Sistem Informasi Geografis Untuk Aplikasi Pencarian Rumah Kos Dengan Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus : Gading Serpong)

Hak cipta dan penggunaan kembali: Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis dan melisensikan ciptaan turunan dengan syarat yang serupa dengan ciptaan asli. Copyright and reuse: This license lets you remix, tweak, and build upon work non-commercially, as long as you credit the origin creator and license it on your new creations under the identical terms.. Team project ©2017 Dony Pratidana S. Hum | Bima Agus Setyawan S. IIP.

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK APLIKASI PENCARIAN RUMAH KOS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (Studi Kasus : Gading Serpong) SKRIPSI. Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer (S.Kom.). Vania Chandra 13110110057. PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK DAN INFORMATIKA UNIVERSITAS MULTMEDIA NUSANTARA TANGERANG 2017. Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

KATA PENGANTAR. Puji Syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa, karena atas rahmat-Nya penyusunan skripsi dengan judul “Sistem Informasi Geografis untuk Aplikasi Pencarian Rumah Kos dengan Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus : Gading Serpong)” dapat diselesaikan. Skripsi ini disusun sebagai persyataran kelulusan pada Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Informatika Universitas Multimedia Nusantara. Saran, dorongan, dan bimbingan yang didapat selama penulisan skripsi ini dari berbagai pihak menjadi pengalaman yang tidak dapat diukur secara materi. Oleh karena itu dengan segala hormat dan kerendahan hati, ucapan terima kasih disampaikan kepada : 1. Dr. Ninok Laksono, selaku Rektor Universitas Multimedia Nusantara 2. Maria Irmina Prasetiyowati, S.Kom., M.T., selaku Ketua Program Studi Teknik Informatika Universitas Multimedia Nusantara dan dosen pembimbing yang telah memberikan saran selama pengerjaan skripsi 3. Orangtua serta keluarga yang selalu memberikan doa, motivasi, semangat, dan dukungan selama proses pengerjaan skripsi. 4. Seluruh rekan mahasiswa program studi Teknik Informatika angkatan 2013 yang telah mendukung dan membantu. 5. Vannia Ferdina, Sylvie Stephanie, Devin Ryan Riota, Eka Jaya Harsono, S.Kom., Rasky Aldylla Sekarjaya, Junius Primavera, Edric Arief, Christiandi, Alvin Oktavianus, dan Vincentius Kurniawan yang membantu dalam proses pengerjaan skripsi.. iv Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK APLIKASI PENCARIAN RUMAH KOS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (Studi Kasus : Gading Serpong) ABSTRAK Kawasan Gading Serpong di Kabupaten Tangerang, Provinsi Banten merupakan salah satu daerah yang berkembang cukup pesat. Dengan semakin pesatnya pembangunan di daerah Gading Serpong, maka semakin banyak pula orang yang berdatangan untuk mengadu nasib di daerah Gading Serpong. Orang yang datang untuk mengadu nasib membutuhkan tempat tinggal yang bersifat sementara, atau yang sering disebut sebagi kos-kosan. Ada banyak pilihan kos-kosan di daerah Gading Serpong, namun seseorang yang ingin menyewa kos-kosan sering merasa bingung untuk menentukan tempat kos yang sesuai. Dengan ini dibuatlah sistem informasi geografis rumah kos di Daerah Gading Serpong dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting untuk membantu mahasiswa UMN dalam mencari rumah kos. Sistem Informasi Geografis dapat memberikan informasi berupa data spasial maupun non spasial. Perancangan dan pembangunan aplikasi pencarian rumah kos menggunakan QuantuGIS, framework CodeIgniter, database PostgreSQL, dan Bahasa pemrograman PHP, HTML, CSS, dan JavaScript. Aplikasi pencarian rumah kos telah dilakukan pengujian kepada para pengguna dan mendapatkan presentase kesuksesan sebesar 82.5682%.. Kata kunci : Sistem Informasi Geografis, Simple Additive Weighting, rumah kos.. vi Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK APLIKASI PENCARIAN RUMAH KOS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (Studi Kasus : Gading Serpong). ABSTRACT. Gading Serpong in Kabupaten Tangerang, Banten Province is one of the fastest growing areas. With the rapid development in Gading Serpong, more people came to try his fortune in Gading Serpong. People who come to try their luck need a temporary dwelling place, or what is often referred to as boarding house. There are many boarding house in Gading Serpong, but people often confused to determine the appropriate boarding halls. Geographic Information System for boarding house searching in Gading Serpong using Simple Additive Weighting method can provide information with spasial data and non spasial data. This application built with QuantumGIS, CodeIgniter framework, PostgreSQL, and using PHP, HTML, CSS, and JavaScript programming language. Application for boarding house searching has been tested to users and get a success percentage of 82.5682%. Keywords : Geographic Information System, Simple Additive Weighting, boarding house.. vii Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

DAFTAR ISI. LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI .................................................................... ii PERNYATAAN TIDAK MELAKUKAN PLAGIAT .......................................... iii KATA PENGANTAR ........................................................................................... iv ABSTRAK ............................................................................................................. vi ABSTRACT .......................................................................................................... vii DAFTAR ISI ........................................................................................................ viii DAFTAR TABEL .................................................................................................. ix DAFTAR GAMBAR .............................................................................................. x BAB I PENDAHULUAN ...................................................................................... 1 1.1 Latar Belakang ...................................................................................... 1 1.2 Rumusan Masalah ................................................................................. 4 1.3 Batasan Masalah.................................................................................... 4 1.4 Tujuan Penelitian .................................................................................. 5 1.5 Manfaat Penelitian ................................................................................ 6 1.6 Sistematika Penulisan ........................................................................... 6 BAB II ..................................................................................................................... 8 2.1 Lingkungan Rumah Kos ....................................................................... 8 2.2 Harga ..................................................................................................... 9 2.3 Fasilitas ............................................................................................... 11 2.4 Sistem Informasi Geografis................................................................. 13 2.5 Simple Additive Weighting................................................................. 15 2.6 End User Computing Satisfaction ....................................................... 18 2.7 Skala Likert ......................................................................................... 19 BAB III ................................................................................................................. 21 3.1 Metode Penelitian................................................................................ 21 3.2 Perancangan Aplikasi .......................................................................... 24 3.2.1 Data Flow Diagram .................................................................. 24 3.2.2 Flowchart .................................................................................. 29 3.2.3 Struktur Tabel ........................................................................... 36 3.2.4 Perancangan Antarmuka Sistem ............................................... 40 BAB IV ................................................................................................................. 43 4.1 Spesifikasi Perangkat .......................................................................... 43 4.2 Implementasi Sistem ........................................................................... 44 4.2.1 Implementasi Rancangan Tampilan Antarmuka ...................... 44 4.2.2 Implementasi Buffer ................................................................. 46 4.2.3 Implementasi Simple Additive Wighting ................................. 47 4.3 Uji Coba Sistem .................................................................................. 50 BAB V................................................................................................................... 69 5.1 Simpulan ...................................................................................................... 69 5.2 Saran ............................................................................................................. 69 DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................... 71 DAFTAR LAMPIRAN ......................................................................................... 73. viii Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

DAFTAR TABEL. Tabel 2.1 Tabel Rating Kecocokan ....................................................................... 16 Tabel 2.2 Skala Likert ........................................................................................... 19 Tabel 2.3 Tabel Interval Skala Likert ................................................................... 20 Tabel 3.1 Struktur Tabel Kos ................................................................................ 36 Tabel 3.2 Struktur Tabel Kampus ......................................................................... 37 Tabel 3.3 Struktur Tabel Rumah Makan ............................................................... 37 Tabel 3.4 Struktur Tabel Rumah Sakit.................................................................. 38 Tabel 3.5 Struktur Tabel Pasar .............................................................................. 38 Tabel 3.6 Struktur Tabel Pusat Perbelanjaan ........................................................ 39 Tabel 3.7 Struktur Tabel Vihara............................................................................ 39 Tabel 3.8 Struktur Tabel Masjid ........................................................................... 39 Tabel 3.9 Struktur Tabel Gereja ............................................................................ 40 Tabel 4.1 Tabel Kriteria ........................................................................................ 50 Tabel 4.2 Range Tingkat Kepentingan.................................................................. 51 Tabel 4.3 Tabel Pembobotan Skenario 1 .............................................................. 52 Tabel 4.4 Data Hasil Pencarian Skenario 1 ........................................................... 52 Tabel 4.5 Data Hasil Pencarian Skenario 1 Pada Sistem ..................................... 53 Tabel 4.6 Nilai Maksimum Kriteria Skenario 1 .................................................... 53 Tabel 4.7 Hasil Pengurutan Nilai Akhir Skenario 1 ............................................. 55 Tabel 4.8 Data Hasil Pencarian Skenario 2 ........................................................... 56 Tabel 4.9 Data Hasil Pencarian Skenario 2 Pada Sistem ..................................... 57 Tabel 4.10 Nilai Maksimum Kriteria Skenario 2 .................................................. 57 Tabel 4.11 Hasil Pengurutan Nilai Akhir Skenario 2 ........................................... 59 Tabel 4.12 Tabel Daftar Pertanyaan Kuesioner .................................................... 60 Tabel 4.13 Hasil Jawaban Kuesioner .................................................................... 61 Tabel 4.14 Presentase Kesuksesan Sistem ............................................................ 68. ix Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

