Cyberspace : Jurnal Pendidikan Teknologi informasi Volume 7, Nomor 1, Maret 2023, hal. 71 - 84 ISSN 2598-2079 (print) | ISSN 2597-9671 (online)

## PENERAPAN METODE AHP DAN SAW PADA REKOMENDASI RUMAH KOST MAHASISWA (STUDI KASUS : STMIK DHARMA WACANA METRO)
Putri Septiana 1 , Untoro Apsiswanto 2
1,2) Jurusan Sistem Informasi STMIK Dharma Wacana Metro, Metro, Lampung, 34121, Indonesia E-mail: putripadwa16@gmail.com, untorolampung@gmail.com

## Abstract
Some  “students”  have  their  own  perceptions  when  choosing  a  boarding  house. Therefore there are many factors that students need to consider before choosing the boarding house. The purpose of this study is to make it easy for students to obtain information in the form recommendations for the best boarding houses subjectively, where the process uses a combination of the Analytic Hierarchy Process method in determining  the  preference  weight  values  and  Simple  Additive  Weighting  for calculating the ranking of each alternative. The criteria used as a benchmark for decision support are rental costs, facilities, distance, room area, security,  “area” and boarding rules. The results of the calculation of the combination of the AHP and SAW  methods  obtained  a  board  house  recommendation  with  the  highest  score, namely the Ar-Rizky house at 0.777 with the priority of the main criteria, namely safety criteria, with a weight value of 0.274 or 27.4%.
Keywords: Boarding House, Decision Support System, SAW, AHP, Students.

## Abstrak
Sebagian mahasiswa memiliki persepsi sendiri dalam pemilihan rumah kost. Oleh karena  itu  terdapat  banyak  faktor  yang  perlu  dipertimbangkan  oleh  mahasiswa sebelum  memilih  rumah  kost  tersebut.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  dapat memberikan  kemudahan  bagi  mahasiswa  dalam  mendapatkan  informasi  berupa rekomendasi rumah kost terbaik secara subjektif, dimana prosesnya menggunakan kombinasi  metode Analytic  Hierarchy  Process dalam  penentuan  nilai  bobot preferensinya  dan Simple  Additive  Weighting untuk  perhitungan  ranking  setiap alternative yang ada. Kriteria yang dijadikan sebagai patokan pendukung keputusan yaitu  biaya  sewa,  fasilitas,  jarak,  luas  ruangan,  keamanan,  lingkungan  area  dan peraturan kost. Hasil dari perhitungan kombinasi metode AHP dan SAW didapatkan rekomendasi rumah kost dengan  skor tertinggi yaitu kost Ar-Rizky sebesar 0.777 dengan  prioritas  kriteria  utama  yaitu  kriteria  keamanan  dengan  nilai  bobot  yaitu 0.274 atau 27,4%.
Kata Kunci: Rumah Kost,Sistem Penunjang Keputusan, SAW, AHP, Mahasiswa.

## 1. Pendahuluan
STMIK  Dharma  Wacana  Metro  merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi  favorit dengan banyak mahasiswa yang berkuliah pada program studi teknologi informasi dan multimedia. Tidak jarang banyak mahasiswa dari luar daerah menempuh perjalanan jauh dan menyewa sebuah rumah kost sebagai tempat tinggal sementara selama proses belajar di perguruan tinggi ini[1]. Bagi sebagian mahasiswa dalam pemilihan rumah kost, banyak faktor  yang  perlu  dipertimbangkan  dalam  menentukan  rumah  kost  dan  setiap  orang memiliki  persepsinya  masing-masing.  Terdapat  banyak  pilihan  rumah  kost  di  sekitar STMIK Dharma Wacana Metro, sehingga perlu dihindari kesalahan dalam menentukan pilihan rumah kost agar tidak fatal. Beberapa alasan yang ditemui yaitu biaya sewa yang tidak sesuai dengan fasilitas yang didapatkan, kenyamanan tempat kost terkait peraturan yang ada karena tidak jarang masalah seperti ini membuat mahasiswa kost tidak betah tinggal  lama,  letak  kost  yang  jauh  dari  perguruan  tinggi,  jauh  dari  tempat Photocopy , tempat makan, tempat laundry, tempat ibadah ataupun jauh dari akses jalan utama.
Penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  oleh  Sipayung,  dkk  (2021)  mengenai rekomendasi  rumah  kost  menggunakan  metode  AHP  ( Analytic  Hierarchy  Process ) memiliki 6 kriteria yaitu, fasilitas, harga, lokasi, lingkungan, kenyamanan dan reputasi[2]. Oleh Widiatmoko (2020) mengenai pemilihan kost di Barbasari menggunakan metode AHP  ( Analytic  Hierarchy  Process )  berbasis  web  dengan  kriteria  biaya,  keamanan, fasilitas dan jarak.Hasil pada penelitian tersebut dengan menggunakan metode AHP bisa menentukan  kost  yang  sesuai  berdasarkan  hasil  dari  perbandingan  kriteria  yang ditentukan  oleh  penggunanya[3].    Oleh  Dhiki  (2022)  mengenai  pemilihan  kost  di sekitaran  kampus  Universitas  Flores  menggunakan  metode Simple Additive  Weighting (SAW)  memiliki  kriteria  harga,  fasilitas,  keamanan  dan  kebersihan.  Hasil  penelitian menyatakan  dengan  menggunakan  metode  SAW  pemilihan  tempat  kost  menjadikan proses lebih efisien dan cepat dalam menyelesaikan perhitungan pemilihan kost[4].
Dalam  penelitian  ini,  metode  sistem  penunjang  keputusan  yang  digunakan  yaitu metode  AHP  ( Analytic  Hierarchy  Process) dan  SAW  ( Simple  Additive  Weighting) . Kelebihan  metode   AHP  yaitu AHP  mempertimbangkan  prioritas  relatif  faktor-faktor pada  sistem  sehingga  mampu  memilih  alternatif  terbaik  berdasarkan  tujuan  mereka, Sedangkan  kekurangan  metode  AHP  yaitu  ketergantungan  model  AHP  pada  input utamanya berupa persepsi seorang ahli[5]. Kelebihan  metode Simple Additive Weighting yaitu metode ini  dapat  dilakukan dengan cepat,  karena tidak memerlukan perhitungan yang  terlalu  rumit,Sedangkan  kekurangan  Metode  SAW  yaitu  digunakan  pada pembobotan  lokal[6].  Dikarenakan  metode  SAW  yang  akan  digunakan  tidak  ada perhitungan bobot kriteria secara matematis, maka untuk mendapatkan nilai bobot setiap kriteria  digunakan  matriks  perbandingan  berpasangan  dari  metode  analytic  hierarchy process (AHP). Kombinasi metode Analityc Hierarchy Process (AHP) dapat memberikan bobot  setiap  kriteria  dalam  penentuan  pilihan  rumah  kost  sedangkan  metode Simple Additive Weighting (SAW) mampu menentukan rangking data pilihan rumah kost serta mampu memberikan kemudahan pemilihan rumah kost berdasarkan kriteria biaya sewa, fasilitas, jarak, luas ruangan, keamanan, lingkungan area dan peraturan kost.
Tujuan pada penelitian ini adalah mendapatkan model sistem pendukung keputusan yang bisa memberikan kemudahan bagi mahasiswa dalam mendapatkan informasi berupa rekomendasi  rumah  kost  yang  baik  secara  subjektif,  dimana  prosesnya  menerapkan metode Analytic Hierarchy Process dalam menentukan nilai bobot preferensi dan Simple Additive Weighting untuk proses perhitungan ranking setiap alternatif.

