## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN RUMAH TINGGAL DI WILAYAH MALANG DENGAN METODE TOPSIS BERBASIS WEB
Novia Candra Aulia, Ali Mahmudi, Ahmad Faisol Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
2018053@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Kota Malang terus bertumbuh dengan pesat, terutama pada pembangunan infrastruktur, ekonomi, dan aspek sosial. Pertumbuhan ini mengakibatkan peningkatan permintaan akan Perumahan. Rumah merupakan salah satu dari  kebutuhan pokok manusia dengan pangan dan sandang. Dalam pencarian perumahan yang optimal, metode Topsis  yang  digunakan  telah  terbukti  efektif  untuk  menghadapi  pengambilan  keputusan  kemudian  melibatkan beberapa kriteria. Metode ini memungkinkan penilaian terhadap berbagai faktor yang relevan dalam pembelian perumahan, seperti harga, luas tanah, tipe rumah, waktu tempuh ke kota, akses ke jalan raya, dan lain sebagainya. Oleh sebab itu, penelitian ini dilakukan dengan mengembangkan SPK berbasis web menggunakan Metode Topsis untuk  Pemilihan  Perumahan  di  Wilayah  Malang.  Sistem  ini  dimaksudkan  untuk  membantu  calon  pembeli perumahan  mengevaluasi  dan  membandingkan  pilihan  perumahan  yang  tersedia,  sehingga  dapat  membuat keputusan pembeli yang lebih cerdas dan tepat. Dari hasil yang diperoleh dari penelitian ini dengan melakukan pengujian  blackbox  menunjukkan  bahwa  terdapat  12  fitur  pengujian  yang  sudah  dilakukan  dan  menghasilkan output yang sudah sesuai.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Perumahan, TOPSIS, Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution

## 1. PENDAHULUAN
Kota  Malang  adalah  kota  yang  berkembang sangat  pesat  dibidang  infrastruktur,  ekonomi,  dan kemajuan sosial. Pertumbuhan tersebut mengakibatkan meningkatkan akan perumahan. Salah satu  dari  kebutuhan  pokok  manusia,  selain  dari makanan  dan  pakaian,  adalah  properti,  atau perumahan.  Setiap  rumah  mempunyai  fungsi  sebagai tempat  tinggal  atau  sebagai  tempat  beristirahat  serta tempat perlindugan dari berbagai gangguan berasal di luar.    Tantangan  muncul  bagi  calon  pembeli perumahan ketika mereka dihadapkan pada keputusan memilih, karena membuat keputusan dengan tergesa- gesa tidak akan menghasilkan hasil yang diharapkan . Kemudian, metode Topsis, telah terbukti efektif pengambilan  keputusan  multi-kriteria,  pada  metode dari    Sistem  Pendukung  Keputusan,  yang  dapat membantu  Anda  menemukan  perumahan  yang  baik. Pada  metode  ini  memungkinkan  penilaian  berbagai faktor  yang  relevan  dengan  pembelian  perumahan, seperti harga, luas tanah, tipe rumah, waktu tempu ke kota, akses ke jalan raya dan lain sebagainya .Dengan metode  Topsis  ini  masing-masing  faktor  dapat diberikan bobot sesuai dengan tingkat kepentingannya,  dan  perumahan  dapat  dinilai berdasarkan  skor  akhir  yang  dihitung.  Belum  ada progam  yang  berguna  untuk  mempermudah  calon pembeli mencari Perumahan di Wilayah Kota Malang.
Oleh  sebab  itu,  penulis  membuat  penelitian mempunyai  tujuan  untuk  mengembangkan  SPK dengan Metode Topsis pada Pemilihan Perumahan di Wilayah  Malang  berbasis  web.  Sistem  ini  akan membantu calon pembeli perumahan dalam
mengevaluasi  dan  membandingkan  berbagai  pilihan perumahan  yang  ada,  kemudian  mereka  dapat membuat keputusan yang dengan informatif dan tepat dalam  pembelian  perumahan.  Selain  itu,  sistem  ini juga  dapat  membantu  pengembang  perumahan  untuk memahami  preferensi  pasar  dan  mengoptimalkan portofolio perumahan mereka

