CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
e-ISSN :2502-714x
Page | 100
REKOMENDASI BENTUK PENGEMBANGAN RUANG TERBUKA HIJAU DI KOTA PONTIANAK MENGGUNAKAN METODE AHP-COPRAS
Dwi Marisa Midyanti 1 , Rahmi Hidyati 2 , Syamsul Bahri 3 1,2,3 Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Tanjungpura Pontianak
1 dwi.marisa@siskom.untan.ac.id, 2 rahmihidayati@siskom.untan.ac.id, 3 syamsul.bahri@siskom.untan.ac.id
Abstrak — Ruang Terbuka Hijau (RTH) Ruang Terbuka Hijau (RTH) adalah area memanjang/jalur dan /atau mengelompok, yang penggunaannya bersifat terbuka, tempat tumbuh tanaman, baik yang tumbuh secara alamiah maupun yang sengaja ditanam. RTH di kawasan perkotaan membutuhkan strategi dan desain tertentu dalam pengembangannya. Penelitian ini akan merekomendasikan bentuk pengembangan RTH di Kota Pontianak dari hasil perhitungandengan menggunakan metode AHP-COPRAS.  Metode AHP digunakan untuk menghitung bobot-bobot dari 4 kriteria  yaitu  ekologi, sosial, ekonomi dan estetika. Metode COPRAS digunakan untuk menentukan alternatif terbaik dari 24 kriteria yang ada. Dari hasil perhitungan AHP-COPRAS didapat alternatif terbaik untuk bentuk RTH di Kota Pontianak adalah Kawasan Penyerap Air Hujan. Terdapat 7 alternatif yang di rekomendasikan berdasarkan  nilai indeks kinerja (Pi) diatas rata-rata yaitu Kawasan Penyerap air  hujan, Kawasan Pemicu kreativitas dan produktivitas, Kawasan paru-paru Kota, Jalur paru-paru Kota, Jalur Penyerap air hujan, Kawasan Sarana olahraga, pendidikan dan rekreasi dan Jalur Keindahan kota.
Keywords— Ruang Terbuka Hijau, AHP-COPRAS, Kota Pontianak.

