## IMPLEMENTASI METODE FUZZY MULTI CRITERIA MAKING (FMCDM) UNTUK OPTIMALISASI PENENTUAN LOKASI PERUMAHAN
Maryaningsih 1 , Mesterjon 2

## Dosen Tetap Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu

## ABSTRACT
The choice of location for optimalisai business activities such as site selection perumahn, factories, etc. are  determined  through  mechanisms  and  patterns  that  can  be  understood.  Various  criteria  are  taken  into account  in  determining  the  location  include  availability  of  land,  raw  materials,  distance,  accessibility, transportation, labor, security, local market absorption, political stability, and other supporting facilities.
Some  general  location  theory  approach  to  minimize  wear  costs,  maximize  profits,  market  approach, attraction or gravity. One effort  to help ease the employer or the manufacturer in the decision to determine the optimal location of housing is to build the software (software) applications of artificial intelligence based on fuzzy multi-Criteria Decision Making (FMCDM).
Determination of the optimal residential location decisions based on criteria specified by the employer. So  employers  particularly  in  deveoper  /  developers  do  not  bother  anymore  to  find  or  obtain  information about  the  location  of  residential  development  in  the  desired  by  consumers,  and  can  reduce  the  risk  of unwanted and time savings.

## Keywords: Location, Optimization Criteria Fuzzy Logic, MCDM

## INTISARI
Pemilihan  lokasi  untuk  optimalisai  kegiatan  usaha  seperti  pemilihan  lokasi  perumahn  ,pabrik,  dll ditentukan  melalui  mekanisme  dan  pola  yang  dapat  di  mengerti.  Berbagai  kreteria  yang  ikut dipertimbangkan  dalam  menentukan  lokasi  antara  lain  ketersediaan  lahan,  bahan  baku,  jarak,  aksesbilitas, transportasi, upah buruh, jaminan keamanan, daya serap pasar lokal, stabilitas politik, dan sarana penunjang lainnya.
Beberapa  teori  lokasi  secara  umum  memakai  pendekatan  meminimisasi  biaya,  memaksimalkan  laba, pendekatan pasar, daya tarik atau gravitasi. Salah satu upaya untuk membantu memudahkan pengusaha atau produsen dalam pengambilan keputusan untuk penentuan lokasi perumahan yang optimal adalah dengan cara membangun perangkat lunak ( software ) aplikasi kecerdasan buatan berbasis fuzzy multi Criteria Decision Making ( FMCDM ).
Penentuan lokasi perumahan optimal berdasarkan criteria pengambilan keputusan yang ditentukan oleh pihak  pengusaha.  Sehingga  pengusaha  khususnya  di  bidang  Deveoper/  pengembang  tidak  bersusah  payah lagi  untuk  mengetahui  atau  mendapatkan  informasi  tentang  lokasi  pembangunan  perumahan  yang  di inginkan oleh konsumen, serta dapat mengurangi resiko yang tidak di inginkan dan penghematan waktu.

## Kata Kunci : Lokasi, Optimalisasi, Kriteria , Logika Fuzzy, MCDM

## I. PENDAHULUAN
Pembahasan  tentang  lokasi  pasti  tidak  dapat dipisahkan dengan ruang dan wilayah, karena yang menjadi  landasan  dari  lokasi  adalah  ruang.  Ruang dalam  studi  tentang  wilayah  dinyatakan  bahwa permukaan  bumi  baik  yang  ada  diatas  maupun yang  ada  di  bawahnya  sepanjang  manusia  masih dapat  menjangkaunya.  Lokasi  mengambarkan posisi  atau  koordinat  pada  ruang  tertentu.  Dalam ilmu  ekonomi  regional  telah  diterapkan  prinsip- prinsip ekonomi yang terkait dengan wilayah serta sudah memasukkan unsur lokasi dalam pembahasannya.
Pembahasan  tentang  lokasi  yang  menjadi perhatian  bukanlah  kemampuan  untuk  membuat
daftar posisi berbagai benda dan kegiatan yang ada dalam  lokasi  tersebut,  melainkan  analisis  akan dampak  dan  keterkaitan  antara  kegiatan  di  suatu lokasi  dengan  berbagai  kegiatan  lain  pada  lokasi yang  berbeda.  Studi  tentang  lokasi  adalah bagaimana  melihat  kedekatan  atau  jauhnya  satu kegiatan dengan kegiatan lain serta apa dampaknya  atas  setiap  kegiatan  tersebut  karena lokasi  yang  berdekatan  atau  berjauhan  tersebut. Teori  lokasi  adalah  ilmu  yang  menyelidiki  tata ruang kegiatan ekonomi atau ilmu yang menyelidiki  alokasi  geografis dari  sumber-sumber yang  langka  serta  hubungan  atau  pengaruhnya suatu  lokasi  terhadap  berbagai  macam  kegiatan usaha lain baik secara ekonomi atau sosial.
Pemilihan  lokasi  untuk  optimalisai  kegiatan usaha  seperti  pemilihan  lokasi  pabrik,  lahan pertanian,  pertambangan,  rumah    dan  fasilitas telekomunikasi  bukan  ditentukan  secara  acak melainkan melalui mekanisme dan pola yang dapat di mengerti. Analisis teori lokasi dapat dikembangkan  untuk  melihat  potensi  dan  daya tarik  yang  dimiliki  pada  lokasi  tertentu.  Dalam dunia  nyata  kondisi  dan  potensi  setiap  wilayah adalah  berbeda  dan  salah  satu  unsur  ruang  yang penting  adalah  jarak  karena  membutuhkan  waktu, tenaga dan biaya untuk mencapai lokasi tertentu.
Jarak mempengaruhi intensitas orang bepergian  dari  satu  lokasi  ke  lokasi  yang  lain. Semakin  jauh  jarak  yang  ditempuh  semakin menurun  minat  orang  untuk  bepergian  dengan asumsi  faktor  yang  lainnya  adalah  sama.  Analisis dasar  inilah  yang  dapat  dikembangkan  untuk melihat potensi dan daya tarik suatu lokasi. Tidak ada sebuah teori tunggal yang bisa menetapkan di mana lokasi suatu kegiatan usaha atau industri itu sebaiknya  dipilih.  Untuk  menetapkan  lokasi  suatu industri  diperlukan  gabungan  dari  berbagai pengetahuan dan disiplin ilmu.
Berbagai  kreteria  yang  ikut  dipertimbangkan dalam  menentukan  lokasi  antara  lain  ketersediaan lahan, bahan baku, energi, aksesbilitas, transportasi, upah buruh, jaminan keamanan, daya serap  pasar  lokal,  stabilitas  politik,  dan  sarana penunjang  lainnya.  Beberapa  teori  lokasi  secara umum  memakai  pendekatan  meminimisasi  biaya, memaksimalkan laba, pendekatan pasar, daya tarik atau  gravitasi.  Berdasarkan  beberapa  teori  lokasi tersebut  maka  kebijakan  terkait  dengan  keputusan pemilihan  lokasi  suatu  kegiatan  usaha  diperlukan gabungan  dari  berbagai  ilmu  pengetahuan  dan disiplin ilmu serta dilakukan kajian terlebih dahulu secara  komprehensif,  karena  keputusan  pemilihan suatu  lokasi  dipengaruhi  oleh  multi  kreteria  dan multi faktor.
Salah satu upaya untuk membantu memudahkan  pengusaha  atau  produsen  dalam pengambilan  keputusan  untuk  penentuan  lokasi perumahan  yang  optimal  adalah  dengan  cara membangun  perangkat  lunak  (  software  )  aplikasi kecerdasan  buatan  berbasis  fuzzy  multi  Criteria Decision  Making  (  FMCDM  ).  Penentuan  lokasi perumahan optimal berdasarkan criteria pengambilan  keputusan  yang  ditentukan  oleh pihak produsen.
A. Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas  maka permasalahan  yang  akan  di  angkat  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Bagaimana  merancang  dan  membangun sistem  penilaian  dalam  pemilihan  lokasi perumahan  terbaik  dengan  menggunakan fuzzy    MCDM  dan  metode  penyelesaianya menggunakan SAW  .
2. Bagaimana  mengimplementasikan  Metode Fuzzy MCDM dengan menggunakan aplikasi VB.06

## B. Tujuan Penelitian
Adapun  tujuan  dari  Penelitian  ini  sebagai berikut :
a. Untuk  membuat  sebuah  rancangan  sistem penilaian dalam pemilihan lokasi perumahan  terbaik  menggunakan  Metode Fuzzy MCDM.
b. Untuk membuat sebuah Aplikasi Penentuan  lokasi  Perumahan  terbaik dengan menggunakan bahasa pemrograman VB.06.

## C. Manfaat Penelitian
1) Sistem  yang  dibangun  diharapkan  dapat memberikan  kemudahan  bagi  perusahaan khusunya  developer  dalam  menentukan lokasi perumahan terbaik.
2) Dapat membangun database dan melakukan query terhadap  data  yang  samar  dan memiliki  nilai-nilai fuzzy ,  sehingga  dari analisis  data  perumahan  dapat  dipetakan  ke dalam bentuk fungsi keanggotaan.
3) Sebagai bahan pertimbangan jika melakukan  penelitian  yang  sama  serta menambah pemahaman tentang
Implementasi  metode  Fuzzy  MCDM  untuk Optimalisasi  penentuan  lokasi  perumahan menggunakan  Bahasa  Pemrograman  Visual Basic 6.0.

## II. Kajian Pustaka

## A. Pengertian Implementasi
Menurut  Mulyasa  (di  akses  bulan  8 tahun  2011)  implementasi  adalah  “proses penerapan ide,  konsep,  kebijakan,  atau inovasi dalam suatu tindak praktis sehingga memberikan  dampak  baik  berupa  perubahan pengetahuan,  keterampilan,  maupun  nilai  dan sikap”.  Penjelasan  tersebut  dapat  dipahami bahwa implementasi merupakan hasil.
Menurut kamus Besar Bahasa Indonesia  Implementasi  adalah  Pelaksanaan atau  Penerapan.  Implementasi  system  adalah prosedur-prosedur  yang  dilakukan  dalam
menyelesaikan  desain  system  yang  ada  dalam rancangan  system  yang  telah  ditetapkan  dan disetujui  seperti  menginstal,  menguji  system yang di buat dan memulai system yang baru.

