## Sistem Rekomendasi Rumah Berbasis Web Menggunakan Metode SAW pada PT. Inproperty
Sofi Nur Rochmawati 1 , Fitri Marisa 2
1 sofinur_rochmawati@yahoo.co.id, 2 fitrimarisa@widyagama.ac.id
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Widyagama
Abstract— This research is a web based recommendation system. This home recommendation system aims to facilitate the  prospective  buyer  in  choosing  a  home  because  this system  applies  ranking  on  each  alternative.  The  method used  is  SAW  method.  Saw  methods  are  used  to  determine the  appropriate  variables  to  be  recommended  by  means  of criteria, weighting, and calculation of Saws so as to elicit a normalized  matrix.  Given  the  normalized  matrix,  the  final value  or  ranking  in  each  alternative.  The  results  of  the calculation using the Saw method show that the acquisition of A3 (Batu) is the best alternative because it is 83.5% while the  A1  (Tidar)  which  is  76%  and  A2  (Singosari)  is  the lowest  alternative  because  it  is  47.5%.  Based  on  the acquisition can be known appropriate home recommendations for people who want to buy a house.
Intisari —Penelitian  ini  berupa  sistem  rekomendasi rumah  berbasis  web.  Sistem  rekomendasi  rumah  ini bertujuan  untuk  mempermudah  calon  pembeli  dalam memilih rumah karena sistem ini menerapkan perangkingan  pada  setiap  alternatif.  Metode  yang digunakan  yaitumetode  SAW.  Metode  saw  digunakan untuk menentukan variabel yang tepat untuk direkomendasikan  dengan  cara  pemberian  kriteria, pemberian  nilai  bobot,  dan  dilakukan  perhitungan  saw sehingga  memunculkan  matriks  ternormalisasi.  Dengan adanya  matriks  ternormalisasi  didapatkan  nilai  akhir atau perangkingan pada setiap alternatif. Hasil perhitungan dengan menggunakan metode SAW menunjukkan  perolehan  A3(Batu)merupakan  alternative terbaikkarenamemperoleh  sebesar  83,5%  sedangkan  A1 (Tidar)  yang  memperoleh  sebesar  76%  dan  A2 (Singosari)  merupakan  alternatif  terendah  karena memperoleh  sebesar  47,5%.  Berdasarkan  perolehan tersebut  dapat  diketahui  rekomendasi  rumah  yang  tepat bagi orang yang hendak membelirumah.
Kata  Kunci — Sistem  Rekomendasi,  Metode  SAW, Perhitungan SAW.

## I. PENDAHULUAN
Berkembangnya  teknologi  membuat  informasimenjadi mudah  untuk  dicari  tanpa  adanya  usaha  yang  banyak  untuk mencari  sebuah  informasi[1].Masalah  yang  sering  dihadapi
pada  perusahaan  khususnya  di  bidang  property  yaitu  sistem konvensional  dalam  pemasaran[2],sedikitnya  wadah  untuk memposting  iklan  penjualan  rumah,  banyaknya  ketentuan dalam posting iklan seperti 1 akun hanya dapat memposting 3 rumah  yang  akan  dijual  dalam  kawasan  Jawa  Timur  ataupun kawasan  daerah  lainnya.  Kata  dalam  setiap  postingan harusberbeda.
Dengan adanya ketentuan seperti itu membuat karyawan di bidang  marketing  pada  perusahaan  property  harus  membuat akun  minimal  10  agar  iklan  perusahaan  tersebut  dapat  terus berada di bagian atas, sehingga pembeli dapat melihat pertama pada  iklan  rumah.  Akan  tetapi  menjadi  kurang  efisien  dalam penggunaan  email  karena  pada  bagian  marketing  diharuskan membuat email secara terus menerus dan akhirnya email lama yang dibuat tidak terpakai[3].
Dengan  adanya  sistem  rekomendasi  rumah,  bagian  tim marketing  tidak  perlu  membuat  akun  yang  berlebihan,  cukup dengan 1 akun. Hasil dari sistem rekomendasi rumah ini dapat diketahui bahwa nilai alternatif tertinggi diperoleh pada daerah Batu  yang  memperoleh sebesar 83,5% dan alternatif terendah diperolehpadadaerahSingosariyangmemperolehsebesar47,5% dari  kriteria  harga,  tipe  rumah,  luas  tanah,  dan  fasilitas  yang diberikanolehperusahaanproperty.Dariperolehantersebutdapat diketahui rumah dengan kualitas yang terbaik.Sehingga sistem rekomendasi  ini  memudahkan  bagi  calon  pembeli  yang mencari rumah.

