SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
UNTUK PENERIMA BANTUAN DANAUSAHA KECIL MENENGAH (UKM) MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDICTIVE WEIGHTING (SAW)
A DECISION SUPPORT SYSTEMFOR FUND RECEIVER OF
SMALL AND MEDIUM ENTERPRISES (SMEs)USING SIMPLE ADDICTIVE WEIGHTING (SAW)
Rian Qurniawan1, Erfanti Fatkhiyah2,Uning Lestari3 1,2,3
Teknik Informatika, institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta 1
[email protected], [email protected],[email protected]
ABSTRACT
In Indonesia's economy, the sector of Small and Medium Enterprises so-called SMEs play a very important rule especially wite the amount of labor that can be absorbed by SMEs because its workforce reached 91.8%, or 97.3%, and besides this SMEs having strategic significance for development, also attempt to equalize the results of development. Unfortunately, SMEs still has the disadvantage on the lack of capital to expand their business so that the government create a program grant. But the aid to SMEs is not in accordance with the expectation. The reason is because the determination of beneficiaries have not been targeted. The Support System for DeterminingThe Small and Medium Beneficiaries is expected to help the village of Temuwangi as executor program aid in determining the beneficiaries.
This study uses data villagers of temuwangi, thecriteria data for the determination of beneficiaries, and thegroup data of SMEs temuwangi village. The methodology used is literature study method. Tools needed in this research is the PHP programming language, HTML, CSS, bootstrap templete gentelle, Text Editor uses sublime text 2 program, System Design using visual software UML10.1 paradigm for the enterprise edition, the database used is MySQL, Web Server using XAMPP , as well as computer equipment. The method used in the decision making is the Simple Additive weighting method (SAW).
Results from this study is the determination of funding SMEs applications that assist the village in determining the status of beneficiaries, among other status is received, considered, rejected. Application DSS SMEs funding has two user levels, namely admin, and the lurah. admin has acchess to citizen data management,year data, criteria data, sub-criteria data, group data, member data, assessing and managing the assessment results. Lurah only have access to view the results of the assessment
Keywords: Fund, Simple Additive Weighting (SAW), SMEs, DSS.
INTISARI
Dalam perekonomian Indonesia, sektor Usaha Kecil Menengah biasa disebut UKM memegang peranan yang sangat penting terutama apabila dikaitkan dengan jumlah tenaga kerja yang mampu diserap oleh UKM karena tenaga kerjanya mencapai 91,8 % atau 97,3% dan UKM ini selain memiliki arti strategis bagi pembangunan, juga sebagai upaya untuk memeratakan hasil pembangunan. Namun sayangnya UKM masih memiliki kelemahan yaitu kurangnya modal untuk mengembangkan usahanya sehingga pemerintah membuat program pemberian dana bantuan. Tetapi bantuan dana kepada UKM belum sesuai dengan apa yang diharapkan. Salah satu penyebabnya adalah karena penentuan penerima bantuan dana belum tepat sasaran. Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Penerima Bantuan Dana Usaha Kecil Menengah diharapkan mampu membantu pihak Desa Temuwangi selaku pelaksana program bantuan dana dalam menentukan penerima bantuan.
Penelitian ini menggunakan data warga desa temuwangi, data kriteria penentuan penerima bantuan, dan data kelompok UKM desa temuwangi.Metodologi yang digunakan adalah metode studi kepustakaan. Alat yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah bahasa pemrograman PHP, HTML, CSS, templete bootstrap gentelle, Teks Editor program menggunakan sublime text 2, Perancangan Sistem menggunakan software visual paradigm for UML10.1 enterprise edition, database yang digunakan adalah MySQL, Web Server
Hasil dari penelitian ini yaitu aplikasi penentuan bantuan dana UKM yang membantu pihak desa dalam menentukan status penerima bantuan dana, status tersebut antara lain diterima, dipertimbangkan, ditolak. Aplikasi SPK bantuan dana UKM ini memiliki 2 level user, yaitu admin, dan lurah. admin memiliki akses untuk melakukan pengelolaan data warga, data tahun, data kriteria, data sub kriteria, data kelompok, data anggota, melakukan penilaian dan melakukan pengelolaan hasil penilaian. Lurah hanya memiliki akses untuk melihat hasil penilaian.
