SMARTICS Journal, Vol.7 No. 2 2021. pxxx-xxx ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v7i2.5649

## IMPLEMENTASI METODE AHP-TOPSIS DALAM MENENTUKAN PRIORITAS PERBAIKAN JALAN DI KABUPATEN MALANG
Refal Ade Pratama 1) , Wahyudi Harianto 2)
1), 2) Teknik Informatika, Universitas PGRI Kanjuruhan Malang reffratama72@gmail.com1), wahyudi@unikama.ac.id2)
Abstract-- Indonesia as a developing country makes Indonesia prioritize infrastructure development. One of them   is   the   highway.   The   provision   of   good   road   infrastructure   is   very   important   especially   in   Malang Regency.   Programs   for   road   repair   and   maintenance   are   often   not   well   targeted,   of   course   this   can   be detrimental, especially to the budget provided by the government. In this case, the government must have a system to determine road repair priorities There are 5 criteria in the decision-making considerations, namely 1) the percentage of good, 2) the number of sub-districts traversed, 3) access to roads, 4) daily traffic and 5) the number of residents per sub-district. The methods that can be used in the decision support system are Analytical Hierarchy Process (AHP) and Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). These methods will be combined where AHP is used for the weighting of the criteria and TOPSIS for the ranking of alternatives. In the calculations carried out by the system that has been successfully designed and built, the system has functioned properly and can determine road repair priorities based on alternative rankings.
Index Terms — Analytical Hierarchy Process (AHP), Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), road repair
Abstrak-Indonesia   sebagai   negara   berkembang   membuat   Indonesia   sangat   mengedepankan pembangunan infrastruktur. Yang salah satunya yaitu jalan raya. Penyediaan infrastruktur jalan yang baik sangat penting utamanya di Kabupaten Malang. Program untuk perbaikan dan pemeliharaan jalan seringkali tidak tepat sasaran, tentu hal ini bisa merugikan khususnya terhadap anggaran yang diberikan pemerintah. Dalam hal ini pemerintah harus mempunyai sistem untuk menentukan prioritas perbaikan jalan Terdapat 5 kriteria dalam pertimbangan pengambilan keputusan, yaitu 1) persentase mantab, 2) Jumlah   Kecamatan   yang   dilalui,   3)   akses   ke   jalan,   4)   lalu   lintas   harian   dan   5)   jumlah   penduduk   per Kecamatan.. metode yang dapat digunakan dalam sistem pendukung keputusan yaitu Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). metode ini akan digabungkan   dimana   AHP   digunakan   untuk   pembobotan   kriteria   dan   TOPSIS   untuk   perangkingan alternatif. Pada perhitungan yang dilakukan oleh sistem yang berhasil dirancang dan dibangun, sistem telah berfungsi dengan baik dan dapat menentukan prioritas perbaikan jalan berdasarkan perangkingan alternatif.
Kata Kunci — Analytical Hierarchy Process (AHP), Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), perbaikan jalan

