Journal of Technology and Informatics (JoTI) Vol. 5, No. 2, Bulan April Tahun 2024 P-ISSN 2721-4842 E-ISSN 2686-6102                                                                                                              DOI: 10.37802/joti.v5i2.553

## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kost Terbaik Pada Kecamatan Oebobo Menggunakan Metode TOPSIS
Fatimah Azahra Imran 1 , Gustaf Karel Katihara 2 , , Archangela Cornelia Lae 3 , Yampi R Kaesmetan 4 1,2,3,4 Teknik Informatika, STIKOM Uyelindo Kupang, Kupang, Indonesia e-mail: fatimahimran11@gmail.com 1 , gustafkatihara5@gmail.com 2 , archangelaarcha@gmail.com 3 , kaesmetanyampi@gmail.com 4 *Penulis Korespondensi: E-mail: fatimah@stikomuyelindo.ac.id
Abstrak: Tempat tinggal adalah kebutuhan fundamental dalam masyarakat. Saat ini, terdapat beragam jenis tempat tinggal,  termasuk  rumah  kost  yang  menarik  perhatian  karena  aksesibilitas  harga  dan  kemampuannya  menampung banyak  individu  menjadikannya  pilihan  populer,  terutama  di  kalangan  mahasiswa.  Kontribusi  utama  melibatkan hadirnya solusi efisien dan akurat dalam membantu masyarakat, khususnya mahasiswa dalam mengatasi tantangan pemilihan  tempat  tinggal.  SPK  (Sistem  Pendukung  Keputusan)  yang  dikembangkan  dengan  metode  TOPSIS ( Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution )  mampu  memberikan  rekomendasi  kost  terbaik dengan waktu eksekusi yang singkat, hanya dalam beberapa detik. Kontribusi lainnya terletak pada integrasi kriteria- kriteria  vital  seperti  harga,  jarak,  fasilitas,  keamanan,  dan  kebersihan  yang  memberikan  pandangan  komprehensif dalam pemilihan tempat tinggal. Melalui analisis data dari 20 kost, sistem berhasil mengidentifikasi Kost RT5 sebagai pilihan terbaik dengan nilai preferensi sebesar 0,791 dan tingkat akurasi sistem mencapai 93%.
Kata Kunci: Kost; Metode TOPSIS; Sistem Pendukung Keputusan
Abstract: Shelter is a fundamental need in society. Today, there are various types of residences, including boarding houses that attract attention due to their price accessibility and ability to accommodate many individuals making them a  popular  choice,  especially  among  college  students.  The  main  contribution  involves  presenting  an  efficient  and accurate solution in assisting people, especially university students in overcoming the challenge of choosing a place to live. The SPK (Decision support system) developed with the TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ) method is able to provide the best boarding house recommendation with a short execution time of only a  few  seconds.  Another  contribution  lies  in  the  integration  of  vital criteria  such  as  price,  distance,  facilities, safety, and cleanliness, which provides a comprehensive view of residential selection. Through data analysis of 20 boarding houses, the system successfully identified RT5 Boarding House as the best choice with a preference value of 0.791 and the system accuracy rate reached 93%.

## Keywords: Boarding House; Decision Support System; TOPSIS Method

## PENDAHULUAN
Tempat tinggal, yang mencakup rumah, tempat perlindungan,  dan  bentuk  lainnya  merupakan  elemen krusial dalam kehidupan manusia, sering kali digunakan sebagai  tempat  tinggal.  Dalam  konteks  perkembangan urban,  konsep  tempat  tinggal  mengalami  evolusi signifikan, dengan rumah kost menjadi salah satu contoh progresif.  Alasan  utama  rumah  kost  menjadi  populer adalah  karena  biayanya  yang  lebih  ekonomis  dan kapasitasnya  yang  memadai  untuk  menampung  banyak orang.  Fenomena  ini  tidak  hanya  menarik  perhatian umum,  tetapi  juga  sangat  relevan  bagi  mahasiswa. Khususnya mereka yang tinggal di luar kota dan pindah untuk mengejar pendidikan di lokasi lain, sering memilih rumah  kost  sebagai  solusi  hunian  yang  praktis  dan terjangkau[1].
