Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah Kost menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Muhammad Reza 1 , Lusi Ariyani 2 , Achmad Sarwandianto 3* , Januar Barkah 4
1,2,3* Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Indraprasta PGRI, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.
4 Program Studi Pendidikan Sejarah, Fakultas Ilmu Pendidikan dan Pengetahuan Sosial, Universitas Indraprasta PGRI, Kota Jakarta  Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 19 November 2023 Received in revised form 4 December 2023 Accepted 12 December
2023
Available online December 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti
k.v7i4.1950

## Keywords:
Decision Support System (DSS); Boarding House Selection; Simple Additive Weighting (SAW) Method.

## Kata Kunci:
Sistem Pendukung Keputusan (SPK); Pemilihan Rumah Kost; Metode Simple Additive Weighting (SAW).

## a b s t r a c t
Housing development is increasing, one of which is boarding houses, due to the many workers or immigrants wanting to work. However, many workers or local immigrants have difficulty in choosing a boarding house due to the many considerations regarding the aspects of cost , facilities, and location, followed by a large number of boarding houses offering different prices, facilities, and locations, which will make workers or immigrants confused in deciding which place to go. they will stay. Decision Support Systems (DSS) are a type with the capability to solve a problem in semi-systematic and unsystematic terms.  This  decision  support  system  will  later  be  created  using  the  Simple  Additive Weighting (SAW) method to solve problems experienced by workers or immigrants. The author's research technique is determining criteria and alternatives, collecting data, carrying  out  calculations,  and  ranking  alternatives  from  the  calculation  results.  The research sample was a boarding house in the Kalibata area, Pancoran, South Jakarta. The results of this research are aimed at making it easier for students or migrant workers who need housing according to their criteria.

## a b s t r a k
Perkembangan  tempat  tinggal  saat  ini  berkembang  cukup  pesat,  salah  satunya  kos, karena banyaknya minat pekerja atau pendatang yang hendak bekerja. Namun, banyak pekerja  atau  pendatang  dari  daerah  yang  mengalami  kesulitan  dalam  memilih  tempat tinggal kos dikarenakan banyaknya pertimbangan dari aspek biaya, fasilitas, dan lokasi. Diikuti  banyaknya  tempat  tinggal  kos  yang  memberi  penawaran  harga,  fasilitas,  dan lokasi yang berbeda akan membuat bingung pekerja atau pendatang dalam memutuskan tempat yang akan mereka tinggali. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu jenis  sistem  dengan  kapabilitas  guna  mengatasi  persoalan,  baik  yang  bersifat  semi- sistematis  maupun  tidak  sistematis.  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  nantinya  akan dibuat  dengan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dengan  harapan  dapat menyelesaikan  permasalahan  yang  dialami  pekerja  atau  pendatang.  Teknik  penelitian yang  dilakukan  oleh  penulis  mencakup  menentukan  kriteria  dan  alternatif, mengumpulkan  data,  melakukan  perhitungan,  dan  merangking  alternatif  berdasarkan hasil perhitungan. Sampel penelitian yang digunakan adalah perumahan kos di daerah Kalibata, Pancoran, Jakarta Selatan. Hasil penelitian ini diarahkan untuk memudahkan para  mahasiswa  atau  pekerja  pendatang  yang  membutuhkan  tempat  tinggal  sesuai dengan kriterianya.
* Corresponding Author. Email: achmad12@gmail.com 3* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik
Muhammad Reza, Lusi Ariyani, Achmad Sarwandianto, Januar Barkah / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (4) 2023, 745-754

## 1. Latar Belakang
Rumah  kost,  sebagai  bentuk  penyedia  jasa penginapan  sementara,  memfasilitasi  kebutuhan pekerja atau pendatang yang mencari tempat tinggal sesuai dengan lokasi kerja atau kegiatan mereka. Kost seringkali menjadi pilihan utama bagi individu yang merantau,  termotivasi  oleh  pertimbangan  biaya, fasilitas,  dan  lokasi  [8].  Keberadaan  rumah  kost bukan  hanya  sebagai  tempat  tinggal  sementara, melainkan  juga  sebagai  entitas  bisnis  yang berkembang pesat, menanggapi tingginya permintaan akan tempat tinggal sementara bagi mahasiswa atau pekerja  yang  merantau  [10].  Meskipun  demikian, pemilik  rumah  kost  masih  menghadapi  kendala dalam  mempromosikan  propertinya.  Keterbatasan promosi  seringkali  disebabkan  oleh  metode konvensional  yang  digunakan,  seperti  papan bertulisan  "terima  kost"  di  depan  pagar  atau menggunakan  pamflet  dan  brosur  yang  hanya terpasang di sekitar area rumah kost. Oleh karena itu, strategi promosi yang terencana dan efektif menjadi kunci  keberhasilan  dalam  meningkatkan  kapasitas hunian  kost  [11].  Kurangnya  perhatian  terhadap promosi  menyebabkan  potensi  rumah  kost  tidak optimal  digunakan,  mengingat  tingginya  persaingan di pasar sewa tempat tinggal sementara [12].
