## Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University
S4-Accredited : 105/E/KPT/2022 Journal page is available to : https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JIMI

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KAWASAN KUMUH KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN  METODE  COPRAS  DENGAN  DATA  VITALITAS  NON EKONOMI SEBAGAI DATA KRITERIA
Saifur Rohman Cholil 1) , Yudi Prayoga 2) , Yudi Cahyono 3) , Susanto 4)
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Semarang
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Semarang
3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Semarang
4 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Semarang
email: 1 cholil@usm.ac.id, 2 yudiprayoga485@gmail.com, 3 yudicahyono202@gmail.com, 4 susanto@usm.ac.id
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History: Recieved   :  28 November 2023 Accepted   :  20 December 2023 Published  :  31 December 2023
Semarang City is the capital of Central Java Province which has a location in the middle of the province. Its strategic location is on the  route  across  the  North  Coast  of  Java  Island  which  connects major cities on Java Island. The high population in the city center requires the fulfillment of the need for livable housing, especially to accommodate urbanists whose jobs are concentrated in the trade and service sectors in the commercial area in the city center. The availability  of  complete  facilities  and  infrastructure  in  the  city center is also an attraction for people to live in the area. With the income level and economy of the community less so high, without realizing  it,  the  need  for  livable  settlements  is  difficult  to accommodate. This study aims to build a decision support system (DSS) for the determination of Slum Areas in Semarang City using the COPRAS method. The COPRAS method has a good degree of selectivity  because  it  can  determine  the  purpose  of  conflicting criteria. System implementation is done using PHP language and MySQL  database.  The  SPK  that  was  built  was  able  to  produce recommendations by providing the ranking of slum areas to users.
Keywords: Complex Proportional Assessment Decisiom Support System Rapid Application Development Slums
IEEE style in citing this article: S. R. Cholil, Y. Prayoga and Y. Cahyono,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Kawasan  Kumuh Kota  Semarang  Menggunakan Metode  Copras  Dengan  Data
Vitalitas Non Ekonomi Sebagai
Data Kriteria”, Jurnal.ilmiah.informatika, vol.  8, no. 2, pp. 112-123, Dec. 2023.
Corresponding Author: Saifur Rohman Cholil Universitas Semarang
© 2023 Jurnal Ilmiah Informatika (Scientific Informatics Journal) with CC BY NC licence

## 1. PENDAHULUAN
Kota  Semarang  adalah  ibu  kota provinsi  Jawa  Tengah.  Penduduk  Kota Semarang  pada  tahun  2019  berjumlah 1.786.751 orang, menurut data dari Badan Pusat  Statistik  (BPS).  Wilayah  Kota Semarang seluas 373,70 km2 dan berbatasan langsung dengan tiga kabupaten — Kendal, Semarang, dan Demak — serta Laut Jawa di sebelah utara, yang  memiliki  panjang  13.6  km  [1].  Kota Semarang, sebagai ibu kota Provinsi Jawa Tengah,  menarik  banyak  orang  untuk memiliki kehidupan yang layak, infrastruktur yang memadai, dan berbagai fasilitas. Realisasinya bertentangan dengan fakta  bahwa  kapasitas  lahan  Kota Semarang saat ini tidak sebanding dengan jumlah  penduduk  yang  ada.  Dengan populasi  yang  meningkat,  jelas  bahwa memiliki tempat tinggal yang layak adalah kebutuhan utama. Masyarakat yang tidak mampu membeli rumah di pusat kota akan memilih  perumahan  jauh  dari  kota, biasanya  di  perbatasan  wilayah,  karena ketersediaan  lahan  yang  terbatas  dan kebutuhan  tempat  tinggal  yang  tinggi. Pendirian  rumah  seringkali  mengabaikan pengaruh lingkungan sekitar, menyebabkan masalah lingkungan baru di permukiman kumuh [2].
Selama  bertahun-tahun,  permukiman kumuh  telah  menjadi  masalah  umum  di kota-kota  besar.  Namun,  masalah  ini masih  merupakan  masalah  utama  bagi perkembangan kota.  “Setiap orang berhak untuk  hidup  sejahtera  lahir  dan  batin, bertempat  tinggal,  dan  mendapatkan lingkungan  hidup  yang  baik  dan  sehat, serta  berhak  memperoleh  pelayanan kesehatan,”  kata  Ayat  1  Undang -Undang Dasar Negara Republik Indonesia, 1945 [3].
