## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Penerapan Metode Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS) dalam Optimalisasi Layanan dan Pemasaran Coffeeshop

## Yerik Afrianto Singgalen
Fakultas Ilmu Administrasi Bisnis dan Ilmu Komunikasi, Program Studi Pariwisata, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta, Indonesia Email: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Submitted: 20/10/2023; Accepted: 14/11/2023; Published: 28/11/2023
Abstrak −Dalam upaya memenuhi kebutuhan dan preferensi penikmat kopi , maka pelaku bisnis coffeeshop pada skala Usaha Mikro  Kecil  Menengah  (UMKM) menerapkan  strategi  pemasaran  untuk  meningkatkan  pelanggan.  Meskipun  demikian, tantangan  dalam  menguji  efektifitas  pemasaran  dapat  dilihat  dari  keputusan  pembelian  konsumen.  Mempertimbangkan  hal tersebut  penelitian  ini  bertujuan  menggunakan  metode Evaluation  based  on  Distance  from  Average  Solution (EDAS). Adapun, brand bisnis coffeeshop yang  telah  diobservasi  dan  dijadikan  alternatif  dalam  penelitian  ini  ialah  Coffee  Tanem, 1915 Koffie-Huis, Teman Kerja Coffee Salatiga, Senja Koffie Salatiga, dan Street Side Coffee Salatiga. Hasil penelitian ini menunjukkan  bahwa  metode  EDAS  dapat  digunakan  untuk  mengoptimalkan  layanan  dan  pemasaran  bisnis coffeeshop sebagai langkah strategis dalam memperkuat dan meningkatkan performa usaha atau bisnis coffeeshop . Meskipun demikian, dalam  konteks  pengujian  model  keputusan  EDAS,  masing-masing  alternatif  diberikan  kode  acak  (A1-A5).  Selanjutnya, kriteria yang digunakan ialah varian kopi (C1), aroma dan roasted level (C2) , varian metode penyajian (C3), harga minuman (C4),  dan  lokasi coffeeshop (C5),  dengan  kategori  C1-C3  sebagai benefit, dan  C4-C5  sebagai cost .  Berdasarkan  hasil perhitungan metode EDAS dapat diketahui bahwa coffeeshop yang memiliki varian biji kopi beragam ( robusta dan arabica ), aroma dan roasted level yang beragam ( light, medium, dark ), metode penyajian beragam menggunakan espresso machine & manual brew, harga minuman terjangkau, dan lokasi coffeeshop yang strategis serta memiliki tempat parkir memadai, dapat menjadi  pilihan  konsumen  dengan  posisi  ranking  pertama.  Dengan  demikian,  direkomendasikan  optimalisasi  komponen bauran pemasaran dalam strategi pemasaran STP ( Segmenting, Targeting, Positioning ) serta pendampingan tenaga ahli bisnis coffeeshop dalam  meningkatkan kapabilitas modal dan performa  bisnis, sehingga dapat meningkatkan kepercayaan, volume penjualan, kepuasan dan loyalitas konsumen.
Kata Kunci: EDAS; Coffeeshop ; Layanan; Pemasaran; Salatiga
Abstract −Business owners of coffee shops that fall under the category of Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) employ  marketing  methods  to  attract  more  clients  to  satisfy  the  demands  and  preferences  of  coffee  enthusiasts.  However, consumer  purchasing  behavior  demonstrates  the  difficulty  in  evaluating  marketing  performance.  In  light  of  this,  this  study employs the Distance from Average Solution Evaluation Method (EDAS). Meanwhile, coffee shop business brands observed and used as alternatives in this study are Coffee Tanem, 1915 Koffie-Huis, Friends of Coffee Salatiga, Dusk Koffie Salatiga, and Street Side Coffee Salatiga.  The results of this study show that the EDAS  method can be used to optimize  coffeeshop business  services  and  marketing  as  a  strategic  step  in  strengthening  and  improving  the  performance  of  the  coffee  shop business or business. In the context of testing the EDAS decision model, each alternative is assigned a random code (A1-A5). Coffee varieties (C1), aroma and roasted level (C2), serving technique variants (C3), beverage prices (C4), and coffeeshop locations  (C5)  are  often  employed  as  criteria,  with  categories  C1–C3  representing  advantages,  and  C4–C5  representing expenses.  Based  on  the  EDAS  method's  calculation  results,  it  can  be  seen  that  the  top-ranking  coffee  shops  are  those  that offer  a  variety  of  coffee  bean  varieties  (robusta  and  arabica),  various  aromas,  and  roasted  levels  (light,  medium,  dark), various serving methods using espresso machines and manual brew, affordable drink prices, and strategically located coffee shops with enough parking. Thus, it is advised that coffee shop business experts assist in improving capital capabilities and business  performance  and  optimize  marketing  mix  components  in  STP  (Segmenting,  Targeting,  Positioning)  marketing strategies to increase trust, sales volume, consumer satisfaction, and loyalty.
Keywords : EDAS; Coffeeshop; Service; Marketing; Salatiga

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  rekomendasi coffeeshop bagi  para  penikmat  kopi  menggunakan metode Evaluation  based  on Distance  from  Average  Solution (EDAS)  berdasarkan  kriteria  varian  kopi,  aroma dan roasted level, varian metode penyajian, harga minuman, dan lokasi coffeeshop . Secara konseptual, penelitian ini  menghubungkan  model  pendukung  keputusan  EDAS  dengan  pemasaran coffeeshop yang  berhubungan dengan product,  price,  promotion,  place (4P) . Adrinoviarini  et  al.  menunjukkan  bahwa  strategi  pemasaran berperan penting dalam ketahanan usaha coffeeshop selama pandemi Covid-19 [1]. Disisi lain, Simarmata et al menegaskan  bahwa  efektifitas  strategi  pemasaran coffeeshop dapat  dilihat  dari  persepsi  konsumen  terhadap product, price, place, promotion, people, process, dan physical evidence [2]. Hal ini berarti strategi pemasaran yang  diterapkan  oleh  pemilik  usaha coffeeshop memiliki  pengaruh  terhadap  ketahanan  bisnis  menghadapi berbagai tantangan eksternal, termasuk pandemi Covid-19. Adapun, kajian tentang efektivitas strategi pemasaran bisnis coffeeshop perlu  ditinjau  dari  perspektif  konsumen  untuk  mengidentifikasi  kebutuhan  dan  preferensi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
konsumen.  Mempertimbangkan  hal  tersebut  maka,  model  pendukung  keputusan  dapat  digunakan  dalam mengukur efektifitas strategi pemasaran bisnis coffeeshop bagi konsumen.
