Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2056 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 71-78 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF THE FMADM ALGORITHM AND SAW METHOD IN BOARDING HOUSE SEARCH
Sindy Cristine Baun *1 , Hindriyanto D. Purnomo 2
1,2 Informatics Engineering, Faculty of Information Technology, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia Email: 1 672020052@student.uksw.edu , 2 hindriyanto.purnomo@uksw.edu
(Article received: May 07, 2024; Revision: May 28, 2024; published: July 29, 2024)

## Abstract
Current  developments  have  made  many  developments,  one  of  which  is  boarding  houses.  There  are  many immigrants from outside the region who want to study at Nusa Cendana University, Kupang City but have difficulty in finding a boarding house because of many considerations such as what facilities are provided by the boarding house owner. The lack of information on boarding house occupancy makes it difficult for prospective residents who  are  looking  for  boarding  houses  to  obtain  information  about  boarding  houses  with  the  criteria  of  each boarding house, to overcome this problem the Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM) Algorithm and Simple Additive Weighting (SAW) Method are needed with the aim of making it easier for female students to find boarding houses that suit their wishes and the best around Nusa Cendana University, Kupang, NTT. After analysis, the FMADM algorithm turned out to be able to help determine the weight of the value of each criterion in finding the best boarding house and also the SAW method can be implemented very well so that it can make it easier to add up the weight value of each criterion by doing alternative ranking. The results of the research that have been studied show that using the FMADM algorithm and the SAW method can produce the best alternative as the best solution from other alternatives, with Kost Putri Bilm@t being the best alternative out of 100 other alternatives studied with a ranking value of 4.106667. With the best alternative obtained, it shows that by using the FMADM algorithm and the SAW method, the number of samples used is large, the level of validity also often increases.
Keywords : Alternatives, Criteria, FMADM, SAW, Weights.

## IMPLEMENTASI ALGORITMA FMADM DAN METODE SAW DALAM PENCARIAN KOST TERBAIK

## Abstrak
Perkembangan saat ini membuat banyak pembangunan salah satunya yaitu kost . Banyak jumlah pendatang dari luar daerah yang ingin berkuliah di Universitas Nusa Cendana, Kota Kupang tapi kesulitan dalam mencari kost karena banyak pertimbangan seperti fasilitas apa yang diberikan oleh pemilik kost . Minimnya informasi hunian kost membuat  calon  penghuni  yang  mencari kost kesulitan  untuk  memperoleh  informasi  mengenai  hunian kost dengan kriteria setiap kost , untuk mengatasi persoalan ini diperlukannya Algoritma Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM) dan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan tujuan untuk memudahkan mahasiswa mahasiswi  dalam  mencari kost yang  sesuai  dengan  keinginan  dan  yang  terbaik  di  sekitar  Universitas  Nusa Cendana,   Kupang, NTT. Setelah dianalisis algoritma FMADM ternyata dapat membantu menentukan bobot nilai dari setiap kriteria dalam mencari kost terbaik dan juga metode SAW dapat diimplementasikan dengan sangat baik sehingga dapat memudahkan dalam menjumlahkan nilai bobot dari setiap kriteria dengan melakukan perangkingan alternatif. Hasil dari penelitian yang sudah diteliti menunjukkan bahwa dengan menggunakan algoritma FMADM dan metode SAW dapat menghasilkan alternatif terbaik sebagai solusi terbaik  dari alternatif lainnya, dengan Kost Putri Bilm@t menjadi alternatif terbaik dari 100 alternatif lainnya yang diteliti dengan nilai rangkingnya 4,106667. Dengan  alternatif  terbaik  yang  didapatkan  menunjukan  bahwa  dengan  menggunakan  algoritma  FMADM  dan metode SAW, jumlah sampel yang digunakan banyak maka tingkat validitasnya juga kerap naik.
Kata kunci : Alternatif, Bobot, FMADM, Kriteria, SAW.

## 1. PENDAHULUAN
Tempat tinggal  merupakan tempat  yang paling penting  dalam  kehidupan  yang  digunakan  untuk
berlindung  [1],  salah  satunya  ialah kost yang merupakan hunian tempat tinggal bersifat tidak tetap atau sementara, rumah kost merupakan tempat tinggal