## Pendahuluan
Indonesia   merupakan   salah   satu   negara   di   dunia   dengan   status   negara berkembang dan mengedepankan pembangunan. Salah satu sektor pembangunan yang tidak kalah penting adalah dalam hal Infrastruktur.  Infrastruktur yang cukup penting dalam kegiatan perekonomian dan mobilitas masyarakat sehari-hari adalah jalan raya.
Jalan merupakan infrastruktur yang digunakan kendaraan sebagai penghubung dari satu tempat atau lebih ke tempat lain. Seiring berjalannya waktu semakin banyak masyarakat  menggunakan  mode transportasi  yang  menggunakan  akses  jalan.  hal ini
SMARTICS Journal, Vol.7 No. 2 2021. pxxx-xxx ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v7i2.5649
tentu akan menyebabkan kenaikan volume kendaraan di jalan raya. Peningkatan volume kendaraan ini juga dialami wilayah Kabupaten Malang.
Kabupaten   malang   merupakan   suatu   wilayah   di   Provinsi   Jawa   Timur   yang mempunyai   pesona   dan   potensi   yang   sangat   tinggi   dalam   menggairahkan perekonomian.  Dari   potensi   yang   dimiliki   Kabupaten   Malang   ini   tentu   penyediaan infrastruktur   jalan   yang   baik   sangat   penting.  Jalan   yang   rusak   tidak   hanya   akan menggangu pengendara di jalan raya, namun juga akan membahayakan keselamatan.
Program untuk perbaikan dan pemeliharaan jalan merupakan tanggung jawab pemerintah   daerah   yang   dilaksanakan   oleh   Dinas   Pekerjaan   Umum.  Perbaikan   dan perawatan   jalan   yang   dilakukan   Dinas   Pekerjaan   Umum   seringkali   terdapat ketidaktepatan   sasaran,   ruas   jalan   yang   seharusnya   dilakukan   perbaikan   justru terabaikan, Ketidaktepatan sasaran ini tentu bisa merugikan  terhadap anggaran.  Guna membantu pemerintah dalam masalah perbaikan jalan, maka di diperlukan sistem yang dapat menentukan prioritas perbaikan jalan
Pada   penelitian   sebelumnya   yang   berjudul   “Sistem   Pendukung   Keputusan Pengembangan Pariwisata Alam Kawasan Plawangan – Turgo Menggunakan Model AHP dan TOPSIS” (Marutha & Sutayasa, 2019). Dalam penelitian ini dijelaskan bahwa penggunaan   metode  AHP  digunakan   untuk  pembobotan   kriteria   dan  TOPSIS  untuk proses   perangkingan,   menghasilkan   rekomendasi   untuk   kepala   desa   dalam   hal menentukan obyek wisata yang akan menjadi fokus pengembagan kedepannya.
Penelitian lain berjudul “ Pendukung Keputusan Prioritas Perbaikan Jalan Di Kabupaten Batu Bara Menggunakan Metode SAW dan TOPSIS ” (Lubis, 2018). Dalam penelitian ini dijelaskan sistem menggunakan 5 kriteria yaitu perkerasan, kerusakan, volume, kelas dan biaya. Penggabungan metode SAW dan TOPSIS dapat digunakan untuk pengambilan keputusan dalam prioritas perbaikan jalan.
Merujuk   pada   penelitian   sebelumnya,   metode   yang   digunakan   adalah   AHP sebagai penghitung bobot masing-masing kriteria dan TOPSIS sebagai perangkingan, dan penelitian yang membahas penentuan perbaikan jalan dengan metode lain. Maka judul  penelitian yang diusulkan adalah “Implementasi  Metode AHP-TOPSIS  Dalam Menentukan   Prioritas   Perbaikan   Jalan  di   Kabupaten   Malang”   dengan   harapat   dapat menghasilkan sistem untuk membantu menentukan perbaikan jalan.

## Landasan Teori

## a. Decision Support System (DSS)
Decision Support System (DSS) atau dalam bahasa Indonesianya Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dapat diartikan sebagai suatu sistem yang dirancang dan digunakan untuk sebagai  penunjang  manajemen  di  dalam  pengambilan  keputusan (Latif  et  al., 2018).
SMARTICS Journal, Vol.7 No. 2 2021. pxxx-xxx ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v7i2.5649

