## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 2, Oktober 2022 Hal 137-146 https://djournals.com/klik

## Penerapan Metode Complex Propotional Assessment dalam Penempatan Lokasi ATM Setor Tunai
Maret Sitanggang, Mesran *
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: mesran.skom.mkom@gmail.com
Abstrak− Persaingan dalam bidang pelayanan bank salah satunya pelayanan berupa setoran tunai.Kebutuhan akan mesin ATM setor tunai  saat  ini  sangat  berpengaruh  untuk  memenuhi  kebutuhan  masyarakat  yang  semakin  meningkat,  sehingga  pihak  Bank  perlu menambah  mesin  ATM  setor  tunai  di  beberapa  titik  padat  penduduk  yang  membutuhkan  transaksi  keuangan  setiap  hari.  Dalam penambahan mesin ATM setor tunai penempatan  lokasi harus sangat berhati-hati karena menyangkut dana masyarakat sehingga perlu tingkat keamanan yang tinggi. Sistem pendukung keputusan merupakan konsep yang tepat untuk menentukan lokasi ATM setor tunai. Sistem  pendukung  keputusan  dengan  menerapkan  metode  COPRAS  (Complex  Propotional  Assessment)  dapat  memberikan  nilai terhadap  lokasi  untuk  penempatan  mesin  ATM  setor  tunai  dimana  metode  ini  merupakan  metode  multikriteria  dalam  proses pengambilan keputusan dimana metode ini digunakan untuk menyeleksi berdasarkan kriteria dari alternatif yang ada agar pengambilan keputusan dapat dilakukan dengan tepat dan sesuai dengan yang dibutuhkan. Sistem ini dapat memberikan hasil lokasi yang tempat terbaik untuk ATM sehingga memudahkan para petugas dalam memilih lokasi.
Kata Kunci: Metode COPRAS;  ATM Setor Tunail; Sistem Pendukung Keputusan
Abstract− Competition  in  the  field  of bank  services  is one  of them in  the  form of  cash  deposits.  The  need  for  cash  deposit  ATM machines is currently very influential to meet the increasing needs of the community, so the Bank needs to add cash  deposit ATM machines in several densely populated locations that require financial transactions every day. In the addition of an ATM cash deposit machine location placement must be very careful because it involves public funds so it needs a high level of security. Decision support system is an appropriate concept to determine the location of cash deposit ATMs. Decision support system by applying the COPRAS (Complex Propotional Assessment) method can provide value to the location for the placement of cash deposit ATM machines where this method is a multi-criteria method in the decision making process where this method is used to select based on criteria from existing alternatives so that decision making can be done precisely and in accordance with what is needed. This system can provide the best location for ATMs, making it easier for officers to choose locations.
Keywords : COPRAS Method; Cash Deposit ATM; Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Bank adalah suatu  lembaga perantara keuangan  masyarakat, yaitu perantara dari  mereka yang kelebihan uang dengan mereka  yang  kekurangan  uang.  Dari  sini  dapat  dilihat  bahwa  fungsi  bank  sebagai  penghimpun  dana  dari  masyarakat (pihak  ketiga),  menyalurkan  dana  kepada  masyarakat,  dan  memberi  jasa  jasa  bank  lainnya.  Bank  Rakyat Indonesia(Persero) merupakan salah satu bank milik pemerintahan yang terbesar di Indonesia. Pada awalnya bank rakyat Indonesia (BRI) didirikan di purwekerto, jawa tengah oleh Raden Bei Aria Wirjaatmadja dengan nama De Poerwokerto sche Hulp en Spaarbank der Inlandsche Hoofden atau bank bantuan dan simpanan milik kaum priyayi purwokerto, suatu lembaga keuangan yang melayani orang orang kebangsaan Indonesia[1].
Persaingan  dalam  bidang  pelayanan  bank  salah  satunya  pelayanan  berupa  setoran  tunai.  Dahulunya  dalam melakukan setor tunai hanya bisa dilakukan melalui teller, tapi saat ini hal tersebut sudah bisa dilakukan melalui Casth Deposit Machine (CDM). Casth  Deposit Machine (CDM) atau yang sering kita dengar dengan ATM setor tunai yang sudah lama diperkenalkan oleh bank-bank di Indonesia tetapi blom tersedia di seluruh kota. Dengan adanya ATM setor tunai, nasabah dapat melakukan setor tunai dalam mata uang rupiah baik ke rekening sendiri maupun rekening orang lain.
Mesin  setor  tunai  atau Casth  Deposit  Machine (CDM)  adalah  sebuah  mesin  yang  bentuknya  mirip  ATM. Fungsinya bukan untuk tarik tunai melainkan untuk setor tunai. Jadi dengan adanya mesin ini nasabah tidak perlu masuk ke kantor cabang dan berhadapan dengan teller petugas bank dan dapat menghindari antian yang panjang. Fungsi utama dari mesin ini adalah untuk setor tunai, namun mesin ini juga mempunyai kelebihan-kelebihan lain disamping itu, seperti untuk transfer, bayar PLN, PAM, dan tagihan lainnya.
