## Perbandingan Penggunaan SAW dan AHP untuk Penentuan Prioritas Maintenance Rusunawa Depok
Aditya Alif *[1] , Ilham Rahmaditia Arlingga [2] , Ika Nur Suciati [3] , Bagus Priambodo [4]
Program Studi Sistem Inforrmasi [1], [2], [3], [4]
Universitas Mercu Buana Jakarta Barat, DKI Jakarta 41816110010@student.mercubuana.ac.id [1] , 41816110031@student.mercubuana.ac.id [2] , 41816110087@student.mercubuana.ac.id [3] ,bagus.priambodo@mercubuana.ac.id [4]
Abstract—  Low  costing  flats  are  subsidized  by  the  local government,  but  until  now,  there  are  still  many  flats  that  do  not have a good system to manage the facility. The obstacle faced by the  current  management  is  that  there  is  no  system  that  can  give priority scale there is no system that can provide a fast and precise priority  scale  to  determine  facilities  that  need  to  be  repaired immediately by the management based on the availability resource so fast which facilities need to be repaired as soon as possible. Such as  determining  the  priority  of  repairs  among  damaged  public toilets  or  repairing  damaged  garden  chairs.  In  this  study,  we propose  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  to determine priority maintenance for facilities in low-cost flats. The results of calculations using SAW are evaluated by comparing the results  of  calculations  using  the  Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  The  experimental  results  show  that  the  ranking  results using the SAW method are better than the results of ranking using the AHP, furthermore using SAW is also more efficient because the complexity required in the calculation is simpler
Keywords: Maintenance priority, Decision Support System, SAW, AHP
Abstract—  Rumah  susun  merupakan  tempat  tinggal  yang  di subsidi oleh pemerintah daerah, akan tetapi sampai saat ini masih banyak  rumah  rusun  yang  belum  memiliki  sistem  pengelolaan perbaikan  fasilitas  yang  baik.  Kendala  yang  dihadapi  oleh pengelola  saat  ini  adalah  tidak  adanya  sistem  yang  dapat memberikan  skala  prioritas  yang  cepat  dan  tepat  untuk menentukan fasilitas yang perlu diperbaiki segera oleh pengelola berdasarakan  ketersediaan  sumber  daya  yang  ada  .  Seperti menentukan prioritas perbaikan diantara toilet umum yang rusak atau  memperbaiki kursi  taman  yang  rusak. Dalam  penelitian  ini kami  mengusulkan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) untuk menentukan prioritas perbaikan bagi fasilitas di rusunawa. Hasil  perhitungan  menggunakan  SAW  dievaluasi  dengan membandingkan  hasil  perhitungan  menggunakan  Analytical Hierarchy  Process  (AHP).  Hasil  eksperimen  menunjukan  bahwa hasil  perangkingan  menggunakan  metode  SAW  lebih  akurat dibandingkan  dengan  hasil  perangkingan  menggunakan  AHP, selain  itu  menggunakan  SAW  juga  lebih  efisien  karena kompleksitas  perhitungan  dalam  pembuatan  rangking  lebih singkat.
Kata Kunci : Prioritas perbaikan, Sistem Pendukung Keputusan, SAW, AHP

## I. PENDAHULUAN
Perumahan  atau  kebutuhan  papan  merupakan  salah  satu kebutuhan  dasar  manusia  yang  berperan  strategis  dalam peningkatan kualitas sumber daya manusia. Pemerintah daerah membuat rumah susun dengan harga murah bersubsidi dengan tujuan untuk meningkatkan mutu lingkungan kehidupan dalam rangka  peningkatan  dan  pemerataan  kesejahteraan  rakyat bidang perumahan dan pemukiman.
Kendala yang dihadapi oleh pengelola saat ini adalah tidak adanya  pengelolaan  yang  dapat  memberikan  skala  prioritas terhadap fasilitas mana yang perlu diperbaiki sesegera mungkin. Seperti  menentukan  prioritas  perbaikan  diantara  toilet  umum yang rusak atau memperbaiki kursi taman yang rusak, sehingga diperlukan  waktu  yang  cukup  lama  bagi  pengelola  untuk memproses  perbaikan  karena  perlu  memperhitungkan  fasilitas rusun  mana  yang  perlu  diperbaiki  segera  berdasarkan  dengan waktu, tenaga kerja , biaya dan material yang dimiliki oleh oleh pengelola.
Sebelumnya  telah  banyak  penelitian  serupa  yang  telah dilakukan  dalam  membuat  perangkingan  untuk  mengambil keputusan, antara lain penelitian dalam membuat perangkingan kinerja terbaik [1]][2]][3]][4] yang membedakan penelitian satu dengan yang lain adalah : variable penentu yang berbeda dalam setiap  penelitian,  hasil  perhitungan  bobot  variable,  dan keperluan  penelitian  yang  berbeda.  Perangkingan  dalam menentukan kualitas [5][6][7][8][9][10[11], yang membedakan penelitian satu dengan yang lain adalah : variable penentu yang berbeda  dalam  setiap  penelitian,  objek  penelitian  dan  periode pengamatan,  dan  hasil  penelitian  yang  berbeda.  Perangkingan dalam  penentuan strategi[12[13[14] yang membedakan dengan penelitian  yang  lain  adalah  :  variable  penentu  yang  berbeda dalam penelitian, objek penelitian dan periode pengamatan, dan hasil penelitian yang berbeda
Sistem pendukung keputusan (SPK) telah banyak diterapkan untuk  sebagai  landasan  dalam  pengambilan  keputusan  untuk suatu  masalah  tertentu[11].  Metode  SAW  dan  AHP  telah banyak  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  di berbagai bidang[14]. Metode AHP dan SAW banyak digunakan untuk mengambil keputusan yang berbentuk ranking[3]. Sistem
pengambilan  keputusan  terdapat  beberapa  metode  untuk menentukan  prioritas  maintenance  seperti  Simple  Additive Weighting  (SAW)  dan  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP). Penyelesaian  Sistem  Pendukung  Keputusan  dapat  dilakukan dengan banyak metode tergantung pada banyaknya kriteria[12]. Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  penentuan  prioritas maintenance dibuat berdasarkan kriteria dan bobot  yang telah ditentukan  oleh  pengelola.  Dengan  demikian,  penelitian  ini menggunakan metode  SAW  dimana  metode  SAW  merupakan metode  pembilangan  terbobot  yang  hasil  penjumlahannya diperoleh  dari  bobot  nilai  pada  setiap  kriteria  yang  telah ditentukan, sehingga hasil penelitiannya akan lebih tepat.
Langkah  pertama  dalam  implementasi  SAW  adalah menentukan nilai bobot pada setiap atribut, dilanjutkan dengan proses  perangkingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif  terbaik dari kriteria yang sudah ditentukan[7]. Hasil perankingan akan digunakan  untuk  menentukan  fasilitas  mana  yang  akan diberikan  prioritas  utama  untuk  dilakukan  perbaikan.  Metode SAW juga lebih efisien karena kompleksitas perhitungan relatif lebih singkat. Hasil perhitungan menggunakan SAW di evaluasi dengan  bertanya  kepada  staff  maintenance  di  rumah  susun. Selanjutnya hasil perangkingan menggunakan SAW dibandingkan  dengan  hasil  perangkingan  menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP).

