,
,
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kost Di Sekitaran Kampus Universitas Flores Menggunakan
Metode Simple Additive Weighting (Saw)
Titiana Elfariani Dhiki 1) , Maria Adelvin Londa 2) , Melky Radja 3) 1,2,3 Jurusan Sistem Informasi, Universitas Flores Jln. Samratulangi
email: titindhiki30@gmail.com 1) , adelvinemaria@gmail.com 2) , Melky.radjastudy@gmail.com 3)

## Abstrak
Masalah dalam penelitian ini adalah mahasiswa masih kesulitan dalam pemilihan kost berdasarkan kriteria harga sewa dari hunian kost, fasilitas yang tersedia, keamanan dan kebersihan.Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui pemilihan kost dengan menggunakan metode simple additive weighting (SAW). Metode penelitian yang digunakan adalah jenis penelitian kuantitatif yang bersifat deskriptif. Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah wawancara tidak terstruktur dan angket (kuesioner) menggunakan skala Guttman. Metode pengembangan sistem menggunakan waterfall dan pengujiannya menggunakan black box testing.Kesimpulan mahasiswa dapat memilih kost berdasarkan metode SAW yang sesuai dengan krietria yang di tentukan.
Kata kunci : SPK, Pemilihan Kost, SAW, Waterfall, Black box

## Abstract
The problem in this study is that students still have difficulty in choosing a boarding house based on the criteria for the rental price of the boarding house, available facilities, security and cleanliness. The purpose of this study is to determine the selection of boarding houses using the simple additive weighting (SAW) method. The research method used is a type of quantitative research that is descriptive. The data collection techniques used are unstructured interviews and questionnaires using the Guttman scale. The system development method uses waterfall and the testing uses black box testing. Conclusions students can choose a boarding house based on the SAW method that is in accordance with the specified krietria.
Keywoard : SPK, Boarding House, SAW, Waterfall, Black box

## 1. PENDAHULUAN
ost merupakan tempat tinggal sementara bagi beberapa orang yang berasal dari luar daerah. Kost atau indekost adalah sebuah jasa yang menwarkan sebuah kamar atau tempat untuk ditinggali dengan sejumlah pembayaran tertentu untuk setiap periode tertentu (umumnya pembayaran per bulan)[1]. Dalam memilih kost yang diinginkan banyak faktor yang perlu dipertimbangkan sehingga menjadikan hal yang sulit. Faktor-faktor yang mempengaruhi dalam memilih hunian kost diantaranya harga sewa dari hunian kost, fasilitas yang tersedia,keamanan dan kebersihan. Keberadaan hunian kost yang semakin padat khususnya dikota Ende tidak didukung dengan media informasinya.
Pengambilan keputusan merupakan suatu bentuk pemilihan yang perlu dipertimbangkan dari beberapa atau banyak alternatif yang mungkin dipilih dan prosesnya melalui mekanisme tertentu dengan harapan mendapatkan hasil keputusan yang terbaik. Banyaknya faktor yang harus dihadapi oleh pegambilan keputusan [2]. Hal ini dapat dialami oleh beberapa individu
K
414
Jurnal JUPITER, Vol. 14 No. 2 Bulan Oktober, Tahun 2022 , Hal. 413-422
atau kelompok tidak hanya berasal dari dalam kota namun juga ada yang berasal dari luar daerah.
Dengan adanya teknologi internet, memungkinkan para pemilik hunian kost mempromosikan kostnya lewat media dengan biaya yang relatif murah dan dapat dilihat langsung oleh calon penyewa. Dengan teknologi internet ini, para calon penyewa dapat memilih hunian kost yang sesuai dengan keinginannya. Perencanaan suatu sistem yang dapat membantu dalam pemilihan kost sangat diperlukan dalam mencari kost yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan.
Dengan dibuatnya sebuah SPK (Sistem Pendukung Keputusan) pemilihan hunian kost diharapkan bisa membantu menyelesaikan masalah alternatif tempat tinggal. Oleh karena itu dibutuhkan program Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan hunian 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[3]. Model yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah metode SAW, metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut[4]. Untuk mengatasi permasalahan diatas diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu para pencari hunian kost yang ada dikota Ende untuk memperoleh informasi tentang hunian kost dengan menerapkan metode Simpel Additive Weighting (SAW) .