DAFTAR GAMBAR. Gambar 2.1 Sistem Dasar Teknik Overlay ........................................................... 15 Gambar 3.1 Context Diagram GIS Pencarian Rumah Kos ................................... 24 Gambar 3.2 Data Flow Diagram Level 1 .............................................................. 25 Gambar 3.3 Data Flow Diagram Level 2 - Pencarian SAW ................................. 27 Gambar 3.4 Fowchart Halaman Homepage .......................................................... 29 Gambar 3.5 Flowchart Pencarian .......................................................................... 30 Gambar 3.6 Flowchart Pencarian Simple Additive Weighting ............................. 32 Gambar 3.7 Flowchart Pencarian Simple Additive Weighting 2 .......................... 34 Gambar 3.8 Flowchart Pencarian Simple Additive Weighting 3 .......................... 35 Gambar 3.9 Mockup Homepage ........................................................................... 41 Gambar 3.10 Mockup Filter Pencarian ................................................................. 42 Gambar 4.1 Tampilan Antarmuka Laman Homepage .......................................... 44 Gambar 4.2 Tampilan Antarmuka Laman Pencarian ............................................ 45 Gambar 4.3 Tampilan Antarmuka Hasil Pencarian .............................................. 46 Gambar 4.4 Implementasi Membuat Buffer di Sekitar Rumah Kos ..................... 47 Gambar 4.5 Implementasi Menghitung Point di Dalam Buffer ............................ 47 Gambar 4.6 Implementasi Membuat Matriks Keputusan (X) ............................... 48 Gambar 4.7 Implementasi Pencarian Nilai Maksimum ........................................ 48 Gambar 4.8 Implementasi Pengambilan Nilai Bobot ........................................... 48 Gambar 4.9 Implementasi Normalisasi Matriks ................................................... 49 Gambar 4.10 Implementasi Mendapatkan Nilai Preferensi .................................. 49 Gambar 4.11 Implementasi Sorting Nilai Preferensi (Vi) .................................... 49 Gambar 4.12 Hasil Akhir Skenario 1 Sistem ....................................................... 55 Gambar 4.13 Hasil Akhir Skenario 2 Sistem ....................................................... 59. x Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Saat ini kawasan Gading Serpong di Kabupaten Tangerang, Provinsi Banten merupakan salah satu daerah yang berkembang cukup pesat karena memiliki akses jalan tol, lokasi yang strategis, harga property yang terus meningkat, serta sarana perkotaan yang lengkap seperti rumah sakit, mall, hotel, lapangan golf, universitas, dan pertokoan membuat kawasan ini semakin ramai dihuni (Hidayat, 2016). Dengan semakin pesatnya pembangunan di daerah Gading Serpong, maka semakin banyak pula orang yang berdatangan untuk mengadu nasib di daerah Gading Serpong. Ada yang bekerja dan ada pula yang menuntut. ilmu di. Universitas. Orang yang datang untuk mengadu nasib membutuhkan tempat tinggal yang bersifat sementara, atau yang sering disebut sebagi kos-kosan. Ada banyak pilihan kos-kosan di daerah Gading Serpong, namun seseorang yang ingin menyewa kos-kosan sering merasa bingung untuk menentukan tempat kos yang sesuai dengan keinginan masing-masing, memiliki harga terjangkau dan letak yang strategis (Renaldho, 2015). Pada umumnya mahasiswa dalam mencari rumah kos terutama mahasiswa baru menggunakan teknik konvensional, seperti bertanya kepada teman, biro kos atau bertanya langsung kepada pemilik kos dan masalah yang sering terjadi adalah lokasi jarak yang ditempuh (Muttaqien, Gunawan, & Murtiyasa, 2016). Pada penelitian yang dilakukan oleh Yessica Delistio (2013) tentang “Rancang Bangun Aplikasi Pencarian Lokasi Kos dan Tempat Makan Berbasis-Web 1 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Menggunakan Algoritma Greedy Best-First Search (Studi Kasus : Gading Serpong)” mengidentifikasi bahwa orang-orang yang berasal dari luar daerah Gading Serpong kesulitan untuk memenuhi kebutuhan-kebutuhan pokok yang berkaitan dengan tempat tinggal dan makanan. Salah satu penyebab dari masalah ini karena kurangnya informasi yang di dapat tentang daerah Gading Serpong. Dengan melihat masalah yang timbul dari pencarian rumah kos, maka dibutuhkan Sistem Informasi Geografis yang dapat memetakan rumah kos dengan berbagai fasilitas pendukung didalamnya untuk semua kapasitas dan tipe kos agar memudahkan masyarakat dalam menentukan pilihan. Pada penelitan yang dilakukan oleh Faisal (2016) tentang “Sistem Inforamasi Goegrafis Berbasis Web untuk Penyebaran Fasilitas Umum di Kabupaten Klaten” dapat disimpulkan bahwa pembuatan sistem informasi geografis dapat menyajikan informasi secara terintegritas baik data spasial maupun data non spasial. Selain itu, Sistem Informasi Geografis juga dapat membantu penyampaian informasi lokasi-lokasi fasilitas umum yang terdapat di Kabupaten Klaten. Pada penelitian yang dilakukan oleh Hajar, Susilawati, dan Nilakusmawati (2012) yang meneliti tentang faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan mahasiswa dalam memilih rumah kos. Terdapat tiga faktor yang memiliki nilai terbesar dalam pertimbangan mahasiswa dalam memilih rumah kos yaitu faktor lingkungan sekitar kos, harga sewa, dan fasilitas yang disediakan. Lingkungan rumah kos yang mendukung seperti dekat dengan kampus, tempat makan, warnet, shopping center, ataupun tempat-tempat hiburan lainnya merupakan hal yang akan menjadi pertimbangan pemilihan kos. Harga dan fasilitas merupakan hubungan yang berbanding lurus. Semakin lengkap fasilitas yang disediakan oleh pemilik kos. 2 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

maka akan semakin tinggi pula harga yang akan ditawarkan. Begitu pula sebaliknya, semakin minim fasilitas yang disediakan oleh pihak penyedia jasa kos maka harga sewa yang ditawarkan juga akan rendah. Fasilitas yang disediakan oleh pemilik kos, seperti fasilitas umum (dapur, tempat parkir, ruang tamu, kamar mandi), fasilitas kamar (kasur, lemari, meja belajar, atau kamar mandi dalam), serta fasilitas tambahan (AC atau televisi) juga menjadi salah satu faktor pertimbangan mahasiswa. Pada penelitian yang dilakukan oleh Erna Daniati (2015) yang menggunakan metode Simple Additive Weighting dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kost di Sekitar Kampus UNP Kendiri Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)”. Kesimpulan dari penelitian ini adalah pencarian dan pemilihan rumah kos dengan menggunakan metode SAW pada terbukti efektif dalam membantu pencari kos dalam menentukan kos yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan. Selain itu keunggulan metode Simple Additive Weighting (SAW) dibandingkan dengan metode sistem keputusan yang lain terletak pada kemampuannya dalam melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot kepentingan yang dibutuhkan (Dicky Nofriansyah, 2014). Berdasarkan latar belakang tersebut, maka dibuatlah Sistem Informasi Geografis untuk aplikasi pencarian rumah kos dengan menggunakan metode SAW dengan menggunakan variabel lingkungan, harga, dan fasilitas untuk penentuan informasi rumah kos dengan studi kasus di Gading Serpong.. 3 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

1.2 Rumusan Masalah Masalah yang akan dibahas pada penelitian ini adalah bagaimana merancang dan membangun Sistem Informasi Geografis untuk aplikasi pencarian rumah kos pada daerah Gading Serpong dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). 1.3 Batasan Masalah Adapun batasan masalah dalam merancang dan membangun sistem informasi geografis ini antara lain, sebagai berikut. a. Aplikasi dibangun untuk pencarian rumah kos di daerah Gading Serpong. Wilayah tersebut merupakan jarak ideal untuk penelitian ini, karena berdasarkan hasil survei yang sudah dilakukan ke 61 mahasiswa UMN, 78.7% mahasiswa UMN kos di daerah Scientia Garden, 13.1% di daerah L’Agricola, dan sebanyak 1% mahasiswa tinggal di daerah Medang, Summarecon Mall Serpong, Ruko Bolseona dan Paramount II Dormitori, dormitory, Pascal, dan Pondok Hijau Golf. Hal ini menunjukkan bahwa wilayah Gading Serpong merupakan lingkup wilayah dari tempat tinggal mahasiswa dari kampus Universitas Multimedia Nusantara. b. Batas-batas daerah Gading Serpong yang menjadi sampel dalam analisis ini adalah Desa Curug Sangereng, Kelurahan Kelapa Dua, dan Desa Pakulonan Barat. c. Batasan untuk daerah Kelurahan Kelapa Dua adalah Islamic Village. d. Data pendukung untuk pembuatan sistem informasi geografis ini adalah data spasial tempat kos, kampus Universitas Multimedia Nusantara,. 4 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

warung-warung makan, pusat perbelanjaan, pasar, dan rumah sakit di dalam wilayah Gading Serpong. e. Warung makan yang menjadi sampel dalam analisis ini adalah warung makan yang menjual makanannya dengan harga standar mahasiswa di daerah Gading Serpong. Menurut survei yang sudah dilakukan kepada mahasiswa UMN, harga standar warung makan mahasiswa UMN adalah kisaran harga kurang dari lima puluh ribu rupiah. f. Kampus yang digunakan untuk pengembangan aplikasi ini adalah kampus Universitas Multimedia Nusantara. g. Batasan pasar yang digunakan untuk pengembangan aplikasi ini adalah pasar tradisional yang ada di daerah Gading Serpong. h. Batasan rumah sakit yang digunakan untuk pengembangan aplikasi ini adalah rumah sakit umum di daerah Gading Serpong. i. Batasan rumah ibadah yang digunakan untuk pengembangan aplikasi ini adalah gereja, vihara, masjid yang ada di daerah Gading Serpong. j. Batasan pusat perbelanjaan yang digunakan untuk pengembangan aplikasi ini adalah mall yang ada di daerah Gading Serpong. 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan dari dilakukannya penelitian ini adalah : 1. Merancang dan membangun sistem informasi geografis untuk aplikasi pencarian rumah kos dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting untuk daerah Gading Serpong. 2. Memberikan rekomendasi rumah kos kepada mahasiswa Universitas Multimedia Nusantara sesuai dengan pencarian yang dilakukan.. 5 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

