JURNAL GAUSSIAN, Volume 8, Nomor 3, Tahun 2019, Halaman 330-342 Online di: http://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian

## PEMILIHAN PERUMAHAN TERFAVORIT MENGGUNAKAN METODE VIKOR DAN TOPSIS DENGAN GUI MATLAB (Studi Kasus: Perumahan Mijen Semarang)
Alika Ramadhani 1 , Rukun Santoso 2 , Rita Rahmawati 3 1,2,3 Departemen Statistika FSM Universitas Diponegoro rukunsantoso25@gmail.com

## ABSTRACT
The  increase  in  the  population  of  Semarang  has  an  impact  on  the  increasing  demand  for residential  housing.  Unfortunately,  the  limitations  of  the  area  became  an  obstacle  in Semarang to develop residential areas. This development of residential housing in Semarang leads to suburban such as Mijen. The method that can be used to choose favorite housing is Visekriterijumsko Kompromisno Rangiranje ( VIKOR) and Technique for Order Preference by Similarity to  Ideal Solution ( TOPSIS). Both  methods can be applied to solve Multiple Criteria Decision Making ( MCDM ) issue. This study has 8 alternatives of residential housing in Mijen with 5 criteria such as Price, Payment Method, Building Specifications, Housing Facilities,  and  Location.  This  research  was  design  with Graphical  User  Interface  ( GUI) Matrix  Laboratory  ( MATLAB)  as  computing  tool.  VIKOR  and  TOPSIS  method  on  this research, obtained the same result that the most favorite residential housing is A 5 .
Keywords: Housing, SPK, VIKOR, TOPSIS, GUI

## 1. PENDAHULUAN
Tempat tinggal atau yang biasa disebut rumah merupakan salah satu kebutuhan pokok manusia selain pakaian dan makanan. Seiring berjalannya waktu, pertumbuhan penduduk di Indonesia  setiap  tahunnya  selalu  bertambah,  termasuk  di  Kota  Semarang.  Meningkatnya penduduk Kota Semarang berdampak pada meningkatnya pula kebutuhan rumah huninan, hal  tersebut  terkendala  dengan  keterbatasan  lahan  yang  berada  di  sekitar  kota  untuk dikembangkan  sebagai  lahan  perumahan,  sehingga  pengembangan  perumahan  di  Kota Semarang mengarah ke daerah pinggiran kota, seperti wilayah Mijen.
Menyadari  hal  tersebut  para  developer  perumahan  bersaing  ketat  dalam  mencari perhatian  konsumen  untuk  memilih  produk  mereka.  Para  developer  perumahan  banyak menawarkan  berbagai  kemudahahan  mulai  dari  harga,  lokasi  perumahan,  desain,  fasilitas penunjang dan berbagai kemudahan lainnya. Sehingga tak jarang para konsumen menjadi bingung dalam hal menentukan hunian yang pas untuk mereka tempati.
Salah satu upaya untuk membantu konsumen dalam memilih perumahan sesuai dengan spesifikasi dan anggaran yang dimiliki adalah dengan merancang suatu sistem pendukung keputusan.  SPK  berguna  untuk  mengatasi  permasalahan  yang  dihadapi  sehingga mendapatkan solusi yang tepat bagi tiap alternatifnya. Dengan adanya SPK diharapkan dapat mempermudah konsumen dalam memilih tempat tinggal sesuai kebutuhan dan anggaran.
Metode Multiple  Criteria  Decision  Making (MCDM)  merupakan  suatu  metode pengambilan  keputusan  untuk  menetapkan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif berdasarkan  beberapa  kriteria  tertentu.  Terdapat  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah  MCDM  diantaranya  adalah  metode VIKOR  dan TOPSIS. Sedangkan GUI Matlab  digunakan sebagai  alat komputasi  untuk  melakukan pengambilan keputusannya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Pengertia Rumah
Dalam  Undang-Undang  Republik  Indonesia  tentang  Perumahan  dan  Kawasan Pemukiman Nomor. 1, 2011, rumah adalah bangunan gedung yang berfungsi sebagai tempat tinggal  yang  layak  huni,  sarana  pembinaan  keluarga,  cerminan  harkat  dan  martabat penghuninya,  serta  aset  bagi  pemiliknya.  Menurut  Mukono  (2000),  fungsi  rumah  adalah tempat berlindung agar tetap aman dan terhindar dari gangguan alam/cuaca maupun hewan buas. Untuk menyimpan barang berharga dan sebagai lambang status sosial, serta merupakan tempat untuk melepas lelah setelah seharian beraktivitas.

