## EMITOR: Jurnal Teknik Elektro
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Program Keluarga Harapan dengan Implementasi Metode SAW dan Pembobotan ROC
Wulandari Ratna Kartika Jayawardani ∗ , Maryam Program Studi Teknik Informatika/Fakultas Komunikasi dan Informatika − Universitas Muhammadiyah Surakarta Surakarta, Indonesia ∗ wulandariiratnaa@gmail.com
Abstract − The Family Hope Program (PKH) is an example of the government’s initiatives to alleviate poverty. The current problem is that the process of determining PKH recipients carried out by PKH administrators and assistants in Pucangan Village is still carried out manually and has not been supported by an optimal system. This can hamper the performance of officers and potentially lead to errors. To overcome the existing problems, a system is required to assist village and PKH facilitators in resolving these problems in order to shorten the selection process and get precise and accurate results. The best decision support systems method from the comparison of the SAW and TOPSIS methods combined with the ROC method will be applied in this study. The results of the comparison with the sensitivity test obtained that the SAW+ROC method is the best method. Calculations using the SAW+ROC method give recommendations for PKH recipients based on ranking. System testing with black box testing gives the results that the system can run according to its function. This system is expected to help reduce the inaccuracy of the target distribution of aid and make the selection process more optimal.
Abstrak − Program Keluarga Harapan (PKH) sendiri merupakan salah satu upaya pemerintah untuk mempercepat pe- ngentasan kemiskinan. Permasalahan yang ada saat ini proses penentuan penerima PKH yang dilakukan pengurus dan pendamping PKH di Desa Pucangan masih dilakukan secara manual belum didukung sistem yang optimal. Hal ini dapat menghambat kinerja petugas dan berpotensi terjadi kesalahan. Mengatasi permasalahan yang ada perlu adanya sistem untuk membantu pihak desa dan pendamping PKH menyelesaikan masalah tersebut supaya mengurangi waktu dalam proses seleksi dan mendapat hasil yang tepat dan akurat. Metode SPK terbaik dari hasil perbandingan metode SAW dan TOPSIS yang dikombinasikan dengan metode ROC akan diterapkan dalam penelitian ini. Hasil perbandingan dengan uji sensitivitas didapat metode SAW+ROC merupakan metode terbaik. Perhitungan dengan metode SAW+ROC memberi hasil rekomendasi penerima PKH berdasarkan perangkingan. Pengujian sistem dengan black box testing memberikan hasil sistem dapat berjalan sesuai dengan fungsinya. Sistem ini diharapkan dapat membantu memperkecil ketidaktepatan sasaran penyaluran bantuan dan proses seleksi menjadi lebih optimal.
Kata Kunci − Family Hope Program; ROC; SAW; Sensitivity; DSS

## I. P ENDAHULUAN
P ROGRAM penanggulangan kemiskinan merupak- an inisiatif pemerintah untuk meningkatkan kese- jahteraan masyarakat miskin secara sistematis, teror- ganisir, dan terkoordinasi melalui bantuan sosial serta pemberdayaan masyarakat, berdasarkan Peraturan Pre- siden Nomor 15 Tahun 2010. Salah satu kebijakan yang dikeluarkan pemerintah adalah Permensos Nomor 1 Tahun 2018 mengenai Program Keluarga Harapan (PKH) guna mempercepat pengentasan kemiskinan.
Program Keluarga Harapan telah dibahas pada be-
Naskah diterima 27 Mei 2022, diterima setelah revisi 7 Juni 2022, terbit online 2 September 2022. Emitor merupakan jurnal Teknik Elektro Universitas Muhammadiyah Surakarta yang terakreditasi Sinta 4 dengan alamat Gedung H Lantai 2 UMS, Jalan Ahmad Yani Tromol Pos 1 Surakarta Indonesia 57165.
berapa penelitian sebelumnya. Berdasarkan praktik di lapangan, pelaksanaan program PKH masih terdapat beberapa kendala dalam menentukan peserta peneri- ma bantuan. Seperti pengelolaan data masih dilakukan secara manual. Terdapat beberapa kasus kesalahan data penerima bantuan PKH, seperti duplikasi data pe- serta, data tidak lengkap, dan perubahan data akibat perpindahan atau meninggal dunia, sehingga hasil yang didapat kurang akurat dan bantuan menjadi tidak tepat sasaran. Hal ini dikarenakan belum adanya dukungan sistem yang optimal dalam menentukan keputusan pe- nerima bantuan. Hal ini juga dapat menghambat kinerja petugas penyeleksi, karena akan memerlukan lebih ba- nyak waktu untuk mendapatkan hasil seleksi. Masalah serupa juga ditemukan di Desa Pucangan dalam mela- kukan verifikasi menentukan penerima bantuan. Sistem
pendukung keputusan dikembangkan di Desa Parikesit untuk mengatasi masalah tersebut yang mampu menen- tukan penerima bantuan dengan tepat sesuai dengan kriteria yang sudah ditetapkan [1]. Menurut data da- ri pengurus Desa Pucangan, jumlah penerima bantuan PKH pada tahun 2021 sebanyak 1153 jiwa (Sumber Da- ta: Pengurus Bagian Kesejahteraan Masyarakat Desa Pucangan).
