## PENENTUAN LOKASI KANTOR CABANG BARU PERUSAHAAN LOGISTIK MENGGUNAKAN AHP DAN SIG  (STUDI KASUS: KOTA BALIKPAPAN)
Nisa Hanum Harani 1 , Siti Nurhayati Puja Kesuma 2
1,2 Teknik Informatia, Politeknik Pos Indonesia
2 Teknik Informatika, Politeknik Pos Indonesia Email: 1 nisahanum@poltekpos.ac.id, 2 1184004@std.poltekpos.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kota  Balikpapan  yang  merupakan  kota  kecil  yang  berada  di    Kalimantan  Timur. Perusahaan  Logistik  akan  membangun  kantor  cabang  baru  di  Kota  Balikpapan,  namun  Informasi  spasial mengenai  perusahaan  di  Kota  Balikpapan  terbilang  kurang  terinformasikan  dengan  baik.Dalam  menentukan lokasi  yang  strategis  diperlukan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dan  memerlukan  beberapa  kriteria  atau parameter yang digunakan yaitu Mitra,  Jasa Kauagan , Kurir Logistik, Jalan  Utama, Layanan  POS, Fasilitas Kesehatan  dan  Sarana  Ibadah.  Kriteria  tersebut  diolah  dengan  menggunakan  metode  Analytical  Hirarki Process(AHP)  dan  di  Integerasikan  dengan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG).Dari  hasil  pengolahan  data didapatkan bahwa bobot tertinggi dalam penentuan Kantor Cabang baru Perusahaan Logistik di Kota Balikpapan adalah kriteria Jalan Utama yaitu 40% prioritas kedua Prioritas Kedua yaitu Mitra dengan bobot nilai 29% lalu Prioritas ketiga yaitu Kompetitor dalam bidang Keuangan dan Kurir dengan masing-masing bobot 8% setelah itu Fasilitas Kesehatan bobot nilainya  7% , Layanan Pos 5% dan Sarana Ibadah 3%.

## Kata Kunci: AHP, SPK, dan SIG
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Berisi  latar  belakang,  rumusan  masalah,  tujuan, metodologi  serta  tinjauan  pustaka  yang  memuat kajian  pustaka  dan  landasan    teori  yang  relevan (Boleh  dituliskan  dalam  sub  bagian).  Sumber keterangan  ditunjuk  dengan  menuliskan  di  dalam kurung:  nama  akhir  penulis  dan  tahun  penerbitan. Disajikan  secara  sistematik  sehingga  didapatkan gambaran tentang dasar pembuatan makalah ini dan hasil yang diharapkan.
Menurut  Heizer  &  Render  (2006)  pemilihan lokasi suatu organisasi (perusahaan) akan mempengaruhi  risiko  dan  keuntungan  perusahaan tersebut secara keseluruhan, mengingat lokasi sangat mempengaruhi  biaya  tetap  maupun  biaya  variable, baik  dalam  jangka  menengah  maupun  jangka Panjang.  Sebagai  contoh,  biaya  transportasi  bisa mencapai 25% harga jual produk (tergantung kepada produk dan tipe produksi atau jasa yang diberikan), yang  berarti  bahwa  seperempat  total  pendapatan perusahaan  mungkin  dibutuhkan  hanya  untuk menutup  biaya  pengangkutan  bahan  mentah  yang masuk dan produk jasa yang keluar dari perusahaan. Lokasi usaha merupakan faktor pemicu munculnya biaya  yang  signifikan,  sehingga  hal  tersebut  dapat digunakan  untuk  menyusun  strategi  bisnis  atau sebaliknya  menghancurkan  sebuah  usaha.  Ketika usaha  sudah  diputuskan  akan  beroperasi  di  suatu lokasi  tertentu,  maka  konsekuensinya  biaya-biaya yang muncul akibat dipilihnya lokasi tersebut harus ditanggung pemilik usaha.
Lokasi menurut (Tjiptono, 2015) mengacu pada  berbagai  aktivitas  pemasaran  yang  berusaha
memperlancar  dan  mempermudah  penyampaian atau  penyaluran  barang  dan  jasa  dari  produsen kepada konsumen. Sedangkan menurut (Kotler dan Amstrong, 2014) “place include company activities that make the product available to target consumers”. Kemudian menurut (Lupiyoadi dan Hamdani, 2011) “lokasi  adalah  keputusan  yang  dibuat  perusahaan atau  instansi  pendidikan  berkaitan  dengan  di  mana operasi  dan  stafnya  akan  ditempatkan”.  Pendapat mengenai lokasi dari para ahli tersebut, sampai pada pemahaman  penulis  bahwa  lokasi  adalah  suatu keputusan  perusahaan  untuk  menentukan  tempat usaha,  menjalankan  kegiatan  usaha  atau  kegiatan operasional,  dan  mendistribusikan  barang  atau  jasa yang menjadi kegiatan bisnisnya kepada konsumen. Pentingnya  lokasi  bagi  perusahaan  atau  pengusaha sangat  mempengaruhi  keputusan  sasaran  pasar dalam menentukan keputusan pembeliannya.