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terkait
Dari penelitian dari Mukhammad Farid Pradana memiliki  judul  "Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Pemberian  Beasiswa  Kepada  Siswa  Yang Berprestasi Dan Yang Kurang Mampu Menggunakan metode  Topsis,  Tujuannya  adalah  menentukan pemberian  beasiswa  kepada  siswa  memiliki  prestasi serta kekurangan ekonomi. Sehingga, diciptakan suatu sistem  pendukung  keputusan  yang  memanfaatkan metode  Teknik  untuk  Pilihan  Order  berdasarkan persamaan  dengan  Solusi  Ideal  (TOPSIS).  Untuk memberikan  beasiswa,  kriteria  yang  dibutuhka termasuk  kehadiran,  nilai  ekstrakurikuler,  nilai akademik,  peringkat  siswa,  penghasilan  dari  orang tua,  dan  pekerjaan  orang  tua  siswa.    Dari  hasil  dari pengujian  sistem  dengan  menggunakan  Metode TOPSIS  sudah  menunjukkan  hasil  yang  konsisten. Dari  perhitungan  pada  metode  TOPSIS,  diperoleh nilai  preferensi  yang  digunakan  untuk  menentukan peringkat. Selanjutnya, peringkat ini digunakan untuk memilih  penerimaan  beasiswa  dan  mendaftarkan siswa  yang  memenuhi  syarat  untuk  mendapatkan dana. [1].
Dalam  penelitian  ini  yang  dibuat  oleh  Ela Nurelasari  dan  Esty  Purwaningsih  yang  berjudul "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan Terbaik  dengan  Metode  TOPSIS,"  fokusnya  adalah pada  kesulitan  calon  pembeli  dalam  memilih perumahan.  Mereka  menyadari  bahwa  pengambilan keputusan yang tergesa-gesa dalam memilih perumahan  dapat  mengakibatkan  ketidakpuasan  bagi calon  pembeli.  Mengingat  bahwa  setiap  orang memiliki  kebutuhan  serta kemampuan  yang berbeda- beda  maka  penentuan  perumahan  sebagai  tempat tinggal  memerlukan  pertimbangan  yang  matang. Dalam  konteks  ini,  keputusan  pemilihan  perumahan menjadi  aspek  krusial  bagi  calon  pembeli  yang menginginkan  rumah  yang  nyaman,  aman,  dan strategis.  Solusi  adalah  sistem  interaktif  berbasis komputer  yang  dikenal  sebagai  (SPK).  SPK  bisa memudahkan  proses  pengambilan  keputusan  dengan menggunakan  data  untuk  menyelesaikan  masalah tertentu.[2]

