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

dokumen-dokumen yang mirip
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN LOKASI OBJEK WISATA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS SKRIPSI

Program Studi Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma

BAB III LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

JURNAL APLIKASI PEMILIHAN HELM MENGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR OTHER REFERENCE BY SMILARITY

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Multi-Attribute Decision Making

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

IMPLEMENTASI METODE TOPSIS DALAM PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KARYAWAN BERPRESTASI

Sistem Pendukung Keputusan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode TOPSIS

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

IDENTIFIKASI HAMBATAN ORGANISASI DENGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

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

PENERAPAN METODE TOPSIS UNTUK MENDUKUNG PROGRAM BANTUAN PERUMAHAN RAKYAT

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

UNIVERSITAS MURIA KUDUS FAKULTAS TEKNIK SISTEM INFORMASI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKRUTMEN GURU DENGAN METODE TOPSIS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PRIORITAS PERBAIKAN JALAN DI DINAS BINA MARGA KABUPATEN CIREBON DENGAN METODE TOPSIS

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Multi atributte decision making (madm)

ISSN VOL 15, NO 2, OKTOBER 2014

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

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

PERBANDINGAN PENERAPAN METODE SAW DAN TOPSIS DALAM SISTEM PEMILIHAN LAPTOP

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

48 Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 11, No. 2, September 2016 ISSN

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

BAB II LANDASAN TEORI

Abstrak Kata kunci 1. Pendahuluan

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

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BARANG ELEKTRONIK BERBASIS WEB DENGAN METODE TOPSIS

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

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

BAB II LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BONUS KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE AHP SKRIPSI

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN TANAMAN OBAT SESUAI JENIS PENYAKIT MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

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

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMAAN MAHASISWA BARU JALUR BIDIKMISI MENGGUNAKAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS : POLITEKNIK NEGERI MALANG)

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

Gus melia Testiana. IAIN Raden Fatah, Palembang, Indonesia

KOMBINASI METODE AHP DAN TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

PEMILIHAN LOKASI BARU BTS TELKOMSEL CABANG KOTA KENDARI MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS BERBASIS WEB GIS

ANALISIS METODE TOPSIS DALAM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN BEASISWA PENDIDIKAN KARYAWAN PADA PT PANGLIMA SIAGA BANGSA

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

1. Pendahuluan. 2. Tinjauan Pustaka

Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penilaian Kelayakan Usaha...

Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA BIDIKMISI MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

BAB 2 LANDASAN TEORI

Multi-Attribute Decision Making

RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJADWALAN MATA PELAJARAN DI SMK CILEDUG AL-MUSSADADIYAH

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MANDOR MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

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

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

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

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

IMPLEMENTASI SMS GATEWAY PADA SISTEM SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU MAN PANGGUL MENGGUNAKAN METODE TOPSIS SKRIPSI

IMPLEMENTASI METODE TOPSIS UNTUK MENENTUKAN KARYAWAN TERBAIK DI PT.KFC CABANG DEMANG

Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Dosen dengan Metode Analytic Hierarchy Process

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

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

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

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

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN KOMODITI UNGGULAN PADA DAERAH PENGEMBANGAN AGROINDUSTRI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PENENTUAN PEMINATAN PESERTA DIDIK MENGGUNAKAN METODE AHP-TOPSIS (STUDI KASUS SMA NEGERI 6 SEMARANG)

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

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

FUZZY MADM DALAM EVALUASI PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIF WEIGHTING

Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SNASTIKOM 2013) ISBN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK REKOMENDASI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE TECHNIQUE FOR OTHERS PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI SISWA KELAS UNGULAN DI SMP NEGERI 7 MALANG

Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 1, No. 1, (2016) Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 2, No.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE COMPARATIVE PERFORMANCE INDEX (CPI)

Kata Kunci : AHP (Analytical Hierarchy Process), SPK, seleksi, bobot, calon karyawan.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN BARU DI PT. MITRA JAVA MULTIMEDIA MENGGUNAKAN METODE COMPARATIVE PERFORMANCE INDEX

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN MOTOR BEBEK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

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

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Umu Habibah, Ely Setyo Astuti 1, Dwi Puspitasari 2. Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang.

