## RANCANG BANGUN SISTEM PENENTUAN PRIORITAS PEMILIHAN KOST DENGAN MODEL BAYESIAN

## Anastasya Latubessy
Dosen Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: anastasyalatubessy@gmail.com
Lelly Hidayah Anggraini Dosen Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: anglelly14@gmail.com

## ABSTRAK
Prioritas sangat berpengaruh dalam proses penentuan keputusan. Tingkat prioritas menjadi salah satu pertimbangan  utama  dalam  mengambil  sebuah  kebijakan.  Hal  tersebut  menyebabkan  pentingnya  penentuan prioritas  dalam  pengambilan  keputusan.  Salah  satu  permasalahan  dalam  penentuan  prioritas  adalah  pemilihan kost.  Usaha  kost-kostan  mulai  dilirik  sebagai  sebuah  prospek  menarik  yang  menguntungkan,  hadirnya  kost- kostan  dengan  menawarkan  fasilitas  yang  berbeda  –  beda,  menyebabkan  para  konsumen  sebagai  pengambil keputusan  harus  pintar  dalam  memilih  kost  yang  sesuai  dengan  kebutuhan.  Kebutuhan  tersebut  merupakan preferensi dari setiap pengambil keputusan. Setiap kost menawarkan fasilitas yang berbeda, sehingga fasilitas – fasilitas tersebut dapat dijadikan kriteria dalam penentuan alternatif kost. Metode yang digunakan dalam penetuan prioritas  pemilihan  kost  adalah bayesian ,  dimana  bobot bayes digunakan  untuk  meghitung  peringkat  tiap alternatif kost yang ada. Peringkat tersebut dijadikan dasar dalam penentuan prioritas kost, sehingga konsumen yaitu para pencari kost dapat dengan bijak menentukan kost sesuai kebutuhan.
Kata kunci: Bayes, decission maker, kost.

## ABSTRACT
Priorities are  very influential in  the decision-making  process . The level  of priority  to be  one of the major considerations in taking a policy . This causes the importance of priority setting in decision making . One of  the  problems  in  determining  the  priority  is  the  selection  of  boarding  .  Boarding  efforts  began  ogled  as  an attractive prospect favorable , the presence of boarding facilities  by offering  different  - different , causing  the consumer as decision makers must be smart in choosing the appropriate boarding needs . These needs are the preferences of each decision makers . Each different boarding facilities , so the facility - the facility can be used as a  criterion  in  determining  alternative  boarding  .  The  method  used  in  the  determination  of  priority  boarding election is Bayesian, which calculates the weight of Bayes is used to rank each alternative boarding available . The  rating  is  used    to  determining  priority  boarding  ,  so  that  consumers  are  seekers  can  wisely  determine boarding boarding as needed.
Keywords: Bayesian, decission maker, boarding house.

