Vol. 3, No. 2 November 2021, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kost Murah di Surabaya untuk Mahasiswa ITS dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Rizky Jelang Ramadhani 1) , Ivan Althirafi R. 2) , Rifardhi Reza S. 3) , Astian Afif A. 4) , Retno Aulia Vinarti 5)
12345) Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas,
Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Kota Surabaya, 60111, Indonesia Email: 05211740000038@mahasiswa.integra.its.ac.id 1) , ivanalthirafi@gmail.com 2) , rifardhireza@gmail.com 3) , astianafif@gmail.com 4) , zahra_17@is.its.ac.id 5)

## Abstrak
Sebuah  hunian  merupakan  kebutuhan  yang  paling  penting  bagi  seorang  mahasiswa,  khususnya mahasiswa  rantau  yang  berasal  dari  luar  kota.  Dalam  penentuannya  biasanya  mempertimbangkan banyak kriteria. Misalnya, berapa besaran biaya yang harus dikeluarkan tiap bulanya, jarak hunian tersebut  dari  kampus,  maupun  fasilitas  apa  saja  yang  akan  mereka  dapatkan.  Berbagai  hal tersebut yang  terkadang  membuat  mahasiswa  menjadi  bingung,  sehingga  dengan  adanya  suatu  sistem pendukung keputusan akan lebih mempermudah mereka dalam mengambil keputusan. Pada artikel ini, penulis  mencontohkan  empat  variabel  pendukung  keputusan  dengan  melibatkan  dua  belas  contoh hunian kost dalam pengambilan keputusan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Simple Additive Weighting (SAW). Penelitian ini dimulai dari tahapan penentuan kriteria, penentuan rating kecocokan, pembuatan matriks keputusan, normalisasi matriks dan diakhiri oleh proses perangkingan, serta menampilkan hasil akhir berupa rangking dari nilai preferensi setiap alternatif. Sehingga luaran dari penelitian ini merupakan suatu hasil perangkingan dan prototipe User Interface.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Kost

## 1. Pendahuluan (Introduction)
Bagi Mahasiswa rantu yang berkuliah diluar kota mereka berasal, perkuliahan tidak hanya berarti mempersiapkan  diri  dalam  hal  belajar  dan  berhadapan  dengan  seorang  dosen.  Persiapan  mengenai akomodasi  terutama  tempat  tinggal  juga  dinilai  sangat  penting.  Bagi  sebagian  mahasiswa  dalam pemilihannya,  kemudahan  mobilitas  pasti  menjadi  hal  yang  utama.  Pencarian  sebuah  tempat  tinggal idaman terdengar sangat menguras waktu dan tenaga. Banyak hal yang menjadi faktor penentu dalam memilih tempat tinggal dan tiap orang memiliki preferensinya masing-masing. Namun, kesalahan dalam melakukan  pemilihan  hunian  juga  dapat  menjadi  konsekuensi  yang  fatal,  yang  dapat  menghambat kegiatan perkuliahan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sebuah  sistem  yang  digunakan  untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi pengambil keputusan dalam menentukan keputusan. SPK tidak menggantikan  kapasitas  pengambil  keputusan,  namun  hanya  memberikan  pertimbangan  terhadap alternatif pilihan untuk dipertimbangkan. SPK ditujukan untuk keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian atau pada keputusan yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma (Turban and Jay E.A, 2005).
Sebelumnya  terdapat  berbagai  penelitian  yang  mengulas  permasalahan  dalam  pemilihan  tempat tinggal  dengan  menggunakan  berbagai  metode.  Beberapa  diantaranya  adalah,  sistem  pemilihan perumahan yang menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dengan cara pemecahan sebuah  situasi  tidak  terstruktur  dan  kompleks  ke  dalam  beberapa  komponen  bersusunan  hirarki  dan melakukan penilaian subjektif secara relatif terhadap variabel, yang diantaranya harga, lokasi dan tipe, yang memiliki prioritas tertinggi untuk mempengaruhi  hasil  dari  situasi  yang  ada  (Ardiyanto,  2013). Kemudian, terdapat pula penelitian terkait hal yang sama, tetapi dengan menggunakan metode Simple

