## Sistem Rekomendasi Tempat Kuliner Menggunakan Metode Promethee Berbasis Android
Adik Istanto *1) , Indra Waspada *2)
** Jurusan Ilmu Komputer/ Informatika, Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro
1) adikistanto1@gmail.com, 2) indrawaspada@gmail.com

## Abstrak
Keberadaan tempat kuliner saat ini sangat banyak, hal ini sejalan dengan program pemerintah melalui Badan  Ekonomi  Kreatif  (Bekraf)  yang  sedang  menggiatkan  sektor  industri  kuliner  yang  memberi kontribusi  cukup  besar  yaitu  30%  di  sektor  pariwisata  dan  ekonomi  kreatif.  Semakin  banyak  tempat kuliner  membutuhkan  media  promosi  yang  canggih  bagi  produsen  dan  alat  bantu  pemilihan  tempat kuliner bagi konsumen. Untuk itu pada penelitian ini akan dibangun sebuah sistem rekomendasi tempat kuliner  berbasis  android  menggunakan  metode  Promethee.  Metode  Promethee  digunakan  sebagai metode pengurutan tempat kuliner untuk memberikan rekomendasi bagi konsumen karena sudah banyak diterapkan dalam berbagai bidang. Aplikasi android digunakan oleh pencari kuliner dan pemilik outlet. Pencari  kuliner  dapat  mencari  rekomendasi kuliner,  memilih  kuliner  favorit,  melihat  koleksi  kuliner, melihat peta lokasi, melihat rute dan lain sebagainya. Pemilik outlet dapat mengelola produk kulinernya dan mempromosikan produk kulinernya secara digital. Sedangkan pada aplikasi web sisi administrator, admin dapat mengelola data master. Metode Promethee sebagai metode pengurutan rekomendasi telah berhasil  diimplementasikan  pada  aplikasi  android  sisi  klien.  Dari  hasil  pengujian  yaitu  dengan menggunakan Visual Promethee, menunjukan bahwa metode Promethee yang digunakan 100% berhasil mengurutkan kuliner. Rekomendasi kuliner yang dihasilkan sudah sesuai dengan kebutuhan konsumen yaitu yang jaraknya dekat, harganya murah dan banyak disukai orang.
Kata kunci : kuliner, sistem rekomendasi, Promethee, android.

## Abstract
The number of culinary outlets in Indonesia was big. It was synergy with goverment program trough Badan Ekonomi Kreatif (Bekraf) for growing the creative industry. The big number of culinary outlets required sophisticated promotional tools for producers to promote their products and made consumers be confused to choose culinary outlet. Therefore in this study would build a culinary recommendation system on android based and using Promethee method. Promethee method was used as a sorting method to  provide  recommendations  for  the  consumers  because  it  was  capable  to  rank objects  with  multiple criterias. The study has been completed and resulted in android and web-based applications. Android application on  the  client  side  was used  by  owners  of  the  outlets  and  culinary  seekers.  Outlet  owners could manage their culinary products and also promote culinary products digitally. Culinary seekers could search for culinary recommendations, choosing a culinarians favorite, seeing the collection of culinary, viewing a location on maps, viewing routes on a map and so on. While the web application side of the administrator, an admin could manage master data. From the test results by using Visual Promethee,  showed  that  the  Promethee  100%  successfully  implemented  for  ranking  culinary.  The recommendation of culinary was match with concumers necessary which cheaper price, closer distance and big amount of consumers like to.
Keyword :  culinary, recomendation system, promethee, android.

