*Corresponding author.

## METODE AHP-TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENEMPATAN AUTOMATED TELLER MACHINE
Gede Surya Mahendra 1 , I Putu Yoga Indrawan 2
1Program Studi Teknik Informatika, STIMIK STIKOM Indonesia Denpasar, Indonesia 2Program Studi Teknik Informatika, STIMIK STIKOM Indonesia Denpasar, Indonesia e-mail: gede.mahendra@stiki-indonesia.ac.id

## Abstrak
Penempatan  ATM  memiliki  resiko  seperti  vandalisme, card  trapping dan card  skimming sehingga kesalahan  kecil  dapat  berdampak  besar  terhadap  pemborosan  biaya,  investasi,  dan  waktu. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  yang  dapat memberikan  rekomendasi  penentuan  penempatan Automated  Teller  Machine (ATM)  dengan menggunakan kombinasi dari metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS).  Data  penelitian  yang  digunakan  adalah  76 data alternatif penempatan ATM dan dicari 38 alternatif yang akan direalisasikan. Kriteria penilaian yang  digunakan  adalah  ketersediaan  ATM,  keamanan,  harga  lahan  dan  permintaan  nasabah. Akurasi  dari  hasil  rekomendasi  yang  dibandingkan  dengan  data  realisasi  penempatan  ATM berdasarkan geometric  average dari  pembobotan  kriteria  seluruh decision  maker adalah  sebesar 84,21% dan error rate sebesar 15,79% .
Kata kunci: ATM, AHP, SPK, TOPSIS.

## Abstract
ATM  placements  carried  risks  such  as  vandalism,  card  trapping  and  card  skimming,  so small  mistakes  can  have  a  huge  impact  on  waste  of  costs,  investment  and  time.  This study aimed to create a decision support system (DSS) that can provide recommendations for determining the placement of Automated Teller Machines (ATMs) using a combination of Analytical Hierarchy Process (AHP) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal  Solution  (TOPSIS)  methods.  The  research  data  used  were  76  alternative  ATM deployment data and  38  alternatives  were sought.  The  assessment criteria  used  are  the availability  of  ATMs,  security,  land  prices  and  customer  demand.  The  accuracy  of  the recommendations  compared  with  the  ATM  deployment  realization  data  based  on  the geometric  average  of  the weighting  criteria  of all  decision  maker  is  84.21%  and  an  error rate of 15.79% .
Keywords : ATM, AHP, DSS, TOPSIS.

