## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 1 | Issue 2 | December (2018)
IJUBI
Indonesian Journal ---- of ---- Business Intelligence
IJUBI - V OL . 1 N O . 2 (2018): 76 - 80

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MENGGUNAKAN MENGGUNAKAN METODE MULTI ATRIBUTE UTILITY THEORY (MAUT) UNTUK PENENTUAN BANTUAN RUMAH TINGGAL SEHAT
Wahyu Widodo 1 , Idi Nastoto 2 12 Teknik Informatika, STMIK El Rahma
1 wahyu@stmikelrahma.ac.id, 2 nastoto@gmail.com
12 Jl. Sisingamangaraja No.76 Karangkajen Mergangsang Yogyakarta

## Keywords:
Decision support system, multi attribute utility theory, home stay healthy.

## Abstract
Candi  is  one  of  the  villages  in  Gunungkidul  Regency,  Special  Region  of Yogyakarta.  Candi  Village  has  20  hamlets.  In  the  area  of  the  Candi  Village, there are houses which are healthy and houses are not healthy. With the area of 20 hamlets, the village of Candi has difficulty in determining a healthy home to live and an unhealthy house to live. From the above problems, the decision support system is a necessity to resolve the Government problems in Candirejo Village.  Decision  support  systems  are  designed  using  the  Multi  Attribute Utility Theory (MAUT) method. To determine which houses stay healthy or not healthy, there are 23 criteria, with two alternatives. With the establishment of  a  decision  support  system  using  the  MAUT  method,  the  Government  of Candirejo Village can easily determine which houses are healthy living and unhealthy homes.
Kata Kunci:
Sistem pendukung keputusan, multi attribute utility theory, rumah tinggal sehat.

## Abstrak
Candi merupakan salah satu desa yang berada di Kabupaten Gunungkidul, Daerah Istimewa Yogyakarta. Desa Candi  memiliki 20 dusun. Di wilayah Desa Candi tesebar rumah – rumah penduduk  terdapat rumah tinggal sehat dan rumah tinggal tidak sehat. Dengan wilayah 20 Dusun Pemerintah Desa Candi kesulitan  dalam  menentukan  rumah  sehat  tinggal  dan  rumah  tidak  sehat tinggal.  Dari  permasalahan  di  atas  maka  sistem  pendukung  keputusan menjadi  suatu  kebutuhan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  Pemerintah Desa  Candirejo.  Sistem  pendukung  keputusan  dirancang  dengan mengunakan  metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT).  Untuk menentukan rumah tinggal sehat atau tidak sehat, terdapat 23 kriteria, dengan dua  alternative.  Dengan  dibuatnya  sistem  pendukung  keputusan menggunakan metode MAUT Pemerintah Desa Candirejo bisa dengan mudah menentukan  rumah sehat tinggal dan rumah tidak sehat tinggal.

## Pendahuluan
Candi merupakan salah satu desa yang berada di Kabupaten  Gunungkidul,  Daerah  Istimewa Yogyakarta  yang  memiliki  20  Dusun  dan  tidak semua penduduk memiliki rumah sehat. Saat ini Pemerintah  Desa  Candi    sedang  melakukan seleksi penentuan bantuan bagi penduduk  yang memiliki  rumah  tidak  sehat.  Proses  seleksi dilakukan  secara  manual  sehingga  kesulitan dalam  menentukan  rumah  tinggal  penduduk masuk  kategori  rumah  sehat  atau  rumah  tidak sehat.  Terkadang  proses  seleksi  manual
mengakibatkan kesenjangan social  dan  sebagian mengklaim  pemerintah  desa  tidak  adil  dalam memutuskan  pemberian  bantuan.  Hal  tersebut dikarenakan  sistem  pengambilan  keputusan masih dilakukan dengan cara yang manual.
Dari  uraian  di  atas  maka  sistem  pendukung keputusan    menjadi  suatu  kebutuhan  untuk menyelesaikan  permasalahan  Pemerintah  Desa Candi. Sistem pendukung keputusan yang dibuat menggunakan      metode Multi  Attribute  Utility Theory (MAUT).  Multi  Attribute  Utility  Theory merupakan metode sistem pendukung keputusan
IJUBI - V OL . 1 N O . 2 (2018): 76 - 80
yang  digunakan  untuk  merubah  dari  beberapa kepentingan kedalam nilai numerik dengan skala 0-1  dengan  0  mewakili  pilihan  terburuk  dan  1 terbaik  [1][4][5].  Dari  hal  tersebut  maka  sistem pendukung  keputusan  dengan  metode  MAUT tepat  digunakan  untuk  menentukan  rumah tinggal sehat, dimana data yang digunakan, dari beberapa  kepentingan  harus  dirubah  ke  nilai numerik.