Tingginya  jumlah  penduduk  di  pusat kota mengharuskan terpenuhinya kebutuhan  akan  permukiman  yang  layak huni, khususnya untuk menampung kaum
urbanis  yang  pekerjaannya  terkonsentrasi pada  sektor  perdagangan  dan  jasa  di kawasan komersial yang ada di pusat kota. Ketersediaan  sarana  dan  prasarana  yang lengkap  di  pusat  kota  ini  menimbulkan daya  tarik  bagi  masyarakat  untuk bermukim  di  kawasan  tersebut.  Mereka membutuhkan tempat hunian lebih banyak  berada  di  sekitar  kawasan komersial kota, hal ini dimungkinkan juga karena mereka mendekati pusat perdagangan  untuk  membuka  usaha dengan  memanfaatkan  keramaian  dan padatnya  pengunjung  yang  berdatangan ke  pusat-pusat  perbelanjaan  di  kota. Ketersediaan  sarana  dan  prasarana  yang lengkap  di  pusat  kota  juga  menjadi  daya tarik masyarakat untuk tinggal di kawasan tersebut.  Dengan  tingkat  pendapatan  dan perekonomian  masyarakat  yang  kurang begitu  tinggi,  tanpa  disadari  kebutuhan akan  permukiman  yang  layak  huni  sulit terakomodir.  Hal  tersebut  terjadi  pada kota-  kota  besar  di  Indonesia  seperti halnya di Semarang.
PHP  singkatan dari  Perl  Hypertext Preprocessor yaitu suatu bahasa pemrograman  yang  digunakan  untuk membuat  basis  kode  program  menjadi kode  mesin  yang  dapat  dimengerti  oleh komputer server-side yang ditambahkan ke HTML.  Ini  memungkinkan  pembuatan website  dinamis  yang  dapat  berinteraksi dengan  pengunjung  atau  penggunanya. Bahasa pemrograman web server-side yang bersifat open source [4]. Walaupun dengan kelengkapan  seperti  DBM, MySQL, dan Oracle, PHP  itu  sendiri  sudah  dapat berinteraksi dengan berbagai database [5]. MySQL merupakan database yang mampu menangani data yang sangat besar dan bersifat open source, kapasitas database ini  berukuran  hingga Giga  Byte sehingga cocok  untuk  penyimpanan  data  di perusahaan  kecil  maupun  perusahaan besar.  Kelebihan MySQL adalah  karena MySQL menggunakan SQL sebagai bahasa
dasar  untuk  mengakses database -nya sehingga mudah digunakan, kinerja query yang  cepat,  dan  cukup  untuk  kebutuhan database perusahaan kecil hingga menengah, MySQL juga open source [6]. Sistem  pendukung  keputusan  (SPK) merupakan  alat  pendukung  keputusan yang dapat menggunakan data, menawarkan  antarmuka  pengguna  yang sederhana,  dan  menggabungkan  proses pemikiran  untuk  mendukung  keputusan [7]. SPK dibuat untuk membantu individu atau  kelompok  dalam merumuskan masalah, mengumpulkan
data,
menganalisis  informasi,  dan  memberikan informasi yang berguna untuk
pengambilan keputusan [8]. SPK dimaksudkan  untuk  menjadi  alat  bantu bagi  para  pengambil  keputusan  untuk memperluas  kapabilitas  mereka,  namun tidak  untuk  menggantikan  penilaian mereka. Selain itu juga sistem pendukung keputusan  ditujukan  untuk  keputusan – keputusan  yang  memerlukan  penilaian atau  pada  keputusan  keputusan  yang sama  sekali  tidak  dapat  didukung  oleh algoritma [9].
