## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## PENERAPAN METODE COMBINED COMPROMISE SOLUTION (COCOSO) DALAM PEMILIHAN FRANCHISE MINUMAN
Julita Marito 1 , Wahyuni Betris Nainggolan 2 , Gede Surya Mahendra 3
1,2.3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Bali, Indonesia 81116 julita@undiksha.ac.id, wahyuni.betris@undiksha.ac.id, gmahendra@undiksha.ac.id

## Abstract
The research in this journal is motivated by the beverage franchise industry, which has become one of the most dynamic global business sectors. This article examines applying the Combined Compromise Solution (CoCoSo) method to the decision-making system (SPK) in selecting beverage franchises. The beverage franchise data that we use consists of 9 brands that are pretty famous among the public, such as Kopi Kenangan, Es Teh Indonesia, Teh Poci, Calais Tea, Puyo Puyo, Gulu Gulu, Kopi Kulo, Xi boba, Kopi Yor. In the process of data collection, we use observation and research. The data analysis process is carried out using the combined compromise solution method, one of the multi-criteria decision-making (MCDM) methods that can be used to select alternatives based on the calculation of criteria weights. This method can facilitate the determination of beverage franchises because it is more effective and efficient in calculating and ranking. Through the decision-making system that has been developed, the value of the beverage franchise can be generated based on predetermined criteria. Calculation of beverage franchises  using  CoCoSo  shows  the  results  of  the  calculation  of  the  highest  preference  value  obtained  by  the  Puyo  Puyo beverage franchise with a final value of 2.3436 and the lowest preference value obtained by the Kopi Kenangan beverage franchise with a final value of 1.3385.

## Keywords: Business, CoCoSo, Decision Making System, Franchise, MCDM

## Abstrak
Penelitian pada jurnal ini dilatar belakangi oleh industri franchise minuman yang kini telah menjadi salah satu sektor yang paling dinamis dalam bisnis global. Artikel ini bertujuan untuk meneliti penerapan metode Combined Compromise Solution (CoCoSo) pada Sistem Pengambilan Keputusan (SPK) dalam pemilihan franchise minuman. Data franchise minuman yang kami gunakan terdiri dari 9 brand yang cukup terkenal di kalangan masyarakat seperti, Kopi Kenangan, Es Teh Indonesia, Teh Poci, Calais Tea, Puyo Puyo, Gulu Gulu, Kopi Kulo, Xi boba, Kopi Yor. Dalam proses pengumpulan data yang kami lakukan dengan cara observasi dan Research . Proses analisis data dilakukan menggunakan metode Combined Compromise Solution yang merupakan salah satu metode Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang dapat digunakan dalam pemilihan alternatif berdasarkan perhitungan bobot kriteria. Dengan metode ini dapat memudahkan dalam penentuan Franchise minuman karena lebih efektif dan efisien dalam proses perhitungan dan perangkingan. Sehingga melalui Sistem Pengambilan Keputusan yang telah  dikembangkan  dapat  dihasilkannya  nilai franchise minuman  berdasarkan  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan. Perhitungan franchise minuman  dengan  menggunakan  CoCoSo  menunjukkan  bahwa  hasil  perhitungan  nilai  preferensi tertinggi didapatkan oleh franchise minuman Puyo Puyo dengan nilai akhir 2,3436 serta nilai preferensi terendah didapatkan oleh franchise minuman Kopi Kenangan dengan nilai akhir 1.3385.
Kata kunci: Bisnis, CoCoSo, MCDM, Sistem Pengambilan Keputusan, Waralaba
1. PENDAHULUAN
Dalam era globalisasi ini, industri waralaba atau yang juga sering  disebut  dengan franchise telah  menjadi  salah  satu pilar utama dalam perekonomian global. Konsep waralaba memungkinkan pengusaha untuk memperluas bisnis dengan menggunakan  merek,  sistem,  dan  dukungan  yang  telah
teruji  dari  pemilik  merek  dagang.  Dalam  konteks  ini, pemilihan franchise minuman  merupakan  keputusan strategi  yang  membutuhkan  analisis  yang  cermat  dan pendekatan  yang  terstruktur.  Penelitian  ini  menggali  lebih dalam penerapan Metode Combined Compromise Solution (CoCoSo)  dalam  konteks  pemilihan franchise minuman,
dengan  mengintegrasikan  berbagai  faktor  kritis  yang mempengaruhi keputusan tersebut.
Jenis bisnis waralaba ( franchise ) pertama kali dicetuskan di Amerika  Serikat,  sekitar  satu  abad  lalu,  pada  saat perusahaan  mesin  jahit  Singer  mulai  memperkenalkan konsep  waralaba  ( franchise) menjadi  suatu  cara  dalam mengembangkan distribusi produknya [1]. Dalam waralaba ( franchise )  ini  dapat  dikatakan  bahwa  sebagai  bagian  dari kepatuhan mitra usaha terhadap aturan main yang diberikan oleh pengusaha Franchise diberikan hak untuk memanfaatkan  Hak  Atas  Kekayaan  Intelektual  dari pengusaha Franchisor ,  baik  dalam  penggunaan  merek dagang,  merek  jasa,  hak  cipta  atas  logo,  desain  industri, paten  berupa  teknologi  maupun  rahasia  dagang  dan sebaliknya, pengusaha Franchisor memperoleh royalti atas penggunaan Hak Atas Kekayaan Intelektual mereka [2].
