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

dokumen-dokumen yang mirip
PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-TOPSIS

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

UNIVERSITAS MURIA KUDUS FAKULTAS TEKNIK SISTEM INFORMASI

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

ANALISIS KOMPARASI SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT DALAM PENENTUAN PENERIMA BEASISWA

PERBANDINGAN PENERAPAN METODE SAW DAN TOPSIS DALAM SISTEM PEMILIHAN LAPTOP

Sistem Pendukung Keputusan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode TOPSIS

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

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRESTASI SISWA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) PADA PROSES SELEKSI MAHASISWA BARU JALUR JP2AB

Bayu Erlangga 1, Elisabet Y.A 2

IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM

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

DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD

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

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

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

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN DOSEN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

PEMILIHAN PEGAWAI BERPRESTASI BERDASAR EVALUASI KINERJA PEGAWAI DENGAN METODE SAW

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING (FMADM) DENGAN METODE SAW

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

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

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGENAL MINAT SISWA PADA BIDANG EKSTRAKULIKULER SEKOLAH DENGAN METODE TOPSIS

Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SNASTIKOM 2013) ISBN

Optimalisasi TOPSIS untuk Perankingan Data Terklasifikasi Uyock Saputro 1, Hafiz Ridha Pramudita 2, Anna Baita 3

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

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

SISTEM SELEKSI BEASISWA SMA NEGERI 2 BAE KUDUS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ABSTRAK

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN STAF PENGAJAR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

BAB II LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PESERTA KAPAL PEMUDA NUSANTARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)

PERANCANGAN MODEL PENENTUAN PASSING GRADE DAN UANG PANGKAL

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

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

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MANDOR MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

BAB III LANDASAN TEORI

SISTEM REKOMENDASI PEMBERHENTIAN HUBUNGAN KERJA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI

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

Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi

PENENTUAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA PT. PATRA NUR ALASKA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN JURUSAN DI MAN II YOGYAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA TOPSIS

SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING METHOD UNTUK MENENTUKAN SEKOLAH DASAR

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN LOKASI OBJEK WISATA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS SKRIPSI

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

Multi-Attribute Decision Making

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

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

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

PENERAPAN METODE MADM-SAW DALAM PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN KABUPATEN KLATEN

BAB 1 PENDAHULUAN. Banyak terdapat metode perankingan yang dapat digunakan untuk memecahkan

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

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

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN SELEKSI CALON TKI KELUAR NEGERI MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS : PT.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PEMBELIAN JENIS MOBIL DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISSION MAKING.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENILAIAN KINERJA DOSEN DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PURWOKERTO MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

PENERAPAN METODE ELECTRE UNTUK MENENTUKAN LOKASI BISNIS TERBAIK

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Stand Pameran Dengan Menggunakan Metode TOPSIS

SISTEM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENERAPKAN FMADM (FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING) DAN SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) Delpiah Wahyuningsih

Bab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN PEMASOK NATA DE COCO DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

IDENTIFIKASI HAMBATAN ORGANISASI DENGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

PENERAPAN METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WAIGHTING (FSAW) DALAM PENENTUAN PERANKINGAN SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (SMK) DI KABUPATEN PRINGSEWU

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

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN METODE AHP DAN AHP TOPSIS UNTUK PENENTUAN STAF KURIKULUM SEKOLAH

KOMBINASI METODE AHP DAN TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

Abstrak Kata kunci 1. Pendahuluan

PERBANDINGAN NILAI RELIABILITAS DARI HASIL METODE SAW DAN METODE TOPSIS

ISSN VOL 15, NO 2, OKTOBER 2014

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

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

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

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA PERGURUAN TINNGI NEGERI SINAR MAS DENGAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS: SMK NEGERI 1 GALANG)

Multi atributte decision making (madm)

Seminar Nasional Inovasi dan Tren (SNIT) 2015

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADICTIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS PADA SMKN 1 RAWAJITU TIMUR

