## Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Penentuan Calon Penerima KJP
Friska Klara 1 , Tuti Haryanti 2 , Laela Kurniawati 3
1 Universitas Nusa Mandiri, Friskaklara11@gmail.com, Jl. Jatiwaringin raya no. 2, DKI Jakarta, Indonesia
2 Universitas Nusa Mandiri, tuti@nusamandiri.ac.id, Jl. Jatiwaringin raya no. 2, DKI Jakarta, Indonesia
3 Universitas Nusa Mandiri, laela@nusamandiri.ac.id, Jl. Jatiwaringin raya no. 2, DKI Jakarta, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Mar 30, 2021 : May 21, 2021 : Juni 15, 2021 Salah  satu  hak  anak  adalah  mendapatkan  pendidikan  yang layak, tetapi masih banyak orang tua yang tidak mampu untuk membiayai  pendidikan  anaknya.  Pemerintah  menyediakan Kartu Jakarta Pintar (KJP)  untuk membantu pendidikan siswa yang kurang mampu. Masalah yang dihadapi pada SDN Lagoa 09  Jakarta  Utara  banyak  orang  tua  memakai  data  palsu  dan keterbatasan  waktu  operator    untuk  validasi.  Penelitian  ini bertujuan untuk pemilihan siswa/i yang layak menjadi Calon Penerima KJP yang obyektif. Metode yang digunakan adalah Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode  ini  menentukan nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  yang  dilanjutkan  dengan proses perangkingan dan akan menghasilkan alternatif terbaik dari  banyak  alternatif  dengan  perhitungan  yang  cukup  tepat. Siswa calon penerima KJP pada  SDN Lagoa 09 Jakarta Utara diseleksi berjumlah 34 orang berdasarkan kriteria yang terdiri dari  Kondisi  Orangtua,  Status  Tempat  Tinggal,  Pekerjaan Orang  tua,  Penghasilan  Orang  tua  dan  Jumlah  Anak  dalam Keluarga. Hasil yang diperoleh berdasarkan penelitian dengan metode Simple  Additive  Weighting adalah  11  siswa yang berhak menerima KJP.
Kata Kunci :
Simple Additive Weighting SPK Calon Penerima KJP

## Abstract
One of the rights of children is to get a proper education, but there are still many parents who cannot afford to pay for their children's education. The government provides the Jakarta Smart Card (KJP) to  assist  the  education  of  underprivileged  students.  The  problem  faced  at  SDN  Lagoa  09,  North Jakarta, many parents use fake data and limited operator time for validation. This study aims to select students  who  are  eligible  to  become  prospective  KJP  recipients  objectively.  The  method  used  is Simple Additive Weighting (SAW). 34 students who are prospective recipients of KJP at SDN Lagoa 09  North  Jakarta  were  selected  based  on  criteria  consisting  of  Parent's  Condition,  Status  of Residence, Parent's Occupation, Parent's Income and Number of Children in the Family. The results obtained based on research using the Simple Additive Weighting method are 11 students who are entitled to receive KJP.
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 07, No. 01, Juni 2021, pp. 70-79 ISSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.701

## 1. Pendahuluan
Salah satu hak anak adalah mendapatkan  pendidikan  yang  layak,  tetapi masih  banyak  orang  tua  yang  tidak  mampu untuk membiayai pendidikan anaknya.
Pemerintah menyediakan Kartu Jakarta Pintar (KJP)    untuk  membantu  pendidikan  siswa yang kurang mampu. Program pemberian KJP ini  adalah  untuk  membantu  warga  DKI Jakarta yang memiliki anak usia sekolah 6-21 tahun  yang  memiliki  latar  belakang  keluarga yang tidak mampu agar dapat menyelesaikan pendidikan  wajib  belajar  12  tahun  atau  bisa juga mengikuti Program Peningkatan
Keahlian yang Relevan (Jakarta.go.id)
Bantuan  Siswa  tidak  mampu  merupakan Program  Nasional  yang  bertujuan  untuk membantu  siswa  tidak  mampu  tersebut  agar bisa  bersekolah  dan  memperoleh  akses pelayanan  pendidikan  yang  layak  (Surya, 2015).
