## STUDI ANALITIS PENDUKUNG KEPUTUSAN
PEMILIHAN KOS SEKITAR INSTITUT TEKNOLOGI KALIMANTAN BALIKPAPAN DENGAN PENERAPAN METODE SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE (SMART)
Dilfa Amalia GF 1 , Nisa Rizqiya Fadhliana 2 , Tegar Palyus Fiqar 3
Informatika, Institut Teknologi Kalimantan, Jl. Soekarno Hatta KM. 15, Karang Joang, Kec.
Balikpapan Utara, Kota Balikpapan, Kalimantan Timur
e-mail: 1 11191020@student.ac.id , 2 nisafadhliana@lecturer.itk.ac.id , * 3 tegar@lecturer.itk.ac.id

## Abstract
Boarding houses are temporary residences for students during their studies, making information about boarding houses a crucial necessity, especially for new students." The numerous options require students to visit these boarding houses beforehand in order to ascertain the available criteria and offerings. The more boarding house information obtained, the more perplexing it becomes to decide which one suits their needs  and  preferences.  The  aim  of  this  research  is  to  develop  a  decision  support  system  for  selecting boarding houses and to create a website that provides the best alternative recommendations for finding suitable boarding houses. The methodology employed in this study is the Simple Multi-Attribute Rating Technique,  which  assists  in  ranking  the  available  alternatives  based  on  predetermined  criteria  and parameters. The 10 criteria utilized are derived from the results of the first questionnaire survey, and their respective  details  are  obtained  from  the  third  questionnaire.  Parameters  for  each  criterion  detail  are determined  from  the  fourth  questionnaire  survey.  "Following  data  collection and  analysis,  the  SMART method is applied for computation, resulting in the ranking of each alternative. Based on the survey, one of the conducted tests involved finding the percentage of user perspectives, yielding a percentage result of 96%.
Keyword: Boarding House, Decision Support System (DSS), Simple Multi Atribute Rating Technique (SMART), Website

## PENDAHULUAN
Indekos atau  kos  merupakan  tempat  tinggal  sementara  bagi  mahasiswa  yang  sedang kuliah  dan  menjadi  salah  satu list yang  sering  dicari  oleh  mahasiswa.  Informasi  tentang  kos- kosan  sangat  penting  bagi  mahasiswa,  karena  dengan  adanya  informasi  tersebut  akan mempermudah  mereka  dalam  memilih  dan  menentukan  kos  yang  sesuai  dengan  kebutuhan mereka. Namun, dalam menentukan kos yang sesuai dan tepat tidaklah mudah, karena terdapat banyak faktor yang perlu dipertimbangkan. Beberapa faktor tersebut antara lain adalah harga, lingkungan sekitar, jarak tempuh ke kampus, fasilitas kamar dan beberapa faktor lainnya. Kos juga  merupakan  hal  penting  bagi  para  perantauan  yang  berasal  dari  berbagai  kota  yang  ingin menuntut  ilmu  di  Institut  Teknologi  Kalimantan,  yang  terletak  di  Balikpapan  Utara  km.15 (Daniati,  2015).  Permasalahan  yang  sering  terjadi  saat  memilih  kos  adalah  ketidaksesuaian dengan kebutuhan mahasiswa. Kos merupakan tempat tinggal sementara yang disewa oleh orang lain dengan membayar sewa setiap bulan, dengan harga dan fasilitas yang telah ditentukan oleh pemilik kos. Banyaknya alternatif kos dengan kriteria yang berbeda di area ITK sering membuat mahasiswa  bingung  dan  perlu  membuat  keputusan  yang  tepat  dalam  memilih  tempat  tinggal sementara yang sesuai dengan kebutuhan mereka.
