## J UIK ( JURNAL ILMU KOMPUTER
) - V OL . 2 N O . 2 (2021) O KTOBER 2022

## ANALISIS PERBANDINGAN METODE AHP DAN SAW UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN CALON PENERIMA PKH (Studi Kasus Kel. Hulonthalangi Kec. Hulonthalangi)

## Tri Pratiwi Handayani, Rubiyanto Maku, Savira Setianingrum Tantu
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Muhammadiyah Gorontalo

## ABSTRACT
PKH (Prosperity Family Programme) is expected not only to reduce poverty but also to increase human resources, especially in the Very Poor Family. Some Problems that often occur in aid recipients are the inefficient provision of PKH assistance and not right on target. To determine the eligibility of prospective PKH recipients, it is necessary to analyze the results of the comparison of the AHP and SAW methods whether the data are the same as PKH recipients from the village. The criteria used in the research were early childhood, elementary school children, junior high school children, high school children, elderly 70 years, roof type, wall type, floor type, home ownership status, and employment status. Based on the results of the comparison of the two AHP and SAW methods, RB results are obtained with the order of the first name of the two comparisons with the value of each method, namely the AHP RB method - 0.944 and the SAW method RB - 0.606 and it is concluded that the PKH recipient community from the ranking of the two methods is also data the same recipient based on data obtained from Tanjung Kramat Village, but the ranking order of the AHP and SAW methods is different.
Keywords: PKH, Prosperity programme, SAW, AHP

## ABSTRAK
PKH diharapkan tidak hanya bertujuan untuk menurunkan angka kemiskinan dan dapat meningkatkan sumber daya manusia terutama pada kelompok Keluarga Sangat Miskin (KSM). Permasalahan yang sering terjadi dalam penerima bantuan yaitu ketidak  efisiennya pemberian  bantuan  PKH  serta  tidak  tepat  sasaran.  Untuk  menentukan  kelayakan  calon  penerima PKH maka dibutuhkan Menganalisis hasil perbandingan dari Metode AHP dan SAW apakah sama dengan data penerima PKH dari kelurahan.  Kriteria yang  digunakan dalam penelitian  yaitu Anak  usia  dini,  Anak  SD,  Anak  SMP,  Anak  SMA,  Lansia 70 tahun, Jenis atap, Jenis dinding, Jenis lantai, Status kepemilikan rumah, dan Status pekerjaan. Berdasarkan hasil perbandingan kedua metode AHP dan SAW diperoleh hasil RB dengan urutan nama pertama dari kedua perbandingan dengan nilai dari masing-masing metode yaitu metode AHP RB – 0,944 dan metode SAW RB – 0,606 dan disimpulkan bahwa masyarakat penerima PKH dari perangkingan kedua metode juga merupakan data penerima yang sama berdasarkan data yang di dapatkan dari Kelurahan Tanjung Kramat, namun urutan perangkingan metode AHP dan SAW ada yang berbeda.

## Kata Kunci: PKH, SAW, AHP

## 1. PENDAHULUAN
Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  merupakan  program penanggulangan kemiskinan dan pengembangan sistem perlindungan  sosial  bersyarat  bagi  masyarakat  miskin  dengan memberikan bantuan tunai bersyarat yang di antaranya terdapat Ibu  hamil,  Balita,  Anak  Usia  Sekolah  (SD,  SMP,  SMA), Penyandang Disabilitas dan Lanjut Usia 70+. Keberadaan PKH bertujuan  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  kondisi  sosial
ekonomi  dan  meningkatkan  status  kesehatan  dan  gizi  serta meningkatkan taraf pendidikan Keluarga Sangat Miskin (KSM). PKH diharapkan tidak hanya bertujuan untuk menurunkan angka kemiskinan  dan  dapat  meningkatkan  sumber  daya  manusia terutama pada kelompok Keluarga Sangat Miskin (KSM) tetapi dapat memutuskan rantai kemiskinan [1].
Dalam  proses  penyaluran  bantuan  ke  masyarakat  biasanya bantuan  tersebut  tidak  selalu  tepat  sasaran.  Untuk  mengatasi masalah  tentang  penerima  bantuan  PKH  yaitu  dengan menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dalam menentukan calon yang tepat menerima bantuan. Agar tujuan ini
dapat tercapai maka harus didukung dengan menggunakan salah satu  metode  dalam  pengambilan  keputusan  yaitu  Metode  AHP dan SAW. Metode Analytical Hierarchy Process adalah metode untuk memecahkan suatu masalah yang tidak terstruktur kedalam beberapa komponen dalam susunan hirarki menjadi suatu model yang mudah dipahami. Dan Metode Simple Additive Weighting adalah  penjumlahan  berbobot  untuk  mencari  penjumlahan terbobot dari rating kinerja setiap alternatif dari semua kriteria.

## 2. METODOLOGI
Tahapan dalam penelitian ini adalah:
1. Analisis masalah, dalam penelitian ini masalah yang dihadapi yaitu  ketidak  adilnya  pemberian  bantuan  PKH  serta  tidak tepat sasaran.
2. Pengumpulan  data, data  yang  digunakan  yaitu  data  primer dan data sekunder
3. Pre-pocessing,  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah mengelompokkan data kedalam jangkauan tertentu agar dapat memudahkan proses pengolahan data.
