## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah Terbaik dengan Metode Weighted Product
Muhammad Rifky Raynaldi 1 , Puput Irfansyah 2 , Mei Lestari 3 1,2,3 Universitas Indraprasta PGRI email: mrifkynaldi@gmail.com 1 , irfandot@gmail.com 2 , mei.lestari6@gmail.com 3
Abstract: House  as  a  basic  human  need,  it  has  many  criteria  for  determining  the  choice  of home.  Among  them are  price,  location,  land and building  area,  bedrooms,  and so  on.  These criteria can conflict with each other and become obstacles for home seekers. To help get the best  house  selection,  a  decision  support  system  (DSS)  application  can  be  a  solution.  The weighted product algorithm is used because there are cost and benefit variables in the weights of the criteria (attribute) that will determine the attribute rating values. The way the weighted product  algorithm  works  is  by  calculating  the  multiplication  of  the  attribute  rating  values, where  the  attribute  ratings  are  ranked  by  weight.  The  best  house  is  determined  from  the calculation  results  with  the  biggest  points  among  the  selected  house  alternatives.  With  this application,  it  is  hoped  that  it  can  provide  recommendations  for  home  choices  to  make  it easier for home seekers to choose house according to their needs.
Keywords : decision support system, multi attribute decision making, weighted product, house, weight
Abstrak: Rumah  sebagai  kebutuhan  pokok  manusia,  memiliki  banyak  kriteria  untuk menentukan pemilihan rumah. Diantaranya adalah harga, lokasi, luas tanah dan bangunan, jumlah kamar, dan seterusnya. Kriteria-kriteria tersebut dapat bertentangan satu sama lain dan  menjadi  kendala  bagi  para  pencari  rumah.  Untuk  membantu  mendapatkan  pemilihan rumah terbaik, aplikasi sistem pendukung keputusan (SPK) dapat menjadi solusi. Algoritma weighted  product digunakan  karena  terdapat  variabel  biaya  dan  manfaat  pada  bobot  dari kriteria(atribut)  yang  akan  menentukan  nilai rating atribut.  Cara  kerja  algoritma weighted product adalah  dengan  perhitungan  perkalian  nilai  rating  atribut,  dimana  rating  atribut dipangkatkan  bobot  terlebih  dahulu.  Rumah  terbaik  ditentukan  dari  hasil  perhitungan dengan poin terbesar diantara alternatif rumah yang dipilih. Dengan aplikasi ini diharapkan dapat  memberikan  rekomendasi  pilihan  rumah  agar  mempermudah  para  pencari  rumah menentukan rumah sesuai kebutuhan.
Kata kunci : sistem pendukung keputusan, multi attribute decision making, weighted product, rumah, bobot
Pendahuluan Pada saat ini banyak  orang yang kesulitan dan terkendala dalam
menemukan  rumah  yang  tepat  sesuai dengan  kebutuhan  masing-masing.  Hal ini dipengaruhi  oleh banyaknya kriteria yang  menentukan  pemilihan  rumah,  di antaranya harga, lokasi, luas tanah dan bangunan, jumlah kamar tidur, jarak ke fasilitas  umum  dan  lain  sebagainya. Kriteria  tersebut  terkadang  saling bertentangan satu sama lain (Supriyono &  Sari,  2015).  Untuk  mendapatkan pemilihan  rumah  terbaik,  algoritma weighted  product akan  digunakan sebagai  sistem  pendukung  keputusan yang  menganalisis  alternatif  rumah
tersedia  berdasarkan  berbagai  variabel atau  kriteria  yang  ada.    Algoritma weighted product dipakai karena terdapat  variabel cost dan benefit ,  yang berguna  untuk  menentukan  kriteria yang berpengaruh terhadap
pengambilan  keputusan  (Limbong  dkk.,
2020). Sistem  pendukung  keputusan
(SPK) merupakan sistem komputer yang terdiri  dari  tiga  komponen  saling terintegrasi.  Sistem  untuk  memproses sebuah  masalah  (hubungan  antara  dua komponen,  terdiri  dari  satu  atau  lebih kapabilitas  manipulasi  permasalahan umum yang diperlukan guna pengambilan keputusan), sistem bahasa
Vol. 7, No. 2, February 2024, Pages 95-100            http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
(mekanisme untuk
memberikan komunikasi  antara  pengguna  dan komponen  SPK  lain),  dan  sistem  yang memiliki  ilmu  pengetahuan  ( repository atau  gudang  ilmu  pengetahuan  domain masalah  yang  ada  pada  SPK  atau digunakan sebagai data atau digunakan sebagai prosedur).