Perkembangan kajian tentang model pendukung keputusan dalam hubungannya dengan pemasaran bisnis coffeeshop menunjukkan  adanya  lokus  dari  komponen  bauran  pemasaran.  Seperti  halnya,  Kusuma  et  al.  yang menggunakan  model  pendukung  keputusan  dalam  hubungannya  dengan  komponen  bauran  pemasaran  ( place ) untuk  memilih  lokasi  bisnis Cofeeshop yang  strategis,  berdasarkan  kriteria  lokasi  strategis,  luas  lahan, aksesibilitas,  keramaian,  harga  sewa,  jumlah  competitor,  dan  lama  sewa  [3].  Disisi  lain,  Chandra  dan  Ayunda menggunakan  model  pendukung  keputusan  dalam  memilih supplier kopi  berdasarkan  kriteria  harga,  kualitas kopi,  variasi roasted  level, aroma  dan  lokasi  [4].  Sama  halnya  dengan  Syahputra  dan  Arifitama  yang menggunakan  model  pendukung  keputusan  dalam  penentuan  biji  kopi  berkualitas  berdasarkan  aroma,  rasa, harga, roasting ,  dan body [5] . Hal  ini  berarti  bahwa  penerapan  model  pendukung  keputusan  dapat  digunakan untuk mengoptimalkan product dalam bisnis coffeeshop sebagai salah satu komponen dalam bauran pemasaran. Meskipun  demikian,  penelitian  terdahulu  menerapakan  motode  pendukung  keputusan  dalam  upaya meningkatkan  ketahanan  usaha  melalui  bauran  pemasaran.  Sementara  itu,  penelitian  ini  menawarkan  gagasan untuk menerapkan metode pendukung keputusan dalam pemilihan cofeeshop berdasarkan perspektif konsumen, menggunakan  kriteria varian  kopi,  aroma dan roasted  level, varian  metode  penyajian,  harga  minuman,  dan lokasi coffeeshop.
Beberapa  penelitian  yang  menerapkan  metode  pendukung  keputusan  menunjukkan  bahwa  kriteria  dan alternatif yang digunakan dalam analisis, akan menunjukkan hasil yang berbeda. Calvin et al. merancang sistem pendukung keputusan untuk memudahkan pemilihan kedai kopi, meskipun tidak secara detail mendeskripsikan kriteria  dan  alternatif  dalam  perancangan  sistem  berbasis  model Simple  Additive  Weighting (SAW)  [6].  Disisi lain,  Supiyandi  et  al.  menggunakan  model  pendukung  keputusan Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique (SMART)  dalam  pemilihan  biji  kopi  arabika  terbaik  menggunakan  kriteria  aroma,  warna,  rasa,  kadar  kotoran, harga,  [7].  Lebih  jauh,  Syaputra  menggunakan  model  pendukung  keputusan Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dalam  pemilihan  bibit  unggul  kopi  robusta  berdasarkan  kriteria  pertumbuhan  bibit,  daya  tahan  saat dipindah, kecepatan pertumbuhan dan umur bibit [8]. Hal ini berarti bahwa meskipun tujuan penggunaan model pendukung  keputusan  sama,  namun  luaran  atau  hasil  akan  menunjukkan  perbedaan  yang  signifikan  ketika kriteria dan alternatif yang digunakan berbeda. Dengan demikian, kajian tentang penggunaan model pendukung keputusan di coffeeshop bersifat  kompleks dan  kontekstual,  serta didominasi  subjektifitas pengambil  kebijakan dalam  proses  penilaian.  Mempertimbangkan  hal  tersebut,  maka  penelitian  ini  menggunakan  model  pendukung keputusan Evaluation  based  on  Distance  from  Average  Solution (EDAS)  dalam  pemilihan coffeeshop berdasarkan perspektif konsumen.
Model  pendukung  keputusan Evaluation  based  on  Distance  from  Average  Solution (EDAS)  merupakan salah  satu  pendekatan  yang  banyak  digunakan  dalam  menentukan  pilihan  terbaik  sesuai  dengan  tujuan pengembangan  unit  bisnis  maupun  lembaga.  Priyono  et  al.  menggunakan  model  pendukung  keputusan  EDAS dalam  memilih  minuman  yang  paling  banyak  terjual  berdasarkan  kriteria  rasa,  harga,  ukuran,  warna,  bahan, kemasan  [9].  Disisi  lain,  Purnama  et  al.  menggunakan  model  pendukung  keputusan  EDAS  dalam  pemilihan sales supervisor berdasarkan kriteria pengalaman, pendidikan, pengalaman organisasi, komunikasi, pemahaman terhadap lapangan [10]. Adapun, Mesran dan Indini menggunakan model pendukung keputusan EDAS dan Rank Order  Centroid  (ROC)  dalam  proses  seleksi  mahasiswa  sebagai content  creator terbaik,  menggunakan  kriteria media  sosial,  jumlah  follower  tik-tok,  jumlah  follower  Instagram,  produksi  konten  per-hari,  kreatifitas  konten, dan desain kebaharuan konten. Hal ini berarti bahwa model pendukung keputusan EDAS dapat digunakan dalam pelbagai proses pengambilan keputusan untuk kepentingan lembaga atau bisnis. Dengan demikian, penggunaan model  keputusan  EDAS  dalam  pemilihan coffeeshop berdasarkan  perspektif  konsumen  tidak  hanya menghasilkan  rekomendasi  melainkan  juga  mencerminkan  efektifitas  strategi  pemasaran  yang  diterapkan  oleh pemilik bisnis coffeeshop di wilayah operasional masing-masing.