## PENERAPAN METODE AHP DAN SAW PADA REKOMENDASI RUMAH KOST MAHASISWA (STUDI KASUS : STMIK DHARMA WACANA METRO)
2. Landasan Teori
A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sistem informasi yang bersifat fleksibel, interaktif,  dapat  diterapkan  dan  dikembangkan  untuk  menyediakan  informasi, menganalisis,  dan  memanipulasi  data  yang  dapat  menghasilkan  berbagai  alternatif keputusan dan jawaban untuk membantu manajer dalam mengatasi permasalahan semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, di mana tak seorang pun pasti mengetahui cara  keputusan  seharusnya  diambil[7].  Menurut  Widiatmoko  (2020)  dikutip  dari Setyaningsih, Sistem pendukung keputusan (SPK) dirancang untuk mendukung semua langkah  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Langkah-langkah  ini  meliputi pengidentifikasian  masalah,  pemilihan  data  yang  relevan,  penentuan  pendekatan  yang akan digunakan dalam proses pengambilan keputusan, dan evaluasi pemilihan alternatif. Dengan  demikian,  SPK  secara  spesifik  berhubungan  dengan  sistem  informasi  yang digunakan untuk membantu manajemen dalam mengambil keputusan dengan cara yang efektif dan efisien terkait dengan hal yang bersifat semi terstruktur. Sistem pendukung keputusan, seperti sistem lain, memiliki keunggulan dan kekurangan. Keunggulan sistem ini diantaranya dapat memperluas kapasitas pengambil keputusan dalam mengolah data atau  informasi,  membantu  pengambil  keputusan  dalam  menghemat  waktu  yang diperlukan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  kompleks  dan  tidak  terstruktur,  serta menghasilkan solusi yang lebih cepat dan dapat diandalkan.

## B. Analytic Hierarchy Process (AHP)
Analytic Hierarchy Process (AHP) adalah hierarki fungsional dengan input utamanya dari persepsi manusia. AHP tidak terbatas hanya digunakan oleh institusi pemerintahan atau  swasta,  tapi  juga  dapat  diterapkan  untuk  kebutuhan  individu,  khususnya  dalam penelitian yang berhubungan dengan kebijakan atau perumusan prioritas strategis. AHP dianggap dapat diandalkan karena dalam metode ini, prioritas ditentukan dari berbagai opsi  yang  telah  didekomposisi  sebelumnya  dalam  bentuk  kriteria,  sehingga  penentuan prioritas didasarkan pada proses yang terstruktur (hirarki) dan masuk akal[8]. Menurut jurnal [9] tahapan dalam menyelesaikan permasalahan dengan AHP, yaitu:
Tahap  awal  yaitu  Proses  penilaian/pembobotan  dilakukan  untuk  membandingkan elemen-elemen. Selanjutnya menyusun matriks perbandingan berpasangan. Kriteria dan alternatif  dilakukan  dengan  perbandingan  berpasangaan.  Menurut  Saaty,  Penggunaan skala 1 hingga 9 merupakan cara yang paling efektif dalam mengungkapkan pendapat dalam berbagai persoalan[10]. Berikut ini nilai intensitas kepentingan ditunjukan pada tabel 1.

