## 
Abstract  —  Since  2012  until  2017,  culinary  business  in Indonesia  has  increased  by  an  average  7%  to  14%  per year.  Nowadays,  application  technology  such  as  Zomato, helps  consumers  to  find  information  about  restaurant’s promos, advantages and disadvantages of a restaurant, and variations  of  the  menu  their  provided.  People  who  owned the culinary business  can interact directly with consumers through  social  media  such  as  LINE.  LINE  has  90  million users  that  communicate  with  each  other  by  using  features that LINE’s provided, such as stickers, news portals, voice and  video  calls,  and  LINE  Message  API  service.  With  90 million  LINE’s  users  in  Indonesia  and  growing  culinary business,  developing  a  restaurant  recommendation  system in  LINE  will  provide  solutions  to  many  people,  which inspired  the  author  to  develop  this  system.  Data  of restaurant  it’s  taken  using  Zomato  API.  Developing  this system  needs  a  method  of  AHP  (Analytic  Hierarchy Process)  and  VIKOR  (VIsektriterijumsko  KOmpromisno Rangiranje), where the application will be built using PHP language.  The  AHP  method  is  used  to  assign  a  weighting value to criteria, and the VIKOR method is used to sort the best  alternative  option.  Based  on  research  through questionnaires,  this  system’s  design  and  implementation has  reached  71,13  value  of  usability,  which  mean  that system  is  useful  to  help  people  to  find  restaurant  their looking for.
Index Terms - Culinary, Zomato API, LINE Message API, AHP, VIKOR

## I. P ENDAHULUAN
Seiring  dengan  berkembangnya  zaman  fungsi  dari kebutuhan  pangan  atau  makanan  saat  ini  tidak  hanya sebagai  kebutuhan  pokok,  melainkan  sudah  menjadi bagian  dari  gaya  hidup  masyarakat  Indonesia  [1].  Saat ini  bisnis  kuliner  di  Indonesia  mengalami  peningkatan dengan  rata-rata  7%  sampai  14%  per  tahun  dalam  5 tahun  terakhir  [2].  Dengan  berkembangnya  teknologi internet,  pelaku  bisnis  di  bidang  kuliner  dapat memberikan  informasi  mengenai  produk  yang  dijual melalui website dan  berinteraksi  langsung  dengan
konsumen melalui sosial media.
Website yang dimaksud dalam memberikan informasi  tentang  promo,  kelebihan  dan  kekurangan suatu  restoran,  serta  variasi  menu  yang  disediakan adalah  Zomato,  Pergikuliner,  dan  Qraved  [3].  Sosial media  seperti  LINE  dan  Whatsapp  dapat  digunakan untuk  berinteraksi  langsung  dengan  konsumen.  Saat  ini LINE  menjadi  populer  di  Indonesia  berkat  fitur-fitur yang ditawarkannya, seperti stiker untuk mengekspresikan  emosi  pengguna,  portal  berita, voice dan video call, serta diberikannya layanan message API untuk developer . Berbeda dengan Whatsapp yang hanya memiliki fitur standar seperti berkirim pesan, video dan voice call.  Berkat  fitur  yang  ditawarkan  oleh  LINE membuat  pengguna  aktif  LINE  di  Indonesia  meningkat dengan jumlah lebih dari 90 juta [4].
Dengan  meningkatnya  pengguna  LINE  di  Indonesia serta  banyaknya  website  tentang  informasi  restoran maka  dibuatlah  sebuah  aplikasi  pada  platform  LINE yang  dapat  memberikan  rekomendasi  restoran.  Dalam pembuatannya  dibutuhkan  sebuah  metode  MCDM ( Multi  Criteria  Decision  Making ),  yaitu Analytic Hierarchy  Process (AHP)  dan VIsektriterijumsko KOmpromisno Rangiranje (VIKOR).
Metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  dapat digunakan  untuk  menentukan  suatu  masalah  yang kompleks.  Penggunaan  metode  AHP  sudah  pernah diteliti  oleh  Purnomo  dengan  judul  “ Analisis Perbandingan  Menggunakan  Metode  AHP,  TOPSIS, dan AHP-TOPSIS dalam Studi Kasus Sistem Pendukung Keputusan  Penerimaan  Siswa  Program  Akselerasi ” mendapatkan  kesimpulan  bahwa  metode  AHP  baik digunakan  untuk  melakukan  pembobotan  suatu  kriteria, tetapi  kurang  dalam  mengurutkan  pilihan  alternatif terbaik [5].
Metode  VIKOR  ( VIsektriterijumsko  KOmpromisno Rangiranje dalam  bahasa  Serbia  yang  memiliki  arti Multicriteria  Compromise  Ranking )  merupakan  metode MCDM yang digunakan untuk melakukan perangkingan dari  multikriteria.  Penelitian  yang  dilakukan  Lengkong
Andre Utomo Martliong 1 , Ni Made Satvika Iswari 2
Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia
1 andreutomo@outlook.com , 2 satvika@umn.ac.id
Diterima 26 April 2018 Disetujui 8 Juni 2018

## Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Restoran Menggunakan Metode AHP dan VIKOR pada Platform LINE

## ISSN 2355-3286
dengan  judul  “ Implementasi  Metode  VIKOR  untuk Seleksi  Penerima  Beasiswa ”  menyimpulkan  dalam mengurutkan suatu pilihan alternatif terbaik menggunakan  metode  VIKOR  memberikan  hasil  yang sesuai,  namun  dalam  pemberian  pembobotan  kriteria masih  kurang  [6].  Maka  dari  itu  metode  AHP  dan metode  VIKOR  sangat  cocok  untuk  diimplementasikan ke dalam penelitian ini karena metode AHP dan metode VIKOR  masing-  masing  memiliki  kelebihan  dan kekurangan yang saling melengkapi.
Penelitian  yang  menggunakan  metode  AHP  dan metode  VIKOR  yang  berjudul  “ Hybrid  Multi  Attribute Decision  Making  untuk  Seleksi  Penerima  Bantuan Studi ”,  dapat  disimpulkan  dengan  menggabungkan metode  AHP  dan  metode  VIKOR  menghasilkan perangkingan yang lebih baik dibandingkan dengan satu metode  saja,  karena  proses  pembobotan  kriteria menggunakan  metode  AHP  dan  metode  VIKOR digunakan dalam perangkingan alternatif [7].

## II. T ELAAH L ITERATUR

## A. LINE
LINE  merupakan  sebuah platform komunikasi berbasis  internet  yang  menawarkan  berbagai  layanan, seperti chatting, voice call, video call¸ dan smart portal yang  berkaitan  dengan  konten,  hiburan,  dan  bisnis. LINE@  merupakan  salah  satu  layanan dari  LINE  yang ditujukan  bagi  pelaku  bisnis  untuk  meningkatkan  serta memberikan  informasi  kepada  konsumen.  Fitur  yang ditawarkan oleh LINE@ antara lain broadcast message,
1:1 chat,  keyword  reply, dan auto  reply ,  dimana  fitur- fitur  tersebut  didukung  dengan Bot  API .  Tahun  2016 LINE  meluncurkan messaging  API yang  merupakan sebagai  pengganti  dari bot  API, dimana messaging  API memberikan  kemudahan  bagi  pengembang  untuk memberikan  respon  yang  interaktif  dalam room  chat atau group dari server atau disebut webhook [8].

## Gambar 1 Cara Kerja LINE Messaging API
Gambar  1  menjelaskan  bahwa  dengan Messaging API,  aplikasi  yang  dibuat  dapat  berkirim  informasi antara server dengan  aplikasi  LINE  pengguna  melalui platform LINE.  Ketika  pengguna  LINE  menambahkan akun  bisnis  sebagai  teman  atau  pengguna  mengirimkan pesan, platform LINE  akan  mengirimkan  notifikasi  ke server dengan  mengirimkan  informasi  dalam  bentuk
JSON  melalui  HTTP  ke  URL  yang  sudah  didaftarkan sebagai webhook . Selanjutnya server akan mengirimkan respon  ke  pengguna  berdasarkan request yang  dikirim sebelumnya.