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian kuantitatif, penelitian kuantitatif adalah penelitian yang banyak menuntut penggunaan angka, mulai dari pengumpulan data, penafsiran terhadap data tersebut, serta penampilan dari hasilnya [5].
1. Populasi
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetakan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian di tarik kesimpulannya [6]. Oleh karena itu populasi dalam penelitian ini adalah 5 kost dari total populasi penyebaran kost yang ada di area kampus Universitas Flores. Penentuan populasi berdasarkan pada karakteristik kost yang telah ditentukan peneliti untuk mendapatkan nilai karakteristik perhitungan algoritma pengambilan keputusan.
2. Sampel Sampel adalah sebagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut, ataupun bagian kecil dari anggota populasi yang diambil menurut prosedure tertentu sehingga dapat mewakili populasinya. Dalam penelitian ini sampel yang diambil secara random sampling. Random sampling merupakan pengambilan sampel yang memberikan kesempatan atau kemungkinan yang sama pada setiap individu dalam populasi untuk terpilih menjadi sampel [7]. Dalam pengambilan sampel secara random sampling peneliti menggunkan rumus Slovin .Rumus Slovin adalah sebuah rumus atau formula untuk menghitung jumlah sampel minimal apabila perilaku dari sebuah populasi tidak diketahui secara pasti. Bentuk dari Rumus Slovin adalah :
Keterangannya : n = ukuran sampel yang akan dicari N = ukuran populasi e = margin of error yang merupakan besaran kesalahan yang diharakan atau ditetapkan.
Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan dalam pelaksanaan. Tahapan pertama
Titiana Elfariani et al, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kost ….…… 415 diawali dengan tahapan sumber data, tahap pengumpulan data. Kemudian dilanjutkan dengan tahapan penerapan metode, lalu diteruskan dengan tahap implementasi. Dan diakhiri dengan tahapan pengujian. Detail mengenai tahapan-tahapan akan di jelaskan berikut ini :
2.1. Tahapan pengumpulan data
Tahapan ini dilakukan dengan cara mengumpulkan data-data pendukung yang dapat digunakan. Pengumpulan data yang digunakan sebagai berikut : 1. Wawancara tidak terstruktur Wawancara tidak terstruktur adalah wawancara yang bebas dimata peneliti tidak menggunakan pedoman wawancara yang telah tersusun secara sistematis dan lengkap untuk pengumpulan datanya dalam wawancara tidak terstruktur, peneliti belum mengetahui secara pasti data apa yang akan diperoleh, sehingga peneliti lebih banyak mendengarkan apa yang diceritakan oleh responden [8].
2. Angket (kuesioner).
Angket atau kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi seperangkat pertanyaan atau tertulis kepaa responden untuk dijawabnya. [8].

## 2.2. Tahapan penerapan metode
Metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [9] . Tahapan dalam metode Simple Additive Weighting (SAW) terdiri atas 2 yaitu
1. Tahapan persiapan Data
a. Menentukan Kriteria (Cj) Langkah pertama dalam tahap persiapan data merupakan penentuan kriteria yang akan digunakan untuk menentukan keputusan pemilihan kost. Kriteria-kriteria yang digunakan dalam penelitian dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 3.1Kriteria Kost Kode (cj) Kriteria C1 Harga C2 Fasilitas C3 Keamanan C4 Kebersihan
b. Menentukan bobot kriteria Pada tahap ini dilakukan pemberian bobot untukk setiap kriteria Tabel 3.2 Bobot Kriteria Cj W Bobot C1 W1 5 C2 W2 5 C3 W3 5 C4 W4 5 Keterangan : Cj = Kode Kriteria W = Bobot
Bobot = Nilai Bobot
c. Menentukan atribut kriteria
Tahap selanjutnya dilakukan penentuan jenis kriteria sebagai cost atau benefit yang dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
416 Jurnal JUPITER, Vol. 14 No. 2 Bulan Oktober, Tahun 2022 , Hal. 413-422 Tabel 3.3 Atribut Kriteria Cj Atribut C1 Benefit C2 Benefit C3 Benefit C4 Benefit Keterangan : Benefit = (+) Cost
= (-)
d. Menentukan Crips (nilai rentang) kriteria dan bobot crips Tahap ini merupakan tahap penentuan crips (nilai rentang) untuk masing-masing kriteria. Nilai dan bobot untuk masing-masing kriteria dapat dilihat pada tabel berikut ini
Tabel 3.4 Crips Harga C2 = Harga Nilai Bobot Rp. 300.000 50 Rp. 400.000 40 Rp. 500.000 30 Rp. 600.000 20 Rp. 800.000 10

