## Pemilihan Tempat Usaha Kuliner Wilayah Semarang Barat Dengan Metode SAW Dan Topsis Berbasis Web
Ahmad Artyanto Saputra 1 , Rina Candra Noor Santi 2
1,2 Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia JL. Trilomba Juang No 1 Semarang 50241, Kota Semarang, Jawa Tengah Email: 1* ahmadartyantosaputra@gmail.com, 2 r_candra_ns@edu.unisbank.ac.id
Abstrak− Tingginya keinginan masyarakat dalam membuka suatu tempat usaha khususnya usaha kuliner, membuat mereka sering mengalami kesulitan dalam memecahkan masalah tentang penentuan lokasi. Masalah tersebut tidak adanya alat bantu dalam menentukan lokasi yang tepat untuk membangun usaha kuliner, karena penentuan lokasi yang hanya sebatas dengan cara konvensional saja bahkan dilakukan kira-kira saja tanpa adanya penggunaan suatu metode dan perhitungan matematis yang pasti serta belum terkomputerisasi. Sehingga dari permasalahan tersebut dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan untuk membantu masyarakat dalam menentukan tempat usaha kuliner. Sistem ini dibuat bertujuan dapat membantu masyarakat untuk menentukan pilihan tempat usaha kuliner berdasarkan kriteria yang sudah disediakan oleh sistem dan ditentukan oleh pengguna. Dari hasil survey kepada 100 responder masyarakat mendapatkan nilai bobot kriteria yang digunakan meliputi luas (9%),  harga  (28%),  strategis  (41%),  fasilitas  (12%)  dan  akses  jalan  (10%).  Perancangan  sistem  pendukung  keputusan  ini menggunakan dua metode yaitu hybrid SAW (Simple Additive Weighting) dan TOPSIS (Technique for Order Performance of Similarity to Idea Solution). Metode SAW sendiri digunakan untuk tahap pembobotan sedangkan metode TOPSIS digunakan untuk sebuah proses perangkingan. Dengan penggabungan dua metode ini bertujuan untuk memperoleh hasil yang tepat. Pada proses pemilihan tempat usaha ini, memilih lokasi manyaran, dengan strategis 2 yaitu berisi dekat dengan (jalan utama, rumah sakit, kawasan industri, kawasan perumahan, sekolahan, kampus), kemudian untuk fasilitas memilih 4 yang berisi (listrik 2200 watt,  air  pdam,  tempat  parkir,  kamar  mandi  2,  dapur),  Akses  jalan  memilih  10  meter.  Penelitian  ini  mendapatkan  hasil perengkingan yaitu Ruko manyaran (jl.abdurahman shaleh)*2 nilai 0,9050232, Ruko manyaran (jl.abdurahman shaleh) nilai 0,7735811,  Ruko  yang  manyaran  (manyaran  raya)  nilai  0,0866986,  Ruko  manyaran  (suropati)  nilai  0,0780718,  Ruko manyaran  (jl.abdurahman  shaleh)*3  nilai  0,0195286.  Kesimpulannya  dengan  nilai  perengkingan  hasil  tertinggi  merupakan Ruko manyaran (jl.abdurahman shaleh)*2. Hasil ini diperoleh dari seleksi 5 kriteria yang terpilih dan telah dihitung dengan metode  hybrid  SAW (Simple  Additive  Weighting) dan  TOPSIS (Technique  for  Order  Performance  of  Similarity  to  Idea Solution) dan seleksi tersebut menyatakan Ruko manyaran (jl.abdurahman shaleh)*2 mendapatkan nilai dengan hasil tertinggi. Masyarakat  dapat  menggunakan  sistem  ini  dengan  mudah  karena  berbasis  website  dimana  pembuatannya  menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.
Kata Kunci: SPK, Hybrid , SAW, TOPSIS, Tempat usaha, Ruko
Abstract− The high desire of the community to open a place of business, especially a culinary business,  makes them often have difficulty solving problems regarding determining the location. The problem is the absence of tools  in  determining  the  right  location  to  build  a  culinary  business,  because  the  location  determination  is  only limited to the conventional  way, even  if it is done roughly  without the  use of a definite  and not computerized method  and  mathematical  calculation.  So  from  these  problems  we  need  a  decision  support  system  to  help  the community in determining the place of culinary business. This system was created with the aim of helping the community to determine the choice of a culinary business place based on the criteria that have been provided by the  system  and  determined  by  the  user.  From  the  survey  results  to  100  community  respondents,  the  weighted criteria used include area (9%), price (28%), strategic (41%), facilities (12%) and road access (10%). The design of this decision support system uses two methods, namely hybrid SAW (Simple Additive Weighting) and TOPSIS (Technique  for  Order  Performance  of  Similarity  to  Idea  Solution).  The  SAW  method  itself  is  used  for  the weighting stage while the TOPSIS method is used for a ranking process. By combining these two methods, the aim is to obtain the right results. In the process of selecting a place of business, choosing a location for manyarans, with  strategic  2,  namely  containing  close  to  (main  roads,  hospitals,  industrial  areas,  residential  areas,  schools, campuses), then for facilities choose 4 which contain (2200 watt electricity, tap water) , parking lot, 2 bathrooms, kitchen), Access road choose 10 meters. This study obtained the ranking results, namely manyaran shophouses (jl.abdurahman  shaleh)*2  value  0.9050232,  manyaran  shophouses  (jl.abdurahman  shaleh)  0.7735811  value, manyaran manyaran shophouses (manyaran raya) 0.0866986, manyaran shophouses (suropati ) value 0.0780718, manyaran shophouse (jl.abdurahman shaleh)*3 value 0.0195286. In conclusion, with the highest ranking value, it is Ruko manyaran (jl.abdurahman shaleh)*2. This result is obtained from the selection of 5 selected criteria and has  been  calculated  using  the  hybrid  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  and  TOPSIS  (Technique  for  Order Performance of Similarity to Idea Solution) methods and the selection states that Ruko manyaran (jl.abdurahman shaleh)*2 gets a value with the highest yield. People can use this system easily because it is based on a website where it is made using the PHP programming language and MySQL database.
Keywords : SPK, Hybrid , SAW, TOPSIS, Place of bussines, Shop

## 1. PENDAHULUAN
Meningkatnya  perkembangan  kuliner  di  kota  Semarang  menjadi  daya  tarik  tersendiri  bagi  masyarakat, sehingga  berbagai  jenis  kuliner  makanan  banyak  dijumpai  di  kota  semarang  mulai  dari  makanan  tradisional sampai  internasional  [1].  Sebelum  mendirikan  tempat  usaha  kuliner,  akan  lebih  baik  seorang  pengusaha  harus memikirkan betul apa planning selanjutnya secara matang serta strategi apa yang akan dipakai, tentunya dengan sebuah proses yang panjang dan memakan waktu yang cukup lama. Identifikasi kriteria dalam penentuan lokasi tempat usaha sangat dibutuhkan agar pilihan tempat usaha tepat sasaran dengan target pasar yang diinginkan [2].