Keputusan pembelian produk dipengaruhi oleh berbagai faktor yang perlu dikaji secara kontekstual, yakni jenis  dan  wilayah  operasional  bisnis  serta  produk  unggulan.  Geoffany  menunjukkan  bahwa  berdasarkan  hasil studi  kasus  di  Bumi  Kayom  Langit  Senja  Café  Salatiga,  faktor  yang  memengaruhi  keputusan  pembelian  kopi ialah gaya hidup, harga dan jenis kelamin [11]. Sementara itu, Suryani dan Kristiyani menunjukkan adanya gaya hidup anak muda sebagai pengunjung coffeeshop di kota Salatiga [12]. Adapun, Damayanti et al. menunjukkan sejumlah tantangan dalam meningkatkan nilai usaha kopi di kota Salatiga [13]. Hal ini menunjukkan bahwa kota Salatiga menjadi salah satu lokasi penelitian yang menarik untuk mengidentifikasi tantangan serta menganalisis persepsi  pelanggan  terhadap  produk  dan  layanan  bisnis coffeshop .  Mempertimbangkan  hal  tersebut  maka penelitian  ini  bertujuan  melakukan  perankingan coffeeshop berdasarkan  konteks  kota  Salatiga,  menggunakan metode Evaluation  based  on  Distance  from  Average  Solution (EDAS)  dengan  kriteria  varian  kopi,  aroma  dan roasted  level, varian  metode  penyajian,  harga  minuman,  dan  lokasi coffeeshop. Adapun,  jumlah coffeeshop sebagai  alternatif  dalam  proses  perankingan  dibatasi  menjadi  lima coffeeshop, sekaligus  menjadi  rekomendasi pengembangan  sistem  perankingan coffeeshop berbasis Sistem  Informasi  Geografi (SIG)  sekaligus  menjadi wadah informasi ulasan produk hasil olahan atau berbahan dasar kopi di Kota Salatiga.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian ini  menggunakan pendekatan Evaluation based on  Distance from Average Solution (EDAS) dengan tahapan sebagai berikut : tahap pembentukan matriks keputusan (x); tahap menentukan matriks rata-rata (AV); tahap menentukan jarak positif/negatif dari rata-rata (PDA/NDA); tahap menentukan jumlah terbobot dari PDA/NDA (SP/SN); tahap normalisasi nilai SP/SN; tahap menghitung nilai skor (AS) dan perankingan. Adapun, tahapan dalam metode EDAS dapat divisualisasikan dalam gambar berikut.
Gambar 1. Tahapan dalam Metode EDAS
Gambar 1 merupakan tahapan dalam metode EDAS untuk menghasilkan rekomendasi coffeeshop kepada pelanggan dengan kriteria varian kopi, aroma dan roasted level, varian metode penyajian, harga minuman, dan lokasi coffeeshop. Rizal  menunjukkan  adanya  faktor-faktor  yang  memengaruhi  keputusan  pembelian  kopi berdasarkan  varian  Robusta  yakni  kualitas  rasa,  harga,  kualitas  produk,  dan  status  pekerjaan  [14].  Disisi  lain, Mursalmina  menunjukkan  adanya  fenomena  warung  kopi  yang  diminati  generazi-Z  untuk  berbagai  kegiatan seperti  mengerjakan  tugas,  bermain  game  dan  berkumpul  bersama  teman,  sehingga  menimbulkan  perilaku konsumptif yang dikategorikan menjadi tiga bagian yakni impulsive buying, pembelian secara tidak rasional, dan pemborosan [15]. Priyanti et al. menegaskan bahwa perilaku pembelian di kedai kopi tidak lagi didasarkan pada pemenuhan kebutuhan biologis melainkan bentuk pemenuhan hasrat diri yang berhubungan dengan gaya hidup [16].  Adapun,  Pramudya  dan  Firmialy  menunjukkan  bahwa  kepuasan  konsumen  kopi  ( customer  satisfaction ) memiliki pengaruh terhadap kesetiaan pelanggan terhadap brand coffeeshop ( brand loyalty ) [17]. Hal ini berarti bahwa  minat  konsumsi  kopi  di  berbagai  kedai  didorong  oleh  beragam  faktor  yang  dapat  dikategorikan berdasarkan faktor intrinsik maupun ekstrinsik. Meskipun demikian, preferensi  konsumen terhadap produk dan layanan coffeeshop sangat  beragam,  tergantung  pada  aktivitas  konsumen  ketika  berada  di coffeeshop tersebut. Mempertimbangkan  hal  tersebut,  maka  penelitian  ini  menggunakan  model  pendukung  keputusan  EDAS menggunakan  kriteria  varian  kopi  (C1),  aroma  dan roasted  level (C2) , varian  metode  penyajian  (C3),  harga minuman  (C4),  dan  lokasi coffeeshop (C5),  dengan  memberikan  bobot  kriteria  masing-masing  0,20  serta mengklasifikasikan  kategori  C1-C3  sebagai benefit, dan  C4-C5  sebagai cost .  Hasil  kategorisasi  dapat  dilihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Kode, Kriteria, Kategori, Bobot dan Deskripsi Kode Kriteria Kategori  Bobot Deskripsi C1 Varian Kopi Benefit 0,20 Konsumen dapat memilih sesuai sesuai preferensi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Kode Kriteria Kategori  Bobot Deskripsi C2 Aroma dan Roasted Level Benefit 0,20 Konsumen dapat memilih sesuai sesuai preferensi C3 Varian Metode Penyajian Benefit 0,20 Konsumen dapat memilih sesuai sesuai preferensi C4 Harga Minuman Cost 0,20 Biaya untuk Konsumsi Kopi C5 Lokasi Coffeeshop Cost 0,20 Biaya untuk Mengunjungi Coffeeshop
Tabel 1 merupakan hasil kategorisasi kode, kriteria, bobot, dan deskripsi kriteria yang digunakan dalam perhitungan model EDAS. Secara spesifik, penetapan kriteria varian kopi (C1) berdasarkan pada hasil penelitian terdahulu  yang  menunjukkan  adanya  permintaan  konsumen  terkait  varian  biji  kopi  ( robusta maupun arabica ) yang  memantik  keputusan  pembelian  [18].  Selanjutnya,  kriteria  aroma  dan  roasted  level  (C2)  juga  perlu dijadikan  kriteria  mengingat  lama  waktu roasting akan  menghasilkan  bentuk  dan  aroma  yang  dapat diklasifikasikan  menjadi light,  medium,  dark [19].  Adapun,  kriteria  varian  metode  penyajian  (C3)  dipengaruhi oleh ketersediaan fasilitas dan barista dalam menyajikan minuman berbahan dasar kopi sesuai dengan preferensi konsumen  [20].  Selain  itu,  harga  minuman  (C4)  dan  lokasi Coffeeshop (C5)  juga  merupakan  kriteria  yang memengaruhi keputusan pembelian [21]. Hal ini berarti bahwa masing-masing kriteria yang ditetapkan memiliki relevansi  dengan  keputusan  pembelian  konsumen.  Dengan  demikian,  dapat  dilanjutkan  ke  tahap  menentukan matriks keputusan (X) sebagaimana model pendukung keputusan EDAS, melalui persamaan berikut.
