Penerapan Metode KNN (K-Nearest Neighbor) pada Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Rumah Awal 1
PENERAPAN METODE KNN (K-NEAREST NEIGHBOR)
PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
PEMBELIAN RUMAH
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Mencapai Gelar Strata Satu
Program Studi Informatika
Disusun oleh :
YOGA WIDIASTUTI
NIM. M0509079
PROGRAM STUDI INFORMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SEBELAS MARET
SURAKARTA
2016
i
ii
iii
MOTTO
“Karena sesungguhnya sesudah kesulitan itu ada kemudahan. Sesungguhnya
sesudah kesulitan itu ada kemudahan”
(Q.S Al-Insyirah : 5-6)
Jangan lihat masa lampau dengan penyesalan, jangan pula lihat masa depan dengan
ketakutan, tapi lihatlah sekitar dengan penuh kesadaran
(James Thurber)
iv
PERSEMBAHAN
Karya ini penulis persembahkan kepada :
Allah SWT, atas segala Rahmat, Berkah dan Hidayah-Nya
Ibu dan Bapak tercinta, atas do’a, dukungan serta kasih sayang yang telah diberikan
Kakak-kakak tersayang, Mbak Iin, Mas Dedi, Mas Bayu dan Mbak Warda atas
dukungan dan motivasinya.
Keponakan-keponakanku tersayang, Affan dan Athar.
Seluruh teman-teman Informatika UNS khususnya angkatan 2009
v
KATA PENGANTAR
Assalamu’alaikum Wr. Wb
Alhamdulillahi Rabbil’alamin, Segala puji dan syukur atas kehadirat Allah
SWT yang telah melimpahkan segala rahmat dan karunia-Nya, sehingga penulis
dapat menyelesaikan skripsi dengan judul ”Penerapan Metode KNN (K-Nearest
Neighbor) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Rumah”, yang
menjadi salah satu syarat mutlak untuk mendapatkan gelar Sarjana Informatika di
Universitas Sebelas Maret (UNS) Surakarta.
Dengan segala kerendahan hati, penulis menyadari akan keterbatasan yang dimiliki,
begitu banyak bimbingan, bantuan, serta motivasi yang diberikan dalam proses penyusunan
skripsi ini. Oleh karena itu, ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada :
1. Ibu Sari Widya Sihwi, S.Kom., MTI selaku dosen pembimbing I, terimakasih atas
kesabaran, ketelitian, koreksi, masukan, motivasi, semangat, do’a, dan
memberikan waktunya untuk mengarahkan dan membimbing penulis selama
proses penyelesaian skripsi ini.
2. Bapak Meiyanto Eko Sulistyo, S.T., M.Eng selaku dosen pembimbing II,
terimakasih atas setiap diskusi, semangat, motivasi, ketelitian, koreksi, masukan
dan kesabarannya selama proses penyelesaian skripsi ini.
3. Bapak Drs. Bambang Harjito, M.App.Sc., Ph.D., selaku Kepala Program Studi S1
Informatika UNS.
4. Ibu Esti Suryani, S.Si., M.Kom, selaku Pembimbing Akademik yang telah banyak
memberi bimbimngan dan pengarahan selama penulis menempuh pendidikan di
Program studi Informatika FMIPA UNS.
5. Bapak dan Ibu dosen serta karyawan di program studi Informatika FMIPA UNS
yang telah mengajarkan penulis selama masa studi dan membantu dalam proses
penyusunan skripsi ini.
6. Ibu, bapak, dan kakak-kakakku tercinta yang telah memberikan semangat,
dukungan, do’a dan motivasi, serta kasih sayang yang tulus.
7. Teman-teman Informatika UNS 2009 yang telah memberikan dukungan,
semangat dan bantuan sehingga penyusunan skripsi ini dapat terselesaikan.
vi
8. Semua pihak yang tidak bisa saya sebutkan satu-persatu yang telah memberikan
bantuan dan dukungan terhadap penulis.