4. Pengolahan  data  menggunakan  metode  AHP,  Metode  AHP digunakan untuk menentukan bobot dari kriteria yang telah di tetapkan.
5. Pengolahan data menggunakan metode SAW, Metode SAW digunakan untuk menentukan nilai bobot pada setiap atribut (subkriteria),  kemudian  pada  tahap  selanjutnya  dilakukan perengkingan yang akan menghasilkan alternatif terbaik.
6. Analisa data, pada tahap ini hasil pengolahan data penerima PKH dari metode AHP dan SAW akan dibandingkan dengan data  penerima  PKH  yang  didapat  dari  kantor  PKH  Kota Gorontalo.
Analytical  Hierarcy  Process  (AHP) digunakan  membantu memecahkan persoalan yang kompleks dengan menstruktur suatu hirarki  kriteria,  pihak  yang  berkepentingan,  hasil  dan  dengan menarik  berbagai  pertimbangan  guna  mengembangkan  bobot atau prioritas (Informasi et al ., 2018).
Simple Additive Weighting (SAW Konsep dasar metode SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap alternatif dari semua kriteria (Ruskan, 2017). SAW adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif pada semua atribut (subkriteria) (Kusumadewi, 2006).
Metode AHP digunakan dalam penelitian ini untuk menentukan bobot dari kriteria yang telah di tetapkan. Kriteria yang digunakan adalah kriteria Anak usia dini, Anak SD, Anak SMP, Anak SMA, Lanjut  usia  70  +,  Jenis  atap,  Jenis  dinding,  Jenis  lantai,  Status kepemilikan rumah dan Pekerjaan sedangkan untuk metode SAW digunakan  untuk  melakukan  perangkingan  alternaf.  Langkah- langkah yang dilakukan dalam metode AHP adalah:
1. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  solusi  yang diinginkan,  lalu  Menyusun  hierarki  penentuan  penerima bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) seperti pada gambar berikut ini:
Gambar 1. Hirarki penetuan penerima PKH
2. Menentukan  simbol  kriteria,  dari  kriteria  diatas  dibuatkan simbol  untuk  mempermudah  dalam  penulisan  agar  tidak kepanjangan dalam tabel:
Tabel 1. Simbol kriteria Kriteria Simbol Anak Usia Dini K1 Anak SD K2 Anak SMP K3 Anak SMA K4 Lanjut Usia 70+ K5 Jenis Atap K6 Jenis Dinding K7 Jenis Lantai K8 Status  Kep. Rumah K9 Status Pekerjaan K10
3. Menentukan  prioritas  elemen  dengan  membuat  Matriks perbandingan berpasangan yang diisi dengan bilangan untuk mempresentasikan kepentingan relatif antar elemen matriks.
Tabel 2. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan
Sumber: (Saaty, TL The Analytical Hierarchy, 1994)
Tabel 3. Nilai Indeks Random N IR N IR 1 0 7 1,32 2 0 8 1,41 3 0,58 9 1,45 4 0,9 10 1,49 5 1,12 11 1,51 6 1,24 12 1,48
Dalam  tahap  ini  dilakukan  perbandingan  antara  satu  kriteria dengan  kriteria  yang  lainnya  Skala  perbandingan  berpasangan dapat  dilihat  pada  tabel  2  Saaty.  Pada  penelitian  ini  matriks perbandingan berpasangan  dengan nilai 2,3,4,5,6,7 di dapatkan dari angket yang di isi oleh kepala kelurahan tanjung kramat kec. Hulonthalangi.  Dan  untuk  nilai  1/2,  1/3,  1/4,  1/5,  1/6,  1/7 diperoleh dari nilai perbandingan terbalik.
Tabel 4. Matriks perbandingan berpasangan
Intensitas kepentingan Keterangan 1 Sama pentingnya 3 Sedikit lebih penting 5 Jelas lebih penting 7 Sangat lebih penting 9 Mutlak lebih penting 2,4,6,8 Nilai  antara  dua  nilai  pertimbangan  yang berdekatan Kebalikan Jika  aktivitas i mendapat  satu  angka dibandingkan demgam  aktivitas j ,  maka j memiliki  nilai  kebalikan  dibandingkan dengan i
4. Normalisasi matriks
a. Menjumlahkan  nilai  dari  setiap  kolom  pada  matriks perbandingan
∑ 𝐶 𝑛 (1) Keterangan: ∑ 𝐶 𝑛 = Total nilai setiap baris pada kolom
Lakukan  perhitungan  sampai  kolom  terakhir  /  K10. Berikut  hasil  penjumlahan  nilai  dari  masing-masing kolom  pada  matriks  perbandingan  berpasangan  yang dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5. Hasil penjumlahan nilai dari masing-masing kolom
Kriteria  K1 K2 K3 K4 K5  K6 K7 K8 K9  K10 K1 1 3 3 3 0,14 3 5 3 5   0,33 K2 0,33 1 2 0,25  0,20 2 3 3 3   0,20 K3 0,33  0,50 1 3 0,33 3 3 3 3   0,20 K4 0,33 4 0,33 1 0,14 3 3 3 5   0,17 K5 7 5 3 7 1 5 2 7 3 3
K6 0,33  0,50  0,33  0,33  0,20 1 2 3 3   0,33 K7 0,20  0,33  0,33  0,33  0,50  0,50 1 3 3 7 K8 0,33  0,33  0,33  0,33  0,14  0,33 0,33 1 3   0,20 K9 0,20  0,33  0,33  0,20  0,33  0,33 0,33  0,33 1   0,14 K10 3 5 5 6  0,33 3 0,14 5 7 1
b. yaitu  membagi  setiap  nilai  kolom  dengan  total  kolom  yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks.