Franchise dikelompokkan  menjadi  tiga  berdasarkan jenisnya yaitu: Product Franchises yang merupakan model bisnis  di  mana  penerima  waralaba  membayar  kepada franchisor atas hak untuk mendistribusikan produk dengan hak eksklusif untuk memasarkan produk di wilayah tertentu. franchisor bertindak  sebagai  produsen  produk. Business Format Franchises merupakan  model  bisnis  waralaba dimana franchisor memberikan  izin  kepada  individu  atau perusahaan  untuk  membuka  gerai  yang  menjual  berbagai produk franchisor . Pada model ini franchisor menyediakan metode  bisnis  yang  telah  terbukti  atau  teruji  dan  merek dagang  serta  membantu  menjalankan  bisnis,  Penerima waralaba  harus  mematuhi  standar  operasional,  membayar biaya  lisensi  dan  diawasi  oleh franchisor . Manufacturing Plant Franchises merupakan  model  bisnis  dimana franchisor yang  mengungkapkan know-how atau  formula rahasia  yang  digunakan  dalam  produksi  produk,  Penerima waralaba kemudian memproduksi dan memasarkan produk sesuai standar dengan menggunakan merek yang sama [3].
Franchise merupakan  suatu  perjanjian  dalam  metode pendistribusian barang dan jasa kepada konsumen. Di sini Franchisor memberi lisensi pada franchise agar melakukan kegiatan pendistribusian barang dan jasa di bawah nama dan identitas franchisor di  wilayah  tertentu  [4].  Yang  mana usaha tersebut dijalankan sesuai dengan prosedur dan cara yang telah ditetapkan franchisor , sebagai imbalan franchise membayar sejumlah uang sesuai perjanjian yang merupakan initial fee dan royalti.
Industri waralaba minuman telah menjadi salah satu sektor yang paling dinamis dalam bisnis global. Minuman Seperti kopi, teh, susu, dan minuman lainnya tidak hanya memenuhi kebutuhan konsumen akan hidrasi, tetapi juga telah menjadi bagian  integral  dari  gaya  hidup modern .  Dengan pertumbuhan  pesat  ritel modern dan  perubahan  preferensi konsumen,  permintaan  akan  minuman  dalam  format waralaba  semakin  meningkat.  Di  negara  kita  sendiri (Indonesia) bentuk usaha seperti bisnis ini juga berkembang dengan  sangat  pesat,  dimana  bentuk  usaha franchise ini
banyak  digunakan  dalam  usaha  minuman  seperti  Kopi Kenangan,  Es  Teh  Indonesia,  Teh  Poci,  Calais  Tea,  Puyo Puyo, Gulu Gulu, Kopi Kulo, Xi boba, Kopi Yor, dan lain sebagainya.
Tabel 1. Logo Franchise
Franchise Logo Kopi Kenangan Es Teh Indonesia Teh Poci Calais Tea Puyo Puyo Gulu Gulu Kopi Kulo Xi Boba Kopi Yor
Artikel  ini  meneliti  penerapan  metode Combined Compromise Solution (CoCoSo) pada Sistem Pengambilan Keputusan  (SPK)  dalam  pemilihan franchise minuman. Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  alat  yang
dimaksudkan  untuk  membantu  individu  atau  organisasi untuk  membuat  pilihan  yang  lebih  baik  dan  lebih terinformasi  [5].  SPK  menggunakan  teknologi  data  dan komputer untuk mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis  informasi  yang  relevan,  setelah  itu  SPK membuat  saran  atau  pilihan  alternatif  [6].  SPK meningkatkan  pengambilan  keputusan,  efisiensi  dan wawasan pengguna yang pada gilirannya dapat meningkatkan  kualitas  keputusan  strategi  dan  operasional. SPK dapat meramalkan berbagai tren atau skenario dengan menggabungkan berbagai jenis data, termasuk data historis, saat ini dan masa depan. SPK dapat menggunakan metode seperti  pemodelan  matematis,  analisis  statistik,  teknik kecerdasan  buatan,  dan  pengambilan  keputusan  multi- kriteria  [7].  SPK  juga  memiliki  kemampuan  untuk memungkinkan  pengguna  bekerja  sama  dalam  proses pengambilan  keputusan  yang  memungkinkan  pertukaran ide dan penilaian yang lebih baik. Secara keseluruhan, SPK adalah  alat  yang  kuat  untuk  meningkatkan  proses pengambilan keputusan di berbagai bidang dan membantu pengguna  membuat  keputusan  yang  lebih  tepat  dan informasi [8].