Berdasarkan  data  pada  badan  pusat statistik provinsi DKI Jakarta tahun 2018 ada 295  siswa  putus  sekolah  dengan  rincian  165 siswa  laki-laki  dan  130  siswa  perempuan (Statistik, 2021)
Salah  satu  permasalahan  yang  terjadi dalam  menentukan  penerima  KJP  adalah masih  menggunakan  cara  manual  sehingga proses  penerimaan  KJP)  yang  subjektif (Saryoko, 2017), temuan pokok menunjukkan bahwa pelanggaran dan penyalahgunaan dana KJP  masih  terjadi  (Fahdia  et  al.,  2020), ketidakakuratan  data  dan  subjek  penerima masih ditemukan (Afriansyah, 2017).
Penelitian  terkait  dengan  pengambilan keputusan  juga  telah  dilakukan  oleh  peneliti lain  diantaranya  adalah  penelitian  ini membahas tentang perhitungan bobot kriteria penerima  beasiswa  dengan  menggunakan metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW), berdasarkan  penelitian  tersebut  pengambilan keputusan  dengan  menggunakan  metode SAW dapat diperoleh hasil perhitungan bobot kriteria  untuk  menentukan  siapa  siswa  yang
berhak untuk menerima beasiswa  (Susanti & Wasiyanti,  2017).  Penelitian  yang  lainnya adalah  penelitian  yang  membahas  tentang pengambilan  keputusan  untuk  penyeleksian penentuan  penerima  Kartu  Jakarta  Pintar dengan  metode  AHP  sesuai  dengan  kriteria- kriteria  yang  ditentukan  untuk  mendapatkan Kartu  Jakarta  Pintar,  hasil  dari  penelitian  ini adalah di dapatkan perhitungan bobot kriteria dari  prioritas  tertinggi  ke  prioritas  terendah untuk pengambilan keputusan penerima Kartu Jakarta  Pintar  (Saryoko,  2017).  Penelitian selanjutnya adalah Pemilihan Guru Berprestasi  Pada  SMP  Islam  Pondok  Duta, pemilihan  guru  berprestasi  dinilai  masih subyektif, karena hanya berdasarkan pendapat pribadi  dari  masing-masing  guru  serta  tidak didasari  dengan  kriteria-kriteria  tertentu, untuk  menghindari  subyektifitas  keputusan yang dihasilkan dibutuhkan sebuah pengambilan keputusan yang dapat membantu menilai  kinerja  guru  dalam  memutuskan mejadi guru terbaik. Pemilihan guru berprestasi yang diimplementasikan menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  menghasilkan  penilaian yang objektif, akurat,serta cepat (Chintyari & Prihatin, 2018).
Selain  penelitian-penelitian  di  atas Metode  Simple  Additive  Weighting  sudah banyak  juga  digunakan  untuk  penelitian dalam pengambilan keputusan lainnya, penelitian  pengambilan  keputusan  dengan menggunakan  SAW  diantaranya  penentuan siswa  berprestasi  tingkat  sekolah  dasar (Hambali  &  Safitri,  2020),  penerimaan debitur  anggota  koperasi  (  wiryawan  & suardika, 2020), pendukung keputusan pembelian sepeda motor (Rahma, 2018) serta penelitian-penelitian lainnya.
Masalah  yang  dihadapi  saat  ini  pada SDN  Lagoa  09  Jakarta  Utara  yaitu  banyak orang tua memakai data palsu dan keterbatasan waktu untuk validasi dan sistem tersebut sering kali lambat untuk menginput.
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 07, No. 01, Juni 2021, pp. 70-79 ISSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.701
Berdasarkan  uraian  diatas  peneliti  tertarik untuk  membahas  lebih  dalam  mengenai proses penyeleksian penerimaan Kartu Jakarta Pintar  (KJP)  pada  SDN  Lagoa  09  Jakarta Utara  dengan  menggunakan  sebuah  metode pengambil keputusan, dalam pemilihan siswa yang mendapatkan Kartu Jakarta Pintar (KJP), penulis menggunakan metode
Simple Additive Weighting (SAW) dengan Mengelompokkan data siswa calon penerima Kartu  Jakarta  Pintar  (KJP)    berdasarkan kriteria  antara  lain  keadaan  orang  tua,  status tempat tinggal, pekerjaan orang tua, pendapataan/  penghasilan  orang  tua  dan jumlah anak dalam keluarga diharapkan dapat membantu  mempercepat  dan  mempermudah dalam  menyeleksi  calon  penerima  Kartu Jakarta Pintar.

