## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.4, No.1, Juli 2020, pp. 89~94 e-ISSN: 2548-6861
Penyu: Sistem Pendukung Keputusan untuk Penyewaan Ruko yang Strategis Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Fitra Ramadhan 1 *, Maksum Ro’is Adin Saf 2 * * Teknik Informatika, Politeknik Caltex Riau fitra16ti@mahasiswa.pcr.ac.id 1 , maksum@pcr.ac.id 2 Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2020-06-20 Revised 2020-07-06 Accepted 2020-07-15 In  the  current  economic  development  in  Indonesia,  the  business  in  renting  shop house is very fast, and to rent a shop house must be in accordance with the target to be achieved, such as a busy location, easily accessible location, or complete shop to maximize service. However, from the aforementioned criteria, the possibility of error in  renting  a  shop  house  can  arise  due  to  lack  and  limitations  in  getting  shop information.  From  this  problem,  a  Decision  Support  System  for  Strategic  Shop House  Rentals  was  built.  The  method  used  is  the  Analytical  Hierarchy  Process (AHP). Then, three systems were tested, namely black box testing, usability testing and  comparison  of  manual  and  system  calculations.  The  black  box  test  results obtained with the Equivalence Class Partitioning technique that all input runs, and with the Boundary  Value  Analysis technique the  upper and lower limit values  of each input are obtained. Based on the results of the recapitulation of the questionnaire to the user, respondents agreed with satisfaction in using the system with an average of 75.31%. Keyword: Analytical  Hierarchy  Process (AHP),
Ruko,
Sistem Pendukung Keputusan.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Pembangunan ruko atau rumah toko berkembang dengan pesat  hampir  di  semua  kota  di  Indonesia.  Dalam perkembangannya,  pembangunan  ruko  mengalami  pasang surut.  Selama  krisis  ekonomi,  bisnis  ini  berhenti  drastis. Namun  sebaliknya,  pembangunan  ruko  di  Kota  Pekanbaru justru semakin meningkat saat terjadi krisis ekonomi. Begitu banyaknya  ruko  di  Kota  Pekanbaru  menyebabkan  kota  ini dijuluki  dengan  kota  Seribu  Ruko,  sehingga  ruko  dapat memonopoli  lahan  terbangun  [1].  Hal  ini  diperkuat  dengan prestasi  Kota  Pekanbaru  yang  dinobatkan  sebagai  Kota Tujuan Investasi  Terbaik, hal itu disampaikan oleh  Kepala Diskominfo  dan  Persandian  Kota  Pekanbaru  melalui  Kabid Informasi  dan  PPID  Kota  Pekanbaru  Mawardi  Zakaria menyatakan  bahwa  pada  tahun  2018  Kota  Pekanbaru mendapatkan gelar sebagai Kota Tujuan Investasi Terbaik se- Indonesia. [2]
Berdasarkan hasil survey pra riset yang dilakukan kepada pemilik usaha retail ruko di Kota Pekanbaru, ditemukan fakta bahwa mayoritas informasi data ruko didapatkan dari koran, iklan dari pinggir jalan, dan dari aplikasi OLX.
Salah satu kendala yang dialami para pemilik usaha dalam mencari ruko adalah belum lengkapnya informasi yang bisa diperoleh  dari  media  tersebut,  seperti  informasi  lokasi  ruko dipersimpangan  jalan,  ketersediaan  lokasi  parkir,  serta informasi lain yang menjadi kriteria dalam pemilihan sebuah ruko.  Kendala lainnya  yang dialami adalah  kesulitan dalam melakukan  proses  perbandingan  antar  ruko  yang  tersedia dengan memanfaatkan data yang ada, karena masing-masing ruko memiliki data yang unik.