Sistem pendukung keputusan memiliki beberapa keuntungan utama; memiliki kemampuan untuk mendukung solusi masalah yang rumit, respons yang cepat, dan  kemampuan  untuk  secara  cepat  mencoba  berbagai strategi  dalam  konfigurasi  yang  berbeda,  meningkatkan kontrol  dan  kinerja  manajemen,  menghemat  uang  untuk pilihan  yang  salah,  membuat  pilihan  yang  tepat  dan konsisten,  meningkatkan  efektivitas  manajemen,  dan meningkatkan produktivitas analisis pengambilan keputusan  [9].  SPK  dirancang  untuk  beradaptasi  dengan perubahan  organisasi.  Meskipun  SPK  tidak  menggantikan pemakai sebagai pengambil keputusan, mereka menawarkan alternatif dalam proses pengambilan keputusan.  SPK  adalah  sebuah  sistem  interaktif  berbasis komputer  yang  membantu  dalam  pembuatan  keputusan dengan menggunakan model dan data untuk menyelesaikan masalah  yang  tidak  terstruktur  dan  semi-terstruktur. Keterbatasan SPK adalah mereka tidak dapat menyelesaikan  masalah  hal-hal  yang  tidak  terduga  seperti manusia,  tetapi  hanya  dengan  program  yang  ditanamkan [10].
Metode Multi-Criteria Decision Making (MCDM) digunakan  untuk  menghasilkan  rekomendasi  keputusan berdasarkan  berbagai  kriteria  serta  alternatif  pengambilan keputusan  [11]. MCDM  menghitung  seluruh  alternatif berdasarkan kriteria yang bertentangan untuk mendapatkan alternatif  terbaik,  dan  MCDM  sangat  cocok  digunakan ketika  terdapat  beberapa  kriteria  dan  prioritas  [12]. Combined Compromise Solution CoCoSo adalah salah satu metode Multi Criteria Decision Making (MCDM). MCDM memiliki  banyak  metode  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  penentukan alternatif terbaik, seperti: Weighted Sum  Model  (WSM),  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP), Evaluasi  Rasio  Aditif  (ARAS),  Technique  of  Referral  by
Kemiripan  Solusi  Ideal  (TOPSIS),    Distance  of  Average Solution  (EDAS), Combined  Compromise  Solution (CoCoSo), Complex  Proportional  Assesment (COPRAS), Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) dan masih banyak metode lain yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan.
Metode CoCoSo ialah model pendekatan berdasarkan bobot aditif  yang  sederhana  dan  diintegrasikan  dalam  model eksponensial. Metode CoCoSo diketahui fleksibel terhadap bobot kriteria dan tidak mudah terpengaruh pada perubahan jumlah alternatif [13]. Metode ini digunakan sebagai solusi untuk  memecahkan  masalah  pengambilan  keputusan CoCoSo yang mengacu pada pilihan dan standar yang ada. Penelitian  mengenai  metode  yang  digunakan,  yaitu pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan franchise minuman.
Dengan  pertimbangan  kompleksitas  dalam  pengambilan keputusan  bisnis,  terutama  pada franchise minuman, misalnya.  SPK  menggunakan  metode  CoCoSo  dapat membantu dalam pemilihan franchise minuman. Mempertimbangkan  saat  membuat  keputusan  dengan menggunakan CoCoSo dapat menggabungkan dan menyeimbangkan  berbagai  standar  untuk  membantu membuat keputusan terbaik. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk memberikan panduan yang bermanfaat bagi calon  pengusaha  dalam  menghadapi  kesulitan  dalam memilih franchise minuman,  dengan  mengidentifikasi komponen penting yang mempengaruhi keputusan tersebut dan  mengevaluasi  seberapa  efektif  CoCoSo  dalam mengatasi  masalah  ini.  Penelitian  ini  dibatasi  hanya  pada pemilihan franchise minuman  dan  penerapan  Metode CoCoSo dalam konteks tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif,  dimana metode  kuantitatif  adalah  seperti  yang  dikemukakan  oleh Sugiyono (2009:14) diartikan pada metode penelitian yang dilandasi  pada  filsafat  positivisme,  metode  ini  digunakan untuk  penelitian  pada  populasi/sampel  tertentu,  umumnya teknik  pengambilan  sampel  dilakukan  secara random , instrumen  penelitian  digunakan  untuk  pengumpulan datanya,  dan  analisis  data  bersifat  kuantitatif/statistik bertujuan untuk pengujian hipotesis yang sudah ditetapkan [14].

## 2.1 Metode CoCoSo
Metode Combined  Compromise  Solution (CoCoSo) merupakan  metode  yang  dipublikasi  dan  diperkenalkan pada tahun 2019 oleh Morteza Yazdani dan rekan-rekannya [15]. CoCoSo merupakan salah satu metode MCDM yang dapat  digunakan  dalam  pemilihan  alternatif  berdasarkan perhitungan  bobot  kriteria.  Metode  CoCoSo  digunakan dalam  penentuan franchise minuman  karena  lebih  efektif dan  efisien  dalam  proses  perhitungan  dan  perangkingan.
Tahapan  metode  CoCoSo  dalam  pemilihan franchise minuman adalah sebagai berikut [16].
