## Decision Support System untuk Menentukan Lokasi Cabang Baru Muhri Fashion Menggunakan Penggabungan TOPSIS dan SAW
Winda Pertiwi * , Nurahman, Abdul Aziz
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Darwan Ali, Sampit, Kalimantan Tengah Email : 1 windapertiwi.1603@gmail.com, 2 nurrahman.ikhtiar@gmail.com, 3 Abdulaziz875@yahoo.co.id Email Penulis Korespondensi: windapertiwi.1603@gmail.com Submitted: 24/02/2022 ; Accepted: 20/03/2022 ; Published: 31/03/2022
Abstrak –Bisnis merupakan bidang usaha yang bersifat komersial yang banyak diminati. Salah satunya yaitu usaha di bidang fashion atau mode. Fashion atau mode merupakan sesuatu yang diminati masyarakat luas dengan daya tarik pada cara, corak, bahkan hiasan pada bentuk pakaian, levis, celana panjang, dan mode lainnya. Pemilik Toko Haji Muhri salah satu orang yang tertarik berbisnis di dunia fashion . Pemilik toko kesulitan dalam menentukan lokasi untuk membuat cabang baru untuk lokasi toko barunya. Peneliti menawarkan pemilik menggunakan kombinasi antara metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique  For Order Preference  By  Similarity  To  Ideal Solution  (TOPSIS), sebagai sistem pendukung keputusan.  Metode sistem pengambilan keputusan yang akan digunakan untuk menyelesaikan masalah pemiliki toko yaitu dapat menggunakan kombinasi  metode  SAW  dan  TOPSIS.  Kombinasi  metode  antara  SAW  dan  TOPSIS  berfungsi  untuk  menghasilkan  suatu keputusan yang optimal berdasarkan alternatif dan kriteria yang telah ditentukan. Penelitian ini menggunakan 7 lokasi sebagai alternatif  dan 9 kriteria. Pada penelitian ini, alternatif lokasi yang dipilih yaitu Mentawa Baru Hulu, Mentawa Baru Hilir, Ketapang, Sawahan, Baamang Hulu, Baamang Tengah, dan Baamang Hilir maka dapat dihasilkan yaitu Mentawa Baru Hilir dengan nilai 0,751 atau 75,1 % sebagai nilai tertinggi dari lokasi lain pada perhitungan yang telah dilakukan menjadi altern atif terbaik untuk lokasi cabang baru Toko Haji Muhri Fashion.
Kata Kunci: Fashion; Sistem Pendukung Keputusan; TOPSIS; SAW; Alternatif.
Abstract– Business is a commercial field of business that is in great demand. One of them is a business in the field of fashion or fashion. Fashion or fashion is something that is in demand by the wider community with an attraction to the way, pattern, and even decoration in the form of clothing, levis, trousers, and other fashions. The owner of the Haji Muhri shop is one of the people who are interested in doing business in the fashion world. The shop owner has difficulty in determining the location to create a new branch for his new store location. The researcher offers owners to use a combination of the Simple Additive Weighting (SAW) method and the Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS), as a decision support system. The decision-making system method that will be used to solve the shop owner's problem is to use a combination of SAW and TOPSIS methods. The combination of methods between SAW and TOPSIS serves to produce an optimal decision based on alternatives and predetermined criteria. This study uses 7 locations as alternatives and 9 criteria. In this study,  the alternative locations chosen were Mentawa Baru Hulu, Mentawa Baru Hilir, Ketapang, Sawahan, Baamang Hulu, Baamang Tengah, and Baamang Hilir, which resulted in Mentawa Baru Hilir with a value of 0.751 or 75.1% as the highest value from the location. other calculations that have been made to be the best alternative for the location of the new branch of the Haji Muhri Fashion Store.
Keywords: Fashion; Decision Support System; TOPSIS; SAW; Alternative.

## 1. PENDAHULUAN
Bisnis merupakan suatu bidang usaha yang bersifat komersial yang banyak diminati oleh kalangan masyarakat. Salah satu  bidang usaha yang diminati  yaitu berada di  bidang fashion  atau dunia mode  [1]. Fashion atau yang sering disebut dengan mode adalah sesuatu yang diminati dari segi cara, bentuk tentang pakaian, corak hiasan yang selalu mengikuti perkembangan jaman. Dunia mode ini banyak digandrungi oleh wanita maupun pria [2]. Bisnis mode  banyak  ditemui  di  setiap  kota-kota  besar  bahkan  di  kota  kecil  sekalipun  dan  tidak  terlepas  di  Indonesia sendiri. Banyaknya peminat akan bentuk, corak, dan hiasan bahkan nilai seni pada sesuatu yang dipakai menjadi daya  tarik  tersendiri  dikalangan  masyarakat  sekarang.  Salah  satunya  yaitu  pemilik  toko fashion Haji  Muhri. Pemilik  sudah  melakukan  bisnis fashion ini  selama  bertahun-tahun  lamanya.  Pemilik  memiliki  3  cabang  toko fashion  yang  didirikan  di  Pusat  Perbelanjaan  Mentaya  (PPM)  dan  di  sekitar  taman  kota  Sampit, Kotawaringin Timur, Kalimantan Tengah. Dimana model yang dijual yaitu pakaian dengan beragam jenis mulai dari levis dengan berbagai ukuran, baju kaos, baju tunik untuk wanita, dan masih banyak lagi yang dimana berfokus pada wanita dan pria remaja maupun dewasa.
Saat ini pemilik sedang melakukan rencana untuk membuat cabang baru di sekitar wilayah Kotawaringin Timur. Berdasarkan hasil wawancara pemilik memiliki kendala dalam memilih lokasi yang tepat untuk mendirikan cabang  tersebut.  Hal  ini  dikarenakan  ada  banyak  lokasi  yang  dapat  dipilih  untuk  menjadi  alternatif  dalam pembangunan cabang baru. Disini peneliti berinisiatif untuk menawarkan cara atau pengambilan keputusan terbaik dengan ilmu pengetahuan yaitu menggunakan sistem pendukung keputusan. Keputusan yang diambil nanti dapat membantu pemilik untuk memilih lokasi berdasarkan alternatif yang telah dipilih oleh pemilik dengan beberapa kriteria yang ditawarkan oleh peneliti sebagai acuan untuk memilih lokasi cabang baru tersebut. Sistem pendukung keputusan dapat diilustrasikan sebagai suatu sistem yang memiliki ability untuk melakukan sebuah analisis dari model pengambilan keputusan [3]. Menurut Man dan Watson, Sistem pendukung Keputusan atau disingkat SPK merupakan  sebuah  sistem  yang  dimana  penggunaan  data  beserta  model-model  keputusan  digunakan  untuk
menyelesaikan masalah yang bersifat semi terstruktur maupun tidak terstruktur [4]. Sistem pendukung keputusan juga  merupakan  suatu  sistem  dengan  proses  alternatif  yang  memiliki  tujuan  tertentu  artinya  sistem  ini  dapat digunakan dalam keadaan yang bahkan sangat jarang untuk dijumpai [5]. Sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan yaitu kombinasi antara metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) .
Alasan  peneliti  mengapa  kombinasi  metode  SAW  dan  TOPSIS  cocok  untuk  digunakan  karena  metode SAW  dalam  menentukan  nilai  bentuk  atau  pembobotannya  sangat  mudah  dan  praktis  dari  metode  TOPSIS. Pembobotan pada metode SAW biasanya ditentukan dengan seberapa penting kriteria tersebut dalam penelitian tersebut.  Untuk  metode  TOPSIS  sendiri  kombinasi  bisa  dimulai  dengan  melanjutkan  perhitungan  setelah penentuan hasil rating kecocokan dan  matrik  keputusan yang ternormalisasi  (R). Kombinasi  Metode SAW dan TOPSIS  banyak  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  karena  metode  tersebut  juga  dapat  digunakan  untuk menghasilkan suatu keputusan yang optimal berdasarkan kriteria dan alternatif yang telah ditentukan sebelumnya [6]. Metode SAW dan TOPSIS juga memiliki perhitungan yang mudah untuk dipahami, memiliki ability untuk mengukur  kinerja  yang  saling  berhubungan  dengan  alternatif-alternatif  yang  telah  diputuskan  menjadi  suatu bentuk  yang  matematis  dan  sederhana,  dan  juga  memiliki  komputasi  yang  efisien  dari  metode  pengambilan keputusan lainnya [7].
Beberapa penelitian terdahulu salah satunya yang dilakukan oleh Resti [8] menyatakan bahwa metode SAW dapat digunakan untuk pengambilan keputusan dan menghasilkan keuntungan pada pemilihan lokasi untuk bisnis. Selain  itu,  menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Program  Studi  Teknik  Informatika,  Fakultas  Teknologi Informasi Dan Komunikasi Visual, Institut Sains dan Teknologi Al-Kamal [9] menyatakan metode TOPSIS juga dapat menjadi salah satu metode pengambilan keputusan yang dapat membantu memilih alternatif terbaik untuk pemilihan lokasi  wisata pendakian gunung berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan. Pada penelitian yang dilakukan juga oleh Gregorius dan Rinduh Ernawati [10], metode TOPSIS dan SAW dimana kedua metode tersebut di kombinasikan atau dilakukan penggabungan yang bersifat multi kriteria yang dapat digunakan untuk mendukung keputusan dalam menyeleksi suatu alternatif yang telah dipilih sebelumnya.
Berdasarkan  penjelasan  yang  telah  dipaparkan  diatas,  maka  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu pemilik toko untuk mengambil keputusan lokasi mana yang terbaik berdasarkan metode yang digunakan dan dapat dipilih sebagai salah satu alternatif terbaik untuk membuat cabang baru toko Haji Muhri fashion .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Peneliti  melakukan  penelitian  di  sebuah  toko  fashion  atau  mode  milik  Haji  Muhri  yang  dimana  pemilik  toko memiliki  3  cabang  toko  mode  yang  berdiri  di  Pusat  Perbelanjaan  Mentaya  (PPM)  dan  Taman  Kota  Sampit, Kotawaringin Timur, Kalimantan Tengah. Pemilik toko  akan membangun cabang toko baru untuk memperluas penjualannya.  Disini,  peneliti  menggabungkan  antara  metode  SAW (Simple  Additive  Weighting) dan  TOPSIP ( Technique  For  Order  Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution) sebagai  sistem  pendukung  keputusan  yang dapat  membantu  pemilik  toko  untuk  memilih  lokasi  cabang  toko  barunya  [10].  Sistem  pendukung  keputusan memiliki tujuan untuk membantu dalam sebuah pengambilan keputusan untuk menyelesaikan suatu permasalahan yang terjadi baik sederhana maupun secara kompleks [11]. Peneliti juga mengumpulkan segala bentuk informasi dengan melakukan wawancara dan observasi lapangan dengan beberapa alternatif yang telah dipilih oleh pemilik lalu  peneliti  membantu  untuk  menentukan  kriteria-kriteria  apa  saja  yang  menjadi  acuan  dalam  memilih  lokasi tersebut.  Peneliti  akan  menggunakan  skala  ordinal  untuk  beberapa  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Berikut penjelasan  mengenai  metode  TOPSIS  dan  SAW  beserta  tahapan  untuk  sistem  pengambilan  keputusan  dalam kombinasi metode tersebut.

