Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322
Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 453-467
E- ISSN 2503-2933 453
Kombinasi Metode Analytic Hierarchy Process Dan Weighted Product Pada Rekomendasi Pemilihan

## Tempat Kost
Aso Sudiarjo* 1 , Missi Hikmatyar 2
1,2 Universitas Perjuangan Tasikmalaya; Jalan PETA No. 177 Tasikmalaya, Telepon (0265) 326058 e-mail: * 1 asosudiarjo@unper.ac.id , 2 missi@unper@ac.id ,

## Abstrak
Penerapan  Teknologi  informasi  sudah  banyak  di  implementasikan  di  berbagai  aspek bidang kehidupan, tak terkecuali bidang properti. Dengan banyaknya rumah kost yang berada di kota  tasikmalaya    dan  tingginya  permintaan  konsumen  yaitu,  mahasiswa,  pelajar,  karyawan perantau  dalam  menggunakan  jasa  sewa  rumah  kost  untuk  hunian  sementara  di  kota Tasikmalaya,  membuat  konsumen  harus  teliti  dalam  memilih  tempat  kost  yang  sesuai  dengan kriteria-kriteria yang diinginkan. Permasalahan yang terjadi  terkadang konsumen sering merasa bingung saat harus memutuskan untuk menyewa rumah kost mana yang seuai keinginan. Oleh karena itu penelitian ini di harapkan dapat membantu konsumen dalam menentukan tempat kost yang  tepat  dan  sesuai  keinginan.  Sistem  yang  dikembangkan  menggabungkan    metode  AHP ( Analytic  Hierarchy  Process )  dan  WP  ( Weighted  Product ).  Metode    AHP    penulis  gunakan untuk  menghitung  bobot  dari setiap  kriteria  sedangkan  metode  WP   penulis gunakan untuk melakukan    perankingan    mencari  alternatif    kost  terbaik.  Terdapat  6  kriteria  yang  dijadikan parameter    dalam  sistem  ini,  yaitu:  harga,  jenis  kost,  fasilitas,  lokasi,  lahan  parkir  dan keamanan..  Metode  yang  digunakan  dalam  pengembangan  aplikasi  ini  mengadaptasi  dari metode  SLDLC  ( System  Development  Life  Cycle ).  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  prototife aplikasi yang dapat merekomendasikan tempat kost yang sesuai kebutuhan .
Kata kunci — Sistem Pendukung Keputusan, AHP-WP, Kost

## Abstract
The  application  of  information  technology  has  been  widely  implemented  in  various aspects of life, including the property sector. With the number of boarding houses in the city of Tasikmalaya  and  the  high  demand  for  consumers,  namely  students,  students,  overseas employees  in  using  boarding  house  rental  services  for  temporary  housing  in  the  city  of Tasikmalaya, consumers must be careful in choosing a boarding house according to the desired criteria. . The problem that occurs is that sometimes consumers often feel confused when they have to decide which boarding house to rent according to their wishes. Therefore, this research is  expected  to  help  consumers  in  determining  the  right  boarding  house  and  as  desired.  The system developed combines the AHP (Analytic Hierarchy Process) and WP (Weighted Product) methods. The author uses the AHP method to calculate the weight of each criterion, while the WP method is used to rank for the best alternative boarding house. There are 6 criteria that are used  as  parameters  in  this  system,  namely:  price,  type  of  boarding  house,  facilities,  location, parking area and security. The method used in developing this application is adapted from the SLDLC (System Development Life Cycle) method. The results of this study are in the form of an application prototype that can recommend a boarding house as needed..
Keywords — Decision Support System , AHP-WP, Kost
454 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 453-467 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No _page
1. PENDAHULUAN
atar Belakang dari penelitian ini adalah membuat sistem pendukung dalam pemilihan rumah kost  yang  sesuai  dengan  keriteria  yang  diinginkan,  dimana  Kost  atau  dalam  Kamus  Besar Bahasa Indonesia disebut juga dengan indekost adalah tinggal di rumah orang lain dengan atau tanpa makanan (dengan membayar setiap bulan). rumah kost merupakan suatu kebutuhan bagi beberapa  orang  seperti  mahasiswa,  pelajar,  karyawan  dari  luar  kota,  dimana  rumah  kost berfungsi  sebagai  tempat  tinggal  dan  melangsungkan  kehidupannya.  Begitu pentingnya  rumah kost sebagai tempat tinggal sementra, setiap orang menginginkan lingkungan rumah kost yang kondusif [1].