## I. PENDAHULUAN
Ruang Terbuka Hijau (RTH) adalah area memanjang/jalur dan /atau mengelompok, yang penggunaannya bersifat terbuka, tempat tumbuh tanaman, baik yang tumbuh secara alamiah maupun yang sengaja ditanam[1].
Ruang Terbuka Hijau Kawasan Perkotaan yang selanjutnya disingkat RTHKP adalah bagian dari ruang terbuka suatu kawasan perkotaan yang diisi oleh tumbuhan dan tanaman guna mendukung manfaat ekologi, sosial, budaya, ekonomi dan estetika [2].
Untuk wilayah kota, pemanfaatan ruang terbuka hijau (RTH) dalam penataan ruang wilayah harus memiliki minimal 30% dari proporsi luas kota tersebut dan diisi dengan tanaman alamiah ataupun tanaman yang sengaja ditanam.
Pemerintah kota Pontianak berkomitmen untuk memperluas RTH. Hal ini terlihat dengan dibangunnya Taman Digulis, Taman Arboretum dan Taman Plaza si kawasan Universitas Tanjungpura (UNTAN). Luas kota Pontianak yang mencapai 107.82 km 2 dan dengan banyaknya lahan kosong, memungkinkan pemerintah kota membangun RTH di kota Pontianak.
Menurut Iskandar dalam Wahidin [3] RTH di kota Pontianak memang sudah mencukupi, namun beberapa ruas dan titik di kota Pontianak akan dibenahi dan ditambah RTH. RTH membutuhkan strategi dan desain tertentu dalam pengembangannya.
Bentuk  pengembangan RTH di kota Pontianak muncul dalam penelitian Erwin  [4] yaitu kawasan, simpul dan jalur dengan kriteria ekologi, sosial, ekonomi dan estetika. Kriteria ekologi mempunyai sub kriteria paru-paru kota dan penyerapan air hujan.
Kriteria sosial mempunyai sub kriteria sarana olahraga, pendidikan dan rekreasi, dan identitas kota. Kriteria ekonomi mempunyai sub kriteria sumber produk yang bisa dijual dan potensi objek wisata. Kriteria estetika mempunyai sub kriteria keindahan kota  dan pemicu kreativitas dan produktivitas. Penelitian Erwin menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan prioritas pengembangan RTH di kota Pontianak Dalam  Muhardono, A. dan  Isnanto, R.R.  [5], Calabrese  et al menyatakan bahwa  AHP (Analytical Hierarchy Process) merupakan salah satu metode Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang sangat baik dalam memodelkan pendapat para ahli dalam sistem pendukung  keputusan. Dalam menyusun model, AHP melakukan perbandingan berpasangan variabel-variabel yang  menjadi penentu dalam proses pengambilan keputusan.
Rouhani et al dalam Muhardono, A. dan  Isnanto, R.R.  [5], menyatakan bahwa metode AHP tidak efektif digunakan pada kasus yang dengan jumlah kriteria dan alternatif yang banyak. Untuk mengatasi hal ini AHP memerlukan metode pengambilan keputusan lainnya.
Dalam penelitian ini, metode yang digunakan sebagai pendamping AHP adalah metode COmplex PRoportional ASsessment (COPRAS). COPRAS diperkenalkan  oleh  Zavadskas  et all pada tahun 1994 [6]. COPRAS berguna untuk mengevaluasi nilai maksimum serta meminimumkan kriteria [6].
Podvezko [7] melakukan perbandingan antara metode COPRAS dengan metode SAW. Kesimpulan dari penelitian ini adalah SAW hanya menggunakan kriteria evaluasi maksimum, sementara untuk menggunakan evaluasi kriteria minimum harus diubah
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
Page | 101
(2)
(1)
(3)
menjadi nilai maksimum terlebih dahulu. COPRAS dapat menghilangkan keterbatasan SAW. Para penulis metode COPRAS menyarankan agar penilaian kriteria evaluasi minimum dan maksimum dilakukan secara terpisah.
Penggunaan metode AHP dan COPRAS pernah dilakukan oleh Yazdani-Chamzini dkk  [8] pada pemilihan energi terbarukan yang optimal. Energi terbarukan berbeda satu dan lainnya dan masing- masing memiliki kekurangan dan kelebihan, sehingga para peneliti sulit mengevaluasi berbagai alternatif dan memilih alternatif terbaik diantara semua alternatif yang layak dikembangkan.  Pada penelitian Yazdani- Chamzini dkk, COPRAS digunakan untuk menentukan alternatif terbaik dengan menghitung rasio pada solusi ideal dan solusi ideal negatif. AHP digunakan untuk menghitung bobot-bobot kriteria. AHP-COPRAS kemudian di bandingkan dengan lima metode MCDM lainnya. Hasil dari makalah ini menunjukkan kemampuan dan efektivitas  AHP- COPRAS dalam memilih opsi energi terbarukan yang paling tepat diantara alternatif yang ada.
Pada penelitian ini akan digunakan metode AHP- COPRAS dalam menentukan bentuk RTH kota Pontianak. Bentuk RTH tersebut akan diurutkan dari alternatif terbaik hingga terburuk. Hasil metode AHP- COPRAS terurut akan menjadi rekomendasi bagi penentuan bentuk RTH di Kota Pontianak.

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data sekunder, yaitu data kuesioner dari penelitian Erwin [4]. Erwin [4] melakukan kuesioner terhadap 30 orang dari berbagai enam kalangan, yaitu akademisi, swasta, pemerhati lingkungan, pemerintah kota, tokoh masyarakat dan legislatif, untuk menentukan bentuk pengembangan RTH di kota Pontianak.
Berbeda dengan penelitian Erwin, penelitian ini tidak menggunakan sub-kriteria. Penelitian ini menggunakan 4 kriteria dan 24 alternatif berdasarkan kuesioner. Pada penelitian ini digunakan metode AHP untuk menghitung bobot-bobot kriteria. Setelah bobot kriteria didapat, metode COPRAS digunakan untuk menentukan alternatif terbaik dari  24  alternatif yang ada.
Dengan metode AHP-COPRAS akan di dapat bentuk pengembangan RTH terurut berdasarkan nilai indeks kinerja (pi). Nilai indeks kinerja alternatif diatas rata-rata akan menjadi rekomendasi prioritas untuk pengembangan RTH Kota Pontianak.

