IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN RUMAH BERBASIS ANDROID
Admi Syarif 1) , Qory Aprilarita 2) , Muhammad Rizki 3) , dan Favorisen R. Lumbanraja 4)
1), 2), 3), 4) Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung Jl. Sumantri Brojonegoro No. 1, Gedong Meneng, Bandar Lampung, Lampung 35145
Email: admi.syarif@fmipa.unila.ac.id 1)

## Abstract
The process of selecting house is  a difficult thing  to do, because  there  are  many  alternatives  offered  by developers.  The  purpose  of  this  research  is  to  build  an Android-based  decision  support  system  that  can  help selection process involving ten criteria. The criteria used in  this  research  are  house  prices,  building  area,  land area,  electricity,  water  sources,  distance  from  market, distance from university, number of bedrooms, number of bathrooms, and number of floors. The system built applies Simple Additive Weighting (SAW) method. SAW is one of the  well-known  methods  and  is  often  used  for  multiple attribute  decision  making  because  of  its  simplicity  in providing  alternatives  during  the  decision  making process. Based on system performance testing, the results of  accuracy  is  85,7%,  which  at  this  time  has  been categorized as very good. Based on the results of alpha testing  and  beta  testing,  it  can  be  concluded  that application  has  worked  and  meets  the  level  of  user satisfaction, with value that is categorized as very good.
Kata  Kunci :  Pemilihan  Rumah,  Sistem  Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Android.

## 1. Pendahuluan
Rumah  adalah  salah  satu  komponen  kehidupan  yang penting.  Rumah  berfungsi  memberikan  keamanan, perlindungan  dari  ancaman  binatang  buas  dan  cuaca, sebagai tempat untuk berkumpul bersama keluarga, serta sebagai  tempat  untuk  beristirahat.  Seiring  dengan meningkatnya pertumbuhan jumlah penduduk, permintaan  terhadap  perumahan  semakin  bertambah. Fakta  tersebut  dimanfaatkan  oleh  pelaku  bisnis  yang bergerak  dalam  bidang  pengembangan  perumahan. Perusahaan pengembang perumahan bersaing menawarkan berbagai pilihan rumah dengan harga  yang terjangkau,  fasilitas  yang  memadai,  dan  tipe  bangunan yang beragam.
Kota  Bandar  Lampung  adalah  sebuah  pusat  kota  di Provinsi Lampung. Luas wilayah Kota Bandar Lampung pada  tahun  2018  adalah  197,22  km2  dan  terdiri  dari  20 kecamatan.  Jumlah  penduduk  di  Kota  Bandar  Lampung pada  tahun  2017  adalah  1.015.910  orang  dengan  laju pertumbuhan  penduduk  per  tahun  2016-2017  adalah sebesar 1,82 (BPS, 2018). Berdasarkan data badan pusat statistik,  pada  tahun  2015  terdapat  sekitar  220  kawasan
perumahan  yang  didirikan  di  Kota  Bandar  Lampung. Jumlah  tersebut  tergolong  banyak  dan  mengingat tingginya  tingkat  permintaan  konsumen,  perusahaan pengembang perumahan semakin berinovasi membangun perumahan dengan berbagai pilihan kriteria. Namun dari banyaknya  kriteria  yang  disediakan,  permasalahan  akan muncul saat kriteria-kriteria tersebut dapat dipenuhi oleh banyak  tipe  rumah  di  banyak  perumahan  (Oei,  2013). Konsumen akan merasa kesulitan dalam memilih rumah karena  banyaknya  pilihan  yang  ada  (Jaya,  et  al.,  2011). Permasalahan  lain  yang  sering  dihadapi  oleh  konsumen adalah kurangnya pengetahuan konsumen dalam memilih rumah.  Selama  ini  konsumen  melakukan  proses pemilihan  rumah  berdasarkan  informasi  dari  orang  lain dan  melalui  pengamatan  tanpa  mempertimbangkan kriteria-kriteria  yang  dibutuhkan.  Konsumen  harus melakukan proses pemilihan rumah secara tepat terlebih dahulu.  Proses  pemilihan  adalah  hal  penting  yang  harus dilakukan  agar  konsumen  tidak  mengambil  keputusan yang salah.