Selain  masalah  promosi,  kendala  lain  yang  sering dijumpai  oleh  pemilik  rumah  kost  adalah  kesulitan dalam  menyajikan  rumah  kost  yang  sesuai  dengan kriteria-kriteria  pendukung  keputusan  bagi  calon penyewa.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) diidentifikasi  sebagai  solusi  potensial  untuk mengatasi kendala ini. Menurut Kusrini (2007), SPK adalah suatu sistem komputer yang memiliki tujuan mendukung  pengambilan  keputusan  dengan memproses  masukan  untuk  menghasilkan  keluaran yang  informatif  ( output )  [5].  Dalam  kerangka  SPK, dikenal  dua  model  pengambilan  keputusan,  yaitu model sistem tertutup dan model sistem terbuka.
Model sistem tertutup didasarkan pada asumsi bahwa keputusan  dapat  diambil  tanpa  campur  tangan  dari lingkungan  (luar)  sistem.  Sistem  pengambilan keputusan  dianggap  mampu  mengetahui  semua alternatif  tindakan,  menyusun  alternatif-alternatif sesuai  prioritasnya,  dan  memilih/menetapkan alternatif yang paling menguntungkan. Sementara itu,
model  sistem  terbuka  mengasumsikan  adanya hubungan saling pengaruh antara sistem pengambilan keputusan  dan  lingkungan.  Keputusan  yang  diambil akan  berdampak  pada  lingkungan,  dan  sebaliknya, lingkungan  juga  memengaruhi  sistem  pengambilan keputusan.
Berdasarkan  observasi  di  Kelurahan  Kalibata, teridentifikasi  bahwa  kriteria-kriteria  yang  menjadi pertimbangan  utama  bagi  pekerja  atau  pendatang dalam memilih tempat tinggal kost melibatkan faktor lokasi, fasilitas, dan harga. Dalam mengatasi kesulitan yang  dihadapi  oleh  pekerja  atau  pendatang  dalam pemilihan  tempat  tinggal,  diperlukan  suatu  aplikasi sistem pendukung keputusan. Aplikasi ini diharapkan dapat  memberikan  solusi  berdasarkan  berbagai kriteria seperti harga, fasilitas, dan lokasi. Salah satu metode  yang  diaplikasikan  dalam  aplikasi  ini  adalah metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  SAW merupakan pendekatan yang mencari bobot tertinggi dari  perhitungan  terbobot  pada  nilai  kemampuan di setiap alternatif atribut.
Dari  pemahaman  terhadap  permasalahan  yang dihadapi,  penelitian  ini  mengidentifikasi  beberapa permasalahan  utama,  yaitu  banyaknya  pekerja  atau pendatang  yang  kesulitan  dalam  memilih  tempat tinggal  kost,  proses  pengambilan  keputusan  tanpa metode  yang  dapat  menghasilkan  keputusan suboptimal, dan kebutuhan akan metode yang dapat membantu pekerja atau pendatang dalam menentukan keputusan  dengan  landasan  yang  kuat.  Dalam penelitian ini, permasalahan yang dibatasi mencakup penelitian  di  Kalibata,  Pancoran,  Jakarta  Selatan. Sistem  pendukung  keputusan  yang  dikembangkan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Keputusan  akhir  sepenuhnya  diserahkan kepada  mahasiswa,  karena  sistem  pendukung keputusan  ini  hanya  berperan  sebagai  pendukung. Kriteria  yang  menjadi  fokus  pada  penelitian  ini melibatkan faktor-faktor yang dianggap krusial dalam pemilihan tempat tinggal kost.