## B. Metode Analytic Hierarchy Process
Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dikembangkan  oleh  Prof.  Thomas  Lorie  Satty.  Metode AHP  digunakan  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah yang  kompleks  [7].  Dalam  penelitian  yang  dilakukan, metode  AHP  hanya  sampai  pada  tahap  pembobotan kriteria  dan  selanjutnya  menggunakan  metode  VIKOR dalam  hal  perangkingan.  Langkah-langkah  dalam metode AHP adalah sebagai berikut:
1. Menyusun  kepentingan  relatif  antara  dua  buah kriteria  ke  dalam  bentuk  matriks  perbandingan. Kriteria  tersebut  di  ukur  berdasarkan  skala numerik  dengan  nilai  kepentingan  1  (sama penting) sampai 9 (mutlak lebih penting).
2. Bentuk  matriks  perbandingan  kriteria  dalam menggunakan  Persamaan  (2.1)  dimana  nilai 𝐶 1 , 𝐶 2 ,  dan 𝐶 𝑚 merupakan  kriteria  yang  disusun berpasangan menjadi matriks A.
𝐴 = 𝐶 1 𝐶 2 ⋮ 𝐶 𝑚 [ 𝐶 1 𝐶 2 … 𝐶 𝑚 1 𝐶 12 … 𝐶 1𝑚 ⋮ 𝐶 𝑚1 ⋮ 𝐶 𝑚2 ⋮ ⋮ … 1 ]
…(2.1)
3. Menormalisasikan  hasil  matriks  yang  didapat pada  Persamaan  (2.2)  dan  menghitung  bobot setiap kriteria(w) pada Persamaan (2.3).
∑ 𝑎 𝑖𝑗 = 1 𝑖
…(2.2)
𝑤 𝑖 = 1 𝑛 ∑ 𝑎 𝑖𝑗 1 𝑗 …(2.3)
4. Menghitung  perkalian  matriks  antara  matriks (A) dengan 𝑤 𝑖 .
5. Menghitung  nilai  t  menggunakan  Persamaan (2.4).
𝑡 = 1 𝑛 ∑ ( 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑘𝑒−𝑖 𝑝𝑎𝑑𝑎 (𝐴)(𝑤𝑇) 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑘𝑒−𝑖 𝑝𝑎𝑑𝑎 (𝑤𝑇) ) 𝑛 𝑖=1
…(2.4)
6. Menghitung  nilai  konsistensi  CI,  menggunakan Persamaan (2.5).
𝐶𝐼 = 𝑡−𝑛 𝑛−1
…(2.5)
Jika  nilai  CI=0  maka  matriks  A  konsisten,  jika CI  ≤  0,1  maka  matriks  A  cukup  konsisten,  dan jika  nilai  CI  >  0,1  maka  matriks  A  sangat  tidak konsisten.
C. Metode VIKOR Metode VIKOR atau VIsektriterijumsko
KOmpromisno  Rangiranje merupakan  bahasa  Serbia yang  memiliki  arti Multicriteria  Compromise  Ranking . Metode VIKOR merupakan bagian dari metode MCDM yang  berfungsi  dalam  melakukan  perangkingan  dari multikriteria untuk melihat solusi atau alternatif terdekat sebagai  pendekatan kepada  solusi  ideal  dalam perangkingan [8]. Menurut Opricovic dan Tzeng seperti yang  dilansir  dalam  jurnal  yang  berjudul  “ Penentuan Kelayakan  Lokasi  Usaha  Franchise  Menggunakan Metode AHP dan VIKOR ”, tujuan utama dari metode ini adalah  untuk  menghasilkan  solusi  kompromi  dengan melakukan  perangkingan  terhadap  hasil  nilai  alternatif dan  kriteria  yang  bertolak  belakang.  Solusi  kompromi memiliki arti bahwa sebuah solusi yang layak atau yang mendekati  solusi  ideal,  dimana  kompromi  berarti persetujuan  yang dibuat dengan  mengizinkan  satu  sama lain. Berikut prosedur perhitungan yang digunakan pada metode VIKOR seperti yang dilansir [9]:
1. Membuat matriks F, dimana 𝐴 𝑖 adalah alternatif dari  i=1  sampai  n  dan 𝐶 𝑥𝑛 adalah  kriteria  dari j=1  sampai  m.  Penyusunan  matriks  A  dapat dilihat pada Persamaan (2.6).
𝐹 = 𝐴 1 𝐴 2 ⋮ 𝐴 𝑚 [ 𝐶 𝑥1 𝐶 𝑥2 … 𝐶 𝑥𝑛 𝑋 11 𝑋 12 … 𝑋 1𝑛 ⋮ 𝑥 𝑚1 ⋮ 𝑥 𝑚2 ⋮ ⋮ … 𝑋 𝑚2 ] …(2.6)
2. Menghitung normalisasi matriks dengan mengikuti Persamaan (2.7).
𝑅 𝑖𝑗 = (𝑓𝑖 ∗)−(𝑓 𝑖𝑗) (𝑓𝑖 ∗)−(𝑓 𝑖 −) …(2.7)
Keterangan: 𝑅 𝑖𝑗 = nilai normalisasi matriks 𝑓 𝑖𝑗 = nilai data sampel i kriteria j 𝑓 𝑖 ∗ = nilai terbaik dalam suatu kriteria 𝑓 𝑖 − = nilai terburuk dalam suatu kriteria 3. Mengkalikan nilai matriks yang sudah dinormalisasi  dengan  nilai  bobot  kriteria  yang didapat  dari  metode  AHP.  Normalisasi  bobot dapat dilihat pada Pesamaan (2.8).
𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 = (𝑊 𝑖 × 𝑅 𝑖𝑗 ) …(2.8) 4. Menghitung utility measures dari setiap alternatif dengan menggunakan Persamaan (2.9) dan Persamaan (2.10).
𝑆 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 (𝑓𝑗 ∗− 𝑓 𝑖𝑗) (𝑓𝑗 ∗− 𝑓 𝑗 −) 𝑛 𝑗=1 …(2.9)