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Vol. 3, No. 2 November 2021, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912
Additive Weighting (SAW) dengan mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja di tiap alternatif pada  seluruh  atribut  yang  ada  dan  variabel  yang  digunakan  diantaranya  harga,  pusat  kota,  pasar, keamanan, dan fasilitas (Narendro and Wisnuaji, 2019). Metode SAW memerlukan tahapan normalisasi matriks  keputusan  (X)  ke  dalam  skala  yang  dapat  menjadi  perbadingan  dengan  semua  rating  dari alternatif yang ada (Rohendi and Susanti, 2019). Selain itu, terdapat penelitian terkait sistem pemilihan tempat  kost  menggunakan  metode TOPSIS  (Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution) yang memberikan solusi dari beberapa alternatif dengan cara membandingkan tiap alternatif dengan alternatif terbaik dan terburuk diantara semua alternatif. Metode ini menggunakan jarak dalam melakukan perbandingan (Sugianto and Yulianti, 2016).
Pada penelitian ini, memiliki kesamaan dengan penelitian sebelumnya terkait pemilihan perumahan dengan metode SAW . Perbedaannya terletak pada permasalahan yang diangkat dan juga variabel yang digunakan,  yang  diantaranya  biaya  perbulan, jarak  dari  kampus, fasilitas,  dan  luas  kamar.  Pemilihan alternatif kost pada penelitian ini dilakukan dengan berbagai tahapan diantaranya, penentuan kriteria, penentuan rating kecocokan, pembuatan matriks keputusan, normalisasi matriks dan diakhiri oleh proses perangkingan, serta menampilkan hasil akhir berupa rangking dari nilai preferensi setiap alternatif.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  sebuah  sistem  pendukung  keputusan dengan manfaat agar dapat memudahkan mahasiswa untuk memilih sebuah hunian kost murah terutama di wilayah Kota Surabaya dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).

## 2. Metode Penelitian (Methods)
Penulis  memilih  metode FMADM untuk  digunakan  dalam  penelitian  ini  dimana  langkah penyeleksian  alternatifnya  lebih  pendek  namun  akan  tetap  menghasilkan  keputusan  optimal  dalam menentukan alternatif terbaik dari berbagai alternatif berdasarkan kriteria tertentu (Ariani et al. , 2013). Pada  penelitian  sebelumnya  metode  pengambilan  keputusan  telah  banyak  digunakan  untuk  berbagai penelitian. Widyasari (2019) melakukan penelitian untuk membuat sistem pendukung keputusan dalam pemilihan rumah di kawasan cepu menggunakan AHP (Widyasari and Yuwono, 2019). Manao (2017) melakukan penelitian untuk melakukan pemilihan rumah berdasarkan jarak dengan tempat kerja, harga, luas tanah, luas bangunan. Manao menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan untuk  melakukan  perhitungan  dalam  metode FMADM (Manao,  Nadeak  and  Zebua,  2017). Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) merupakan suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu (Manao, Nadeak and Zebua, 2017). Didalam penelitian ini digunakan salah satu metode FMADM , yaitu Simple Additive Weighting (SAW), yang  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut (Frieyadie, 2016). Proses dimulai dari pemilihan alternatif kriteria yang diantaranya adalah Harga, Jarak dengan  pasar  terdekat,  Kepadatan  penduduk  disekitar  lokasi,  Jarak  dari  pusat  kota  dan  Jarak  dari sekolah/universitas.  Masing-masing  kriteria  yang  telah  ditetapkan  akan  dibobotkan  berdasarkan bilangan fuzzy .
Ada enam bilangan fuzzy yang digunakan dalam pembobotan ini, yaitu SK= Sangat Kurang, K= Kurang,  C=  Cukup,  B=  Baik,  SB=  Sangat  Baik.  Selanjutnya  dilakukan  rating  sesuai  kondisi  yang diharapkan dan menentukan nilai bobot (W) berdasarkan persentase tingkat kepentingan masing-masing kriteria  yang totalnya  harus  100%.  Berikutnya  dibuat  tabel  keputusan  yang  nantinya  diubah  menjadi matriks keputusan dengan berisi nilai alternatif setiap kriteria yang telah diobservasi di lapangan diubah berdasarkan  nilai  rating  masing-masing  kriteria.  Selanjutnya  menormalisasikan  matriks  keputusan menjadi matriks ternomalisasi (R) dan mencari nilai preferensi (Vi) berdasarkan matriks ternomalisasi dengan mengalikan setiap W dengan setiap R. Hasil preferensi tersebut dilakukan perankingan dan nilai paling tinggi yang menjadi keluaran untuk keputusan (Simon, 1977). Dalam metode SAW terdapat 2 jenis  atribut  yaitu,  atribut benefit dan  atribut cost .  Berikut  formula-formula  yang  digunakan  dalam metode SAW berdasarkan atributnya (Ariani et al. , 2013):