Berdasarkan  batasan  masalah  yang  telah  dijelaskan, tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  merancang  sistem pendukung  keputusan  dengan  menerapkan  metode Simple  Additive  Weighting .  Dengan  demikian, diharapkan dapat memberikan solusi efektif terhadap permasalahan  yang  dihadapi  oleh  pekerja  atau
pendatang dalam memilih tempat tinggal kost. Selain itu,  sistem  ini  juga  diharapkan  dapat  meminimalisir potensi  kesalahan  dalam  pengambilan  keputusan, melalui hasil penilaian yang dilakukan. Penelitian ini merujuk pada beberapa penelitian sebelumnya yang berhasil menerapkan SAW untuk pemilihan tempat kost  di  berbagai  kota.  Penelitian  Syahrudin  dan Selviana  Yunita  di  Kota  Waringin  Timur,  Rehulina Taringan,  Nurul  Damiyati,  dan  Andi  Usri  di  Kota Serang, serta Soffan Maulana Akbar dan Indra Gita Anugrah  di  Kota  Gresik,  telah  membuktikan keberhasilan SAW dalam memberikan rekomendasi lokasi  tempat  kost  sesuai  dengan  kriteria  tertentu. Dengan  demikian,  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  yang efektif  dan  relevan  untuk  membantu  pekerja  atau pendatang dalam memilih tempat tinggal kost.

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah Simple Additive Weighting (SAW), yang sering juga  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap atribut (Fishburn dan MacCrimmon, dalam Munthe, 2013)  [4].  Dalam  kerangka  SAW,  pembuatan keputusan melibatkan penentuan bobot untuk setiap atribut, dan skor total untuk masing-masing alternatif dihasilkan  dari  penjumlahan  hasil  perkalian  semua rating  dan  bobot  setiap  atribut  [4].  Pentingnya normalisasi  matriks  keputusan  (X)  dalam  metode SAW  adalah  untuk  membawa  data  ke  suatu  skala yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif yang ada (Nelfiyanti, 2016). Konsep Dasar SAW:
1) Penentuan  Bobot  Kriteria  (Ci):  Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan  keputusan,  seperti  Harga,  Lokasi, Fasilitas, Kebersihan, dan Keamanan.
2) Penilaian  Alternatif:  Menentukan  rating kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria, dengan  menggunakan  subkriteria  seperti "Kurang  baik,"  "Cukup  baik,"  "Baik,"  dan "Sangat baik."
3) Matriks  Keputusan  (X):  Membuat  matriks
keputusan  berdasarkan  kriteria  (Ci),  kemudian melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut  keuntungan  atau  atribut  biaya)  untuk mendapatkan matriks ternormalisasi R.
4) Perangkingan  Alternatif:  Hasil  akhir  diperoleh dari proses perangkingan, yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot. Nilai terbesar dianggap sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
Langkah-langkah SAW:
1) Menentukan Kriteria:
a. Harga
b. Lokasi
c. Fasilitas
d. Kebersihan
e. Keamanan
2) Menentukan Sub Kriteria:
a. Kurang baik
b. Cukup baik
c. Baik
d. Sangat baik
3) Menentukan  Alternatif  Pada  Setiap  Kriteria: Memasukkan data kost yang sudah terdaftar.
4) Melakukan  Normalisasi  Matriks  Alternatif: Melakukan  normalisasi  data  dengan  melakukan perhitungan matriks alternatif.
Metode  SAW  merupakan  pendekatan  yang  efektif untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Dengan menerapkan  langkah-langkah  tersebut,  penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  rekomendasi  yang akurat  dan  bermanfaat  bagi  pekerja  atau  pendatang dalam  memilih  tempat  tinggal  kost  sesuai  dengan preferensi dan kebutuhan masing-masing.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Hasil
Dari  penelitian  ini,  penulis  berhasil  menganalisis permasalahan dalam proses mencari informasi rumah kost  yang  masih  dilakukan  secara  manual,  seperti datang  langsung  ke  lokasi  atau  bertanya  kepada masyarakat sekitar. Sebagai solusi, penulis merancang Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Rumah
Muhammad Reza, Lusi Ariyani, Achmad Sarwandianto, Januar Barkah / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (4) 2023, 745-754
Kost menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menangani permasalahan tersebut.

