Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 555-569 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Perbandingan Metode SAW, MAUT, ORESTE, TOPSIS dalam Pendukung Keputusan
Pembangunan Supermarket di Kabupaten Pati
Elsha Yuandini Dewasasmita 1 , Hendry 2 1,2 Jurusan Teknik informatika, FTI UKSW, Salatiga, Indonesia e-mail : 1 672019321@student.uksw.edu, 2 Hendry@uksw.edu

## Abstract
This study aims to find out the best sub-districts in Pati Regency which are located outside Pati District as a place for Supermarket construction based on the specified criteria and a comparison of the four methods to be used. The tool used to support this research process is Microsoft Excel. This study uses the SAW, MAUT, ORESTE, and TOPSIS methods in the research model to compare the final results. The final results obtained are that the SAW and TOPSIS methods have the first three orders, namely A10, A15, and A3, the MAUT method has the same first three orders, namely A10, A3, and A15, while the ORESTE method has the first three orders, namely A21, A10, and A3. By looking at the opportunities for emergence, the final results show A10, namely Kayen District as the best sub-district in supporting supermarket development decisions in Pati Regency.
Keywords : SAW, MAUT, ORESTE, TOPSIS, Supermarket constructions
Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kecamatan  terbaik  di  Kabupaten  Pati  yang  lokasinya berada  di  luar  Kecamatan  Pati  sebagai  tempat  untuk  pembangunan  Supermarket  berdasarkan kriteria  yang  ditentukan  dan  perbandingan  empat  metode  yang  akan  digunakan.  Tool  yang digunakan  untuk  mendukung  proses  penelitian  ini  adalah  Microsoft  Excel.   Penelitian  ini menggunakan  metode  SAW,  MAUT,  ORESTE,  dan  TOPSIS  dalam  model  penelitian  yang  akan dibandingkan hasil akhirnya. Hasil akhir yang di dapat adalah metode SAW dan TOPSIS memiliki tiga urutan pertama yaitu A10, A15, dan A3, metode MAUT memiliki tiga urutan pertama yang sama yaitu A10, A3, dan A15, sedangkan metode ORESTE memiliki tiga urutan pertama yaitu A21, A10, dan A3. Dengan  melihat  peluang  kemunculan,  maka  hasil  akhir  menunjukkan  A10  yaitu  Kecamatan  Kayen sebagai  kecamatan  terbaik  dalam  pendukung  keputusan  pembangunan  supermarket  di  Kabupaten Pati.
Kata kunci : SAW, MAUT, ORESTE, TOPSIS, Pembangunan Supermarket

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  Indonesia  sedang  memasuki  masa  pasca  pandemi Covid-19 setelah hampir  3  tahun  terkena  wabah  pandemi  ini.  Meski  sudah  memasuki  masa  pasca pandemi Covid-19 , bukan berarti Indonesia sudah bebas dari wabah ini dan pulih sepenuhnya.  Dengan  terjadinya  pandemi Covid-19 yang  hingga  saat  ini  belum hilang  sepenuhnya  membuat  kebutuhan  masyarakat  sehari-hari  harus  selalu terpenuhi  dengan  tetap  menjaga  protokol  kesehatan.  Kebutuhan  sehari-hari tersebut  di  antaranya  adalah  kebutuhan  untuk  makan,  kebutuhan  akan  pakaian, kebutuhan akan obat dan kebutuhan lainnya yang semua kebutuhan ini tersedia di fasilitas perdagangan seperti pasar, minimarket , toko kelontong, supermarket , dan fasilitas lainnya. Namun tidak semua  daerah  memiliki fasilitas perdagangan yang lengkap,  salah  satunya  adalah  Kabupaten  Pati.  Kabupaten  Pati  memiliki  luas 150.368 Hektare yang terdiri dari 21 kecamatan dengan pusat kota di Kecamatan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 555-569 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Pati.  Di  Kabupaten  Pati  masih  ada  beberapa  kecamatan  yang  tidak  memiliki fasilitas  perdagangan  seperti  pasar, minimarket ,  toko  kelontong,  dan  fasilitas perdagangan lainnya yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari [1]. Hal ini mengakibatkan masyarakat yang tinggal jauh dari pusat kota harus pergi ke pusat  kota  karena  di  pusat  kota  memiliki  dua supermarket sendiri,  atau masyarakat  juga  bisa  pergi  ke  kecamatan  lain  yang  dekat  dengan  tempat tinggalnya  guna  untuk  mendapatkan  kebutuhan  yang  ingin  dicari.  Keadaan  ini sangat tidak efisien dalam hal waktu karena masyarakat harus pergi jauh ke pusat kota  atau  ke  kecamatan  lain,  dan  hal  ini  juga  tidak  efisien  dalam  hal  biaya operasional  karena  mengingat  kebutuhan  BBM  yang  saat ini  harganya  naik.  Oleh sebab  itu,  penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  membandingan  metode SAW,  MAUT,  ORESTE,  dan  TOPSIS  dalam  pendukung  keputusan  pembangunan supermarket di Kabupaten Pati. Sehingga hasil penelitian ini dapat dijadikan acuan pemerintah untuk pembangunan infrastruktur.