1.5 Manfaat Penelitian Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah : 1. Membantu mahasiswa Universitas Multimedia Nusantara yang berasal dari luar daerah Gading Serpong untuk mencari rumah kos di daerah sekitar UMN khususnya di daerah Desa Curug Sangereng, Desa Pakulonan Barat, dan Kelurahan Kelapa Dua. 2. Mempermudah dan mempercepat pencarian rumah kos yang sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan oleh pengguna, baik dari fasilitas, harga, dan juga fasilitas yang tersedia di sekitar kos. 3. Menghemat waktu dan biaya untuk pencarian rumah kos di daerah Gading Serpong. 4. Mempermudah mahasiswa Universitas Multimedia Nusantara untuk mendapatkan informasi kos sesuai dengan kriteria yang diinginkan. 1.6 Sistematika Penulisan Sistematika penulisan yang digunakan dalam penyajian laporan skripsi ini adalah sebagai berikut. BAB I PENDAHULUAN Bab ini berisikan latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, batasan penelitian, metode penelitian, dan sistematika penulisan. BAB II LANDASAN TEORI Bab ini menjelaskan teori-teori dan konsep dasar yang mendukung penelitian terkait, yaitu teori dasar mengenai variabel penelitian, sistem. 6 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

informasi geografis, metode Simple Additive Weighting, End User Computing Satisfaction, dan Skala Likert. BAB III METODE DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini menjelaskan metode penelitan dan rancangan sistem yang dibuat, mockup, Flowchart, dan Data Flow Diagram akan dijabarkan pada bab ini. BAB IV IMPLEMENTASI DAN HASIL PENELITIAN Bab ini berisi implementasi sistem, dan juga hasil penelitian yang dilakukan beserta hasil analisis data tersebut. BAB V SIMPULAN DAN SARAN Bab ini berisi simpulan dari hasil penelitian terhadap tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini dan saran untuk pengembangan sistem lebih lanjut.. 7 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

BAB II LANDASAN TEORI. 2.1 Lingkungan Rumah Kos Menurut UU RI No.4 Tahun 1992 Pasal 1 Ayat (2) dalam (Panggabean & Fachrudin, 2014), rumah mempunyai arti bangunan dan lingkungan tempat tinggal yang dilengkapi dengan sarana dan prasarana fasilitas yang memenuhi persyaratan guna mendukung kehidupan manusia. Drabkin (1980) mengemukakan bahwa hal yang perlu diperhatikan terhadap sebuah perumahan adalah lokasi yang mudah dicapai, lingkungan yang nyaman, serta memiliki sarana prasarana yang memadai Catanase (1992) mengatakan hal-hal yang menjadi pertimbangan dalam pemilihan perumahan adalah administrasi, sarana-prasarana, kondisi topografi tanah, estetika atau fisik bangunan dan lingkungan. Dari beberapa pendapat para pakar diatas disimpulkan bahwa salah satu faktor yang menjadi pertimbangan dalam pemilihan tempat tinggal adalah harus didukung oleh sarana dan prasarana yang memadai. Menurut Conyers, D. Dan P.Hills (1984) dalam (Gunena, Tilaar, & Takumansang, 2016) merinci sarana atau fasilitas permukiman dapat meliputi : 1. Fasilitas pelayanan ekonomi dan perdagangan seperti warung atau kios, pertokoan, pasar, dan pusat perbelanjaan. 2. Fasilitas pelayanan kesehatan seperti balai pengobatan, rmah sakit daerah atau wilayah, apotek atau took obat. 3. Fasilitas Pendidikan seperti Taman Kanak-Kanak, Sekolah Dasar (SD), Sekolah Lanjutan Pertama (SLP), Sekolah Lanjutan Atas (SLA), dan universitas. 8 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

4. Fasilitas pelayanan kesejahteraan sosial seperti tempat ibadah, balai pertemuan, tempat hiburan. Menurut hasil penelitian yang dilakukan oleh Hajar, Susilawati dan Nilakusmawati (2013) yang meneliti tentang faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan mahasiswa dalam memilih rumah kos. Dalam penelitian tersebut faktor lingkungan menjadi faktor tertinggi mahasiswa dalam memilih rumah kos. Pada penelitian tersebut dijelaskan bahwa lingkungan kos yang dekat dengan akses yang diperlukan mahasiswa seperti warung makan, warnet, tempat fotocopy, mini market menjadi salah satu faktor penentu pemilihan rumah kos. Maka dari teori dan hasil penelitian yang sudah dilakukan maka disimpulkan bahwa faktor lingkungan kos yang dekat dengan akses yang diperlukan memiliki pengaruh positif terhadap faktor pemilihan rumah kos. 2.2 Harga Menurut Philip Kotler dan Gray Armstrong (2001) harga merupakan sejumlah uang yang dibebankan atas suatu produk atau jasa atau jumlah dari nilai yang ditukar konsumen atas manfaat-manfaat karena memiliki atau menggunakan produk atau jasa tersebut. Menurut William J.Stanton (1994) dalam (Dinawan, 2010), harga adalah sejumlah nilai yang ditukarkan konsumen dengan manfaat dari memiliki atau menggunakan produk atau jasa yang lainnya ditetapkan oleh pembeli atau penjual untuk satu harga yang sama terhadap semua pembeli. Harga merupakan salah satu faktor penentu konsumen dalam menentukan keputusan pembelian terhadap suatu produk atau jasa. Menurut Fandy Tjiptono (2012) , harga memiliki dua peranan utama dalam mempengaruhi keputusan pembelian, yaitu :. 9 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

1. Peranan alokasi dan harga, yaitu fungsi harga dalam membantu para pembeli untuk memutuskan cara memperoleh manfaat atau utilitas tertinggi yang diharapkan berdasarkan daya belinya. Dengan demikian, adanya harga dapat membantu para pembeli untuk memutuskan cara mengalokasikan daya belinya pada berbagai jenis barang dan jasa. Pembeli membandingkan harga dari berbagai jenis barang dan jasa. Pembeli membandingkan harga dari beberapa alternatif yang tersedia yang nantinya digunakan untuk memutuskan alokasi dana yang dikehendaki. 2. Peranan informasi dan harga, yaitu fungsi harga dalam mendidik konsumen mengenai faktor-faktor produk, seperti kualitas. Hal bermanfaat dalam situasi di mana pembeli mengalami kesulitan untuk menilai faktor produk atau manfaat secara obyektif. Harga dari sudut pandang pemasaran merupakan satuan moneter atau ukuran lainnya (termasuk barang dan jasa lainnnya) yang ditukarkan agar memperoleh hak kepemilikan atau penggunaan suatu barang dan jasa. Dari sudut pandang konsumen, harga seringkali digunakan sebagai indikator value bilamana harga tersebut dihubungkan dengan manfaat yang dirasakan atas suatu barang dan jasa. Value dapat didefinisikan antara manfaat yang dirasakan terhadap harga (Dodds et al, 1991; Grewal et al, 1998; Grewal et al, 1998; Agarwal dan Teas, 2001;Verma dan Gupta, 2004) dalam (Dinawan, 2010). Menurut William J.Stanston (1994) dalam (Dinawan, 2010) ada tiga ukuran yang menentukan harga, yaitu : 1. Harga yang sesuai dengan kualitas produk. 2. Harga yang sesuai dengan manfaat suatu produk.. 10 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

3. Perbandingan harga dengan produk lain. Menurut hasil penelitian yang dilakukan oleh Hajar, Susilawati dan Nilakusmawati (2013) yang meneliti tentang faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan mahasiswa dalam memilih rumah kos. Dalam penelitian tersebut faktor harga mempengaruhi keputusan mahasiswa dalam memilih rumah kos. Pada penelitian tersebut dijelaskan bahwa perbandingan harga kos menjadi salah satu faktor penentu dalam pemilihan rumah kos. Maka dari teori dan hasil penelitan yang sudah dilakuakn maka disimpulkan bahwa perbandingan harga kos memiliki pengaruh positif. terhadap faktor. pemilihan rumah kos. 2.3 Fasilitas Fasilitas adalah sumber daya fisik yang harus ada sebelum suatu jasa dapat ditawarkan kepada konsumen (Tjiptono, Pemasaran Jasa, 2006). Sedangkan menurut Kotler (2005) fasilitas adalah segala sesuatu yang bersifat peralatan fisik dan disediakan oleh pihak penjual jasa untuk mendukung kenyamanan konsumen. Fasilitas juga dapat diartikan sebagai sebagai sesutau yang memudahkan konsumen dalam memperoleh kepuasan. Suatu jasa tidak dapat dilihat, tidak bisa dicium dan tidak bisa diraba maka aspek wujud fisik menjadi ukuran dari pelayanan. Pelanggan akan menggunakan indera penglihatan untuk menilai suatu kualitas pelayanan. Pelanggan yang menggunakan suatu produk berupa jasa dari penyedia jasa juga dapat menggunakan berbagai fasilitas fisik seperti gedung dan ruang tunggu, dan ketersediaan tempat parkir selama proses pemerolehan jasa dilakukan oleh penyedia jasa. Dalam penelitian in perusahaan adalah pengusaha jasa rumah kos yang menyediakan berbagai macam fasilitas, seperti meja, lemari, kasur, AC,. 11 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

internet, tempat parkir, TV, water heater, laundry, dan lain lain. Selama pemakaian fasilitas perusahaan, maka selama itu pula konsumen menggunakan fasilitas yang dimiliki oleh perusahaan. Dalam kaitannya dengan hal tersebut maka kelengkapan fasilitas yang disediakan oleh perusahaan akan menjadi suatu hal yang perlu diperhatikan dan penting untuk mempersepsikan perusahaan di mata konsumen, serta dapat membuat konsumen puas dengan fasilitas yang telah disediakan. Menurut Tjiptono (2006) desain dan tata letak fasilitas erat kaitannya dengan pembentukan presepsi pelanggan. Pada sejumlah tipe jasa, persepsi yang terbentuk dari interaksi antara pelanggan dengan fasilitas jasa berpengaruh signifikan terhadap kualitas jasa bersangkutan di mata pelanggan (Tjiptono & Chandra, Manajemen Jasa, 2005). Apabila fasilitas jasa tersedia dengan baik dan memadai maka pelayanan yang diberikan oleh perusahaan dapat optimal. Pelanggan juga akan merasa terlayani dengan baik sehingga dengan ketersediaan fasilitas yang baik dapat menimbulkan kepuasan pelanggan. Menurut hasil penelitian yang dilakukan oleh Hajar, Susilawati, dan Nilakusmawati (2015) yang meneliti tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan mahasiswa dalam memilih rumah kos. Dalam penelitian tersebut faktor fasilitas memiliki pengaruh terhadap kepuasan mahasiswa dalam memilih rumah kos. Pada penelitan tersebut dijelaskan bahwa fasilitas kos yang lengkap menjadi salah satu faktor pemilihan. Maka dari teori dan hasil penelitian yang sudah dilakukan, maka disimpulkan bahwa faktor fasilitas memiliki pengaruh positif terhadap faktor pemilihan rumah kos.. 12 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