## TABEL 1 ITENSITAS KEPENTINGAN
Itensitas kepentingan Definisi 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari pada elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting daripada alinnya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting dari pada elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai diantara dua nilai pertimbangan- pertimbangan yang berdekatan
Tahap kedua yaitu melakukan perhitungan normalisasi matriks dengan cara nilai pada kolom matriks dibagi dengan jumlah kolom matriks yang berkaitan.
Selanjutnya, Menentukan prioritas. Prioritas didapatkan dengan membagi jumlah nilai normalisasi matriks dengan jumlah kriteria.
Kemudian, Menghitung Consistency Index (CI) dengan rumus persamaan 1 :
𝐶𝐼 = (  𝑀𝐴𝑋−𝑛) 𝑛−1 (1)
Dimana :  max = Jumlah hasil dibagi dengan n n = Banyaknya kriteria
Hitung Consistency Ratio (CR) dengan rumus persamaan 2 :
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅
(2)
Dimana : CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Index Ratio
Daftar Index Ratio (IR) bisa dilihat dalam tabel 2 berikut ini.
TABEL 2 NILAI INDEX RATIO Ukuran Matriks 1,2 3 4 5 6 7 8 Nilai IR 0.00 0.58 1.90 1.12 1.24 1.32 1.41 Ukuran Matriks 9 10 11 12 13 14 15 Nilai IR 1.45 1.49 1.51 1.48 1.56 1.57 1.59
Tahap terakhir, Memeriksa konsistensi. Jika Consistency Ratio (CI/IR) melebihi 10% atau 0.1, maka perlu dilakukan perbaikan pada penilaian data judgment[11]. Namun jika Consistency Ratio (CI/IR) ≤ 0.1, maka perhitungan dapat diterima sebagai valid.

## C. Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple  Additive  Weighting adalah  metode  pembobotan  sederhana  atau penjumlahan  terbobot  pada  penyelesaian  masalah  dalam  sebuah  sistem  pendukung keputusan[12].
Tahapan dari metode SAW [13] adalah : Tahap pertama, Menentukan kriteria yang akan digunakan. Tahap kedua, menyusun nilai rating kecocokan setiap alternative. Tahap ketiga, Memberikan nilai bobot preferensi (W) oleh pengambil keputusan untuk setiap kriteria yang sudah ditentukan.
𝑊 =   [𝑊 1 , 𝑊 2 , 𝑊 3 , ⋯ , 𝑊 𝐽 ] (3)
Tahap  keempat,  Melakukan  normalisasi  matriks  keputusan  Z  dengan  persamaan berikut ini.

## PENERAPAN METODE AHP DAN SAW PADA REKOMENDASI RUMAH KOST MAHASISWA (STUDI KASUS : STMIK DHARMA WACANA METRO)
𝑟 𝑖𝑗 =   { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝐴𝑋 𝑖 (𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑀𝐼𝑁 𝑖 (𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑋 𝑖𝑗 (4) Dimana : rij = Nilai rating kinerja ternormalisasi Xij = Nilai atribut setiap kriteria Max i = Nilai terbesar dari setiap kolom kriteria
Min i = Nilai terkecil dari setiap kolom kriteria Kemudian hasil dari tahap 3 membentuk matriks ternormalisasi (R).
𝑅 =   [ 𝑟11 𝑟12 ⋯ 𝑟𝑖𝑗 ⋮ ⋮ ⋯ ⋮ 𝑟𝑖1 𝑟𝑖2 ⋯ 𝑟𝑖𝑗 ] (5)
Selanjutnya,  Menghitung  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  dengan  cara menjumlahkan hasil kali antara matriks ternormalisasi (N) dengan nilai bobot preferensi (W). Pemilihan alternatif A i ditentukan oleh nilai V i yang paling tinggi.
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (6)
Dimana : Vi = Nilai preferensi dari alternatif i Wj = Bobot preferensi Rij = Normalisasi matriks

## D. Rumah Kost
Rumah  kost  adalah  sebuah  tempat  penginapan  dengan  sejumlah  kamar  yang disewakan dan dibayar dalam kurun waktu atau per periode tertentu. Rumah kost terdiri dari  beberapa  kamar  dengan  fasilitas  yang  disediakan  oleh  pemilik  kost  dan  memiliki harga  yang  telah  ditentukan[14].  Oleh  Budiasto,  dkk  (2021)  Selain  berfungsi  sebagai tempat  beristirahat,  kos  juga  berperan  sebagai  tempat  belajar,  berdiskusi,  berkreasi, mengerjakan  tugas,  dan  memenuhi  kebutuhan  lainnya  bagi  mahasiswa.  Kos  dianggap sebagai  rumah  kedua  bagi  mahasiswa  setelah  rumah  orang  tua  mereka  yang  jauh  di tinggalkan.  Oleh  karena  itu,  diharapkan  kondisi  kos-kosan  dapat  memberikan kenyamanan  yang  dirasakan  secara  nyata[15].  Kusumaningtyas,  dkk  (2020) mengemukakan bahwa beberapa alasan yang menjadi latar belakang seseorang pindah rumah  kos  adalah  harga  sewa  yang  menjadi  semakin  mahal,  fasilitas,  jarak  kos  dari kampus,  serta  keamanannya.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  sistem  pendukung keputusan yang dapat memberikan informasi tentang rumah kos terbaik sesuai dengan kebutuhan seseorang[16].

