Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 433-441 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Penentuan Wilayah Pemasaran Kopi Colol Dengan Metode AHP-TOPSIS
Septi Andryana 1 , Angela Nerci Andani 2* 1,2 Universitas Nasional, Jakarta Selatan, Indonesia Email: 1 septi.andryana@gmail.com, 2 annerciandani@gmail.com

## Abstract
Colol  is  the  centre  of  high-quality  coffee  production  in  Manggarai,  NTT.  Colol's  arabica  and robusta  coffee  won  the  title  of  best  coffee  in  the  2015  coffee  contest,  organised  by  the  Indonesian Coffee  Exporters  and  Industry  Association  in  collaboration  with  coffee  research  and  Akao  Jember. From 2017 until now, Robusta coffee exports to the Netherlands have continued, with a grand total of 94  tonnes.  However,  Colol  Coffee  is  not  widely  known  by  people  outside  NTT,  so  this  study  aims  to determine  the  marketing  area  of  colol  coffee  outside  NTT  with  the  criteria  of  Accessibility,  Market Potential,  Logistics,  Environmental  Conditions,  and  Security,  by  considering  9  alternative  regions. Multi-criteria decision making (MCDM) involves evaluating decision alternatives with multiple criteria that  have  different  weights  according  to  their  importance.  The  research  method  uses  Analytical Hierarchy Process (AHP) to determine the criteria weights and Technique for Order of Preference by Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  to  analyse  and  rank  the  region  alternatives  based  on  their closeness to the ideal solution. The data collection technique uses the interview method with related parties, namely ASNIKOM managers who are decision makers and literature studies as a source of in- depth  data  that  provides  a  theoretical  basis  to  support  the  decisions  taken.  The  results  showed  the highest  priority  value  in  the  regions  of  Bali  (0.7068),  DKI  Jakarta  (0.5930),  West  Nusa  Tenggara (0.5877), Central Java (0.5762), West Sumatra (0.5651), East Java (0.5298), North Sumatra (0.4284), West Java (0.4003), South Sumatra (0.3095).
Keywords : MCDM, AHP-TOPSIS, Marketing Area, Colol Coffee