Kebutuhan  akan  mesin  ATM  setor  tunai  sangat  berpengaruh  untuk  memenuhi  kebutuhan  masyarakat  yang semakin meningkat, sehingga pihak Bank perlu menambah mesin ATM setor tunai di beberapa titik padat penduduk yang membutuhkan  transaksi  keuangan  setiap  hari.  Dalam  penambahan  mesin  ATM  setor  tunai  penempatan    lokasi  harus sangat  berhati-hati karena menyangkut  dana masyarakat  sehingga perlu  tingkat keamanan yang tinggi.Peneliti melihat sistem pendukung keputusan merupakan konsep yang tepat untuk menentukan lokasi ATM setor tunai. Banyak metode yang dapat digunakan untuk membantu permasalahan Bank Rakyat Indonesia salah satunya dengan menggunakan metode COPRAS ( Complex Propotional Assessment )
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer yang dipakai untuk mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau  perusahaan.  Dapat  juga  dikatakan  sebagai  sistem komputer yang mengelola data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur dimana tak seorangpun tau secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. Sistem pendukung keputusan (SPK) bertujuan untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan tepat. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Maret Sitanggang, Penerapan Metode Complex Propotional Assessment dalam Penempatan Lokasi ATM Setor Tunai
komputerisasi  menggunakan  metode  COPRAS  ( Complex  Proportional  Assessment). Copras  merupakan  metode multikriteria dalam proses pengambilan keputusan dimana metode ini digunakan untuk menyeleksi berdasarkan kriteria dari alternatif yang ada agar pengambilan keputusan dapat dilakukan dengan tepat dan sesuai dengan yang dibutuhkan[2].
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Junaidi pada tahun 2014 tentang sistem pendukung keputusan pembagian kelas unggulan siswa baru menggunakan metode Promethee ( Preference Ranking Organization Method  For Enrichment Evaluation) pada STM Raksana Medan, mendapatkan hasil yang efisien karena sudah menggunakan sistem pendukung keputusan yang terkomputerisasi[3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
DSS merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, permodelan, dan pemanipulasian data, sistem itu  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang  semiterstruktur  dan  situasi  yang  tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. DSS biasanya dibangun untuk mendukung solusi atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang. DSS yang seperti itu disebut aplikasi DSS.  Aplikasi  DSS  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan.  Aplikasi  DSS  menggunakan  CBIS  ( Computer  Based Information System ) yang fleksibel, interaktif, dan diadaptasi, yang dikembangkan untuk mendukung solusi atas masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur [4]–[6].

## 2.2 ATM Setor Tunai
Menurut Ikatan Bangkir Indonesia (IBI) tahun 2014 Mesin setor tunai atau Casth Deposit Machine (CDM) adalah sebuah mesin yang bentuknya mirip ATM. Fungsinya bukan untuk tarik tunai melainkan untuk setor tunai. Jadi dengan adanya mesin ini nasabah tidak perlu masuk ke kantor cabang dan berhadapan dengan teller petugas bank dan dapat menghindari antian yang panjang. Fungsi utama dari mesin ini adalah untuk setor tunai, namun mesin ini juga mempunyai kelebihan- kelebihan lain disamping itu, seperti untuk transfer, bayar PLN, PAM, dan tagihan lainnya.

## 2.3 Metode Complex Proportional Assessment (COPRAS)
Metode COPRAS mengasumsikan ketergantungan langsung dan proporsional dari tingkat signifikansi dan utilitas dari alternatif yang ada dengan adanya kriteria yang saling bertentangan. Ini memperhitungkan kinerja alternatif sehubungan dengan kriteria yang berbeda dan juga bobot kriteria yang sesuai. Metode ini memilih keputusan terbaik mengingat solusi ideal  dan  ideal-terburuk.  Metode  COPRAS  yang  digunakan  di  sini  untuk  pengambilan  keputusan  di  lingkungan manufaktur mengadopsi peringkat prosedur enam tahap dan mengevaluasi alternatif dalam hal tingkat kepentingan dan kegunaannya.  Metode  COPRAS  memiliki  kemampuan  untuk  memperhitungkan  kriteria  positif  (menguntungkan)  dan negatif (tidak menguntungkan), yang dapat dinilai secara terpisah dalam proses evaluasi. Fitur terpenting yang membuat metode COPRAS lebih unggul dari metode lainnya adalah dapat digunakan untuk menghitung tingkat utilitas alternatif yang menunjukkan sejauh mana alternatif yang diambil untuk perbandingan [7]–[14].
Adapun langkah-langkah prosedural dalam metode Copras, sebagai berikut:
a. Menormalkan matriks keputusan dengan menggunakan prosedur normalisasi linier. Tujuan  normalisasi adalah untuk mendapatkan nilai berdimensi dari kriteria yang berbeda sehingga semuanya dapat dibandingkan.
b. Tentukan matriks keputusan normalisasi tertimbang, D.
D= [𝑦 𝑖𝑗 ] 𝑥𝑚𝑛 = 𝑟 𝑖𝑗 x 𝑤 𝑗 (i=1, 2,…,m; j = 1,2,…,n) (1)
Jumlah  nilai  normalisasi  tertimbang  tak  berdimensi  dari  masing-masing  kriteria  selalu  sama  dengan  bobot  kriteria tersebut.
