## ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN FUZZY DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENDISTRISTRIBUSIAN DANA BANTUAN SISWA MISKIN
1 Heri Abijono, 2 Kusrini Magister Teknik Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta Indonesia e-mail: 1 ahabijono@gmail.com, 2 kusrini@amikom.ac.id

## Abstrak
Suatu  sistem  pendukung  keputusan  untuk  pendistribusian  dana  Bantuan  Siswa Miskin telah peneliti terapkan di tahun 2015 dengan menggunakan metode Simple Additive  Weighting.  Sistem  ini  kemudian  dikembangkan  di  tahun  2017  dengan menambahkan  ketentuan  kepemilikan  Kartu  Perlindungan  Sosial  (KPS)  ataupun Surat Keterangan Miskin (SKM) oleh orangtua/wali siswa sebagai pertimbangan prioritas  pemberian  dana  bantuan  itu  selain  mempertimbangkan  empat  macam kriteria yang telah ada pada sistem sebelumnya. Keluaran sistem adalah berupa informasi  perankingan  prioritas  siswa  untuk  memperoleh  dana  Bantuan  Siswa Miskin. Penelitian saat ini dimaksudkan untuk membandingkan algoritma metode Simple Additive Weighting dengan metode Fuzzy dalam menangani permasalahan pendistribusian dana Bantuan Siswa Miskin untuk menentukan metode mana yang cocok  dipakai  pada  permasalahan  ini.  Analisis  berupa  perhitungan-perhitungan untuk tiap-tiap metode yang diperbandingkan dijelaskan pada penelitian ini untuk mengetahui cara kerja proses dari tiap-tiap metode yang diperbandingkan.
Kata  kunci  :  pendukung,  keputusan,  pendistribusian,  dana,  bantuan, membandingkan.

## 1. Pendahuluan
Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)  merupakan  program  bantuan  dana  dari pemerintah yang dibagikan secara merata kepada para siswa miskin. Prioritas utama  diberikan  kepada  siswa  yang  orangtua/wali  siswa  tersebut  memiliki Kartu Perlindungan Sosial (KPS) ataupun Surat Keterangan Miskin (SKM) dari Kantor Desa/Kelurahan sesuai  domisili  orangtua/wali siswa. Dana BSM juga dibagikan  kepada  para  siswa  yang  orangtua/walinya  tidak  memiliki  KPS ataupun  SKM  dengan  syarat  mengisi  angket  dari  pihak  sekolah  dan mengembalikan angket itu ke sekolah. Angket ini berisi pertanyaan-pertanyaan yang membutuhkan jawaban dari orangtua/wali siswa. Pertanyaan-pertanyaan ini merupakan kriteria-kriteria yang akan diuji dan pilihan-pilihan jawaban pada setiap  pertanyaan  memiliki  nilai  bobot  yang  mempengaruhi  hasil  dari  proses perhitungan untuk menentukan nilai persentase prioritas/peluang siswa dalam menerima dana BSM. Dalam kenyataannya dapat terjadi bahwa hasil jawaban angket dari orangtua/wali siswa justru tidak dipakai sebagai dasar pengambilan keputusan, sebab telah dicampuri dengan pertimbangan-pertimbangan subjektif dari  oknum  panitia  penyaluran BSM  ketika akan  membagikan  dana  BSM  itu kepada para siswa, sehingga ada siswa miskin malah tidak mendapat dana BSM,
sebaliknya ada siswa dengan kategori orangtua/wali yang memiliki keuangan cukup namun dapat menerima dana BSM.
Pemilihan  metode  logika  mana  yang  cocok  diterapkan  dalam  sistem pengambilan  keputusan  untuk  menyelesaikan  suatu  permasalahan  memiliki peranan penting sebab harus disesuaikan dengan aturan/ketentuan yang sedang berlaku saat ini maupun hasil keluaran yang diinginkan oleh pihak sekolah. Hal ini mendorong peneliti untuk melakukan perbandingan metode Simple Additive Weighting dengan  metode  logika Fuzzy dalam  pencarian  solusi  dari permasalahan pendistribusian dana BSM ini.
Dua tujuan yang dapat diperoleh dari penelitian ini yaitu:
a. Untuk menganalisis suatu sistem pendukung keputusan yang memberikan alternatif [1] perankingan prioritas siswa calon penerima dana BSM.
b. Untuk mendapatkan hasil perbandingan antara kedua metode tersebut dalam memilih [1] urutan prioritas siswa dalam menerima dana BSM itu.
2. Kajian Pustaka
2.1 Sistem
Terdapat dua kelompok yang memberikan definisi mengenai sistem, yaitu:
a. Yang menekankan pada prosedur
Kelompok  ini  memberi  definisi  tentang  sistem  adalah  bahwa  sistem merupakan  suatu  jaringan  kerja  yang  saling  berhubungan,  berkumpul bersama-sama untuk melakukan suatu kegiatan atau untuk menyelesaikan suatu sasaran yang tertentu [2].
b. Yang menekankan pada komponen
Komponen  sistem  adalah  berupa  subsistem  [2].  Kelompok  ini  memberi definisi tentang sistem adalah sebagai suatu seri dari subsistem-subsistem yang saling berhubungan, bekerja sama di dalam suatu kerangka kerja dan tahapan  yang  terpadu  untuk  menyelesaikan  dan  mencapai  sasaran  yang telah ditetapkan sebelumnya [2].

