukung keputusan dalam assessment of the best village in Perbaungan sub-distric menggunakan metode SAW.[9], [10]

## METODE Algoritma SAW
Simple  Additive  Weighting (SAW)  merupakan  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif  pada  semua  kriteria  (Br  Sembiring  et  al.,  2019).  Metode  SAW  membutuhkan proses normalisasi matrik keputusan ( x ) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua  rating  alternatif  yang  ada.  Metode  SAW  mengenal  adanya  2  (dua)  atribut,  yaitu kriteria  keuntungan  (benefit)  dan  kriteria  biaya  (cost).  Perbedaan  mendasar  dari  kedua kriteria ini adalah dalam pemilihan kriteria ketika mengambil keputusan  (Andreas Andoyo et al., 2021). Adapum langkah penyelesaian metode SAW yaitu:
 Menentukan alternatif A i .
 Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C j .
 Menentukan  bobot  preferensi  atau  tigkat  kepentingan  ( x )  setiap  kriteria,  seperti  pada persamaan (1).
𝑊 = [𝑊 1 𝑊 2 𝑊 3 … 𝑊 𝑗 ] (1)
 Membuat matriks keputusan ( x ) ditunjukkan pada persamaan (2) yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai X setiap alternatif ( A i ) pada setiap kriteria ( C j ) yang sudah ditentukan, dimana, i= 1,2 ,...m dan j= 1,2 ,...n .
𝑋 = [ 𝑋 11 𝑋 12 … 𝑋 1𝑗 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 𝑋 𝑖1 𝑋 𝑖2 … 𝑋 𝑖𝑗 ] (2)
 Melakukan  normalisasi  matrik  keputusan  dengan  cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternomalisasi 𝑟 𝑖𝑗 dari alternatif A i pada kriteria C j ditunjukkan oleh persamaan (3).
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 𝑐𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 𝑐𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 (3)
dengan r ij adalah nilai rating kinerja ternormalisasi, X ij adalah nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria, 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 nilai terbesar dari setiap kriteria, 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 nilai terkecil dari setiap kriteria. Kriteria benefit jika nilai terbesar adalah terbaik dan kriteria cost jika nilai terkecil adalah  terbaik.  Hasil  dari  nilai  rating  kinerja  ternomalisasi  ( r ij )  membentuk  matriks ternormalisasi ( r ) seperti persamaan (4).
𝑟 = [ 𝑟 11 𝑟 12 … 𝑟 1𝑗 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 𝑟 𝑖1 𝑟 𝑖2 … 𝑟 𝑖𝑗 ] (4)
Persamaan  (5)  merupakan  hasil  akhir  nilai  preferensi  ( V i )  diperoleh  dari  penjumlahan dan  perkalian  elemen  baris  matrik  ternormalisasi (r )  dengan  bobot  preferensi  ( W )  yang bersesuaian  elemen  kolom  matrik  ( W ).  Hasil  perhitungan  nilai V ,  yang  lebih  besar mengindikasikan bahwa alternatif A merupakan alternatif terbaik  (Andreas Andoyo et al., 2021).
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (5)
dengan 𝑉 𝑖 adalah rangking pada setiap alternatif, 𝑤 𝑖 nilai bobot pada setiap alternatif, dan 𝑟 𝑖𝑗 nilai rating kinerja yang ternormalisasi. Nilai 𝑉 𝑖 yang lebih besar menandakan alternatif A i lebih terpilih (Zanakis et al., 1998).

## Tahapan Penelitian
Metode  penelitian  pada  dasarnya  merupakan  cara  ilmiah  untuk  mendapatkan  informasi dengan  tujuan  dan  kegunaan  tertentu.  Metode  penelitian  ini  digunakan  sebagai  pedoman penelitian  dalam  pelaksanaan  penelitian  agar  hasil  yang  dicapai  tidak  menyimpang  dari tujuan  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Beberapa  tahapan  dan  metode  yang  digunakan dalam penelitian ini yaitu: (Sembiring et al., 2020)
a. Metode pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi dan wawancara. Observasi langsung berkunjung ke desa Satria Jaya untuk berdiskusi tentang mekanisme penentuan penerima  BLT  yang  sudah  berjalan  dan  wawancara  ke  beberapa  petugas  desa  untuk memperoleh data primer penelitian.
b. Metode Simple Additive Weighting (SAW), digunakan untuk mencari nilai terbesar rating kinerja  dari  setiap  altenatif  dan  atribut.  Tahapan  awal  metode  SAW  yaitu  dengan menentukan  kriteria  untuk  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan,  kemudian menentukan  tingkat  penerapan  setiap  alternatif  menurut  standar  masing-masing. Kemudian membuat matriks keputusan dan melakukan normalisasi matriks sesuai dengan jenis atribut cost atau benefit untuk menghasilkan matriks ternormalisasi r . Selanjutnya melakukan proses sortir dengan menghitung perkalian matriks r ternormalisasi dan vektor bobot  untuk  mendapatkan  nilai  maksimum  sebagai  alternatif  solusi  terbaik.  Terakhir, melakukan perangkingan dengan mengurutkan nilai maksimum ke nilai minimum (Devi & Sihotang, 2019).
c. Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam pengembangan sistem pendukung keputusan  penerima  BLT  menggunakan  model waterfall (air  terjun).  Model waterfall merupakan paradigma rekayasa perangkat lunak yang paling banyak dipakai. Model ini mengusulkan  sebuah  pendekatan  perkembangan  perangkat  lunak  sistematik  dan sekuensial yang dimulai pada tingkat dan kemajuan sistem pada seluruh analisis, desain, kode, pengujian dan pemeliharaan (Fahmi, 2018; Jubilee Enterprise, n.d.).

