## SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DAERAH RAWAN BENCANA DENGAN FITUR PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN LOKASI PEMBANGUNAN RUMAH DI KOTA KEFAMENANU
Budiman Baso 1) , Leonard Peter Gelu 2) , Anastasia Kadek Dety Lestari 3)
1-3 Fakultas Pertanian Sains dan Kesehatan, Prodi Teknologi Informasi, Universitas Timor email: budimanbaso@gmail.com , petergelu@unimor.ac.id , anastasiakadek@unimor.ac.id

## Abstract
Kefamenanu  City  is  located  in  East  Nusa  Tenggara  (NTT)  Province,  precisely  in  North  Central  Timor Regency,  this  city  borders  land  directly  with  the  State  of  Timor  Leste.  The  population  density  level  in Kefamenanu city is relatively lower when compared to other regions in NTT, but by looking at the fact that most of the area is dominated by dry land and the increase in population growth rate that always increases every year, then in terms of providing land for housing locations will be a challenge for the TTU Regency Government. Determining the location of houses requires consideration of various aspects such as water availability,  disaster  vulnerability,  public  facilities,  distance  from  trade  centers,  road  conditions, transportation facilities, and land prices. This research aims to develop a Geographic Information System (GIS) that provides information related to disaster-prone areas and is equipped with a Decision Support System (SPK) using the Simple Additive Weighting (SAW) method. SAW method is used to help people in choosing housing locations based on the criteria they have. The results show that this system is effective in providing  information  and  supporting  decision  making  on  housing  locations  that  are  safer  and  more comfortable, and can minimize potential disasters. In conclusion, the proposed system can be a valuable tool for local governments and communities in planning housing development in disaster-prone areas.

## Keywords: GIS, DSS, SAW, Government, Disaster

## 1. PENDAHULUAN
Kota Kefamenanu berada di Provinsi Nusa Tenggara  Timur  (NTT)  tepatnya  di  Kabupaten Timor  Tengah  Utara,  kota  ini  berbatasan  darat langsung  dengan  Negara  Timor  leste.  Tingkat kepadatan penduduk di kota Kefamenanu relatif lebih  rendah  jika  dibandingkan  dengan  daerah lain di NTT, namun dengan melihat fakta bahwa sebagian besar wilayahnya didominasi oleh lahan kering  serta  peningkatan  laju  pertumbuhan penduduk  yang  selalu  meningkat  setiap  tahun, maka  dalam  hal  penyediaan  lahan-lahan  untuk lokasi  perumahan  akan  menjadi  tantangan tersendiri bagi Pemkab TTU [1], [2].
Meskipun  memiliki  tingkat  kepadatan penduduk yang relatif rendah jika dibandingkan dengan  wilayah  lain  di  NTT,  namun  dengan adanya  laju  pertumbuhan  penduduk  yang  setiap tahun  mengalami  peningkatan  [2],  [3],  maka permasalahan  dalam  penyediaan  perumahan
layak  huni  bagi  masyarakat  tentu  saja  menjadi masalah tersendiri bagi Pemkab TTU. Ditambah lagi  jika  mempertimbangkan  data  statistik kebencanaan yang ada.
Memilih rumah tentu saja bukan persoalan yang  sepele.  Dalam  memilih  lokasi  untuk membangun rumah atau memilih lokasi perumahan, banyak aspek yang harus dipertimbangkan,  antara  lain:  ketersediaan  air, potensi kebencanaan di sebuah lokasi, jarak dari pusat  perdagangan,  fasilitas  umum  (kesehatan, pendidikan,  rumah  ibadah  dan  lain),  kondisi jalan,  sarana  transportasi,  harga  tanah  dan  lain sebagainya  [4].  Aspek-aspek  tersebut  menjadi pertimbangan  sebab  tentu  saja  setiap  orang menginginkan  tempat  tinggal  yang  layak  huni, nyaman,  akses  ke  berbagai  hal  mudah  serta potensi kebencanaan yang minimal [5].