## PENDAHULUAN
Persaingan  industri  perbankan  yang setiap  tahunnya  semakin  meningkat,  baik dari segi kualitas layanan terhadap nasabahnya,  juga  sangat  ketat  dalam perbaikan  inovasi  produk  dan  layanan digital. Bank berkeyakinan dengan peningkatan  kualitas  dan  kuantitas  layanan dan transaksi, nasabah existing dan new to bank ,  akan  semakin  lekat  dengan  layanan
perbankan. Ditengah gempuran penggunaan credit  card dan  transaksi cashless ,  penggunaan  uang  tunai  masih menjadi pilihan utama di Indonesia. Berdasarkan ‘ G4S World Cash Report ’ lebih dari  50%  transaksi  di  Indonesia  masih menggunakan uang tunai, dengan pertumbuhan  penerbitan  kartu  sebesar 56.7%  dalam  lima  tahun  terakhir  (Sagrado et  al.,  2018).  Hal  ini  dapat  membuat
Automated  Teller  Machine (ATM)  menjadi pintu  gerbang  utama  antara  nasabah dengan  mobilitas  tinggi  dengan  Bank.  ATM selain menjadi mesin yang dapat menggantikan  peran teller dalam  penarikan tunai,  juga  merupakan  terminal  untuk melakukan transaksi non-tunai yang sekarang sedang digalakkan oleh pemerintah dunia.
Permasalahan  yang  berisiko  timbul dalam penempatan ATM adalah vandalisme ATM  yang  berdampak  pada  kerusakan mesin  dan  bangunan  ATM,  serta  risiko kejahatan  digital  seperti card  trapping dan card  skimming .  Hal  ini  dapat  menimbulkan kerugian bagi nasabah, dan Bank kehilangan  kepercayaan  nasabah,  yang berdampak  pada usage,  performance ,  dan income ATM.  Dalam  mengantisipasi  kasus- kasus tersebut, Bank harus dapat menempatkan  ATM  dengan  baik,  terutama ATM off-branch . Dalam memilih lokasi yang tepat  membuat  manager  dari  tingkat  pusat hingga  tingkat  daerah  memiliki  pandangan yang  berbeda  terhadap  penempatan  ATM, karena  berbagai  macam  pertimbangan kriteria.
Setiap  tahunnya,  terdapat  ratusan hingga  ribuan  calon  lokasi  yang  akan ditempatkan  ATM  dan  harus  menjadi  fokus perhatian  bagi decision  maker. Kesalahan mungkin  saja  terjadi  apabila  pemilihan lokasi  tanpa  adaya  bantuan  rekomendasi, sehingga  berisiko  besar  terutama  pada pemborosan  biaya,  investasi  fisik  dan waktu. Untuk meminimalisir terjadinya kesalahan,  sistem  pengambilan  keputusan (SPK)  dapat  membantu decision  maker dalam  memberikan  rekomendasi  tersebut. SPK sendiri merupakan sebuah sistem yang efektif  dalam  membantu  mengambil  suatu keputusan  yang  kompleks.  Sistem  ini menggunakan  aturan-aturan  pengambilan keputusan,  model  analisis,  basis  data  yang komprehensif dan pengetahuan dari decision  maker itu  sendiri  (Rohmiatullah, 2016).
Untuk  optimalisasi  hasil  rekomendasi, SPK dapat menggunakan kombinasi metode dari MCDM yang memiliki keunggulan dalam memberikan hasil pembobotan kriteria dan proses perhitungan
alternatif. Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  salah  satu  metode  yang  sudah sangat familiar digunakan dalam SPK, yang merupakan  sebuah  hierarki  fungsional dengan  input  utamanya  adalah  persepsi manusia  yang  dianggap  sebagai  pakar untuk memberikan pembobotan untuk masing-masing  kriteria.  Metode Technique for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution (TOPSIS)  memiliki  konsep  dimana alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak  hanya memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari  solusi  ideal  negatif,  dengan  kelebihan seperti  konsepnya  yang  sederhana  dan mudah dipahami, komputasinya efisien, dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan  dalam  bentuk  matematis  yang sederhana.
Berbagai
penelitian telah menghasilkan  kajian  mengenai  kombinasi metode  AHP-TOPSIS  maupun  penempatan ATM  dan  menyatakan  bahwa  hasil  dari penelitian  tersebut  memberikan  hasil  yang baik.  Pada  penelitian  sebelumnya,  AHP- TOPSIS  telah  diaplikasikan  dengan  baik dimana decision  maker memberikan  bobot kriteria,  dihitung  menggunakan  AHP  dan sangat  mempengaruhi  hasil  rekomendasi yang  dihitung  menggunakan  TOPSIS,  serta memberikan  hasil  uji  akurasi  yang  baik (Zakiyah  et  al.,  2019)  (Santika  &  Handika, 2019)  (Rozi  et  al.,  2019).  Terkait  dengan penempatan  ATM,  beberapa  penelitian terkait  SPK  juga  telah  dilakukan  dan memberikan hasil  yang baik dengan berbagai  macam  kriteria  yang  dijadikan perbandingan,  diantaranya  menggunakan metode  TOPSIS,  ANP  dan  SAW,  (Iqbal, 2015)  (Sorumba  et  al.,  2015)  (Putra  & Pratama,  2016).  Kombinasi  metode  AHP- SAW  dan  AHP-WASPAS  pada  penelitian terdahulu  telah  dipergunakan  juga  untuk memberikan rekomendasi penempatan ATM namun  masih  hanya  menggunakan  satu orang decision  maker dan  rata-rata  yang diperoleh  masih  menggunakan arithmetic average (Mahendra  &  Aryanto,  2019) (Mahendra  &  Subawa,  2019).  Namun demikian  belum  ada  analisis  komprehensif mengenai bagaimana analisis dan
perbandingan  terhadap  akurasi  apabila terdapat  beberapa  pengambil  keputusan yang  memiliki  penilaian  berbeda  dengan menggunakan geometric  average .  Maka dari  itu,  penelitian  ini  akan  menyajikan kajian  mengenai  metode  AHP-TOPSIS serta  hasil  uji  akurasi  masing-masing pembobotan  kriteria  dari decision  maker serta rata-rata berdasarkan geometric average , yang diyakini lebih akurat dibandingkan  dengan arithmetic  average (Thelwall, 2016).
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK) merupakan  pengembangan  lebih  lanjut  dari sistem
informasi
manajemen terkomputerisasi
yang
dirancang sedemikian  rupa  sehingga  bersifat  interaktif dengan  pemakainya  (Heriawan  &  Subawa, 2019). Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM) adalah suatu metode pengambilan keputusan  untuk  menetapkan  alternatif terbaik  dari  sejumlah  alternatif  berdasarkan beberapa kriteria tertentu (Hasurgian, 2011).  MCDM  memiliki  dua  kategori  yakni Multiple Objective Decision Making (MODM) dan Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM).  MODM  adalah  suatu  metode dengan  mengambil  banyak  kriteria  sebagai dasar  dari  pengambilan  keputusan  yang didalamnya mencakup masalah perancangan,  dimana  teknik  matematik untuk optimasi digunakan dan untuk jumlah alternatif  yang  sangat  besar  (sampai dengan tak terhingga). MADM adalah suatu metode  dengan  mengambil  banyak  kriteria sebagai  dasar  pengambilan  keputusan, dengan penilaian yang subjektif menyangkut  masalah  pemilihan,  dimana analisis  matematis  tidak  terlalu  banyak  dan digunakan  untuk  pemilihan  alternatif  dalam jumlah sedikit.
