## PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PROMO MENU PADA KAFE KUMPULIN COFFEE MENGGUNAKAN METODE MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION ON THE BASIS OF RATIO ANALYSIS (MOORA)
Achmad Irfanda 1, I Md. Dendi Maysanjaya 2 , I Made Edy Listartha 3
1 Prodi Sistem Informasi Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Kejuruan Universitas Pendidikan Ganesha, Jln. Udayana No. 11 Singaraja 81116 INDONESIA

## Abstrak
Kafe  Kumpulin Coffee merupakan  salah  satu  bentuk  usaha  kuliner  yang  melayani penjualan  makanan  dan  minuman  dengan  target market adalah  remaja.  Peningkatan jumlah  pengunjung  kafe  Kumpulin Coffee yang  tidak  menentu  dapat  mengakibatkan kerugian  terhadap  persediaan  bahan  baku  yang  digunakan  untuk  setiap  kali  proses produksi berlangsung dikarenakan kafe Kumpulin Coffee harus menyediakan bahan baku untuk  setiap  menu  yang  di  jual.  Oleh  karenanya  untuk  meminimalisir  kerugian  yang diakibatkan  dari  adanya  bahan  baku  yang  mendekati  masa  kadaluwarsa  dan  untuk meningkatkan target penjualan, owner kafe Kumpulin memberikan promo menu. Kurang tepatnya  penentuan  promo  menu  berdasarkan  target  penentuan  promo  menu  maka Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Promo Menu Berbasis Android merupakan solusi yang tepat dan dapat membantu owner kafe Kumpulin Coffee . Basis Android dalam  pengembangan  sistem  ini  merupakan  bentuk  implementasi  dengan menyesuaikan  lingkungan  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  yang  dapat  di implementasikan di kafe Kumpulin Coffee. Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Promo  Menu  ini  dikembangkan  menggunakan  metode  MOORA,  dan menggunakan  metode  penelitian Waterfall .  Tahapan  penelitian  menggunakan  metode Waterfall dalam  penelitian  ini  terbagi  menjadi analisis  kebutuhan  pengguna  terhadap sistem,  perancangan user  interface ,  implementasi  perangkat  lunak  (pengkodean),  dan yang  terakhir  yaitu  pengujian  perangkat  lunak.  Hasil  penelitian  ini  berupa  Sistem Pendukung  Keputusan  yang  mampu  memberikan ranking rekomendasi  promo  menu berdasarkan kriteria yang telah ditentukan oleh owner . Jenis pengujian perangkat lunak yang  dilakukan  yaitu Black  Box  Testing,  White  Box  Testing, Uji  Akurasi,  dan System Usability  Scale. Setelah  proses  pengujian  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem dapat bekerja dan beroperasi dengan baik dan maksimal sesuai rancangan sistem yang telah di rancang sebelumnya.

## Abstract
Kumpulin  Coffee Cafe  is  a  form  of  culinary business  that serves  food  and beverage  sales targeting  the  youth  market.  An  erratic  increase  in  the  number  of  visitors  to  the  Kopi Kumpulin cafe can result in losses in the supply of raw materials used for each production process, because the Kopi Kumpulin cafe must provide raw materials for each menu sold. Therefore,  to  minimize  losses  due  to  raw  materials  that  are  nearing  expiration  and  to increase  sales  targets,  Kumpulin  cafe  owners  provide  a  promo menu.  The  inaccuracy  of determining  the  promo  menu  based  on  the  target  of  determining  the  promo  menu,  the Development of a Decision Support System for Determining an Android-Based Promo Menu is the right solution and can help Kumpulin Coffee cafe owners. The Android base in the development  of  this  system  is  a  form  of  implementation  by  adjusting  the  hardware  and software environment that can be implemented at the Kopi Kumpulin cafe. Development of a Decision Support System for Determining Promo Menus was developed using the MOORA method,  and  using  the  Waterfall  research  method.  The  stages  of  research  using  the
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Promo Menu, MOORA.
Keywords: Decision Support
System, Menu  Promo,
MOORA
Waterfall  method  in  this  study  are  divided  into  analysis  of  user  requirements  for  the  system,  user  interface  design, software implementation (coding), and finally software testing. The results of this study are in the form of a Decision Support System that is able to sort promo menu recommendations based on the criteria determined by the owner. The types of software testing carried out are Black Box Testing, White Box Testing, Accuracy Testing, and System Usability Scale. After the testing process is carried out, it can be concluded that the system can work and operate properly and optimally in accordance with the system design that was previously designed.