Menilik berbagai hal tersebut di atas, maka jika  terdapat  sebuah  layanan  yang  dapat
memberikan  informasi  mengenai  pemetaan daerah  rawan  bencana,  pemetaan  berbagai fasilitas  umum,  pemetaan  lokasi-lokasi  yang disediakan  oleh  Pemda  dan  dilengkapi  dengan fasilitas  yang  dapat  memberikan  rekomendasi lokasi perumahan sesuai kriteria yang dibutuhkan tentu saja akan sangat membantu.
Pengembangan sistem informasi geografis untuk  memetakan  daerah  yang  rentan  terhadap bencana alam, telah dilakukan oleh Dwi Prasetyo dkk  (2022),  adanya  sistem  informasi  geografis pemetaan daerah rawan bencana di Kota Kupang dapat  memberikan  manfaat  bagi  masyarakat dengan menyediakan data tentang lokasi wilayah di  Kota  Kupang  yang  berisiko  terkena  dampak bencana  alam,  termasuk  informasi  tentang  jenis bencana,  lokasi,  gambar  lokasi,  dan  potensi kerusakan  yang  dapat  terjadi  akibat  bencana tersebut [6].
Penelitian  mengenai  Sistem  pendukung keputusan  pembelian  perumahan  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting dilakukan oleh  Nur  Alamsyah  dkk  (2023),  Penelitian  ini bertujuan untuk membantu pengembang perumahan  di  sekitar  kota  Cimahi  dalam memasarkan  produk  perumahan.  Selain  itu, tujuannya  adalah  untuk  menciptakan  sebuah sistem  pendukung  keputusan  pembelian  rumah berbasis  web  menggunakan  metode Simple Additive  Weighting (SAW),  dengan  studi  kasus pada  Bumi  Mulia  Property.  Situs  web  yang dikembangkan  memberikan  pelayanan  yang komprehensif  kepada  konsumen  yang  mencari informasi  tentang  apartemen  yang  ditawarkan. Konsumen  dapat  dengan  mudah  mengakses informasi  harga,  tipe,  denah,  dan  lokasi  rumah yang  tersedia,  serta  menggunakan  fitur  Gmaps untuk navigasi [7].
Adapun  penelitian  Syahrul  Alam  dkk (2023)  membangun  sebuah  sistem  pengambilan keputusan  dalam  mencari  lokasi  tempat  tinggal dengan  memanfaatkan  metode Simple  Additive Weighting . Tujuan dari sistem yang dikembangkan adalah untuk memberikan kemudahan  bagi  konsumen  dalam  mengambil
keputusan  tentang  pilihan  tempat  tinggal berdasarkan kriteria seperti harga, jarak, fasilitas, dan  perkiraan  harga  bahan  makanan.  Hasil  dari studi ini adalah memberikan rekomendasi dalam memilih lokasi tempat tinggal dengan mempertimbangkan kriteria dan bobot menggunakan metode SAW serta menghitungnya dengan  pendekatan  AHP  yang  telah  ditetapkan. Hal ini bertujuan untuk memberikan kemudahan kepada  konsumen  dalam  menentukan  pilihan tempat  tinggal  yang  sesuai  dengan  keinginan mereka [8].
Dengan  mengamati  permasalahan  yang ada  dan  mempelajari  penelitian  terdahulu  yang telah  memberikan  solusi,  maka  diusulkan penelitian untuk mengembangkan sebuah Sistem Informasi  Geografis  Daerah  Rawan  Bencana dengan  Fitur  Pendukung  Keputusan  Penentuan Lokasi  Pembangunan  Rumah  di  Kabupaten Timor  Tengah  Utara,  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengintegrasikan  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) dan Sistem Informasi Geografis  (SIG)  dalam  sebuah  sistem  berbasis Web.  Sistem  informasi  geografis  pemetaan daerah  rawan  bencana  berbasis  website  yang akan  dibangun  diharapkan  dapat  memberikan informasi  yang  lebih  efektif  dibandingkan dengan  sistem  konvensional  yang  berjalan  saat ini.

