Analisis Perbandingan Kinerja Metode SAW dan MAUT dalam Menentukan Prioritas Penerima BPNT - Ajis, Herawati; Muh Rafli Rasyid; Heliawaty Hamrul (Universitas Budi Darma, 2025)
Metode pengambilan keputusan multikriteria, seperti Simple Additive Weighting (SAW) dan Multi-Attribute Utility Theory (MAUT), banyak digunakan untuk menentukan kelayakan penerima bantuan. Namun, masih sedikit penelitian yang membandingkan kedua metode secara langsung menggunakan dataset dan konteks yang sama, khususnya untuk prioritas penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT). Penelitian ini membandingkan kinerja SAW dan MAUT berdasarkan peringkat, tingkat kesesuaian, dan korelasi Spearman, menggunakan 200 alternatif dengan 14 kriteria sosial-ekonomi melalui tahapan pengumpulan data, penerapan metode, analisis perbandingan hasil, pengujian tingkat kesesuaian dan korelasi Spearman, serta penarikan kesimpulan. Hasil menunjukkan tingkat kesesuaian yang sangat tinggi untuk kedua metode, yaitu 99,99391% (SAW) dan 99,99484% (MAUT), dengan korelasi Spearman 0,7225 yang menunjukkan hubungan positif kuat. SAW lebih sensitif terhadap variasi data dan arah preferensi benefit–cost, sedangkan MAUT cenderung stabil tetapi kurang peka terhadap perbedaan nilai. Kedua metode konsisten dan layak digunakan, sehingga pilihan dapat disesuaikan dengan karakteristik data dan kebutuhan analisis sistem pendukung keputusan.