## Sistem Usulan
Dari  hasil  observasi  terhadap  sistem  berjalan  maka  dari  permasalahan  yang  ada  akan dirancang  sistem  usulan  untuk  membantu  memudahkan  petugas  Desa  Satria  Jaya  dalam menentukan  calon  penerima  dana  BLT  agar  sesuai  dengan  kriteria  yang  ada.  Dengan dirancangnya sistem pendukung keputusan maka analisisi sistem usulan pada penelitian ini ditunjukan pada gambar 1.

## Gambar 1. Sistem Usulan

## Sumber: Hasil penelitian (2022)

## Data dan Atribut
Data alternatif yang digunakan pada penelitian ini adalah data penduduk Desa Satria Jaya yang menjadi calon penerima (BLT) yang akan disimulasikan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Terdapat alternatif yang dinilai dan ditandai dengan A01 sampai dengan A14 yang ditunjukan pada tabel 2.
Tabel 2. Data Alternatif
Kode Alternatif A01 A Purqon S A02 Achmad Muttaqin A03 Agus Riyanto A04 Alfiyah A05 Bambam Adi Purnomo A06 Basri Atika A07 Bona A08 D.Kurnianingsih A09 Dwi Septi Pertiwi A10 Eko Pramono A11 Ferry Irawan A12 Gufroniah A13 Hendri Rohaendri A14 Herman P Sumber: Hasil penelitian (2022)
Dalam penelitian ini ada kriteria yang di butuhkan untuk menentukan layak mendapatkan bantuan yang akan terseleksi layak terpilih sebagai penerima bantuan tunai langsung adapun kriterianya adalah C1 = Jumlah penghasilan, C2 = Status Perkawinan, C3 = Jumlah Anak, C4 = Umur. Data bobot untuk setiap kriteria diperoleh dari hasil observasi di Desa Satria Jaya, disajikan pada tabel.
Tabel 3. Data Bobot Kriteria Kode Kriteri Bobot Normalisasi Ket K01 Jumlah Penghasilan 8 0.28 Benefit K02 Status Perkawinan 7 0.24 Benefit K03 Jumlah Anak 6 0.21 Benefit K04 Umur 8 0.28 Benefit Sumber: Hasil penelitian (2022) Tabel 4. Tingkat Skala Kepentingan Deskripsi Skala Rendah 1 Sedang 2 Tinggi 3 Sangat Tinggi 4 Sumber: Hasil penelitian (2022)
Tabel III adalah tabel normalisasi bobot kriteria, setiap bobot dinormalisasikan dengan cara membagi nilai bobot dengan total bobot. Nilai normalisasi bobot ini yang akan digunakan sebagai nilai bobot preferensi W , yaitu:

## 𝑊 = [0.28, 0.24, 0.21, 0.28]
Nilai skala yang digunakan pada saat menentukan nilai dari skala kepentingan atribut adalah skala likert (benefit), yang ditunjukan pada tabel IV. Sehingga untuk nilai bobot dari masing- masing kriteria dan sub-kriteria disajikan pada tabel 5, 6, 7, 8.
Tabel 5. Nilai Bobot Kriteria Jumlah Penghasilan
Jumlah Penghasilan Bobot < Rp.500.000 1 Rp. 500.000 - 1000.000 2 Rp. 1.000.000 - 1.500.000 3 > Rp. 1.500.000 - 2.000.000 4 Sumber: Hasil penelitian (2022) Tabel 6. Nilai Bobot Kriteria Status Perkawinan Status Perkawinan Bobot Belum Kawin 1 Kawin 2 Cerai Hidup 3 Cerai Mati 4 Sumber: Hasil penelitian (2022) Tabel 7. Nilai Bobot Kriteria Jumlah Tanggungan Jumlah Anak Bobot Tidak Memiliki Anak 1 1 - 2 Anak 2 3 - 4 Anak 3 Lebih dari 5 anak 4 Sumber: Hasil penelitian (2022)
Tabel 8. Nilai Bobot Kriteria Umur Umur Bobot 25 - 30 Tahun 1 31 - 40 Tahun 2 41 - 50 Tahun 3 > 50 Tahun 4 Sumber: Hasil penelitian (2022)
Data dan atribut yang telah ditentukan kemudian akan diproses kedalam algoritma SAW dan diimplementasikan  ke  dalam  bentuk  aplikasi  berbasis  website  dengan  metode pengembangan waterfall .