Zavadskas dan Kaklauskas menciptakan metode "Penilaian
Proporsional  Kompleks",  juga  dikenal sebagai  COPRAS.  Ini  digunakan  untuk mengevaluasi  keunggulan  satu  opsi dibandingkan  dengan  opsi  lain  dan memungkinkan  untuk  membandingkan opsi tersebut. Metode ini dapat digunakan untuk meminimalkan atau memaksimalkan  jumlah  kriteria  yang diperlukan dalam penilaian di mana lebih dari satu kriteria dipertimbangkan. Metode COPRAS menilai dan mengevaluasi  alternatif  langkah  demi langkah berdasarkan nilai dan manfaatnya [10]. COPRAS dapat melakukan fungsinya dalam  proses  pengambilan  keputusan dengan  efisien  dan  mudah  digunakan selama  proses  penerapan  metode  ini. Metode  ini  bertujuan  untuk  membuat
pengambil  keputusan  mudah  memilih opsi  yang  mereka  inginkan  [11].  Dengan menggunakan  peringkat  langkah  demi langkah, COPRAS mencakup keberhasilan varian dalam  hal  berbagai  parameter  dan bobot  terkait.  Selain  itu,  sistem  pilihan varian  ditentukan  berdasarkan  relevansi dan  tingkat  kegunaannya  [12].  Metode COPRAS menggunakan peringkat bertahap  dan  mengevaluasi  prosedur alternatif  dalam  hal  signifikansi  dan tingkat utilitas. Metode ini dapat digunakan  untuk  menghitung  tingkat utilitas  dan  menunjukkan  seberapa  baik atau  buruk  suatu  alternatif  dibandingkan dengan  alternatif  lain  yang  dievaluasi untuk perbandingan [13].
Pada metode ini ada beberapa tahapan
Dalam Metode COPRAS (Complex Proportional Assessment) yang harus diikuti:
a. Menentukan  kriteria,  alternatif  dan bobot
b. Normalisasi matriks
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (1)
c. Normalisasi matriks terbobot
𝐷 ′ = 𝑑 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 ∗  𝑊 𝑗 (2)
d. Menghitung  nilai  maksimal  dan minimal indeks
𝑆 +𝑖 = ∑ 𝑦 + 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑆 −𝑖 = ∑ 𝑦 + 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
e. Menghitung bobot relatif
𝑄 𝑖 = 𝑆 +𝑖 + 𝑆 −𝑖 𝑚𝑖𝑛 ∑ 𝑆 −𝑖 𝑚 𝑖+1 𝑆 −𝑖 𝑚𝑖𝑛  ∑ (𝑆 −𝑚𝑖𝑛 /𝑆 −𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 (4) 𝑄 𝑖 = 𝑆 +𝑖 + ∑ 𝑆 −1 𝑚 𝑖=1 𝑆 −𝑖 ∑ (1/𝑆 −1 𝑚 𝑖=1 (𝑖 = 1,2, . . … 𝑚)
f. Menghitung  utilitas  kuantitatif  ( Ui ) untuk setiap alternatif
𝑈 𝑖 = 𝑄 𝑖 𝑄 𝑚𝑎𝑥 ×100% (5)

## 2. METODE PENELITIAN
Metode ini terdiri dari beberapa teknik pengumpulan data, termasuk
pengumpulan  data,  penerapan  metode RAD,  analisis  data,  penerapan  metode COPRAS,  Output,  implementasi  dan
kesimpulan.  Berikut  ini  adalah  tahapan penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  Gambar  1  tahapan  penelitian  yaitu gambaran  garis  besar  tahapan  dari penelitian  yang  peneliti  lakukan  yang dimulai  dari menu start hingga finish dan dijelaskan sebagai berikut ini:
a. Pengumpulan Data, terdapat 2 tahapan didalam  pengumpulan  data  yaitu wawancara dan studi literatur.
Wawancara dilakukan untuk
mengumpulkan  data  secara  langsung dari pihak kepada Pejabat BPPW Jawa Tengah,  sedangkan  studi  literatur tahapan  untuk  menganalisa  konsep terkait  dan  relevan  dengan  masalah yang diteliti.
b. Metode  RAD,  metode  pengembangan sistem    perangkat  lunak  dalam penelitian  ini,  dalam  metode  RAD
terdapat tahapan dalam pengembangan sistem yaitu perancangan  kebutuhan,  prototipe,
pengembangan dan implementasi sistem.
