## Implementasi Metode Hybrid AHP dan TOPSIS pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Tempat Pembuangan Sampah Sementara
Bayhaqqi*, Saiful Bukhori**, Gayatri Dwi Santika*** * Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Jember ** Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Jember ***Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Jember *bayhaqqi139@gmail.com, **saiful.ilkom@unej.ac.id, ***gayatri@unej.ac.id

## ABSTRACT
Temporary  Waste  Disposal  Site  (TPSS)  is  a  place  to  collect  waste  from  various  community activities which will later be transported to the final disposal site by garbage trucks. There are many considerations in  choosing  a  TPSS  location,  so  the  selection  of  a  TPSS  location  is  very  important  in  supporting  the collection of waste that will be transported to final disposal. The Jember Regency Environmental Service is an agency in charge of waste management, including the selection of TPSS locations. Choosing the location of TPSS so far is still manual, where manual selection cannot be separated from human error, so that choosing the location of TPSS is not accurate can cause new problems in the community. In addition, there is no standardized assessment system in the TPSS selection process, so a decision support system is needed that can be used to assist the process of selecting the best TPSS location recommendations. In making this research system, we implemented the hybrid method of AHP and TOPSIS. Where the AHP method is used to determine the weight of the criteria while the TOPSIS method is used for the selection process for TPSS candidates.
Keyword: Temporary waste disposal site , Decision support system, AHP and TOPSIS

## 1. Introduction
Tempat  Pembuangan  Sampah  Sementara  (TPSS)  merupakan  tempat  penampungan  sampah  yang berasal dari berbagai aktivitas masyarakat yang nantinya akan diangkut ke Tempat Pembuangan Akhir (TPA) dengan truk sampah. Berdasarkan wawancara awal penelitian, lokasi TPSS baik di kota maupun di desa berada di  sekitar  perumahan  warga  yang  cakupannya  dapat  menampung  kurang  lebih  400  rumah  dengan  kriteria tertentu untuk satu TPSS (UU no. 18 tahun 2008), sehingga pemilihan lokasi TPSS menjadi sangat penting dalam menunjang pengumpulan sampah yang akan diangkut ke TPA.
Wawancara  penelitian  awal  kepada  kepala  bidang  Kebersihan  di  Dinas  Lingkungan  Hidup  (DLH) Kabupaten  Jember  menyatakan  saat  ini  TPA  di  kabupaten  Jember  ditetapkan  lima  TPA  sampah  yaitu  di Pakusari,  Ambulu,  Kencong,  Tanggul  dan  di  Rambipuji  untuk  wilayah  Balung  dan  Rambipuji,  sehingga kuantitas  (jumlah)  TPA  di  Kabupaten  Jember  bisa  dikatakan  cukup  untuk  menjangkau  wilayah  pelayanan jaringan persampahan. Akan tetapi itu berbanding terbalik dengan jumlah lokasi TPSS yang tersebar di desa maupun di kota, untuk TPSS dalam kota Jember yang aktif hanya 24 TPSS. Beliau menambahkan TPA tidak maksimal  menyelesaikan  penanganan  sampah  jika  jumlah TPSS  yang  ada  belum  cukup  untuk  menampung sampah di masyarakat. Memilih lokasi TPSS baru di DLH selama ini masih menggunakan manual, dimana pemilihan tersebut tidak lepas dari kesalahan manusia, sehingga kurang tepatnya memilih lokasi TPSS bisa menimbulkan  permasalahan  yang  baru  dimasyarakat  seperti  bau  tidak  sedap,  pertumbuhan  penyakit, pencemaran udara, dan dampak sosial terhadap warga sekitar lokasi TPSS.
Program  kerja  DLH  dalam  menentukan  lokasi  TPSS  membutuhkan  sebuah  sarana  yang  dapat membantu  DLH  dalam  menentukan  lokasi  TPSS  yang  tepat.  Dalam  menentukan  lokasi  TPSS  berdasarkan standart  kriteria  yang  telah  ditentukan  yaitu  luas  minimal  400  m2,  akses  jalan  untuk  truk  angkut  sampah, cakupan jumlah rumah yang dapat ditampung, dll. yang mengacu pada Permen PU (UU no. 18 tahun 2008) tentang Tempat Pengolahan Sampah yang disesuaikan dengan kriteria yang biasa dipakai di dinas terkait. DLH dalam proses pemilihan lokasi TPSS biasanya melibatkan banyak juri/pengambil keputusan. Salah satu kendala yang  dihadapi  selama  ini  adalah  sulitnya  menyatukan  persepsi  pengambil  keputusan  dalam  melakukan penilaian  terhadap  kandidat/alternatif  (objek  yang  akan  dijadikan  lokasi  TPSS).  Kondisi  ini  terjadi  karena ketiadaan sistem yang baku dalam melakukan proses penilaian.
Sistem pendukung keputusan kelompok (group decision making) merupakan salah satu solusi yang bisa mengatasi persoalan pemilihan TPSS yang ada di DLH dengan model MCDM (Multi Criteria Decision Making) , dimana MCDM merupakan cabang dari model riset operasi yang berhubungan dengan pengambilan keputusan  menjadi  pilihan  yang  tepat  untuk  diterapkan  dalam  melakukan  proses  seleksi  alternatif,  karena model  ini  sangat  baik  dalam  melakukan  proses  normalisasi  bobot  dan  proses  seleksi.  Model  MCDM  yang diusulkan  yaitu  metode  hybrid  AHP (Analytical  Hierarchy  Process) dan  TOPSIS (Technique  for  Order Performance by Similarity to Ideal Solution) [11]. Dalam menghasilkan ranking alternatif, metode hybrid AHP dan TOPSIS melalui dua proses yaitu pembobotan dan seleksi. Metode AHP digunakan untuk proses pembobotan, dimana penggunaan metode ini bertujuan untuk mengurangi tingkat subjektifitas pengambil keputusan. Sedangkan metode TOPSIS digunakan untuk  melakukan  proses  seleksi,  karena  konsepnya  sederhana,  mudah  dipahami,  komputasinya  efisien  dan cepat, [11]. Penelitian lain dilakukan oleh Chamid dkk (2017), yang menyimpulkan dari hasil kombinasikan metode AHP dan TOPSIS dapat saling melengkapi setiap kelebihan dan lemahan metode tersebut, sehingga didapatkan hasil yang lebih efektif [3]. Penelitian lain juga dilakukan oleh Sari dkk (2018), yang menganalisis perbandingan  untuk  menguji  hasil  gabungan  metode  AHP  dan  TOPSIS,  didapat  akurasi  berdasarkan  jarak Hamming sebesar 96,2% dan jarak Euclidean 0,8096 untuk 95 sampel data mahasiswa antara tahun 2014-2016 dengan 5 kriteria, sehingga menyimpulkan bahwa gabungan metode AHP dan TOPSIS lebih baik dari pada Sistem Penunjang Keputusan (SPK) dengan metode AHP dan TOPSIS itu sendiri [12].
Penelitian  ini  bertujuan  membangun  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  komputer  dengan mengimplementasikan  metode hybrid AHP  dan  TOPSIS  untuk  pemilihan  lokasi  TPSS  di  DLH  Kabupaten Jember.