## A. Metode AHP
AHP merupakan salah satu metode MCDM yang digunakan untuk membantu pengambil keputusan dalam  mengetahui alternatif terbaik dari banyak elemen pilihan. AHP menggunakan tingkat kepentingan relatif dari kriteria dan alternatif yang ada. Dalam  Kusumadewi [9], Reenoij menuliskan tingkat kepentingan relatif tujuan O i dan O j didalam 9 poin
yang  tercantum pada Tabel  I.  Tingkat kepentingan menggunakan nilai 1-9 dengan nilai terbesar menggambarkan nilai suatu kriteria atau alternatif yang mutlak lebih penting daripada kriteria atau alternatif yang menjadi pembandingnya.

## TABEL I TINGKAT KEPENTINGAN
Nilai Interpretasi 1 O i dan O j sama penting
3 O i sedikit lebih penting daripada O j 5 O i kuat tingkat kepentingannya daripada O j
7 O i sangat kuat tingkat kepentingannya
daripada O j
9 O i mutlak lebih penting daripada O j 2,4,6,8 Nilai-nilai intermediate

## B. Rata-rata Geometrik (Geometic Mean)
Rata-rata Geometrik digunakan untuk memberikan pendekatan rata-rata yang lebih baik dalam kumpulan data karena bisa mengeliminasi deviasi yang terjadi untuk data-data yang didapat dari penilaian responden dalam kuisioner[11]. Persamaan 1 merupakan persamaan rata-rata geometrik.
dimana : GM = Geometric Mean (Rata-rata Geomatrik) a 1 =   Hasil penilaiandari responden pertama a 2 =   Hasil penilaiandari responden kedua
n =   Jumlah responden
Rumus  rata-rata geometrik akan digunakan dalam menghitung  bobot-bobot AHP-COPRAS dari  30 data kuesioner yang digunakan dalam penelitian.

## C. Metode COPRAS
COmplex PRoportional ASsessment (COPRAS) diperkenalkan  oleh  Zavadskas  et all pada tahun 2008 [10]. COPRAS menyelesaikan permasalahan dengan langkah-langkah sebagai berikut [10] :
1. Normalisasi matriks keputusan D menggunakan menggunakan persamaan 2.
𝑥𝑥 𝑖𝑖𝑖𝑖 ∗ = 𝑥𝑥 𝑖𝑖𝑖𝑖 ∑ 𝑥𝑥 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑚𝑚 𝑖𝑖 =1
untuk j = 1, 2, ..., n
2.   Tentukan bobot normalisasi matriks keputusan 𝐷𝐷 ′
dengan menggunakan persamaan 3.
𝐷𝐷 ′ = [ d ij ] mxn = 𝑥𝑥 𝑖𝑖𝑖𝑖 ∗ . w j
Dimana  : 𝑥𝑥 𝑖𝑖𝑖𝑖 ∗ : rating kinerja ternormalisasi dari alternatif ke-i dan kriteria ke-j
w j : bobot kriteria
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
Page | 102
(4) (5) (6)
(7)
3.  Hitung masing-masing jumlah bobot normalisasi kriteria benefit dan kriteria non benefit dengan persamaan 4 dan 5. Untuk kriteria benefit nilai yang lebih tinggi lebih baik dalam pencapaian tujuan, sedangkan kriteria non benefit , nilai yang lebih rendah lebih baik.
𝑆𝑆 𝑖𝑖 + = ∑ 𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑘𝑘 𝑖𝑖 =1 𝑆𝑆 𝑖𝑖− = ∑ 𝑑𝑑 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖 = 𝑘𝑘 +1
4.  Tentukan kepentingan relatif atau prioritas alternatif Q i menggunakan persamaan 6.
𝑄𝑄 𝑖𝑖 = 𝑆𝑆 𝑖𝑖 + + ∑ 𝑆𝑆 𝑖𝑖− 𝑚𝑚 𝑖𝑖 =1 𝑆𝑆 𝑖𝑖− ∑ 1 𝑆𝑆𝑖𝑖− 𝑚𝑚 𝑖𝑖 =1
5.  Hitung indeks kinerja (P i ) dari setiap alternatif dengan persamaan 7.
𝑃𝑃 𝑖𝑖 = � 𝑄𝑄 𝑖𝑖 𝑄𝑄 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑥𝑥 � 𝑥𝑥 100%
𝑄𝑄 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑥𝑥 adalah nilai relatif maksimum. Nilai indeks kinerja (P i ) digunakan untuk mendapatkan seluruh peringkat kandidat alternatif.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A.  Struktur Hierarki Kriteria
Penelitian ini menggunakan 4 kriteria penentuan prioritas RTH. 4 Kriteria tersebut adalah :
C1 = Ekologi C2 = Sosial C3 = Ekonomi C4 = Estetika Struktur hierarki prioritas pengembangan RTH dapat dilihat pada gambar 1.
Gbr.1 Struktur Hirarki Prioritas Pengembangan RTH
Alternatif-alternatif pengembangan RTH yang dipilih dapat dilihat pada Tabel  II.  Alternatif yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 24 alternatif.

