## Menentukan Tingkat Risiko Penjualan Cake Di Stiinacake Dengan Menggunakan Metode AHP-MAUT
Yustria Handi Siregar 1 , Novica Irawati 2 , Ahmad Muhazir 3 , Lola Citra Utami 4 ,Radila Pratiwi 4
1 Ali Institute of Reseach and Publication, Indonesia
2,3 STMIK Royal Kisaran, Indonesia
4 Prodi Sistem Informasi, Sains dan Teknologi, UIN Sumatera Utara Medan , Indonesia
E-mail: * 1 yustriahandikasiregar@gmail.com, 2 novicairawati11@gmail.com ,
2 ahmadmuhazir45@gmail.com, 4 citralola09@gmail.com, 4 radilapratiwi03@gmail.com

## Abstract
Determining the level of risk in selling cake is very important for an entrepreneur. The goal is to make it easier for an entrepreneur to sell, so that the cake produced becomes a quality cake and is in great demand by buyers. The Stiinacake store itself is difficult to determine the level of risk faced in recent times, so a decision  support  system  is  needed  in  determining  the  level  of  risk  in  selling  cakes  in  the  store.  The purpose  of  this  study  was  conducted  to  determine  the  level  of  risk  that  occurs  in  the  sale  of  cakes  in Stiinacake.  The  research  method  used  is  the  AHP  and  MAUT  Method  with  25  Alternatives  and  5 assessment  criteria  obtained  from  the  results  of  several  stages,  starting  from  the  interview  stage,  data collection  process,  calculation  process  and  determining  the ranking  for  the  level  of  cake sales  risk.  The decision support system produced in this study can display ratings for cakes with the highest level of risk, can overcome the risks that occur for each criterion problem, then can be a reference in making the best decision for sales at Stiinacake.
. Keywords — Risk, Spk, Stiinacake Shop, Ahp and Death Method

## Abstrak
Menentukan tingkat risiko pada penjualan cake adalah hal yang sangat penting bagi seorang pengusaha. Tujuannya  agar  lebih  memudahkan  seorang  pengusaha  dalam  penjualan  nya,  supaya  cake  yang  di hasilkan menjadi cake yang berkualitas dan banyak di minati oleh pembeli. Toko Stiinacake sendiri sulit dalam  menentukan  tingkat  risiko  yang  di  hadapi  pada  belakangan  ini,  sehingga  di  butuhkan  nya  sistem pendukung  keputusan  dalam  menentukan  tingkat  risiko  pada  penjualan  cake  di  toko  tersebut.  Tujuan penelitian ini di lakukan untuk mengetahui tingkat risiko yang terjadi dalam penjualan cake di Stiinacake. Metode penelitian yang digunakan adalah Metode AHP dan MAUT dengan 25 Alternatif dan 5 Kriteria penilaian  yang  diperoleh  dari  hasil  beberapa  tahapan  yaitu  mulai  dari  tahap  wawancara,  proses pengumpulan  data,  proses  perhitungan  serta  menentukan  perangkingan  untuk  tingkat  risiko  penjualan cake.  Sistem  pendukung  keputusan  yang  dihasilkan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dapat  menampilkan perangkingan untuk cake yang tingkat risikonya paling tinggi, dapat mengatasi risiko yang terjadi untuk setiap  masalah  kriteria,  kemudian  dapat  menjadi  acuan  dalam  mengambil  keputusan  terbaik  bagi penjualan di Stiinacake.
. Kata Kunci — Risiko, Spk, Toko Stiinacake, Metode Ahp dan Maut
Diajukan: 10 July 2023 Disetujui: 12 Juli 2023 Dipublikasi: 16 Juli 2023

