## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1603 − 1615 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2466

## Sistem Penentuan Lokasi Menara Base Transceiver Station dengan Algoritma AHP-TOPSIS
Muh.  Ikhsan  Amar 1,* , Ramdana 1 , Alvian Tri Putra DA 2
1 FIKOM, Program Studi  Ilmu Komputer,  Universitas Megarezky, Makassar, Indonesia
2 Program Studi  Sistem Informasi, Institut Teknologi Habibi, Pare-Pare, Indonesia Email: 1,* ikhsan.amar93@gmail.com, 2 imuda931@gmail.com, 3 alvianit@gmail.com Email  Penulis Korespondensi:  ikhsan.amar93@gmail.com Submitted: 02/11/2022 ; Accepted: 28/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Teknologi telekomunikasi  seluler saat ini sudah menjadi  sarana yang tak terpisahkan dari pola kehidupan  manusia yang semakin mobile, hal ini tentunya berimbas pada penggunaan teknologi  telekomunikasi  seluler yang semakin meningkat. Indonesia sebagai  salah  satu negara  maritim  yang  memiliki  ribuan  gugusan pulau  hingga  saat  ini  masih  memiliki  beberapa  daerah  yang jangkauan  jaringan  telekomunikasinya  masih  terbatas  dan  belum  merata  sehingga  perlu  dilakukan  perancanaan  untuk  lokasi pendirian  menara  BTS.  Permasalahan  yang  kemudian  dihadapi  adalah  bagaimana  menentukan  lokasi  pendirian  menara  BTS, metode dan kriteria  apa yang digunakan, dan apakah kandidat lokasi telah terintegrasi  dengan menara BTS eksisting. Penelitian  ini bertujuan  untuk  membangun  sistem  penentuan  lokasi  pendirian  menara  BTS  yang  dapat  memberikan  visualisasi  informasi persebaran  menara  BTS  eksisiting  dan radius  coverage  areanya.  Analisis  dan penetuan  lokasi  menggunakan  kombinasi  metode AHP dan  TOPSIS. Metode  AHP digunakan  untuk  penentuan  objektifitas  bobot  dan tingkat  kepentingan  kriteria  lokasi  menara BTS. Selanjutnya,  hasil perbandingan  kriteria  digunakan pada metode  TOPSIS untuk menilai  rating dari tiap-tiap  kandidat lokasi. Hasil penelitian  diperoleh  kriteria untuk lokasi menara BTS adalah kepadatan  penduduk dengan bobot 0.42, jarak menara eksisting 0.2, akses lokasi 0.31, dan biaya instalasi  0.08. Sedangkan untuk kandidat lokasi diukur  menggunakan  variabel  linguistik  dengan bobot 0.67 untuk kriteria  sangat  baik, 0.23 untuk baik,  dan 0.10 untuk cukup  baik. Pengujian  sistem  dilakukan  pada  penentuan lokasi menara BTS di Kecamatan  Sinjai Borong dengan menganalisis 3 kandidat lokasi dan diperoleh hasil bahwa lokasi Samaenre adalah kandidat  terbaik dengan  rating 0.74.
Kata Kunci: Menara BTS; AHP-TOPSIS; Analisis Lokasi
Abstract −Cellular  telecommunications  technology  has  now  become  an  integral  part  of  the  pattern  of  human  life  which  is increasingly  mobile, this of course has an impact  on the increasing  use of cellular  telecommunications  technology. Indonesia, as a maritime  country that has thousands of island clusters, currently still has several areas where telecommunication  network coverage is still limited  and uneven, so it is necessary to plan locations for the establishment  of BTS towers. The problems that are then faced are how to determine  the location  of the  BTS tower construction,  what methods and criteria  are used, and whether the candidat e locations  have been integrated  with the  existing BTS towers. This study aims  to develop  a location  determination  system for the establishment  of BTS towers that  can provide  visualization  of information  on the distribution  of existing  BTS towers and their radius of coverage area. Location  analysis and determination  using a combination  of AHP and TOPSIS methods. The AHP method is used to determine  the objectivity  of the weights and the importance  of the criteria  for the location of BTS towers. Furthermore, the results of the comparison of criteria  are used in the TOPSIS method to assess the rating of each location  candidate.  The results showed that the criteria  for the location  of BTS towers were population  density with a weight of 0.42, distance of existing towers of 0.2, location access of 0.31, and installation  costs of 0.08. Meanwhile, location candidates are measured using linguistic variables with a weight of 0.67 for very good criteria,  0.23 for good, and 0.10 for good enough. System testing was carried out on determining the location  of BTS towers in Sinjai Borong District  by analyzing 3 candidate  locations and the result was that Samaenre location was the best candidate  with a rating of 0.74.
Keywords : BTS Tower; AHP-TOPSIS; Location Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Mena ra Base Transceiver Station a ta u BTS merupa ka n sa la h sa tu infra struktur penting da la m kema juan teknologi telekomunika si, khususnya  teknologi telekomunika si seluler, ba ik GSM ( Global System for Mobile Communication ) a ta upun CDMA ( Code  Division Multiple Access ).  Teknologi  telekomunika si seluler  sa a t ini  suda h menja di sa rana ya ng ta k terpisa hka n da ri pola  kehidupa n ma nusia yang sema kin mobile, ha l ini  tentunya  berimba s pa da peningkatan jumla h pengguna a n teknologi telekomunika si seluler ya ng setia p ha ri sema kin berta mbah. Peningka ta n tersebut telah mendorong  vendor  teknologi  telekomunika si  seluler  untuk  terus  meningka tka n  kuantitas da n  kua lita s  ja ringan telekomunika si  denga n  memperlua s coverage a rea   da n  meningka tka n  kapasitas  la ya nan  tra fik   [1].  Untuk memfa silita si ha l tersebut, upa ya  ya ng dila kuka n oleh vendor teknologi  telekomunika si a da la h denga n mendirikan pera ngka t-pera ngkat telekomunika si  seperti  mena ra  BTS  di  titik  ya ng  stra tegis,  mula i  da ri  kota   besa r  hingga ka bupa ten ya ng berkemba ng [2][3].
Indonesia  merupa kan sa la h sa tu nega ra maritim terbesa r didunia  ya ng memiliki  ribua n gugusa n pula u ya ng perlu  dihubungka n denga n teknologi  ja ringa n telekomunika si. Seba ga i  nega ra  ma ritim,  Indonesia   hingga   sa a t ini ma sih  memiliki  bebera pa  da era h  ya ng ja ngka uan ja ringa n telekomunika sinya ma sih terba ta s da n belum  merata sehingga   perlu  dila kuka n  a na lisis  da n  pera nca naan  untuk  loka si  pendiria n  mena ra   BTS  diberba ga i  loka si. Perma sa la han ya ng kemudia n diha da pi a da la h ba ga ima na menga nalisis  da n menentukan loka si  pendiria n  menara BTS,  metode da n kriteria   a pa  ya ng ha rus diguna ka n, da n a pa kah ka ndida t  loka si tela h sa ling  terintegra si  dengan mena ra  BTS  eksisting.  Jika   ditinja u lebih  ja uh la gi,  ma ka  perma sala han ya ng juga  tida k ka la h pentingnya  a dalah