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Terdapat  beberapa  definisi  mengenai  sistem  pendukung  keputusan,  antara lain:
a. Sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu  sistem  berbasis  komputer interaktif yang membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan data  dan  berbagai  model  untuk  memecahkan  masalah  yang  tidak terstruktur [3].
b. Sistem  pendukung  keputusan  atau  yang  disebut  dengan  DSS  ( Decision Support  System )  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  ditujukan  untuk membantu  pengambil  keputusan  dengan  memanfaatkan  data  dan  model
untuk  mengidentifikasi,  memecahkan  masalah  dan  membuat  keputusan [4].
Secara  umum  sistem  pendukung  keputusan  dibangun  oleh  tiga  komponen besar yaitu Database Management , Model Base , dan Software System/User Interface . Hubungan komponen SPK ditunjukkan melalui Gambar 1.
Gambar 1. Komponen Sistem Pendukung Keputusan [5]
Komponen-komponen pada gambar 1 dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Pengelolaan Data / Database Management
Pengelolaan data / database management merupakan subsistem data yang terorganisasi dalam suatu basis data. Data yang merupakan suatu sistem pendukung keputusan dapat berasal dari luar maupun dalam lingkungan.
Untuk  keperluan  sistem  pendukung  keputusan  diperlukan  data  yang relevan dengan permasalahan yang hendak dipecahkan melalui simulasi [5].
b. Pengelolaan Model / Model Base
Pengelolaan  model  / model  base merupakan  suatu  model  yang merepresentasikan  permasalahan  ke  dalam  format  kuantitatif  (model matematika sebagai contohnya) sebagai dasar simulasi atau pengambilan keputusan,  termasuk  didalamnya  tujuan  dari  permasalahan  (obyektif), komponen-komponen terkait, batasan-batasan yang ada ( constraints ), dan hal-hal terkait lainnya. Model Base memungkinkan pengambil keputusan menganalisa secara  utuh  dengan  mengembangkan  dan  membandingkan solusi alternatif [5].
c. Pengelolaan Dialog / User Interface
Pengelolaan Dialog / User Interface terkadang disebut sebagai subsistem dialog,  merupakan  penggabungan  antara  dua  komponen  sebelumnya yaitu Database  Management dan Model  Base yang  disatukan  dalam komponen  ketiga  ( user  interface ),  setelah  sebelumnya  dipresentasikan dalam  bentuk  model  yang  dimengerti  komputer. User  interface menampilkan keluaran sistem bagi pemakai dan menerima masukan dari pemakai ke dalam sistem pendukung keputusan [5].
Beberapa  keuntungan  yang  dapat  diambil  dari  implementasi  sistem pendukung keputusan, meliputi:
a. Mampu  mendukung  pencarian  solusi  dari  berbagai  permasalahan  yang kompleks.
b. Dapat merespon dengan cepat pada situasi yang tidak diharapkan dalam konsisi yang berubah-ubah.
c. Mampu  untuk  menerapkan  berbagai  strategi  yang  berbeda  pada konfigurasi berbeda secara cepat dan tepat.
d. Pandangan dan pembelajaran baru.
e. Sebagai fasilitator dalam komunikasi.
f. Meningkatkan kontrol manajemen dan kinerja.
g. Menghemat biaya dan sumber daya manusia.
h. Menghemat waktu karena keputusan dapat diambil dengan cepat.
i. Meningkatkan efektivitas manajerial, menjadikan manajer dapat bekerja lebih singkat dan dengan sedikit usaha. [6]
2.3 Simple Additive Weighting (SAW)
Cara  kerja  metode Simple  Additive  Weighting adalah  dengan  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut, metode ini juga membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang  ada.  Proses  normalisasi  didapat  untuk  tiap  kolom  kriteria  dengan membaginya dengan nilai kolom kriteria yang tertinggi dalam kolom matriks tersebut. [7]
Rumus untuk melakukan normalisasi di metode Simple Additive Weighting adalah:
x ij / Max i x ij ; jika j adalah atribut benefit ..........                               (1) r ij =
Min i x ij / x ij ; jika j adalah atribut cost ..........                                    (2) Dengan r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternative A i pada atribut C j ; di mana i = 1, 2, ..., m; dan j = 1, 2, ..., n. [7]
n V i = Σ W i r ij ..........                                                                                      (3) j=1
Dimana nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih. [7]
2.4 Fuzzy
Logika Fuzzy adalah  suatu  cara  yang  tepat  untuk  memetakan  suatu  ruang input ke  dalam  suatu  ruang output .  Cara  memetakan  suatu  ruang input ke dalam suatu ruang output dapat digunakan beberapa cara, di antaranya sistem Fuzzy ,  sistem  linear,  sistem  pakar,  jaringan  syaraf,  persamaan  differensial, dan  tabel  interpolasi  multidimensi.  Dari  sekian  banyak  cara  yang  telah
disebutkan,  cara  yang  lebih  tepat  dan  lebih  murah  adalah  menggunakan Fuzzy . [1]
Proses dalam perhitungan sistem pendukung keputusan dengan metode Fuzzy adalah sebagai berikut:
a. Menentukan variabel-variabel untuk mewakili keadaan.