Akhir kata semoga laporan ini dapat bermanfaat bagi para pembaca serta
menambah pengalaman dan pengetahuan bagi penulis sendiri.
Wassalamu’alaikum Wr. Wb.
Surakarta, 2016
Penulis
vii
DECISION SUPPORT SYSTEM FOR HOUSE PURCHASING USING
KNN (K-NEAREST NEIGHBOR) METHOD
YOGA WIDIASTUTI
Department of Informatics. Faculty of Mathematics and Natural Science.
Sebelas Maret University
ABSTRACT
Every prospective home buyers has their own criteria in selecting home that suit
their needs. But many of these criteria are followed by the availability of more than
one choice of homes that meet those criteria. Therefore, we need a computerized
system that can help them to obtain a good home selection decisions based on their
needs. Method used in this research is K-nearest Neighbor (KNN). KNN is a method
to classify the new objects based on the training data that were located closest to the
object.
This paper discusses about recommendation system to select house using 11
kinds of criteria, such as price, location, land area, building area, floor, bedroom,
bathroom, maid’s room, garage/carport, electric power and water resources. This
system also used a geographical information system to display the results in the form
of a map.
The testing was conducted by 25 users, they tried out the system and filled the
satisfaction questionnaire system. The level of satisfaction obtained from two main
aspects : result satisfaction and user interface design satisfaction, which is including
the usability and the attractivess system. The results of this tests indicate the level of
user satisfaction by 38% very satisfied, 58% satisfied and 4% not satisfied.
Keywords : Decision Support System, Geographic Information System, House
Purchasing, K-Nearest Neighbor,
viii
PENERAPAN METODE KNN (K-NEAREST NEIGHBOR) PADA
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN RUMAH
YOGA WIDIASTUTI
Program Studi Informatika. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam.
Universitas Sebelas Maret
ABSTRAK
Setiap calon pembeli rumah mempunyai kriteria tersendiri dalam memilih
rumah. Namun kriteria tersebut bisa dipenuhi oleh banyak tipe rumah di banyak
perumahan. Untuk itu diperlukan suatu sistem terkomputerisasi yang dapat
membantu calon pembeli rumah untuk memperoleh keputusan yang sesuai dengan
keinginannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-Nearest
Neighbor (KNN). KNN adalah metode yang melakukan klasifikasi terhadap objek
baru berdasarkan data latih yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut
Penelitian ini membahas tentang sistem rekomendasi pembelihan rumah
menggunakan 11 kriteria seperti harga, lokasi, luas tanah, luas bangunan, lantai,
kamar tidur, kamar mandi, kamar pembantu, garasi, daya listrik dan sumber air.
Sistem yang dibangun juga akan menggunakan sistem informasi geografi untuk
menampilkan hasil rekomendasinya dalam bentuk peta.
Pengujian dilakukan oleh 25 user dengan cara mencoba sistem dan mengisi
angket kepuasan sistem. Tingkat kepuasan didapatkan dari dua aspek utama yakni
kepuasan hasil dan kepusan user interface design yang meliputi usability dan
attractiveness sistem. Hasil dari pengujian ini menunjukkan tingkat kepuasan user
sebesar 38% sangat puas, 58% puas, dan 4% tidak puas.