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Perhitungan
Dari  data  sampling  dan  atribut  yang  telah  dijabarkan  sebelumnya  kemudian  akan dibuat  tabel  rating  kecocokan  dari  setiap  aternatif  atau  data  penduduk  yang  akan  di  uji dengan setiap kriteria, yang akan ditunjukan pada tabel 9.
Tabel 9. Nilai Bobot Setiap Alternatif dan Kriteria
Kode Alternatif K01 K02 K03 K04 A01 A Purqon S 3 2 2 1 A02 Achmad Muttaqin 2 3 1 3 A03 Agus Riyanto 1 1 2 3 A04 Alfiyah 2 2 1 2 A05 Bambam Adi Purnomo 3 3 2 2 A06 Basri Atika 2 2 3 1 A07 Bona 3 2 3 3 A08 D.Kurnianingsih 1 4 1 1 A09 Dwi Septi Pertiwi 1 3 3 2 A10 Eko Pramono 1 4 3 3 A11 Ferry Irawan 3 2 2 2 A12 Gufroniah 3 1 1 1 A13 Hendri Rohaendri 2 3 3 3 A14 Herman P 2 4 4 1 Sumber: Hasil penelitian (2022)
Tahap slanjutnya membuat matriks keputusan ( X ) yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai X setiap alternatif ( A i ) pada setiap kriteria ( C j ) yang sudah ditentukan, dimana i =1, 2,… m dan j =1,2,… n . Berdasarkan persamaan (2) maka diperoleh nilai matriks X berikut.
𝑋 = ( 3 2 2 1 2 3 1 3 1 1 2 3
2 2 1 2 3 3 2 2 2 2 3 1 3 2 3 3 1 4 1 1 1 3 3 2 1 4 3 3 3 2 2 2 3 1 1 1