## B. Logika Fuzzy
Menurut  Kusumadewi  (2010  :  1)  logika fuzzy  adalah  suatu  cara  yang  tepat  untuk memetakan  ruang  input  kedalam  suatu  ruang output. Antara input dan output ada suatu kotak hitam  yang  harus  memetakan  input  ke  output yang  sesuai.Contohnya  Manajer  pergudangan mengatakan  pada  manajer  produksi  seberapa banyak  persediaan  barang  pada  akhir  minggu ini, kemudian manajer produksi akan menetapkan jumlah barang yang akan diproduksi esok hari. Seorang pegawai melakukan  tugasnya  dengan  kinerja  yang sangat baik, kemudian atasan akan memberikan reward  yang  sesuai  dengan  kinerja  pegawai tersebut.Konsep logika fuzzy ini diperkenalkan dan  di  publikasikan  pertama  kali  oleh  Lotfi  A. Zadeh,  seorang  professor  dari  University  of California di Berkeley pada tahun 1965. Ada  beberapa  alasan  mengapa  orang menggunakan logika fuzzy, antara lain:
1. Konsep  logika  fuzzy  mudah  dimengerti. Konsep matematis yang mendasari penalaran  fuzzy  sangat  sederhana  dan mudah dimengerti.
2. Logika fuzzy sangat fleksibel.
3. Logika  fuzzy  memiliki  toleransi  terhadap data-data yang tidak tepat.
4. Logika  fuzzy  mampu  memodelkan  fungsi- fungsi nonlinear yang sangat kompleks.
5. Logika  fuzzy  dapat  membangun  dan mengaplikasikan  pengalaman-pengalaman para  pakar  secara  langsung  tanpa  harus melalui prosespelatihan.
6. Logika  fuzzy  dapat  bekerjasama  dengan teknikteknik kendali secara konvensional.
7. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami.
a. Himpunan Fuzzy
Prinsip dasar dan persamaan matematika  dari  teori  himpunan fuzzy adalah  sebuah  teori  pengelompokan objek dalam batas yang samar.
Himpunan  tersebut  dikaitkan  dengan suatu  fungsi  yang  menyatakan  derajat kesesuaian unsur-unsur dalam semestanya dengan konsep yang merupakan syarat keanggotaan
himpunan  tersebut.  Fungsi  itu  disebut fungsi  keanggotaan dan  nilai  fungsi  itu
disebut derajat keanggotaan suatu unsur dalam  himpunan  itu,  yang  selanjutnya disebut himpunan kabur (fuzzy set).
Dengan  demikian  setiap  unsur dalam  semesta  wacananya  mempunyai derajat  keanggotaan  tertentu  dalam himpunan  tersebut.  Derajat  keanggotaan dinyatakan  dengan  suatu  bilangan  real dalam  selang  tertutup  [0,  1].  Dengan perkataan  lain,  fungsi  keanggotaan  dari suatu  himpunan  kabur A dalam  semesta X adalah  pemetaan μA dari X ke  selang [0,1],  yaitu μA : X  μ [0,1].  Nilai  fungsi μA ( x )  menyatakan  derajat  keanggotaan unsur x  μX dalam  himpunan  kabur A. Nilai fungsi sama dengan satu menyatakan  keanggotaan  penuh,  dan nilai fungsi sama dengan nol menyatakan sama  sekali  bukan  anggota  himpunan kabur  tersebut.  Maka  himpunan  tegas ( crisp )  juga  dapat  dipandang  sebagai kejadian  khusus  dari  himpunan  kabur, yaitu  himpunan  kabur  yang  fungsi keanggotaannya  hanya  bernilai  satu  atau nol saja.
Secara  matematis  suatu  himpunan kabur  A  dalam  semesta  wacana  X  dapat dinyatakan  sebagai  himpunan  pasangan terurut A ={( x , μA ( x )) | x μX }di mana μA adalah fungsi keanggotaan dari himpunan  kabur A ,  yang  merupakan suatu pemetaan dari himpunan semesta X ke selang tertutup [0,1]. Apabila semesta X adalah  himpunan  yang  kontinu,  maka himpunan kabur A dinyatakan dengan A = ∫ x , μA ( x )  / x di  mana  lambang  ∫  bukan merupakan  lambang  integral,  melainkan melambangkan  keseluruhan  unsur-unsur x μX bersama dengan derajat keanggotaannya  dalam  himpunan  kabur A . Apabila semesta X adalah himpunan yang  diskret,  maka  himpunan  kabur A dinyatakan  dengan A =  Σ x , μA ( x )  / x di mana  lambang  Σ  juga  merupakan keseluruhan  unsur-unsur x  μX bersama dengan  derajat  keanggotaaannya  dalam himpunan kabur.
Menurut  Kusumadewi  (2010  :  3) Himpunan fuzzy memiliki  dua  atribut, yaitu:
1. Linguistik,  yaitu  penamaan  suatu grup  yang  mewakili  suatu  keadaan atau kondisi tertentu dengan
menggunakan  bahasa  alami,  seperti: MAHAL,SEDANG,  MURAH  dan sebagainya.
2. Numeris,  yaitu  suatu  nilai  (angka) yang  menunjukkan  ukuran  dari  suatu variable  seperti  100  juta,  200  juta, 500 juta dan lain sebagainya.
Ada  beberapa  hal  yang  perlu diketahui  dalam  memahami  sistem fuzzy , yaitu: 1. Variabel fuzzy
Variabel fuzzy merupakan variabel yang  hendak  dibahas  dalam  suatu system fuzzy .  Contoh:  harga,  lama pemakaian, kecepatan dan sebagainya.
2.  Himpunan fuzzy
Himpunan fuzzy merupakan  suatu grup  yang  mewakili  suatu  kondisi atau  keadaan  tertentu  dalam  suatu variabel fuzzy .
3. Semesta wacana (semesta pembicaraan) Semesta pembicaraan adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan  untuk  dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy . Semesta  pembicaraan  merupakan himpunan  bilangan  real  yang senantiasa naik (bertambah) secara monoton  dari  kiri  ke  kanan.  Nilai semesta pembicaraan dapat berupa bilangan  positif  maupun  negatif.
Adakalanya nilai semesta pembicaraan  ini  tidak  ada  batas atasnya. 4. Domain Domain  himpunan fuzzy adalah keseluruhan  nilai  yang  diizinkan dalam  semesta  pembicaraan  dan boleh  dioperasikan  dalam  suatu himpunan fuzzy .  Seperti  halnya semesta pembicaraan, domain merupakan  himpunan  bilangan real yang senantiasa naik (bertambah)  secara  monoton  dari kiri  ke  kanan.  Nilai  domain  dapat berupa bilangan positif dan negatif.
Gambar 2.1 Himpunan Fuzzy
b. Fungsi Keanggotaan Fuzzy Menurut  Kusumadewi  (2010  :  8) Fungsi
keanggotaan ( membersip function )  adalah  suatu  kurva  yang menunjukkan  pemetaan  titik-titik  input data ke dalam nilai keanggotaannya yang memiliki interval antara nol sampai satu. Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan untuk  mendapatkan  nilai  keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Representasi dari fungsi keanggotaan  ini  dapat  digambarkan dengan dua bentuk yaitu linear atau garis lurus  dan  kurva  .  Ada  beberapa  fungsi yang bisa digunakan, yaitu:

## 1. Representasi Linear
Pada  representasi  linear,  pemetaan input ke  derajat  keanggotaannya digambarkan  sebagai  suatu  garis lurus.  Bentuk  ini  paling  sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang  jelas.  Ada  dua  keadaan himpunan fuzzy yang linear, yaitu:
a. Representasi Linear Naik
Kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan nol bergerak ke kanan menuju ke nilai domain yang memiliki derajat
keanggotaan lebih tinggi.
Gambar 2.2 Representasi Linear Naik
Fungsi keanggotaan:
b. Representasi Linear Turun
Repersentasi  linear  turun merupakan  kebalikan  dari  linear naik.  Garis  lurus  dimulai  dari nilai  domain  dengan  derajat keanggotaan  tertinggi  pada  sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke  nilai  domain  yang  memiliki derajat keanggotaan lebih rendah.
Gambar 2.3 Representasi Linear Turun
Fungsi keanggotaan:
c. Representasi Kurva Segitiga
Kurva  segitiga  pada  dasarnya merupakan  gabungan  antara  dua garis (linear).
Gambar 2.4 Kurva Segitiga [7]
Fungsi keanggotaan:

## d. Representasi  Kurva  Bentuk Bahu
Daerah  yang  terletak  di  tengah- tengah satu variabel yang direpresentasikan  dalam  bentuk segitiga,  pada  sisi  kanan  dan kirinya akan naik dan turun
Gambar 2.5 Kurva Bahu pada variabel HARGA
c. Operasi Aljabar Bilangan Segitiga

## Fuzzy
Menurut  Kusumadewi  (2010  :  23), jika  didefinisikan  2  bilangan  segitiga fuzzy A  dan  B  dengan  A=  (x1,  y1,  z1) dan  B=  (x2,  y2,  z2),  maka  operasi aljabarnya adalah sebagai berikut: Penjumlahan:
A  +  B = (x1,  y1,  z1)  +  (x2,  y2,  z2) (6) = (x1 + x2, y1 + y2, z1 + z2) Perkalian: A . B = (x1, y1, z1) . (x2, y2, z 2) (7) = (x1 . x2, y1 . y2, z1 . z2)
Invers: (x1,  y1,  z1)-1 = (1/z1,  1/y1, 1/x1)

## C. Fuzzy Multi Criteria Decision Making     ( FMCDM )
Menurut  Kusumadewi  (  2006  :  69) Multiple Criteria Decision Making adalah suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan  alternative  terbaik  dari  sejumlah alternatif  berdasarkan  beberapa  kriteria  tertentu kriteria  biasanya  berupa  ukuran-ukuran,  aturan- aturan  atau  standar  yang  digunakan  dalam pengambilan  keputusan.  Berdasarkan  tujuannya MCDM  dapat  dibagi  menjadi  2  model  yaitu model  : Multi  Attribute  Decision  Making (MADM) dan Multi Objective Decision Making (MODM).  Pada  MADM  biasanya  digunakan untuk melakukan penilaian atau seleksi terhadap beberapa  alternatif  dalam  jumlah  yang  terbatas, sedangkan MODM digunakan untuk menyelesaikan  masalah-masalah  pada  ruang kontinyu  (  seperti  pada  program  matematis  ), secara  umum  dapat  dikatakan  bahwa  MADM menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  jumlah alternatif sedangkan MODM merancang alternatif  terbaik.  perbedaan  mendasar  terlihat pada table 2.1

## Tabel 2.1 perbedaan MADM dan MODM
Menurut  Janko  dalam  Kusumadewi  (2006  : 70)Ada beberapa fitur umum yang digunakan dalam MCDM, yaitu :
1. Alternatif,  alternatif  adalah  obyek-obyek  yang berbeda  dan  memiliki  kesempatan  yang  sama untuk dipilih oleh pengambil keputusan.
2. Atribute, atribute sering juga disebut karakteristik komponen atau kriteria keputusan. Meskipun  pada  kebanyakan  kriteria  bersifat satu  level  namun  tidak  menutup  kemungkinan adanya  sub  kriteria  yang  berhubungan  dengan kriteria yang telah diberikan.
3. Konflik  antar  kriteria,  beberapa  kriteria biasanya  mempunyai  konflik  antara  yang  satu dengan yang lainnya misalnya kriteria keuntungan  akan  mengalami  konflik  dengan kriteria biaya.
4. Bobot keputusan, bobot keputusan
menunjukkan  kepentingan  relatif  dari  setiap kriteria  W  =  (W 1 ,  W 2 ,  .......W n )  pada  MCDM akan  dicari  bobot  kepentingan  dari  setiap kriteria.
5. Matriks keputusan, suatu matriks keputussan X yang berukuran m x n berisi elemen-elemen x ij yang merepresentasikan rating dari alternatif A i (i=1,2,.....n) terhadap criteria C j (j=1,2,…,n).