## TABEL II ALTERNATIF PENGEMBANGAN RTH
Alternatif Simbol Kawasan Paru-paru kota A1 Simpul Paru-paru kota A2 Jalur Paru-paru kota A3 Kawasan Penyerap air hujan B1 Simpul Penyerap air hujan B2 Jalur Penyerap air hujan B3 Kawasan Sarana olahraga, pendidikan dan rekreasi C1 Simpul Sarana olahraga, pendidikan dan rekreasi C2 Jalur Sarana olahraga, pendidikan dan rekreasi C3 Kawasan Identitas kota D1 Simpul Identitas kota D2 Jalur Identitas kota D3 Kawasan Sumber produk yang bisa dijual E1 Simpul Sumber produk yang bisa dijual E2 Jalur Sumber produk yang bisa dijual E3 Kawasan Potensi objek wisata F1 Simpul Potensi objek wisata F2 Jalur Potensi objek wisata F3 Kawasan Keindahan kota G1 Simpul Keindahan kota G2 Jalur Keindahan kota G3 Kawasan Pemicu kreativitas dan produktivitas H1 Simpul Pemicu kreativitas dan produktivitas H2 Jalur Pemicu kreativitas dan produktivitas H3
Setelah kriteria dan alternatif ditentukan, kemudian hitung  bobot kriteria dengan matriks perbandingan dengan menggunakan metode AHP.

## TABEL III BOBOT KRITERIA DENGAN MATRIKS PERBANDINGAN
Kriteri a C1 C2 C3 C4 Jumla h Bobo t C1 1 3,86 1 4,666 1,63 3 11,16 0,463 C2 0,25 9 1 2,719 0,59 5 4,573 0,190 C3 0,21 4 0,36 8 1 0,31 4 1,896 0,079 C4 0,61 2 1,68 1 3,185 1 6,478 0,269 Jumlah 2,08 6 6,90 9 11,57 0 3,54 2 24,107 1
Matriks perbandingan pada Tabel  III  adalah matriks  kepentingan relatif kriteria di kolom dibandingkan dengan kriteria dalam baris. Data di Tabel  III  didapat dari kuesioner  dan dihitung dengan persamaan (1). Tabel III  menunjukkan bahwa urutan bobot referensi untuk penentuan bentuk RTH di kota Pontianak adalah kriteria Ekologi dengan nilai bobot 0,463, kriteria Estetika dengan nilai bobot 0,269,
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
Page | 103
Sosial dengan nilai bobot 0,190 dan Ekonomi dengan nilai bobot 0,079.
Setelah bobot preferensi untuk setiap kriteria didapat, tahap selanjutnya dilakukan pengaturan matriks keputusan awal. Kemudian lakukan normalisasi matriks  keputusan menggunakan persamaan (2). Hasil dari matriks keputusan awal dan persamaan (3) dapat dilihat pada Tabel IV.