Salah satu metode dalam SPK adalah metode  AHP.  AHP  adalah  teori  umum tentang  pengukuran  yang  digunakan  untuk menghasilkan skala rasio dari perbandingan berpasangan  berbentuk  diskrit  maupun kontinu  dalam  struktur  hierarki  tingkat berganda, yang memberikan manfaat dalam pengambilan  keputusan  untuk  memilih alternatif terbaik berdasarkan kriteria tertentu (Casym & Oktiara, 2020).
Langkah dalam menggunakan metode AHP sebagai berikut  (Munthafa & Mubarok,
2017): 1.  Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan. 2.  Membuat  struktur  hierarki  yang  diawali dengan tujuan utama (Gambar 1).
3.  Membuat matrik perbandingan
berpasangan yang menggambarkan kontribusi  relatif  atau  pengaruh  setiap elemen terhadap tujuan atau kriteria yang setingkat di atasnya (Gambar 2).
4.  Mendefinisikan perbandingan
berpasangan  sehingga  diperoleh  jumlah penilai  seluruhnya  sebanyak (𝑛 (𝑛−1) 2 )
buah,  dengan  n  adalah  banyaknya elemen yang dibandingkan (Tabel 1).
5.  Menghitung  nilai eigen dan  menguji konsistensinya.  Jika  tidak  konsisten maka pengambilan data diulangi.
6.  Mengulangi  langkah  3,  4,  dan  5  untuk seluruh tingkat hierarki.
7.  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.
Penghitungan dilakukan lewat cara menjumlahkan  nilai  setiap  kolom  yang bersangkutan untuk memperoleh
normalisasi  matriks,  dan  menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya  dengan  jumlah  elemen untuk mendapatkan rata-rata.
Apabila  A  adalah  matriks  perbandingan berpasangan,  maka  vektor  bobot  yang berbentuk:
(𝐴)(𝑤 𝑇 ) = (𝑛)(𝑤 𝑇 ) (1)
dapat didekati dengan cara:
1)  Menormalkan  setiap  kolom  j  dalam matriks A, sedemikian hingga:
∑ 𝑎(𝑖, 𝑗) = 1 𝑖 (2)
sebut sebagai A’.
2)  Hitung nilai rata-rata untuk setiap baris i dalam A’:
𝑤 𝑖 = 1 𝑛 ∑ 𝑎(𝑖, 𝑗) 𝑖 (3)
dengan  w i adalah  bobot  tujuan  ke-i dari vektor bobot.
8.  Memeriksa konsistensi hirarki
Misal  A  adalah  matriks  perbandingan berpasangan dan w adalah vektor bobot, maka  konsistensi  dari  vektor  bobot  w dapat diuji sebagai berikut:
1)  Hitung vektor bobot (𝐴)(𝑤 𝑇 )
𝑡 = 1 𝑛 ∑ ( 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑘𝑒−𝑖 𝑝𝑎𝑑𝑎 (𝐴)(𝑤 𝑇 ) 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑘𝑒−𝑖 𝑝𝑎𝑑𝑎 (𝑤 𝑇 ) ) 𝑛 𝑖=1 (4)
2)  Hitung indeks konsistensi: 𝐶𝐼 = 𝑡−𝑛 𝑛−1 (5) 3)  Indeks  random  RI n adalah  nilai  rata- rata  CI  yang  dipilih  berdasarkan  tabel Random Index (tabel 2).
4)  Hitung rasio konsistensi:
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼
𝑅𝐼 𝑛 (6)
• Jika CI = 0, maka hierarki konsisten
• Jika CR < 0,1, maka hierarki cukup konsisten
• Jika  CR  >  0,1,  maka  hierarki sangat tidak konsisten
Gambar 1. Struktur Hierarki AHP
Gambar 2. Matriks Perbandingan Berpasangan
Tabel 1. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan (Skala Saaty)
Tingkat Kepentingan Definisi 1 Sama pentingnya dibanding yang lain 3 Moderat pentingnya dibanding yang lain 5 Kuat pentingnya dibanding yang lain 7 Sangat kuat pentingnya dibanding yang lain 9 Ekstrim pentingnya dibanding yang lain 2,4,6,8 Nilai di antara dua penilaian yang berdekatan Tabel 2. Random Index n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 RI 0 0 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,54 1,56 Metode AHP yang memiliki keungulan pada  pembobotan  akan  disempurnakan dengan  metode Technique  for  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  dalam  sisi  perhitungan  nilai preferensi dan perangkingan.
TOPSIS  memiliki  konsep  dimana alternatif  yang  terpilih  merupakan  alternatif terbaik  yang  memiliki  jarak  terpendek  dari solusi  ideal  positif  dan  jarak  terjauh  dari solusi  ideal  negatif  (Zakiyah  et  al.,  2019). Solusi  ideal  positif  memaksimalkan  kriteria
Kriteria-1 Kriteria-2 Kriteria-3 Kriteria-n Kriteria-1 K(1,1) K(1,2) K(1,3) K(1,n) Kriteria-2 K(2,1) K(2,2) K(2,3) K(2,n) Kriteria-3 K(3,1) K(3,2) K(3,3) K(3,n) Kriteria-m K(m,1) K(m,2) K(m,3) K(m,n)
manfaat  dan  meminimalkan  kriteria  biaya, sedangkan solusi ideal negatif memaksimalkan kriteria biaya dan meminimalkan  kriteria  manfaat,  dimana alternatif  yang  optimal  adalah  yang  paling dekat  dengan  solusi  ideal  positif  dan  paling jauh  dari  solusi  ideal  negatif.  TOPSIS mempertimbangkan keduanya dengan mengambil kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif (Mugiono et al., 2019).
Secara  umum,  prosedur  TOPSIS mengikuti  langkah-langkah  yang  dimulai dari  membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi,  membuat  matriks  keputusan yang  ternormalisasi  terbobot,  menentukan matriks  solusi  ideal  positif  &  matriks  solusi ideal  negatif,  menentukan  jarak  antara  nilai setiap  alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal positif  &  matriks  solusi  ideal  negatif  hingga menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif.
TOPSIS  membutuhkan  rating  kinerja setiap  alternatif  Ai  pada  setiap  criteria  C j yang ternormalisasi, yaitu :
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 2 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (7)
dengan i=1,2…,m dan j=1,2,…,n.
Solusi ideal positif A+ dan solusi ideal negatif  A-  dapat  ditentukan  berdasarkan rating bobot ternormalisasi (y ij ) sebagai : 𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (8)
deng an i=1,2…,m dan j=1,2,…,n.
𝐴 + = (𝑦1 + , 𝑦2 + , ⋯ , 𝑦𝑛 + ) (9)
𝐴 − = (𝑦1 − , 𝑦2 − , ⋯ , 𝑦𝑛 − ) (10)
Dengan
𝑦 + 𝑗 = { 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 → 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 → 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
𝑦 − 𝑗 = { 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 → 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 → 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal positif ( positive distance ) dirumuskan sebagai :
𝐷 𝑖 + = √∑ ( 𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 → 𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑚 (11)
Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal negatif  ( negative  distance )  dirumuskan sebagai :
𝐷 𝑖 − = √∑ ( 𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 → 𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑛 (12)
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif (Vi) diberikan sebagai :
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + (13)
Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan  bahwa  alternatif  Ai  lebih dipilih.
Berdasarkan latar belakang yang telah dipaparkan sebelumnya, permasalahan yang  akan  dibahas  dalam  penelitian  ini adalah  bagaimana  implementasi  kinerja, hasil  rekomendasi,  serta  uji  akurasi  dari metode AHP TOPSIS pada sistem pendukung keputusan penentuan penempatan ATM.