## 1. PENDAHULUAN
Toko  Kue  Stiinacake  adalah  toko  kue yang  berdiri  di  Pematangsiantar.  Toko  ini menjual berbagai jenis kue seperti brownies,  cupcake,  birthday  cake  dan masih  banyak  lagi.  Toko  ini  juga  sudah
berdiri sejak tahun 2017. Sejak tahun 2017 berdirinya  Stiinacake  mengalami  risiko penjualan seperti dalam pembeliaan yang di buat  dalam  sistem  PO  dan  sebelumnya tidak  memakai  DP,  mengakibatkan  banyak pelanggan  yang  tidak  mengambil  kue  nya padahal  sudah  di  pesan.  Potensi  bisnis
kuliner  saat  ini  cukup  menjanjikan  sebab bisnis  kuliner  salah  satu  bisnis  yang  terus hidup  dan  bisa  dibilang  tidak  ada  matinya.
Industri makanan dan minuman diproyeksikan  masih  menjadi  salah  satu penopang  pertumbuhan  manufaktur  dan ekonomi  nasional  pada  tahun  depan.
Pengendalian  kualitas  adalah  suatu  teknik dan aktivitas/ tindakan yang terencana yang dilakukan untuk mencapai, mempertahankan  dan  meingkatkan  kualitas suatu  produk  dan  jasa  agar  sesuai  dengan standar  yang  telah  ditetapkan  dan  dapat memenuhi kepuasan konsumen.[1]–[3]
Berdasarkan  penelitian  dari  jurnal “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMBERIAN DANA BANTUAN MENGGUNAKAN METODE AHP”, Sistem Pendukung Keputusan adalah sebuah  sistem  yang  dimaksudkan  untuk mendukung  para  pengambil  keputusan manajerial dalam situasi keputusan semiterstruktur dan dijelaskan bahwa Sistem Pendukung Keputusan dapat diartikan sebagai proses pemilihan alternatif  terbaik  dari  beberapa  alternatif secara  sistematis  untuk  digunakan  sebagai suatu  cara  dalam  pemecahan  masalah  [4]– [6].  Dalam  proses  pengolahannya,  sistem pendukung  keputusan  mengkombinasikan penggunaan  model-model  analisis  dengan teknik  pemasukan  data  konvensional  serta fungsi  pencari/interogasi  informasi  yang dapat  ditempuh  dalam  proses  pengambilan keputusan  menggunakan  metode  mabac dan entropy, dimana metode ini menyediakan  stabil  (konsisten)  solusi  dan itu dianggap sebagai alat yang handal untuk yang  rasional[7]–[9].  Sistem  pendukung keputusan merupakan suatu informasi yang berbasis  komputer  menghasilkan  berbagai altenatif  keputusan  dengan  Metode  yang dipakai  cukup  banyak  dan  salah  satunya adalah metode Topsis (Technique for Order
Preference by Similarity to Ideal Solution).Sistem pendukung keputusan memungkinkan pengambil keputusan untuk menghasilkan keputusan dalam waktu yang lebih  cepat  (efisiensi  waktu)[10]–[12]. Sistem pendukung keputusan mempunyai 3 komponen utama, yaitu Sub-sistem manajemen  data/basis  data,  Sub-sistem manajemen model/basis model dan Subsistem  penyelenggara  dialog[13]–[16]. SPK  yang  menjelaskan  bahwa  Sistem pendukung  keputusan      dengan  cara sistematis,  diawali  dari  permasalahan,
pengumpulan  bukti,  menentukan  kriteria keputusan dalam memilih alternatif sebagai solusi keputusan[17], [18].
Metode  yang  kami  gunakan  adalah metode  AHP  MAUT.  Metode  AHP dimanfaatkan  dalam  menghasilkan  skala rasio berdasarkan perbandingan berpasangan berbentuk diskrit dalam struktur  hierarki  tingkat  berganda,  yang memberikan  manfaat  dalam  pengambilan keputusan  dalam  memilih  alternatif  terbaik berdasarkan kriteria tertentu. Multi- Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  Metode MAUT  digunakan  untuk  mengidentifikasi dan  menggali  informasi  tentang  preferensi pengguna  dalam  konteks  personal[19]. Pada  dasarnya,  AHP  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  multikriteria  yang kompleks  menjadi  suatu  hirarki,  struktur masalah  yang  belum  jelas,  ketidakpastian pendapat   dari   pengambil   keputusan, dan ketidak akuratan data yang tersedia. Dalam metode  MAUT  digunakan  untuk  merubah dari  beberapa  kepentingan  ke  dalam  nilai numerik  dengan  skala  0-1,  0  mewakili pilihan terburuk dan 1 terbaik. Pada metode MAUT ini untuk menyelesaikan permasalahan  dengan  menggunakan  skema evaluasi  akhir  dari  suatu  objek  atau  dapat dikatakan dengan nilai bobot yang dijumlahkan  dengan  nilai  relevan  tiap utility-nya[20]–[22].  Kesederhanaan  dalam menggunakan  perhitungan  metode  MAUT adalah salah satu keuntungan dari penggunaannya, dan itu memberikan kebebasan  tindakan  yang  besar      kepada para      pembuat      keputusan  untuk menyelesaikan  permasalahan  dengan  hasil yang  lebih  akurat  dan  realistis.  Teknik Analytical Hierarchy Process (AHP) dilakukan  dengan  Teknik  yang  digunakan untuk  memecahkan  masalah  pengambilan keputusan  multikriteria  dengan  membuat pilihan  terbaik  dari  berbagai  pilihan  yang ditawarkan[23].  Multi  Atribute  Utility Theory  (MAUT)  merupakan  suatu  skema yang evaluasi akhir, v(x) dari suatu objek x didefinisikan sebagai bobot yang dijumlahkan  dengan  suatu  nilai  yang relevan  terhadap  nilai  dimensinya.  Metode AHP  adalah  struktur  hirarki  kriteria, fungsional dengan inputan persepsi manusia. Hal ini memungkinkan perbandingan  langsung  beragam  ukuran. [24][25].  Perhitungan  AHP  ada  beberapa cara yakni: 1. Mendefenisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan.
kemudian  membuat  struktur  hirarki  yang diawali  dengan  tujuan  umum,  dilanjutkan dengan
subtujuan, kriteria dan kemungkinan  alternatif  pada  tingkatan kriteria  yang  paling  bawah  2.  Kriteria  dan alternatif  dinilai  melalui  perbandingan berpasangan.  Menurut  Saaty  (1988),  untuk berbagai persoalan, skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik dalam mengekspresikan pendapat.  Nilai  dan  definisi  pendapat kualitatif dari skala perbandingan.[26]
Tujuan  dari  topik  penelitian  ini  adalah untuk  mengetahui  tingkat  risiko  yang terjadi  dalam  penjualan  cake di  Stiinacake. Dimana Toko ini adalah toko yang menjual berbagai  macam  cake  dan  dalam  bentuk yang  beraneka  ragam.  Dan  Toko  ini  juga memiliki  Risiko  yaitu  dalam  penjualannya. Karena  banyak  pelanggan  yang  tidak membayar DP dalam pemesanan nya, maka toko  ini  memiliki  risiko  kerugian  yang cukup besar. Jika pelanggan tidak membayar DP nya maka, banyak kue yang akan  di  buang  dan  ada  juga  sebagian  kue yang  akan  di  simpan  jika  itu  masih  fresh. Toko  ini  selalu  menjaga  kualitas  kue  nya mau  itu  dari  bahan  dasar  nya  ataupun penampilannya.  Perbedaan  penelitian  ini dari  penelitian  terdahulu  yaitu  kami  akan lebih  mendetailkan  secara  struktual  hal-hal yang  menjadi  syarat  dalam  menentukan tingkat  risiko  penjualan  menggunakan metode  yang  ada  dalam  sistem  pendukung keputusan.  Perbedaan  lainnya  terdapat  di dalam  studi  kasus  penelitian,  yang  mana peneliti terdahulu belum pernah meneliti di toko tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  sistem pendukung  keputusan  yang  kemudian  diujikan dengan  data  yang  telah  dikumpulkan  dan  akan dilakukan  pemaparan  hasil.  Metode  Ahp  dan Maut sangat efesien digunakan dalam menentukan  risiko  penjualan  kue  tart  di stiinacake.
Berikut gambaran dari tahapan penelitian yang dilakukan yaitu sebagai berikut:
Gambar 1. Flowchart Metode Ahp dan Maut
Pada  Gambar  1  telah  di  jelaskan tahapan  tahapan  dalam  metode  penelitian  dari pengumpulan  data,  kemudian  metode  AHP  dan MAUT dalam menentukan risiko penjualan kue tart pada Stiinacake di Pematangsiantar.