∑ y ij m i=1 = w j (2)
Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa bobot, 𝑤 𝑗 dari 𝑗 𝑡ℎ kriteria tersebut didistribusikan secara proporsional di antara semua alternatif sesuai dengan nilai normalisasi tertimbang, 𝑦 𝑖𝑗 . c. Jumlah  nilai  normalisasi  tertimbang  dihitung  untuk  atribut  menguntungkan  dan  tidak  menguntungkan  dengan menggunakan persamaan berikut:
S +i = ∑ y +ij n j=1 (3)
S −i = ∑ y −ij n j=1 (4)
Dimana 𝑦 +𝑖𝑗 dan 𝑦 −𝑖𝑗 adalah  nilai  normalisasi  tertimbang  untuk  atribut  yang  menguntungkan  dan  tidak menguntungkan. Semakin besar nilai 𝑆 +𝑖 , semakin baik  alternatifnya;  Dan semakin rendah nilai 𝑆 −𝑖 , semakin  baik alternatifnya.  Nilai 𝑆 +𝑖 dan 𝑆 −𝑖 mengungkapkan  tingkat  tujuan  yang  dicapai  oleh  masing-masing  alternatif. Bagaimanapun,  jumlah  ' pluses' 𝑆 +𝑖 dan  ' minus ' 𝑆 −𝑖 dari  alternatif  selalu  sama  dengan  jumlah  bobot  untuk  atribut menguntungkan dan tidak menguntungkan seperti yang diungkapkan oleh persamaan berikut.

## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 2, Oktober 2022 Hal 137-136 https://djournals.com/klik
S + = ∑ S +i m i=1 = ∑ ∑ y +ij n j=1 m i=1 (5)
S − = ∑ S −i m i=1 = ∑ ∑ y −ij n j=1 m i=1
(6)
d. Tentukan signifikansi alternatif berdasarkan penentuan alternatif positif alternatif 𝑆 +𝑖 dan negatif 𝑆 −𝑖 . e. Tentukan signifikansi atau prioritas relatif ( 𝑄 𝑖 ) dari alternatifnya.
𝑄 𝑖 =   𝑆 +𝑖 + 𝑆 − min ∑ 𝑆−𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑆 − 𝑖 ∑ (𝑆−𝑚𝑖𝑛/𝑆−𝑖) 𝑚 𝑖=1 (i=1,2,…,m) (7)
Dimana 𝑆 −𝑚𝑖𝑛 adalah nilai minimum 𝑆 −𝑖 . Semakin besar nilai 𝑄 𝑖 , semakin tinggi prioritas alternatif. Nilai signifikansi relatif  suatu  alternatif  menunjukkan  tingkat  kepuasan  yang  dicapai  oleh  alternatif  itu.  Alternatif  dengan  nilai signifikansi relatif tertinggi ( 𝑄 𝑚𝑎𝑥 ) adalah pilihan terbaik di antara alternatif kandidat. f. Hitung utilitas kuantitatif ( 𝑈 𝑖 ) untuk 𝑖 𝑡ℎ alternatif lain. Tingkat utilitas alternatif yang mengarah ke peringkat lengkap dari alternatif kandidat ditentukan dengan membandingkan prioritas semua alternatif dengan yang paling efisien dan dapat dinyatakan sebagai berikut:
𝑈 𝑖 = [ 𝑄 𝑖 𝑄 𝑚𝑎𝑥 ]x 100% (8)
Dimana 𝑄 𝑚𝑎𝑥 adalah nilai signifikansi relatif maksimum. Nilai utilitas ini berkisar antara 0% sampai 100%. Dengan demikian,  pendekatan  ini  memungkinkan  untuk  mengevaluasi  ketergantungan  langsung  dan  proporsional  terhadap tingkat  kepentingan  dan  utilitas  dari  alternatif  yang  dipertimbangkan  dalam  masalah  pengambilan keputusan  yang memiliki banyak kriteria, bobot dan nilai kinerja alternatif sehubungan dengan semua kriteria mengikuti dua langkah. Pada awalnya, timbal balik setiap kriteria sehubungan dengan semua alternatif diambil sebagai berikut:
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = 1 𝑋 𝑖𝑗 (9)
g. Pada langkah kedua, nilai yang dinormalisasi dihitung:
R =[ 𝑟 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 = 𝑋 𝑖𝑗 ∗ ∑ 𝑋 𝑖𝑗 ∗ 𝑚 𝑖=1
(10)
h. Tentukan matriks keputusan normalisasi tertimbang
i. tentukan fungsi optimalitas ( 𝑆 𝑖 ) untuk 𝑖 𝑡ℎ alternatifnya.
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑛 𝑗=1 (11)
Semakin  tinggi  nilai 𝑆 𝑖 semakin  baik  alternatifnya.  Fungsi  optimalitas 𝑆 𝑖 memiliki  hubungan  langsung  dan proporsional dengan nilai pada matriks keputusan dan kriteria bobot.
j. Hitung derajat utilitas ( 𝑈 𝑖 ) untuk setiap alternatif.