## Abstrak
Colol  menjadi  desa  pusat  produksi  kopi  berkualitas  tinggi  di  daerah  Manggarai,  NTT  .  Kopi arabika  dan  robusta  Colol  memenangkan  gelar  kopi  terbaik  dalam  kontes  kopi  2015,  yang diselenggarakan  oleh  Asosiasi  Eksportir  dan  Industri  Kopi  Indonesia  yang  berkolaborasi  dengan penelitian kopi dan Akao Jember. Dari tahun 2017 hingga sekarang, ekspor kopi Robusta ke Belanda terus berlanjut, dengan total keseluruhan mencapai 94 ton. Namun, Kopi Colol tidak banyak dikenal oleh  masyarakat  di  luar  NTT,  sehingga  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  wilayah pemasaran  kopi  colol  di  luar  NTT  dengan  kriteria  Aksesibilitas,  Potensi  Pasar,  Logistik,  Kondisi Lingkungan,  dan  Keamanan,  dengan  mempertimbangkan  9  alternatif  wilayah.  Pengambilan keputusan multi kriteria (MCDM) melibatkan evaluasi alternatif keputusan dengan beberapa kriteria yang  memiliki  bobot  berbeda  sesuai  tingkat  kepentingannya.  Metode  penelitian  menggunakan Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  untuk  menentukan  bobot  kriteria  dan  Technique  for  Order  of Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  untuk    menganalisis  dan  merangking  alternatif wilayah berdasarkan kedekatan mereka dengan solusi ideal. Teknik pengumpulan data menggunakan metode  wawancara  dengan  pihak  terkait,  yaitu  manajer  ASNIKOM  yang  menjadi  pihak  pengambil keputusan  dan  studi  literatur  sebagai  sumber  data  yang  mendalam  yang  memberikan  landasan teoritis  untuk  mendukung  keputusan  yang  diambil.  Hasil  penelitian  menunjukan  nilai  prioritas tertinggi  pada  wilayah  Bali  (0,7068),  DKI  Jakarta  (0,5930),  Nusa  Tenggara  Barat  (0,5877),  Jawa Tengah  (0,5762),  Sumatera  Barat  (0,5651),  Jawa  Timur  (0,5298),  Sumatera  Utara  (0,4284),  Jawa Barat (0,4003),Sumatera Selatan (0,3095).
Kata kunci : MCDM,AHP-TOPSIS,Wilayah Pemasaran,Kopi Colol
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 433-441 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 1. PENDAHULUAN
Biji  kopi  yang  digiling  dan  dipanggang  digunakan  untuk  membuat  kopi. Tanaman  kopi  menghasilkan  biji  kopi,  yang  kemudian  diproses  dan  diekstraksi untuk  membuat  minuman  kopi  [1].  Jenis  biji  kopi,  teknik  pemanggangan,  dan metode  penyeduhan  yang  digunakan,  menjadikan  kopi  dapat  memiliki  berbagai macam  rasa  dan  aroma.  Selain  kenikmatannya,  industri  kopi  memberikan kontribusi  besar  terhadap  perekonomian,  melibatkan  banyak  orang  mulai  dari sektor  pertanian  hingga  distribusi  dan  penjualan.  Dari  perspektif  ekonomi,  kopi menjadi salah satu komoditas pertanian yang paling penting setelah minyak bumi [2].
Colol,  sejak  lama  dikenal  sebagai  wilayah  penghasil  kopi  dengan  kualitas terbaik serta sebagai daerah  terbesar  dalam  produksi  kopi di Daerah Manggarai. Sejak tahun 2017, kopi Robusta telah dipasarkan ke Belanda dengan total volume mencapai  10  ton.  Pada  tahun  2018,  jumlah  pasaran  kopi  Robusta  yang  berhasil dipasarkan  tetap  sebanyak  10  ton.  Sementara  itu,  dalam  rentang  periode  tahun 2021-2022,  jumlah  total  pasaran  mencapai  50  ton,  sedangkan  pada  tahun  2023, volume pasaran kopi tersebut mencapai 24 ton.  Pertanian kopi merupakan salah satu  sumber  penghasilan  yang  penting  bagi  penduduk  di  Desa  Colol,  Kecamatan Poco  Ranaka  Timur.  Tujuan  pengelolaan  pertanian  kopi  adalah  untuk meningkatkan  hasil  produksi,  dengan  harapan  dapat  meningkatkan  pendapatan para petani kopi. Sebagai tujuan akhir dari kegiatan usahatani, pemasaran menjadi hal  yang  penting.  Evaluasi  pemasaran  dilakukan  melalui  analisis  panjang  dan pendeknya  saluran  distribusi,  yang  berdampak  pada  peran  pemasaran  yang bertujuan untuk mengalirkan  produk  dari tempat produksi ke tempat  konsumen [3]. Para petani kopi telah mengambil langkah untuk membentuk Asosiasi Petani Kopi Manggarai (ASNIKOM) dengan fokus utama mencari pasar bagi kopi dengan harga yang bersaing.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [4]  menunjukan bahwa  dari  segi  daya  tahan,  kopi  Colol  menonjol  karena  memiliki  kemampuan bertahan lebih  lama dibandingkan dengan jenis kopi lainnya. Namun, kelemahan kopi  Colol  terletak  pada  keterbatasan  pemasaran  yang  menyebabkan  kurangnya kepopulerannya di luar wilayah NTT. Sebagai upaya untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini akan memanfaatkan kombinasi metode Analytical Hierarchy Process (AHP)-Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk menentukan  wilayah  pemasaran yang strategis bagi kopi Colol. Penerapan Multi  Criteria  Decision  Making  akan  memungkinkan  evaluasi  obyektif  terhadap berbagai kriteria yang relevan dalam pemilihan area pemasaran yang optimal.
Dengan  AHP  permasalahan  yang  rumit  dipecah  menjadi  komponen  yang lebih  terinci  dan  disusun  secara  terstruktur,  sehingga  proses  pengambilan keputusan  menjadi  lebih  terorganisir  [5].  Sedangkan,  TOPSIS  mengevaluasi peringkat  setiap  alternatif  di  wilayah  tersebut  dengan  menggunakan  temuan perbandingan  kriteria  [6].  Namun,  pemilihan  faktor  yang  bermanfaat  dan  tidak bermanfaat didasarkan pada hasil dari AHP [7, 8, 9].
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 433-441 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Data Penelitian
Berdasarkan hasil wawancara dengan pihak ASNIKOM, maka diperoleh data yang di konversi menjadi struktur hirarki, sebagai berikut:
Gambar 1. Hirarki AHP
Berdasarkan hasil studi literatur dari Gambar 1, maka di peroleh data sebagai berikut :
a) Aksesibilitas Dari 9 alternatif wilayah masing-masing memiliki pelabuhan yang melayani angkutan  laut  atau  pelabuhan  peti  kemas.  Yang  artinya  masing-masing  alternatif wilayah memiliki sarana transportasi  untuk pengiriman produk atau  kemudahan akses.  Berikut  data  pelabuhan  untuk  kemudahan  aksesibilitas  berdasarkan efisiensi pengiriman produk masing-masing wilayah alternatif :
Tabel 1. Aksesibilitas Alternatif Wilayah Pelabuhan peti kemas Jarak pelabuhan ke pusat kota A1 Benoa 7,7 km A2 Teluk Bayur 11 km A3 Belawan 24 km A4 Tanjung Api-Api  78 km A5 Cirebon 129 km A6 Tanjung perak 6,8 km A7 Tanjung Emas 7,5 km A8 Tanjung Priok 14 km A9 Lembar 23 km Sumber: Mapdata©2024google b) Potensi Pasar
Berdasarkan Tabel 2 maka dapat disimpulkan wilayah dengan total produksi terrendah  memiliki  peluang  lebih  besar  dibandingkan  wilayah  dengan  produksi kopi yang lebih memiliki banyak produksi kopi di wilayah sendiri.
Tabel 2. Potensi Pasar
Wilayah Alternatif  Total Produksi kopi A1 15.549 ton A2 21.910,68 ton A3 87 ribu ton A4 212,4 ribu ton A5 23.093,7 ton
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 433-441 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Wilayah Alternatif  Total Produksi kopi A6 45,8 ribu ton A7 26,9 ribu ton A8 - A9 5.505 ton Sumber: bps.go.id
c) Logistik Efisiensi  pengiriman  produk  menjadi  salah  satu  pertimbangan  dari  pihak pengambil  keputusan  yang  mana  jarak  dari  sumber  bahan  mentah  atau  tempat produksi  ke  wilayah  alternatif  dan  akan  ada  keterlibatan  internal  dari  pihak ASNIKOM  untuk  memastikan  pengiriman  produk  dapat  sampai  ke  wilayah pemasaran dengan aman. Berdasarkan jarak lurus pada peta, maka wilayah yang dekat dengan NTT, dapat dilihat pada Tabel 3:
Tabel 3. Logistik Wilayah Alternatif     Jarak lurus peta A1 1.004 km A2 2.788 km A3 3.098 km A4 2.363 km A5 1.853 km A6 1.348 km A7 1.584 km A8 1.962 km A9 849 km Sumber: 2markers.com

