Corresponding Author : marlasheila.pieter@gmail.com Received on: November  2023      Accepted on: Desember  2023 83

## PEMANFAATAN METODE SAW DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN LOKASI PEMBANGUNAN RUMAH BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
Marla Sheilamita Shalin Pieter 1* , Ismi Suci Ramadhani 1 , Evanita Veronica Manullang 1 , Susi Marianingsih 2
1 Dosen Program Studi Teknik Informatika, 2 Dosen Program Studi Sistem Informasi Universitas Sains dan Teknologi Jayapura Email : marlasheila.pieter@gmail.com *

## ABSTRAK
Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang, Perumahan dan Kawasan Permukiman (PUPR & PKP) Kota Jayapura mempunyai salah satu bidang, yaitu Bidang Rencana Umum Tata Ruang Kota yang mempunyai tugas dalam mengolah data Izin Mendirikan Bangunan (IMB), dikarenakan masyarakat  cenderung memlilih  lahan  untuk  membangun rumah  tanpa memperhatikan  kondisi fisik lahan, infrastruktur, sosial ekonomi, dan arahan Rencana Umum Tata Ruang Kota. Tujuan dalam penelitian ini adalah memanfaatkan metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  Berbasis  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG).  Metode  SAW digunakan  untuk  memberikan  kemudahan  untuk  proses  keputusan  dalam  penentuan  lokasi pembangunan rumah yang layak dan strategis di Kota Jayapura. Kriteria yang digunakan dalam penentuan  lokasi  pembangunan  rumah  adalah  kemiringan  lereng,  ketersediaan  air  bersih, kerawanan  banjir,  aksesbilitas  jalan,  jarak  terhadap  pusat  perdagangan,  fasilitas  umum, kepadatan penduduk dan harga tanah. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa metode SAW dapat memberi  Keputusan  dalam  menentukan  lokasi  pembangunan  rumah.  Berdasarkan  hasi perhitungan  dengan  menggunakan  5  lokasi,  sebagai  alternatif,  maka  penentuan  lokasi pembangunan rumah yang sesuai dengan kriteria adalah lokasi Padang Bulan dan Yoka dengan nilai  SAW  yang  sama  yaitu  102.55.  Selain  itu,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Berbasis  Sistem Informasi  Geografis  ini  dapat  memberikan  informasi  berupa  peta  lokasi  pembangunan  rumah berdasarkan perhitungan SAW dan juga menampilkan daerah rawan bencana yang tidak boleh dibangun rumah dan kawasan yang dapat dijadikan lokasi pembangunan rumah di setiap Distrik. Layer yang ditampilkan adalah layer rute/jalan, layer rawan bencana, dan layer fasilitas umum, yang nantinya dapat membantu masyarakat dalam memilih lahan untuk membangun rumah.
Keywords : SAW, SPK, SIG, Penentuan, Lokasi  Pembangunan Rumah.

## ABSTRACT
The  Public  Works  Service,  Dinas  Pekerjaan  Umum  dan  Penataan  Ruang,  Perumahan  dan Kawasan  Permukiman  (PUPR  &  PKP)  Kota  Jayapura,  has  one  department  namely  Bidang Rencana Umum Tata Ruang Kota which has the task of processing Building Construction Permit. Effective  planning  is  quite  necessary  because  people  tend  to  choose  an  area  to  build  houses without paying attention to the physical condition of the land, infrastructure, socio-economics, and the direction of the urban spatial master plan. This research aims to utilize the Simple Additive Weighting (SAW) method in a Geographic Information System (GIS) based on a Decision Support System (DSS). The SAW method is used to facilitate the decision process in determining suitable and strategic housing construction locations in Kota Jayapura. The criteria used in determining
Corresponding Author : marlasheila.pieter@gmail.com Received on: November  2023      Accepted on: Desember  2023 84
the  location  for  house  construction  are  the  inclination  of  a  slope,  availability  of  clean  water, vulnerability to flooding, road accessibility, distance to trade centers, public facilities, population density,  and  prices  of  the  land.  The  research  results  show  that  the  SAW  method  can  provide decisions in determining the location of house construction. Based on the results of calculations using 5 locations as an alternative, the location for building a house that meets the criteria is the Padang  Bulan  and  Yoka  locations  with  the  same  SAW  value.  Furthermore,  this  Geographic Information System Based Decision Support System can contribute information in the form of a map of house construction locations based on SAW calculations and also displays disaster-prone areas where houses cannot be built and areas that can be used as house construction locations in each district. The layers displayed are the route/road layer, the disaster-prone layer, and the public facilities layer which will later be able to help people choose land to build a house.
