## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah Kostt Di Sekitar Lingkungan Kampus Universitas Serang Raya Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Harsiti 1 , Rinny Lestari 2 , Endah Kurniawati 3 , Muhar Dizani 4
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Serang Raya Jl. Raya Cilegon – Serang Km.5 Taman Drangong Kota serang – Banten, indonesia
1 harsiti@yahoo.com, 2 rinnylestari15@gmail.com, 3 iyulistiani46@gmail.com, 4 zanimuhardi@gmail.com
Abstract —  Menentukan  rumah  kost  sering  menjadi  kesulitan bagi mahasiswa pendatang karena lokasi kampus yang jauh dari rumah  membuat  mahasiswa  kurang  mengetahui  tentang  rumah kost  yang  pantas  dan  layak  untuk  ditinggali.  Sering  terjadinya ketidakcocokan  antara  mahasiswa  dengan  rumah  kost  yang mereka  pilih  mengakibatkan  mahasiswa  sering  berpindah- pindah  yang  tentunya  dapat  menelan  banyak  waktu  dan  biaya. Untuk meminimumkan kendala tersebut diperlukan suatu sistem pendukung  keputusan  untuk  menganalisa  rumah  kost  yang sesuai dengan kebutuhan mahasiswa. Pada penelitian ini dibahas mengenai  penerapan  metode  AHP.  Data  diperoleh  dari  survey yang  dilakukan  terhadap  rumah  kost  di  sekitar  kampus.  Sistem pendukung  keputusan  dalam  pemilihan  rumah  kost  dilakukan berdasarkan  4  kriteria  yaitu  harga,  jarak  dengan  kampus, kontur  bangunan  serta  ukuran.  Hasil  dari  penelitian  adalah sebuah  analisis  proses  seleksi  berupa  nilai  akhir  rumah  kostt sebagai  rekomendasi  bagi  pengambil  keputusan  untuk  memilih rumah kost yang cocok serta sesuai seperti yang diinginkan oleh mahasiswa.
Kata kunci:Sistem Pendukung Keputusan, AHP, Rumah Kost.

## I. LATAR BELAKANG
Pembuat  keputusan  kerap  kali  dihadapkan  pada  kerumitan dan  lingkup  pengambilan  keputusan  dengan  data  yang  begitu banyak.  Untuk  kepentingan  itu  sebagian  besar  dengan mempertimbangkan  risiko  manfaat  /  biaya,  dihadapkan  pada suatu  keharusan  mengandalkan  seperangkat  system  yang mampu  memecahkan  masalah  secara  efisien  dan  efektif  yang kemudian  disebut  Sistem  Pendukung  Keputusan  (Simarmata, 2006).
Universitas Serang Raya (UNSERA) merupakan Pergutuan Tinggi swasta terkemuka di Provinssi Banten,  yang memiliki letak  yang  sangat  strategis  .  Hal  ini  mengakibatkan meningkatnya  minat  masyarakat  untuk  melanjutkan  studi  di UNSERA,  hingga  saat  ini    jumlah  mahasiswanya  pun  selalu meningkat setiap tahunnya baik  yang berasal dari dari dalam dan  luar  provinsi.  Oleh  karena  itu,  hal  ini  membuka  peluang bagi  pelaku  usaha/bisnis  untuk  membuka  usaha  rumah  kostt yang  diharapkan  dapat  menjadi  sumber  penghasilan  bagi masyarakat setempat. Banyaknya rumah kostt  yang berada  di sekitar  kampus  membuat    mahasiswa  merasa bingung dalam proses  pemilihan  rumah  kostt.Tak  jarang  ketidakcocokan
rumah  kostt  yang  dipilih  membuat  mahasiswa  sering berpindah-pindah  rumah  kostt,  hal  ini  mengakibatkan ketidakefektifan dalam hal biaya, waktu dan tenaga.  Mencari rumah  kostt  bagi  mahasiswa  yang  berasal  dari  luar  daerah bukan  lah  hal  mudah,  mengingat  mahasiswa  tersebut  belum mengenal  lokasi,  khususnya  lokasi  di  sekitar  kampus.  Jarak dari  kampus,  harga,  fasilitas,  keadaan  lingkungan  sekitar menjadi  pertimbangan  tersendiri  bagi  mahasiswa.    Hal  ini dapat mempengaruhi keputusan mahasiswa dalam menentukan  rumah  kostt  yang  tepat  untuk  ditempati.    Oleh karna  itu,  untuk  memberikan  solusi  terbaik  dalam  proses pemilihan  rumah  kostt  yang  tepat  yaitu  dengan  menerapkan metode  AHP.

