## METODE AHP DAN TOPSIS DALAM PEMILIHAN RESTORAN DI KOTA PONTIANAK
Cresensia Devi 1 , Arief Setiyanto 2 , Agung Budi Prasetio 3 1,2,3 S2 Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta
1 cresensiadv@gmail.com, 2 arief_s@amikom.ac.id  , 3 agung.bp@excelindo@co.id

## ABSTRAK
Setiap daerah mempunyai berbagai macam makanan dan cita rasa yang unik, mulai dari jenis makanan, harga makanan yang beragam, lokasi tempat makanan yang strategis sampai fasilitas-fasilitas  yang  disediakan  menjadi  daya  tarik  bagi  masyarakat.  Seperti  di  Kota Pontianak  saat  ini  sudah  banyak  restoran  dimana-mana.  Namun  dengan  banyaknya  restoran yang  ada,  masyarakat  justru  semakin  sulit  untuk  menentukan  restoran  berdasarkan  kriteria yang diinginkan. Permasalahan muncul ketika menu yang ditawarkan pada daftar menu tidak semuanya  tersedia,  sering  mendapatkan  komplain  pelayanan  yang  lama,  cita  rasa  yang disajikan  tidak  sesuai  dengan  harapan  masyarakat,  produk  yang  disajikan  terkadang  tidak sesuai  dengan  harga  yang  ditawarkan  dan  masih  sedikitnya  referensi  tentang  restoran  yang ada di Kota Pontianak. Pada penelitian ini penulis menggabungkan metode AHP dan Topsis untuk  mencari  restoran  terbaik  yang  ada  di  Kota  Pontianak.  Metode  AHP  digunakan  untuk perhitungan  bobot  dari  setiap  kriteria  sedangkan  Metode  Topsis  digunakan  untuk menghasilkan  nilai  preferensi  dan  perangkingan  hasil  rekomendasi.  Ada  5  (lima)  kriteria yang ditentukan yaitu kebersihan restoran, menu makanan dan minuman,  fasilitas, pelayanan dan harga.  Alternatif restoran di Kota Pontianak  yang dipilih  ada 5 (lima) A1,  A2, A3,  A4 dan A5. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan diperoleh kesimpulan bahwa kolaborasi antara  metode  AHP-Topsis  dapat  membantu  pengambil  keputusan  dalam  memilih  restoran terbaik  di  Kota  Pontianak.  Besarnya  nilai  preferensi  yang  di  dapat  pada  setiap  restoran menjadi  acuan  dalam  penilaian  restoran.  Nilai  preferensi  yang  tertinggi  sebagai ranking pertama adalah 0,751363589 pada A5.
Kata kunci: AHP , Topsis , DSS

## ABSTRACT
Each  region  has  a  variety  of  foods  and  unique  tastes,  ranging  from  the  type  of  food,  the prices of various foods, the strategic location of food places to the facilities provided to attract the community.  As  in  the  city  of  Pontianak,  there  are  now  many  restaurants  everywhere.  However, with  the  number  of  restaurants  available,  it  is  increasingly  difficult  for  people  to  determine  a restaurant based on the desired criteria. Problems arise when the menus offered on the menu list are  not  all  available,  often  get  complaints  of  long  service,  the  taste  served  is  not  in  accordance with  people's  expectations,  the  products  served  are  sometimes  not  in  accordance  with  the  prices offered  and  there  are  still  few  references  to  restaurants  in  the  city.  Pontianak.  In  this  study,  the authors combine the AHP and Topsis methods to find the best restaurants in Pontianak City. The AHP method is used to calculate the weight of each criterion, while the Topsis method is used to generate  preference  values  and  rank  recommendation  results.  There  are  5  (five)  criteria determined,  namely  restaurant  cleanliness,  food  and  beverage  menus,  facilities,  services  and prices. There are 5 (five) alternative restaurants in Pontianak City, A1, A2, A3, A4 and A5. Based on the research that has been done, it can be concluded that the collaboration between the AHP- Topsis  method  can  help  decision  makers  in  choosing  the  best  restaurant  in  Pontianak  City.  The magnitude  of  the  preference  value  obtained  at  each  restaurant  becomes  a  reference  in  the restaurant's assessment. The highest preference value as the first rank is 0.751363589 on A5.
Keywords: AHP, Topsis, DSS