Hal ini ditentukan oleh perbandingan varian dengan yang paling efisien ( 𝑈 𝑖 ) diberikan sebagai berikut:
𝑈 𝑖 = 𝑆 𝑖 𝑆 0
(12)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Mengidentifikasi  masalah  dimulai  dengan  mengkaji  subyek  permasalahan  yang  ada.  Adapun  permasalahan  dalam penentuan lokasi ATM Setor tunai pada Bank BRI adalah belum adanya alat bantu yang dapat memberikan kemudahan bagi pihak pengambil keputusan untuk memperoleh hasil atau penilaian dari beberapa lokasi yang akan dijadikan tempat lokasi ATM Setor tunai dengan cepat dan akurat.
Pada  metode Complex  Propotional  Assessment (COPRAS),  setiap  kriteria  yang  ditentukan  diberikan  nilai  dan bobot yang berbeda sesuai dengan prioritas pengambilan keputusan, dengan demikian akan didapat hasil dengan alternatif terbaik dari masing-masing lokasi yang akan dijadikan lokasi penempatan ATM Setor Tunai.
Metode  COPRAS  merupakan  metode  multikriteria  dalam  proses  pengambilan  keputusan  dimana  metode  ini digunakan untuk menyeleksi berdasarkan kriteria dari alternatif yang ada agar pengambilan keputusan dapat dilakukan dengan  tepat  dan  sesuai  dengan  yang  dibutuhkan.  Dengan  penerapan  metode COPRAS dalam  sistem  pendukung keputusan  ini,  dapat  membantu  dalam  melakukan  penentuan  penempatan  lokasi  ATM  setor  tunai  melalui  sistem perhitungan yang sistematis serta pemberian bobot pada setiap kriteria yang ditentukan. Sebelum melakukan perhitungan menggunakan Copras, terlebih dahulu akan ditetapkan nilai bobot detil dari kriteria. Adapun kriteria serta alternatif yang digunakan dalam penentuan alternatif dapat dilihat pada tabel 1 dan tabel 2 berikut ini.
Tabel 1. Kriteria dan bobot Kriteria Keterangan Bobot % Nilai C1 Aman 0,25 Benefit
C2 Tempat Strategis Untuk Berinteraksi 0,20 Benefit C3 Mudah Diakses 0,20 Benefit C4 Pusat Keramaian 0,20 Cost C5 Daerah jangkauan 0,15 Cost Tabel 2. Alternatif Alternatif Keterangan A1 Jl. Pengadilan No.8, Medan A2 Jl. A. Rahman Hakim No. 179 Medan A3 Jl. Diponegoro NO.30A, Medan A4 Jl. Mt. Haryono Medan. A5 Jl. Jawa No.2, Medan Timur, Kota Medan. A6 Jl. Kapten Sumarsono No. 107 C, Medan A7 Jl. Asia No. 200, Medan. A8 Jl. Thamrin No. 75R, Sei Rengas II, Medan. A9 Jl. Kotabaru III/No. 50 Pasar Petisah, Medan.
A10 Jl. Mutatuli Raya Blok FF No.31 Medan.
Dari masing-masing kriteria tersebut akan ditentukan bobot-bobotnya. Pada bobot terdiri dari lima bilangan Fuzzy , yaitu tidak baik (TB), kurang baik (KB), cukup baik (CB), baik (B), dan sangat baik (SB)
Tabel 3. Bobot Bilangan Fuzzy Bilangan fuzzy Nilai Tidak Baik (TB) 0 Kurang Baik (KB) 0.25 Cukup Baik (CB) 0.50 Baik (B) 0,75 Sangat Baik (SB) 1
Pada pembobotan untuk tiap-tiap kriteria ditentukan dari tingkat kepentingan dari masing-masing kriteria. Bobot untuk setiap kriteria dapat dilihat pada tabel 4-8 sebagai berikut.
Tabel 4 . Kriteria Pusat Keramaian Pusat Keramaian (jiwa) Bilangan Fuzzy Nilai 250.000-300.000 Sangat Baik 1 200.000-250.000 Baik 0.75 100.000-150.000 Cukup Baik 0,50 50.000-100.000 Kurang Baik 0.15 0-50.000 Tidak Baik 0 Tabel 5. Kriteria  Tempat Strategis Untuk Berinteraksi Strategis Untuk Berinteraksi Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Strategis Sangat Baik 1 Strategis Baik 0.75 Cukup Strategis Cukup Baik 0.50 Kurang Strategis Kurang Baik 0.25 Tidak Strategis Tidak baik 0 Tabel 6. Kriteria Keamanan Keamanan Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Aman Sangat Baik 1 Aman Baik 0.75 Cukup Aman Cukup Baik 0.50 Kurang Aman Kurang Baik 0.25 Tidak Aman Tidak baik 0 Tabel 7. Kriteria Dapat Diakses Dapat Diakses Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Mudah Diakses Sangat Baik 1

## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 2, Oktober 2022 Hal 137-136 https://djournals.com/klik
Mudah Diakses Baik 0.75 Cukup Mudah Diakses Cukup Baik 0.50 Kurang mudah diakses Kurang Baik 0.25 Tidak Dapat Diakses Tidak Baik 0 Tabel 8. Kriteria Daerah Jangkauan Daerah Jangkauan (meter) Bilangan Fuzzy Nilai 0-50 Sangat Baik 1 50-100 Baik 0.75 100-150 Cukup Baik 0.50 150-200 Kurang Baik 0.25 200-250 Tidak Baik 0
Untuk mempermudah penentuan penempatan lokasi  ATM Setor Tunai  dalam perhitungan dengan menerapkan metode Complex  Propotional  Assessment (COPRAS,  maka  kita  harus  membuat  table  rating  kecocokan  dari  setiap alternatif disetiap kriteria. Nilai terbesar adalah nilai terbaik, maka semua kriteria yang diberikan diasumsikan sebagai kriteria keuntungan. Berikut tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada kriteria yang sudah ditentukan.