## 72
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 71-78
yang  disewakan  kepada  individu  atau  kelompok dengan  sistem  pembayaran  tahuan  atau  bulanan[2]. Kost biasanya berada di daerah perkotaan dan dekat dengan  kampus  atau  pusat  bisnis. Kost umumnya dibutuhkan  oleh  masyarakat  yang  ingin  tinggal sementara  dalam  periode  tertentu  [3].  Keberadaan kost ditempat  strategis  sangat  diinginkan  dan komersial bagi pedatang yang datang dari luar daerah khususnya disekitar universitas atau perguruan tinggi [4].  Beberapa  faktor  penting  dalam  memilih kost yaitu  melihat  lingkungan  sekitar kost, fasilitas  yang tersedia dalam kost tersebut seperti harga, jarak atau lokasi, luas kamar, strategis, keamanan, kenyamanan serta kebersihan kost yang diinginkan [5].
Perkembangan  saat  ini  membuat  banyak pembangunan yang ada salah satunya yaitu kost [6]. Di Kota Kupang, banyak pendatang dari luar daerah yang  ingin  berkuliah  di  Universitas  Nusa  Cendana, tapi  kesulitan  dalam  mencari kost karena  banyak pertimbangan  seperti tempatnya strategis atau  tidak, dan  fasilitas  apa  saja  yang  diberikan  oleh  pemilik kost ,  banyaknya  pertimbangan  dan  minimnya informasi hunian kost membuat calon penghuni kost yang  mencari kost kesulitan  untuk  memperoleh informasi  mengenai  hunian kost dengan  kriteria setiap kost [7].
Saat  mencari kost ,  seringkali  menghadapi banyak  pilihan  yang  tersedia  yang  menyebabkan calon  penghuni kost kebingungan.  Faktor-faktor penting  yang  harus  dipertimbangkan  saat  memilih kost adalah  fasilitas,  harga,  jarak  atau  lokasi,  luas kamar,  strategis,  keamanan,  dan  kebersihan.  Dalam pemilihan kost dibutuhkan  pengambilan  keputusan yang  baik  [8].  Untuk  mengatasi  masalah  ini dibutuhkan suatu sistem pendukung  keputusan  yang menggunakan  metode  yang  dapat  menyelesaikan permasalahan  yang  terkadang  tidak  dapat  diambil keputusan secara pasti oleh siapapun [9]. Maka dari itu untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukannya  algoritma Fuzzy  Multi  Attribute Decision  Making (FMADM)  dan  Metode Simple Additive  Weighting (SAW)  untuk  mencari kost terbaik  dan  sesuai  kriteria  calon  penghuni kost . Berdasarkan  apa  yang  sudah  dijelaskan  diatas, dengan rumusan masalah yaitu bagaimana mengimplementasikan algoritma FMADM dan SAW dalam Pencarian Rumah Kost Terbaik (Studi Kasus: Daerah  Sekitar  Universitas  Nusa  Cendana,  Kupang, NTT).  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk memudahkan  mahasiswa  mahasiswi  yang  mencari kost yang sesuai dengan keinginan dan yang terbaik di sekitar Universitas Nusa Cendana, Kupang, NTT.
Penelitian  yang  dilakukan  sejalan  dengan penelitian sebelumnya. (Dhiki, dkk 2022) menggunakan  metode  SAW  untuk  pemilihan kost , penelitian  yang  dilakukannya  menggunakan  empat kriteria  (Cj),  lima  alternatif  (Ai)  dan  juga  bobot kriteria  yang  dikalikan  dengan  hasil  normalisasi hingga  menghasilkan  alternatif  terbaik  dalam pemilihan kost . Berdasarkan hasil pengujian manual
dan  implementasi  sistem  pendukung  keputusan menentukan alternatif terbaik sebesar 20. Perbandingan  dengan  penelitian  ini  adalah  dalam proses penelitiannya dimana menggunakan 2 metode yaitu metode FMADM dan metode SAW [10].
Dalam  penelitian  (Ramadhan,  M.R.  2021) menggunakan metode SAW untuk pemilihan Siswa- Siswi berprestasi, dalam penelitiannya menggunakan 6  kriteria  dengan  menentukan  nilai  bobot  preferensi yang  didapatkan  dari  perhitungan  secara  manual untuk  membentuk  matrik  keputusan  x,  dari  hasil normalisasi matrix x dilakukan perangkingan dengan menggunakan  30  alternatif  [11].  Penelitian  yang dilakukan  (Yunita,  2021)  pemilihan  rumah kost dengan  implementasi  metode  SAW,  menggunakan empat  kriteria  dan  tiga  alternatif  [12],  Sedangkan dalam  penelitian  (Tarigan,  dkk  2022)  menggunakan metode  SAW  untuk  mencari  dan  memesan kost , penelitian  ini  sama  pada  penelitian  yang  dilakukan sebelumnya yang mana menggunakan menggunakan tiga  kriteria  namun  penelitian  ini  menggunakan empat alternatif yang dimana kriterianya disesuaikan dengan  rating  kecocokkan  yang  sudah  ditentukan selanjutnya  normalisasi  matrik  keputusan  x  dan menentukan perangkingan [13]. Perbandingan dengan  penelitian  ini  adalah  dalam  kriteria  yang digunakan, pada penelitian sebelumnya menggunakan 3 kriteria yang terbilang masih sedikit untuk  menentukan  objek  secara  akurat  sedangkan untuk  keakuratan  data  penulis  menggunakan  7 kriteria  dan  100  alternatif  pada  penelitian  ini  untuk mencari kost terbaik.
(Kadim  A,  2022)  Penelitiannya  menggunakan model  FMADM  dengan  metode Weighted  Product (WP)  untuk  pemilihan  laptop,  dalam  penelitian  ini setiap atribut dipangkatkan dengan bobot atribut yang digunakan,  selanjutnya dalam  menentukan alternatif terbaik dilakukan perangkingan [14].
(Adidarmawan,  dkk,  2022)  menggunakan metode Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making FMADM dan metode SAW untuk sistem pendukung keputusan perbaikan jalan, dalam penelitiannya nilai bobot  menggunakan  nilai  bobot fuzzy yang  dimana bobot  kriterianya  disesuaikan  dengan  kepentingan sehingga  dapat  melakukan  matrik  keputusan  (X) dalam  normalisasi  matrik  menggunakan  metode SAW  berdasarkan  kriteria  cost  dan  benefit  terakhir menghitung  nilai  preferensi  dengan  perangkingan menggunakan  4  alternatif  [15].  (Amalia  Permadi, dkk,  2020)  dalam  penelitiannya  menggunakan metode  FMADM  dan  metode  SAW  untuk mengidentifikasi  bidang  minat  mahasiswa  sama seperti penelitian (Adidarmawan, dkk 2022) dimana proses  kriteria  dibentuk  sesuai  dengan  bobot fuzzy nilai  crisp,  namun  dalam  penelitian  (Permadi,  dkk, 2020)  menggunakan  tiga  alternatif  yang  dibentuk matrix  keputusan  (X)  dan  normalisasi  matrix  dan perangkingan  dihitung  dari  nilai  preferensi  (Vi) menggunakan metode SAW [16].
Dari  penelitian-penelitian  diatas  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  dalam  penggunaan  algoritma FMADM  dan  SAW  dapat  membantu  memudahkan kehidupan  masyarakat,  khususnya  memudahkan dalam  mencari kost terbaik  yang  sesuai  dengan kriteria  calon  penghuni kost tetapi  kriteria  yang digunakan  masihlah  sedikit.  Maka  dari  itu,  pada penelitian  kali  ini  dilakukanlah  dengan  menerapkan algoritma FMADM dan metode SAW untuk mencari kost terbaik  di  daerah  sekitar  Universitas  Nusa Cendana, Kupang, NTT).

