## ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI REKOMENDASI MOBIL MULTI KRITERIA MENGGUNAKAN METODE FUZZY HYBRID
Irham Kurniawan 1 , Syahroni Wahyu Iriananda 2
12 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Widyagama Malang e-mail: 1 wandk89@gmail.com , 2 syahroni@widyagama.ac.id

## Abstrak
Rekomendasi  pemilihan  armada/mobil  sangat  dibutuhkan  untuk  memberikan kualitas  layanan  terbaik  pada  bisnis  Tour  dan  Travel.  Fuzzy  Hibrida  merupakan penggabungan dan kombinasi dua metode Fuzzy MCDM, yaitu Fuzzy AHP dan Fuzzy TOPSIS  dalam  pemilihan  mobil  ini  dapat  memberikan  rekomendasi  alternatif  bagi pengambil  keputusan,  sehingga  Proses  seleksi  mobil  dapat  berlangsung  efektif  dan efisien serta menghasilkan keputusan yang obyektif. Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) merupakan salah satu metode Multi Criteria Decision  Making (MCDM) yang sangat  baik  dalam  memodelkan  pendapat  para  ahli  dalam  sistem  pendukung keputusan.  Sedangkan  Metode  TOPSIS  (Technique  for  Order  Performance  by Similarity  to  Ideal  Solution)  sangat  baik  digunakan  untuk  melakukan  penilaian  dan perangkingan dengan jumlah alternatif yang banyak karena komputasinya efisien.
Hasil  perhitungan  perangkingan  mobil  dengan  metode  Fuzzy  TOPSIS,  maka diperoleh  prekomendasi  pemilihan  jenis  mobil  sesuai  dengan  perangkingan  peringkat pertama yaitu mobil Xenia dengan nilai preferensi 0.4594. Dengan hasil tersebut, dapat digunakan  sebagai  alternatif  dalam  pemilihan  mobil  yang  paling  efisien  untuk  jasa Travel Satria Trans.
Kata kunci - Pemilihan Mobil, Multi Kriteria, AHP, TOPSIS, Fuzzy, Fuzzy Hybrid, Fuzzy MCDM.

## Abstract
Fleet/Car  selection  recommendation  is  needed  to  provide  the  best  service quality  in  Tour  and  Travel  business  field.  So  also  in  the  selection  of  fleet/car.  Fuzzy Hybrid  is  combine  two  method  of  Fuzzy  MCDM,  the  application  of  Fuzzy  AHP  and Fuzzy TOPSIS in the selection of this car can provide an alternative recommendation for decision makers, so that the process of car selection can take place effectively and efficiently and produce an objective decision. The AHP (Analytical Hierarchy Process) method  is  one  of  the  excellent  methods  of  Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  in modeling  the  opinions  of  experts  in  decision  support  systems. While  TOPSIS  Method (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution) is very good used to do  assessment  and  ranking  with  number  of  alternative  which  many  because  the computasion  efficient.  Car  ranking  calculation  by  the  method  of  Fuzzy  TOPSIS,  then obtained  the  recommendation  of  choosing  the  type  of  car  in  accordance  with  ranking first Xenia car with a preference value of 0.4594. With these results, can be used as an alternative in the selection of the most efficient cars for Travel Satria Trans services.
Keywords - Car Selection, Multi Criteria, AHP, Topsis, Fuzzy, Fuzzy Hybird, Fuzzy MCDM

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  usaha  peningkatan  kualitas  jasa  yang  memadai,  maka  penyedia jasa  Travel  Satria  Trans  ini  harus  memperhatikan  kebutuhan  fasilitas  armada (mobil)  yang  disediakan.  Salah  satu  usaha  tersebut  yaitu  dengan  mampu melakukan  pemilihan  mobil  yang  paling  tepat  dan  efisien.  Terdapat  beberapa alternatif  dengan  memperhatikan  kriteria –kriteria  yang  dapat  digunakan  dalam pemilihan  mobil  yang  paling  tepat.  Kurang  tepatnya  pemilihan  mobil  dapat mengurangi kualitas pelayanan yang diberikan. Penelitian penerapan kombinasi metode  Fuzzy  AHP  dan  Fuzzy  TOPSIS.  Metode  AHP  digunakan  untuk melakukan pembobotan atau tingkat kepentingan kriteria, kemudian melakukan uji tingkat konsistensi terhadap matriks perbandingan berpasangan, jika matriks telah  konsisten  maka  dapat  dilanjutkan  ke  proses  Metode  Fuzzy  TOPSIS. Metode Fuzzy TOPSIS melakukan perangkingan untuk mengevaluasi alternatif- alternatif terpilih  dengan menggunakan input  bobot  kriteria yang diperoleh dari metode AHP.

## 1.1 TINJAUAN PUSTAKA

## a. AHP (Analytical Hierarchy Process )
AHP (Analytical Hierarchy Process) merupakan salah satu metode Multi Criteria  Decision  Making  (MCDM)  yang  sangat  baik  dalam  memodelkan pendapat  para  ahli  dalam  sistem  pendukung  keputusan.  [1].  Metode  AHP merupakan  metode  untuk  memecahkan  suatu  situasi  yang  kompleks  tidak terstruktur ke dalam beberapa komponen dalam susunan yang hirarki, dengan memberi  nilai  subjektif  tentang  pentingnya  setiap  variabel  secara  relatif,  dan menetapkan  variabel  mana  yang  memiliki  prioritas  paling  tinggi  guna mempengaruhi hasil pada situasi tersebut.

## b. Fuzzy AHP
Fuzzy  AHP  digunakan  untuk  membuat  bobot  kriteria  dari  variabel linguistik  proyek  konstruksi  dan  risiko  secara  keseluruhan.  Didalam  AHP, keputusan diambil dengan cara membandingkan secara berpasangan alternatif- alternatif  yang  akan  dipilih  dengan  menggunakan  kuisioner  perbandingan berpasangan dimana didalam penilaian bobot kepentingannya melibatkan para responden  pengambil  keputusan  yang  mengerti  dan  memahami  tujuan  dan sasaran organisasi [2].

## c. Topsis
TOPSIS merupakan suatu metode yang didasarkan pada konsep dimana alternatif terpilih yang baik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif.  TOPSIS membutuhkan  rating  kinerja  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang ternormalisasi, yaitu dengan rumus : [3].
Solusi ideal positif dan solusi ideal negatif dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi, rumusnya adalah:
Dengan syarat sebagai berikut :
Jarak antara alternative dengan solusi ideal positif, rumusnya adaah :
Jarak antara alternative dengan solusi ideal negatif, rumusnya adaah :
Nilai preferensi untuk setiap alternative dapat dihitung dengan rumus :

## d. Fuzzy Topsis
Salah  satu  alasannya adalah  bahwa  para  pembuat  keputusan biasanya merasa  lebih  percaya  diri  untuk  memberikan  penilaian  kualitatif  daripada mengungkapkan penilaian mereka dalam bentuk nilai numerik tunggal. Seperti beberapa  kriteria  yang  sulit  diukur  oleh  nilai-nilai  kuantitatif,  yang  biasanya diabaikan  selama  evaluasi.  Alasan  lain  adalah  model  matematis  yang didasarkan pada nilai numerik. Metode Fuzzy TOPSIS digunakan untuk proses perangkingan  alternatif  dari  setiap  kriteria  dengan  menghitung  kedekatan antara solusi dengan setiap alternatif dengan menggunakan bobot kriteria yang telah dihitung menggunakan AHP. [4].

## e. Teori Himpunan Fuzzy
Fungsi  keanggotaan  fuzzy  mempresentasikan  derajat  kedekatan  suatu objek  terhadap  atribut  tertentu  sedangkan  pada  teori  probabilitas  lebih  pada penggunaan frekuensi relatif. Adapun alasan logika digunakan antara lain [5].
1.  Konsep  logika  fuzzy  mudah  dimengerti  karena  konsep  matematis  yang mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti.
2.  Logika fuzzy sangat fleksibel.
3.  Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data yang tidak tepat.
4.  Dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan
5.  Dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional.
6.  Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami
Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis (linier) serta ditandai oleh adanya tiga parameter (a, b, c) yang menentukan koordinat x dari tiga sudut.
Gambar 1. Grafik fungsi keanggotaan pada representasi kurva segitiga.
Variabel  linguistik  adalah  variabel  yang  merepresentasikan  situasi  yang sangatn  kompleks  atau  tidak  dapat  dijelaskan  dengan  ekspresi  kuantitatif konvensional.  Bobot  adalah  variabel  linguistik  dapat  dinilai  dengan:  sangat rendah,  rendah,  sedang,  tinggi,  sangat  tinggi,  dan  sebagainya.  Nilai  linguistik juga  dapat  direpresentasikan  dengan  bilangan  fuzzy.    Skala  yang  digunakan adalah 1-9, yang merupakan skala terbaik dalam mengekspresikan pendapat.
Sedangkan  dalam  menentukan  nilai  untuk  setiap  kriteria  dari  masing-masing alternatif yang akan dipilih dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini :
Gambar 2. Bilangan fuzzy untuk penilaian criteria

## 2. METODE PENELITIAN

## a. Prosedur Penelitian
Tahapan-tahapan prosedur penelitian yang dilakukan adalah :
1.  Tahapan pertama dilakukan untuk mendapatkan pemahaman komprehensif  tentang  impelementasi  metode  Fuzzy  AHP  dan  metode TOPSIS  dengan  membaca  literatur-literatur  yang  berhubungan  dengan penelitian seperti jurnal ilmiah, bukubuku, internet.
2.  Perumusan masalah dan identifikasi Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  menentukan  tujuan  permasalahan, mendefinisikan  kriteria  dan  subkriteria  faktor-faktor  yang  menentukan dalam proses pemilihan mobil yang paling tepat dan efisien.
3.  Pengumpulan data
Dilakukan  dengan  wawancara  pada  pihak  yang  terkait  dengan  pihak manajemen  travel  dan  kuesioner  dibagikan  untuk  mengetahui  tingkat kepentingan  berdasarkan  parameter  yang  sudah  ditetapkan.  Kriteria
Variabel Linguistik Bilangan Fuzzy Sangat Rendah (SR) (0, 1, 3) Rendah (R ) (1, 3, 5) Sedang (S) (3, 5, 7) Tinggi (T) (5, 7, 9) Sangat Tinggi (ST) (7, 9, 9)
yang akan dijadikan parameter ada 6 (enam), dapat dilihat dalam tabel 1. berikut ini :
Tabel 1. Kriteria Penilaian
Kode Kriteria Definisi C1 Harga Mobil besar harga beli mobil (cost) C2 CC Mobil besar cc mobil C3 Kapasitas besar kapastas tangki mobil C4 Konsumsi BBM besarnya konsumsi bahan bakar mobil C5 Tenaga Maks tenaga maksimal penggunaan mobil C6 Rpm jumlah putaran mobil C7 Silinder Jumlah Silinder Mobil
Langkah  selanjutnya  adalah melakukan  penilaian  kriteria dan alternatif  melalui perbandingan berpasangan.untuk berbagai persoalan skala 1 sampai 9 adalah skala  terbaik  dalam  mengekspresikan  pendapat.  Dapat  dilihat  pada  tabel  2. berikut ini :
Tabel 2. Skala perbandingan berpasangan Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya 5 5 Elemen yang satu lebih penting daripada yang lainnya 7 Satu elemen mutlak lebih penting daripada elemen lainnya 9 Satu elemen sangat mutlak penting daripada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan- pertimbangan yang berdekatan

## B. Alur Penelitian
Alur  Penelitian  ini  berisi  tentang  bagaimana  prosedur-prosedur  yang berjalan pada perancangan sistem ini. Dalam perancangan flowchart ini peneliti akan menjelaskan alur sistem yang berjalan yaitu sistem yang dirancang untuk analisis metode fuzzy AHP dan fuzzy TOPSIS, sebagai berikut :

## Gambar 3. Alur Penelitian

## C. Diagram Konteks
Berikut ini adalah Diagram Konteks pada Travel Satria Trans :
Gambar 4. Diagram Konteks

## D. DFD (Data Flow Diagram)
Data  Flow  Diagram  (DFD)  digunakan  untuk  menggambarkan  suatu sistem yang telah ada atau sistem baru yang akan dikembangkan secara logika tanpa  mempertimbangkan  lingkungan  fisik  data  tersebut  mengalir,  atau lingkungan  fisik  data  tersebut  tersimpan.  DFD  Level  0  sistem  yaitu  sebagai berikut :
Gambar 5. DFD Level 0
Setelah  itu  dilakukan  perancangan  DFD  Level  1  sistem  untuk perhitungan dengan menggunakan metode Fuzzy AHP dan Fuzzy TOPSIS

## Gambar 6. DFD Level 1

## E. ERD (Entity Relationship Diagram)
Model  basis  data  yang  digunakan  adalah  basis  data  relasional,  dimana setiap  entitas  saling  memiliki  hubungan  dengan  entitas  lain.  Relasi  dapat digambarkan sebagai berikut :
Gambar 7. ERD Sistem

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN A.  Analisis fuzzy AHP
1.  Perhitungan bobot kriteria
Dalam perhitungan bobot kriteria dengan metode AHP langkah pertama adalah  menghitung  tingkat  kepentingan  perbandingan  berpasangan  dari masingmasing kriteria yaitu : Harga Mobil (C1), CC Mobil (C2), Kapasitas (C3), Konsumsi  BBM  (C4),  Tenaga  Maks  (C5),  Rpm  (C6),  dan  Silinder  (C7).  Data tingkat kepentingan perbandingan berpasangan antar kriteria ditunjukkan pada Tabel 3. berikut ini :
Tabel 3. Matriks perbandingan berpasangan (pairwaise comparison) dalam desimal
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 EV BP C1 1.00 5.00 0.20 0.11 7.00 0.14 1.00 0.76 0.08 C2 0.20 1.00 5.00 0.14 5.00 3.00 5.00 1.35 0.14
C3 5.00 0.20 1.00 0.14 5.00 0.14 5.00 0.92 0.10
C4 9.00 7.00 7.00 1.00 7.00 0.20 3.00 2.56 0.27
C5 0.14 0.20 0.20 0.14 1.00 0.14 0.14 0.25 0.03
C6 7.00 0.33 7.00 5.00 7.00 1.00 7.00 2.82 0.30 C7 1.00 0.20 1.00 0.33 7.00 0.14 1.00 0.71 0.08 Total 23.34 13.93 21.40 6.87 39.00 4.77 22.14 9.37 1.00

## 2.  Perhitungan bobot ternormalisasi
Setelah  dilakukan  penjumlahan,  setiap  nilai  kriteria  dibagi  dengan  jumlah baris untuk menghasilkan nilai bobot prioritas setiap kriteria,  seperti ditunjukan pada Tabel 4. berikut :
Tabel 4. Matriks Ternormalisasi dan Bobot
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 BS E.Maks (X) 0.042 0.358 0.009 0.016 0.179 0.029 0.025 0.662 8.1680 0.008 0.071 0.233 0.020 0.128 0.628 0.128 1.219 8.4994 0.214 0.014 0.046 0.020 0.128 0.029 0.128 0.582 5.9370 0.385 0.502 0.327 0.145 0.179 0.041 0.076 1.658 6.0695 0.006 0.014 0.009 0.020 0.025 0.029 0.003 0.109 4.0728 0.299 0.023 0.327 0.727 0.179 0.209 0.179 1.946 6.4695 0.042 0.014 0.046 0.048 0.179 0.029 0.025 0.387 5.0942

## 3.  Perhitungan Nilai Bobot, CI, CR
Selanjutnya menghitung hasil dengan cara perkalian matrikss perbandingan berpasangan  dengan  nilai  bobot  prioritas.  Hasilnya  dapat  ditunjukkan  pada Tabel 5. sebagai berikut:

## Tabel 5.  Nilai Bobot, CI dan CR
Bobot Sintesa Eigen Maks (X) λ  Maks CI, IR CR 0.6623 8.1680 1.1669 CI : 1.2199 8.4994 1.2142 0.1117 0.5824 5.9370 0.8481 0.0846 1.6589 6.0695 0.8671 IR: 0.1098 4.0728 0.5818 1.3200 1.9469 6.4695 0.9242 0.3875 5.0942 0.7277 44.3104 6.3301
Nilai CR (Consistency Relative) yang diperoleh sebesar 0,0846, karena CR <= 0.10  dan  kurang  dari  presentase  10%  dari  nilai  matriks  berordo  7x7,  maka penilaian  tersebut  dapat  diterima,  artinya  preferensi  yang  diberikan  konsisten dari perhitungan diatas diperoleh bobot untuk masing-masing kriteria.