Data  lain  tentang  pemanfaatan  ruko,  saat  ini bermunculannya  wirausahawan  baru  bidang  jasa  dan  IT memunculkan tren baru pada bisnis perkantoran. Ruko yang awalnya dibangun sebagai tempat tinggal merangkap tempat usaha itu, berubah penggunaanya menjadi kantor. Perubahan ini  karena  para  pengusaha  yang  mayoritas  masih  kelas menengah  tersebut  ingin  lebih  menghemat  pengeluaran. Kebiasaan  menyewa  ruang  kantor  di  gedung-gedung perkantoran di tengah kota sudah terlalu tinggi bagi mereka. Walau  ruko  dengan  harga  masuk  akal  banyak  di  pinggiran kota,  hal  tersebut  bukan  masalah.  Terus  tumbuh  dan berkembangnya  kegiatan  ekonomi  di  kawasan  pemukiman pinggiran kota, justru membuatnya lebih menarik. Di sisi lain berkat  perkembangan  teknologi,  berkantor  di  tengah  kota
90
bukan  lagi  keharusan  [3].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  tren masyarakat  yang  ingin  mencari  ruko  akan  terus  mengalami peningkatan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  suatu sistem  komputer  yang  dapat  membantu  pengguna  dalam menentukan suatu keputusan [4] di mana mengolah suatu data mentah  ataupun  dokumen  menjadi  suatu  informasi  yang akurat. Selain itu, SPK sudah cukup umum digunakan untuk mengambil  keputusan.  SPK  juga  dapat  meningkatkan efektifitas  kinerja,  menghemat  waktu  dan  tenaga.  Di  dalam SPK kita dapat menanamkan sebuah algorirma atau metode. Salah  satu  metode  yang  digunakan  adalah Analytical Hierarchy Process (AHP). AHP adalah  sebuah  kerangka  untuk  mengambil keputusan dengan efektif dengan cara menyederhanakan dan mempercepat  proses  pengambilan  keputusan  dengan menyusun variabel yang ada ke dalam suatu susunan hirarki, memberi nilai numerik pada pertimbangan subjektif tentang pentingnya  tiap  variabel  dan  mensintesis  berbagai pertimbangan  untuk  menetapkan  variabel  mana  yang memiliki  prioritas  paling  tinggi  dan  paling  mempengaruhi hasil [5]. Sebuah SPK yang menggunakan metode AHP dapat diimplementasikan dalam proses pemilihan ruko.
Terdapat  beberapa penelitian  yang sudah  menggunakan metode  AHP,  seperti  penelitian  yang  dilakukan  [6]  yaitu membangun sistem pendukung keputusan dengan hasil akhir rekomendasi  pembelian  rumah  di  kawasan  cepu.  Kriteria yang digunakan adalah harga, lokasi, fasilitas, luas rumah dan desain. Penelitian yang dilakukan oleh [7] yaitu membangun sistem pendukung keputusan dengan hasil akhir rekomendasi pemilihan  produk  BRI  Syariah.  Kriteria  yang  digunakan adalah  masalah  setoran  awal,  biaya  penutupan  dan  prospek fasilitas.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [8]  yaitu  membangun sistem pendukung keputusan dengan hasil  akhir dari proses SPK  menggunakan  metode  AHP  ini  berupa  peringkat pemilihan  bibit  jagung  pada  Toko  Abadi  Jaya  di  Lampung Timur. Penelitian yang dilakukan oleh [9] yaitu membangun sistem  pendukung  keputusan  yang  bertujuan  memberikan solusi berbasis teknologi informasi berupa sistem pendukung keputusan yang dapat dijadikan pertimbangan dalam seleksi penerimaan asisten laboratorium di Amik-Stikom. Penelitian yang  dilakukan  oleh  [10]  yaitu  membangun  sistem pendukung keputusan untuk solusi alternatif dalam pemilihan sepatu  sekolah.  Hasil  akhir  dari  sistem  ini  adalah  berupa peringkat  sepatu  sekolah  yang  akan  dipilih  dengan  nilai tertinggi.
Maka  pada  penelitian  ini,  dirancang  sebuah  sistem pendukung  keputusan  yang  digunakan  untuk  membantu penyewa  ruko  dalam  memilih  ruko  yang  strategis  menurut pandangan  masing-masing  penyewa  dengan  menentukan bobot  sesuai  keinginan  penyewa,  dengan  menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP).