## 2. Metode Penelitian
Beberapa  langkah  dalam  penyelesaian metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) (Simarmata  et  al.,  2018)  adalah  :  1) Menentukan  kriteria  apa  saja    yang  akan digunakan dalam   pendukung keputusan yaitu Ci  2)  Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif  pada  setiap  kriteria  3)  Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria(Ci) 4) Melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis atribut  (atribut  keuntungan  maupun  atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R FishBurn dan MacCrimmon dalam (Frieyadie, 2016).
Berikut  langkah  –  langkah  penelitian yang dilakukan :

## Gambar 1. Langkah – langkah penelitian
Berdasarkan  Gambar  1  detail  langkah- langkah penelitian yang dilakukan adalah : 1. Identifikasi Masalah Mengidentifikasi masalah merupakan tahap  awal  dalam  proses  penelitian  yang ada pada latar belakang masalah. 2. Analisis
Tahap ini menganalisis apa yang diperlukan dalam pelaksanaan penelitian.
3. Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data dilakukan dengan  mengumpulkan  literature,  jurnal, browsing internet, observasi dan wawancara  pada  SDN  Lagoa  09  Jakarta Utara.
a. Data Sekunder
Data  yang  diperoleh  secara  tidak langsung yang berasal dari
dokumentasi  data  hasil  seleksi  data murid.
b. Data Primer Data primer adalah data yang diperoleh secara langsung dari sumbernya. Yaitu berasal dari administrasi data murid di SDN. Lagoa 09 Jakarta Utara.
4. Pengolahan Data Pengolahan  data  yaitu  meliputi  analisa data  yang  menggunakan  Simple  Additive Weighting (SAW). Menurut Kusumadewi dkk  dalam  (Wolo  et  al.,  2019)  konsep dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja pada  setiap  alternatif  dari  semua  atribut. Metode SAW membutuhkan proses
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 07, No. 01, Juni 2021, pp. 70-79 ISSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.701
normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
5. Deskripsi Hasil Merupakan  tahap  menganalisa  hasil pengolahan data berdasarkan hasil penelitian  dengan  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW).
6. Kesimpulan Dan Saran Tahap akhir dari penelitian ini kesimpulannya  adalah  diambil  dengan berdasarkan maksud dan tujuan penelitian dan dengan diakhiri pemberian saran untuk menyempurnkan hasil penelitian ini.
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data  primer.  Yaitu  data  yang didapat  dari  pihak  pengurus  KJP  data  pada tahun  2018  di  SDN  Lagoa  09  Jakarta  Utara seperti  :  No  NIK,  Nama  Siswa,  Pekerjaan
Orang  Tua,  Penghasilan  Orang  Tua,  Jumlah Tanggungan  Orang  Tua,  Status  Tempat Tinggal.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Populasi yang terdapat  pada penelitian ini adalah  siswa/siswi  SDN  Lagoa  09  Jakarta Utara,  dari  populasi  tersebut  diambil  jumlah sampel  sebanyak    34  orang  yaitu  dari  hasil survey tim  guru  kerumah siswa/siswi  supaya mengetahui kondisi ekonomi yang sebenarnya dengan    mewawancari  orang  tua/wali siswa/siswi.

