I. PENDAHULUAN
Perumahan merupakan salah satu kebutuhan sekunder, sehingga dalam pemilihan perumahan agar sesuai dengan keinginan konsumen, ada beberapa pertimbangan sebelum mengambil suatu keputusan. Beberapa hal yang digunakan untuk memilih rumah yaitu harga, lokasi, desain rumah, cara bayar, spesifikasi/fasilitas dan waktu.
Untuk memenuhi hal tersebut, perlu suatu sistem pendukung keputusan berbasis komputer atau yang disebut Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang bisa dipergunakan secara luas untuk mempercepat dan mempermudah seseorang dalam mengambil keputusan rumah mana yang paling optimal memenuhi kriteria-kriteria yang telah ditetapkan.
Salah satu kendala dalam mengambil keputusan yaitu menentukan pilihan rumah baru siap pakai, rumah baru siap bangun atau rumah lama siap pakai. Dalam pemilihan rumah dapat diselesaikan dengan salah satu metode atau teknik Sistem Pendukung Keputusan yang bisa digunakan adalah AHP (Analytical Hierarchy Process).
Metode AHP merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang menggunakan faktor-faktor logika, intuisi, pengalaman, pengetahuan, emosi dan rasa untuk dioptimasi dalam suatu proses yang sistematis, serta mampu membandingkan secara berpasangan hal-hal yang tidak dapat diraba maupun yang dapat diraba, data kuantitatif maupun yang kualitatif. Metode AHP ini mulai
dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika yang bekerja pada University of Pittsburgh di Amerika Serikat, pada awal tahun 1970-an. (Iryanto, 2008:
12).
Dalam penelitian yang telah dilakukan mengenai Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemebelian Rumah Menggunakan Analytical Hierarchy Proces (O.Stnady dan R.U Ginting, 2012)[4]. Sistem Pendukung Keputusan penelitian tersebut menggunakan metode AHP dengan kriteria yang digunakan yaitu lokasi, harga, fasilitas dan developer. Hasil dari penelitian bisa diterapkan untuk kasus pembelian rumah dan menghasilkan saran dalam pembelian rumah berdasarkan persepsi yang dimasukkan oleh calon pembeli rumah. Selain itu dapat menyelesaikan permasalahan yang multi-kriteria dan multi-alternatif.
Mempertimbangkan dari permasalahan di atas dapat disimpulkan bahwa diperlukan sistem pendukung keputusan untuk penentuan pemilihan rumah dengan manfaat yang digunakan untuk pembelian rumah berdasarkan kriteria dan alternatif yang diberikan sehingga pembeli dapat dengan mudah memilih perumahan apa yang cocok sesuai kebutuhan.
II. TINJAUAN PUSTAKA
Pada penelitian yang telah dilakukan ada beberapa metode yang pernah digunakan :
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pembelian Rumah Di Kota Semarang Menggunakan Metode
Analytical Hierarchy Process
Fitriana Nur Hidayati
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Semarang Jl. Nakula 1 No. 5-11, Semarang, 50131, Telp: (024) 3517261, Fax : (024) 325 0165
E-mail : [email protected]
A. Metode PROMETHEE
Pada tahun 2010 Tory Pradana melakukan penelitian tentang Sistem Pendukung Keputusan untuk pemilihan lokasi pembangunan kompleks perumahan berbasis web. Dalam pengambilan keputusan pembangunan komplek perumahan dapat menggunakan metode PROMETHEE sebagai salah satu metode alternatif. Pengolahan data lokasi, kriteria dan nilai kriteria. Serta proses utama menggunakan metode PROMETHEE dapat dikembangkan menggunakan perangkat lunak berbasis web untuk menghasilkan nilai leaving flow, nilai entering flow dan nilai net flow yang merupakan nilai akhir dari program. Dari perhitungan secara manual didapatkan hasil yang sama dengan hasil penghitungan oleh Sistem Pendukung Keputusan pemilihan lokasi pembangunan komplek perumahan. Dengan demikian pengambilan keputusan pemilihan lokasi pembangunan komplek perumahan dapat menggunakan Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode PROMETHEE.[2]
B. Metode Kombinasi Fuzzy C-Mean Clustering Dan Sample Additive Weighting
