## PENERAPAN KOMBINASI AHP-WP PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI PEMBANGUNAN PERUMAHAN
Rizka Putri Utami 1) , Mujib Ridwan 2) , Faris Mushlihul Amin 3)
1 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya email: rizkaptrutami@gmail.com
2 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya email: mujibrw@uinsby.ac.id
2 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya email: faris@uinsby.ac.id

## Abstract
As the age of the earth grows, so does the number of inhabitants who inhabit it. As we know, house or residence  was  one  of  primary  needs  by  humans.  This  is  a  very  promising  opportunity  for  housing developers, given the large number of residents, especially in Indonesia, who need housing. But there are  some  problems  that  must  be  faced  by  housing  developers  to  choose  the  right  place  of development.  One  of  them  is  the  number  of  criteria  that  must  be  met  for  a  place  to  be  chosen.  The purpose  of  this  research  is  to  facilitate  and  support  in  choosing  housing  construction  locations. Decision Support System to be the right solution because complex calculations can be computerized to make it easier. Housing selection criteria are obtained based on interviews with PT Metro Perkasa Abadi for further processing. AHP and WP methods are suitable methods to be combined in solving existing problems. The AHP results are criteria weights, while WP generates location rankings.
Keywords: decision support system, AHP, WP, housing

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  betambahnya  usia  bumi semakin  bertambah  pula  jumlah  penduduk yang  mendiaminya.  Seperti  yang  diketahui, rumah  atau  tempat  tinggal  merupakan  salah satu  kebutuhan  pokok  bagi  manusia.  Hal  itu menjadi peluang yang sangat menjanjikan bagi pengembang perumahan, mengingat banyaknya  penduduk  khususnya  di  Indonesia yang  membutuhkan  tempat  tinggal.  Selain  itu kebutuhan  rumah  di  Indonesia  yang  berkisar 1,46  juta  unit  per  tahun.[1]  Namun  ada beberapa  masalah  yang  harus  dihadapi  oleh pengembang perumahan untuk memilih tempat  pembangunan  yang  tepat.  Salah satunya  adalah  banyaknya  kriteria  yang  harus dipenuhi  untuk  suatu  tempat  bisa  dipilih. Karena  banyaknya  kriteria  yang  digunakan, perhitungan  yang  digunakan  juga  lebih banyak.  Teknologi  informasi  dapat  menjadi solusi,  karena  perkembangan  teknologi  dan informasi yang semakin maju dapat
memberikan berbagai manfaat. [2]
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada,  perlu adanya  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK). Adanya SPK dapat merubah peritungan  manual  yang  rumit  menjadi perhitungan  terkomputerisasi.  Informasi  yang dihasilkan  oleh  SPK  dalam  hal  ini  adalah
lokasi  terbaik,  bertujuan  untuk  mendukung pimpinan perusahaan membuat sebuah keputusan.[3] Metode pemilihan yang diterapkan  pada  SPK  yang  dibuat  adalah kombinasi antara metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Weighted Product (WP).
Kriteria  pemilihan  yang  digunakan  dalam pembuatan  SPK  pada  penelitian  ini  adalah hasil  wawancara  yang  dilakukan  kepada  salah satu  perusahaan  pengembang  perumahan, yakni  PT  Metro  Perkasa  Abadi.  Data  atau kriteria yang didapat selanjutnya dianalisa dan diolah  untuk  dapat  menghasilkan  informasi yang berguna.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 SPK
Tujuan  dibangunya  SPK  adalah  untuk mendukung  solusi  atas  suatu  masalah  atau untuk suatu peluang.[4] Ada empat komponen dalam  SPK.[5]  Keempat  komponen  tersebut yakni:
a. Subsistem Manajemen Data
Subsistem  ini  meliputi  basis  data  yang terdiri  dari  data-data  yang  relevan  yang digunakan  dalam  pembuatan  SPK.  Data- data tersebut dimanajemen dalam Database Management System (DBMS). b. Subsistem Manajemen Model
Subsistem  manajemen  model  berupa  paket software yang berisi model-model
finansial,  statistik,  ilmu  manajemen,  atau model kuantitatif yang menyediakan kemampuan analisa dan manajemen software yang sesuai. c. Subsistem Dialog Subsistem  dialog  merupakan  subsistem yang  menghubungkan  antara  komputer dengan user.
d. Subsistem Manajemen Berbasis Pengetahuan. Subsistem  ini  merupakan  subsistem  yang berfungsi untuk mendukung subsistem lain.