## Konsep Dasar Multi Criteria Decision Making (MCDM)
Menurut  Kusumadewi  (2006  :  72)  proses MCDM  dilakukan  melalui  3  tahap  yaitu penyusunan komponen-komponen situasi, analis  dan  sintesis  informasi,  pada  tahap penyusunan  komponen-komponen  situasi  akan dibentuk  tabel  taksiran  yang  berisi  identifikasi alternative  dan  spesifikasi  tujuan,  criteria  dan attribute.
Tahap analais dilakukan melalui 2 langkah yang  pertama  mendatangkan  taksiran  dari besaran potensial, kemungkinan dan ketidakpastian  yang  berhubungan  dengan dampak-dampak  yang  mungkin  pada  setiap alternatif.  Kedua  meliputi  pemilihan  dari preferensi  pengambil  keputusan  untuk  setiap nilai  dan  ketidakpedulian  terhadap  resiko  yang timbul.  Secara  umum  model  Atribute  decision making dapat didefinisikan sebagai berikut: Misalkan  A  =  {ai  |  i  =  1,  2,….n}  adalah himpunan  alternatif-alternatif  keputusan  dan  C =  {Ci  |  j  =  1,  2,….n}adalah  himpunan  tujuan yang  diharapkan  maka  akan  ditentukan alternatif yang dimiliki derajat harapan tertinggi tehadap tujuan-tujuan yang relevan Cj.
Secara  umum, model  multi-attribute decision  making  dapat  didefinisikan  sebagai berikut :
Sebagian  besar  pendekatan  MADM  dilakukan
melalui  2  langkah  yaitu  pertama  melakukan agresi  terhadap  keputusan-keputusan  yang tanggap  terhadap  semua  tujuan  pada  setiap alternatif.  Kedua  melakukan  perangkingan alternatif-alternatif keputusan tersebut berdasarkan hasil agregasi keputusan Dengan  demikian  biasa  dikatakan  bahwa masalah  Multi  Attribute  Decision  Making (MADM)  adalah  mengevaluasi  m  alternatif  Ai (i = 1, 2,…n) terhadap sekumpulan attribut atau kriteria Cj (j = 1, 2,…..n) dimana setiap atribut tidak  bergantung  satu  dengan  yang  lainnya. Matriks  keputusan  setiap  alternatif  terhadap setiap atribut X diberikan sebagai berikut:
Dimana  Xij  merupakan  rating  kinerja alternatif  ke-i  terhadap  atribut  ke-j.  nilai  bobot yang menunjukkan tingkat kepentingan relative setiap atribut diberikan sebagai W : W = { W1, W2, ….., Wn}………………………...……….(2.6) Rating  kinerja  (X)  dan  nilai  bobot  (W) merupakan nilai utama yang merepresentasikan preferensi  absolute  dari  pengambil  keputusan. Masalah  MADM  diakhiri  dengan  proses perangkingan  untuk  mendapatkan  alternatif terbaik  yang  diperoleh  berdasarkan  nilai keseluruhan preferensi yang diberikan.

## D. Simple Additive Weighting Method (SAW)
Menurut Kusumadewi (2006 : 74) Metode SAW  sering  juga  dikenal  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot dari  rating  kinerja  pada  setiapalternatif  pada semua  atribut.  Metode  SAW  membutuhkan proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X) kesuatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan semua rating alternative yang ada.
Dimana  rij  adalah  rating  kinerja  ternomalisasi dari  alternative  A1  pada  atribut  Cj  ;  i=1,2,…,m dan  j=1,2,…,n.  Nilai  prefensi  untuk  setiap alternative (V i ) diberikan sebagai Vi=∑ n j=1 Wjrij ………………(2.2) Nilai  V 1 yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternative A 1 lebih terpilih.

## Langkah penyelesaian
Dalam  penelitian  ini  menggunakan metode penyelesaian  SAW . Menurut Kusuma  dewi  (2006  :  75)  langkah-langkah penyelesaian SAW adalah sebagai berikut :
1. Menentukan criteria-kriteria yang akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu C 1.
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternative pada setiap criteria. 3. Membuat matriks keputusan berdsarkan  criteria  (C 1 ),  kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang
disesuaikan  dengan  jenis  atribut  ( atribut  keuntungan  ataupun  atribut biaya)  sehingga  diperoleh  matriks ternormalisasi R.
4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses perangkingan  yaitu  penjumlahan  dari perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan vector bobot sehingga diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih sebagai alternative terbaik (A 1 ) sebagai solusi.

## E. Optimalisasi
Menurut  Oktavia  (2009  :  4)  Optimalisasi berasal  dari  kata  dasar  optimal  yang  berarti yang  terbaik.  Jadi  optimalisasi  adalah  proses pencapaian  suatu  pekerjaan  dengan  hasil  dan keuntungan yang besar tanpa harus mengurangi mutu dan kualitas dari sutau pekerjaan.
Dalam pelaksanaan pembangunan proyek kontruksi sering mengalami keterlambatan  akibat  berbagai  hal  yang menyebabkan  terjadinya  kerugian  materi  dan waktu. Oleh karena itu dilaksanakan optimalisasi  sumber  daya  yang  ada  khususnya sumber  daya  biaya  dan  waktu.  Adapun  tujuan mengoptimalkan  suatu  proyek  adalah  agar dapat memperoleh keuntungan  yang lebih baik tanpa  mengurangi  kualitas  (  mutu  )  suatu kontruksi.
Waktu dalam hal ini adalah lamanya suatu rangkaian  ketika  proses  berlangsung,  yang merupakan  penjabaran  perencanaan  proyek
menjadi urutan langkah-langkah kegiatan untuk mencapai  sasaran.  Sedangkan  pengertian  biaya adalah  anggaran  yang  dikeluarkan  untuk pelaksanaan  proyek,  dalam  hal  ini  merupakan penggunaan dana untuk melaksanakan pekerjaan dalam kurun waktu tertentu.
Jadi  optimalisasi  waktu  dan  biaya  adalah usaha  pemanfaatan  waktu  yang  relatif  singkat dengan  biaya  yang  minimum  untuk  mencapai suatu  pekerjaan  dengan  hasil  dan  keuntungan yang  baik  dengan  tetap  memperhatikan  mutu dan  kualitas  suatu  proyek,  sehingga  proyek tersebut mampu bersaing dengan proyek lain.

## F. Bahasa Pemrograman Visual Basic
Menurut Budiarto (2002 : 95) Visual basic adalah  salah  satu  bahasa  pemograman  komputer yang  digunakan  untuk  aplikasi  windows  yang berbasis  (GUI  Graphical  User  Interface).  Visual basic  merupakan event-driven  programming (Pemogramman  terkendali  kejadian)  artinya program  menunggu  sampai  adanya  respon  dari pemakai  berupa  event/kejadian  tertentu  (tombol diklik,  menu  dipilih,  dan  lainlain).  Ketika  event terdeteksi, kode yang berhubungan dengan event (prosedurevent) akan dijadikan.
Bahasa  pemograman  Visual  Basic,  yang dikembangkan  oleh  Microsoft  sejak  tahun  1991, merupakan  pengembangan  dari  pendahulunya yaitu  bahasa  pemograman  BASIC  (Beginner  s All-Purpose  Symbolic  Instruction  Code)  yang dikembangkan  pada  era  1950-an.  Visual  Basic merupakan  salah  satu  Develovment  Tool  yaitu alat  bantu  untuk  membuat  berbagai  macam program komputer, khususnya yang menggunakan  sistem  operasi  windows.  Visual Basic merupakan salah satu bahasa pemograman komputer  yang  mendukung  object  (Object Oriented Programming = OOP).

## 1. Cara Memulai Visual Basic 6.0
Klik  tombol  Start  yang  terletak  pada bagian  taskbar.  Pilih  menu  program  dan Visual Basic 6.0, kemudian klik Visual Basic .Sesaat  kemudian  akan  muncul  tampilan lembar  kerja  Visual  Basic  seperti  tampak pada gambar 2.6, gambar 2.7. :
Gambar 2.6Tampilan Awal Visual Basic 6.0
Gambar 2.7 Tampilan IDE Visual Basic 6.0 Adapun Komponen-komponen yang terdapat  dalam  Visual  Basic  dan  dapat digunakan  untuk  keperluan  perancangan tatap  muka  ( interface )  suatu  program aplikasi  adalah  dapat  dijelaskan  sebagai berikut :
2.   Baris Menu ( Menu Bar )
Baris  menu  ( Menu  Bar )  merupakan fasilitas  standar  yang  disediakan  oleh program-program  yang  bekerja  di  bawah fasilitas  windows.    Baris  menu  ini  dapat dipanggil dengan cara, melakukan penekanan  tombol  Alt  pada  keyboard disertai dengan melakukan penekanan huruf  yang  bergaris  bawah  atau  dapat dilakukan  dengan  langsung  menklik  pada menu dengan menggunakan mouse.