## 2 3 3 3
2 4 4 1)
Selanjutnya melakukan normalisasi matrik keputusan menggunakan persamaan (3) dengan cara  menghitung  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi  ( r ij )  dari  alternatif A i pada  kriteria C j (benefit kriteria).
a) Untuk Kriteria Penghasilan (K01)
X 11 = 3 𝑀𝑎𝑥(3;2;1;2;3;2;3;1;1;1;3;3;2;2) = 3 3 = 1
X 21 = 2 𝑀𝑎𝑥(3;2;1;2;3;2;3;1;1;1;3;3;2;2) = 2 3 = 0.6 7 X 31 = 1 𝑀𝑎𝑥(3;2;1;2;3;2;3;1;1;1;3;3;2;2) = 1 3 = 0.33
X 41 = 2 𝑀𝑎𝑥(3;2;1;2;3;2;3;1;1;1;3;3;2;2) = 2 3 = 0.67
X 51 = 3 𝑀𝑎𝑥(3;2;1;2;3;2;3;1;1;1;3;3;2;2) = 3 3 = 1
X 61 = 2 𝑀𝑎𝑥(3;2;1;2;3;2;3;1;1;1;3;3;2;2) = 2 3 = 0.67
X 71 = 3 𝑀𝑎𝑥(3;2;1;2;3;2;3;1;1;1;3;3;2;2) = 3 3 = 1
X 81 = 1 𝑀𝑎𝑥(3;2;1;2;3;2;3;1;1;1;3;3;2;2) = 1 3
= 0.33
X 91 = 1 𝑀𝑎𝑥(3;2;1;2;3;2;3;1;1;1;3;3;2;2) = 1 3 = 0.33
X 101 = 1 𝑀𝑎𝑥(3;2;1;2;3;2;3;1;1;1;3;3;2;2) = 1 3 = 0.33
X 111 = 3 𝑀𝑎𝑥(3;2;1;2;3;2;3;1;1;1;3;3;2;2) = 3 3 = 1
X 121 = 3 𝑀𝑎𝑥(3;2;1;2;3;2;3;1;1;1;3;3;2;2) = 3 3 = 1
X 131 = 2 𝑀𝑎𝑥(3;2;1;2;3;2;3;1;1;1;3;3;2;2) = 2 3 = 0.67
X 141 = 2 𝑀𝑎𝑥(3;2;1;2;3;2;3;1;1;1;3;3;2;2) = 2 3 = 0.67
b) Untuk  Kriteria  Status  Perkawinan (K02)
X 12 = 2 𝑀𝑎𝑥(2;3;1;2;3;2;2;4;3;4;2;1;3;4) = 3 4 = 0.5 X 22 = 3 𝑀𝑎𝑥(2;3;1;2;3;2;2;4;3;4;2;1;3;4) = 3 4 = 0.75
X 32 = 1 𝑀𝑎𝑥(2;3;1;2;3;2;2;4;3;4;2;1;3;4) = 1 4 = 0.25
X 42 = 2 𝑀𝑎𝑥(2;3;1;2;3;2;2;4;3;4;2;1;3;4) = 2 4 = 0.5 X 52 = 3 𝑀𝑎𝑥(2;3;1;2;3;2;2;4;3;4;2;1;3;4) = 3 4 = 0.75
X 62 = 2 𝑀𝑎𝑥(2;3;1;2;3;2;2;4;3;4;2;1;3;4) = 2 4 = 0.5 X 72 = 2 𝑀𝑎𝑥(2;3;1;2;3;2;2;4;3;4;2;1;3;4) = 2 4 = 0.5 X 82 = 4 𝑀𝑎𝑥(2;3;1;2;3;2;2;4;3;4;2;1;3;4) = 4 4 = 1 X 92 = 3 𝑀𝑎𝑥(2;3;1;2;3;2;2;4;3;4;2;1;3;4) = 3 4 = 0.75 X 102 = 4 𝑀𝑎𝑥(2;3;1;2;3;2;2;4;3;4;2;1;3;4) = 4 4 = 1 X 112 = 2 𝑀𝑎𝑥(2;3;1;2;3;2;2;4;3;4;2;1;3;4) = 2 4 = 0.5 X 122 = 1 𝑀𝑎𝑥(2;3;1;2;3;2;2;4;3;4;2;1;3;4) = 1 4 = 0.25
X 132 = 3 𝑀𝑎𝑥(2;3;1;2;3;2;2;4;3;4;2;1;3;4) = 3 4 = 0.75
X 142 = 4 𝑀𝑎𝑥(2;3;1;2;3;2;2;4;3;4;2;1;3;4) = 4 4 = 1
c) Untuk Kriteria Jumlah Anak (K03) X 13 = 2 𝑀𝑎𝑥(2;1;2;1;2;3;3;1;3;3;2;1;3;4) = 2 4 = 0.5
X 23 = 1 𝑀𝑎𝑥(2;1;2;1;2;3;3;1;3;3;2;1;3;4) = 1 4 = 0.25
X 33 = 2 𝑀𝑎𝑥(2;1;2;1;2;3;3;1;3;3;2;1;3;4) = 2 4 = 0.5
X 43 = 1 𝑀𝑎𝑥(2;1;2;1;2;3;3;1;3;3;2;1;3;4) = 1 4 = 0.25
X 53 = 2 𝑀𝑎𝑥(2;1;2;1;2;3;3;1;3;3;2;1;3;4) = 2 4 = 0.5
X 63 = 3 𝑀𝑎𝑥(2;1;2;1;2;3;3;1;3;3;2;1;3;4) = 3 4 = 0.75
X 73 = 3 𝑀𝑎𝑥(2;1;2;1;2;3;3;1;3;3;2;1;3;4) = 3 4 = 0.75
X 83 = 1 𝑀𝑎𝑥(2;1;2;1;2;3;3;1;3;3;2;1;3;4) = 1 4 = 0.25
X 93 = 3 𝑀𝑎𝑥(2;1;2;1;2;3;3;1;3;3;2;1;3;4) = 3 4 = 0.75
X 103 = 3 𝑀𝑎𝑥(2;1;2;1;2;3;3;1;3;3;2;1;3;4) = 3 4 = 0.75
X 113 = 2 𝑀𝑎𝑥(2;1;2;1;2;3;3;1;3;3;2;1;3;4) = 2 4 = 0.5
X 123 = 1 𝑀𝑎𝑥(2;1;2;1;2;3;3;1;3;3;2;1;3;4) = 1 4 = 0.25
X 133 = 3 𝑀𝑎𝑥(2;1;2;1;2;3;3;1;3;3;2;1;3;4) = 3 4 = 0.75
X 143 = 4 𝑀𝑎𝑥(2;1;2;1;2;3;3;1;3;3;2;1;3;4) = 4 4 = 1
d) Untuk Kriteria Umur (K04)
X 14 = 1 𝑀𝑎𝑥(1;3;3;2;2;1;3;1;2;3;2;1;3;1) = 1 3 = 0.33 X 24 = 3 𝑀𝑎𝑥(1;3;3;2;2;1;3;1;2;3;2;1;3;1) = 3 3 = 1
X 34 = 3 𝑀𝑎𝑥(1;3;3;2;2;1;3;1;2;3;2;1;3;1) = 3 3 = 1
X 44 = 2 𝑀𝑎𝑥(1;3;3;2;2;1;3;1;2;3;2;1;3;1) = 2 3 = 0.67 X 54 = 2 𝑀𝑎𝑥(1;3;3;2;2;1;3;1;2;3;2;1;3;1) = 2 3 = 0.67
X 64 = 1 𝑀𝑎𝑥(1;3;3;2;2;1;3;1;2;3;2;1;3;1) = 1 3 = 0.33 X 74 = 3 𝑀𝑎𝑥(1;3;3;2;2;1;3;1;2;3;2;1;3;1) = 3 3 = 1 X 84 = 1 𝑀𝑎𝑥(1;3;3;2;2;1;3;1;2;3;2;1;3;1) = 1 3 = 0.33
X 94 = 2 𝑀𝑎𝑥(1;3;3;2;2;1;3;1;2;3;2;1;3;1) = 2 3 = 0.67
X 104 = 3 𝑀𝑎𝑥(1;3;3;2;2;1;3;1;2;3;2;1;3;1) = 3 3 = 1
X 114 = 2 𝑀𝑎𝑥(1;3;3;2;2;1;3;1;2;3;2;1;3;1) = 2 3 = 0.67
X 124 = 1 𝑀𝑎𝑥(1;3;3;2;2;1;3;1;2;3;2;1;3;1) = 1 3 = 0.33
X 134 = 3 𝑀𝑎𝑥(1;3;3;2;2;1;3;1;2;3;2;1;3;1) = 3 3 = 1
X 144 = 1 𝑀𝑎𝑥(1;3;3;2;2;1;3;1;2;3;2;1;3;1) = 1 3 = 0.33
Sehingga diperoleh matriks ternormalisasi ( R ) berikut . 𝑅 = ( 1 0.5 0.5 0.33 0.67 0.75 0.25 1 0.33 0.25 0.5 1 0.67 0.5 0.25 0.67 1 0.75 0.5 0.67 0.67 0.5 0.75 0.33 1 0.5 0.75 1 0.33 1 0.25 0.33 0.33 0.75 0.75 0.67 0.33 1 0.75 1 1 0.5 0.5 0.67 1 0.25 0.25 0.33 0.67 0.75 0.75 1 0.67 1 1 0.33)
Setelah melakukan proses normalisi selanjutnya melanjutkan proses perangkingan dengan mengkalikan  matriks  normalisasi  dengan  nilai  bobot  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh pengambil keputusan. Dengan menggunakan nilai bobot preferensi W = [0.28, 0.24, 0.21,
0.28] akan dihitung nilai alternatif V i menggunakan persamaan 4.

