Indonesia, 7 (2).
E-ISSN:
2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, Special Issue No. 2, Februari 2022
SISTEM PENDUKUNG KEPUSTUSAN PEMILIHAN TEMPAT KOS UNTUK MAHASISWA DI GRESIK DENGAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING)

## Soffan Maulana Akbar, Indra Gita Anugrah
Universitas Muhammadiyah Gresik (UMG) Indonesia Email:  akbarsoffan978@gmail.com, indragitaanugrah@umg.ac.id

## Abstrak
Indekos  atau  biasa  disebut  kos  merupakan  salah  satu  tempat  penyedia  jasa penginapan atau tempat tinggal sementara yang terdiri dari beberapa kamar dimana setiap  kamar  memiliki  fasilitas  yang  telah  disediakan  oleh  pemilik  kost.  Bagi mahasiswa yang berkuliah jauh dari daerah asal tentunya membutuhkan kost. Pada proses  pemilihan  kost  mahasiswa  yang  berkuliah  di  Gresik  sering  kali  mengalami kesulitan  dan  kendala  dalam  pemilihan  kost  tersebut  dikarenakan  ada  beberapa kriteria  dan  faktor-faktor  yang  harus  dipenuhi  seperti  lokasi,  harga,  fasilitas,  dan juga  keamanan.  Untuk  mengatasi  permasalahan  diatas  diperlukan  sebuah  sistem untuk  membantu  mahasiswa  di  Gresik  sebagai  rekomendasi  dan  juga  mencari informasi  tentang  kost  yang  ada  di  Gresik.  Makadari  itu  dipilihlah  suatu  metode dari beberapa metode yang ada yakni metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini nantinya akan menghasilkan nilai terbesar   yang  akan  terpilih  sebagai alternatif terbaik dengan memperhitungkan kriteria yang ada.
Kata kunci : Kost; SPK; SAW; Gresik; Alternatif

## Abstract
Boarding House or so called boarding houses are one of the places where lodging services  are  provided  or  temporary  residence  consisting  of  several  rooms  where each room have faiclities that have provided by the owner of boarding house. For students  who  studying  far  from  the  area  of  origin  of  course  requires  a  boarding house.  In  the  boarding  selection  process  students  studying  in  Gresik    often experience  dificulties  and  obstacles  in  the  boarding  house  was  chosen  because there  are  several  criteria  and  factors  that  must  be  considered  fulfilled  such  as location,  price,  facilities,  and  also  security.  To  overcome  the  problem  above  a system is needed to help students in Gresik as a recommendation and also looking for information about boarding houses in Gresik. So from that, a methods namely Simple  Additive  Weighting  (SAW).  This  method  will  produce  the  largest  value which will be selected as the best alternative by taking  into  account  the  existing criteria.
Keywords: Boarding Houses; SPK; SAW; Gresik; Alternative

