## Implementasi Metode Simple Additive Weighting Program Penerima Bantuan Indonesia Pintar di SMA 6 Pandeglang
Robby Rizky, Zaenal Hakim, Susilawati, Agung Sugiarto, Aghy Gilar Pratama Jurusan Ilmu Komputer Sistem Informasi Fakultas Teknologi dan Informatika Universitas Matla ul anwar Banten, Indonesia Robby_bae87@yahoo.com, BaduyKidul@gmail.com, Susilawatiwijaya8@gmail.com, Agung.Sugiarto@unmabanten.ac.id, aghy.gp@gmail.com
Abstract- The smart Indonesia program is the provision of educational cash assistance intended for elementary, middle and high school students with an age range of 6-21 years who come from underprivileged families. However, the problems that arise in the selection  of  potential  beneficiaries  of  the  Smart  Indonesia  program  are  still  being  done  manually  and  it  often  happens  that beneficiaries are not on target. The purpose of this research is to make it easier to determine potential recipients of smart Indonesian assistance. The benefits of this research can help the school in determining KIP recipients at SMA 6 Pandeglang. The method used in this study uses Simple Additive Weighting by determining the criteria for diploma and ID card requirements, achievement, parental dependents, orphans. The advantages of this research can be used by the entire community at school. The drawback of this research is only those who can operate a computer and understand how to run a computer. The results of this research are Wahyu with a value of 0.914495, icha with a value of 0.862875, Siti Halimatu 0.847741, Zahrotul 0.830887, Bustami 0.826302, Muhamad Hanif 0.724199. Then those who are entitled to receive Wahyu's assistance rank 1.

## Keywords: Implementation, Methods, Simple Additive Weighting, Recipients, Assistance
Abstrak- Program indonesia pintar merupakan pemberian bantuan tunai pendidikan yang diperuntukan bagi siswa SD,SMP,dan SMA dengan rentang usia 6-21 tahun yang berasal dari keluarga kurang mampu. Namun permasalahan yang muncul pada seleksi calon penerima bantuan program indonesia pintar masih dikerjakan dengan manual dan sering terjadi penerima bantuan tidak tepat sasaran.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mempermudah  dalam  menentukan  calon  penerima  bantuan  indonesia  pintar.  Manfaat penelitian ini dapat membantu pihak sekolah dalam menentukan penerima KIP di SMA 6 pandeglang. Metode yang digunakan pada  penelitian  ini  menggunakan  Simple  Additive  Weighting  dengan  menentukan  kriteria-kriteria  persyaratan  ijasah  dan  ktp, berprestasi, tanggungan orangtua, yatim piatu. Kelebihan penelitian ini dapat digunakan oleh seluhur civitas yang ada di sekolah. Kekurangan penelitian ini hanya yang dapat mengoperasikan komputer dan paham dalam menjalankan komputer. Hasil peneltian ini berupa Wahyu dengan nilai 0,914495, icha dengan nilai 0,862875, Siti halimatu 0,847741, Zahrotul 0,830887, Bustami 0,826302, Muhamad Hanif 0,724199. Maka yang berhak mendapatkan bantuan Wahyu dengan rangking 1.
Kata Kunci: Implementasi, Metode, Simple Additive Weighting, Penerima,Bantuan

