## Implementasi Metode SAW Dan TOPSIS Dalam Pemilihan Rumah Hunian Di Wilayah Semarang Barat
Laela Isna Fitrotunnisa 1* , Imam Husni Al Amin 2
1,2 Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia Jl. Trilomba Juang No 1 Semarang 50241, Kota Semarang, Jawa Tengah Email: 1* laelaisnaf22@gmail.com, 2 imam@edu.unisbank.ac.id
Abstrak− Dalam  berumah  tangga  memiliki  tempat  tinggal  merupakan  suatu  kebutuhan  yang  wajib  terpenuhi.  Namun demikian banyak masyarakat yang kesulitan untuk menentukan rumah hunian yang sesuai dengan kebutuhan dan keinginan saat akan membeli tempat tinggal berupa perumahan. Hal tersebut karena minimnya pengetahuan masyarakat tentang seluk beluk  perumahan  yang  tidak  sebanding  dengan  banyaknya  pilihan  rumah  yang  ditawarkan.  Sehingga  dari  permasalahan tersebut dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan untuk membantu masyarakat dalam menentukan rumah hunian yang akan  dibeli  dan  ditinggali.  Sistem  yang  dibuat  dapat  membantu  masyarakat  untuk  menentukan  pilihan  rumah  hunian berdasarkan kriteria yang sudah disediakan oleh sistem dan ditentukan oleh pengguna. Kriteria yang digunakan meliputi type rumah  dengan  luas  tanah,  harga,  material  bangunan,  fasilitas  rumah  dan  akses  jalan.  Perancangan  sistem  pendukung keputusan  ini  mengadopsi dua  metode  yaitu hybrid SAW (Simple Additive Weighting) dan TOPSIS (Technique for Order Performance of Similarity to Idea Solution) . Metode SAW digunakan untuk tahap pembobotan sedangkan metode TOPSIS digunakan untuk proses perangkingan. Dengan penggabungan dua metode ini bertujuan untuk mendapatkan hasil yang tepat. Penelitian ini mendapatkan hasil akhir yaitu 0,83 yang mana merupakan rumah dengan type Town House 14 (A). Hasil ini didapatkan dari seleksi 8 kriteria yang terpilih dan telah dihitung dengan metode hybrid SAW (Simple Additive Weighting) dan  TOPSIS (Technique  for  Order  Performance  of  Similarity  to  Idea  Solution) dan  seleksi  tersebut  menyatakan  rumah model  Town  House    14  (A)  merupakan  type  dengan  hasil  tertinggi . Masyarakat  dapat  menggunakan  sistem  ini  dengan mudah karena berbasis website dimana pembuatannya menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.
Kata Kunci: SPK, Hybrid , SAW, TOPSIS, Perumahan
Abstract− In  a  household,  having  a  place  to  live  is  a  necessity  that  must  be  met.  Unfortunately,  many  people  find  it difficult to determine a residential house that suits their needs and desires when buying a place to live in the form of housing. This is due to the lack of public knowledge about the ins and outs of housing which is not proportional to the many choices of houses on offer. So that from these problems a decision support system is needed to assist the community in determining which residential house to buy and live in. The system created can help the community to determine the choice of residential houses based on the criteria that have been provided by the system and determined by the user. The criteria used include the type of house with land area, price, building materials, house facilities and road access. The design of this decision support system  adopts  two  methods,  namely  hybrid  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  and  TOPSIS  (Technique  for  Order Performance of Similarity to Idea Solution). The SAW method is used for the weighting stage while the TOPSIS method is used for the ranking process. By combining these two  methods the aim is to get the right results. This  study obtained the final result of 0.83, which is a house with the type of Town House 14 (A). These results are obtained from the selection of 8 selected criteria and have been calculated using the hybrid SAW (Simple Additive Weighting) and TOPSIS (Technique for Order Performance of Similarity to Idea Solution) methods and the selection states that the Town House 14 (A) model house is a type with the results highest. People can use this system easily because it is based on a website where it is made using the PHP programming language and MySQL database.