## Landasan Teori
Sistem  pendukung  keputusan  atau Decision Support Sistem (DSS) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan dalam situasi yang semterstruktur dan situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tidak seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan dibuat [2].
Dalam  Undang-undang  Nomor  4  Tahun  1992 tentang Perumahan dan Permukiman, perumahan  adalah  kelompok  rumah  yang berfungsi sebagai lingkungan tempat tinggal atau lingkungan  hunian  yang  dilengkapi  dengan prasarana dan sarana lingkungan. Rumah yang di maksud dalam alinea pertama adalah bangunan yang  berfungsi  sebagai  tempat  tinggal  atau hunian  dan  sarana  pembinaan  keluarga[3]. Menurut WHO, rumah adalah struktur fisik atau bangunan  untuk  tempat  berlindung,  dimana lingkungan  berguna  untuk  kesehatan  jasmani dan  rohani  serta  keadaan  sosialnya  baik  untuk kesehatan keluarga dan individu.
Dengan demikian dapat dikatakan bahwa rumah sehat  adalah  bangunan  tempat  berlindung  dan beristirahat  serta  sebagai  sarana  pembinaan keluarga  yang  menumbuhkan  kehidupan  sehat secara fisik, mental dan sosial, sehingga seluruh anggota keluarga dapat bekerja secara  produktif. Oleh  karena  itu  keberadaan  perumahan  yang sehat, aman,serasi, teratur sangat diperlukan agar fungsi  dan  kegunaan  rumah  dapat  terpenuhi dengan baik.
Ada  23  kriteria  (K n )  untuk  menentukan  rumah sehat.  Berikut  kriteria  rumah  sehat  menurut KEMENKES 829 TAHUN 1999 seperti berikut.
K1  : Terbuat  dari  bahan  yang  dapat melepas zat-zat yang dapat membahayakan kesehatan, antara lain, debu total tidak lebih dari 150 μg/m3, asbes  bebas  tidak  melebihi  0,5 fiber/m3/4  jam  dan  Timah  hitam tidak melebihi 300 mg/kg.
K2  : Terbuat  dari  bahan  yang  dapat memicu tumbuh dan berkembangnya mikroorganisme patogen.
K3  : Lantai  yang  kedap  air  dan  mudah dibersihkan.
K4  : Dinding,  Di  ruang  tidur  dan  ruang keluarga dilengkapi dengan  ventilasi untuk  pengaturan  sirkulasi  udara. Kamar  mandi  dan  tempat  cuci  harus kedap air dan mudah dibersihkan.
K5  : Langit-langit harus mudah dibersihkan dan tidak rawan kecelakaan. K6  : Bubungan  rumah  yang  memiliki tinggi  lebih  dari  sama  dengan  10  m harus  dilengkapi  dengan  penangkal petir.
K7  : Ruang  di  dalam  rumah  harus  ada ruang  tamu,  ruang  keluarga,  ruang makan,  ruang  tidur,  ruang  dapur, ruang  mandi,  dan  ruang  bermain anak.
K8  :
Ruang dapur harus memiliki pembuangan asap. K9  : Pencahayaan  dalam  ruangan  harus dapat  menerangi  seluruh  ruangan.
Intensitas minimal pencahayaan
dalam ruangan adalah 60 lux dan tidak menyilaukan.
K10 : Suhu udara  berkisar 18° sampai 30° C. K11 : Kelembapan  udara  berkisar  antara 40%   sampai 70%. K12 : Konsentrasi  gas  SO2  tidak  melebihi
0,10 ppm/24 jam. K13 : Pertukaran udara (air exchange rate) = 5 kaki kubik per menit per penghuni. K14 : Konsentrasi gas CO tidak melebihi 100 ppm/8 jam.
K15 : Konsentrasi  gas  formaldehid  tidak melebihi 120 mg/m3.
K16 : Luas ventilasi alamiah yang permanen minimal 10% dari luas lantai.
K17 : Tikus bersarang di dalam runah.
K18 : Tersedia  air  bersih  minimal  60 liter/hari/orang.
K19 : Kualitas air harus memenuhi persyaratan  kesehatan  air  bersih  dan air minum sesuai perundang- undangan yang berlaku. K20 : Memiliki sarana penyimpanan makanan yang aman. K21 : Limbah  cair  mencemari  sumber  air, menimbulkan  bau,  dan  mencemari permukaan tanah.
K22 : Limbah  padat  menimbulkan  bau, pencemaran  terhadap  permukaan tanah, serta air tanah. K23 : Luas ruang  tidur minimal 9
meter,tidak  digunakan  lebih  dari  du orang, kecuali anak di bawah umur 5 tahun.
Sistem pendukung keputusan ini menggunakan 2 alternatif yaitu sehat (A1) dan tidak sehat (A2).