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Vol. 3, No. 2 November 2021, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912
Jika j adalah atribut keuntungan:
𝑅 ij = Kij 𝑀𝑎𝑥 Kij (1)
Jika j adalah atribut biaya:
𝑅 ij = 𝑀 i 𝑛 Kij Kij (2)
Keterangan: R ij = Ranting kinerja ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut Cj Max ij = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Min ij = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom X ij = Baris dan kolom dari matriks
i
= 1, 2, …, m j = 1, 2, …, n
Sedangkan, berikut adalah formula untuk proses perankingan:
Keterangan:
𝑛 𝑉 i = $ 𝑊 j 𝑅 ij i$1
(3)
V i = Nilai akhir dari setiap alternatif W j
= Bobot yang sudah ditentukan sebelumnya
R ij = Hasil normalisasi matriks
Semakin  besar  nilai  akhir  dari  sebuah  alternatif,  maka  semakin  tinggi  rangking  dari  alternatif tersebut.  Urutan  rangking  tersebut  yang  menjadi  rekomendasi  bagi  pengguna  dalam  mengambil keputusan  pemilihan  hunian  kost.  Metode Simple  Additive  Weighting melakukan  tahapan  dalam aplikasinya sebagai berikut (Kosasi, 2002):
1. Perbandingan  lintas  atribut  sehingga  hasil  penilaian  tersebut  harus  tidak  berdimensi dengan jalan melakukan normalisasi linier.
2. Dilakukan perkalian di antara bobot tiap atribut dengan hasil penilaian bebas dimensi tersebut.
3. Hasil perkalian tersebut dijumlahkan untuk tiap kandidat.
4. Dipilih alternatif yang memiliki nilai total perkalian terbesar sebagai kandidat terbaik.
Penelitian ini dirancang berdasarkan tahapan pengambilan keputusan dimana menurut Herbert A. Simon  (1977)  ada  beberapa  tahap  proses  atau  fasefase  dalam  pengambilan  keputusan  yaitu  tiga  fase utama yaitu inteligensi, desain, dan kriteria, serta fase pendukung yaitu implementasi (Simon, 1977). Berikut penjelasan dari keempat fase simon:
a) Fase Penelusuran (Intelligence) Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari lingkup problematika serta proses pengenalan masalah. Data masukan diperoleh, diproses, dan diuji dalam rangka mengidentifikasikan masalah.

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Vol. 3, No. 2 November 2021, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912
b) Fase  Perancangan (Design) Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  melakukan  perancangan seperti:  perancangan  fitur,  menu  aplikasi,  perancangan  data,  perancangan  arsitektur, perancangan interface dan perancangan prosedur.
c) Fase  Pemilihan (Choice) Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pemilihan  diantara  berbagai alternatif  tindakan  yang  mungkin  dijalankan.  Hasil  pemilihan  tersebut  kemudian diimplementasikan dalam proses pengambilan keputusan.
d) Fase  Implementasi (Implementation) Tahapan  ini  merupakan  tahapan  optional  dalam pengembangan  perangkat  lunak.  Bagian  ini  terjadi  ketika  sistem  yang  di  maksud  telah selesai dan mengalami perubahan ataupun permintaan penambahan fitur dikemudian hari.