## 2.2 AHP
AHP  adalah  sebuah  metode  pengambilan sebuah keputusan multikriteria dengan didukung  metodologi  yang  telah  diakui  dan diterima  sebagai  prioritas  yang  secara  teori dapat  memberikan  jawaban  yang  berbeda dalam  masalah  pengambilan  keputusan  serta memberikan peringkat pada alternatif solusinya.[6]  Metode  ini  dikembangkan  oleh seorang  ahli  matematika,  Thomas  L.  Saaty. Diagram  alur  AHP  ditunjukkan  pada  gambar berikut:
Tahapan metode AHP diuraikan sebagaimana uiraian di bawah ini:
1. Menyusun  skema  hirarki,  dimana  dalam skema  hirarki  tersebut  berisi  tujuan, kriteria, subkriteria, dan alternatif pilihan.
2. Menyusun matriks perbandingan
berpasangan, baik itu antar kriteria maupun antar  subkriteria.  Hal  tersebut  berdasarkan ketetapan  Skala  Saaty  pada  Tabel  1.  A merupakan matriks perbandingan berpasangan. aij adalah  elemen  matriks  A baris  ke i dan  kolom  ke j . n merupakan banyaknya baris atau kolom yang jumlahnya  menyesuaikan  dengan  jumlah kriteria. Tabel 1. Skala Saaty[7] Intensitas pentingnya Definisi 1 Dua-duanya sama penting 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari pada yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting daripada yang lainnya 7 Elemen yang satu jelas sangat penting daripada elemen yang lainnya. 9 Elemen yang satu mutlak sangat penting daripada elemen yang lainnya 2,4,6,8 Nilai tengah dimana nilai tersebut di antara dua perbandingan yang berdekatan kebalikann ya Jika salah satu nilai diatas dimiliki oeh elemen x, dan elemen x tersebut dibandingkan dengan elemen y, maka elemen y mempunyai nilai kebalikan bila dibandingkan dengan elemen x ....................................  (1)
Dengan i dan j = 1, 2, …, n
3. Matriks  normalisasi  untuk  setiap  baris dan setiap kolom pada matriks perbandingan  berpasangan  didapatkan dengan  cara  membagi  setiap  elemen matriks A dengan  jumlah  total  setiap kolom  dari  matriks A . M merupakan matriks  hasil  normalisasi. ann adalah elemen  matriks A baris  dan  kolom  ke- n dan  Σ 𝑛𝑖 adalah  jumlah  setiap  kolom matriks A . ..................  (2) Matriks  normalisasi  tersebut  kemudian dicari matriks rata-ratanya (W)
didapatkan  dengan  penjumlahan  setiap nilai  pada  baris  matriks M dibagi  dengan jumlah  total  semua  nilai  dari  elemen matriks M sesuai  dengan  persamaan  3. Σ 𝑛𝑖 adalah  jumlah  setiap  baris  pada matriks M dan m adalah  Nilai  setiap elemen dari matriks M.
...................... (3)
Di mana, w1 + w2 + … + wn = 1, m ∈ M
4. Mencari  nilai  konsistensi  untuk  setiap bobot  kriteria  dengan  menghitung  nilai λmaks dari  rasio  konsistensi  dan  indeks konsistensi.  Dimana P adalah  matriks yang dibuat untuk mencari nilai λmaks.
