## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYEWAAN KOS-KOSAN DI DESA ANJANI MENGUNAKAN METODE SIMPLE ADAPTING WEIGHTING (SAW) BERBASIS WEB
(BOARDING RENTAL DECISION SUPPORT SYSTEM IN ANJANI VILLAGE USING WEB-BASED SIMPLE ADAPTING WEIGHTING (SAW) METHOD)
Zulkarnaen 1) , Antarul Aziz 2)
1) Teknik Informatika, 2) Sistem Informasi. Jl. Raya Mataram Lb.Lombok KM.49 Anjani Lombok Timur-NTB, Indonesia e-mail: zolcake@gmail.com 1) , antarulaziz11@gmail.com 2)

## ABSTRAK
Sarana keberadaan kost di sekitar fasilitas publik sangat diharapkan dan menguntungkan bagi mahasiswa yang datang dari luar daerah untuk menuntut ilmu di perguruan tinggi. Namun, banyaknya pilihan kost dengan harga, fasilitas,  dan  jarak  yang berbeda-beda membuat mahasiswa  bingung  dalam  memilih  tempat  tinggal  sementara. Untuk  mengatasi  masalah  ini,  digunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  berbasis  web  pada  sebuah sistem  pendukung  keputusan.  Sistem  ini  memberikan  rekomendasi  atau  saran  tempat  kost  yang  sesuai  dengan kriteria  yang  diinputkan  oleh  pengguna.  Pengguna  akan  menginputkan  kriteria  dan  alternatif  pada  sistem, kemudian sistem akan  melakukan proses perhitungan untuk memberikan daftar  rekomendasi tempat kost.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat membantu calon penyewa kost dalam memilih alternatif tempat kost yang direkomendasikan berdasarkan kriteria dan inputan pengguna menggunakan metode SAW adanya sistem ini,  mahasiswa  dapat  lebih  mudah  dalam  mencari  tempat  tinggal  sementara  yang  sesuai  dengan  kebutuhan mereka.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Tempat Tinggal Sementara, Simple Adapting Weghting (SAW).

## ABSTRACT
The existence of boarding houses around public facilities is very desirable and beneficial for students who come from outside the area to study at university. However, the many choices of boarding houses with different prices, facilities and distances make students confused when choosing a temporary place to live. To overcome this problem, the web-based Simple Additive Weighting (SAW) method is used in a decision support system. This system provides recommendations  or  suggestions  for boarding houses  that match  the  criteria  entered  by  the  user. The user  will input criteria and alternatives into the system, then the system will carry out a calculation process to provide a list of recommended boarding places. The research results show that this system can help prospective boarding house renters  in  choosing  recommended  alternative  boarding  places  based  on  criteria  and  user  input  using  the  SAW method. With this system, students can more easily find temporary housing that suits their needs.
Keywords: decision support system, boarding houses, Simple Adapting Weghting (SAW), recommended.

