## Penerapan Metode AHP dan SAW untuk Rekomendasi Keluarga Kurang Mampu Penerima Bantuan
Laurentinus Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi ISB Atma Luhur Pangkalpinang, Indonesia laurentinus@atmaluhur.ac.id
Sarwindah Jurusan Bisnis Digital, Fakultas Ekonomi dan Bisnis ISB Atma Luhur Pangkalpinang, Indonesia sarwindah@atmaluhur.ac.id
Okkita Rizan Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi
ISB Atma Luhur
Pangkalpinang, Indonesia orizan@atmaluhur.ac.id
Kiswanto Jurusan Sistem Informasi, Fakultas
Teknologi Informasi ISB Atma Luhur Pangkalpinang, Indonesia
kiswanto@atmaluhur.ac.id
Hamidah Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi ISB Atma Luhur Pangkalpinang, Indonesia hamidah@atmaluhur.ac.id
Abstract — In  increasing  the  economic  growth  of  the underprivileged  in  the  midst  of  the  COVID-19  pandemic,  the government  is  required  to  provide  protection  to  the underprivileged both in terms of infrastructure, pre-employment, and  funding.  But  unfortunately  there  is  no  good  distribution  by village officials in determining the most appropriate community to receive  assistance  if  it  meets  the  criteria  set  by  the  government. This  study  proposes  a  decision  support  system  in  assessing  the priority of beneficiaries using the simple additive weighting (SAW) method based on weighting with the Analytical Hierarchy Process (AHP) method such as: marital status, disability, orphan, salary, elderly,  and  dependents.  The  purpose  of  the  application  of  the AHP and SAW methods is to provide a more accurate assessment to  families  who  are  entitled  to  receive  assistance  because  it  is calculated  based  on  the  criteria  values  and  preference  weights obtained  from  interviews  and  observations  in  Silip  Village.  The research  method  used  is  a  prototype  model  that  produces  a  trial system that will be tested by the Silip village office. The results of the  research,  namely  the  collaboration  of  AHP  and  SAW  gave more  precise  results  based  on  data  collection  than  research  that used 1 method and could be applied at the Silip village office. The testing  of  this  research  using  user  acceptance  testing  gets  an acceptance rate of 84.89%.
Keywords— decision support system, underprivileged families, simple  additive  weighting,  Analytical  Hierarchy  Process,  village head office
Abstrak — Dalam  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi masyarakat  kurang  mampu  di  tengah  pandemi  covid  19, pemerintah  dituntut  untuk  memberikan  perlindungan  kepada masyarakat kurang mampu baik dari segi infrastruktur, prakerja, maupun pendanaan. Namun sayangnya belum adanya distribusi yang baik oleh aparat desa dalam menentukan masyarakat yang paling  layak  menerima  bantuan  jika  memenuhi  kriteria  yang ditetapkan  pemerintah.  Penelitian  ini  mengusulkan  decision support  system  dalam  menilai  prioritas  penerima  bantuan menggunakan  metode  simple  additive  weighting  (SAW) berdasarkan  pembobotan  dengan  metode  Analytical  Hierarchy Process (AHP) seperti : status perkawinan, cacat, yatim piatu, gaji, lansia, dan tanggungan. Tujuan dari penerapan Metode AHP dan SAW  yaitu  memberikan  penilaian  yang  lebih  akurat  kepada keluarga  yang  berhak  menerima  bantuan  karena  dihitung
berdasarkan  nilai  kriteria  dan  bobot  preferensi  yang  diperoleh dari wawancara serta observasi di Desa Silip. Metode penelitian yang digunakan yaitu model prototype yang menghasilkan sistem ujicoba  yang  akan  diuji  oleh  kantor  desa  silip.  Hasil  dari penelitian yaitu kolaborasi AHP dan SAW memberikan hasil yang lebih tepat berdasarkan pengumpulan data  dibanding  penelitian yang menggunakan 1 metode dan dapat diterapkan di kantor desa silip.  Pengujian  penelitian  ini  menggunakan  pengujian  user acceptance  testing  mendapatkan  tingkat  penerimaan  sebesar 84.89%.
Keywords— sistem pendukung keputusan, bantuan keluarga kurang  mampu,  simple  additive weighting,  Analytical  Hierarchy Process, kantor desa