Dengan adanya sistem pendukung keputusan dalam menentukan kos, diharapkan dapat mengatasi kesulitan  terkait  dengan  alternatif  tempat  tinggal bagi  mahasiswa.  Oleh  karena itu, dibutuhkan  sebuah website pendukung  keputusan  yang  dapat  membantu  dalam  memilih  atau
menentukan kos-kosan yang sesuai (ASNIADI et al., 2017). Sistem pendukung keputusan adalah sistem yang dirancang untuk mendukung pengambilan keputusan dengan menggunakan data dan model  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  tidak  terstruktur(Kania,  Raden;  Effendy,  Rustam; Risdiyansyah, 2021) (Sibyan, 2020; Sina et al., 2018). Salah satu model yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan adalah metode SMART ( Simple Multi-Attribute Rating Technique ). SMART  merupakan  metode  yang  dapat  membuat  keputusan  multi  kriteria.  Setiap  kriteria memiliki  nilai  bobot  yang  digunakan  untuk  menentukan  kriteria  mana  yang  paling  penting dibandingkan dengan kriteria lainnya dan bobot tersebut bersifat fleksibel (Fadillah et al., 2019; Thoyibah et al., 2021).
Beberapa penelitan telah melakukan sistem pendukung keputusan dengan menerapkan metode  SMART  dengan  studi  kasus  berbeda.  Penelitian  sebelumnya  menggunakan  kriteria dibawah  10  dan  rincian  kriterianya  berbeda  serta  parameter  yang  digunakan  hanya  4  poin. Penelitian ini melakukan survei secara langsung di area Km. 15 Balikpapan, dengan data primer tersebut  dianalisis  agar  dapat  ditentukan  parameternya.  Kriteria  yang  digunakan  ada  10  dan masing-masing memiliki rincian kriteria ada 8, berdasarkan survei kuesioner yang respondennya adalah penghuni kos. Pada penelitian ini juga menggunakan parameter skala likert 8 poin yang poin 1 adalah sangat tidak baik dan poin 8 adalah sangat baik. Penelitian ini melakukan banyak survei  agar  data  yang  didapatkan  lebih  akurat.  Data  kos  yang  didapatkan  ada  44  dengan  51 alternatif.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  metode Simple  Multi  attribute Rating  Technique (SMART),  dalam  studi  kasus  pemilihan  tempat  kos  area  kampus  Institut Teknologi  Kalimantan  Balikpapan.  Tujuan  lainnya  agar  mahasiswa  tidak  kesulitan  dalam menentukan  tempat  kos  sesuai  kebutuhan  dengan  banyak  alternatif  di  area  Institut  Teknologi Kalimantan  Balikpapan  Utara  Km.15.  Sistem  ini  menghasilkan  sebuah website dan  dapat merangkingkan  semua  alternatif  kos  berdasarkan  data  dari  berbagai survey (kuesioner)  yang dilakukan secara langsung dengan mahasiswa aktif dan kos di area ITK (Widiatmoko, 2020).

## METODE PENELITIAN
Untuk mencapai tujuan penelitian, metode yang digunakan yaitu simple multi attribute rating technique (SMART) dengan melalui beberapa tahapan.

## A.
Identifikasi
Tahap  identifikasi  dilakukan  survei  dengan  memberikan  beberpa  kuesioner  kepada responden yaitu penghuni kos sebagai berikut.
1) Pemilihan kriteria kos kepada user berbentuk google form hanya untuk memastikan kriteria apa saja yang akan digunakan dalam penelitian ini.
2) Mengurutkan kriteria terpenting menurut user dan hasilnya akan digabungkan lalu ditentukan nilai bobot kriteria di setiap alternatif kos.

## Gambar 2 Kuesioner Mencari Prioritas Kriteria
3) Mengisi kuesioner sesuai data alternatif kos yang ditempati user dan hasilnya akan digabungkan lalu ditentukan nilai parameter di setiap kriteria.