## I. P ENDAHULUAN
erkembangan  teknologi  saat  ini  semakin maju  dan  berkembang  semakin  cepat, khususnya  dibidang  teknologi  informasi. Pemanfaatannya yang luas dalam berbagai bidang kehidupan  yang  menyebabkan  manusia  berusaha membuat  sesuatu  untuk  mempermudah  segala aktifitasnya. Hal ini berkaitan dengan penggunaan perangkat komputer, program aplikasi pendukung, perangkat komunikasi dan internet sebagai sarana pengelolaan  informasi.  Implementasi  komputer sudah  meliputi  berbagai  bidang  salah  satunya untuk akses mencari informasi pencarian kost.
Salah  satu  sarana  yang  dipersiapkan  dalam menunjang  pendidikan tersebut adalah rumah kos untuk tempat tinggal sementara selama menempuh pendidikan  terutama  mahasiswa  dari  luar  daerah ataupun di luar tempat tinggal dimana penyediaan sarana ini bukan hal yang baru karena jasa ini sudah lama hadir dan hampir setiap mahasiswa dari luar kota  atau  luar  pulau  menggunakannya.  Berbagai macam jenis dan bentuk kos yang ditawarkan oleh pebisnis rumah kos dengan ditunjang oleh fasilitas maupun  harga  yang  lebih  terjangkau,  hal  ini membuat mahasiswa memilih banyak pilihan jenis rumah  kos  yang  susuai  keinginan  mahasiswa tersebut.
Kondisi ini tentunya menimbulkan kesulitan khususnya para mahasiswa yang ingin memperlancar  kegiatan  belajar,  bersosialisasi  dan menampung  keinginan  untuk  mandiri.  Sebagai pendatang  di  suatu  daerah,  pemilihan  kos-kosan yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  diharapkan, menjadi  suatu  hal  yang  penting.  Tersedianya banyak  informasi  mengenai  kos-kosan  dapat menimbulkan keraguan, kebingungan, dan kesulitan  dalam  memilih  kos-kosan  yang  sesuai. Ada  beberapa  pertanyaan  yang  timbul  dalam memperoleh kos yang sesuai dengan keinginannya, seperti fasilitas kosnya apakah lengkap atau tidak, jarak  rumah  kos  dengan  pendidikan,  lokasi  kos yang  strategis,  berapa  harganya,  apakah  harga tersebut sudah termasuk biaya fasilitas yangtersedia  di  dalam  kos  atau  tidak,  dan bagaimana  sistem  kontrak  yang  di  tetapkan  oleh kos tersebut.
Dengan  dibuatnya  sebuah  SPK  (Sistem Pendukung  Keputusan)  Penyewaan  Tempat  Kost diharapkan bisa membantu menyelesaikan masalah alternatif  tempat  tinggal.  Oleh  karena  itu dibutuhkan  program  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  untuk  penyewaan  tempat  tinggal
sementara atau kost. Sistem pendukung keputusan merupakan  suatu  sistem  berbasis  komputer  yang bertujuan untuk membantu pengambilan keputusan dengan  memanfaatkan  data  dan  model  untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tidak terstruktur.  Model  yang  digunakan  dalam  sistem pendukung keputusan ini adalah metode SAW.

## II. STUDI PUSTAKA
Penelitian yang dilakukan Sugianto, Yulianti,  dan  Anra,  (2016),  membahas  tentang sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  tempat kost  khusus  mahasiswa  dengan  metode  AHP  dan TOPSIS berbasis web, penelitian ini menggunakan penilaian kriteria jarak dari kost ke kampus, biaya sewa,  luas  kamar,  keamanan,  batasan  jam  malam dan  alternatif,  kriteria  dan  alternative  dilakukan dengan  perbandingan  berpasangan,  hasil  yang dapat  dari  sistem  ini  untuk  membantu  mahasiswa dalam  memilih  tempat  kost  yang  tepat  sesuai dengan  kriteria  yang  diinginkan  oleh  mahasiswa tersebut.
Penelitian yang dilakukan oleh Erna Daniati, (2015),  membahas  tentang  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  kost  disekitar  kampus  unp Kediri  menggunakan  metode simple  additive weighting  (SAW) ,  penelitian  ini  menggunakan kriteria  bobot,  biaya,  jarak,  fasilitas,  luas  kamar, dan  vector  bobot,  hasil  yang  didapat  sistem  ini untuk mencari dan memilih kost dalam sistem ini dilakukan melalui proses pencarian dengan metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) yang  terbukti efektif  dan  efisien  untuk  membantu  pencari  kost dalam  hal  menentukan  kost  yang  sesuai kriterianya.
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh Ronanda  Hardiyan,  (2017),  membahas  tentang sistem penunjang keputusan pemilihan rumah kost berbasis  sig  ,  penelitian  ini  menggunakan parameter  yaitu keamanan rumah kos, harga sewa dari  rumah  kos,  jarak  rumah  kos  dengan  tempat pendidikan, fasilitas rumah kost dan suasana lokasi rumah kos.
Penilaian didasarkan pada hasil pembobotan parameter-parameter  dengan  proses  perhitungan menggunakan  metode simple  additive  weighting (SAW) yang  input  utamanya  adalah  persepsi manusia.  Hasil  penilaian  nantinya  digunakan sebagai  2  bahan  pertimbangan  dalam  pemilihan rumah kost bagi mahasiswa. Keputusan rumah kost terbaik  dihasilkan  berupa  tahapan  nilai  alternatif rumah  kost  sebagai  rekomendasi  bagi  mahasiswa
P
untuk  memilih  rumah  kost  yang  paling  tepat berdasarkan  parameter-parameter  yang  telah ditetapkan.
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh Ahmad  Fauzan  Azzhuri,  (2021),  membahas tentang  sistem  penndukung  keputusan  pemilihan indikos menggunakan metode topsis,penelitian ini menggunakan kriteria harga, fasilitas, kenyamanan,  keamanan,  kebersihan,  dan  jarak. Dengan  meggunakan  metode  TOPSIS  ( Techique for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution) yang dapat membantu mahasiswa untuk mencari tempat kost yang terbaik. Metode TOPSIS (Techique  for  Order  Preference  by  Similarity  to Ideal Solution) digunakan karena konsepnya yang sederhana, mudah dipahami,komputasinya efisien, dan  memiliki  kemampuan  untuk  mengukur kriteria-kriteria  dari  alternatif-alternatif  keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana.
Penelitian  terakhir  yang  sejenis  yaitu penelitian  yang  dilakukan  Khairil  Azhar,  (2013) membahas  tentang  alikasi  pencarian  rumah  kost menggunakan  metode  perbandingan  eksponensial (MPE),  penelitian  ini  tidak  menggukan  kriteria melainkan  menggunakan  metode  perbandingan eksponensial  pada  proses  pencarian.  Proses pencarian  pada  sistem  ini  dimulai  dengan mamasukkan  tingkat  kepentingan  dan  kemudian sistem menampilkan hasil sesuai dengan perhitungan  metode  perbandingan  eskponensial hasil  yang  didapat  dengan  penerapan  metode eksponensial  dalam  sistem  initelah  berhasil memberikan alternatif atau solusi keputusan yang baik bagi pencari rumahkost.
Kesimpulan  dari  beberapa  peneliti  terkait dengan  penerapan  metode  AHP,  TOPSIS  atau SAW  dalam  sistem  pendukung  keputusan penyewaan  kos  dapat  memberikan  rekomendasi atau keputusan  alternatif kos yang terbaik susuai dengan  kriteria  yang  diinginkan  kepada  user berdasarkan  perhitungan  metode  AHP,TOPSIS atau SAW.