Sistem pilihan rumah dengan metode kombinasi Fuzzy C-Mean Clustering dan Sample Additive Weighting telah dilakukan oleh Tri Sandhika Jaya dalam penelitian laporan tesis. Hasil penelitian tersebut membantu pengambil keputusan dalam masalah pemilihan perumahan secara cepat dan mudah. Sistem pemilihan rumah dapat digunakan di berbagai platform sistem operasi dan browser. Hasil pengujian sistem pada 10 kasus uji menghasilkan 9 kasus yang sesuai dan 1 kasus yang tidak sesuai. Hasil rekomendasi perumahan menjadi lebih objektif karena user tidak menentukan alternatif yang akan dipilih secara langsung. Penentuan atribut kriteria sangat mempengaruhi hasil perhitungan simple additive weigting. Hasil rekomendasi perumahan menjadi lebih objektif
karena user tidak menentukan alternatif yang akan dipilih secara langsung. Dan kriteria dalam pemilihan perumahan diperluas agar mendapatkan hasil yang lebih akurat.[3]
C. Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Pada tahun 2010, Ayu dan Sarwo juga melakukan penelitian mengenai Sistem Pengambilan Keputusan pembelian rumah dengan menggunakan Fuzzy. Dalam penlitian ini menggunakan algoritma fuzzy MADM yang sangat penting dalam menentukan tipe rumah dan besarnya biaya yang akan dikeluarkan dan angsuran yang harus dibayarkan tiap bulan oleh konsumen. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari MADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. Sistem tersebut berhasil menangani memudahkan konsumen untuk memilih tipe rumah sesuai dengan kebutuhan dan dana yang dimiliki. Melalui sistem ini, Konsumen juga dapat mempercepat melakukan pemesanan rumah. Penggunaan sistem ini akan memudahkan admin dan konsumen karena fleksibel. Dinamisasi sistem, akan memudahkan admin dalam pengelolaan sistemnya, karena semua langsung dilakukan oleh sistem. Sehingga untuk kasus Sistem Pendukung Keputusan dengan metode ini sangat efektif untuk digunakan, namun diperlukan analisis kriteria- kriteria yang akan diseleksi untuk menemumakan kriteria yang cocok dan menghasilkan keputusan yang tepat. [5].
D. Metode Cumulative Voting dan Fuzzy AHP
Pada tahun 2011 Dany Rysky Arif Saputra dkk meneliti dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Rumah Tinggal dengan Metode Cumulative
Voting dan Fuzzy AHP” dalam melakukan pemilihan keputusan konsumen sering binggung dalam mengambil keputusan oleh karena itu Dany Rysky Arif Saputra dkk.
Untuk memecahkan masalah tersebut dengan menggunakan metode Cumulative Voting dan Fuzzy AHP. Metode Cumulative Voting digunakan untuk menentukan nilai vektor dari kriteria dan metode Fuzzy AHP digunakan untuk menentukan nilai eigen vektor alternatif. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah : harga, fasilitas umum, kedekatan tempat kerja, ketersediaan air, angkutan umum, bebas banjir, polusi, penghijauan, kebersihan lingkungan dan keamanan. Sedangkan alternatif perumahan yang digunakan adalah gresik kota baru, Green hill, Alam Bukit Raya, Pondok Permata Suci, Taman Anggrek, Platinum Regency, Bukit Emas dahan rejo dan De’Royal Kedanyang. Hasil nilai eigen vektor dari metode Cumulative Voting dan Fuzzy AHP dicompositekan atau di lakukan perkalian matrik sehingga akan menghasilkan rekomendasi kepada konsumen atau pembeli tentang lokasi rumah tinggal yang sesuai dengan apa yang di inginkan. Pada hasil penilaian CR yang konsisten dengan nilai CR ≤ 10% rekomendasi pilihan lokasi rumah tinggal di sarankan, tapi pada penilaian CR tidak konsisten maka rekomendasi tidak di anjurkan. Tingkat persepsi penerimaan hasil rekomendasi sistem rata-rata dalam penelitian ini sebesar 6 dari rentang nilai antara 1s/d 9. Hasil dari penelitian ini adalah memberikan rekomendasikan lokasi berdasarkan kriteria. Sistem Pendukung Keputusan pemilihan lokasi rumah tinggal memberikan rekomendasi lokasi rumah tinggal dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan karena nilai CR hasil perbandingan yang konsisten. Namun, karena sistem ini merupakan Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan lokasi rumah tinggal, keputusan paling akhir terletak pada keputusan pengguna sistem itu sendiri, sehingga
keputusan yang dihasilkan sistem tidak sepenuhnya benar karena hasil yag diperoleh bersifat relaitf [13].