Kata Kunci : K-Nearest Neighbor, Pembelian Rumah, Sistem Informasi Geografi,
Sistem Pendukung Keputusan
ix
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ................................................................................................... i
HALAMAN PERSETUJUAN .................................................................................... ii
HALAMAN PENGESAHAN .................................................................................... iii
HALAMAN MOTTO ................................................................................................. iv
HALAMAN PERSEMBAHAN .................................................................................. v
KATA PENGANTAR ................................................................................................ vi
Abstract ..................................................................................................................... viii
Abstrak ........................................................................................................................ ix
DAFTAR ISI................................................................................................................. x
DAFTAR TABEL..................................................................................................... xiii
DAFTAR GAMBAR ................................................................................................. xiv
DAFTAR LAMPIRAN.............................................................................................. xv
BAB I PENDAHULUAN ............................................................................................1
1.1
Latar Belakang .............................................................................................. 1
1.2
Rumusan Masalah ......................................................................................... 2
1.3
Batasan Masalah............................................................................................ 2
1.4
Tujuan Penelitian .......................................................................................... 3
1.5
Manfaat Penelitian ........................................................................................ 3
1.6
Sistematika Penulisan.................................................................................... 3
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ..................................................................................5
2.1
Landasan Teori ...............................................................................................5
2.1.1 Sistem Pendukung Keputusan .................................................................5
2.1.1.1 Definisi Sistem Pendukung Keputusan .........................................5
2.1.1.2 Karakteristik dan Kapabilitas Sistem Pendukung Keputusan .......6
x
2.1.1.3 Komponen Sistem Pendukung Keputusan ....................................8
2.1.1.4 Fase-fase Pengambilan Keputusan ...............................................9
2.1.2 K-Nearest Neighbor .............................................................................. 11
2.1.2.1 Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) ....................................... 12
2.1.2.2 Preparation Data ........................................................................ 13
2.1.3 Sistem Informasi Geografi (SIG) .......................................................... 14
2.1.3.1 Manfaat Sistem Informasi Geografi............................................ 15
2.1.3.2 Subsistem Sistem Informasi Geografi ........................................ 15
2.1.3.3 Cara kerja Sistem Informasi Geografi ........................................ 16
2.1.3.4 Kemampuan Sistem Informasi Geografi .................................... 17
2.1.4 Google Maps API.................................................................................. 17
2.2
Penelitian Terkait ........................................................................................ 18
2.3
Rencana Penelitian ....................................................................................... 21
BAB III METODOLOGI PENETILIAN ................................................................... 23
3.1
Tahap Awal .................................................................................................. 23
3.1.1 Study Literature..................................................................................... 23
3.1.2 Pengumpulan Data ................................................................................ 24
3.2
Tahap Analisa............................................................................................... 24
3.3
Tahap Implementasi ..................................................................................... 26
3.3.1 Pembuatan Database ............................................................................. 26
3.3.2 Pembuatan Kode Program .................................................................... 26
3.3.3 Testing ................................................................................................... 27
3.3.4 Debugging ............................................................................................. 27
3.4
Tahap Pengujian ........................................................................................... 27
BAB IV PEMBAHASAN .......................................................................................... 28
4.1
Analisa Awal Sistem .................................................................................... 28
