e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1 June 30, 2022 – Hal. 40

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting untuk Pendukung Keputusan Pemilihan Balita Tersehat
Diah Qisqadartunissa, Hendri Irawan * , Pipin Farida Ariyani, Reva Ragam Santika Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia diahqisqa31@gmail.com, hendri.irawan@budiluhur.ac.id *, pipin.faridaariyani@budiluhur.ac.id, reva.ragam@budiluhur.ac.id
Abstract – This study discusses the application of the Simple Additive Weighting (SAW) method in decision support for the selection of the healthiest toddlers at the Anggrek Bulan Posyandu, Larangan Village, North Larangan District, Tangerang City, Banten Province. In the stage of human growth and development, one of the important processes is during  the  growth  period  of  toddlers.  The  growth  of  toddlers  is  an  important  point  of  success  in  the  quality  of subsequent  human  development.  Constraints  encountered  in  this  study  were  the  absence  of  appropriate  decision support methods to assist the process of assessing the selection of children under five, so there was no information to determine the nutritional status of children under five and to know the intake of nutritious foods in the growth and development of toddlers, and the selection of the healthiest toddlers was less fast and less effective. The criteria used in  the  selection  of  the  healthiest  toddlers  are  determined  to  be  4  (four)  namely  Height,  Weight,  Upper  Arm Circumference, and Head Circumference. Each criterion has a weight determined by the Chair of the Orchid Month Posyandu  and  the  results  of  the  matrix  calculation  between  alternatives  with  criteria  using  the  SAW  method  will produce toddlers who have the healthiest criteria to become the healthiest toddlers. This study resulted in the priority order of the healthiest toddlers in the application of the SAW method at the Orchid Bulan Posyandu. The application of SAW method is used to facilitate the possibility of inputting cost criteria in the future. The SAW method can display an alternative order of priority in the form of the highest to the lowest ranking, is easy to implement, and uses the concept of weighting. This research will produce a proposal for the right method in data processing to make it easier to help the Posyandu head in making decisions. The results of the application of this method are recommendations for the priority order of the healthiest toddlers that can be used as suggestions or input for the Posyandu Chair as a decision-maker in the selection of the healthiest toddlers.
Keywords: SAW; Selection of The Healthiest Toddler; Posyandu.
Abstrak – Penelitian  ini  membahas  tentang  penerapan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dalam  mendukung pengambilan keputusan untuk memilih balita tersehat pada Posyandu Anggrek Bulan, Kelurahan Larangan, Kecamatan Larangan Utara, Kota Tangerang, Provinsi Banten. Dalam tahap tumbuh kembang manusia, salah satu proses yang penting adalah pada masa pertumbuhan balita. Pertumbuhan balita menjadi titik penting keberhasilan dalam kualitas perkembangan  manusia  selanjutnya.  Kendala  yang  ditemui  pada  penelitian  ini  adalah  belum  terdapatnya  metode pendukung keputusan yang tepat untuk membantu proses penilaian pemilihan balita, sehingga belum adanya informasi untuk menentukan status gizi balita dan mengetahui asupan makanan yang bergizi dalam tumbuh kembang balita, dan pemilihan balita tersehat kurang cepat dan kurang efektif. Kriteria yang digunakan dalam pemilihan balita tersehat ini, ditentukan menjadi 4 (empat) yaitu Tinggi Badan, Berat Badan, Lingkar Lengan Atas, Lingkar Kepala. Setiap kriteria mempunyai bobot yang ditentukan oleh Ketua Posyandu Anggrek Bulan serta pengolahan perhitungan matriks antar alternatif dengan kriteria memakai metode SAW memberikan keluaran balita memiliki kriteria tersehat untuk dipilih sebagai balita tersehat. Penelitian ini menghasilkan urutan prioritas balita tersehat dalam penerapan metode SAW pada Posyandu Anggrek Bulan. Penerapan metode SAW digunakan agar dapat memfasilitasi adanya kemungkinan inputan kriteria  yang  bersifat  cost,  di  masa  yang  akan  datang.  Metode  SAW  dapat  menampilkan  alternatif  urutan  prioritas berupa  rangking  tertinggi  hingga  terendah,  mudah  diimplementasikan,  dan  menggunakan  konsep  pembobotan. Penelitian ini akan menghasilkan usulan metode yang tepat dalam pengolahan data untuk memudahkan membantu ketua Posyandu dalam membuat keputusan. Hasil dari penerapan metode ini,  berupa rekomendasi urutan prioritas balita tersehat yang dapat dijadikan saran atau masukan  bagi Ketua Posyandu sebagai  pengambil keputusan  dalam pemilihan balita tersehat.
Kata Kunci: SAW; Pemilihan Balita Tersehat; Posyandu.
Terakreditasi SINTA Peringkat 5 Surat Keputusan Menristek / Kepala BRIN No. 200/M/KPT/2020
Masa berlaku mulai Vol. 8 No. 1 tahun 2018 s.d. Vol. 12 No. 2 tahun 2022 Terbit online pada laman web jurnal http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/expert
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1 June 30, 2022 – Hal. 41