c. Analisis  Data,  proses  yang  dirancang untuk  mengidentifikasi,  memahami, dan  menafsirkan  pola,  tren,  dan hubungan  yang  ada  dalam  data
dengan  tujuan  untuk  menghasilkan informasi  yang  relevan,  membuat kesimpulan, dan membantu pengambilan keputusan. d. Metode COPRAS, pengambilan
keputusan multi-kriteria, yang
digunakan untuk menyelesaikan masalah pengambilan keputusan yang melibatkan banyak kriteria.
e. Output, penggunaan metode COPRAS untuk  sistem  pendukung  keputusan dapat  berupa  rangking  alternatif  atau solusi-solusi yang diurutkan berdasarkan  skor  komposit.  Skor komposit  ini  menunjukkan  penilaian umum dari setiap alternatif berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.
f. Implementasi,  adalah  tahap  dalam siklus  pengembangan  sistem  atau perangkat  lunak  di  mana  solusi  yang telah dirancang diubah menjadi bentuk yang  dapat  digunakan.  Fase  ini mencakup penerapan dan pengaktifan sistem  agar  dapat  digunakan  secara efektif.
g. Kesimpulan,  rangkuman  dari  hasil penelitian.  Ini  menunjukkan  bagian penting  dari  informasi  yang  telah diteliti.
Model  pengembangan  sistem  yang digunakan adalah model Rapid Application Development (RAD) . RAD adalah  sebuah model  proses  perkembangan  perangkat lunak  sekuensial  linier  yang  menekankan siklus perkembangan yang sangat pendek. [14].  Proses  yang  sangat  penting  pada metode  RAD  adalah  yang  berfokus  pada
tahapan  pembangunan  yang  cepat  dan tepat [15].
Definisi  lain  menyatakan  bahwa metode  pengembangan  perangkat  lunak RAD  adalah  metode  yang  menggunakan pendekatan  berorientasi  objek  dalam pengembangan  sistem  yang  mencakup pengembangan  perangkat  dan  perangkat lunak  [16].  Berikut  ialah  4  tahap  metode RAD,  perencanaan  kebutuhan,  desain sistem, pengembangan dan implementasi. [17]. Yang ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Model Rapid Application Development
Sebagai  salah  satu  metode  dalam mengembangkan  perangkat  lunak,  RAD tentu  memiliki  beberapa  kekurangan  dan kelebihan.  Kelebihan  dan  kekurangan dalam  pengembangan  aplikasi  dengan menggunakan metode RAD adalah sebagai berikut:
a. Kelebihan
1) Dapat menggunakan kembali komponen yang ada (reusable object) sebelumnya  sehingga  tidak  perlu membuat dari awal lagi.
2) Integrasi  proses  yang  lebih  cepat dan efektif.
3) Penyesuaian kebutuhan dan
keinginan user menjadi  lebih mudah.
4) Memperkecil kemungkinan kesalahan atau error .
b. Kekurangan
1) Memerlukan  kolaborasi  tim  yang kuat dan memadai.
2) Memerlukan  komitmen  yang  kuat antara pengembang dan
stakeholder.
3) Hanya  cocok  diterapkan  untuk proyek  kecil  dan  memiliki  waktu pengerjaan yang singkat.
4) Hanya  cocok  digunakan  untuk mengembangkan  aplikasi  yang memiliki  fokus  pada  suatu  fitur untuk dijadikan modular terpisah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan  yang  digunakan  pada sistem  pendukung  keputusan  ini  adalah metode  COPRAS.  Metode  COPRAS mengasumsikan ketergantungan langsung dan proporsional antara tingkat signifikansi  dan  kegunaan  alternatif  yang ada dengan adanya kriteria yang bertentangan.  Tahapan  metode  kopra adalah sebagai berikut.
Identifikasi  Alternatif,  Kriteria,  Bobot dan Nilai Kriteria Setiap Alternatif. Tahap pertama  yang  harus  dilakukan  adalah
menentukan alternatif,
kriteria,
menentukan  nilai  setiap  alternatif  dan menentukan  bobot  setiap  kriteria.  Nilai kriteria  setiap  alternatif  diperoleh  dari
hasil  pengumpulan  data  menggunakan kuesioner  seperti  terlihat  pada  Tabel berikut.