III. METODE YANG DIUSULKAN
Pada dasarnya, proses pengambilan keputusan adalah memilih suatu alternatif. AHP umumnya digunakan dengan tujuan untuk menyusun prioritas dari berbagai alternatif pilihan yang ada dan pilihan-pilihan tersebut bersifat kompleks atau multikriteria (Bourgeois,2005).[9]
Penentuan prioritas inilah yang merupakan bagian penting dari penggunaan metode AHP . Pada dasarnya metode AHP merupakan suatu teori umum tentang suatu konsep pengukuran. Metode ini digunakan untuk menemukan suatu skala rasio baik dari perbandingan pasangan yang bersifat diskrit maupun kontinu. Perbandingan- perbandingan ini dapat diambil dari ukuran aktual atau dari suatu skala dasar yang mencerminkan kekuatan perasaan dan prefensi relatife (Mulyono,1996).[10]
Peralatan utama AHP adalah sebuah Hirarki Fungsional dengan input utamanya persepsi manusia akan prioritas antara satu elemen dengan elemen yang lainnya.
Keberadaan hirarki memungkinkan dipecahnya masalah kompleks atau tidak terstruktur dalam sub-sub masalah, lalu menyusunnya menjadi suatu bentuk hirarki.
Beberapa kelebihan penggunaan metode AHP adalah sebagai berikut (Suryadi, K. dan M.Ali Ramdhani,1998).[11] : 1. Struktur yang berbentuk hirarki sebagai konsekuensi dari kriteria yang dipillih sampai pada subkriteria yang paling dalam.
2. Memperhatikan validitas sampai dengan batas toleransi inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh para pengambil keputusan.
3. Memperhitungkan daya tahan atau ketahanan keluaran analisis sensitivitas pembuat keputusan. Selain itu metode AHP mempunyai kemampuan untuk memecahkan masalah
yang multi-objektif dan multikriteria yang berdasar pada perbandingan preferensi dari setiap elemen dalam hirarki. Jadi metode AHP merupakan suatu bentuk pemodelan pembuatan keputusan yang sangat komprehensif.
A. Prosedur AHP
Dalam menyelesaikan permasalahan dengan AHP ada beberapa prinsip yang harus dipahami, diantaranya adalah :
1. Membuat Hirarki
Sistem yang kompleks bisa dipahami dengan memecahnya menjadi elemen- elemen pendukung, menyusun elemen secara hirarki dan menggabungkannya atau mensistesisnya.
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 1 Struktur Hierarki AHP SPK
2. Penilaian Kriteria dan Alternatif
Kriteria dan alternatif dinilai melalui perbandingan berpasangan.