## 1. P ENDAHULUAN
Pemerintah saat ini sedang menggiatkan  sektor  usaha  kreatif  melalui Badan  Ekonomi  Kreatif  (Bekraf).  Kuliner adalah  salah  satu  sektor  yang  masuk  dalam bagian  usaha  kreatif.  Bahkan  dikatakan bahwa  sektor  kuliner ini menyumbang  30% dari  keseluruhan  dari  pendapatan  sektor kreatif  dan  pariwisata  [1].  Sehingga  dapat dilihat  saat  ini  semakin  banyak  tempat  – tempat kuliner di masyarakat.
Semakin  berkembang  industri  kuliner membawa pengaruh yang baik bagi pemerintah.  Namun  demikian,  semakin banyak  tempat  –  tempat  usaha  kuliner  juga membawa  persoalan  baru  bagi  produsen maupun konsumen. Bagi produsen,
persaingan yang semakin ketat membutuhkan solusi promosi yang kekinian agar  mampu  menjangkau  pasar.  Sementara bagi  konsumen  permasalahanya  adalah tentang pemilihan tempat kuliner yang sesuai dengan kriteria yang diantara sekian banyak tempat  kuliner  yang  ada.  Terlebih  jika konsumen sedang berwisata, memilih tempat kuliner pasti akan lebih sulit.
Melihat  permasalahan  tersebut,  perlu adanya  solusi  yang  mampu  menangani  dua persoalan  tersebut.  Oleh  sebab  itu,  pada penelitian ini dibuat sebuah sistem rekomendasi berbasis andriod menggunakan metode  Promethee.  Sistem  ini  diharapkan mampu  menangani  masalah  konsumen dengan  memberikan  rekomendasi  tempat kuliner yaitu dengan kriteria jarak, harga dan jumlah  disukai  ( like ).  Rekomendasi  yang diberikan  merupakan  hasil  perhitungan  dari metode Promethee yang sudah terbukti telah banyak  digunakan  untuk  permasalahan perangkingan yaitu sekitar 195 artikel ilmiah yang  membahas  metode  ini  [2].  Bagi produsen,  adanya  sistem  ini  diharapkan mampu  memberikan  ruang  promosi  sebagai
sarana  pemarasan  produk-produk  kuliner. Android  sebagai  salah  satu  sistem  operasi mobile yang  sangat  populer  akan  membuat sistem  ini  bersifat  kekinian  dan  tentu  lebih mudah untuk digunakan..

## 2. T INJAUAN P USTAKA
Pada  bab  ini  menyajikan  teori  yang digunakan  dalam  penelitian,  yaitu metode Promethee dan android.
A. Promethee
Promethee  ( Preference  Ranking Organitation  Method  for  Enrichment Evaluation ) merupakan salah satu metode MCDA  ( Multi  Criteria  Decision  Acid ) yang sering digunakan. Promethee adalah metode  pengurutan  alternatif-alternatif dalam  jumlah  terbatas  untuk  diurutkan kemudian dipilih yang terbaik. Metode ini telah  banyak  diimplemetasikan  dalam berbagai  bidang  seperti Environment Management,  Hydrology  and  Water Management,  Business  and  Financial Management,  Chemistry,  Logistics  and Transportation, Manufacturing and Assembly,  Energy  Management,  Social dan  bidang  –  bidang  lainya  .  Promethee mempunyai lima langkah pengerjaan[2]. Menghitung Deviasi : Pada tahap ini yang dilakukan  adalah  menghitung  deviasi atau jarak antar alternatif untuk kriteria yang sama. Persamaan untuk menghitung  deviasi  dapat  dilihat  pada persamaan 1.
) ( ) ( ) , ( b g a g b a d j j j − = (1)
Menghitung Preferensi: Setelah mendapatkan  deviasi  pada  tahap pertama  selanjutnya  menghitung  nilai deviasi tersebut dengan rumus preferensi. Persamaan untuk
menghitung  preferensi  dapat  dilihat pada persamaan 2.
  ) , ( ) , ( b a d F b a P j j j = k j ..... 1 = (2)
Hasil  perhitungan  preferensi  dapat dibaca sebagai berikut :
• P(a,b) = 0, artinya a tidak lebih baik dari b
• P(a,b)  ~  0,  artinya  a  sedikit  lebih baik dari b
• P(a,b)  ~  1,  artinya  a  banyak  lebih baik dari b
• P(a,b)  =  1,  artinya  a  mutlak  lebih baik dari b
Menghitung  Index  Preferensi  Global:
Pada metode Promethee bobot kriteria ditentukan oleh pengambil keputusan. . Persamaan  untuk  menghitung  index preferensi  global  dapat  dilihat  pada persamaan 3.
A b a   ,  = = k j j j w b a P b a 1 ) , ( ) , (  (3)
Menghitung  Partial  Ranking: Pada perhitungan partial  rangking, ada  dua yang perlu dihitung yaitu entering-flow dan leaving-flow .  Persamaan  untuk menghitung entering-flow dapat dilihat pada  persamaan  4  dan  persamaan untuk  menghitung leaving-flow dapat dilihat pada persmaan 5.
  + − = A x x a n a ) , ( 1 1 ) (  
(4)   − − = A x a x n a ) , ( 1 1 ) (   (5)
Menghitung Complete Ranking: Complete
Ranking atau net-flow memiliki
persamaan  yang  dapat  dilihat  pada persamaan 6.
) ( ) ( ) ( a a a    − + − =
(6)
Promethee  mempunyai  beberapa  tipe preferensi dengan masing-masing
sifatnya[3][4][5].
1. Preferensi  Tipe  I  (Usual  Criterian) : Terdapat  dua  kaidah  yaitu minimum  dan maksimum. Persamaan kaidah maksimum dapat dilihat pada persamaan 7.
Persamaan  kaidah  maksimum  dapat dilihat pada persamaan 8.
𝐻(𝑑) = { 0 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≤ 0 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 0 (7)
𝐻(𝑑) = { 0 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≥ 0 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 < 0 (8)
Pada  kasus  ini,  apabila  masing  – masing alternatif memiliki nilai yang berbeda maka  nilai  preferensi  mutlak  memiliki alternatif yang lebih baik. Bentuk preferensi tipe I dapat dilihat padat Gambar 1.