## 3. Hasil dan Pembahasan (Results and Discussions)
Tahap awal merupakan pembuatan kriteria kost untuk penilaian berdasarkan yang telah ditentukan, mengidentifikasi kriteria menjadi 2 bagian yaitu cost dan benefit serta menentukan bobot setiap kriteria. Bobot  ditentukan  berdasarkan  persentase  tingkat  kepentingan  masing-masing  kriteria  yang  bila dijumlahkan menjadi 100%, namun pada perhitungan dituliskan menggunakan bilangan desimal. Selain itu, pada tahap ini dibuat pula data alternatif kost yang ada.
Tabel 1. Data Kriteria Data Kriteria Kriteria Keterangan Cost / Benefit Bobot (Weight) C1 Biaya Perbulan Cost 0,40 C2 Jarak dari Kampus Benefit 0,15 C3 Fasilitas Benefit 0,25 C4 Luas Kamar Benefit 0,20 Tabel 2. Data Alternatif Data Alternatif Alternatif Keterangan A1 Kost Singgahsini Hj Hasan A2 Kost Bu Tri Wisma Permai A3 Kost Akhmad Dahlan A4 Kost Suto Berkah A5 Kost Keputih Tegal Sari A6 Kost Amira Sukolilo A7 Kost Mykost Andree A8 Kost Syariah Perumdos A9 Kost Gebang Kidul A10 Kost Cak Husin A11 Kost Berkah Jaya Ndeles A12 Kost Klampis Beta
Kemudian pada tahap penentuan nilai rating, menentukan nilai rating dari masing-masing kriteria yang ada dengan dibobotkan menggunakan bilangan fuzzy . Terdapat 6 bilangan fuzzy yang digunakan, diantanya SK = Sangat Kurang, K = Kurang, C = Cukup, B = Baik, dan SB = Sangat Baik. Bilangan- bilangan fuzzy tersebut kemudian dikonversikan ke bilangan crisp . Berikut ini adalah tabel nilai crisp dari bilangan fuzzy dan penentuan nilai ranting dari masing-masing kriteria:
Vol. 3, No. 2 November 2021, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912
Tabel 3. Bilangan Fuzzy & Nilai Crisp
Bilangan Fuzzy & Nilai Crisp Bilangan Fuzzy Nilai Crisp Sangat Kurang (SK) 0 Kurang (K) 0,25 Cukup (C) 0,5 Baik (B) 0,75 Sangat Baik (B) 1
Tabel 4. Penentuan Nilai Rating
Pembuatan dataset digunakan untuk membangun model SPK yang berisikan diantaranya informasi nama Kost dan kriteria-kriteria yang akan digunakan sebagai kriteria penilaian seperti biaya, jarak dari kampus  (km),  fasilitas,  serta  luas  kamar  (m2).  Berikut  ini  adalah  tampilan  dataset  kost  dan  kriteria- kriteria yang telah ditentukan:
Tabel 5. Pembuatan Dataset Dataset Kost Nama Kost Biaya (perbulan) Jarak dari Kampus (km) Fasilitas Luas Kamar (m2) Kost Singgahsini Hj Hasan 1270000 1,5 Lengkap 10 Kost Bu Tri Wisma Permai 800000 0,7 Lumayan Lengkap 9 Kost Akhmad Dahlan 750000 2 Lumayan Lengkap 10 Kost Suto Berkah 1000000 0,5 Lengkap 9 Kost Keputih Tegal Sari 550000 1,8 Lengkap 7 Kost Amira Sukolilo 650000 2,5 Lumayan Lengkap 9 Kost Mykost Andree 1750000 1 Sangat Lengkap 15 Kost Syariah Perumdos 650000 0,3 Tidak Lengkap 8 Kost Gebang Kidul 2000000 0,5 Sangat Lengkap 12 Kost Cak Husin 975000 1,1 Lumayan Lengkap 9 Kost Berkah Jaya Ndeles 800000 2 Tidak Lengkap 10

