SITUS PEMILIHAN RUMAH BERBASIS WEB MENGGUNAKAN …

i

SITUS PEMILIHAN RUMAH BERBASIS WEB MENGGUNAKAN

METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING)

MEMANFAATKAN GOOGLE MAPS API

STUDI KASUS : PT. MERAPI ARSITA GRAHA YOGYAKARTA

SKRIPSI

Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat

Memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Program Studi Teknik Informatika

Oleh:

Yohanes Pandu Darma Putra

NIM.135314085

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA

YOGYAKARTA

2018

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

ii

WEB-BASED HOUSE ELECTION SITE USING SAW (SIMPLE

ADDITIVE WEIGHTING) METHOD USING GOOGLE MAPS API

CASE STUDY: PT. MERAPI ARSITA GRAHA YOGYAKARTA

THESIS

Presented as Partial Fulfillment of The Requirements

For The Degree of Computer Science

In Informatics Engineering Study Program

Oleh:


NIM.135314085

INFORMATICS ENGINEERING STUDY PROGRAM

DEPARTMENT OF INFORMATICS ENGINEERING

FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY

SANATA DHARMA UNIVERSITY

YOGYAKARTA

2018


iii

HALAMAN PERSETUJUAN

SKRIPSI


METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) MEMANFAATKAN

GOOGLE MAPS API

Oleh :

YOHANES PANDU DARMA PUTRA

135314085

Telah disetujui oleh :

Pembimbing

Agnes Maria Polina, S.Kom., M.Sc.

Tanggal : ……………………...


iv

HALAMAN PENGESAHAN

SKRIPSI



GOOGLE MAPS API

Dipersiapkan dan disusun oleh :


135314085

Telah dipertahankan di depan Panitia Penguji

Pada tanggal 18 Januari 2018

Dan dinyatakan memenuhi syarat

Sususan Panitia Penguji

Nama Lengkap Tanda Tangan

Ketua : Puspaningtyas Sanjoyo Adi, S.T., M.T. …………………...

Sekretaris : Paulina Heruningsih Prima Rosa, M.Sc. …………………...

Anggota : Agnes Maria Polina, S.Kom., M.Sc. …………………...

Yogyakarta, ……………………..

Fakultas Sains dan Teknologi

Universitas Sanata Dharma

Dekan

Sudi Mungkasi, S.Si., M.Math.Sc., Ph.D.


v

HALAMAN PERSEMBAHAN

“janganlah takut, sebab Aku menyertai engkau, janganlah

bimbang, sebab Aku ini Allahmu; Aku akan meneguhkan, bahkan

akan menolong engkau; Aku akan memegang engkau dengan

tangan kanan-Ku yang membawa kemenangan”

- Yesaya 41:10 -

Karya ini saya persembahkan teristimewa kepada :

Tuhan Yesus Kristus, Orang Tua, Kakak, Adik, Pacar, Keluarga, Dosen &

Sahabat

Terima kasih untuk semua dukungan, doa, kasih sayang, semangat, motivasi serta

bantuan yang kalian berikan. Kiranya Tuhan selalu melindungi dan memberkati

kalian semua dimanapun kalian berada.


vi

PERNYATAAN KEASLIAN KARYA

Saya menyatakan dengan sesungguhnya bahwa skripsi yang saya tulis ini tidak

mengandung atau memuat hasil karya orang lain, kecuali yang telah disebutkan

dalam daftar pustaka dan kutipan selayaknya karya ilmiah.

Yogyakarta, ................................

Penulis



vii

LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI

KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS

Yang bertanda tangan dibawah ini, saya mahasiswa Universitas Sanata Dharma

Yogyakarta :

Nama : Yohanes Pandu Darma Putra

NIM : 135314085

Demi pengembangan ilmu pengetahuan, saya memberikan kepada perpustakaan

Universitas Sanata Dharma Yogyakarta karya ilmiah yang berjudul :



GOOGLE MAPS API

Beserta perangkat yang diperlukan (bila ada). Dengan demikian saya memberikan

kepada perpustakaan Universitas Sanata Dharma Yogyakarta hak untuk

menyimpan, mengalihkan dalam bentuk media lain, mengelola dalam bentuk

pangkalan data, mendistribusikan secara terbatas dan mempublikasikan di internet

atau media lain untuk kepentingan akademis tanpa meminta ijin dari saya maupun

memberikan royalti kepada saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai

penulis. Demikian pernyataan yang saya buat dengan sebenarnya.

Dibuat di Yogyakarta,

Pada tanggal : ................................

Yang menyatakan,

(Yohanes Pandu Darma Putra)


viii

ABSTRAK

Yogyakarta sebagai kota budaya dan kota pelajar memiliki luas daerah sebesar

3.185,80 km yang terdiri dari satu kotamadya, empat kabupaten yang terbagi lagi

menjadi 78 kecamatan, dan 438 desa/kelurahan. Dilihat dari data Badan Pusat

Statistik (BPS) Yogyakarta dari tahun ke tahun jumlah penduduk di Yogyakarta

terus meningkat. Pada tahun 2014 jumlah penduduk di wilayah Yogyakarta

mencapai 3.637.116 jiwa, sedangkan pada tahun 2015 jumlah penduduk meningkat

menjadi 3.679.176 jiwa. Berdasarkan data tersebut jelas terlihat peningkatan jumlah

penduduk yang cukup pesat di wilayah Yogyakarta. Hal tersebut membuat

kebutuhan tempat tinggal seperti rumah semakin meningkat.

Oleh karena itu dibutuhkan sebuah situs website yang dapat memanfaatkan

teknologi Google Maps API dalam memudahkan dan menunjukan lokasi rumah,

dapat merekomendasikan rumah sesuai dengan kebutuhan dan kemampuan calon

pembeli menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) di dalam sistem

tersebut dengan menggunakan kriteria – kriteria berdasarkan harga rumah, luas

tanah, luas bangunan, jarak, dan spesifikasi rumah.

Hasil akhir yang diperoleh adalah Situs Pemilihan Rumah yang memiliki

kemampuan merekomendasikan rumah sesuai dengan kriteria yang diinginkan,

dapat memberikan informasi rumah dan menampilkan lokasi rumah dengan sangat

baik. Berdasarkan hasil analisa uji coba terhadap pengguna dan Administrato

disimpulkan bahwa aplikasi ini sangat mudah dalam penggunaannya (perceived

ease of use) dan sangat bermanfaat (perceived of usefulness).

Kata Kunci : Rumah, Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting,

Google Maps, Yogyakarta.


ix

ABSTRACT

Yogyakarta as a cultural city and student city has an area of 3,185.80 km

consisting of one municipality, four districts divided into 78 districts, and 438

villages / urban villages. Viewed from the data of the Central Bureau of Statistics

(BPS) Yogyakarta from year to year the population in Yogyakarta continues to

increase. In 2014 the population in Yogyakarta area reaches 3,637,116 people,

while in 2015 the population increased to 3,679,176 people. Based on these data

clearly seen an increase in the number of population is quite rapid in the region of

Yogyakarta. This makes the need for a place to live like a home is increasing.

Therefore we need a website that can take advantage of Google Maps API

technology to facilitate and show the location of the house, can recommend the

house in accordance with the needs and capabilities of prospective buyers using the

method of SAW (Simple Additive Weighting) in the system using the criterias

based on price house, land area, building area, distance, and specification of house.

The final result obtained is the Home Selection Site which has the ability to

recommend the house in accordance with the desired criteria, can provide home

information and display the location of the house very well. Based on the results of

the trial analysis of users and administrators concluded that this application is very

easy in use (perceived ease of use) and very useful (perceived of usefulness).

Keywords: Home, Decision Support System, Simple Additive Weighting, Google

Maps, Yogyakarta.


x

KATA PENGANTAR

Puji Syukur kepada Tuhan Yesus Kristus, atas segala berkat dan karunia-Nya

sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini sebagai salah satu syarat

memperoleh gelar sarjana program studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan

Teknologi Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.

Penelitian dan penulisan tugas akhir ini berjalan dengan baik dari awal hingga

akhir karena adanya dukungan doa, semangat dan motivasi yang diberikan oleh

banyak pihak. Untuk itu, penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada :

1. Tuhan Yesus Kristus yang selalu memberkati, menyertai, dan memberikan

kekuatan sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini dengan baik.

2. Kedua orang tua terkasih, I Made Lada dan Yustina Wiwit Nusantari, untuk

setiap doa, kasih sayang, motivasi serta dukungan yang selalu diberikan.

3. Kakak Lukas Gede Ngurah Bayu Putra, Adik Ignatius Panji Surya Putra untuk

setiap doa, kasih sayang dan motivasi yang selalu diberikan.

4. Pelagia Cahya Setianingrum untuk setiap doa, kasih sayang dan motivasi yang

selalu diberikan.

5. Ibu Agnes Maria Polina, S.Kom., M.Sc. selaku dosen pembimbing yang telah

membimbing dengan sabar, serta memberikan saran, motivasi, waktu, pikiran,

dan tenaga sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini dengan baik.

6. Bapak Sudi Mungkasi, S.Si., M.Math.Sc., Ph.D selaku Dekan Fakultas Sains

dan Teknologi Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.

7. Dr. Anastasia Rita selaku Ketua Program Studi Teknik Informatika Universitas

Sanata Dharma Yogyakarta.

8. Seluruh dosen-dosen yang telah mendidik dan memberikan ilmu pengetahuan

selama penulis menjalani studi di Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.

9. Teman serta sahabat yang luar biasa, terima kasih untuk semua canda tawa,

dukungan dan semua hal yang telah membantu penulis berproses dengan luar

biasa serta menyelesaikan tugas akhir dengan baik.

10. Seluruh teman-teman TI 2013, terima kasih untuk kebersamaan kita selama

menjalani masa perkuliahan.


xi

Penulis menyadari penelitian tugas akhir ini masih banyak kekurangan. Oleh

karena itu saran dan kritik dari pembaca yang sekiranya dapat membangun

sangat penulis harapkan untuk perbaikan di masa yang akan datang. Semoga

penelitian ini dapat bermanfaat bagi semua pihak.

Yogyakarta, ...............................



xii

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ................................................................................................ i

HALAMAN JUDUL ............................................................................................... ii

HALAMAN PERSETUJUAN ............................................................................... iii

HALAMAN PENGESAHAN ................................................................................ iv

HALAMAN PERSEMBAHAN ............................................................................. v

PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ................................................................ vi

LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH

UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS ............................................................. vii

ABSTRAK ........................................................................................................... viii

ABSTRACT ............................................................................................................. ix

KATA PENGANTAR ............................................................................................ x

DAFTAR ISI ......................................................................................................... xii

DAFTAR GAMBAR .......................................................................................... xvii

DAFTAR TABEL ................................................................................................ xxi

BAB I PENDAHULUAN ....................................................................................... 1

1.1 Latar Belakang ......................................................................................... 1

1.2 Rumusan Masalah .................................................................................... 3

1.3 Tujuan Penelitian ...................................................................................... 3

1.4 Batasan Masalah ....................................................................................... 4

1.5 Manfaat Penelitian .................................................................................... 5

1.6 Sistematika Penulisan ............................................................................... 5

BAB II KAJIAN PUSTAKA .................................................................................. 7

2.1 Tinjauan Pustaka ...................................................................................... 7


xiii

2.2 Landasan Teori ......................................................................................... 8

2.2.1 Perumahan ......................................................................................... 8

2.2.2 Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan ..................................... 8

2.2.2.1 Tujuan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) ................................ 8

2.2.2.2 Struktur Keputusan ...................................................................... 10

2.2.2.3 Karakteristik dan Kemampuan Sistem Pendukung Keputusan ... 11

2.2.2.4 Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan .................................... 13

2.2.3 Metode Simple Additive Weighting Product ................................... 14

2.2.3.1 Definisi Metode Simple Additive Weighting ............................... 14

2.2.3.2 Langkah-langkah Metode SAW ................................................... 16

2.2.4 Sistem informasi Geografis (SIG) ................................................... 16

2.2.4.1 Definisi Sistem Informasi Geografis ........................................... 16

2.2.4.2 Sistem Informasi .......................................................................... 16

2.2.4.3 Geografis ..................................................................................... 17

2.2.5 Google Maps ................................................................................... 17

2.2.5.1 Definisi Google Maps ................................................................. 17

2.2.5.2 Google Maps Application Programming Interface ..................... 18

2.2.5.3 Google Maps Distance Matrix API ............................................. 19

2.2.6 Perl Hypertext Preprocessor (PHP) ............................................... 19

2.2.7 Cascading Style Sheet (CSS) ........................................................... 20

2.2.8 JavaScript ........................................................................................ 21

2.2.9 Basis Data ....................................................................................... 21

2.2.10 MySQL ............................................................................................ 22

2.2.11 Structured Query Language (SQL) ................................................. 22


xiv

2.2.12 Tinjauan Tingkat Penerimaan Pengguna Teknologi Informasi

(Model Davis F.D, 1989) ............................................................................... 22

BAB III METODOLOGI PENELITIAN.............................................................. 27

3.1 Rumusan Masalah .................................................................................. 27

3.2 Metode Penelitian ................................................................................... 28

3.3 Spesifikasi Alat ....................................................................................... 31

BAB IV ANALISIS DAN DESAIN SISTEM ..................................................... 32

4.1 Communication ...................................................................................... 32

4.1.1 Analisis Sistem ................................................................................ 32

4.1.1.1 Gambaran Umum Sistem ............................................................ 32

4.1.1.2 Gambaran Sistem yang akan dibangun ....................................... 35

4.2 Planning ................................................................................................. 35

4.2.1 Analisis Kebutuhan Pengguna ........................................................ 35

4.2.1.1 Tabel Analisis Kebutuhan Pengguna........................................... 35

4.2.1.2 Diagram Use Case Keseluruhan .................................................. 37

4.2.1.3 Rincian Diagram Use Case ......................................................... 38

4.2.1.4 Diagram Konteks ......................................................................... 39

4.2.1.5 Diagram Berjenjang .................................................................... 40

4.2.1.6 Diagram Aliran Data ................................................................... 41

4.3 Modeling ................................................................................................. 46

4.3.1 Desain Manajemen Data ................................................................. 47

4.3.1.1 Desain Basisdata Konseptual ...................................................... 47

4.3.1.2 Desain Basisdata Logikal ............................................................ 48

4.3.1.3 Desain Basisdata Fisikal .............................................................. 49

4.3.2 Desain Manajemen Model .............................................................. 51


xv

4.3.2.1 Kriteria ......................................................................................... 51

4.3.2.2 Proses Sistem Pendukung Keputusan .......................................... 53

4.3.2.2.1 Proses Pengambilan Keputusan ............................................. 53

4.3.2.3 Contoh Perhitungan Manual Metode SAW ................................. 55

4.3.3 Desain Antar Muka ......................................................................... 69

4.3.3.1 Desain Halaman Utama Pengguna .............................................. 69

4.3.3.2 Desain Halaman Utama Administrator ....................................... 79

BAB V IMPLEMENTASI SISTEM ..................................................................... 90

5.1 Construction ........................................................................................... 90

5.1.1 Implementasi Manajemen Data....................................................... 90

5.1.2 Implementasi Manajemen Model .................................................... 93

5.1.2.1 Halaman Pengguna ...................................................................... 93

5.1.2.2 Halaman Login Administrator ................................................... 104

5.1.2.3 Halaman Administrator ............................................................. 105

5.1.2.4 Halaman SPK Pemilihan Rumah .............................................. 127

BAB VI PENGUJIAN DAN ANALISIS HASIL ............................................... 144

6.1 Deployment ........................................................................................... 144

6.1.1 Pengujian Terhadap Perhitungan Manual ..................................... 144

6.1.2 Analisis Hasil Uji Coba Sistem (Alpha Test) ................................ 154

6.1.3 Analisis Hasil Uji Coba Terhadap Pengguna (Betha Test) ........... 155

6.1.3.1 Form Kuisioner ......................................................................... 155

6.1.3.2 Hasil Pembahasan ...................................................................... 155

6.1.3.3 Rangkuman Hasil Uji Coba Sistem ........................................... 168

BAB VII .............................................................................................................. 172

7.1 Kesimpulan ........................................................................................... 172


xvi

7.2 Saran ..................................................................................................... 173

DAFTAR PUSTAKA ......................................................................................... 174

LAMPIRAN ........................................................................................................ 175


xvii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2. 1 Peta dalam Google Maps ................................................................. 17

Gambar 2. 2 Konsep Kerja PHP ........................................................................... 20

Gambar 3. 1 Fase-Fase Dalam Model Waterfall ................................................... 29

Gambar 4. 1 Use Case Keseluruhan ..................................................................... 37

Gambar 4. 2 Gambar Use Case Administrator ..................................................... 38

Gambar 4. 3 Gambar Use Case Pengguna ............................................................ 39

Gambar 4. 4 Diagram Konteks.............................................................................. 39

Gambar 4. 5 Diagram Berjenjang ........................................................................ 40

Gambar 4. 6 DFD Level 0 Proses 1 ...................................................................... 41

Gambar 4. 7 DFD Level 0 Proses 2 ...................................................................... 41

Gambar 4. 8 DFD Level 1 Proses 1.1 ................................................................... 42

Gambar 4. 9 DFD Level 1 Proses 1.2 ................................................................... 42

Gambar 4. 10 DFD Level 1 Proses 1.3 ................................................................. 43





Gambar 4. 15 DFD Level 2 Proses 2.1.3 .............................................................. 45

Gambar 4. 16 DFD Level 2 Proses 2.2.3 .............................................................. 45

Gambar 4. 17 Entity Relationship Diagram .......................................................... 47

Gambar 4. 18 Desain Basisdata Logikal ............................................................... 48

Gambar 4. 19 Proses Pengambilan Keputusan ..................................................... 55

Gambar 4. 20 Desain Halaman Utama Pengguna ................................................. 69

Gambar 4. 21 Desain Halaman Daftar Perumahan ............................................... 70

Gambar 4. 22 Hlaman Lihat Data Perumahan ...................................................... 70

Gambar 4. 23 Daftar Data Rumah......................................................................... 71

Gambar 4. 24 Halaman Lihat Data Rumah ........................................................... 71

Gambar 4. 25 Halaman Lihat Data Spesifikasi ..................................................... 72

Gambar 4. 26 Halaman Filter Pemilihan Rumah .................................................. 72

Gambar 4. 27 Halaman Pencarian Spesifik Rumah .............................................. 73


xviii

Gambar 4. 28 Halaman Hasil Pencarian Rumah ................................................... 73

Gambar 4. 29 Halaman SPK Hitung Jarak Rumah ............................................... 74

Gambar 4. 30 Halaman SPK Masukan Bobot Rumah .......................................... 74

Gambar 4. 31 Halaman SPK Lihat Rekomendasi Rumah .................................... 75

Gambar 4. 32 Halaman Lihat SPK Perhitungan ................................................... 76

Gambar 4. 33 Halaman Lihat Rute Rumah ........................................................... 77

Gambar 4. 34 Halaman Lihat Rute Perumahan .................................................... 77

Gambar 4. 35 Halaman Lihat Kontak Admin ....................................................... 78

Gambar 4. 36 Halaman Masuk Administrator ...................................................... 78

Gambar 4. 37 Halaman Utama Administrator ...................................................... 79

Gambar 4. 38 Halaman Kelola Perumahan ........................................................... 79

Gambar 4. 39 Halaman Lihat Data Perumahan .................................................... 80

Gambar 4. 40 Halaman Ubah Data Perumahan .................................................... 80

Gambar 4. 41 Halaman Daftar Data Rumah ......................................................... 81

Gambar 4. 42 Halaman Lihat Data Rumah ........................................................... 81

Gambar 4. 43 Halaman Ubah Data Rumah ........................................................... 82

Gambar 4. 44 Halaman Tambah Data Rumah ...................................................... 83

Gambar 4. 45 Halaman Tambah Data Perumahan ................................................ 84

Gambar 4. 46 Halaman kelola Spesifikasi ............................................................ 84

Gambar 4. 47 Halaman Lihat Data Spesifikasi ..................................................... 85

Gambar 4. 48 Halaman Ubah Data Spesifikasi ..................................................... 86

Gambar 4. 49 Halaman Tambah Data Spesifikasi ................................................ 87

Gambar 4. 50 Halaman Lihat Data Administrator ................................................ 88

Gambar 4. 51 Halaman Ubah Data Admin ........................................................... 88


Gambar 4. 53 Halaman Lihat Rute Perumahan .................................................... 89

Gambar 5. 1 Halaman Utama Pengguna ............................................................... 93

Gambar 5. 2 Halaman Lihat Semua Perumahan ................................................... 94

Gambar 5. 3 Halaman Lihat Data Perumahan ...................................................... 94

Gambar 5. 4 Halaman Lihat Rute Perumahan ...................................................... 95

Gambar 5. 5 Halaman Daftar Data Rumah ........................................................... 98


xix

Gambar 5. 6 Halaman Lihat Data Rumah ............................................................. 99


Gambar 5. 8 Halaman Lihat Data Spesifikasi Rumah ........................................ 103

Gambar 5. 9 Halaman Lihat Data Administrator ................................................ 104

Gambar 5. 10 Halaman Login Administrator ..................................................... 105

Gambar 5. 11 Halaman Utama Administrator .................................................... 106

Gambar 5. 12 Halaman Kelola Perumahan ......................................................... 107

Gambar 5. 13 Halaman Lihat Data Perumahan .................................................. 107

Gambar 5. 14 Halaman Lihat Rute Perumahan .................................................. 108

Gambar 5. 15 Halaman Ubah Data Perumahan .................................................. 111