BAB 2 LANDASAN TEORI

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Stand Pameran Dengan Menggunakan Metode TOPSIS

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

Dian Eko Hari Purnomo Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sarjanawiyata Tamansiswa

Teknik Informatika, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang. Abstrak

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN JURUSAN DI MAN II YOGYAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA TOPSIS

Seminar Nasional Inovasi dan Tren (SNIT) 2015

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW

Transkripsi:

PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN LOKASI PEMBANGUNAN MINIMARKET BARU DI KOTA BOJONEGORO DENGAN METODE TOPSIS BERBASIS GIS Muhammad Naufal Afif Bakhari, Ely Setyo Astuti 1, Dwi Puspitasari 2 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang. 1 naufal.afif1394@gmail.com, 2 ely.setyo.astuti@polinema.ac.id, 3 dwi_sti@yahoo.com Abstrak Dalam memilih lokasi untuk pembangunan minimarket baru di Kota Bojonegoro terdapat kriteria-kriteria yang tercantum pada Peraturan Bupati Bojonegoro Nomor 20 Tahun 2013 yang perlu pertimbangan yang rumit untuk melakukan pemilihan lokasi pembangunan. Kriteria-kriteria tersebut antara lain jarak antara pasar tradisional dengan lokasi pembangunan minimarket, jumlah kompetitor, luas lahan, arus lalu lintas wilayah, dan kepadatan penduduk. Berdasar permasalahan tersebut, perlu adanya sistem pendukung keputusan, yaitu sebagai sistem pendukung keputusan untuk menentukan lokasi pembangunan minimarket baru berbasis GIS untuk memberikan kemudahan dalam menentukan lokasi pembangunan minimarket baru agar dapat memperkecil kemungkinan terjadinya dampak negatif untuk kedepannya. Metode yang digunakan adalah metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similiarity to Ideal Solution) berbasis GIS (Geographical Information System) dengan tujuan mempermudah menentukan lokasi baru yang sudah ditentukan dengan menggunakan metode TOPSIS. Hasil dari sistem ini adalah memberikan ranking dari beberapa alternatif lokasi yang ditentukan. Kata kunci : Kota Bojonegoro, Sistem Pendukung Keputusan, Minimarket, TOPSIS, Technique for Order Preference by Similiarity to Ideal Solution, Perankingan. 1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Dengan kondisi saat ini yang semakin majunya perekonomian, tidak bisa menolak dengan keaneragaman budaya yang akan muncul dan perkembangan ilmu teknologi semakin jelas. Memang pada saat ini pembangunan tempat perbelanjaan di Kota Bojonegoro belum begitu banyak, tetapi dengan melihat kota lain yang sudah sangat padat penduduknya terdapat banyak pusat perbelanjaan dan juga banyak mempunyai dampak negatif yang salah satunya yaitu, tersingkirnya satu persatu pasar tradisional yang akan mematikan aktifitas pedagang tradisional pribumi. Keunggulan pasar tradisional selama ini didapat dari lokasi, karena masyarakat lebih senang berbelanja ke pasar-pasar yang lokasinya lebih dekat. Akan tetapi tempat-tempat perbelanjaan seperti minimarket terus berkembang memburu lokasi yang potensial, dengan semakin marak dan tersebarnya lokasi minimarket maka keunggulan lokasi pasar tradisional juga akan hilang, kedekatan lokasi sekarang ini tidak dapat lagi dijadikan sumber keunggulan yang berkelanjutan. Begitu juga dengan pembangunan di Kota Bojonegoro akan terus berlanjut dan akan membawa berbagai perubahan-perubahan terhadap lingkungan, baik positif maupun negatif. Untuk mengurangi dampak negatif maka diperlakukanlah Analisa Mengenai Dampak Lingkungan (AMDAL). Hal ini dilakukan untuk mengkaji mengenai dampak besar dan penting untuk pengambilan keputusan suatu usaha dan/atau kegiatan yang direncanakan pada lingkungan hidup. Dan diperlukan bagi proses pengambilan keputusan tentang penyelenggaraan usaha atau kegiatan tersebut. Dalam memilih lokasi untuk pembangunan minimarket baru di Kota Bojonegoro terdapat kriteriakriteria yang tercantum pada Peraturan Bupati Bojonegoro Nomor 20 Tahun 2013 perlu dipertimbangkan untuk melakukan pemilihan lokasi pembangunan. Kriteria-kriteria tersebut antara lain jarak antara pasar tradisional dengan lokasi pembangunan minimarket, jumlah kompetitor, luas lahan, arus lalu lintas wilayah, dan kepadatan penduduk. Pemilihan lokasi pembangunan minimarket termasuk dalam permasalahan multiple kriteria atau biasa disebut dengan Multiple Criteria Decision Making karena tersedianya lebih dari satu pilihan untuk memenuhi kriteria tersebut. Cara penyelesaian permasalahan seperti ini dapat menggunakan metodemetode pendukung keputusan. Sebelumnya telah ada penelitian yang serupa menggunakan metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similiarity to Ideal Solution) yang digunakan untuk menentukan lokasi objek wisata di Aceh Tengah, dengan kriteria yang digunakan adalah jarak, keindahan, biaya, cuaca dan suasana. Sedangkan disini penulis membuat Sistem Pendukung Keputusan menggunakan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similiarity to Ideal Solution) berbasis GIS (Geographical Information System)