## 1. Pendahuluan
Program indinesia pintar yang disalurkan oleh negara indonesia  sangat  besara  anggaranya  [1].  Salahsatu  kunci keberhasilan  pemerintah  dalam  mengelola  negara  yaitu dengan membiayai warga negara agar bisa bersekolah [2]. Dengan adanya bantuan berupa beasiswa untuk sekolah diyakini  dapat  mengurangi  tingkat  kemiskinan  di indonesia  tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  membantu pihak  sekolah  dalam  hal  menentukan  kriteria  penerima bantuan    [3].    Maka  dari  itu  bantuan  ini  harus  jatuh ketangan yang benar benar membutuhkan bantuan ini [4]. Bantuan  berupa  beasiswa  biasanya  di  data  oleh  pihak sekolah dan di ajukan kepada pihak terkait agar di ajukan ke pusat pemerintah [5]. Dalam penyaluran bantuan ini banyak  sekali  permasalahan  yang  terjadi  dilapangan,
seperti  faktor  kedekatan  dan  faktor  lainya  yang mengakibatkan tidak tepat sasaran [6]. Dengan banyaknya permalsahan yang terjadi maka diperlukan sebuah sistem yang  dapat  menentukan  keputusan  untuk  menentukan penerima  bantuan  pemerintah  untuk  pendidikan  [7]. Sistem ini akan menseleksi siswa yang akan mendapatkan bantuan  dari  pemerintah  [8].  Dengan  adanya  sistem pendukung  keputusan  ini  diharapkan  dapat  membantu para  penerima  bantuan  agar  tepat  sasaran  [9].  Pada penelitian  sebelumnya  pembahasan  terkait  sistem pendukung  keputusan  banyak  model  dan  pembahasan metode yang di gunakan salahsatunya metode AHP [10]. Model  metode  lainya  dalam  menentukan  keputusan dengan  algoritma  topsis  [11].  Algoritma  ini  memiliki

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
beberapa  langkah  yaitu  menentukan  kriteria  yang  dapat menentukan sebuah keputusan [12]. Model lainya dalam menentukan  suatu  keputusan  yaitu  model  weighted product yang dimana metode ini memiliki langkah yang sama dengan model lainya yaitu menentukan kriteria [13]. Model  algortims  ini  menggunakan  pembobotan  yang dimana  semua  kriteria  akan  di  berikan  bobot  dan melakukan  proses  perhitungan  matrik  [14].  Pada
penelitian ini menggunakan metode yang berbeda dengan peneliti  sebelumnya  yaitu  menggunakan    metode  SAW [15].  Metode  ini  diyakini  dapat  memecahkan permasalahan  dengan  langkah  yang  dimiliki  oleh algoritma  SAW  dengan  menentukan  kriteria  dan menentukan bobot perhitungan matrik yang dimiliki oleh algoritma SAW [16].

## 2. Metodologi
Metode yang digunakan pada penelitian ini merujuk pada Gambar 1 berikut :
Gambar 1. Metode penelitian
Pada  Gambar  1  menjelaskan  metode  yang  digunakan memiliki beberapa tahapan, tahap awal yaitu menentukan studi  pustaka  dimana  pada  tahap  ini  mencari  referensi terkait  pemecahan  masalah  pada  penelitian  ini,  tahap selanjutnya yaitu proses pengumpulan data dimana proses ini  mencari  data  yang  dibutuhkan,  tahap  selanjutnya menerapkan metode SAW untuk mengolah data tersebut sehingga  output  yang  dihasilkan  sesuai  dengan  yang diharapkan [17].

## A. Studi Pustaka 1. Simple additive weighted
Pada  penelitian  ini  menggunakan  kriteria  dan pembobotan  dengan  menggunakan  SAW  berikut algoritma SAW [18].
1. Menentukan  iteratif  A i ini  merupakan  hasil  output yang akan di hasilkan A i . 2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan yaitu C j
3. Memberikan nilai kesesuaian setiap alternatif kriteria.
4. Menentukan bobot referensiatau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria W= [W 1 , W 2 .........].
5. Membuat tabel rating kesesuaian dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
X= [ 1 0 0 1 ] ......................(1)
Pada matrix X baris pertama angka 1 dan 0 merupakan criteria , dan baris ke dia angka 0 dan 1 merupakan criteria k. Melakukan normalisasi matrik keputusan dengan cara menghitung  nilai  ternormalisasi(r ij )  dari  alternatif  pada kriteria C j
R ij= { Xij Maxi(Xij) Mini (Xij) Xij .........................................(2) Keterangan:
X ij = kriteria R ij = Rating kinerja ternormalisasi Max i (  X ij )  =  nilai  maksimum  dari  setiap  baris  kolom variabel suhu dan kelembaban Min i (  X ij )  =  nilai  minimum  dari  setiap  baris  kolom variabel suhu dan kelembaban
Vi = ∑ Wj Rij 𝑛 j=1 ...................(3)
Keterangan :
V i = nilai akhir W j = bobot yang di tentukan R ij = normalisasi matrik Hasil  perhitungan  nilai  V i yang  lebih  besar  menjadi indikasi  bahwa  alternatif  A i merupakan  alternative terbaik.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penentuan  bobot  kriteria  dibuat  dalam  keperluan perhitungan adapun bobot-bobot kriteria tersebut dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 1 Bobot Kriteria kode  Nama kriteria keterangan bobot K1 Persyaratan Benefit 0,2 K2 Gaji orang tua Benefit 0,2 K3 Tanggungan  orang tua Benefit 0,2 K4 Yatim piatu Benefit 0,2 K5 berprestasi benefit 0,2 Tabel 2 Nilai Siswa Kode  Nama K1 K2 K3 K4 K5 A1 Bustami  80 75 67 78 67 A2 Wahyun  75 88 87 67 89 A3 Hanif 85 66 56 58 57 A4 Safitri 90 69 44 88 86 A5 Zahrotul  77 90 80 67 55 A6 Icha 65 87 78 77 76
Langkah  selanjutnya  perhitungan  SAW  ada  dua  proses yaitu  tahap  normalisasi  dan  tahap  perangkingan,  proses perhitunganya sebagai berikut :

