KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1245-1254 DOI 10.30865/klik.v4i3.1291 https://djournals.com/klik

## Aplikasi Pemesanan Makanan Berbasis Analytical Hierarchy Process (AHP) dengan Menu Rekomendasi
Savina Choirina Zuhri * , Wahyu Sri Utami
Sains dan Teknologi, Informatika, Universitas Teknologi Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* savina.5200411572@uty.ac.id, 2 wahyu.utami@uty.ac.id Email Penulis Korespondensi: savina.5200411572@uty.ac.id
Abstrak− Aplikasi pemesanan makanan memainkan peran yang semakin penting dalam memungkinkan pengguna memesan makanan dengan mudah dan efisien di berbagai restoran. Namun pengguna sering dihadapkan dengan kebingungan saat memilih menu yang sesuai dengan preferensinya. Dengan tujuan meningkatkan pengalaman pengguna dan memfasilitasi proses pengambilan keputusan, penelitian ini memperkenalkan pendekatan yang menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk memberikan rekomendasi menu  yang  dipersonalisasikan  kepada  pengguna  aplikasi  pemesanan  makanan.  Metode  AHP  digunakan  untuk  mngembangkan pemeringkatan  yang  mempertimbangkan  berbagai  faktor  terkait  preferensi  pengguna,  termasuk  peferensi  rasa,  nila  dan  anggaran. Pengguna  aplikasi  memilki  kemampuan  untuk  menentukan  bobot  relatif  dari  masing  masing  faktor  tersebut,  kemudian  digunakan dalam  perhitungan  peringkat.  Model tersebut  diterapkan  dan diuji  menggunakan data pengguna sebenarnya. Hasil  percobaan  awal menunjukkan bahwa pengguna yang menggunakan sistem rekomendasi menu berbasis AHP lebih cenderung memesan hidangan yang sesuai denagn preferensi pribadinya. Penelitian ini memeiliki signifikansi praktis dalam mengembangkan aplikasi pemesanan makanan yang lebih intuitif dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Dengan memnafaatkan AHP untuk memberikan rekomendasi menu yang dipersonalisasikan. Aplikasi ini berpotensi meningkatkan konversi pesanan, membangun loyalitas pelanggan, dan mengurangi limb ah makanan. Selain itu penelitian ini juga memberikan wawasan tentang bagaimana teknik pemeringkatan.
Kata Kunci: Aplikasi Pemesanan Makanan; Analaytical Hierarchy Process (AHP); Menu Rekomendasi
Abstract− Food ordering apps are playing an increasingly important role in allowing users to easily and efficiently order food at various restaurants. However, users are often faced with confusion when choosing a menu that matches their preferences. With the aim  of improving user experience and facilitating the decision-making process, this study introduces an approach that uses the  Analytical Hierarchy Process (AHP) to provide personalized menu recommendations to food ordering app users. The AHP method is used to develop a ranking that considers various factors related to user preferences, including taste, value and budget. App users have  the ability  determine  of  each  these  factors  varies  based  on  the  context  and  specific  circumtances,  which  is  then  used  in  the  ranking calculation. The model was implemented and tested using real user data. Preliminary experimental results show that users usin g the AHP-based menu recommendation system are more likely to order dishes that match their personal preferences. This research  has practical significance in developing food ordering applications that are more intuitive and in line with user needs. By using  AHP to provide personalized menu recommendations. This app has the potential to increase order conversion, build customer loyalty, and reduce food waste. In addition, this research also provides insight into how ranking techniques.
Keywords : Food Ordering Application; Analytical Hierarchy Process (AHP); Menu Recommendation

## 1. PENDAHULUAN
Restoran  adalah  bisnis  yang  menyajikan  layanan  makanan  lengkap  beserta  peralatan  dan  fasilitas  untuk  memsak, menyimpan, dan melayani pelanggan di lokasi tetap dengan tujuan mencari keuntungan. suatu usaha yang menyediakan jasa makanan lengkap peralatan dan perlengkapan untuk produksi, penyimpanan dan layanan di satu lokasi yang tetap ditempat untuk memperoleh keuntungan. Restoran juga bisa didefinisikan sebagai lokasi atau bangunan milik komersial. Memberikan  pelayanan  yang  baik  kepada  seluruh  pelanggan  dalam  bentuk  makanan  dan  minuman  [1].  Restoran  juga merupakan suatu bentuk layanan dimana makanan atau minuman dijual kepada kelopomk kecil pengunjung dengan tujuan mencapaia profit [2]. Lazimnya pengunjung datang secara langsung di restoran. Saat ini telah ditemukan banyak variasi restoran yang menawarkan konsep berbeda guna menarik lebih banyak pelanggan. Pentingnya roses pemesanan dalam restoran tidak dapat diabaikan, karena ini adalah langkah awal yang menentukan sejauh mana restoran dapat memenuhi kebutuhan pelanggan, dan pelanggan bisa menilai langsung kualitasnya [3].
Aplikasi pemesanan makanan semakin berkembang. Tujuan dibuatnya aplikasi pemesanan makanan adalah untuk membuat  proses  pemesanan  lebih  efisien,  terstruktur.  Selain  itu  juga  mengurangi  biaya  operasional  restoran  karena banyaknya kertas yang digunakan untuk mencatat pesanan pelanggan. Banyak sekali aplikasi pemesanan makanan yang digunakan untuk memesan menu, penulis mengembangkan aplikasi pemesanan dengan menambahkan sistem pendukung keputusan yang membantu pelanggan memutuskan item menu mana yang akan dipesan. Menu rekomendasi merupakan suatu  hal  yang  penting  bagi  pelanggan  dalam  membantu  memberikan  pengambilan  keputusan  yang  sesuai  dengan preferensi pelanggan .