dengan tujuan mempermudah menentukan lokasi baru yang sudah ditentukan dengan menggunakan metode TOPSIS. 1.2 Rumusan Masalah Dari permasalahan diatas maka perumusan masalah pada skripsi ini adalah: Bagaimana menentukan lokasi pembangunan minimarket baru di Kota Bojonegoro berdasarkan kriteria yang tercantum pada Peraturan Bupati Bojonegoro Nomor 20 Tahun 2013? 1.3 Batasan Masalah Agar pembahasan lebih terarah, maka penulis memberikan batasan batasan pembahasan masalah, yaitu : a. Aplikasi sistem pendukung keputusan untuk menentukan lokasi pembangunan minimarket baru ini hanya untuk daerah Kota Bojonegoro. b. Metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similiarity to Ideal Solution). c. Menentukan lokasi untuk pembangunan minimarket baru berdasarkan kriteria-kriteria yang tercantum pada Peraturan Bupati Bojonegoro Nomor 20 Tahun 2013 antara lain, jarak antara pasar tradisional dengan lokasi pembangunan minimarket, jumlah kompetitor, luas lahan, arus lalulintas wilayah, dan kepadatan penduduk. 2. Landasan Teori 2.1 Minimarket Pemkab Bojonegoro (2013): Minimarket adalah sarana atau tempat usaha untuk melakukan penjualan barang-barang kebutuhan sehari-hari secara eceran langsung kepada konsumen dengan cara pelayanan mandiri (swalayan). 2.2 Geographic Information System (GIS) Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah sistem yang terdiri dari perangkat keras, perangkat lunak, data, manusia, organisasi dan lembaga yang digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisis dan menyebarkan informasi-informasi mengenai daerah-daerah di permukaan bumi. (Chrisman, 1997). 2.3 Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Turban, 2001). 2.4 Metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similiarity to Ideal Solution) TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang (1981). TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan jarak terpanjang (terjauh) dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean (jarak antara dua titik) untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal. Solusi ideal positif didefinisikan sebagai jumlah dari seluruh nilai terbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi ideal negatif terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut. TOPSIS mempertimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap solusi ideal negatif dengan mengambil kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif. Berdasarkan perbandingan terhadap jarak relatifnya, susunan prioritas alternatif bisa dicapai. Metode ini banyak digunakan untuk menyelesaikan pengambilan keputusan secara praktis. Hal ini disebabkan konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien, dan memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatifalternatif keputusan. TOPSIS banyak digunakan dengan alasan: 1. konsepnya sederhana dan mudah dipahami; 2. komputasinya efisien; dan 3. memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana. Metode TOPSIS didasarkan pada konsep bahwa alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Tahapan metode TOPSIS : 1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi. 2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot. 3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif. 4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif. 5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif. Rumus TOPSIS : a. Rating

