## Journal of Information System Research (JOSH)

## Penerapan Kombinasi Metode AHP dan ARAS Untuk Menentukan Perusahaan Pengembang Perumahan Terbaik
M. Ari Prayogo
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Mulia, Balikpapan Jl. Letjend. TNI. Z.A Maulani No. 9 Damai, Bahagia, Kec. Balikpapan Kota, Kota Balikpapan, Kalimantan Timur, Indonesia Email: mprayogo@universitasmulia.ac.id Email Penulis Korespondensi: mprayogo@universitasmulia.ac.id Submitted: 03/06/2024; Accepted: 22/07/2024; Published: 24/07/2024
Abstrak −Perumahan adalah kumpulan rumah yang dibangun dalam satu wilayah tertentu dan seringkali  identik dengan tempat tinggal bagi individu atau keluarga. Permasalahan yang terdapat dalam penelitian ini adalah dalam proses memilih perusahaan pengembang  perumahan  masih  ada  yang  belum  tepat.  Pemilihan  pengembang  perumahan  yang  kurang  tepat  dapat mengakibatkan pembelian rumah yang tidak sesuai dengan harapan. Maka dari itu dalam  memilih perusahaan pengembang perumahan adalah keputusan penting dalam membeli rumah. Tujuan penelitan ini adalah menerapkan kombinasi metode AHP dan ARAS untuk menentukan perusahaan pengembang perumahan mana yang terbaik saat memilih perusahahaan pengembang perumahan.terdapat beberapa hal penting yang perlu diperhatikan dalam memlih pengembang perumahan. Oleh karena itu pada penelitian  ini  terdapat  parameter  kriteria  yang  digunakan  dalam  menentukan  perusahaan  pengembang  perumahan  terbaik. Adadapun kriteria yang digunakan terdiri dari harga, kualitas, waktu pengerjaan, pelayanan, dan kepuasan. Dari 5 kriteria yang digunakan  sebagai  dasar  penilaian  dalam  memilih  perusahaan  pengembang  perumahan  terbaik.  Hasil  penerapan  kombinasi metode AHP dan ARAS, bahwa dari 5 alternatif terdapat perusahaan dengan nilai K i terbesar 0,780 yaitu PT. Ria Bakti sebagai perusahaan pengembang perumahan terbaik. Dari hasil yang didapatkan maka dengan adanya penelitian ini dapat memberikan solusi dari permasalahan memilih perusahaan pengembang perumahan terbaik, sehingga ke depannya terhindar dari penyesalan dalam membeli hunian perumahan.
Kata Kunci: Perusahaan; Pengembang; Perumahan; AHP; ARAS
Abstract −Housing is a collection of houses built in a certain area and is often identical to where an individual or family lives. The problem in this research is that in selecting a housing development company there are still things that are not quite right. Choosing  the  wrong  housing  developer  can  result  in  the  purchase  of  a  house  that  does  not  meet  expectations.  Therefore, choosing a housing development company is an important decision when buying a house. The aim of this research is to apply a combination of AHP and ARAS methods to determine which housing development company is the best in choosing a housing development company. There are several important things to pay attention to when choosing a housing developer. Therefore, in this research there are criteria  parameters used in determining the best housing development company.  The criteria used consist of price, quality, processing time, service and satisfaction. These five criteria are used as the basis for assessment in choosing the best housing development company. The results of applying the combination of the AHP and ARAS methods show that of the 5 alternatives there is a company with the largest Ki value of 0.780, namely PT. Ria Bakti as the best housing development  company.  From  the  results obtained,  this  research  can  provide  a  solution  to  the  problem  of  choosing  the best housing development company, so that in the future you can avoid regrets when buying housing.
Keywords : Company; Developer; Housing Area; AHP; ARAS