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini  tahapan  penelitian  dimulai dengan mengidentifikasi masalah, kemudian dilakukan pengumpulan data, selanjutnya perhitungan  data  hingga  hasil  dan  kesimpulan  serta terakhir  dilakukan  penulisan  laporan,  seperti  yang terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahap Penelitian.

## 2.1. Identifikasi Masalah
Tahap  Pertama  Proses  penelitian  dimulai dengan  mengidentifikasi  masalah,  Masalah  yang ditemukan banyak mahasiswa yang kebingungan atau banyak pertimbangan dalam mencari kost yang baik di  sekitar  universitas  nusa  cendana  dan  juga minimnya informasi hunian kost sehingga dengan ini diharapkan  dapat  diselesaikan  dengan  penelitian menggunakan algoritma FMADM dan metode SAW dalam  proses  pencarian kost terbaik  di  Universitas Nusa Cendana, Kupang, NTT.

## 2.2. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  data  dikumpulkan  melalui  studi literatur, yang dimana studi literatur adalah data-data yang  dikumpulkan  berisi  informasi  terkait  dengan penelitian  yang  dilakukan  melalui  berbagai  sumber seperti  jurnal,  buku  yang  mendukung  penelitian  ini [17].  Pengumpulan  data  juga  dikumpulkan  melalui kuesioner  dengan  membuat  pertanyaan  terkait kriteria-kriteria kost yang berkaitan dengan penelitian untuk  di  isi  mahasiswa  mahasiswi  universitas  nusa cendana  sebagai  pengumpulan  data,  untuk  uraian pertanyaannya dalam bentuk kuesioner Google Form . Di  dalam  kuesioner  memuat  kriteria-kriteria  yang sesuai dengan kost yang dapat dipilih oleh responden mulai  dari  harga  kost  perbulan,  fasilitas  apa  yang diberikan,  luas  kamar,  jarak  lokasi  dengan  kampus, tampat  strategis,  keamanan  yang  diberikan  serta kebersihan.  Dari  pembagian  kuesioner  didapatkan
hasil  responden  100 kost yang  ada  di  sekitar UNDANA, kota Kupang.

## 2.3. Perhitungan Data
Pada  tahap  ini  perhitungan  data  dilakukan dengan  menggunakan  Algoritma Fuzzy  Multiple Attribute  Decision  Making (FMADM)  dan Simple Additive Weighting (SAW).

