Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 1087-1092

## Sistem Pendukung Keputusan Pencarian Rumah Tinggal Menggunakan Metode SMART
Isworo Nugroho 1* , Hersatoto Listiyono 2 , Dwi Agus Diartono 3 , Sunardi 4 1,2,3,4 Universitas Stikubank Semarang E-mail: isworo@edu.unisbank,ac,id

## Abstract
The  proses  of searching for  a residence  has  only observed  the residence  that  will  be chosen and does not have specific criteria in determining its choice, such as the distance from  the  residenceto  work,  shopping,  city  center,  university,  airport,  price,  free  from flooding  and  the  location  of  the  residence.  The  search  for  a  residential  house  needs several considerations that must be understood,such as consideration of price, land area, building  area,  mileage,  and  facilities  in  the  residential  house.  This  is  one  of  the  things that causes various problems faced in finding a house. The decision support system (DSS) for  finding  a  residential  house  using  the  SMART  method  uses  search  criteria  based  on price, land area, building area, distance, and facilities. The results of the decision support system  recommendations  for  finding  a  house  using  the  SMARTs  method  will  be  sorted based on the largest SMARTs value to the smallest SMART value. This decision-making model  using  the  SMARTs  method  can  be  further  developed  for  more  complex  problems with a much larger number of criteria and alternatives.
Keywords : DSS, residence, SMART.

## Abstrak
Selama  ini  proses  pencarian  rumah  tinggal  hanya  mengamati  rumah  tinggal  yang akan  menjadi  pilihannya  dan  tidak  memiliki  kriteria-kriteria  khusus  dalam  menentukan pilihannya,  seperti  jarak  tempuh  dari  rumah  tinggal  yang  akan  dipilih  dengan  tempat bekerja,  perbelanjaan,  pusat  kota,  universitas,  bandara,  harga,  bebas  dari  banjir,  dan lokasi  rumah  tinggalnya.  Pencarian  rumah  tinggal  perlu  beberapa  pertimbangan  yang harus dimengerti  seperti pertimbangan  harga, luas tanah, luas  bangunan, jarak  tempuh dan  fasilitas  yang  ada  di  rumah  tinggal.  Hal  inilah  menjadi  salah  satu  hal  yang menimbulkan  berbagai  masalah  yang  dihadapi  dalam  pencarian  rumah  tinggal.  Sistem pendukung  keputusan  (SPK)  pencarian  rumah  tinggal  menggunakan  metode  SMART menggunakan  kriteria  pencarian  berdasarkan  harga,  luas  tanah,  luas  bangunan,  jarak tempuh  dan  fasilitas.  Model  pengambilan  keputusan  menggunakan  metode  SMART  ini dapat dikembangkan lebih lanjut untuk permasalahan yang lebih komplek  dengan jumlah kriteria dan alternatif yang jauh lebih banyak.
Kata Kunci: Rumah Tinggal, SPK, SMART