## TABEL IV NORMALISASI MATRIKS KEPUTUSAN
Normalisasi matriks keputusan Kriteria C1 C2 C3 C4 max max max max A1 0,2673 0 0 0 A2 0,05564 0 0 0 A3 0,17149 0 0 0 B1 0,29032 0 0 0 B2 0,05591 0 0 0 B3 0,15935 0 0 0 C1 0 0,38002 0 0 C2 0 0,14087 0 0 C3 0 0,05453 0 0 D1 0 0,16666 0 0 D2 0 0,2005 0 0 D3 0 0,05743 0 0 E1 0 0 0,33859 0 E2 0 0 0,124 0 E3 0 0 0,03495 0 F1 0 0 0,36287 0 F2 0 0 0,10336 0 F3 0 0 0,03622 0 G1 0 0 0 0,10017 G2 0 0 0 0,07726 G3 0 0 0 0,15763 H1 0 0 0 0,46658 H2 0 0 0 0,14892 H3 0 0 0 0,04944
Kriteria menggunakan kriteria maksimum ( benefit) karena kriteria-kriteria yang digunakan merupakan kriteria keuntungan dari bentuk RTH.
Persamaan (3) digunakan untuk menghitung bobot normalisasi matriks keputusan D. Bobot normalisasi matriks keputusan didapat dari perkalian antara nilai normalisasi matriks keputusan setiap alternatif dengan bobot alternatif di setiap kriteria. Hasil perhitungan bobot normalisasi matriks keputusan dapat dilihat pada Tabel V.
TABEL V

## BOBOT NORMALISASI MATRIKS KEPUTUSAN
Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 0,1237 0 0 0 A2 0,0258 0 0 0 A3 0,0794 0 0 0 B1 0,1344 0 0 0 B2 0,0259 0 0 0 B3 0,0738 0 0 0 C1 0 0,0721 0 0
C2 0 0,0267 0 0 C3 0 0,0103 0 0 D1 0 0,0316 0 0 D2 0 0,0380 0 0 D3 0 0,0109 0 0 E1 0 0 0,0266 0 E2 0 0 0,0098 0 E3 0 0 0,0027 0 F1 0 0 0,0285 0 F2 0 0 0,0081 0 F3 0 0 0,0028 0 G1 0 0 0 0,0269 G2 0 0 0 0,0208 G3 0 0 0 0,0424 H1 0 0 0 0,1254 H2 0 0 0 0,0400 H3 0 0 0 0,0133
Setelah bobot normalisasi masing-masing alternatif didapat, kemudian  dihitung masing-masing jumlah bobot normalisasi kriteria dengan persamaan (4) dan (5).Kemudian,    tentukan kepentingan relatif dengan persamaan (6) dan hitung indeks kinerja dengan persamaan (7). Tabel VI  merupakan evaluasi tingkat utilitas dari persamaan-persamaan tersebut.