## III. METODE PENELITIAN
A. Pengumpulan Data
1. Observasi
Observasi  merupakan  pengumpulan  data yang  dilakukan  dengan  cara  mendatangi langsung dan mempelajari sistem yang terjadi di
Rumah  Kost  di  dusun  kepah  secara  nyata ditempat kejadian.
2. Wawancara Wawancara  dilakukan  untuk  memenuhi kebutuhan  data  dan  kebutuhan  sistem.  Dalam wawancara  ini  peneliti  melakukan  wawancara kepada  bebrapa  pemilik  kos  dan  pengunjung yang berada  di tempt kos kosan di dusun kepah.
3. Studi Pustaka
Mengumpulkan  data  dengan      mempelajari masalah yang berhubungan dengan objek yang diteliti, bersumber dari buku-buku pedoman dan jurnal,  literatur  yang  disusun  oleh  para  ahli untuk  melengkapi  data  yang  diperlukan  dalam penelitian.Adapun  beberapa  buku  dan  jurnal yang  digunakan  dalam  mengumpulkan  data- data  yang  dibutuhkan  yaitu  buku  –  buku  yang berkaitan dengan sistem pendukung keputusaan penyewaan  kos-kosan  dan  jurnal-jurnal  sistem pendukung keputusan.

## B. Tahap Pengembangan Sistem
1. Analisis Kebutuhan
Kebutuhan sistem
mencangkup kebutuhan  data.  Yaitu  data-data  yang diperlukan didalam penelitian ini, antara lain:
a. Data  Tempat  Tinggal  kost  yang  terdapat di dusun kepah.
b. Kriteria.
c. Bobot Kriteria.
Dalam  metode  penelitian  ini  ada  bobot dan kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan  tempat  kost  sesuai  keinginan. Adapun kriterianya adalah :
1) Bobot Kriteria (C) Keterangan C1 Biaya C2 Jarak C3 Fasilitas C4 Luas Kamar Dari  kriteria  tersebut,  maka  ditentukan suatu tingkatan kepentingan kriteria berdasarkan `nilai bobot yang telah ditentukanke  dalam  bilangan  fuzzy.  Rating kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria adalah sebagai berikut :
2) Bobot Kriteria Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Rendah ( SR ) 1 Rendah ( R ) 2 Cukup ( C ) 3 Tinggi ( T ) 4 Sangat Tinggi ( ST ) 5 3) Kriteria Biaya Variabel  Biaya  dikonversikan  dengan bilangan fuzzy dibawah ini: Biaya Nilai >=3.000.000 1 >2.500.000<3.000.000 2 >2.000.000 <=2.500.000 3 >1.500.000 <=2.000.000 4 <=1.500.000 5 4) Kriteria Jarak
Variabel  Jarak  dikonversikan  dengan bilangan fuzzy dibawah ini :
Jarak Nilai >500 m 1 > 300 <=500 m 2 > 200 m <=300 m 3 > 100 m <=200 m 4 <= 100 m 5
5) Kriteria Fasilitas
Variabel  Fasilitas  dikonversikan  dengan bilangan fuzzy dibawah ini:
Fasilitas Nilai Kasur, lemari 1 Kasur,  Lemari, listrik 2 Kasur, Lemari, Listrik, Air 3 Kasur,Lemari, Listrik,Air, Wifi 4 Kasur, Lemari, Listirk, Air, Wifi Kipas Angin 5 6) Kriteria Luas Kamar Variabel Luas Kamar dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini :
Luas Kamar Nilai 1 x 3 m² 1 2 x 2 m² 2 3 x 2 m² 3 4 x 2 m² 4
5 x 2 m 5