## II. METODE PENELITIAN

## A. Metode SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  sering  dikenal dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Metode  Simple Additive Weighting merupakan metode yang banyak digunakan dalam pengambilan keputusan yang memiliki banyak atribut[2]. Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dapat  membantu dalam  pengambilan  keputusan  suatu  kasus,  akan  tetapi perhitungan  dengan  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting (SAW)  ini hanya  yang  menghasilkan  nilai terbesar yang akan terpilih sebagai alternatif yang terbaik [15] . Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dan pada  semua atribut[5]. Perhitungan  akan  sesuai  dengan  metode  ini  apabila  alternatif yang terpilih memenuhi kriteria yang telah ditentukan. Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  ini  lebih  efisien  karena waktu  yang  dibutuhkan  dalam  perhitungan  lebih  singkat. Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan  (X) ke  suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Diberikan persamaan sebagai berikut:
r ij = { X ij Max X ij i → Jika j adalah atribut keuntungan (benefit) Min X ij
i X ij → Jika j adalah aribut biaya (Cost)
Dimana 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 :
V 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 Vi =  nilai prefensi wj =  bobot rangking rij =  rating kinerja ternormalisasi

## B. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  adalah  metode  untuk memecahkan  suatu  situasi  yang  komplek  tidak  terstruktur kedalam  beberapa  komponen  dalam  susunan  yang  hierarki. Analytical  Hierarchy  Process  merupakan  suatu  metode pendukung  keputusan  yang  dikembangkan  oleh  Thomas  L. Saaty (Sean A.M.Pebakirang, Agung Sutrisno, Johan Neyland, 2017).  Model  pendukung  keputusan  ini  akan  menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks menjadi suatu  hierarki[15].  Bagaimana  peranan  matriks  dalam menentukan  prioritas  dan  bagaimana  menetapkan  konsistensi. AHP  banyak  digunakan  untuk  mengekspresikan  pengambilan suatu  keputusan  yang  sangat  efektif  dari  suatu  permasalahan yang komplek[8].
Jika  proses  dekomposisi  telah  selesai  dan  heirarki  telah tersusun  dengan  baik  maka  dapat  dilakukan  penilaian perbandingan berpasangan (pembobotan) pada tiap-tiap hierarki berdasarkan tingkat kepentingan relatifnya[10].
Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah  aplikasi berbasis  web  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat membantu admin untuk memilih fasilitas mana yang memiliki prioritas  lebih  untuk  di  maintenance,  namun  sebelumnya ditentukan  daulu  metode  yang  akan  digunakan  dalam  studi kasus prioritas maintenance.
Metode pengumpulan data secara menyeluruh menggunakan  2  tahapan,  diantaranya  ialah  wawancara dilakukan untuk mengetahui masalah yang timbul atau dialami langsung oleh yang bersangkutan[4].
Tahap  pertama  yang  dilakukan  peneliti  adalah  mewawancara narasumber  untuk  menentukan  kriteria  dan  juga  sub-krtiteria yang  terlibat  dalam  pemilihan  prioritas  maintenance,
selanjutnya  melakukan  perhitungan  dan  perankingan  prioritas maintenance  menggunakan  metode  SAW,  lalu  dilakukan perhitungan dan perankingan menggunakan metode AHP, dan tahap  akhir  adalah  membandingkan  kedua  metode,  kemudian ditentukan  metode  yang  terbaik  untuk  studi  kasus  prioritas maintenance.
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Tahap pertama yang dilakukan peneliti adalah mewawancara narasumber untuk menentukan kriteria dan juga sub-krtiteria yang terlibat dalam pemilihan prioritas maintenance.
Tahap  kedua  melakukan  penetapan  bobot  kriteria  melalui wawancara kepada narasumber.
Tahap  ketiga  melalukan  penyusunan  nilai  masing-masing kriteria  menurut  variabel  operasional  yang  diambil  dari  nilai bobot pada kriteria.
Tahap  keempat  melakukan  perhitungan  nilai  prioritas fasilitas  yang  akan  di  perbaiki  berdasarkan  perkalian  bobot kriteria dan menggunakan masing-masing metode pengambilan keputusan, yaitu : SAW dan AHP
Tahap  kelima  membandingkan  kedua  metode  tersebut secara perhitungan dan hasil  yang diperoleh, mana yang lebih cocok untuk pengambilan keputusan prioritas maintenance.
Tahap keenam menentukan metode mana yang lebih cocok untuk pengambilan keputusan prioritas maintenance berdasarkan  hasil  dan  proses  perhitungan  dari  masing-masing metode