Pada dasarnya sebagian besar masyarakat mempunyai suatu keinginan untuk dapat membuka tempat usaha mandiri khususnya yaitu usaha kuliner. Apalagi usaha kuliner belakangan ini sedang naik daun yang mana dari tahun ke tahun selalu dapat ide untuk menciptakan berbagai macam kreasi baru baik makanan ataupun minuman. Kuliner yang kekinian atau popular biasanya dapat membuat konsumen sebagai penikmatnya menjadi bertambah banyak, akan tetapi bila tidak diimbangi serta dijaga kualitas dari segi makanan ataupun minuman dari kuliner tersebut bisa berimbas pada berkurangnya  konsumen. Sebagai seorang pengusaha  kuliner baru juga harus bisa memikirkan lokasi yang dipilih untuk tempat mendirikan usahanya tersebut strategis atau tidak, yang mana tidak sedikit pengusaha kesulitan untuk menentukan lokasi tempat usaha tersebut. Masalah tersebut timbul karena tidak adanya alat bantu yang dapat digunakan untuk mencari lokasi yang tepat untuk membuka tempat usaha kuliner, karena penentuan lokasi yang hanya sebatas dengan cara konvensional saja bahkan ada yang dilakukan dengan kira-kira saja tanpa memikirkan adanya penggunaan suatu metode tertentu dan perhitungan yang matematis pasti belum terkomputerisasi.
Banyak masyarakat yang belum mengetahui dimana letak ruko yang cocok untuk di jadikan tempat usaha serta  bisa  tidaknya  digunakan  untuk  usaha  kuliner  yang  paling  strategis  dan  yang  sesuai  dengan  apa  yang diharapkan [3]. Dalam menentukan sebuah lokasi yang tepat dan tak lain untuk dijadikan sebagai acuan lokasi, untuk menentukan sebuah lokasi dengan syarat tertentu tidak hanya berdasarkan pada harga tetapi juga tempat, dan  sebagainya.  Jika  pendirian  lokasi  tempat  usaha  kuliner  tidak  tepat,  maka  akan  berdampak  buruk  pada penjualan yang mana dari tempat usaha yang dibangun akan sepi pengunjung bahkan hal buruknya tempat usaha yang dibagun tidak terdapat adanya para pembeli atau konsumen.
Hal tersebut muncul karena minimnya pengetahuan yang dimiliki oleh para perintis usaha baru terhadap seluk beluk tempat usaha tersebut yang tidak sebanding dengan banyaknya pilihan-pilihan tempat usaha kuliner yang tersebar di wilayah Semarang Barat. Serta tidak adanya penentuan lokasi yang tepat dalam membuka tempat usaha kuliner dengan mendirikan usaha dimana saja bisa mengakibatkan jumlah konsumen yang tidak optimal bahkan dampak yang paling buruk adalah gulung tikar atau bangkrut. Begitupula dengan ramai tidaknya suatu lokasi tempat usaha kuliner pun tidak dapat diketahui setiap harinya [4]. Dalam pengambilan keputusan sendiri terhadap masalah berdasarkan sebuah analisa pribadi yang subjektif tanpa menggunakan sebuah metode tertentu, biasanya  beresiko  memiliki  tingkat  kesalahan  yang  sangat  tinggi  sehingga  hal  ini  akan  membahayakan pengambilan  keputusan  yang  berujung  pada  penyesalan  [5].  Masyarakat  yang  berkeinginan  untuk  membuka tempat usaha kuliner sendiri harus memperhatikan betul apa kriteria-kriteria penentuan tempat usaha yang tepat, sehingga dapat bertahan di tengah persaingan antar usaha lainnya yang semakin pesat.
Sebagai bahan pertimbangan dalam penelitian ini akan dicantumkan beberapa penelitian terdahulu yang telah dilakukan oleh peneliti lain. Pada  penelitian oleh Dwi Putro Sarwo Setyohady Tahun 2016, dengan judul Simple Additive Weighting (SAW) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah Makan. Tujuan dari penelitian  ini  yaitu  memberikan  alternatif  dalam  pengambilan  keputusan  yang  dapat  digunakan  untuk memecahkan masalah penentuan lokasi tempat usaha pemilihan rumah makan yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) [6].  Penelitian berikutnya oleh Imam Husni Al Amin Tahun 2021 yang berjudul Implementasi Metode SAW Dan TOPSIS Dalam Pemilihan Rumah Hunian Di Wilayah Semarang Barat. Penelelitian ini bertujuan agar sistem dapat dimanfaatkan oleh masyarakat yang ingin membeli rumah hunian sehingga dapat menghemat waktu dalam memilih dan mendapatkan pilihan rumah yang tepat sesuai dengan kebutuhan dan keinginan. Metode hybrid merupakan sebuah metode yang mana didalamnya meliputi penggabungan antara dua metode atau lebih. Metode SAW yaitu metode yang sering dipakai dan digunakan oleh peneliti untuk melakukan penelitian karena metode ini dianggap metode yang paling mudah untuk diterapkan. Akan tetapi untuk hasil yang lebih  maksimal metode SAW setidaknya digabungkan  dengan metode lain [7].