Selama  beberapa  tahun  terakhir,  telah  dilakukan penelitian  yang  mengambil  tema  pemilihan  rumah. Penelitian  tersebut  menggunakan  beberapa  kriteria  yang beragam. Diantaranya adalah penelitian yang menggunakan  empat  kriteria,  yaitu  lokasi,  harga, developer,  dan  fasilitas  yang  terdiri  dari  daya  listrik, sumber air, sambungan telepon, dan kolam renang (Oei, 2013). Penelitian yang menggunakan lima kriteria, yaitu harga, jarak dengan pasar terdekat, kepadatan penduduk, jarak  dari  pusat  kota,  dan  jarak  dari  sekolah/universitas (Manao,  et  al.,  2017).  Serta  penelitan  lain  yang  juga menggunakan  lima  kriteria  seperti  luas  bangunan,  luas tanah,  jumlah  kamar  tidur,  jumlah  kamar  mandi,  dan jumlah lantai (Kurniawan & Amanda, 2017).
Pada  proses  pengambilan  keputusan  yang  melibatkan banyak kriteria,  masalah  diklasifikasikan  dalam  dua kategori,  yaitu multiple  attribute  decision  making dan multiple  objective  decision  making (Zavadskas,  et  al.,
2014).  Pada  kasus  pemilihan  rumah,  sistem  pendukung keputusan  menggunakan multiple  attribute  decision making .  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sebuah sistem  yang  mampu  membantu  pengambil  keputusan dalam melakukan proses pengambilan keputusan tertentu. Oleh  karena  itu,  sistem  pendukung  keputusan  cocok digunakan  konsumen  untuk  memilih  rumah  yang  tepat dan sesuai.
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  adalah  salah satu  metode  penyelesaian  masalah  dalam multiple attribute  decision  making (Kusumadewi,  et  al.,  2006). Sistem  pendukung  keputusan  yang  telah  menerapkan metode  SAW,  diantaranya  adalah  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  guru  terbaik  (Sahara,  et  al.,  2018), sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  kamera  DSLR (Putri  &  Rosa,  2016),  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  laptop  (Khairul,  et  al.,  2016),  sistem pendukung keputusan penentuan lokasi bencana (Nawindah,  2017),  dan  sistem  pendukung  keputusan penentuan penerima beasiswa (Ibrohim & Sumiati, 2016). Konsep  dasar  dalam  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif  di  semua  atribut  (Jaya,  et  al.,  2011).  Metode SAW  dipilih  karena  kelebihannya  dalam  melakukan penilaian secara lebih tepat. Penilaian pada metode SAW menggunakan nilai kriteria dan bobot preferensi, metode ini  juga  dapat  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  semua alternatif  yang  ada  karena  terdapat  proses  perangkingan (Sugiarto, 2016).
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  mampu membantu  konsumen  dalam  memilih  rumah  yang  tepat dan  sesuai.  Sistem  akan  mengimplementasikan  metode SAW  dengan  menggunakan  sepuluh  kriteria.  Kriteria tersebut adalah  harga rumah,  luas bangunan, luas  tanah, daya  listrik,  sumber  air,  jarak  pasar,  jarak  universitas, jumlah  kamar  tidur,  jumlah  kamar  mandi,  dan  jumlah lantai.  Sistem  akan  dikembangkan  dalam platform Android  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman Java .  Android  dipilih  karena  jumlah  penggunanya  yang sangat  banyak  dan  merupakan  salah  satu  sistem  operasi yang  terkenal  digunakan  pada  perangkat mobile . Perangkat mobile dianggap  lebih  praktis  dan  efisien karena  pengguna  dapat  mengakses  informasi  kapan  saja dan dimana saja dengan mudah melalui smartphone yang berukuran lebih kecil dari PC atau laptop.
Paper  ini  ditulis  dalam  lima  bagian.  Bagian  pertama merupakan pendahuluan yang menguraian latar belakang penelitian  ini.  Pada  bagian  berikutnya  akan  diulas berbagai  pustaka  terkait  sistem  pendukung  keputusan, multiple  attribute  decision  making ,  dan  metode  SAW. Metodologi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  akan dibahas  pada  bagian  ketiga.  Bagian  keempat  membaha implementasi  dan  hasil  pengujian  sistem.  Kesimpulan akan dibahas pada akhir bagian.