Gambar 5. 16 Halaman Tambah Data Perumahan .............................................. 112

Gambar 5. 17 Halaman Hapus Data Perumahan ................................................. 113

Gambar 5. 18 Halaman Daftar Data Rumah ....................................................... 113

Gambar 5. 19 Halaman Lihat Data Rumah ......................................................... 114

Gambar 5. 20 Halaman Lihat Rute Rumah ......................................................... 115

Gambar 5. 21 Halaman Ubah Data Rumah ......................................................... 118

Gambar 5. 22 Halaman Tambah Data Rumah .................................................... 119

Gambar 5. 23 Halaman Hapus Data Rumah ....................................................... 120

Gambar 5. 24 Halaman Kelola Spesifikasi ......................................................... 121

Gambar 5. 25 Halaman Lihat Data Spesifikasi ................................................... 122

Gambar 5. 26 Halaman Ubah Data Spesifikasi ................................................... 123

Gambar 5. 27 Halaman Tambah Data Spesifikasi .............................................. 124

Gambar 5. 28 Halaman Hapus Data Spesifikasi ................................................. 125

Gambar 5. 29 Halaman Lihat Data Administrator .............................................. 126

Gambar 5. 30 Halaman Ubah Data Administrator .............................................. 127

Gambar 5. 31 Halaman Pilih Rumah .................................................................. 128

Gambar 5. 32 Halaman Pencarian Spesifik......................................................... 129

Gambar 5. 33 Halaman Hasil Pencarian Spesifik Rumah................................... 131

Gambar 5. 34 Halaman Hitung Jarak Rumah ..................................................... 132

Gambar 5. 35 Halaman Masukan Bobot Kriteria................................................ 137

Gambar 5. 36 Halaman Hasil Rekomendasi Rumah ........................................... 138


xx

Gambar 5. 37 Halaman Perhitungan SPK Pemilihan Rumah ............................. 141

Gambar 6. 1 Pengguna Memilih Rumah ............................................................. 145

Gambar 6. 2 Posisi Awal GPS ke Setiap Rumah ................................................ 146

Gambar 6. 3 Mendapatkan Jarak dari Setiap Rumah .......................................... 146

Gambar 6. 4 Pengguna Memberi Bobot Kriteria ................................................ 147

Gambar 6. 5 Normalisasi Alternatif Kriteria....................................................... 151

Gambar 6. 6 Hasil Rekomendasi Rumah ............................................................ 153

Gambar 6. 7 Hasil Perangkingan ........................................................................ 153


xxi

DAFTAR TABEL

Tabel 4. 1 Gambaran Sistem ................................................................................. 32

Tabel 4. 2 Analisis Kebutuhan Pengguna ............................................................. 35

Tabel 4. 3 Tabel data_rumah ................................................................................. 49

Tabel 4. 4 Tabel perumahan .................................................................................. 50

Tabel 4. 5 Tabel spesifikasi ................................................................................... 50

Tabel 4. 6 Tabel admin_perumahan ...................................................................... 50

Tabel 4. 7 Alternatif Pilihan (1) ............................................................................ 56

Tabel 4. 8 Nilai Alternatif Kriteria (1) .................................................................. 57

Tabel 4. 9 Bobot Kepentingan (1) ......................................................................... 57

Tabel 4. 10 Normalisasi Kriteria Harga ................................................................ 57

Tabel 4. 11 Normalisasi Kriteria Luas Tanah ....................................................... 58

Tabel 4. 12 Normalisasi Kriteria Luas Bangunan ................................................. 59

Tabel 4. 13 Normalisasi Kriteria Spesifikasi Rumah ............................................ 59

Tabel 4. 14 Normalisasi Kriteria Jarak ................................................................. 60

Tabel 4. 15 Hasil Rekomendasi Rumah ................................................................ 62

Tabel 4. 16 Hasil Perangkingan ............................................................................ 62

Tabel 4. 17 Alternatif Pilihan (2) .......................................................................... 63

Tabel 4. 18 Nilai Alternatif Kriteria (2) ................................................................ 63

Tabel 4. 19 Bobot Kepentingan (2) ....................................................................... 64







Tabel 4. 26 Hasil Perangkaingan .......................................................................... 68

Tabel 5. 1 Tabel admin_perumahan ...................................................................... 91

Tabel 5. 2 Tabel data_rumah ................................................................................. 91

Tabel 5. 3 Tabel perumahan .................................................................................. 92


xxii

Tabel 5. 4 Tabel spesifikasi ................................................................................... 92

Tabel 6. 1 Alternatif Rumah Terpilih .................................................................. 145

Tabel 6. 2 Nilai Alternatif Kriteria ...................................................................... 146

Tabel 6. 3 Bobot Kepentingan ............................................................................ 147







Tabel 6. 10 Hasil Perangkingan .......................................................................... 153

Tabel 6. 11 Kuisioner Administrator Pernyataan 1 (Kemudahan) ...................... 155




Tabel 6. 15 Kuisioner Administrator Pernyataan 1 (Manfaat) ............................ 159




Tabel 6. 19 Kuisioner Pengguna Pernyataan 1 (Kemudahan) ............................ 162




Tabel 6. 23 Kuisioner Pengguna Pernyataan 1 (Manfaat) .................................. 165





1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Yogyakarta sebagai kota budaya dan kota pelajar memiliki luas

daerah sebesar 3.185,80 km yang terdiri dari satu kotamadya, empat

kabupaten yang terbagi lagi menjadi 78 kecamatan, dan 438 desa/kelurahan.

Dilihat dari data Badan Pusat Statistik (BPS) Yogyakarta dari tahun ke

tahun jumlah penduduk di Yogyakarta terus meningkat. Pada tahun 2014

jumlah penduduk di wilayah Yogyakarta mencapai 3.637.116 jiwa,

sedangkan pada tahun 2015 jumlah penduduk meningkat menjadi 3.679.176

jiwa. Berdasarkan data tersebut jelas terlihat peningkatan jumlah penduduk

yang cukup pesat di wilayah Yogyakarta. Hal tersebut membuat kebutuhan

tempat tinggal seperti rumah semakin meningkat.

Peningkatan kebutuhan tempat tinggal khususnya rumah membuat

para pengembang perumahan berlomba-lomba menawarkan rumah hunian

sebagai tempat tinggal. Rumah yang ditawarkan juga bermacam-macam

sesuai kebutuhan dan kemampuan dari perorangan. Kebutuhan dalam hal

ini meliputi: luas tanah, luas bangunan, dan spesifikasi rumah. Sedangkan

kemampuan adalah seberapa besar dana yang dimiliki oleh seseorang untuk

membeli sebuah rumah yang diinginkan.

Pada saat pembelian rumah calon pembeli terkadang menemui

kendala, seperti ketika sudah mendapatkan rumah yang sesuai kebutuhan

namun pembeli terkendala dengan biaya. Saat sudah mendapatkan harga

yang sesuai dengan kemampuan namun rumah tersebut tidak sesuai dengan

kebutuhan yang diinginkan oleh pembeli. Permasalahanya adalah

bagaimana calon pembeli rumah mendapatkan rumah berdasarkan kriteria

seperti harga rumah, luas tanah, luas bangunan, jarak dan spesifikasi rumah

agar rumah yang diharapkan sesuai dengan keiinginan calon pembeli


2

rumah, kemudian dalam bidang teknologi informasi saat ini yaitu belum

memanfaatkan Google Maps API untuk memudahkan dan menunjukan

lokasi rumah kepada calon pembeli agar dapat melihat rumah secara

langsung.

Oleh karena itu dibutuhkan sebuah situs website yang dapat

memanfaatkan teknologi Google Maps API dalam memudahkan dan

menunjukan lokasi rumah, dapat merekomendasikan rumah sesuai dengan

kebutuhan dan kemampuan calon pembeli menggunakan metode SAW

(Simple Additive Weighting) di dalam sistem tersebut dengan menggunakan

kriteria – kriteria berdasarkan harga rumah, luas tanah, luas bangunan, jarak,

dan spesifikasi rumah. Diharapkan pemilik dan calon pembeli rumah yang

menggunakan website ini dapat memperoleh informasi secara efektif,

mudah digunakan dan bermanfaat dalam mendapatkan informasi yang

diinginkan.

Meninjau penelitian tentang sistem pendukung pengambilan

keputusan dan sistem informasi geografis yang pernah dikerjakan

sebelumnya, diantaranya:

- Alvin (2016), peneliti membuat Sistem Pendukung Pengambilan

Keputusan Rekomendasi Kuliner Di Yogyakarta Menggunakan

Metode SAW (Simple Additive Weighting) Terintegrasi Google

Maps. Sistem ini dapat membantu memberikan rekomendasi

kepada calon pengunjung kuliner di Yogyakarta dengan kriteria-

kriteria ragam menu, fasilitas, kenyamanan, harga, dan jarak.

- Yoshua (2016), Peneliti membuat Sistem Informasi Geografis

Pemetaan Pendonor Tetap PMI Kabupaten Magelang. Sistem ini

membantu pasien untuk mencari pendonor terdekat yang sudah

siap melakukan donor darah dalam radius 20 km.

Dari permasalahan diatas penulis tertarik mengkaji lebih dalam

permasalahan yang ada untuk dituangkan dalam penulisan Tugas Akhir

dengan Judul “Situs Pemilihan Rumah Berbasis Web Menggunakan Metode

SAW (Simple Additive Weighting) Memanfaatkan Google Maps API”.


3

1.2 Rumusan Masalah

1. Bagaimana membangun Situs Pemilihan Rumah Menggunakan Metode

SAW memanfaatkan Google Maps API yang berfungsi untuk

merekomendasikan pembelian rumah yang sesuai kebutuhan dan

kriteria pengguna?

2. Bagi pengguna (calon pembeli dan masyarakat) :

Apakah Situs Pemilihan Rumah ini dapat digunakan dengan mudah

(perceived ease of use) dan bermanfaat (perceived of usefulness) untuk

membantu pengguna (calon pembeli dan masyarakat) memperoleh

informasi maupun membandingkan rumah?

3. Bagi administrator :

Apakah Situs Pemilihan Rumah ini dapat digunakan dengan mudah

(perceived ease of use) dan bermanfaat (perceived of usefulness) untuk

membantu administrator mengelola data dan informasi rumah?

1.3 Tujuan Penelitian

Tujuan pada penelitian ini adalah :

1. Membangun Situs Pemilihan Rumah Menggunakan Metode SAW

Memanfaatkan Google Maps API yang diharapkan dapat membantu

calon pembeli rumah untuk dapat memiliki pertimbangan dalam

memilih rumah khusunya di pengembang perumahan PT. Merapi Arsita

Graha Yogyakarta.

2. Membantu mempromosikan perumahan yang dikelola oleh PT. Merapi

Arsita Graha Yogyakarta

3. Menganalisis apakah Situs Pemilihan Rumah yang dibangun mudah

(perceived easy of use) dan bermanfaat (perceived of usefulness) bagi

pengguna.

4. Menganalisis apakah Situs Pemilihan Rumah yang dibangun mudah

(perceived easy of use) dan bermanfaat (perceived of usefulness) bagi

administrator.


4

1.4 Batasan Masalah

Adapun batasan masalah dari Situs Pemilihan Rumah ini, antara lain :

1. Sistem ini tidak memberikan fasilitas pemesanan dan penjualan rumah

secara online.

2. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data rumah yang

dikelola oleh pengembang perumahan di wilayah Yogyakarta yaitu PT.

Merapi Arsita Graha.

3. Sistem mampu merekomendasikan pembelian rumah dengan

menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting).

4. Sistem pemilihan rumah ini menggunakan 5 kriteria yang ditentukan

oleh sistem berdasarkan hasil survei, diantaranya ; Harga, Luas Tanah,

Luas Bangunan, Spesifikasi Rumah dan Jarak.

5. Sistem pemilihan rumah ini menggunakan 3 variabel untuk pencarian

rumah yang lebih spesifik, diantaranya ; Harga, Luas Tanah, Luas

Bangunan.

6. Pembangunan sistem ini berbasis web menggunakan PHP dan MySQL.

7. Pembuatan peta lokasi rumah dengan menggunakan data dari Google

Maps.

8. Posisi GPS yang digunakan hanya menggunakan posisi awal (current

position) yang ditentukan berdasarkan Gadget GPS pengguna (calon

pembeli dan masyarakat) untuk menghitung kriteria jarak dari posisi

awal ke rumah yang diminati.

9. Situs Pemilihan Rumah ini memberikan informasi penjualan rumah,

menampilkan peta lokasi, tujuan ke lokasi rumah dan

merekomendasikan pembelian rumah yang sesuai dengan kebutuhan

calon pembeli rumah.

10. Data yang sudah terdapat dalam web ini tidak dapat diubah oleh

pengguna (calon pembeli dan masyarakat) namun dapat diubah oleh

administrator.


5

1.5 Manfaat Penelitian

1. Sebagai wadah penyedia informasi perumahan dan rumah PT. Merapi

Arsita Graha yang disajikan dalam satu situs web.

2. Mempermudah pengguna dalam mendapatkan informasi rumah.

3. Mempermudah pengguna untuk membandingkan rumah sesuai kriteria

yang diinginkan.

4. Mempermudah pengguna dalam mencari lokasi rumah sesuai

rekomendasi.

5. Mempromosikan perumahan dan rumah yang dikelola oleh PT. Merapi

Arsita Graha.

1.6 Sistematika Penulisan

Untuk memberikan gambaran secara menyeluruh masalah yang akan

dibahas dalam skripsi ini, maka sistematika penulisan dibagi dalam tujuh

bab sebagai berikut :

1. BAB I PENDAHULUAN

Bab ini menjelaskan latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan

penelitian, batasan masalah, dan sistematika penulisan.

2. BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Bab ini menjelaskan tentang landasan teori dan tinjauan lebih dalam dari

skripsi-skripsi yang pernah dikerjakan guna mendukung pembuatan

Situs Pemilihan Rumah, penggunaan Google Maps, dan bahasa

pemograman PHP, MySQL.

3. BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Bab ini menjelaskan tentang metodologi penelitian yang akan

digunakan pada penelitian yang terdiri dari rumusan masalah yang

diselesaikan, tahap perencanaan, pengumpulan data, studi literatur,

pengembangan sistem, metode waterfall yang digunakan, serta

kebutuhan perangkat lunak dan perangkat keras.

4. BAB IV ANALISIS DAN DESAIN SISTEM


6

Bab ini menjelaskan langkah awal analisis dan desain sistem yang

mendukung pembuatan Situs Pemilihan Rumah yang berisi beberapa

tahap metode waterfall (communication, planning, modeling) yang

didalamnya terdapat gambaran umum sistem, analisis sistem, desain

basis data, Diagram ER (Entity Relationship) dan desain user interface.

5. BAB V IMPLEMENTASI SISTEM

Bab ini berisi tentang implementasi sistem berdasarkan desain yang

sudah dibuat dan kemudian dinyatakan kedalam program (merupakan

tahap construction pada metode waterfall).

6. BAB VI ANALISIS HASIL IMPLEMENTASI SISTEM

Bab ini berisi tentang analisis hasil implementasi yang telah dilakukan

dan juga pembahasan kelebihan dan kekurangan sistem. Bab ini juga

membahas analisis hasil uji coba sistem terhadap pengguna dan

administrator pengembang perumahan PT. Merapi Arsita Graha untuk

mengetahui sejauh mana sistem ini mudah digunakan dan bermanfaat

(merupakan tahap deployment pada metode waterfall)

7. BAB VII PENUTUP

Bab ini berisi tentang kesimpulan dari hasil penelitian dan saran-saran

untuk pengembangan sistem selanjutnya.


7

BAB II

KAJIAN PUSTAKA

2.1 Tinjauan Pustaka

Pemanfaatan sistem pendukung pengambilan keputusan sudah banyak

yang meneliti dan digunakan oleh pengembang teknologi. Pengembang

teknologi akan selalu membuat inovasi-inovasi terbaru terhadap sistem

yang dibangun agar nilai guna sistem tersebut semakin tinggi. Penggunaan

sistem pendukung pengambilan keputusan untuk pemilihan rumah yang

menggunakan Google Maps dapat dianggap sebagai pelengkap nilai guna

sistem.

Akan tetapi untuk pemanfaatan sistem pendukung pengambilan keputusan

yang dikombinasikan dengan sistem informasi geografis pada kasus yang lain

sudah ada beberapa penelitian yang dilakukan, diantaranya:

- Alvin (2016), peneliti membuat Sistem Pendukung Pengambilan

Keputusan Rekomendasi Kuliner Di Yogyakarta Menggunakan

Metode SAW (Simple Additive Weighting) Terintegrasi Google

Maps. Sistem ini dapat membantu memberikan rekomendasi

kepada calon pengunjung kuliner di Yogyakarta dengan kriteria-

kriteria ragam menu, fasilitas, kenyamanan, harga, dan jarak.

- Yoshua (2016), peneliti membuat Sistem Informasi Geografis

Pemetaan Pendonor Tetap PMI Kabupaten Magelang. Sistem ini

membantu pasien untuk mencari pendonor terdekat yang sudah

siap melakukan donor darah dalam radius 20 km.

Seperti yang telah dijelaskan diatas, penelitian ini memiliki perbedaan

dari penelitian yang telah dilakukan yaitu mengombinasikan sistem

pendukung pengambilan keputusan pemilihan rumah (dengan metode

Simple Additive Weighting) dengan sistem informasi geografis yang pada

kasus ini dengan memanfaatkan Google Maps API, sehingga hasil

rekomendasi yang diperoleh dapat langsung dilihat pada peta.


8

2.2 Landasan Teori

2.2.1 Perumahan

Perumahan adalah kelompok rumah yang berfungsi sebagai lingkungan

tempat tinggal atau hunian yang dilengkapi dengan prasarana lingkungan

yaitu kelengkapan dasar fisik lingkungan, misalnya penyediaan air minum,

pembuangan sampah, tersedianya listrik, telepon, jalan, yang

memungkinkan lingkungan pemukiman berfungsi sebagaimana mestinya.

Rumah adalah tempat untuk melepaskan lelah, membina rasa kekeluargaan

diantara anggota keluarga, tempat berlindung keluarga, menyimpan barang

berharga, dan rumah juga sebagai status lambang sosial (Azwar, 1996 dan

Mukono, 2000).

2.2.2 Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan

Sistem pendukung keputusan merupakan sebuah sistem yang mampu

memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan

pengomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak

terstruktur dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan

seharusnya dibuat.

Sistem pendukung keputusan dapat mendukung kinerja manajer dalam

memecahkan masalah semi terstruktur. Cara untuk menyelesaikan

masalah semi terstruktur adalah dengan memproses data dan

memberikan informasi atau rekomendasi atas suatu keputusan tertentu.

2.2.2.1 Tujuan Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

Tujuan dari sistem Pendukung Keputusan menurut Turban (2005)

adalah sebagai berikut :

1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah

semi terstruktur.


9

2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan tidak

dimaksudkan untuk mengganti fungsi manajer.

3. Meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil manajer lebih

dari pada perbaikan efisiensinya.

4. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil

keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan

biaya yang rendah.

5. Peningkatan produktivitas. . Membangun suatu kelompok

pengambil keputusan, terutama para pakar. Pendukung

terkomputerisasi bisa mengurangi ukuran kelompok dan

memungkinkan para anggotanya untuk berada diberbagai lokasi

yang berbeda-beda (menghemat biaya perjalanan). Selain itu,

produktivitas staf pendukung (misalnya analisis keuangan dan

hukum) bisa ditingkatkan. Produktivitas juga bisa ditingkatkan

menggunakan peralatan optimasi yang menentukan cara terbaik

untuk menjalankan sebuah bisnis.

6. Dukungan kualitas. Komputer bisa meningkatkan kualitas

keputusan yang dibuat. Sebagai contoh, semakin banyak data yang

diakses, maka makin banyak juga alernatif yang bisa dievaluasi.

Analisis resiko bisa dilakukan dengan cepat dan pandangan dari

para pakar (beberapa dari mereka berada dilokasi yang jauh) bisa

dikumpulkan dengan cepat dan dengan biaya yang lebih rendah.

Keahlian bahkan bisa di ambil langsung dari sebuah sistem

komputer melalui metode kecerdasan tiruan. Dengan komputer,

para pengambil keputusan bisa melakukan simulasi yang kompleks,

memeriksa banyak skenario yang memungkinkan, dan menilai

berbagai pengaruh secara cepat dan ekonomis. Semua kapabilitas

tersebut mengarah kepada keputusan yang lebih baik.

7. Berdaya saing. Manajemen dan pemberdayaan sumber daya

perusahaan. Tekanan persaingan menyebabkan tugas pengambilan

keputusan menjadi sulit. Persaingan didasarkan tidak hanya pada


10

harga, tetapi juga pada kualitas, kecepatan, kustomisasi produk, dan

dukungan pelanggan. Organisasi harus mampu secara sering dan cepat

mengubah mode operasi, merekayasa ulang proses dan struktur,

memberdayakan karyawan, serta berinovasi. Teknologi pengambilan

keputusan bisa menciptakan pemberdayaan yang signifikan dengan

cara memperbolehkan seseorang untuk membuat keputusan yang baik

secara cepat, bahkan jika mereka memiliki pengetahuan yang kurang.

8. Mengatasi keterbatasan kongnitif dalam pemrosesan dan

penyimpanan.

2.2.2.2 Struktur Keputusan

Terdapat 3 struktur keputusan pada sistem pendukung keputusan, yaitu:

1. Keputusan Terstruktur (Structured Decision)

Keputusan terstruktur adalah keputusan yang sifatnya berulang dan

rutin serta melibatkan prosedur yang jelas dalam menanganinya.