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1603 − 1615 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2466
buka n ha nya pa da penentuan loka sinya tetapi juga  pa da persebara nnya ya ng da pa t dimonitoring seca ra  cepa t, mudah da n a kura t seba ga i da ta  untuk mendukung penga mpuh kepentinga n da la m  penga mbila n keputusa n[4].  Sela in  itu penempa tan loka si menara  BTS juga  harus mempertimbangkan dan memperhatika n estetika  lingkunga n dan tata ruang wila ya h [5].
Seba ga i ja wa ba n a tas perma sala han ya ng tela h dipa parkan di a ta s, ma ka dibutuhkan sua tu sistem penentuan loka si  mena ra   BTS  denga n  metode  ra ting  teknik  ya ng  terstruktur  da n  didukunga n  denga n  media   ya ng mevisua lisa sika n  perseba ra n  mena ra  BTS  eksisting  serta coverage a rea nya . Ha sil  ra nca nga n sistem  kemudian diimplementa sika n menjadi pera ngkat lunak komputer yang da pat dia kses da n diguna kan seca ra mobile ka panpun dan dima na pun [6].
Sa la h sa tu da era h yang terleta k di Provinsi  Sula wesi  Sela ta n tepa tnya di Ka bupa ten Sinja i ya kni Kecamatan Sinja i  Borong  ya ng  seca ra  topologi  wila ya h terleta k  dida ta ra n  tinggi  membua t  daera h  tersebut memiliki  potensi diberba ga i  bida ng  seperti  perta nia n,  perkebuna n,  peterna kan,  da n  pa riwisa ta .  Bebera pa   presta si  tela h  dira ih Keca ma tan Sinja i Borong  seperti  jua ra n 1 lomba  desa  tingka t Ka bupa ten, Tingka t Provinsi,  da n Tingka t Na siona l pa da  ta hun 2019. Na mun kebera daan menara  BTS seba ga i infra struktur telekomunika si di Keca ma tan Sinja i Borong ya ng  ma sih minim  menga kiba tkan ja ngka uan  ja ringa n telekomunika si menja di cukup terba ta s da n tida k mera ta , a kiba tnya a kses da n perseba ran informa si dida era h tersebut menja di cukup pa sif .   Olehnya  itu, metode da n sistem ya ng diba ngun pa da  penelitia n ini a ka n diuji pa da  penentuan loka si mena ra  BTS ya ng potensia l di Keca ma ta n Sinjai Borong.
Bebera pa  a rtikel ilmia h  pa da  jurna l na siona l tela h memba has tenta ng penentuan loka si mena ra  BTS.  Sa lah sa tunya  a dala h penelitia n ya ng dila kukan oleh [6] denga n memba ngun sistem berba sis web ya ng memperoleh ha sil penelitia n  berupa   nila i  priorita s  untuk  memilih  loka si  mena ra  BTS.  Na mun  penelitia n  ini  ha nya  sa mpai  pada penentua n loka si  mena ra   ta npa  mena mpilka n pola   leta k  perseba ra n mena ra  disekita rnya .  Penelitia n  la in  ya ng dila kuka n oleh [7]  denga n mengguna ka n kriteria  ba yes da n [8]  denga n mengguna ka n metode Fuzzy MADM  ya ng ha sil  penelitia n  kedua nya berupa  pera ngka t luna k ya ng memberika n rekomenda si loka si  mena ra  BTS  pa da  suatu da era h berda sarkan ha sil a na lisa  da n penila ia n kriteria . Na mun kekura nga n pada penelitia n ini juga  tida k memberikan visua lisa si  perseba ra n mena ra  eksisting  da n ca lon loka si mena ra  ba ru. Sela njutnya  a da  penelitia n da ri  [5]  dengan metode  TOPSIS  ya ng  mela kuka n  a nalisis  pa da  penentua n  pemasangan a ntena  dimena ra  BTS  ya ng  tela h  a da. Penelitia n ini  juga  mengha silka n rekomendasi loka si untuk pema sangan a ntena baru teta pi tida k memvisualisa sikan ca kupa n coverage a rea dari mena ra  BTS eksisting.
Da ri  ha sil  tinja ua n bebera pa penelitia n sebelumnya , terda pat kekura ngan pa da tida k a danya visua lisa si dan informa si perseba ra n menara BTS eksisting. Sela in itu, penentua n bobot kriteria  penila ia n juga  tida k dila kukan dengan memba ndingkan ska la  priorita s  da ri  ma sing-ma sing  kriteria .  Pa da  penelitia n  ini  buka n ha nya  menentukan loka si mena ra  BTS teta pi juga  a ka n memberika n visua lisa si informa si perseba ra n mena ra  BTS eksisting. Penelitia n ini juga mengkombina sika n metode AHP da n TOPSIS.  Metode AHP  a ka n diguna ka n untu k menentukan objektifita s bobot da n tingka t kepentinga n da ri ma sing-ma sing kriteria   loka si mena ra  BTS denga n teknik perba ndinga n berpa sa ngan. Sela njutnya , bobot penila ia n da ri ha sil  perba ndinga n kriteria   a ka n diguna kan pa da metode TOPSIS  untuk menila i ra ting da ri tia p-tia p ka ndida t loka si [8][9].