1. Identifikasi Kriteria Pemilihan
Identifikasi  kriteria  dilakukan  dengan  mengumpulkan faktor-faktor  yang  dipertimbangkan  dalam  pemilihan alternatif franchise minuman,  pada  penelitian  ini menggunakan  5  kriteria  sebagai  berikut: franchise  fee, brand lisensi, lama balik modal, reputasi brand, dan royalty fee.
2. Penentuan Bobot Kriteria
Berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  ditetapkan  sebelumnya maka ditentukan bobot dari setiap kriteria seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Data Kriteria KODE KRITERIA C1 C2 C3 C4 C5 NAMA KRITERIA Franchise Fee Brand Lisensi Lama Balik Modal Reputasi Royalti Fee ATRIBUT KRITERIA Cost Benefit Benefit Benefit Cost BOBOT KRITERIA 4 2.4 2.7 1.8 2.1
Tabel 2 di atas menunjukkan kode kriteria yang dibagi mulai dari  C1-C5,  dengan  nama  kriteria  yang  memuat cost dan benefit yang  didapat,  serta  dibagi  menjadi  beberapa  bobot kriteria.
3. Menghitung Matrik Ternormalisasi
Tahap normalisasi kriteria digunakan persamaan (1) untuk kriteria  yang  berjenis benefit ,  sedangkan  persamaan  (2) digunakan untuk kriteria yang berjenis cost .
𝒓 𝒊𝒋 = 𝒙𝒊𝒋− 𝒙𝒊𝒋 𝒊 𝒎𝒊𝒏 𝒙𝒊𝒋 𝒊 𝒎𝒂𝒙 − 𝒙𝒊𝒋 𝒊 𝒎𝒊𝒏 kriteria Benefit
(1)
𝒓 𝒊𝒋 = 𝒙𝒊𝒋 𝒊 𝒎𝒂𝒙 − 𝒙𝒊𝒋 𝒙𝒊𝒋 𝒊 𝒎𝒂𝒙 − 𝒙𝒊𝒋 𝒊 𝒎𝒊𝒏 kriteria Cost (2)
4. Menghitung Nilai Si dan Pi
Tahap  perhitungan  total  nilai  dari  matrik  perbandingan untuk seluruh bobot setiap alternatif digunakan persamaan (3) dan (4) berikut.
𝑆 𝑖 = ∑ (𝑟 𝑖𝑗 × 𝑤 𝑗 ) 𝑛 𝑗=1 (3)
𝑃 𝑖 = ∑ (𝑟 𝑖𝑗 ) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)
5. Menghitung Nilai Kia, Kib, dan Kic
Tahap  perhitungan  bobot  relatif  dari  semua  alternatif digunakan  teknik  agregasi,  dimana  digunakan  tiga persamaan yaitu persamaan (5),(6), dan (7).
𝒌 𝒊𝒂 = 𝑺𝒊+𝑷𝒊 ∑ (𝑺𝒊+𝑷𝒊) 𝒎 𝒊=𝟏 (5)
𝒌 𝒊𝒃 = 𝑺𝒊 𝑺𝒊 𝒊 𝒎𝒊𝒏 + 𝑷𝒊 𝑷𝒊 𝒊 𝒎𝒊𝒏 (6)
𝒌 𝒊𝒄 = (𝝀)(𝑺𝒊)+(𝟏−𝝀)(𝑷𝒊)
((𝝀) 𝑺𝒊 𝒊 𝒎𝒂𝒙 +(𝟏−𝝀) 𝑷𝒊 𝒊 𝒎𝒂𝒙 ) ; 𝟎 ≤ 𝝀 ≤ 𝟏 (7)

## 6. Menghitung Total Nilai Ki
Tahap  perhitungan  total  dari  nilai  Ki  dari  setiap  alternatif dilakukan menggunakan persamaan (8).
𝒌 𝒊 = (𝒌 𝒊𝒂 × 𝒌 𝒊𝒃 × 𝒌 𝒊𝒄 ) 𝟏 𝟑 ⁄ + 𝟏 𝟑 (𝒌 𝒊𝒂 + 𝒌 𝒊𝒃 + 𝒌 𝒊𝒄 ) (8)
7. Penentuan Hasil Perangkingan
Tahapan  metode  CoCoSo  diakhiri  dengan  perangkingan seluruh alternatif.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang akan dilalui dalam penelitian ini, dapat dilihat pada kerangka penelitian pada gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Kerangka  penelitian  pada  gambar  1  di  atas  memuat  alur tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dengan  mulai  dari menganalisis masalah sampai tahap pembuatan laporan dan selesai.
a. Menganalisis Masalah
Analisis  dilakukan  sebagai  awal  dari  penelitian,  dengan analisis  permasalahan  yang  ada,  maka  dapat  ditentukan tujuan dari penelitian dan hasil yang diharapkan.
b. Pengumpulan Data
Tahap  ini  dilakukan  proses  pengumpulan  data  yang dibutuhkan dan sesuai dengan tujuan dan hasil akhir yang diharapkan dari berbagai sumber terpercaya.
c. Studi Literatur
Tahap ini dilakukan dengan mengkaji penelitian sejenis dan melakukan  pengumpulan  data  melalui  berbagai  tindakan,
seperti membaca, mencatat, memahami dan mengelola data yang relevan untuk tujuan penelitian [17].
d. Penerapan Metode
Tahap  penerapan  metode  akan  dilakukan  dengan menerapkan tahap perhitungan CoCoSo terhadap data yang telah dikumpulkan sebelumnya.
e. Laporan Penelitian
Setelah  seluruh  tahapan  dilakukan,  maka  hasil  dari penelitian dipaparkan dalam sebuah laporan penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil yang didapat berdasarkan langkah-langkah perhitungan  menggunakan  rumus  Metode  CoCoSo  untuk pemilihan franchise minuman.