Keywords : SAW, DSS, GIS, Determining, The location for building a house.

## 1.     PENDAHULUAN
Kota Jayapura yang merupakan Ibu Kota Provinsi Papua merupakan salah satu  kota di Indonesia  yang  mengalami  pertumbuhan penduduk yang sangat pesat dari tahun 2021 - 2023 menurut data pada situs resmi Badan Pusat  Statistik  Kota  Jayapura[1].  Dengan bertambahnya  penduduk,  maka  akan  dibutuh rumah  sebagai  tempat  tinggal.  Dan  untuk membangun rumah tinggal maka akan diperlukan lahan  kosong.  Sehingga  lahan-lahan  kosong  di Kota  Jayapura  akan  menjadi  target  masyarakat untuk  dibeli  dan  dibangun  rumah  tinggal.  Tetapi masalahnya  adalah    tidak  semua  lahan  kosong pada  suatu  lokasi  dapat  dibangun  rumah  tinggal. Untuk  dapat  membangun  rumah,  masyarakat harus mempunyai ijin membangun yang dikeluarkan oleh   Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan  Ruang,  Perumahan  dan  Kawasan Permukiman  (PUPR  &  PKP)  Kota  Jayapura tepatnya Bidang Rencana Umum Tata Ruang Kota yang mempunyai tugas dalam mengolah data Izin Mendirikan Bangunan (IMB). Menurut Dinas tersebut, masyarakat cenderung memlilih  lahan  untuk  dibeli  dan  membangun rumah  tanpa  memperhatikan  kondisi  fisik lahan,  infrastruktur,  sosial  ekonomi,  dan arahan Rencana  Umum Tata  Ruang  Kota[2]. Untuk itu Dinas PUPR & PKP sedang mencari cara  yang  tepat  untuk  dapat  membantu memberikan  informasi  kepada  masyarakat dalam  memilih  dan  menentukan  lahan  pada lokasi-lokasi  yang  baik  untuk  membangun rumah.
Pada saat ini perkembangan ilmu pengetahuan  dan  teknologi  sudah  semakin maju, salah satunya adalah di bidang teknologi khususnya komputer. Dengan adanya teknologi komputer, akan memberikan peningkatan  pelayanan  informasi  sesuai kebutuhan  dengan  cepat  dan  akurat  di manapun  pengguna  informasi  berada.  Salah satu teknologi informasi yang saat ini banyak digunakan adalah
Sistem Pendukung Keputusan  (SPK)  dan  Sistem  Informasi Geografis (SIG).
Sistem Pendukung Keputusan  berbasis  komputer  adalah  sistem yang  dapat  memberikan  rekomendasi  atau alternatif  dalam  penentuan  suatu  Keputusan untuk membantu manajemen dalam menghadapi  permasalahan  semi  terstruktur dan  tidak  terstruktur  dengan  menggunakan data  dan  model[3].  Salah  satu  model  atau metode  SPK  yang  sudah  banyak  digunakan adalah Simple  Additive  Weighting (SAW). SAW  merupakan  salah  satu  metode  dalam pengambilan  Keputusan  multi  klriteria  yang sederhana  dan  klasik.  Metode  ini  termasuk dalam  metode  pembobotan  atau  dikenal sebagai  metode  penjumlahan  terbobot[4]. Sedangkan Sistem Informasi Geografis merupakan  sistem  yang  menekankan  pada informasi  mengenai  daerah-daerah  beserta keterangan  (atribut)  yang  terdapat  pada daerah  di  permukaan  bumi.  SIG  merupakan bagian  dari  ilmu  Geografis  Teknik  ( Technical Geography ) berbasis komputer yang
Corresponding Author : marlasheila.pieter@gmail.com Received on: November  2023      Accepted on: Desember  2023 85
digunakan
untuk menyimpan dan memanupulasi data-data keruangan (spasial) untuk kebutuhan atau kepentingan tertentu[5].
