Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputas.
Vol.
No.
Juni, 2025 Lembaga Penelitian.
Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNBIN e-ISSN: x Received: 31 Maret 2025.
Accepted: 28 April 2025.
Published: Juni 2025 Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Menentukan Prioritas Penerima Bantuan Modal Usaha Bagi Penyandang Disabilitas Fisik Nur Dyah Naharsari1*.
Dwi Rahmiyati 2 Program Studi Stem Informasi.
Fakultas Informatika dan Komputer.
Universitas Binaniaga Indonesia email: naharsarinurdyah@gmail.
email: dwi@unbin.
Corresponding Author
ABSTRACT
The creation of economic independence for the Indonesian community in general, and specifically for persons with disabilities, is one of the governmentAos goals, particularly through the Ministry of Social Affairs.
One of the ways to achieve this is by providing business capital assistance.
This program is designed to provide access to financial resources that are often difficult for entrepreneurs to reach due to limited initial capital or unstabel economic conditions.
The process of determining the recipients of business capital assistance at the Integrated Center of Inten Soeweno still uses a manual method, which involves filling out paper forms, performing manual mathematical scoring, and transferring the selection results into an Excel format.
This slows down the social workerAos performance and increases the likelihood of human error.
To address this issue, a system is needed to facilitate the selection process for business capital assistance recipients at the Integrated Center of Inten Soeweno to make it more effective and efficient.
In this case, a decision support system using the Simple Additive Weighting (SAW) method is proposed.
The results of calculations using the SAW method provide recommendations for the names of business capital assistance recipients based on rankings.
Additionally, based on black box testing, the system operates according to its intended function, ensuring that the business capital assistance is distributed accurately.
The developed application is capable of providing optimal solutions by determining and recommending business capital assistance recipients for persons with physical disabilities.
The application helps stakeholders in decision-making, can generate reports, and is categorized as "Feasible" with a 100% feasibility score based on testing by system and material experts.
Furthermore, based on user testing, the application received an 84.
2% rating, which is classified as "Highly Feasible.
The correlation coefficient obtained, with a value of 0.
85, falls into the "Very High" category according to the Spearman rank tabel.
Keywords: business capital assistance, persons with disabilities.
SAW.
Decision Support System
ABSTRAK
Terciptanya kemandirian masyarakat Indonesia pada umumnya dan masyarakat penyandang disabilitas pada khususnya secara ekonomi merupakan tujuan pemerintah dalam hal ini Kementerian Sosial.
Salah satu caranya dengan memberikan bantuan modal usaha.
Program ini dirancang untuk memberikan akses ke sumber daya finansial yang sulit dijangkau oleh pelaku usaha akibat keterbatasan modal awal atau kondisi ekonomi yang tidak Proses penentuan penerima bantuan modal usaha di Sentra Terpadu Inten Soeweno masih menggunakan cara manual yaitu dengan mengisi formulir dalam bentuk kertas, melakukan perhitungan matematis skor secara manual dan hasil seleksi yang diperoleh dipindah ke dalam format Hal ini akan memperlambat kinerja petugas sosial dan lebih banyak peluang terjadinya human error.
Mengatasi permasalahan tersebut perlunya sistem yang dapat mempermudah proses seleksi penerima bantuan modal usaha di Sentra Terpadu Inten Soeweno agar lebih efektif dan efisien.
Dalam hal ini yaitu sistem pendukung keputusan yang didukung dengan metode Simple Additive Weighting (SAW).
Hasil perhitungan menggunakan metode SAW diperoleh rekomendasi nama-nama penerima program bantuan modal usaha berdasarkan perangkingan.
Selain itu berdasarkan hasil pengujian black box sistem ini berjalan sesuai dengan fungsinya sehingga bantuan modal usaha dapat tersalurkan dengan tepat sasaran.
Aplikasi yang dibuat sudah dapat menghasilkan solusi optimal dengan mendapatkan dan menentukan rekomendasi penerima bantuan modal usaha bagi penyandang disabilitas fisik.
Aplikasi mampu membantu StakeHolder dalam mengambil keputusan.
Aplikasi mampu mencetak laporan, dan aplikasi yang dikembangkan di kategorikan AuLayakAy karena diperoleh presentase kelayakan 100% berdasarkan pengujian pada ahli sistem dan ahli materi.