## b. Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical   Hierarchy   Process adalah   suatu   model   pendukung   keputusan   yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. AHP merupakan metode pengambilan keputusan yang melibatkan sejumlah kriteria dan alternatif yang dipilih berdasarkan pertimbangan seluruh kriteria terkait (Saaty, 2004). Setiap kriteria memiliki derajat  9 kepentingan yang berbeda-beda, demikian pula halnya alternatif memiliki preferensi yang berbeda menurut masing-masing kriteria yang ada. Langkah-langkah perhitungan metode AHP sebagai berikut:
a. Pendefinisian masalah dan penentuan tujuan.
b. Menetapkan prioritas elemen dengan membuat perbandingan berpasangan.
c. Normalisasi dari matriks perbandingan berpasangan.
1. Menjumlahkan nilai dari setiap kolom-kolom matriks perbandingan.
x i = r 1 i + r 2 i + ⋯+ r ¿ (1)
Dimana:
𝑥 ̅ = Jumlah kolom matriks
𝑖 = Variable kolom ke-i
𝑛 = Variabel baris ke-n
𝑟 = Indeks matriks perbandingan berpasangan
2. Membagi   setiap   nilai   dari   kolom   dengan   total   nilai   setiap   kolom   yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi
´ r ij = r ij x j (2)
Dimana:
𝑟 ́ = Normalisasi matriks keputusan
𝑖 = Variabel baris ke-i
𝑗 = Variabel kolom ke-j
𝑟 = Indeks matriks perbandingan berpasangan
𝑥 ̅ = Jumlah kolom matriks
3. Menentukan bobot kriteria dengan menjumlahan nilai-nilai dari semua baris dan dibagi banyaknya kriteria
4. Pengukuran   konsistensi   agar   nilai-nilai   yang   dipakai   memiliki   tingkat konsistensi yang cukup tinggi.
a. Setiap nilai pada kolom pertama dikalikan dengan prioritas relative kriteria. Perhitungan dilakukan sampai dengan kriteria terakhir yang digunakan.
b. Setiap   baris   pada   matriks   nilainya   dijumlahkan   kemudian   dibagi   dengan prioritas relative sesuai kriteria.
SMARTICS Journal, Vol.7 No. 2 2021. pxxx-xxx ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v7i2.5649
c. Menghitung  nilai  Lamda  maksimum  ( 𝜆 𝑚𝑎𝑥 )  dengan  cara  menjumlahkan hasil bagi (penjumlahan baris dibagi elemen prioritas relative) dengan total kriteria yang digunakan.
λ max = Ʃcv n (3)
Dimana:
𝜆 𝑚𝑎𝑥 = Lamda maksimum
Ʃ 𝑐𝑣 = Total penjumlahan baris dibagi elemen prioritas relative
𝑛 = Jumlah kriteria
d. Menghitung Consistency Index (CI)
CI = ( λ maks − n ) n − 1 (4)
Dimana:
𝐶𝐼 = Consistency Index 𝑛 = Jumlah Kriteria e. Menghitung Consistency Ratio (CR)
CR = CI IR (5)
Dimana: CR = Consistency Ratio
CI = Consistency Index
IR = Index Random Consistency
c. Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali   diperkenalkan   oleh   Yoon   dan   Hwang.   TOPSIS   menggunakan   prinsip   bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan jarak terpanjang   (terjauh)   dari   solusi   ideal   negatif   dari   sudut   pandang   geometris   dengan menggunakan jarak Euclidean (jarak antara dua titik). Langkah-langkah perhitungan TOPSIS sebagai berikut:
1. Membuat matriks keputusan ternormalisasi
r ij = x ij √ ∑ i = 1 m x ij 2 (6)
Dimana: r ij = Elemen matriks ternormalisasi[i][j]
x ij = Elemen matriks keputusan X
i = Alternatif permintaan ke-i
j = Kriteria permintaan ke-j
2. Membuat matriks keputusan ternormalisasi berbobot.
SMARTICS Journal, Vol.7 No. 2 2021. pxxx-xxx ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v7i2.5649
y ij = w i r ij (7) Dimana: y ij = Elemen matriks ternormalisasi berbobot [i][j]
w i = Nilai bobot [i] yang menunjukkan tingkat kepentingan relative setiap kriteria. r ij = Elemen matriks ternormalisasi [i][j]
3. Menentukan matriks solusi ideal positif ( 𝐴 +) dan matriks solusi ideal negatif ( 𝐴 −) A + ¿ = ¿¿ (8) A − ¿ = ¿¿ (9)
Dimana :
y + ¿ = { max i y ij jika j adalah atribut keuntungan min i y ij jika j adalah atribut biaya ¿
y − ¿ = { min i y ij jika j adalah atribut keuntungan max i y ij jika j adalah atribut biaya ¿
4. Menentukan jarak antara  nilai  setiap  alternatif  dengan   solusi   ideal  positif  dan negatif
D i + ¿ = √ ∑ j = 1 n ¿¿ ¿ ¿¿ (10)
Dimana:
D i + ¿¿ = jarak antara nilai alternative ke-i dengan solusi ideal positif. y ij = elemen matriks ternormalisasi berbobot [i][j]. y i + ¿¿ = elemen solusi ideal positif [i].
D i − ¿ = √ ∑ j = 1 n ¿ ¿¿¿ ¿ (11)
Dimana:
D i − ¿ ¿ = jarak antara nilai alternative ke-i dengan solusi ideal egative. y ij = elemen matriks ternormalisasi berbobot [i][j]. y i − ¿ ¿ = elemen solusi ideal negatif [i]. 5. Menentukan nilai preferensi
V i = D i − ¿ D i − ¿ − D i + ¿ ¿ ¿ ¿ (12)
Dimana: V i = kedekatan tiap alternatif terhadap solusi ideal.
D i + ¿¿ = jarak antara nilai alternative ke-i dengan solusi ideal positif.
D i − ¿ ¿ = jarak antara nilai alternative ke-i dengan solusi ideal negative. Nilai V i yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif V i lebih dipilih.
SMARTICS Journal, Vol.7 No. 2 2021. pxxx-xxx ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v7i2.5649