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan adalah sebuah sistem yang bertujuan  untuk  membantu  manajer  dalam  mengambil keputusan  yang  berkaitan  dengan  permasalahan  yang bersifat  semi  terstruktur  (Putri  &  Rosa,  2016). Permasalahan  yang  bersifat  semi  terstruktur  adalah sebuah permasalahan rumit yang sulit dipecahkan dengan menggunakan  perhitungan  manual.  Penelitian  tentang sistem pendukung keputusan pertama kali dilakukan pada
tahun  1964  oleh  Michael  Scott  Morton  (Power,  2004). Sejarah sistem pendukung keputusan berawal dari sistem pemrosesan transaksi yang digunakan untuk menjalankan fungsi-fungsi akuntansi perusahaan, setelah itu perusahaan  mengalihkan  perhatiannya  pada  penggunaan sistem  informasi  untuk  menyediakan  informasi  kepada manajer atau disebut sistem informasi manajemen. Sistem informasi  manajemen  kemudian  dikembangkan  menjadi sistem  pendukung  keputusan.  Sistem  pendukung keputusan  mendapatkan  kesuksesan  yang  sangat  besar sehingga  sistem  ini  dikembangkan  kembali  bersama dengan kecerdasan buatan dan pemrosesan analitis secara online mulai dimasukkan dalam sistem ini.
Sistem pendukung keputusan ditujukan untuk mendukung  penilaian  manajer  dan  bukan  untuk menggantikannya  (Nofriansyah  &  Defit,  2017).  Sistem pendukung keputusan hanya bertugas membantu manajer memecahakan  permasalahan  yang  rumit,  tetapi  tidak mampu  menggantikan keseluruhan tugas  manajer dalam melakukan  proses  pengambilan  keputusan.  Sistem pendukung keputusan juga dapat meningkatkan kemampuan  pengambil  keputusan  dalam  membuat keputusan  yang  lebih  baik  (Khairul,  et  al.,  2016).  Hal tersebut  dikarenakan  sistem  pendukung  keputusan dianggap  lebih  efektif  dan  efisien  dibandingkan  dengan pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  secara  manual. Sistem  pendukung  keputusan  dapat menganalisa permasalahan yang ada dan mendukung semua fase dalam pengambilan  keputusan,  seperti  tahap  intelijen,  tahap perancangan,  tahap  pemilihan,  dan  tahap  pengkajian. Waktu  yang  dibutuhkan  sistem  pendukung  keputusan juga  relatif  lebih  cepat  dibandingkan  dengan  proses pengambilan keputusan yang dilakukan secara manual.
Terdapat  beberapa  komponen  yang  dimiliki  sistem pendukung keputusan, diantaranya adalah data management  subsystem , model  management  subsystem , user interface subsystem , dan knowledge-based management subsystem (Nawindah, 2017).

## 2.2. Multiple Attribute Decision Making
Pada Multiple  Criteria  Decision  Making (MCDM), pengambilan keputusan dibagi menjadi Multiple Attribute Decision  Making (MADM)  and Multiple  Objective Decision  Making (MODM).  MODM  berkaitan  dengan permasalahan dimana jumlah alternatifnya tidak terbatas (kontinu). MADM  adalah  sebuah  proses  pengambilan keputusan  yang  melibatkan  beberapa  kriteria  dan digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dalam ruang diskret (Zavadskas, et al., 2014). Terdapat beberapa metode  yang  dapat  digunakan  dalam  menyelesaikan masalah MADM (Kusumadewi, et al., 2006), diantaranya:
1. Metode Simple Additive Weighting (SAW).
2. Metode Weighted Product (WP).
3. Metode ELECTRE.
4. Metode Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).
5. Metode Analytic Hierrarchy Process (AHP).

## 2.3. Simple Additive Weighting (SAW)
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam memecahkan  permasalahan Multiple  Attribute  Decision Making (MADM)  adalah  metode  SAW.  SAW  dikenal juga sebagai metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja setiap alternatif pada semua kriteria (Adianto, et al.,  2017) .  Kegunaan  metode  SAW  adalah  untuk mendapatkan nilai preferensi dari hasil perangkingan data yang dijadikan sebagai alternatif.
Tahapan  pada  proses  SAW  membutuhkan  normalisasi matriks  keputusan X ke  sebuah  skala  yang  dapat dibandingkan  dengan  semua  alternatif  yang  tersedia (Kusumadewi,  et  al.,  2006).  Pada  SAW,  kriteria dibedakan  menjadi benefit dan cost .  Kriteria  dapat dikatakan benefit apabila banyak memberikan keuntungan  bagi  pengambil  keputusan  jika  nilainya
semakin  besar.  Penentuan cost terjadi  apabila  kriteria banyak  memberikan  pengeluaran  bagi  pengambil keputusan jika nilainya semakin besar.