Seperti  diketahui  di  kota  Tasikmalaya  banyak  mahasiswa,  pelajar,  karyawan  perantau sebagai konsumen yang membutuhkan  jasa sewa tempat kost sebagai tempat tinggal sementara. Banyaknya  pertimbangkan  konsumen  dalam  memilih  tempat  kost,  diantaranya  adalah  harga, jenis  kost,  fasilitas,  lokasi,  lahan  parkir  dan  keamanan.  Dalam  fenomena  yang  ada,  sering ditemukan  kebingungan    para  perantau  seperti  dalam  kasus  ini  mahasiswa,  pelajar,  karyawan perantau    yang  bingung  memilih  rumah  kost  seperti  apa  atau  bisa  dilihat  banyaknya  kasus mahasiswa,  pelajar,  karyawan  perantau    yang  melakukan  pindahan  rumah  kost  selama  mereka menjadi perantau, dari fenomena ini yang membuat peneliti ingin mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh dalam  memilih rumah kost di kota Tasikmalaya dan bagaimana proses pemilihan tersebut.  Berdasarakan  permasalahan  di  atas  Sehingga  dibutuhkan  suatu  sistem  rekomendasi untuk pemiliahan tempat kost. Penelitian sebelumnya yang terkait dengan SPK pemilihan kost pernah dilakukan penelitian yang bertujuan untuk memfasilitasi pengambilan keputusan tentang isu  yang  berkaitan  dengan  pemilihan  kost,  hasil  dari  penelitan  ini  rancangan  aplikasi  SPK dengan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weigthing) yang menyediakan informasi tempat kost sesuai kriteria [2], namun penelitian tersebut hanya menggunakan satu metode, oleh karena itu  peneliti akan menggunakan kombinasi metode AHP dan WP. Penelitian lainnya yang berkaitan  dengan  SPK  pemilihan  tempat  kost  adalah  penelitian  dengan  mengunakan  metode AHP  dan  SAW,  hasil  dari  penelitian  ini  adalah  aplikasi  SPK  pemilihan  tempat  kost  dengan metode AHP dan SAW [3] dimana pada penelitian ini nilai persentasi ketidak cocokan sangat besar karena setiap keriteria sangat berpengaruh dalam menentukan nilai preferensi. Dari uraian tersebut  peneliti  membuat  aplikasi  SPK  yang  bertujuan  untuk  membantu  konsumen  untuk memilih tempat kost sesuai kebutuhan. Metode AHP dan WP dikombinasikan  dalam sistem ini. AHP  memiliki  kelebihan  nilai  yang  diberikan  user  dapat  secara  subjektif    kerana  user mengetahui    pentingnya    setiap    variabel    secara  relatif  dan  menetapkan  variabel  mana  yang memiliki  prioritas  paling  tinggi  guna  mempengaruhi  hasil  [4].  Sedangkan  metode  WP digunakan karena mampuan memproses alternative menjadi bentuk perangkingan dengan proses yang cepat dan mudah [5].
