Effendy, F. F. and Samosir, R. S. (2022) “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pemasok Biji Kopi Dengan Metode Analytical Hierarchy Process”, Sebatik, 26(1). Submitted:  2022-05-11 Accepted:  2022-05-30 Published:  2022-06-01

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMASOK BIJI KOPI DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
Filicia Fauztine Effendy 1) , dan Ridha Sefina Samosir 2)
1,2 Sistem Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis
1,2 Pulomas, Jakarta Timur, 13210 E-mail : fauztinefilicia@gmail.com 1) , ridha.samosir@kalbis.ac.id 2)

## ABSTRAK
Trend  saat  ini  menujukkan  peningkatan  gerai  kopi  di  beberapa  tempat  di  Ibu  Kota  Jakarta.  Para  gerai  kopi  ini  berusaha memenangkan hati para pelanggan maupun calon pelanggan. Salah satunya adalah dengan menyajikan kopi dari biji kopi dengan  kualitas  terbaik.  Kata  kopi  merupakan  salah  satu  gerai  yang  ikut  berpartisipasi  dalam  peningkatan  jumlah  gerai tersebut.  Kata  Kopi  memiliki  kemitraan  dengan  banyak  pemasok  biji  kopi  untuk  kebutuhan  gerainya.  Tetapi  Kata  Kopi membutuhkan  keputusan  yang  cepat  mengenai  pemasok-pemasok  yang  memenuhi  setiap  kriteria  yang  ditentukan  pada periode-periode tertentu. Kriteria-kriteria dalam penentuan pemasok biji kopi dapat menyesuaikan dengan beberapa kondisi atau  trend  terakhir  seperti  keadaan  cuaca,  rasa  kopi  yang  sedang  diminati,  serta  kriteria  lainnya.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  membangun sebuah sistem pendukung keputusan berbasis  komputer dalam pemilihan pemasok biji kopi bagi gerai Kata  Kopi.  Dalam  sistem  pendukung  keputusan,  daftar  pemasok  disebut  sebagai  alternatif.  Sistem  dibangun  berbasis desktop menggunakan bahasa pemrograman JAVA. Dengan sistem ini diharapkan dapat membantu mempersingkat waktu bagi pemilik gerai dalam menentukan pemasok kopi yang sesuai dengan kriteria yang ditetapkan.  Sistem dibangun dengan metode prototyping dan melibatkan algoritma AHP dalam penentuan pemasok biji kopi terbaik. Keluaran dari penelitian ini adalah sebuah sistem pendukung keputusan yang menyajikan urutan dalam sistem perangkingan dari seluruh pemasok biji kopi sebagai hasil perhitungan oleh algoritma AHP berdasarkan kriteria maupun alternatif pemasok yang diberikan.
Kata Kunci: Biji Kopi, Keputusan, Algoritma, Pemasok, Seleksi

