BAB 2 LANDASAN TEORI

dokumen-dokumen yang mirip
PERBANDINGAN PENERAPAN METODE SAW DAN TOPSIS DALAM SISTEM PEMILIHAN LAPTOP

Abstrak Kata kunci 1. Pendahuluan

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Jurnal SISFO Vol. 7, No.1, Februari 2013 STIKOM Dinamika Bangsa - Jambi 1

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

BAB II LANDASAN TEORI

Multi atributte decision making (madm)

Multi-Attribute Decision Making

Rita Hamdani. STMIK Pelita Nusantara Medan Jalan Iskandar Muda No.1, Merdeka, Medan Baru, Sumatera Utara

PENGGUNAAN METODE TOPSIS DALAM RANCANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN LOKASI USAHA BARU (Studi Kasus : ARENA DISC Yogyakarta)

PEMILIHAN LOKASI SUMBER MATA AIR UNTUK PEMBANGUNAN JARINGAN AIR BERSIH PEDESAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Sistem Pendukung Keputusan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode TOPSIS

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Paper Group Project SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN. Metode TOPSIS & Contoh Implementasi

BAB II LANDASAN TEORI

PENENTUAN LOKASI PROGRAM PENGEMBANGAN KAWASAN PERDESAAN BERKELANJUTAN KABUPATEN BULUNGAN PROVINSI KALIMANTAN UTARA

Volume : II, Nomor : 1, Pebruari 2014 Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) ISSN : X

SKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Sistem Informasi OLEH :

Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi untuk Cabang Baru Toko Pakan UD.

MADM-TOOL : APLIKASI UJI SENSITIVITAS UNTUK MODEL MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS.

Metode dalam SPK (Sistem Pendukung Keputusan) A. AHP

UNIVERSITAS MURIA KUDUS FAKULTAS TEKNIK SISTEM INFORMASI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia)

BAB 2 LANDASAN TEORI

1. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Bab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu

BAB 2 LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia)

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

ANALISA METODE TOPSIS UNTUK MENENTUKAN JALUR KOPERASI PENGANGKUTAN UMUM MEDAN (KPUM)

SISTEM INFORMASI PENILAIAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR OTHERS REFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS)

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS

BAB III LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

PEMBUATAN APLIKASI PEMILIHAN CALON GURU TELADAN DENGAN MENGUNAKAN MEDIA WEB Bayu Firmanto 4

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DI SMA NEGERI 3 GARUT

Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SNASTIKOM 2013) ISBN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN INSENTIF BERDASARKAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN PADA PT. PRUDENTIAL LIFE ASSURANCE DENGAN METODE TOPSIS

1.1 Latar Belakang Masalah

PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-SAW. Fera Tri Wulandari 1*, Setiya Nugroho 1

Kata Kunci : Fuzzy MADM, SAW, kriteria, beasiswa.

BAB I PENDAHULUAN 1-1

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Anggota Badan Eksekutif Mahasiswa dengan Metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite (Electre)

APLIKASI DINAMIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN DUA ALGORITMA

Kata Kunci: Guru, Decision support systems, MADM, SAW. 1. Pendahuluan

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Gaji Bonus Karyawan Pada Restoran KL Express Dengan Metode TOPSIS

PENGEMBANGAN SPK PENERIMAAN ANGGOTA BARU STUDI KASUS: ORGANISASI IMSI STMIK MIKROSKIL

Multi-Attribute Decision Making

Oleh: Fandy Setyo Utomo STMIK AMIKOM Purwokerto ABSTRACT

Bab II Bab III Bab IV Tujuan, Kebijakan, dan Strategi Penataan Ruang Kabupaten Sijunjung Perumusan Tujuan Dasar Perumusan Tujuan....

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN ANALISIS INVESTASI TANAH UNTUK PERUMAHAN DENGAN METODE TOPSIS

RANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK LAPTOP MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)

PENDAHULUAN. melakukan kegiatan Praktek Kerja Lapangan (PKL) baik tingkat SMK/sederajat

Jl. RE. Martadinata No. 272A, Indihiang, Kota Tasikmalaya 1), 2),

PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-TOPSIS

BAB I PENDAHULUAN. pada morfologi punggungan hingga perbukitan di wilayah timur dari

DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD

KOMBINASI METODE AHP DAN TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISSION MAKING.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON KEPALA SEKOLAH DASAR DI DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN GARUT