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  digunakan dalam penelitian ini yaitu observasi, wawancara dan studi literatur.
a. Observasi Observasi  dilakukan  untuk  mencari  dan mengumpulkan  data,  seperti  data  penjualan, kriteria,  dan  bobot,  serta  informasi  mengenai Stiinacake  di  Pematangsiantar.  Observasi  ini juga  merupakan  teknik  pengumpulan  data dengan  cara  melakukan  pengamatan  langsung terhadap  peristiwa,  perilaku,  dan  subjek  yang diteliti  secara  sistematis  pada  objek  yang diteliti.
b. Wawancara
Wawancara dilakukan dengan owner Stiinacake  dengan  pengambilan  beberapa  data dari toko Stiinacake tersebut untuk memperoleh gambaran  toko  serta  data  hasil  penjualan stiinacake dari bulan Agustus sampai November serta risiko apa saja yang terjadi pada penjualan setiap bulannya.
c. Studi literatur
Sedangkan  untuk  memahami  konsep  dan penerapan  metode  AHP  dan  MAUT,  penulis melakukan  studi  literature  melalui  internet,  dan buku-buku  yang  relevan.  Jurnal-jurnal  tersebut diperoleh  dengan  mengakses  secara  online menggunakan software Publish and Perish 8 .
Data  yang  kami  ambil  adalah  data primer  yaitu  diambil  secara  langsung  ke  owner
Stiinacake atau bisa di bilang data mentah. Dari hasil  tersebut  terdapat  25  resiko  yang  telah menjadi data pada penelitian ini.