## 2. Research Method
Jenis  penelitian  yang  digunakan  merupakan  jenis  penelitian  kualitatif  dan  kuantitatif.  Penelitian kualitatif  adalah  penelitian  yang  bermaksud  untuk  memahami fenomena tentang apa yang dialami oleh subjek penelitian misalnya perilaku, persepsi, motivasi,  tindakan,  dan  lain-lain,  secara  holistik  dan  dengan deskripsi  kata-kata  dan bahasa, pada suatu konteks khusus yang alamiah dan dengan memanfaatkan berbagai metode alamiah  yang  tidak  menggunakan  model-model matematik,  statistik  atau  komputer. Penelitian kuantitatif  pada  dasarnya 24  merupakan  suatu  pengamatan  yang  melibatkan suatu ciri tertentu, berupa perhitungan, angka  atau kuantitas. Penelitian kuantitatif ini didasarkan  pada  perhitungan  persentase,  rata- rata,  chi  kuadrat,  dan  juga  perhitungan statistik lainnya [6].
Penelitian kualitatif digunakan dalam proses analisa studi literatur yang berhubungan metode AHP dan TOPSIS dan wawancara tentang pemilihan lokasi TPSS baru di kabupaten Jember. Sedangkan penelitian kuantitatif  digunakan  pada  proses  pengolahan  data  dalam  bentuk  angka  yang  bertujuan  untuk  menentukan rangking  terbaik  dalam  pemilihan  lokasi TPSS.  Pengelolahan data  dilakukan  dengan  menggunakan  metode hybrid AHP dan TOPSIS.
Tempat  penelitian  dilaksanakan  di  Dinas  Lingkungan  Hidup  (DLH)  Kabupaten  Jember.  Penelitian dilakukan selama 6 bulan yaitu dari bulan Januari sampai Juni 2021. Tahapan pada penelitian ini terdiri dari 3 tahapan,  yaitu  pengumpulan  data  (studi  literatur  dan  wawancara),  pengembangan  sistem,  dan  penyusunan laporan.
Pengumpulan data merupakan langkah yang digunakan untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan dalam rangka mencapai tujuan penelitian. Pengumpulan data diawali dengan mengumpulkan informasi yang dibutuhkan dengan penelitian. Pada penelitian ini, informasi didapatkan dengan melakukan studi literatur dan wawancara untuk mengidentifikasi permasalahan-permasalahan yang terkait dengan penelitian.
Dalam  membangun  sebuah  sistem  dibutuhkan  sebuah  model  untuk  proses  pengembangan.  Pada penelitian ini model yang digunakan yaitu model waterfall. Model waterfall dibagi menjadi beberapa tahap yaitu;  analisis  kebutuhan,  desain  sistem,  implementasi,  pengujian,  dan  pemeliharaan.  Setiap  tahapan  pada waterfall tidak dapat dikerjakan sebelum tahap sebelumnya selesai.

## 2.1. Sampah, TPA, dan TPS
Sampah adalah suatu bahan yang terbuang atau dibuang dari sumber hasil aktifitas manusia maupun alam  yang  belum  memiliki  nilai  ekonomis.  Sampah  berasal  dari  rumah  tangga,  pertanian,  perkantoran, perusahaan, rumah sakit, pasar, dan lain-lain. Permasalahan sampah menjadi keluhan seluruh masyarakat desa maupun kota, oleh karena itu perlu ditangani agar tidak menimbulkan masalah yang berkelanjutan [14].
Menurut Maulidah, Tempat Pembuangan Akhir (TPA) merupakan tempat dimana sampah mencapai tahap terakhir dalam pengelolaannya sejak mulai timbul di sumber, pengumpulan, pemindahan/pengangkutan, pengolahan  dan  pembuangan.  TPA  merupakan  tempat  dimana  sampah  diisolasi  secara  aman  agar  tidak menimbulkan  gangguan  terhadap  lingkungan  sekitarnya.  TPA  adalah  sarana  fisik  untuk  berlangsungnya kegiatan pembuangan akhir sampah. TPA merupakan mata rantai terakhir dari pengolahan sampah perkotaan
sebagai  sarana  lahan  untuk  menimbun  atau  mengolah  sampah.  Teknis  oprasional  atau  proses  pembuangan sampah, (jurnal yang direfenrece Fachrial dkk, 2017) [5].
Tempat  Penampungan  Sementara  (TPS)  adalah  tempat  sebelum  sampah  diangkut  ke  tempat pendauran  ulang,  pengolahan,  dan/atau  tempat  pengolahan  sampah  terpadu.  Tempat  pengolahan  sampah terpadu  adalah  tempat  dilaksanakannya  kegiatan  pengumpulan,  pemilahan,  penggunaan  ulang,  pendauran ulang, pengolahan, dan pemrosesan akhir sampah. Tempat pemrosesan akhir adalah tempat untuk memroses dan mengembalikan sampah ke media lingkungan secara aman bagi manusia dan lingkungan. (UU no. 18 tahun 2008 Tentang Pengelolaan Sampah, bab 1: pasal 1, ayat 6-8) [8].

