## JURNAL ILMIAH FLASH
Vol. 5 No. 2, Halaman: 18 - 23 Desember 2019

## SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN GEDUNG SERBAGUNA MENGGUNAKAN KOMBINASI METODE ANALITICHAL HIERARCHY PROCCES (AHP) DAN TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) DI KOTA MALANG
Gamma Fitrian Permadi 1 , Triyanna Widiyaningtyas 2 , dan Irawan Dwi Wahyono 3 1,2 3 Universitas Negeri Malang Fakultas Teknik Jurusan Teknik Elektro Jl. Semarang No 5. Malang
* E-mail: gammapermadi@gmail.com

## Abstrak
Dalam  kegiatan  indoor,  diperlukan  sebuah  gedung  untuk  menampung  kegiatan  tersebut  baik  acara  pribadi ataupun orgasnisasi. Namun banyak masyarakat yang tidak tahu letak serta informasi-informasi tentang gedung tersebut.  Saat  ini  untuk  mengetahui  informasi  gedung  tersebut,  pada  umumnya  masyarakat  mencari  informasi dengan mendatangi gedung tersebut. Pencarian informasi tersebut akan memakan biaya, waktu, dan tenaga, dan hal ini akan membingungkan pengguna untuk menentukan pilihannya karena tidak semua informasi sarana dan prasarana  gedung  diketahui.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  merekomendasikan  gedung  serbaguna  yang sesuai dengan keinginan masyarakat. Proses pengumpulan data dilakukan dengan survei terhadap 20 gedung serbaguna  di  Kota  Malang.  Setelah  data  didapat  maka  dilakukan  pengelompokkan  data  sesuai  dengan  bobot yang akan digunakan didalam perhitungan metode. Sistem ini menggunakan kombinasi dari algoritma Analitycal Hierarchy  Process  (AHP)  untuk  perhitungan  bobot,  dan  Technique  For  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution  (TOPSIS)  untuk  perhitungan  perangkingan  data  gedung.  Pengujian  pada  sistem  ini  meliputi  uji sensitivitas  dan  akurasi  berdasarkan  perbandingan  perankingan  survei  menurut  orang  dengan  ranking  sistem. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  rata-  rata  sensitivitas  dengan  lima  uji  coba  adalah  0,00352  dan  akurasi sistem sebesar 80 %.
Kata kunci : Sistem Rekomendasi, AHP, TOPSIS, Gedung Serbaguna, Malang.

