KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 2307-2317 DOI 10.30865/klik.v4i4.1721 https://djournals.com/klik

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam SPK Pencarian Perumahan Residence
Dede Supriyadi, Dani *
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Pamulang, Tangerang Selatan, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pamulang, Tangerang Selatan, Indonesia Email: 1 dosen00400@unpam.ac.id, 2,* dosen 02510@unpam.ac.id Email Penulis Korespondensi: dosen02510@unpam.ac.id
Abstrak− Tingginya permintaan rumah di wilayah Cibening Pamijahan Bogor membuat konsumen harus berhati-hati dalam memilih rumah yang sesuai dengan kebutuhan. Hal ini karena banyak konsumen yang kurang memahami kriteria pemilihan rumah. Selama ini, konsumen hanya mengandalkan informasi dari orang lain atau pengamatan tanpa mempertimbangkan kriteria yang dibutuhkan. Oleh karena itu,  calon  pembeli  harus  melakukan  proses pemilihan  rumah dengan tepat  agar  tidak  salah keputusan.  Hasil  pengamatan  di lapangan  menunjukkan  bahwa  konsumen  dalam  memilih  perumahan  biasanya  mempertimbangkan  setidaknya  empat  faktor,  yaitu harga, lokasi, fasilitas, lingkungan, dan desain rumah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan yang menggunakan metode SPK untuk membantu konsumen dalam memilih perumahan. Perancangan sistem pendukung keputusan pencarian perumahan ini menggunakan pendekatan berorientasi objek dengan menggunakan UML. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai basis datanya. Hasil dari penelitian ini adalah untuk membeirkna keputusan yang sesuai berdasarkan informasi kriteria atau kebutuhan dari calon pembeli. Kesimpulannya tersebut menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan memiliki  potensi  untuk  menjadi  alat  yang  efektif  dalam  mendukung  proses  Pemilihan  Perumahan  di  wilayah  Cibening  Pamijahan Bogor.  Serta  memiliki  potensi  untuk  membawa  dampak  positif  pada  masyarakat  Bogor,  khususnya  pengguna  yang  bingung menentukan perumahan. Dengan menggunakan metode SAW, diharapkan sistem ini dapat memberikan rekomendasi perumahan yang paling sesuai berdasarkan kriteria- kriteria yang telah ditentukan, meningkatkan kepuasan pengguna dan memberikan kontribusi positif dalam  pengembangan  perumahan  di  wilayah  Bogor  Adapun  hasil  dari  hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan  maka  di  dapatkan perumahan bale asra dengan nilai 0,96 , perumahan budiman asri cimayang  0,7 , perumahan grand vila cahaya 0,72 dan perumahan mulia land bogor dengan nilai 1. Maka dari hasil tersebut dapat di simpulkan perumahan mulia land bogor merupakan perumahan yang paling sesuai berdasarkan kriteria di wilayah Bogor.
Kata kunci : Pencarian Perumahan; Metode SAW; Website; PHP;My SQL
Abstract− The high demand for houses in the Cibening Pamijahan Bogor area means that consumers must be careful in choosing a house that suits their needs. This is because many consumers do not understand the criteria for selecting a house. So far, consumers have only relied on information from other people or observations without considering the required criteria. Therefore, prospective buyers  must  carry  out  the  house  selection  process  correctly  so  as  not  to  make  the  wrong  decision.  Field  observations  show  that consumers  when  choosing  housing  usually  consider  at  least  four  factors,  namely  price,  location,  facilities,  environment  and  house design. This research aims to develop a decision support system that uses the SPK method to assist consumers in choosing housing. The design of this housing search decision support system uses an object-oriented approach using UML. This system was built using the PHP programming language and MySQL as the database. The results of this research are to make appropriate decisions based on information on  the  criteria  or  needs  of potential buyers.  The  conclusion  shows  that  the proposed system  has  the potential  to  be  an effective  tool  in  supporting  the Housing  Selection  process  in  the  Cibening  Pamijahan  Bogor  area.  And has  the  potential  to  have  a positive impact on the people of Bogor, especially users who are confused about choosing housing. By using the SAW method, it is hoped  that  this  system  can  provide  recommendations  for  the  most  suitable  housing  based  on  predetermined  criteria,  increase  user satisfaction and make a positive contribution to housing development in the Bogor area. As for the results of the research that has been carried out, we get bale asra housing with a value of 0.96, Budiman Asri Cimayang housing 0.7, Grand Vila Cahaya housing 0.72 and Mulia Land Bogor housing with a value of 1. So from these results it can be concluded that Mulia Land Bogor housing is the most suitable housing based on the criteria in the area. Bogor.