## Gambar. 1 Preferensi Tipe I
6. Preferensi  Tipe  II  (Quasi  Criterian):
Terdapat  dua  kaidah  yaitu minimum  dan maksimum. Persamaan kaidah maksimum dapat dilihat pada persamaan 9.
Persamaan  kaidah  maksimum  dapat dilihat pada persamaan 10.
𝐻(𝑑) = { 0 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≤ 𝑞 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 𝑞 (9)
𝐻(𝑑) = { 0 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≥ −𝑞 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 < −𝑞
(10)
Pada kasus ini, alternatif mutlak lebih baik jika  selisih  melebihi  nilai  q.  Bentuk preferensi  tipe  II  dapat  dilihat  pada Gambar 2:

## Gambar. 2 Preferensi Tipe II
7. Preferensi  Tipe  III  (V-Shape): Terdapat dua kaidah yaitu minimum dan
maksimum. Persamaan kaidah maksimum
dapat  dilihat  pada  persamaan  11. Persamaan  kaidah  maksimum  dapat dilihat  pada  persamaan  12.  Gambar  tipe preferensi II dapat dilihat pada Gambar 3.
𝐻(𝑑) = { 0  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 < 0 𝑑 𝑝 𝑗𝑖𝑘𝑎 0  ≤ 𝑑  ≤ 𝑝 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 𝑝 (11)
𝐻(𝑑) = { 0  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 0 𝑑 −𝑝 𝑗𝑖𝑘𝑎 0  ≥ 𝑑  ≥ −𝑝 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 < −𝑝
(12)

## Gambar. 3 Preferensi Tipe III
8. Preferensi  Tipe  IV  (Level  Criterian): Terdapat  dua  kaidah  yaitu minimum  dan maksimum. Persamaan kaidah maksimum dapat  dilihat  pada  persamaan  13.
Persamaan  kaidah  maksimum  dapat
dilihat  pada  persamaan  14.  Gambar  tipe preferensi II dapat dilihat pada Gambar 4.
𝐻(𝑑) = { 0  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 < 0 0,5 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑞  ≤ 𝑑  ≤ 𝑝 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 𝑝 (13) 𝐻(𝑑) = { 0  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 0 0,5 𝑗𝑖𝑘𝑎 − 𝑝  ≤ 𝑑  ≤ −𝑞 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 < −𝑝
(14)
Gambar. 4 Preferensi Tipe IV
9. Preferensi  Tipe  V  (Linear  Criterian): Terdapat  dua  kaidah  yaitu minimum  dan maksimum. Persamaan kaidah maksimum dapat  dilihat  pada  persamaan  15. Persamaan  kaidah  maksimum  dapat dilihat  pada  persamaan  16.  Gambar  tipe preferensi II dapat dilihat pada Gambar 5.
𝐻(𝑑) = {
0  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≤ 𝑞 𝑑−𝑞 𝑝−𝑞 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑞  < 𝑑  ≤ 𝑝 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 𝑝 (15)
𝐻(𝑑) = { 0  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 ≥ −𝑞
𝑑−(−𝑞) 𝑝−(−𝑞) 𝑗𝑖𝑘𝑎 − 𝑞  > 𝑑  ≥ −𝑝 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 < 𝑝
(16)