## 2.2 Metode SAW (Simple Additive Weighting)
Metode SAW ( Simple Additive Weighting ) merupakan suatu metode pengambil keputusan yang digunakan untuk menyelesaikan hitungan yang terbobot dari rating kemampuan setiap preferensi yang ada pada semua atribut [11]. Metode  SAW  juga  biasa  disebut  dengan  metode  penjumlahan  terbobot  berdasarkan  rating  dari  masing-masing alternatif yang dapat digunakan sebagai salah satu metode yang menerapkan sistem perangkingan [12].
Adapun  langkah-langkah  yang  harus  dilakukan  untuk  menentukan  alternatif  terbaik  untuk  membantu pengambilan keputusan dapat ditentukan dengan metode SAW, yaitu sebagai berikut [13].
1. Menentukan alternatif (Ai) dan kriteria (Ci) sebagai acuan dalam pengambilan keputusan.
2. Menentukan Nilai Bobot (W) untuk setiap kriteria berdasarkan alternatif yang digunakan.
3. Menentukan rating kecocokan untuk setiap alternatif untuk setiap kriteria.
4. Menentukan matriks keputusan ternormalisasi dengan hasil perhitungan dari matriks kinerja ternormalisasi (R)
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝐶𝑜𝑠𝑡)
(1)
Pada  rumus  (1)  diatas  maka,  R ij adalah  suatu  nilai  dari  sebuah  hasil  perhitungan  dari  matriks  keputusan ternormalisasi (R). Sedangkan X ij adalah nilai untuk mengukur pemilihan dari sebuah alternatif ke-i dan kriteria ke-j. nilai 𝑀𝑎𝑥𝑥 𝑖𝑗 adalah nilai terbesar dari setiap kriteria yang telah ditentukan, dan nilai 𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 adalah nilai terkecil dari setiap kriteria.
5. Menentukan Nilai akhir atau nilai Preferensi
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑅 𝑖𝑗 (2)
Pada rumus (2), 𝑉 𝑖 adalah nilai ranking untuk setiap alternatif, 𝑊 𝑗 adalah nilai bobot dari setiap kriteria, dan 𝑅 𝑖𝑗 adalah nilai rating kinerja ternormalisasi. Nilai preferensi untuk setiap alternatif merupakan sebuah hasil akhir dari perhitungan metode SAW. Semakin tinggi nilai preferensi yang dihasilkan maka alternatif tersebut dapat  dipilih  menjadi  alternatif  terbaik  yang  dapat  dihasilkan  dari  beberapa  alternatif  yang  telah  ditentukan sebelumnya [14].
2.3 Metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)
Metode TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ) merupakan sebuah metode yang digunakan untuk mengambil suatu keputusan dimana metode TOPSIS dapat digunakan untuk menyelesaikan suatu permasalahan  dengan  menentukan  alternatif  mana  yang  paling  terbaik  untuk  dijadikan  sebuah  saran  untuk pemilihan  alternatif  terbaiknya.  Metode  TOPSIS  disebut  juga  sebagai  multikriteria  yang  artinya  metode  ini memiliki kriteria-kriteria yang dapat mendukung dalam mengambil sebuah keputusan.
Langkah-langkah  yang  harus  dilakukan  untuk  menentukan  alternatif  terbaik  yang  dapat  dipilih  dengan menggunakan metode TOPSIS yaitu, sebagai berikut [15]. 1. Menentukan alternatif, sifat, dan kriteria
2. Menentukan nilai pembobotan (tingkat kepentingan) untuk setiap kriteria
3. Menentukan rating kecocokan
4. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
Pada metode TOPSIS ini perlu adanya sebuah rangking kinerja dari masing-masing alternatif (A i ) pada masing- masing kriteria (C j ) yang telah ternormalisasikan. Perhatikan perhitungan R ij pada rumus (3), berikut.
𝑹 𝒊𝒋 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖 = 1
(3)
Pada rumus (3), R ij adalah suatu nilai dari sebuah hasil perhitungan dari matriks keputusan ternormalisasi (R), X ij adalah nilai untuk mengukur dalam memilih sebuah alternatif ke-i dan kriteria ke-j, dan m adalah nilai untuk opsi yang telah dipilih atau yang akan digunakan.
5. Menentukan matriks keputusan ternormalisasi terbobot.
Pada tahapan ini perhitungan yang harus dilakukan yaitu melakukan perkalian yang akan membentuk matrik Y  untuk  setiap  alternatif  dan  kriteria.  Perhitungan  yang  digunakan  untuk  menentukan  rating  bobot  yang ternormalisasi (Yij) pada rumus (4) berikut.