## 2.2. Pengambil Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu sistem interaktif yang membantu pengambil keputusan melalui penggunaan data dan model-model keputusan untuk memecahkan masalah-masalah yang sifatnya semi terstruktur dan tidak terstruktur. Dasar-dasar keputusan adalah sebagai berikut:
1. Intuisi, yaitu keputusan diambil berdasarkan perasaan dan pemikiran si pengambil keputusan.
2. Pengalaman, yaitu keputusan diambil berdasarkan kejadian-kejadian yang pernah dialami sebelumnya oleh si pengambil keputusan.
3. Fakta, yaitu keputusan diambil berdasarkan data dan informasi yang telah dikumpulkan.
4. Wewenang, yaitu keputusan diambil oleh pihak yang memiliki kekuasaan dan wewenang yang lebih tinggi.
5. Rasional, yaitu keputusan yang diambil harus logis atau dapat diterima akal sehat. Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pertama kali diperkenalkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S.Scott Morton dengan istilah Decisión System, (Daihani, 2001:54) dalam (jurnal yg direfenrece Sugiyani, 2016) [14].

## 2.3. Metode Analytic Hierarchy Process (AHP)
Analytic Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleh Prof. Thomas L. Saaty. Sebelum datang ke Universitas  Pittsburgh,  Thomas  L.  Saaty  adalah  seorang  profesor  di  Wharton  School,  University  of Pennsylvania selama 10 tahun dan sebelum itu selama tujuh tahun di Arms Control dan Badan Perlucutan di Departemen Luar Negeri AS.
Dalam metode AHP terdapat 4 prinsip penting yang harus dipahami yaitu dekomposisi, perbandingan berpasangan, sistesis prioritas dan konsistensi logis.
1. Dekomposisi
Permasalahan  multikriteria  dalam  AHP  disederhanakan  dalam  bentuk  hirarki  yang  terdiri  dari  3 komponen  utama,  yaitu  tujuan,  kriteria  dan  alternatif  pilihan.  Proses  penyederhanaan  dari permasalahan  yang  kompleks  menjadi  bentuk  hirarki  ini  dinamakan  dekomposisi.  Hirarki  yang dimaksudkan dapat digambarkan sebagai berikut:

## Gambar 1 Hirarki dalam AHP
2. Perbandingan berpasangan
Inti dari AHP adalah melakukan perbandingan berpasangan menggunakan tabel skala perbandingan Saaty. Panduan untuk melakukan perbandingan berpasangan dapat mengunakan tabel berikut ini:
Table 1 Skala Fundamental untuk perbandingan berpasangan Tingkat Kepentingan Definisi Penjelasan 1 Kedua elemen yang sama pentingnya (Equal importance) Dua  elemen  dengan  pengaruh yang sama besar dalam pengambilan keputusan 3 Elemen  yang  satu  sedikit  lebih penting  dari  pada  elemen  yang lainnya (Weak importance ofone over another) Pengalaman dan penilaian menyatakan bahwa satu elemen sedikit lebih berperan dibandingkan  elemen  yang lainnya
5 Elemen  yang  satu  lebih  penting daripada yang lainnya (Essential or strong importance) Pengalaman dan penilaian menyatakan bahwa satu elemen sangat  berperan  dibandingkan elemen yang lainnya 7 Satu  elemen  jelas  mutlak  lebih penting daripada elemen lainnya (Demonstrated importance) Satu  elemen  sangat  berperan dan  dominan  terlihat  dalam praktek 9 Satu  elemen  mutlak  penting daripada elemen lainnya (Extreme importance) Bukti  yang  mendukung  satu elemen  berada  pada  urutan tertinggi. 2, 4, 6, 8 Nilai-nilai  antara  dua  nilai  pertimbangan-pertimbangan  yang berdekatan, Nilai ini diberikan bila ada dua kompromi di antara 2 pilihan Berbalikan Jika  untuk  aktivitas  i  mendapat  satu  angka  dibanding  dengan aktivitas j, maka j mempunyai nilai kebalikannya dibanding dengan i. Rasio Rasio yang di dapat langsung dari pengukuran
3. Sintesis prioritas (Synthesis of Priority)
Setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan  akan  memiliki  kontribusi  terhadap  pencapaian  tujuan penyelesaian masalah. Dalam metode AHP setiap kriteria ditentukan besaran kontribusinya.
4. Konsistensi logis (Logical Consitency)
Dalam AHP, konsistensi logis merupakan hal yang penting.
Table 2 Daftar random indeks konsistensi Ukuran Matriks (n) Nilai IR (Indeks Random) 1,2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 11 1,51 12 1,48 13 1,56 14 1,57 15 1,59
Pada proses pengambilan keputusan, sangat penting untuk mengetahui seberapa baik konsistensi yang ada.  Metode  AHP  mempertimbangkan  suatu  nilai  konsistensi  yang  logis  dalam  penilaian  yang digunakan untuk menentukan suatu prioritas.
Nilai konsistensi dihitung berdasarkan persamaan berikut ini:
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 −𝑛 𝑛−1 .................................................................... (1) Keterangan: n = banyak kriteria CI = Indek Konsistensi (Consistency Index) 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 ....................................................................  (2) Keterangan: CR = Rasio Konsistensi
IR = Indek Rasio (nilaiindek rasio tergantung pada ukuran matriks)
Rasio konsistensi yang dihasilkan harus kurang dari 10%, jika nilai konsistensi melebihi 10% maka data yang diberikan oleh pengambil keputusan harus diperbaiki lagi.
Langkah-langkah yang dilakukan pada metode AHP adalah sebagai berikut:

## Gambar 2 Bagan alir proses metode AHP
2.4. Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) adalah salah satu metode pengambilan keputusan yang dikembangkan oleh Yonn dan Hwang pada tahun 1981. Metode TOPSIS banyak digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  pada  pengambilan  keputusan  secara  praktis  untuk  menyelesaikan masalah pengambilan keputusan multikriteria.
Dalam metode TOPSIS dikenal 2 macam solusi yaitu Solusi ideal positif (PIS) dan Solusi ideal negatif (NIS) dengan rumus berikut:
𝑟 𝑖𝑗 (𝑥) = (𝑥 𝑖𝑗 −𝑥̅ 𝑗 ) (𝑥 𝑗 ∗ −𝑥̅ 𝑗 ) .....................................................................  (5)
𝑟 𝑖𝑗 (𝑥) = (𝑥̅ 𝑗 −𝑥 𝑖𝑗 ) (𝑥̅ 𝑗 −𝑥 𝑗 ∗ ) .....................................................................  (6)
TOPSIS mempertimbangkan kedua solusi ini sehingga ide dasar dari metode TOPSIS adalah mencari alternatif terbaik yakni alternatif yang mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal positif dan jarak terbesar dari solusi  ideal  negatif  dari  sudut  pandang  geometris  dengan  menggunakan  jarak  Euclidean  untuk  menentukan kedekatan relatif suatu alternatif terhadap solusi optimal. Berdasarkan perbandingan terhadap jarak relatifnya maka susunan prioritas alternatif bisa dicapai.
Langkah-langkah penyelesaian TOPSIS adalah sebagai berikut:
1. Menganalisa penyelesaian masalah untuk menentukan kriteria penyelesaian masalah.
2. Menggambarkan n buah alternatif dan m buah kriteria ke dalam sebuah matriks.
3. Membentuk matriks keputusan normalisasi.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ (𝑥 𝑖𝑗 ) 2
𝑛 𝑖 i = 1, 2, ..., n; j = 1, 2, ..., m. ............................... (7)
4. Menghitung matriks keputusan terbobot.
𝑣 𝑖𝑗 (𝑥) = 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (𝑥), i = 1, 2, ..., n; j = 1, 2, ..., m. .............. (8)
5. Menentukan nilai ideal positif (PIS) dan nilai ideal negatif (NIS).
PIS = 𝐴 + =   {𝑣 1 + (𝑥), 𝑣 2 + (𝑥), … , 𝑣 𝑗 + (𝑥), … 𝑣 𝑚 + (𝑥)} = { 𝑣 𝑖𝑗 (𝑥) 𝑖 𝑚𝑎𝑥 |𝑗𝜖𝐽 1 ), ( 𝑣 𝑖𝑗 (𝑥) 𝑖 𝑚𝑖𝑛 |𝑗𝜖𝐽 2 )|𝑖 = 1,2, … , 𝑛} .................. (9)
NIS = 𝐴 − =   {𝑣̅ 1 (𝑥), 𝑣̅ 2 (𝑥), … , 𝑣̅ 𝑗 (𝑥), … 𝑣̅ 𝑚 (𝑥)}
= { 𝑣 𝑖𝑗 (𝑥) 𝑖 𝑚𝑖𝑛 |𝑗𝜖𝐽 1 ), ( 𝑣 𝑖𝑗 (𝑥) 𝑖 𝑚𝑎𝑥 |𝑗𝜖𝐽 2 )|𝑖 = 1,2, … , 𝑛} ................. (10)
6. Menghitung  separation  measure  yakni  pengukuran  jarak antara  suatu  alternatif  terhadap  nilai  ideal positif dan nilai ideal negatif.
𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓: 𝐷 𝑖 + = √∑ [𝑣 𝑖𝑗 (𝑥) − 𝑣 𝑗 + (𝑥)] 2 , 𝑚 𝑗=1 i = 1, 2, ..., n ......... (11)
𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓: 𝐷 𝑖 − = √∑ [𝑣 𝑖𝑗 (𝑥) − 𝑣 𝑗 − (𝑥)] 2 , 𝑚 𝑗=1 i = 1, 2, ..., n ....... (12)
7. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (Ci) diberikan sebagai:
𝐶 𝑖 = 𝐷 ̅ 𝑖 (𝐷 𝑖 ∗ +𝐷 ̅ 𝑖 ) , i = 1, 2, ..., n ............................................................ (13)
3. Result and Analysis
Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem pendukung keputusan untuk memilih lokasi TPSS terbaik berbasis  komputer.  Sistem  dibangun  menggunakan  metode hybrid AHP  dan  TOPSIS,  dengan  kata  lain mengkombinasikan  antara  metode  AHP  dan  TOPSIS.  Dalam  menghasilkan  alternatif  terbaik,  sistem mengakomodir keterlibatan banyak pengambil keputusan (group decision making) . metode AHP digunakan untuk proses pembobotan kriteria, sedangkan metode TOPSIS digunakan untuk proses seleksi.

## 3.1. Proses Pembobotan Kriteria Menggunakan Metode AHP
Untuk menguji kinerja sistem. Penulis melakukan simulasi dengan menggunakan data terdahulu atau data yang sudah ada di DLH Kabupaten Jember. Kandidat yang dipilih diambil sebanyak 5 kandidat/alternatif (calon  TPSS  baru)  dalam  hal  ini  diwakilkan  dengan  simbol  A1  s.d  A5  seperti  pada  (Table  3),  Sedangkan dengan  Pengambil  Keputusan  (PK)  sebanyak  3  orang  yang  disimbolkan  dengan  PK1  s.d  PK2  seperti  pada (Table 4) dengan menggunakan 7 kriteria penilaian seperti pada (Table 11).
Table 3 Daftar alternatif/kandidat Kode A1 A2 A3 A4 A5 Keterangan Kandidat 1  Kandidat 2  Kandidat 3  Kandidat 4  Kandidat 5 Table 4 Daftar pengambil keputusan Kode PK1 PK2 PK3 Keterangan Peng. Keputusan 1  Peng. Keputusan 2  Peng. Keputusan 3
Berpedoman pada langkah-langkah metode AHP maka prosesnya sebagai berikut:
1. Mendefinisikan Masalah dan Menentukan Solusi yang Diinginkan
Mendefinisikan masalah dan memilih metode AHP untuk menyelesaikan permasalahan diatas. Pada tahap ini kita akan menentukan tujuan, kriteria dan alternatif yang ada, sebagai berikut:
Tujuan :  Memilih lokasi Tempat Pembuangan Sampah Sementara (TPSS) Kriteria :  Ansori (PK1), Dany (PK2), dan Irham (PK3) Alternatif :  Luas  lahan  (C1),  Tempat  parkir  truk  (C2),  Partisipasi  masyarakat (C3), Cakupan rumah (C4), Jarak ke pemukiman (C5), Akses jalan (C6), dan Pemilik tanah (C7)