## 
V 1 = (1*0.28)+(0.5*0.24)+(0.5*0.21)+(0.33*0.28) = 0.59  V 2 = (0.67*0.28)+(0.75*0.24)+(0.25*0.21)+(1*0.28) = 0.69  V 3 = (0.33*0.28)+(0.25*0.24)+(0.5*0.21)+(1*0.28) = 0.53  V 4 = (0.67*0.28)+(0.5*0.24)+(0.25*0.21)+(0.67*0.28) = 0.54  V 5 = (1*0.28)+(0.75*0.24)+(0.5*0.21)+(0.67*0.28) = 0.74  V 6 = (0.67*0.28)+(0.5*0.24)+(0.75*0.21)+(0.33*0.28) = 0.55  V 7 = (1*0.28)+(0.5*0.24)+(0.75*0.21)+(1*0.28) = 0.83  V 8 = (0.33*0.28)+(1*0.24)+(0.25*0.21)+(0.33*0.28) = 0.48  V 9 = (0.33*0.28)+(0.75*0.24)+(0.75*0.21)+(0.67*0.28) = 0.61  V 10 = (0.33*0.28)+(1*0.24)+(0.75*0.21)+(1*0.28) = 0.76  V 11 = (1*0.28)+(0.5*0.24)+(0.5*0.21)+(0.67*0.28) = 0.68  V 12 = (1*0.28)+(0.25*0.24)+(0.25*0.21)+(0.33*0.28) = 0.48  V 13 =(0.67*0.28)+(0.75*0.24)+(0.75*0.21)+(0.33*0.28) = 0.80  V 14 = (0.67*0.28)+(1*0.24)+(1*0.21)+(33*0.28) = 0.72
Hasil perangkingan dari perhitungan diatas disajikan pada tabel 10.
Tabel 10. Nilai Bobot Setiap Alternatif dan Kriteria
Kode Alternatif Hasil Ranking A07 Bona 0,83 1 A13 Hendri Rohaendri 0,80 2 A10 Eko Pramono 0,76 3 A05 Bambam Adi Purnomo 0,74 4 A14 Herman P 0,72 5 A02 Achmad Muttaqin 0,69 6 A011 Ferry Irawan 0.68 7 A09 Dwi Septi Pertiwi 0,61 8 A01 A Purqon S 0,59 9 A06 Basri Atika 0,55 10 A04 Alfiyah 0,54 11 A03 Agus Riyanto 0,53 12 A12 Gufroniah 0,48 13 A08 D.Kurnianingsih 0,48 14 Sumber: Hasil penelitian (2022)
Untuk skala nilai yang layak dan tidak layak mendapat bantuan adalah skala :
 0 - 0,74 dinyatakan  tidak layak mendapat bantuan.
 0,75-1,00 dinyatakan layak mendapat bantuan.
Ketentuan  range  nilai  tersebut  di  dapat  dari  analisa  hasil  observasi  lapangan  bahwa  pada Desa Satria Jaya ini yang mendapatkan Bantuan Langsung Tunai (BLT) dengan kuota 150 Kepala Keluarga (KK). Maka dari simulasi perhitungan menggunakan algoritma SAW pada data  sampling  didapat  ranking  kelayakan  penerima  bantuan  langsung  tunai  berdasarkan nama  yang  memiliki  nilai  hasil  perhitungan  rentang  nilai  0,75-1,00  yakni  pada  data alternatif: A07 Bona dengan nilai 0.83, A13 Hendri Rohaendri dengan nilai 0.80, dan A10 Eko Pramono dengan nilai 0.76.