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  yang  menjadi objek  penelitian  adalah  data  penempatan ATM  tahun  2017  pada  PT  Bank  Negara Indonesia (Persero) Tbk. Narasumber terdiri dari  3  orang decision  maker ,  yaitu  petugas tingkat  pusat,  petugas  tingkat  daerah  dan petugas  operasional.  Jumlah  data  alternatif sebanyak  76  calon  lokasi  ATM  yang  akan dihitung  menggunakan  AHP-TOPSIS  dan dibandingkan  dengan  realisasi  penempatan tahun 2017.
Kriteria yang digunakan dalam penelitian  ini  meliputi:  (1)  Ketersediaan ATM,  (2)  Keamanan,  (3)  Harga  Lahan,  (4) Permintaan  Nasabah.  Kriteria  ini  diperoleh dari studi literatur, hasil wawancara decision maker dan  uji  signifikansi  dari  kriteria  yang didapatkan sebelumnya.
Pembobotan dalam penelitian ini diperoleh dari studi literatur dan wawancara dengan decision  maker serta  survey  lokasi. Adapun  pembobotan  terhadap  masing- masing kriteria sebagai berikut:

## Ketersediaan ATM (C1)
Ketersediaan  ATM  adalah  jumlah  ATM existing  pada  calon  lokasi  penempatan ATM. Klasifikasinya sebagai berikut:

## Tabel 3. Klasifikasi kertersediaan ATM
Ketersediaan ATM Bobot 0 mesin ATM 3 1 mesin ATM 2 >1 mesin ATM 1

## Keamanan (C2)
Keamanan  adalah  tingkat  keamanan dari  lokasi  penempatan  ATM  seperti
keamanan  lingkungan,  keberadaan  satpam atau CCTV. Klasifikasinya sebagai berikut:
Tabel 4. Klasifikasi keamanan
Keamanan Bobot Sangat Aman 3 Aman 2 Tidak Aman 1