𝑅 𝑖 =   𝑀𝐴𝑋 𝑗 [𝑤 𝑗 (𝑓𝑗 ∗− 𝑓 𝑖𝑗) (𝑓𝑗 ∗− 𝑓 𝑗 −) ] …(2.10)
Dimana 𝑆 𝑖 ( maximum  group  utility) dan 𝑅 𝑖 ( minimum  individual  regret  of  the  opponent ) adalah utility  measures yang  diukur  dari  titik terjauh  dan  titik  terdekat  dari  solusi  ideal.  Nilai 𝑤 𝑖 adalah  bobot  untuk  setiap  kriteria  yang diperoleh dari perhitungan AHP.
5. Menghitung indeks VIKOR dari setiap alternatif i dengan menggunakan Persamaan (2.11).
𝑄 𝑖 = 𝑣  [ 𝑆𝑖− 𝑆 ∗
𝑆−− 𝑆∗ ] + 1 (1 − 𝑣) [ 𝑅𝑖− 𝑅 ∗ 𝑅−− 𝑅∗ ] …
(2.11)
Dimana  nilai 𝑆 ∗ adalah  nilai  terkecil  dari 𝑆 𝑖 . Nilai 𝑆 − merupakan  nilai  terbesar  dari 𝑆 𝑖 .  Nilai 𝑅 ∗ adalah  nilai  terkecil  dari 𝑅 𝑖 ,  dan 𝑅 − nilai terbesar  dari 𝑅 𝑖 .  v  adalah  bobot  yang  berkisar antara  0  sampai  1(umumnya  bernilai  0,5). Semakin  kecil  nilai 𝑄 𝑖 (VIKOR)  maka  semakin baik solusi alternatif yang ada.
D. Euclidean Distance
Euclidean  distance diperkenalkan  oleh  Euclid  yang merupakan  seorang  matematikawan  asal  Yunani. Euclidean  distance digunakan  untuk  menghitung  jarak antar 2 buah titik yang saling berhubungan antara sudut dan jarak, dengan menggunakan Persamaan (2.12) [10].
𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑘𝑚 =   √ ((𝐿𝑎𝑡 𝐴 −   𝐿𝑎𝑡 𝐵 ) x 111,319) 2 + ((𝐿𝑜𝑛𝑔 𝐴 −   𝐿𝑜𝑛𝑔 𝐵 ) x 111,319) 2
…
(2.12)
Keterangan: 𝐿𝑎𝑡 𝐴 = Titik koordinat latitude awal 𝐿𝑎𝑡 𝐵 = Titik koordinat latitude akhir 𝐿𝑜𝑛𝑔 𝐴 = Titik koordinat longitude awal 𝐿𝑜𝑛𝑔 𝐵 = Titik koordinat longitude akhir 111,319 = Hasil konversi 1 derajat bumi dalam km
E. System Usability Scale System Usability Sca le  atau  SUS  merupakan  metode yang  digunakan  untuk  menilai  kegunaan  dari  suatu sistem  yang  terdiri  dari  10  buah  pertanyaan  dengan  5 pilihan jawaban antara sangat setuju sampai sangat tidak
setuju.  Metode  ini  memiliki  keuntungan  dimana  sangat mudah  untuk  menentukan  jumlah  partisipan,  dapat digunakan  dalam  sampel  yang  sedikit,  dan  hasil  yang diberikan  valid  dengan  menyimpulkan  dapat  digunakan atau  tidaknya  suatu  sistem  [11].  Tabel  1  merupakan daftar  pertanyaan  dalam  Bahasa  Indonesia  yang digunakan dalam metode SUS [12].
Tabel 1 Daftar Pertanyaan SUS # Pertanyaan Skala 1 Saya pikir bahwa saya akan ingin lebih sering menggunakan aplikasi ini 1 s/d 5 2 Saya menemukan bahwa aplikasi ini, tidak harus dibuat serumit ini 1 s/d 5 3 Saya pikir aplikasi ini mudah untuk digunakan 1 s/d 5 4 Saya pikir bahwa saya akan membutuhkan bantuan orang teknis untuk dapat menggunakan aplikasi ini 1 s/d 5 5 Saya menemukan berbagai fungsi di aplikasi ini diintegrasikan dengan baik 1 s/d 5 6 Saya pikir ada terlalu banyak ketidaksesuaian dalam aplikasi ini 1 s/d 5 7 Saya bayangkan bahwa kebanyakan orang akan mudah untuk mempelajari aplikasi ini dengan sangat cepat 1 s/d 5 8 Saya menemukan, aplikasi ini sangat rumit untuk digunakan 1 s/d 5 9 Saya merasa sangat percaya diri untuk menggunakan aplikasi ini 1 s/d 5 10 Saya perlu belajar banyak hal sebelum saya bisa memulai menggunakan aplikasi ini 1 s/d 5
Untuk  menghitung  nilai  SUS  dapat  dilakukan dengan  memberikan  nilai  bobot  dari  setiap  pertanyaan dimana  untuk  pertanyaan  ganjil  (1,3,5,7,9)  nilai  yang didapat  adalah  skala  yang  dipilih  dikurangi  1,  untuk pertanyaan  genap  (2,4,6,8,10)  nilai  yang  didapat  adalah 5  dikurangi  skala.  Selanjutnya  semua  nilai  dari pertanyaan dijumlahkan dan dikalikan dengan 2,5 untuk mendapatkan  nilai  SUS  dari  masing-masing  responden. Nilai  SUS  yang  didapat  memiliki  rentang  nilai  0-100. Jika nilai SUS berkisar 0-50,9 termasuk dalam kategori not  acceptable, jika  nilai  SUS  51-70,9  maka  termasuk dalam marginal¸ dan  jika  nilai  SUS  71-100  maka termasuk dalam kategori acceptable