Salah  satu  kebutuhan  utama  mahasiswa  yang tinggal  di  luar  kota  dan  sedang  mengikuti  pendidikan adalah biaya. Namun, sering kali sulit untuk menemukan kost  atau  rumah  hunian  yang  tepat  dan  sesuai  dengan preferensi siswa [2]. Ada mahasiswa dari dalam kota dan luar  kota  di  kampus.  Mahasiswa  dari  luar  daerah  pasti membutuhkan  tempat  tinggal  seperti  kost  untuk
mendukung pendidikan mereka. Namun, masalah utama yang dihadapi oleh mahasiswa yang asalnya bukan dari tempatnya menuntut Pendidikan adalah proses pemilihan kost.  Faktor-faktor  seperti  biaya,  fasilitas  yang disediakan,  lokasi,  serta  aspek  keamanan  menjadi pertimbangan utama dalam keputusan mereka. Kesulitan ini  timbul  dari  kebutuhan  untuk  menyeimbangkan jangkauan  dengan  kualitas  dan  keamanan  hunian  yang dipilih,  tiap  kost  memiliki  banyak  keunggulan  dan penawaran, yang sering membingungkan mahasiswa saat memilih tempat tinggal [1]. Jika seseorang merasa tidak nyaman dengan rumah kost mereka, mereka cenderung sering berpindah-pindah. Ini disebabkan oleh peningkatan biaya sewa, fasilitas tempat kost, jarak dari kampus,  warung  makan,  dan  keamanan[3]. Kemajuan teknologi  saat  ini  menawarkan  solusi  yang  signifikan dalam  memenuhi  kebutuhan  akan  tempat  kost, memberikan  manfaat  substansial  baik  bagi  pemilik maupun penyewa. Sistem ini dapat memfasilitasi proses pencarian,  pemilihan,  dan  manajemen  kost,  sehingga meningkatkan  efisiensi  dan  kepuasan  bagi  kedua pihak[4].  Sehubungan  dengan  hal  yang  terkait,  maka sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dibangun  untuk mendukung  proses  pengambilan  keputusan  yang
bertujuan untuk membantu proses pemilihan kost di area Kecamatan  Oebobo,  Kota  Kupang.  Sistem  ini menggunakan  metode Technique  for  Order  Preference by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  sebagai kerangka kerja utamanya.
Penelitian sebelumnya telah berkontribusi pada sistem  pendukung  keputusan  untuk  pemilihan  kost, termasuk  penggunaan  metode  TOPSIS  pada  2020[5], pengembangan  aplikasi  Android  dengan  pemetaan kriminalitas  pada  2018[6],  implementasi  metode  SAW pada 2019[7]. Namun, terdapat kesenjangan yang dapat diisi  oleh  penelitian  kami,  khususnya  dalam  konteks Kecamatan  Oebobo  yang  belum  dieksplorasi  secara khusus,  penggunaan  metode  TOPSIS  yang  belum mendalam dan kebutuhan untuk data serta analisis yang lebih  terkini.  Penelitian  kami  bertujuan  untuk memberikan wawasan yang lebih spesifik ke Kecamatan Oebobo, mengadaptasi TOPSIS untuk kebutuhan lokal, dan  menyajikan  informasi  yang  lebih  relevan  dengan kondisi  saat  ini  bagi  mahasiswa  yang  mencari  kost  di area tersebut.
Menurut data Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Kupang  tahun  2022,  Kecamatan  Oebobo  adalah kecamatan  terbesar  dan  paling  padat  penduduknya  di Kota  Kupang,  Nusa  Tenggara  Timur  memiliki  jumlah penduduk sebanyak 189.681 jiwa. Dengan populasi yang besar,  sebagian  besar  dari  mereka  adalah  mahasiswa yang  merantau  untuk  menuntut  ilmu  ke  sekolah  tinggi dan sebagian besar tinggal di kost. Permasalahan utama dalam penelitian ini yaitu melibatkan penentuan kriteria penilaian yang tepat dan relevan untuk menentukan kost terbaik  di  Kecamatan  Oebobo,  keterbatasan  informasi yang  mungkin  mempengaruhi  validitas  keputusan, kompleksitas permasalahan multi kriteria yang melibatkan interaksi antar kriteria, keterlibatan stakeholder seperti pemilik kost dan penghuni, validitas dan kredibilitas metode TOPSIS dalam konteks penilaian kost, keterbatasan teknologi dan infrastruktur yang dapat mempengaruhi penggunaan sistem pendukung keputusan,  evaluasi  dan  pemilihan  bobot  kriteria  yang sesuai dengan preferensi pengguna, dan tantangan dalam mengimplementasikan  hasil  keputusan  secara  praktis dalam pemilihan kost sehari-hari.

## METODE

## 1) Alur Penelitian
1) Pengumpulan  Data :  Identifikasi  kriteria pemilihan  kost  seperti  harga,  lokasi,  fasilitas, keamanan dan pengumpulan data terkait untuk setiap  kriteria  dari  kost-kost  yang  ada  di Kecamatan  Oebobo,  dilakukan    dengan  cara studi literatur, observasi dan wawancara.
2) Pra-Pemrosesan Data : Proses normalisasi data untuk memastikan data siap untuk analisis.