Keputusan tersebut terutama dilakukan pada manajemen tingkat

bawah.

2. Keputusan Semiterstruktur (Semistructured Decision)

Keputusan semiterstruktur merupakan keputusan yang memiliki

dua sifat yaitu sebagian bisa ditangani oleh komputer dan yang lain

tetap harus dilakukan oleh pengambil keputusan. Prosedur dalam

pengambilan keputusan tersebut secara garis besar sudah ada, akan

tetapi ada beberapa hal yang masih memerlukan kebijakan dari

pengambil keputusan. Keputusan seperti ini dilakukan oleh

manajemen tingkat menengah dalam suatu organisasi.

3. Keputusan Tidak terstruktur (Unstructured Decision)

Keputusan tidak terstruktur adalah keputusan yang penanganannya

rumit, karena pengambil keputusannya harus memberikan penilaian,

evaluasi dan pengertian untuk memecahkan masalahnya serta

menuntut pengalaman dan berbagai sumber yang bersifat eksternal..


11

Setiap kepusan ini adalah baru, penting, tidak terjadi berulang-ulang.

Keputusan ini umumnya terjadi pada manajemen tingkat atas.

2.2.2.3 Karakteristik dan Kemampuan Sistem Pendukung Keputusan

Turban (2005) mengemukakan karakteristik dan kapabilitas kunci dari

Sistem Pendukung Keputusan adalah sebagai berikut:

1. Mendukung untuk pengambilan keputusan, terutama pada situasi semi

terstruktur dan terstruktur, dengan menyertakan penilaian manusia dan

informasi terkomputerisasi. Masalah-masalah tersebut tidak dapat

dipecahkan (atau tidak dapat dipecahkan dengan praktis/mudah) oleh

sistem komputer lain atau oleh metode alat kuantitatif standar.

2. Mendukung untuk semua manajerial dari eksekutif puncak sampai

manajer lini.

3. Mendukung individu dan kelompok. Masalah kurang terstruktur

sering memerlukan keterlibatan individu dari departemen dan

tingkat organisasional yang berbeda atau bahkan dari organisasi

lain. Sistem pendukung keputusan mendukung tim virtual melalui

alat-alat web kolaboratif.

4. Mendukung untuk keputusan yang independen dan atau sequential.

Keputusan dapat dibuat satu kali, beberapa kali, atau berulang

(dalam interval sama).

5. Mendukung disemua fase proses pengambilan keputusan:

intelligence, design, choice, dan implementation.

6. Mendukung diberbagai proses dan gaya pengambilan keputusan

7. Adaptasi sepanjang waktu. Pengambilan keputusan seharusnya

relatif, dapat menghadapi berbagai perubahan kondisi secara tepat,

dan mengadaptasikan sistem pendukung keputusan untuk

memenuhi perubahan tersebut. Sistem pendukung keputusan

bersifat fleksibel dan karena itu pengguna dapat menambahkan,

menghapus, menggabungkan, mengubah, atau menyusun kembali


12

elemen-elemen dasar. Sistem pendukung keputusan juga fleksibel

dalam hal dapat dimodifikasi untuk memecahkan masalah lain yang

sejenis.

8. Pengguna merasa seperti di rumah. Ramah pengguna, kapabilitas

grafis yang sangat kuat, dan antar muka mesin-mesin interaktif dengan

satu bahasa alami dapat sangat meningkatkan efektivitas sistem

pendukung keputusan. Kebanyakan aplikasi sistem pendukung

keputusan yang baru menggunakan antarmuka berbasis web.

9. Peningkatan terhadap keefektivan pengambilan keputusan (akurasi,

timeliness, kualitas) ketimbang pada efisiensinya (biaya

pengambilan keputusan). Ketika sistem pendukung keputusan

disebarkan, pengambilan keputusan sering membutuhkan waktu

lebih lama, namun keputusannya lebih baik.

10. Kontrol penuh oleh pengambil keputusan terhadap semua langkah

proses pengambilan keputusan dalam memecahkan suatu masalah.

Sistem pendukung keputusan secara khusus menekankan untuk

mendukung pengambil keputusan, bukan menggantikan.

11. Pengguna akhir dapat mengembangkan dan memodifikasi sendiri

sistem sederhana. Sistem yang lebih besar dapat dibangun dengan

bantuan ahli sistem informasi.

12. Biasanya model-model digunakan untuk menganalisis situasi

pengambilan keputusan. Kapabilitas pemodelan memungkinkan

eksperimen dengan berbagai strategi berbeda di bawah konfigurasi

yang berbeda.

13. Akses disediakan untuk berbagai sumber data, format, dan tipe,

mulai dari Geographic Information System(GIS) sampai sistem

berorientasi-objek.

14. Dapat dilakukan dilakukan sebagai alat standalone yang digunakan

oleh seorang pengambil keputusan pada satu lokasi atau

didistribusikan di satuorganisasi keseluruhan dan dibeberapa

organisasi sepanjang rantai persediaan. Dapat diintegrasikan


13

dengan sistem pendukung keputusan lain dan atau aplikasi lain, dan

didistribusikan secara internal dan eksternal menggunakan

networking dan teknologi web.

Karakteristik dan kapabilitas kunci dari sistem pendukung keputusan

tersebut memperbolehkan para pengambil keputusan untuk membuat

keputusan lebih baik dan lebih konsisten pada satu cara yang dibatasi

waktu. Kemampuan tersebut disediakan oleh berbagai komponen

utama sistem pendukung keputusan.

2.2.2.4 Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan

Sistem Pendukung Keputusan terdiri dari beberapa subsistem:

1. Subsistem Manajemen Data.

Merupakan sistem manajemen basis data atau Database

Management System (DBMS) dengan cara memasukan satu

database yang relevan dengan kondisi dan dikelola oleh perangkat

lunak. Subsistem manajemen data dapat diinterkoneksikan dengan

data warehouse perusahaan, yaitu suatu penyimpanan data

perusahaan yang relevan untuk pengambilan keputusan. Biasanya

data disimpan atau diakses via server database. Subsistem ini

berfungsi sebagai pengatur data-data yang diperlukan oleh sistem

pengambil keputusan

2. Subsistem Manajemen Model.

Merupakan paket piranti lunak yang berisi model keuangan,

statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif lainnya.

Manajemen model memberikan kapabilitas analitik dan manajemen

piranti lunak yang tepat. Piranti lunak ini sering disebut manajemen

basis model atau Model Base Mangement System (MBMS).


14

3. Subsistem Antar Muka Pengguna.

Subsistem ini memungkinkan pengguna untuk berkomunikasi

dengan sistem, untuk memasukkan informasi ke sistem maupun

menampilkan informasi ke pengguna.

4. Subsistem Manajemen Berbasis-Pengetahuan.

Subsistem ini mendukung semua subsistem lain atau bertindak

sebagai suatu komponen independen dan memberikan intelegensi

untuk memperbesar pengetahuan pengambil keputusan. Subsistem

ini dihubungkan dengan repositori pengetahuan perusahaan, yang

disebut basis pengetahuan organisasional.

Berdasarkan definisi, SPK harus mencakup tiga komponen utama dari

DBMS, MBMS, dan antar muka pengguna. Subsistem manajemen

berbasis pengetahuan adalah opsional, namun dapat digunakan karena

memberikan inteligensi bagi ketiga komponen utama tersebut. Seperti

pada semua sistem informasi manajemen, pengguna dapat dianggap

sebagai komponen sistem pendukung keputusan

2.2.3 Metode Simple Additive Weighting Product

2.2.3.1 Definisi Metode Simple Additive Weighting

Menurut (Fishburn dan MacCrimmon 1968) Metode Simple Additive

Weighting (SAW) dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot.

Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari

rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW

membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala

yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.

Metode SAW mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi

setiap atribut. Skor total untuk alternatif diperoleh dengan menjumlahkan

seluruh hasil perkalian antara rating (yang dapat dibandingkan lintas


15

atribut) dan bobot tiap atribut. Rating tiap atribut harus sudah melalui

proses normalisasi matriks sebelumnya

Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut :

(cost) biayaatribut adalah j jika

(benefit) keuntunganatribut adalah j

ij

iji

iji

ij

ij

x

xMin

jikaxMax

x

r

................(2.1)

Keterangan :

rij = Rating kinerja ternormalisasi

Maxi Xij = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom

Mini Xij = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom

Xij = Baris dan kolom dari matriks

dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada

atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n.

Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai :

................(2.2)

Dimana nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan rumus

sebagai berikut :

Keterangan :

Vi = Nilai akhir dari alternatif

wi = Bobot yang telah ditentukan

rij = Normalisasi matriks

Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih

terpilih

n

j

ijji rwV1


16

2.2.3.2 Langkah-langkah Metode SAW

Langkah-langkah penyelesaian metode Simple Additive Weighting (SAW)

adalah sebagai berikut:

1. Menentukan kriteria-kriteria yang diajukan sebagai acuan dalam

pengambilan keputusan.

2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.

3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci), kemudian

melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang

disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut

biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.

4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari

perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga

diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai)

sebagai solusi.

2.2.4 Sistem informasi Geografis (SIG)

2.2.4.1 Definisi Sistem Informasi Geografis

Sistem Informasi Geografis merupakan proses memasukan, menyimpan,

memanggil kembali, mengolah, menganalisis, dan menghasilkan data

bereferensi geografis atau data geospatial, untuk mendukung pengambilan

keputusan dalam perencanaan dan pengelolaan penggunaan lahan, sumber

daya alam, lingkungan, transportasi, fasilitas kota, dan pelayanan umum

lainnya.

2.2.4.2 Sistem Informasi

Sistem informasi adalah suatu sistem di dalam suatu organisasi yang

mempertemukan kebutuhan pengolahan transaksi harian, mendukung

operasi, bersifat manajerial dan kegiatan strategi dari suatu organisasi dan


17

menyediakan pihak luar tertentu dengan laporan-laporan yang diperlukan

(Jogiyanto,2005).

2.2.4.3 Geografis

Menurut Binarto (1981), Geografi merupakan ilmu yang mempelajari

hubungan kausal gejala – gejala di permukaan bumi baik yang bersifat

fisik maupun yang menyangkut kehidupan makhluk hidup beserta

permasalahanya melalui pendekatan keruangan, kelingkungan, dan

regional untuk kepentingan program, proses, dan keberhasilan

pembagunan.

2.2.5 Google Maps

2.2.5.1 Definisi Google Maps

Google Map adalah peta global virtual gratis dan online yang telah

disediakan oleh perusahaan google. Google Maps dapat diakses di alamat

http://maps.google.com yang dapat menampilkan peta dunia dari satelit

dan dapat digunakan di seluruh dunia. Google Maps dilengkapi dengan

berbagai fasilitas seperti pencarian lokasi atau tempat, jalur / rute

perjalanan yang akan dilalui untuk dapat sampai di lokasi tujuan.

Gambar 2. 1 Peta dalam Google Maps


http://maps.google.com/

18

Pada Google Maps terdapat 4 jenis pilihan model peta yang

disediakan oleh google, diantaranya :

1. ROADMAP, merupakan jenis peta 2 dimensi yang menjadi

default pada google maps.

2. SATELLITE, merupakan jenis peta yang mengambil gambar /

foto dari satelit.

3. TERRAIN, merupakan jenis peta yang menunjukan relief fisik

permukaan bumi serta menunjukan seberapa tinggi suatu

lokasi.

4. HYBRID, merupakan jenis peta yang menunjukan gambar /

foto dari satelit yang diatasnya tergambar tampilan yang sama

dengan jenis ROADMAP.

2.2.5.2 Google Maps Application Programming Interface

Google API bisa dikatakan bagian dari Framework Google. Google

menyediakan berbagai Application Programming Interface (API) yang

sangat berguna bagi pengembang web maupun aplikasi desktop untuk

memanfaatkan berbagai fitur yang disediakan oleh Google, seperti

misalnya; AdSense, Search Engine, Translation maupun YouTube.

API secara sederhana bisa diartikan sebagai kode program yang merupakan

antarmuka atau penghubung antara aplikasi atau web yang kita buat dengan

fungsi-fungsi yang dikerjakan. Misalnya dalam hal ini Google API berarti

kode program (yang disederhanakan) yang dapat kita tambahkan pada

aplikasi atau web kita untuk mengakses / menjalankan / memanfaatkan fungsi

atau fitur yang disediakan Google. Misalnya saja kita bisa menambahkan

fitur Google Map pada situs web kita.

Google Map adalah layanan aplikasi dan teknologi peta berbasis web yang

disediakan oleh Google secara gartis (bukan untuk kepentingan

komersial), temasuk di dalamnya website Google Map


19

(http://maps.google.com), Google Ride Finder, Google Transit, dan peta

yang dapat disisipkan pada situs web lain melalui Google Maps API.

Kita dapat menambahkan layanan Google Map ke situs web kita sendiri

menggunakan Google Maps API. Google Maps API dapat ditambahkan ke

situs web kita menggunakan JavaScript. API tersebut menyediakan

banyak fasilitas dan utilitas untuk memanipulasi peta dan menambahkan

konten ke peta melalui berbagai layanan, memungkinkan Anda untuk

membuat aplikasi peta yang kuat pada situs web Anda.

Pengetahuan yang diperlukan untuk mengembangkan Google Maps API

adalah tentang HTML dan JavaScript, sedangkan peta sudah disediakan

oleh Google.

2.2.5.3 Google Maps Distance Matrix API

Google Maps Distance Matrix API adalah layanan yang menyediakan

optimasi waktu dan jarak perjalanaan dari titik awal menuju titik tujuan.

Informasi yang dikembalikan dari layanan ini merupakan rute yang

direkomendasikan antara titik awal dan tujuan berdasarkan hasil

perhitungan dari Google Maps API.

Dalam Google Maps Distance Matrix API ada parameter yang diperlukan

yaitu; origins (titik Asal), dan destinations (titik tujuan), dan key API,

sedangkan ada juga parameter yang opsional seperti mode, language, avoid,

unit arrival-time, departure_time, traffic_model, transit_mode,

transit_routing_preference.

2.2.6 Perl Hypertext Preprocessor (PHP)

Menurut Arief (2011), PHP adalah bahasa server - side – scripting yang

menyatu dengan HTML untuk membuat sebuah halaman web yang dinamis.

Karena PHP merupakan server - side – scripting maka kode dan perintah –


20

perintah PHP akan dieksekusi diserver kemudian hasilnya akan dikirimkan

ke browser dengan format HTML.

Gambar 2. 2 Konsep Kerja PHP

Berikut ini adalah contoh script PHP :

<?php

Echo “Hello World”;

?>

2.2.7 Cascading Style Sheet (CSS)

CSS (Cascading Style Sheet) adalah salah satu bahasa desain web yang

dapat mengontrol format tampilan sebuah halaman web yang ditulis dengan

menggunakan penanda (markup laguage). CSS digunakan untuk mendesain

sebuah halaman HTML dan XHTML. CSS dibuat untuk memisahkan

konten utama dengan tampilan dokumen yang meliputi layout, warna dan

font. Pemisahan ini dapat meningkatkann daya akses konten pada web,

menyediakan lebih banyak fleksibilitas dan kontrol dalam spesifikasi dari

sebuah karakteristik tampilan pada desain web.

Tujuan utama CSS yaitu untuk membedakan konten dari dokumen.

Pembuatan ataupun pemrograman ulang web akan lebih mudah dilakukan

menggunakan CSS. CSS dapat mempermudah dalam membuat konten,

desain web, dan memudahkan dalam membuat halaman web menjadi lebih

menarik.


21

2.2.8 JavaScript

Javascript adalah bahasa pemrograman web yang bersifat Client Side

Programming Language yang berbentuk kumpulan script yang berjalan

pada suatu halaman HTML. Client Side Programming Language adalah tipe

bahasa pemrograman yang pemrosesannya dilakukan oleh client. Aplikasi

client yang dimaksud merujuk kepada web browser seperti Google Chrome

dan Mozilla Firefox. Jenis bahasa pemrograman Client Side berbeda dengan

bahasa pemrograman Server Side seperti PHP, dimana untuk server side

seluruh kode program dijalankan di sisi server. Untuk menjalankan

JavaScript membutuhkan aplikasi text editor, dan web browser. JavaScript

memiliki fitur: high-level programming language, client-side, loosely tiped,

dan berorientasi objek

JavaScript pada awal perkembangannya berfungsi untuk membuat

interaksi antara user dengan situs web menjadi lebih cepat tanpa harus

menunggu pemrosesan di web server. Sebelum javascript, setiap interaksi

dari user harus diproses oleh web server. Dalam perkembangan selanjutnya,

JavaScript tidak hanya berguna untuk validasi form, namun untuk berbagai

keperluan yang lebih modern. Berbagai animasi untuk mempercantik

halaman web, fitur chatting, efek-efek modern, games, semuanya bisa

dibuat menggunakan JavaScript.

2.2.9 Basis Data

Menurut Connolly(1995), basis data adalah kumpulan data yang secara

logika saling berelasi (termasuk struktur data), di desain untuk memenuhi

kebutuhan informasi suatu organisasi. Relasi suatu basis data terdiri dari

entities, attributes, dan relationship dari informasi suatu organisasi.

Suatu sistem perangkat lunak yang memampukan user untuk

mendefinisikan membuat, merawat, dan mengontrol akses ke basis data


22

disebut Database Management System (DBMS). Keuntungan dari DBMS

adalah dapat kontrol terhadap redudansi data, data menjadi konsisten, lebih

banyak informsi yg dpt diperoleh dr sejumlah data yg sama, berbagi data

bersama, meningkatkan backup dan pemulihan data, meningkatkan

integritas data, meningkatkan keamanan, pemaksaan standar-standar, lebih

ekonomis, dan menambah produktifitas.

2.2.10 MySQL

Menurut Arief (2011), MySQL adalah salah satu jenis basis data server yang

sangat terkenal dan banyak digunakan untuk membangun aplikasi web yang

menggunakan basis data sebagai sumber dan pengolahan datanya.

2.2.11 Structured Query Language (SQL)

Structured Query Language (SQL) adalah bahasa yang berisi perintah-

perintah untuk memanipulasi basis data, seperti menghapus, mengubah,

memilih, menggabungkan data. SQL terdiri dari dua bahasa, yaitu Data

Definition Language (DDL), dan Data Manipulation Language (DML).

DDL digunakan untuk mendefinisikan, mengubah, serta menghapus basis

data dan objek-objek yang diperlukan dalam basis data, contohnya tabel,

view, user, dan lain-lain. DML digunakan untuk memanipulasi data dalam

suatu tabel, contohnya DML adalah suatu perintah SELECT, INSERT,

UPDATE, DELETE, dan lain-lain.

2.2.12 Tinjauan Tingkat Penerimaan Pengguna Teknologi Informasi (Model

Davis F.D, 1989)

Menurut Davis (1989), tingkat penerimaan pengguna TI ditentukan oleh 6

konstruksisi, yaitu: variabel dari luar (external variable), persepsi pengguna

terhadap kemudahan (perceived ease of use), persepsi pengguna terhadap


23

kemanfaatan (perceived of usefulness), sikap dalam menggunakan (attitude

toward using), perhatian untuk menggunakan (behavioral intention to use),

dan pemakaian nyata (actual usage). Enam kriteria ini dirumuskan karena

memiliki nilai yang kuat dan sangat sesuai untuk mengukur tingkat

kepuasan pengguna (end user).

1. Kemudahaan Penggunaan Teknologi (perceived ease of use)

Kemudahan penggunaan teknologi adalah sebagai suatu tingkat atau

keadaan dimana pemilik perusahaan swasta yakin bahwa dengan

menggunakan teknologi informasi Open Source Open Office tidak

memerlukan usaha apapun (free of effort).

2. Manfaat (perceived usefulness)

Manfaat adalah sebagai suatu tingkat atau keadaan dimana pemilik

Perusahaan Swasta yakin bahwa dengan menggunakan teknologi informasi

Open Source Open Office akan meningkatkan kinerjanya.

3. Daya inovasi pemilik usaha (personal innovativeness)

Daya inovasi pemilik usaha adalah komponen dari faktor individual

yakni: pendidikan, umur, pengalaman, dan jenis kelamin.

4. Tekanan pesaing (competitive pressure)

Tekanan pesaing adalah pemenuhan kebutuhan akan teknologi

informasi Open Source Open Office yang diperlukan sebagai akibat

persaingan usaha.

5. Tuntutan konsumen (customer influence)

Tuntutan konsumen adalah pemenuhan kebutuhan yang diperlukan

konsumen pada saat adopsi teknologi informasi Open Source Open

Office.

6. Kepercayaan (trust)

Kepercayaan adalah mengacu pada suatu keyakinan positif dari pemilik

perusahaan swasta mengenai hal yang dapat dipercaya (reliability), hal

yang dapat diandalkan (dependability) dan hal yang diyakini, baik dari

segi proses dan tujuan yang akan dicapai (confidence). Jadi Trust dalam

penggunaan teknologi informasi akuntansi ini menggambarkan


24

keyakinan tentang bagaimana teknologi akan melaksanakan kemauan

orang untuk percaya terhadapnya.

