Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Event PT. Mitra Panglima Sejahtera (MPS) Honda

## Pandeglang Menggunakan Metode Electre
Saefudin 1 , Irwan 2
1 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Serang Raya
2 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Serang Raya
Jalan Raya Serang-Cilegon KM. 5 Taman Drangong Serang, Banten
1 Saefudin12@gmail.com,
2 Irwan@yahoo.com
Abstrak –  PT.  Mitra  Panglima  Sejahtera  (MPS)  Honda  Pandeglang  adalah  sebuah  perusahaan  dalam bidang  retail  otomotif  yang    berkonsentrasi  dalam  bisnis  penjualan  kendaraan  bermotor  roda  dua  dengan  cara  pembayaran  tunai ataupun  kredit.  Penentuan  lokasi  event  merupakan  salah  satu  kegiatan  strategi  pemasaran  dan  merupakan  kegiatan  yang  penting terutama tercapainya target perusahaan. Dalam penentuan lokasi strategis untuk penentuan lokasi event, pihak penyelenggara  yang biasa  disebut event  organizer  (EO) sering  kali  mendapat  kesulitan  karena  banyaknya  kriteria  yang  harus  dipertimbangkan  untuk mencari  lokasi  yang  baik.    Kegagalan  dalam  menentukan  lokasi  strategis  untuk  kegiatan  event  akan  merugikan  perusahaan, sehingga memilih lokasi yang tepat adalah salah satu hal yang paling penting.
Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu  metode  observasi  dan  studi  pustaka.  Tahap  perancangan  18ystem  meliputi perancangan  UML (Unified  Modeling  Language) dan  perancangan  antarmuka (user  interface) .  Tahap  pembuatan  aplikasi menggunakan PHP dan mysql sebagai databasenya.
Tujuan  akhir  penelitian  ini  adalah  membuat  sebuah  aplikasi  18ystem  pendukung  keputusan  menentukan  lokasi  event  PT. MPS Honda Pandeglang menggunakan metode Electre yang dapat memberikan kemudahan dalam merekomendasikan kepada pihak perusahaan informasi detail untuk lokasi event.
Kata Kunci : Electre, Sistem Pendukung Keputusan, Lokasi Event

## I. PENDAHULUAN
PT.  Mitra  Panglima  Sejahtera  (MPS)  Honda  Pandeglang adalah  sebuah  perusahaan  dalam  bidang retail otomotif  yang berkonsentrasi dalam bisnis penjualan kendaraan bermotor roda dua  dengan  cara  pembayaran  tunai  ataupun  kredit.  PT  MPS Honda  mempunyai  beberapa  cabang dealer yang  tersebar  di wilayah  Banten,  seperti  Serang,  Cilegon,  Pandeglang,  Labuan, Panimbang, Rangkasbitung dan Cibaliung.
Penentuan  lokasi  event  merupakan  salah  satu  kegiatan strategi  pemasaran  dan  merupakan  kegiatan  yang  penting terutama  tercapainya  target  perusahaan. Dalam  penentuan lokasi  strategis  untuk  penentuan  lokasi  event,  pihak penyelenggara   yang biasa disebut event organizer (EO) sering kali  mendapat  kesulitan  karena  banyaknya  kriteria  yang  harus dipertimbangkan  untuk  mencari  lokasi  yang  baik.    Kegagalan dalam  menentukan  lokasi  strategis  untuk  kegiatan  event  akan
merugikan  perusahaan,  sehingga  memilih  lokasi  yang  tepat adalah salah satu hal yang paling penting.
Berdasarkan masalah diatas, maka perlu dibuatkan 18ystem pendukung  keputusan  (SPK)  yang  dapat  membantu  pihak penyelenggara  dalam  menentukan  lokasi  untuk  kegiatan  event dengan  menggunakan  metode  Electre.  Sehingga  dapat membantu  pihak  penyelenggara  event  menentukan  lokasi  yang tepat.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  di  gunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE)