## II. D ASAR T EORI
A. Decision Support System (DSS)
Decision  Support  System  (DSS)  merupakan  sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, permodelan dan  pemanipulasian  data.  Sistem  ini  digunakan  untuk membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang  semi terstrukstur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan seharusnya dibuat [1][2].Aplikasi SMS interaktif
Aplikasi  SMS  interaktif  merupakan  sebuah  program  yang digunakan  untuk  melakukan  komunikasi  dua  arah  dengan memanfaatkan  layanan  SMS  (  Short  Message  Service)  agar program  tersebut  dapat  membantu  memudahkan  seseorang dalam melaksanakan sebuah pekerjaan.

## B. Anlytical Hierarchy Process (AHP)
Metode  AHP  ini  merupakan  suatu  model  pengambilan keputusan  yang  konpherensif  dengan  memperhitungkan  hal- hal  yang  bersifat  kualitatif  dan  kuantitatif.  Dalam  model pengambilan  keputusan dengan  AHP pada dasarnya berusaha menutupi  semua  kekurangn  dari  model-model  sebelumnya. Berbagai penelitian yang menetapkan AHP diantaranya untuk memilih vendor baik skala industry kecil, menengah dan besar, menentukan  sisa  hasil  usaha,  penilaian  pejabat  struktural  dan masih  banyak  lagi  penerapan  AHP  yang  menunjang  proses pengambilan keputusan [3][4][5][6][7][8].
Dalam  metode  AHP  dilakukan  langkah-langkah  sebagai berikut ( Kadarsyah Suryadi dan Ali Rhamdani, 1998) :
1.  Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  solisi  yang diinginkan
2.  Membuat struktur hierarki yang diawali dengan tujuan utama
3.  Membuat  matrik  perbandingan  berpasangan  yang menggambarkan  konstribusi  relative  dan  pengaruh setiap  elemen  terhadap  tujuan  atau  kriteria  yang setingkat diatasnya
4.  Melakukan mendefinisikan perbandingan berpasangan sehingga  diperoleh  jumlah  penilaian  seluruhnya sebanyak  n  x  [(n-1/2)]  buah,  dengan  n  adalah banyaknya elemen yang dibandingkan
5.  Menghitung nilai eigen dan menguji konsistensinya
6.  Mengulangi  langkah  3,4  dan  5  untuk  seluruh  tingkat hirarki
7.  Menghitung  vector  eigen  dari  setiap  matriks perbandingan  berpasangan  yang  merupakan  bobot setiap  elemen  untuk  penentian  prioritas  elemen- elemen pada tingkat hirarki terendah sampai mencapai tujuan 8.  Memeriksa konsistensi hirarki.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  dilakukan  dengan  beberapa  tahap  guna mendapatkan data dan informasi yang akurat, diantaranya :
1. Tahapan Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  dan  informasi dari berbagai sumber.
2. Tahapan Analisa Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  beberapa  tahapan  diantaranya mendefinisikan  masalah  dan  menganalisis  data  dengan menerapkan  metode  AHP  sebagai  mekanisme  dalam  sistem pendulung keputusan.