## d) Kondisi Lingkungan
Tabel 4. Kondisi Lingkungan Wilayah Alternatif  Jumlah penduduk (jiwa) A1 4.415.064 A2 5.640.629 A3 15.115.206 A4 8.657.008 A5 49.405.808 A6 41.149.974 A7 37.032.410 A8 10.679.951 A9 5.473.671 Sumber: bps.go.id
e) Keamanan
Pelanggaran  hukum  di  suatu  wilayah  memiliki  dampak  terhadap  tingkat keamanan  di  wilayah  tersebut.  Tingkat  keamanan  yang  rendah  berpotensi merusak  kepercayaan  masyarakat  terhadap  daerah  tersebut,  sehingga  dapat mempengaruhi  proses  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  wilayah
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 433-441 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
pemasaran.  Jumlah  Tindak  Pidana  yang  Dilaporkan  ( Crime  Total )  per  wilayah alternatif, tahun 2022 :
Tabel 5. Keamanan Wilayah Alternatif Wilayah  Crime Total A1 3.945 A2 6.169 A3 68.493 A4 9.432 A5 23.284 A6 60.245 A7 8.037 A8 10.936 A9 4.205 Sumber: bps.go.id

## 2.2. Kombinasi AHP-TOPSIS
Gambar 2. Alur AHP-TOPSIS

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Implementasi AHP-TOPSIS
a) Matriks perbandingan berpasangan dan Penjumlahan kolom
Tabel 6. Matriks Perbandingan Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K1 1,000 0,500 3,000 3,000 0,333 K2 2,000 1,000 2,000 2,000 0,333 K3 0,333 0,500 1,000 2,000 0,333 K4 0,333 0,500 0,500 1,000 0,333 K5 3,000 3,000 3,000 3,000 1,000
Jumlah  6,6667  5,5000  9,5000  11,0000  2,3333
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 433-441 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
b) Matriks Normalisasi Kriteria
Tabel 7. Matriks Normalisasi Kriteria Matriks Ternormalisasi Jumlah  Bobot Prioritas 0,1500  0,0909  0,3158  0,2727  0,1429  0,9723  0,1945 0,3000  0,1818  0,2105  0,1818  0,1429  1,0170  0,2034 0,0500  0,0909  0,1053  0,1818  0,1429  0,5708  0,1142 0,0500  0,0909  0,0526  0,0909  0,1429  0,4273  0,0855 0,4500  0,5455  0,3158  0,2727  0,4286  2,0125  0,4025 1,0000