SAW  memiliki  kelebihan  dibandingkan  dengan  metode lain dalam melakukan pengambilan keputusan. Kelebihan tersebut  terletak  pada  kemampuan  SAW  dalam melakukan  penilaian  lebih  tepat  karena  didasarkan  pada nilai kriteria dan bobot preferensi yang sudah ditentukan. SAW juga dapat menyeleksi alternatif terbaik dari semua alternatif yang ada, karena terdapat proses perangkingan setelah  pengambil  keputusan  memberikan  nilai  bobot untuk setiap atribut (Sugiarto, 2016). Kelebihan lain yang dimiliki SAW adalah perhitungannya yang sederhana dan dapat dipahami dengan mudah. Hal tersebut menjadikan SAW  sebagai  metode  yang  paling  terkenal  dan  paling sering  digunakan.  Beberapa  penelitian  yang  telah dilakukan dengan mengimplementasikan SAW ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Tema penelitian SAW
No. Penulis Tema Penelitian 1. Ibrohim, 2016
Decision Support System for Determining the Scholarship Recipients using Simple Additive Weighting (SAW)
2. Khairul, 2016 Decision  Support  System  in  Selecting  The  Appropriate  Laptop  Using  Simple  Additive
Weighting 3. Putri, 2016 Decision  Support  System  to  Choose  Digital  Single  Lens  Camera  with  Simple  Additive
Weighting Method
4. Sugiarto, 2016 Penerapan Metode Simple Additive Weighting untuk Pemilihan Perumahan
5. Sujadi, 2016 Rancang  Bangun  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan  Perumahan Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting)
6. Adianto, 2017 Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Rumah  Tinggal  di  Perumahan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus : Kota Samarinda)
7. Manao, 2017
Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perumahan  dengan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW)
8. Nawindah, 2017 Simple Additive Weighting (SAW) Mathematics Method for Warehouse Disaster Location
9. Sahara, 2018 Decision Support System for The Best Teacher Election with Simple Additive Weighting Method Based on Web (Case Study on Al-Ijtihat Vocational School)

## 3. Metodologi
Metode  SAW  digunakan  dalam  pengembangan  sistem. Tahapan yang dilakukan pada metode SAW (Jaya, et al., 2011) (Sugiarto, 2016) adalah:
Menentukan alternatif ke- i ( A 𝑖 : i = 1, 2, …, m ) dan kriteria pengambilan keputusan ke- j ( 𝐶 𝑗 : j = 1, 2, …, n ).
1. Membuat matriks keputusan X ( m = jumlah alternatif dan n = jumlah kriteria). Nilai x 𝑖𝑗 adalah nilai untuk alternatif ke- 𝑖 pada kriteria ke- 𝑗 .
𝑋 =   [ x 11 x 12 … x 1𝑗 ⋮ ⋮      ⋮ ⋮ x 𝑖1 x 𝑖2 … x 𝑖𝑗 ]
2. Memberikan nilai bobot preferensi 𝑤 𝑗 .
W =   [ w 1 , w 2 , w 3 , … , w j ]
3. Menghitung  nilai r 𝑖𝑗 (rating  kinerja  ternormalisasi untuk alternatif ke- 𝑖 pada kriteria ke- 𝑗 ) sesuai rumus pada persamaan (1).
𝑟 𝑖𝑗 = { x 𝑖𝑗 max 𝑖 x 𝑖𝑗 min 𝑖 x 𝑖𝑗 x 𝑖𝑗
, jika j adalah benefit
, jika j adalah cost
............... (1)
4. Menghitung  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif ke- 𝑖 ( V 𝑖 ) sesuai dengan rumus pada persamaan (2).