## 2.2. Metode AHP dan MAUT
Metode AHP (Analytical Hierarchy Process adalah  struktur  hirarki  kriteria.  Jadi  pada  AHP membantu memecahkan persoalan yang kompleks  dengan  menyusun  suatu  hirarki kriteria, dinilai secara subjektif oleh pihak yang berkepentingan lalu menarik berbagai pertimbangan  guna  mengembangkan  bobot  dan prioritas (kesimpulan).
Metode Maut ( Multi-Attribute Utility Theory ) juga dikenal sebagai metode penjumlahan tertimbang. Anda dapat mengubah dari  beberapa  nilai  nilai  numerik  menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT), yang  menggunakan  skala  0  hingga  1,  dengan  0 mewakili  opsi  terburuk  dan  1  mewakili  yang terbaik. Untuk perhitungannya dapat dirumuskan sebagai berikut:[27], [28]
𝑉 (𝑥) =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑖=1 𝑥 𝑖𝑗 (1)
Dimana 𝑉 (𝑥) merupakan  nilai  evaluasi dari sebuah objek ke i dan wi merupakan bobot yang  menentukan  nilai  dari  seberapa  penting elemen  ke i terhadap  elemen  lainnya.  Dan n merupakan  jumlah  elemen.  Total  bobot  adalah 1.
Penerapan  metode  AHP  dan  MAUT digunakan  untuk  menentukan  risiko  penjualan kue  tart  pada  Stiinacake.  Pada  metode  ini  ada beberapa tahapan yang harus diikuti yaitu:
Tahap  1: Membuat  hierarki  Sistem  yang kompleks bisa dipahami
dengan memecahnya  menjadi  beberapa  elemen- elemen pendukung, disusun secara hierarki, dan menggabungkannya.
Tahap  2  : Penilaian  kriteria  dan  alternatif
dilakukan dengan perbandingan berpasangaan menggunakan skala 1 sampai 9 adalah
skala terbaik untuk mengekspresikan pendapat.
Tahap  3  : Mengukur  konsistensi  Dalam pembuatan keputusan, penting untuk mengetahui  seberapa  baik  konsistensi  yang ada  karena  kita  tidak  menginginkan keputusan berdasarkan pertimbangan dengan  konsistensi  yang  rendah.  Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah:
a. Kalikan  setiap  nilai  pada  kolom pertama dengan prioritas elemen pertama dan seterusnya.
b. Jumlahkan setiap baris.
c. Hasil  dari  pejumlahan  baris  dibagi dengan  elemen  prioritas  relative  yang bersangkutan.
d. Jumlahkan  hasil  bagi  di  atas  dengan banyaknya  elemen  yang  ada,  hasilnya disebut λ maks.
Tahap  4  : Hitung  Consistency  Index  (CI) dengan rumus
𝐶𝐼  =   (λ𝑚𝑎𝑘𝑠  −  𝑛)
(2)
Tahap  5  : Hitung  Rasio  Konsistensi dengan rumus
𝐶𝑅  = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (3)
Dimana CR adalah  nilai  dari  Cocsistency Ratio,  dan CI adalah  nilai  Consistency Index, kemudian IR merupakan nilai Indeks Random.
Tahap 6
: untuk melakukan perhitungannya,  seluruh  nilai  evaluasi  tadi yang  sudah  di  dapatkan  dari  metode  AHP dihitung  menggunakan  metode  maut  yaitu dengan  menentukan  beberapa  persamaan. Penilaian  ini  dapat  dirumuskan  sebagai berikut:
𝑉(𝑥)   =   ∑ 𝑊𝑖𝑉𝑖(𝑥) 𝑛 𝑖=𝑗 (4)
Dimana 𝑉 (𝑥) adalah  nilai  evaluasi  total alternatif  ke  – x kemudian Wi merupakan nilai  dari  bobot  relatif  kriteria  ke -i, dan 𝑉 (𝑥) adalah  hasil  dari  evaluasi  atribut
(kriteria) ke -i untuk alternatif ke- x
Tahap 7 : menghitung Fungsi utilitas untuk normalisasi  setiap  atribut 𝑉𝑖 (x)  menjadi skala  0-1  disebut  sebagai  U(x)  yang dinyatakan dengan rumus:
𝑈(𝑥)   = 𝑥 − 𝑥𝑖− 𝑥𝑖+ − 𝑥𝑖− (5)
Dimana 𝑈 (𝑥) merupakan  nilai  utilitas  dari setiap kriteria alternatif ke- x, kemudian xi + adalah  nilai  maksimal  (bobot  terbaik)  dari
kriteria alternatif ke - x , nilai xi - adalah nilai maksimal  dari  bobot  terburuk  dari  kriteria alternatif  ke -x.  x adalah  nilai  kriteria  dari setiap alternatif.
Tahap 8 : menggunakan fungsi normalisasi bobot,  digunakan  untuk  mengukur  bobot relatif  masing-masing  kriteria,  sebagai berikut:
𝑊 𝐼 = 𝑊𝑖 1 ∑ 𝑊𝑖 1 (6)
Dimana Wi adalah bobot relatif kriteria ke- x , kemudian Wi’ adalah tingkat kepentingan bobot  kriteria  ke- x .  ∑ 𝑊𝑖 ′  adalah  jumlah tingkat  kepentinngan  bobot  dari  setiap kriteria.
Tahap 9 : mengalikan nilai utilitas dengan nilai bobot ternormalisasi
untuk menemukan  nilai  masingmasing  alternatif dengan rumus :
𝑉(𝑥)   =   ∑ 𝑊𝑖𝑉𝑖(𝑥) 𝑛 𝑖=1 (7)