## 1. PENDAHULUAN
Perumahan  adalah  kumpulan  rumah  yang  dibangun  dalam  satu  wilayah  tertentu  dan  seringkali  identik  dengan tempat tinggal bagi individu atau keluarga. Perumahan juga salah satu sektor yang sangat penting karena berkaitan langsung  dengan  kebutuhan  dasar  manusia  akan  tempat  tinggal  [1].  Dengan  populasi  manusia  yang  terus bertambah  memungkinkan  untuk  seseorang  memiliki  hunian  di  sebuah  perumahan  [2]. Memilih  perusahaan pengembang  perumahan  yang  tepat  adalah  langkah  krusial  untuk  memastikan  bahwa  seseorang  mendapatkan hunian yang berkualitas, aman, dan sesuai dengan kebutuhan.
Permasalahan  yang  terdapat  dalam  penelitian  ini  yakni  dalam  proses  memilih  perusahaan  pengembang perumahan  masih  ada  yang  belum  tepat.  Pemilihan  pengembang  perumahan  yang  kurang  tepat  dapat mengakibatkan pembelian rumah yang tidak sesuai dengan harapan. Memilih perusahaan pengembang perumahan terbaik  adalah  langkah  penting  yang  harus  dilakukan  dalam  menentukan  hunian,  sehingga  dapat  memperoleh rumah  berkualitas  sesuai  dengan  harapan.  Oleh  karena  itu,  penting  bagi  seseorang  untuk  memilih  perusahaan pengembang perumahan dengan tepat [3]. Berdasarkan penjelasan sebelumnya, permasalahan dalam penelitian ini adalah belum adanya sistem pendukung keputusan yang menggunakan kombinasi metode AHP dan ARAS untuk menentukan  perusahaan  pengembang  perumahan  terbaik.  Banyak  yang  hanya  tergoda  dengan  penawaran  dari perusahaan pengembang tanpa melakukan seleksi untuk menentukan perusahaan pengembang perumahan terbaik di antara yang lain. Tanpa filter tersebut, keputusan ini bisa berakibat pada pembelian perumahan yang tidak sesuai karena tidak mempertimbangkan berbagai faktor yang relevan seperti kriteria yang digunakan sebagai parameter penilai perusahaan tersebut.
Adapun  beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  menggabungkan  metode  AHP  dan  ARAS  yang  telah diimplementasikan  untuk  menilai  karyawan  terbaik  pada  perusahaan  dengan  menggunakan  5  kriteria  penilaian yakni  kemampuan,  inisiatif,  disiplin,  kinerja,  tanggung  jawab,  kehadiran,  komunikasi,  dan  sikap,  adapun  hasil

## Journal of Information System Research (JOSH)
yang  didapat  pada  penelitian  ini  yakni  memberikan  rata-rata  tingkat  kompatibilitas  yang  cukup  tinggi  [4]. Kemudian  ada  juga  yang  menerapkan  kombinasi  metode  tersebut  untuk  pemilihan  guru  terbaik,  dengan  tujuan adanya penerapan  metode AHP dan  ARAS dapat  memberikan proses seleksi guru secara obyektif dan selektif, pada  penelitian  ini  mendapatkan  hasil  berupa  kedua  metode  tersebut  dapat  mampu  memberikan  proses  seleksi guru yang selektif dan kredibel [5]. Selanjutnya adapula penelitian yang menerapkan kombinasi metode AHP dan ARAS pada pemberian kredit nasabah pada PT. Bank Sulselbar Makassar dengan 5 kriteria penilian, dengan hasil penelitian bahwa kedua metode tersebut  memudahkan suatu pemgambilan keputusan pemberian kredit nasabah dengan tingkat kesesuaian yang baik [6]. Terdapat juga penelitian  yang menggunakan metode AHP dan ARAS untuk  penyortiran  item  dengan  hasil  bahwa  penelitian  ini  sangat  berkontribusi  untuk  penyortiran  dengan menggunakan metode AHP dan ARAS dalam penerapannya [7]. Adapun penelitiam yang menggunakan metode AHP dan ARAS selanjutnya yakni untuk pemilihan perusahaan pemasok material pelat, dengan hasil kesimpulan bahwa kedua metode tersebut dapat meningkatkan objektivitas dalam memilih pemasok bahan pelat terbaik [8].
Alasan  menggunakan  kombinasi  dari  kedua  metode  tersebut  dalam  menentukan  perusahaan  perumahan terbaik,  yakni  untuk  metode  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  bisa  mengukur  tingkatan  kosistensi  nilai pembobotan  buat  kriteria  yang  bersumber  pada  evaluasi  oleh  responden  terlebih  dahulu  [9].  Selanjutnya pemakaian metode Additive Ratio Assessment (ARAS) karena metode ini mempunyai nilai kajian validasi yang sangat baik 9][12]. Keunggulan lain metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dibanding dengan metode MCDA lainnya,  ialah  pada  peningkatan  dalam  pemrosesan  data  [9][13].  Jadi  di  penelitian  ini  menerapkan  kombinasi metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dan metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dalam menentukan perusahaan pengembang perumahan terbaik [9][14]. Pemakaian kedua metode ini sangatlah sesuai diterapkankan, mengingat banyaknya kelebihan yang dipunyai metode tersebut sehingga sesuai digunakan pada studi penelitian ini [9][15].
Pada  penelitian  ini  bertujuan menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menerapkan  kombinasi metode  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  juga    metode  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  untuk menentukan  perusahaan  pengembang  perumahan  terbaik.  Dengan  melakukan  pengambilan  data  di  setiap perusahaan pengembang  tersebut  untuk nanti datanya diolah. Adapun  manfaat  yang didapat pada penelitian ini berupa  masukan  terhadap  seseorang  dalam  memilih  perusahaan  pengembang  perumahan  supaya  tidak  adanya penyesalan di kemudian hari setelah membeli perumahan tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  terdiri  dari  alur  tahapan  untuk  menentukan  perusahaan  pengembang  perumahan  terbaik menggunakan kombinasi metode AHP dan ARAS yang dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
Berdasarkan pada Gambar 1, penelitian ini memiliki beberapa tahapan yang digunakan sebagai acuan dalam melaksanakan  penelitian.  Tahapan  penelitian  tersebut  disajikan  dalam  bentuk  diagram  alur  penelitian  yang dijelaskan sebagai berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 1.  Studi Literatur
Studi  Literatur  merupakan  kegiatan  yang  digunakan  untuk  mencari beberapa referensi  dalam  melaksanakan penelitian. Kegiatan studi literatur dilakukan dengan cara mencari beberapa sumber penelitian berupa jurnal nasional  maupun  internasional,  prosiding,  dan  buku  yang  relevan  dengan  topik  penelitian  ini.  Hasil  yang didapatkan dari kegiatan studi literatur ini berupa penjelasan metode AHP dan ARAS serta kriteria parameter yang digunakan dalam penentuan perusahaan pengembang perumahan terbaik. Studi literatur ini hal yang baik dilakukan agar memeberikan dasar yang kokoh pada penelitian.
2.  Pengumpulan Data Pengumpulan data adalah langkah penting dalam proses penelitian sehingga menjadi masukan data mana yang akan  diolah  kemudian.  Data  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian  ini  berupa  data  kriteria  yang  digunakan sebagai  acuan  dalam  memilih  alternatif  perusahaan.  Adapun  data  kriteria  yang  digunakan  yakni:  harga, kualitas, waktu pengerjaan, pelayanan, dan kepuasan.
3.  Pengolahan Data
Data yang telah diambil dari pengumpulan data kemudian diolah berdasarkan data kriteria dari setiap altenatif perusahaan. Adapun teknik analisis data yang digunakan pada penelitian ini dan merupakan salah satu metode dari Multiple Criteria Decision Making (MCDM) yakni menggunakan kombinasi metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dengan melakukan penilaian bobot skor terhadap setiap atribut kriteria. Kemudian dilanjutkan dengan metode Additive Ratio Assessment (ARAS). Penilaian yang digunakan untuk menilai sumua kriteria jika  dijumlahkan  adalah  berjumlah  1.  Penentuan  nilai  bobot  pada  kriteria  digunakan  sebagai  acuan  dalam pengambilan keputusan, melalui kriteria-kriteria tersebut telah ditentukan nilai bobotnya terlebih dahulu.
4.  Hasil Perangkingan Perusahaan
Kegiatan  terakhir  pada  penelitian  ini  ialah  berupa  hasil  perngkingan  alternatif  perusahaan  pengembang perumahan terbaik berdasarkan penerapan kombinasi metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dan  Additive Ratio Assessment (ARAS).

