## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 400 - 407 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 918 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Sistem Rekomendasi Penentuan Titik Usaha Kafe Menggunakan Data Spasial dan Algoritma Topsis
Irfan 1 , Amil A.Ilham 2 , Imran Taufik 1 , Dedi Suarna 3
1 Pascasarjana, Sistem Komputer, STMIK Handayani, Makassar, Indonesia
2 Pascasarjana, Teknik Informatika, Universitas Hasanuddin, Makassar, Indonesia
3 Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Tomakaka, Mamuju, Indonesia Email: 1 irfan.zaky699@gmail.com , 2 amil@unhas.ac.id, 3 imran_taufik@handayani.ac.id, 4 dedisuarna93@gmail.com, Email Penulis Korespondensi: dedisuarna93@gmail.com
Abstrak − Bisnis cafe adalah bisnis yang memiliki peluang yang sangat menjanjikan bebab bisnis cafe ini memiliki target pasar yang sangat luas yaitu tidak hanya untuk para pecinta kopi saja, melainkan juga masyarakat biasa terutama kaum milenial seperti pelajar maupun mahasiswa. Kota Sinja merupakan kota dengan potensi usaha yang baik, namum masalahnya belum ada sistem yang dapat menentukan  tutik  usaha  yang  cocok  terutama  menentukan  titik  usaha  café.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sebuah sistem rekomendasi yang dapat membantu calon pengusaha kafe dalam menentukan lokasi yang optimal untuk membuka usaha kafe mereka.  Sistem  ini  menggunakan  pendekatan  berbasis  data  spasial  dan  Algoritma  TOPSIS  (Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution)  untuk  menghasilkan  rekomendasi  yang  tepat  [1].  Hasil  dari  penenilian  ini  menghasilkan  daftar rekomendasi lokasi terbaik untuk membuka usaha kafe. Sistem rekomendasi ini dapat membantu pengusaha kafe dalam mengambil keputusan yang lebih terinformasi dan meminimalkan risiko yang terkait dengan pemilihan lokasi usaha. Selain itu, penggunaan data spasial dan Algoritma TOPSIS membuat sistem ini dapat menghasilkan rekomendasi yang lebih akurat dan relevan dengan kondisi geografis  yang  sebenarnya.  Selain  itu,  penggunaan  data  spasial  dan  Algoritma  TOPSIS  membuat  sistem  ini  dapat  menghasilkan rekomendasi yang lebih akurat  dengan Uji Coba dengan 4 alternatif dengan menggunakan  Algoritma  TOPSIS Hasil perangkingan tertinggi  yaitu alternative 1 sebagai rekomendasi penentuan pembangunan titi lokasi usaha kafe.

