Volume.1 - November 2017.
80Pendataan Keluarga Tidak Mampu Menggunakan Metode Sample
Additive Simple Weighting pada Kelurahan Sukmajaya Cilegon
M. Amiruddin. Saddam*1, Ade Irma Rahmawati2, Vina Vijaya K3
1Magister Teknik Informatika STMIK Raharja, 2, 3Sistem Informasi Sekolah Tinggi Teknologi
Ilmu Komputer Insan Unggul Cilegon
E-mail: *1amiruddin@raharja.info, 2adeirmarahmawati@gmail.com, 3vinavijaya@gmail.com,
Abstrak
Semakin berkembang pesatnya teknologi maka pekerjaan manusia pun bisa menjadi lebih mudah, karena manusia akan dibantu oleh sistem komputerisasi yang diterapkan di suatu instansi tidak tekecuali di instansi pemerintahan. Pada sistem pendataan yang berjalan di Kelurahan Sukmajaya Kota Cilegon masih menggunakan cara komputerisasi yang masih sederhana sehingga masih banyak terdapat proses kesalahan data akibat pendataan yang kurang maksimal, kesalahan dalam proses perhitungan, dan berbagai bantuan yang sampai di tangan masyarakat tidak sesuai dengan yang diharapkan serta banyaknya parameter atau indikator kemiskinan mengakibatkan kurang efektifnya program penanganan kemiskinan. Untuk itu dibutuhkan sistem informasi yang dapat membantu dalam pengolahan data untuk meningkatkan pengelolaan pendataan dalam mengambil keputusan untuk menetapkan sasaran yang tepat, efektif dan efisien sesuai dengan yang diinginkan perusahaan/ instansi. Perancangan desain sistem yang baru dengan menggunakan Unified Modeling Language (UML) untuk menggambarkan aliran data dan Entity Relationship Diagram untuk membuat desain struktur tabel dan relasi antar tabel. Database dibuat dengan menggunakan SQL. Aplikasi dibuat dan dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic.Net. Dari hasil pengujian program menunjukan bahwa program ini mampu memproses data yang berhubungan dengan masalah pendataan keluarga miskin serta menghasilkan informasi berupa laporan-laporan manajerial yang dibutuhkan oleh instansi.
Kata Kunci: Pendataan, SPK, Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Abstract
The more rapidly expanding the technology the human work can become easier, because humans will be assisted by a computerized system implemented in an agency is no exception in government agencies. In the data collection system that runs in Sukmajaya urban village Cilegon still using the way computerization is still simple so there are still many processes of data errors due to data collection is less than the maximum, errors in the process of calculation, and the various assistance that reach the community are not as expected and the number of parameters or indicators of poverty resulted in the ineffectiveness of poverty reduction programs. For that required information system that can assist in data processing to improve data management in making decisions to set appropriate target, effective and efficient as desired by company / institution. Designing a new system design using Unified Modeling Language (UML) to describe the flow of data and Entity Relationship Diagram to create the design of table structure and relationships between tables. The database is created using SQL. Applications are created and developed using Visual Basic.Net programming language. From the results of program testing shows that the program is able to process data related to the problem of data collection of poor families and produce information in the form of managerial reports required by the agency.
Volume.1 - November 2017.
811. Pendahuluan
Upaya dalam mengentaskan kemisikinan bukanlah sesuatu hal yang mudah untuk dilakukan. Saat ini, pemerintah sedang menyusun strategi dan cara penanggulangan kemiskinan agar program - program pengentasan kemiskinan di berbagai bidang kehidupan dapat dilaksanakan secara efektif. Pemerintah juga berusaha menurunkan angka kemiskinan dengan cara membantu meringankan beban kehidupan mereka secara langsung. Atas dasar hal tersebut pemerintah merasa perlu melakukan Pendataan rumah tangga miskin.
Berbagai program Pemerintah Kota Cilegon dalam upaya penanggulangan kemiskinan cukup banyak, tetapi berbagai bantuan yang sampai di tangan rakyat tidak sesuai dengan yang diharapkan serta banyaknya parameter atau indikator kemiskinan mengakibatkan kurang efektifnya program penanganan kemiskinan menjadi masalah bagi Pemerintah Kota Cilegon yang berkaitan dengan penentuan keluarga miskin yang belum optimal yaitu banyak terjadi komplain dari pihak masyarakat karena keputusan dari pemerintah yang menangani masalah penentuan keluarga miskin dalam pemberian bantuan kemiskinan masih belum sesuai dengan realita yang ada.