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  optimal  dalam  pendukung  keputusan pembangunan supermarket di  Kabupaten  Pati,  diperlukan  perbandingan  dengan beberapa  metode  lain untuk  mendapatkan  acuan  dan  gambaran  yang  lebih  jelas. Pada  penelitian  terdahulu  tentang  perbandingan  metode  SAW  dan  TOPSIS  pada seleksi penerima beasiswa didapatkan metode TOPSIS memiliki akurasi yang lebih tinggi  dibandingkan  metode  SAW  [2].  Kemudian  pada  penelitian  tentang perbandingan metode SAW dan AHP pada pemilihan karyawan terbaik didapatkan metode  SAW  memiliki  hasil  yang  lebih  baik  [3].  Berdasarkan  dua  penelitian sebelumnya  didapatkan  hasil  yang  berbeda  pada  hasil  terbaiknya,  sehingga diperlukan  metode  lain  untuk  dibandingkan.  Menurut  (Siringoringo  dan  Purba 2019),  metode  MAUT  digunakan  karena  menggunakan  nilai  utilitas,  yaitu  bobot dari  pola  evaluasi  v(x)  yang  dijumlah  dengan  nilai  dimensinya  [4].  Kemudian metode ORESTE digunakan karena metode ini merupakan perluasan dari beberapa metode di MADM ( Multi Attribute Decision Making ) sehingga metode ini tergolong metode yang terbilang baru [5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Tinjauan Pustaka
Penelitian  ini  dibuat  menurut  penelitian  terdahulu  yang  masih  memiliki keterkaitan  di  dalam  pengkajiannya.  Dalam  jurnal  penelitian  dengan  judul “ Analysis  of  Application  of  the  SAW,  WP  and  TOPSIS  Methods  in  Decision  Support System  Determining  Scholarship  Recipients  at  University ”  membahas  mengenai pendukung  keputusan  dalam  penerimaan  beasiswa  di  Universitas.  Penelitian  ini menggunakan metode SAW, WP, dan TOPSIS dan menggunakan empat kriteria dan lima  alternatif  yang  digunakan  untuk  menormalisasi  data-data  yang  ada.  Hasil akhir menunjukkan bahwa metode SAW dan WP memiliki hasil akhir yang sama, sedangkan metode TOPSIS memiliki hasil yang berbeda [6].
Penelitian  terdahulu  dengan  judul  “Penerapan  Kombinasi  Ahp-Wp  Pada Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lokasi  Pembangunan  Perumahan” mengkaji  tentang  pendukung  keputusan  dalam  penentuan  lokasi  pembangunan perumahan  dengan  menggunakan  lima  kriteria  yang  didapatkan  dari  wawancara
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 555-569 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
kepada PT Metro Perkasa Abadi yang bergerak di bidang perusahaan pengembang perumahan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  AHP  dan  WP  yang  keduanya  di kombinasikan  dalam  penelitiannya.  Metode  AHP  digunakan  untuk  menghasilkan perhitungan bobot dari kriteria dan subkriteria sedangkan metode WP digunakan untuk  menghitung  hasil  perangkingan  akhir  dengan  hasil  0,69  sebagai  rangking pertama [7]. Karena penelitian ini hanya memiliki tiga alternatif dan lima kriteria yang tiga diantaranya memiliki subkriteria, maka metode AHP sangat cocok untuk penelitian ini.