PENENTUAN SISWA BERPRESTASI PADA SMK WIDYA YAHYA GADINGREJO DENGAN METODE SAW

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan

PEMILIHAN GURU BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product

BAB II LANDASAN TEORI

PENERAPAN METODE TOPSIS UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KELUARGA MISKIN PADA DESA PANCA KARSA II

MODEL MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PENENTUAN PENERIMA PINJAMAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA BIDIKMISI MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

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

Transkripsi:

ISSN : 0-80 Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 0 STMIK AMIKOM Yogyakarta 6-8Februari 0 PENGGUNAAN METODE TOPSIS DALAM RANCANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN LOKASI USAHA BARU Studi Kasus : ARENA DISC Yogyakarta Mohammad Adiwisanghagni Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ring road Utara Condongcatur Sleman Yogyakarta 8 Email : adiwisanghagni@gmailcom Abstrak Dalam membuat rencana untuk memperluas pemasaran pemilihan lokasi usaha lah hal utama yang perlu dipertimbangkan Lokasi strategis menjadi salah satu faktor penting dan sangat menentukan keberhasilan suatu usaha Banyak hal yang harus dipertimbangkan dalam memilih lokasi sebagai salah satu faktor mendasar yang sangat berpengaruh p penghasilan dan biaya baik biaya tetap maupun biaya variabel Pasar sebagai salah satu unit juga memerlukan lokasi strategis dalam proses penentuannya Tak jarang aset ekonomi sangat disesuaikan dengan keberan konsumen yang mendominasi lokasi tersebut Tak hanya aspek konsumen aspek jangkauan atau akses juga menjadi pertimbangan ketika suatu aset ekonomi hendak dirintis Metode yang digunakan untuk Sistem Pendukung Keputusan dalam menentukan lokasi lah dengan menggunakan metode Technique Order Preference by Similarity To Ideal Solution TOPSIS Metode ini dipilih karena mampu memilih alternatif terbaik dari sejumlah alternatif dalam hal ini alternatif yang dimaksud lah lokasi terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan Hasil dari proses pengimplementasian metode dan TOPSIS dapat mengurutkan alternatif dari nilai yang terbesar ke nilai yang terkecil Kata kunci: Sistem Penunjang Keputusan Metode Topsis Pemasaran Pendahuluan Perluasan pemasaran saat ini tentunya sangat diperlukan untuk perusahaan perusahaan yang bergerak dalam bidang naramg jasa Namun dalam konteks yang sesungguhnya perluasan pemasaran tidaklah bisa memberikan efek positif bagi perusahaan jika tidak memperhatikan faktor faktor penting dalam pemilihan lokasi perluasan pemasaran itu sendiri Dalam makalah ini lah pembukaan faktor faktor yang berkesinambungan sendiri perluasaan pemasaran yang akan dibahas lokasi baru dari Arena Disc Tentunya akan dibahas lah faktor yang dapat dengan proses Arena Disc itu Arena Disc lah sebuah perusahan yang bergerak dalam bidang penyewaan cd dvd software game dan film Perusahaan ini masih tergolong dalam Usaha Kecil Menengah Namun dengan visi misi yang kuat perusahaan ini mencoba untuk memperluas pemasaran dengan mendirikan lokasi yang baru Berikut beberapa faktor penting yang berkaitan erat dengan proses Arena Disc dengan nya serupa di sekitar lokasi untuk lokasi Metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini lah Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution TOPSIS TOPSIS digunakan untuk memecahkan masalah peringkat Beberapa penelitian sebelumnya metode ini telah digunakan untuk melakukan pemilihan supplier [] melakukan proses recruitment karyawan [] dan pemilihan dosen berprestasi [] Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya terdapat p objek serta faktor dan kriteria penelitiannya Dimana dalam menentukan objek serta faktornya harus melakukan survey lokasi alternatif secara langsung terlebih dahulu Metode ini dipilih karena metode ini menentukan nilai bobot untuk setiap atribut kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif dalam hal ini alternatif yang dimaksud lah alternative lokasi usaha baru berdasarkan lima kriteria yang telah ditentukan sebelumnya Dengan metode perangkingan tersebut diharapkan penilaian akan lebih tepat karena didasarkan p nilai kriteria dan bobot yang sudah ditentukan sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih akurat dalam menentukan lokasi usaha yang baru Metode Penelitian Sistem Pendukung Keputusan SPK P dasarnya sistem pendukung keputusan merupakan pengembangan lebih lanjut dari sistem informasi manajemen terkomputerisasi yang dirancang sedemikian rupa sehingga bersifat interaktifdengan pemakainya Sifat interaktif dimaksudkan untuk memudahkan integrasi antara berbagai -87