## 3. Metode Penelitian
Penelitian ini dimulai dengan mengidentifikasi masalah melalui wawancara dan studi pustaka.  Berikutnya  pengumpulan  data  yang  relevan  dan  berkaitan.Kemudian menganalisa  data  dan  menerapkan  metode Analytic  Hierarchy  Process dan Simple
Additive Weighting . Selanjutnya menentukan  alternatif tertinggi  melalui perangkingan setiap  alternatif  sebagai  hasil  yang  menjadi  keputusan  akhirnya.  Tahapan  penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan penelitian.

## 4. Hasil dan Pembahasan
A. Pengumpulan Data
1. Wawancara. Pada tahapan ini peneliti melakukan wawancara kepada pemilik kost dan mahasiswa kost secara langsung.
2. Kuisioner. Kuisioner diberikan kepada mahasiswa sebagai dasar dalam menentukan bobot pada metode AHP.
3. Studi  Pustaka.  Studi  pustaka  dilakukan  dengan  mencari  literatur  melalui  artikel, internet, buku maupun referensi yang relevan dengan permasalahan pada penelitian ini.

## B. Analisis Data
Setelah tahap pengumpulan data. Data-data tersebut kemudian dianalisis sedemikian rupa  supaya  menghasilkan output berupa  suatu  hasil  atas  hal  yang  diteliti  pada  topik penelitian ini. Proses dimulai dengan menginputkan rekomendasi rumah kost berupa data kriteria  dan  alternatif.  Selanjutnya,  proses  penerapan  metode  AHP  digunakan  untuk menentukan  nilai  bobot  preferensi  dan  SAW  untuk  proses  perhitungan  ranking  setiap alternatif sehingga dapat menghasilkan rekomendasi alternatif terbaik untuk rumah kost. Langkah-langkah analisis dapat dilihat pada gambar 2.

## PENERAPAN METODE AHP DAN SAW PADA REKOMENDASI RUMAH KOST MAHASISWA (STUDI KASUS : STMIK DHARMA WACANA METRO)

## Gambar 2. Tahapan Analisis

## C. Menentukan Kriteria dan Alternatif
Penentuan  kriteria  didasarkan  pada  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keputusan mahasiswa dalam memilih rumah kost. Faktor-faktor ini diperoleh melalui wawancara dengan mahasiswa yang tinggal di sekitar kampus. Adapun kriteria-kriteria tersebut yaitu biaya sewa, fasilitas, jarak, luas ruangan, keamanan, lingkungan area dan peraturan kost. Kemudian data alternatif,terdapat 10 sampel yang akan digunakan pada penelitian ini. Informasi tersebut dapat dilihat pada tabel berikut ini

## T ABEL 3 DATA K RITERIA DAN A LTERNATIF
Alternatif Kriteria Biaya sewa (juta) Fasilitas Jarak Luas ruangan Keamanan Lingkungan area Peraturan kost Kost  Ar- Rizky 4.8 Kipas angin, kasur, almari, meja, kamar mandi dalam, wifi <50m 4x5m 2 Sangat aman Dekat Ketat Kost Biru 3.65 Kasur, almari,kamar mandi dalam 51- 350m 4x5m 2 Aman Dekat Sedikit ketat Kost Damar 2 Kipas angin, kasur, almari,meja, kamar mandi dalam 51- 350m 3x4m 2 Aman Dekat Sedikit ketat Kost Amanah 3.5
Kipas angin,
kasur, almari,meja, kamar mandi dalam 51- 350m 3x4m 2 Aman Dekat Sedikit ketat Kost Dakwah 4 Kipas angin, kasur, almari,meja, kamar mandi dalam >1km 4x5m 2 Aman Jauh Ketat Kos BN 4 Kasur, almari,kamar mandi dalam 51- 350m 4x5m Sangat aman Jauh Ketat Kost H.Munzir 3.75 Kasur, almari,kamar mandi dalam 51- 350m 3x4m 2 Aman Dekat Sedikit ketat Kost Pelangi 2.8 Kasur, almari,kamar mandi dalam <=50m 3x4m 2 Aman Dekat Sedikit ketat Kost Puky 3.75 Kasur, almari,kamar 51- 350m 4x6m 2 Aman Dekat Sedikit ketat
mandi dalam Kost Adinda Cantika 4.2 Kipas angin, kasur, almari, meja, kamar mandi dalam, wifi 51- 350m 6x7m 2 Aman Dekat Ketat

## D. Perhitungan Nilai Bobot Menggunakan Metode AHP
Tahap pertama dalam proses perhitungan nilai bobot menggunakan metode AHP yaitu penilaian bobot dengan membangdikan setiap elemen yang ada dengan menyusun matriks perbandingan  berpasangan  berdasarkan  angka-angka  yang  menggambarkan perbandingan antar alternatif, dengan skala perbandingan yang dapat dilihat dalam tabel 1.  Pada  penelitian  ini  matriks  perbandingan  diisi  oleh  mahasiswa  yang  membutuhkan rekomendasi rumah kost.