## 1. PENDAHULUAN
Sistem Pendukung Keputusan merupakan bagian dari sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  digunakan untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu perusahaan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  dibangun untuk  memudahkan seorang  pengambil  keputusan untuk mengambil  suatu  keputusan.  Sistem  dapat  mengambil suatu  keputusan  sesuai  dengan  pertimbangan  dari kriteria-kriteria  yang  telah  dimasukkan  sebelumnya (González Rodríguez et al., 2020).
Saat  ini  terdapat  peningkatan  jumlah  gerai  kopi  di beberapa tempat di Ibukota dan daerah lain di Indonesia. Peningkatan  keberadaan  gerai  kopi  ini  berpotensi berdampak  kepada  peningkatan  kegiatan  perekonomian negara. Kata Kopi merupakan salah satu gerai kopi yang ikut  mengambil  peran  dalam  peningkatan  kegiatan ekonomi.  Bagi  Kata  Kopi,  kualitas  biji  kopi  merupakan kriteria  yang  sangat  penting  dalam  proses  pemilihan pemasok  biji  kopi  ditambah  dengan  kriteria  lainnya. Kriteria  pemilihan  biji  kopi  bagi  Kata  Kopi  kadang- kadang menyesuaikan dengan kondisi misal cuaca, trend saat  ini,  dan  lainnya.  Saat  ini,  Kata  Kopi  melakukan pemilihan  pemasok biji kopi  dengan cara  manual. Pihak Kata  Kopi  akan  mencari  informasi  mengenai  pemasok biji  kopi  di  daerah  Jakarta,  menanyakan  atau  diskusi harga,  proses  percobaan  (pencicipan)  rasa,  dan  diskusi mengenai  waktu  pengiriman.  Proses  ini  dilakukan
berulang  terhadap  pemasok  biji  kopi  lainnya.  Dengan proses  perbandingan  antara  sejumlah  pemasok  yang dilakukan  secara  manual  maka  akan  menambah  waktu yang  diperlukan  oleh  Kata  Kopi  untuk  menentukan pemasok terbaik. Kondisi ini juga berpotensi mempengaruhi proses bisnis lainnya di Kata Kopi.
Untuk mengatasi masalah yang telah diuraikan, maka peneliti  akan  mengusulkan  sebuah  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) berbasis desktop menggunakan metode AHP bagi Kata Kopi. Dimana sistem ini akan membantu Kata Kopi untuk menentukan pemasok biji kopi, dengan menginput alternatif serta kriteria, dan skala kepentingannya.  Dengan  adanya  Sistem  Pendukung Keputusan ini, Kata Kopi akan memperoleh hasil akurat dan  hemat  waktu  untuk  menentukan  pemasok  biji  kopi dengan urutan yang paling memenuhi kriteria yang telah ditentukan. Kata Kopi dapat melakukan update terhadap basisdata  Pemasok  biji  kopi  yang  dimiliki  saat  ini  jika Kata Kopi merasa perlu  menambahkan atau  mengurangi pemasok  biji  kopi.  Kata  Kopi  juga  dapat  melakukan update terhadap kriteria pemilihan setiap saat pada SPK apabila  perlu  kriteria  khusus  pada  periode  atau  momen tertentu.  Sebagai  contoh,  pada  musim  penghujan  maka perlu  ditambahkan  kriteria  biji  kopi  dengan  tingkat kafein tinggi, dan lainnya. Selain itu, keluaran dari SPK adalah  berupa  urutan  (ranking)  pemasok  biji  kopi  yang memenuhi  kriteria  yang  ditetapkan  Kata  Kopi.  Hal  ini
sangat membantu pengambil keputusan dalam penetapan pemasok  biji  kopi  karena  ada  banyak  pilihan  yang  bisa dipertimbangkan.
Beberapa penelitian terkait SPK yang berperan dalam membantu organisasi atau bisnis telah  banyak dilakukan seperti penelitian pertama yang berjudul Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode  AHP  Untuk Pemilihan  Siswa  Berprestasi  Di  SMAN  Kebakkramat. Penelitian  ini  menggunakan  metode  AHP  untuk membuat Sistem Pendukung Keputusan pemilihan  siswa berprestasi,  dimana  dapat  disimpulkan  bahwa  metode AHP  dapat  diimplementasikan  untuk  menentukan  siswa berprestasi  di  SMAN  Kebakkramat  secara  cepat  dan akurat  (Anggoro  &  Supriyanti,  2019).  Penelitian  kedua adalah  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan Metode  AHP  untuk  Penilaian  Kompetensi Soft  Skill Karyawan.  Dengan  menggunakan  metode  AHP,  peneliti membuktikan  tiap  variabel  memiliki  reliabilitas  yang tinggi  atau  memiliki  konsistensi  yang  baik  sebagai  alat ukur.  Penelitian  ini  membuktikan  bahwa  metode  AHP dapat  digunakan  dalam  penilaian  kompetensi soft  skill karyawan  sampai  menentukan  nilai  prioritas  karyawan tertinggi  (Umar  et  al.,  2018).  Penelitian  ketiga  adalah penelitian  Rizki  Aditya  Suherdi  dan  lainnya  yang berjudul  Penerapan  Metode  AHP  Dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Pangkat  Pegawai  Di Badan  Kepegawaian  Dan  Pengembangan  Sumber  Daya Manusia  Kota  Tangerang  merupakan  penelitian  yang menyatakan  bahwa  peneliti  dapat  menentukan  kenaikan pangkat  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan metode  AHP  dapat  mempermudah  dalam  menentukan layak atau tidaknya pegawai mendapat kenaikan pangkat (Suherdi  et  al.,  2018).  AHP  juga  digunakan  di  India untuk  mengidentifikasi resiko pada area banjir di distrik West Bengal.  Dengan  AHP membantu pemerintah India untuk  membuat  peta  resiko  dari  bahaya  banjir  di  daerah tersebut  berdasarkan  informasi  infrastruktur  di  sana, social budaya, demografi, elemen morfologi, dan elemen hidrometeorologi (Ghosh & Kar, 2018).
Berdasarkan  latar  belakang  permasalahan  dan tinjauan literasi  mengenai  AHP dan SPK maka rumusan masalah  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  adalah bagaimana  membangun  sistem  pendukung  keputusan yang  dapat  memudahkan  gerai  Kata  Kopi  dalam pemilihan pemasok biji kopi sesuai kriteria yang mereka tetapkan. Dengan rumusan masalah tersebut maka tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  membangun  sistem pendukung  keputusan  dalam  memilih  pemasok  biji  kopi bagi  gerai  Kata  Kopi  menggunakan  algoritma  AHP. Konsep  memilih  berarti  dalam  SPK  disajikan  beberapa pemasok sebagai alternatif berdasarkan rangking (urutan) sesuai  hasil  perhitungan  secara  matematis  rumus  dari AHP.  Pengembangan  SPK  menggunakan  metode prototyping  agar  lebih  cepat  penyelesaian  SPK  yang sesuai dengan  kebutuhan user . Prototyping menfasilitasi interaksi  antara user dengan  pengembang  selama  proses pengembangan sistemnya.
Keterharuan  atau novelty dari  penelitian  ini  adalah kustomisasi kriteria, alternatif, maupun pembobotan pada SPK  yang  dikembangkan.  Hal  ini  berarti  bahwa  SPK dapat  menyesuaikan  dengan  kondisi  atau  situasi  terkait gerai  Kata  Kopi  seperti  cuaca,  trend  rasa  yang  sedang diminati (sumber/asal biji kopi), dan lain-lain.

## 2. RUANG LINGKUP
Objek  penelitian  ini  berkaitan  dengan  proses pemilihan  pemasok  biji  kopi  di  gerai  kopi  Kata  Kopi. Tepatnya  adalah  menentukan  daftar  pemasok  yang memenuhi kriteria yang telah ditetapkan oleh gerai Kata Kopi.  Kriteria-kriteria  yang  ditetapkan  juga  dapat disesuaikan dan beradaptasi dengan  kondisi  yang  terjadi sehari-hari  berkaitan  dengan  gerai  Kata  Kopi  seperti cuaca, frekuensi penjualan, trend rasa, dan lain-lain.
Agar  kegiatan  penelitian  ini  tidak  terlalu  luas  maka penelitian  ini  dibatasi  hanya  pada  proses  penentuan pemasok biji kopi saja dengan algoritma yang digunakan adalah  AHP.  Sedangkan  platform  SPK  yang  digunakan adalah  platform  berbasis desktop yang  dibangun  dengan bahasa pemrograman JAVA.
Sebagai  draft  dari  hasil  yang  diharapkan  adalah sebuah  sistem  berbasis  komputer  yang  digunakan sebagai  pendukung  pengambilan  keputusan  dalam penentuan  pemasok  biji  kopi  bagi  gerai  Kata  Kopi. Sistem  akan  menampilkan  urutan-urutan  dari  pemasok biji  kopi  berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  AHP menggunakan  informasi  kriteria,  alternatif,  maupun tingkat kepentingan dari alternatif maupun kriteria.