## Data Siswa Calon Penerima KJP
Data siswa calon penerima KJP di SDN Lagoa 09 Jakarta Utara yang akan dijadikan sampel pada penelitian ini bisa dilihat pada tabel 1:

## Tabel 1. Data Siswa Calon Penerima KJP
ID Nama Pekerjaan Orang Tua Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggung an Statustempat Tinggal 1 Wildan Al Ghofari Delia Buruh Kurang 1.000.000 4 Kontrak / Sewa 2 Maulidiyah Buruh Kurang 1.000.000 4 Kontrak / Sewa 3 M Rizki Anugrah Pengawai Swasta 1.000.000- 2.500.000 7 Bebas Sewa 4 Sultan Albadawi Wiraswasta 2.500.000 - 4.000.000 3 Kontrak / Sewa 5 Rafael Adiyaksa Tidak Bekerja - 3 Kontrak / Sewa 6 Nazwa Kayla Rosadi Wiraswasta 2.500.000 - 4.000.000 7 Milik Sendiri 7 Erika Afriliana Buruh Kurang 1.000.000 3 Kontrak / Sewa 8 Raditya Ramdhanni Buruh Kurang 1.000.000 7 Kontrak / Sewa 9 M  Dimas Prasetyo Pengawai Swasta 1.000.000- 2.500.000 6 Bebas Sewa 10 Ananda Nesta Buruh Kurang 1.000.000 3 Bebas Sewa 11 Taufiq Maulana Pengawai Swasta 1.000.000- 2.500.000 5 Kontrak / Sewa 12 Alfahrizi Tidak Bekerja - 2 lainnya 13 Rangga Maulana Haerullah Tidak Bekerja - 5 Kontrak / Sewa 14 Muhamad Ridho Buruh Kurang 1.000.000 5 Kontrak / Sewa 15 M Sandy Pratama Buruh Kurang 1.000.000 5 Kontrak / Sewa 16 Al Fathan Syachdan Pengawai Swasta 1.000.000- 2.500.000 4 Bebas Sewa 17 Ababbil Putra Ramadhan Tidak Bekerja - 4 Kontrak / Sewa 18 Muhammad Daffa Pramudito Pengawai Swasta 1.000.000- 2.500.000 3 Kontrak / Sewa
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 07, No. 01, Juni 2021, pp. 70-79 ISSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.701
19 Moh Riski Susanto Pengawai Swasta 1.000.000- 2.500.000 5 Kontrak / Sewa 20 Iqbal Sahbihi Pengawai Swasta 1.000.000- 2.500.000 4 Bebas Sewa 21 Reyhan Fadillah Wiraswasta 2.500.000 - 4.000.000 6 Kontrak / Sewa 22 Revan Gustawan Pengawai Swasta 1.000.000- 2.500.000 3 Kontrak / Sewa 23 Aris Ramadhan Tidak Bekerja - 4 Bebas Sewa 24 Ibdan Dwi Saputra Pengawai Swasta 1.000.000- 2.500.000 3 Kontrak / Sewa 25 Rizky Ardiansyah Pengawai Swasta 1.000.000- 2.500.000 5 Kontrak / Sewa 26 Muhamad Hari Yandih Tidak Bekerja - 4 Kontrak / Sewa 27 Irfan Al Jauziah Pengawai Swasta 1.000.000- 2.500.000 7 Kontrak / Sewa 28 Arya Adji Setyawan Pengawai Swasta 1.000.000- 2.500.000 4 Bebas Sewa 29 Muhammad Ali Akbar Pengawai Swasta 1.000.000- 2.500.000 5 Bebas Sewa 30 Asadi Susilo Pengawai Swasta 1.000.000- 2.500.000 5 Kontrak / Sewa 31 Muhammad Nuridho Badawi Buruh Kurang 1.000.000 5 Milik Sendiri 32 Azriel Zulfani Akbar Pengawai Swasta 1.000.000- 2.500.000 3 Milik Sendiri 33 Ahmad Zaylani Pengawai Swasta 1.000.000- 2.500.000 6 Kontrak / Sewa 34 Muhammad Bumi Nata Pengawai Swasta 1.000.000- 2.500.000 4 Bebas Sewa Langkah-langkah perhitungan menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting  untuk  memilih  siswa  calon
penerima KJP  yaitu :
1. Menentukan Kriteria
Berikut adalah kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan  siapa  saja  siswa  yang  berhak menerima KJP, antara lain :
a. Pekerjaan Orang tua
Pada  variabel  pekerjaan  orang  tua, menentukan nilainya adalah jika pekerjaan orang  tua  semakin  baik  maka  semakin rendah nilainya, sedangkan jika pekerjaan orang  tua  semakin  kurang  baik  maka semakin tinggi nilai yang dihasilkan.
b. Penghasilan Orang Tua
Pada  variabel  penghasilan  orang  tua, menentukan nilainya adalah jika penghasilan orang tua yang diterima setiap
bulannya  rendah,  maka  semakin  tinggi nilainya, sedangkan jika penghasilan yang diterima  orang  tua  semakin  tinggi  maka nilai yang dihasilkan rendah.
c. Jumlah Tanggungan Pada variabel jumlah
tanggungan,menentukan  nilainya  adalah jika  semakin  banyaknya    jumlah  yang harus ditanggung orang tua maka nilainya tinggi, sedangkan jika jumlah tanggungan sedikit maka nilai yang dihasilkan rendah.
d. Status Tempat Tinggal
Pada  variabel  status  tempat  tinggal, menentukan  nilainya  berdasarkan  status kepemilikan  tempat  tinggal  yaitu  milik sendiri, milik keluarga atau menyewa.