Keywords : Housing Search; SAW Method; Website; PHP; MySQL

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu kebutuhan setiap orang yaitu Rumah, karena rumah merupakan tempat tinggal yang sangat pokok dan penting untuk  setiap  keluarga.  Bagi  setiap  orang  memiliki  rumah  idaman  merupakan  suatu  hal  yang  di  inginkan  mulai  dari kesejukan,  tempat  ,  dan  kemudahan  pada  umumnya.  walaupun  ada  kesesuaian  pada  umumnya  dalam  macam  –macam rumah yang di harapkan, namun ada beberapa faktor yang dapat merajai seseorang dalam membeli dan memilih perumahan sebagai bahan  pertimbagan  untuk  membeli,  mulai  dari  type  rumah,  harga  dan  fasilitas  lainnya[1].  Kebutuhan  pokok manusia  yaitu  rumah  sebagai  tempat  bermalam  dan  juga  sebagai  tempat  kegiatan  keseharian  pada  sebuah keluarga[2].Setelah dilakukan pengujian TOPSIS diketahui bahwa dari 3 sampel perumahan dihasilkan nilai preferensi yang lebih tinggi dengan nilai 0,6456 , sehingga hasil keputusan  pemilihan perumahan yang terbaik adalah Perumahan yang ke 3. Dengan demikian, metode TOPSIS mampu memberikan rekomendasi pemilihan perumahan terbaik dengan hasil  perhitungan  lebih  cepat  dan  akurat  sehingga  informasi  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  sebagai  pendukung keputusan[3].Tujuan penelitian membuat sistem pendukung keputusan untuk pemilihan perumahan terbaik yang nantinya bisa menjadi rekomendasi bagi masyarakat Ponorogo maupun warga luar Ponorogo yang tinggal di Ponorogo. Metode pemilihan perumahan ini menggunakan Metode ARAS (Additive Ratio Assessment) Metode ARAS menghasilkan CV Rumah Bagus sebagai rekomendasi pilihan perumahan karena memiliki nilai perhitungan tertinggi dari yang lain[4].
Wilhelmus  Sabatani  Jangku,  Evaluasi  Kualitas  E-Government  Menggunakan  Metode  E-Govqual,  Importance Performance Analysis (IPA) dan Heuristic Evaluation
Pada dasarnya negara mempunyai tanggung jawab dalam menunaikan keperluan akan tempat tinggal yang baik untuk setiap warga negara yang memiliki pendapatan kecil dalam hal merealisasikan program perumahan tergapai. Dalam program  ini  adalah  perumahan  tergapai  banyak  digagas  di  berbagai  negara,  walaupun  di  setiap  Negara  terdapat permasalahannya  beraram  pada  saat  realisasinya.  Indonesia  sendiri,  pengadaan  perumahan  diadakan  dengan  berbagai program sebagai salah satunya bantuan subsidi dan harga yang tergapai untuk setiap keluarga[5]. Pada metode yang di gunakan Simple  Additive  Weghting dalam  menentukan  hasil  yang  terbaik  dengan  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap atribut, kemudian dilakukan perangkingan untuk menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif dan hasil dari pada penelitiannya  menggunakan  5  krateria  dan  3  alternatif  namun  di  penelitian  ini  akan  menambahkan  satu  alternatif tambahan  sebagai  pembanding  dan  untuk  meningkatkan  hasil  dari  sistem  keputusan  tersebut.[6].  Pada  penelitian sebelumnya dengan judul  penerapan metode saw dalam  pemilihan  rumah kost, walaupun menggunakan enam kriteria namun  tidak  memiliki  alternatif  pilihan  rumah  kost.  sehingga  dari  kekurangan  tersebut  peneliti  pada  penelitian  ini menambahkan alternatif pilihan lain yang berjumlah empat, agar dalam mengitung sistem pemilihan perumahan terbaik bisa lebih akurat[7].
Metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot[8]. Seleksi mahasiswa berprestasi dalam proses  menyeleksi  mahasiswa  yang  memiliki  prestasi  akademik[9].  Metode  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan suatu program komputer yang dapat digunakan untuk menganalisis dan menyajikan data sehingga penggunanya dapat membuat keputusan dengan lebih mudah[10].Dengan adanya Sistem ini yang di diarancang untuk memudahkan tahapan dalam  pengambilan  keputusan  baik  dari  identifikasi  masalah,  memilih  data  yang  sesuai,  dan  menentukan  pendekatan untuk  digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  sampai  mengevaluasi  pemilihan  alternatif  yang  ada[11]. Penggunaan  SPK  untuk  pengambilan  keputusan  memerlukan  metode  tertentu  untuk  menghasilkan  keputusan  optimal terbaik.  Penelitian  dan  observasi  yang  dilakukan  dilapangkan  dengan  sembilan  kriteria  yang  telah  diproses antara lain akses,  visibilitas,  lalu  lintas  ,  persaingan,  lokasi  keramaian,  tempat  parkir  kendaraan,harga  sewa,  ekspansi  dan konduktivitas  dari  dua  alternatif  yang  dijadikan  pembanding  alternatif  pertama  berdasarkan  hasil perhitungan  dan rekomendasi dengan metode Simple Additive [12].