xi
4.2
Perhitungan Metode ..................................................................................... 31
4.2.1 Kasus Pertama ......................................................................................... 31
4.2.2 Kasus Kedua ............................................................................................ 36
4.3
Hasil Pengujian ............................................................................................ 41
BAB V PENUTUP ..................................................................................................... 43
5.1
Kesimpulan .................................................................................................. 43
5.2
Saran ............................................................................................................. 43
DAFTAR PUSTAKA ................................................................................................. 45
xii
DAFTAR TABEL
Tabel 2. 1 Keterkaitan Penelitian dengan Penelitian Sebelumnya ............................ 21
Tabel 3. 1 Rincian Jumlah Perumahan Per Wilayah ................................................. 24
Tabel 4. 1 Contoh Data Perumahan ........................................................................... 30
Tabel 4. 2 Data Testing Kasus Pertama ..................................................................... 31
Tabel 4. 3 Hasil Normalisasi Data Testing Kasus Pertama ....................................... 33
Tabel 4. 4 Contoh Hasil Normalisasi Data Training Kasus Pertama ......................... 33
Tabel 4. 5 Hasil Rekomendasi Rumah Kasus Pertama .............................................. 35
Tabel 4. 6 Data Testing Kasus Kedua ........................................................................ 36
Tabel 4. 7 Hasil Normalisasi Data Testing Kasus Kedua .......................................... 38
Tabel 4. 8 Contoh Hasil Normalisasi Data Training Kasus Kedua ........................... 38
Tabel 4. 9 Hasil Rekomendasi Rumah Kasus Kedua ................................................ 40
Tabel 4. 10 Prosentasi Tingkat Kepuasan User ......................................................... 41
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2. 1 Karakteristik dan kapabilitas SPK ..........................................................6
Gambar 2. 2 Arsitektur Sistem pendukung Keputusan................................................9
Gambar 2. 3 Fase Pengambbilan keputusan .............................................................. 10
Gambar 2. 4 Flowchart Metode KNN ....................................................................... 13
Gambar 2. 5 Subsistem Sistem Informasi Geografi .................................................. 16
Gambar 3. 1 Metode Penelitian................................................................................. 23
Gambar 4. 1 Tampilan Hasil Rekomendasi Rumah Pada Contoh Kasus Pertama ... 35
Gambar 4. 2 Tampilan Peta Lokasi Pada Contoh Kasus Pertama ............................ 36
Gambar 4. 3 Tampilan Hasil Rekomendasi Rumah Pada Contoh Kasus Kedua ...... 40
Gambar 4. 4 Tampilan Peta Lokasi Pada Contoh Kasus Kedua ............................... 41
xiv
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1 Hasil Implementasi Sistem ...................................................................... 48
Lampiran 2 Daftar Data Perumahan ........................................................................... 51
Lampiran 3 Hasil Normalisasi Data Kasus Pertama ................................................... 71
Lampiran 4 Hasil Normalisasi Data Kasus Kedua ..................................................... 81
Lampiran 5 Hasil Pengurutan Jarak Euclidean Distance Kasus Pertama ................... 91
Lampiran 6 Hasil Pengurutan Jarak Euclidean Distance Kasus Kasus Kedua ........... 94
Lampiran 7 Angket Kepuasan .................................................................................... 97
Lampiran 8 Hasil Angket kepuasan ............................................................................ 98
xv
PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
PEMBELIAN RUMAH
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Mencapai Gelar Strata Satu
Program Studi Informatika
Disusun oleh :
YOGA WIDIASTUTI
NIM. M0509079
PROGRAM STUDI INFORMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SEBELAS MARET
SURAKARTA
2016
i
ii
iii
MOTTO
“Karena sesungguhnya sesudah kesulitan itu ada kemudahan. Sesungguhnya
sesudah kesulitan itu ada kemudahan”
(Q.S Al-Insyirah : 5-6)
Jangan lihat masa lampau dengan penyesalan, jangan pula lihat masa depan dengan
ketakutan, tapi lihatlah sekitar dengan penuh kesadaran
(James Thurber)
iv
PERSEMBAHAN
Karya ini penulis persembahkan kepada :
Allah SWT, atas segala Rahmat, Berkah dan Hidayah-Nya
Ibu dan Bapak tercinta, atas do’a, dukungan serta kasih sayang yang telah diberikan
Kakak-kakak tersayang, Mbak Iin, Mas Dedi, Mas Bayu dan Mbak Warda atas
dukungan dan motivasinya.
Keponakan-keponakanku tersayang, Affan dan Athar.
Seluruh teman-teman Informatika UNS khususnya angkatan 2009
v
KATA PENGANTAR
Assalamu’alaikum Wr. Wb
Alhamdulillahi Rabbil’alamin, Segala puji dan syukur atas kehadirat Allah
SWT yang telah melimpahkan segala rahmat dan karunia-Nya, sehingga penulis
dapat menyelesaikan skripsi dengan judul ”Penerapan Metode KNN (K-Nearest
Neighbor) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Rumah”, yang
menjadi salah satu syarat mutlak untuk mendapatkan gelar Sarjana Informatika di
Universitas Sebelas Maret (UNS) Surakarta.