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kriteria – kriteria dalam pemilihan prioritas maintenance ini didapatkan  dari  wawancara  dengan  kepala  rusun.  Wawancara digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  yang  tepat  dari narasumber yang terpercaya, wawancara dilakukan dengan cara penyampaian  sejumlah  pertanyaan  dari  pewawancara  kepada narasumber.
Berikut  ini  hasil  dari  wawancara  yang  dilakukan  peneliti dengan  narasumber.  Narasumber  diminta  untuk  menjawab pertanyaan  mengenai  kriteria  dan  bobot  untuk  prioritas maintenance
A. Hasil 1) Perhitungan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive

## Weighting (SAW)
Metode  SAW  digunakan  untuk  pencarian  rangking alternatif,  setelah  didapatkan  bobot  prioritas  untuk  semua kriteria  begitu  juga  faktor  evaluasi  untuk  semua  alternatif, Untuk  melakukan  pengambilan  keputusan  ini  terdapat  obyek yang akan dibahas atau goal kriteria dan alternatif[1]. Kemudian dilakukan  normalisasi  untuk  masing-masing  kriteria.  Kriteria C2 dan C4 yang terlibat dalam perhitungan merupakan atribut kerugian  (cost),  kriteria  C1  dan  C3  yang  terlibat  dalam perhitungan  merupakan  atribut  keuntungan  (benefit).  Karena semakin besar bobotnya, maka akan semakin menjadi prioritas. Skor  akhir  untuk  sebuah  alternative  didapat  dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara pemeliharaan dan bobot  pada  setiap  atribut.  Ranking  pemeliharaan  diharuskan telah melewati proses normalisasi [17].
Berdasarkan wawancara dengan pemilik rusun, nilai bobot diperoleh  dengan  biaya  cost  dan  material  yang  disubsidi  oleh pemerintah  dan  ketersediaan  teknisi  serta  lama  waktu pengerjaan yang diperlukan teknisi pada setiap jenis kerusakan. Setiap  bobot  mempunyai  batasan  nilai  dengan  rincian  sebagai berikut

## Rincian Table bobot
Langkah  pertama  adalah  terlebih  dahulu  menentukan kriteria-kriteria,  kriteria  didapat  dari  narasumber  yaitu  kepala rusun.  terlihat  pada  Table  1.  Lalu  kriteria  tersebut  akan ditentukan bobot penilaiannya, terlihat pada Table 2 berikut ini penilaiannya, terlihat pada Table 2 berikut ini:

## TABLE 1. KRITERIA PRIORITAS
TABLE 2. BOBOT KRITERIA PRIORITAS Kriteria Kode Cost C1 Material C2 Teknisi C3 Time C4
Bobot Utama C 1 : cost 35 C 2 : material 20 C 3 : teknisi 15 C 4 : time 30
Setelah ditentukan kriteria  dan bobot penilaiannya yang di dapatkan dari kepala rusun, selanjutnya adalah menentukan sub kriteria  untuk  masing-masing  kriteriabeserta  penilaiannya[9]. Berdasarkan  wawancara  dengan  kepala  rusun,  nilai  data  crips diperoleh  dengan  cara  membandingkan  kebutuhan  setiap kriteria.
Berikut  Table  data  crips  untuk  masing-masing  sub  kriteria yang  terlihat  pada  Table  3  untuk  kriteria  Cost,  Table  4  untuk kriteria  Material,  Table  5  untuk  kriteria  Teknisi,  dan  Table  6 untuk kriteria Time.
TABLE 3. KRITERIA COST
TABLE 4. KRITERIA MATERIAL TABLE 5. KRITERIA TEKNISI TABLE 6. KRITERIA TIME
Setelah ditentukan data crips dan nilai kriteria, selanjutnya adalah  menentukan  alternatif  untuk  masing-masing  kriteria beserta penilaiannya. Berikut ini Table penilaian untuk masing- masing  alternatif  yang  terlihat  pada  Table  7  untuk  data alternatif, Table 8 untuk data nilai alternatif, dan Table 9 untuk bobot nilai.
TABLE 7. DATA ALTERNATIF
TABLE 9. BOBOT NILAI ALTERNATIF BOBOT C 1
C 2 C 3 C 4 A 1 50 25 20 20 A 2 50 20 10 15 A 3 70 10 5 10 A 4 35 20 20 20 A 5 35 25 20 20 A 6 50 20 10 10
Kemudian  matriks  pada  table  9  dinormalisasi  dengan penghitungan sesuai dengan kecocokan kriteria masing - masing data  (benefit/cost).  Sehingga  terbentuk  matrik  ternormalisasi (R) seperti pada Table 10. C1 C2 C3 C4 A1 = (50/70) (10/25) (20/20) (10/20) A2 = (50/70) (10/20) (10/20) (10/15) A3 = (70/70) (10/10) (5/20) (10/10) A4 = (35/70) (10/20) (20/20) (10/20) A5 = (35/70) (10/25) (20/20) (10/20) A6 = (50/70) (10/20) (10/20) (10/10) Keterangan
C 1 dan C 3 = Benefit
C 2 dan C 4 = Cost
Benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik = NILAI BOBOT / NILAI MAKSIMAL
Cost  =  Jika  nilai  terkecil  adalah  terbaik  =  NILAI  MINIMAL /NILAI BOBOT

