## Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Pemilihan Rumah Menggunakan Metode AHP
Kusdarnowo Hantoro 1 , Dian Gustina 2
Universitas Bhayangkara Jaya Jl. Perjuangan No 1, Bekasi
1 kusdarnowo@dsn.ubharajaya.ac.id
2 dgustina77@gmail.com
Intisari — Jumlah penduduk yang semakin meningkat berdampak pada semakin meningkatnya jumlah kebutuhan masyarakat akan kebutuhan  perumahan.  Pemenuhan  kebutuhan  masyarakat  ini  menjadi  sangat  penting  mengingat  fungsi  rumah  yang  sangat  vital sebagai tempat tinggal, sementara itu jumlah lahan / tanah yang tersedia relatif sangat terbatas. Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat melalui direktorat jendral pembiayaan perumahan memperkirakan hingga tahun 2025 angka kebutuhan rumah di  indonesia  mencapai  30  juta  unit,  sehingga  kebutuhan  rumah  baru  di  perkirakan  mencapai  1,2  juta  unit  per  tahun.  Proses pemilihan unit rumah biasanya tidak cukup sekali, proses pemesanan rumah di mulai dengan melakukan booking unit sebagai tanda jadi dilanjutkan dengan pembayaran uang muka, konsumen bisa menentukan proses pembayaran apakah secara cash atau melalui kredit  bank  atau  KPR.  Banyaknya  pembatalan  penjualan  yang  disebabkan  penolakan  pengajuan  kredit  dari  bank  maupun konsumen  tersebut  berubah  pikiran  dan  terjadi  pembatalan  sepihak  menyebabkan  kerugian  dari  konsumen  tersebut  dengan hilangnya uang booking, untuk meminimalisir masalah tersebut diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat secara objektif  memberikan  solusi  untuk  mendapatkan  rumah  yang  sesuai  dengan  kemampuan  konsumen,  mengacu  kepada  solusi  yang akan diberikan analytical hierarchi prosess (AHP) dalam membantu membuat keputusan, seorang decision maker dapat mengambil keputusan tentang perumahan yang sesuai dengan kriteria yang di inginkan dan affordable secara objektif dengan membandingkan semua  kriteria  yang  ada.  Seiring  dengan  perkembangan  penggunaan  internet,  akses  terhadap  situs-situs  property  online  yang memudahkan dalam pengambilan keputusan.
Kata kunci — Perumahan, penjualan, KPR, AHP, kriteria,
Abstract—  The  increasing  number  of  population  will  increase  the  people's  need  for  housing.  Meeting  the  needs  of  this  community becomes very important considering the house is very vital as a place to live, meanwhile the amount of land available is relatively very limited.  The  Ministry  of  Public  Works  and  Public  Housing  through  the  directorate  general  of  the  housing  budget  until  2025  the number of housing needs in Indonesia reaches 30 million units, so the estimated new housing needs reach 1.2 million units per year. The process of selecting housing units is not enough, the process of booking a home starts by ordering a unit for the purchas e of a down  payment,  consumers  can  determine  the  payment  process  for  cash  or  through  bank  credit  or  mortgages.  Many  sales cancellations cancel credit from banks or consumers who change their minds and unilateral cancellations that cause losses from these customers  by  purchasing  money,  to  minimize  the  problems  needed  by  the  support  system,  which  can  help,  find  solutions  to  find homes that are in accordance with consumer capabilities, support the solution that will be given analytical hierarchy process (AHP) in helping to make decisions, a decision maker can make decisions about housing in accordance with the desired criteria and affordable according to the objectives with the help of all that is there. Along with the development of internet usage, access to online property sites makes decision making easy..
Keywords— Housing,sales,Home credit, AHP, criteria