## III. M ETODOLOGI DAN P ERANCANGAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  metode  dan perancangan untuk sistem  rekomendasi  restoran menggunakan  metode  AHP  dan  VIKOR  pada  platform LINE.

## A. Teknik Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data  restoran  yang  terdapat  di website Zomato.  Data tersebut  akan  diambil  menggunakan  Zomato  API  yang
disediakan  oleh  Zomato  kepada  pengembang  dengan format  JSON  ( JavaScript  Object  Notation ).  Data restoran  yang  digunakan  adalah  nama  restoran,  harga rata-rata  untuk  2  orang,  rata-rata rating ,  titik  koordinat latitude longitude , nama daerah restoran, link url gambar utama restoran, dan link url restoran.

## B. Perancangan dan Pembangunan
Tahap  dalam  perancangan  dan  pembangunan  sistem dilakukan  dengan  merancang  dan  membangun  sistem rekomendasi restoran menggunakan metode AHP dalam menghitung  nilai  bobot  suatu  kriteria  dan  metode VIKOR  digunakan  untuk  memilih  solusi  terbaik  dari pilihan  alternatif.  Dalam  pembuatannya  digunakan bahasa  pemrograman  PHP  dan  data  restoran  yang dimaksud akan diambil dari website Zomato menggunakan Zomato API. Selanjutnya akan diimplementasikan ke dalam platform LINE menggunakan class-class yang ada pada LINE Message API.

## Gambar 2 Context Diagram VUD
Gambar  2  merupakan  Context  Diagram  dari  sistem rekomendasi  restoran,  yang  diberi  nama  VUD.  Secara umum,  sistem  terhubung  dengan  Zomato  API  untuk mendapatkan  informasi  restoran.  Sementara  itu,  sistem terhubung  dengan  LINE  Messaging  API  untuk menyajikan informasi dalam platform LINE.

## IV. I MPLEMENTASI DAN U JI C OBA S ISTEM

## A. Hasil Implementasi
Sistem  rekomendasi  restoran  dapat  digunakan  pada smartphone  dengan  OS  Android  dan  iOS  yang  sudah memiliki  aplikasi  LINE.  Sistem  ini  dibuat  dengan bantuan  Zomato  API  sebagai  sumber  data  restoran  dan LINE Message API untuk menampilkan data restoran di platform  LINE,  yang  dimana  sistem  ini  dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan rekomendasi  yang  dihasilkan  menggunakan  metode AHP dan VIKOR.
Gambar 3 Hasil Implementasi Sistem pada Platform

## LINE
Gambar  3  merupakan  tampilan  akhir  dalam merekomendasikan restoran kepada user dalam platform LINE. Daftar restoran yang ditampilkan berupa carousel message ,  yaitu  pesan  yang  berisikan  berbagai  macam konten  seperti button ,  gambar,  teks,  atau  tombol  yang dapat  melakukan  aksi,  yang  dimana  semua  konten tersebut diletakkan pada format scrolling horizontal.

