## 
Abstract —Peningkatan  kepadatan  penduduk  saat  ini yang  tinggi  mendorong  akan  kebutuhan  tempat  tinggal yang  semakin  besar  dimanfaatkan  oleh  developer perumahan dalam mempromosikan perumahannya.
Banyaknya pilihan perumahan yang ditawarkan menyebabkan konsumen perlu memilih rumah yang sesuai dengan  kriterianya.  Dengan  sedikitnya  informasi  yang didapat  konsumen  sering  mengalami  penyesalan  karena rumah  yang  sudah  dipilih  memiliki  harga  yang  lebih mahal dibanding rumah yang berada didekatnya. Aplikasi ini  dibangun  menggunakan  metode  case-based  reasoning (CBR)  dan  algoritma  Euclidean  distance.  Metode  ini mendapatkan solusi melalui kasus-kasus yang sebelumnya ada  dan  melakukan  perhitungan  kemiripan  antar  kasus. Kriteria-kriteria yang diinginkan pengguna seperti harga, luas  tanah,  luas  bangunan,  jumlah  kamar  tidur,  jumlah kamar  mandi  dan  jumlah  lantai  menjadi  adjustment feature.  Descriptive  feature  meliputi  lokasi  kecamatan, fasilitas,  akses  jalan,  kondisi  jalan  dan  freedesign. Keluaran  yang  dihasilkan  berupa  rangking  informasi rumah yang diurutkan berdasarkan  nilai  kecocokan yang paling  tinggi  dan  ditambah  dengan  tampilan  rumah  dan keterangan rumah. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan perumahanyang  dapat  memberikan  informasi  yang  lebih lengkap  secara  efektif  dalam  memilih  rumah  di Kotamadya  Malang  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang diinputkan.
Kata  Kunci —  case-based  reasoning,  sistem  pendukung keputusan, rumah, malang, euclidean distance.

## I. PENDAHULUAN
erdsarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  Jawa  Timur (BPS  JATIM)  tahun  2018  jumlah  penduduk  Kota Madya  Malang  mengalami  peningkatan  sebesar 4,46%  dari  tahun  sebelumnya.  Pertambahan  tersebut menjadi  peluang  bagi  sejumlah  pengusaha  properti membangun  perumahan  sebagi  tempat  hunian  untuk pendatang  yang  ingin  tinggal  di    Malang.  Kebutuhan tempat  tinggal  yang  meningkat  seiring  dengan pertambahan  jumlah  penduduk.  Maka  hal  tersebut mendorong  banyaknya  developer  di  kota  Malang  yang menawarkan  perumahan.  Sehingga  membuat  para developer bersaing untuk melakukan penawaran terbaik.
1 Anggri  Sartika  Wiguna,  Author  is  with  the  Information Technology  Majors  Kanjuruhan  University  ,  Malang,  Indonesia (corresponding author provide phone 0341-801488; email anggrisartikawiguna@polinema.ac..id)
2 Wahyudi  Harianto,  Author  is  with  the  Information  Technology Majors  Kanjuruhan  University  ,  Malang,  Indonesia  (corresponding author provide phone 0341-801488; email wahyou@polinema.ac..id)
1 Guntur  Krisna  Wardhana,  Author  is  with  the  Information Technology  Majors  Kanjuruhan  University  ,  Malang,  Indonesia (corresponding author provide phone 0341-801488)
Disisi  lain  konsumen  pun  mencari  perumahan  yang sesuai dengan kriteria dan budget  yang dimiliki melalui beberapa  cara  yang  masih  konvensional  antara  lain mendatangi ke setiap perumahan yang ada, mengunjungi  pameran  perumahan  dan  mengumpulkan brosurnya.