(1)
Keterangan, n : kriteria m : alternatif
Berdasarkan  konteks  penelitian  ini,  hasil  pembuatan  matriks  keputusan  dapat  dilihat  pada  tabel  berikut. Dengan mempertimbangkan privasi bisnis coffeeshop dalam penelitian ini, maka brand coffeeshop ditampilkan dalam  bentuk  kode  alternatif  serta  diacak.  Meskipun  demikian, brand bisnis coffeeshop yang  telah  diobservasi ialah  Coffee  Tanem,  1915  Koffie-Huis,  Teman  Kerja  Coffee  Salatiga,  Senja  Koffie  Salatiga,  dan  Street  Side Coffee Salatiga. Adapun, nilai alternatif dan kriteria dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Nilai Alternatif dan Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,5 0,7 0,8 0,7 0,8 A2 0,8 0,7 0,4 0,5 1,0 A3 1,0 0,3 0,4 0,7 1,0 A4 0,2 1,0 0,5 0,9 0,7 A5 1,0 0,8 0,4 0,7 1,0 Kategori Benefit Benefit Benefit Cost Cost
Tabel  2  merupakan  nilai  alternatif  dan  kriteria  dalam  tabel  matriks  keputusan  (X)  beserta  kategorisasi kriteria ( benefit/cost ). Selanjutnya, dapat dilanjutkan ke tahap pe rhitungan solusi rata-rata atau average solution (AV) menggunakan persamaan berikut
∑ (2)
Keterangan, AV : solusi rata-rata Xij : nilai kriteria dan alternatif M : alternatif
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  AV,  dapat  diketahui  nilai  AV  untuk  C1,  C2,  dan  C3  ialah  0,7 sedangkan C3  memiliki nilai  AV  sebesar 0,5 dan C5 memiliki  nilai  AV sebesar 0,9. Setelah  memperoleh  nilai AV,  dapat  dilakukan  perhitungan  jarak  positif/negatif  dari  rata-rata  (PDA/NDA)  menggunakan  persamaan berikut :
{ } (3) { } (4)
Hasil  perhitungan  nilai  jarak  positif  dari  rata-rata  (PDA)  berdasarkan  persamaan  (3)  dan  persamaan  (4) dapat diperoleh hasil sebagai berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 1-9 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4460
Tabel 3. Nilai Jarak Positif dari Rata-Rata (PDA) A1 0,000 0,000 0,600 0,000 0,111 A2 0,143 0,000 0,000 0,286 0,000 A3 0,429 0,000 0,000 0,000 0,000 A4 0,000 0,429 0,000 0,000 0,222 A5 0,429 0,143 0,000 0,000 0,000 W 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20
Tabel 3 merupakan hasil perhitungan nilai jarak positif dari rata-rata (PDA) menggunakan persamaan (3) dan  persamaan  (4).  Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan  nilai  jarak  negatif  dari  rata-rata  (NDA)  menggunakan persamaan berikut.
{ } (5) { } (6)
Hasil perhitungan nilai jarak negatif dari rata-rata (NDA) menggunakan persamaan (5) dan persamaan (6) dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4. Nilai Jarak Negatif dari Rata-Rata (NDA) A1 0,286 0,000 0,000 0,000 0,000 A2 0,000 0,000 0,200 0,000 0,111 A3 0,000 0,571 0,200 0,000 0,111 A4 0,714 0,000 0,000 0,286 0,000 A5 0,000 0,000 0,200 0,000 0,111 W 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20
Tabel 4 merupakan hasil perhitungan nilai jarak negatif dari rata-rata (NDA) menggunakan persamaan (5) dan  persamaan  (6).  Selanjutnya,  ditentukan  jumlah  terbobot  dari  PDA/NDA  (SP/SN)menggunakan  persamaan berikut.
∑ (7) ∑ (8)
Setelah  memperoleh  nilai  SP/SN  dapat  dilanjutkan  ke  tahap  normalisasi  nilai  SP/SN  (NSP/NSN) menggunakan persamaan berikut.
(9)
(10)
Hasil  perhitungan  jumlah  terbobot  SP  dan  SN  berdasarkan  persamaan  (7)  dan  persamaan  (8)  kemudian normalisasi nilai SP dan SN menggunakan persamaan (9) dan persamaan (10) dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 5. Jumlah Terbobot SP/SN serta normalisasi nilai SP/SN (NSP/NSN)
Alternatif Jumlah Terbobot Normalisasi nilai SP dan SN SP SN NSP NSN A1 0,142 0,057 1,000 0,714 A2 0,086 0,062 0,603 0,689 A3 0,086 0,177 0,603 0,117 A4 0,130 0,200 0,915 0,000 A5 0,114 0,062 0,804 0,689
Tabel 5 menunjukkan nilai terbobot dan hasil normalisasi. Pada tahap akhir dapat dilakukan  perhitungan nilai skor penilaian (AS) menggunakan persamaan berikut.