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dalam  beberapa  tahapan  yang dikemas  dalam  sebuah  rangkaian  penelitian  seperti  yang tampak pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode Penelitian
Dari  rangkaian  tahapan  pada  penelitian  ini,  tahap implementasi  AHP  menjadi  salah  satu  hal  yang  paling penting. Sistem ini menggunakan AHP sebagai metode dalam pemilihan ruko. Ruko adalah salah satu jenis bangunan yang berasal  dari  kata  rumah  dan  toko.  Rumah  berarti  tempat berpenghuni dan toko berarti ruang untuk kegiatan usaha, jadi ruko dapat dikatakan sebagai bangunan yang menggabungkan fungsi hunian dan usaha dalam satu tempat [11]. Berdasarkan penelitian [12] kriteria yang akan digunakan adalah kondisi sosial ekonomi, kelengkapan prasarana, jarak, kondisi jalan, transportasi, lingkungan, produk, dan kesehatan.
Dalam  menyelesaikan  permasalahan  dengan Analitycal Hierarchy  Process ,  ada  beberapa  prinsip  yang  harus dipahami, diantaranya:
a) Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  solusi  yang diinginkan.
b) Membuat struktur hierarki yang diawali dengan tujuan utama.
c) Membuat  matrik  perbandingan  berpasangan  yang menggambarkan kontribusi relatif atau pengaruh setiap elemen  terhadap  tujuan  atau  kriteria  yang  setingkat  di atasnya.
d) Melakukan definisi perbandingan berpasangan sehingga diperoleh jumlah penilaian seluruhnya sebanyak:
𝑛 [ ] (1)
Dengan n adalah banyaknya elemen yang dibandingkan. Hasil perbandingan dari masing-masing elemen akan berupa angka dari 1 sampai 9 yang menunjukkan tingkat kepentingan suatu  elemen.  Apabila  suatu  elemen  dalam  matriks dibandingkan  dengan  dirinya  sendiri  maka  hasil