Kata Kunci: Bantuan, Simple Additive Weighting (SAW), UKM, SPK.
PENDAHULUAN
Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System (DSS) merupakan sistem informasi interakif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan manipulasi data.Sistem Pendukung Keputusan dapat meningkatkan efektifitas pengambilan keputusan dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih obyektif.Saat ini, Sistem Pendukung Keputusan sudah di terapkan di berbagai bidang, misalnya dalam menentukan penerimaan karyawan, menentukan murid berprestasi dan lain-lain.Sistem pendukung keputusan juga bisa diterapkan untuk menentukan penerima bantuan. Berbagai jenis program dari Pemerintah dalam upaya bantuan dana telah banyak dilaksanakan, tetapi bantuan yang sampai di tangan penerima ada yang tidak sesuai dengan yang diharapkan. Hal tersebut disebabkan salah satunya karena penentuan penerima bantuan belum optimal, sehingga dalam memberikan bantuan dana masih ada yang belum tepat sasaran.
Pentingnya membuat Sistem Pendukung Keputusan bantuan dana UKM karena dapat menjadi alat bantu bagi pihak desa dalam melaksanakan program pemberian dana bantuan dan upaya penyaluran bantuan baik dari Pemerintah maupun instansi lainnya, sehingga dapat meminimalisir penyaluran bantuan yang tidak tepat sasaran. Metode SAW atau sering disebut metode penjumlahan terbobot, dipilih karena metode ini mudah dimengerti.
Rumusan permasalahan pada penelitian ini adalahBagaimana menerapkan metode Simple Addictive Weighting dalam mengembangan SPK serta bagaimana membangun SPK yang dapat membantu aparat desa dalam menentukan penerima bantuan
TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian ini menggunakan pustaka hasil-hasil penelitian sebelumnya yang relevan dan berhubungan dengan obyek dan kasus penelitian yang dilakukan.Penelitian yang dilakukan oleh (Nur Rochmah Diah P.A 2008)yang berjudul sistem penentuan penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) dengan metode Analycal Hirarchy Process.aplikasi ini membahas tentang banyaknya warga yang menerima BLT, karena ribuan warga yang diseleksi maka dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mempermudah dalam penyeleksian guna menentukan warga yang benar-benar memerlukan BLT. Hasil dari proses aplikasi ini berupa tahapan ranking warga sebagai rekomendasi bagian pengambilan keputusan untuk memilih warga yang cocok mendapatkan dana kompensasi BLT terebut.
Penelitian lainnya yang terkait adalah sistem penunjang keputusan kelayakan bembiayaan Usaha Kecil Menengah (UKM) dengan menggunakan logika fuzzy pada bank pembiyaan rakyat syariah yang dilakukan oleh (Haris, 2011). Jurnal ini membahas tentang pemberian pembiayaan bagi pengusaha namun masih ada beberapa masalah salah satunya keterlambatan pembayaran sehingga terjadi penunggakan dan memerlukan sebuah aplikasi untuk mempermudah proses pemilihan pengusaha yang layak memperoleh pembiayaan. Hasil dari proses aplikasi ini berupa nilai yang nantinya dijadikan acuan untuk menentukan pengusaha yang layak mendapatkan pembiayaan. Dengan adanyaaplikasi ini diharapkan dapat membantu manager dalam proses pengambilan keputusan UKM.
dalam mengadakan penyeleksian calon penerima dana BLSM ini untuk itu dibuat sistem pendukung keputusan dalam menentukan penerima BLSM di kabupaten Indramayu dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP). Tujuan penelitian ini adalah memberikan usulan untuk prioritas penerima BLSM agar tepat sasaran dan dapat membantu pemerintah kabupaten indramayu dalam pengambilan keputusan. Berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan metode AHP, maka dapat dihasilkan suatu alternatif pengambilan keputusan dalam menentukan penerima BLSM yang efektif yang dapat menyaring 39% masyarakat yang seharusnya tidak mendapatkan BLSM.