## Harga lahan (C3)
Harga  lahan  adalah  harga  sewa  yang dikeluarkan untuk lokasi ATM. Nominal tidak
dapat  ditampilkan  karena  berupa  data internal. Klasifikasinya sebagai berikut:
Tabel 5. Klasifikasi harga lahan
Harga lahan Bobot Sangat murah 5 Murah 4 Cukup murah 3 Tidak murah 2 Sangat tidak murah 1

## Permintaan nasabah (C4)
Permintaan  nasabah  adalah  jumlah nasabah  yang  menginkan  adanya  ATM
dalam  suatu  lokasi  tertentu,  yang  berupa kumpulan  nasabah  perorangan  ataupun korporat. Klasifikasinya sebagai berikut:
Tabel 6. Klasifikasi permintaan nasabah
Permintaan nasabah Bobot Sangat banyak (>100 orang / 1 korporat) 3 Banyak (50-100 orang) 2 Tidak banyak (<50 orang) 1 Pada  tahap  berikutnya,  dilakukan transformasi dan perhitungan data pembobotan  antarkriteria  oleh decision maker dan  data  alternatif  menggunakan AHP-TOPSIS.  Pada  Gambar  3,  dapat diperoleh  informasi  bahwa  metode  AHP digunakan untuk mendapatkan pembobotan
antar  kriteria  dan  TOPSIS  digunakan  untuk menghasilkan nilai preferensi dan perankingan hasil rekomendasi.
Pengujian  pada  hasil  penelitian  ini menggunakan  uji  akurasi  menggunakan confusion  matrix yang  dilakukan  dengan cara  membandingkan  hasil  rekomendasi
oleh  perhitungan  AHP-TOPSIS  dengan realisasi  penempatan  ATM  Tahun  2017, yang akan menghasilkan accuracy dan error rate .  Uji  akurasi  dilakukan  pada  hasil
rekomendasi  berdasarkan  bobot  kriteria masing-masing decision maker dan geometric  average dari  bobot  kriteria tersebut.
Gambar 3. Flowchart metode AHP-TOPSIS

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan data  dari  wawancara decision  maker yang ditransformasi  menjadi  perbandingan  antar kriteria  dan  data  penempatan  ATM  yang ditransformasi menjadi data alternatif.
Perhitungan  dimulai  menggunakan  metode AHP.  Contoh  perhitungan  yang  ditampilkan adalah  hasil  perbandingan  kriteria  dari decision  maker 2.  Matriks  perbandingan kriteria,  diterjemahkan  berdasarkan  skala Saaty, dan kemudian dilakukan normalisasi dengan membagi tiap nilai alternatif berdasarkan  jumlah  dari  seluruh  nilai alternatif berdasarkan kriteria.
Matriks  perbandingan  berpasangan disajikan dalam Tabel 7, matriks perbandingan  berpasangan  dalam  skala saaty  disajikan  dalam  Tabel  8,  dan  hasil normalisasi  dari  matriks  perbandingan berpasangan pada Tabel 9.
Berdasarkan pembobotan kriteria ternormalisasi  dapat  dihitung Principal Eigen  Value (  max ), Consistency  Index (CI) dan Consistency  Ratio (CR).  max dari pembobotan kriteria tersebut adalah 4,1667,  menghasilkan  CI  sebesar  0,0556 dan CR sebesar 0,0617. Karena CR < 0,10 maka pembobotan kriteria dianggap konsisten, sehingga dapat dilanjutkan perhitungannya ke proses TOPSIS.
Mulai TOPSIS: 1. Normalisasi data alternatif Data Normalisasi Alternatif 1. Data Perbandingan Antar Kriteria
2. Data Alternatif AHP: 1. Matriks perbandingan berpasangan 2. Normalisasi 2. Menghitung Eigen Vector 4. Cek Konsistensi Data Pembobotan Kriteria
AHP-TOPSIS
1. Menghitung normalisasi terbobot 2. Solusi ideal positif dan negatif 3. Distance positif dan negatif Nilai Preferensi
(Ranking)

## Tabel 7. Matriks Perbandingan Berpasangan
Kriteria C1 C2 C3 C4 Ketersediaan ATM C1 1 Sama pentingnya Sama pentingnya Sama pentingnya Keamanan C2 1 Sama pentingnya Harga Lahan C3 Moderat pentingnya 1 Moderat pentingnya Permintaan Nasabah C4 1 Tabel 8. Matriks Perbandingan Berpasangan Diterjemahkan Berdasarkan Skala Saaty Kriteria C1 C2 C3 C4 Ketersediaan ATM C1 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 Keamanan C2 1,0000 1,0000 0,3333 1,0000 Harga Lahan Permintaan Nasabah C3 C4 1,0000 1,0000 3,0000 1,0000 3,0000 1,0000 0,3333 1,0000 Jumlah 4,0000 6,0000 2,6667 6,0000