Beberapa  penelitian  yang  berhubungan dengan  SPK,  SIG  dan  SAW  yang  sudah pernah ada, seperti Galih Nur Cahyo, et al. [6] menggunakan  metode Rank  Order  Centroid (ROC)  dan Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dalam    membantu  pengembang  KSU Karya  Bhakti  dalam  pengambilan  keputusan pemilihan  lokasi  untuk  membangun  rumah. Tomy  Reza  Adianto,  et  al.  [7]  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting dalam pengambilan  keputusan  pemilihan  rumah yang  diinginkan  dengan  empat  kriteria sebagai  aspek  pertimbangan.  Metode  SAW selain efektif digunakan pada kasus pemilihan rumah  tinggal,  metode  ini  juga  dapat digunakan dalam kasus yang lain seperti yang diteliti oleh
Sitti Nur Alam[8] yang menggunakan metode SAW
untuk pengambilan keputusan dalam proses seleksi penerimaan calon mahasiswa baru di STIMIK Sepuluh  Nopember  Jayapura.  Sedangkan penelitian lainnya yang  berhubungan dengan SIG  seperti  yang  dilakukan  oleh  Ruhulina Apriyanti dan Rully Firman [9] memanfaatkan SIG  dalam  penentuan  lokasi  perumahan  di kota Depok agar lebih akurat dan menghemat waktu.
Berdasarkan  latar  belakang  inilah,  maka
SAW akan digunakan dalam sistem
pendukung Keputusan berbasis sistem informasi  geografis  untuk  Masyarakat  dapat mengetahui letak-letak lokasi lahan yang layak dan  strategis  untuk  pembangunan  rumah  di Kota Jayapura.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  beberapa metode, yang pertama metode pengumpulan data melalui wawancara dan studi pustaka. Wawancara dilakukan  dengan pegawai pada  Bidang Rencana Umum  Tata  Ruang  Kota  pada  Dinas  Pekerjaan Umum  dan  Penataan  Ruang,  Perumahan  dan Kawasan  Permukiman  (PUPR  &  PKP),  dan  studi pustaka  melalui  penelitian-penelitian  terdahulu yang  telah  dipublikasikan.  Metode  selanjutnya melakukan analisa dari sistem berjalan yang terjadi
saat masyarakat memilih lokasi untuk membeli dan membangun  rumah,  kriteria  dan  subkriteria  apa saja  yang  mendominasi.  Kemudian  dengan menggunakan  metode Simple  additive  Weighting (SAW),  dilakukan  perhitungan  dengan  langkah- langkah sebagai berikut [4]:
1.  Menentukan kriteria-kriteria yang akan
dijadikan acuan dalam
pengambilan keputusan, 𝑐 𝑗 , 𝑗  = 1,2, … 𝑚.
2.  Menentukan  bobot  untuk  masing-masing kriteria 𝑤 𝑗 , 𝑗 = 1,2, … 𝑚 dengan catatan penting ƩԜᵢ = 1
3.  Melakukan  normalisasi  matriks  keputusan dengan  melakukan  proses  perbandingan pada semua nilai alternative yang ada, rumus normalisasi sebagai berikut (Persamaan 1) :
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 ,   𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 ,   𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)
Keterangan :
r ij : nilai rating kinerja ternormalisasi X ij
: nilai atribut yang dimiliki dari setiap kinerja Max i x ij : nilai terbesar dari setiap kriteria
Min i ix ij : nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit : jika nilai terbesar adalah terbaik Cost : jika nilai terkecil adalah terbaik
4.  Menghitung  nilai preferensi untuk tiap alternatif  Vi,  diberikan  sebagai  berikut (Persamaan 2) :
V i = ∑ 𝑤 𝑗∗ 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
Keterangan : V i : rangking untuk setiap alternatif W i : nilai bobot dari setiap alternatif
Nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif (A i ) lebih terpilih.