## PENDAHULUAN
Dalam  perkembangan  ilmu  pengetahuan  ini  teknologi komputerisasi  berkembang  secara  massif  diberbagai  sektor seperti  bisnis,  social,  pendidikan,  finance,  dll  semua membutuhkan  teknologi  dalam  pengembangannya.  Jumlah penduduk Republik Indonesia yang tercatat sejumlah 270 juta jiwa mengakibatkan terjadi kesenjangan social serta masalah kemiskinan  yang  terus  menjadi  perhatian  pemerintah Republik  Indonesia.  kemiskinan  merupakan  suatu  kondisi yang dialami oleh masyarakat mengalami keterbatasan akses sarana  serta  prasarana  terhadap  dasar  lingkungan  yang memadai  seperti  sandang,  pangan  dan  papan yang dibawah standar  kelayakan,  masyarakat  tidak  memiliki  mata pencaharian  dengan  pendapatan  yang  pasti.  Masalah kemiskinan semakin besar dengan adanya pandemi covid-19 yang  membuat  pariwisata,  ekonomi  dan  perputaran  uang memburuk,  khususnya  di  provinsi  Bangka  Belitung. Berdasarkan keputusan Menteri Kesehatan yaitu HK.01.07/MENKES/104/2020  menerangkan  bahwa  Covid- 19 sebagai jenis penyakit yang mengakibatkan wabah dengan dampak sangat besar bagi masyarakat baik secara kesehatan tetapi  juga  mempengaruhi  perekonomian,  pemerintah  telah melakukan  banyak  usaha  dalam  memperbaiki  masyarakat kurang mampu dengan memberikan jaminan kesehatan, kartu Indonesia pintar, bantuan dana, dll.
Dalam mengatasi masalah diatas maka dibutuhkan system yang dapat menjamin bahwa masyarakat yang ingin dibantu
merupakan  keluarga  yang  tepat,  yang  sayangnya  hal  ini masih  menjadi  masalah  yang  sering  terjadi  dimana  kantor desa  salah  memberikan  bantuan.  Hal  ini  juga  menjadi masalah di kantor desa silip, dalam menentukan masyarakat kurang  mampu  penerima  bantuan  terbukti  kurang  efektif. Dalam  menyelesaikan  permasalahan  rekomendasi  penerima bantuan agar tepat sasaran, maka dibutuhkan algoritma yang dapat  memberikan  rekomendasi  salah  satunya  yaitu  Simple Additive Weighting (SAW) dalam memutuskan masyarakat yang  berhak  dan  layak  menerima  bantuan.  Metode  SAW disebut  juga  metode  penjumlahan  berbobot  dikarenakan penentuan nilai bobot untuk setiap atribut diproses sehingga didapatkan  ranking  berdasarkan  hasil  seleksi  alternatif  dari sejumlah  alternatif  terbaik  sehingga  memungkinkan  dalam penentuan keluarga kurangmampu penerima bantuan.
Penilaian  kelayakan  penerima  bantuan  dilakukan  secara survey  dan  melihat  fisik  bangunan  rumah  dimana  masih terdapat  penilaian  subjektif,  variabel  yang  dinilai  oleh pemangku  kepentingan  masih  terlalu  sedikit  sehingga menimbulkan faktor ketidak jelasan dalam penilaian.
Penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan  oleh  [1]  yang menerapkan  metode  simple  additive  weighting  dalam memberikan  bantuan    pemasangan  instalasi  air  bersih. Penelitian  oleh  [2]  menerapkan  Fuzy  –  Simple  Additive Weighting untuk system penerimaan bantuan rumah. Metode SAW  juga  diterapkan  oleh  [3]–[8]  dalam  memberikan bantuan  pengurangan  uang  kuliah  serta  beasiswa  bagi mahasiswa  yang  tergolong  kurang  mampu.  Penelitian  SAW juga  dilakukan  oleh  [9],  [10]  dalam  pengambilan  keputusan pemberian  bantuan  oleh  pemerintah  terhadap  masyarakat kurang mampu selama pandemi.