## Pembahasan
Pada  penerapan  algoritma  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Rumah  Kost  Menggunakan Metode SAW ini penulis menggunakan 5 kriteria dan pada setiap kriteria mempunyai bobot masing-masing jika  di  jumlahkan  bobot  akan  bernilai  100.  Untuk kriteria dan bobot dapat dilihat pada tabel 1. Untuk kriteria dan bobot dapat di lihat pada tabel berikut ini:
Tabel 1. Kriteria
Kode Kriteria Kriteria Tipe Kriteria  Bobot C1 Harga Cost 20 C2 Lokasi Cost 20 C3 Fasilitas Benefit 20 C4 Kebersihan Cost 20 C5 Keamanan Benefit 20
Dari kriteria diatas, maka ditentukan suatu tingkatan kepentingan  kiteria  berdasarkan  nilai  bobot  yang telah  ditentukan  ke  dalam  bilangan.  Rating kecocokan  setiap  alternative  pada  setiap  kriteria. Terdapat  tabel  acuan  penilaian  penentuan  dari bobot  nilai  pada  kriteria harga berikut dibawah ini:
Tabel 2.  Kriteria Harga Harga Nilai <1.000.000 1 <2.000.000 2 <3.000.000 3 >=3.000.000 4
Tabel  3  menampilkan  acuan  penilaian  penentuan bobot nilai pada kriteria lokasi. Dalam mengevaluasi kriteria ini, penelitian menggunakan parameter jarak sebagai  dasar  penilaian.  Berdasarkan  tabel  tersebut, terdapat  empat  tingkatan  penilaian,  dimulai  dari "Kurang  baik"  dengan  nilai  1  hingga  "Sangat  baik" dengan nilai 4. Kriteria lokasi sangat penting dalam proses  pemilihan  rumah  kost,  dan  penentuan  nilai pada tabel ini akan menjadi panduan dalam menilai kualitas lokasi dari setiap alternatif.
Tabel 3. Kriteria Lokasi Jarak Nilai Kurang baik 1 Cukup baik 2 Baik 3 Sangat baik 4
Tabel  4  memberikan  acuan  penilaian  penentuan bobot  nilai  untuk  kriteria  fasilitas.  Dalam  menilai kriteria  ini,  penelitian  menggunakan  parameter fasilitas  sebagai  fokus  penilaian.  Terdapat  empat tingkatan penilaian, mulai dari "Kurang baik" dengan nilai 1 hingga "Sangat baik" dengan nilai 4. Evaluasi fasilitas merupakan aspek penting dalam menentukan kenyamanan  dan  kepuasan  penghuni  rumah  kost. Oleh karena itu, tabel ini memberikan panduan dalam menilai  kualitas  fasilitas  yang  disediakan  oleh  setiap alternatif rumah kost.
Tabel 4. Kriteria Fasilitas Fasilitas Nilai Kurang baik 1 Cukup baik 2 Baik 3 Sangat baik 4
Tabel 5 merinci acuan penilaian penentuan bobot nilai untuk kriteria kebersihan. Dalam penilaian ini, kriteria kebersihan  menjadi  fokus  utama,  dan  tabel memberikan  panduan  penilaian  berdasarkan  empat tingkatan,  mulai  dari  "Kurang  baik"  dengan  nilai  1 hingga  "Sangat  baik"  dengan  nilai  4.  Kebersihan merupakan aspek krusial dalam pemilihan rumah kost, dan  penentuan  nilai  dari  tabel  ini  akan  membantu pengguna dalam mengevaluasi tingkat kebersihan dari setiap alternatif rumah kost.
Tabel 5. Kriteria Kebersihan Kebersihan Nilai Kurang baik 1 Cukup baik 2 Baik 3 Sangat baik 4
Tabel  6  menjelaskan  acuan  penilaian  penentuan bobot  nilai  pada  kriteria  keamanan.  Dalam mengevaluasi  kriteria  ini,  penelitian  menggunakan parameter  keamanan  sebagai  dasar  penilaian. Terdapat  empat  tingkatan  penilaian,  dimulai  dari "Kurang  baik"  dengan  nilai  1  hingga  "Sangat  baik" dengan  nilai  4.  Keamanan  merupakan  faktor  yang krusial dalam pemilihan tempat tinggal, dan tabel ini memberikan  pedoman  dalam  menilai  tingkat keamanan dari setiap alternatif rumah kost.