Tabel 9. Rating Kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 0.75 1 0.50 0.75 A2 0.75 1 0.75 0.75 0.50 A3 0.75 0.75 1 1 0.75 A4 0.75 0.75 1 0.75 0.75 A5 0.50 0.75 1 1 0.50 A6 0.75 1 0.75 0.75 0.75 A7 0.75 0.75 1 0.50 0.75 A8 0.75 1 0.75 1 0.75 A9 0.50 0.50 0.75 0.50 0.75 A10 0.75 1 1 1 1

## 3.1 Penerapan Metode COPRAS
Untuk menyelesaikan masalah diatas dengan metode COPRAS akan dilakukan sesuai dengan langkah-langkah yang telah dijelaskan.
a. Menormalisasikan matriks keputusan.
𝑋 = [ 1 0.75 1 0.50 0.75 0.75 1 0.75 0.75 0.50 0.75 0.75 1 1 0.75 0.75 0.75 1 0.75 0.75 0.50 0.75 1 1 0.50 0.75 1 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 1 0.50 0.75 0.75 1 0.75 1 0.75 0.50 0.50 0.75 0.50 0.75 0.75 1 1 1 1 ]
Perhitungan pada kriteria C1
C1 = (1+0.75+0.50+0.75+0.50+0.75+0.50+0.75+0.50+0.75) = 7.25
𝐴 11 = 1 ∶ 7.25 = 0.1379 𝐴 21 = 0.75 ∶ 7.25 = 0.1034 𝐴 31 = 0.75 ∶ 7.25 = 0.1034 𝐴 41 = 0.75 ∶ 7.25 = 0.1034 𝐴 51 = 0.50 ∶ 7.25 = 0.0659 𝐴 61 = 0.75 ∶ 7.25 = 0.1034 𝐴 71 = 0.75 ∶ 7.25 = 0.1034 𝐴 81 = 0.75 ∶ 7.25 = 0.1034 𝐴 91 = 0.50 ∶ 7.25 = 0.0659 𝐴 10.1 = 0.75 ∶ 7.25 = 0.1034
Perhitungan pada kriteria C2
Maret Sitanggang, Penerapan Metode Complex Propotional Assessment dalam Penempatan Lokasi ATM Setor Tunai
C2 = (0.75+1+0.75+0.75+0.75+1+0.75+1+0.50+1) =  8.25 𝐴 12 = 0.75 ∶ 8.25 = 0.0909 𝐴 22 = 1 ∶ 8.25 = 0.1212 𝐴 32 = 0.75 ∶ 8.25 = 0.0909 𝐴 42 = 0.75 ∶ 8.25 = 0.0909 𝐴 52 = 0.75 ∶ 8.25 = 0.0909 𝐴 62 = 1 ∶ 8.25 = 0.1212 𝐴 72 = 0.75 ∶ 8.25 = 0.0909 𝐴 82 = 1 ∶ 8.25 = 0.1212 𝐴 92 = 0.50 ∶ 8.25 = 0.0606 𝐴 10.2 = 1 ∶ 8.25 = 0.1212
Perhitungan pada kriteria C3 C3 = (1+0.75+1+1+1+0.75+1+0.75+0.75+1) = 9 𝐴 13 14 ∶ 9 = 0.1111 𝐴 23 = 0.75 ∶ 9 = 0.0833 𝐴 33 = 1 ∶ 9 = 0.1111 𝐴 43 = 1 ∶ 9 = 0.1111 𝐴 53 = 1 ∶ 9 = 0.1111 𝐴 63 = 0.75 ∶ 9 = 0.0833 𝐴 73 = 1 ∶ 9 = 0.1111 𝐴 83 = 0.75 ∶ 9 = 0.0833 𝐴 93 = 0.75 ∶ 9 = 0.0833 𝐴 10.3 = 1 ∶ 9 = 0.1111
Perhitungan pada kriteria C4 C4 = (0.50+0.75+1+0.75+1+0.75+0.50+1+0.50+1)  = 7.75 𝐴 14 = 0.50 ∶ 7.75 = 0.0645 𝐴 24 = 0.75: 7.75 = 0.0967 𝐴 34 = 1 ∶ 7.75 = 0.1290 𝐴 44 = 0.75 ∶ 7.75 = 0.0967 𝐴 54 = 1 ∶ 7.75 = 0.1290 𝐴 64 = 0.75 ∶ 7.75 = 0.0967 𝐴 74 = 0.50 ∶ 7.75 = 0.0645 𝐴 84 = 1 ∶ 7.75 = 0.1290 𝐴 94 = 0.50 ∶ 7.75 = 0.0645 𝐴 10.4 = 1 ∶ 7.75 = 0.1290
Perhitungan pada kriteria C5 C5 = (0.75+0.50+0.75+0.75+0.50+0.75+0.75+0.75+0.75+1) = 7.25 𝐴 15 = 0.75 ∶ 7.25 = 0.1034 𝐴 25 = 0.50 ∶ 7.25 = 0.0689 𝐴 35 = 0.75 ∶ 7.25 = 0.1034 𝐴 45 = 0.75 ∶ 7.25 = 0.1034 𝐴 55 = 0.50 ∶ 7.25 = 0.0689 𝐴 65 = 0.75 ∶ 7.25 = 0.1034 𝐴 75 = 0.75 ∶ 7.25 = 0.1034 𝐴 85 = 0.75 ∶ 7.25 = 0.1034 𝐴 95 = 0.75 ∶ 7.25 = 0.1034 𝐴 10.5 1 ∶ 7.25 = 0.1379 Dari perhitungan diatas diperoleh mariks X ij
𝑋 𝑖𝑗 =
[
0.1379 0.0909 0.1111 0.0645 0.1034