Gambar 3 Kuesioner Mencari Data Rincian Kriteria Setiap Alternatif
4) Membuat parameter berdasarkan data alternatif kos yang didapat dari kuesioner 3. Sebelum  memberikan  parameter  yang  tepat  terhadap  rincian  kriteria  di  setiap
kriteria, dibutuhkan kuesioner kembali dalam bentuk google form berisikan opsi- opsi  rincian  kriteria  yang  jumlahnya  sama  dan  user  memilih  mana  yang  lebih penting.
Gambar 4 Kuesioner Menentukan Parameter
B. Perhitungan Metode SMART Menggunakan Excel
Adapun  langkah-langkah  dalam  penyelesaian  metode  SMART  secara  umum  adalah sebagai berikut (Magrisa et al., 2018):
1. Mencari alternatif yang ada dan menentukan kriteria
2. Menentukan bobot kriteria yang akan digunakan untuk menjadi tolak ukur penilaian menggunakan rumus ROC ( Rank Order Centroid ) ROC : 𝑊𝑘 = 1 k ∑ ( 1 i ) 𝑘 𝑖=1 (1)
Keterangan: Wk : bobot kriteria ke k k : jumlah kriteria 3. Membuat parameter untuk rincian kriteria
4. Memberikan poin pada setiap kriteria di setiap alternatif sesuai parameter
5. Menentukan nilai utility
Hitung nilai utility untuk semua kriteria di setiap alternatif:
Cost : 𝑈𝑖(𝑎𝑖) = (𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑜𝑢𝑡) (𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛) (2) Benefit : 𝑈𝑖(𝑎𝑖) = (𝐶𝑜𝑢𝑡−𝐶𝑚𝑖𝑛) (𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛) (3) Keterangan: Ui(ai) : nilai utility kriteria ke-i untuk alternatif ke-i Cmax : nilai kriteria maksimal Cmin : nilai kriteria minimal Cout i : nilai kriterai ke-i 6. Menentukan nilai akhir
Hasil akhir : 𝑈(𝑎𝑖) = ∑ 𝑊𝑗  ∗ 𝑛 𝑖=1 𝑈𝑖(𝑎𝑖),   𝑖 = 1, 2, … , 𝑛 (4) Keterangan: U(ai) : nilai total untuk alternatif ke-i Wj : nilai bobot kriteria ke-j yang ternormalisasi Ui(ai) : nilai utility kriteria ke-i untuk alternatif ke-i
Melakukan  perangkingan  berdasarkan  nilai utility yang  didapat  dan  pilih  alternatif terbaik  dengan  nilai utility terbesar (Murti  &  Triyanto,  2021) (Fadillah  dkk.,  2019).  Dalam metode penelitian ini ada kriteria dan bobot yang digunakan untuk mencari rekomendasi tempat kos sesuai keinginan calon penghuni. Kriteria yang didapatkan dari kuesioner 1 dan bobot yang menggunakan  rumus  ROC  berdasarkan  prioritas  terpenting  yang  didapatkan  dari  kuesioner  2 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Kriteria, Atribut, Urutan Terpenting dan Bobot (ROC) Tabel Kriteria dan Bobot (ROC) Kode Kriteria Termasuk Atribut Terpenting Bobot (ROC) C1 Kondisi Kamar Benefit 1 0,293 C2 Harga Cost 2 0,193 C3 Fasilitas Kamar Benefit 3 0,143 C4 Kondisi WC Benefit 4 0,110 C5 Keamanan Benefit 5 0,085 C6 Jarak Cost 6 0,065 C7 Lingkungan Benefit 7 0,048 C8 Fasilitas Umum Benefit 8 0,034 C9 Luas Kamar Benefit 9 0,021 C10 Parkiran Benefit 10 0,010 Total Bobot 1,00 Atribut terdiri dari 2 yaitu cost dan benefit dimana cost diinginkan rincian kriteria yang lebih kecil atau sedikit sedangkan benefit diingikan rincian kriteria yang lebih besar atau banyak. Dari setiap  kriteria  pada  Tabel  1  masing-masing  memiliki  rincian  kriteria,  maka  rincian  kriteria tersebut akan ditentukan parameternya sebagai tingkat kepentingan dari rincian kriteria yang ada ke dalam skala likert 8 poin (Editorial Tim, 2022), parameter yang ditentukan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Parameter Tabel Parameter Skala Likert Poin Sangat Tidak Setuju 1 Tidak Setuju 2 Kurang Setuju 3 Netral 4 Setuju 5 Lebih Setuju 6 Sangat Setuju 7 Sangat Sangat Setuju 8

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan data survey kuesioner 4 yang telah dilakukan maka didapatkan parameter di setiap rincian kriteria seperti Tabel 3 sampai Tabel 12.