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  rumah  tinggal  akhir-akhir  ini  meningkat  dengan  pesat,  hal  tersebut disebabkan  karena  tuntutan  yang  sangat  tinggi  dan  mendesak  akan  kebutuhan  rumah tinggal  sebagai  tempat  tinggal.  Rumah  tinggal  merupakan  salah  satu  kebutuhan  dasar manusia dan merupakan faktor penting dalam peningkatan harkat dan martabat manusia. Hal  ini  merupakan  persoalan  yang  sangat  dominan  dalam  kelangsungan  hidup  manusia untuk  menjalankan  segala  aktifitasnya.  Perkembangan  rumah  tinggal  sangat  pesat sehingga konsumen sering merasa ragu saat harus mencari rumah mana yang harus dibeli. Rumah  merupakan  tempat  tinggal  bersama  keluarga  dan  ditempati  selamanya  maupun untuk  investasi.  Konsumen  harus  lebih  teliti  dalam  mencari  rumah  tinggal  yang  akan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 1087-1092
dibeli.  Sudah  barang  tentu  dalam  memilih  rumah  tidak  hanya  aspek  fisik  rumah  yang menjadi  bahan  pertimbangan,  tetapi  juga  aspek  pemungkiman,karena  aspek  perumahan dan  permungkiman  merupakan  dua  hal  yang  tidak  dapat  dipisahkan.  Rumah  bukan  saja berfungsi  sebagai  tempat  tinggal  atau  hunian,  lebih  dari  itu  rumah  juga  memiliki  fungsi strategis dalam peranannya sebagai pusat pendidikan keluarga, budaya demi peningkatan kualitas generasi di masa mendatang  [1].
Sehingga  proses  pencarian  rumah  tinggal  hanya  mengamati rumah  tinggal  yang  akan menjadi  pilihannya  dan  tidak  memiliki  kriteria-kriteria  khusus  dalam  menentukan pilihannya,  seperti  jarak  tempuh  dari  rumah  tinggal  yang  akan  dipilih  dengan  tempat bekerja, perbelanjaan, pusat kota, universitas, bandara, harga, bebas dari banjir dan lokasi rumah  tinggalnya.  Pencarian  rumah  tinggal  perlu  beberapa  pertimbangan  yang  harus dimengerti  seperti  pertimbangan  harga,  luas  tanah,    luas  bangunan,  jarak  tempuh  dan fasilitas yang ada dirumah tinggal. Hal ini lah menjadi salah satu hal yang menimbulkan berbagai  masalah  yang  dihadapi  dalam  pencarian  rumah  tinggal.  Untuk  membantu memudahkan  dalam  pencarian  rumah  tinggal  yang  tepat  dan  sesuai  dengan  kebutuhan, untuk  itu  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  digunakan  untuk  mencari rumah  tinggal.  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  yang  digunakan  untuk membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang  semi  terstruktur  dan  situasi  yang tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan seharusnya  dibuat[2].  Permasalahan  ini  termasuk  pada  kategori  keputusan  tidak terstruktur dimana masyarakat tidak dapat mengetahui pasti cara apa yang akan dilakukan dalam  mengambil  keputusan  [3].  Dalam  penyelesaian  sistem  pendukung  keputusan diperlukan  metode  yang  menggunakan  pendekatan  matematika  atau  statistik  salah  satu metode yang dapat digunakan adalah metode SMART. Metode Smart merupakan metode pengambilan  keputusan  multi  kriteria  yang  dikembangkan  oleh  Edward  pada  tahun 1997[4].