Metode weighted  product adalah salah  satu  algoritma    dalam  memilih keputusan menggunakan multiple attribute  decision  making (MADM), dimana ada terdapat alternatif
keputusan  yang  diambil  dan  kriteria keputusan  untuk  menentukan  mana yang  terbaik  (Limbong  dkk.,  2020). Rumus  perhitungan  metode weighted product adalah sebagai berikut:
………… (1)
……… ...(2) ……… ...(3) Tahapan dalam perhitungan metode weighted product adalah
menentukan rating atribut  (kriteria), menentukan  nilai  bobot  (rumus  1)  dan sifatnya sebagai keuntungan atau biaya, mengalikan  seluruh  atribut  dengan bobot  sebagai  pangkat  positif  atau negatif  (rumus  2),  diakhiri  dengan menormalisasi nilai preferensi alternatif (rumus 3).

## Metode
Dalam  penelitian  ini,  penulis menggunakan sistem pendukung keputusan  pemilihan  rumah  terbaik dengan metode weighted product (WP) ini dituangkan dalam aplikasi berbasis java . Penelitian meliputi survei berupa kuesioner  mengenai  nilai  pengaruh pada  kriteria-kriteria  yang  ada  pada rumah kepada koresponden atau calon pembeli rumah. Survei tersebut digunakan  sebagai  penentuan  nilai
bobot yang digunakan dalam perhitungan  metode  WP.  Selain  itu penulis  melakukan  rancang  bangun aplikasi  yang  terdiri  dari  analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi dan evaluasi sistem, dan pengujian sistem. Perhitungan menggunakan metode WP diawali dengan menentukan  bobot  dari  nilai rating dari survei yang telah dilakukan. Nilai rating  berkisar  dari  1  s/d  5  dengan arti 1 = sangat tidak penting, 2 = tidak penting,  3  =  cukup  penting,  4  = penting, 5 = sangat penting.
Tabel  1  menunjukkan  daftar kriteria rumah beserta nilai rating dan bobot. Tabel 1. Daftar kriteria, nilai rating dan bobot No. Kriteria Nilai Bobot 1 Harga 4,58 0,155 2 Luas tanah 4 0,135 3 Luas bangunan 3,83 0,129 4 Jumlah lantai 2,67 0,09 5 Jumlah kamar tidur 3,25 0,11 6 Jumlah kamar mandi 3,33 0,112 7 Jarak ke jalan raya 4,08 0,138 8 Jarak ke sekolah negeri 3,75 0,127 Untuk  memenuhi  kebutuhan, sistem  terbagi  atas  dua  peran berdasarkan wewenang dalam mengoperasikan  aplikasi,  yakni  peran admin  dan user .  Admin  memiliki wewenang  untuk  mengolah  data user , data  alternatif  rumah,  data  bobot rumah, dan data rumah pilihan. Di sisi lain, user memiliki  dapat  melakukan pemilihan  rumah  dan  melihat  rumah pilihan  yang user buat. Use  case

## diagram dari sistem ditunjukkan pada
gambar 1.
Gambar 1. Use case diagram
Hasil Pemilihan  rumah  terbaik  dalam aplikasi  dilakukan  dengan  cara login sebagai user ,  lalu  memilih  menu Pemilihan Rumah. Gambar 2 menunjukkan  tampilan form menu Pemilihan Rumah.
Gambar 2. Menu Pemilihan Rumah Pada  menu  Pemilihan  Rumah, user dapat  memilih  alternatif  rumah dari data alternatif rumah-rumah yang tersedia.
Data alternatif rumah memuat  informasi  spesifikasi/kriteria rumah. Setelah menambahkan alternatif  rumah  yang  dipiilih, user menekan tombol Proses untuk melakukan  perhitungan  pemilihan rumah terbaik.
Gambar 3. Menambahkan alternatif rumah dan memproses
Sistem  akan  melakukan  proses perhitungan  pemilihan  rumah  terbaik dengan  metode  WP,  kemudian  daftar rumah  yang  telah  dipilih  akan ditampilkan  di  halaman  Hasil  Rumah Pilihan.
Alternatif rumah akan diurutkan  dari  yang  terbesar  hingga terkecil  sesuai  dengan  poin  hasil perhitungan  algoritma.  Rumah  urutan pertama  menandakan  rumah  terpilih dengan  poin  terbesar.  Hasil  pemilihan rumah  dapat  dicetak  dengan  memilih opsi  Simpan  &  Cetak  pada  tampilan. Gambar  4  dan  5  menunjukkan tampilan  hasil  pemilihan  rumah  dan cetakan hasil pemilihan rumah.