𝑌 𝑖𝑗 = 𝑊 𝑖 . 𝑅 𝑖𝑗 (4)
Pada  persamaan  diatas  maka,  Y ij adalah  sebuah  nilai  dari  hasil  perhitungan  dari  rangking  bobot  yang  telah ternormalisasi, dan W i adalah nilai dari bobot kriteria ke-i. 6. Menentukan matriks solusi ideal negatif dan positif
𝑌 𝑗 + = 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑌 𝑖𝑗 𝑖 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛
𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑌 𝑖𝑗 𝑖 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
(5)
𝑌 𝑗 − = { 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑌 𝑖𝑗 𝑖 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑌 𝑖𝑗 𝑖 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
(6)
Pada  rumus  (5)  dan  (6)  diatas,  sebelum  menentukan  Y+j  dan  Y-j  maka  harus  menentukan  minimum  dan maksimum dari Yij yang telah didapatkan sebelumnya. Menentukan minimum dan maksimumnya pun harus ditentukan berdasarkan sifat dari atribut atau kriteria yang digunakan [16].
7. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan menggunakan matriks solusi ideal negatif dan positif Untuk mendapatkan nilai jarak antara alternatif (Ai) dengan solusi ideal negatif maka nilai dari hasil matriks solusi ideal negatif dan positif, perhatikan rumus (7).
𝐷 𝑖 − =   √∑ (𝑌 𝑖 − −  𝑌 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗 = 1 (7)
Untuk mendapatkan nilai jarak antara alternatif (Ai) dengan solusi ideal positif, maka nilai dari hasil matriks solusi ideal negatif dan positif, perhatikan rumus (8).
𝐷 𝑖 + =   √∑ (𝑌 𝑖 + −  𝑌 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗 = 1 (8)
Sesuai dengan rumus (7) dan (8), Dj+ dan Dj- didapatkan dari hasil  perhitungan matriks solusi ideal negatif dan positif yang dimana akan dimasukan kedalam rumus Dj+ dan Dj- nya kedalam sebuah kurung yang dipangkatkan setelah itu akan di kuadratkan.
8. Menentukan nilai akhir (nilai preferensi) untuk setiap alternatif
𝑽 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + (9)
Dengan V adalah Nilai preferensi untuk setiap alternatif yang digunakan yang nantinya merupakan hasil akhir dari perhitungan metode TOPSIS ini. Jika dari hasil perhitungan yang telah menghasilkan nilai preferensi yang tertinggi  maka  alternatif  tersebut  akan  menjadi  alternatif  yang  diinginkan  dan  terbaik  untuk  menentukan keputusan akhir.

## 2.4 Kombinasi antara metode TOPSIS dan SAW
Kombinasi antara metode TOPSIS dan SAW dapat ditunjukan dalam algoritma berupa flowchart. Flowchart atau diagram  alur merupakan  penyampaian  yang  sudah  terurut  tentang  sebuah  logika  dan  proses  yang digambarkan secara grafik atau kegiatan penanganan informasi dari urutan-urutan prosedur suatu program yang dibuat. Adapun diagram alur untuk kombinasi antara metode TOPSIS dan SAW, sebagai berikut.
Mulai
Selesai Memasukan data sesuai dengan alternatif dan kriteria yang ditentukan SAW TOPSIS Mengurutkan hasil dari nilai preferensi yang menjadi lokasi terbaik yang dapat di pilih Mengubah nilai berdasarkan bantuk nilai bobot Menentukan Matriks Kinerja Ternormalisasi (R) Menentukan Matriks Solusi Ideal Positif dan Negatif Menentukan Matriks Keputusan Terbobot Ternormalisasi (Y) Menentukan Jarak antara alternatif dengan menggunakan Solusi Ideal Positif dan Negatif Menentukan Nilai Preferensi untuk setiap alternatif yang digunakan
Gambar 1. Flowchart Penggabungan antara Metode TOPSIS dan Metode SAW
Berdasarkan  Gambar  1.  Diatas,  tahapan  awal  akan  dimulai  dengan  menerapkan  metode  SAW  dimana semua data yang telah diperoleh akan disesuai berdasarkan alternatif dan kriteria yang telah ditentukan. Tahapan selanjutnya yaitu mengubah nilai berdasarkan bentuk nilai bobot sesuai dengan tingkat kepentingan pada setiap kriteria. Setelah itu maka selanjutnya menentukan matriks keputusan ternormalisai (R) sebagai  tahap akhir dari metode  SAW  [17][18].  Tahapan  berikutnya  yaitu  masuk  ke  perhitungan  metode TOPSIS,  hasil  perhitungan  di metode  SAW  yang  terakhir  akan  dimasukan  ke  perhitungan  matkris  keputusan  terbobot  ternormalisasi  (Y). Selanjutnya, menentukan matriks solusi ideal positif dan negatif berdasarkan hasil dari perhitungan sebelumnya. Setelah itu, menentukan jarak antar alternatif menggunakan solusi ideal positif dan negatif yang didapatkan dari tahap sebelumnya. Setelah perhitungan jarak dilakukan, selanjutnya menentukan nilai preferensi atau nilai akhir dari perhitungan TOPSIS ini dan mengurutkan nilai preferensi yang akan dipilih sebagai alterntif terbaik [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  berisi  tentang  tahapan  perhitungan  yang  harus  dilakukan  untuk  melakukan  kombinasi  antara metode  TOPSIS  dan  SAW  beserta  hasil.  Adapun  tahapan  dan  hasil  dari  perhitungan  kombinasi  antara  metode TOPSIS dan SAW sebagai berikut.