Permasalahan yang ada, diperlukan dukungan sis- tem untuk membantu menyelesaikan masalah tersebut, agar tidak menghabiskan waktu untuk proses seleksi serta mendapatkan hasil yang tepat dan akurat. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem infor- masi interaktif berbasis komputer yang memecahkan masalah dengan memproses data menggunakan berba- gai pendekatan [2].
Penggunaan SPK untuk pengambilan keputusan memerlukan metode tertentu untuk menghasilkan kepu- tusan optimal terbaik. Multi Attribute Decision Making (MADM) adalah pendekatan pengambilan keputusan di mana pengambil keputusan memperoleh keputusan dari banyak alternatif berdasarkan kriteria yang ada [3]. SAW, AHP, dan TOPSIS adalah tiga pendekatan untuk menyelesaikan MADM. Penelitian ini akan menggu- nakan metode SAW dan TOPSIS. Kelebihan metode SAW adalah didasarkan pada nilai kriteria yang telah ditentukan sebelumnya, sehingga memungkinkan peni- laian yang lebih tepat [4]. Adapun kelebihan metode TOPSIS yakni memiliki konsep yang sederhana dan mudah dipahami, prosedur komputasi lebih efisien, dan mampu untuk mengukur kinerja relatif dari setiap al- ternatif [5]. Selain itu, kelemahan metode SAW adalah sistem pembobotannya tidak memiliki validasi yang jelas [6]. Demikian pula kelemahan metode TOPSIS yaitu tidak adanya perhitungan bobot [7], sehingga me- tode Rank Order Centroid (ROC) diterapkan dalam pembobotannya. ROC dipilih karena dapat mengurangi derajat subjektivitas dan ketidakpastian pemberi bobot. ROC diberi bobot sesuai dengan prioritas kriteria [8].
Beberapa penelitian telah melakukan kombinasi metode pembobotan dan perangkingan. Pada peneliti- an [9] dilakukan perbandingan metode SAW dan WAS- PAS yang dikombinasikan dengan metode ROC untuk menyeleksi penerimaan peserta didik baru MTsN Kisar- an. Hasil penelitian diperoleh sensitivitas SAW lebih besar daripada WASPAS, sehingga metode SAW paling tepat untuk kasus tersebut. Pada penelitian [10] dilakuk- an analisis sensitivitas AHP+ROC dan ROC+SAW. Ber- dasarkan penelitian sensitivitas kombinasi SAW+ROC mendapat hasil terbesar sehingga lebih sesuai untuk kasus yang diselesaikan.
Merujuk pada penelitian-penelitian sebelumnya, penulis akan melakukan perbandingan metode perang- kingan SAW dan TOPSIS yang menerapkan metode pembobotan ROC. Sebuah SPK berbasis website ke- mudian akan dikembangkan dengan mengimplementa- sikan metode terbaik untuk menyelesaikan kasus yang ada. Bahasa pemrograman PHP, framework Codeig- niter , dan database server MySQL digunakan dalam pengembangan sistem. Sistem ini diharapkan mampu membantu pengurus dan pendamping PKH Desa Pu- cangan untuk memverifikasi penerima bantuan PKH serta kegiatan penyaluran bantuan dari pemerintah dan instansi lain, mengurangi ketidaktepatan sasaran penya- luran bantuan dan memperbaiki proses seleksi. Sistem ini digunakan untuk memberikan rekomendasi alterna- tif penerima bantuan khususnya di Desa Pucangan, dan keputusan akhir penerima bantuan diproses kembali oleh Pusat Data dan Informasi Kesejahteraan Sosial.

## II. M ETODE P ENELITIAN
i. Metode Rank Order Centroid (ROC)
Metode Rank Order Centroid diterapkan untuk membu- at keputusan terbaik dengan bobot yang ideal. Metode ROC menekankan pada prioritas kriteria sebagai yang utama [11]. Hal ini terlihat pada Persamaan 1.
c r 1 ≥ c r 2 ≥ c r 3 ≥ . . . ≥ c rm (1)
maka akan menghasilkan seperti Persamaan (2).
c r 1 ≥ c r 2 ≥ c r 3 ≥ . . . ≥ c rm ( 2 ) (2)
Nilai bobot (W) diperoleh dengan menggunakan Persamaan (3):
W 1 ≥ W 2 ≥ W 3 ≥ . . . ≥ W m (3)
Total dari W m akan menghasilkan nilai 1.
ii. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) bekerja de- ngan prinsip menghitung skor bobot total untuk setiap alternatif atas semua atribut. Pendekatan SAW me- merlukan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke skala sebanding terhadap semua rating alternatif yang tersedia [12]. Sifat atribut pada metode SAW ada dua, yaitu kriteria keuntungan ( benefit ) dan kriteria bi- aya ( cost ). Berikut merupakan tahapan dalam metode SAW [5]:
1. Tentukan kriteria dan bobot untuk setiap atri- but. Dalam penelitian ini pembobotan meng- gunakan ROC.
doi: 10.23917/emitor.v22i2.18411
2. Normalisasikan setiap alternatif menggunakan Persamaan (4).
R i , j =        x i , j max ( x i , j ) , j = kriteria keuntungan
min ( x i , j ) x i , j , j = kriteria biaya (4)
3. Mencari nilai preferensi pada setiap alternatif menggunakan Persamaan (5). Jumlahkan se- mua hasil perkalian antara rating dan bobot setiap atribut untuk memperoleh skor keselu- ruhan untuk alternatif tersebut.