## 2. METODE PENELITIAN
Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  daerah rawan bencana dengan fitur pendukung keputusan penentuan lokasi pembangunan rumah berbasis website adalah  sebuah  perangkat  lunak yang  dapat  diakses  dan  digunakan  melalui peramban web. Berikut adalah Flowchart Sistem SIGLokasi sistem:
Start Login Admin Berhasil Login Mengelola Data Kriteria dan Sub Kriteria
Mengelola Data Lokasi Mengelola Data Fasilitas Umum
Mengelola Data Rawan Bencana Mengelola Data Admin Selesai Tidak Start Login / Register Pengguna Berhasil Login Input Bobot Preferensi Proses SAW & Hasil Selesai Tidak Beranda Admin Beranda Pengguna Halaman Home SIGLokasi
Gambar 1. Flowchart Sistem SIGLokasi
Tujuan dari sistem ini adalah memberikan aksesibilitas  tinggi  kepada  pengguna,  sehingga mereka  dapat  dengan  mudah  mengakses informasi terkait lokasi aman untuk pembangunan rumah, serta memberikan pendukung  keputusan  dalam  menentukan  lokasi aman  untuk  pembangunan  rumah  dari  berbagai perangkat,  seperti  komputer  atau smartphone. Sistem Informasi Geografis (SIG) daerah rawan bencana  dengan  fitur  pendukung  keputusan berbasis website ini diharapkan mampu membantu masyarakat dalam menentukan lokasi pembangunan rumah di kota Kefamenanu, NTT. Penelitian  ini  akan  dilakukan  dengan  beberapa tahapan  yang  meliputi  pengumpulan  data, pengolahan  data,  dan  pengembangan  sistem berbasis web.
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  tiga metode  utama:  observasi  lapangan,  wawancara, dan  studi  dokumentasi.  Observasi  lapangan
melibatkan  pengamatan  langsung  terhadap kondisi  geografis  dan  potensi  kebencanaan  di wilayah penelitian. Wawancara dilakukan dengan  penduduk  setempat  dan  pihak  terkait, seperti  Pemkab  TTU,  untuk  memperoleh  data tentang  lokasi  rawan  bencana  dan  ketersediaan fasilitas  umum.  Studi  dokumentasi  melibatkan pengumpulan data sekunder dari berbagai sumber seperti laporan pemerintah, jurnal penelitian, dan literatur terkait.
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  dua metode  utama.  Pertama,  analisis  geospasial menggunakan  perangkat  lunak  SIG  untuk menganalisis data geografis yang telah dikumpulkan,  yang  mencakup  pemetaan  daerah rawan bencana dan lokasi fasilitas umum. Kedua, metode Simple  Additive  Weighting (SAW)
digunakan untuk mendukung keputusan penentuan  lokasi  pembangunan  rumah.  Metode SAW  ini  melibatkan  normalisasi  data  dan perhitungan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif  lokasi  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditetapkan.
Penelitian ini melibatkan beberapa tahapan utama. Tahap pertama adalah pengumpulan data melalui  observasi  lapangan,  wawancara,  dan studi dokumentasi. Tahap kedua adalah pengolahan  data  dengan  analisis  geospasial  dan normalisasi  data  menggunakan Simple  Additive Weighting (SAW). Tahap ketiga adalah pengembangan  sistem  berbasis  web,  yang mencakup  desain,  implementasi  SIG,  dan integrasi fitur pendukung keputusan. Selanjutnya, sistem diuji dan dievaluasi untuk menguji kinerja dan validasi data serta hasil analisis. Berdasarkan hasil  uji  coba,  sistem  disempurnakan  untuk memperbaiki fitur dan fungsi. Akhirnya, laporan penelitian  disusun  untuk  mendokumentasikan hasil, rekomendasi, dan kesimpulan.
Dengan metode dan tahapan penelitian ini, diharapkan  pengembangan  SIG  daerah  rawan bencana  dengan  fitur  pendukung  keputusan penentuan  lokasi  pembangunan  rumah  berbasis website dapat memberikan informasi yang akurat
dan  bermanfaat  bagi  masyarakat  di  kota Kefamenanu.