Dalam  menentukan  menu  rekomendasi  yang  sesuai  dengan  preferensi  pelanggan  dibutuhkan  beberapa  kriteria yang  menjadi  syarat  seperti  rasa,  harga,  waktu  persiapan,  ketersediaan.  Banyaknya  menu,  sibutuhkan  sistem  untuk menentukan  rekomendasi  makanan  dengan  bantuan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  menunjukkan  efisien  yang tinggi. SPK merupakan sistem komputer yang mampu mengolah data dengan kecepatan dan akurasi yang tinggi [4] . SPK untuk melakukan seleksi secara efisien berdasarkan kriteria dan menghasilkan keputusan yang akurat tanpa intervensi. Dalam penelitian ini, digunakan metode Analytical Hierarchy Process ( AHP).
Savina  Choirina  Zuhri,  Aplikasi  Pemesanan  Makanan  Berbasis  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dengan  Menu Rekomendasi
Metode AHP adalah metode pengambilan keputusan yang dapat digunakan sebagai pengambilan keputusan menu rekomendasi. Berdasarkan pendekatan untuk pengambilan keputusan yang relevan dalam Menyusun rekomendasi menu. Penulisan merujuk pada penelitian terdahulu yang telah menggunakan metode serupa sebagai pedoman dalam penelitan ini. Penelitian oleh Suryani, Annah, Fransiska Sagita Patulak, dan Danatnasius Alan Pabembe pada tahun 2023 tentang rekomendasi  makanan katering. Penelitian tersebut  memiliki empat kriteria yaitu jarak, harga, menu utama, dan menu pembuka dan penutup. Hasil perankingan dari penelitian tersebut menunjukkan bahwa alternatif ketiga (paket c) memiliki perinkat tertinggi dengan nilai 3,37 [5]. Pada tahun 2023, Bonni Nurtanaya et al, melakukan penelitian tentang penerapan metode AHP dalam penilaian pengiriman makann online terunggul dengan tiga alternatif yaitu, gofood, grabfood, dan shopeefood .  Hasil analisis menunjukan bahwa GrabFood memiliki preferensi  tertinggi  dengan presentase nilai  sebesar 36,02% [6] . Penelitian oleh Novranza Kannia dan Frieyadie tahun 2022. Penelitian ini memiliki pada analisis pemilihan platform pemesanan makana online dengan memanfatkan metod AHP. Hasil perangkingan dari penelitian tersebut adalah alternatif pertama ( ShopeeFood ) yang memiliki peringkat tertinggi dengan nilai 0,4071 atau 4% [7] . Pada tahun 2020, Ari Nur Ahmad Taufik melakukan penelitian tentang rekomendasi kos di daerah istimewa Yogyakarta dengan metode AHP.  Hasil  perangkingan  menunjukkan  bahwa  pilihsn  kos  5  paling  unggul  dengan  hasil  0,284  [8].  Penelitian  oleh Laurentinus et al, yang dilkaukan pada tahun 2022. Penelitian tersebut membahas tentang rekomendasi keluarga kurang mampu  penerima  bantuan  dengan  metode  AHP,  yang  memiliki  4  kriteria  yaitu  Shinta  Utari,  Aqim,  Erik,  Dan  Pira Purwanti.  Hasil  perangkingan  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  altrernatif  Shinta  Utari  memiliki  prefrensi  tertinggi dengan  nilai  0,856  [9].  Penelitian  oleh  Widya  Lelisa  Army  pada  tahun  2020.  Penelitian  ini  membahas  tentang rekomendasi perserta bidikmisi denagan metode AHP. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa K2 memiliki nilai preferensi tertinggi yaitu 2,072 [10]. Penelitian Mochammad Ichsan et al tahun 2021. Penelitian ini mengulas penerapan AHP dan OCRA dalam identifikasi santri berprestasi. Hasil dari perangkingan tertinggi penelitian ini adalah A62 dengan nilai 0,1888 [11]. Pada tahun 2023 dilakukan penelitian oleh Intan Oktaria et al. Penggunaan metode AHP dalam menilai kepuasan pelanggan sebagai landasan untuk menentukan unit terbaik. Hasil perankingan tertinggi adalah Security dengan nilai 0,4290 [12]. Penelitian oleh jadiaman parhursip pada tahun 2019.penelitian ini membicarakan penggunaan metode AHP dalam pemilihan calon penerima bantuan pangan non tunai di kota Palangkaraya. Hasil perangkinga tertinggi adalah alternatif  2  dengan  hasil  0,441322  [13].  Penelitian  oleh  putri  taqwa  prasetyaningrum  pada  tahun  2019.  Penelitian  ini menjelaskan  penerapan  AHP  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  memilih  destinasi  wisata  DIY.  Hasil perangkingan tertinggi adalah taman sari dengan nilai 0,30 [14].