## ISSN: 2722-435X

## 1. PENDAHULUAN
Restoran adalah suatu usaha yang menyajikan hidangan kepada masyarakat dan menyediakan tempat  untuk  menikmati  hidangan berdasarkan tarif  tertentu  untuk  setiap jenis  makanan, fasilitas dan  pelayanannya.  Setiap  daerah  mempunyai  berbagai  macam  makanan  dan  cita  rasa  yang  unik, mulai  dari  jenis  makanan,  harga  makanan  yang  beragam,  lokasi  tempat  makanan  yang  strategis sampai  fasilitas-fasilitas  yang  disediakan  menjadi  daya  tarik  bagi  masyarakat.  Seperti  di  Kota Pontianak saat ini sudah banyak restoran dimana-mana. Namun dengan banyaknya restoran yang ada,  masyarakat  justru  semakin  sulit  untuk  menentukan  restoran  berdasarkan  kriteria  yang diinginkan. Permasalahan muncul ketika menu yang ditawarkan pada daftar menu tidak semuanya tersedia, sering mendapatkan komplain pelayanan yang lama, cita rasa yang disajikan tidak sesuai dengan  harapan  masyarakat,  produk  yang  disajikan  terkadang  tidak  sesuai  dengan  harga  yang ditawarkan  dan  masih  sedikitnya  referensi  tentang  restoran  yang  ada  di  Kota  Pontianak  karena terkadang masyarakat hanya mengandalkan informasi restoran dari teman-teman terdekat maupun keluarga.  Permasalahan  yang  ada  dapat  menghambat  masyarakat  dalam  memilih  restoran  terbaik sesuai dengan kriteria.
Terdapat beberapa penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya terkait dengan pengambilan keputusan. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh (Iswari et al., 2019) juga menggabungkan Metode  AHP  dan  TOPSIS  untuk  pemilihan  siswa  berprestasi.  Metode  AHP  digunakan  untuk menghitung  pembobotan  dalam  setiap  kriteria  berdasarkan  matriks  perbandingan  berpasangan, selanjutnya  hasil  dari  pembobotan  kriteria  diproses  dengan  metode  Topsis  untuk  menentukan peringkat.  Hasil  presentasi  menggunakan  Hamming  Distance,  93%.  Dalam  penelitian  ini,  dapat disimpulkan  bahwa  metode  kombinasi  AHP-TOPSIS  lebih  baik  daripada  hanya  menggunakan metode TOPSIS saja. Tidak dilampirkan hasil dalam mengukur seberapa baik menggunakan SPK dengan  perhitungan  manual  (menggunakan  excel).  Akan  lebih  baik  apabila  hasil  yang  didapat dilampirkan  agar  membuktikan  bahwa  ada  perbedaan  dalam  metode  analisis  komparatif  yang digunakan.
Penggunaan  metode  AHP  dan  metode  TOPSIS  juga  digunakan  oleh  (Sari  et  al.,  2018)  untuk menentukan  kelulusan  sidang  skripsi.  Penggabungan  metode  AHP  dan  Topsis  dapat mengoptimalkan  pembobotan  nilai  kriteria  yang  mempengaruhi  hasil  alternatif  peringkat  dengan cara  yang  lebih  objektif.  Jarak  Hamming  yang  dihasilkan  adalah  96,2%  dan  jarak  0,8096 Euclidean  untuk  95  mahasiswa. Tidak  dilampirkan  data  tingkat  akurasi  yang  didapat  oleh  sistem untuk setiap tahun sebagai bukti keberhasilan SPK.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Martliong  &  Iswari,  2018)  menggunakan  Metode  AHP  dan VIKOR  pada  Platform  LINE  untuk  merancang  sistem  rekomendasi  restoran.  Metode  AHP digunakan  hanya  sampai  pada  tahap  pembobotan  kriteria  dan  selanjutnya  menggunakan  Metode VIKOR  dalam  hal  perangkingan.  Simpulan  yang  didapatkan  adalah  sistem  rekomendasi  restoran menggunakan  metode  AHP  dan  VIKOR  pada  platform  LINE  telah  berhasil  dirancang  dan dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP.  Didapatkan  hasil  rekomendasi  restoran berdasarkan nilai indexs yang sudah terurut dari yang memiliki nilai terkecil sampai yang terbesar. Hasil  rekomendasi  restoran  ditampilkan  dalam  bentuk  carousel  message  di  platform  LINE menggunakan  LINE  Message  API.  Berdasarkan  hasil  kuesioner  yang  dilakukan  dengan menggunakan metode SUS (System Usable Scale) didapatkan hasil dengan rata-rata 71,13, dimana memiliki  arti  bahwa  sistem  rekomendasi  yang  dibuat  berguna  untuk  membantu  user  dalam mencari restoran. Namun belum adanya fitur filtering pada jenis makanan yang dicari user dalam aplikasi  Zomato.  Penambahan  fitur  ini  bertujuan  untuk  menghilangkan tag jenis  makanan  yang tidak  sesuai  dengan  restoran  yang  ada  pada  Zomato.  Selain  itu  belum  adanya  penggunaan algoritma Natural  Language  Processing (NLP)  yang  bertujuan  agar  sistem  dapat  mengenali bahasa  keseharian  pengguna  agar  tidak  bergantung  pada keyword yang  ditentukan  sehingga pengguna dapat melakukan interaksi langsung dengan sistem.