## II. TINJAUANPUSTAKA

## 2.1 Sistem Rekomendasi
Sistem  rekomendasi  adalah  sebuah  sistem  yang  dapat memberikan rekomendasi kepada para pengguna sistem yang akan  dibuat[4].Sedangkan  dalam  mengumpulkan  data  untuk pembuatan  sistem  rekomendasi  dapat  dilakukan  secara langsung  dan  tidak  langsung.  Pengumpulkan  data  secara langsung dapat dilakukan sebagai berikut:
1. Meminta user untuk melakukan rating pada sebuah item .
2. Meminta user untuk  melakukan  rangking  pada item favorit setidaknya memilih satu item favorit.
3. Memberikan  beberapa  pilihan item pada user dan memintanya memilih yang terbaik.
4. Meminta user untuk  mendaftar item yang  paling  disukai atau Item yang tidak disukainya.
Pengumpulan  data  dengan  tidak  langsung  berhubungan dengan  seorang user ,  dilakukan  dengan  cara  mengamati item
yang  dilihat  oleh  seorang user pada  sebuah  web e-commerce . Dari  data  hasil  yang  dikumpulkan  tersebut,  kemudian  diolah dengan  menggunakan algoritma tertentu. Setelah itu, hasilnya tersebut  dikembalikan  lagi  kepada user sebagai  sebuah rekomendasi item dengan parameter dari user tersebut. Sistem rekomendasi  juga  merupakan  salah  satu  alternatif  sebagai mesin pencari suatu item yang dicari oleh user [5] .

## 2.2 Metode SAW
Metode  SAW  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut[6].  Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan  ( X )  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada[7].
𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐽 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑀𝑎𝑥𝑖𝑋𝑖𝑗
rij = 𝑀𝑖𝑛𝑖𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (1) 𝑋𝑖𝑗

## Keterangan:
Max Xij = Nilai terbesar dari setiap kriteria i. Min Xij = Nilai terkecil 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.
Dengan  rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif Ai pada atribut Cj; i =1,2,…m dan j= 1,2,…,n. Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan sebagai berikut :

## Keterangan:
Vi = Nilai akhir dari alternatif wj = Bobot yang telah ditentukan rij = Normalisasi matriks Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## 2.3 Cara Penyelesaian SAW
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  SAW. Langkah-langkah  pemecahan  masalah  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Menentukankriteria-kriteriayangakandijadikanacuandalam menentukan pengambilan keputusanCj.
2. Memberikannilaisetiapalternatif(Ai)padasetiapkriteria(Cj) yang sudah ditentukan, dimana nilaii=1,2,……n.
3. Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria  kemudian  memodelkannya  ke  dalam  bilangan fuzzy setelah itu dikonversikan kebilangan.
4. Memberikan  nilai  bobot  (W)  yang  juga  didapatkan berdasarkan nilai.
5. Melakukan  normalisasi  matriks  dengan  cara  menghitung
nilai  rating  kinerja  ternormalisasi  (rij)  dari  alternatif  Ai pada  atribut  Cj  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan/benefit  = MAXIMUM  atau  atribut  biaya/cost  =  MINIMUM). Apabila  berupa  atribut  keuntungan  maka  crisp  (Xi  j)  dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp MAX (MAX Xi  j)  dari  setiap  kolom,  sedangkan  untuk  atribut  biaya, nilai crisp MIN (MIN Xi j) dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp (Xi j) setiapkolom.
6. Melakukan  proses  perangkingan  untuk  setiap  alternatif (Vi) dengan cara mengalikan nilai (Wi) dengan nilai rating kinerja ternormalisasi(rij).
7. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi) dengan  cara  menjumlahkan  hasil  kali  antara  matriks ternormalisasi  (R)  dengan  nilai  bobot  (W).  Nilai  Vi  yang lebih  besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif  Ai  lebih terpilih.