## 2. METODOLOGI  PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitia n ini memba has tentang penentuan loka si menara BTS denga n kombinasi metode AHP da n TOPSIS. Ta hapan pela ksa na an penelitia n mengguna kan a lur wa terfa ll model ya ng diba gi menja di 5 ta ha p  [11]. Ada pun kelima  tahap tesebut a ka n dija barkan berikut ini:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1603 − 1615 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2466
a . Identifika si da n Ana lisis
Pa da  ta hap ini dila kuka n a nalisis da n identifika si kebutuha n penelitia n ya ng terdiri a ta s identifika si da ta /informasi, a na lisis da ta /informasi, tujua n keputusan, identifika si pa ra meter, identifika si a lterna tif, da n membangun struktur hira rki perma sa la han. Ha sil a na lisis tersebut kemudia n didokumentasikan da la m lemba r penelitia n.
b. Ana lisis  da n Pera nca nga n Sistem
Pa da  ta hap pera ncanga n, dila kukan penerjemahan syarat kebutuhan sebuah perancangan sistem sebelum dibuatnya proses pengkodea n ( coding ). Proses ini berfokus pa da a rsitektur sistem, struktur sistem (struktur da ta  & ba sis da ta), deta il a lgoritma  (AHP-TOPSIS),  da n representa si interfa ce. Seca ra  khusus pa da  tahap perancangan dapat dibagi menja di 2 spesifika si kegia ta n ya itu pera nca ngan dataflow da n user interfaces .
c. Implementa si Ana lisis da n Pera nca nga n
Pa da  ta hap ini diterjema hkan hasil pera nca ngan ke bentuk yang da pat dieksekusi oleh mesin denga n menggunakan ba ha sa pemrogra man. Da ri sisi  teknis ta ha p ini meliputi pengkodea n ( coding ) sistem, compile sistem, dll.
d. Pengujia n
Pengujia n sistem  bertujua n memeriksa  sega la  kem ungkina n terja dinya  kesa la han ba ik da ri  segi  logika   interna l ma upun eksterna l fungsiona l.  Pengujia n juga  dila kuka n pa da  studi ka sus penelitia n  ya itu di  Keca ma tan Sinjai Borong Ka bupa ten Sinja i.
e. Eva lua si
Eva lua si  merupa kan ba gia n a khir  da ri  siklus  penelitia n  ini  da n dila kuka n setela h ta ha p pengujia n. Bertujuan mengoreksi a pa bila  terda pat kesa la han pada sistem ya ng ba ru terindetifika si pa da sa at pengujian. Juga  ditujukan untuk mena mbah kemampuan sistem seperti memberika n fungsi-fungsi ta mba han, peningka tan kinerja , dll.
Da ri pemba hasan ta hapan penilia n ya ng tela h diura ika n sebelumnya, ma ka dapat di rumuska n prosedur terinci penelitia n ini pa da  flowcha rt dia gra m berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1603 − 1615 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2466

## 2.2 Metode AHP
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dikemba ngka n oleh Thomas L. Sa a ty pa da awa l ta hun 1970[12].Metode AHP merupa ka n pendekatan objektif da lam penentuan bobot kriteria  sehingga  ha sil pembobotan kriteria  lebih bersifat universa l [13]. Sela in itu perma sa la han multi kriteria  ya ng tida k terstruktur da pa t diola h seca ra  cerma t denga n teknik ja ringa n hira rki [14]. Ada pun sistema tika  metode AHP [15] a da la h:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1603 − 1615 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2466

## 2.3 Metode TOPSIS
TOPSIS  ( Technique for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution) a da la h sa la h sa tu metode penga mbilan keputusa n multikriteria  ya ng perta ma  ka li diperkena lka n oleh Yoon da n Hwa ng [16]. Ya ng di da sa rka n pa da konsep dima na  a lterna tif terba ik tida k ha nya memiliki ja ra k terpendek da ri solusi  idea l positif,  na mun juga  memiliki ja rak terpa nja ng da ri solusi idea l nega tive [17]. Konsep ini ba nya k diguna kan pada bebera pa model MADM (Multi Attribute Decision Making) untuk menyelesa ika n ma salah keputusa n seca ra  pra ktis [18] . Ha l ini  diseba bka n konsepnya yang sederha na , muda h dipa hami, komputa sinya efisien, da n memiliki  kema mpuan untuk mengukur kinerja  rela tif da ri a lterna tif- a lterna tif keputusa n da la m bentuk matematis ya ng sederha na [19]. Berikut ini  merupa kan la ngka h-la ngkah ya ng dila kuka n denga n mengguna kan metode TOPSIS.