Jurnal penelitian dengan judul “Penerapan Metode  MAUT Dalam Penentuan Kelayakan  TKI  dengan  Pembobotan  ROC”  mengulas  tentang  metode  MAUT  yang dijabarkan  secara  kompleks  dalam  mendukung  keputusan  dalam  penentuan kelayakan TKI. Penelitian ini menggunakan enam alternatif dan enam kriteria yang menggunakan  pembobotan  ROC  sebagai  pembobotan  tiap  kriterianya,  sehingga pembobotan tiap kriteria tidak ditentukan oleh penulis, melainkan menggunakan rumus metode ROC. Hasil akhir didapatkan bahwa metode MAUT memiliki akurasi sebesar 0,9748 atau 97,48% sebagai pendukung keputusan terbaik [8].
Penelitian  dengan  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerima Dokter Dirumah Sakit Umum Bhakti Dengan Menerapkan Metode Oreste Dan ROC” menguraikan  tentang  peningkatan  mutu  dan  kualitas  pelayanan  yaitu  dengan menyeleksi  lima  calon  dokter  agar  mendapatkan  pelayanan  yang  terbaik. Penelitian  ini  menggunakan  metode  ORESTE  dan  lima  alternatif  yang  tiap bobotnya  ditentukan  dengan  ROC  ( Rank  Order  Centroid ).  Hasil  akhir  penelitian didapatkan  bahwa  penerapan  metode  ini  dapat  menghasilkan  keputusan  yang sesuai dengan nilai yang ada [9].
Jurnal  penelitian  tentang  “Implementasi  Metode  Maut  Dan  Saw  Dalam Pemilihan  Tempat  Wisata  Di  Kabupaten  Karawang”  membicarakan  tentang perbandingan metode SAW dan MAUT dalam pemilihan tempat wisata terbaik di Kabupaten  Karawang.  Penelitian  ini  menggunakan  28  alternatif  berupa  nama tempat  wisata  di  Kabupaten  Karawang  dan  menggunakan  enam  kriteria  yang bobotnya telah ditentukan penulis. Data dalam penelitian ini berupa data kualitatif yang di normalisasikan menjadi nilai dengan rentang tiga level nilai yang berbeda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SAW dan MAUT memiliki hasil yang berbeda.  Jika  dihitung  berdasarkan  tingkat  kesesuaian,  hasil  perhitungan  tingkat kesesuaian  metode  SAW  adalah  99,99993%  dan  metode  MAUT  sebesar 99,99519% yang menunjukkan metode SAW lebih di prioritaskan [10].
Jurnal  penelitian  tentang  “ Implementation  of  PROMETHEE  Method  for Potential  Suitability  of  Land  Oil  Palm  Plant ”  membahas  tentang  pendukung keputusan  dalam  menentukan  lokasi  terbaik  dalam  penanaman  kelapa  sawit menggunakan metode PROMETHEE. Penelitian ini mengunakan delapan alternatif dan  tujuh  kriteria  yang  bersifat benefit .  Hasil  akhir  didapatkan  bahwa  nilai tertinggi  berada  pada  alternatif  A8  dengan  nilai net  flow 0,2143.  Sehinga  A8 dijadikan sebagai lokasi terbaik dalam penanaman kelapa sawit [11].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 555-569 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.1.1. Simple Additive Weighting (SAW).
SAW merupakan salah satu metode dalam SPK yang memiliki prinsip dasar mencari  penjumlahan  terbobot  dari  alternatif  pada  tiap  kriteria.  Metode  SAW mewajibkan  peneliti  atau  pembuat  keputusan  untuk  menetapkan  nilai  bobot dalam  tiap  kriteria  Metode  ini  membutuhkan  prosedur  normalisasi  matriks keputusan  (X)  ke  dalam  rasio  perbandingan  semua  alternatif  yang  ada.  Tahapan yang digunakan dalam mengerjakan metode SAW adalah sebagai berikut [12].
a) Perhitungan matriks normalisasi (X)
{
(1) Keterangan: r ij = rating kinerja ternormalisasi daru alternatif Ai Max x ij
= nilai maksimum dari setiap kriteria i
Min x ij = nilai minimum dari setiap kriteria i X ij = nilai atribut dari setiap kriteria benefit = jika nilai semakin besar maka dianggap terbaik cost = jika nilai semakin kecil maka dianggap terbaik
b) Menghitung nilai preferensi v i
∑
(2) Keterangan:
v i = nilai preferensi rangking untuk setiap alternatif
w j = nilai bobot rangking tiap alternatif
r ij = nilai matriks normalisasi

## 2.1.2. Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
MAUT adalah sketsa evaluasi akhir yang menafsirkan komponen bobot v(x) sebagai  penambahan  nilai  yang  selaras  dengan  nilai  ukurannya,  nilai  ukuran  ini biasa  disebut  dengan  nilai  utilitas  U(x).  Dan  tahapan  dari  metode  MAUT  adalah sebagai berikut [10].