Penggunaan  metode  AHP  dan  metode  TOPSIS  juga  digunakan  oleh  (Mahendra,  2020)  untuk menentukan  penempatan  ATM  (Autmated  Teller  Machine).  Data  penelitian  yang  digunakan adalah  76  data  alternatif  penempatan  ATM  dan  dicari  38  alternatif  yang  akan  direalisasikan.
Kriteria  penilaian  yang  digunakan  adalah  ketersediaan  ATM,  keamanan,  harga  lahan  dan permintaan nasabah. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan mengenai Metode AHP-TOPSIS penentuan  penempatan  ATM  diperoleh  kesimpulan  bahwa  SPK  dapat  membantu  decision  maker dalam  mengambil  keputusan  untuk  penempatan  ATM.  Akurasi  dari  hasil  rekomendasi  yang dibandingkan  dengan  data  realisasi  penempatan  ATM  berdasarkan  geometric  average  dari pembobotan kriteria seluruh decision maker adalah sebesar 84,21% dan error rate sebesar 15,79%. Hanya  saja  dalam  penelitiannya  data  yang  diperoleh  dari  wawancara decision  maker yang berjumlah 3 orang, dirasa masih terlalu sedikit sebagai instrumen penelitian yang digunakan untuk mengukur  variabel  yang  akan  diteliti.  Akan  lebih  baik  apabila decision  maker ditambah  agar didapatkan data yang valid dan reliabel tentang variabel yang diukur.
Pada  penelitian  ini  penulis  juga  ingin  menggabungkan  metode  AHP  dan  Topsis  untuk mencari restoran terbaik yang ada di Kota Pontianak. Metode AHP digunakan untuk perhitungan bobot dari setiap kriteria sedangkan Metode Topsis digunakan untuk menghasilkan nilai preferensi dan  perangkingan  hasil  rekomendasi.  Ada  5  (lima)  kriteria  yang  ditentukan  yaitu  kebersihan restoran,  menu  makanan dan  minuman,  fasilitas, pelayanan dan  harga. Kriteria  ini diperoleh dari studi  literatur dan  uji signifikasi dari kriteria  yang didapatkan sebelumnya. Metode  AHP mampu melakukan  pendekatan  penilaian  pada  kriteria  kualitatif  dan  kriteria  kuantitatif  (Akincilar  dan Deagdeviren  2014).  Metode  AHP  merupakan  salah  satu  metode  Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM)  yang  sangat  baik  dalam  memodelkan  pendapat  para  ahli  dalam  sistem  pendukung keputusan  (Muhardono  dan  Isnanto  2014).  Topsis  adalah  salah  satu  metode  pengambilan keputusan  multikriteria  yang  banyak  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  yang  konsepnya sederhana,  mudah  dipahami,  perhitungan  komputasinya  lebih  efesien  dan  cepat  sehingga harapannya  dapat  membantu  masyarakat  dalam  mencari  rekomendasi  restoran  terbaik  di  Kota Pontianak. Penelitian ini akan menggunakan kuesioner sebagai alat bantu untuk mencari data dari setiap restoran. Alternatif restoran di Kota Pontianak yang dipilih yaitu A1, A2, A3,  A4  dan A5. Kelima  restoran  ini  bersaing  dengan  memasarkan  sajian  menu  khas  dan  nikmat  dari  segi  menu, fasilitas, kebersihan, pelayanan dan harga.
Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  pertama  kali  diungkapkan  pada  awal  tahun 1970-an  oleh  Michael  S.  Scott  Morton  dengan  istilah  Management  Decision  System.  Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu sistem yang berbasis komputer yang ditunjukan untuk  membantu  pengambil  keputusan  dengan  memanfaatkan  data  dan  model  tertentu  untuk memecahkan  berbagai  persoalan  yang  tidak  terstruktur.  Tujuan  Sistem  Pendukung  Keputusan Membantu  menyelesaikan  masalah  semi-terstruktur,  mendukung  manajer  dalam  mengambil keputusan suatu masalah, meningkatkan efektifitas bukan efisiensi pengambilan keputusan.
Metode Topsis adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali  diperkenalkan  oleh  Yoon  dan  Hwang  pada  tahun  1981.  Metode  ini  banyak  digunakan  untuk pengambilan  keputusan  yang  mempunyai  multikriteria  atau  kriteria  yang  banyak.  Dalam  metode TOPSIS, dipertimbangkan adanya solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Solusi ideal positif merupakan  nilai  terbaik  dari semua  criteria  sedangkan  solusi  ideal  negative  adalah  nilai  terburuk untuk  tiap  criteria  dari  alternatif  yang  ada.  Dengan  adanya  kedua  solusi  ini  maka  alternatif  yang dipilih  dalam  metode  TOPSIS  merupakan  alternatif  yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan  solusi ideal positif dan jarak terjauh dengan solusi ideal negatif.
Secara umum, prosedur dari metode TOPSIS mengikuti langkah-langkah sebagai berikut (Falahah & Subakti, 2016):