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Keterangan A1 Bandarharjo A2 Panggung Lor A3 Tanjung Mas A4 Kuningan A5 Tambakharjo A6 Dadapsari A7 Panggung Kidul A8 Purwosari A9 Plabokan A10 Bulu Lor Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Normalisasi Bobot C1 Pertambangan Bangunan Liar 40 0,13 C2 Kepadatan Bangunan 50 0,16 C3 Bangunan Temporer 30 0,1 C4 Building Coverage 50 0,16 C5 Jarak Antar Bangunan 40 0,13 C6 Kepadatan Penduduk 50 0,16 C7 Pertumbuhan Penduduk 50 0,16 Tabel 3. Data Nilai Kriteria Pertambahan Bangunan Liar (C1)  Tingkat Penilaian  Nilai Sangat Tinggi Sangat Tinggi 50 Tinggi Tinggi 30 Rendah Rendah 20 Kepadatan Bangunan (C2) Tingkat Penilaian Nilai > 100 unit/ha Tinggi 50 80 – 100 unit/ha Sedang 30 < 80 unit/ha Rendah 20 Bangunan Temporer (C3) Tingkat Penilaian Nilai > 50% Tinggi 50 25 – 50% Sedang 30 < 25% Rendah 20 Building Coverage (C4) Tingkat Penilaian Nilai > 70% Tinggi 50
50 - 70% Sedang 30 < 50% Rendah 20 Jarak Antar Bangunan (C5) Tingkat Penilaian Nilai < 1,5 m Rendah 50 1,5 – 3,0 m Sedang 30 > 3,0 m Tinggi 20 Kepadatan Penduduk (C6) Tingkat Penilaian Nilai > 500 jiwa/ha Tinggi 50 400 – 500 jiwa/ha Sedang 30 < 400 jiwa/ha Rendah 20 Pertumbuhan Penduduk (C7) Tingkat Penilaian Nilai > 2,0 % Tinggi 50 1,7 – 2,0 % Sedang 30 < 1,7 % Rendah 20 Tabel 4. Menentukan Nilai Kriteria Setiap Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 30 50 30 50 30 20 30 A2 30 30 30 50 30 20 30 A3 50 50 30 50 30 20 30 A4 30 50 30 50 30 20 50 A5 30 20 50 50 30 20 20 A6 30 50 30 50 20 20 50 A7 50 30 30 50 30 20 50 A8 50 50 50 50 30 20 30 A9 30 50 30 50 20 20 50 A10 50 50 50 30 30 20 50 Total 380  430  360  480  280  200 390

## Normalisasi Matriks
Tahap  kedua  adalah  menghitung normalisasi  matriks.  Tujuan  normalisasi adalah menyatukan setiap elemen matriks sehingga  elemen-elemen  dalam  matriks mempunyai nilai yang seragam.
Perhitungannya dilakukan dengan membagi  nilai  alternatif  setiap  kriteria dengan  nilai  total  setiap  kolom  kriteria. Hasil  normalisasi  matriks  dapat  dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Normalisasi Matriks
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 0.079 0.116 0.083 0.104 0.107 0.100 0.077 A2 0.079 0.070 0.083 0.104 0.107 0.100 0.077 A3 0.132 0.116 0.083 0.104 0.107 0.100 0.077 A4 0.079 0.116 0.083 0.104 0.107 0.100 0.128 A5 0.079 0.047 0.139 0.104 0.107 0.100 0.051
A6 0.079 0.116 0.083 0.104 0.071 0.100 0.128 A7 0.132 0.070 0.083 0.104 0.107 0.100 0.128 A8 0.132 0.116 0.139 0.104 0.107 0.100 0.077 A9 0.079 0.116 0.083 0.104 0.071 0.100 0.128 A10 0.132 0.116 0.139 0.063 0.107 0.100 0.128

## Normalisasi Matriks Tertimbang
Tahap ketiga adalah menghitung nilai normalisasi  tertimbang.  Perhitungannya dilakukan  dengan  mengalikan  hasil
normalisasi  dengan  bobot  yang  telah ditentukan.  Hasil  normalisasi  tertimbang dapat dilihat pada Tabel 6 dibawah ini.
