IMPLEMENTASI METODE HYBRID PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN TOKO YANG LAYAK MENDAPATKAN SUPLAI BARANG
(STUDI KASUS: AR JEANS)
Alvin Rolidani, Freza Riana, Gibhta Fitri Laxmi Teknik Informatika, Universitas Ibn Khaldun Bogor Jl. Sholeh Iskandar, RT 001/010, Kedungbadak, Kec. Tanah Sereal, Kota Bogor, Jawa Barat 16162, Indonesia Alvinrolidani0507@gmail.com

## ABSTRAK
Alvin Rolidani Jeans (AR Jeans) merupakan supplier berbagai jenis celana jeans dengan berbagai motif ke toko-toko  di  Pasar  Jasinga  dan  Pasar  Rangkasbitung.  Namun,  pemilihan  toko  yang  tepat  menjadi  faktor  kunci dalam  pertumbuhan  bisnis.  Saat  ini,  penilaian  toko-toko  dilakukan  tanpa  pertimbangan  kriteria  yang  spesifik, sehingga  AR  Jeans  menghadapi  risiko  kerugian.  Solusinya  adalah  menerapkan  sistem  pendukung  keputusan (SPK) berbasis teknologi informasi dengan metode AHP-COPRAS. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) digunakan  untuk  menetapkan  bobot  kriteria,  sementara  metode  Complex  Proportional  Assessment  (COPRAS) digunakan untuk menghitung alternatif melalui tahapan evaluasi yang terstruktur dan juga dapat digunakan untuk mengatasi kompleksitas, karena banyak kriteria yang harus dipertimbangkan dalam menentukan toko yang layak untuk  diberikan  suplai  barang  seperti  pelunasan  hutang,  jumlah  pengambilan  barang,  pembayaran  setoran  per minggu, lokasi toko, dan jarak tempuh. Sistem pendukung keputusan ini memfasilitasi AR Jeans dalam menilai toko-toko  berdasarkan  atribut  nilai  pada  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Pengujian  validitas  fungsional  sistem pendukung  keputusan  toko  yang  layak  mendapatkan  suplai  barang  yang  dilakukan  oleh  beberapa  pakar  dan beberapa  pengguna  mendapatkan  nilai  akhir  31,5.  Nilai  tersebut  berada  pada  interval  31–40  sehingga  dapat dinyatakan sangat valid.
Kata kunci :   Analytical  Hierarchy  Process,  Complex  Proportional  Assessment ,  Sistem  pendukung  keputusan, Suplai barang, AR Jeans, Supplier.