c) Perhitungan matriks normalisasi menggunakan nilai utilitas
(3) Keterangan:
U (x) = Nilai utilitas dari setiap kriteria alternatif ke-x
xi - = nilai minimum dari kriteria ke-x xi + = nilai maximum dari kriteria ke-x
d) Perhitungan nilai evaluasi
∑ (4) Keterangan: v(x) = nilai evaluasi akhir objek ke-i
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 555-569 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Wj =  bobot  yang  menetapkan  pentingnya  elemen  ke-i  dalam kaitannya dengan elemen lainnya. Xij = matriks normalisasi tiap alternatif ke-i dan ke-j n = total komponen (elemen)
2.1.3. ORESTE
Metode  ORESTE  merupakan  perluasan  dari  beberapa  metode  lain  yang masuk dalam metode MADM ( Multi Attribute Decision Making ) yang menggunakan Besson  Rank dalam  pengerjaannya. Besson  Rank adalah  salah  satu  teknik  dalam metode ORESTE yang digunakan untuk menciptakan ukuran preferensi untuk tiap parameter kriteria, dan kemudian menggunakan strategi rata-rata jika ada kriteria dalam  pemeringkatan.  Apabila  ada  nilai  atribut  yang  bernilai  sama  dalam pendekatan Besson Rank , maka dalam pengerjaanya harus menghitung nilai rata- rata  atribut  alternatif.  Kemudian  tahap  selanjutnya  adalah  menghitung Distance- Score yang menggunakan rumus [5]:
[ ] (5)
Keterangan:
D (aj,cj) = distance score rc j = rank kriteria j rc j (a) = besson rank alternatif dalam kriteria R
= koefisien perpangkatan ( default = 3)
e) Perhitungan nilai preferensi setelah mendapatkan Distance Score (6)
Keterangan: v i = nilai preferensi
D (aj,cj)
= distance score Wj = bobot tiap kriteria
2.1.4. TOPSIS
TOPSIS  adalah  salah  satu  teknik  pemecahan  masalah  untuk  membangun kesimpulan  berdasarkan  berbagai  kriteria  dan  kalkulasi  yang  membandingkan jarak  solusi  ideal  positif  dan  negatif  dari  jarak  minimum  solusi  ideal  positif  dan jarak  maksimum  solusi  ideal  negatif,  sehingga  dihasilkan  nilai  preferensi  yang digunakan  sebagai  model  untuk  mendukung  pengambilan  suatu  keputusan.  Dan tahapan perhitungan TOPSIS adalah sebagai berikut [13]:
f) Menghitung matriks ternormalisasi
√∑
(7) Keterangan:
r ij
= matriks ternormalisasi x ij = nilai suatu alternatif terhadap kriteria
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 555-569 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
g) Menghitung matriks keputusan ternormalisasi terbobot
(8) Keterangan:
y ij = matriks terbobot ternormalisasi
w j = bobot kriteria r ij = matriks ternormalisasi
h) Menentukan PIS ( Positive Ideal Solution ) dan NIS ( Negative Ideal Solution ) (9) (10)
Keterangan:
A + = Positive Ideal Solution (solusi ideal postitif) A- = Negative Ideal Solution (solusi ideal negatif)
= nilai maksimum bobot matriks ternormalisasi = nilai minimum bobot matriks ternormalisasi
i) Menghitung jarak solusi ideal positif dan negatif √∑ (11)
√∑ (12)
Keterangan: D + = jarak solusi ideal positif D - = jarak solusi ideal negatif
j) Perhitungan nilai preferensi
(13)

## 2.2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  digunakan  untuk  memahami  langkah-langkah  yang dilaksanakan peneliti saat memecahkan masalah pada suatu penelitian. Penelitian ini  termasuk  ke  dalam  studi  yang  menggunakan  hasil  matematis  atau  sering dinamakan  penelitian  kuantitatif.  Penelitian  dilakukan  dengan  tahap  awal  yaitu pengumpulan data dengan menggunakan dataset dari BPS Kabupaten Pati. Setelah pengumpulan  data, dataset akan  diproses  dengan  menggunakan Microsoft  Excel , dengan hasil data berupa perbandingan perhitungan tiap metode yang digunakan. Hasil akhir perbandingan ini akan digunakan untuk pendukung keputusan dalam pembangunan supermarket . Proses penelitian dilakukan seperti pada Gambar 1.