## 2.2. Pengertian Perumahan
Berdasarkan  Undang-Undang  Republik  Indonesia  tentang  Perumahan  dan  Kawasan Pemukiman  Nomor.  1,  2011,  perumahan  adalah  kelompok  rumah  yang  berfungsi  sebagai lingkungan  tempat  tinggal  atau  lingkungan  hunian  yang  dilengkapi  dengan  sarana  dan prasarana  lingkungan.  Prasarana  lingkungan  berupa  kelengkapan  fasilitas  dasar  yang memungkinkan  perumahan  dapat  berfungsi  sebagaimana  mestinya  dalam  mewujudkan lingkungan yang sehat, aman dan teratur. Sedangkan sarana lingkungan berupa fasilitas yang dapat  digunakan  sebagai  pendukung  kegiatan  penghuni  perumahan  baik  aspek  ekonomi, sosial maupun budaya yang berfungsi sesuai yang diharapkan.

## 2.3. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Menurut  Turban  (1990),  menyebutkan  bahwa  konsep  sistem  pendukung  keputusan (SPK) sebagai sistem interaktif berbasis komputer yang dapat membantu seseorang dalam mengambil  keputusan.  SPK  berguna  untuk  dapat  mengatasi  permasalahan  yang  dihadapi sehingga mendapatkan solusi yang tepat bagi tiap alternatifnya.

## 2.4. Metode Multiple Criteria Decision Making ( MCDM )
Menurut  Kusumadewi  dkk.  (2006)  MCDM  adalah  suatu  metode  pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteria tertentu. Tujuan MCDM adalah mengevaluasi m alternatif A i (i = 1,2,...,m) terhadap sekumpulan  kriteria C j (j  =  1,2,...,n).  Matriks  keputusan  setiap  alternatif  terhadap  setiap kriteria diberikan sebagai berikut:
             mn m m n n x x x x x x x x x ... ... ... ... ... ... ... 2 1 2 22 21 1 12 11 X (1)
Nilai  bobot  yang  menunjukkan  tingkat  kepentingan  relatif  setiap  kriteria  adalah  sebagai berikut:
} ,..., , { 2 1 n w w w  w (2)
   n j j j j u u w 1
(3)
dengan,
𝑢 𝑗 = 1 𝑙 ∑ 𝑧 𝑘𝑗 𝑙 𝑘=1    n j j w 1 1
Keterangan: w j = nilai bobot kriteria ke-j, j = 1, 2, . . ., n u j = rata-rata penilaian responden terhadap bobot kriteria ke-j z kj = nilai bobot kriteria ke-j oleh responden ke-k, k = 1, 2, …, l l = banyaknya sampel

## 2.5. Metode Visekriterijumsko Kompromisno Rangiranje ( VIKOR)
Metode  VIKOR  merupakan  salah  satu  metode  MCDM  yang  memiliki  prosedur perhitungan sederhana dengan pertimbangan kedekatan antar alternatif dengan solusi ideal. Metode  ini  dibangun  untuk  optimasi  multikriteria  pada  sistem  yang  kompleks  (Opricovic dan Tzeng, 2004).
Langkah-langkah yang digunakan dalam metode VIKOR adalah sebagai berikut:
1. Membuat matriks keputusan ( X ) seperti pada Persamaan (1)
2. Menentukan nilai bobot ( w j ) seperti pada Persamaan (3)
3. Melakukan  normalisasi  elemen x ij dalam  matriks  keputusan  ( X ),  dengan  persamaan sebagai berikut:
) ( ) (       j j ij j ij f f x f N (4)
Keterangan: f j + : Nilai terbaik/positif dalam kriteria ke-j f j - : Nilai terjelek/negatif dalam kriteria ke-j N ij : Elemen matriks ternormalisasi Menentukan nilai  positif ideal  ( f j + ) dan negatif ideal  ( f j - ) sebagai  solusi  ideal,  dengan rumus:
) ( ) ( ij i j ij i j x Min f x Max f     ; jika j merupakan kriteria keuntungan ( benefit ) (5)
atau,
) ( ) ( ij i j ij i j x Max f x Min f    
; jika j merupakan kriteria biaya ( cost ) (6)
5. Membuat matriks ternormalisasi terbobot ( F ), dengan perhitungan sebagai berikut:
ij j ij N w F   (7)
6. Menghitung Utility Measures Utility measures dari setiap alternatif dihitung menggunakan rumus sebagai berikut:
        n j j j ij j j i f f x f w S 1 ) ( ) ( (8)
              ) ( ) ( j j ij j j j i f f x f w Max R (9)
Perangkingan S i ( maximum  group  utility )  merupakan  perangkingan  berdasarkan pendekatan  dengan  solusi  terjauh  dengan  solusi  ideal,  perangkingan R i ( minimum individual regret of the opponent ) adalah perangkingan berdasarkan pendekatan dengan solusi  terdekat  dengan  solusi  ideal,  sedangkan w j adalah  bobot  yang  diberikan  pada setiap kriteria ke-j.