## 1. PENDAHULUAN
Di era globalisasi saat ini, pelaku bisnis diminta untuk  mengembangkan  inovasi  baru  agar  tetap bersaing  dengan  pesaing  bisnis  lainnya.  Suatu  bisnis biasanya  didirikan  untuk  mencapai  tujuan,  yaitu mendapatkan  keuntungan  dari  aktivitasnya.  Oleh karena  itu,  karena  bisnis  sangat  bersaing  satu  sama lain,  membangun  reputasi  yang  baik  sangat  penting untuk mempertahankan dan bahkan menarik pelanggan,  yang  pada  akhirnya  akan  menghasilkan keuntungan bagi bisnis[1].
Alvin  Rolidani  Jeans  (AR  Jeans)  merupakan supplier yang menyuplai celana jeans dalam beragam jenis bahan dan berbagai  motif.  AR Jeans  menyuplai celana  jeans  kepada  beberapa    toko  yang  berada  di Pasar  Jasinga  dan  Pasar  Rangkasbitung.    Setiap  toko yang akan disuplai sangat penting untuk kemajuan dan pertumbuhan  bisnis.  Jika  toko  yang  dipilih  tidak mampu  menjual dan  mengelola barang,  maka barang tidak  akan  terjual  [2],  yang  berarti  target  AR  Jeans tidak tercapai atau bahkan AR Jeans akan mengalami kerugian.
AR  Jeans  akan  mengevaluasi  toko  yang memenuhi persyaratan kerjasama minimal selama satu tahun.  Namun,  saat  ini  AR  Jeans  memberikan penilaian  pada  toko  yang  memenuhi  syarat  untuk menerima suplai celana jeans tanpa mempertimbangkan kriteria khusus, yang menyebabkan  tidak  akuratnya  penilaian  setiap  toko
sehingga keliru dalam pengambilan keputusan, Untuk mengatasi  masalah  ini,  diperlukan  penerapan  sistem teknologi  informasi  yang  dikenal  sebagai  sistem pendukung keputusan (SPK)[3].
SPK atau Decision Support System (DSS) adalah suatu  sistem  yang  dapat  mendukung  pengambilan keputusan  manajemen  pada  isu-isu  semi  struktural. Keputusan  yang  dibuat  dapat  meningkatkan  efisiensi pengambilan  keputusan,  dan  pengambilan  keputusan dapat lebih objektif [4].
Ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan dalam  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan. Contoh metode yang dapat digunakan yaitu Technique for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)[4], Analytical Hierarchy Process (AHP)[5], dan  Complex  Proportional  Assessment  (COPRAS) [6].
Metode  AHP  bergantung  pada  input  utama, metode  AHP  memiliki  keunggulan  dalam  mengubah masalah  yang  tidak  terstruktur  menjadi  model  yang fleksibel dan mudah dipahami. Input utamanya adalah persepsi ahli, atau subjektivitas ahli [7].
Metode  COPRAS  merupakan  metode  yang melibatkan proses evaluasi langkah demi langkah dan penilaian  berbagai  alternatif,  yang  tujuannya  untuk menentukan  tingkat  kepentingan  (signifikansi)  dan kegunaannya  (utilitas)[8].  Maka  dari  itu,  akan  akan dibuat  sistem  pendukung  keputusan  keputusan  toko
yang  layak  menerima  suplai  barang  dari  AR  Jeans menggunakan metode AHP dan COPRAS.
Pada  penelitian  ini  akan  membuat  suatu "Implementasi Metode Hybrid Pada Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Toko Yang Layak  Mendapatkan  Suplai  Barang  Dari  AR  Jeans". Metode  AHP  akan  digunakan  untuk  menentukan bobot  kriteria  keputusan  toko  yang  layak  menerima suplai  barang  dari  AR  Jeans.  Sebaliknya,  nilai  setiap atribut  kriteria  akan  dihitung  menggunakan  metode COPRAS,  serta  informasi  yang  diperlukan  untuk perhitungan  toko  yang  layak  mendapatkan  suplai barang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Informasi
Sistem adalah kumpulan semua unsur yang ada dalam suatu lingkup permasalahan yang saling berintegrasi, sehingga setiap informasi yang ada akan dapat dimanfaatkan oleh pihak-pihak yang ada dalam lingkup permasalahan untuk mencapai suatu tujuan tertentu[9].
Diketahui bahwa dalam sistem informasi terdapat tiga  fungsi  pokok  yaitu  fungsi  masukan  (input), pengolahan (processing) dan keluaran (output). Ketiga fungsi dasar ini menghasilkan informasi yang berguna dan  diperlukan  bagi  organisasi  untuk  membuat keputusan yang baik tentang pekerjaan selanjutnya dan menganalisis masalah perusahaan selama pengambilan keputusan tentang pengembangan produk baru. Gambar 1 menggambarkan alur kerja dari sistem informasi [10].
Gambar 1. Aktivitas Dasar Sistem Informasi

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) secara luas didefinisikan sebagai sistem yang mampu memberikan keterampilan pemecahan masalah dan keterampilan komunikasi untuk memecahkan masalah semi-terstruktur [11].
SPK  dapat  diartikan  atau  didefinisikan  sebagai suatu  sistem  yang  dapat  dan  memang  memberikan solusi atau fungsi, dan kemampuan untuk memberikan solusi  atau  memecahkan  masalah,  dan  kemampuan untuk  mengkomunikasikan  masalah  semi-terstruktur [12].

## 2.3. Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical  Hierarchical  Process  (AHP)  adalah hierarki  yang  menggunakan  pendapat  seorang  ahli sebagai  masukan  utama.  Dikembangkan  pada  awal tahun  1970-an  oleh  Prof.  Thomas  Lorie  Saaty  dari Wharton Business School.
Metode  Ini  digunakan  untuk  menentukan peringkat atau urutan prioritas dari solusi yang berbeda
untuk  suatu  masalah.  AHP  sering  digunakan  untuk mengekspresikan  suatu  pengambilan  keputusan  yang sangat efektif dari suatu permasalahan yang kompleks [5]. Langkah – langkah untuk menghitung konsistensi sebagai berikut:
a. Hitung weight sum matrix dengan cara mengalikan priority vector dengan matriks awal.
b. Hitung Consistency  Measure ( 𝐶𝑀 )  dengan  cara membagi weight  sum  matrix dengan priority vector.
c. Hitung  Consistency  Index  ( 𝐶𝐼 )  menggunakan Persamaan 1:
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 −𝑛 𝑛−1 (1)
d. Hitung  Consistency  Ratio  (CR)  menggunakan Persamaan 2:

## 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 ( 2)
Dimana RI adalah Random Index yang didapatkan dari tabel skala Saaty, Tabel 1 menunjukkan nilai random index menurut Saaty [13].
Tabel 1. Random Index
N 1 2 3 4 5 6 7 8 RI 0 0 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 2.4. Complex Proportional Assessment (COPRAS) Complex Proportional Assessment (COPRAS)
adalah metode pengambilan keputusan yang mengasumsikan ketergantungan langsung dan relatif pada tingkat signifikansi dan penggunaan alternatif. Metode ini memilih solusi terbaik dengan mempertimbangkan solusi ideal terbaik dan terburuk [14]. Pada metode ini ada beberapa tahapan yang harus diikuti. Berikut tahap-tahap yang harus diikuti[15] :
Tahap 1: Siapkan karakteristik penilaian yang dapat diidentifikasi. Karakteristik penilaian terdapat pada persamaan 3:
𝑋 = [𝑋 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 = [ 𝑋 11 𝑋 12 …
𝑋 1𝑛 𝑋 21 𝑋 22 … 𝑋 2𝑛 … … … …
𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 … 𝑋 𝑚𝑛 ] (3)
Tahap  2:  Normalisasikan  matriks  terdapat  pada Persamaan 4 :
𝑅 = [𝑟 𝑖𝑗 ] 𝑚×𝑛 = 𝑋 𝑖𝑗 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (4)
Tahap 3 : Tentukan pengambilan matriks normalisasi terbobot untuk menentukan normalisasi terbobot dapat menggunakan Persamaan 5 :
𝐷 = [𝑑 𝑖𝑗 ] 𝑚×𝑛 =   𝑟 𝑖𝑗 ×   𝑤 𝑖𝑗 (5)
Tahap  4  :    Menjumlahkan  nilai  yang  telah dinormalisasi  untuk  masing  masing  kriteria  yang
menguntungkan atau tidak menguntungkan menggunakan Persamaan 6 dan Persamaan 7 :
𝑆 −𝑖 = ∑ 𝑑 −𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ; (6)
𝑆 +𝑖 = ∑ 𝑑 +𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ; (7)
Tahap  5  :  Hitung relative  significance dari  setiap alternatif menggunakan Persamaan 8 :
𝑄𝑖 = 𝑆 +𝑖 𝑆 −𝑚𝑖𝑛 .  ∑ 𝑆 −𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑆 −𝑖 ∑ ( 𝑆−𝑚𝑖𝑛 𝑆−𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 (8)
Tahap  6  :  Menghitung  tingkatan  utilitas  ( 𝑈𝑖 )  untuk setiap alternatif menggunakan Persamaan 9 : 𝑈𝑖 = 𝑄 𝑖 𝑄 𝑚𝑎𝑥 ×  100 (9)

## 3. Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan mengadopsi metode waterfall . Metode penelitian ditunjukan pada Gambar 2.
Gambar 2. Metode Waterfall

## 3.1. Data Kriteria
Tabel 2. Tabel Kriteria No Nama Kriteria Atribut Kriteria 1 Pelunasan Hutang Benefit 2 Pembayaran Setoran (Per minggu) Benefit 3 Pengambilan Barang Benefit 4 Lokasi Toko Benefit 5 Jarak Tempuh Cost
AR Jeans juga  menyediakan  komponen penilaian  dari  setiap  kriteria.  Atribut  penilaian pelunasan  hutang  terdapat  pada  Tabel  3,  atribut penilaian  pembayaran  setoran  (per  minggu)  terdapat pada Tabel 4, atribut penilaian jarak tempuh terdapat pada Tabel 5, dan atribut penilaian lokasi toko terdapat pada Tabel 6.
Tabel 3. Atribut Penilaian Pelunasan Hutang
No Nama Komponen Bobot 1 Tidak Lunas 0 2 Lunas 1
Tabel 4. Atribut Penilaian Pembayaran Setoran (per minggu) NO Nama Komponen Bobot 1 Sangat Rajin 5 2 Rajin 4 3 Cukup Rajin 3 4 Tidak Rajin 2 5 Sangat Tidak Rajin 1 Tabel 5. Atribut Penilaian Jarak Tempuh No Nama Komponen Bobot 1 > 50 Km 5 2 31 - 40 Km 4 3 21 - 30 Km 3 4 11 - 20 Km 2 5 0 -10 Km 1 Tabel 6. Atribut Penilaian Lokasi Toko No Nama Komponen Bobot 1 Strategis 1 2 Tidak Strategis 0