## 1. PENDAHULUAN
Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan(SPK)  pertama  kali  diungkapkan  pada  awal  tahun  1970-an oleh  Michael  S.Scott  Morton  dengan  istilah  Manajemen Decision  Systems [1].  Menurut  Raymond McLeod,  Jr,  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sistem  penghasil  informasi  spesifik  yang  ditujukan untuk memecahkan masalah tertentu yang harus dipecahkan oleh manajer pada berbagai tingkatan. Man dan Watson mendefinisikan SPK sebagai suatu sistim interaktif, yang membantu pengambil keputusan
melalui  penggunaan  data  dan  model-model  keputusan  untuk  memecahkan  masalah-masalah  yang sifatnya semi terstruktur dan tidak terstruktur[2].
Turban  mendefinisikan      SPK  sebagai  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  adaptif, interaktif,  fleksibel,  yang  secara  khusus dikembangkan untuk  mendukung solusi   dari   pemasalahan manajemen  yang  tidak  terstruktur  untuk  meningkatkan      kualitas      pengambilan  keputusan[3].  Sistem Pendukung  Keputusan (Decission  Support  System) adalah    sistem  informasi  berbasis  komputer  yang menyediakan  dukungan  informasi  yang  interaktif  bagi  manajer  dan  praktisi  bisnis  selama  proses pengambilan  keputusan  [3].  Sistem  Pendukung  Keputusan  menggunakan  model  analitis,  database, penilaian dan pandangan pembuat keputusan dan  proses pemodelan  berbasis komputer  yang  interaktif untuk mendukung pembuatan keputusan bisnis yang semi terstruktur.
Dari  defenisi  di  atas,  terlihat  bahwa  SPK  adalah  suatu  sistim  berbasis  komputer  yang  dirancang untuk  meningkatkan  efektifitas  pengambil  keputusan  dalam  memecahkan  masalah  yang  sifatnya  semi terstruktur  atau  tidak  terstruktur.  Kata  berbasis  komputer  merupakan  kata  kunci,  karena  hampir  tidak mungkin  membangun  SPK  tanpa  memanfaatkan  komputer  sebagai  alat  bantu,  terutama  untuk menyimpan  data  serta  mengelola  model.  Kehadiran  komputer  sebagai  perangkat  teknologi  yang mengotomatisasi  sistem  yang  sedang  berjalan  menjadi  daya  tarik  tersendiri  di  berbagai  bidang. Sehingga  semakin  marak  pengembangan teknologi diterapkan di  berbagai  bidang, seperti  halnya pada bidang telekomunikasi.
Banyak  permasalahan  yang  dapat  diselesaikan  dengan  sistem  pendukung  keputusan.  Salah  satu diantaranya adalah penentuan prioritas dalam pemilihan kost. Mengingat usaha kost-kostan mulai dilirik banyak  pengusaha,  sehingga  bermunculan  kost-kostan  yang  menawarkan  berbagai  fasilitas  yang berbeda. Fasilitas  yang ditawarkan  mempengaruhi  harga kost tersebut. Dengan  banyaknya kost-kostan yang  bermunculan,  para  konsumen  dalam  hal  ini  pencari  kost  harus  pintar  dalam  memilih  kost  yang sesuai  dengan  kebutuhan.  Berdasarkan  hal  tersebut,  dibangun  sebuah  sistem  yang  dapat  digunakan untuk  membantu  proses  penentuan  keputusan  dalam  memilih  kost  berdasarkan  preferensi  dari pengambil keputusan.

## 2. METODE BAYESIAN
Bayesian  Model  Averaging memungkinkan  untuk  penggabungan  ketidakpastian  model  menjadi kesimpulan.  Ide  dasar  dari Bayesian model  rata-rata  adalah  untuk  membuat  kesimpulan  berdasarkan rata-rata tertimbang atas ruang model. Pendekatan ini cocok untuk model ketidakpastian dalam prediksi dan estimasi parameter[4].
Persamaan Bayes yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai  setiap  alternatif  disederhanakan menjadi :
Total Nilai i =   m j Nilai 1 ij (Krit j ) (1)
Dimana : Total nilai i   = total nilai akhir dari alternatif ke-i; Nilai ij = nilai dari alternatif ke-i pada criteria ke-j; Krit j = tingkat kepentingan (bobot) criteria ke-j; i
= 1,2,3,..n ; n = jumlah alternatif j = 1,2,3,..m; m = jumlah kriteria

## 3. ANALISA METODE BAYESIAN UNTUK PENENTUAN KOST

## 3.1. Analisa Kebutuhan
Dalam  membangun  sistem  penunjang  keputusan  untuk  menentukan  kost  mahasiswa  dibutuhkan data, diantaranya :
1. Data Pemilik kost
2. Data Pengunjung
3. Data Tipe
4. Data Kost
5. Data Fasilitas
6. Data Preferensi Kriteria
Dari  data  tersebut  diatas  diharapkan  dapat  menghasilkan  informasi  yang  akurat  dan  dapat dipertanggung jawabkan. Informasi yang dihasilkan antara lain:
1. Pengunjung yang mengkonsultasikan sebagai decission maker
2. Hasil konsultasi pengunjung
3. Solusi yang ditawarkan