## 7) Vektor Bobot (W)
Pengambil  keputusan  memberikan  bobot, berdasarkan  tingkat  kepentingan  masing- masing kriteria yang dibutuhkan.
Kriteria ( C ) Nilai Biaya  ( C1 ) 4 Jarak  ( C2 ) 3 Fasilitas ( C3 ) 2 Luas kamar ( C4 ) 2 W = (4, 3, 2, 2,)
2. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  yang  akan  dirancang adalah Data Flow Diagram (DFD), flowchart sistem, relasi antar tabel, implementasi sistem dan  struktur  program  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  kos-kosan  dengan  jarak terdekat (ideal positif).
a. Flowchart Sistem

## Gambar 1 Flowchart Sistem
Keterangan proses awal dalam menjalankan aplikasi  ini  adalah  kita  harus  terlebih  dahulu melakukan  proses  login,  setelah  berhasil maka kita  akan  diarahkan  ke  halaman  input  data kost,admin  juga  dapa  menginput  kriteria  dan alternatif  dan  halaman  user  melakukan    input alternatif kos, kriteria,melakukan proses perhitungan  dan  menampilkan  hasil.  Pada halaman  admin  dan  user  terdapat  sub  menu perhitungan metode SAW
b. Flowchart Sistem SAW

## Gambar 2 Flowchart Sistem SAW
Keterangan :
Pada flowchart metode  SAW  pada  mulanya kita  harus  menginputkan  data  nilai  kriteria  yang dibutuhkan  terlebih  dahulu  mulai  dari  harga, fasilitas, jarak, dan luas kamar. Setelah itu diproses dari  data  inputan  yang  sebelumnya  dengan  skor kriteria  yang  ada.  Setelah  itu  kita  masuk  pada proses  normalisasi  kemudian  setelah  menghitung nilai matriks normalisasi maka nilai tersebut akan dikalikan lagi dengan bobot yang sudah ditentukan sebelumnya. Setelah semua selesai dihitung maka proses  selanjutnya  adalah  melakukan  proses perangkingan dari setiap data yang ada.

## c. DFD Level 1

## Gambar 3. DFD Level 1
Pada gambar dapat diketahui entitas luar yang terlibat adalah admin dan pengunjung.

## 1) Admin
Admin  yang  bertugas  menginputkan  data  user, data  kost,  data  kriteria.  Selain  itu  admin  dapat melakukan  insert,  update,  delete  pada  setiap form data yang di inputkan
a) Merupakan pengelola data dengan hak akses penuh .
b) Mempunyai  hak  akses insert,  update,  delete data kost.
c) Mempunyai  hak  akses,  update,  delete  data alternatif.
d) Mempunyai hak akses melakukan normasilasi alternatif e) Mempunyai  hak  akses  melihat  hasil perhitungan 2) Pengunjung Pengunjung  yang  bertugas  menginputkan  data alternatif, data kriteria dan bobot dan normalisai alternatif. Selain itu pengunjung dapat
melakukan  insert,  update,  delete  pada  setiap form data yang di inputkan.
a) Merupakan pengelola data dengan hak akses penuh.
b) Mempunyai  hak  akses insert,  update,  delete data alternatif.
c) Mempunyai  hak  akses  ,  update,  delete  data kriteria dan bobot
d) Mempunyai hak akses melakukan normasilasi alternatif e) Mempunyai  hak  akses  melihat  hasil perhitungan

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Tampilan Program
a. Tampilan Halaman Login
Halaman  login  merupakan  halaman  yang pertama kali muncul pada sistem login, dimana pada  halaman  ini  terdapat  sebuah  form  yang harus diisi dengan username dan password tiap . Jika username dan password benar maka akan muncul tampilan akun yang berbeda untuk tiap- tiap  level  akses  sesuai  dengan  username  dan password yang telah diisi, jika belum mendaftar sebagai  admin  atau  user  terlebih  dahulu mendaftar ditunjukan dalam Gambar 4.1.