V 𝑖 = ∑ w 𝑗 r 𝑖𝑗 n j =1 .......................................... (2)
Nilai V 𝑖 yang lebih besar menunjukan bahwa alternatif ke- 𝑖 adalah  yang  lebih  baik.  Sistem  yang  dikembangkan selanjutnya  akan  diuji.  Presisi  ( precision ),  perolehan ( recall ), dan akurasi ( accuracy ) akan didapatkan sebagai hasil  akhir  dari  pengujian  kinerja  sistem.  Presisi
( precision ) adalah  tingkat  ketepatan  yang  digunakan untuk mengukur seberapa banyak kesalahan yang dibuat sistem  saat  mengklasifikasikan  sebuah  data.  Perolehan ( recall ) adalah  sebuah  nilai  yang  bertujuan  untuk mengukur
seberapa baik sistem dalam mengklasifikasikan sebuah data yang seharusnya berada dalam  kelas  tertentu  (Ricci,  et  al.,  2011).  Akurasi ( accuracy ) adalah  persentase  jumlah  informasi  yang diklasifikasikan secara tepat oleh sistem. Penentuan nilai precision,  recall, dan accuracy didapat  dari confusion matrix (Firmanto,  et  al.,  2016) yang  ditunjukan  pada Tabel 2.
Tabel 2. Confusion matrix Kelas Sebenarnya Kelas Prediksi Positif Negatif Positif True Positive (TP) False Negative (FN) Negatif False Positive (FP) True Negative (TN)
1. True  Positive (TP)  adalah  jumlah  data  yang diklasifikasikan  sebagai  bagian  dari  kelas  A  dan sebenarnya adalah bagian dari kelas A.
2. True  Negative (TN)  adalah  jumlah  data  yang diklasifikasikan  sebagai  bukan  bagian  dari  kelas  A dan sebenarnya memang bukan bagian dari kelas A.
3. False  Positive (FP)  adalah  jumlah  data  yang diklasifikasikan  sebagai  bagian  dari  kelas  A  tapi sebenarnya bukan bagian dari kelas A.
4. False  Negative (FN)  adalah  jumlah  data  yang diklasifikasikan  sebagai  bukan  bagian  dari  kelas  A
tapi  sebenarnya  merupakan  bagian  dari  kelas  A (Ricci, et al., 2011) .
Rumusan  masing-masing  untuk precision , recall ,  dan accuracy (Firmanto,  et  al.,  2016)  ditunjukan  pada persamaan (3), (4), dan (5).
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =

## 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 .........................................  (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙       = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ........................................  (4) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 .......................  (5)

## 4. Implementasi Dan Pengujian Sistem
Sistem  dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman Java dengan  Android  Studio  sebagai  IDE  ( Integrated Development Environment ) atau text editor untuk source code .  API  ( Application  Programming  Interface )  akan digunakan  untuk  menghubungkan database yang  ada  di server (MySQL) dengan database lokal  Android (SQLite).  API  yang  dibuat  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP.  Sistem  nantinya  akan  melakukan empat proses seperti tertera pada Gambar 1.

## 4.1. Hasil Implementasi Sistem
Tampilan  utama  sistem  menampilkan  beberapa  tombol navigasi utama.

## Gambar 2. Tampilan menu utama
Menu daftar rumah berisi informasi terkait rumah seperti foto  rumah,  nama  rumah,  harga,  lokasi,  jumlah  kamar tidur, jumlah kamar mandi, dan jumlah lantai.
Menu filter digunakan  untuk  menyaring  data  rumah sesuai dengan lokasi yang dipilih, kisaran harga (200 juta – 2,5 miliar rupiah), dan jumlah kamar tidur (nilai 1-5).
Gambar 4. Tampilan menu filter
Menu details berisi informasi rumah secara rinci seperti luas  bangunan,  luas  tanah,  jarak  dari  pasar,  jarak  dari universitas, listrik, air, komentar penjual, dan spesifikasi bangunan.
Menu simulasi KPR berguna untuk membantu pengguna dalam  melakukan  simulasi  perhitungan  peminjaman kredit rumah.
Gambar 6. Tampilan menu simulasi KPR
Menu  bobot  kriteria  berisi  nilai  persentase  bobot preferensi  dengan  nilai  inisialisasi  yang  diberikan  oleh pakar.  Pada  menu  bobot  kriteria,  pengguna  dapat mengubah nilai persentase dengan ketentuan total jumlah persentase  dari  semua  kriteria  harus  mencapai  seratus persen.
Gambar 7. Tampilan menu bobot kriteria
Menu hasil rekomendasi berisi daftar rekomendasi rumah yang  diurutkan  berdasarkan  nilai  preferensi  terbesar sampai terkecil.
Gambar 8. Tampilan menu hasil rekomendasi
Menu tambah rumah dapat digunakan oleh penjual rumah yang  ingin  menampilkan  iklannya  dalam  aplikasi. Pengguna  wajib  mengisi  semua  data  pada  kolom  yang bertanda bintang.