## 3.2 Pemodelan Metode Bayesian
Berdasarkan  persamaan bayes yang  ditunjukan  pada  persamaan  (1),    dibuat  pemodelan  dengan mengambil dua aternatif kota sebagai sampel, yaitu kota satu dan kota dua. Terdapat tujuh kriteria yang digunakan  antara  lain,  harga,  jarak  dengan  kampus,  listrik,  fasilitas  kamar,  kamar  mandi,  dapur,  dan ruang  nonton.  Metode  penilaian  yang  digunakan  adalah  skala  ordinal  (skala  1  untuk  penilaian  sangat kurang,  2  untuk  penilaian  kurang,  3  untuk  penilaian  biasa,  4  untuk  penilaian  bagus,  dan  5  untuk penilaian sangat bagus).
Nilai kriteria tiap kost diperoleh dengan melihat fasilitas kedua kost tersebut. Pembobotan kriteria yang dilakukan untuk setiap alternatif memperoleh tabel matriks keputusan seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Matriks Keputusan
Alternatif Kriteria Nilai Alternatif Pering kat
1 2 3 4 5 6 7 kost 1 2 2
3 3 3
4 3 5,928571429 6 kost 2 3 2 3 3 3
4 4 6,557142857 4 kost 3 4 3 3 5 2
3 2 6,6 2 kost 4 4 4 4 3 2
2 3 6,571428571 3 kost 5 3 3 3 2 1
2 2 4,814285714 7 kost 6 4 3 4 3 3
3 3 6,857142857 1 kost 7 3 2 2 2 3
4 4 5,942857143
5 Bobot Bayes 0,328571429 0,271428571 0,314285714 0,3 0,242857143 0,314285714 0,3 Keterangan Kriteria: 1. Harga 6.  Dapur 2. Jarak dengan Kampus 7. Ruang Nonton
3. Listrik
4. Fasilitas Kamar
5. Kamar Mandi
4. PERANCANGAN

## 4.1 Perancangan Sistem
Perancangan  dilakukan  dengan  merancang  sistem  dan  merancang database yang  dibangun. Perancangan  sistem  dilakukan  dengan  DFD( Data  Flow  Diagram) level  1  sampai  level  2  proses manipulasi  data.  Untuk  perancangan database menggunakan  ERD( Entity  Relationship  Diagram ), sehingga menghasilkan tabel-tabel yang sesuai dengan kebutuhan sistem.
Data Fasilitas  Terupdate Data Tipe Terupdate Data Kost Terupdate Konfirmasi Log in Pemilik Login Pemilik Manipulas i Data Kost Manipulas i Data Tipe Manipulas i Data Fasilitas Login Peng unjung Konfirmasi Log in Peng unjung Data Peng unjung  Terupdate Manipulas i Data Peng unjung Ranking Kost Input Data Preferensi 1 Sis tem Penentuan Kost + Peng unjung Pemilik

## Gambar 1. Diagram Konteks Sistem Penentuan Prioritas Pemilihan Kost
Gambar  1  merupakan  diagram  konteks  dari  sistem  penentuan  prioritas  dalam  pemilihan  kost. Gambar  1  menunjukan  dua external  agent, yaitu  pengunjung  dan  pemilik.  Pengunjung  merupakan decission  maker, dimana  pengunjung  dapat  melakukan  proses login ,  manipulasi  data  pengunjung  dan input  preferensi.  Setiap  satu  inputan  dari external  agent ke  sistem  akan  memberikan  satu output ke external  agent. Sehingga  aliran input ,  proses,  dan output dapat  terlihat  jelas. External  agent pemilik adalah pemilik kost-kostan, yang dapat melakukan proses login, manipulasi data kost, manipulasi data tipe,  dan  manipulasi  data  fasilitas.  Data-data tersebut  yang  akan  dijadikan  bahan  pertimbangan  dalam proses penentuan prioritas.
Diagram  konteks  dipecah  menjadi  diagram  level  1.  Proses  dipecah  menjadi  tiga  sub  proses  yaitu, proses login , proses manipulasi data, dan proses perhitungan ranking. Diagram level 1 sistem penentuan prioritas  pemilihan  kost  ditunjukan  pada  Gambar  2.  Pada  diagram  level  1,  telah  terlihat data  source/ tabel yang berinteraksi dengan tiap proses yang sesuai.
data preferensi data kost data tipe data fasilitas data peng unjung data kost data tipe data fasilitas data peng unjung data user Data Fasilitas Terupdate Data Tipe Terupdate Data Kost Terupdate Manipulasi Data Kost Manipulasi Data Tipe Manipulasi Data Fasilitas Input Data Preferensi Ranking Kost Manipulasi Data Peng unjung Data Peng unjung  Terupdate Konfirmasi Log in Pemilik Login Pemilik Konfirmasi Log in Peng unjung Login Peng unjung Peng unjun g Peng unjun g Peng unjun g Peng unjun g Peng unjun g Peng unjung Pemilik Pemilik Pemilik Pemilik Pemilik Pemilik Pemilik Pemilik 1 Login 2 Manipulasi Data 3 Perhitung an Ranking DS User DS Pengunjung DS Fasilitas DS Tipe DS Kost DS Preferensi
Gambar 2. Diagram Level 1 Sistem Penentuan Prioritas Pemilihan Kost
data kost data tipe data fas ilitas Data Fasilitas  Terupdate Manipulas i Data Fasilitas Data Tipe Terupdate Manipulas i Data Tipe Data Kost Terupdate Manipulas i Data Kost data peng unjung Data Peng unjung  Terupdate Manipulas i Data Peng unjung Peng unjun g Peng unjung Pemilik Pemilik Pemilik Pemilik Pemilik Pemilik DS Pengunjung DS Fas ilitas DS Tipe DS Kos t 1 Manipulas i Data Peng unjung 2 Manipulas i Data Fasilitas 3 Manipulas i Data Tipe 4 Manipulas i Data Kost