## 1. PENDAHULUAN
Berkembangnya bisnis kuliner memberikan peluang yang cukup menjanjikan bagi sebagian besar masyarakat  yang  ingin  menekuni  dunia  bisnis  kuliner.  Berbagai  strategi marketing diterapkan  untuk mendukung berkembangnya proses penjualan produk. Strategi tersebut di antaranya adalah pengadaan promo, proses pelayanan yang baik dan cepat, harga yang terjangkau, dan tempat atau lokasi yang strategis. Tempat usaha kuliner yang relevan dan berkembang pesat di lingkungan masyarakat sampai saat ini antara lain adalah restoran ataupun kafe. Kafe adalah suatu bentuk usaha kuliner yang dikelola secara komersial dengan produk yang dipasarkan berupa makanan atau minuman dengan penyajian yang tidak formal atau diikuti  dengan  aturan  pelayanan  tertentu  (Putra  et  al.,  2019).  Sama  halnya  dengan  kafe  lainnya,  kafe Kumpulin Coffee merupakan kafe yang memiliki target market adalah remaja. Kafe yang beralamat di Jalan Gatot Subroto Barat nomor 388 B, Ubung-Denpasar Utara, tepatnya berada di wilayah pertokoan Hokiland ini  memiliki  kisaran  pengunjung  7  hingga  10  pengunjung  setiap  harinya  dan  akan  meningkat  ketika menjelang hari libur. Untuk meningkatkan jumlah pengunjung pada kafe Kumpulin Coffee tentunya tidak terlepas dari strategi pemasaran yang digunakan, di antaranya adalah lokasi kafe yang strategis, harga yang terjangkau, pengadaan promo dan bekerja sama dengan beberapa merchant delivery . Dengan jumlah data menu yang mencapai 78 item, tentunya tidak sedikit bahan baku yang harus di siapkan  untuk  memenuhi  pesanan  pelanggan  setiap  harinya.  Bahan  baku  sebuah  menu  akan  terus ditambahkan apabila menu tersebut memiliki total penjualan yang semakin meningkat atau diminati oleh pelanggan.  Sedangkan  untuk  meminimalisir  kerugian  yang  diakibatkan  dari  adanya  bahan  baku  yang mendekati  masa  kadaluwarsa  dan  untuk  meningkatkan  target  penjualan, owner kafe  Kumpulin Coffee memberikan  promo  menu.  Namun  berdasarkan  hasil  observasi,  strategi  pemberian  promo  pada  kafe Kumpulin Coffee belum sepenuhnya berhasil di terapkan, dikarenakan kafe Kumpulin Coffee memiliki target penentuan  promo  menu,  yang akan  berpengaruh  secara  langsung  terhadap  kerugian  sebesar  50%  dari harga  menu  yang  telah  ditentukan  ketika  promo menu yang  ditentukan  salah  atau  tidak  sesuai.  Target penentuan promo pada kafe Kumpulin di antaranya adalah, promo menu yang diberikan diharapkan dapat meningkatkan total penjualan menu, promo menu yang diberikan dapat memperkenalkan menu baru yang di produksi oleh kafe Kumpulin Coffee , promo menu yang diberikan di utamakan memiliki beberapa bahan yang  hampir  kadaluwarsa  sehingga  hal  tersebut  dapat  meminimalisir  kerugian  yang  di  akibatkan  dari proses produksi yang tidak signifikan, promo menu yang diberikan lebih diutamakan memiliki harga yang terjangkau.
Merujuk dari pemaparan permasalahan tersebut dapat disimpulkan bahwa kafe Kumpulin Coffee membutuhkan sebuah sistem informasi yang mampu memberikan rekomendasi promo menu, sehingga proses manajemen bahan baku dan strategi pemasaran yang diterapkan dengan pemberian promo dapat berjalan dengan baik. Sistem informasi yang memiliki kemampuan untuk memberikan rekomendasi dan kemudahan  terhadap owner dalam  melakukan  manajemen  promo  menu  adalah  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK). Penerapan Sistem Pendukung Keputusan merupakan implementasi dari adanya sistem komputer  yang  interaktif  dalam  mengumpulkan  data  dan  menggunakan  model  untuk  mendukung pengguna dalam mengambil sebuah keputusan. Sehingga dalam mengambil sebuah keputusan pengguna sistem ini akan semakin terbantu, karena dapat memperluas kapabilitas mereka untuk mengambil sebuah keputusan  tanpa  menggantikan  penilaiannya  terhadap  keputusan  yang  akan  diambil  (I  Nengah  Agus Arimbawa Dwijayadi, I Made Agus Wirawan, 2018).
Penerapan sistem pendukung keputusan tentunya tidak terlepas dari metode yang digunakan dalam sistem  tersebut.  Salah  satu  metode  sistem  pendukung  keputusan  yang  memiliki  kelebihan  dan  tingkat fleksibilitas yang baik adalah metode Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA). Metode  MOORA  merupakan  sebuah  metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  memiliki  kemampuan berbeda  dengan  beberapa  metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  lainnya,  metode  ini  memiliki kemampuan  untuk  memisahkan  bagian  subjektif  dari  sebuah  proses  evaluasi  ke  dalam  kriteria  bobot keputusan. Selain itu metode ini mudah untuk dipahami dan memiliki tingkat selektivitas yang baik, karena dapat menentukan tujuan dan kriteria sebuah keputusan yang bertentangan yaitu kriteria yang bernilai cost dan kriteria yang bernilai benefit (Revi et al., 2018). Berdasarkan kelebihan dan kemampuan yang
dimiliki  metode  MOORA  tersebut,  dan  dengan  mempertimbangkan  latar  belakang  masalah  yang disampaikan  oleh  owner  kafe  Kumpulin  Coffee  maka  metode  sistem  pendukung  keputusan  yang  tepat adalah metode MOORA.