3) Penentuan Bobot Kriteria : Langkah di mana bobot  diberikan  untuk  setiap  kriteria.  Ini  bisa dilakukan  melalui  survei,  wawancara  dengan pakar, atau teknik pembobotan lainnya.
Gambar 1. Flowchart penelitian
4) Penerapan  Metode  TOPSIS :  Langkah  ini melibatkan penggunaan metode TOPSIS pada data yang telah diproses. Dinyatakan kalkulasi skor dari setiap  alternatif  (kost)  berdasarkan  kriteria  dan bobot yang telah ditetapkan.
5) Perankingan dan Pemilihan : Tahap akhir adalah perankingan kost berdasarkan skor yang diperoleh dari langkah TOPSIS dan pemilihan kost terbaik.
6) Hasil  dan  Analisis :  Mengevaluasi  dan  memilah kost  yang  terpilih  berdasarkan  perankingan TOPSIS.
7) Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu pendekatan  yang  bertujuan  meningkatkan  efisiensi organisasi  atau  bisnis  dalam  konteks  sistem  informasi berbasis komputer. Fungsinya tercapai melalui penyediaan  kapabilitas  untuk  menyimpan,  memproses, dan menganalisis data, membantu manajer dalam proses pengambilan  keputusan.  Komponen  utama  dari  sistem ini  melibatkan  pemecah  masalah,  fungsi  sistem,  dan proses  pendokumentasian[8][9]. Sistem  pendukung keputusan  sudah  ada  pada  tahun  60-an.  Namun,  G. Anthony Gorry dan Micheal S. Scott Morton, profesor di MIT, baru menggunakan istilah itu pada tahun 1971[10]. Sistem pendukung keputusan dapat berfungsi menangani kendala yang tak terstruktur atau sepenuhnya terstruktur. Sistem  berbasis  komputer,  seperti  sistem  pembelajaran mesin atau sistem manajemen pembelajaran, membantu perusahaan membuat keputusan[11]. Bagian dari sistem informasi  berbasis  komputer  yang  disebut  sistem pendukung  keputusan  dimaksudkan  guna  membantu entitas bisnis dalam membuat keputusan[11]. Sistem ini juga  dapat  dijelaskan  sebagai  suatu  sistem  komputer yang  memproses  data  untuk  menghasilkan  keputusan mengenai isu-isu yang terstruktur[12]. Sistem pendukung  keputusan  berfokus  pada  fleksibilitas  dan adaptasi  yang  tinggi  dan  kombinasi  model  analisis dengan  metode  pemasukan  data  konvensional  selama proses  pengolahannya.  Sistem  ini  membantu  Proses penentuan keputusan terhadap suatu masalah melibatkan sejumlah  tahap,  dimulai  dengan  mengidentifikasi
masalah,  menyaring  data  yang  memiliki  relevansi, menentukan metode yang akan digunakan dalam proses penentuan  keputusan,  hingga  mengevaluasi  berbagai opsi alternatif[11].

## 8) TOPSIS
Pemilihan  metode Technique  for  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS) dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan kost  terbaik  di  Kecamatan  Oebobo  didasarkan  pada sejumlah keunggulan khusus. Metode ini terkenal karena kemampuannya  dalam  menentukan  alternatif  terbaik dengan  mempertimbangkan  kedekatan  relatif  terhadap solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Kelebihannya meliputi sensitivitas terhadap perbedaan bobot dan skala kriteria,  kemampuan  mengatasi  ketidakpastian  dan kompleksitas dalam pemilihan alternatif, serta ketersediaan sumber daya dan kemudahan implementasi. Terlebih lagi, TOPSIS telah teruji dan divalidasi secara empiris dalam berbagai konteks, menunjukkan keandalan  dan  konsistensinya.  Pemilihan  metode  ini sesuai  dengan  kompleksitas  dan  karakteristik  kriteria pengambilan  keputusan  yang  melibatkan  data  multi kriteria  untuk  menentukan  kost  terbaik  di  wilayah Kecamatan Oebobo.
Yoon  dan  Hwang  pertama  kali  menggunakan TOPSIS,  beberapa  dari  metode  dalam  pengambilan keputusan yang melibatkan beberapa kriteria pada tahun 1981 karena kemampuan untuk melakukan perangkingan terhadap pilihan terpilih, metode TOPSIS dapat diaplikasikan dalam menangani masalah Pengambilan  Keputusan  Multi-Kriteria  (MCMD). Pemilihan  solusi  terbaik  dalam  metode  ini  didasarkan pada kriteria yang memilih solusi yang tidak hanya lebih dekat  ke  solusi  ideal  positif,  tetapi  juga  lebih  jauh  dari solusi  ideal  negatif.  Solusi  ideal  positif  adalah  yang mengoptimalkan keuntungan dan meminimalkan biaya, sementara solusi ideal negatif merupakan kebalikannya, yaitu  mengoptimalkan  biaya  dan  meminimalkan keuntungan [13].