𝑃 = 𝐴 × 𝑊 ...........................................  (4)
Sehingga P atau matriks elemen A dengan W menggunakan  Persamaan  5.  Dimana a adalah elemen  dari  matriks A dan w adalah elemen dari matriks W
..........  (5)
Berdasarkan hasil dari perhitungan Persamaan  5,  selanjutnya  menghitung rata-rata  setiap  elemen  dari  matriks  P. untuk menghitungnya
digunakan
Persamaan  6.  Nilai  rata-rata  akhir
tersebut  adalah  nilai λmaks atau  disebut dengan  nilai  eigen  maksimum. p  adalah Elemen dari matriks P dan w elemen dari matriks W. Dimana i adalah  elemen  ke-n matriks P dan W.
...  (6) Nilai  konsistensi  sangat  perlu  untuk diketahui dalam sebuah sistem pengambilan keputusan. Langkah berikutnya adalah  menghitung nilai Consistency Index (CI) dan nilai Consistency  Ratio (CR),  sesuai  pada Persamaan7 dan Persamaan 8
.............................................  (7)
Dimana  nilai  RI  berdasarkan  ketetapan yang  ada.  Nilai CI di  didapatkan  dengan Persamaan 8, dengan n adalah banyaknya elemen yang dibandingkan.
...................................  (8)

## 2.3 WP
Metode WP adalah keputusan analisis multi kriteria  yang  terkenal  dan  merupakan  metode pengambilan  keputusan  multi  kriteria,  seperti semua  metode Fuzzy  Multiple  Attribute Decision  Making (FMADM),  WP  adalah himpunan  berhingga  dari  alternatif  keputusan yang dijelaskan dalam istilah beberapa kriteria keputusan.[8] Diagram alur dari WP ditunjukkan pada Gambar 2.
Secara  umum,  prosedur  Metode Weighted Product memiliki  tahapan-tahapan  sebagai berikut:
1. Kriteria  yang  digunakan  sebagai  acuan atau parameter penilaian ditentukan.
2. Nilai  relatif  bobot  awal  (W j )  dihitung. Selain  itu  ada  nilai  bobot  awal  (W 0 )  yang berfungsi  untuk  menunjukkan  tingkat kepentingan  relatif  dari  setiap  kriteria. Nilai  bobot  awal  (W 0 )  dinormalisasi menggunakan Persamaan
3. Total  dari  nilai  realtif  relatif  bobot  awal
........................................ (9)
4. Dilakukan  perhitungan  nilai  preferensi untuk  setiap  alternatif  A i (vektor  S).
Perhitungan nilai preferensi untuk alternatif A i diawali dengan diberikan nilai rating  kinerja  lokasi  perumahan  ke-i terhadap  kriteria  ke  j  (Xij).  Setelah masing-masing kandidat lokasi perumahan diberi  nilai  rating  kinerja,  nilai  ini kemudian  akan  dipangkatkan  dengan  nilai relatif bobot yang telah dihitung sebelumnya (wj). wj memiliki nilai positif untuk  atribut benefit (keuntungan)  dan
memiliki  nilai  negatif  untuk  atribut cost (biaya). Menghitung nilai preferensi untuk setiap  alternatif  A i (vektor  S)  dengan menggunakan rumus pada Persamaan 10.