Gambar 9. Tampilan menu tambah rumah

## 4.2. Pengujian Sistem
Pengujian sistem yang dilakukan adalah pengujian alpha , pengujian  beta,  dan  pengujian  kinerja  sistem.  Sebelum dilakukan pengujian pada pemilihan rumah, kriteria dan alternatif  ditentukan  terlebih  dulu.  Kriteria  ( 𝐶 𝑗 )  yang
digunakan  adalah  sepuluh  kriteria  dan  beberapa  rumah yang  dijadikan  sebagai  alternatif  ( 𝐴 𝑖 ).  Kriteria  tersebut adalah:
1. Harga rumah ( 𝐶 1 )
2. Luas bangunan ( 𝐶 2 )
3. Luas tanah ( 𝐶 3 )
4. Daya listrik ( 𝐶 4 )
5. Sumber air ( 𝐶 5 )
6. Jarak pasar ( 𝐶 6 )
7. Jarak universitas ( 𝐶 7 ) 8. Jumlah kamar tidur ( 𝐶 8 ) 9. Jumlah kamar mandi ( 𝐶 9 ) 10. Jumlah lantai ( 𝐶 10 ).
Setelah  penentuan  kriteria,  kemudian  nilai  dari  masing- masing  kriteria  dinormalisasi  dengan  tujuan  agar perhitungan dapat dilakukan dengan mudah. Normalisasi dilakukan  dengan  menggunakan  data  yang  didapat  dan bersumber  dari  seorang  pakar  yang  mengerti  masalah perumahan,  yaitu  Bapak  Aris  Priyono,  S.T.  Normalisasi kriteria ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Kriteria pemilihan rumah Nilai 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 𝑪 𝟒 𝑪 𝟓 𝑪 𝟔 𝑪 𝟕 𝑪 𝟖 𝑪 𝟗 𝑪 𝟏𝟎 1 100 juta – 250 juta < 36  m 2 < 72 m 2 900 Watt  Tidak Ada < 1 KM < 1 KM 1 1 1 2 251 juta – 400 juta 36 m 2 – 60 m 2 72 m 2 – 100 m 2 1.300 Watt Sumur timba 1 KM – 2, 5 KM 1 KM – 2, 5 KM 2 2 2 3 401 juta – 650 juta 61 m 2 – 90 m 2 101 m 2 – 130 m 2 2.200 Watt Perusahaan Air Mineral (PAM) 2,6 KM – 4 KM 2,6 KM –  4 KM 3 3 3 4 651 juta – 1 Miliar 91 m 2 – 120 m 2 131 m 2 – 150 m 2 3.500 Watt Sumur Bor 4,1 KM – 5,5 KM 4,1 KM – 5,5 KM 4 4 4 5 > 1 Miliar > 120 m 2 > 150 m 2 > 3.500 Watt Water Treatment Plant (WTP) > 5,5 KM > 5,5 KM 5 5 5
Pengujian alpha dilakukan  untuk  mengetahui  apakah semua perangkat lunak telah berjalan sesuai fungsi.
Metode  yang  digunakan adalah  metode black  box (Ogiana, et al., 2017). Hasil yang didapat pada pengujian alpha adalah  sistem  berfungsi  dengan  baik  dan  tampil secara proporsional pada beberapa versi Android, seperti Android  versi  4.2  (Jelly  Bean),  Android  versi  4.4 (KitKat),  Android  versi  5.1  (Lollipop),  Android  versi 6.0.1  (Marshmallow),  Android  versi  7.1  (Nougat), Android versi 8.0 (Oreo), dan Android versi 9 (Pie).
Pengujian beta dilakukan untuk mengetahui kualitas yang dihasilkan  dari  sistem,  apakah  sudah  sesuai  dengan harapan  dan  masih  memiliki  kekurangan  atau  sudah cukup  baik  (Herdiyanti  &  Widianti,  2013). Pada pengujian beta , skenario uji dilakukan dengan memberikan kuesioner kepada 35 orang responden yang dibagi menjadi dua kelompok. Kelompok pertama terdiri dari 5 orang verifikator dan kelompok kedua terdiri dari 30  orang  konsumen.  Hasil  penilaian  kemudian  dibagi menjadi  beberapa  kategori  penilaian  responden  dengan rincian yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Kategori penilaian responden Persentase Keterangan 0 - 19.99 Tidak Baik 20 - 39.99 Kurang Baik 40 - 59.99 Cukup Baik 60 - 79.99 Baik 80 – 100 Sangat Baik
Gambar 10. Hasil pengujian beta
Berdasarkan hasil pengujian beta , dari 6 pertanyaan yang diajukan diperoleh nilai kepuasan terhadap aplikasi, yaitu 86%  (Sangat  Baik)  dari  kelompok  responden  I (verifikator)  dan  85,93%  (Sangat  Baik)  dari  kelompok responden II (konsumen).