## Implementasi Sistem
Use  case diagram  untuk  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  BLT  merupakan gambaran  beberapa  interaksi  yang  terjadi  antara  admin,  pengguna  dan  juga  system  yang diperlihatkan oleh gambar 3. Hasil dari implementasi sistem pendukung keputusan penerima
bantuan  langsung  tunai  berbasis website diperlihatkan  oleh  gambar  4-9.  Gambar  4 merupakan  tampilan  halaman Login untuk  masuk  kedalam  sistem  dashboard  aplikasi, dengan cara user melakukan input username dan password yang sudah terdaftar sebelumnya. Gambar 5 merupakan tampilan Dashboard Setelah berhasil login , maka akan menampilkan halaman utama dashboard Admin. Gambar 6 merupakan tampilan halaman “ Kelola Data Kriteria ”  yang  berfungsi  untuk  melihat  hasil output data  kriteria  yang  sudah  disimpan sebelumnya. Gambar 7 merupakan tampilan “ Tambah Kriteria ”. Klik tombol tambah yang terdapat dihalaman data kriteria tersebut, kemudian sistem akan menampilkan form popup tambah  kriteria  baru,  lalu  input  nama  kriteria,  dan  nilai  bobot  yang  sudah  ditentukan, selanjutnya klik tombol Simpan, maka secara otomatis sistem akan menampilkan pesan data berhasil disimpan Gambar 8 merupakan tampilan “ Edit Data Kriteria ”. Klik tombol edit, jika admin ingin mengubah data kriteria, kemudian menampilkan form edit data kriteria, lalu input data  yang  ingin  diubah  yang  terdapat  dihalaman form edit  data  kriteria  tersebut, selanjutnya klik tombol Update , maka secara otomatis sistem akan menampilkan pesan data berhasil update .

## Gambar 2. Pengembangan Sistem

## Sumber: Hasil penelitian (2022)
Gambar  9  merupakan  tampilan  halaman  kelola  data  alternatif  yang  berfungsi  untuk melihat hasil output data alternatif yang sudah disimpan sebelumnya. Gambar 10 merupakan tampilan halaman tambah data alternatif Klik tombol tambah yang terdapat di halaman data alternatif tersebut, kemudian sistem akan menampilkan form popup tambah alternatif baru, lalu input nama alternatif, jumlah penghasilan, status perkawinan, jumlah anak, dan umur penduduk, selanjutnya klik tombol Simpan, maka secara otomatis sistem akan menampilkan pesan  data  berhasil  disimpan.  Gambar  11  merupakan  Tampilan  edit  data  alternatif  klik tombol edit, jika admin ingin mengubah data alternatif, kemudian menampilkan form edit data alternatif, lalu input data yang ingin diubah  yang terdapat di halaman form edit data
alternatif  tersebut,  selanjutnya  klik  tombol Update ,  maka  secara  otomatis  sistem  akan menampilkan pesan data berhasil update . Gambar 12 merupakan Menu proses metode SAW ini terdapat di halaman data alternatif, kemudian jika ingin melakukan proses perhitungan, klik tombol Proses metode SAW, maka sistem akan menampilkan validasi, jika ya, maka proses  perhitungan  dapat  dilakukan,  jika Cancel maka  perhitungan  tidak  dilakukan  sama sekali.  Gambar  13 merupakan  halaman  yang  menampilkan  data  hasil  proses  perhitungan, caranya klik tombol Hasil keputusan, lalu sistem akan menampilkan hasil keputusan akhir yang  akan  digunakan  sebagai  pengambil  keputusan.  Gambar  14  merupakan  tampilan Halaman  Kelola  Data  Pengguna  yang  berfungsi  untuk  melihat  hasil output data alternatif yang sudah disimpan sebelumnya. Gambar 15 merupakan tampilan tambah data pengguna. Klik tombol tambah yang terdapat di halaman data Pengguna tersebut, kemudian sistem akan menampilkan form  popup tambah  pengguna  baru,  lalu  input  nama  pengguna, username , password dan level user dalam artian hanya level user admin yang memiliki hak akses penuh untuk melakukan tambah, edit, hapus dan proses data. selanjutnya klik tombol Simpan, maka secara  otomatis  sistem  akan  menampilkan  pesan  data  berhasil  disimpan.  Gambar  16 merupakan tampilan edit data pengguna. Klik tombol edit, jika admin ingin mengubah data pengguna,  kemudian  menampilkan form edit  data  pengguna,  lalu input data  yang  ingin diubah yang terdapat dihalaman form edit data pengguna tersebut, selanjutnya klik tombol Update , maka secara otomatis sistem akan menampilkan pesan data berhasil update .
Gambar 4. Halaman Login Awal Sistem
Gambar 5. Halaman Dashboard Admin pada sistem
Gambar 6. Halaman kelola data kriteria
Gambar 7. Halaman Tambah data kriteria
Gambar 8. Halaman edit data kriteria
Gambar 9. Halaman kelola data Alternatif
Gambar 10. Halaman Tambah data Alternatif Gambar 11. Halaman Edit data Alternatif Gambar 12. Halaman Proses Algoritma SAW Gambar 13. Halaman Hasil Keputusan Gambar 14. Halaman Login awal sistem Gambar 15. Halaman Login awal sistem Gambar 16. Halaman Login awal sistem
Sumber: Hasil penelitian (2022)