Dengan segala kerendahan hati, penulis menyadari akan keterbatasan yang dimiliki,
begitu banyak bimbingan, bantuan, serta motivasi yang diberikan dalam proses penyusunan
skripsi ini. Oleh karena itu, ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada :
1. Ibu Sari Widya Sihwi, S.Kom., MTI selaku dosen pembimbing I, terimakasih atas
kesabaran, ketelitian, koreksi, masukan, motivasi, semangat, do’a, dan
memberikan waktunya untuk mengarahkan dan membimbing penulis selama
proses penyelesaian skripsi ini.
2. Bapak Meiyanto Eko Sulistyo, S.T., M.Eng selaku dosen pembimbing II,
terimakasih atas setiap diskusi, semangat, motivasi, ketelitian, koreksi, masukan
dan kesabarannya selama proses penyelesaian skripsi ini.
3. Bapak Drs. Bambang Harjito, M.App.Sc., Ph.D., selaku Kepala Program Studi S1
Informatika UNS.
4. Ibu Esti Suryani, S.Si., M.Kom, selaku Pembimbing Akademik yang telah banyak
memberi bimbimngan dan pengarahan selama penulis menempuh pendidikan di
Program studi Informatika FMIPA UNS.
5. Bapak dan Ibu dosen serta karyawan di program studi Informatika FMIPA UNS
yang telah mengajarkan penulis selama masa studi dan membantu dalam proses
penyusunan skripsi ini.
6. Ibu, bapak, dan kakak-kakakku tercinta yang telah memberikan semangat,
dukungan, do’a dan motivasi, serta kasih sayang yang tulus.
7. Teman-teman Informatika UNS 2009 yang telah memberikan dukungan,
semangat dan bantuan sehingga penyusunan skripsi ini dapat terselesaikan.
vi
8. Semua pihak yang tidak bisa saya sebutkan satu-persatu yang telah memberikan
bantuan dan dukungan terhadap penulis.
Akhir kata semoga laporan ini dapat bermanfaat bagi para pembaca serta
menambah pengalaman dan pengetahuan bagi penulis sendiri.
Wassalamu’alaikum Wr. Wb.
Surakarta, 2016
Penulis
vii
DECISION SUPPORT SYSTEM FOR HOUSE PURCHASING USING
KNN (K-NEAREST NEIGHBOR) METHOD
YOGA WIDIASTUTI
Department of Informatics. Faculty of Mathematics and Natural Science.
Sebelas Maret University
ABSTRACT
Every prospective home buyers has their own criteria in selecting home that suit
their needs. But many of these criteria are followed by the availability of more than
one choice of homes that meet those criteria. Therefore, we need a computerized
system that can help them to obtain a good home selection decisions based on their
needs. Method used in this research is K-nearest Neighbor (KNN). KNN is a method
to classify the new objects based on the training data that were located closest to the
object.
This paper discusses about recommendation system to select house using 11
kinds of criteria, such as price, location, land area, building area, floor, bedroom,
bathroom, maid’s room, garage/carport, electric power and water resources. This
system also used a geographical information system to display the results in the form
of a map.
The testing was conducted by 25 users, they tried out the system and filled the
satisfaction questionnaire system. The level of satisfaction obtained from two main
aspects : result satisfaction and user interface design satisfaction, which is including
the usability and the attractivess system. The results of this tests indicate the level of
user satisfaction by 38% very satisfied, 58% satisfied and 4% not satisfied.
Keywords : Decision Support System, Geographic Information System, House
Purchasing, K-Nearest Neighbor,
viii
PENERAPAN METODE KNN (K-NEAREST NEIGHBOR) PADA
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN RUMAH
YOGA WIDIASTUTI
Program Studi Informatika. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam.