Tabel 6. Kriteria Keamanan Keamanan Nilai Kurang baik 1 Cukup baik 2 Baik 3 Sangat baik 4
Langkah  awal  dalam  perhitungan  metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah menetapkan kriteria yang akan digunakan sebagai dasar penilaian. Peneliti memilih  enam  kriteria  utama,  yaitu  biaya,  harga, lokasi,  fasilitas,  kebersihan,  dan  keamanan.  Setiap kriteria  kemudian  dibagi  menjadi  sub-kriteria  yang akan diberi nilai bobot dalam bentuk angka. Dalam penelitian  ini,  penentuan  bobot  dilakukan  dalam rentang  angka  1-4,  dengan  skala  penilaian  sebagai berikut:
1) 1 = Kurang baik
2) 2 = Cukup baik
3) 3 = Baik
4) 4 = Sangat baik
Terdapat dua jenis kriteria dalam metode SAW, yaitu Cost dan Benefit . Kriteria " cost " memiliki karakteristik di mana semakin kecil nilai bobotnya, semakin baik, sementara  kriteria  " benefit "  memiliki  karakteristik sebaliknya,  yaitu  semakin  besar  nilai  bobotnya, semakin baik.

## Pemodelan Perangkat Lunak
Menurut  Rosa  &  Shalahuddin  (2015)  UML meupakan bahasa yang digunakan untuk komunikasi dan pemodelan sebuah sistem dengan menggunakan diagram  dan  teks-teks  pendukung.  Kategori  UML yang digunakan dalam perancangan sistem terdiri dari Activity  diagram , use  case  diagram , class  diagram dan Sequence  Diagram [13]. Use  case  diagram merupakan
pemodelan  untuk  kelakuakn  ( behavior )  sistem informasi yang akan dibuat. Use case digunakan untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada di dalam sistem informasi  dan  siapa  saja  yang  berhak  menggunakan fungsi-fungsi  tersebut  (Prabowo,  Herlawati,  & Mustika,  2014)[14].  Diagram  digunakan  untuk memodelkan  sistem/sub  sistem  dari  aplikasi.  Satu diagram use case menjelaskan fungsional tertentu dari sistem,  jadi  keseluruhan  sistem  terdiri  dari  sejumlah diagram use case. Tujuan pembuatan use case adalah untuk  mendapatkan  dan  menganalisis  informasi persyaratan yang cukup untuk mempersiapkan model yang  mengkomunikasikan  apa  yang  diperlukan  dari perspektif  pengguna,  tetapi  bebas  dari  detail  fisik tentang  bagaimana  sistem  akan  dibangun  dan diimplementasikan  (Suryasari,  Callista,  &  Sari, 2014)[15].  Berikut  gambar  model Use  case  diagram Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Rumah Kost Menggunakan Metode SAW.
Gambar 1.  Usecase diagram
Skenario  Use  Case  ini  berfungsi  untuk  mengetahui alur dari proses sistem yang dibuat agar lebih mudah dimengerti.  Berdasarkan use  case  diagram yang diusulkan.  Menurut  Wira et  al., (2019) class  diagram adalah menjelaskan secara garis besar mengenai kelas- kelas perancangan sistem dari sudut pandang struktur sistem  yang  dapat  memperjelas  fungsi-fungsinya. Atribut  dan  operasi  merupakan  bagian  dari Class diagram yang  dapat  memberi  gambaran  hubungan antara perancangan dan perangkat lunaknya sehingga sesuai  dengan  pembuatan  programnya[16].    Berikut gambar  model Class  diagram Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Rumah  Kost  Menggunakan Metode SAW.
Gambar 2. Class diagram
Sequence  Diagram adalah  sebuah  diagram  yang menampilkan hasil interaksi yang terjadi dari respon antara objek – objek yang saling mengirimkan pesan. Sequence  Diagram menggambarkan  interaksi  antar objek  berupa  pesan  ( message )  yang  digambarkan terhadap waktu. Sequence Diagram terdiri antar dimensi vertikal (waktu) dan dimensi horizontal (objekobjek yang  terkait)  (Nugroho et  al., 2017).  Fungai  lainnya dari Sequence Diagram ialah memfokuskan identifikasi metode didalam sistem. Sequence Diagram digunakan untuk  menjelaskan  dan  memodelkan  use  case  [17]. Berikut  gambar  model Sequence  Diagram Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Rumah  Kost Menggunakan Metode SAW.