Beberapa penlitian yang membahas sistem pendukung keputusan di antaranya : Penelitian yang  dilakukan  Magnalena  [6]  bertujuan  untuk  memilih  mahasiswa  berprestasi  dengan mengimplementasikan  metode  AHP  dalam    sistemnya.    Pengumpulan    data    penelitian dilakukan    dengan    cara    pengisian    kuisioner    pada    banyak  responden.  Penelitian  yang dilakukan Aso, dan Ruuhwan [7]  merupakan penelitian dalam membangun suatu sistem yang menerapkan  metode  SAW  untuk  menentukan  perumahan  yang  sesuai  keinginan  konsumen. Kriteria  untuk  menentukan  pemilihan  perumahan  yang  baik  diantaranya  jarak  ke  pusat perbelanjaan, jarak ke lokasi pendidikan, jarak ke lokasi kesehatan, ketersediaan air, harga dan luas  tanah,  dari  kriteria  tersebut  masing-masing  atribut  diberikan  bobot  nilai.  Selanjutnya menentukan  rating  kecocokan  antara  alternatif  dengan  setiap  kriteria,  dan  skor  total  untuk alternatif diperoleh dari prose menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara rating dan bobot tiap atribut. Rating tiap atribut harus bebas dimensi yaitu telah melewati proses normalisasi matriks
L
ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 453-467 E- ISSN 2503-2933   455
, implies research results (First Author)
sebelumnya.  Sementara  itu,  penelitian  yang  dilakukan  Muslihudin,  M.  &Abdillah  [8] mengimplementasikan  metode  SAW  untuk  menentukan  mutu  bibit  padi.  Kriteria  yang digunakan  didapat dari 100 gram bibit padi. Selanjutnya dihitung persentase setiap komponen tersebut. Sedangkan kriteria yang akan diteliti untuk menentukan kualitas bibit padi yang baik diantaranya  jenis  padi,  bulir  padi,  bentuk  padi,  kadar  air  dari  kriteria  tersebut  masing-masing diberikan bobot nilai.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh    Rizalul,H.  dan  Huzainsyahnoor  [9]    tentang  pemilihan varietas  bibit  padi  menggunakan  metode  multi  factor  evaluation  process.  Dalam  penelitian  ini digunakan  dua  parameter  dalam  menentukan  varietas  bibit  padi  unggul  yang  akan direkomendasikan  yaitu  parameter  teknis  dan  non  teknis,  parameter  teknis  diantaranya  tanah (lahan  pertanian),  potensi  hasil,  ketahanan  terhadap  hama  dan  ketahanan  terhadap  penyakit, sedangkan  parameter  non  teknis  adalah  tinggi  tanaman,  umur  tanam  dan  harga  bibit.Dalam penelitian  ini  mengunakan  90  jenis  varietas    bibit    padi  unggul.    AHP  digunakan  untuk pembobotan    kriteria,  sedangkan  untuk  menentukan  kepentingan  dari  kriteria  ditentukan  dari hasil kuisioner.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode dengan langkah-langkah sebagai berikut :
Gambar 1. Metode Penelitian
Analisis
Pada  tahap  pertama  yaitu  analisis  penulis  menganalisis  permasalahan  yang  terjadi,  pada tahap  ini  analisis  kebutuhan  berfokus  pada  mendapatkan  gambaran  fitur  serta  fungsi  dari perangkat  lunak  yang  akan  dibangun  dengan  mengumpulkan  semua  bahan  data-data  dan kebutuhan  dari  pengguna,  selanjutnya  pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  model  sistem pendukung keputusan mengunakan metode AHP dan WP.
Perancangan
Pada  Tahap  penulis  mendesain  fungsional  sistem  yang  akan  dibuat  sesuai  dengan kebutuhan-kebutuhan yang telah di analisa sebelumnya. Dalam tahap perancangan ini meliputi pembuatan  desain  interface,  bagan  alur  sistem  dengan  menggunakan  Unified  Modelling Language (UML) untuk menggambarkan desain fungsional dan non fungsional.

## Implementasi
Pada tahap implementasi penulis  menerapan berbentuk coding untuk mengasilkan sistem pendukung  keputusan  dengan  metode  AHP dan WP. Pada tahap ini  pembuatan sistem  dengan menggunakan  PHP sebagai bahasa pemrograman dan MySQL sebagai pangkalan data.