## TABLE 10. NORMALISASI ALTERNATIF
Langkah  selanjutnya  adalah  penghitungan  hasil  akhir perangkingan  yang  diperoleh  dari  penjumlahan  dari  perkalian hasil normalisasi pada Table 10 dengan bobot pada Table 2 yang bersesuaian elemen kolom matrik. Dengan perhitungan sebagai berikut:
A1= (35x0,714) + (20x0,4) + (15x1) + (30x0,5) A2= (35x0,714) + (20x0,5) + (15x0,5) + (30x0,666667) A3= (35x1) + (20x1) + (15x0,25) + (30x1)
KODE KRITERIA CRIPS NILAI C 1 COST 0-1.000.000 35 C 1 COST 1.000.000-5.000.000 50 C 1 COST 5.000.000-10.000.000 70 KODE KRITERIA CRIPS NILAI C2 MATERIAL 1-3 25 C2 MATERIAL 4-10 20 C2 MATERIAL 10-15 10 KODE KRITERIA CRIPS NILAI C3 TEKNISI 1-3 20 C3 TEKNISI 4-6 10 C3 TEKNISI 7-10 5 KODE KRITERIA CRIPS NILAI C4 TIME 1-3 20 C4 TIME 4-9 15 C4 TIME 11-30 10
DATA ALTERNATIF
KODE NAMA ALTERNATIF A 1 Pintu A 2 Jendela A 3 Atap A 4 Kran A 5 Lampu A 6 Closet
DATA NILAI ALTERNATIF KODE C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 1.350.000 2 1 1 A 2 2.500.000 5 4 6 A 3 7.500.000 12 7 11 A 4 300.000 4 7 2 A 5 150.000 2 2 2 A 6 5.000.000 5 5 11
NORMALISASI
KODE C 1 C 2
C 3 C 4 A 1 0,714 0,4 1 0,5 A 2 0,714 0,5 0,5 0,666667 A 3 1 1 0,25 1 A 4 0,5 0,5 1 0,5 A 5 0,5 0,4 1 0,5 A 6 0,714 0,5 0,5 1
A4= (35x0,5) + (20x0,5) + (15x1) + (30x0,5)
A5= (35x0,5) + (20x0,4) + (15x1) + (30x0,5)
A6= (35x0,714) + (20x0,5) + (15x0,5) + (30x1)

## TABLE 11. HASIL PERANGKINGAN SAW

## B. Perhitungan  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process (AHP
Untuk melakukan perhitungan menggunakan metode AHP, pertama  yang  harus  dilakukan  adalah  menghitung  faktor pembobotan  hierarki  untuk  semua  kriteria.  Penghitungan dilakukan  lewat  cara  menjumlahkan  nilai  setiap  kolom  yang bersangkutan  untuk  memperoleh  normalisasi  matriks,  dan menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  baris  dan  membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan rata-rata[6.Jawaban narasumber dijadikan sebagai inputan untuk contoh perhitungan dimana  narasumber  memiliki  preferensi  untuk  semua  kriteria Maka matriks perbandingan hasil preferensi adalah:

## TABLE 12. PEMBOBOTAN HIERARKI KRITERIA
Setelah menentukan matriks pembobotan hierarki, langkah selanjutnya  menjumlahkan  tiap  kolom  kriteria  dengan  matriks total.  Jumlah  masing-masing  baris  pada  Table  12  dapat dihitungdengan cara sebagai berikut:
Cost : 1/1.68 = 0.60, 0.20/1.68 = 0.12, 0.14/1.68 = 0.09 0.33/1.68 = 0.20 Material : 5/6.40 = 0.78, 1/6.40 = 0.16, 0.20/6.40 = 0.03 0.20/6.40 = 0.03 Teknisi  : 7/11.14 = 0.63, 3/11.14 = 0.27, 1/11.14 = 0.09 0.14/11.14 = 0.01 Time : 3/4.48 = 0.67, 0.14/4.48 = 0.03, 0.33/4.48 = 0.07 1/4.48 = 0.22
Setelah  matriks  normalisasikriteria  didapatkan,  langkah selanjutnya mencari nilai rata-rata tiap kolom kriteria yang telah dinormalisasi. Jumlah masing-masing baris pada Table 13 dapat dihitung dengan cara sebagai berikut:
Cost : (0.60 + 0.12 + 0.09 + 0.20) / 4 = 0.67 Material : (0.78 + 0.16 + 0.03 + 0.03) / 4 = 0.14 Teknisi  : (0.63 + 0.27 + 0.09 + 0.01) / 4 = 0.07
Time (0.67 + 0.03 + 0.07 + 0.22) / 4 = 0.12
Jumlah perhitungan diatas terlihat pada Table 13.
TABLE 13. KRITERIA YANG TELAH DINORMALISASI
Menjumlahkan  nilai  elemen  setiap  kolom  dari  nilai-nilai elemen matriks kriteria, maka hasil elemen setiap kolom terlihat pada Table 14, Table 15, Table 16 dan Table 17.
Contoh terlihat pada Table 14 Pintu : 1 + 5 + 3 + 0,33 + 0,33 + 5 = 14,67 Atap : 0.20 + 1 + 0,33 + 0,14 + 0,11 + 0,14 = 1,93 Jendela : 0.33 + 3 + 1 + 0,33 + 0,20 + 5 = 9,87 Kran : 3 + 7 + 3 + 1 + 4 + 3 = 21 Lampu : 3 + 9 + 5 + 4 + 1 + 3 = 25 Closet : 0,20 + 7 + 0,20 + 0,33 + 0,33 + 1 = 9,07 TABLE 14. PEMBOBOTAN HIERARKI UNTUK KRITERIA COST Cost Pintu Atap Jendela Kran Lampu Closet Pintu 1,00 0,20 0,33 3,00 3,00 0,20 Atap 5,00 1,00 3,00 7,00 9,00 7,00 Jendela 3,00 0,33 1,00 3,00 5,00 0,20 Kran 0,33 0,14 0,33 1,00 4,00 0,33 Lampu 0,33 0,11 0,20 4,00 1,00 0,33 Closet 5,00 0,14 5,00 3,00 3,00 1,00 Total 14,67 1,93 9,87 21,00 25,00 9,07 TABLE 15. Pembobotan Hierarki untuk Kriteria Material Material Pintu Ata p Jendela Kra n Lamp u Closet Pintu 1,00 0,14 0,20 7,00 3,00 0,20 Atap 7,00 1,00 5,00 9,00 9,00 7,00 Jendela 5,00 0,20 1,00 7,00 3,00 0,20 Kran 0,14 0,11 0,14 1,00 0,50 0,33 Lampu 0,33 0,11 0,33 2,00 1,00 0,33 Closet 5,00 0,14 5,00 3,00 3,00 1,00 Total 18,48 1,71 11,68 29,0 0 19,50 9,07 C 1 C 2 C 3 C 4 TOTAL RANKING 0,25 0,08 0,15 0,15 0,63 3 0,25 0,1 0,075 0,2 0,625 4 0,35 0,2 0,0375 0,3 0,8875 1 0,175 0,1 0,15 0,15 0,575 5 0,175 0,08 0,15 0,15 0,555 6 0,25 0,1 0,075 0,3 0,725 2
KRITERIA Cost Material Teknisi Time Cost 1,00 5,00 7,00 3,00 Material 0,20 1,00 3,00 0,14 Teknisi 0,14 0,20 1,00 0,33 Time 0,33 0,20 0,14 1,00 TOTAL 1,68 6,40 11,14 4,48
Kriteria Cost Material Teknisi Time Jumlah Cost 0,60 0,78 0,63 0,67 0,67 Material 0,12 0,16 0,27 0,03 0,14 Teknisi 0,09 0,03 0,09 0,07 0,07 Time 0,20 0,03 0,01 0,22 0,12 Total 1,00 1,00 1,00 1,00

## TABLE 16. PEMBOBOTAN HIERARKI UNTUK KRITERIA TEKNISI

## TABLE 17. PEMBOBOTAN HIERARKI UNTUK KRITERIA TIME
Setelah menjumlahkan nilai elemen setiap kolom dari nilai- nilai elemen matriks kriteria, langkah selanjutnya menormalisasi nilai-nilai elemen matriks kriteria pada Table 14, Table  15,  Table  16  dan  Table  17  dapat  dihitung  dengan  cara sebagai berikut
Contoh terlihat pada Table 14: Pintu : (1.00/14.67), (0.20/1.93),  (0.33/9.87 (3.00/21.00), (3.00/25,00), (0.20/9.07 Atap : (5,00/14.67), (1,00/1.93), (3,00/9.87 (7,00/21.00), (9,00/25,00), (7,00/9.07 Jendela : (3,00/14.67), (0,33/1.93), (1,00/9.87 (3,00/21.00), (5,00/25,00), (0,20/9.07 Kran : (0,33/14.67), (0,14/1.93), (0,33/9.87 (1,00/21.00), (4,00/25,00), (0,33/9.07 Lampu : (0,33/14.67), (0,11/1.93), (0,20/9.87 (4,00/21.00), (1,00/25,00), (0,33/9.07 Closet : (5,00/14.67), (0,14/1.93), (5,00/9.87 (3,00/21.00), (3,00/25,00), (1,00/9.07