## 1. PENDAHULUAN
Balita  merupakan  fase  usia  manusia  setelah  bayi dalam kelompok umur mulai dari 2 sampai 5 tahun, atau yang  sering  digunakan  melalui  perhitungan  bulan  yakni usia  24-60  bulan.  Dalam  tahap  tumbuh  kembang manusia, salah satu proses yang penting adalah pada masa pertumbuhan  balita.  Pertumbuhan  balita  menjadi  titik penting  keberhasilan  dalam  kualitas  perkembangan manusia selanjutnya.  Oleh karena itu, perhatian orang tua sangatlah penting dalam meningkatkan kesehatan balita.
Pada  masa  ini,  balita  perlu  mendapatkan  perhatian yang  khusus.  Balita  perlu  memperoleh  zat  yang  bergizi dari  makanan  sehari-hari  dalam  jumlah  yang  tepat, seimbang  dengan  kualitas  yang  baik.  Status  gizi  balita dapat diamati dengan cara melakukan penimbangan berat badan pada tiap  bulan dan  dibandingkan dengan  Kartu Menuju  Sehat  (KMS)  di  Posyandu  terdekat.  Penentuan status  gizi  adalah  salah  satu  upaya  yang  dilakukan masyarakat  guna  meningkatkan  derajat  kesehatan balitanya.
Tingkat  balita  yang  masih  berstatus  terkena  gizi buruk di Indonesia saat ini cukup memperhatinkan dan kurang  mendapat  perhatian.  Ini  dibuktikan  oleh  Riset Kesehatan  Dasar  (Riskesdas)  untuk  tahun  2018,  yang menyatakan  angka  masalah  gizi  balita  mencapai  17.6%. Diantaranya  sebesar  13.8%,  mengalami  kurang  gizi  dan 3.9% nya terkena gizi buruk yang salah satu penyebabnya adalah  kurangnya  edukasi  kepada  masyarakat,  terutama terkait  asupan  gizi  yang  berkualitas.  Selanjutnya,  dalam Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah  Nasional (RPJMN) 2019, bayi mengalami gizi direncanakan untuk dapat turun menjadi 17% atau memiliki prevalensi balita yang mengalami stunting (tinggi badan dibawah standar menurut  usia)  sebesar  30.8%,  hal  ini  lebih  baik  jika dibandingkan Riskesdas 2013 sebesar 37,2%.
Maka  dari  itu,  perlu  adanya  dukungan  sebuah metode yang tepat, yang berfungsi menentukan status gizi dan kebutuhan lainnya untuk balita. Hasil dari penerapan metode  ini  bertujuan  untuk  mempermudah  kader Posyandu  dalam  memilih  balita  tersehat.  Untuk  itu dibutuhkan sebuah metode pendukung keputusan, untuk mengetahui status gizi balita yang bersumber pada kriteria yang telah ditetapkan yaitu tinggi dan berat badan balita, lingkar lengan atas serta lingkar kepalanya.
Pada  penelitian  ini  terdapat  kendala  yang  ditemui, yaitu belum adanha metode pendukung keputusan yang tepat untuk membantu proses penilaian pemilihan balita. Hal  ini  mengakibatkan  belum  adanya  informasi  untuk menentukan  status  gizi  balita  dalam  tumbuh  kembang balita, serta proses pemilihan balita tersehat yang kurang cepat dan kurang efektif.
Penelitian ini akan memberikan rekomendasi urutan prioritas  balita tersehat dalam  penerapan metode Simple Addictive Weighting (SAW) pada Posyandu Anggrek Bulan. Penggunaan penerapan metode SAW, adalah agar dapat memfasilitasi adanya kemungkinan inputan kriteria yang bersifat  cost,  di  masa  yang  akan  datang.  Metode  SAW sebagai  alternatif  cara  yang  dapat  dipakai  dalam pengambilan  keputusan  untuk  membantu  pihak
posyandu  untuk  menentukan  pemilihan  balita  tersehat. Luaran  hasil  dari  penerapan  metode  ini,  adalah rekomendasi  urutan  prioritas  balita  tersehat,  agar  dapat membantu  ketua  Posyandu  dalam  membuat  keputusan menentukan pilihan balita tersehat. Output penelitian ini menjadi  dasar  pertimbangan  dalam  pengambilan keputusan  bagi  para  kader  posyandu  guna  pemilihan balita tersehat.