BAB 2 LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN TUJUAN WISATA PENDAKIAN MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009 (SNATI 2009) ISSN: Yogyakarta, 20 Juni 2009

ISSN VOL 15, NO 2, OKTOBER 2014

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution sebagai Metode Multi Attribute Decision Making

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW

APLIKASI PEMBERIAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS)

PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH

IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN LOKASI PERUMAHAN DI KABUPATEN PRINGSEWU MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT

BAB II LANDASAN TEORI 2.1 PASKIBRAKA

Sistem Informasi Penilaian Supplier Komputer Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Dengan Simple Additive Weighting

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN STAF PENGAJAR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

BAB I PENDAHULUAN. warga berhak mendapatkan perlindungan kesehatan. (Depkes, 2008).

PEMILIHAN LOKASI INSTALASI PENGOLAHAN AIR LIMBAH (IPAL) KOMUNAL DENGAN METODE FUZZY TOPSIS (STUDI KASUS : SENTRA INDUSTRI TAHU DESA WIROGUNAN)

PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN LOKASI PEMBANGUNAN MINIMARKET BARU DI KOTA BOJONEGORO DENGAN METODE TOPSIS BERBASIS GIS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DI SMA NEGERI 6 PANDEGLANG

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA FKIP UMN AL-WASHLIYAH MEDAN) ABSTRACT

BAB 2 LANDASAN TEORI

Oleh : Tutut Maitanti*, Ema Utami**, Emha Taufiq Luthfi**

Desi Reskika Sari ( )

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI CALON KARYAWAN PADA PT BPR CHRISTA JAYA KUPANG DENGAN METODE ANALITICAL HIERARCHY

BAB II LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGAJUAN KREDIT DENGAN METODE SAW PADA KJKS AR RAHMAH. Ervin Fightorini 1, Bowo Nurhadiono 2

Nailul Abror Ibnu Amir, Deddy Kusbianto 1, Imam Fahrur Rozi 2

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN KUALITAS PELAYANAN PADA APOTEK AMONG ROGO ADILUWIH. Febriana 1, Dedi Irawan 2

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

Transkripsi:

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Pada awal tahun 1970, konsep sistem pendukung keputusan pertama sekali diperkenalkan oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Mangement Decision System. Istilah tersebut mengacu pada pengertian suatu sistem berbasis komputer yang dapat membantu pengambilan keputusan dengan memanfaatkan data dan model-model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tidak terstruktur (Turban, 2005). Sistem Pendukung Keputusan dirancang untuk menunjang seluruh tahapan dalam membuat keputusan, mulai dari mengidentifikasi masalah, pemilihan data yang relevan, menentukan metode yang digunakan dalam pembuatan keputusan, hingga mengevaluasi pemilihan alternatif. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dibangun untuk dapat membantu para pengambil keputusan dalam menyelesaikan masalah-masalah yang dihadapi. SPK mampu memberi solusi yang dapat dijadikan pertimbangan oleh sang pengambil keputusan. Namun keputusan akhir tetap berada di tangan pengambil keputusan. 2.1.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Secara sederhana Sistem Pendukung Keputusan dapat diartikan sebagai sebuah sistem yang dapat digunakan untuk membantu para pengambil keputusan dalam menentukan keputusan yang akan diambil. Sistem Pendukung Keputusan lebih ditujukan dalam pengambilan keputusan yang penilaiannya tidak dapat didukung dengan menggunakan algoritma (Turban, 2005).

7 Peter G. Keen (1980) mendefenisikan SPK sebagai suatu produk dari proses pengembangan dimana pengguna SPK, pembangun SPK, dan SPK saling mempengaruhi satu sama lain, dan menghasilkan evolusi sistem (Manurung, 2010). Namun defenisi formal mengenai SPK tidak memberikan fokus yang konsisten karena masing-masing defenisi berusaha mempersempit populasi secara berbeda-beda (Turban, 2005). 2.1.2 Nilai Guna dan Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan Adapun karakteristik dari Sistem Pendukung Keputusan (Turban, 2005) antara lain : 1. SPK dirancang untuk membantu pengambil keputusan dalam memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur atau tidak terstruktur dengan menambahkan kebijaksanaan manusia dan informasi komputerisasi. 2. Dalam proses pengolahannya, SPK mengkombinasikan penggunaan modelmodel analisis dengan teknik pemasukan data konvensional serta fungsi-fungsi pencari atau pemeriksa informasi. 3. SPK dapat dioperasikan dengan mudah oleh orang-orang yang tidak memiliki dasar kemampuan pengoperasian komputer yang tinggi. 4. SPK dirancang dengan menekankan pada aspek fleksibilitas serta kemampuan adaptasi yang tinggi sehingga mudah disesuaikan dengan berbagai perubahan lingkungan yang terjadi dan kebutuhan pengguna. Ada beberapa manfaat yang diperoleh oleh pengguna SPK. Manfaat diperoleh antara lain : 1. SPK memperluas kemampuan pengambil keputusan dalam memproses data/informasi bagi penggunanya.