## Pra Riset dan Studi Literatur:
• Survey pra riset untuk mengidentifikasi permasalahan
• Studi literatur untuk memperoleh kebaruan

## Pemilihan Metode dan Perancangan SPK:
• Pemilihan Metode AHP berdasarkan hasil pra riset dan studi literatur
• Perancangan SPK sesuai hasil identifikasi permasalahan
Implementasi dan Pengujian:
• Penggunaan SPK kepada pengguna
• Pengujian hasil implementasi kepada pengguna
Penyu: Sistem Pendukung Keputusan untuk Penyewaan Ruko yang Strategis Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process... (Fitra Ramadhan, Maksum Ro’is Adin Saf)
91
perbandingan  diberi  nilai  1,  berikut  Tabel  1  skala perbandingan Saaty:
TABEL I S KALA P ERBANDINGAN S AATY
Tingkat Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen mempunyai pengaruh yang sama. 3 Elemen A sedikit lebih penting dari elemen B 5 Elemen A lebih penting dari elemen B 7 Elemen A jelas lebih penting dari elemen B 9 Elemen A mutlak lebih penting dari elemen B 2,4,6,8 Nilai-nilai diantara dua pertimbangan yang berdekatan
e) Menghitung nilai eigen dan menguji konsistensinya, jika tidak konsisten maka pengambilan data diulangi.
f) Mengulangi  langkah  c,  d,  dan  e  untuk  seluruh  tingkat hierarki.
g) Menghitung  vektor eigen dari  setiap  matriks perbandingan  berpasangan  yang  merupakan  bobot setiap elemen untuk penentuan prioritas elemen-elemen pada tingkat hierarki terendah sampai mencapai tujuan. Perhitungan  dilakukan  lewat  cara  menjumlahkan  nilai setiap  kolom  dari  matriks,  membagi  setiap  nilai  dari kolom  dengan  total  kolom  yang  bersangkutan  untuk memperoleh  normalisasi  matriks,  dan  menjumlahkan nilai-nilai  dari  setiap  baris  dan  membaginya  dengan jumlah elemen untuk mendapatkan rata-rata.
h) Memeriksa  konsistensi  hierarki.  Adapun  yang  diukur dalam Analytical  Hierarchy  Process adalah  rasio konsistensi  dengan  melihat index konsistensi. Konsistensi  yang  diharapkan  adalah  yang  mendekati sempurna agar menghasilkan keputusan yang mendekati valid. Walaupun sulit untuk mencapai sempurna, rasio konsistensi  diharapkan  kurang  dari  atau  sama  dengan 10%.
Sebagai  contoh,  ruko  yang  akan  dibandingkan  adalah  3 ruko.  Matriks  perbandingan  berpasangan  kriteria,  hasil perbandingan berpasangan kriteria dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
TABEL III
M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN K RITERIA Kriter ia K 1 K 2 K3  K4 K5 K6 K7 K8 K1 1 2 2 2 2 2 5 9
K2 0, 5 1 3 2 3 3 3 7
K3 0, 5 0,
33 1 2 3 2 2 7
K4 0, 5 0, 5 0,5  1 2 2 2 8
K5 0, 5 0, 33 0,3 3
0,5 1 2 3 4
K6 0, 5 0, 33 0,5  0,5 0,5 1 5 7 K7 0, 2 0, 33 0,5  0,5 0,3 3 0,2 1 2 K8 0, 11 0, 14 0,1 4 0,1 25 0,2 5 0,1 4 0,5 1 Jumla h 3, 81 4, 96 7,9 7 8,6 25 12, 08 12, 34 21, 5 45 Keterangan: K1: Kondisi Sosial Ekonomi K2: Kelengkapan Prasarana
K3: Jarak K4: Lingkungan K5: Produk K6: Kesehatan K7: Kondisi Jalan K8: Transportasi
Selanjutnya  lakukan  normalisasi  pada  matriks  dengan membagi  antara  nilai  kolom  dengan  jumlah  kolom  kriteria pasangannya.  Lalu  dapatkan eigen dengan  menjumlahkan jumlah baris dan membaginya dengan jumlah kriteria. Setelah itu  untuk  mendapatkan  λ  (Lamda),  kalikan eigen kriteria dengan jumlah dari matriks perbandingan berpasangan pada Tabel 3, berikut hasil dari perhitungan λ (Lamda).

## TABEL IIIII
H ASIL DARI Λ (L AMDA ) Kriteria λ ( Lamda ) Kondisi Sosial Ekonomi 0,909025 Kelengkapan Prasarana 1,071167 Jarak 1,209565 Lingkungan 1,087996 Produk 1,163337 Kesehatan 1,278754 Kondisi Jalan 1,005698 Transportasi 0,937544 λ maks 8,663086
Setelah  itu  cek  konsistensi  indeks  menggunakan persamaan seperti berikut. 𝐶𝐼 = (2) Di mana: CI : Indeks konsistensi. n : banyaknya kriteria.
λ maks  : Nilai eigen terbesar dari matriks berordo n.
𝐶𝐼 = 8,663086 − 8 8 − 1

## 𝐶𝐼 = 0,0947266
Dan  perhitungan  Consistency  Ratio  menggunakan persamaan sebagai berikut:
92 𝐶𝑅 = (3) Di mana: RI : Indeks random konsistensi
𝐶𝑅 = 0,0947266 1,41 𝐶𝑅 = 0,067182005
Setelah nilai eigen tiap alternatif didapat maka jumlahkan hasil  dari  perkalian  bobot  akhir  dengan  nilai eigen tiap alternatif, sehingga didapatkan urutan ruko.
TABEL IV P ERINGKAT R UKO Ruko Nilai Urutan Ruko 1 0,671216644 1 Ruko 2 0,278477063 2 Ruko 3 0,102115105 3