## TABEL 4 MATRIKS PERBANDINGAN BERPASANGAN
Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 1 1 3 0.5 2 0.25 3 3 C 2 0.333 1 2 1 0.2 3 2 C 3 2 0.5 1 0.5 0.5 2 2 C 4 0.5 1 2
1 0.5 1 0.5 C 5 2 4 2
2 1 3 3 C 6 0.333 0.333 0.333 1 0.333 1 0.5 C 7 0.333 0.5 0.5 2 0.333 2 1 Jumlah 6.449 10.33 8.333 9.5 3.116 15 12
Angka 0.2 pada baris C1 dan kolom C2 merupakan hasil perhitungan dari 1/nilai pada kolom C1 baris C2 dan seterusnya.
Tahap  kedua,  Menghitung  nilai  normalisasi  matriks  dan  bobot  prioritas.  Nilai normalisasi  matriks  didapatkan  dengan  setiap  nilai  kolom  kriteria  pada  tabel  4  dibagi dengan jumlah kolom kriteria pada tabel 4.
Contoh perhitungan nilai normalisasi : Kolom C1 baris C2 dibagi dengan jumlah kolom C1 = 1/6.449 = 0.154 dan seterusnya Berikut nilai normalisasi matriks pada tabel 5.

## TABEL 5 NILAI MATRIKS TERNORMALISASI
Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 Jmlh Prioritas C 1 0.154  0.29 0.06  0.211 0.08 0.2 0.25 1.245 0.178 C 2 0.051  0.097  0.24  0.105  0.064 0.2 0.167 0.924 0.132 C 3 0.308  0.048  0.12  0.053  0.16  0.133  0.167 0.989 0.141 C 4 0.077  0.097  0.24  0.105  0.16  0.067  0.042 0.788 0.113 C 5 0.308  0.387  0.24  0.211  0.321 0.2 0.25 1.916 0.274 C 6 0.051  0.032  0.04  0.105  0.107  0.067  0.042 0.444 0.063 C 7 0.051  0.048  0.06  0.211  0.107  0.133  0.083 0.694 0.099
Bobot  prioritas  pada  kolom  prioritas  diperoleh  dari  nilai  jumlah  baris  dibagi dengan jumlah kriteria. Angka 0.178 pada baris C1 kolom prioritas diperoleh dari 1.245/7

## PENERAPAN METODE AHP DAN SAW PADA REKOMENDASI RUMAH KOST MAHASISWA (STUDI KASUS : STMIK DHARMA WACANA METRO)
= 0.178 dan seterusnya.
Tahap  berikutnya,  Membuat  matriks  penjumlahan  tiap  baris.  Perhitungan dilakukan dengan nilai kriteria pada tabel 5  dikalikan dengan nilai prioritas. Hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut ini.

## TABEL 5 PENJUMLAHAN TIAP BARIS
Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 Jumlah C 1 0.178 0.396 0.071 0.225 0.068 0.19 0.297 1.426 C 2 0.059 0.132 0.283 0.113 0.055 0.19 0.198 1.03 C 3 0.356 0.066 0.141 0.056 0.137 0.127 0.198 1.081 C 4 0.089 0.132 0.283 0.113 0.137 0.063 0.05 0.866 C 5 0.356 0.528 0.283 0.225 0.274 0.19 0.297 2.153 C 6 0.059 0.044 0.047 0.113 0.091 0.063 0.05 0.467 C 7 0.059 0.066 0.071 0.225 0.091 0.127 0.099 0.738
Kemudian  tahap  Memeriksa  rasio  konsistensi.  Melalui  perhitungan  yang  akan dilakukan, untuk mengkonfirmasi bahwa nilai Consistency Ratio (CR) tidak melebihi 0.1. Namun,  jika  hasil  perhitungan  menunjukkan  nilai  yang  lebih  besar,  maka  matriks perbandingan perlu diperbaiki ulang. Consistency Ratio (CR) didapat dari nilai CI dibagi dengan nilai IR.

## TABEL 7 HASIL JUMLAH TIAP BARIS DAN PRIORITAS
Kriteria Jumlah Tiap Baris Prioritas Hasil C 1 1.426 0.178 8.016 C 2 1.03 0.132 7.799 C 3 1.081 0.141 7.651 C 4 0.866 0.113 7.695 C 5 2.153 0.274 7.864 C 6 0.467 0.063 7.363 C 7 0.738 0.099 7.448 jumlah 1.000 53.84
Berdasarkan tabel diatas, didapatkan : - nilai  max dengan cara nilai jumlah kolom hasil dibagi dengan jumlah kriteria
 max = 53.84/7 = 7.691
- Nilai Consistency Index ((7.691-7)/(7-1)) = 0.115
- Nilai Consistency Ratio dengan nilai CI dibagi dengan IR.
CR = 0.115/1.32 = 0.087 Nilai IR dilihat pada tabel 2. Karena nilai CR (0.087) < 0.1, maka dapat disimpulkan bahwa rasio konsistensi dari perhitungan konsisten dan dapat diterima.