b. Menentukan himpunan nilai untuk tiap-tiap variabel.
c. Membuat grafik fungsi keanggotaan untuk tiap-tiap variabel.
d. Membuat query statement untuk membuat keputusan. [8]

## 2.5 Pengertian Kemiskinan
Kemiskinan merupakan ketidakmampuan dari sisi ekonomi untuk memenuhi kebutuhan pokok minimum ( basic need approach ) baik pangan maupun non pangan semisal sandang, pangan, kesehatan, erumahan, dan pendidikan yang diperlukan  untuk  bisa  hidup  dan  bekerja.  Kemiskinan  dipandang  sebagai ketidakmampuan  diukur  dari  sisi  pengeluaran,  sehingga  penduduk  miskin adalah  penduduk  yang  tidak  mampu  memenuhi  kebutuhan  pokok  dengan rata-rata pengeluaran perkapita di bawah garis kemiskinan (GK). [9]

## 2.6 Pengertian Kartu Perlindungan Sosial
Kartu  Perlindungan  Sosial  (KPS)  adalah  kartu  yang  diterbitkan  oleh Pemerintah  sebagai  penanda  rumah  tangga  miskin.  KPS  dirancang  sebagai penanda  universal  bagi  rumah  tangga  sasaran  (RTS)  untuk  mengakses program  perlindungan.  memuat  informasi:  Nama  Kepala  Rumah  Tangga, Nama Pasangan Kepala Rumah Tangga, Nama Anggota Rumah Tangga Lain, Alamat  Rumah  Tangga,  Nomor  Kartu  Keluarga,  dilengkapi  dengan  kode batang (barcode) beserta nomor identitas KPS yang unik. Kartu Perlindungan Sosial  berguna  untuk  mendapatkan  program  subsidi  beras  (RASKIN), Bantuan Siswa Miskin (BSM), Bantuan Langsung Tunai (BLT), dan bantuan- bantuan yang lain. [10]

## 3. Metodologi Penelitian
Tahap-tahap penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti meliputi:
a. Studi Pustaka
Tahap  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  memperoleh  pengertian  secara teori mengenai sistem, sistem pendukung keputusan, dan alur algoritma dari metode-metode  logika  dalam  sistem  pendukung  keputusan  yang  akan diperbandingkan.
b. Studi Lapangan
Pada tahap ini peneliti menerima informasi mengenai:
1) Kendala  penanganan  pendistribusian  dana  BSM  di  SMP  Negeri  2 Wates, Kabupaten Kediri di awal tahun 2015 lalu. Juga kendala yang sama di SMP Negeri 6 Kabupaten Nganjuk di awal tahun 2017 ini.
2) Aturan  pendistribusian  dana  BSM  maupun  kriteria-kriteria  yang menjadi bahan pertimbangan pihak sekolah untuk menentukan prioritas siswa dalam menerima dana BSM.
c. Pengumpulan Data
Peneliti  melakukan  observasi  dan  wawancara  langsung  di  kedua  sekolah tersebut di atas.
Observasi ditujukan untuk mengamati langsung pendataan pendistribusian dana BSM, pembagian angket rekomendasi pemberian dana BSM kepada orangtua/wali  siswa,  dan  pemberian  nilai-nilai  untuk  jawaban-jawaban pada angket itu.
Wawancara  dilakukan  dengan  Kepala  Sekolah  maupun  Panitia Pendistribusian  Dana  BSM  di  kedua  sekolah  tersebut  di  atas.  Dalam wawancara  ini  peneliti  mendapat  data  mengenai  macam-macam  kriteria yang dipertimbangkan maupun nilai bobot untuk beberapa kriteria, seperti yang tertulis pada Tabel 1 sampai Tabel 3.