## 2. Membuat Struktur Hirarki

## Gambar 3 Struktur hirarki pemilihan lokasi TPS Sementara

## 3. Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan
Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan.  Dalam  kasus  ini  kita  memiliki  3  buah  kriteria  yakni orang Pengambil Keputusan (PK) = {PK1, PK2, dan PK3} dan 7 buah alternatif yakni C = {C1, C2, C3,  C4,  C5,  C6,  dan  C7  },  seperti  telah  diuraikan  pada  langkah-langkah  dalam  AHP,  kita  akan melakukan 4 kali perbandingan berpasangan sebagai berikut:
• Perbandingan antar kriteria yang akan membentuk matriks 3 x 3.
• Perbandingan masing-masing alternatif terhadap kriteria PK1 yang akan membentuk matriks 7 x 7.
• Perbandingan masing-masing alternatif terhadap kriteria PK2 yang akan membentuk matriks 7 x 7.
• Perbandingan masing-masing alternatif terhadap kriteria PK3 yang akan membentuk matriks 7 x 7.
Pada masing-masing perbandingan berpasangan kita akan menghitung vektor eigen normalisasi dan memeriksa konsistensi hirarki.

## PERHITUNGAN UNTUK PERBANDINGAN ANTAR KRITERIA
Nilai pada matriks perbandingan berpasangan ini didasarkan pada penilaian kepala bidang kepada pengambil keputusan. Pada studi kasus pemilihan lokasi TPSS ini didapat data sebagai berikut:
• PK1 antara sama penting dan sedikit lebih penting dari PK2
• PK1 antara sama penting dan sedikit lebih penting dari PK3
• PK2 sama penting dengan PK3
Data diatas masih dalam bentuk data kualitatif, kita akan mengubah data kualitatif tersebut kedalam bentuk  kuantitatif  sesuai  dengan  skala  fundamental  untuk  perbandingan  berpasangan  pada  AHP sehingga diperoleh:
Table 5 Matrik perbandingan berpasangan untuk kriteria
Kriteria PK1 PK2 PK3 PK1 1 2 2 PK2 0,500 1 1 PK3 0,500  1,000 1

## 4. Menghitung Vektor Eigen Normalisasi
Untuk  menghitung  nilai  vektor  eigen  normalisasi  kita  akan  menggunakan  (Table  5)  dengan  cara mengalikan kolom dan baris sebagai berikut:
𝑎 11 = (1 ∗ 1) + (2 ∗ 0,500) + (2 ∗ 0,500) = 3,000
Nilai a11 ini diperoleh dengan mengalikan baris 1 dengan kolom 1, sedangkan nilai a12 diperoleh dengan mengalikan baris 1 dengan kolom 2, demikian juga dengan nilai matriks yang lain diperoleh dengan cara yang sama.
𝑎 12 = (1 ∗ 2) + (2 ∗ 1) + (2 ∗ 1,000) = 6,000 𝑎 13 = (1 ∗ 2) + (2 ∗ 1) + (2 ∗ 1) = 6,000 …
Selanjutnya  kita  menjumlahkan  nilai  pada  baris,  lalu  menjumlahkan  hasil  penjumlahan  secara keseluruhan.
𝐵𝑎𝑟𝑖𝑠 1 = 3,000 + 6,000 + 6,000 = 15,000 𝐵𝑎𝑟𝑖𝑠 2 = 1,500 + 3,000 + 3,000 = 7,500 𝐵𝑎𝑟𝑖𝑠 3 = 1,500 + 3,000 + 3,000 = 7,500 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 = 15,000 + 7,500 + 7,500 = 30,000
Nilai eigen vektor normalisasi dihasilkan dengan membagi nilai  penjumlahan masing-masing baris dengan total keseluruhan.
𝐸𝑖𝑔𝑒𝑛 𝑉𝑒𝑘𝑡𝑜𝑟 1 = 15,000 30,000 ⁄ = 0,500 𝐸𝑖𝑔𝑒𝑛 𝑉𝑒𝑘𝑡𝑜𝑟 2 = 7,500 30,000 ⁄ = 0,250
𝐸𝑖𝑔𝑒𝑛 𝑉𝑒𝑘𝑡𝑜𝑟 1 = 7,500 30,000 ⁄ = 0,250
Hasil perhitungan yang telah dilakukan diatas di buat dalam tabel berikut:
Table 6 Hasil vektor eigen normalisasi Kriteria PK1 PK2 PK3 Vektor Eigen Normalisasi PK1 3,000  6,000  6,000  15,000 0,500 PK2 1,500  3,000  3,000 7,500 0,250 PK3 1,500  3,000  3,000 7,500 0,250