Menurut Nurul Indarti (dalam Pambudi, A.S. 2016) pemilihan  lokasi  merupakan  salah  satu  keputusan yang  harus  dibuat  secara  hati-hati.  Penelitian- penelitian terdahulu menemukan bahwa lokasi usaha berhubungan  dengan  kesuksesan  usaha  tersebut. Pemilihan lokasi tersebut didorong oleh pertimbangan  besarnya  sarana  transportasi,  jalur angkutan  umum,  tingkat  perekonomian,  luas  area, kemanan, harga tanah, dan sumber daya manusia Terdapat beberapa factor yang mempengaruhi dalam pemilihan lokasi kantor yang ideal berdasarkan blog yang dilansir Greenhub.co.id adalah:
• Berdasarkan Basis Pelanggan
Semakin  Jauh  lokasi  kantor  semakin  tidak nyaman  bagi  pelanggan.  Mempertimbangkan pembangunan kantor cabang baru yang mudah
diakses oleh klien utama adalah pilihan yang tepat.
• Kompetisi
Sebagian  besar  bisnis  berkembang  Ketika berada  berdekatan  satu  sama  lain.  Hal  ini menyebabkan  lalu  lintas  manusia  ke  area tersebut menjadi lebih padat dan memungkinkan  bisnis  untuk  berkembang. Ketika  pelanggan  mengunjungi  kantor  lain (kompetitor)  yang  berdektan,  maka  akan timbul kemungkinan besar pelanggan mengunjungi  kantor  cabang  baru  juga, terlebih  jika  memiliki  basis  bisnis  yang serupa.
• Visibilitas
Mempertimbangkan  jalan  arteri  utama  dan jalan penghubung kota. Lokasi yang menonjol dan  terlihat  serta  mudah  diakses  dengan transportasi  dan  bisnis  utama  menjadi  salah satu factor pertimbangan yang cukup penting.
• Fasilitasi Sekitar
Lokasi  yang  tepat  juga  ditentukan  oleh berbagai  fasilitas  di  sekitar  area  tersebut seperti  adanya  fasilitas  kesehatan,  sarana ibadah,  pemerintahan  dan  fasilitas  lain  yang mendukung.
Perusahaan  Logistik  adalah  perusahaan  milik negara yang sudah berdiri sejak 26 Agustus 1976 di Batavia yang sekarang sudah berganti nama menjadi DKI  Jakarta  memiliki  tujuan  awal  hanya  untuk menjamin  keamanan  surat  penduduk  terutama  bagi pekerja yang datang dan pergi dari luar Pulau Jawa bahkan Negeri Belanda. Seiring dengan perkembangan zaman Perusahaan Logistic melebarkan  sayap  keberbagai  layanan  seperti logistic, property dan financial. Perusahaan Logistic tersebar  hampir  diseluruh  wilayah  Indonesia,  salah satu  nya  ialah  Kota  Balikpapan.  Kota  Balikpapan adalah sebuah kota yang ada di Provinsi Kalimantan Timur  memiliki  luas  wilayah  503,3km  atau 50.330,57  hektar.  Perusahaan  Logistik  akan membangun kantor cabang baru di Kota Balikpapan, namun  Informasi  spasial  mengenai  perusahaan  di Kota  Balikpapan  terbilang  kurang  terinformasikan dengan  baik.  Dalam  menentukan  lokasi  yang strategis  diperlukan  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  dan  memerlukan  beberapa  kriteria  atau parameter.  Untuk  itu  buku  penelitian  ini  akan membahas tentang Penentuan Lokasi Kantor Cabang Perusahaan  Logistik  dengan  metode  penyelesaian Analytical  Hierarchy  Process(AHP) didukung Sistem Informasi Geografis(SIG).
1.2. Tinjuan Pustaka
• Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan(SPK)  adalah  system berbasis  computer  yang  iteraktif,  yang  mampu membantu  pengambilan  keputusan  memanfaatkan data  dan  model  untuk  menyelesaikan  masalah- masalah  yang  tak  terstruktur  dan  semi  terstruktur (Turban,  Liang  dan  Aronson.  2005).  Definisi  awal dari SPK adalah system berbasis model yang terdiri dari  prosedur-prosedur  dalam  pemrosesan  data  dan pertimbangan  untuk  membantu  manajer  dalam pengambilan keputusan.Jika heading anda melebihi satu, gunakan level kedua heading seperti di bawah ini.  Heading  dituliskan  dengan  boldface  dengan menggunakan  huruf  besar.  Pengutipan  dilakukan dengan  mencantumkan  Nama  penulis  dan  tahun penerbitan mengikuti kalimat contoh (Albert, 2015), tidak melakukan copy-paste dari internet, buku atau referensi  lain.  Penomoran  harus  diberikan  pada gambar  (gambar,  grafik,  foto  dan  peta),  tabel  dan persamaan  matematika,  reaksi  kimia  dan  fisika berdasarkan urutannya.