## Tabel 3.5 Crips Fasilitas
C2 = Fasilitas Nilai Bobot Kamar mandi dalam, dapur dalam, tempat parkir, Kasur WiFi dan AC 20 Kamar mandi luar, dapur dalam, kipas angin dan WiFi 30 Kamar mandi luar, dapur dalam dan kipas angin 40 Kamar mandi luar, dapur luar dan WiFi 50 Tabel 3.6 Crips Keamanan C3=Keamanan Nilai Bobot Sangat aman 50 Cukup aman 30 Aman 40 Tabel 3.7 Crips Kebersihan C4 = Kebersihan Nilai Bobot Sangat bersih 50 Cukup bersih 30 Bersih 40 e. Data Aternatif Tabel 3.8 Data Alternatif Kost Kode alternatif Nama alternatif A1 Kost Solomaris A2 Kost Talitakum A3 Kost Vitara A4 Kost Auritas A5 Kost Avito
f. Menyusun data alternatif Tahap selanjutnya dilakukan pengisian data dari setiap alternatif data yang tersedia. Data- data yang diambil sebagai alternatif adalah data kost disekitar kampus Universitas Flores.
Tabel 3.9 Alternatif Kost (Ai) Nama Kost C1 C2 C3 C4 A1 Kost Solomaris Rp. 800.000 Kamar mandi dalam, dapur dalam, tempat parkir, Kasur WiFi dan AC Sangat aman Sangat bersih A2 Kost Vitara Rp. 600.000 Kamar mandi luar, dapur dalam, kipas angin dan WiFi Aman Bersih A3 Kost Talitakum Rp. 500.000 Kamar mandi dalam, dapur dalam, tempat parkir dan WiFi Cukup Aman Cukup Bersih A4 Kost Auritas Rp. 400.000 Kamar mandi luar, dapur dalam dan kipas angin Kurang Aman Kurang Bersih A5 Kost Avito Rp. 300.000 Kamar mandi luar, dapur luar dan WiFi Tidak Aman Tidak Bersih 2. Tahapan Analisa a. Membuat matrik keputusan. Pada tahap ini akan dibuat matrik keputusan Tabel 3.10 Alternatif Kost (Ai) C1 C2 C3 C4 A1 50 50 50 50 A2 40 40 40 40 A3 30 30 40 30 A4 20 30 30 30 A5 10 20 50 40
b. Normalisasi. Tahap selanjutnya yaitu melakukan normalisasi matriks keputusan tersebut menjadi bentuk matriks ternormalisasi ®