## 4.  Nilai Bobot masing masing kriteria
Berdasrakan  perhitungan  bobot,  CI  (Consistency  Index),  dan  CR (Consistency Relative) pada tabel 4.3 diatas maka, dapat diperoleh hasil bobot pada tiap-tiap kriteria, yaitu pada tabel 6. sebagai berikut :
Tabel 6. Hasil Bobot per Kriteria No Kriteria Bobot Prioritas 1 Harga 0.0531 2 CC 0.1374 3 Kapasitas 0.0669 4 Konsumsi BBM 0.2789 5 Tenaga Maks 0.0176 6 Rpm 0.2054 7 Silinder 0.0519
Dari  hasil  perhitungan  bobot  prioritas,  maka  nilai  tertinggi  diperoleh Konsumsi  BBM  (C4)  yaitu  sebesar  0.2789  dan  pada  peringkat  keenam (terendah) yaitu tenaga maksimum sebesar 0.0176.

## B. Analisis Fuzzy Topsis
1. Evaluasi Alternatif
Data  alternatif  yang  dipilih  untuk mengikuti  pemilihan  mobil  dari  data  tiap kriteria yaitu Harga Mobil (C1), CC Mobil (C2), Kapasitas (C3), Konsumsi BBM (C4), Tenaga Maks (C5), Rpm (C6), dan Silinder (C7) berdasarkan nilai variabel linguistik seperti ditunjukkan pada Tabel 7. berikut ini :

## Tabel 7. Data Alternatif
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Rank C1 S T S S ST S T 4 C2 S T T S T S T 6 C3 T S S S T S T 7 C4 ST ST ST T ST S S 1 C5 ST S S S T S S 5 C6 ST S ST T ST T ST 2 C7 S S T S ST S T 3
Dari  hasil  perolehan  nilai  alternatif,  diperoleh  nilai  tertiggi  pada  kriteria  C4 yaitu Konsumsi Bahan Bakar Mesin.

## 2. Perhitungan Jarak Solusi ideal Positif dan Negatif
Data  jarak  solusi  ideal  yang  bernilai  positif  dan  negatif  dari  hasil perhitungan tiap kriteria dapat dilihat pada Tabel 8. sd. Tabel 10. berikut ini :
Tabel 8. Nilai bobot tiap mobil
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Avanza 0.2033 0.2128 0.2079 0.2070 0.2043 0.1939 0.2000 Xenia 0.1992 0.1957 0.1954 0.2050 0.2043 0.2041 0.2000 Innova 0.1802 0.2003 0.1975 0.1906 0.2001 0.2000 0.1994 Ertiga 0.2033 0.1894 0.1996 0.2008 0.1915 0.2041 0.2016
Tabel 9. Nilai bobot ternormalisasi tiap mobil
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Avanza 0.5167 0.5327 0.5193 0.5151 0.5104 0.4834 0.4994 Xenia 0.5063 0.4901 0.4882 0.5100 0.5104 0.5088 0.4994 Innova 0.4580 0.5014 0.4934 0.4743 0.5001 0.4986 0.4978 Ertiga 0.5167 0.4741 0.4986 0.4997 0.4785 0.5088 0.5034

## Tabel 10. Jarak antara Solusi ideal Positif dan Negatif Mobil
Mobil D+ D- Vi Avanza 0.540349  0.456897  0.458159 Xenia 0.530627  0.450969  0.459424 Innova 0.517403  0.434677  0.456555 Ertiga 0.525644  0.442514  0.457068
Nilai  preferensi  pada  suatu  alternatif  merupakan  perbandingan  antara jarak  terhadap  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terhadap  solusi  ideal  negatif.  Dari perhitungan  diatas  maka  nilai  preferensi  yang  paling  besar  adalah  0.459424 yaitu pada mobil Xenia.