Salah  satu  cara  untuk  menangani  masalah MCDM adalah dengan menggunakan Metode TOPSIS, konsep  ini  berpijak  pada  prinsip  bahwa  Solusi  terbaik tidak hanya paling dekat dengan solusi ideal positif tetapi juga paling jauh dari solusi ideal negatif. Pendekatan ini telah  banyak  diterapkan  dalam  pemecahan  masalah keputusan  praktis  pada  berbagai  model  Pengambilan Keputusan Multi-Kriteria (MCDM), karena konsep dari metode ini yang tersedia dalam format yang simpel dan mudah dimengerti, efisiensi dalam kalkulasi komputasional serta kemampuannya untuk mengevaluasi  kinerja  dalam  konteks  perbandingan  dari berbagai  alternatif  keputusan  melalui  pendekatan matematis  yang  ringkas[14].  Berikut  adalah  urutan langkah-langkah metode TOPSIS[15]:
1. Menggunakan  metode  panjang  geometri  vektor
Euclidean untuk  membuat  matriks  keputusan ternormalisasi:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (1)
Dengan I = 1,2,...,m; dan j=1,…,n, Keterangan:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑡𝑒𝑟𝑛𝑜𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 [𝑖][𝑗] 𝑥 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 [𝑖][𝑗] 2. Menciptakan Matriks Keputusan yang
Ternormalisasi  dengan  Bobot  y  ( 𝑦 1 , 𝑦 2 , … , 𝑦 𝑛 ), sehingga proses normalisasi y untuk bobot menjadi:
𝑦 =   [ 𝑦 11 𝑦 12 . . 𝑦 1𝑗 𝑦 21 𝑦 22 . . 𝑦 2𝑗 𝑦 𝑖1 𝑦 𝑖2 . . 𝑦 𝑖𝑗 ]  𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑦 𝑖𝑗 = 𝑦 (2)
Keterangan: 𝑤 𝑗 = bobot dari kriteria ke j 𝑦 𝑖𝑗 =  elemen dari matriks keputusan yang ternomalisasi terbobot
3. Mengidentifikasi solusi ideal positif dan negatif, di mana 𝐴 + merepresentasikan  solusi  ideal  positif, sementara 𝐴 − menggambarkan solusi ideal negatif 𝐴 + = (𝑦1 + , 𝑦2 + , … , 𝑦 𝑛 + );
𝐴 − = (𝑦1 − , 𝑦2 − , … , 𝑦 𝑛 − );
𝑦 𝑗 + =   { max 𝑦 0 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗: 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 min 𝑦 0 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 ∶  𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
𝑦 𝑗 − =   { max 𝑦 0 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗: 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 min 𝑦 0 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 ∶  𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (3)
4. Menentukan jarak antara nilai setiap pilihan dengan matriks solusi ideal positif (𝐷 𝑖 + ) dan negatif (𝐷 𝑖 − ) . 𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑖=1 (4)
Ket:
𝐷 𝑖 + = Jarak antara alternatif Ai dan solusi ideal positif.
𝑦 𝑖 + = Komponen-komponen yang membentuk matriks solusi ideal positif. 𝑦𝑖𝑗 = matriks normalisasi yang telah diberi bobot pada posisi[i][j].
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑖=1 (5)
Ket:
𝐷 𝑖 − = Jarak antara alternatif Ai dan solusi ideal negatif.
𝑦 𝑖 − = Komponen-komponen yang membentuk matriks solusi ideal negatif 𝑦𝑖𝑗 = matriks normalisasi yang telah diberi bobot pada posisi[i][j]
5. Penetapan nilai preferensi (Vi) bagi masing-masing alternatif
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + (6)
Keterangan:
Nilai 𝑉𝑖 yang lebih tinggi mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih diutamakan.