## 2. Metodologi Penelitian
Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah  metode  SMART.  Metode SMART  menggunakan  linier  addtive  model  untuk  meramal  nilai  setiap  alternatif  dan metode  pengambilan  keputusannya  fleksibel.  Metode  ini  memberikan  pemahaman masalah  yang  tinggi  dan  dapat  diterima  oleh  pembuat  keputusan.  Metode  ini  memiliki cara  kerja  yang  didasarkan  pada  teori  bahwa  setiap  alternatif  terdiri  dari  sejumlah kriteriayang  memiliki  nilai  dan  setiap  kriteria  memiliki  bobot  untuk  menggambarkan seberapa penting nilainya dibandingkan dengan kriteria yang lain[5][6].
Metode  SMART  dipilih  karena  kesederhaannya  dalam  merespon  kebutuhan  pembuat keputusan  dan  caranya  menganalisa  respon.  Analisa  yang  terbaik  adalah  transparan sehingga  metode  ini  memberikan  pemahaman  masalah  yang  tinggi  dan  dapat  diterima oleh  pembuat  keputusan.  Pembobotan  pada  SMART  menggunakan  skala  0  sampai  1, pembobotan    kriteria  ini    dilakukan  untuk  menilai  setiap  alternatif  agar  di  dapat pendekatan alternatif yang terbaik [7].
Kesederhanan  ini  lah  yang  menjadi  salah  satu  pendukung  penulis  menggunakan metode ini untuk menyelesaikan masalah dalam pemilihan lokasi perumahan. Penerapan metode  SMART  dilakukan  dengan  memilih  kriteria  yang  disediakan  oleh  sistem  yaitu kriteria harga, luas tanah, luas bangunan, jarak tempuh, fasilitas. Proses selanjutnya yaitu akan  dilakukan  perhitungan  SMART  dari  kriteria  yang  dipilih  dan  sistem  akan memberikan  hasil  rekomendasi  rumah  tingal  sesuai  dengan  kriteria  yang  dipilih. Sedangkan langkah atau metode yang akan digunakan oleh SMART diantaranya:[8]
a) Penentuan kriteria yang akan digunakan dalam proses filterisasi rekomendasi hunian/ perumahan subsidi
b) Menentukan sampel/ data perumahan yang terdata di kota terkait. Dalam studi kasus ini dikota Sukabumi.
c) Melakukan  penentuan  serta  pemeringkatan  sub-kriteria  pada  setiap  yang  telah ditentukan.
d) Melakukan  pembobotan  berdasarkan  lebih  penting  dan  tidak  penting  nya  suatu kriteria.  Kriteria  paling  penting  diberi  nilai  bobot  maksimal  pada  angka  100  dan kriteria paling tidak penting diberi nilai bobot minimal 10.
e) Mencari nilai avarage pada bobot berdasarkan kriteria paling penting dan paling tidak penting
f) Memberikan  bobot  kepada  setiap  sampel  data  berdasarkan  setiap  kriteria.  Bobot diberikan  dalam  skala  0-100,  yang  mana  0  sebagai  nilai  minimum  dan  100  sebagai nilai maksimum.
g) Menghitung  penilaian/  utility  terhadap  setiap  sampel  data  dengan  menggunakan rumus pencarian utility linier.
Tahapan yang harus dilakukan adalah sebagai berikut :
1. Menentukan  kriteria  yang  digunakan  dalam  pencarian  rumah  tinggal  yang diperlihatkan seperti dalam Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Penilaian Kode Kriteria Harga Luas Tanah Luas Bangunan Jarak Tempuh
Fasilitas
2. Memberikan bobot kriteria pada masing-masing kriteria penilaian yang diperlihatkan seperti Tabel 2.
Tabel 2. Pemberian Bobot Kode Kriteria Bobot Harga 80 Luas Tanah 60 Luas Bangunan 60 Jarak Tempuh 50 Fasilitas 50 3. Hitung  normalisasi  dari  setiap  kriteria  dengan  membandingkan  nilai  bobot  kriteria dengan jumlah bobot kriteria menggunakan Rumus ∑ yang diperlihatkan seperti Tabel 3. Tabel 3. Normalisasi Bobot Kriteria Bobot Normalisasi 80 80/300 0,266 60 60/300 0,200 60 60/300 0,200 50 50/300 0,167 50 50/300 0,167 Jumlah 300 1,000
4. Memberikan nilai kriteria untuk setiao alternatif,  nilai kriteria untuk setiap alternatif ini berbentuk data kuantitatif (angka).
5. Menentukan  nilai  utility  dengan  mengkonversi  nilai  kriteria  pada  masing-masing kriteria  yang  akan  menjadi  nilai  kriteria  data  baku.  Terdapat  2  persamaan  yang digunakan  untuk  menentukan  nilai  utility  yaitu  untuk  kriteria  bersifat  benefit  atau keuntungan ( )
sedangkan untuk harga dan tempuh digunakan rumus ( )
6. Menentukan  nilai  nilai  akhir  dari  masing-masing  kriteria  dengan  mengalikan  nilai yang didapat dari normalisasi nilai kriteria data baku dengan nilai normalisasi bobot kriteria. kemudian jumlahkan nilai dari perkalian tersebut ( )     ∑ ( ) .