.......................... (10)
5. Dilakukan  perhitungan  nilai  preferensi relatif  dari  setiap  alternatif  dengan menggunakan rumus Persamaan 11
................................. (11)
Nilai  vektor  S  dibagi  pada  alternatif  lokasi perumahan  ke-i  dan  kriteria  ke-j  dibagi  untuk menghitung preferensi untuk alternatif Ai.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  metode  kombinasi  antara  AHP  dan WP.  Dimana  dalam  implementasinya,  AHP menghasilkan  bobot  setiap  kriteria  dan subkriteria.  Sedangkan  WP  menghasilkan rangking  nilai  dari  alternatif  yang  ada.  Alur perhitungan  dari  kombinasi  antara  AHP-WP ditunjukkan pada Gambar 3.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Perhitungan AHP-WP
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Lokasi  Pembangunan  Perumahan.  Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya adalah lokasi strategis (K1), harga tanah (K2), aksesibilitas (K3), lokasi produktif (K4),  dan  jarak  pusat  kota  (K5).  Dimana  tiga diataranya memiliki subkriteria, yakni subkriteria  lokasi  strategis:  sarana  religius (SS1), sarana kesehatan (SS2), sarana
pendidikan  (SS3),  sarana  perbelanjaan  (SS4), dan  sarana  transportasi  (SS5).  Subkriteria aksesibilitas: kondisi jalan utama (SA1), dekat jalan  tol  (SA2),  dan  pengembangan  tata  kota dan  infrastuktur  (SA3).  Subkriteria  lokasi produktif:  banyak  tempat  usaha  (SP1),  dekat perkantoran  (SP2),  dan  dekat  SDA  (SP3). Alternatif  lokasi  yang  digunakan  adalah daerah  Cibitung  (A1),  Tarumajaya  (A2),  dan Babelan  (A3).  Skema  Hirarki  ditunjukan  pada Gambar 4.
Gambar 4. Skema Hirarki
Bobot  Skala  Saaty  dan  jumlah  setiap  baris pada  kolom  pada  kriteria  ditunjukkan  pada Tabel 2.
Tabel 2. Bobot Skala Saaty Kriteria
K1 K2 K3 K4 K5 K1 1,00 2,00 5,00 5,00 7,00 K2 0,50 1,00 2,00 5,00 3,00 K3 0,20 0,50 1,00 2,00 3,00 K4 0,20 0,20 0,50 1,00 2,00 K5 0,14 0,33 0,33 0,50 1,00 ∑ 2,04 286 4,03 333 8,83 333 13,50 000 16,00 000
Setelah  itu  dinormalisasi  dengan  cara membagi  elemen  matriks  dengan  total  setiap kolom  yang  ada  pada  Tabel  2.  Hasil  yang didapat ada pada Tabel 3.
Tabel 3. Matriks Normalisasi Kriteria
K1 K2 K3 K4 K5 K1 0,49 0,50 0,57 0,37 0,44 K2 0,24 0,25 0,23 0,37 0,19 K3 0,10 0,12 0,11 0,15 0,19 K4 0,10 0,05 0,06 0,07 0,13 K5 0,07 0,08 0,04 0,04 0,06
Setelah  itu  setiap  barisnya  dijumlahkan. Untuk  menghitung priority  vector (PV) dilakukan  dengan  jumlah  setiap  baris  dibagi dengan  jumlah  kriteria  yang  digunakan.. Untuk  mengetahui  apakah  PV  yang  didapat konsisten  atau  tidak  maka  terlebih  dahulu mencari  λ  maks, consistency  index (CI),  dan consistency ratio (CR). Hasil yang didapat ada pada Tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan PV Kriteria Penju mlaha n baris Priority Vector λ maks CI CR K1 2,36 0,47 0,9553 0,07 40 6,604 2 K2 1,28 0,26 1,0249 K3 0,67 0,13 1,1687 K4 0,40 0,08 1,2148 K5 0,29 0,06 0,9321 5,2959
CR yang didapat sebesar 6,6042 atau masih di  bawah  10%,  tandanya  PV  yang  didapat telah  konsisten.  Setelah  didapatkan  PV  maka langkah  selanjutnya  masuk  ke  perhitungan WP.  Di  mana  bobot  setiap  alternatif  yang  ada didapat berdasarkan wawancara ke
perusahaan, ditunjukkan pada Tabel 5. Tabel 5. Bobot Alternatif Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 3 1 3 3 2 A2 2 2 1 2 1 A3 1 3 3 1 2
Selanjutnya  menghitung  pangkat  antara nilai  bobot  alternatif  dengan  PV  pada perhitungan  AHP  pada  Tabel  4.  Hasil  yang didapat ada pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil W j Alt . K1 K2 K3 K4 K5 A1 1,679 1 1,159  1,093  1,041 A2 1,387 0,838 1 1,057 1 A3 1 0,755 1,159 1 1,041
Kemudian  menghitung  Vektor  S  dan Vektor V(Rangking). Vektor S didapat dengan cara  mengkalikan  setiap  baris  pada  matriks. Dan  untuk  Vektor  V  dengan  cara  membagi setiap  elemen  Vektor  S  dengan  jumlah  total Vektor S. Hasilnya ada pada Tabel 7.