- external variable

- behavioral intention to use

- perceived ease of use

- perceived usefulness

- attitude toward using

- actual usage

- trust

Tingkat Penerimaan

Pengguna

Analisis data yang dilakukan terhadap sub kriteria tersebut

menggunakan Skala Likert. Menurut Sugiyono (2012) Skala Likert

merupakan metode pengukuran yang digunakan untuk mengukur

sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau kelompok orang tentang

fenomena sosial. Untuk perhitungan menggunakan Skala Likert Seperti

berikut:

1. Penentuan Skor Jawaban

Penentuan skor jawaban yang akan diberikan kepada responden

seperti tabel dibawah ini;

Konteks Nilai

a. Sangat Setuju (SS) 5 Point

b. Setuju (S) 4 Point

c. Ragu (R) 3 Point

d. Kurang Setuju (KS) 2 Point

e. Tidak Setuju (TS) 1 Point


25

2. Skor Ideal

Skor ideal merupakan skor yang digunakan untuk menghitung skor

untuk menentukan rating scale dan jumlah seluruh jawaban. Untuk

menghitung jumlah skor ideal (kriterium) dari seluruh item,

digunakan rumus berikut, yaitu.

Skor Kriterium = Nilai skala x Jumlah responden

Seandainya skor tertinggi adalah 5 dan jumlah responden 10, maka

dapat dirumuskan menjadi:

Skor

Kriterium

Skala

5 x 10 = 50 SS

4 x 10 = 40 S

3 x 10 = 30 R

2 x 10 = 20 KS

1 x 10 = 10 TS

1. Rating Scale

Rating scale berfungi untuk mengetahui hasil data angket

(kuisioner) dan wawancara secara umum dan keseluruhan yang

didapat dari penilaian angket (kuisioner) dan wawancara. Dengan

ketentuan sebagai berikut.


26

Nilai

Jawaban

Skala

81-100 SS

61-80 S

41-60 R

21-40 KS

0-20 TS

2. Persentase Persetujuan

Untuk mengetahui jumlah jawaban dari para responden melalui

persentase, yaitu digunakan rumus sebagai berikut:

𝑝 =𝑓

𝑛𝑥 100%

Keterangan:

p = Persentase

f = Frekuensi dari setiap jawaban

n = Jumlah skor ideal

100 = Bilangan tetap


27

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

Bab ini berisi bagaimana cara pengambilan data untuk penelitian dan

metode yang digunakan.

3.1 Rumusan Masalah

Rumusan masalah dalam sistem ini adalah :

1. Bagaimana membangun Situs Pemilihan Rumah Menggunakan Metode

Simple Additive Weighting Memanfaatkan Google Maps API yang

berfungsi merekomendasikan rumah yang sesuai dengan kebutuhan

pengguna.

2. Menguji terhadap pengguna (calon pembeli dan masyarakat) apakah

Situs Pemilihan Rumah ini dapat digunakan dengan mudah (perceived

easy of use) dan bermanfaat (perceived of usefulness) dalam membantu

pengguna (calon pembeli dan masyarakat) memperoleh informasi dan

membandingakan rumah.

3. Menguji terhadap administrator apakah Situs Pemilihan Rumah ini

dapat digunakan dengan mudah (perceived easy of use) dan bermanfaat

(perceived of usefulness) untuk membantu administrator mengelola data

dan informasi rumah.

Agar dapat menjawab masalah tersebut maka tahapan penelitian yang akan

digunakan terdiri dari:

1. Observasi Awal.

2. Pengumpulan Data.

3. Studi Literatur.

4. Pembangunan Sistem.

5. Uji Coba Sistem Terhadap Pengguna.


28

3.2 Metode Penelitian

Metodologi penelitian dalam menyelesaikan permasalahan diatas adalah

sebagai berikut:

1. Observasi Awal

Pada tahap ini dilakukan perencanaan dan pengumpulan data yang

digunakan dalam Situs Pemilihan Rumah. Hal ini dilakukan dengan cara

mengajukan kuisioner kepada 20 calon pembeli dan masyarakat tentang

pertimbangan memilih rumah serta meneliti aspek penilaian yang

dijadikan bahan pertimbangan dalam memilih suatu rumah. Kemudian

akan didapatkan kebutuhan sistem yang akan digunakan dalam

penelitian. Setelah melakukan proses observasi awal dilakukan proses

pengumpulan data.

2. Pengumpulan Data

Data-data yang diperlukan untuk menghasilkan informasi rumah yang

dibutuhkan dalam Situs Pemilihan Rumah diantaranya: nama

perumahan, data koordinat lokasi perumahan, alamat perumahan,

spesifikasi perumahan, tipe rumah, harga, luas tanah, luas bangunan dan

data umum lainnya yang mendukung informasi dari setiap rumah.

Semua kelengkapan data yang dibutuhkan didapatkan dari PT. Merapi

Arsita Graha, situs web PT. Merapi Arsita Graha dan brosur-brosur

penjualan rumah.

3. Studi Literatur

Pada tahap ini dilakukan pencarian, pengumpulan, serta mempelajari

semua informasi yang berkaitan dengan pembangunan Situs Pemilihan

Rumah Berbasis Web dengan penggunaan sistem pendukung

pengambilan keputusan, sistem informasi geografis dan segala hal yang

terkait dengan informasi rumah. Sumber literatur berupa jurnal, buku,

penelitian serta sumber-sumber lain yang berkaitan dengan penelitian

ini serta segala macam pmbahasan tentang sistem pendukung

pengambilan keputusan khususnya metode Simple Additive Weighting

(SAW) dan sistem informasi geografis.


29

4. Pembangunan Sistem

Pada tahap pembangunan sistem ini digunakan metode waterfall dengan

pendekatan arsitektur sistem pendukung pengambilan keputusan.

Menurut Pressman (2010) salah satu model pengembangan sistem

adalah dengan model waterfall. Waterfall model adalah model yang

paling populer dan sering dianggap sebagai pendekatan klasik yang

bersifat dinamis, berurutan dalam membangun software. Berikut ini

adalah gambaran dari model waterfall. Fase-fase dalam model waterfall

menurut referensi Pressman (2010):

Gambar 3. 1 Fase-Fase Dalam Model Waterfall

a. Communication

Pada langkah ini akan dilakukan analisis dan pengumpulan data

yang dibutuhkan dalam pembangunan sistem, agar sistem yang

dibangun sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hal tersebut

dilakukan dengan melakukan wawancara kepada calon pembeli

dan masyarakat tentang informasi atau kriteria apa saja yang

dibutuhkan dalam memilih suatu rumah, dan melakukan survei

untuk melihat aspek penilaian masyarakat dalam memilih rumah

serta mengumpulkan informasi di situs web PT. Merapi Arsita

Graha, brosur-brosur perumahan.

b. Planning

Langkah ini akan dirancang berupa dokumen user requirement

(kebutuhan user) dalam bentuk diagram use case, diagram

konteks, diagram berjenjang, diagram aliran data atau Data Flow

Diagram (DFD).

c. Modeling


30

Pada langkah ini akan dilakukan desain dan perancangan sistem

yang diataranya akan merancang basis data dan user interface

yang digunakan pada sistem. Pada langkah ini digunakan

pendekatan arsitektur sistem pendukung pengambilan keputusan

yaitu subsistem manajemen data, subsistem manajemen model

dan subsistem user interface pengguna.

d. Construction

Pada langkah ini akan dilakukan proses implementasi desain

sistem dengan pendekatan arsitektur sistem pendukung

keputusan, dan masuk ke proses coding yang menggunakan

bahasa pemograman PHP dan basis data yang digunakan adalah

MySQL.

e. Deployment

Setelah menjalankan semua langkah metode waterfall

sebelumnya dengan baik. Pada langkah ini akan dilakukan

pengujian terhadap sistem dengan menjalankan setiap modul

agar dapat diketahui apakah sistem yang telah dibuat dapat

memenuhi sistem kebutuhan yang diinginkan oleh pengguna.

5. Uji coba Situs Pemilihan Rumah :

1. Alpha Test

Dilakukan untuk memastikan dan menguji bahwa Situs

Pemilihan Rumah sudah sesuai dengan kriteria kebutuhan

pengguna dan tujuan yang diharapkan dan bebas dari error.

2. Betha Test

a. Bagi Pengguna (calon pembeli dan masyarakat)

Proses pengujian dilakukan oleh pengguna (calon pembeli

dan masyarakat) untuk mencoba sistem dan memastikan

apakah Situs Pemilihan Rumah ini dapat digunakan dengan

mudah (perceived easy of use) dan bermanfaat (perceived of

usefulness) bagi para pengguna untuk memperoleh informasi,


31

merekomendasikan rumah sesuai kriteria yang dapat

dijadikan bahan pertimbangan dalam memilih suatu rumah.

b. Bagi Administrator

Proses pengujian dilakukan oleh administrator PT. Merapi

Arsita Graha untuk mencoba sistem dan memastikan apakah

Situs Pemilihan Rumah ini dapat digunakan dengan mudah

(perceived easy of use) dan bermanfaat (perceived of usefulness)

bagi administrator untuk mengelola data dan informasi rumah.

3. Setelah menguji sistem para pengguna (calon pembeli dan

masyarakat) dan administrator selanjutnya akan diminta untuk

mengisi kuesioner. Kuesioner berisi pernyataan-pernyataan yang

menjadi rumusan permasalahan yang ada dalam penelitian serta

mengenai kegunaan sistem, kemudahan pengoperasian

(perceived easy of use) dan bermanfaat (perceived of usefulness)

dari sistem yang telah dibuat.

3.3 Spesifikasi Alat

a. Spesifikasi Hardware

1. Prossesor Intel(R) Core(TM) i5-3230 CPU @ 2.60GHz

2. RAM 4 GB

3. Harddisk 500 GB

b. Spesifikasi Software

1. Sisem Operasi Windows 10

2. PHP/Sublime Text 3

Software ini digunakan untuk membuat program / source code dan

membuat tampilan (user interface)

3. MySQL

Software ini digunakan untuk melihat dan mengelola data (memasukan

data, menghapus, mengedit, menghapus) di dalam tabel dan lain-lain

di dalam basis data MySQL.


32

BAB IV

ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

4.1 Communication

Pada Tahap ini dilakukan wawancara kepada calon pembeli dan masyarakat

tentang informasi atau kriteria apa saja yang dibutuhkan dalam memilih

suatu rumah, dan melakukan survei untuk melihat aspek penilaian

masyarakat dalam memilih rumah, serta mengumpulkan informasi dari

pihak pengembang perumahan PT. Merapi Arsita Graha, situs web PT.


Hasil survei dan wawancara mengenai kriteria apa saja yang menjadi aspek

penilaian dalam memilih rumah diantaranya tipe rumah, harga, luas tanah,

luas bangunan, lokasi rumah, lingkungan sekitar rumah, keamanan,

ketersediaan air, listrik, material rumah.

4.1.1 Analisis Sistem

Pada tahap ini akan dibahas hasil analisis terhadap permasalahan pemilihan

rumah yang selama ini dilakukan pengguna, hasil analisis digunakan untuk

merancang sistem pemilihan rumah dan menjadi bahan pertimbangan

kebutuhan sistem. Hasil analisis didapatkan dari hasil wawancara dan survei

kepada calon pembeli dan masyarakat tentang bagaimana mereka mencari

data rumah dan apa yang menjadi bahan pertimbangan dalam memilih

rumah.

4.1.1.1 Gambaran Umum Sistem

Tabel 4. 1 Gambaran Sistem

Sistem Lama Sistem Baru


33

Performance Membutuuhkan waktu lama

untuk membandingkan rumah,

mencari data dan informasi

rumah jika hanya

menggunakan situs web dan

brosur-brosur yang ada.

Pengguna dapat

mempersingkat

waktu dalam

melakukan pencarian

data dan juga

membandingkan

rumah dalam satu

situs web.

Information Data rumah tidak ter-update.

Dengan mengunjungi situs web

satu persatu, membaca dari

brosur-brosur tidak selalu

memberikan informasi yang

tepat dalam memilih rumah

yang sesuai dengan kriteria

yang benar-benar dibutuhkan.

Data rumah selalu ter-

update karena

dikelola langsung

oleh administrator

pengembang

perumahan PT.


Pengguna akan

mendapatkan

rekomendasi rumah

sesuai kriteria dan

aspek penilaian dalam

pemilihan rumah,

yang sebelumnya

sudah dilakukan

survei dan

pertimbangan matang

serta menggunakan

metode Simple

Additive Weighting.

Efficiency Butuh tenaga ekstra untuk

mencari informasi, sistem

Lebih cepat, efektif,

dan efisien.


34

keputusan yang dilakukan

secara manual menghabiskan

waktu cukup lama.

Control Terdapat resiko potensi human

error baik dalam mencari

informasi atau

membandingkan rumah secara

manual.

Data dapat dikontrol

dengan baik dan

benar dari sumber

terpercaya.

Economics Salah satu cara mencari

informasi melalui media cetak

dan datang langsung akan

menambah pengeluaran.

Menghemat biaya dan

tenaga dalam

mendapatkan

informasi dan

membandingkan

rumah.

Services Sistem manual belum mampu

menjawab permasalahan

pengguna ketika ingin

memutuskan suatu rumah

sesuai kebutuhan calon

pembeli rumah.

Sistem mudah

dipahami dan

digunakan, informasi

berasal dari

administrator

pengembang

perumahan PT.

Merapi Arsita Graha

dan sistem

pendukung keputusan

dilakukan

menggunakan metode

SAW dengan

perhitungan yang

matang.


35

4.1.1.2 Gambaran Sistem yang akan dibangun

Situs Pemilihan Rumah merupakan situs yang dapat memberikan

rekomendasi rumah yang diinginkan dan kemudian hasil dari rekomendasi

tersebut dapat langsung dilihat pada peta (Google Maps). Selain

menggunakan sistem pendukung pengambilan keputusan dan

memanfaatkan Google Maps, sistem juga dapat menyajikan informasi

penting dari setiap rumah, baik itu informasi tentang tipe rumah, harga,

luas tanah, luas bangunan, lokasi rumah, jarak tempuh menuju rumah, rute

perjalanan dan lainya. Hal ini dapat membantu pengguna baik itu

pengguna (calon pembeli dan masyarakat) dalam pencarian rumah di yang

dikelola oleh PT. Merapi Arsita Graha. Situs ini dapat menampung dan

menyimpan informasi dari seluruh rumah yang dikelola oleh PT. Merapi

Arsita Graha Yogyakarta.

Pada situs web ini terdapat dua pengguna yaitu pengguna (calon pembeli

dan masyarakat) dan administrator PT. Merapi Arsita Graha.

Administrator PT. Merapi Arsita Graha dapat mengelola informasi terkait

penjualan rumah yang akan dijual.

4.2 Planning

Planning merupakan tahap lanjutan dari tahap communication. Pada tahap ini

dirancang dokumen kebutuhan pengguna pada sistem yang akan dibangun

dalam bentuk diagram use case, diagram konteks, diagram berjenjang, dan

diagram aliran data atau Data Flow Diagram(DFD).

4.2.1 Analisis Kebutuhan Pengguna

4.2.1.1 Tabel Analisis Kebutuhan Pengguna

Tabel 4. 2 Analisis Kebutuhan Pengguna

No. Aktor Wewenang


36

1. Administrator 1. Melakukan proses login dan logout

2. Mengubah data admin

3. Melihat data admin

4. Menambah data perumahan

5. Melihat data perumahan

6. Mengubah data perumahan

7. Menghapus data perumahan

8. Menambah data rumah

9. Melihat data rumah

10. Mengubah data rumah

11. Menghapus data rumah

12. Menambah data spesifikasi

13. Melihat data spesifikasi

14. Mengubah data spesifikasi

15. Menghapus data spesifikasi

2. Pengguna

(Calon Pembeli

dan Masyarakat)

1. Melihat data perumahan

2. Melihat data rumah

3. Melihat data spesifikasi

4. Mencari rute lokasi rumah

5. Melakukan proses SPK pemilihan

rumah


37

4.2.1.2 Diagram Use Case Keseluruhan

Gambar 4. 1 Use Case Keseluruhan


38

4.2.1.3 Rincian Diagram Use Case

Gambar 4. 2 Gambar Use Case Administrator


39

Gambar 4. 3 Gambar Use Case Pengguna

4.2.1.4 Diagram Konteks

Gambar 4. 4 Diagram Konteks


40

4.2.1.5 Diagram Berjenjang

Gambar 4. 5 Diagram Berjenjang


41

4.2.1.6 Diagram Aliran Data

4.2.1.6.1 DFD Level 0 Proses 1

Gambar 4. 6 DFD Level 0 Proses 1

4.2.1.6.2 DFD Level 0 Proses 2

Gambar 4. 7 DFD Level 0 Proses 2


42

4.2.1.6.3 DFD Level 1 Proses 1.1

Gambar 4. 8 DFD Level 1 Proses 1.1




43






44






45



4.2.1.6.10 DFD Level 2 Proses 2.1.3

Gambar 4. 15 DFD Level 2 Proses 2.1.3

4.2.1.6.11 DFD Level 2 Proses 2.2.3

Gambar 4. 16 DFD Level 2 Proses 2.2.3


46

4.3 Modeling

Tahap ini menerjemahkan syarat kebutuhan kepada sebuah

desain/perancangan sistem. Pada desain sistem ini akan dirancang database

dan user interface yang akan digunakan pada sistem. Pada tahap modeling ini

digunakan pendekatan arsitektur sistem pendukung keputusan yaitu

subsistem manajemen data, subsistem manajemen model, dan subsistem antar

muka pengguna. Pada bagian manajemen data dirancang desain konseptual,

desain logikal, dan desain fisikal. Pada bagian manajemen model dirancang

kriteria dan tujuan, proses sistem pendukung keputusan serta contoh

perhitungan manual dari proses pendukung keputusan dengan menggunakan

metode Simple Additive Weighting (SAW). Dan pada bagian desain antar

muka pengguna akan dirancang user interface yang dapat membantu

pengguna dalam menggunakan sistem


47

4.3.1 Desain Manajemen Data

4.3.1.1 Desain Basisdata Konseptual

Gambar 4. 17 Entity Relationship Diagram


48

4.3.1.2 Desain Basisdata Logikal

Gambar 4. 18 Desain Basisdata Logikal


49

4.3.1.3 Desain Basisdata Fisikal

4.3.1.3.1 Tabel data_rumah

Tabel 4. 3 Tabel data_rumah

Nama Tipe Size Keterangan Key

id_rumah Varchar 20 Beirsi kode unik rumah PK

id_perumahan Varchar 20 Berisi kode unik

perumahan

FK

kavling Varchar 20 Berisi nomor kavling

rumah

type_rumah Varchar 10 Berisis tipe rumah

harga BigInt 20 Berisi harga rumah

rumah

luas_tanah Int 10 Berisi luas tanah rumah

luas_bangunan Int 10 Berisi luas bangunan

rumah

kamar_tidur Int 10 Berisi jumlah kamar

tidur rumah

kamar_mandi Int 10 Berisi jumlah kamar

mandi rumah

jumlah_ruangan Int 10 Berisi jumlah ruangan

lantai Varchar 10 Berisi jumlah lantai

rumah

garasi Varchar 100 Berisi keterangan

garasi rumah

taman Varchar 100 Berisi keterangan

taman rumah

keterangan Varchar 500 Berisi keterangan

rumah

foto_rumah Varchar 200 Berisi foto rumah


50

4.3.1.3.2 Tabel perumahan

Tabel 4. 4 Tabel perumahan


id_perumahan Varchar 20 Berisi kode unik perumahan PK

nama_perumahan Varchar 100 Berisi nama perumahan

alamat Varchar 200 Berisi alamat perumahan

latitude Double Berisi latitude perumahan

longitude Double Berisi longitude perumahan

foto_perumahan Varchar 200 Berisi foto perumahan

4.3.1.3.3 Tabel spesifikasi

Tabel 4. 5 Tabel spesifikasi


id_spesifikasi Varchar 20 Berisi kode unik spesifikasi PK

id_perumahan Varchar 20 Berisi kode unik perumahan FK

pondasi Varchar 10 Berisi nilai pondasi

kerangka Varchar 10 Berisi nilai kerangka

dinding Varchar 10 Berisi nilai dinding

atap Varchar 10 Berisi nilai atap

plafond Varchar 10 Berisi nilai plafond

kusen Varchar 10 Berisi nilai kusen

lantai Varchar 10 Berisi nilai lantai

sumber_air Varchar 10 Berisi nilai sumber air

listrik Varchar 10 Berisi nilai listrik

keamanan Varchar 10 Berisi nilai keamanan

nilai Float Berisi total nilai spesifikasi

foto_spesifikasi Varchar 200 Berisi foto spesifikasi

4.3.1.3.4 Tabel admin_perumahan

Tabel 4. 6 Tabel admin_perumahan


51


id_pemilik Varchar 20 Berisi kode unik pemilik PK

username Varchar 20 Berisi username admin

password Varchar 20 Berisi password admin

pengembang Varchar 200 Berisi nama pengembang

perumahan

nama Varchar 50 Berisi nama admin

jenis_kelamin Varchar 10 Berisi jenis kelamin admin

no_telp Varchar 12 Berisi nomor telepon admin

email Varchar 100 Berisi alamat email admin

alamat Varchar 200 Berisi alamat admin/kantor

foto_admin Varchar 200 Berisi foto admin

4.3.2 Desain Manajemen Model

Situs Web Pemilihan Rumah di Yogyakarta ini menggunakan metode

Simple Additive Weighting (SAW) untuk menghitung hasil rekomendasi

pemilihan rumah yang akan dipilih oleh pengguna (calon pembeli dan

masyarakat).