## 3. BAHAN DAN METODE
Pada bagian ini akan dijabarkan objek, desain, tahap, dan metode yang digunakan dalam penelitian.

## 3.1 Kriteria Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  berupa  daftar kriteria  berupa  kriteria  yang  ditetapkan  oleh  Kata  Kopi dalam  memilih  pemasok  kopi,  daftar  alternatif  yang berupa  beberapa  pemasok  biji  kopi  yang  ada  saat  ini, serta bobot dari setiap kriteria maupun alternatif.
Terdapat  3  (tiga)  kriteria  yang  telah  ditetapkan meliputi  harga,  waktu  pengiriman,  dan  rasa.  Sedangkan daftar  alternatif/pemasok  meliputi  Allo  Kopi,  Viverrie Roaster, dan Mr. O. Lalu terkait bobot pada kriteria dan alternatif mewakili nilai tingkat kepentingan menggunakan  teori  Saaty  mencakup  angka  1-9  dan kebalikannya (ditulis sebagai bentuk perbandingan) pada matriks berpasangan kriteria maupun alternatif.

## 3.2 Metode AHP
Adapun  metode  (algoritma)  dalam  pemilihan pemasok  biji  kopi  yang  digunakan  adalah  metode  AHP ( Analytical  Hierarchy  Processing ).  Pemilihan  AHP karena  metode  ini  memfasilitasi  penilaian  subjektif  dari pengambil keputusan yaitu bobot dari setiap kriteria dan alternatif. Pengambil keputusan dapat memberikan bobot sesuai  dengan  tingkat  prioritas  dari  setiap  kriteria  dan
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
alternatif. Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  adalah metode untuk  memecahkan suatu situasi  yang  kompleks tidak  terstruktur  kedalam  beberapa  komponen  dalam susunan  yang  hirarki,  dengan  memberi  nilai  subjektif tentang  pentingnya  setiap  variabel  secara  relatif,  dan menetapkan  variabel  mana  yang  memiliki  prioritas paling  tinggi  guna  mempengaruhi  hasil  pada  situasi tersebut  (Supriadi,  2016).  Adapun  langkah-langkah dalam perhitungan algoritma AHP adalah sebagai berikut (Wanto & Kurniawan, 2018).
1) Mendefinisikan masalah dan menemukan solusi yang diinginkan.
2) Membuat struktur hierarki dimulai dari tujuan umum, dilanjutkan  dengan  kriteria-kriteria  dan  alternatif pilihan.
3) Membuat  matrik  perbandingan  berpasangan  yang menggambarkan  kontribusi  relatif  atau  pengaruh setiap  elemen  terhadap  tujuan  atau  kriteria  yang setingkat di atasnya.
4) Menormalkan  data  yaitu  dengan  membagi  nilai  dari setiap  elemen  di  dalam  matrik  yang  berpasangan dengan nilai total dari setiap kolom.
5) Menghitung  nilai  bobot  setiap  elemen  ( eigen vector )(Kaliyamurthi, 2017)
6) Mengulangi Langkah 3, 4, dan 5
7) Menghitung  eigen  vector  dari  setiap  matriks perbandingan berpasangan
8) Uji Konsistensi Kemudian metode pengembangan SPK yang diusulkan  adalah  metode  prototipe  (Lauff  et  al.,  2019). Selanjutnya  metode  evaluasi  terhadap  SPK  yang dibangun  adalah  dengan  metode black  box  testing (Amalfitano et al., 2020).

## 3.3 Tahap  Penelitian  Pengembangan  SPK  dengan AHP
Penelitian  dimulai  dengan  proses  pengumpulan  data yang dilakukan melalui observasi dan wawancara kepada pemilik  gerai  Kata  Kopi.  Berdasarkan  data  yang terkumpul  maka  selanjutnya  dilakukan  analisis  baik analisis  permasalahan  maupun  analisis  kebutuhan.  Pada analisis  permasalahan,  peneliti  menggunakan  tools fishbone  diagram yang  memvisualkan  permasalahan (penyebab)  serta  dampak  dari  permasalahan  tersebut. Keluaran proses analisis merupakan rumusan permasalahan serta kebutuhan fungsional yang teridentifikasi  bagi  gerai  Kata  Kopi  yaitu  sebuah  sistem pendukung  keputusan  untuk  pemilihan  pemasok  biji kopi.
Selanjutnya  sesuai  dengan  metode  prototipe  maka kemudian  dibangun  prototipe  dari  sistem yang dibutuhkan. Proses pembuatan prototipe ini membutuhkan pemodelan terhadap kebutuhan sistem dan pemodelan  terhadap  antar  muka  grafis  ( user  interface ). Proses pemodelan sistem harus disinkronkan dengan cara kerja  dari  algoritma  AHP.  Selanjutnya  prototipe  yang telah  sesuai  dengan  hasil  diskusi  antara  user  dengan pengembang  maka  berikutnya  adalah  menerjemahkan
prototipe ini ke dalam bahasa pemrograman yaitu Bahasa JAVA. Keluaran dari tahap ini merupakan sebuah sistem atau program komputer berbasis desktop. Pada akhirnya, Program  atau  sistem  komputer  ini  kemudian  dievaluasi dengan black  box  testing berdasarkan  fungsional  dari sistem.

## 4. PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  disajikan  setiap  hasil  yang diperoleh dari seluruh rangkaian kegiatan penelitian serta pembahasan terhadap  hasil tersebut Hasil dari penelitian ini  sesuai  dengan  tujuan  maupun  metode  yang digunakan.

## 4.1 Analisis
Berdasarkan  hasil  analisis  terhadap  data  yang terkumpul  serta  informasi  melalui  wawancara  maka selama  ini  proses  bisnis  yang  berjalan  dalam  proses pemilihan  pemasok  membutuhkan  waktu  yang  cukup lama karena melibatkan banyak pemasok sebagai pilihan lalu  proses  panjang  dalam  penentuannya.  Secara  umum proses  yang  dilakukan  meliputi  pencarian  atau update database pemasok  biji  kopi,  pengiriman  sampel  oleh pemasok,  diskusi  mengenai  harga,  lalu  mencoba  sample tersebut ke dalam bentuk bahan jadi, dan negosiasi akhir.
Apabila  telah  terpilih  pemasok  yang  pas  maka  Kata Kopi  melakukan  pemesanan  dan  pembayaran  biji  kopi tersebut.  Proses  yang  Panjang  serta  waktu  yang  lama dalam  penentuan  pemasok  merupakan  permasalahan yang teridentifikasi dari analisis terhadap sistem berjalan. Dengan permasalahan  tersebut,  maka selanjutnya adalah melakukan  analisis  kebutuhan  dari  Kata  Kopi.  Keluaran dari  analisis  kebutuhan  adalah  bahwa  Kata  Kopi membutuhkan  sebuah  sistem  berbasis  computer  yang dapat memudahkan  mereka dalam  menentukan pemasok biji kopi yang paling sesuai dengan kriteria. Sistem yang diusulkan  oleh  peneliti  adalah  sebuah  SPK  dengan menggunakan algoritma AHP untuk merumuskan urutan pemasok  yang  paling  sesuai  dengan  kriteria.  Sesuai dengan  cara  kerja  dari  algoritma  AHP  maka  proses pemilihan  pemasok  dilakukan  dengan  beberapa  tahap antara lain:
1. Mendefinisikan masalah dan menemukan solusi yang diinginkan.
Dengan  pertimbangan  bahwa  ada  banyak  pemasok biji  kopi  yang  menawarkan  produknya  kepada  Kata Kopi  maka  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  gerai Kata  Kopi  meliputi  kesulitan  memilih  pemasok dengan  kualitas  biji  kopi  terbaik  dan  memenuhi kriteria  lainnya  serta  proses  pemilihan  yang membutuhkan  waktu  Panjang.  Dengan  permasalahan ini maka secara fungsional, kebutuhan dari gerai Kata Kopi  adalah  sebuah  sistem  pendukung  keputusan berbasis  komputer  yang  dapat  membantu  mereka dalam  memilih  pemasok  biji  kopi  sesuai  dengan kriteria yang mereka tetapkan.
2. Membuat struktur hierarki dimulai dari tujuan umum, dilanjutkan  dengan  kriteria-kriteria  dan  alternatif
pilihan.  Gambar  1  menunjukkan  struktur  hierarki alternatif dan kriteria dari tahap sebelumnya. AHP  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  menilai tindakan  yang  dikaitkan  dengan  perbandingan  bobot kepentingan antara faktor serta perbandingan beberapa  alternatif  pilihan.  Metode  ini  akan memberikan  hasil  pembobotan  dari  masing-masing alternatif  pilihan  sesuai  dengan  banyak  kriteria  yang ditetapkan.  Adapun  beberapa  sample  alternatif  yang dimasukkan dalam SPK ini adalah allo kopi, viverrid coffee roaster, dan Mr. O. Pemilihan ketiga alternatif ini adalah karena pada operasional di Kata Kopi saat ini  menggunakan  tiga  pemasok  tersebut.  Sedangkan kriteria yang telah ditetapkan Kata Kopi, yaitu:
1) Harga (kisaran harga yang sesuai dengan anggaran Kata Kopi)
2) Waktu Pengiriman (waktu yang dibutuhkan untuk mengirim biji kopi)
3) Rasa (biji kopi dengan rasa yang baik, tidak pahit ataupun asam).

## Gambar 1. Struktur Hierarki Alternatif dan Kriteria
3. Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan  yang menggambarkan  kontribusi  relatif  atau  pengaruh setiap  elemen  terhadap  tujuan  atau  kriteria  yang setingkat di atasnya.
1) Perhitungan Bobot Prioritas ( Weights ) Alternatif. Perhitungan  bobot  prioritas  alternatif  dilakukan dengan Perbandingan Berpasangan
antar
Alternatif  berdasarkan  Kriteria.  Angka  dalam perbandingan berpasangan didapatkan dari tingkat kepentingan  yang  telah  ditetapkan  Kata  Kopi melalui  nilai  perbandingan.  Dimana  nilai  tingkat kepentingan menurut teori Saaty mencakup angka 1-9  dan  kebalikannya  (1/3,  1/7,  dsb).  Tabel  1 merupakan  matriks  perbandingan  berpasangan dari tingkat kepentingan kriteria terhadap harga.