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Implementasi SPK
Gambar  2  merupakan  antarmuka  halaman login untuk admin dan pengguna. Pada halaman login harus memasukkan username dan password .
Gambar 2. Antarmuka halaman login
Setelah login akan masuk ke halaman dashboard seperti pada Gambar 3, pada halaman ini disediakan data ruko yang akan  dipilih  oleh  pengguna  untuk  dibandingkan  dengan metode AHP.
Gambar 3. Antarmuka halaman dashboard
Pengguna  dapat  menggunakan  tombol  tambah  untuk menambahkan  ruko  ke  dalam  ruko  pilihan  yang  akan dibandingkan,  setelah  itu  pengguna  klik  tombol  keranjang yang akan mengalihkan ke halaman ruko pilihan. Setelah itu pengguna  masuk  ke  halaman  perbandingan  untuk membandingkan kriteria dan subkriteria seperti pada Gambar 4.

## Gambar 4. Antarmuka perbandingan kriteria
Setelah  membandingkan  tiap  kriteria,  sub  kriteria  dan alternatif,  pengguna  menyimpan  data  perbandingan  dengan klik  simpan.  Setelah  itu  pengguna  masuk  ke  halaman  hasil perhitungan untuk mendapatkan ruko pilihan seperti Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Perbandingan

## B. Black Box Testing
Pada pengujian black box , ada beberapa teknik yang dapat digunakan  salah  satunya  adalah Equivalence  Class Partitioning .  Pengujian  ini  didasarkan  pada  asumsi  bahwa input dan output program dapat dibagi menjadi kelas dengan jumlah  terbatas  (valid  dan  non-valid)  sehingga  kasus  yang sudah  dipartisi  ke  dalam  kelas-kelasnya  akan  diuji  dengan perilaku yang sama.

## 1) Equivalence Class Partitioning
Dengan menggunakan teknik pengujian ini, tes pada tiap input lebih mudah dan menghemat cost (waktu dan tenaga). Hanya dengan  mengambil salah satu dari item yang  sudah  disediakan  pada  tiap  partisi,  sudah mewakilkan hasil tes uji pada nilai item pada partisi yang sama. Pada Tabel 5 bahwa tes input per kelas/partisi.
e-ISSN: 2548-6861
Penyu: Sistem Pendukung Keputusan untuk Penyewaan Ruko yang Strategis Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process... (Fitra Ramadhan, Maksum Ro’is Adin Saf)
93
TABEL V
T ES I NPUT T IAP K ELAS /P ARTISI No Tes Input Hasil Form A Hasil Form B Hasil Form C Item F1 -  F9 1 85 T T T 1 2 -85 T F F 2 3 850 T T F 3 4 a T F F 4 5 A T F F 5 6 a85 T F F 6 7 A85 T F F 7 8 85*/ T F F 8 9 85,5 T F F 9 10 85.5 T F F 10

## 2) Boundary Value Analysis
Berdasarkan  kelas  partisi  yang  telah  dibuat  pada bentuk form input A, B dan C, didapatkanlah nilai batas bawah dari tiap partisi sebagai berikut:
TABEL VI B OUNDARY V ALUE A NALYSIS No Nama Kelas/Partisi Tes Input Batas Bawah A Tes Input Batas Atas A Tes Input Batas Bawah B Tes Input Batas Atas B Tes Input Batas Bawah C Tes Input Batas AtasC Validit as 1 Numeric 1 0 100 0 100 0 100 Valid 2 Numeric 2 Tak terhingga -1 Tak terhingga -1 Tak terhingga -1 Valid 3 Numeric 3 101 Tak terhingga 101 Tak terhingga 101 Tak terhingga Valid 4 Alphabetic 1 a z a z a z Valid 5 Alphabetic 2 A Z A Z A Z Valid 6 Alphabetic 3 a1 z[tak terhingga] a1 z[tak terhingga] a1 z[tak terhingga] Valid 7 Alphanumeric 1 A1 Z[tak terhingga] A1 Z[tak terhingga] A1 Z[tak terhingga] Valid 8 Alphanumeric 2 Tak ada batasan Tak ada batasan Tak ada batasan Tak ada batasan Tak ada batasan Tak ada batasan Valid 9 Numeric with comma 0,0 100,0 0,0 100,0 0,0 100,0 Valid 10 Numeric with dot 0.0 100.0 0.0 100.0 0.0 100.0 Valid

## C. Usability Testing
Teknik usability testing yang digunakan yaitu kuesioner. Pengujian  ini  dilakukan  berdasarkan  model  ISO  9126  yang merupakan  salah  satu  standar  tolak  ukur  kualitas  sebuah software. Pengujian ini dilakukan kepada 30 orang responden yang  memiliki  keinginan  menyewa  ruko.  Berikut  hasil rekapitulasi terhadap responden.

## TABEL VII P ERHITUNGAN R EKAPITULASI K UESIONER
No BUTIR KRITERIA Persentase Kategori USEFULNESS 1 Sistem ini membantu saya menjadi lebih efektif 80 % Setuju 2 Sistem ini membantu saya menjadi lebih produktif 70,72% Cukup Setuju 3 Sistem ini sangat bermanfaat 80,16% Setuju 4 Sistem ini memudahkan saya mencapai hal yang saya inginkan 70,48% Cukup Setuju 5 Sistem ini sesuai dengan kebutuhan saya 70,48% Cukup Setuju 6 Sistem ini bekerja sesuai dengan apa yang saya harapkan 70,52% Cukup Setuju EASE OF USE 7 Sistem ini mudah untuk digunakan 70,52% Cukup Setuju 8 Sistem ini praktis untuk digunakan 70,36% Cukup Setuju 9 Sistem ini dapat disesuaikan dengan kebutuhan 70,56% Setuju 10 Saya tidak kesulitan menggunakan sistem ini 70,44% Cukup Setuju
94 11 Saya dapat menggunakan sistem tanpa instruksi tertulis 70,52% Cukup Setuju 12 Saya tidak melihat adanya ketidak konsistenan selama saya menggunakannya 80% Setuju EASE OF LEARNING 13 Sistem ini mudah saya pahami 70,2% Cukup Setuju 14 Saya belajar menggunakan sistem ini dengan cepat 70,24% Cukup Setuju 15 Saya mudah mengingat bagaimana cara menggunakan sistem ini 70,64% Cukup Setuju 16 Sistem ini mudah untuk dipelajari cara penggunaannya 70,48% Cukup Setuju 17 Saya menjadi mahir dalam menggunakan sistem ini dalam waktu yang singkat 70,36% Cukup Setuju SATISFACTION 18 Saya puas dengan sistem ini 80,16% Setuju 19 Saya akan merekomendasikan sistem ini kepada teman dan kerabat saya 80,2% Setuju 20 Sistem ini menyenangkan untuk digunakan 70,4% Cukup Setuju 21 Sistem ini bekerja seperti yang saya inginkan 70,56% Cukup Setuju 22 Sistem ini sangat bagus 80,04% Setuju 23 Sistem ini nyaman ketika digunakan 70,76% Cukup Setuju
Berdasarkan  Tabel  7,  dapat  dihitung  untuk  persentase keberhasilan dengan mencari nilai persentase rata-rata untuk masing-masing butir kriteria. Berikut hasil perhitungannya:
a. Usefulness
Jumlah=(80%+70,72%+80,16%+70,48%+70,48%+70,5 2%)/6 = 73,72%
b. Ease of use Jumlah=(70,52%+70,36%+70,56%+70,44%+70,52%+8 0%)/6 = 72,06%
c. Ease of learning
Jumlah=(70,02%+70,24%+70,64%+70,48%+70,36%)/5 = 70,38%
d. Satisfaction
Jumlah=(80,16%+80,2%+70,4%+70,56%+80,04%+70, 56%)/6 = 75,31%

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian blackbox dengan menggunakan teknik equivalence partitioning dan boundary value  analysis ,  sistem  pendukung  keputusan  ini  berhasil dibangun  dan  berjalan  sesuai  dengan  yang  diharapkan. Berdasarkan  hasil  rekapitulasi  kuesioner  terhadap  user, responden setuju dengan kepuasan dalam penggunaan sistem dengan rata-rata 75,31%.