2.4 Sistem Informasi Geografis Penggunaan Sistem Informasi Geografis (GIS) meningkat tajam sejak tahun 1980-an. Peningkatan pemakaian sistem ini terjadi di kalangan pemerintahan, militer, akademis, atau bisnis terutama di negara-negara maju. Perkembangan teknologi digital sangat besar peranannya dalam perkembangan penggunaan GIS dalam berbagai bidang. Hal ini dikarenakan teknologi GIS banyak mendasarkan pada teknologi digital ini sebagai alat analisis. Badan Koordinasi Survei dan Pemetaan Nasional (BAKOSURTANAL) menjabarkan GIS sebagai kumpulan yang terorganisir dari perangkat keras komputer, perangkat lunak, data geografis, dan personel yang didesain untuk memperoleh, menyimpan, memperbaiki, memanipulasi, menganalisis, dan menampilkan semua bentuk informasi yang bereferensi geografis. Secara teknis GIS mengorganisasikan dan memanfaatkan data dari peta digital yang tersimpan dalam basis data. Dalam GIS, dunia nyata dijabarkan dalam data peta digital yang menggambarkan posisi ruang dari ruang klasifikasi, atribut data, dan hubungan antar item data. Kerincian data dalam GIS ditentukan besarnya satuan pemetaan terkecil yang dihimpun dalam basis data. Dalam bahasa pemetaan kerincian itu tergantung dari skala peta dan dasar acuan geografis yang disebut peta dasar (Ir.Budiman, 1994:4). Dari dunia nyata diambil tiga hal penting yaitu posisi dan klasifikasi, atribut, serta hubungan antar item yang diolah sebagi dasar analisis sitem spasial dalam GIS (Budiyanto, 2002). Sistem Informasi terdiri dari beberapa komponen berikut (Prahasta, 2001) : 1. Perangkat keras. 13 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Perangkat keras yang sering digunakan untuk GIS adalah komputer, (PC), mouse, digitizer, printer, plotter, dan scanner. 2. Perangkat lunak GIS merupakan sistem perangkat lunak yang tersusun secara modular dimana. basisdata. memegang. peranan. kunci.. Setiap. subsistem. diimplementasikan dengan menggunakan perangkat lunak yang terdiri dari beberapa modul. Adapun perangkat lunak yang dapat dignakan adalah Auto CAD, R2V, MapInfo, ArcView, QGIS, dan masih banyak lagi. 3. Data dan informasi geografis GIS dapat mengumpulkan dan menyimpan data dan informasi yang diperlukan baik secara tidak langsung dengan cara meng-import-nya dari perangkat-perangkat lunak GIS yang lain maupun secara langsung yaitu dengan cara mendigitasi data spasialnya dari peta dan memasukkan data atributnya dari tabel-tabel dan laporan dengan menggunakan keyboard.. 4. Manajemen Entitas sumber data manusia yang akan mengoperasikan Sistem Informasi Geografis (GIS). Prinsip pengolahan data dalam GIS secara sederhana dapat digambarkan. dengan sebuah cara overlay (perpaduan dua layer data spasial) beberapa peta bewarna. Masing-masing satuan pemetaan memiliki bobot tertentu. Pembobotan dilakukan dengan skoring. Pada Gambar 2.1 menunjukkan contoh teknik overlay pada peta.. 14 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Gambar 2.1 Sistem Dasar Teknik Overlay (Sumber : Budiyanto,2002) 2.5 Simple Additive Weighting Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlah bobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut (Dicky Nofriansyah, 2014). Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada (Dicky Nofriansyah, 2014). Adapun langkap penyelesaian dalam menggunakan metode SAW menurut Kusumadewi (2006) adalah : 1. Menentukan alternative (kandidat), yaitu Ai.. 15 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Cj. 3. Menentukan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria. 4. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria.. 𝑊 = [𝑊1 , 𝑊2 , 𝑊3 , … 𝑊𝑗 ]. … (2.1). 5. Membuat tabel rating kecocokan dari setiap Ai (alternatif) pada setiap Cj (kriteria). Tabel 2.1 Tabel Rating Kecocokan C1 C2 A1C1 A1C2 A2C1 A2C2 A3C1 A3C2 A4C1 A4C2. Alternatif/Kriteria A1 A2 A3 A4. C3 A1C3 A2C3 A3C3 A4C4. 6. Selanjutnya dibuat matriks keputusan (X) berdasarkan tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai X setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan, dimana i = 1,2,…,m dan j = 1,2,…,n.. 𝑋11 𝑋= [ ⋮ 𝑋𝑖1. ⋯ 𝑋1𝑗 ⋱ ⋮ ] ⋯ 𝑋𝑖𝑗. … (2.2). 7. Melakukan normalisasi matriks (X) dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif Ai pada kriteria Cj.. 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗. rij = { 𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗. Jika j adalah atribut keuntungan (benefit). … (2.3). Jika j adalah atribut biaya (cost). 𝑥𝑖𝑗. 16 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Keterangan : a. Dikatakan kriteria keuntungan apabila nilai xij meberikan keuntungan bagi pengambilan keputusan, sebaliknya kriteria biaya apabila xij menimbulkan biaya bagi pengambil keputusan. b. Apabila berupa kriteria keuntungan maka nilai xij dibagi dengan nilai Maxi (xij) dari setiap kolom, sedangkan untuk kriteria biaya, nilai Mini (xij). 8. Hasil dari nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) membentuk matriks ternormalisasi (R).. 𝑟11 𝑅 = [ ⋮ 𝑟𝑖1. ⋯ 𝑟1𝑗 ⋱ ⋮ ] ⋯ 𝑟𝑖𝑗. ... (2.4). 9. Hasil akhir nilai preferensi (Vi) diperoleh dari proses pengurutan yaitu penjumlahan dari perkalian elemen baris matriks ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian elemen kolom matriks. Keterangan : Vi = Ranking untuk setiap alternatif. Wj = Nilai bobot ranking (dari setiap kriteria). Rij = Nilai rating kinerja ternormalisasi. Hasil perhitungan Vi yang lebih besar mengidentifikasikan bahwa alternatif Ai merupakan alternatif terbaik (Sri., Wardoyo, S., & A., 2006). Keunggulan dari metode Simple Additive Weighting (SAW) dibandingkan dengan metode sistem keputusan lain terletak pada kemampuannya dalam melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot preferensi yang sudah ditentukan. Selain itu SAW juga dapat menyeleksi. 17 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada karena adanya proses pengurutan setelah menentukan bobot untuk setiap atribut (Sri., Wardoyo, S., & A., 2006). 2.6 End User Computing Satisfaction End User Computing Satisfaction (EUCS) adalah metode untuk mengukur tingkat kepuasan dari pengguna suatu sistem aplikasi dengan membandingkan antara harapan dan kenyataan dari sebuah informasi. Definisi end user computing satisfaction dari sebuah sistem informasi adalah evaluasi secara keseluruhan dari para pengguna sistem informasi yang berdasarkan pengalaman mereka dalam menggunakan sistem tersebut (Doll, 1988 dan Torkzadeh, 1991). Model evaluasi yang dikembangkan oleh Doll & Torkzadeh ini lebih menekankan kepuasan (satisfaction) pengguna akhir terhadap aspek teknologi. Berikut adalah lima komponen yang terdapat pada EUCS : 1. Isi (content), menyangkut komponen dan substansi sistem informasi dalam tugasnya menginput, mengolah dan menghasilkan output berupa informasi yang memadai.. 2. Akurasi (accuracy), merupakan keakuratan data dan kesesuaian informasi yang dihasilkan dengan harapan pengguna.. 3. Bentuk (format), merupakan tampilan suatu sistem informasi.. 4. Kemudahan (ease), menyangkut kemudahan operasional sistem dan tata cara penggunaan.. 5. Ketepatan waktu (timeliness), menyangkut efektifitas dan efisiensi output yang dapat memenuhi kebutuhan pengguna.. 18 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