## 3. HASIL PENELITIAN
3.1 Data Sampel Toko Stiinacake
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah kami lakukan, maka kami mendapatkan 25 alternatif  dan  5  kriteria  penilaian  yang  di peroleh  dari  hasil  wawancara  pada  tabel  di bawah:

## Tabel 1. Data sampel (Data Mentah) yang telah dikumpulkan
No Altern atif Ketaha nan Rasa Harga Ukura n(cm) Tekst ur 1 Blackf orest Lebih Lama Sanga t enak Rp50.00 0 20 Lemb ut 2 Brown ies Potong Tidak Lama Sanga t enak Rp40.00 0 15 Lemb ut
3 Cupca ke Tidak Lama Sanga t enak Rp35.00 0 2 Ringa n 4 Birthd ay Cake Tidak lama Enak Rp100.0 00 30 Lemb ut 5 Fruit Cake Lama Enak Rp65.00 0 20 Lemb ut 6 Cheese Cake Lama Biasa aja Rp55.00 0 18 Ringa n
7 Kue 3D Moder n Tidak Lama Biasa aja Rp120.0 00 30 Lemb ut
8 Weddi ng Cake Lama Enak Rp200.0 00 35 Lemb ut
9 Butter Cake Tidak lama Enak Rp95.00 0
18
Padat
10 Chocol ate Tidak Lama Sanga t enak Rp85.00 0 15 Lemb ut
Cake 11 Chiffo n Cake Lama Enak Rp75.00 0 22 Ringa n dan berong ga 12 Lunch box Cake Lama Enak Rp35.00 0 15 Lemb ut 13 Spong e Cake Tidak lama Sanga t enak Rp85.00 0 25 Lemb ut 14 Ice Cream Cake Tidak lama Enak Rp90.00 0 27 Ringa n 15 Roll Cake Lebih lama Sanga t enak Rp55.00 0 12 Lemb ut 16 Noodl e Cake Tidak lama Enak Rp65.00 0 15 Padat 17 Pound Cake Lama Enak Rp45.00 0 18 Lemb ut 18 Nastar Lebih lama Sanga t enak Rp80.00 0 2 Ringa n 19 Cotton Cake Tidak lama Biasa aja Rp65.00 0 15 Lemb ut 20 Donat Lebih lama Enak Rp18.00 0 8 Ringa n 21 Pastry Cake Lama Enak Rp70.00 0 18 Ringa n 22 Cookie s Lebih lama Enak Rp20.00 0 2 Padat 23 Rainbo w Cake Lama Biasa aja Rp66.00 0 16 Ringa n 24 Biscuit Cake Lebih lama Enak Rp40.00 0 20 Ringa n 25 Layer Cake Tidak lama Enak Rp88.00 0 30 Lemb ut
Dari  hasil  Wawancara  didapatkan  juga kriteria  untuk  perhitungan  menentukan  tingkat risiko  penjualan  Cake  di  Stiinacake,  seperti tabel  2  berikut.  Dimana  C1  adalah  Ketahanan, C2  adalah  Rasa,  C3  adalah  Harga,  C4  adalah Ukuran, dan C5 adalah Tekstur.

## Tabel 2. Kriteria dari Tingkat Risiko Penjualan Cake
Kriteria Nama Kriteria Jenis Bobot C1 Ketahanan Benefit 25 C2 Waktu Penjualan Cost 15 C3 Harga Cost 20 C4 Ukuran Cost 20 C5 Tekstur Cost 20

## 3.2  Perhitungan  Metode  AHP  dan MAUT
a. Kriteria
Tampilan  kriteria  pada  sebuah  sistem  yang telah di input nilainya.
Gambar 2. Tampilan kriteria pada sebuah

## sistem
Pada gambar 2 ini berisikan data data kriteria  yang memiliki fungsi sebagai penginputan data kriteria.
b. Alternatif
Tampilan  alternatif  data  Cake  di  Stiinacake  dalam sebuah  sistem  yang  telah  di  audit  dan  di  kumpulkan setelah itu di upload di sebuah sistem untuk menentukan perbandingan kriteria.

## Gambar 3. Alternatif
Pada gambar 3 akan dijelaskan data alternatif yang telah  di  input  sebelumnya  Sama  seperti  halaman  pada gambar  2.  Di  dalam  sistem  ini  user  dapat  mengubah, mengedit serta menghapus data alternatif tersebut.
c. Matriks Perbandingan
Kemudian  kita  memasukkan  perbandingan  dari kriteria  tersebut  lalu  muncul  hasil  yaitu  matriks perbandingan berpasangan dan matriks nilai kriteria.

## Gambar 4. Matriks Berpasangan
Pada  gambar  4  akan  ditampilkan  tabel sebagai  ketentuan  dari  kriteria  yang  telah  di input.  Kemudian  user  akan  memasukkan  data sesuai  dengan  nilai  sebelumnya  dan  kemudia sistem akan otomatis mengeluarkan hasilnya.