## B. Simulasi Perhitungan
Simulasi  perhitungan  yang  dilakukan  dengan pemilihan  jenis  makanan,  nilai  kriteria  dan  lokasi sebagai berikut:
- Jenis Makanan     : Pasta
- Titik Koordinat Latitude User :  -6.2571366
- Titik Koordinat Longitude User : 106.6166282
Sedangkan  untuk  nilai  kriteria  yang  dipilih  user adalah sebagai berikut:
- Harga  : 4 (Sangat Penting)
- Lokasi  : 3 (Cukup Penting)
- Rating  : 3 (Cukup Penting)
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  membuat matriks  perbandingan  berdasarkan  nilai  kriteria  yang sudah  ditentukan.  Hasil  matriks  perbandingan  dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2 Matriks Perbandingan Nilai Kriteria
Harga Lokasi Rating Harga 4/4 4/3 4/3 Lokasi 3/4 3/3 3/3 Rating 3/4 3/3 3/3 Selanjutnya adalah menormalisasikan matriks tersebut  menggunakan  Perasamaan  2.2  dan  menghitung nilai  bobot  dengan  Persamaan  2.3,  dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Tabel 3 Hasil Normalisasi Matriks dan Nilai Bobot
Harga Lokasi Rating Bobot Harga 0.4 0.4 0.4 0,4 Lokasi 0.3 0.3 0.3 0,3 Rating 0.3 0.3 0.3 0,4
Kemudian  mengkalikan  nilai  matriks  dengan  nilai bobot  dan  selanjutnya  menghitung  nilai  t  untuk mengetahui konsistensi nilai kriteria.
𝑡 = 1 3 𝑥  ( 1,2 0,4 + 0,9 0,3 + 0,9
0,3 ) = 3 𝐶𝐼 = 3 − 3 3 − 1 = 0
Nilai  CI  dikatakan  konsisten  jika  hasil  dari  nilai CI=0 atau CI ≤ 0,1. Berdasakan perhitungan yang sudah dilakukan, nilai CI yang di dapat adalah 0 sehingga nilai kriteria  yang  di  pilih user konsisten  dan  dapat dilanjutkan dengan menggunakan metode VIKOR.
Tabel 4 Nilai Terbaik dan Terburuk Kriteria
Kriteria Nilai Terburuk Nilai Terbaik Harga 350000 60000 Rating 0 4.7 Jarak 6.070157582808800  0.649156756948108
Tabel  4  digunakan  untuk  menghitung  normalisasi matriks  alternatif  F.  Setelah  itu  hasil  dari  normalisasi dikalikan  dengan  nilai  bobot yang  didapat  pada  metode AHP,  sehingga  mendapatkan  hasil  seperti  yang ditunjukan pada Tabel 5.
Tabel 5 Hasil Perkalian Matriks dengan Nilai Bobot
Selanjutnya,  menghitung  nilai  Si,  Ri,  dan  Qi berdasarkan  nilai  yang  ada  pada  Tabel  5.  Dengan demikian Tabel 6 berikut merupakan nilai akhir dari Qi yang didapat.
# Nama Restoran Harga Jarak KM Rating 1 TOBI's Coffee & Roastery 0.000000000000000 0.000000000000000 0.057446808510638 2 O! Fish 0.193103448275860 0.031555062033169 0.031914893617021 3 Pako Pako Pasta 0.055172413793103 0.033323747723401 0.102127659574470 4 Fish Streat 0.055172413793103 0.038756650988738 0.082978723404255 5 Enigma 0.193103448275860 0.056995653808324 0.070212765957447 6 Wake Up Coffee 0.082758620689655 0.067447053175671 0.076595744680851 7 Pancious 0.400000000000000 0.091156676099671 0.038297872340426 8 Port Five Six 0.193103448275860 0.115511176728790 0.038297872340426 9 Pasta Kangen 0.055172413793103 0.127584585327710 0.300000000000000 10 B'Steak Grill & Pancake 0.331034482758620 0.131536201192660 0.031914893617021 11 Porto Bistreau 0.331034482758620 0.131536201192660 0.000000000000000 12 Foodmart Primo 0.096551724137931 0.149836490899330 0.076595744680851 13 Pan & Flip 0.124137931034480 0.160178896213490 0.070212765957447 14 My Warm Day 0.262068965517240 0.160906540668690 0.076595744680851 15 Nanny's Pavillon 0.262068965517240 0.197998405548310 0.063829787234043 16 Steavn Meat Shop 0.262068965517240 0.198971174874550 0.140425531914890 17 Onokabe 0.331034482758620 0.205496484649530 0.076595744680851 18 Canabeans 0.165517241379310 0.237967638620230 0.076595744680851 19 Pizza Marzano 0.262068965517240 0.296572528009190 0.057446808510638 20 Kushiya Monotagari 0.262068965517240 0.300000000000000 0.057446808510638

## ISSN 2355-3286

## Tabel 1 Nilai Qi
Setelah  mendapatkan  nilai  Qi,  maka  selanjutnya adalah  mengurutkan  nilai  Qi  dari  yang  terkecil  hingga terbesar.  Dengan  demikian  nilai  Qi  yang  terkecil merupakan  pilihan  alternatif  terbaik  dari  kriteria  yang ada.  Tabel  7  berikut  ini  adalah  daftar  restoran  yang memiliki nilai Qi terkecil untuk ditampilkan ke platform LINE.

## Tabel 2 Hasil Rekomendasi Restoran pada LINE

## C. Uji Kepuasan Pengguna
Pengujian kepuasan pengguna menggunakan metode SUS ( System Usable Scal e) dilakukan dengan menyebar kuesioner  secara online .  Kuesioner  yang  disebar  secara online mendapatkan  respon  sebanyak  31  responden. Berdasarkan aturan SUS untuk pertanyaan ganjil adalah nilai  yang  didapat  adalah  nilai  skala  dikurangi  1 sedangkan pertanyaan genap nilai yang didapat adalah 5 dikurangi  dengan  skala.  Selanjutnya  untuk  mengetahui nilai  keseluruhan  dilakukan  dengan  menjumlahkan semua nilai pada pertanyaan 1 sampai 10 dan kemudian dikalikan  dengan  2,5.  Berikut  hasil  pehitungan  SUS dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 3 Perhitungan Kuesioner SUS
Pada Tabel 8 didapatkan nilai rata-rata SUS  sebesar 71.13  sehingga  termasuk  dalam  kategori acceptable . Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem rekomendasi  restoran  menggunakan  metode  AHP  dan VIKOR  pada platform LINE berguna  untuk  membantu user dalam mencari restoran