∑ 𝐶𝑛 ∑𝐶𝑛 (2)
Keterangan:      N    = Normalisasi matriks 𝐶 𝑛 = Nilai setiap baris pada kolom ∑ 𝐶 𝑛 = Total nilai setiap baris pada kolom
Berikut nilai normalisasi matriks yang dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 6. Nilai normalisasi matriks
c. Menghitung bobot prioritas
Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  baris  dan  membaginya dengan  jumlah  elemen/kriteria  untuk  mendapatkan  nilai prioritas.
𝑃 = 𝑅 𝑛 𝑛 (3)
Keterangan:
𝑃 = Prioritas 𝑅 𝑛 = Nilai atribut setiap kolom pada baris ke n 𝑛 = Jumlah elemen atau kriteria
Lakukan perhitungan sampai baris kriteria terakhir. Berikut hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan jumlah kriteria yang dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 7. Bobot prioritas
5. Mengukur konsistensi
Dalam  proses  pembuatan  keputusan,  sangat  penting  untuk mengetahui  seberapa  baik  konsistensi  yang  ada  karena diharapkan  keputusan  berdasarkan  konsistensi  yang  rendah. Oleh karena itu hal yang harus dilakukan adalah:
a. Mengalikan  nilai  bobot  prioritas  baris  pertama  dengan nilai  kolom  pertama  pada  tabel  Matriks  Perbandingan Berpasangan, kemudian nilai bobot prioritas baris kedua dikalikan dengan nilai kolom kedua Matriks
Perbandingan Berpasangan, dan seterusnya.
Lakukan  perhitungan  sampai  kolom  terakhir.  Berikut adalah hasil perkalian dari masing-masing kolom dengan bobot prioritas seperti tampak pada tabel dibawah ini:
Tabel 8. Hasil Perkalian Matriks Perbandingan Dengan Bobot Prioritas
B. Selanjutnya adalah menjumlahkan setiap baris pada matriks
Kriteria  K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K 9 K10 K1 1 3 3 3 1/ 7 3 5 3 5 1/3
K2 1/ 3 1 2 1/ 4 1/ 5 2 3 3 3 1/5 K3 1/ 3 1/ 2 1 3 1/ 3 3 3 3 3 1/5
K4 1/ 3 4 1/ 3 1 1/ 7 3 3 3 5 1/6 K5 7 5 3 7 1 5 2 7 3 3
K6 1/ 3 1/ 2 1/ 3 1/ 3 1/ 5 1 2 3 3 1/3
K7 1/ 5 1/ 3 1/ 3 1/ 3 1/ 2 1/ 2 1 3 3 7 K8 1/ 3 1/ 3 1/ 3 1/ 3 1/ 7 1/ 3 1/ 3 1 3 1/5 K9 1/ 3 1/ 3 1/ 3 1/ 5 1/ 3 1/ 3 1/ 3 1/ 3 1 1/7 K10 3 5 5 6 1/ 3 3 1/ 7 5 7 1 Kriteria K1  K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K1 0,13  0,21  0,25  0,26  0,04  0,15  0,51  0,09  0,12  0,06 K2 0,04  0,07  0,17  0,02  0,05  0,10  0,31  0,09  0,07  0,04 K3 0,04  0,04  0,08  0,26  0,08  0,15  0,31  0,09  0,07  0,04 K4 0,04  0,29  0,03  0,09  0,04  0,15  0,31  0,09  0,12  0,03 K5 0,88  0,36  0,25  0,61  0,25  0,25  0,21  0,20  0,07  0,53 K6 0,04  0,04  0,03  0,03  0,05  0,05  0,21  0,09  0,07  0,06 K7 0,03  0,02  0,03  0,03  0,12  0,03  0,10  0,09  0,07  0,04 K8 0,04  0,02  0,03  0,03  0,04  0,02  0,03  0,03  0,07  0,04 K9 0,03  0,02  0,03  0,02  0,08  0,02  0,03  0,01  0,02  0,03 K10 0,38  0,36  0,42  0,53  0,08  0,15  0,01  0,14  0,17  0,18
Kriteria Hasil n Bobot prioritas K1 1,26 10 0,13 K2 0,72 10 0,07 K3 0,84 10 0,08 K4 0,88 10 0,09 K5 2,49 10 0,25 K6 0,50 10 0,05 K7 1,03 10 0,10 K8 0,29 10 0,03 K9 0,24 10 0,02 K10 1,76 10 0,18 Kriteria K1  K2  K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9  K10 K1 0,13  0,21  0,25  0,26  0,04  0,15  0,51  0,09  0,12  0,06 K2 0,04  0,07  0,17  0,02  0,05  0,10  0,31  0,09  0,07  0,04 K3 0,04  0,04  0,08  0,26  0,08  0,15  0,31  0,09  0,07  0,04 K4 0,04  0,29  0,03  0,09  0,04  0,15  0,31  0,09  0,12  0,03 K5 0,88  0,36  0,25  0,61  0,25  0,25  0,21  0,20  0,07  0,53 K6 0,04  0,04  0,03  0,03  0,05  0,05  0,21  0,09  0,07  0,06 K7 0,03  0,02  0,03  0,03  0,12  0,03  0,10  0,09  0,07  0,04 K8 0,04  0,02  0,03  0,03  0,04  0,02  0,03  0,03  0,07  0,04 K9 0,03  0,02  0,03  0,02  0,08  0,02  0,03  0,01  0,02  0,03 K10 0,38  0,36  0,42  0,53  0,08  0,15  0,01  0,14  0,17  0,18