Menurut Saaty (1988), untuk berbagai persoalan, skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik dalam mengekspresikan pendapat. Nilai dan definisi pendapat kualitatif dari skala perbandingan Saaty dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan Perbandingan dilakukan berdasarkan kebijakan pembuat keputusan dengan menilai tingkat kepentingan satu elemen terhadap elemen lainnya Proses perbandingan berpasangan, dimulai dari level hirarki paling atas yang ditujukan untuk memilih kriteria. Untuk pemilihan karyawan ada beberapa kriteria yang digunakan yaitu :
K1 = Pengalaman Kerja K2 = Pendidikan K3 = Sikap
K4 = Kualitas Kerja
Maka susunan elemen-elemen yang dibandingkan tersebut akan tampak seperti pada gambar matriks di bawah ini :
Tabel 2. matriks perbandingan berpasangan Kriteria
K1 K2 K3 K4
K1 1 3 4 2
K2 0,3 1 2 3
K3 0,3 0,5 1 4
K4 0,5 0,33333 0,25 1
Untuk menentukan nilai kepentingan relatif antar elemen digunakan skala bilangan dari 1 sampai 9 seperti pada Tabel 1. Penilaian ini dilakukan oleh seorang pembuat keputusan yang ahli dalam bidang persoalan yang sedang dianalisa dan mempunyai kepentingan terhadapnya.
Apabila suatu elemen dibandingkan dengan dirinya sendiri maka diberi nilai 1. Jika elemen i dibandingkan dengan Intensitas
Kepentingan
Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting
daripada elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting
daripada yang lainnya
7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya
9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya
2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan-pertimbangan yang berdekatan
elemen j mendapatkan nilai tertentu, maka elemen j dibandingkan dengan elemen i merupakan kebalikannya.
Dalam AHP ini, penilaian alternatif dapat dilakukan dengan metode langsung (direct), yaitu metode yang digunakan untuk memasukkan data kuantitatif. Biasanya nilai- nilai ini berasal dari sebuah analisis sebelumnya atau dari pengalaman dan pengertian yang detail dari masalah keputusan tersebut. Jika si pengambil keputusan memiliki pengalaman atau pemahaman yang besar mengenai masalah keputusan yang dihadapi, maka dia dapat langsung memasukkan pembobotan dari setiap alternatif.
3. Penentuan Prioritas
Untuk setiap kriteria dan alternatif, perlu dilakukan perbandingan berpasangan (pairwise comparisons). Nilai- nilai perbandingan relatif kemudian diolah untuk menentukan peringkat alternatif dari seluruh alternatif.
Baik kriteria kualitatif, maupun kriteria kuantitatif, dapat dibandingkan sesuai dengan penilaian yang telah ditentukan untuk menghasilkan bobot dan proritas. Bobot atau prioritas dihitung dengan manipulasi matriks atau melalui penyelesaian persamaan matematik.
Pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disintesis untuk memperoleh keseluruhan prioritas melalui tahapan-tahapan berikut :
i. Kuadratkan matriks hasil perbandingan berpasangan.
ii. Hitung jumlah nilai dari setiap baris, kemudian lakukan normalisasi matriks.
4. Konsistensi Logis
Semua elemen dikelompokkan secara logis dan diperingatkan secara konsisten sesuai dengan suatu kriteria yang logis.
Matriks bobot yang diperoleh dari hasil perbandingan secara berpasangan tersebut harus mempunyai hubungan
kardinal dan ordinal. Hubungan tersebut dapat ditunjukkan sebagai berikut (Suryadi & Ramdhani, 1998):
Hubungan kardinal : aij . ajk = aik
Hubungan ordinal : Ai > Aj, Aj > Ak maka Ai > Ak Hubungan diatas dapat dilihat dari dua hal sebagai berikut : a. Dengan melihat preferensi multiplikatif, misalnya bila
anggur lebih enak empat kali dari mangga dan mangga lebih enak dua kali dari pisang maka anggur lebih enak delapan kali dari pisang.
b. Dengan melihat preferensi transitif, misalnya anggur lebih enak dari mangga dan mangga lebih enak dari pisang maka anggur lebih enak dari pisang.
Pada keadaan sebenarnya akan terjadi beberapa penyimpangan dari hubungan tersebut, sehingga matriks tersebut tidak konsisten sempurna. Hal ini terjadi karena ketidak konsistenan dalam preferensi seseorang.