Dalam merekomendasikan juga dilakukan dengan metode yang  berbeda  sehingga  didapatkan  kriteria  serta  penilaian yang akurat seperti yang telah dilakukan oleh [11] penelitian yang  menggunakan  metode  Topsis  dan  SAW  dalam penentuan penerima bantuan pengembangan rumah masyarakat tidak mampu. Penelitian oleh [12] menggunakan metode  AHP  dan  SAW  dalam  menentukan  dosen  terbaik. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [13]  membahas  mengenai penentuan  penerima  beasiswa  kurang  mampu  menggunakan metode profile matching. Metode ini dapat menjadi solusi atas masalah  yang  dihadapi  dengan  menerapkan  kriteria-kriteria dalam  penilaian  yang  tepat.  Penelitian  oleh  [14]  melakukan layanan public pada kecamatan dengan metode location based service berbasis android . Penelitian oleh [15] telah dilakukan dalam mengatasi ketidakmerataan distribusi bantuan langsung tunai  atau  BLT  selama  pandemi  covid-19  kepada  keluarga kurang mampu. Penelitian SAW dan AHP dalam menentukan kenaikan jabatan karyawan oleh [16]. Penelitian perbandingan metode  SAW  dan  Topsis  oleh  [11],  [17]–[20]  dalam pengambilan keputusan.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  terdahulu yaitu  pengembangan  sistem  menggunakan  SAW  memiliki kekurangan pada pembobotan kriteria yang bersifat subjektif sehingga dapat menghasilkan keputusan yang kurang akurat. Penelitian ini melakukan pembobotan kriteria serta penilaian dengan studi kasus pada desa Silip. Tujuan penelitian ini yaitu membuat sistem pengambil keputusan penerima bantuan bagi masyarakat  desa  silip  menggunakan  metode  SAW  dengan pembobotan kriteria yang dihitung berdasarkan metode AHP sehingga  dihasilkan  sistem  yang  lebih  akurat  dibandingkan penelitian  terdahulu.  Penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan
riset di situasi pandemi COVID-19 serta tantangan yang besar dimana  seluruh  masyarakat  Republik  Indonesia  mengalami dampak  ekonomi  yang  menurun  khususnya  di  Desa  Silip, metode  SAW  yang  digunakan  dalam  menentukan  kriteria, pembobotan  dan  penilaian  akan  memberikan  dampak  yang baik  terhadap  kantor  pelayanan  desa  Silip  dalam  melayani masyarakat  sehingga  dapat  menentukan  masyarakat  paling layak  menerima  bantuan  baik  dari  pemerintah  ataupun  dari swasta.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  model Prototype dalam mengembangkan perangkat lunak perancangan aplikasi.
Gambar. 1. Siklus Pengembangan Dengan Metode Prototype
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  prototype  dalam membangun sistem rekomendasi ini, diantaranya : 1. Pengumpulan Data
Tahapan  pertama  dalam  penelitian  yaitu  peneliti melakukan  pengumpulan  data  di  kantor  desa  silip  dengan cara wawancara meliputi data keluarga kurang mampu, tahap ini  menghasilkan  data  yang  akan  diproses  pada  tahapan selanjutnya.
2. Desain Pada  tahap  desain  dilakukan  proses  perancangan unit testing berdasarkan  pengumpulan  data  dengan  wawancara dan  observasi  kemudian  dilakukan  proses  analisis  yang bertujuan merangkum data menjadi lebih mudah diterapkan dalam rancangan seperti : perancangan sistem, user interface, class diagram, dan database . 3. Prototyping
Hasil  dari  tahap  analisis  dan  desain  maka  dilanjutkan dengan pengkodean sehingga menghasilkan sebuah aplikasi awal  yang  mengacu  pada  konsep  prototype  prototype  yang dibangun  diterapkan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dimana  rekomendasi  menggunakan    penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  penduduk kurang mampu terhadap seluruh atribut.
4. Evaluasi Sistem
Evaluasi  system  dilakukan  ketika  seluruh  proses  telah selesai  sehingga  dapat  diuji  coba  oleh  kantor  desa  silip menggunakan  data  dummy  atau  rekapan  data  yang  telah dikumpulkan kantor desa.
5. Review dan Update Setelah  evaluasi  dilakukan  maka  didapatkan  tingkat keakuratan  system,  tahapan  ini  menjadi  acuan  dalam memperbaiki  system  baik  dari  antar  muka,  fungsi,  hingga metode  SAW  yang  diterapkan  harus  dapat  memberikan rekomendasi yang tepat.
6. Implementasi
Implementasi  dapat  dilakukan  oleh  kantor  desa  setelah melakukan revisi aplikasi selesai.

## ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
A. Pembobotan Kriteria
Gambar. 2. Pembobotan menggunakan metode AHP
Proses pengumpulan data menggunakan teknik wawancara  serta  observasi  maka  didapati  6  kriteria  yang mempengaruhi  tingkat  perekonomian  suatu  masyarakat. Setelah dianalisa maka didapatkan kriteria pada tabel I.

## TABEL I. KRITERIA PENILAIAN
Kriteria Nama Kriteria C1 Status Perkawinan C2 Cacat C3 Yatim Piatu C4 Gaji C5 Lansia C6 Tanggungan
Membuat  penilaian  perihal  kepentingan  relatif  diantara  dua anggota  yang  disajikan  dalam  pola  matriks  dengan perbandingan  skala  prioritas.  Jika  n  anggota  maka  akan diperoleh  matriks  pairwise  comparison  pada  persamaan  1 berdimensi  n  x  n,  dengan  banyaknya  penilaian  yang diperlukan  sejumlah  n(n-1)/2.  Proses  perbandingan  dalam penilaian  kriteria  :  elemen  mana  yang  lebih  penting  / berpengaruh,  dan  berapa  kali  lebih  penting  /  berpengaruh suatu kriteria dari pada kriteria lainnya.
11 12 13 1 21 22 23 2 31 32 33 3 1 2 3 n n n m m m mn a a a a a a a a A a a a a a a a a   
     =        
  (1)
TABEL II. D ATA K UISIONER P ERBANDINGAN K RITERIAS C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 1 2/1 6/5 2/1 2/1 2/1 C2 ½ 1 6/5 3/1 2/1 1/2 C3 5/6 5/6 1 1 4/3 4/3 C4 ½ 1/1 1 1 6/5 1 C5 ½ 1/2 ¾ 5/6 1 3/2 C6 ½ 2/3 ¾ 1 2/3 1
Tahapan  ini  adalah  tahapan  penyelesaian  perhitungan dimana semua hasil nilai sudah dibagi dan dijumlahkan. 1. Normalisasi Matriks
= 1 11 12 1 2 1 1 1 2 21 22 1 2 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 n n n n in i i i i i n n n n in i i i i i n n n n n n nn n n i i i a a a a a a
a a a a a a
a a a a a a = = = = = = = = =                                                      (2)
TABEL III.
DATA NORMALISASI PERBANDINGAN KRIERIA
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 1 2 1.2 2 2 2 C2 0.5 1 1.2 1 2 1.5 C3 0.83 0.83 1 1 1.33 1.33 C4 0.5 1 1 1 1.2 1 C5 0.5 0.5 0.75 0.83 1 1.5 C6 0.5 0.66 0.75 1 0.66 1 Jumlah 3.83 5.99 5.9 6.83 8.19 8.33
1 1 2 11 1 21 1 1 n i i n i i n n ni i W n W ar ar AR n ar W n = = =                         =                          
  =  (3)
2. Melakukan  Perkalian  Matrik  awal  (A)  dengan  rata-rata (AR)  untuk  mendapatkan  nilai  rata-rata  matriks  yang sudah dinormalisasi.
11 12 1 2 21 22 1 2 n n n n nm b b b a b b B b a a       =         (4) 11 11 12 21 1 1 2 1 21 11 22 21 1 11 2 21 1 . . . . . . . . . n n n n n n nm n a ar a ar a ar a ar a ar a ar a ar a ar a ar       =     
  
Sehingga didapati hasil penjumlahan tiap baris pada matriks persamaan 3 menjadi tabel IV.
C1 C2 C3 C4 C5 C6 & C1 0.261  0.332  0.203  0.292 0.244 0.24 1.56
C2 0.13 0.166  0.203  0.146 0.244 0.18 1.06 C3 0.216  0.138  0.169  0.146 0.162 0.16 0.99 C4 0.13 0.166  0.169  0.146 0.146 0.12 0.88 C5 0.13 0.083  0.127  0.121 0.122 0.18 0.76 C6 0.13 0.11  0.127  0.146 0.08 0.12 0.72 Jumlah 6
Hasil pembobot kriteria dapat dilihat pada tabel V.
TABEL V. B OBOT KRITERIA
Kriteria Nama Kriteria Bobot C1 Status Perkawinan 2.6 C2 Cacat 1.7 C3 Yatim Piatu 1.7 C4 Gaji 1.5 C5 Lansia 1.25 C6 Tanggungan 1.25

## SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Metode    SAW  memiliki  tahapan  serta  formula  dalam menentukan penilaian, yang dapat dilihat pada tahapan berikut :
1. Pembobotan  preferensi  (W)  oleh  kepala  desa  terhadap setiap kriteria yang telah diberi nilai bobot.
W = [W 1 W 2 W 3 ... W j ]
2. Normalisasi  memiliki  tujuan  untuk  merangkum  setiap elemen matriks sehingga menghasilkan matriks dengan nilai  yang  seragam.  Normalisasi  matriks  terhadap keputusan Z dengan melakukan penjumlahan nilai rating kinerja  normalisasi  (r ij )  dari  setiap  alternatif  A i pada atribut  C j menggunakan  Rumus  Max  atau  Min  sesuai dengan tipe Benefit atau Cost. Atribut Benefit memiliki nilai  positif  terhadap  kriteria  sedangkan  atribut  cost yaitu  atribut  yang  bernilai  negative  atau  memberikan pengeluaran.
r ij = { X ij Jika j merupakan atribut  benefit
MAX(X ij )
(5) MIN(X ij ) Jika j merupakan atribut cost X ij
Penjelasan Persamaan (1) : R ij
: Normalisasi Matriks X ij : Baris Kolom Matriks Max ij
: Nilai Maksimal dari Kolom Matriks Minx ij : Nilai Manimal dari Kolom Matriks
perhitungan  normalisasi  ( rating )  yaitu  nilai  bobot  yang diperoleh  dari  menjumlahkan  nilai  kriteria  dirinya  sendiri dibagi  dengan  nilai  terbesar  atau max dari  himpunan  nilai kriteria tersebut.
3. Matriks ternormalisasi (R) didapatkan dari menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (r ij )
r 11 ...   r 12 ...     r ij R = ... (6) r i1 ...   r i2 ...     r ij
4. Tahapan  selanjutnya  yaitu  proses  perankingan  dengan melakukan  mengalikan  nilai  bobot  preferensi  (W) dengan matriks ternormalisasi (N)
.
5. Proses penilaian preferensi setiap alternatif (V i ), proses ini  dilakukan  dengan  melakukan  perkalian  matriks ternormalisasi  (N)  dengan  nilai  bobot  preferensi  (W) serta  menentukan  nilai  preferensi  bagi  setiap  alternatif (V i ). 𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (7)
Keterangan :
𝑉 𝑖 = Peringkat penerima bantuan dari alternatif. 𝑤 𝑗 = Nilai setiap kriteria keluarga kurang mampu.
𝑟 𝑖𝑗 = Nilai dari rating ternormalisasi.
Hasil dari nilai V i terbesar akan menjadi alternatif  A i yang direkomendasikan sebagai penerima bantuan.
Diagram alur proses pengambilan keputusan :
Gambar. 3. Diagram Proses Pengambilan Keputusan menggunakan metode SAW