## 2.1  Metode ELECTRE
adalah  suatu  metode  penentuan  urutan  (prioritas)  dalam analisis multikriteria. Masalah pokoknya adalah kesederhanaan,
kejelasan,  kestabilan.  Dugaan  dan  dominasi  kriteria  yang digunakan  dalam  metode  Electre  adalah  penggunaan  nilai hubungan outranking Methods.
Langkah  yang  dilakukan  dalam  penyelesaian  masalah adalah sebagai berikut:
1. Normalisasi matriks keputusan.
2. Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasi.
3. Menentukan aggregate dominance matrix.
4. Eliminasi alternatif yang less favourable.
2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sekumpulan  elemen yang  saling  berhubungan  untuk  membentuk  suatu  kesatuan dalam  proses  pemilihan  berbagai  alternatif  tindakan  guna menyelesaikan suatu masalah, sehingga masalah tersebut dapat diselesaikan secara efektif dan efisien. Kusrini (2007)
Tujuan dari Sistem Pendukung Keputusan adalah 2. Membantu  manajer  dalam  pengambilan  keputusan  atas masalah semistruktur
3. Memberikan  dukungan  atas  pertimbangan  manajer  dan bukannya dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manajer
4. Peningkatan produktivitas
5. Berdaya saing

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisa Input
Dalam metode penelitian ini kriteria yang digunakan dalam adalah:  Biaya,  Kepadatan  Penduduk,  Akses  Transportasi, Keamanan Lokasi dan Perijinan.

## 3.2. Analisa Output
Keluaran  yang dihasilkan dari penelitian ini adalah diambil dari jumlah nilai akhir lokasi event yang memiliki nilai terbesar dibandingkan  dengan  nilai  lokasi  event    lain.  Hasil  akhir  yang dikeluarkan perhitungan akhir dari analisa Electre.

## 3.3. Analisis Perhitungan Metode Electre
Tahapan-tahapan perhitungan untuk menentukan nilai akhir 1. Menentukan alternatif dan kriteria :
Tabel 3.1. Alternatif Notasi Alternatif A1 Alun-alun Pandeglang A2 Pasar Pandeglang A3 Pasar Cipeucang A4 Pasar Menes A5 Pasar Sabut Tabel 3.2. Kriteria Notasi Kriteria K1 Kriteria Biaya K2 Kriteria Kepadatan Penduduk
K3 Kriteria Akses Transportasi K4 Kriteria Keamanan Lokasi K5 Kriteria Perijinan
2. Memberikan  nilai  rating  kecocokan  dan  bobot  prefensi dari tiap kriteria berikut ini :
Tabel 3.3. Kriteria Notasi Kriteria Preferensi Nilai K1 Kriteria Biaya 1 1,2,3 K2 Kriteria Kepadatan Penduduk 3 1,2,3 K3 Kriteria Akses Transportasi 3 1,2,3 K4 Kriteria Keamanan Lokasi 1 1,2,3 K5 Kriteria Perijinan 2 1,2,3
3. Memberikan nilai rating
Tabel 3.4. Rating Kecocokan dari Setiap Alternatif pada Setiap Kriteria
Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 A1 2 1 3 1 1 A2 2 1 2 3 1 A3 2 2 1 3 2 A4 1 1 1 2 3 A5 1 2 1 2 1