Gambar 4. Tampilan hasil pemilihan rumah
Vol. 7, No. 2, February 2024, Pages 95-100            http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick

## Gambar 5. Cetakan hasil pemilihan
rumah Dari  simulasi  pemilihan  rumah terbaik  yang  dijalankan,  didapat  hasil pemilihan rumah seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2. Tabel 2. Hasil pemilihan rumah terbaik No.urut Rumah Poin 1 Cluster Srengseng 0,351 2 Perum Mustofa 0,344 3 Nirwana Cipayung 0,305 Pembahasan Untuk membuktikan hasil perhitungan  dari  sistem  dilakukan perhitungan  manual.  Nilai  bobot  yang telah  didapat  dari  hasil  survei  dapat dilihat pada Tabel 1. Perhitungan nilai bobot  mengacu  pada  persamaan  1 adalah sebagai berikut:
W 1 =  4,58  /  (4,58  +  4  +  3,83  +  2,67  + 3,25 + 3,33 + 4,08 + 3,75) = 0,155x100 = 15,5%
W 2 = 4 / (4,58 + 4 + 3,83 + 2,67 +  3,25 + 3,33 + 4,08 + 3,75) = 0,135x100 = 13,5%
W 3 =  3,83  /  (4,58  +  4  +  3,83  +  2,67  + 3,25 + 3,33 + 4,08 + 3,75) = 0,129x100 = 12,9%
W 4 =  2,67  /  (4,58  +  4  +  3,83  +  2,67  + 3,25 + 3,33 + 4,08 + 3,75)
= 0,090x100 = 9% W 5 =  3,25  /  (4,58  +  4  +  3,83  +  2,67  +
3,25 + 3,33 + 4,08 + 3,75)
= 0,110x100 = 11% W 6 =  3,33  /  (4,58  +  4  +  3,83  +  2,67  +
3,25 + 3,33 + 4,08 + 3,75)
= 0,112x100 = 11,2% W 7 =  4,08  /  (4,58  +  4  +  3,83  +  2,67  + 3,25 + 3,33 + 4,08 + 3,75) = 0,138x100 = 13,8% W 8 =  3,75  /  (4,58  +  4  +  3,83  +  2,67  + 3,25 + 3,33 + 4,08 + 3,75) = 0,127x100 = 12,7%
Nilai  bobot  yang  telah  didapat kemudian  ditentukan  sifatnya  sebagai biaya  atau  keuntungan  dilihat  dari atributnya.  Bobot  W 1 ,  W 7 ,  W 8 akan dikalikan  -1  sebelum  dipangkatkan dengan  nilai  atribut  karena  bersifat biaya. Nilai vektor S dicari dengan cara memangkatkan  bobot  dengan  atribut seperti pada persamaan 2.
1. Rumah Cluster Srengseng
S 1 = (X 11 -W1 ) (X 12 W2 ) (X 13 W3 ) (X 14 W4 ) (X 15 W5 ) (X 16 W6 ) (X 17 -W7 ) (X 18 -W8 )
=  ((950x10 6 ) -0,155 )(50 0,135 )(80 0,13 )(2 0,09 )
(3 0,11 )(2 0,113 )(1 -0,138 )(2 -0,127 )
= 0,144
2. Rumah Nirwana Cipayung
S 2 = (X 21 -W1 ) (X 22 W2 ) (X 23 W3 ) (X 24 W4 ) (X 25 W5 )
(X 26 W6 ) (X 27 -W7 ) (X 28 -W8 )
=  ((660x10 6 ) -0,155 )(80 0,135 )(45 0,13 )(1 0,09 )
(2 0,11 )(1 0,113 )(1 -0,138 )(2 -0,127 ) = 0,125
3. Rumah Perum Mustofa
S 3 = (X 31 -W1 ) (X 32 W2 ) (X 33 W3 ) (X 34 W4 ) (X 35 W5 ) (X 36 W6 ) (X 37 -W7 ) (X 38 -W8 ) =  ((810x10 6 ) -0,155 )(72 0,135 )(63 0,13 )(1 0,09 ) (3 0,11 )(2 0,113 )(1 -0,138 )(2 -0,127 ) = 0,141
Dari  ketiga  nilai  vektor  S  dari masing-masing alternatif rumah, menghitung nilai preferensi (V) seperti pada persamaan 3.