## Kata Kunci : Sistem Rekomendasi, Titik, Kafe, Algoritma TOPSIS
Abstract − The cafe business is a business that has very promising opportunities because this cafe business has a very wide target market, namely not only coffee lovers, but also ordinary people, especially millennials such as students and university students. Sinja City is a city with good business potential, but the problem is that there is no system that can determine suitable business  locations, especially determining café business locations. This research aims to develop a recommendation system that can help prospective cafe entrepreneurs  determine  the  optimal  location  to  open  their  cafe  business.  This  system  uses  a  spatial  data-based  approach  and  the TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method to produce appropriate recommendations [1]. The results of this research produce a list of recommendations for the best locations to open a cafe business. This recommendation system can help cafe entrepreneurs make more informed decisions and minimize the risks associated with choosing a  business location. In addition, the use of spatial data and the TOPSIS method allows this system to produce recommendations that are more accurate  and relevant to actual geographic conditions. Apart from that, the use of spatial data and the TOPSIS method allows this system to produce more accurate recommendations with a trial with 4 alternatives using the TOPSIS method. The highest ranking result is alternative 1 as a recommendation for determining the location of a cafe business location..
Keywords : Sistem Rekomendasi, Titik, Kafe, Algoritma TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Bisnis café dinilai sebagai bisnis yang memiliki peluang yang sangat menjanjikan. Sebab bisnis café ini memiliki target pasar yang sangat luas yaitu tidak hanya untuk para pecinta kopi saja, melainkan juga masyarakat biasa terutama kaum milenial seperti pelajar maupun mahasiswa[2]. Lokasi usaha merupakan salah satu faktor terpenting sebagai tempat penunjang  kegiatan suatu  usaha, baik  usaha  manufaktur  maupun  usaha jasa harus  mempertimbangkan terlebih dahulu dimana  menentukan  lokasi  kegiatan  usaha  yang  akan  beroprasi.  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  (Sawitri,  2016 dengan judul Integrasi Sig Dan Mcdm Untuk Evaluasi Penentuan Lokasi Plts, Studi Kasus Di Kabupaten Kupang, Nusa Tenggara Timur Hasil akhir menunjukkan alternatif kesesuaian lokasi dibagi menjadi empat kategori, yaitu very suitable (sangat sesuai) sebesar 12.106 Ha (2,4 %), suitable (sesuai) sebesar 46.990 Ha (9,3%), moderate suitable (cukup sesuai) sebesar 37.155 Ha (7,3%), dan poor (rendah) sebesar 1.412 (0,3%). Area tidak sesuai sebesar 145.953 Ha (28,8%) dan area dilarang (constraint) sebesar 263.010 Ha (51,91%). PLTS terbangun di Kabupaten Kupang seluas 6,24 Ha berada pada lokasi suitable (sesuai), kemudian (Hidayat et al., 2016) hasil penelitian Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi  Cafe  Baru  Suncafe  Sebagai  Destinasi  Wisata  Kuliner  Di  Kabupaten  Pringsewu  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (Saw),  kemudian  (Jun  et  al.,  2020)  dengan  judul  SeoulHouse2Vec”:  An  Embedding-Based Collaborative Filtering Housing Recommender System for Analyzing Housing Preference Hasil dari penelitian ini untuk merekomendasikan  hasil  pencarian  perumahan  kemudian  hasil  yang  diperoleh  mempermudah  investor  untuk  suatu perencanaan, (Putri et al., 2021) dengan judul Distribusi Dan Pola Spasial Usaha Coffee Shop Di Kecamatan Bangko Provinsi Jambi Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi pada penelitian selanjutnya serta dapat menjadi literature kajian untuk mengambil kebijakan terkait mengenai lokasi-lokasi starategis yang dapat meningkatkan pelayanan guna  menarik konsumen atau pengunjung  yang lebih besar dan penyediaan fasilitas lebih diperhatikan kembali dalam usaha.
Di Kota Sinjai salah satu usaha yang cukup banyak dibangun adalah usaha café, namun pemilihan lokasi yang tidak tepat dapat menimbulkan permasalahan usaha yang di dirikan, sebagai contoh bagi pihak yang mau mendirikan kafedi lokasi

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 400 - 407 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 918 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
mana kafe itu sebaiknya di bangun. Bahkan banyak di saksikan bahwa banyak kafe yang beralih fungsi menjadi salon kecantikan di karenakan kesalahan dalam memilih lokasi usaha.Kesulitan memilih lokasi usaha yang strategis merupakan hal yang sering dijumpai dalam membuka usaha dengan kriteria sepertiLokasi strategis, Akesibilitas, Parkir yang  luas, Ukuran  lokasi  strategis[3].  Berdasarkan  permasalahan  dan  penelitian  terkait  yang  telah  diuraikan  diperlukan  langkah untuk  mengatasi  permasalahan  ini  oleh  karena  itu  perencanaan  spasial  sangat  berperan  Penerapan  Sistem  Informasi Geografis  (SIG)  merupakan  salah  satu  langkah  yang  dapat  digunakan.  Penerapan  SIG  mempunyai  kemampuan  yang sangat luas, baik dalam proses pemetaan dan analisis sehingga teknologi tersebut sering dipakai dalam proses perencanaan tata ruang. Berdasarkan latar belakang tersebut maka diperlukan sebuah sistem yang dapat merekomendasikan penentuan titil lokasi Olehnya itu, peneliti berinisiatif untuk merancang dan memabangunsebuah sistem yaitu “Sistem Rekomendasi Penentuan Titik Usaha Kafe Berbasis Data Spasial”.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah R&D/Research and Development.Penelitian R & D adalah suatu jenis penelitian yang berfungsi untuk menghasilkanseuatu yang baru dan dilanjutkan dengan pengujian tehadapnya, kemudian Metode penelitian yang digunakan adalahmetode waterfall[4].