## ISSN: 2722-435X
1. Menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi.

## ……………………….(1)
Rij merupakan nilai atribut yang telah dinormalisasi Xij merupakan nilai dari setiap atribut m merupakan nilai atribut yang tersedia untuk masing-masing kriteria
2. Menghitung matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot
…………………………(2)
Yij merupakan matriks ternormalisasi terbobot w merupakan matriks ternormalisasi r merupakan bobot tiap preferensi kriteria

## 3. Menghitung matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negative
........................................(3)
A+  merupakan  solusi  ideal  positif  ,  dicari  dari  nilai  maksimal  normalisasi  terbobot  setiap kriteria  untuk  alternatif  benefit  dan  nilai  minimal  normalisasi  terbobot  setiap  kriteria  untuk alternatif cost.
Sedangkan A- merupakan solusi ideal negatif, dicari dari nilai minimal normalisasi terbobot untuk alternatif benefit dan nilai maksimal normalisasi terbobot setiap kriteria untuk alternatif cost. y = atribut normalisasi terbobot Sederhananya : A+ = (max, benefit) | (min, cost) A- = (min, benefit) |  (max, cost)
4. Menghitung  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal  positif  dan matrik solusi ideal negatif :
Matriks solusi ideal positif .....................................(4)
Matrik solusi ideal negatif .....................................(5)
D+ merupakan jarak ideal positif D- merupakan jarak ideal negatif
m merupakan nilai atribut yang tersedia untuk masing-masing kriteria y merupakan nilai atribut normalisasi terbobot

## 5. Menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif
..................................(6)
Vi merupakan nilai preferensi setiap alternatif D+ merupakan jarak ideal positif D- merupakan jarak ideal negatif

