Jawaban Quis Online

Bobot  W : [4  5  4  3]

1)                  X1= 5,91608                        X2= 7,681146

R11= 0,338062                    R12= 0,130189
R21= 0,507093                    R22= 0,390567
R31= 0,338062                    R32= 0,520756
R41= 0,338062                    R42= 0,260378
R51= 0,507093                    R52= 0,390567
R61= 0,338062                    R62= 0,260378
R71= 0,169031                    R72= 0,520756

X3= 7,745967                        X4= 4,690416

R13= 0,387298                    R14= 0,213201
R23= 0,129099                    R24= 0,426401
R33= 0,129099                    R34= 0,426401
R43= 0,258199                    R44= 0,426401
R53= 0,516398                    R54= 0,426401
R63= 0,258199                    R64= 0,426401
R73= 0,645497                    R74= 0,213201

0,338062    0,130189    0,387298    0,213201
0,507093    0,390567    0,129099    0,426401
0,338062    0,520756    0,129099    0,426401
Matrik R     0,338062    0,260378    0,258199    0,426401
0,507093    0,390567    0,516398    0,426401
0,338062    0,260378    0,258199    0,426401
0,169031    0,520756    0,645497    0,213201

2).     Y11= 1,352247                    Y12= 0,650945
Y21= 2,02837                        Y22= 1,952834
Y31= 1,352247                    Y32= 2,603778
Y41= 1,352247                    Y42= 1,301889
Y51= 2,02837                        Y52= 1,952834
Y61= 1,352247                    Y62= 1,301889
Y71= 0,676123                    Y72= 2,603778

Y13= 1,549193                    Y14= 0,639602
Y23= 0,516398                    Y24= 1,279204
Y33= 0,516398                     Y34= 1,279204
Y43= 1,032796                    Y44= 1,279204
Y53= 2,065591                    Y54= 1,279204
Y63= 1,032796                    Y64= 1,279204
Y73= 2,581989                    Y74= 0,639602




1,352247    0,650945    1,549193    0,639602
2,02837    1,952834    0,516398    1,279204
1,352247    2,603778    0,516398    1,279204
Matrik Y=     1,352247    1,301889    1,032796    1,279204
2,02837    1,952834    2,065591    1,279204
1,352247    1,301889    1,032796    1,279204
0,676123    2,603778    2,581989    0,639602

3).     Y1+ = 2,02837           
    Y2+ = 0,650945
    Y3+ = 0,516398   
    Y4+ = 1,279204
    A+ = [ 2,02837; 0,650945; 0,516398; 1,279204 ]   

    Y1- = 0,676123
    Y2- = 2,603778
    Y3- = 2,581989
    Y4- = 0,639602
    A- = [ 0,676123; 2,603778; 2,581989; 0,639602 ]

4).    D1+ = 1,390288    D1- = 2,310275
    D2+ = 1,301889    D2- = 2,63212
    D3+ = 2,066568    D3- = 2,26591
    D4+ = 1,071232    D4- = 2,227364
    D5+ = 2,02359    D5- = 1,711157
    D6+ = 1,071232    D6- = 2,227364
    D7+ = 3,212147    D7- = 0
5).    Vi = Di- / Di- + Di+
    V1= 2,310275 / (2,310275 + 1,390288) = 0,624304
    V2= 2,63212 / (2,63212 + 1,301889) = 0,669068
    V3= 2,26591 / (2,26591 + 2,066568) = 0,52297
    V4= 2,227364 / (2,227364 + 1,071232) = 0,675246
    V5= 1,711157 / (1,711157 + 2,02359) = 0,458172
    V6= 2,227364 / (2,227364 + 1,071232) = 0,675246
    V7= 0

Sehingga dapat di simpulkan bahwa dari kasus di atas dengan perhitunggan metode TOPSIS bahwa yang mendapatkan bantuan langsung tunai dari pemerintah karena memiliki nilai terbaik adalah V4 (DONI) dan V6 (KASINO).

SPK PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE AHP MENGGUNAKAN EXPERT CHOICE

Abstraksi

     Penentuan perumahan mana yang harus dipilih oleh konsumen dipengaruhi oleh banyak faktor, diantaranya harga, lokasi, fasilitas umum, perijinan, desain rumah, dan kedibilitas dari developer. Makalah ini bertujuan untuk mencari kriteria-kriteria yang digunakan didalam pemilihan perumahan oleh konsumen. Kriteria-kriteria tersebut dianalisis menggunakan metode AHP menggunakan software Expert Choice. Hasil analisis yang didapat kriteria tertinggi adalah perijinan legal tidaknya kepemilikan atas tanah dan bangunnya. 

Kata kunci: SPK, Perumahan, AHP, Expert Choice

Pembahasan

1.      Latar Belakang

Memasuki tahun 2004, dunia properti kembali bangkit setelah terpuruk karena krisis moneter. Bisnis-bisnis dibidang properti mulai menjamur, baik dalam skala kecil, menengah maupun besar. Pengembangan ini tidak hanya terjadi di daerah-daerah tertentu, tapi hampir seluruh daerah khususnya di wilayah Daerah Istimewah Yogyakarta ( DIY ).