## Gambar. 5 Preferensi Tipe V
10. Preferensi  Tipe  VI  (Gaussian  Criterian):
Terdapat  dua  kaidah  yaitu minimum  dan maksimum. Persamaan kaidah maksimum dapat  dilihat  pada  persamaan  17. Persamaan  kaidah  maksimum  dapat dilihat  pada  persamaan  18.  Gambar  tipe preferensi II dapat dilihat pada Gambar 6.
𝐻(𝑑) = { 0 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑  ≤ 0 1 − 𝑒 −𝑑2 2𝜎2 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 > 0
(17)
𝐻(𝑑) = { 0 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑  ≥ 0
1 − 𝑒 −𝑑2 2𝜎2 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑑 < 0 (18)

## Gambar. 6 Preferensi Tipe VI

## B. Android
Android  adalah  sebuah software yang bersifat open-source untuk  ponsel  seluler atau  perangkat  lainnya.  Jumlah  pengguna android  yang  aktif  mencapai  1,4  milyar pengguna  di  seluruh  dunia  tahun  2014[9]. Android memiliki dukungan perangkat keras. Dukungan  perangkat  lunak  pada  android meliputi [10]:
1. GPS :  Android  yang  dikombinasikan dengan Global Positiosing System (GPS) memungkinkan  para  pengembang  untuk mengakses  lokasi  pengguna  kapan  pun. Pengembang  dapat  melakukan tracking
lokasi ketika pengguna mengubah lokasi. Pengembang  dapat  menentukan  lokasi ponsel,  kemudian  mengakses  web  untuk menentukan lokasi publik terdekat dengan pengguna. 2. Touchscreen: Android mendukung touchscreen yang  dapat  meningkatkan interaksi  pengguna  dengan  aplikasi. Pengguna  dapat  men- swipe , flip , drag atau  banyak  hal  lainya.  Selain  itu  juga mendukung multitouch yaitu bagian layar dapat  disentuh  oleh  lebih  dari  satu  jari pada saat yang bersamaan.
3. SD  Card: Android  memiliki  tool  yang memudahkan mengakses file di SD Card dari perangkat. Dengan demikian, menyimpan  dan  menampilkan  dokumen dari SD Card.
4. Accelerometer: Accelerometer akan mengukur apakah ponsel bergerak,
terguncang, arah guncangan dan sebagaianya. Keuntungan dari accelerometer adalah  dapat  dijadikan input untuk mengontrol aplikasi.

## 3. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  bab  ini  menyajikan  pembahasan tentang  gambaran  umum  sistem,  analisis Promethee, analisis sistem, implementasi dan pengujian.