## d.  Kabupaten Malang
Merupakan   sebuah   kabupaten   di   Provinsi   Jawa   Timur   terluas   kedua   setelah Kabupaten Banyuwangi dan merupakan kabupaten dengan populasi terbesar di Jawa Timur. Bersama dengan Kota Batu dan Kota Malang, Kabupaten Malang merupakan bagian dari kesatuan wilayah yang dikenal dengan Malang Raya.

## Analisis Dan Perancangan

## a. Kriteria
Dalam penelitian ini penentuan nilai bobot kriteria akan ditentukan oleh pengguna. Sedangkan   untuk   jumlah   kriteria   yang   akan   digunakan   untuk   menentukan   prioritas perbaikan jalan terdapat 5 kriteria yaitu:
1. Persentase Kondisi Mantap
2. Jumlah Kecamatan Yang Dilalui
3. Akses ke Jalan
4. Lalu Lintas Harian
5. Jumlah Penduduk
b. Desain Use Case Diagram
Dengan menggunakan pemodelan ini maka dapat digambarkan spesifikasi fungsional yang diharapkan dari sistem aplikasi yang nantinya dibangun.
Gambar 1 Desain Use Case

## c. Flowchart Proses
Pada penelitian  ini, penulis  menerapkan penggabungan dua metode yaitu metode AHP  dengan  TOPSIS Dimana metode AHP nantinya akan digunakan sebagai proses pembobotan kriteria. Selajutnya, setelah didapatkan bobot (w) maka bobot tersebut akan
SMARTICS Journal, Vol.7 No. 2 2021. pxxx-xxx ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v7i2.5649
digunakan   pada   proses   selanjutnya   dengan   metode   TOPSIS,   yang   mana   metode TOPSIS akan digunakan sebagai proses perangkingan alternatif.
Gambar 2 Flowchart AHP-TOPSIS Diagram alir subprogram metode AHP akan ditunjukkan pada gambar 3 sebagai berikut
Gambar 3 Flowchart metode AHP Diagram  alir subprogram metode TOPSIS  akan ditunjukkan pada gambar  4  sebagai berikut.
SMARTICS Journal, Vol.7 No. 2 2021. pxxx-xxx ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v7i2.5649
Gambar 4 Flowchart metode TOPSIS