## E. Perhitungan Perankingan Menggunakan Metode SAW
Tahap pertama perhitungan metode SAW yaitu menentukan kriteria yang digunakan. Kriteria-kriteria  yang  dijadikan  acuan  pada  penelitian  ini  yakni  biaya  sewa,  fasilitas, jarak, luas ruangan, keamanan, lingkungan area, dan peraturan kost. Dari setiap kriteria, akan dibuat subkriteria yang akan diberi nilai bobot dalam bentuk angka.Pada penelitian ini, bobot diberikan dalam rentang angka 1-5 dimana :
1= Sangat rendah
2= Rendah
3= Cukup tinggi 4= Tinggi 5= Sangat tinggi
TABEL 8 DATA KRITERIA Kode Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis kriteria C 1 Biaya Sewa 1.000.000 – 2.000.000/Thn
1 Cost >2.000.000 – 3.000.000/Thn 2 >3.000.000 – 4.000.000/Thn 3 >4.000.000 – 5.000.000/Thn 4 >5.000.000/Thn 5 C 2 Fasilitas Almari, Kamar Mandi Luar 1 Benefit
Kasur,  Almari,  Kamar  Mandi Luar 2 Kasur,  Almari,Kamar  Mandi Dalam 3 Kipas  Angin,  Kasur,  Almari,, Kamar Mandi Dalam 4 Kipas  Angin,  Kasur,  Almari, Meja,  Kamar  Mandi  Dalam, Wifi 5 C 3 Jarak <= 50 M 1
Cost 51 – 350 M 2 351 – 700 M 3 701 – 1 KM 4 > 1 KM 5 C 4 Luas Ruangan 3x4 M 2 1 Benefit 4x5 M 2 2
5x6 M 2 3 6x7 M 2 4 7x8 M 2 5 C 5 Keamanan Tidak Aman 1
Benefit Sedikit Aman 2 Cukup Aman 3 Aman 4 Sangat Aman 5 C 6 Lingkungan Area Sangat Jauh 1 Benefit Jauh 3 Dekat 5 C 7 Peraturan Kost Bebas
1
Cost Sedikit Ketat 2 Ketat 3 Sangat Ketat 4
Pada  kolom  jenis  kriteria,  di  metode  SAW  terdapat  2  jenis  kriteria  yaitu cost dan benefit .  Kriteria  " cost "  memiliki  karakteristik  di  mana  semakin  kecil  nilai  bobotnya, semakin baik. Sementara itu, kriteria " benefit " memiliki karakteristik di mana semakin besar nilai bobotnya, semakin baik[17].
Tahap  kedua,  menyusun  nilai  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif.  Nilai  rating kecocokan dapat dilihat pada tabel 9.