## J. Gambaran Umum
Sistem  rekomendasi  tempat  kuliner merupakan  sistem  mampu  memberikan rekomendasi  tempat  kuliner.  Rekomendasi merupakan  hasil  dari  proses  perangkingan menggunakan perhitungan metode Promethee.  Aplikasi  rekomendasi  dibuat menggunakan basis android. Android memanfaatkan fitur GPS untuk menentukan lokasi pemakai. Selain berbasis android, ada juga  aplikasi  berbasis  web  yang  merupakan
penunjang dari sistem rekomendasi. Aplikasi web difungsikan sebagai aplikasi administrator untuk mengelola basis data.
Terdapat  tiga  karakteristik  pengguna pada  sistem  ini,  yaitu  meliputi  pencari kuliner,  pemilik  outlet  dan  admin.  Pencari kuliner  adalah  pengguna  yang  melakukan pencarian  rekomendasi  tempat  kuliner  dan dapat  memberi  rating  suka  atau  tidak  suka. Pemilik  outlet  adalah  pengguna  yang mempunyai outlet sehingga dapat mengelola data  outlet  yaitu  menambah,  mengubah  dan menghapus data kuliner miliknya. Sedangkan admin merupakan pengguna yang melakukan  pengelolaan  basis  data  dari  sisi administrator. Gambaran umum sistem dapat dilihat pada Gambar 7.

## K. Analisis Promethee
Analisis Promethee diantaranya adalah menentukan kriteria, kaidah, preferensi, nilai paramenter dan bobot. Bobot yang digunakan  pada  pengujian  adalah  1/3  untuk semua  kriteria.  Bobot  dapat  diubah  pada bedasarkan  kebutuhan  pencari  kuliner  yaitu dengan mengubah pada pengaturan aplikasi. Penjabarannya ada pada Tabel I. Tiap – tiap kriteria akan dijabarkan sebagai berikut :
1) Jarak : Jarak yang dimaksud adalah jarak dari lokasi pengguna dengan lokasi tempat kuliner.  Kaidah  minimasi  dipilih  karena jarak  ang  paling  baik  adalah  jarak  yang
paling dekat. Nilai p = 10000, karena jika perbedaan  jarak  antara  tempat  kuliner sama dengan atau lebih dari 10000 meter maka  suatu  kuliner  lebih  baik  secara mutlak.  Kriteria  ini  diambil  berdasarkan pada penelitian sebelumnya[7].
2) Harga :  Harga  yang  dimaksud  adalah harga  kuliner.  Kaidah  yang  digunakan adalah minimasi karena yang harga yang paling  baik  adalah  harga  yang  paling murah.  Nilai  p=50000,  karena  jika perbedaan  harga  antara  kuliner  sama dengan atau lebih dari 50000 rupiah maka suatu  kuliner  lebih  baik  secara  mutlak. Kriteria  ini  diambil  berdasarkan  pada penelitian sebelumnya[7].
3) Jumlah  Suka: Jumlah  suka  maksudnya adalah jumlah orang yang menyukai atau memfavoritkan  suatu  kuliner.  Kaidah yang digunakan adalah maksimasi karena yang paling baik adalah yang jumlah suka paling  banyak.  Nilai  p=100,  karena  jika perbedaan  jumlah  suka  antara  kuliner sama  dengan  atau  lebih  dari  100  orang, maka  suatu  kuliner  lebih  baik  secara mutlak.  Kriteria  ini  diambil  berdasarkan pada  penelitian  analisa  sistem  lain  yang menggunakan  rating  untuk  mengurutkan alternatif  yaitu Lazada,  IMDB,  XOS  dan The Movie DB.
Gambar. 7 Arsitektur Sistem Rekomendasi
Tempat Kuliner

## TABEL I H ASIL A NALISA UNTUK P ERHITUNGAN P ROMETHEE
Krite ria Kaid ah Bobot Pref eren si Para meter Harga Min 1/3 III 50000 Jarak Min 1/3 III 10000 Jumla h suka Max 1/3
III 100

## L. Analisis Sistem
Analisis  sistem  dilakukan  dengan menggunakan metode OOSE (Object
Oriented  Software  Engineering).  Proses analisis  meliputi  identifikasi  aktor  dan identifikasi  use  case  [5].  Hasil  identifikasi aktor  dapat  dilihat  pada  Tabel  II.  Setiap fungsionalitas  diidentifikasi  sebagai  sebuah use  case.  Keseluruhan  fungsionalitas  yang ada pada sistem ini digambarkan dengan use case diagram seperti pada Gambar 8.
TABEL III
I DENTIFIKASI A KTTOR