## Gambar 4. Halaman Login
b. Tampilan  Menu  Dasboard  Admin  dan pengunjung
Menu  tampilan  dasboard  admin  dan pengunjung yang di dalamnya terdapat beberapa menu  yaitu    admin  atau  pengunjung    dapat melihat  data  kos,  subkriteria,  matrik,  hasil perhitungan,tentang  dan  setiap  menu  memiliki fungsi  masing-masing  seperti  pada  gambar  4.2 berikut.

## Gambar 5.   Menu Dasboard Admin
Dan Pengunjung
c. Tampilan Menu Data  Kos  Admin Menu  tampilan    admin  berfungsi  untuk menambahkan  data  rumah  kost  data  alternatif, bobot  kriteria,  matrik  perhitungan  setiap alternatif yang akan di hitung , meng-edit data, menghapus data serta melihat hasil perhitungan, seperti pada gambar 4.3 berikut
Gambar 6. Menu Data Kos Admin
d. Tampilan Menu Data Kos  Pengunjung
Di  menu  ini  pengunjung  dapat melihat  kos- kos  yang  akan  di  hitung  untuk  memberikan rekomendasi  kos  yang  terbaik,  seperti  pada gambar 4.4 berikut.
Gambar 7. Menu Data Kos Pengunjung
e. Tampilan menu input data kos
Menu  tampilan  input  data  kos  yang  di lakukan  oleh  admin  dimana  disini  admin melakukan  penginputan  data  kos,  seperti  pada gambar 4.5 berikut.
Gambar 8.  Menu input data kos
f. Tampilan Menu edit data kos
Menu  tampilan  edit  data  kos  disni  admin dapat  mengedit  data  kos  yang  sudah  di  input seperti pada gambar 4.6 berikut.
Gambar 9. edit data kos
g. Tampilan  Menu  Subkriteria  Admin  dan
Pengunjung
Di  menu  ini  terdapat  tiap-tiap  subkritera beserta  nilai  yang  sudah  di  tentukan  dari  hasil analisis, seperti pada gambar 4.7 berikut.

## Gambar 10. Menu Subkriteria Admin Dan Pengunjung
h. Tampilan  Menu  alternatif  Admin  dan
Pengunjung
Di  sini  admin  dan  pengunjung  dapat menginput,edit,hapus  alternatif  kos  yang  akan di hitung, seperti pada gambar 4.8 berikut.

## Gambar 11. Menu Alternatif Admin Dan
Pengunjung
i. Tampilan  menu  input  alternatit  admin  atau pengunjung
Pada  tampilan  menu  ini  admin  atau pengunjung  menginputkan  data  alternatif  kos yang  akan  di  cari  rekomendasi  kos  alternatif yang terbaik, seperti pada gambar 4.9 berikut.
Gambar 12.  Menu input alternatif admin atau pengunjung
j. Tampilan Menu Edit Bobot Kriteria
Tampilan  menu  edit  bobt  kriteria  dimana user dapat melakukan edit bobot keriteria yang sesui  dengan  keinginan,  seperti  pada  gambar 4.10 berikut.
Gambar 13.  menu edit bobot kriteria
k. Tampilan  Menu  Bobot  Kritera  Admin  dan Pengunjung
Di  menu  ini  admin  atau  pengunjung  bisa mengedit,hapus  kriteria  dan  bobot  yang  ada pada aplikasi, seperti pada gambar 4.11 berikut.
Gambar 14. Menu Bobot Kriteria Dan Pengunjung
l. Tampilan  Menu  input  Matrik  Perhitungan Admin dan Pengunjung
Di  menu  ini  admin  atau  pengunjung  harus menginputkan  alternatif  yaitu  nama  alternatif ,kriteria dan value yang nanti akan di hitung dari untuk  mencari  alternatif    seperti  pada  gambar berikut.
Gambar 15. Menu input matrik perhitungan
m. Tampilan  Menu  hasil    Matrik  Perhitungan Admin dan Pengunjung
Di  menu  ini  admin  atau  pengunjung  dapat melihat  hasi  matrik  perhitungan  dari  beberapa alternatif, seperti pada gambar 4.13 berikut.
Gambar 16. Menu hasil  Matrik Perhitungan Admin Dan Pengunjung
n. Tampilan Menu Hasil Perhitungan Admin Dan
Pengunjung
Di menu ini menampilkan hasil perhitungan alternatif  kos  yang  telah  di  input  dan  hasil perhitungan tadi menampilkan alternatif yang di rekomendasikan pada gambar 4.14 berikut.