## PENERAPAN METODE AHP DAN SAW PADA REKOMENDASI RUMAH KOST MAHASISWA (STUDI KASUS : STMIK DHARMA WACANA METRO)

## TABEL 9 NILAI RATING KECOCOKAN DARI SETIAP ALTERNATIF
Kode Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C6 C 7 A 1 Kost Ar-Rizky 4 5 1 2 5 5 3 A 2 Kost Biru 3 3 2 2 4 5 2 A 3 Kost Damar 1 4 2 1 4 5 2 A 4 Kost Amanah 3 4 2 1 4 5 2 A 5 Kost Dakwah 3 4 5 2 4 3 3 A 6 Kost BN 4 3 1 2 5 3 3 A 7 Kost H.Munzir 3 3 2 1 4 5 2 A 8 Kost Pelangi 2 3 1 1 4 5 2 A 9 Kost Puky 3 3 2 3 4 5 2 A 10 Kost Adinda Cantika 4 5 2 4 4 5 3
Nilai rating kecocokan alternatif baris A1 dengan kolom kriteria C1 diperoleh dari data alternatif pada tabel 3 yang kemudian disesuaikan dengan nilai bobot  pada tabel 8 data kriteria dan seterusnya.
Tahap  ketiga,  memasukkan  nilai  bobot  preferensi  (W)  yang  diperoleh  pada perhitungan AHP sebagai berikut :
W1 = Biaya Sewa = 0.178 W5 =  Keamanan = 0.274 W2 = Fasilitas = 0.132 W6 = Lingkungan Area = 0.063 W3 = Lokasi = 0.141 W7 = Peraturan Kost = 0.099
W4 = Luas Ruangan = 0.113
Tahap  keempat,  Melakukan  perhitungan  normalisasi  matrik  keputusan  dengan mengaplikasikan persamaan yang sesuai dengan jenis atribut (benefit dan cost). Pada kriteria Biaya Sewa (C1) beratribut Cost maka diperoleh nilai Min dari responden (4;3;1;3;3;4;3;2;3;4), yaitu 1.
Pada kriteria Fasilitas (C2) beratribut Benefit maka diperoleh nilai Max dari responden (5;3;4;4;4;5;3;3;3;5), yaitu 5.
Pada  kriteria  Lokasi  (C3)  beratribut  Cost  maka  diperoleh  nilai  Min  dari  responden (1;2;2;2;5;1;2;1;2;2), yaitu 1.
Pada  kriteria  Luas  Ruangan  (C4)  beratribut  Benefit  maka  diperoleh  nilai  Max  dari responden (2;2;1;1;2;2;1;1;3;4), yaitu 4.
Pada kriteria Keamanan (C5) beratribut Benefit maka diperoleh nilai Max dari responden (5;4;4;4;4;5;4;4;4;4), yaitu 5.
Pada  kriteria  Lingkungan Area  (C6)  beratribut  Benefit  maka  diperoleh  nilai  Max  dari responden (5;5;5;5;3;3;5;5;5;5), yaitu 5.
Pada kriteria Peraturan Kost (C7) beratribut Cost maka diperoleh nilai Min dari responden (3;2;2;2;3;3;2;2;2;3),yaitu 2.
Setelah menyusun atribut Benefit dan Cost, selanjutnya menghitung normalisasi jika atribut benefit maka hasil diperoleh dengan cara membagi nilai (X ij ) dari setiap kolom atribut dengan nilai (Max X ij ) dari setiap kolom, sedangkan jika kriteria beratribut cost maka hasil diperoleh dari nilai (Min X ij ) dari setiap kolom dibagi dengan nilai (X ij ) dari setiap kolom[4].
TABEL 10 NORMALISASI MATRIKS KEPUTUSAN Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 1/4=0.25 5/5=1 1/1=1 2/4=0.5 5/5=1 5/5=1 2/3=0.667 A 2 1/3=0.333  3/5=0.6  1/2=0.5 2/4=0.5 4/5=0.8 5/5=1 2/2=1 A 3 1/1=1 4/5=0.8  1/2=0.5  1/4=0.25  4/5=0.8 5/5=1 2/2=1 A 4 1/3=0.333  4/5=0.8  1/2=0.5  1/4=0.25  4/5=0.8 5/5=1 2/2=1 A 5 1/3=0.333  4/5=0.8  1/5=0.2 2/4=0.5 4/5=0.8  3/5=0.6  2/3=0.667 A 6 1/4=0.25 3/5=0.6 1/1=1 2/4=0.5 5/5=1 3/5=0.6  2/3=0.667 A 7 1/3=0.333  3/5=0.6  1/2=0.5  1/4=0.25  4/5=0.8 5/5=1 2/2=1 A 8 1/2=0.5 3/5=0.6 1/1=1 1/4=0.25  4/5=0.8 5/5=1 2/2=1 A 9 1/3=0.333  3/5=0.6  1/2=0.5  3/4=0.75  4/5=0.8 5/5=1 2/2=1 A 10 1/2=0.25 5/5=1 1/2=0.5 4/4=1 4/5=0.8 5/5=1 2/3=0.667
Tahap  selanjutnya,  Dari  hasil  perhitungan  maka  diperoleh  normalisasi  matriks  R sebagai berikut.
𝑅 = [ 0.25 1 1 0.5 1 1 0.667 0.333 0.6 0.5 0.5 0.8 1 1 1 0.8 0.5 0.25 0.8 1 1 0.333 0.8 0.5 0.25 0.8 1 1 0.333 0.8 0.2 0.5 0.8 0.6 0.667 0.25 0.6 1 0.5 1 0.6 0.667 0.333 0.6 0.5 0.25 0.8 1 1 0.25 0.6 1 0.25 0.8 1 1 0.333 0.6 0.5 0.75 0.8 1 1 0.5 1 0.5 1 0.8 1 0.667]
Dalam  tahap  hasil  akhir  diperoleh  dari  perhitungan  perangkingan  untuk  setiap alternatif dengan cara menjumlahkan hasil kali antara matriks ternormalisasi dengan nilai bobot preferensi (W)[4].
A1 = (0.25)(0.178) + (1)(0.132) + (1)(0.141) + (0.5)(0.113) + (1)(0.274) + (1)(0.063) + (0.667)(0.099) = 0.777 A2  =  (0.333)(0.17)  +  (0.6)(0.132)  +  (0.5)(0.141)  +  (0.5)(0.113)  +  (0.8)(0.274)  + (1)(0.063) + (1)(0.099) = 0.647
A3 = (1)(0.178) + (0.8)(0.132) + (0.5)(0.141) + (0.25)(0.113) + (0.8)(0.274) + (1)(0.063)
+ (0.5)(0.099) = 0.764
A4  =  (0.333)(0.178)  +  (0.8)(0.132)  +  (0.5)(0.141)  +  (0.25)(0.113)  +  (0.8)(0.274)  + (1)(0.063) + (1)(0.099) = 0.645
A5  =  (0.333)(0.178)  +  (0.8)(0.132)  +  (0.2)(0.141)  +  (0.5)(0.113)  +  (0.8)(0.274)  +
(0.6)(0.063) + (0.667)(0.099) = 0.573 A6 = (0.25)(0.178) + (0.6)(0.132) + (1)(0.141) + (0.5)(0.113) + (1)(0.274) + (0.6)(0.063)
+ (0.667)(0.099) = 0.699
A7  =  (0.333)(0.178)  +  (0.6)(0.132)  +  (0.5)(0.141)  +  (0.25)(0.113)  +  (0.8)(0.274)  +
(1)(0.063) + (1)(0.099) = 0.619 A8 = (0.5)(0.178) + (0.6)(0.132) + (1)(0.141) + (0.25)(0.113) + (0.8)(0.274) + (1)(0.063)
+ (1)(0.099) = 0.719
A9  =  (0.333)(0.178)  +  (0.6)(0.132)  +  (0.25)(0.141)  +  (0.75)(0.113)  +  (0.8)(0.274)  + (1)(0.063) + (1)(0.099) = 0.675

## PENERAPAN METODE AHP DAN SAW PADA REKOMENDASI RUMAH KOST MAHASISWA (STUDI KASUS : STMIK DHARMA WACANA METRO)
A10 = (0.25)(0.178) + (1)(0.132) + (0.5)(0.141) + (1)(0.113) + (0.8)(0.274) + (1)(0.063) + (0.667)(0.099) = 0.708

## F. Hasil Perangkingan Alternatif
Melalui  perhitungan dengan metode AHP dan SAW, diperoleh hasil peringkat  tiap alternatif pada tabel 1l.
TABEL 11 NILAI RANKING ALTERNATIF
Kode alternatif Alternatif Nilai Preferensi Rank A 1 Kost Ar-Rizky 0.777 1 A 2 Kost Biru 0.647 7 A 3 Kost Damar 0.764 2 A 4 Kost Amanah 0.645 8 A 5 KostDakwah 0.573 10 A 6 Kost BN 0.699 5 A 7 Kost H.Munzir 0.619 9 A 8 Kost Pelangi 0.719 3 A 9 Kost Puky 0.675 6 A 10 Kost Adinda Cantika 0.708 4
Berdasarkan  teabel  diatas  maka  didapatkan  alternatif  dengan  skor  tertinggi  adalah rumah kost Ar-Rizky dengan skor sebesar 0.777, skor tertinggi kedua yaitu Kost Damar dengan skor 0.764 dan skor tertinggi ketiga Kost Pelangi dengan skor 0.719.