6. Pengurutan Peringkat Alternatif Alternatif  dapat  diurutkan  berdasarkan  nilai 𝑉𝑖 .
Oleh  karena  itu,  alternatif  terbaik  ditentukan  oleh yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan  solusi  ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif[16].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  dikembangkan  dan  diuji coba sistem pendukung keputusan dengan mengimplementasikan algoritma TOPSIS. Implementasi ini  dilakukan  menggunakan  Microsoft  Excel  sebagai platform  utama,  untuk  menunjukkan  bagaimana algoritma  tersebut  bekerja  dalam  memilih  kost.  Kami menyajikan  langkah  demi  langkah  proses  perhitungan dalam SPK ini, dari pengambilan data awal hingga tahap akhir  dalam  menentukan  pilihan  kost  terbaik.  Setiap langkah  proses  ini  dijelaskan  secara  detail,  termasuk normalisasi data dan perhitungan bobot. Uji coba sistem dilakukan dengan menggunakan kriteria pemilihan kost yang telah ditetapkan sebelumnya, yang diuraikan dalam tabel-tabel  di  bawah  ini.  Melalui  uji  coba  ini, menunjukkan  bukan  hanya  keakuratan  perhitungan, tetapi  juga  efektivitas  sistem  pendukung  keputusan dalam  membantu  pengguna  memilih  kost  yang  sesuai dengan preferensi mereka.
Tabel 1. Kriteria Kost Kriteria Keterangan C1 Harga C2 Jarak C3 Fasilitas C4 Keamanan C5 Kebersihan
Pada  Tabel  1,  Urutan  kepentingan  setiap kriteria  ditetapkan  berdasarkan  nilai  bobot  yang  telah diberikan  dalam  bentuk  numerik.  Sementara  itu, penilaian  kesesuaian  setiap  alternatif  terhadap  tiap kriteria ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Range Kriteria Nilai Keterangan 1 Sangat Rendah 2 Rendah 3 Cukup 4 Tinggi 5 Sangat Tinggi
Pembobotan nilai untuk kriteria yang ditetapkan  didasarkan  pada  Informasi  yang  diperoleh melalui  pengamatan  dan interview dengan  pemilik, sebagaimana diuraikan berikut ini:
1. Biaya Kost (C1)
Harga  dimasukkan  ke  dalam  kriteria cost /biaya karena termasuk Biaya yang perlu dikeluarkan oleh mahasiswa. Berdasarkan informasi yang didapatkan,  harga  kost  termurah  dimulai  dari  Rp. 400.000  dan  harga  kost  paling  mahal  adalah  Rp.
1.500.000.  Oleh  karena  itu, berikut adalah range
nilai untuk penilaian harga, ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Kriteria Harga Harga Nilai >1.500.000 1 >1.000.000 2 >500.000 3 >400.000 ≤ 500.000 4 ≤ 400.000 5 2. Jarak (C2) Mahasiswa biasanya lebih
mempertimbangkan  jarak  dengan  kampus  saat memilih  kost  karena  lebih  dekat  dengan  kampus akan  menghemat  uang  dan  waktu.  Berikut  adalah range nilai untuk penilaian biaya kost, ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Kriteria Jarak Harga Nilai > 2 km 1 > 1 km ≤ 2 km 2 > 500 m ≤ 1 km 3 > 𝟐 00 m ≤ 500 m 4 ≤ 𝟐 00 m 5
3. Fasilitas (C3) Aspek  yang  mempengaruhi  kenyamanan saat  berada  di  kost  termasuk  fasilitas  yaitu  kasur, lemari,  TV,  dan  kamar  mandi  pribadi.  Kriteria keuntungan  adalah  fasilitas.  Berikut  adalah range nilai  untuk  penilaian  Fasilitas  kost,  ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Kriteria Fasilitas Fasilitas Nilai Kasur, Lemari, Kamar Mandi Umum 1 Kasur, Lemari, Meja, Kamar Mandi Umum 2 Kasur, Lemari, Kipas Angin, Kamar Mandi Dalam 3 Kasur, Lemari, Meja, AC, Kamar Mandi Dalam, Wifi 4 Kasur, Lemari, Meja, AC, Kamar Mandi Dalam, TV, Wifi 5
4. Keamanan (C4) Bagi  mahasiswa  yang  memiliki  barang  berharga seperti  kendaraan,  menjaga  keamanan  sangat penting.
Keamanan
termasuk dalam kriteria keuntungan.  Berikut  adalah range nilai untuk penilaian keamanan, ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai Kriteria Keamanan Fasilitas Nilai Kunci Kamar 1 Kunci Kamar, Gembok 2 Kunci Kamar, Gembok, Pagar 3
Kunci Kamar, Gembok, Pagar, Batas Pengunjung 4 Kunci Kamar, Gembok, Pagar, Batas Pengunjung, CCTV 5 5. Kebersihan (C5) Faktor lain yang mempengaruhi
kenyamanan saat berada di kost adalah kebersihan lingkungan,  apakah  lingkungan  internal  dan external kost bersih atau kotor. Kebersihan adalah standar untuk nilai dan keuntungan. Berikut adalah range nilai untuk penilaian kebersihan, ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Nilai Kriteria Kebersihan Fasilitas Nilai Tempat Sampah 1 Tempat Sampah, Alat Kebersihan 2 Tempat Sampah, Alat Kebersihan, Jasa Angkut Sampah 3 Tempat Sampah, Alat Kebersihan, Jasa Angkut Sampah, Kebersihan Rutin 4 Tempat Sampah, Alat Kebersihan, Jasa Angkut Sampah, Kebersihan Rutin 5
Tabel 8. menampilkan daftar 20 data kost yang telah dikumpulkan melalui observasi langsung di lokasi, yang merupakan pilihan kost terbaik.