Tabel 3. Data Alternatif dan Kriteria Alternatif Kriteria Franchise
Fee Brand
Lisensi Lama Balik Modal Reputasi Royalti Fee Cost Benefit Benefit Benefit Cost Juta Tahun Bulan Linkert Persen Kopi Kenangan 350 2 24 5 5% Es Teh Indonesia 120 4 6 5 5% The poci 10 5 3 3 0% Calais Tea 205 5 12 1 5% Puyo puyo 100 5 24 2 5% Gulu gulu 120 3 36 1 3% Kopi kulo 70 3 12 3 0% Xi boba 150 3 12 3 7% Kopi Yor 75 3 13 2 0%
Tabel 3 di atas terbagi menjadi Alternatif dan Kriteria, yang mana  pada  Alternatif  memuat  semua brand franchise minuman  yakni  9  alternatif , dan  pada  Kriteria  memiliki  5 kriteria yang memuat 2 cost dan 3 benefit dan untuk hasilnya dapat diliat pada tabel di atas.
Tabel 4. Skala Reputasi
Skala Keterangan 1 Sangat Rendah 2 Rendah 3 Sedang 4 Tinggi 5 Sangat Tinggi
Berdasarkan tabel 4 di atas menunjukkan ada 5 skala dengan keterangan dari sangat rendah sampai sangat tinggi.
Matriks  Keputusan  awal  dari  proses  pembobotan  kriteria dan data alternatif, disajikan pada matriks di bawah ini:
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 350 2 24 120 4 6
10 5 3 5 5 5 5 3 0 205 5 12 100 5 24
120 3 36
70 3 12 150 3 12
75 3 13
1 5 2 5 1 3 3 0 3 7 2 0]
Selanjutnya dilakukan normalisasi nilai kriteria, normalisasi ini  dilakukan  menggunakan  persamaan  (1)  pada  kriteria dengan jenis benefit .
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 − 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑚𝑎𝑥 − 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑚𝑖𝑛 𝑟 𝐴1,2 = 2 − 2 5 − 2 = 0,000 𝑟 𝐴1,3 = 24 − 3 36 − 3 = 0,636 𝑟 𝐴1,4 = 5 − 1 5 − 1 = 1,000
Sedangkan kriteria dengan jenis cost dihitung menggunakan persamaan(2).
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑚𝑎𝑥 − 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑚𝑎𝑥 − 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑚𝑖𝑛 𝑟 𝐴1,1 = 350 − 350 350 − 10 = 0,000 𝑟 𝐴1,5 = 7 − 5 7 − 0 = 0,285
Hasil  normalisasi  kriteria  disajikan  pada  tabel  5  data normalisasi alternatif atau Normalization of criteria values dataset .
Tabel 5. Data normalisasi alternatif ( Normalization of criteria values dataset ) Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Kode Alternatif Franchise Fee (Juta) Brand Lisensi (Tahun) Lama Balik Modal (Bulan) Reputasi Royalti Fee A1 0.0000 0.0000 0.6364 1.0000 0.2857 A2 0.6765 0.6667 0.0909 1.0000 0.2857 A3 1.0000 1.0000 0.0000 0.5000 1.0000 A4 0.4265 1.0000 0.2727 0.0000 0.2857 A5 0.7353 1.0000 0.6364 0.2500 0.2857 A6 0.6765 0.3333 1.0000 0.0000 0.5714 A7 0.8235 0.3333 0.2727 0.5000 1.0000 A8 0.5882 0.3333 0.2727 0.5000 0.0000 A9 0.8088 0.3333 0.3030 0.2500 1.0000
Tabel  data  normalisasi  alternatif  di  atas  menunjukkan bahwa kriteria C1 franchise fee dalam satuan juta, C2 brand lisensi  dalam  satuan  tahun,  C3  lama  balik  modal  dengan
37 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 10 No. 1 Juli 2024
satuan  bulan,  sedangkan  C4  reputasi  dibuat  dalam  skala likert dan terakhir C5 royalti fee dengan satuan persen, dan untuk hasilnya dapat diliat pada tabel di atas.
Dilanjutkan  melakukan  normalisasi  alternatif  terbobot  (S i ) dan (P i ) menggunakan persamaan (3) dan (4).
