ISSN (e): 2598-8069
Implementasi Decision Support System Untuk Analisis Kelayakan Pendirian Minimarket Dengan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process
WAHYU WIDODO 1 , HAIBAN ZAINUR 2
1,2 Jurusan Teknik Informatika, STMIK El Rahma Yogyakarta wahyu@stmikelrahma.ac.id

## ABSTRAK
Penentuan  lokasi  untuk  mendirikan  gerai  baru  minimarket  masih  dilakukan secara  manual  dan  sering  terjadi  lokasi  yang  ditentukan  tidak  tepat  sasaran karena  tanpa  mempertimbangkan  faktor-faktor  resiko  yang  akan  terjadi.  Maka perlu  dibangun  suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Lokasi Pendirian  Gerai  Baru  pada  Minimarket  modern  dengan  memanfaatkan  model Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process  (FAHP).  Model  ini  melakukan  penilaian kelayakan lokasi dengan 9 kriteria, yaitu jarak dengan pasar tradisional, dampak sosial  lingkungan,  rencana  operasi,  lokasi,  akses  jalan,  jarak  hunian,  trafik, fasilitas  pendukung,  dan  luas  bangunan.  Kemudian  dilakukan  pembobotan  nilai kriteria yang menghasilkan pemeringkatan alternatif yang objektif.  Hasil dari 8 kali  pengujian  dengan  jumlah  kriteria  dan  lokasi  yang  berbeda,  perhitungan sensitifitas  menujukan  nilai  sebesar  72.72  %,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa sistem  pendukung  keputusan  ini  sudah  dapat  berfungsi  dengan  baik  untuk melakukan pemilihan lokasi pendirian gerai baru.
Kata kunci : sistem pendukung keputusan, Model FAHP, lokasi minimarket

## ABSTRACT
Abstract   Determination of location to establish new outlets minimarket still done manually and often happened location that determined not right target because without  considering  risk  factors  that  will  happen.  It  is  necessary  to  build  a Decision Support System to Determine the Locations of New Store Locations in modern  Minimarkets  by  utilizing  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process  (FAHP) model.  This  model  conducts  a  site  feasibility  assessment  with  9  criteria,  ie distance  to  traditional  market,  environmental  social  impact,  operating  plan, location,  access  road,  occupancy  distance,  traffic,  supporting  facilities,  and building  area.  Then  weighted  the  value  of  criteria  that  result  in  an  objective alternative ranking. The result of 8 test with different criteria and location, the sensitivity  calculation  is  72.72%,  it  can  be  concluded  that  the  decision  support system has been able to function well to choose the location of the new outlet.
Keywords :  decision  support  system,  FAHP  model,  determine  the  location minimarkets