## Gambar 1. Model Waterfall

## 2.2 Waktu dan Tempat Penelitian
Waktu  yang  digunakan  dalam  pelaksanaan  penelitian  ini  akan  dilakukan  sejak  ditetapkannya  izin  penelitian  pada Bulan Februari sampai dengan Bulan April 2022 dan Tempat Penelitian di Kabupaten Sinjai provinsi Sulawesi Selatan.

## 2.3 Teknik Pengumpulan Data
1. Observasi
Pengumpulan data dengan melakukan pengamatan secara langsung terhadap objek penelitian, dengan mencatat hal- hal penting yang berhubungan dengan judul, sehingga diperoleh data yang lengkap dan akurat[5].
2. Wawancara
Pengumpulan  data  dengankomunikasi  dan  wawancara  secara  langsung  dengan    pemilik  kafe  yang  berada  di  kota sinjai.
3. Studi Pustaka
Pengumpulan  data  dengan  menggunakan  atau  mengumpulkan  sumber-sumber  tertulis,  dengan  cara  membaca, mempelajari dan mencatat hal-hal penting yang berhubungan dengan masalah yang sedang dibahas guna memperoleh gambaran secara teoritis yang dapat menunjang pada penyusunan ini[6].

## 2.4 Alur Penelitian
Berikut desain penelitian yang dilakukan :

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 400 - 407 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 918 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 2. Blok Diagram
Berikut keterangan pada diagram diatas
1. Peta Topografi :
Peta Topografi merupakan data hasil survey atau data yang terkumpul
2. Preprocessing
Pada tahap ini dilakukan preprocessing data
3. Data spasial
Melakukan pemetaan secara spasial untuk pemetaan lokasi café yang ada
4. Input Nilai
Menginput nilai yang diambil dari database spasial
5. Proses Topsis
Menggunakan Algoritma Topsis untuk menentukan lokasi pendirian café
6. Menampilkan Hasil Lokasi pendirian Kafe

## 2.5. Pengertian Spasial
Pengertian Spasial mengacu pada segala hal yang berkaitan dengan ruang atau dimensi fisik dari suatu objek atau fenomena.  Istilah  ini  digunakan  untuk  menjelaskan  lokasi,  susunan,  atau  distribusi  benda-benda  dalam  ruang.  Dalam berbagai bidang, istilah "spasial" digunakan untuk menggambarkan konsep, analisis, dan teknologi yang berhubungan dengan data spasial, hubungan spasial, dan pola spasial.
Dalam  geografi  dan  kartografi,  spasial  merujuk  pada  studi  dan  representasi  permukaan  Bumi  beserta  fitur-fiturnya, termasuk  analisis  hubungan  spasial  antara  entitas  geografis  yang  berbeda.  Dalam  matematika,  spasial  dapat  merujuk pada ruang tiga dimensi dan sifat-sifat geometris serta hubungan di dalamnya.
Dalam ilmu komputer dan sistem informasi geografis (SIG), data spasial merujuk pada data yang memiliki komponen spasial,  seperti  koordinat  atau  alamat,  dan  dapat  dipetakan  atau  dianalisis  dalam  hubungannya  dengan  data  spasial lainnya. Dalam arsitektur dan perencanaan perkotaan, desain spasial merujuk pada pengaturan dan organisasi ruang fisik untuk menciptakan lingkungan yang fungsional dan estetis. Secara umum, istilah "spasial" digunakan di berbagai disiplin ilmu untuk menjelaskan aspek yang berkaitan dengan ruang, lokasi, susunan, dan distribusi objek atau fenomena.