2. Memberikan Nilai Bobot Bobot preferensi atau tingkat kepentingan setiap kriteria yang akan digunakan dalam menentukan  penerima  program  KJP
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 07, No. 01, Juni 2021, pp. 70-79 ISSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.701
75
adalah  C1=  Pekerjaan  Orang  Tua,  C2  = Penghasilan  Orang  Tua,  C3  =  Jumlah Tanggungan, C4 = Status Tempat Tinggal. Dari kriteria  tersebut ditentukan penilaian dengan menggunakan 5 skala, yaitu Sangat Rendah  (SR),  Rendah  (R),  Cukup  (C), Tinggi (T), dan Sangat Tinggi (ST). bobot kepentingan  untuk  setiap  kriteria  bisa dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 Bobot Kepentingan Untuk Setiap Kriteria Kriteria (C) Bobot (W) Keterangan C1=Pekerjaan Orang Tua 30% Sangat Tinggi C2=Penghasilan Orang Tua 25% Tinggi C3=Jumlah Tanggungan 25% Tinggi C4=Status Tempat Tinggal 20% Cukup Berdasarkan Tabel 2 Kriteria calon penerima KJP sebagai berikut:
a. Kriteria Pekerjaan Orang Tua
(C1)
Kriteria  Pekerjaan  Orang  Tua  memiliki sub  kriteria  Tidak  Bekerja,  Buruh,  Buruh Tani, Tukang Bangunan, Pedagang dengan nilai  bobot  dan  variable  masing-masing sub kriteria bias dilihat pada table 3.
Tabel 3. Pekerjaaan Orang Tua
Pekerjaan Orang Tua (C1) Nilai   Variabel Tidak Bekerja 0.10 Sangat Rendah Buruh 0.25 Rendah Buruh Tani 0.50 Cukup Tukang Bangunan 0.75 Tinggi Pedagang 1.00 Sangat Tinggi
b. Kriteria Penghasilan Orang Tua
(C2)
Kriteria  Penghasilan  Orang  Tua  memiliki sub  kriteria  0,  <1.000.000,  1.000.000  – 2.500.000, 2.500.000 –  4.000.000, >4.000.000  dengan  nilai  bobot  dan variable  masing-masing  sub  kriteria  bias dilihat pada table 4.
Tabel 4. Penghasilan Orang Tua Penghasilan Orang Tua (C2) Nilai   Variabel 0 0.10 Sangat Rendah <1.000.000 0.25 Rendah 1.000.000 –2.500.000 0.50 Cukup 2.500.000 – 4.000.000 0.75 Tinggi >4.000.000 1.00 Sangat Tinggi
c. Kriteria Jumlah Tanggungan (C3)
Kriteria Jumlah Tanggungan memiliki sub kriteria  1  anak,  2  anak,  3  anak,  4  anak,  2 anak,  dengan  nilai  bobot  dan  variable masing-masing  sub  kriteria  bias  dilihat pada table 5.
Tabel 5. Jumlah Tanggungan Jumlah Tanggungan (C3) Nilai   Variabel 1 anak 0.10 Sangat Rendah 2 anak 0.25 Rendah 3 anak 0.50 Cukup 4 anak 0.75 Tinggi >5 anak ` 1.00 Sangat Tinggi

## d. Kriteria  Status  Tempat  Tinggal (C4)
Kriteria  Status  Tempat  Tinggal  memiliki sub  kriteria  Kontrak  Sewa,  Milik  Orang Tua, Milik Sendiri dengan nilai bobot dan variable  masing-masing  sub  kriteria  bias dilihat pada table 6.