## Metode
Multi Attribute Utility Theory (MAUT) digunakan untuk  merubah  dari  beberapa  kepentingan kedalam nilai numerik dengan skala 0-1 dengan 0 mewakili pilihan terburuk dan 1 terbaik. Hal ini memungkinkan  perbandingan  langsung  yang beragam  ukuran  [1].  Hasil  akhirnya  adalah urutan  peringkat  dari  evaluasi  alternatif  yang menggambarkan  pilihan  dari  para  pembuat keputusan.  Nilai  evaluasi  seluruhnya  dapat didefinisikan dengan persamaan 1.
….. (1)
Dimana  v(x)  merupakan  nilai  evaluasi  dari sebuah objek ke i dan wi merupakan bobot yang menentukan  nilai  dari  seberapa  penting  elemen ke  i  terhadap  elemen  lainnya.  Sedangkan  n merupakan  jumlah  elemen.  Total  dari  bobot adalah 1, seperti pada persamaan 2.
….. (2)
Untuk  setiap  dimensi,  nilai  evaluation  vi(x) didefinisikan  sebagai  penjumlahan  dari  atribut- atribut yang relevan, seperti pada persamaan 3.
... ….. (3)
Secara  ringkas  [7-9],  langkah-langkah  dalam metode MAUT adalah sebagai berikut.
1. Pecah sebuah keputusan ke dalam dimensi yang berbeda.
2. Tentukan bobot relatif pada masing-masing dimensi.
3. Daftar semua alternatif.
4. Masukkan  utility  untuk  masing-masing alternative sesuai atributnya.
5. Kalikan  utility  dengan  bobot  untuk menemukan nilai masing-masing alternatif.
Dalam  metode  ini  digunakan  juga  normalisasi matriks  seperti pada persamaan 4.
….. (4)
Keterangan.
U(x) = Normalisasi bobot alternative
X= Bobot alternative
=Bobot alternative terburuk (minimum)
=Bobot alternative terburuk (maksimum)

## Hasil dan Pembahasan
Pada  sistem pendukung  keputusan ini menggunakan  bobot  kriteria  yang  dinyatakan dalam bilangan 0-1. Bobot sub kriteria dinyatakan dalam  bilangan  0-1,   sub  kriteria  YA  digunakan untuk mengisi bobot SEHAT dan TIDAK SEHAT, seta sub kriteria TIDAK juga untuk mengisi bobot SEHAT dan TIDAK SEHAT. Dari data diata dapat diambil  contoh  dengan  dari  satu  rumah.  Hasil data yang diperoleh dari satu rumah dapat dilihat dalam tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Hasil Data yang Diperoleh
Kode Kriteria Bobot Kriteria Sub Kriteria Hasil Bobot Alternatif A1 A2 K1 0,07 Tidak 0,79 0,21 K2 0,04 Ya 0,29 0,71 K3 0,04 Ya 0,78 0,22 K4 0,06 Ya 0,80 0,20 K5 0,03 Tidak 0,28 0,72
IJUBI - V OL . 1 N O . 2 (2018): 76 - 80
Kode Kriteria Bobot Kriteria Sub Kriteria Hasil Bobot Alternatif A1 A2 K6 0,03 Tidak 0,30 0,70 K7 0,04 Ya 0,70 0,30 K8 0,07 Ya 0,79 0,21 K9 0,04 Tidak 0,24 0,76 K10 0,03 Ya 0,77 0,23 K11 0,04 Ya 0,70 0,30 K12 0,04 Tidak 0,33 0,67 K13 0,04 Tidak 0,30 0,70 K14 0,05 Tidak 0,28 0,72 K15 0,03 Ya 0,70 0,30 K16 0,04 Ya 0,77 0,23 K17 0,03 Ya 0,25 0,75 K18 0,07 Tidak 0,28 0,72 K19 0,05 Tidak 0,29 0,71 K20 0,04 Ya 0,70 0,30 K21 0,04 Tidak 0,72 0,28 K22 0,04 Ya 0,30 0,70 K23 0,04 Ya 0,75 0,25
Dari  data  yang  di  peroleh  diatas  maka  dapat  di ambil nilai minimum dan maksimum dari setiap alternatif. Nilai minimum dan maksimum dapat di lihat pada tabel 2 berikut ini.