Untuk  mendapatkan  perumahan  terbaik  dibutuhkan sebuah sistem yang mampu membantu konsumen dalam pengambilan  keputusan  yang  tepat.  Salah  satu  upaya untuk  membantu  dalam  merekomendasikan  perumahan terbaik  yaitu  dengan  membuat  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode  case-based  reasoning berdasarkan kriteria-kriteria yang telah diinginkan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Metode Case-Based Reasoning Case-based  reasoning adalah  salah  satu  metode untuk  membangun  sistem  pakar    dengan    pengambilan keputusan    dari    kasus    yang    baru  berdasarkan  solusi dari  kasus-kasus  sebelumnya  (Sri  Mulyana,  2009). Konsep  dari  metode case-based  reasoning ditemukan dari  ide  untuk  menggunakan  pengalaman-pengalaman yang  sudah  ada  untuk  menyelesaikan  masalah  yang baru.
2.2 Perhitungan Euclidean Distance Euclidean distance adalah perhitungan  jarak dari  2 buah  titik  dalam euclidean  space.  Euclidean  distance dikenalkan  oleh Euclid seorang  matematikawan  dari Yunani sekitar tahun 300 B.C.E .Euclidean ini berkaitan dengan Teorema  Phytagoras dan  juga dapat diterapkan pada 1,2,3 dimensi bahkan dimensi yang lebih tinggi.
Formulasi  untuk  menghitung  kedekatan  antara  2 kasus yaitu: (Pablo Navarrete and Javier Ruiz-del-Solar, 2003)
Dimana : d (p,q)  : jarak data ke-p ke data ke-q q1     : kasus baru p1     : kasus yang ada dalam penyimpanan i      : atribut individu antara 1 sampai n PT    : parameter tambahan Wi    : bobot yang diberikan pada atribut   ke-i
2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  suatu  sistem informasi  spesifik  yang  ditujukan  untuk  membantu manajemen dalam mengambil keputusan yang berkaitan

## Sistem Informasi Pemilihan Perumahan Terbaik
Anggri Sartika Wiguna, Wahyudi Harianto, Guntur Krisna Wardhana
B
Gambar 2 Entity Relationship Diagram
dengan persoalan yang bersifat semi terstruktur. Sistem ini  memiliki  fasilitas  untuk  menghasilkan  berbagai alternatif yang secara interaktif digunakan oleh pemakai (Eva Yulianti, 2011).  .
Secara  umum  Sistem  Pendukung  Keputusan memiiki  definisi  yaitu  suatu  sistem  yang  mampu memecahkan  masalah  secara  efisien  (tepat)  dan  efektif (dapat  membawa  hasil),  yang  bertujuan  untuk membantu  pengambil  keputusan  memilih  berbagai alternatif  keputusan  yang  merupakan  hasil  pengolahan informasi.  Dapat  juga  dikatakan  sebagai  sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil  keputusan  dari  masalah  semi-terstruktur (pertimbangan dari pengambil keputusan ikut mengambil  peran  sehingga  keputusan  yang  diambil menjadi berbeda dengan prosedur) yang spesifik.

## III. PEMBAHASAN
3.1 Analisis Data Dalam  mempelajari  sistem,  diperlukan  cara  kerja yang  sedang  berjalan,  dalam  hal  ini  yaitu  pemilihan perumahan  terbaik  di  Kota  Malang.  Analisis  data diperlukan  untuk  perancangan  sistem  dan  untuk membangun database sesuai dengan cara penilaian yang dibutuhkan.
Variabel  atau  kriteria  yang  digunakan  adalah sebagai berikut :
1. Harga
2. Lokasi
3. Luas bangunan
4. Luas tanah
5. Jumlah kamar tidur
6. Jumlah kamar mandi
7. Jumlah tingkat rumah
8. Fasilitas perumahan:
a. Pertokoan
b. Tempat Ibadah
9. Kondisi jalan (Paving, Aspal)
10. Akses transportasi umum
11. Surat rumah dan IMB
12. Air
a. PDAM
b. Sumur Bor
13. Free design
Untuk  setiap  kriteria  memiliki  bobot  yang  dapat digunakan  sebagai  paramater  pemilihan  perumahan. Berikut  bobot  penilaian  pada  kasus  sistem  pendukung keputusan pemilihan perumahan terbaik :
TABEL I
BOBOT KRITERIA No Kriteria Bobot 1 Prioritas 1 0.85 2 Prioritas 2 0.75 3 Prioritas 3 0.65 4 Prioritas 4 0.55 5 Prioritas 5 0.45 6 Prioritas 6 0.35 7 Security 0.05 8 One Gate 0.05 9 Pertokoan 0.05 10 Mushola 0.05 11 PDAM 0.05 12 Sumur Bor 0.05
No Kriteria Bobot 13 Listrik 0.05 14 SHM
0.05 15 HGB
0.05
Prioritas dan kriteria diatas memiliki standar penilaian masing-masing.  Di  dalam  sistem  pendukung  keputusan ini,  nilai  yang  diterima  berupa  angka  untuk  setiap perumahan berdasarkan kriteria yang ada.