Tabel 3 Rincian Kriteria Kondisi Kamar Rincian Kriteria Kondisi Kamar Poin Lembab, Ventilasi, Jendela, Paparan Sinar Matahari 1 Lembab, Ventilasi, Jendela 2 Kering, Jendela 3 Kering, Jendela, Blower 4 Kering, Ventilasi, Jendela 5 Kering, Jendela, Paparan Sinar Matahari 6 Kering, Ventilasi, Jendela, Paparan Sinar Matahari 7 Kering, Ventilasi, Jendela, Paparan Sinar Matahari, Blower 8 Tabel 4 Rincian Kriteria Harga Rincian Kriteria Harga Poin > 1.800.000 1 1.600.000 < H ≤ 1.800.000 2 1.400.000 < H ≤ 1.600.000 3 1.200.000 < H ≤ 1.400.000 4 1.000.000 < H ≤ 1.200.000 5 800.000 < H ≤ 1.000.000 6 600.000 < H ≤ 800.000 7 ≤ Rp 600.000 8 Tabel 5 Rincian Kriteria Fasilitas Kamar Rincian Kriteria Fasilitas Kamar Poin Kasur, Lemari, Meja 1 WC, Kasur, Token Listrik 2 WC, Kasur, Lemari, Meja 3 Kasur, Lemari, Meja, Kipas Angin 4 Kasur, Lemari, Meja, Kursi, Kipas Angin 5 Kasur, Lemari, Meja, Kursi, AC 6 WC, Kasur, Lemari, Meja, Kursi, Kipas Angin 7 WC, Kasur, Lemari, Meja, Kursi, AC 8 Tabel 6 Rincian Kriteria Kondisi Kamar Mandi Kondisi Kamar Mandi Poin Kloset Jongkok, Lembab, Kotor, Ventilasi 1 Kloset Jongkok, Lembab, Bersih, Ventilasi 2 Kloset Jongkok, Kering, Bersih 3 Kloset Duduk, Kering, Bersih, Ventilasi 4 Kloset Jongkok, Kering, Bersih, Ventilasi 5 Kloset Duduk, Kering, Bersih, Blower 6 Kloset Jongkok, Kering, Bersih, Blower 7 Kloset Duduk, Kering, Bersih, Ventilasi, Blower 8
Tabel 7 Rincian Kriteria Keamanan Rincian Kriteria Keamanan Poin Tanpa Keamanan 1 Penjaga Kos 2 Pagar 3 Pagar, Penjaga Kos 4 Penjaga Kos, CCTV Parkiran / Luar 5 Penjaga Kos, CCTV Parkiran / Luar, CCTV Ruangan Umum 6 Pagar, Penjaga Kos, CCTV Parkiran / Luar 7 Pagar, Penjaga Kos, CCTV Parkiran / Luar, CCTV Ruangan Umum 8 Tabel 8 Rincian Kriteria Jarak Rincian Kriteria Jarak