(11)
Proses perhitungan skor penilaian (AS) merupakan tahap akhir dalam perhitungan model pendukung keputusan EDAS, dimana alternatif dengan skor penilaian tertinggi menunjukkan alternatif terbaik.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 1-9 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4460

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Minat  pembelian  minuman  kopi  di coffeeshop tidak  terlepas  dari  kepuasan  akan  produk  dan  layanan  yang diterima konsumen. Rossi et al. menunjukkan bahwa kepuasan konsumsi kopi pada coffeeshop dipengaruhi oleh rasa  dan  harga,  fasilitas  layanan,  varian  menu  dan  promosi  [22].  Hal  ini  berarti  bahwa  faktor-faktor  tersebut dapat dijadikan kriteria dalam model keputusan untuk menganalisis permintaan konsumen terkait dengan produk dan  layanan  di coffeeshop. Selain  itu,  Shahila  et  al.  menunjukkan  bahwa  upaya  untuk  meningkatkan  kepuasan konsumen coffeeshop dapat  dilakukan  dengan  strategi  pemasaran  yang  efektif  ( Segmenting , Targeting, Positioning )  [23].  Hal  ini  berarti  bahwa  kepuasan  konsumen coffeeshop dapat  ditingkatkan  melalui  proses segmenting, targeting, dan positioning yang tepat. Meskipun demikian, proses segmentasi pasar perlu didukung oleh data kebutuhan konsumen yang lengkap terkait dengan varian kopi, aroma dan roasted level, varian metode penyajian,  harga  minuman,  dan  lokasi coffeeshop. Berdasarkan  hasil  penerapan  model  pendukung  keputusan EDAS,  dapat  diketahui  bahwa  A1  menempati  urutan  pertama  dengan  nilai  skor  penilaian  0,857  sebagaimana tabel berikut.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Skor Penilaian (AS) dan Perankingan Alternatif SP SN AS Rank A1 1,000 0,714 0,857 1 A2 0,603 0,689 0,646 3 A3 0,603 0,117 0,360 5 A4 0,915 0,000 0,458 4 A5 0,804 0,689 0,746 2
Tabel  6  merupakan  hasil  perhitungan  skor  penilaian  (AS)  yang  menunjukkan  bahwa coffeeshop yang memiliki varian biji kopi beragam ( robusta dan arabica ), aroma dan roasted level yang beragam ( light, medium, dark ), metode penyajian beragam menggunakan espresso machine & manual brew, harga minuman terjangkau, dan  lokasi coffeeshop yang  strategis  serta  memiliki  tempat  parkir  memadai,  dapat  menjadi  pilihan  konsumen dengan posisi ranking pertama. Hal ini menunjukkan bahwa pengelolaan bisnis Coffeeshop perlu memerhatikan kebutuhan  atau  preferensi  target  pasar  sasaran  dengan  menyesuaikan  kapasitas  sumber  daya  unit  bisnis. Anugerah  et  al.  menunjukkan  bahwa  komponen  bauran  pemasaran  bisnis coffeeshop yang  memiliki  pengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen ialah produk dan bukti fisik, hal tersebut diidentifikasi dari pernyataan kepuasan konsumen berdasarkan latarbelakang usia responden (17-25) sebagai pelajar dengan tingkat pendapatan kurang dari  Rp.1.900.000 [24]. Berdasarkan hal tersebut, dapat diketahui bahwa  model pendukung keputusan  EDAS  dapat  digunakan  sebagai  dasar  penetapan  strategi  pemasaran  ( segmenting,  targeting, dan positioning ) yang relevan dengan permintaan pasar di masing-masing wilayah operasional.
Beberapa  penelitian  terdahulu  menghubungkan  komponen  kualitas  pelayanan  dengan  kepuasan konsumen.  Laiya  et  al.  menunjukkan  bahwa  kepuasan  konsumen  dapat  dipengaruhi  oleh  kehandalan,  daya tanggap,  jaminan,  empati,  dan  bukti  fisik  [25].  Disisi  lain,  Annasalam  dan  Cahya  menjabarkan  secara  spesifik komponen  kualitas  pelayanan  berdasarkan  konteks  bisnis Coffeeshop, sebagai  berikut  :  pertama,  kehandalan berhubungan  dengan  kualitas  dan  kenyamanan;  kedua,  daya  tanggap  berhubungan  dengan  sikap  tanggap  dan kecepatan  memberikan  layanan;  ketiga,  jaminan  berhubungan  dengan  sikap  dan  cita  rasa;  keempat,  empati berhubungan  dengan  kesungguhan  dan  perhatian;  kelima,  bukti  fisik  berhubungan  dengan  lokasi  dan  fasilitas [26].  Hal  ini  berarti  bahwa  sandar  pelayanan  prima  yang  diimplementasikan  dalam  berbagai  bentuk  dan  jenis bisnis  akan  meningkatkan  performa  bisnis,  termasuk  dalam  proses segmenting,  targeting,  dan  positioning. Dengan demikian, dapat diketahui bahwa indikator pengukuran kualitas pelayanan dalam model Service Quality ( SERVQUAL )  dapat  dijadikan  kriteria  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan bisnis coffeeshop. Optimalisasi  layanan  bisnis coffeeshop berimplikasi  pada  keputusan  pembelian  dan  loyalitas  konsumen. Nilamanda  dan  Prabowo  menegaskan  bahwa  upaya  meningkatkan  loyalitas konsumen  dapat  dilakukan  dengan meningkatkan mutu produk, mutu layanan, dan kepuasan konsumen [27]. Firmansyah dan Pradana menunjukkan bahwa tantangan dalam meningkatkan kualitas layanan di coffeeshop ialah memahami kebutuhan dan preferensi konsumen  atau  perspektif  kualitas  konsumen  ( quality  perspective )  [28].  Adapun,  Abhiwibawa  et  al. menunjukkan  bahwa  pemantik  perspektif  konsumen  terhadap  kualitas  produk  ialah  ketertarikan,  adanya  kesan menarik,  serta  bentuk  dan  desain  dari  produk  yang  dihasilkan  [29].  