MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 2, Juni 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 49-53

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW)
Hartika Manao 1 , Berto Nadeak 2 , Taronisokhi Zebua 3
1 Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma
2 Dosen Tetap STMIK Budi Darma
3 Dosen Tetap AMIK STIEKOM Sumatera Utara
1,2 Jln. Sisingamangaraja No. 338 Simp. Limun Medan
3 Jln. AH. Nasution No. 19 Simp. Pos Medan
ABSTRAK
Perumahan merupakan kebutuhan dasar manusia dan perlu dibina serta di kembangkan demi kelangsungan dan peningkatan kehidupan  masyarakat dan pemukiman  yang tidak  dapat dilihat sebagai sarana  kebutuhan semata-mata, tetapi lebih  dari  itu merupakan  proses  permukiman  manusia  dalam  menciptakan  ruang  kehidupan  untuk  memasyarakatkan  diri  dalam menampakkan  jati  dirinya.  Selama  ini  customer  melakukan  pemilihan  perumahan  berdasarkan  informasi  dari  orang  lain, mengamati  perumahan  maupun  pengalaman  dengan  tidak  mempertimbangkan  kriteria-kriteria  yang  dibutuhkan  sehingga sering  menimbulkan  masalah  baru  bagi  para  customer  setelah  membeli  perumahan.  Masalah  tersebut  misalnya  ketidak nyamanan,  masalah angsuran kredit dan  lain sebagainya. Sistem pendukung keputusan secara umum  didefenisikan sebagai sebuah  sistem  yang  mampu  menghasilkan  pemecahan  maupun  penanganan  masalah.  Sistem  pendukung  keputusan  tidak dimaksudkan untuk menggantikan peran pengambil keputusan, tapi untuk membantu dan mendukung pengambil keputusan. Salah  satu  metode    yang  sering  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  adalah  metode  simple  additive  weighting (SAW). Metode simple additive weighting ini dapat menentukan nilai preferensi setiap alternatif, kemudian melakukan proses perangkinan yang dapa menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada.
Kata Kunci : pemilihan rumah, saw, sistem pendukung keputusan

## ABSTRACT
Housing is a basic human  need and needs to be nurtured and  developed for the sake  of the  continuity and improvement of people's lives and settlements that can not be seen as a means of necessity solely, but more than that is the process of human settlements in creating a space of life to socialize themselves in expressing their identity. During this time customers make housing selection based on information from others, observing housing and experience by not considering the criteria needed so  often  cause  new  problems  for  the  customer  after  buying  housing.  Problems  such  as  inconvenience,  credit  installment problems and so forth. Decision support systems are generally defined as a system capable of producing solutions and problem- solving. Decision support systems are not intended to replace decision-making roles, but to assist and support decision makers. One of the most commonly used methods in decision support systems is the simple additive weighting (SAW) method. This simple additive weighting method can determine the preference value of each alternative, then perform the warfare process that can select the best alternative from a number of alternatives available.
Keywords : House Selection, SAW, Decision Support System

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  perumahan  akhir-akhir  ini meningkat  dengan  pesat,  hal  tersebut  disebabkan karena  tuntutan  yang  sangat  tinggi  dan  mendesak akan  kebutuhan  perumahan  sebagai  tempat  tinggal. Perumahan  merupakan  salah  satu  kebutuhan  dasar manusia  dan  merupakan  faktor  penting  dalam peningkatan  harkat  dan  martabat  manusia.  Hal  ini merupakan  persoalan  yang  sangat  dominan  dalam kelangsungan  hidup  manusia  untuk  menjalankan segala aktifitasnya[1].