## 2.6. Topsis
Topsis (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) adalah salah satu metode yang digunakan dalam  pengambilan  keputusan  multi-kriteria.  Metode  ini  digunakan  untuk  mengidentifikasi  alternatif  terbaik  dari sejumlah kriteria yang telah ditentukan.
Pada dasarnya, Topsis membandingkan setiap alternatif dengan solusi ideal dan solusi negatif ideal. Solusi ideal adalah kondisi  ideal  yang ingin dicapai, sedangkan  solusi negatif  ideal adalah kondisi  yang ingin dihindari. Setiap alternatif diberi skor berdasarkan seberapa dekat mereka dengan kedua solusi tersebut.
Langkah-langkah umum dalam metode Topsis adalah sebagai berikut:
1. Menentukan matriks keputusan: Matriks keputusan berisi nilai-nilai dari setiap kriteria untuk setiap alternatif yang akan dievaluasi.
2. Menormalisasi  matriks  keputusan:  Matriks  keputusan  dinormalisasi  untuk  menghilangkan  perbedaan  skala  antara kriteria. Hal ini dilakukan dengan membagi setiap elemen matriks dengan akar kuadrat dari jumlah kuadrat elemen- elemen dalam kolom yang bersangkutan.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 400 - 407 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 918 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
3. Menentukan bobot kriteria: Setiap kriteria diberi bobot untuk menunjukkan tingkat kepentingannya. Bobot ini dapat ditentukan berdasarkan preferensi pengambil keputusan atau melalui metode analisis lainnya.
4. Mengalikan matriks keputusan dengan bobot kriteria: Setiap elemen dalam matriks keputusan dikalikan dengan bobot kriteria yang sesuai.
5. Menentukan solusi ideal dan solusi negatif ideal: Solusi ideal adalah alternatif dengan nilai maksimum pada setiap kriteria, sementara solusi negatif ideal adalah alternatif dengan nilai minimum pada setiap kriteria.
6. Menghitung jarak alternatif terhadap solusi ideal dan solusi negatif ideal: Jarak antara setiap alternatif dengan solusi ideal dan solusi negatif ideal dihitung menggunakan metode Euclidean distance atau metode Manhattan distance.
7. Menghitung skor akhir dan peringkat alternatif: Skor akhir untuk setiap alternatif dihitung berdasarkan jarak terhadap solusi ideal dan solusi negatif ideal. Alternatif dengan skor tertinggi dianggap sebagai alternatif terbaik.
Metode Topsis dapat digunakan dalam berbagai konteks pengambilan keputusan, seperti pemilihan supplier, pemilihan lokasi, pemilihan proyek, dan sebagainya

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Implementasi Algoritma Topsis
a. Menentukan Bobot Kriteria
Tabel 1 Tabel Kriteria No  Kriteria Bobot  Sifat Kriteria 1 Jumlah Penduduk 50 Benefit 2 Kepadatan Penduduk  40 Benefit 3 Jumlah Perkantoran 50 Benefit 4 Jumlah Cafe 40 Cost
Pemberian Bobot berdasarkan kriteria yang sangat berpengaruh penting dalam penilaian. Berikut perhitungan yang dilakukan :
a. Normalisasi matriks
𝑥 = [ 30 10 5 20 15 10
20 8 10 15 15 10 25 5 5 20 20 10
15 6 10 17 20 5 ] Rumus : 𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑛 = √∑ 𝑚 𝑥𝑖𝑗
b. Melakukan Perhitungan Proses Normalisasi Data
Normalisasi R1 Normalisasi R4 X= + 15 2 =2150 X=
+17 2 = 1.314
R 11 = 30/ = 0.64699 R 41 = 20/ = 0.55173 R 12 = 20 / = 043133
R 42 = 15/ = 0.41380
R 13 = 25/ = 0.5391638 R 43 = 20/ = 0.55173
R 14 = 25/ = 0.5391638
R 44 = 17/ = 0.46897 Normalisasi R2 Normalisasi R5 X= +6 2 = 225 X=
+20 2 = 1.250
R 21 = 10/ = 0,66666 R 51 = 15/ = 0.7715 R 22 = 8/ = 0.533333
R 52 = 15/ = 0.1543
R 23 = 5/ = 0.333333 R 53 = 20/1.250 = 0.6172
R 24 = 6/ = 0.4 R 54 = 20/1.250= 0.6172

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 400 - 407 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 918 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
c. Menentukan Matriks Solusi Ideal

## Iterasi I
𝑅1 1 = 30  × 0,6469966 = 19,4098991
𝑅1 2 = 30  × 0,4313310 = 12,9399327
𝑅1 3 = 30  × 0,5391638 = 16,17491598 𝑅1 4 = 30  × 0,3234983 = 9,7049495 Iterasi II 𝑅2 1 = 10  × 0,6666667 = 6,6666666 𝑅2 2 = 10  × 0,5333333 = 5,3333333 𝑅2 3 = 10  × 0,3333333 = 3,3333333
𝑅2 4 = 10  × 0,4 = 4

## Iterasi III
𝑅3 1 = 10  × 0,3162277 = 3,1622776
𝑅3 2 = 10  × 0,6324585 = 6,3245553 𝑅3 3 = 10  × 0,3162277 = 3,1622776 𝑅3 4 = 10  × 0,6324585 = 6,3245553
Iterasi IV 𝑅4 1 = 20  × 0,55173725
= 11,03474518 𝑅4 2 = 20  × 0,41380294
= 8,27605888
𝑅4 3 = 20  × 0,55173725 = 11,03474518
𝑅4 4 = 20  × 0,46897667 = 9,37953340
Iterasi V 𝑅5 1 = 20  × 0,42426406 = 8,48528137
𝑅5 2 = 20  × 0,42426406 = 8,48528137
𝑅5 3 = 20  × 0,56568542 = 11,31370849 𝑅5 4 = 20  × 0,56568542 = 11,31370849
Iterasi VI 𝑅6 1 = 10  × 0,55470019
= 5,54700196
𝑅6 2 = 10  × 0,55470019
= 5,54700196
𝑅6 3 = 10  × 0,55470019
= 5,54700196 𝑅6 4 = 10  × 0,2773500 = 2,77350098 d. Menentukan Matriks Solusi Ideal
e. Menentukan Nilai Preferensi
RUMUS = 𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 +
𝑉 1 = 10,5733815115 10,5733815115 + 5,1772018 = 0,6753604609
𝑉 2 = 3,4989847180071 3,4989847180071 + 8,8973660 = 0,6713009468 K1 K2 K3 K4
K5 K6 A+ = 19,4098991 6,6666666 6,3245553 11,03474518 11,31370849 5,5470 0196 A- = 9,7049495 3,3333333 3,1622776 8,27605888 8,48528137 2,7735 0098

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 400 - 407 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 918 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝑉 3 = 8,8646447
8,8646447 + 4,2611528 = 0,3211099415 𝑉 4 = 4,90112995
4,90112995 + 10,3619600

## b. Memberikan nilai alternatif untuk masiing-masing kriteria
Tabel 2 Tabel Penilaian Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 A1 30 10 5 20 15 10 A2 20 8 10 15 15 10 A3 25 5 5 20 20 10 A4 15 6 10 17 20 5

## 3.2 Tampilan Sistem

## 3.2.1 Tampilan Data Alternatif
Berikut ini merupakan data alternative yang tampil ketika memilih tombol menu data alternative maka akan tampil sebagai berikut:
Gambar 3. Tampilan Data Alternatif
Gambar 3 merupakan tampilan data alternative yang menampilkan daftar dalam bentuk tabel dalam tampilan ini terdapat tombol tambah untuk menambah data alternative seperti pada tampilan berikut.

## 3.2.2 Tampilan Tambah Alternatif
Gambar 4 Tampilan Data Alternatif Gambar 4 merupakan tampilan form input data alternatif, dalam tampilan tersebut terdapat beberapa field yaitu nama alternative, GeoJSON dan warna map.
3.2.3 Tampilan Maps
Gambar 5 Tampilan Maps Gambar  05  merupakan  tamplan  maps  yang  berfungsi  menampilkan  lokasi  kabuten  sinjai  dengan  jumlah  statistic  desa diantaranya jumlah penduduk, kepadatan penduduk, banyaknya perumahan dan jumlah kafe

## 3.2.4 Tampilan Proses

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 400 - 407 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 918 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 6 Tampilan Analisa Topsis Gambar  06  merupakan  tampilan  hasil  analisa  Topsi  ketika  memilih  menu  topsis  maka  akan  menampilkan  hasil perhitungan  berdasarkan  hasil  perangkingan  maka  akan  tampil  berdasarkan  ranking  jika  mendapatkan  ranking  teratas maka hasil tersebut yang digunakan untuk merekomendasikan.

## 3.2.5 Tampil Hasil Perhitungan
Gambar 7 Tampilan Perhitungan Gambar 07 merupaan tampilan hasil perhitungan metoe Topsis sehingga menampilkan hasil perangkingan, pada tampilan tersebut terdapat proses-proses atau langkah-langakah untuk menyelesaikan proses perhitungan untuk memperoleh hasil perangkingan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  diuraikan  maka  penulis  menarik  kesimpulan  mengenai  Sistem  rekomendasi keputusan  penilaian  penentuan  rekomendasi  titik  lokasi  usaha  Kafe  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  memberikan rekomendasi penentuan titik lokasi kafe yang dapat membantu pemilik kafe untuk menentukan lokasi pembangunan kafe yang tepat. Dari hasil perhitungan sistem pendukung keputusan metode Topsis (Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution) dengan Uji Coba dengan 4 alternatif dengan menggunakan metode TOPSIS Hasil perangkingan tertinggi  yaitu alternative 1 sebagai rekomendasi  penentuan  pembangunan  titi  lokasi  usaha  kafe.  Saran  untuk  peneliti  selanjutnya  dapat  dikembangkan  lagi  dengan menambahkan variable penelitian ssebagai parameter penlilaian dapat dikembangkan dengan membangun sistem berbasis android.