4.3.2.1 Kriteria

Penulis telah melakukan survei terlebih dahulu mengenai kriteria apa saja

yang menjadi pertimbangan dan mempengaruhi keputusan pengguna

dalam memilih rumah. Survei dilakukan dengan menggunakan kuisioner

dan disebarkan kepada 20 masyarakat. Form kuisioner penentuan kriteria

terlampir pada halaman lampiran. Hasil survei kriteria yang digunakan

untuk melakukan proses rekomendasi pemilihan rumah adalah :

1. Harga :

Kriteria harga digunakan untuk proses perhitungan menggunakan

metode SAW. Kriteria harga menggunakan satuan rupiah atau nominal

harga sesungguhnya yang ada dalam data resmi PT. Merapi Arsita Graha.


52

Berdasarkan kuisioner yang telah dibuat, harga selalu menjadi rangking

pertama dalam mencari rumah.

Kriteria harga memiliki tipe kriteria berjenis cost, karena jika rumah

semakin tinggi harganya maka akan sedikit peminat yang akan membeli

rumah tersebut.

2. Luas Tanah :

Kriteria luas tanah digunakan untuk proses perhitungan menggunakan

metode SAW. Kriteria luas tanah menggunakan satuan meter (m),

karena berdasarkan data resmi dari PT. Merapi Arsita Graha yang

menggunakan satuan meter (m) dalam mengukur luas tanah sebuah

rumah. Berdasarkan kuisioner yang telah dibuat, luas tanah menjadi salah

satu pertimbangan untuk mengetahui luas tanah sebuah rumah yang akan

dibeli.

Kriteria luas tanah memiliki tipe kriteria berjenis benefit, karena semakin

luas sebuah tanah maka akan mendapatkan tanah yang luas dan dapat

digunakan untuk pembangunan lainnya.

3. Luas Bangunan

Kriteria luas bangunan digunakan untuk proses perhitungan

menggunakan metode SAW. Kriteria luas bangunan menggunakan

satuan meter (m), karena berdasarkan data resmi dari PT. Merapi Arsita

Graha yang menggunakan satuan meter (m) dalam mengukur luas

bangunan sebuah rumah. Berdasarkan kuisioner yang telah dibuat, luas

bangunan menjadi salah satu pertimbangan untuk mengetahui luas

bangunan sebuah rumah yang akan dibeli.

Kriteria luas bangunan memiliki tipe kriteria berjenis benefit, karena

semakin luas sebuah bangunan maka akan mendapatkan jumlah ruang

yang cukup atau luas didalam bangunan tersebut.

4. Spesifikasi Rumah

Kriteria spesifikasi rumah digunakan untuk proses perhitungan

menggunakan metode SAW. Kriteria spesifikasi rumah digunakan

berdasarkan kuisioner yang telah disebrakan kepada beberapa


53

masyarakat. Data spesifikasi rumah didapat dari data resmi PT. Merapi

Arsita Graha yang mewakili pondasi, kerangka, dinding, atap, plafond,

kusen, lantai, sumber air, listrik, dan keamanan dari sebuah rumah.

Berdasarkan kuisioner yang telah dibuat, spesifikasi rumah menjadi salah

satu pertimbangan untuk mengetahui spesifikasi sebuah rumah yang akan

dibeli.

Kriteria spesifikasi rumah memiliki tipe kriteria berjenis benefit, karena

semakin baik spesifikasi bangunan sebuah rumah maka bangunan rumah

tersebut tahan lama dan kokoh.

5. Jarak

Kriteria jarak digunakan untuk proses perhitungan menggunakan metode

SAW. Kriteria jarak merupakan pemanfaatan layanan Distance Matrix

dari Google Maps API guna menghitung jarak dari posisi awal pengguna

(current position) ke lokasi rumah yang diinginkan. Satuan yang

digunakan untuk kriteria jarak adalah kilometer (km).

.Kriteria jarak memiliki tipe kriteria berjenis cost, karena jika jarak

rumah semakin jauh dari posisi awal (current position) maka akan

membuat pelanggan ragu untuk menuju lokasi rumah.

4.3.2.2 Proses Sistem Pendukung Keputusan

4.3.2.2.1 Proses Pengambilan Keputusan

Pada sistem pengambilan keputusan pemilihan rumah ini terdapat empat

proses utama yaitu data alternatif, data kriteria, perhitungan, dan

perangkingan. Proses dimulai dengan langkah awal yaitu penggunan

wajib menyalakan/mengaktifkan GPS pada gadget yang digunakan,

pengguna memilih perumahan dan rumah yang diminati, langkah

berikutnya pengguna akan mendapatkan jarak tempuh dari posisi awal

GPS ke lokasi rumah yang dibandingkan. Setelah mendapatkan jarak

tempuh, kemudian memproses semua kriteria yang digunakan untuk

dikelompokkan berdasarkan kelompok rumus yang sesuai dengan

kriteria tersebut. Kelompok kriteria tersebut diantaranya kelompok


54

kriteria biaya (cost) yaitu harga dan jarak. kelompok kriteria keuntungan

(benefit) yaitu luas tanah, luas bangunan dan spesifikasi rumah. Disini

kelompok kriteria biaya (cost) menggunakan rumus min, dikelompok ini

nilai terkecil pada kriteria adalah nilai yang terbaik. Sedangkan

keuntungan(benefit) menggunakan rumus max, dikelompok ini nilai

terbesar pada kriteria adalah yang terbaik. Setelah itu dilakukan

perhitungan nilai setiap alternatif berdasarkan kelompok rumus yang

telah ditentukan. Hasil dari perhitungan ini yaitu berupa matriks

ternormalisasi. Kemudian pengguna memasukkan bobot kepentingan

dari setiap kriteria yang ada. Setelah memasukkan bobot kepentingan

dari setiap kriteria, maka akan dilakukan proses perhitungan. Pada tahap

perangkingan, dilakukan penyusunan peringkat (ranking) yang

didasarkan pada hasil perkalian matriks ternormalisasi dengan bobot

kepentingan yang telah dimasukkan pengguna. Berikut ini adalah proses-

proses pendukung keputusan :


55

Gambar 4. 19 Proses Pengambilan Keputusan

4.3.2.3 Contoh Perhitungan Manual Metode SAW

Contoh proses perhitungan manual sistem pendukung keputusan

menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yaitu dengan

cara pengguna mengaktifkan GPS terlebih dahulu pada gadget yang

digunakan, kemudian menyeleksi perumahan dan rumah yang ingin

dibandingkan. Setelah itu pengguna mendapatkan lokasi awal (current

position) GPS, hal ini dilakukan untuk mendapatkan jarak tempuh antara


56

lokasi awal dengan rumah yang telah dipilih. Nilai jarak ini akan

digunakan sebagai nilai kriteria jarak dalam proses perhitungan.

Kemudian pengguna memasukkan bobot kepentingan sesuai kriteria yang

ada. Setelah itu dilakukan perhitungan dan pengguna akan mendapatkan

hasil rekomendasi rumah terbaik yang telah dibandingkan. Berikut adalah

2 contoh perhitungan manual proses pendukung keputusan :

Contoh 1 :

Pengguna ingin membandingkan rumah pada satu perumahan yang

dikelola PT. Merapi Arsita Graha. Pengguna memilih 5 rumah yang ingin

dibandingkan yaitu rumah kavling A6, A8, B11, B1, dan A15. Lokasi awal

yang digunakan adalah current position GPS gadget yang digunakan.

Kemudian pengguna memberikan bobot kepentingan pada setiap kriteria

dengan nilai : harga , luas tanah, luas bangunan, spesifikasi rumah, jarak.

Langkah – langkah perhitungan manual sebagai berikut :

1. Pengguna memilih perumahan dan rumah yang diminati untuk

kemudian dibandingkan.

Tabel 4. 7 Alternatif Pilihan (1)

Perumahan Alternatif

Kuantan Town House Giwangan A6


Kuantan Town House Giwangan B11



2. Pengguna mendapatkan lokasi awal untuk mendapatkan jarak tempuh

ke perumahan dan rumah yang dibandingkan. Setelah mendapatkan

jarak maka semua nilai alternatif pada setiap kriteria sudah tersedia.


57

Tabel 4. 8 Nilai Alternatif Kriteria (1)

alternatif

Kriteria

harga

luas

tanah

luas

bangunan

spesifikasi

rumah jarak

A6 865000000 60 62 2,7 8,876

A8 873000000 61 62 2,7 8,876

B11 873000000 61 62 2,7 8,876

B1 1062000000 74 75 2,7 8,876

A15 1072000000 77 75 2,7 8,876

3. Pengguna Memberikan nilai bobot

Tabel 4. 9 Bobot Kepentingan (1)

Kriteria Bobot

Harga 20%

Luas Tanah 25%

Luas Bangunan 20%

Spesifikasi Rumah 25%

Jarak 10%

4. Normalisasi Kriteria

a. Normalisai kriteria harga

rij = 𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗

𝑥𝑖𝑗

Tabel 4. 10 Normalisasi Kriteria Harga

Alternatif Kriteria

Harga

A6 865000000


58

A8 873000000

B11 873000000

B1 1062000000

A15 1072000000

R11 = 865000000/865000000 = 1

R21 = 865000000/873000000 = 0,990836197

R31 = 865000000/873000000 = 0,990836197

R41 = 865000000/1062000000= 0,814500942

R51 = 865000000/1072000000= 0,806902985

b. Normalisasi kriteria luas tanah

rij = 𝑥𝑖𝑗

𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗

Tabel 4. 11 Normalisasi Kriteria Luas Tanah

Alternatif Kriteria

Luas Tanah

A6 60

A8 61

B11 61

B1 74

A15 77

R12 = 60/77 = 0,779220779

R22 =61/77 = 0,792207792

R32 = 61/77 = 0,792207792


59

R42 = 74/77 = 0 961038961

R52 = 77/77 = 1

c. Normalisasi kriteria luas bangunan

rij = 𝑥𝑖𝑗


Tabel 4. 12 Normalisasi Kriteria Luas Bangunan

Alternatif Kriteria

Luas Bangunan

A6 62

A8 62

B11 62

B1 75

A15 75

R13 = 62/75 = 0,826666667

R23 =62/75 = 0,826666667

R33 = 62/75 = 0,826666667

R43 = 75/75 = 1

R53 = 75/75 = 1

d. Normalisasi kriteria spesifikasi rumah

rij = 𝑥𝑖𝑗


Tabel 4. 13 Normalisasi Kriteria Spesifikasi Rumah

Alternatif Kriteria

Spesifikasi Rumah


60

A6 2,7

A8 2,7

B11 2,7

B1 2,7

A15 2,7

R14 = 2,7/2,7 = 1

R24 = 2,7/2,7 = 1

R34 = 2,7/2,7 = 1

R44 = 2,7/2,7 = 1

R54 = 2,7/2,7 = 1

e. Normalisasi kriteria jarak


𝑥𝑖𝑗

Tabel 4. 14 Normalisasi Kriteria Jarak

Alternatif Kriteria

Jarak

A6 8,876

A8 8,876

B11 8,876

B1 8,876

A15 8,876

R15 = 8,876/8,876 = 1


61

R25 = 8,876/8,876 = 1

R35 = 8,876/8,876 = 1

R45 = 8,876/8,876 = 1

R55 = 8,876/8,876 = 1

f. Matriks ternormalisasi

g. Proses perangkingan dengan menggunakan bobot kepentingan

yang telah diberikan oleh pengguna :

w = [0.20 0.25 0.20 0.25 0.10]

h. Hasil perhitungan

Rumus yang digunakan :

V1 = ( ( 1 * 0.20 ) + ( 0,779220779 * 0.25 ) + ( 0,826666667 *

0.20 ) + ( 1 * 0.25 ) + ( 1 * 0.10 ) ) = 0,910138528

V2 = ( ( 0,990836197 * 0.20 ) + (0,792207792 * 0.25 ) +

(0,826666667 * 0.20 ) + ( 1 * 0.25 ) + ( 1 * 0.10 ) ) =

0,911552521

V3 = ( ( 0,990836197 * 0.20 ) + (0,792207792 * 0.25 ) +

(0,826666667 * 0.20 ) + ( 1 * 0.25 ) + ( 1 * 0.10 ) ) =

0,911552521

V4 = ( ( 0,814500942 * 0.20 ) + ( 0,961038961 * 0.25 ) + ( 1 *

0.20 ) + ( 1 * 0.25 ) + ( 1 * 0.10 ) ) = 0,953159929


62

V5 = ( (0,806902985 * 0.20 ) + ( 1 * 0.25 ) + ( 1 * 0.20 ) + ( 1 *

0.25 ) + ( 1 * 0.10 ) ) = 0,961380597

Tabel 4. 15 Hasil Rekomendasi Rumah

Kavling Skor

A6 0,910138528

A8 0,911552521

B11 0,911552521

B1 0,953159929

A15 0,961380597

Hasil perangkingan skor terbesar :

Tabel 4. 16 Hasil Perangkingan

Kavling Rangking

A15 1

B11 2

B1 3

A8 4

A6 5

Contoh 2 :

Pengguna ingin membandingkan rumah pada satu perumahan yang

dikelola PT. Merapi Arsita Graha. Pengguna memilih 5 rumah yang ingin

dibandingkan yaitu rumah kavling F3, B3, C1, F10 dan B1. Lokasi awal

yang digunakan adalah current position GPS gadget yang digunakan.

Kemudian pengguna memberikan bobot kepentingan pada setiap kriteria

dengan nilai : harga , luas tanah, luas bangunan, spesifikasi rumah, jarak.

Langkah – langkah perhitungan manual sebagai berikut :


63

5. Pengguna memilih perumahan dan rumah yang diminati untuk

kemudian dibandingkan.

Tabel 4. 17 Alternatif Pilihan (2)

Perumahan Alternatif

Kuantan Regency Nogotirto F3

Sekar Bakung Residence B3

Kuantan Regency Nogotirto C1

Kuantan Regency Sorogenen F10


6. Pengguna mendapatkan lokasi awal untuk mendapatkan jarak tempuh

ke perumahan dan rumah yang dibandingkan. Setelah mendapatkan

jarak maka semua nilai alternatif pada setiap kriteria sudah tersedia.

Tabel 4. 18 Nilai Alternatif Kriteria (2)

alternatif

Kriteria

harga

luas

tanah

luas

bangunan

spesifikasi

rumah jarak

F3 1580000000 127 85 2,7 8,034

B3 1234000000 166 85 2,4 12,407

C1 1729000000 143 85 2,7 8,034

F10 1321000000 114 84 2,6 8,308

B1 1062000000 74 75 2,7 8,877


64

7. Pengguna Memberikan nilai bobot

Tabel 4. 19 Bobot Kepentingan (2)

Kriteria Bobot

Harga 20%

Luas Tanah 25%

Luas Bangunan 30%


Jarak 10%


i. Normalisai kriteria harga


𝑥𝑖𝑗


Alternatif Kriteria

Harga

F3 1580000000

B3 1234000000

C1 1729000000

F10 1321000000

B1 1062000000

R11 = 1062000000/1580000000= 0,672151899

R21 = 1062000000/1234000000= 0,860615883

R31 = 1062000000/1729000000= 0,614227877

R41 = 1062000000/1321000000= 0,803936412

R51 = 1062000000/1062000000= 1


65

j. Normalisasi kriteria luas tanah

rij = 𝑥𝑖𝑗



Alternatif Kriteria

Luas Tanah

F3 127

B3 166

C1 143

F10 114

B1 74

R12 = 127/166= 0,765060241

R22 = 166/166= 1

R32 = 143/166= 0,861445783

R42 = 114/166= 0,686746988

R52 = 74/166 = 0,445783133

k. Normalisasi kriteria luas bangunan

rij = 𝑥𝑖𝑗



Alternatif Kriteria

Luas Bangunan

F3 85

B3 85

C1 85

F10 84


66

B1 75

R13 = 85/85= 1

R23 = 85/85= 1

R33 = 85/85= 1

R43 = 84/85= 0,988235294

R53 = 75/85= 0,882352941

l. Normalisasi kriteria spesifikasi rumah

rij = 𝑥𝑖𝑗



Alternatif Kriteria

Spesifikasi Rumah

F3 2,7

B3 2,4

C1 2,7

F10 2,6

B1 2,7

R14 = 2,7/2,7 = 1

R24 = 2,4/2,7 = 0,888888889

R34 = 2,7/2,7 = 1

R44 = 2,6/2,7 = 0,962962963

R54 = 2,7/2,7 = 1

m. Normalisasi kriteria jarak


𝑥𝑖𝑗


67


Alternatif Kriteria

Jarak

F3 8,034

B3 12,407

C1 8,034

F10 8,308

B1 8,877

R15 = 8,034/8,034 = 1

R25 = 8,034 /12,407= 0,64751653

R35 = 8,034/8,034 = 1

R45 = 8,034/8,308 = 0,96702324

R55 = 8,034/8,877 = 0,90498749

n. Matriks ternormalisasi

o. Proses perangkingan dengan menggunakan bobot kepentingan

yang telah diberikan oleh pengguna :

w = [0.20 0.25 0.30 0.15 0.10]

p. Hasil perhitungan



68

V1 = ( ( 0,672151899 * 0.20 ) + ( 0,765060241 * 0.25 ) + ( 1 *

0.30 ) + ( 1 * 0.15 ) + ( 1 * 0.10 ) ) = 0,87569544

V2 = ( ( 0,860615883 * 0.20 ) + ( 1 * 0.25 ) + ( 1 * 0.30 ) + (

0,888888889 * 0.15 ) + ( 0,64751653 * 0.10 ) ) = 0,920208163

V3 = ( ( 0,614227877* 0.20 ) + ( 0,861445783* 0.25 ) + ( 1 *

0.30 ) + ( 1 * 0.15 ) + ( 1 * 0.10 ) ) = 0,888207021

V4 = ( ( 0,803936412 * 0.20 ) + ( 0,686746988 * 0.25 ) + (

0,988235294 * 0.30 ) + ( 0,962962963 * 0.15 ) + ( 0,96702324 *

0.10 ) ) = 0,870091386

V5 = ( (1 * 0.20 ) + ( 0,445783133 * 0.25 ) + ( 0,882352941 *

0.30 ) + ( 1 * 0.15 ) + ( 0,90498749 * 0.10 ) ) = 0,816650414


Kavling Skor

F3 0,87569544

B3 0,920208163

C1 0,888207021

F10 0,870091386

B1 0,816650414


Tabel 4. 26 Hasil Perangkaingan

Kavling Rangking

B3 1

C1 2

F3 3

F10 4


69

B1 5

4.3.3 Desain Antar Muka

4.3.3.1 Desain Halaman Utama Pengguna

Gambar 4. 20 Desain Halaman Utama Pengguna


70

4.3.3.1.1 Desain Halaman Daftar Perumahan

Gambar 4. 21 Desain Halaman Daftar Perumahan

4.3.3.1.2 Halaman Lihat Data Perumahan

Gambar 4. 22 Hlaman Lihat Data Perumahan


71

4.3.3.1.3 Halaman Lihat Daftar Data Rumah

Gambar 4. 23 Daftar Data Rumah

4.3.3.1.4 Halaman Lihat Data Rumah

Gambar 4. 24 Halaman Lihat Data Rumah


72

4.3.3.1.5 Halaman Lihat Data Spesifikasi

Gambar 4. 25 Halaman Lihat Data Spesifikasi

4.3.3.1.6 Halaman SPK Filter Pemilihan Rumah

Gambar 4. 26 Halaman Filter Pemilihan Rumah


73

4.3.3.1.7 Halaman Pencarian Spesifik Rumah

Gambar 4. 27 Halaman Pencarian Spesifik Rumah

4.3.3.1.8 Halaman Hasil Pencarian Spesifik Rumah

Gambar 4. 28 Halaman Hasil Pencarian Rumah


74

4.3.3.1.9 Halaman SPK Hitung Jarak Rumah

Gambar 4. 29 Halaman SPK Hitung Jarak Rumah

4.3.3.1.10 Halaman SPK Masukan Bobot Rumah

Gambar 4. 30 Halaman SPK Masukan Bobot Rumah


75

4.3.3.1.11 Halaman SPK Lihat Rekomendasi Rumah

Gambar 4. 31 Halaman SPK Lihat Rekomendasi Rumah


76

4.3.3.1.12 Halaman SPK Perhitungan

Gambar 4. 32 Halaman Lihat SPK Perhitungan


77

4.3.3.1.13 Halaman Lihat Rute Rumah

Gambar 4. 33 Halaman Lihat Rute Rumah

4.3.3.1.14 Halaman Lihat Rute Perumahan

Gambar 4. 34 Halaman Lihat Rute Perumahan


78

4.3.3.1.15 Halaman Lihat Kontak Admin

Gambar 4. 35 Halaman Lihat Kontak Admin

4.3.3.1.16 Halaman Masuk Administrator

Gambar 4. 36 Halaman Masuk Administrator


79

4.3.3.2 Desain Halaman Utama Administrator

Gambar 4. 37 Halaman Utama Administrator

4.3.3.2.1 Halaman Kelola Perumahan

Gambar 4. 38 Halaman Kelola Perumahan


80


Gambar 4. 39 Halaman Lihat Data Perumahan

4.3.3.2.3 Halaman Ubah Data Perumahan

Gambar 4. 40 Halaman Ubah Data Perumahan


81

4.3.3.2.4 Halaman Daftar Data Rumah

Gambar 4. 41 Halaman Daftar Data Rumah




82

4.3.3.2.6 Halaman Ubah Data Rumah

Gambar 4. 43 Halaman Ubah Data Rumah


83

4.3.3.2.7 Halaman Tambah Data Rumah

Gambar 4. 44 Halaman Tambah Data Rumah


84

4.3.3.2.8 Halaman Tambah Data Perumahan

Gambar 4. 45 Halaman Tambah Data Perumahan

4.3.3.2.9 Halaman Kelola Spesifikasi

Gambar 4. 46 Halaman kelola Spesifikasi


85

4.3.3.2.10 Halaman lihat Data Spesifikasi



86

4.3.3.2.11 Halaman Ubah Data Spesifikasi

Gambar 4. 48 Halaman Ubah Data Spesifikasi


87

4.3.3.2.12 Halaman Tambah Data Spesifikasi

Gambar 4. 49 Halaman Tambah Data Spesifikasi


88

4.3.3.2.13 Halaman Lihat Data Administrator

Gambar 4. 50 Halaman Lihat Data Administrator

4.3.3.2.14 Halaman Ubah Data Administrator

Gambar 4. 51 Halaman Ubah Data Admin


89






90

BAB V

IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Construction

Pada langkah ini akan dilakukan proses implementasi desain sistem

dengan pendekatan arsitektur sistem pendukung keputusan(implementasi

manajemen data, implementasi manajemen model dan implementasi

manajemen dialog (antar muka), dan masuk ke proses coding yang

menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data yang digunakan

adalah MySQL.