Membuat Matriks Keputusan yang Ternormalisasi Elemen r ij hasil dari normalisasi matriks keputusan (decision matrix) R dengan metode Euclidean Length of a vector adalah : (Setyawati, 2011) = = (2.1) Dimana : r ij = hasil dari normalisasi matriks R X ij = matriks keputusan i = 1,2,3,...,m; j = 1,2,3,...,n; b. Membuat Matriks Keputusan yang Ternormalisasi Terbobot Dengan bobot w = (w 1,w 2,... w n ), maka normalisasi bobot matriks v adalah : = [ ] (2.2) c. Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif solusi ideal positif dinontasikan dengan A + dan solusi ideal negatif dinotasikan dengan A -, sebagai berikut : (Aisyah, 2011) Menentukan solusi ideal positif dan negatif. + = {(max )(min ), =,,,, } = { +, +, + } (2.3) = {(min )(max ), =,,,, } = {,, } (2.4) Dimana : v ij = elemen matriks v baris ke-i dan kolom ke-j J = {j = 1,2,3,,n dan j berhubungan dengan benefit criteria} J = { j = 1,2,3,,n dan j berhubungan dengan cost criteria } d. Menghitung separasi Ukuran separasi (separation measure) merupakan pengukuran jarak dari suatu alternatif ke solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Perhitungan matematisnya adalah sebagai berikut : Separation measure untuk solusi ideal positif. + = ( + ) =, dengan i = 1,2,3,...,n (2.5) Dimana : J = { j = 1,2,3,,n dan j berhubungan dengan benefit criteria} J = { j = 1,2,3,,n dan j berhubungan dengan cost criteria } Separation measure untuk solusi ideal positif. + = ( + ) =, dengan i = 1,2,3,...,n (2.6) J = { j = 1,2,3,,n dan j berhubungan dengan benefit criteria} J = { j = 1,2,3,,n dan j berhubungan dengan cost criteria } e. Menghitung Kedekatan Relatif Terhadap Solusi Ideal Kedekatan relatif dari alternatif A + dengan solusi ideal A - direpresentasikan dengan : + + +, dengan i = 1,2,...,n (Asep Hendar Rustiawan, dkk, 2012: 5) 3. Pembahasan (2.7) Menentukan lokasi untuk pembangunan minimarket baru berdasarkan kriteria-kriteria yang tercantum pada Peraturan Bupati Bojonegoro Nomor 20 Tahun 2013 antara lain, jarak antara pasar tradisional dengan lokasi pembangunan minimarket, jumlah kompetitor, luas lahan, arus lalulintas wilayah, dan kepadatan penduduk. 3.1 Implementasi Perhitungan TOPSIS a. Bobot untuk masing-masing kriteria. Tabel 3.1 Bobot Kriteria Kriteria Bobot Cost/Benefit Jarak dari Pasar 5 Benefit Tradisional (K1) Luas Lahan (K2) 4 Benefit Jumlah Kompetitor 5 Cost (K3) Arus Lalu Lintas 3 Benefit Wilayah (K4) Jumlah penduduk (K5) 3 Benefit Kriteria bersifat benefit jika nilai dari kriteria semakin tinggi semakin baik. Tapi jika kriteria bersifat cost maka nilai semakin kecil semakin baik. Sebagai contoh, jarak dari pasar tradisional bersifat benefit karena semakin jauh jarak dari pasar tradisional maka nilainya akan semakin baik. Sebaliknya untuk jumlah kompetitor bersifat cost karena semakin banyak jumlah pesaing/kompetitor maka nilai kriteria semakin buruk. b. Menentukan range bobot kriteria 1. Jarak dari Pasar Tradisional Tabel 3.2 Jarak dari Pasar Tradisional Range Jarak dari Pasar Nilai Range Bobot Tradisonal (K1) 500 meter 1000 meter 1 1001 meter 1500 2 meter 1501 meter 2000 3 meter 2001 meter 2500 4 meter > 2500 meter 5 2. Luas Lahan