## Pengguna  Karakteristik
Pemilik Outlet Pengguna yang memiliki hak akses  untuk  mengelola  data outlet  dan  data  kuliner, mencari rekomendasi kuliner dan  menyukai  kuliner  pada sisi  klien  aplikasi  berbasis android. Pencari Kuliner Pengguna yang memiliki hak akses  mencari  rekomendasi kuliner dan menyukai kuliner pada sisi klien menggunakan aplikasi berbasis android Admin Pengguna yang memiliki hak akses untuk mengelola pengguna, outlet dan kuliner di sisi administrator menggunakan aplikasi berbasis web. Aplikasi Administrator Berbasis Web
Aplikasi Rekomendasi berbasis Android Admin Pencari Kuliner / Pemilik Outlet Database Sistem Web Server
Gambar. 8  Use Case Diagram Sistem

## Rekomendasi Tempat Kuliner

## M. Implementasi
Implementasi sistem meliputi
pembuatan  aplikasi  klien  (android)  dan pembuatan  aplikasi  administrator  (web). Implementasi  aplikasi  administrator  dapat dilihat screenshot antarmuka pada Gambar 9.
Implementasi  aplikasi  klien  dapat  dilihat screenshot antarmuka pada Gambar 10.

## N. Pengujian
Pengujian  yang  dilakukan  ada  dua yaitu untuk menguji keberhasilan penerapan Promethee  dalam  sistem  dan  menguji  hasil rekomendasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem. Pengujian  Promethee  dilakukan  dengan menggunakan software Visual  Promethee.
Yaitu dengan membandingkan hasil pengurutan sistem ini dengan hasil pengurutan Visual Promethee.
Masing – masing  pengujian dilakukan sebanyak  tiga  kasus.  Kriteria  yang  diubah pada tiap kasus pengujian adalah jarak. Yaitu dengan  menentukan  tiga  lokasi  sebagai tempat  pengujian  sehingga  menghasilkan jarak yang berbeda dari tiap – tiap kasus uji. Lokasi pengujian dapat dilihat pada Tabel III.
Sebagai  gambaran  lokasi  uji  dapat  dilihat pada Gambar 11.
Gambar. 9  Antarmuka Aplikasi Administrator (Web)
Gambar. 10  Antarmuka Aplikasi Klien
(Android)
Gambar. 11  Peta Lokasi Pengujian

## TABEL IIIII

## T IGA L OKASI P ENGUJIAN S ISTEM R EKOMENASI T EMPAT
K ULINER Kasus Lokasi Kasus I Perum. Kopri No. 107, Bulusan, Tembalang, Semarang Kasus II Halaman depan Masjid Baiturrahman,  Simpang  Lima, Semarang Kasus III Halaman  depan  Masjid  Agung Jawa Tengah, Semarang
Data  yang  digunakan  sebagai  data pengujian adalah adalah data kuliner soto di kawasan Semarang sebanyak 33 data kuliner. Data kuliner tersebut dapat dilihat pada Tabel IV.