IV. H ASIL DAN PEMBAHASAN .
A. Analisis Kebutuhan Sistem.
a. Analisis Input Proses  pemilihan  rumah  kostt  ini  menggunakan empat kriteria sebagai masukan sistem, diantaranya jarak, harga, ukuran dan bangunan.
b. Analisis Output Keluaran  sistem  yang  dihasilkan  adalah  hasil perhitungan  dengan  menggunakan  metode  AHP dengan kriteria jarak, harga, ukuran dan bangunan.
c. Analisis Uji Coba Alternatif yang digunakan dalam pemilihan rumah kostt adalah rumah  kostt yang berada paling dekat dengan  kampus  yaitu  rumah  kostt  milik  H.  Kirno, Romi, Yoko dan Suryaman.

## B. Analisis Menggunakan Metode AHP
Analisa Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah kost di Sekitar Kampus Unsera dengan menggunakan AHP melalui beberapa tahap berikut:
Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  solusi  yang diinginkan
Penelitian ini berhasil mendefinisikan permasalahan diantaranya  adalah  banyaknya  rumah  kostt  yang  terletak strategis  di  dekat  kampus  dan  seringnya  terjadi  pemilihan rumah  kostt    yang  tidak  tepat  sehingga  mengakibatkan mahasiswa berpindah-pindah rumah kostt sehingga mengakibatkan  ketidakefektifan  biaya,  waktu  dan  tenaga. Solusi  untuk  mengatasi  permasalaha  ini  adalah  dengan menerapkan metode AHP untuk mendapatkan keputusan yang tepat dalam proses pemilihan rumah kostt.
Membuat struktur hierarki yang diawali dengan tujuan utama
Gambar 1. Hirarki SPK Pemilihan rumah kostt
a. Membuat Matrik Perbandingan Berpasangan
Tabel 1.
Matrik Perbandingan Berpasangan Kriteria Jarak  Harga  Bangunan  Ukuran Jarak 1.00 3 5 7 Harga 0.33 1.00 3 5 Bangunan 0.20 0.33 1.00 3 Ukuran 0.14 0.20 0.33 1.00 Jumlah 1.68 4.53 9.33 16.00 b. Melakukan mendefinisikan perbandingan
berpasangan sehingga diperoleh jumlah penilaian seluruhnya sebanyak n x [(n-1/4] buah, dengan  n  adalah  banyaknya  elemen  yang dibandingkan.
c. Tahapan  selanjutnya  adalah  membuat  matrik perbandingan  untuk  masing-masing  kriteria, hasilnya sebagai berikut :
d. Pair-wire  comparation  matrik  untuk  kriteria Jarak
Tabel 2. Tabel Pair-wire comparation matrik untuk kriteria Jarak
e.
2) Pair-wire comparation matrik untuk kriteria Harga Tabel 3. Tabel Pair-wire comparation matrik untuk kriteria Harga Harga H. Kirno Romi Yoko  Suryaman H. Kirno 1,00 3 2 3 Romi 0,33 1,00 3,00 2 Yoko 0,50 0,33 1,00 2 Suryaman 0,33 0,50 0,50 1,00 Jumlah 2,17 4,83 6,50 8,00

## 3) Pair-wire comparation matrik untuk kriteria Bangunan
Tabel 4. Tabel Pair-wire comparation matrik untuk kriteria
Bangunan Bangunan H. Kirno Romi Yoko  Suryaman H. Kirno 1,00 3 2 3 Romi 0,33 1,00 4 3 Yoko 0,50 0,25 1,00 3 Suryaman 0,33 0,33 0,33 1,00 Jumlah 2,17 4,58 7,33 10,00 4) Pair-wire comparation matrik untuk kriteria Ukuran Tabel 5. Tabel Pair-wire comparation matrik untuk kriteria Ukuran e.
Menghitung  nilai  eigen  vector  dan  menguji konsistensinya matrik perbandingan berpasangan.