## 2. PENELTIAN TERKAIT
Berdasarkan beberapa referensi yang telah dikaji, terdapat beberapa penelitian sistem pendukung keputusan yang sejenis dan memiliki topik penelitian yang hampir sama, seperti halnya penelitian yang dilakukan oleh (Krisnanda Tiony et al., 2019) mengenai Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produk Promo Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process – Simple Additive Weighting (AHP-SAW). Hal yang dapat disimpulkan dari penelitian ini adalah penelitian ini berfokus pada pengembangan sebuah Sistem Pendukung Keputusan yang bertujuan untuk membatu perusahaan mitra dalam merekomendasikan produk promo secara lebih cepat dan tepat sesuai dengan kebutuhan perusahaan mitra agar proses bisnis dapat  berjalan  dengan  baik  dan  perusahaan  mitra  dapat  bersaing  dengan  perusahaan  lainnya  dengan maksimal. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan dua metode yang berbeda namun saling terkait untuk menentukan rangking kriteria dan menghitung cost maupun benefit yang akan digunakan parameter dalam  menentukan  promo  dari  sebuah  produk  yang  dipasarkan.  Dalam  penelitian  ini  pula  Sistem Pendukung Keputusan yang dikembangkan mengacu pada beberapa kriteria yang telah ditentukan oleh perusahaan mitra, di antaranya adalah harga, kuantitas penjualan, daya tahan (masa kadaluwarsa)  dan persediaan produk.
Pada penelitian selanjutnya yaitu penelitian dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kategori  Promosi  Produk  Menggunakan  Metode Profile  Matching yang  dilakukan  oleh  (Malau,  2020). Penelitian ini membahas mengenai pemilihan kategori promosi produk pada minimarket yang sebelumnya dilakukan secara konvensional dan belum menggunakan metode sistem pengambilan keputusan, namun setelah adanya penelitian ini diharapkan dapat memberikan kemudahan terhadap pihak manajemen dalam menentukan pemilihan kategori promosi pada minimarket. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Profile Matching, dan dalam penelitiannya penulis menggunakan beberapa kriteria yang digunakan untuk  mendukung  proses  pengambilan  keputusan  seperti  modal  penjualan,  total  penjualan  dan  waktu promosi. Beberapa kriteria tersebut dapat digunakan untuk menentukan kategori promosi yang tepat pada setiap produk promo yang tersedia, seperti halnya rafaksi, proses pengiriman (mailer), discount dan listing. Metode profile  matching merupakan  sebuah  metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  secara  umum digunakan untuk melakukan komparasi atau membandingkan objek penelitian dengan kompetensi yang diharapkan. Dari proses komparasi tersebut mendapatkan selisih hasil perbandingan, dan dari selisih hasil perbandingan  tersebut  akan  mendapatkan gap  value. Proses  pengambilan  keputusan  berdasarkan gap value ini memiliki ketentuan di antaranya adalah ketika nilai gap (gap value) semakin kecil, maka terdapat peluang besar untuk nilai prioritas kategori yang akan direkomendasikan sebagai promosi produk.
Kemudian pada penelitian yang dilakukan oleh (Proboningrum & Acihmah Sidauruk, 2021), tentang Pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Supplier Kain  Dengan  Metode  MOORA  (studi kasus: Yani Kain). Penelitian ini membahas mengenai keterbatasan kemampuan perusahaan untuk memilih supplier yang  mampu  memberikan  pasokan  ketersediaan  barang  yang  dibutuhkan.  Sehingga  dengan pemilihan supplier yang baik maka kinerja perusahaan akan semakin baik pula. Fokus permasalahan yang dihadapi dalam penelitian ini adalah terdapat kelemahan pada perusahaan mitra yaitu Yani Kain dalam memilih pemasok (supplier) persediaan bahan baku. Adapun sebelum penelitian pengembangan Sistem Pendukung  Keputusan  ini  dilakukan,  Yani  Kain  hanya  menentukan supplier bahan  baku  hannya berdasarkan intuisi subjektif. Berdasarkan permasalahan tersebut maka untuk memberikan kemampuan kepada  Yani  Kain  dalam  memilih supplier dalam  mencukupi  persediaan  bahan  baku,  maka  dibutuhkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan yang mampu memberikan rekomendasi terhadap pemilihan supplier yang tepat sesuai dengan beberapa kriteria yang digunakan yaitu desain, harga, waktu pengiriman, kualitas dan pelayanan. Selain itu pemilihan metode MOORA dalam pengembangan Sistem Pendukung Keputusan ini dikarenakan metode MOORA sangat sederhana, stabil, dan kuat, sehingga rekomendasi yang dihasilkan selain lebih akurat dan tepat sasaran. Dengan beberapa pertimbangan pemilihan kriteria dan metode yang digunakan dalam pengambilan keputusan tersebut diharapkan rekomendasi promo yang diberikan sistem akan semakin akurat dan dapat membantu pengguna secara maksimal.
Berdasarkan  studi  literatur  yang  telah  dilakukan  dan  mengacu  pada  beberapa  penelitian Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan sebelumnya, maka dalam Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Promo Menu Pada Kafe Kumpulin Coffee ini didapatkan sebuah tingkat kebaharuan yang  bertujuan  memberikan  kemudahan  kepada  pengguna,  yaitu  adanya  fitur self  adjustment yang memberikan akses kepada pengguna untuk mengatur besaran persentase bobot keutusan pada masing – masing kriteria yang telah ditambahkan oleh pengguna. Diharapkan dengan adanya penambahan fitur self
adjustment ini  selain  memberikan  kemudahan  kepada pengguna,  fitur  ini  juga  dapat memberikan  hasil rekomendasi promo menu yang akurat sesuai dengan besaran persentase promo yang diharapkan oleh pengguna sewaktu – waktu.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Kerangka Penelitian
Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Promo Menu Pada Kafe Kumpulin Coffee ini, menggunakan metode penelitian waterfall . Metode penelitian Waterfall adalah metode penelitian yang menggambarkan  pendekatan  penelitian  pengembangan  perangkat  lunak  secara  sistematis  dan  dapat dikatakan langkah penelitian secara berurutan atau bertahap (step by step) (Kurniawan et al., 2021) . Sedikit gambaran mengenai tahapan penelitian yang dilakukan menggunakan metode waterfall ini dimulai dari pendefinisian kebutuhan perangkat lunak yang terbagi menjadi kebutuhan fungsional dan non fungsional bersama dengan pengguna.
Kemudian pada tahapan yang kedua dilanjutkan dengan tahapan perancangan antarmuka perangkat lunak  berdasarkan  batasan  rancangan  yang  ditentukan  pada  saat  proses requirement  definition dan haruslah  mengedepankan  aspek  fungsional  sistem.  Langkah  yang  selanjutnya  adalah  implementasi, integrasi,  dan  pengujian  sistem,  pada  tahapan  implementasinya  sistem  pendukung  keputusan  ini antarmuka  pengguna  sistem  dikembangkan  menggunakan framework  Flutter dikarenakan  berbasis Android ,  dan  untuk  API  menggunakan framework  Laravel, sedangkan database yang  digunakan  dalam sistem ini yaitu MySQL . Untuk tahapan pengujian yang dilakukan, terdiri dari 4 tahapan pengujian, yaitu Black Box dan White Box , Uji Akurasi Sistem, dan System Usability Scale (SUS). Kemudian pada tahapan yang terakhir  yaitu operation dan maintenance, dalam  implementasinya  tahapan  ini  tidak  di  fokuskan dikarenakan penelitian ini masih bersifat uji terbatas. Tahapan dari metode penelitian Waterfall ini dapat di lihat pada Gambar (2) Metode Penelitian Waterfall berikut.