V 1 = 0,144 / (0,144+0,125+0,141)
= 0,351
V 2 = 0,125 / (0,144+0,125+0,141)
= 0,305
V 3 = 0,141 / (0,144+0,125+0,141)
= 0,344
Hasil
perhitungan yang telah
dilakukan,  didapat  V 1 sebagai  poin terbesar  diantara  alternatif  rumah yang  lain  dengan  nilai  0,351.  Hasil  ini menunjukkan  kesamaan  hasil  dengan perhitungan algoritma W P pada aplikasi  sistem.  Dapat  dikatakan  hasil perhitungan  sistem  dengan  metode WP  adalah  valid.  Perbandingan  nilai perhitungan  manual  dengan  nilai perhitungan  dari  sistem  ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan hasil perhitungan manual dan sistem No.urut Rumah Poin hitung sistem Poin hitung manual 1 Cluster Srengseng 0,351 0,351 2 Perum Mustofa 0,344 0,344 3 Nirwana Cipayung 0,305 0,305 Simpulan Hasil pengujian dan pembahasan dapat disimpulkan bahwa aplikasi  SPK  pemilihan  rumah  terbaik mengimplementasikan  dengan  baik metode WP berdasarkan delapan buah kriteria yang digunakan. Hasil pembahasan  memastikan  poin  nilai preferensi yang didapat pada perhitungan  manual    sama  dengan perhitungan  yang  dilakukan  lewat aplikasi sistem. Hal tersebut membuktikan aplikasi spk yang dibuat valid, sehingga dapat dikatakan aplikasi  spk  pemilihan  rumah  terbaik dengan  metode  WP  berbasis java dapat  membantu  masyarakat  pencari rumah memilih rumah terbaik.

## Referensi
Gall,  M.D.,  Gall,  J.P.,  &  Borg,  W.R. (2003). Educational  Research:  An Introduction,  Seventh  Edition.
Boston: Allyn and Bacon.
Limbong,  T.,  dkk.  (2020). Sistem
Pendukung  Keputusan:  Metode  & Implementasi .  Bandung:  Yayasan
Kita Menulis.
Nofriansyah,  D.  (2014). Konsep  Data Mining  Vs  Sistem  Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Deepublish. Sugiyono.  (2011). Metode  Penelitian Kuantitatif,  Kualitatif  dan  R&D. Jakarta: Alfhabeta. Hutagalung,  C.,  Latuconsina,  R.,  & Luhur, A. (2021). Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan Tempat  Makan  di  Bandung dengan  Metode  Technique  for Order of Preference by Similarity to  Ideal  Solution  (TOPSIS). E- Proceeding of Engineering Universitas Telkom Bandung , 8(5), 6737-6745. Kurniawan,  D.  &  Amanda,  S.  (2017). Pemilihan  Rumah  menggunakan Metode  Weight  Product  dengan Visualisasi Lokasi Objek. Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer , 4(1), 102-111.
Marlyono,  S.G.,  Nandi,  &  Pasya,  G.K.
(2016). Peranan Literasi Informasi Bencana  Terhadap  Kesiapsiagaan Bencana  Masyarakat  Jawa  Barat. Jurnal Pendidikan Geografi , 16(2), 116-123. Rosad, A. (2019). Implementasi Pendidikan Karakter melalui Managemen Sekolah. Jurnal Keilmuan Manajemen Pendidikan, 5(2), 173-190. Sundari, J., & Sunarti. (2018).
Perbandingan  Metode  SAW  dan Profile  Matching  pada  Pemilihan Rumah  Tinggal  Studi  Kasus:
Perumahan  Depok. Jurnal  Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi  Sistem  Informasi ,  2(2), 115-126. Supriyono,  H.,  &  Purnama,  C.  (2015). Pemilihan Rumah Tinggal Menggunakan  Metode  Weighted Product. Jurnal  Ilmu  Komputer dan Informatika , 1(1), 23-28. Wulandari,  S.,  &  Trianasari,  N.  (2020).
Faktor-faktor  yang  Menentukan
Vol. 7, No. 2, February 2024, Pages 95-100            http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick

## Keputusan  Konsumen  Dalam
Pembelian  dan  Pemilihan  Tipe Rumah  di  Perumahan  Cherry Field Kota Bandung. E-Proceeding of Management Universitas Telkom Bandung , 7(1), 193-206. Hasabi,  F.F.  (2019). Pencarian  Lokasi Optimal  untuk  Bisnis  Kuliner. (Skripsi).  Program  Sarjana  Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jakarta, Jakarta. Maarif,  S.  (2013). Sistem  Informasi Penugasan dan Monitoring Tenaga  Ahli  di  PT  Prima Dinamika Selaras. (Skripsi). Program  Sarjana  Ilmu  Komputer, Universitas  Indraprasta  PGRI,
Jakarta.
Pratiwi,  D.  (2019). Sistem  Pendukung Keputusan  menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting  dalam Pemilihan  Rumah  Tinggal  di
Perumahan. (Skripsi).  Program Sarjana Sistem Komputer, Universitas  Pembangunan  Panca Budi, Medan. Setiawan,  R.  (2021,  November).  Black box  Testing  untuk  Menguji Perangkat  Lunak.  Diakses  dari https://www.dicoding.com/blog/
black-box-testing