Setelah  melakukan  perhitungan  dengan metode SAW,  selanjutnya  merancang dan membangun  sistem  kemudian  melakukan  ujicoba sistem.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
4. 3.1. Hasil
Pada  penelitian  ini,  studi  kasus  penentuan lokasi pembangunan rumah tinggal pada area Kota Jayapura yang meliputi 5 (lima) Distrik, yaitu Distrik
Corresponding Author : marlasheila.pieter@gmail.com Received on: November  2023      Accepted on: Desember  2023 86
Heram,  Abepura,  Jayapura  Selatan,  Jayapura Utara  dan  Muara  Tami.  Terdapat  8  (delapan) kriteria yang digunakan untuk melakukan perhitungan dengan metode SAW, yaitu kemiringan  lereng,  ketersediaan  air  bersih, kerawanan banjir, aksesbilitas jalan, jarak terhadap pusat  perdagangan,  fasilitas  umum,  kepadatan penduduk  dan  harga  tanah  (per  meter).  Tedapat pula subkriteria dari tiap kriteria dengan bobot 1 - 4, dengan nilai 1 = buruk, nilai 2 = cukup, nilai 3 = baik dan nilai 4 = sangat baik. Dapat dilihat pada table 1.

## Tabel 1. Subkriteria dan Bobot Tiap Kriteria
Kriteria Sub Kriteria Bobot Kemiringan Lereng (C1) Sangat  Miring  (8- 30%) 1 Miring (2-8%) 2 Hampir  Datar  (0- 2%) 3 Ketersediaan Air Bersih (C2) Tidak Tersedia 1 Tersedia tapi terbatas 2 Tersedia 3 Tersedia  dibanyak lokasi 4 Kerawanan Banjir (C3) Banjir  >  24  jam terjadi  tidak  teratur dalam  kurang  dari setahun 1 Selama sebulan secara teratur terjadi  banjir  <  24 jam 2 2 –  5  bulan  dalam setahun terjadi banjir < 24 jam 3 Selama setahun tidak  pernah  terjadi banjir untuk waktu > 24 jam 4 Aksesbilitas Jalan (C4) Tanah 1 Berbatu 2 Beton 3 Beraspal 4 Jarak Dari Pusat Perdagangan (C5) Sangat  Jauh  dari pemukiman 1 5 –  8  Km  dari pemukiman 2 2 –  4  Km  dari pemukiman 3
< 1 Km dari pemukiman 4 Fasilitas Umum (C6) Terdapat  Fasilitas kesehatan & Pendidikan saja 1 Terdapat  Fasilitas kesehatan, Pendidikan dan Tempat Ibadah saja 2 Terdapat  Fasilitas Kesehatan, Pendidikan, Tempat Ibadah dan transportasi 3 Terdapat  Fasilitas kesehatan, pendidikan,  tempat ibadah, transportasi dan  keamanan  24 jam 4 Kepadatan Penduduk (C7) 2.500 – 5.000 Jiwa/Km2 1 5.000 –  10.000 Jiwa/Km2 2 10.000 –  15.000 Jiwa/km2 3 15.000 –  20.000 Jiwa/km2 4 Harga Tanah (Per Meter) (C8) Rp.  50.000 –  Rp. 100.000 4 Rp.  100.000 –  Rp. 150.000 3 Rp.  150.000 –  Rp. 200.000 2 Rp.  200.000 –  Rp. 250.000 1
Lima  (5)  lokasi  pada  Distrik  Heram  dijadikan sebagai alternatif  dengan data sebagai berikut :
1. Padang Bulan (A1)
a. Kemiringan Lereng : 0-2 %
b. Ketersediaan Air Bersih : Tersedia di banyak lokasi
c. Kerawanan  Banjir  :  Setahun  tidak  terjadi banjir >24 jam
d. Aksesbilitas Jalan : Beraspal
e. Jarak Dari Pusat Perdagangan : < 1 KM dari permukiman