8 2. SPK membantu pengambil keputusan dalam hal penghematan waktu yang dibutuhkan untuk memecahkan masalah terutama berbagai masalah yang sangat kompleks dan tidak terstruktur. 3. SPK dapat menghasilkan solusi dengan lebih cepat serta hasilnya dapat diandalkan. Namun demikian, SPK tidak mutlak untuk membuat keputusan akhir. SPK hanya berfungsi sebagai alat bantu bagi pengambil keputusan, karena keputusan final kembali kepada pengambil keputusan. Jadi secara umum, SPK dibangun untuk memberi beberapa alternatif kepada para pengambil keputusan, dimana alternatif tersebut akan digunakan sebagai pertimbangan untuk membantu dalam menyelesaikan masalah. 2.2 Multiple Criteria Decision Making Multiple Criteria Decision Making (MCDM)adalah suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteria tertentu (Kusumadewi, 2007). Kriteria biasanya berupa ukuranukuran, aturan-aturan atau standar yang digunakan dalam pengambilan keputusan. Berdasarkan tujuannya, MCDM dapat dibagi menjadi dua model yaitu : Multi Attribute Decision Making (MADM) dan Multi Objective Decision Making (MODM). MADM menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, sedangkan MODM merancang alternatif terbaik. Dalam MCDM, pemilihan kriteria adalah hal yang sangat penting. Pemilihan kriteria sangat mempengaruhi hasil keputusan. Kriteria yang baik/relevan akan menghasilkan keputusan yang benar/valid. Berikut adalah sifat-sifat yang harus diperhatikan dalam memilih kriteria pada setiap persoalan pengambilan keputusan (Suryadi, 1998) :

9 1. Lengkap, sehingga dapat mencakup seluruh aspek penting dalam persoalan tersebut. Suatu set kriteria disebut lengkap apabila set ini dapat menunjukkan seberapa jauh seluruh tujuan dapat dicapai. 2. Operasional, sehingga dapat digunakan dalam analisis. Sifat operasional ini mencakup beberapa pengertian, antara lain adalah bahwa kumpulan kriteria ini harus mempunyai arti bagi pengambil keputusan, sehingga ia dapat benarbenar menghayati implikasinya terhadap alternatif yang ada. Selain itu, jika tujuan pengambilan keputusan ini harus dapat digunakan sebagai sarana untuk meyakinkan pihak lain, maka kumpulan kriteria ini harus dapat digunakan sebagai sarana untuk memberikan penjelasan atau untuk berkomunikasi. Operasional ini juga mencakup sifat dapat diukur. Pada dasarnya sifat dapat diukur ini adalah untuk: a) Memperoleh distribusi kemungkinan dari tingkat pencapaian kriteria yang mungkin diperoleh (untuk keputusan dalam ketidakpastian). b) Mengungkapkan preferensi pengambil keputusan atas pencapaian kriteria. 3. Tidak berlebihan, sehingga menghindarkan perhitungan berulang. Dalam menentukan set kriteria, jangan sampai terdapat kriteria yang pada dasarnya mengandung pengertian yang sama. 4. Minimum, agar lebih mengkomprehensifkan persoalan. Dalam menentukan sejumlah kriteria perlu sedapat mungkin mengusahakan agar jumlah kriterianya sesedikit mungkin. Karena semakin banyak kriteria maka semakin sukar pula untuk dapat menghayati persoalan dengan baik, dan jumlah perhitungan yang diperlukan dalam analisis akan meningkat dengan cepat. 2.2.1 TOPSIS (Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution) Metode pengambilan keputusan multi kriteria telah banyak digunakan para pengambil keputusan untuk membantu menyelesaikan masalah. Ada beberapa metode pengambilan keputusan multikriteria, salah satu nya adalah TOPSIS. TOPSIS diperkenalkan pertama kali oleh Yoon dan Hwang pada tahun 1981. TOPSIS didasarkan pada konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik memiliki jarak