## 3.2. Perancangan
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  perancangan sistem yang diimplementasikan menggunakan Object Oriented Design (OOD), yang digambarkan menggunakan Unified Model Language (UML), yang menggunakan use case diagram .

## 3.3. Pengkodean
Pada tahap ini dilakukan proses implementasi ke dalam  bentuk  kode  program  menggunakan  bahasa pemrograman Hypertext Preprocessor
(PHP) menggunakan Framework Laravel . Setelah dilakukan pengkodean, tahap selanjutnya yaitu proses pengujian dari sistem yang sudah dibuat.

## 3.4. Pengujian
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengujian menggunakan  metode  black  box  untuk  pengujian setiap fungsi dari sistem yang telah dibuat, pengujian sistem  terhadap  perhitungan  manual  menggunakan Microsoft  Excel,  dan  pengujian  validitas  fungsional oleh beberapa pakar dan beberapa pengguna

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Analisis
Dalam  menentukan  keputusan  toko  yang  layak menerima  suplai  barang  sebelumnya  menggunakan cara  yang  masih  manual  akan  diganti  menggunakan sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  dengan metode AHP – COPRAS. Ada lima kriteria yang telah ditentukan  yaitu:  Pelunasan  hutang  (C1),  jumlah pengambilan  barang  (C2),  pembayaran  setoran  (per minggu)  (C3),  lokasi  toko  (C4),  dan  jarak  tempuh (C5).

## 4.2. Perhitungan  Bobot  Kriteria  Menggunakan AHP
Dalam  metode  AHP  dibutuhkan  perbandingan kriteria  berpasangan  yang  didapatkan  dari  seorang
ahli.
Perbandingan berpasangan ( Pairwise Comparison ) sebagai berikut:
a. Pelunasan  hutang  sama  penting  dengan  jumlah pengambilan barang
b. Pelunasan hutang sedikit lebih dan lebih penting daripada pembayaran setoran
c. Pelunasan  hutang  lebih  penting  daripada  lokasi toko
d. Pelunasan hutang lebih dan sangat lebih penting daripada jarak tempuh
e. Jumlah pengambilan barang sedikit lebih penting daripada pembayaran setoran
f. Jumlah  pengambilan  barang  lebih  penting daripada lokasi toko
g. Jumlah  pengambilan  barang  lebih  dan  sangat lebih penting daripada jarak tempuh
h. Pembayaran  setoran  sedikit  lebih  dan  lebih penting daripada lokasi toko
i. Pembayaran setoran lebih penting daripada jarak tempuh
j. Lokasi toko sedikit lebih penting daripada jarak tempuh
Berdasarkan  perbandingan  persamaan  maka menghasilkan reciprocal  comparison. Tabel  7 menunjukkan reciprocal matrix.
Tabel 7. Reciprocal Matrix untuk kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 1 4 5 6 C2 1 1 3 5 6 C3 0,25 0,33 1 4 5 C4 0,20 0,20 0,25 1 3 C5 0,17 0,17 0,20 0,33 1 TOTAL 2,62 2,70 8,45 15,33 21,00
Selanjutnya  melakukan  normalisasi  matriks.
Normalisasi matriks ditunjukkan pada Tabel 8 Tabel 8. Normalisasi Matriks Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 0,38 0,37 0,47 0,33 0,29 C2 0,38 0,37 0,36 0,33 0,29 C3 0,10 0,12 0,12 0,26 0,24 C4 0,08 0,07 0,03 0,07 0,14 C5 0,06 0,06 0,02 0,02 0,05 TOTAL 1 1 1 1 1
Selanjutnya  melakukan  perhitungan  bobot prioritas  berdasarkan  normalisasi  matriks.  Bobot prioritas ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Bobot Prioritas Priority Vector Persentase C1 0,3675 36,75% C2 0,3439 34,39% C3 0,1673 16,73% C4 0,0776 7,76% C5 0,0437 4,37%
Hasil dari bobot prioritas menghasilkan Consistency Index dan Consisten Ratio yang dihitung menggunakan  Persamaan  7  dan  Persamaan  8. Consistency Index yang didapatkan yaitu 0,0737, dan Consistency  Rasio  yang  didapatkan  yaitu  0,0658. Karena Consistency Ratio ≤ 0,10, maka bobot prioritas termasuk konsisten