Keywords : SPK, Hybrid , SAW, TOPSIS, Housing

## 1. PENDAHULUAN
Banyaknya kebutuhan akan tempat tinggal semakin meningkat yang tidak diimbangi dengan padatnya penduduk membuat  tempat  hunian  seperti  perumahan  menjadi  salah  satu  alternatif  untuk  masyarakat  agar  mendapatkan tempat  tinggal  yang  layak.  Perumahan  menjadi  salah  satu  contoh  pilihan  yang  tepat  untuk  masyarakat  yang ingin  membeli  rumah  hunian.  Rumah  hunian  merupakan  suatu  hal  yang  wajib  dimiliki  terkhusus  bagi masyarakat  yang  sudah  berumah  tangga  karena  termasuk  kebutuhan  primer  [1].  Namun  pada  kenyataannya memilih rumah hunian tidaklah mudah seperti yang dibayangkan. Pemilihan rumah hunian merupakan suatu hal yang patut di pertimbangkan bagi keluarga yang akan membeli rumah hunian. Rumah ini akan menjadi tempat tinggal yang cukup lama atau bisa juga untuk tempat tinggal selamanya sehingga harus diperhatikan betul mulai dari  type  rumah  dengan  luas  tanah,  harga  rumah,  material  bangunan,  fasilitas  rumah,  dan  akses  jalan  dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam memilih rumah hunian. Setiap orang memiliki kriteria tersendiri untuk  menentukan rumah  hunian pilihan  yang di  inginkan. Terdapat permasalahan dalam  menentukan pilihan rumah  hunian  terbaik  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  keinginan.  Hal  tersebut  muncul  karena  minimnya
pengetahuan  yang  dimiliki  oleh  masyarakat  umum  terhadap  seluk  beluk  perumahan  yang  tidak  sebanding dengan banyaknya pilihan perumahan yang tersebar di wilayah Semarang Barat . Perumahan adalah kumpulan rumah yang sering menjadi pilihan untuk dijadikan tempat tinggal, terlebih  untuk keluarga baru agar bisa hidup mandiri  [2].  Didalam  lingkungan  perumahan  biasanya  sudah  terdapat  beberapa  bangunan  atau  tempat  seperti masjid  atau  gereja  sebagai  tempat  ibadah,  taman  atau  zona  bermain  untuk  anak,  minimarket  dan  ada  juga beberapa perumahan yang sudah menyediakan tempat belajar atau sekolahan. Oleh karena itu sangat diperlukan pertimbangan  untuk  memilih  rumah  hunian.  Wilayah  Semarang  barat  banyak  tersedia  perumahan  dengan banyak pilihan tipe dan unit rumah. Salah satu perumahan yang ada di Semarang barat yaitu perumahan Green Oase  Homy  Residence  yang  terletak  di  Jl.  Walisongo  KM.  9,  Tugu  Semarang.  Perumahan  ini  memiliki  lima jenis  tipe  rumah  dengan  unit  yang  cukup  banyak.  Seringkali  calon  pembeli  /  konsumen  kesulitan  untuk menentukan rumah yang akan dibeli dengan berbagai alasan. Padahal memilih rumah merupakan suatu hal yang paling  penting  untuk  di  pikirkan  secara  matang.  Dengan  adanya  suatu  sistem  yang  dapat  mempermudah masyarakat  maka  akan  sangat  membantu  dalam  merekomendasikan  rumah  hunian  berdasarkan  kriteria  yang ada. Dengan permasalahan ini maka diperlukan sistem pendukung keputusan yang dapat membantu masyarakat dalam menentukan pilihan rumah hunian di wilayah Semarang Barat yaitu dengan menggunakan metode hybrid SAW (Simple  Additive  Weighting) dan  TOPSIS (Technique  for  Order  Performance  of  Similarity  to  Idea Solution) sebagai  pembobotan  terhadap  kriteria  dan  perangkingan  terhadap  alternatif  yang  ada  sehingga mendapatkan  hasil  yang  lebih  maksimal.  Sebagai  bahan  pertimbangan  untuk  user  diberikan  beberapa  kriteria yang digunakan didalam sistem agar dapat dipilih dan diisi sehingga akan mendapat hasil yang tepat dan sesuai. Harapannya sistem yang dibuat dapat bermanfaat untuk membantu masyarakat di wilayah Semarang Barat dan sekitarnya  yang  belum  berpengalaman  dalam  memilih  tempat  tinggal  yang  berkualitas  dan  sesuai  dengan kebutuhan dan keinginan. Hal ini bertujuan agar masyarakat tidak salah pilih dalam menentukan tempat tinggal sehingga tidak akan menyesal dengan rumah yang dibeli.
Metode  hybrid  merupakan  metode  penggabungan  dimana  dengan  metode  ini  dapat  digunakan  untuk menggabungkan dua metode atau lebih agar bisa digunakan untuk menentukan hasil perhitungan dari perpaduan metode.  Metode  SAW (Simple  Additive  Weighting) yaitu  metode  yang  sudah  sering  digunakan  oleh  peneliti untuk  melakukan  penelitian  karena  metode  ini  diaggap  sebagai  metode  yang  paling  mudah  untuk  diterapkan. Namun  untuk  hasil  yang  lebih  maksimal  biasanya  metode  SAW (Simple  Additive  Weighting) dipakai  dengan cara digabugkan dengan metode lain. Pada penelitian ini metode TOPSIS (Technique for Order Performance of Similarty  to  Idea  Solution) digunakan  untuk  menyempurnakan  penelitian  dengan  digabungkan  metode  SAW (Simple  Additive  Weighting). Untuk  melakukan  perhitungan  metode  SAW (Simple  Additivve  Weighting) digunakan  terlebih  dahulu  untuk  menghitung  nilai  pembobotan  pada  setiap  kriteria  di  tiap  alternatif  nya kemudian  akan  dilanjutkan  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS (Technique  for  Order  Performance  of Similarity  to  Idea  Solution) sebagai  tahapan  proses  akhir  untuk  melakukan  proses  perangkingan  terhadap alternatif. Penelitian  sejenis  sudah  pernah  dilakukan  sebelumnya  dengan  menggunakan  metode  SAW  dan TOPSIS  untuk  melakukan  penelitian  terhadap  pemilihan  tempat Barbershop di  Kota  Malang.  Penelitian  ini menggunakan tujuh kriteria sebagai pembanding  yaitu:  jumlah  barber, harga,  jarak,  fasilitas,  jam  operasional, sistem  booking,  dan  sistem  voucher  [3].  Dilihat  dari  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  peneliti  dapat disimpulkan  bahwa  sangat  penting  melakukan  penelitian  dengan  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan suatu keputusan yang tepat dalam berbagai masalah yang ada. Pemilihan dapat dilakukan dengan berbagai  macam  metode, beberapa  metode yang  sering digunakan dalam sistem pendukung keputusan seperti fuzzy,  AHP,  MADM  dan  yang  lainnya.  Namun  untuk  penelitian  kali  ini  peneliti  akan  menggunakan  metode hybrid SAW (Simple Additive Weighting) dan TOPSIS (Technique for Order Performance of Similarity to Ideal Solution) untuk  menentukan  pilihan  dalam  mencari  rumah  hunian  di  wilayah  Semarang  Barat.  Metode  yang digunakan merupakan penggabungan dari metode SAW (Simple Additive Weighting) untuk  proses pembobotan dan metode TOPSIS (Technique for Order Performance of Similarity to Idea Solution) digunakan untuk  proses perangkingan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Pengertian  sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu  sistem  yang  berfungsi  untuk  menyelesasikan  suatu persoalan atau sistem pemecah untuk masalah terstruktur[4]. Sistem pendukung keputusan juga disebut sebagai suatu sistem yang berbasis komputer dengan tiga komponen yang saling berinteraksi yaitu bahasa, pengetahuan dan pemrosesan masalah[5]. Sistem pendukung keputusan selain digunakan untuk menyelesaikan masalah juga sebagai alat bantu untuk mendukung proses pengambilan keputusan[6].