3.2 Perancangan Sistem
3.2.1 Context Diagram
Diagram  konteks  digunakan  untuk  memodelkan hubungan  antara  sistem  dengan  entitas.  Berikut  adalah diagram  konteks  dari  sistem  pendukung  keputusan pemilihan perumahan terbaik:
Gambar 1 merupakan context diagram dari aplikasi ini.  Melalui  gambar  tersebut  dapat  diketahui  bahwa aplikasi  ini  melibatkan  2  pihak,  yaitu  admin  dan konsumen. Admin memberikan data-data yang dibutuhkan  oleh  aplikasi.  Pengguna  akan  memberikan masukan yang dibutuhkan oleh aplikasi untuk kemudian diproses  dan  mendapatkan  hasil  rumah  yang  sesuai dengan keinginan admin.
3.2.2 Entity Relationship Diagram
ERD  yang  berisi  komponen-komponen  himpunan entitas  dan  himpunan  relasi  yang  masing-masing dilengkapi dengan beberapa atribut yang mempresentasikan  seluruh  fakta  yang  ditinjau  dari keadaan yang nyata. Gambar dibawah ini menunjukkan hubungan-hubungan  antara  tabel database pada  sistem pendukung keputusan pemilihan perumahan terbaik :
3.2.3 Flowchart Flowchart merupakan  bagan  yang  menunjukkan alur  di  dalam  program  atau  prosedur  sistem  secara logika.
Data_Rumah Data_Kecamatan Data_Perumahan Kriteria_Rumah Informasi_Rumah Informasi_Rumah Data_Perumahan Data_Kecamatan Data_Rumah Data_Login Informasi_Rumah_SPK Informasi_Rumah_SPK Kriteria_Rumah 1 SPK_Pemilihan_Perumahan Admin Konsumen Gambar 1 Context Diagram
Gambar 3 Flowchart System

## 3.3 Menghitung Nilai CBR
Pada tahap ini dilakukan perhitungan jarak terdekat antara nilai kriteria perumahan yang diinginakan dengan nilai  perumahan  lainnya,  dengan  cara  menggunakan algoritma Euclidean distance . Contoh kasus:
A  ingin  mencari  perumahan  di  Kota  Malang  yang sesuai  dengan  kriteria  yang  diinginkan.  A  memasukan prioritas  pemilihan  (gambar  4.15  )  yaitu  prioritas  1 harga,  prioritas  2  luas  tanah,  prioritas  3  kamar  tidur, prioritas  4  luas  bangunan,  prioritas  5  lantai,  prioritas  6 kamar  mandi.  Setelah  itu  A  memasukan  kriteria  rumah yang  diinginan  (gambar  4.16)  yaitu  kecamatan  Sukun, harga Rp.500.000.000, luas bangunan 36, luas tanah 70, jumlah kamar mandi 1, jumlah kamar tidur 2 dan lantai 1. Disamping itu A juga memberikan kriteria tambahan fasilitas security, one gate, PDAM, PLN, SHM, paving dan  dilalui  angkot.  Dari  masukan  di  atas  dihasilkan rekomendasi  rumah  yang  sesuai  dengan  keinginan pengguna  (gambar  4.17)  yaitu  kecamatan  Sukun,  nama perumahan University Park 3, tipe rumah 40, luas tanah 92,  jumlah  kamar  mandi  1,  jumlah  kamar  tidur  2  dan harga Rp. 499.000.000.