Universitas Sebelas Maret
ABSTRAK
Setiap calon pembeli rumah mempunyai kriteria tersendiri dalam memilih
rumah. Namun kriteria tersebut bisa dipenuhi oleh banyak tipe rumah di banyak
perumahan. Untuk itu diperlukan suatu sistem terkomputerisasi yang dapat
membantu calon pembeli rumah untuk memperoleh keputusan yang sesuai dengan
keinginannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-Nearest
Neighbor (KNN). KNN adalah metode yang melakukan klasifikasi terhadap objek
baru berdasarkan data latih yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut
Penelitian ini membahas tentang sistem rekomendasi pembelihan rumah
menggunakan 11 kriteria seperti harga, lokasi, luas tanah, luas bangunan, lantai,
kamar tidur, kamar mandi, kamar pembantu, garasi, daya listrik dan sumber air.
Sistem yang dibangun juga akan menggunakan sistem informasi geografi untuk
menampilkan hasil rekomendasinya dalam bentuk peta.
Pengujian dilakukan oleh 25 user dengan cara mencoba sistem dan mengisi
angket kepuasan sistem. Tingkat kepuasan didapatkan dari dua aspek utama yakni
kepuasan hasil dan kepusan user interface design yang meliputi usability dan
attractiveness sistem. Hasil dari pengujian ini menunjukkan tingkat kepuasan user
sebesar 38% sangat puas, 58% puas, dan 4% tidak puas.
Kata Kunci : K-Nearest Neighbor, Pembelian Rumah, Sistem Informasi Geografi,
Sistem Pendukung Keputusan
ix
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ................................................................................................... i
HALAMAN PERSETUJUAN .................................................................................... ii
HALAMAN PENGESAHAN .................................................................................... iii
HALAMAN MOTTO ................................................................................................. iv
HALAMAN PERSEMBAHAN .................................................................................. v
KATA PENGANTAR ................................................................................................ vi
Abstract ..................................................................................................................... viii
Abstrak ........................................................................................................................ ix
DAFTAR ISI................................................................................................................. x
DAFTAR TABEL..................................................................................................... xiii
DAFTAR GAMBAR ................................................................................................. xiv
DAFTAR LAMPIRAN.............................................................................................. xv
BAB I PENDAHULUAN ............................................................................................1
1.1
Latar Belakang .............................................................................................. 1
1.2
Rumusan Masalah ......................................................................................... 2
1.3
Batasan Masalah............................................................................................ 2
1.4
Tujuan Penelitian .......................................................................................... 3
1.5
Manfaat Penelitian ........................................................................................ 3
1.6
Sistematika Penulisan.................................................................................... 3
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ..................................................................................5
2.1
Landasan Teori ...............................................................................................5
2.1.1 Sistem Pendukung Keputusan .................................................................5
2.1.1.1 Definisi Sistem Pendukung Keputusan .........................................5
2.1.1.2 Karakteristik dan Kapabilitas Sistem Pendukung Keputusan .......6
x
2.1.1.3 Komponen Sistem Pendukung Keputusan ....................................8
2.1.1.4 Fase-fase Pengambilan Keputusan ...............................................9
2.1.2 K-Nearest Neighbor .............................................................................. 11
2.1.2.1 Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) ....................................... 12
2.1.2.2 Preparation Data ........................................................................ 13
2.1.3 Sistem Informasi Geografi (SIG) .......................................................... 14
2.1.3.1 Manfaat Sistem Informasi Geografi............................................ 15
2.1.3.2 Subsistem Sistem Informasi Geografi ........................................ 15
2.1.3.3 Cara kerja Sistem Informasi Geografi ........................................ 16
2.1.3.4 Kemampuan Sistem Informasi Geografi .................................... 17
2.1.4 Google Maps API.................................................................................. 17
2.2
Penelitian Terkait ........................................................................................ 18
2.3
Rencana Penelitian ....................................................................................... 21