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 555-569 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 1. Tahap Penelitian
Penelitian  ini  dimulai  dengan  (1)  Identifikasi  Masalah  dan  Studi  Literatur, langkah  ini  didasarkan  pada  data  yang  diperoleh  dari  BPS  Kabupaten  Pati  yang menuliskan bahwa masih banyak daerah kecamatan di Kabupaten Pati yang tidak memiliki sarana jual beli seperti pasar, toko, minimarket , maupun supermarket ; (2) Penentuan Alternatif, Kriteria, dan Bobot, dimana alternatif yang digunakan adalah seluruh kecamatan di Kabupaten Pati. Karena penelitian ini memprioritaskan hasil akhir pada kecamatan yang memiliki jarak lebih dari 15 Km dari Kecamatan Pati, maka  kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Jumlah  Penduduk, Kepadatan  Penduduk,  Sarana  Perdagangan  yang  dikategorikan  ke  dalam  pasar umum dan pasar hewan, Luas Wilayah, Jumlah Minimarket , dan Jarak dengan Pati Kota;  (3)  Pengumpulan  Data,  data  yang  digunakan  adalah  Kabupaten  Pati  dalam Angka  2023  dan  Kecamatan  “X”  dalam  Angka  2022  yang  berasal  dari  BPS Kabupaten Pati;  (4) Analisis  Data, pada  tahap ini  data  akan  diolah  menggunakan empat metode yang berbeda dan akan dibandingkan hasil akhirnya; (5) Nilai Hasil Keputusan  dan  Kesimpulan,  pada  tahap  akhir  penelitian  akan  didapatkan  hasil penelitian  yang  akan  dibandingkan  keempat  hasilnya,  dan  kemudian  diambil kesimpulan dari keempat hasil tersebut yaitu kecamatan manakah yang memiliki peluang  kemunculan  paling  tinggi  dalam  pendukung  keputusan  pembangunan supermarket di Kabupaten Pati

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  menjelaskan  proses  perhitungan  dan  perbandingan  hasil  dari keempat  metode  yang  digunakan.  Untuk  memulai  perhitungan,  maka  diperlukan identifikasi  data  untuk  mengetahui  informasi  data  seperti  penentuan  alternatif, kriteria, dan indeks penilaian. Identifikasi data dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Alternatif, Kriteria, dan Indeks Penilaian
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 555-569 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar  3  merupakan  hasil  normalisasi  kriteria  berdasarkan  nilai  kondisi pada Gambar 2.
Gambar 3. Hasil Normalisasi Kriteria
3.1. SAW
Setelah  melakukan  normalisasi  kriteria,  langkah  berikutnya  adalah menormalisasi  kembali  dari  hasil  normalisasi  kriteria  berdasarkan  sifat  artibut kriteria,  yaitu benefit dan cost .  Gambar  4  merupakan  hasil  matriks  normalisasi berdasarkan data dari Gambar 3.

## Gambar 4. Matriks Normalisasi SAW
Gambar  4  digunakan  rumus  persamaan  (1)  dalam  perhitungannya.  Pada Gambar 4 didapatkan nilai pembagi yang berasal dari data Gambar 3. Jika kriteria bernilai benefit ,  maka  dari  Gambar  3  akan  diambil  nilai  maksimum  sebagai  nilai pembagi, dan jika kriteria bernilai cost , maka akan diambil nilai minimum sebagai nilai  pembagi  pada  tiap  kolomnya.  Gambar  5  merupakan  hasil  dari  perkalian matriks  normalisasi  dengan  bobot  tiap  kriteria  dan  Gambar  6  merupakan  hasil perangkingan  dengan  menjumlahkan  hasil  perkalian  bobot  dengan  matriks normalisasi tiap kriteria.
Gambar 5. Hasil Perkalian Matriks Normalisasi SAW
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 555-569 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 6. Hasil Perangkingan SAW
Proses  perhitungan  nilai  preferensi  V1  (A1)  adalah  sebagai  berikut V1=(0,075)(0,15)+(0,66667)(0,1)+(0,2)(0,2)+(0,075)(0,15)+(0,033333)(0,1)+(0,3 )(0,3)=0, 7125. Proses sama untuk perhitungan dari V2 s/d V21.