## Pendahuluan
Seiring  dengan  banyaknya  mahasiswa  yang  berasal  dari  luar  kota  Gresik  yang ingin mencari ilmu di Gresik banyak bermunculan beragam kost yang  berlomba-loma menawarkan  kost  nya  dengan  fasilitas,  harga,  lokasi  dan  menjamin  keamanan mahasiwanya.    Tentunya  dengan  banyaknya  kost  yang  ada  di  Gresik  membuat mahasiswa  bingung  dalam  memnentukan  kost  yang  ingin  ditempati.  Oleh  sebab  itu diperlukan  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  nantinya  membantu  mahasiswa mementukan tempat tinggal sementara/ kost berdasarkan kriteria fasilitas, harga, lokasi, dan keamanan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  atau  Decision  Support  System  (DSS)  adalah sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah  maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi  terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorangpun  tahu  secara pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat.  SPK  bertujuan  untuk  menyediakan informasi,  membimbing,  memberikan  prediksi  serta  mengarahkan  kepada  pengguna informasi  agar  dapat  melakukan  pengambilan  keputusan  dengan  lebih  baik.  SPK merupakan  implementasi  teori-teori  pengambilan  keputusan  yang  telah  diperkenalkan oleh  ilmu-ilmu  seperti  operation  research  dan  menegement  science,  hanya  bedanya adalah  bahwa  jika  dahulu  untuk  mencari  penyelesaian  masalah  yang  dihadapi  harus dilakukan  perhitungan  iterasi  secara  manual  (biasanya  untuk  mencari  nilai  minimum, maksimum,  atau  optimum),  saat  ini  computer  PC  telah  menawarkan  kemampuannya untuk menyelesaikan persoalan yang sama dalam waktu relatif singkat.
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  adalah  salah  satu  metode  dalam proses  pengambilan  keputusan.metode  ini  memiliki  kemampuan  penilaian  yang  lebih tepat  dan  akurat,  karena  berdasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot  yang  ditentukan, sehingga  membantu  menyelesaikan  masalah  pemilihan  karyawan  berprestasi  dengan cepat dan tepat. Metode Simple Additive Weighting (SAW) yang merupakan salah satu metode  dari  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating  kinerja  pada      setiap      alternatif  di  semua  atribut.  Metode  SAW  membutuhkan proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. (Novita Sari, 2019)

## Metode Penelitian
Pada  metode  SAW,  metode  ini  disebut  juga  dengan  metode  penjumlahan  bobot. Dimana  metode  ini  dimulai  dari  mencari  nilai  bobot  dengan  melihat  alternatif  semua atribut.

## Gambar 1 Analisa Perancangan
Pada  awalnya  kita  menentukan  data-data  berdasarkan  kriteria  yang  ada  yakni kriteria
1. Lokasi, Harga, Fasilitas, dan Keamanan.
2. Menentukan Matriks Keputusan berdasarkan kriteria.
3. Melakukan Normalisasi Matriks berdarkan persamaan yang disesuaikan dengan atribut.
4. Setelah melakukan perhitungan nilai prefensi, melakukan perangkingan dengan mengurutkan dari Prefensi nilai terbesar ke yang terkecil.
Rumus perhitungan atribut benefit dan cost adalah sebagai berikut (1):
R ij = Jika j adalah atribut benefit Jika j adalah atribut cost
Mulai Data Kriteria Kost Penentuan Matriks Keptutusan Normalisasi Matriks Keputusan Perhitungan nilai Prefensi Menampilkan Urutan Perangkingan Selesai

## Dengan keterangan :
• Benefit = apabila nilai semakin besar semakin baik
• Cost = apabila nilai semakin kecil semakin baik
• 𝑀𝑎𝑥𝑖 𝑋𝑖𝑗 = nilai maksimal/sangat besar pada baris i kolom j
• 𝑀𝑖𝑛𝑖 𝑋𝑖𝑗 = nilai minimal/sangat kecil pada baris i kolom j
• Rij = Rating kinerja ternormalisasi
• 𝑋𝑖𝑗 = Nilai pada baris i dan kolom j
Nilai preferensi pada setiap alternatif (Vi) didefinisikan dengan persamaan seperti pada Persamaan (2):
Vi = Wj  Rij Dengan Keterangan :                                  (2)
• Vi = Total nilai preferensi per alternatif
• Wj = Skor bobot yang didefinisikan penulis
• Rij = skor rating kinerja ternormalisasi
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif  Ai  lebih  terpilih. Metode ini merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyak digunakan dalam menghadapi  situasi Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM). (Syahrudin  & Yunita, 2021)
Hasil dan Pembahasan
1. Penentuan Kriteria
Kriteria yang dibutuhkan dalam perhitungan metode SAW
a. Bobot
Tabel 1 Kriteria Kriteria (C) Keterangan Jenis Kriteria C1 Lokasi Cost C2 Harga Cost C3 Fasilitas Benefit C4 Keamanan Benefit
Dari  Kriteria  pada   tabel  1, maka  ditentukan  bobot  kriteria  dalam  bilangan fuzzy. Rating bobot kritria seperti pada  tabel 2.
Tabel 2 Bobot Tingkatan Nilai Bobot 4 Sangat Baik 3 Baik 2 Cukup 1 Kurang
b. Kriteria Lokasi
Tabel 3 Lokasi C1 Nilai Sangat Dekat dengan Kampus 4 Cukup Dekat dengan Kampus 3 Jauh dengan Kampus 2 Sangat Jauh dengan Kampus 1 c. Kriteria Harga
Tabel 4 Harga C2 Nilai <500.000 4 >500.000 dan >600.000 3 700.000 2 <700.000 1 d. Kriteria Fasilitas
Tabel 5 Fasilitas C3 Nilai AC, tempat parkir, kamar mandi dalam, TV,Wifi 4 Tempat parkir,kamar mandi dalam TV,kipas angin 3 Kamar Mandi dalam, TV, kipas angin 2 Kamar Mandi luar, kipas angin 1