## 3.   Toolbars
Toolbars  ini  digunakan  dengan  cara menunjuk  panah/pointer  pada  salah  satu tombol  yang  tersedia  dalam  menu  tersebut yang diwakili oleh gambar (icon) yang telah tersedia.  Tampilan  Toolbars  dapat  dilihat pada gambar 2.9.

## Gambar 2.9 Tampilan Toolbars

## 4.   Jendela Toolbox
Pada  jendela  Toolbox  ini  berisikan tentang  perlengkapan  dalam  perancangan Visual Basic yang diinginkan.

## Gambar 2.10. Tampilan Toolbox
Adapun  secara  garis  besar  fungsi  dari masing-masing  kontrol-kontrol  tersebut  adalah sebagai berikut :
a. Pointer bukan  merupakan  suatu  kontrol; gunakan  icon  ini  ketika  anda  ingin  memilih kontrol yang sudah berada pada form.
b. PictureBox adalah  kontrol  yang  digunakan untuk  menampilkan  image  dengan  format: BMP,  DIB  (bitmap),  ICO  (icon),  CUR (cursor),  WMF  (metafile),  EMF  (enhanced metafile), GIF, dan JPEG.
c. Label adalah  kontrol  yang  digunakan  untuk menampilkan teks yang tidak dapat diperbaiki oleh pemakai.
d. TextBox adalah  kontrol  yang  mengandung string  yang  dapat  diperbaiki  oleh  pemakai, dapat  berupa  satu  baris  tunggal,  atau  banyak baris.
e. Frame adalah kontrol yang digunakan sebagai kontainer bagi kontrol lainnya.
f. CommandButton merupakan  kontrol  hampir ditemukan  pada  setiap  form,  dan  digunakan untuk  membangkitkan  event  proses  tertentu ketika pemakai melakukan klik padanya.
g. CheckBox digunakan  untuk  pilihan  yang isinya bernilai yes/no, true/false.
h. OptionButton sering  digunakan  lebih  dari satu sebagai pilihan terhadap beberapa option yang hanya dapat dipilih satu.
i. ListBox mengandung sejumlah item, dan user dapat  memilih  lebih  dari    satu  (bergantung pada property MultiSelect ). j. ComboBox merupakan  konbinasi  dari TextBox dan suatu ListBox dimana
pemasukkan  data  dapat  dilakukan  dengan pengetikkan maupun pemilihan.
k. HScrollBar dan VScrollBar digunakan  untuk membentuk scrollbar berdiri sendiri.
l. Timer digunakan  untuk  proses  background yang  diaktifkan  berdasarkan  interval  waktu tertentu. Merupakan kontrol non-visual.
m. DriveListBox , DirListBox , dan FileListBox sering  digunakan  untuk  membentuk  dialog box yang berkaitan dengan file.
n. Shape dan Line digunakan untuk menampilkan  bentuk  seperti  garis,  persegi, bulatan, oval.
o . Image berfungsi menyerupai image box, tetapi tidak  dapat  digunakan  sebagai  kontainer  bagi kontrol lainnya. Sesuatu yang perlu diketahui bahwa  kontrol  image  menggunakan  resource yang  lebih  kecil  dibandingkan  dengan PictureBox
p. Data digunakan untuk data binding
q. OLE dapat  digunakan  sebagai  tempat  bagi program  eksternal  seperti  Microsoft  Excel, Word, dll.

## 5.   Jendela Form
Jendela  Form  merupakan  jendela aplikasi  tempat  pembuatan  program  yang akan ditampilkan.
Gambar 2.11.  Tampilan Jendela Form
6.   Jendela Project
Jendela Project merupakan jendela
informasi tentang project yang sedang dibuka beserta  semua  sub  program  serta  segala pendukungnya.

## Gambar 2.12.  Tampilan Jendela Project

## 7.    Jendela Properties
Jendela  Properties  merupakan  jendela yang  berisikan  berbagai  macam  string
yang  dapat  dirubah  berkaitan  dengan program yang dirancang.

## Gambar 2.13. Tampilan Jendela Properties
Sebelum,  merancang  sebuah  file  terlebih dahulu  kita  mendefinisilan  struktur  file  dengan menggunakan Project  Module yang  ada  dalam Visual  Basic.  Pada  project  Module  kita deklarasikan  semua  struktur  file  kedalam  kode type  yang  dimengerti  oleh  Visual  Basic  6.0. Pendeklarasian  Struktur  file  harus  disesuaikan supaya tidak terjadi pengulangan. Oleh sebab itu untuk  menghindari  hal  demikian  maka  terlebih dahulu dibuat dalam bentuk table.
Setelah  semua  file  telak  dideklarasikan maka kita akan memulai membuat user interface kedalam  form  yang  telah  tersedia,  dalam membuat suatu interface harus diperhatikan letak dan  susunan  sehingga  dapat  dimengerti  oleh User.
Setelah itu kita dapat memulai perancangan dan pembuatan suatu aplikasi bahasa pemrograman.
8. Tampilan Penulisan Kode
Gambar 2.14 Penulisan Kode
Form  kode  adalah  jendela  tempat dimana  program  dari  visual  basic  dibuat kode-kode  form  layout  untuk  menjalankan suatu  program  agar  menjadi  lebih  baik  dan bermanfaat bagi semua orang yang menggunakannya.
9.  Cara Menjalankan Objek
a) Pilih star dari menu run
b) Klik tombol star yang ada pada toolbar
c) Atau tekan tombol F5
10. Cara Mengakhiri Visual Basic
Dengan  cara  klik  tanda  X  pada  sudut kanan  atas  layar  monitor  atau  dengan  cara klik file lalu pilih exit.
11. Keuntungan Menggunakan
Bahasa Pemrograman Visual Basic 6.0 Keuntungan  menggunakan  Visual  Basic adalah
kemampuannya
untuk
menerjemahkan  program  dalam  bentuk native  code,  yaitu  kecepatan  pada  saat processor  menterjemahkan  dan  menjalanka program aplikasi yang menggunakan perhitungan CPU yang intensive.
Keuntungan  yang  didapat  dari  native  kode adalah kecepatan dalam mengakses program selain  itu,  Visual  Basic  juga  menyediakan fasilitas antar muka penulisan kode program yang mudah dimengerti.

## G. DataBase Management System
Menurut Budiharto (2002 : 4)
menjelaskan  bahwa:  “Basis  data  dapat dipahami sebagai suatu kumpulan data terhubung  ( interrelated  data )  yang  disimpan secara  bersama-sama  pada  suatu  media,  tanpa mengatap satu sama lain atau tidak perlu suatu kerangkapan data (kalaupun ada maka kerangkapan  data  tersebut  harus  seminimal mungkin dan
terkontrol ( controlled
redundancy ) , data  disimpan  dengan  cara-cara tertentu  sehingga  mudah  untuk  digunakan  atau ditampilkan kembali, data dapat digunakan satu atau  lebih  program-program  aplikasi  secara optimal,  data  disimpan  tanpa  mengalami ketergantungan  dengan  program  yang  akan menggunakannnya,  data  disimpan  sedemikian rupa sehingga proses penambahan,
pengambilan  dan  modifikasi  data  dapat dilakukan dengan mudah dan terkontrol.
Adapun  istilah  yang  sering  digunakan dalam  perancangan  database  adalah  sebagai berikut :
a. Entity  adalah  tempat,  orang  atau kejadian serta konsep yang
informasinya direkam
b. Atribut  adalah  elemen  data  yang menunjang suatu entity
c. Data  value  adalah  data  actual  yang disimpan pada sebuah atribut
d. Record  adalah  kumpulan  elemen  yang saling berkaitan yang menginformasikan  suatu  entity  yang lengkap
e. File  adalah  kumpulan  record  yang sejenis  dimana  panjang  elemen  sama, atribut  yang  sama  dan  data  value  yang berbeda datanya.
f. Database  adalah  kumpulan  dan  file yang membentuk suatu bangunan.
H. Data Flow Diagram (DFD)
Menurut  Ladjamudin  (2005  :  65)  Data Flow  Diagram  (DFD)  adalah  merupakan  alat bantu yang dapat digunakan untuk menggambarkan  aliran  data  informasi  dan transformasi  (proses)  dari  data  dimulai  dari pemasukan data sampai menghasilkan keluaran (output) data.
Pada  tahap  analisa,  penggunaan  notasi symbol  dan  anak  panah  untuk  mewakili menggambarkan  arus  data  dalam  peancangan sistem  sangat  membantu  sekali  di  dalam komunikasi  dengan  pemakaian  sistem  untuk memahami sistem secara logika. Diagram yang menggunakan  notasi-notasi  ini  adalah  untuk menggambarkan  arus  data  sistem,  sekarang dikenal  dengan  nama  Data  Flow  Diagram  atau diagram  arus  data.  DFD  merupakan  alat  yang digunakan  dalam  metodologi  pengembangan sistem  yang  terstruktur  dan  juga  merupakan dokumentasi dari sistem yang baik.
Beberapa  notasi  symbol  yang  digunakan pada DFD yaitu :
Gambar 2.14 Simbol-simbol DFD
Keterangan dari symbol :
a. External Entity ( kesatuan luar Digunakan  untuk  memisahkan  suatu sistem dengan lingkungan luarnya
b. Data Flow (arus data)
Menunjukan arus data yang dapat berupa masukan  untuk  dan  hasil  dari  proses sistem
c. Process (proses)
Menunjukkan  kegiatan  perubagan  alir data  yang  masuk  kedalam  proses  untuk dihasilkan arus data yan akan keluar dari proses.
d. Data Store (Notasi simpan data)
Merupakan  media  peyimpanan  data, yang  digunakan  untuk  menyimpan  hasil aliran data dari sebuah sumber pemrosesan  data  sampai  dengan  sebuah proses data tujuan
lain membutuhkannya.