• Analytical Hierarchy Process
Analytical  Hierarchy  Process  adalah  suatu  teori umum  tentang  pengukuran  yang  digunakan  untuk menentukan  skala  rasio,  baik  dari  perbandingan berpasangan  yang  diskrit  maupun  kontinyu.  AHP menguraikan masalah multi factor atau multi kriteria yang  kompleks  menjadi  suatu  hirarki.  Hirarki didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah kesalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi level dimana level pertama adalah tujuan utamanya, yang  diikuti  level  factor  kriteria,  sub  kriteria  dan seterusnya  kebawah  hingga  level  terakhir  dari alternatif.  Dengan  hirarki,  suatu  masalah  yang kompleks  dapat  diuraikan  ke  dalam  kelompok- kelompoknya  yang  kemudian  diatur  menjadi  suatu bentuk hirarki sehingga permasalahan akan tampak lebih  terstruktur  dan  sistematisPerujukan  dan pengutipan menggunakan teknik rujukan berkurung (nama,  tahun).  Pencantuman  sumber  pada  kutipan langsung  hendaknya  disertai  keterangan  tentang nomor halaman tepat  asal  kutipan. Contoh:  (Davis, 2003: 47).
• Sistem Informasi Geografi
Definisi  umum  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG) adalah komponen yang terdiri dari perangkat keras, perangkat  lunak,  data  geografis  dan  sumber  daya manusia yang bekerja Bersama secara efektif untuk memasukan,  menyimpan,  memperbaiki,  membarui, mengelola, memanipulasi, mengintergrasikan, menganalisis,  dan  menampilkan  data  dalam  suatu informasi  berbasis  geografis.  Sistem  Informasi Geografis  (SIG)  merupakan  gabungan  antara  kata system, informasi dan geografis.
• Google Maps
Googele Maps adalah jasa peta globe virtual  gratis dan online di sediakan oleh Google dapat ditemukan di  http://maps.google.com.    Ia  menawarkan  peta yang dapat  di  seret,  GPS, dan gambar satelit  untuk seluruh dunia. Banyak Sekali Kegunaan Google map
untuk  website  yang  kita  buat,  diantaranya  dapat digunakan  untuk  menampilkan  lokasi  pemilik website (pada about us), lokasi event/ kegiatan, atau dapat  juga  digunakan  untuk  aplikasi  GIS  bebasis web.  Tampilan  Google  Maps  dapat  dilihat  seperti pada Gambar 2 Layanan Google Maps memberikan citra satelit, peta jalan, panorama 3600 , kondisi lalu lintas, dan perencanaan rute untuk bepergian dengan berjalan kaki, mobil, dan angkutan umum. Tampilan satelit  Google  Maps  adalah  top  down.  Sebagian besar citra resolusi tinggi dari kota adalah foto udara yang  diambil  dari  pesawat  pada  ketinggian  800 sampai  1500  kaki  (240-460  meter),  sementara sebagian  besar  citra  satelit  yang  tersedia  adalah berusia tidak lebih dari tiga tahun dan diperbaharui secara teratur.

## 1.3. Metodologi Penelitian
Pada Gambar 1 . Diagram Alur Penelitian yang akan dilakukan pada penelitian ini untuk mendapatkan hasil Visualisasi Peta dan pembobotan tertinggi dari metode AHP.
• Studi Literatur Melakukan  studi  literatur  berkaitan  dengan penentuan lokasi menggunakan metode
penyelesaian AHP ( Analytic hierarchy process)
• Mengumpulkan data
Mengumpulkan  data spasial  dan  non  spasial dengan  cara  melakukan  riset  pada  situs-situs resmi  di  internet  dan  wawancara  dengan pembimbing di Perusahaan Logistic. Mengambil data pada
https://tanahair.indonesia.go.id/portal-web.
• Menyusun Hirarki
Hirarki  adalah  abstraksi  struktur  suatu  system yang  mempelajari  fungsi  interaksi  antara komponen  dan  juga  dampak-dampaknya  pada
system.  Penyususunan  hirarki  atau  struktur keputusan  dilakukan  untuk  menggambarkan elemen  system  atau  alternatif  keputusan  yang teridentifikasi. Penyusunan hirarki di contohkan pada Gambar 2.