Penelitian lainnya yaituSistem Pengambilan Keputusan kelayakan bagi calon penerima dana bantuan masyarakat miskin menggunakan metode topsis berbasis web yang dilakukan oleh (Fatmawati 2016). Jurnal ini membahas tentang bagaimana mengatasi masalah pemberian dana bantuan langsung tunai di desa susukanrejo kabupaten pasuruan. Pada desa susukanrejo pemilihan dana bantuan masih dilakukan secara manual dan kurang merata hasilnya. Untuk mengatasi masalah yang ada tersebut, maka perlu dilakukan proses pemecahan masalah dengan penerapan sistem pengambilan keputusan. Dengan aplikasi ini diharapkan dapat membantu pihak petugas agar lebih efektif dalam menentukan masyarakat kurang mampu mana saja yang akan mendapatkan dana bantuan. Namun tampilan pengguna belum menggunakan CSS responsive sehingga tampilan kurang menarik.
Penelitian lainnya yaituRancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan Program Pemerintah yang dilakukan oleh ( Harlinda L 2016). Aplikasi ini membahas program pemerintah tentang menyeleksi rumah tangga miskin yang akan diberikan bantuan dana secara tunai dalam rangka peningkatan pelayanan kesehatan dan pendidikan bagi warga miskin, lewat program ini diharapkan terjadi peningkatan kualitas hidup anggota rumah tangga bersangkutan. Salah satu penyebabnya gagalnya penyaluran bantuan pemerintah adalah karena data yang kurang akurat akibat dari pengolahan data masih secara konvensional (belum mempertimbangkan faktor-faktor pendukung secara obyektif dan masih manual).Untuk itu diperlukan untuk mendesain suatu sistem aplikasi otomatis yang dapat membantu lembaga pemerintah dalam menunjang keputusan penentuan penerima bantuan bagi rumah tangga miskin.Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu desain dan mengimplementasikan sistem pendukung keputusan berbasis komputer untuk penentuan penerima bantuan Program Pemerintah bagi rumah tangga miskin.
Landasan teori yang digunakan dalam penelitian ini adalah penjelasan teori dari konsep yang berhubungan dengan Sistem Pendukung Keputusandan Metode Simple Additive Weighting (SAW).Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System(DSS) merupakan sistem informasi interakif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan manipulasi data.Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstrukur dan situasi yang tidak terstruktur (Kusrini, 2007).Sistem Pendukung Keputusan tidak dimaksudkan untuk mengotomatisasikan pengambilan keputusan, tetapi memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan pengambil keputusan untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia.Metode Simple Additive Weighting (SAW)
sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot.Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada MADM itu merupakan suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Metode SAW mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut. Skor total untuk alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara rating dan bobot tiap atribut. Rating tiap atribut haruslah bebas dimensi dalam arti telah melewati proses normalisasi matriks sebelumnya (Aeroyid, 2014).
METODE PENELITIAN
selanjutnya melakukan penulisan kode dan pengujian program yang sudah dibuat. jika program sudah menhasilkan output sesuai denga yang diharapkan, maka selanjutnya mengimplementasikan sistem dan melakuakn perawatan sistem.
User dalam sistem yang diusulkan dibagi menjadi dua, yaitu admin, dan lurah.admin
memiliki akses untuk melakukan pengelolaan data warga, data tahun, data kriteria, data sub kriteria, data kelompok, data anggota, melakukan penilaian dan melakukan pengelolaan hasil penilaian. lurah hanya memiliki akses untuk melihat hasil penilaian.Use case diagram SPK Bantuan Dana ditunjukkan oleh Gambar 1.
Gambar 1.Use case diagram SPK Bantuan Dana
PEMBAHASAN
TAMPILAN HALAMAN LOGIN
Halaman Login adalah halaman awal untuk masuk ke sistem bantuan dana. Halaman
Login memiliki form untuk memasukkan username berupa NIK dan password.Tampilan halaman Login ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Halaman Login
TAMPILAN HALAMAN BERANDA ADMIN
Gambar 4. Tampilan Halaman Beranda Admin
TAMPILAN HALAMAN KRITERIA
Apabila dalan suatu tahun penilaian sudah memiliki hasil penilaian, maka tombol yang digunakan untuk menambah data kriteria tidak bisa digunakan.Pada kriteria ini ada sub kriteria yang hanya bisa diisi 2 field setiap sub kriteria, jika sudah ditambahkan sub kriteria maka menu tambah sub kriteria berubah jadi menu edit.Untuk merubah bobot kriteria, admin dapat memilih menu button pengaturan bobot kriteria.Tampilan halaman data kriteria ditunjukkan oleh Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Halaman Kriteria
TAMPILAN HALAMAN PENILAIAN
Gambar 6. Tampilan Halaman Penilaian
TAMPILAN HALAMAN HASIL PENILAIAN
Untuk rekap hasil penilaian bantuan dana, admin dapat memilih menu rekap hasil penilaian lalu memilih tahun penilaian maka akan muncul hasil penilaian berdasarkan tahun penilaian. Tampilan halaman hasil penilaian ditunjukkan oleh Gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Halaman Hasil Penilaian
Proses pertama yang dilakukan dalam perhitungan dengan metode SAW adalah menentukan kriteria sebagai acuan penentuan keputusan, lalu menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria. Setelah itu melalukan normalisasi matrik dan melakukan penjumlahan dari perkalian matrik ternormalisasi dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar sebagai alternatif terbaik.