## 2.1.   Sistem Informasi Geografis (SIG)
Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  adalah sistem  yang  dirancang  untuk  mengumpulkan, menyimpan, menganalisis, dan memvisualisasikan  data  geografis  [9].  Data geografis  mencakup  informasi  tentang  lokasi, bentuk  lahan,  objek  geografis,  serta  atribut  dan hubungannya [10], [11]. SIG memungkinkan kita untuk  memahami  dan  menganalisis  informasi dengan mempertimbangkan dimensi spasial atau geografis  [12],  [13].  Penggunaan  dari  Sistem Informasi  Geografis  adalah  sebagai  pemetaan, perencanaan  tata  ruang,  analisis  risiko  bencana, dan  pengambilan  keputusan  berdasarkan  lokasi. Berikut  merupakan  tampilan  Sistem  Informasi Geografis  (SIG)  daerah  rawan  bencana  dalam penelitian ini

## Gambar 2. SIG Daerah Rawan Bencana

## 2.2.   Sistem Pendukung Keputusan
Menurut Ahli yaitu Churchman merumuskan  pengambilan  keputusan  sebagai aktivitas  manajemen  berupa  pemilihan  tindakan dari sekumpulan alternatif yang telah dirumuskan sebelumnya  untuk  memecahkan  masalah  atau suatu  konflik  dalam  manajemen  [14].  Persoalan pengambilan  keputusan,  pada  dasarnya  adalah bentuk  pemilihan  dari  berbagai  alternatif tindakan  yang  mungkin  dipilih  yang  prosesnya melalui  mekanisme  tertentu,  dengan  harapan akan  menghasilkan  sebuah  keputusan  terbaik [14].  Dari  definisi-definisi yang sudah  disajikan di  atas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa keputusan merupakan pemecahan suatu masalah, sedangkan pengambilan keputusan adalah proses pemilihan alternatif-alternatif pemecahan
masalah. Pada penelitian ini sistem pengambilan keputusan  dilakukan  untuk  penentuan  lokasi rumah  di  kabupaten  Timor  Tengah  Utara tepatnya di kota Kefamenanu,

## 2.3.   Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan dalam menyelesaikan masalah Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM) [16],  [17].  MADM  itu  sendiri  merupakan  suatu metode pengambilan keputusan yang mengambil banyak kriteria sebagai dasar dalam pengambilan keputusan.  Metode Simple  Additive  Weighting dikenal  sebagai  metode  dengan  penjumlahan terbobot  [18].  Konsep  dasar  metode Simple Additive Weighting adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada  seluruh  atribut  (MacCrimmon,  1968)  [19].
Metode Simple Additive Weighting membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat dibandingkan  dengan  seluruh  rating  alternatif yang  ada  (Kusumadewi,  2006)  [20].  Proses normalisasi  dilakukan  menggunakan  rumus berikut:
𝑟 𝑖𝑗 =   { 𝑥 𝑖𝑗 max 𝑥 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) min 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) (1)
r ij merupakan rating kinerja yang ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i = 1,2,...,m dan j = 1,2,...,n.
sedangkan untuk menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) digunakan rumus:
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Di mana:
V = koefisien nilai alternatif. w j = bobot (j). r ij = nilai rating kriteria ke-ij. n
= banyaknya kriteria.
Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  Informasi  Geografis  daerah  rawan bencana  dengan  fitur  pendukung  keputusan penentuan  lokasi  pembangunan  rumah  berbasis
website adalah  sebuah  perangkat  lunak  yang dapat  diakses  dan  digunakan  melalui  peramban web.  Tujuan  sistem  ini  adalah  memberikan aksesibilitas  tinggi  kepada  pengguna,  sehingga mereka  dapat  dengan  mudah  mengakses informasi  lokasi  aman  untuk  pembangunan rumah,  serta  memberikan  pendukung  keputusan dalam  menentukan  lokasi  aman  pembangunan rumah dari berbagai perangkat.

## 3.1.   Tampilan Antarmuka Sistem
3.1.1. Antarmuka Beranda Home SIGLokasi Tampilan  Home  SIGLokasi  merupakan Homepage  atau  menu  utama  dari  Sistem Informasi Geografis Berbasis Web daerah rawan bencana  dengan  fitur  pendukung  keputusan penentuan  lokasi  pembangunan  rumah  di kabupaten TTU, khususnya di kota Kefamenanu. Pada menu ini menampilkan beberapa informasi singkat  mengenai  wilayah  di  kabupaten  Timor Tengah Utara.