Tabel 8. Data Kost Area Kec.Oebobo N o Nam a Kost Kelur ahan Harga Ja ra k Fasi litas Keam anan Keber sihan 1 Kost Fortu na Oebo bo Rp.1.7 00.000 ± 5 28 m 4 3 2 2 Kost mega wati Oebo bo Rp.1.0 00.000 ± 2 .1 km 5 4 3 3 Kost Ang
Man sion
Oebo bo Rp.800 .000 ± 2 .3 km 5 5 5 .. . … … … … ... ... … 2 9 Kos Sade wi Kayu Putih Rp.600 .000 ± 1 00 m 4 2 4 3
0 Kos Jaya Kayu Putih Rp.450 .000 ± 2 25 m 2 4 3
Berikut adalah data penilaian alternatif dengan skala 1-5 yakni data kost pada kecamatan Oebobo, untuk masing-masing  kriteria  diberikan  skala  berdasarkan tingkat kepentingan kriteria yang terlihat dalam Tabel 9.
Tabel 9. Matriks Keputusan
Kode
Nama Kos C1 C2 C3 C4 C5
A1 Kos Fortuna 1 3 4 3 2 A2 Kos Megawati 2 1 5 4 3
Kode Nama Kos C1 C2 C3 C4 C5 A3 Kos Ang Mansion 3 1 5 5 5 … … … … … … … A29 Kos Sadewi 2 3 4 2 4 A30 Kos jaya 2 4 5 2 5
Pengambil  keputusan  memberikan  bobot berdasarkan  seberapa  penting  setiap  kriteria  yang dibutuhkan.  Nilai  pembobotan  kriteria  dapat  dihitung berdasarkan data yang diperoleh dari persepsi mahasiswa tentang memilih kost, yaitu ditunjukkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Penentuan Nilai Bobot Kriteria Nama kriteria Kriteria Bobot Harga C1 ( cost ) 3 Jarak C2 ( cost ) 4 Fasilitas C3 ( benefit ) 4 Keamanan C4 ( benefit ) 5 Kebersihan C5 ( benefit ) 4 Langkah-langkah dalam menghitung metode TOPSIS: 1) Membangun matriks keputusan yang ternormalisasi
a) Menguadratkan masing-masing nilai matriks Xij adalah  tahap  pertama  normalisasi.  Hasil  kuadrat dari  masing-masing  nilai  matriks  sesuai  dengan kriteria  dengan  20  data  ditunjukkan  pada  Tabel 11.
Tabel 11. Tahapan Pertama Matriks Ternormalisasi
C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 9 16 9 4 A2 4 1 25 16 9 A3 9 1 25 25 25 … …
… … … … A29 4 9 16 4 16 A30 4 16 25 4 25
b) Pembagian setiap elemen matrik Xij dengan hasil akar  kuadrat  kriteria  adalah  tahap  kedua normalisasi. Hasil dari pembagian setiap elemen matrik Xij dari 20 data yang tersedia dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13. Tahap Ketiga Matrik Ternormalisasi
C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,0932  0,2080 0,2369  0,1764  0,1360 A2 0,1865  0,0693 0,2961  0,2352  0,2041 A3 0,2797  0,0693 0,2961  0,2941  0,3402 … … … … … … A29  0,1865  0,20801  0,2369  0,1176  0,2721 A30  0,1865  0,2773 0,2961  0,1176  0,3402
2) Proses  melibatkan  pembuatan  matriks  keputusan yang  ternormalisasi  dengan  bobot,  yang  juga dikenal sebagai matriks keputusan yang ternormalisasi  berbobot.  Langkah  pertama  adalah
mengalikan  nilai  matriks  yang  telah  dinormalisasi dengan bobot kriteria. Tabel 14 menunjukkan hasil perhitungan.
Tabel 14. Perhitungan Nilai Bobot Ternormalisasi C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,279751 0,83205 0,947758 0,88235 0,54433 A2 0,559503 0,27735 1,184698 1,17647 0,81649 … … … … … … A29 0,83925 1,38675 0,7108 1,17646 1,08866 A30 0,5595 0,83205 0,94776 0,5824 1,08866
3) Menemukan  solusi  ideal  positif  dan  negatif, melibatkan perhitungan sesuai dengan sifat masing- masing  kriteria,  menggunakan  rumus  (3)  seperti pada Tabel 15.