f. Fasilatas Umum : Terdapat fasilitas kesehatan,  pendidikan,  tempat  ibadah  dan transportasi
g. Kepadatan Penduduk : 5.000 – 10.000 jiwa
h. Harga  Tanah  (Per  Meter)  :  Rp.150.000  - Rp.200.000
2. Yoka (A2)
a. Kemiringan Lereng : 0-2 %
b. Ketersediaan Air Bersih : Tersedia
c. Kerawanan  Banjir  :  Setahun  tidak  terjadi banjir >24 jam
d. Aksesbilitas Jalan : Beraspal
e. Jarak Dari Pusat Perdagangan : 2-4 KM dari permukiman
f. Fasilatas Umum : Terdapat fasilitas kesehatan, pendidikan dan tempat ibadah
g. Kepadatan Penduduk : 5.000 – 10.000 jiwa h. Harga  Tanah  (Per  Meter)  :  Rp.100.000  - Rp.150.000
3  Buper (A3)
a. Kemiringan Lereng : 2-8 %
b. Ketersediaan  Air  Bersih  :  Tersedia  tetapi terbatas
c. Kerawanan  Banjir  :  Setahun  tidak  terjadi banjir >24 jam
d. Aksesbilitas Jalan : Beraspal
e. Jarak Dari Pusat Perdagangan : 5-8 KM dari permukiman
f. Fasilatas Umum : Terdapat fasilitas kesehatan,  pendidikan,  tempat  ibadah, transportasi dan keamanan 24 jam
g. Kepadatan Penduduk : 2.500 – 5.000 jiwa
h. Harga  Tanah  (Per  Meter)  :  Rp.100.000  - Rp.150.000
4  Expo (A4)
a. Kemiringan Lereng : 0-2 %
b. Ketersediaan Air Bersih : Tersedia
c. Kerawanan  Banjir  :  Setahun  tidak  terjadi banjir >24 jam
d. Aksesbilitas Jalan : Beraspal
e. Jarak Dari Pusat Perdagangan : 5-8 KM dari permukiman
f. Fasilatas Umum : Terdapat fasilitas kesehatan,  pendidikan,  tempat  ibadah  dan transportasi
g. Kepadatan Penduduk : 10.000 – 15.000 jiwa
h. Harga  Tanah  (Per  Meter)  :  Rp.150.000  - Rp.200.000
5  Perumnas 3 (A5)
a. Kemiringan Lereng : 0-2 %
b. Ketersediaan Air Bersih : Tersedia di banyak lokasi
c. Kerawanan  Banjir  :  Setahun  tidak  terjadi banjir >24 jam
d. Aksesbilitas Jalan : Beraspal
e. Jarak Dari Pusat Perdagangan : < 1 KM dari permukiman
f. Fasilatas Umum : Terdapat fasilitas kesehatan,  pendidikan,  tempat  ibadah, transportasi dan keamanan 24 jam
g. Kepadatan Penduduk : 10.000 – 15.000 jiwa
h. Harga  Tanah  (Per  Meter)  :  Rp.200.000  - Rp.250.000
Setelah  menentukan  kreiteria,  subkriteria  dan pembobotannya  serta  5  lokasi  sebagai  alternatif lokasi  yang  akan  ditentukan  sebagai  lokasi  yang layak untuk dibangun rumah tempat tinggal, maka langkah  selanjutnya  dengan  metode  SAW  adalah melakukan  Pembobotan  nilai  dari  setiap  alternatif yang dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Pembobotan Alternatif
Alternati f Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 A1 3 4 4 4 4 3 2 2 A2 3 3 4 4 3 2 2 3 A3 2 2 4 4 2 4 1 3 A4 3 3 4 4 2 3 3 2 A5 3 3 4 4 4 4 3 1
Langkah berikutnya adalah tabel 2 diubah ke dalam bentuk matriks :
[ 3 4 4 4 4 3 2   2 3 3 4 4 3 2 2   3 2 2 4 4 2 4 1   3 3 3 4 4 2 3 3   2 3 3 4 4 4 4 3   1]
Kemudian  dilakukan  proses  ternormalisasi dengan persamaan 1.