Gejolah perkembangan dibidang properti ini tidak hanya dipengaruhi oleh membaikkan perekonomian tetapi juga minat para konsumen mengikuti perkembangan ini. Peningkatan jumlah konsumen dari tahun ke tahun semakin  bertambah. Para developer banyak yang menawarkan berbagai alternatif dari mulai harga, lokasi, desain, maupun cara pembayaran. Hal inilah yang menyebabkan konsumen harus pandai-pandai memilih perumahan mana yang akan mereka ambil yang sesuai dengan kriteria-kriteria yang diinginkan.

1.      Landasan Teori

1.1.Sistem Penunjang Keputusan

Sistem pendukung keputusan adalah sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu para manajer mengampil keputusan [little,19970]. Menurut Turban, 2005, sistem pendukung keputusan merupakan suatu pendekatan untuk mendukung pengambilan keputusan. Sistem pendukung keputusan menggunakan data, memberikan antarmuka pengguna yang mudah, dan dapat menggabungkan pemikiran pengambil keputusan.

1.2.Metode AHP

Analytical Hierarchy Process ( AHP )  adalah suatu metode unggul untuk memilih aktivitas yang bersaing atau banyak alternatif berdasarkan kriteria tertentu. Atau khusus. Kriteria dapat bersifat kuantitatif atau kualitatif, dan bahkan kriteria kuantitatif ditangani dengan struktur kesukaan pengambil keputusan daripada berdasarkan angka.

Struktur sebuah model AHP adalah model dari sebuah pohon terbaik. Ada suatu tujuan tunggal di puncak pohon yang mewakili tujuan dari masalah pengambilan keputusan. Seratus persen bobot keputusan adan di titik ini. Tepat dibawah tujuan adalah titik daun yang menunjukkkan kriteria, baik kualitatif maupun kuantitatif. Bobot Tujuan harus dibagi diantara titik-titik kriteria berdasarkan rating.  

1.      Pembahasan

Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan terhadap konsumen perumahan, maka didapat enam kriteria yang digunakan dalam proses pemilihan lokasi perumahan. Kriteria tersebut antara lain Harga, Lokasi, Fasilitas umum, Perijinan, Desain rumah, dan kredibilitas dari developer.

Adapun keterangan dari masing-masing kriteria adalah sebagai berikut:

• Harga

Konsumen lebih memilih harga rumah yang sesuai dengan dana yang mereka punyai.

• Lokasi

Lokasi perumahan yang strategis lebih dilirik oleh konsumen, misalnya, dekatnya dengan jalan raya, pasar, rumah sakit, tempat kantor, sekolahan, dan banyak lain.

• Fasilitas Umum

Fasilitas umum disini adalah fasilitas umum yang disediakan pihak developer di lokasi perumahan. Misalnya kolam renang, hotspot, line telepon, ruko, dan area permainan.

• Perijinan

Perijinan yang dimaksud adalah legal tidaknya seluruh perijinan yang telah dilakukan oleh pihak developer, misalnya IMB, Legalitas pembebasan tanah, Hak Milik Bangunan, Sertifikat dan lain sebagainya.    

• Desain Rumah

Semakin bagus dan rumit sebuah desain maka harganyapun semakin tinggi.

• Kredibilitas Developer

Nama sebuah developer ternyata juga memjadi pertimbangan konsumen dalam memilih sebuah perumahan. Hal ini berhubungan dengan unsur kepercayaan dari konsumen dan dari lembaga perbankan.

3.1 Struktur AHP untuk pemilihan perumahan

Struktur AHP yang didesain bisa dilihat pada gambar 1 dibawah ini

3.2 Hasil implementasi dengan software Expert Choice

Kesimpulan

Kesimpulan yang didapat adalah proses pemilihan lokasi perumahan oleh konsumen terdiri dari enam kriteria yaitu harga, lokasi, perijinan, desain rumah, dan kredibilitas developer.  Bobot tertinggi adalah kriteria lokasi, disusul harga, fasilitas umum, desain rumah, dan terakhir kredibilitas developer. Dari enam kriteria tersebut setelah diuji dengan software Expert Choice hasilnya memang sudah sesuai dengan rangkin alternatif nama perumahan yang konsumen inginkan.

Daftar Pustaka

Analytical Hierarchy Process (AHP).

http://www.rfp-templates.com/Analytical-Hierarchy-Process-(AHP).html. Diakses tanggal 31 Juli 2008 pukul 12.15 WIB.

AHP Approach Saaty, http://www.rfp-templates.com/search/for/AHP-Approach-Saaty.html, diakses tanggal 4 Agustus 2008, pukul 11.00 WIB.

Turban, 2005, Decision Support Systems and Intelligent Systems ( Sistem pendukung keputusan dan system cerdas ) Jilid 1, Andi Offset, Yogyakarta.