2. Metode Penelitian 2.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan dalam pendataan keluarga tidak mampu di kelurahan sukmajaya cilegon ini adalah Penelitian dan Pengembangan (Research and Development) adalah metode penelitian yang digunakan untuk menghasilkan produk tertentu, dan menguji keefektifan produk tersebut. Produk tersebut tidak selalu berbentuk benda atau perangkat keras
(hardware), seperti buku, modul, alat bantu pembelajaran di kelas atau di laboratorium, tetapi
bisa juga perangkat lunak (software), seperti program komputer untuk pengolahan data, pembelajaran di kelas, perpustakaan atau laboratorium, ataupun model-model pendidikan, pembelajaran, pelatihan, bimbingan, evaluasi, manajemen, dll.
2.2 Metode Pengumpulan Data
Metode Pengumpulan Data Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini sebagai dasar dalam melakukan pendataan keluarga tidak mampu pada kelurahan Sukmajaya Kota Cilegon, berikut ini merupakan data-data yang digunakan:
Tabel 1. Data Analisis
No Data yang dibutuhkan Sumber Data
1 Pekerjaan Masyarakat kelurahan Sukmajaya 2 Pendidikan Masyarakat kelurahan Sukmajaya
3 Usia Masyarakat kelurahan Sukmajaya
4 Tempat Tinggal Masyarakat kelurahan Sukmajaya 5 Penghasilan Masyarakat kelurahan Sukmajaya
2.3Metode Analisis
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode simple additive
weighting. Terdapat beberapa pendapat mengenai metode SAW (simple additive weighting)
Menurut Youllia Indrawaty,dkk (2011:2) dalam jurnal Informatika yang berjudul Implementasi Metode Simple Additive Weighting pada Sistem Pengambilan Keputusan Sertifikasi Guru.
metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternative pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Oktovantua Tp Butar Butar (2015:2). Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.
2.4 Pendataan
Volume.1 - November 2017.
82uc Use Case login 2
SIST EM PENDAT AAN KELUARGA T IDAK MAMPU PADA KELURAHAN SUKMAJAYA KOT A CILEGON
Petugas Kelurahan
mengelola Data Kandidat Penerima Bantuan
Kelola Kriteria
Kelola Penilaian Header Kelola Penilaian
Detail Cetak Hasil
login
Kelola Data Petugas
«extend» «extend» «extend» «extend» «extend»
«extend»
dapat dianalogikan dengan jumlah blok yang biasa digunakan anak-anak untuk membentuk berbagai struktur sesuai dengan imajinasi. Melalui suatu proses, blok-blok dapat digunakan untuk menyusun struktur/model. Senada dengan hal itu, data yang terdapat dalam suatu organisasi dapat diolah sehingga menghasilkan informasi yang bisa digunakan oleh para eksekutif di organisasi untuk membantu pengambilan keputusan. Secara konsep, data adalah deskripsi tentang benda, kejadian, aktivitas, dan transaksi, yang tidak mempunyai makna atau tidak berpengaruh secara langsung kepada pemakai.
Menurut Malayu S.P. Hasibuan (2014:62) Data adalah hal-hal kejadian-kejadian yang ada pada masa yang lalu. Data dibedakan atas data sekunder (teoretis) dan data primer. Data sekuder adalah data hasil penelitian orang lain, misalnya definisi-definisi, dan lain-lainnya yang dapat kita ketahui dari buku-buku. Data primer adalah data yang kita peroleh langsung dari sumber datanya yang kita teliti dari lapangan.
2.5 Sistem Penunjang Keputusan
Deni Darmawan, dkk (2013:137) Sistem Penunjang Keputusan merupakan keputusan yang dibuat untuk memecahkan masalah. Saat ini, memecahkan suatu masalah mungkin akan menghasilkan banyak keputusan. Keputusan merupakan tindakan atau rangkaian tindakan yang harus diikuti untuk memecahkan suatu masalah. Tindakan-tindakan tersebut bisa berupa pengurangan sesuatu untuk menghindari risiko dari suatu hal atau pemanfaatan suatu kesempatan.
SPK biasanya dibangun untuk mendukung solusi atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang. Aplikasi SPK digunakan dalam pengambilan keputusan. Aplikasi SPK menggunakan CBIS (Computer Based Information Systems) yang flaksibel, interaktif, dan dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk mendukung solusi atas masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur.