## 2. DASAR TEORI
Pada penelitian sebelumnya [1] , menyatakan bahwa proses  penentuan  balita  sehat  di  Puskesmas  C Nawangsasi,  dirasa  belum  efektif  serta  efisien.  Kriteria yang  banyak,  menyebabkan  panitia  sulit  menentukan balita  sehat  yang  memakan  proses  yang  lama.  Sebuah sistem pendukung keputusan mengunakan metode SAW, dapat mengakomodasi panitia sehingga dapat mengambil keputusan  sesuai  penilaian  dan  kriteria  yang  ada.  Hasil penelitian ini, akan  menjadi  bahan  pertimbangan dalam penentuan  atau  pemilihan  balita  sehat  dan  juga memudahkan panitia dalam pengambilan keputusan.
Penelitian  lainnya  yang  telah  dilakukan [2], mengemukakan bahwa salah satu yang menjadi kendala dalam  penyelenggaraan  pemilihan  bayi  sehat  yakni beragamnya  kriteria yang harus dipenuhi,  sehingga para petugas  atau  kader  masih  kesulitan  dan  memerlukan waktu  yang  cukup  lama  untuk  memilih  bayi  tersehat. Sistem  Penunjang  keputusan  Pemilihan  bayi  sehat  ini didasarkan  pada  4  kriteria  yaitu  kriteria  penilaian  ibu, penilaian perilaku sehat, penilaian fisik dan penilaian gigi. Masing-masing  kriteria  ini  dibagi  lagi  kedalam  sub-sub kriteria yang mempunyai bobot nilai tersendiri dan dapat diubah-ubah  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  kondisi terakhir.
Dalam  penelitian  lain  oleh [3] dinyatakan  bahwa masalah yang dialami pada proses penentuan bayi sehat pada RS Tentara Tingkat IV Bukittinggi, yaitu staff sulit untuk  menentukan  siapa  bayi  sehat  terpilih,  karena banyaknya kriteria yang harus dipenuhi. Hal ini membuat pemilihan  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dan juga  sulit.  Dalam  proses  berjalannya,  pemilihan  secara langsung  mengakibatkan  tingkat  keakuratan  pemilihan bayi  sehat  serta  hasilnya  kurang  dapat  dipertanggung jawabkan.  Perhitungan  SAW  digunakan  dalam mengambil keputusan untuk menentukan pemilihan bayi sehat.  Kriteria  dan  bobot  yang  digunakan  adalah  berat badan 35%, warna kulit 25%, suara bayi 25%, kesehatan 15%.  Hasil  penelitian  ini,  diharapkan  staff  RS  dengan akurat, efisien, dan cepat dalam menentukan bayi sehat.
Melalui  penelitian  lainnya  pula [4] ,  dikemukakan pihak  Puskesmas  membutuhkan  suatu  aplikasi  sistem pendukung  keputusan  berbasis  komputer,  yang  dapat membantu memecahkan masalah untuk pemilihan balita sehat. Hasilnya, pihak Puskesmas desa lama Kecamatan Sei  Lepan  sangat  terbantu  dalam  memilih  balita  sehat. Sehingga keputusan yang diambil oleh pihak Puskesmas cukup akurat dan obyektif, dan dapat diterima oleh para orang tua. Pada publikasi lainnya [5] , menyatakan bahwa metode  SAW  berfungsi  untuk  menentukan  urutan
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1 June 30, 2022 – Hal. 42
rangking  untuk  seleksi  alternatif  terbaik.  Metode  SAW diyakini dapat membantu dalam pengambilan keputusan, dimana  metode  ini  lebih  membutuhkan  waktu perhitungan  yang  lebih  singkat.  SPK  menggunakan metode  AHP  dan  SAW  ini  dapat  membantu  dalam mengambil keputusan.
Publikasi [6] menerapkan  metode  pengambilan keputusan  yaitu  fase  kecerdasan,  desain,  pilihan  dan implementasi.  Metode  SAW  yang  diterapkan,  dapat menghasilkan  sebuah  nilai  terbesar  sebagai  prioritas alternatif  terbaik  sehingga  menghasilkan  keputusan optimal. Penelitian [7] menggunakan metode SAW untuk perhitungan  yang  akurat  dan  sangat  membantu  dalam perhitungan  setiap  data  yang  diperoleh.  Dalam  metode SAW, pada dasarnya, mencari penjumlahan terbobot dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif,  sehingga  penilaian dapat dilakukan secara lebih obyektif.
Penelitian [8] mengemukakan bahwa latar belakang penelitian  adalah  masalah  peningkatan  jumlah  balita penderita  gizi  buruk.  Penelitian  ini  menghasilkan  suatu aplikasi dengan metode SAW untuk menentukan nilai gizi pada  balita,  sehingga  membantu  puskesmas.  Sedangkan metode SAW merupakan salah satu metode yang paling terkenal dan paling banyak digunakan dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM), untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Menurut beberapa temuan sebelumnya juga  menyebutkan  bahwa  pembobotan  SAW  dapat menyelesaikan masalah dengan mendefinisikan beberapa kriteria, sehingga dapat menghasilkan skor dan memilih rekomendasi  dari  alternatif  apa  pun [14] ;  metode  SAW dapat  merekomendasikan  sebelum  penugasan  Personel Pengamanan VIP Direktorat Pamobvit Polda Lampung berdasarkan  kriteria  yang  dipersyaratkan [15] ;  metode SAW  dapat  membantu  merekomendasikan  tempat persewaan pakaian sesuai dengan kriteria yang dicari [16] . Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya, maka  dapat  ditarik  kesimpulan,  bahwa  tidak  banyak penelitian  tentang  pemilihan  balita  atau  bayi  sehat, sehingga dibutuhkan penelitian tambahan mengenai topik tersebut.  Metode  SAW  dirasakan  cukup  tepat  untuk mendapatkan urutan prioritas alternatif dalam penentuan balita  atau  bayi  tersehat  dengan  berbagai  kriteria  yang telah ditentukan. Dan hasil penerapan metode ini, dapat memudahkan  pengambil  keputusan,  untuk  dapat menentukan  balita  tersehat  dengan  tepat  dan  lebih obyektif.