V i = n ∑ j = 1 W j r i j (5)
4. Melakukan perangkingan nilai preferensi. Ni- lai maksimum V i menunjukkan bahwa alterna- tif A i adalah yang terbaik.
iii. TOPSIS
Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) adalah merupakan metode model keputusan MADM yang menghasilkan alternatif ter- baik tidak hanya terdekat dengan solusi ideal positif, tetapi juga terjauh dari solusi ideal negatif [13]. Tahap- an dalam metode TOPSIS [5] adalah sebagai berikut:
1. Tentukan kriteria dan bobot untuk setiap atri- but. Pada penelitian ini pembobotan menggu- nakan metode ROC.
2. Membangun matriks keputusan normalisasi menggunakan Persamaan (6).
r i j = x i j q ∑ m i = 1 x 2 i j (6)
dengan i = 1 , 2 , . . . , m ; dan j = 1 , 2 , . . . , n
3. Lakukan pembobotan pada matriks normali- sasi dengan cara mengalikan nilai bobot de- ngan elemen matriks yang telah di-normalisasi menggunakan Persamaan (7).
y i j = w j r i j (7)
4. Mencari matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif berdasarkan matriks ternormali- sasi berbobot seperti Persamaan (8).
A + = ( y + 1 , y + 2 , . . . , y + n ) A + = ( y + 1 , y + 2 , . . . , y + n ) (8)
dengan,
y + j = ( max ( x i , y i , j ) , j = kriteria keuntungan min ( x i , y i , j ) , j = kriteria biaya (9)
y − j = ( min ( x i , y i , j ) , j = kriteria keuntungan max ( x i , y i , j ) , j = kriteria biaya (10)

## 5. Menghitung jarak antara alternatif
A i dengan solusi ideal positif.
D + i = s n ∑ j = 1 ( y + i − y i j ) 2 (11)
Menghitung jarak antara alternatif A i dengan solusi ideal negatif
D − i = s n ∑ j = 1 ( y i j − y − i ) 2 (12)
6. Menghitung nilai preferensi pada masing- masing alternatif ( V i ).
V i = D − i D − i + D + i (13)
7. Melakukan perangkingan nilai preferensi. Ni- lai V i terbesar menunjukkan bahwa alternatif A i merupakan alternatif terbaik.

## iv. Uji Sensitivitas
Perbandingan untuk menentukan metode mana yang lebih sensitif terhadap perubahan bobot dan rangking dalam suatu kasus dilakukan uji sensitivitas pada me- tode SAW+ROC dan metode TOPSIS+ROC. Tahapan perhitungan uji sensitivitas berdasarkan derajat sensi- tivitas ( S j ) pada masing-masing atribut [14], sebagai berikut:
1. Tentukan seluruh bobot atribut, W j = 1 (ni- lai bobot awal), dengan j = 1 , 2 , . . . , n (jumlah atribut).
2. Ubah bobot atribut dalam rentang nilai 1-2, sementara biarkan bobot lainnya sesuai dengan bobot awal.
3. Normalisasi bobot kriteria tersebut sehingga membentuk 1.
4. Menerapkan pembobotan kriteria yang dipe- roleh dari langkah 3 pada metode SAW+ROC dan TOPSIS+ROC.
5. Hitung persentase perubahan rangking dengan membandingkan beberapa perubahan rangking yang terjadi pada kondisi bobot yang sama, yaitu W j = 1 (nilai bobot awal).

## v. Metode Pengembangan Sistem
Tahapan metode waterfall bergantung pada penyele- saian tahapan sebelumnya, sehingga metode ini me- miliki keunggulan dalam mengurangi kesalahan sela- ma pengembangan sistem karena setiap tahapan harus
berurutan dan detail [15]. Diagram metode waterfall digambarkan pada Gambar 1 dengan cakupan bahasan analysis, design, coding, testing , dan maintenance .
Gambar 1: Tahapan metode waterfall [16]
Pada tahap analisis dilakukan perolehan informa- si dan data melalui observasi dan wawancara dengan pengurus Desa Pucangan guna memenuhi fungsi yang dapat dijalankan dalam sistem [17]. Terdapat dua anali- sis kebutuhan sistem yang dilakukan, yaitu kebutuhan fungsional dan non-fungsional. Kebutuhan fungsional yang diperlukan yaitu membangun sistem pendukung keputusan yang dapat mengelola data penduduk, kri- teria serta sub-kriteria. Sistem dapat menyeleksi pe- nerima PKH dengan menyajikan proses perhitungan berupa konversi dan normalisasi nilai. Sistem dapat me- nyajikan hasil penilaian berupa rangking dan mencetak laporan akhir penerima PKH. Sedangkan, kebutuhan non-fungsional yang diperlukan pada SPK ini, yaitu kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak, seperti seperangkat komputer, W indows Operating System (7, 10) dan web browser .
Desain perancangan UML untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan penentu penerima bantuan PKH adalah sebagai berikut:
1. Use case diagram. Use case diagram meng- gambarkan serangkaian tindakan yang dapat dilakukan oleh aktor pada suatu sistem. Sis- tem ini memiliki 2 pengguna, yaitu administra-
tor dan kepala desa. Hak akses yang dimiliki administrator lebih luas daripada kepala desa, yakni mampu mengelola data masyarakat, data kriteria, serta melakukan seleksi, sedangkan kepala desa hanya dapat mengakses profil dan memantau hasil seleksi. Gambar 2 menunjukk- an diagram use case untuk setiap pengguna.