Tabel 15. Penentuan Solusi Ideal Positif & Negatif
C1 C2 C3 C4 C5 Positif 1,1190  1,386 1,184 1,470 1,360 Negatif  0,2797  0,277 0,236 0,294 0,272
4) Menggunakan  matriks  solusi  ideal  positif  dan negatif untuk menghitung jarak nilai setiap pilihan.
a) Tahap awal dalam perhitungan jarak solusi ideal adalah menguadratkan perbedaan antara matriks  normalisasi  terbobot  dan  solusi  ideal positif  serta  negatif.  Ini  menghasilkan  kuadrat solusi ideal positif seperti pada Tabel 16:
Tabel 16. Tahap Kuadrat Solusi Ideal Positif
C1 C2 C3 C4 C5 0,3130  0,3076  0,0561 0,3460 0,6666 0,0782  1,2307 0 0,0865 0,2962 … … … … … 0,3130  0,3076  0,0561  0,77855  0,0740 1,2521  1,9230  1,4035 2,1626 1,8518 b) Kuadrat solusi ideal Negatif Tabel 17. Tahap Kuadrat Solusi Ideal Negatif C1 C2 C3 C4 C5 0 0,3076  0,5052 0,3460 0,0740 0,0782 0 0,8982 0,7785 0,2962 … … … … … 0,0782  0,3076  0,5052 0,8651 0,6667 0,0782 0,076 0,5056  0,08651  0,0740
Selanjutnya, untuk menghitung jarak dari solusi ideal, dilakukan perhitungan akar kuadrat dari total nilai positif  dan  negatif  untuk  setiap  alternatif  yang ditunjukkan pada Tabel 18.
Tabel 18. Perhitungan Jarak Solusi Ideal Positif dan
Negatif Positif Negatif 1,44252 1,11043 1,38803 1,43225 … …
1,23673 1,28234 2,93142 0,60984 5) Menghitung  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif yang mendekati solusi ideal.
Perhitungan  nilai  preferensi  didasarkan  pada jarak antara solusi ideal positif dan negatif yang ditunjukkan pada Tabel 19.
Tabel 19. Perhitungan Nilai Preferensi Pref A1 0,43496 A2 0,50784 … … A29 0,50905 A30 0,172221 6) Pengurutan Peringkat Alternatif Pengurutan peringkat dilakukan
berdasarkan nilai preferensi yang paling tinggi dan dapat dilihat pada Tabel 20. Tabel 20. Rangking Alternatif Terbaik Hasil Nilai Preferensi Rangking A15 0,791 1 A20 0,724 2 A28 0,714 3 … … … A4 0,24634 29 A30 0,17221 30
Berdasarkan  perhitungan  manual  sebelumnya, kode  A15  pada  alternatif  mendapatkan  nilai  preferensi yang  paling  tinggi.  Selanjutnya,  kita  akan  melakukan perhitungan  persentase  akurasi  menggunakan  metode matriks  Konfusi  ( confusion  matrix )  dengan  langkah- langkah seperti pada Tabel 21:
Tabel 21. Kelas Positif Dan Kelas Negatif
TP TN FP FN 28 0 0 2 Akurasi =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) × 100%
Akurasi = 28+0 28+0+0+2 × 100%
Akurasi = 28 30 × 100% = 0,93 ≈ 93%
Berdasarkan  perhitungan  di  atas,  maka  di dapatkan presentasi akurasi pada hasil sistem pendukung keputusan  pemilihan  kost  terbaik  pada  area  kecamatan Oebobo sebesar 90% Adapun bentuk grafik seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Grafik Perhitungan Akurasi

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  membantu  dalam  memilih  kost terbaik  di  kecamatan  Oebobo,  dikembangkan  sebuah sistem  berdasarkan  lima  kriteria  utama:  harga,  jarak, fasilitas,  keamanan,  dan  kebersihan.  Setiap  kriteria  ini diberikan  bobot  berdasarkan  tingkat  kepentingannya atau  prioritasnya.  Melalui  analisis  dan  perhitungan berbasis  bobot  kepentingan  atau  prioritas  dari  masing- masing  kriteria  tersebut,  kost  R5T  telah  diidentifikasi sebagai kost terbaik di area kecamatan Oebobo, dengan mendapatkan  skor  preferensi  sebesar  0,791.  Pengujian akurasi  dengan Confusion  Matrix pada  sistem  ini mendapatkan  persentase  sebesar  93%.  Tingkat  akurasi ini  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  prediksi  yang dibuat  sistem  benar,  dan  memberikan  gambaran  umum tentang  seberapa  efektif  dan  andal  sistem  dalam melakukan  klasifikasi  data  sesuai  dengan  standar  yang telah ditetapkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T.  Adriantama  and  Y.  Brianorman,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Dalam  Seleksi  Tempat Tinggal (Kost) Mahasiswa Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Digit. Teknol. Inf. , vol. Volume 4, No. 1, pp. 1–7, 2021.