Dari penelitian sebelumnya dapat diambil kesimpulan bahwa penelitian yang diajukan dapat memperbaiki kekurangan dalam hal efektifitas sistem, serta perancangan lebih mudah dari penelitian sebelumnya. Oleh sebab itu,  penjelasan  serta  identifikasi  masalah  diatas,  maka  diperlukan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan pilihan tempat usaha kuliner yang tepat dan sesuai dengan kebutuhan. Penelitian berikut ini dibuat dengan  menerapkan  metode hybrid SAW (Simple  Additive  Weighting) dan  TOPSIS (Technique  for  order performance of similarity to ideal solution) yang bertujuan untuk mempermudah pemilihan tempat usaha kuliner di wilayah Semarang Barat dengan beberapa kriteria sebagai bahan pertimbangan agar mendapatkan hasil yang sesuai dengan kebutuhan dan minat. Sebagai bahan pertimbangan untuk sistem ini terdapat fitur untuk pengguna atau user yang diberikan beberapa kriteria yang dapat dipilih atau diisi didalam sistem tersebut tujuannya untuk
mendapatkan  hasil  yang  tepat  dan  sesuai.  Harapan  dari  peneliti  yaitu  sistem  yang  dibuat  dapat  berguna  dan bermanfaat tentunya untuk masyarakat yang ingin membangun dan membuka usaha kuliner di wilayah semarang barat  dan  sekitarnya  yang  belum  berpengalaman  atau  masih  awam  untuk  memilih  tempat  usaha  kuliner  yang sesuai dengan kriteria keinginan dan kebutuhan, sehingga nantinya tidak akan menimbulkan penyesalan terhadap tempat yang akan di tempatinya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Pengertian  dari  sistem  pendukung  keputusan  ialah  sistem  penghasil  informasi  yang  ditujukan  kepada  suatu masalah tertentu yang harus dipecahkan oleh manager dan dapat membantu manager dalam sebuah pengambilan keputusan [8]. Sistem pendukung keputusan juga  merupakan bagian dari berbasis komputer yang di dalamnya terdapat  sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah  maupun  kemampuan pengkomunikasian  untuk  masalah  dengan  kondisi  semi  terstruktur  dan  tak  terstruktur.  Pengambilan  keputusan sendiri yaitu suatu pendekatan yang sistematis pada hakekat suatu masalah, pengumpulan fakta-fakta, penentuan yang  matang  dari  alternatif-alternatif  yang  dihadapi,  dan  pengambilan  tindakan  yang  menurut  perhitungan merupakan tindakan yang paling tepat [9]. Pengambilan keputusan sendiri bisa menangani permasalahan dengan menggunakan  data  hasil  suatu  proses  pemilihan  dari  berbagai  alternatif  serta  tindakan  yang  mungkin  dipilih dengan  mekanisme  tertentu,  dengan  tujuan  untuk  menghasilkan  memberikan  alternatif  keputusan  yang  terbaik [10].  Jadi  sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu  sistem  yang  digunakan  untuk  mempermudah  pekerjaan seseorang dalam proses pengambilan suatu keputusan.

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem
Dalam  pembuatan  sistem  penulis  menggunakan  model prototype untuk  pengembangan  sistemnya.  Model prototype merupakan  salah  satu  metode  pengembangan  perangkat  lunak  yang  banyak  digunakan  oleh  para peneliti.  Pada  tahapan  awal  yaitu  pengumpulan  kebutuhan  pada  proses  ini  pelanggan  dan  pengembang mendefinisikan  format  seluruh  perangkat  lunak,  mengidentifikasi  semua  kebutuhan,  garis  besarnya  sistemnya yang  dibuat,  setelah  itu  membangun  prototyping  yaitu  proses  membuat  perancangan  sementara  yang  berfokus terhadap  pada  penyajian  pelanggan,  berikutnya  evaluasi  prototyping  yaitu  evaluasi  terhadap  prototyping  yang sudah  di  buat  kemudian  di  revisi  dengan  cara  mengulang  langkah  awal,  berikutnya  mengkodekan  sistem  bila prototyping  sudah  di  sepakati  atau  di  setujui  kemudian  di  buatkan  ke  dalam  bahasa  pemograman  yang  sesuai, selanjutnya menguji sistem pada tahap ini program yang dibuat harus di uji kelayakannya, pada proses ini evaluasi sistem yaitu pelanggan mengevaluasi apakah sistem yang sudah jadi sesuai dengan yang diharapkan, dan yang terakhir  menggunakan  sistem  yaitu  dimana  perangkat  lunak  yang  telah  diuji  dan  diterima  pelanggan  siap digunakan.  Dengan  metode  prototype  ini  pengembang  dan  user  dapat  saling  berinteraksi  selama  berjalannya proses pembuatan sistem.
Gambar 1. Tahapan Prototype
2.3 Hybrid SAW dan TOPSIS
Metode  SAW (Simple  Additive  Weighting) sendiri  sering  di  kenal  dengan  istilah  sebagai  metode  penjumlahan terbobot. Konsep dasar dari metode SAW (Simple Additive Weighting) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut  [11].  Metode  SAW (Simple  Additive  Weighting)
membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating alternatif yang ada [12]. Dalam pemilihan  tempat usaha kuliner di wilayah Semarang  Barat dengan metode SAW (Simple Additive Weighting) dan TOPSIS (Technique for order performance of similarity to ideal solution) dibutuhkan  tahapan -tahapan  guna  untuk  mendapatkan  hasil  yang  sesuai  dengan  harapan. Berikut ialah tahapan atau proses untuk sistem rekomendasi dalam pemilihan tempat usaha kuliner.
Gambar 2. Tahapan Sistem
Proses  perhitungan    matriks  ternormalisasi  dan  proses  pembobotan  terhadap  kriteria  dilakukan    dengan menggunakan    metode    SAW (Simple  Additive  Weighting) .    Selanjutnya    untuk    proses    perhitungan    matriks dengan  solusi  idea  positif  dan matriks solusi idea negatif, perhitungan jarak antara solusi idea positif dan solusi idea negatif, serta menghitung nilai  V i untuk  menentukan  nilai  preferensi  pada  tiap  alternatif  menggunakan metode TOPSIS (Technique for order performance of similarity to ideal solution) .
TOPSIS (Technique for order performance of similarity to ideal solution) merupakan beberapa kriteria sederhana dan efisien untuk mengidentifikasi solusi dari himpunan beberapa alternatif [13]. TOPSIS (Technique for order performance  of  similarity  to  ideal  solution) sendiri  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal  positif  dan  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif  dari  sudut  pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal. Solusi ideal positif didefinisikan sebagai jumlah dari seluruh nilai terbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi negatif-ideal terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut. TOPSIS (Technique for order performance of similarity to ideal solution) mempertimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap solusi ideal negatif dengan mengambil kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif. Berdasarkan perbandingan terhadap jarak relatifnya, susunan prioritas alternatif bisa dicapai.