𝑆 𝑖 = ∑(𝑟 𝑖𝑗 × 𝑤 𝑗 ) 𝑛 𝑗=1
𝑆 1 =   ∑ [ (0,000  × 30,77%); (0,000  × 18,46%);
(0,636  × 20,77%); (1,000  × 13,85%);
(0,285  × 16,15%) ] 𝑆 1 =   ∑ [ (0,000 ); (0,000 );
(0,132); (0,138); (0,046) ] = 0,316
𝑃 𝑖 = ∑(𝑟 𝑖𝑗 ) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1
𝑃 1 =   ∑ [ (0,000) 30,77%
(0,000) 18,46%
(0,636) 20,77% (1,000) 13,85% (0,285) 16,15% ⬚ ] 𝑃 1 =   ∑ [ (0,000) 30,77% (0,000) 18,46%
(0,636) 20,77% (1,000) 13,85% (0,285) 16,15%
⬚ ]
Data  hasil  normalisasi  alternatif  terbobot  disajikan  pada tabel  6  data  normalisasi  alternatif  terbobot  atau weighted comparability sequence (Si).
Tabel 6. Data normalisasi alternatif terbobot ( Weighted comparability Sequence (Si )) Kriteria C1 C2 C3
C4 C5 S (i) Kode
Alternatif Franchise Fee (Juta) Brand Lisensi (Tahun) Lama Balik Modal (Bulan) Reputasi Royalti Fee A1 0.0000 0.0000 0.1322 0.1385 0.0462 0.3168 A2 0.2081 0.1231 0.0189 0.1385 0.0462 0.5347 A3 0.3077 0.1846 0.0000 0.0692 0.1615 0.7231 A4 0.1312 0.1846 0.0566 0.0000 0.0462 0.4186 A5 0.2262 0.1846 0.1322 0.0346 0.0462 0.6238 A6 0.2081 0.0615 0.2077 0.0000 0.0923 0.5697 A7 0.2534 0.0615 0.0566 0.0692 0.1615 0.6023 A8 0.1810 0.0615 0.0566 0.0692 0.0000 0.3684 A9 0.2489 0.0615 0.0629 0.0346 0.1615 0.5695 SUM 4.7269 MAX 0.7231 MIN 0.3168
Tabel  di  atas  menunjukkan  hasil  perhitungan  yang dilakukan di Ms. Excel, yang memuat nilai max 0.7231 dan min 0.3168.
Data  normalisasi  alternatif  terbobot  atau Exponentially weighted  comparability  sequence (Pi)  yang  dapat  dilihat dari tabel 7 di bawah ini.
Tabel 7. Data normalisasi alternatif terbobot (Exponentially weighted comparability sequence (Pi))
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5
P (i)
Kode Alternatif Franchise Fee (Juta) Brand Lisensi (Tahun) Lama Balik Modal (Bulan) Reputasi Royalti Fee A1 0.0000 0.0000 0.9104 1.0000 0.8168 2.7272 A2 0.8867 0.9279 0.6077 1.0000 0.8168 4.2391 A3 1.0000 1.0000 0.0000 0.9085 1.0000 3.9085 A4 0.7693 1.0000 0.7635 0.0000 0.8168 3.3496 A5 0.9097 1.0000 0.9104 0.8253 0.8168 4.4623 A6 0.8867 0.8164 1.0000 0.0000 0.9136 3.6167 A7 0.9420 0.8164 0.7635 0.9085 1.0000 4.4304 A8 0.8494 0.8164 0.7635 0.9085 0.0000 3.3378 A9 0.9368 0.8164 0.7804 0.8253 1.0000 4.3590 SUM 34.4305 MAX 4.4623 MIN 2.7272
Tabel  di  atas  menunjukkan  hasil  perhitungan  yang dilakukan di Ms. Excel, yang memuat nilai max 4.4623 dan min 2.7272.
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  bobot  relatif  seluruh alternatif dengan persamaan (5), (6) dan (7).
𝑘 𝑖𝑎 = 𝑆 𝑖 + 𝑃 𝑖 ∑ (𝑆 𝑖 + 𝑃 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 𝑘 1𝑎 = 0.316 + 2.727 ∑ (4.726 + 34.430) 𝑚 𝑖=1 =  0,077
𝑘 𝑖𝑏 = 𝑆 𝑖 𝑆 𝑖 𝑖 𝑚𝑖𝑛 + 𝑃 𝑖 𝑃 𝑖 𝑖 𝑚𝑖𝑛 𝑘 𝑖𝑏 = 0.316 0.316 + 2.727 2.727 = 2,000
𝑘 𝑖𝑐 = (𝜆)(𝑆 𝑖 ) + (1 − 𝜆)(𝑃 𝑖 ) ((𝜆) 𝑆 𝑖 𝑖 𝑚𝑎𝑥 + (1 − 𝜆) 𝑃 𝑖 𝑖 𝑚𝑎𝑥 ) ; 0 ≤ 𝜆 ≤ 1 𝑘 𝑖𝑐 = (0,5)(0,316) + (1 − 0,5)(2,717)
((0,5)0,723 + (1 − 0,5)4,462) = 0,587
Bobot relatif dari data alternatif yang dilakukan seperti pada tabel 8.