## I. Entity Relationship Diagram ( ERD)
Menurut  Fatta  (2007  :  121)  Entity Relationship  Diagram  adalah  gambar  atau diagram  yang  menunjukkan  informasi  dibuat, disimpan dan digunakan dalam sistem. Simbol- simbol  yang  digunakan  dalam  ERD  yaitu: Entity relationship (ERD) data model
didasarkan  pada  persepsi  terhadap  dunia  nyata yang tersusun atas kumpulan objek-objek dasar yang disebut entitas dan hubungan antar objek. Entitas  adalah  suatu  atau  objek  dalam  dunia nyata  yang  dapat  dibedakan  dari  objek  lain. Sebagai  contoh  masing-masing  motor  adalah entitas  dan  konsumen  dapat  pula  diangap sebagai entitas.
Entitas  digambarkan  dalam  basis  data dengan kumpulan atribut misalnya atribut kode, nama  motor,  harga  cash,  bisa  menggambarkan data.
Relasi  adalah  hubungan  antara  beberapa entitas.  Sebagai contoh, relasi  menghubungkan mahasiswa dengan mata kuliah yang diambilnya.
Struktur  logis  skema  database  dapat ditunjukan  secara  grafis  dengan  diagram  ERD yang  dibentuk  dari  komponen-komponen berikut :
1. Entity :  adalah  objek  riil  yang dapat  di  bedakan  satu dengan yang lain. Entity digambarkan simbol seperti BOX 2. Atribut :  adalah elemen dari entitas  yang  berfungsi untuk menerangkan entitas tersebut. 3. Line :  Berfungsi untuk menghubungkan atribut dengan entity dan entity dengan relationship/relasi 4. Hubungan :  sama saja dengan relasi,  yaitu  hubungan yang terjadi antara satu entitas atau lebih J. Hierarkiplus Input Process Output (HIPO)
Menurut Ladjamudin (2005:218)
Hierarkiplus  Input  Process  Output  (HIPO) merupakan  teknik  untuk  mendokumentasikan sistem pemograman. HIPO dikembangkan oleh personal IBM yang percaya bahwa dokumentasi sistem pemograman yang dibentuk  dengan  menekankan  pada  fungsi. HIPO  menyediakan  fasilitas  lokasi  dalam bentuk  kode  dari  tiap  prosedur  dalam  suatu sistem.

## K. Flowchart
Bagan  alir  program  (Program  Flowchart) merupakan  bagan  yang  menjelaskan  secara rinci,  langkah-langkah  dari  proses  program. Bagan  alir  program  disebut  dari    derivikasi bagan  alir  sistem.  Bagan  alir  program  dengan menggunakan simbol-simbol sebagai berikut :

## III. Analisa dan Perancangan
A. Metode Penelitian
Metode  Penelitian  adalah  kerangka teoritis  yang  dipergunakan  penulisan  untuk menganalisis,  mengerjakan  atau  mengatasi masalah  yang  di  hadapi.  Peran  metode sangat  penting  dalam  penelitian  tergantung cara  kita  menerapkan  metode  yang  kita pakai.  Untuk  itu  pemakaian  metode  harus cermat sesuai dengan tujuan yang hendak di capai.  Metode  yang  digunakan  penulis adalah metode Eksperimen.
Eksperimen  merupakan  bentuk  khusus investigasi yang digunakan untuk menentukan  variable-variabel  apa  sajakah serta  bagaimana  bentuk  hubungan  antara satu  dengan  yang  lainnya.  Menurut  konsep klasik eksperimen untuk menentukan hubungan  diantara  independen  variabel dengan dependen variabel.
Penelitian  ini  di  lakukan  dengan membuat  manipulasi    atas  objek  yang diteliti  sebagai  dependent  variabel  guna mengamati  independen  variabel.  Mungkin pula  penelitian  ini  di  lakukan  dengan  cara membuat  suatu  kondisi  tertentu  yang  akan di  uji  seberapakah  pengaruhnya  terhadap variabel  lain sebagai pengontrolnya.
Pendekatan  penelitian  semacam  ini tentu  akan  sangat  sulit  diterapkan    dalam situasi bisnis. Kesulitan penerapan pendekatan ini :
1. Sangat  sulit  untuk  membuat  manipulasi situasi  bisnis  seperti  yang  ada  pada variabel  penelitian  tentang  Optimalisasi penentuan lokasi perumahan.
2. Sangat  sulit  untuk  menentukan  mana sajakah  variabel  yang  mempengaruhi variabel  penelitian  tentang  Optimalisasi penentuan lokasi perumahan.

## B. Metode Pengumpulan data
A d a p u n     m e t o d e   p e n g u m p u l a n d a t a   y a n g   d i p a k a i   d a l a m   penyusunan proposal skripsi ini adalah:
1. Observasi
Observasi adalah pengamatan langsung kepada  suatu  objek  yang  diteliti.  Penulis melakukan  pengamatan  langsung  kedalam lingkungan PT. Bengkulu Estat.
2. Studi Pustaka
Studi  Pustaka  dilakukan  dengan  cara memanfaatkan buku-buku ilmu pengetahuan atau  literatur,  browsing  internet  yang berhubungan  dengan  permasalahan  yang  di dapati di PT.Bengkulu Estate yang berhubungan dengan permasalahan penelitian.

## C. Metode Perancangan Sistem
1. Analisa  Sistem Aktual
Sebelum  melakukan  eksperimen  atau  uji coba  terhadap  suatu  system,  terlebih  dahulu penulis menganalisa system yang digunakan di PT.  Bengkulu  Estate,  hal  ini  dilakukan  untuk mengetahui proses kerja system tersebut.
Dalam pelaksanaanya, sistem pengambilan keputusan  dalam  penentuan  lokasi  perumahan yang masih manual yaitu dengan cara mengira- ngira  saja,  sehingga  terjadinya  masalah  pada waktu yang akan datang. Seperti lokasi tersebut lambat  dalam  penjualan  dan  pembangunan, susah  mendapat  bantuan  fasilitas,  sedikitnya minat konsumen untuk membeli.
Dari  permasalahan  tersebut  penulis  ingin membangun  sebuah  aplikasi  yang  mampu membantu  memberikan  informasi  tentang spesifikasi atau criteria pemilihan lokasi kepada pengembang atau perusahaan  , melainkan juga dapat  memberikan  rekomendasi  atau  informasi lokasi  perumahan  kepada  calon  konsumen sesuai dengan criteria yang diinginkan.
2. Analisa Sistem Baru
Sistem  yang  akan  dibangun  merupakan sebuah  sitem  dengan  basis  data  fuzzy  dengan model Multi Criteria Decision Making (MCDM), yang bertujuan untuk dapat memberikan  informasi  tentang  spesifikasi  atau criteria  pemilihan  lokasi  kepada  pengembang atau  perusahaan  untuk  mendapatkan  lokasi perumahan  yang  optimal  ,  melainkan  juga dapat  memberikan  rekomendasi  atau  informasi lokasi  perumahan  kepada  calon  konsumen sesuai dengan criteria yang diinginkan.
Perancangan database ini meliputi perancangan database penyimpanan data kriteria  lokasi  perumahan,  batas  himpunan fuzzy  ,hasil  perhitungan  derajat  keanggotaan  , dan  hasil  perengkingan  menggunkan  bahasa pemrograman visual basic 6.0.

## 3. Variabel Himpunan Fuzzy yang digunakan
Pada penelitian, setiap variabel fuzzy menggunakan fungsi  keanggotaan  kurva  bahu  dan  kurva  segitiga sebagai  pendekatan  untuk  memperoleh  derajat keanggotaan    suatu  nilai  dalam  suatu  himpunan fuzzy.
a. Kriteria Jarak
Kriteria  Jarak  merupakan  faktor  utama fuzzy  yang  diinginkan  oleh  perusahaan  dan konsumen dalam memilih lokasi yang tepat, berdasarkan letak lokasi dengan jalan lintas. Kriteria  jarak  dibagi  menjadi  3  himpunan fuzzy  ,  yaitu  :  Dekat,  Sedang  ,Jauh. Himpunan  dekat  dan  jauh  menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan yang berbentuk kurva bahu, sedangkan himpunan sedang  menggunakan  pendekatan  fungsi keanggotaan yang berbentuk kurva segitiga, seperti table dan gambar berikut.

## Tabel 3.1 Jarak
100 3000 1500 2250 800 Dekat Jauh Sedang Derajat Keanggotaan µ (x) Jarak  ( meter ) 0 0 1

## Gambar 3.2 Kurva Kriteria Jarak
b. Kriteria kepadatan penduduk
Kriteria kepadatan penduduk merupakan faktor kedua fuzzy persyaratan  yang  dibutuhkan  untuk pengambilan  keputusan,  berdasarkan
jumlah  penduduk  yang  ada  di  sekitar lokasi pembangunan perumahan. Kriteria  Kepadatan  Penduduk  dibagi menjadi  3  himpunan  fuzzy  ,  yaitu  : Sepi,  Sedang  ,  Ramai.  Himpunan  sepi dan  ramai  menggunakan  pendekatan fungsi  keanggotaan  yang  berbentuk kurva  bahu,  sedangkan  himpunan sedang menggunakan pendekatan fungsi  keanggotaan  yang  berbentuk kurva  segitiga,    seperti  table  dan gambar berikut.

## Table 3.2 Kepadatan Penduduk
5 100 50 30 Sepi Ramai Sedang Derajat Keanggotaan µ (x) Kepadatan Penduduk (kk) 0 0 1 75

## 3 Kurva Kriteria Kepadatan Penduduk

## c. Kriteria Kondisi Ekonomi
Kriteria  kondisi  ekonomi  merupakan faktor  kedua  fuzzy  persyaratan  yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan ,
berdasarkan penghasilan dan pekerjaan.
Kriteria  Kepadatan  Penduduk  dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy , yaitu : Bawah,
Sedang  ,  Atas.  Himpunan  sepi  dan  ramai menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan  yang  berbentuk  kurva  bahu, sedangkan himpunan sedang menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan yang berbentuk kurva segitiga,  seperti table dan gambar berikut. Tabel 3.3 Kondisi Ekonomi Kondisi Ekonomi Nilai Himpunan Fuzzy > 600.000 – 1.000.000 2,5 Bawah > 1000.000 - 2.500.000 5 Sedang >2.500.000 - > 3.000.000 7,5 Atas Kepadatan penduduk nilai Himpunan Fuzzy >50 -  >100 kk 7,5 Ramai > 25 – <= 50 kk 5 Sedang 5 - 25 kk 2,5 Sepi
600 2500 1000 Bawah Atas Sedang Derajat Keanggotaan µ (x) Kondisi Ekonomi (Ribu) 0 0 1 3000 1500