456 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 453-467 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No _page
Pengujian
Pada  Tahapan  uji  coba    juga  dilakukan  pada  saat  tahapan  sebelumnya,  yaitu Implementasi. Pada tahap ini dilakukan perbaikan masalah kecil yang muncul dengan sesegera mungkin.  Oleh  karena  itu  setiap  modul  yang  sedang  dikembangkan  akan  terlebih  dahulu mengalami  pengujian  dengan  modul  unit  tes  yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Setelah  semua modul  digabungkan  dalam  sebuah  sistem  yang  sempurna,  barulah  pengujian  Blackbox  atau pengujian  pada  fungsi  sistem  yang  telah  di  implementasikan  bisa  dilakukan.  Pada  tahapan  ini aplikasi  langsung  diuji  coba  oleh  pengguna  dan  mendapat  tanggapan  langsung  mengenai penerapan skema yang telah digambarkan sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis

## 3.1.1. Analisi AHP
Dari  hasil  pengumpulan  data  yang  dilakukan,  selanjutnya  akan  dilakukan  analisisa dengan emtode AHP ,adapun kriteria dari pemilihan rumah kost yang akan diterapkan kedalam metode AHP yaitu sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan C1 Harga Sewa/Bln C2 Jenis Kost C3 Fasilitas Kost C4 Lokasi ke Jalan Raya C5 Lahan Parkir C6 Keamanan/Skuriti
Pertama  dalam  Algoritma  AHP    mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  solusi  yang diinginkan,  membuat  struktur  hirarki  yang  diawali,  menentukan  matriks  perbandingan berpasangan tiap kriteria, menormalkan data dengan membagi nilai dari setiap elemen di dalam matriks  yang  berpasangan  dengan  nilai total  dari  setiap  kolom,  menghitung  nilai  Eigen  vector dan menguji konsistensinya.
Tabel 2. Skala Saty Tingkat Kepentingan Definisi 1 Sama Penting dengan 3 Sedikit Lebih penting dari 5 Lebih penting Dari 7 Sangat penting Dari 9 Mutlak Lebih penting Dari
Selanjutnya  membuat  matrik  perbandingan  untuk  menganalisa  kriteria  yang  sudah dikumpulkan.  prioritas  elemen  Matriks  didapat  dari  hasil  perbandingan  berpasangan menggunakan  bilangan  1-9  untuk mempresentasikan  kepentingan relatif  dari  suatu  elemen terhadap elemen yang lainnya.
ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 453-467 E- ISSN 2503-2933   457
, implies research results (First Author)
Tabel 3. Matrik Perbandingan Bobot Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 1 3 3 5 5 7 C2 0,33333 1 3 3 3 5 C3 0,33333  0,33333 1 3 7 3 C4 0,2  0,33333  0,33333 1 7 5 C5 0,2  0,33333  0,14286  0,14286 1 7 C6 0,14286 0,2  0,33333 0,2  0,14286 1 Total 2,06667 5  7,47619  12,1429 23 28
Selanjutnya  Sintesis  Pertimbangan  terhadap  perbandingan  berpasangan  disintesis  untuk memperoleh keseluruhan prioritas
Tabel 4. Ratio Index Berdasarkan Ordo Matrik Ordo matriks 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Ratio index 0 0  0,58 0,9   1,22  1,24  1,32  1,41  1,46  1,49
Setelah  perbandingan  bobot  kriteria  selanjutnya  adalah    landasan  perangkinan  kriteria didapatkan dari hasil menghitung setiap elemen dengan jumlah elemen dan mencari nilai rata- rata  dari  masing-masing  kriteria  berdasarkan  nilai  jumlah  dari  sintesis  dibagi  dengan  jumlah kriteria.