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  ini  membahas  tentang  penerapan  metode  SAW kedalam  sistem  rekomendasi  pemberian  bantuan  kepada keluarga kurang mampu.
Gambar. 4. Class diagram pengambilan keputusan

## TABEL VI. KRITERIA
No Nama
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6
1. Pira Purwanti 2,5 1 1 1,2 1,5 1
2. Shinta Utari 1 1 1,2 1,5 1,20 1 3. Erik 1 1,2 1,5 1,3 1 1
4. Aqim 2,2 1 1 1,1 1,10 1,25

## Matriks Keputusan
C1 BENEFIT C2 BENEFIT
R11 = 2,5 2,5 = 0,83 R12 = 1 1,2 = 0,83 R21 = 1 2,5 = 0,83 R22 = 1 1,2 = 0,83 R31 = 1 2,5 = 1 R32 = 1,2 1,2 = 1 R41 = 2,2 2,5 = 0,883 R43 = 1 1,2 = 0,83 C3 (BENEFIT) C4 (COST) R13 = 1,5 1,5 = 0,66 R14 = 1,1 1,2 = 0,91 R23 = 1,2 1,5 = 0,8 R24 = 1,1 1,5 = 0,73 R33 = 1,5 1,5 = 1 R34 = 1,1 1,3 = 0,84
R34 = 1 1,5 = 0,66 R44 = 1,1 1,1 = 1 C5 (COST) C6 (COST)
R15 = 1 1,5 = 0,66 R15 = 1 1 = 1
R25 = 1 1,20 = 0,83 R26 = 1 1 = 1 R35 = 1 1 = 1 R36 = 1 1 = 1 R45 = 1 10 = 0,90 R46 = 1 1,25 = 0,88

## Perhitungan Nilai Perankingan
V1    = (1)(2,6)  +  (0,83)(1,7)  +  (0,66)(1,7)  +  (0,91)(1,5)  + (0,66)(1,25) + (1)(1,25) = 2,6 + 1,41 + 1,12 + 1,36 + 0,82 + 1,25 = 8,56
V2    = (0,4)(2,6)  +  (0,83)(1,7)  +  (0,8)(1,7)  +  (0,73)(1,5)  + (0,83)(1,25)+(1)(1,25) = 1,04 + 1,41 + 1,36 + 1,09 + 1,03 + 1,25 = 7,18 V3  = (0,4)(2,6) + (1)(1,7) + (1)(1,7) + (0,84)(1,5) + (1)(1,25)
+ (1)(1,25)
= 1,04 + 1,7 + 1,7 + 1,26 + 1,25 + 1,25 = 8,2 V4 =  (0,88)(2,6)  +  (0,83)(1,7)  +  (0,66)(1,7)  +  (1)(1,5)  +
(0,90)(1,25) + (0,88)(1,25) = 2,8 + 1,41 + 1,12 + 1,5 + 1,12 + 1,1  = 8,53
TABEL VII. R ANKING P ENERIMA B ANTUAN Ranking Nama Nilai 1 Shinta Utari 0.856 2 Aqim 0.853 3 Erik 0.820 4 Pira Purwanti 0.718
A. Implementasi Sistem Langkah  selanjutnya  yaitu  menerapkan  perhitungan metode  SAW  kedalam  bentuk  aplikasi  yang  dapat menampilkan hasil penilaian sesuai dan akurat berbasis web.