## Gambar 4. Prosedur Metode TOPSIS

## 2.4 Metode AHP-TOPSIS
Metode  AHP  a ka n diguna ka n untu penentua n objektifita s kriteria   penila ia n  loka si  mena ra  BTS  mela lui  teknik perba ndinga n  berpa sa nga n  a ga r  diperoleh  tingka t  kepentinga n  ma sing-ma sing  kriteria [20].  Sela njutnya ,  ha sil perba ndinga n kriteria  berupa  bobot penila ia n a kan diguna kan pada metode TOPSIS untuk menila i ra ting da ri tia p -tiap ka ndida t loka si mena ra  BTS [10].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1603 − 1615 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2466
Gambar 5. Prosedur Kombina si Metode AHP-TOPSIS

## 2.5 Metode Penentuan  Lokasi Menara BTS
Loka si mena ra  BTS ditentuka n berda sa rkan pa ra meter ya ng didefenisika n seba ga i kriteria  da n subkriteria  a na lisis [21]. Da ri ha sil obseva si pa da  PT. PROTELINDO  ca ba ng Ma ka ssar da n a nalisis studi litera ture ya ng releva n dengan penelitia n ini,  ma ka  da pat ditentukan ya ng menja di kriteria  da la m a na lisis loka si mena ra Base Transceiver Station a da la h seba gai berikut:

## Tebel 1. Kriteria  Loka si Mena ra  BTS
No. Kriteria Analisis 1. User  (Kepa da tan Penduduk)
2. JME (Ja ra k Mena ra  Eksisting)
3. Akses Loka si
4. Bia ya  Insta la si
Da ta  kriteria  pa da  ta ble 1 sela njutnya  di ola h berda sa rkan inputan subkriteria , pa da penelitia n ini subkriteria dibua t da la m bentuk va ria ble linguistik  guna  memuda hkan dala m ha l penginputa n nila i a lterna tif terha da p kriteria, ma sing-ma sing  kriteria   diinputka n  denga n  ska la   linguistik  subkriteria   terha da p  ma sing-ma sing  a lterna tif  pada superma triks metode AHP.
Tabel 2. Subkriteria  Penila ia n Skala Penilaian 3 2 1 Skala Linguistik Sa nga t Ba ik Ba ik Cukup Ba ik

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1603 − 1615 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2466
Menurut Pera tura n Kepa la  Ba dan Pusa t Sta tistika  nomor 37 ta hun 2010, tingka t kepa datan penduduk dia nggap renda h a pa bila  kura ng da ri 500 jiwa / km2, dika ta ka n ba ik bila  dia nta ra 500 – 1249 jiwa / km2, da n sa nga t ba ik bila lebih da ri 1249 jiwa /km2 [22].
Sua tu zona  dika ta kan sa ngat ba ik menurut kriteria  mena ra  eksisting a pa bila  tida k mendapat resiko interferensi da ri  mena ra  eksisting.  Sua tu  zona  dika ta kan ba ik a pa bila  ha nya  mendapat  resiko interferensi  da ri  sa tu  menara eksisting.  Seda ngka n zona  dia ngga p kura ng a pabila  mendapat resiko interferensi lebih da ri sa tu mena ra  eksisting  [3].
Seda ngka n untuk pa rameter a kses loka si dika ta kan Sa nga t baik jika  ca lon loka si bera da  di sekita r a rea  jalan uta ma  sua tu da erah, ba ik a pabila  bera da pada a rea sekita r ja la n loka l, da n cukup ba ik a pabila  bera da pada a rea sekitar ja la n lingkunga n.
Kriteria   da n sub kriteria  ya ng tela h diperoleh sela njutnya  a kan menjadi instrumen a na lisis da la m memilih dan menila i ka ndida t loka si mena ra BTS di Keca ma tan Sinja i Borong [23].  Ada pun ka ndidat loka si ya ng a kan diujikan pa da  penelitia n ini belum ditentuka n da n sedang menunggu da ta  da ri pemerinta h Keca matan Sinja i Borong.

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Metode AHP-TOPSIS
Kombina si metode AHP – TOPSIS  pa da  penelitia n ini diguna ka n untuk menentukan objektifitas bobot kriteria  dan perhitunga n  ra ting  kepentinga n  da ri  tia p -tia p  ka ndida t loka si.  Ura ia n  implementa si  metode  AHP-TOPSIS  akan dijela ska n berikut ini:
a . Representa si Ma sa la h
Ta ha p  a wa l  penyelesa ia n  ma sa la h denga n  metode  AHP  –  TOPSIS  a da la h mela kuka n  identifika si  dan representa si ma sa la h denga n menentukan tujuan, kriteria , subkriteria , da n a lterna tif untuk menca pai tujuan.
Tabel 3. Representa si Ma sa la h No. Cluster Data 1. Tujua n Penentua n Loka si Mena ra  BTS. 2. Kriteria User,  JME, Akses, Bia ya . 3. Subkriteria 1 (Sa nga t Ba ik), 2 (Ba ik), 3 (Cukup Ba ik)
4. Ka ndida t Loka si
Loka si Bunga e (A),  Loka si Na ngka e (B), Loka si Sa ma enre (C).
Pa da  ta hap representasi ma sala h tela h ditentukan kriteria  penentuan lokasi mena ra BTS hingga  pa da  a lternative loka si seba ga i ka ndida t yang a ka n diola h pa da metode AHP.
b. Struktur Hira rki Ma sa la h
Da ta  ha sil  representa si ma sa la h sela njutnya di tra nsforma sika n keda la m teknik ja ringa n hira rki  AHP  ya ng ditunjukka n pa da ga mbar 6 berikut:

## Gambar 6. Hira rki Keputusa n Penentua n Lokasi BTS
Hira rki level perta ma  merupakan ta rget hira rki, hira rki level  kedua  seba ga i rule a ta u kriteria  seda ngka n hira rki level ketiga  a da la h pa rameter kriteria , da n hira rki level empa t merupa kan a lternatif ya ng diuji guna  penca paia n tujuan pa da  hira rki level  perta ma .
c. Perba ndinga n Berpa sa nga n Kriteria
a . Kriteria User bera da  a ntara  sa ma pentingnya da n sedikit lebih penting da ri  kriteria JME .  Ma ka  ska la  prioritas a da la h 2 .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1603 − 1615 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2466
b. Kriteria User bera da  a ntara sedikit lebih penting da n lebih penting da ri kriteria Biaya . Ma ka  ska la  priorita s a dalah 4 .
c. Kriteria User bera da  a ntara  sa ma pentingnya  dan sedikit lebih  penting da ri kriteria Akses .  Ma ka  ska la  prioritas a da la h 2 .
d. Kriteria JME sedikit lebih penting da ri kriteria Biaya . Ma ka  ska la  priorita s a da la h 3 . e. Kriteria Akses bera da  a nta ra sa ma pentingnya da n sedikit leb ih penting da ri kriteria Jarak . Ma ka  ska la  priorita s a da la h 2 . f. Kriteria Akses lebih penting da ri kriteria Biaya . Ma ka  ska la  priorita s a da la h 5 . Ha sil perba ndinga n kriteria  sela njutnya ditra nsformasikan kedalam matriks perba ndinga n berpasangan berikut:
Tabel 4. Ma triks Perba ndinga n Kriteria
User JME Akses Biaya User 1 2 2 4 JME 0.5 1 0.5 3 Akses 0.5 2 1 5 Biaya 0.25 0.3 0.2 1  2.25 5.3 3.7 13
Ba ris ∑ merupa kan hasil penjumla han tia p elemen kriteria  dia ta snya. Ma triks perba ndinga n kriteria  sela njutnya di  normalisasikan dengan cara mengalikan tiap elemen matriks terhadap ∑ untuk membentuk matriks Normalisasi kriteria  seperti pa da  ta bel 5 berikut.
Tabel 5. Ma triks Norma lisa si Kriteria User JME Akses Biaya  Eigen Vektor User 0.44 0.38 0.54 0.31 1.67 0.42 JME 0.22 0.19 0.14 0.23 0.78 0.2 Akses 0.22 0.38 0.27 0.38 1.25 0.31 Biaya 0.11 0.06 0.05 0.08 0.3 0.08
Pa da  ma triks normalisa si kriteria  diperoleh Eigen Vektor da ri tia p-tia p kriteria  denga n rumus ∑÷ n . Ta ha p a khir penentua n bobot kriteria  a da la h denga n mela kukan uji Logical Consistency pa da ma triks.
λ maks = 0.94 + 1.06 + 1.15 + 1.04 = 4.19
CI = 4.19 - 4     = 0.063 4 - 1
CR = 0.063 = 0.007 0.90
Ka rena CR < da ri 0.1, ma ka matriks dinya takan konsisten.
d. Perba ndinga n Berpa sa nga n Subkriteria
a . Subkriteria Sangat Baik bera da  a ntara  sedikit lebih  penting  da n lebih  penting  da ri kriteria Baik .  Ma ka  skala priorita s a da la h 4 .
b. Subkriteria Sangat Baik lebih penting da ri kriteria Cukup  Baik . Ma ka  ska la  priorita s a da la h 5 . c. Subkriteria Baik sedikit lebih penting da ri kriteria Cukup  Baik . Ma ka  ska la  priorita s a da la h 3 . Ha sil perba ndinga n subkriteria  ditra sforma sika n kedala m ma triks perba ndinga n berpa sanga n berikut:
Tabel 6. Ma triks Perba ndinga n Subkriteria Sangat Baik Baik Cukup  Baik Sangat Baik 1 4 5 Baik 0.25 1 3 Cukup  Baik 0.2 0.3 1  1.45 5.3 9
Ba ris  ∑  merupa ka n ha sil  penjumla han tia p  elemen  subkriteria   dia ta snya . Ma triks pairwise  comparison subkriteria selanjutnya di normalisasikan dengan cara mengalikan tiap elemen matriks terhadap ∑ untuk membentuk ma triks Norma lisa si subkriteria  seperti pa da  ta bel 7 berikut.
Tabel 7. Ma triks Norma lisa si Subkriteria
Sangat Baik Baik Cukup  Baik  Eigen Vektor Sangat Baik 0.69 0.75 0.56 2 0.67 Baik 0.17 0.19 0.33 0.69 0.23 Cukup  Baik 0.14 0.06 0.11 0.31 0.10