## Kelemahan metode TOPSIS:
a. Belum  adanya  penentuan  bobot  prioritas  yang  menjadi  prioritas  hitungan  terhadap  kriteria, yang  berguna  untuk  meningkatkan  validitas  nilai  bobot  perhitungan  kriteria.  Maka  dengan alasan  ini,  metode  Topsis  dapat  dikombinasikan  misalnya  dengan  metode  AHP  agar menghasilkan output atau keputusan yang lebih maksimal
b. Belum adanya bentuk linguistik untuk penilaian alternatif terhadap kriteria, biasanya bentuk linguistik ini diinterpretasikan dalam sebuah bilangan fuzzy
c. Belum  adanya  mediator  seperti  hirarki  jika  diproses  secara  mandiri  maka  dalam  ketepatan pengambilan keputusan cenderung belum menghasilkan keputusan yang sempurna

## Kelebihan metode TOPSIS:
a. Konsepnya sederhana dan mudah dipahami, kesederhanaan ini dilihat dari alur proses metode TOPSIS  yang  tidak  begitu  rumit.  Karena  menggunakan  indikator  kriteria  dan  variabel alternatif sebagai pembantu untuk menentukan keputusan
b. Komputasinya efisien, perhitungan komputasinya lebih efisien dan dan cepat
c. Mampu  dijadikan  sebagai  pengukur  kinerja  alternatif  dan  juga  alternatif  keputusan  dalam sebuah bentuk output komputasi yang sederhana.
d. Dapat digunakan sebagai metode pengambilan keputusan yang lebih cepat.
AHP  sering  digunakan  sebagai  metode  pemecahan  masalah  dibandingkan  dengan  metode lain untuk alasan berikut: (1) Struktur  yang  merupakan  hierarki, sebagai akibat dari kriteria yang dipilih,  pada  sub-kriteria  terdalam;  (2)  Mempertimbangkan  validitas  batas  toleransi  berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh pembuat keputusan; (3) memperhitungkan daya output dari analisis sensitivitas dari pengambilan keputusan (SI, A dan JS, 2017). Secara umum, langkah-langkah menggunakan metode AHP untuk menyelesaikan masalah adalah sebagai berikut. (Iswari, Arini dan Muslim, 2019):

## 6. Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan
Setiap kriteria yang sudah ditentukan maka harus diketahui bobotnya. Hal ini bertujuan untuk mengetahui  tingkat  kepentingan  terhadap  kriteria.  Langkah  pertama  adalah  menyusun perbandingan berpasangan dengan cara membandingkan setiap kriteria yang ada.
Nilai  numerik  yang  dikenakan  untuk  seluruh  perbandingan  diperoleh  dari  skala  1  sampai  9  yang telah ditetapkan oleh Saaty, seperti pada tabel berikut ini :

## ISSN: 2722-435X

## Tabel 1. Tabel Nilai Tingkat Kepentingan Skala Saaty
Intensitas Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu lebih sedikit penting dari pada elemen yang lainnya
5
Elemen yang satu lebih penting dari pada elemen yang lainnya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting dari pada elemen yang lainnya
9 Satu elemen mutlak penting dari pada elemen yang lainnya
2, 4, 6, 8 Nilai-nilai antara dua pertimbangan yang berdekatan

## 7. Normalisasikan Matriks Keputusan
Normalisasi  nilai  setiap  kolom  matrik  perbandingan  berpasangan  dengan  membagi  setiap nilai pada kolom matrik dengan hasil penjumlahan kolom yang bersesuaian.