## 2.2 Analytic Hierarchy Process (AHP)
Metode AHP merupakan salah satu dari metode sistem pengambil keputusan atau Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang sangat umum ditemui pada bidang Decision Support System (DSS) dalam beberapa penelitian  [9]. Pelopor metode AHP pertama kali oleh adalah Thomas L. Satty pada tahun 1990an. Kemudian mulai tahun 1990- an dan seterusnya, dilakukan penelitian lebih lanjut berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya [10]. Kelebihan metode AHP adalah dapat digunakan untuk mengidentifikasi kriteria dan alternatif yang berkaitan dengan objek studi kasus dalam suatu penelitian [10]. Serta juga dapat memberikan panduan logis untuk menentukan ambang batas kepentingan setiap kriteria. Mengenai penggunaan metode AHP untuk tahapannya sebagai berikut [11]: a. Penyusunan Hierarki
Gambar 2. Struktur Hierarki
b. Membentuk Matriks Pairwise Comparisons
c. Normalisasi Matriks Pairwise Comparisons
d. Menjumlahkan Nilai Matriks Setiap Kolom
e. Menentukan Nilai Prioritas Kriteria
f. Menentukan lamda maks atau eigen vektor dengan menggunakan persamaan rumus
λ maks = ∑λ n (1)
g. Menentukan Consistency Index (CI) dengan menggunakan persamaan rumus:
CI = (λ maks − n) n−1

## Journal of Information System Research (JOSH)
h. Menentukan Consistency Ratio (CR) dengan menggunakan persamaan rumus:
CR = CI RI (3)