Berikut adalah nilai normalisasi Benefit , yaitu :
r1.1 = 3/max {3, 3, 2, 3, 3} = 3/3 = 1 r2.1 = 3/max {3, 3, 2, 3, 3} = 3/3 = 1
r3.1 = 2/max {3, 3, 2, 3, 3} = 2/3 = 0,67 r4.1 = 3/max {3, 3, 2, 3, 3} = 3/3 = 1
r5.1 = 3/max {3, 3, 2, 3, 3} = 3/3 = 1
r1.2 = 4/max {4, 3, 2, 3, 3} = 4/4 = 1 r2.2 = 3/max {4, 3, 2, 3, 3} = 3/4 = 0.75 r3.2 = 2/max {4, 3, 2, 3, 3} = 2/4 = 0.5
Corresponding Author : marlasheila.pieter@gmail.com Received on: November  2023      Accepted on: Desember  2023 88
r4.2 = 3/max {4, 3, 2, 3, 3} = 3/4 = 0.75 r5.2 = 3/max {4, 3, 2, 3, 3} = 3/4 = 0.75
r1.3 = 4/max {4, 4, 4, 4, 4} = 4/4 = 1 r2.3 = 4/max {4, 4, 4, 4, 4} = 4/4 = 1 r3.3 = 4/max {4, 4, 4, 4, 4} = 4/4 = 1 r4.3 = 4/max {4, 4, 4, 4, 4} = 4/4 = 1 r5.3 = 4/max {4, 4, 4, 4, 4} = 4/4 = 1
r1.4 = 4/max {4, 4, 4, 4, 4} = 4/4 = 1 r2.4 = 4/max {4, 4, 4, 4, 4} = 4/4 = 1 r3.4 = 4/max {4, 4, 4, 4, 4} = 4/4 = 1 r4.4 = 4/max {4, 4, 4, 4, 4} = 4/4 = 1 r5.4 = 4/max {4, 4, 4, 4, 4} = 4/4 = 1
r1.5 = 4/max {4, 3, 2, 2, 4} = 4/4 = 1 r2.5 = 3/max {4, 3, 2, 2, 4} = 3/4 = 0.75 r3.5 = 2/max {4, 3, 2, 2, 4} = 2/4 = 0.5 r4.5 = 2/max {4, 3, 2, 2, 4} = 2/4 = 0.5 r5.5 = 4/max {4, 3, 2, 2, 4} = 4/4 = 1
r1.6 = 3/max {3, 2, 4, 3, 4} = 3/4= 0.75 r2.6 = 2/max {3, 2, 4, 3, 4} = 2/4 = 0.5 r3.6 = 4/max {3, 2, 4, 3, 4} = 4/4 = 1 r4.6 = 3/max {3, 2, 4, 3, 4} = 3/4 = 0.75 r5.6 = 4/max {3, 2, 4, 3, 4} = 4/4 = 1
r1.7 = 2/max {2, 2, 1, 3, 3} = 2/3 = 0.67 r2.7 = 2/max {2, 2, 1, 3, 3} = 2/3 = 0.67 r3.7 = 1/max {2, 2, 1, 3, 3} = 1/3 = 0.33 r4.7 = 3/max {2, 2, 1, 3, 3} = 3/3 = 1 r5.7 = 3/max {2, 2, 1, 3, 3} = 3/3 = 1
Berikut adalah nilai normalisasi Cost yaitu:
r1.8 = 2/ min {2, 3, 3, 2, 1} = 2/1 = 2 r2.8 = 3/ min {2, 3, 3, 2, 1} = 3/1 = 3 r3.8 = 3/ min {2, 3, 3, 2, 1} = 3/1 = 3 r4.8 = 2/ min {2, 3, 3, 2, 1} = 2/1 = 2 r5.8 = 1/ min {2, 3, 3, 2, 1} = 1/1 = 1
Hasil perhitungan dibuat ke dalam matriks :
[ 1 1
1 1 1 0.75 0.67 1 0.75 1 1 0.75 0.5 0.67 0.67 0.5 1 1 0.5 1 0.33 1 0.75 1 1 0.5 0.75 1
1 0.75 1 1
1 1 1 2 3 3 2 1]
Selanjutnya  dengan  menggunakan  persamaan 2,  dicari  hasil  terbaik  dengan  menentukan  nilai bobot preferensi dari kriteria pengguna (W).