## 2.2. Metode TOPSIS
Di  tahun  1981,  Yoon  dan  Hwang  pertama  kali menggunakan metode TOPSIS untuk menangani dari masalah  multikriteria.  Gagasan  utama  metode  ini adalah  memberikan solusi dari sejumlah opsi dengan membandingkan  setiap  opsi  dengan  opsi  terbaik  dan terburuk  dari  semua  opsi.  Untuk  perbandingan  ini, jarak dipertimbangkan. Yoon dan Hwang mengembangkan  TOPSIS  dengan  keyakinan  bahwa alternatif terbaik adalah yang memiliki jarak terpendek dari  solusi  ideal  positif  dan  negatif.  Maka menggunakan  jarak  geometris.  (Sachdeva,  2009). Akan tetapi, penting untuk diingat bahwa pilihan yang paling  dekat  dengan  solusi  ideal  positif  tidak  selalu paling jauh dari solusi ideal negatif.
Oleh  karena  itu,  TOPSIS  mempertimbangkan kedua  unsur  ini  dengan  bersamaan,  yaitu  jarak  dari solusi  ideal  positif  dan  negatif.  Nilai  prioritas  dari kedekatan relatif setiap alternatif terhadap solusi ideal positif menentukan solusi optimal. Alternatif diurutkan menurut nilai prioritas kedekatan relatifnya terhadap  solusi  ideal  positif.  Pengambilan  keputusan dapat menggunakan hasil peringkat ini untuk membuat keputusan  terbaik.  TOPSIS  memiliki  keunggulan meliputi  konsep  yang  mudah  dipahami,  efisiensi komputasinya, dan kemampuan untuk menilai kinerja relatif dari alternatif keputusan. Hal ini menjadikannya metode  yang  umum  digunakan  dalam  pengambilan keputusan praktis [3]. secara umum, proses metode TOPSIS terdiri dari step by step berikut:
a. Pembuatan matriks dengan keputusan yang sudah dinormalisasi.
b. Pembuatan matriks dengan keputusan yang sudah dinormalisasi dan diberi bobot.
c. Penentuan  dari  matriks  solusi  ideal  positif    serta solusi ideal negatif.
d. Penghitungan  jarak  dengan  nilai  setiap  alternatif yang kemudian dengan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
e. Penentuan  nilai  preferensi  untuk  masing-masing alternatif.
Metode  topsis  membutuhkan  rating  kerja  dari setiap  alternatif  A1  pada  setiap  kriteria  Cj  yang ternormalisasi dapat dilihat pada persamaan 1.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 ∑ 𝑥𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 … Persamaan 1
Dengan  i=1,2,....,m;  dan  j1,2,....,n;  rij  adalah Matriks keputusan ternormalisasi, xij, mengandung  solusi  ideal  positif  A+  dan  solusi  ideal negatif A−. Penilaian bobot ternormalisasi (yij) dapat dilihat.  Pada persamaan (2 dan 3). Yij= wi. rij ; Dengan i=1,2,....,m; dan j=1,2,....,n A+ = (y1+, y2+,...., yn+);               …Persamaan 2 A− = (y1−, y2−,...., yn−);              … Persamaan 3
Matriks yij adalah hasil dari normalisasi terbobot pada elemen [i][j], sementara wi adalah vektor bobot pada  elemen  [i].  Penting  untuk  menetapkan  apakah atribut  tersebut  berupa  biaya  atau  keuntungan,  agar dapat menghitung nilai solusi ideal. Jika j merupakan atribut keuntungan, yj+ adalah nilai maksimum dari yij serta yj adalah nilai minimum dari yij; sebaliknya, jika j merupakan atribut biaya,  yj+ adalah nilai  minimum dari  yij  dan  yi−  adalah  nilai  maksimum  dari  yij. Persamaan  tersebut  menggambarkan  jarak  antara alternatif dengan solusi ideal positif . D+=j=1∑mwj ⋅ (rij−Aj+)2 ; i= 1,2,....,m …Persamaan 4
Solusi ideal positif [i] merupakan jarak alternatif dengan  solusi  ideal  positif,  dan  matriks  normalisasi terbobot  [i][j]  adalah  jarak  alternatif  dengan  solusi ideal  negatif.  Rumus  jarak  antara  alternatif  dengan solusi ideal negatif dapat ditemukan. pada persamaan 4.
D−=j=1∑mwj ⋅ (rij−Aj−)2; i= 1,2,....,m    …Persamaan 5
Pada Di adalah jarak dari alternatif  dengan solusi ideal negatif, yi adalah solusi ideal positif [i], dan yij adalah matriks normalisasi terbobot [i][j].
Nilai  preferensi  dari  setiap  pilihan  (Vi)  dilihat  pada persamaan 6.
𝑉 1 = 𝐷1− 𝐷1± −𝐷1− ;      i = 1,2,....,m              …Persamaan 6 Pada Vi, pendekatan setiap alternative pada solusi dari ideal  diwakili  oleh  nilai  Di+,  yang  merupakan  jarak alternative dengan solusi ideal positive , dan Di−, yang merupakan  jarak  alternatif    dengan  solusi  ideal negative .  Nilai  Vi  yang  tinggi  menunjukkan  bahwa alternative memiliki preferensi yang lebih besar.
3. METODE PENELITIAN
3.1. Kebutuhan fungsional
Kebutuhan fungsional dalam “Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Rumah  Tinggal  di  wilayah Malang  dengan  metode  Topsis  Berbasis  Web”  ini adalah :
1. Aplikasi  dapat  menampilkan  cara  mengakses aplikasi dengan memasukkan username dan kata sandi  untuk  mendapatkan akses  ke  sumber daya aplikasi yang dimaksud.
2. Website ini mempunyai fitur untuk menampilkan data  setiap  perumahan,  mengelola  data  kriteria perumahan  dan  melakukan  perhitungan  pada setiap perumahan yang digunakan.
3. Website memiliki  fitur  untuk  mengelola  data beberapa perumahan dan data setiap kriteria yang diperoleh dari data yang dimiliki.
4. Website dapat menampilkan data setiap perumahan yang tersedia di Luluk Properti. 5. Website dapat menampilkan data hasil perhitungan  dan  menampilkan  hasil  pemilihan Perumahan  di  wilayah  Malang  menggunakan Topsis.