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem
Dalam penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode prototype untuk pengembangan  Sistem. Metode prototype merupakan  metode  yang  sering  digunakan  dalam  penelitian.  Model prototype merupakan  suatu  proses  yang dapat  dilakukan  developer  dalam  membuat  suatu  model software apabila  konsumen  atau client tidak  bisa memberikan informasi yang dibutuhkan secara maksimal. Berikut tahapan pengembangan nya.
Gambar 1. Tahapan Prototype

## 2.3 Hybrid SAW dan TOPSIS
Metode  SAW  merupakan  metode  yang  tergolong  mudah  dipahami.  Metode  ini  dikenal  dengan  metode penjumlahan  berbobot[7].  Konsep  dasar  SAW  yaitu  mencari  penjumlahan  terbobot  pada  setiap  alternatif[8]. Metode  SAW  memerlukan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  X  untuk  ke  suatu  skala  yang  dapat dibandingkan dengan semua alternatif[9]. Dalam penelitian ini SAW digabungkan dengan metode TOPSIS yang mana  berfungsi  sebagai  perangkingan  tiap  alternatif  yang  diurutkan  dari  nilai  tertinggi  ke  nilai  terendah[10]. TOPSIS memiliki konsep bahwa alternatif terbaik tidak hanya yang memiliki jarak terpendek dengan solusi idea positif  tetapi  juga  jarak  terpanjang  dari  solusi  idea  negatif[11][12].  Metode  ini  banyak  digunakan  sebagai pengambilan  keputusan  secara  efisien.  Hal  tersebut  dikarenakan  konsepnya  mudah  dipahami  dan  mempunyai kemampuan kerja relatif dari alternatif keputusan[13].
Dalam  pengimplementasian  metode  SAW  dan  TOPSIS  untuk  pemilihan  rumah  hunian  di  wilayah Semarang  Barat  dibutuhkan  tahapan  –  tahapan  guna  untuk  mendapatkan  hasil  yang  sesuai  dengan  harapan. Berikut adalah tahapan atau proses untuk sistem rekomendasi dalam memilih rumah hunian.
Proses perhitungan matriks ternormalisasi dan proses pembobotan terhadap kriteria dilakukan dengan menggunakan  metode  SAW.  Selanjutnya  untuk  proses  perhitungan  matriks  dengan  solusi  idea  positif  dan matriks solusi idea negatif, perhitungan jarak antara solusi idea positif dan solusi idea negatif, serta menghitung nilai  Vi  untuk  menentukan  nilai  preferensi  pada  tiap  alternatif  menggunakan  metode  TOPSIS  sehingga  akan mendapatkan hasil perangkingan yang kemudian akan ditampilkan oleh sistem untuk user [14].

## 2.4 Perhitungan Menggunakan Metode Hybrid SAW dan Topsis
Untuk melakukan perhitungan menggunakan metode hybrid SAW dan TOPSIS dapat dilakukan dengan langkah – langkah sebagai berikut [15]:
a. Menentukan nilai bobot setiap kriteria (Bobot kriteria didapatkan dari hasil pengisian kuesioner online yang disebarkan ke masyarakat)
b. Menentukan nilai kecocokan
c. Melakukan normalisali kecocokan jika j atribut keuntungan (benefit) (1)
Digunakan untuk menghitung nilai kriteria type, material bangunan, fasilitas rumah dan akses jalan.
jika j atribut keuntungan (cost) (2) Digunakan untuk menghitung nilai kriteria harga.
d. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot matriks y
(3)
e. Membuat matriks solusi idea positif (A + ) dan matriks solusi idea negative (A - ) berdasarkan rating bobot ternormalisasi y ij
(4)
f. Menentukan matriks solusi idea positif (A + )
(5)
g. Menentukan matriks solusi idea negatif (A - )
(6)
h. Menentukan jarak terbobot setiap alternatif terhadap solusi idea positif (
(7)
i. Menentukan jarak terbobot setiap alternatif terhadap solusi idea negatif (
(8) j. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) dengan rumus (9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  ini  akan  dijelaskan  proses  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  hybrid  SAW (Simple  Additive Weighting) dan  metode  TOPSIS (Technique  for  Order  Performance  of  Similarity  to  Idea  Soltion) yang digunakan  untuk  menghitung  pemilihan  unit  rumah  di  perumahan  Green  Oase . Hasil  pengujian  dilakukan dengan perhitungan terhadap studi kasus yang ada, yaitu dengan melakukan perhitungan menggunakan metode hybrid SAW (Simple Additive Weighting) dan TOPSIS (Technique for Order Performance of Similarity to Idea Soltion) dalam pencarian rumah hunian di wilayah Semarang Barat dengan memilih kriteria material bangunan 1 dari 3 pilihan kriteria material bangunan, memilih fasilitas 4 dari 8 kriteria fasilitas rumah yang disediakan dan akses jalan 5 meter.
Untuk  detail  dari  kriteria  material  bangunan  1  meliputi  pondasi  menerus  batu  kali  dengan  struktur beton bertulang, dinding bata merah diplaster aci, atap beton archon / setara, sanitair American standar / setara, plafon rangka baja ringan gypsum, lantai granit tile, rangka baja ringan, listrik meter PLN 2200VA, meter air, tandan bawah tanah dan pompa air. Dan detail untuk fasilitas 4 yaitu 3 kamar tidur, 2 kamar mandi, dapur, ruang tamu,  dan  carport.  Dari  kriteria  tersebut  maka  tersedia  beberapa  rumah  yang  akan  menjadi  alternatif  untuk dipilih oleh pengguna,  berikut adalah tabel data  perumahan  yang akan  menjadi  alternatif  berdasarkan kriteria yang telah dipilih.
Tabel 1. Data Perumahan Berdasarkan Kriteria
No. Model Type (LT) Harga Material Fasilitas Akses jalan 1. Townhouse 2 (A) 168 M 2 1.354.800.000 1 4 5 2. Townhouse 3 (A) 161 M 2 1.319.400.000 1 4 5 3. Townhouse 6 (A) 132 M 2 1.172.700.000 1 4 5 4. Townhouse 10 (A) 191 M 2 1.471.200.000 1 4 5 5. Townhouse 11 (A) 175 M 2 1.390.200.000 1 4 5 6. Townhouse 12(A) 182 M 2 1.425.700.000 1 4 5 7. Townhouse 12B (A) 188 M 2 1.456.000.000 1 4 5 8. Townhouse 14(A) 242 M 2 1.729.300.000 1 4 5
Setelah data perumahan sudah didapatkan maka dalam melakukan perhitungan dengan metode hybrid SAW  dan  TOPSIS  untuk  menentukan  pilihan  rumah  hunian  di  wilayah  Semarang  Barat  perlu  digunakan kriteria. Adapun kriteria yang digunakan dalam melakukan perhitungan untuk menentukan pilihan rumah hunian di  wilayah  Semarang  Barat  menggunakan  metode hybrid SAW (Simple  Additive  Weighting) dan  TOPSIS (Technique for Order Performance of Similarity to Idea Solution).
Tabel 2. Kriteria Notasi Kriteria Atribut C1 Type / Luas Tanah Benefit C2 Harga Cost C3 Material Bangunan Benefit C4 Fasilitas Rumah Benefit C5 Akses Jalan Benefit
Kemudian untuk pembobotan (w) diperoleh dari hasil kuesioner  yang dilakukan terhadap masyarakat sebanyak 100 responden. Kuesioner yang didapatkan merupakan kuesioner secara acak dari masyarakat dengan latar belakang pekerjaan dan usia yang berbeda – beda.
Perolehan  hasil  kuesioner  dapat  dilihat  pada  gambar  diagram  lingkaran  yang  didapatkan  dari  100  suara responden.
Gambar 3. Diagram lingkaran kuesioner
Dari  diagram  di  atas  dapat  dihitung  pembobotan  kriteria  yang  didapatkan  yaitu  sebagai  berikut  pada tabel  dibawah.  Data  bobot  (W)  didapat  dengan  cara  hasil  persentase  tiap  kriteria  dibagi  100.  Nilai  100 didapatkan dari jumlah keseluruhan responden sehingga mendapatkan hasil yang tepat.
Tabel 3. Pembobotan Kriteria Kriteria Bobot Bobot (W) Type / Luas Tanah (C1) 43 0,43 Harga (C2) 12 0,12 Material Bangunan (C3) 6 0,06 Fasilitas 15 0,15
(C4) Akses Jalan (C5) 24 0,24 100 1

## 3.1 Perhitungan Metode Hybrid SAW dan TOPSIS
Untuk melakukan perhitungan pemilihan rumah hunian di wilayah Semarang Barat dengan kriteria type rumah dengan  luas  tanah,  harga,  material  bangunan,  fasilitas  rumah  dan  akses  jalan  digunakan  langkah  –  langkah algoritma  hybrid  SAW (Simple  Additive  Weighting) dan  TOPSIS (Technique  for  Order  Performance  of Similarity to Idea Solution) secara berurutan sebagai berikut.