## 1. Menu Penduduk
Gambar  diatas  menampilkan  form  data  penduduk  yang berfungsi  sebagai  data  alternatif  sebagai  subjek  dari  sistem yang dianggap memiliki hak dalam menerima bantuan.

## 2. Menu Kriteria

## Gambar. 6. Tampilan Layar Menu Kriteria
Data  Kriteria  yang  telah  dikumpulkan  dan  dianalisis memperoleh  nilai  bobot.  Gambar  5  mempresentasikan  6 Kriteria yang wajib diisi oleh desa silip dalam memberikan bantuan kepada penduduk.

## 3. Menu Jadwal
Gambar. 7. Tampilan Layar Menu Jadwal
Proses  penjadwalan  berisi  data  tahun,  bulan  serta  nama kegiatan,  hal  ini  bermaksud  agar  penduduk  yang  telah mendapatkan bantuan dana tidak terulang lagi mendapatkan bantuan yang lainnya agar pemerataan bantuan dapat terjadi.

## 4. Menu Penilaian

## Gambar. 8. Tampilan Layar Menu Penilaian
Menu  penilaian  merupakan  proses  utama  dari  aplikasi rekomendasi pemberian bantuan yang mengharuskan kantor
desa silip mengisi data penduduk sesuai dengan keaslian data melalui  survey  langsung  ditunjukkan  pada  gambar  7. Pengisian  data  kriteria  diisi  dengan  skala  1  hingga  10 kemudian akan disimpan ke database.

## 5. Menu Perhitungan Algoritma SAW

## Gambar 9. Tampilan Layar Menu Perhitungan
Setelah  proses  penilaian  untuk  setiap  alternative  penduduk yang  layak  mendapatkan  bantuan,  maka  dilakukan perhitungan SAW sehingga didapati perankingan 0 hingga 1, dengan nilai 1 yaitu yang paling berhak.
B. Evaluasi Pengujian User Acceptance Testing Pengujian dilakukan  oleh kantor desa silip menggunakan teknik  kuesioner,  skala  likert  dipilih  untuk  menghitung  9 pertanyaan  yang diisi oleh kantor desa silip.
TABEL VIII. P ILIHAN J AWABAN DAN BOBOT UAT Jawaban Penjelasan Bobot A Sangat : Bagus/ Jelas/Sering 5 B Bagus /Jelas/Sering 4 C  C.   Rata-rata/Normal/Biasa 3 D Cukup : Bagus/ Jelas/Kadang 2 E Sangat : Jelek/TidakSesuai/Jarang 1
TABEL IX. V ARIABEL K UESIONER UAT Kode Pertanyaan Variabel P1  Apakah  performa  dari  aplikasi  rekomendasi keluarga kurang mampu memberikan peningkatan  terhadap    produktifitas  kantor desa ? Performance P2  Apakah  aplikasi  mempermudah  dalam rekomendasi dibandingkan sebelumnya ? Performance P3  Apakah  aplikasi  melakukan  perhitungan terhadap nilai kriteria  sesuai dengan metode SAW ? Performance P4  Apakah  aplikasi  memberikan  peningkatan efektifitas  baik  dari  segi  waktu  maupun material dalam rekomendasi ? Effort P5  Apakah  aplikasi  mudah  dioperasikan  oleh petugas kantor desa ? Effort P6  Apakah  pihak  kantor  desa  silip  mendukung penerapan aplikasi ? Social Influence P7  Apakah  aplikasi  dapat  berjalan  dengan perangkat keras kantor ? Supporting P8  Apakah aplikasi akan diterapkan kedepannya dalam  melakukan  rekomendasi  terhadap keluarga yang berhak menerima bantuan ? Behavioral Intention P9  Seberapa  sering  intensitas  penggunaan aplikasi  rekomendasi  penentuan  keluarga kurang mampu ? Use Behavior
Hasil  penilaian  dari User  Acceptance terhadap  kantor  desa silip terlihat pada tabel X.

## TABEL X. PENILAIAN UAT
Nilai Jumlah Persentase A B C D E
P1 3x5  2x4 23 92% P2 2x5  3x4 22 88% P3 4x5  1x4 24 96% P4 1x5  4x4 21 84% P5 3x4 2x3 18 72% P6 4x5  1x4 24 96% P7 4x4 1x3 19 76% P8 3x5  2x4 23 92% P9 2x4 3x3 17 68% Rata-Rata 84.89%
Rata-rata  indeks  penerimaan user yaitu  84.89%,  sehingga didapatkan keseimpulan bahwa sistem berjalan baik dengan hasil kinerja aplikasi berstatus baik dalam hal performance, effort, social influence, supporting, behavioral intention dan use behavior.