## Pengujian Sistem
Pengujian  pada  sistem  menggunakan  metode  pengujian Black  Box testing  yaitu  pengujian  yang berfokus hanya pada sistem yang dilakukan. Dari hasil pengujian sistem ini didapatkan hasil bahwa kondisi sistem dan fungsionalitas dari aplikasi sudah berfungsi dengan baik pada setiap fiturnya dan berjalan sesuai dengan hasil yang diharapkan oleh user yang menggunakan aplikasi tersebut (Teduh Sanubari et al., 2020).

## Tabel 11. Hasil Pengujian Sistem
Menu Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Keluaran Hasil Pengujian Login Pengguna melakukan login dengan mengisi username dan password yang sudah terdaftar Pengguna masuk kedalam halaman dashboard sistem informasi setelah login berhasil Masuk kedalam halaman dashboard Sesuai Daftar Pengguna melalukan proses pendaftaran data user sebagai salah satu persyaratan agar bisa login kedalam sistem Proses pendaftaran berhasil dan bisa login pada sistem Proses pendaftaran berhasil sesuai Menu Krieria Admin masuk kedalam menu data kriteria Admin berhasil masuk dan bisa melihat, mengubah menambah, dan menghapus data kriteria Proses menu kriteria berhasil sesuai Menu Alternatif Admin masuk kedalam menu data Alternatif Admin berhasil masuk dan bisa melihat, mengubah, menambah, dan menghapus data alternatif Proses menu alternatif berhasil sesuai Menu Proses Metode SAW Admin masuk ke halaman data alternatif, kemudia klik tombol proses perhitungan Sistem dapat memproses data alternatif dengan benar Proses menu perhitungan berhasil sesuai Menu Hasil Keputsan Admin dan pengguna login dengan username dan password yang telah terdaftar pada web dan membuka menu hasil keputusan Admin dan pengguna bisa melihat hasil keputusan yang ada Proses menu hasil keputusan berhasil sesuai Menu data pengguna Admin masuk kedalam menu data Alternatif Admin berhasil masuk bisa melihat, menggubah, menambah, dan menghapus data pengguna Proses menu data pengguna sesuai

## Sumber: Hasil penelitian (2022)
Berdasarkan  hasil  simulasi  dan  implementasi  sistem  pendukung  keputusan  Penerimaan Bantuan Langsung Tunai (BLT) yang disajikan dalam Tabel 11 dapat disimpulkan bahwa rangcang bangun sistem pendukung keputusan calon penerimaan dana BLT pada kelurahan Desa Satria Jaya telah berhasil dibuat yang dapat mengolah data secara tepat sasaran sesuai dengan  kriteria  penerima  BLT  yang  sudah  ditetapkan.  Sistem  ini  berhasil mengimplementasikan  metode Simple  Additive  Weighting dalam  merekomendasi penerimaan BLT dengan kriteria yang telah di tentukan sehingga sistem ini dapat membantu Desa  dan  pendamping  BLT  dalam  merekomendasi  calon  penerimaan  BLT.  Dari  hasil simulasi  perhitungan  data  calon  penerima  BLT  dengan  menggunakan  algoritma simple additive  weighting (SAW)  diperoleh  hasil  sebesar  25%  data  alternatif  lolos  menjadi penerima BLT.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih kami sampaikan kepada Desa Satria Jaya, Tambun Utara, Kabupaten Bekasi  yang telah mengizinkan kami untuk melakukan penelitian dan menggunakan data penelitian di Desa Satria Jaya.