## 5. Memeriksa Konsistensi Hirarki
Rasio konsistensi ini digunakan untuk mengetahui tingkat konsistensi penilaian perbandingan kriteria.
• Menentukan nilai eigen maksimal (λmaks) Nilai eigen maksimal (λmaks) diperoleh dengan mengalikan  hasil penjumlahan setiap baris pada matriks perbandingan berpasangan dengan vektor eigen normalisasi.
λ 𝑚𝑎𝑘𝑠 = (2,000 ∗ 0,500) + (4,000 ∗ 0,250) + (4 ∗ 0,250) = 3,00000
• Menghitung indek konsistensi (CI)
Berdasarkan rumus 𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 −𝑛 𝑛−1 diperoleh:
𝐶𝐼 = 3,00000 − 3 2 = 0,00000
• Menghitung rasio konsistensi (CR)
Berdasarkan  pada  daftar  random  indeks  konsistensi  diperoleh  bahwa  IR  untuk  matriks berukuran 3x3 adalah 0.58, sehingga berdasarkan pada 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 diperoleh:
𝐶𝑅 = 0,00000 0,58 = 0,00000
Karena CR < 0.1 maka preferensi pembobotan adalah konsisten. Hasil perhitungan diatas dapat digambarkan dalam sub hirarki yang membandingkan antar kriteria sebagai berikut:
Gambar 4 Struktur sub hirarki untuk kriteria
PERHITUNGAN UNTUK PERBANDINGAN ANTAR ALTERNATIF Ulangi langkah 3 sampai 5 untuk tingkatan selanjutnya, yaitu perbandingan masing-masing alternatif terhadap masing-masing kriteria dengan menggunakan data berikut.
Table 7 Matrik perbandingan berpasangan kriteria PK1
PK1 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C1 1,000  0,333  0,200  1,000  1,000  7,000  0,200 C2 3,000  1,000  0,500  3,000  3,000  7,000  0,333 C3 5,000  2,000  1,000  5,000  5,000  3,000  0,333 C4 1,000  0,333  0,200  1,000  1,000  5,000  0,200 C5 1,000  0,333  0,200  1,000  1,000  5,000  0,143 C6 0,143  0,143  0,333  0,200  0,200  1,000  0,125 C7 5,000  3,000  3,000  5,000  7,000  8,000  1,000 Table 8 Matrik perbandingan berpasangan kriteria PK2 PK2 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C1 1,000  0,200  0,200  0,333  1,000  7,000  0,333 C2 5,000  1,000  1,000  3,000  5,000  7,000  0,500 C3 5,000  1,000  1,000  3,000  3,000  5,000  0,333 C4 3,000  0,333  0,333  1,000  1,000  5,000  0,200 C5 1,000  0,200  0,333  1,000  1,000  5,000  0,125 C6 0,143  0,143  0,200  0,200  0,200  1,000  0,167 C7 3,000  2,000  3,000  5,000  8,000  6,000  1,000 Table 9 Matrik perbandingan berpasangan kriteria PK3 PK3 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C1 1,000  0,333  0,200  0,500  1,000  7,000  0,200 C2 3,000  1,000  2,000  2,000  5,000  7,000  0,500 C3 5,000  0,500  1,000  3,000  3,000  5,000  0,333 C4 2,000  0,500  0,333  1,000  2,000  5,000  0,200 C5 1,000  0,200  0,333  0,500  1,000  5,000  0,167 C6 0,143  0,143  0,200  0,200  0,200  1,000  0,167 C7 5,000  2,000  3,000  5,000  6,000  6,000  1,000
Hasil perhitungan diatas dapat diringkas dalam bentuk gambar struktur hirarki sebagai berikut:

## Gambar 5 Struktur hirarki beserta nilai vektor eigen normalisasi

## 6. Melakukan Perhitungan Akhir
Selanjutnya adalah melakukan perhitungan peringkat alternatif berdasarkan pada vector eigen normalisasi, nilai berikut diperoleh dari hasil perhitungan vector eigen yang telah diuraikan diatas. 𝐶1 = (0,069 ∗ 0,500) + (0,068 ∗ 0,250) + (0,068 ∗ 0,250) = 0,067 𝐶2 = (0,160 ∗ 0,500) + (0,161 ∗ 0,250) + (0,162 ∗ 0,250) = 0,190 𝐶3 = (0,248 ∗ 0,500) + (0,253 ∗ 0,250) + (0,253 ∗ 0,250) = 0,220 … Sehingga didapatkan hasil sebagai berikut, yang nantinya akan dijadikan nilai bobot pada proses seleksi menggunakan metode TOPSIS.
Table 10 Hasil proses pembobotan kriteria menggunakan metode AHP Kriteria Nama Kriteria Bobot C1 Luas lahan 0,067 C2 Tempat parkir truk 0,190 C3 Partisipasi masyarakat 0,220 C4 Cakupan rumah 0,079 C5 Jarak ke pemukiman 0,061 C6 Akses jalan 0,023 C7 Pemilik tanah 0,360

## 3.2. Proses Seleksi TPSS Menggunakan Metode TOPSIS
Berpedoman pada langkah-langkah metode TOPSIS maka prosesnya sebagai berikut:
1. Menganalisa Penyelesaian Masalah untuk Menentukan Kriteria Penyelesaian Masalah Berdasarkan  teori  tentang  studi  kelayakan  pemilihan  lokasi  TPSS  terdapat  7  kriteria  yang  dapat digunakan, yang ditunjukan pada tabel berikut:
Table 11 Indikator penilaian pada tiap kriteria Kriteria Nama Kriteria Indikator Nilai C1 Luas lahan Sangat sempit (>= 100 m2) 1 Sempit (>= 200 m2) 2 Sedikit Sempit (>= 300 m2) 3 Lumayan luas (>= 400 m2) 4 Cukup luas (>= 500 m2) 5 Luas (>= 600 m2) 6
Sangat luas (>= 700 m2) 7 C2 Tempat parkir truk Tidak ada parkir truk 1 Parkir truk sempit 2 Parkir truk cukup 3 Parkir truk luas 4 Parkir truk sangat luas 5 Bisa menampung lebih dari 1 truk 6 C3 Partisipasi masyarakat Respon tidak baik 1 Respon kurang baik 2 Respon cukup baik 3 Respon Sangat baik 4 Tidak ada respon 5 C4 Cakupan rumah Kurang lebih 100 rumah 1 Kurang lebih 200 rumah 2 Kurang lebih 600 rumah 3 Kurang lebih 300 rumah 4 Kurang lebih 500 rumah 5 Kurang lebih 400 rumah 6 C5 Jarak kepemukiman Berdampingan dengan pemukiman 1 Dekat dengan pemukiman 2 Cukup jauh dengan pemukiman 3 Jauh dari pemukiman 4 Tidak ada pemukiman 5 C6 Akses jalan Sulit diakses truk sampah 1 Sedikit sulit diakses truk sampah 2 Cukup diakses truk sampah 3 Bisa diakses truk sampah 4 Sangat bisa diakses truk sampah 5 C7 Pemilik tanah Organisasi sosial atau agama 1 Lebih dari satu status kepemilikan 2 Swasta/perusahaan 3 Pribadi 4 Pemerintah 5 Fasilitas umum 6