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Simpulan  yang  didapatkan  dalam  penelitian  yang dilakukan adalah sistem rekomendasi restoran menggunakan  metode  AHP  dan  VIKOR  pada platform LINE telah berhasil dirancang dan dibangun menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP.  Data  restoran yang  digunakan  diambil  menggunakan  Zomato  API berupa  nama  restoran,  alamat,  titik  koordinat latitude dan longitude ,  harga,  dan rating .  Metode  AHP digunakan  untuk  menghitung  nilai  bobot  pada  kriteria dan  metode  VIKOR  digunakan  untuk  menghitung  nilai indeks  berdasarkan  data  yang  diambil,  sehingga didapatkan hasil rekomendasi restoran berdasarkan nilai
# Nama Restoran Qi 1 TOBI's Coffee & Roastery 0.00000000000000 2 O! Fish 0.41851646577572 3 Pako Pako Pasta 0.18743586585579 4 Fish Streat 0.17523448689133 5 Enigma 0.47521632649203 6 Wake Up Coffee 0.25410114982006 7 Pancious 0.91988418582682 8 Port Five Six 0.49887946298896 9 Pasta Kangen 0.44730893833632 10 B'Steak Grill & Pancake 0.80256992254865 11 Porto Bistreau 0.77417937301204 12 Foodmart Primo 0.35690368538765 13 Pan & Flip 0.41944851060748 14 My Warm Day 0.72088709120110 15 Nanny's Pavillon 0.74252670210758 16 Steavn Meat Shop 0.81152936794211 17 Onokabe 0.90810958209161 18 Canabeans 0.58285914893036 19 Pizza Marzano 0.82453722874522 20 Kushiya Monotagari 0.82758620689655 # Nama Restoran Kawasan Restoran Harga Rating Jarak KM 1 TOBI's Coffee & Roastery Serpong Utara 60000 3.8 0.64916841994826 2 Fish Streat Serpong Utara 100000 3.4 1.34951379245520 3 Pako Pako Pasta Ruko Pasar Modern Para… 100000 3.1 1.25133945168820 4 Wake Up Coffee Serpong Utara 120000 3.5 1.86795875336840 5 Foodmart Primo MaxxBox Lippo Village, ... 130000 3.5 3.35676286778940 # P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 Total Total * 2.5
R1 3 3 4 4 4 2 3 3 4 3 33 82.5 R2 3 2 3 2 3 2 3 2 3 2 25 62.5 R3 3 0 2 1 4 2 3 2 3 1 21 52.5 R4 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 20 50 R5 4 1 3 3 3 3 3 3 3 3 29 72.5 R6 3 2 3 3 3 3 4 2 4 3 30 75 R7 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 20 50 R8 2 1 2 2 1 2 3 2 1 2 18 45 R9 4 3 4 3 4 3 3 3 4 3 34 85 R10 3 2 3 2 3 2 3 2 3 2 25 62.5 R11 2 2 3 4 3 3 2 3 2 4 28 70 R12 3 3 3 4 3 3 3 4 2 4 32 80 R13 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 28 70 R14 3 2 3 2 4 3 3 3 4 1 28 70 R15 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 20 50 R16 3 3 3 4 4 2 3 4 3 4 33 82.5 R17 2 4 3 4 4 2 3 3 3 4 32 80 R18 2 4 3 3 3 4 3 2 2 3 29 72.5 R19 3 3 3 4 3 4 2 3 3 3 31 77.5 R20 3 4 3 3 3 4 3 4 3 2 32 80 R21 2 1 3 3 3 3 3 3 1 3 25 62.5 R22 3 3 4 3 3 2 3 3 3 4 31 77.5 R23 3 4 4 3 3 2 3 4 2 3 31 77.5 R24 3 4 3 3 3 2 4 4 3 3 32 80 R25 3 3 4 3 3 2 4 4 3 2 31 77.5 R26 4 3 3 3 3 4 3 4 3 4 34 85 R27 4 4 3 3 4 2 3 3 3 4 33 82.5 R28 4 3 3 2 2 2 2 2 2 2 24 60 R29 3 4 3 3 3 4 3 3 3 3 32 80 R30 3 3 4 4 4 2 2 2 3 2 29 72.5 R31 4 4 3 3 2 4 2 4 2 4 32 80
indeks  yang  sudah  terurut  dari  yang  memiliki  nilai terkecil  sampai  yang  terbesar.  Hasil  rekomendasi restoran  tersebut  akan  ditampilkan  dalam  bentuk carousel message di platform LINE menggunakan LINE Message  API .  Berdasarkan  hasil  kuesioner  yang dilakukan dengan menggunakan metode SUS didapatkan  hasil  dengan  rata-rata  71,13,  dimana memiliki  arti  bahwa  sistem  rekomendasi  yang  dibuat berguna untuk membantu user dalam mencari restoran.
Adapun  saran  terkait  dengan  penelitian  selanjutnya adalah  menambahkan  fitur filtering terhadap  jenis makanan  yang  ada  pada  Zomato  dengan  jenis  makanan yang  dicari  user.  Penambahan  fitur  tersebut  bertujuan untuk  menghilangkan tag jenis  makanan  yang  tidak sesuai dengan restoran yang ada pada Zomato. Selain itu penggunaan  algoritma Natural  Language  Processing (NLP)  yang  bertujuan  agar  sistem  dapat  mengenali Bahasa keseharian pengguna agar tidak bergantung pada keyword yang  ditentukan,  sehingga  pengguna  dapat melakukan  interaksi  langsung  dengan  sistem  seperti sedang melakukan chatting dengan bahasa sehari-hari.