## 2.3.1. Logika Fuzzy
Logika Fuzzy adalah metode kontrol yang dapat diterapkan untuk menangani berbagai masalah, mulai dari  yang  sederhana  hingga  yang  sangat  kompleks [18]. Logika Fuzzy berperan untuk membantu adanya ketidakpastian  yang  seringkali  muncul  di  berbagai bidang  kehidupan  sejak  dibangunnya  sistem. Ketidakpastian ini disebabkan karena informasi yang didapatkan kurang dan sulitnya seseorang mengambil keputusan  yang  tegas  seperti  dikarenakan  data  atau informasi  pada  alternatif  atau  atribut  dan  juga penyampaian  preferensi  yang  didapatkan  pengambil keputusan.
Dari ketidakpastian ini dapat memungkinkan  terjadi Group  Decision  Making (GDM) [19]. Sehingga dapat menggunakan lebih dari satu metode untuk mengatasi ketidakpastian.
2.3.2. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)
Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making ( Fuzzy MADM)  merupakan  metode  pencarian  alternatif terbaik dari banyaknya alternatif dengan menggunakan kriteria tertentu [20]. Proses FMADM dilakukan  melalui  3  tahap  yaitu  penyusunan komponen-komponen  situasi,  analisis,  dan  sintesis informasi.  Pada  tahap  pertama,  tabel  taksiran dibentuk dengan disi identifikasi alternatif, menspesifikasi tujuan situasi | Oi, i = 1,...,t | dengan mengurutkan dampak mungkin terjadi pada alternatif yang sudah teridentifikasi |Ai,i = 1,...,n| mengurutkan kriteria  dan  atribut  yang  digunakan  ak,k  =  1,...,m  | [19]. Pada tahap analisis ini menggunakan 2 langkah. Pertama  menghasilkan  perkiraan  yang  mungkin relevan  dengan  setiap  alternatif.  Kedua,  mencakup pilihan  preferensi  nilai  masing-masing  pengambil keputusan.  Pendekatan  MADM  dilakukan  melalui dua  langkah,  yaitu:  pertama,  melakukan  agregasi terhadap keputusan-keputusan yang tanggap terhadap semua  tujuan  pada  setiap  alternatif.  Kedua, melakukan perangkingan alternatif-alternatif keputusan  tersebut  berdasarkan  hasil  agregasi keputusan [19].
MADM  dideskripsikan  seperti  A  =  {Ai  |  i  = 1,3,...,n)  kumpulan  alternatif-alternatif  keputusan  C ={ Cj | j = 1,…, m} yang merupakan tujuan himpunan yang  diinginkan,  ditentukan  dengan  alternatif  x0 memiliki derajat intensi tinggi pada tujuan Cj. Dalam melakukan  pendekatan  MADM  dilakukan  dengan  2 langkah. Pertama, agregasi keputusan yang membahas  seluruh  tujuan  untuk  setiap  opsi.  Kedua

## 74
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 71-78
mengurutkan alternatif keputusan  berdasarkan hasil keputusan agregasi. m alternatif Ai (i = 1,2,...,m) pada himpunan  atribut  atau  kriteria  Cj  (j  =  1,2,...,n), dimana  masing-masing  atribut  tidak  bergantung dengan  atribut  lainnya.  Berikut  adalah  matriks keputusan setiap alternatif terhadap setiap atribut, X:
𝑋 = [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 1𝑛 𝑥 21 .. . 𝑥 22 .. . 𝑥 2𝑛 .. . 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
Xij =  Rating  kinerja  alternatif  ke-i  terhadap  atribut ke-j.
W  =  Nilai  bobot  yang  menerangkan  tingkat kepentingan  relatif  masing-masing  atribut, diberikan sebagai:  W = {w1,w2,...,wn}
Nilai  utama  yang  menerangkan  preferensi absolut  dari  pengambil  keputusan  adalah  rating kinerja  (X)  dan  nilai  bobot  (W)  diakhiri  dengan proses  perangkingan  untuk  mendapatkan  alternatif terbaik [19].

## 2.3.3. Simple Additive Weighting (SAW)
Simple  Additive  Weighting (SAW),  dalam menyelesaikan  masalah  pemilihan  alternatif  terbaik dari  kriteria-kriteria  yang  ditentukan,  penyelesaian masalah  tersebut  menggunakan  Simple  Additive Weighting  (SAW)  dengan  rumus  1  yang  digunakan untuk  melakukan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada dan rumus 2 untuk  menentukan  nilai  preferensi  setiap  alternatif (Vi).  Metode  SAW  merupakan  metode  penilaian yang mempertimbangkan semua kriteria dan relevan untuk  pengambilan  keputusan  serta  memungkinkan pengambil keputusan untuk memberikan nilai relatif pada setiap kriteria. Metode SAW juga sering dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot [21].
Konsep  metode  SAW  adalah  menjumlahkan nilai  kriteria  yang  telah  dinormalisasi  dengan  bobot kriteria  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  untuk menghitung  nilai  akhir  dari  setiap  alternatif.  Nilai akhir  ini  kemudian  dapat  digunakan  untuk menentukan alternatif terbaik dari semua pilihan yang tersedia.  Berikut  tahap-tahap  penyelesaian  metode SAW (Ramdhani, dkk 2023) [22]:
a. Menentukan  Kriteria  yang  digunakan  saat menggunakan metode SAW
b. Menentukan  Data  Crips,  sesuai  dengan kepentingan kriteria yang ada
c. Menentukan  Data  Nilai  Alternatif,  masing- masing nilai alternatif menurut data crips
d. Normalisasi
e. Pembobotan
f. Perangkingan,  nilai  tertinggi  dipilih  sebagai solusi alternatif terbaik
Rumus  2  merupakan  formula  yang  digunakan untuk  melakukan  proses  normalisasi  matriks
keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [19].
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗
𝑋 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛(𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝐶𝑜𝑠𝑡)
(2)
Berikut langkah-langkah yang digunakan untuk perhitungan dari metode SAW:
Rij = nilai rating kinerja  ternormalisasi alternatif  Ai pada atribut Cj Maximum  Xil  =  nilai  maksimum  semua  masing- masing kriteria
Minimum  Xij  =  nilai  minimum  semua  masing- masing kriteria
Xij=  nilai  yang  dimiliki  setiap  alternatif  terhadap kriteria
Benefit = Jika nilai terbesar adalah yang terbaik Cost = Jika nilai terkecil adalah yang terbaik
Setelah  melakukan  normalisasi  lanjut  dalam perkalian antara nilai yang telah dinormalisasi dengan menggunakan  rumus  3  untuk  menentukan  Nilai preferensi setiap alternatif (Vi).
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
Vi  =  Rangking  akhir  untuk  masing-masing  nilai alternatif,
Wj = Nilai bobot kriteria yang sudah ditentukan Rij = skor rating kinerja ternormalisasi.