[2]  A.  Pramudhita,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Rumah Kost Putra Untuk Mahasiswa Di Kota  Malang  Dengan  Menggunakan  Metode SAW,” J. Mhs. Tek. Inform. , Vol. 1, No.1, pp. 1–7, 2017.
[3]  K. Kusumaningtyas, A. D. Nurullatifah, and N. D. Cahyani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Pemilihan  Rumah  Kos  Terbaik  di  Kecamatan Mlati,  Kabupaten  Sleman,” J.  Din.  Inform. ,  vol. Vol 9, No.1, 2020.
[4]  D.  Megah  Sari,  S.  Al  Farisiy,  and  N.  Arifin, “Pemilihan  Tempat Kos Menggunakan  Algoritma Simple Additive Weighting Dan Algoritma Fuzzy Multi-Attribute Decision Making,” J. Sintaks Log. , Vol. 2, No. 1, pp. 223–228, Feb. 2022.
[5]  E.  Nurelasari  and  E.  Purwaningsih,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perumahan Terbaik  Dengan  Metode  TOPSIS,” J.  Sist.  dan Teknol. Inf. , Vol. 8, No. 4, pp. 317, 2020.
[6]  A.  Dimandili,  E.  P.  Purwandari,  and  R.  Efendi, “Pemilihan  Indekos  Mahasiswa  Dan  Pemetaan Tingkat  Kriminalitas  Dengan  Profile  Matching Method,” Pseudocode ,  Vol.  5,  No.  1,  pp.  18–28,
Feb. 2018.
[7]  R.  N.  Sari  and  R.  S.  Hayati,  “Penerapan  Metode
Simple  Additive  Weighting  Dalam  Pemilihan Rumah Kost,” CogITo Smart J. , Vol. 5, No. 2, pp.
215–226, 2019,
[8]  I Nyoman Tri Anindia Putra, I Gede Iwan Sudipa, I Putu  Candra  Jumariana,  and  Yohana  Jun, “Penerapan  Algoritma  Copeland  Score  Sebagai Penunjang  Penerimaan  Beasiswa  KIP  Di  Kampus Institut  Bisnis  dan  Teknologi  Indonesia,” J. Technol.  Informatics ,  Vol.  4,  No.  2,  pp.  57–62, 2023.
[9]  Romindo,  R.  A.  Purba,  E.  B.  Wagiu,  and  Y. Siagian, “Sistem Pendukung Keputusan: Teori dan Implementasi,” Yayasan Kita Menulis , 2021.
[10]  T.  A.  Masangin,  T.  Widiastuti,  and  B.  S.  Djahi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Kos  Dengan  Metode  Weighted  Agregated  Sum Product  Assesment  (Waspas)  (Studi  Kasus  Kota
Kupang Nusa Tenggara Timur),”
TRANSFORMASI , Vol. 17, No. 2, 2021
[11]  E. Simbolon, J. Nababan, and M. Pardede, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tempat  Kos Menerapkan  Metode  Weighted  Aggregated  Sum Product  Assessment  (WASPAS),” Semin.  Nas. Sains dan Teknol. Inf. , pp. 484–487, 2018.
[12]  I. P. Pratiwi, F. Ferdinandus, and A. D. Limantara, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Program Keluarga  Harapan  (PKH)  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting,” J.  Tek.  Inform.  Sist. Informasi, dan Ilmu Komput. , VoL.8 No.2, pp. 1– 14, 2019.
[13]  T.  Kristiana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Dengan  Menggunakan  Metode  TOPSIS  Untuk Pemilihan Lokasi Pendirian Grosir Pulsa,”  Vol.20 No.1., 2018.
[14]  H.  Hertyana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan Metode Topsis,” J. ILMU Pengetah. DAN Teknol. Komput. , Vol.4 No.1, pp. 1–6, 2018.
[15]  Y.  Y.  Bhalqis,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Laptop Menggunakan Metode Topsis,” CAHAYAtech , Vol. 7, No. 2, pp. 119, 2019.
[16]  D.  Andreswari,  H.  Winanda,  and  F.  P.  Utama, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Proposal Program  Kreativtas  Mahasiswa  Menggunakan Metode  Topsis  Berbasis  Web  (Studi  Kasus: Universitas Bengkulu),” Pseudocode , Vol. 8, No. 2, pp. 153–160, Nov. 2021.
0 20 40 TP TN FP FN Perhitungan akurasi