## I. P ENDAHULUAN
Pada era globalisasi saat ini pengetahuan tentang teknologi dan  informasi  tidak  dapat  dipisahkan  dari  kegiatan  individu baik  laki-laki  maupun  perempuan,  besar  maupun  kecil,  tua ataupun  muda.  Banyak  sekali  manusia  dengan  berbagai kegiatannya  menggunakan  teknologi  untuk  mempermudah pekerjaan mereka menjadi lebih efektif dan efisien. Fenomena teknologi informasi ini harus dicermati dengan baik, terutama untuk mendapatkan informasi yang diinginkan oleh manusia.
Perumahan  dan  pemukiman  merupakan  kebutuhan  dasar atau  primer  manusia  dan  mempunyai  fungsi  strategis  dalam perannya  peningkatan  kualitas  generasi  yang  akan  datang[1]. Permintaan  akan  rumah  memainkan  peranan  penting  dalam mempengaruhi nilai pasar properti jenis perumahan. Hal ini di karenakan penawaran tanah untuk pembangunan terbatas dari
segi keluasaan akan tetap dari segi permintaan selalu berubah dan  bertambah.  Permintaan  konsumen  terhadap  rumah dipengaruhi oleh faktor – faktor berikut, pertama yaitu lokasi, pertambahan  penduduk,  fasilitas  transportasi    dan  sarana umum[2].  Keberadaan  fasilitas  tersebut  membangun  serta menarik  minta  investor  yang  selanjutnya  akan  meningkatkan permintaan akan rumah di kawasan tersebut[1].

## II. L ATAR B ELAKANG
Banyaknya  perumahan  baru  yg  di  tawarkan  dari  masing masing  developer  membuat  calon  pembeli  harus  selektif  dan memerlukan waktu cukup lama dalam melakukan perbandingan. Kesulitan mendapatkan perumahan yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan memaksa calon pembeli harus
mendatangi  langsung  tiap  perumahan  untuk  mendapatkan informasi terkait perumahan sebagai bahan perbandingan.
Tingginya  angka  pembatalan  transaksi  akibat  pengajuan kredit yang  di  tolak  bank.  Batalnya  transaksi  menyebabkan kerugian  di  kedua  belah  pihak  khususnya  konsumen. Pembatalan  transaksi  akibat  penolakan  bank  menandakan konsumen  tidak  paham  mengenai  proses  pemesanan  rumah secara KPR .[3]. Proses pembayaran secara kredit memerlukan proses analisa dari  pihak bank dengan persyaratan yang telah di  tentukan,  penolakan  terhadap  pengajuan  kredit  bisa  saja terjadi  di  karnakan  alasan  tertentu.  Ketika  terjadi  penolakan pengajuan  kredit  dari  pihak  bank,  maka  proses  pemesanan rumah  tidak  bisa  dilanjutkan  kecuali  jika  calon  pembeli merubah  proses  pembayaran  menjadi  cash.  Pembatalan pemesanan karna penolakan dari pihak bank sangat merugikan pihak  konsumen  karna  akan  dikenakan  potongan  terhadap uang  yang  telah  masuk  ke  pihak  developer  sesuai  yang  telah ditentukan.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Metode Analyticl Hierarchy Process
Dalam  penyeleksian  penentuan  pemilihan  rumah  dengan menggunakan  metode  AHP  dilakukan  langkah-langkah berikut [4]:
1) Menghitung bobot vektor kriteria
Untuk  menghitung  bobot  suatu  kriteria  yang berbeda-beda,  AHP  membuat  matriks  perban- dingan berpasangan A . Matriks A adalah matriks berukuran  m  x  m,  di  mana  m  adalah  jumlah kriteria  yang  dipertimbangkan.  Setiap  entri  a jk dari  matriks A menunjukkan pentingnya kriteria j  relatif  terhadap  kriteria  k.  Jika  a jk >  1,  maka kriteria  j  lebih  penting  daripada  kriteria  k, sedangkan  jika  a jk <1,  maka  kriteria  j  kurang penting  daripada  kriteria  k.  Jika  dua  kriteria memiliki kepentingan yang sama, maka masukkan a jk adalah 1. Nilai relative kepentingan  antara  dua  kriteria  diukur  menurut skala  numerik  dari  1  hingga  9,  seperti  yang ditunjukkan  pada Tabel  1,  di  mana  diasumsikan bahwa kriteria j sama atau lebih penting daripada kriteria k.[5]
T ABLE 1 N ILAI P RIORITAS
Intensitas Kepentingan Interpretasi 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen  yang  satu  sedikit  lebih penting  dari  pada  elemen  yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting dari pada elemen lainnya 7 Satu  elemen  jelas  lebih  mutlak penting dari pada elemen lainya 9 Satu  elemen  mutlak  penting  dari pada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pentimbngan yang berdekatan
Bobot  vektor  kriteria  w  (yaitu  vektor  kolom  m- dimensi) dihasilkan dari rata-rata entri pada setiap baris matriks A
𝑤 𝑗 = ∑ 𝑎 𝑗𝑙 𝑚 𝑗=1 2) Menghitung matriks skor pilihan
Matriks skor  pilihan adalah matriks  S dimensi  n × m. Setiap entri s ij dari S mewakili skor opsi ke- i  yang  terkait  dengan  kriteria  j.  Untuk  memper- oleh  skor  tersebut,  matriks  pertama  kali dibangun  untuk  masing-masing  kriteria  m,  j  = 1, ..., m. Skala evaluasi yang serupa dengan yang diperkenalkan  pada  Tabel  1  dapat  digunakan untuk menerjemahkan evaluasi pembuat keputusan menjadi  angka. Akhirnya skor  matiks dihasilkan :
𝑺 = [𝑠 (1) … . 𝑠 (𝑚) ]