Pada kesehariannya, manusia sering mengalami hambatan pada saat menentukan hasil keputusan yang tepat pada permasalahan. Baik kecil atau besar permasalahan akan sangat mempengaruhi pada hasil dari keputusan. Keputusan yang tidak  tepat  tentunya  akan  membawa  dampak  buruk  berupa  kerugian  baik  itu  secara  langsung  ataupun  tidak langsung[13].SPK ini diperuntukan membantu bagian manajemen untuk menganalisa keadaan yang kurang tersusun dan dengan ketentuan atau kriteria yang tidak jelas. SPK tidak dimaksudkan untuk mengotomatisasi pengambilan keputusan, tetapi memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan pengambilan keputusan untuk melakukan berbagai analisis menggunakan  model-model  yang  tersedia[14].  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, di mana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat[15].
Pembobotan Aditif Langsung juga disebut pembobotan. Ide penting dari Simple Additive Weighting adalah untuk memutuskan bobot skor presentasi umum untuk setiap keputusan, semuanya dianggap sama[16]. Penelitian ini bertujuan untuk  mencapai  sebuah  keputusan  yang  dapat  memberikan  dukungan  kepada  pembuat  keputusandalam  menentukan supplier yang  akan  dipilih.  Sistem  penunjang keputusan  yang  dibuat menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting dalam melakukan pemprosesan datanya[17].
Sistem  Penunjang  Keputusan  atau  Decision  Support  System  (DSS)  adalah  sebuah  sistem  yang  mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan mengkomunikasikan untuk masalah  dengan kondisi semi terstruktur dan tidak terstruktur[18]. metode SAW diterapkan dengan menghasilkan sistem yang dapat memberikan perhitungan  pemosisian  dan  pengaturan  penentuan  paket  yang  cocok  berdasarkan  aturan  yang  ideal[19].  Dengan memanfaatkan nilai dan bobot kriteria yang ditentukan, metode ini  menawarkan kemampuan penilaian yang lebih tepat dan akurat, sehingga secara efektif mengatasi tantangan  dalam memilih karyawan  berprestasi dengan cepat dan akurat [20].
Melalui penerapan metode SAW, temuan penelitian sebelumnya dianalisis sehingga menghasilkan skor tertinggi. Perumahan  C  memperoleh  skor  22,33  sehingga  dipastikan  sebagai  pilihan  optimal.  Akibatnya,  sistem  pendukung keputusan yang  dikembangkan  dengan  metode  SAW  memungkinkan  penghitungan  yang  lebih  cepat  dan  akurat, memberikan  informasi berharga  untuk  proses  pengambilan  keputusan  terkait  pilihan  perumahan[21].  Analisis  yang dilakukan  dengan  metode  SAW menetapkan  bahwa  perumahan  C  mencapai  nilai  tertinggi  yaitu  22,33,  memperkuat posisinya sebagai pilihan perumahan teratas [6].
Berdasarkan uraian masalah diatas melatar belakangi peneliti untuk melakukan penelitian dengan tmemanfaatkan kemajuan teknologi saat ini dengan menggunakan internet sebagai koneksi pencariannya dan sebuah websait untuk wadah pencariannya, denganadanya sistem tersebut diharapkan agar masyarakat ataupun konsumen tidak lagi sulit untuk mencari dan memilih perumahan sesuai kriteria yang di inginkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pengumpulan data dilakukan untuk memperoleh informasi yang di butuhkan dalam rangka mencapai tujuan penelitian. Pengumpulan data-data yang di perlukan dilakukan dengan beberapa cara,yaitu observasi, wawancara dan studi pustaka
Wilhelmus  Sabatani  Jangku,  Evaluasi  Kualitas  E-Government  Menggunakan  Metode  E-Govqual,  Importance Performance Analysis (IPA) dan Heuristic Evaluation
:
a. Observasi
Observasi adalah salah satu teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara mengamati suatu objek tertentu secara cermat dan sistematisserta dilakukan secara langsung di lapangan.
b. Wawancara
Wawancara adalah suatu kegiatan tanya jawab secara lisan dan langsungdengan seseorang yang diperlukan untuk dimintai keterangan agar mendapatkan suatu informasi yang dibutuhkan.
c. Studi Pustaka
Studi pustaka adalah  kegiatan yang dilakukan untuk menghimpun dan mendapatkan informasi yang terkait dan relevan dengan  mengumpulkan  literatur  pendukung  penelitian,  baik  dari  buku  referensi,  jurnal,  medline  dan  google scholar .

## Gambar 1. Teknik pengumpulan data

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  ini  mampu  menghailkan  sebuah  keputusan  dalam  pemecahan  suatu  masalah  maupun kemampuan pengkomunikasian dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi tidak normal, di damana dalam pengambilan keputusan tidak bisa di lakukan dengan tanpa perhitungan yang baik [15].

## 2.3. Rumah
Baik menikah maupun belum, setiap orang mempunyai keinginan untuk memenuhi kebutuhan akan rumah. Rumah ideal bagi  kebanyakan  orang  memiliki  karakteristik  yang  sama  seperti  kenyamanan,  lokasi,  dan  akses  terhadap  fasilitas umum.Meskipun terdapat kesamaan umum dalam spesifikasi rumah yang diinginkan, terdapat juga berbagai faktor yang mempengaruhi calon pembeli dalam memilih  properti, termasuk biaya,  tipe rumah, aksesibilitas jalan, dan banyak lagi [1].