## 2. Menggambarkan n Buah Alternatif dan m Buah Kriteria ke dalam Sebuah Matriks
Merepresentasikan  data awal  TOPSIS  dalam  bentuk  tabel.  Nilai  data  Xij  pada  matriks  ini  diisikan berdasarkan  data  dan  informasi  yang  didapat  dari  orang  selaku  pengambil  keputusan  yaitu  Ansori (PK1), Dany (PK2), dan Irham (PK3) yang telah diolah sehingga didapat rata-rata penilaian sebagai berikut ini:
Table 12 Representasi data awal TOPSIS untuk pemilihan lokasi TPSS
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 TP Arjasa 4,333  5,667  4,667  2,000  4,667  2,333  3,000 TP Cendrawasih 2,667  4,667  3,000  3,333  2,333  4,667  4,333 TP Imam Bonjol  5,333  2,667  3,333  6,000  4,667  3,333  4,000 TP Kenanga 1,333  6,000  4,333  2,333  3,667  5,000  2,667
TP Mastrip 2,667  2,333  3,667  3,667  3,333  4,667  5,000 W (Bobot) 0,067  0,190  0,220  0,079  0,061  0,023  0,360
Nilai bobot (W) diisi berdasarkan tingkat kepentingan masing-masing kriteria yang didapat dari hasil proses pembobotan kriteria menggunakan metode AHP pada (Table 10).

## 3. Membentuk Matriks Keputusan Normalisasi
Untuk  membentuk  matriks  normalisasi,  kita  menggunakan  rumus 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ (𝑥 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑖 ,  sehingga
dihasilkan:
Table 13 Matriks normalisasi untuk pemilihan TPSS r1 r2 r3 r4 r5 r6 r7 TP Arjasa 0,545  0,560  0,542  0,239  0,544  0,253  0,344 TP Cendrawasih 0,335  0,461  0,348  0,398  0,272  0,506  0,497 TP Imam Bonjol  0,671  0,263  0,387  0,717  0,544  0,361  0,459 TP Kenanga 0,168  0,593  0,503  0,279  0,428  0,542  0,306 TP Mastrip 0,335  0,231  0,426  0,438  0,389  0,506  0,574 W (Bobot) 0,067  0,190  0,220  0,079  0,061  0,023  0,360
4. Menghitung Matriks Keputusan Terbobot
Untuk  menghitung  matriks  keputusan  terbobot  kita  menggunakan  rumus 𝑣 𝑖𝑗 (𝑥) = 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (𝑥) yakni mengalikan matriks keputusan normalisasi dengan bobot (W), sehingga dihasilkan:
Table 14 Matriks keputusan terbobot v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7 TP Arjasa 0,036  0,107  0,119  0,019  0,033  0,006  0,124 TP Cendrawasih 0,022  0,088  0,077  0,031  0,017  0,012  0,179 TP Imam Bonjol  0,045  0,050  0,085  0,057  0,033  0,008  0,165 TP Kenanga 0,011  0,113  0,111  0,022  0,026  0,013  0,110 TP Mastrip 0,022  0,044  0,094  0,035  0,024  0,012  0,207
5. Menentukan Nilai Ideal Positif (PIS) dan Nilai Ideal Negatif (NIS)
Untuk menentukan nilai PIS dan NIS ini kita cari nilai terbesar dan terkecil tiap kolomnya. 𝑃𝐼𝑆 = 𝐴 + = [0,045 0,113 0,119 0,057 0,033 0,013 0,207] 𝑁𝐼𝑆 = 𝐴 − = [0,011 0,044 0,077 0,019 0,017 0,006 0,110]

## 6. Menghitung Separation Measure
Menghitung  separation  measure  yakni  pengukuran  jarak antara  suatu  alternatif  terhadap  nilai  ideal positif (PIS) dan nilai ideal negatif (NIS) dengan menggunakan rumus 𝐷 𝑖 + = √∑ [𝑣 𝑖𝑗 (𝑥) − 𝑣 𝑗 + (𝑥)] 2 , 𝑚 𝑗=1 dan 𝐷 𝑖 − = √∑ [𝑣 𝑖𝑗 (𝑥) − 𝑣 𝑗 − (𝑥)] 2 , 𝑚 𝑗=1 ,  Sehingga  diperoleh  tabel  berikut ini:
Table 15 PIS dan NIS untuk pemilihan lokasi TPSS Di + Di - TP Arjasa 0,092  0,083 TP Cendrawasih 0,068  0,084 TP Imam Bonjol  0,083  0,077 TP Kenanga 0,108  0,078 TP Mastrip 0,080  0,100 7. Menentukan Nilai Preferensi untuk Setiap Alternatif (Ci)
Menghitung  Ci  dengan  menggunakan  rumus 𝐶 𝑖 = 𝐷 ̅ 𝑖 (𝐷 𝑖 ∗ +𝐷 ̅ 𝑖 ) ,  sehingga  diperoleh  nilai  akhir  tabel berikut:
Table 16 Nilai preferensi untuk setiap alternatif Ci TP Arjasa 0,474 TP Cendrawasih 0,552 TP Imam Bonjol  0,484 TP Kenanga 0,418 TP Mastrip 0,555
Berdasarkan  nilai  Ci  maka  lokasi  TPSS  terbaik  adalah  TPSS  yang  berada  di  Jalan  Mastrip  yaitu Transfer Depo Mastrip.
Berdasarkan  pengujian  manual  menggunakan  aplikasi  microsoft  excel  dan  sistem  yang  dibuat didapatkan perbedaan pembulatan nilai tapi tidak mempengaruhi peringkat akhir. Berdasarkan perbandingan tersebut  akurasi  perhitungan  sistem  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  perhitungan  manual  dikarenakan perhitungan manual hanya menggunakan 3 angka di belakang koma, sedangkan perhitungan sistem lebih dari 3 anggka dibelakang koma. Sehingga bisa dikatakan tingkat akurasi perhitungan sudah sesuai yaitu lebih dari 95% dengan perbandingan perhitungan secara manual.