Selama  ini  masyarakat  atau  calon  pembeli dalam  memilih  perumahan  hanya  mengamati perumahan  yang  akan  menjadi  pilihannya  dan  tidak memiliki  kriteria-kriteria  khusus  dalam  menentukan pilihannya, seperti jarak tempuh dari perumahan yang akan  dipilih  dengan  tempat  bekerja,  perbelanjaan, pusat  kota,  universitas,  bandara,  harga,  bebas  dari banjir, dan lokasi perumahannya. Hal inilah menjadi salah  satu  hal  yang  menimbulkan  berbagai  masalah yang dihadapi oleh pembeli rumah dikemudian hari,
misalnya ketidak nyamanan, ketidak mampuan untuk melunasi kredit dan hal lainnya.
Berdasarkan  permsalahan  tersebut  di  atas, maka sistem pendukung keputusan merupakan salah satu  alternatif  solusi  atau  alternatif  tindakan  guna membantu  pada  calon  pembeli  rumah  untuk mengetahui rumah  yang paling cocok dibeli. Sistem pendukung  keputusan  berfungsi  untuk  beberapa  hal antara lain, sebagai pemahaman secara komprehensif terhadap  masalah,  sebagai  pemberian  kerangka berfikir secara sistematis, dapat  membimbing dalam penerapan teknik-teknik pengambilan keputusan dan meningkatkan kualitas suatu keputusan[2][3].
Multi  Attribute  Decision  Making  (MADM) adalah  suatu  metode  yag  digunakan  untuk  mencari alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  optimal dengan  kriteria  tertentu[4].  Inti  dari Multi  Attribute Decision  Making  (MADM) adalah  menentukan  nilai bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan dengan  proses  perangkingan  yang  menyeleksi alternatif  yang  sudah  diberikan[5].  Penyelesaian masalah  dengan Multi  Attribute  Decision  Making
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 2, Juni 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 49-53
(MADM) dapat  dilakukan  dengan  beberapa  metode yang digunakan diantaranya metode Simple Additive Weighting (SAW) . Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) juga  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode Simple  Additive Weighting ( SAW) adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dengan  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif pada semua atribut [6].

## II. TEORITIS A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan/ Decision Support  Sistem (DSS)  merupakan  sistem  informasi interakif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan, dan  pemanipulasian  data[7].  Sistem  pendukung keputusan adalah berbasis komputer sistem informasi yang mengandung bisnis atau organisasi pengambilan keputusan kegiatan. Sistem pendukung keputusan  melayani  manajemen,  operasional,  dan tingkat perencanaan organisasi (manajemen biasanya pertengahan  dan  lebih  tinggi)  dan  membantu  untuk membuat  keputusan,  yang  mungkin  cepat  berubah dan tidak mudah ditentukan di muka unstructured dan masalah keputusan semi terstruktur[3][8][9].

## B. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)
Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM),  adalah  suatu  metode  yang  digunakan untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Inti  dari Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM) adalah  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan yang  akan  menyeleksi  alternatif  yang  sudah diberikan.  Pada  dasarnya,  ada  3  pendekatan  untuk mencari  nilai  bobot  atribut,  yaitu  pendekatan subyektif,  pendekatan  obyektif  dan  pendekatan integrasi  antara  subyektif  dan  obyektif.  Masing- masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan.  Pada  pendekatan  subyektif,  nilai  bobot ditentukan  berdasarkan  subyektifitas  dari  para pengambil  keputusan,  sehingga  beberapa  faktor dalam  proses  perankingan  alternatif  bisa  ditentukan secara  bebas.  Sedangkan  pada  pendekatan  obyektif, nilai  bobot  dihitung  secara  matematis  sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan [6].