Aplikasi SPK menggunaka data, memberikan antarmuka pengguna yang mudah dan dapat menggabungkan pemikiran pengambil keputusan. SPK lebih ditunjukan untuk mendukung manajemen dalam melakukan pekerjaan yang bersifat analitis dalam situasi yang kurang terstruktur dan dengan kriteria yang kurang jelas. DSS tidak dimaksudkan untuk mengotomatisasikan pengambilan keputusan tetapi memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan pengambil keputusan untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia.
2.6 Unified Modeling Language (UML)
Dalam proses pendataan keluarga tidak mampu dikelurahan sukmajaya kota cilegon penulis menggunakan metode Unified Modeling Language (UML) untuk untuk menggambarkan aliran data.
Volume.1 - November 2017.
83sd Sequence Diagram Penilaian Header
Petugas Kelurahan Menu Utama Form Penilaian Header
Proses T abel Penilaian Header
yang di Edit() 8.SetData ()
9.Proses Edit Data() 10.Hasil Edit Data
Penilaian() 11.Notifikasi Edit()
12.Hapus()
13.SetData yang akan di Hapus()
14.Set Data()
15.Proses Hapus Data() 16.Hasil Hapus Data()
17.Notifikasi Hapus()
sd Sequence Diagram Penilaian Detail
Petugas Kelurahan Menu Utama Form Penilaian Detail
Proses T abel Penilaian Detail
13.SetData yang akan di Hapus()
14.Set Data()
15.Proses Hapus Data() 16.Hasil Hapus Data()
17.Notifikasi Hapus()
Gambar 2. Activity Diagram Penilaian Header Gambar 3. Activity Diagram Penilaian Detail
Gambar 4 Sequence Diagram Penilaian Header
Gambar 5. Sequence Diagram Penilaian Detail
Volume.1 - November 2017.
84 PetugasKandidat Mempunyai Nilai Header Mempunyai Nilai Detail
Kriteria
Gambar 6. Class Diagram 2.6 Entity Relationship Diagram
Dalam proses pendataan keluarga tidak mampu dikelurahan sukmajaya kota cilegon penulis menggunakan metode entity relationship diagram untuk membuat desain struktur tabel dan relasi antar tabel.
Volume.1 - November 2017.
853. Hasil dan Pembahasan
3.1 Hasil
a. Menentukan Sample
Penelitian ini memiliki 200 populasi masyarakat penerima bantuan dari pemerintah. untuk penarikan sampel, penulis menggunakan Metode perhitungan jumlah sampel yaitu dengan metode pengambilan sampel Slovin sebagai berikut :
Ket n : Jumlah Sample N : Jumlah Populasi
: Persen kelonggaran ketidaktelitian kesalahan pengambilan sampel yang masih dapat ditolerir.
Jadi sampel yang akan di ambil sebanyak 133 sampel dari 200 populasi
b. Penghitungan Nilai dari Hasil Matriks Awal Menjadi Nilai Normalisasi
Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah :
Dimana :
rij = rating kinerja ternormalisasi
Maxij = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Minij = nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij = baris dan kolom dari matriks
Dengan rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i =1,2,…m dan j = 1,2,…,n..
c. Penghitungan Simple Additive Weigthing (SAW) dari Pengolahan Hasil Normalisasi Data
Dimana :
Vi = Nilai akhir dari alternatif wj = Bobot yang telah ditentukan rij = Normalisasi matriks
Volume.1 - November 2017.
86 Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatef Ai lebih terpilih.Perhitungan SAW merupakan perhitungan yang akan kita gunakan dalam mengambil keputusan untuk menentukan penerima beasiswa. Adapun simulasi perhitunganya adalah sebagai berikut:
Tabel 2.Pembobotan Nilai
No Data yang dibutuhkan Bobot
1 Pekerjaan 0,5
2 Pendidikan 0,4
3 Usia 0,1
4 Tempat Tinggal 0,2
5 Penghasilan 0,3
Dilakukan proses perankingan menggunakan bobot preferensi yang sudah ditentukan dengan cara:
1. Kandidat 1 = (0,2)*(0,5) + (1)*(0,4) + (0,6)*(0,1) + (0,4)*(0,2) + (0,6)*(0,3) = 0,82
2. Kandidat 2 = (0,8)*(0,5) + (0,8)*(0,4) + (0,6)*(0,1) + (0,4)*(0,2) + (0,6)*(0,3) = 1,04
3. Kandidat 3 = (0,8)*(0,5) + (0,8)*(0,4) + (0,8)*(0,1) + (0,8)*(0,2) + (0,6)*(0,3) = 1,14
4. Kandidat 4 = (0,8)*(0,5) + (0,8)*(0,4) + (0,8)*(0,1) + (0,8)*(0,2) + (0,6)*(0,3) = 1,14
5. Kandidat 5 = (0,8)*(0,5) + (0,8)*(0,4) + (0,8)*(0,1) + (0,4)*(0,2) + (0,6)*(0,3) = 1,06
Tabel 3. Hasil Peringkat Pembobotan
No Kandidat Kriteria Hasil
Pekerjaan Pendidikan Usia Tempat Tinggal
Penghasilan
1 Kandidat 1 0,1 0,4 0,06 0,08 0,18 0,82
2 Kandidat 2 0,4 0,32 0,06 0,08 0,18 1,04
3 Kandidat 3 0,4 0,32 0,08 0,16 0,18 1,14
4 Kandidat 4 0,4 0,32 0,08 0,16 0,18 1,14
5 Kandidat 5 0,4 0,32 0,08 0,08 0,18 1,06
d. Tampilan Aplikasi Sistem Pendataan Keluarga Tidak Mampu Menggunakan Metode Simple Additive Weigthing (SAW).