10 terpendek dengan solusi ideal positif dan jarak terjauh dengan solusi ideal negatif (Kusumadewi, 2007). TOPSIS banyak digunakan untuk menyelesaikan masalah Multi Criteria Decision Making secara praktis, karena konsepnya yang sederhana dan mudah dipahami, komputasi yang efisien, dan memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana (Kusumadewi, 2007). Beberapa masalah yang dapat diselesaikan dengan TOPSIS antara lain, keputusan analisis investasi, penyeleksian penerimaan karyawan, analisis kelayakan penerima kredit, dan masalah lainnya. 2.2.1.1 Langkah-Langkah TOPSIS Berikut langkah-langkah penyelesaian masalah dengan metode TOPSIS : 1. Membuat matriks keputusan Matriks Keputusan (X) merupakan m alternatif yang dievaluasi berdasarkan i kriteria. Matriks keputusan ditunjukkan pada gambar 2.1. C 1 C 2 C 3 C n [ ] Gambar 2.1 Matriks Keputusan a 1 a 2 a 3 a n dimana : a i (i = 1, 2, 3,...., m) adalah alternatif yang ada. c j (j = 1, 2, 3,...., n) adalah kriteria. adalah performansi alternatif a i terhadap atribut c j. 2. Membuat matriks keputusan ternormalisasi Elemen-elemen pada matriks keputusan (X) akan dinormalisasikan untuk mendapatkan matriks keputusan ternormalisasi (R) dengan persamaan 2.1 berikut :

11 (2.1) dimana : i = 1, 2, 3,...., m; j = 1, 2, 3,...., n; adalah elemen matriks keputusan ternormalisasi (R). adalah elemen matriks keputusan (X). 3. Membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot dihasilkan dengan mengalikan setiap elemen dari matriks keputusan ternormalisasi (R) dengan matriks bobot preferensi (W). W = ( w 1, w 2, w 3,..., w n ) (2.2) dimana : i = 1, 2, 3,..., m; dan j = 1, 2, 3,..., n. adalah elemen dari matriks keputusan ternormalisasi terbobot (Y). w j adalah bobot dari kriteria ke-j. r ij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi R. 4. Membuat matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif Matriks solusi ideal positif (A + ) dan solusi ideal negatif (A - ) ditentukan dengan persamaan : {( ) } = { } {( ) } = { } (2.3)

12 dimana : adalah elemen matriks ternormalisasi terbobot adalah elemen solusi ideal positif adalah elemen solusi ideal negatif 5. Menghitung Separation Measure Separation Measure untuk solusi ideal positif dapat dihitung dengan persamaan berikut : dan solusi ideal negatif ( ) (2.4) ( ) dimana : adalah separation measure untuk solusi ideal positif adalah elemen matriks ternormalisasi terbobot adalah elemen matriks solusi ideal positif adalah elemen matriks solusi ideal negatif 6. Menghitung nilai preferensi Nilai preferensi atau kedekatan relatif dari tiap alternatif terhadap solusi ideal positif dapat dihitung dengan persamaan : dengan i = 1, 2, 3,..., m dimana : adalah nilai preferensi (2.5)