## Tabel 1. Matriks Perbandingan Berpasangan
Berdasarkan Harga Harga Allo Kopi Viverri Coffee Roaster Mr. O Allo Kopi 1 7 2 Viverri Coffee Roaster 0.1429 1 0.33 Mr. O 0.5 3 1 Jumlah 1.6429 11 3.33
2) Perhitungan Bobot Prioritas ( Weights) Kriteria.
Untuk  menentukan  perhitungan  bobot  prioritas, dilakukan perbandingan berpasangan yaitu membandingkan  setiap  elemen  dengan  elemen lainnya.  Dalam  hal  ini  membandingkan  kriteria harga,  waktu  pengiriman,  dan  rasa  (kualitas) terhadap  seluruh  alternatif  (allo  kopi,  viverrid coffee roaster, dan Mr. O).
4. Menormalkan data  yaitu dengan  membagi  nilai dari setiap  elemen  di  dalam  matrik  yang  berpasangan dengan  nilai  total  dari  setiap  kolom.  Normalisasi dilakukan  pada  matriks  berpasangan  alternatif  dan matriks  berpasangan  kriteria.  Contoh,  perbandingan berpasangan antara Allo Kopi (1.000) dibagi Jumlah (1.6429)  =  0.6087.  Begitu  seterusnya  untuk  kolom dan  baris  lainnya.  Kolom  bobot  prioritas  (weights) didapat  dari  merata-ratakan  setiap  baris  matrix normalisasi.  Contoh,  weights  baris  pertama  = (0.6087  +  0.6364  +  0.6000)  /  3  =  0.6150.  Tabel  2 merupakan  matriks  normalisasi  alternatif  Pemasok dengan  kriteria  harga.  Normalisasi  terhadap  kriteria dilakukan  dengan  membagi  setiap  elemen  matriks dengan baris total . Contoh, perbandingan berpasangan  antara  Harga  (1.000)  dibagi  Jumlah (1.5333)  =  0.6522.  Begitu  seterusnya  untuk  kolom dan  baris  lainnya.  Kolom  bobot  prioritas  ( weights ) didapat  dari  merata-ratakan  setiap  baris  matrix normalisasi.  Contoh, weights baris  pertama  =
(0.6522 + 0.6923 + 0.5556) / 3 = 0.6333. Tabel 2. Matriks Normalisasi Seluruh Alternatif (Pemasok) Terhadap Harga Harga Allo Kopi Viverrie Roaster Mr. O Weight /Bobot Allo Kopi 0.6087 0.6364 0.6000 0.6150 Viverri Coffee Roaster 0.0870 0.0909 0.1000 0.0926 Mr. O 0.3043 0.2727 0.300 0.294 Total 1.000 5. Menghitung nilai bobot setiap elemen ( eigen vector ) dengan rumus Consistency Index (CI)
Penghitungan  CI  ini  digunakan  untuk  memastikan bahwa  nilai  rasio  konsistensi  (CR)  <=  0.1.  Jika ternyata  nilai  CR  lebih  besar  dari  0.1  maka  matriks perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Perhitungan  atau  penentuan  CR  dilakukan  dengan beberapa  tahap  yaitu  menghitung  CR  kriteria  dan CR  alternatif.  Proses  perhitungan  CR  pada  kriteria maupun alternatif dilakukan dengan beberapa urutan proses  yaitu  perhitungan weigh  sum  vector , perhitungan  CV  ( consistency  vector ),  Mencari lambda atau eigen value , menghitung CI (consistency  index),  dan  akhirnya  menghitung  CR. Lambda didapatkan dari merata-ratakan CV ( consistency vector ).
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
1) Perhitungan CR Kriteria Proses  awal  adalah  dengan  menghitung weigh sum  vector (Ws).  Perhitungan  Ws  untuk  kriteria didasarkan  pada  nilai  matriks  berpasangan  antar kriteria..  Ws  didapatkan  dari  mengalikan  matriks perbandingan berpasangan kriteria dengan weights  (bobot  prioritas)  masing-masing  baris seperti nilai Ws pada baris pertama adalah [(1.000 * 0.6333) + (3.000 * 0.2605) + (5.000 * 0.1062)] = 1.9456. Perhitungan dilanjutkan sampai dengan seluruh  baris  sehingga  diperoleh  Ws  baris  kedua dan ketiga berturut adalah 0.7901 dan 0.3197. Selanjutnya adalah menghitung CV. CV didapatkan  dari  Ws  dikalikan  dengan  1  / weights (pembobotan  prioritas)  Contoh  untuk  CV  baris pertama, 1.9456 * (1 / 0.6333 = 1.5789) = 3.0720. Dari  nilai  CV  maka  dapat  dihitung  nilai  lambda (λ)  dengan  merata-ratakan  CV.  Dari  perhitungan tersebut  maka  nilai  λ  =  (3.0720  +  3.0330  + 3.0112)  /  3  =  3.0387.  Lalu  menghitung  nilai  CR (rasio  konsistensi).  Rasio  Konsistensi  didapatkan dari  CI  dibagi Ratio  Index (RI),  dimana  RI  telah ditentukan  nilainya  berdasarkan  ordo  matriks
(jumlah  kriteria).  Nilai  RI  merupakan  kumpulan konstanta.  Nilai  CI  dihitung  berdasarkan  nilai  λ dan jumlah kriteria. Sesuai rumus CI maka  untuk alternatif,  nilai  CI  yang  diperoleh  adalah  (3.0387 –  3)  /  (3  –  1).  Dengan  kondisi  bahwa  jumlah kriteria  (n)  adalah  3,  maka  RI  =  0.58.  Sehingga, CR  =  CI  /  RI  =  0.0194  /  0.58  =  0.0334.  Dimana nilai  CR  <=  0.1  yang  artinya  perbandingan  yang diberikan untuk kriteria sudah konsisten.
2) Perhitungan CR Alternatif Dari  matriks  berpasangan  antar  alternatif  maka nilai  Ws  disajikan  pada  masing-masing  kriteria yaitu  harga,  waktu  pengiriman,  dan  rasa. Perhitungan  nilai  Ws  sama  dengan  perhitungan Ws pada CR kriteria.
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan nilai  CI.  Dengan  rumus  yang  sama  pada  alternatif  maka nilai CI untuk setiap kriteria adalah sebagai berikut:
1) CI yang didapat untuk Alternatif pada Kriteria Harga = (3.0026 – 3) / (3 – 1) = 0.0013
2) CI yang didapat untuk Alternatif pada Kriteria Waktu Pengiriman = (3.0247 – 3) / (3 – 1) = 0.0124.
3) CI yang didapat untuk Alternatif pada Kriteria Rasa = (3.1087 – 3) / (3 – 1) = 0.0543.
Dari  ketiga  nilai  CI  itu  maka  diperoleh  nilai  CR  untuk harga, waktu pengiriman, dan rasa secara berturut adalah 0.0023,  0.0213,  0.0937.  Dengan  nilai  CR  <=  0.1  pada setiap  kriteria  maka  perbandingan  yang  diberikan  untuk Alternatif  pada  Kriteria  Harga,  waktu  pengiriman,  dan rasa sudah konsisten.
Dengan  kondisi  CR  pada  alternatif  dan  kriteria  telah terpenuhi (sudah konsisten)  maka proses terakhir adalah dengan  melakukan  perangkingan.  Untuk  mencari  nilai
total  dengan  mengalikan  bobot  prioritas  ( weights ) kriteria  dengan  setiap  baris  matriks  bobot  prioritas ( weights )  alternatif.  Contoh  untuk  hasil  perangkingan kolom  1  =  (0.6150  *  0.6333)  +  (0.6806  *  0.2605)  + (0.5119  *  0.1062)  =  0.6212,  begitu  pula  dengan  kolom perangkingan selanjutnya.
Perhitungan untuk mengetahui urutan (rangking) dari alternatif  adalah  mengalikan  bobot  prioritas  ( weights ) kriteria  dengan  setiap  baris  matriks  bobot  prioritas ( weights )  alternatif.  Sebagai  contoh  adalah  perhitungan perangkingan kolom Allo Kopi adalah (0.6150 * 0.6333) +  (0.6806  *  0.2605)  +  (0.5119  *  0.1062)  =  0.6212. Setelah semua total hasil perkalian diperoleh maka dapat terlihat  urutan  dari  setiap  alternatif.  Berdasarkan perhitungan  manual  dengan  metode  AHP,  alternatif terbaik adalah Allo Kopi dengan total 0.6212. Kemudian disusul  oleh  Mr.  O  dengan  total  0.2295,  dan  di  tempat terakhir  Viverri  Coffee  Roaster  dengan  total  0.1494. Hasil  urutan  ini  merupakan  hasil  perhitungan  dengan AHP berdasarkan tiga kriteria yaitu perhitungan prioritas bobot ketiga kriteria dilanjutkan dengan perhitungan CR ketiga kriteria.