Volume.1 - November 2017.
87 Gambar 9. Halaman Menu UtamaGambar 10. Halaman Penghitungan
Gambar 11. Hasil Laporan Pendataan Penerima bantuan
3.2 Pembahasan
Menurut Noordiana mahasiswa Program studi Sistem Informasi, Universitas Dian
Volume.1 - November 2017.
88weighting (saw) untuk merancang sistem pengambilan keputusan penentuan calon penerima
beasiswa pada smk muhammadiyah Kudus” memberikan kesimpulan sebagai berikut:
“Sistem pengambilan keputusan dan metode perhitungan dengan SAW dapat membantu menentukan siswa mana yang berhak untuk menerima beasiswa miskin (BSM) berdasarkan bobot dan kriteria yang telah ditentukan”
Menurut Oktovantua mahasiswa Jurusan Teknik Informatika, Universitas STMIK Budi
Darma Medan (2015) pada jurnal yang berjudul ”Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi
Penerima Bantuan Siswa Miskin (Bsm) Dengan Metode Simple Additive Weigthing (Saw) (Studi
Kasus Smp Negeri 2 Tarabintang)” memberikan kesimpulan sebagai berikut: “Seleksi penerimaan BSM (Bantuan Siswa Miskin) merupakan tipe masalah semi terstruktur artinya proses ini bukan agenda rutin suatu sekolah melainkan kejadian insidental. Panitia penerimaan BSM (Bantuan Siswa Miskin) dalam pengambilan keputusan sebelumnya menggunakan sistem manual. Dalam menentukan keputusan calon penerima BSM (Bantuan Siswa Miskin) panitia harus mengumpulkan data seleksi calon penerima BSM (Bantuan Siswa Miskin) dari data siswa yang berasal dari keluarga sederhana sampai kurang mampu. Dengan penerapan metode simple
additive weighting menghasilkan nilai dari penentuan kriteria, pembobotan, rating kecocokan,
normalisasi, dan perankingan sehingga menghasilkan nilai dari masing-masing kriteria. sehingga dapat membantu pihak sekolah dalam mengambil keputusan khususnya tentang bantuan siswa miskin.”
Menurut Rini dan Soyusiawaty mahasiswa Program Studi Teknik Informatika,
Universitas Ahmad Dahlan (2014) pada jurnal yang berjudul ”Sistem Pendukung Keputusan
Seleksi Penerimaan Beras Untuk Keluarga Miskin Dengan Metode Simple Additive Weighting”
memberikan kesimpulan sebagai berikut: “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Raskin menggunakan metode SAW ini telah diuji dan dapat berguna bagi kelurahan Warungboto yang ingin menyeleksi warganya. Informasi dapat diperoleh dengan mudah, sehingga pembagian raskin tepat sasaran.