## Tabel 2. Nilai Maksimum dan Minimum Alternatif
Alternatif Keterangan Nilai A1 Nilai Maksimum 0,80 A1 Nilai Minimum 0,24 A2 Nilai Maksimum 0,76 A2 Nilai Minimum 0,20
Langkah  selanjutnya  mencari  nilai utility pada
setiap criteria dan alternative dengan menggunakan  rumus  persamaan  4.  Contoh perhitungannya seperti pada tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Normalisasi Bobot Alternatif
Normalisasi bobot alternative Hasil A1 A2 UK1 0,982142857 0,017857143 UK2 0,089285714 0,910714286 UK3 0,089285714 0,910714286 UK4 1 0 UK5 0,071428571 0,928571429 UK6 0,107142857 0,892857143 UK7 0,821428571 0,178571429 UK8 0,982142857 0,017857143 UK9 0 1 UK10 0,946428571 0,053571429 UK11 0,821428571 0,178571429 UK12 0,160714286 0,839285714 UK13 0,107142857 0,892857143 UK14 0,071428571 0,928571429 UK15 0,821428571 0,178571429 UK16 0,946428571 0,053571429
Normalisasi bobot alternative Hasil A1 A2 UK17 0,017857143 0,982142857 UK18 0,071428571 0,928571429 UK19 0,089285714 0,910714286 UK20 0,821428571 0,178571429 UK21 0,857142857 0,053571429 UK22 0,107142857 0,892857143 UK23 0,910714286 0,089285714
Setelah  diperoleh  nilai  normalisasi  bobot alternative,  kemudian  mengalikan  hasil  nilai utility masing-masing alternatif di setiap kriteria dengan bobot setiap kriteria dengan menggunakan  rumus  persamaan  (1).  Contoh perhitungannya seperti pada tabel 4 berikut ini.

## Tabel 4. Hasil Perhitungan
Nilai evaluasi kriteria Hasil A1 A2 VK 1 0,06875 0,00125 VK 2 0,003571429 0,036428571 VK 3 0,038571429 0,001428571 VK 4 0,06 0 VK 5 0,002142857 0,027857143 VK 6 0,003214286 0,026785714 VK 7 0,032857143 0,007142857 VK 8 0,06875 0,00125 VK 9 0 0,04 VK 10 0,028392857 0,001607143 VK 11 0,032857143 0,007142857 VK 12 0,006428571 0,033571429 VK 13 0,004285714 0,035714286 VK 14 0,003571429 0,046428571 VK 15 0,024642857 0,005357143 VK 16 0,037857143 0,002142857 VK 17 0,000535714 0,029464286 VK 18 0,005 0,065 VK 19 0,004464286 0,045535714 VK 20 0,032857143 0,007142857 VK 21 0,034285714 0,002142857 VK 22 0,004285714 0,035714286 VK 23 0,036428571 0,003571429 Jumlah 0,53375 0,46625
Untuk  mendapat  keputusan  akhir  maka bandingkan  kedua  nilai  penjumlahan  masing – masing alternatif.  Dari  hasil  perbandingan  pada tabel  4.9  dapat  diputuskan  bawah  A1  (0,53375) lebih  besar  dari  A2  (0,46625)  maka  data  rumah tersebut termasuk dalam kategori rumah tinggal sehat.

## Kesimpulan dan Saran
Sistem  pendukung  keputusan  kesehatan  rumah sehat  dirancang  dalam  bentuk  website  dengan mengimplementasikan  metode  MAUT  yang
digunakan  untuk  perhitungan  pengambilan keputusan,  dengan  hasil  perhitungan  yang diperoleh  dapat  membantu  pemerintah  Desa dalam  memutuskan  pemberian  bantuan  untuk rumah tidak sehat. Implementasi metode MAUT dalam  penelitian  ini  menghasilkan  nilai  sehat 0,53375  dan  nilai  tidak  sehat  0,462678571.  Maka dapat  disimpulkan  nilai  sehat  mendekati nilai  1 dan nilai tidak sehat mendekati nilai 0. Nilai yang dihasilkan  tergantung  pada  pemberian  bobot kriteria dan bobot masing-masing alternatif.

## Referensi
[1] Gusdha M, E. A., Wahyudin, A., & Nugroho, E.  P.  (2010).  Sistem  Promosi  Jabatan Karyawan  dengan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (  AHP  )  dan  Multi- Attribute  Utility  Theory  (  MAUT  )  (  Studi Kasus  pada  PT  .  Ginsa  Inti  Pratama  ) Prosedur  Iterasi  Metode  AHP  dan  MAUT. 2010 .
[2]      Kusrini.  (2007). Konsep  Dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta.
[3]    Chamid,  A.  A.  (2016).  Penerapan  Metode Topsis Untuk Menentukan Prioritas Kondisi Rumah. Universitas  Muria  Kudus , 7 (2),  537 – 544.
[4]  Jannah,  R.  (2015).  Aplikasi  Penerimaan Karyawan  dengan  Metode  Multi  Attribute Utility  Theory. Teknik  Informatika,  STMIK Amik Riau , 1 (2), 79 – 89.
[5] Siswo, R. A., & Rosyidah, U. A. (2017). Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Penerimaan Karyawan  Pt  Pln  Jember  Menggunakan Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory (Maut). Universitas  Muhammadiyah  Jember , (1210652011).