## e. Kriteria Keamanan
Tabel 6 Keamanan C4 Nilai Sangat Aman 4 Cukup Aman 3 Aman 2 Kurang Aman 1 f. Vektor Bobot vektor bobot didefinisikan memiliki nilai kepentingan seperti pada tabel
Tabel 7 Vektor Bobot Kriteria (C) Nilai C1 20 C2 15 C3 15 C4 20
g. Alternatif yang kita gunakan adalah sebagai berikut:
2. A1= Kost1
A2= Kost2
A3= Kost3 A4= Kost4

## 3. Normalisasi Matriks
Berikut  merupakan  data  yang  diperoleh  setelah  setelah  melakukan  survey. Data didefinisikan pada tabel 8.
Berdasarkan  tabel  diatas  maka  dapat  dibuat  matriks  X  keputusan  sebagai berikut:
X =
Kemudian menghitung dengan menggunakan  persamaan (1) diatas
a. Kriteria 1 cost
R11=
=   = 0,5 R21 = =   = 0,5 R31= =   = 1 R41= =   = 0,66
b. Kriteria 2 cost R12= =   = 0,66 R22= =   = 1 R32= =   = 0,5 R42= =   = 1
c. Kriteria 3 benefit R13 = =   = 0,5 R23= =   = 1 R33= =   = 0,75 R43 = =   = 0,25 Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Kost1 4 3 2 3 Kost2 4 2 4 2 Kost3 2 4 3 1 Kost 4 3 2 1 4
d. Kriteria 4 benefit
R14 = =   = 0,75 R24 = =   = 0,5 R34 = =   = 0,25 R44 = =   = 1
Setelah Matriks X dinormalisasi maka akan  diperoleh Matriks Y sebagai
berikut :
Y =

## 4. Menghitung alternatif vektor bobot
Kemudian  melakukan  perhitungan  dengan  vektor  bobot  [20,15,15,20] menggunakan persamaan (2) diatas.
V1 = (0,5x20) + (0,5x15) + (1x15) + (0,66x20) = 10+7,5+15+13,2 = 45,7 V2 = (0,66x20) + (1x15) + (0,5x15) + (1x20) = 13,2 + 15 + 7,5 + 20 = 55,7 V3 = (0,5x20) + (1x15) + (0,75x15)  + (0,25x20) = 10 + 15 + 11,25 + 5 = 41,25 V4 = (0,75x20) + (0,5x15) + (0,25x15) + (1x20) = 15+ 7,5 + 3,75 + 20 = 46,25

## 5. Melakukan Perangkingan
Setelah  melakukan  perhitungan  vektor  bobot  maka  dilakukan  perangkingan seperti pada tabel 9