## 2.4. Hasil dan Kesimpulan
Pada tahap ini disimpulkan dari setiap hasil dan langkah-langkah penyelesaian yang sudah dilakukan, hasil  dari  kriteria  yang  sudah  digunakan,  bobot kriteria  yang  juga  sudah  ditentukan  sesuai  dengan kepentingan  masing-masing  kriteria  yang  diubah menjadi  bilangan  crisp,  menggunakan  algoritma FMADM  dan  matriks  keputusan  (X),  normalisasi, nilai preferensi sehingga menghasilkan perangkingan nilai tertinggi sebagai solusi alternatif terbaik dengan menggunakan metode SAW.

## 2.5. Penulisan Laporan
Tahap terakhir penulisan laporan, pada tahap ini pembuatan  laporan  dilakukan,  dengan  menulis seluruh  proses  dan  hasil  dari  penelitian  yang  sudah dilakukan  kemudian  dijabarkan  ke  dalam  bentuk penulisan  laporan  mulai  dari  identifikasi  masalah yang  dihadapi  hingga  hasil  dan  kesimpulan  dari penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  menjelaskan  penerapan Algoritma  FMADM  dan  Metode  SAW  dalam pencarian kost terbaik  di  daerah  sekitar  universitas nusa  cendana.  Data  masukan  ( input )  dalam  proses pengambilan  keputusan  dari  banyaknya  alternatif membutuhkan  nilai-nilai  terhadap  indikator  yang
dijadikan kriteria-kriteria yang menjadi faktor dalam menentukan kost terbaik, seperti harga, fasilitas, luas kamar kost ,  jarak kost ke  kampus,  tempat  strategis, keamanan  dan  kebersihan kost .  Data  keluaran ( output )  ini  melalui  proses  pengambilan  keputusan kost terbaik  di  daerah  sekitar  universitas  nusa cendana. Selanjutnya tahapan-tahapan dalam perhitungan  data  menggunakan  algoritma  FMADM dan metode SAW.

## 3.1. Pengumpulan Data
Pada  proses  pengumpulan  data  dikumpulkan dengan  melakukan  pembagian  kuesioner  kepada
mahasiswa  mahasiswi  universitas  nusa  cendana dengan memuat kriteria-kriteria kost , kriteria-kriteria yang  digunakan  disusun  dalam  pertanyaan  yang sesuai kriteria masing-masing seperti harga, fasilitas, luas kamar, jarak lokasi, tempat strategis, keamanan, dan kebersihan.
Dari pembagian kuesioner didapatkan data 100 kost, pada Gambar 2 ditampilkan beberapa kost dari 100 kost yang  didapatkan  kriterianya  menggunakan Google Form .
Gambar 2. Hasil Data Kuesioner
Data  yang  didapatkan  kemudian  diolah menggunakan algoritma FMADM dan metode SAW untuk  menghasilkan  alternatif  terbaik  dibandingkan dengan alternatif lainnya yang dijadikan kost terbaik.