Tabel 6. Status Tempat Tinggal
Status Tempat Tinggal (C4) Nilai   Variabel Kontrak Sewa 0.10 Sangat Rendah Milik Orang Tua 0.20  Cukup Milik Sendiri 0.70 Tinggi 3. Menentukan Nilai Rating Setelah memberikan nilai bobot selanjutnya adalah menentukan nilai rating kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria  yang  sudah  ditentukan  kemudian memodelkan  kecocokan  alternatif  dan kriteria  tersebut  ke  dalam  bilangan Fuzzy setelah  itu  konversikan  ke  bilangan crisp ,
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 07, No. 01, Juni 2021, pp. 70-79 ISSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.701
seperti yang terlihat pada tabel 7 dibawah ini:
Tabel 7. Tabel Rating Kecocokan Alternatif pada Kriteria
Alternatif
KRITERIA C1 C2 C3 C4 A1 0.25  0.25  0.75  0.10 A2 0.25  0.25  0.75  0.10 A3 0.75  0.5 1 0.20 A4 0.75  0.75  0.5 0.10 A5 0.1 0.1 0.5 0.10 A6 0.75  1 1 0.70 A7 0.25  0.25  0.5 0.10 A8 0.25  0.25  1 0.10 A9 0.75  0.5 1 0.20 A10 0.25  0.25  0.5 0.20 A11 0.75  0.5 1 0.10 A12 0.1 0.1 0.25  0.10 A13 0.1 0.1 1 0.10 A14 0.25  0.25  1 0.10 A15 0.25  0.25  1 0.10 A16 0.75  0.5 0.75  0.20 A17 0.1 0.1 0.75  0.10 A18 0.75  0.5 0.5 0.10 A19 0.75  0.5 1 0.10 A20 0.75  0.5 0.75  0.20 A21 0.75  0.75  1 0.10 A22 0.75  0.5 0.5 0.10 A23 0.1 0.1 0.75  0.20 A24 0.75  0.5 0.5 0.10 A25 0.75  0.5 1 0.10 A26 0.1 0.1 0.75  0.10 A27 0.75  0.5 1 0.10 A28 0.75  0.5 0.75  0.20 A29 0.75  0.5 1 0.20 A30 0.75  0.5 1 0.10 A31 0.25  0.25  1 0.70 A32 0.75  0.5 0.5 0.70 A33 0.75  0.5 1 0.10 A34 0.75  0.5 0.75  0.20 4. Membuat  Matriks  Keputusan  dan Normalisasi Setelah  nilai  rating  kecocokan  alternatif pada kriteria ditentukan, langkah
berikutnya  adalah  pembentukan  matriks keputusan  (X)  yang  dibentuk  dari  tabel rating kecocokan pada kriteria pada setiap nilai  X  setiap  alternative  (Ai)  pada  setiap kriteria  (Ci)  sudah  ditentukan.  Matriks yang dihasilkan sebagai berikut:
Gambar 2. Matriks Keputusan dan Normalisasi
Proses normalisasi adalah dengan penentuan  bobot  preferensi  atau  tingkat kepentingan  dari  setiap  kriteria    yang    sudah ditentukan  dimana  kriteria  tersebut  akan digunakan  dalam  proses  penentuan  calon penerima bantuan KJP. Dengan bobot ( 30%- 25%-25%-20%),  dibawah  ini  adalah  tabel hasil proses normalisasi.