## TABEL IV
D ATA K ULINER S OTO DI K AWASAN S EMARANG SEBAGAI D ATA U JI No  Nama Kuliner Alamat 1 Soto Ayam Wong Kudus  Jl. Kyai Saleh (PUJASERA) Pandanaran - Semarang 2 Soto Ayam Kabul Jl. Ngesrep, Banyumanik, Semarang 3 Soto Ayam Pak No (Asli Kudus) Jl. Ngesrep, Banyumanik, Semarang 4 Soto Ayam Zeiwoo Jl. Prof. Sudharto, Tembalang, Semarang 5 Soto Ayam Pak Pandi Jl. Prof. Sudharto, Banyumanik, Semarang 6 Soto Bathok Banjarsari, Tembalang, Semarang 7 Soto Ayam Kampung Jl. Karang Rejo Raya no 60 Banyumanik Semarang 8 Soto Ayam Mbak Wulan Jl. Jati Raya, Banyumanik - Semarang 9 Soto Ayam Pak Mul Jl. Anjasmara Raya, Semarang Utara (PRPP) 10 Soto Ayam Kampung Jl. Ngesrep Timur V no. 76, Banyumanik, Semarang 11 Soto Ayam Bang Ari Jl. Karangrejo Raya Semarang (PLN Jatingaleh) 12 Soto Ayam Lare Gunung  Jl. Papandayan, Semarang 13 Soto Pak Man Jl. Veteran No. 26, Semarang 14 Soto Ayam P John Jl. Taman Kelud, Semarang 15 Soto  Ayam  Pak  No Ngaliyan Jl. Alteri Sukarno-Hatta 16 Soto Ayam Pak Wito Jl. Prof. Hamka No. 52, Ngaliyan, Semarang 17 Soto Ayam Ngaliyan Jl. Prof. Hamka No.55 Ngaliyan, Semarang 18 Soto Ayam Saeful Jl. Ngaliyan Semarang 19 Soto Ayam Jl. Patimura, No. 12, Semarang 20 Soto  Ayam  Pak  No Thamrin Jl. MH Thamrin No. 28 Semarang 21 Soto Ayam Pak Darno Jl. MH Thamrin No. 88, Semarang 22 Soto Ayam Klaten Jl. Tentara Pelajar, Candi Sari, Semarang 23 Soto Ayam Mas Fathur Jl. Sambiroto Raya, Tembalang, Semarang 24 Soto  Ayam  Pak  No Sambiroto Jl. Kedungmundu Raya, Tembalang, Semarang
No  Nama Kuliner Alamat 25 Soto Ayam Surabaya Jl.  Fatmawati  No.  35,  Kedungmundu,  Tembalang, Semarang 26 Soto  Ayam  Pak  Man Upgris Jl. Sidodadi Timur, Semarang 27 Soto Ayam Pak Nur Jl. Sidodadi Timur, Semarang 28 Soto Ayam Bu Tutik Jl. Lamper Tengah, Candi Sari , Semarang 29 Soto Gobyos Mbah Wongso Jl. Dr. Wahidin, Semarang 30 Soto Ayam Cak Ipin Jl. Adipatiunus No.5, Tembalang, Semarang 31 Soto Ayam Cak Imron Jl. Banjarsari, Tembalang, Semarang 32 Soto Bangkong Sukun Jl.  Setiabudi  No.  229  Srondol,  Srondol  Kulon, Banyumanik, Semarang 50263 33 Soto Bangkong (Bangkong) Ruko  Bangkong  Plaza,  Jl.  Brigjen  Katamso  No.1, Peterongan, Semarang, 50242
Pengujian  Promethee  dari  ketiga  kasus  uji yang ada dapat dianalisa bahwa setiap kasus uji  berhasil  mengurutkan  data  kuliner. Perbandingan antara pengurutan oleh sistem dengan  pengurutan  oleh  Visual  Promethee dari  ketiga  kasus  uji  adalah  sama  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  keberhasilan mencapai  100%.  Untuk  lebih  jelas  dapat dilihat Tabel V.
TABEL V

## P ENGUJIAN P ROMETHEE D IBANDINGKAN V ISUAL
P ROMETHEE
Kasus Data Tingkat Kesesuaian Kasus I 33 Kuliner 100% Kasus II 33 Kuliner 100% Kasus III 33 Kuliner 100%
Pengujian  rekomendasi  dilakukan  dengan melihat  data  rekomendasi  pada  urutan  1 sampai  3.  Kriteria  jarak  dan  harga menggunakan  data  riil  sehingga  digunakan dalam  pengujian  ini.  Sedangkan  kriteria jumlah suka tidak diikutkan dalam pengujian
ini,  karena  data  jumlah  suka  masih  berupa data dummy .  Dari  ketiga  kasus  hasil percobaan, data urutan 1 sampai 3 selalu diisi oleh  kuliner  yang  jaraknya  dekat  dan harganya murah sehingga dapat disimpulkan bahwa  rekomendasi  yang  dihasilkan  sesuai dengan  kebutuhan  aplikasi.  Untuk  lebih jelasnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  VI,  Tabel VII dan Tabel VIII.
TABEL VI
T IGA H ASIL T ERATAS R EKOMENDASI K ASUS I
Rangking Kuliner Harga(R p) Jarak(Mete r) 1 Soto Cak Imron 8000 495 2 Soto Zeiwoo 7000 1065 3 Soto Bathok 7000 1087 TABEL VII T IGA H ASIL T ERATAS R EKOMENDASI K ASUS II Rangki ng Kuliner Harga( Rp) Jarak(Me ter) 1 Soto Pak No Thamrin 8000 1197 2 Soto Pak Nur 7000 1463 3 SotoWong Kudus 9000 1107
TABEL VIII T IGA H ASIL T ERATAS R EKOMENDASI K ASUS III Rangki ng Kuline r Harga( Rp) Jarak(Me ter) 1 Soto Pak Nur
7000 1283 2 Soto Ayam Pattim ura
6000 2066
3 Soto Pak Man
Upgris 12000 1382