Gambar 4.  Antarmuka Beranda Home SIGLokasis (1)
Pada  menu Home SIGLokasi  disajikan daftar  lokasi  perumahan  dan  permukiman  yang terdapat  di  kecamatan  Kota  Kefamenanu kabupaten TTU. Daftar perumahan dan permukiman  yang  disajikan  meliputi  Kampung Alor,  Kampung  Bima,  Kampung  Family, Kompleks  BGR,  Kompleks  BTN,  Kompleks Upkasen,  Permukiman  Benpasi,  Permukiman Maubeli,  Perumahan  Biinmaffo  Residence, Perumahan  Sasi  Permai.  Pada  menu Home ini disajikan  juga  informasi  lebih  lanjut  dan  detail mengenai  lokasi  dan  informasi  perumahan  dan permukiman di kota Kefamenanu.
Gambar 5. Antarmuka Beranda Home
SIGLokasis (2)
3.1.2. Antarmuka Dashboard Login
Dashboard Login

## Gambar 6. Antarmuka Login
3.1.3. Antarmuka Dashboard SIGLokasi Admin
Pada  Dashboard  SIGLokasi  Admin  ini terdapat beberapa beranda informasi yang diolah oleh  Admin  diantaranya  adalah  kelola  data kriteria dan sub kriteria, kelola data lokasi, kelola data fasilitas umum, kelola data rawan bencana, dan  kelola  data  admin.    Pada  Dashboard SIGLokasi  ini  menampilkan  peta  geografis kabupaten  TTU  beserta  data  dan  informasi fasilitas  umum,  perumahan  dan  permukiman penduduk  dan  daerah  rawan  bencana. Dengan adanya SIGLokasi dapat  menjadi  alat  untuk meningkatkan kesadaran masyarakat tentang potensi  risiko  bencana  di  sekitar  mereka. Informasi visual yang disajikan melalui peta dapat membantu masyarakat dalam mengidentifikasi daerah rawan dan mengambil langkah-langkah pencegahan.
Gambar 7. Antarmuka Dashboard SIGLokasi Admin
3.1.4. Antarmuka Dashboard SIGLokasi User Pada Dashboard
SIGLokasi User , menampilkan  peta  geografis  kabupaten  TTU beserta  data  dan  informasi  fasilitas  umum, perumahan  dan  permukiman  penduduk  dan daerah  rawan  bencana.  Pada  laman  ini  juga terdapat  fitur  pendukung  keputusan  untuk rekomendasi pemilihan lokasi rumah.
Gambar 8. Antarmuka Dashboard SIGLokasi User User atau Pengguna mendapatkan rekomendasi  lokasi  dengan  memilih  terlebih dahulu  wilayah  kecamatan  yang  diinginkan, kemudian  memasukkan  nilai  bobot  preferensi untuk  setiap  kriteria  dengan  syarat  jumlah  total preferensi  harus  bernilai  100.  Selanjutnya  akan diproses  untuk  mendapatkan  lokasi  yang direkomendasikan oleh sistem.
3.1.5. Antarmuka Dashboard Hasil
Pada  Dashboard  hasil Sistem  ini  akan memberikan rekomendasi lokasi pembangunan  rumah  berdasarkan  analisis data geografis, potensi risiko bencana, jarak dari  fasilitas  umum,  serta  faktor-faktor  lain
yang penting. Ini akan membantu masyarakat memilih  lokasi  yang  aman,  nyaman,  dan sesuai dengan kebutuhan mereka.
Gambar 8. Antarmuka Dashboard Hasil
Berikut ini adalah detail proses perhitungan SPK sehingga dihasilkan rekomendasi lokasi; langkah awal adalah dengan masukkan  nilai  bobot  preferensi  untuk  setiap kriteria.  Jumlah  total  preferensi  harus  bernilai 100, kemudian proses.