## Kesimpulan
Muhlis Setelah melakukan perancangan dan implementasi beserta pengujian maka diperoleh  kesimpulan  sebagai  berikut:  Dengan  menggunakan  Sistem  Pendukung Keputusan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam menentukan tempat kost mendapatkan  hasil  dimana  pencarian  tempat  kost  menjadi  lebih  mudah  dan  dapat membantu  mahasiswa  di  Gresik  dalam  menentukan  tempat  kost  yang  diinginkan berdasarkan  kriteria.  Sistem  yang  telah  dikembangkan  dapat  meminimalisir  kesalahan dalam pemilihan tempat kost.
No Kost Rangking 1 Kost2 1 2 Kost4 2 3 Kost1 3 4 Kost3 4

## BIBLIOGRAFI
Novita  Sari,  Rita  &.  Sri  Hayati  Ratna.  (2019). Penerapan  Metode  Simple  Additive
Weighting Dalam Pemilihan Rumah Kost . 5 (2), 215–226.
Muhlis, La Ode. Kurni, Samuel . & Hasbi (2020). Sistem Penunjang Keputusan Untuk Penentuan  Prioritas  Pengembangan  Destinasi  Wisata  Kabupaten  Manokwari Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw) 3(02) 27-37.  (Muhlis, La Ode, Kurni; Samuel & Hasbi, 2020)
Ali  Ubed,  Imanullah.  Anugrah,  Indra  Gita.  Rosyid,  Harunur  (2021).  A  Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Perbaikan Instalasi EDP-IT Menggunakan Metode MOORA  di  RS  Muhammadiyah  Gresik 3(01)  10-20.    (Ali  Ubed  Imanullah,  Indra Gita A ; Harunur Rosyid, 2021)
Surya  Mahendra,  Gedhe  &  Yota  Ernanda  Aryanto,  Kadek  (2019).  SPK  Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW 5(1).  (Surya Mahendra Gedhe, Yota Ernanda ; Aryanto Kadek , 2019)
Adriantama,  Tengku  &  Brianorman,  Yulrio  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan Dalam Seleksi Tempat Tinggal (Kost) Mahasiswa Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw) 4(1), 1-7.  (Adriantama Tengku, Brianorman, 2021)
Agung  Saputro,  Jarwoko  &  Nita,  Sekreningsih  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Hotel  Pada  Masa  Pandemi  Covid-19  Di  Kota  Madiun  Menggunakan Metode  Saw  (Simple  Additive  Weighting)  149-163.    (Jarwoko  Agung  Saputro, Sekreningsih Nita, 2021)
Leyla  Rahmah,  Dewi  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Penerima Bantuan  Dana  Hibah  Dengan  Metode  Saw  (Simple  Additive  Weighting)  2(1),31- 40.  (Dewil Leyla Rahmah, 2021)
Fathoni, M. Yoka. Darmansah, & Januarita, Dwi (2021). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Siswa  Teladan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)  Pada  SMK  Telkom  Purwokerto  10(3)  346-353.    (M  Yoka  Fathoni  & Januarita, 2021)
Syahrudin,  Syahrudin,  &  Yunita,  Selviana.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Tempat Kost Menggunakan Metode Simple Addtive Weighting (SAW) Kotawaringin  Timur. KLIK:  Kajian  Ilmiah  Informatika  Dan  Komputer , 2 (2),  84– 87. Google Scholer
Safitri,  Mulia,  Sagit  Sahay,  &  Lestari  (2021).  Implementasi  Metode  Simple  Additive Weighting  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Program Sembako 1(1) 87-96.  (Mulia Safitri, Abertun Sagit Sahay, Ariesta Lestari, 2021)
Rasminto,  Hendri  &  Purwantini,  Kasih  (2022).  Metode  Simple  Additive  Weighting (Saw)  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Lokasi  Service  Center Menggunakan Gis 1(1) 29-36.  (Hendri Rasminto, Kasih Purwantini, 2022)
M  Iqbal,  Kevin  S  &  Yustanti,  Willy  (2021).  Implementasi  Metode  AHP  dan  SAW dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Organisasi  Kemahasiswaan  2(2) 66-72.  (Kevin Satria Muhammad Iqbal, Wiyli Yustanti, 2021)
Copyright holder:
Soffan Maulana Akbar, Indra Gita Anugrah (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: