Konsistensi Ranking pada Sistem Rekomendasi Resep Masakan dengan Simple Additive Weighting
Ratih Kartika Dewi 1 , Komang Candra Brata 2 , Nabila 3
Abstract—Along with the development of internet technology, recipes can easily be obtained from various sources,  such as websites, mobile applications, and social media. The variety of recipes that available in various media still have one disadvantage: it can not accommodate user preferences. In this kind of problem, the role of a Decision Support System (DSS) is needed by people who actively cook using recipes in daily cooking activities. DSS recommendations for recipes can be built by using Simple Additive Weighting (SAW) algorithm. The variables chosen as criteria for recipe recommendations are duration of cooking, level of complexity, and calories. The ranking consistency test aims to see if there is a ranking reversal (the first ranking is swapped with the latest ranking) when there is a change in the number of recipes (alternatives).  The purpose of this research is to find out the reliability of the SAW algorithm in the issue of recipe recommendations. The ranking consistency test result  shows consistency of 100% and there is no rank reversal  (last recommendation becomes first recommendation) for this case.
Intisari—  Seiring dengan perkembangan teknologi internet, resep masakan dapat dengan mudah didapatkan dari beragam sumber, seperti website, aplikasi perangkat bergerak, dan media sosial.  Banyaknya pilihan resep masakan yang tersedia di berbagai media memiliki satu kekurangan,  yaitu belum dapat mengakomodasi preferensi pengguna. Dalam permasalahan ini, peran sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) sangat dibutuhkan oleh orang yang aktif memasak menggunakan resep dalam kegiatan memasak sehari-hari. SPK rekomendasi resep masakan  dapat dibangun dengan algoritme  Simple Additive Weighting  (SAW).  Variabel yang dipilih sebagai kriteria untuk rekomendasi resep adalah lama memasak, tingkat kerumitan, dan kalori. Pengujian konsistensi ranking  dilakukan untuk melihat ada  rank  reversal  (ranking  pertama tertukar dengan ranking terakhir)  atau tidak apabila dilakukan perubahan terhadap jumlah resep masakan  (alternatif). Tujuan dari pengujian ini adalah mengetahui keandalan algoritme SAW untuk permasalahan rekomendasi resep masakan. Hasil pengujian konsistensi ranking  menunjukkan konsistensi sebesar 100% dan tidak ada rank reversal  (rekomendasi terakhir menjadi rekomendasi pertama) untuk kasus ini.
Kata Kunci— sistem pendukung keputusan, resep masakan, SAW, konsistensi ranking, rank reversal.

## I. P ENDAHULUAN
Beragam pilihan resep masakan yang tersedia di internet memiliki sebuah kekurangan,  yaitu belum dapat meng-
akomodasi preferensi yang berbeda antara pengguna satu dengan yang lainnya, misalnya seorang pengguna menginginkan resep yang waktu memasaknya cepat, tingkat kerumitan sedang,  dan kalori kecil. Dalam permasalahan ini, tentu peran sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) sangat dibutuhkan oleh orang yang aktif memasak menggunakan resep dalam kegiatan memasak sehari-hari.
Penelitian dengan topik terkait berkembang sejak tahun 2014. Perkembangan penelitian mengenai SPK  rekomendasi resep masakan bermula dari [1] yang melakukan penelitian mengenai rekomendasi resep masakan dengan metode case-based reasoning . Case-based reasoning adalah salah satu metode sistem pakar, yaitu menggunakan penalaran maju untuk menyelesaikan sebuah masalah. Kelebihan sistem seperti ini adalah adanya pakar yang dapat memberikan pengetahuannya untuk membuat komputer belajar. Akan tetapi, sistem ini juga memiliki kekurangan, yaitu  tidak  dapat  memberikan rekomendasi sesuai dengan keinginan pengguna.  Misalnya pengguna lebih memprioritaskan kriteria lama memasak daripada kerumitan, sistem belum dapat  memberikan rekomendasi kepada pengguna. Penelitian berikutnya mempelajari  rekomendasi resep masakan berdasarkan ketersediaan barang yang ada menggunakan SPK  untuk memberikan rekomendasi resep masakan  [2].  Namun,  sistem yang dibangun tidak menggunakan pengetahuan pakar. Kelebihan penelitian ini adalah dapat memberikan rekomendasi sesuai dengan keinginan pengguna,  sedangkan kekurangannya adalah nilai untuk setiap kriteria dibuat berdasarkan pendapat pribadi yang di- fuzzy -kan,  belum ada pengetahuan pakar yang digunakan untuk menentukan nilai untuk masing-masing kriteria. Beberapa kriteria untuk membentuk rekomendasi yang digunakan dalam penelitian tersebut menggunakan kriteria waktu dan tingkat kerumitan dan menggunakan metode Simple Additive weighting (SAW) sebagai salah satu komponen SPK. Penelitian mengenai rekomendasi resep masakan berdasarkan barang yang ada juga dikembangkan  dalam  [3]  dengan mengembangkan metode SAW yang telah dilakukan pada [2] dengan Range of Centroid (ROC) dan juga menambahkan satu  variabel untuk kriteria, yaitu asal daerah. Kelebihan [3]  adalah adanya penambahan variabel  dan penggunaaan ROC sebagai alternatif untuk memperbaiki metode fuzzy pada penelitian sebelumnya dalam menentukan nilai masing-masing kriteria, sedangkan kekurangannya adalah nilai untuk setiap kriteria dibuat berdasarkan pendapat pribadi yang di-ROC-kan, belum ada pengetahuan pakar yang digunakan untuk menentukan nilai untuk masing-masing kriteria.
Penelitian terkait rekomendasi resep masakan yang telah dilakukan  dalam  kriteria waktu dan tingkat kerumitan resep masakan masih belum menggunakan pakar sebagai sumber
1,2 Dosen, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, Jl. Veteran 8 Malang, Jawa Timur, INDONESIA (telp/fax: 0341-577911; email: ratihkartikad@ub.ac.id,  k.candra.brata@ub.ac.id)
3 Mahasiswa, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, Jl. Veteran 8 Malang, Jawa Timur, INDONESIA (telp/fax: 0341-577911; email: syarifahnabilaasseri@yahoo.com)
pengetahuan dan sistem yang dibangun merekomendasikan resep masakan berdasarkan ketersediaan barang yang ada [2], [3]. Selanjutnya, penelitian berkembang dengan menambahkan fitur GPS untuk pencarian lokasi pembelian bahan masakan yang kurang atau belum ada [4]. Penelitian tersebut menitikberatkan penggunaan GPS untuk mencari lokasi pembelian bahan masakan yang kurang atau belum ada di dapur. Oleh karena itu,  penelitian ini mengembangkan [4]  dengan melakukan analisis terhadap konsistensi ranking rekomendasi yang diberikan kepada pengguna. Pengujian konsistensi ranking dilakukan untuk melihat ada rank  reversal ( ranking pertama tertukar dengan ranking terakhir)  atau tidak  apabila dilakukan perubahan terhadap jumlah alternatif resep masakan.

## II. A RSITEKTUR S ISTEM P ENDUKUNG K EPUTUSAN
Dalam sebuah SPK terdapat tiga  komponen utama yang saling terhubung. Komponen sistem pendukung keputusan terdiri  atas  manajemen data, manajemen model, dan manajemen komunikasi, seperti terdapat dalam Gbr. 1 [5].
Gbr. 1 Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan [5].

## A. Manajemen Data
Data resep masakan akan direkomendasikan berdasarkan waktu memasak, tingkat kerumitan memasak (jumlah langkah), dan kalori. Data yang digunakan berjumlah 30 data alternatif menu masakan yang sebagian besar berasal dari penelitian sebelumnya  [3],  [4]  serta penambahan data kalori dari [6]. Dalam  SPK  terdapat  dua  istilah penting,  yaitu kriteria dan alternatif. Kriteria dalam penelitian ini adalah variabel waktu memasak, tingkat kerumitan memasak (jumlah langkah),  dan kalori. Alternatif dalam penelitian ini adalah 30 data resep masakan,  mulai dari ayam panggang sampai gule kambing bumbu  simpel. Secara keseluruhan,  data resep masakan yang didapatkan disajikan dalam Tabel I.

## B. Manajemen Model
Manajemen model yang digunakan dalam SPK resep masakan adalah algoritme SAW. SAW pertama kali ditemukan oleh  Churchman, Ackoff, and Arnoff.  Langkah komputasi rekomendasi resep masakan dengan SAW adalah  sebagai berikut [7].
1. Menentukan nilai bobot (W) pada kriteria waktu, kalori, dan jumlah langkah. Preferensi pengguna untuk  nilai bobot masing-masing kriteria ditunjukkan pada (1).
W = [ W 1 , W 2 , W 3 , ......W n ] (1)
2. Membuat matriks X , dengan Xij yang mewakili nilai kriteria untuk setiap alternatif.
X = � 𝑋𝑋 11 𝑋𝑋 12 𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋
⋮ ⋮ ⋮ 𝑋𝑋 31 𝑋𝑋 32 𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋 � (2)
3. Menghitung  nilai r ij pada  (3)  dari setiap nilai Xij . Sebuah kriteria dikatakan keuntungan apabila nilainya makin besar, makin menguntungkan pengguna; dan dikatakan biaya jika nilainya makin besar,  makin tidak menguntungkan pengguna,  seperti  tiga  kriteria yang digunakan  dalam penelitian ini, yaitu lama memasak, kalori,  dan tingkat kerumitan.
r ij { (3)
4. Hasil dari nilai r ij membentuk matriks normalisasi R seperti pada (4).
R = � 𝑅𝑅 11 𝑅𝑅 12 𝑅𝑅𝑋𝑋𝑋𝑋 ⋮ ⋮ ⋮ 𝑅𝑅 31 𝑅𝑅 32 𝑅𝑅𝑋𝑋𝑋𝑋 � (4)
5. Langkah terakhir adalah menghitung nilai preferensi Vi dengan mengalikan nilai pada matriks R dengan bobot prioritas W seperti terdapat pada (5).
V i = ∑ 𝑊𝑊𝑋𝑋 𝑛𝑛 𝑗𝑗=1 𝑅𝑅𝑋𝑋𝑋𝑋 (5)
Nilai V i yang tertinggi menunjukkan alternatif A i yang merupakan alternatif terbaik ( ranking pertama). Jadi, aplikasi memberikan rekomendasi resep masakan dari nilai V i yang tertinggi sampai V i yang terendah.

## C. Manajemen Komunikasi/User Interface
Manajemen komunikasi dibangun berbasis Android. Screenshoot aplikasi ditampilkan pada Gbr. 2.
Gbr. 2 Hasil rekomendasi.
keuntungan Xij Xij Max ) ( biaya Xij Min Xij ) (
T ABEL I
D ATA K RITERIA DAN A LTERNATIF UNTUK R EKOMENDASI R ESEP M ASAKAN No. Alternatif Lama memasak Kalori Tingkat kerumitan 1 Ayam Panggang 60 167 6 2 Ayam Panggang Paniki 120 167 6 3 Gado Gado Sayuran dan Telur 45 132 5 4 Nasi Goreng Ayam Praktis 20 329 6 5 Nasi Goreng Praktis dan Cepat 10 222 2 6 Rawon 45 119 3 7 Rujak Uleg Mantaap 15 121 2 8 Soto Ayam 30 312 7 9 Tumis Jamur Simple 15 28 3 10 Tumis Kangkung 5 211 3 11 Tumis Brokoli Udang 15 329 1 12 Tumis Oatmeal Dengan Sayur 25 273 3 13 Sup Labu Energi 40 249 3 14 Sup Pembakar Lemak 25 48 3 15 Tumis Kacang Panjang 15 280 3 16 Simple Fried Carp 10 125 4 17 Telur Dadar Mentega 15 98 5 18 Cumi Goreng Tepung (Fried Squid) 30 12 4 19 Pepes Tahu Kemangi 30 78 3 20 Nasi Uduk 30 260 2 21 Pecel Lele 40 292 4 22 Semur Daging Manis+Pedas 45 141 4 23 Opor Ayam 45 392 6 24 Mie Ayam 45 421 7 25 Nugget Ayam (Chicken Nugget) 60 48 5 26 Mie Ayam Bakso Extra Sayuran 60 388 7 27 Bakso ayam 90 45 5 28 Pelasan/Pepes Tongkol 45 110 6 29 Bakwan Sayur (Bala- bala) 120 137 4 30 Gulai Kambing Bumbu Simple 45 271 3

## D. Pengujian untuk Konsistensi Ranking
Pengujian akurasi untuk SPK rekomendasi resep masakan bersifat subjektif, tergantung pilihan pengguna. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan pengujian konsistensi ranking sebagai alternatif  pengujian lain selain akurasi  untuk mengetahui keandalan algoritme  SAW  terhadap perubahan
jumlah alternatif. Pengujian konsistensi ranking dibangun berdasarkan adaptasi dari skenario pengujian pada [8] yang melakukan analisis perbandingan kemampuan fuzzy AHP dan fuzzy TOPSIS terhadap perubahan jumlah  alternatif. Permasalahan konsistensi ranking pada  SPK  seperti terdapat pada [8]-[11] adalah fenomena rank reversal , yaitu posisi ranking pertama tertukar dengan ranking terakhir.
Skenario pengujian pada [8] adalah melakukan penambahan satu  alternatif dengan nilai yang sama dengan salah satu alternatif yang sudah ada. Dalam kasus pemilihan supplier pada penelitian tersebut, terdapat lima supplier (A1-A5). Pada kondisi normal, seperti pada  Gbr.  3(a), dari kelima alternatif tersebut, supplie r yang paling direkomendasikan adalah A2 ( ranking pertama), kemudian A5, A1, dan A4. Ranking terakhir ( supplier yang paling tidak direkomendasikan) adalah A3. Apabila ditambahkan satu alternatif yang sama dengan A1, A3, A4, A5, ranking rekomendasi tidak mengalami perubahan ( ranking setara dengan alternatif yang diubah). Namun, apabila alternatif yang ditambahkan bernilai sama dengan A2 ( ranking pertama),  maka terjadi rank reversal ,  (A2 dan A3 tertukar), seperti terlihat pada Gbr. 3(b).
Dalam penelitian tersebut, inkonsistensi ranking terjadi saat ranking pertama tertukar dengan ranking terakhir,  sehingga dapat disimpulkan bahwa parameter adanya ranking yang tidak konsisten adalah munculnya fenomena rank reversal . Hal ini terjadi saat dilakukan penambahan alternatif yang sama dengan alternatif dengan ranking teratas  pada [8]. Fenomena rank reversal tersebut terjadi pada fuzzy AHP,  tetapi  tidak terjadi pada fuzzy TOPSIS,  sehingga dapat dikatakan bahwa fuzzy TOPSIS tidak memiliki masalah dalam konsistensi ranking . Fenomena rank reversal pada fuzzy AHP  juga didukung oleh penelitian lainnya [9]-[11].
Gbr. 3 Pengujian konsistensi ranking fuzzy AHP [1].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian sebelumnya, pengujian dilakukan menggunakan pengujian akurasi  [4]. Pengujian akurasi dilakukan dengan membandingkan hasil keluaran sistem (satu rekomendasi teratas) dengan preferensi pengguna. Apabila keluaran sistem sama dengan preferensi pengguna,  maka dihitung satu data benar. Pengujian akurasi dilakukan pada 30 pengguna dan menghasilkan 25 data benar atau cocok dan lima data tidak cocok, sehingga akurasi yang dihasilkan sejumlah 83,33%. Hasil ini merupakan hasil yang subjektif,  sehingga pengujian akurasi kurang tepat apabila diterapkan untuk kasus ini. Oleh karena itu, diusulkan pengujian konsistensi ranking.
SPK  rekomendasi resep masakan yang  telah dibangun dengan SAW pada penelitian ini dievaluasi menggunakan metode konsistensi ranking , yaitu dilakukan dengan mengukur hasil ranking rekomendasi apabila jumlah alternatif berubah. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui hasil ranking yang dikeluarkan konsisten (sama) atau tidak ketika ada satu alternatif yang ditambahkan
Pengujian konsistensi ranking dilakukan pada lima skenario pengujian,  dengan  penambahan alternatif.  Batasan jumlah alternatif yang dilakukan dalam pengujian adalah satu alternatif. Sebagai contoh,  untuk skenario  menu  berikut, hasil data perhitungan ranking sementara untuk lima alternatif dan enam alternatif (penambahan satu alternatif yang sama dengan salah satu  dari  lima  alternatif yang sudah ada)  ditunjukkan  pada Tabel II dan Tabel III. Nilai SAW yang ada pada Tabel II dan Tabel  III adalah hasil perhitungan dari (5)  yang diperoleh melalui proses perhitungan nilai (1) sampai dengan (5).
T ABEL II
H ASIL R ANKING DENGAN L IMA A LTERNATIF Ranking Nama Menu Nilai SAW 1 Nasi Goreng Ayam Praktis 4,166667 2 Nasi Goreng Praktis dan Cepat 3,877551 3 Telur Dadar Mentega 3,608108 4 Mie Ayam 1,743668 5 Mie Ayam Bakso Extra Sayuran 1,653998 T ABEL III
H ASIL R ANKING DENGAN L IMA A LTERNATIF YANG D ITAMBAH S ATU Ranking Nama Menu Nilai SAW 1 Nasi Goreng Ayam Praktis 4,166667 2 Nasi Goreng Praktis dan Cepat 3,877551 3 Telur Dadar Mentega 3,608108 4 Mie Ayam 1,743668 5 Mie Ayam Bakso extra Sayuran 1,653998 Penambahan 1 alternatif  ranking setara dengan alternatif yang diubah Nasi Goreng Ayam Praktis 4,166667 Nasi Goreng Praktis dan Cepat 3,877551 Telur Dadar Mentega 3,608108 Mie Ayam 1,743668 Mie Ayam Bakso extra Sayuran 1,653998
Penjelasan detail Tabel III  dapat dijabarkan menjadi penjelasan skenario uji 1 sampai dengan 5. Pengujian konsistensi ranking dengan skenario uji 1 sampai 5 dilakukan dengan membandingkan ranking rekomendasi  lima  alternatif (Tabel II atau Gbr.  4)  dengan ranking rekomendasi  enam alternatif (penambahan satu alternatif) sebagai berikut.

## A. Skenario Uji 1
Pada skenario uji 1, dilakukan penambahan satu  alternatif, yaitu mie ayam bakso ekstra sayuran yang merupakan alternatif
dengan ranking terakhir atau ranking kelima dari Tabel II (acuan). Tabel II dapat digambarkan berupa grafik seperti pada Gbr. 4.
Gbr. 4 Ranking lima alternatif.
Penambahan satu alternatif pada skenario uji 1 digambarkan dalam Gbr. 5. Dari Gbr. 4 dan Gbr. 5, dapat diambil informasi bahwa penambahan satu  alternatif (mie ayam bakso ekstra sayuran) menghasilkan ranking yang sama dengan alternatif yang ditambahkan (sama-sama menjadi ranking 5), dengan nilai vektor 1,653998.
Gbr. 5 Ranking dengan penambahan alternatif ranking ke 5

## B. Skenario Uji 2
Pada skenario uji 2, dilakukan penambahan satu  alternatif, yaitu mie ayam yang merupakan alternatif dengan ranking keempat dari Tabel II. Tabel II dapat digambarkan berupa grafik seperti pada  Gbr.  4.  Penambahan  satu  alternatif pada skenario uji 2 digambarkan dalam Gbr. 6. Dari Gbr. 4 dan Gbr. 6, dapat diambil informasi bahwa penambahan satu  alternatif (mie ayam) menghasilkan ranking yang sama dengan alternatif yang ditambahkan (sama-sama menjadi ranking 4), dengan nilai vektor 1,743668.

## C. Skenario Uji 3
Pada skenario uji 3, dilakukan penambahan satu  alternatif, yaitu  telur dadar mentega  yang merupakan alternatif dengan ranking ketiga dari Tabel II. Tabel II dapat digambarkan berupa grafik seperti pada Gbr. 4.
Penambahan satu alternatif pada skenario uji 3 digambarkan dalam Gbr. 7. Dari Gbr. 4 dan Gbr. 7, dapat diambil informasi
4, 16 66 67 3, 87 75 51 3, 60 81 08 1, 74 36 68 1, 65 39 98 N A S I G O R E N G A Y A M P R A K T I S N A S I G O R E N G P R A K T I S   D A N C E P A T T E L U R D A D A R M E N T E G A M I E   A Y A M M I E   A Y A M B A K S O   E X T R A S A Y U R A N 4, 16 66 67 3, 87 75 51 3, 60 81 08 1, 74 36 68 1, 65 39 98 1, 65 39 98 N A S I G O R E N G A Y A M P R A K T I S N A S I G O R E N G P R A K T I S D A N   C E P A T T E L U R D A D A R M E N T E G A M I E   A Y A M M I E   A Y A M B A K S O E X T R A S A Y U R A N T A M B A H A N
bahwa penambahan satu  alternatif (telur dadar mentega) menghasilkan ranking yang sama  dengan alternatif yang ditambahkan (sama-sama menjadi ranking 3),  dengan nilai vektor 3,608108.
Gbr. 6 Ranking dengan penambahan alternatif ranking ke-4.
Gbr. 7 Ranking dengan penambahan alternatif ranking ke-3.

## D. Skenario Uji 4
Pada skenario uji 4, dilakukan penambahan satu  alternatif, yaitu nasi goreng praktis dan cepat yang merupakan alternatif dengan ranking kedua  dari Tabel II. Tabel II dapat digambarkan berupa grafik seperti pada Gbr. 4.
Penambahan satu alternatif pada skenario uji 4 digambarkan dalam Gbr. 8. Dari Gbr. 4 dan Gbr. 8, dapat diambil informasi bahwa penambahan satu  alternatif (nasi goreng praktis dan cepat) menghasilkan ranking yang sama dengan alternatif yang ditambahkan (sama-sama  menjadi ranking 3), dengan nilai vektor 3,877551.

## E. Skenario Uji 5
Pada skenario uji 5, dilakukan penambahan satu  alternatif, yaitu nasi goreng ayam praktis yang merupakan alternatif dengan ranking kesatu (paling direkomendasikan) dari Tabel II. Pada pengujian dalam [8], apabila alternatif yang ditambahkan adalah alternatif yang sama dengan ranking teratas (dalam penelitian ini seperti pada skenario uji 5), pada fuzzy AHP akan terjadi  inkonsistensi ranking, yaitu ranking pertama tertukar dengan ranking terakhir ( rank reversal ).
Pada penelitian ini dilakukan pengujian untuk skenario uji demikian terjadi rank reversal atau tidak. Tabel II sebagai acuan dapat digambarkan berupa grafik seperti pada Gbr. 4.
Penambahan satu alternatif pada skenario uji 5 ditunjukkan dalam Gbr. 9.
Gbr. 8 Ranking dengan penambahan alternatif ranking ke-2.
Dari Gbr.  4 dan Gbr.  9, dapat diambil informasi bahwa penambahan  satu  alternatif (nasi goreng ayam praktis) menghasilkan ranking yang sama  dengan alternatif yang ditambahkan (sama-sama menjadi ranking 1), dengan nilai vektor 4,166667.
Gbr. 9 Ranking dengan penambahan alternatif ranking ke - 1 .
T ABEL IV P ENGUJIAN K ONSISTENSI R ANKING
Skenario uji
Hasil Pengujian Rank reversal Konsistensi ranking dengan Penambahan satu alternatif Ranking alternatif yang ditambahkan 1 100% setara dengan alternatif 5 Tidak ada 2 100% setara dengan alternatif 4 Tidak ada 3 100% setara dengan alternatif 3 Tidak ada 4 100% setara dengan alternatif 2 Tidak ada 5 100% setara dengan alternatif 1 Tidak ada TOTAL Seluruh data konsisten (100%) Tidak ada
Berdasarkan pengujian konsistensi ranking pada skenario uji 1-5,  didapatkan hasil konsistensi 100% untuk penambahan alternatif. Berdasarkan hasil tersebut juga diketahui tidak
4, 16 66 67 3, 87 75 51 3, 60 81 08 1, 74 36 68 1, 74 36 68 1, 65 39 98 N A S I G O R E N G A Y A M P R A K T I S N A S I G O R E N G P R A K T I S D A N   C E P A T T E L U R D A D A R M E N T E G A M I E   A Y A M T A M B A H A N M I E   A Y A M B A K S O E X T R A S A Y U R A N 4, 16 66 67 3, 87 75 51 3, 60 81 08 3, 60 81 08 1, 74 36 68 1, 65 39 98 N A S I G O R E N G A Y A M P R A K T I S N A S I G O R E N G P R A K T I S D A N   C E P A T T E L U R D A D A R M E N T E G A T A M B A H A N M I E   A Y A M M I E   A Y A M B A K S O E X T R A S A Y U R A N 4, 16 66 67 3, 87 75 51 3, 87 75 51 3, 60 81 08 1, 74 36 68 1, 65 39 98 N A S I G O R E N G A Y A M P R A K T I S N A S I G O R E N G
P R A K T I S D A N   C E P A T T A M B A H A N T E L U R D A D A R M E N T E G A M I E   A Y A M M I E   A Y A M B A K S O E X T R A S A Y U R A N 4, 16 66 67 4, 16 66 67 3, 87 75 51 3, 60 81 08 1, 74 36 68 1, 65 39 98 N A S I G O R E N G A Y A M P R A K T I S N A S I G O R E N G A Y A M P R A K T I S N A S I G O R E N G P R A K T I S D A N C E P A T T E L U R D A D A R M E N T E G A M I E   A Y A M M I E   A Y A M B A K S O E X T R A S A Y U R A N
didapatkannya rank reversal . Berdasarkan skenario uji yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan pengujian konsistensi ranking dalam  SPK  rekomendasi resep masakan dengan SAW seperti Tabel IV.