2.7 Skala Likert Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial. Untuk setiap pilihan jawaban diberikan skor, maka responden harus menggambarkan, mendukung pernyataan (item positif) atau tidak mendukung pernyataan (item negatif). Berikut adalah skor atas pilihan jawaban untuk kuesioner untuk pertanyaan positif maupun negatif : Tabel 2.2 Skala Likert Sumber : Sugiyono (2012) Pernyataan Skor Positif Skor Negatif Sangat Setuju (SS) 5 1 Setuju (S) 4 2 Netral (N) 3 3 Tidak Setuju (TS) 2 4 Sangat Tidak Setuju (STS) 1 5 Adapun menurut Sugiyono (2012) analisis presentase dan rumus perhitungan presentase skor untuk setiap item pertanyaan yaitu :. P=. ((𝑆𝑆∗5)+(𝑆∗4)+(𝑁∗3)+(𝑇𝑆∗2)+(𝑆𝑇𝑆∗1)) (5∗𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛). 𝑥 100%. ... (2.5). Keterangan : P. = Presentase Skor. SS. = Sangat Setuju. S. = Setuju. N. = Netral. TS. = Tidak Setuju. STS = Sangat Tidak Setuju. 19 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Berikut adalah Interval Skala Likert yang dapat dilihat pada Tabel 2.3.. No. 1 2 3 4 5. Tabel 2.3 Tabel Interval Skala Likert (Sumber : Sugiyono, 2012) % Jumlah Skor Kriteria 80% - 100% Sangat Setuju (SS) 60% - 79.99% Setuju (S) 40% - 59.99% Netral (N) 20% - 39.99% Tidak Setuju (TS) 0% - 19.99% Sangat Tidak Setuju (STS). 20 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

BAB III METODE DAN PERANCANGAN SISTEM. 3.1 Metode Penelitian Metode dan tahapan penelitian yang digunakan dalam penelitian ini akan dijelaskan sebagi berikut. 1. Studi Literatur Studi Literatur adalah studi data yang dilakukan melalui penelusuran literatur atau buku-buku referensi pendukung sebagai landasan berfikir atau teori dan dari data-data statistik yang di dapat sebagai input sistem. Oleh karena itu, penelitian diawali dengan mencari dan mempelajari buku, jurnal, artikel, e-book, dan halaman web. Tahap ini menekankan pada pematangan konsep-konsep yang dibutuhkan dalam penelitian, seperti Sistem Informsai Geografis (GIS) dan metode Simple Additive Weighting (SAW). 2. Analisis Kebutuhan Sistem Pada tahap analisis kebutuhan ini, dilakukan analisis dan spesifikasi terhadap kebutuhan dari sistem. Spesifikasi kebutuhan dalam pembuatan sistem ini adalah dibutuhkannya informasi mengenai kos, kampus, warung makan, rumah sakit, pasar, pusat perbelanjaan, dan tempat ibadah dalam bentuk peta maupun keterangan-keterangan mengenai informasi peta tersebut seperti nama, alamat, nomor telepon, harga, fasilitas, titik longitude dan latitude, serta tipe kos. Sedangkan analisis kebutuhan fungsional dari sistem ini adalah :. 21 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

a. Sistem informasi geografis berbasis web ini dapat menampilkan informasi kos dan fasilitas umum yang tersedia di sekitar lingkungan kos. b. Sistem mampu menyajikan data spasial dalam bentuk peta wilayah dan data non spasial mengenai informasi kos untuk membantu pengguna aplikasi dalam mecari rumah kos. c. Sistem dapat menampilkan hasil pencarian berdasarkan harga dan fasilitas. d. Sistem dapat menampilkan hasil pencarian berdasarkan prioritas fasilitas umum yang tersedia di sekitar rumah kos dengan menggunakan radius yang dapat ditentukan sendiri oleh pengguna aplikasi. 3. Pengumpulan Data Pengumpulan data dilakukan untuk mendapatkan informasi data tentang rumah kos dan fasilitas-fasilitas umum yang terdapat di sekitar kos di daerah Gading Serpong. Adapun fasilitas-fasilitas umum yang dibutuhkan adalah warung makan, pusat perbelanjaan, rumah sakit, pasar, dan kampus. Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan survei lapangan, mengambil data dari website rumah kos yang menyediakan informasiinformasi kos, serta melakukan wawancara kepada mahasiswa Universitas Multimedia Nusantara yang pernah atau sedang tinggal di rumah kos. Selain itu, data juga diambil dari google map untuk mengetahui titik koordinat serta informasi tentang suatu fasilitas umum.. 22 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

4. Desain Sistem Pada tahap ini dilakukan perancangan pada sistem, baik secara konsep maupun teknis berdasarkan hasil analisis sebelumnya. Perancangan konsep terdiri dari perancangan desain antarmuka pengguna dalam bentuk wireframe dari sistem yang dibangun, sedangkan perancangan teknis dilakukan dengan menggunakan diagram seperti, flowchart, Data Flow Diagram (DFD) dan struktur tabel. 5. Pembuatan Sistem Setelah melakukan tahap perancangan, maka dilakukan tahap coding sesuai dengan spesifikasi dan fungsionalitas sistem. Sistem yang akan dibangun disesuaikan dengan hasil dari tahap perancangan. 6. Uji Coba dan Evaluasi Pengujian sistem dilakukan untuk mendapatkan perangkat lunak yang valid dan sesuai dengan kebutuhan. Tahap pertama adalah menguji keakuratan implementasi metode Simple Additive Weighting (SAW) pada aplikasi yang sudah dibuat. Uji coba dilakukan dengan mencocokkan hasil normalisasi dan peringkat secara manual dengan hasil dari sistem yang sudah dibuat. Selanjutnya, evaluasi keseluruhan sistem dilakukan dengan menggunakan metode studi lapangan, dimana mahasiswa UMN mencoba menggunakan aplikasi untuk mendapatkan informasi kos sesuai dengan pencarian yang dilakukan. Responden akan diberikan kuisioner untuk menilai apakah aplikasi sudah berjalan sesuai dengan kebutuhan dan fungsinya. Penentuan jumlah sampel menurut Roscoe dalam Sugiyono (2010) adalah ukuran sampel yang layak dalam suatu pengujian adalah 30 sampai 500 responden.. 23 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Dalam penelitian ini yang menjadi responden pengujian aplikasi adalah 30 responden mahasiswa Universitas Multimedia Nusantara yang kos. 7. Konsultasi dan Penulisan Laporan Tahap ini merupakan tahap akhir dalam penelitian ini, yaitu menganalisa dan mencatat setiap kegiatan yang dilakukan dan hasilnya ke dalam laporan tugas akhir. 3.2 Perancangan Aplikasi Dalam merancang sistem informasi geografis dibutuhkan gambaran alur proses sebagai jalannya sistem, alur data dari satu proses ke proses lain, dan hubungan antar tabel database yang digunakan. Dibawah ini dijelaskan beberapa diagram yang digunakan, sebagai berikut : 3.2.1 Data Flow Diagram Pada tahap ini melakukan perancangan alur data yang ada pada saat sistem dijalankan. Alur data akan dijabarkan dalam bentuk Data Flow Diagram (DFD).. Gambar 3.1 Context Diagram GIS Pencarian Rumah Kos Pada Gambar 3.1 menunjukkan Context Diagram, terdapat empat entitas, yaitu user, google maps, website pencarian rumah kos, dan penghuni kos. Selain itu terdapat satu proses utama yaitu sistem informasi geografis rumah kos. Pada proses sistem informasi geografis rumah kos, user mengirimkan data berupa data. 24 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

pencarian harga, fasilitas, kriteria_buffer, dan kriteria_bobot. Sedangkan sistem mengirimkan data hasil pencarian harga, fasilitas, kriteria, dan data homepage ke entitas user untuk ditampilkan. Entitas google maps mengirimkan titik koordinat layer ke sistem. Entitas website pecarian rumah kos mengirimkan informasi rumah kos_web ke sistem. Entitas penghuni rumah kos mengirimkan informasi rumah kos_penghuni ke sistem untuk di proses.. Gambar 3.2 Data Flow Diagram Level 1 Pada diagram level 1 yang terdapat pada Gambar 3.2, terdapat lima proses yang terdiri dari proses memasukkan data informasi kos, pencarian harga, pencarian fasilitas, pencarian SAW, dan proses pengambilan data homepage. Entitas google maps, website pencarian rumah kos, dan penghuni kos mengirimkan informasi titik koordinat layer, informasi rumah kos_web, dan informasi rumah kos_penghuni ke proses memasukkan data. Dari proses memasukkan data tersebut, data disimpan di dalam tabel kos, kampus, rm, rs, pasar, pstbelanja, vihara, masjid, dan vihara. Entitas user dapat melakukan tiga proses pencarian, yaitu proses pencarian harga,. 25 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

fasilitas, dan SAW. Jika user ingin melakukan proses pencarian harga, user mengirimkan data pencarian harga ke proses yang kemudian tabel akan mengirimkan data harga dari tabel kos. Setelah mendapat data harga, proses pencarian harga mengirimkan data hasil perncarian harga ke user untuk ditampilkan. Selanjutnya, jika user ingin melakukan proses pencarian fasilitas, user mengirimkan data pencarian fasilitas ke proses yang kemudian tabel akan mengirimkan data fasilitas dari tabel kos. Setelah proses mendapatkan data fasilitas, proses pencarian fasilitas mengirimkan data hasil pencarian fasilitas ke user untuk ditampilkan. Dan apabila user ingin melakukan pencarian dengan menggunakan SAW, maka user mengirimkan data pencarian kriteria_bobot dan data pencarian kriteria_buffer ke proses pencarian SAW untuk diproses. Pada proses pencarian SAW, tabel mengirimkan data kos, kampus, RS, RM, pasar, pstperbelanjaan, vihara, gereja, dan masjid untuk diproses. Setelah data di proses maka sistem akan menampilkan data hasil pencarian kriteria ke user. Pada proses menampilkan halaman homepage, tabel mengirimkan data kos, kampus, RS, RM, pasar, pstperbelanjaan, vihara, gereja, dan masjid ke proses pengambilan data homepage. Selanjutnya, proses pengambilan data homepage dengan mengirimkan data homepage untuk ditampilkan.. 26 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Gambar 3.3 Data Flow Diagram Level 2 - Pencarian SAW. 27 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Pada Gambar 3.3 menunjukkan diagram level 2 untuk proses pencarian SAW. Tahap pertama mengambil data pencarian kriteria_buffer dan data pencarian kriteria_bobot yang dikirimkan oleh user. Selanjutnya, mengirimkan nilai buffer ke proses hitung point buffer. Selain menerima nilai buffer, proses hitung point buffer juga mengambil data kos, kampus, RM ,RS, pasar, pstperbelanjaan, vihara, gereja, masjid dari tabel. Data yang diambil digunakan untuk menghitung jumlah point di setiap kriteria yang ada di dalam buffer yang sudah ditentukan tersebut. Selanjutnya, proses hitung point buffer mengirimkan nilai point buffer ke proses membuat matriks keputusan (X). nilai matriks X digunakan di proses mencari nilai max untuk mendapatkan nilai maksimal dari setiap kriteria. Pada proses melakukan normalisasi matriks, diambil nilai matriks dari proses membuat matriks keputusan , nilai max dan nilai bobot kriteria untuk di proses. Setelah mendapatkan nilai matriks normalisasi, nilai tersebut dikirim ke proses mendapatkan preferensi Vi. Setelah nilai preferensi didapatkan, makan nilai tersebut di kirim ke proses sorting untuk diurutkan dari nilai yang terbesar. Hasil sorting dikirim ke user dengan data hasil pencarian kriteria untuk ditampilkan.. 28 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