## 3.2. Perhitungan Data

## 3.2.1. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)
Pada  algoritma  FMADM  dimulai  dengan menentukan kriteria dan bobot fuzzy , sebagai berikut:
a. Kriteria
Metode  dalam  penelitian  ini  membutuhkan kriteria dan bobot yang digunakan untuk menentukan kost yang  terbaik,  kriteria-kriteria  yang  digunakan didapatkan  dari  hasil  pengumpulan  data  sehingga didapatkan 7 kriteria seperti pada Tabel 1:
Tabel 1. Kriteria No Nama variabel Nama Kriteria Tipe 1 Harga C 1 Cost 2 Fasilitas C 2 Benefit 3 Luas Kamar C 3 Benefit 4 Jarak Lokasi C 4 Cost 5 Tempat Strategis C 5 Benefit 6 Keamanan C 6 Benefit 7 Kebersihan C 7 Benefit
b. Bobot
Pada  tahap  bobot  kepentingan  diberikan  nilai kepentingan  yang  ditetapkan,  dimana  dari  variabel bobot  diubah  ke  dalam  bilangan fuzzy .  Tabel  bobot dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Bobot
Bilangan Fuzzy Nilai (Bilangan Crisp) Sangat Rendah (SR) 0,2 Rendah (R) 0,4 Cukup (C) 0,6 Timggi (T) 0,8 Sangat Tinggi (ST) 1
Himpunan fuzzy yang digunakan adalah sangat rendah  (SR),  rendah  (R),  cukup  (C),  tinggi  (T)  dan sangat  tinggi  (ST).  Untuk  pemberian  bobot  ini didapatkan  dengan  membuat  grafik  bobot  seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Bobot Fuzzy
3.2.2. Simple Additive Weighting (SAW)
Pada tahap metode SAW normalisasi matriksnya dilakukan berdasarkan kriteria benefit dan cost, proses  selanjutnya  pembobotan  dan  terakhir dilakukan perangkingan.
a. Normalisasi Matriks Data  100 kost yang  didapatkan,  semua  kriteria diubah menjadi bilangan fuzzy mengikuti bobot fuzzy, seperti yang ditampilkan pada Gambar 4:
Gambar 4. Bilangan fuzzy
Dalam  penyelesaian  matrik  keputusan  (x) diperlukan  normalisasi  matriks  berdasarkan  tipe kriteria benefit atau cost. Kriteria benefit ialah kriteria yang  dilihat  dari  keuntungan  jika  nilainya  semakin besar, sedangkan cost jika nilainya sedikit maka ada keuntungan.  Perhitungan  dilakukan  menggunakan rumus  1  dimana  proses  matrik  x  dari  baris  ke  baris hingga  barisnya  yang  7  pada  kolom  1,  dari  hasil normalisasi  matrik  keputusan  x  akan  didapatkan matrix yang sudah ternormalisasikan R, pada Gambar 5 ditampilkan hasil perhitungan normalisasi dari 100 kost .
Gambar 4. Bilangan fuzzy
b. Pembobotan Setelah  matriks  ternormalisasi  (R)  sudah didapatkan,  yang  dilakukan  berikutnya  menentukan vektor bobot disesuaikan dengan tingkat kepentingan dari kriteria terhadap pemilihan kost terbaik. Berikut vektor bobot yang digunakan:
W = [1, 0.8, 0.4, 0.6, 0.6, 0.8, 0.8]
c. Perangkingan
Pada tahap ini di lakukan proses perangkingan terhadap  alternatif  (Vi)  dilakukan  dengan  cara mengalikan vektor bobot yang ada (W) dengan matrix yang  sudah  dinormalisasikan  (R),  Alternatif  yang baik ialah alternatif yang memiliki nilai penjumlahan terbesar.  Proses  perangkingan  dilakukan  dengan rumus persamaan 2 metode SAW ke semua alternatif.
A1  =  (1).(0,67)  +  (0,8).(0,6)  +  (0,4).(0,6)+ (0,6).(0,5)+  (0,6).(0,4)+  (0,8).(1)+  (0,8).(0,8)  = 3,366667
A2 = (1).(1) + (0,8).(0,4) + (0,4).(0,8)+ (0,6).(0,25)+ (0,6).(0,8)+ (0,8).(1)+ (0,8).(0,8) = 3,71 A3  =  (1).(0,5)  +  (0,8).(0,4)  +  (0,4).(1)+ (0,6).(0,2)+ (0,6).(0,4)+ (0,8).(1)+ (0,8).(0,1) = 3,18 A4  =  (1).(1)  +  (0,8).(0,2)  +  (0,4).(0,6)+  (0,6).(0,5)+ (0,6).(0,2)+ (0,8).(0,6)+ (0,8).(1) = 3,1 …. A100 = (1).(0,4) + (0,8).(1) + (0,4).(1)+ (0,6).(0,25)+
(0,6).(0,2)+ (0,8).(0,6)+ (0,8).(1) = 3,15
Pada  Tabel  3  menunjukkan  perangkingan  dari 100 alternatif, sebagai berikut:
Tabel 3. Rangking Kost No Nama Kost Nilai Rangking 1 Kost Putri Bilm@t 4,106667 2 Kost Israel 4,07 3 Kost Pink 4,04 4 Kost Servigosa 4,04 5 Kost Walikota 3,96 .... ......... ...... 100 Kost Terarossa Compleks 2,2
Dari  dilakukannya  perhitungan  dari  100 alternatif  maka  didapatkan  hasil  rekomendasi kost terbaik dengan alternatif tertinggi menunjukkan kost putri  bilm@t  menjadi kost rekomendasi  terbaik  di daerah  sekitar  universitas  nusa  cendana  kupang dengan  nilai  rangking  4,106667  sebagai  alternatif terbaik  dan  terendah kost Terarosaa  compleks  2,2. Dengan alternatif terbaik yang didapatkan menunjukan  bahwa  dengan  menggunakan  algoritma FMADM dan SAW, jumlah sampel yang digunakan banyak maka tingkat validitasnya juga kerap naik.