## 8. Hitung Bobot Kriteria
Saaty  (1990)  membuktikan  bahwa  indeks  konsistensi  dari  matrik  berordo  n  dapat  diperoleh dengan rumus : CI = (  maks-n)/(n-1) ............................(7) Dimana CI = Indeks Konsistensi (Consistency Index)  maks
= Nilai eigen terbesar dari matrik berordo n
n
= Jumlah matrik
Nilai  eigen  terbesar  di  dapat  dengan  menjumlahkan  hasil  perkalian  jumlah  kolom  dengan eigen  vektor.  Batas  ketidak  konsistensian  diukur  dengan  menggunakan  rasio  konsistensi  (CR), yakni perbandingan indeks konsistensi (CI) dengan nilai indeks random consistency (IR). Rasio konsistensi dirumuskan : CR= CI/IR ..........................................(8) Dimana CR
= Rasio Konsistensi ( Consistency Ratio)
CI = Indeks Konsistensi ( Consistency Index) IR
= Indeks Random Consistency Bila nilai CR lebih  kecil dari 10%, ketidak konsistenan pendapat masih dianggap dapat diterima. Jika nilai CR lebih dari 10% maka penilaian data pendapat harus diperbaiki.

## Kelebihan Metode AHP
a. Kesatuan (Unity), AHP membuat permasalahan yang luas dan tidak terstruktur menjadi suatu model yang fleksibel dan mudah dipahami.
b. Kompleksitas  (Complexity),  AHP  memecahkan  permasalahan  yang  kompleks  melalui pendekatan sistem dan pengintegrasian secara deduktif.
c. Saling  ketergantungan  (Inter  Dependence),  AHP  dapat  digunakan  pada  elemen-elemen sistem yang saling bebas dan tidak memerlukan hubungan linier.

## Kelemahan Metode AHP
a. Orang  yang  dilibatkan  adalah  orang  –orang  yang  memiliki  pengetahuan  ataupun  banyak pengalaman  yang  berhubungan  dengan  hal  yang  akan  dipilih  dengan  menggunakan  metode AHP
b. Untuk melakukan perbaikan keputusan, harus di mulai lagi dari tahap awal.
c. Ketergantungan  model  AHP  pada  input  utamanya.  Input  utama  ini  berupa  persepsi  seorang ahli sehingga dalam hal ini melibatkan subyektifitas sang ahli selain itu juga model menjadi tidak berarti jika ahli tersebut memberikan penilaian yang keliru.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini yang menjadi data primer adalah data yang berkaitan dengan kuliner dan seberapa besar kriteria kebersihan restoran, menu makanan dan minuman, fasilitas, pelayanan dan harga dapat membantu masyarakat dalam mencari rekomendasi restoran terbaik di Kota Pontianak.

## 2.1 METODE PENGUMPULAN DATA
Peneliti  akan  memperoleh  data  yang  berkaitan  dengan  kuliner  dari  responden  melalui kuesioner.  Kuesioner  yang  diberikan  kepada  responden  adalah  instrumen  penelitian  yang digunakan untuk mengukur variabel yang akan diteliti. Oleh karena itu instrumen kuesioner harus dapat  digunakan  dengan  baik  untuk  mendapatkan  data  valid  dan  reliabel  tentang  variabel  yang diukur.  Kuesioner  dibuat  berdasarkan  landasan  teori  dari  variabel.  Ada  5  (lima)  variabel  atau kriteria  yang  ditentukan  yaitu  kebersihan  restoran,  menu  makanan  dan  minuman,  fasilitas, pelayanan dan harga. Kriteria ini diperoleh dari studi literatur dan uji signifikasi dari kriteria yang didapatkan sebelumnya.

## 2.2 METODE ANALISA DATA
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data  dengan  kuesioner  ,  data  tersebut  akan  diolah  dengan menggunakan  metode  AHP  dan  Topsis.  Metode  AHP  digunakan  untuk  perhitungan  bobot  dari setiap  kriteria  sedangkan  Metode  Topsis  digunakan  untuk  menghasilkan  nilai  preferensi  dan perangkingan  hasil  rekomendasi.  Perhitungan  AHP  menggunakan  aplikasi Expert  Choice  11 dan perhitungan Topsis menggunakan Ms.Excel .