Sedangkan berdasarkan hasil pengujian kepada pengguna memperoleh hasil 84,2% dan termasuk kedalam kategori AuSangat LayakAy, dan nilai koefisien korelasi/kesesuaian yang telah didapatkan dengan nilai 0,85 yaitu termasuk dalam kategori sangat tinggi yang mengacu pada tabel rank spearman.
Kata kunci: bantuan modal usaha, penyandang disabilitas.
SAW.
Sistem Pendukung Keputusan PENDAHULUAN Latar Belakang Setiap manusia yang terlahir ke dunia memiliki keinginan untuk lahir dengan kondisi fisik yang normal dan sempurna, namun pada kenyataannya ada manusia yang tidak dapat mendapatkan kesempurnaan yang diinginkan karena adanya keterbatasan fisik yang tidak dapat dihindari seperti kecacatan fisik.
Penyandang disabilitas merupakan kelompok masyarakat yang memiliki kondisi atau gangguan yang membatasi kemampuan mereka untuk melakukan aktivitas sehari-hari secara normal.
Jumlah penyandang disabilitas di Indonesia cukup signifikan, dan mereka menghadapi berbagai tantangan dalam kehidupan sehari-hari.
Pemerintahan khususnya Kementerian Sosial mempunyai tugas menyelenggarakan urusan di bidang rehabilitasi sosial, jaminan sosial, pemberdayaan sosial, perlindungan sosial, dan penanganan fakir miskin untuk membantu Presiden dalam menyelenggarakan pemerintahan Negara.
Definisi Dalam Undang-Undang No 8 Tahun 2016 Pasal 1 Ayat 1 Tentang Penyandang Disabilitas adalah: AuSetiap orang yang mengalami keterbatasan fisik, intelektual, mental, dan/atau sensorik dalam jangka waktu lama yang dalam berinteraksi dengan lingkungan dapat mengalami hambatan dan kesulitan untuk berpartisipasi secara penuh dan efektif dengan warga negara lainnya berdasarkan kesamaan hakAy.
Pelaksanaan ATENSI Rehabilitasi Sosial sebagaimana dimaksud dalam Pasal 5 dilakukan oleh satuan kerja di lingkungan Direktorat Jenderal Rehabilitasi Sosial (Dirjen Rehso.
yang merupakan unsur pelaksana teknis yang berada di bawah tanggung jawab Kementerian Sosial RI yang mempunyai tugas dan fungsi dalam menyelenggarakan pelayanan di bidang rehabilitasi sosial.
Dirjen Rehsos mempunyai tiga puluh satu unit Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputas.
Vol.
No.
Juni, 2025 Lembaga Penelitian.
Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNBIN e-ISSN: x pelaksana teknis berupa Sentra dan Sentra Terpadu yang tersebar di seluruh wilayah Indonesia.
Sentra Terpadu yang berlokasi di Kabupaten Bogor merupakan salah satu penyelenggara program bantuan pemberian modal usaha dari Kementerian Sosial.
Program pemberian bantuan modal usaha diperuntukkan bagi penyandang disabilitas yang sudah mempunyai embrio usaha medapatkan respon yang sangat positif dari masyarakat khususnya bagi para penyandang disabilitas fisik.
Dalam proses rekomendasi penerima bantuan terdapat beberapa kriteria yang ditentukan oleh pihak Kementerian Sosial yaitu seperti kriteria disabilitas fisik, sudah terdata di DTKS (Data Terpadu Kesejahteraan Sosia.
, mempunyai embrio usaha, jenis usaha yang dijalankan, status kepemilikan usaha, usia dan jumlah tenaga kerja yang dimiliki.
Permasalahan Pemilihan calon penerima dilakukan dengan mensortir data serta melakukan assessment langsung terhadap calon Adapun data yang dipakai dalam penelitian ini adalah data asesmen tahun 2023, diambil dari data daerah yang menjadi wilayah kerja Sentra Terpadu Inten Soeweno.
Bekerjasama dengan Dinas Sosial dan unsur sosial terkait diperoleh data pengajuan bantuan modal usaha.