3.2.2 Flowchart Pada bagian ini menjelaskan alur kerja sistem yang dibuat. Adapun flowchart yang dijelaskan adalah homepage, pencarian, dan metode SAW. 1. Flowchart Homepage. Gambar 3.4 Fowchart Halaman Homepage Gamber 3.4 menjelaskan alur proses pada halaman homepage. Pertama sistem akan mengambil data homepage dari database untuk ditampilkan. Data homepage berupa data spasial maupun data non spasial. Data spasial berupa map. 29 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

yang berisikan peta kos, warung makan, rumah sakit, kampus, rumah ibadah, pasar, dan pusat perbelanjaan. Sedangkan data non spasial berupa detail informasi kos. Data yang ditampilkan diambil dari database skripsi. Selanjutnya sistem akan melakukan pengecekan apakah pengguna melakukan pencarian atau tidak. Jika pengguna melakukan input pencarian maka sistem akan menerima input pencarian yang nantinya akan diproses di pencarian. 2. Flowchart Pencarian. Gambar 3.5 Flowchart Pencarian Pada Gambar 3.5 menggambarkan proses pencarian pada sistem informasi geografis rumah kos. Pertama, sistem akan melakukan cek apakah pengguna melakukan input harga atau tidak. Jika ya, maka sistem akan melakukan proses pencarian harga yang nantinya akan menampilkan hasil pencarian berdasarkan harga yang sudah ditentukan. Jika tidak, sistem akan melakukan cek apakah 30 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

pengguna melakukan pencarian berdasarkan fasilitas atau tidak. Jika ya, maka sistem akan melakukan proses pencarian fasilitas yang nantinya akan menampilkan pencarian berdasarkan fasilitas yang sudah dipilih oleh pengguna. Jika tidak, maka sistem akan melakukan cek apakah pengguna melakukan pencarian berdasarkan kriteria atau tidak. Jika ya, maka sistem akan melakukan proses pencarian SAW. Jika tidak maka proses pencarian berakhir. Hasil pencarian harga dan fasilitas ditampilkan dari database kos berdasarkan opsi pencarian yang sudah dipilih oleh pengguna. Proses pencarian selesai setelah mengeluarkan hasil pencarian sesuai dengan pencarian yang sudah dilakukan oleh pengguna.. 31 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

3. Flowchart Pencarian Simple Additive Weighting. Gambar 3.6 Flowchart Pencarian Simple Additive Weighting Pada Gambar 3.6 menjelaskan proses pencarian rumah kos dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting. Pertama sistem akan. 32 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

mengambil nilai buffer dan nilai bobot kriteria yang sudah di input oleh pengguna.. Adapun nilai kriteria terdiri dari nilai kampus, warung makan, rumah sakit, pasar, pstbelanja, dan tempatibadah. Setelah mengambil nilai bobot dan kriteria, selanjutnya sistem akan menghitung point di dalam buffer yang sudah ditentukan oleh pengguna untuk setiap kriteria kos. Titik point untuk setiap layer diambil dari database skripsi. Setelah mendapatkan jumlah point dalam buffer untuk setiap alternatif kos, dibuat matriks keputusan (X) dengan memasukkan data tersebut menjadi sebuah array dimana pada terdapat nama kos, point kampus, rumah makan, rumah sakit, pasar, pusat perbelanjaan, tempat ibadah. Untuk kriteria tempatibadah, menjumlahkan nilai point buffer dari layer vihara, gereja, dan masjid.. 33 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Gambar 3.7 Flowchart Pencarian Simple Additive Weighting 2 Pada Gambar 3.7 menunjukkan flowchart lanjutan dari Gambar 3.6 matriks keputusan (X) yang sudah terbentuk, dicari nilai maksimum dari setiap kriteria kos.. 34 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Gambar 3.8 Flowchart Pencarian Simple Additive Weighting 3 Gambar 3.8 menunjukkan proses melakukan normalisasi dan perankingan. Setelah mendapatkan nilai maksimum setiap kriteria, maka dilakukan proses. 35 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

normalisasi matriks (R) dengan cara nilai setiap matriks (X) dibagi dengan nilai max setiap kriteria dan kemudian akan dikalikan dengan nilai bobot yang diinput oleh pengguna. Setelah didapatkan hasil normalisasi matriks (R), maka selanjutnya sistem menjumlahkan hasil normalisasi pada setiap kriteria yang dimiliki oleh setiap alternatif sehingga mendapatkan nilai Vi. Nilai dari pereferensi Vi di sorting dari nilai yang tertinggi. Setelah proses sorting dilakukan, maka sistem akan menampilkan hasil pencarian berdasarkan nilai kriteria berdasarkan pencarian yang dilakukan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). 3.2.3 Struktur Tabel Dalam membangun sistem informasi geografis rumah kos, terdapat 9 struktur tabel yang digunakan. Setiap tabel tidak memiliki hubungan satu sama lain. Tabel – tabel tersebut adalah sebagai berikut. 1. Tabel kos Tabel 3.1 menyimpan informasi data kos yang ada pada sistem. Setiap kos memiliki gid yaitu id untuk titik point, id setiap kos, nama kos, tipe kos, notelp kos, alamat kos, latitude dan longtitude kos, fasilitas kos , harga kos, serta titik setiap kos yang disebut dengan geom.. No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11. Nama Field gid id nama tipe alamat notelp harga fasilitas latitude longtitude geom. Tabel 3.1 Struktur Tabel Kos Tipe Data integer integer (10) varchar (254) varchar(254) varchar (254) integer numeric varchar (254) numeric numeric geometry (0). Identitas primary key. 36 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

2. Tabel kampus Tabel 3.2 menyimpan informasi data kampus yang ada pada sistem. Setiap data kampus memiliki gid yaitu id untuk titik point, id setiap kampus, nama kampus, latitude dan longtitude kampus, serta titik setiap kampus yang disebut dengan geom.. No 1 2 3 4 5 6. Tabel 3.2 Struktur Tabel Kampus Nama Field Tipe Data gid integer id numeric (10) nama varchar (254) latitude numeric longtitude numeric geom geometry (0). Identitas primary key. 3. Tabel RM Tabel 3.3 menyimpan informasi data rumah makan yang ada pada sistem. Setiap data rumah makan memiliki gid yaitu id untuk titik point, id setiap rumah makan, nama rumah makan, latitude dan longtitude rumah makan, serta titik setiap rumah makan yang disebut dengan geom.. No 1 2 3 4 5 6. Tabel 3.3 Struktur Tabel Rumah Makan Nama Field Tipe Data gid integer id numeric (10) nama varchar (254) latitude numeric longtitude numeric geom geometry (0). Identitas primary key. 4. Tabel RS Tabel 3.4 menyimpan informasi data rumah sakit yang ada pada sistem. Setiap data rumah sakit memiliki gid yaitu id untuk titik point, id setiap. 37 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

rumah sakit, nama rumah sakit, latitude dan longtitude rumah sakit, serta titik setiap rumah sakit yang disebut dengan geom.. No 1 2 3 4 5 6. Tabel 3.4 Struktur Tabel Rumah Sakit Nama Field Tipe Data gid integer id numeric (10) nama varchar (254) latitude Numeric longtitude Numeric geom geometry (0). Identitas primary key. 5. Tabel pasar Tabel 3.5 menyimpan informasi data pasar yang ada pada sistem. Setiap data pasar memiliki gid yaitu id untuk titik point, id setiap pasar, nama pasar, latitude dan longtitude pasar, serta titik setiap pasar yang disebut dengan geom.. No 1 2 3 4 5 6. Tabel 3.5 Struktur Tabel Pasar Nama Field Tipe Data Gid integer Id numeric (10) Nama varchar (254) Latitude numeric longtitude numeric geom geometry(0). Identitas primary key. 6. Tabel pstbelanja Tabel 3.6 menyimpan informasi data pusat perbelanjaan yang ada pada sistem. Setiap data pusat perbelanjaan memiliki gid yaitu id untuk titik point, id, nama, latitude dan longtitude, serta titik setiap pusat perbelanjaan yang disebut dengan geom.. 38 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

No 1 2 3 4 5 6. Tabel 3.6 Struktur Tabel Pusat Perbelanjaan Nama Field Tipe Data Identitas gid integer primary key id numeric (10) nama varchar (254) latitude numeric longtitude numeric geom geometry (0). 7. Tabel vihara Tabel 3.7 menyimpan informasi data vihara yang ada pada sistem. Setiap data vihara memiliki gid yaitu id untuk titik point, id, nama, latitude dan longtitude, serta titik setiap vihara yang disebut dengan geom.. No 1 2 3 4 5 6. Tabel 3.7 Struktur Tabel Vihara Nama Field Tipe Data gid integer id numeric (10) nama varchar (254) latitude numeric longtitude numeric geom geometry (0). Identitas primary key. 8. Tabel masjid Tabel 3.8 menyimpan informasi data masjid yang ada pada sistem. Setiap data masjid memiliki gid yaitu id untuk titik point, id, nama, latitude dan longtitude, serta titik setiap masjid yang disebut dengan geom.. No 1 2 3 4 5 6. Tabel 3.8 Struktur Tabel Masjid Nama Field Tipe Data gid integer id numeric (10) nama varchar (254) latitude numeric longtitude numeric geom geometry (0). Identitas primary key. 39 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