## 2.4. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weight (SAW) merupakan metode dikenal dengan metode penjumlahan terbobot. maksud dari penjumlahan terbobot yaitu mencari penjumlahan terbobot dari rating di tiap alternatif pada seluruh atribut / kriteria. Hasil atau skor total yang diperoleh untuk sebuah alternatif yaitu penjumlahan dengan menjumlahkan semua hasil perkalian antara rating yang dibandingkan pada identitas atribut dan bobot setiap atribut[22].
𝑟𝑖𝑗 = { 𝑥𝑦 − 𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗
𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛
𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 − 𝑥𝑖𝑗
𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 ( 𝑐𝑜𝑠𝑡 )
(1)
Wilhelmus  Sabatani  Jangku,  Evaluasi  Kualitas  E-Government  Menggunakan  Metode  E-Govqual,  Importance Performance Analysis (IPA) dan Heuristic Evaluation
Dimana nilai rij merupakan tahapan untuk kinerja ternrmalisasi pada saat perengkingan , nilai xij adalah tahapan untuk nilai atribut yang terdapat pada setiap kreteria yang ada, nilai Max xij adalah tahapan untuk nilai yang terbesar pada setiap kreteria, nilai Min xij adalah tahapan nilai untuk yang terkecil pada setiap kreteria dan nilai benefit adalah hasil yang terbaik dari hasil akhir, nilai cost adalah nilai terkecil adalah terbaik pada rij adalah rating dari kinerja nilai preperensi untuk setiap alternatif ( Vi ) sebagai berikut :
Vi = ∑ Wj  rij 𝑛 𝑗=1 (2)
Dimana Vi adalah perengkingan untuk seriap alternatif, wij adalah nilai bobot untuk semua kreteria, rij adalah nilai untuk rating yang di normalisasi dan Nilai Vi yang memiliki nilai tinggi untuk tanda alternatif Ai cenderung di pilih.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode SAW inii cukup di kenal pada istilah suatu cara menjumlahkan nilai yang terbobot. Dengan konsep dasar mencari nilai  dari  alternatif  penjumlahan  yang  sudah  terbobot  dengan  rating  kinerja  di  semua  atribut.  Metode  ini  sangat membutuhkan proses sebuah normalisasi matriks keputusan (X) dengan suatu skala yang bisa untuk dibandingkan pada semua rating alternatif yang ada. Serta metode SAW memliki dua atribut yaitu keuntungan (benefit) dan biaya (cost).

## 3.1 Penerapan Metode SAW
Dalam proses pengambilan keputusan pemilihan perumahan di Cibening Pamijahan, Bogor,  akan  digunakan metode simple additive  Weighting (SAW)  sebagai  sistem pendukung  keputusan.  Setiap pilihan  perumahan  harus memenuhi kriteria tertentu agar dapat dipertimbangkan.

## Gambar 2. Grafik penentuan kriteria
Gambar 2 adalah hasil pengamatan pada konsumen perumahan, didapatkan 5 kriteria digunakan untuk memilih perumahan, mulai dari lingkungan,harga, lokasi, fasilitas, dan tipe rumah. Data tersebut di dapat dari sampel 122 orang yang sudah di wawancara.Untuk menentukan perumahan di wilayah Cibening Pamijahan Bogor, perlu ditentukan kriteria dan  bobotnya  terlebih  dahulu.  Kriteria  dan  bobot  tersebut  kemudian  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  guna mendapatkan alternatif terbaik. dengan menggunakan metode simple additive weighting.

## 3.1.1 Menetukan Kriteria dan Bobotmya
Selain itu juga disediakan skala penilaian pembobotan  subkriteria untuk menghitung nilai setiap kriteria:
a. Penentuan Kriteria (Ci)
Dari hasil evaluasi data yang sudah didapatkan pada saat proses wawancara dan studi literatur  yang nantinya akan dijadikan  sebagai  acuan  proses  pengambilan  keputusan,  maka  penentuan  kriteria  untuk  menentukan  perumahan  di wilayah Cibening Pamijahan Bogor, seperti pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Penentuan Kriteria dan bobot Kode Kriteria Kriteria ( 𝐂𝐢 ) Nilai bobot ( 𝐖𝐢 ) Jenis Kriteria C1 Harga 0,25 Cost C2 Lokasi 0,15 Benefit C3 Fasilitas 0,3 Benefit C4 Lingkungan 0,2 Benefit C5 Desain Rumah 0,1 Benefit
Tabel 1 merupakan kreteria yang di tetapkan untuk menentukan perumahan terbaik yang ada di wilayah bogor.
b.   Alternatif Perumahan
Dalam  proses  perhitungan  sistem  penunjang  keputusan  pemilihan  perumahan  di  Pamijahan  Bogor  di  gunakan sampling sebagai alternatif yang digunakan untuk perhitungan pemilihan perumahan di Pamijahan Bogor.