Dengan adanya kriteria penerima yang tidak tepat seperti seorang yang bukan penyandang disabilitas mendapatkan bantuan modal usaha dan begitu juga sebaliknya seorang penyandang disabilitas yang tidak mendapatkan modal usaha, serta penyandang disabilitas yang seharusnya diprioritaskan terlebih dahulu untuk mendapatkan bantuan modal usaha.
Terdapat pula penyandang disabilitas yang belum terdata di DTKS namun menerima bantuan modal usaha.
Tabel 1.
Data Penyaluran Bantuan Modal Usaha Tahun 2023 Abu Nawas Maulana Hasanudin Siti Nur Aeni A.
Nama Lengkap PPKS Muhamad Angga Maulida Maysurya A.
Septiani Anjar Kusumade Yeni Umi Kholifah Jenis Disabilitas Disabilitas kaki kiri Lansia Terdata DTKS Terdata DTKS Disabilitas kiri Tidak Terdata jari-jari DTKS Disabilitas Terdata kaki dan DTKS tangan kanan Tidak Fakir Miskin Terdata DTKS A.
Tidak celebral palsy Terdata DTKS
Fakir Miskin
Yulaeha
Lismarni Lansia
Firman
Supriyatn a Fakir Miskin
Rizky Hidayat
Disabilitas kedua kaki
Status
DTKS
Fakir Miskin Tidak Terdata DTKS kepemilikan Usia ikut keluarga Tenaga Kerja tenaga kerja Usaha tenaga kerja Usaha Warungan tenaga kerja ikut keluarga tenaga kerja A.
tenaga kerja A.
tempat usaha ikut keluarga A.
Jenis Usaha Usaha A.
tenaga kerja Usaha Bucket Bunga tenaga kerja tenaga kerja Usaha Terdata DTKS tenaga kerja Usaha tempat usaha tenaga kerja Usaha tenaga kerja A.
ikut keluarga Proses Pengaju Usaha jual Proses Pengaju Proses Pengaju Ranking Berdasarkan tabel 1 data calon penerima bantuan modal usaha yang diperoleh dari hasil pemilihan oleh Sentra Terpadu Inten Soeweno tahun 2023 dengan jumlah sebanyak 40 orang.
Data di atas terdiri dari kriteria-kriteria Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputas.
Vol.
No.
Juni, 2025 Lembaga Penelitian.
Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNBIN e-ISSN: x yang harus dipenuhi yaitu Status DTKS.
Jenis disabilitas, status kepemillikan usaha, usia dan tenaga kerja yang Maksud dan Tujuan Adapun maksud dan tujuan dari penelitian ini adalah:
Untuk menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk penerima bantuan modal usaha bagi penyandang disabilitas fisik.
Mendapatkan proses yang lebih efektif dalam penerima bantuan penyandang disabilitas fisik.
Mengembangkan Prototype penerapan SAW untuk suatu penentuan penerima bantuan penyandang Mengukur tingkat ketepatan dan efektifitas penerapan metode SAW untuk penentuan penerima bantuan penyandang disabilitas.
Mendapatkan penerima bantuan modal usaha yang tepat penentuan penerima terbaik.
Tinjauan Pustaka Sistem Pendukung Keputusan Decission Support System (DSS) atau Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem yang digunakan untuk mempermudah pengambilan keputusan.
Hasil yang didapat melalui Sistem Pendukung Keputusan (SPK) tidak sepenuhnya harus digunakan untuk menyelesaikan sebuah masalah.
Menurut Warmansyah .
0, p.
menyebutkan bahwa dalam sistem ini dapat membantu para pengambil keputusan yang mendapat kesulitan dalam menentukan sesuatu.
Pengembangan Aplikasi System Development Life-Cycle (SDLC) SDLC atau System Development Life Cycle adalah metode atau proses yang digunakan untuk merencanakan, membuat, menguji, dan mengimplementasikan sistem informasi atau aplikasi.
SDLC
bertujuan untuk menyediakan panduan bagi pengembangan perangkat lunak yang terstruktur dan efisien, sehingga menghasilkan produk yang berkualitas.
SDLC membantu memastikan bahwa proyek pengembangan perangkat lunak atau sistem informasi dilakukan dengan cara yang terorganisir dan terukur, meminimalkan risiko kesalahan dan meningkatkan mutu produk akhir.
METODE
Metode Simple Additive Weighting (SAW) Menurut (Kusumadewi et al.