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1603 − 1615 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2466
Pa da  ma triks norma lisa si subkriteria  juga  diperoleh Eigen Vektor da ri tia p-tia p kriteria   denga n rumus ∑÷ n . Ta ha p a khir penentua n bobot subkriteria  a da la h denga n mela kukan uji Logical Consistency ma triks.
λ maks = 0.97 + 1.22 + 0.9 =3.09
CI = 3.09 - 3  = 0.045 3 - 1
CR = 0.045  = 0.077 0.58
Ka rena CR < da ri 0.1, ma ka matriks dinya takan konsisten.
e. Peroleha n Bobot Kriteria  da n Subkriteria
Ha sil  a na lisis  da n pengola ha n da ta  mula i  da ri  representa si  ma sa la h  sa mpai pa da  uji Logical  Consistency ma triks, ma ka  tela h diperoleh bobot objektif da ri tia p kriteria  da n sub  kriteria  ya ng di reka p pa da  ta bel berikut.
Tabel 8. Bobot Kriteria   da n Subkriteria Kriteria/Subkriteria Bobot Kriteria Kepa da tan Penduduk 0.42 Ja ra k Mena ra  Eksisting 0.2 Akses 0.31 Bia ya 0.08 Subkriteria Sa nga t Ba ik 0.67 Ba ik 0.23 Cukup Ba ik 0.10
f. Penila ia n Alterna tif/Ka ndida t Loka si
Setela h memperoleh bobot kriteria  da n subkriteria , ma ka sela njutnya adala h mela kukan perbandinga n a lternatif terha da p kriteria  denga n mengguna ka n ska la  subkriteria .
Tabel 9. Ma triks Penila ia n Alterna tif
User JME Akses Biaya Lokasi A 2 1 3 1 Lokasi B 1 3 2 3 Lokasi C 1 2 1 3
Pa da  ta bel 9  ma trik perba ndinga n a lterna tif terha da p kriteria   dila kuka n denga n mengguna ka n pembobotan ska la  linguistik  berda sa rka n da ta penila ia n a lternatif (loka si) ya ng diperoleh sa a t penelitia n.
Tabel 10. Ma triks Norma lisa si Penila ia n Alterna tif
User JME Akses Biaya Lokasi A 0.1 0.13 0.03 0.05 Lokasi B 0.28 0.02 0.07 0.01 Lokasi C 0.28 0.05 0.21 0.01 A + 0.28 0.13 0.21 0.05 A - 0.1 0.02 0.03 0.01
Ma triks  pa da  ta bel 10  diperoleh  denga n menga lika n bobot a lterna tif terha da p bobot kriteria   pa da  ma sing - ma sing elemen ma triks sesua i da ta  perba ndingan pa da ta bel 9.
g. Menentuka n Solusi Idea l Positif
D 1 + = √(0.1 − 0.28) 2 + (0.13 − 0.13) 2 + (0.03 − 0.21) 2 + (0.05 − 0.05) 2 = 0.2546
D 2 + = √(0.28 − 0.28) 2 + (0.02 − 0.13) 2 + (0.07 − 0.21) 2 + (0.01 − 0.05) 2 = 0.1825
D 3 + = √(0.28 − 0.28) 2 + (0.05 − 0.13) 2 + (0.21 − 0.21) 2 + (0.01 − 0.05) 2 = 0.0894
h. Menentuka n Solusi Idea l Nega tif
D 1 - = √(0.1 − 0.1) 2 + (0.13 − 0.02) 2 + (0.03 − 0.03) 2 + (0.05 − 0.01) 2 = 0.117
D 2 - = √(0.28 − 0.1) 2 + (0.02 − 0.02) 2 + (0.07 − 0.03) 2 + (0.01 − 0.01) 2 = 0.1844
D 3 - = √(0.28 − 0.1) 2 + (0.05 − 0.02) 2 + (0.21 − 0.03) 2 + (0.01 − 0.01) 2 = 0.2563
i. Menentuka n Nila i Preferensi Alterna tif

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1603 − 1615 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2466
𝑉 1 = 0.117 0.117 + 0.2546 = 0.117 0.3716 = 𝟎. 𝟑𝟏𝟒𝟗 𝑉 2 = 0 .1844 0.1844 + 0.1825 = 0.1844 0.3669 = 𝟎. 𝟓𝟎𝟐𝟔 𝑉 3 = 0 .2563 0.2563 + 0.0894 = 0.2563

## 0.3457 = 𝟎. 𝟕𝟒𝟏𝟒
Da ri  ha sil  nila i  preferensi  a lterna tif, terliha t  ba hwa  V 3 a ta u loka si  Sa ma enre  memiliki  nila i  ya ng  tertinggi, sehingga  loka si terba ik pendiria n mena ra  BTS di Keca ma tan Sinja i Borong a da la h loka si Sa ma enre (Loka si C).

## 3.2 Implementasi Model Perangkat Lunak  Dinamis
Ha sil implementa si sistem terdiri  a ta s pera ngka t luna k berba sis Geographic Information System (GIS)  da n Decision Support System (DSS)  ya ng sa ling terintegra si da n diba ngun denga n konsep dina mis sehingga  sistem da pa t digunakan pa da  berba ga i ka sus penentua n loka si mena ra  BTS la innya , ba ik denga n bobot da n kriteria  ya ng sa ma  ma upun yang berbeda .

## a . Ha sil Implementa si DSS
Implementa si DSS denga n kombina si metode AHP-TOPSIS  juga  diba ngun denga n konsep dina mis, ba ik da ri segi form/progra m ma upun da tabase sehingga  peruba han bobot, penyesuaia n kriteria , da n penambahan alterna tif  dapat difa silita si oleh sistem.

## Gambar 7. Menu Uta ma  DSS
Form menu DSS ga mba r 7 ya ng merupa kan a kses kontrol pa da submenu la innya seperti menu a lterna tif, menu da ta  tower, menu perhitunga n AHP-TOPSIS,  da n menu la innya .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1603 − 1615 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2466
Ga mba r 8  a da la h form ya ng diguna ka n untuk penila ia n ka ndida t loka si  mena ra  BTS  denga n kombina si metode AHP-TOPSIS.  Form penila ia n ini  bersifa t dina mis sehingga  da pa t diguna kan pada ba nyak kasus  penentuan loka si  mena ra  BTS.  Sela in  itu,  form  ini  juga  dira nca ng  untuk mena mpilka n  a lur da ri  proses  a wa l hingga   a khir perhitunga n metode.
b. Ha sil Implementa si GIS
Implementa si Geographic Information System (GIS)  dibua t untuk memberikan informasi perseba ra n menara BTS  eksisting  da n renca na  menara  BTS ba ru beserta coverage a rea nya pada peta  digita l a ga r memuda hkan dalam mela kuka n monitoring loka si mena ra  BTS. Ga mba r 9 sa mpai ga mbar 11 berikut ini  mena pilka n hasil implementa si GIS.