## PENDAHULUAN
Malang  saat  ini  menjadi  kota  yang berkembang  dengan  pesat.  Hal  ini  di  dukung dengan berkembangnya pembangunan sarana dan  prasarana  serta  pertumbuhan  penduduk kota Malang. Pertumbuhan penduduk tersebut berdampak  pada  banyaknya  kegiatan  yang dilakukan  oleh  masyarakat.  Sebagai  contoh adalah kegiatan olahraga, kesenian, pembelajaran,  dan kegiatan pribadi.  Kegiatan- kegiatan tersebut menurut tempat pelaksanaannya dapat dibagi menjadi dua yaitu kegiatan indoor dan outdoor. Kegiatan outdoor adalah  kegiatan  yang  berlangsung  di  luar Gedung  [1].  Sedangkan  kegiatan  indoor berlangsung di dalam ruangan. Kegiatan indoor tersebut memerlukan gedung dalam pelaksanaannya,  baik  acara  pribadi  ataupun organisasi.
Terdapat  banyak  gedung  serbaguna yang  dapat  digunakan  untuk  menampung acara  indoor.  Adapun  gedung –  gedung serbaguna  di  Kota  Malang  yang  biasa digunakan  dalam  kegiatan  indoor  antara  lain, yaitu:  Gedung  Graha  Cakrawala  Universitas Negeri  Malang,  Gedung  Sasana  Budaya Universitas  Negeri  Malang,  Gedung  Dome
Universitas  Muhammadiyah  Malang,  Gedung Graha Polinema, dll. Gedung-gedung tersebut dapat  disewa  secara  umum  untuk  berbagai kegiatan, antara lain kegiatan pernikahan, seni musik, seminar, dan sebagainya.
Namun  permasalahan muncul dari banyak masyarakat yang tidak tahu letak serta informasi-informasi  tentang  gedung  tersebut. Untuk  mengetahui  informasi  gedung  tersebut, masyarakat  harus  mencari  informasi  sendiri dengan mendatangi gedung tersebut. Pencarian  informasi,  akan  memakan  waktu, tenaga,  dan  biaya  dalam  mendapatkan informasi  gedung  tersebut.  Itupun  hanya terbatas  dengan  beberapa  gedung  yang diperoleh.  Hal  ini  akan  membingungkan pengguna untuk menentukan pilihannya karena tidak  semua  informasi  sarana  dan  prasarana gedung diketahui.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas, maka dibutuhkan sistem pendukung keputusan untuk  memilih  gedung  serbaguna  yang  ada  di kota  Malang.  Dalam  sistem  yang  akan  dibuat ini,  berisi  informasi-informasi  tentang  sarana dan  prasarana  Gedung  [2].  Sebagai  contoh jalan akses menuju gedung, harga sewa, lahan parkir,  alamat  gedung,  kapasitas  gedung,
Sistem Rekomendasi Pemilihan Gedung Serbaguna Menggunakan Kombinasi Metode Analytical Hierarchy Process...
Fitrian 1 *, Widiyaningtyas 2 , dan Wahyono 3 19
fasilitas  dalam  gedung  (AC,  kursi,  meja,  dan lain-lain).  Sistem  pendukung  keputusan  ini berfungsi  untuk  merekomendasikan  gedung serbaguna  sesuai  dengan  kriteria  yang dibutuhkan masyarakat. Sistem ini menggunakan  metode  Analitycal  Hierarchy Process (AHP) dikombinasikan dengan metode Technique  For  Order  Preference  by  Similarity to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  karena  kedua metode  ini  mudah  diterapkan  ke  dalam penelitian  yang  bertema  sistem  pendukung keputusan.  Aplikasi  ini  mengkombinasikan metode  AHP  dengan  metode  TOPSIS  agar mudah  dalam  menghitung  data  dikarenakan data  gedung  di  kota  Malang  lebih  dari  15 gedung [3].
Penelitian  tekait  sistem  pendukung keputusan telah dilakukan dengan menggunakan  metode  Analitycal  Hierarchy Process (AHP) untuk pemilihan supplier bahan baku bangunan  pada PT. Cipta Nuansa Prima Tangerang [4]. Dengan hasil penelitian tersebut menunjukkan  bahwa  metode  AHP  dapat digunakan untuk membantu perusahaan khususnya untuk menentukan pemilihan Supplier berdasarkan uji konsistensi. Selain itu
[5] menggunakan metode AHP untuk penentuan pembimbing skripsi dengan hasil uji kesesuaian  sistem  berdasarkan  kuisioner mencapai  tingkat  akurasi  53.8%.  Penelitian Sasongko  dkk  menggunakan  metode  AHP untuk  pemilihan  karyawan  baru  dengan  hasil pengujian  sistem  perhitungan  metode  AHP hampir  sama  dengan  perhitungan  manual. Perhitungan manual didapat dari data karyawan  yang  telah  masuk  di  PT.  Noreen Surya Perdana [6]