Gambar 3. Sequence Diagram Activity  diagram menunjukkan  logika  kondisional untuk urutan aktivitas sistem yang diperlukan untuk menyelesaikan suatu proses bisnis. Aktivitas individu bisa  saja  manual  atau  otomatis.  Selanjutnya,  setiap kegiatan  adalah  tanggung  jawab  unit  organisasi tertentu  [18].  Menurut  Peneliti  Rosenblatt  &  Tilley (2016), Activity  diagram adalah  diagram  yang menyerupai  obrolan  bagan  alur  horisontal  yang menunjukkan  tindakan  dan  peristiwa  saat  terjadi. Activity  diagram adalah  diagram  yang  menawarkan
mekanisme aliran kontrol serta mekanisme aliran data yang mengkoordinasikan aksi yang membentuk suatu aktivitas  [19][20].  Berikut  gambar  model Activity diagram Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Rumah Kost Menggunakan Metode SAW.
Gambar 4. Activity diagram
Tampilan Aplikasi Aplikasi ini menyediakan berbagai tampilan layar yang dirancang  secara  ergonomis  untuk  memastikan pengalaman  pengguna  yang  efektif  dan  mudah dimengerti.  Pertama,  pengguna  akan  dihadapkan dengan  Tampilan  Login  (Gambar  5.a),  yang memungkinkan  mereka  memasukkan  informasi kredensial  dengan  cepat  dan  aman.  Langkah berikutnya  melibatkan  Tampilan  Daftar  (Gambar 5.b),  memberikan  pengguna  yang  belum  terdaftar kesempatan  untuk  membuat  akun  baru.  Apabila pengguna lupa kata sandi, Tampilan Lupa Password (Gambar 5.c) memfasilitasi proses pemulihan dengan sederhana. Tampilan  Halaman  Utama  (Gambar  5.d) memberikan gambaran menyeluruh tentang fungsionalitas  utama  aplikasi,  memberikan  navigasi
yang  efisien  ke  berbagai  fitur.  Dalam  menentukan preferensi,  pengguna  dapat  memodifikasi  Kriteria (Gambar  5.e)  dan  mengatur  Sub  Kriteria  (Gambar 5.f)  sesuai  dengan  kebutuhan  mereka.  Informasi rumah  kost  dapat  dilihat  dalam  Tampilan  Tabel
Rumah  Kost  (Gambar  5.g),  sedangkan  Tampilan Tabel  Data  Alternatif  (Gambar  5.h)  dan  Tampilan Tabel  Normalisasi  (Gambar  5.i)  memberikan wawasan  lebih  mendalam  mengenai  data  yang mendasari.
(a) Tampilan Login (b) Tampilan Daftar (c) Tampilan Lupa Password (d) Tampilan Halaman Utama (e) Tampilan Kriteria (f) Tampilan Sub Kriteria (g) Tampilan Tabel Rumah Kost (h) Tampilan Tabel Data Alternatif (i) Tampilan Tabel Normalisasi (j) Tampilan Hasil Bobot Saw (k) Tampilan Laporan Kriteria (l) Tampilan Laporan Data Kost (m) Tampilan Detail Kost (n) Tampilan Hasil Metode Saw (o) Tampilan Cetak Data Kriteria
(p) Tampilan Cetak Data Kost
(q) Tampilan Cetak Detail Kost
(r) Tampilan Cetak Hasil Metode Saw
Gambar 5. Tampilan Aplikasi
Proses  perhitungan  menggunakan  metode Simple Additive  Weighting (SAW)  dapat  dipahami  melalui Tampilan  Tabel  Hasil  Bobot  SAW  (Gambar  5.j). Laporan berbasis kriteria dan data kost dapat diakses melalui Tampilan Laporan Kriteria (Gambar 5.k) dan Tampilan Laporan Data Kost (Gambar 5.l). Melalui Tampilan  Detail  Kost  (Gambar  5.m),  pengguna dapat  memperoleh  informasi  yang  sangat  rinci tentang  properti  tertentu.  Hasil  akhir  dari  metode SAW  dapat  dilihat  melalui  Tampilan  Hasil  Metode SAW (Gambar 5.n), memberikan ringkasan yang jelas dan  terstruktur.  Fasilitas  cetak  melalui  Tampilan Cetak Data Kriteria (Gambar  5.o), Tampilan Cetak Data  Kost  (Gambar  5.p),  Tampilan  Cetak  Detail Kost  (Gambar  5.q),  dan  Tampilan  Cetak  Hasil Metode SAW (Gambar 5.r) memberikan opsi kepada pengguna untuk mencetak dan menyimpan informasi yang  diperlukan.  Dengan  desain  antarmuka  yang baik,  aplikasi  ini  memberikan  solusi  efisien  untuk kebutuhan pengguna dalam mencari dan mengevaluasi  rumah  kost  berdasarkan  kriteria tertentu