## d. Manualisasi Perhitungan
Tahap   awal   perhitungan   dari   penggabungan   metode   AHP-TOPSIS   adalah menentukan bobot setiap kriteria. Adapun proses perhitungan dalam menentukan bobot akan dijelaskan sebagai berikut:
1. Menentukan Perbandingan Berpasangan
2. Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan
Tabel 1 Matriks Perbandingan Berpasangan
pm jkl akj lhr jpk pm 1 2 3 2 3 jkl 0.5 1 3 0.33 0.5 akj 0.33 0.3 3 1 0.5 0.5 lhr 0.5 3 2 1 3 jpk 0.33 2 2 0.33 1 Tota l 2.66 8.3 3 11 4.16 8
3. Normalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan
Tabel 2 Normalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan
SMARTICS Journal, Vol.7 No. 2 2021. pxxx-xxx ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v7i2.5649
pm jkl akj lhr jpk pm 0.3750 0.2400 0.272 7 0.4800 0.375 jkl 0.1875 0.1200 0.272 7 0.0799 0.0625 akj 0.1249 0.0399 0.090 9 0.1200 0.0625 lhr 0.1875 0.3600 0.181 8 0.2400 0.375 jpk 0.1249 0.2400 0.181 8 0.0799 0.125

## 4. Menentukan Bobot Kriteria
Langkah   untuk   menentukan   bobot   yaitu   dengan  menjumlahan   nilai-nilai   dari semua baris, hasil kemudian dibagi banyaknya kriteria
Tabel 3 Bobot Kriteria
Kriteria Total Setiap Baris Bobot pm 1.7427 0.3485 jkl 0.7227 0.1445 akj 0.4384 0.0876 lhr 1.3443 0.2688 jpk 0.7518 0.1503
5. Mengukur konsistensi
Menghitung nilai Lamda maksimum (λ max).
[
1 2 3 2 3 0,5 1 3 0.333 0.5 0.3333 0.3333 1 0.5 0.5 0.5 3 2 1 3 0.3333 2 2 0.3333 1 ] [ 0.3485 0.1445 0.0876
0.2688 0.1503 ] = [ 1.8894 0.7466 0.4616 1.5032 0.8206 ] λ max = ( 1.8894 0.3485 + 0.7466 0.1445 + 0.4616 0.0876 + 1.5032 0.2688 + 0.8206 0.1503 ) 5 = 5.3800
6. Menghitung Consistency Index (CI)
SMARTICS Journal, Vol.7 No. 2 2021. pxxx-xxx ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v7i2.5649
C I = ( 5.3800 − 5 ) 5 − 1 = 0.0950
7. Menghitung Consistency Ratio (CR)
C R = 0.0950 1.12 = 0.0848
Proses perhitungan diatas menghasilkan nilai CR sebesar 0,0848. Apabila nilai CR < 0,1 maka nilai perbandingan berpasangan sudah benar dan bobot metode AHP dapat digunakan pada proses selanjutnya menggunakan metode TOPSIS.
Perhitungan   dalam   menentukan   perangkingan   dengan   metode   TOPSIS   akan dijelaskan sebagai berikut:
1. Membuat matriks keputusan
Tabel 4 Matriks Keputusan
alter Kriteria pm jk l akj lhr jpk A1 53.61 3 3 101 2 114928 A2 65.06 1 3 170 0 190487 A3 18.66 2 1 800 190487
… … … … … … A12 7 31.58 1
1 124 0 59545
2. Normalisasi matriks keputusan
Tabel 5 Normalisasi Matriks Keputusan alte r Kriteria pm jkl akj lhr jpk A1 0.068 7 0.207 0 0.157 0 0.057 1 0.101 9 A2 0.083
4 0.069 0 0.157 0 0.095 9 0.169 0
A3 0.023 9 0.138 0 0.052 3 0.045 1 0.169 0 …
… … … …
…
A127 0.118 0 0.069 0 0.104 6 0.054 1 0.028 0
3. Normalisasi matriks keputusan berbobot
bobot kriteria tahap ini adalah nilai bobot yang sudah dihasilkan metode AHP sebelumnya yaitu pm = 0.3485 , jkl = 0.1445 , akj = 0.0876 , lhr = 0.2688 , jpk = 0.1503 .
SMARTICS Journal, Vol.7 No. 2 2021. pxxx-xxx ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v7i2.5649
Tabel 6 Normalisasi matriks berbobot alte r Kriteria pm jkl akj lhr jpk A1 0.023 9 0.029 9 0.013 7 0.015 3 0.015 3
A2 0.029 0 0.009 9 0.013 7 0.025 7 0.025 4
A3 0.008 3 0.019 9 0.004 5 0.012 1 0.025 4 … … … … … … A127 0.041 1 0.009 9 0.009 1 0.014 5 0.004 2