0.1034 0.1212 0.0833 0.0967 0.0689 0.1034 0.0909 0.1111 0.1290 0.1034 0.1034 0.0909 0.1111 0.0967 0.1034 0.0689 0.0909 0.1111 0.1290 0.0689 0.1034 0.1212 0.0833 0.0967 0.1034 0.1034 0.0909 0.1111 0.0645 0.1034 0.1034 0.1212 0.0833 0.1290 0.1034 0.0689 0.0606 0.0833 0.0645 0.1034 0.1034 0.1212 0.1111 0.1290 0.1379 𝑀𝑎𝑥 𝑀𝑎𝑥 𝑀𝑎𝑥 𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑖𝑛 ]

## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 2, Oktober 2022 Hal 137-136 https://djournals.com/klik
b. Menentukan matriks pengambilan keputusan tertimbang yang dinormalisasi.
𝐴 11 = 0.1379 ∗ 0.25 = 0.0344 𝐴 21 = 0.1034 ∗ 0.25 = 0.0285 𝐴 31 = 0.1034 ∗ 0.25 = 0.0285 𝐴 41 = 0.1034 ∗ 0.25 = 0.0285 𝐴 51 = 0.0689 ∗ 0.25 = 0.0172 𝐴 61 = 0.1034 ∗ 0.25 = 0.0285 𝐴 71 = 0.1034 ∗ 0.25 = 0.0285 𝐴 81 = 0.1034 ∗ 0.25 = 0.0285 𝐴 91 = 0.0689 ∗ 0.25 = 0.0172 𝐴 10.1 = 0.1034 ∗ 0.25 = 0.0285 𝐴 12 = 0.0909 ∗ 0.20 = 0.0181 𝐴 22 = 0.1212 ∗ 0.20 = 0.0242 𝐴 32 = 0.0909 ∗ 0.20 = 0.0181 𝐴 42 = 0.0909 ∗ 0.20 = 0.0181 𝐴 52 = 0.0909 ∗ 0.20 = 0.0181 𝐴 62 = 0.1212 ∗ 0.20 = 0.0242 𝐴 72 = 0.0909 ∗ 0.20 = 0.0181 𝐴 82 = 0.1212 ∗ 0.20 = 0.0242 𝐴 92 = 0.0606 ∗ 0.20 = 0.0121 𝐴 10.2 = 0.1212 ∗ 0.20 = 0.0242 𝐴 13 = 0.1111 ∗ 0.20 = 0.0222 𝐴 23 = 0.0833 ∗ 0.20 = 0.0166 𝐴 33 = 0.1111 ∗ 0.20 = 0.0222 𝐴 43 = 0.1111 ∗ 0.20 = 0.0222 𝐴 53 = 0.1111 ∗ 0.20 = 0.0222 𝐴 63 = 0.0833 ∗ 0.20 = 0.0166 𝐴 73 = 0.1111 ∗ 0.20 = 0.0222 𝐴 83 = 0.0833 ∗ 0.20 = 0.0166 𝐴 93 = 0.0833 ∗ 0.20 = 0.0166 𝐴 10.3 = 0.1111 ∗ 0.20 = 0.0222 𝐴 14 = 0.0645 ∗ 0.20 = 0.0129 𝐴 24 = 0.0967 ∗ 0.20 = 0.0193 𝐴 34 = 0.1290 ∗ 0.20 = 0.0258 𝐴 44 = 0.0967 ∗ 0.20 = 0.0193 𝐴 54 = 0.1290 ∗ 0.20 = 0.0258 𝐴 64 = 0.0967 ∗ 0.20 = 0.0193 𝐴 74 = 0.0645 ∗ 0.20 = 0.0129 𝐴 84 = 0.1290 ∗ 0.20 = 0.0258 𝐴 94 = 0.0645 ∗ 0.20 = 0.0129 𝐴 10.4 = 0.1290 ∗ 0.20 = 0.0258 𝐴 15 = 0.1034 ∗ 0.15 = 0.0155 𝐴 25 = 0.0689 ∗ 0.15 = 0.0103 𝐴 35 = 0.1034 ∗ 0.15 = 0.0155 𝐴 45 = 0.1034 ∗ 0.15 = 0.0155 𝐴 55 = 0.0689 ∗ 0.15 = 0.0103 𝐴 65 = 0.1034 ∗ 0.15 = 0.0155 𝐴 75 = 0.1034 ∗ 0.15 = 0.0155 𝐴 85 = 0.1034 ∗ 0.15 = 0.0155 𝐴 95 = 0.1034 ∗ 0.15 = 0.0155 𝐴 10.5 = 0.1379 ∗ 0.15 = 0.0206 Dari perhitungan diatas diperoleh mariks D ij
𝐷 𝑖𝑗 =
[
0.0344 0.0181 0.0222 0.0129 0.0155 0.0258 0.0242 0.0166 0.0193 0.0103 0.0258 0.0181 0.0222 0.0258 0.0155 0.0258 0.0181 0.0222 0.0193 0.0155 0.0172 0.0181 0.0222 0.0258 0.0103 0.0258 0.0242 0.0166 0.0193 0.0155 0.0258 0.0181 0.0222 0.0129 0.0155 0.0258 0.0242 0.0166 0.0258 0.0155 0.0172 0.0121 0.0166 0.0129 0.0155 0.0258 0.0242 0.0222 0.0258 0.0206 𝑀𝑎𝑥 𝑀𝑎𝑥 𝑀𝑎𝑥 𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑖𝑛 ]
c. Perhitungan memaksimalkan dan meminimalkan indeks untuk masing-masing alternatif. Perhitungan memaksimalkan 𝑆 +𝑖 𝑆 +𝑖 = (C1 + C2 + C3) 𝐴1 = 0.0344 + 0.0181 + 0.0222 = 0.1647 𝐴2 = 0.0258 + 0.0242 + 0.0166 = 0.0666 𝐴3 = 0.0258 + 0.0181 + 0.0222 = 0.0661 𝐴4 = 0.0258 + 0.0181 + 0.0222 = 0.0661 𝐴5 = 0.0171 + 0.0181 + 0.0222 = 0.0574 𝐴6 = 0.0258 + 0.0242 + 0.0166 = 0.0666 𝐴7 = 0.0258 + 0.0181 + 0.0222 = 0.0661