## Tabel 8.Hasil proses normalisasi
Alternatif KRITERIA C1 C2 C3 C4 A1 0.40  0.40  0.75  1.00 A2 0.40  0.40  0.75  1.00 A3 0.13  0.20  1.00  0.50 A4 0.13  0.13  0.50  1.00 A5 1.00  1.00  0.50  1.00 A6 0.13  0.10  1.00  0.14 A7 0.40  0.40  0.50  1.00 A8 0.40  0.40  1.00  1.00 A9 0.13  0.20  1.00  0.50 A10 0.40  0.40  0.50  0.50 A11 0.13  0.20  1.00  1.00 A12 1.00  1.00  0.25  1.00 A13 1.00  1.00  1.00  1.00 A14 0.40  0.40  1.00  1.00 A15 0.40  0.40  1.00  1.00
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 07, No. 01, Juni 2021, pp. 70-79 ISSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.701
77 A16 0.13  0.20  0.75  0.50 A17 1.00  1.00  0.75  1.00 A18 0.13  0.20  0.50  1.00 A19 0.13  0.20  1.00  1.00 A20 0.13  0.20  0.75  0.50 A21 0.13  0.13  1.00  1.00 A22 0.13  0.20  0.50  1.00 A23 1.00  1.00  0.75  0.50 A24 0.13  0.20  0.50  1.00 A25 0.13  0.20  1.00  1.00 A26 1.00  1.00  0.75  1.00 A27 0.13  0.20  1.00  1.00 A28 0.13  0.20  0.75  0.50 A29 0.13  0.20  1.00  0.50 A30 0.13  0.20  1.00  1.00 A31 0.40  0.40  1.00  0.14 A32 0.13  0.20  0.50  0.14 A33 0.13  0.20  1.00  1.00 A34 0.13  0.20  0.75  0.50 1. Proses preferensi untuk setiap alternatif
Proses    perankingan  atau  nilai  terbaik dengan  memasukkan  setiap  kriteria  yang sudah  ditentukan  dapat  dicari    dengan menggunakan rumus:
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑟 𝑖𝑗
Vi=(C1X0,30)  +  (C2X0,25)  +  (C3X0,25)  + (C4X 0,20)
Berdasarkan  rumus  diatas  diperoleh  nilai preferensi sebagai berikut :
Tabel  9. Preferensi Alternatif Preferensi Nilai V1 0.61 V2 0.61 V3 0.44 V4 0.40 V5 0.88 V6 0.34 V7 0.55 V8 0.67 V9 0.44 V10 0.45 V11 0.54 V12 0.81 V13 1.00
V14 0.67 V15 0.67 V16 0.38 V17 0.94 V18 0.42 V19 0.54 V20 0.38 V21 0.52 V22 0.42 V23 0.84 V24 0.42 V25 0.54 V26 0.94 V27 0.54 V28 0.38 V29 0.44 V30 0.54 V31 0.50 V32 0.24 V33 0.54 V34 0.38
Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian penentuan kelayakan calon penerima Bantuan KJP dengan metode Simple Additive Weighting memberikan  hasil  perhitungan yang  tepat  karena  nilai  dari  setiap  alternatif pada setiap kriteria yang ditentukan memiliki bobot  preferensi  dengan  hasil  akhir  dari perangkingan  yang  dapat  memberikan  solusi pada    pihak  sekolah  dalam  menentukan kelayakan  siswa  calon    penerima  KJP.  Hasil yang diperoleh berdasarkan penelitian dengan metode Simple  Additive  Weighting ,  yang berhak menerima KJP adalah 11 siswa dengan 11 besar yang masuk di daftar penerima KJP, seperti terlihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 9. Hasil Akhir Penentuan Rangking Siswa Alternatif Nama Rangking V13 Rangga Maulana Haerullah 1 V17 Ababbil Putra Ramadhan 2 V26 Muhamad Hari Yandih 3 V5 Rafael Adiyaksa 4 V23 Aris Ramadhan 5 V12 Alfahrizi 6 V8 Raditya Ramdhanni 7
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 07, No. 01, Juni 2021, pp. 70-79 ISSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.701
78 V14 Muhamad Ridho 8 V15 M Sandy Pratama 9 V1 Wildan Al Ghofari Delia 10 V2 Maulidiyah 11

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  analisa  metode Simple
Additive  Weighting (SAW)  yang  digunakan dalam  pengolahan  data  untuk  menentukan calon  penerima  KJP  pada    SDN  Lagoa  09 Jakarta Utara maka kesimpulan dari penelitian ini adalah:
a.  Metode  SAW  adalah  suatu  metode  yang dapat  digunakan  untuk  memberikan  solusi terhadap    pihak  sekolah  dalam  menentukan siswa  calon  penerima  bantuan  KJP  sebagai bahan pertimbangan dalam penentuan bantuan yang akan diberikan pada siswa. b. Sistem pendukung keputusan ini dibangun untuk  menghitung  hasil  penelitian  beberapa data  siswa  SDN.  Lagoa  09  yang  diambil sebagai  contoh  yaitu  berjumlah  34  siswa dengan  menghasilkan  11  siswa  calon penerima KJP.