## 4. Menentukan solusi ideal positif dan negative
Tabel 7 solusi ideal positif dan negative
Kriteria pm jkl akj lhr jpk A+ 0.0060 0.029 9 0.0137 0.0440 0.0254 A- 0.0424 0.009 9 0.0045 0.0075 0.0042
5. Menentukan jalak solusi ideal positif dan negative
Tabel 8 Jarak Solusi Ideal Positif dan Negatif
alternatif D+ D- A1 0.0352 0.0317 A2 0.0355 0.0323 A3 0.0347 0.0416 … … … A127 0.0544 0.0084 6. Menentukan nilai preferensi 7. Tabel 9 Nilai Preferensi Alternatif Preferensi A1 0.4735 A2 0.4762 A3 0.5453 … A127 0.1343
SMARTICS Journal, Vol.7 No. 2 2021. pxxx-xxx ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v7i2.5649

## 8. Menentukan Perangkingan
Perangkingan alternatif yaitu berdasarkan nilai preferensi dari yang terbesar ke yang terkecil, alternatif dengan preferensi yang terbesar adalah yang terbaik
Tabel 10 Perangkingan Alternatif Preferensi A6 0.6401 A5 0.6223 A25 0.6096 … A82 0.0827

## Hasil dan Pembahasan
a. Implementasi Metode
1. Matriks Perbandingan Berpasangan
Gambar 5 Matriks Perbandingan Berpasangan
2. Normalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan
Gambar 6 Normalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan
SMARTICS Journal, Vol.7 No. 2 2021. pxxx-xxx ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v7i2.5649

## 3. Menentukan bobot kriteria
Gambar 7 Menentukan Bobot Kriteria
4. Pengecekan Konsistensi
Gambar 8 Pengecekan Konsistensi
5. Membuat Matriks Keputusan
Gambar 9 Matriks Keputusan
6. Normalisasi Matriks Keputusan
SMARTICS Journal, Vol.7 No. 2 2021. pxxx-xxx ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v7i2.5649

## Gambar 10 Normalisasi Matriks Keputusan
7. Normalisasi Matriks Keputusan Berbobot
Gambar 11 Normalisasi Matriks Keputusan Berbobot
8. Solusi Ideal Positif dan Negatif
Gambar 12 Hasil Solusi Ideal Positif dan Negatif
9. Jalak Solusi Ideal Positif Dan Negatif
Gambar 13 Hasil Jarak Solusi Ideal Positif dan Negatif
SMARTICS Journal, Vol.7 No. 2 2021. pxxx-xxx ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v7i2.5649
10. Nilai Preferensi

## Gambar 14 Nilai Preferensi
11. Perangkingan Alternatif Mengurutkan alternatif berdasarkan nilai preferensi dari yang terbesar ke yang terkecil, alternatif teratas merupakan alternatif yang terbaik.
Gambar 4.35 Hasil Perangkingan Alternatif

## Penutup
a. Kesimpulan
Berdasarkan hasil perancangan, implementasi dan pengujian yang telah dilakukan pada   penelitian   ini,   dapat   disimpulkan   bahwa   sistem   untuk   menentukan   prioritas perbaikan jalan di Kabupaten Malang telah berhasil dirancang dan dibangun berbasis website   dengan   menerapkan   gabungan   metode   AHP   dan   TOPSIS   yang   mana menghasilkan 3 alternatif teratas yaitu Tumpang-Wonomulyo dengan nilai preferensi 0.6401, kemudian Tulusbesar – Ngadas dengan nilai preferensi 0.6223 dan Kepanjen – Pagak dengan nilai preferensi 0.6096.