Tabel 1. Kriteria dan Bobot yang Ditetapkan Nama Kriteria Keterangan Bobot K1 Penghasilan orangtua/wali 35% K2 Keadaan bangunan rumah orangtua/wali 35% K3 Jumlah saudara siswa 15% K4 Jumlah anak yang masih menjadi tanggungan orangtua 15% Tabel 2. Nilai yang Ditetapkan untuk Kriteria K1 Batasan Penghasilan Per Bulan Nilai Kurang dari Rp 500.000,00 10 Antara Rp 500.000,00 sampai Rp 1.000.000,00 6 Antara Rp 1.000.000,00 sampai Rp 2.000.000,00 4 Lebih dari Rp 2.000.000,00 2 Tabel 3. Nilai yang Ditetapkan untuk Kriteria K3 Keadaan Bangunan Rumah Nilai Rumah sangat sederhana (RSS) 10 Rumah sederhana (RSd) 8 Rumah standar (RSt) 4 Rumah mewah (RM) 2
Panitia  Penyaluran  Dana  BSM  menetapkan  bahwa  untuk  kriteria  K3  dan kriteria  K4  adalah  berupa  pertanyaan  yang  meminta  jawaban  dari orangtua/wali  siswa  dengan  cara  diisi  nilai  angka  sesuai  dengan  jumlah saudara siswa dan jumlah anak yang masih menjadi tanggungan orangtua siswa, seperti yang ditulis pada Gambar 1.
Gambar 1. Angket Isian Rekomendasi Dana BSM
d. Analisis
Analisis dilakukan dengan tujuan:
1) Memahami pemrosesan data jawaban dari orangtua pada angket sampai berlanjut  ke  tahap  pertimbangan  penentuan  prioritas  siswa  untuk menerima dana BSM.
2) Memahami proses pengambilan keputusan yang dilakukan oleh pihak panitia di kedua sekolah tersebut di atas.
3) Melakukan  perhitungan-perhitungan  sesuai  alur  algoritma  metode Simple Additive Weighting dan Fuzzy dalam rangka pencarian alternatif solusi.
4. Hasil dan Pembahasan
Terdapat  empat  siswa  yang  akan  dicari  peringkat  prioritas/peluang  untuk memperoleh  dana  BSM,  yaitu  Alfred  (sebagai  S1),  Beti  (sebagai  S2),  Cintia (sebagai S3), dan Deny (sebagai S4). Dari jawaban angket yang telah terkumpul dari orangtua/wali siswa kemudian dapat disusun tabel penilaian untuk setiap kriteria sesuai pertanyaan angket Gambar 1 di atas, tabel penilaian untuk setiap kriteria bagi masing-masing alternatif/siswa seperti yang ditulis pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Penilaian terhadap Jawaban Angket Nama Siswa Nilai Kriteria K1 K2 K3 K4 Alfred 10 8 3 2 Beti 6 10 2 1 Cintia 4 4 1 0 Deny 2 4 2 1
Alur  perhitungan  dari  metode-metode  yang  diperbandingkan  untuk  mencari solusi dari permasalahan pendistribusian dana BSM dijelaskan pada sub 4.1 dan sub 4.2.
4.1 Pencarian solusi dengan Metode Simple Additive Weighting
Perhitungan untuk mencari nilai persentase prioritas siswa untuk memperoleh dana  BSM  dengan  metode Simple  Additive  Weighting terdiri  dari  langkah- langkah di bawah ini:
a. Mencari Nilai Normalisasi  tiap Siswa untuk setiap Kriteria (Pertanyaan dalam Angket)
Berdasarkan  data  pada  Tabel  4  dapat  dilakukan  proses  normalisasi dengan rincian perhitungan di bawah ini:
n 11 = 10 / max { 10 ; 6 ; 4 ; 2 } = 10 / 10 = 1. n 12 = 8 / max { 8 ; 10 ; 4 ; 4 } = 8 / 10   = 0 . 8. n 13 = 3 / max { 3 ; 2 ; 1 ; 2 } = 3 / 3     = 1. n 14 = 2 / max { 2 ; 1 ; 0 ; 1 } = 2 / 2     = 1. n 21 = 6 / max { 10 ; 6 ; 4 ; 2 } = 6 / 10   = 0 . 6. n 22 = 10 / max { 8 ; 10 ; 4 ; 4 } = 10 / 10 = 1. n 23 = 2 / max { 3 ; 2 ; 1 ; 2 } = 2 / 3     = 0 . 67. n 24 = 1 / max { 2 ; 1 ; 0 ; 1 } = 1 / 2     = 0 . 5. n 31 = 4 / max { 10 ; 6 ; 4 ; 2 } = 4 / 10   = 0 . 4. n 32 = 4 / max { 8 ; 10 ; 4 ; 4 } = 4 / 10   = 0 . 4. n 33 = 1 / max { 3 ; 2 ; 1 ; 2 } = 1 / 3     = 0 . 33. n 34 = 0 / max { 2 ; 1 ; 0 ; 1 } = 0 / 2     = 0.
n 41 = 2 / max { 10 ; 6 ; 4 ; 2 } = 2 / 10   = 0 . 2.
n 42 = 4 / max { 8 ; 10 ; 4 ; 4 } = 4 / 10   = 0 . 4.
n 43 = 2 / max { 3 ; 2 ; 1 ; 2 } = 2 / 3     = 0 . 67. n 44 = 1 / max { 2 ; 1 ; 0 ; 1 } = 1 / 2     = 0 . 5. b. Menyusun Matriks R
1 0.8 1 1 R = 0.6 1 0.67 0.5 0.4 0.4 0.33 0 0.2 0.4 0.67 0.5 c. Menghitung Nilai Prioritas untuk tiap Siswa P 1 = 0 . 35 * 1 + 0 . 35 * 0 . 8 + 0 . 15 * 1 + 0 . 15 * 1. = 0 . 35 + 0 . 28 + 0 . 15 + 0 . 15. = 0 . 93. P 2 = 0 . 35 * 0 . 6 + 0 . 35 * 1 + 0 . 15 * 0 . 67 + 0 . 15 * 0 . 5. = 0 . 21 + 0 . 35 + 0 . 1005 + 0 . 075.