## Gambar 1 Metode Pengembangan Waterfall

## B. MOORA
Metode MOORA merupakan sebuah teknik optimasi multi objective yang memiliki kemampuan untuk memecahkan berbagai jenis permasalahan kompleks dalam proses pengambilan keputusan (Yanifa et al., 2019).  Metode MOORA dapat digolongkan ke dalam metode pengambilan keputusan yang relatif baru. Metode ini pertama kali diperkenalkan oleh Brauers dan Zavadkas pada tahun 2006, dan pada saat itu pula metode  ini  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  dengan multi kriteria.  Metode  MOORA  memiliki kemampuan  untuk  memisahkan  bagian  subjektif  dari  suatu  proses  evaluasi  ke  dalam  kriteria  bobot keputusan. Selain itu metode MOORA merupakan metode yang sangat mudah untuk dipahami dan memiliki kelebihan yaitu tingkat selektivitas yang baik, karena dapat menentukan kriteria yang bernilai cost dan kriteria yang bernilai benefit, dalam kata lain metode ini memiliki kemampuan untuk menentukan tujuan kriteria yang bertentangan (Revi et al., 2018) .
Terdapat beberapa langkah dalam menyelesaikan perhitungan metode MOORA di antaranya adalah sebagai berikut:
1) Langkah yang pertama yaitu mengidentifikasi alternatif dan kriteria yang digunakan, setelah itu lakukan penggabungan antara kriteria dan alternatif dalam sebuah tabel (penggabungan data ke dalam sebuah matriks keputusan), pada saat melakukan konversi data kriteria ke dalam tabel, tentukan jenis kriteria dan  bobot  pada  masing  –  masing  kriteria,  kecuali  setiap  alternatif  tidak  memiliki  persentase  bobot
secara  spesifik.  Konversi  data  ke  dalam  matriks  keputusan  dapat  dilakukan  dengan  ketentuan  atau format x_mxn. Penyajian bentuk matriks keputusan, dapat dilihat pada Persamaan 1 berikut.
𝑋 =   $ 𝑥 && 𝑥 &' … 𝑥 )* 𝑥 '' … … … … 𝑥 &+ 𝑥 '+ … 𝑥 ,& 𝑥 ,' … 𝑥 ,+ - (1)
Keterangan: 𝑥 )* : alternatif ke- 𝑗 pada kriteria ke- 𝑖 𝑖 : 1, 2, 3, … , 𝑛 adalah inisialisasi urutan kriteria atau atribut 𝑗 : 1, 2, 3, … , 𝑚 adalah inisialisasi urutan alternatif
𝑋 : matiks keputusan
2) Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  normalisasi  matriks  pada  masing  –  masing  kriteria  dan alternatif menggunakan Persamaan 2 berikut.
𝑋 )* ∗ = 𝑥 )*
78∑ ):& , 𝑥 )* ' ; ( 𝑗 = 1,2, … … . , 𝑚) (2)
Keterangan: 𝑥 )* : alternatif ke- 𝑗 pada kriteria ke- 𝑖 𝑖 : 1, 2, 3, … , 𝑛 adalah inisialisasi urutan kriteria atau atribut 𝑗 : 1, 2, 3, … , 𝑚 adalah inisialisasi urutan alternatif 𝑋 )* ∗ : matriks normalisasi alternatif ke- 𝑗 dengan kriteria ke- 𝑖
3) Langkah yang selanjutnya dilakukan adalah mencari nilai 𝑌 ) atau nilai akhir dengan cara mengurangi nilai minimal dan maksimal. Persamaan untuk mencari nilai 𝑌 ) adalah sebagai berikut.
𝑌 ) = @ 𝑤 * 𝑥 )* B *:& − @ 𝑤 * 𝑥 )* + *:BD& ( 𝑗 = 1,2, … … . , 𝑛)
(3)
Keterangan: 𝑔 : 1, 2, 3, … , 𝑔 adalah kriteria maximized (batas atas kriteria) 𝑗 : 𝑔 + 1, 𝑔 + 2, 𝑔 + 3, … , 𝑛 adalah kriteria atau atribut minimized (batas bawah kriteria) 𝑤 * : nilai bobot alternatif pada masing-masing kriteria ke- 𝑗 𝑌 ) :  nilai penilaian yang sudah di normalisasi dari alternatif 𝑗 terhadap semua atribut.
Nilai maksimal didapatkan dari proses menjumlahkan data alternatif pada masing – masing kriteria yang bernilai benefit , sedangkan nilai minimal didapatkan dengan menjumlahkan data alternatif pada masing – masing kriteria yang bernilai cost . Pada tahapan ini terdapat dua buah kondisi yang mungkin terjadi, dan menyebabkan kondisi tersebut memiliki 2 langkah perhitungan yang berbeda, di antaranya adalah:
• Untuk mendapatkan nilai 𝑌 ) apabila kriteria yang digunakan tidak memiliki bobot, maka dilakukan pengurangan nilai maksimum dan minimum pada setiap alternatif.
• Kemudian untuk mendapatkan nilai 𝑌 ) apabila kriteria yang digunakan memiliki bobot kepentingan, langkah pertama yang dilakukan adalah menghitung matriks ternormalisasi terbobot, dengan cara mengalikan setiap nilai alternatif dengan bobot masing – masing kriteria. Setelah mendapatkan nilai matriks ternormalisasi terbobot maka langkah selanjutnya adalah menghitung nilai 𝑌 ) menggunakan Persamaan 3 di atas.
4) Jika nilai 𝑌 ) sudah di dapatkan, langkah selanjutnya adalah melakukan Perankingan untuk mendapatkan nilai rekomendasi SPK terbaik. Nilai 𝑌 ) bisa positif ataupun negative tergantung dari jumlah maksimum dan  minimum  dalam  matriks  keputusan,  sedangkan  hasil  akhir  perhitungannya  yaitu  menampilkan hasil ranking 𝑌 ) . Nilai alternatif terbaik memiliki nilai 𝑌 ) tertinggi, sedangkan nilai alternatif terburuk memiliki nilai 𝑌 ) terendah.

## C. Black Box
Black  Box  Testing merupakan  langkah  pengujian  yang dapat  dilakukan  oleh  penguji  tanpa  harus memiliki pengetahuan terhadap detail struktur internal dari sistem ataupun komponen sistem yang sedang di uji, dan dalam pengujian ini memfokuskan pada keperluan fungsional dan domain sistem. Black Box testing dapat dilakukan dengan menggunakan angket kesesuaian proses kinerja sistem. Tujuan penggunaan
angket  ini  kurang  lebih  sama  seperti  tujuan  pengujian Black  Box ini  sendiri,  yaitu  memfokuskan  pada keperluan dan bentuk implementasi fungsional sistem yang telah di rancang sebelumnya.

## D. White Box
White  Box  Testing merupakan  metode  yang  biasnya  disebut  juga  dengan glass  box  testing ini, merupakan suatu metode desain test case menggunakan struktur kendali dari desain prosedural untuk memperoleh test case . Adapun tahapan yang dilakukan dalam White Box Testing ini adalah:
1) Memecah source  code yang  akan  di  uji  menjadi  beberapa  bagian (node) .  Pada  bagian  ini  sering  juga disebut Pseudo Code
2) Membuat notasi grafik alur (Flow Graph) .
3) Menentukan jalur independen melalui proses Cyclomatic Complexity.
4) Menentukan jalur bebas (Basis Set).
5) Merancang Test Case untuk setiap jalur.