## 2.4 Perhitungan Menggunakan Metode Hybrid SAW dan TOPSIS
Hybrid merupakan percampuran atau keturunan dari dua hal yang bertentangan (binari oposisi). Sehingga dalam terjadi  dominasi  oleh  salah  satu  kutub  yang  bertentangan.  Dalam  pengertian  Hybrid  sendiri  terbagi  atas persilangan,  percampuran,  dan  penggabungan  [14].  Berikut  merupakan  langkah  –langkah  pada  proses menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) dan menggunakan metode TOPSIS (Technique for order performance of similarity to ideal solution) [15]:
a. Langkah pertama menentukan nilai bobot pada tiap kriteria (Bobot setiap kriteria didapatkan dari kuesioner online yang disebarkan ke masyarakat)
b. Langkah kedua menentukan nilai kecocokan
c. Langkah ketiga melakukan normalisali kecocokan 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗 jika j atribut keuntungan (benefit) (1)
Atribut keuntungan digunakan untuk menghitung nilai kriteria luas, harga, strategis, fasilitas dan akses jalan.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 jika j atribut keuntungan (cost)
(2)
Digunakan untuk menghitung nilai kriteria harga.
d. Langkah keempat membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot matriks y
𝑦 𝑖𝑗 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
e. Langkah kelima membuat matriks solusi idea positif (A + ) dan matriks solusi idea negatif (A - ) berdasarkan rating bobot ternormalisasi y ij 𝑌 = [ 𝑦 11 𝑦 12 𝑦 13 𝑦 21 𝑦 22 𝑦 23 𝑦 31 𝑦 32 𝑦 33 𝑦 14 𝑦 15 𝑦 24 𝑦 25 𝑦 34 𝑦 35 ] (4)
f. Langkah keenam menentukan matriks solusi idea positif (A + ) 𝐴 + =   𝑦 1 + , 𝑦 2 + , 𝑦 3 + , … 𝑦 𝑛 + (5)
g. Langkah ketujuh menentukan matriks solusi idea positif (A - ) 𝐴 − =   𝑦 1 − , 𝑦 2 − , 𝑦 3 − , … 𝑦 𝑛 − (6)
h. Langkah kedelapan menentukan jarak terbobot setiap alternatif terhadap solusi idea positif (S i + )
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + −  𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=𝑖 (7)
i. Langkah kesembilan menentukan jarak terbobot setiap alternatif terhadap solusi idea positif (S i - )
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 −  𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=𝑖 (8)
j. Yang terakhir menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif ( V i ) dengan rumus 𝑉 𝐼 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + (9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada proses tahapan perhitungan ini  akan  dijelaskan bagaimana cara kerja dari metode SAW (Simple Additive Weighting) dan TOPSIS (technique for order performance of similarity to ideal solution) secara detail dan serta bagaimana  proses  perhitungan  dengan  menggunakan  metode hybrid SAW (Simple  Additive  Weighting)  dan TOPSIS (technique for order performance of similarity to ideal solution) metode ini digunakan  untuk  menghitung pemilihan  tempat  usaha  kuliner  di  wilayah  semarang  barat.  Dalam  pencarian  tempat  usaha  kuliner  ini  pada awalnya pencarian data dengan cara offline, akan tetapi karna pandemi agak  kesulitan  menemui pemilik ruko, untuk menyiasati tersebut akhirnya pencarian datanya dengan cara mengunjungi situs https://www.rumah123.com/ dan https://www.olx.co.id/ untuk mendapatkan data ruko di wilayah semarang barat. Untuk  hasil  pengujian  dilakukan  dengan  perhitungan  terhadap  studi  kasus  yang  ada,  yaitu  dengan  melakukan perhitungan menggunakan metode hybrid SAW (Simple Additive Weighting) dan TOPSIS (Technique for Order Performance  of  Similarity  to  Idea  Solution) untuk  menentukan  pemilihan  tempat  usaha  kuliner  di  wilayah Semarang Barat terdiri  dari  12  sampel  wilayah ruko  dengan  berbagai  macam type, atau daerah disetiap ruko, setiap  ruko  memiliki  kriteria  yang  berbeda  -  beda.  Perhitungan  hybrid  SAW (Simple  Additive  Weighting) dan TOPSIS (Technique for Order Performance of Similarity to Idea Solution) dalam pencarian tempat usaha kuliner dengan cara  memilih wilayah manyaran, strategis  2,  fasilitas  4,  dan   akses jalan 10 meter, kemudian didapatkan hasil pemilihan rekomendasi tempat usaha yang sudah diurutkan berdasarkan nilai terbesar sampai dengan nilai terkecil.
Untuk  detail pemilihan dari  kriteria strategis 2  yaitu berisi penjelasannya dekat jalan utama, dekat rumah sakit, dekat kawasan industri, dekat kawasan perumahan, dekat sekolahan, dekat kampus, dekat pasar. Kemudian detail untuk  fasilitas 4 sendiri  yaitu listrik 2200  watt, air PDAM, Tempat Parkir, Kamar Mandi 2, Dapur. Dari  hasil pemilihan rekomendasi tadi menjadi patokan pemilihan tempat usaha kuliner menjadi  alternatif  untuk dipilih oleh  pengguna,  berikut  ini ialah tabel data tempat usaha  kuliner yang  akan  menjadi  alternatif  berdasarkan kriteria yang telah dipilih.
Tabel 1. Data Tempat Usaha Berdasarkan Kriteria
No Tempat Ruko Luas Ruko Harga Strat egis Fasilita s Akses Jalan 1. Ruko Manyaran (jl.abdurahman shaleh) 132 M 2 90.000.000 2 4 10 2. Ruko Manyaran (jl.abdurahman shaleh)*2 90 M 2 70.000.000 2 4 10 3. Ruko Manyaran (manyaran raya) 125 M 2 1.300.000.000 2 4 10 4. Ruko Manyaran (suropati) 122 M 2 1.500.000.000 2 4 10 5. Ruko Manyaran (jl.abdurahman shaleh)*3 98 M 2 2.750.000.000 2 4 10
Kemudian  setelah  data  tempat  usaha  kuliner  sudah  didapatkan  langkah  selanjutnya  maka  dalam melakukan perhitungan dengan  metode hybrid SAW (Simple Additive Weighting) dan TOPSIS (Technique for Order  Performance  of  Similarity  to  Idea  Solution) untuk  menentukan  pilihan  tempat  usaha  kuliner  di  wilayah Semarang Barat perlu digunakan kriteria. Adapun kriteria yang digunakan dalam melakukan perhitungan untuk menentukan  pilihan  tempat  usaha  kuliner  di    wilayah    Semarang    Barat    menggunakan    metode  hybrid  SAW (Simple  Additive  Weighting) dan  TOPSIS (Technique for Order Performance of Similarity to Idea Solution) .
Tabel 2. Kriteria Notasi Kriteria Atribut C1 Luas Benefit C2 Harga Cost C3 Strategis Benefit C4 Fasilitas Benefit C5 Akses Jalan Benefi
Kemudian  untuk  pembobotan  (w)  sendiri  diperoleh  dari  hasil  kuesioner  yang  dilakukan  oleh    masyarakat sebanyak 100 responden.Pertanyaan yang terkait pada kuesioner yaitu berupa nama lengkap, usia, pekerjaan, pemilihan daftar  kriteria  yang  menjadi  prioritas  saudara  berupa  (luas,  harga,  strategis,  fasilitas,  akses  jalan)  yang  didapatkan merupakan hasil data kuesioner secara acak dari masyarakat dengan latar belakang pekerjaan dan usia yang berbeda – beda. Perolehan  hasil  kuesioner  dapat  dilihat  pada  gambar  diagram  lingkaran  yang  didapatkan  dari  100  suara responden.