## 3.1 Metode SAW (Simple Additive Weighting)
Pada tahap ini metode yang digunakan yaitu metode SAW dimana akan berlaku 3 tahap, yaitu sebagai berikut. a. Tahap 1 (Memasukan data yang didapat sesuai dengan alternatif dan kriteria yang digunakan)
Berdasarkan  wawancara  yang  telah  dilakukan  peneliti  maka  alternatif-alternatif  dan  kriteria-kriteria  untuk pembangunan cabang baru toko yang telah dipilih yaitu sebagai berikut.
Tabel 1. Data Alternatif dan Kriteria yang digunakan No Alternatif Kriteria 1 Mentawa Baru Hulu = A1 Harga tanah untuk lokasi = C1
2 Mentawa Baru Hilir = A2
Jarak dengan toko lama atau sebelumnya = C2
3 Ketapang = A3 Jarak dengan gudang penyimpanan = C3
4 Sawahan = A4
Tingkat kompetisi atau persaingan dengan toko sejenisnya = C4
5 Baamang Hulu =A5 Harga bangunan untuk toko = C5 6 Baamang Tengah = A6
Lokasi dekat dengan pemukiman padat penduduk = C6
7 Baamang Hilir = A7 Tingkat keramaian lalu lintas di sekitar lokasi = C7 8 Tingkat kebersihan di sekitar lokasi = C8 9 Tingkat keamanan di sekitar lokasi = C9
Pada  kriteria  C 4 ,  C 6 ,  C 7 ,  C 8 ,  C 9, menggunakan  skala  matematika  berupa  skala  ordinal  dengan  ketentuan yaitu 1 = rendah, 2 = cukup, 3 = sedang, 4 = tinggi, dan 5 = sangat tinggi. Kriteria C 1 , C 5 , C 6 termasuk kedalam kriteria Cost (Biaya). Sedangkan kriteria C 2 , C 3 , C 7 , C 8 , C 9 termasuk kedalam kriteria Benefit (Keuntungan). Data yang telah dikumpulkan akan dibentuk dalam sebuah tabel, berikut pada Tabel 1.
Tabel 2. Data Yang Didapat Sesuai Dengan Alternatif Dan Kriteria
Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 A1 50 6 6 1 20 2 5 3 3 A2 50 2 2 2 20 4 5 4 4
A3 35 4 4 1 15 3 3 3 3 A4 45 5 5 2 20 4 3 5 5 A5 40 11 11 1 15 3 3 3 3 A6 40 3 3 3 20 4 5 3 5 A7 45 2 2 4 20 4 5 5 5
b. Tahap 2 (Mengubah nilai berdasarkan dengan bentuk nilai bobot dari metode tersebut)
Pada tahap ini, data dikumpulkan pada tahap 1 tadi akan ditentukan nilai bobotnya. Pada metode SAW ini nilai bobot ditentukan berdasarkan kriteria mana yang paling penting dalam bentuk persentase yang nantinya akan diubah menjadi desimal. Jika kriteria tersebut sangat penting maka kriteria tersebut akan memiliki nilai bobot tertinggi  disusul  dengan  nilai  bobot  lainnya  dimana  keseluruhan  nilai  bobot  berjumlah  100%.  Data dikumpulkan dalam Tabel 2.
Tabel 3. Nilai Dan Bentuk Nilai (Bobot) Berdasarkan Data Yang Didapat
Bobot (Persen) 15% 10% 10% 10% 15% 15% 10% 5% 10% Bobot (Desimal) 0,15 0,1 0,1 0,1 0,15 0,15 0,1 0,05 0,1 Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4
C5 C6
C7 C8 C9 A1 50 6 6 1 20
2 5 3 3 A2 50 2 2 2 20
4 5 4 4 A3 35 4 4 1 15
3 3 3 3 A4 45 5 5 2 20
4 3 5 5 A5 40 11 11
1 15
3 3 3 3 A6 40 3 3 3 20
4 5 3 5 A7 45 2 2 4
20 4 5 5 5
c. Tahap 3 (Menentukan Matrik Kinerja Ternormalisasi (R))
Untuk mendapatkan hasil matriks  kinerja ternormalisasi  (R), pertama-tama yaitu menentukan nilai  Terkecil ( Min )  dan  Terbesar  ( Max )  dari  semua  alternatif  yang  ada  berdasarkan  setiap  kriteria  yang  disediakan.  Jika
kriteria bersifat Cost maka akan bernilai Min dan jika kriteria bersifat Benefit maka bernilai Max . Untuk sifat kriteria untuk masing-masing kriteria yaitu Cost (Biaya) termasuk kedalam Min (Nilai Terkecil) seperti C 1 , C 5 , dan C 6 dan Benefit (Keuntungan) termasuk kedalam Max (Nilai Terbesar) seperti C 2 , C 3 , C 4 , C 7 , C 8 , dan C 9 .