Beberapa FMADM[6], yaitu:
1. Promethee
2. Simple Additive Weighting Method(SAW)
3. Weighted Product (WP)
4. ELECTRE
5. Technique  for  Order Preference  by  Similarity  to Ideal Solution  (TOPSIS)
6. Analytic Hyerarchy Process (AHP)
C. Metode Simple Addative Weighting (SAW)
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) sering  juga  dikenal  istilah  metode  penjumlahan terbobot[6].  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Langkah  langkah  dalam  metode  SAW[6], yaitu:
1. Penentuan Alternatif dan Kriteria
2. Penentuan nilai ranting setiap kriteria
3. Penentuan nilai bobot setiap kriteria (W)
4. Pembuatan matriks keputusan (X)
5. Normalisasikan Matrix Keputusan (R)
a. Bila j adalah atribut keuntungan ( benefit ) :
𝑅 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 b. Bila j adalah atribut biaya ( cost ) :
𝑅 𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 dengan  Rij  adalah  ranting  kinerja  ternormalisasi dari  alternatif  Ai  dan  pada  kriteria  Ci; i = 1,2,...,m dan j=1,2,...n
6. Mencari  nilai  preferensi  (Vi)  untuk  setiap alternatif , sengan formula :
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑛 𝑗=1 W j R ij
Vi = nilai preferensi dari setiap alternatif W = bobot setiap kriteria
R = nilai dari setiap peserta setelah dinormalisasi
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan  bahwa alternatif Ai prioritas utama untuk dipilih.

## D. Properti (Perumahan)
Secara  kebahasaan,  menurut  Kamus  Besar Bahasa  Indonesia  (KBBI),  Properti  adalah  harta berupa tanah dan bangunan serta sarana dan prasarana yang  merupakan  bagian  yang  tidak  terpisahkan  dari tanah atau bangunan yang dimaksud. Properti dalam 17 hari mengartikan, properti dengan lebih sederhana sebagai  harta  kepemilikan  seseorang  atau  kelompok orang  biasanya  berupa  tanah  dan  bangunan  yang berdiri  diatasnya,  serta  sarana  dan  prasarana  yang menjadi bagian dari bangunan tersebut[1].
Berdasarkan  defenisi  di  atas,  dimana  terdapat penekanan  terhadap  kata  harta  serta  kepemilikan, dapat  disimpulkan  bahwa  properti  merupakan  hak untuk dimiliki sebidang tanah dan memanfaatkan apa saja yang ada didalamnya.

## III. ANALISA dan PEMBAHASAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, maka  diketahui  bahwa  para  konsumen  sering  salah dalam  memilih  perumahan  yang  mereka  inginkan. Selama  ini,  konsumen  memilih  perumahan  hanya berdasarkan  harga,  informasi  dari  petugas  properti
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 2, Juni 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 49-53
atau  orang lain, sehingga dikemudian hari menimbulkan permasalahan bagi mereka sendiri.
Penelitian ini menguraikan bagaimana memilih  perumahan  yang  sesuai  dengan  kriteria- kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Proses  pemilihan tersebut  dilakukan  berdasarkan  metode  SAW  yang akan  melakukan  perangkingan  terhadap  hasil perhitugan nilai kriteria dan bobot preferensi masing- masing aternatif.
Ada enam perumahan yang menjadi alternatif keputusan bagi para pengguna yaitu :
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Keterangan A1 Medan Hills A2 Griya Pertama II A3 Golden Estate A4 Palace A5 La Tahzan A6 Pratama Asri Kriteria yang dibutuhkan adalah : Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Benefit/ Cost C1 Harga perumahan Cost C2 Jarak dengan pasar terdekat Benefit C3 Kepadatan penduduk disekitar lokasi Benefit C4 Jarak dari pusat kota Benefit C5 Jarak dari sekolah/Universitas  Benefit
Masing-masing  kriteria  yang  telah  ditetapkan  diatas akan  dibobotkan  berdasarkan  bilangan fuzzy .  Ada enam  bilangan fuzzy yang  digunakan  dalam pembombotan  ini,  yaitu  SK=  Sangat  Kurang, K= Kurang, C= Cukup, B= Baik, SB= Sangat Baik, seperti terlihat pada gambar berikut:
Bilangan-bilangan fuzzy di  atas dikonversikan  ke bilangan crisp sehingga seperti pada tabel berikut :
Tabel 3. Nilai Crisp dari Bilangan Fuzzy
Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Kurang (SK) 0 Kurang (K) 0,25 Cukup (C) 0,5 Baik (B) 0,75 Sangat Baik (SB) 1 Selanjutnya  penentuan  nilai  ranting  masing-masing kriteria berdasarkan nilai crisp fuzzy.