## Gambar 3. Diagram lingkaran kuesioner
Dari  diagram  di  atas  dapat  dihitung  pembobotan  kriteria  yang  didapatkan  yaitu  sebagai  berikut pada tabel  dibawah.  Data pada bobot  (W)  didapat  dengan  cara  hasil  persentase  tiap  kriteria  dibagi  100. Nilai  100 didapatkan dari jumlah keseluruhan responden sehingga mendapatkan hasil yang sesuai dan tepat.
Tabel 3. Pembobotan Kriteria
Kriteria Bobot Bobot (W) Luas (C1) 9 % 0,09 Harga (C2) 28 % 0,28 Strategis (C3) 41 % 0,41 Fasilitas (C4) 12 % 0,12 Akses Jalan (C5) 10 % 0,1 100 1

## 3.1 Perhitungan Metode Hybrid SAW dan TOPSIS
Kemudian langkah untuk melakukan perhitungan pemilihan tempat usaha kuliner di wilayah Semarang Barat dengan kriteria luas,  harga, strategis,  fasilitas dan akses jalan digunakan langkah –langkah algoritma hybrid SAW (Simple  Additive  Weighting) dan TOPSIS (Technique  for  Order  Performance  of Similarity to Idea Solution) secara berurutan sebagai berikut.
a. Membuat matriks keputusan X yang didapatkan dari data tempat usaha kuliner berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan  sebelumnya. Kemudian dari data  matriks  didapatkan  dengan  cara memasukkan  nilai  tiap  kriteria  yang dimiliki oleh setiap alternatif.
b. Menormalisasikan  matriks  dengan  rumus persamaan (1) digunakan untuk menormalisasikan kriteria luas tanah, harga, strategis, fasilitas dana akses jalan karena kriteria tersebut termasuk kedalam nilai keuntungan (benefit) dan rumus persamaan (2) Selanjutnya untuk kriteria  harga karena merupakan kriteria biaya (cost).Keterangan:
i = Nilai alternative
j = Nilai kriteria r ij = Nilai rating kerja ternormalisasi
x ij = Nilai atribut yang dimiliki dari tiap kriteria
1. Normali matriks untuk kriteria luas (C1)
Hasil normalisasi matriks untuk kriteria luas didapatkan dari perhitungan dengan cara pembagian x ij dibagi max x ij . Dimana nilai maksimal dari kriteria type luas  yaitu  132.Sehingga  nilai  rating  x ij tiap  alternatif    dibagi  132  yang  mana  merupakan nilai rating tertinggi dari kriteria luas.
Tabel 4. Normalisasi Matriks luas Nilai Rating Hasil R 11 132 1 R 21 90 0,681818182 R 31 125 0,946969697 R 41 122 0,924242424 R 51 98 0,742424242
2. Normalisasi Matriks untuk kriteria harga (C2)
Hasil   normalisasi   matriks   untuk   kriteria harga didapatkan   dari   perhitungan   dengan   cara pembagian min x ij dibagi x ij .  Dimana  nilai minimal dari  kriteria harga yaitu 70.000.000,-.Sehingga
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙. 𝑋 = [ 132
90.000.000 2 4 10 90 70.000.000 2 4 10 125 1.300.000.000 2 4 10 122 1.500.000.000 2 4 10 98 2.750.000.000 2 4 10] 𝑋 =
[ 𝑟11 𝑟12 𝑟13 𝑟14 𝑟15 𝑟21 𝑟22 𝑟23 𝑟24 𝑟25 𝑟31 𝑟32 𝑟33 𝑟34 𝑟35 𝑟41 𝑟42 𝑟43 𝑟44 𝑟45 𝑟51 𝑟52 𝑟53 𝑟54 𝑟55]
nilai  rating  minimal  dari  kriteria  harga  yaitu  70.000.000,- dibagi  dengan  nilai  rating  x ij dari tiap alternatif.
Tabel 5. Normalisasi Matriks harga Nilai Rating Hasil R 12 90.000.000 0,777777778 R 22 70.000.000 1 R 32 1.300.000.000 0,053846154 R 42 1.500.000.000 0,046666667 R 52 2.750.000.000 0,025454545
1. Normalisasi Matriks untuk kriteria strategis (C3)
Hasil    normalisasi    matriks    untuk    kriteria  strategis  didapatkan    dari    perhitungan  dengan  cara pembagian x ij dibagi max x ij . Dimana nilai maksimal dari strategis yaitu 2, karena semua   alternatif yang   ada   mempunyai   nilai   rating   yang   sama   maka   hasil   perhitungan menunjukkan  nilai sama  dimana x ij tiap  kriteria  yang  bernilai  2  dan  dibagi  dengan  nilai  rating tertingggi yaitu 2 maka akan menghasilkan hasil akhir untuk kriteria material banguan sama yaitu 1,00.
Tabel 6. Normalisasi Matriks strategis Nilai Rating Hasil R 12 2 1,00 R 22 2 1,00 R 32 2 1,00 R 42 2 1,00 R 52 2 1,00 2. Normalisasi Matriks untuk kriteria fasilitas (C4)
Hasil    normalisasi    matriks    untuk    kriteria  fasilitas  didapatkan    dari    perhitungan    dengan    cara pembagian  x ij dibagi  max  x ij .  Dimana  nilai  maksimal  dari fasilitas yaitu 4,  karena  semua alternatif yang ada mempunyai nilai rating yang sama maka hasil perhitungan menunjukkan nilai sama dimana x ij tiap  kriteria  yang  bernilai  4  dan  dibagi  dengan  nilai  rating  tertinggi  yaitu  4  maka  akan menghasilkan nilai akhir untuk kriteria fasilitas sama yaitu 1,00.