## REFERENCES
[1]. Arifin, Z. (2017). Kriteria instrumen dalam suatu penelitian. Jurnal Theorems, 2(1), 301743.
[2]. Abdulloh, R. (2016). Easy & Simple-Web Programming.Elex Media Komputindo.
[3]. Bioresita,  Filsa,  M.  Ghifary  Royyan  Ngurawan,  and  Noorlaila  Hayati.  "Identifikasi  Sebaran  Spasial  Genangan  Banjir Memanfaatkan Citra Sentinel-1 dan Google Earth Engine (Studi Kasus: Banjir Kalimantan Selatan)." Geoid 17.1 (2022): 108- 118.
[4]. Entas,  S.  (2017).  Impelementasi  Knowledge  Management  Pada  UKM  Sentra  Pengrajin  Sepatu  di  Desa  Kotabatu  Ciomas Kabupaten Bogor. Jurnal Teknik Komputer AMIK, III(1), 124–128.
[5]. Hidayat, A., Muslihudin, M., & Utami, I. T. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Cafe Baru Suncafe Sebagai Destinasi  Wisata  Kuliner  Di  Kabupaten  Pringsewu  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw).  Jurnal  TAM  ( Technology Acceptance Model ), 6(1), 71–79. http://www.ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.php/JurnalTam/article/view/64
[6]. Jun, H. J., Kim, J. H., Rhee, D. Y., & Chang, S. W. (2020). “SeoulHouse2Vec”: An embedding-based collaborative filtering housing recommender system for analyzing housing preference. Sustainability (Switzerland), 12(17). https://doi.org/10.3390/SU12176964
[7]. Khoirul, M., Yudana, G., & Rahayu, P. (2019). Faktor Utama Pemilihan Lokasi Kafe Di Kota Surakarta. Desa-Kota, 1(2), 108. https://doi.org/10.20961/desa-kota.v1i2.15228.108-120
[8]. Priatna, W., & Suryadi. (2019). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Lokasi Dalam Perluasan Usaha Kafe menggunakan  Analytical  Hierarchy  Process.  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi),  3(3),  511–517. https://doi.org/10.29207/resti.v3i3.1263
[9]. Putri, P. S., Zella, A., & Ulni, P. (2021). Distribusi dan Pola Spasial Usaha Coffee Shop di Kecamatan Bangko Provinsi Jambi. 9(3), 217–223.
[10]. Saefudin, & Susandi, D. (2020). Sistem Informasi Geografis Untuk Analisa Spasial Potensi Lembaga Pendidikan Keterampilan. JSiI (Jurnal Sistem Informasi), 7(2), 123–131. https://doi.org/10.30656/jsii.v7i2.2380

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 400 - 407 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 918 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[11]. Sawitri, F. (2016). Integrasi SIG dan Metode MCDM untuk Evaluasi Penentuan Lokasi PLTS, Studi Kasus di Kabupaten Kupang, Nusa Tenggara Timur. Doctoral Dissertation.
[12]. Ahp-topsis, M. M., & Lumaksono, H. (2017). Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Alat Tangkap yang Sesuai bagi Nelayan di Madura. 1509, 1–6.
[13]. Andriyani, N., & Hafiz, A. (2018). Perbandingan Metode AHP dan Topsis dalam Penentuan Siswa Berprestasi. Seminar Nasional Teknologi Dan Bisnis 2018, 362–371.
[14]. Dwijayadi, I. N. A. A., Wirawan, I. M. A., & Divayana, D. G. H. (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). KARMAPATI, Volume 7.
[15]. Fadlan,  M.,  Muhammad,  M.,  &  -,  H.  (2017).  Terapan  Kombinasi  Metode  Topsis  Dan  Analytical  Hierarchy  Process  Pada Perekomendasian Penerima Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (Studi Kasus Pada Stmik Ppkia Tarakanita Rahmawati). Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer, 8(2), 663. https://doi.org/10.24176/simet.v8i2.1565.
[16]. Munthafa,  A.,  &  Mubarok,  H.  (2017).  Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Mahasiswa Berprestasi. Jurnal Siliwangi, 3(2), 192–201.
[17]. Sari,  D.  R.,  Windarto,  A.  P.,  Hartama,  D.,  &  Solikhun,  S.  (2018).  Decision  Support  System  for  Thesis  Graduation Recommendation Using AHP-TOPSIS Method. Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer, 6(1), 1–6. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.6.1.2018.1-6.
[18]. Sugianto, H., & Anra, H. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Kost Khusus Mahasiswa dengan Metode AHP dan TOPSIS Berbasis Web ( Studi Kasus : Kota Pontianak ). 1(1), 1–6.
[19]. Wibowo S, H. (2010). Madm-tool : aplikasi uji sensitivitas untuk model madm menggunakan metode saw dan topsis. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI), 0(0). https://journal.uii.ac.id/Snati/article/view/1941/0.
[20]. Indriyati, I., Surarso, B., & Sarwoko, E. (2013). Sensitivity analysis of the AHP and TOPSIS methods for the selection of the best lecturer base on the academic achievement. Proceeding ISNPINSA, 2–8. http://eprints.undip.ac.id/39386/