Penghitungan konsistensi logis dilakukan dengan mengikuti langkah-langkah sebagai berikut :
a. Mengalikan matriks dengan proritas bersesuaian.
b. Menjumlahkan hasil perkalian per baris.
c. Hasil penjumlahan tiap baris dibagi prioritas bersangkutan dan hasilnya dijumlahkan.
d. Hasil c dibagi jumlah elemen, akan didapat λmaks.
e. Indeks Konsistensi (CI) = (λmaks-n) / (n-1)
f. Rasio Konsistensi = CI/ RI, di mana RI adalah indeks random konsistensi. Jika rasio konsistensi ≤ 0.1, hasil perhitungan data dapat dibenarkan.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Perhitungan AHP
Dalam membeli sebuah rumah, seseorang memutuskan untuk membeli sebuah rumah dengan syarat
tertentu tidak hanya berdasarkan pada harga tetapi juga tempat, kenyamanan dan tampilan. Hal ini bukanlah permasalahan yang mudah. Biasanya tidak ada alternative yang paling baik dari masing-masing kriteria. Kriteria-kriteria yang ada kadang bertentangan misalnya kualitas yang bagus umumnya harganya maha, padahal yang diinginkan adalah kualitas yang bagus dengan harga yang murah. Sehingga dalam pengambilan keputusan yang dapat dihasilkan adalah alternatif terbaik yang dikompromikan Sistem yang berjalan saat ini kurang bisa memenuhi kebutuhan–kebutuhan, terutama untuk kebutuhan data pembelian investasi perumahan yang menjadi kurang efisien dalam mengelola data pembelian investasi perumahan. Dengan menginput data di bawah ini menggunakan perbandingan kriteria dan kriteria kemudian kriteria dan alternatif sehingga menghasilkan prioritas dari jenis rumahan yang diharapkan sebagai contoh, dalam mengisi data ini terdapat range 1-9 yaitu :
Tabel 3. Skala Intensitas Kepentingan 1. Perbandingan Pada Kriteria dan Kriteria
Untuk perbandingan kriteria dan kriteria dapat dijelaskan pada tabel dibawah ini di dalam table ada kolom berwarna biru, pada kolom biru dapat diisi berdasarkan range skala perbandingan kriteria dan kriteria sedangkan untuk warna kuning adalah hasil dari total.
Tabel 4. Kriteria dan Kriteria
2. Hasil Dari Rata-Rata Kriteria Dan Kriteria
Untuk hasil rata-rata kriteria dan kriteria dapat dijelaskan pada tabel dibawah ini, angka yang berwarna merah adalah hasil dari penjumlahan rata-rata dari masing-masing kriteria.
Tabel 5. Rata-rata Kriteria dan Kriteria
3. Perbandingan Kriteria dan Alternatif Lokasi
Untuk hasil perbandingan kriteria dan alternatif harga jual dapat dijelaskan pada tabel dibawah ini. Pada tabel ada kolom berwarna abu-abu dapat diisi berdasarkan range skala perbandingan kriteria dan kriteria sedangkan untuk warna kuning adalah hasil dari total.