## 4.2 Pembangunan Prototipe
Pembangunan  prototipe  meliputi  pemodelan  sistem dan  desain  antar  muka  grafis  dari  SPK.  Penelitian  ini menggunakan  beberapa  diagram  dalam  UML  ( Unified Modelling  Language )  untuk  memodelkan  sistem  antara lain use  case  diagram , activity  diagram ,  dan class diagram . Usecase diagram berfungsi untuk mendeskripsikan  fungsi-fungsi  yang  ditampilkan  dalam sistem  atau  visualisasi  bentuk  interaksi  antara  user dengan  sistem,  Dalam usecase  diagram ,  user  disebut dengan  aktor  dan  fungsi  disebut  dengan usecase. Usecase diagram mendeskripsikan kebutuhan dari sistem atau  mengilustrasikan  spesifikasi  perilaku  dari  sistem (Kurniawan,  2018).  Sedangkan activity  diagram adalah untuk menggambarkan secara detail daftar aktivitas yang terjadi pada masing-masing usecase . Lalu class diagram menggambarkan  seluruh class yang  terlibat  serta interaksi  antar  class  tersebut.  Gambar  2  merupakan usecase diagram dari SPK yang diusulkan. Terdapat  5  (lima)  buah usecase terkait  pemanfaatan AHP  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  antara  lain mengelola  kriteria,  mengelola  alternatif,  input  nilai matriks  perbandingan  berpasangan,  melihat  hasil pembobotan  berpasangan  antara  alternatif  dan  kriteria, dan  melihat  urutan  alternatif  berdasarkan  nilai  akhir. Dari usecase pada  gambar  2  menunjukkan  bahwa terdapat 5 (lima) fitur yang disajikan dalam sistem untuk mengimplementasikan algoritma AHP. Usecase mengelola  kriteria  berarti  sistem  yang  diusulkan  dapat melakukan  kustomisasi jika ada perubahan  kriteria  yang ditetapkan  oleh  pemilik  gerai  berdasarkan  situasi  atau kondisi  pada  setiap  periode  waktu  tertentu.  Demikian juga  dengan usecase mengelola  alternatif.  Dengan usecase ini  juga  menunjukkan  bahwa  sistem  dapat melakukan  kustomisasi  daftar  pemasok  biji  kopi  jika
terdapat  update  data.  Hal  ini  sesuai  dengan  kontribusi yang  diberikan  dalam  penelitian  ini.  Sedangkan  proses yang  menunjukkan  implementasi  algoritma  AHP  yang digunakan  terlihat  pada  tiga usecase yaitu  pembentukan matriks berpasangan, pembobotan, dan penyajian  urutan alternatif dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Usecase Diagram
Kelima usecase tersebut  kemudian  dijabarkan  secara detail  seluruh  rangkaian  aktivitas  yang  terjadi  dalam bentuk activity  diagram .  Gambar  3  merupakah activity diagram untuk  fungsi  mengelola  alternatif  yang  terdiri dari menambah, mengubah, dan menghapus alternatif.

## Gambar 3. Activity Diagram Mengelola Alternatif
Selanjutnya adalah  menjelaskan struktur sistem  yang terdiri dari kelas-kelas yang akan dibentuk dalam sistem. Class  Diagram juga  menjelaskan  hubungan  relasi  antar kelas  yang  dapat  diimplementasikan.  Rancangan class diagram bertujuan  untuk  membantu  pengembang  dari
sistem  dengan  pendekatan  pemrogram  berorientasi objek.
Dengan rancangan atau pemodelan sistem maka tahap berikutnya adalah membuat rancangan antar muka grafis ( user interface ) dari prototipe SPK yang diusulkan. User interface (UI)  merupakan  visualisasi  dari  fungsi-fungsi yang disajikan oleh sistem (Almanfaluthi, 2021).  UI ini merupakan tools yang  memvisualkan  seluruh  bentuk interaksi  dalam  sistem  sebagaimana  yang  ada  pada usecae  diagram.  Gambar  4  merupakan  salah  salah  satu rancangan  antar  muka  grafis  dari  SPK  usulan  yaitu  UI untuk melakukan perubahan kriteria.