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Preses  perhitungan  metode  SMART  pada  sistem  pendukung  keputusan  pencarian rumah tinggal yaitu :
a) Proses  menentukan  kriteria  dan  bobot  yang  digunakan  dalam  proses  perhitungan sistem pendukung keputusan pencarian rumah tinggal menggunakan metode SMART ditentukan oleh penelitian yang terdiri dari 5 kriteria dan diperlihatkan seperti Tabel 4.
Tabel 4. Kriteria Pencarian Rumah Tinggal Kode Kriteria Bobot Harga 80 Luas Tanah 60 Luas Bangunan 60 Jarak Tempuh 50 Fasilitas 50 b) Hitung  normalisasi  dari  setiap  kriteria  dengan  membandingkan  nilai  bobot  kriteria dengan  jumlah  bobot  kriteria  menggunakan  rumus
∑ yang  diperlihatkan seperti Tabel 5. Tabel 5. Normalisasi Bobot Kriteria Bobot Normlisasi 80 80/300 0,266 60 60/300 0,200 60 60/300 0,200 50 50/300 0,167 50 50/300 0,167 Jumlah 300 1,000
c) Memberikan  nilai  kriteria  untuk  setiap  alternatif,  alternatif  yang  digunakan  dalam simulasi  ini  sebanyak  5  perumahan  nilai  kriteria  untuk  setiap  alternatif  ini  berbentuk data kuantitatif (angka) yang diperlihatkan seperti Tabel 6. Nilai max merupakan nilai
d) Terbesar dari penilaian kriteria dan nilai min merupakan nilai terkecil dari penilaian kriteria.
Tabel 6. Penilaian Kriteria Alternatif Kriteria Siranda View 379.343.932  72 38 13 3 Bukit Violan Jaya 348.453.468  72 36 13 3 Bukit Kencana Jaya  362.091.485  90 36 12 2 Emerald Garden 552.584.791  84 48 11 2 Max 552.584.791  90 48 13 3 Min 348.453.468  72 36 11 2
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 1087-1092
e) Setelah  itu  nilai  alternatif  yang  telah  tentukan  berdasar  posisi  ditiap  kriteria  maka selanjutnya  dilakukan  penentuan  nilai  utility.  Penentuan  nilai  utility  didasarkan  pada luas  tanah,  luas  bangunan  dan  fasilitas  dengan  rumus ( )
sedangkan untuk harga dan jarak tempuh digunakan rumus Sebagai contoh alternatif Siranda View dihitung sebagai berikut:
( ) ( )
( ) ( )
Hasil dari utility yang lain menyesuaikan dan diperlihatkan seperti Tabel 7.
Tabel 7. Nilai Utiliti Alternatif Kriteria  Nilai Utiliti Siranda View 0,151 1,000 0,833 1,000 0,000 Bukit Violan Jaya 0,000 0,000 1,000 1,000 1,000 Bukit Kencana Jaya 0,000 0,067 0,000 1,000 0,500 Emerald Garden 1,000 1,000 0,333 0,000 0,000
f) Menentukan nilai akhir dengan rumus
Hasil dihitung dari nilai utility * bobot utility dan nilai akhir dihitung dari penjumlahan tiap kriteria. Hasil nilai akhir diperlihatkan seperti Tabel 8.
Tabel 8. Nilai Akhir Alternatif Kriteria  Nilai        Utiliti  Bobot Normalisasi  Hasil  Nilai Akhir Siranda View 0,151 0,266 0,040 0,574 1,000 0,200 0,200 0,833 0,200 0,167 1,000 0,167 0,167 0,000 0,167 0,000 Bukit Violan Jaya 0,000 0,266 0,000 0,567 0,000 0,200 0,200 1,000 0,200 0,200 1,000 0,167 0,167 ( 𝑖 ) = 𝑗 𝑖 ( 𝑖 )
𝑚 𝑗 =1