## 7. Menghitung indeks VIKOR ( Q )
Setiap alternatif i dihitung indeks VIKOR-nya menggunakan rumus sebagai berikut:
                         R R R R v S S S S v Q i i i ) 1 ( (10)
dengan,
) ( ) ( i i i i S Max S S Min S
    ) ( ) ( i i i i R Max R R Min R
   
v merupakan nilai bobot strategis berkisar antara 0-1, dengan niai v diasumsikan 0,5. Nilai Q i terkecil mengindikasikan bahwa alternatif A i merupakan alternatif terbaik.
2.6. Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ( TOPSIS)
Metode TOPSIS didasarkan pada konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif,  namun  juga  memiliki  jarak terpanjang dari solusi ideal negatif (Kusumadewi, 2006).
Langkah-langkah yang digunakan dalam metode TOPSIS adalah sebagai berikut:
1. Membuat matriks keputusan ( X ) seperti pada Persamaan (1)
2. Menentukan nilai bobot ( w j ) seperti pada Persamaan (3)
3. Melakukan Normalisasi Matriks Keputusan
Melakukan normalisasi elemen x ij (i=1,2, …,m) dalam matriks keputusan ( X ) dengan persamaan sebagai berikut:
   n j ij ij ij x x p 1 2
(11)
4. Membuat Matriks Ternormalisasi Terbobot, dengan perhitungan sebagai berikut: ij j ij p w y   (12)
5. Menentukan Matriks Solusi Ideal ( A ) 𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + ) (13)
𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑛 − ) (14)
dengan,
) ( ) ( ij i j ij i j y Min y y Max y
   
; jika j merupakan kriteria keuntungan ( benefit ) (15)
atau,
) ( ) ( ij i j ij i j y Max y y Min y
   
; jika j merupakan kriteria biaya ( cost ) (16)
6. Menentukan Jarak Matriks Solusi Ideal ( D )
Jarak antara alternatif A i dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai berikut:
      n j ij j i y y D 1 2 ) ( (17)
Jarak antara alternatif A i dengan solusi ideal negatif dirumuskan sebagai berikut:
      n j j ij i y y D 1 2 ) ( (18)

## 7. Perankingan Preferensi
Nilai preferensi untuk setiap alternatif ( V i ) adalah sebagai berikut:
     i i i i D D D V (19)
Nilai V i terbesar mengindikasikan bahwa alternatif A i merupakan alternatif terbaik.

## 2.7. Komputasi Graphical User Interface ( GUI)
Menurut Sugiharto (2006), matlab merupakan perangkat lunak yang cocok dipakai sebagai alat komputasi yang melibatkan penggunaan matriks dan vektor. GUIDE atau GUI builder merupakan sebuah Graphical  User  Interface (GUI)  yang dibangun dengan obyek grafis seperti tombol ( button ), kotak teks, slider , sumbu ( axes ), maupun menu.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1. Jenis dan Sumber Data
Pada penelitian ini jenis data yang digunakan adalah data primer. Pengumpulan data primer  dilakukan  dengan  pengisian  kuesioner  untuk  pembobotan  kriteria  dan  penilaian perumahan.  Teknik  pengambilan  sampel  dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik probability sampling yaitu simple random sampling.

## 3.2. Variabel Penelitian
1. Variabel Alternatif ( A i )
Variabel  alternatif  dalam  penelitian  ini  adalah  8  perumahan  yang  terdapat  di  Mijen Semarang.
2. Variabel Kriteria ( C i )
Variabel  kriteria  yang  digunakan  untuk  menentukan  perumahan  terfavorit  yaitu sebanyak  5  kriteria,  antara  lain  harga,  system  pembayaran,  spesifikasi  bangunan, fasilitas  perumahan dan  lokasi. Seluruh kriteria tersebut  dinilai dengan menggunakan skala penilaian antara 0 hingga 10.