## E. Uji Akurasi Sistem
Pengujian  kesesuaian  akurasi  sistem  bertujuan  untuk  menemukan  persentase  ketepatan  dalam proses pengklasifikasian terhadap data testing yang di uji bersama dengan pengguna. Menurut (Widhiyasa, 2019),  dalam  penelitiannya  menjelaskan  bahwa  pengujian  ini  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil perhitungan manual dengan perankingan data yang dihasilkan oleh sistem, sedangkan untuk mendapatkan hasil  persentase  kesesuaian  yang  di  dapatkan  dari  proses  membandingkan  hasil  rekomendasi  sistem dengan perhitungan dapat menggunakan Persamaan 4 sebagai berikut.
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 = ∑ 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖
∑ 𝑏𝑢𝑡𝑖𝑟 𝑢𝑗𝑖 𝑥 100% (4)
Keterangan:
∑ sesuai : jumlah data sesuai antara perhitungan manual dengan rekomendasi sistem.
∑ butir uji : jumlah data yang di uji.
Setelah melakukan perhitungan dan memperoleh nilai persentase, selanjutnya hasil pengujian dapat di nilai berdasarkan kriteria sebagai berikut:
1) Rentangan 0% - 19,99% = Sangat Tidak Sesuai
2) Rentangan 20% - 39,99%
= Tidak Sesuai 3) Rentangan 40% - 59,99% = Cukup Sesuai
4) Rentangan 60% - 79,99%
= Sesuai 5) Rentangan 80% - 100% = Sangat Sesuai
Umumnya  pengujian  ini  dilakukan  sebanyak  3  kali  untuk  mendapatkan  hasil  pengujian  yang maksimal. Selain bertujuan untuk menguji tingkat keakuratan perhitungan metode yang di gunakan dalam pengembangan sistem, pengujian ini juga dilakukan bertujuan untuk memperoleh hasil dari penerapan metode dengan memberikan data yang sama terhadap proses perhitungan yang berbeda, yaitu perhitungan manual dan perhitungan yang dilakukan oleh sistem, kemudian pengembang sistem akan mengukur tingkat kesesuaian yang di hasilkan dari proses perhitungan tersebut .

## F. System Usablity Scale (SUS)
System Usability Scale merupakan bentuk pengujian perangkat lunak berdasarkan respons pengguna terhadap sistem yang akan di uji secara langsung. Menurut (Sidik, 2018) dalam penelitiannya memaparkan bahwa SUS adalah alat ukur yang dapat digunakan untuk menilai usability dari sebuah perangkat lunak. Proses  pengujian  SUS  dilakukan  dengan  memberikan  kuesioner  kepada  pengguna  yang  terdiri  dari  10 pertanyaan  dengan  menggunakan  skala likert 5  tingkat  yang  terbagi  menjadi  2  jenis  pertanyaan  yang berbeda yaitu pertanyaan negatif dan pertanyaan positif. Pertanyaan positif berada pada item pertanyaan ganjil (1, 3, 5, 7, 9) sedangkan pertanyaan negatif berada pada item pertanyaan genap (2, 4, 6, 8. 10).
Setelah peneliti mendapatkan nilai skala pada setiap butir pertanyaan yang di isi oleh responden, langkah selanjutnya adalah menghitung skor SUS dengan langkah – langkah sebagai berikut.
1) Merangkum  dan  mencari  skor  skala  posisi  ( 𝑥 ) )  pada  masing  –  masing  nilai  skala  yang  diberikan responden, pada bagian ini terdapat 2 ketentuan, di antaranya adalah sebagai berikut,
• Pertanyaan ganjil  (bernada  positif)  skor  penilaian  dihitung  pada skala  posisi  dikurangi/minus  1, dapat digambarkan sebagai berikut ( 𝑥 ) − 1 ).
• Pertanyaan  genap  (bernada  negatif),  skor  dihitung  pada  5  di  kurangi/minus  skala  posisi,  dapat digambarkan sebagai berikut ( 5 − 𝑥 ) ).
2) Langkah selanjutnya adalah mencari skor SUS secara keseluruhan yang dimiliki oleh masing – masing responden. Skor SUS ini didapatkan dengan mengalikan total skor skala posisi pada masing – masing
responden dengan 2,5, dapat digambarkan sebagai berikut ( 𝑥 ) ∗ 2,5 ). Langkah ketiga adalah mencari total skor SUS menggunakan Persamaan 5 sebagai berikut.
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑘𝑜𝑟 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑘𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛 (5)
3) Langkah  terakhir  adalah  menyimpulkan  rentangan/skala  interpretasi  berdasarkan  total  skor  yang didapatkan. Rentangan skor skala interpretasi tersebut di antaranya adalah NIPS, Acceptable, Adjective , dan Grade seperti yang dapat di lihat pada gambar (1) Skala Interpretasi skor SUS berikut.

## Gambar 2 Skala Interpretasi Skor SUS
Dari beberapa jenis Skala Interpretasi skor SUS, yang digunakan dalam penelitian ini adalah penerimaan (Acceptable) sistem terhadap proses pengujian yang telah dilakukan. Range /Skala Interpretasi tersebut terbagi menjadi:
• Range Skor 0 – 50 = Not Acceptable • Range Skor 50 – 70
= Marginal • Range Skor 70 – 100 = Acceptable

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Diagram Alur Sistem (Flowchart System)
Diagram alur sistem pendukung keputusan penentuan promo menu ini dapat di lihat pada Gambar (3) berikut.
Alur diagram tersebut di mulai dari admin telah melakukan input data yang nantinya dibutuhkan oleh sistem untuk melakukan kalkulasi rekomendasi sistem, setelah data yang ditambahkan ke dalam sistem berhasil terverifikasi, maka sistem akan melakukan perhitungan untuk mendapatkan ranking rekomendasi promo  menu.  Setelah  mendapatkan ranking rekomendasi  promo  menu,  untuk  mengaktifkan  promo tersebut admin di minta untuk memberikan persentase terhadap rekomendasi promo yang akan di pilih untuk di jadikan sebagai promo menu.
Pada umumnya pemberian promo menu di berikan pada ranking rekomendasi promo menu paling atas, dikarenakan hasil dari perankingan metode tersebut merupakan hasil terbaik setelah dilakukan kalkulasi dengan mempertimbangkan beberapa kriteria yang telah di tentukan. Sedangkan pada proses yang kedua yaitu, apabila admin belum melakukan input data yang digunakan untuk melakukan proses perhitungan sistem, maka sistem akan memberikan decision, apakah admin ingin melakukan input data atau tidak, jika tidak, untuk melakukan aktivasi promo menu, admin dapat menambahkan promo manual sesuai dengan keinginan admin, yaitu memilih salah satu menu dan memberikan persentase promo pada menu yang di pilih tersebut.