## 2.3 ALUR PENELITIAN
Gambar 1. Alur penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Struktur  hirarki  masalah  digunakan  untuk  mempermudah  dalam  pengambilan  keputusan dengan  menggambarkan  permasalahan  yang  dihadapi  ke  dalam  struktur  hirarki  ,  dimulai  dengan goal  atau  sasaran  kemudian  kriteria  dan  alternative.  Adapun  struktur  hirarki  dapat  dilihat  pada gambar berikut ini :

## ISSN: 2722-435X

## Gambar 1 Struktur Hirarki Metode AHP dan Topsis Dalam Pemilihan Restoran di Kota Pontianak

## 3.1 HASIL PENGOLAHAN DATA AHP
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pemberian  bobot  pada  perbandingan  antar  kriteria.  Untuk memeriksa apakah perbandingan berpasangan telah dilakukan dengan konsekuen atau tidak  yaitu menggunakan Incon/Consistency Ratio , dalam pengecekan konsistensi data ini, digunakan derajat kesalahannya adalah 10% dimana data dianggap baik jika nilai CR-nya kurang dari sama dengan 0,1. Dalam penelitian ini terdapat 50 responden yang memberikan pendapatnya melalui kuesioner. Setelah  hasil  kuesioner setiap responden dimasukkan ke dalam Expert Choice 11 kemudian hasil kuesioner  setiap  responden  tersebut  harus  dijadikan  satu  kesatuan  data  untuk  melanjutkan perhitungan AHP. Di bawah ini adalah hasil perbandingan berpasangan antar kriteria (Combined) dengan menggunakan Expert Choice 11.
Gambar 2. Perbandingan Berpasangan Antar Kriteria (Combined)
Berdasarkan  gambar  dapat  dilihat  nilai Incon/Consistency  Ratio yaitu  0,01  ini  berarti pembobotan  kriteria  dianggap  konsisten  karena  perbandingan  berpasangan  antar  kriteria (Combined) yang  diberikan  responden  memiliki  nilai Incon/Consistency  Ratio yang  lebih  kecil dari 0,1 sebagai batas maksimum nilai Incon/Consistency Ratio. Setelah  penginputan  data  perbandingan  berpasangan  antar  kriteria  selesai  dimasukkan  ke dalam Expert  Choice  11, maka  akan  menghasilkan  normalisasi  matriks  antar  kriteria  yang  akan menentukan bobot setiap kriteria.
Gambar 3. Normalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan Antar Kriteria (Combined)
Pada Gambar 3 setiap kriteria mendapatkan nilai-nilai pembobotan. Kriteria Menu Makanan dan Minuman mendapat nilai bobot 0.288 atau 29%, kriteria Fasilitas mendapat nilai bobot 0.233 atau 23%, kriteria Pelayanan mendapat nilai bobot 0.227 atau 23% , kriteria Kebersihan Restoran mendapat nilai bobot 0.146 atau 15% , kriteria Harga mendapat nilai bobot 0.106 atau 10% . Jika semua bobot ini ditambahkan atau dijumlahkan akan mendapatkan 0.100 atau 100%.

## 3.2 HASIL PENGOLAHAN DATA TOPSIS
Pada  perhitungan  topsis  ,  data  alternatif  dilakukan  normalisasi  ,  mengalikan  dengan  hasil pembobotan  kriteria  pada  AHP,  menentukan  solusi  ideal  positif  dan  negative,  mencari  positive distance dan negative distance dan menghitung nilai preferensinya.
Tabel 2. Tabel Data Alternatif No Alternatif Nilai Kriteria Menu Makanan dan Minuman Fasilitas Pelayanan Kebersihan Restoran Harga 1 A1 3 3 5 4 2 2 A2 4 4 4 4 2 3 A3 4 3 3 4 4 4 A4 4 4 5 4 2 5 A5 5 4 5 4 2 Tabel 3. Tabel Data Alternatif Ternormalisasi No Alternatif Nilai Kriteria Menu Makanan dan Minuman Fasilitas Pelayanan Kebersihan Restoran Harga 1 A1 0,331294578 0,369274473 0,5 0,447213595 0,35355339 2 A2 0,441726104 0,492365964 0,4 0,447213595 0,35355339 3 A3 0,441726104 0,369274473 0,3 0,447213595 0,70710678 4 A4 0,441726104 0,492365964 0,5 0,447213595 0,35355339 5 A5 0,55215763 0,492365964 0,5 0,447213595 0,35355339
Tabel 4. Tabel Data Ternormalisasi Terbobot
No Alternatif Nilai Kriteria Menu Makanan dan Minuman Fasilitas Pelayanan Kebersihan Restoran Harga 1 A1 0,095412839 0,086040952 0,1135 0,065293185 0,03747666 2 A2 0,127217118 0,11472127 0,0908 0,065293185 0,03747666 3 A3 0,127217118 0,086040952 0,0681 0,065293185 0,07495332 4 A4 0,127217118 0,11472127 0,1135 0,065293185 0,03747666 5 A5 0,159021398 0,11472127 0,1135 0,065293185 0,03747666 Tabel 5. Tabel Data Solusi Ideal Solusi Ideal Menu Makanan dan Minuman Fasilitas Pelayanan Kebersihan Restoran Harga Solusi Ideal Positif 0,159021398 0,086040952 0,1135 0,065293185 0,03747666 Solusi Ideal Negatif 0,095412839 0,11472127 0,0681 0,065293185 0,07495332