5.1.1 Implementasi Manajemen Data

Pada tahap ini dilakukan pembangunan basis data menggunakan MySQL

untuk menunjang sistem yang akan dibangun. Manajemen data yang

digunakan dalam sistem ini adalah basis data dengan nama “perumahan”

yang terdiri dari tabel-tabel yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya.

Berikut ini adalah query yang digunakan untuk membuat database pada

“Situs Pemilihan Rumah Berbasis Web Menggunakan Metode Simple

Additive Weighting Memanfaatkan Google Maps API” beserta tabel-

tabel didalamnya :


91

Tabel 5. 1 Tabel admin_perumahan

CREATE TABLE àdmin_perumahan` (

ìd_pemilik` varchar(20) NOT NULL,

ùsername` varchar(20) NOT NULL,

`password` varchar(20) NOT NULL,

`pengembang` varchar(200) NOT NULL,

`nama` varchar(50) NOT NULL,

`jenis_kelamin` varchar(10) NOT NULL,

`no_telp` varchar(12) NOT NULL,

èmail` varchar(100) NOT NULL,

àlamat` varchar(200) NOT NULL,

`foto_admin` varchar(200) NOT NULL

)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

ALTER TABLE àdmin_pemilik`

ADD PRIMARY KEY (ìd_pemilik`);

Tabel 5. 2 Tabel data_rumah

CREATE TABLE `data_rumah` (

ìd_rumah` varchar(20) NOT NULL,

ìd_perumahan` varchar(20) NOT NULL,

`kavling` varchar(20) NOT NULL,

`type_rumah` varchar(10) NOT NULL,

`harga` bigint(20) NOT NULL,

`luas_tanah` int(10) NOT NULL,

`luas_bangunan` int(10) NOT NULL,

`kamar_tidur` int(10) NOT NULL,

`kamar_mandi` int(10) NOT NULL,

`jumlah_ruangan` int(10) NOT NULL,

`lantai` varchar(10) NOT NULL,

`garasi` varchar(100) NOT NULL,

`taman` varchar(100) NOT NULL,

`keterangan` varchar(500) NOT NULL,

`foto_rumah` varchar(200) NOT NULL

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

ALTER TABLE `data_rumah`

ADD PRIMARY KEY (ìd_rumah`),

ADD KEY ìd_perumahan` (ìd_perumahan`);


92

Tabel 5. 3 Tabel perumahan

CREATE TABLE `perumahan` (


`nama_perumahan` varchar(100) NOT NULL,

àlamat` varchar(200) NOT NULL,

`latitude` double DEFAULT NULL,

`longitude` double NOT NULL,

`foto_perumahan` varchar(200) NOT NULL


ALTER TABLE `perumahan`

ADD PRIMARY KEY (ìd_perumahan`);

Tabel 5. 4 Tabel spesifikasi

CREATE TABLE `spesifikasi` (

ìd_spesifikasi` varchar(20) NOT NULL,


`pondasi` varchar(10) NOT NULL,

`kerangka` varchar(10) NOT NULL,

`dinding` varchar(10) NOT NULL,

àtap` varchar(10) NOT NULL,

`plafond` varchar(10) NOT NULL,

`kusen` varchar(10) NOT NULL,

`lantai` varchar(10) NOT NULL,

`sumber_air` varchar(10) NOT NULL,

`listrik` varchar(10) NOT NULL,

`keamanan` varchar(10) NOT NULL,

`nilai` float NOT NULL,

`foto_spesifikasi` varchar(200) NOT NULL


ALTER TABLE `spesifikasi`

ADD PRIMARY KEY (ìd_spesifikasi`),

ADD KEY ìd_perumahan` (ìd_perumahan`);


93

5.1.2 Implementasi Manajemen Model

5.1.2.1 Halaman Pengguna

5.1.2.1.1 Halaman Utama Pengguna

Halaman ini merupakan tampilan halaman utama pengguna. Pengguna

dapat melihat daftar perumahan pada menu “Daftar Perumahan”, untuk

melakukan proses pemilihan rumah pada menu “SPK Pemilihan

Rumah”, untuk melihat kontak administrator penggunaan dapat melihat

pada menu “Kontak”, dan untuk Administrator dapat melakukan login

akun pada menu “Masuk”.

Gambar 5. 1 Halaman Utama Pengguna

5.1.2.1.2 Halaman Lihat Semua Perumahan

Halaman ini merupakan tampilan halaman lihat semua perumahan.

Pengguna dapat melihat semua data perumahan yang berisi foto

perumahan, nama perumahan serta dapat melihat detail perumahan pada

tombol Lihat Data Perumahan. Pengguna dapat melihat daftar rumah

pada setiap perumahan pada tombol “Daftar Rumah”.


94

Gambar 5. 2 Halaman Lihat Semua Perumahan


Halaman ini merupakan tampilan halaman lihat data perumahan.

Pengguna dapat melihat rincian data perumahan dan Peta Lokasi.

Pengguna dapat melihat rute menuju lokasi perumahan pada tombol

“Rute Perumahan”. Pengguna dapat kembali ke halaman Lihat Semua

Perumahan pada tombol “Kembali”.



95


Halaman ini merupakan tampilan halaman lihat rute perumahan. Pengguna

dapat melihat rincian rute yang harus dilalui agar dapat menuju Lokasi

perumahan.


Berikut adalah source code untuk Lihat Rute Perumahan :

function initialize() {

var mapOptions = {

zoom: 13,

center: new google.maps.LatLng(-7.8, 110.3666667),

mapTypeId: google.maps.MapTypeId.NORMAL

};

map=newgoogle.maps.Map(document.getElementById('map'), mapOptions);

directionsService = new google.maps.DirectionsService;

directionsDisplay = new google.maps.DirectionsRenderer({

map: map,

panel: document.getElementById('right-panel')

});

directionsDisplay.addListener('directions_changed', function() {

computeTotalDistance(directionsDisplay.getDirections());

});

var infoWindow = new google.maps.InfoWindow({map: map});

if (navigator.geolocation) {

navigator.geolocation.getCurrentPosition(function(position) {

pos = {

lat: position.coords.latitude,

lng: position.coords.longitude


96

};

infoWindow.setPosition(pos);

infoWindow.setContent('Posisi Anda');

map.setCenter(pos);

getdatapoint();

}, function() {

handleLocationError(true, infoWindow, map.getCenter());

});

} else {

handleLocationError(false, infoWindow, map.getCenter());

}

}

function displayRoute(laOrigin, loOrigin, laDestination, loDestination, service,

display) {

var origin = {lat: laOrigin, lng: loOrigin};

var destination = {lat: laDestination, lng: loDestination};

service.route({

origin: origin,

destination: destination,

travelMode: 'DRIVING',

avoidTolls: true

}, function(response, status) {

if (status === 'OK') {

display.setDirections(response);

} else {

alert('Could not display directions due to: ' + status);

}

});

}

function computeTotalDistance(result) {

var total = 0;

var myroute = result.routes[0];

for (var i = 0; i < myroute.legs.length; i++) {

total += myroute.legs[i].distance.value;

}

total = total / 1000;

document.getElementById('total').innerHTML = total + ' km';

}

function getDistanceFromLatLonInKm(lat1,lon1,lat2,lon2) {

var R = 6371; // Radius of the earth in km

var dLat = deg2rad(lat2-lat1); // deg2rad below

var dLon = deg2rad(lon2-lon1);

var a =

Math.sin(dLat/2) * Math.sin(dLat/2) +

Math.cos(deg2rad(lat1)) * Math.cos(deg2rad(lat2)) *

Math.sin(dLon/2) * Math.sin(dLon/2)

;

var c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1-a));

var d = R * c; // Distance in km

return d;


97

}

function deg2rad(deg) {

return deg * (Math.PI/180)

}

function createMarker(latlng,name,info) {

var marker = new google.maps.Marker({

position: latlng,

map: map,

title: name

});

marker.myname = name;

gmarkers.push(marker);

google.maps.event.addListener(marker, 'click', function() {

infowindow.setContent(info);

infowindow.open(map,marker);

});

}

function setWindow(mrk, ht)

{

google.maps.event.addListener(mrk, 'click', function() {

infowindow.setContent(ht);

infowindow.open(map, mrk);

});

}

google.maps.event.addDomListener(window, 'load', initialize);


Halaman ini merupakan tampilan halaman lihat daftar semua rumah pada

setiap perumahan. Pengguna dapat melihat detail rumah pada tombol

“Lihat Data Rumah”. Pengguna dapat melihat data spesifikasi pada

tombol “Lihat Data Spesifikasi”.


98



Halaman ini merupakan tampilan halaman lihat data rumah. Pengguna

dapat melihat rincian data rumah dan Peta Lokasi. Pengguna dapat

melihat rute menuju lokasi rumah pada tombol “Rute Rumah”. Pengguna

dapat kembali ke halaman daftar data rumah pada tombol “Kembali”


99



Halaman ini merupakan tampilan halaman lihat rute rumah. Pengguna


rumah.


100


Berikut adalah source code untuk Lihat Rute Rumah :


var mapOptions = {

zoom: 13,



};




map: map,


});



});




pos = {



};



map.setCenter(pos);

getdatapoint();

}, function() {


});


101

} else {


}

}


display) {



service.route({

origin: origin,



avoidTolls: true




} else {


}

});

}


var total = 0;




}



}





var a =




;



return d;

}



}



position: latlng,

map: map,


102

title: name

});






});

}


{




});

}


5.1.2.1.8 Halaman Lihat Data Spesifikiasi

Halaman ini merupakan tampilan halaman lihat data spesifikasi.

Pengguna dapat melihat rincian data spesifikasi. Pengguna dapat kembali

ke halaman Daftar Data Rumah pada tombol “Kembali”.


103

Gambar 5. 8 Halaman Lihat Data Spesifikasi Rumah


Halaman ini merupakan tampilan halaman lihat data profil. Pengguna

dapat melihat rincian data profil Administrator.


104


5.1.2.2 Halaman Login Administrator

Halaman ini merupakan halaman form login administrator PT. Merapi

Arsita Graha. Administrator memasukkan username dan password.


105

Gambar 5. 10 Halaman Login Administrator

Berikut adalah source code untuk login administrator pemilihan rumah:

if($_POST){

include_once '../model/login.php';

$login = new Login($db);

$login->userid = $_POST['username'];

$login->passid = ($_POST['password']);

if($login->login()){

echo "<script>alert('Selamat Datang ".$_SESSION['nama']."') </script>";

echo

"<script>location.href='../../AdminRumah/view/HomeAdminRumah.php?p1=true'</scr

ipt>";

}

else{

echo "<script>alert('Gagal Login')</script>";

}

}

5.1.2.3 Halaman Administrator

5.1.2.3.1 Halaman Utama Administrator

Halaman ini merupakan halaman beranda administrator.

Administrator dapat mengelola data perumahan, data rumah dan

spesifikasi rumah.


106

Gambar 5. 11 Halaman Utama Administrator

5.1.2.3.2 Halaman Kelola Perumahan

Halaman ini merupakan tampilan halaman lihat semua perumahan.

Administrator dapat melihat semua data perumahan yang berisi foto

perumahan, id perumahan, nama perumahan serta dapat melihat detail

perumahan pada tombol Lihat Data Perumahan. Administrator dapat

mengubah data perumahan pada tombol Ubah Data Perumahan,

kemudian administrator dapat melihat daftar rumah pada setiap

perumahan pada tombol “Daftar Rumah”, dan administrator dapat

menambah data rumah pada tombol “Tambah Data Rumah”, untuk

menghapus data perumahan pada tombol Hapus Data perumahan.


107

Gambar 5. 12 Halaman Kelola Perumahan


Halaman ini merupakan tampilan halaman lihat data perumahan.

Administrator dapat melihat rincian data perumahan dan Peta Lokasi.

Administrator dapat melihat rute menuju lokasi perumahan pada tombol

“Rute Perumahan”. Administrator dapat kembali ke halaman Lihat

Semua Perumahan pada tombol “Kembali”.



108


Halaman ini merupakan tampilan halaman lihat rute perumahan.

Administrator dapat melihat rincian rute yang harus dilalui agar dapat

menuju Lokasi perumahan.




var mapOptions = {

zoom: 13,



};




map: map,


});



});




pos = {



};


109



map.setCenter(pos);

getdatapoint();

}, function() {


});

} else {


}

}


display) {



service.route({

origin: origin,



avoidTolls: true




} else {


}

});

}


var total = 0;




}



}





var a =




;



return d;

}


110



}



position: latlng,

map: map,

title: name

});






});

}


{




});

}


5.1.2.3.5 Halaman Ubah Data Perumahan

Halaman ini merupakan tampilan halaman ubah data perumahan.

Administrator dapat mengubah data perumahan. Administrator dapat

meyimpan hasil perubahan pada tombol “Ubah”.


111

Gambar 5. 15 Halaman Ubah Data Perumahan

5.1.2.3.6 Halaman Tambah Data Perumahan

Halaman ini merupakan tampilan halaman tambah data perumahan.

Administrator mengisi data rumah dan Peta Lokasi. Administrator dapat

meyimpan data rumah pada tombol “Tambah”.


112

Gambar 5. 16 Halaman Tambah Data Perumahan

5.1.2.3.7 Halaman Hapus Data Perumahan

Administrator dapat menghapus data perumahan pada tombol Hapus

Data Perumahan yang berada pada halaman Lihat Semua Perumahan.


113

Gambar 5. 17 Halaman Hapus Data Perumahan


Halaman ini merupakan tampilan halaman lihat daftar semua rumah pada

setiap perumahan. Administrator dapat melihat detail rumah pada tombol

“Lihat Data Rumah”. Administrator dapat mengubah data rumah pada

tombol “Ubah Data Rumah”, untuk menghapus data rumah pada tombol

“Hapus Data Rumah”.



114


Halaman ini merupakan tampilan halaman lihat data rumah.

Administrator dapat melihat rincian data rumah dan Peta Lokasi.

Administrator dapat melihat rute menuju lokasi rumah pada tombol

“Rute Rumah”. Administrator dapat kembali ke halaman daftar data

rumah pada tombol “Kembali”.



115


Halaman ini merupakan tampilan halaman lihat rute rumah. Administrator


rumah.




var mapOptions = {

zoom: 13,



};




map: map,


});



});




pos = {




116

};



map.setCenter(pos);

getdatapoint();

}, function() {


});

} else {


}

}


display) {



service.route({

origin: origin,



avoidTolls: true




} else {


}

});

}


var total = 0;




}



}





var a =




;



return d;


117

}



}



position: latlng,

map: map,

title: name

});






});

}


{




});

}


5.1.2.3.11 Halaman Ubah Data Rumah

Halaman ini merupakan tampilan halaman ubah data rumah.

Administrator dapat mengubah data rumah. Administrator dapat



118

Gambar 5. 21 Halaman Ubah Data Rumah

5.1.2.3.12 Halaman Tambah Data Rumah

Halaman ini merupakan tampilan halaman tambah data rumah.

Administrator mengisi data rumah . Administrator dapat meyimpan data

rumah pada tombol “Tambah”.


119

Gambar 5. 22 Halaman Tambah Data Rumah

5.1.2.3.13 Halaman Hapus Data Rumah

Administrator dapat menghapus data rumah pada tombol Hapus Data

Rumah yang berada pada halaman Daftar Data Rumah.


120

Gambar 5. 23 Halaman Hapus Data Rumah

5.1.2.3.14 Halaman Kelola Spesifikasi

Halaman ini merupakan tampilan halaman lihat semua spesifikasi.

Administrator dapat melihat semua data spesifikasi perumahan yang

berisi foto spesifikasi, id spesifikasi, nama perumahan serta dapat

melihat detail spesifikasi pada tombol Lihat Data Spesifikasi.

Administrator dapat mengubah data spesifikasi pada tombol Ubah Data

Spesifikasi, untuk menghapus data spesifikasi pada tombol Hapus Data

Spesifikasi.


121

Gambar 5. 24 Halaman Kelola Spesifikasi

5.1.2.3.15 Halaman Lihat Data spesifikasi

Halaman ini merupakan tampilan halaman lihat data spesifikasi.

Administrator dapat melihat rincian data spesifikasi. Administrator dapat

kembali ke halaman Lihat Semua Spesifikasi pada tombol “Kembali”.


122


5.1.2.3.16 Halaman Ubah Data Spesifikasi

Halaman ini merupakan tampilan halaman ubah data spesifikasi.

Administrator dapat mengubah data spesifikasi. Administrator dapat



123

Gambar 5. 26 Halaman Ubah Data Spesifikasi

5.1.2.3.17 Halaman Tambah Data Spesifikasi

Halaman ini merupakan tampilan halaman tambah data spesifikasi.

Administrator mengisi data spesifikasi . Administrator dapat meyimpan

data spesifikasi pada tombol “Tambah”.


124

Gambar 5. 27 Halaman Tambah Data Spesifikasi

5.1.2.3.18 Halaman Hapus Data Spesifikasi

Administrator dapat menghapus data spesifikasi pada tombol Hapus

Data Spesifikasi yang berada pada halaman Lihat Semua Spesifikasi.


125

Gambar 5. 28 Halaman Hapus Data Spesifikasi


Halaman ini merupakan tampilan halaman lihat data profil.

Administrator dapat melihat rincian data profil. Administrator dapat

mengubah data profil pada tombol “Ubah”.


126


5.1.2.3.20 Halaman Ubah Data Administrator

Halaman ini merupakan tampilan halaman ubah data profil.

Administrator dapat mengubah data profil. Administrator dapat



127

Gambar 5. 30 Halaman Ubah Data Administrator

5.1.2.4 Halaman SPK Pemilihan Rumah

5.1.2.4.1 Halaman Pilih Rumah

Halaman ini merupakan tampilan halaman utama pemilihan rumah.

Pengguna dapat memilih rumah yang ingin dibandingkan. Kemudian

pengguna dapat mencari rumah dengan spesifik berdasarkan harga, luas

tanah, luas bangunan pada tombol “Pencarian Spesifik”. Pengguna

memilih rumah dengan cara memberikan centang pada kolom yang telah

disediakan kemudian klik pada tombol “Proses”.


128

Gambar 5. 31 Halaman Pilih Rumah

5.1.2.4.2 Halaman Pencarian Spesifik Rumah

Halaman ini merupakan tampilan halaman pencarian spesifik rumah.

Pengguna memasukkan nilai rentang harga, rentang luas tanah, rentang

luas bangunan yang diinginkan. Kemudian Pengguna dapat

mendapatkan hasil pencarian rumah pada tombol “Cari”.


129

Gambar 5. 32 Halaman Pencarian Spesifik

Berikut adalah source code untuk Pencarian Spesifik :

var harga = document.getElementById('harga');

noUiSlider.create(harga, {

start: [400000000, 3000000000],

connect: true,

step: 50000000,

range: {

'min': 400000000,

'max': 3000000000

}

});

var minharga = document.getElementById('minharga');

var maxharga = document.getElementById('maxharga');

harga.noUiSlider.on('update', function (values, handle) {

var value = values[handle];

if (handle) {

maxharga.value = value;

} else {

minharga.value = value;

}

});


130

var luas_tanah = document.getElementById('luas_tanah');

noUiSlider.create(luas_tanah, {

start: [60, 300],

connect: true,

step: 10,

range: {

'min': 60,

'max': 300

}

});

var mintanah = document.getElementById('mintanah');

var maxtanah = document.getElementById('maxtanah');

luas_tanah.noUiSlider.on('update', function (values, handle) {


if (handle) {

maxtanah.value = value;

} else {

mintanah.value = value;

}

});

var luas_bangunan = document.getElementById('luas_bangunan');

noUiSlider.create(luas_bangunan, {

start: [30, 300],

connect: true,

step: 10,

range: {

'min': 60,

'max': 300

}

});

var minbangunan = document.getElementById('minbangunan');

var maxbangunan = document.getElementById('maxbangunan');

luas_bangunan.noUiSlider.on('update', function (values, handle) {


if (handle) {

maxbangunan.value = value;

} else {

minbangunan.value = value;

}

});

5.1.2.4.3 Halaman Hasil Pencarian Spesifik Rumah

Halaman ini merupakan tampilan halaman hasil pencarian spesifik

rumah. Pengguna dapat memilih rumah yang ingin dibandingkan.


131

Kemudian pengguna dapat mencari rumah dengan spesifik berdasarkan

harga, luas tanah, luas bangunan pada tombol “Pencarian Spesifik”.

Pengguna memilih rumah dengan cara memberikan centang pada kolom

yang telah disediakan kemudian klik pada tombol “Proses”.