## TABEL VI EVALUASI TINGKAT UTILITAS
Alternati f S+ S- 1/S- Qi Pi A1 0,1237 0 0 0,1237 92,073 A2 0,0258 0 0 0,0258 19,167 A3 0,0794 0 0 0,0794 59,069 A4 0,1344 0 0 0,1344 100,00 0 A5 0,0259 0 0 0,0259 19,257 A6 0,0738 0 0 0,0738 54,888 A7 0,0721 0 0 0,0721 53,638 A8 0,0267 0 0 0,0267 19,883 A9 0,0103 0 0 0,0103 7,696 A10 0,0316 0 0 0,0316 23,523 A11 0,0380 0 0 0,0380 28,299 A12 0,0109 0 0 0,0109 8,106 A13 0,0266 0 0 0,0266 19,815 A14 0,0098 0 0 0,0098 7,257 A15 0,0027 0 0 0,0027 2,045 A16 0,0285 0 0 0,0285 21,236 A17 0,0081 0 0 0,0081 6,049 A18 0,0028 0 0 0,0028 2,120 A19 0,0269 0 0 0,0269 20,028 A20 0,0208 0 0 0,0208 15,446 A21 0,0424 0 0 0,0424 31,516 A22 0,1254 0 0 0,1254 93,286 A23 0,0400 0 0 0,0400 29,774 A24 0,0133 0 0 0,0133 9,885 Jumlah 1,0000 0 0 MAX 0,1344
Nilai indeks kinerja (Pi) merupakan persentase hasil pembagian antara nilai indeks kinerja alternatif dengan nilai indeks kinerja maksimum dari seluruh
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
Page | 104
alternatif yang ada. Pada COPRAS alternatif terbaik diperoleh oleh alternatif yang memiliki nilai indeks kinerja tertinggi. Hasil akhir metode AHP- COPRASberupa pengurutan indeks kinerja (Pi) dari nilai tertinggi sampai terendah. Pengurutan bentuk RTH berdasarkan metode AHP-COPRAS dapat dilihat pada Tabel VII.
TABEL VII

## HASIL COPRAS UNTUK PRIORITAS PENGEMBANGAN RTH
Pi Alternatif Bentuk RTH 100,000 B1 Kawasan Penyerap air hujan 93,286 H1 Kawasan Pemicu kreativitas dan produktivitas 92,073 A1 Kawasan paru-paru Kota 59,069 A3 Jalur paru-paru Kota 54,888 B3 Jalur Penyerap air hujan 53,638 C1 Kawasan Sarana olahraga, pendidikan dan rekreasi 31,516 G3 Jalur Keindahan kota 29,774 H2 Simpul Pemicu kreativitas dan produktivitas 28,299 D2 Simpul Identitas kota 23,523 D1 Kawasan Identitas kota 21,236 F1 Kawasan Potensi objek wisata 20,028 G1 Kawasan Keindahan kota 19,883 C2 Simpul Sarana olahraga, pendidikan dan rekreasi 19,815 E1 Kawasan Sumber produk yang bisa dijual 19,257 B2 Simpul Penyerap air hujan 19,167 A2 Simpul paru-paru Kota 15,446 G2 Simpul Keindahan kota 9,885 H3 Jalur Pemicu kreativitas dan produktivitas 8,106 D3 Jalur Identitas kota 7,696 C3 Jalur Sarana olahraga, pendidikan dan rekreasi 7,257 E2 Simpul Sumber produk yang bisa dijual 6,049 F2 Simpul Potensi objek wisata 2,120 F3 Jalur Potensi objek wisata 2,045 E3 Jalur Sumber produk yang bisa dijual
Dari tabel VII terlihat bahwa rekomendasi terbaik untuk RTH di kota Pontianak adalah kawasan penyerapan air hujan  dan alternatif terburuk adalah Jalur Sumber produk yang bisa dijual.

## Gbr. 2 Indek Kinerja (Pi) Setiap Alternatif
Gbr  2  merupakan grafik dari indeks  kinerja (Pi) setiap alternatif. Dari  gambar  1 terlihat bahwa alternatif  7 alternatif yaitu A1, A3, B1, B3, C1, G3 dan H1 berada diatas nilai indeks  kinerja rata-rata. Alternatif A2, B2, C2, C3, D1, D2, D3, E1, E2, E3, F1, F2, F3, G1, G2, H2 dan H3 berada dibawah nilai indeks  kinerja rata-rata.  Alternatif yang mempunyai nilai indeks  kinerja diatas rata-rata  dapat menjadi prioritas  yang direkomendasikan dalam penentuan bentuk RTH di kota Pontianak. Ke-7 alternatif yang direkomendasikan sebagai bentuk pengembangan RTH di Kota Pontianak adalah Kawasan Penyerap air hujan, Kawasan Pemicu kreativitas dan produktivitas, Kawasan paru-paru Kota, Jalur paru-paru Kota, Jalur Penyerap air hujan, Kawasan Sarana olahraga, pendidikan dan rekreasi dan Jalur Keindahan kota .