## Gambar 5. Matriks nilai kriteria
Pada  gambar  5  akan  ditampilkan  nilai matriks dari setiap kriteria.

## Gambar 6. Tampilan Matriks Nilai Alternatif dan Kriteria
Pada  gambar  6  akan  di  tampilkan  nilai matriks dari setiap alternatif sesuai dengan nilai kriteria pada gambar 5.
a. Hasil Perhitungan
Setelah  dilakukan  perhitungan  matriks normalisasi,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  optimalisasi  penilaian.  Pada gambar 11 adalah hasil perhitungannya.

## Gambar 11. Hasil perhitungan
Pada  gambar  11  akan  ditampilkan  nilai hasil  perhitungan  dari  setiap  kriteria  dan  data alternatifnya.  Pada  gambar  11  menampilkan  13 data alternatif yang telah mendapatkan nilai.
b. Hasil Perangkingan
Kemudian, setelah mengisi data
perbandingan  kriteria  dan  data  perbandingan alternatif maka akan muncul nilai perangkingan dari sitem yang berjalan tersebut.

## Gambar 12. Hasil perangkingan
Berdasarkan  hasil  perangkingan  alternatif Biscuit  cake  menjadi  tingkat  risiko  penjualan paling buruk.

## 4. PEMBAHASAN

## 4.1 Usulan Sistem
Usulan  perancangan  sistem  merupakan syarat  untuk  melakukan  pengembangan  sistem. Perencanaan sistem menyangkut estiminasi dari kebutuhan  -kebutuhan  fisik,  tenaga  kerja  dan dana dibutuhkan
untuk
mendukung pengembangan sistem serta mendukung operasinya  setelah  diterapkan.  Berikut  gambar ususlan sistemnya:
Admin Home Simpan Tambah Kriteria dan Nilai Bobot Tambah Data Alternatif Perbandingan Melakukan Penilaian Penilai Keputusan S is te m P e ndu kun g K eput us an
Gambar 2. Usulan Sistem

## 4.2 Testing
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan metode  black  box  dimana  penguji  melakukan pengujian  sistem  dan  memastikan  apakah sistem  berjalan  dengan  baik  atau  masih  ada kesalahan.

## Tabel 10. Hasil Pengujian
Sistem Nama  Aplikasi:  SPK  Menentukan  Tingkat  Risiko Penjualan Cake di Stiinacake Tanggal  Uji:  08-01- 2023 Penguji: Radila Pratiwi No Halam an Yang di Uji Aksi Yang Di Lakukan Reaksi Sistem Hasil Benar Salah 1 Halam an Home Dapat mengoperasika n sistem dengan memilih pemilihan menu. Home dapat mengope rasikan pemiliha n menu Home  gagal mengoperasik an  pemilihan menu Valid 2 Halam an Kriteri a Data Menambahkan, menghapus  dan mengedit kriteria data Kriteria data dapat ditambah kan, diedit, dan di hapus. Kriteria  data gagal di tambahkan, diedit, dan dihapus. Valid 3 Halam an Data Altern atif Menambahkan, menghapus  dan mengedit data alternatif Data Alternati f dapat ditambah kan, dihapus dan diedit. Data Alternatif gagal ditambahkan, dihapus  dan diedit. Valid 4 Halam an Perban dingan Kriteri a Menambahkan dan Mengedit Data Perbandingan Perbandi ngan data dapat  di tambahk an  serta di edit Perbandingan data gagal ditambahkan serta di edit Valid 5 Halam an Data Hitung Munculnya hasil dari perhitungan data dari Hasil data hitung dapat muncul. Hasil data hitung  gagal muncul. Valid
6 Halam an Hasil Akhir Munculnya hasil akhir (perangkingan) dari perhitungan data alternatif. Hasil akhir (perangki ngan) dapat muncul Hasil akhir (perangkinga n) gagal muncul
Valid .

## 5 KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  di  lakukan yaitu  menentukan  tingkat  risiko  penjualan  cake pada Stiinacake menggunakan metode AHP dan MAUT  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat sebanyak  25  alternatif  jenis  cake  dan  5  kriteria untuk  menentukan  tingkat  risiko  pada  toko tersebut.  Dari  hasil  pembahasan  di  dapatkan juga  kriteria  untuk  perhitungan  menentukan tingkat  risiko  penjualan  cake,  dimana  dalam pembahasan  C1  adalah  Ketahanan,  C2  adalah Rasa, C3 adalah Harga, C4 adalah Ukuran, dan C5  adalah  Tekstur.  Tampilan  Alternatif  data cake di dalam sebuah sistem yang telah di audit dan  di  kumpulkan  setelah  itu  di  upload  di sebuah  sistem  untuk  menentukan  perbandingan kriteria.  Setelah  melakukan  tahap  perhitungan, maka selanjutnya adalah melakukan optimalisasi  penilaian  hasil  dari  setiap  kriteria dan data alternatifnya. Kemudian hasil perangkingan  yang  di  peroleh  dari  25  alternatif yang  tingkat  risiko  nya  paling  tinggi  adalah peringkat  pertama  yaitu  Biscuit  Cake  dengan nilai  0,0664084,  kemudian  peringkat  kedua Chiffon  cake  dengan  nilai  0,0473602,  dan peringkat  ketiga  yaitu  Layer  Cake  dengan  nilai 0,0468758.  Hal  ini  di  karenakan  penjualan Biscuit  Cake,  Chiffon  Cake,  serta  Layer  cake tidak  memenuhi  kriteria  ketahanan,  waktu penjualan,  harga,  ukuran  serta  tekstur.  Jadi  kita dapat mengetahui tingkat risiko penjualan mana yang  paling  tinggi  dalam  penjualan  di Stiinacake.