Berikut  hasil penjumlahan dari setiap baris,  dapat
dilihat pada tabel 9 berikut:
Tabel 9. Hasil Penjumlahan setiap baris
Kriteria K1  K2  K3  K4  K5  K6  K7  K8  K9  K10 Jumlah
baris K1 0,13  0,21 0,25 0,26 0,0 4 0,1 5 0,5 1 0,0 9 0,1 2 0,06 1,82
K2 0,04  0,07 0,17 0,02 0,0 5 0,1 0 0,3 1 0,0 9 0,0 7 0,04 0,96 K3 0,04  0,04 0,08 0,26 0,0 8 0,1 5 0,3 1 0,0 9 0,0 7 0,04 1,16 K4 0,04  0,29 0,03 0,09 0,0 4 0,1 5 0,3 1 0,0 9 0,1 2 0,03 1,18
K5 0,88  0,36 0,25 0,61 0,2 5 0,2 5 0,2 1 0,2 0 0,0 7 0,53 3,61 K6 0,04  0,04 0,03 0,03 0,0 5 0,0 5 0,2 1 0,0 9 0,0 7 0,06 0,66 K7 0,03  0,02 0,03 0,03 0,1 2 0,0 3 0,1 0 0,0 9 0,0 7 0,04 1,75 K8 0,04  0,02 0,03 0,03 0,0 4 0,0 2 0,0 3 0,0 3 0,0 7 0,04 0,35
K9 0,03  0,02 0,03 0,02 0,0 8 0,0 2 0,0 3 0,0 1 0,0 2 0,03 0,29 K10 0,38  0,36 0,42 0,53 0,0 8 0,1 5 0,0 1 0,1 4 0,1 7 0,18 2,42 b. Untuk mengukur konsistensi indeks yaitu dengan menjumlahkan  jumlah  setiap  baris  pada  tabel  9  ditambahkan dengan bobot prioritas tabel 7 matriks nilai normalisasi. Berikut adalah hasil dari Rasio konsistensi.
Tabel 10. Rasio Konsistensi Kriteria Jumlah baris Bobot prioritas Jumlah K1 1,82 0,13 1,95 K2 0,96 0,07 1,03 K3 1,16 0,08 1,24 K4 1,17 0,09 1,26 K5 3,61 0,25 3,86 K6 0,66 0,05 0,71 K7 1,75 0,10 1,85 K8 0,35 0,03 0,37 K9 0,28 0,02 0,31 K10 2,42 0,18 2,60 Total 15,18
Jumlah pada  tabel  diatas  diperoleh  dari  nilai  masing-masing pada  kolom  jumlah  baris  ditambahkan  dengan  nilai  kolom bobot prioritas.
Setelah didapatkan total maka selanjutnya mencari nilai lamda (λ) dan menghitung jumlah 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 yaitu dari nilai Total tabel 10 dibagi dengan banyaknya kriteria n yaitu 10.
6. Menghitung Indeks Konsistensi atau Consistency Index (CI) Untuk menghitung Konsistensi Indeks yaitu  dengan menggunakan persamaan berikut:
𝐶𝐼 = 𝜆𝑚𝑎𝑥−𝑛 𝑛−𝐼
(4)
Keterangan: 𝐶𝐼 = Consistency Index 𝜆𝑚𝑎𝑥 = eigenvalue maximum
7. Menghitung Rasio Konsistensi atau Consistency Rasio (CR)
Untuk menghitung konsistensi rasio yaitu dengan menggunakan persamaan dibawah:
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼
𝐶𝑅 (5)
Nilai CR dapat dilihat pada tabel 3.
8. Langkah selanjutnya adalah memeriksa konsistensi hirarki a. Jika nilai 𝐶𝑅 > 0.1 maka penilaian data tidak konsisten dan harus diperbaiki kembali.
b. Jika 𝐶𝑅 ≤ 0.1 maka perhitungan data konsisten dan benar. Jadi CR (−0.63) ≤ 0.1 Maka perhitungan data konsistensi dan benar.
9. Perhitungan Prioritas Sub-kriteria Metode AHP
Perhitungan  yang  dilakukan  terhadap  sub-kriteria  dari  semua kriteria yang ada. Dalam hal ini terdapat 10 kriteria yang berarti akan  ada  10  perhitungan  prioritas  subkriteria,  tapi  dalam  jurnal ini hanya akan ditampilkan contoh pengerjaan untuk 1 kriteria. 1. Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria anak usia dini a. Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan  sub-kriteria anak usia dini
Tabel 11. Matriks Perbandingan Berpasangan Subkriteria
K1 K1 Ya Tidak Ya 1 7 Tidak 0,14 1 Jumlah 1,14 8
Dari tabel diatas dapat disimpulkan bahwa pada kriteria anak  usia  dini  yang  memperoleh  nilai  kolom  bobot tertinggi adalah Ya dengan jumlah nilai 1,14 dan Tidak memperoleh nilai 8.