## Tabel 9. Matriks Perbandingan Berpasangan Ternormalisasi
Kriteria C1 C2 C3 C4 Eigen Vector Ketersediaan ATM C1 0,2500 0,1667 0,3750 0,1667 0,2396 Keamanan C2 0,2500 0,1667 0,1250 0,1667 0,1771 Harga Lahan C3 0,2000 0,5000 0,3750 0,5000 0,4063 Permintaan Nasabah C4 0,2500 0,1667 0,1250 0,1667 0,1771
Pada  perhitungan  TOPSIS,  alternatif dilakukan  normalisasi,  mengalikan  dengan hasil  pembobotan  kriteria  pada  AHP, menentukan  solusi  ideal  positif  dan  negatif, mencari positive  distance dan negative distance , dan menghitung nilai preferensinya.
Terdapat  76  alternatif  yang  dilakukan perhitungan yang ditampilkan pada tabel 10, normalisasi berdasarkan formula 7 ditampilkan pada Tabel 11, dan normalisasi terbobot berdasarkan normalisasi dan
pembobotan  AHP  ditampilkan  pada  Tabel 12.
Selanjutnya, setelah
diketahui normalisasi  terbobot,  dilanjutkan  mencari solusi  ideal  positif  dan  negatif  berdasarkan formula  8  dan  ditampilkan  pada  tabel  13 dan  14.  Berikutnya  menghitung positive distance dan negative distance berdasarkan formula  11  dan  12  ditampilkan  pada  tabel 15  dan  16,  sehingga  nilai  preferensi berdasarkan  formula  13  didapat  dihasilkan dan ditampilkan pada tabel 17
. Tabel 10. Data Alternatif
No Kode Lokasi ATM Nilai Kriteria C1 C2 C3 C4 1 S1DPSX001 3 1 2 2 2 S1DPSX002 3 3 5 3 3 S1DPSX003 2 2 3 3 … … … … … … 75 S1RNNX075 3 1 4 2
No Kode Lokasi ATM Nilai Kriteria C1 C2 C3 C4 76 S1SGRX076 3 2 3 3 Tabel 11. Data Alternatif Ternormalisasi No Kode Lokasi ATM Nilai Kriteria C1 C2 C3 C4 1 S1DPSX001 0,1220 0,0563 0,0728 0,0941 2 S1DPSX002 0,1220 0,1690 0,1820 0,1411 3 S1DPSX003 0,0813 0,1127 0,1092 0,1411 … … … … … … 75 S1RNNX075 0,1220 0,0563 0,1456 0,0941 76 S1SGRX076 0,1220 0,1127 0,1092 0,1411 Tabel 12. Data Ternormalisasi Terbobot No Kode Lokasi ATM Nilai Kriteria C1 C2 C3 C4 1 S1DPSX001 0,0292 0,0100 0,0296 0,0167 2 S1DPSX002 0,0292 0,0299 0,0739 0,0250 3 S1DPSX003 0,0195 0,0200 0,0444 0,0250 … … … … … … 75 S1RNNX075 0,0292 0,0100 0,0591 0,0167 76 S1SGRX076 0,0292 0,0200 0,0444 0,0250
Tabel 13. Data Solusi Ideal
Solusi Ideal C1 C2 C3 C4 Solusi Ideal Positif 0,0292 0,0299 0,0739 0,0250 Solusi Ideal Negatif 0,0097 0,0100 0,0148 0,0083 Tabel 14. Data Positive Distance No Kode Lokasi ATM Nilai Kriteria Positive Distance C1 C2 C3 C4 1 S1DPSX001 0,0000 0,0004 0,0020 0,0001 0,0493 2 S1DPSX002 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 3 S1DPSX003 0,0001 0,0001 0,0009 0,0000 0,0327 … … … … … … … 75 S1RNNX075 0,0000 0,0004 0,0002 0,0001 0,0262 76 S1SGRX076 0,0000 0,0001 0,0009 0,0000 0,0312 Tabel 15. Data Negative Distance No Kode Lokasi ATM Nilai Kriteria Negative Distance C1 C2 C3 C4 1 S1DPSX001 0,0004 0,0000 0,0002 0,0001 0,0258 2 S1DPSX002 0,0004 0,0004 0,0035 0,0003 0,0675 3 S1DPSX003 0,0001 0,0001 0,0009 0,0003 0,0367
No Kode Lokasi ATM Nilai Kriteria Negative Distance C1 C2 C3 C4 … … … … … … … 75 S1RNNX075 0,0000 0,0020 0,0001 0,0004 0,0492 76 S1SGRX076 0,0001 0,0009 0,0003 0,0004 0,0404