Perhitungan  kecocokan  jarak  terdekat  adalah sebagai berikut:
Euclidean Distance (rumus persamaan 2.2)
Berdasarkan  gambar  3,  dapat  dilihat  bahwa  urutan paling  atas  adalah  hasil  re-komendasi  yang  memiliki nilai kedekatan paling mirip dengan contoh kasus.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Proses  pengimplementasian  metode Case-Based Reasoning dalam  Sistem  Pendukung Keputusan
Pemilihan  Perumahan  Terbaik  di  Kota  Malang  melalui beberapa  proses  yaitu  menganalisa  sistem  dan kebutuhan,  membuat  perancangan  sistem  (DFD,  ERD dan Flowcart Sistem),  perancangan database dan perancangan user interface .
Dari  hasil  perhitungan  yang  diperoleh  dengan menggunakan  metode  CBR.  Maka  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  metode  CBR  bisa  digunakan  dalam aplikasi terebut. Dan  memberikan solusi untuk  mencari kriteria rumah yang diinginkan di kompleks perumahan secara  efektif  dan  efisien.  Selain  itu  informasi perumahan  yang  didapat  juga  lebih  lengkap  sesuai dengan kriteria yang diinginkan.

## B. Saran
Mengingat  berbagai  keterbatasan  yang  dialami penulis, maka penulis menyarankan untuk
pengembangan  penelitian  dimasa  yang  akan  datang sebagai berikut:
1. Dengan  adanya  selisih  harga  yang  cukup  besar dan  mengakibatkan  harga  menjadi  sangat berprioritas maka diharapkan kedepannya program  ini  dapat  dikembangkan  lagi  semisal dengan  dilakukan  normalisasi  range  harga dengan metode min max.
2. Perhitungannya  diharapkan  dapat  dikembangkan dengan  menggunakan  algoritma  atau  rumus  lain untuk  mencapai  suatu  keakuratan  data  dalam kasus pemilihan perumahan terbaik.

## V. D AFTAR P USTAKA
[1]. Aamodt, E. Plaza, Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological  Variations,  and  System  Approaches ,  AI Communications. IOS Press, Vol. 7: 1, pp. 39-59, 1994.
[2]. Abdul  Kadir, Pemrograman  Web  mencakup:  HTML,  CSS, Javascript & PHP , Penerbit Andi, Yogyakarta, 2003.
[3]. Adriana  S.A, Penalaran  Komputer  Berbasis  Kasus, Ardana Media, Yogyakarta, 2008.
[4]. BPS  (Badan  Pusat  Statistik)  Jawa  Timur  (2013), Jawa  Timur Dalam Angka 2013 , Katalog BPS: 1102001.5102.
[5]. Chen,  Daqing  and  Burrell,  Philip.  2001.  Case-Based  Reasoning System  and  Artificial  Neural  Networks:  A  Review. Neural Comput & Applic (2001)10:264–276.
[6]. Emha  Taufiq, Penerapan  Case  Based  Reasoning  Dalam Mendukung  Penyelesaian  Kasus ,  Tugas  Sarjana,  STMIK AMIKOM Yogyakarta, 2010.
[7]. Klaus-Dieter  Althoff  &  Alexandre  Hanft, Advances  in  Case- Based Reasoning, Hildesheim, Germany, 2008.
[8]. McLeod,  Jr,Raymond.  1995.  Sistem  Informasi  Manajemen, Studi  Sistem  Berbasis  Komputer.  Edisi  Bahasa  Indonesia. Penerbit PT prenhalindo. Jakarta.
[9]. Mulyana,  Sri  dan  Hartati,  Sri.  2009.  Tinjauan  Singkat Perkembangan  Case–Based  Reasoning. Seminar  Nasional Informatika 2009 (semnasIF 2009). ISSN: 1979-2328 [10]. Navarrete,  Pablo  and  Ruiz-del-Solar,  Javier.  2000.  Analysis And  Comparison  Of  Eigenspace-Based  Face  Recognition Approaches,  Department  of  Electrical  Engineering  Universidad de Chile.