Poin > 6 km 1 5 km < J ≤ 6 km 2 4 km < J ≤ 5 km 3 3 km < J ≤ 4 km 4 2 km < J ≤ 3 km 5 1 km < J ≤ 2 km 6 500 m < J ≤ 1 km 7 ≤ 500 m 8 Tabel 9 Rincian Kriteria Lingkungan Rincian Kriteria Lingkungan Poin Sunyi 1 Ramai 2 Sunyi, Dekat Pertokoan 3 Ramai, Dekat Pertokoan 4 Sunyi, Dekat Pertokoan, Dekat Warung Makan 5 Ramai, Dekat Pertokoan, Dekat Warung Makan 6 Sunyi, Dekat Pertokoan, Dekat SPBU, Dekat Supermarket, Dekat Warung Makan 7 Ramai, Dekat Pertokoan, Dekat SPBU, Dekat Supermarket, Dekat Warung Makan 8 Tabel 10 Rincian Kriteria Fasilitas Umum Rincian Kriteria Fasilitas Umum Poin Listrik, Air, Jemuran, WC Umum, Wifi 1 Dapur, Listrik, Air, Jemuran, Wifi 2 Dapur, Listrik, Air, Kulkas, Jemuran, WC Umum, Wifi 3 Dapur, Peralatan Dapur, Listrik, Air, Kulkas, Jemuran, Wifi 4 Dapur, Peralatan Dapur, Listrik, Air, Jemuran, WC Umum, Wifi, Ruang Tamu 5 Dapur, Peralatan Dapur, Listrik, Air, Kulkas, Jemuran, WC Umum, Wifi 6 Dapur, Peralatan Dapur, Listrik, Air, Kulkas, Jemuran, Wifi, Ruang Tamu 7 Dapur, Peralatan Dapur, Listrik, Air, Kulkas, Jemuran, WC Umum, Wifi, Ruang Tamu 8
Tabel 11 Rincian Kriteria Luas Kamar Rincian Kriteria Luas Kamar Poin < 4 𝑚 ^2 1
4 𝑚 ^2 < LK ≤ 6 𝑚 ^2 2
6 𝑚 ^2 < LK ≤ 9 𝑚 ^2 3
9 𝑚 ^2 < LK ≤ 12 𝑚 ^2 4
12 𝑚 ^2 < LK ≤ 15 𝑚 ^2 5
15 𝑚 ^2 < LK ≤ 16 𝑚 ^2 6
16 𝑚 ^2 < LK ≤ 20 𝑚 ^2 7
> 20 𝑚 ^2 8 Tabel 12 Rincian Kriteria Parkiran Rincian Kriteria Parkiran Poin Tidak Ada 1 1 - 2 Motor 2 2 - 4 Motor 3 4 - 7 Motor 4 7 - 10 Motor 5 > 10 Motor 6 7 - 10 Motor & 1 - 2 Mobil 7 10 < MTR ≤ 25 & 1 ≤ MBL ≤ 5 8
Setelah  mendapatkan  hasil  parameter  setiap  rincian  kriteria  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  3 sampai 12 dan mengetahui data kriteria di setiap alternatif kos, maka data di input ke dalam excel seperti Tabel 13.