Tabel 4 . Menentukan Nilai Terkecil Dan Terbesar Dari Setiap Kriteria Berdasarkan Sifatnya
Bobot (Persen) 15% 10% 10% 10% 15% 15% 10% 5% 10% Bobot (Desimal) 0,15 0,1 0,1 0,1 0,15 0,15 0,1 0,05 0,1 Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 A1 50 6 6 1 20 2 5 3 3 A2 50 2 2 2 20 4 5 4 4 A3 35 4 4 1 15 3 3 3 3 A4 45 5 5 2 20 4 3 5 5 A5 40 11 11 1 15 3 3 3 3 A6 40 3 3 3 20 4 5 3 5 A7 45 2 2 4 20 4 5 5 5 Nilai 35 11 11 4 15 2 5 5 5
Selanjutnya,  perhitungan  dilakukan  hingga  semua  alternatif  dan  kriteria  selesai  sampai  ke  alternatif  dan kriteria  yang  terakhir.  Setelah  itu,  tahapan  bisa  dilanjutkan  ke  tahapan  selanjutnya.  Hasil  keseluruhan  matriks kinerja ternormalisasi, berikut pada Tabel 4.
Tabel 5. Hasil Matrik Kinerja Ternormalisasi (R) Bobot (Persen) 15% 10% 10% 10% 15% 15% 10% 5% 10% Bobot (Desimal) 0,15 0,1 0,1 0,1 0,15 0,15 0,1 0,05 0,1 Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 A1 0,7 1,833 1,833 4 0,75 1 1 1,667 1,667 A2 0,7 5,5 5,5 2 0,75 0,5 1 1,25 1,25 A3 1 2,75 2,75 4 1 0,667 1,667 1,667 1,667 A4 0,778 2,2 2,2 2 0,75 0,5 1,667 1 1 A5 0,875 1 1 4 1 0,667 1,667 1,667 1,667 A6 0,875 3,667 3,667 1,333 0,75 0,5 1 1,667 1 A7 0,778 5,5 5,5 1 0,75 0,5 1 1 1

## 3.2 Metode TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution)
Pada tahap ini metode yang digunakan yaitu metode TOPSIS dimana akan berlaku 3 tahap, yaitu sebagai berikut. a. Tahap  4  (Perhitungan  perkalian  bobot  dengan  nilai  dari  setiap  alternatif  dan  Matriks  Keputusan  Terbobot Ternormalisasi (Y))
Untuk Menentukan Matriks Keputusan Terbobot Ternormalisasi (Y) yang harus dilakukan yaitu mengalikan antara bobot dengan nilai dari setiap alternatif berdasarkan hasil perhitungan matriks kinerja ternormalisasi (R) atau yang sering disebut dengan perhitungan rangking bobot ternormalisasi (Y i,j ). Setelah melakukan perkalian tersebut maka perhitungan matriks keputusan terbobot ternormalisasi (Y) dapat dilakukan. Hasil keseluruhan matriks keputusan terbobot ternormalisasi, berikut pada Tabel 5.
Tabel 6. Matriks Keputusan Terbobot Ternormalisasi (Y)
Bobot (Persen) 15% 10% 10% 10% 15% 15% 10% 5% 10% Bobot (Desimal) 0,15 0,1 0,1 0,1 0,15 0,15 0,1 0,05 0,1 Sifat C B B B C C B B B Kriteria Alternatif C1 C2 C3
C4 C5 C6
C7 C8 C9 A1 0,105 0,183 0,183 0,4 0,113 0,15 0,1 0,083 0,167 A2 0,105 0,55 0,55 0,2 0,113 0,075 0,1 0,063 0,125 A3 0,15 0,275 0,275 0,4 0,15 0,1 0,167 0,083 0,167 A4 0,117 0,22 0,22 0,2 0,113 0,075 0,167 0,05 0,1 A5 0,131 0,1 0,1 0,4 0,15 0,1 0,167 0,083 0,167 A6 0,131 0,367 0,367 0,133 0,113 0,075 0,1 0,083 0,1 A7 0,117 0,55 0,55 0,1 0,113 0,075 0,1 0,05 0,1
b. Tahap 5 (Matriks Solusi Ideal Positif dan Matriks Solusi Ideal Negatif)
Nilai  Matriks  Solusi  Ideal  Positif  dan  Matriks  Solusi  Ideal  Negatif  didapat  dengan  menentukan  kriteria berdasarkan sifatnya. Perhatikan Tabel 6 untuk menentukan pada tahap ini.