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengembangkan  sistem  pemesanan  makanan  dengan  metode  AHP  dengan merekomendasikan  menu-menu  yang  sesuai  dengan  preferensi  setiap  pelanggan.  Tujuannya  adalah  untuk mengidentifikasi  opsi  optimal  berdasarkan  kriteria  dan  data  yang  telah  diidentifikasi.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah sistem pemesanan makanan yang merekomendasikan menu berdasarkan preferensi pelanggan. Penerapan metode AHP membantu dalam menentukan nilai alternatif terbaik dari berbagai pilihan yang tersedia dan mengurutkan pilihan tersebut berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  sehingga  membantu  dalam  pengambilan  keputusan.  Penetapan  harga  yang obyektif  dan  akurat  ketika  mengevaluasi  setiap  alternatif  penerapan  pemesanan  produk  makanan.  Hasil  penelitian  ini dapat sangat membantu dalam meningkatkan efisiensi, efektivitas dan penghematan operasional dalam proses pemesanan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini melibatkan serangkaian  tahap seperti berikut:
a. Tahap  observasi  dan  wawancara  melibatkan  kunjungan  langsung  penulis  ke  restoran  tertentu  untuk  menyelidiki permasalahan, penyebabnya, dan metode yang digunakan dalam penelitian. Dengan poses analisis, penulis memahami permasalahan  dengan  detail,  yang  memungkinkan  penawaran  langkah-langkah  dan  pendekatan  yang  sesuai  untuk mengatasi masalah serta memberikan solusi yang efektif.
b. Tahap  pengumpulan  data  dilakukan  melalui  kunjungan  langsung  ke  restoran,  yang  memungkinkan  penulis mendapatkan data asli mengenai restorran tersebut.
c. Tahap perancangan dimulai dengan menganalisi sistem seperti apa yang akan dibuat, setelah Analisa selesai penulis membuat  sketsa tampilan aplikasi, jika sketsa sudah sesuai  penulis akan melanjutkan perancangan ke tahap desain digital dengan membuat wireframe, dan tampilan antarmuka aplikasi.
d. Tahap implementasi sistem. Tahap ini penulis akan mulai membuat aplikasi dimulai dengan pengerjaan front end dari semua tampilan, membuat semua modul yang ada pada perancangan, serta pembuatan database.
e. Tahap implementasi AHP dilakukan setelah proses development aplikasi selesai. Penulis menerapkan metode sesuai dengan aturan dan rumus dari metode tersebut.
f. Tahap pembuatan lapran, penulis Menyusun laporan seluruh penelitian untuk mengevaluasi hasil penelitian. Penulis akan membahas semua tahapan penelitian ini dari awal hingga akhir yang mencakup setiap tahap. Flowchart berikut ini menggambarkan urutan langkah-langkah yang dijalankan dalam penelitian:
Savina  Choirina  Zuhri,  Aplikasi  Pemesanan  Makanan  Berbasis  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dengan  Menu Rekomendasi
Gambar 1. Flowchart Penelitian

## 2.2 Pemesanan Makanan
Pemesanan adalah Tindakan yang dilakukan oleh konsumen sebelum melakukan pembelian. Untuk memastikan kepuasan pelanggan, bisnis perlu memiliki sitem pemesanan yang efisien. Makanan adalah kebutuhan dasar bagi semua individu dan  juga  bisa  menjadi  peluang  bisnis  yang  menguntungkan  [15].  Sistem  pemesanan  menu  makanan  dan  minuman dirancang untuk  menyederhanakan proses pemesanan dan mengurangi  potensi  kesalahan serta antrian saat  melakukan pemesanan[16].

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  konsep  untuk  melaksanakan  proses  pengambilan  keputusan  dalam  proses manajemen [17]. Sistem pendukung keputusan juga dapat dianggap sebagai sistem informasi yang bersifat interaktif yang menyediakan, memodelkan, dan memanipulasi dan mengumpulkan data informasi [18].

## 2.4 Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode  Analytical  Hierarchy  Process adalah  pendekatan  penelitian  yang  menggunakan  hierarki  untuk  pengambilan keputusan dengan membandingkan kriteria dan alternatif yang [19]. AHP digunakan sebagai cara untuk membagi masalah yang  besar  dan  terstruktur  menjadi  komponen-koemponen  yang  lebih  kecil  dan  lebih  teratur,  serta  untuk  menetapkan prioritas pada setiap komponennya . Penelitian ini melibatkan pemberian nilai subjektif terhadap pentingnya setia variabel dalam proses pengambilan keputusan [20]. Pada metode AHP yang merupakan sistem pendukung keputusan, perhitungan matriks digunakan secara berpasangan. Langkah pertama dalam AHP adalah mengorganisasikan masalah yang diteliti dalam struktur hierarki hingga subkriteria terkecil, dengan tujuan, kriteria, dan perhitugan pada setiap subkriteria. Skala pengukuran meliputi  skalanominal, ordinal, interval, dan rasio. Biasanya mereka sering  digunakan dalam urutan yang lebih  tinggi  sebagai  suatu  aturan  [19].  AHP  menjadi  alat  yang  berguna  dalam  mengatasi  masalah yang  kompleks  dan tidak  terstruktur  dalam  kelompok  dengan  mengorganisir  kelompok  tersebut  dalam  satu  hierarki,,  lalu  masukkan  nilai numerik  untuk  menggantikan  persepsi  manusia  dengan  penciptaan  perbandingan  relatif.  Dengan  sintesis,  hal  itu  akan terjadi, dimungkinkan untuk menentukan elemen mana yang mendapat prioritas Tertinggi [21].
Pemeringkatan  bobot  kriteria  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  nilai  relatif  satu  per  satu  elemen  dan kemudian menghitung erbandingan nilai setiap elemen dengan seluruh elemen lainnya. Nilai preferensi yang responden berikan dapat digunakan untuk membandingkan faktor kualitatif dan kuantitatif. Setelah data dikumpulkan dari partisipan, kemudian  dikaji dengan menggunakan rumus yang sesuai:
Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (RC). 1. Consistency Index (CI).