## Gambar 4. UI Untuk Merubah Kriteria
Seluruh  rancangan  antar  muka  grafis  kemudian diimplementasikan dengan Bahasa pemororaman berbasis desktop yaitu  Java  untuk  membangun  prototipe SPK.  Gambar  5  dan  6  secara  berturut  adalah  tampilan menu yang menunjukkan cara proses perhitungan dengan AHP serta keluaran akhir berupa urutan alternatif (urutan pemasok) dapat dilihat pada gambar 5.
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article

## Gambar 5. Tampilan Menu Proses Perhitungan
Gambar 6 menjelaskan bahwa setelah ditetapkan nilai tingkat  kepentingan  dari  kriteria  dan  alternatif  dalam bentuk  matriks  berpasangan.  Selanjutnya  adalah  proses normalisasi  sesuai  dengan  tahapan  AHP.  Setelah normalisasi,  proses  selanjutnya  adalah  melakukan  uji konsistensi dengan menghitung CR. Jika rasio konsistensi  (CR)  <=  0.1  pada  setiap  kriteria  maka perbandingan  yang  diberikan  untuk  Alternatif  pada
Kriteria  Harga,  waktu  pengiriman,  dan  rasa  sudah konsisten.

## Gambar 6. Tampilan Menu Urutan Pemasok
Gambar  6  merupakan  menu  akhir  dari  SPK  yaitu urutan daftar pemasok  serta  nilai hasil perhitungan pada algoritma AHP.

## 4.2 Pengujian SPK dengan Black Box Testing
Pengujian  terhadap  SPK  yang  dibangun  adalah dengan menggunakan black box testing . Pengujian black box ini  adalah  untuk  melihat  apakah  secara  fungsional, seluruh  fungsi  yang  berjalan  pada  sistem  sesuai  dengan requirement  yang  ditentukan  pada  tahap-tahap  awal. Tabel  3  merupakan  tabel  yang  berisi  skenario  (butir) pengujian SPK dan  hasil pengujian terhadap setiap butir (skenario).
Tabel 3. Hasil Pengujian Sistem
Kelas Uji Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan Menu Login Berhasil memasukkan username dan password Pemilik dapat masuk ke Halaman Utama Diterima Menu Alternatif Menampilkan halaman Alternatif Pemilik dapat masuk ke menu Alternatif Diterima Form Tambah Alternatif Berhasil menambah Alternatif Pemilik dapat menyimpan Alternatif yang telah ditambah Diterima Form Edit Alternatif Berhasil mengubah nama Alternatif Pemilik dapat menyimpan nama baru Alternatif yang telah diubah Diterima Form Hapus Alternatif Berhasil menghapus nama Alternatif Pemilik dapat menghapus nama Alternatif Diterima Menu Kriteria Menampilkan halaman Kriteria Pemilik dapat masuk ke menu Kriteria Diterima Form Tambah Kriteria Berhasil menambah Kriteria Pemilik  dapat  menyimpan  Kriteria  yang  telah ditambah Diterima Form Edit Kriteria Berhasil mengubah nama Kriteria Pemilik dapat menyimpan nama baru Kriteria yang telah diubah Diterima Form Hapus Kriteria Berhasil menghapus nama Alternatif Pemilik dapat menghapus nama Kriteria Diterima
Menu Nilai Bobot Alternatif Menampilkan halaman Nilai Bobot Alternatif Pemilik dapat masuk ke menu Nilai Bobot Alternatif Diterima Pembobotan Nilai Alternatif Berhasil melakukan pembobotan nilai alternatif Pemilik dapat melakukan pembobotan nilai alternatif Diterima Menu Nilai Bobot Kriteria Menampilkan halaman Nilai Bobot Kriteria Pemilik dapat masuk ke menu Nilai Bobot Kriteria Diterima Pembobotan Nilai Kriteria Berhasil melakukan pembobotan nilai kriteria Pemilik dapat melakukan pembobotan nilai kriteria Diterima Menu Perhitungan Menampilkan halaman Perhitungan Pemilik dapat masuk ke menu Perhitungan Diterima Perhitungan AHP Berhasil menampilkan perhitungan AHP (Matriks Perbandingan Berpasangan, Normalisasi Matriks, Menghitung Consistency Ratio ) Pemilik dapat melakukan perhitungan AHP Diterima Menu Ranking Pemasok Biji Kopi Menampilkan  halaman Ranking Pemasok Biji Kopi Pemilik dapat masuk ke menu Ranking Pemasok Biji Kopi Diterima Menu Log Out Berhasil  mengeluarkan account dari sistem Pemilik dapat mengeluarkan account dari sistem Diterima

## 5. KESIMPULAN
Dengan  metode  pengembangan prototyping dalam proses  pembangunan  SPK  maka  proses  interaksi  antara pengembang dengan pengguna semakin efektif. Pengembang  dan  pengguna  dapat  melakukan  beberapa kali diskusi untuk memastikan sistem yang sesuai dengan kebutuhan,  Selain  itu,  pemodelan  sistem  menggunakan UML  dapat  membantu  pengembang  dalam  melakukan visualisasi  sistem  secara  jelas  kepada  Kata  Kopi. Diagram-diagram  pada  UML  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  sangat  membantu  proses  diskusi  antara pengembang  dan  pengguna  karena  diagram  ini  mampu mengilustrasikan  proses,  fungsi,  aktivitas,  kelas,  dan lainnya dengan efektif. Hasil pengujian sistem menggunakan black  box  testing menunjukkan  bahwa seluruh  kebutuhan  fungsionalitas  sistem  yang  telah ditetapkan  dari  awal  (hasil  diskusi  antara  pengembang dan  pengguna  sesuai  dengan  tahap prototyping )  dapat terpenuhi  oleh  SPK  yang  diusulkan.  Demikian  juga dengan  pemilihan  algoritma  AHP.  Dengan  jumlah alternatif  dan  kriteria  yang  tidak  terlalu  banyak  maka AHP  sesuai  untuk  membantu  menentukan  daftar pemasok terbaik bagi gerai Kata Kopi.