## 1. PENDAHULUAN
Didalam  menghadapi  persaingan  bisnis  retail  yang  semakin  ketat,  selain  meningkatkan pelayanan dan fasilitas-fasilitas tambahan kepada pelanggan, juga mempunyai target untuk mendirikan  gerai  baru  di  setiap  wilayah  di  seluruh  wilayah  Indonesia.  Menghadapi  target untuk  mendirikan  gerai  baru,  upaya  melakukan  observasi  dan  menganalisa  beberapa alternatif tempat yang ada perlu dilakukan, apakah tempat yang ada memenuhi kriteria baik dari segi Peraturan Pemerintah Daerah, tentang aturan pendirian pasar modern, yang salah satunya mengatur tentang pendirian pasar modern, juga harus memperhatikan kriteria yang sudah ditetapkan bisnis retail tertentu (Puspitasari & Subowo, 2014) . Dari hasil analisa tersebut akan didapatkan hasil lokasi mana yang layak untuk didirikan gerai baru. Penentuan lokasi  untuk  mendirikan  gerai  baru,  selama  ini  dikerjakan  sepenuhnya  oleh  divisi pengembangan.  Penentuan  seperti  ini  sering  berakibat  pada  lokasi  yang  ditentukan  tidak tepat  atau  tidak  sesuai (Saraswati,  2008) .  Hal  tersebut  terjadi  karena  penentuan  lokasi masih  dilakukan  secara  manual,  kemudian  data-data  ditulis  dalam  lembar  kerja  tanpa mempertimbangkan  faktor-faktor  resiko  yang  akan  terjadi  dan  terlihat  adanya  unsur subjektif,  misalnya  kedekatan  pengusul  dengan  pihak  manajemen  menjadi  pertimbangan tersendiri bagi pengambil kepustusan.
Penggunaan  komputer  telah  berkembang  dari  sekedar  pengolahan  data  dan  penyaji informasi bagi manajemen,  menjadi mampu untuk  menyediakan  solusi sebagai pendukung pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  oleh  manajemen (Faisol,  Muslim,  &  Suyono, 2014) .  Sistem  Pendukung  Pengambilan  Keputusan  (SPK)  adalah  suatu  sistem  komputer interaktif    yang  dapat  memberikan  alternatif  solusi  bagi  pengambil  keputusan,  sehingga pengambilan  keputusan  dapat  dilakukan  dengan  lebih  cepat  dan  cermat.  Dalam mempercepat  dalam  proses  pengambilan  keputusan  serta  menghindari  subyektifitas keputusan  yang  dihasilkan  diperlukan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  bertujuan untuk  membantu  pekerjaan  manajemen,  khususnya  kepala  divisi  pengembangan    sebagai pengambil keputusan dalam memutuskan lokasi mana yang sesuai untuk didirikan gerai baru melalui  proses  seleksi  dengan  menggunakan  model Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process  (F- AHP). Sistem akan membantu manajemen dalam membandingkan nilai kriteria,menerapkannya dalam  matrik  perbandingan  berpasangan  sehingga diperoleh  bobot masing-masing kriteria baik kriteria lokal maupun global (Septilia Arfida, 2012) .
Alasan  memilih  F-AHP  karena  proses  yang  membantu  para  pengambil  keputusan  untuk memperoleh  solusi  terbaik  dengan  mendekomposisi  permasalahan  kompleks  ke  dalam bentuk yang lebih sederhana untuk kemudian melakukan sintesis terhadap berbagai faktor yang terlibat dalam permasalahan pengambilan keputusan. F-AHP mempertimbangkan aspek kualitatif dan kuantitatif dari suatu keputusan dan mengurangi kompleksitas suatu keputusan dengan membuat perbandingan satu-satu dari berbagai kriteria yang dipilih untuk kemudian mengolah dan memperoleh hasilnya (Faisol et al., 2014) . Alasan lainnya menggunakan F- AHP adalah:
1) Metode  F-AHP  juga  mampu  menghasilkan  hasil  yang  lebih  konsisten  dibandingkan dengan metode-metode lainnya;
2) Kesatuan  ( Unity),  FAHP  membuat  permasalahan  yang  luas  dan  tidak  terstruktur menjadi suatu model yang fleksibel dan mudah dipahami;
3) Pairwaise  comparison  F-AHP  menggunakan  data  yang  ada  bersifat  kualitatif berdasarkan  pada  persepsi,  pengalaman,  intuisi  sehigga  dirasakan  dan  diamati, namun  kelengkapan  data  numerik  tidak  menunjang  untuk  memodelkan  secara kuantitatif;
4) F-AHP  merupakan  model  yang  komperehensif,  pembuat  keputusan  menetukan pilihan  atas  pasangan  perbandingan  yang  sederhana,  membengun  semua  prioritas untuk urutan alternative;
5) F-AHP  memiliki  perhatian-perhatian  khusus  tentang  penyimpangan  dari  konsistensi, pengukuran  dan  pada  ketergantungan  di  dalam  dan  di  antara  kelompok  elemen strukturnya.  Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  penelitian  ini  dilakukan  untuk membangun suatu Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Lokasi Pendirian Gerai Baru pada Minimarket dengan memanfaatkan model Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-AHP).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
SPK digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semitersruktur dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan  seharusnya  dibuat.  SPK  dibangun  untuk  mendukung  solusi  atas  suatu  masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang. SPK ditujukan untuk mendukung manajemen dalam melakukan  pekerjaan  yang  bersifat  analitis  dalam  situasi  yang  kurang  terstruktur  dan dengan kriteria yang kurang jelas (Sonalitha, Sarosa, & Naba, 2015) . Akan tetapi tidak dimaksudkan  untuk  mengotomatisasikan  pengambilan  keputusan,  melainkan  untuk memberikan  perangkat  interaktif  yang  memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk melakukan  berbagai  analisis  menggunakan  model-model  yang  tersedia.  Tujuan  utama  SPK adalah:
1) membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi-terstruktur;
2) memberikan dukungan atas pertimbangan manajer;
3) meningkatkan efektifitas keputusan yang diambil;
4) kecepatan komputasi;
5) peningkatan produktifitas;
6) dukungan kualitas;
7) berdaya saing; dan
8) mengatasi  keterbatasan  kognitif  Sistem  pendukung  keputusan  terdiri  atas  4 komponen  yaitu,  subsistem  manajemen  data,  subsistem  manajemen  model, subsistem antarmuka pengguna dan subsistem manajemen berbasis-pengetahuan.