= 0.7355.
P 3 = 0 . 35 * 0 . 4 + 0 . 35 * 0 . 4 + 0 . 15 * 0 . 33 + 0 . 15 * 0. = 0 . 14 + 0 . 14 + 0 . 0495 + 0. = 0 , 3295.
P 4 = 0 . 35 * 0 . 2 + 0 . 35 * 0 . 4 + 0 . 15 * 0 . 67 + 0 . 15 * 0 . 5. = 0 . 07 + 0 . 14 + 0 . 1005 + 0 . 075.
= 0 . 3855.
d. Perankingan
Dari  perhitungan  nilai  P  pada  langkah  (c)  diperoleh  prioritas  dengan urutan descending sebagai berikut: Alfred = 93%, Beti = 73.55%, Deny = 38.55%, dan Cintia = 32.95%.
e. Solusi
Jadi, dari  metode Simple Additive  Weighting memberikan solusi bahwa untuk  grup  para  siswa  yang  tidak  memiliki  KPS  ataupun  tidak  dapat menunjukkan  SKM,  prioritas  pendistribusian  dana  BSM  secara  terurut diberikan kepada Alfred, Beti, Deny, dan terakhir kepada Cintia.
4.2 Pencarian solusi dengan Metode Fuzzy
Pencarian solusi dengan metode Fuzzy terdiri dari langkah-langkah di bawah ini:
a. Menentukan variabel-variabel untuk mewakili keadaan
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  dibuat  empat  variabel  yaitu  Penghasilan, Rumah, Saudara, dan variabel Tanggungan.
b. Menentukan himpunan nilai untuk tiap-tiap variabel
Dapat dibuat empat macam himpunan berdasarkan variabel-variabel yang telah dibuat pada langkah (a), yaitu:
1) Variabel Penghasilan memiliki tiga himpunan, yaitu Sedikit, Sedang, dan Banyak.
2) Variabel Rumah memiliki tiga himpunan, yaitu Kelas-1, Kelas-2, dan Kelas-3.
3) Variabel Saudara memiliki tiga himpunan, yaitu Sedikit, Sedang, dan Banyak.
4) Variabel Tanggungan memiliki tiga himpunan, yaitu Sedikit, Sedang, dan Banyak.
c. Membuat grafik fungsi keanggotaan untuk tiap-tiap variabel
Berdasarkan  Tabel  4  pada  kolom  K1  maka  himpunan  nilai-nilai  untuk variabel Penghasilan dapat meliputi: Sedikit, Sedang, dan Banyak, yang dapat dibuat grafik pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik Fungsi Keanggotaan untuk Variabel Penghasilan Dari grafik fungsi untuk variabel Penghasilan pada Gambar 2 dapat dibuat tiga fungsi keanggotaan di bawah ini:
1 ; di mana x ≤ 0,5. µSedikit(x) =            (1,25 - x) / 0,5 ; dimana 0,5 ≤ x ≤ 1,25.
0 ; di mana x ≥ 1,25.
0 ; di mana x ≤ 1 atau x ≥ 1,5.
µSedang(x) =            (x-1) / 0,25 ; dimana 1 ≤ x ≤ 1,25.
(1,5 - x) / 0,25 ; di mana 1,25 ≤ x ≤ 1,5.
0
Sedikit Sedang
Banyak 0,5                  1                   1,5                  2
Penghasilan Per Bulan Orangtua/Wali Siswa (dalam Jutaan)
1 µ(x)
0 ; di mana x ≤ 1,25. µBanyak(x) =            (x - 1,25) / 0,5 ; dimana 1,25 ≤ x ≤ 2. 1 ; di mana x ≥ 2.
Berdasarkan  derajat  keanggotaan  pada  variabel  Penghasilan  dapat disusun calon penerima BSM seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Calon Penerima BSM berdasarkan Penghasilan Orangtua
Nama Siswa Derajat Keanggotaan (µ[x]) Sedikit Sedang Banyak Alfred 1 0 0 Beti 0 1 0 Cintia 0 1 0 Deny 0 0 1
Berdasarkan  Tabel  4  pada  kolom  K2  maka  himpunan  nilai-nilai  untuk variabel Rumah dapat meliputi Kelas-1, Kelas-2, dan Kelas-3, kemudian dapat dibuat grafik seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Fungsi Keanggotaan untuk Variabel Rumah Dari  grafik  fungsi  untuk  variabel  Rumah  pada  Gambar  3  dan  macam- macam  kelas  bangunan  rumah  langsung  diwakili  oleh  nilai  yang ditetapkan seperti yang ditulis pada Tabel 3 kemudian dapat dibuat tiga fungsi keanggotaan di bawah ini:
0 ; di mana x ≤ 6. µKelas-1(x) =           (x - 6) / 2 ; dimana 2 ≤ x ≤ 6.