## 3.2. MAUT
Normalisasi matriks metode MAUT menggunakan rumus utilitas pada rumus persamaan  (3),  yang  menghasilkan  normalisasi  seperti  Gambar  7.  Hasil  tersebut berasal  dari  hasil  normalisasi  kriteria  pada  gambar  3  yang  kemudian  dilakukan perhitungan menggunakan utilitas. Untuk perhitungan A1 pada kriteria C1 dan C4 adalah = 0, . Untuk perhitungan padaa kriteria C2, C5, dan C6 adalah , , Dan untuk kriteria C3 adalah .
Proses  sama  untuk  perhitungan dari  A2  s/d  A21  dengan  melihat  nilai  ke-x  pada  tiap  alternatif  berdasarkan  nilai tertinggi dan terendah yang ada pada tiap kriteria.

## Gambar 7. Matriks Normalisasi MAUT
Gambar 8. Hasil Perkalian Matriks Normalisasi MAUT
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 555-569 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 9. Hasil Perangkingan MAUT

## 3.3. ORESTE
Dari hasil Gambar 3, maka data alternatif tiap kriteria akan diubah ke dalam Besson Rank . Gambar 10 merupakan hasil data yang telah diubah ke dalam Besson Rank .

## Gambar 10. Hasil Besson Rank
A9, A10, A13 dan A15 pada Gambar 3 memiliki nilai yang sama, maka Besson Rank- nya adalah Rank 1, 2, 3, dan 4, sehingga perhitungannya adalah (1+2+3+4)/4, maka dihasilkan 10/4 = 2,5 , sehingga A9, A10, A13, A15 memiliki nilai Besson Rank yang sama yaitu 2,5. A3, A4, A11, A12, A16, A17, A18, A19, A20, dan A21 memiliki nilai yang sama, sehingga perhitungan Besson Rank -nya adalah (5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12 + 13 + 14) / 10, maka dihasilkan 95/10 = 9,5 . Proses ini sama untuk rangking selanjutnya maupun pada kriteria lainnya.

## Gambar 11. Distance Score
Gambar  11  merupakan  hasil  perhitungan Distance  Score dari  hasil Besson Rank pada  Gambar  10.  Dengan  menggunakan  rumus  persamaan  (5)  maka perhitungan untuk A1 di C1 adalah sebagai berikut:
[ ] = √ = √ = 14,3
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 555-569 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Proses perhitungan sama dari A2 s/d A21 dan C2 s/d C6. Gambar 12 adalah hasil perkalian dari Besson Rank dengan bobot kriteria, dan Gambar 13 merupakan rangking akhir metode ORESTE yang mengacu pada nilai terkecil.
Gambar 12. Hasil Perkalian Matriks Normalisasi ORESTE
Gambar 13. Hasil Perangkingan ORESTE

## 3.4. TOPSIS
Untuk  menghitung  matriks  ternormalisasi  dengan  rumus  persamaan  (7), maka harus menentukan nilai pembagi yang berasal pada akar kuadrat dari jumlah total kuadrat alternatif pada tiap kriteria. Gambar 14 merupakan hasil dari matriks ternormalisasi  yang  berasal  dari  data  normalisasi  kriteria  pada  Gambar  3  yang dibagi dengan nilai pembagi yang telah ditentukan.

## Gambar 14. Matriks Normalisasi TOPSIS
Selanjutnya  adalah  menghitung  matriks  normalisasi  terbobot,  dan  Gambar 15 adalah hasil dari matriks normalisasi terbobot.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 555-569 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 15. Matriks Normalisasi Terbobot
Jika kriteria masuk kategori benefit , maka Positive Ideal Solution akan diambil nilai tertingginya dan Negative Ideal Solution diambil nilai terendahnya, sebaliknya jika  kriteria  masuk  kategori cost maka Positive  Ideal  Solution akan  diambil  nilai terendahnya  dan Negative  Ideal  Solution diambil  nilai  tertingginya.  Setelah  itu dilakukan  perhitungan  untuk  menghitung  jarak  solusi  ideal  positif  dan  negatif. Dengan rumus persamaan (11) jarak solusi ideal positif berasal dari akar kuadrat dari  penjumlahan  total  matriks  normalisasi  terbobot  yang  dikurangi  dengan  PIS ( Positive  Ideal  Solution )  yang  kemudian  dikuadratkan,  dan  dengan  rumus persamaan  (12)  jarak  solusi  ideal  negatif  berasal  dari  akar  kuadrat  dari penjumlahan  total  matriks  normalisasi  terbobot  yang  dikurangi  dengan  NIS ( Negative  Ideal  Solution )  yang  kemudian  dikuadratkan.  Gambar  16  merupakan hasil perhitungan jarak solusi ideal postifi dan negatif.