## 2.1. Subsistem Manajemen Data
Pada dasarnya subsistem manajemen data terdiri dari beberapa komponen utama, yaitu:
a. Basis data sistem pendukung keputusan, yaitu kumpulan data yang saling berhubungan, dan  diorganisasikan  untuk  memenuhi  kebutuhan  dan  struktur  dari  sebuah  organisasi yang dapat digunakan oleh lebih dari satu orang untuk beberapa aplikasi.
b. Fasilitas query, diperlukan untuk mengakses, memanipulasi, dan query data.
c. Direktori data, yaitu katalog dari semua data di dalam basis data.

## 2.2. Subsistem Manajemen Model
Sebuah  basis  model  berisi  rutin  khusus  dan  model-model  yang  menyediakan  kemampuan analisis pada  suatu sistem  pendukung  keputusan.  Kemampuan  menciptakan,  menjalankan, merubah,  menggabungkan,  dan  memeriksa  modelmodel  adalah  kunci  kemampuan  dari sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  membedakannya  dengan  sistem  informasi berbasis komputer lainnya.

## 2.3.Subsistem Manajemen Pengetahuan
Beberapa  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  yang  permasalahannya  tidak  terlalu kompleks , tidak memerlukan subsistem manajemen pengetahuan oleh karena itu subsistem
ini bersifat optional. Akan tetapi, banyak permasalahan semi terstruktur dan tidak terstruktur yang sangat kompleks sehingga untuk solusinya membutuhkan keahlian sebagai tambahan kemampuan terhadap sistem pendukung keputusan reguler. Keahlian dapat disediakan oleh sebuah  sistem  pakar  atau  sistem  inteligen  lainnya.  Oleh  karena  itu,  banyak  sistem pendukung  keputusan  yang  telah  maju  dilengkapi  dengan  sebuah  komponen  yang  disebut manajemen pengetahuan.

## 2.3.Subsistem Antarmuka Pengguna
Antarmuka  pengguna  meliputi  semua  aspek  komunikasi  antara  pengguna  dengan  sistem pendukung  manajemen.  Subsistem  antar  muka  pengguna  dikelola  oleh  perangkat  lunak yang disebut sistem manajemen antarmuka pengguna.

## 2.4.Fuzzy AHP
Model  AHP  pertama  yang  dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty  (1990)  merupakan  AHP dengan pembobotan additive, disebut additive karena operasi aritmatika untuk mendapatkan bobot  totalnya  adalah  penjumlahan.  Selanjutnya  beberapa  model  F-AHP  dengan pembobotan  additive  telah  dikembangkan  oleh  beberapa  peneliti(Fuadi  &  Juniani,  2015). Akan tetapi dari beberapa model yang ada ini untuk suatu kasus tertentu terdapat beberapa kekurangan, sehingga dikembangkanlah model Fuzzy AHP dengan pembobotan non-additive (Wahyuni  &  Sri,  2012) .Pembahasan  dalam  makalah  ini  mengacu  pada  model  AHP  non- additive, dimana secara umum prosedur perhitungannya terdiri dari empat langkah, yaitu (1) penilaian  alternatif  terhadap  setiap  kriteria,  (2)  pembobotan  kriteria,  (3)  perhitungan  nilai akhir, dan (4) ranking dan keputusan akhir.
Pada langkah (1) yaitu penilaian alternatif, pengambil keputusan diminta memberikan suatu rangkaian  penilaian  terhadap  alternatif  x  yang  ada  dalam  bentuk  bilangan  fuzzy  triangular (TFN),  yang  disusun  berdasarkan  variabel  linguistik.  Selanjutnya,  nilai  fuzzy  didefinisikan bagi setiap alternatif pada setiap kriteria. Dalam TFN diberikan tiga kondisi untuk nilai fungsi keanggotaan,  yaitu  pesimis,  paling  disukai  dan  optimis,  seperti  pada  “Gambar  1.  Fungsi Keanggotaan Triangular”.

## Gambar 1. Fungsi Keanggotaan Triangular
Dalam langkah (2), yaitu pembobotan kriteria, Zeleny (1983) membaginya menjadi dua tipe yaitu: (1) bobot prior wi, yang sifatnya relatif stabil, menggambarkan keadaan psikologis dan sosial dari pengambil keputusan, (2) bobot informasi li , sifatnya tidak stabil.
Bobot  prior,  pada  dasarnya  merupakan  modifikasi  pembobotan  AHP  yang  dikembangkan oleh Saaty. Dimana langkah-langkah perhitungannya adalah sebagai berikut:
a. Menentukan perbandingan berpasangan seperti pada persamaan (1).

## Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process
dimana n menyatakan jumlah kriteria yang dibandingkan, wi bobot untuk kriteria ke-i, dan a i,j adalah  perbandingan  bobot  kriteria  ke-i  dan  j.  Jika  indeks  konsistensi  lebih  besar  dari satu, maka perbandingan berpasangan harus diulang.
b. Menormalkan  setiap  kolom  dengan  cara  membagi  setiap  nilai  pada  kolom  kei  dan baris ke-j dengan nilai terbesar pada kolom ke-i  seperti pada persamaan (2).
̂ (2)
c. Menjumlahkan nilai pada setiap kolom ke-i, yaitu seperti pada persamaan (3). ̂ ∑  ̂ (3)
d. Akhirnya bobot prior bagi setiap kriteria ke-i, didapat dengan membagi setiap nilai i aˆ dengan jumlah kriteria yang dibandingkan (n), yaitu seperti pada persamaan (4).
̂ ̂ (4)
Bobot  informasional,  yaitu  mengandung  nilai-nilai  yang  diberikan  pada  setiap alternatif,  dalam  hal  ini  akan  digunakan  metode  entropy  yang  dikembangkan  oleh Zeleny  (1983).  Langkah-langkah  perhitungannya  adalah  sebagai  berikut: Defuzzyfikasi  skor  fuzzy  pada  setiap  kriteria  ke-I  alternatif  ke-j  menggunakan  titik berat atau centroid dengan menggunakan persamaan (5a).
( ) ∫   ( ) ∫  ( )
(5a)
dimana  C(x)  merupakan  fungsi  keanggotaan  yang  kontinu  dari  x  pada  himpunan fuzzy  Sedangkan,  untuk  fungsi  keanggotaan  yang  diskrit  maka  titik  beratnya dirumuskan seperti pada persamaan (5b).
( ) ∑ ( ) ∑ ( ) (5b)
e. Membentuk matriks iXj dan menormalkan dij, dengan cara membagi nilai pada setiap kolom ke-i dengan nilai terbesar pada kolom tersebut seperti pada persamaan(6).
̂ (6)
f. Menjumlahkan  nilai  yang  telah  dinormalkan  pada  setiap  kriteria  menjadi  Di  untuk semua I, seperti pada persamaan(7).
( )         ∑ ̂ . / (7)
g. Menghitung  bobot  informasional  untuk  setiap  kriteria  ke-i,  seperti  pada persamaan(8).
̂ ∑ ( ) ,     ( )- (8)
h. Akhirnya,  total  bobot  kriteria  ke-I  dapat  dirumuskan  sebagai  mana  pada persamaan(9)
̂ ̂ ̂ (9)
Jika nilai total bobot li yang terbesar tidak mendekati satu, maka harus dinormalkan, seperti pada persamaan (10).
̂ ̂ (10)
Langkah ke-(3), Perhitungan nilai akhir, langkah-langkah perhitungannya meliputi:
a. Menetapkan nilai possibility dari setiap alternatif, yaitu i i ~ r = l , selanjutnya nilai- nilai  ini  disusun  dari  yang  terkecil  sampai  dengan  terbesar  seperti  pada persamaan(11).
* + (11) b. Menentukan dasar ketetapan dari setiap himpunan menggunakan persamaan(12) ( ) (12)
c. Peringkat  dari  bilangan  fuzzy  didapatkan  dari  evaluasi  setiap  alternatif  didasarkan pada kriteria yang berhubungan dengan nilai batas atas yang diharapkan E* dan nilai batas bawah yang diharapkan E* seperti pada persamaan (13) :
( )     ∑ ( ) ( ) (13) ( )     ∑ ( ) ( )
Langkah (4), ranking dan keputusan akhir. Untuk mendapatkan nilai total pada level tertinggi (keputusan  akhir),  maka  nilai-nilai  yang  didapat  dari  setiap  sub  hierarki  harus  diagregat. Langkah-langkahnya adalah:
a. Misalkan 0, 1, …, n adalah level dari hierarki, dengan n sekurang-kurangnya 2, dalam hal ini hierarki 0 adalah tujuan dan hierarki n adalah alternatif. Definisikan nilai dari setiap  alternatif  dibawah  kriteria  j  pada  hierarki  idalah  fi,j(x),  maka  nilai  alternatif dapat dirumuskan seperti persamaan(14).
( )     ∑ ( ) (14)
dimana  j  adalah  indeks  yang  relevan  terhadap  banyaknya  alternatif.  Langkah  ini dilakukan  dari  i=n-2  sampai  i=0.  Saat  i=0  tidak  ada  lagi  kriteria  ke-j  yang  sesuai karena tidak ada kriteria pada hierarki 0, maka pada saat i=0 akan didadat nilai akhir untuk setiap kriteria, dinyatakan dengan f(x), dimana nilai akhir dari f(x) ini berupa bilangan fuzzy.
b. Untuk  menentukan  peringkat  dari  nilai  akhir,  pertama  harus  ditentukan  dulu  pusat grafitasi F untuk setiap nilai akhir dari suatu alternatif, yang dirumuskan seperti pada persamaan(15).
((     ) (   ) ) (15)
((     ) (   ) )
diasumsikan M adalah bilangan fuzzy dengan F yang lebih besar daripada N. Jika FN>FuM maka M lebih besar dari N (alternatif M lebih baik dari alternatif N).