a) Bobot kriteria No Kriteria Bobot 1 Kemiringan Lereng 11 2 Ketersediaan Air Bersih 11 3 Kerawanan Banjir 9 4 Aksesibilitas Jalan 12 5 Jarak Dari Pusat Perdagangan 11 6 Fasilitas Umum 13 7 Kepadatan Penduduk 12 8 Harga Per Tanah 21 b) Pembobotan Alternatif
No Kriteria K- 001 K- 002 K- 003 K- 004 K- 005 K- 006 K- 007 K- 008 1 Perumahan Biinmaffo Residence 2 2 2 2 2 1 1 2 2 Kompleks BGR 2 3 3 4 3 1 1 3 3 Kampung Family 2 2 3 4 3 3 1 2 4 Permukima n Benpasi 1 1 2 4 3 3 1 3 5 Kampung Alor 2 2 3 4 4 1 1 4 6 Kampung Bima 2 2 3 4 3 4 1 2
No Kriteria K- 001 K- 002 K- 003 K- 004 K- 005 K- 006 K- 007 K- 008 7 Permukima n Maubeli 2 2 3 4 3 3 1 2 8 Perumahan Sasi Permai 2 2 3 2 3 1 1 1 9 Kompleks Upkasen 2 2 3 4 2 1 1 3 c) Matrix Ternormalisasi 1 0,67 0,67 0,5 0,5 0,25 1 2 1 1 1 1 0,75 0,25 1 3 1 0,67 1 1 0,75 0,75 1 2 0,5 0,33 0,67 1 0,75 0,75 1 3 1 0,67 1 1 1 0,25 1 4 1 0,67 1 1 0,75 0,75 1 2 1 0,67 1 0,5 0,75 0,25 1 1 1 0,67 1 1 0,5 0,25 1 3 1 1 1 0,5 1 0,75 1 3
d) Perhitungan Nilai SAW Setiap Alternatif:
Nilai bobot preferensi pengguna (W) = [ 5   15   15   15   15   10   15   10]
1. Nilai SAW (V) Perumahan Biinmaffo R e siden = (11 x 1) + (11 x 0.67) + (9 x 0.67) + (12 x 0.5) + (11 x 0.5) + (13 x 0.25) + (12 x 1) + (21 x 2)
= 11 + 7.37 + 6.03 + 6 + 5.5 + 3.25 + 12 + 42 = 93.15
2. Nilai SAW (V) Kompleks BGR = (11 x 1) (11 x 1) (9 x 1) (12 x 1) (11 x 0.75) (13 x 0.25) (12 x 1) (21 x 3) = 11+11+9+12+8.2+53.25+12+63 = 129.5
3. Nilai SAW (V) Kampung Family = (11 x 1) (11 x 0.67) (9 x 1) (12 x 1) (11 x 0.75) (13 x 0.75) (12 x 1) (21 x 2)
= 117.379128.259.751242
= 111.37
4. Nilai SAW (V) Permukiman Benpasi = (11 x 0.5) (11 x 0.33) (9 x 0.67) (12 x 1) (11 x 0.75) (13 x 0.75) (12 x 1) (21 x 3) = 5.53.636.03128.259.751263 = 120.16
5. Nilai SAW (V) Kampung Alor = (11 x 1) (11 x 0.67) (9 x 1) (12 x 1) (11 x 1) (13 x 0.25) (12 x 1) (21 x 4)
= 117.37912113.251284
= 149.62
6. Nilai SAW (V) Kampung Bima = (11 x 1) (11 x 0.67) (9 x 1) (12 x 1) (11 x 0.75) (13 x 1) (12 x 1) (21 x 2)
= 117.379128.25131242
= 114.62
7. Nilai SAW (V) Permukiman Maubeli
= (11 x 1) (11 x 0.67) (9 x 1) (12 x 1) (11 x 0.75) (13 x 0.75) (12 x 1) (21 x 2) = 117.379128.259.751242 = 111.37
8. Nilai SAW (V) Perumahan Sasi Permai = (11 x 1) (11 x 0.67) (9 x 1) (12 x 0.5) (11 x 0.75) (13 x 0.25) (12 x 1) (21 x 1)
= 117.37968.253.251221
= 77.87
9. Nilai SAW (V) Kompleks Upkasen = (11 x 1) (11 x 0.67) (9 x 1) (12 x 1) (11 x 0.5) (13 x 0.25) (12 x 1) (21 x 3)
= 117.379125.53.251263
= 123.12

## 10. Nilai SAW (V) Kompleks BTN
= (11 x 1) (11 x 1) (9 x 1) (12 x 0.5) (11 x 1) (13 x 0.75) (12 x 1) (21 x 3)
= 111196119.751263
= 132.75
e) Hasil Rekomendasi:
No Lokasi Nilai SAW 1 Kampung Alor 149,62 2 Kompleks BTN 132,75 3 Kompleks BGR 129,5 4 Kompleks Upkasen 123,12 5 Permukiman Benpasi 120,16 6 Kampung Bima 114,62 7 Kampung Family 111,37 8 Permukiman Maubeli 111,37 9 Perumahan Biinmaffo Residence 93.15 10  Perumahan Sasi Permai 77.87
Dari  perhitungan  di  atas  diperoleh  lokasi sebagai rekomendasi terbaik di semua kecamatan adalah: Kampung Alor dengan Nilai SAW 149,62

## 4. KESIMPULAN
Implementasi  Sistem  Informasi  Geografis (SIG)  berbasis  website  untuk  pemetaan  daerah rawan bencana dengan fitur pendukung keputusan  di  kota  Kefamenanu,  Kabupaten Timor  Tengah  Utara (TTU), menunjukkan  hasil yang  signifikan  dalam  peningkatan  kualitas informasi  dan  pengambilan  keputusan  terkait lokasi  perumahan.  Penelitian  ini  berhasil mengembangkan sistem yang mampu menyediakan  informasi  yang  lebih  akurat  dan terintegrasi  mengenai  daerah  rawan  bencana, fasilitas  umum,  dan  lokasi  yang  sesuai  untuk pembangunan  rumah.  Sistem  ini  memanfaatkan metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)
dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang membantu  masyarakat  dalam  memilih  lokasi perumahan  berdasarkan  kriteria  yang  mereka miliki.
Hasilnya,  masyarakat  dapat  membuat keputusan  yang  lebih  baik,  yang  tidak  hanya mengurangi risiko bencana tetapi juga meningkatkan kualitas hidup dengan akses yang lebih  mudah  ke  fasilitas  umum  dan  layanan penting.  Selain  itu,  SIG  ini  juga  mendukung pemerintah daerah dalam perencanaan tata ruang yang  lebih  efisien  dan  terkoordinasi.  Secara keseluruhan,  penelitian  ini  membuktikan  bahwa penggunaan  SIG  berbasis  website  dengan  fitur pendukung keputusan dapat memberikan manfaat besar dalam konteks perencanaan dan pembangunan  perumahan  di  wilayah  rawan bencana,  serta  meningkatkan  kesejahteraan  dan keamanan masyarakat setempat.

## 5. REFERENSI
[1] BPS  Kabupaten  Timor  Tengah  Utara, “Kecamatan  Kota  Kefamenanu  Dalam Angka 2021.” 2021.
[2] BPS  Kabupaten  Timor  Tengah  Utara, “Timor  Tengah  Utara  dalam  Angka 2022,” BPS  Kabupaten  Timor  Tengah Utara . p. 294, 2022.
[3] P.  N.  T.  T.  D.  A.  2022,  “Provinsi  Nusa Tenggara  Timur  Dalam  Angka  2022,”
Nucl. Phys. , vol. 13, no. 1. pp. 104–116, 1959.
[4] N.  A.  Rahma,  A.  Hardiana,  and  P. Rahayu, “Pemilihan Lokasi Rumah Susun Sederhana  Sewa:  Studi  Kasus  Rusunawa Putri Cempo, Surakarta,” Desa-Kota , vol.
2, no. 2. p. 158, 2020, doi: 10.20961/desa- kota.v2i2.34404.158-174.
[5] R. Diansismita, M. Awaluddin, and A. L. Nugraha,  “Analisis  Potensi  Peruntukan Lahan Apartemen Menggunakan Metode Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process (Studi  Kasus:  Bagian  Wilayah  Kota (BWK)  I  Kota  Semarang).”  2020,  doi:
https://doi.org/10.14710/jgundip.2020.28 978.
[6] D.  Prasetyo,  A.  Y.  Mauko,  and  A.  C.