## 3) Merangking pilihan
Setelah bobot  vektor w dan matriks skor S telah dihitung, AHP memperoleh skor vektor v global dengan mengalikan S dan w :

## 𝑣 = 𝑺. 𝑤

## 4) Mengecek konsistensi
Langkah  berikutnya  melakukan  perbandingan matrik  berpasangan,  beberapa  inkonsistensi biasanya muncul. Asumsi kriteria yang dipertim- bangkan  dan  pembuatan  keputusan  meng- evaluasi  bahwa  kriteria  pertama  sedikit  lebih penting  daripada  kriteria  kedua,  sedangkan kriteria  kedua  sedikit  lebih  penting  daripada kriteria  ketiga  dst.  Inkonsistensi  yang  jelas muncul  secara  tidak  sengaja  jika  pembuat
Gambar 1 Jumlah Penduduk vs Developer (Dinas Dukcapil dan Dinas Penanaman Modal Kota Bekasi)
keputusan  mengevaluasi  kriteria  missal  bila kriteria  ketiga  sama  atau  lebih  penting  daripada kriteria pertama . Nilai Random Index (RI) untuk problem kecil termuat dalam table berikut :
T ABLE 2 N ILAI R ANDOM I NDEX
Ukuran Matriks Nilai RI 2 0.00 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45
Nilai  matriks  RI  semakin  besar  maka  semakin menunjukkan inkonsistensinya.

## B. Metode Perancangan Purwarupa pendekatan UML
Model  Prototipe    merupakan  metode  pengembangan perangkat lunak yang memodelkan dari sistem kerja suatu perangkat  lunak  yang  belum  lengkap  dari  pihak user. [6] Model  prototipe  cocok  digunakan  untuk  menggali spesifikasi  kebutuhan  pelanggan  secara  detail  tetapi beresiko tinggi terhadap membengkaknya biaya dan waktu proyek. ipe penelitian dan metode penelitian yang dipakai, model  dari  penelitian  yang  dipakai  dan  output  yang hendak dicari

## Gambar 2 Proses Pemodelan Purwarupa
1) Listen to customer
Pemodelan purwarupa dimulai dengan mendengarkan  kebutuhan  dan  masukan  dari pelanggan atau user. Pengembang dan pelanggan bertemu  dan  bersama-sama  menentukan  tujuan keseluruhan untuk perangkat lunak dan
mengidentifikasi apapun persyaratan yang diperlukan
2) Buidl/Revise mock up
Kemudian  dibuatlah  program  purwarupa  agar pelanggan  lebih  terbayang  dengan  apa  yang sebenarnya diinginkan. Gambaran tersebut berfokus  pada  representasi  aspek-aspek  aplikasi yang  akan  terlihat  oleh  pelanggan/pengguna. Mock-up adalah  sesuatu  yang  digunakan  sebagai model  desain  yang  digunakan  untuk  mengajar, demonstrasi,  evaluasi  desain,  promosi  atau keperluan  lainnya.  sebuah  mock-up  disebut sebagai  purwarupa  perangkat  lunak  sehingga dapat  menyediakan  atau  mampu  mendemon- strasikan  sebagian  besar  fungsi  sistem  perangkat lunak  dan  memungkinkan  pengujian  desain sistem perangkat lunak
3) Customer test drives mock up
Pelanggan  menguji  sistem  yang  telah  dibuat. Banyak  sekali  cara  pengujian  atau  testing, misalkan menggunakan white box atau black box . Menggunakan white  box berarti  menguji  kode program  sedangkan black  box menguji  fungsi- fungsi  tampilan  apakah  sudah  benar  dengan aplikasinya  atau  tidak.  Iterasi  terjadi  pada pembuatan  purwarupa  sampai  sesuai  keinginan pelanggan atau user