Pada  pengujian  kinerja  sistem,  skenario  pengujian dilakukan  dengan  memilih  data  rumah  dengan  tipe perumahan yang memiliki harga di atas Rp 500.000.000 dengan ketentuan bobot sebagai berikut.
1. Harga rumah dan luas tanah memiliki bobot masing- masing 30%.
2. Luas bangunan memiliki bobot 15%.
3. Daya listrik, sumber air, jarak dengan pasar terdekat, jumlah kamar tidur, dan jumlah lantai memiliki bobot masing-masing 5%.
4. Jarak dari universitas dan jumlah kamar mandi tidak diberikan nilai bobot.
0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 P er sen tase Pertanyaan Kelompok I Kelompok II
Pengujian
kinerja sistem dilakukan dengan membandingkan hasil perangkingan yang dilakukan oleh sistem dan hasil perangkingan yang dilakukan oleh pakar. Hasil  perbandingan  perangkingan  dapat  dilihat  pada Tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan hasil perangkingan rumah
No. Rumah Rangking Pakar Sistem 1. Springhill Catalia 2 1 1 2. CitraLand Arezzo 2 2 3. CitraLand Pienza 3 3 4. CitraLand Monza 4 4 5. CitraLand Vernazza 1 5 5 6. Springhill Yasmin 2 6 6 7. CitraLand Maggiore 1 7 7 8. Pesona Ellok 84/78 10 8 9. Pesona Ellok 1 60/78 9 9 10.  CitraLand Rovigo 2 8 10 11.  Pesona Ellok 1 108/78 11 11 12.  Kedamaian Residence 50/95 12 12 13.  Springhill Vanda 13 13 14.  CitraLand Savoca 14 14
Berdasarkan  tabel  di  atas,  terlihat  bahwa  terdapat  dua rumah  yang  memiliki  perbedaan  urutan  perangkingan yang  kemudian  dikategorikan  sebagai false  positive dan dua  belas  rumah  lainnya  yang  memiliki  kesamaan rangking  dikategorikan  sebagai true  positive .  Sehingga, nilai  presisi  ( precision )  adalah  sebesar 85,7%,  nilai perolehan  ( recall )  sebesar  100%,  dan  nilai  akurasi ( accuracy ) sebesar  85,7%  dimana  pada  saat  ini  nilai tersebut dikategorikan sangat baik.

## 5. Kesimpulan
Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  aplikasi  sistem pendukung keputusan pemilihan rumah berbasis Android dengan menerapkan metode SAW. Berdasarkan pengujian  yang telah dilakukan, didapatkan  hasil bahwa aplikasi  telah  berjalan  dengan  baik  dan  kompatibel  di beberapa smartphone dengan  nilai  presisi  ( precision ) sebesar 85,7%, nilai perolehan ( recall ) sebesar 100%, dan nilai  akurasi  ( accuracy )  sebesar  85,7%  dimana  nilai tersebut sudah tergolong sangat baik untuk saat ini. Hasil perhitungan  kuesioner  terhadap  35  orang  responden menunjukan nilai kepuasan terhadap aplikasi sebesar 86% (Sangat Baik) dari kelompok responden I (verifikator) dan 85,93%  (Sangat  Baik)  dari  kelompok  responden  II (konsumen).

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  diberikan  kepada  Bapak  Aris Priyono, S.T., pakar sekaligus narasumber.

## 6. Daftar Pustaka
ADIANTO,  T.  R.,  ARIFIN,  Z.  &  KHAIRINA,  D.  M., 2017.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Rumah  Tinggal  di  Perumahan  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  (Studi Kasus  :  Kota  Samarinda). Seminar  Ilmu  Komputer dan Teknologi Informasi, 2(1), pp. 197-201. BPS,  2018. Provinsi  Lampung  dalam  Angka. Bandar Lampung: BPS Provinsi Lampung.