b. Nilai normalisasi matriks
Matriks  ini  diperoleh dengan nilai  dari  setiap  kolom  tabel 11 dibagi  dengan  jumlah  kolom yang bersangkutan untuk memperoleh  normalisasi  matriks.  Hasil  perhitungan  dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 12. Matriks Nilai Normalisasi Ya Tidak Jumlah baris Bobot prioritas Prioritas subkriteria Ya 0,88 0,88 1,75 0,88 1,00 tidak 0,13 0,13 0,25 0,13 0,14
Jumlah baris diatas diperoleh dari jumlah baris subkriteria Ya  yaitu,  0,88  +  0,88  dan  begitu  juga  dari  subkriteria Tidak  0,13  +  0,13.  Bobot  prioritas  diperoleh  dari  nilai kolom jumlah baris dibagi dengan jumlah kriteria seperti berikut  ini:  1,75/2  =  0,88.  dan  Prioritas  Subkriteria diperoleh  dari  Nilai  Max  dari  Bobot  prioritas  dibagi dengan masing masing baris dari bobot prioritas.
c. Menentukan perkalian matriks Matriks  ini  dibuat  dengan  mengalikan  nilai  bobot prioritas baris pertama dengan nilai kolom pertama pada tabel 11 sampai selesai.
Tabel 13. Perkalian Matriks
Ya Tidak Jumlah baris Ya 0,88 0,88 1,75
Keterangan: 𝐶𝑅 = Consistency Rasio 𝐶𝐼 = Consistency Index
Tidak 1,00 0,13 1,13
d. Menghitung rasio konsistensi
Perhitungan  ini  digunakan  untuk  memastikan  bahwa nilai  rasio  konsistensi  yaitu  jika  nilai 𝐶𝑅 > 0.1 maka penilaian  data  tidak  konsisten  dan  harus  diperbaiki kembali  dan  jika 𝐶𝑅 ≤ 0.1 maka  perhitungan  data konsisten  dan  benar.  Untuk  menghitung  rasio konsistensi dibuat tabel 14 dibawah ini:

## Tabel 14. Rasio Konsistensi
Baris diperoleh dari kolom jumlah baris tabel 13 dan kolom Bobot Prioritas  diperoleh  dari  kolom  Bobot  prioritas  tabel  12.  Oleh karena CR < 0,1, Maka rasio konsistensi dari perhitungan tersebut bisa diterima. Lakukan Perhitungan Prioritas Sub-kriteria Metode AHP sampai kriteria terakhir dengan cara yang sama.

## Metode SAW
Metode  SAW  digunakan  untuk  menentukan  nilai  bobot  untuk setiap atribut dan dilanjutkan dengan proses perangkingan yang akan  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif. Berikut ini adalah Langkah-langkah dari metode Simple Additive Weighting (SAW)
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan dalam  pengambilan  keputusan  dimana  pembobotannya  ada pada tabel 2.
a. Kriteria Anak usia dini (K1)
Apabila anak usia dini maka bobotnya 7, jika bukan anak usia  dini  bobotnya  1.  Bobotnya  seperti  pada  tabel  15 berikut:
Tabel 15. Bobot Kriteria Anak Usia Dini No. Sub Kriteria Bobot 1. Tidak 1 2. Ya 7
b. Kriteria Anak SD (K2)
Apabila anak SD maka bobotnya 7, jika bukan Anak SD bobotnya 1. Bobotnya seperti pada tabel 16 berikut:
Tabel 16. Bobot Kriteria Anak SD No. Sub Kriteria Bobot 1. Tidak 1 2. Ada 7 Sumber : (Pertiwi et al., 2019)
c. Kriteria Anak SMP (K3)
Apabila  anak  SMP  maka  bobotnya  7,  jika  bukan  Anak SMP bobotnya 1. Bobotnya seperti pada tabel berikut: Tabel 17. Bobot Kriteria Anak SMP
No. Sub Kriteria Bobot 1. Tidak 1 2. Ada 7 Sumber : (Pertiwi et al., 2019)
d. Kriteria Anak SMA (K4)
Apabila  anak  SMA  maka  bobotnya  7,  jika bukan  Anak  SMA bobotnya 1. Bobotnya seperti pada tabel berikut:
Tabel 18. Bobot Kriteria Anak SMA No. Sub Kriteria Bobot 1. Tidak 1 2. Ya 7 Sumber : (Pertiwi et al., 2019)
e. Kriteria Lanjut Usia 70+ (K5)
Apabila Lanjut Usia 70+ maka bobotnya 7, jika bukan Lanjut Usia 70+ bobotnya 1. Bobotnya seperti pada tabel berikut:
Tabel 19. Bobot Kriteria Lanjut Usia 70+
No. Sub Kriteria Bobot 1. Tidak 1 2. Ya 7 Sumber : (Pertiwi et al., 2019)
f. Kriteria Atap (K6)
Apabila atapnya rumbia maka bobotnya 7, jika atapnya seng maka bobotnya 5 dan jika atapnya genting maka bobotnya 3. Bobotnya seperti pada tabel 20 dibawah ini:
Tabel 20. Bobot Kriteria Jenis Atap No. Sub Kriteria Bobot 1. Rumbia 7 2. Seng 5 3. Genteng 3 Sumber : (Pertiwi et al., 2019)
g. Kriteria Jenis Dinding (K7)
Apabila jenis dindingnya bambu maka bobotnya 7, jika jenis dindingnya Semi permanen maka  bobotnya 5, dan jika jenis dindingnya  Permanen  maka  bobotnya  adalah  3.  Bobotnya seperti pada tabel berikut:
Tabel 21. Bobot Kriteria Jenis Dinding No. Sub Kriteria Bobot 1. Bambu 7 2. Permanen 3 3. Semi Permanen 5 Sumber : (Pertiwi et al., 2019)
h. Kriteria Jenis Lantai (K8)
Apabila  jenis  lantainya  Tanah  maka  bobotnya  7,  jika  jenis lantainya  Semen  maka  bobotnya  5  dan  jika  jenis  lantainya Kramik  maka  bobotnya  2.  Bobotnya  seperti  pada  tabel berikut:
Tabel 22. Bobot Kriteria Jenis Lantai No. Sub Kriteria Bobot 1. Kramik 2 2. Semen 5 3. Tanah 7 Sumber : (Pertiwi et al., 2019)
i. Kriteria Status kepemilikan rumah (K9) Apabila status kepemilikan rumah sewa maka bobotnya 7, jika milik orang tua maka bobotnya 5, dan jika milik sendiri maka bobotnya 3. Bobotnya seperti pada tabel 23 dibawah ini:
Tabel 23. Bobot Kriteria Status Kepemilikan Rumah
No. Sub Kriteria Bobot 1. Milik Sendiri 3 2. Orang Tua 5 3. Sewa 7 Sumber : (Pertiwi et al., 2019)
j. Kriteria pekerjaan (K10)
Apabila  dia  Tidak  bekerja  maka  bobotnya  9,  jika Pekerjaannya Serabutan maka bobotnya 7, jika Nelayan maka bobotnya 5, jika Wiraswasta maka bobotnya 3 dan
Jumlah baris Bobot Prioritas Hasil Jumlah baris 1,75 0,88 2,63 Prioritas 1,13 0,56 1,69 Total 4,31 Λmax 2,16 CI 0,16
CR 0
jika  Pns  maka  bobotnya  2.  Bobotnya  seperti  pada  tabel berikut:
Tabel 24. Bobot Kriteria Pekerjaan No. Sub kriteria Bobot 1. Nelayan 5 2. Pns 2 3. Serabutan 7 4. Tidak bekerja 9 5. Wiraswasta 3

## 2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada kriteria
Tabel 25. Rating Kecocokan Setiap Alternatif Pada Kriteria No Alternatif KRITERIA K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 1. K1 1 1 1 1 1 5 5 3 3 3 2. K2 1 7 1 7 1 2 5 3 3 9 3. K3 1 1 1 1 1 5 5 3 3 3 4. K4 1 1 1 1 1 5 5 3 3 3 5. K5 1 1 1 1 1 2 5 3 3 3 6. K6 1 1 1 1 1 5 5 3 3 9 7.
K7 1 1 1 1 1 5 5 3 5 9 8. K8 1 1 1 1 1 5 5 3 5 9 9.
K9 1 7 1 14 1 2 5 3 3 9 10. K10 1 1 1 1 1 5 5 3 3 3
3. Membuat  matriks  keputusan  (X)  berdasarkan  tabel  rating kecocokan setiap alternatif pada kriteria diatas diubah kedalam matriks keputusan (X), seperti dibawah ini:
𝑋 = [ 1 1 1 1 1 5 5 3 3 3
1 7 1 7 1 2 5 3 3 9 1 1 1 1 1 5 5 3 3 3 1 1 1 1 1 5 5 3 3 3 1 1 1 1 1 5 5 3 3 3 1 1 1 1 1 2 5 3 5 9 1 1 1 1 1 5 5 3 5 9 1 1 1 1 1 5 5 3 5 9 1 7 1 14 1 2 5 3 3 9 1 1 1 1 1 5 5 3 3 3]
4. Normalisasi matriks
Setelah membuat matriks dan rating kecocokan, selanjutnya melakukan  normalisasi  matriks  tersebut  berdasarkan persamaan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun biaya)  sehingga  diperoleh  matriks  ternormalisasi  R. Normalisasi untuk setiap kriteria menggunakan persamaan 2. Dari perhitungan diatas yang telah dilakukan dibuatlah tabel Matriks ternormalisasi (R) seperti dibawah ini:

## Tabel 26. Matriks Ternormalisasi R
Setelah  Matriks  Ternormalisasi  (R)  didapatkan  sehingga hasil  akhir diperoleh dari perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks R  dengan  bobot  preferensi  (W).  Bobot  preferensi  sendiri  telah dilakukan  perhitungannya  pada  metode  AHP.  Karena  W  telah didapatkan  maka  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  proses perangkingan menggunakan bobot preferensi yang hasilnya terdapat pada tabel 7 Bobot Prioritas, seperti pada tabel 27 dibawah ini:
Tabel 27. Bobot Preferensi
Kriteria Bobot Preferensi K1 = W1 = Anak Usia Dini 0,13 K2 = W2 = Anak SD 0,07 K3 = W3 = Anak SMP 0,08 K4 = W4 = Anak SMA 0,09 K5 = W5 = Lanjut usia 70+ 0,25 K6 = W6 = Jenis Atap 0,05 K7 = W7 = Jenis Dinding 0,10 K8 = W8 = Jenis Lantai 0,03 K9 = W9 = Status Kepemilikan Rumah 0,02 K10 = W10 = Status Pekerjaan 0,18
Selanjutnya  cara perangkingannya  dengan  melakukan  perkalian setiap  kriteria  pada  tabel  26  Matriks  R  dengan  masing-masing setiap  kriteria  pada  tabel  27  Bobot  Preferensi,  sehingga  akan memperoleh  nilai  terbesar  dan  nilai  itulah  yang  akan  dipilih sebagai solusi alternatif terbaik ( 𝐴 𝑖 ).