## 2.5.Perencanaan Sistem
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Pendirian Gerai Baru ini merupakan sebuah sistem  yang  dapat  berguna  untuk  membantu  bagian  pengembangan  sebagai  pengambil keputusan  dalam  menentukan    lokasi  pendirian  gesai  baru  yang  diajukan  oleh  beberapa kolega atau pengembangan dari perusahaan itu sediri. Sistem ini hanya digunakan oleh tim pengembangan  sebagai  alat  bantu  menentukan  calon  lokasi  yang  tepat  untuk  mendirikan gerai baru. Dengan memanfaatkan metode F-AHP sebagai model dalam Sistem Pendukung Keputusan  ini,  Tim  pengembangan  melakukan  tugasnya  sebagai  pengambil  keputusan dengan  memberi  nilai  kesukaan  relatif  masing-masing  kriteria  yang  disebut  tabel perbandingan berpasangan kriteria dengan mengacu pada nilai yang telah ditentukan yaitu nilai  dengan  skala  1  sampai  9.  Selanjutnya  dapat  ditentukan  tabel  bobot  masing-masing criteria.
Dalam  sistem ini, peneliti memberikan data diri dan data lokasi yang akan digunakan untuk membuka  gerai  baru.  Dari  data  tersebut,  maka  sistem  akan  memprosesnya  dan menampilkan nilai dari setiap lokasi yang ada dan kemudian memutuskan lokasi yang layak untuk  dibangun  sebuah  gerai  baru.  Sistem  akan  memilih  secara  otomatis  berdasarkan kriteria yang digunakan, yaitu lokasi yang layak untuk didirikan gerai baru tersebut. Setelah melakukan langkah-langkah dalam metode F-AHP yang digunakan sebagai dasar pemecahan masalah,  langkah  selanjutnya  adalah  rancang  bangun  sistem  yang  digunakan  sebagai alternative  pengambilan  keputusan.Rancang  bangun  ini  kemudian  dibuat  implementasinya dalam  sebuah  perangkat  lunak  yang  diharapkan  memudahkan  pemakainya,  baik  dalam tingkat operatornya maupun tingkat pengambilan keputusannya.

## 2.6. Analisis Kebutuhan Sistem
Untuk dapat menghasilkan suatu informasi yang baik, maka diperlukan juga data-data yang baik,  karena  informasi  pada  dasarnya  merupakan  hasil  dari  pengolahan  data  yang  diinput pada sistem. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, di diperoleh data-data yang dibutuhkan dalam  perancangan  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  lokasi  pendirian  gerai  baru. Data yang diperoleh kemudian diolah dan menjadi data yang siap diimplementasikan dalam sistem. Selama ini analisis dan penentuan lokasi pendirian gerai baru masih dilakukan secara manual.  Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibuat  yaitu  jenis  pendukung  keputusan  yang meberikan  keputusan  menunggu  legitimasi  dari  pihak  manajemen  untuk  dilaksanakan. Aplikasi  ini  dapat  digunakan  untuk  berbagai  tingkatan  managerial  dan  mendukung  proses pengambilan keputusan tersetruktur. Aplikasi ini menggunakan pendekatan top down yang merupakan ciri dari perancangan tersetruktur. Aplikasi melibatkan kemampuan untuk melihat data internal berupa calon lokasi dan data ekternal berupa data kriteria penilaian. Sehingga pembuat  keputusan  dapat  mendiskusikan  kriteria  dan  menggunakan  alternatif  yang beragam.
Dalam F-AHP suatu masalah kompleks dan tidak tersetruktur dipecahkan kedalam kelompok- kelompoknya,  kemudian  kelompok-kelompok  tersebut  diatur  menjadi  suatu  bentuk  hirarki. Sistem  pendukung  keputusan  hanya  memberikan  masukan  untuk  penyelesaian  untuk dikerjakan  tapi  tidak  membuat  pilihan.  Aplikasi  ini  mudah  digunakan  dan  pengambilan keputusan  mempunyai  kontrol  terhadap  semua  hingga  membuat  keputusan  dengan mengesampingkan  rekomendasi  komputer  saat  proses  berlangsung.  Dari  penelitian  yang dilakukan  diperoleh  data-data  yang  dibutuhkan  dalam  perancangan  sistem  pendukung keputusan ini. Data-data yang perlu disediakan pada sebuah lokasi terdiri dari beberapa item sebagaimana  disajikan  pada  “Tabel  1.  Data  Lokasi”. Data  yang  diperoleh  kemudian  diolah
dan  menjadi  data  yang  siap  diimplementasikan  dalam  sistem.  Data  masukannya  sistem meliputi data lokasi dan data kriteria.
Tabel 1. Data lokasi No Item Data Keterangan 1.     Inisial Inisial lokasi pembangunan minimarket 2.      Kecamatan Kecamatan dimana lokasi berada 3.      Pengusul Nama pengusul /investor 4.     Alamat Rumah Alamat rumah pengusul 5.      No KTP Nomor KTP pengusul 6.      Pekerjaan Pekerjaan pengusul 7.     Lokasi lokasi pembangunan minimarket 8.     Latitude Koordinat Latitude lokasi pembangunan minimarket 9.   Longitude Koordinat Longitude lokasi pembangunan minimarket
Sedangkan beberapa kriteria yang digunakan untuk melakukan penilaian kelayakan sebuah lokasi  ditentukan  pada  beberapa  item  sebagaimana  disajikan  pada  “Tabel  2.  Data  Kriteria Penilaian”.
Tabel 2. Data kriteria penilaian Kode Inisial Kriteria KR01 JPT Jarak dengan pasar tradisional KR02 DSL Dampak sosial lingkungan KR03 ROP Rencana operasi KR04 LKS Lokasi KR05 AKJ Akses jalan KR06 HNN Hunian (jarak 1-2 km) KR07 TRF Trafik (dihitung tiap 15 menit) KR08 FSP Fasilitas pendukung KR09 LSB Luas bangunan

## Adapun urutan langkahnya sebagai berikut :
1) Melakukan proses penghitungan untuk sembilan kriteria yang telah ditentukan, untuk mendapatkan bobot prioritas.
2) Melakukan  proses  penghitungan  nilai  kelayakan  lokasi  berdasarkan  pertimbangan Sembilan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Prosesn  ini  diperlukan  untuk  mendapatkan bobot prioritas dari masing-masing lokasi berdasarkan sembilan kriteria penilaian.
3) Melakukan proses penghitungan untuk bobot prioritas total berdasarkan bobot kriteria dan bobot lokasi yang telah dihitung.
4) Kebutuhan keluaran ( output) Keluaran berupa grafik, rengking dan laporan kelayakan lokasi  berdasarkan  perbandingan  kriteria,  atau  secara  global  (perbandingan  secara keseluruhan).

## 2.7. Desain Sistem
Desain sistem meliputi kegiatan perancangan dan konstruksi, baik desain yang berhubungan dengan  alur  sistem,    pemrosesan  sampai  dengan  rancangan  antar  muka  (inteface)  sistem yang  akan  bangun.  Desain  dalam  membangun  sistem  pendukung  keputusan  penentuan lokasi pendirian gerai baru ini terdiri dari desain diagram alir data (DAD), desain basis data dan  desain  antar  muka.  Alur  proses  sistem  dengan  metode  FAHP  dapat  dijelaskan  pada “Gambar 2. Alur Proses Sistem”.

## Implementasi Decision Support System Untuk Analisis Kelayakan Pendirian Minimarket Dengan
Gambar 2. Alur Proses Sistem

## 3. IMPLEMENTASI SISTEM DAN HASIL
Pertama-tama  menyusun  hirarki  dimana  diawali  dengan  tujuan,  kriteria  dan  alternatif- alternatif  lokasi  pada  tingkat  paling  bawah.  Terdapat  alternative  lokasi  yang  berada  di Kabupaten
Kulonprogo antarlain  : Sentolo [SEN01],Wates [WAT02],Pengasih [PEN04],Nanggulan  [NAN02],Temon  [TEMON07],Kalibawang  [KAL01],Samigaluh  [SAM02], dan Panjatan [PAN01]. Selanjutnya menetapkan perbandingan berpasangan antara kriteria- kriteria dalam bentuk matrik nilai diagonal matrik untuk perbandingan suatu elemen dengan elemen  itu  sendiri  diisi dengan  bilangan  satu  sedangkan  isi  nilai  perbandingan  antara  satu sampai dengan sembilan kebalikannya, kemudian dijumlahkan perkolom data matrik tersebut seperti pada “Tabel 3. Matrik Perbandingan Kriteria”.

## Tabel 3. Matrik Perbandingan Kriteria
Setelah  terbentuk  matrik  maka  dilihat  bobot  prioritas  untuk  perbandingan  kriteria.  Dengan cara  membagi  isi  matrik  perbandingan  dengan  jumlah  kolom  yang  bersesuaian,  kemudian menjumlahkan perbaris dengan banyak kriteria yang diperbandingakan sehingga ditemukan bobot prioritas seperti yang terlihat pada “Tabel 4 Perhitungan Matrik Perbandingan Kriteria”.

## Tabel 4. Perhitungan Matrik Perbandingan Kriteria
Bobot  konsistensi  dihitung  dengan  cara  membagi  jumlah  nilai  baris  dengan  bobot  kriteria sesuai  dengan  masing-masing  kriteria.Dari  hasil  perhitungan  bobot  konsistensi  dapat dihitung  perbandingan  konsistensi  seperti  pada  “Tabel  5  Matrik  Perhitungan  Bobot Konsistensi”.

## Tabel 5. Matrik Perhitungan Bobot Konsistensi
Dari  hasil  perhitungan  bobot  konsistensi  dapat  dihitung  perbandingan  konsistensi  sebagai berikut :
Hitung  maksimum  = Total Bobot Kriteria / 15
= 258.314133118718 / 15 = 17.2209422079145 Hitung CR = CI / CR = 0.158635714285714 / 1,59 =0.0997708894878706,  karena  CR  <  0.1  maka  perbandingan konsisten 100 %.
Selanjutnya  setelah  menemukan  bobot  prioritas lokasi  dengan  cara  mengulang  yang  sama seperti tabel kriteria sebelumnya dapat ditemukan lokasi yang dinyatakan layak berdasarkan perhitungan  masing-masing  kriteria  dalam  penilaian  seperti  pada  “Tabel  6  Matriks  Bobot Prioritas  Berdasarkan  Jarak  Dengan  Pasar  Tradisional”  dan  “Tabel  7  Matriks  Perbandingan Alternatif Berdasarkan Dampak Sosial Lingkungan”.
Tabel 6. Matriks Bobot Prioritas Berdasarkan Jarak Dengan Pasar Tradisional
Tabel 7. Matriks Perbandingan Alternatif Berdasarkan Dampak Sosial Lingkungan
Setelah  semua  kriteria  lokasi  dihitung,  kemudian  menghitung  total  bobot  proiritas  yang dilakukan  dengan  cara  mengalikan  bobot  dari  matrik  perbandingan  kriteria  dengan  bobot dari matrik  perbandingan  masing-masing  kriteria  lokasi  seperti  yang  terlihat  pada  “Tabel 8 Hasil Perhitungan Matriks Bobot Prioritas dari Matriks Total Bobot Prioritas”.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Matriks Bobot Prioritas dari Matriks Total Bobot
Prioritas
Berdasarkan  total  bobot  prioritas  yang  diperoleh,  maka  dapat  diambil  keputusan  bahwa lokasi yang layak untuk mendirikan gerai baru adalah Sen01, karena mempunyai total bobot prioritas tertinggi yaitu : 0,2527 atau 26,47 %. Pengujian aplikasi ini menggunakan metode pengujian black box. Berikut adalah hasil pengujian melihat dari hasil perhitungan manual, seperti terlihat pada “Tabel 9 Hasil Perhitungan Manual”.