## METODE PENELITIAN
A. Data Penelitian
Data  yang  digunakan  adalah  data informasi- informasi mengenai gedung serbaguna yang ada di Kota Malang. Informasi- informasi  tersebut  berupa  harga  gedung, fasilitas gedung, lahan parkir, cara pemesanan gedung  dan  keterangan  tambahan  lainnya. Data  tersebut  digunakan  sebagai  data  dasar pencocokan dalam sistem pendukung keputusan pemilihan gedung serbaguna ini.
B. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang dilakukan  penulis  adalah  dengan  melakukan suvey  wawancara  dan  menyeleksi  data tersebut. Survey wawancara tersebut dilakukan kepada pengurus gedung serbaguna yang ada di  Kota  Malang.  Dengan  wawancara,  peneliti mengetahui informasi tentang gedung
serbaguna  tersebut.  Setelah  data  diperoleh maka  peneliti  akan  menyeleksi  data  tersebut yang  kemudian  akan  digunakan  untuk  sistem pendukung keputusan pemilihan  gedung serbaguna di Kota Malang.
C. Algoritma Analitichal Hierarchy Proccess Analytical Hierarchy Process atau yang biasa  disingkat  (AHP)  adalah  suatu  model untuk pendukung keputusan yang dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty.  Dalam model pendukung keputusan ini akan menguraikan  masalah  multi  faktor  atau  multi kriteria  yang  kompleks  menjadi  suatu  hirarki, menurut Saaty [7], hirarki didefinisikan sebagai suatu  representasi  dari  sebuah  permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi level dimana  level  pertama  adalah  tujuan,  yang diikuti  level  faktor,  kriteria,  sub  kriteria,  dan seterusnya ke bawah 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 sistematis.
1.  Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan.
2.  Membuat  struktur  hierarki  yang  diawali dengan tujuan utama.
3.  Membuat matrik perbandingan berpasangan yang menggambarkan kontribusi  relatif  atau  pengaruh  setiap elemen  terhadap  tujuan  atau  kriteria yang setingkat di atasnya.
4.  Melakukan  pendefinisian  perbandingan berpasangan sehingga diperoleh jumlah penilaian  seluruhnya  sebanyak  n  x  [(n- 1)/2] buah, dengan n adalah banyaknya elemen  yang  dibandingkan.  Intensitas kepentingan skala perbandingan
perbandingan berpasangan
dan maknanya  yang  diperkenalkan  oleh Saaty [7]
5.  Menghitung  nilai  eigen  dan  menguji konsistensinya.
Cara  untuk  menguji  konsistensi  dari metode  AHP  adalah  dengan  perhitungan  nilai eigen  ≤  0,01.  Jika  tidak  konsisten  maka pengambilan data diulangi.
D. Algoritma  Technique  For  Order  Preference by Similarity to Ideal Solution Technique  For  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution atau  yang  biasa disingkat  (TOPSIS)  adalah  suatu  model  untuk pendukung  keputusan  yang  pertama  kali dikembangkan oleh Yoon dan Hwang [8]. Cara kerja  dari  TOPSIS  ini  adalah  dengan menggunakan  jarak  terdekat  dari  alternatif solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif  dari  sudut  pandang  geomatris  dan
menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan  kedekatan  dari  alternatif  dengan solusi  yang  maksimal.  Solusi  ideal  positif  itu sendiri adalah jumlah dari seluruh nilai terbaik yang  dapat  dicapai  di  atribut.  Solusi  ideal negatif  adalah  sebaliknya  yaitu  jumlah  nilai terburuk  yang  dicapai  pada  atribut.  Alternatif- alternatif  yang  telah  diranking  akan  dijadikan referensi  untuk  pendukung  keputusan  dalam memilih solusi terbaik.
Tahapan Metode TOPSIS
1.  Membuat matriks yang ternomalisasi Elemen r(i  j) adalah  hasil  dari normalisasi matrix R  yang  menggunakan Euclidean length of a vector adalah:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 ∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1
Dengan i = 1, 2, ..., m ; dan j = 1, 2, ... n 2.  Membuat  matriks  yang  telah  memiliki bobot kriteria Pembobotan matriks ini adalah dengan
W = (w1, w2, ...., w n ).
V=
[ 𝑤1𝑟11 𝑤1𝑟21 𝑤1𝑚1 𝑤2𝑟12 𝑤2𝑟𝑚2 . . . … 𝑤𝑛𝑟1𝑛
𝑤𝑛𝑟𝑚𝑛 ]
3.  Menentukan  matriks  nilai  solusi  ideal positif dan solusi ideal negatif
Terdapat  2  kondisi  yaitu  solusi  positif dan  solusi  negatif,  solusi  ideal  negatif dinotasikan  dengan 𝐴 − begitu  pula sebaliknya,  solusi  positif  dinotasikan dengan
𝐴 + . Penentuan
tersebut berdasarkan  rating  bobot  matriks  yang telah ternormalisasi ( 𝑦 𝑖𝑗 ) sebagai berikut: 𝑦 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 ; dengan i = 1, 2, ..., m dan j = 1, 2, ..., n 𝐴 + =  ( 𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + ); 𝑦 1 + = { 𝑦 𝑖𝑗 𝑚𝑖𝑛 𝑚𝑎𝑥 ;    : jika  j  adalah  atribut  keuntungan,  dan 𝑚𝑖𝑛 : jika j adalah atribut biaya 𝐴 − =  ( 𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑛 − ); 𝑦 1 + = { 𝑦 𝑖𝑗 𝑚𝑖𝑛 𝑚𝑎𝑥 ;    : jika  j  adalah  atribut  keuntungan,  dan min: jika j adalah atribut biaya
4.  Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal positif dan matriks solusi ideal negatif
Jarak antara
𝐷 𝑖 + =   √∑ ( 𝑛 𝑗=1 𝑦 1 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 , dengan i = 1, 2, ..., m Dan  jarak  terhadap  solusi  negative ideal didefinisikan sebagai berikut
𝐷 𝑖 − =   √∑ (𝑦 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 − 𝑦 𝑖 − ) 2 ,  dengan  i  =  1,
2, ..., m
5.  Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif
𝑉 𝑖 = 𝐷𝑖 −
𝐷𝑖 −+ 𝐷 𝑖 + ; i = 1, 2, ..., m
6.  Merangking alternatif
Untuk merangking alternatif didasarkan pada  urutan 𝑉 𝑖 .  Maka  dari  itu  alternatif terbaik  adalah  salah  satu  yang  berjarak terpendek terhadap solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif.
E. Perancangan AHP dan TOPSIS Cara  kerja  kedua  metode  ini  adalah dengan  dilakukannya  pembobotan  numerik pada  data  kriteria.  Kriteria  yang  telah  diberi bobot  akan  digunakan  untuk  acuan  dalam menentukan  mana  gedung  yang  akan  dituju nanti. Berdasarkan inputan variabel yang akan dimasukkan  oleh  user  kedalam  sistem,  maka sistem  akan  memfilter  data  dan  membuat melakukan perangkingan pada gedung. Proses alur  perancangan  metode  AHP  dan  TOPSIS dapat dilihat pada Gambar 3.1. dibawah ini.
Gambar 3.1 Prosedur AHP dan TOPSIS