𝐴8 = 0.0258 + 0.0242 + 0.0166 = 0.0666
𝐴9 = 0.0171 + 0.0121 + 0.0166 = 0.0458 𝐴10 = 0.0258 + 0.0242 + 0.0222 = 0.0722 Perhitungan meminimalkan 𝑆 −𝑖 𝑆 −𝑖 = (C4+C5) 𝐴1 = 0.0129 + 0.1555 = 0.1684 𝐴2 = 0.0193 + 0.0103 = 0.0296 𝐴3 = 0.0258 + 0.0155 = 0.0413 𝐴4 = 0.0193 + 0.0155 = 0.0348 𝐴5 = 0.0258 + 0.0103 = 0.0361 𝐴6 = 0.0193 + 0.0155 = 0.0348 𝐴7 = 0.0129 + 0.0155 = 0.0284 𝐴8 = 0.0258 + 0.0155 = 0.0413 𝐴9 = 0.0129 + 0.0155 = 0.0284 𝐴10 = 0.0258 + 0.0206 = 0.0464
d. Perhitungan bobot relatif tiap alternative
Tabel 10. Perhitungan bobot relative tiap alternatif 1/ S- i S- * total dari 1/ S- i 5.9382 0.1684 * 265.6699 = 43,2232 33.7837 0.0296 * 265.6699 = 7.8638 24.2130 0.0413 * 265.6699 = 10.9721 28.7356 0.0348 * 265.6699 = 9.2453 27.7008 0.0361 * 265.6699 = 9.5906 28.7356 0.0348 * 265.6699 = 9.2453 35.2112 0.0284 * 265.6699 = 7.5450 24.2130 0.0413 * 265.6699 = 10.9721 35.5871 0.0284 * 265.6699 = 7.5450 21.5517 0.0296 * 265.6699 = 7.8638 Total 265.6699
e. Tentukan urutan perioritas alternatif menggunakan persamaan 7. Q1 = 0.1647 + (0.4895 / 43.2232) = 0.1760
Q2 = 0.0666 + (0.4895 / 7.8638) = 0.1288
Q3 = 0.0661 + (0.4895 / 10.9721) = 0.1107
Q4 = 0.0661 + (0.4895 / 9.2453) = 0.1190 Q5 = 0.0574 + (0.4895 / 9.5906) =0.1084 Q6 = 0.0666 + (0.4895 / 9.2453) = 0.1191

## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 2, Oktober 2022 Hal 137-136 https://djournals.com/klik
Q7 = 0.0661 + (0.4895 / 7.5450) = 0.1309 Q8 = 0.0666 + (0.4895 / 10.9721) =0.0112 Q9 = 0.0458 + (0.4895 / 7.5450) =0.1106 Q10 = 0.0722 + (0.4895 / 7.8638) = 0.1344 Max Qi = 0.1760 7. Perhitungan Performance Indeks (Pi) nilai untuk masing-masing alternatif P 𝑖 = 𝑄 𝑖 / 𝑄𝑖 𝑀𝑎𝑥 * 100 P1 = 0.1760 / 0.1760 * 100 = 100%
P2 = 0.1288 / 0.1760 * 100 = 73.1818 % P3 = 0.1107 / 0.1760 * 100 = 62.8977% P4 = 0.1190 / 0.1760 * 100 = 67.6136% P5 = 0.1084 / 0.1760 * 100 = 59.5454% P6 = 0.1191 / 0.1760 * 100 = 67.6704%
P7 = 0.1309 / 0.1760 * 100 = 74.375% P8 = 0.0112 / 0.1760 * 100 =6.3636%
P9 = 0.1106 / 0.1760 * 100 =62.8409% P10 = 0.1344 / 0.1760 * 100 =76.3636%
Tabel 11. Hasil perhitungan outrangking masing-masing alternative
Alternatif P i Rangking A1 100 1 A2 73.1818 4 A3 62.8977 7 A4 67.6136 6 A5 59.5454 9 A6 67.6704 5 A7 74.375 3 A8 6.3636 10 A9 62.8409 8 A10 76.3636 2
Dari  perhitungan  alternatif  diatas  maka  A1  merupakan  lokasi  yang  paling  tepat  untuk  penentuaan penempatan lokasi ATM setor tunai.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian disimpulkan bahwa dalam penentuan kriteria-kriteria dan bobot merupakan langkah pertama yang harus dilakukan pada metode COPRAS ( Complex Propotional Assessment ) sebelum melakukan normalisasi matriks dan perangkingan nilai lokasi, sehingga diperoleh hasil  terbaik sebagai solusi untuk mendukung pengambilan keputusan dalam penentuan lokasi ATM setor tunai. Metode COPRAS mampu memberikan hasil keputusan dengan A1 merupakan peringkat terbaik dengan nilai 100.