## 1. Normalisasi Siswa Bustami Abdul Ghani
𝑅(𝐴1, 𝑘1) = 80 90 = 0,89 𝑅(𝐴1, 𝑘2) = 75 90 = 0,83 𝑅(𝐴1, 𝑘3) = 67
87 = 0,77 𝑅(𝐴1, 𝑘4) = 78
88 = 0,89 𝑅(𝐴1, 𝑘5) = 67
89 = 0,75

## 2. Normalisasi Siswa Wahyun Kohar Muzamil
𝑅(𝐴2, 𝑘1) = 75
90 = 0,83 (𝐴2, 𝑘2) = 88
90 = 0,98 (𝐴2, 𝑘3) = 87 87 = 1
(𝐴2, 𝑘4) = 78 88 = 0,76 (𝐴2, 𝑘5) = 89 89 = 1

## 3. Normalisasi Siswa Muhammad Hanif Baidhowi
(𝐴3, 𝑘1) = 85 90 = 0,94 (𝐴3, 𝑘2) = 66 90 = 0,94 (𝐴3, 𝑘3) = 56 87 = 0,64
(𝐴3, 𝑘4) = 58
88 = 0,66
(𝐴3, 𝑘5) = 57 89
= 0,64

## 4. Normalisasi Siswa Siti Halimatus Safitri
(𝐴4, 𝑘1) = 90 90 = 1
(𝐴4, 𝑘2) = 69 90 = 0,77 (𝐴4, 𝑘3) = 44 87 = 0,51 (𝐴4, 𝑘4) = 88 88
= 1
(𝐴4, 𝑘5) = 86 89
= 0,97

## 5. Normalisasi Siswa Zahrotul Khoiriyah
(𝐴5, 𝑘1) = 77 90
= 0,86
(𝐴5, 𝑘2) = 90
90 = 1 (𝐴5, 𝑘3) = 80 87 = 0,92 (𝐴5, 𝑘4) = 67 88 = 0,76 (𝐴5, 𝑘5) = 55 89 = 0,62

## 6. Normalisasi Siswa Icha Oktaviani
(𝐴6, 𝑘1) = 65
90 = 0,72
(𝐴6, 𝑘2) = 87 90 = 0,97 (𝐴6, 𝑘3) = 78 87 = 0,90 (𝐴6, 𝑘4) = 77 88 = 0,88 (𝐴6, 𝑘5) = 76
89 = 0,85
Langkah selanjutnya yaitu perangkingan dengan cara hasil dari normalisasi di hitung kembali.
1. Nilai SAW Bustami Abdul Ghani
𝑉 i =(0,89x0,2)+(0,83x0,2)+(0,77x0,2)+(0,89x0,2)+(0,
75x0,2)
𝑉 i = 0,83