Tabel 13 Data Kriteria Setiap Alternatif Berdasarkan Parameter
Alternatif Kriteria Kost Tiap Alternatif Jenis C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 1 7 7 2 5 8 6 5 6 4 8 L 2 7 6 7 3 3 6 5 2 4 4 L 3 6 7 2 5 8 6 5 7 4 7 L 4 7 4 8 5 8 6 5 7 4 7 L 5 7 6 7 5 8 6 5 7 4 7 L 6 7 7 4 5 7 6 5 5 3 6 L 7 7 5 8 7 8 6 5 5 3 6 L 8 7 6 7 7 8 6 5 5 3 6 L 9 7 7 3 5 8 6 5 4 3 6 L 10 7 7 1 5 2 6 6 5 4 6 L 11 5 4 7 6 6 5 8 8 3 4 L 12 7 7 4 5 1 6 5 8 3 4 L 13 7 4 8 6 6 5 8 8 3 4 L 14 7 5 8 7 8 6 5 8 4 7 L 15 7 6 7 5 1 6 5 7 3 6 L 16 7 6 3 5 8 6 6 8 3 6 L 17 7 7 1 5 2 6 6 8 4 7 L 18 2 8 4 5 4 3 1 5 2 4 L 19 6 8 1 5 2 5 8 1 2 3 L 20 1 6 3 2 4 6 5 3 4 7 P 21 5 7 1 2 7 5 8 8 3 7 P 22 7 7 4 2 8 7 5 6 3 7 P 23 7 7 1 5 7 6 5 8 3 6 P 24 7 3 8 6 2 5 8 8 3 4 P 25 5 4 7 6 2 5 8 8 3 4 P 26 6 6 3 5 3 6 6 8 3 4 P 27 7 4 7 8 6 5 8 8 3 4 P
Alternatif Kriteria Kost Tiap Alternatif Jenis C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 28 7 6 7 5 8 6 5 8 3 6 P 29 8 6 5 5 7 6 5 8 2 7 P 30 2 8 1 1 3 6 5 5 3 8 P 31 7 3 8 6 6 5 8 8 3 4 P 32 5 4 7 6 6 5 8 8 3 4 P 33 7 6 1 5 2 6 6 6 3 4 P 34 7 5 7 8 6 5 8 8 3 4 P 35 6 5 5 6 2 5 8 8 3 4 P 36 2 6 7 2 7 6 5 4 3 6 P 37 7 7 4 3 4 6 5 8 3 7 P 38 7 5 3 4 4 6 6 7 3 6 P 39 3 6 8 5 7 6 6 7 5 4 P 40 8 6 7 5 7 6 6 7 3 4 P 41 7 7 4 5 1 5 7 8 3 4 P 42 7 8 1 3 1 6 5 5 2 2 P 43 6 7 1 5 4 6 6 8 2 3 P 44 7 6 4 4 3 6 6 5 4 4 P 45 5 6 4 5 2 4 5 8 3 3 P 46 3 6 6 5 8 6 5 8 3 8 P 47 5 7 5 5 8 6 5 8 3 8 P 48 6 7 4 6 2 5 8 8 3 4 P 49 7 6 3 5 5 6 5 2 4 4 P 50 4 6 8 5 7 6 5 6 3 4 P 51 5 6 7 5 7 6 5 6 3 4 P Atribut Benefit Cost Benefit Benefit Benefit Cost Benefit Benefit Benefit Benefit
Setelah di input ke dalam excel pada setiap alternatif, lalu setiap kriteria ditentukan sesuai atribut ( cost / benefit ) seperti Tabel 13 pada baris akhir. Kemudian masuk ke tahap perhitungan nilai utility menggunakan  rumus  metode  SMART  berdasarkan  atribut  yang  telah  ditentukan  pada persamaan  2  atau  3  setiap  alternatif.  Pembahasan  perhitungan  untuk  menentukan  nilai utility yang dapat diuraikan 2 contoh dengan atribut berbeda sebagai berikut.
Ketika atribut menandakan cost maka rumus yang digunakan adalah sebagai berikut, di mana Cmax = nilai tertinggi pada kriteria C2, Cout = kriteria C2 dengan alternatif 1 dan Cmin = nilai terendah pada kriteria C2.
𝑈𝑖(𝑎𝑖) = (𝐶𝑚𝑎𝑥 − 𝐶𝑜𝑢𝑡)
(𝐶𝑚𝑎𝑥 − 𝐶𝑚𝑖𝑛) = 8 − 7 8 − 3 = 0,2
Ketika atribut menandakan benefit maka rumus yang digunakan adalah sebagai berikut, di mana Cout = kriteria C1 dengan alternatif 1, Cmin = nilai terendah pada kriteria C1 dan Cmax = nilai tertinggi pada kriteria C1.