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  analisis  kebutuhan dan perancangan sistem pendukung keputusan pemilihan  gedung  serbaguna  diatas  maka dilakukan  tahapan  selanjutnya  yaitu  hasil  dari proses  AHP  dan  TOPSIS  serta  implementasi sistem android tersebut dengan menggunakan bahasa java dan xml.

## Hasil
1.  Hasil Matriks Perbandingan Berpasangan Pada metode AHP, matriks perbandingan akan digunakan di setiap kriteriadan kondisi- kondisi yang  terdapat  pada  setiap  kriteria.  Setelah  itu nilai  bobot  yang  diketahui  suatu  kondisi  akan dikalikan dengan nilai bobot pada kriteria untuk mengetahui  hasil  pembobotan  dari  kriteria tersebut.
Tabel 3.1 Tabel Perbandingan Berpasangan pada Pemilihan Gedung Serbaguna
C C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 ½ 4
5 8 C2 2 1 5 6 7 C3 ¼ 1/5 1 3 6
Sistem Rekomendasi Pemilihan Gedung Serbaguna Menggunakan Kombinasi Metode Analytical Hierarchy Process...
Fitrian 1 *, Widiyaningtyas 2 , dan Wahyono 3 21
C4 1/5 1/6 1/3 1 3 C5 1/8 1/7 1/6 1/3 1
Bobot  antara  kriteria  yang  sama  seperti  C1 dengan C1 diberi nilai 1, karena memiliki tingkat kepentingan  yang  sama.  Dalam  pemberian bobot pada AHP, bobot diberikan oleh seorang ahli dan sangat mengeti kriteria apa saja yang memiliki  nilai  intensitas  kepentingan  yang tinggi. Berdasarkan tabel perbandingan berpasangan  diatas  dapat  dibangun  sebuah matriks  perbandingan  berpasangan  sebagai berikut:
[ 1.00
2.00 0.25 0.20 0.13 0,50 1.00 0.20 0.17 0.14 4.00 5.00 1.00 0.33 0.17 5.00 6.00 3.00 1.00 0.33 8.00 7.00 6.00 3.00 1.00]
Jumlah pada masing-masing kolom kriteria:
[3,58 2,01 10,50 15,33 25]