## 4.3. Langkah Perhitungan Menggunakan Metode COPRAS
Setelah  dilakukan  pembobotan  menggunakan metode  AHP,  maka  didapatkan  bobot  kriteria.  Data kriteria  dan  bobot  kriteria  terakhir  ditunjukkan  pada Tabel 10.
Tabel 10. Data Kriteria
No Nama Kriteria Atribut Kriteria Bobot Kriteria 1 Pelunasan Hutang Benefit 36,75% 2 Jumlah Pengambilan Barang Benefit 34,39% 3 Pembayaran Setoran (Per minggu) Benefit 16,73% 4 Lokasi Toko Benefit 7,76% 5 Jarak Tempuh Cost 4,37%
Terdapat  11  alternatif  diantaranya  yaitu  Yoan Busana,Tita Collection, Bae Busana, Dea's Collection, Mahkota Adiron, Sinar Adiron Jaya, An Naba Adiron, Mega  Adiron,  Whisper  Inspiration,  Eni  Collection ,Putra Busana yang diinisialkan dengan huruf A. Tabel 11 menunjukkan data penilaian setiap alternatif.
Tabel 11. Data penilaian setiap alternatif
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 4 38 1 3 A2 1 5 46 1 3 A3 1 4 7 1 3 …… ….. …. …. ….. ……. A10 1 3 3 1 5 A11 0 4 33 1 5
Selanjutnya  normalisasi  matriks  menggunakan persamaan 4, hasil normalisasi terdapat pada tabel 12
Tabel 12. Normalisasi Matriks Alter natif C1 C2 C 3 C 4 C5 A1 0,1111  0,143939394  0,1  0,1  0,069767442 A2 0,1111  0,174242424  0,125  0,1  0,069767442 A3 0,1111  0,026515152  0,1  0,1  0,069767442 …… ….. …….. ….  … …….. A10 0,1111  0,011363636  0,075  0,1  0,11627907 A11 0 0,125 0,1  0,1  0,11627907
Setelah  mendapatkan  hasil  normalisasi  matriks, langkah selanjutnya menghitung normalisasi terbobot menggunakan persamaan 5. Hasil normalisasi terbobot terdapat pada Tabel 13.
Tabel 13. Normalisasi Terbobot Alter natif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,0408 33333 0,0495 00758 0,016 73 0,00 776 0,0030 48837 A2 0,0408 33333 0,0599 2197 0,020 9125 0,00 776 0,0030 48837 A3 0,0408 33333 0,0091 18561 0,016 73 0,00 776 0,0030 48837 ….. …… …..
…..
….. ……. A10 0,0408 33333 0,0039 07955 0,012 5475 0,00 776 0,0050 81395 A11 0 0,0429 875 0,016 73 0,00 776 0,0050 81395
Langkah selanjutnya adalah menghitung 𝑆 +𝑖 dan 𝑆 −𝑖 menggunakan  Persamaan  6  dan  Persamaan  7. Hasil 𝑆 +𝑖 dan 𝑆 −𝑖 . Ditunjukkan pada Tabel 14
Tabel 14. Nilai 𝑆 −𝑖 dan 𝑆 +𝑖 Alternatif 𝑺 +𝒊 𝑺 −𝒊 A1 0,114824091 0,003048837 A2 0,129427803 0,003048837 A3 0,074441894 0,003048837 …… ……...…….. ………………... A10 0,065048788 0,005081395 A11 0,0674775 0,005081395 Jumlah 𝑺 −𝒊 0,0437 𝑺 −𝒎𝒊𝒏 0,003048837
Selanjutnya  menghitung relative  significance setiap  alternatif  ( 𝑄𝑖 )  menggunakan  persamaan  8  dan menghitung  nilai  utilitas  setiap  alternatif  ( 𝑈𝑖 ) menggunakan  Persamaan  9.  Hasil  ( 𝑄𝑖 )  dan  ( 𝑈𝑖 ) terdapat pada Tabel 15
Tabel 15. Hasil Perhitungan 𝑄𝑖 dan 𝑈𝑖 Alternati f Qi Ui % Rangkin g A1 0,119679646  0,8912  89,1247 2 A2 0,134283359 1 100 1 A3 0,079297449  0,5905  59,0523 7
……….
…………. …..
…… ……..
A10 0,067962121  0,5061  50,6110 10 A11 0,070390833  0,5242  52,4196 8 Qmax 0,134283359
Dari hasil perhitungan metode AHP – COPRAS, didapatkan  preferensi  pada  setiap  alternatif,  dengan data  nilai  ≤  50  merupakan  alternatif  atau  toko  yang tidak  layak  untuk  mendapatkan  suplai  barang,  data nilai > 50 dan < 60 merupakan alternatif atau toko yang masih  dalam  peninjauan  untuk  mendapatkan  suplai barang, dan data nilai ≥ 60 merupakan alternatif atau toko yang layak mendapatkan suplai barang.

