PEMBAHASAN (PERHITUNGAN DENGAN METODE AHP)

Menentukan lokasi perumahan

Menghitung Matrix Atribut : membandingkan setiap bobot, misalnya harga dengan harga bobotnya 4 = 4/4 hasilnya 1 

Menghitung Normalisasi Atribut : setiap kolom kriteria dibagi dengan total, misalnya harga yaitu 1,00 , maka 1,00/5,00 hasilnya 1,00

Alternatif Harga Tanah

Tabel Normalisasi Harga

Alternatif Jarak dengan pusat kota

Tabel Normalisasi Jarak dengan pusat kota

Alternatif Fasilitas 

 Tabel Normalisasi Fasilitas

Alternatif Kondisi lingkungan Rawan Banjir

 Tabel Normalisasi Kondisi lingkungan Rawan Banjir

Perankingan

Berikut ini merupakan rata-rata normaliasi dari setiap Alternatif :

Bobot Akhir didapat dari setiap hasil rata-rata dari setiap alternatif dan kriteria dikalikan dengan setiap atribut kriteria, kemudian dijumlahkan dengan alternatif dan kriteria lainnya, contohnya :
Alternatif Banyumanik = (0,11 x 0,20) + (0,004 x 0,10) + (0,14 x 0,30) + (0,17 x 0,40) = 0,13594603

Read more

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Perumahan dan permukiman merupakan salah satu kebutuhan pokok manusia. Sebagaimana tertulis dalam Undang-Undang Dasar (UUD) 1945 Pasal 28, bahwa rumah adalah salah satu hak dasar rakyat dan oleh karena itu setiap Warga Negara berhak untuk bertempat tinggal dan mendapat lingkungan hidup yang baik dan sehat. Selain itu rumah juga merupakan kebutuhan dasar manusia dalam meningkatkan harkat, martabat, mutu kehidupan dan penghidupan, serta sebagai pencerminan diri pribadi dalam upaya peningkatan taraf hidup, serta pembentukan watak, karakter dan kepribadian bangsa.  Pembangunan perumahan dan permukiman selalu menghadapi  permasalahan pertanahan, terlebih di daerah perkotaan terkait ketersediaan lahan yang terbatas.

Kecenderungan pengembangan pertumbuhan penduduk mengarah pada wilayah pinggiran kota sebagai akibat perluasan aktivitas kota. Pusat kota sudah tidak mampu lagi menampung desakan jumlah penduduk. Pertambahan penduduk yang terus meningkat mengindikasikan bahwa perkembangan penduduk menyebar ke arah pinggiran kota (suburban) sehingga sebagai konsekuensinya adalah terjadi perubahan penggunaan lahan di perkotaan. Keterbatasan lahan kosong di perkotaan menjadikan daerah pinggiran kota menjadi alternatif pemecahan masalah.  Saat ini, kota-kota di Indonesia telah mengalami perkembangan yang pesat sehingga muncul pergeseran fungsi-fungsi kekotaan ke daerah pinggiran kota (urban fringe) yang disebut dengan proses perembetan kenampakan fisik kekotaan ke arah luar dari kota (urban sprawl). Akibat selanjutnya adalah di daerah pinggiran kota akan mengalami proses transformasi spasial berupa proses densifikasi permukiman dan transformasi sosial ekonomi sebagai dampak lebih lanjut dari transformasi sosial. Proses densifikasi permukiman yang terjadi di daerah pinggiran kota merupakan realisasi dari meningkatnya kebutuhan akan ruang di daerah perkotaan (Giyarsih, 2001).

Dari uraian diatas, maka kami memutuskan untuk menggunakan Sistem Pendukunhg Keputusan dengan metode AHP dan Weighted Product.

Rumusan Masalah 

Berkaitan dengan semakin meningkatnya kompleks perumahan, maka rumusan masalah yang terkait antara lain :

1. Bagaimana cara menentukan lokasi lahan untuk pengembangan perumahan?

2. Bagaimana perbandingan hasil dengan metode AHP dan Weighted Product?

Tujuan dan Manfaat

Tujuan dari penerapan system pendukung keputusan ini, antara lain:

1. Untuk menentukan lokasi terbaik sebagai lahan untuk pengembangan perumahan.

2. Untuk membandingkan hasil yang didapatkan menggunakan metode AHP dan Weighted product.

Manfaat dari penerapan system pendukung keputusan:

1. Mempermudah untuk menetapkan lokasi yang tepat untuk perumahan.

2. Sebagai sumber informasi yang bereferensi keruangan mengenai pola sebaran perumahan.

3. Membantu masyarakat untuk mendapatkan informasi mengenai sebaran perumahan dan bagaimana cara mencapainya.

4. Membantu masyarakat untuk mengetahui informasi mengenai jenis-jenis pola keruangan perumahan.

Read more

TINJAUAN PUSTAKA

Sistem Pendukung Keputusan

Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision System. Sistem tersebut adalah suatu sistem yang berbasis komputer yang ditunjukan untuk membantu pengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur (Dewanto, 2015). 