## Gambar 3.4 Kurva Kriteria Kondisi Ekonomi
d. Kriteria Permintaan Masyarakat
Kriteria Permintaan Masyarakat merupakan  faktor  ketiga  fuzzy  yang dibutuhkan untuk pengambilan
keputusan , berdasarkan permintaan atau pemesanan rumah di lokasi tersebut oleh calon konsumen.
Kriteria  Kepadatan  Penduduk  dibagi menjadi  3  himpunan  fuzzy  ,  yaitu  : Bawah,  Sedang  ,  Atas.  Himpunan  sepi dan  ramai  menggunakan  pendekatan fungsi  keanggotaan  yang  berbentuk kurva bahu, sedangkan himpunan sedang menggunakan pendekatan
fungsi keanggotaan  yang  berbentuk  kurva segitiga,    seperti  table  dan  gambar berikut.
Tabel 3.4 Permintaan Masyarakat Permintaan Masyarakat Nilai Himpunan Fuzzy 5 - 10 unit 2,5 Sedikit >10 - 20 unit 5 Sedang >20 - 50 unit 7,5 Banyak 5 15 Sedikit Banyak Sedang Derajat Keanggotaan µ (x) Permintaan masyarakat (unit) 0 0 1 35 25 40 50
Gambar 3.5 Kurva Kriteria Permintaan
Masyarakat e. Tabel Rule Jarak

## Tabel 3.5 Permintaan Masyarakat

## Rule untuk Jarak
1. Jika  dekat  bernilai  7,5  and  Sedang  bernilai  5 and jauh bernilai 2,5
Maka Jarakny bernilai sedang
2. Jika  dekat  bernilai  7,5  and  Sedang  bernilai  5 and jauh bernilai 2,5
Maka Jarakny bernilai sedang
3. Jika  dekat  bernilai  7,5  and  Sedang  bernilai  5 and jauh  bernilai 2,5
Maka Jarakny bernilai Jauh
4. Jika  dekat  bernilai  7,5  and  Sedang  bernilai  5 and jauh bernilai 2,5
Maka Jarakny bernilai sedang
5. Jika  dekat  bernilai  7,5  and  Sedang  bernilai  5 and jauh bernilai 2,5
Maka Jarakny bernilai sedang
6. Jika  dekat  bernilai  7,5  and  Sedang  bernilai  5 and jauh bernilai 2,5
Maka Jarakny bernilai Jauh
7. Jika  dekat  bernilai  5  and  Sedang  bernilai  5 and jauh bernilai 2,5
Maka Jarakny bernilai sedang
8. Jika  dekat  bernilai  5  and  Sedang  bernilai  2,5 and jauh bernilai 2,5
Maka Jarakny bernilai sedang
9. Jika  dekat  bernilai  5  and  Sedang  bernilai  2,5 and jauh bernilai 2,5
Maka Jarakny bernilai Jauh 10. Jika dekat bernilai 2,5 and Sedang bernilai 2,5 and jauh bernilai 2,5 Maka Jarakny bernilai sedang 11. Jika dekat bernilai 2,5 and Sedang bernilai 2,5 and jauh bernilai 2,5 Maka Jarakny bernilai sedang 12. Jika  dekat  bernilai  2,5  and  Sedang  bernilai 2,5 and jauh bernilai 2,5 Maka Jarakny bernilai Jauh
f. Tabel Rule Kepadatan Penduduk Tabel 3.6 Permintaan Masyarakat Sepi Sedang Ramai Sepi sepi = 5 Sedang sepi = 30 Ramai sepi = 50 Sepi sedang  = 30 Sedang sedang   = 50 Ramai sedang = 75 Sepi ramai    = 50 Sedang ramai     = 75 Ramai amai = 100

## Rule untuk Kepadatan Penduduk
1. Jika  sepi  bernilai  2,5  and  Sedang  bernilai  5 and jauh bernilai 5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
2. Jika  sepi  bernilai  2,5  and  Sedang  bernilai  5 and jau bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
3. Jika  sepi  bernilai  2,5  and  Sedang  bernilai  5 and jauh bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai Ramai
4. Jika  sepi  bernilai  2,5  and  Sedang  bernilai  5 and jauh bernilai 5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
5. Jika  sepi  bernilai  2,5  and  Sedang  bernilai  5 and jauh bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
6. Jika  sepi  bernilai  2,5  and  Sedang  bernilai  5 and jauh bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai ramai
7. Jika sepi bernilai 2,5 and Sedang bernilai 7,5 and jauh bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
8. Jika sepi bernilai 2,5 and Sedang bernilai 7,5 and jauh bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai jauh
9. Jika sepi bernilai 5 and Sedang bernilai 5 and jauh bernilai 5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
10. Jika sepi bernilai 5 and Sedang bernilai 5 and jauh bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
11. Jika  sepi  bernilai  5  and  Sedang  bernilai  7,5 and jauh bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai jauh
12. Jika  sepi  bernilai  5  and  Sedang  bernilai  7,5 and jauh bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai jauh
g. Tabel Rule Kondisi Ekonomi Tabel 3.7 Permintaan Masyarakat Bawah Sedang Atas Bawah bawah = 600 Sedang bawah =1050 Atas bawah   = 1500 Bawah sedang = 1050 Sedang sedang =1500 Atas sedang  = 2250 Bawah atas = 1500 Sedang atas     = 2250 Atas atas = 3000

## Rule untuk Kondisi Ekonomi
1. Jika bawah bernilai 2,5 and Sedang bernilai 5 and atas bernilai 5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang 2. Jika bawah bernilai 2,5 and Sedang bernilai 5 and atas bernilai 5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
3. Jika bawah bernilai 2,5 and Sedang bernilai 5 and atas bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
4. Jika bawah bernilai 2,5 and Sedang bernilai 5 and atas bernilai 5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
5. Jika bawah bernilai 2,5 and Sedang bernilai 5 and atas bernilai 5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
6. Jika bawah bernilai 2,5 and Sedang bernilai 5 and atas bernilai 5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai jauh
7. Jika bawah bernilai 2,5 and Sedang bernilai 5 and atas bernilai 5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai jauh
8. Jika  bawah  bernilai  5  and  Sedang  bernilai  5 and atas bernilai 5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
9. Jika  bawah  bernilai  5  and  Sedang  bernilai  5 and atas bernilai 5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
10. Jika  bawah  bernilai  5  and  Sedang  bernilai  5 and atas bernilai 5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
11. Jika  bawah  bernilai  5  and  Sedang  bernilai  5 and atas bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai atas
12. Jika  bawah  bernilai  5  and  Sedang  bernilai  5 and atas bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai atas
h. Tabel Rule Permintaan masyarakat
Tabel 3.8 Permintaan Masyarakat Sedikit Sedang Banyak Sedikit sedikit  = 5 Sedang sedikit  = 15 Banyak sedikit = 25 Sedikit sedang  = 15 Sedang sedang = 25 Banyak sedang = 37.5 Sedikit banyak = 25 Sedang banyak =37.5 Banyak banyak = 50

## Rule untuk Permintaan Masyarakat
1. Jika  sedikit  bernilai  2,5  and  Sedang  bernilai 7,5 and atas bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
2. Jika  sedikit  bernilai  2,5  and  Sedang  bernilai 7,5 and atas bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
3. Jika  sedikit  bernilai  2,5  and  Sedang  bernilai 7,5 and atas bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai banyak
4. Jika  sedikit  bernilai  2,5  and  Sedang  bernilai 7,5 and atas bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
5. Jika  sedikit  bernilai  2,5  and  Sedang  bernilai 7,5 and atas bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
6. Jika  sedikit  bernilai  2,5  and  Sedang  bernilai 7,5 and atas bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai banyak
7. Jika  sedikit  bernilai  2,5  and  Sedang  bernilai 7,5 and atas  bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
8. Jika  sedikit  bernilai  2,5  and  Sedang  bernilai 7,5 and atas bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai banyak
9. Jika  sedikit  bernilai  2,5  and  Sedang  bernilai
7,5 and atas bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
10. Jika sedikit bernilai 5 and Sedang bernilai 7,5 and atas bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai sedang
11. Jika sedikit bernilai 5 and Sedang bernilai 7,5
and atas bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai banyak
12. Jika sedikit bernilai 5 and Sedang bernilai 7,5 and atas bernilai 7,5
Maka Kepadatan Penduduk bernilai banyak Maka Kepadatan Penduduk bernilai banyak

## 1. Perhitungan  Manual  Berdasarkan  Contoh Kasus Menggunakan Metode SAW
Tiga lokasi yang memiliki data sebagai berikut :
Tabel 3.5 Data Lokasi Prumahan Kriteria Nama Lokasi Peruma han Villa Pematang Indah Griya Puspa Sari Indah Villa Putri Selebar Jarak 300 m 1,5 km 200 m Kepadatan Penduduk 40 kk 110 kk 25 kk Kondisi Ekonomi 2.500.000 2.000.0 00 2.500.0 00 Permintaan Masyarakat 20 unit 20 unit 40 unit
Berdasarkan  data    perumahan    diatas  dapat dibentuk  matriks  keputusan  X  yang  telah dikonversikan  dengan  bilangan  fuzzy,  sebagai berikut :
Tabel  3.6        Rating  Kecocokan  Dari  Setiap Alternative Pada Setiap  Criteria
Pengambil  keputusan  memberikan  bobot, berdasarkan  tingkat  kepentingan  masing-masing criteria yang dibutuhkan sebagai berikut :

## Vektor Bobot : W = { 7.5, 5, 2.5 2.5 }
Membuat  matriks  keputusan  X,  dibuat  dari  table kecocokan sebagai berikut :
Pertama,  dilakukan  normalisasi  matriks  X untuk  menghitung  nilai  masing-masing  criteria berdsarkan  criteria  diasumsikan  sebagai  criteria keuntungan atau biaya sebagai berikut :
Kedua,  membuat  normalisasi  matriks  R yang  diperoleh  dari  hasil  normalisasi  matriks X sebagai berikut :
Selanjutnya  akan  dibuat  perkalian  W*R dan  penjumlahan  hasil  perkalian  untuk memperoleh alternative terbaik dengan melakukan perangkingan nilai terbesar sebagai berikut :
Hasil perangkingan diperoleh : V 1 = 15, V 2 = 9.12 dan V 3 = 16.67 .
Nilai  terbaik  ada  pada  V 3 ,  dengan demikian  alternative  A3  (  Lokasi  Perumahan yang  ketiga  yaitu  Bumi  Ayu)  adalah alternative  yang  terpilih  sebagai  alternative terbaik.
2. Diagram Alir Data (DAD)
a. Diagram Konteks