## 6. SARAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pemasok Biji Kopi masih dapat dikembangkan untuk kesempurnaan sistem. Penelitian ini dapat dikembangkan dengan  menambahkan  repositori  berupa  histori  seluruh hasil  perhitungan  yang  pernah  dilakukan  oleh  SPK terhadap  seluruh  kriteria  maupun  alternatif  yang diberikan sehingga suatu saat nanti dapat digunakan baik untuk  evaluasi  maupun  untuk  perumusan  strategi penjualan.  Selain  itu  juga  dapat  menambahkan  histori tingkat penjualan dari setiap pemasok sebagai salah satu kriteria  tambahan  dapat  menjadi  pertimbangan  untuk perkembangan  penelitian.  Kriteria  histori  tingkat penjualan dari setiap pemasok dapat menjadi pertimbangan  secara  finansial  yang  efektif  bagi  SPK dalam menyajikan daftar alternatif (pemasok).
Rekomendasi lainnya adalah dengan menambahkan fitur pada  sistem  berupa  informasi  mengenai  urutan (pemberian  nomor) terhadap seluruh alternatif (pemasok biji  kopi)  yang  muncul  sehingga  lebih  mudah  dibaca berdasarkan  rangking  tersebut  dan  pada  setiap  menu dalam  SPK  ditambahkan  penjelasan  proses  maupun aktivitas  yang  dilakukan  terutama  pada  jendela perhitungan  sehingga  pengguna  mengetahui  fungsi  pada menu perhitungan tersebut .Efek dari penambahan kedua fitur ini adalah memudahkan penggunaan dan mempercepat tingkat kemampuan memahami SPK.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Almanfaluthi,  B.  (2021).  Desain  Kalendar  Dengan Inspirasi  Kalendar  Tradisional  di  Indonesia. Bhagirupa , 1 (1), 17–21.
Amalfitano,  D., Riccio, V., Tramontana, P., & Fasolino, A.  R.  (2020).  Do  Memories  Haunt  You?  An Automated  Black  Box  Testing  Approach  for Detecting  Memory  Leaks  in  Android  Apps. IEEE
Access , 8 , 12217–12231.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2966522
Anggoro,  D.  A.,  &  Supriyanti,  W.  (2019).  Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  Metode AHP untuk Pemilihan Siswa Berprestasi di SMAN Kebakkramat. Jurnal  Penelitian  Dan  Pengabdian Kepada  Masyarakat  UNSIQ , 6 (3),  163–171. https://doi.org/10.32699/ppkm.v6i3.777
Ghosh, A., & Kar, S. K. (2018). Application of analytical hierarchy process (AHP) for flood risk assessment: a  case  study  in  Malda  district  of  West  Bengal, India. Natural Hazards , 94 (1), 349–368. https://doi.org/10.1007/s11069-018-3392-y González  Rodríguez,  G.,  Gonzalez-Cava,  J.  M.,  & Méndez Pérez, J. A. (2020). An intelligent decision support  system  for  production  planning  based  on machine learning. Journal of Intelligent
Manufacturing , 31 (5), 1257–1273.
https://doi.org/10.1007/s10845-019-01510-y
Kaliyamurthi,  K.  P.  (2017).  A  COMPARISON  OF
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article

## STRENGTHS AND WEAKNESSES
FOR ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS. International  Journal  of  Pure  and  Applied
Mathematics , 116 (8), 29–33.
Kurniawan,  T.  A.  (2018).  Pemodelan  Use  Case  (UML):
Evaluasi  Terhadap  beberapa  Kesalahan  dalam Praktik. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu
Komputer , 5 (1), 77.
https://doi.org/10.25126/jtiik.201851610
Lauff,  C.,  Menold,  J.,  &  Wood,  K.  L.  (2019). Prototyping  canvas:  Design  tool  for  planning purposeful prototypes. Proceedings of the International  Conference  on  Engineering  Design,
ICED , 2019 - Augus (August), 1563–1572.
https://doi.org/10.1017/dsi.2019.162
Suherdi,  R.  A.,  Taufiq,  R.,  &  Permana,  A.  A.  (2018). Penerapan  Metode  AHP  dalam  Sistem  Pendukung
Keputusan  Kenaikan  Pangkat  Pegawai  Di  Badan Kepegawaian  Dan  Pengembagan  Sumber  Daya Manusia  Kota  Tangerang. Sintak ,  522–528. https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/sintak/ar
ticle/view/6667 Supriadi,  A.  (2016). Analytical  Hierarchy  Process (AHP) . Deepublish.
Umar,  R.,  Fadlil,  A.,  &  Yuminah,  Y.  (2018).  Sistem Pendukung  Keputusan dengan Metode AHP untuk Penilaian  Kompetensi  Soft  Skill  Karyawan. Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer Dan
Informatika , 4 (1), 27. https://doi.org/10.23917/khif.v4i1.5978 Wanto, A., & Kurniawan, E. (2018). Seleksi Penerimaan Asisten  Laboratorium  Menggunakan  Algoritma Ahp Pada Amik-Stikom Tunas Bangsa Pematangsiantar. JIKO  (Jurnal  Informatika  Dan Komputer) , 3 (1), 11. https://doi.org/10.26798/jiko.2018.v3i1.106

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada gerai Kata Kopi yang telah memberikan kesempatan untuk melakukan penelitian. Juga kepada Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis atas dukungan  dalam membantu penyelesaian penelitian ini.