Untuk  mendapatkan  pertimbangan  pada  sebuah  kriteria  dengan  konsistensi  yang  baik maka harus dilakukan pengukuran konsistensi. HitungConsistencyRatio(CR)denga n rumus:
CR = CI/IR, Dimana: CR = Consistency Ratio CI  =  Consistency Index, CI=( λ maks-n)/n, Dimanan = banyaknya elemen IR = Indeks Random
Tabel 5. Matrik Bobot Prioritas Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Prioritas  CM C1 0,48387 0,6  0,40127  0,41176  0,21739 0,25 0,4229 5,882 C2 0,16129 0,2  0,40127  0,24706  0,13043  0,17857 0,228 6,212 C3 0,16129  0,06667  0,13376  0,24706  0,30435  0,10714 0,1826 5,965 C4 0,09677  0,06667  0,04459  0,08235  0,30435  0,17857 0,1189 5,661 C5 0,09677  0,06667  0,01911  0,01176  0,04348 0,25 0,0476 5,282 C6 0,06912 0,04  0,04459  0,01647  0,00621  0,03571 0,0353 5,597 CI -0,047 RI 1,24 CR -0,038
458 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 453-467 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No _page

## 3.1.2 Analisis WP
1. Menentukan  tingkat  prioritas  bobot  setiap  kriteria  (W_Initj)  kemudian  dilakukan  perbaikan bobot (Wj) menggunakan rumus berikut
= _ ∑ _ (1)
Tabel 6. Bobot Perbandingan Kriteria
2. Membuat Tabel Bobot Kriteria Tabel 7. Nilai kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis Kriteria Harga 0-200rb per bulan 1 Cost >200rb-300rb per bulan 2 >300rb-4000rb per bulan 3 >400rb-500rb per bulan 4 >500rb 5 Jenis Kost Khusus Laki-laki 1 Benefit Khusus wanita 1 campuran 2 fasilitas Sangat kurang
1
Benefit kurang 2 cukup 3 Lengkap 4 Sangat lengkap 5 Lokasi Ke jalan raya >750m
1
Benefit >600-750m 2 >350-600m 3 >100-350m 4 0-100m 5 Lahan Parkir Tidak tersedia 1 Benefit Motor saja 3 Mobil dan Motor 5 Keamanan Tidak ada satpam 1 Benefit Ada satpam 2
Berikut pada tabel 8, adalah data hasil  survey dari tiap tempat kost.
Kriteria C01 C02 C03 C04 C05 C06 Kepentingan 0,42286  0,22801  0,18262  0,11895  0,04756  5,28226 Bobot 0,06731  0,03629  0,02907  0,01893  0,00757  0,84082 Pangkat -0,0673  0,03629  0,02907  0,01893  0,00757  0,84082
ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 453-467 E- ISSN 2503-2933   459
, implies research results (First Author)
Tabel 8. Nilai Alternatif Kriteria: kode  Nama laternatif C1 C2  C3  C4  C5 C6 A01 Kost Orange 4 1 2 5 5 1 A02 Kost Ummi 5 1 3 5 5 1 A03 Kost Dikri 3 2 4 3 3 2 A04 Kost Sul-sel 3 2 5 3 3 1 A05 Kost Safitri 4 2 3 3 1 1
3. Menghitung vektor Si, dimana setiap data (Xij) akan dikalikan tetapi sebelumnya dilakukan pemangkatan dengan bobot dari kriterianya.
= Π (2) Tabel 9. Normalisasi Vector S C01 C02 C03 C04 C05 C06 A01 0,91091 1  1,02035  1,03094  1,01226 1 A02 0,89733 1  1,03245  1,03094  1,01226 1 A03 0,92872  1,02548  1,04112  1,02102  1,00835  1,79107 A04 0,92872  1,02548 1,0479  1,02102  1,00835 1 A05 0,91091  1,02548  1,03245  1,02102 1 1 Tabel 10. Vector S Vektor S A01 0,96995 A02 0,96682 A03 1,02084 A04 1,02748 A05 0,9847
4. Menghitung vektor V i kemudian memilih nilai tertinggi sebagai alternatif terbaik dalam pengambilan keputusan.
= ∑ (3) Tabel 11 vektor V Vektor V Rank A01 0,2434 4 A02 0,24261 5 A03 0,25616 2 A04 0,25783 1 A05 0,2471 3
460 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 453-467 E-ISSN 2503-2933
Aso Sudiarjo , et., al [ Kombinasi Metode Analytic Hierarchy Process dan Weighted Product pada Rekomendasi Pemilihan Tempat Kost]
IJCCS Vol. x, No _page

## 3.2   Perancangan
Pada  tahap  ini  Hasil  dari  analisis  yang  diperoleh  akan  dibuat  rancangan  sistem  dengan menggunakan UML (Unifed Modeling Language) yang terdiri dari Use Case Diagram, Activity Diagram dan Class Diagram
Use Case Diagram
Adapun rancangan use case diagram untuk pengembangan sistem pendukung  keputusan pemilihan  tempat kost adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Usecase Diagram
Class Diagram
Berikut merupakan class diagram sistem pendukung keputusan pemilihan tempat kost.
ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 453-467 E- ISSN 2503-2933   461
Aso Sudiarjo , et., al [ Kombinasi Metode Analytic Hierarchy Process dan Weighted Product pada Rekomendasi Pemilihan Tempat Kost]
, implies research results (First Author)
Gambar 3. Activity Diagram
462 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 453-467 E-ISSN 2503-2933
Aso Sudiarjo , et., al [ Kombinasi Metode Analytic Hierarchy Process dan Weighted Product pada Rekomendasi Pemilihan Tempat Kost]
IJCCS Vol. x, No _page
Sequence Diagram
Berikut adalah rancangan squence diagram sistem pendukung keputusan pemilihan tempat kost
Gambar 4. Squence Diagram
Slanjutnya adalah rancangan ERD data base
Gambar 5. ERD Database

## 3.3   Implementasi
Pada tahap ini adalah meng inplementasikan metode AHP dan WP pada sebuah aplikasi berbsis web dengan bahsa pemrograman PHP, berikut merupakan rancangan antar muka untuk aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan tempat kost.
ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 453-467 E- ISSN 2503-2933   463
, implies research results (First Author)
Gambar 6. Tampilan Rancangan Antar Muka Utama
Gambar 7. Tampilan Rancanagan Halaman Kriteria
464 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 453-467 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No _page
Gambar 8. Tampilan Rancangan Tabel Matrik Perbandingan Kriteria
Gambar 9. Rancangan Halam Alternatif.
Gambar 11. Rancangan Halaman Perhitungan AHP-WP.
ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 453-467 E- ISSN 2503-2933   465
Aso Sudiarjo , et., al [ Kombinasi Metode Analytic Hierarchy Process dan Weighted Product pada Rekomendasi Pemilihan Tempat Kost]
, implies research results (First Author)
Gambar 12.  Halaman Hasil Perhitungan AHP-WP.

## 3.4   Pengujian
Pengujian black-box merupakan pengujian fungsional perangakat lunak, pengujian ini mendapatkan data sistem pada saat kondisi input yang akan mengerjakan seluruh keperluan fungsional program.
Metode ini bertujuan untuk mencari kesalahan pada : Fungsi yang salah atau hilang, interface tidak sesuai, Kesalahan pada struktur data atau akses database, Kesalahan performansi, Kesalahan inisialisasi dan tujuan akhir.
Pada pendekatan pengujian black box  yang dilakukan sebagai berfokus pada hal berikut : a. Memastikan fungsional perangkat lunak berjalan b. Keseuaian input dengan output c. Tidak memperhatikan proses logic internal
Berikut adalah  table hasil pengujian dari aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan tempat kost dengan metode AHP-WP:
Tabel 12. Pengujian Black Box No Rancangan Proses Hasil yang Diharapkan Hasil 1 Menjalankan aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan perumahan berbasis android. Akan tampil halaman home Sesuai 2 Klik link login Akan menampilkan data isian username dan password Sesuai 3 Pilih tombol Login Akan menampilkan halaman menu utama Sesuai 4 Klik menu kriteria Akan menampilkan form pengisian data perbandingan kriteria temat kost yang dinginkan Sesuai 5 Pilih tombol Alternatif Akan menampilkan data tempat kost, dan input nilai kriteria tiap alternatif Sesuai 6 Klik menu Form perhitungan Akan menampilkan Hasil perhitungan analisis metode AHPdan WP pada SPK pemilihan tempat kost Sesuai
466 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 453-467 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, No _page
Berdasarkan  hasil  pengujian  blackbox  yang  dilakuan,    desain  fungsiaonal  aplikasi berjalan sesuai dengan fungsinya.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  analisis  dan  pengujian  yang  dilakukan  mengenai  kombinasi  metode Analytic Hierarchy  Process dan Weighted  Product pada  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  rumah kost,  mendapatkan  kesimpulan    beberapa    hal    diantaranya    adalah:  Penelitian    yang    telah dilakukan  menghasilkan  sebuah  perangkat  lunak  (Software)  sistem  rekomendasi pemilihan rumah kost  berbasis  Web, dimana berdasarkan hasil pengujian blackbox yang dilakuan,  desain fungsiaonal aplikasi berjalan sesuai dengan fungsinya. sistem  pendukung keputusan ini  mampu merekomendasikan tempat kost sesuai keriteria yang diinginkan.