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Vol. 3, No. 2 November 2021, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912
Kost Klampis Beta 475000 3 Tidak Lengkap 6
Pada  tahap  pembuatan  penilaian  alternatif  dan  tabel  keputusan,  dilakukan  pembuatan  penilaian alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  sebelumnya,  selain  itu  juga  dibuat  sebuah  tabel keputusan sebagai berikut:
Tabel 6. Penilaian Alternatif Data Awal Penilaian Alternatif Nilai Alternatif (Kost) C1 C2 C3 C4 Kost Singgahsini Hj Hasan Cukup 1 km s/d 1,5 km Lengkap 10 m2 s/d 12 m2 Kost Bu Tri Wisma Permai Baik < 1 km Lumayan Lengkap 7 m2 s/d 9 m2 Kost Akhmad Dahlan Baik > 1,5 km s/d 2 km Lumayan Lengkap 10 m2 s/d 12 m2 Kost Suto Berkah Baik < 1 km Lengkap 7 m2 s/d 9 m2 Kost Keputih Tegal Sari Baik > 1,5 km s/d 2 km Lengkap 7 m2 s/d 9 m2 Kost Amira Sukolilo Baik > 2 km Lumayan Lengkap 7 m2 s/d 9 m2 Kost Mykost Andree Kurang 1 km s/d 1,5 km Sangat Lengkap > 12 m2 Kost Syariah Perumdos Baik < 1 km Tidak Lengkap 7 m2 s/d 9 m2 Kost Gebang Kidul Kurang < 1 km Sangat Lengkap 10 m2 s/d 12 m2 Kost Cak Husin Baik 1 km s/d 1,5 km Lumayan Lengkap 7 m2 s/d 9 m2 Kost Berkah Jaya Ndeles Baik > 1,5 km s/d 2 km Tidak Lengkap 10 m2 s/d 12 m2 Kost Klampis Beta Sangat Baik > 2 km Tidak Lengkap < 7 m2 Tabel 7. Penilaian Keputusan Tabel Keputusan Kriteria Alternatif (Kost) C1 C2 C3 C4 A1 0,5 0,75 0,75 0,75 A2 0,75 1 0,5 0,5 A3 0,75 0,25 0,5 0,75 A4 0,75 1 0,75 0,5 A5 0,75 0,25 0,75 0,5 A6 0,75 0,25 0,5 0,5 A7 0,25 0,75 1 0,25 A8 0,75 1 0,25 0,5 A9 0,25 1 1 0,75 A10 0,75 0,75 0,5 0,5 A11 0,75 0,25 0,25 0,75 A12 1 0,25 0,25 0,25
Tahap selanjutnya adalah normalisasi matriks keputusan. Hal yang pertama yang dilakukan adalah merubah Tabel keputusan menjadi matriks keputusan. Berikut merupakan matriks keputusan yang telah dibuat:
Tabel 8. Matriks Keputusan (X) Matriks Keputusan (X) 0,5 0,75 0,75 0,75

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Vol. 3, No. 2 November 2021, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912
0,75 1 0,5 0,5 0,75 0,25 0,5 0,75 0,75 1 0,75 0,5 0,75 0,25 0,75 0,5 0,75 0,25 0,5 0,5 0,25 0,75 1 0,25 0,75 1 0,25 0,5 0,25 1 1 0,75 0,75 0,75 0,5 0,5 0,75 0,25 0,25 0,75 1 0,25 0,25 0,25 Tabel 9. Matriks Ternormalisasi (R) Matriks Keputusan (X) 0,50 0,75 0,75 1,00 0,33 1,00 0,50 0,67 0,33 0,25 0,50 1,00 0,33 1,00 0,75 0,67 0,33 0,25 0,75 0,67 0,33 0,25 0,50 0,67 1,00 0,75 1,00 0,33 0,33 1,00 0,25 0,67 1,00 1,00 1,00 1,00 0,33 0,75 0,50 0,67 0,33 0,25 0,25 1,00 0,25 0,25 0,25 0,33
Pada tahap pencarian nilai preferensi dan melakukan perangkingan, dilakukan pencarian terhadap nilai  preferensi  (Vi)  dari  tabel  matriks  yang  telah  dinormalisasi.  Nilai  preferensi  diperoleh  dengan mengalikan nilai bobot tiap kriteria (W) dengan nilai dari alternatif-alternatif yang ada terhadap kriteria pada matriks ternormalisasi (R). Semakin besar nilai preferensi dari alternatif, maka semakin baik untuk dipilih. Berikut merupakan nilai preferensi dari tiap alternatif:
Tabel 10. Penilaian Preferensi Penilaian Preferensi V Nilai V V1 0,70 V2 0,54 V3 0,50 V4 0,60 V5 0,49 V6 0,43 V7 0,83 V8 0,48 V9 1,00 V10 0,50 V11 0,43 V12 0,27