Wilhelmus  Sabatani  Jangku,  Evaluasi  Kualitas  E-Government  Menggunakan  Metode  E-Govqual,  Importance Performance Analysis (IPA) dan Heuristic Evaluation
Tabel 2. Alternatif  perumahan
No Alternatif  Perumahan A1 Bale Arsa A2 Budiman Asri Cimayang A3 Grand Cahaya Vila A4 Mulia Land Bogor
Tabel 2 merupakan alternatif yang di gunakan dalam perhitungan pemilihan perumahan terbaik yang ada di wilayah bogor.
1. Harga
Dalam proses perhitungan sistem penunjang keputusan pemilihan perumahan di  Pamijahan Bogor menggunakan kreteria harga dan nilai bobotnya untuk menghitung pemilihan perumahan di Pamijahan Bogor.
Table 3. Pembobotan Harga Subkriteria C1 Keterangan Nilai Bobot > Rp. 200.000.000 Mahal 0,4 Rp. 168.000.00– Rp. 200.000.000 Sedang 0,6 < Rp. 167.000.00 Murah 1
Tabel 3 merupakan kreteria harga dan nilai bobotnya untuk menghitung pemilihan perumahan terbaik yang ada di wilayah bogor.
2. Lokasi
Dalam  proses  perhitungan  sistem  penunjang  keputusan  pemilihan  perumahan  di  Pamijahan  Bogor  menggunakan kreteria Lokasi dan nilai bobotnya untuk menghitung pemilihan perumahan di Pamijahan Bogor.
Tabel 4. Tabel Pembobotan Lokasi Subkriteria C2 Keterangan Nilai Bobot Tidak Strategis Rendah 0,4 Cukup Strategis Cu kup 0,6 Strategis Baik 1
Tabel 4 merupakan kreteria lokasi dan nilai bobotnya untuk menghitung pemilihan perumahan terbaik yang ada di wilayah bogor.
3. Fasilitas
Dalam  proses  perhitungan  sistem  penunjang  keputusan  pemilihan  perumahan  di  Pamijahan  Bogor  menggunakan kreteria fasilitas dan nilai bobotnya untuk menghitung pemilihan perumahan di Pamijahan Bogor.
Tabel 5. Tabel Pembobotan fasilitas Subkriteria C3 Keterangan Nilai Bobot Tidak Lengkap Rendah 0,4 Standar Cukup 0,6 Lengkap Baik 1
Tabel 5 merupakan kreteria fasilitas dan nilai bobotnya untuk menghitung pemilihan perumahan terbaik  yang ada di wilayah bogor.
4. Lingkungan
Dalam  proses  perhitungan  sistem  penunjang  keputusan  pemilihan  perumahan  di  Pamijahan  Bogor  menggunakan kreteria Lingkugan dan nilai bobotnya untuk menghitung pemilihan perumahan di Pamijahan Bogor.
Tabel 6. Tabel Pembobotan Lingkungan Subkriteria C4 Keterangan Nilai Bobot Tidak aman Rendah 0,4 Cukup Aman Cukup 0,6 Aman Baik 1
Tabel 6 merupakan kreteria lingkungan dan nilai bobotnya untuk menghitung pemilihan perumahan terbaik yang ada di wilayah bogor.
5. Desain Rumah
Dalam  proses  perhitungan  sistem  penunjang  keputusan  pemilihan  perumahan  di  Pamijahan  Bogor  menggunakan kreteria desain rumah dan nilai bobotnya untuk menghitung pemilihan perumahan di Pamijahan bogor.
Tabel 7. Tabel Pembobotan Desain Rumah
Wilhelmus  Sabatani  Jangku,  Evaluasi  Kualitas  E-Government  Menggunakan  Metode  E-Govqual,  Importance Performance Analysis (IPA) dan Heuristic Evaluation
Subkriteria C5 Keterangan Nilai Bobot Sederhana Rendah 0,4 Minimalis Cukup 0,6 Mewah Baik 1
Tabel 7 merupakan kreteria desain dan nilai bobotnya untuk menghitung pemilihan perumahan terbaik yang ada di wilayah bogor.
c.   Rating Kecocokan Alternatif
Dalam proses perhitungan sistem penunjang keputusan pemilihan perumahan di Pamijahan Bogor menggunakan alternatif perumahan yang sudah di buatkan nilai bobotnya untuk menghitung pemilihan perumahan di Pamijahan bogor.
Tabel 8. Tabel Rating Kecocokan Alternatif Nilai Konversi Harga Lokasi Fasilitas Lingkungan Desain Rumah Bale Arsa 0,6 1 1 1 0,6 Budiman Asri Cimayang 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 Grand Cahaya vila 1 1 0,6 1 0,4 Mulia Land Bogor 0,6 1 1 1 1
Tabel 8 merupakan alternatif dan nilai bobotnya yang akan di normalisai matriks keputusannya untuk menghitung pemilihan  perumahan  terbaik  yang  ada  di  wilayah  bogor.  Selanjutnya  melakukan  normalisasi  pada  rating  kecocokan. Perhitungan dalam menghitung normalisasi dapat dilihat berikut ini.