## A. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
SPK adalah sistem informasi terkomputerisasi yang memberikan  hasil  berbagai  alternatif  keputusan  guna membantu pihak manajerial untuk menangani bermacam masalah baik yang terstruktur maupun yang tidak dengan menggunakan data dan model. Dalam Sistem Pendukung Keputusan terdapat beberapa  proses atau tahapan yang dilalui.  Simon  menjelaskan  proses  harus  melalui  4  fase, yaitu Intelligence, Design, Choice , dan Implementation [9].
B. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) atau dikenal juga dengan sebutan  metode penjumlahan terbobot [9] . Menurut  Fishburn  dan  MacCrimmon,  konsep  awal metode SAW yaitu mendapatkan penjumlahan terbobot dari  rating  kinerja  setiap  alternatif  pada  semua  atribut. Metode  ini  membutuhkan  cara  dengan  melakukan penormalan  matriks  keputusan  (X)  ke  pada  skala  yang dapat  diperbandingkan  dengan  keseluruhan  rating alternatif yang digunakan. Metode ini adalah metode yang paling  terkenal  serta  paling  banyak  digunakan  dalam menghadapi  masalah Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM).  Merupakan  sebuah  metode  yang  digunakan dalam mencari alternatif optimal pada sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu.
Terdapat  beberapa  langkah  yang  harus  ditempuh, untuk menyelesaikan masalah dengan metode SAW yaitu.
1) Menetepakan kriteria yang digunakan, contoh Ki.
2) Menetapkan nilai bobot per-kriteria.
3) Menetapkan rating kecocokan pada tiap alternatif di setiap kriteria
4) Menetapkan matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ki),  lalu  menghitung  normalisasi  matriks berdasarkan  rumus  yang  disesuaikan  dengan  jenis atribut, sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
5) Memberikan nilai prefensi untuk setiap alternatif (Vi)
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑖 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)
Rumus 1
Vi = ∑ (W j R ij ) n j=1

## Rumus 2
Dengan R_ij= Rating kinerja ternormalisasi, Max = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom, Min = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom, Xij   = Baris dan kolom dari matriks. Vi = Rank untuk setiap alternatif, dan Wj  =  Nilai  Bobot  dari  setiap  kriteria.  Nilai  preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai Nilai Vi yang lebih besar mengidentifikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.  Sebagai  hasil  akhir  dilihat  dari  pemeringkatan yang  didapatkan  melalui  penjumlahan  dari  perkalian matriks  ternormalisasi  R  dengan  nilai  bobot  kriteria. Dengan  demikian  diperoleh  solusinya  adalah  nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai).

## 3. METODOLOGI

## A. Langkah Penelitian
Langkah pertama dari penelitian ini adalah dengan studi  lapangan,  melakukan  wawancara,  menganalisis dokumen serta studi pustaka. Kemudian mengidentifikasi masalah  yang  terjadi  serta  dialami  oleh  Posyandu. Berikutnya  adalah  pengumpulan  data  berupa  dokumen dan  hasil  wawancara,  lalu  kemudian  menganalisis  data, dan  selanjutnya  menerapkan  metode  SAW  yang  akan melihat  dari  dokumen  yang  digunakan.    Langkah  akhir adalah menentukan hasil alternatif balita tersehat melalui perankingan alternatif. Langkah atau tahapan penelitian, tertuang pada Gambar 1 .
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1 June 30, 2022 – Hal. 43

## Gambar 1. Langkah Penelitian

## B. Tahapan Pengumpulan Data
Penelitian  ini  dijalankan  membutuhkan  data  serta informasi yang relevan untuk selanjutnya diolah sehingga berguna untuk penelitian ini. Menurut Julio Warmansyah, data dapat dikumpulkan dengan cara yang berbeda, sesuai dalam hal biaya dan waktu serta sumber daya lainnya [10] . Beberapa  cara-cara  pengumpulan  data,  dalam penelitian  ini,  yaitu:  (a)  Studi  Lapangan/  pengamatan/ observasi,  yaitu  melihat  secara  langsung  dan  sistematis tentang gejala yang terjadi lalu dicatat [11] . Pengamatan atau  observasi  merupakan  kegiatan  pengumpulan  data dengan cara mengamati kegiatan atau proses yang sedang berjalan [12] .  Observasi  dilakukan  dengan  cara mengamati  langsung  pada  Posyandu  Anggrek  Bulan, berfokus  pada  hal  yang  berhubungan  dengan  penilaian balita tersehat. (b) Wawancara dilakukan dengan bertanya langsung  atau  tatap  muka  antara  pewawancara  dengan narasumber  menggunakan  panduan  wawancara [13] . Wawancara  dilakukan  dengan  ketua  Posyandu  Anggrek Bulan  sebagai  orang  yang  membuat  keputusan,  serta peneliti  memperoleh  dokumen  terkait  yang  digunakan dalam pemilihan  balita tersehat. (c) Studi Pustaka,  yaitu kegiatan  pencarian  jurnal,  buku,  literatur,  catatan  atau laporan [13] .  Studi  Pustaka  dilakukan  dengan  cara membaca  buku,  jurnal  serta  artikel  lain  yang  berkaitan dengan  teori  SPK  dan  metode  SAW.  (d)  Analisis dokumen,  yaitu  mempelajari  dan  menganalisis  dari dokumen  atau  formulir  Posyandu  Anggrek  Bulan  yang berhubungan dan sesuai dengan studi kasus penelitian.
Data yang diambil adalah data dari pencatatan balita pada Posyandu Anggrek Bulan pada tahun 2020. Selama tahun  2020,  data  balita  pada  Posyandu  Anggrek  Bulan adalah sebanyak 40 balita. Penelitian menggunakan tanya jawab langsung atau wawancara untuk memperoleh data serta  informasi,  dan  pengambilan  dokumen  untuk dianalisis  datanya.  Wawancara  dilakukan  kepada  ketua Posyandu  sebagai  bagian  yang  menentukan  pemilihan balita tersehat. Dokumen pencatatan balita dipakai guna menemukan data penilaian dalam menggunakan metode SAW.