## Jumlah perhitungan diatas terlihat pada Table 18.

## TABLE 18. HIERARKI UNTUK KRITERIA COST YANG TELAH DINORMALISASI
Elemen Pintu Atap Jendela Kran Lampu Closet Jumlah Pintu 0,07 0,10 0,03 0,14 0,12 0,02 0,08 Atap 0,34 0,52 0,30 0,33 0,36 0,77 0,44 Jendela 0,20 0,17 0,10 0,14 0,20 0,02 0,14 Kran 0,02 0,07 0,03 0,05 0,16 0,04 0,06 Lampu 0,02 0,06 0,02 0,19 0,04 0,04 0,06 Closet 0,34 0,07 0,51 0,14 0,12 0,11 0,22 Total 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

## TABLE 19. HIERARKI UNTUK KRITERIA MATERIAL YANG TELAH DINORMALISASI
Eleme n Pint u Ata p Jendela Kra n Lamp u Closet Jumla h Pintu 0,05 0,08 0,02 0,24 0,15 0,02 0,10 Atap 0,38 0,59 0,43 0,31 0,46 0,77 0,49
Eleme n Pint u Ata p Jendela Kra n Lamp u Closet Jumla h Jendela 0,27 0,12 0,09 0,24 0,15 0,02 0,15 Kran 0,01 0,07 0,01 0,03 0,03 0,04 0,03 Lampu 0,02 0,07 0,03 0,07 0,05 0,04 0,04 Closet 0,27 0,08 0,43 0,10 0,15 0,11 0,19 Total 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

## TABLE 20. HIERARKI UNTUK KRITERIA TEKNISI YANG TELAH
DINORMALISASI Eleme n Pint u Ata p Jendela Kra n Lamp u Closet Jumla h Pintu 0,05 0,16 0,02 0,03 0,03 0,01 0,05 Atap 0,15 0,49 0,14 0,74 0,70 0,55 0,46 Jendela 0,10 0,16 0,05 0,04 0,01 0,01 0,06 Kran 0,20 0,07 0,14 0,11 0,16 0,18 0,14 Lampu 0,15 0,05 0,33 0,05 0,08 0,18 0,14 Closet 0,35 0,05 0,33 0,04 0,03 0,06 0,14 Total 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

## TABLE 21. HIERARKI UNTUK KRITERIA TIME YANG TELAH DINORMALISASI
Eleme n Pint u Ata p Jendela Kra n Lamp u Closet Jumla h Pintu 0,07 0,11 0,03 0,25 0,19 0,02 0,11 Atap 0,35 0,53 0,31 0,45 0,33 0,60 0,43 Jendela 0,21 0,18 0,10 0,20 0,19 0,02 0,15 Kran 0,01 0,06 0,02 0,05 0,07 0,26 0,08 Lampu 0,01 0,06 0,02 0,03 0,04 0,02 0,03 Closet 0,35 0,08 0,51 0,02 0,19 0,09 0,20 Total 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
Setelah  menormalisasi  nilai-nilai  elemen  matriks  kriteria, langkah selanjutnya menghitung nilai prioritas kriteria, dengan cara  menghitung  nilai  hierarki  alternatif/kriteria  dikali  dengan jumlah  nilai  hierarki  yang  telah  dinormalisasi,  dapat  dihitung dengan cara sebagai berikut
Contoh perhitungan pada Table 23, mengambil nilai hierarki kriteria  pada  table  12,  lalu  dikalikan  dengan  jumlah  nilai hierarki yang telah dinormalisasi pada Table 13:
Cost : (1.00x0,67) + (5.00x0.14) + (7.00x0.07) + (3.00x0.12 Material : (0.20x0,67) + (1.00x0.14) + (3.00x0.07) + (0.14x0.12 Teknisi : (0.14x0,67) + 0.20x0.14) + (1.00x0.07) + (0.33x0.12 Time : (0.14x0,67) + 0.20x0.14) + (1.00x0.07) + (0.33x0.12
Maka hasil nilai prioritas kriteria terdapat pada Table 23:
Teknisi Pintu Atap Jendela Kran Lampu Closet Pintu 1,00 0,33 0,50 0,25 0,33 0,14 Atap 3,00 1,00 3,00 7,00 9,00 9,00 Jendela 2,00 0,33 1,00 0,33 0,14 0,14 Kran 4,00 0,14 3,00 1,00 2,00 3,00 Lampu 3,00 0,11 7,00 0,50 1,00 3,00 Closet 7,00 0,11 7,00 0,33 0,33 1,00 Total 20,00 2,03 21,50 9,42 12,81 16,29 Time Pintu Atap Jendela Kran Lampu Closet Pintu 1,00 0,20 0,33 5,00 5,00 0,20 Atap 5,00 1,00 3,00 9,00 9,00 7,00 Jendela 3,00 0,33 1,00 4,00 5,00 0,20 Kran 0,20 0,11 0,20 1,00 2,00 3,00 Lampu 0,20 0,11 0,20 0,50 1,00 0,20 Closet 5,00 0,14 5,00 0,33 5,00 1,00 Total 14,40 1,90 9,73 19,83 27,00 11,60