## 2.  Hasil Normalisasi Matriks Perbandingan
Selanjutnya adalah normalisasi matriks perbandingan  yang  telah  dibuat  dengan  cara membagi dengan jumlah kolom kriteria. Setelah mendapat  hasil  dari  normalisasi  matriks  lalu selanjutnya  adalah  menjumlahkan  tiap  baris matriks  normalisasi  seperti  dapat  dilihat  ada matriks berikut.
[ 0.28
0.56 0.07 0.06 0.03 0,25 0,50 0,10 0.08 0.07 0.38 0,48 0,10 0,03 0,02 0,33 0,39 0,20 0,07 0.02 0,32 0,28 0,24 0,12 0,04] = [ 1,56 2,20 0,70 0,36 0,18]

## 3.  Hasil Perhitungan Priority Vektor
Selanjutnya  mencari  bobot  tiap  kriteria  atau priority  vector  dengan  cara  hasil  jumlah  baris tiap  kriteria  yang  telah  ada  dan  membaginya dengan  jumlah  elemen  kriteria  sehingga diperoleh matriks priority vector berikut:
𝑃𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡𝑦 𝑣𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟 =
[ 0,311
0,441 0,140 0,071 0,037]
Priority  vector  diatas  digunakan  untuk pembobotan kriteria dalam menentukan rekomendasi pemilihan gedung serbaguna.

## 4.  Hasil Rasio Consistency (CR)
Selanjutnya adalah hasil menghitung rasio konsistensi  matriks  untuk  mengetahui  apakah matriks  priority  vektor  diatas  konsisten  dan dapat digunakan atau tidak. Cara menghitungnya  adalah  dengan  rumus  berikut ini:
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 CI= indeks konsistensi (CI) RI= nilai pembangkit random(RI)
Untuk  menghitung  CI  maka  digunakan  rumus sebagai berikut:
CI = ʎ maks−n 𝑛−1 ʎ  maks  =  Nilai  eigen  terbesar  dari  matrik berordo n n = jumlah kriteria
Untuk  melakukan  perhitungan  dengan  rumus diatas  pertama  adalah  dengan  cara  perkalian matriks yang diambil dari matriks perbandingan berpasangan  dan  matriks priority  vector dibawah ini.
[ 1.00
2.00 0.25 0.20 0.13 0,50 1.00 0.20 0.17 0.14 4.00 5.00 1.00 0.33 0.17 5.00 6.00 3.00 1.00 0.33 8.00 7.00 6.00 3.00 1.00] X [ 0,311 0,441 0,140 0,071 0,037] = [ 1,84258 2,37071 0,74644 0,36809 0,20640]
Setelah  mengalikan  kedua  matriks  tersebut untuk mengetahui lamda  maka  hasil  perkalian matriks diatas kemudian akan dikalikan dengan priority vektor.
[
0,311 0,441 0,140 0,071 0,037] X [ 1,84258 2,37071 0,74644 0,36809 0,20640] = 5,483876727
Setelah  mengetahui  lamda  maka  selanjutnya akan  dimasukkan  kedalam  rumus  Indeks Konsistensi (CI) yang terdapat diatas tadi.
CI = ʎ maks−n 𝑛−1 CI = 5,483876727−5 5−1 CI = 0,120969182
Setelah  CI  diketahui,  tinggal  dimasukkan kedalam  rumus  Rasio  Konsistensi  (CR)  yang terdapat diatas tadi.
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼
CR = 0,120969182 1,12 = 0,108008198
CR= ≤ 0,1 Dikarenakan  CR  ≤  0,1  maka  priority  vektor diatas konsisten dan dapat di gunakan.

## Hasil Proses TOPSIS
1.  Hasil Perhitungan Matriks Pendukung
Keputusan
Selanjutnya adalah hasil sebuah perhitungan  matriks  pendukung  keputusan yang telah dinormalisasi. Untuk menormalisasi matriks  maka  diperlukan  perhitungan  X  tiap kriteria.  Untuk  mendapat  hasil  X  tiap  kriteria caranya adalah dengan mengkuadratkan bobot kriteria tiap gedung yang telah dibuat.