1. Kriteria Pertama  C1 ( Cost )
𝑟11 = min(0,6; 0,6; 1; 0,6)
0,6
= 0,6 0,6 = 1
𝑟12 = min(0,6; 0,6; 1; 0,6) 0,6 = 0,6 0,6 = 1
𝑟13 = min(0,6; 0,6; 1; 0,6) 0,6 = 0,6 1 = 0,6 𝑟14 = min(0,6; 0,6; 1; 0,6) 0,6 = 0,6 0,6 = 1 2. Kriteria kedua  C2 ( benefit )
𝑟21 = 1 max(1; 0,6; 1; 1) = 1 1 = 1
𝑟22 = 06 max(1; 0,6; 1; 1) = 0,6 1 = 0,6 𝑟23 = 1 max(1; 0,6; 1; 1) = 1 1 = 1 𝑟24 = 1 max(1; 0,6; 1; 1) = 1 1 = 1 3. Kriteria Ketiga C3 ( benefit )
𝑟31 = 1 max(1; 0,6; 0,6; 1) = 1 1 = 1 𝑟32 = 0,6 max(1; 0,6; 0,6; 1) = 0,6 1 = 0,6 𝑟33 = 0,6 max(1; 0,6; 0,6; 1) = 0,6 1 = 0,6 𝑟34 = 1 max(1; 0,6; 0,6; 1) = 1 1 = 1 4. Kriteria keempat C4 ( Benefit )
𝑟41 = 1 max(1; 0,6; 1; 1 = 1 1 = 1
𝑟42 = 0,6 max(1; 0,6; 1; 1 = 0,6 1 = 0,6 𝑟43 = 1 max(1; 0,6; 1; 1 = 1 1 = 1 𝑟44 = 1 max(1; 0,6; 1; 1 = 1 1 = 1
Wilhelmus  Sabatani  Jangku,  Evaluasi  Kualitas  E-Government  Menggunakan  Metode  E-Govqual,  Importance

## Performance Analysis (IPA) dan Heuristic Evaluation
5. Kriteria kelima C5 ( Benefit )
𝑟51 = 0,6 max(0,6; 0,6; 0,4; 1) = 0,6 1 = 0,6 𝑟52 = 0,6 max(0,6; 0,6; 0,4; 1) = 0,6 1 = 0,6 𝑟53 = 0,4 max(0,6; 0,6; 0,4; 1) = 0,4 1 = 0,4
𝑟54 = 1 max(0,6; 0,6; 0,4; 1) = 1 1 = 1
Dari hasil perhitungan tersebut maka di dapatkan hasil normalisasi sesuai dengan ketentuan bisa di lihat   dalam tabel 9 .
Tabel 9. Tabel normalisasi matriks Kode Alternatif Hasil Normalisasi C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 1 1 1 0,6 A2 1 0,6 0.6 0,6 0,6 A3 0,6 1 0,6 1 0,4 A4 1 1 1 1 1 Bobot 0,25 0,15 0,3 0,2 0,1
Tabel 9 merupakan nilai yang di hasilkan dari perhitungan normalisasi matrik untuk menghitung  pemilihan perumahan terbaik yang ada di wilayah bogor.
d. Menghitung Nilai preferensi dan Perangkingan
Setelah memperoleh hasil normalisasi matriks, dilanjutkan dengan menentukan rangking untuk hasil akhir.  dengan nilai  bobot  dari  setiap kriteria  Proses  perangkingan  dengan  menggunakan  bobot  yang  telah  diberikan  oleh  pengambil keputusan dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. tabel nilai bobot setiap kriteria Kriteria Harga Lokasi Fisilitas Lingkungan Desain Rumah W 0,25 0,15 0,3 0,2 0,1
Tabel 10 merupakan nilai bobot setiap kreteria  proses perhitungan untuk menghitung pemilihan perumahan terbaik yang ada di wilayah bogor. Berikut perhitungan untuk mendapatkan nilai preferensi.
𝑉 1 = (0,25 × 1 ) + (0,15 × 1) + (0,3 × 1) + (0,2 × 1 ) + (0,1 × 0,6) = 0,96 𝑉 2 = (0,25 ×  1) + (0,15 × 0,6) + (0,3 × 0,6) + (0,2 × 0,6 ) + (0,1 × 0,6) 0,7 V3 = (0,25 × 0,6) + (0,15 × 1) + (0,3 × 0,6) + (0,2 × 1 ) + (0,1 × 0 ,4) = 0,72 V4 = (0,25 × 1) + (0,15 × 1) + (0,3 × 1) + (0,2 × 1 ) + (0,1 × 1) = 1
Setelah di dapatkan vector V dari setiap alternatif maka didapatkan ranking dan bisa di lihat pada tabel 11.
Tabel 11. Tabel rangking hasil akhir Kode Alternatif Nama Perumahan Total Ranking A4 Bale Arsa 0,96  2 A1 Budiman Asri Cimayang 0,7  4 A3 Grand vila Cahaya 0,72  3 A2 Mulia Land Bogor 1 1
Tabel  11  merupakan  hasil  nilai  akhir,  dapat  diketahui  perumahan  yang  terpilih  di  wilayah  Pamijahan  Bogor berdasarkan perhitungan menggunakan Metode SAW . dikarenakan hanya di cari 1 perumahan terpilih, maka  perumahan yang terpilih di wilayah pamijahan Bogor adalah perumahan Mulia Land Bogor dengan total nilai tertinggi 1.