## Tabel 3.11 Normalisasi C1
C1 = Benefit : A1 50/50 = 1 A2 40/50 = 0.8 A3 30/50 = 0.6 A4 20/50 = 0.4 A5 10/50 = 0.2

## Tabel 3.12 Normalisasi C2
C1 = Benefit : A1 50/50 = 1 A2 40/50 = 0.8 A3 30/50 = 0.6 A4 30/50 = 0.6 A5 20/50 = 0.4

## Tabel 3.13 Normalisasi C3
C1 = Benefit : A1 50/50 = 1 A2 40/50 = 0.8 A3 40/50 = 0.8 A4 30/50 = 0.6 A5 50/50 = 1

## Tabel 3.14 Normalisasi C4
C1 = Benefit : A1 50/50 = 1 A2 40/50 = 0.8 A3 30/50 = 0.6 A4 30/50 = 0.6 A5 40/50 = 0.8
418
Jurnal JUPITER, Vol. 14 No. 2 Bulan Oktober, Tahun 2022 , Hal. 413-422
c. Matrik Ternormalisasi Tahap berikutnya adalah melakuakan matrik ternormalisasi Tabel 3.15 Matrik Ternomalisasi C1 C2 C3 C4 A1 1 1 1 1 A2 0.8 0.8 0.8 0.8 A3 0.6 0.6 0.6 0.6 A4 0.4 0.4 0.4 0.4 A5 0.2 0.2 0.2 0.2 d. Nilai Preferensi Hasil normalisasi di atas selanjutnya dikalikan dengan bobot kriteria : [5, 5, 5, 5 ] Kost Auritas= V1 = ( 5 * 1 ) + (5 * 1) + ( 5 * 1 ) + (5 * 1) = 20 Kost Avito = V2= (5 * 0.8 ) + (5 * 0.8) + (5 * 0.8 ) + (5 * 0.8) = 16 Kost Solomari= V3 = (5 * 0.6 ) + (5 * 0.6) + (5 * 0.8 ) + (5 * 0.6) =13 Kost Vitara = V3 = (5 * 0.4 ) + (5 * 0.6) + (5 * 0.6 ) + (5 * 0.6) =11 Kost Talitakum=V5 = (5 * 0.2 ) + (5 * 0.4) + (5 * 1 ) + (5 * 0.8) = 12 e. Perangkingan Tahap terakhir ialah melakukan perangkingan. Adapun hasil perangkingan diperoleh dari penjumlahan perkalian matriks ternormalisasi R dengan vector masing-masing bobot sehingga diperoleh nilai tertinggi yang dipilih sebagai alternative terbaik sebagai solusi. Di bawah ini adalah proses perhitungan akhir dengan menjumlahkan perkalian matriks dengan vector masing- masing bobot dari setiap data alternatif. Kost Auritas = 20 Kost Avito = 16 Kost Solomaris = 13 Kost Vitara = 12 Kost Talitakum = 11 Dari perhitungan diatas, diperoleh hasil terbesar yaitu nilai Kost Auritas dengan hasil 20.

## 2.3 Tahapan implementasi
1. Tampilan Menu Login
Tampilan menu login digunakan untuk mengisi username dan password untuk dapat mengakses sistem pendukung keputusan penerimaan.
2. Tampilan Menu Utama
Tampilan menu utama digunakan untuk menampilkan menu utam sistem pendukung keputusan penentuan kost.

## 3. Tampilan Menu Alternatif Tampilan menu alternatif digunakan untuk menampilkan form dan hasil alternatif kost yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan penentuan kost. 4. Tampilan Menu Kriteria
Tampilan menu kriteria digunakan untuk menampilkan form dan hasil kriteria yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan penentuan kost.
5.

## Tampilan Menu Penilaian
Tampilan menu penilaian digunakan untuk menampilkan form dan hasil penilaian yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan penentuan kost.
6. Tampilan Menu Hitung
Tampilan menu perangkingan ini digunakan untuk menampilkan hasil perangkingan dari semua data yang telah diisi sebelumnya dengan metode perhitungan SAW.

## 2.4 Tahapan pengujian
Metode pengujian yang digunakan dalam menguji sistem yang telah dibuat dengan judul sistem pendukung keputusan pemilihan kost adalah metode blackkbox testing . Pengujian Black Box merupakan pendekatan komplementer dari teknik white box, karena pengujian black box diharapkan mampu mengungkap kelas kesalahan yang lebih luas dibandingkan white box[10]. Pengujian ini terfokus pada keefektifan dari masing-masing menu yang ada pada sistem yang dibuat dalam bentuk tabel skenario pengujian yang dijelaskan dalam tabel pengujian berikut ini.
No Yang di uji Skenario Hasil yang diharapkan Ket. 1 Menu login Admin melakukan login dengan mengisi username dan password pada halaman login Sistem menampilkan halaman utama sistem pendukung keputusan pemilihan kost Berhasil 2 Menu alternatif Admin memilih menu alternatif untuk menginput alternatif kost Sistem menampilkan halaman alternatif dan hasil dari inputan yang diisi admin Berhasil 3 Menu kriteria Admin memilih menu kriteria untuk menginput masing-masing kriteria kost Sistem menampilkan halaman dan hasil inputan kriteria yang telah diisi admin sebelumnya Berhasil 4 Menu penilaian Admin memilih menu penilaian untuk menentukan masing-masing nilai setiap kriteria Sistem menampilkan penilaian untuk masing-masing kriteria Berhasil 5 Perhitungan Admin memilih menu perhitungan Sistem menampilkan hasil perhitungan Berhasil
Titiana Elfariani et al, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kost ….…… 421