13 adalah separation measure solusi ideal positif adalah separation measure solusi ideal negatif Alternatif dengan nilai preferensi terbesar adalah alternatif yang akan dipilih sebagai hasil keputusan. 2.3 Investasi Tanah Investasi sering juga diartikan dengan penanaman modal. Berdasarkan teori ekonomi, investasi berarti pembelian modal barang yang tidak dikonsumsi tetapi digunakan untuk produksi yang akan datang. Dengan kata lain, kita mengeluarkan sejumlah modal (uang, waktu, tenaga) dengan harapan mendapatkan keuntungan di masa depan. Jadi pada dasarnya, investasi adalah membeli sesuatu pada saat sekarang dengan harapan bisa dijual kembali di kemudian hari dengan nilai yang lebih tinggi. Ada beberapa jenis objek investasi, misalnya adalah tanah. Investasi tanah sangat populer sekarang inimengingat tingginya permintaan masyarakat akan hunian(rumah) yang pada umumnya didominasi oleh masyarakat kelas menengah kebawah. Melihat peluang tersebut, para pengusaha di bidang properti berlombalomba untuk memenuhi permintaan masyarakat yang tentunya juga akan memberikan keuntungan bagi mereka. Namun dalam hal ini, pengusaha properti harus cermat dalam memilih lahan atau tanah yang akan mereka jadikan tempat untuk membangun hunian tersebut. Sebab jika salah memilih, masyarakat tidak akan membeli rumah tersebut, sehingga perusahaan akan mengalami kerugian. Untuk itu, perlu diperhatikan beberapa hal dalam memilih tanah yang akan dijadikan lahan untuk membangun perumahan tersebut. Ada beberapa kriteria yang perlu diperhatikan dalam memilih tanah untuk dijadikan perumahan, yaitu luas tanah, nilai jual objek pajak, harga jual, kategori dalam Rencana Umum Tata Ruang Kota, akses jalan, dan fasilitas umum. 2.3.1 Perumahan Ada beberapa pengertian mengenai rumah dan perumahan. Menurut The Dictioonary of Real Estate Appraisal (2002:313) pengertian properti perumahan adalah tanah kosong atau sebidang tanah yang dikembangkan, digunakan atau

14 disediakan untuk tempat kediaman, seperti single family houses, apartemen, rumah susun. Berdasarkan Undang-Undang No 4 Tahun 1992 tentang Perumahan dan Permukiman : a. Rumah adalah bangunan yang berfungsi sebagai tempat tinggal atau hunian dan sarana pembinaan keluarga. b. Perumahan adalah kelompok rumah yang berfungsi sebagai lingkungan tempat tinggal atau lingkungan hunian yang dilengkapi dengan prasarana dan sarana lingkungan. c. Permukiman adalah bagian dari lingkungan hidup di luar kawasan lindung, baik yang berupa kawasan perkotaan maupun perdesaan yang berfungsi sebagai lingkungan tempat tinggal atau lingkungan unian dan tempat kegiatan yang mendukung perikehidupan dan penghidupan. Banyak faktor yang mengindikasikan sebuah rumah dikatakan baik. Salah satunya adalah faktor fasilitas dan sarana umum. Awang Firdaos (1997) menyebutkan bahwa tersedianya fasilitas umum dan fasilitas sosial, diantaranya infrastruktur, sarana pendidikan, kesehatan, keagamaan, sarana transportasi, dan lain-lain, dapat menarik minat investor dan meningkatkan permintaan akan rumah di sebuah kawasan perumahan. 2.3.2 Nilai Jual Objek Pajak (NJOP) Nilai Jual Objek Pajak (NJOP) adalah harga rata-rata yang diperoleh dari hasil jual beli yang terjadi secara wajar. Apabila tidak ditemukan terdapat transaksi jual beli, NJOP ditentukan melalui perbandingan harga dengan objek lain yang sejenis, nilai perolehan baru, atau NJOP pengganti. Sesuai dengan yang ditetapkan pada Pasal 1 angka 3 UU No. 12 Tahun 1985 jo UU No. 12 Tahun 1994, yang dimaksud dengan : a) Perbandingan harga dengan objek lain yang sejenis adalah suatu pendekatan/metode penentuan nilai jual suatu objek pajak dengan cara

15 membandingkannya dengan objek pajak lain yang sejenis yang letaknya berdekatan dan fungsinya sama dan telah diketahui harga jualnya. b) Nilai perolehan baru adalah suatu pendekatan/metode penentuan nilai jual suatu objek pajak dengan cara menghitung seluruh biaya yang dikeluarkan untuk memperoleh objek tersebut pada saat penilaian dilakukan, yang dikurangi dengan penyusutan berdasarkan kondisi fisik objek tersebut. c) Nilai jual pengganti adalah suatu pendekatan/metode penentuan nilai jual suatu objek pajak yang berdasarkan pada hasil produksi objek pajak tersebut. Data NJOP untuk seluruh wilayah di Indonesia telah dipublikasikan dan di atur dalam Peraturan Direktur Jenderal Pajak Nomor 21/PJ/2008 tanggal 19 Mei 2008 tentang Publikasi Nilai Jual Objek Pajak Bumi. Dengan mengetahui nilai NJOP kita akan mengetahui seberapa besar selisih NJOP dengan harga jual. Semakin jauh harga jual di atas NJOP, maka semakin baik nilai investasi tanah tersebut. Nilai harga jual yang baik adalah di atas NJOP. Namun jika harga jual terlalu jauh atau justru dibawah NJOP, maka ada sesuatu hal yang harus diselidiki. Dalam penelitian ini, nilai NJOP rata-rata yang digunakan adalah Rp.1.000.000/m 2 (Satu juta rupiah per meter persegi). 2.3.3 Rencana Umum Tata Ruang Kota (RUTRK) Rencana Umum Tata Ruang Kota adalah dokumen rencana tata ruang wilayah kota yang dikukuhkan dengan peraturan daerah. Jangka waktu RUTRK adalah 20 tahun, dan ditinjau satu kali dalam 5 tahun. RUTRK memuat beberapa hal berikut : a) Tujuan, kebijakan, dan strategi penataan ruang wilayah kota. b) Rencana struktur ruang wilayah kota yang meliputi sistem perkotaan di wilayahnya yang terkait dengan kawasan pedesaan dan sistem jaringan prasarana wilayah kota. c) Rencana pola ruang wilayah kota yang meliputi kawasan lindung kota dan kawasan budi daya kota. d) Penetapan kawasan strategis kota. e) Arahan pemanfaatan ruang wilayah kota yang berisi indikasi program utama jangka menengah lima tahunan.