Tabel 8. Bobot relatif dari dataset alternatif ( Relative weights of the alternatives dataset ) Kode Alternatif Nama Alternatif Ka Kb Kc A1 Kopi Kenangan 0.0777 2.0000 0.5870 A2 Es The Indonesia 0.1219 3.2423 0.9206 A3 The Poci 0.1183 3.7157 0.8932 A4 Calais Tea 0.0962 2.5498 0.7267 A5 Puyo Puyo 0.1299 3.6054 0.9809
Kode Alternatif Nama Alternatif Ka Kb Kc A6 Gulu Gulu 0.1069 3.1245 0.8073 A7 Kopi Kulo 0.1285 3.5260 0.9706 A8 Xi Boba 0.0946 2.3869 0.7147 A9 Kopi Yor 0.1259 3.3961 0.9505
Pada tabel 8 di atas ini menunjukkan setiap kode alternatif mulai  dari  A1-A9,  dengan  nama  alternatif  setiap brand franchise minuman yang di- list , dengan kriteria Ka, Kb dan Kc, dengan semua nilai yang dihasilkan.
Tahap  perhitungan  diakhiri  dengan  penentuan  rangking setiap  alternatif  yang  dibuat  dengan  menggunakan persamaan (8). Hasil perangkingan dapat dilihat pada tabel 9 rangking final  dari  alternatif  atau final  rangking  of  the alternative Dataset .
Tabel 9. Ranking final dari data alternatif ( Final ranking of the alternatif
Dataset ) Kode Alternatif Nama Alternatif Nilai Preferensi Rank A1 Kopi Kenangan 1.3385 9 Peringkat ke-9 dari 9 alternatif A2 Es The Indonesia 2.1422 5 Peringkat ke-5 dari 9 alternatif A3 The Poci 2.3079 2 Peringkat ke-2 dari 9 alternatif A4 Calais Tea 1.6871 7 Peringkat ke-7 dari 9 alternatif A5 Puyo Puyo 2.3436 1 Peringkat ke-1 dari 9 alternatif A6 Gulu Gulu 1.9923 6 Peringkat ke-6 dari 9 alternatif A7 Kopi Kulo 2.3022 3 Peringkat ke-3 dari 9 alternatif A8 Xi Boba 1.6100 8 Peringkat ke-8 dari 9 alternatif A9 Kopi Yor 2.2314 4 Peringkat ke-4 dari 9 alternatif
Tabel  di  atas  menunjukkan  nilai  preferensi  dan rank dari setiap alternatif yang menghasilkan perangkingan 1-9, yang mana  pada  posisi  pertama  diraih  oleh  Puyo-Puyo  dengan nilai preferensi sebesar 2.3436 dan posisi terakhir jatuh pada Kopi Kenangan dengan nilai preferensi sebesar 1.3385.
Hasil dari Nilai Preferensi Menggunakan metode CoCoSo dapat juga dilihat pada gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Chart nilai preferensi menggunakan Metode CoCoSo
Setelah  dilakukannya  langkah-langkah  perhitungan  sesuai dengan  metode  CoCoSo  maka  diketahui  dari  beberapa alternatif  yang  dimiliki, franchise  brand PUYO  PUYO merupakan franchise minuman yang lebih menguntungkan untuk dilakukan Kerjasama.
Berdasarkan langkah-langkah dari perhitungan yang sudah dilakukan  maka  dapat  diketahui  dari  beberapa  alternatif yang  dimiliki,  waralaba  PUYO-PUYO  menunjukkan  hasil lebih  banyak  potensi  daripada  alternatif  lainnya.  Hal  ini dapat  dilihat  dari  kriteria  C3  Normalisasi  Alternatif Terbobot  dimana  alternatif  5  yaitu  PUYO-PUYO  lebih unggul  dari  Alternatif  3  yaitu  Teh  Poci  yang  menempati posisi  kedua  yang  terjadi  karena  jangka  waktu  yang dibutuhkan dalam pengembalian modal sejumlah alternatif 5  lebih  lama.  Pada  proses  penelitian  pemilihan brand franchise minuman  menggunakan  metode  CoCoSo  ini, penulis menghadapi beberapa kendala pada saat pengumpulan  data-data  dari  setiap brand minuman  yang digunakan,  dimana  tidak  semua brand menyajikan  data yang dibutuhkan secara publik.

## 4. KESIMPULAN
Dengan  menerapkan  metode Combined  Compromise Solution (CoCoSo)  pada  penentuan  pemilihan franchise minuman  ini  akan  menghasilkan  perbandingan  dari  9 alternatif franchise minuman  di  Indonesia  yang  disajikan penulis  dalam  jurnal  ini.  Sehingga  melalui  sistem pendukung pengambilan keputusan yang telah dikembangkan  dapat  dihasilkannya  nilai  dari franchise minuman  berdasarkan  dengan  kriteria  yang  telah ditentukan.  Perhitungan franchise minuman  dengan menggunakan Combined  Compromise  Solution (CoCoSo) menunjukkan  bahwa  hasil  perhitungan  nilai  preferensi tertinggi  didapatkan  oleh franchise minuman  Puyo  Puyo dengan  nilai  2,3436  dan    nilai  preferensi  terendah didapatkan oleh franchise minuman Kopi Kenangan dengan nilai 1,3385.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terima kasih dan puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa karena kasih karunianya penulis bisa menyelesaikan  penelitian  ini. Ucapan  terima  kasih kepada bapak Gede Surya Mahendra, S.Pd., M.Kom. selaku dosen pengampu  mata  kuliah  SPPK  dan  pembimbing  selama penelitian  serta  ucapan  terima  kasih  pada  rekan seperjuangan dalam pembuatan artikel ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Redjeki et  al. ,  “Waralaba  (Franchise)  Di Indonesia,” Waralaba  di  Indones.  Lex  Jurnalica , vol. 8, no. 2, p. 127, 2011.