CI = 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚−𝑛 𝑛−1
(1)
Keterangan: CI
: Indeks Konsistensi.
λ maksimum  : Nilai eigen terbesar dari matriks berordo n. n : Jumlah kriteria.
Nilai eigen terbesar diperoleh saat melakukan antara matriks kolom dengan vector prioritas. 2. Consistency Ratio (RC).
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼
(2)
Dalam perhitungan saaty, hasil Random index (RI) ditemukan sebagai berikut:
Tabel 1. Nilai Pembangkit Random (RI) n 1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 RI 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Savina  Choirina  Zuhri,  Aplikasi  Pemesanan  Makanan  Berbasis  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dengan  Menu Rekomendasi

## 3.1 Penetapan Kandidat (Alternatif)
Dalam penelitian ini, penulis mnggunakan metode Analytical Hierarchy Prosess (AHP) untuk menentukan opsi terbaik berdasarkan nilai relatif bobot dan kriteria yang telah diatur. Melalui proses ini dimungkinkan untuk menyamakan, serta mengurutkan opsi  menu, sehingga dapat  merekomendasikan kepada pelanggan berdasarkan sejauh mana opsi  tersebut sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Total  10  pilihan  menu  dan  pemeringkatannya  ditentukan  melalui  proses pemeringkatan. Tabel dibawah ini berisi  rincian mengenai pilihan menu yang diterapkan dalam penelitian ini. Dengan hasil  analisis  dan  peringkat  yang  dihasilkan,  diharapkan  dapat  memberikan  rekomendasi  yag  tepat  dan  berinformasi kepada pelanggan, serta menjadi  panduan berharga bagi  restoran dalam memilih menu yang sesuai  dengan kebutuhan mereka:
Tabel 2. Data Kandidat (Alternatif) Kriteria Variabel US Chicken Steak K1 High Classic Chicken Steak K2 Chicken Maryland K3 Italian Grilled Chicken K4 Chicken Picsso K5 Mongolian Chopped Steak K6 Sirrius Black K7 Spaghetti Aglio Olio K8 Spaghetti Chesse Supreme K9 Spaghetti Carbonara K10

## 3.2 Penetapan Kriteria
Pada  penelitian  ini,  penulis  memanfaatkan  beberapa  parameter  untuk  merekomendasikan  menu  kepada  pelanggan. Terdapat empat parameter yang dikaji, dan rincian tambahan terdapat dalam tabel dibawah ini. Analisis tahap parameter ini menjadi  langkah  krusial dalam merancang rekomendasi  aplikasi  yang cocok dengan tujuan dan kebutuan restoran, dengan harapan dapat meningkatkan efisiensi dalam proses pemesanan bagi pengguna aplikasi pemesanan  makanan yang digunakan. Penentuan Eigen Vector atau Bobot Kriteria
Tabel 3. Data Kriteria Kriteria Variabel Harga S1 Rasa S2 Kualitas S3 Makanan pembuka dan penutup S4
Tabel  2 menyajikan kriteria pemeringkatan yang digunakan untuk  menentukan rekomendasi  menu yaitu harga, rasa, kualitas, dan ketersediaan.
Berdasarkan tabel 2 berikut uraian kriterianya:
1. Harga  :  faktor  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  atau  menentukan  apakaha  harga  suatu  produk atau  jasa  sudah sesuai atau memadai. Kriteria penilaian dapat bervariasi bergantung pada konteksnya.
2. Rasa: faktor yang digunakan untuk mengevalusi atau menentukan kualita rasa suatu makanan atau minuman. Kriteria ini subyektif karena rasa merupakan pengalaman indrawi yang dirasakan setiap orang.
3. Kualitas: faktor atau standar yang dunakan untuk mengevaluasi sejauh mana suatu produk atau layanan memenuhi atau  melampaui  harapan  atau  spesifiksi  yang telah  dientukan. Peringkat  kualitas  dapat  bervariasi  bergantung  pada jenis produk atau layanan yang dibahas.
4. Makanan pembuka dan penutup: dalam sebuah hidangan, menu adalah faktor yang digunakan untuk mengevaluasi kualitas  dan  kesesuaian  hidangan  tersebut  dalam  rantai  makanan  atau  pengalaman  kuliner.  Kriteria  ini  membantu memastikan  bahwa  makanan  pembuka  dan  hidangan  penutup  tidak  hanya  terasa  lezat  namun  juga  serasi  dan melengkapi hidangan secara keseluruhan.