## C. Teknik Analisis Data
Dalam  penelitian  ini  teknik  analisis  datanya menggunakan  analisis  deskriptif  dan  metode  SAW.
Metode SAW dituangkan dalam melalui analisis dokumen yang  didapatkan  untuk  menentukan  pemilihan  balita tersehat pada Posyandu. Dalam penelitian ini, rangkuman hasil  analisis  data  dari  dokumen  dari  ketua  Posyandu sebagai pembuat keputusan, merupakan tindakan analisis deskriptifnya. Sedangkan metode SAW sebagai instrumen untuk  menentukan  balita  yang  diprioritaskan  untuk menerima  predikat  balita  tersehat.  Metode  SAW  untuk menghitung  perangkingan  alternatif,  sehingga  hasil akhirnya  berupa  urutan  rangking  alternative  balita tersehat.  Dilakukannya  analisis  proses  bisnis,  adalah untuk memberikan gambaran dan penjelasan tentang alur proses  bisnis  yang  ada,  dengan  menggunakan Unified Modelling Language (UML) yaitu Activity Diagram.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pemilihan  balita  tersehat  pada  Posyandu Anggrek bulan dilakukan setiap setahun sekali oleh ketua posyandu.  Proses  pemilihan  balita  tersehat  dimulai  dari kader  posyandu,  setelah  itu  ibu  dan  balita  datang  ke posyandu  untuk  mengisi  daftar  kehadiran  lalu memberikan buku KMS terlebih dahulu. Kemudian kader menerima  buku  KMS  dan  melakukan  pendataan  nama balita tersebut kedalam buku besar, lalu kader menimbang berat badan (bb) dan mengukur tinggi badan (tb) , lingkar kepala  (lk)  dan  lingkar  lengan  atas  (lla)  sebagai  acuan untuk pemilihan balita tersehat pada Posyandu Anggrek Bulan.  Setelah  balita  melakukan  penimbangan  untuk mengetahui  hasil  penimbangannya,  maka  kader  akan mendata hasil penimbangan balita tersebut kedalam buku KMS  lalu  buku  KMS  akan  diberikan  kepada  ketua posyandu  untuk  dianalisis  secara  langsung.  Untuk menganalisis  hasil  penimbangan  balita  tersehat memerlukan  waktu  yang  cukup  lama,  kemudian  ketua posyandu  membuat  hasil  keputusan  dari  analisis  hasil penimbangan  balita.  Jika  balita  tersebut  memenuhi kriteria  pemilihan  balita  tersehat  yang  dilihat  dari  buku KMS  maka  kader  menginformasikan  kepada  ibu  dari balita tersebut untuk memberikan sertifikat bahwa balita tersebut  sehat.  Jika  balita  tersebut  tidak  memenuhi kriteria  pemilihan  balita  tersehat  maka  akan  diberikan penyuluhan.  Proses  pemilihan  balita  tersehat  pada Posyandu  Anggrek  Bulan,  dapat  dilihat  pada Activity Diagram Gambar 2.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1 June 30, 2022 – Hal. 44
Gambar 2. Activity Diagram Pemilihan Balita Tersehat
Metode SAW  dipakai untuk menghitung dari nilai akhir  alternatif  untuk  menentukan  pemilihan  balita tersehat. Output yang nantinya dihasilkan adalah urutan alternatif  dari  nilai  yang  tertinggi  hingga  alternatif terendah. Kriteria yang digunakan dalam pemilihan balita tersehat ditentukan menjadi 4 (empat) yaitu Tinggi Badan, Berat  Badan,  Lingkar  Lengan  Atas,  Lingkar  Kepala. Setiap  kriteria  mempunyai  bobot  yang  ditentukan  oleh Ketua  Posyandu  Anggrek  Bulan  dan  hasil  perhitungan
matriks  antar  alternatif  dengan  kriteria  menggunakan metode  SAW  akan  menghasilkan  balita  yang  memiliki kriteria tersehat untuk menjadi balita tersehat.
Pada Tabel  1 merupakan  kriteria  apa  saja  yang dibutuhkan Posyandu Anggrek Bulan dalam mengambil keputusan  pemilihan  balita tersehat. Dari bobot kriteria yang telah ditetapkan., Total bobot yang jika dijumlahkan sama dengan 100%.
Tabel 1. Kriteria dan Pembobotan Kode  Kriteria Atribut Bobot C1 Berat Badan Benefit 40 C2 Tinggi Badan Benefit 30 C3 Lingkar Kepala Benefit 20 C4 Lingkar Lengan Atas Benefit 10 Total 100
Sebagai data alternatif, maka didapatkan dokumen tahun  2020,  data  balita  pada  Posyandu  Anggrek  Bulan adalah  sebanyak  40  balita.  Dokumen  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 3.
Dari  data  dokumen  yang  didapatkan,  maka didapatkan  keterangan  skala  untuk  pengukuran  balita, yang  dapat  dilihat  pada Tabel  2,  Tabel  3,  Tabel  4, dan Tabel 5 berikut ini.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1 June 30, 2022 – Hal. 45