## 2.  Hasil Matriks Keputusan Berbobot
Setelah  mendapat  matriks  yang  telah
ternormalisasi, maka langkah berikutnya adalah mendapat hasil matriks keputusan yang telah  berbobot.  Caranya  adalah  matriks ternomalisasi  dikalikan  dengan  kelima  bobot priority vektor yang telah ada pada perhitungan metode AHP sebelumnya.

## 3.  Hasil Matriks Solusi Ideal Positif dan Negatif
Setelah  mendapat  hasil  dari  matriks yang  telah  dikalikan  dengan  bobot  priority vektor  maka  selanjutnya  adalah  menenetukan matriks  solusi  ideal  positif  dan  negatif  yang dinotasikan  dengan  huruf  A.  Cara  untuk mendapat  matriks  solusi  ideal  positif  adalah dengan  melihat  nilai  maximum  dari  alternatif pada  tiap-tiap  kriteria  yang  ada.  Kebalikannya untuk  mendapat  matriks  solusi  ideal  negatif adalah  dengan  melihat  nilai  minimum  dari alternatif pada tiap-tiap kriteria.

## 4.  Hasil  Jarak  Solusi  Ideal  Positif  dan Negatif
Setelah  mendapat  hasil  matriks solusi  ideal  positif  dan  negatif  selanjutnya adalah menentukan jarak solusi ideal postif dan negatif yang dinotasikan dengan huruf D.  Cara  untuk  menentukan  jarak  solusi ideal  positif  adalah  hasil  normalisasi matriks  berbobot  tiap  alternatif  dikurangi dengan solusi  ideal  positif  tiap  kriteria kemudian dikuadratkan. Sebaliknya, cara untuk menentukan jarak solusi ideal negatif adalah hasil normalisasi matriks berbobot tiap alternatif dikurangi  dengan  solusi  ideal  negatif  tiap kriteria kemudian dikuadratkan.

## 5.  Hasil Nilai Perbandingan Tiap Alternartif
Setelah  mengetahui  hasil  jarak  solusi ideal  positif  dan  negatif  maka  selanjutnya adalah  menentukan  nilai  perbandingan  tiap alternatif.  Nilai  perbandingan  tiap  alternatif  ini adalah  sebagai  pedoman  bagi  penentuan keputusan rekomendasi. Cara untuk menentukan  nilai  perbandingan  tiap  alternatif adalah dengan .
Hasil  dan  pembahasan  dipaparkan  dengan panjang 60-70% dari panjang artikel.

## PEMBAHASAN
1.  Uji Sensitivitas Analisis  sensitifitas  ini  dilakukan  sebanyak  5 kali  pengujian  dengan  memberi  nilai  yang berbeda pada tiap baris matriks perbandingan berpasangan.  Nilai  matriks  perbandingan berpasangan  dinaikkan  setengah  tingkat  dari nilai  perbandingan  awal.  Gambar  4.9  ini menunjukkan  sensitivitas  kelima  pengujian
yang telah dilakukan
Gambar 4.9 Perubahan Preferensi
2.  Uji Kesesuaian Sistem
Perlu  dilakukan  validasi  dari  pihak  pengguna mengenai hasil ranking sistem untuk mengetahui tingkat kesesuaian sistem. Terdapat  beberapa  perbedaan  ranking  yang dihasilkan  oleh  sistem  menggunakan  metode AHP  &  TOPSIS  dengan  ranking  yang direkomendasikan oleh  pengguna.  Cara  untuk mendapatkan  ranking  dari  pengguna  adalah dengan  menggunakan  Survei  Semantic  yang disebar kepada 10 sample orang untuk mengisi angket tentang  peneliaan  gedung yang ada di kota  Malang.  Setelah  10  pengguna  tersebut telah  memberi  peniliaan,  maka  selanjutnya adalah  dengan  mencari  rata-rata  dari  setiap gedung dan dilakukan perankingan. Berdasarkan  perbandingan  tersebut  didapat rangking yang sesuai adalah 16 gedung. maka akurasi  kesesuaian  sistem  dapat  dihitung menggunakan rumus sebagai berikut.
jumlah data dengan ranking sesuai jumlah data
𝑥 100%
Maka diperoleh tingkat kesesuaian sistem yaitu:
16 20 x 100% = 80%