## 3.3 Penetapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Dalam tabel 2 terdapat kriteria yang masih belum memilki bobot. Langkah selanjutnya adalah menentukan nilai hubungan antar  kriteria  ini,  yang  kemudian  digunakan  untuk  menghitung  bobot  bagi  setiap  kriteria  secara  spesifik.  Dengan mengguanakn perhitungan ini, penelitian ini mampu memberikan bobot netral secara obyektif , akurat untuk setiap kriteria tertentu, yang pada gilirannya memungkinkan evaluasi dan perbandingan yang lebih akurat dalam proses rekomendasi menu.  Pelanggan  dapat    memesan  dari  menu  yang  direkomendasikan  restoran.  Metode  untuk  menetapkan  nilai berpasangan dijelaskan dalam proses berikut ini:
Apabila S1 terhadap S2 diberi bobot : 1/5; 0,2 Maka bobot S2 terhadap S1 : 5
Savina  Choirina  Zuhri,  Aplikasi  Pemesanan  Makanan  Berbasis  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dengan  Menu Rekomendasi
Apabila S1 terhadap S3 diberi bobot : 5 Maka bobot S3 terhadap S1 : 1/5; 0,2 Apabila S1 terhadap S4 diberi bobot : 3 Maka bobot S4 terhadap S1 : 1/3; 0,333 Apabila S2 terhadap S3 diberi bobot : 1/3; 0,333 Maka bobot S3 terhadap S2 : 3 Apabila S2 terhadap S4 diberi bobot : 7 Maka bobot S4terhadap S2 : 1/7; 0,142 Apabila S3 terhadap S4 diberi bobot : 5 Maka bobot S4 terhadap S3
: 1/5; 0,2
Oleh karena itu, bobot prioritas dapat dihitung sebagai:
Tabel 4. Bobot Pasangan S1 S2 S3 S4 Total Baris S1 1 0,2 5 3 9,2 0,275408 S2 5 1 0,333 7 13,333 0,399132 S3 0,2 3 1 0,2 4,4 0,131717 S4  0,33  0,142 5 1 6,472 0,193743 33,04
Tabel  3  adalah  langkah  menghitung  nilai  bobot  untuk  setiap  kriteria  dari  hasil  evaluasi  bobot  pasanganpada langkah sebelumnya, dengan metode membagi total baris setiap kriteria dengan total keseluruhan baris sehingga diperoleh bobot S1= 9.2/33.405= 0,275
Tabel 5. Perhitungan Rasio Konsistensi Kriteria Jumlah/ baris Prioritas Hasil S1 9,2 0,275407873 9,475407873 S2 13,333 0,399131866 13,73213187 S3 4,4 0,131716809 4,531716809 S4 6,472 0,193743452 6,665743452 Jumlah 34,405 Jumlah kriteria 4 Max (jumlah/n) 8,60125 IR 0,9 CI (Max-n)/n 0,7515625 CR 0,083506944 Keterangan Konsisten
Berikut  dibawah  ini  perhitungan  konsistensi  dari tabel  bobot  pasangan,  dengan  syarat  kurang  darii  10%,  maka disimpulkan bahwa bobot prioritas memiliki konsistensi yang baik.
Mendapatkan nilai bobot:
Tabel 6. Bobot S1 Nilai S1 Bobot Baik 4 Sedang 3 Kurang baik 2 Perlu diperbaiki 1 Tabel 7. Bobot S2 Nilai S2 Bobot Menu pembuka dan penutup 4 Sedang 3 Kurang baik 2 Perlu diperbaiki 1 Tabel 8. Bobot S3 Nilai S3 Bobot Harga <20.000 4 20.000        >= 3 27.000        >= 2 Harga >49.000 1
Savina  Choirina  Zuhri,  Aplikasi  Pemesanan  Makanan  Berbasis  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dengan  Menu Rekomendasi
Tabel 9. Bobot S4
Nilai S4 Bobot Enak sesuai 4 Sesuai 3 Kurang sesuai 2 Kurang enak dan kurang sesuai 1
a. Menghitung penilaian kandidat menu
Untuk mengetahui menu paling direkomendasikan, peru dihitung nilai dari setiap penilaian kriteria berdasarkan kriteria dengan rumus:
𝑃𝑆 = (𝑤1 ∗ 𝑆1) + (𝑊2 ∗ 𝑆2) + (𝑤3 ∗ 𝑆3) + (𝑊4 ∗ 𝑆4) (3) SP = ∑ 𝑆𝑝𝑖 4 𝑖=1 (4) Tabel 10. Kandidat Menu Kriteria Kualitas Menu pembuka Harga Rasa US Chicken Steak Baik Pembuka = 0 Penutup = v 27.000 Enak cocok High Classic Chicken Steak Baik Pembuka= 0 Penutup= v 27.000 Cocok Chicken Maryland Baik Pembuka= v Penutup= v 27.000 Cocok Italian Grilled Chicken Sedang Pembuka= 0 Penutup= 0 27.000 Cocok Chicken Picsso Baik Pembuka= 0 Penutup= v 27.000 Kurang cocok Mongolian Chopped Steak Baik Pembuka= 0 Penutup= v 49.000 Enak cocok Sirrius Black Baik Pembuka= 0 Penutup= v 49.000 Enak cocok Spaghetti Aglio Olio Sedang Pembuka= 0 Penutup= v 17.500 Cocok Spaghetti Chesse Supreme Baik Pembuka= v Penutup= v 17.500 Enak cocok Spaghetti Carbonara Baik Pembuka= v Penutup= v 17.500 Enak cocok
Tabel  9  meupakan  kandidat  menu  yang  akan  diberi  peringkat  dengan  bobot  setiap  kiteria  yang  telah  diperoleh dalam proses pembobotan pasangan.
Tabel 11. Kandidat Menu No Menu S1  S2  S3  S4 1 US Chicken Steak 2 2 4 4 2 High Classic Chicken Steak 2 2 4 4 3 Chicken Maryland 3 4 3 4 4 Italian Grilled Chicken 2 1 3 4 5 Chicken Picsso 2 2 4 3
6 Mongolian Chopped Steak 2 2 3 4 7 Sirrius Black 1 2 4 3 8 Spaghetti Aglio Olio 1 2 4 3
9 Spaghetti Chesse Supreme 4 4 2 4 10 Spaghetti Carbonara 3 4 3 3
Tabel 10 adalah hasil perhitungan nilai kandidat yang berdasarkan nilai kriteria pada tabel 5 hingga 6.