Istilah SPK mengacu pada suatu sistem yang memanfaatkan dukungan komputer dalam proses pengambilan keputusan. Untuk memberikan pengertian yang lebih maka ada beberapa definisi mengenai SPK oleh beberapa ahli. Menurut Turban, Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem informasi yang berbasis komputer yang fleksibel, interaktif dan dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk mendukung solusi untuk masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur. 

Sistem Pendukung Keputusan menggunakan data, memberikan antarmuka pengguna yang mudah dan dapat menggabungkan pemikiran pengambilan keputusan (Turban, Sharda & Delen, 2011). Menurut Little, Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem informasi berbasis komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan yang terstruktur ataupun tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model (Little, 2004). Menurut Kusrini, Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu sistem informasi yang menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian data (Kusrini, 2007).

Komponen Sistem Pendukung Keputusan

Menurut Turban, Sharda & Delen (2011), Decision Support System (Sistem Pendukung Keputusan) terdiri dari empat subsistem yang saling berhubungan yaitu :

1. Subsistem Manajemen Data Subsistem manajemen data meliputi basis data yang terdiri dari datadata yang relevan dengan keadaan dan dikelola oleh software yang disebut Database Management System (DBMS). Manajemen data dapat diinterkoneksikan dengan data warehouse perusahaa, suatu repositori untuk data perusahaan yang relevan untuk mengambil keputusan.

2. Subsistem Manajemen Model Subsistem manajemen model berupa paket software yang berisi model-model financial, statistic, ilmu manajemen, atau model kuantitatif yang menyediakan kemampuan analisa dan manajemen software yang sesuai. Software ini disebut sistem manajemen basis model.

3. Subsistem Dialog (User Interface Subsystem) Subsistem dialog (User Interface Subsystem) merupakan subsistem yang dapat digunakan oleh user untuk berkomunikasi dengan system dan juga member perintah SPK. Web browser memberikan struktur antarmuka pengguna grafis yang familiar dan konsisten. Istilah antarmuka pengguna mencakup semua aspek komunikasi antara pengguna dengan sistem.

4. Subsistem Manajemen Berbasis Pengetahuan (Knowledge-Based Management Subsystem) Subsistem manajemen berbasis pengetahuan merupakan subsistem yang dapat mendukung subsistem lain atau berlaku sebagai komponen yang berdiri sendiri (independent).

Metode Analytic Hierarchy Process

Menurut Kazibudzki dan Tadeusz (2013) Analytic Hierarchy Process (AHP) cadalah pengambilan keputusan multikriteria dengan dukungan metodologi yang telah diakui dan diterima sebagai prioritas yang secara teori dapat memberikan jawaban yang berbeda dalam masalah pengambilan keputusan serta memberikan peringkat pada alternatif solusinya.

Metode AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika. Metode ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil keputusan dengan efektif atas persoalan yang kompleks dengan menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan keputusan dengan memecahkan persoalan tersebut kedalam bagian bagiannya , menata bagian atau variabel dalam suatu susunan hirarki, memberi nilai numerik pada pertimbangan subjektif tentang pentingnya tiap variabel dan mensintetis berbagai pertimbangan ini untuk menetapkan variabel yang mana memiliki prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil pada situasi tersebut.

Metode Weighted Product

Menurut Putra Jaya (2012), Metode Weighted Product (WP) memerlukan proses normalisasi karena metode ini mengaluhkan hasil penilaian setiap atribut. Hasil perkalian tersebut belum bermakna jika belum dibandingkan (dibagi)  dengan nilai standart. Bobot untuk atribut manfaat berfungsi sebagai pangkat positif dalam proses perkalian, sementara bobot biaya berfungsi sebagai pangkat negatif. Metode WP Merupakan metode pengambilan keputusan dengan cara perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. WP adalah salah satu analisis multi-kriteria keputusan (multi-criteria decision analysis / MCDA) yang sangat terkenal. Metode multi-kriteria pengambilan keputusan multi-criteria decision making (MCDM). Metode MCDA, yang diberikan adalah satu set terbatas dari alternatif keputusan yang dijelaskan dalam hal sejumlah kriteria keputusan. Setiap alternatif keputusan dibandingkan dengan yang lain dengan mengalikan sejumlah rasio, satu untuk setiap kriteria keputusan. Setiap rasio diangkat ke kekuasaan setara dengan berat relatif dari kriteria yang sesuai. Metode Weighted Product menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot 

atribut yang bersangkutan.

