## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN DANA RENOVASI RUMAH MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) BERBASIS WEBSITE (STUDI KASUS: DINAS PERUMAHAN DAN KAWASAN
PEMUKIMAN KOTA BIMA)
Andrian Kurniawan, Sentot Achmadi, Franciscus Xaverius Ariwibisono Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia andriankurniawan83@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini di latarbelakangi oleh adanya kesulitan dalam pembagian dana bantuan untuk masyarakat yang di berikan oleh pemerintah kota Bima serta banyak rumah tidak layak huni. Program Renovasi Rumah merupakan langkah pemerintah dalam upaya meningkatkan kualitas rumah menjadi layak huni. Pada proses pemilihan calon penerima  sebelumnya,  calon  penerima  mendapatkan  lembar  verifikasi  dan  memiliki  banyak  pertimbangan sehingga dapat di manipulasi dan tidak jarang tenaga fungsional lapangan dapat melakukan kecurangan sehingga membuat  banyak  keluhan  pada  masyarakat.  Proses  pemilihan  calon  penerima  berbasis  website  dengan menggunakan  metode Analytical Hierarchy  Process ( AHP ), di  mana  metode AHP  terdapat  proses perhitungan yang  digunakan  sebagai  layak  atau  tidak  dari  sebuah  rumah  tersebut  mendapatkan  bantuan.  Dengan  begitu penyaluran  dana  renovasi  rumah  akan  tepat  sasaran.  Di  dalam  sistem  terdapat  kriteria-kriteria  yang  dapat digunakan sebagai acuan penilaian. Dengan adanya proses pemilihan menggunakan website tersebut diharapkan dinas  perumahan  dan  kawasan  pemukiman  dapat  melakukan  pemilihan  dengan  hasil  yang  maksimal.  Hasil pengujian  telah  dilakukan  pada  microsoft  edge  dan  google  chrome  berjalan  100%  dengan  baik  sesuai  dengan fungsinya. Aplikasi ini dapat mengambil peran dalam keputusan memilih alternatif rumah tak layak huni.
Kata kunci :  Analytical Hierarchy Process (AHP), Kota Bima, Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

## 1. PENDAHULUAN
Kota  Bima  merupakan  salah  satu  dari  banyak kota  dengan  populasi  yang  padat  dengan  berbagai perkembangan  dan  perubahan  yang  signifikan didalamnya. Perkembangan dan perubahan bervariasi yang  terjadi  di  kota  bima  seperti  penduduk, pembangunan  sarana  dan  prasarana  dan  ekonomi lokal. Kepadatan penduduk dibarengi dengan masalah ekonomi  di  masyarakat,  untuk  mengatasi  itu pemerintah  secara  tegas  mengambil  peran  dengan menyalurkan bantuan dana renovasi rumah.
Pada proses pemilihan calon penerima sebelumnya,  pengurus  memerlukan  informasi  terkait identitas  calon  penerima,  tidak  jarang  terdapat kesalahan  dalam  memilih  calon  penerima,  kesalahan pihak  pengurus  maupun  calon  penerima  yang  akan menimbulkan keluhan dari masyarakat setempat.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  peneliti bermaksud  untuk  menggagas  Sistem  Pendukung Keputusan  penerimaan  dana  bantuan  renovasi  rumah dengan  dilakukan  pendekatan  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP),  dimana  maksud  utama penelitian untuk mengatasi kesulitan agar perencanaan renovasi pembangunan rumah menggunakan Analytical  Hierarchy  Process,  m etode Analytical Hierarchy  Process (AHP) merupakan  metode pengambilan  keputusan  dengan  mengembangkan sistem hirarki dari berbagai faktor yang dianggap perlu dikembangkan.  Pada  dasarnya  AHP  merupakan metode  yang  digunakan  untuk  memecahkan  masalah yang  kompleks  dan  tidak  terstruktur  ke  dalam
kelompok-kelompoknya, dengan  mengatur kelompok tersebut  kedalam  hirarki  kemudian  memasukan  nilai numeric  sebagai  pengganti  persepsi  manusia  dalam melakukan  perbandingan  relative.  [1]  Maka  dari  itu penggunaan  AHP  diharapkan  dapat  menyelesaikan pengambilan keputusan dengan optimal.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Mahpudi,  2020,  dalam  penelitian  berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Penerima  Bantuan  Dana  Sosial  Untuk  Desa  Yang Tertinggal  Oleh  Badan  Amil  Zakat  Nasional Kabupaten  Siak”  Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas data  tersebut  menunjukkan  bahwa  pengunaan  sistem tersebut mempermudah kegiatan di Badan Amil Zakat Nasional,  Kabupaten  Siak,  dengan  ketetapan  tinggi dan tepat. [2]
Menurut  Mely  Fatmawati,  dalam  penelitiannya yang berjudul " Penerapan metode analytical hierarchy process  (AHP)  pada  sistem  pedukung  keputusan pemilihan  perumahan  di  kawasan  kota  madya malang”.hasil  penelitian,dapat  disimpulkan  bahwa metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  sangat mendukung  untuk  membantu  dalam  penentuan pemilihan  perumahan  pada  Kawasan  malang,  sistem AHP  secara  efektif  menghasilkan  hasil  yang  sesuai dengan harapan. [3]
Menurut  Juni  Yanti  Situmorang,  pada  tahun 2017,  melakukan  penelitian  yang  berjudul  "Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Merek  Laptop
Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)"dapat disimpulkan bahwa dalam menggunakan metode  AHP,  peneliti  menggunakan  empat  kriteria dari  laptop  yaitu  harga,  kapasitas  penyimpanan, kapasitas  hard  disk,  dan  ukuran  layar.  Secara keseluruhan,  hasil  penelitian  berhasil  diidentifikasi. [4]