## Kajian Terkait
Dalam  menangani  kompleksitas  pengambilan keputusan  multi-proses,  penelitian  menyarankan penggunaan metode Simple Additive Weighting (SAW). Nofriansyah (2014) merekomendasikan SAW sebagai pendekatan  yang  efektif  untuk  mengatasi  masalah penyeleksian dalam pengambilan keputusan dengan atribut yang beragam. Metode SAW sendiri dikenal sebagai  pendekatan  umum  dalam  pengambilan keputusan  yang  melibatkan  sejumlah  atribut  [7]. Pembangunan  aplikasi  sebagai  alat  penunjang
pengambilan  keputusan  dalam  memilih  tempat  kost membawa  sejumlah  kelebihan  dan  kelemahan  yang perlu dievaluasi. Aplikasi ini mempermudah pencarian informasi  rumah  kost  dengan  menyederhanakan proses  pencarian.  Pengguna  mendapatkan  informasi akurat  dengan  cepat,  meningkatkan  efisiensi  dalam pengambilan keputusan. Selain itu, aplikasi membantu pengguna  memilih  rumah  kost  yang  sesuai  dengan keinginan  dan  kriteria  pencarian  mereka.  Informasi tentang  kriteria  seperti  harga,  lokasi,  fasilitas, kebersihan,  dan  keamanan  dapat  diakses  dengan mudah dan kapan saja.
Selain itu, aplikasi membantu menghemat waktu dan upaya  pengguna  dalam  mencari  dan  mengevaluasi rumah  kost.  Pengguna  mungkin  menghadapi kesulitan  dalam  mengakses  informasi  karena  sifat online dari sistem aplikasi ini, yang memerlukan kuota internet yang cukup besar. Sistem mobile kostan yang tersedia  masih  bersifat  online  dan  belum  mencapai tingkat  efisiensi  yang  diharapkan.  Sistem  ini  juga masih  dalam  tahap  pembelajaran,  sehingga kesederhanaan  sistem  masih  perlu  ditingkatkan. Proses  pengerjaan  sistem  yang  masih  kurang sistematis  sering  kali  mengakibatkan  pemborosan waktu.  Meskipun  demikian,  pengembangan  aplikasi ini  menunjukkan  potensi  untuk  meningkatkan efektivitas  pengambilan  keputusan  terkait  pemilihan rumah  kost.  Evaluasi  lebih  lanjut  dibutuhkan  untuk mengatasi  kelemahan  dan  memperbaiki  aspek-aspek tertentu dalam pengembangan aplikasi ini.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  yang  ada,  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Rumah  Kost Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) maka dapat disimpulkan:
1) Sistem  pendukung  keputusan  ini  dirancang untuk  memudahkan  mendapatkan  informasi rumah kost.
2) Sistem  pendukung  keputusan  ini  telah memberikan  kemudahan  dalam  mengambil keputusan untuk memilih rumah kost.
3) Implementasi  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  rumah  kost  telah  berhasil  dibuat dengan  menggunakan  algoritma Simple  Additive Weighting (SAW).

## 5. Daftar Pustaka
[1] Syahrudin,  S.  and  Yunita,  S.,  2021.  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tempat Kost  Menggunakan  Metode  Simple  Addtive Weighting (SAW) Kotawaringin Timur. KLIK: Kajian  Ilmiah  Informatika  dan  Komputer , 2 (2), pp.84-87.
DOI: https://doi.org/10.30865/klik.v2i2.227 . [2] Yusma,  D.,  Merlina,  N.  and  Nurajijah,  N., 2021. Sistem Informasi Pencarian Rumah Kost Berbasis Web. Inti Nusa Mandiri , 15 (2), pp.127-
134. DOI:
https://doi.org/10.33480/inti.v15i2.1702 . [3] Akbar, S.M. and Anugrah, I.G., 2022. Sistem Pendukung  Kepustusan  Pemilihan  Tempat Kos  Untuk  Mahasiswa  di  Gresik  dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting). Syntax  Lit.  J.  Ilm.  Indones , 7 (2),
pp.2761-2769. DOI: https://doi.org/10.36418/syntax- literate.v7i2.6358 . [4] Munthe,  H.G.,  2013.  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Prioritas  Usulan Sertifikasi  Guru  Dengan  Metode  Simple Additive Weighting. Medan: Pelita Informatika Budi  Darma  Vol  IV,  No.  2  Agustus  2013, pp.52-58
[5] Kusrini.  2007.  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan.  Yogyakarta:  Andy Offset.