, 2.
metode Simple Additive Weighting (SAW) dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot.
Konsep dasar metode ini adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.
Metode Simple Additive Weighting (SAW) membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan .
ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang Keterangan:
Max Xij = nilai terbesar dari setiap kriteria i Min Xij = nilai terbesar dari setiap kriteria i Xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Benefit = jika nilai terbesar adalah yang terbaik Cost = jika nilai terkecil adalah yang terbaik rij adalah peringkat kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cij = 1,2,A.
,m dan j=1,2,A,n Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V.
di berikan sebagai berikut= Keterangan:
Vi = peringkat untuk setiap alternatif Wj = nilai bobot peringkat .
ari setiap kriteri.
rij = nilai peringkat kinerja ternormalisasi Teknik Analisa Data Pada uji coba hasil menggunakan uji korelasi rank spearman.
Menurut (Sugiyono, 2013, p.
menyatakan bahwa korelasi rank spearman bekerja dengan data ordinal atau berjenjang atau peringkat, dan bebas distribusi.
Teknik korelasi ini digunakan untuk menguji konsistensi dan objektivitas antar penilai dalam pengujian Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputas.
Vol.
No.
Juni, 2025 Lembaga Penelitian.
Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNBIN e-ISSN: x konsistensi dan objektivitas antar penilai dalam pengujian internal, rumus pada rank spearman sebagai Keterangan:
ycu = Koefisien Korelasi Rank Spearman = Total kuadrat selisih antar peringkat = Jumlah sampel penelitian Nilai 00 Ae 0.
20 Ae 0.
40 Ae 0.
Tabel 2 Tabel Signifikasi Spearman Keterangan Sangat rendah / Lemah Rendah / Lemah Sedang 60 Ae 0.
80 Ae 1.
Tinggi / Kuat
Sangat Tinggi / Kuat
HASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data asesmen dan intervensi tahun 2023 sebagaimana yang terdapat pada tabel 3.
Tabel 3.
Data Alternatif
Nama Lengkap PPKS
Muhamad
Angga
Maulida
Abu Nawas Maulana
Hasanudin
Jenis Disabilitas Status
DTKS
Disabilitas Terdata kaki kiri jinjit
DTKS
kepemilikan Usia tempat usaha Terdata DTKS Disabilitas kiri Tidak Terdata jari-jari DTKS ikut keluarga Disabilitas kaki dan tangan kanan Terdata DTKS ikut keluarga Lansia Tenaga Kerja Jenis Usaha tenaga kerja Usaha counter HP tenaga kerja Usaha Warungan tenaga kerja Usaha jual tenaga kerja Ranking Siti Nur Aeni Maysurya Fakir Miskin Tidak Terdata DTKS tenaga kerja Usaha A.
Septiani Anjar Kusumade A.
tempat usaha tenaga kerja Yeni Umi Kholifah Fakir Miskin tenaga kerja Usaha Bucket Bunga A.
Tidak celebral palsy Terdata DTKS Tidak Terdata DTKS ikut keluarga Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputas.
Vol.
No.
Juni, 2025 Lembaga Penelitian.
Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNBIN
e-ISSN: x
Nama Lengkap PPKS
Jenis Disabilitas Yulaeha
Lismarni Firman
Fakir Miskin
Supriyatn a Rizky Hidayat
Proses Pengaju Fakir Miskin
kepemilikan Usia
tempat usaha
Status
DTKS
Terdata DTKS Lansia Proses Pengaju Proses Pengaju Disabilitas kedua kaki Tenaga Kerja Jenis Usaha tenaga kerja Usaha tenaga kerja Usaha Ranking mempunyai Usaha tenaga kerja mempunyai usaha tenaga kerja warungan Selanjutnya menentukan kriteria beserta bobot preferensi (W).
Pada tabel 3 mengenai kriteria terdapat 5 kriteria dalam penelitian ini yang berasal dari hasil rapat dengan tim kerja bantuan.
penentuan kriteria Tabel 4.