## 2.2. Renovasi Rumah
Renovasi  adalah  tindakan  untuk  memodifikasi atau  menyesuaikan  sebagian  atau  sebagian  tertentu dari  suatu  lingkungan  atau  struktur  dengan  tujuan meningkatkan kemampuan dalam menjalankan fungsi-fungsi  yang  telah  ada  atau  bahkan  dalam fungsi-fungsi  baru . [5]  Rumah  sebagai  kebutuhan pokok  manusia  untuk  tempat  berlindung,  tempat istirahat serta dapat menjadi asset bagi pemiliknya. [6] Semakin  bertambah  jumlah  penduduk  di  suatu wilayah, kebutuhan rumah akan ikut meningkat setiap tahunnya, [7] oleh karna itu pembangunan perumahan perlu  di  dorong  untuk  keberlangsungan  tersedianya rumah  bagi  masyarakat,  idealnya  setiap  keluarga memiliki  rumah  termasuk  bagi  masyarakat  yang berpenghasilan  rendah  (MBR).  [8]  Project  renovasi rumah  pada  umumnya  mencakup  tujuan  seperti  ; Kenyamanan, pemeliharaan dan perbaikan penambahan  ruang,  keamanan  dan  perlindungan..  Di Indonesia khususnya di kota Bima, harga rumah yang semakin melambung tinggi membuat semakin banyak masyarakat yang kesulitan memperoleh rumah, maka untuk  mewujudkan  rumah  yang  layak  huni, pemerintah  bertanggung  jawab  untuk  memberikan bantuan dana renovasi rumah kepada masyarakat.

## 2.3. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah suatu  sistem  berbasis  komputer  yang  interaktif, diciptakan  untuk  memfasilitasi  pengguna  dalam menggunakan  data  dan  model  untuk  menyelesaikan masalah yang tidak memiliki struktur yang jelas. SPK bertujuan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan, namun  tidak  bertujuan  menggantikan  penilaian  yang telah ada. Keputusan yang memerlukan penilaian tetap menjadi  fokus  utama  dari  keberadaan  sistem pendukung keputusan ini. Biasanya, SPK juga dikenal sebagai  sistem  terkomputerisasi  yang  mendukung pengambilan  keputusan  di  dalam  sebuah  organisasi. [9]