Tabel 4. Nilai Ranting Masing-masing Kriteria Kriteria Kondisi Bilangan Fuzzy Nilai C1 > 300.000.000 K 0.25 >  200.000.000  s/d 300.000.000 C 0.5 150.000.000 s/d 200.000.000 B 0.75 <  150.000.000 SB 1 C2 > 5 KM K 0.25 > 3 s/d 5 KM C 0.5 1 s/d 3 KM B 0.75 < 1 KM SB 1 C3 Tidak Banyak K 0.25 Lumayan C 0.5 Banyak B 0.75 Sangat Banyak SB 1 C4 > 5 KM K 0.25 > 3 s/d 5 KM C 0.5 1 s/d 3 KM B 0.75 < 1 KM SB 1 C5 > 5 KM K 0.25 > 3 s/d 5 KM C 0.5 1  s/d 3 KM B 0.75 < 1 KM SB 1
Penentuan nilai bobot (W) kriteria. Hal ini dilakukan berdasarkan  persentase  tingkat  kepenting  masing- masing kriteria yang totalnya harus 100%. Sehingga diperoleh W adalah :
W = [ 0,30; 0,25; 0,20; 0,15; 0,10 ] Adapun  nilai  kriteria  dari  masing-masing  alternatif setelah  diadakan  penelitian  di  lapangan  adalah sebagai berikut :
Tabel 5 Data Awal Penilaian Alternatif
Selanjutnya  adalah  pembentukan  tabel  keputusan, dimana  nilai  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  ada pada tabel 5 di atas dirubah berdasarkan nilai ranting masing-masing kriteria (Tabel 4). Hasilnya disajikan pada tabel 6 berikut ini :
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 2, Juni 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 49-53
Tabel 6 : Tabel Keputusan
Tabel  Keputusan  (Tabel  5)  di  atas  dirubah  dalam bentuk matrix keputusan (X), sehingga :
Proses selanjutnya adalah menormalisasikan mastrix keputusan (X) menjadi matrix ternormalisasi (R).
Kriteria 1 (C1) merupakan cost (biaya), maka :
𝑅 11 = 𝑀𝑖𝑛(0,75; 0,75; 0,25; 0,75; 1; 0,75) 0,75 = 0,25 0,75 = 0,33
Kriteria 2-4 (C2-C4) merupakan benefit, maka :
𝑅 12 = 0,25 𝑀𝑎𝑥(0,25; 0,75; 1; 0,25; 1; 0,25) = 0,25 1 = 0,25 𝑅 13 = 0,25
𝑀𝑎𝑥(0,25; 0,5; 1; 0,25; 0,75; 0,25) = 0,25 1 = 0,25 𝑅 14 = 0,25
𝑀𝑎𝑥(0,250,25; 0,75; 0,25; 0,750,25) = 0,25 0,75 = 0,33
𝑅 15 = 0,25 𝑀𝑎𝑥(0,25; 0,5; 1; 0,25; 1; 0,25) = 0,25 1 = 0,25
Untuk  mencari  nilai  Rij  selanjutnya,  dilakukan dengan cara yang sama seperti di atas. Sehingga hasil matrix ternormalisasi (R) adalah :
Langkah selanjutnya adalah  mencari nilai preferensi (Vi)  untuk  setiap  alternatif  berdasarkan  nilai  matrix ternormalisasi  (R).  Proses  ini  dilakukan  adalah mengalikan  nilai  bobot  setiap  kriteria  (W)  dengan nilai masing-masing alternatif terhadap kriteria pada matrix  ternormalisasi  (R).  Sehingga  diperoleh  nilai preferensi masing-masing alternatif sebagai berikut :
Berdasarkan hasil preferensi di atas, maka dilakukan proses  perankingan  nilai  masing-masing  alternatif sebagai berikut :
Tabel 6 : Hasil Perangkingan Nilai Alternatif Alternatif Nilai Preferensi (V) Golden Estate (A3) 0,93 La Tahzan (A5) 0,88 Griya Pertama II (A2) 0,69 Medan Hills (A1) 0,49 Palace (A4) 0,49 Pratama Asri (A6) 0,49