Gambar 5. 33 Halaman Hasil Pencarian Spesifik Rumah

Berikut adalah source code untuk Pencarian Spesifik :

function readAwal2($minharga, $maxharga, $mintanah, $maxtanah, $minbangunan,

$maxbangunan){

$query = "SELECT * FROM data_rumah join perumahan using (id_perumahan)

WHERE harga BETWEEN '$minharga' AND '$maxharga' AND luas_tanah

BETWEEN '$mintanah' AND '$maxtanah' AND luas_bangunan BETWEEN

'$minbangunan' AND '$maxbangunan' ORDER BY id_rumah ASC";

$stmt = $this->conn->prepare( $query );

$stmt->execute();

return $stmt;

}


132

5.1.2.4.4 Halaman Hitung Jarak Rumah

Halaman ini merupakan tampilan Hitung Jarak. Pada halaman ini

pengguna mendapatkan jarak tempuh menuju rumah yang dibandingkan,

jarak tempuh ini nantinya akan dijadikan nilai kriteria jarak.

Gambar 5. 34 Halaman Hitung Jarak Rumah

Berikut adalah source code untuk Hitung Jarak Rumah :

var map;

var gmarkers = [];

var infowindow = new google.maps.InfoWindow({

maxWidth: 500

});

var pos;

var directionsService;

var directionsDisplay;


133


var mapOptions = {

zoom: 12,



};

map = new google.maps.Map(document.getElementById('map'), mapOptions);



map: map,


});



});




pos = {



};



map.setCenter(pos);

getdatapoint();

}, function() {


});

} else {


}

}

function handleLocationError(browserHasGeolocation, infoWindow, pos) {


infoWindow.setContent(browserHasGeolocation ?

'Error: The Geolocation service failed.' :

'Error: Your browser doesn\'t support geolocation.');

}


display) {


134



service.route({

origin: origin,



avoidTolls: true




} else {


}

});

}


var total = 0;




}



//alert(total+' km');

}





var a =




;



return d;

}



}

function getdatapoint(){

<?php

$no=1;

while ($row = $stmt->fetch(PDO::FETCH_ASSOC)){


135

?>

var latLng = new google.maps.LatLng(<?php echo $row['latitude'] ?>, <?php

echo $row['longitude'] ?>);


position: latLng,

title: '<?php echo $row['type_rumah'] ?>',

map: map,

})

var html =

'<b><?php echo $row['type_rumah'] ?></b> <br/><br>'+

'<table style="font-size:11px; border-collapse:collapse;" border="0">'+

'<tr><td valign="top">Deskripsi :</td><td><?php echo $row['type_rumah']

?></td></tr>'+'<tr><td valign="top" colspan="2"><img

src="../../upload/fotorumah/<?php echo $row['foto_rumah'] ?>"

width="200"/></td></tr>'+

'<tr><td valign="top">Posisi (bujur/lintang):</td><td><?php echo

$row['latitude'] ?>/<?php echo $row['longitude'] ?></td></tr>'+

'</table>' ;

setWindow(marker, html);

document.getElementById('jarak<?php echo $no; ?>').value

= getDistanceFromLatLonInKm(pos.lat, pos.lng, <?php echo $row['latitude'] ?>,

<?php echo $row['longitude'] ?>);

//displayRoute(pos.lat, pos.lng, <?php echo $row['latitude']

?>, <?php echo $row['longitude'] ?>, directionsService,

// directionsDisplay);

var line = new google.maps.Polyline({

path: [

new google.maps.LatLng(pos.lat, pos.lng),

new google.maps.LatLng(<?php echo $row['latitude']

?>, <?php echo $row['longitude'] ?>)

],

strokeColor: "#FF0000",

strokeOpacity: 0.6,

strokeWeight: 3,

map: map

});

<?php

$no++;

}

?>

}



position: latlng,


136

map: map,

title: name

});






});

}


{




});

}


5.1.2.4.5 Halaman Masukan Bobot Kriteria

Halaman ini merupakan tampilan Masukan Bobot Kriteria. Pengguna

memasukkan nilai bobot yaitu Sangat Penting, Penting, Cukup, Tidak

Penting, dan Sangat Tidak Penting. Nilai tersebut dimasukkan sesuai

dengan kriteria yang telah tersedia yaitu Harga, Luas Tanah, Luas

Bangunan, Spesifikasi Rumah dan Jarak.


137

Gambar 5. 35 Halaman Masukan Bobot Kriteria

5.1.2.4.6 Halaman Lihat Hasil Rekomendasi Rumah

Halaman ini merupakan tampilan halaman hasil pemilihan rumah. Pada

halaman ini akan muncul hasil rekomendasi rumah yang sesuai dengan

keinginan pengguna. Pengguna dapat melihat perhitungan secara

lengkap pada tombol “Perhitungan” dan dapat melakukan pemilihan

rumah kembali pada tombol “Hitung Lagi”.


138

Gambar 5. 36 Halaman Hasil Rekomendasi Rumah

Berikut adalah source code untuk Hasil Rekomendasi Rumah :

$alternatifrangking = array();

$hasilrangking = array();

for ($i=0;$i<count($alternatif);$i++)

{

$hasilrangking[$i] = $hasil[$i];

$alternatifrangking[$i] = $alternatif[$i];

}


{

for ($j=$i;$j<count($alternatif);$j++)

{

if ($hasilrangking[$j] > $hasilrangking[$i])

{

$tmphasil = $hasilrangking[$i];

$tmpalternatif = $alternatifrangking[$i];

$hasilrangking[$i] = $hasilrangking[$j];

$alternatifrangking[$i] = $alternatifrangking[$j];


139

$hasilrangking[$j] = $tmphasil;

$alternatifrangking[$j] = $tmpalternatif;

}

}

}

<?php

$query1 = "SELECT * FROM data_rumah JOIN perumahan USING

(id_perumahan) WHERE id_rumah = '$alternatifrangking[0]' LIMIT 0,1";

$stmt1 = $db->prepare($query1);

$stmt1->execute();

$row1 = $stmt1->fetch(PDO::FETCH_ASSOC);

$id_perumahan = $row1['id_perumahan'];

$nama_perumahan = $row1['nama_perumahan'];

$alamat = $row1['alamat'];

$keterangan = $row1['keterangan'];

$latitude = $row1['latitude'];

$longitude=$row1['longitude'];

$kavling=$row1['kavling'];

$type_rumah = $row1['type_rumah'];

$harga = $row1['harga'];

$luas_tanah = $row1['luas_tanah'];

$luas_bangunan = $row1['luas_bangunan'];

$kamar_tidur = $row1['kamar_tidur'];

$kamar_mandi = $row1['kamar_mandi'];

$jumlah_ruangan = $row1['jumlah_ruangan'];

$lantai = $row1['lantai'];


140

$garasi = $row1['garasi'];

$taman = $row1['taman'];

$latitude = $row1['latitude'];

$longitude=$row1['longitude'];

$keterangan = $row1['keterangan'];

$foto_rumah=$row1['foto_rumah'];

?>

5.1.2.4.7 Halaman Lihat Hasil Perhitungan

Halaman ini merupakan tampilan halaman perhitungan rumah. Pada

halaman ini akan muncul semua perhitungan berupa Data Alternatif

Kriteria, hasil Normalisasi dan bobot, Hasil Perhitungan, dan Hasil

Perangkingan.


141

Gambar 5. 37 Halaman Perhitungan SPK Pemilihan Rumah

Berikut adalah source code untuk Hasil Rekomendasi Rumah :

$pembagi = array();

for ($i=0;$i<count($kriteria);$i++)

{

$pembagi[$i] = 0;

if ($costbenefit[$i] == 'cost')

{

for ($j=0;$j<count($alternatif);$j++)

{

if ($j == 0)

{

$pembagi[$i] = $alternatifkriteria[$j][$i];

}

else

{

if ($pembagi[$i] > $alternatifkriteria[$j][$i])

{



142

}

}

}

}

else

{

for ($j=0;$j<count($alternatif);$j++)

{

if ($j == 0)

{


}

else

{

if ($pembagi[$i] < $alternatifkriteria[$j][$i])

{


}

}

}

}

}

$normalisasi = array();


{

for ($j=0;$j<count($kriteria);$j++)

{

if ($costbenefit[$j] == 'cost')

{

$normalisasi[$i][$j] = $pembagi[$j] /

$alternatifkriteria[$i][$j];

}

else

{

$normalisasi[$i][$j] = $alternatifkriteria[$i][$j] /

$pembagi[$j];

}

}

}

$hasil = array();


{

$hasil[$i] = 0;

for ($j=0;$j<count($kriteria);$j++)

{


143

$hasil[$i] = $hasil[$i] + ($normalisasi[$i][$j] * $kepentingan[$j]);

}

}

$alternatifrangking = array();

$hasilrangking = array();


{

$hasilrangking[$i] = $hasil[$i];

$alternatifrangking[$i] = $alternatif[$i];

}


{

for ($j=$i;$j<count($alternatif);$j++)

{

if ($hasilrangking[$j] > $hasilrangking[$i])

{

$tmphasil = $hasilrangking[$i];

$tmpalternatif = $alternatifrangking[$i];

$hasilrangking[$i] = $hasilrangking[$j];

$alternatifrangking[$i] = $alternatifrangking[$j];

$hasilrangking[$j] = $tmphasil;

$alternatifrangking[$j] = $tmpalternatif;

}

}

}


144

BAB VI

PENGUJIAN DAN ANALISIS HASIL

6.1 Deployment

Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap sistem dengan cara mencocokan

hasil perhitungan sistem dengan perhitungan manual untuk menguji

kesesuaian hasil pada sistem dengan keadaan sebenarnya.

Proses pengujian juga dilakukan oleh pengguna(calon pembeli dan

masyarakat), administrator PT. Merapi Arsita Graha untuk mencoba sistem

dan memastikan apakah situs web ini dapat berjalan dengan baik, dapat

membantu para pengguna dan pengelola dalam memperoleh informasi, serta

merekomendasikan rumah sesuai kriteria yang dapat dijadikan bahan

pertimbangan dalam memilih suatu rumah. Setelah itu pengguna diminta

mengisi kuesioner untuk menilai kegunaan sistem, kemudahaan penggunaan

sistem dan sejauh mana sistem ini efektif serta efisien digunakan.

6.1.1 Pengujian Terhadap Perhitungan Manual

Contoh :

Pengguna ingin membandingkan rumah pada beberapa perumahan.

Pengguna memilih 5 rumah yang ingin dibandingkan yaitu kavling C6

perumahan Sekar Bakung Residence , kavling B1 perumahan Arsita

Regency Titibumi, kavling A6 perumahan Kuantan TownHouse

Giwangan, kavling B3 perumahan Sekar Bakung Residence, dan kavling

F7 perumahan Kuantan Regency Sorogenen Lokasi awal yang digunakan

pengguna adalah lokasi sesuai GPS gadget pengguna. Pengguna juga

memberikan bobot kepentingan pada setiap kriteria dengan nilai : Harga

25 %, Luas Tanah 20%, Luas Bangunan25%, Spesifikasi Rumah 20%,

Jarak 10%.

Langkah-langkah perhitungan sistem dan perhitungan manual sebagai

berikut :


145

1. Pengguna memilih rumah yang diminati kemudian menyeleksi

rumah yang ingin dibandingkan.

Gambar 6. 1 Pengguna Memilih Rumah

Tabel 6. 1 Alternatif Rumah Terpilih

Perumahan alternatif

Sekar Bakung Residence C6

Arsita Regency Titibumi B1

Kuantan TownHouse Giwangan A6

Sekar Bakung Residence B3

Kuantan Regency Sorogenen F7

2. Pengguna mendapatkan lokasi awal untuk mendapatkan jarak

tempuh ke masing-masing rumah yang dibandingkan. Setelah

mendapatkan jarak maka semua nilai alternatif pada setiap kriteria

sudah tersedia.


146

Gambar 6. 2 Posisi Awal GPS ke Setiap Rumah

Gambar 6. 3 Mendapatkan Jarak dari Setiap Rumah

Tabel 6. 2 Nilai Alternatif Kriteria

alternatif

Kriteria

harga

luas

tanah

luas

bangunan

spesifikasi

rumah jarak

C6 1120000000 138 85 2,4 12,41371

B1 1392000000 126 107 2,6 9,27249

A6 865000000 60 62 2,7 8,88408

B3 943000000 166 62 2,4 12,41371

F7 1322000000 113 90 2,6 8,31422


147

3. Pengguna memberi nilai bobot kepentingan setiap kriteria

Gambar 6. 4 Pengguna Memberi Bobot Kriteria

Tabel 6. 3 Bobot Kepentingan

Kriteria Bobot

Harga 25%

Luas Tanah 20%

Luas Bangunan 25%


Jarak 10%


- Normalisai kriteria harga


𝑥𝑖𝑗


148


Alternatif Kriteria

Harga

C6 0,772321429

B1 0,621408046

A6 1

B3 0,91728526

F7 0,654311649

R11 = 865000000/1120000000= 0,772321429

R21 = 865000000/1392000000= 0,621408046

R31 = 865000000/865000000 = 1

R41 = 865000000/943000000 = 0,91728526

R51 = 865000000/1322000000= 0,654311649

- Normalisasi kriteria luas tanah

rij = 𝑥𝑖𝑗



Alternatif Kriteria

Luas Tanah

C6 0,831325301

B1 0,759036145

A6 0,361445783

B3 1


149

F7 0,680722892

R12 = 138/166= 0,831325301

R22 = 126/166= 0,759036145

R32 = 60/166 = 0,361445783

R42 = 166/166= 1

R52 = 113/166= 0,680722892

- Normalisasi kriteria luas bangunan

rij = 𝑥𝑖𝑗



Alternatif Kriteria

Luas Bangunan

C6 0,794392523

B1 1

A6 0,579439252

B3 0,579439252

F7 0,841121495

R13 = 85/107 = 0,794392523

R23 = 107/107= 1

R33 = 62/107 = 0,579439252

R43 = 62/107 = 0,579439252

R53 = 90/107 = 0,841121495


150

- Normalisasi kriteria spesifikasi rumah

rij = 𝑥𝑖𝑗



Alternatif Kriteria

Spesifikasi Rumah

C6 0,888888889

B1 0,962962963

A6 1

B3 0,888888889

F7 0,962962963

R14 = 2,4/2,7 = 0,888888889

R24 = 2,6/2,7 = 0,962962963

R34 = 2,7/2,7 = 1

R44 = 2,4/2,7 = 0,888888889

R54 = 2,6/2,7 = 0,962962963

- Normalisasi kriteria jarak


𝑥𝑖𝑗


Alternatif Kriteria

Jarak

C6 0,670


151

B1 0,897

A6 0,936

B3 0,670

F7 1

R15 = 8,31422/12,41371= 0,670

R25 = 8,31422/9,27249 = 0,897

R35 = 8,31422/8,88408 = 0,936

R45 = 8,31422/12,41371= 0,670

R55 = 8,31422/8,31422 = 1

5. Matriks Ternormalisasi

Gambar 6. 5 Normalisasi Alternatif Kriteria

6. Proses perangkingan dengan menggunakan bobot kepentingan yang

telah diberikan oleh pengguna :

W=[0,25 0,20 0,25 0,20 0,10]

7. Hasil Perhitungan Nilai Akhir



152

V1 = ( ( 0,772321429 * 0.25 ) + ( 0,831325301 * 0.20 ) + (

0,794392523 * 0.25 ) + ( 0,888888889 * 0.20 ) + ( 0,670 * 0.10 ) ) =

0,802697435

V2 = ( ( 0,621408046 * 0.25 ) + ( 0,759036145 * 0.20 ) + ( 1 * 0.25 ) +

( 0,962962963 * 0.20 ) + ( 0,897 * 0.10 ) ) = 0,839417284

V3 = ( ( 1 * 0.25 ) + ( 0,361445783 * 0.20 ) + ( 0,579439252 * 0.25 ) +

( 0,888888889 * 0.20 ) + ( 0,936 * 0.10 ) ) = 0,760734575

V4 = ( ( 0,91728526 * 0.25 ) + ( 1 * 0.20 ) + ( 0,579439252 * 0.25 ) +

( 0,888888889 * 0.20 ) + ( 0,670 * 0.10 ) ) = 0,818935015

V5 = ( ( 0,654311649 * 0.25 ) + ( 0,680722892 * 0.20 ) + (

0,841121495 * 0.25 ) + ( 0,962962963 * 0.20 ) + ( 1 * 0.10 ) ) =

0,802595457


Kavling Skor

C6 0,802697435

B1 0,839417284

A6 0,760734575

B3 0,818935015

F7 0,802595457


153

Gambar 6. 6 Hasil Rekomendasi Rumah


Tabel 6. 10 Hasil Perangkingan

Kavling Rangking

B1 1

B3 2

C6 3

F7 4

A6 5

Gambar 6. 7 Hasil Perangkingan

Dari hasil perhitungan diatas dapat disimpulkan bahwa perhitungan

manual cocok terhadap perhitungan Situs Pemilihan Rumah

Mengggunakan Metode SAW.


154

6.1.2 Analisis Hasil Uji Coba Sistem (Alpha Test)

Pengujian yang dilakukan penulis (pengembang sistem) terhadap unjuk

kerja dari Situs Pemilihan Rumah Menggunakan Metode Simple Additive

Weighting Memanfaatkan Google Maps API dapat bekerja dengan baik

untuk merekomendasikan rumah sesuai kriteria yang ada kepada

pengguna (calon pembeli dan masyarakat), memberikan dan mengelola

informasi rumah dan perumahan yang dimiliki.

Beberapa kelebihan dan kekurangan dari Situs Pemilihan Rumah

Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Memanfaatkan

Google Maps API adalah sebagai berikut :

Kelebihan Sistem :

1. Pengguna dapat menggunakan sistem untuk membandingkan rumah

yang diminati agar mendapatkan rekomendasi rumah sesuai dengan

kriteria yang ada.

2. Pengguna mendapatkan output lokasi rumah dan perumahan dengan

tampilan peta (Google Maps) dan dapat menggunakan fitur-fitur

yang disediakan Google Maps.

3. Pengguna dapat membandingkan jarak tempuh ke lokasi rumah.

Kekurangan Sistem :

1. Informasi yang ditampilkan hanya beberapa informasi penting saja,

untuk mendapatkan informasi lebih lanjut pengguna harus

mengunjungi situs web PT. Merapi Arsita Graha Yogyakarta.

2. Informasi pada peta sangat tergantung dari update Google Maps.


155

6.1.3 Analisis Hasil Uji Coba Terhadap Pengguna (Betha Test)

Uji coba sistem terhadap pengguna dilakukan dengan menyebar

kuesioner kepada 20 orang, yaitu :

1. 5 orang pegawai PT. Merapi Arsita Graha yang diasumsikan

sebagai administrator Situs Pemilihan Rumah.

2. 15 orang calon pembeli dan masyarakat umum yang diasumsikan

sebagai pengguna umum sistem.

6.1.3.1 Form Kuisioner

Form kuesioner yang disebarkan terdiri dari dua jenis form, yaitu form

kuesioner untuk administrator rumah dan untuk pengguna umum. Form

kuesioner terlampir pada bagian lampiran.

6.1.3.2 Hasil Pembahasan

Hasil jawaban akan diolah dengan acuan skala 1-5, dimana Sangat Tidak

Setuju (STS) adalah 1 dan Sangat Setuju (SS) adalah 5. Hasil kuesioner

uji coba terhadap Administrator dan pengguna (calon pembeli dan

masyarakat) adalah sebagai berikut:

1. Hasil Uji Coba Terhadap Administrator (PT. Merapi Arsita

Graha)

a. Kemudahan Penggunaan Teknologi (perceived easy of use)

Pernyataan 1

Situs Pemilihan Rumah mudah dipelajari oleh orang yang baru

pertama kali menggunakannya.

Tabel 6. 11 Kuisioner Administrator Pernyataan 1 (Kemudahan)

Jawaban Bobot

Jawaban (1-5)

Jumlah

Responden Hasil


156

Sangat Tidak

Setuju 1 0 0

Tidak Setuju 2 0 0

Netral 3 0 0

Setuju 4 4 16

Sangat

Setuju 5 1 5

TOTAL 5 21

NILAI AKHIR

𝑝 =𝑓

𝑛𝑥 100%

84%

Dari perhitungan pada tabel diatas dapat dianalisa bahwa secara

umum Situs Pemilihan Rumah sangat mudah untuk dipelajari,

dengan nilai akhir 84%.

Pernyataan 2

Situs Pemilihan Rumah mudah digunakan untuk mengolah data

(menambah, mengedit, menghapus dan melihat data).


Jawaban Bobot

Jawaban (1-5)

Jumlah

Responden Hasil

Sangat Tidak

Setuju 1 0 0

Tidak Setuju 2 0 0

Netral 3 0 0

Setuju 4 4 16


157

Sangat

Setuju 5 1 5

TOTAL 5 21

NILAI AKHIR

𝑝 =𝑓

𝑛𝑥 100%

84%


umum Situs Pemilihan Rumah sangat mudah untuk digunakan

mengolah data, dengan nilai akhir 84%..

Pernyataan 3

Bila terjadi kesalahan yang dibuat administrator (human error),

maka Situs Pemilihan Rumah ini memberi pesan peringatan kepada

administrator.


Jawaban Bobot

Jawaban (1-5)

Jumlah

Responden Hasil

Sangat Tidak

Setuju 1 0 0

Tidak Setuju 2 0 0

Netral 3 1 3

Setuju 4 3 12

Sangat

Setuju 5 1 5

TOTAL 5 20

NILAI AKHIR 80%


158

𝑝 =𝑓

𝑛𝑥 100%


umum Situs Pemilihan Rumah dapat memberikan pesan peringatan,

dengan nilai akhir 80%..