## 5. Referensi
Afriansyah, A. (2017). Implementasi Program Kartu  Jakarta  Pintar  Di  Dki:  Peluang Dan  Tantangan  Dalam  Pemenuhan Keadilan  Sosial  Di  Bidang  Pendidikan. Jurnal  Kependudukan  Indonesia,  12(1), 55–68.
Https://Doi.Org/10.14203/Jki.V12i1.19
6
Chintyari,  Y.  E.,  &  Prihatin,  T.  (2018).
Implementasi  Metode  Simple  Additive Weighting  Untuk  Pemilihan  Guru Berprestasi  Pada  Smp  Islam  Pondok Duta.  Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  Dan Teknologi  Komputer,  3(2),  133–138. Https://Ejournal.Nusamandiri.Ac.Id/Ind ex.Php/Jitk/Article/View/353/310 Fahdia,  M.  R.,  Asnonik,  N.,  &  Putri,  S.  A.
(2020).  Implementasi  Metode  Naive
Bayes  Pada  Analisa  Penerimaan  Kartu
Jakarta  Pintar  Di  Smk  Al  Kautsar Jakarta.  Inti  Nusa  Mandiri,  14(2), 231–
236. Frieyadie. (2016). Penerapan Metode Simple Additive  Weight  (Saw)  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Promosi
Kenaikan  Jabatan.  Jurnal  Pilar  Nusa Mandiri, Xii(1), 37–45.
Hambali, A., & Safitri, M. (2020). Penerapan Metode  Simple  Additive  Weighting  ( Saw ) Dalam Penentuan Siswa Berprestasi  Tingkat  Sekolah  Dasar.
Https://Doi.Org/10.33372/Stn.V6i2.633
Jakarta.Go.Id.  (N.D.).  Kartu  Jakarta  Pintar (Kjp) Plus.
Rahma,  M.  A.  (2018).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pembelian  Sepeda  Motor Menggunakan  Metode  Simple  Additive
Weighting (Saw). Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer, 4(1), 125–130. Https://Doi.Org/10.36774/Jusiti.V7i2.2 45
Saryoko,  A.  (2017).  Penentuan  Penerima Kartu  Jakarta  Pintar  Dengan  Metode Analytical Hierarchy Process. Xv(1), 7– 16. Http://Ejournal.Bsi.Ac.Id/Ejurnal/Index .Php/Perspektif/Article/View/1331 Simarmata, J., Limbong, T., Aritonang, M., &
Sriadhi,  S.  (2018).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Guru  Bidang Studi  Komputer  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting  (Saw). Computer  Engineering,  Science  And
System Journal, 3(2), 186–190. Https://Doi.Org/10.24114/Cess.V3i2.10 400 Statistik,  Badan Pusat. (2021). Jumlah Siswa Putus Sekolah Dasar Menurut Kabupaten  Kota  Administrasi  Dan Tingkat  Kelas  Di  Provinsi  Dki  Jakarta 2018.
Surya, C. (2015). Sistem Pendukung
Keputusan Rekomendasi Penerima Beasiswa  Menggunakan  Fuzzy  Multi
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 07, No. 01, Juni 2021, pp. 70-79 ISSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.701
Attribut Decision Making (Fmadm) Dan Simple  Additive  Weighting  (Saw). Jurnal  Rekayasa  Elektrika,  11(4),  149– 156. Https://Doi.Org/10.17529/Jre.V11i4.23 64 Susanti,  M.  I.,  &  Wasiyanti,  S.  (2017).
Metode  Simple  Additive  Weighting  ( Saw  )  Dalam  Penentuan  Pemberian Beasiswa Pada Siswa Sekolah Menengah  Atas.  Jurnal  Swabumi, 5(Issn: 2355-990), 114–123. Https://Ejournal.Bsi.Ac.Id/Ejurnal/Inde x.Php/Swabumi/Article/View/2507/Pdf
Wiryawan,  P.  A.,  Suardika,  I.  G.,  & Suniantara,  I.  K.  P.  (2020).  Penerapan
Metode  Simple  Additive  Weighting
Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Debitur  Anggota  Koperasi.
Satin, 6, 12–23.
Wolo, P., Paseng, A. S. M., & Roberth, Y. W.
(2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Penerimaan Raskin Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting (Studi Kasus Kelurahan Kota Uneng). Teknika, 8(1), 74–77.
Https://Doi.Org/10.34148/Teknika.V8i 1.151
.