Gambar 16. Jarak Solusi Ideal Positif dan Negatif
Perhitungan untuk A1 adalah sebagai berikut
√
√
= 0,052455 √ √ = 0,0815861
Proses  perhitungan  sama  dari  A2  s/d  A21.  Dan  Gambar  17  adalah  hasil perangkingan akhir dari metode TOPSIS menggunakan rumus persamaan (13) dan Tabel 1 adalah perbandingan rangking akhir dari keempat metode.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 555-569 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 17. Hasil Perangkingan TOPSIS
Tabel 1. Perbandingan Rangking Alternatif SAW MAUT ORESTE TOPSIS A1 Kec. Batangan 8 10 15 8 A2 Kec. Cluwak 14 5 5 16 A3 Kec. Dukuhseti 3 2 3 3 A4 Kec. Gabus 19 15 12 18 A5 Kec. Gembong 21 18 18 20 A6 Kec. Gunungwungkal 18 6 7 21 A7 Kec. Jaken 9 12 16 10 A8 Kec. Jakenan 15 8 6 17 A9 Kec. Juwana 4 17 17 4 A10 Kec. Kayen 1 1 2 1 A11 Kec. Margorejo 12 21 21 9 A12 Kec. Margoyoso 10 7 8 13 A13 Kec. Pati 5 19 20 5 A14 Kec. Pucakwangi 7 9 11 7 A15 Kec. Sukolilo 2 3 4 2 A16 Kec. Tambakromo 16 13 9 14 A17 Kec. Tayu 6 11 14 6 A18 Kec. Tlogowungu 17 14 10 15 A19 Kec. Trangkil 20 16 13 19 A20 Kec. Wedarijaksa 13 20 19 11 A21 Kec. Winong 11 4 1 12

## 4.  SIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  dari perbandingan yang telah dilakukan pada 21 kecamatan di Kabupaten Pati sebagian besar memiliki hasil yang berbeda. Perbedaan ini dapat dilihat pada Tabel 1 yang menjabarkan  perbandingan  dari  keempat  metode  yang  digunakan  pada  ke-21 kecamatan,  sehingga  di  dapatkan  beberapa  rangking  dimana  rangking  ini  adalah urutan terbaik hingga terburuk dari pemilihan kecamatan di Kabupaten Pati untuk pembangunan supermarket .
Berdasarkan hasil penelitian, metode SAW dan TOPSIS memiliki tiga urutan kecamatan  terbaik  yang  sama  yaitu  Kecmatan  Kayen  (A10),  Kecamatan  Sukolilo (15),  dan  Kecamatan  Dukuhseti  (A3).  Metode  MAUT  memiliki  tiga  urutan kecamatan  terbaik  yaitu Kecmatan  Kayen  (A10),  Kecamatan  Dukuhseti  (A3),  dan Kecamatan  Sukolilo  (A15).  Metode  ORESTE  memiliki  tiga  urutan  kecamatan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 555-569 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
terbaik  yaitu  Kecmatan  Winong  (A21),  Kecamatan  Kayen  (A10),  dan  Kecamatan Dukuhseti (A3), sehingga berdasarkan peluang kemunculan terbanyak dalam tabel perbandingan  yang  ada  menjelaskan  bahwa  Kecamatan  Kayen  (A10)  merupakan kecamatan  terbaik  dalam  pendukung  keputusan  pembangunan supermarket di Kabupaten Pati.
Untuk  saran  penelitian  selanjutnya,  pembuatan  aplikasi  dan  penambahan metode  lain  diharapkan  dapat  dilakukan  supaya  bisa  menjadi  pertimbangan, gambaran  dan  alat  yang  jelas  untuk  instansi  pemerintah  di  Kabupaten  Pati khususnya  dalam  bidang  infrastruktur  pembangunan  yang  membutuhkan  suatu pendekatan  pendukung  keputusan  di  dalam  pekerjaan  mereka.  Sehingga pemerintah akan diringankan dengan aplikasi yang ada jika ada proyek besar yang membutuhkan pendekatan pendukung keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Pati, “Kabupaten Pati  dalam Angka 2023,”
Patikab.Bps.Go.Id , p. xxx + 248 halaman, 2023, [Online]. Available:https://patikab.bps.go.id/publication/2023/02/28/5ddbf8de9ebfaf9cd4
69ba9b/kabupaten-pati-dalam-angka-2023.html
[2] W. E. Sari, M. B, and S. Rani, “Perbandingan Metode SAW  dan Topsis pada Sistem Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerima  Beasiswa,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 52–58, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.1027.