Pengujian  konsistensi ranking untuk penambahan dan pengurangan alternatif menunjukkan bahwa rekomendasi yang diberikan sistem memiliki rata-rata konsistensi ranking sebesar 100%. Pada pengujian juga didapatkan bahwa tidak ada rekomendasi pertama dari sistem yang tertukar dengan rekomendasi terakhir ( rank reversal ). Hal ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu memberikan rekomendasi yang konsisten dalam menangani penambahan jumlah alternatif.

## IV. K ESIMPULAN
Pengujian konsistensi ranking dilakukan dalam lima skenario pengujian menunjukkan hasil konsistensi ranking rekomendasi resep masakan dengan SAW sebesar 100% dan tidak  terdapat rank reversal . Hal ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu memberikan rekomendasi yang konsisten dalam menangani perubahan jumlah alternatif.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian ini dibiayai oleh DIPA FILKOM Universitas Brawijaya Malang 2018 pada skema penelitian pemula. Terima kasih  diucapkan kepada semua pihak dari Universitas Brawijaya, Fakultas Ilmu Komputer serta Laboratorium Teknologi Media, Game dan Piranti Bergerak  yang turut membantu terlaksananya penelitian ini.
R EFERENSI
[1] P.  Setyahadi,  "Rancang Bangun Aplikasi Resep Masakan Berbasis Mobile Web Dengan Metode Case-Based Reasoning," Skripsi, Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga, Yogyakarta, Indonesia, 2014.
[2] A.  Salsabella, "Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Resep Masakan Berdasarkan Ketersediaan Bahan  Makanan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Web," Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) , Vol. 2, No. 3, hal. 110-117, 2014.
[3] T.A.  Santoso,  “Aplikasi Pencarian Resep Masakan Berbasis Mobile Web Berdasarkan Ketersediaan Bahan dengan Metode Simple Additive Weighting.”  Skripsi, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, Indonesia, 2016.
[4] Nabila,  R.K.  Dewi,  K.C.  Brata,”SPK Pemilihan Resep Masakan dan Fitur Berbasis Lokasi,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JPTIIK) , Vol. 2, No. 9, hal. 3081-3085, 2018.
[5] E. Turban, Decision Support and Expert Systems: Management Support Systems, Upper Saddle River, USA: Prentice Hall PTR, 1993.
[6] (2018) The Fatsecret website,  [Online],  https://www.fatsecret.co.id/, tanggal akses: 20 Mei 2018.
[7] C.-L.  Hwang,  dan  K.  Yoon. Multiple  Attribute Decision Making: Methods  and Applications A State-of-the-Art Survey ,  Heidelberg, Germany: Springer Science & Business Media, 2012.
[8] F.R.L. Junior, L. Osiro, dan L.C.R. Carpinetti, "A Comparison between Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS Methods to Supplier Selection," Applied Soft Computing , Vol. 21, hal. 194-209, 2014.
[9] V. Belton  dan  T. Gear,  On  a  Short-coming  of Saaty’s Method of Analytic Hierarchies, Omega , Vol. 11, No. 3, hal. 228–230, 1983.
[10] T.L. Saaty, Making and Validating Complex Decisions with the AHP/ANP, J. Syst. Sci. Syst. Eng. , Vol. 14, No. 1, hal. 1–36, 2005.
[11] S. Zahir, Normalisation and Rank Reversals in  the Additive Analytic Hierarchy Process: A New Analysis, Int. J. Oper. Res. , Vol. 4, No. 4, hal. 446–467, 2009.