1 ; di mana x ≥ 2. 0 ; di mana 4 ≤ x ≤ 8.
µKelas-2(x) =           (x-4) / 12 ; dimana 4 ≤ x ≤ 6.
(6 - x) / 1 ; di mana 6 ≤ x ≤ 8.
0 Kelas-1 Kelas-2 Kelas-3 2(RM)        4(RSt)         8(RSd)        10(RSS)
Bobot Nilai Keadaan Rumah Orangtua/Wali Siswa
1 µ(x)
1 ; di mana x ≥ 10. µKelas-3(x) =           (6 - x) / 10 ; dimana x ≥ 6 atau x ≤ 10. 0 ; di mana x ≤ 6.
Berdasarkan  derajat  keanggotaan  pada  variabel  Rumah  dapat  disusun calon penerima BSM seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Data Calon Penerima BSM Berdasarkan Keadaan
Bangunan Rumah Nama Siswa Derajat Keanggotaan (µ[x]) Kelas-1 Kelas-2 Kelas-3 Alfred 0 1 0 Beti 0 0 1 Cintia 0 1 0 Deny 0 1 0
Berdasarkan  Tabel  4  pada  kolom  K3  maka  himpunan  nilai-nilai  untuk variabel Saudara dapat meliputi Sedikit, Sedang, dan Banyak, yang dapat dibuat grafik pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik Fungsi Keanggotaan untuk Variabel Saudara Dari grafik fungsi untuk variabel Saudara pada Gambar 4 kemudian dapat dibuat tiga fungsi keanggotaan di bawah ini:
0 ; di mana x ≤ 2,5. µSedikit(x) =           (x - 2,5) / 1 ; dimana 1 ≤ x ≤ 2,5.
1 ; di mana x ≥ 1.
0 ; di mana 2 ≤ x ≤ 3. µSedang(x) =           (x-2) / 5 ; dimana 2 ≤ x ≤ 2,5.
(2,5 - x) / 0,5 ; di mana 2,5 ≤ x ≤ 3.
0 Sedikit Sedang Banyak 1                    2                    3                    4 Jumlah Saudara Siswa 1 µ(x)
1 ; di mana x ≥ 4. µBanyak(x) =           (2,5 - x) / 4 ; dimana x ≥ 2,5 atau x ≤ 4. 0 ; di mana x ≤ 2,5.
Berdasarkan  derajat  keanggotaan  pada  variabel  Saudara  dapat  disusun calon penerima BSM seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Data Calon Penerima BSM Berdasarkan Jumlah Saudara Siswa
Nama Siswa Derajat Keanggotaan (µ[x]) Sedikit Sedang Banyak Alfred 0 1 0 Beti 0 1 0 Cintia 1 0 0 Deny 0 1 0
Berdasarkan  Tabel  4  pada  kolom  K4  maka  himpunan  nilai-nilai  untuk variabel  Tanggungan  dapat  meliputi  Sedikit,  Sedang,  dan  Banyak, kemudian dapat dibuat grafik seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Grafik Fungsi Keanggotaan untuk Variabel Tanggungan Dari  grafik  fungsi  untuk  variabel  Tanggungan  pada  Gambar  5  dapat dibuat tiga fungsi keanggotaan di bawah ini:
0 ; di mana x ≤ 1,5. µSedikit(x) =             (x - 1,5) / 0 ; dimana 0 ≤ x ≤ 1,5.
1 ; di mana x ≥ 0. 0 ; di mana 1 ≤ x ≤ 2.
µSedang(x) =            (x-1) / 4 ; dimana 1 ≤ x ≤ 1,5. (1,5 - x) / -0,5 ; di mana 1,5 ≤ x ≤ 2.
1 ; di mana x ≥ 3. µBanyak(x) =            (1,5 - x) / 3 ; dimana x ≥ 1,5 atau x ≤ 3.
0 ; di mana x ≤ 1,5. 0
Sedikit Sedang Banyak 0                    1                    2                    3
Jumlah Anak yang Ditanggung Orangtua Siswa
1 µ(x)
Berdasarkan  derajat  keanggotaan  pada  variabel  Tanggungan  dapat disusun calon penerima BSM seperti pada Tabel 8.