Intensitas Kepentingan
Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting
daripada elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting
daripada yang lainnya
7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya
9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya
2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan-pertimbangan yang berdekatan
Tabel 6. Kriteria dan alternatif Lokasi
4. Perbandingan Kriteria dan Alternatif Harga Jual
Untuk hasil perbandingan kriteria dan alternatif harga jual dapat dijelaskan pada tabel dibawah ini. Pada tabel ada kolom berwarna abu-abu dapat diisi berdasarkan range skala perbandingan kriteria dan kriteria sedangkan untuk warna kuning adalah hasil dari total
Tabel 7. Kriteria dan alternatif Harga Jual
5. Perbandingan Kriteria dan Alternatif Design
Untuk hasil perbandingan kriteria dan alternatif Design dapat dijelaskan pada tabel dibawah ini. Pada tabel ada kolom berwarna abu-abu dapat diisi berdasarkan range skala perbandingan kriteria dan kriteria sedangkan untuk warna kuning adalah hasil dari total
Tabel 8. Kriteria dan alternatif Design
6. Perbandingan Kriteria dan Alternatif Cara Bayar
Untuk hasil perbandingan kriteria dan alternatif Cara Bayar dapat dijelaskan pada tabel dibawah ini. Pada tabel ada kolom berwarna abu-abu dapat diisi berdasarkan range skala perbandingan kriteria dan kriteria sedangkan untuk warna kuning adalah hasil dari total
Tabel 9. Kriteria dan alternatif Lokasi 7. Perbandingan Kriteria dan Alternatif Spesifikasi/Fasilitas Untuk hasil perbandingan kriteria dan alternatif Spesifikasi/Fasilitas dapat dijelaskan pada tabel dibawah ini.
Pada tabel ada kolom berwarna abu-abu dapat diisi berdasarkan range skala perbandingan kriteria dan kriteria sedangkan untuk warna kuning adalah hasil dari total
Tabel 10. Kriteria dan alternatif Lokasi
8. Perbandingan Kriteria dan Alternatif Waktu
Untuk hasil perbandingan kriteria dan alternatif waktu dapat dijelaskan pada tabel dibawah ini. Pada tabel ada kolom berwarna abu-abu dapat diisi berdasarkan range skala perbandingan kriteria dan kriteria sedangkan untuk warna kuning adalah hasil dari total
Tabel 11. Kriteria dan alternatif Lokasi
B. Menentukan Perankingan
Untuk setiap kriteria dan alternatif, perlu dilakukan perbandingan berpasangan (pairwise comparisons). Nilai- nilai perbandingan relatif kemudian diolah untuk menentukan peringkat alternatif dari seluruh alternatif.
Baik kriteria kualitatif, maupun kriteria kuantitatif, dapat dibandingkan sesuai dengan penilaian yang telah ditentukan untuk menghasilkan bobot dan proritas. Bobot atau prioritas dihitung dengan manipulasi matriks atau melalui penyelesaian persamaan matematik.
Pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disintesis untuk memperoleh keseluruhan prioritas melalui tahapan-tahapan berikut :
a. Kuadratkan matriks hasil perbandingan berpasangan.
b. Hitung jumlah nilai dari setiap baris, kemudian lakukan normalisasi matriks.
Tabel 12. Prioritas hasil pemilihan rumah di kota Semarang
Dari hasil di atas pada tabel 12 dapat disimpulkan sebagai berikut dari hasil yang ada di bagian penentuan prioritas pilihan Rumah Bekas Siap Pakai dengan nilai 0,6, Rumah Baru Siap Pakai 1,08 dan Rumah Baru Siap Bangun 0,36.
Jika diranking maka urutannya prioritas tertinggi adalah Rumah Baru Siap Pakai lalu Rumah Baru Siap Bangun selanjutnya adalah Rumah Bekas Siap Pakai.
Maka sebagai konsumen disarankan memilih Rumah Baru Siap Pakai karena memperoleh prioritas tertinggi.
Inilah Grafik hasil alternative sistem pendukung keputusan penentuan pembelian rumah di kota Semarang :
V. PENUTUP A. Kesimpulan
1. Memudahkan pembelian rumah pada konsumen sehingga memudahkan dalam pemilihan rumah berdasarkan kebutuhan yang diharapkan.
2. Memudahkan dalam menginput data alternative, kriteria, data konsumen dan transaksi SPK, dan membuat laporan hasil transaksi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pembelian Rumah di kota Semarang menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process.
3. Untuk Membangun dan menghasilkan suatu sistem pendukung keputusan penentuan pembelian rumah di kota Semarang menggunakan berbasis komputer yang lebih baik dari sistem lama dalam hal kecepatan proses pendataan dan laporan dengan tingkat kesalahan yang minimal.