## Gambar 3. Data Balita pada Posyandu Anggrek Bulan
Tabel 2. Range Berat Badan per Umur (bb/u) dalam Satuan kg
Keterangan 1 th 2 th 3 th 4 th 5 th Sangat Kurang 7.5 - 7.7 9.5 - 9.7 10.1 - 11.5 10 - 13 11 - 14.3 Kurang 7.8 - 8.3 9.8 - 10.5 11.6 - 12.1 13.1 - 13.6 14.4 - 15.0 Normal 8.4 - 10.5 10.6 - 13.7 12.2 - 16.5 13.7 - 20 15.1 - 21.7 Lebih 10.6 – 15 13.8 – 20 16.6 - 22 21 - 26 21.8 - 28 Tabel 3. Range Tinggi Badan per Umur (tb/u) dalam Satuan cm Keterangan 1 th 2 th 3 th 4 th 5 th Sangat Kurang 50 - 68.8 78 - 80.8 85 - 88.1 90 - 95 98 - 101.1 Kurang 68.9 - 71.2 80.9 -82.5 88.2 - 89.4 96 - 95.5 101.2 - 102 Normal 71.3 - 78.9 82.6 - 89.9 89.5 - 99.2 95.6 - 106 103 - 113.9 Lebih 78.10 - 85 89.10-95.9 99.3 - 105 107 - 115 113.10 - 120 Tabel 4. Range Lingkar Kepala per Umur dalam Satuan cm Keterangan 1 th 2 th 3 th 4 th 5 th Sangat Kurang 39 - 41.2 40.2 -43.2 41 - 43.4 41.3- 44.4 43 - 45.4 Kurang 41.3 - 43.4 43.4 – 44 43.5 - 45 44.5 - 46 45.5 - 47.7 Normal 43.5 - 49 45 – 51 46 - 53 47 - 53 47.8 - 54 Lebih 50 - 65.3 52 – 55 54 - 57 54 - 53 55 - 57
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1 June 30, 2022 – Hal. 46