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Metode  AHP
Hasil  matriks  perbandingan  kriteria  berpasangan merupa-kan  tahap  awal  untuk  mendapat  nilai pembobotan[7].
T ABEL 3 M ATRIKS PERBANDINGAN KRITEIA BERPASANGAN
Kriteria Harga  Lokasi  LT LB Fas  Spek Harga 1 5 5 5 3 3 Lokasi 1/5 1 1 1 1/3 1/3 L. Tanah 1/5 1 1 1 1/3 1/3 L. Bangunan 1/5 1 1 1 1/3 1/3 Fasilitas 1/3 3 3 3 1 1 Spek Bgnan 1/3 3 3 3 1 1 Selanjutnya menjumlahkan kolom kriteria berpasangan  dan  merubahnya  kedalam  bentuk bilangan  desimal  ,  dan  setiap  kolom  dibagi  hasil penjumlahan  tersebut  [8],  seperti  yang  tampak  pada table 4 berikut.
T ABEL 4 M ATRIKS PENJUMLAHAN KRITERIA
Kriteria Harga  Lokasi  LT LB Fas Spek Harga 1 5 5 5 3 3 Lokasi 0.2 1 1 1 0.33 0.33 L. Tanah 0.2 1 1 1 0.33 0.33 L. Bangunan 0.2 1 1 1 0.33 0.33 Fasilitas 0.33 3 3 3 1 1 Spek Bgnan 0.33 3 3 3 1 1 Jumlah 2.26 14 14 14 5.99 5.99
Selanjunya  dilakukan  normalisasi  matriks  dengan cara  menjumlahkan  setiap  nilai  perkolom,  kemudian nilai perkolom dibagi nilai jumlah kolom
T ABEL 5 M ATRIKS NORMALISASI Kriteria Harga Lokasi LT LB Fas Spek Harga 0.4412 0.3571 0.3571 0.3571 0.500 0.500 Lokasi 0.0882 0.0714 0.0714 0.0714 0.0556 0.0556 L. Tanah 0.0882 0.0714 0.0714 0.0714 0.0556 0.0556 L. Bangunan 0.0882 0.0714 0.0714 0.0714 0.0556 0.0556 Fasilitas 0.1471 0.2143 0.2143 0.2143 0.1667 0.1667 Spek Bgnan 0.1471 0.2143 0.2143 0.2143 0.1667 0.16671
Selanjutnya  diambil  nilai  rata-rata  dari  tiap  baris matriks sebagai matriks penguji index konsistensi.
Matriks perbandingan kriteria Rata 2 Hasil 1 5 5 5 3 3 0.4188 2.5761 0.2 1 1 1 0.33 0.33 0.0689 0.4154 0.2 1 1 1 0.33 0.33 0.0689 0.4154 0.2 1 1 1 0.33 0.33 0.0689 0.4154 0.33 3 3 3 1 1 0.1872 0.1354 0.33 3 3 3 1 1 0.1872 0.1354
t =
1
6 { 2.5761 0.4188 + 0.4154 0.0689 + 0.4154 0.0689 + 0.4154 0.0689 + 0.1354 0.1872 + 0.1354 0.1872 } = 6.0579
C1 = 6.0579 − 6 5 = 0.0116
C1 RI6 = 0.0116 1.24 = 0.0093

## B. Pemodelan purwarupa dengan UML
1. Use case diagram Use  case  diagram adalah  salah  satu  jenis diagram  pada  UML  yang  menggambarkan interaksi  antar  aktor  dan  sistem, use  case diagram juga dapat mendeskripsikan interaksi pengguna dengan sistemnya[9]
T ABEL 1 D ESKRIPSI USE CASE DIAGRAM PENCARIAN RUMAH
No  Nama use case Aktor Deskripsi 1 Kelola  data admin Admin  menggambarkan kegiatan admin mengubah,mengha- pus dan menyim-pan data lingkup kerja 2 Kelola  data user menggambarkan kegiatan admin mengubah,mengha- pus dan menyim-pan user 3 Kelola  data rumah menggambarkan kegiatan admin mengubah,mengha- pus dan menyim-pan data perumah-an 4 Kelola  data perbandingan menggambarkan kegiatan admin mengubah,mengha- pus dan menyim-pan data untuk per- bandingan 5 Registrasi User menggambarkan kegiatan pendaftaran user/ calon pembeli rumah 6 Pencarian rumah menggambarkan kegiatan pencarian rumah oleh user/ calon pembeli rumah 2. Activity diagram Activity diagram digunakan untuk menggambarkan workflow ( aliran kerja) atau
Gambar 3 Use case diagram pemilihan rumah dengan AHP
aktifitas  dari  sebuah  sistem,  proses  bisnis atau  menu  yang  ada  pada  perangkat  lunak. Berikut  adalah activity  diagram yang  ada pada sistem .
3. Class diagram
Class  diagram digunakan  untuk  meng- gambarkan struktur pendefinisian kelas-kelas yang dibuat untuk membangun sistem.
4) Implementasi
a. Tampilan login user Gambar 6 Tampilan kelola pelanggan Gambar 4 Activity diagram kelola kriteria