Tabel 3.3 Luas Lahan Range Luas Lahan (K2) Nilai Range Bobot <100meter 2 1 100meter 2-150meter 2 2 151meter 2-200meter 2 3 201meter 2-250meter 2 4 >250meter 2 5 3. Jumlah Kompetitor Tabel 3.5 Jumlah Kompetitor Range Jumlah Nilai Range Bobot Kompetitor (K4) <1 1 1-3 2 4-7 3 8-10 4 >10 5 4. Arus Lalu Lintas Wilayah Tabel 3.6 Arus Lalu Lintas Wilayah Range Arus Lalu Nilai Range Bobot Lintas Wilayah (K5) Tidak Padat 1 Kurang Padat 2 Cukup Padat 3 Padat 4 Sangat Padat 5 5. Kepadatan Penduduk Tabel 3.7 Kepadatan Penduduk Range Kepadatan Nilai Range Bobot Penduduk (K6) 1-20 jiwa/km 2 1 21-40 jiwa/km 2 2 41-60 jiwa/km 2 3 61-80 jiwa/km 2 4 >80 km 2 5 Berikut ini merupakan daftar alternatif beserta kriteria-kriteria yang telah ditentukan untuk lokasi pembangunan minimarket baru. A1 2 2 2 4 2 A2 4 1 1 2 2 A3 2 2 1 4 5 A4 3 4 1 4 4 c. Membuat Matriks Keputusan Tabel 3.12 Matriks Keputusan A1 2 2 2 4 2 A2 4 1 1 2 2 A3 2 2 1 4 5 A4 3 4 1 4 4 Hasil Pangkat Perkriteria 33 25 7 52 49 Hasil Akar dari Pangkat Perkriteria 5.74 5 2.64 7.21 7 Benefit Benefit Cost Benefit Benefit d. Membuat Matriks Keputusan Ternormalisasi Tabel 3.13 Matriks Keputusan Ternormalisasi A1 0.3482 0.4 0.7559 0.5547 0.2857 A2 0.6963 0.2 0.3780 0.2774 0.2857 A3 0.3482 0.4 0.3780 0.5547 0.7143 A4 0.5222 0.8 0.3780 0.5547 0.5714 e. rangking bobot ternormalisasi Setelah memperoleh matriks normalisasi, selanjutnya nilai pada matriks normalisasi dikalikan dengan nilai preferensi pada setiap kriteria. Sehingga diperoleh nilai sebagai berikut : Tabel 3.14 Rangking Bobot Ternormalisasi A1 1.7408 1.6000 3.7796 1.6641 0.8571 A2 3.4816 0.8000 1.8898 0.8321 0.8571 A3 1.7408 1.6000 1.8898 1.6641 2.1429 A4 2.6112 3.2000 1.8898 1.6641 1.7143 f. Mencari nilai solusi ideal positif dan negatif Menentukan nilai solusi ideal positif dengan cara menentukan nilai tertinggi dari setiap kriteria yang bersifat benefit pada matrik normalisasi terbobot dan menentukan nilai terendah dari setiap kriteria yang bersifat cost pada matrik normalisasi terbobot. Menentukan nilai solusi ideal negatif dengan cara menentukan nilai terendah dari setiap kriteria yang bersifat benefit pada matrik normalisasi terbobot dan nilai solusi ideal positif dengan cara menentukan nilai tertinggi dari setiap kriteria yang bersifat cost pada matrik normalisasi terbobot sebagai berikut: Tabel 3.15 Nilai Solusi Ideal Positif Dan Negatif A1 1.7408 1.6000 3.7796 1.6641 0.8571 A2 3.4816 0.8000 1.8898 0.8321 0.8571 A3 1.7408 1.6000 1.8898 1.6641 2.1429 A4 2.6112 3.2000 1.8898 1.6641 1.7143 Nilai tertinggi 3.4816 3.2000 3.7796 1.6641 2.1429 Nilai terendah 1.7408 0.8000 1.8898 0.8321 0.8571 A + 3.4816 3.2000 1.8898 1.6641 2.1429 A - 1.7408 0.8000 3.7796 0.8321 0.8571 g. Menghitung Kedekatan Relatif Terhadap Solusi Ideal positif.