## 2.3 Additive Ratio Assessment (ARAS)
Metode ARAS digunakan untuk menganalisis dan memberikan referensi pedoman terhadap setiap alternatif yang akan diuji [16] [17]. Selanjutnya masing-masing alternatif tersebut mempunyai beberapa kriteria yang kemudian dijadikan referensi pedoman dalam analisis hitungan dengan metode ARAS [18][19]. Metode ARAS mempunyai potensi yang baik untuk diterapkan dalam pengambil keputusan [20][21]. Karena metode ini menawarkan langkah- langkah yang sangat metodologis untuk mengembangkan suatu pengambil keputusan [22][23]. Adapun tahapan- tahapan dalam proses analisis perhitungan dengan menggunakan metode ARAS yaitu sebagai berikut [24][25]: a. Membentuk Matriks
X =
[ x o1 ⋯ x oj ⋯ x on ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ x i1 ⋯ x ij ⋯ x in ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ x m1 ⋯ x mj ⋯ x mn ]
;    ( i  =   o, m ;  j = 1, n ) (4)
b. Normalisasi Matriks
Jika kriteria bernilai Cost/Min mengikuti persamaan rumus (5):
Tahap 1 x ij ∗ = 1 xij ;   dan Tahap 2 x ij = xij ∗ ∑ xij ∗ m i=0 (5)
Jika kriteria bernilai Benefit/Max mengikuti persamaan rumus (6):
x ij = xij ∑ xij m i=0 (6)
c. Perkalian Bobot
∑ w j = 1 n j=1
(7)
x̂ ij =   x ij w j ;      i  =   o, m
(8)
d. Nilai Optimalisasi
S i =   ∑ x̂ ij n j=1 ;      i  =   o, m
(9)
e. Perangkingan Alternatif
K i = Si So ;      i  =   o, m (10)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Kriteria yang digunakan
Pada bagian penilaian bobot (w j ) hasil kriteria tersebut dilakukan oleh seorang responden sebelumnya yang mana menilai antara kriteria satu dengan kriteria lainnya sehingga dapat menentukan tingkat kepentingan antar kriteria satu sama lain [26]. Responden tersebut sebelumnya mengisi lembar kuesioner penilaian bobot setiap kriteria yang kemudian penilaian tersebut dimasukan ke dalam analisis perhitungan metode AHP [27]. Masing-masing kriteria yang digunakan menggunakan metode AHP tersebut jika dijumlahkan semua atau totalnya bernilai 1 (satu) dari semua kriteria [28]. Untuk hasil implentasinya dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria yang digunakan untuk menentukan perusahaan pengembang perumahan terbaik
Pada babel 1 menjabarkan beberapa nama kriteria yang digunakan untuk menilai alternatif perusahaan yang terbaik. Adapun jumlah kriteria yang digunakan pada penelitian ini yang terdiri dari 5 kriteria. Jika dijumlahkan
No. Nama Kriteria
Satuan Tipe Bobot (w j = 1 ) C1 Harga Rp. Cost/Min 0,20 C2 Kualitas - Benefit/Max 0,25 C3 Waktu Pengerjaan Bulan Benefit/Max 0,16 C4 Pelayanan - Benefit/Max 0,20 C5 Kepuasan Testimonial Benefit/Max 0,19

## Journal of Information System Research (JOSH)
semua penilaian bobot (w j ) kriteria berjumlah 1. Serta ada pula konversi ke nilai angka dari 5 kriteria tersebut yang digunakan untuk memudahkan proses perhitungan. Dapat dilihat pada tabel 2 sampai dengan tabel 6. a. Harga (C1), untuk rinciannya terdapat pada tabel 2.
Tabel 2. Penyamaan konversi nilai kriteria harga
Harga (Rp.) Nilai Angka 120.000.000 - 170.000.000 1 171.000.000 - 250.000.000 2 251.000.000 - 350.000.000 3 351.000.000 - 450.000.000 4 > 450.000.000 5
b. Kualitas bangunan (C2), untuk rinciannya terdapat pada tabel 3.
Tabel 3 . Penyamaan konversi nilai kriteria kualitas bagunan
Kualitas Bagunan Nilai Angka Sangat Jelek 1 Jelek 2 Biasa 3 Bagus 4 Sangat Bagus 5
c. Waktu pengerjaan (C3), untuk rinciannya terdapat pada tabel 4.
Tabel 4. Penyamaan konversi nilai kriteria waktu pengerjaan
Waktu Pengerjaan (Bulan) Nilai Angka ≥ 12 1 9 - 11 2 6 - 8 3 4 - 6 4 ≤ 3 5
d. Pelayanan (C4), untuk rinciannya terdapat pada tabel 5.
Tabel 5. Penyamaan konversi nilai kriteria pelayanan
Pelayanan Nilai Angka Sangat Tidak Ramah 1 Tidak Ramah 2 Cukup 3 Ramah 4 Sangat Ramah 5
e. Kepuasan (C5), untuk rinciannya terdapat pada tabel 6.
Tabel 6. Penyamaan konversi nilai kriteria kepuasan
Kepuasan Nilai Angka Sangat Tidak Baik 1 Tidak Baik 2 Netral 3 Baik 4 Sangat Baik 5

## 3.2 Data Alternatif Perusahaan
Tabel 7. Data perusahaan pengembang perumahan N o Perusahaan Kriteria Penilaian C1 C2 C3 C4 C5 Harga (Rp.) Kualitas Waktu Pengerjaan (bulan) Pelayana n Kepuasan (testimonial) A 1 PT. Indo Jaya Mandiri 455.000. 000 Sangat Bagus 9 Sangat Ramah Sangat Baik

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1076−1084 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5263
N o Perusahaan Kriteria Penilaian C1 C2 C3 C4 C5 Harga (Rp.) Kualitas Waktu Pengerjaan (bulan) Pelayana n Kepuasan (testimonial) A 2 PT. Abyudaya Pratama Indonesia 380.000. 000 Biasa 4 Sangat Ramah Baik A 3 PT. Ria Bakti 245.000. 000 Sangat Bagus 4 Ramah Sangat Baik A 4 PT. Sigma Abadi 310.000. 000 Sangat Bagus 5 Cukup Baik A 5 PT. Coenindo 190.000. 000 Bagus 2 Ramah Baik
Pada tabel 7 merupakan data yang dikumpulkan dari setiap perusahaan. Nantinya data tersebut dianalisis menggunakan kombinasi metode AHP dan ARAS untuk menentukan perusahaan pengembang perumahan terbaik.