Kolokota, “Perancangan Sistem Informasi
Geografis  Pemetaan  Wilayah  Rawan
Bencana Alam,” J. Digit , vol. 12, no. 2, p. 123, Nov. 2022, doi: 10.51920/jd.v12i2.289. [7] Nur  Alamsyah,  Erna  Hikmawati,  and Nayunda Nur Fitriyani, “Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Perumahan Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW)  Berbasis Website,” TEMATIK ,  vol.  10,  no.  1,  pp. 90–96, Jun. 2023, doi: 10.38204/tematik.v10i1.1293. [8] S. Alam, B. E. W. Asrul, P. Wahyuningsih,  M.  Akbar,  and  M. Sawawi, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  PENCARIAN  LOKASI TEMPAT TINGGAL MENGGUNAKAN
METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING),” J. IT , vol. 14, no. 1, pp. 1–7, Sep. 2023, doi: 10.37639/jti.v14i1.209.
[9] M.  I.  Sa’ad,  M.  Surahmanto,  M.  R.  P.
Soemari,  K.  K,  and  M.  S.  Mustafa, “Sistem  Informasi  Geografis  (SIG) Pemetaan Kost-Kosan Menggunakan Metode  Formula  Haversine,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) , vol. 4, no. 1. p. 54, 2020, doi: 10.30645/j- sakti.v4i1.187.
[10] R.  Wahyudi  and  T.  Astuti,  “Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  Pemetaan Bencana  Alam  Kabupaten  Banyumas Berbasis Web,” J. Teknol. dan Inf. , vol. 9, no.  1,  pp.  55–65,  Mar.  2019,  doi: 10.34010/jati.v9i1.1448.
[11] S.  S.  Adam,  M.  G.  Rindarjono,  and  P. Karyanto,  “Sistem  Informasi  Geografi untuk  Zonasi  Kerentanan  Kebakaran Lahan  dan  Hutan  di  Kecamatan  Malifut, Halmahera  Utara,” J.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 5, pp. 559–566, Oct. 2019, doi: 10.25126/jtiik.2019651674. [12] B. Ramadan, “Perancangan  Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk Pemetaan  dan  Analisis  Data  Bencana Alam di Daerah XYZ.” 2023. [13] S.  Hasanah,  “Rancang  Bangun  Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk Pemetaan  dan  Analisis  Data  Bencana Alam di Daerah XYZ.” 2023.
[14] H.  Lahuddin,  “Rancangan  Sistem
Pendukung Keputusan
Penentuan
Penerima Bantuan Program Pemerintah,” ILKOM  Jurnal  Ilmiah ,  vol.  8,  no.  1.  pp. 63–68, 2016, doi: 10.33096/ilkom.v8i1.24.63-68. [15] O.  N.  Giawa  and  M.  Sagala,  “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting.” 2019.
[16] L.  Utari  and  R.  Agustriani,  “Penerapan Metode  Simple  Additive  Weighting Untuk  Merekomendasikan  Penentuan Supplier Bahan Baku Kertas,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 9, no. 1, pp. 43–52, Sep. 2019, doi: 10.36350/jbs.v9i1.3.
[17] L.  Utari  and  R.  Agustriani,  “Penerapan Metode  Simple  Additive  Weighting Untuk  Merekomendasikan  Penentuan Supplier Bahan Baku Kertas,” Teknois  J.
Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 9, no. 1,
pp. 43–52, Sep. 2019, doi: 10.36350/jbs.v9i1.3. [18] Sihombing,  N.N.,  Aldisa,  R.T.  and Simatupang, Y.P., 2024. Sistem
Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Pada  Siswa  Magang  dengan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW). Bulletin  of  Computer  Science  Research, 4(2), pp.155-161.
[19] Supriyadi,  D.,  2024.  Penerapan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) Dalam SPK Pencarian Perumahan Residence. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, 4(4), pp.2307- 2317.
[20] Rahmayana, E., 2024. Penerapan Metode
Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dan
Rank  Order  Centroid  Dalam  Analisis Kinerja  Pegawai  Honorer.  Resolusi: Rekayasa Teknik Informatika dan
Informasi, 4(5), pp.494-501.