D + 1 = +, + + + = D + 2 = +, +, + + + =, + D 3 = +, + + + = + D 4 =. + + + + = Gambar 1 halaman kritria h. Menghitung Kedekatan Relatif Terhadap Solusi Ideal negatif D 1 - = +, + + + = D - 2 = + + + + = - D 3 = +, + + + = - D 4 b. Halaman menambah kriteria = +, + + + = Gambar 2 halaman tambah kriteria i. Menghitung jarak kedekatan setiap alternatif c. Halaman menambah range kriteria terhadap solusi ideal (V) + = 0.2598,+ = 0.4744 + = 0.5199 + = 0.7777 Tabel 3.16 Rangking Alternatif Nilai Akhir Ranking (V) A1 0.2598 4 A2 0.4744 3 A3 0.5199 2 A4 0.7777 1 Gambar 3 halaman tambah range kriteria d. Halaman perhitungan 4. Implementasi Hasil implementasi sistem pendukung keputusan untuk menentukan lokasi minimarket baru. Gambar 4 halaman perhitungan e. Halaman hasil perhitungan a. Halaman kriteria

Gambar 5 halaman hasil perhitungan 5. Kesimpulan Dan Saran 5.1 Kesimpulan Berdasarkan pembahasan dari hasil penelitian Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Lokasi Pembangunan Minimarket Baru dengan Menggunakan Metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similiarity to Ideal Solution) Berbasis GIS, dapat disimpulkan bahwa Dengan adanya sistem ini dapat membantu proses pengambilan keputusan untuk menentukan lokasi pembangunan minimarket baru di Kota Bojonegoro dengan mudah karena pengguna tidak perlu menghitung secara manual dan hasil dari sistem ini menampilkan titik lokasi dalam peta wilayah Kota Bojonegoro, dan urutan nilai dari masing masing penilaian. Sparague, R. H. and Watson H. J. 1993. Decision Support Systems: Putting Theory Into Practice. Englewood Clifts, N. J., Prentice Hall. Ridaini. 2014. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI OBJEK WISATA DI ACEH TENGAH MENGGUNAKAN METODE TOPSIS. Mukharil Bachtiar, Adam. Rifky Efendi. 2012 SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN FASILITAS UMUM DI KABUPATEN SUMEDANG BERBASIS WEB. Amrullah, Fahmi. 2015 Sistem Informasi Geografis Mencari Tempat Bersejarah Di Mojokerto Berbasis Android. 5.2 Saran Berdasarkan dari pengujian Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Lokasi Pembangunan Minimarket Baru di Kota Bojonegoro Menggunakan Metode TOPSIS Berbasis GIS masih jauh dari sempurna, oleh karena itu adapun saran yang dapat penulis berikan adalah pada penelitian selanjutnya diharapkan dapat mengembangkan model sistem pendukung keputusan dengan menggabungkan metode lain dengan metode TOPSIS atau menggunakan metode lain sehingga dapat membandingkan tingkat akurasi dari masing-masing metode. Daftar Pustaka: Prahasta, Eddy. 2010. Membangun Aplikasi Webbased GIS Dengan MapSever.Bandung: Informatika. Pressman, Roger S, 2008. Software Engineering: A Practitioner s Approach, 8th Edition. Aronoff, S.. 1989. Geographic Information Systems: A Management Perspective. Canadan, Ottawa : WDL Publication. Pemkab Bojonegoro. 2013. Perlindungan, Pengelolaan dan Pemberdayaan Pasar Tradisional, Penataan Pusat Perbelanjaan dan Toko Modern di Kabupaten Bojonegoro. Bojonegoro. Peraturan Pemerintah. 1999. Analisis Mengenai Dampak Lingkungan Hidup. Nugroho, Adi. 2006. E-commerce. Informatika Bandung. Bandung. Raharjo, Budi. 2015. Mudah Belajar PHP. Bandung:Informatika. Agus Eka Pratama, I Putu. 2014. Sistem Informasi dan Implementasinya. Bandung:Informatika. Turban, Efraim & Aronson, Jay E. 2001. Decision Support Systems and Intelligent Systems. 6th edition. Prentice Hall: Upper Saddle River, NJ.