Untuk perangkingan perkalian matriks ternormalisasi (R) tabel 16 dan  bobot  preferensi  (W)  tabel  27  diatas  dibuatkan  tabel  28 berikut:
Tabel 28. Hasil Perhitungan R * W
Berdasarkan hasil perhitungan nilai rating maka didapatkan hasil terbaik yaitu pada A1, A2, A3, A4, A5, A6, A7, A8, A9 dan A10 masing-masing memiliki nilai 0.73, 0.93, 0.85, 0.73, 0.71, 0.86, 0.86,  0.86,  0.97,  0.73.  Dengan  hasil  tersebut  maka A9 yang terpilih sebagai alternatif terbaik penerima bantuan PKH. Untuk lebih jelasnya hasil dari perangkingan dapat dilihat pada tabel 29 dibawah ini:
Tabel 29. Hasil Perhitungan Nilai Rating No. Alternatif Hasil nilai (𝑉 𝑖 ) 1. A1 0,73 2. A2 0,93 3. A3 0,85 4. A4 0,73 5. A5 0,71 6. A6 0,86 7. A7 0,86 8. A8 0,86 9. A9 0,97 10. A10 0,73 Tabel 30. Hasil Perangkingan Kelompok No. Alternatif Hasil nilai (𝑉 𝑖 ) Rangking 1. A 0,73 5 2. M 0,93 2 3. T 0,85 4 4. SMN 0,73 5
5. R 0,71 6 6. S 0,86 3 7. ZF 0,86 3 8. Y
0,86 3 9. AGT 0,97 1 10. E 0,73 5
Berdasarkan  10  data  yang  ditampilkan  cara  perhitungannya dengan  menggunakan  metode  AHP  yang  digunakan  untuk mencari bobot preferensi dan untuk perangkingan menggunakan metode  SAW  hasilnya  yaitu  penerima  yang  berhak  menerima bantuan PKH menggunakan metode SAW ada pada alternatif A9 yaitu AGT dengan nilai tertinggi yaitu 0,97.

## Hasil dan Pembahasan
Pada  Tabel  31  dibawah  ini  ditampilkan  penerima  PKH berdasarkan pengolahan data metode AHP, SAW dan juga data dari  Kelurahan  Tanjung  kramat.  Tabel  berikut  disusun berdasarkan penerima  yang  paling prioritas  sampai yang  paling kurang diprioritaskan.

## Tabel 31. Hasil Perbandingan Metode
Rangking AHP Rangking SAW Penerima PKH Dari Kelurahan No Penerima Bobot Penerima Bobot Penerima 1 RB 0,944 RB 0,606 RB 2 KH 0,741 AU 0,534 KH 3 AU 0,668 AR 0,496 AU 4 DA 0,654 SHA 0,492 SHA 5 AT 0,648 LM 0,482 LM 6 MD 0,644 VS 0,459 MD 7 HA 0,640 HSH 0,456 HSH 8 MK 0,637 DA 0,456 DA 9 IP 0,636 MW 0,454 IP 10 IRP 0,631 AP 0,451 IRP 11 AR 0,613 HA 0,449 AR 12 SHB 0,609 MD 0,446 YH 13 MW 0,595 IRP 0,446 MW 14 FT 0,583 AP 0,445 AP 15 NG 0,571 KH 0,441 NG 16 NHT 0,571 MK 0,436 NHT 17 AN 0,563 AT 0,4336 YB 18 HDH 0,563 FT 0,422 FT 19 MB 0,563 NG 0,415 MB 20 SB 0,563 RAH 0,412 RAH 21 RR 0,563 HJH 0,411 HJH 22 MRB 0,560 MK 0,411 IM 23 FL 0,560 SB 0,411 SB 24 DJA 0,557 RA 0,411 DJA 25 SU 0,556 RR 0,411 SU 26 HSH 0,544 EIP 0,409 HH 27 ASP 0,542 IY 0,409 ASP 28 VS 0,534 FL 0,406 VB 29 KM 0,534 NHT 0,402 KM 30 IA 0,533 MB 0,3979 IA 31 SH 0,525 DA 0,394 SH 32 UWB 0,520 RH 0,385 UWB 33 RA 0,502 PM 0,384 PM 34 LA 0,501 AA 0,383 AA 35 PH 0,501 LA 0,381 LA 36 RT 0,498 PH 0,381 RT 37 LA 0,498 SH 0,380 LA 38 AA 0,498 AM 0,378 AM 39 MUK 0,495 LA 0,376 MUK 40 PM 0,492 MRP 0,372 HA 41 HA 0,492 ED 0,372 HA 42 AH 0,492 NAS 0,372 AH
43 AM 0,488 LAH 0,369 LAH 44 EDJ 0,487 HY 0,368 HY 45 NAS 0,487 AY 0,368 AY 46 AD 0,485 IL 0,364 AD 47 IH 0,477 AN 0,359 AN 48 UM 0,470 IG 0,359 UM 49 BT 0,462 EA 0,359 BT 50 HY 0,462 BT 0,359 IH 51 AY 0,462 RT 0,358 AT 52 LAH 0,452 TM 0,351 TM 53 RHA 0,449 SN 0,3479 RA 54 SB 0,449 ZFM 0,3479 RM 55 TM 0,448 YM 0,3479 SN 56 CMI 0,444 AI 0,348 CMI 57 HI 0,432 UY 0,348 HI 58 IL 0,427 HL 0,348 YL 59 SN 0,426 BBA 0,348 MN 60 ZFH 0,426 HAL 0,348 SBH 61 YM 0,426 RT 0,348 EM 62 AI 0,426 SH 0,348 AR 63 UY 0,426 AFI 0,348 RH 64 HL 0,426 IM 0,348 IH 65 BBA 0,426 FSR 0,348 SLD 66 HAL 0,426 FIM 0,348 ED 67 MRP 0,426 SSR 0,348 SD 68 MSH 0,426 IHR 0,348 PH 69 RBT 0,426 RAM 0,348 NAS 70 SH 0,426 KY 0,348 FL 71 RB 0,426 FA 0,348 RR 72 AFI 0,426 LB 0,348 SY 73 IM 0,426 AH 0,348 RG 74 FSR 0,426 MSH 0,348 IP 75 FIM 0,426 AL 0,348 AD 76 SSR 0,426 RL 0,348 HA 77 IHA 0,426 FI 0,348 DG 78 RAM 0,426 DPK 0,348 SA 79 KY 0,426 JL 0,348 WR 80 FA 0,426 DH 0,348 HI 81 LB 0,426 NS 0,348 NS 82 AH 0,426 TR 0,348 TR 83 MSH 0,426 PA 0,348 PA