## Tabel 7. Hasil WP Kriteria
Alternatif Vektor S Vektor V A1 2,213 0,508 A2 1,229 0,282 A3 0,911 0,209 4,353
Hal  yang  sama  dilakukan  pada  subkriteria lokasi  strategis,  subkriteria  aksesibilitas,  dan
subkriteria lokasi produktif. Hasil WP subkriteria lokasi strategis ada pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil WP Lokasi Strategis Alternatif Vektor S Vektor V A1 2,482 0,371 A2 1,781 0,266 A3 2,427 0,363 6,690 Hasil WP subkriteria aksesibilitas diuraikan pada Tabel 9. Tabel 9. Hasil WP Aksesibilitas Alternatif Vektor S Vektor V A1 2,874 0,387 A2 1,551 0,209 A3 3,000 0,404 7,425
Hasil  WP  subkriteria  lokasi  produktif disajikan pada Tabel 10.
Tabel 10 Hasil WP Lokasi Prduktif Alternatif Vektor S Vektor V A1 2,658 0,437 A2 1,082 0,178 A3 2,339 0,385 6,079
Hasil rangkuman Vektor S dari kriteria dan sub kriteria ada pada Tabel 11. Tabel 11. Rangkuman Vektor S Alt. V.S.K V.S.SS V.S.SA V.S.SP A1 2,213 2,482 2,874 2,658 A2 1,229 1,781 1,551 1,082 A3 0,911 2,427 3,000 2,339
Hasil yang didapat berdasarkan perhitungan mulai  dari  AHP  sampai  ke  WP  dapat ditunjukkan pada Tabel 12.
Tabel 12. Rangking Alternatif Total Rangking A1 41,96 0,69 A2 3,67 0,06 A3 15,52 0,25 61,15 Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan,  didapatkan  bahwa  A1  yakni mewakili  CIbitung  memperoleh  nilai  terbesar yaitu  0,69.  Nilai  terbesar  adalah  yang menunjukkan bahwa lokasi tersebut

## Jurnal Ilmiah Informatika
merupakan  lokasi  terbaik,  Sementara  itu  di urutan  kedua  ditempati  oleh  A3  dengan  nilai 0,25,  dengan  begitu  Babelan  berada  di  posisi kedua.  Posisi  terakhir  ditempati  oleh  A2  atau Lokasi Tarumajaya dengan nilai 0,06.

## 4.2 Implementasi
Implementasi  kombinasi  perhitungan  AHP dan  WP  ditunjukkan  pada  screenshoot tampilan sistem berikut ini:
a. Halaman Dashboard
Pada halaman Dasboard, ditunjukkan pada Gambar 5, berisi informasi tentang metode yang digunakan dan juga menu-menu yang ada dalam SPK.
Gambar 5. Halaman Dashboard
b. Halaman Kriteria
Pada halaman kriteria berisi tentang nama- nama  kriteria  yang  digunakan  dalam pemilihan yang ada dalam SPK.
Gambar 6. Halaman Kriteria
c. Halaman Subkriteria
Sama  halnya  dengan  halaman  kriteria, pada  halaman  subkriteria  berisi  data-data subkriteria yang digunakan.
Gambar 7. Halaman Subkriteria
d. Halaman Alternatif
Halaman  alternatif  berisi  alternatif  yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Ada  tiga alternatif  yang  digunakan,  yaitu  Cibitung, babelan, dan Tarumajaya.