Pada kasus ini nilai W sebagai berikut :
W = [5 15 15 15  15 10 15 10]
V1 = (5*1) + (15*1) + (15*1) + (15*1) + (15*1) + (10*0.75) + (15*0.67) + (10*2)
= 5 + 15 + 15 + 15 + 15 + 7.5 + 10.05 + 20 = 102.55
V2 = (5*1) + (15*0.75) + (15*1) + (15*1) + (15*0.75) + (10*0.5) + (15*0.67) + (10*3)
= 5 + 11.25 + 15 + 15 + 11.25 + 5 + 10.05 + 30 = 102.55
V3 = (5*0.67) + (15*0.5) + (15*1) + (15*1) + (15*0.5) + (10*1) + (15*0.33) + (10*3)
= 3.35 + 7.5 + 15 + 15 + 7.5 + 10 + 4.95 + 30 = 93.3
V4 = (5*1) + (15*0.75) + (15*1) + (15*1) + (15*0.5) + (10*0.75) + (15*1) + (10*2)
= 5 + 11.25 + 15 + 15+ 7.5 + 7.5 + 15 + 20 = 96.25
V5 = (5*1) + (15*0.75) + (15*1) + (15*1) + (15*1) + (10*1) + (15*1) + (10*1)
= 5 + 11.25+ 15 + 15 + 15 + 10 + 15 + 10 = 96.25
Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  nilai terbesar pada Distrik Heram adalah Padang Bulan (V1) dan Yoka (V2) dengan nilai 102.55. Sehingga kedua  lokasi  tersebut  yang  ditentukan  sebagai lokasi yang layak dalam pembangunan rumah.

## 3.2  Pembahasan
Untuk  memudahkan  masyarakat mendapatkan informasi  dan  mencari  lahan  sebagai  lokasi pembangun rumah, maka dirancang dan dibangun sistem  yang  dapat  membantu  memberi  alternatif Keputusan dalam penentuan lokasi pembangunan rumah  yang  dilengkapi  dengan  peta.  Masyarakat akan disuguhkan website yang dapat diakses untuk mencari  informasi  lokasi-lokasi  yang  layak  untuk dibangun  rumah  di  area  Kota  Jayapura  (Gambar 1).
Corresponding Author : marlasheila.pieter@gmail.com Received on: November  2023      Accepted on: Desember  2023 89

## Gambar 1. Homepage Website
Untuk  dapat  mengakses  informasi,  maka masyarakat  harus  login  dengan  akun  yang  telah didaftarkan pada halaman registrasi (Gambar 2).

## Gambar 2. Halaman Registrasi
Setelah  masuk,  maka  masyarakat  dapat mencari  informasi    lokasi  yang  layak  untuk pembangunan  rumah.  Masyarakat  dapat  memlih Distrik  untuk  lokasi  pembangunan  rumah  dan menentukan  bobot  dari  8  kriteria  yang  diberikan. Sistem  akan  menyuguhkan  dalam  bentuk  peta dengan  layer  yang  ditampilkan  adalah  layer rute/jalan, layer rawan bencana, dan layer fasilitas umum, yang nantinya dapat membantu masyarakat dalam  memilih  lahan  untuk  membangun  rumah (Gambar 3).
Gambar 3. Halaman Pencarian Lokasi

## Pembangunan Rumah
Setelah  masyarakat  memilih  Distrik,  kriteria dan  bobot  dari  masing-masing  kriteria  maka  akan didapakan  hasil  penilaian  dari  beberapa  lokasi pembangunan rumah yang diberikan berdasarkan perhitungan dengan metode SAW (Gambar 4).

## Gambar 4. Halaman Hasil Perhitungan Dengan Metode SAW
Dan  memberikan  rekomendasi  lokasi  yang ditentukan  sebagai  lokasi  Pembangunan  rumah berdasarkan nilai tertinggi dari perhitungan dengan metode SAW (Gamabr 5).
Gambar  5.  Informasi  Lokasi    Yang  Menjadi Rekomedasi
Penentuan Pembangunan Rumah
Corresponding Author : marlasheila.pieter@gmail.com Received on: November  2023      Accepted on: Desember  2023 90
Hasil  juga  disuguhkan  dalam  bentuk  peta sebagai petunjuk untuk masyarakat  dapat menuju ke lokasi tersebut (Gambar 6).