## C. Pembahasan
Tingkat  pelayanan  masyarakat  berbanding  lurus  dengan kesejahteraan  masyarakat,  dengan  terus  meningkatkan kualitas  ekonomi  di  masa  pandemi  covid-19,  bantuan  terus diberikan kepada keluarga yang terdampak maka monitoring yang  dilakukan  kepala  desa  akan  berdampak  besar  seperti menyalurkan  bantuan  secara  tepat  dan  merupakan  keluarga yang  paling  berhak  akan  meringankan  beban  masyarakat. Pada  sistem  pendukung  keputusan  yang  dilakukan  ini mengambil data dengan wawancara terhadap kriteria-kriteria keluarga  kurang  mampu  pada  desa  silip  berbasis  web  yang efisien  dan  efektif  dalam  rekomendasi  dan  pelaporan sehingga pelaporan dana bantuan dapat terekam dengan baik.
Pemanfaatan  metode  SAW  mempermudah  dalam memberikan  rekomendasi  pada  keluarga  kurang  mampu penerima  bantuan.  Metode  SAW  memberikann  efektifitas penilaian,  hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  telah
dilakukan oleh penelitian terdahulu, namun sayangnya belum adanya pembahasan pembobotan yang akurat mengakibatkan pembobotan  dilakukan  dengan  kira-kira  atau  dibagi  rata. Penelitian ini menambahkan metode AHP dalam memberikan keakuratan yang lebih baik terhadap pembobotan  kriteria  dengan  teknik  perbandingan  antar kriteria  dan  banyaknya  penilaian  yang  diperlukan  sejumlah n(n-1)/2.  Penggunaan  web  interface  yang  dibangun  user friendly  memudahkan  kantor  desa  silip  dalam  mengakses data,  melakukan  perhitungan  dan  mengambil  keputusan, kemudahan ini tertuang pada penilaian UAT dimana kantor desa  silip  sendiri  terbantu  dengan  sistem  yang  diuji, meningkatkan  efektifitas,  mengurangi  kesalahan  dalam pemberian  bantuan,  serta  memodernisasi  proses  pelayanan masyarakat.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti  mengucapkan  terimakasih  atas  bantuan  dari  civitas akademika  ISB  Atma  Luhur  dalam  memberikan  fasilitas, Kantor Desa Silip yang bersedia memberikan waktu dan data terkait  rekomendasi  keluarga  kurang  mampu  penerima bantuan. Terimakasih juga
diberikan kepada KEMENRISTEK  dalam  membantu  pendanaan  sehingga sangat membantu terselesaikan pengabdian masyarakat serta penelitian ini.

## KESIMPULAN
Kombinasi metode AHP ( Analytical Hierarchy Process) dan metode SAW ( Simple Additive Weighting ) dapat diterapkan dalam  rekomendasi  pemberian  bantuan  kepada  keluarga kurang  mampu.  Pembobotan  menggunakan  metode  AHP meningkatkan keakuratan nilai bobot yang terdiri dari status perkawinan, cacat, yatim piatu, gaji, lansia dan tanggungan. Sistem  rekomendasi  pemberi  bantuan  kepada  keluarga kurang  mampu  diterapkan  di  kantor  desa  silip  dengan pengujian terhadap user acceptance testing yaitu performance, effort, social influence, supporting, behavioral intention serta use  behavior. Hasil  kuesioner  mendapatkan nilai  rata-rata  indeks  penerimaan  user  terhadap  sistem rekomendasi  keluarga  kurang  mampu  penerima  bantuan yaitu sebesar 84,89%