Penentuan Kriteria Kode Kriteria Jenis Disabilias Fisik Benefit Status DTKS Benefit Kepemilikan Usaha Usia Tenaga Kerja Benefit Cost Cost Nama Kriteria Tipe Kriteria Bobot Langkah berikutnya adalah melakukan input nilai alternatif dari setiap kriteria yang ada, dengan menggunakan hasil dari setiap kriteria pada C1-C5 yang menghasilkan nilai dari setiap kriteria dan kemudian dilakukan konversi dari tabel kecocokan menjadi nilai yang sesuai.
Tabel 5.
Peringkat Kecocokan Nama Lengkap PPKS Jenis Disabilitas Fisik Status DTKS Usia Tenaga Kerja Muhamad Angga Maulida Abu Nawas Maulana Hasanudin Siti Nur Aeni Maysuryadi A.
Septiani Anjar Kusumadewi Yeni Umi Kholifah Yulaeha Lismarni Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputas.
Vol.
No.
Juni, 2025 Lembaga Penelitian.
Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNBIN e-ISSN: x Nama Lengkap PPKS Jenis Disabilitas Fisik Status DTKS Firman Supriyatna Rizky Hidayat Usia Tenaga Kerja Berdasarkan tabel data penilaian siswa di atas selanjutnya dibuat dalam matriks Keputusan X sebagai berikut:
a1 3 4 4 2a a4 1 2 2 1au a au a au a1 1 4 2 1au ycU = a .
a4 3 2 1 1au a1 2 2 4 2au a4 3 2 2 2au a1 2 4 2 2au 2 2 1 .
Normalisasi Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputas.
Vol.
No.
Juni, 2025 Lembaga Penelitian.
Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNBIN e-ISSN: x Setelah didapatkan matriks Keputusan X, kemudian diubah kedalam normalisasi matriks r dengan rumus dibawah ini:
Kriteria jenis disabilitas fisik (C.
yc1,1 = ycAycaycu.
= 4
yc11,1 = ycAycaycu.
= yc21,1 = ycAycaycu.
= 4 = yc2,1 = ycAycaycu.
= 4 = yc12,1 = ycAycaycu.
= yc22,1 = ycAycaycu.
= 4 = yc32,1 = ycAycaycu.
= 4
0,25
= 1,00
yc3,1 = ycAycaycu.
= 4 = yc13,1 = ycAycaycu.
= yc23,1 = ycAycaycu.
= 4 = yc33,1 = ycAycaycu.
= 4
1,00
= 0,25
0,75
0,50
Kriteria status DTKS (C.
yc1,2 = ycAycaycu.
= 3 = yc11,2 = ycAycaycu.
= 3
yc31,2 = ycAycaycu.
= 3
= 0,67
yc2,2 = ycAycaycu.
= 3 = yc12,2 = ycAycaycu.
= 3
yc22,2 = ycAycaycu.
= yc32,2 = ycAycaycu.
= 3
= 1,00
yc13,2 = ycAycaycu.
= 3
yc23,2 = ycAycaycu.
= yc33,2 = ycAycaycu.
= 3
= 0,67
yc21,3 = ycAycaycu.
= 4
yc31,3 = ycAycaycu.
= 4 = 1,00 0,33 Kriteria kepemilikan usaha (C.
yc1,3 = ycAycaycu.
= 4 = yc11,3 = ycAycaycu.
= 4
1,00
= 0,50
yc2,3 = ycAycaycu.
= 4 = yc12,3 = ycAycaycu.
= 4
1,00
= 0,75
yc3,3 = ycAycaycu.
= 4 = yc13,3 = ycAycaycu.
= 4
0,50
= 0,50
yc21,2 = ycAycaycu.
= = 0,33 yc3,2 = ycAycaycu.
= 3 = = 0,75 1,00 1,00 0,50 yc31,1 = ycAycaycu.
= 4
= 0,75
yc22,3 = ycAycaycu.
= 4
yc32,3 = ycAycaycu.
= 4 = 0,50 = 0,75 yc23,3 = ycAycaycu.
= 4
yc33,3 = ycAycaycu.