## R EFERENSI
[1] Kompas.com.  “SBY  Sebut  Gaya  Hidup  Pengaruhi  Ketahanan Pangan”. 2016. [online] Tersedia dalam: http://nasional.kompas.com/read/2016/05/14/15164921/SBY.Seb ut.Gaya.Hidup.Pengaruhi.Ketahanan.Pangan [Diakses 26
September 2017].
[2] CNN  Indonesia.  “Gaya  Hidup  Masyarakat  Menjadikan  Bisnis Kuliner  Menjanjikan”.  2017. [online].  Tersedia  dalam: https://www.cnnindonesia.com/gayahidup/201701181214052628 7137/gaya-hidup-masyarakat-menjadi kanbisnis-kuliner- Menjanjikan [diakses 26 September 2017].
[3] Tech  in  Asia  Indonesia.  “[Update]  Kumpulan  Aplikasi  dan Startup  Kuliner  Terbaik  di  Indonesia”.  2017. [Online] Tersedia dalam: https://id.techinasia.com/16-aplikasi-dan- startup-kuliner-di-indonesia [Diakses 26 September 2017].
[4] Metrotv  News.  “LINE:  Indonesia  Peringkat  4  Pengguna
Terbanyak ”. 2016. [Online] Tersedia
dalam: http://teknologi.metrotvnews.com/news-teknologi/akW4 MmLK-line-indonesia-peringkat-4-pengguna-terbanyak [Diakses 1 Oktober 2017].
[5] Purnomo,  E.  N.  S.,  Sihwi,  S.  W.  dan  Anggrainingsih,  R. “Analisis  Perbandingan  Menggunakan  Metode  AHP,  TOPSIS, dan  AHP-TOPSIS  dalam  Studi  Kasus  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Siswa  Program  Akselerasi”. Jurnal ITSMART, 2013, hal. 16-23.
[6] Lengkong,  S.  P.,  Permanasari,  A.  E.  dan  Fauziati,  S. “Implementasi  Metode  VIKOR  untuk  Seleksi  Penerima Beasiswa. Proceedings  of  The  7th  National  Conference  on Information Technology and Electrical Engineering”, 2015, hal. 107-112.
[7] Lengkong,  S.  P.,  Permanasari,  A.  E.  dan  Fauziwati,  S.  “Hybrid Multi  Attribute  Decision  Making  untuk  Seleksi  Penerima Bantuan  Studi”. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  2015.
2015
[8] LINE. “ Messaging API”. 2017. [Online] Tersedia dalam:
https://developers.line.me/en/services/messaging-api/
[9] Venkata, R. R., (2007). “ Decision Making in the Manufacturing Environment”. United Kingdom: Springer London Ltd.
[10] Imanuwelita,  V.,  Putri,  R.  R.  M.  dam  Amalia,  F.  “Penentuan Kelayakan  Lokasi  Usaha  Franchise  Menggunakan  Metode  AHP dan  VIKOR”. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer, 2015, hal. 122-132.
[11] Prasetiyo,  A.  D.  dan  Rahmad,  C.  “Perancangan  Aplikasi Schedule  Reminders  Menggunakan  Metode  Euclidean  Distance Pada  Sistem  Operasi  Android”. Seminar  Informatika  Aplikatif Polinema, Vol. III, 2015, hal. 126-128.
[12] Brooke,  J.  “SUS:  A  Retrospective. Journal  of  Usability  Studies (JUS)”, 2013 , hal. 29-40
[13] Pudjoatmodjo,  B.  dan  Wijaya,  R.  “Tes  Kegunaan  (Usability Testing)  pada  Aplikasi  Kepegawaina  dengan  Menggunakan System Usabilty Scale (Studi Kasus: Dinas Pertanian Kabupaten Bandung)”. Jurnal  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Multimedia 2016, hal. 37-42.