## 3.3 Penerapan Metode AHP
Metode  AHP  digunakan  untuk  menganalisis  antara  satu  kriteria  dengan  kriteria  lain  atau  tingkat  kepentingan kriteria. Kriteria yang digunakan pada studi kasus pemilihan perusahaan pengembang perumahan menggunakan 5 kriteria yang terdiri kriteria harga, kualitas, waktu pengerjaan, pelayanan, dan kepuasan.

## 3.3.1   Membentuk Matriks
Tahapan pertama yakni membentuk matriks pairwise comparison atau matriks perbandingan berpasangan menilai antar  masing-masing  kriteria  yang  dilakukan  oleh  responden  untuk  menilai  kriteria  tersebut.  Untuk  hasil penerapannya dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Matrik Pairwise Comparison Kriteria Harga  Kualitas Waktu Pengerjaan Pelayanan  Kepuasan Harga 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Kualitas 1,00 1,00 3,00 1,00 1,00 Waktu Pengerjaan 1,00 0,33 1,00 1,00 1,00 Pelayanan 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Kepuasan 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Total 5,00 4,33 7,00 5,00 5,00

## 3.3.2   Normalisasi Matriks
Normalisasi  matriks  adalah  hasil  yang  didapat  dari  pembobotan  data  kriteria  yang  dinilai  oleh  responden sebelumnya,  kemudian  dimasukkan  ke  dalam  matriks  setelah  itu  dibagi  dengan  jumlah  masing-masing  kolom kriteria  tersebut.  kemudian  dilanjutkan  dengan  mencari  nilai  dari  eigen  vektor  atau  lamda  maks ( λ maks ) menggunakan  persamaan  rumus  (1),  Consistency  Index  (CI)  menggunakan  persamaan  rumus  (2),  dan  yang terakhir  Consistency  Ratio  (CR)  untuk  mengukur  tingkat  kosistensi  responden  dalam  menilai  kriteria menggunakan persamaan rumus (3). Untuk hasilnya sendiri dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Normalisasi matriks kriteria
KRITERIA K1 K2 K3 K4 K5 Jumlah Nilai Prioritas Kriteria K1 0,20 0,23 0,14 0,20 0,20 0,97 0,20 K2 0,20 0,23 0,43 0,20 0,20 1,26 0,25 K3 0,20 0,08 0,14 0,20 0,20 0,82 0,16 K4 0,20 0,23 0,14 0,20 0,20 0,97 0,20 K5 0,20 0,23 0,14 0,20 0,20 0,97 0,19 𝛌 𝐦𝐚𝐤𝐬 5,151 CI 0,038 RI (5) 1,12 CR 0,034

## 3.4 Penerapan metode ARAS
Pada  tahapan  ini  merupakan  kelanjutan  dari  hasil  data  perusahaan  dirubah  lagi  menjadi  nilai  angka  untuk memudahkan  proses  perhitungan  [29][30].  Pada  bagian  akhir  berisi  hasil  perangkingan  alternatif  perusahaan pengembang perumahan berdasarkan nilai terbesar. Untuk tahapan metode ARAS sebagai berikut.

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 3.4.1   Membentuk Matriks
Pada tahapan ini yaitu menyamakan konversi menjadi nilai angka 1 sampai 5 sekaligus membentuk matriks untuk memudahkan proses perhitungan. Kenapa dilakukan hal tersebut, karena mudahkan proses analisis menggunakan metode ARAS. Untuk hasil penerapan dari persamaan rumus (4) dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Penyamaan konversi ke nilai angka ( membentuk matriks)
No Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 cost benefit benefit benefit benefit Harga (Rp.) Kualitas Waktu Pengerjaan (Bulan) Pelayanan Kepuasan (Testimonial) 0,20 0,25 0,16 0,20 0,19 A0 Optimal 1 5 5 5 5 A1 PT. Indo Jaya Mandiri 5 5 2 5 5 A2 PT. Abyudaya Pratama Indonesia 4 3 4 5 4 A3 PT. Ria Bakti 2 5 4 4 5 A4 PT. Sigma Abadi 3 5 4 3 4 A5 PT. Coenindo 2 4 5 4 4