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Alternatif Kriteria  Nilai        Utiliti  Bobot Normalisasi  Hasil  Nilai Akhir 1,000 0,167 0,000 Bukit Kencana Jaya 0,000 0,266 0,018 0,469 0,067 0,200 0,000 0,000 0,200 0,200 1,000 0,167 0,083 0,500 0,167 0,167 Emerald  Garden 1,000 0,266 0,267 0,501 1,000 0,200 0,067 0,333 0,200 0,000 0,000 0,167 0,000 0,000 0,167 0,167

## 4. Kesimpulan
Setelah dilakukan penelitian, analisa dan perhitungan maka dapat diambil kesimpulan bahwa dalam menentukan rumah huni tidak hanya dilihat dari aspek harga dan kuantitas namun  perlu  dilihat  dari  aspek  lain  dengan  mempertimbangkan  yang  dapat  mendukung kenyamanan  dan  lingkungan  yang  baik  untuk  itu  digunakan  aspek  lokasi,  aksestabilitas dan  kuantitas  layanan  umum.  Selain  itu  untuk  membantu  masyarakat  pengguna  aspek tersebut  dapat  diterapkan  kedalam  sistem  pendukung  keputusan  khususnya  dengan metode SMART sehingga proses penentuan rumah huni dapat lebih cepat dilakukan tanpa mengenyampingkan  tingkat  akurasi  data  dan  objektifitas  data.  Untuk  pengembangan penelitian selanjutnya peneliti menyarankan agar ditambahkan kriteria-kriteria yang lebih relevan  agar  tingkat  akurasi  dari  proses  penyeleksian  menjadi  lebih  meningkat  serta dibuatkan kedalam aplikasi yang langsung dapat digunakan oleh masyarakat.

## Daftar Pustaka
[1] H.  Manao,  B.  Nadeak  and  T.  Zebua,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Perumahan Dengan Metode Simple Aadditive Weighting (SAW)," Media Informatika Budidarma, vol. 1, no. 2, pp. 49-53, 2017.
[2] N.  Sesnika,  D.  Andreswari  and  R.  Efendi,  "Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Gedung  Serba  Guna  di  Kota  Bengkulu  dengan  Menggunakan  Metode Smart Berbasis Android," Jurnal Rekursif, vol. 4, no. 1, pp. 30-44, 2016.
[3] A.  Saputra  and  Y.  Primadasa,  "Penerapan  Metode  Moora  Dalam  Pemilihan  Sekolah Dasar," Jurnal Sistem Informasi, vol. 8, no. 2, pp. 305-312, 2019.
[4] Suryanto  and  M.  Safrizal,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan Teladan denganMetode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique)," Jurnal CoreIT, vol. 1, no. 2, pp. 25-29, 2015.
[5] T.  Magrisa,  K.  Wardhani  and  M.  Saf,  "Implementasi  Metode  SMART  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kegiatan  Ekstrakulikuler  Untuk  Siswa  SMA," Informatika  Mulawarman  :  Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer, vol.  13,  no.  1,  pp.  49-55,
2018.
[6] R. Manikam  and  M. Yanuar,  "Sistem  Pengambilan  Keputusan Penerimaan  Beasiswa Dengan  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  (  Studi  Kasus  Pada  SMA Yuppentek 1 Tangerang)," Jurnal Ilmiah FIFO, vol. 9, no. 1, pp. 41-56, 2017.
[7] B. Satria and L. Tambunan, "Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Rumah Layak Huni Menggunakan FMADM dan SAW," Jurnal JOINTECS, vol. 5, no. 3, pp. 167-176, 2020.
[8] A.  Saleh,  "Rekomendasi  Hunian  KPR  Subsidi  Terbaik  dengan  Metode SMART(Simple Multi Attribute Rating Technique)," MEANS, vol. 7, no. 2, pp. 191- 197, 2022.