1. Membuat matriks keputusan X yang didapatkan dari data perumahan berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan  sebelumnya.  Data  matriks  didapatkan  dengan  cara  memasukkan  nilai  tiap  kriteria  yang dimiliki oleh setiap alternatif.
2. Menormalisasikan  matriks  dengan  rumus  persamaan  (1)  digunakan  untuk  menormalisasikan  kriteria type perumahan dengan luas tanah, material bangunan, fasilitas rumah dan akses jalan karena kriteria tersebut termasuk nilai keuntungan (benefit) dan rumus persamaan (2) digunakan untuk kriteria harga karena merupakan kriteria biaya (cost) .
Keterangan:
i = Nilai alternatif
j = Nilai kriteria
r ij = Nilai rating kerja ternormalisasi
x ij = Nilai atribut yang dimiliki dari tiap kriteria
a. Normalisasi matriks untuk kriteria type rumah dengan luas tanah (C1)
Hasil normalisasi matriks untuk kriteria type rumah denga luas tanah didapatkan dari perhitungan dengan cara pembagian x ij dibagi max x ij . Dimana nilai maksimal dari kriteria type rumah dengan luas  tanah  yaitu  242.  Sehingga  nilai  rating  x ij tiap  alternatif    dibagi  242  yang  mana  merupakan nilai rating tertinggi dari kriteria type rumah dengan luas tanah.
Tabel 4. Normalisasi Matriks Type Rumah Nilai Rating Hasil R 11 168 0,694214876 R 21 161 0,665289256 R 31 132 0,545454545 R 41 191 0,789256198 R 51 175 0,723140496 R 61 182 0,752066116 R 71 188 0,776859504 R 81 242 1
b. Normalisasi matriks untuk kriteria harga (C2)
Hasil  normalisasi  matriks  untuk  kriteria  harga  didapatkan  dari  perhitungan  dengan  cara pembagian  min  x ij dibagi  x ij .  Dimana  nilai  minimal  dari  kriteria  harga  yaitu  1.172.700.000,-. Sehingga  nilai rating  minimal dari kriteria  harga  yaitu 1.172.700,-  dibagi dengan  nilai rating  x ij dari tiap alternatif.
Tabel 5. Normalisasi Matriks Harga
Nilai Rating Hasil R 12 1.354.800.000 0,865589017 R 22 1.319.400.000 0,888813097 R 32 1.172.700.000 1 R 42 1.471.200.000 0,797104405 R 52 1.390.200.000 0,843547691 R 62 1.425.700.000 0,822543312 R 72 1.456.000.000 0,805425824 R 82 1.729.300.000 0,678135662
c. Normalisasi matriks untuk kriteria material bangunan (C3)
Hasil  normalisasi  matriks  untuk  kriteria  material  bangunan  didapatkan  dari  perhitungan  dengan cara pembagian x ij dibagi max x ij . Dimana nilai maksimal dari material bangunan yaitu 1, karena semua  alternatif  yang  ada  mempunyai  nilai  rating  yang  sama  maka  hasil  perhitungan menunjukkan  nilai  sama  dimana  x ij tiap  kriteria  yang  bernilai  1  dan  dibagi  dengan  nilai  rating tertingggi yaitu 1 maka akan menghasilkan hasil akhir untuk kriteria material banguan sama yaitu 1,00.
Tabel 6. Normalisasi Matriks Material Bangunan Nilai Rating Hasil R 13 1 1,00 R 23 1 1,00 R 33 1 1,00 R 43 1 1,00 R 53 1 1,00 R 63 1 1,00 R 73 1 1,00 R 83 1 1,00
d. Normalisasi matriks untuk kriteria fasilitas rumah (C4)
Hasil normalisasi matriks untuk kriteria  fasilitas rumah didapatkan dari perhitungan dengan cara pembagian x ij dibagi max x ij . Dimana nilai  maksimal dari  fasilitas rumah  yaitu 4, karena semua alternatif yang ada mempunyai nilai rating yang sama maka hasil perhitungan menunjukkan nilai sama dimana x ij tiap kriteria yang bernilai 4 dan dibagi dengan nilai rating tertinggi yaitu 4 maka akan menghasilkan nilai akhir untuk kriteria fasilitas rumah sama yaitu 1,00.
Tabel 7. Normalisasi Matriks Fasilitas Rumah Nilai Rating Hasil R 14 4 1,00 R 24 4 1,00 R 34 4 1,00 R 44 4 1,00 R 54 4 1,00 R 64 4 1,00 R 74 4 1,00 R 84 4 1,00
e. Normalisasi matriks untuk kriteria akses jalan (C5)
Hasil  normalisasi  matriks  untuk  kriteria  material  bangunan  didapatkan  dari  perhitungan  dengan cara pembagian x ij dibagi max x ij . Dimana nilai maksimal dari material bangunan yaitu 5, karena semua  alternatif  yang  ada  mempunyai  nilai  rating  yang  sama  maka  hasil  perhitungan menunjukkan  nilai  sama  dimana  x ij tiap  kriteria  yang  bernilai  5  dan  dibagi  dengan  nilai  rating tertinggi yaitu 5 maka akan menghasilkan nilai akhir yang sama untuk tiap kriteria yaitu 1,00.