Lebih  jauh,  Humaidi  menunjukkan  bahwa perilaku konsumen dalam pembelian di coffeeshop mengindikasikan bahwa kualitas produk diukur berdasarkan cita  rasa,  aroma,  higenis,  dan  estetika  penyajian  [30].  Hal  ini  berarti  bahwa  optimalisasi  layanan  bisnis coffeeshop perlu  mempertimbangkan  perspektif  konsumen  terkait  dengan  kualitas  produk.  Dengan  demikian dapat diketahui bahwa pemahaman tentang perspektif konsumen dapat memberikan petunjuk kepada pengusaha coffeeshop untuk mengidentifikasi kebutuhan atau preferensi dalam proses segmenting. Tantangan dalam optimalisasi layanan bisnis coffeeshop sebagai Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) ialah keterbatasan modal  usaha, serta pengetahuan dan keterampilan pemanfaatan teknologi dalam optimalisasi strategi  pemasaran . Jamaludin  dan  Widiarto  menegaskan  bahwa  keterbatasan  modal  usaha,  pengetahuan  dan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
keterampilan  bisnis coffeeshop perlu  didukung  oleh  berbagai  pemangku  kepentingan  melalui  hubungan kerjasama yang saling menguntungkan agar dapat meningkatkan kapasitas dan kinerja usaha, serta mempercepat pertumbuhan  ekonomi  [31]. Selain  itu,  Putri  dan  Alfian  menunjukkan  bahwa  tidak  semua  bisnis Coffeeshop mampu  menyediakan  fasilitas  yang lengkap dalam  memenuhi kebutuhan konsumen  karena keterbatasan  modal usaha,  meskipun  demikian  implementasi  pelayanan  prima  dapat  menjadi  memberikan  kesan  positif  bagi konsumen  serta  memengaruhi  keputusan  pembelian,  kepuasan  dan  loyalitas [32].  Adapun, Anugerah  et  al. menunjukkan  bahwa  komponen  bauran  pemasaran  mencakup  indikator  pelayanan  prima  dan  perlu diimplementasikan secara optimal sehingga dapat meningkatkan kepuasan konsumen [33]. Hal ini berarti bahwa penguatan internal bisnis coffeeshop, menjadi faktor penentu keberhasilan menghadapi tantangan eksternal untuk keberlanjutan  bisnis,  terutama  dalam  meningkatkan  volume  penjualan,  kepuasan  dan  loyalitas  konsumen. Dengan  demikian,  manajemen  bisnis coffeeshop perlu  mengambil  langkah  strategis  melalui  model  pendukung keputusan yang relevan dengan konteks dan kompleksitas bisnis coffeeshop.
Salah satu  model pendukung  keputusan  yang digunakan dalam bisnis  untuk  menentukan pilihan terbaik ialah  model pendukung keputusan EDAS. Mandarani et al.  menunjukkan bahwa  model EDAS sangat fleksibel dan dapat dihubungkan dengan metode Rank Order Centroid (ROC) dalam penentuan nilai alternatif dan kriteria [34].  Adapun,  Salmon  et  al.  menunjukkan  bahwa  metode  EDAS  dapat  digunakan  dalam  menentukan  pilihan terbaik,  terutama  dalan  konteks  kewirausahaan  [35].  Hal  ini  berarti  bahwa  model  keputusan  EDAS  dan  ROC dapat  digunakan  dalam  menetapkan  kriteria  yang  relevan  dengan  perilaku  konsumen  terutama  dalam  upaya meningkatkan kepercayaan, keputusan pembelian, kepuasan dan loyalitas konsumen bisnis coffeeshop. Adapun, metode  EDAS  dapat  digunakan  dalam  berbagai  konteks  kelembagaan  selain  kepentingan  bisnis.  Dengan demikian,  penggunaan  metode  EDAS  dalam  mengoptimalkan  layanan  dan  pemasaran  bisnis coffeeshop merupakan langkah strategis untuk memperkuat dan meningkatkan performa usaha atau bisnis.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode EDAS dapat digunakan dalam upaya mengoptimalkan layanan dan pemasaran bisnis coffeeshop sebagai langkah strategis dalam memperkuat dan meningkatkan performa usaha atau  bisnis coffeeshop .  Adapun, brand bisnis coffeeshop yang  telah  diobservasi  dan  dijadikan  alternatif  dalam penelitian ini ialah Coffee Tanem, 1915 Koffie-Huis, Teman Kerja Coffee Salatiga, Senja Koffie Salatiga, dan Street  Side  Coffee  Salatiga.  Meskipun  demikian,  dalam  konteks  pengujian  model  keputusan  EDAS,  masing- masing alternatif diberikan kode acak (A1-A5). Adapun, kriteria yang digunakan ialah varian kopi (C1), aroma dan roasted level (C2) , varian metode penyajian (C3), harga minuman (C4), dan lokasi coffeeshop (C5), dengan kategori  C1-C3  sebagai benefit, dan  C4-C5  sebagai cost .  Berdasarkan  hasil  perhitungan  metode  EDAS  dapat diketahui bahwa coffeeshop yang  memiliki  varian biji kopi beragam ( robusta dan arabica ), aroma dan roasted level yang beragam ( light, medium, dark ), metode penyajian beragam menggunakan espresso machine & manual brew, harga  minuman  terjangkau,  dan  lokasi coffeeshop yang  strategis  serta  memiliki  tempat  parkir  memadai, dapat menjadi pilihan konsumen dengan posisi ranking pertama. Hal ini menunjukkan bahwa pengelolaan bisnis Coffeeshop perlu memerhatikan kebutuhan atau preferensi target pasar sasaran dengan  menyesuaikan kapasitas sumber daya unit bisnis. Dengan demikian, direkomendasikan optimalisasi komponen bauran pemasaran dalam strategi pemasaran STP ( Segmenting, Targeting, Positioning ) serta pendampingan tenaga ahli bisnis coffeeshop dalam meningkatkan kapabilitas modal dan performa bisnis, sehingga dapat meningkatkan kepercayaan, volume penjualan, kepuasan dan loyalitas konsumen.