## 4. DISKUSI
Penelitian  yang dilakukan sebelumnya. (Dhiki, dkk  2022)  menggunakan  metode  SAW  dalam pemilihan kost ,  penelitian  ini  menggunakan  empat kriteria  (Cj),  lima  alternatif  (Ai)  dan  juga  bobot kriteria  yang  dikalikan  dengan  hasil  normalisasi hingga  menghasilkan  alternatif  terbaik  dalam pemilihan kost . Berdasarkan hasil pengujian manual dan  implementasi  sistem  pendukung  keputusan menentukan alternatif terbaik sebesar 20 [6].  Adapun penelitian (Adidarmawan, dkk 2022) yang menggunakan metode Fuzzy Multi Attribute Decision Making FMADM  dan  metode  SAW  untuk  sistem pendukung  keputusan  perbaikan  jalan,  dalam penelitiannya  nilai  bobot  menggunakan  nilai  bobot fuzzy yang  dimana  bobot  kriterianya  disesuaikan dengan  kepentingan  sehingga  dapat  melakukan matrik  keputusan  (X)  dalam  normalisasi  matrik menggunakan metode SAW berdasarkan kriteria cost dan benefit terakhir  menghitung  nilai  preferensi dengan  perangkingan  alternatif  [8].  Penelitian  yang dilakukan  ini  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya yang  dimana  menggunakan  2  metode  yaitu  metode FMADM  dan  metode  SAW  untuk  mencari kost terbaik  yang  sesuai  dengan  kriteria  calon  penghuni kost .  Perbandingan  penelitian  ini  dengan  penelitian sebelumnya  adalah  dalam  kriteria  yang  digunakan, pada penelitian sebelumnya  menggunakan 3 kriteria yang terbilang masih sedikit untuk menentukan objek secara  akurat  sedangkan  untuk  keakuratan  data penulis  menggunakan  7  kriteria  dan  100  alternatif pada penelitian ini untuk mencari kost terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam menggunakan algoritma  FMADM  dilakukan  dengan  baik  yang dimana  dapat  menentukan  bobot  nilai  dari  semua kriteria  yang  ada,  begitu  juga  dalam  menggunakan metode  SAW  memudahkan  dalam  penjumlahan menggunakan  nilai  bobot  dari  semua  kriteria sehingga  dapat  menghasilkan  alternatif  terbaik  dari semua alternatif dengan nilai rangking 4,106667. Ini
X =
R =
menunjukan  bahwa  penelitian  ini  dapat  membantu memudahkan calon penghuni kost dalam mengambil keputusan  mencari kost terbaik  yang  sesuai  dengan kriteria calon penghuni kost .