## 2.4. Analytical Hierarchy Process
Analisis Hierarchy Process (AHP) adalah sebuah alat  bantu  pengambilan  keputusan  yang  merubah permasalahan  yang  rumit  dengan  banyak  faktor  atau kriteria  menjadi  sebuah  struktur  hirarki.  Dalam susunan  ini,  bagian  teratas  mencakup  tujuan  utama, dilanjutkan dengan tingkatan faktor, kriteria, subkriteria,  dan  seterusnya,  hingga  mencapai  tingkat paling rendah berisi alternatif-alternatif.Saaty. [10]
Menurut  (Agus  Irawan.,  2019)  langkah-langkah atau  tahapan  dalam  pendekatan,  seperti  yang dijelaskan oleh referensi, [11] mencakup : a. mengidentifikasi  permasalahan  dan  merumuskan penyelesaian  yang  diharapkan,  lalu  membuat struktur  hirarki  untuk  masalah  sedang  dihadapi, penyusunan  hirarki  ini  dilakukan    menetapkan tujuan  yang  mencerminkan  target  keseluruhan sistem.
b. Menetapkan urutan pentingnya elemen:
1) Proses  awal  menetukan  urutan  elemen melibatkan  perbandingan,  dimana  setiap elemen  dianalisis  satu  per  satu  berdasarkan kriteria telah disepakati
2) Angka-angka  diisikan  ke  dalam  matriks berpasangan  diisi  dengan  angka-angka  agar mencerminkan  seberapa  penting  setiap elemen  dalam  hubungannya  dengan  elemen lainnya.
c. Sintesis  dari  perbandingan  pasangan  digunakan untuk menentukan urutan prioritas.
Tindakan-tindakan dalam tahap ini mencakup:
1) Menghitung setiap nilai kolom pada matriks.
2) Membagi  masing-masing  nilai  kolom  sama total  kolom  yang  bersangkutan  untuk mendapatkan matriks telah dinormalisasi.
3) Menghitung  setiap  nilai  dari  baris  lalu membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk menghitung rata-rata nilai.
d. Evaluasi Konsistensi dalam pengambilan keputusan,  merupakan  Langkah  penting  untuk menilai sejauh mana konsistensi terpenuhi, karena ingin  menghindari  keputunsan  dan  konsistensi rendah.
Tindakan  yang  perlu  dilakukan  pada  tahap  ini, mencakup :
1) Untuk  setiap  elemen  dalam  kolom  pertama, perkalian  dilakukan  dengan  prioritas  relatif pertama,  sementara  elemen  dalam  kolom kedua  akan  dihitung  dengan  mengalikannya dengan  prioritas  relatif  kedua,  dan  demikian seterusnya untuk kolom-kolom berikutnya.
2) Jumlah  hasil  perhitungan  untuk  setiap  baris dijumlahkan.
3) Hasil  penjumlahan  pada  setiap  baris  akan dibagi  oleh  elemen  prioritas  relatif  yang relevan.
4) Hasil dari penjumlahan total hasil pembagian ini  dengan  jumlah  elemen  yang  ada  dikenal sebagai nilai maksimum (λ maks).
e. Hitung  Index  Konsistensi (CI)  dengan  formula  : CI = (λ maks - n)/n………...………………….(1) Keterangan :
CI = Consistency Index.
λ maks = nilai eigen maksimum.
n = jumlah elemen dalam matriks perbandingan.
f. Hitung Rasio Konsistensi/Consistency Ratio (CR) dengan rumus CR = CI/IR…………………………………....(2)
Keterangan:
CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Index Random Consistency
g. Memeriksa  konsistensi  hierarki.  Jika  nilainya lebih  dari  10%,  maka  penilaian  data  judgement harus  diperbaiki.  Namun  jika  rasio  konsistensi (CI/IR) kurang atau sama dengan 0,1 maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar.
Daftar  Index  Random  Consistency  (IR)  bisa diliat dari tabel 1
Tabel 1 Index Random Consistency (IR)
Ukuruan Matriks Nilai IR 1 0,00 2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 11 1,51 12 1,48 13 1,56 14 1,57 15 1,59
Berdasarkan aturan dasar AHP, antara lain:
a. Menyusun  Hierarki  yang  mudah  di  pahami,di mulai dari tujuan utama.
b. Penghitungan  Data  Alternatif  dan  Kriteria dilakukan bersamaan dengan melakukan perbandingan matriks secara berpasangan, menggunakan  skala  1  hingga  9  untuk  menilai yang paling optimal.