ISSN : 0-80 Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 0 STMIK AMIKOM Yogyakarta 6-8Februari 0 komponen dalam proses pengambilan keputusan seperti prosedur kebijakan teknik analisis serta pengalaman dan wawasan manajerial guna membentuk suatu kerangka keputusan bersifat fleksibel Konsep Sistem Pendukung Keputusan SPK/Decision Support Sistem DSS pertama kali diungkapkan p awal tahun 970-an oleh Michael S Scott Morton dengan istilah Management Decision Sistem Sistem tersebut lah suatu sistem yang berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur [] Tahapan Sistem Pengambilan Keputusan Menurut Herbert A Simon [] tahap yang harus dilalui dalam proses pengambilan keputusan yaitu : Penelusuran intelligence Tahap ini merupakan tahap pendefinisian masalah serta identifikasi informasi yang dibutuhkan yang berkaitan dengan persoalan yang dihpi serta keputusan yang akan diambil Perancangan design Tahap ini merupakan tahap analisa dalam kaitan mencari atau merumuskan alternatif-alternatif pemecahan masalah Pemilihan choice Yaitu memilih alternatif solusi yang diperkirakan paling sesuai Implementasi implementation Tahap ini merupakan tahap pelaksanaan dari keputusan yang telah diambil menyelesaikan masalah keputusan secara praktis Konsepnya sederhana dan mudah dipahami komputasinya efisien dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan kedalam bentuk matematis yang sederhana [8] Tahapan dalam Metode TOPSIS Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi Elemen rij hasil dari normalisasi decision matrix R dengan metode Euclidean length of a vector lah : rij hasil dari normalisasi matriks keputusan R i m; j n; x ij elemen dari matriks keputusan i m j n TOPSIS Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution TOPSIS lah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Kwangsun Yoon and Hwang Ching-Lai 98 TOPSIS lah metode beberapa kriteria untuk mengidentifikasi solusi dari satu set alternatif terbatas [] Metode TOPSIS lah teknik untuk urutan preferensi oleh kesamaan untuk solusi ideal Solusi ideal juga disebut solusi ideal positif merupakan solusi yang dapat memaksimalkan kriteria/ atribut manfaat dan meminimalkan kriteria/ atribut biaya sedangkan solusi ideal negatif juga disebut solusi anti-ideal memaksimalkan kriteria/ atribut biaya dan meminimalkan kriteria/ atribut manfaat Dalam metode TOPSIS alternative yang optimal lah yang paling dekat dengan solusi ideal positif dan paling jauh dari solusi ideal negatif [6] Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot Dengan bobot W wwwn maka normalisasi bobot matriks V lah : Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif Solusi ideal positif dinotasikan dengan A+ dan solusi ideal negatif dinotasikan dengan A sebagai berikut : Menentukan solusi ideal + dan - { { } } v ij elemen matriks V baris ke-i dan kolom ke-j J {jn dan j berhubungan dengan benefit criteria} J '{jn dan j berhubungan dengancost criteria} Keuntungan utama dari TOPSIS dibanding dengan Metode MCDM lainnya dalam pengambilan keputusan masalah yang kompleks lah mudah digunakan dapat memperhitungkan semua jenis kriteria subyektif dan obyektif logika rasional dan mudah dipahami bagi para praktisi perhitungan proses sangat mudah konsep memungkinkan mengejar kriteria alternatif terbaik digambarkan dalam matematika secara sederhana dan bobot penting dapat dimasukkan dengan mudah [7] Konsep ini banyak digunakan untuk -88 Menentukan S e p a r a s i Seaparation measure merupakan pengukuran jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif Perhitungan Jarak untuk solusi ideal positif : + J {jn dan j merupakan benefit criteria} J {jn dan j merupakan cost criteria} Perhitungan Jarak untuk solusi ideal negatif :