BAB III METODOLOGI PENETILIAN ................................................................... 23
3.1
Tahap Awal .................................................................................................. 23
3.1.1 Study Literature..................................................................................... 23
3.1.2 Pengumpulan Data ................................................................................ 24
3.2
Tahap Analisa............................................................................................... 24
3.3
Tahap Implementasi ..................................................................................... 26
3.3.1 Pembuatan Database ............................................................................. 26
3.3.2 Pembuatan Kode Program .................................................................... 26
3.3.3 Testing ................................................................................................... 27
3.3.4 Debugging ............................................................................................. 27
3.4
Tahap Pengujian ........................................................................................... 27
BAB IV PEMBAHASAN .......................................................................................... 28
4.1
Analisa Awal Sistem .................................................................................... 28
xi
4.2
Perhitungan Metode ..................................................................................... 31
4.2.1 Kasus Pertama ......................................................................................... 31
4.2.2 Kasus Kedua ............................................................................................ 36
4.3
Hasil Pengujian ............................................................................................ 41
BAB V PENUTUP ..................................................................................................... 43
5.1
Kesimpulan .................................................................................................. 43
5.2
Saran ............................................................................................................. 43
DAFTAR PUSTAKA ................................................................................................. 45
xii
DAFTAR TABEL
Tabel 2. 1 Keterkaitan Penelitian dengan Penelitian Sebelumnya ............................ 21
Tabel 3. 1 Rincian Jumlah Perumahan Per Wilayah ................................................. 24
Tabel 4. 1 Contoh Data Perumahan ........................................................................... 30
Tabel 4. 2 Data Testing Kasus Pertama ..................................................................... 31
Tabel 4. 3 Hasil Normalisasi Data Testing Kasus Pertama ....................................... 33
Tabel 4. 4 Contoh Hasil Normalisasi Data Training Kasus Pertama ......................... 33
Tabel 4. 5 Hasil Rekomendasi Rumah Kasus Pertama .............................................. 35
Tabel 4. 6 Data Testing Kasus Kedua ........................................................................ 36
Tabel 4. 7 Hasil Normalisasi Data Testing Kasus Kedua .......................................... 38
Tabel 4. 8 Contoh Hasil Normalisasi Data Training Kasus Kedua ........................... 38
Tabel 4. 9 Hasil Rekomendasi Rumah Kasus Kedua ................................................ 40
Tabel 4. 10 Prosentasi Tingkat Kepuasan User ......................................................... 41
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2. 1 Karakteristik dan kapabilitas SPK ..........................................................6
Gambar 2. 2 Arsitektur Sistem pendukung Keputusan................................................9
Gambar 2. 3 Fase Pengambbilan keputusan .............................................................. 10
Gambar 2. 4 Flowchart Metode KNN ....................................................................... 13
Gambar 2. 5 Subsistem Sistem Informasi Geografi .................................................. 16
Gambar 3. 1 Metode Penelitian................................................................................. 23
Gambar 4. 1 Tampilan Hasil Rekomendasi Rumah Pada Contoh Kasus Pertama ... 35
Gambar 4. 2 Tampilan Peta Lokasi Pada Contoh Kasus Pertama ............................ 36
Gambar 4. 3 Tampilan Hasil Rekomendasi Rumah Pada Contoh Kasus Kedua ...... 40
Gambar 4. 4 Tampilan Peta Lokasi Pada Contoh Kasus Kedua ............................... 41
xiv
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1 Hasil Implementasi Sistem ...................................................................... 48
Lampiran 2 Daftar Data Perumahan ........................................................................... 51
Lampiran 3 Hasil Normalisasi Data Kasus Pertama ................................................... 71
Lampiran 4 Hasil Normalisasi Data Kasus Kedua ..................................................... 81
Lampiran 5 Hasil Pengurutan Jarak Euclidean Distance Kasus Pertama ................... 91
Lampiran 6 Hasil Pengurutan Jarak Euclidean Distance Kasus Kasus Kedua ........... 94
Lampiran 7 Angket Kepuasan .................................................................................... 97
Lampiran 8 Hasil Angket kepuasan ............................................................................ 98
xv