## 4. Melakukan Normalisasi Matrik Keputusan
Tabel 3.5. Perhitungan Normalisasi Matriks Keputusan
Ai  Kj  Xij  /  √ Xi1 2 + Xi2 2 + Xi3 2 + Xi4 2 + Xi5 2 = Rij A1  K1 2  /  √ 4 + 4 + 4 + 1 + 1 = 0.535 K2 1  /  √ 1 + 1 + 4 + 1 + 4 = 0.302 K3 3  /  √ 9 + 4 + 1 + 1 + 1 = 0.750 K4 1  /  √ 1 + 9 + 9 + 4 + 4 = 0.192 K5 1  /  √ 1 + 1 + 4 + 9 + 1 = 0.250 A2  K1 2  /  √ 4 + 4 + 4 + 1 + 1 = 0.535 K2 1  /  √ 1 + 1 + 4 + 1 + 4 = 0.302 K3 2  /  √ 9 + 4 + 1 + 1 + 1 = 0.500 K4 3  /  √ 1 + 9 + 9 + 4 + 4 = 0.577 K5 1  /  √ 1 + 1 + 4 + 9 + 1 = 0.250 A3  K1 2  /  √ 4 + 4 + 4 + 1 + 1 = 0.535 K2 2  /  √ 1 + 1 + 4 + 1 + 4 = 0.603 K3 1  /  √ 9 + 4 + 1 + 1 + 1 = 0.250 K4 3  /  √ 1 + 9 + 9 + 4 + 4 = 0.577 K5 2  /  √ 1 + 1 + 4 + 9 + 1 = 0.500 A4  K1 1  /  √ 4 + 4 + 4 + 1 + 1 = 0.267 K2 1  /  √ 1 + 1 + 4 + 1 + 4 = 0.302 K3 1  /  √ 9 + 4 + 1 + 1 + 1 = 0.250 K4 2  /  √ 1 + 9 + 9 + 4 + 4 = 0.385 K5 3  /  √ 1 + 1 + 4 + 9 + 1 = 0.750 A5  K1 1  /  √ 4 + 4 + 4 + 1 + 1 = 0.267 K2 2  /  √ 1 + 1 + 4 + 1 + 4 = 0.603 K3 1  /  √ 9 + 4 + 1 + 1 + 1 = 0.250 K4 2  /  √ 1 + 9 + 9 + 4 + 4 = 0.385 K5 1  /  √ 1 + 1 + 4 + 9 + 1 = 0.250
Dari  perhitungan  tabel  diatas  diperoleh  tabel  nomalisasi matriks keputusan sebagai berikut.
Tabel 3.6. Normalisasi Matriks Keputusan Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 A1 0.535 0.302 0.750 0.192 0.250 A2 0.535 0.302 0.500 0.577 0.250 A3 0.535 0.603 0.250 0.577 0.500 A4 0.267 0.302 0.250 0.385 0.750 A5 0.267 0.603 0.250 0.385 0.250 5. Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasi.
Setelah  dinormalisasi,  setiap  kolom  pada  tabel normalisasi  matriks  keputusan  dikalikan  dengan  bobot- bobot  (w j )  yang  ditentukan  oleh  pembuat  keputusan. Sehingga, weighted normalized matrix adalah V=R*W. Berikut  adalah  tabel  perhitungan  perkalian  antara  tabel normalisasi matriks keputusan dan bobotnya.
Tabel 3.7. Perhitungan Pembobotan pada Matriks
Ternormalisasi Ai Kj Rij * Wj = Vij A1 K1 0.535 * 1 = 0.535 K2 0.302 * 3 = 0.905 K3 0.750 * 3 = 2.250 K4 0.192 * 1 = 0.192 K5 0.250 * 2 = 0.500 A2 K1 0.535 * 1 = 0.535 K2 0.302 * 3 = 0.905 K3 0.500 * 3 = 1.500 K4 0.577 * 1 = 0.577 K5 0.250 * 2 = 0.500 A3 K1 0.535 * 1 = 0.535 K2 0.603 * 3 = 1.809 K3 0.250 * 3 = 0.750 K4 0.577 * 1 = 0.577 K5 0.500 * 2 = 1.000 A4 K1 0.267 * 1 = 0.267 K2 0.302 * 3 = 0.905 K3 0.250 * 3 = 0.750 K4 0.385 * 1 = 0.385 K5 0.750 * 2 = 1.500 A5 K1 0.267 * 1 = 0.267 K2 0.603 * 3 = 1.809 K3 0.250 * 3 = 0.750 K4 0.385 * 1 = 0.385 K5 0.250 * 2 = 0.500
Dari perhitungan diatas diperoleh tabel pembobotan matriks ternomalisasi sebagai berikut.
Tabel 3.8 Pembobotan pada Matriks yang Telah Dinormalisasi
Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 A1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 A2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 A3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 A4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 A5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 6. Menentukan  himpunan concordance dan disordance index .
Cara  menentukan  sebuah  kriteria  dalam  suatu alternatif termasuk concordance adalah dengan mengimplementasikan rumus. { }