9. Tabel gereja Tabel berikut menyimpan informasi data gereja yang ada pada sistem. Setiap data gereja memiliki gid yaitu id untuk titik point, id, nama, latitude dan longtitude, serta titik setiap gereja yang disebut dengan geom.. No 1 2 3 4 5 6. Tabel 3.9 Struktur Tabel Gereja Nama Field Tipe Data gid integer id numeric (10) nama varchar (254) latitude numeric longtitude numeric geom geometry (0). Identitas primary key. 3.2.4 Perancangan Antarmuka Sistem Sebelum aplikasi dibuat, dibutuhkan perancangan antarmuka untuk membantu proses pembuatan sistem baik tampilan sistem maupun swcara fungsional. Pada bagian peracangan antarmuka sistem, akan dijelaskan rancangan antar muka sistem informasi geografis untuk pencarian rumah kos di daerah Gading Serpong. Desain antarmuka dibuat menggunakan Balsamiq Mockup 3.5.8. Desain antarmuka terdiri dari front-end yang digunakan oleh pengguna untuk melakukan pencarian rumah kos.. 40 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Gambar 3.9 Mockup Homepage Gambar 3.9 merupakan mockup halaman homepage pada sistem informasi geografis pencarian rumah kos. Pada halaman homepage terdapat konten header, title homepage, button filter, Map, Tabel Daftar kos. Pada map, terdapat berbagai macam tools yang dapat digunakan yaitu tools basemap untuk mengganti tampilan layer sesuai dengan opsi yang sudah disediakan, zoom in/out pada map, point map yang menunjukkan letak point pada map, serta popup point yang dapat menampilkan informasi kos.. 41 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Gambar 3.10 Mockup Filter Pencarian Gambar 3.10 merupakan mockup tampilan filter pencarian pada sistem informasi geografis pencarian rumah kos. Pada tampilan filter terdapat konten header, title homepage, button filte, dan button pencarian. Di dalam button filter, terdapat tiga pilihan filter yang dapat dilakukan oleh pengguna yaitu filter harga, filter fasilitas, filter kriteria. Pada filter kriteria, terdapat pilihan dropdown untuk beberapa kriteria yang sudah disediakan dan radius untuk menentukan radius yang diinginkan untuk melakukan pencarian di sekitar kos.. 42 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

BAB IV IMPLEMENTASI DAN UJI COBA. 4.1 Spesifikasi Perangkat Dalam mengambangkan sistem informasi geografis rumah kos dengan metode Simple Additive Weighting (SAW), perincian perangkat yang digunakan adalah sebagai berikut. 1. Perangkat Keras Perangkat keras yang digunakan untuk membuat aplikasi ini, yaitu Laptop ASUS Notebook dengan spesifikasi sebagain berikut. a. Prosesor. : Intel® Core™i5-4210U CPU @1.60GHz 2.30 GHz. b. Graphic Card. : NVIDIA GeForce GT 840M. c. RAM. : 4.00 GB. d. Resolusi Layar. : 1366 x 768 pixels. 2. Perangkat Lunak Pembuatan dan pengembangan sistem tidak hanya didukung oleh perangkat keras, namun juga didukung dengan penggunaan perangkat lunak, perincian perangkat lunak yang digunakan adalah sebagai berikut. a. Sistem Operasi Windows 10 64-bit. b. Aplikasi QuantumGIS v.2.18.6 c. Geoserver v.2.11.1 d. Leaflet 1.1.0 e. PostGreSQL 9.6 f. CodeIgniter. 43 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

g. Sublime Text 3 h. Xampp Control Panel v3.2.2 4.2 Implementasi Sistem Implementas sistem informasi geografis pencarian rumah kos terbagi mencari tiga bagian yaitu implementasi rancangan tampilan antarmuka, implementasi sistem informasi geografis, dan implementasi meode Simple Additive Weighting. 4.2.1 Implementasi Rancangan Tampilan Antarmuka Pada sistem informasi geografis front-end, pengguna dapat melihat map dan informasi rumah kos yang belum di filter pada saat pertama kali membuka website seperti pada Gambar 4.1.. Gambar 4.1 Tampilan Antarmuka Laman Homepage Gambar 4.1 menunjukkan halaman homepage ketika website pertama kali dibuka. Pengunjung dapat melihat map dan list kos yang tersedia. Jika pengunjung. 44 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

menekan button filter, maka pengunjung akan ditampilkan pencarian untuk melakukan pencarian sesuai dengan pencarian yang ingin dilakukan.. Gambar 4.2 Tampilan Antarmuka Laman Pencarian Gambar 4.2 menunjukkan tampilan antarmuka laman pencarian. Ketika pengunjung menekan button pencarian, maka website akan menampilkan konten pencarian dimana terdapat tiga filter pencarian yaitu pencarian berdasarkan harga, fasilitas, dan fasilitas sekitas kos. Pada pencarian harga dan fasilitas, pengunjung mengisi memilih pilihan yang sudah disediakan. Untuk pencarian fasilitas, pengunjung dapat mencentang lebih dari satu checkbox. Sedangkan pada pencarian fasilitas sekitar kos, pengunjung harus mengisi semua kriteria yang ada dan juga. 45 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