Tabel 8. Normalisasi Matriks Akses Jalan
Nilai Rating Hasil R 15 5 1,00 R 25 5 1,00 R 35 5 1,00 R 45 5 1,00 R 55 5 1,00 R 65 5 1,00 R 75 5 1,00 R 85 5 1,00
3. Matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot matriks Y dengan rumus persamaan (3)
Untuk  melakukan  perhitungan  dengan  persamaan  (3)  perlu  diperhatikan  bahwa  w j merupakan  bobot kriteria yang sebelumnya sudah dilakukan pencarian dengan cara dibagi 100 responden. Lalu untuk r ij merupakan nilai rating tiap alternatif yang sudah ternormalisasi.
a. Matriks keputusan ternormalisasi terbobot untuk alternatif 1 Townhouse 2 (A)
Tabel 9. Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot A1 A1 Y 11 Y 12 Y 13 Y 14 Y 15 0,298512397  0,103870682 0,06 0,15 0,24
b. Matriks keputusan ternormalisasi terbobot untuk alternatif 2 Townhouse 3 (A)
Tabel 10. Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot A2 A2 Y 21 Y 22 Y 23 Y 24 Y 25 0,28607438 0,106657572 0,06 0,15 0,24
c. Matriks keputusan ternormalisasi terbobot untuk alternatif 3 Townhouse 6 (A) Tabel 11. Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot A3 A3 Y 31 Y 32 Y 33 Y 34 Y 35 0,234545454 0,12 0,06 0,15 0,24
d. Matriks keputusan ternormalisasi terbobot untuk alternatif 4 Townhouse 10 (A)
Tabel 12. Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot A4 A4 Y 41 Y 42 Y 43 Y 44 Y 45 0,339380165  0,095652529 0,06 0,15 0,24
e. Matriks keputusan ternormalisasi terbobot untuk alternatif 5 Townhouse 11 (A)
Tabel 13. Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot A5 A5 Y 51 Y 52 Y 53 Y 54 Y 55 0,310950413  0,101225723 0,06 0,15 0,24
f. Matriks keputusan ternormalisasi terbobot untuk alternatif 6 Townhouse 12 (A)
Tabel 14. Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot A6 A6 Y 61 Y 62 Y 63 Y 64 Y 65 0,32338843 0,098705197 0,06 0,15 0,24
g. Matriks keputusan ternormalisasi terbobot untuk alternatif 7 Townhouse 12B (A)
Tabel 15. Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot A7 A7 Y 71 Y 72 Y 73 Y 74 Y 75 0,334049587  0,096651099 0,06 0,15 0,24
h. Matriks keputusan ternormalisasi terbobot untuk alternatif 8 Townhouse 14 (A)
Tabel 16. Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot A8 A8 Y 81 Y 82 Y 83 Y 84 Y 85 0,43 0,081376279 0,06 0,15 0,24
4. Membuat matriks solusi idea positif (A + ) dan matriks solusi idea negatif (A - ) berdasarkan rating bobot ternormalisasi  y ij .  Nilai  matriks  didapatkan  dari  rumus  persamaan  (4)  atau  hasil  matriks  keputusan ternormalisasi terbobot pada tiap alternatif nya.
5. Menentukan matriks solusi idea positif (A + )
Dari matriks Y dapat dicari yang merupakan matriks solusi idea positif (A + ) dengan cara mencari nilai tertinggi dari setiap baris y yang ada atau dengan rumus persamaan (5) sehingga akan mendapatkan hasil pada tabel.
Tabel 17. Solusi Idea Positif A + Hasil 0,43 0,12 0,06 0,15 0,24
6. Menentukan matriks solusi idea negatif (A - )
Dari matriks Y dapat dicari yang merupakan matriks solusi idea negatif (A - ) dengan cara mencari nilai terendah dari setiap baris y yang ada atau dengan rumus persamaan (6) sehingga akan mendapat hasil pada tabel.
Tabel 18. Solusi Idea Negatif A - Hasil 0,234545454 0,081376279 0,06 0,15 0,24
7. Menentukan jarak terbobot setiap alternatif terhadap solusi idea positif dan jarak terbobot setiap alternatif terhadap solusi idea negatif
Jarak terbobot tiap alternatif terhadap solusi idea positif  dapat dicari dengan rumus persamaan (7) dan jarak  terbobot  tiap  alternatif  terhadap  solusi  idea  negatif  dapat  dicari  dengan  rumus  persamaan  (8) sehingga akan mendapatkan hasil untuk tiap alternatif nya dimana nilai tersebut akan digunakan untuk menghitung hasil akhir dari perangkingan tiap alternatif nya.
Tabel 19. Jarak Terhadap Solusi Idea Positif Dan Negatif Alternatif D+ D- V1 Townhouse 2 (A) 0,147616921 0,086461346 V2 Townhouse 3 (A) 0,157268048 0,076810219 V3 Townhouse 6 (A) 0,195454546 0,038623721
V4 Townhouse 10 (A) 0,114967306 0,119110961 V5 Townhouse 11 (A) 0,137823864 0,096254403 V6 Townhouse 12 (A) 0,127906373 0,106171894 V7 Townhouse 12B (A) 0,119299314 0,114778953 V8 Townhouse 14 (A) 0,038623721 0,195454546
8. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) dengan rumus persamaan (9) agar mendapatkan hasil  perangkingan  untuk  pemilihan  rumah  dimana merupakan  jarak  terbobot  tiap  alternatif terhadap  solusi  idea  negatif,  sedangkan merupakan  jarak  terbobot  tiap  alternatif  terhadap  solusi idea positif.
