Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan: Systematic Literature Review

Abstract

Decision Support Systems (DSS) play an important role in assisting decision-making in various fields, including housing selection. In the past three decades, computer technology and analysis methods have undergone significant advances, leading to the use of techniques such as machine learning, optimization algorithms, and predictive models in the development of SDM. Nonetheless, questions remain regarding the effectiveness and reliability of the various methods used in SDM. This research aims to identify the most commonly used methods and techniques in the development of SDM in the last five years through a Systematic Literature Review (SLR). This research also evaluates the effectiveness and reliability of CBMS in the context of home selection based on previous studies, as well as analyzing the methodologies used in previous research. The data search process was carried out by accessing Google Scholar and using the keywords "Housing Selection Decision Support System" in the range of 2019 - 2024. Of the 30 articles found, the most frequently used method is Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), followed by other methods such as Simple Additive Weighting (SAW), Analityc Hierarchy Process (AHP). The analysis shows that the TOPSIS method provides fast and accurate recommendations, while the SAW, and AHP methods offer a systematic approach that increases the effectiveness and reliability of the SDM. This research provides a comprehensive overview of current trends in the development of SDM for house selection and offers suggestions for further research in this area. In conclusion, TOPSIS is the most commonly used method in the last five years, showing high effectiveness and reliability in the context of housing selection.

Abstrak

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) memainkan peran penting dalam membantu pengambilan keputusan di berbagai bidang, termasuk pemilihan perumahan. Dalam tiga dekade terakhir, teknologi komputer dan metode analisis telah mengalami kemajuan signifikan, mengarah pada penggunaan teknik seperti machine learning, algoritma optimasi, dan model prediktif dalam pengembangan SPK. Meskipun demikian, masih ada pertanyaan terkait efektivitas dan keandalan berbagai metode yang digunakan dalam SPK. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi metode dan teknik yang paling umum digunakan dalam pengembangan SPK dalam lima tahun terakhir melalui Tinjauan Literatur Sistematis (Systematic Literature Review - SLR). Penelitian ini juga mengevaluasi efektivitas dan keandalan SPK dalam konteks pemilihan rumah berdasarkan studi terdahulu, serta menganalisis metodologi yang digunakan dalam penelitian sebelumnya. Proses pencarian data dilakukan dengan mengakses Google Scholar dan menggunakan kata kunci "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan" dalam rentang tahun 2019 - 2024. Dari 40 artikel yang ditemukan, metode yang paling sering digunakan adalah Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), diikuti oleh metode lain seperti Simple Additive Weighting (SAW), Analityc Hierarchy Process (AHP). Analisis menunjukkan bahwa metode TOPSIS memberikan rekomendasi cepat dan akurat, sementara metode SAW, dan AHP menawarkan pendekatan sistematis yang meningkatkan efektivitas dan keandalan SPK. Penelitian ini memberikan gambaran menyeluruh tentang tren terkini dalam pengembangan SPK untuk pemilihan rumah dan menawarkan saran untuk penelitian lebih lanjut di bidang ini. Kesimpulannya, TOPSIS adalah metode yang paling umum digunakan dalam lima tahun terakhir, menunjukkan efektivitas dan keandalan tinggi dalam konteks pemilihan perumahan.