## REFERENCES
[1]  Adrinoviarini,  S.  Widyaningtyas,  R.  F.  Nanda,  and  S.  Hariyadi,  “Strategi  Pemasaran  Coffeeshop  Boy’s Selama Pandemi Covid-19 dengan Menggunakan Analisis SWOT,” J. Soc. Econ. Agric. , vol. 11, no. 1, pp. 12–19, 2022, doi: 10.26418/j.sea.v11i1.56472.
[2]  A.  Simarmata,  S.  G.  Jocom,  and  R.  Kaunang,  “Analisis  Persepsi  Konsumen  Terhadap  Aspek  Bauran Pemasaran (Marketing Mix 7p) Pada Black Cup Coffee Roaster Di Kota Manado,” Agri-Sosioekonomi , vol. 18, no. 3, pp. 699–708, 2022, doi: 10.35791/agrsosek.v18i3.44693.
[3]  A. A. Kusuma, Z. M. Arini, U. Hasanah, and Mesran, “Analisa Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory  (MAUT)  dengan  Pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  Dalam  Pemilihan  Lokasi  Strategis Coffeshop Milenial di Era New Normal,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 51–59, 2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3575.
[4]  N. Chandra and A. T. Ayunda, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Supplier Kopi Menerapkan Metode OCRA dengan Pembobotan ROC,” G-Tech  J. Teknol. Terap. , vol. 7, no. 4, pp. 1596–1605, 2023.
[5]  A.  Syahputra  and  B.  Arifitama,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Biji  Kopi  Berkualitas Menggunakan  Metode  Weighted  Product,” J.  Integr. ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  1–7,  2023,  doi: 10.30871/ji.v15i1.4519.
[6]  Calvin,  Hugeng,  and  T.  Sutrisno,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Memudahkan Pemilihan Kedai Kopi,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 11, no. 2, pp. 1–5, 2023.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[7]  S.  Supiyandi,  C.  Rizal,  M.  N.  H.  Siregar,  E.  Putra,  and  R.  Saragih,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Biji Kopi Arabika  Terbaik Menggunakan Metode  SMART,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 796–802, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2118.
[8]  A. Syaputra, “Analisis Kombinasi Metode Algoritma MFEP dan AHP Pada Pemilihan Bibit Unggul Kopi Robusta,” Komputika J. Sist. Komput. , vol. 11, no. 2, pp. 185–192, 2022, doi: 10.34010/komputika.v11i2.6719.
[9]  H.  Priyono,  Suliansyah,  H.  Sumarno,  L.  Maulida,  and  F.  Indriyani,  “Pemilihan  Minuman  yang  Banyak Terjual dengan Metode Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS),” Remik , vol. 7, no. 3, pp. 1428–1438, 2023.
[10]  I.  Purnama,  Z.  Zulkifli,  M.  B.  K.  Nasution,  A.  Karim,  and  S.  Trianovie,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Sales  Supervisor  Menerapkan  Metode  EDAS  berdasarkan  Pembobotan  ROC,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 181–190, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i1.3558.
[11]  E.  Geoffany,  “Faktor  yang  Memengaruhi  Konsumen  dalam  Keputusan  Pembelian  Kopi  (Studi  Kasus : Bumi  Kayom  Langit  Senja  Coffee  Salatiga),” J.  Ilm.  Mhs.  Agroinfo  Galuh ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  441–454, 2020.
[12]  C.  D.  Suryani  and  D.  N.  Kristiyani,  “Studi  Fenomenologi  Pada  Gaya  Hidup  Baru  Anak  Muda  Sebagai Pengunjung Coffee Shop Di Kota Salatiga,” PRecious Public Relations J. , vol. 1, no. 2, pp. 177–201, 2021.
[13]  T.  W.  Damayanti,  R.  Franksisca,  S.  H.  Priyanto,  and  D.  Murdoko,  “Peningkatan  Nilai  Usaha  Kopi  Pada Panti Karya Salib Putih Salatiga,” Ekon.  J.  Ilmu  Ekon. dan  Stud.  Pembang. ,  vol.  19,  no.  2,  pp.  178–188, 2019, doi: 10.30596/ekonomikawan.v19i2.3822.
[14]  Rizal, “Analisis Perilaku Konsumen Dalam Pengambilan Keputusan Konsumsi Kopi Robusta (Studi Kasus di Café Mozila Jember),” Politek. Negeri Jember , vol. 2, no. 3, pp. 54–71, 2023.
[15]  Mursalmina, Z. Fuad, and S. Satira, “Fenomena Warung Kopi (Studi perilaku Konsumtif Pemuda Generasi- Z dalam Perspektif Ekonomi Islam di Kota Banda Aceh),” SHIBGHAH J. Muslim Soc. , vol. 5, no. 1, pp. 11–29, 2023.
[16]  W. G. Priyanti, Sulismandi, and L. D. Kumalasari, “Gaya Hidup Nongkrong Mahasiswa di Malang (Studi Pengunjung Kedai Kopi or Traffic Sengkaling, Kabupaten Malang),” J. Sosiol. Nusant. , vol. 8, no. 2, pp. 265–278, 2022.
[17]  B. R. Pramudya and  S. D.  Firmialy,  “Pengaruh Customer  Satisfaction Terhadap Brand  Loyalty di Coffee Shop:  A  Comparative  Study  of  Generation  Z  Individuals  Exhibiting  High  Vs  Low  Financial  Literacy,” SEIKO  J. Manag. Bus. , vol. 4, no. 3, pp. 589–597, 2022, doi: 10.37531/sejaman.v4i3.346.