## 3.4.2  Normalisasi Matriks
Normalisasi matriks ialah merupakan tahapan setelah membentuk matriks. Pada tahapan normalisasi matriks ini menggunakan persamaan rumus (5) dan persamaan rumus (6). Berikut ini merupakan hasil menyamakan nilai cost ke benefit (reverse) dapat dilihat di tabel 11.
Tabel 11. menyamakan nilai cost ke benefit (reverse).
No Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 cost benefit benefit benefit benefit Harga (Rp.) Kualitas Waktu Pengerjaan (Bulan) Pelayanan Kepuasan (Testimonial) 0,20 0,25 0,16 0,20 0,19 A0 Optimal 1 5 5 5 5 A1 PT. Indo Jaya Mandiri 0,200 5 2 5 5 A2 PT. Abyudaya Pratama Indonesia 0,250 3 4 5 4 A3 PT. Ria Bakti 0,500 5 4 4 5 A4 PT. Sigma Abadi 0,333 5 4 3 4 A5 PT. Coenindo 0,500 4 5 4 4 Total 2,783 27 24 26 27 Tabel 12. Normalisasi matriks
No Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 cost benefit benefit benefit benefit Harga (Rp.) Kualitas Waktu Pengerjaan (Bulan) Pelayanan Kepuasan (Testimonial) 0,20 0,25 0,16 0,20 0,19 A0 Optimal 0,359 0,185 0,208 0,192 0,185 A1 PT. Indo Jaya Mandiri 0,072 0,185 0,083 0,192 0,185 A2 PT. Abyudaya Pratama Indonesia 0,090 0,111 0,167 0,192 0,148 A3 PT. Ria Bakti 0,180 0,185 0,167 0,154 0,185 A4 PT. Sigma Abadi 0,120 0,185 0,167 0,115 0,148 A5 PT. Coenindo 0,180 0,148 0,208 0,154 0,148

## 3.4.3   Perkalian Bobot
Pada penilaian bobot kriteria (wj) bernilai 1 jika dijumlahkan semua dengan menggunakan persamaan rumus (7). Untuk penilaian bobot kriteria (wj) sebelumnya diinilai dari responden lalu dimasukan ke metode AHP kemudian dilanjujutkan  metode  ARAS.  Sedangkan  untuk  impementasi  persamaan  rumus  (8)  untuk  mengalikan  hasil normalisasi dengan penilaian bobot kriteria (wj). Untuk hasilnya dapat dilihat pada tabel 13.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1076−1084 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5263
Tabel 13. Perkalian bobot
No Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 cost benefit benefit benefit benefit Harga (Rp.) Kualitas Waktu Pengerjaan (Bulan) Pelayanan Kepuasan (Testimonial) A0 Optimal 0,070 0,047 0,034 0,037 0,036 A1 PT. Indo Jaya Mandiri 0,014 0,047 0,014 0,037 0,036 A2 PT. Abyudaya Pratama Indonesia 0,017 0,028 0,027 0,037 0,029 A3 PT. Ria Bakti 0,035 0,047 0,027 0,030 0,036 A4 PT. Sigma Abadi 0,023 0,047 0,027 0,022 0,029 A5 PT. Coenindo 0,035 0,037 0,034 0,030 0,029

## 3.4.4  Nilai Optimalisasi
Pada nilai optimalisasi ini menggunakan persamaan rumus (9) dengan menjumlahkan kolom semua kriteria setiap alternatif. Untuk hasilnya sendiri dapat dilihat pada tabel 14.
Tabel 14. Nilai optimalisasi No Alternatif Si A0 Optimal 0,224 A1 PT. Indo Jaya Mandiri 0,148 A2 PT. Abyudaya Pratama Indonesia 0,139 A3 PT. Ria Bakti 0,175 A4 PT. Sigma Abadi 0,149 A5 PT. Coenindo 0,165

## 3.4.5   Perangkingan Alternatif
Pada  tahapan  akhir  analisis  menggunakan  metode  ARAS  yakni  menentukan  peringkat  rangking  terbaik  dari alternatif  perusahaan  pengembang  perumahan  berdasarkan  nilai  Ki  tertinggi  hingga  yang  terendah  dengan menerapkan  persamaan  rumus  (10)  yakni  membagi  nilai  alternatif  dengan  nilai  optimlisasi  (A0),  hal  tersebut dilakukan agar mendapatkan hasil perangkingan yang terdapat di tabel 15.
Tabel 15. Perangkingan Alternatif
No Alternatif Ki Rangking A3 PT. Ria Bakti 0,780 1 A5 PT. Coenindo 0,737 2 A4 PT. Sigma Abadi 0,663 3 A1 PT. Indo Jaya Mandiri 0,659 4 A2 PT. Abyudaya Pratama Indonesia 0,620 7

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  sebelumnya,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  penerapan  kombinasi metode  AHP  dan  ARAS  dapat  membantu  menentukan  alternatif  perusahaan  pengembang  perumahan  terbaik diantara beberapa pilihan alaternatif yang ada. Terdapat 5 kriteria yang digunakan untuk menilai setiap altenatif perusahaan pengembang perumahan tersebut yakni harga, kualitas, waktu pengerjaan, pelayanan, dan kepuasan. Dari penerapan kombinasi metode AHP dan ARAS, maka didapatkan hasil perangkingan alternatif terbaik yaitu jatuh pada PT. Ria Bakti (A3) sebagai perusahaan pengembang perumahan terbaik dengan nilai K i sebesar 0,780. Sehingga  dengan  adanya  penelitian  ini  dapat  dapat  memberikan  masukan  yang  berharga  bagi  seseorang  dalam memilih perusahaan pengembang perumahan yang terbaik.