## Tabel 2 Skala Dasar Perbandingan Berpasangan
Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu lebih sedikit penting dari pada elemen yang lainya 5 Elemen yang satu lebih penting dari pada elemen yang lainya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting dari pada elemen yang lainya 9 Satu elemen jelas lebih mutlak penting dari pada elemen yang lainya 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua pertimbangan yang berdekatan
c. Menggunakan  nilai  relatif  dari  semua  kriteria untuk menetapkan urutan prioritas.
d. Konsistensi  logis  berasal  dari  kriteria  yang spesifik.
3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Flowchart Sistem
Gambar 1. Flowchart Sistem
Gambar 1 tampilan masuk penguna memasukkan nama  pengguna  dan  kata  sandi.  Jika  tidak  berhasil akan  mengulangi  mengisi  nama  pengguna  dan  kata sandi,  jika  ya,  sistem  akan  memeriksa  apakah pengguna  mempunyai  akses admin atau  enggak. Bila punya, akan dialihkan ke tampilan awal menunjukkan berisi  informasi  warga.  lalu  jika  admin  memasukkan data warga atau tidak,jika sudah  maka masukkan data warga. Pada data warga admin akan memasukkan data tiap  warga  yang  akan  dilakukan  untuk  mendapatkan bantuan  dengan  syarat  warga  telah  memenuhi  syarat kriteria.Kemudian setelah mengisi data warga terdapat data  kriteria    dari  data  warga  dan  memasukkan  nilai kriteria  pada  bagian  ini  admin  mengisi  data  warga sebelumnya  lalu  memasukkan  sub  kriteria  dan pembobotan  sesuai  dengan  data  warga  yang  telah diinput sebelumnya lalu pada bagian pembobotan dan alternatif,data  sebelum  telah  diolah  kedalam  matriks Perbandingan  kriteria  lalu  pada  data  pehitungan   ada mengeluarkan  nilai  rangking  dan  beberapa  alternatif sehingga dapat dipilih siapa yang layak mendapatkan bantuan dana renovasi rumah.

## 3.2. DFD Level 0
Gambar  2  mengilustrasikan  interaksi  aplikasi dengan admin dan kepala dinas, serta pengelolaan data dan informasi hasil dan evaluasi yang ada.