2. Activity diagram. Activity diagram menggam- barkan aliran informasi dari satu tindakan ke
Gambar 2: Use case diagram
tindakan berikutnya dalam suatu sistem. Di- agram ini sangat penting dalam pemodelan fungsionalitas sistem [18].
3. Rancangan fisik database. Hubungan antara tabel/entitas digambarkan pada desain databa-
se fisik. Sistem ini terdiri dari 12 tabel dengan hubungan antara satu tabel dengan tabel la- innya. Gambar 3 menggambarkan hubungan antar tabel.
Gambar 3: Rancangan fisik database
Tahap coding dengan implementasi pengembang- an sistem adalah deskripsi sistem pendukung keputusan yang dibuat dengan kode program, kemudian diimple- mentasikan menjadi website dengan menggunakan ba- hasa pemrograman PHP, pengembangan backend -nya adalah framework Codeigniter , dan frontend -nya ada- lah Bootstrap .
Pengujian atau tahap testing dijalankan untuk menguji apakah program sesuai dengan algoritme yang diinginkan. Pada tahap pengujian sistem, menerapkan
doi: 10.23917/emitor.v22i2.18411
metode pengujian black box . Pengujian black box me- rupakan metode pengujian sistem untuk memastikan bahwa suatu sistem berfungsi dengan baik dan sesu- ai kebutuhan. Pengujian black box digunakan untuk mengetahui fungsionalitas suatu aplikasi [19]. Tahap maintenance bertujuan untuk menjaga ki- nerja perangkat lunak dari waktu ke waktu [20]. Pe- mantauan sistem secara berkala dilakukan selama fase ini dan ketika pemantauan dilakukan, bug atau error terdeteksi, maka perlu dilakukan perbaikan pada sis- tem.

## III. H ASIL P ENELITIAN DAN D ISKUSI
Penelitian ini memberi hasil berupa sistem pendukung keputusan seleksi program keluarga harapan dengan fitur-fitur yang mendukung untuk memudahkan proses pemilihan penerima program keluarga harapan.

## i. Menentukan Kriteria
Dalam pengambilan keputusan penerima bantuan pro- gram keluarga harapan dibutuhkan beberapa kriteria yang dimuat pada Tabel 1.

## ii. Menghitung Kriteria
Penelitian ini dalam menghitung bobot kriteria mene- rapkan metode ROC di mana diurutkan sesuai tingkat prioritas kriteria. Penerapan metode ROC menggunak- an Persamaan (3). Berdasarkan kriteria pada Tabel 1, maka ditentukan rating kecocokan alternatif pada seti- ap sub kriteria ke dalam bilangan fuzzy yang terdapat di Tabel 2. Data nilai bobot kriteria serta sub-kriteria disajikan pada Tabel 3.
Tabel 1: Data Kriteria No Kriteria Sifat C1 Penghasilan Cost C2 Aset yang dimiliki Cost C3 Kondisi Rumah Cost C4 Ibu hamil/menyusui Benefit C5 Balita Benefit C6 Anak SMA Benefit C7 Anak SMP Benefit C8 Anak SD Benefit C9 Lansia Benefit C10 Disabilitas Benefit
Tabel 2: Rating Kecocokan

## Nilai Keterangan
0 Sangat Rendah
2,5 Rendah
5 Cukup
7,5 Tinggi
10 Sangat Tinggi
Tabel 3: Data Bobot Kriteria dan Sub Kriteria
No Kriteria Bobot Sub Kriteria Nilai C1 Penghasilan 0,293 > 2 juta 10 1 – 2 juta 7,5
500 ribu – 1 juta 5 < 500 ribu 2,5 C2 Aset yang dimiliki 0,193 Tanah / Bangunan 10 Mobil 7,5
Motor 5 Sepeda 2,5 C3 Kondisi rumah 0,143 Sangat layak (dinding tembok & lantai keramik) 10
Layak (dinding tembok & lantai ubin) 7,5
Cukup Layak (dinding tembok & lantai tanah) 5 Tidak layak (dinding kayu & lantai ubin) 2,5 C4 Ibu hamil/menyusui 0,111 Ada 10 Tidak ada 2,5 C5 Balita 0,084 Ada 10 Tidak ada 2,5 C6 Anak SMA 0,064 Ada 10 Tidak ada 2,5 C7 Anak SMP 0,048 Ada 10 Tidak ada 2,5 C8 Anak SD 0,033 Ada 10 Tidak ada 2,5 C9 Lansia 0,021 Ada 10 Tidak ada 2,5 C10 Disabilitas berat 0,01 Ada 10 Tidak ada 2,5

## iii. Contoh Kasus
Perhitungan manual berikut didasarkan pada contoh ka- sus. Misalnya terdapat lima calon penerima PKH yang memiliki data seperti pada Tabel 4 dan Tabel 5 menun- jukkan data penilaian penduduk. Proses Perhitungan SAW dan TOPSIS.