Menurut hasil perhitungan V 8 merupakan alternatif yang mendapatkan nilai terbesar. Maka rumah model Town House 14 (A) menjadi alternatif yang terpilih karena memperoleh bobot nilai paling tinggi yaitu 0,83 . Dengan demikian dibuat tabel hasil yang sudah diurutkan dengan nilai tertinggi ke nilai terendah.
Tabel 20. Hasil Perhitungan No. Model Type (LT) Harga Material Fasilitas Akses jalan Nilai 1. Townhouse 14 (A) 242 M 2 1.729.300.000 1 4 5 0,83 2. Townhouse 10 (A) 191 M 2 1.471.200.000 1 4 5 0,55 3. Townhouse 12B (A) 188 M 2 1.456.000.000 1 4 5 0,50 4. Townhouse 12 (A) 182 M 2 1.425.700.000 1 4 5 0,45 5. Townhouse 11 (A) 175 M 2 1.390.200.000 1 4 5 0,40 6. Townhouse 2 (A) 168 M 2 1.354.800.000 1 4 5 0,36 7. Townhouse 3 (A) 161 M 2 1.319.400.000 1 4 5 0,32 8. Townhouse 6 (A) 132 M 2 1.172.700.000 1 4 5 0,17

## 3.2 Implementasi Sistem
Setelah  melakukan  perhitungan  dengan  metode hybrid SAW  dan  TOPSIS  maka  selanjutnya  yaitu  melakukan pengimplementasian terhadap sistem pendukung keputusan sebagai berikut
Gambar 4. Halaman rekomendasi
Pada  halaman  ini  user  diminta  untuk  mengisi  kriteria  rumah  hunian  yang  di  inginkan.  Untuk  kriteria material bangunan dan fasilitas user dapat melihat detail dibawah nya terlebih dahulu untuk mengetahui lebih jelas pilihan yang disediakan kemudian user dapat memilih angka sesuai dengan detail yang di pilih.
Gambar 5. Hasil Rekomendasi Sistem
Pada  halaman  ini  ditampilkan  hasil  rekomendasi  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  oleh user.  Hasil  tersebut  didapatkan  dari  kriteria  yang  dimasukkan  user  kemudian  diproses  dengan  perhitungan hybrid SAW (Simple Additive Weighting) dan TOPSIS (Technique for Order Performance of Similarity to Idea Solution) setelah  proses  selesai  maka  hasil  ditampilkan  seperti  gambar  diatas  yang  sudah  diurutkan  dengan rangking atau bobot nilai tertinggi ke terendah.
Dari pengujian perhitungan menggunakan metode Hybrid SAW (Simple Additive Weighting) dan TOPSIS (Technique for Order Performance of Similarity To Idea Solution) dengan sistem pendukung keputusan  yang
sudah  dibuat  menunjukkan  kecocokan  hasi  akhir  nilai  bobot  100%.  Dengan  demikian  penelitian  ini  dapat dikatakan berhasil.

## 4. KESIMPULAN
Sistem  pendukung  keputusan  dibuat  dengan  menggunakan  metode hybrid SAW  dan  TOPSIS  untuk menghasilkan output berupa  rekomendasi  rumah  yang  sudah  diurutkan  dari  nilai  tertinggi  ke  nilai  terendah. Dibuatnya  sistem  ini  bertujuan  agar  sistem  dapat  dimanfaatkan  oleh  masyarakat  yang  ingin  membeli  rumah hunian  sehingga  dapat  menghemat  waktu  dalam  memilih  dan  mendapatkan  pilihan  rumah  yang  tepat  sesuai dengan kebutuhan dan keinginan. Dipilihnya metode SAW karena berperan penting dalam proses pembobotan nilai  dan  metode  TOPSIS  berperan  untuk  menghasilkan  perangkingan  terhadap  alternatif  yang  ada  sehingga dapat menentukan hasil terbaik dari alternatif yang ada. Peneliti menggunakan lima kriteria untuk memudahkan pengguna dalam menggunakan sistem. Kriteria yang disediakan oleh sistem pendukung keputusan ini meliputi type perumahan dengan luas tanah, harga unit rumah, material bangunan yang digunakan, fasilitas rumah dan akses jalan perumahan.
Dalam  melakukan  perhitungan  dengan  metode hybrid SAW  dan  TOPSIS  untuk  menentukan  pilihan rumah  hunian di wilayah Semarang Barat digunakan kriteria dan pembobotan (w)  yang didapatkan dari  hasil kuesioner terhadap masyarakat sebanyak 100 responden. Hasil pembobotan kriteria dengan bobot (w) masing – masing  kriteria  yaitu  type  perumahan  dengan  luas  tanah  mendapat  nilai  pembobotan  0,43,  kriteria  harga mendapatkan  nilai  bobot  0,12,  material  bangunan  mendapatkan  nilai  bobot  (w)  0,06,  untuk  fasilitas  rumah mendapatkan  nilai  bobot  0,15  dan  yang  terakhir  yaitu  kriteria  akses  jalan  dengan  hasil  pembobotan  0,24. Pembobotan ini digunakan untuk menghitung nilai tiap alternatif yang ada. Dalam penelitian sistem pendukung keputusan dengan metode hybrid SAW dan TOPSIS dalam pemilihan rumah hunian di wilayah Semarang Barat ini mendapatkan hasil akhir nilai tertinggi yaitu 0,83 yang mana nilai tersebut didapatkan oleh alternatif 8 atau V8 yang berarti rumah model TOWN HOUSE 14 (A) merupakan alternatif yang direkomendasikan oleh sistem dengan pemilihan kriteria material bangunan nomor satu, fasilitas empat dan akses jalan lima meter.