## G. Kesimpulan
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  yang  dilaksananakan,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  dengan  menerapkan  kombinasi  metode  AHP  dan  SAW  dapat  memberikan informasi berupa rekomendasi rumah kost terbaik secara subjektif.  Dengan perhitungan nilai bobot preferensi setiap kriteria menggunakan metode AHP dan proses perankingan dikombinasikan menggunakan metode SAW. Hasil dari Perhitungan kombinasi metode AHP dan SAW dalam rekomendasi rumah kost mahasiswa memperoleh hasil dengan skor tertinggi  yaitu  kost  Ar-Rizky  sebesar  0.777,  skor  tertinggi  kedua  yaitu  Kost  Damar dengan  skor  0.764  dan  skor  tertinggi  ketiga  Kost  Pelangi  dengan  skor  0.719  dengan pertimbangan prioritas kriteria utama yaitu keamanan dengan nilai bobot sebesar 0.274 atau 27,4%.
Adapun  beberapa  saran  yang  bisa  jadikan  pengembangan  sistem  yang  selanjutnya yaitu diharapkan penelitian selanjutnya dikembangkan dengan menggunakan kombinasi metode lainnya sebagai perbandingan untuk mendapatkan hasil alternatif yang lebih baik.

## Daftar Pustaka
[1] E. Daniati, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kost Di Sekitar Kampus Unp Kediri  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),” SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE , vol. 3, no. 1, p. 2, 2015.
[2] E.  M.  Sipayung, C.  Fiarni,  and  S. Sutop,  “Sistem  Rekomendasi Tempat  Kos  di Sekitar Kampus ITHB Menggunakan Metode AHP,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , 2021.
[3] R. T. Widiatmoko, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KOST DI  BABARSARI  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS BERBASIS WEB.” Universitas Atma Jaya Yogyakarta,
2020.
[4] T.  Dhiki,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kost  Di  Sekitaran  Kampus Universitas  Flores  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw),” JUPITER (Jurnal Penelit. Ilmu dan Tek. Komputer) , vol. 14, no. 2-b, pp. 413–422, 2022.
[5] P.  Diah,  S.  Dewi,  and  S.  Suryati,  “Penerapan  Metode  AHP  dan  SAW  untuk Penentuan  Kenaikan  Jabatan  Karyawan,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 60–73, 2018.
[6] G. S. Mahendra and K. Y. E. Aryanto, “SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP Dan SAW,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 49–56, 2019.
[7] S.  Muharni,  S.  Kom,  and  M.  TI, Analisa  dan  Perancangan  Sistem  Informasi: Bintang Pustaka . Bintang Pustaka Madani, 2021.
[8] A.  Taufik,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  MENENTUKAN REKOMENDASI KOST DI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS.” University of Technology Yogyakarta, 2020.
[9] A. Wantoro, “Kombinasi Metode Analitical Hierarchy Process (Ahp) Dan Simple Addtive Weight (Saw) Untuk Menentukan Website E-Commerce Terbaik,” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 9, no. 1, pp. 131–142, 2020.
[10]  F.  Ramadona,  “KOMBINASI  METODE  ANALYTICAL  HIERARCHY PROCESS  (AHP)  DAN  METODE  SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING  (SAW) PADA PENILAIAN KINERJA DOSEN,” J. PERANGKAT LUNAK , vol. 3, no. 2, pp. 38–50, 2021.
[11]  Y. M. Kristania, “Implementasi kombinasi metode ahp dan saw dalam pendukung keputusan  penentuan  kredit  perumahan  rakyat,” J.  Telemat.  Vol ,  vol.  11,  no.  1, 2018.
[12]  R.  Rusliyawati,  D.  Damayanti,  and  S.  N.  Prawira,  “Implementasi  Metode  Saw Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Model  Social  Customer Relationship Management,” J. Ilm. Edutic Pendidik. dan Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 12–19, 2020.
[13]  M.  Muqorobin,  A.  Apriliyani,  and  K.  Kusrini,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW,” Respati , vol. 14, no. 1, 2019.
[14]  R. Wirayuda, “Sistem Pendukung Keputusan Rumah Kost Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory,” 2022.
[15]  J. Budiasto and N. Y. Mathius, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN  TEMPAT  KOS  MENGGUNAKAN  METODE  ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP),” Musamus J. Technol. Inf. , vol. 3, no. 02, pp. 62–70, 2021.
[16]  K. Kusumaningtyas, A. D. Nurullatifah, and N. D. Cahyani, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Rumah Kos Terbaik di Kecamatan Mlati, Kabupaten Sleman,” J. Din. Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 29–40, 2020.
[17]  S. Syahrudin and S. Yunita, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Kost Menggunakan Metode Simple Addtive Weighting  (SAW) Kotawaringin Timur,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 84–87, 2021.