## Tabel 5. Range Lingkar Lengan Atas per Umur dalam Satuan cm
Keterangan 1 th 2 th 3 th 4 th 5 th Sangat Kurang 13.20 - 14.48 15.20 - 15.40 16.10 - 16.29 16.40 - 16.59 16.83 - 16.79 Kurang 14.49 - 15.40 16.00 - 16.24 16.30 - 16.40 16.60 - 16.74 16.80 - 16.99 Normal 16 - 16.5 16.25 - 16.32 16.50 - 16.60 16.75 - 16.85 17 - 17.15 Lebih 16.16 - 16.30 16.33 - 16.40 16.61 - 16.70 16.85 - 16.99 17.25 - 17.39 Tabel 6. Data Alternatif Terhadap Kriteria Balita  C1  C2  C3  C4 1 9 71 44 15 2 9 72 43 15 3 9 78 46 16 4 8 69 45 15 5 8 69 48 15 6 9 59 50 17 7 10 70 48 17 8 8 71 44 16 9 8 72 45 17 10 9 81 47 16 11 8 72 48 17 12 7 58 46 15 13 9 81 45 16 14 10 80 48 17 15 9 79 46 16 16 10 80 46 17 17 10 96 45 16 18 11 98 47 17 19 11 89 48 16 20 9 93 49 16 Balita  C1 C2 C3  C4 21 12 89 50 15 22 9 89 53 16 23 10 90 51 16 24 10 90 50 16 25 10 92 49 17 26 13 99 52 17 27 15 99 53 16 28 17  100  46 17
29 16  101  47 17
30 15  101  48 17 31 18 98 52 16 32 14  101  54 17
33 13  100  50 17 34 14 98 49 17 35 15 97 50 16 36 17  110  54 17 37 20  107  55 17 38 19  104  53 17 39 21  113  54 16 40 20  113  55 17
Keterangan C1: Berat Badan, C2: Tinggi Badan, C3: Lingkar Kepala, dan C4: Lingkar Lengan Atas.
Berdasarkan  banyaknya  balita  pada  Posyandu Anggrek Bulan, maka disimpulkan nilai dari setiap kriteria yang  terlihat  pada Tabel  6. Kemudian  masing-masing alternatif, dihitung dinormalisasikan dengan Rumus 1 . Pertama, kriterianya benefit, yaitu (C1, C2, C3 dan C4).  Untuk  normalisai  nilai,  jika  faktor  kriteria  benefit digunakanan rumus Rii = ( Xij / max{Xij}).
Dari data pada Tabel 6 , data kolom  C1 nilai maksimalnya adalah ‘ 21 ’, maka data setiap baris  dari  kolom  C1  dibagi oleh nilai maksimal kolom C1. Berikut adalah perhitungan normalisasi untuk R 11 , R 12 , R 13 , R 14 dan R 15 R 11 = 9/21 = 0,429. R 12 = 9/21 = 0,429.
R 13 = 9/21 = 0,429. R 14 = 8/21 = 0,381. R 15 = 8/21 = 0,381
Untuk data yang lainnya R 16 sampai R 140 dilakukan dengan  langkah  yang  sama.  Langkah  berikutnya, dilakukan dengan cara yang sama untuk masing-masing kolom  C2,  C3  dan  C4,  sehingga  didapatkan  hasil  data normalisasi pada Tabel 7 .
Setelah  mendapat  data  normalisasi  tersebut, kemudian  langkah  berikutnya  adalah  mencari  prioritas alternatif  dengan  Rumus  2,  yaitu  mengkalikan  setiap kolom pada tabel tersebut, dengan bobot kriteria. Bobot kriteria  yang  ditampilkan  pada Tabel  1 ,  dihitung  dalam angka desimal, sehingga bobot kriteria menjadi: C1 = 40/100 = 0,4. C2 = 30/100 = 0,3.
C3 = 20/100 = 0,2. C4 = 10/100 = 0,1.
Maka,  perhitungan  akhir  untuk  alternatif  Balita1, Balita2, Balita3, Balita4 dan Balita 5, adalah:
Balita1 = {(0,429× 0,4) + (0,628× 0,3) + (0,800× 0,2) + (0,882× 0,1)} = 0,608
Balita2 = {(0,429× 0,4) + (0,637× 0,3) + (0,782× 0,2) +
(0,882× 0,1)} = 0,607
Balita3 = {(0,429× 0,4) + (0,690× 0,3) + (0,836× 0,2) +
(0,941× 0,1)} = 0,640
Balita4 = {(0,381× 0,4) + (0,611× 0,3) + (0,818× 0,2) +
(0,882× 0,1)} = 0,587
Balita5 = {(0,381× 0,4) + (0,611× 0,3) + (0,873× 0,2) + (0,882× 0,1)} = 0,598.
Untuk  data  yang  lainnya  Balita6  sampai  Balita40 dilakukan  dengan  langkah  yang  sama.  Sehingga perhitungan  hasil  akhir  keseluruhan  data,  dapat  dilihat pada Tabel 8.
Setelah  melakukan  perhitungan  diatas,  maka  tabel urutan prioritas ranking alternatif, dari nilai akhir terbesar, sampai terendah, dapat dapat dilihat pada Tabel 9 . Dari perbandingan nilai akhir maka didapatkan nilai seperti  yang  terlihat  pada Tabel  9 .  Maka  disimpulkan bahwa  Alternatif  39  atau  balita  39  adalah  balita  yang memperoleh  nilai  tertinggi  yaitu  0,990.  Hasil  ini  hanya sebagai  saran  atau  masukan  kepada  Ketua  Posyandu sebagai pengambil keputusan. Pada akhirnya, keputusan tetap ditentukan oleh Ketua Posyandu Anggrek Bulan.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1 June 30, 2022 – Hal. 47
Tabel 7. Data Normalisasi
Balita  C1 C2 C3 C4 1  0,429  0,628  0,800  0,882 2  0,429  0,637  0,782  0,882 3  0,429  0,690  0,836  0,941 4  0,381  0,611  0,818  0,882 5  0,381  0,611  0,873  0,882 6  0,429  0,522  0,909  1,000 7  0,476  0,619  0,873  1,000 8  0,381  0,628  0,800  0,941 9  0,381  0,637  0,818  1,000 10  0,429  0,717  0,855  0,941 11  0,381  0,637  0,873  1,000 12  0,333  0,513  0,836  0,882 13  0,429  0,717  0,818  0,941 14  0,476  0,708  0,873  1,000 15  0,429  0,699  0,836  0,941 16  0,476  0,708  0,836  1,000 17  0,476  0,850  0,818  0,941 18  0,524  0,867  0,855  1,000 19  0,524  0,788  0,873  0,941 20  0,429  0,823  0,891  0,941 Balita  C1 C2 C3 C4 21  0,571  0,788  0,909  0,882 22  0,429  0,788  0,964  0,941 23  0,476  0,796  0,927  0,941 24  0,476  0,796  0,909  0,941 25  0,476  0,814  0,891  1,000 26  0,619  0,876  0,945  1,000 27  0,714  0,876  0,964  0,941 28  0,810  0,885  0,836  1,000 29  0,762  0,894  0,855  1,000 30  0,714  0,894  0,873  1,000 31  0,857  0,867  0,945  0,941 32  0,667  0,894  0,982  1,000 33  0,619  0,885  0,909  1,000 34  0,667  0,867  0,891  1,000 35  0,714  0,858  0,909  0,941 36  0,810  0,973  0,982  1,000 37  0,952  0,947  1,000  1,000 38  0,905  0,920  0,964  1,000 39  1,000  1,000  0,982  0,941 40  0,952  1,000  1,000  1,000 Tabel 8. Data Hasil Perhitungan
Balita  Nilai Akhir 1  0,608 2  0,607 3  0,640 4  0,587 5  0,598 6  0,610 7  0,651 8  0,595 9  0,607 10  0,651 11  0,618 12  0,543 13  0,644 14  0,677 15  0,643 16  0,670 17  0,703 18  0,741 19  0,714 20  0,691