16 f) Ketentuan pengendalian pemanfaatan ruang wilayah kota yang berisi ketentuan umum peraturan zonasi, ketentuan perizinan, ketentuan insentif dan disinsentif, serta arahan sanksi. RUTRK menjadi pedoman untuk : a) Penyusunan rencana pembangunan jangka panjang daerah. b) Penyusunan rencana pembangunan jangka menengah daerah. c) Pemanfaatan ruang dan pengendalian pemanfaatan ruang di wilayah kota. d) Mewujudkan keterpaduan, keterkaitan, dan keseimbangan antarsektor. e) Penetapan lokasi dan fungsi ruang untuk investasi. f) Penataan ruang kawasan strategis kota. Dalam RUTRK seluruh wilayah dalam sebuah kota telah dikelompokkan ke dalam beberapa zona dan direncakan untuk difungsikan sesuai fungsi zona nya masingmasing. Sesuai dengan Perda Kota Medan Nomor 13 Tahun 2011 tentang Rencana Tata Ruang Wilayah Kota Medan Tahun 2011 2031, ruang wilayah Kota Medan dibagi dalam beberapa kawasan sebagai berikut : 1) Kawasan Perumahan 2) Kawasan Perdagangan dan Jasa 3) Kawasan Perkantoran 4) Kawasan Industri 5) Kawasan Pariwisata 6) Kawasan Ruang Terbukan Hijau 7) Kawasan Ruang Evakuasi Bencana 8) Kawasan Hutan Lindung 9) Kawasan Perlindungan Setempat 10) Kawasan Rawan Bencana 11) Kawasan Suaka Alam dan Cagar Budaya 12) Kawasan Peruntukan lainnya

17 Setiap wilayah dalam kota telah direncakan untuk difungsikan sesuai dengan zonanya masing-masing. Dengan kata lain, jika kita sebagai perusahaan properti hendak membangun sebuah perumahan, maka kita harus membeli tanah yang memang digolongkan sebagai kawasan perumahan dalam RUTRK. 2.4 Penelitian Sebelumnya Sebelumnya, telah dilakukan penelitian yang samaoleh Simorangkir (2012) menggunakan metode Fuzzy Inference Sugeno. Pada penelitian tersebut metode sugeno digunakan untuk menentukan nilai persentase kelayakan sebuah rumah untuk dijadikan investasi. Berbeda dengan penelitian ini yang menggunakan metode TOPSIS untuk menentukan satu pilihan terbaik diantara beberapa beberapa tanah yang akan dijadikan investasi. Berikut beberapa penelitian terdahulu diuraikan pada tabel 2.1. Tabel 2.1 Penelitian Sebelumnya No Judul Peneliti Kelebihan / Kekurangan 1 Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa Dengan Metode AHP dan TOPSIS Pangeran Manurung Kelebihan : Mengkombinasikan Metode TOPSIS dengan AHP. 2 Sistem Pendukung Keputusan Investasi Perumahan dengan Metode Sugeno Sabrina Pratiwi Simorangkir Kelebihan : Menggunakan Metode Fuzzy Inference yang cukup baik. Kekurangan : Hanya menilai dari segi biaya, tanpa mempertimbangkan aspek regulasi.