## 4. Conclusion
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:

## Gambar 6 Flowchart Hybrid AHP dan TOPSIS
1. Penerapan  metode hybrid AHP  dan  TOPSIS  pada  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  lokasi Tempat  Pembuangan  Sampah  Sementara  (TPSS)  terdiri  dari  beberapa  langkah.  Langkah  pertama
yaitu  menentukan  kriteria  dan  indikator  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pemilihan. Selanjutnya menentukan setiap bobot kriteria untuk membandingkan tingkat kepentingan dari setiap kriteria. Dimana dalam menentukan sebuat bobot kriteria dalam penelitian ini menggunakan metode AHP yang menghasilkan jumlah nilai bobot sama dengan satu atau ternormalisasi. Setelah melakukan pembobotan  kriteria,  selanjutnya  melakukan  proses  penilaian  terhadap  alternatif  atau  calon  TPSS dengan  menggunakan  metode  TOPSIS.  Nilai  preferensi  alternatif  (Ci)  dijadikan  acuan  dalam menentukan peringkat calon TPSS baru. Semakin besar nilai yang didapat maka semakin baik pula kualitas dari calon TPSS tersebut. Nilai Ci terbesar pada penelitian ini sebesar 0,555 yaitu Transfer Depo Mastrip.
2. Proses pemilihan lokasi TPSS baru dengan menggunakan sistem pendukung keputusan lebih baik dan efisien dari pada menggunakan sistem manual. Dimana pada sistem manual penilaian pemilihan lokasi TPSS tidak memiliki penilaian yang baku, yang hanya mengandalkan persepsi pengambil keputusan dan juga membutuhkan waktu yang lumayan lama untuk memutuskan calon lokasi TPSS yang akan dipilih.

## Acknowledgements
Ucapan terima kasih disampaikan peneliti kepada:
1. Fakultas Ilmu Komputer Universitas Jember.
2. Prof. Dr. Saiful Bukhori, ST., M.Kom., selaku Dosen Pembimbing Utama, dan Gayatri Dwi Santika, S.SI., M.Kom., selaku Dosen Pembimbing Anggota.
3. Bapak  Adrian  S.  Sapnadi,  SP.,  selaku  Kepala  Bidang  Kebersihan  di  Dinas  Lingkungan  Hidup Kabupaten Jember.

## References
[1] Bianchini,  A.  2018.  3PL  provider  selection  by  AHP  and  TOPSIS  methodology. Jurnal  Benchmarking:  An International Journal . 25(1): 235-252.
[2] Billah,  E.  2019.  Pengertian  dan  Tahap  Metode  SDLC  Waterfall.  https://medium.com/@ersandibillah03/sdlc- waterfall-
3a3c893be77b#:~:text=Model%20Waterfall%20adalah%20suatu%20proses,%2C%20pemodelan%2C%20impleme ntasi%20dan%20pengujian. [Diakses pada 28 November 2020].
[3] Chamid, A.A., dan A. C. Murtia. 2017. Kombinasi Metode AHP dan TOPSIS pada Sistem Pendukung Keputusan. Prosiding SNATIF ke-4 . -: 115-119.
[4] Diana. 2018. Metode Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Palembang: Deepublish Publisher.
[5] Fachrial, A., Z. Arifin., dan D. M. Khairina. 2017. Sistem pendukung keputusann penentuan lokasi pembuangan akhir sampah kota samarinda metode simple additive weighting berbasis desktop. Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi . 2(1): 142-145.
[6] Hasibuan, Z.A. 2007. Metodologi Penelitian Pada Bidang Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Konsep, Teknik dan Aplikasi. Jakarta: FIK-UI.
[7] Josuabrainly. 2015. Pengertian hybrid adalah. https://brainly.co.id/tugas/2673957. [Diakses pada 12 Januari 2021].
[8] Mattalatta, A. 2008. UU Nomor 18 Tahun 2008 Tentang Pengelolaan Sampah . Jakarta: Negara Republik Indonesia.
[9] Pambudi, R. A., A. B. Prasetijo., dan Y. E. Windarto. 2019. Implementasi topsis (techniquie for order preference by similarity) untuk penentuan tempat pembuangan akhir . Jurnal Informatika UPGRIS . 5(2): 163-168.
[10] Pratiwi, R.A., Statiswaty, dan LM. Tajidun. 2016. Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Lokasi Terbaik Tempat Pembuangan Sampah Sementara Menggunakan Metode Brown Gibson. semanTIK . 2(2): 125-134.
[11] Saputra, A. 2017. Implementasi Metode Hybrid MCDM pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pustakawan Berprestasi (Studi Kasus: UPT Perpustakaan Universitas Andalas). Prosiding Lokakarya Nasional Dokumentasi dan Informasi 2017 . PDII LIPI: 271-285.
[12] Sari,  D.  R.,  A.  P.  Windarto.,  D.  Hartama,  dan  Solikhun.  2018.  Sistem  pendukung  keputusan  untuk  rekomendasi kelulusan sidang skripsi menggunakan metode AHP-TOPSIS. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer . 6(1): 1-6.
[13] Soedradjat, I.  1994. Pedoman Pemanfaatan Kawasan Sekitar TPA Sampah . Jakarta: Penataan Ruang Nasional.
[14] Sugiyani,  Y.  2016.  Sistem  pengambilan  keputusan  penentuan  lokasi  tempat  pembuangan  akhir  (tpa)  sampah menggunakan metode simple addictive weighting (saw). Jurnal Sistem Informasi . 3(-): 1-7.
[15] Syafnidawaty.  2020.  Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM).  https://raharja.ac.id/2020/04/11/multi-criteria- decision-making-mcdm/. [Diakses pada 20 Januari 2021].
[16] Syafnidawaty. 2020. Kelebihan dan Kekurangan Metode AHP (Analytic Hierarchy Proses). https://raharja.ac.id/2020/04/01/kelebihan-dan-kekurangan-metode-ahp-analytic-hierarchy-process/.  [Diakses  pada 22 Januari 2021].
[17] Syafnidawaty.  2020.  Kelebihan  dan  Kelemahan  Metode  TOPSIS.  https://raharja.ac.id/2020/04/09/kelebihan-dan- kekurangan-metode-topsis/. [Diakses pada 22 Januari 2021].
[18] - . 2012. Buku Putih Sanitasi Kabupaten Jember. Jember: PPSP.