## PENUTUP
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian  implementasi  sistem  pendukung gedung serbaguna di kota Malang adalah:
1.  Metode  AHP  dan  TOPSIS  dapat digunakan  untuk  merekomendasikan dan  mendukung  keputusan  pemilihan gedung serbaguna di kota Malang.
2.  Sistem rekomendasi menggunakan metode AHP dan TOPSIS ini mendapat akurasi  dari  perbandingan  survei  dan perbandingan sistem sebesar 80%.
3.  Hasil  uji  sensitivitas  menunjukkan bahwa  kombinasi  metode  AHP  dan TOPSIS, rata- rata dari kelima pengujian tersebut sensitivitasnya kecil
-0.02 0 0.02

## Perubahan Nilai Preferensi
Perubahan Nilai Preferensi
Sistem Rekomendasi Pemilihan Gedung Serbaguna Menggunakan Kombinasi Metode Analytical Hierarchy Process...
Fitrian 1 *, Widiyaningtyas 2 , dan Wahyono 3 23
dan  baik  digunakan  di  dalam  sistem rekomendasi

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  ditujukan  kepada orang  tua  peneliti  sebagai  penyandang  dana dan  memberi  semangat  serta  bantuan  yang sangat berguna dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Atmosudirdjo,  S  Prajudi.  1982.  “Koleksi
Buku  1982  Atmosudirdjo  ,  S  .  Prajudi  " Kesekretarisan Dan Administrasi Perkantoran .” : 1982.
[2].  Dewi,  A.  P.,  Ariyanto,  R.,  Studi,  P., Informatika, T., Informasi, J. T., & Malang, P.  N.  (2015). Pengembangan  Sistem
Pendukung  Keputusan  Untuk  Penentuan Penerima Bantuan Raskin Dengan Menggunakan Metode Topsis, 2 (November), 18 –23.
[3]. Firdaus, Indra Herman et al. 2016. “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan
Karyawan Terbaik.” 2016(Sentika): 18–19.
[4]. Handayani,  R.  I.,  Darmianti,  Y.,  Studi, P., Informatika, M., Informasi, S. S., & Selatan,  J.  (2017). Pemilihan  Supplier Bahan Baku Bangunan Dengan Metode Analytical Hierarchy Process ( Ahp ) Pada Pt . Cipta Nuansa , (1), 1 – 8.
[5].  Muqtadir, Sistem  Pendukung  Keputusan Kenaikan    Jabatan  Menggunakan  Metode Profile Matching, Industri Kemasan, Semen Gresik , 2013.
[6].  Pambayun, R., Gardjito, M., Sudarmadji, S., Kuswanto,  K.  R.  2007. Kandungan  Fenol Dan  Sifat  Antibakteri  Dari  Berbagai  Jenis Ekstrak  Produk  Gambir  (Uncaria  gambir
Roxb.). Majalah Farmasi Indonesia.
18(3):141 –146
[7]. Saaty, Thomas L. 2008. “ Decision  Making with the Analytic Hierarchy Process .” 1(1).
[8].  Sasongko,  A.,  Astuti,  I. F.,  & Maharani,  S. (2017). Pemilihan  Karyawan Baru  Dengan Metode Ahp ( Analytic Hierarchy Process ) , 12 (2), 88 –93.
[9].  Sudarsono, N., Kom, M., Nuraen, T., Kom, S.,  Rahmawati,  S.,  &  Kom,  S.  (2016). Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemberian
Bantuan  Siswa  Miskin  Di  Sd  Negeri Sukamenak Kota Tasikmalaya Menggunakan  Metode  Technique  For Order  Preference  By  Similarity  To  Ideal
Solution ( Topsis ) , 6 –7.
[10]. Umar,  Rusydi,  Abdul  Fadlil,  Universitas Ahmad  Dahlan,  and  Jl  Prof  Soepomo. 2017.  “PADA  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN.” : 87–94.
[11]. Wibowo . 2011 “ Manajemen Kinerja .” 1(1).