## 4. K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian ini adalah :
a. Penelitian  ini  telah  menghasilkan  suatu aplikasi  berbasis  android  yang  dapat memberikan rekomendasi tempat kuliner menggunakan  menggunakan  metode Promethee  dan  aplikasi  web  yang digunakan oleh administrator.
b. Metode Promethee yang digunakan telah berhasil mengurutkan data alternatif yang berupa data kuliner dengan kriteria harga, jarak dan jumlah suka sehingga
menghasilkan rekomendasi bagi
konsumen.
c. Metode Promethee yang diterapkan pada sistem rekomendasi telah diuji menggunakan  Visual  Promethee  dengan tingkat kesesuaian 100%.
d. Berdasarkan hasil pengujian
rekomendasi menggunakan data riil yaitu data  kuliner  dengan  kriteria  jarak  dan harga,  menunjukan  bahwa  rekomendasi kuliner yang dihasilkan oleh sistem telah
sesuai dengan kebutuhan konsumen yaitu yang harganya murah dan jaraknya dekat.

## R EFERENSI
[1]  Bekraf, 2015. Industri Kreatif Subsektor Kuliner. [Online] Available at: http://www.bekraf.go.id/subsektor/p age/kuliner [Diakses 28 Februari 2017].
[2]  M. Behzadian,R.B. Kazemzadeh, A.
Albadvi, M. Aghdasi,
2010. PROMETHEE:  A  comprehensive literature  review  on  methodologies and  applications. European  Journal of  Operational  Research, Volume 200, pp. 198-215 [3]  Hanifah,  R.,  2015. Implementasi Metode Promethee Dalam Penentuan  Penerima  Kredit  Usaha Rakyat  (KUR) . Jurnal  Teknologi,
8(2), pp. 169-177.
[4]  Novaliendry,  D.,  2009. Aplikasi
Penggunaan Metode Promethee Dalam Sistem Pendukung Keputusan Untuk  Penentuan  Media  Promosi
Studi  Kasus:  STMIK  Indonesia.
Jurnal Ilmiah Kursos, 5(2), pp. 104-
111.
[5]  Radojicic, M., Zizovic, M., Nesic, Z. &  Vasovic,  J.  V.,  2013. Modified approach to PROMETHEE for multi- criteria. Maejo International Journal of Science and Technology, 7(3), pp. 408-421.
[6]  Bruegge  B.  B.,  dan  Dutoit  A.  H., 2010. Object-  Oriented  Software
Engineering. United State of America: Pearson Education Inc.
[7]  Arif, L., 2016. Analisis dan Implementasi Aplikasi Wisata Kuliner Kota Bandung . eProceeding.
[8]  Brands, J. B. & Vincke, P., 1985. A
Preference  Rangking  Organitation
Method  (The  Promethee  Method  for Multiple  Criteria  Decision-Making) . INFORMS, 31(6), pp. 647-656.
[9]  Barr, A., 2015. Google Says Android Has  1.4  Billion  Active  Users.
[Online] Available at: https://www.wsj.com/articles/google -says-android-has-1-4-billion-active- users-1443546856 [Diakses 22 Februari 2017]. [10]  Komputer, W., 2013. Android Programming With Eclipse. Semarang: Andi.