𝑈𝑖(𝑎𝑖) = (𝐶𝑜𝑢𝑡 − 𝐶𝑚𝑖𝑛)
(𝐶𝑚𝑎𝑥 − 𝐶𝑚𝑖𝑛) = 7 − 1 8 − 1 = 0,85714286
Tahap  terakhir  adalah  menentukan  hasil  akhir  menggunakan  persamaan  4.  Hasil  perhitungan persamaan 4 pada setiap kriteria di setiap alternatif akan menghasilkan ranking berdasarkan nilai tertinggi  dari  jumlah  nilai  kriteria  setiap  alternatif.  Perhitungan  untuk  menentukan  nilai  akhir menggunakan persamaan 4 yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 14.
Tabel 14 Menentukan Hasil Akhir No Alternatif Hasil Rank 1 Bugenvil 0,548811 26 2 Haji Asa' 0,57188 22 3 Ar - Rayyan B 0,510104 36 4 Ar - Rayyan A ( Type 1 ) 0,790167 5 5 Ar - Rayyan A ( Type 2 ) 0,692595 13 6 Barokah 0,562387 23
No Alternatif Hasil Rank 7 JK ( Type 1 ) 0,764585 8 8 JK ( Type 2 ) 0,705592 12 9 3G Kost 0,549252 25 10 Wijaya 0,454622 43 11 D'Cardjoe A7 0,706992 10 12 Syariah 0,500975 39 13 D'Cardjoe A18 0,811091 3 14 Jawas 0,787693 6 15 Ramothy 0,599328 19 16 Amanah 0,61388 18 17 Nawra 0,470693 42 18 Adam 0,289036 49 19 Darmansyah 0,365745 47 20 Azriel 0,245401 50 21 Dua Putra 0,423244 45 22 Sidrap 1 0,517839 33 23 Hira 0,51555 34 24 D'Cardjoe A14 ( Type 1 ) 0,801348 4 25 D'Cardjoe A14 ( Type 2 ) 0,65867 16 26 Anugrah 0,508301 37 27 D'Cardjoe A13 0,821981 2 28 Kartika Putri 0,688693 14 29 Permata 0,672257 15 30 Biru 0,145757 51 31 D'Cardjoe A11 ( Type 1 ) 0,84967 1 32 D'Cardjoe A11 ( Type 2 ) 0,706992 10 33 Warbun 0,487633 41 34 D'Cardjoe A10 0,783402 7 35 D'Cardjoe A2 0,621106 17 36 Bougenvile 0,401238 46 37 Threefa 0,510913 35 38 Audy 0,583684 20 39 Banyu Alfa ( Type 1 ) 0,542438 29 40 Banyu Alfa ( Tyep 2 ) 0,717162 9 41 Putri ITK 0,530801 30 42 Wiwit Jayantina 0,345075 48 43 Warung Abang Jon 0,432271 44 44 Gue 0,547538 27 45 Hera 0,498565 40 46 Raflesia ( Type 1 ) 0,504243 38 47 Raflesia ( Type 2 ) 0,528934 31 48 D'Cardjoe B1 0,523533 32 49 Dea 0,54569 28 50 Pink ( Type 1 ) 0,558562 24 51 Pink ( Type 2 ) 0,579991 21
Hasil  perhitungan  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  kos  tersebut  diimplementasikan menjadi sebuah website yang bernama SMART KOS, website ini dapat di akses melalui alamat atau link sebagai  berikut: https://smart-kos.000webhostapp.com/ .  Adapun  hasil website “SMART KOS” yang telah dibuat dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Hasil Website SMART KOS
Pengujian hasil SPK pada website dilakukan dengan menyesuaikan antara hasil pada website dengan hasil perhitungan excel, hasil excel dapat dilihat pada Gambar 6 dan website Gambar 7.
Gambar 6 Hasil Perhitungan Excel
Gambar 7 Hasil Rekomendasi SMART KOS
Setiap alternatif yang tampil akan memiliki score dan berguna untuk memastikan bahwa score tertinggi adalah alternatif kos yang terbaik. Apabila didapatkan hasil antara perhitungan excel dengan score pada website sama maka hasil rekomendasi yang tampil pada website sudah tepat. Adapun rumus untuk mencari nilai presentase dapat dilihat pada survei dan perhitungan berikut.