## 5. SARAN
Saran pengembangan untuk penelitian selanjutnya adalah penambahan jumlah alternative yang digunakan sehingga menambah keakuratan hasil rekomendasi, dan pada sistem pendukung keputusan  pemilihan  rumah  kost  ini  bisa  mengunakan  kombinasi  metode  lain  untuk mendapatkan  hasil  rekomendasi  sehingga  bisa  dihasilkan  perbandingan  kombinasi  metode dalam sistem pendukung keputusan pemilihan rumah kost.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Puji  dan  syukur  penulis  panjatkan    kepada    Allah    SWT    yang    telah    memberikan karunia-Nya  kepada  penulis  sehinggga   penulis   dapat   menyelesakan   jurnal   ini. Penulis juga   mengucapkan terima kasih kepada Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi yang  telah  memberi  dukungan  financial  terhadap  penelitian  ini.  Civitas  Akademik Universitas Perjuangan Tasikmalaya, fakultas Teknik prodi Teknik Informatika dan juga  tidak lupa terima kasih penulis ucapkan kepada LPPM UNPER.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Pramudhita, 2017. “ Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah Kost Putra Untuk Mahasiswa di Kota Malang Dengan Menggunakan Metode SAW, ” Vol. 1, No. 1, p. 7,
[2] E. Daniati, 2015. “ Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kost di Sekitar Kampus UNP Kediri Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW), ” p. 6,
[3] P.  A.  Primanda,  E.  Santoso,  and  T.  Afirianto,  “ Pemilihan  Kost  di  Sekitar  Universitas Brawijaya  Menggunakan  Metode  Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Simple Additive Weighting (SAW), ” p. 10.
[4] R.  M.  A.  Adikara,  M.  T.  Furqon,  and  A.  Arwan,  “ Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Varietas Unggul Jagung Hibrida Menggunakan Metode AHP-SMART, ” p. 8.
ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 453-467 E- ISSN 2503-2933   467
Aso Sudiarjo , et., al [ Kombinasi Metode Analytic Hierarchy Process dan Weighted Product pada Rekomendasi Pemilihan Tempat Kost]
, implies research results (First Author)
[5] Y.  Zai  and  E.  Buulolo,  2017.  “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Buah Rambutan  Dengan  Kualitas  Terbaik  Menggunakan  Metode  Weighted  Product  (WP), ” Vol. 1, No. 1, p. 5,
[6] H.  Magdalena,  2012.  “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Mahasiswa Lulusan Terbaik di Perguruan Tinggi (Studi Kasus STMIK Atma Luhur Pangkalpinang), ” p. 8,
[7] A.  Sudiarjo,  2019.  “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perumahan  Berbasis Android Dengan Metode Simple Additive Weigthing, ” p. 7,
[8] M.  Muslihudin  and  T.  F.  Abdillah,  2014.  “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan Kualitas Bibit Padi (Kasus Petani Podosari),” Vol. 2, p. 7.
[9] R. Hadi and H. Aksad, 2015. “ Model Sistem Pemilihan Varietas Bibit Padi Menggunakan Metode Multi Factor Evaluation Process,” Vol. 4, No. 2, p. 10.