Berikut adalah hasil
source code
di atas berupa hasil nilai vektor bobot untuk setiap yang sudah dinormalisasi:
Gambar 5.29 Array Nilai Normalisasi Vektor Bobot Setiap Kriteria Tabel 5.13 Nilai Normalisasi Vektor Bobot Setiap Kriteria
1 2
3 4
Nama Harga
Luas Tanah
Luas Bangunan
Lokasi Spesifikasi
1  Rumah  1  BTH Blok B 2
0.000 0.341
0.507 0.134
0.714
2  Rumah 2 Blok A 1
0.163 0.302
0.307 0.289
0.143
3  Rumah 3 Blok C 1
0.308 0.000
0.033 0.289
0.000
4  Rumah 4 Blok D 1H
0.297 0.073
0.000 0.289
0.000
5  Rumah 5 1 0.232
0.285 0.153
0.000 0.143
5.2.7 Perangkingan dan Hasil Keputusan.
Setelah  nilai  normalisasi  bobot  vektor
fuzzy
setiap  kriteria  dan  nilai normalisasi vektor bobot setiap kriteria sudah didapatkan lalu menghitung skor dari
setiap. Dengan cara mengalikan bobot setiap nilai tiap kriteria dengan nilai bobot setiap  kriteria  kemudian  dijumlahkan  untuk  mendapatkan  nilai  skor  tiap.
Source code
sebagai berikut:
for baris = 0; baris  countdatarumah; baris++ { skor[baris] = 0;
for kolom = 0; kolom  countW; kolom++ { skor[baris]+=w_total_krit[baris][kolom]
W[kolom]; }
}
Berikut  adalah  hasil
source  code
di  atas  berupa  hasil  nilai  skor  setiap alternatif:
Gambar 5.30 Array Nilai Skor Setiap Alternatif Tabel 5.14 Nilai Skor Setiap Alternatif
0.219 1
0.243 2
0.164 3
0.168 4
0.206
Gambar 5.31 Array Data Rumah dan Nilai Skor Setiap Alternatif
Setelah mendapatkan nilai skor setiap alternatif lalu urutkan nilai skor yang terbesar ke terkecil untuk mendapatkan rumah  yang paling direkomendasi sesuai
dengan skor yang telah dihitung.
Source code
sebagai berikut:
function uruta, b { if a[skor_akhir]  b[skor_akhir] {
return 1; } elseif a[skor_akhir]  b[skor_akhir] {
return -1; } else {
return 0; }
}
uasortcrumah_hasilspk, urut;
Berikut  adalah  hasil
source  code
di  atas  berupa  hasil  rumah  yang  sudah dirangkingkan sesuai dengan skor yang paling besar ke yang terkecil:
Gambar 5.32 Array Rangking Data Rumah dan Nilai Skor Setiap
Jadi  rumah  yang  paling  direkomendasikan  adalah  Rumah  2  Blok  A  1 dengan skor akhir 0.243, yaitu:
Gambar 5.33 Data Rumah yang Paling Direkomendasi
5.3 Implemenasi Interface
5.3.1 Halaman Utama
Gambar 5.34 Halaman Utama Halaman ini adalah halaman utama. Pada halaman ini pengguna dapat melihat
profil  pengembang,  perumahan,  melakukan  langkah-langkah  sistem  pendukung keputusan  dan  melihat  help.  Pada  halaman  ini  administrator  dapat  melakukkan
login.
5.3.2 Halaman Profil
Gambar 5.35 Halaman Profil Halaman  ini  merupakan  halaman  yang  berisi  mengenai  profil  suatu
pengembang perumahan.
5.3.3 Halaman Perumahan
Gambar 5.36 Halaman Perumahan Halaman ini merupakan halaman yang berisi mengenai perumahan dan rumah
yang ditawarkan.
5.3.4 Halaman Daftar Rumah
Gambar 5.37 Halaman Daftar Rumah