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Vol. 3, No. 2 November 2021, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912
Hasil dari  SPK  pemilihan kost murah  di  wilayah  Surabaya  ditampilkan  dalam  bentuk rangking. Rangking  diurutkan  berdasarkan  tempat  kost  dengan  nilai  preferensi  tertinggi  yang  dapat  dijadikan acuan dalam memilih kost yang akan dipilih. Berikut ini adalah tabel dan User Interface hasil rangking pemilihan kost:
Tabel 11. Perangkingan Nilai Alternatif Hasil Perangkingan Nilai Alternatif Alternatif V Nilai Preferensi (V) Kost Gebang Kidul (A9) V9 1,00 Kost Mykost Andree (A7) V7 0,83 Kost Singgahsini Hj Hasan (A1) V1 0,70 Kost Suto Berkah (A4) V4 0,60 Kost Bu Tri Wisma Permai (A2) V2 0,54 Kost Cak Husin (A10) V10 0,50 Kost Akhmad Dahlan (A3) V3 0,50 Kost Keputih Tegal Sari (A5) V5 0,49 Kost Syariah Perumdos (A8) V8 0,48 Kost Berkah Jaya Ndeles (A11) V11 0,43 Kost Amira Sukolilo (A6) V6 0,43 Kost Klampis Beta (A12) V12 0,27
Pembanguan User Interface dari sistem pendukung keputusan:
Gambar 1. Halaman Input Form
Vol. 3, No. 2 November 2021, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912
Gambar 2. Halaman Data Kost
Gambar 3. Halaman Edit Bobot Kriteria
Gambar 4. Halaman Hasil Rank
Perancangan User Interface telah disesuaikan berdasarkan dengan kebutuhan dari tahapan-tahapan yang telah dilakukan.

## 4. Kesimpulan (Conclusion)
Pemanfaatan sebuah sistem pendukung keputusan dinilai dapat sangat membantu mempermudah seorang  mahasiswa  dalam  memilih  hunian  kost  yang  cocok  dengan  cara  membandingkan  pilihan alternatif kost yang ada menggunakan pendekatan kuantitatif. Sistem juga menyediakan informasi yang terpersonalisasi  sehingga  informasi  ini  dapat  dikustomisasi  sesuai  kebutuhan  yang  ada.  Saran  untuk penelitian selanjutnya adalah penambahan kriteria hunian kost yang digunakan dapat dimodifikasi dan turut melibatkan berbagai variabel keputusan yang lebih beragam

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Vol. 3, No. 2 November 2021, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912

## Ucapan Terima Kasih (Acknowledgement)
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  sebanyak-banyaknya  kepada  seluruh  tim  atas  kerjasamanya, khususnya  kepada  dosen pembimbing kami Ibu Retno Aulia Vinarti  yang telah memberikan  masukan serta  bimbingan  sehingga kami bisa menyelesaikan makalah ini dengan baik.

## Daftar Pustaka
Ardiyanto, H. (2013) ‘Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan Menggunakan Metode Ahp Berbasis  Web’, Informatics  Technology ,  2(3),  pp.  50–58.  Available  at:  http://ejournal- s1.undip.ac.id/index.php/joint.
Ariani,  A. et  al. (2013)  ‘Sistem  pendukung  keputusan  kelayakan  TKI  ke  luar  negeri menggunakan FMADM’, Jurnal Sistem Informasi (SISFO) , 4, pp. 336–343.
Frieyadie,  F.  (2016)  ‘Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weight  (Saw)  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  Promosi  Kenaikan  Jabatan’, Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri ,  12(1),  pp.  37–45.  doi: 10.33480/pilar.v12i1.257.
Kosasi, S. (2002) Sistem Penunjang Keputusan (Decision Support System) . Pontianak.
Manao,  H.,  Nadeak,  B.  and  Zebua,  T.  (2017)  ‘Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perumahan Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)’, Media Informatika Budidarma , I, pp. 49–53.
Narendro,  A.  and  Wisnuaji,  T.  (2019)  ‘Decision  Support  System  Untuk  Pemilihan  Perumahan Menggunakan Saw’, Proceeding SENDI_U , 3(1), pp. 11–21. Available at: https://unisbank.ac.id/ojs/index.php/sendi_u/article/view/7375. Rohendi,  G.  and  Susanti,  E.  (2019)  ‘Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perumahan  Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw)’, Script , 7(2). Available at:
https://ejournal.akprind.ac.id/index.php/script/article/view/2336/1790.
Simon,  H.  A.  (1977) The New  Science  of Management  Decision  NJ. 3rd  revise.  New  Jersey: Prentice- Hall.
Sugianto,  H.  and  Yulianti  (2016)  ‘Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tempat  Kost Khusus Mahasiswa dengan Metode AHP dan TOPSIS Berbasis Web (Studi Kasus : Kota Pontianak)’, JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) , 1(1), pp. 1–6.
Turban,  E.  and  Jay  E.A  (2005) Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems .  Seventh  Ed. New Jersey: Prentice Hall International.
Widyasari,  A.  P.  W.  and  Yuwono,  T.  (2019)  ‘Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Rumah di Kawasan Cepu Menggunakan Analytical Hierarchy Process’, INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi , 3(1), pp. 10–21.