[6] Hartono,  Bambang.  2013.  Sistem  Informasi Manajemen  Berbasis  Komputer.  Jakarta: Rineka Cipta.
[7] Nofriansyah, Dicky. 2014. Konsep Data Mining VS Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Deepublish
[8] Syahwari,  Helni.,  2012.  Analisis  Dan Perancangan  Sistem  Web  Kos-kosan  Berbasis Client/Server  Sebagai  Sarana  Pelayanan  Jasa Dan  Infomasi.  Skripsi.  Yogyakarta:  STMIK AMIKOM Yogyakarta
[9] Nelfiyanti,  N.  and  Rosanti,  N.,  2016. Implementasi  Simple  Additive  Weighting (SAW)  Untuk  Penentuan  Pengadaan  Bahan Baku  Pembuatan  Tas  Di  CV.  Banua. Prosiding Semnastek . pp:1 – 5.
[10] Ratnasari,  D.,  Qur’ani,  D.B.  and  Apriani,  A., 2018. Sistem Informasi Pencarian Tempat Kos Berbasis  Android. An  International  Journal  on Information  and  Communication  Technology , 3 (1), pp.32-45. DOI: https://doi.org/10.25139/ojsinf.v3i1.657 . [11] Duan, R. R., Kalangi, J. A. F., & Walangitan, O. F.  C.  2019.  Pengaruh  Strategi  Promosi Terhadap  Keputusan    Pembelian    Motor Yamaha  Mio Pada  PT.  Hasjrat  Abadi  Tobelo. Jurnal Administrasi  Bisnis,  9(1),  pp.128-136. DOI: https://doi.org/10.35797/jab.9.1.2019.23710 .
Muhammad Reza, Lusi Ariyani, Achmad Sarwandianto, Januar Barkah / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (4) 2023, 745-754
[12] Budiman,  A.,  Wahyuni,  L.S.  and  Bantun,  S.,
2019. Perancangan Sistem Informasi Pencarian Dan  Pemesanan  Rumah  Kos  Berbasis  Web (Studi  Kasus:  Kota  Bandar  Lampung). Jurnal Tekno Kompak , 13 (2), pp.24-30. DOI: https://doi.org/10.33365/jtk.v13i2.356 .
[13] R.  A.  Sukamto  and  M.  Shalahuddin,  2015. Rekayasa  Perangkat  Lunak  Terstruktur  dan Berorientasi Objek, Bandung: Informatika.
[14] Prabowo, H., Herlawati, H. and Mustika, W.P., 2014.  Sistem  Informasi  Panduan  Trayek Angkutan Umum Berbasis Mobile Smartphone  Pada  Dinas  Perhubungan Jakarta. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 10 (1), pp.56- 71.
[15] Suryasari,  S.,  Callista,  A.  and  Sari,  J.S.,  2012. Rancangan  Aplikasi  Customer  Service  Pada PT. Lancar Makmur Bersama. Sriwijaya Journal of Information Systems , 4 (2), p.131031. Retrieved from
http://ejournal2.unsri.ac.id/index.php/jsi/art icle/view/1269 .
[16] Putra, D.W.T. and Andriani, R., 2019. Unified modelling  language  (uml)  dalam  perancangan sistem  informasi  permohonan  pembayaran restitusi  sppd. Jurnal  Teknoif  Teknik  Informatika Institut  Teknologi  Padang , 7 (1),  pp.32-39.  DOI: https://doi.org/10.21063/jtif.2019.V7.1.32- 39 .
[17] Nugroho,  I.,  Listiyono,  H.  and  Anwar,  S.N., 2017. Perancangan Unified Modelling Languageaplikasi Sarana Prasarana Pendukung Pariwisata Kota Semarang. 3(1), pp.90 – 95.
[18] George, J. F., & Valacich, J. S.  2016. Modern Systems  Analysis  and  Design  (8th  ed.).  New York: Pearson.
[19] Rosenblatt,  H.  J.,  &  Tilley,  S.  2016.  System Analysis  and  Design.  Boston:  Cengage Learning.
[20] Alan  Dennis, Barbara  Haley  Wixom, David Tegarden.  2015. Systems  Analysis  & Design An  Object-Oriented  Approach  with    UML. Danvers: John Wiley  & Sons, Inc.