## b. Diagram Level 0
Gambar 3.7  Diagram Level 0
c. Diagram Level 1 ( Input Data)
Gambar 3.8 Diagram Level 1
d. Diagram Level 4 Proses Pembuatan Laporan
Gambar 3.9 Diagram Level 4
3. Hirarki Input Proses Output (HIPO) Gambar 3.10 Hirarki Input Proses Output
(HIPO)
4. Entity Relationship Diagram (ERD) Gambar 3.11 Entity Relationship Diagram 5. Perancangan File a. Perancangan File Lokasi Perumahan Nama file : Lokasi_Perumahan Primary key : kd_ lokperum Secondary key   : - Foreign ke : - Tabel 3.7 Perancangan File Lokasi Perumahan
b. Perancangan File Batas Himpunan Fuzzy
Nama file
:
Batas_Himpunan_Fuzzy Primary key
: kd_lokperum Secondary key   : -
Foreign ke
: -
Tabel 3.8 Perancangan File Batas Himpunan Fuzzy
c. Perancangan File Kriteria
Nama file : Kriteria Primary key : kd_kri Secondary key  : - Foreign ke : -
Tabel 3.9 Perancangan File Kriteria
d. Perancangan File Seleksi
Nama file
: Seleksi Primary key : kd_lokperum,  kd_kri
Secondary key  : - Foreign ke : - Tabel 3.10 Perancangan File Seleksi
e. Perancangan File Derajat Keanggotaan Nama file         : Derajat_Keanggotaan Primary key    : kd_lokperum Secondary key : - Foreign ke : - Tabel 3.11 Perancangan File Derajat Keanggotaan
1. PerancanganMenu dan Submenu
Gambar 3.12  Stuktur Menu Utama Implementasi Metode Fuzzy MCDM untuk Optimalisasi Penentuan Lokasi Perumahan

## 2. Rancangan Tampilan Awal
Rancangan tampilan awal adalah tampilan  awal  pada  saat  user  akan  memulai program  dimana  user  akan  mengentrikan username  dan  password  kemudian  user mengklik  tombol  login  untuk  memelai  dan mengklik  tombol  batal  jika  user  batal menjalankan program

## Gambar 3.13  Rancangan Tampilan Awal

## 3. Rancangan Form Menu Utama
Rancangan  menu  utama  adalah  rancangan dimana  menu  pilihan  tersedia  dan  user  tinggal mengklik pilihan yang diinginkan untuk menjalankan program.
Gambar 3.14   Tampilan Rancangan Menu
Utama
4. Perancangan Input
a. Rancangan Data Lokasi Perumahan
Rancangan  input  data  perumahan  adalah menu  dimana  user  menggunakannya  untuk mengentrikan data lokasi perumahan
Gambar 3.15  Tampilan Rancangan Input Data Lokasi Perumahan

## b. Input Data Batas Himpunan Fuzzy
Rancangan  input  data  batas  himpunan fuzzy adalah menu dimana user menggunakannya  untuk  mengentrikan  data batas himpunan fuzzy.
Gambar 3.16  Tampilan Rancangan Input Data Batas Himpunan fuzzy

## c. Rancangan Input Kriteria
Rancangan input data kriteria adalah menu
dimana
user menggunakannya untuk mengentrikan data kriteria yang telah ditetapkan.
Gambar 3.17 Tampilan Rancangan Input

## Data Kriteria
d. Rancangan Input Data Seleksi
Rancangan input data Seleksi adalah menu dimana
user menggunakannya untuk
mengentrikan data seleksi yang telah ditetapkan.
Gambar 3.18 Tampilan Rancangan Input

## Data Seleksi
5. Perancangan Output
a. Desain Output Hasil Perhitungan Derajat
Keanggotaan
Gambar 3.19 Desain Output Hasil Perhitungan Derajat Keanggotaan
b. Desain  Output  Hasil  Penilaian    per Lokasi Perumahan Gambar 3.20 Desain Output Hasil Penilaian  per Lokasi Perumahan c. Desain Output Laporan hasil Perengkingan optimalisasi penentuan lokasi perumahan
Gambar  3.21    Laporan  hasil  Perengkingan optimalisasi  penentuan  lokasi perumahan

## D. Pengujian Sistem
Rencana  pengujian  sistem  akan  dilakukan dengan  menggunakan  metode  pengujian.    Black Box  merupakan  metode  pengujian  dengan pedekatan  yang  mengasumsikan  sebuah  sistem perangkat  lunak  atau  program  sebagai  kotak hitam  (blak  box).  Pendekatan  ini  hanya mengevaluasi  program  dari  output  atau  hasil akhir  yang  dikeluarkan  oleh  program  tersebut. Struktur  program  dan  kode-kode  yang  ada didalamnya  tidak  termasuk  dalam  pengujian sistem ini.
Urutan  pengujian  ini  dituangkan  dalam perencanaan pengujian
yaitu
dengan mendefinisikan prosedur pengujian yang kemudian  dilanjutkan  dengan  menentukan  data uji.  Dilanjutkan  dengan  pengujian  perangkat lunak  tersebut  dengan  Alpha  Testing  dimana dengan  pengujian  yang  dilakukan  oleh  pemakai pada lingkungan  pengembang  dalam  hal  ini lingkungan terkendali.

## III. Hasil dan Pembahasan

## A. Hasil
Sistem Pendukung Keputusan pemilihan lokasi perumahan  yang  telah  dirancang  sesuai  dengan proposal,  diberi  nama  file  BengkuluEstate.vbp Dimana program ini dapat di aktifkan melalui file aplikasi  yang  berbentuk  Exe.  Sedangkan  source programnya  baru  dapat  diaktifkan  apabila  pada sistem  komputer  telah  terpasang  Microsoft  Visual Basic 6.0.
Apabila  Program  program  tersebut  diaktifkan, maka  pada  layar  akan terlihat  tampilan  seperti terlihat pada gambar 4.1 berikut :

## Gambar 4.1. Tampilan Login Program
Setelah  benar  memasukan  Nama  Pengguna dan  Password  pada  login  program,  maka
selanjutnya  program  akan  menampilkan  tampilan menu utama seperti gambar 4.2 berikut:

## Gambar 4.2. Tampilan Menu Utama
Berdasarkan gambar 4.2. di atas dapat diamati bahwa pada menu utama terdapat 4 macam pilihan Sub  menu,  yakni    Submenu  Input,  Sub  menu Proses, Submenu Laporan dan Sub menu Keluar.
Submenu  Input  terdiri  dari  3  pilihan  lanjutan (Sub-sub  menu),  yaitu:  Sub-sub  menu  Lokasi Perumahan, Batasan Himpunan Fuzzy dan Kriteria seperti terlihat pada gambar 4.3. berikut :

## Gambar 4.3. Tampilan Sub Menu Input Data
Masing-masing  sub  menu  input  data tersebut  disediakan  dengan  tujuan  untuk mendukung  proses  pengambilan  keputusan penentuan  lokasi  perumahan  yang  sesuai dengan permintaan.
Sub  menu  Proses  hanya  memiliki  satu submenu  lanjutan    yaitu:  sub-sub  menu seleksi.    Hal  itu  dimaksudkan  untuk menyederhanakan proses penyeleksian terhadap  berbagai  alternatif  yang  ada  dan membingungkan untuk dipilih.  Oleh sebab itu menjadi  tugas  komputer  melalui  program
seperti  yang  peneliti  susun,  sehingga  akan didapatkan  hasil  pilihan  yang  sesuai  untuk direkomendasikan.        Adapun  tampilan  sub- submenu  Proses  dapat  dilihat  seperti  pada gambar 4.4 berikut :

## Gambar 4.4 Tampilan Sub Menu Proses
Submenu berikutnya adalah Laporan seperti terlihat pada tampilan gambar 4.5 berikut :

## Gambar 4.5 Tampilan Sub Menu Laporan
Sedangkan sub menu Keluar disediakan untuk keluar  dari  program,  seperti  terlihat  pada  gambar 4.6. berikut :

## Gambar 4.6. Tampilan Sub Menu Keluar
Berikut ini akan diurakan lebih lanjut dan rinci  dari  masing-masing  sub  menu  sesuai dengan kepentingannya bertujuan untuk
mempertegas proses pemakaian program yang sekaligus merupakan panduan penggunaan.

## 1. Sub Menu INPUT
Sub menu INPUT disediakan untuk melayani pengelolaan  terhadap  data  yang  akan  dikerjakan. Dimana  sub  menu  INPUT  ini  memiliki  4  macam pilihan,  yakni  Sub-sub  menu  Input  Data  Tambah Admin,  Lokasi  Perumahan,  Batasan  Himpunan Fuzzy  dan  submenu  Kriteria  berikut  ini  akan dibahas masing-masing pilihan, yaitu :
a. Input Data Tambah Admin
Submenu  Input  Data  Tambah  Admin dibuat  dengan  tujuan  untuk  menambah pengguna  program,  maka  program  akan memberikan tampilan program seperti gambar 4.7 berikut :

## Gambar 4.7. Tampilan Input Data Tambah Admin
Berdasarkan  gambar  4.7  untuk  menambah data admin dapat melakukan pengisian pada nama administrator dan  password.  Jika kombinas nama user  ( User  name )  dan  password  yang  diisikan sudah  ada  dalam  tabel  data,  proses  ditolak. Setelah  proses  pengisian  data  Admin  dianggap selesai  maka  program  kemudian  memunculkan tombol  simpan  yang  sebelumnya  tidak  aktif menjadi aktif seperti gambar 4.7 berikut ini.

## Gambar 4.8. Tambah Data Admin setelah diisi
Setelah tombol Simpan diklik pada gambar 4.8 diatas maka data nama pengguna dan password
yang  telah  diinput  telah  berhasil  disimpan  ke dalam database.
b. Input Data Lokasi Perumahan
Untuk menampilkan Input Data Kendaraan,  dari  Menu  Utama  diklik  INPUT selanjutnya  dengan  meng-klik  Data  Input  Data Lokasi  Perumahan,  maka  program  akan memberikan  tampilan  program  seperti  gambar 4.9 berikut :

## Gambar 4.9. Input Data Lokasi
Berdasarkan  gambar  4.9  di  atas,  dapat dijelaskan  bahwa  Input  data  Lokasi  Perumahan berfungsi  sebagai  tatap  muka  yang  berguna  untuk melakukan  penambahan  data,  perbaikan  data,  dan penghapusan data  lokasi perumahan.
Untuk melakukan penambahan  atau pengisian  data  baru,  dari  Input  data  lokasi perumahan  tersebut  diklik  tombol  Tambah. Setelah  mengklik  tombol  tambah  maka setfokus  terletak  pada  Kode  Lokasi.  Setelah pengisian  kode  lokasi  perumahan  dianggap selesai, selanjutnya program meminta pengguna  untuk  mengisi  nama  perumahan, harga,  jarak,  penghasilan,  tiper  bangunan  dan uang  muka  serta  denah  lokasi  perumahan  . Selanjutnya pengguna diminta menekan tombol  Enter  untuk  mengaktifkan  tombol Simpan.
Apabila  tombol  Simpan  diklik  maka program  akan  menyimpan  seluruh  isi data  yang telah  diisi  ke  dalam  database  dengan ditunjukkan  adanya  dialog  pengisian  data berhasil.      Sedangkan  datagrid  nya  tidak tertampil  di  layar,  mengingat  kapasitas  layar disain yang terbatas untuk  lebih menonjolkan tampilan  gambar  daripada  fasilitas  lain  yang berkaitan dengan form isian lokasi perumahan.