[2] V. Alapján-, “ 済無 No Title No Title No Title,” pp. 1–23, 2016.
[3] P. S. Akuntansi, “1* , 2 1,2,” vol. 20, no. 1, pp. 105– 123, 2022.
[4] Najla,  Y.  Dewanthi,  and  E.  Permana,  “Strategi Mempertahankan  Usaha  Franchise  Pada  Minuman Mixue  di  Indonesia,” J.  Business,  Financ.  Econ. , vol.  3,  no.  2,  pp.  189–198,  2023,  doi: 10.32585/jbfe.v3i2.4099.
[5] C.  Maulana,  A.  Hendrawan,  and  P.  A.  R.  Pinem, “Pemodelan  Penentuan  Kredit  Simpan  Pinjam
Menggunakan  Metode  Additive  Ratio  Assessment (ARAS  ),” Pengemb.  Rekayasa  dan  Teknol. ,  vol.
15, no. 1, pp. 7–11, 2019, doi: http://dx.doi.org/10.26623/jprt.v15i1.1483.
[6] I.  N.  A.  A.  Dwijayadi,  “Pengembangan  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Hotel  Di Kecamatan  Buleleng  Dengan  Metode  Analytic Hierarchy Process (Ahp) Dan Technique for Others Reference  By  Similarity  To  Ideal  Solution (Topsis),” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 7, no.
2, p. 163, 2019, doi: 10.23887/janapati.v7i2.13435.
[7] A.  D.  Wahyudi,  “Analisis  Kepuasan  Terhadap Pelayanan  Supplier  Menggunakan  Metode  A  New Additive Ratio Assessment ( ARAS ),” J. Artifisial Intell. Tecnol. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 1–13, 2024, doi: https://doi.org/10.58602/jaiti.v2i1.105.
[8] H. Saputra and T. Ardiansah, “Penerapan Combined
Compromise  Solution  (CoCoSo)  Method  Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Modem,”
J. Ilm. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 7–16, 2022,
[Online]. Available:
https://doi.org/10.58602/jics.v1i1.2.
[9] S. J. Bulan and S. J. Bulan, “Penerapan Analytical
Hierarchy  Process  (Ahp)  Dalam  Perangkingan Bengkel  Mobil  Terbaik  Di  Kota  Kupang,” J. Teknol. Terpadu , vol. 5, no. 1, pp. 5–9, 2019, doi:
10.54914/jtt.v5i1.189.
[10] A.  R.  Andreyany,  “Dosen  Pengampu :  Yananto Mihadi Putra  , SE  , M . Si,” Sist.  Basis  Data ,  no. June, 2020.
[11] D.  U.  Iswavigra  and  L.  E.  Zen,  “Systematic Literature Review: Pengaplikasian Metode VIKOR dalam  Decision  Support  System,” J.  Inf.  dan Teknol. ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  13–19,  2023,  doi: 10.60083/jidt.v5i3.379.
[12] A. P. Aulia Manurung, M. Amin, and H. Herdianto, “Rancang  Bangun  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan Cleaning Service Menggunakan Metode Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making,” J. Sistim  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  52–62,
2023, doi: 10.60083/jsisfotek.v5i3.285.
[13] H. F. Amran, F. I. Komputer, U. M. Riau, U. Islam, N.  Sustan,  and  S.  Kasim,  “Jurnal  Software Engineering  and  Information  Systems  (  SEIS  ),” vol. 3, no. 1, pp. 1–6, 2023.
[14] K.  Abdullah et  al. ,  “Metodologi  Penelitian Kuantitatif Metodologi Penelitian Kuantitatif”, no. May. 2021.
[15] M.  Yazdani,  P.  Zarate,  E.  K.  Zavadskas,  and  Z. Turskis,  “A  combined  compromise  solution
(CoCoSo)  method  for  multi-criteria  decision- making  problems,” Manag.  Decis. ,  vol.  57,  no.  9, pp.  2501–2519,  2019,  doi:  10.1108/MD-05-2017- 0458.
[16] Y. M. Kristania, “Penerapan Combined
Compromise  Solution  Method  Dalam  Penentuan Penerima Beasiswa,” J. Comput. Technol. Comput. Eng. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 44–55, 2023.
[17] J.  Informatika  and  S.  Informasi,  “INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi) Volume 15 No.1 / Mei / 2023,” Inf. (Jurnal Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 15, no. 1, pp. 32–45, 2023.