## REFERENSI
[1]
D.  Fany,  “Perancangan  Bisnis  dan
Kelayakan pada Toko The Curecupcake di Kota Palembang Business Desing and Feasibility  at  The  Curecupcake  Shop  in Palembang  City,”  vol.  9,  no.  4,  pp. 1925–1931, 2022.
[2] M. J. A. Chandra, C. Dewi, A. Soleh, R. Prima,  and  D.  Windoro,  “BENGKULU TENGAH,”  vol.  4, no. 3, pp.  709–718, 2021.
[3] Rochmoeljati  Rr.  and  Hidayat  Taufik Moch, “Perbaikan Kualitas Produk Roti
Tawar  Gandeng  Dengan  Metode  Fault Tree  Analysis  (Fta)  Dan  Failure  Mode and Effect Analysis (Fmea) Di Pt. Xxz,” Juminten  J.  Manaj.  Ind.  dan  Teknol. , vol. 01, no. 04, pp. 70–80, 2020.
[4] H.  A.  Septilia  and  Styawati,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Dana Bantuan Menggunakan Ahp,” J. Teknol. dan  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  34–41, 2020, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/siste minformasi/article/view/369 [5] G. Lestari and A. Savitri Puspaningrum, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Tunjangan Karyawan Menggunakan Metode Analytical
Hierarchy  Process  (Ahp)  Studi  Kasus:
Pt  Mutiara  Ferindo  Internusa,” J. Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  3,  pp. 38–48, 2021, [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTS I
[6] D.  W.  Trise  Putra,  S.  N.  Santi,  G.  Y. Swara, and E. Yulianti, “Metode Topsis Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Objek  Wisata,” J.  Teknoif Tek.  Inform.  Inst.  Teknol.  Padang ,  vol. 8,  no.  1,  pp.  1–6,  2020,  doi: 10.21063/jtif.2020.v8.1.1-6.
[7] R.  D.  Kurniawati  and  I.  Ahmad, “Sistem Pendukung Keputusan
Penentuan  Kelayakan  Usaha  Mikro Kecil  Menengah  Dengan  Menggunakan Metode  Profile  Matching  Pada  Uptd Plut  Kumkm  Provinsi  Lampung,” J. Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  1,  pp. 74–79, 2021, [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTS I
[8] R. K. Ndruru and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Generik  Anggota  Polri  Di  Polda Sumatera  Utara  Menggunakan  Metode MABAC  &  Entropy,” Konf.  Nas. Teknol.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  4,  pp.
303–310,
2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2710. [9] Ilham,  I.  G.  Suwijana,  and  Nurdin, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Pada Smk 2 Sojol Menggunakan Metode Ahp,” J.
Elektron.  Sistim  Inf.  Dan  Komput. ,  vol.
4, no. 2, pp. 48–58, 2018.
[10] L. Sarumaha, B. Efori, A. H. Sihite, and D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penempatan  Mentor  Pada Pusat  Pengembangan  Anak  IO  558 Sangkakala Medan Menggunakan Metode  CPI  dan  ROC,” KOMIK
(Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  315–321, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2713.
[11] A.  Ahmad  and  Y.  I.  Kurniawan,
“Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Terbaik Menggunakan Simple Additive Weighting  Decision  Support  System For Best Employee Selection Using,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 101–108, 2020.
[12] D.  Diana  and  I.  Seprina,  “Sistem
Pendukung Keputusan untuk Menentukan  Penerima  Bantuan  Sosial Menerapkan  Weighted  Product  Method (WPM),” J.  Edukasi  dan  Penelit. Inform. , vol. 5, no. 3, p. 370, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i3.34971.
[13] I.  Arfyanti  and  R.  Rajiansyah,  “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan
Kualitas  Kinerja  Dosen  Selama  Kuliah Online  Menggunakan  Promethee  II,” J.
Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 652, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2942. [14] S.- Supiyandi, A. P. U. Siahaan, and A. Alfiandi, “Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Honorer Kelurahan  Babura  dengan  Metode
MFEP,” J.  Media  Inform.  Budidarma , vol.  4,  no.  3,  p.  567,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i3.2107.