## 4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.1. Penetuan  Perumahan  Terfavorit  di  Mijen  Semarang  Menggunakan  Metode VIKOR
Metode  VIKOR  merupakan  salah  satu  metode  MCDM  yang  memiliki  prosedur perhitungan sederhana dengan pertimbangan kedekatan antar alternatif dengan solusi ideal. Langkah-langkah perhitungan dengan metode ini adalah sebagai berikut:
1) Pembuatan Matriks Keputusan MCDM ( X )
Tabel 1. Matriks Keputusan MCDM Alternatif Perumahan Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 7,195 7,186 7,418 7,334 7,623 A 2 7,398 7,295 7,569 8,093 6,992 A 3 7,683 7,277 7,743 8,227 7,765 A 4 6,893 7,048 7,415 7,874 7,580 A 5 8,028 7,396 8,609 8,389 7,893 A 6 6,263 6,993 7,624 7,969 7,579 A 7 7,985 7,430 7,755 8,167 7,838 A 8 6,585 6,724 7,538 7,832 7,593

## 2)
Penentuan Nilai Bobot Kriteria ( w )
Rata-rata nilai kuesioner yang diperoleh adalah sebagai berikut: u 1 : 8,697 ; u 2 : 6,708 ; u 3 : 8,036 ; u 4 : 7,247 ; u 5 : 8,916.
Syarat pembobotan dalam MCDM yaitu    n j j w 1 1 . Hasil dari perhitungan nilai bobot kriteria ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Bobot Kriteria w 1 w 2 w 3 w 4 w 5 0,2196 0,1694 0,2029 0,1830 0,2251 3) Penentuan Matriks Keputusan Ternormalisasi ( N )
Matriks  keputusan  ternormalisasi  ( N )  berisi  nilai  yang  dihitung  dengan  rumus Persamaan (4). Tabel 3 menunjukkan hasil perhitungan elemen matriks ternormalisasi berdasarkan Persamaan (4).
Tabel 3. Matriks Keputusan Ternormalisasi (VIKOR)
Alternatif Perumahan N i1 N i2 N i3 N i4 N i5 A 1 0,4890 0,3456 0,9975 1 0,2997 A 2 0,3796 0,1912 0,8710 0,2806 1 A 3 0,2125 0,2167 0,7253 0,1536 0,1421 A 4 0,6714 0,5411 1 0,4882 0,3474 A 5 0 0,0482 0 0 0 A 6 1 0,6190 0,8250 0,3981 0,3485 A 7 0,0527 0 0,7152 0,2104 0,0610 A 8 0,8459 1 0,8970 0,5280 0,3330 4) Penentuan Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot ( F )
Rating bobot ternormalisasi ( F ij ) dihitung dengan rumus pada Persamaan (7).
Tabel 4. Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot (VIKOR)
Alternatif Perumahan F i1 F i2 F i3 F i4 F i5 A 1 0,1074 0,0585 0,2024 0,1830 0,0675 A 2 0,0834 0,0324 0,1768 0,0513 0,2251 A 3 0,0467 0,0367 0,1472 0,0281 0,0320 A 4 0,1474 0,0916 0,2029 0,0893 0,0782 A 5 0 0,0082 0 0 0 A 6 0,2196 0,1048 0,1674 0,0728 0,0785 A 7 0,0116 0 0,1451 0,0385 0,0137 A 8 0,1858 0,1693 0,1820 0,0966 0,0750 5) Menghitung Utility Measures
Utility measures dihitung menggunakan Persamaan (8) dan (9). Tabel 5 menunjukkan hasil perhitungan utility measures setiap alternatif.
Tabel 5. Utility Measures (VIKOR) Alternatif Perumahan S i R i A 1 0,6188 0,2024 A 2 0,5690 0,2251 A 3 0,2906 0,1472 A 4 0,6095 0,2029 A 5 0,0082 0,0082 A 6 0,6431 0,2196 A 7 0,2090 0,1451 A 8 0,7087 0,1858 6) Perhitungan Nilai Preferensi ( Q i )
Perhitungan preferensi setiap alternatif dicari menggunakan rumus indeks VIKOR ( Q ) menggunakan Persamaan (10). Hasil nilai preferensi pada 8 alternatif perumahan ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai Indeks VIKOR Alternatif Perumahan Q i A 1 0,8834 A 2 0,9003 A 3 0,5220 A 4 0,8780 A 5 0 A 6 0,9404 A 7 0,4590 A 8 0,9092