## B. Perhitungan Metode MOORA
Proses  perhitungan  pada  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  promo  menu  menggunakan metode  MOORA  ini  menggunakan  keseluruhan  data  menu  yang  terjual,  yaitu  sebanyak  76  data  menu. Berikut merupakan perhitungan manual pada sistem pendukung keputusan menggunakan metode MOORA untuk  menentukan ranking menu  yang  layak  mendapatkan  promo  berdasarkan  beberapa  kriteria  dan bobot yang telah di tentukan.
1) Mengidentifikasi alternatif dan kriteria yang di gunakan, serta merangkum data yang didapatkan ke dalam tabel data gabungan.
Tabel 1 Kriteria yang Digunakan Keterangan Jenis Bobot C1 Tanggal Pembuatan Menu Benefit 40% C2 Total Bahan Hampir Kadaluwarsa Benefit 30% C3 Total Penjualan Benefit 20% C4 Harga Menu Cost 10% Tabel 2 Tabel Gabungan Alternatif dan Kriteria Alternatif Nama Menu C1 C2 C3 C4 A1 Cireng Original 1921 1 8 15000 A2 Cimol 1921 0 2 12000 A3 Onion Ring 1820 4 6 10000 …. …. …. …. …. …. A76 (SY) Arabica Mandailing 1920 2 8 20000
Keterangan tabel: pada data kriteria yang pertama yaitu tanggal pembuatan menu, format tanggal di konversi menjadi (d-m-yy). Contoh: 4521 = tanggal 4, bulan 5 dan tahun 2021.
2) Langkah yang selanjutnya adalah melakukan normalisasi pada data yang telah di dapatkan sebelumnya menggunakan Persamaan 2. Proses normalisasi ini dilakukan pada masing – masing data alternatif yang di  dapatkan  di  masing  –  masing  kriteria.  Berikut  merupakan sample perhitungan  normalisasi  pada alternatif 1 (C1 – C4). Kriteria C1 (Tanggal Pembuatan Menu)
𝑥 &,& ∗ = 1921 _` 1921 ' + 1921 ' + 1820 ' + 1920 ' … 1920 ' a = 1921 16190,9789389 = 0,118646316
Kriteria C2 (Total Bahan Hampir Kadaluwarsa)
𝑥 ',& ∗ = 1
_` 1 ' + 0 ' + 4 ' + 4 ' + 1 ' … 2 ' a = 1 27,91057147 = 0,035828718
Kriteria C3 (Total Penjualan)
𝑥 e,& ∗ = 8
_` 8 ' + 2 ' + 6 ' + 6 ' + 6 ' … 8 ' a = 8 80,31811751 = 0,099603928
Kriteria C4 (Harga Menu)
𝑥 f,& ∗ = 15000 _` 15000 ' + 12000 ' + 10000 ' + 13000 ' … 20000 ' a = 15000
146560,56768449 = 0,102346765
3) Setelah dilakukan perhitungan secara keseluruhan pada masing – masing alternatif data yang digunakan maka akan didapatkan hasil seperti matriks ternormalisasi pada tabel 3 Matriks Ternormalisasi berikut.
Tabel 3 Martriks Ternormalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 0,118646316 0,035828718 0,099603928 0,102346765 A2 0,118646316 0 0,024900982 0,081877412 A3 0,112408274 0,143314873 0,074702946 0,068231177 … … … … … A76 0,118584553 0,071657436 0,099603928 0,136462354
4) Dikarenakan  setiap  kriteria  memiliki  bobot,  maka  langkah  perhitungan  yang  dilakukan  adalah menghitung normalisasi matriks terbobot. Perhitungan tersebut dilakukan dengan mengalikan setiap hasil  normalisasi alternatif  pada  masing  –  masing  bobot  kriteria,  sehingga  didapatkan  hasil  sebagai berikut.
Tabel 4 Matriks Ternormalisasi Terbobot Alternatif C1*04 C2*0,3 C3*0,2 C4*0,1 A1 0,047458526 0,010748615 0,019920786 0,010234677 A2 0,047458526 0 0,004980196 0,008187741 A3 0,04496331 0,042994462 0,014940589 0,006823118 … … … … … A76 0,047433821 0,021497231 0,019920786 0,013646235 5) Langkah selanjutnya adalah mencari nilai akhir ( 𝑌 ) ) dengan cara mengurangi nilai Max dengan nilai Min. nilai Max di dapatkan dengan menambahkan setiap data alternatif yang bernilai benefit sedangkan nilai cost didapatkan  dengan  menambahkan  setiap  data  alternatif  yang  bernilai cost. Hasil  dari  proses perhitungan untuk mencari nilai 𝑌 ) adalah sebagai berikut.
Tabel 5 Mencari Nilai 𝑌 ) Alternatif Max(C1+C2+C3) Min(C4) Yi = (Max – Min) A1 0,078127927 0,010234677 0,067893251 A2 0,052438723 0,008187741 0,044250982 A3 0,102898361 0,006823118 0,096075243 … … … … A76 0,088851838 0,013646235 0,075205602
6) Setelah  mendapatkan  data 𝑌 ) langkah  terakhir  adalah  melakukan  shorting  data.  Nilai  hasil shorting paling tinggi merupakan nilai ranking terbaik yang berpotensi untuk di jadikan promo menu oleh owner kafe Kumpulin Coffee.
Tabel 6 Tabel Perankingan Ranking Nama Menu 𝑌 ) 1 Chicken Wings 0,13645149 2 Chicken Ricebowl 0,13480056 3 Chicken Steak 0,13348309 … … … 76 Honey Pancake 0,03474822 C.

## Implementasi User Interface Sistem
Implementasi user interface sistem terbagi menjadi beberapa bagian yang dapat di akses oleh masing – masing pengguna, yaitu admin, kitchen dan kasir, namun pada bagian ini yang akan ditampilkan adalah beberapa  halaman  yang  terintegrasi  langsung  dengan  rekomendasi  promo  dan  promo  aktif  yang  telah disetujui oleh admin.
Gambar 4 Login Page
Gambar 5 Admin Home Page
Gambar 6 Waiters Home Page
Gambar 7 Promo Aktif Admin Gambar 8 Bobot Keputusan Page Gambar 9 Tambah Promo Manual Page