## III. METODEPENELITIAN

## 3.1 Metode Pengumpulan Data
Penelitian dilaksanakan selama satu bulan di PT.Inproperty Kota Malang, dengan melakukan wawancara kepada pimpinan dan karyawan di PT.Inproperty.

## 3.2 Metode Penentuan Variabel Data
Dalam  menentukan  variabel  data  yang  digunakan  untuk memberikan  rekomendasi  rumah  yang  sesuai  dan  cara menentukan  variabel  yang  dibutuhkan  adalah  dengan  cara mengajukan pertanyaan kepada karyawan PT.Inproperty.

## 3.3 Perancangan Sistem

## Gambar 1. Flowchart Perhitungan SAW
Dari flowchart perhitungan SAW dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Menginputkan data rumah
2. Kemudian menginputkan kriteria dan bobot yang telah ditentukan.
3. Setelah itu dilakukan proses perhitungan atau penilaian sehingga menghasilkan alternative rumah untuk dijadikan sebagai acuan rekomendasi pada PT.Inproperty.

## 3.4   TahapPengujian
Pada  pengujian,  akan  menggunakan  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  sebagai  tahap  pengujian  atau dengan  kata  lain  tahap  perhitungan  dan  diperlukan  kriteria- kriteria dan bobot untuk melakukan perhitungannya sehingga akan didapat alternative terbaik. Simple  Additive Weighting Method (SAW) merupakan metode penjumlahan terbobot.Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif  pada  semua  kriteria.  Metode  SAW  membutuhkan proses normalisasi matrik keputusan (X) ke suatu skala yang dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang ada.
Metode  SAW  mengenal  adanya  2  (dua)  atribut  yaitu kriteria  keuntungan  (benefit)  dan  kriteria  biaya  (cost). Perbedaan  mendasar  dari  kedua  kriteria  ini  adalah  dalam pemilihan  kriteria  ketika  mengambil  keputusan.  Adapun penilaian alternative yang dinilai ditandai dengan A1 sampai dengan A3,dengan uraian sebagai berikut:
A1 = Tidar A2 = Singosari A3 = Batu

## 3.5 MenentukanKriteria
1. C1 = Harga Untuk  memberitahukan  harga  rumah  yang  dijual  dan untuk membandingkan dengan harga rumah lainnya.
2. C2 = TipeRumah
Untuk  memberitahukan  tipe  rumah  yang  dijual  dan digunakan  untuk  membandingkan  dengan  rumah  yang lainnya.
3. C3 = LuasTanah
Untuk  memberitahukan  luas  tanah  yang  dijual  sehingga dapat  dibandingkan  dengan  luas  tanah  rumah  dijual lainnya.
4. C4 = Fasilitas
Untuk  memberitahukan  fasilitas  yang  ada  pada  saat rumah  dijual  sehingga  dapat  dibandingkan  dengan fasilitas rumah lainnya.
Maka  didapatkan  tabel  nilai  bobot  kriteria  dan  kriteria sebagai berikut :
Tabel 1. Nilai Bobot Bobot Kriteria Harga 25 % Tipe Rumah 35 % Luas Tanah 25% Fasilitas 15% Tabel 2. Kriteria Kode Kriteria C1 Harga C2 Tipe Rumah C3 Luas Tanah C4 Fasilitas