Gambar 8 Hasil Perspektif User
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 =
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑝𝑒𝑘𝑡𝑖𝑓 𝑈𝑠𝑒𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑅𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛 ∗ 100% = 54 56 ∗ 100% = 96%

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  kriteria, rincian kriteria dan bobot yang digunakan dalam proses pemilihan kos sangat berpengaruh pada hasil perhitungan yang diperoleh dalam Sistem Pendukung Keputusan yang dilakukan. Adapun survei  dalam  pengujian  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  kos  tersebut  didapatkan  hasil presentase perspektif user sebesar 96%, sehingga  dapat  disimpulkan bahwa dari dilakukannya pengujian terhadap hasil presentase perspektif user tersebut mendapatkan hasil berupa performa sistem SMART KOS yang sudah cukup akurat untuk dijalankan dan digunakan. Metode Simple Multi  Attribute  Rating  Technique (SMART)  dan  ROC  telah  berhasil  diterapkan  dalam sistem pendukung keputusan yang telah dibuat.

## SARAN
Penelitian ini menunjukkan bahwa untuk menjaga dan memelihara keakuratan data maka perlu dilakukan proses update informasi dalam hal data rincian kriteria kos dan alternatif baru secara berkelanjutan.

## DAFTAR PUSTAKA
ASNIADI, Daryanto, & Muharom, L. A. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kost di  Sekitar  Kampus  Unmuh  Jember  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW ) .
Daniati, E. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kost di Sekitar Kampus UNP Kediri Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW). Seminar  Nasional  Teknologi Informasi Dan Multimedia , 6–8.
Editorial Tim. (2022, April 12). Pengertian Skala Likert dan Contoh Cara Hitung Kuesionernya .
Diedit.Com. https://www.diedit.com/skala-likert/
Fadillah,  R.,  Anglenia,  P.,  Syaputri,  A.  W.,  &  Mustakim.  (2019).  Penerapan  Metode  Simple Multi-Attribute Rating Technique Untuk Pemilihan Lokasi Kos Terbaik di Kawasan UIN Suska Riau. Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Manajemen Sistem Informasi , 5 (1).
Magrisa, T., Wardhani, K. D. K., & Saf, M. R. A. (2018). Implementasi Metode SMART pada
Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kegiatan  Ekstrakurikuler  Untuk  Siswa  SMA.
Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , 13 (1).
Murti,  A.  C.,  &  Triyanto,  W.  A.  (2021).  Analisa  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique
(SMART) dan Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Mendukung Gerakan Masyarakat Hidup Sehat. Indonesian Journal of Technology, Informatics and Science (IJTIS) , 2 (2), 81– 84. https://doi.org/10.24176/ijtis.v2i2.6310
Kania,  Raden;  Effendy,  Rustam;  Risdiyansyah,  A.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Karyawan  Teladan  di  Universitas  Banten  Jaya  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weigthting (SAW). Jurnal Sistem Informasi Dan Informatika (Simika) , 4 (1), 57– 72. https://doi.org/10.47080/simika.v4i1.1186
Sibyan, H. (2020). Implementasi Metode SMART pada Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Sekolah. Jurnal Penelitian Dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNSIQ , 7 (1),
78–83.
Sina, R. A., Letelay, K., & Sihotang, D. M. (2018). Penerapan Metode Multi Factor Evaluation Process  pada  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Permohonan  Pinjaman Nasabah pada Koperasi Simpan Pinjam Gloria. J-ICON , 6 (2), 35–39.
Thoyibah, N., Latipah, & Muchayan, A. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode SMART. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer) , 10 (2), 232–240. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v10i2.940
Widiatmoko, R. T. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kost di Babarsari dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Berbasis Web . 21.