Tabel 8. Data Calon Penerima BSM Berdasarkan Jumlah Anak yang
Masih Ditanggung Orangtua Nama Siswa Derajat Keanggotaan (µ[x]) Sedikit Sedang Banyak Alfred 0 1 0 Beti 0 1 0 Cintia 1 0 0 Deny 0 1 0 d. Membuat query statement untuk membuat keputusan
Informasi-informasi  pada  Tabel  5  sampai  Tabel  8  menjadi  pedoman pembuatan beberapa query statement yang dapat dibuat oleh Tim Penitia Penyaluran Dana BSM, misal:
Jika  diinginkan  penerima  dana  BSM  memiliki  kriteria  jumlah SAUDARA siswa BANYAK, RUMAHnya KELAS-3, PENGHASILAN orangtua  SEDIKIT,  dan  jumlah  anak  yang  menjadi  TANGGUNGAN orangtua  BANYAK,  maka  sistem  pendukung  keputusan  dapat  diberi query statement masukan select Nama from Siswa where (Saudara = “BANYAK”)
AND (Rumah = “KELAS-3”) AND (Penghasilan = “SEDIKIT”) and (Tanggungan =
“BANYAK”) . Hasil pemrosesan query statement ini ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Query Pertama Nama Siswa Derajat Keanggotaan (µ[x]) Hasil Query Saudara BANYAK Rumah KELAS-3 Penghasilan SEDIKIT Tanggungan BANYAK Alfred 0 0 1 0 0 and 0 and 1 and 0 = 0 Beti 0 1 0 0 0 and 1 and 0 and 0 = 0 Cintia 0 0 0 0 0 and 0 and 0 and 0 = 0 Deny 0 0 0 0 0 and 0 and 0 and 0 = 0
Dengan melihat informasi pada kolom Hasil Query menandakan bahwa Tidak ada siswa yang berhak menerima dana BSM.
Jika  diinginkan  penerima  dana  BSM  memiliki  kriteria  jumlah SAUDARA siswa SEDIKIT ataupun SEDANG, RUMAHnya KELAS-2 ataupun  KELAS-3,  PENGHASILAN  orangtua  SEDIKIT  ataupun SEDANG,  dan  jumlah  anak  yang  menjadi  TANGGUNGAN  orangtua SEDANG  ataupun  BANYAK  maka  masukan query  statement dapat ditulis select  Nama  from  Siswa  where  (Saudara  =  “SEDIKIT”  or  Saudara  =
“SEDANG”) AND (Rumah = “KELAS-2” or Rumah = “KELAS-3”) AND (Penghasilan
=  “SEDIKIT”  or  Penghasilan  =  “SEDANG”)  and  (Tanggungan  =  “SEDANG”  or
Tanggungan = “BANYAK”) . Tabel 10 menunjukkan hasil pemrosesan query statement ini.
Tabel 10. Hasil Query Kedua Nama Siswa Derajat Keanggotaan (µ[x]) Hasil Query Saudara
SEDIKIT atau SEDANG
Rumah KELAS-2 atau KELAS-3 Penghasilan SEDIKIT atau SEDANG Tanggungan SEDANG atau BANYAK Alfred 0 or 1 = 1  1 or 0 = 1  1 or 0 = 1 1 or 0 = 1 1 and 1 and 1 and 1 = 1 Beti 0 or 1 = 1  0 or 1 = 1  0 or 1 = 1 1 or 0 = 1 1 and 1 and 1 and 1 = 1 Cintia 1 or 0 = 1  1 or 0 = 1  0 or 1 = 1 0 or 0 = 0 1 and 1 and 1 and 0 = 0 Deny 0 or 1 = 1  1 or 0 = 1  0 or 0 = 0 1 or 0 = 1 1 and 1 and 0 and 1 = 0 Berdasarkan  kriteria query  statement kedua  ini  maka  yang  berhak menerima dana BSM adalah Alfred dan Beti.
Sesuai aturan pemerintah disebutkan bahwa dana BSM harus disalurkan kepada semua siswa, untuk itu dapat diberi query statement berupa select Nama from Siswa where (Saudara = “SEDIKIT” or Saudara = “SEDANG” or Saudara =  “BANYAK”)  AND  (Rumah  =  “KELAS-1”  or  Rumah  =  “KELAS-2”  or  Rumah  =
“KELAS-3”)  AND  (Penghasilan  =  “SEDIKIT”  or  Penghasilan  =  “SEDANG”  or Penghasilan  =  “BANYAK”)  and  (Tanggungan  =  “SEDIKIT”  or  Tanggungan  = “SEDANG” or Tanggungan = “BANYAK ”) . Hasil pemrosesan query statement ini ditunjukkan pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Query Terakhir
Nama Siswa Derajat Keanggotaan (µ[x]) Saudara SEDIKIT atau SEDANG atau BANYAK Rumah KELAS-1 atau KELAS-2 atau KELAS-3 Penghasilan SEDIKIT atau SEDANG atau BANYAK Tanggungan SEDIKIT atau SEDANG atau BANYAK Alfred 0 or 1 or 0 = 1  0 or 1 or 0 = 1 1 or 0 or 0 = 1 0 or 1 or 0 = 1 Beti 0 or 1 or 0 = 1  0 or 0 or 1 = 1 0 or 1 or 0 = 1 0 or 1 or 0 = 1 Cintia 1 or 0 or 0 = 1  0 or 1 or 0 = 1 0 or 1 or 0 = 1 1 or 0 or 0 = 1 Deny 0 or 1 or 0 = 1  0 or 1 or 0 = 1 0 or 0 or 1= 1 0 or 1 or 0 = 1 Hasil Query 1 and 1 and 1 and 1 = 1 1 and 1 and 1 and 1 = 1 1 and 1 and 1 and 1 = 1
1 and 1 and 1 and 1 = 1
Jadi,  dengan  memasukkan  seluruh  derajat  keanggotaan  dari  setiap variabel  ke dalam query statement ,  maka semua  siswa  dapat  menerima dana BSM.