## c) Matriks Keputusan Alternatif Terhadap Kriteria
Untuk bisa menganalisis dan mengolah data perbandingan aternatif terhadap kriteria, maka membutuhkan skala kepentingan, sebagai berikut:
Gambar 3. Skala Kepentingan Kriteria
Gambar 4. Matriks Keputusan Alternatif
d) Normalisasi Matriks Keputusan
Gambar 5. Matriks Normalisasi Keputusan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 433-441 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## e) Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot
Nilai-nilai  dalam  matriks  normalisasi  keputusan  TOPSIS,  yang  didasarkan pada  kriteria  dan  wilayah  alternatif,  dikalikan  dengan  nilai  bobot  kriteria  yang telah  ditetapkan  oleh  AHP  untuk  menghasilkan  nilai  dalam  matriks  keputusan ternormalisasi terbobot,  sebagai berikut :
Gambar  6. Bobot dan Matriks Keputusan Terbobot
f) Matriks Solusi Ideal Positif dan Matriks Solusi Ideal Negatif
Solusi ideal positif A+ 0,0863 0,0869 0,0132 0,0448 0,1780 Solusi ideal negatif A- 0,0173 0,0174 0,0659 0,0179 0,1187 g) Menentukan jarak antara nilai setiap altenatif dengan matriks solusi ideal positif & matriks solusi ideal negatif :
1) Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif, diperoleh berdasarkan perhitungan berikut : D₁⁺=√(0,0863-0,0863)2+(0,0869-0,0869)2+(0,0132-0,0527)2+(0,0448 0,0179)2+(0,1780-0,1780)2 = 0,0478
D₂⁺=√(0,0863-0,0690)2+(0,0869-0,0695)2+(0,0132-0,0132)2+(0,0448- 0,0179)2+(0,1780-0,1187)2 = 0,0696
D₃⁺=√(0,0863-0,0518)2+(0,0869-0,0348)2+(0,0132-0,0132)2+(0,0448- 0,0269)2+(0,1780-0,1187)2 = 0,0880
D₄⁺=√(0,0863-0,0173)2+(0,0869-0,0174)2+(0,0132-0,0132)2+(0,0448- 0,0179)2+(0,1780-0,1187)2= 0,1177
D₅⁺=√(0,0863-0,0173)2+(0,0869-0,0695)2+(0,0132-0,0396)2+(0,0448- 0,0448)2+(0,1780-0,1187)2= 0,0964 D₆⁺=√(0,0863-0,0863)2+(0,0869-0,0521)2+(0,0132-0,0396)2+(0,0448- 0,0359)2+(0,1780-0,1187)2= 0,0742 D₇⁺=√(0,0863-0,0863)2+(0,0869-0,0695)2+(0,0132-0,0396)2+(0,0448- 0,0359)2+(0,1780-0,1187)2= 0,0678
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 433-441 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
D₈⁺=√(0,0863-0,0690)2+(0,0869-0,0869)2+(0,0132-0,0264)2+(0,0448- 0,0269)2+(0,1780-0,1187)2= 0, 0657
D₉⁺=√(0,0863-0,0518)2+(0,0869-0,0869)2+(0,0132-0,0659)2+(0,0448- 0,0179)2+(0,1780-0,1780)2= 0,0685
2) Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal negatif, diperoleh berdasarkan perhitungan berikut : D₁-=√(0,0173-0,0863)2+(0,0174-0,0869)2+(0,0659-0,0527)2+(0,0179- 0,0179)2+(0,1187-0,1780)2 = 0, 1153
D₂⁺=√(0,0173-0,0690)2+(0,0174-0,0695)2+(0,0659-0,0132)2+(0,0179- 0,0179)2+(0,1187-0,1187)2 = 0,0904
D₃⁺=√(0,0173-0,0518)2+(0,0174-0,0348)2+(0,0659-0,0132)2+(0,0179- 0,0269)2+(0,1187-0,1187)2 = 0,0660
D₄⁺=√(0,0173-0,0173)2+(0,0174-0,0174)2+(0,0659-0,0132)2+(0,0179- 0,0179)2+(0,1187-0,1187)2= 0,0527
D₅⁺=√(0,0173-0,0173)2+(0,0174-0,0695)2+(0,0659-0,0396)2+(0,0179- 0,0448)2+(0,1187-0,1187)2= 0,0643
D₆⁺=√(0,0173-0,0863)2+(0,0174-0,0521)2+(0,0659-0,0396)2+(0,0179- 0,0359)2+(0,1187-0,1187)2= 0,0838
D₇⁺=√(0,0173-0,0863)2+(0,0174-0,0695)2+(0,0659-0,0396)2+(0,0179- 0,0359)2+(0,1187-0,1187)2= 0,0922
D₈⁺=√(0,0173-0,0690)2+(0,0174-0,0869)2+(0,0659-0,0264)2+(0,0179- 0,0269)2+(0,1187-0,1187)2= 0,0957
D₉⁺=√(0,0173-0,0518)2+(0,0174-0,0869)2+(0,0659-0,0659)2+(0,0179- 0,0179)2+(0,1187-0,1780)2= 0,0977