## Gambar 2 Struktur Hirarki
• Penentuan Bobot Kriteria
Untuk setiap kriteria dan sub-kriteria, kita harus melakukan perbandingan berpasangan ( pairwise  comparison )  seperti  yang  terdapat
pada Table  2.Matriks  berpasangan yaitu membandingkan  setiap  elemen  dengan  elemen lainnya  pada  setiap  tingkat  hirarki  secara berpasangan  sehingga  didapat  nilai  tingkat kepentingan  elemen  dalam  bentuk  pendapat kualitatif. Untuk mengkuantifikasikan pendapat kualitatif  tersebut  digunakan  skala  penilaian sehingga  akan  diperoleh  nilai  pendapat  dalam bentuk  angka  (kuantitatif).  Skala  penilaian tersebut terdapat pada table 1. Skala Prioritas . Table 1 Skala Prioritas Bobot Keterangan 1 Kedua  elemen  sama  pentingnya. Dua Elemen mempunyai pengaruh yang sama besar 3 Elemen  yang  satu  sedikit  lebih penting  daripada  elemen  yang lainnya. 5 Elemen  yang  satu  lebih  penting daripada yang lainnya 7 Satu  elemen  jelas  mutlak  penting daripada lainnya 9 Satu elemen mutlak penting daripada  elemen  lainnya  disertai bukti yang mendukung 2,4,6,8  Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan  yang  berdekatan, nilai  ini  diberikan  bila  ada  dua kompromi diantara dua pilihan
Table 2 Matriks Berpasangan Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3
Gambar 1 Metodologi Penelitian
Kriteria 1 K11 K12 K13 Kriteria 2 K21 K22 K23 Kriteria 3 K31 K32 K33
• Perhitungan Consistency Index (CI)
Semua  elemen  dikelompokan  secara  logis  dan diperingatkan  secara  konsisten  sesuai  dengan suatu  kriteria  yang  logis.  Perhitungan  Indeks
Konsistensi  (CI),  pengukuran  ini  dimaksud untuk mengetahui konsisten jawaban yang akan berpengaruh  pada  kesahihan  hasil.  Rumusnya adalah sebagai berikut.
CI  =  λmax-n : n-1
(1)
• Perhitungan Cosistency Ratio (CR) Untuk mengetahui apakah CI dengan besaran tertentu cukup baik atau tidak, perlu diketahui rasio yang dianggap baik, yaitu apabila:
CR<0,1. Rumus dari perhitungan CR adalah sebagai berikut:
Kriteria 4CR = CI : IR
(2)
Selain itu terdapat  Indeks Random yang sudah menjadi  ketetapan  dikeluarkan  oleh Oakridge Laboratory. Table Indeks Random dapat dilihat pada Table 3.Random Indeks.
Table 3 Random Indeks N RI 1 0,00 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

## 2. PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  memuat  metode  yang  digunakan pada penelitian yang dilakukan
• Menentukan Hirarki

## Gambar 3 Struktur Hirarki
Pada  Gambar  3.  Struktur  Hirarki  Kriteria dijelaskan  bahwa  dalam  pemilhan  kantor  cabang Strategis  menggunakan  7  Katagori  yaitu  Mitra dengan  Kode  (MT),  Jasa  Keuangan  dengan  kode (JK), Kurir Logistik dengan kode (KL), Jalan dengan Kode  (JL),  Layanan  POS  dengan  kode  (POS), Fasilitas  Kesehatan  dengan  kode  FK,  dan  Sarana Ibadah dengan kode (SIB).
Table 4 Penentuan Bobot Kriteria MT JK KL JL POS FK
SIB MT 1,00 5,00 5,00 0,33 5,00 5,00 7,00 JK 0,20 1,00 1,00 0,20 3,00 1,00 3,00 KL 0,20 1,00 1,00 0,20 3,0 1,00 3,00 JL 3,00 5,00 5,00 1,00 7,00 5,00 7,00 POS 0,20 0,33 0,33 0,14 1,00 1,00 3,00 FK 0,20 1,00 1,00 0,20 1,00 1,00 3,00 SIB 0,14 0,33 0,33 0,14 0,33 0,33 1,00 JML 4,94 13,67 13,67 2,28 18,33 14,33 27,00
Pada  table  4  menjelaskan  bobot  dari masing-masing kriteria yang sudah ditetapkan: Kriteria  Jalan(JL)  mutlak  penting  7kali  dari  kriteria Layanan Pos(POS)
Kriteria Jalan(JL) lebih penting 7kali dari kriteria Sarana Ibadah(SIB)
Kriteria  Jalan(JL)  lebih  penting  5kali  dari  Fasilitas Kesehatan(FK)
Kriteria  Mitra(MT)  5kali  lebih  penting  dari  Jasa Keuangan(JK)
Kriteria Mitra(MT) lebih penting 5kali dari kriteria Kurir Logistik(KL)
Kriteria  Mitra(MT)    lebih  penting  5kali  dari  kriteria
Layanan Pos(POS) Kriteria  Mitra(MT)  lebih  penting  5kali  dari  kriteria Fasilitas Kesehatan(FK) Kriteria  Mitra(MT)  mutlak  penting  7kali  dari  kriteria Sarana Ibadah(SIB) Kriteria  Jasa  Keuangan(JK)  sedikit  lebih  penting  3kali dari kriteria layanan pos(POS)
Kriteria  Jasa  Keuangan(JK)  dan  Kurir  Logistik(KL) memiliki tingkat kepentingan yang sama. Kriteria Jasa Keuangan(JK) dan Fasilitas Kesehatan(FK) memiliki tingkat kepentingan yang sama.
Kriteria  Jasa  Keuangan(JK)  sedikit  lebih  penting  3kali dari kriteria Sarana Ibadah(SIB)
Kriteria  Kurir  Logistik(KL)  sedikit  lebih  penting  3kali dari kriteria layanan pos (POS) Kriteria Kurir Logistik (KL) dan Fasilitas
Kesehatan(FK)  memiliki  tingkat  kepentingan  yang sama.
Table 5 Perhitungan Bobot Kriteria MT JK KL JL POS FK SIB Rata-
rata(eigen) MT 0,20 0,37 0,37 0,15 0,25 0,35 0,26 0,28 JK 0,04 0,07 0,07 0,09 0,15 0,07 0,11 0,09
KL 0,04 0,07 0,07 0,09 0,15 0,07 0,11 0,09 JL 0,61 0,37 0,37 0,45 0,34 0,35 0,26 0,39 POS 0,04 0,02 0,02 0,06 0,05 0,07 0,11 0,05 FK 0,04 0,07 0,07 0,09 0,05 0,07 0,11 0,07 SIB 0,03 0,02 0,02 0,06 0,02 0,02 0,04 0,03
1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
Table  5 merupakan  hasil  perhitungan  yang didapatkan  dari  setiap  baris  dibagi  dengan  jumlah kolom per kolom (JML) yang terdapat pada table 4 .
λ maksimum
=(0,28x4,94)+(0,09x13,67)+(0,09x13,67)+(0,39x2,28)
+(0,05x18,33)+(0,07x14,33)+(0,07x(0,03x27,00)= 7,60 (1) • Menghitung Consistency Indeks(CI) Consistency Index (CI) = 7,60 – 7 7-1 = 0,60 6 =  0,10 (2) • Menghitung Consistency Ratio (CR ) Consistency Ratio(CR) =   CI RI = 0,10 1,32 = 0,08 (3) • Perhitungan Vektor Prioritas
Baris dikalikan dan selanjutnya ditarik akar berpangkat n(7) n adalah banyaknya kreteria yang di pake. Hasil dari setiap baris kemudian dibagi dengan jumlah dari hasil semua baris.
√1𝑥5𝑥5𝑥0,33𝑥5,00𝑥5,00,7,00 = 7 2,87 (4) √0,20𝑥1𝑥1𝑥0,20𝑥3𝑥1𝑥3  = 7 0,86 (5) √0,20𝑥1𝑥1𝑥0,20𝑥3𝑥1𝑥3  = 7 0,86 (6)
√3𝑥5𝑥5𝑥1𝑥7𝑥5𝑥7 = 7
4,07 (7) √0,20𝑥0,33𝑥0,33𝑥0,14𝑥1𝑥1𝑥3 = 7 0,51 (8) √0,20𝑥1𝑥1𝑥0,20𝑥1𝑥1𝑥3 = 7 0,74 (9) √0,14𝑥0,33𝑥0,33𝑥0,14𝑥0,33𝑥0,33𝑥 = 7 0,31 (10)
Table 6 Vektor Prioritas MT JK KL JL POS FK SIB Wi
M T 1,00 5,00 5,00 0,33 5,00 5,00 7,00 2,83
J
K 0,20 1,00 1,00 0,20 3,00 1,00 3,00 0,86
K L 0,20 1,00 1,00 0,20 3,0 1,00 3,00 0,86
J
L 3,00 5,00 5,00 1,00 7,00 5,00 7,00 4,07 P
O S 0,20 0,33 0,33 0,14 1,00 1,00 3,00 0,51 F
K 0,20 1,00 1,00 0,20 1,00 1,00 3,00 0,74 S
I B 0,14 0,33 0,33 0,14 0,33 0,33 1,00 0,31 J M L 10,1 8
Table  6  merupakan  hasil  dari  Baris dikalikan  dan  selanjutnya  ditarik  akar  berpangkat n(7)  n  diletakan  pada  field  Wi.  lalu  dijumlahkan hasil nya .
Table 7 Hasil Akhir Kriteria Bobot Bobot Akhir Mitra 2,83 : 10,18 = 0,28 x 100% 28% Jasa Keuangan Kurir Logistik 0,86 : 10,18 = 0,08 x 100% = 8% 0,86 : 10,18 = 0,08 x100% 8% 8% Jalan Utama 4,07 : 10,18 = 0,40 x100% 40% Layanan POS 0,51 : 10,18 = 0,05 x100% 5% Fasilitas Kesehatan 0,74 : 10,18 = 0,07 x7% 7% Sarana Ibadah 0,31 : 10,18 = 0,03 x100% 3%
Table  7  adalah  Hasil  Akhir  dari  bobot kriteria yang dirubah menjadi persentase.
• Pembobotan Menggunakan ArcGIS Menghitung Jarak (Euclidean Distance)
1. Buka  ArcToolBox  lalu  pilih  “Spatial  Analyst Tools”    Karna  Katagori  Layanan  POS
berhubungan dengan Jarak maka pilih “Euclidean  Distance”.  Seperti  pada Gambar  4
ArcToolBox Euclidean Distance.
Gambar 4 ArcToolBox Euclidean Distance.
2. Lalu pada kolom raster or feature source data di inputkan  data  mana  yang  mau  di  lakukan Euclidean  Distance.  Dan  pada  kolom  Output distance  raster  masukan  dimana  tempat  akan disimpan data tersebut.
Lalu pilih
Enivronments.  Seperti  yang  terlihat  pada Gambar 5. Proses Euclidean Distance.