## TABLE 22. NILAI PRIORITAS ALTERNATIF

## TABLE 23. NILAI PRIORITAS KRITERIA
Langkah  selanjutnya  mencari  rangking  setiap  alternative. Untuk  mendapatkan  rangkingmasing-masing  bobot  untuk alternative  pilihan  dikalikan  dengan  bobot  dari  kriteria  dalam bentuk perkalian matrik sebagai berikut:
Pintu (0.630744x2.230916468) + (0.579863086x0.505163055) + (0.337705x0.233450134) + (0.827098x0.378466466
Jendela (3,768314x2.230916468) + (3,916775166x0.505163055) + (4,342888x0.233450134) + (3,828384x0.378466466
Atap (1,068978x2.230916468) + (1,108036398x0.505163055) + (0,403022x0.233450134) + (1,125087x0.378466466
Kran (0,516316x2.230916468) + (0,205808977x0.505163055) + (1,299413x0.233450134) + (0,848471x0.378466466
Lampu (0,487216x2.230916468) + (0,304954585x0.505163055) + (1,26655x0.233450134) + (0,208683x0.378466466
Closet (1,761418x2.230916468) + (1,705903351x0.505163055) + (1,063544x0.233450134) + (1,730758x0.378466466
TABLE 24. HASIL PERANGKINGAN AHP Nama Fasilitas Alternatif AHP Value AHP Rank PINTU 2,091928 4 JENDELA 12,848166 1 ATAP 3,4644339 3 KRAN 1,8802916 5 LAMPU 1,6156465 6 CLOSET 5,6946548 2

## B. Pembahasan
Berdasarkan  Table  27  ada  sedikit  perbedaan  dalam  urutan peringkat  alternatif.  Perbedaannya  terletak  pada  urutan peringkat  1,3,4  dari  masing-masing  metode.  Dari    penelitian perbedaan  urutan  peringkat  alternative  dipengaruhi  oleh
beberapa faktor
• Nilai peringkat alternative prioritas maintenance
• Faktor kriteria pembobotan
• Faktor perhitungan masing-masing metode.
Metode  SAW  menggunakan    bobot  tetap  dan  data  crip sedangkan    AHP  menggunakan  hierarki  perbandingan  antara karakter  perhitungan  bobot.  Metode  SAW  memiliki  variable cost  dan  benefit  sehingga  lebih  cocok  untuk  menghitung prioritas maintenance.

## TABLE 25. PERBANDINGAN PERHITUNGAN SAW DAN AHP
Nama Fasilitas Alternatif Nilai SAW Rangking SAW Nilai AHP Rangking AHP PINTU 0,63 3 2,091928 4 JENDELA 0,625 4 12,848166 1 ATAP 0,8875 1 3,4644339 3 KRAN 0,575 5 1,8802916 5 LAMPU 0,555 6 1,6156465 6 CLOSET 0,725 2 5,6946548 2
Berdasarkan  hasil  observasi  dan  analisa  dengan  staff maintenance  di  rumah  susun  serta  berdasarkan  Pedoman Pemeliharaan dan Perawatan Bangunan
Gedungyang dikeluarkan  oleh  Direktorat  Jenderal  Cipta  Karya  (2008)  [18] terkait tingkat kerusakan bangunan gedung, kami menganalisa hasil  perangkingan  antara  SAW  dan  AHP  dalam  menentukan prioritas maintenance  adalah sebagai berikut :
• Hasil perangkingan no 1  menggunakan metode SAW lebih baik  karena  perbaikan  atap  yang  bocor  lebih  utama (rangking  no  1  SAW)  daripada  jendela  yang  rusak  ( rangking no 1 AHP).
• Skala  prioritas  ditentukan  melalui    perhitungan  dengan menggunakan metode SAW
• Ranking    dalam  hasil  akhir  dari  perhitungan  SAW menunjukan prioritas maintenance yang paling didahulukan mulai dari ranking 1 dan seterusnya.
• Hasil perangkingan no 3 menggunakan metode SAW lebih baik daripada AHP karena perbaikan pintu yang rusak lebih utama    rangking  no  3  SAW  daripada  jendela  yang  rusak (rangking no 3 AHP). Sedangkan berdasarkan  hasil SAW atap  merupakan  prioritas  no  1  atau  lebih  utama  daripada pintu (no 3).
• Adapun  hasil  perangkingan  no  4  menggunakan  metode SAW adalah jendela sedangkan perangkingan menggunakan  AHP  adalah  pintu  (  rangking  no  4 SAW).Betul seharusnya pintu lebih utama daripada jendela akan  tetapi  berdasarkan  hasil  SAW  pintu  merupakan prioritas no 3 ataulebih  utama daripada jendela (no 4).
Elemen Cost Material Teknisi Time Pintu 0,630744 0,579863086 0,337705 0,827098 Atap 3,768314 3,916775166 4,342888 3,828384 Jendela 1,068978 1,108036398 0,403022 1,125087 Kran 0,516316 0,205808977 1,299413 0,848471 Lampu 0,487216 0,304954585 1,26655 0,208683 Closet 1,761418 1,705903351 1,063544 1,730758
Cost 2,230916468 Material 0,505163055 Teknisi 0,233450134 Time 0,378466466

## IV. KESIMPULAN
Pada  pekerjaan  perbaikan  atap  terjadi  karena  adanya kerusakan yang cukup parah pada bagian penutup atap diselasar rumah  susun.  Sehingga  menjadi  prioritas  utama  untuk  segera dilakukan perbaikan agar tidak terjadi kerusakan yang serius.
Dua  buah  metode  pengambilan  keputusan  dipilih  untuk membuat perangkingan  yaitu  metode  SAW  dan  metode AHP. Hasil  eksperimen  menunjukan  bahwa  hasil  perangkingan menggunakan  SAW  dalam  menentukan  prioritas  perbaikan fasilitas dirumah susun lebih baik dari pada hasil perangkingan menggunakan  metode  SAW.  Selain  itu  penggunaan  metode SAW juga lebih efisien karena kompleksitas dalam penentuan rangking  lebih  singkat  dibandingkan  menggunakan  metode AHP.