## 3.3. Contoh Perhitungan
Ini  adalah  contoh  penghitungan  menggunakan metode AHP.
1) Membuat hirarki
Gambar 3. hirarki Penerimaan Dana Renovasi
Gambar  3  merupakan  hirarki  menunjukan terdapat  hubungan  antar  permasalahan.  Kriteria dan subkriteria untuk dana renovasi rumah.
2) Kriteria yang digunakan Terdapat  5  kriteria  dan  setiap  dari  kriteria mempunyai  3  subkriteria  dan  memiliki  nilai bobot  yang  di  gunakan  untuk  melakukan perhitungan.
Tabel 3. Bobot Kriteria dan Sub Kriteria No. Kriteria dan Sub Kriteria Nilai bobot K10 Jumlah Penghuni 1 1. Jumlah Penghuni 1 2. 4 Sampai 5 Orang 3 3. Lebih dari 6 Orang 4 K11 Penghasilan 2 1. Kurang dari 1 juta 1 2. 1.1juta – 2.5juta 2 3. Lebih dari 2.6juta 5 K12 Surat Pemilik 3 1. Pribadi 1 2. Sewa 3 3. Menampung 4 K13 Pekerjaan 5 1. Tetap 1 2. Harian 3 3. Lepas 4 K14 Jenis Rumah 6 1. Tembok 1 2. Setengah Tembok atau kayu panggung 2 3. Kayu Panggung – Kayu Tapak 6
Terdapat  5  kriteria  dan  setiap  dari  kriteria mempunyai  3  subkriteria  dan  memiliki  nilai  yang  di gunakan untuk melakukan perhitungan.
3) Membuat Matriks Perbandingan
Kemudian di lakukan perbandingan berpasangan
berpasangan
Tabel 4. Matriks Perbandingan Kriteria Kriteria K10 K11 K12 K13 K14 K10 1.00 0.50 0.33 0.20 0.17 K11 2.00 1.00 2.00 0.50 0.33 K12 3.00 0.50 1.00 2.00 0.33 K13 5.00 2.00 0.50 1.00 0.50 K14 6.00 3.00 3.00 2.00 1.00 Jumlah 17.00 7.00 6.83 5.70 2.33 4) Membuat Matriks Nilai Kriteria Kemudian di  lakukan perhitungan  yaitu  matriks perbandingan kriteria. Tabel 5. Matriks Nilai Kriteria Kriteria K10 K11 K12 K13 K14 K10 0.06 0.07 0.05 0.04 0.07 K11 0.12 0.14 0.29 0.09 0.14 K12 0.18 0.07 0.15 0.35 0.14 K13 0.29 0.29 0.07 0.18 0.21 K14 0.35 0.43 0.44 0.35 0.43 Total 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
Selanjutnya  menjumlah setiap baris pada kolom diatas  untuk  menemukan  bobot  prioritas  dengan jumlah  dibagi  oleh  total  kriteria.  menghitung  setiap baris bobot prioritas dengan total dari masing-masing kriteria untuk mendapatkan nilai.
a. Mencari nilai Eigen Maksimum (λ maks) 0.97+1,10+1,21+1,19+0,93 = 5,40
b. Hitung nilai Consistency Index (CI) CI = (λ maks - n) / n – 1 CI = (5.40 - 5) / (5 - 1) = 0.10
c. Hitung nilai Consistency Ratio (CR) berdasarkan nilai Random Index (RI)
CR=CI/RI
CR = 0.10 / 1.12 = 0.0887
Sehingga, rasio konsistensi dapat diterima karena nilai CR berada di bawah 0.1.
5) Prioritas Bobot Kriteria Pada  tabel  6  berikut  merupakan  nilai  bobot prioritas  kriteria  hasil  dari  perhitungan  matriks perbandingan  berpasangan  kriteria  yang  telah ditentikan berdasarkan intensitas kepentingan
.
Tabel 6. Prioritas Bobot Kriteria Kode Kriteria Kriteria Bobot Prioritas K10 Jumlah Penghuni 0,06 K11 Penghasilan 0,16 K12 Surat Pemilik 0,18 K13 Pekerjaan 0,21 K14 Jenis Rumah 0,40
6) Prioritas Bobot Subkriteria Pada  tabel  7  berikut  merupakan  nilai  bobot prioritas  sub  kriteria  hasil  dari  perhitungan matriks  perbandingan  berpasangan  sub  kriteria yang  telah  ditentikan  berdasarkan  intensitas kepentingan.
Tabel 7. Prioritas Bobot Sub Kriteria Kode Sub- Kriteria Sub Kriteria Bobot Prioritas K10 Kurang dari 3 Orang 0,12 4 Sampai 5 Orang 0,27 Lebih dari 6 Orang 0,61 K11 Kurang dari 1 Juta 0,57 1,1 Juta – 2,5 Juta 0,33 Lebih dari 2,6 Juta 0,10 K12 Pribadi 0,61 Sewa 0,27 Menumpang 0,12 K13 Tetap 0,12 Harian 0,27 Lepas 0,61 K14 Tembok 0,12 Setengah Tembok – Tembok Panggung 0,20 Kayu Panggung – Kayu Tapak 0,68
7) Matriks Hasil Akhir
Pada  tabel  8  berikut  merupakan  hasil  perkalian antara  nilai  prioritas  kriteria  dan  subkriteria untuk  mendapatkan  nilai  akhir  yang  digunakan untuk calon penerimaan dana renovasi rumah.
Tabel 8. Matriks Nilai Akhir K10 K11 K12 K13 K14 Nilai A1 0.01 0.05 0.11 0.06 0.27 0.50 A2 0.02 0.05 0.11 0.06 0.08 0.32 A3 0.01 0.09 0.11 0.06 0.08 0.34 A4 0.01 0.05 0.11 0.06 0.27 0.50 A5 0.04 0.05 0.11 0.06 0.08 0.34 A6 0.02 0.09 0.11 0.13 0.27 0.62

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Login
Gambar 4. Halaman Login
Gambar  4  memasukkan  nama  pengguna  serta kata sandi agar mengakses sistem. bila menginputkan keliru  maka akan  mengeluarkan sebuah  pesan  bahwa nama pengguna atau kata sandi anda masukkan keliru.

## 4.2. Tampilan Calon Penerima
Gambar  5  menyimpan  seluruh  data  calon penerima bantuan renovasi rumah agar mempermudah pengarsipan  oleh  pegawai  dinas  perumahan  dan Kawasan pemukiman yang nanti akan di seleksi pada halaman alternatif.

## Gambar 5. Halaman Calon Penerima

## 4.3. Tampilan Data Alternatif
Gambar 6. Halaman Data Alternatif
Gambar  6  menyimpan  seluruh  data  calon penerima bantuan renovasi rumah agar mempermudah pengarsipan  oleh  pegawai  dinas  perumahan  dan Kawasan pemukiman yang nanti akan di seleksi pada halaman alternatif.