Tabel 7. Matriks Solusi Ideal Positif Dan Matriks Solusi Ideal Negatif
Kriteria Sifat Kriteria Y+ Y- C1 Cost/Biaya Min{0,105;  0,105;  0,15;  0,117;  0,131; 0,131; 0,117}  = 0,105 Max  {0,105;  0,105;  0,15;  0,117; 0,131; 0,131; 0,117} = 0,15 C2 Benefit/Keuntungan Max  {0,183;  0,55;  0,275;  0,22;  0,1; 0,367; 0,55} = 0,55 Min  {0,183;  0,55;  0,275;  0,22; 0,1; 0,367; 0,55} = 0,1 C3 Benefit/Keuntungan Max  {0,183;  0,55;  0,275;  0,22;  0,1; 0,367; 0,55} = 0,55 Min  {0,183;  0,55;  0,275;  0,22; 0,1; 0,367; 0,55} = 0,1 C4 Benefit/Keuntungan Max {0,4; 0,2; 0,4; 0,2; 0,4; 0,133; 0,1} = 04 Min {0,4; 0,2; 0,4; 0,2; 0,4; 0,133; 0,1} = 0,1 C5 Cost/Biaya Min  {0,113;  0,113;  0,15;  0,113;  0,15; 0,113; 0,113} = 0,113 Max  {0,113;  0,113;  0,15;  0,113; 0,15; 0,113; 0,113} = 0,15 C6 Cost/Biaya Min {0,15; 0,075; 0,1; 0,075; 0,1; 0,075; 0,075} = 0,075 Max {0,15; 0,075; 0,1; 0,075; 0,1; 0,075; 0,075} = 0,15 C7 Benefit/Keuntungan Max {0,1; 0,1; 0,167; 0,167; 0,167; 0,1; 0,1} = 0,167 Min  {0,1;  0,1;  0,167;  0,167; 0,167; 0,1; 0,1} = 0,1 C8 Benefit/Keuntungan Max {0,083; 0,063; 0,083; 0,05; 0,083; 0,083; 0,05} = 0,083 Min  {0,083;  0,063;  0,083;  0,05; 0,083; 0,083; 0,05} = 0,05 C9 Benefit/Keuntungan Max  {0,167;  0,125;  0,167;  0,1;  0,167; 0,1; 0,1} = 0,167 Min  {0,167;  0,125;  0,167;  0,1; 0,167; 0,1; 0,1} = 0,1
Jika sudah menentukan Matriks Solusi Ideal Positif dan Negatif maka akan dikumpulkan ke dalam bentuk tabel juga seperti pada Tabel 7 [19], dimana semua data dari hasil sebelumnya dapat disimpulkan dalam bentuk tabel.
Tabel 8. Data Hasil Perhitungan Matriks Solusi Ideal Positif Dan Negatif
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9
A+ 0,105 0,55  0,55 0,4 0,113 0,075 0,167 0,083 0,167 A- 0,15 0,1 0,1 0,1 0,15 0,15 0,1 0,05 0,1
c. Tahap 6 (Menentukan Jarak antara alternatif dengan menggunakan Solusi Ideal Positif dan Negatif) Dapat disimpulkan bahwa jarak antara alternatif dengan menggunakan solusi ideal positif dapat dilihat seperti di Tabel 8.
Tabel 9. Hasil Jarak Antara Alternatif Dengan Menggunakan Solusi Ideal Positif
D1+ 0,529 D2+ 0,216 D3+ 0,394 D4+ 0,513 D5+ 0,638 D6+ 0,385 D7+ 0,317
Dapat  disimpulkan  bahwa  jarak  antara  alternatif dengan  menggunakan  solusi  ideal  negatif  dapat  dilihat seperti di Tabel 9.
Tabel 10. Hasil Jarak Antara Alternatif Dengan Menggunakan Solusi Ideal Negatif
D1- 0,336 D2- 0,652 D3- 0,405 D4- 0,227 D5- 0,321 D6- 0,39 D7- 0,643
d. Tahap 7 (Menentukan Nilai Preferensi (Nilai Akhir) untuk setiap alternatif yang dipilih)
Pada tahap ini nilai preferensi didapat dari hasil perhitungan Di+ dan Di-. Berikut perhitungan Nilai Preferensi (Nilai Akhir) untuk setiap alternatif yang digunakan. Dapat disimpulkan bahwa hasil dari nilai preferensi dapat dilihat seperti di Tabel 10.
Tabel 11. Data Hasil Nilai Preferensi Alternatif  Nilai Preferensi A1 V1 0,389
Alternatif  Nilai Preferensi A2 V2 0,751 A3 V3 0,507 A4 V4 0,306 A5 V5 0,334 A6 V6 0,503 A7 V7 0,67
e. Tahap 8 (Mengurutkan Hasil Seleksi untuk menjadi alternatif terbaik untuk memilih lokasi cabang baru toko)
Tabel 12. Data Urutan Nilai Preferensi Dari Yang Terbesar Ke Terkecil
Alternatif Urutan Nilai Preferensi A2 = Mentawa Baru Hilir 1 0,751 A7 = Baamang Hilir 6 0,67 A3 = Ketapang 2 0,507 A6 = Baamang Tengah 3 0,503 A1 = Mentawa Baru Hulu 4 0,389 A5 = Baamang Hulu 5 0,334 A4 = Sawahan 7 0,306
Hasil  pada  data  tabel  diatas  menunjukan  bahwa  alternatif  dengan  nilai  tertinggi  untuk  memilih  lokasi cabang  baru  toko  Haji  Muhri  fashion  yaitu  Mentawa  Baru  Hilir  dengan  nilai  preferensi  0,751  atau  75,1  %. Sedangkan untuk alternatif dengan nilai terendah yaitu Sawahan dengan nilai preferensi 0,306 atau 30,6%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  data  penelitian  yang  sudah  menggunakan  kombinasi  antara  metode  TOPSIS  dan  SAW  maka pemilihan lokasi cabang toko Haji Muhri yang baru terletak di Mentawa Baru Hilir dengan nilai preferensi 0,751 atau 75,1 %. Dapat disimpulkan bahwa Mentawa Baru Hilir menjadi alternatif dengan nilai tertinggi dari lokasi lain  pada  perhitungan  yang  telah  dilakukan.  Untuk  penelitian  berikutnya,  dapat  menambahkan  alternatif  dan kriteria lebih banyak maka akan mempermudah dalam mengoptimalkan pemilihan lokasi  dan keuntungan yang didapatkan. Penelitian yang telah dilakukan ini dapat digunakan untuk sistem pengambilan keputusan untuk bidang lainnya bahkan dalam keadaan yang sangat jarang dijumpai.