## 4.4. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  ini  dibagi  menjadi  empat jenis tahapan. Yang pertama adalah use case diagram, yang  menunjukkan  analisis  kebutuhan  sistem  tingkat atas  berdasarkan  kinerja  sistem  dan  interaksi  aktor. Use case diagram terdapat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Use Case Diagram

## 4.5. Pengkodean
Tahap  pengkodean  adalah  tahapan  penerapan Berikut  tampilan  dari  sistem  pendukung  keputusan keputusan  toko  yang  layak  menerima  suplai  barang dari AR Jeans berbasis web yaitu : a. Halaman Login
Gambar 4. Halaman Login
b. Halaman Alternatif
c. Halaman Kriteria

## Gambar 6. Halaman Kriteria
d. Halaman Hitung Bobot Kriteria
Gambar 7. Halaman Hitung Bobot Kriteria
e. Halaman Atribut Penilaian Setiap Kriteria
Gambar 8. Halaman Atribut Penilaian Setiap Kriteria
f. Halaman Penilaian Setiap Alternatif
Gambar 9. Halaman Penilaian Setiap Alternatif
g.
h. Halaman untuk Melakukan Penilaian Setiap Alternatif
Gambar 4. Halaman Form Penilaian

## 4.6. Pengujian
Pengujian yang akan digunakan adalah pengujian blackbox .  Pengujian blackbox digunakan  untuk menguji  tahapan  sistem  terhadap  sistem  yang  sudah dibangun, Pengujian validitas sistem digunakan untuk menguji website yang telah dibangun valid atau tidak valid.

## 4.7. Pengujian Blackbox
Tabel 16. Pengujian Blackbox Nama Fungsi Uji Skenario Hasil  yang diharapkan Kesimpulan Login Login, dengan memasukkan username dan password Dapat Login Berhasil Kelola Alternatif Menambah, mengubah, menghapus data alternatif Dapat menambah, mengedit, dan menghapus data Berhasil Mengelola data kriteria Menambah, mengubah, menghapus data kriteria Dapat menambah, mengedit, dan menghapus data Berhasil Hitung Bobot Kriteria berdasarkan perbandingan kriteria menambah, mengubah data perbandingan, dan menghitung hasil bobot kriteria Dapat menambah, mengedit, dan menghapus data Berhasil Mengelola data atribut penilaian Menambah, mengubah, menghapus data atribut penilaian setiap kriteria Dapat menambah, mengedit, dan menghapus data Berhasil Melakukan Penilaian Melakukan penilaian setiap alternatif, mengubah, melihat, dan menghapus Dapat menambah, mengedit, dan menghapus data Berhasil
4.8. Pengujian Hasil Output Sistem
Setelah sistem dibangun dan diuji menggunakan pengujian blackbox ,  langkah  selanjutnya  adalah menguji  akurasi  hasil  perhitungan  sistem.  Ini dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  perhitungan manual  yang  dibantu  oleh  aplikasi Microsoft  Excel , seperti yang ditunjukkan dalam Tabel 17.
Tabel 17. Hasil Perbandingan Nilai 𝑈𝑖 Alternatif Excel Sistem Selisih A1 89,1247 89,1247 0 A2 100 100 0 A3 59,0523 59,0523 0 ………. ………. ……….. …… A10 50,6110 50,6110 0 A11 52,4196 52,4196 0