## Gambar 6. Halaman Hasil Pencarian Lokasi Pembangunan Rumah
4. KESIMPULAN . Dari  hasil  penelitian ini,  maka  dapat disimpulkan bahwa Metode SAW dapat digunakan sebagai  salah  satu  metode  dalam  menghasilkan nilai  preferensi  setiap  alternatif  yang  dijadikan sebagai  kandidat  dalam  pengambilan  keputusan penentuan  lokasi  pembangunan  rumah  di  daerah Kota  Jayapura.  Sistem  Pendukung  Keputusan berbasis  Sistem  Informasi  Geografis  merupakan perpaduan sistem informasi yang saling melengkapi  sehingga  informasi  yang  diberikan kepada masyarakat sangat lengkap.
5. DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Pusat Statistik Kota Jayapura, “Jumlah penduduk Kota Jayapura menurut Kecamatan dan  Jenis  Kelamin  (Jiwa),  2021- 2023,” https://jayapurakota.bps.go.id/indicator/12/13
5/1/jumlah-penduduk-kota-jayapura-menurut- kecamatan-dan-jenis-kelamin.html .
Accessed:  Oct.  20,  2023.  [Online].  Available: https://jayapurakota.bps.go.id/indicator/12/13
5/1/jumlah-penduduk-kota-jayapura-menurut- kecamatan-dan-jenis-kelamin.html
[2]   https://papua.antaranews.com/berita/707613/ dinas-pupr-jayapura-mengimbau-warga- waspadai-bencana- longsor,  “Dinas  PUPR Jayapura Mengimbau Warga Waspadai Bencana Longsor,” https://papua.antaranews.com/berita/707613/ dinas-pupr-jayapura-mengimbau-warga-
waspadai-bencana-longso r ,  Jayapura,  Aug.
19,  2023.  Accessed:  Oct.  20,  2023.  [Online].
Available:
https://papua.antaranews.com/berita/707613/
dinas-pupr-jayapura-mengimbau-warga- waspadai-bencana-longsor [3]   M. Silahooy, M. Sheilamita, S. Pieter, and E. V Manullang, “PEMANFAATAN METODE SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE  PADA  APLIKASI  PENJUALAN
JAM TANGAN DI TOKO ZOOM DAN WATCH BERBASIS  WEB,”  vol.  11,  no.  1,  pp.  1–11,
2023.
[4]   Diana, Metode Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: CV. Budi Utama, 2018.
[5]   R.  H.  Suparta  and  E.  V  Manullang, “PEMANFAATAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS  PEMETAAN  BIDANG  TANAH
DAERAH TRANSMIGRASI KELURAHAN KOYA BARAT  DAN  KOYA  TIMUR.”
Accessed:  Oct.  20,  2023.  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/368 754533_PEMANFAATAN_SISTEM_INFORM ASI_GEOGRAFIS_PEMETAAN_BIDANG_T ANAH_DAERAH_TRANSMIGRASI_KELURA
HAN_KOYA_BARAT_DAN_KOYA_TIMUR/
[6]   G. N. Cahyo, R. Kumalasari Niswatin, and A. B. Setiawan, “Perancangan Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lokasi Pembangunan  Perumahan  Menggunakan Metode ROC dan AHP.”
[7]   T. Reza Adianto, Z. Arifin, D. Marisa Khairina, J.  Barong  Tongkok  No,  K.  Gunung  Kelua Samarinda, and K. Timur, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN RUMAH TINGGAL DI PERUMAHAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE
Corresponding Author : marlasheila.pieter@gmail.com Received on: November  2023      Accepted on: Desember  2023 91
ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI
KASUS :  KOTA  SAMARINDA),” Prosiding Seminar  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi Informasi , vol. 2, no. 1, 2017.
[8]   S.  Nur  Alam  and  P.  Studi  Teknik  Informatika
STIMIK Sepuluh Nopember Jayapura
ABSTRAK, “PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW)  DALAM PROSES  SELEKSI  PENERIMAAN  CALON MAHASISWA  BARU  (Studi  Kasus:  Prodi Teknik Informatika STIMIK Sepuluh Nopember Jayapura),” 2015.
[9]   R. Apriyanti and R. Firman , “PEMANFAATAN SISTEM  INFORMASI  GEOGRAFIS  (SIG) DALAM PENENTUAN LOKASI PERUMAHAN DI  KOTA  DEPOK,” Universitas  Gunadarma-
Depok , vol. 8, 2014.