## 4.4. Tampilan Hasil Perangkingan
Gambar 7. Halaman Perangkingan
Gambar  7  menampilkan  hasil  akhir  atau perangkingan  masing-masing  alternatif.  sehingga pihak  dinas  perumahan  dan  Kawasan  pemukiman dapat melakukan tindakan lebih lanjut.

## 4.5. Pengujian User
Tabel 8. Pengujian User No Pernyataan Penilaian Sangat Setuju Setuju Tidak Setuju 1 Desain tampilan website dan beberapa gambar dan apakah menarik untuk semua kalangan? 42,9% 57,1% 2 Apakah Website yang dibuat dapat menunjang pekerjaan dinas perumahan dan kawasan pemukiman? 57,1% 42,9% 3 Apakah fitur website sudah sesuai dengan kebutuhan 71,4% 28,6% 4 Apakah website penerimaan renovasi rumah yang telah dibuat mudah digunakan oleh pengguna? 28,6% 71,4%
Pada  tabel  8  hasil  pengujian  user  dapat dijelaskan,  bahwa  pengujian  pada  user  dari  dinas terkait.  Pertanyaan  mengenai  tampilan  user  interface mendapatkan hasil yang bagus dikarenakan user tidak terlalu  memperhatikan  seberapa  bagusnya  sebuah
aplikasi  melainkan  fungsi dan  seberapa akurat dalam pemecahan  masalah  yang  telah  dibuat  menggunakan aplikasi.

## 4.6. Pengujian Blackbox
Tabel 9. Pengujian Blackbox No Input yang Diuji Hasil yang Diharapkan Output 1 Silakan memasukkan username dan password yang telah terdaftar; jika ada ketidakcocokan, pesan akan ditampilkan bahwa username dan password yang dimasukkan tidak benar. Pesan "username dan password salah" akan muncul jika informasi yang dimasukkan untuk username dan password tidak cocok. Akan ada notifikasi dan akses ke halaman web tidak akan berhasil jika kombinasi username dan password tidak benar. 2 Menambahkan data pada halaman data calon penerima,data alternatif dan kriteria/sub-kriteria dan berhasil tersimpan pada database Data dapat bertambah pada basis data Muncul pesan data berhasil ditambahkan. 4 Dropdown pada form tambah sub- kriteria akan memunculkan nama kriteria inputan sebelumnya. Memilih isi kriteria pada dropdown dihalaman data sub-kriteria yang akan memunculkan Isi dari inputan Pada halaman Kriteria Nilai kriteria yang telah dimasukkan akan terlihat, dan Anda dapat menyimpan nilai kriteria yang dipilih. 5 Keterangan matriks perbandingan kriteria dan alternatif akan muncul pada halaman pembobotan dan perhitungan. Hasil Matriks perbandingan Kriteria dan alternatif akan mengeluarkan nilai ==perhitungan beserta dapat melakukan pengecekan konsistensi bobot kriteria pada halaman pembobotan dan mengeluarkan hasil perhitungan pada halam perhitungan Hasil matriks perbandingan pada halaman pembobotan dan perhitungan dapat mengeluarkan nilai sesaui yang harapkan bila CR dibawah 0.10
Dari  data  diatas  kemudian  akan  dihitung persentase hasil yang didapat sebagai   berikut:
Persentase = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑆𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 X 100%
Persentase = 5 5 x 100%  = 100%
Tabel 9 pengujian blackbox yang telah dilakukan mendapatkan  hasil  bahwa  semua  halaman  dalam sistem AHP untuk seleksi penerimaan renovasi rumah. berbasis web berfungsi sangat bagus.