FIRMANTO,  B.,  SOEKOTJO,  H.  &  SUYONO,  D.  H., 2016.  Perbandingan  Kinerja  Algoritma  Promethee dan  Topsis  untuk  Pemilihan  Guru  Teladan. Jurnal Penelitian Pendidikan IPA, 2(1), pp. 38-48.
HERDIYANTI,  A.  &  WIDIANTI,  U.  D.,  2013.
Pembangunan Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen  Pegawai  Baru  di  PT.  ABC. Jurnal Ilmiah  Komputer  dan  Informatika  (KOMPUTA), 2(2), pp. 49-56.
IBROHIM,  M.  &  SUMIATI,  2016.  Decision  Support System for Determining the Scholarship Recipients using Simple Additive Weighting (SAW). International  Journal  of  Computer  Applications (IJCA), 151(2), pp. 10-13.
JAYA, T. S., ADI, K. & NORANITA, B., 2011. Sistem Pemilihan  Perumahan  dengan  Metode  Kombinasi Fuzzy  C-Means  Clustering  dan  Simple  Additive Weighting. Jurnal Sistem Informasi Bisnis, Volume 3, pp. 153-158.
KHAIRUL, SIMAREMARE, M. & SIAHAAN, A. P. U., 2016.  Decision  Support  System  in  Selecting  The Appropriate  Laptop  Using  Simple  Additive Weighting. International Journal of Recent Trends in  Engineering  &  Research  (IJRTER), 2(12),  pp. 215-222.
KURNIAWAN,  D.  E.  &  AMANDA,  S.  T.,  2017. Pemilihan  Rumah  dengan  Menggunakan  Metode Weight  Product  dengan  Visualisasi  Lokasi  Objek. Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer, 4(1), pp. 102-111. KUSUMADEWI,  S.,  HARTATI,  S.,  HARJOKO,  A.  & WARDOYO,  R.,  2006. Fuzzy  Multi-Attribute Decision  Making  (Fuzzy  MADM). 1st  ed. Yogyakarta: Graha Ilmu.
MANAO, H., NADEAK, B. & ZEBUA, T., 2017. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW).
Media Informatika Budidarma, 1(2), pp. 49-53. NAWINDAH, 2017. Simple Additive Weighting (SAW)
Mathematics  Method  for  Warehouse  Disaster Location. International Journal of Pure and Applied Mathematics (IJPAM), 117(15), pp. 795-803.
NOFRIANSYAH, D. & DEFIT, S., 2017. Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Deepublish.
OEI,  S.,  2013.  Group  Decision  Support  System  untuk Pembelian Rumah dengan Menggunakan Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Borda. Prosiding Seminar Nasional Informatika, pp. 66-73.
OGIANA,  G.,  WIRASTUTI,  N.  M.  A.  E.  D.  & ARIASTINA, W. G., 2017. Group Decision Support System  (GDSS)  untuk  Evaluasi  Penawaran Pekerjaan  Konstruksi  Menggunakan  Metode  AHP dan Borda. Teknologi Elektro, 16(3), pp. 19-26. POWER, D., 2004. Decision  Support System: From the Past  to  the  Future. Americas  Conference  on Information Systems (AMCIS), pp. 2025-2031.
PUTRI, T. P. & ROSA, P. H. P., 2016. Decision Support System to Choose Digital Single Lens Camera with
Simple  Additive  Weighting  Method. Scientific
Journal of Informatics, 3(2), pp. 167-176.
RICCI,  F.,  ROKACH,  L.  &  SHAPIRA,  B.,  2011.
Recommender  Systems  Handbook. New  York: Springer.
SAHARA,  R.,  JUMARYADI,  Y.  &  KARTIKA,  A., 2018.  Decision  Support  System  for  The  Best Teacher  Election  with  Simple  Additive  Weighting Method  Based  on  Web  (Case  Study  on  Al-Ijtihat Vocational School). International Research Journal of Computer Science (IRJCS), 5(3), pp. 103-110.
SUGIARTO,  H.,  2016.  Penerapan  Metode  Simple
Additive  Weighting  untuk  Pemilihan  Perumahan.
Indonesian  Journal  on  Computer  and  Information Technology, 1(1), pp. 96-102.
ZAVADSKAS,  E.  K.,  TURSKIS,  Z.  &  KILDIENE,  S., 2014.  State  of  Art  Surveys  of  Overviews  on MCDM/MADM  Methods. Technological  and Economic Development of Economy, 20(1), pp. 165- 179.