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan dengan  menggunakan Fuzzy  Multiple  Attribute Decision  Making (FMADM)  dan  Metode Simple Additive  Weighting (SAW)  untuk  mencari kost terbaik, ditarik kesimpulan yaitu dalam menggunakan algoritma  FMADM  dapat  membantu  menentukan bobot  nilai  dari  setiap  kriteria  dalam  mencari kost terbaik  sedangkan  metode  SAW  diimplementasikan dengan  baik  sehingga  dapat  memudahkan  dalam menjumlahkan nilai bobot dari setiap kriteria, dengan melakukan perangkingan alternatif. Dengan menggunakan  FMADM  dan  metode  SAW  dapat menghasilkan alternatif terbaik sebagai solusi terbaik dari  alternatif  lainnya,  dengan Kost Putri  Bilm@t menjadi  alternatif  terbaik  dari  100  alternatif  lainnya yang  diteliti  dengan  nilai  rangkingnya  4,106667. Dengan alternatif terbaik yang didapatkan menunjukan  bahwa  dengan  menggunakan  algoritma FMADM dan SAW, jumlah sampel yang digunakan banyak  maka  tingkat  validitasnya  juga  kerap  naik. Saran  untuk  pengembangan  penelitian  ini  adalah dapat  dibuat  sistem  pengambil  keputusan  berbasis aplikasi  dengan  memperbanyak  alternatif  dan menambahkan kriteria yang lebih spesifik agar dapat mempermudah  dan  mempercepat  calon  penghuni kost dalam  mencari kost dan  juga  tidak  hanya  tidak terpaku pada metode ini saja sebaiknya metode yang digunakan  digabung  atau  dibandingkan  dengan metode lain agar lebih beragam hasilnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Adriantama, and Y. Brianorman, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Seleksi
Tempat  Tinggal  (Kost)  Mahasiswa  Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Jurnal  Digital  Teknologi  Informasi ,  vol.  4, no.1, 2021
[2] Atmawidjaja, Dr H. Solehudin, Entrepreneur
Dinamika  Sosial  Ekonomi  Bisnis  Kos  di Perkotaan , Jakarta:UHAMKA PRESS, 2022.
[3] E.  A.  Satianto  and  N.  Matondang,  "Sistem
Informasi  Pelayanan  Tempat  Kos  Kampus Sekitar  Lingkungan  UPN  Veteran  Jakarta Berbasis Web", Seminar Nasional Mahasiswa  Ilmu  Komputer  dan  Aplikasinya (SENAMIKA), 2023.
[4] M. F. Ariwibowo and A. M. Indra, "Pengaruh
Product, Price dan Place terhadap Keputusan Konsumen dalam Menggunakan Jasa Ikebana Kost Palembang," Jurnal Ekobistek , vol.  12,  no.  1,  pp.  480–485,  2023,  doi:
10.35134/ekobistek.v12i1.492 .
[5] M.  Sumarni  and  S.  Wahyuni,  “Determinan
Keputusan  Mahasiswa  Ekonomi  Syariah Memilih Rumah Kost (Studi Kasus Mahasiswa  Prodi  Ekonomi  Syariah  IAIN
Langsa),” Jurnal  Mahasiswa  Akuntansi Samudra (JMAS), vol. 2, no 3, 2021.
[6] M. Reza, L. Ariyani, A. Sarwandianto, and J.
Barkah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan
Pemilihan Rumah Kost menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi) ,  vol.  7,  no.  4,  2023,  doi: 10.35870/jti.
[7] R.  N.  Sari  and  R.  S.  Hayati,  “Penerapan Metode  Simple  Additive  Weighting  Dalam Pemilihan  Rumah  Kost,” Cogito  Smart Journal , vol. 5, no.2, 2019.
[8] M.  F.  Abdillah  and  H.  Dafitri,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Indekos Terbaik  DiSekitar  Universitas  Harapan Medan  Menggunakan  Metode  TOPSIS,” In Journal of Computer Science and Information Technology E-ISSN , vol. 3, no. 1, 2023.
[9] R.  Wijaya,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Indekos Terbaik Bagi Mahasiswa Menggunakan  Metode  Topsis,” Jurnal Ilmiah Core IT , vol. 10, no. 4, 2022.
[10] T.  E.  Dhiki,  M.  A.  Londa,  and  M.  Radja, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Kost Di Sekitaran Kampus Universitas Flores Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW),” Jurnal JUPITER , vol.14, no. 2, pp. 413-422, 2022.
[11] M. R. Ramadhan and M. Khairul, “Penerapan Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting) Dalam  Pemilihan  Siswa-Siswi  Berprestasi Pada  Sekolah  SMK  Swasta  Mustafa”. Terapan Informatika Nusantara , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[12] S. Yunita, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Tempat  Kost  Menggunakan Metode  Simple  Addtive  Weighting  (SAW) Kotawaringin Timur,” Media Online , vol. 2, no. 2, pp. 84–87, 2021.
[13] R. Tarigan, N. Daniyati, and A. Usri, “Sistem Informasi  Pencarian  dan  Pemesanan Kost dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW),” CSRID Journal , vol. 14, no. 1, pp. 39-54, 2022.
[14] A.  Kadim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Laptop  Menggunakan  Model FMADM (Fuzzy Multiple Attribute Decision Making)  dengan  Metode  Weighted  Product (WP),” Jurnal  Multimedia  Dan  Teknologi Informasi (Jatilima) , vol. 4, no. 2, pp 83–91, 2022, doi: 10.54209/jatilima.v4i02.331 .
78 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 71-78
[15] G.  S.  Adidarmawan,  M.  T.  Furqon,  and  C. Dewi, “Sistem  Pendukung  Keputusan
Perbaikan Jalan menggunakan Metode Fuzzy
Multi Attribute Decision Making (FMADM) dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW) (Studi  Kasus:  Dinas  Pekerjaan  Umum  Bina Marga  dan  Sumber  Daya  Air  Kabupaten Jember),” Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 6, no. 5, pp 2488-2494, 2022.
[16] V. A. Permadi, R. P. Agusdin, S. P. Tahalea, and  W.  Kaswidjanti,  “Identification  of Student  Area  of  Interest  using  Fuzzy  Multi-
Attribute  Decision  Making  (FMADM)  and Simple Additive Weighting (SAW) Methods (Case  Study:  Information  System  Major,
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Yogyakarta),” Yogyakarta Conference Series Proceeding on Engineering and Science Series (ESS) , vol. 1,
no. 1, pp. 420–428, 2020, doi: 10.31098/ess.v1i1.135 .
[17] V. Melinda and M. Zainil, “Penerapan Model
Project Based Learning untuk Meningkatkan Kemampuan  Komunikasi  Matematis  Siswa Sekolah  Dasar  (Studi  Literatur),” Jurnal Pendidikan Tambusai , vol. 4, no. 2, pp. 1526-
1539, 2020.
[18] N. Pamungkas, B. V. Indriyono, W. Mamud, M. U. Adhim, S. P. Yuanita, and D. R. Adji,
“Kombinasi Metode Fuzzy Multiple
Attribute  dan  Simple  Additive  Weighting untuk  Keputusan  Pembelian  Mobil  Bekas,” Prosiding  SEMNAS  INOTEK  (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) , vol. 7, 2023.
[19] Kusumadewi,  Sri,  S.  Hartati,  A.  Harjoko, dkk. Fuzzy Multi- Attribute Decision Making (FUZZY  MADM). Yogyakarta:  Graha  Ilmu,
2006.
[20] F.  Haswan  and  H.  Nopriandi,  “Kombinasi Metode  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision
Making  (FMADM)  dan  Simple  Additive Weighting (SAW) Untuk Menentukan Calon
Reviewer Internal Universitas Islam Kuantan Singingi,” Building of Informatics,
Technology and Science (BITS), vol. 3, no. 3, pp. 432–440, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1136 .
[21] S. S. Priyono, W. Wahyu, “Sistem Informasi untuk  Menentukan  Potensi  Mahasiswa Menggunakan  Metode  Fuzzy  Multiple
Attribute  Decision  Making  dengan  Simple Additive  Weighting  Studi  Kasus:  STIKES DUTA GAMA KLATEN,” Jurnal Teknologi Informasi , vol. 15, no.1, 2020.
[22] A. Ramdhani, S. R. Kesuma, T. Haryanti, and L. Kurniawati, “Penerapan Metode Multiple Attribute  dan  Simple  Additive  Weighting untuk  Penentuan  Siswa  Terbaik,” Jurnal
Teknologi  Sistem  Informasi  dan  Sistem Komputer  TGD, vol.  6, no.  1,  pp.  146-156, 2023.