## ISSN: 2722-435X
Tabel 6. Tabel Positive Distance No Alternatif Positive Distance 1 A1 0,063608559 2 A2 0,048470226 3 A3 0,066911675 4 A4 0,042826076 5 A5 0,028680317 Tabel 7. Tabel Data Negative Distance No Alternatif Positive Distance 1 A1 0,065484507 2 A2 0,054141502 3 A3 0,042826076 4 A4 0,066911675 5 A5 0,086670115 Tabel 8. Tabel Nilai Preferensi No Alternatif Nilai Preferensi Ranking 1 A1 0,507265873 4 2 A2 0,527634637 3 3 A3 0,390258374 5 4 A4 0,609741626 2 5 A5 0,751363589 1
Gambar 4. Nilai Preferensi AHP-TOPSIS Berdasarkan Geometric Average
0,39025837 4 0,50726587 3
0,52763463
7 0,60974162 6 0,75136358 9 0 0,2 0,4 0,6 0,8 A1 A2 A3 A4 A5 NILAI PREFERENSI AHP- TOPSIS (Ranking 1-5)

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  mengenai  pemilihan  restoran  dengan menggunakan  metode  AHP-Topsis  di  kota  Pontianak  diperoleh  kesimpulan  bahwa  kolaborasi antara metode AHP-Topsis dapat membantu pengambil keputusan dalam memilih restoran terbaik di  Kota  Pontianak.  Besarnya  nilai  preferensi  yang  di  dapat  pada  setiap  restoran  menjadi  acuan dalam  penilaian  restoran.  Nilai  preferensi  yang  tertinggi  sebagai ranking pertama  adalah 0,751363589 pada A5.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    Afrin, A., & Sadiq, M. (2018). An integrated approach for the selection of software requirements using fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS method. Kerala, India: IEEE.
[2]  Desi Ratna Sari, A.P. 2018. Sistem Pendukung Keputusan untuk Rekomendasi Kelulusan Sidang , https://jtsiskom.undip.ac.id.
[3]  Edrian. 2021. Kelebihan dan Kekurangan Metode Analytic Hierarchy Process. Pekanbaru: https://news.garudacyber.co.id/.
[4]  Iswari1, V. D. 2019. Decision Support System for the Selection of Outstanding Students Using the AHP-TOPSIS. Semarang: https://ojs.unud.ac.id/index.php/lontar/article/view/43585.
[5]  Simanis. 2019. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan : Karakteristik, Komponen, Tujuan, Manfaat dan Tahapan Sistem Pendukung Keputusan (SPK). https://www.pelajaran.co.id/sistem-pendukung-keputusan/.
[6]  Syafnidawati. 2020. Kelebihan dan kelemahan Topsis. Tangerang,Banten: https://raharja.ac.id/2020/04/09/kelebihan-dan-kekurangan-metode-topsis/.
[7]  Tarokh, H.A. 2016. A Novel Interval Type-2 Fuzzy AHP-TOPSIS Approach For Ranking Reviewers in online communities. Iran: K.N. Toosi University of Techmetode-topsis/.