## 3.2. Kebutuhan nonfungsional
Kebutuhan  nonfungsional  pada  aplikasi  ini membutuhkan minimal untuk server sebagai berikut:
1. Aplikasi ini sudah dibuat dan bisa diakses selama 24 jam.
2. Aplikasi yang dibuat dapat melakukan perhitungan  secara  otomatis  untuk  pemilihan rumah tinggal diwilayah kota malang menggunakan metode Topsis.
3. Aplikasi  yang  ada  dapat  dijalankan  hanya menggunakan jaringan internet.

## 3.3. Blok diagram

## Gambar 1. Blok diagram
Gambar 1 melibatkan Admin dari properti yaitu administrator  sistem  yang  kemudian  bertugas  untuk melakukan  input  data  perumahan  dan  data  kriteria yang kemudian  menghasilkan data perhitungan. Data yang  diinputkan  kemudian  masuk  ke  database  dan selanjutnya  diproses  menggunakan  metode  TOPSIS. Setelah proses dilakukan maka output yang dihasilkan adalah hasil pemilihan perumahan.

## 3.4. Struktur menu
Gambar 2. Struktur menu
Gambar  2.  Pada  admin  dapat  mengakses  login untuk masuk pada website . Saat memasuki akun, akan melihat  beberapa  menu  yaitu  akan  menu  dashboard, menu data perumahan, menu data kriteria, menu data alternatif,  menu  data  bobot  kriteria,  dan  menu perhitungan.

## 3.5. Flowchart sistem
Gambar 3. Flowchart sistem
Gambar 3 akan menggambarkan flowchart pada progam  perumahan  langkah  awal  adalah  login kemudian  memanggil  menu  home  yang  selanjutnya menampilkan  menu  home  yang  akan  menampilkan perumahan  yang  ada  kemudian  akam  menampilkan data  perumahan  yang  akan  menampilkan  data perumahan  yang  dapat  melakukan  create,  edit  dan hapus.  Kemudian  akan  menampilkan  data  kriteria yang akan menampilkan data kriteria pada perumahan. Kemudian akan menampilkan perhitungan yang akan memasukkan hasil perhitungan dan menampilkan hasil perhitungan kemudian akan logout.

## 3.6. Flowchart metode
Gambar  4  menunjukkan  flowchart  metode  ini, yang  menunjukkan  langkah-langkah  kerja  metode TOPSIS.  Untuk  memulai  proses,  data  penilaian kriteria untuk setiap kandidat ( alternative ) dimasukkan,  bersama  dengan  nilai  yang  diberikan untuk masing-masing kriteria. Setelah itu, perhitungan bobot  dari    alternatif  untuk  setiap  kriteria  dilakukan. Selanjutnya, matriks keputusan yang sudah dinormalisasi dan diberi bobot dibuat. Selain itu, Anda harus menentukan nilai minimum dan maksimum serta menemukan solusi ideal positive serta negative . Pada tahap  akhir,  nilai  preferensi  pada  setiap alternative dalam  setiap  kriteria  dihitung,  yang  menghasilkan
hasil  akhir  untuk  pemilihan  perumahan  di  daerah Malang.
Gambar 4. Flowchart metode

## 3.7. Use case diagram
Gambar 5. Use case diagram
Gambar  5  diatas  menunjukkan  contoh  sistem pemilihan rumah tinggal yang menggunakan web yang digunakan  di  wilayah  Malang.  Setelah  mendaftar, pengguna dapat mengakses dashboard, yang memungkinkan  mereka  untuk  melihat,  memasukkan, mengedit,  dan  menghapus  data  perumahan  serta  data kriteria.  Pada  menu  perhitungan,  Nilai  preferensi, bobot  ternomalisasi,  matriks  ternomalisasi,  jarak solusi ideal positive negative , serta ideal positive dan negative semuanya dapat dilihat.