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Hasil dan AnalisisData
Input untuk melakukan proses pengambilan keputusan dari beberapa  alternative.  Variabel  Input  yang  akan  digunakan adalah sebagai berikut:
1. Harga rumah padaPT.Inproperty
2. Tipe rumah yang dijual padaPT.Inproperty
3. Luas tanahrumah
4. Nilai fasilitas yang diberikan pihakPT.Inproperty

## 4.2 Pembobotan Alternatif pada SetiapKriteria
Keluaran yang dihasilkan dari penelitian ini adalah sebuah alternative  yang  memiliki  nilai  tertinggi  dibandingkan alternative nilai lainnya.Alternatif yang dimaksud adalah hasil akhir dari penilaian rumah  untuk dijadikan rekomendasi pada PT.Inproperty.Hasil  akhir  yang  dikeluarkan  nanti  berasal  dari setiap  kriteria,  karena  dalam  setiap  kriteria  mempunyai  nilai yang  berbeda-beda.Urutan  alternative  mulai  dari  alternatif tertinggi  hingga  ke  alternatif  terendah.  Nilai  dari  Atribut Alternatif  PT.Inproperty  diperoleh  dari  hasil  penilaian  dari peneliti  terhadap  rekomendasi  rumah  ke  calon  pembeli  pada PT.Inproperty  setelah  melakukan  observasi.Hasil  penilaian tersebut kemudian dikonversikan berdasarkan tabel bobot dari masing-masing  kriteria.  Sedangkan  nilai  dari  alternatif- alternatif  lain,  ditentukan  oleh  peneliti  untuk  menentukan rekomendasi rumah yang pas pada
PT.Inproperty.Terdapatdatarumahawalyangbelumdinormalisas ikan ataudihitunguntukmenentukanrumahyangterbaikdengan atas dasar luas tanah yang sama sebagaiberikut:
Tabel 3. Data Rumah Daerah Harga Tipe Rumah Luas Tanah Fasilitas Tidar Rp628.000.000 67 60 m 3 Singosari Rp396.000.000 36 60 m 3 Batu Rp650.000.000 67 60 m 6
Pertama-tama,  data  awal  rumah  pada  tabel  3  dilakukan normalisasi  matriks  X  berdasarkan  persamaan  (1)  sebagai berikut:
Tabel 4. Normalisasi Matriks X Alternatif KRITERIA C1 C2 C3 C 4 A1 396.000.000 628.000.000 67 67 60 60 3 6 A2 396.000.000 396.000.000 36 67 60 60 3 6 A3 396.000.000 650.000.000 67 67 60 60 6 6
Maka mendapatkan hasil dari nilai rating kinerja ternomalisasi  (rij)  dari  tabel  4  dan  membentuk  matrik ternormalisasi (R).
Tabel 5. Faktor Ternormalisasi C1 C2 C3 C4 0,63 1 1 0,5 1 0,54 1 0,5 0,61 1 1 1
Dengan  matriks  ternormalisasi  diatas,  maka  akan  mencari nilai prefensi dari setiap alternatif dengan cara menjumlahkan  hasil  kali  antara  matriks  ternormalisasi dengan  nilai  bobot  setiap  kriteria.Berikut  merupakan perhitungan  nilai  preferensi  menggunakan  persamaan  (2) dari setiap alternatif yang telah ditentukan.
Tabel 6. Bobot Kriteria Bobot Kriteria Harga 25% Tipe Rumah 35% Luas Tanah 25% Fasilitas 15% Maka : W={25 35 25 15} Hasil yang diperoleh sebagai berikut :
V1 = (0,63x25) + (1x35) + (1x25) + (0,5x15) = 15,75 + 35 +25 + 7,5
= 83,25
V2 = (1x25) + (0,54x35) + (1x25) + (0,5x15) = 25 + 18,9 + 25 + 7,5
= 76,4
V3 = (0,61x25) + (1x35) + (1 x25) + (1x15) = 15,25 + 35 + 25 + 15 = 90,25
Hasil perhitungan nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan  bahwa  alternatif  Ai  merupakan  alternatif terbaik[9].  Hasil  penilaian  terbesar  ada  pada  V 3 (Batu)  yaitu pada  tipe  rumah  (luas  bangunan)  dan  fasilitas  yang  diberikan PT.Inproperty,  ini  dapat  sebagai  acuan  untuk  rekomendasi rumah bagi calon pembeli yang bingung memilih rumah yang tepat dan sebagai alternative yang diberikan.
Maka  dengan  itu  dapat  diketahui  perangkingan  rumah dengan  luas  tanah  yang  sama.  Dan  diketahui  penilaian  yang tertinggi hingga terendah pada tabel 7, berikut ini:
Tabel 7. Perankingan Alternatif Kriteria Harga Tipe Rumah Luas Tanah Fasilitas Hasil Akhir Batu 15,25 35 25 15 90,25 Tidar 15,75 35 25 7,5 83,25 Singosari 25 18,9 25 7,5 76,4
Maka  diketahui  wilayah  Batu  rekomendasi  rumah  paling tertinggi dengan kualitas paling baik dan rekomendasi wilayah terendah adalah wilayah Singosari.