## D. Ringkasan Hasil Pengujian Sistem
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, berikut merupakan hasil pengujian perangkat lunak  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Promo  Menu  Pada  Kafe  Kumpulin Coffee Menggunakan  Metode  MOORA,  yang  terbagi  menjadi  4,  yaitu Black  Box  Testing,  White  Box  Testing, Uji Akurasi, dan System Usability Scale (SUS) .
1) Black Box Testing Pengujian Black  Box dilakukan  bersama  dengan  3  orang  penguji  atau  masing  –  masing  pengguna dengan  hak  akses  yang  berbeda.  Hasil  dari  pengujian  ini  adalah  semua  proses  pada  sistem  dapat berjalan dengan baik. Hal tersebut menunjukkan bahwa sistem dapat beradaptasi dengan beberapa perangkat smartphone dan tidak ada perbedaan baik fungsi dan tampilan user interface. Pada tabel berikut, merupakan contoh dari formulir pengujian Black Box testing yang dilakukan.
Tabel 7 Formulir Pengujian Black Box No Komponen Sistem yang di Uji Butir Uji Keluaran yang di Harapkan Hasil Pengujian Berhasil  Gagal 1 Halaman Login Memasukkan data username dan password Sistem  dapat  memberikan  respons  apabila username dan password benar, dan jika tidak sistem akan memberikan informasi kesalahan. √
… … … … … … 27 Halaman Update Company Admin Mengganti identitas data company dan data admin Sistem  akan  memberikan respons  success ketika update data yang di lakukan benar. √
2) White Box Testing
Hasil pengujian White Box menunjukkan bahwa proses kerja perangkat lunak secara internal dapat bekerja dengan baik sesuai dengan spesifikasi yang telah di tetapkan pada saat perancangan perangkat lunak, serta hal tersebut menunjukkan bahwa source code sistem dapat berjalan dengan baik sesuai
dengan fungsinya. Ringkasan hasil pengujian White Box Testing yang telah dilakukan dengan sebuah case yaitu menampilkan data rekomendasi promo menu yaitu:
a) Mendapatkan 15 Node pada Pseudo Code
b) Dari notasi grafik alur yang terbentuk, mendapatkan 16 Edge
c) Dari proses perhitungan Cyclomatic Complexity mendapatkan 3 jalur.
d) Adapun jalur yang terbentuk yaitu:
• Jalur 1 = 1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12-13-14-15
• Jalur 2 = 1-2-3-4-6-7-8-9-10-11-13-14-15
• Jalur 3 = 1-2-3-4-6-7-8-9-10-11-12-13-14-15
e) Hasil pengujian Test Case yang dilakukan pada ketiga jalur tersebut dapat di eksekusi dengan baik, dan hasilnya dapat di terima oleh Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Promo Menu.
3) Uji Akurasi Sistem Hasil dari pengujian akurasi sistem menunjukkan bahwa tingkat kesesuaian pada Sistem Pendukung Keputusan  Penentuan  Promo  Menu  Pada  Kafe  Kumpulin Coffee adalah sangat  sesuai dengan persentase  penilaian  pada  masing  –  masing  pengguna  setelah  dilakukan  pengujian  yaitu  100%. Berikut  merupakan  ringkasan  hasil  perhitungan  persentase  pada  masing  –  masing  respon sistem terhadap pengujian yang dilakukan yaitu dengan menggunakan Persamaan 4.
a) Penguji 1 = g g 𝑥 100% = 100%
b) Penguji 1 = g g 𝑥 100% = 100%
c) Penguji 1 = g g 𝑥 100% = 100%
Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan 5 data testing , dan pada ketiga kali percobaan dengan pengguna yang berbeda, mendapatkan hasil persentase kesesuaian yang sama yaitu 100%.
4) System Usability Scale (SUS)
Hasil dari pengujian usabilitas sistem yang telah dilakukan menunjukkan bahwa skor yang di dapatkan berada pada range 92,5 dari 100. Hasil tersebut jika di konversi ke dalam skala interpretasi skor SUS maka  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  pengujian  usabilitas  sistem  tersebut  adalah  dapat diterima (Acceptable). Pada  tabel  8  Hasil  Perhitungan  Skor  SUS  berikut  merupakan  ringkasan  proses perhitungan  skor.
Tabel 8 Hasil Perhitungan SUS No Pertanyaan Butir Soal Total ( 𝑥 ) ) Skor ( 𝑥 ) ∗ 2,5) 1 2 3 4 5 6 7 8 9  10
1
Response User 1 5 2 5 1 5 1 5 1 4 1 38 95 Hasil Kalkulasi user 1
• Pertanyaan Ganjil ( 𝑥 ) − 5) • Pertanyaan Genap (5 − 𝑥 ) ) 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 2 Response User 2 5 1 4 1 4 1 5 1 4 1
37 92,5 Hasil Kalkulasi user 2 • Pertanyaan Ganjil ( 𝑥 ) − 5) • Pertanyaan Genap (5 − 𝑥 ) ) 4 4 3 4 3 4 4 4 3 4 3 Response User 3 4 1 4 2 5 1 5 1 4 1 36 90 Hasil Kalkulasi user 3
• Pertanyaan Ganjil ( 𝑥 ) − 5) Pertanyaan Genap (5 − 𝑥 ) ) 3 4 3 3 4 4 4 4 3 4 Total 277,5 Total Skor SUS = 277,5 / 3 = 92.5 E.

## Pembahasan Penelitian
Proses pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Promo Menu Pada Kafe Kumpulin Coffee ini di kembangkan menggunakan 2 framework yang berbeda yaitu Flutter (front-end system) dan Laravel  (back-end  system) ,  sedangkan  untuk  basis  data yang  di  gunakan adalah  MySQL. Pengembangan sistem  pendukung  keputusan  ini  tentunya  memiliki  beberapa  kekurangan  yang  mungkin  dapat  di
kembangkan lebih lanjut oleh peneliti selanjutnya, seperti implementasi pada platform iOS, penambahan jenis payment type dan implementasi cloud messaging pada sistem.
Setelah  proses  pengembangan  berhasil  dilakukan,  langkah  selanjutnya  adalah  proses  pengujian sistem bersama dengan pengguna. Bentuk tahapan proses pengujian yang dilakukan di antaranya adalah pengujian  fungsional  sistem (Black  Box  Testing), pengujian  struktural (White  Box  Testing) ,  pengujian akurasi,  dan  yang  terakhir  yaitu  pengujian  usabilitas  sistem.  Pada  proses  pengujian  fungsional  sistem setelah dilakukan pengujian secara berkala  mendapatkan hasil bahwa semua proses pada sistem dapat berjalan  dengan  baik,  sedangkan  pada  proses  pengujian  struktural  setelah  dilakukan  proses  pengujian mendapatkan hasil bahwa proses kerja perangkat lunak secara internal dapat bekerja dengan baik dengan spesifikasi yang telah di tetapkan sebelumnya, dan hal tersebut menunjukkan bahwa source code program sistem dapat berjalan dengan baik.
Pada proses pengujian yang ketiga yaitu proses pengujian akurasi sistem setelah dilakukan proses pengujian sistem bersama dengan pengguna mendapatkan hasil bahwa tingkat kesesuaian sistem adalah sangat  sesuai,  dengan  persentase  penilaian  masing  –  masing  pengguna  yaitu  100%.  Lalu  pada  proses pengujian yang terakhir yaitu usablitas sistem setelah dilakukan proses pengujian dengan pengguna maka mendapatkan hasil bahwa skor SUS yang di dapatkan berada pada range 92,5 dari 100 yang berarti sistem dapat diterima (Acceptable).
Kesimpulan hasil dari keseluruhan proses pengujian yang telah dilakukan pada tahapan terakhir ini adalah, Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Promo Menu Pada Kafe Kumpulin Coffee Menggunakan Metode Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA) mendapatkan hasil yang maksimal, dengan artian sistem dapat berjalan dengan baik dan mampu menjawab semua tujuan penelitian  yang  dilakukan.  Dari  proses  penelitian  dan  pengembangan  yang  dilakukan,  tentunya  masih banyak kekurangan yang di sadari maupun tidak oleh peneliti, semoga pengembangan lebih lanjut dari sistem  ini  dapat  lebih  baik  dan  mampu  menutupi  kekurangan  pada  proses  implementasi  sistem sebelumnya.