Tabel 6. Hasil Normalisasi Tertimbang Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 0.010 0.019 0.008 0.017 0.014 0.016 0.012 A2 0.010 0.011 0.008 0.017 0.014 0.016 0.012 A3 0.017 0.019 0.008 0.017 0.014 0.016 0.012 A4 0.010 0.019 0.008 0.017 0.014 0.016 0.021 A5 0.010 0.007 0.014 0.017 0.014 0.016 0.008 A6 0.010 0.019 0.008 0.017 0.009 0.016 0.021 A7 0.017 0.011 0.008 0.017 0.014 0.016 0.021 A8 0.017 0.019 0.014 0.017 0.014 0.016 0.012 A9 0.010 0.019 0.008 0.017 0.009 0.016 0.021 A10 0.017 0.019 0.014 0.010 0.014 0.016 0.021

## Menghitung  Nilai  Indeks  Maksimum dan Minimum
Tahap  keempat  adalah  menghitung nilai  indeks  maksimum  dan  minimum. Perhitungannya dilakukan dengan menjumlahkan  nilai  dengan  kriteria manfaat  (S+)  dan  menjumlahkan  nilai dengan kriteria biaya (S-).
S_+=(C2+C5). A_1=0,019+0,014=0,033 A_2=0,011+0,014=0,025 A_3=0,019+0,014=0,033 A_4=0,019+0,014=0,033 A_5=0,007+0,014=0,021 A_6=0,019+0,009=0,028 A_7=0,011+0,014=0,025 A_8=0,019+0,014=0,033 A_9=0,019+0,009=0,028
A_10=0,019+0,014=0,033
S_-=(C1+C3+C4+C6+C7) A_1=0,010+0,008+0,017+0,016+0,012=0,064 A_2=0,010+0,008+0,017+0,016+0,012=0,064 A_3=0,017+0,008+0,017+0,016+0,012=0,070 A_4=0,010+0,008+0,017+0,016+0,021=0,072 A_5=0,010+0,014+0,017+0,016+0,008=0,065 A_6=0,010+0,008+0,017+0,016+0,021=0,072 A_7=0,017+0,008+0,017+0,016+0,021=0,079 A_8=0,017+0,014+0,017+0,016+0,012=0,076 A_9=0,010+0,008+0,017+0,016+0,021=0,072
A_10=0,017+0,014+0,010+0,016+0,021=0,078

## Menghitung Bobot Relatif
Tahap  kelima  adalah  menghitung bobot relatif. Semakin besar nilai Q_i maka semakin  tinggi  prioritas  alternatifnya. Nilai  signifikansi  relatif  suatu  alternatif menunjukkan  tingkat  kepuasan  yang dicapai  alternatif  tersebut.  Alternatif dengan  nilai  signifikansi  relatif  tertinggi
(Q_max)  merupakan  pilihan  terbaik diantara kandidat alternatif. Hasil perhitungan  bobot  relatif  ditunjukkan pada tabel berikut. Tabel 7. Bobot Relatif Setiap Alternatif Alternatif ( 1/𝑆 −𝑖 ) 𝑆 −𝑖 ∑(1/𝑆 −𝑖 ) 𝑚
𝑖=1 A1 15,730 9.003 A2 15,730 9.003 A3 14.202 9,972 A4 13,932 10.165 A5 15,379 9,209 A6 13,932 10.165 A7 12,720 11.134 A8 13.163 10,759 A9 13,932 10.165 A10 12,902 10,977 Total ∑ (1/𝑆 −𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 = 141.624 Tabel 8. Nilai Signifikansi Prioritas Relatif (Qi) Alternatif ∑ 𝑆 −1 𝑚 𝑖=1 𝑆 −𝑖 ∑ (1/𝑆 −𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 𝑆 +𝑖 + ∑ 𝑆 −1 𝑚 𝑖=1 𝑆 −𝑖 ∑ (1/𝑆 −𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 A1 0.079 0.111 A2 0.079 0.104 A3 0.071 0.104 A4 0.070 0.102 A5 0.077 0.098 A6 0.070 0.098 A7 0.064 0.089 A8 0.066 0.099 A9 0.070 0.098 A10 0.065 0.097 Total 𝑄 𝑚𝑎𝑥 = 0.111 Menghitung Utilitas Kuantitatif (Ui )
Tahap  keenam  adalah  menghitung utilitas  kuantitatif  (Ui)  untuk  setiap
alternatif. Hasil perhitungan utilitas secara kuantitatif disajikan pada Tabel 9 di bawah ini. Tabel 9. Hasil Perhitungan Utilitas Kuantitatif (Ui) Alternatif Nilai 𝑈 𝑖 Ranking A1 100 1 A2 93,319 2 A3 93,121 3 A4 91,907 4 A5 88,397 6 A6 87,739 7 A7 79,770 10
A8 88,447 5 A9 87,739 7 A10 87,271 9

## Implementasi Sistem
Implementasi sistem
merupakan tahapan dalam suatu perancangan sistem, tahapan ini dilakukan setelah analisis dan perancangan  sistem  selesai  dilakukan.