Hasil perankingan siswa penerima dana BSM dapat dilihat pada Tabel 12 yang memuat  informasi  solusi  untuk  permasalahan  perankingan  siswa  dalam menerima  dana BSM yang  diperoleh  dari metode-metode yang diperbandingkan dalam penelitian ini.
Tabel 12. Hasil Perankingan Siswa Penerima Dana BSM Simple Additive Weighting Fuzzy Alfred Alfred Beti Beti Deny Cintia Cintia Deny

## 5. Kesimpulan
Kesimpulan dari  peneliti setelah membuat perbandingan hitungan dari masing- masing metode adalah:
a. Metode Simple Additive Weighting maupun metode Fuzzy sama-sama dapat dipakai  dalam  sistem  pendukung  keputusan  untuk  permasalahan pendistribusian dana BSM.
b. Metode Simple Additive Weighting lebih tepat dipakai untuk mencari nilai persentase peluang siswa untuk mendapat dana BSM.
c. Metode Simple Additive Weighting merupakan metode yang paling mudah untuk  melakukan  perhitungan  nilai  prioritas  siswa  dalam  menerima  dana BSM.
d. Metode Fuzzy fleksibel dalam memberi kriteria pada query statement untuk pemilihan  siswa  penerima  BSM,  dan  perubahan  kriteria  query  dapat disesuaikan  dengan  kebutuhan  jika  sewaktu-waktu  ada  perubahan kebijakan pihak sekolah.
e. Jika  diinginkan  semua  siswa  mendapat  dana  BSM  sesuai  peraturan pemerintah  dan  jika  metode Fuzzy dipakai  pada  sistem  pendukung keputusan,  maka  seluruh  derajat  keanggotaan  pada  setiap  variabel  harus ditulis dalam query statement agar metode ini memberi hasil bahwa seluruh siswa dapat menerima dana BSM.
f. Status terbaik yang diberikan kepada suatu metode merupakan hal relatif, sebab  untuk  memilih  metode  mana  yang  terbaik  dapat  dipengaruhi  dari jumlah data yang diproses dan apa permasalahan yang sedang diselesaikan oleh  metode-metode  yang  sedang  diperbandingkan.  Dalam  permasalahan dana  BSM  ini  metode Simple  Additive  Weighting maupun  metode Fuzzy
merupakan  dua  metode  yang  dapat  dipakai  untuk  menyelesaikan permasalahan pendistribusian dana BSM.
6. Daftar Pustaka
[1] Rohayani,  Hetty,  2014,  Analisis  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Memilih  Program  Studi  Menggunakan  Metode  Logika  Fuzzy,  Jurnal Sistem Informasi (JSI), VOL. 5, NO. 1.
[2] Jogianto, H.M., 1993, Analisis dan Desain Sistem Informasi: Pendekatan Terstruktur,    Teori  dan  Praktek  Aplikasi  Bisnis,  Edisi  I,  Andi  Offset, Yogyakarta.
[3] Turban,  Efraim;  Aronson,  Jay  E.;  Liang,  Ting-Peng,  2005,  Decision Support  Systems  and  Intelligent  Systems-7th  Ed  Jilid  1,  Andi  Offset, Yogyakarta.
[4] Wahid,  Fathul,  2005,  Kamus  Istilah  Teknologi  Informasi,  Andi  Offset, Yogyakarta.
[5] Kusrini, 2007, Konsep dan Sistem Pendukung Keputusan, Andi Offset, Yogyakarta.
[6] Sidik, Rohman, 2014, Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Kelayakan  Lokasi  untuk  Membangun  Tower  Pemancar  Sinyal menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  Pelita Informatika Budi Darma, Volume : VI, Nomor: 1.
[7] Maulany,  Gerzon  J,  2015,  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Menentukan  Penilaian  Good  Governance  pada  Suatu  Kabupaten menggunakan  Algoritma  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  Jurnal Ilmiah Mustek Anim Ha Vol. 4 No. 1.
[8] Sugianti,  2016,  Menentukan  Penerima  KPS  Menggunakan  Fuzzy Inference System Metode Tsukamoto, Jurnal Ilmiah Multitek Indonesia, Vol. 10, No. 1.
[9] BPS  konsep  kemiskinan  [Online]  //  bpsjatim.  –Tanggal  diakses  30 Oktober 2017
[10] TNP2K, 2015, Penetapan Solusi Masalah Kepesertaan dan Pemutakhiran Data Penerima KPS. Jakarta.