## Balita  Nilai Akhir
21  0,735 22  0,695 23  0,709 24  0,705 25  0,713 26  0,800 27  0,835 28  0,857 29  0,844 30  0,828 31  0,886 32  0,831 33  0,795 34  0,805 35  0,819 36  0,912 37  0,965 38  0,931 39  0,990 40  0,981 Tabel 9. Data Urutan Prioritas Ranking Alternatif Balita  Nilai Akhir  Ranking 39 0,990 1 40 0,981 2 37 0,965 3 38 0,931 4 36 0,912 5 31 0,886 6 28 0,857 7 29 0,844 8 27 0,835 9 32 0,831 10 30 0,828 11 35 0,819 12 34 0,805 13 26 0,800 14 33 0,795 15 18 0,741 16 21 0,735 17 19 0,714 18 25 0,713 19 23 0,709 20 Balita  Nilai Akhir  Ranking 24 0,705 21 17 0,703 22 22 0,695 23 20 0,691 24 14 0,677 25 16 0,670 26 10 0,651 27 7 0,651 28 13 0,644 29 15 0,643 30 3 0,640 31 11 0,618 32 6 0,610 33 1 0,608 34 2 0,607 35 9 0,607 36 5 0,598 37 8 0,595 38 4 0,587 39 12 0,543 40
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1 June 30, 2022 – Hal. 48

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada Posyandu  Anggrek  Bulan,  maka  dapat  disimpulkan, dengan adanya metode pendukung keputusan ini, dapat membantu Posyandu Anggrek Bulan dalam menentukan pemilihan balita tersehat, sehingga lebih efektif. Dengan diterapkannya  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) sebagai  proses  perhitungan  penilaian  balita  tersehat berdasarkan kriteria yang sudah ditetapkan sebelumnya, sehingga  dapat  mempermudah  Kader  Posyandu  dalam proses  penilaian  balita  tersehat.  Diharapkan  pada penelitian  selanjutnya  dapat  mencoba  menggunakan metode yang lain.

## Daftar Pustaka
[1] I. Ilham dan D. Apriadi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Balita Sehat dengan Mengunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Ilm. Bin. STMIK BNJ Lubuklinggau , vol. 2, no. 2, hal. 35 – 42, 2020, doi: https://doi.org/10.52303/jb.v2i2.26.
[2]  Yusuf Agus Salam, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bayi Sehat Di Puskesmas Tulis Kabupaten Batang Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ,” Universitas Dian Nuswantoro Semarang, 2018.
[3] Y. J. Sy dan W. Marna, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ba yi Sehat,” J. Edik Inform. , vol. 3, no. 2, hal. 88 – 94, 2017, doi: http://dx.doi.org/10.22202/jei.2017.v3i2.1388.
[4] S. Fajarika, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Balita Sehat Se-Kecamatan Sei Lepan Menggunakan Metode Multi Atributte Utility Theory (M aut) (Studi Kasus: Puskesmas Desa Lama),” J. KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, hal. 515 – 521, 2019, doi: http://dx.doi.org/10.30865/komik.v3i1.1635.
[5] U. Saprudin, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP) Dan Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Sistem Pendukung
Keputusan Pemilihan Bibit Cabai Merah Unggul,” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 12, no. 1, hal. 70 – 76, 2020, doi: 10.36706/jsi.v12i1.9585.
[6] S. Saleh dan D. Yulawati, “Penerapan Metode SAW (S imple Additive Weight ) Dalam Penentuan
Konsumen Kredit Kendaraan Bermotor (Studi Kasus FIF Group),” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan
Teknol. , vol. 9, no. 1, 2019, doi: 10.36448/jmsit.v9i1.1228.
[7] G. Y. K. S. S. Pahu, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menyeleksi Penerima Dana Bantuan Siswa Miskin Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) ,” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 8, no. 2, 2018, doi: 10.36448/jmsit.v8i2.1116.
[8] A. K. Puspa dan R. Nursyanti, “Sistem Pendukung Keputusan Penyakit Gizi Buruk Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) ,” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 7, no. 1, 2017, doi: 10.36448/jmsit.v7i1.876.
[9]  F. Sari, Metode dalam Pengambilan Keputusan. Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[10]  J. Warmansyah, Metode Penelitian dan Pengolahan Data Untuk Pengambilan Keputusan Pada Perusahaan. Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[11]  Sugiyono, Metode penelitian kuantitatif dan kualitatif dan R&D [Quantitative and qualitative and R & D research methods] . 2013.
[12]  N. S. Sukmadinata, Metode Penelitian Pendidikan. Bandung: Remaja Rosdakarya, 2013.
[13]  M. Nazir, Metode Penelitian Edisi ke 9. Ghalia Indonesia. Bogor, 2014.
[14]  E. Erlangga, Y. Yolandari, T. Thamrin, and A. K. Puspa, “Analisis Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pemilihan Tanaman Hias,” Explor. Sist. Inf. dan Telemat. , vol. 12, no. 1, p. 56, 2021, doi: 10.36448/jsit.v12i1.2010.
[15]  F. Ariani, P. Cendekia, A. K. Puspa, E. Erlangga, and Y. Aprilinda, “Sistem Rekomendasi Metode Simple Additive Weight untuk Penentuan Personel Pengamanan VIP Direktorat Pamobvit Polda Lampung,” Explor. Sist. Inf. dan Telemat. , vol. 12, no. 2, p. 247, 2021, doi: 10.36448/jsit.v12i2.2265..
[16]  E. Erlangga, R. Aprilia, A. K. Puspa, and F. Ariani, “Komparasi Metode Simple Additive Weighting dan Analytical Hierarchy Process dalam Rekomendasi Penyewaan Pakaian,” Expert J.
Manaj. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 11, no. 2, p. 134,
2021, doi: 10.36448/expert.v11i2.2312.