## 4.7. Pengujian Browser
Tabel 10. Pengujian Browser No. Proses ME GC 1 Login √ √ 2 Halaman Dashboard √ √ 3 Halaman Calon Penerima √ √ Tambah data √ √ Edit data √ √ No. Proses ME GC Hapus data √ √ 4 Halaman Data Alternatif √ √ Tambah data √ √ Ubah data √ √ Hapus data √ √ 5 Halaman Data Kriteria √ √ Tambah data √ √ Ubah data √ √ Hapus data √ √ 6 Halaman Data Sub Kriteria √ √ Tambah data √ √ Edit data √ √ Hapus data √ √ 5 Halaman Pembobotan √ √ Perhitungan √ √ 6 Halaman Perhitungan √ √ Perhitungan √ √ 7 Logout √ √
Tabel 10 pengujian browser diatas, menunjukkan 7  yang  diujikan,  hasil  pengujian  bisa  berjalan  sangat bagus kepada  2 web  browser  yang berbeda, tampilan dan  fungsi  aplikasi  berjalan  sesuai  yang  diharapkan pada  2  browser  yaitu,  Microsoft  Edge  dan  Google Chrome.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang didapat pada penelitian adalah Saat  pengujian  browser  aplikasi  berbasis  website berjalan  dengan  baik.  selama  pengujian  black  box, aplikasi  memenuhi  harapan  pengguna.  aplikasi  dapat digunakan untuk membantu melakukan perangkingan untuk  menentukan  penerima  dana  renovasi  rumah. Saran  yang  didapat  pada  penelitian  ini  dapat dikembangkan menggunakan metode selain AHP dan menambah  fitur  tambahan  untuk  mempermudah menyeleksi bantuan renovasi rumah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I. J. Azis, L. M. Napitupulu, A. Arianto, Patunru, and B. P. Resosudarmo, Pembangunan Berkelanjutan:  Peran  dan  Kontribusi  Emil Salim . 2010.
[2]  Y. Lembaga et  al. , “Oleh mahpudin 143510737 program studi teknik informatika,” 2020.
[3]  M.  Fatmawati,  “Penerapan  Metode  Analytical Hierarchy Process (Ahp) Pada Sistem Pedukung Keputusan  Pemilihan  Perumahan  Di  Kawasan Kota Madya Malang,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, 2017.
[4]  J.  Situmorang, Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Merek Laptop Menggunakan Metoda Analytical Hierarchy Process (AHP) . 2017.
[5]  L. Nailah and N. Rosmawarni, “RANCANGAN APLIKASI RENOVASI SPESIFIKASI
RUANGAN  BERBASIS  WEB  Prodi  Sistem Informasi  ,  Fakultas  Sains  dan  Teknologi Informasi Institut Sains dan Teknologi
Nasional,” vol. 10, no. 2, pp. 89–95, 2021.
[6]  E.  Hidayati  and  S.  Ratih  Sari,  “Kualitas  Sarana Dan  Prasarana  Perumahan  Griya  Harapan Weleri,” Langkau Betang J. Arsit. , vol. 8, no. 2, p. 110, 2021, doi: 10.26418/lantang.v8i2.45981.
[7]  J.  Anita,  “Perkembangan  Kebijakan  Publik  dan Program Bidang Perumahan dan Permukiman di Indonesia,” J. Arsit. TERRACOTTA , vol. 3, no. 1, pp. 1–13, 2021, doi: 10.26760/terracotta.v3i1.5179.
[8]  U.  Areas,  I.  N.  North,  D.  Jenny,  M.  Siagian,  P. Juanda,  and  M.  Mahulae,  “(  Acceleration Strategy for the Alleviation of Home Ownership Backlog  for  Low-Income  Communities  of,”  pp. 89–102, 2021.
[9]  M.  Syafrizal,  “Sistem  Pendukung  Keputusan (Decision  Support  System)  Melwin  Syafrizal Dosen STMIK AMIKOM Yogyakarta,” OPEN J. Syst. " J. DASI " , vol. 11, no. 3, pp. 1–14, 2010, [Online].
Available:
https://ojs.amikom.ac.id/index.php/dasi/article/v iew/38%0Ahttps://www.neliti.com/publications/
90157/sistem-pendukung-keputusan-decisin- support-system#:~:text=Sistem pendukung keputusan  (Inggris%3A  decision,dalam  suatu organisasi atau Perusahaan.
[10]  A.  E.  Munthafa  and  H.  Mubarok,  “Penerapan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mahasiswa Berprestasi,” J. Siliwangi , vol. 3, no. 2,  pp.  192–201,  2017,  [Online].  Available: https://core.ac.uk/download/pdf/230362793.pdf
[11]  A. Irawan, R. Rohaniah, H. Sulistiani, and A. T. Priandika, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan  Tempat  Servis  Komputer  di  Kota Bandar Lampung Menggunakan Metode AHP,” J. Tekno Kompak , vol. 13, no. 1, p. 30, 2019, doi: 10.33365/jtk.v13i1.267.