## Gambar 17. Menu Hasil Perhitungan Admin Dan Pengunjung
1. Proses Perhitungan Manual
Dalam   penelitian   ini    akan dicontohkan satu perhitungan  untuk  mencari  tempat  kost  dari  3 kost dan 1 pengunjung.
Pengambilan  keputusan  memberikan  bobot preferensi sebagai : W = (4, 3, 2, 2)
Tabel  1. Bobot Preferensi Alternatif Kriteria C1 Biaya C2 Jarak C3 Fasilita s C4 Luas kamar Kost1 (DarulAbsor) 5 5 3 2 Kost2 (An- Nur) 4 4 2 2 Kost3 (Ar-rofah Mina) 5 5 3 1
Matrik  keputusan      yang      tebentuk  adalah sebagai berikut :
Normalisasi Matrix Kost 1 (K1) :
Kost 2 (K2) :
Kost 3 (K3) :
Normalisai matriks R  yang  diperoleh dari hasil normalisasi matriks X sebagai berikut :
Selanjutnya akan dibuat  perkalian matriks W * R dan penjumlahan hasil perkalian untuk
memperoleh alternatif terbaik dengan
melakukan  perangkingan nilai  terbesar  sebagai berikut :
Vkost1 = (0.8*4) + (0.8*3) + (1*2) + (1*2)
= 9,6
Vkost2  =  (1*4)  +  (1*3)  +  (0,67*2)  + (1*2) = 10,3
Vkost3  =  (0.8*4)+(0.8*3)  +  (1*2)  + (0,5*2)
= 8,6
Dengan demikian alternatif (Kost1) adalah alternatif  yang  terpilih  sebagai alternatif  kost yang sesuai kriteria.

## V. K ESIMPULAN
Berikut adalah kesimpulan dari proses pembuatan aplikasi penyewaan  kost :
1. Sistem pendukung keputusan ini di buat untuk mengatasi  permasalahan  yang  di  alami mahasiswa  dalam  menentukan  kos  yang terbaik  dengan  cara    menggunakan  metode
SAW. 2. Keputusan  final  yang  di  ambil  sepenuhnya diserahkan  kepada  pencari  kos  karena  sistem ini sebagai pendukung.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Azhar,  K.,  (2013),  Aplikasi  Pencarian  Rumah  Kost Menggunakan  Metode  Perbandingan  Eksponensial (MPE), Pekanbaru, Riau.
[2]  Azzhuri,F,A.,  2021,  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Indikos Metode TOPSIS. Yogyakarta.
[3] Daniati, E., 2015, Sistem pendukung keputusan pemilihan kos  disekitar  Kampus  UNP  Kediri  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW), Kediri.
[4] Hardian,R.,2017, Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Rumah Kost Berbasis SIG,Kedaton.
[5]  HM,  Jogiyanto.  2005.  Analisis  dan  Desain  Sistem Informasi. Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis. : Yogyakarta :Andi.
[6] Kusumadewi, Sri.,Hartati S., Harjoko, A., dan Wardoyo, R.  2006.  Fuzzy  MultiAttribute  Decision  Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta: GrahaIlmu.
[7]  Kusrini,  2007,  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Penerbit Andi.
[8]  Kristanto.  A.,  2005,  Analisis  dan  Desain  Sistem Informasi, Graha Ilmu, Yogyakarta
[9] Mastering CMS Programming with PHP & MySQL. 2011 (Gratia, Ed). Yogyakarta : ANDI.
[10]  Sugianto,  H.,  Yulianti,  dan  Anra,  H.,  2016,  Sistem Pendukung          Keputusan  Pemilihan  Tempat  Kos Khusus  Mahasiswa  Berbasis  AHP  dan  Topsis Berbasis Web, studi kasus : kota Pontianak.
[11]  Sutabri,  Tata,  2012,  Analisis  sistem  informasi  , Yogyakarta: Penerbit Andi.
[12]  Yakub,  2012,  Pengantar  Sistem  Informasi,  Graha Ilmu,Yogyakarta