## REFERENCES
[1] Hamid  Muhammad  Jumasa  and  Wahju  Tjahjo  Saputro,  “The  Implementation  of Simple Additive Weighting Method in deciding Apprentice Assistant,” Digital Zone:
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 13, no. 1, pp. 90–101, May 2022, doi: 10.31849/digitalzone.v13i1.9880.
[2] C.  Erfly  and  F.  Maun,  “Efektivitas  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  Bagi Masyarakat Miskin Terkena Dampak COVID-19 Di Desa Talaitad Kecamatan Suluun Tareran Kabupaten Minahasa Selatan.” [Online]. Available: http://tnp2k.go.id/
[3] W.  Wijayanti,  Kustanto,  and  S.  Tomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentu Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  Di  Kantor  Kepala  Desa  Ngringo  Dengan Menggunakan Aalgoritma Simple Additive Weighting,” Jurnal  TIKomSiN , pp. 20– 26.
[4] Rafika  Sari,  Khairunnisa  Fadhilla  Ramdhania,  and  Rakhmat  Purnomo,  “Team- Teaching-Based  Course  Scheduling  Using  Genetic  Algorithm,” Penelitian  Ilmu Komputer, Sistem Embedded and Logic , vol. 10, no. 1, pp. 55–66, Mar. 2022.
[5] M.  Maenanda  and  Suyono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan Kelayakan  Calon  Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  Pada  Desa  Sukabumi Kec.Talang Padang Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” pp. 365–369, [Online]. Available: www.stmikpringsewu.ac.id
[6] N. Hermanto, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Menentukan Jurusan Pada SMK Bakti Purwokerto,” 2012.
[7] R. A. Saputra and W. Cholil, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Program Bantuan Langsung Tunai Pasca Covid-19  Pada  Desa  Lais,”  2021.  [Online].  Available:  https://journal- computing.org/index.php/journal-sea/index
[8] R.  A.  Nandes  and  Y.  Yunus,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  terhadap  Jenis  dan Penerima  dalam  Penentuan  Bantuan  Desa  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting,” Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis ,  pp.  115–120,  Mar.  2021,  doi: 10.37034/infeb.v3i3.85.
[9] Andreas  Andoyo et  al. , Sistem  Pendukung  Keputusan:  Konsep,  Implementasi  & Pengembangan - Google Books , 1st ed. Indramayu: Adab, 2021. Accessed: Nov. 10, 2022. [Online].
[10]  Yeni Kustiyahningsih Devie; and Rosa Anamisa, Sistem Informasi & Implementasi Untuk Pendukung Keputusan - Google Buku , 1st ed. Malang: MNC Publishing, 2020. Accessed: Nov. 10, 2022. [Online].
[11]  B.  S.  Br  Sembiring,  M.  Zarlis,  Sawaluddin,  A.  Agusnady,  and  T.  Qowidho, “Comparison  of  SMART  and  SAW  Methods  in  Decision  Making,”  in Journal  of Physics:  Conference  Series ,  Sep.  2019,  vol.  1255,  no.  1.  doi:  10.1088/1742- 6596/1255/1/012095.
[12]  S.  H.  Zanakis,  A.  Solomon,  N.  Wishart,  and  S.  Dublish,  “Multi-attribute  decision making: A simulation comparison of select methods,” Eur J Oper Res , vol. 107, no. 3, pp. 507–529, Jun. 1998, doi: 10.1016/S0377-2217(97)00147-1.
[13]  F.  Sembiring,  M.  T.  Fauzi,  S.  Khalifah,  A.  K.  Khotimah,  and  Y.  Rubiati,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Covid  19  menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  (Studi  Kasus :  Desa  Sundawenang),” Jurnal  Sistem
Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Maultimedia dan Informatika) - Explore , vol. 11, no. 2, pp. 97–101, Dec. 2020.
[14]  S. Devi and H. T. Sihotang, “Decision Support Systems Assessment of the best village in  Perbaungan  sub-district  with  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Method,” 2019. [Online]. Available: https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/index
[15]  H.  Fahmi, “Aplikasi Pembelajaran Unified Modeling  Language Berbasis Computer Assisted Instruction,” 2018.
[16]  Jubilee  Enterprise, HTML,  PHP,  dan  MySQL  untuk  Pemula  -  Google  Buku .  Elex Media Komputindo. Accessed: Nov. 10, 2022. [Online].
[17]  Teduh  Sanubari,  Cahyo  Prianto,  and  Noviana  Riza, Odol  (one  desa  one  product unggulan  online)  penerapan  metode  Naive  Bayes  -  Google  Buku .  2020.  Accessed: Nov. 10, 2022. [Online].