3.2 Perancangan UML
Wilhelmus  Sabatani  Jangku,  Evaluasi  Kualitas  E-Government  Menggunakan  Metode  E-Govqual,  Importance Performance Analysis (IPA) dan Heuristic Evaluation

## Gambar 3. use case diagram sistem usulan
Gambar 3 adalah Use case diagram SPK dalam pemilihan perumahan dengan proses yang terdapat di sistem oleh sistem dan  aktor.

## 3.3. Implementasi Program
Implementasi sistem pendukung keputusan untuk pemilihan perumahan di wilayah Cibening Bogor Jawa Barat bertujuan untuk  memastikan  bahwa  setiap  proses  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  mampu  menghasilkan hasil  yang  diharapkan. Implementasi antarmuka sistem ini terdiri dari beberapa halaman yang menjelaskan proses penggunaan aplikasi, yaitu:
a. `Tampilan Menu Beranda
Gambar 4. Tampilan Menu Beranda
Gambar 4 diatas merupakan tampilan menu beranda yang dimana tampilan tersebut merupakan tampilan awal pada website Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan di wilayah Cibening Pamijahan Bogor.
b. Tampilan Menu Perumahan
Wilhelmus  Sabatani  Jangku,  Evaluasi  Kualitas  E-Government  Menggunakan  Metode  E-Govqual,  Importance Performance Analysis (IPA) dan Heuristic Evaluation
Gambar 5. Tampilan Menu Perumahan
Gambar 5  merupakan tampilan menu perumahan yang dimana data yang dibutuhkan adalah nama perumahan yang di tuju sebagai tujuan perumahan terbaik.
c. Tampilan Menu Kriteria
Gambar 6 merupakan tampilan menu kriteria yang dimana data yang dibutuhkan adalah nama kriteria perumahan dan sifat kriteria.
Wilhelmus  Sabatani  Jangku,  Evaluasi  Kualitas  E-Government  Menggunakan  Metode  E-Govqual,  Importance Performance Analysis (IPA) dan Heuristic Evaluation
d. Tampilan Menu Hasil
Gambar 7. Tampilan Menu Hasil
Gambar 7 merupakan menu hasil yang ada untuk mengelola dan memproses data perhitungan yang sudah di input sebelumnya sesuai dengan data alternative daei sistem .

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini, sistem apliasi yang di buat dapat membantu peneliti dalam menarik kesimpulan dengan adanya perancangan  sistem  penunjang  keputusan  pemilihan  perumahan  dapat  membantu  dalam  melakukan  pencarian pemilihan  perumahan  yang  sesuai  dengan  kreteria.  Dan  dengan  adanya  sistem  ini  dapat  membantu merekomendaasikan perumahan yang terbaik sesuai harga, lokasi, fasilitas lingkungan dan desain perumahan. Sistem ini  juga  di  rancang  dalam  bentuk aplikasi  berbasis  website,  sehingga  memudahkan pengguna  atau  masyarakat  yang menilai perumahan dalam penggunaaanya tentang pemilihan perumahan terbaik berbasis web dapat menentukan secara tepat.Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah alternatif yang meniliki nilai  perangkingan tertinggi, dengan adanya Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Perumahan di wilyah Cibening Pamijahan Bogor ini membantu pengguna untuk mementukan perumahan terbaik dengan cara yang lebih tepat dan akurat dengan hasil perhitungan perangkingan bahwa perumahan  terbaik  adalah  Perumahan  Mulia  Land  Bogor  dengan  nilai  rangking  1.Kesimpulan  tersebut  menunjukkan bahwa  sistem  yang  diusulkan  memiliki  potensi  untuk  menjadi  alat  yang  efektif  dalam  mendukung  proses  Pemilihan Perumahan  di  wilayah  Cibening  Pamijahan  Bogor.  Serta  memiliki  potensi  untuk  membawa  dampak  positif  pada masyarakat  Bogor,  khususnya  pengguna  yang  bingung  menentukan  perumahan.  Dengan menggunakan  metode  SAW. Adapun  hasil  dari  hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan  maka  di  dapatkan  perumahan  bale  asra  dengan  nilai  0,96  , perumahan budiman asri cimayang  0,7 , perumahan grand vila cahaya 0,72 dan perumahan mulia land bogor dengan
Wilhelmus  Sabatani  Jangku,  Evaluasi  Kualitas  E-Government  Menggunakan  Metode  E-Govqual,  Importance Performance Analysis (IPA) dan Heuristic Evaluation
nilai  1.  Maka  dari  hasil  tersebut  dapat  di  simpulkan  perumahan  mulia  land  bogor  merupakan  perumahan  yang  paling sesuai berdasarkan kriteria di wilayah Bogor.

## REFERENCES
[1] S.  A.  Weighting,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  PERUMAHAN  MENGGUNAKAN  METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ) PADA,” pp. 1–7, 2019.