## Tabel 9. Hasil Perhitungan Manual
Dari pengujian yang telah dilakukan, dapat dirangkum seperti yang terlihat pada “Tabel 10 Rekapitulasi Hasil Perhitungan”.

## Tabel 10. Rekapitulasi Hasil Perhitungan
Berdasarkan hasil pengujian dengan kasus uji sample, dengan berbagai jumlah calon lokasi maupun  berbagai  jumlah  kriteria  terlihat  bahwa  hasil  pengujian  kasus  uji  sample  dan perhitungan secara manual memiliki hasil yang sama dalam pemilihan lokasi terpilih.
Hasil  dari  8  kali  pengujian  dengan  jumlah  kriteria  dan  lokasi  yang  berbeda,  3  pengujian manual  diperoleh  hasil  prosentase  yang  lebih  besar.  Sehingga  tingkat  sensitifitas  sistem dapat dihitung dengan persamaan sebagai berikut :
Sencitivity = 8 /(8+3) x 100% = 72.72%
Hasil perhitungan sensitifitas menujukan nilai sebesar 72.72 %. Berdasarkan hasil pengujian kasus diatas maka dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan ini sudah dapat berfungsi dengan baik untuk melakukan pemilihan lokasi pendirian gerai baru.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  tahapan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa,  dalam pengembangan sebuah sistem pendukung keputusan diperlukan berbagai data kriteria untuk menentukan  kelayakan  sebuah  lokasi  pendirian  minimarket.  Semakin  lengkap  data  yang diperoleh,  maka  sistem  akan  memberikan  penilaian  semakin  baik  dari  sisi  akurasi.  Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Lokasi  Pendirian  Gerai  Baru  pada  Minimarket
Alfamart  dengan  memanfaatkan  model Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process  (F-AHP)  hanya merupakan  salah  satu  alat  bantu  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  lokasi mendirikan gerai baru oleh divisi pengembangan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Direktorat  Riset  dan  Pengabdian  Masyarakat (DRPM),  Kementerian  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi  atas  dukungan  biaya penelitian yang diberikan dan semua pihak yang telah membantu terselesaikannya penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Rujukan Buku: Morreale,  P.  A.,  &  Anderson,  J.  A.  (2015). Software  Defined  Networking  Design  and Development. Florida: CRC Press .
Puspitasari,  D.  N.,  &  Subowo,  A.  (2014).  Implementasi  Peraturan  Daerah  Kota  Semarang Nomor 1 Tahun 2014 Tentang Penataan Toko Modern (Kajian Pendirian Minimarket di Kecamatan Banyumanik Kota Semarang).

## Rujukan Jurnal:
Faisol,  A.,  Muslim,  M.  A.,  &  Suyono,  H.  (2014).  Komparasi  Fuzzy  AHP  dengan  AHP  pada Sistem Pendukung Keputusan Investasi Properti. Jurnal EECCIS, 8(2), 123–128. Fuadi, R. I., & Juniani, A. I. (2015). Faulty Behaviour Risk Melalui Pendekatan Metode. Jurnal Teknik Industri, X(2), 85–96.
Septilia  Arfida.  (2012).  Implementasi  Fuzzy  Terhadap  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Menentukan  Kelayakan  Pembuayaan  Pengajuan  Kredit  Barang. Jurnal  Informatika, 12(2), 146–155.
Sonalitha,  E.,  Sarosa,  M.,  &  Naba,  A.  (2015).  Pemilihan  Pemasok  Bahan  Mentah  pada Restoran  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process. Jurnal  EECCIS, 9(1), 49–54.

## Rujukan Prosiding:
Saraswati.  (2008).  Analisis  Dampak  Keberadaan  Minimarket  Indomaret  dan  Alfamart Terhadap UKM Dalam Kaitannya Dengan Peraturan Presiden Nomor 112 Tahun 2007 Tentang  Penataan  dan  Pembinaan  Pasar  Tradisional,  Pusat  Perbelanjaan  dan  Toko Modern.
Wahyuni,  S.,  &  Sri,  H.  (2012).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Model  Fuzzy  AHP  Dalam Pemilihan  Kualitas  Perdagangan  Batu  Mulia  ,. Ijccs,  6(1),  43–54. https://doi.org/10.22146/ijccs.2140