## Gambar 9. View  Mena ra  Eksisting
Pa da  ga mba r 9 view mena ra  BTS eksisting juga  dita mpilka n visua lisa si ca kupa n coverage area  sehingga  dapat dimonitoring  ja ngka uan tra nsmisinya .  Sela in  itu,  juga   dita mba hkan box  da ta  loka si  mena ra  BTS  berda sa rkan koordina tnya pada peta a gar ha sil implementa si GIS da pa t lebih informa tif.
Sela in  mena mpilka n perseba ran menara BTS eksisting,  ha sil implementa si GIS juga  memberika n informasi deta il da ri loka si mena ra  BTS seperti ya ng dita mpilka n pa da ga mbar 10 dia ta s.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1603 − 1615 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2466
Gambar 11. Loka si Mena ra  Ba ru
Mena ra  BTS denga n kombina si putih mera h merupa kan ga mbar menara  BTS eksisting  pa da  wila ya h tersebut, seda ngka n mena ra  BTS  denga n  wa rna   biru  merupa ka n loka si  perenca na an  pendiria n  mena ra  BTS  ya ng  ba ru berda sa rka n hasil perhitunga n da ri kombina si metode AHP-TOPSIS  sesua i ga mba r 11 dia ta s.

## 4. KESIMPULAN
Kriteria   penentua n loka si mena ra Base Transceiver Station terdiri  a ta s kepa datan penduduk, ja ra k menara eksisting, a kses loka si, da n bia ya insta la si. Seda ngka n pa rameter kriteria  mengguna kan ska la linguistik denga n pa ra meter 1 pada ska la  Sa nga t Ba ik, 2 Ba ik, da n 3 pa da  ska la  Cukup Ba ik.   Denga n a lgoritma  AHP diperoleh bobot kriteria  kepadatan penduduk sebesa r 0.42, Ja ra k menara eksisting 0.2, a kses loka si 0.31, da n bia ya  insta la si 0.08. Seda ngka n untuk bobot pa ra meter kriteria  pa da  ska la  linguistic  a da la h 0.67 untuk Sa nga t Ba ik, 0.23 untuk Ba ik, da n 0.10 untu Cukup Ba ik. Pengujia n sistem dila kuka n pa da penentuan loka si menara  BTS di Ka bupa ten Sinja i Provinsi Sula wesi Sela ta n dengan menila i  ra ting tiga   ka ndida t loka si denga n metode AHP-TOPSIS  ya itu Loka si Bunga e denga n ra ting  0,31,  Loka si Na ngka e denga n ra ting 0.50  da n loka si Sa ma enre denga n peroleha n ra ting tertinggi  ya itu 0.74. Ha sil implementa si sistem terdiri a ta s pera ngkat lunak berbasis Decision Support System (DSS) da n Geographic Information System (GIS) ya ng sa ling terintegra si  da n diba ngun denga n konsep dina mis sehingga  sistem da pa t diguna kan pa da berbaga i ka sus penentua n loka si menara BTS la innya , ba ik denga n bobot dan kriteria  ya ng sa ma maupun yang berbeda.  Implementasi DSS  denga n kombina si metode AHP-TOPSIS  ya ng diba ngun denga n konsep dina mis, ba ik da ri segi  form/program ma upun da tabase sehingga   peruba ha n  bobot, penyesua ia n  kriteria ,  da n pena mbahan  a lternatif da pat difa silita si . Implementa si Geographic Information System (GIS)  memberika n informa si perseba ra n mena ra  BTS eksisting  dan renca na  mena ra BTS ba ru beserta coverage a rea nya  pa da peta digita l a ga r memuda hkan da la m memonitoring loka si mena ra  BTS.

## REFERENCES
[1] M.  Muthmainnah  and  A.  Mauludiyanto,  “Optimasi  Penempatan  Lokasi  Potensial  Menara  Baru  Bersama  Pada  Sistem Telekomunikasi  Seluler Dengan Menggunakan  Fuzzy Clustering  Di Daerah Sidoarjo,” JTITS, vol. 4, no. 1, pp. A36–A41, Mar. 2015, doi: 10.12962/j23373539.v4i1.8411.
[2] N. Ismail, M. M. Maharoni, and I. Lindra, “ANALISIS PERENCANAAN PEMBANGUNAN BTS (BASE TRANSCEIVER STATION)  BERDASARKAN  FAKTOR  KELENGKUNGAN  BUMI  DAN  DAERAH  FRESNEL  DI  REGIONAL PROJECT SUMATERA BAGIAN SELATAN,”  JURNAL ISTEK, vol. 9, no. 1, Art. no. 1, Aug. 2015, Accessed: Feb. 18, 2022. [Online]. Available:  https://journal.uinsgd.ac.id/index.php/istek/article/view/172
[3] W. Widyatmoko and A. Mauludiyanto, “Perencanaan  Jumlah dan Lokasi Menara Base Transceiver  Station (BTS) Baru Pada Telekomunikasi  Seluler  di  Kabupaten  Lumajang  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process -TOPSIS (AHP- TOPSIS),” JTITS, vol. 4, no. 1, pp. A71–A76, Mar. 2015, doi: 10.12962/j23373539.v4i1.8611.
[4] H. Jaya, S. Sabran, M. M. Idris, Y. A. Djawad, A. Ilham, and A. S. Ahmar, KECERDASAN BUATAN. Makassar: Fakultas MIPA  Universitas  Negeri  Makassar,  2018,  pp.  1–315.  Accessed:  Dec.  21,  2022.  [Online].  Available: http://eprints.unm.ac.id/4532/