[15] S. A. Saraski et al. , “Sistem Pendukung Keputusan  Dalam  Menentukan  Dosen Favorit  Menggunakan  Metode  Profile Matching,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3,  no.  1,  pp.  46–53,  2022,  [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTS I
[16] Y. Malau, “Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Kategori  Promosi
Produk  Menggunakan  Metode  Profile Matching  (Studi  Kasus :  Minimarket),” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.  Inform. dan  Rekayasa  Komput. ,  vol.  19,  no.  2, pp. 339–346, 2020, doi: 10.30812/matrik.v19i2.672. [17] E.  Maria  and  E.  Junirianto,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit Karet  Menggunakan  Metode  TOPSIS,”
Inform.  Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu
Komput. , vol. 16, no. 1, p. 7, 2021, doi: 10.30872/jim.v16i1.5132.
[18] V.  Amalia  and  S.  Hamidani,  “Sistem
Pendukung Keputusan Rekrutmen Anggota  KPPS  Pemilu  dengan  Metode Simple Multi Attribute Rating Technique,” Digit.  Zo.  J.  Teknol.  Inf. dan  Komun. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  232– 244, 2020, doi: 10.31849/digitalzone.v11i2.5204.
[19] G.  S.  Mahendra  and  E.  Hartono,
“Komparasi analisis konsistensi metode ahp-maut dan ahp-pm Pada spk penempatan  siswa  OJT,” Teknol.  Inf. dan Komput. , vol. 7, no. 2, pp. 164–176, 2021, doi: 10.36002/jutik.v7i2.1317.
[20] H.  R.  Hatta,  B.  Pradana,  and  D.  M. Khairina, “Kombinasi Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) dan  Multi-Attribute  Utility  Theory
(MAUT)  pada  Lomba  Balita  Sehat untuk  Usia  6-24  Bulan,” Pros.  Semin. Nas.  Sist.  Inf.  dan  Teknol.  ke  4  Tahun 2020 , pp. 244–249, 2020.
[21] M.  Isla  and  A.  H.  Ali,  “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Kontrak Menggunakan
Metode  Multy  Attribute  Utlity  Theory (MAUT)(Studi  Kasus:  PT.  Telkom
Marisa  …,” J.  Ilm.  Ilmu  Komput.
Banthayo Lo … , vol. 1, no. 1, pp. 1–18, 2022, [Online]. Available: https://ejurnal.unisan.ac.id/index.php/ba lok/article/download/178/60
[22] S.  Suendri,  A.  M.  Harahap,  A.  B. Nasution,  and  S.  Kartika,  “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lulusan Terbaik Menggunakan  Lima  Algoritma  Pada
Program  Studi  Sistem  Informasi  UIN Sumatera  Utara  Medan,” Al-Ulum  J. Sains Dan Teknol. , vol. 7, no. 1, pp. 38– 43, 2022, doi: 10.31602/ajst.v7i1.5839.
[23] M.  Metode  and  A.  H.  P.  Dan,  .  “Kata Kunci :  Kinerja,  Penilaian,  Karyawan, AHP, MAUT.,” vol. 10, no. 1, 2022.
[24] N.  N.  S.  Rachmaniar,  “MATH  unesa,” Stabilitas  Sist.  Din.  Pertumbuhan  Sel Kanker Dengan Ter. Radiasi , vol. 3, no.
6, pp. 80–86, 2017.
[25] R. M. Arum and T. Yuniarti,
“Pengambilan Keputusan Menggunakan Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) pada Pemilihan Pemasok Produk Lampu,” Invent.  Ind.  Vocat.  E-Journal
Agroindustry , vol. 2, no. 2, p. 46, 2021, doi: 10.52759/inventory.v2i2.56.
[26] E.  A.  Gusdha,  A.  Wahyudin,  and  E.  P. Nugroho,  “Sistem  Promosi  Jabatan Karyawan  dengan  Metode  Analytical
Hierarchy  Process  (  AHP  )  dan  Multi- Attribute  Utility  Theory  (  MAUT  )  ( Studi  Kasus  pada  PT  .  Ginsa  Inti Pratama ) Prosedur Iterasi Metode AHP dan  MAUT,” Univ.  Pendidik.  Indones. , pp. 1–6, 2016.
[27] Pebakirang A.M. Sean, Sutrisno Agung, and Neyland Johan, “Penerapan Metode Ahp  (Analytical  Hierarchy  Process)
Untuk Pemilihan Supplier Suku Cadang Di  Pltd  Bitung,” J.  Online  Poros  Tek. Mesin ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  32–44,  2017, [Online].
Available:
https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/p oros/article/download/14860/14426
[28] I.  Kombinasi  Caesar  Cipher  dan  Hill
Cipher  Menggunakan  Modifikasi  Sandi Morse Untuk
Pengamanan Pesan Berbasis Teks et al. , “Implementation of the  Combination  of  Caesar  Cipherand Hill  Cipher  Using  Modified  Morse Code forText-Based Message Security,” vol. 3, no. 1, pp. 8–13, 2021.