Sistem pendukung keputusan pendataan keluarga tidak mampu menggunakan metode
Simple Additive Weigthing (SAW) dapat dijadikan sebagai salah satu solusi dalam
menyelesaikan permasalahan pemilihan kandidat penerima bantuan secara lebih terperinci dibandingkan dengan perhitungan yang ada di instansi. Dengan menerapkan 5 kriteria yang ada seperti pendidikan, penghasilan, usia, tempat tinggal, dan pekerjaan. Dengan menggunakan sistem perhitungan Simple Additive Weigthing (SAW) yang telah dibuat, proses pemilihan kandidat penerima bantuan bisa dilakukan dengan lebih akurat dan tepat dibandingkan dengan cara perhitungan instansi saat ini yang masih menggunakan proses komputerlisasi sederhana. Sehingga dibutuhkan sistem untuk meningkatkan pengelolaan pendataan dalam mengambil keputusan untuk menetapkan sasaran yang tepat, efektif dan efisien sesuai dengan yang diinginkan perusahaan/ instansi. Dengan menggunakan Metode Simple Additive Weigthing
(SAW) mampu menjawab permasalah yang ada di dalam instansi kelurahan Sukmajaya Kota Cilegon, bahwa program ini mampu memproses data yang berhubungan dengan masalah pendataan keluarga miskin serta menghasilkan informasi berupa laporan manajerial yang dibutuhkan oleh instansi yang lebih akurat, efektif dan efisien.
4. Kesimpulan
a. Sistem pendukung keputusan pendataan keluarga tidak mampu menggunakan metode
Simple Additive Weigthing (SAW) dapat dijadikan sebagai salah satu solusi dalam
menyelesaikan permasalahan pemilihan kandidat penerima bantuan secara lebih terperinci, dan meningkatkan pengelolaan pendataan dalam mengambil keputusan untuk menetapkan sasaran yang tepat, efektif dan efisien sesuai dengan yang diinginkan perusahaan/ instansi. Dengan menerapkan 5 kriteria yang ada seperti pendidikan, penghasilan, usia, tempat tinggal, dan pekerjaan.
Volume.1 - November 2017.
89 Kasi Kesejahteraan Sosial mendata ulang keluarga yang akan menerima bantuan melalui RT setempat untuk memastikan kelayakan menerima bantuan atau tidak dengan meninjau rumah warga. Rukun Tetangga (RT) melalukan pengecekan data warga untuk memastikan kelayakan menerima bantuan melalui kriteria yang ada. Jika warga layak menerima maka akan dilanjutkan dengan memeriksa Kartu Keluarga (KK) dan Kartu Tanda Penduduk (KTP) sebagai Bukti Data yang akurat dan jika tidak maka selesai. Data warga yang telah disurvei, KK dan KTP kemudian diberikan kepada bagian kelurahan dan diarsipkan satu lembar dan satu lembar untuk RT. Bagian Kelurahan membuat laporan data warga penerima bantuan sebanyak dua rangkap, satu rangkap untuk bagian keluarahan dan satu rangkap akan diberikan kepada BAPPEDA. Pihak Kelurahan melaporkan kepada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (BAPPEDA) untuk merumuskan penyelenggaraan bantuan miskin dan mengeluarkan surat pengajuan yang akan diberikan kepada Walikota Cilegon untuk pengesahan mencairan data miskin dan diarsipkan sebagai bukti.c. Untuk merancangan dan mengimplementasikan sistem penunjang keputusan pendataan keluarga tidak mampu maka penulis menggunakan Flowchart, Unified Modeling Language
(UML) , dan metode Simple Additive Weigthing (SAW).
5. Saran
Analisis yang dihasilkan masih jauh dari sempurna. Adapun saran yang diberikan untuk penelitian lebih lanjut agar hasil ini menjadi lebih baik adalah sebagai berikut:
1. Mengembangkan sistem ini secara online sehingga para pengambil keputusan bisa melihat hasil dari sistem ini dimanapun berada.
2. Perlu ada kriteria tambahan seperti pendidikan, penghasilan, usia, tempat tinggal dan pekerjaan. dalam proses pendataan keluarga tidak mampu dengan kata lain semakin banyak kriteria maka proses penilaian akan semakin baik.
3. Dibutuhkan sosialisasi yang lebih tentang sistem pendukung keputusan ini pada masyarakat untuk mengoptimalkan kinerja sistem ini.
Daftar Pustaka
[1] Indrawaty, Youllia. Dkk. Mei - Agustus.2011. PDF. “Implementasi Metode Simple Additive Weighting pada Sistem Pengambilan Keputusan Sertifikasi Guru”. Jurnal
Informatika. 2(No.2).
[2] Butar, Oktovantua Tp Butar. 2015. “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM) Dengan Metode Simple Additive Weigthing (SAW)”.
Jurnal Pelita Informatika Budi Darma. Volume IX, hal 162
[3] Sutarman. 2009. Pengantar Teknologi Informasi. Yogyakarta : PT Bumi Aksara.
[4] S.P. Hasibuan, Malayu. 2014. Manajemen Dasar, Pengertian, dan Masalah. Jakarta : Bumi Aksara.