## IV. KESIMPULAN
Pada penelitian ini digunakan metode AHP- COPRAS dalam rekomendasi bentuk RTH di Kota Pontianak. Metode AHP digunakan untuk menghitung bobot-bobot kriteria,sementara  metode COPRAS digunakan untuk menentukan alternatif terbaik Terdapat  4 kriteria dan 24 alternatif yang digunakan berdasarkan hasil kuesioner. Metode AHP-COPRAS menghasilkan alternatif terbaik untuk bentuk RTH yaituKawasan Penyerap air hujan. Alternatif terburuk adalah Jalur Sumber produk yang bisa dijual. Alternatif yang memiliki nilai indeks kinerja (Pi) diatas rata-rata juga direkomendasikan dalam penentuan bentuk RTH. Ke-7  alternatif tersebut adalah Kawasan Penyerap air hujan, Kawasan Pemicu kreativitas dan produktivitas, Kawasan paru-paru Kota, Jalur paru-paru Kota, Jalur Penyerap air hujan, Kawasan Sarana olahraga, pendidikan dan rekreasi dan Jalur Keindahan kota.
Metode AHP-COPRAS dapat memecahkan permasalahan MCDM dengan langkah-langkah yang mudah dipahami. Metode AHP-COPRAS sangat baik
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 A1 A3 B2 C1 C3 D2 E1 E3 F2 G1 G3 H2 Ind eks K ine rj a ( P i) Alternatif Pi Rata-rata
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
Page | 105
dalam menangani data dengan tingkat kepentingan relatif dari kriteria dan alternatif dari data kuesioner.

## REFERENSI
[1] Republik Indonesia, 2007,Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 26 Tahun 2007 tentang Penataan Ruang, Presiden Republik Indonesia, Jakarta.
[2] Republik Indonesia, 2007, Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 1 Tahun 2007 tentang Penataan Ruang Terbuka Hijau Kawasan Perkotaan. Menteri Dalam Negeri, Jakarta,
[3] Wahidin (2017) Manfaatkan Lahan Kosong Untuk Dijadikan Ruang Terbuka Hijau . [online]. Available :http://pontianak.tribunnews.com.
[4] Erwin, R.D., “Penentuan Prioritas Pengembangan Ruang Terbuka Hijau di Kota Pontianak Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process(AHP),”M.T. thesis,Program Studi Magister Teknik Sipil , Universitas Tanjungpura, Pontianak, Dec.2017.
[5] Muhardono, A., and  Isnanto, R.R.,“Penerapan Metode AHP dan Fuzzy Topsis Untuk Sistem Pendukung Keputusan Promosi Jabatan,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis ,  vol.  4(2), pp.108–115.2014.
[6] Popivic, G., et all.,“Investment Project Selection By Applying COPRAS Method and Imprecise Data,” Serbian
Journal of Management, vol.7(2), pp. 257-269. 2012.
[7] Podvezko, V., “The Comparative Analysis of MCDA
Methods SAW and COPRAS,” Inzinerine Ekonomika-
Engineering Economics , vol. 22(2), pp. 134-146.2011.
[8] Yazdani-Chamzini, A., et all.,“Selecting The Optimal Renewable Energy Using Multi Criteria Decision
Making,” Journal of Business Economics and Management, vol. 14(5), pp. 957-978. 2013.
[9] Kusumadewi, S., et all., Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM), 1st ed., Yogyakarta  :  Graha Ilmu, 2006.
[10]  Das, M.C, et all., “A Framework to Measure Relative Performance of Indian Technical Institutions Using Integrated Fuzzy AHP  and COPRAS Methodology,” Socio- Economic Planning Scineces, vol. 46, pp. 230-241, Sep.2012.
[11]  Winarto  and  Ciptomulyono, U., “Penerapan Analytical Hierarchy Proses (AHP) Pada Penentuan Bentuk Organisasi (Studi Kasus di PT CVX, Steam and Supply Team),” Prosiding Seminar  Nasional Manajemen Teknologi XVIII, pp. A-47-2 – A-47-10, Jul. 2013