Gambar 8. Halaman Alternatif
e. Halaman Pengisian Bobot Skala Saaty Pada  halaman  pengisian  bobot  Skala Saaty,  disajikan  dua  kolom  dan  setiap barisnya ditentukan mana yang terpepnting. Selanjutnya user menginputkan  nilai  bobot  Skala  Saaty yang ada pada samping kanan halaman. Gambar 9. Halaman Pengisian Bobot Skala Saaty
f. Halaman Nilai Bobot Alternatif Pada  halaman  nilai  bobot  alternatif  berisi tampilan  untuk  mengisi  nilai  bobot  setiap alternatifnya.  Ada  3  kategori yang digunakan dalam penilaian bobt alternatif, yakni Buruk, Cukup, dan Baik. Hasil yang diinputkan akan ditempatkan pada matriks yang ada pada halaman yang sama.
Gambar 10. Halaman Nilai Bobot Alternatif
g. Halaman Perhitungan Akhir
Pada menu
perhitungan akhir menampilkan  tabel  alternatif  kriteria  yang sebelumnya  sudah  diinputkan.  Kemudian menampilkan  tabel  yang  berisi  vektor  S dan  vektor  V  dari  hasil  perhitungan  baik kriteria  maupun  subkriteria  sebagaimana yang ada pada Gambar 11.
Gambar 11. Halaman Perhitungan Akhir
h. Halaman Rekomendasi
Pada menu terakhir yakni hasil rekomendasi  terdapat  tampilan  urutan ranking  akhir,  dimana  alternatif  dengan nilai  terbesar  merupakan  solusi  alternatif terbaik.  Berdasarkan  perhitungan  yang telah  dilakukan,  urutan  lokasi  terbaik yakni Cibitung, Babelan, dan Tarumajaya.

## Gambar 12. Halaman Rekomendasi

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  hasil  dan  pembahasan yang telah dilakukan, kesimpulan yang didapat dalam  penelitian  ini  adalah  metode  AHP  dan WP  dapat  dikombinasikan  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lokasi Pembangunan  Perumahan.  Metode  AHP menghasilkan bobot dari kriteria dan subkriteria. Sementara itu metode WP menghasilkan rangking akhir.

## 6. REFERENSI
[1]  T.  Y.  Kurniawan,  “Kebutuhan  Rumah Per  Tahun  Capai  1,4  Juta  Unit,” Warta Ekonomi.co.id , 2017. [Online].
Available: https://www.wartaekonomi.co.id/read161 810/kebutuhan-rumah-per-tahun-capai- 14-juta-unit.html.
[2]  D. Nasution, “Ekonomi Digital Indonesia Ungguli Malaysia, Thailand, Filipina, dan Vietnam,” INDOPOS , 2019.
[3]  M. S.  Rais,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Pemilihan  Lokasi Perumahan Menggunakan Analytical Hierarchy  Process  (AHP),” Riau  J.
Comput.  Sci. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  59–72, 2016.
[4]  D.  Nofriansyah,  “Konsep  Data  Mining Vs  Sistem  Pendukung  Keputusan,”
Deepublish ,  2014.  [Online].  Available:
https://books.google.co.id/books/about/K onsep_Data_Mining_Vs_Sistem_Penduk ung_K.html?id=PoJyCAAAQBAJ&redir _esc=y. [5]  E.  Turban,  R.  E.  Sharda,  and  D.  Delen, Decision Support and Business Intelligence  Systems ,  9th  ed.  Pearson, 2011.
[6]  P. T. Kazibudzki, “On  Some Discoveries in  the  Field  of  Scientific  Methods  for Management  within  the  Concept  of Analytic  Hierarchy  Process,” Int.  J.  Bus. Manag. , vol. 8, no. 8, 2013.
[7]  T.  L.  Saaty,  “Decision  making  with  the Analytic  Hierarchy  Process,” Sci.  Iran. , vol. 9, no. 3, pp. 215–229, 2002.
[8]  R. A. Nugraha, Indriati, and I. Cholissodin, “Implementasi Metode Analytic  Hierarchy  Process  –  Weighted Product  Untuk  Rekomendasi  Hunian Ideal  (Studi  Kasus:  Kota  Malang),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komputer. , 2019.