## Gambar 3 Diagram Level 2 Proses Manipulasi Data
Setelah diagram level 1 dibuat, proses manipulasi data dapat dipecah menjadi beberapa proses lagi. Sehingga proses manipulasi data di pecah menjadi diagram level 2, dimana terdapat proses manipulasi data  pengunjung,  manipulasi  data  fasilitas,  manipulasi  data  tipe,  dan  manipulasi  data  kost.  Proses manipulasi  pengunjung  berinteraksi  dengan external  agent pengunjung,  sedangkan  proses  manipulasi data  lainnya  berinterkasi  dengan external  agent pemilik.  Tiap  proses  berhubungan  dengan  sebuah datasource , ditunjukan pada Gambar 3.

## 4.2 Perancangan Database
Asumsi  –  asumsi  yang  diperoleh  dalam  perancangan  ERD( Entity  Relationship  Diagram )  adalah, satu  pengunjung  bisa  memiliki  beberapa  preferensi,  dan  sebaliknya  satu  preferensi  bisa  dimiliki  oleh beberapa  pengunjung,  sehingga  relasi  yang  terbentuk  dari  entitas  pengunjung  dan  preferensi  adalah many to many. Satu pengunjung mencari beberapa kost, sehinga hungungan yang terbentuk dari entitas pengunjung  dan  kost  adalah one  to  many .  Beberapa  kost  memiliki  satu  tipe  yang  berbeda  sehingga relasi yang terbentuk antara entitas kost dan entitas tipe adalah many to one . Satu kost dapat memiliki beberapa fasilitas, dan sebaliknya sebuah fasilitas dapat dimiliki oleh beberapa kost, sehingga hubungan
yang  terbentuk  adalah many  to  many .  Gambar  4  menunjukan entity  relationship  diagram yang terbentuk. Sedangkan Gambar 5 merupakan rancangan skema tabel, berdasarkan ERD yang dibuat.
Gambar 4. Entity Relationship Diagram
Gambar 5. Skema Tabel

## 5. IMPLEMENTASI

## 5.1 Implementasi Basis data
Berdasarkan  hasil  perancangan,  maka  diperoleh  implementasi    untuk database seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  6.    Terdapat  delapan  buah  tabel  yang  saling  berelasi,  sesuai  dengan perancangan ERD dan skema tabel.
Gambar 6. Implementasi database sistem penentuan kost

## 5.2  Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  dilakukan  dengan  bahasa  pemrograman  PHP,  dimana  sistem  diberi  nama SipKost. Merupakan sistem penentuan prioritas dalam pemilihan kost. Gambar  7 menunjukan tampilan awal pada sistem yang dibangun. Gambar 8 merupakan tampilan untuk konsultasi pengunjung.
Gambar 7 Tampilan Sistem Penentuan Prioritas Pemilihan Kost
Gambar 8 Tampilan untuk data alternatif kost

## 6. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Metode Bayesian dapat digunakan untuk menentukan tingkat prioritas berdasarkan multi kriteria.
2. Sistem  penentuan  prioritas  dalam  pemilihan  kost  dapat  menghasilkan  beberapa  alternatif berdasarkan preferensi yang diberikan decission maker sebagai bahan pertimbangan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Turban, E., and Aronson, J E., 2001, Decision  Support  Systems and Intelligent  Systems , Prentice- Hall,Inc., New Jersey.
[2]    Daihani, and Dadan U., 2001, Komputerisasi Pengambilan Keputusan .  Jakarta: Elex Media Komputindo.
[3]   Turban,  E.,  and  Aronson,  J.E.,  2005, Decission  Support  System    and  Intelligent  System 6 th
Edition , Prentice Hall, Inc., New Jersey. [4]   Hoeting,  J.A., Methodology  for  Bayesian  Model  Averaging:  An Update,  1999,  Jurnal  Of  Stastic,
Colorado State University.