Tabel 7. Normalisasi Matriks fasilitas Nilai Rating Hasil R 12 4 1,00 R 22 4 1,00 R 32 4 1,00 R 42 4 1,00 R 52 4 1,00
3. Normalisasi Matriks untuk kriteria akses jalan (C5)
Hasil  normalisasi  matriks  untuk  kriteria  akses jalan  didapatkan  dari  perhitungan  dengan cara pembagian  x ij dibagi  max  x ij .  Dimana  nilai  maksimal  dari  akses  jalan  yaitu  10,  karena  semua alternatif   yang   ada   mempunyai   nilai   rating   yang   sama   maka   hasil   perhitungan menunjukkan nilai sama  dimana  x ij tiap  kriteria  yang  bernilai  10  dan  dibagi  dengan  nilai  rating tertinggi yaitu 10 maka akan menghasilkan nilai akhir yang sama untuk tiap kriteria yaitu 1,00.
Tabel 8. Normalisasi Matriks akses jalan Nilai Rating Hasil R 12 10 1,00 R 22 10 1,00
R 32 10 1,00 R 42 10 1,00 R 52 10 1,00
c. Matriks  keputusan  yang  ternormalisasi  terbobot  matriks  Y  dengan  rumus  persamaan  (3)  Untuk melakukan  perhitungan  dengan  persamaan  (3)  perlu  diperhatikan  bahwa  w j merupakan  bobot  kriteria yang sebelumnya sudah dilakukan pencarian dengan cara dibagi 100 responden. Lalu untuk r ij merupakan nilai rating tiap alternatif yang sudah ternormalisasi.
1. Matriks  keputusan  ternormalisasi  terbobot  untuk  alternatif  1  Ruko  Manyaran  (jl.abdurahman shaleh)
A1 Y11 Y12 Y13 Y14 Y15 0,09 0,217777778 0,41 0,12 0,1 2.
Matriks  keputusan  ternormalisasi  terbobot  untuk  alternatif  2  Ruko  Manyaran  (jl.abdurahman shaleh)*2
A2 Y21 Y22 Y23 Y24 Y25 0,061363636 0,28 0,41 0,12 0,1 3. Matriks keputusan ternormalisasi terbobot untuk alternatif 3 Ruko Manyaran (manyaran raya) A3 Y31 Y32 Y33 Y34 Y35 0,085227273 0,015076923 0,41 0,12 0,1 4. Matriks keputusan ternormalisasi terbobot untuk alternatif 4 Ruko Manyaran (suropati) A4 Y41 Y42 Y43 Y44 Y45 0,083181818 0,013066667 0,41 0,12 0,1 5.
Matriks  keputusan  ternormalisasi  terbobot  untuk  alternatif  5  Ruko  Manyaran  (jl.abdurahman shaleh)*3
A5 Y51 Y52 Y53 Y54 Y55 0,066818182 0,007127273 0,41 0,12 0,1
d. Membuat matriks solusi idea positif (A + ) dan matriks solusi idea negatif (A - ) berdasarkan rating bobot ternormalisasi yij. Nilai matriks didapatkan dari rumus persamaan (4) atau hasil matriks keputusan ternormalisasi terbobot pada tiap alternatif nya.
𝑌 = [
0,09 0,2178 0,41 0,12 0,1 0,0614 0,28 0,41 0,12 0,1 0,0852 0,0151 0,41 0,12 0,1 0,0832 0,0131 0,41 0,12 0,1
0,0668 0,0071 0,41 0,12 0,1]
e. Menentukan  matriks  solusi  idea  positif  (A + )  Dari  matriks  Y  dapat  dicari  yang  merupakan  matriks solusi idea positif (A + ) dengan cara mencari nilai tertinggi dari setiap baris y yang ada atau dengan rumus persamaan (5) sehingga akan mendapatkan hasil pada tabel.
Tabel 9. Solusi Idea Positif
A + Hasil y 1 +
0,09 y 2 + 0,28 y 3 + 0,41 y 4 + 0,12 y 5 +
0,1
f. Menentukan matriks solusi idea negatif (A - ) Dari matriks Y dapat dicari yang merupakan matriks
solusi idea negatif (A - ) dengan cara mencari nilai terendah dari setiap baris y yang ada atau dengan rumus persamaan (6) sehingga akan mendapat hasil pada tabel.
Tabel 10. Solusi Idea Positif A - Hasil y 1 - 0,061363636 y 2 - 0,007127273 y 3 - 0,41 y 4 - 0,12 y 5 - 0,1
g. Menentukan jarak terbobot setiap alternatif terhadap solusi idea positif ( 𝑆 i + ) dan jarak terbobot setiap alternatif terhadap solusi idea negatif ( 𝑆 i - )  Jarak terbobot tiap alternatif terhadap solusi idea positif dapat dicari dengan rumus persamaan (7) dan jarak terbobot tiap alternatif terhadap solusi idea negatif dapat dicari dengan rumus persamaan (8) sehingga akan mendapatkan hasil untuk tiap alternatif nya dimana nilai tersebut akan digunakan untuk menghitung hasil akhir dari perangkingan tiap alternatif nya.
Tabel 11. Jarak Terhadap Solusi Idea Positif Dan Negatif
Alternatif D + D - V 1 Ruko Manyaran (jl.abdurahman shaleh) 0,062222222 0,212588044 V 2 Ruko Manyaran (jl.abdurahman shaleh)*2 0,028636364 0,272872727 V 3 Ruko Manyaran (manyaran raya) 0,264966065 0,025152934 V 4 Ruko Manyaran (suropati) 0,267020396 0,022612153 V 5 Ruko Manyaran (jl.abdurahman shaleh)*3 0,273855659 0,005454545
h. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i )  dengan  rumus  persamaan  (9) 𝑉 𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 −+ 𝐷 𝑖 +
agar mendapatkan hasil perangkingan untuk pemilihan tempat usaha kuliner dimana D i - merupakan jarak terbobot tiap alternatif terhadap solusi idea negatif, sedangkan D i + merupakan jarak terbobot tiap alternatif terhadap solusi idea positif.
𝑉 1 = 0,212588044 0,212588044 +  0,062222222 = 0,212588044 0,274810267 = 0,7735811 𝑉 2 = 0,272872727 0,272872727 +  0,028636364 = 0,272872727 0,301509091 = 0,9050232 𝑉 3 = 0,025152934
0,025152934 +  0,264966065 = 0,025152934 0,290118999 = 0,0866986 𝑉 4 = 0,022612153 0,022612153 +  0,267020396 = 0,022612153 0,289632549 = 0,0780718 𝑉 5 = 0,005454545 0,005454545 +  0,273855659 = 0,005454545 0,279310204 = 0,0195286
Menurut hasil perhitungan V 2 merupakan alternatif yang mendapatkan nilai terbesar. Maka tempat usaha Ruko  Manyaran  (jl.abdurahman  shaleh)*2 menjadi  alternatif  yang  terpilih  karena memperoleh bobot nilai paling tinggi yaitu 0,9050232

## 3.2 Implementasi  sistem
Setelah  melakukan    perhitungan    dengan    metode  hybrid  SAW (Simple    Additive    Weighting) dan  TOPSIS (Technique  for  Order  Performance  of Similarity to Idea Solution) maka langkah selanjutnya yaitu melakukan pengimplementasian terhadap sistem pendukung keputusan sebagai berikut
Gambar 4. Halaman rekomendasi
Pada  halaman  ini  user  diminta  untuk  mengisi  kriteria  tempat usaha kuliner  yang  di  inginkan.  Untuk  kriteria strategis  dan  fasilitas  user  dapat  melihat  detail pilihan terlebih  dahulu  untuk  mengetahui  lebih jelas pilihan yang disediakan kemudian user dapat memilih angka sesuai dengan detail yang di pilih.