## b. Tampilan Pencarian rumah
Gambar 8 Tampilan kelola data perumahan

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  telah dilakukan maka dapat diambil kesimpulan :
1. Hasil akhir dari proses perbandingan untuk pemilihan rumah  sangat  dipengaruhi  oleh  nilai  input  awal perbandingan berpasangan kriteria
2. Sistem pendukung keputusan pemilihan rumah dapat membantu  memutuskan  dan  memberikan  alternatif pilihan  atas  perumahan  yang  telah  dibandingkan melalui rangking yang dihasilkan
3. Metode  AHP  yang  digunakan  pada  penelitian  ini juga  membantu  dalam  merekomendasikan  pilihan perumahan yang sesuai dengan kemampuan keuangan  calon  pembeli  sesuai  dengan  tipe  rumah yang diinginkan

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Teriring salam dan terima kasih saya ucapkan untuk rekan- rekan  dosen  dan  teman-teman  yang  telah  memberi  kontribusi terhadap  selesainya  tulisan  ini.  Terima  kasih  untuk  ibu  Dian Gustina  atas  kesabarannya,  Pak  Sularso  atas  kritikannya,  Pak Abrar Hiswara, Pak  Hendarman Lubis.  Jajaran pemda Bekasi Kota  Aji  dan  Siti  yang  banyak  membantu  penulis.  Tak  lupa kepada  Ir  Rusdiyanto  Rustam  PhD,  Ir  Muhammad  Romzy PhD atas pencerahan ilmunya.

## REFERENSI
[1] I.  M.  Wahyu  Hidayat  Ibrahim,  “Sistem  Informasi Pelayanan Publik Berbasis Web Pada Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten Kampar,” Junal Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 17–22, 2017. [2] Budiyono;Topohudoyo;, “Membangun Layanan
Informasi  Publik  Melalui  Fitur-Fitur  Website  Desa,” vol. 12, 2017.
[3] M. Ula and S. Azhari, “Sistem Pendukung Keputusan Kelompok Penentuan Kelayakan Lokasi Pemukiman,” IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.  Cybern.  Syst. ,  vol.  7, no. 1, pp. 89–100, 2013.
[4] Falatehan  and  A.  Faroby,  “Analytical  Hierarchy Process (AHP) Teknik Pengambilan Keputusan untuk Pembangunan Daerah,” Adv. Decis. Mak. HVAC Eng. , pp. 73–85, 2016.
[5] X.  Li,  Z.  Zhu,  and  X.  Pan,  “Procedia  Computer Science  Knowledge  Cultivating  for  Intelligent Decision  Making  in  Small  &  Middle  Businesses,”
Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  2479–2488, 2012.
[6] D.  P.  Gustafson, Software  Engineering .  Schaum Outline Series Mc Graw Hill, 2002.
[7] A.  R.  Wardoyo,  “Fuzzy  AHP  Non-Additive  Pada Keputusan Pendirian Klinik Bersalin Daerah,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 5, no. 2, pp. 27–34, 2015.
[8] D.  N.  Ilham  and  S.  Mulyana,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Kelompok  Pemilihan  Tempat  PKL Mahasiswa  dengan  Menggunakan  Metode  AHP  dan Borda,” IJCCS (Indonesian  J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 11, no. 1, pp. 55–66, 2017.
[9] C.  P.  C.  Munaiseche,  C.  Ramadhani,  and  L.  M. Tajidun, “Sistem Informasi Pengolahan dan Pelayanan Pelanggan  PT . PLN  Wilayah  Manado  Berbasis  Web (  WEB-Based  Processing  and  Customer  Service Information Systems of PT . PLN Manado Region ),” vol. I, pp. 12–18, 2010.
Gambar 5 Activity diagram kelola perbandingan Gambar 7 Tampilan pemilihan rumah