## Tabel 16. Nilai Preferensi
No Kode Lokasi ATM Positive Distance Negative Distance Nilai Preferensi 1 S1DPSX001 0,0493 0,0258 0,3436 2 S1DPSX002 0,0000 0,0675 1,0000 3 S1DPSX003 0,0327 0,0367 0,5288 … … … … … 75 S1RNNX075 0,0262 0,0492 0,6524 76 S1SGRX076 0,0312 0,0404 0,5641 Berdasarkan 76 data alternatif deployement  ATM,  hanya  terdapat  38  data alternatif yang direalisasikan untuk dilakukan  penempatan  ATM  pada  tahun 2017.  Untuk  mengetahui  akurasi  dari perhitungan AHP-TOPSIS pada SPK penempatan  ATM  ini,  akan  dilakukan perbandingan antara data penempatan ATM dibandingan dengan data realisasi penempatan ATM.
Terdapat  3  orang decision  maker berbeda  yang  memberikan  pendapatnya untuk  ditransformasikan  ke  dalam  matriks perbandingan  berpasangan  dan  dilakukan perhitungan  menggunakan  AHP  untuk mendapatkan  pembobotan  kriteria.  Untuk menggabungkan  penilaian  masing-masing decision  maker ,  dilakukan  dengan  mencari rata-rata  dari  hasil  pembobotan  kriteria dengan geometric  average .  Masing-masing pembobotan kriteria dan geometric average -
nya  menjadi  bobot  yang  dihitung  dalam TOPSIS  dan  menghasilkan  masing-masing nilai  preferensi,  dan  yang  menjadi  acuan adalah nilai preferensi berdasarkan geometric  average dari  seluruh decision maker .
Uji akurasi dilakukan dengan menghitung  jumlah True  Positive dan True Negative pada masing-masing nilai preferensi  dibandingkan  dengan  jumlah seluruh alternatif dan menghasilkan persentase accuracy ,  dan  selisihnya  dari 100% merupakan persentase error rate . Pembobotan  kriteria  oleh  masing- masing decision  maker disajikan  pada gambar 4, hasil nilai preferensi berdasarkan geometric average ditampilkan pada gambar 5, serta nilai accuracy dan error rate untuk  masing-masing decision  maker dan geometric average ditampilkan pada gambar 6.
Gambar 4. Bobot Kriteria Decision Maker 1, Decision Maker 2, Decision Maker 3 dan Geometric Average Berdasarkan AHP.
23,96% 23,96% 30,42% 25,94% 40,63% 17,71% 38,75% 30,32% 17,71% 40,63% 17,92%
23,45% 17,71% 17,71% 12,92% 15,94% 0% 20% 40% 60% 80% 100% Decision Maker 1
Decision Maker 2 Decision Maker 3 Geometric Average

## Pembobotan Kriteria (Decision Maker 1, Decision Maker 2, Decision Maker 3, dan Geometric Average)
Permintaan Nasabah Harga Lahan
Keamanan (security)
Ketersediaan ATM
1,000 0,830 0,830 0,830 0,830 0,830 0,809 0,809 0,704 0,703 0,686 0,678 0,678 0,678 0,678 0,650 0,650 0,650 0,631 0,631 0,631 0,631 0,631 0,594 0,594 0,400 0,600 0,800 1,000 X002 X024 X026 X032 X038 X046 X045 X072 X067 X028 X040 X009 X020 X043 X058 X008 X010 X023 X019 X025 X060 X064 X071 X015 X042

## Nilai Preferensi Geomean AHP-TOPSIS (Ranking 1-25)
0,594 0,594 0,594 0,594 0,594 0,594 0,580 0,580 0,566 0,566 0,566 0,566 0,566 0,557 0,535 0,535 0,535 0,530 0,530 0,511 0,511 0,511 0,486 0,486 0,482 0,400 0,600 0,800 1,000 X044 X055 X057 X061 X066 X076 X005 X031 X004 X022 X048 X065 X069 X047 X003 X014 X059 X021 X051 X011 X036 X050 X070 X075 X027

## Nilai Preferensi Geomean
AHP-TOPSIS (Ranking 26-50)
Gambar 6. Nilai Accuracy dan Error rate Decision Maker 1, Decision Maker 2, Decision Maker 3 dan Geometric Average

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan  mengenai  Metode  AHP-TOPSIS penentuan  penempatan  ATM  diperoleh kesimpulan  bahwa  SPK  dapat  membantu decision maker dalam mengambil keputusan untuk penempatan ATM. Terdapat  76  data  alternatif  deployement ATM  dan  38  alternatif  yang  dilakukan realisasi.  Terdapat  3 decision  maker yang menghasilkan  pembobotan  kriteria,  dan dapat  dihitung geometric  average sebagai rata-rata untuk dilakukan perhitungan untuk mencari  nilai  preferensi  sebagai  hasil rekomendasi. Akurasi dari decision maker 1 sebesar 89,47%, decision maker 2 sebesar 73,68%, decision maker 3 sebesar 86,84% dan berdasarkan geometric average mendapatkan akurasi sebesar 84,21%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Dengan selesainya penelitian ini, kami mengucapkan  terimakasih  kepada  STIMIK STIKOM  Indonesia  yang  telah  mendanai penelitian hibah internal pada tahun anggaran  2019,  sehingga  penelitian  ini dapat  terlaksana  dengan  baik,  lancar  dan sukses.