## V. KESIMPULAN DANSARAN

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelititan  yang  dilakukan  dan  hasil pembahasan, dapat disimpulkan bahwa :
1. Dengan  adanya  sistem  rekomendasi  rumah  ini  dapat memudahkan  para  calon  pembeli  yang  memilih  atau mencari  rumah  karena  sistem  ini  merekomendasikan mulai  dari  tertinggi  hingga  terendah,  sehingga  pembeli dengan  mudah  melihat  atau  mencari  rumah  dengan kualitas  yang  baik  dan  dengan  sistem  ini  memberikan efek  positif  kepada  PT.Inpropety  karena  pembeli merasa puas akan rekomendasi yang diberikan.
2. DenganperhitunganSAWdapatmemudahkanrekomenda si  rumah  karena  perhitungan  saw  untuk  memberikan perankingan  dari  tertinggi  hingga  terendah  pada  setiap alternatif,  maka  dengan  metode  saw  sangat  membantu dalam sistemrekomendasi.

## 5.2 Saran
Untuk  penelitian  selanjutnya  peneliti  menyarankan  untuk menggunakan  metode  lain  sehingga  sistem  rekomendasi rumah dapat terus berkembang ke depannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  Darimi,  “Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi Sebagai  Media  Pembelajaran  Pendidikan  Agama  Islam Efektif,” J. Pendidik. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 111– 121, 2017.
[2]  M.  K.  Taufani,  “ANALISIS  DAN  DESAIN  SISTEM INFORMASI  PEMASARAN,” Taufani,  Moh.  Khafid , vol. 38, no. 2, pp. 1–10, 2016.
[3]  R.  Hurriyati,  “Strategi  Pemasaran  Usaha  Kecil  Berbasis Web  2  .  0  Sebagai  Upaya  Dalam  Meningkatkan  Daya Saing,” no. 229, pp. 1–25, 2010.
[4]  C.  S.  E.  Prasetya,  “Sistem  Rekomendasi  Pada  E- Commerce  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,” J. Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  2355– 7699, 2017.
[5]  M.  I.  Fathurrahman,  D.  Nurjanah,  and  R.  Rismala, “Sistem
Rekomendasi Metode Trust-Aware
Recommendation  Recommendation  System  for  book  by using  Trust-Aware  Recommendation  Method,” e- Proceeding Eng. , vol. 4, no. 3, pp. 4966–4977, 2017.
[6]  A. P. Windarto, “Implementasi Metode Topsis Dan Saw Dalam  Memberikan  Reward,” Klik  -  Kumpul.  J.  Ilmu Komput. , vol. 4, no. 1, p. 88, 2017.
[7]  N.  Ketut  and  D.  Ari,  “Implementasi  Metode  SAW  dan AHP pada Sistem Informasi Penilaian,” CSRID J. , vol. 8, no. 2, pp. 86–98, 2016.