ISSN : 0-80 Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 0 STMIK AMIKOM Yogyakarta 6-8Februari 0 C : untuk lokasi J {jn dan j merupakan benefit criteria} J {jn dan j merupakan cost criteria} Menentukan kedekatan relatif terhp solusi ideal yang akan diambil Kedekatan relatif dari alternatif A+ dengan solusi ideal A- direpresentasikan dengan : dengan 0 < 6 + Menentukan ranking setiap alternatif kriteria dinilai dengan sampai yaitu : : Sangat Buruk : Buruk : Cukup : Baik : Sangat Baik Hasi dari pentabelan kriteria dan ranking dari masing masing alternatif lokasi usaha baru untuk Arena Disc dapat dilihat p tabel : skor kriteria Tabel : Skor < dan I m Menentukan ranking alternatif dapat diranking berdasarkan urutan Ci* Maka dari itu alternatif terbaik lah salah satu yang berjarak terpendek terhp solusi ideal dan berjarak terjauh dengan solusi ideal negatif Pembahasan Model sistem pendukung keputusan pemilihan lokasi usaha baru dilakukan dengan berbagai langkah Dalam Penelitian ini sistem pendukung yang diharapkan dapat membantu owner dari Arena Disc untuk menentukan lokasi baru yang sesuai dengan lebih tepat dan lebih strategis Metode yang dipakai dalam pengambilan keputusan pemilihan lokasi ini lah Technique For Order Preference by Similiarity to Ideal Solution TOPSIS Metode tersebut dipilih karena metode TOPSIS merupakan suatu bentuk metode pendukung keputusan yang didasarkan p konsep bahwa alternative yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negative yang dalam hal ini akan memberikan rekomendasi pemilihan lokasi usaha baru yang sesuai dengan yang diharapkan Tahapan-tahapan yang akan dibahas dalam penelitian ini lah sebagai berikut : p setiap serupa Data Sangat Kurang Kurang Cukup Banyak Sangat Banyak 0 > Sangat Pt Sepi Cukup Pt Sangat Pt 0 > > 0 Jt 79-0 Jt - 79 Jt 0-9 Jt - 99 Jt Ranking Membuat matriks keputusan P matriks keputusan kolom matriks menyatakan atribut yaitu kriteria-kriteria yang sedangkan baris matriks menyatakan alternatif yaitu calon lokasi yang memungkinkan Matriks keputusan mengacu terhp m alternatif yang akan dievaluasi berdasarkan n kriteria Matriks keputusan dapat dilihat p tabel Tabel : Skor Menentukan lokasi alternatif mana yang akan dijadikan lokasi usaha baru Arena Disc Dalam hal ini terdapat calon lokasi alternatif A : Jln Kusumanegara A : Jln Gejayan A : Jln Parangtritis Menentukan kriteria atau faktor utama yang dijadikan sebagai acuan untuk lokasi usaha baru Arena Disc C : C : dengan C : C : nya serupa di sekitar lokasi -89 A X X X X X A X X X X X A X X X X X