Gambar 5 Proses Euclidean Distance
3. Pada  Environments  cari  “Processing  Extent” lalu  pada  Extent  di  isikan  data  Administrasi Kecamatan  supaya  batasnya  mengikuti  batas Administrasi  Kecamatan.  Seperti  yang  terlihat pada Gambar 6 Proses Euclidea Distance
Gambar 6 Proses Euclidean Distance
4. Dan juga cari “Raster Analysis” kemudian pada “Mask”  diinputkan  juga  data  Administrasi Kecamatan  kemudian  Klik  OK.  Seperti  yang terlihat pada Gambar 7.
Gambar 7 Proses Euclidean Distance 5. Lakukan  Euclidean  Distance  pada  semua kriteria.

## Table 8 Hasil dari Euclidean Distance

## Hasil Euclidean Distance
Gambar 8 Hasil dari Euclidean Distance Mitra
Gambar 9 Hasil dari Euclidean Distance Jasa Keuangan
Gambar 10 Hasil dari Euclidean Distance Kurir Logistik
Gambar 11 Hasil dari Euclidean Distance Sarana Ibadah
Gambar 12 Hasil dari Euclidean Distance Fasilitas Kesehatan
Gambar 13 Hasil dari Euclidean Distance Layanan Pos
Gambar 14 Hasil dari Euclidean Distance Jalan  Utama
Pada Table  8 terdiri  dari  hasil  Euclidean  Distance.
Berikut penjelasannya:
Gambar 8 merupakan hasil dari Euclidean distance dari  kriteria  mitra.  Semakin  muda  warna  semakin potensial daerah tersebut dijadikan tempat pembangunan  kantor  cabang  baru  perusahaan logistic di Kota Balik Papan.
Gambar 9 merupakan hasil dari Euclidean distance dari  kriteria  Jasa  Keuangan.  Semakin  muda  warna semakin  potensial daerah tersebut dijadikan tempat pembangunan  kantor  cabang  baru  perusahaan logistic di Kota Balik Papan.
Gambar 10 merupakan hasil dari Euclidean distance dari  kriteria  Kurir  Logistik.  Semakin  muda  warna semakin  potensial daerah tersebut dijadikan tempat pembangunan  kantor  cabang  baru  perusahaan logistic di Kota Balik Papan.
Gambar 11 merupakan hasil dari Euclidean distance dari  kriteria  Sarana  Ibadah.  Semakin  muda  warna semakin  potensial daerah tersebut dijadikan tempat pembangunan  kantor  cabang  baru  perusahaan logistic di Kota Balik Papan.
Gambar 12 merupakan hasil dari Euclidean distance dari  kriteria  Fasilitas  Kesehatan.  Semakin  muda warna  semakin  potensial  daerah  tersebut  dijadikan tempat pembangunan kantor cabang baru perusahaan logistic di Kota Balik Papan. Gambar 13 merupakan hasil dari Euclidean distance dari  kriteria  Layanan  POS.  Semakin  muda  warna semakin  potensial daerah tersebut dijadikan tempat pembangunan  kantor  cabang  baru  perusahaan logistic di Kota Balik Papan.
Gambar 14 merupakan hasil dari Euclidean distance dari  kriteria  Jalan  Utama.  Semakin  muda  warna semakin  potensial daerah tersebut dijadikan tempat pembangunan  kantor  cabang  baru  perusahaan logistic di Kota Balik Papan.

## Menghitung Reclasificassy
1. Buka  ArcToolBox  lalu  pilih  “Spatial  Analyst Tools”  Setelah  melakukan  Euclidean  Distance lakukan Reclasificassy.  Langkah pertama yang digunakan seperti pada Gambar 15.

## Gambar 15 ArcToolbox Reclasificassy
2. Pada  input  raster  masukan  data  hasil  dari “Euclidean Distance” dan pada output raster nya juga diisikan dimana hasil dari Reclassify ini di simpan. Lalu klik “Classify” untuk mengklasifikasikan.  Seperti  yang  terlihat  pada gambar 15
Gambar 16 Process Reclasificassy
3. Pada  Classification  perhatikan  pada  “Method” pilih  “Equal  Interval”  dan  Classes  nya  dibagi menjadi  7  class.  Lalu  Klik  OK.  Ikuti  seperti yang terlihat pada gambar 17.
gambar 17 Process Reclasificassy
4. Setelah  itu  klik  “Reverse  New  Value”.  Pada table old values dan New Values dapat diartikan bahwa semakin dekat jarak Jalan Arteri Utama atau pun Jalan Lokal value nya semakin tinggi skornya. Seperti yang terlihat pada Gambar 18.

## Gambar 18  Process Reclasificassy
5. Lakukan  Reclasifikasi  pada  setiap  Kriteria dengan cara seperti diatas. Dan hasilnya seperti berikut:
Table 9 Hasil Reclasificassy
Peta Gambar 19 Hasil Reclasifikasi Mitra
Gambar 20 Hasil Reclasifikasi Jasa Keuangan
Gambar 21 Hasil Reclasifikasi Kurir Logistik
Gambar 22 Hasil Reclasifikasi Sarana Ibadah
Gambar 23 Hasil Reclasifikasi Fasilitas Kesehatan Gambar 24 Hasil Reclasifikasi Layanan POS
Gambar 25 Hasil Reclasifikasi Jalan Utama
Pada Table  9 terdiri  dari  hasil  Euclidean Distance. Berikut penjelasannya: Gambar 19 merupakan hasil dari Euclidean distance dari  kriteria  mitra.  Semakin  muda  warna  semakin potensial daerah tersebut dijadikan tempat pembangunan  kantor  cabang  baru  perusahaan logistic di Kota Balik Papan.
Gambar 20 merupakan hasil dari Euclidean distance dari  kriteria  Jasa  Keuangan.  Semakin  muda  warna semakin  potensial daerah tersebut dijadikan tempat pembangunan  kantor  cabang  baru  perusahaan logistic di Kota Balik Papan.
Gambar 21 merupakan hasil dari Euclidean distance dari  kriteria  Kurir  Logistik.  Semakin  muda  warna semakin  potensial daerah tersebut dijadikan tempat pembangunan  kantor  cabang  baru  perusahaan logistic di Kota Balik Papan.
Gambar 22 merupakan hasil dari Euclidean distance dari  kriteria  Sarana  Ibadah.  Semakin  muda  warna semakin  potensial daerah tersebut dijadikan tempat pembangunan  kantor  cabang  baru  perusahaan logistic di Kota Balik Papan.
Gambar 23 merupakan hasil dari Euclidean distance dari  kriteria  Fasilitas  Kesehatan.  Semakin  muda warna  semakin  potensial  daerah  tersebut  dijadikan
tempat pembangunan kantor cabang baru perusahaan logistic di Kota Balik Papan. Gambar 24 merupakan hasil dari Euclidean distance dari  kriteria  Layanan  POS.  Semakin  muda  warna semakin  potensial  daerah tersebut dijadikan tempat pembangunan  kantor  cabang  baru  perusahaan logistic di Kota Balik Papan.
Gambar 25 merupakan hasil dari Euclidean distance dari  kriteria  Jalan  Utama.  Semakin  muda  warna semakin  potensial daerah tersebut dijadikan tempat pembangunan  kantor  cabang  baru  perusahaan logistic di Kota Balik Papan.
Penilaian  akhir  bobot  menggunakan  fitur  Map Algebra > Raster Kalkulator.

## Gambar 26 ArcToolBox Raster Calculator
Gambar 26 adalah ArcToolBox menuju ke Raster Calculator.
6. Kemudian  hasil  dari  reclasifikasi  dari  setiap kriteria  dikalikan  dengan  bobot  yang  sudah didapatkan pada perhitungan Analytical Hirarki
Process (AHP)  yang  terdapat  pada Table  7. Hasil  Akhir  Bobot  Kriteria yang  ada  pada halaman sebelumnya . Seperti yang terlihat pada
Gambar 27 Process Raster Calculator.
Gambar 27 Process Raster Calculator
7. Selanjutnya akan terbentuk sebuah peta dari hasil Raster Calculator
3. KESIMPULAN
Dalam  penentuan  lokasi  kantor  cabang  perusahaan logistic    yang  strategis  terdapat  beberapa  katagori yang  digunakan  yaitu  Mitra,  Jasa  Keuangan,  Kurir Logistik, Jalan Utama, Fasilitas Kesehatan, Layanan Pos,  dan  Sarana  Ibadah.  Pada  penentuan  lokasi kantor cabang perusahaan logistic yang strategis ini menggunakan metode Analytical Hierarchy Process( AHP)  dan  dibantu  visualisasi  peta  dengan software ArcGIS.  Dari  hasil  analisis  Kriteria  yang dekat  dengan  Jalan  Utama  adalah  Prioritas  Utama saat  akan  mendirikan  kantor  cabang  perusahaan logistic  di  Kota  Balikpapan  dengan  bobot  kriteria tertinggi  yaitu  40%.  Prioritas  Kedua  yaitu  Mitra dengan  bobot  nilai  29%  lalu  Prioritas  ketiga  yaitu Kompetitor  dalam  bidang  Keuangan  dan  Kurir dengan masing-masing bobot 8% setelah itu Fasilitas Kesehatan bobot nilainya  7% ,  Layanan Pos 5% dan Sarana Ibadah 3% dengan hasil visualisasi peta nya seperti pada Figure 24 Hasil Akhir Pemetaan.

## Gambar 28  Hasil Akhir Pemetaan
Pada  gambar  28 Hasil  Akhir  Pemetaan yang dilakukan  di software ArcGIS  hasil  skor  akhirnya Bagian  yang  bewarna  hijau  terang  adalah  daerah yang  sangat  cocok  dibangun  kantor  cabang  baru Perusahaan  Logistik.  Peta  tersebut  terbentuk  dari hasil  dari perkalian hasil  klasifikasi dan hasil  akhir dari  pembobotan  AHP  yang  dimasukan  kedalam software  ArcGIS dengan  bantuan  fitur  Raster Calculate.