[2] H. Purnomo, S. Quraisy, and D. P. Wulandari, “Sosialisasi Standar Perencanaan Rumah Sehat di Desa Laluin, Kayoa, Halmahera Selatan,” J. Khairun Community Serv. , vol. 2, no. 1, pp. 69–75, 2022, doi: 10.33387/jkc.v2i1.4447.
[3] E. Nurelasari and E. Purwaningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan Terbaik Dengan Metode TOPSIS,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 4, p. 317, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i4.41036.
[4] R.  A.  S.  P.  -  and  Pratiwi  Susanti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Perumahan dengan  Metode  ARAS  (Studi  Kasus Kabupaten Ponorogo),” J. Sains dan Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 31–40, 2022, doi: 10.34128/jsi.v8i1.387.
[5] N.  D.  Jasrul  and  A.  D.  Rarasati,  “Faktor-Faktor  Paling  Berpengaruh  Terhadap  Penyediaan  Perumahan  dan  Aksesibilitas Pembiayaan Perumahan Bagi Masyarakat Berpenghasilan Rendah,” Syntax Lit. ; J. Ilm. Indones. , vol. 7, no. 1, p. 330, 2022, doi: 10.36418/syntax-literate.v7i1.6059.
[6] E. Nurelasari et al. , “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan KPR Terbaik dengan Metode SAW,” vol. 10, no. 02, pp. 52–59, 2021.
[7] R. Novita Sari and R. Sri Hayati, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting Dalam Pemilihan Rumah Kost,” Cogito Smart J. , vol. 5, no. 2, pp. 215–226, 2019.
[8] N.  D.  Apriani,  N.  Krisnawati,  and  Y.  Fitrisari,  “Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode  SAW  Dalam Pemilihan Guru Terbaik,” vol. 1, no. 1, pp. 37–45, 2021.
[9] P. Sd, M. Depok, and D. Metode, “JUTEK : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Siswa Berprestasi JUTEK : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi,” vol. 1, no. 1, pp. 52–69, 2022.
[10]  D. Metode and S. A. W. Dan, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI,” vol. 11, no. 28, 2019.
[11]  M. Irvan and H. Limansyah, “Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan Terbaik Berbasis Web Dengan Metode SAW,” Sist. Pendukung Keputusan dengan Apl. , vol. 1, no. 2, pp. 79–88, 2022, doi: 10.55537/spk.v1i2.154.
[12]  H. M. Nawawi, Y. Yudhistira, A. Mustopa, and S. K. Wildah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Usaha Potensial dengan Metode SAW ( Studi Kasus : SahabatLink Tasikmalaya ),” vol. 7, no. 1, pp. 26–34, 2021.
[13]  I.  P.  E.-  Issn,  S.  Liang,  and  M.  R.  Muhtarom,  “Computer  Based  Information  System  Journal  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENILAIAN SISWA DENGAN METODE SAW ( SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ),” vol. 01, pp. 23–36, 2021.
[14]  J. Nasional, S. Informasi, and D. M. Saw, “Sistem Pendukung Keputusan Open Recruitment UKM Di Universitas Andalas,” vol. 03, pp. 98–106, 2022.
[15]  J. Nasional, S. Informasi, R. Puspita, and A. Cahyono, “Sistem Penentuan Kualitas Hewan Qurban di Indonesia dengan Metode SAW,” vol. 02, pp. 44–51, 2021.
[16]  E. E. Sari and D. A. Diartono, “SPK Dengan Metode SAW Pemberian Bantuan Keluarga Sejahtera Di Masa Pandemi COVID- 19,” vol. 9, no. 2, pp. 827–838, 2022.
[17]  S. Dengan, M. Simple, and A. Weighting, “Sistem penunjang keputusan pemilihan supplier di tia pet shop dengan metode simple additive weighting (saw),” vol. VIII, no. 1, pp. 111–116, 2021.
[18]  T. Blt and D. Metode, “CALON PENERIMA BANTUAN LANGSUNG,” vol. 4, no. 2, pp. 190–195, 2022.
[19]  F. Novyanto and E. Nurraharjo, “Penentuan Jenis Kayu Untuk Bahan Meubel Dengan Metode Saw,” J. Inform. dan Rekayasa Elektron. , vol. 5, no. 2, pp. 191–200, 2022, doi: 10.36595/jire.v5i2.683.
[20]  I. A. Setyani and Y. R. Sipayung, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Siswa Berprestasi dengan Metode SAW (Simple Addtive Weighting),” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 4, p. 632, 2023, doi: 10.30865/json.v4i4.6179.
[21]  D. Hermansyah and F. P. Sihotang, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Staf Marketing Terbaik Menggunakan Metode SAW,” J. Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 303–312, 2022, doi: 10.35957/jtsi.v3i2.3039.
[22]  Y.  Yusman,  S.  Nadriati,  and  N.  Putra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Karyawan  Pada  Pt  Pelindo  I Mengunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw),” J. Digit , vol. 12, no. 1, p. 12, 2022, doi: 10.51920/jd.v12i1.213.