## 3. HASIL DANPEMBAHASAN
Berdasarkan pengujian blackbox pada sistem pendukung keputusan pemilihan kost dengan menggunakan metode simple additive weighting pada tabel pengujian di atas, maka penulis menyimpulkan bahwa metode simple additive weighting dapat membantu proses perhitungan dalam menentukan keputusan pemilihan kost. Adapun hasil perangkingan yang diperoleh cukup akurat dan setiap menu yang dibuat dapat berjalan dengan baik dengan memenuhi kriteria kemudahan yang diberikan dan penampilan atau interface yang telah dibuat sebelumnya.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan, maka peneliti dapat menyimpulkan bahwa :
1. Penggunaan metode simple additive weighting (SAW) dalam pemilihan kost mendapatkan hasil yaitu proses pencarian kost menjadi sangat efisien dan mempercepat proses penyelesaian perhitungan pemilihan kost di sekitaran kampus. Proses penyelesaian metode SAW dimulai dari proses menentukan kriteria, memberikan nilai bobot kriteria, penentuan jenis kriteria, menentukan data crips, data alternati kost, membuat tabel keputusan, perhitungan normalisasi dan perangkingan menggunakan metode SAW.
2. Dengan menggunakan data kost berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan sehingga dapat dijadikan informasi dalam sistem pendukung keputusan untuk merekomendasi calon penghuni kost dalam pemilihan kost sesuai dengan kriteria yang diinginkan dan mempermudah pemilik kost dalam memperoleh calon penghuni kost.

## 5. SARAN
Saran yang diharapkan dapat memberikan perbaikan dan pengembangan sistem pada penelitian selanjutnya . Untuk penelitian selanjutnya, pengembangan sistem dapat dilakukan dengan memberikan perubahan nilai bobot dan penambahan indikator kriteria.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Pimpinan Universitas Flores, Pimpinan Fakultas dan Prodi yang telah memberikan dukungan materi dan finansial.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Menggunakan and M. Saw, “Sistem pendukung keputusan pemilihan rumah kost putra untuk mahasiswa di kota malang dengan menggunakan metode saw,” vol. 1, no. 1, pp. 906–912, 2017.
[2] H. Sugianto, Yulianti, and H. Anra, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Kost Khusus Mahasiswa dengan Metode AHP dan TOPSIS Berbasis Web ( Studi Kasus : Kota Pontianak ),” Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2016.
[3] E. Daniati, “Di sekitar kampus UNP Kediri menggunakan metode simple additive weighting (SAW),” pp. 6–8, 2015.
[4] N. Wardhani and M. Adnan, “Kos untuk mahasiswa di Luwuk Bangga dengan metode SAW (Simple Additive Weighting),” vol. 4, no. 1, pp. 9–14, 2017.
[5] M. . Dr. Sandu Siyoto, SKM., M.Kes & M.Ali Sodik, Dasar Metodologi Penelitian , 1st ed.
422 Jurnal JUPITER, Vol. 14 No. 2 Bulan Oktober, Tahun 2022 , Hal. 413-422 Yogyakarta: Literasi Media Publishing, 2015. [6] P. Eddy Roflin, Iche Andriyani Liberty, Populasi, Sampel, Variabel , 1st ed. Jawa Tengah: PT. Nasya Expanding Management, 2021.
[7] Rahmadi, Pengantar Metodologi Penelitian , 1st ed. Banjarmasin, Kalimantan Selatan: Antasari Press, 2011.
[8] M. Dr. Garaika , Darmanah, S.E., Metodologi Penelitian . Lampung Selatan: CV. HIRA TECH, 2019.
[9] S. Yunita, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Kost Menggunakan Metode Simple Addtive Weighting ( SAW ) Kotawaringin Timur,” vol. 2, no. 2, pp. 84–87, 2021. [10] G.W.Setiawan, “pengujian Perangkat Lunak Menggunakan Metode Black Box,” J. Inf. , vol. 3, p. 286, 2011.