## 4.9. Pengujian Validasi Sistem
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan kuesioner  yang  akan  disebarkan  kepada  beberapa pakar  dan  beberapa  pengguna.  Kuesioner  digunakan sebagai  alat  ukur  sikap,  pendapat,  dan  persepsi individu.  Kriteria  skala  nilai  ditunjukkan  pada  Tabel 18
Tabel 18. Skala Nilai Nilai Keterangan 1 Sangat Tidak Layak – Sangat Tidak Sesuai –
Sangat Tidak Baik
2 Tidak Layak – Tidak Sesuai – Tidak Baik
3 Cukup Layak – Cukup Sesuai – Cukup Baik
4 Layak – Sesuai - Baik
5 Sangat Layak – Sangat Sesuai – Sangat Baik
Setiap  pertanyaan  dalam  kuesioner  akan mendapat tanggapan dari responden, yang selanjutnya akan diurutkan sesuai kriteria yang tercantum. Interval skor dapat dilihat pada Tabel 19.

## Tabel 19. Interval Skor
Nilai Kriteria Validasi 31 - 40 Sangat Valid – Sangat Tidak Sesuai – Sangat Tidak Baik 21 – 30 Valid – Sesuai –Baik 11 - 20 Kurang Valid – Kurang Sesuai – Kurang Baik 0 - 10 Tidak Valid –Tidak Sesuai – Tidak Baik
Data  kuantitatif  dari  setiap  item  dihitung menggunakan teknik analisis nilai rata–rata. Berdasarkan  penjabaran  diatas,  dapat  dirumuskan validasinya berdasarkan Persamaan 9 [16].
𝜇 = ∑ 𝑥 𝑛 (10)
Pengujian  validasi  dilakukan  lima  orang  pakar atau  praktisi  yang  ahli  di  bidang  perancangan  sistem informasi  dan  tiga  orang  pengguna.  Form  kuisioner untuk  aplikasi  yang  berbasis  web  dapat  dilihat  pada Tabel  20,  dan  hasil  pengujian  aplikasi  dapat  dilihat pada Tabel 21.
Tabel 20. Kuisioner validasi untuk aplikasi berbasis
website No Pertanyaan
1 Apakah aplikasi dapat berjalan dengan baik?
2 Apakah tampilan yang dipakai pada desain antarmuka sudah nyaman untuk dilihat? (warna, tulisan, dan tata letak)
3 Apakah ketika user melakukan kesalahan input data, user dapat dengan mudah mengubah data?
4 Apakah ketika admin melakukan kesalahan input data, admin dapat dengan mudah mengubah data atau menghapus data??
5 Apakah aplikasi sudah menyediakan database untuk penyimpanan data?
6 Apakah rancangan desain sistem mudah dipahami?
7 Apakah aplikasi yang dibuat sesuai dengan sistem yang sudah dibuat
Tabel 21. Hasil Pengujian aplikasi berbasis website Ahli Pertanyaan Jumlah 1 2 3 4 5 6 7 Ahli 1 4 4 4 5 5 5 5 32 Ahli 2 5 5 5 5 5 5 5 35 Ahli 3 5 4 4 4 4 4 5 30 Ahli 4 4 4 4 4 4 4 4 28 Ahli 5 4 5 4 5 4 5 4 31 Pengguna 1 5 4 4 5 5 3 4 30 Pengguna 2 4 4 5 5 5 4 5 32 Pengguna 3 5 5 4 5 5 5 5 34 Jumlah Skor 252
Hasil validasi :
𝜇 = ∑ 𝑥 𝑛 = 252 8 = 31,5
Berdasarkan hasil perhitungan di atas didapatkan hasil 31,5, berdasarkan skor interval, hasil perhitungan berada diantara 31 – 40 yang berarti aplikasi berbasis website ini sangat valid.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Sistem  pendukung  keputusan  berbasis  website telah berhasil dibangun. Sistem pendukung keputusan ini  menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy Process  -  Complex  Proportional  Assessment  untuk menentukan toko yang layak menerima suplai barang. Dengan  memilih  atribut  nilai  yang  telah  disediakan pada  setiap  kriteria,  sistem  pendukung  keputusan  ini dapat menganalisa terkait toko yang layak mendapatkan suplai barang.