[3] H.  Nurrahmi  and  B.  Misbahuddin,  “Perbandingan  Metode  SAW  (Simple  Additive Weighting)  Dan  AHP  (Analytic  Hierarchy  Process)  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik,” Sainstech  J.  Penelit.  dan  Pengkaj.  Sains dan Teknol. , vol. 29, no. 1, pp. 65–69, 2019, doi: 10.37277/stch.v29i1.322.
[4] M. I. Nasution, A. Fadlil, and Sunardi, “Perbandingan Metode Smart Dan Maut Untuk Pemilihan  Karyawan  Pada  Merapi  Online  Corporation,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 8, no. 6, pp. 1205–1214, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202183583.
[5] S. Silaban, I. Zulkarnain, and F. Taufik, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kualitas  Inti  Kelapa  Sawit  Terbaik  Menggunakan  Metode  ORESTE,” J.  SAINTIKOM
(Jurnal  Sains  Manaj.  Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  21,  no.  2,  pp.  40–49,  2022,  doi: 10.53513/jis.v21i2.5957.
[6] M. Marbun, M. Zarlis, and Z. Nasution, “Analysis of Application of the SAW, WP and TOPSIS Methods in Decision Support System Determining Scholarship Recipients at University,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1830, no. 1, pp. 1–14, 2021, doi: 10.1088/1742- 6596/1830/1/012018.
[7] R. Putri Utami, M. Ridwan, and F. Mushlihul Amin, “Penerapan Kombinasi AHP-WP Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Pembangunan Perumahan,” J. Ilm. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 95–102, 2019, doi: 10.35316/jimi.v4i2.579.
[8] D.  H.  Ramadan,  M.  R.  Siregar,  and  S.  Ramadan,  “Penerapan  Metode  MAUT  Dalam Penentuan  Kelayakan  TKI  dengan  Pembobotan  ROC,” J.  Media  Inform.  Budidarma , vol. 6, no. 3, pp. 1789–1795, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4441.
[9] P.  Simanjuntak  and  R.  Deli  Sianturi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerima Dokter Dirumah Sakit Umum Bhakti Dengan Menerapkan Metode Oreste Dan ROC,” RESOLUSI Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 2, no. 3, pp. 121–127, 2022, [Online]. Available: https://djournals.com/resolusi
[10]  D.  Widiyawati,  Dedih,  and  Wahyudi, “Implementasi  Metode  Maut  Dan Saw  Dalam Pemilihan  Tempat  Wisata  Di  Kabupaten  Karawang,” J.  Interkom  J.  Publ.  Ilm.  Bid.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 555-569 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 17, no. 2, pp. 71–80, 2022.
[11]  Y.  Triyanto,  Y.  Sepriani,  N.  E.  Mustamu,  R.  A.  Siregar,  and  B.  H.  Rambe, “Implementation of PROMETHEE Method for Potential Suitability of Land Oil Palm Plant,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1933,  no.  1,  pp.  1–7,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1933/1/012060.
[12]  M.  R.  Ramadhan,  M.  K.  Nizam,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  SAW  (Simple Additive  Weighting)  Dalam  Pemilihan  Siswa-Siswi  Berprestasi  Pada  Sekolah  SMK Swasta  Mustafa,” TIN  Terap.  Inform.  Nusant. ,  vol.  1,  no.  9,  pp.  459–471,  2021, [Online]. Available: https://ejurnal.seminar- id.com/index.php/tin/article/view/655
[13]  A.  D.  Christiana  and  E.  Mailoa,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Karyawan  Berbasis  Website  dengan  Menggunakan  Metode  TOPSIS  Pendahuluan Karyawan  dalam  suatu  perusahaan  merupakan  bagian  terpenting  yang mempengaruhi tingkat kemajuan suatu perusahaan . Oleh karena karyawan mema,” AITI J. Teknol. Inf. , vol. 19, no. 1, pp. 31–47, 2022.