## c. Input Data Batasan Himpunan Fuzzy
Untuk  menampilkan  Input  Data  Batasan Himpunan  Fuzzy,  dari  Menu  Utama  diklik Input  Data  selanjutnya  dengan  meng-klik Batasan Himpunan Fuzzy,  maka program akan memberikan  tampilan  form  program  seperti gambar 4.10 berikut :

## Gambar 4.10. Input Data Batasan Himpunan Fuzzy
Berdasarkan  gambar  4.10  di  atas,  dapat dijelaskan  bahwa  Input  data  Batasan  Himpunan Fuzzy berfungsi sebagai tatap muka dengan tujuan untuk  melakukan  Tambah  data, Koreksi  data,  dan menampilkan Grafik Himpunan Fuzz y.
Untuk  melakukan  penambahan  atau pengisian  data  baru,  dari  Input  data  Batasan Himpunan  Fuzzy  tersebut  diklik  tombol Tambah
Setelah  tombol  Tambah  diklik,  maka  status beberapa tombol Tambah, Koreksi, Hapus menjadi tidak  aktif.    Sedangkan  tombol  Keluar  saja  yang aktif  dengan  maksud  apabila  pengguna  ingin membatalkan proses pengisian batasan fuzzy.
Setelah  mengklik  tombol  tambah  maka program  meminta  pengguna  untuk  memilih  jenis batasan  fuzzy  yang  akan  diisikan.    Dalam  hal  ini dipilih Jarak lokasi perumahan karena jarak lokasi perumahan  juga  merupakan  variabel  yang  menadi pertimbangan untuk memilih lokasi perumahan.
Selanjutnya  seteleh  memilih  salah  satu variabel  batasan  fuzzy  dengan  cara  meng-klik combo,  kemudian  program  meminta  pengguna untuk mengisi nilai-nilai batasnya
Kemudian terlihat munculnya tombol Tampilkan Grafik yang apabila tombol tersebut di- klik  maka  program  akan  menampilkan  grafik batasan  Fuzzy  seperti  terlihat  pada  gambar  4.11 berikut :

## Gambar 4.11. Tampilan Grafik  Batasan
Himpunan Fuzzy untuk Jarak
Cara yang telah dilakukan pada penentuan batasan  himpunan  Fuzzy  untuk  variabel  jarak dapat  diterapkan  untuk  menentukan  batasan himpunan  Fuzzy  untuk  Kepadatan  Penduduk, Kondisi Ekonomi dan Permintaan Masyarakat. d. Input Data Kriteria
Untuk  menampilkan  Input  Data  Kriteria, dari Menu Utama diklik Input Data selanjutnya dengan meng-klik Kriteria, maka program akan memberikan  tampilan  program  seperti  gambar 4.12 berikut :

## Gambar 4.12 Proses pengisian data Kriteria
Dapat dijelaskan bahwa Input data Kriteria berfungsi  sebagai  tatap  muka  ( interface )  guna melakukan pencarian data.

## 2. Sub Menu LAPORAN
Seperti  telah  disinggung  pada  awal  bab ini,  sub  menu  Laporan  terdiri  hanya  pilihan Sub-sub menu Laporan, yaitu :
a. Laporan Hasil Derajat Keanggotaan
Berfungsi  untuk  dapat  menampilkan Laporan Hasil Perhitungan Derajat Keanggotaan,  dari  menu  utama  klik  Laporan kemudian  pilih    Hasil  Derajat  Keanggotaan, dengan tampilan seperti gambar 4.13 berikut :
Gambar 4.13 Laporan Derajat Keanggotaan

## b. Laporan  Hasil  Penilaian  Per  Lokasi Perumahan
Berfungsi  untuk  dapat  menampilkan
Laporan Hasil Penilaian Per Lokasi Perumahan,  dari  menu  utama  klik  Laporan kemudian  pilih    Penilaian  Per  Lokasi Perumahan,  dengan  tampilan  seperti  gambar
4.14 berikut :

## Gambar 4.14 Laporan Penilaian Per Lokasi Perumahan

## c. Laporan Hasil Perengkingan
Berfungsi  untuk  dapat  menampilkan
Laporan Perengkingan, dari menu utama  klik Laporan kemudian pilih Perengkingan, dengan tampilan seperti gambar 4.14 berikut :

## Gambar 4.14 Laporan Perengkingan

## 3. Menu Keluar
Berfungsi  untuk  keluar  dari  program  dan saat  tombol  keluar  pada  menu  Keluar  Apabila Ya  diklik  maka  keluar  dari  aplikasi  dan  jika tombol  No  diklik  maka  batal  keluar  dari program  dan  akan  tampil  seperti  gambar  4.15 berikut;

## Gambar 4.15 Tampilan keluar dari program

## B. Hasil Pengujian Sistem
Proses pengujian sistem yang telah dibangun  selanjutnya  diimplementasi  pada  tempat penelitian  dan  diuji  coba.    Dalam  proses implementasi  yang  dilakukan,  program  dipasang pada  sistem  operasi  MS  Windows  dengan spesifikasi  perangkat  keras    yang  sesuai  dengan proposal penelitian terdahulu.
Pengujian sistem baru ini akan dilaksanakan pada Bengkulu Estate. Proses pengimplementasian ini  dilakukan  langsung  oleh  Bagian  Marketing. Perusahaan  Penulis  juga  menerangkan  dan menjelaskan tata cara menjalankan program ini.
Selama  perancangan  program  penulis  banyak meminta  masukan  dari  pihak  Bengkulu  Estate. Dengan  demikian  program  hasil  yang  telah dibangunpun  diharapkan  memberikan  informasi
Laporan  Perengkingan  Perumahan  Berdasarkan Kriteria.
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilaksanakan dengan  menggunakan  standar  komputer  yang  ada maka diperoleh hasil sebagai berikut :
a. Pertama-tama  Usar  Log  In  terlebih  dahulu dengan  memasukkan  Password  dan  Nama Penggunanya.  Setelah  itu  program  akan menampilkan Menu Utama.
b. User  Menginputkan  data tambah  admin  jika  di butuhkan, kemudian mengimputkan semua data lokasi perumahan Setelah selesai, User membuka  input  batas  himpunan  fuzzy  yang telah  ditentukan.  Kemudian  membuka  menu input  kriteria  kemudian  user  menginputkan semua  data  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh perusahaan.
c. Setelah menu input telah diisi semua kemudian dilanjutkan  ke  menu  proses  dan  pilih  proses seleksi,  kemudian  sistem  akan  menyeleksi semua data yang ada sesuai yang di inginkan.
Setelah  semua  data  input  dan  proses  telah selesai  kemudian  sistem  akan  melanjutkan  ke menu  laporan  disini menu  laporan  terdiri  dari tiga  yaitu  Laporan  hasil  derajat  keanggotaan, hasil  penilaian  perlokasi  perumahan  dan laporan  hasil  perengkingan.User  dengan mudah    memilih  menu  laporan  yang  mana yang  diinginkan  untuk  membuat  laporan. Melalui  aplikasi  ini  pihak  marekting  sangat terbantu  dalam  menyampaikan  informasi tentang lokasi perumahan kepada pimpinan.

## C. Keuntungan Sistem Lama dan Sistem Baru
Adapun  jenis  keuntungan  penggunaan  sistem baru (program) dimaksud dapat dijelaskan sebagai berikut :
Table 4.1 Keuntungan Sistem Lama dan Sistem Baru
V. Kesimpulan dan Saran
A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengamatan  yang  telah dilakukan  melalui  implementasi  dan  penerapan pemakaian  program  pada  Bengkulu  Estate,  dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Program ini mampu memberikan hasil pengambilan  keputusan  kepada  konsumen dengan tepat cepat dan akurat.
2. Keberadaan  program  ini  mampu  memberikan kemudahan  dan  ketelitian  baik  dalam  hal pengelolaan  data  dan  pencarian  data  sesuai dengan kriteria.
3. Program  ini  telah  diimplementasikan  dan mampu membantu pihak bengkulu estate dalam menyelesaian pekerjaan.
B. Saran
Berdasarkan pembahasan dan kesimpulan yang telah  diuraikan  di  atas,  saran  yang  dapat  diberikan adalah  dengan  adanya  aplikasi  ini  diharapkan  Agar Bengkulu  Estate dapat  lebih  dikenal  secara  luas, maka  perlu  kiranya  adanya  program  yang mampu  diakses  secara  On-line  dari  manapun yang  dalam  hal  ini  dapat  diwakili  oleh Bengkulu Estate.

## DAFTAR PUSTAKA
Kusumadewi,  Sri  dan  Purnomo,  harri,  2010, Aplikasi Logika Fuzzy , Graha Ilmu, Yogyakarta
Kusumadewi,  Sri,  2006, Fuzzy  Multi-  Attribute Decision Making , Graha Ilmu, Yogyakarta.
Budiarto Widodo, 2002, Aplikasi database dengan SQL server 2000 dan Visual Basic 6.0, Elex Media Komputindo, Jakarta
Ladjamudin,  2005, Analisis  Desain  Sistem Informasi , Graha Ilmu, Yogyakarta
Fatta  Hanif,  2007, Analisis  dan  Perancangan Sistem  Informasi  (  untuk  keunggulan bersaing perusahaan dan organisasi modern) , Andi, Yogyakarta.
Oktavia,  2009, Pengoptimalan  waktu  dan biaya,  diakses  15  maret  2012  dari  http:
//grahacendikia.files.hordpress.com/2009/4/ Pengoptimalan waktu dan biaya.pdf.
http://www.surgamakalah.com/2011/08/implem entasi-kurikulum.html
Tim  Penyusun  Kamus  Pusat  Bahasa,  2001. Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  Edisi  III . Jakarta: Balai Pustaka