## REFERENCES
[1] J. T. Informatika, F. Teknik, and U. H. Oleo, “Analytical network process,” vol. 2, no. 2, pp. 215–224, 2016.
[2] T. Ilmiah, C. A. Tbk, and D. Hendrawan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kpr ( Kredit Pemilikan Rumah ) Untuk Nasabah Pemohon Menggunakan Metode Topsis ( Studi Kasus Pt . Bank,” vol. 16, no. September, pp. 103–107, 2014.
[3] E. Y. Ress., “Performance Evaluation Of Research Assistants By Copras Method,” Eur. Sci. J. , pp. 102–109, 2016.
[4] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making (MCDM) Pada Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: CV.Budi Utama, 2017.
[5] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and Retantyo Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM) . 2006.
[6] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[7] Mesran,  P.  Ramadhani,  A.  Nasution,  D.  Siregar,  Fadlina,  and  A.  P.  U.  Siahaan,  “Implementation  of  Complex  Proportional Assessment Method in the Selection of Mango Seeds,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 7, pp. 397–402, 2017.
[8] S. R. Tanjung, Mesran, Sarwandi, and M. V Siagian, “Penerapan Metode COPRAS dan ENTROPY dalam Pemilihan Anggota Badan Pengawas Pemilihan Umum (BAWASLU),” J. Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 48–59, 2021.
[9] P. Fitriani and T. S. Alasi, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode WASPAS, COPRAS, dan EDAS : Menentukan Judul Skripsi,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, p. 56, 2020.
[10]  F. Xia, H. Wei, and L. W. Yang, “Improved COPRAS Method and Application in Material Selection Problem,” Appl. Mech. Mater. , vol. 707, 2014.
[11]  V. Podvezko, “The Comparative Analysis of MCDA Methods SAW and COPRAS,” Inz. Ekon. Econ. , vol. 22, no. 2, pp. 134– 146, 2011.
Maret Sitanggang, Penerapan Metode Complex Propotional Assessment dalam Penempatan Lokasi ATM Setor Tunai
[12]  L. Irvana and N. Mariana, “Penerapan Metode COPRAS Untuk Pemilihan SMK Jurusan TKJ Kota Semarang,” vol. 11, pp. 201– 207, 2022.
[13]  G.  Ginting,  S.  Alvita,  Mesran,  A.  Karim,  M.  Syahrizal,  and  N.  K.  Daulay,  “Penerapan  Complex  Proportional  Assessment  ( COPRAS ) Dalam Penentuan Kepolisian Sektor Terbaik,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 616–631, 2020.
[14]  Esra; and AyĢegül, “AIR CONDITIONER SELECTION PROBLEM WITH COPRAS AND ARAS METHODS,” Manas J. Soc. Stud. , vol. 5, no. 2, 2016.