## 3) Menentukan nilai preferensi alternatif
V1 = = 0,7068 𝑉 2= 𝑉 3= V4= 𝑉 5=
𝑉 6= 𝑉 7= 𝑉 8=

## 𝑉 9=
Tabel 8. Hasil Perangkingan Wilayah Alternatif Wilayah  Nilai Preferensi  Perangkingan A1 0,7068 1 A8 0,5930 2 A9 0,5877 3 A7 0,5762 4 A2 0,5651 5 A6 0,5298 6 A3 0,4284 7
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 433-441 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Alternatif Wilayah  Nilai Preferensi  Perangkingan A5 0,4003 8 A4 0,3095 9

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan  Metode  AHP  dan  TOPSIS seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  8,  maka  rekomendasi  wilayah  pemasaran Kopi  Colol  yaitu  Bali  dengan  nilai  preferensi  tertinggi  (0,7068),  DKI  Jakarta (0,5930),  Nusa  Tenggara  Barat  (0,5877),  Jawa  Tengah  (0,5762),  Sumatera  Barat (0,5651), Jawa Timur (0,5298), Sumatera Utara (0,4284), Jawa Barat (0,4003), dan Sumatera Selatan (0,3095).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  G.  Arumsari,  R.  Surya,  S.  Irmasuryani,  And  W.  Sapitri,  “Analisis  Proses  Roasting Pada Kopi”.
[2]  P.  Bahrumi,  R.  Ratna,  And  R.  Fadhil,  “Levelisasi  Penyangraian  Kopi:  Suatu  Kajian,” Jimfp, Vol. 7, No. 1, Pp. 522–525, Mar. 2022, Doi: 10.17969/Jimfp.V7i1.19022.
[3]  M.  F.  Deos,  A.  N.  P.  Lango,  And  D.  R.  Nendissa,  “Pemasaran  Kopi  Arabika  Di  Desa Colol Kecamatan Poco Ranaka Timur Kabupaten Manggarai Timur,” Vol. 20, 2019.
[4]  O.  Fachrunnisa,  “Simposium  Manajemen  Dan  Bisnis  I  Prodi  Manajemen  Feb  Unp Kediri Tahun 2022,” 2022.
[5]  F.  K.  Filalba,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Hotel  Di  Kota  Tasikmalaya Menggunakan  Metode  Electre  Dan  Ahp,”  Jitet,  Vol.  11,  No.  3s1,  Sep.  2023,  Doi: 10.23960/Jitet.V11i3s1.3504.
[6]  Muh. I. Amar, R. Ramdana, And A. T. P. Da, “Sistem Penentuan Lokasi Menara Base Transceiver  Station  Dengan  Algoritma  Ahp-Topsis,”  Bits,  Vol.  4,  No.  3,  Dec.  2022, Doi: 10.47065/Bits.V4i3.2466.
[7]  B.  Bachchhav,  S.  Bharne,  A.  Choudhari,  And  S.  Pattanshetti,  “Selection  Of  Spot Welding Electrode Material By Ahp, Topsis, And Saw,” Materials Today: Proceedings, P. S2214785323007976, Mar. 2023, Doi: 10.1016/J.Matpr.2023.02.253.
[8]   Zulfikar, R., Andryana, S., & Gunaryati, A. (2020). Selection of the Best EPL Players Using  AHP,  PROMETHEE,  and  TOPSIS  Methods  with  a  Pairwise  Comparison  Scale. Jurnal Mantik, 4(3), 1970-1986.
[9]   Firdaus, M. Y., & Andryana, S. (2023, February). Employee Ranking Based On Work Performance Using AHP and VIKOR Methods. In 2023 International Conference on Computer  Science,  Information  Technology  and  Engineering  (ICCoSITE)  (pp.  968- 973).