## 5. SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan analisis, desain, development , implementasi dan pengujian yang telah di lakukan pada Pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Promo  Menu  Pada  Kafe  Kumpulin  Coffee Menggunakan  Metode Multi-Objective  Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis (MOORA),  dapat diperoleh  kesimpulan  di  antaranya  adalah,  sistem  telah  berhasil  di  kembangkan  dengan  menggunakan pengembangan  perangkat  lunak  yang  mengacu  pada  pengembangan Research  and  Development dan menggunakan metode penelitian Waterfall . Tahap pengembangan yang dilakukan berurutan sesuai dengan metode yang digunakan dan bersifat linear (1 baris), selain itu sistem telah dilakukan pengujian struktural dan uji fungsional dengan hasil yang sangat baik.
Setelah  pengujian  tersebut,  kemudian  dilakukan  pengujian  uji  usabilitas  atau  respon  pengguna dalam  menggunakan  sistem  dan  mendapatkan  skor  92,5  dengan  3  responden  yang  terdiri  dari  admin, kitchen dan kasir pada kafe Kumpulin Coffee. Sistem telah dilakukan pengujian akurasi untuk mengetahui akurasi perhitungan sistem dengan perhitungan manual, dan hasil akhir pada proses pengujian tersebut mendapatkan  hasil  sebesar  100%  dengan  melibatkan  3  orang  penguji.  Kemudian  berdasarkan  hasil penelitian, pengembangan dan kesimpulan yang telah dipaparkan sebelumnya, terdapat beberapa saran untuk penelitian selanjutnya antara lain yaitu sistem dapat dikembangkan lebih lanjut dengan basis yang berbeda  yaitu  iOS,  kemudian  untuk  metode  pembayaran  atau payment  type pada  sistem  dapat dikembangkan lagi menjadi bervariatif dan menjangkau jenis tipe pembayaran yang lain, selain debit dan cash.

## Daftar Pustaka
I  Nengah  Agus  Arimbawa  Dwijayadi,  I  Made  Agus  Wirawan,  D.  G.  H.  D.  (2018).  Pengembangan  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Hotel Di Kecamatan Buleleng Dengan Metode Analytic Hierarchy Process (Ahp) Dan Technique for Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis). Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika (KARMAPATI) , 7 (1), 10. https://doi.org/10.23887/karmapati.v7i1.13590
Krisnanda  Tiony,  R.,  Hendrakusma  Wardani,  N.,  &  Afirianto,  T.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Produk  Promo  Dengan  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process-Simple Additive  Weighting  (AHP-SAW)  (Studi  Kasus :  Geprek  Kak  Rose). Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 3 (9), 8413–8422. http://j-ptiik.ub.ac.id Kurniawan,  H.,  Apriliah,  W.,  Kurnia,  I.,  &  Firmansyah,  D.  (2021).  Penerapan  Metode  Waterfall  Dalam
Perancangan Sistem Informasi Penggajian Pada Smk Bina Karya Karawang. Jurnal Interkom: Jurnal Publikasi Ilmiah Bidang Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 14 (4), 13–23. https://doi.org/10.35969/interkom.v14i4.78
Malau, Y. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kategori Promosi Produk Menggunakan Metode Profile  Matching  (Studi  Kasus :  Minimarket). MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  Dan Rekayasa Komputer , 19 (2), 339–346. https://doi.org/10.30812/matrik.v19i2.672
Proboningrum,  S.,  &  Acihmah  Sidauruk.  (2021).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Kain
Dengan Metode Moora. JSiI (Jurnal Sistem Informasi) , 8 (1), 43–48. https://doi.org/10.30656/jsii.v8i1.3073
Putra, A. A., Santosa, A., Nilasari, P. F., Studi, P., Interior, D., Petra, U. K., & Siwalankerto, J. (2019). Kajian Perbandingan  Kenyamanan  Ruang  Desain  Interior  Kafe  yang  Instagramable  di  Surabaya  (  Studi Kasus : Carpentier Kitchen dan Threelogy Coffee ). Jurnal Intra , 7 (2), 933–941.
Revi, A., Parlina, I., & Wardani, S. (2018). Analisis Perhitungan Metode MOORA dalam Pemilihan Supplier Bahan Bangunan di Toko Megah Gracindo Jaya. InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan) , 3 (1), 95–99. https://doi.org/10.30743/infotekjar.v3i1.524
Sidik,  A.  (2018).  Penggunaan  System  Usability  Scale  (SUS)  Sebagai  Evaluasi  Website  Berita  Mobile.
Technologia: Jurnal Ilmiah , 9 (2), 83. https://doi.org/10.31602/tji.v9i2.1371 Widhiyasa,  I.  P.  A.  (2019). PENGEMBANGAN  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENCARIAN  KOS MENGGUNAKAN  METODE  ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  (AHP)  DAN  SIMPLE  ADDITIVE WEIGHTING (SAW) BERBASIS ANDROID [Skripsi/Thesis]. Univeristas Pendidikan Ganesha. Yanifa, N. R., Arifianto, D., & Nilogiri, A. (2019). Implementasi Metode Moora (Multi – Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis) Pada Penerimaan Beasiswa Di Universitas Muhammadiyah Jember Berbasis Web. Teknik Informatika , 18 (2), 20–48.