## 3.8. Tabel Kriteria

## Tabel 1. Tabel kriteria
Kode Kriteria Kriteria Keterangan C1 Harga Cost C2 Luas Tanah Cost C3 Alamat Cost C4 Tipe Rumah Cost C5 Jarak Ke Kota Benefit C6 Jarak Ke Jalan Raya Benefit
Kode Kriteria Kriteria Keterangan C7 Jarak Ke Sekolah Benefit C8 Jarak Ke Pasar Benefit C9 Jumlah Kamar Benefit C10 Jumlah Kamar Mandi Benefit C11 Kemanan Benefit C12 Fasilitas Benefit C13 Pembayaran Cost C1 Harga Cost
Pada  tabel  1  diatas  menunjukkan  tabel  kriteria dimana terdapat kode kriteria C1 dengan kriteria harga merupakan  sebuah  biaya  atau  cost.  Kode  kriteria  C2 dengan  kriteria  luas  tanah  merupakan  sebuah  biaya atau cost. Kode kriteria C3 dengan kriteria tipe rumah merupakan  sebuah  biaya  atau  cost.  Kode  kriteria  C4 dengan  kriteria  jarak  ke  kota  merupakan  sebuah keuntungan atau benefit. Dan seterusnya.

## 3.9. Tabel Bobot
Tabel 2. Tabel bobot kriteria harga Bobot Keputusan Nilai < 200.000.000 5 2.00.000.00 – 300.000.000 4 3.00.000.01 – 400.000.000 3 4.00.000.01 – 500.000.000 2 >500.000.000 1 Tabel 3. Tabel kriteria Luas Tanah Bobot Keputusan Nilai 60 1 62 2 66 3 70 4 72 5 Tabel 4. bobot kriteria Alamat Bobot Keputusan Nilai Area depan 3 Area tengah 2 Area Belakang 1 Tabel 5. bobot kriteria tiper rumah Bobot Keputusan Nilai 30 1 34 2 36 3 40 4 >40 5 Tabel 6. Tabel bobot kriteria jarak ke kota Bobot Keputusan Nilai <1 km <1 km 1,1 – 3 km 1,1 – 3 km 3,1 – 6 km 3,1 – 6 km 6,1 – 8 km 6,1 – 8 km >8 km >8 km
Tabel 7. Tabel bobot kriteria Ke jalan Raya Bobot Keputusan Nilai <1 km <1 km 1,1 – 3 km 1,1 – 3 km 3,1 – 6 km 3,1 – 6 km 6,1 – 8 km 6,1 – 8 km >8 km >8 km Tabel 8 Tabel bobot kriteria Jarak ke Sekolah Bobot Keputusan Nilai <1 km <1 km 1,1 – 3 km 1,1 – 3 km 3,1 – 6 km 3,1 – 6 km 6,1 – 8 km 6,1 – 8 km >8 km >8 km Tabel 9. Tabel bobot kriteria jarak ke Pasar Bobot Keputusan Nilai <1 km <1 km 1,1 – 3 km 1,1 – 3 km 3,1 – 6 km 3,1 – 6 km 6,1 – 8 km 6,1 – 8 km >8 km >8 km Tabel 10. Tabel bobot kriteria Jumlah Kamar Bobot Keputusan Nilai 1 1 2 2 3 3 >3 >3
Tabel 11. Tabel bobot kriteria Jumalh Kamar Mandi
Bobot Keputusan Nilai 1 1 2 2 3 3 >3 >3 Tabel 12. Tabel bobot kriteria Keamanan Bobot Keputusan Nilai Security Security Non Security Non Security Tabel 13. Tabel bobot kriteria Fasilitas Bobot Keputusan Nilai 1 1 2 2 3 3 >3 >3
Tabel 14. Tabel bobot kriteria Pembayaran
Bobot Keputusan Nilai KPR 3 INHOUSE 2 CASH 1
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Tampilan
4.1.1. Tampilan  pada  halaman  login  ditunjukkan pada gambar 6
Gambar 6. Tampilan halaman login
Gambar  6.  menampilkan  halaman  pada login yang berguna untuk admin akan masuk pada aplikasi maka  harus  mengisikan  email  dan  password  terlebih dahulu  dan  nantinya  akan  diarahkan  pada  halaman dashboard.
4.1.2. Tampilan halaman dashboard pada gambar
7