Dari hasil penelitian ini terdapat beberapa saran yaitu  Dapat  menambahkan  fitur  untuk  menganalisis kategori  penilaian  dalam  proses  pengambilan keputusan keputusan toko yang layak menerima suplai barang dari AR Jeans dan untuk membuat akses yang lebih  mudah  bagi  pengguna,  sistem  pendukung keputusan  ini  diharapkan  dapat  dikembangkan menjadi aplikasi berbasis mobile.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Meilita,  Syariani,  and  L.  Indriyani,  “Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Pemilihan Supplier
Terbaik  Dengan  Metode  Analytical  Hierachy Process (AHP),” 2022.
[2]  D. Candrakirawan, Y. Hendro, and S. Murniyanti,  “Implementasi Hybrid Pada  Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Toko Yang  Layak  Menerima  Suplai  Barang  Dari  PT. Multimestika Dayasemesta,” Jurnal CyberTech , vol. x. No.x, 2020.
[3]  R.  Puspa,  “Pembaruan  Teknologi  Informasi Untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kelayakan  Kredit  Menerapkan  Metode  Profile Matching dan Metode Fuzzy Mamdani,” Journal of  Computer  System  and  Informatics  (JoSYC , vol. 2, no. 1, pp. 77–83, 2020.
[4]  H.  Nalatissifa  and  Y.  Ramdhani,  “Sistem Penunjang  Keputusan  Menggunakan  Metode Topsis  Untuk  Menentukan  Kelayakan  Bantuan Rumah  Tidak  Layak  Huni  (RTLH),” MATRIK : Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  dan Rekayasa Komputer , vol. 19, no. 2, pp. 246–256, May 2020, doi: 10.30812/matrik.v19i2.638.
[5]  R.  Umar,  A.  Fadlil,  U.  Ahmad  Dahlan,  and  Y. Yogyakarta,  “Sistem  Pendukung  Keputusan dengan Metode AHP untuk Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan,” 2018.
[6]  M. Dedi Irawan, H. Situmorang, R. Sitanggang, and  D.  Sawitri,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk Menentukan Mutasi Pegawai Menggunakan  Metode  COPRAS  Decision Support  System  for  Determining  Employee Movements Using the COPRAS Method,” 2023. [Online]. Available: www.jurnal.unimed.ac.id
[7]  A.  W.  N.  Ulfy  and  P.  A.  R.  Devi,  “Penentuan Kenaikan  Jabatan  Menggunakan  Pembobotan Metode  AHP  dan  Didukung  Metode  Complex
Proportional Assessment,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) , vol. 3, no. 3, p. 232, Mar. 2022, doi: 10.30865/json.v3i3.3867.
[8]  T.  Yolanda  and  M.  Sihite,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Kelompok Nelayan Terbaik Menerapkan Metode Copras,” 2020.
[9]  W.  Setiyaningsih, Konsep  Sistem  Pendukung Keputusan . 2015.
[10]  L.  Hakim,  “Prinsip  Prinsip  Dasar  Sistem Informasi Manajemen,” 2019.
[11]  T. Efraim, E. A. Jay, and L. Ting-Peng, Decision Support Systems and Intelligent Systems . 2005.
[12]  J.  Hermawan, Membangun  decision  support system . Andi, 2005.
[13]  T.  L.  Saaty, The  analytic  hierarchy  process : planning,  priority  setting,  resource  allocation . McGraw-Hill International Book Co, 1980.
[14]  Mesran, P. Ramadhani, A. Nasution, D. Siregar, and A. Putera Utama Siahaan, “Implementation of Complex Proportional Assessment Method in the Selection of Mango Seeds,” vol. 7, no. 3, pp. 397–402, 2017, [Online]. Available: www.ijsrst.com
[15]  S. S. Goswami and S. Mitra, “Selecting the best mobile  model  by  applying  AHP-COPRAS  and AHP-ARAS  decision  making  methodology,” International  Journal  of  Data  and  Network Science , vol. 4, no. 1, pp. 27–42, Dec. 2020, doi: 10.5267/j.ijdns.2019.8.004.
[16]  Y. Fitrianto and S. Rakasiwi, “Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika Sistem Informasi Pembayaran Administrasi Sekolah Berbasis Web dan  Mobile  pada  MTS  NU  17  Kyai  Jogoreso,” vol.  11,  no.  1,  pp.  23–36,  2023,  doi: 10.32832/krea-tif.v11i1.14120.