Tabel 4: Contoh Kasus Data Calon Penerima PKH
Alternatif Nama NIK Dusun A1 Windarti 33131106135 Tanggul A2 Didik Suyanto 33131106201 Gerjen A3 Daliyem 33131106168 Jaganharjo A4 Catur Haryono 33131106192 Widorosari A5 Darwati 33131106092 Kebon Baru
iv. Proses Perhitungan SAW dan TOPSIS
Langkah pertama dalam menghitung adalah membuat matriks keputusan X berdasarkan data kandidat pada
Tabel 5 yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy. Tabel 6 menunjukkan rating kecocokan setiap alternatif.
1. Perhitungan menggunakan metode SAW. Sete- lah matriks keputusan didefinisikan, matriks X kemudian di-normalisasi menggunakan rumus Persamaan 4 untuk menghitung nilai setiap kri- teria, yang menghasilkan matriks keputusan normalisasi R seperti Persamaan (14). Selan- jutnya, gunakan Persamaan 5 untuk menen- tukan nilai preferensi untuk setiap alternatif. Tabel 7 menyajikan data hasil pemeringkatan rekomendasi penerima PKH dengan metode SAW.
r=                            0 , 333 0 , 667 0 , 667 0 , 25 0 , 25 1 1 0 , 25 1 0 , 25 0 , 5 1 1 1 1 0 , 25 0 , 25 0 , 25 0 , 25 0 , 25 1 1 1 0 , 25 0 , 25 1 1 1 1 0 , 25 0 , 5 0 , 667 1 0 , 25 0 , 25 1 1 0 , 25 1 0 , 25 0 , 5 1 0 , 667 0 , 25 1 0 , 25 1 1 0 , 25 1                            (14)
2. Perhitungan menggunakan metode TOPSIS.
Setelah mendefinisikan matriks keputusan, gu- nakan Persamaan 6 untuk normalisasi matriks
X untuk mendapatkan matriks normalisasi R , seperti yang disajikan pada Tabel 8. Matriks normalisasi kemudian dibobot dengan menga- likan nilai pembobotan dengan elemen-elemen matriks normalisasi menggunakan Persamaan 7. Hasil matriks normalisasi berbobot (y) disa- jikan pada Tabel 9.
Selanjutnya, dengan rating bobot ternormali- sasi ( y i j ), solusi ideal positif ( A + ) dan solusi ideal negatif ( A − ) ditentukan. Tabel 10 menya- jikan solusi ideal positif dan solusi ideal nega- tif. Setelah itu, gunakan Persamaan (9) untuk menghitung jarak ideal positif dan Persamaan (10) untuk menghitung jarak ideal negatif. Ha- silnya disajikan pada Tabel 11. Selanjutnya, gunakan Persamaan (11) untuk menentukan nilai preferensi pada setiap alternatif. Data da- lam Tabel 12 merupakan hasil pemeringkatan rekomendasi penerima PKH dengan menggu- nakan metode TOPSIS.

## v. Proses Analisis Sensitivitas
Hasil pemeringkatan calon penerima PKH yang diha- silkan dengan metode SAW dan TOPSIS memperoleh hasil yang sama, yakni hasil perhitungan tertinggi dimi- liki oleh Daliyem dan terendah dimiliki oleh Windarti. Selanjutnya, analisis sensitivitas akan dilakukan untuk menentukan metode terbaik.
Sebelum uji sensitivitas dilakukan, hasil perhitung- an kedua metode disajikan pada Tabel 13. Adapun bobot ROC (w) yang digunakan untuk setiap kriteria adalah 0,293; 0,193; 0,143; 0,110; 0,085; 0,065; 0,048; 0,034; 0,021; 0,01.
Uji sensitivitas dilakukan dengan mengubah nilai bobot (w) setiap kriteria dalam rentang 1-2. Bobot kri- teria diubah dengan menaikkan 0,5 kemudian 1 pada kriteria pertama dan seterusnya, sedangkan bobot krite- ria lainnya tetap. Perubahan bobot ini dimaksudkan un- tuk mengetahui bagaimana perubahan peringkat setiap metode. Tabel 14 menunjukkan persentase perubahan rangking hasil uji sensitivitas pada metode SAW+ROC dan TOPSIS+ROC. Berdasarkan Tabel 14, nilai per- sentase sensitivitas untuk metode SAW adalah 14,1%, sedangkan metode TOPSIS adalah 3,8%. Dapat di- simpulkan bahwa dalam hal pemilihan penerima PKH, metode yang paling cocok digunakan untuk menda- patkan alternatif optimal terbaik PKH adalah metode SAW+ROC.

## vi. Implementasi Sistem
Sistem ini terdiri atas halaman login , halaman akses administrator , dan halaman akses kepala desa.
1. Halaman Login . Halaman awal sebelum masuk ke halaman uta- ma yaitu halaman login yang ditampilkan pada Gambar 4. Pada halaman ini terdapat form lo- gin user dimana user dapat memasukkan email dan password .