## 2. Nilai SAW Wahyun Kohar Muzamil
𝑉 i =(0,83x0,2)+(0,98x0,2)+(1x0,2)+(0,76x0,2)+(1x 0,2)
𝑉 i = 0,914494949494949
3. Nilai SAW Muhammad Hanif Baidhowi
𝑉 i =
(0,94x0,2)+(0,73x0,2)+(0,64x0,2)+(0,66x0,2)+(0,6 4x0,2) 𝑉 i = 0,724199257198095
4. Nilai SAW Siti Halimatus Safitri
𝑉 i =
(1x0,2)+(0,77x0,2)+(0,51x0,2)+(1x0,2)+(0,97x0, 2)
𝑉 i = 0,847741185586982
5. Nilai SAW Zahrotul Khoiriyah
𝑉 i =
(0,86x0,2)+(1x0,2)+(0,92x0,2)+(0,76x0,2)+(0
,62x0,2)
𝑉 i = 0,830887389978827
6. Nilai SAW Icha Oktaviani
𝑉 i = (0,72x0,2)+(0,97x0,2)+(0,9x0,2)+(0,88x0,2)+ (0,85x0,2) 𝑉 i = 0,862874639459297
Tabel 3 Hasil SAW Nama Hasil SAW Rangking Wahyu 0,914495 1 Icha 0,862875 2 Siti Halimatu 0,847741 3 Zahrotul 0,830887 4 Bustami 0,826302 5 Muhamad hanif 0,724199 6
Hasil  terbaik  dengan  rangking  teratas  jatuh  kepada Wahyu, dengan nilai SAW 0,914495 dengan rangking 1, maka  Wahyu  berhak  mendapatkan  bantuan  beasiswa pemerintah.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian  aplikasi sistem  pendukung  keputusan  yang  telah  dilakukan  oleh penulis  maka  diambil  beberapa  kesimpulan  : Implementasi algoritma SAW dapat menentukan Kriteria yang berhak mendapatkan bantuan beasiswa pendidikan pemerintah,  dengan  cara  perhitungan  algoritma  SAW
dengan  menentukan  kriteria  vektor  dan  perhitungan matematik  yang  dimiliki  SAW.  Kesimpulan  pada penelitian  ini  yaitu  yang  berhak  mendapatkan  banuan pemerintah jatuh kepada Wahyu mendapatkan rangking 1 pada urutan teratas.