Tabel 12. Hasil Perkalian Bobot Kandidat dengan Bobot Kriteria No Menu S1 S2 S3 S4 Total 1 US Chicken Steak 1,10 0,55 0,53 0,39 2,57 2 High Classic Chicken Steak 1,10 0,55 0,53 0,39 2,57 3 Chicken Maryland 1,10 1,10 0,40 0,77 3,37 4 Italian Grilled Chicken 1,10 0,28 0,40 0,19 1,97 5 Chicken Picasso 0,83 0,55 0,53 0,39 2,29
Savina  Choirina  Zuhri,  Aplikasi  Pemesanan  Makanan  Berbasis  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dengan  Menu Rekomendasi
6 Mongolian Chopped Steak 1,10 0,55 0,40 0,39 2,44 7 Sirrius Black 0,83 0,55 0,53 0,39 2,29 8 Spaghetti Aglio Olio 0,83 0,55 0,52 0,39 2,29 9 Spaghetti Chesse Supreme 1,10 0,10 0,26 0,77 3,24 10 Spaghetti Carbonara 0,83 1,10 0,40 0,77 3,10
Tabel 11 adalah hasil perkalian nilai kandidat dengan nilai setiap kriteria sehingga menghasilkan nilai AHP.
Tabel 13. Hasil Perangkingan AHP No Menu S1 S2 S3 S4 AHP Rangking 3 Chicken Maryland 1,10 0,55 0,53 0,39 3,37 1 9 Spaghetti Chesse Supreme 1,10 0,55 0,53 0,39 3,24 2 10 Spaghetti Carbonara 1,10 1,10 0,40 0,77 3,10 3 1 US Chicken Steak 1,10 0,28 0,40 0,19 2,57 4 2 High Classic Chicken Steak 0,83 0,55 0,53 0,39 2,57 5 6 Mongolian Chopped Steak 1,10 0,55 0,40 0,39 2,44 6 5 Chicken Picasso 0,83 0,55 0,53 0,39 2,29 7 7 Sirrius Black 0,83 0,55 0,52 0,39 2,29 8 8 Spaghetti Aglio Olio 1,10 0,10 0,26 0,77 3,29 9 4 Italian Grilled Chicken 0,83 1,10 0,40 0,77 1,97 10
Tabel  12  adalah  hasil  peringkat  berdasarkan  nilai  AHP  terbaik  berurutan,  peringkat  1  hingga  10.  Berdasarkan kalkulasi dari 10 opsi yang dicatat dalam tabel 1 2 opsi yang terpilih untuk menjadi menu rekomendasi terbaik adalah opsi K3, yakni Chicken Maryland. Evaluasi ini memperkuat bahwa Chicken Maryland sebagai pilihan utama.

## 3.4 Implementasi Aplikasi
a. Antarmuka Login
Halaman  login  merupakan  unsur  utama  dalam  banyak  situs  web  dan  aplikasi  yang  memungkinkan  pengguna mengakses akun pribadinya. Ini adalah langkah pertama dalam mengakses aplikasi dengan akun atau profil pengguna. Selain itu menu ini merupakan elemen kunci dalam pengamanan dan identifikasi pengguna dalam banyak layanan online. Memainkan peran penting dalam pengalaman pengguna, memastikan bahwa pengguna dapat dengan mudah mengakses akun mereka dan menggunakan layanan yang telah disediakan. Halaman ini adalah tampilan atau bagian yang meminta pengguna  untuk  memasukkan  data  otentikasi,    nama  pengguna  ( username) dan  kode  rasahsia  ( password )  agar  dapat masuk ke akun pengguna. Tampilannya ditunjukan pada gambar 2 dibawah ini:
Gambar 2. Antarmuka Login
b. Antarmuka  Daftar
Halaman daftar adalah komponen penting dalam banyak aplikasi yang memungkinkan pengguna untuk membuat akun baru. Menu ini memungkinkan pengguna baru mengakses layana atau konten di platform nline. Ini akan membantu pengguna menciptakan profil dan mengelola informasi mereka secara efektif. Selain itu juga berperan dalam membangun basis pengguna platform tersebut. Dalam aplikasi ini dibutuhkan beberapa data yang perlu dimasukkan oleh pengguna yaitu nama, username, dan password. Ini adalah tampilan bagian yang mengarahkan pengguna untuk mengisi data pribadi dan membuat akun. Tampilannya ditunjukkan pada gambar 3 dibawah ini.
Savina  Choirina  Zuhri,  Aplikasi  Pemesanan  Makanan  Berbasis  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dengan  Menu Rekomendasi
Gambar 3. Antarmuka  Daftar
c. Antarmuka  Dashboard
Halaman dashboard adalah antarmuka yang memberikan pengguna akses cepat ke berbagai informasi, fitur, atau laporan yang relevan dengan akun. Merupakan bagian penting dari situs web atau aplikasi karena menjaikan informasi ringkas dan terorganisir kpada pengguna setelah pengguna melakukan login ke akun. Selain itu dashboard juga merupakan beranda yang memberika gambaran umum tentang keadaan atau aktivita akun, serta menawarkan navigasi ke berbagai fitur  atau  fungsi  di  dalam  aplikasi.  Dirancang  untuk  memberikan  pengalaman  yang  efisien  dan  informatif  kepada pengguna saat mengakses platform atau aplikasi tertentu. Tampilannya ditunjukkan pada gambar 4 dibawah ini.