## Tabel 3.9 Perhitungan Pencarian Himpunan
Concordance dan nilai C Xi 1 2 3 4 5 Hasil C11 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 Himp 1 2 3 4 5 {1,2,3,4,5,} C 1 3 3 1 2 10 C12 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 Himp 1 2 3 5 {1,2,3,5,} C 1 3 3 2 9 C13 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 Himp 1 3 {1,3,} C 1 3 4 C14 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 Himp 1 2 3 {1,2,3,} C 1 3 3 7 C15 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 Himp 1 3 5 {1,3,5,} C 1 3 2 6 C21 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 Himp 1 2 4 5 {1,2,4,5,} C 1 3 1 2 7 C22 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 Himp 1 2 3 4 5 {1,2,3,4,5,} C 1 3 3 1 2 10 C23 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 Himp 1 3 4 {1,3,4,} C 1 3 1 5 C24 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 Himp 1 2 3 4 {1,2,3,4,} C 1 3 3 1 8 C25 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 Himp 1 3 4 5 {1,3,4,5,} C 1 3 1 2 7 C31 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 Himp 1 2 4 5 {1,2,4,5,} C 1 3 1 2 7 C32 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181 Himp 1 2 4 5 {1,2,4,5,} C 1 3 1 2 7 C33 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 Himp 1 2 3 4 5 {1,2,3,4,5,} C 1 3 3 1 2 10 C34 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 Himp 1 2 3 4 {1,2,3,4,} C 1 3 3 1 8 C35 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 Himp 1 2 3 4 5 {1,2,3,4,5,} C 1 3 3 1 2 10 C41 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 Himp 2 4 5 {2,4,5,} C 3 1 2 6 C42 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 Himp 2.000 5.000 {2,5,} C 3.000 2.000 5 C43 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 Himp 3 5 {3,5,} C 3 2 5 C44 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 Himp 1 2 3 4 5 {1,2,3,4,5,} C 1 3 3 1 2 10 C45 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 Himp 1 3 4 5 {1,3,4,5,} C 1 3 1 2 7 C51 5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 Himp 2 4 5 {2,4,5,} C 3 1 2 6 C52 5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 Himp 2 5 {2,5,} C 3 2 5 C53 5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 Himp 2 3 {2,3,} C 3 3 6 C54 5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 Himp 1 2 3 4 {1,2,3,4,} C 1 3 3 1 8 C55 4 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 Himp 1 2 3 4 5 {1,2,3,4,5,} C 1 3 3 1 2 10
Dari  perhitungan  tabel  diatas  diperoleh  himpunan
concordance sebagai berikut.
Tabel 3.10. Himpunan Concordance
C kl Himpunan 12 {1,2,3,5,} 13 {1,3,} 14 {1,2,3,} 15 {1,3,5,}
21 {1,2,4,5,} 23 {1,3,4,} 24 {1,2,3,4,} 25 {1,3,4,5,} 31 {1,2,4,5,} 32 {1,2,4,5,} 34 {1,2,3,4,} 35 {1,2,3,4,5,} 41 {2,4,5,} 42 {2,5,}
43 {3,5,}
45 {1,3,4,5,} 51 {2,4,5,} 52 {2,5,}
53 {2,3,} 54 {1,2,3,4,}
Sebuah  kriteria  dalam  suatu  alternatif  termasuk discordance adalah  dengan  mengimplementasikan rumus sebagai berikut:

## { }
Tabel 3.11. Perhitungan Pencarian Himpunan Discordance dan Nilai D Xi 1 2 3 4 5 Max D11 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 Himpunan {} Selisih 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Selisih 0.000 D 0.000 D12 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 Himpunan 4 {4,} Selisih 0.000 0.000 0.750 0.385 0.000 0.750 Selisih 0.385 0.385 D 0.513 D13 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 Himpunan 2 4 5 {2,4,5,} Selisih 0.000 0.905 1.500 0.385 0.500 1.500 Selisih 0.905 0.385 0.500 0.905 D 0.603 D14 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 Himpunan 4 5 {4,5,}
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181 Selisih 0.267 0.000 1.500 0.192 1.000 1.500 Selisih 0.192 1.000 1.000 D 0.667 D15 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 Himpunan 2 4 {2,4,} Selisih 0.267 0.905 1.500 0.192 0.000 1.500 Selisih 0.905 0.192 0.905 D 0.603 D21 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 Himpunan 3 {3,} Selisih 0.000 0.000 0.750 0.385 0.000 0.750 Selisih 0.750 0.750 D 1.000 D22 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 Himpunan {} Selisih 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Selisih 0.000 D 0.000 D23 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 Himpunan 2 5 {2,5,} Selisih 0.000 0.905 0.750 0.000 0.500 0.905 Selisih 0.905 0.500 0.905 D 1.000 D24 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 Himpunan 5 {5,} Selisih 0.267 0.000 0.750 0.192 1.000 1.000 Selisih 1.000 1.000 D 1.000 D25 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 Himpunan 2 {2,} Selisih 0.267 0.905 0.750 0.192 0.000 0.905 Selisih 0.905 0.905 D 1.000 D31 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 Himpunan 3 {3,} Selisih 0.000 0.905 1.500 0.385 0.500 1.500 Selisih 1.500 1.500 D 1.000 D32 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 Himpunan 3 {3,} Selisih 0.000 0.905 0.750 0.000 0.500 0.905
Selisih 0.750 0.750 D 0.829 D33 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 1.809068067 Himpunan {} Selisih 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Selisih 0.000 D 0.000 D34 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 Himpunan 5 {5,} Selisih 0.267 0.905 0.000 0.192 0.500 0.905 Selisih 0.500 0.500 D 0.553 D35 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 Himpunan {} Selisih 0.267 0.000 0.000 0.192 0.500 0.500 Selisih 0.000 D 0.000 D41 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 Himpunan 1 3 {1,3,} Selisih 0.267 0.000 1.500 0.192 1.000 1.500 Selisih 0.267 1.500 1.500 D 1.000 D42 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 Himpunan 1 3 4 {1,3,4,} Selisih 0.267 0.000 0.750 0.192 1.000 1.000 Selisih 0.267 0.750 0.192 0.750 D 0.750 D43 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 Himpunan 1 2 4 {1,2,4,} Selisih 0.267 0.905 0.000 0.192 0.500 0.905 Selisih 0.267 0.905 0.192 0.905 D 1.000 D44 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 Himpunan {} Selisih 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Selisih 0.000 D 0.000 D45 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 Himpunan 2 {2,} Selisih 0.000 0.905 0.000 0.000 1.000 1.000 Selisih 0.905 0.905 D 0.905 D51 5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 1 0.535 0.905 2.250 0.192 0.500 Himpunan 1 3 {1,3,} Selisih 0.267 0.905 1.500 0.192 0.000 1.500 Selisih 0.267 1.500 1.500
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181 D 1.000 D52 5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 2 0.535 0.905 1.500 0.577 0.500 Himpunan 1 3 4 {1,3,4,} Selisih 0.267 0.905 0.750 0.192 0.000 0.905 Selisih 0.267 0.750 0.192 0.750 D 0.829 D53 5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 3 0.535 1.809 0.750 0.577 1.000 Himpunan 1 4 5 {1,4,5,} Selisih 0.267 0.000 0.000 0.192 0.500 0.500 Selisih 0.267 0.192 0.500 0.500 D 1.000 D54 5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 4 0.267 0.905 0.750 0.385 1.500 Himpunan 5 {5,} Selisih 0.000 0.905 0.000 0.000 1.000 1.000 Selisih 1.000 1.000 D 1.000 D55 4 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 5 0.267 1.809 0.750 0.385 0.500 Himpunan {} Selisih 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Selisih 0.000 D 0.000
Dari  perhitungan  tabel  diatas  diperolah  tabel himpunan discordance sebagai berikut.
Tabel 3.12. Himpunan Discordance D kl Himpunan 12 {4,}
13 {2,4,5,}
14 {4,5,}
15 {2,4,}
21 {3,}
23 {2,5,} 24 {5,} 25 {2,} 31 {3,} 32 {3,} 34 {5,} 35 {} 41 {1,3,} 42 {1,3,4,} 43 {1,2,4,} 45 {2,} 51 {1,3,} 52 {1,3,4,} 53 {1,4,5,} 54 {5,} 7. Menghitung matriks concordance dan disordance .
Untuk  menentukan  nilai  dari  elemen-elemen  pada matriks concordance adalah  dengan  menjumlahkan bobot-bobot yang termasuk dalam subset concordance , secara matematisnya adalah:

## ∑
Dari  tabel  perhitungan  sebelumnya  telah  diperoleh tabel matriks concordance sebagai berikut.
Tabel 3.13. Matriks Concordance
A 1 2 3 4 5 1 - 9 4 7 6 2 7 - 5 8 7 3 7 7 - 8 10 4 6 5 5 - 7 5 6 5 6 8 - Total 133 Threshold C 6.65
Untuk  menentukan  nilai  dari  elemen-elemen  pada matriks discordance adalah dengan membagi maksimum selisih  nilai  kriteria  yang  termasuk  dalam  subset discordance  dengan  maksimum  selisih  nilai seluruh kriteria yang ada, secara matematisnya adalah:
{| |}

## {|
|}
Dari  tabel  perhitungan  sebelumnya  telah  diperoleh tabel matriks discordance sebagai berikut.
Tabel 3.14. Matriks Discordance A 1 2 3 4 5 1 - 0.513 0.603 0.667 0.603 2 1.000 - 1.000 1.000 1.000 3 1.000 0.829 - 0.553 0.000 4 1.000 0.750 1.000 - 0.905 5 1.000 0.829 1.000 1.000 - Total 16.252 Threshold D 0.813
8. Menentukan matriks dominan concordance dan discordance .
Matrik  dominan concordance dapat  dibangun  dengan bantuan nilai threshold , yaitu dengan cara membandingkan setiap nilai elemen matriks concordance dengan nilai threshold .
dengan nilai threshold (c), adalah:
∑ ∑ (     )
dan  nilai  setiap  elemen  matriks  F  sebagai  matriks dominan concordance
adalah dengan mengimplementasikan rumus sebagai berikut:

## {
Tabel 3.15. Matriks Dominan Concordance A 1 2 3 4 5
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181 1 - 1 0 1
0 2 1 - 0 1 1 3 1 1 - 1 1 4 0 0 0 - 1 5 0 0 0 1 -
Untuk  membangun  tabel  matriks  dominan  discordance juga menggunakan bantuan nilai threshold, yaitu dengan mengimplementasikan rumus berikut ini:

## ∑ ∑ (     )
dan  nilai  setiap  elemen  untuk  tabel  matriks  G  sebagai matriks  dominan  discordance  ditentukan  dengan mengimplementasikan rumus sebagai berikut:

## {
Tabel 3.16. Matriks Dominan Discordance A 1 2 3 4 5 1 - 0 0 0 0 2 1 - 1 1 1 3 1 1 - 0 0 4 1 0 1 - 1 5 1 1 1 1 - 9. Menentukan aggregate dominance matrix . Menentukan aggregate  dominance  matrix sebagai matriks  E,  yang  setiap  elemennya  adalah  perkalian elemen matriks F dengan elemen matriks G.
Tabel 3.19. Matriks Aggregate Dominance Matrix
A 1 2 3 4 5 Jumlah 1 - 0 0 0 0 0 2 1 - 0 1 1 3 3 1 1 - 0 0 2 4 0 0 0 - 1 1 5 0 0 0 1 - 1
10. Eliminasi alternatif yang les favourable
4. Hasil Analisa
Berdasarkan  hasil  analisa  menggunkan  metode  Electre dengan  mengambil  5  alternatif  sebagai  data  sample,  maka dapat  direkomendasikan  lokasi  event  terbaik  adalah  A2 yang mendominasi alternatif lainnya.

## IV. KESIMPULAN
4.2. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian  sistem pendukung  keputusan  Menentukan  Lokasi  Event  PT.  Mitra Panglima  Sejahtera  (MPS)  Honda  Pandeglang  Menggunakan Metode  Electre,  maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan, yaitu :
1. Sistem  penunjang  keputusan  untuk  Menentukan  Lokasi Event  PT.  Mitra  Panglima  Sejahtera  (MPS)  Honda Pandeglang Menggunakan Metode Electre dibuat menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  database mysql. 2. Dengan menerapkan metode Electre pada proses Menentukan  Lokasi  Event  PT.  Mitra  Panglima  Sejahtera (MPS)  Honda  Pandeglang  lebih  cepat  dalam  proses pengambilan keputusan yang bersifat objektif

## 4.3. Saran
Saran  yang  diajukan  agar  sistem  pendukung  keputusan Menentukan Lokasi Event PT. Mitra Panglima Sejahtera (MPS) Honda  Pandeglang  dapat  digunakan  dan  berjalan  dengan  baik adalah :
1. Perlu  adanya  perbandingan  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  penentuan  lokasi  event  dengan  aplikasi  sistem pendukung  keputusan  penentuan  lokasi  event  lainnya sebagai bagian dari peningkatan ataupun pengembangan.
2. Jika sistem pendukung keputusan penilaian kinerja pegawai sudah  berjalan  perlu  adanya  perawatan  maupun  perbaikan jika diperlukan sesuai kebutuhan

## REFERENSI
[1].  Abner  AP,  dkk    (2015).  “Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk  Penerima  Bantuan  Pinjaman  Samisake  Dengan Metode  Electre”  (Studi  Kasus:  LKM  Kelurahan  Lingkar Timur  Kota  Bengkulu).”  Jurnal  Rekursif,  Vol.  3  No.  1 Maret 2015, ISSN 2303-0755
[2].  Fauzi  Wildan.  (2016).  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Bantuan  Dana  Rutilahu  Dengan  Menggunakan Metode  Electre.”  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi dan Komunikasi 2016 (SENTIKA 2016) ISSN: 2089-9815 [3].  Marlinda  Linda  (2016).  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Tempat  Wisata  Yogyakarta  Menggunakan Metode  Elimination  Et  Choix  Traduisant  La  Realita (ELECTRE)”. Fakultas Teknik Universitas
Muhammadiyah  Jakarta  ,Semnastek  2016.  e-ISSN  :  2460 – 8416.
[4].  Setiawan  Fahmi,  dkk  (2015).  “Implementasi  Metode Electre  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  SNMPTN Jalur  Undangan”.  Kumpulan  jurnaL  Ilmu  Komputer (KLIK) Volume 02, No.02. 5 ISSN: 2406-7857