## Gambar 7. Tampilan halaman dashboard
Gambar 7 menunjukkan bagaimana menampilkan halaman dari dashboard. Pada halaman ini berisikan informasi tentang menu-menu yang dapat di acces oleh user , seperti data kriteria, bobot kriteria, dan perhitungan.
4.1.3. Tampilan  halaman  data  perumahan  akan ditampilkan pada gambar 8
Gambar 8. Tampilan data properti
Gambar  8  menunjukkan  untuk  halaman  data perumahan  yang  dilihat.  Ini  merupakan  halaman dashboard  yang  berisi  informasi  tentang  menu  yang bisa  diakses  oleh admin ,  antara  lain  menu  data perumahan, data kriteria, dan perhitungan.
4.1.4. Tampilan  data  kriteria  ditunjukkan  pada gambar 9
Gambar 9. Tampilan data kriteria
Gambar 9 akan  menampilkan hasil dari halaman data  kriteria  yang  berisi  tentang  kode,  nama perumahan,  wilayah  alamat,  luas  tanah,  tipe  rumah, akses ke sekolah, akses ke jalan raya sampai fasilitas dan pembayarannya. Pada menu ini juga terdapat edit dan delete jika data akan diubah atau dihapus.

## 4.1.5. Tampilan Bobot Kriteria ditunjukkan pada gambar 11
Gambar 11 . Tampilan Bobot Kriteria
Gambar  11  akan    menunjukan  halaman  pada bobot alternatif yaitu tabel kriteria yang menampilkan nama kriteria, bobot kriteria, sifat dan action.
4.1.6. Tampilan  Perhitungan  ditunjukkan  pada gambar 12
Gambar 12 Tampilan Perhitungan
Gambar 12 menunjukan halaman pada perhitungan  dari  nilai  data  kriteria  dan  bobot  kriteria kemudian  diolah  oleh  sistem  dan  akan  menghasilkan nilai matriks kemudian jika admin ingin melihat hasil maka bisa click button Hasil Topsis.