Pernyataan 4

Fitur-fitur yang ada pada Situs Pemilihan Rumah secara keseluruhan

mudah digunakan (userfriendly).


Jawaban Bobot

Jawaban (1-5)

Jumlah

Responden Hasil

Sangat Tidak

Setuju 1 0 0

Tidak Setuju 2 0 0

Netral 3 1 3

Setuju 4 3 12

Sangat

Setuju 5 1 5

TOTAL 5 20

NILAI AKHIR

𝑝 =𝑓

𝑛𝑥 100%

80%


umum fitur-fitur Situs Pemilihan Rumah sangat mudah digunakan,

dengan nilai akhir 80%..


159

b. Manfaat (perceived of usefulness)

Pernyataan 1

Situs Pemilihan Rumah meningkatkan efektivitas kerja.

Tabel 6. 15 Kuisioner Administrator Pernyataan 1 (Manfaat)

Jawaban Bobot

Jawaban (1-5)

Jumlah

Responden Hasil

Sangat Tidak

Setuju 1 0 0

Tidak Setuju 2 0 0

Netral 3 1 3

Setuju 4 3 12

Sangat

Setuju 5 1 5

TOTAL 5 20

NILAI AKHIR

𝑝 =𝑓

𝑛𝑥 100%

80%


umum Situs Pemilihan Rumah dapat meningkatkan efektivitas

kerja, dengan nilai akhir 80%..

Pernyaatan 2

Situs Pemilihan Rumah menjadikan pekerjaan lebih mudah karena

tingkat penggunaan lebih mudah.


Jawaban Bobot

Jawaban (1-5)

Jumlah

Responden Hasil


160

Sangat Tidak

Setuju 1 0 0

Tidak Setuju 2 0 0

Netral 3 1 3

Setuju 4 3 12

Sangat

Setuju 5 1 5

TOTAL 5 20

NILAI AKHIR

𝑝 =𝑓

𝑛𝑥 100%

80%


umum Situs Pemilihan Rumah lebih mudah digunakan, dengan

nilai akhir 80%..

Pernyataan 3

Situs Pemilihan Rumah membantu proses promosi perumahan.


Jawaban Bobot

Jawaban (1-5)

Jumlah

Responden Hasil

Sangat Tidak

Setuju 1 0 0

Tidak Setuju 2 0 0

Netral 3 0 0

Setuju 4 4 16

Sangat

Setuju 5 1 5


161

TOTAL 5 21

NILAI AKHIR

𝑝 =𝑓

𝑛𝑥 100%

84%


umum Situs Pemilihan Rumah dapat membantu proses promosi

perumahan, dengan nilai akhir 84%.

Pernyataan 4

Situs Pemilihan Rumah bermanfaat dalam penyediaan informasi

perumahan kepada konsumen.


Jawaban Bobot

Jawaban (1-5)

Jumlah

Responden Hasil

Sangat Tidak

Setuju 1 0 0

Tidak Setuju 2 0 0

Netral 3 1 3

Setuju 4 2 8

Sangat

Setuju 5 2 10

TOTAL 5 21

NILAI AKHIR

𝑝 =𝑓

𝑛𝑥 100%

84%


162


umum Situs Pemilihan Rumah sangat bermanfaat dalam

penyediaan informasi perumahan, dengan nilai akhir 84%.

2. Hasil Uji Coba Terhadap Pengguna (calon pembeli dan

masyarakat)

a. Kemudahan Penggunaan Teknologi (perceived ease of use)

Pernyataan 1

Situs Pemilihan Rumah mudah dipelajari oleh orang yang baru

pertama kali menggunakannya.

Tabel 6. 19 Kuisioner Pengguna Pernyataan 1 (Kemudahan)

Jawaban Bobot

Jawaban (1-5)

Jumlah

Responden Hasil

Sangat Tidak

Setuju 1 0 0

Tidak Setuju 2 0 0

Netral 3 2 6

Setuju 4 7 28

Sangat

Setuju 5 6 30

TOTAL 15 64

NILAI AKHIR

𝑝 =𝑓

𝑛𝑥 100%

85,3%


umum Situs Pemilihan Rumah sangat mudah dipelajari, dengan

nilai akhir 85,3%.


163

Pernyataan 2

Situs Pemilihan Rumah mudah digunakan untuk mengakses data

(melihat data).


Jawaban Bobot

Jawaban (1-5)

Jumlah

Responden Hasil

Sangat Tidak

Setuju 1 0 0

Tidak Setuju 2 0 0

Netral 3 2 6

Setuju 4 11 44

Sangat

Setuju 5 2 10

TOTAL 15 60

NILAI AKHIR

𝑝 =𝑓

𝑛𝑥 100%

80%


umum Situs Pemilihan Rumah sangat mudah digunakan untuk

mengakses data, dengan nilai akhir 80%.

Pernyataan 3

Bila terjadi kesalahan yang dibuat pengguna (human error), maka

Situs Pemilihan Rumah ini memberi pesan peringatan kepada

pengguna.


Jawaban Bobot

Jawaban (1-5)

Jumlah

Responden Hasil


164

Sangat Tidak

Setuju 1 0 0

Tidak Setuju 2 0 0

Netral 3 5 15

Setuju 4 7 28

Sangat

Setuju 5 3 15

TOTAL 15 58

NILAI AKHIR

𝑝 =𝑓

𝑛𝑥 100%

77,3%


umum Situs Pemilihan Rumah dapat memberi pesan peringatan,

dengan nilai akhir 77,3%.

Pernyataan 4

Fitur-fitur yang ada pada Situs Pemilihan Rumah secara

keseluruhan mudah digunakan (userfriendly).


Jawaban Bobot

Jawaban (1-5)

Jumlah

Responden Hasil

Sangat Tidak

Setuju 1 0 0

Tidak Setuju 2 1 2

Netral 3 2 6

Setuju 4 7 28


165

Sangat

Setuju 5 5 25

TOTAL 15 61

NILAI AKHIR

𝑝 =𝑓

𝑛𝑥 100%

81,3


umum fitur-fitur Situs Pemilihan Rumah secara keseluruhan

mudah digunakan, dengan nilai akhir 81,3%.


Pernyataan 1

Situs Pemilihan Rumah yang tersedia mempercepat proses

pencarian rumah yang sesuai kebutuhan pengguna.

Tabel 6. 23 Kuisioner Pengguna Pernyataan 1 (Manfaat)

Jawaban Bobot

Jawaban (1-5)

Jumlah

Responden Hasil

Sangat Tidak

Setuju 1 0 0

Tidak Setuju 2 0 0

Netral 3 0 0

Setuju 4 12 48

Sangat

Setuju 5 3 15

TOTAL 15 63

NILAI AKHIR 84%


166

𝑝 =𝑓

𝑛𝑥 100%


umum Situs Pemilihan Rumah mempercepat proses pencarian

rumah, dengan nilai akhir 84%.

Pernyataan 2

Situs Pemilihan Rumah membantu proses pemilihan rumah yang

sesuai keinginan berdasarkan kriteria-kriteria yang telah

disediakan.


Jawaban Bobot

Jawaban (1-5)

Jumlah

Responden Hasil

Sangat Tidak

Setuju 1 0 0

Tidak Setuju 2 0 0

Netral 3 2 6

Setuju 4 11 44

Sangat

Setuju 5 2 10

TOTAL 15 60

NILAI AKHIR

𝑝 =𝑓

𝑛𝑥 100%

80%


umum Situs Pemilihan Rumah membantu proses pemilihan rumah,



167

Pernyataan 3

Situs Pemilihan Rumah meningkatkan efisiensi waktu dalam

melakukan pemilihan rumah.


Jawaban Bobot

Jawaban (1-5)

Jumlah

Responden Hasil

Sangat Tidak

Setuju 1 0 0

Tidak Setuju 2 0 0

Netral 3 2 6

Setuju 4 10 40

Sangat

Setuju 5 3 15

TOTAL 15 61

NILAI AKHIR

𝑝 =𝑓

𝑛𝑥 100%

81,3%


umum Situs Pemilihan Rumah meningkatkan efisiensi waktu,

dengan nilai akhir 81,3%.

Pernyataan 4

Situs Pemilihan Rumah meningkatkan efektivitas pemilihan

rumah.


Jawaban Bobot

Jawaban (1-5)

Jumlah

Responden Hasil


168

Sangat Tidak

Setuju 1 0 0

Tidak Setuju 2 0 0

Netral 3 3 9

Setuju 4 9 36

Sangat

Setuju 5 3 15

TOTAL 15 60

NILAI AKHIR

𝑝 =𝑓

𝑛𝑥 100%

80%


umum Situs Pemilihan Rumah meningkatkan efektivitas pemilihan

rumah, dengan nilai akhir 80%.

6.1.3.3 Rangkuman Hasil Uji Coba Sistem

Hasil pengujian Situs Pemilihan Rumah Berbasis Web Menggunakan

Metode Simple Additive Weighting Memanfaatkan Google Maps API

terhadap pengguna sebagai berikut :

1. Bagi Administrator PT. Merapi Arsita Graha

No. Pernyataan Skor

Kemudahan Penggunaa Teknologi (perceived ease of use)

1. Situs Pemilihan Rumah mudah dipelajari oleh orang

yang baru pertama kali menggunakannya.

84%


169

2. Situs Pemilihan Rumah mudah digunakan untuk

mengolah data (menambah, mengedit, menghapus

dan melihat data)

84%

3. Bila terjadi kesalahan yang dibuat administrator

(human error), maka Situs Pemilihan Rumah ini

memberi pesan peringatan kepada administrator.

80%

4. Fitur-fitur yang ada pada Situs Pemilihan Rumah

secara keseluruhan mudah digunakan (userfriendly).

80%

Total skor (dari nilai tertinggi 100%) 82%

Manfaat (perceived of usefulness)

1. Situs Pemilihan Rumah meningkatkan efektivitas

kerja.

80%

2. Situs Pemilihan Rumah menjadikan pekerjaan lebih

mudah karena tingkat penggunaan lebih mudah.

80%

3. Situs Pemilihan Rumah membantu proses promosi

perumahan.

84%

4. Situs Pemilihan Rumah bermanfaat dalam

penyediaan informasi perumahan kepada konsumen.

84%

Total skor (dari nilai tertinggi 100%) 82%

2. Bagi Para Pengguna (calon pembeli dan masyarakat)

No. Pernyataan Skor

Kemudahan Penggunaa Teknologi (perceived ease of use)


170

1. Situs Pemilihan Rumah mudah dipelajari oleh orang

yang baru pertama kali menggunakannya.

85,3%

2. Situs Pemilihan Rumah mudah digunakan untuk

mengakses data (melihat data).

80%

3. Bila terjadi kesalahan yang dibuat pengguna (human

error), maka Situs Pemilihan Rumah ini memberi

pesan peringatan kepada pengguna.

77,3%

4. Fitur-fitur yang ada pada Situs Pemilihan Rumah

secara keseluruhan mudah digunakan (userfriendly).

81,3%

Total skor (dari nilai tertinggi 100%) 80,9%

Manfaat (perceived of usefulness)

1. Situs Pemilihan Rumah yang tersedia mempercepat

proses pencarian rumah yang sesuai kebutuhan

pengguna.

84%

2. Situs Pemilihan Rumah membantu proses pemilihan

rumah yang sesuai keinginan berdasarkan kriteria-

kriteria yang telah disediakan.

80%

3. Situs Pemilihan Rumah meningkatkan efisiensi waktu

dalam melakukan pemilihan rumah.

81,3%

4. Situs Pemilihan Rumah meningkatkan efektivitas

pemilihan rumah.

80%

Total skor (dari nilai tertinggi 100%) 81,3%


171

3. Hasil Akhir Kuisioner

Kemudahan

(Perceived

Ease of Use)

Manfaat

(Perceived of

Usefulness)

Administrator

(PT. Merapi Arsita

Graha)

82%

(dari 100%)

82%

(dari 100%)

Pengguna (calon

pembeli dan

masyarakat)

80,9%

(dari 100%)

81,3%

(dari 100%)


172

BAB VII

PENUTUP

7.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis kebutuhan, desain/perancangan, implementasi

dan uji coba Situs Pemilihan Rumah Berbasis Web Menggunakan Metode

Simple Additive Weighting Memanfaatkan Google Maps API, maka dapat

disimpulkan bahwa:

1. Situs Pemilihan Rumah Berbasis Web Menggunakan Metode Simple

Additive Weighting Memanfaatkan Google Maps API sudah berhasil

dibangun dengan :

a. Menggunakan bahasa pemrograman PHP, dengan basis data

MySQL dan menggunakan fasilitas maps dari Google Maps API.

b. Menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) pada

sistem pendukung keputusan untuk merekomendasikan rumah.

c. Menggunakan Distance Matrix API untuk mencari jarak tempuh

antara titik asal dan titik tujuan

2. Situs Pemilihan Rumah Berbasis Web Menggunakan Metode Simple

Additive Weighting Memanfaatkan Google Maps API dapat berfungsi

dengan baik diantaranya mampu memberikan rekomendasi rumah yang

dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam memilih rumah yang

diinginkan, mampu memberikan informasi penting yang dibutuhkan

pengguna (calon pembeli dan masyarakat), serta menjadi wadah penyalur

informasi dan promosi bagi PT. Merapi Arsita Graha Yogyakarta.

3. Berdasarkan uji coba terhadap pengguna (betha test), disimpulkan

bahwa Situs Pemilihan Rumah Berbasis Web Menggunakan Metode

Simple Additive Weighting Memanfaatkan Google Maps API ini

sangat mudah digunakan (Perceived Ease of Use) dengan nilai akhir


173

4. 80,9%, sangat bermanfaat (Perceived of Usefulness) dengan nilai akhir

81,3%.

5. Berdasarkan uji coba terhadap administrator PT. Merapi Arsita Graha

(betha test), disimpulkan bahwa Situs Pemilihan Rumah Berbasis Web

Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Memanfaatkan

Google Maps API ini sangat mudah digunakan (Perceived Ease of Use)

dengan nilai akhir 82%, sangat bermanfaat (Perceived of Usefulness)


7.2 Saran

Saran yang direkomendasikan penulis untuk pengembangan sistem ini

lebih lanjut diantaranya :

1. Sistem dapat digunakan untuk seluruh pengembang perumahan yang

lebih luas, tidak hanya di PT. Merapi Arsita Graha.

2. Sistem pendukung keputusan pemilihan rumah dapat menambah

kriteria dan data rumah yang disajikan lebih lengkap.

3. Posisi awal dapat ditentukan berdasarkan keinginan pengguna.

4. Memasukan data spesifikasi rumah secara real seperti jenis kerangka ,

jenis pondasi, dan jenis bahan-bahan bangunan lainnya yang

digunakan lalu sistem dapat mengkonversikan spesifikasi rumah

menjadi rendah, sedang dan tinggi.

5. Sistem dapat berkomunikasi antara pengguna dengan pihak

pengembang perumahan atau administrator perumahan.


174

DAFTAR PUSTAKA

Arief, M Rudianto. 2011. Pemrograman Web Dinamis menggunakan PHP

dan MySQL. C.V ANDI OFFSET. Yogyakarta.

Astutakari, Yosua. 2016. “Sistem Informasi Geografis Pemetaan Pendonor

Tetap PMI Kabupaten Magelang”, Skripsi, Program Studi Teknik

Informatika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Sanata Dharma

Yogyakarta.

Connolly, Thomas M., Carolyn E.Begg.(2005). Database Systems : A

Practical Approach To Design, Implementation, And Management,

Fourth Edition. Addision Wesley, England.

Davis, F.D., 1989. Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User

Acceptance of Information Technology, MIS Quarterly.

Hartono, Jogiyanto.1990. Analisa dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta:

Penerbit Andi.

Himawan, Gregorius Hugo. 2016 “Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan

Pembukaan Lahan Tambang Kabupaten Magelang Dengan Metode

SMART”, Skripsi, Program Studi Teknik Informatika Fakultas Sains dan

Teknologi Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.

Nugroho, Alvin Christianto. 2016. “Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan

Rekomendasi Kuliner Di Yogyakarta Menggunakan Metode SAW Terintegrasi

Google Maps”, Skripsi, Program Studi Teknik Informatika Fakultas Sains dan

Teknologi Universitas Sanata Dharma Yogyakarta

Pressman, R. 2010. Rekayasa Perangkat Lunak pendekatan praktisi. Yogyakarta :

Penerbit Andi.

Sugiyono. 2012. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Bandung:

Alfabeta.

Turban, Efraim.,dkk.2005. Decision Support Systems and Intelligent Systems.

Yogyakarta: Graha ilmu.


175

LAMPIRAN

Kuisioner Penelitian

Pemilihan Pembelian Rumah

Nama : ………………………………………………………..

PETUNJUK PENGISIAN

1. Bacalah pernyataan di bawah ini dengan teliti.

2. Lengkapilah data yang belum ada dalam daftar pertimbangan kriteria

untuk menyeleksi pembelian / pemilihan rumah.

3. Pemberian ranking / nomor prioritas tidak boleh sama.

KUISIONER

1. Apa saja yang menjadi pertimbangan anda dalam membeli / memilih

rumah seperti yang anda harapkan?

2. Urutkan menurut anda dengan skala prioritas, kriteria mana yang sangat

penting sampai yang tidak penting, dengan ketentuan : 1 = Sangat

penting, dan seterusnya.

Kriteria :

No. Kriteria Ranking

1. Harga

2. Luas Tanah

3. Luas Bangunan

4. Jarak

5.

6.

7.

8.

9.

10.


176

KUISIONER PENELITIAN

SITUS PEMILIHAN RUMAH BERBASIS WEB

MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

MEMANFAATKAN GOOGLE MAP API

Kuesioner Ditujukan Kepada PT. Merapi Arsita Graha

Identitas Responden

Nama :

Umur :

Jenis Kelamin : L/P

Pekerjaan :

Petunjuk Pengisian

- Isilah jawaban pada kolom yang telah disediakan.

- Berilah tanda centang (√) pada salah satu kolom jawaban yang paling sesuai

menurut anda pada pernyataan yang telah disediakan.

- Setiap pernyataan hanya membutuhkan satu jawaban saja.

Keterangan:

STS : Sangat Tidak Setuju

TS : Tidak Setuju

N : Netral

S : Setuju

SS : Sangat Setuju


177

a. Kemudahan Penggunaa Teknologi (perceived ease of use)

No. Pernyataan STS TS N S SS

1. Situs Pemilihan Rumah mudah dipelajari

oleh orang yang baru pertama kali

menggunakannya.

2. Situs Pemilihan Rumah mudah digunakan

untuk mengolah data (menambah,

mengedit, menghapus dan melihat data)

3. Bila terjadi kesalahan yang dibuat

administrator (human error), maka Situs

Pemilihan Rumah ini memberi pesan

peringatan kepada administrator.

4. Fitur-fitur yang ada pada Situs Pemilihan

Rumah secara keseluruhan mudah

digunakan (userfriendly).



1. Situs Pemilihan Rumah meningkatkan

efektivitas kerja.

2. Situs Pemilihan Rumah menjadikan

pekerjaan lebih mudah karena tingkat

penggunaan lebih mudah.

3. Situs Pemilihan Rumah membantu proses

promosi perumahan.


178

4. Situs Pemilihan Rumah bermanfaat dalam

penyediaan informasi perumahan kepada

konsumen.

Kritik dan Saran :

....................................................................................................................................

....................................................................................................................................

....................................................................................................................................


179

KUISIONER PENELITIAN

SITUS PEMILIHAN RUMAH BERBASIS WEB

MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

MEMANFAATKAN GOOGLE MAP API

Kuesioner Ditujukan Kepada Pengguna (Calon Pembeli dan Masyarakat)

Identitas Responden

Nama :

Umur :

Jenis Kelamin : L/P

Pekerjaan :

Petunjuk Pengisian

- Isilah jawaban pada kolom yang telah disediakan.

- Berilah tanda centang (√) pada salah satu kolom jawaban yang paling sesuai

menurut anda pada pernyataan yang telah disediakan.

- Setiap pernyataan hanya membutuhkan satu jawaban saja.

Keterangan:

STS : Sangat Tidak Setuju

TS : Tidak Setuju

N : Netral

S : Setuju

SS : Sangat Setuju


180

a. Kemudahan Penggunaa Teknologi (perceived ease of use)


1. Situs Pemilihan Rumah mudah dipelajari

oleh orang yang baru pertama kali

menggunakannya.

2. Situs Pemilihan Rumah mudah digunakan

untuk mengakses data (melihat data).

3. Bila terjadi kesalahan yang dibuat

pengguna (human error), maka Situs

Pemilihan Rumah ini memberi pesan

peringatan kepada pengguna.

4. Fitur-fitur yang ada pada Situs Pemilihan

Rumah secara keseluruhan mudah

digunakan (userfriendly).



1. Situs Pemilihan Rumah yang tersedia

mempercepat proses pencarian rumah yang

sesuai kebutuhan pengguna.

2. Situs Pemilihan Rumah membantu proses

pemilihan rumah yang sesuai keinginan

berdasarkan kriteria-kriteria yang telah

disediakan.


efisiensi waktu dalam melakukan pemilihan

rumah.


181


efektivitas pemilihan rumah.

Kritik dan Saran :

....................................................................................................................................

....................................................................................................................................

....................................................................................................................................


SITUS PEMILIHAN RUMAH BERBASIS WEB MENGGUNAKAN …

Documents

Transcript of SITUS PEMILIHAN RUMAH BERBASIS WEB MENGGUNAKAN …