Gambar 4: Halaman login
2. Halaman Data Penduduk.
Halaman data penduduk terdapat fitur import , tambah, edit , dan hapus data serta tombol un- tuk penilaian. Saat meng-klik tombol penilai- an, selanjutnya akan dibawa ke halaman penila-
doi: 10.23917/emitor.v22i2.18411
Tabel 5: Contoh Data Penilaian Calon Penerima PKH
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 A1 1 – 2 juta Mobil Layak Tidak Ada Tidak Ada Ada Ada Tidak Ada Ada Tidak Ada A2 500 ribu – 1 juta Motor Cukup Layak Ada Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada A3 < 500 ribu Motor Cukup Layak Tidak Ada Tidak Ada Ada Ada Ada Ada Tidak Ada A4 500 ribu – 1 juta Mobil Cukup Layak Tidak Ada Tidak Ada Ada Ada Tidak Ada Ada Tidak Ada A5 500 ribu – 1 juta Motor Layak Tidak Ada Ada Tidak Ada Ada Ada Tidak Ada Ada
Tabel 6: Rating Kecocokan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 A1 7,5 7,5 7,5 2,5 2,5 10 10 2,5 10 2,5 A2 5 5 5 10 10 2,5 2,5 2,5 2,5 2,5 A3 2,5 5 5 2,5 2,5 10 10 10 10 2,5 A4 5 7,5 5 2,5 2,5 10 10 2,5 10 2,5 A5 5 5 7,5 2,5 10 2,5 10 10 2,5 10
Tabel 7: Hasil Rekomendasi Metode SAW
Rangking Alternatif Nama Vi 1 A3 Daliyem 0,847 2 A2 Didik Suyanto 0,721 3 A5 Darwati 0,659 4 A4 Catur Haryono 0,611 5 A1 Windarti 0,515
Tabel 8: Hasil Normalisasi TOPSIS Alternatif Normalisasi
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10
A1 0,64 0,548 0,548 0,224 0,169 0,566 0,496 0,169 0,566 0,244 A2 0,426 0,365 0,365 0,894 0,676 0,141 0,124 0,169 0,141 0,224 A3 0,213 0,365 0,365 0,224 0,169 0,566 0,496 0,676 0,566 0,224 A4 0,426 0,548 0,365 0,224 0,169 0,566 0,496 0,169 0,566 0,224 A5 0,426 0,365 0,548 0,224 0,676 0,141 0,496 0,676 0,141 0,894
Tabel 9: Hasil Pembobotan TOPSIS
Alternatif Pembobotan C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10
A1 0,187 0,106 0,078 0,024 0,014 0,037 0,024 0,006 0,012 0,002 A2 0,125 0,07 0,052 0,098 0,057 0,009 0,006 0,006 0,003 0,002 A3 0,062 0,07 0,052 0,024 0,014 0,037 0,024 0,023 0,012 0,002 A4 0,125 0,106 0,052 0,024 0,014 0,037 0,024 0,006 0,012 0,002 A5 0,125 0,07 0,078 0,024 0,057 0,009 0,024 0,023 0,003 0,009
Tabel 10: Solusi Ideal Positif dan Ideal Negatif
Kriteria A+ A- C1 0,062 0,187 C2 0,07 0,106 C3 0,052 0,078 C4 0,098 0,024 C5 0,057 0,014 C6 0,037 0,009 C7 0,024 0,006 C8 0,023 0,006 C9 0,012 0,003 C10 0,009 0,002 Tabel 11: Jarak Ideal Positif dan Ideal Negatif Alternatif D+ D- A1 0,158 0,034 A2 0,073 0,114 A3 0,085 0,138 A4 0,113 0,076 A5 0,104 0,087 Tabel 12: Hasil Rekomendasi Metode TOPSIS Rangking Alternatif Nama Vi 1 A3 Daliyem 0,617 2 A2 Didik Suyanto 0,609 3 A5 Darwati 0,457 4 A4 Catur Haryono 0,402 5 A1 Windarti 0,176
Tabel 13: Preferensi Metode SAW+ROC dan TO- PSIS+ROC SAW-ROC TOPSIS-ROC V1 0,515 0,176 V2 0,721 0,609 V3 0,847 0,617 V4 0,611 0,402 V5 0,659 0,457 MAX 0,847 0,617
Tabel 14: Hasil Perhitungan Uji Sensitivitas Kriteria SAW TOPSIS Kriteria 1 + (0,5) 0,5 0,184 Kriteria 1 + (1) 1 0,25 Kriteria 2 + (0,5) 0,5 0,078 Kriteria 2 + (1) 1 0,151 Kriteria 3 + (0,5) 0,5 0,071 Kriteria 3 + (1) 1 0,146 Kriteria 4 + (0,5) 0,374 0,234 Kriteria 4 + (1) 0,874 0,294 Kriteria 5 + (0,5) 0,374 0,194 Kriteria 5 + (1) 0,874 0,267 Kriteria 6 + (0,5) 0,5 0,146 Kriteria 6 + (1) 1 0,23 Kriteria 7 + (0,5) 0,5 0,125 Kriteria 7 + (1) 1 0,212 Kriteria 8 + (0,5) 0,5 0,163 Kriteria 8 + (1) 1 0,247 Kriteria 9 + (0,5) 0,5 0,136 Kriteria 9 + (1) 1 0,225 Kriteria 10 + (0,5) 0,312 0,155 Kriteria 10 + (1) 0,812 0,251 Jumlah (%) 14,12 3,759 ian yang di dalamnya memuat menu dropdown untuk setiap kriteria. Gambar 5 menggambark- an halaman data penduduk.