Dari hasil tersebut rekomendasi terbaik yaitu rumah model TOWN HOUSE 14 (A) dengan detail type perumahan dengan luas tanah 242 m 2 , harga perumahan 1.729.300.000, material bangunan nomer satu, fasilitas rumah  yang didapatkan  berupa 3 kamar tidur, 2  kamar  mandi, 1 dapur untuk  memasak, 1 ruangan  yang  bisa digunakan untuk ruang tamu atau ruang keluarga, dan carport yang bisa digunakan untuk parker satu mobil atau sepeda  motor  dengan  akses  jalan  depan  rumah  5  meter.  Adapun  saran  yang  diberikan  oleh  penulis  untuk pembaca  yaitu  agar  pengembangan  sistem  ini  nantinya  dapat  diterapkan  untuk  objek  yang  berbeda  dengan kriteria  yang  berbeda.  Jumlah  kriteria  mungkin  dapat  ditambahkan  lebih  banyak  agar  hasil  yang  didapatkan lebih akurat dan tepat. Sistem ini juga dapat dikembangkan dengan menambah atau menggunakan metode yang berbeda dari yang sebelumnya.

## REFERENCES
[1] E. A. Dipawinata, “Perancangan Aplikasi Berbasis Web dengan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Tinggal Menggunakan Metode Profile Matching (PM),” 2021.
[2] F. Andriansyah, R. B. Aplikasi, E. V. Haryanto, and A. Saleh, “Design And Build Smart Security Application For Housing Using Android Based QR Code,” Aug. 2020. Accessed: Jun. 02, 2021. [Online]. Available: http://e- journal.potensi-utama.ac.id/ojs/index.php/FTIK/article/view/871.
[3] D. E. Prastyawati, “Implementasi metode Simple Additive Weighting (SAW) dan technique for order performance of similarity to ideal solution (TOPSIS) dalam pemilihan barbershop di Kota Malang,” Dec. 2019.
[4] G. Setiawan, I.H. Al Amin, “AHP Method for Selecting Wood As Furniture Raw Material,” vol. 13, no. 1, pp. 37– 46, 2020.
[5] H. N. Sari and A. Fatmawati, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Penentu  Beras  Miskin Menggunakan  Metode  SAW Dan TOPSIS (Studi Kasus: Desa Semagar Girimarto Wonogiri),” J. Mitra Manaj. , vol. 3, no. 1, pp. 96–108, 2019, doi: 10.52160/ejmm.v3i1.185.
[6] H. Sibyan, “Implementasi Metode SMART pada Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Sekolah,” J. Penelit. dan Pengabdi. Kpd. Masy. UNSIQ , vol. 7, no. 1, pp. 78–83, 2020, doi: 10.32699/ppkm.v7i1.1055.
[7] P. Non et al. , “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan,” vol. 17, no. 2, pp. 200–208, 2020.
[8] R. Hardianto, “Spk Pemilihan Presiden Mahasiswa Unilak Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw),” Zo. J. Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 97–103, 2020, doi: 10.31849/zn.v1i2.3123.
[9] D. N. Handayani, F. N. Hakim, and A. Solechan, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Jurusan
Menggunakan Fuzzy Multiple Atribute Decision Making Dengan Metode Simple Additive Weighting Studi Kasus Pada Sma Islam Sultan Agung 1 Semarang,” J. Transform. , vol. 11, no. 2, p. 69, 2014, doi:
10.26623/transformatika.v11i2.98.
[10] Sunarti, “Perbandingan Metode TOPSIS dan SAW Untuk Pemilihan Rumah Tinggal,” J. Inf. Syst. , vol. 3, no. 1, pp. 69–79, 2018, [Online]. Available: https://publikasi.dinus.ac.id/index.php/joins/article/view/1883/1289.
[11] M. Rasyid Ridho, H. Hairani, K. Abd Latif, and R. Hammad, “Kombinasi Metode AHP dan TOPSIS untuk Rekomendasi Penerima Beasiswa SMK Berbasis Sistem Pendukung Keputusan,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, pp. 26–39, 2021, [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak/article/view/905.
[12] Fahmi, Mohamad Helmi Ilman; I.H. Al Amin, “Best Products With Topsis Method and Sales Forecasting With Weighted Moving Average,” vol. 4, no. 2, pp. 116–123, 2020.
[13] M. D. Sena and Suparmadi, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Peserta Terbaik Dalam Perlombaan Penulisan Kaligrafi Dengan Metode Topsis,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 3, no. 1, pp. 26–32, 2020.
[14] W. Hadikurniawati, I. A. Nugraha, and T. D. Cahyono, “Implementasi Metode Hybrid Saw-Topsis Dalam Multi Attribute Decision Making Pemilihan Laptop,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 127–132, 2021, doi: 10.33330/jurteksi.v7i2.907.
[15] D. Amaliyah, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Handphone  Menggunakan  Metode Hybrid  SAW dan TOPSIS,” Jan. 2020.