## b. Saran
Saran untuk kelanjutan pengembangan penelitian ini adalah :
1. Untuk   penelitian   selanjutnya,   diharapkan   adanya   pengembangan   dengan menerapkan gabungan metode yang lain.
SMARTICS Journal, Vol.7 No. 2 2021. pxxx-xxx ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v7i2.5649
2. Dapat menambahkan lebih banyak kriteria yang lebih kompleks, sehingga hasil pengambilan keputusan lebih akurat.

## Daftar Pustaka
[1] Lubis,   Imran.   2018.   Pendukung   Keputusan   Prioritas   Perbaikan   Jalan   Di Kabupaten   Batu   Bara   Menggunakan   Metode   SAW   Dan   TOPSIS.   Jurnal Informatika Kaputama (JIK), 2(2).
[2] Marutha,   I   Gede   Putu,   &   Sutayasa,   Kadek   Agus.   2019.   Sistem   Pendukung Keputusan   Pengembangan   Pariwisata   Alam   Kawasan   Plawangan   –   Turgo Menggunakan Model AHP dan TOPSIS. Jurnal Sistem Informasi dan Komputer Terapan Indonesia (JSIKTI), 1(4), 205-214.
[3] Sinaga, Jojor Yeanesy. dkk. 2020. Pengembangan Sistem Rekomendasi Produk Perawatan   Kulit   Berbasis   Web   Menggunakan   Metode   AHP.   Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 4(11), 4071-4079.
[4] Siswanto,   Edi.   dkk.   2018.   Penentuan   Kelayakan   Kandang   Sapi   Menggunakan Metode   AHP-TOPSIS   (Studi   Kasus:   UPT   Pembibitan   Ternak   dan   Hijauan Makanan Ternak Singosari). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2(12), 6322-6330.
[5] Ridho,   M.   Rasyid.   dkk.   2020.   Kombinasi   Metode   AHP   dan   TOPSIS   untuk Rekomendasi Penerima Beasiswa SMK Berbasis Sistem Pendukung Keputusan. Jurnal TEKNO KOMPAK, 15(1), 26-39.
[6] Tiony,   Royan   Krisnanda.   dkk.  2019.   Sistem   Pendukung   Keputusan  Pemilihan Produk  Promo   Dengan   Menggunakan   Metode   Analytical   Hierarchy   Process   – Simple Additive Weighting (AHP – SAW). (Studi Kasus : Geprek Kak Rose), Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 3(9), 8413-8422.
[7] Siswanti, Sri. dkk. 2020. Penerapan Metode Analytical Hierarchy  Process  dan Tecnique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution Sebagai Pendukung Keputusan  Dalam  Menentukan  Kenaikan   Jabatan  Bagi  Guru.    Jurnal  Ilmmiah Sinus(JIS), 18(1).
[8] Latif, L. A., jamil, M., & Abbas, S, H. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Teori Dan Implementasi. Deepublish.
[9] Fathansyah. 2015. Basis Data. Bandung: Informatika Bandung.
[10] Dinas Pekerjaan Umum Bina Marga Kabupaten Malang. 2018. Rancangan Akhir Rencana Strategis Dinas Pekerjaan Umum Bina Marga Kabupaten Malang Tahun 2016-2021. Kepanjen.
[11] Nugroho, Adi. 2010. Rekayasa  Perangkat  Lunak Menggunakan UML & Java. Yogyakarta: Andi Offset.