Gambar 5: Halaman data penduduk
3. Halaman Penilaian. Calon penerima akan dinilai berdasarkan se- mua kriteria yang tercantum pada form. Form tersebut memuat dropdown menu yang berisik- an sub kriteria untuk setiap kriteria yang ada. Untuk menyimpan data yang sudah diseleksi klik tombol “Simpan”. Gambar 6 menggam- barkan halaman penilaian.
4. Halaman Kriteria dan Sub Kriteria.
Halaman ini memuat kriteria-kriteria penerima
Gambar 6: Halaman penilaian
PKH serta sub kriterianya. Admin dapat meng- ubah, mengedit, dan menghapus data kriteria dan sub kriteria pada halaman ini. Gambar 7 menggambarkan halaman kriteria dengan data seperti nama kriteria, bobot, sifat, dan kete- rangan, serta tombol untuk pengelolaan krite- ria. Dalam pengelolaan kriteria terdapat fitur hitung bobot menggunakan metode ROC yang berdasarkan prioritas kriteria, bobot dihitung sesuai rumus Persamaan (3).
Gambar 7: Halaman kriteria
5. Halaman Hasil Seleksi.
Halaman ini menampilkan hasil seleksi pene- rima PKH yang dilakukan yang mengimple- mentasikan metode SAW. Halaman ini menam- pilkan hasil penilaian oleh admin yang sudah dilakukan pada halaman penilaian dan juga terdapat fitur import, edit , dan hapus. Selain itu menampilkan hasil konversi nilai dan nor- malisasi nilai yang menggunakan persamaan
doi: 10.23917/emitor.v22i2.18411
4. Gambar 8 menampilkan hasil akhir berupa perangkingan dari nilai tertinggi ke terendah yang dihitung menggunakan rumus Persamaan
5.
Gambar 8: Halaman hasil seleksi 4
6. Halaman Akses untuk Kepala Desa. Halaman akses untuk kepala desa memiliki fitur yang lebih sedikit dibandingkan dengan halaman akses admin . Halaman yang dapat diakses kepala desa yaitu halaman profil, edit profil, ubah password , dan laporan penerima.
Laporan penerima merupakan hasil perhitung- an menggunakan metode SAW, laporan ini dapat di export dalam format pdf dan excel. Halaman laporan penerima ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9: Halaman laporan penerima
vii. Hasil Pengujian Black Box
Pengujian black box berfungsi untuk menentukan fung- sionalitas aplikasi. Pengujian memiliki hasil valid, yang menunjukkan sistem dapat berfungsi dengan ba- ik dengan semua fitur dan alur pemrosesan yang ada. Hasil pengujian black box disajikan pada Tabel 15.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian membuktikan persentase sensitivitas SAW lebih besar (14,1%) dibandingkan dengan metode TO- PSIS (3,8%). Oleh karena itu, metode paling tepat dalam pemilihan penerima PKH untuk mendapatkan seleksi optimal terbaik adalah menggunakan metode
SAW. Metode SAW digunakan untuk mengimplemen- tasikan aplikasi SPK berbasis web untuk membantu me- nentukan penerima PKH di Desa Pucangan. Pengujian black box memiliki hasil valid, yang menunjukkan bah- wa sistem berfungsi dengan baik. Sistem ini tentunya masih terdapat kelemahan dan kekurangan, sehingga memerlukan pengembangan di masa yang akan datang dengan menambah fitur-fitur unggulan sehingga sistem menjadi lebih optimal.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M. Hidayat, “Penentuan pemberian bantuan program kelu- arga harapan dengan metode topsis,” Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNSIQ , vol. 5, no. 1, pp. 98–106, 2018.
[2] J. E. Aronson, T.-P. Liang, dan R. V. MacCarthy, Decision support systems and intelligent systems . Pearson Prentice- Hall Upper Saddle River, NJ, USA:, 2005, vol. 4.
[3] C.-H. Yeh, “The selection of multiattribute decision making methods for scholarship student selection,” International Jo- urnal of Selection and Assessment , vol. 11, no. 4, pp. 289–296, 2003.
[4] A. G. Anto, H. Mustafidah, dan A. Suyadi, “Sistem pendu- kung keputusan penilaian kinerja karyawan menggunakan metode saw,” JUITA: Jurnal Informatika , vol. 3, no. 4, 2015.
[5] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, dan R. Wardoyo, “Fuzzy multi-attribute decision making (fuzzy madm),” Yo- gyakarta: Graha Ilmu , vol. 74, 2006.
[6] J. Kittur, “Optimal generation evaluation using saw, wp, ahp and promethee multi-criteria decision making techniques,” in 2015 International Conference on Technological Advance- ments in Power and Energy (TAP Energy) . IEEE, 2015, pp. 304–309.
[7] A. R. Purwandani, A. Y. Husodo, dan F. Bimantoro, “Analisis efektifitas metode weighted product dan topsis dalam men- diagnosa serangan asma,” Journal of Computer Science and Informatics Engineering (J-Cosine) , vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2019.
[8] S. P. Tamba, A. Purba, Y. E. Kusuma, M. A. S. Vidyastuti, dan S. Dharma, “Implementation of the rank order centroid (roc) method to determine the favorite betta fish,” INFOKUM , vol. 9, no. 2, June, pp. 381–386, 2021.