Tabel  31  diatas  adalah  tabel  dari  hasil  perbandingan perangkingan  Metode  AHP  dan  SAW.  Urutan  nama  pada  data PKH yang berasal dari kelurahan tidak menggambarkan prioritas penerima.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perangkingan  perbandingan  metode AHP dan SAW tabel 31 di atas, diperoleh hasil RB dengan urutan pertama  dari  kedua  perbandingan  tersebut  dengan  nilai  dari masing-masing  metode  yaitu,  metode  AHP  RB  –  0,944  dan metode SAW dengan nilai RB – 0,606. Dan dapat dilihat bahwa masyarakat  penerima  PKH  dari  perangkingan  AHP  dan  SAW juga  merupakan  penerima  yang  sama  berdasarkan  data  yang  di dapatkan  dari  Kelurahan  Tanjung  Kramat,  namun  urutan perangkingan pada metode AHP dan SAW ada yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Darmastuti,  D.  (2013).  Implementasi  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  Dalam  Sistem  Informasi Lowongan  Kerja  Berbasis  Web Untuk  Rekomendasi  Pencari
Kerja Terbaik. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi , 16 (2),1–6. http://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/view/2658
[2] Diah, P., Dewi, S., & Suryati, S. (2018). Penerapan Metode AHP dan SAW untuk Penentuan Kenaikan Jabatan Karyawan. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  Dan  Sistem  Informasi) ,
5 (1), 60–73. https://doi.org/10.35957/jatisi.v5i1.130.
[3]Widya, S., Dharma, C., Prof, J., No, M. Y., Informasi, S., Widya,  S.,  Dharma,  C.,  Prof,  J.,  &  No,  M.  Y.  (2018). Komparasi  Metode Simple    Additive  Weighting (SAW) dan Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  Untuk  Pemilihan  Staf Laboratorium  Komputer  STMIK  Widya  Cipta  Dharma Samarinda Comparative  Methods  Simple  Additive  Weighting (SAW) and Analytical Hierarchy Process .
[4] Keluarga, D. J. S. (2020). Pedoman Pelaksanaan PKH.pdf (pp. 1–42).
[5] Penilaian, K., & Asisten, K. (2017). Endang Lestari . 9 (1),
1204–1215.
[6] Pertiwi, I. P., Fedinandus, F., & Limantara, A. D. (2019). Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Program  Keluarga Harapan  (PKH)  Menggunakan  Metode Simple  Additive Weighting . CAHAYA tech , 8 (2), 182.
https://doi.org/10.47047/ct.v8i2.46
[7]Rosmania, F. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  Menggunakan FUZZY  Simple  Additive  Weighting (FUZZY  SAW) (Studi Kasus : Unit Pelaksana Program Keluarga Harapan Kecamatan Tembalang Kota Semarang).
[8]  Saaty,  T.  (2008).  Decision  making  with  the Analytic Hierarchy  Process . Int.  J.  Services  Sciences  Int.  J.  Services
Sciences ,
1 , 83–98.
https://doi.org/10.1504/IJSSCI.2008.017590
[9]  Saaty,  T.  L.  (1982). Decision  Making  for  Leaders:  The Analytical  Hierarchy  Process  for  Decisions  in  a  Complex World . The Analytical Hierarch Process , 2 , 71–74.
[10]Salmon,  S.,  &  Harpad,  B.  (2018).  Penerapan  Metode Analytical  Hierarcy  Process (Ahp)  Pada  Pemilihan  Staf Laboratorium  Komputer  Stmik  Widya  Cipta  Dharma
Samarinda. Sebatik , 22 (1), 22–29.
https://doi.org/10.46984/sebatik.v22i1.206