## D AFTAR P USTAKA
[1] F. Asteriani, “Analisis peringkat faktor-faktor pemilihan lokasi Ruko dari  sudut  pandang  pengguna  dan  pengembang  Ruko  di  Kota Pekanbaru,” Universitas Gajah Mada, 2005.
[2] INFORIAU,  “Artikel:  Ini  Tahun  ke-5  Kota  Pekanbaru  Didapuk Sebagai  Kota  Tujuan  Investasi  Terbaik,” 2018. [Online].  Available: https://www.inforiau.co/news/read/ini-tahun-ke-5-kota-pekanbaru- didapuk-sebagai-kota-tujuan-investasi-terbaik-3332353333.
[3] medcom.id,  “Berkantor  di  ruko?  Mengapa  tidak,”  2018.  [Online]. Available:  https://www.medcom.id/properti/tips-properti/9K54j2xk- berkantor-di-ruko-mengapa-tidak.
[4] D. E. Kurniawan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pemasok Bahan Baku Menggunakan Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,” J. Integr. , vol. 8, no. 1, pp. 56–60, 2016.
[5] A. A. Awalinah, S. P. Arifin, and M. R. A. Saf, “Sistem Pendukung Keputusan  Pembelian  Mobil  dengan  Membandingkan  Metode Analytic Hierachy Process dan Fuzzy Associative Memory,” J. Nas. Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  89–100,  2017,  doi: 10.25077/teknosi.v3i1.2017.89-100.
[6] A.  P.  Widyassari  and  T.  Yuwono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Rumah  di  Kawasan  Cepu  Menggunakan  Analytical Hierarchy Process,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 10, 2019, doi: 10.29407/intensif.v3i1.12442.
[7] A. P. W. Putrama Alkhairi, “Analisis Dalam Menentukan Produk BRI Syariah  Terbaik  Berdasarkan  Dana  Pihak  Ketiga  Menggunakan AHP,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. Vol. 3, pp. 60–64, 2018.
[8] F.  Ardhy,  “Sistem  Pengamblan  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Jagung Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) Pada Toko Abadi Jaya Lampung Timur,” J. Inf. dan Komput. , vol. 6, no. 2, pp. 73–80, 2018.
[9] A.  Wanto  and  E.  Kurniawan,  “Seleksi  Penerimaan  Asisten Laboratorium  Menggunakan  Algoritma  Ahp  Pada  Amik-Stikom Tunas  Bangsa  Pematangsiantar,” JIKO  (Jurnal  Inform.  dan Komputer) , vol. 3, no. 1, p. 11, 2018, doi: 10.26798/jiko.2018.v3i1.106.
[10] Masitha,  D.  Hartama,  and  A.  Wanto,  “Analisa Metode  (AHP)  Pada Pembelian  Sepatu  Sekolah  Berdasarkan  Konsumen,”  in Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI) , 2018, pp. 338– 342.
[11] A.  Wardhani,  “Analisis  Kelayakan  Investasi  Properti  Pembangunan Ruko  Dengan  Sistem  Bangun  Bagi  (Studi  Kasus  Lahan  Di  Jalan Danau  Sentarum  Kota  Pontianak),” J.  Mhs.  Tek.  Sipil  Univ. Tanjungpura , vol. Vol 1, No, pp. 1–11, 2015.
[12] F.  A.  Gustian,  Sugeng  Wiyono,  “Preferensi  Pengguna  Ruko  Dalam Melakukan  Pemilihan  Terhadap  Lokasi  Ruko  Di  Kota  Pekanbaru,” vol. 16, pp. 32–39, 2016.