Gambar 4. Antarmuka Dashboard
d. Antarmuka Entri Referensi
Halaman entri referensi adalah salah satu komponn yang umumnya ditemukan dalam aplikasi atau sistem yang memungkinkan pengguna untuk memasukkan data referensi. Tujuan dari men ini adalah untuk memungkinkan pengguna untuk mengatur atau memasukkan informasi yang nantinya dapat digunakan dalam berbagai konteks atau transaksi. Selain itu  juga  antarmuka  atau  komponen  yang  memungkinkan  pengguna  uuntuk  membuat,  mengedit,  atau  mengatur  entri referensi  yang  disimpan  dalam  sistem.  Menu  ini  sangat  berguna  dalam  mengelola  informasi  yang  diperlukan  untuk berbagai  aspek  dalam  aplikasi  atau  sistem.  Ini  memungkinkan  untuk  menjaga  data  referensi  terorganisir,  sehingga menguramgi risiko  kesalahan dalam penggunaan data. Isi referemsi  dalam aplikasi  ini berupa nama menu, harga, stok dan foto menu.Tampilannya ditunjukan pada gambar 5 dibawah ini.
Savina  Choirina  Zuhri,  Aplikasi  Pemesanan  Makanan  Berbasis  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dengan  Menu Rekomendasi
e. Antarmuka Entri Order
Halaman  entri  order  merupakan  komponen  aplikasi  atau  sistem  yang  dgunakanuntuk  menerima  pesanan  dari pelangggan. adalah salah satu bagian terpenting dari bisnis yang menerima pesanan pelanggan secara online atau melalui aplikasi.  Hal  ini  memungkinkan  pengguna  untuk  dengan  mudah  memilih,  menyesuaikan,  dan  mengirimkan  pesanan mereka,  memfasilitasi  pengalaman  pelanggan  yang  lancar.  Selain  itu  juga  membantu  dalam  pengorganisasian  dan pemrosesan  pesanan,  memastikan  bahwa  pesanan  pelanggan  diproses  dengan  benar.  Menu  ini juga  dapat  berkontribsi pada pengalaman pelanggan yang baik dan peningkatan efisiensi bisnis. Tampilannya ditunjukan pada gambar 6 dibawah ini.
Gambar 6. Antarmuka Entri Order
f. Antarmuka entri Transaksi
Halaman transaksi adalah bagian dari antarmuka pengguna suatu aplikasi yang digunakan untuk mengumpulkan dan  mencatat  data  transaksi.  Menu  ini  sanagt  penting  dalam  bisnis  karena  menungkinkan  untuk  membantu  dalam pencatatan, pemantauan, dan analisis transaksi, serta memastikan bahwa semua catatan transaksi akrat dan tersedia untuk pengambilan keputusan dan pelaporan keuanagan. Tampilannya ditunjukan pada gambar 7 dibawah ini.
Gambar 7. Antarmuka Transaksi
g. Antarmuka Transaksi Pembayaran
Halaman transaksi pembayaran adalah komponen dalam aplikasi yang digunakan untuk memproses pembayaran atau transaksi anatar dua entitas yaitu pelanggan dan pihak restoran. Menu ini sangat penting untuk mengelola arus kas, melacak pendapatan, dan memproses pembayaran dengan efisien. Selain itu juga membantu dalam memastikan transaksi, dan mempermudah pencatatan keuangan. Tampilannya ditunjukan pada gambar 8 dibawah ini.
Savina  Choirina  Zuhri,  Aplikasi  Pemesanan  Makanan  Berbasis  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dengan  Menu Rekomendasi

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  digunakan  untuk  merekomendasikan  menu  pada aplikasi pemesanan makanan. Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan proses pemesanan makanan dan memberikan rekomendasi kepada pelanggan secara obyektif. AHP adalah metode yang melibatkan analisis kriteria dan kandidat untuk menentukan prioritas dan perbandingan antara mereka. Hasil dari perhitungan AHP menunjukkan bahwa menu Chicken Maryland memperoleh  nilai  tertinggi,  yaitu  3,37  yang  membuatnya  menjadi  menu  rekomendasi  untuk  aplikasi pemesanan. Aplikasi pemesanan makanan berbasis web yang dirancang dalam penelitian ini memiliki potensi besar untuk meningkatkan efisiensi dalam bisnis restoran dan mempermudah interaksi antara pembeli dan pihak restoran. Penggunaan aplikasi ini memungkinkan pelanggan untuk memesan makanan dengan lebih cepat dan akurat, serta memberikan opsi menu yang sesuai dengan preferensi mereka. Selain itu, hal ini juga dapat mengoptimalkan penggunaan waktu karyawan restoran, sehingga mereka dapat fokus pada persiapan dan penyajian makanan. Metode AHP dalam penelitian ini terbukti efektif  dalam  mengurangi  subjektivitas  dalam  penentuan  pembobotan  kriteria.  Matriks  perbandingan  yang  konsisten menunjukkan  ketepatan  hasil  analisis.  Hasil  perangkingan  menu  secara  jelas  menunjukkan  bahwa Chicken  Maryland adalah pilihan terbaik, diikuti oleh Spaghetti Cheese Supreme (3,24) dan Spaghetti Carbonarra (3,10). Dengan demikian, sistem pendukung keputusan ini memiliki potensi untuk memberikan kontribusi positif bagi pelanggan dalam memilih menu yang sesuai dengan preferensi mereka.

## REFERENCES
[1] A. Nugroho Et Al., “Perancangan Aplikasi Pemesanan Makanan Dan Minuman Berbasis Erp (Open Erp) Di Cafe Cozy,” Jurnal Riset Dan Aplikasi Mahasiswa Informatika), Vol. 02, 2021.