[18]  R.  I.  Puspita,  R.  Desfaryani,  Fitriani,  and  S.  Handayani,  “Strategi  Pemasaran  Produk  Olahan  Kopi  (Studi Kasus Pada CV. AKL Coffee Kabupaten Lampung Barat),” J. Ilm. Mhs. Agroinfo Galuh , vol. 10, no. 3, pp. 2109–2123, 2023.
[19]  Reta, Tasir, and S. Thamrin, “Penerapan Teknologi Mesin Roasted Kopi Tipe Rotary Untuk Menghasilkan Aroma Kopi Specialty Di Kabupaten Enrekang,” J. Din. Pengabdi. , vol. 5, no. 1, pp. 2528–3219, 2019.
[20]  H.  N.  Utami  and  N.  Kamilia,  “Persepsi  Konsumen  Thematic  Coffeehouse  Terhadap  Merek,  Kualitas Produk dan Pelayanan serta Nilai Pelanggan Produk Kopi Lokal,” J. Ilmu Sos. dan Hum. , vol. 6, no. 1, pp. 60–72, 2017, doi: 10.23887/jish-undiksha.v6i1.9870.
[21]  N.  Hidayah  and  M.  Qamaruddin,  “Business  Feasibility  Analysis  at  Coffee  Shop  Ohayo  Coffee  Roastery Martapura,” J. Ekon. Syariah dan Huk. Ekon. Syariah , vol. 9, no. 1, pp. 47–57, 2023.
[22]  M. Rossi, D. Ethika, and I. Widyarini, “Analisis Kepuasan Konsumen Kopi Pada Kedai Kopi di Wilayah Purwokerto,” Ekon. Pertan. dan Agribisnis , vol. 5, no. 3, pp. 878–891, 2021.
[23]  H.  Shaliha,  H.  Hendrarini,  and  Mubarokah,  “Pengaruh  Segmenting,  Targeting  dan  Positioning  (STP) Terhadap Kepuasan Konsumen Kopi Excelso di Cabang Jalan Merr Surabaya,” J. Agros , vol. 25, no. 3, pp. 3161–3171, 2023.
[24]  E. Anugerah, W. B. Priatna, and R. Yanuar, “Pengaruh Bauran Pemasaran Terhadap Kepuasan Konsumen Aranya Coffee and Forest,” J. Paradig. Agribisnis , vol. 6, no. 1, pp. 44–59, 2023.
[25]  S.  P.  Laiya,  J.  Kalangi,  and  D.  Mukuan,  “Pengaruh  Kualitas  Pelayanan  dan  Kualitas  Produk  Terhadap Kepuasan  Konsumen  di  Rumah  Kopi  Billy  Kawasan  Mega  Mas  Manado,” J.  Product. ,  vol.  4,  no.  5,  pp. 564–578, 2023.
[26]  M. Anassalam and H. N. Cahya, “Upaya Peningkatan Kepuasan Konsumen Menggunakan Metode Quality Function,” J. Ekon. dan Bisnis , vol. 2, no. 2, pp. 113–124, 2023.
[27]  C. Nilamanda and B. Prabowo, “Pengaruh Kualitas Produk, Kualitas Pelayanan, dan Kepuasan Pelanggan Terhadap Loyalitas Pada Kedai Kopi Janji Jiwa Mulyosari Surabaya,” Manag. Stud. Entrep. J. , vol. 4, no. 4, pp. 3681–3687, 2023, [Online]. Available:
https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/index.php/emba/article/view/43592%0Ahttps://ejournal.unsrat.ac.id/v3/inde x.php/emba/article/view/43592/42597
[28]  I.  Firmansyah  and  M.  Pradana,  “The  Influence  of  Product  Quality  on  Coffee  Shop’s  Consumer Satisfaction,” SEIKO  J. Manag. Bus. , vol. 6, no. 1, pp. 326–338, 2023.
[29]  F.  Abhiwibawa,  M.  Rezky,  P.  Syafar,  A.  Muhammad,  and  A.  Alam,  “Pengaruh  Kualitas  Produk  dan Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Konsumen Kopi,” SEIKO  J. Manag. Bus. , vol. 6, no. 1, pp. 347–

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
361, 2023.
[30]  E.  Humaidi,  A.  Analianasari,  and  B.  Unteawati,  “Perilaku  Konsumen  dalam  Pembelian  Kopi  di  Coffe Shop,” Agrimor , vol. 8, no. 2, pp. 53–60, 2023, doi: 10.32938/ag.v8i2.1937.
[31]  A.  Jamaludin  and  T.  Widiarto,  “Pembekalan  Manajemen  Pemasaran  Bagi  Pedagang  di  RT  01  RW  01 Pondok Kopi Jakarta Timur,” J. Pengabdi. Pada Masy. , vol. 2, no. 2, pp. 50–54, 2023, [Online]. Available: https://www.journal.unindra.ac.id/index.php/batasa/article/view/1189
[32]  V. D. Putri and Alfian, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Dan Harga Terhadap Kepuasan Konsumen Di Kedai Kopi  Nipah  Padang,” J.  Pendidik.  Tambusai ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1789–1800,  2023,  doi: 10.58890/jkb.v15i1.71.
[33]  E. Anugerah, W. B. Priatna, and R. Yanuar, “Pengaruh Bauran Pemasaran Terhadap Kepuasan  Konsumen Aranya Coffee and Forest,” J. Paradig. Agribisnis , vol. 6, no. 1, pp. 44–59, 2022.
[34]  P.  Mandarani,  H.  L.  Ramadhan,  E.  Yulianti,  and  A.  Syahrani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penulis Terbaik  Menggunakan  Metode  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dan  Evaluation  based  on  Distance  from Average  Solution  (EDAS),” J.  Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  686–694,  2022,  doi: 10.47065/josh.v3i4.1845.
[35]  S.  Salmon,  B.  Harpad,  and  R.  Andrea,  “Penerapan  Metode  EDAS  Dalam  Pemilihan  Wirausaha  Muda Terbaik  dengan  Pembobotan  ROC,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  737–746,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i2.6066.