4. Metode yang digunakan adalah Metode Analytical Hierarchy Process, metode penggembangan yang di gunakan adalah Use Case, bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP, Database MySql.
5. Kriteria yag digunaakan adalah lokasi, harga jual, design, cara bayar, spesifikasi/ fasilitas, waktu dan Alternatif yang digunakan adalah rumah bekasi siap pakai, rumah baru siap pakai, rumah baru siap bangun.
B. Saran
Dari kesimpulan di atas, penulis dapat memberikan saran-saran sebagai berikut :
1. Penggunaan komputer sebagai alat bantu untuk mengolah Metode Analytical Hierarchy Proces sudah selayaknya diterapkan.
2. Penggunaan tenaga ahli yan terampil akan menjadikan sistem tersebut dapat digunakan dengan maksimal.
Tenaga ahli dapat diperoleh dari luar perusahaan atau melalui training dari karyawan yang ada.
3. Pemakaian Metode Analytical Hierarchy Process dalam perusahaan sudah waktunya diterapkan untuk meminimumkan kesalahan serta menjamin keamanan dan sekaligus mempermudah pengawasan arus data.
Demikianlah kesimpulan dan saran yang dapat penulis sampaikan, semoga dapat menjadi pertimbangan dan membantu di dalam mengembangkan usahanya.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Amborowati, Amardyah. “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Perumahan dengan Metode AHP Menggunakan Expert Choice”. Jurnal DASI 9 (1). 2008
[2] Tory Pradana. “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Pembangunan Kompleks Perumahan Berbasis Web ”.
Skripsi Sistem Informasi Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer. Yogyakarta. 2010
[3] Tri Sanhika Jaya. “Sistem pilihan rumah dengan metode kombinasi Fuzzy C-Mean Clustering dan Sample Additive Weighting”. Tesis Program Pasca Sarjana Universitas Diponegoro. Semarang. 2012
[4] O.Standy dan R.U Ginting.”Sistem Pnedukung Keputusan Untuk Pembelian Rumah Menggunakan Analytical Hierarchy Proces (AHP)”. Seminar Nasional dan Teknologi Informasi dan Aplikasinya. 2012
[5] Ayu Permatasari dan Sarwo Sri. “Sistem Pengambilan Keputusan Pembelian Rumah dengan Menggunakan Fuzzy ”.
Makalah Seminar Tugas Akhir Teknik Informatika Institud Teknologi Surabaya. 2010
[6] Surbakti, Irfan. “Sistem Pendukung Keputusan”. Diktat Tidak Terpublikasi. Institut Teknologi Sepuluh November, Surabaya. 2002
[7] Sianturi, Kris R. Nataline. “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pembelian Rumah pada Perumahan Citra Wisata Medan”. Tesis , Universitas Sumatera Utara, Medan.2006
[8] Turban, Efraim., E. Aronson, Jay., Ting-Peng, Liang.
“Decision Support and Intelegent System”. Penerbit Pearson Higher Education. USA. 2005
[9] Bourgeois, R. “Analytical Hierarchy Process”.an Overview UNCAPSA –UNESCAP. Bogor. 2005
[10] Mulyono, s. “Teori Pengambilan Keputusan” . Penerbit fakultas ekonomi Universitas Indonesia.Jakarta.1996
[11] Suryadi, K. dan M.Ali Ramdhani. “Sistem Pendukung Keputusan”. PT Remaja Rosdakarya. Bandung. 1998
[12] L. Saaty Thomas, 1986, “Decision Making for Leaders The Analitycal Hirarchy Proses for Decisions”. Pitsburgh [13] Ryzky Arif Saputra Dany, 2011. “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Rumah Tinggal Dengan Metode Cumulative Voting dan Fuzzy AHP”, Universitas Muhamadiyah Gresik.
[14] Abdul Kadir. 2003. Pengenalan Sistem Informasi. ANDI Yogyakarta,Yogyakarta.