[9] E. S. Nabila, R. Rahmawati, dan T. Widiharih, “Implemen- tasi metode saw dan waspas dengan pembobotan roc dalam seleksi penerimaan peserta didik baru (studi kasus: Madrasah tsanawiyah (mts) negeri kisaran kabupaten asahan provinsi sumatera utara tahun ajaran 2018/2019),” Jurnal Gaussian , vol. 8, no. 4, pp. 428–438, 2019.
[10] I. G. I. Sudipa dan I. A. D. Puspitayani, “Analisis sensiti- vitas ahp-saw dan roc-saw dalam pengambilan keputusan multikriteria,” International Journal of Natural Science and Engineering , vol. 3, no. 2, pp. 85–95, 2019.
[11] M. Mesran, J. Afriany, dan S. H. Sahir, “Efektifitas penilaian kinerja karyawan dalam peningkatan motivasi kerja mene- rapkan metode rank order centroid (roc) dan additive ratio assessment (aras),” in Prosiding Seminar Nasional Riset In- formation Science (SENARIS) , vol. 1, 2019, pp. 813–821.
Tabel 15: Hasil Pengujian Black Box No Fungsi yang Diuji Kondisi Hasil yang diharapkan Status 1. Login Multilevel Menginputkan username dan password benar Masuk ke halaman utama sesuai hak akses pengguna Valid Menginputkan username dan password salah Kembali ke halaman login Valid 2. Ubah password Memasukkan password sekarang dan password baru dengan benar Password berhasil diubah dibuk- tikan dengan muncul alert “pass- word changed” Valid 3. Halaman data penduduk Menampilkan data alternatif dan melakukan import excel serta me- lakukan operasi CRUD pada data alternatif Data alternatif ditampilkan sis- tem serta mampu melakukan CRUD Valid Klik tombol “Penilaian” untuk melakukan penilaian terhadap ca- lon penerima bantuan Halaman penilaian penduduk di- tampilkan oleh sistem Valid 4. Halaman penilaian Menampilkan form penilaian yang berisi menu dropdown kri- teria yang dipilih sesuai penilai- an kemudian meng-klik tombol “Simpan” Data penilaian calon penerima bantuan berhasil ditangkap dan disimpan oleh sistem Valid 5. Halaman kriteria Menampilkan data kriteria Data kriteria ditampilkan oleh sistem Valid Klik tombol “Perbarui Kriteria” Halaman update kriteria ditam- pilkan oleh sistem Valid Klik tombol “sub kriteria” Halaman subkriteria ditampilkan oleh sistem Valid 6. Halaman update kriteria Menampilkan data kriteria dan melakukan aksi CRUD pada data kriteria Data kriteria ditampilkan sistem serta mampu melakukan CRUD Valid Klik tombol “hitung bobot” Sistem berhasil menghitung bo- bot kriteria Valid 7. Halaman sub kriteria Menampilkan data sub kriteria dan melakukan aksi CRUD pa- da data sub kriteria Data sub kriteria ditampilkan oleh sistem serta mampu mela- kukan CRUD Valid 8. Halaman hasil seleksi Klik menu “Hasil Seleksi” Halaman hasil seleksi ditampilk- an oleh sistem yang memuat tabel hasil penilaian penduduk, konversi nilai, normalisasi, dan hasil perangkingan Valid 9. Halaman laporan penerima Klik tombol “ Export PDF/Excel” Sistem dapat mencetak data ber- format pdf maupun excel Valid 10. Logout Klik tombol “ logout ” Berhasil logout , kemudian menu- ju halaman login
Valid
[12] A. Setiadi, Y. Yunita, dan A. R. Ningsih, “Penerapan metode simple additive weighting (saw) untuk pemilihan siswa terba- ik,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 7, no. 2, pp. 104–109, 2018.
[13] E. G. Wahyuni, “Sistem pendukung keputusan penerimaan pegawai dengan metode topsis,” SITEKIN: Jurnal Sains, Tek- nologi dan Industri , vol. 14, no. 2, pp. 108–116, 2017.
[14] C.-H. Yeh, “A problem-based selection of multi-attribute decision-making methods,” International Transactions in Operational Research , vol. 9, no. 2, pp. 169–181, 2002.
[15] A. M. Langer, Guide to Software Development: Designing and Managing the Life Cycle . Springer, 2016.
[16] W. W. Royce, “Managing the development of large software systems: concepts and techniques,” in Proceedings of the 9th
doi: 10.23917/emitor.v22i2.18411
international conference on Software Engineering , 1987, pp. 328–338.
[17] W. N. Fathoni dan M. Maryam, “Rancang bangun sistem informasi pelayanan surat keterangan berbasis web (studi ka- sus: Desa dawungan kecamatan masaran kabupaten sragen),” Jurnal Pendidikan Dan Teknologi Indonesia , vol. 1, no. 5, pp. 199–208, 2021.
[18] I. Budiawan, M. Nasrulloh, dan I. Ispandi, “Real time unit monitoring information systems using the waterfall method pt. andhana kirana yasa jakarta,” IJISTECH (International
Journal of Information System and Technology) , vol. 4, no. 1, pp. 447–456, 2020.
[19] M. E. Khan dan F. Khan, “A comparative study of white box, black box and grey box testing techniques,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications , vol. 3, no. 6, 2012.
[20] S. Umudova et al. , “Analysis of software maintenance phases,” Noble International Journal of Scientific Research , vol. 3, no. 6, pp. 62–66, 2019.