## 7) Penentuan Perumahan Terfavorit di Mijen Semarang
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  kemudian  diurutkan  dari  yang  paling rendah  hingga  paling  tinggi.  Tabel  7  menunjukkan  hasil  perangkingan  alternatif menggunakan metode VIKOR.
Tabel 7. Urutan Preferensi (VIKOR)
Peringkat Alternatif Perumahan Q i 1 A 5
0 2 A 7 0,4590 3 A 3 0,5220 4 A 4 0,8780 5 A 1 0,8834 6 A 2 0,9003 7 A 8 0,9092
8 A 6 0,9404

## 4.2. Penetuan  Perumahan  Terfavorit  di  Mijen  Semarang  Menggunakan  Metode TOPSIS
Metode TOPSIS didasarkan pada konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif,  namun  juga  memiliki  jarak terpanjang dari solusi ideal negatif (Kusumadewi, 2006).
Langkah-langkah perhitungan dengan metode ini adalah sebagai berikut:
1) Penentuan Matriks Keputusan Ternormalisasi ( P )
Penentuan  nilai  rating  kinerja  ternomalisasi  ( p ij )  dihitung  dengan  rumus  seperti pada Persamaan (11). Hasil matriks P yang ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Matriks Keputusan Ternormalisasi (TOPSIS)
Alternatif Perumahan p i1 p i2 p i3 p i4 p i5 A 1 0,3495 0,3542 0,3398 0,3245 0,3540 A 2 0,3589 0,3596 0,3468 0,3581 0,3247 A 3 0,3733 0,3587 0,3547 0,3640 0,3606 A 4 0,3338 0,3474 0,3397 0,3484 0,3521 A 5 0,3916 0,3646 0,3944 0,3711 0,3666 A 6 0,3055 0,3447 0,3493 0,3526 0,3520 A 7 0,3871 0,3663 0,3553 0,3613 0,3640 A 8 0,3188 0,3315 0,3453 0,3465 0,3527 2) Penentuan Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot ( Y )
Rating  bobot  ternormalisasi  ( y ij )  dihitung  dengan  rumus  pada  Persamaan  (12). Tabel  9  menunjukkan  matriks Y yang  merupakan  matriks  keputusan  ternormalisasi terbobot.
Tabel 9. Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot (TOPSIS)
Alternatif Perumahan y i1 y i2 y i3 y i4 y i5 A 1 0,0768 0,0600 0,0690 0,0594 0,0797 A 2 0,0788 0,0609 0,0704 0,0655 0,0731 A 3 0,0820 0,0608 0,0720 0,0666 0,0812 A 4 0,0733 0,0588 0,0689 0,0637 0,0793 A 5 0,0860 0,0617 0,0800 0,0679 0,0825 A 6 0,0671 0,0584 0,0709 0,0645 0,0793 A 7 0,0850 0,0620 0,0721 0,0661 0,0820 A 8 0,0700 0,0561 0,0701 0,0634 0,0794 3)
Penentuan Matriks Solusi Ideal Positif ( A + ) dan Matriks Solusi Ideal Negatif ( A - )
Hasil perhitungan solusi ideal positif berdasarkan Persamaan (13) adalah sebagai berikut:
} 0,0825 0,0679; ; 0,0800 ; 0,0620 ; 0,0860 {   A
Hasil perhitungan solusi ideal negatif berdasarkan Persamaan (14) adalah sebagai berikut:
} 0,0731 0,0594; ; 0,0689 ; 0,0561 ; 0,0671 { - 