1)
Menghitung nilai Eigen Vektor matrik perbandingan untuk masing-masing kriteria, hasilnya sebagai berikut :
Tabel 6.  Nilai Eigen Vector dan Menguji Konsistensinya Matrik Perbandingan Berpasangan Kriteria Jarak  Harga  Bangunan  Ukuran Eigen Vektor Jarak 1.00 3 5 7 0.56 Harga 0.33 1.00 3 5 0.26 Bangunan 0.20 0.33 1.00 3 0.12 Ukuran 0.14 0.20 0.33 1.00 0.06 Jumlah 1.68 4.53 9.33 16.00 1.00 Pricipal Eigen Value (% max ) 4.18 Consistensi Index (% max –n)(n-1) 0.06 Consistensi Ratio CR (CI/IR) 0.07
1) Menghitung nilai Eigen Vektor matrik perbandingan untuk masing-masing kriteria, hasilnya sebagai berikut :
a. Matrik Perbandingan Kriteria Jarak Tabel 7. Tabel Matrik Perbandingan Kriteria Jarak
Jarak H. Kirno Romi  Yoko  Suryaman Eigen Vektor H. Kirno 1,00 4 3 3 0,50 Romi 0,25 1,00 3 2 0,24 Yoko 0,33 0,33 1,00 2 0,15 Suryaman 0,33 0,50 0,50 1,00 0,11 Jumlah 1,92 5,83 7,50 8,00 1,00 Pricipal Eigen Value ( l max ) 4,38 Consistensi Index CI (l max -n)(/n-1) 0,13 Consistensi Ratio CR (CI/IR) 0,14
Jarak H. Kirno Romi Yoko Suryaman H. Kirno 1,00 4 3 3 Romi 0,25 1,00 3 2 Yoko 0,33 0,33 1,00 2 Suryaman 0,33 0,50 0,50 1,00 Jumlah 1,92 5,83 7,50 8,00
Ukuran H. Kirno Romi Yoko Suryaman H. Kirno 1,00 3 2 5 Romi 0,33 1,00 5 3 Yoko 0,50 0,20 1,00 3 Suryaman 0,20 0,33 0,33 1,00 Jumlah 2,03 4,53 8,33 12,00
b) Matrik Perbandingan Kriteria Harga
Tabel 8. Tabel Matrik Perbandingan Kriteria Harga
Harga H. Kirno Romi  Yoko  Suryaman Eigen Vektot H. Kirno 1,00 3,00 2,00 3,00 0,44 Romi 0,33 1,00 3,00 2,00 0,27 Yoko 0,50 0,33 1,00 2,00 0,18 Suryaman 0,33 0,50 0,50 1,00 0,11 Jumlah 2,17 4,83 6,50 8,00 1,00 Pricipal Eigen Value ( l max ) 4,31 Consistensi Index CI (l max -n)(/n-1) 0,10 Consistensi Ratio CR (CI/IR) 0,12 c.

## Matrik Perbandingan Kriteria Bangunan
Tabel 9. Tabel Matrik Perbandingan Kriteria Bangunan
Bangunan H.
Kirno  Romi  Yoko  Suryaman Eigen Vektor H. Kirno 1,00 3,00 2,00 3,00 0,42 Romi 0,33 1,00 4,00 3,00 0,30 Yoko 0,50 0,25 1,00 3,00 0,18 Suryaman 0,33 0,33 0,33 1,00 0,09 Jumlah 2,17 4,58 7,33 10,00 1,00 Pricipal Eigen Value ( l max ) 4,56 Consistensi Index CI (l max -n)(/n-1) 0,19 Consistensi Ratio CR (CI/IR) 0,21 d.  Matrik Perbandingan Kriteria Ukuran
Tabel 10. Tabel Matrik Perbandingan Kriteria Ukuran
Ukuran H. Kirno Romi Yoko  Suryaman H. Kirno 1,00 3,00 2,00 5,00 0,45 Romi 0,33 1,00 5,00 3,00 0,31 Yoko 0,50 0,20 1,00 3,00 0,17 Suryaman 0,20 0,33 0,33 1,00 0,07 Jumlah 2,03 4,53 8,33 12,00 1,00 Pricipal Eigen Value ( l max ) 4,58 Consistensi Index CI (l max -n)(/n-1) 0,19 Consistensi Ratio CR (CI/IR) 0,21
a. Menghitung  nilai  total  keseluruhan  hasil  matrik perbandingan  berpasangan  atau  Overall  composite weight , seperti tabel berikut :
Tabel 11. Tabel Tabel Nilai Total Keseluruhan Hasil Matrik OCW Weight H. Kirno Romi Yoko Suryaman Jarak 0,56 0,5 0,24 0,15 0,11 Harga 0,26 0,44 0,27 0,18 0,11 Bangunan 0,12 0,42 0,30 0,18 0,09 Ukuran 0,06 0,45 0,31 0,17 0,01 Composit e Weight 0,47 0,26 0,16 0,10
Dari hasil perhitungan diatas maka dapat disimpulkan bahwa H.Kirno memiliki nilai Composite Weigt 0,47, Romi memiliki nilai 0,26, Yoko memiliki nilai 0,16 dan Suryaman memiliki nilai 0,10.  Hasil akhirnya adalah rumah kostt milik H. Kirno menjadi prioritas utama dalam pemilihan rumah kostt yang ada disekitar lingkungan kampus Universitas Serang Raya (UNSERA).