## 4.1.7. Tampilan  Perhitungan  ditunjukkan  pada gambar 13
Gambar 13 Tampilan Nilai Preferensi
Gambar  13  menunjukan  halaman  pada  Nilai Preferensi  yang  dimana admin dapat  memasukkan harga minimum dan harga maksimum yang diinginkan oleh user kemudian  akan  menghasilkan  perumahan yang dikira cocok untuk user tsb .
Tabel 7. Pengujian sistem blackbox No Fitur Pengujian Kasus Uji Output yang Diharapkan Status Pengujian 1. Fungsi Login Memastikan admin dapat login melalui halaman ini Admin dapat mengakses halaman dengan memasukkan username dan password. Sesuai 2. Tampilan Dashboard Memastikan tampilan dashboard website pemilihan perumahan Dashboard website Pemilihan perumahan terbuka dan tersedia keterangan data perumahan, data kriteria, data bobot kriteria, dan hasil perhitungan Sesuai 3. Halaman Data Perumahan Menampilkan halaman Data Perumahan Halaman Data Perumahan terbuka dan tersedia fitur add, update, dan delete Sesuai 4. Halaman Data Kriteria Menampilkan halaman Tabel Kriteria Halaman Tabel Kriteria terbuka dan tersedia fitur add, update, dan delete Sesuai 5. Halaman Bobot Kriteria Menampilkan  halaman Bobot Kriteria Halaman dari Bobot Kriteria terbuka dan tersedia fitur add, update, dan delete Sesuai 6. Halaman Data Bobot Kriteria Menampilkan halaman Data Bobot Kriteria Halaman Data Kriteria terbuka dan tersedia fitur add, update, dan delete Sesuai
No Fitur Pengujian Kasus Uji Output yang Diharapkan Status Pengujian 7. Halaman Nilai Matriks Menampilkan halaman nilai matriks Admin dapat melihat hasil inputan dari data kriteria yang sudah menjadi bobot Sesuai 8. Halaman Nilai Matriks Ternormalisasi Menampilkan halaman nilai matriks Admin dapat melihat hasil inputan dari data kriteria yang sudah menjadi bobot Sesuai 9. Halaman Nilai Matriks Ternormalisasi Terbobot Menampilkan halaman nilai matriks ternormalisasi terbobot Admin dapat melihat hasil perhitungan matriks ternormalisasi terbobot Sesuai 10. Halaman di Matriks Solusi Ideal Positif & Negatif Menampilkan dari halaman nilai matriks solusi ideal positif negatif Admin dapat melihat hasil perhitungan matriks solusi ideal positive serta negative Sesuai 11 Halaman dari Jarak Solusi Ideal positive & negative Menampilkan halaman jarak solusi ideal positive dan negative Admin dapat melihat hasil perhitungan jarak solusi ideal positive dan negative Sesuai 12 Halaman dari Nilai Preferensi Menampilkan halaman nilai preferensi Admin dapat melihat hasil perhitungan nilai preferensi Sesuai
Pada  Tabel  7  pengujian  blackbox  diatas  adalah menunjukkan bahwa terdapat 12 fitur pengujian yang menunjukkan  kasus  uji,  output  yang  diharapkan  dan status pengujian. Pada seluruh kasus uji membuktikan bahwa  output  yang  diharapkan  dengan  status pengujian menghasilkan pengujian yang sesuai.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil yang diperoleh dari penelitian ini Pengujian blackbox  menunjukkan  bahwa  terdapat  12  fitur pengujian  yang  sudah  dilakukan  dan  menghasilkan output  yang  sudah  sesuai.  Metode  TOPSIS  berhasil membuat  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan perumahan  dengan  membandingkan  lima  belas  data perumahan dari wilayah Malang.Setelah penelitian ini selesai,  saran  yang  dapat  diberikan  adalah  akan dibandingkan  dengan  metode  SPK  TOPSIS  yang digunakan  dengan  metode  lain  untuk  menentukan metode  yang  lebih  efisien  dalam  menyediakan  opsi bagi pengambil keputusan. Aplikasi web ini juga dapat diperluas untuk menjadi lebih fleksibel di masa depan dan  dapat  ditambahkan  beberapa  fungsi  untuk meningkatkan kinerja sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fatmawati,  M.  (2017).  Penerapan  Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) Pada Sistem Pedukung  Keputusan  Pemilihan  Perumahan  Di Kawasan
Kota Madya
Malang. [https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/vi ew/1886].
[2] Nurelasari,  E.,  &  Purwaningsih,  E.  (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan Terbaik Dengan Metode Topsis.
[3] Adianto,  R.  T.,  Arifin,  Z.,  &  Khairina,  D.  M. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah  Tinggal  Di  Perumahan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw) (Studi Kasus : Kota Samarinda).
[4] Dona,  Yasdomi,  K.,  &  Utami,  U.  (2018). SistemPendukung Keputusan
Karyawan
TerbaikMenggunakan  Metode  Weight  Product (WP)  (Studi  Kasus  :  Universitas  Pasir Pengaraian).
[5] Nurjanah,  N.,  Arifin,  Z.,  &  Khairina,  D.  M. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Sepeda  Motor  Dengan  Metode  Weighted Product.
[6] Aryawati,  N.  A.,  Harahap,  K.  K.,  Yanti,  N.  S., Mahardika, I. N., Widiniarsih, D. M., Ahmad, I. S.,  .  .  .  Amali,  L.  M.  (2022).  MANAJEMEN KEUANGAN. Klaten: Tahta Media Grup.
[7] Marbun, M., & Sinaga, B. (2018). BUKU AJAR SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN  HASIL  .  Medan:  CV.Rudang Mayang.
[8] Awwabiin, S. (2021, November). Niagahoster . Retrieved from https://www.niagahoster.co.id/blog/:
https://www.niagahoster.co.id/blog/pengertian -php/
[9] Widodo,  Z.  D.,  Purwaningrum,  J.  P.,  & Purbasari, I. (2022). MANAJEMEN KOPERASI DAN UMKM. Bandung: Widina Bhakti Persada.
[10] Rifda,  A.  (2022).  Gramedia.  Retrieved  from https://www.gramedia.com/best-seller/: https://www.gramedia.com/best-seller/apa-itu- database/