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1603 − 1615 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2466
[5] I. P. Sanur, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN LOKASI PEMASANGAN ANTENA PADA TOWER BTS (Base Transceiver Station) BERSAMA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS KOTA MALANG),” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika),  vol. 2, no. 1, Art. no. 1, Mar. 2018, doi: 10.36040/jati.v2i1.1712.
[6] D.  Aprizal,  T.  Tursina,  and  H.  Nasution,  “RANCANG BANGUN APLIKASI  SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN  LOKASI  PEMBANGUNAN  TOWER  BTS  DENGAN  METODE  PROMETHEE  (STUDI  KASUS : PT.TELKOMSEL PONTIANAK),” JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 3, no. 3, Art. no. 3, Sep. 2015.
[7] A. Jawad and M. Murinto, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN LOKASI PEMBANGUNAN TOWER BASE  TRANSCEIVER  STATION  (BTS)  MENGGUNAKAN  KRITERIA  BAYES  YANG  DISERTAI  LETAK GEOGRAFISNYA,” Jurnal Sarjana Teknik Informatika,  vol. 3, no. 1, Art. no. 1, Feb. 2014.
[8] D.  A.  P.  Sinaga,  E.  Budiman,  and  R.  Hasudungan,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN LOKASI MENARA BASE TRANSCEIVER STATION (BTS) DENGAN METODE FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING (FMADM),” Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi), vol. 2, no. 1, Art. no. 1, Mar. 2017.
[9] G. Tian, H. Zhang, M. Zhou, and Z. Li, “AHP, Gray Correlation,  and TOPSIS Combined  Approach to Green Performance Evaluation of Design Alternatives,”  IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 48, no. 7, pp. 1093– 1105, Jul. 2018, doi: 10.1109/TSMC.2016.2640179.
[10]  G.  S.  Mahendra  and  I.  P.  Y.  Indrawan,  “METODE  AHP-TOPSIS  PADA  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENENTUAN PENEMPATAN AUTOMATED TELLER MACHINE,” JST (Jurnal Sains dan Teknologi), vol. 9, no. 2, Art. no. 2, Sep. 2020, doi: 10.23887/jst-undiksha.v9i2.24592.
[11]  M. I.  Amar,  “Sistem  Penilaian  Kinerja  Aparat  Pemerintah  Desa  Dengan  Metode  Profile  Matching,”  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komputer  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Al  Asyariah  Mandar,  vol.  6,  no.  1,  Art.  no.  1,  Apr.  2020,  doi: 10.35329/jiik.v6i1.126.
[12]  G. S. Mahendra and K. Y. E. Aryanto, “SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, Art. no. 1, Apr. 2019, doi: 10.25077/TEKNOSI.v5i1.2019.49-56.
[13]  J. Na’am, “Sebuah  Tinjauan  Penggunaan  Metode  Analytic  Hierarchy  Process (AHP) dalam  Sistem  Penunjang Keputusan (SPK) pada Jurnal Berbahasa Indonesia,” Jurnal Ilmiah  Media Sisfo, vol. 11, no. 2, Art. no. 2, Oct. 2017.
[14]  M. I. Amar  and M. H. Cakrawijaya,  “Implementasi  Analytic  Hierarchy  Process Sebagai  Metode Penilaian  Dalam  Seleksi Calon Pemain Handball,” Building of Informatics, Technology  and Science (BITS), vol. 3, no. 3, Art. no. 3, Dec. 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1031.
[15]  H. K.  Esfahani  and M. S. Amal,  “Using the  AHP and  Fuzzy-AHP Decision  Making  Methods to  Optimize  the  Dam  Site Selection  in illustrative  basin in the center of Iran,” International  Journal of Advanced Research, vol. 3, no. 9, pp. 31–41.
[16]  Y.-J. Lai, T.-Y. Liu, and C.-L. Hwang, “TOPSIS for MODM,” European Journal of Operational Research, vol. 76, no. 3, pp. 486–500, Aug. 1994, doi: 10.1016/0377-2217(94)90282-8.
[17]  P. A. W. Santiary,  P. I. Ciptayani,  N. G. A. P. H. Saptarini,  and I. K. Swardika, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Wisata dengan Metode Topsis,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer,  vol. 5, no. 5, Art. no. 5, Oct. 2018, doi: 10.25126/jtiik.2018551120.
[18]  M. Marbun and  H. Sihotang,  Buku Ajar  Sistem Pendukung Keputusan  Penilaian  Hasil Belajar,  Cetakan  Pertama.  Medan: CV.Rudang Mayang, 2018. [Online]. Available:  https://www.researchgate.net/publication/325082090
[19]  S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  R.  Wardoyo,  “Fuzzy  multi-attribute  decision  making  (fuzzy  madm),” Yogyakarta: Graha Ilmu, pp. 78–79, 2006.
[20]  E. Mulyanto,  T. Sutojo, and V. Suhartono,  Kecerdasan  Buatan.  Yogyakarta:  Andi Offset, 2011. Accessed:  Dec. 21, 2022. [Online]. Available:  https://andipublisher.com/produk/detail/kecerdasan-buatan
[21]  R. E. Amalin and K.  D. M. E. Handayeni,  “Kriteria  Lokasi  Pembangunan Tower BTS (Base Transceiver  System) di Kota Kediri,”  Jurnal Teknik ITS, vol. 6, no. 1, Art. no. 1, Mar. 2017, doi: 10.12962/j23373539.v6i1.22198.
[22]  Badan  Pusat Statistik,  PERATURAN KEPALA BADAN PUSAT STATISTIK  NOMOR 120 TAHUN 2020 TENTANG KLASIFIKASI DESA PERKOTAAN DAN PERDESAAN DI INDONESIA 2020. 2021-05-26. Accessed: Aug. 09, 2022. [Online]. Available:  https://www.bps.go.id/publication
[23]  M. A. Rahmat,  B. Pramono,  and  R. A.  Saputra,  “PEMILIHAN LOKASI  BARU BTS TELKOMSEL  CABANG KOTA KENDARI MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS BERBASIS WEB  GIS,” semanTIK,  vol. 3, no. 1, Art. no. 1, Jul. 2017, doi: 10.55679/semantik.v3i1.2590.