## 3. Perangkingan Mobil
Dari  perhitungan  nilai  preferensi  diatas  maka  diperoleh  hasil  peringkat mobil seperti pada tabel 11. berikut ini :
Tabel 11. Hasil Perangkingan Mobil Mobil Vi Rank Avanza 0.458159 2 Xenia 0.459424 1 Innova 0.456555 4 Ertiga 0.457068 3
Peringkat  pertama  yaitu  mobil  Xenia  dengan  nilai  preferensi  0.459424, peringkat  kedua  yaitu  mobil  avanza  dengan  nilai  sebesar  0.458159,  peringkat ketiga  Ertiga  dengan  nilai  sebesar  0.457068,  dan  peringkat  keempat  adalah Innova dengan nilai sebesar 0.456555

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  pada  Travel  Satria  Trans dapat di tarik kesimpulan yaitu:
1.  Metode  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)  merupakan  salah  satu metode  Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  yang  sangat  baik dalam  memodelkan  pendapat  para  ahli  dalam  sistem  pendukung keputusan.  Dalam  menyusun  model,  AHP  melakukan  perbandingan berpasangan  variabel-variabel  yang  menjadi  penentu  dalam  proses pengambilan keputusan.
2.  Metode  TOPSIS  (Technique  for  Order  Performance  by  Similarity  to Ideal Solution) sangat baik digunakan untuk melakukan penilaian dan perangkingan  dengan  jumlah  alternatif  yang  banyak  karena komputasinya efisien.
3.  Dari  hasil  perhitungan  bobot  prioritas  dengan  metode  Fuzzy  AHP, maka  nilai  tertinggi  diperoleh  Konsumsi  BBM  yaitu  sebesar  0.2789, peringkat  kedua  Jumlah  Rpm  sebesar  0.2054,  peringkat  ketiga  CC sebesar 0.1374, peringkat keempat kapasitas tangki sebesar 0.0669, peringkat kelima harga mobil yaitu sebesar 0.0531, peringkat keenam silinder  sebesar  0.0519  dan  peringkat  terendah  tenaga  maksimum sebesar 0.0176.
4.  Dari perhitungan perangkingan mobil dengan metode Fuzzy TOPSIS, maka  diperoleh  prekomendasi  pemilihan  jenis  mobil  sesuai  dengan perangkingan  sebagai  berikut  :  peringkat  pertama  yaitu  mobil  Xenia dengan nilai preferensi 0.459424, peringkat kedua yaitu mobil avanza dengan  nilai  sebesar  0.458159,  peringkat  ketiga  Ertiga  dengan  nilai sebesar  0.457068,  dan  peringkat  keempat  adalah  Innova  dengan nilai sebesar 0.456555

## 5. SARAN
Berdasarkan hasil kesimpulan tentang Analisis tingkat Berdasarkan hasil kesimpulan  tentang  Analisis  Metode  Fuzzy  Ahp  dan  Fuzzy  Topsis  Untuk Rekomendasi Pemilihan Mobil Pada Travel Satria Trans,  maka saran yang dapat diberikan dalam meningkatkan kualitas pelayanannya yaitu:
1.  Lebih  selektif  dalam  memilih  armada/  mobil  yang  digunakan  untuk bisnis  jangka  panjang,  sehingga  dapat  mempertahankan  kualitas pelayanan dan menunjang fasilitas yang nyaman untuk pelanggan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Calabrese,  A,  Costa  R  and  Menichini,  T.  Using  fuzzy  AHP  to  manage intellectual  capital  assets  :  an  application  to  the  ICT  service  industry,  Expert Systems with Applications xxx, xxx-xxx. 2013.
[2] Muhardono, Ari.  & R.Rizal.I. Penerapan Metode AHP dan Fuzzy  Topsis Untuk Sistem Pendukung Keputusan Promosi Jabatan. Jurnal Sistem Informasi Bisnis. Hal : 108 – 115. 2014.
[3] Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., Wardoyo, R. Fuzzy Multi Atribut Decision Making (FMADM), Graha Ilmu, Yogyakarta.2010
[4] Dagdeviren, M., Yavus, S. and Kilinc N. Weapon selection using the AHP and  TOPSIS  methods  under  fuzzy  environment,  Expert  Systems  with Applications, 8143-8151.2009.
[5] Kadek,  Ni.,D.,  PENERAPAN  FUZZY  TOPSIS  UNTUK  SELEKSI PENERIMA BANTUAN KEMISKINAN. Jurnal Informatika, Vol. 15, No. 2.,2015