Berdasarkan  hasil  perankingan  (Tabel  6)  di atas, maka diperoleh keputusan bahwa Alternatif A3 (Perumahan Golden Estate) dengan nilai 0,93 sangat cocok  untuk  dibeli  oleh  calon  pembeli.  Keputusan kedua  adalah  Perumahan  La  Tahzan  (A5)  dengan nilai prefernsi 0,88 dan disusul oleh Perumahan Grya Pertama  II  (A2)  dengan    nilai  preferensi  0,69  dan Perumahan Medan Hills (A1), Palace (A4), Pratama Asri  (A6)  dengan  nilai  preferensi  masing-masing adalah 0,49.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  maka  dapat disimpulkan bahwa :
1. Pemanfaatan sistem pendukung keputusan dalam pemilihan  perumahan  sangat  optimal  dalam menentukan  pilihan  yang  tepat,  sehingga  para pembeli  perumahan  tidak  mengalami  kerugian baik  dari  sisi  kriteria  yang  diinginkan  maupun masalah lainnya ke depan.
2. Pendukung keputusan yang dilakukan berdasarkan  metode  simple  addative  wighting cukup  baik  untuk  menghasilkan  nilai  preferensi setiap  alternatif  yang  akan  dijadikan  sebagai kandidat keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Amin, Free  Properti  Dalam  17  Hari .  Yogyakarta:  Andi, 2010.
[2]  K.  Safitri,  F.  T.  Waruwu,  and  M.  Mesran,  “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  KARYAWAN BERPRESTASI  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE ANALYTICAL  HIEARARCHY  PROCESS  (Studi  Kasus : PT.Capella Dinamik Nusantara Takengon),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, Feb. 2017.
[3]  Mesran, G. Ginting, Suginam, and R. Rahim, “Implementation of  Elimination and Choice Expressing Reality (  ELECTRE ) Method  in  Selecting  the  Best  Lecturer  (  Case  Study  STMIK BUDI DARMA ),” Int. J. Eng. Res. Technol. (IJERT , vol. 6, no. 2, pp. 141–144, 2017.
[4]  Kusumadewi, Multi-Attribute Decision . 2006.
[5]  M.  Iswan,  W.  Fitriani,  N.  Mayasari,  and  A.  P.  U.  Siahaan, “Tuition Reduction Determination Using Fuzzy Tsukamoto,”
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 2, Juni 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 49-53
Int. J. Eng. Sci. Invent. , vol. 5, no. 9, pp. 68–72, 2016.
[6]  S. Dewi, Wardoyo, Hartati, and Harjono, Fuzzy Multi Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Jakarta: Graha Ilmu, 2009.
[7]  Kusrini, Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[8]  Risawandi  and  R.  Rahim,  “Study  of  the  Simple  Multi-
Attribute  Rating  Technique  For  Decision  Support,” IJSRST , vol. 2, no. 6, pp. 491–494, 2016. [9]  Y. Zai, M. Mesran, B. Nadeak, and I. Saputra, “PENERAPAN TECHNIQUE FOR ORDERS PREFERENCE BY SIMILARITY  TO  IDEAL  SOLUTION  (TOPSIS)  UNTUK KEPUTUSAN  PEMBERIAN  KREDIT  PADA  CALON NASABAH (Studi Kasus : PT. SS Finance),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, Feb. 2017.