tahun 2016.Di tahun 2016 kriteria yang digunakan dalam melakukan penilaian kelompok adalah 5 kriteria.Kriteria tersebut ditunjukkan oleh Tabel 1.
Kode Nama kriteria Keterangan
Tabel 1.berisikan kriteria, subkriteria, bobot dan tipe kriteria tersebut. Dalam penentuan penerima bantuan dana UKM terdapat 12 alternatif yaitu UKM Anakan Ikan (Kel 1), UKM AZCRAFT (Kel 2), UKM Pejantan Tangguh (Kel 3), UKM Saras (Kel 4), UKM Angkringan Cah Klaten (Kel 5), UKM Camilan Klaten (Kel 6), UKM genteng press (Kel 7), UKM Altaf Colection (Kel 8), UKM Mebel Jati (Kel 9), UKM Echo kripik kulit (Kel 10), UKM Bengkel motor (Kel 11) dan UKM Bordir (Kel 12).Nilai rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria ditunjukkan oleh Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Rating Kecocokan Dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria
Alternatif Kriteria
𝑋
=
Nilai matrik ranking diperoleh dari penjumlahan terhadap hasil perkalian nilai matrik ternormalisasi R terhadap bobot pada setiap kriteria. Perhitungan matrik ranking adalah sebagai berikut:
Berdasarkan hasil perhitungan nilai ranking, maka nilai tebesar ada pada V7 dan nilai terkecil ada pada V5. Nilai akhir ini selanjutnya dikelompokkan berdasarkan range tertentu untuk menentukan status Kelayakan.Status kelayakan penerima bantuan ditentukan berdasarkan nilai ranking yang ada. Nilai tersebut disesuaikan dengan range tertentu. Nilai
range untuk menentukan status kemiskinan ditunjukkan oleh Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Status Kelayakan
NILAI STATUS
Nilai >= 0.9 & Nilai <=1 Di Terima
Nilai >= 0.8 & Nilai < 0.9 Di Pertimbangkan Nilai >= 0 & Nilai < 0.8 Di Tolak
Tabel 5. Sorting Hasil Penilaian Kemiskinan
Alternataif Nilai Akhir Status
UKM Genteng Press (Kel 7) V7= 1 Di Terima UKM Bordir (Kel 12) V12= 0.95 Di Terima UKM Echo Kripik Kulit (Kel 10) V10= 0.95 Di Terima UKM AZCRAFT (Kel 2) V2= 0.9 Di Terima
UKM Anakan Ikan (Kel 1) V1= 0.875 Di Pertimbangkan UKM Mebel Jati (Kel 9) V9= 0.875 Di Pertimbangkan UKM Camilan Klaten (Kel 6) V6= 0.8 Di Pertimbangkan UKM Pejantan Tangguh (Kel 3) V3= 0.8 Di Pertimbangkan UKM Althaf Colection (Kel 8) V8= 0.775 Di Tolak
UKM Bengkel Motor (kel 11) V11= 0.775 Di Tolak UKM Saras (Kel 4) V4= 0.7 Di Tolak UKM Angkringan Cah Klaten (Kel 5) V5= 0.675 Di Tolak
Berdasarkan hasil perhitungan di atas, alternatif Kel 7 memiliki nilai terbesar dengan status Di Terima, kemudian Kel 5 dengan status Di Tolak, lalu Kel 12, Kel 10, dan Kel 2 dengan status masing-masing Diterima, Kel 1, Kel 9, Kel 6 dan Kel 3 dengan status masing-masing Di Pertimbangkan serta Kel 8, Kel 11 dan Kel 4 dengan nilai terkecil dengan status Di Tolak.