## REFERENSI
[1] Frieyadie,  “PENERAPAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHT (SAW)  DALAM  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PROMOSI KENAIKAN JABATAN,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 12, no. 1, pp. 37– 45, 2016, [Online]. Available:
https://media.neliti.com/media/publications/227474-penerapan-metode- simple-additive-weight-4b140887.pdf.
[2] F.  Sonata,  “Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw) dengan Proses Fuzzifikasi dalam Penilaian Kinerja Dosen,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 5, no. 2, pp. 71–80, 2016.
[3] T. B. Sunardi and D. Kriestanto, “Perbandingan AHP dan SAW Untuk Pemilihan  Pegawai  Terbaik  (Studi  Kasus:  STMIK  AKAKOM Yogyakarta),” Semin. Ris. Teknol. Inf. , p. 9, 2016.
[4] M.  Masri,  “Penentuan  Karyawan  Terbaik  Dengan  Metode  Simple Additive  Weighting  (PDAM  Tirta  Silaupiasa),” JET  (Journal  Electr. Technol. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  36–41,  2016,  [Online].  Available: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/jet/article/view/187.
[5] E. Ismanto and N. Effendi, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” SATIN -  Sains  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  1,  2017,  doi: 10.33372/stn.v3i1.208.
[6] A. Munthafa and H. Mubarok, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy
Process  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Mahasiswa Berprestasi,” J. Siliwangi , vol. 3, no. 2, pp. 192–201, 2017.
[7] H. Situmorang, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Peserta Olimpiade  Sains  Tingkat  Kabupaten  Langkat  Pada  Madrasah  Aliyah Negeri  (  Man  )  2  Tanjung  Pura  Denganmenggunakan  Metode  Simple Additive Weighting ( Saw ),” J. TIMES , vol. IV, no. 2, pp. 24–30, 2015. [8] R.  Umar,  A.  Fadlil,  and  Y.  Yuminah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan dengan Metode AHP untuk Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 27, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i1.5978.
[9] F. Sholikhah, D. H. Satyareni, and C. S. Anugerah, “Perancangan Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pelanggan  Terbaik  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Pada  Bravo  Supermarket Jombang,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, p. 40, 2016, doi: 10.26594/r.v2i1.444.
[10]  L.  A.  Prasetyo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Mahasiswa  Berprestasi Menggunakan Metode Kombinasi Analytical Hierarchy Process (AHP) dan  Simple  Additive  Weigting  (SAW),” STRING  (Satuan  Tulisan  Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 3, no. 2, p. 130, 2018, doi:
10.30998/string.v3i2.3039.
[11]  D.  R.  Sari,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  S.  Solikhun,  “Decision Support  System  for  Thesis  Graduation  Recommendation  Using  AHP- TOPSIS Method,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–6, 2018, doi: 10.14710/jtsiskom.6.1.2018.1-6.
[12]  M.  A.  Sembiring,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting Sebagai Strategi Pembinaan Kecerdasan Anak,” Jurteksi ,  vol.  4,  no.  1, pp. 65–70, 2017, doi: 10.33330/jurteksi.v4i1.35.
[13]  S. A.M.Pebakirang, A. Sutrisno, and J. Neyland, “Penerapan Metode Ahp ( Analytical Hierarchy Process ) Untuk Pemilihan Supplier Suku Cadang Di,” J. Online Poros Tek. Mesin , vol. 6, no. 1, pp. 32–44, 2017.
[14]  A. Setyawan, F. Y. Arini, and I. Akhlis, “Comparative Analysis of Simple Additive  Weighting  Method  and  Weighted  Product  Method  to  New Employee  Recruitment  Decision  Support  System  (DSS)  at  PT.  Warta Media Nusantara,” Sci. J. Informatics , vol. 4, no. 1, pp. 34–42, 2017, doi: 10.15294/sji.v4i1.8458.
[15]  N.  Hasanah  and  R.  Priambodo,  “Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan  Prioritas  Program  Kerja  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting ( Saw ),” J. Cendikia , vol. 18, no. X, pp. 349–358, 2019.
[16]  T. L. Saaty, “Decision making with the analytic hierarchy process,” Int. J. Serv. Sci. , vol. 1, pp. 83–98, 2008, doi: 10.1016/0305-0483(87)90016- 8.
[17]  T. Herdi, A. Dores, and F. Masya, “SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING IN  SELECTION  OF  CITIES  PERFORMANCE  OF  NON  SMOKING AREA AND TOBACCO ADVERTISEMENTS , PROMOTIONS AND SPONSORS BAN,” pp. 71–79, 2020.
[18]  DIREKTORAT  JENDERAL  CIPTA  KARYA,  “Permen  PU  nomor  24 tahun 2008 tentang Pedoman Pemeliharaan Gedung,” p. 16, 2008.