Gambar 5. Hasil Rekomendasi Sistem
Pada  halaman  ini  ditampilkan  hasil  rekomendasi  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  sebelumnya oleh  user.    Hasil    tersebut    didapatkan    dari    kriteria    yang    dimasukkan    user    kemudian    diproses    dengan perhitungan  hybrid  SAW (Simple  Additive  Weighting) dan  TOPSIS (Technique  for  Order  Performance  of Similarity to Idea Solution) setelah  proses  selesai  maka  hasil  ditampilkan  seperti  gambar diatas  yang  sudah diurutkan    dengan  rangking  atau  bobot  nilai  tertinggi  ke  terendah.Dari  pengujian  perhitungan  menggunakan metode Hybrid SAW (Simple Additive Weighting) dan TOPSIS (Technique  for  Order  Performance  of  Similarity To  Idea  Solution) dengan  sistem  pendukung  keputusan  yang sudah  dibuat  menunjukkan  kecocokan  hasi akhir  nilai  bobot  100%.  Dengan  demikian  penelitian  ini  dapat dikatakan berhasil.

## 4. KESIMPULAN
Sistem pendukung keputusan dibuat dengan menggunakan metode hybrid SAW (Simple Additive Weighting) dan TOPSIS (Technique    for    Order    Performance   of   Similarity    To    Idea   Solution) untuk  menghasilkan  output berupa  rekomendasi tempat usaha ruko yang  sudah  diurutkan  dari  nilai  tertinggi  ke  nilai  terendah. Dibuatnya sistem  ini  bertujuan  agar biasa digunakan untuk melakukan pemilihan tempat usaha kuliner dengan praktis dan mudah berdasarkan  kriteria luas, harga, strategis, fasilitas,  dan akses jalan. Pada sistem ini bisa  dimanfaatkan oleh  masyarakat  yang  ingin  membuka tempat usaha kuliner, sehingga dapat menghemat waktu  dalam memilih dan mendapatkan pilihan yang tepat sesuai dengan kebutuhan dan keinginan. Dipilihnya  metode SAW (Simple Additive Weighting) karena berperan penting dalam proses pembobotan nilai dan metode TOPSIS (Technique for  Order  Performance  of  Similarity  To  Idea  Solution) berperan  untuk  menghasilkan  perangkingan terhadap alternatif yang ada sehingga dapat menentukan hasil terbaik dari alternatif yang ada. Peneliti menggunakan lima kriteria  untuk  memudahkan  pengguna  dalam    menggunakan  sistem.  Kriteria    yang  disediakan  oleh  sistem pendukung keputusan ini meliputi luas, harga, strategis, fasilitas, dan akses jalan. Dalam  melakukan  perhitungan dengan  metode hybrid SAW (Simple Additive Weighting) dan  TOPSIS (Technique  for  Order  Performance  of Similarity    To    Idea    Solution) untuk  menentukan  pilihan  tempat  usaha  kuliner  di  wilayah  Semarang  Barat digunakan kriteria dan pembobotan  (w)  yang  didapatkan  dari  hasil kuesioner terhadap masyarakat sebanyak 100 responden. Hasil pembobotan kriteria dengan bobot (w) masing –masing  kriteria  yaitu luas mendapat  nilai pembobotan  0,09,  kriteria  harga mendapatkan  nilai  bobot  0,28, strategis mendapatkan  nilai  bobot  (w)  0,41, untuk  fasilitas  mendapatkan  nilai  bobot  0,12  dan  yang  terakhir  yaitu  kriteria  akses  jalan  dengan  hasil pembobotan 0,1. Pembobotan ini digunakan untuk menghitung nilai tiap alternatif yang ada. Kemudian memilih lokasi manyaran, dengan strategis 2 yaitu berisi dekat dengan (jalan utama, rumah sakit, kawasan industri, kawasan perumahan,
sekolahan, kampus), kemudian untuk fasilitas memilih 4 yang berisi (listrik 2200 watt, air pdam, tempat parkir, kamar mandi 2, dapur), Akses jalan memilih 10 meter. Penelitian ini mendapatkan hasil perengkingan yaitu Ruko manyaran (jl.abdurahman shaleh)*2 nilai 0,9050232, Ruko manyaran (jl.abdurahman shaleh) nilai 0,7735811, Ruko yang  manyaran  (manyaran raya) nilai  0,0866986,  Ruko  manyaran  (suropati)  nilai  0,0780718,  Ruko  manyaran  (jl.abdurahman  shaleh)*3  nilai  0,0195286. Kesimpulannya  dengan  nilai  perengkingan  hasil  tertinggi  merupakan  Ruko  manyaran  (jl.abdurahman  shaleh)*2. Dalam penelitian sistem pendukung keputusan dengan metode hybrid SAW (Simple Additive Weighting) dan TOPSIS (Technique  for  Order  Performance  of  Similarity  To  Idea  Solution) dalam pemilihan tempat usaha kuliner di wilayah Semarang Barat ini  mendapatkan  hasil akhir nilai tertinggi   yaitu 0,9050232 yang  mana nilai tersebut didapatkan  oleh  alternatif  2  atau  V2  yang Ruko  Manyaran  (jl.abdurahman  shaleh)*2 . Ruko  Manyaran (jl.abdurahman  shaleh)*2 merupakan  alternatif  yang  direkomendasikan  oleh  sistem  dengan  pemilihan  kriteria Strategis dua, fasilitas 4 dan akses jalan sepuluh meter.Dari hasil tersebut rekomendasi terbaik yaitu rumah model Ruko Manyaran (jl.abdurahman shaleh)*2 Adapun  saran  yang  diberikan  oleh  penulis  untuk pembaca  yaitu agar  pengembangan  sistem  ini  nantinya  dapat  diterapkan  untuk  objek  yang  berbeda  dengan kriteria  yang berbeda.  Jumlah  kriteria  mungkin  dapat  ditambahkan  lebih  banyak  agar  hasil  yang  didapatkan lebih akurat dan tepat.Sistem ini juga dapat dikembangkan dengan menambah atau menggunakan metode yang berbeda dari yang sebelumnya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  pihak-pihak  yang  telah  mendukung  terlaksananya  penelitian  ini.  Dengan memanjatkan puji syukur kehadirat Allah SWT. yang telah melimpahkan segala rahmat, hidayah dan inayah-Nya kepada penulis sehingga penelitian dengan judul “Pemilihan Tempat Usaha Kuliner Di Wilayah Semarang Barat Dengan  Metode  SAW (Simple    Additive    Weighting) Dan  TOPSIS (Technique    for    Order    Performance    of Similarity to Idea Solution) Berbasis Web” dapat penulis selesaikan sesuai dengan rencana karena dukungan dari berbagai  pihak  yang  tidak  ternilai  besarnya.  Penulis  menyampaikan  terimakasih  dalam  hal  proses  menyusun skripsi ini banyak pihak yang telah membantu peneliti baik itu secara moral, material dan spiritual. Oleh sebab itu penulis mengucapkan terimakasih kepada :
a. Allah  SWT  karena  atas  kehendak-Nya  penulis  dapat  menyelesaikan  skripsi dengan baik dan tepat waktu.