Hasil perhitungan ini akan dicocokkan dengan hasil perhitungan pada excel dan aplikasi SPK bantuan dana UKM. Hasil dari perhitungan pada excel dan aplikasi SPK bantuan dana UKM ditunjukkan oleh Gambar 8 dan Gambar 9.
Gambar 9. Hasil Penilaian aplikasi SPK
Hasil yang diberikan aplikasi pada Gambar 9 sesuai dengan hasil perhitungan manual pada Tabel 6 dan perhitungan excel pada gambar 8, artinya aplikasi SPK bantuan dana UKM sudah sesuai dan dapat digunakan sesuai fungsinya. Alternatif yang memiliki nilai terbesar dapat menjadi prioritas utama bagi admin jika ingin melaksanakan program bantuan dana UKM. Namun, pengambilan keputusan sepenuhnya berada pada admin selaku pelaksana program bantuan dana. Aplikasi ini hanya membantu memberikan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan perhitungan pada setiap kriteria acuan bantuan dana.
Manfaat dari penelitian ini adalahmembantu pemerintah desa dalam menentukan status penerima bantuan, agar bantuan dapat diserahkan kepada UKM yang benar-benar membutuhkan, sehingga penyaluran bantuan tepat sasaran.Memberikan referensi penulisan karya ilmiah dalam bentuk laporan skripsi kepada mahasiswa serta menambah wawasan bagi penulis dan mahasiswa tentang penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai metode dalam membuat keputusan
KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari Skripsi ini adalah
1. Hasil dari aplikasi SPK bantuan dana dapat membantu pihak kelurahan Temuwangi dalam menentukan kelompok yang berhak menerima bantuan dana, agar dalam proses pelaksanaan pemberian bantuan, bantuan dapat diserahkan kepada kelompok yang benar-benar membutuhkan, sehingga penyaluran bantuan dapat tepat sasaran. Hal ini karena hasil penilaian diberikan status kelayakan antara lain DITERIMA, DIPERTIMBANGKAN dan DITOLAK. Hasil tersebut kemudian dapat ditampilkan berdasarkan nilai terbesar atau terkecil, sehingga memudahkan pengambil keputusan untuk memilih alternatif terbaik dari sejumlah alternatif.
2. Untuk penentuan status kelayakan dipengaruhi apakah setiap kelompok memenuhi kriteria atau tidak. Status kelayakan dinyatakan dalam 3 kategori:
- Kelompok dinyatakan diterima apabila memenuhi semua kriteria atau jika dari kriteria 2
atau kriteria 4 atau kriteria 5 tidak terpenuhi karena bobot kriteria tersebut kecil.
- dinyatakan dipertimbangkan jika salah satu dari kriteria benefit yaitu kriteria 1 atau 3
tidak memenuhi syarat,
DAFTAR PUSTAKA
Aeroyid. (2014, Januari 16). (Metode)Simple Additive Weighting SAW. Retrieved November 11, 2015, from Aerdy Four Blog: https://aeroyid.wordpress.com/2014/01/16/metodesimple-additive-weighting-saw/
Fatmawati, Diana.2016, Sistem Pengambilan Keputusan kelayakan bagi calon penerima dana bantuan masyarakat miskin menggunakan metode topsis berbasis web, Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Merdeka Pasuruan.
Haris, Muhamad.2011, Sistem Penunjang Keputusan Kelayakan Pembiayaan Usaha Kecil Menengah (UKM) Dengan menggunakan logika FUZZY pada bank pembiayaan rakyat Syariah, Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Harlinda, L,2006, Rancangan system pendukung keputusan penentuan penerima bantuan program pemerintah, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Muslim Indonesia MakassarKusrini. (2007). Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan.
Yogyakarta: PENERBIT ANDI.
Kusrini. (2007). Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: PENERBIT ANDI.
Nur Rocmah Diah P.A, 2008. Sistem Penentuan Penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) dengan metode Analitical Hirarchy Process, Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Industri Universitas Achmad Dahlan.