Sistem
ini dirancang dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP dan database MySQL. Halaman
pemeringkatan nilai alternatif,  dan  Halaman  Kelola  Data Pengguna  ditunjukkan  pada  Gambar berikut.
Gambar 3.  Halaman Data Hasil Akhir

## Gambar 4. Halaman Data Pengguna

## 4. UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terimakasih kepada Pemerintah Kota Semarang atas
ketersediaanya, bantuan dan fasilitas yang telah diberikan selama penulis melakukan penelitian. Serta dukungan kepada semua pihak yang telah terlibat dalam penelitian
ini,  sehingga  dapat  berjalan  dengan  baik dan lancar .

## 5. KESIMPULAN
Sistem ini dibuat berdasarkan permasalahan yang terjadi dalam lingkungan  sosial  masyarakat  yakni beberapa  permasalahan  yang  diakibatkan
oleh adanya kawasan permukiman kumuh,  sistem  pendukung  keputusan  ini dapat  di  akses  secara  online  dan memerlukan akses pengguna untuk dapat mengakses
sistem ini. https://permukimankumuh.000webhostap p.com/ .  Sistem  pendukung  keputusan  ini dapat  membantu  dalam  menentukan kawasan  permukiman  kumuh  di  Kota Semarang yang memiliki tingkat kekumuhan  tinggi  sehingga  dapat  segera dilakukan penataan ulang terhadap kawasan  tersebut  lebih  cepat  dan  tepat. Diharapkan  sistem  ini  dapat  mencetak laporan dari hasil hitung sistem pendukung keputusan, sistem pendukung keputusan  ini  masih  di  hosting  secara gratis sehingga jika ingin sistem ini mudah ditemukan  maka  harus  hosting  secara berbayar,  sistem  ini  masih  memerlukan penyesuian  terkait  data  kriteria  dan alternatif yang lebih terkini sehingga dapat digunakan dengan lebih akurat.

## 6. REFERENSI
[1]  N. Windyatmoko, I. Ngenget, and M. Musthofa, “Relevansi
Hasil Revitalisasi Kota Semarang Terhadap Penghargaan  Sebagai  Kota  Terbersih
Se- Asia  Tenggara  2020,” J.  Darma Agung ,  vol.  30,  no.  3,  pp.  1158-1181, Dec. 2022.
[2]  G.  P.  Kiswoyo,  H.  Nurcahyanto,  and A.  Harom,  “Proses  Collaborative Governance Dalam Penanganan
Permukiman  Kumuh  Di  Kelurahan
Banjardowo, Kecamatan Genuk, Kota
Semarang,” J.  Public  Policy  Manag. Rev. , vol. 12, no. 2, pp. 9 – 19, Apr. 2023.
[3]  H.  Sitorus,  R.  S.  Astuti,  and  H. Purnaweni,  “Implementasi  Program Kota  Tanpa  Kumuh  (KOTAKU) Dalam Menanggulangi Kawasan Kumuh  di  Kelurahan  Tanjung  Mas Kota  Semarang,” Sawala    J.  Adm. Negara ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  74 – 94,  Jun.
2020.
[4]  Prahasti,  Sapri,  and  F.  H.  Utami,
“Aplikasi  Pelayanan  Antrian  Pasien Menggunakan Metode FCFS Menggunakan  PHP  dan  MySQL,” J. Media Infotama , vol. 18, no. 1, pp. 153 – 160, Apr. 2022.