## DAFTAR PUSTAKA
Casym,  J.  E.  S.,  &  Oktiara,  D.  N.  (2020). Aplikasi  Analytical  Hierarchy  Process dalam Mengidentifikasi Preferensi
Laptop  Bagi  Mahasiswa. Seminar
Nasional  Teknologi  Komputer  &  Sains (SAINTEKS) , 636 –640.
Hasurgian,  B.  A.  R.  (2011). Pemilihan Suplier  Bahan  Baku  Plat  dengan Menggunakan  Metode  PROMETHEE di  PT.  Mega  Andalan  Yogyakarta . Universitas Atma Jaya Yogyakarta.
Heriawan,  I.  G.  T.,  &  Subawa,  I.  G.  B. (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian Beasiswa Bidikmisi
Menggunakan  Metode  Saw-Topsis  Di Stahn  Mpu  Kuturan  Singaraja. JST (Jurnal  Sains  Dan  Teknologi) , 8 (2),
116 –126.  https://doi.org/10.23887/jst- undiksha.v8i2.21197
Iqbal. (2015). Implementasi Metode TOPSIS Sebagai Pendukung Keputusan  untuk  Penentuan  Lokasi Pembangunan  ATM  (Anjungan  Tunai
Mandiri). Lentera  Vol.  15.  Juli  2015 ,
15 .
Mahendra,  G.  S.,  &  Aryanto,  K.  Y.  E.
(2019).  SPK  Penentuan  Lokasi  ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW. Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan  Sistem Informasi , 5 (1), 49 –56.
Mahendra,  G.  S.,  &  Subawa,  I.  G.  B. (2019).  Perancangan  Metode  AHP-
WASPAS  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Penempatan ATM. Prosiding Seminar Nasional
10,53% 26,32%
13,16%
15,79% 89,47% 73,68% 86,84% 84,21% 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% Decision Maker 1 Decision Maker 2 Decision Maker 3 Geometric Average Accuray & Error Rate Hasil Rekomendasi Accuracy Error Rate
Pendidikan Teknik Informatika (SENAPATI) Ke-10 , 1 (1), 122 –128.
Mugiono,  A.  R.,  Abdillah,  G.,  &  Maspupah,
A. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Perbaikan Jalan di Kabupaten Bandung Barat Berdasarkan Anggaran Tersedia Menggunakan Topsis. Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  Dan Komunikasi , 102 –110.
Munthafa,  A.,  &  Mubarok,  H.  (2017).
Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process dalam Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mahasiswa Berprestasi. Jurnal Siliwangi , 3 (2), 192 –201.
Putra,  A.,  &  Pratama,  M.  F.  (2016).
Implementasi  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  Untuk  Penentuan Lokasi  ATM  Baru. Jurnal  JUPITER,
Vol.  8  No.  1  April  2016,  Hal.  27  -  38 , 8 (1), 27 –38.
Rohmiatullah,  D.  F.  (2016). Implementasi Metode Simple Additive Weighting dan Profile  Matching  dalam  Pemilihan Lahan  Tembakau  (Studi  Kasus:  PTPN II –  Kebun  Bulu  Cina) .  Universitas Sumatra Utara.
Rozi,  M.  F.,  Santoso,  E.,  &  Furqon,  M.  T.
(2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Pegawai Baru Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 3 (9), 8361 –8366.
Sagrado,  M.,  Atma,  P.,  &  Sjarif,  N.  (2018).
Indonesia’s National Payment Gateway:  impact  on  operations  of
licensed principals . Financier
Worldwide. https://www.financierworldwide.com/in donesias-national-payment-gateway- impact-on-operations-of-licensed- principals#.XoWlf-ozbIU
Santika,  P.  P.,  &  Handika,  I.  P.  S.  (2019).
Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan dengan Metode AHP TOPSIS (Studi Kasus: PT. Global Retailindo Pratama). SINTECH (Science  and  Information  Technology) Journal , 2 (1), 1 –9.
https://doi.org/10.31598/sintechjournal.
v2i1.321
Sorumba,  N.  A.,  Ramadhan,  R.,  &  Aksara, L.  M.  F.  (2015).  Sistem  Pendukung Keputusan  Penempatan  Lokasi  Mesin ATM  Menggunakan  Metode  Analytical Network  Process  (ANP). SemanTIK, Vol.1,  No.2,  Jul-Des  2015,  Pp.  77-86 , 1 (2), 77 –86.
Thelwall,  M.  (2016).  The  Precision  of  the Arithmetic Mean, Geometric Mean and Percentiles  for  Citation  Data:  An Experimental Simulation Modelling Approach. Journal  of  Informetrics , 10 (1), 110 –123.
https://doi.org/10.1016/j.joi.2015.12.00
1
Zakiyah,  I.,  Abdillah,  G.,  &  Komarudin,  A. (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Balita  Sehat  Menggunakan Metode  AHP  dan  TOPSIS. Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  Dan Komunikasi (SENTIKA) , 121 –129.