[2] F.  Nurlaila,  “Aplikasi  Pemesanan  Makanan  Pada  Restoran  1953  Indonesia  Berbasis  Web,”  2019,  [Online].  Available: Http://Openjournal.Unpam.Ac.Id/Index.Php/Informatikaiiiiii
[3] M. A. Abdullah, G. Triyono, And R. T. Aldisa, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Aplikasi Jasa Pemesanan Makanan Online Terbaik Dalam Menerapkan Metode Ocra,” 2023, Doi: 10.30865/Mib.V7i2.5932.
[4] J. Faran And R. T. Aldisa, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Aplikasi Pembuat Kuis Edukasi Untuk Pembelajaran Menerapkan Metode Ocra Dan Pembobotan Roc,” 2023, Doi: 10.47065/Josyc.V4i4.4045.
[5] F. Sagita Patulak, A. Alan Pabembe, U. Dipa Makassar, And H. Artikel, “Sistem Rekomendasi Paket Katering Menggunakan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp),”  Digital Transformation  Technology  (Digitech)  |  E,  Vol.  3,  No.  1,  2023,  Doi: 10.47709/Digitech.V3i1.2669.
[6] B.  Nurtanaya  Et  Al.,  “Penggunaan  Metode  Analytical  Hierarcy  Process  (Ahp)  Dalam  Menentukan  Platform  Online  Food Delivery Terbaik,” Jurnal Sistem Informasi Dan Informatika (Simika) P-Issn, Vol. 6, No. 1, Pp. 2622–6901, 2023.
[7] N. Kannia And Frieyadie, “Analisa Pemilihan Aplikasi Pemesanan Makanan Online Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp),” 2022.
[8] A.  Taufik,  “Analisa  Pemilihan  Aplikasi  Pemesanan  Makanan  Online  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process (Ahp),” 2020.
[9] Laurentinus, O. Rizan, Hamidah, Sarwindah, And Kiswanto, “Penerapan Metode Ahp Dan Saw Untuk Rekomendasi Keluarga Kurang Mampu Penerima Bantuan,” 2022. [Online]. Available: Https://Doi.Org/10/25047/Jtit.V9i1.275
[10]  W. L. Army, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Rekomendasi Peserta Bidikmisi Dengan Metode Analytical Hierarchy Process,” Vol. 2020, [Online]. Available: Https://Ejournal.Stmikgici.Ac.Id/
[11]  M. Ichsan, P. Aisyiyah, And R. Devi, “Penerapan Metode Ahp Dan Ocra Dalam Pengambilan Keputusan Menentukan Santri Berprestasi,” Vol. 5, No. 2, 2021, Doi: 10.29408/Edumatic.V5i2.4201.
[12]  I.  Oktaria,  T.  M.  Fawa’ati,  And  D.  Brajannoto,  “Penerapan  Ahp  Untuk  Menentukan  Kepuasan  Pelanggan  Sebagai  Dasar Penentuan Unit Kerja Terbaik,” 2023.
[13]  J. Parhusip, J. Teknik Informatika, And K. Upr Tunjung Nyaho Jl Yos Sudarso Palangka Raya, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy  Process  (Ahp)  Pada  Desain  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan  Pangan Non  Tunai (Bpnt) Di Kota Palangka Raya,” 2019.
[14]  P.  T.  Prasetyaningrum,  “Penerapan  Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp)  Untuk  Mendukung  Keputusan  Pemilihan  Desrinasi Tempat Wisata Daerah Istimewa Yogyakarta Untuk Para Wisatawan Mancanegara Non Asia,” Jurnal Simetris, Vol. 10, No. 2, 2019.
[15]  M. A. Abdullah, G. Triyono, And R. T. Aldisa, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Aplikasi Jasa Pemesanan Makanan Online Terbaik Dalam Menerapkan Metode Ocra,” 2023, Doi: 10.30865/Mib.V7i2.5932.
[16]  A. Nuzul, N. Hidayah, And H. Supriyono, “Sistem Pemesanan Menu Makanan Dan Minuman Rumah Makan Berbasis Website,” 2019.
[17]  M. Yanto, “Sistem Penunjang Keputusan Dengan Menggunakan Metode Ahp Dalam Seleksi Produk,” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, Vol. 3, No. 1, Pp. 167–174, Jan. 2021, Doi: 10.47233/Jteksis.V3i1.161.
[18]  H. Syahputra, M. Syahrizal, S. Nasution, And B. Purba, Sistem Pendukung Keputusan Adalah Sistem Informasi Interaktif Yang Menyediakan  Informasi,  Pemodelan,  Dan  Manipulasi.  Mengumpulkan  Data.  2019.  [Online].  Available:  Https://Seminar- Id.Com/Semnas-Sainteks2019.Html
[19]  A. D. Christianto, M. Hariyanto, And M. Kom, “Analisa Pemilihan Aplikasi Pesan Antar Makanan (Food Delivery) Dengan Metode  Analytical  Hierarchy  Process,”  Jurnal  Jurtie,  Vol.  4,  No.  2,  Pp.  112–119,  2022,  [Online].  Available: Https://Jurnal.Ugp.Ac.Id/Index.Php/Jurtie
[20]  S. Kollied Anwar, A. Priyanto, And C. Ramdani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Objek Wisata Menggunakan Metode Ahp,” 2021.
[21]  P.  Kurnia  Putri  And  I.  Mahendra,  “Implementasi  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp)  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Pembelian Rumah Di Kota Tangerang,” 2019.