## REFERENSI
[1] H.  Saleh,  H.  Hamria,  and  M.  F.  Dai,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerima  Bantuan  Pemasangan  Instalasi  Air Bersih  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting,” Simtek  J. Sist. Inf. dan Tek. Komput. , vol. 6, no. 2, 2021, doi: 10.51876/simtek.v6i2.110.
[2] Y.  Saudale,  K.  Letelay,  and  A.  Y.  Mauko,  “Implementasi Metode  Fuzy-Simple  Additive  Weightng  (F-Saw)  Untuk Sistem  Penerima  Bantuan  Rumah  Di  Kecamatan  Amarasi Kabupaten  Kupang,” J.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  7,  no.  2, 2019, doi: 10.35508/jicon.v7i2.1655.
[3] R. Pane, I. P. Ningrum, and R. A. Saputra, “Sistem Pendukung Keputusan  Pemberian  Bantuan  Pengurangan  Uang  Kuliah Tunggal  Bagi  Mahasiswa  Kurang  Mampu  Pada  Universitas Halu Oleo Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw),” semanTIK , vol. 3, no. 1, 2017.
[4] M. A. Purwanto, I. M. I. Subroto, and D. Kurniadi, “Sistem Rekomendasi  Penerimaan  Kartu  Indonesia  Pintar  (Kip) Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting,” TRANSISTOR Elektro dan Inform. , vol. 3, no. 2, 2018.
[5] U.  Muchariroh,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Kurang Mampu
Menggunakan Metode SAW,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, 2019.
[6] Asep  Syaputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Beasiswa  Kurang  Mampu  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting  (Saw),” J.  Ilm.  Bin.  STMIK  Bina  Nusant.  Jaya Lubuklinggau , vol. 1, no. 2, 2019, doi: 10.52303/jb.v1i2.14.
[7] O. Rizan et al. , “Business Intelligence Berbasis Olap Dalam Menentukan  Mahasiswa  Kurang  Mampu  Dengan  Metode Simple Additive Weighting (Saw),” Semin. Nas. Sist. Inf. dan Tek. Inform. SENSITIF 2019 , 2019.
[8] L.  Laurentinus,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Mahasiswa Penerima Beasiswa menggunakan Metode Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making  (FMADM)  dan  Simple Additive Weighting (SAW),” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform.
dan Teknol. Jaringan) , 2019,
doi: 10.30743/infotekjar.v4i1.1559.
[9] N.  Ramsari  and  T.  Hidayat,  “Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan Pemberian Bantuan Pemerintah kepada Masyarakat  pada  Masa  Pandemi  menggunakan  Algoritma Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Berbasis  Framework Laravel,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 2, 2020.
[10]  H.  Fadli  and  A.  Khumaidi,  “Model  Pengambilan  Keputusan Penerima  Bantuan  Bedah  Rumah  Dinas  Sosial  Kabupaten Pringsewu Menggunakan Metode Saw,” Prociding Kmsi , vol. 6, no. 1, 2018.
[11]  Fatkhurrochman  and  D.  Astuti,  “Analisis  Perbandingan Metode Topis Dan Saw Dalam Penentuan Penerima Bantuan Pengembangan  Rumah  Masyarakat  Kurang  Mampu,” Semnasteknomedia Online , vol. 6, no. 1, 2018.
[12]  L.  Laurentinus  and  S.  Rinaldi,  “Implementasi  Metode Analytical Hierarchy Process dan Simple Additive Weighting untuk  Pemilihan  Dosen  Terbaik  Studi  Kasus  STMIK  Atma Luhur,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  2019,  doi: 10.25126/jtiik.2019661636.
[13]  A.  Setiyowati,  L.  A.  Ramadhani,  and  M.  K.  Amin,  “Sistem
Pendukung  Keputusan  Menentukan  Penerima  Beasiswa Kurang Mampu Menggunakan Metode Profile Matching,” J.
Inform. Upgris , vol. 6, no. 1, 2020, doi: 10.26877/jiu.v6i1.4896.
[14]  L.  Laurentinus,  “Desain  Sistem  Layanan  Publik  Kecamatan Dengan Metode  Location  Based Service  Berbasis  Android,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , 2020, doi: 10.24176/simet.v11i1.3933.
[15]  I.  Yunita  and  A.  Agustang,  “Ketidakmerataan  Bantuan Langsung Tunai Dimasa Pandemi Covid-19 Pada Masyarakat Kurang Mampu di Desa Carawali Kabupaten Sidrap,” Pinisi J. Sociol. Educ. Rev. , vol. 1, no. 2, 2022.
[16]  P. Diah, S. Dewi, and S. Suryati, “Penerapan Metode AHP dan SAW untuk Penentuan Kenaikan Jabatan Karyawan,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 1, 2018, doi: 10.35957/jatisi.v5i1.130.
[17]  W. E. Sari, M. B, and S. Rani, “Perbandingan Metode SAW dan  Topsis  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerima Beasiswa,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 1, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.1027.
[18]  D. N. Nafi, A. Mulyanto, and M. G. Wonoseto, “Perbandingan Sensitivitas  Metode  SAW  Dan  TOPSIS  Dalam  Pemilihan Ustadz  Teladan  Ponpes  Wahid  Hasyim  Yogyakarta,” Fountain Informatics J. , vol. 6, no. 1, 2021.
[19]  A.  P.  Windarto,  “Implementasi  Metode  Topsis  Dan  Saw Dalam Memberikan Reward Pelanggan,” KLIK - Kumpul. J. ILMU Komput. , vol. 4, no. 1, 2017, doi: 10.20527/klik.v4i1.73.
[20]  S. G. Meshram, E. Alvandi, C. Meshram, E. Kahya, and A. M. Fadhil  Al-Quraishi,  “Application  of  SAW  and  TOPSIS  in Prioritizing Watersheds,” Water Resour. Manag. , vol. 34, no. 2, 2020, doi: 10.1007/s11269-019-02470-x.