= 4 = 0,50 = 0,50 Kriteria usia (C.
ycAycnycu.
ycAycnycu.
ycAycnycu.
yc1,4 = 1 = 1 = 1,00 yc11,4 = 1 = 1 = 1,00 yc21,4 = 2 = 2 = 0,50 ycAycnycu.
yc31,4 = 1 = 1 = 1,00 ycAycnycu.
ycAycnycu.
ycAycnycu.
yc2,4 = 4 = 4 = 0,25 yc12,4 = 3 = 3 = 0,33 yc22,4 = 2 = 2 = 0,50 ycAycnycu.
yc32,4 = 1 = 1 = 1,00 ycAycnycu.
ycAycnycu.
ycAycnycu.
yc3,4 = 2 = 2 = 0,50 yc13,4 = 3 = 3 = 0,33 yc23,4 = 3 = 3 = 0,33 ycAycnycu.
yc33,4 = 4 = 4 = 0,25 Kriteria tenaga kerja (C.
ycAycnycu.
ycAycnycu.
ycAycnycu.
yc1,5 = 1 = 1 = 1,00 yc11,5 = 2 = 2 = 0,50 yc21,5 = 1 = 1 = 1,00 ycAycnycu.
yc31,5 = 1 = 1
= 1,00
Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputas.
Vol.
No.
Juni, 2025 Lembaga Penelitian.
Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNBIN e-ISSN: x ycAycnycu.
ycAycnycu.
ycAycnycu.
yc2,5 = 2 = 2 = 0,50 yc12,5 = 1 = 1 = 1,00 yc22,5 = 1 = 1 = 1,00 ycAycnycu.
yc32,5 = 1 = 1 = ycAycnycu.
ycAycnycu.
ycAycnycu.
yc3,5 = 1 = 1 = 1,00 yc13,5 = 2 = 2 = 0,50 yc23,5 = 2 = 2 = 0,50 1,00 ycAycnycu.
yc33,5 = 2 = 2
= 0,50
Dengan menggunakan rumus normalisasi tersebut, maka diperoleh hasil perhitungan matriks ternormalisasi R berikut:
Tabel 6.
Matrix Ternormalisasi Alternatif (A.
(A.
(A.
(A.
(A.
1,00
0,25
1,00
0,75
0,25
1,00
1,00
0,33
1,00
0,33
1,00
1,00
0,50
0,50
1,00
1,00
0,25
0,50
0,50
0,50
1,00
0,50
1,00
1,00
1,00
(A.
(A.
(A.
(A.
0,75
0,25
0,25
0,25
0,33
0,33
0,67
1,00
1,00
0,50
1,00
0,25
0,50
1,00
0,33
0,25
1,00
0,50
1,00
1,00
(A.
0,25
0,67
1,00
0,50
0,50
(A.
0,50
0,67
0,50
1,00
0,50
Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputas.
Vol.
No.
Juni, 2025 Lembaga Penelitian.
Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNBIN e-ISSN: x Setelah normalisasi matriks R dibuat maka proses selanjutnya adalah menentukan ranking dengan mengalikan normalisasi matriks dengan nilai bobot preferensi (W).
ya1 = {.
,25 O 1,.
,20 O 1,.
,15 O 1,.
,25 O 1,.
,15 O 1,.
} = 100,00 ya2 = {.
,25 O 0,.
,20 O 1,.
,15 O 1,.
,25 O 0,.
,15 O 0,.
} = 55,00 ya3 = {.
,25 O 1,.
,20 O 0,.
,15 O 0,.
,25 O 0,.
,15 O 1,.
} = 66,67 ya4 = {.
,25 O 0,.
,20 O 1,.
,15 O 0,.
,25 O 0,.
,15 O 1,.
} = 73,75 ya5 = {.
,25 O 0,.
,20 O 0,.
,15 O 1,.
,25 O 0,.
,15 O 1,.
} = 55,42 {.
,25 O 0,.
,20 O 0,.
,15 O 1,.
,25 O 0,.
,15 O 1,.
} = ya35 = {.
,25 O 0,.
,20 O 0,.
,15 O 0,.
,25 O 1,.
,15 O 0,.
} = ya36 = {.
,25 O 0,.
,20 O 0,.
,15 O 1,.
,25 O 0,.
,15 O 1,.
} = ya37 = {.
,25 O 0,.
,20 O 1,.
,15 O 0,.
,25 O 0,.
,15 O 1,.
} = ya38 = {.
,25 O 0,.
,20 O 0,.
,15 O 1,.
,25 O 0,.
,15 O 0,.
} = ya39 = {.
,25 O 0,.
,20 O 0,.
,15 O 0,.
,25 O 1,.
,15 O 0,.