## REFERENCES
[1]  Sunarti, Buku Ajar Perumahan dan Permukiman. Semarang: Undip Press, 2019.
[2]  E. Salmah, I. Harsono, B. Ismiwati, B. S. Wijimulawiani, dan T. Handayani, “Determinan Permintaan Perumahan di Kota Mataram,” E-JEP, vol. 6, no. 1, hlm. 76–85, 2024, doi: 10.29303/e-jep.v6i10.
[3]  Y.  Fernando,  I.  Ahmad,  A.  Azmi,  dan  R.  I.  Borman,  “Penerapan  Teknologi  Augmented  Reality  Katalog  Perumahan Sebagai Media Pemasaran Pada PT. San Esha Arthamas,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), vol. 5, no. 1, hlm. 62–71, 2021.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[4] M. Rizkiansyah, Y. Yunita, dan N. R. Oktadini, “Best Employee Assessment Decision Support System Using Analytical Hierarchy Process (AHP) and Additive Ratio Assessment (ARAS) Methods,” SJIA, vol. 3, no. 1, hlm. 10–19,  2022, doi: 10.36706/sjia.v3i1.33.
[5] A. Akmaludin, E. G. S., R. Rinawati, E. Arisawati, dan L. S. Dewi, “Decision Support for Selection of The Best Teachers Recommendations MCDM-AHP and ARAS Collaborative Methods,” SinkrOn, vol. 7, no. 4, hlm. 2036–2048, 2023, doi: 10.33395/sinkron.v8i4.12354.
[6] A. Alfira, I. Aprilia Zen Sila, dan A. Asriyadi, “Implementasi Penggunaan Metode AHP–ARAS untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Nasabah pada PT. Bank Sulselbar Makassar,” comserva, vol. 2, no. 12, hlm. 3219–3230, 2023, doi: 10.59141/comserva.v2i12.789.
[7] M.  Azmi,  D. Prayama,  Y.  Sonatha,  R.  Idmayanti,  dan  W.  Lestari,  “Integration of  AHP  and  ARAS  Methods  for  Item Sorting based on the ‘Spark Joy’ Concept: A Decision Support System,” dalam Proceedings of the 11th International Applied  Business  and  Engineering  Conference,  ABEC  2023,  September  21st,  2023,  Bengkalis,  Riau,  Indonesia, Bengkalis, Indonesia: EAI, 2024. doi: 10.4108/eai.21-9-2023.2342987.
[8] J. Salsabila dan D. Ernawati, “Supplier’s selection of plate material using analytical hierarchy process and additive ratio assessment methods,” Int. J. Ind. Optim., vol. 4, no. 2, hlm. 103–114, 2023, doi: 10.12928/ijio.v4i2.8127.
[9]     N. Rahmansyah dan S. A. Lusinia, Buku Ajar Sistem Pendukung Keputusan. Padang: Pustaka Galeri Mandiri, 2021.
[10]  D. Pribadi, R. A. Saputra, J. M. Hudin, dan G. Gunawan, Sistem Pendukung Keputusan, 1 ed. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2020.
[11]  G. S. Mahendra dkk., Sistem Pendukung Keputusan (Teori dan Penerapannya dalam berbagai metode), 1 ed. Kota Jambi: PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[12]  A.  D.  Wahyudi,  “Analisis  Kepuasan  Terhadap  Pelayanan  Supplier  Menggunakan  Metode  A  New  Additive  Ratio Assessment (ARAS),” Journal of Artificial Intelligence and Technology Information (JAITI), vol. 2, no. 1, hlm. 1–13, 2024.
[13]  V. Saravanan, M. Ramachandran, dan K. Ramu, “Analysis of Material Selection using the ARAS Method,” jacp, vol. 2, no. 1, hlm. 12–19, 2023, doi: 10.46632/jacp/2/1/2.
[14]  S. Susliansyah, H. Sumarno, H. Priyon, L. Maulida, dan F. Indriyani, “Application of A Decision Support System on Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  Method  in  Determining  Best-Selling  Korean  Snacks,”  International  Journal  of Information System & Technology (IJISTECH), vol. 6, no. 4, hlm. 469–476, 2022.
[15]  Bayu Pangestu, Kosim, dan Asep Kosasih, “Application of Additive Ratio Assessment (ARAS) Method for the Selection of Youth Red Cross Chairperson at SMA Negeri 1 Lebakwangi Kuningan,” J.Gen.Educ.Humanit., vol. 1, no. 2, hlm. 83– 94, 2022, doi: 10.58421/gehu.v1i2.18.