[5] T.  Rahmasari,  “Perancangan  Sistem Informasi Akuntansi Persediaan
Barang Dagang Pada Toserba Selamat Menggunakan  PHP  Dan  MySQL ,” is Best Account. Inf. Syst. Inf. Technol. Bus. Enterp. this is link OJS us , vol. 4, no. 1, pp. 411 – 425, Jun. 2019.
[6]  M.  Ohyver,  J.  V.  Moniaga,  I. Sungkawa,  B.  E.  Subagyo,  and  I.  A. Chandra,  “The  Comparison  Firebase Realtime  Database  and  MySQL Database
Performance using Wilcoxon Signed- Rank Test,” Procedia Comput.  Sci. ,  vol.  157,  pp.  396 – 405,
Sep. 2019.
[7]  A.  Triayudi,  F.  Nugroho,  A.  G.
Simorangkir, and M. Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penilaian Kinerja Supervisor Menggunakan Metode COPRAS Dengan Pembobotan ROC,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 3, no. 4, pp. 461 – 468, Sep. 2022.
[8] S.  Setiawansyah, “Sistem  Pendukung
Keputusan Rekomendasi Tempat Wisata Menggunakan Metode TOPSIS,” J.  Ilm.  Inform.  dan  Ilmu
Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 54 – 62, Apr. 2022.
[9]  A. Fadilla, A. H. Nasyuha, and V. W. Sari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan
Juru Masak (koki) Menggunakan Metode Complex
Proportional  Assesment  (COPRAS),” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.
9, no. 2, p. 316-327, Apr. 2022.
[10]  S. Hezer, E. Gelmez, and E. Özceylan, “Comparative  analysis  of  TOPSIS, VIKOR  COVID-19  and  COPRAS methods  for  the  Regional  Safety Assessment,” J.  Infect.  Public  Health ,
vol. 14, no. 6, pp. 775 – 786, Jun. 2021.
[11]  J.  Sunadi,  A.  Guci,  and  A.  Tanjung, “Penerapan  Metode  Copras  dalam Pemilihan Kepala Pengendalian Mutu (Head Of Quality Control),” JOSTECH J.  Sci.  Technol. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  187 – 198, Sep. 2023.
[12]  M. Varatharajulu, M. Duraiselvam, M. B.  Kumar,  G.  Jayaprakash,  and  N. Baskar, “Multi criteria decision
making through TOPSIS and
COPRAS  on  drilling  parameters  of magnesium  AZ91,” J.  Magnes.  Alloy. , vol.  10,  no.  10,  pp.  2857 – 2874,  Oct.
2022.
[13]  N. I. Ningrum, A. Azanuddin, and D. Suherdi, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kualitas Getah  Karet  Menggunakan  Metode
COPRAS,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 4, p. 374-383, Jul. 2022.
[14]  K. G. Umar, J. Sabtu, and R. S. Sukur, “Implementasi Metode Rapid Aplication Development (RAD) Dalam  Rancangan  Sistem  Informasi Pelayanan Administrasi Di Kelurahan
Tabam Kota Ternate,” J. Teknoinfo , vol.
16, no. 2, p. 277-290, Jul. 2022.
[15]  D.  Murdiani  and  H.  Hermawan,
“Perbandingan Metode Waterfall dan
RAD (Rapid Application Development)  Pada  Pengembangan Sistem Informasi,” J. Teknol. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 14 – 23, Jun. 2022. [16] I. Musyaffa, “‘RAD (Rapid Application Development) Development Method,’” agus hermanto , 2021. https://agus-
hermanto.com/blog/detail/metode- pengembangan-rad-rapid- application-development
[17]  R.  Arbi,  M.  C.  Utami,  and  Q.  Aini,
“Pemanfaatan  Fuzzy  Logic  dan  Hill Climbing untuk Optimasi Pengelolaan Tempat Pengolahan Sampah  Reduce-Reuse-Recycle  (TPS
3R)  pada  Dinas  Lingkungan  Hidup (DLH) DKI Jakarta,” J. Teknol. Inf. dan
Ilmu  Komput. ,  vol.  8,  no.  6,  pp.  1195- 1204, Nov. 2021.