Sistem Pendukung Keputusan Berbasis K-Means dan AHP Hybrid untuk Pemantauan Asrama

Abstrak

Pengelolaan asrama di Pusat Pengembangan Sumber Daya Manusia untuk Alat Transportasi (PPSDMAP) menghadapi tantangan dalam alokasi kamar, pemantauan fasilitas, dan pengambilan keputusan akibat ketergantungan pada sistem manual. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan cerdas (DSS) berdasarkan integrasi K-Means Clustering dan Proses Hierarki Analitis (AHP) guna meningkatkan efisiensi pengelolaan asrama. Pendekatan kuantitatif diterapkan dengan metode pengembangan sistem yang meliputi tahap perencanaan, pengumpulan data, analisis, desain, implementasi, dan pengujian. Data diperoleh melalui observasi dan wawancara di PPSDMAP, kemudian diproses menggunakan K-Means untuk pengelompokan data kamar asrama dan AHP untuk menentukan prioritas perbaikan fasilitas. Hasil menunjukkan bahwa sistem berhasil mengelompokkan data menjadi tiga kluster dengan nilai validitas Davies Bouldin Index sebesar 0.52, serta menghasilkan keputusan prioritas berdasarkan kriteria layanan, fasilitas, dan keamanan. Alternatif terbaik yang diidentifikasi adalah peningkatan konektivitas internet dengan bobot 49,25%, diikuti oleh pemasangan CCTV dan layanan laundry. Sistem ini secara efektif mendukung manajer dalam mengambil keputusan yang lebih cepat dan akurat berdasarkan data, dengan implikasi praktis untuk efisiensi manajemen fasilitas dan peningkatan kenyamanan penghuni asrama.