[16]  Y. Afrianti dan R. S. Winanda, “Application of the Additive Ratio Assessment (ARAS) Method in Selecting Superior Tourism in the Pasaman District Region,” RMJ, vol. 3, no. 1, hlm. 48–54, 2024, doi: 10.24036/rmj.v3i1.52.
[17]  N. Putra, K. Imtihan, P. Simanjuntak, M. Mesran, dan H. Rohayani, “Decision Support System for Choosing the Best General  Practitioner  with  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  Method,”  ijics,  vol.  7,  no.  1,  hlm.  11–17,  2023,  doi: 10.30865/ijics.v7i1.6165.
[18]  P. Lishayani, R. Buaton, dan T. R. Pasaribu, “Determining The Selection Of Departments At Abdi Negara Vocational School Using The Additive Ratio Assessment (Aras) Method,” j. of artif. intell. and eng. appl., vol. 3, no. 1, hlm. 31–37, 2023, doi: 10.59934/jaiea.v3i1.251.
[19]  Z. M. Arini, M. Mesran, dan M. Panjaitan, “Implementasi Metode Additive Ratio Assesment (ARAS) Dalam Pemberian Promo Tiket Umroh Pada Member,” JoSYC, vol. 4, no. 4, hlm. 997–1007, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4142.
[20]  S.  B.  Atim  dan  R.  Arundaa,  “Metode  A  New  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  Dalam  Penentuan Pegawai  Honor Berprestasi,” Journal of Information Technology, Software Engineering and Computer Science (ITSECS), vol. 2, no. 1, hlm. 40–48, 2024, doi: https://doi.org/10.58602/itsecs.v2i1.96.
[21]  N. A. Putri dan H. Kurniawan, “Sistem Pendukung Keputusan Reseller Terbaik Menggunakan Metode ARAS berbasis WEB Pada Inside Computer House,” Jurnal JUREKSI (Jurnal Rekayasa Sistem), vol. 2, no. 1, hlm. 272–284, 2024
[22]  S. Hummairoh dan A. Fau, “Pemilihan Kepala Lingkungan Terbaik di Kelurahan Menerapkan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 3, no. 3, hlm. 253–261, 2022.
[23]  M.  A.  Prayogo,  “Pemilihan  Lahan  Budidaya  Tanaman  Alpukat  Menggunakan  Metode  Additive  Ratio  Assessment (ARAS),” josh, vol. 4, no. 1, hlm. 309–317, 2022, doi: 10.47065/josh.v4i1.2207.
[24]  Sri  Agustiani  Br  Siburian,  Mohammad  Taufan  Asri  Zaen,  Setiawansyah,  Dodi  Siregar,  Erlin  Windia  Ambarsari,  dan Yuwan Jumaryadi, “Penerapan Metode Additive Ratio Assement (ARAS) dalam Pemilihan Customer Service Terbaik,” jimat, vol. 3, no. 1, hlm. 12–17, 2023, doi: 10.47065/jimat.v3i1.239.
[25]  S.  H.  Hadad,  “Penerapan  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  Dalam  Pemilihan  Guru  Terbaik,”  Journal  of Computer Technology, Computer Engineering and Informatics, vol. 1, no. 4, hlm. 170–178, 2023.
[26]  S.  Bakri  dan  H.  Haerudin,  “Penerapan  Metode  Aras  (Additive  Rasio  Assement  )  Dalam  Penilaian Kinerja  Karyawan Terbaik,” Jurnal Ilmu Komputer dan Sains, vol. 1, no. 06, hlm. 641–648, 2022.
[27]  A. Rahmadhani, Mesran, dan A. Fau, “Penerapan Metode ARAS Dalam Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan PKH Kelurahan Sudirejo-I Medan,” bulletincsr, vol. 3, no. 3, hlm. 233–241, 2023, doi: 10.47065/bulletincsr.v3i3.235.
[28]  M.  A. Prayogo,  J.  Endro  Suseno,  dan  D.  M.  Kusumo  Nugraheni, “Selecting  Palm  Oil  Cultivation Land  using  ARAS Method,” dalam 2019 International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems (ISRITI), Yogyakarta, Indonesia: IEEE, 2019, hlm. 358–362. doi: 10.1109/ISRITI48646.2019.9034593.
[29]  D. Ramadhani dan R. Rosnelly, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Reward Karyawan Pada PT. Mestika Sakti Medan Menggunakan Metode Additive Ratio Assesment (ARAS),” Jurnal Info Digit (JID), vol. 1, no. 1, hlm. 407–419, 2023.
[30]  T. Tampubolon, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Koordinator Konsiyansi Menerapan Metode ARAS,” Journal of Informatics Management and Information Technology, vol. 2, no. 4, hlm. 122−131, 2022.