b. Kedua  orang  tua  beserta  keluarga  yang  selalu  senantiasa  mendukung  dan mendoakan penulis dalam penyusunan skripsi.
c. Bapak  Dr.  Edy Winarno, S.T., M.Eng.  selaku  Rektor  Universitas  Stikubank  Semarang.
d. Bapak  Dr.  Aji  Supriyanto,  S.T.,  M.Kom.  selaku  Dekan  Fakultas  Teknologi Informasi  Universitas Stikubank Semarang.
e. Bapak  Jati  Sasongko  Wibowo,  M.CS.  selaku  Ketua  Program  Studi  Teknik Informatika  Universitas Stikubank Semarang.
f. Ibu  Rina  Candra  Noor  Santi,  S.Pd,  M.Kom.  selaku  dosen  pembimbing  yang telah  sabar  membimbing penulis menyelesaikan tugas akhir.
g. Teman  teman  seperjuangan  dan  semua  pihak  yang  telah  membantu  dan mensupport  penulis  agar  selalu semangat dalam menulis skripsi ini.
Akhir kata, penulis mengucapkan terimakasih sekali lagi untuk semua pihak yang telah membantu dan semoga Allah SWT membalas setiap amal kebaikan yang telah  diberikan.

## REFERENCES
[1] M. G. Resmi and D. Irmayanti, “Metode Simple Additive Weighting Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Kuliner Di Kabupaten Purwakarta,” PIKSEL  Penelit. Ilmu Komput. Sist. Embed. Log. , vol. 7, no. 1, pp. 23–32, 2019, doi: 10.33558/piksel.v7i1.1661.
[2] E. F. Wati, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) Dalam Menentukan Lokasi Usaha,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 241–245, 2021, [Online]. Available: https://www.academia.edu/10694816/PENERAPAN_METODE_SIMPLE_ADDITIVE_WEIGHTING_SAW_DA LAM_MENENTUKAN_PENDIRIAN_LOKASI_GRAMEDIA_DI_SUMATERA_UTARA.
[3] Rima Ermita Putri, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Mendirikan Usaha Kuliner di Kota Nganjuk Menggunakan Metode Topsis Berbasis Webgis Rima,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2016.
[4] D. E. Prastyawati, “Implementasi metode Simple Additive Weighting (SAW) dan technique for order performance of similarity to ideal solution (TOPSIS) dalam pemilihan barbershop di Kota Malang,” 2019.
[5] M. A. Mude, “Pada Kasus Umkm,” Ilk. J. Ilm. , vol. 8, no. Agustus, pp. 76–81, 2016.
[6] D. P. S. Setyohady, “Simple Additive Weighting (Saw) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah Makan,” J. Teknol. Inf. dan Terap. , vol. 03, no. 01, pp. 314–319, 2016.
[7] I. H. Al amin, “Implementasi Metode SAW Dan TOPSIS Dalam Pemilihan Rumah Hunian Di Wilayah Semarang Barat,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 2, p. 50, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i2.1173.
[8] A. Kurniawan, A. Hamzah, and N. Widyastuti, “Sistem Pendukung Keputusan Pengembangan Fasilitas Penunjang Wisata di Kabupaten Pacitan,” Script , vol. 3, no. 2, pp. 157–172, 2016.
[9] Nia Komalasari, “Sistem Pendukung Keputusan Kelaikan Terbang (SPK2T),” J. Ind. Elektro dan Penerbangan 4 , vol. 4, no. 1, pp. 1–11, [Online]. Available: https://scholar.google.com/scholar?oi=bibs&cluster=573809911365804404&btnI=1&hl=id&authuser=1.
[10] N. Nurjannah, Z. Arifin, and D. M. Khairina, “Sepeda Motor Dengan Metode Weighted Product,” J. Inform. Mulawarman , vol. 10, no. 2, pp. 2–6, 2015.
[11] R. S. P. Melisa Elistri, Jusuf Wahyudi, “Fuzzy Multi-Attribute Decision Making. Yogyakarta. Graha Ilmu.,” J. Media Infotama Penerapan Metod. SAW… ISSN , vol. 10, no. 2, p. 361, 2014.
[12] D. Darmastuti, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) Dalam Sistem Informasi Lowongan Kerja Berbasis Web Untuk Rekomendasi Pencari Kerja Terbaik,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 16, no. 2, pp. 1–6, 2013, [Online]. Available: http://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/view/2658.
[13] A. A. Chamid, “Penerapan Metode Topsis Untuk Menentukan Prioritas Kondisi Rumah,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, p. 537, 2016, doi: 10.24176/simet.v7i2.765.
[14] R. Trisno, F. Lianto, and J. Rilatupa, “Perwujudan Rancang Bentuk Gedung Dengan Konsep Hybrid Pada Kantor Rukun Warga 015 Kelurahan Pluit, Kecamatan Penjaringan,” J. Bakti Masy. Indones. , vol. 2, no. 1, pp. 29–38, 2019, doi: 10.24912/jbmi.v2i1.4314.
[15] W. Hadikurniawati, I. A. Nugraha, and T. D. Cahyono, “Implementasi Metode Hybrid Saw-Topsis Dalam Multi Attribute Decision Making Pemilihan Laptop,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 127–132, 2021, doi: 10.33330/jurteksi.v7i2.907.