## A
4) Penentuan Jarak antara Nilai Setiap Alternatif dengan Matriks Solusi Ideal Positif dan Matriks Solusi Ideal Negatif
Jarak  antara  alternatif A i dengan  solusi  ideal  positif  dirumuskan  seperti  pada Persamaan (17) dan jarak antara alternatif A i dengan solusi ideal negatif dirumuskan seperti  pada  Persamaan  (18).  Hasil  dari  jarak  tiap  alternatif  dengan  solusi  ideal ditunjukkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Jarak antara Nilai Setiap Alternatif dengan Matriks Solusi Ideal Positif dan
Matriks Solusi Ideal Negatif (TOPSIS) Alternatif Perumahan D i + D i - A 1 0,0171 0,0123 A 2 0,0155 0,0141 A 3 0,0093 0,0192 A 4 0,0180 0,0101 A 5 0,0003 0,0260 A 6 0,0218 0,0085 A 7 0,0082 0,0221 A 8 0,0205 0,0081 5) Perhitungan Nilai Preferensi ( V i )
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  ( A i )  diperoleh  dari  hasil  perhitungan menggunakan  Persamaan  (19).  Hasil  nilai  preferensi  pada  8  alternatif  perumahan ditunjukkan pada Tabel 11.
Tabel 11. Nilai Preferensi (TOPSIS) Alternatif Perumahan V i A 1 0,4185 A 2 0,4769 A 3 0,6746 A 4 0,3609 A 5 0,9892 A 6 0,2811 A 7 0,7290 A 8 0,2832
6) Penentuan Perumahan Terfavorit di Mijen Semarang
Nilai preferensi untuk setiap alternatif kemudian diurutkan dari yang paling tinggi hingga paling rendah. Hasil nilai preferensi pada 8 alternatif perumahan ditunjukkan pada Tabel 12.
Tabel 12. Urutan Preferensi (TOPSIS)
Peringkat Alternatif Perumahan V i 1 A 5 0,9892 2 A 7 0,7290 3 A 3 0,6746 4 A 2 0,4769 5 A 1 0,4185 6 A 4 0,3609 7 A 8 0,2832 8 A 6 0,2811

## 4.3. GUI Matlab Metode VIKOR dan TOPSIS
a. Layar Utama
Tampilan pada Gambar 1 merupakan tampilan layar utama. Kemudian klik tombol “MULAI” untuk terhubung ke layar kedua.
Gambar 1. Tampilan Layar Utama
b. Layar Kedua
Layar  kedua  berisikan  alternatif  dan  kriteria  penilaian.  Selanjutnya  klik  tombol “MULAI ANALISIS” untuk terhubung pada layar ketiga dan memulai analisis.
Gambar 2. Tampilan Layar Kedua
c. Layar Ketiga
Layar  ketiga  berisikan  analisis  perhitungan  metode  VIKOR  dan  TOPSIS.  Klik “ULANG”  untuk  mengulang  dan  menghapus  hasil  perhitungan.  Klik  “KELUAR”  untuk mengakhiri perhitungan.
Gambar 3. Hasil Perhitungan VIKOR dan TOPSIS

## 5. KESIMPULAN
Penggunaan  metode  MCDM  VIKOR  dan  TOPSIS  pada  pemilihan  perumahan terfavorit memberikan hasil bahwa alternatif perumahan A 5 merupakan perumahan terfavorit di Mijen Semarang. Penentuan bobot untuk masing-masing kriteria diperoleh dari kuesioner. Nilai bobot terbesar dalam penelitian ini adalah kriteria lokasi perumahan sebesar 0,2251, sedangkan  nilai  bobot  terkecil  dalam  penelitian  ini  adalah  sistem  pembayaran  sebesar 0,1694. Hal ini berarti kriteria lokasi perumahan merupakan kriteria yang memiliki pengaruh terbesar  dalam  menentukan  perumahan  terfavorit  di  Mijen  Semarang  dan  kriteria  sistem pembayaran  merupakan  kriteria  yang  memiliki  pengaruh  terkecil  dalam  menentukan perumahan terfavorit di Mijen Semarang.
Komputasi  dengan  GUI  Matlab  memiliki  hasil  yang  sesuai  dengan  perhitungan matematis Ms. Excel. GUI Matlab yang dibentuk memiliki keunggulan dalam kemudahan dan kecepatan dalam komputasi. GUI Matlab mampu menampilkan langkah yang sistematis, mudah  dipahami  dan  secara  otomatis  mampu  melakukan  perhitungan  dengan  cepat. Sehingga pemakai pemula dapat dengan mudah melakukan komputasi MCDM VIKOR dan TOPSIS.

## DAFTAR PUSTAKA
Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.,  dan  Wardoyo,  R.  2006. Fuzzy  Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu. Mukono,  H.J.  2000. Prinsip  Dasar  Kesehatan  Lingkungan .  Universitas  Airlangga: Surabaya.
Opricovic,  S.  dan  Tzeng,  G.H.  2004. Compromise  Solution  by  MCDM  Methods:  A Comparative  Analysis  of  VIKOR  and  TOPSIS .  European  Journal  of  Operational Research, 156(2), 445-455.
Sugiharto, A. 2006. Pemrograman GUI dengan MATLAB . Yogyakarta: Andi OFFSET.
Turban, E. 1990. Decision Support and Expert System: Management Support System . Mac Millan Pub. Co., New York.