ISSN : 0-80 Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 0 STMIK AMIKOM Yogyakarta 6-8Februari 0 P tabel no rumus X X menyatakan performansi alternatif dengan acuan kriteria lah data skor kriteria untuk setiap alternatif Xij lah performansi alternatif ke i untuk kriteria ke j Ai i m lah alternatif- alternatif yang mungkin Xj j n lah kriteria dimana performansi alternatif diukur Dalam penelitian ini nilai j lah sebagai berikut : j untuk kriteria j untuk kriteria dengan j untuk kriteria j untuk kriteria nya j untuk kriteria Hasil matriks keputusan yang dibentuk dari tabel data awal untuk setiap alternatif dapat disajikan p tabel no Tabel : Hasil Perhitungan Matriks Keputusan C C C C C A A Menentukan bobot preferensi untuk setiap kriteria Dalam hal ini bobot preferensi ditentukan oleh owner Arena Disc secara langsung bobot kriteria C : bobot kriteria C : bobot kriteria C : bobot kriteria C : bobot kriteria C : 707068 7687 7687 7687 798 798 798 7070678 7070678 6 Menentukan matriks keputusan dan bobot kriteria membuat matriks keputusan yang ternormalisasi R yang fungsinya untuk memperkecil range data Dengan menggunakan perumusan no maka matriks keputusan ternormalisasi dapat dilihat p penyelesaian berikut : 707068 A 707068 7070678 09909 09909 09909 Hasil dari seluruh perhitungan dapat dilihat dalam tabel Tabel : Matriks Keputusan Ternormalisasi R + + 707068 A 0668 06096 0989 0668 0786 A 0707068 06096 0989 06 0966 A 06 090667 06666 0707068 0888 x + + 7687 + + 798 + + 7070678 + + 09909-90

ISSN : 0-80 Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 0 STMIK AMIKOM Yogyakarta 6-8Februari 0 7 Menentukan matriks ternormalisasi terbobot V yang elemen-elemennya ditentukan dengan menggunakan rumus berikut : v ij lah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot V Bobot w j w w w wn lah bobot dari kriteria ke-j r ij lah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi R Dengan i m ; dan j n Matriks keputusan ternormalisasi terbobot Tabel 8 : Solusi Ideal Negatif V V V A- 697 77 9 Tabel : Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot Dan hasil perhitungan tersebut dapat dilihat p tabel 9 V 078 9 Menghitung jarak alternatif dari solusi ideal positif S + dan jarak alternatif dari solusi ideal negatif S - Berikut bentuk perhitungan jarak alternatif dari solusi ideal positif S + yang mengacu p perumusan no S+ Jln Kusumanegara 0886 Jln Gejayan 7 A A Jln Parangtritis 89 Sedangkan perhitungan jarak alternatif dari solusi ideal positif S - mengacu p perumusan no 6 Berikut bentuk perhitungannya Hasil dari seluruh perhitungan matriks keputusan ternormalisasi terbobot dapat dilihat dalam tabel 6 Dan hasil perhitungan tersebut dapat dilihat p tabel 0 Tabel 6 : Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot Tabel 0 : Hasil Perhitungan Separasi Negatif A 677 987 98 69706 788 A 887 987 98 779 0786 A 69706 7700 69067 0 96 + solusi ideal positif A dan solusi ideal negatif A Solusi ideal postif ditentukan oleh nilai tertinggi yang didapat dari masing masing kriteria p tabel ternormalisasi terbobot Begitu juga sebaliknya solusi ideal negatif didapat dari masing masing kriteria p tabel ternormalisasi terbobot Berikut tabel solusi ideal positif dan negative yang dapat dilihat p tabel no 7 dan tabel no 8 Jln Kusumanegara 7899 Jln Gejayan 78 Jln Parangtritis 8607096 0 Menentukan kedekatan relatif terhp solusi ideal yang akan diambil dengan menggunakan perumusan no 7 Berikut bentuk perhitungannya 8 Menentukan matriks Tabel 7 : Solusi Ideal Positif V V V A+ 88 98 69 V S- Tabel 9 : Hasil Perhitungan Separasi Positif A Bentuk perhitungan matriks keputusan ternomarlisasi terbobot dengan menggunakan perumusan no 8 x 0668 676997969 x 0707068 676997969 x 0888 9668 V 78 + 07788078 Hasil perhitungan kedekatan relatif terhp solusi ideal dapat dilihat dalam tabel Tabel : Hasil Perhitungan Kedekatan Relatif V 79-9 C+ Jln Kusumanegara 0778 Jln Gejayan 096 Jln Parangtritis 0079

Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 0 STMIK AMIKOM Yogyakarta 6-8Februari 0 Menentukan Perankingan alternatif dari nilai C+ terbesar ke nilai C+ terkecil dengan nilai C+ terbesar merupakan solusi yang terbaik Perangkingan alternatif dapat dilihat p tabel Tabel : Hasil Pengurutan C+ Ranking Jln Kusumanegara 0778 Jln Parangtritis 0079 Jln Gejayan 006 Kesimpulan Metode Topsis dalam kasus ini menghasilkan Jarak terpendek dari solusi ideal positif serta jarak terpanjang dari solusi ideal negative yang memberikan rekomendasi pemilihan lokasi usaha baru yang ideal Yang dalam kasus ini Jln Kusumanegara merupakan lokasi usaha baru yang paling ideal untuk pengembangan lokasi usaha Arena Disc Dimana Jln Kusumanegara menempati ranking pertama Konsep rancangan sistem pendukung keputusan penentuan tempat lokasi usaha baru Arena Disc ini diharapkan bisa menjadi acuan bagi pengembangan sistem sejenis yang nantinya bisa digunakan oleh semua kalangan perusahan dalam skala usaha kecil menengah Peneliti juga masih melakukan riset untuk memaksimalkan rancangan ini agar menjadi sebuah aplikasi yang mudah digunakan untuk semua kalangan pengusaha terutama usaha kecil menengah Dari banyaknya jenis usaha kecil menengah di Yogyakarta diharapkan dapat membantu para pengusaha tersebut untuk menentukan tempat yang layak sesuai untuk pemasaran mereka Daftar Pustaka [] Nurcahyono D 009 Aplikasi Technique For Order Preference By Similar Ideal Solution Topsis Dalam Pemilihan Supplier Junal Eksis VOL Nomor [] Imbar RV Hartanto BS 0 Aplikasi Sistem Informasi Sumber Daya Manusia dengan Fitur DSS Menggunakan Metode Topsis p PT X Jurnal Informatika Vol 7 No - [] Indriyati 00 Pemilihan Dosen Berprestasi Dengan Metode Topsis Jurnal Masyarakat Informatika Vol No [] Krsah S 998 Sistem Pendukung Keputusan Jakarta [] Ashtiani B Haghighirad F Makui A Montazer GA 008 Extension of Fuzzy TOPSIS Method Based on Interval-valued Fuzzy Sets Applied Soft Computing Vol 9 No 7-6 [6] Yoon KP dan Hwang CL 99 Multiple attribute decision making; An Introduction Sage Publications United States of America [7] Nasab HH Milani AS 0 An Improvement of Quantitative Strategic Planning Matrix Using Multiple Criteria Decision Making and Fuzzy Numbers Applied Soft Computing 6- [8] Kusumadewi S Hartati S Harjoko A Wardoyo R 006 Fuzzy Multi-Atribut Decision Making Fuzzy MADM Yogyakarta Biodata Penulis Mohammad Adiwisanghagni memperoleh gelar Sarjana Komputer SKom Program Studi Sistem Informasi STMIK AMIKOM Yogyakarta p tahun 0 Saat ini sedang menempuh Program Pasca Sarjana Program Studi Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta -9 ISSN : 0-80