## V. K ESIMPULAN
Penilitian ini menghasilkan analisis sistem pendukung keputusan untuk pemilihan rumah kostt di sekitar lingkungan kampus Universitas Serang Raya, yang dapat dijadikan rekomendasi bagi mahasiswa untuk menentukan pilihan yang tepat dalam hal memilih rumah kostt sesuai dengan keinginan
VIII D AFTAR P USTAKA
[1]  Kusrini, Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan , Penerbit  Andi : Yogyakarta, 2007.
[2]  Makassau  Kasman,  Penggunaan  Analitycal  Hierarchy Process  (AHP)  dalam  penentuan  prioritas  program kesehatan  (study  kasus  Program  Promosi  Kesehatan), J@TI Undip, Vol VII, No 2, Mei 2012
[3]        Harsiti,  Saefudin,  Rosalina,  Vidila,    Prototype  Sistem Pendukung  Keputusan  Penyelaksian  Atlet  Berprestasi Dengan  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process  (AHP),  Jurnal  Sistem  Informasi  (JSII),  ISSN  : 2406-7768 Volume 1, Agustus 2014.
[4]      Saefudin,  Wahyuningsih  Sri,  Sistem  Pendukung Keputusan untuk Penilaian Kinerja Pegawai Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  Pada  RSUD  Serang,  Jurnal  Sistem  Informasi (JSII), ISSN : 2406-7768 Volume 1, Agustus 2014.
[5]    Amborowati  Armadyah,  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Karyawan  Berprestasi  Berdasarkan  Kinerja (Studi kasus pada STMIIK AMIKOM Yogyakarta).
[6]    Arifin  Zainal,    Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy Procces  (AHP)  Untuk  Menentukan  Sisa  Hasil  Usaha Koperasi Pegawai Negeri, Jurnal Informatika
Mulawarman, Volume 5 No. 2 Juli 2010.
[7]  Londa  Maria  Adelvin,  Sara  Kristina,  2012,  Sistem
Penilaian  Pejabat  Struktural  dengan  Metode  Analytical Hierarchy  Procces  (AHP)  dan  Linier  Programming (Studi  Kasus  Analisis  Evaluasi  Kinerja  Pejabat Struktural  Universitas  Flores),  Seminar  Nasional TEKNOIN 2012 ISBN 979-978-96964-9-8, Vol VII, No 2, Mei 2012.
[8]    Muhammad  Gilang  R,  Taufiq  Timur  Warisaji, Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukian atlet lari jarak pendek  dalam  mengikuti  seleksi  Kabupaten  Jember  di KONI Kabupaten Jember menggunakan Metode
Analytical  Hierarchy  Process, Skripsi/Tugas  Akhir Universitas  Muhammadiyah Jember., 2002. http://teddyabout.web.ugm.ac.id/download/BAB%20II.pdf [10]  Valzki  (2005),  “Sistem  Informasi  Jadwal  Konsultasi Dokter Via Sms.” Abstraksi, Diakses 09 April 2008 .