## 5. Daftar Pustaka
[1] S.  Zulkifli,  “Decision  Support  System  Pemberian Bonus  Tahunan  Pada  Karyawan  Berdasarkan Kinerja  Karyawan  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (Study  Kasus :  Stmik Pringsewu),” J. TAM (Technology Accept. Model. , vol. 7,  no.  0,  pp.  67 – 73,  2017,  [Online].  Available: http://ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.php/Jurnal Tam/article/view/74/74
[2]  A. E. Prasetya, M. H.  Hanafi,  and B. H. Prasetio, “Rancang  Bangun  Pengendali  Pintu  Air  Sungai Dengan  Menggunakan  Logika  Fuzzy  Dan  Simple Additive Weighting,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 6, pp. 2085 – 2093, 2018.
[3] Y.  H.  Agustin  and  H.  Kurniawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Dalam  Penilaian  Kinerja Dosen  Menggunakan  Metode Weighted Product ( Studi  Kasus :  Dosen  Stmik  Balikpapan  ),” Semin. Nas. Inform. 2015 , vol. 1, no. Snrik, pp. 1 – 7, 2015.
[4]  A.  Budiyono,  F.  B.  Siahaan,  and  S.  H.  Sukmana, “Penerapan  Metode  SAW  Pemilihan  Siswa/i Berprestasi  untuk  Mendapatkan  Beasiswa  Pada MTs. Am anah Bamadita,” Syntax  J. Inform. , vol. 8, no. 2, p. 68, 2019, doi: 10.35706/syji.v8i2.2040.
[5] U.  Lestari  and  M.  Targiono,  “Sistem  Pendukung Keputusan Klasifikasi Keluarga Miskin Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (Saw)  Sebagai  Acuan  Penerima  Bantuan  Dana Pemerintah  (Studi  Kasus:  Pemerintah  Desa Tamanmartani, Sleman),” J. TAM (Technology Accept. Model. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  70 – 78,  2017,  [Online]. Available: http://www.ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.php/J urnalTam/article/view/97
[6]  A. Mira Yunita, E. Nurafliyan Susanti, and R. Rizky, “Implementasi  Metode  Weight  Product  Dalam Penentuan  Klasifikasi  Kelas  Tunagrahita,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 78 – 82, 2020, doi: 10.30656/jsii.v7i2.2408.
[7]  T.  Hidayat  and  S.  Koma riah,  “Pemilihan  Siswa - Siswi  Berprestasi  Menggunakan  Metode  Weighted Product  (WP)  Studi  Kasus  SMP-Al  Fitroh Tangerang,” J.  Tek.  Inform.  Unis ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 159 – 163, 2020, doi: 10.33592/jutis.v7i2.398.
[8]  A.  P.  U.  S.  Anis  A  Trisnani1,  Dede  U  Anwar1, Wulan  Ramadhani1,  Monica  M  Manurung2, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan  Berprestasi  Menerapkan  Metode  Vise Kriterijumska  Optimizajica  I  Kompromisno Resenje  (VIKOR),” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) , vol. Vol. 5 No., no. 2, pp. 85 – 90, 2018,
[Online]. Available:
https://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/jurikom/article/downl oad/608/577
[9] T.  W.  Ningrum,  S.  Valentina,  and  Dafi,  “Analisis dan  Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian  Bonus  Tahunan  Karyawan  dengan Metode SAW pada PT. XYZ ,” Jatisi , vol. 3, no. 1, pp. 73 – 84, 2016.
[10] Y. J. Wang, “A fuzzy multi -criteria decision-making model based on simple additive weighting method and relative preference relation,” Appl. Soft Comput. J. ,  vol.  30,  pp.  412 – 420,  2015,  doi: 10.1016/j.asoc.2015.02.002.
[11] I. Kaliszewski and D. Podkopaev, “Simple additive weighting  -  A  metamodel  for  multiple  criteria decision analysis methods,” Expert Syst. Appl. , vol. 54, pp. 155 – 161, 2016, doi:
10.1016/j.eswa.2016.01.042.
[12] D.  Nababan  and  R.  Rahim,  “Sist em  Pendukung Keputusan  Reward  Bonus  Karyawan  Dengan Metode  Topsis,” Simetris ,  vol.  3,  no.  6,  pp.  2 – 6, 2018.
[13] S.  Kapil  Arasu  and  J.  Prakash,  “Design  and implementation  of  Takagi-Sugeno  fuzzy  model based  control  scheme  for  the  continuous  stirred tank reactor,” IFAC-PapersOnLine , vol. 53, no. 1, pp. 447 – 452, 2020, doi: 10.1016/j.ifacol.2020.06.075.
[14]  Y.  C.  Zanmassou,  R.  M.  Al-Hassan,  A.  Mensah- Bonsu,  Y.  B.  Osei-Asare,  and  C.  B.  Igue, “Assessment  of  smallholder  farmers’  adaptive capacity  to  climate  change:  Use  of  a  mixed weighting scheme,” J. Environ. Manage. , vol. 276, no. August,
p. 111275, 2020, doi: 10.1016/j.jenvman.2020.111275.
[15]  S.  Informasi et  al. ,  “ Komparasi  Metode  Simple Additive Weighting ( Saw ) Dan Analytical Hierarcy Process ( Ahp ) Untuk Pemilihan Staf Laboratorium Komputer Stmik Widya Cipta  Dharma Samarinda Comparative Methods Simple Additive Weighting ( Saw ) And Analytical Hierarchy Process, ” 2018.
[16] S.  P.  Keputusan,  “Menggunakan  Metode  Saw Berbasis  Web  Di  Universitas  Mathla ’ ULANWAR,” vol. 5, no. 2, 2016.
[17] N. Sukerti, “Sistem Penunjang Keputusan Penerima Bantuan  Desa  Di  Kecamatan  Klungkung  Dengan Metode Saw,” J. Inform. Darmajaya , vol. 14, no. 1, pp. 84 – 93, 2014.
[18] H. G. Shakouri, M. Nabaee, and S. Aliakbarisani, “A quantitative discussion on the assessment of power supply  technologies:  DEA  (data  envelopment analysis)  and  SAW  (simple  additive  weighting)  as complementary  methods  for  the  ‘Grammar,’” Energy ,  vol.  64,  pp.  640 – 647,  2014,  doi:
10.1016/j.energy.2013.10.022.