Read more

PEMBAHASAN (PERHITUNGAN DENGAN METODE WP)

Menentukan lokasi perumahan

1. Menentukan Alternatif dan Kriteria (Harga, Jarak, Fasilitas, Kondisi)

2. Memberikan bobot pada masing-masing kriteria

3. Normaliasi Bobot dengan cara : setiap nilai bobot pada kriteria dibagi dengan total seluruh bobot kriteria. contohnya, pada kriteria harga (W1) = 3/14 yaitu 0,21

4. Menghitung nilai Vektor S
catatan : jika benefit dikalikan dengan pangkat bernilai positif, namun jika cost dikalikan dengan pangkat bernilai negatif.
dari studi kasus yang terjadi maka dapat ditentukan sebagai berikut :

1. Harga : Cost
2. Jarak : Cost
3. Fasilitas : Benefit
4. Kondisi Lingkungan Rawan Banjir : Cost

maka perhitungan yang dilakukan pada Nilai Vektor S adalah dengan cara sebagai berikut :

(nilai atribut Harga^(-W1))*(nilai atribut jarak^(-W2))*(nilai atribut fasilitas^(W3))*(nilai atribut kondisi lingkungan rawan banjir^(-W4))

Lalu untuk mencari per-rankingan tiap alternatif maka dilakukan dengan menghitung Nilai Vektor V menggunakan cara sebagai berikut :

nilai tiap alternatif pada Nilai Vektor S dibagi dengan total Nilai Vektor S, sebagai contoh untuk mencari nilai vektor V pada S1 adalah 0,051548 / 0,354597 menghasilkan nilai vektor V sebesar 0,1453699.

Read more

KESIMPULAN DAN SARAN

KESIMPULAN 

Hasil Perbandingan

Dari perhitungan yang telah dilakukan dengan dua metode berbeda yaitu dengan metode Analytical Hierarchy Process dan metode Weighted Product, maka menghasilkan hasil sebagai berikut :

Dari tabel diatas menghasilkan data dari pemilihan lokasi pembangunan perumahan masing-masing metode :

1. Metode AHP :

[Daerah Banyumanik menempati peringkat pertama]

[Daerah Tembalang menempati peringkat kedua]

[Daerah Semarang Barat menempati peringkat ketiga

[Daerah Semarang Tengah menempati peringkat keempat]

[Daerah Candisari menempati peringkat kelima]

[Daerah Gunung Pati menempati peringkat keenam]

[Daerah Gajah Mungkur menempati peringkat ketujuh]

[Daerah Gayamsari menempati peringkat kedelapan]

[Daerah Tugu menempati peringkat kesembilan]

[Daerah Genuk menempati peringkat kesepuluh]

Jadi, dari hasil yang diperoleh dari metode AHP, maka yang berpotensi paling besar untuk dijadikan lokasi pembangunan perumahan adalah daerah Banyumanik.

2. Metode WP:

[Daerah Tembalang menempati peringkat pertama]

[Daerah Banyumanik peringkat kedua]

[Daerah Semarang Barat menempati peringkat ketiga]

[Daerah Semarang Tengah peringkat keempat]

[Daerah Gajah Mungkur menempati peringkat kelima]

[Daerah Candisari menempati peringkat keenam]

[Daerah Gunung Pati menempati peringkat ketujuh]

[Daerah Tugu menempati peringkat kedelapan]

[Daerah Gayamsari menempati peringkat kesembilan]

[Daerah Genuk menempati peringkat kesepuluh]

Jadi, dari hasil yang diperoleh dari metode WP, maka yang berpotensi paling besar untuk dijadikan lokasi pembangunan perumahan adalah daerah Tembalang.

Berdasarkan hasil penelitian mengenai penerapan metode analytical hierarchy process (AHP) dan weighted product (WP) untuk menentukan lokasi pembangunan perumahan di kota semarang, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut. Penerapan metode weighted product dalam sistem pengambilan keputusan ini memberikan hasil yang efisien karena proses perhitungannya lebih singkat.

SARAN

Menambahkan atau menggunakan kriteria lain sebagai pertimbangan dalam penentuan lokasi pembangunan perumahan. Menambahkan atau menggunakan metode lain sebagai pembanding dan dapat dijadikan model pengembangan sistem yang lebih baik.  

Read more