} = ya40 = 67,92 52,92 57,92 51,25 54,58 65,83 Dari perhitungan Vi untuk penentuan pemilihan penerima bantuan modal usaha maka diperoleh rangking seperti pada tabel dibawah ini:
Peringkat Tabel 7.
Ranking Penerima Bantuan Modal Usaha
Alternatif
Nilai Muhamad Angga Maulida
100,00
Yudi Zundari 93,75 Rinto Indriyana Nadia Riski Septiani 92,50 90,00 87,08 A.
Khairisman Elsa Nursamah A.
43,75
43,33
Sadiah Sukmaya Uum Murniati 42,92 42,50 40,83 40,00 Tabel 8 Perhitungan Data Lapangan Dengan Perhitungan Metode Simple Aditive Weighting (SAW) Nama Data lapangan Metode SAW Muhamad Angga Maulida Siti Nur Aeni Erma Nisma Dewi Erni Ikasari Muhamad Irfan A.
Yeni Umi Kholifah Maysuryadi Lismarni Abu Nawas A.
Uum Murniati Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputas.
Vol.
No.
Juni, 2025 Lembaga Penelitian.
Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNBIN
e-ISSN: x
PEMBAHASAN
Pada tahap ini dilakukan perbandingan antara hasil sebelum menggunakan metode dan sesudah menggunakan Yang mana dari hasil pengujian tersebut menjadi bukti apakah dengan penerapan metode menjadi lebih efektif jika dibandingkan dengan sebelum penerapan metode atau sebaliknya.
Pengukuran menggunakan rank spearman.
Hasil pengukuran tersebut dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9.
Perhitungan Uji Hasil Nama (X Ae Y) (X-Y) Muhamad Angga Maulida Siti Nur Aeni Erma Nisma Dewi Erni Ikasari Muhamad Irfan A.
Yeni Umi Kholifah Maysuryadi Lismarni Abu Nawas Uum Murniati Jumlah (Oc ycc2 ) Keterangan:
X = Ranking sebelum menggunakan metode Y = Ranking prediksi setelah menggunakan metode d = Nilai X dikurangi nilai Y d2 = Nilai hasil dikuadratkan Oc ycc2 = Jumlah total nilai Pada tabel 9 diketahui hasil memberi peringkat sebelum dan sesudah menggunakan aplikasi.
Selanjutnya data tersebut dihitung menggunakan rumus terkait Rank Spearmen sebagai berikut.
6Ocycc 2 cu2 Oe .
6 ycu1152 ycyc = 1 Oe Oe .
ycyc = 1 Oe ycyc = 1 Oe ycyc = 1 Oe ycyc = 0,85 Korelasi rank spearmen didapatkan hasil sebesar 0,85 berada pada kategori AuKorelasi Sangat TinggiAy.
KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, maka kesimpulan yang didapatkan adalah sebagai berikut:
Penerapan metode SAW sebagai penunjang untuk rekomendasi penentuan prioritas penerima bantuan modal usaha dibuktikan dengan hasil pengujian pengguna diperoleh persentase kelayakan 84,2%.
Maka dari itu berdasarkan Skala Likert jika persentase pencapaian 80-100% dikategorikan AuLayakAy.
Proses pengembangan prototype permodelan SAW sebagai pendukung Keputusan penentuan penerima bantuan modal usaha bagi penyandang disabilitas fisik berhasil dibangun dengan persentase kelayakan yang diperoleh Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputas.
Vol.
No.
Juni, 2025 Lembaga Penelitian.
Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNBIN e-ISSN: x sebesar 100% sehingga dapat dikategorikan AuSangat LayakAy berdasarkan hasil uji ahli yang sudah dilakukan.
Pengukuran ketepatan dan keefektifan metode SAW dalam penentuan penerima bantuan modal usaha dari hasil pengujian yang mendapatkan nilai 0,85 yang dapat disimpulkan bahwa ada perubahan yang AuSangat KuatAy terhadap hasil penelitian yang dilakukan dengan membandingkan hasil ranking sebelum menggunakan metode dan sesudah menggunakan metode.
Sudah tepatnya hasil perankingan dan efektifnya proses penentuan penerima bantuan modal usaha bagi penyandang disabilitas fisik.
DAFTAR PUSTAKA