menentukan radius yang diinginkan. Setelah memilih pencarian yang diinginkan, maka pengunjung dapat menekan button pencarian untuk melakukan pencarian.. Gambar 4.3 Tampilan Antarmuka Hasil Pencarian Gambar 4.3 menunjukkan tampilan. antarmuka hasil pencarian. Ketika. pengunjung menekan button pencarian, maka akan menampilkan hasil pencarian berdasarkan pencarian yang sudah ditentukan. Pengunjung dapat menekan point yang ada di map untuk melihat rumah kos. 4.2.2 Implementasi Buffer Di dalam sistem informasi geografis pencarian rumah kos terdapat fungsi untuk menghitung point yang ada di sekitar rumah kos dengan menggunakan buffer.. 46 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Gambar 4.4 menunjukkan implementasi saat pembuatan lingkaran di sekitar point rumah kos.. Gambar 4.4 Implementasi Membuat Buffer di Sekitar Rumah Kos Pada lingkaran yang sudah dibuat di sekitar rumah kos, maka selanjutnya sistem dapat menghitung jumlah point yang ada di dalam buffer untuk setiap layer. Gambar 4.5 menunjukkan implementasi untuk membaca setiap point layer yang ada di dalam buffer.. Gambar 4.5 Implementasi Menghitung Point di Dalam Buffer 4.2.3 Implementasi Simple Additive Wighting Pada sistem informasi georafis, dilakukan implementasi metode Simple Additive Wighting untuk membantu proses perankingan pada hasil pencarian rumah kos. Pertama nilai point yang sudah di dapatkan dari hasil buffer dari setiap alternatif yang ada dibuat menjadi matriks keputusan (X). Pada Gambar 4.6 menunjukkan kode untuk membuat matriks keputusan.. 47 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Gambar 4.6 Implementasi Membuat Matriks Keputusan (X) Setelah dibuat matriks keputusan (X), maka dicari nilai maksimum buffer dari setiap alternatif yang ada pada setiap kriteria. Pada Gambar 4.7 menunjukkan implementasi yang dilakukan untuk mencari nilai maksimum dari setiap kritria yang ada.. Gambar 4.7 Implementasi Pencarian Nilai Maksimum Selanjutnya mengambil nilai bobot dari setiap kriteria. Nilai bobot kepentingan ditentukan sendiri oleh pengguna dengan memasukkan input. Pada Gambar 4.8 menunjukkan kode untuk mengambil nilai input pengguna untuk digunakan sebagai nilai bobot.. Gambar 4.8 Implementasi Pengambilan Nilai Bobot. 48 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Setelah mendapatkan nilai bobot, nilai matriks keputusan (X), dan nilai maksimum setiap kriteria, selanjutnya adalah melakukan normalisasi matriks preferensi (R) dengan menggunakan rumus matriks normalisasi. Pada Gambar 4.9 menunjukkan kode untuk melakukan normalisasi matriks (R).. Gambar 4.9 Implementasi Normalisasi Matriks Setelah mendapatkan nilai normalisasi matriks (R), selanjutnya adalah medapatkan nilai preferensi (Vi) dengan menjumlahkan setiap kriteria yang ada di setiap alternatif. Pada Gambar 4.10 menujukkan kode untuk mendapatkan nilai preferensi (Vi).. Gambar 4.10 Implementasi Mendapatkan Nilai Preferensi Selanjutnya, melakukan sorting nilai Vi dari nilai yang tertinggi. Gambar 4.11 menunjukkan kode untuk melakukan sorting nilai preferensi (Vi).. Gambar 4.11 Implementasi Sorting Nilai Preferensi (Vi). 49 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Setelah mendapatkan nilai Preferensi (Vi) yang sudah di ranking, maka hasil perankingan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting siap untuk ditampilkan. 4.3 Uji Coba Sistem Pada tahap uji coba sistem dilakukan dengan dua tahap, yaitu uji coba metode Simple Additive Weighting dan uji coba kepuasan pengguna. 1. Uji Coba Metode Simple Additive Weighting Metode Simple Additive Weighting digunakan untuk membantu mengurutkan hasil pencarian kos berdasarkan tingkat kepentingan fasilitas umum di sekitar kos menurut pengguna. Data pengujian metode Simple Additive Weighting didapat dari hasil analisis spasial yang menggunakan fungsi buffer pada setiap layer. Pada tabel merupakan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam menentukan tempat kos sesuai dengan keinginan pelanggan. Tabel 4.1 Tabel Kriteria Kriteria (C) Keterangan C1 Kampus C2 Warung Makan C3 Rumah Sakit C4 Pasar C5 Pusat Perbelanjaan C6 Rumah Ibadah. Dari kriteria tersebut, maka menentukan nilai alternatif pada setiap kriteria. Nilai alternatif didapat dari nilai buffer alternatif pada setiap kriteria. Pada nilai bobot preferensi atau tingkat kepentingan, pengguna memberikan bobot berdasarkan tingkat kepentingan masing – masing kriteria. Pemberian nilai bobot diukur dengan menggunakan skala likert 1 sampai 5. Tabel 4.2 menunjukkan kategori untuk setiap bobot.. 50 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Tabel 4.2 Range Tingkat Kepentingan Bobot Tingkat Kepentingan 1 Tidak Penting 2 Kurang Penting 3 Cukup Penting 4 Penting 5 Sangat Penting. Pengujian metode Simple Additive Weighting dilakukan dengan melakukan perhitungan algoritma SAW secara manual dan dibandingkan dengan hasil perhitungan yang dikeluarkan oleh sistem. Ketika hasil perhitungan manual cocok dengan hasil yang dikeluarkan oleh sistem, maka dapat disimpulkan bahwa penerapan algoritma pada apliasi ini telah berhasil dan sistem telah berjalan dengan benar untuk memberikan rekomendasi dengan perhitungan yang tepat. Skenario uji coba pertama adalah pengguna melakukan pencarian rumah kos dengan kriteria harga kurang dari Rp 1.000.000,00 dan rumah kos yang menyediakan fasilitas TV, internet, meja dan kursi, tempat tidur, lemari, parkiran, laundry, dan dapur. Dari hasil pencarian yang dilakukan ditemukan empat rumah kos yang akan dijadikan alternatif untuk perhitungan SAW. Pada skenario uji coba ini, pengguna mencari fasilitas di sekitar rumah kos dalam radius 300 meter dan tingkat kepentingan setiap kriteria seperti tabel berikut.. 51 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Tabel 4.3 Tabel Pembobotan Skenario 1 Kriteria Bobot Kampus. Cukup Penting. Rumah Makan. Penting. Rumah Sakit. Kurang Penting. Pasar. Kurang Penting. Mall. Cukup Penting. Rumah Ibadah. Cukup Penting. Dari tabel pembobotan untuk scenario pertama tersebut maka didapat bobot untuk preferensi W = [3,4,2,2,3,3]. Berdasarkan hasil pencarian yang sudah dilakukan maka di dapat tabel hasil pencarian menggunakan buffer dari setiap kos.. Tabel 4.4 Data Hasil Pencarian Skenario 1 Kriteria Alternatif C1. C2. C3. C4. C5. C6. Griya Male. 0. 10. 0. 0. 0. 1. Kost Putri. 0. 17. 0. 1. 0. 0. Kost Orange. 0. 16. 0. 1. 0. 0. Coconut Residence. 0. 22. 0. 1. 0. 1. Pada Sistem, semua nilai pada hasil pencarian ditambahkan satu untuk dilakukan normalisasi. Sehingga tabel keputusan matriks (X) akan berubah menjadi Tabel 4.5.. 52 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Tabel 4.5 Data Hasil Pencarian Skenario 1 Pada Sistem Kriteria Alternatif C1. C2. C3. C4. C5. C6. Griya Male. 1. 11. 1. 1. 1. 2. Kost Putri. 1. 18. 1. 2. 1. 1. Kost Orange. 1. 17. 1. 2. 1. 1. Coconut Residence. 1. 23. 1. 2. 1. 2. Setelah mendapatkan nilai matriks keputusan (X) dari setiap alternatif dan kriteria, maka selanjutnya adalah mencari nilai maksimum dari setiap kriteria. Tabel 4.6 Nilai Maksimum Kriteria Skenario 1 C2 C3 C4 C5 23 1 2 1. C1 1. C6 2. Nilai dari Tabel 4.6 akan digunakan untuk melakukan proses normalisasi. Proses normalisasi adalah sebagai berikut. Coconut Residence (A1) :. r11 = r13 = r15 =. 1. 1. 𝑀𝑎𝑥 {1,1,1,1} 1. = =1 1 1. 𝑀𝑎𝑥 {1,1,1,1} 1. = =1 1 1. 𝑀𝑎𝑥 {1,1,1,1}. = =1 1. r12 = r14 = r16 =. 11 𝑀𝑎𝑥 {11,18,17,23} 1. =. 11. = 0.4782608695652174. 23. 1. 𝑀𝑎𝑥 {1,2,2,2} 2 𝑀𝑎𝑥 {2,1,1,2}. = = 0.5 2. =. 2 2. =1. Kost Putri (A2) :. r21 = r23 =. 1. 1. 𝑀𝑎𝑥 {1,1,1,1} 1. = =1 1 1. 𝑀𝑎𝑥 {1,1,1,1}. = =1 1. r22 = r24 =. 18 𝑀𝑎𝑥 {11,18,17,23} 2 𝑀𝑎𝑥 {1,2,2,2}. =. 18 23. = 0.7826086956521739. 2. = =1 2. 53 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

r25 =. 1. 1. 𝑀𝑎𝑥 {1,1,1,1}. = =1 1. r26 =. 1 𝑀𝑎𝑥 {2,1,1,2}. =. 1 2. = 0.5. Kost Orange (A3) :. r31 = r33 = r35 =. 1. 1. 𝑀𝑎𝑥 {1,1,1,1} 1. = =1 1 1. 𝑀𝑎𝑥 {1,1,1,1} 1. = =1 1 1. 𝑀𝑎𝑥 {1,1,1,1}. = =1 1. r32 = r34 = r36 =. 17 𝑀𝑎𝑥 {11,18,17,23} 2 𝑀𝑎𝑥 {1,2,2,2} 1 𝑀𝑎𝑥 {2,1,1,2}. =. 17 23. = 0.7391304347826087. 2. = =1 2. =. 1 2. = 0.5. Griya Male (A4). r41 = r43 = r45 =. 1. 1. 𝑀𝑎𝑥 {1,1,1,1} 1. = =1 1 1. 𝑀𝑎𝑥 {1,1,1,1} 1. = =1 1 1. 𝑀𝑎𝑥 {1,1,1,1}. = =1 1. r42 = r44 = r46 =. 23 𝑀𝑎𝑥 {11,18,17,23} 2 𝑀𝑎𝑥 {1,2,2,2} 2 𝑀𝑎𝑥 {2,1,1,2}. =. 23 23. =1. 2. = =1 2. =. 2 2. =1. Selanjutnya dibuat perkalian matriks W * R dan penjumlahan hasil perkalian untuk memperoleh alternatif terbaik dengan menggunakan perankingan nilai terbesar. VA1 = (1*3) + (0.4782608695652174*4) + (1*2) + (0.5*2) + (1*3) + (1*3) = 13.91304347826087 VA2 = (1*3) + (0.7826086956521739*4) + (1*2) + (1*2) + (1*3) + (0.5*3) = 14.6304347826087 VA3 = (1*3) + (0.7391304347826087*4) + (1*2) + (1*2) + (1*3) + (0.5*3) = 14.45652173913043 VA4 = (1*3) + (1*4) + (1*2) + (1*2) + (1*3) + (1*3) = 17. 54 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

Setelah nilai akhir pada setiap alternatif didapatkan, selanjutnya akan dilakukan pengurutan alternatif berdasarkan nilai akhir pada setiap alternatif. Pengurutan dilakukan mulai dari alternatif dengan nilai akhir tertinggi sampai alternatif dengan nilai akhir terendah. Tabel 4.7 menunjukkan hasil perankingan hasil akhir setiap alternatif pada skenario pertama.. Ranking. Tabel 4.7 Hasil Pengurutan Nilai Akhir Skenario 1 Alternatif Nilai Akhir. 1. Griya Male. 17. 2. Kost Putri. 14.6304347826087. 3. Kost Orange. 14.45652173913043. 4. Coconut Residence. 13.91304347826087. Nilai akhir hasil perhitungan manual dibandingkan dengan nilai akhir hasil pencarian dari sistem.. Gambar 4.12 Hasil Akhir Skenario 1 Sistem Gambar 4.12 adalah hasil perhitungan Simple Additive Weighting yang dicetak pada sistem. Hasil pada Gambar 4.11 memberikan nilai yang sama dengan. 55 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.

hasil perhitungan manual pada Tabel 4.7, sehingga pencarian dengan skenario pertama terbukti memberikan hasil yang sesuai. Skenario uji coba kedua adalah pengguna melakukan pencarian rumah kos dengan kriteria harga diatas Rp 2.000.000,00 dan pengguna memilih semua kriteria yang ada di pilihan pencarian. Dari hasil pencarian yang dilakukan ditemukan empat rumah kos yang akan dijadikan alternatif untuk perhitungan SAW. Pada skenario uji coba ini, pengguna mencari fasilitas di sekitar rumah kos dalam radius 300 meter dan tingkat kepentingan setiap kriteria sama dengan skenario pertama sehingga didapatkan nilai W = [3,4,2,2,3,3]. Tabel 4.8 Data Hasil Pencarian Skenario 2 Kriteria Alternatif C1. C2. C3. C4. C5. C6. Rumah Mawaddah 4/12. 0. 12. 0. 0. 0. 2. Kost Zam Zam. 0. 19. 0. 0. 0. 1. Sektor 7a DC 11 no 29. 0. 9. 0. 0. 0. 3. Sektor 7a DC11/1. 0. 12. 0. 0. 0. 2. Tabel 4.8 menunjukkan hasil tabel keputusan matriks (X) setelah ditambahkan satu pada sistem.. 56 Sistem Informasi Geografis..., Vania Chandra, FTI UMN, 2017.