## REFERENCES
[1] dan T. R. I. Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa, Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, “Bisnis,” in Kamus Besar Bahasa Indonesia , 2016.
[2] dan T. R. I. Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa, Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, “Mode,” in Kamus Besar Bahasa Indonesia , 2016.
[3] S. K. Simanullang and A. G. Simorangkir, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 472–478, 2021.
[4] D. W. T. Putra, S. NoviaSanti, G. Y. Swara, and E. Yulianti, “Metode Topsis Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Objek Wisata,” J. TeknoIf , vol. 8, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.21063/jtif.2020.v8.1.1-6.
[5] I. E. P. S. Winda Pertiwi, “Pemanfaatan Metode Topsis Dalam Mendukung Keputusan Memilih Sekolah Menangah Atas atau Kejuruan Terbaik,” vol. 11, no. 03, pp. 173–183, 2019, [Online]. Available: https://ejournal.lppmsttpagaralam.ac.id/index.php/betrik/article/view/254.
[6] F.  Riandari,  P.  M.  Hasugian,  and  I.  Taufik,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  TOPSIS  Dalam Memilih Kepala Departemen Pada Kantor Balai Wilayah Sungai Sumatera II Medan,” J. Inform. Pelita Nusant. , vol. Vol. 2, no. 1, pp. 6–13, 2017.
[7] I. Mahendra and A. Suprapto, “Penerapan Metode TOPSIS & SAW Dalam Pemilihan Destinasi Wisata Di Jawa Timur,” INFORMAL Informatics J. , vol. 5, no. 1, p. 18, 2020, doi: 10.19184/isj.v5i1.15311.
[8] N.  C.  Resti,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Lokasi  untuk  Cabang  Baru  Toko  Pakan  UD.  Indo  Multi  Fish,” Intensif ,  vol.  1,  no.  2,  p.  102,  2017,  doi: 10.29407/intensif.v1i2.839.
[9] P. Studi et al. , “IONTech IMPLEMENTASI METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO  IDEAL  SOLUTION  DALAM  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  LOKASI  WISATA PENDAKIAN GUNUNG IONTech,” vol. 02, no. 01, pp. 40–50, 2021.
[10]  R.  Gregorius  and  Ernawati,  “Analisis  penggabungan  metode  SAW  dan  metode  topsis  untuk  mendukung  keputusan seleksi penerimaan dosen,” semnasIF2013 , vol. 2013, no. semnasIF, pp. 1–7, 2013.
[11]  A. P. Windarto, “Implementasi Metode Topsis Dan Saw Dalam Memberikan Reward Pelanggan,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 4, no. 1, p. 88, 2017, doi: 10.20527/klik.v4i1.73.
[12]  F. Rachman and A. F. Daru, “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan Pada Pt Ga Tiga Belas Dengan Metode Simple Additive Weighting( Application the Support System Decision Assessment Employees At Pt Ga Tiga
Belas With the Methods Simple Additive Weighting ),” vol. 17, no. 1, pp. 24–30, 2021.
[13]  M. I. Hendri Mahmud Nawawi*1, Yudhistira Yudhistira2, Ali Mustopa3, Siti Khotimatul Wildah4, Sarifah Agustiani5, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Usaha Potensial dengan Metode SAW (Studi Kasus : SahabatLink Tasikmalaya),” Indones.  J.  Softw.  Eng. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  26–34,  2021,  [Online].  Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijse.
[14]  E. F. Wati, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) Dalam Menentukan Lokasi Usaha,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 241–245, 2021, [Online]. Available:
https://www.academia.edu/10694816/PENERAPAN_METODE_SIMPLE_ADDITIVE_WEIGHTING_SAW_DALA M_MENENTUKAN_PENDIRIAN_LOKASI_GRAMEDIA_DI_SUMATERA_UTARA.
[15]  C.  Surya,  “Penilaian  Kinerja  Dosen  Menggunakan  Metode  TOPSIS  (Studi  Kasus :  Amik  Mitra  Gama),” J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, pp. 322–329, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i1.119.
[16]  N. K. Sukerti, “Penerapan Metode Fuzzy Topsis dan Fuzzy SAW Dalam Menentukan Lokasi Wisata Di Nusa Penida,” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS , vol. 2, no. 01, 2020, doi: 10.46772/intech.v2i01.189.
[17]  W.  A.  Maulana,  A.  Nugroho,  and  T.  Adriyanto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Di Toko Bangunan Ragil,” pp. 154–159, 2021.
[18]  Y.  Maulita,  R.  Buaton,  and  F.  R.  Malau,  “Penerapan  Metode  Saw  Dan  Topsis  Sebagai  Perbandingan  Hasil  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Lahan Tambak Paling Terbaik Untuk Dijadikan Usaha Tambak Air Payau,” J. Sist. Inf. Kaputama , vol. 1, no. 1, pp. 38–46, 2017.
[19]  I. H. Wayangkau and Y. Kolyaan, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Pembangunan Saluran Drainase Tersier Menggunakan Metode Topsis,” vol. 2, pp. 51–63, 2020.