## PUSTAKA
Ashari,  Taufik.  "Pemilihan  Lokasi  Pembangunan
Klinik Dengan Metode Analytical Hierarchy Process Didukung Sistem Informasi Geografis." Journal of Information Technology 3.2 (2021): 14-19.
Wang, Wenxuan. "Site Selection of Fire Stations in Cities  Based  on  Geographic  Information System  and  Fuzzy  Analytic  Hierarchy
Process." Ingénierie des Systèmes d'Information 24.6 (2019). Hutagalung, Juniar, and Azlan Azlan. "Pemanfaatan GIS dan AHP dalam Penerimaan Dana BOS Jenjang SMA." JURTEKSI (Jurnal
Teknologi dan Sistem Informasi) 6.3 (2020): 221-230.
Oktafianto,  Niko,  and  Muhammad  Bayu  Wibawa.
"Sistem  Informaso  Geografis  (SIG)  Distribusi Air  Bersih  PDAM  Tirta  Daroy  Banda  Aceh Menggunakan  ArcGis  10.3  Serta  Evaluasi Sistem  Jaringan  Distribusi  Menggunakan. " Journal Of Informatics and Computer Science 4.1 (2018): 43-56.
Ginting,  Bobby  Gersonta,  and  Fricles  A.  Sianturi. "Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian Bantuan  Kepada  Keluarga  Kurang  Mampu Menggunakan Metode AHP." J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf 4.1 (2021). Dede,  Moh,  et  al.  "Integerasi  AHP  dan  Sistem Informasi  Geografis  Untuk  Analisis  Potensi Karyawan Illegal Fishing di Indonesia (Integration AHP and Geographic  Information System  to  Analyse  Vulnerability  of  Illegal Fishing  in  Indonesia)." Jurnal  Sains  Informasi Geografi 2.2 (2019): 8-17.
Lawalata,  V.  O.,  J.  M.  Tupan,  and  Ledyweyk
Kaihena.  "Analisis  Pemilihan  Lokasi  Yang Tepat  Untuk  Pembuatan  Cabang  Baru  Dari Industri Jasa Pijat Nakamura Seitai Di Provinsi Maluku  Dengan  Menggunakan  Metode  Ahp
(Analytical  Hierarchy  Process)." Arika 12.1 (2018): 11-24.
Puspitasari,  Desy  Ika,  and  Tri  Wahyu  Qur’ana. "Rancang Bangun Sistem Pendukung
Keputusan  Pemilahan  Perumahan  Dengan Metode AHP dan GIS." Technologia: Jurnal Ilmiah 10.2 (2019): 96-100.
Putri,  Nafisa  Andika,  and  Waljiyanto  Waljiyanto. "Analisis  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG) untuk  Penentuan  Lokasi  Homestay  Wisata (Studi  Kasus:  Desa  Sendang,  Kecamatan Wonogiri,  Kabupaten  Wonogiri)." JGISE: Journal  of  Geospatial  Information  Science and Engineering 3.2 (2020): 113-122.
Marcelino,  Kevin,  and  Frederik  Samuel  Papilaya. "Analisa  Lokasi  ATM  Menggunakan  Metode AHP dan Heksagonal di Kota Salatiga." (2020). Permatasari, Cahyaning Kilang. "Penerapan Analitycal  Hierarchy  Process  (Ahp)  dalam Menentukan Lokasi Pabrik Tempe." Journal of Applied Science (Japps) 2.2 (2020): 024-033.
Ramdani,  Fatwa. Pengantar  Ilmu  Geoinformatika . Universitas Brawijaya Press, 2017.
Suputra  Widharma,  I.  Gede,  et  al.  "Paket  Program
Aplikasi ArcGIS Analys dan
Mapping." Politeknik Negeri Bali. Denpasar (2019).
Alifna,  Annafii  Nandya,  and  Putu  Gde  Ariastita. "Penentuan  Lokasi  Rusunawa  di  Kawasan Surabaya Timur." Jurnal Teknik ITS 9.2
(2021): D143-D148.
Afandi,  Ahmad.  "Penerapan  AHP  (Analitical
Hierarchy Process) Terhadap Pemilihan Supplier  di  UD.Nagawangi  Alam  Sejahtera Malang." Jurnal Valtech 1.1 (2018): 119-124. Sahadi,  Sahadi,  Maulana  Ardhiansyah,  and  T.
Husain. "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa/i Kelas Unggulan Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS." Jurnal Teknologi Sistem Informasi 1.2 (2020): 153-167. Hutagalung,  Juniar,  et  al. Penerapan  AHP-GIS Berbasis Web. Penerbit Lakeisha, 2020.
Ashari,  Taufik.  "Pemilihan  Lokasi  Pembangunan Klinik  Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy
Process Didukung Sistem Informasi Geografis." Journal of Information
Technology 3.2 (2021): 14-19.
Oktavianto,  Ade  Tri. Sistem  Infromasi  Geografis Obyek Wisata di Kabupaten Boyolali Berbasis WEB. Diss. STMIK Sinar Nusantara Surakarta, 2016.