## Penentuan Lokasi Optimal Cabang Bisnis Kursus EEC Pematang Siantar Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process
Johannes Purba* 1 , Melati Silalahi 2 , Veby Siahaan 3 , Reggina Gabriela 4 , Fitriani Tupa Ronauli
Silalahi 5
johannespurba146@gmail.com* 1 ,melatisilalahi32@gmail.com 2 , vebyputriisiahaan@gmail.com 3 , regginagabriela18@gmail.com 4 , fitrianitupa@gmail.com 5 1,2,3,4,5 Program Studi Manajemen Rekayasa, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Del

## I n f o r m a s i  A r t i k e l

## A b s t r a c t
Riwayat Artikel :
Received : 8 – Desember – 2023 Revised : 26 – Maret – 2024 Accepted : 19 – April – 2024
Business  opportunities  are  increasing,  determining  strategic locations as a way to optimize profits. One of them, of course, is that  EEC  Siantar  needs  to  expand,  choose  an  optimal  new location based on the criteria: rental price, capacity, distance to school,  competitors,  accessibility,  distance  to  the  pemilik's house,  and  population  density.  This  study  is  to  determine  the optimal branch location of EEC with AHP. This study uses AHP to  select  optimal  EEC  Pematang  Siantar  course  branch locations  using  pair  comparison  and  priority  criteria.  The optimal location is selected based on the highest priority value and logistical consistency (CR < 0.1). Ease of accessibility has the highest weight (0.379), followed by buildings (0.379), closest distance  to  school  (0.272),  competitors  (0.179),  distance  to homepemiliks (0.085), and population density (0.052). Ease of accessibility is an important factor in determining the location of  a  new  branch.  Alternative  3  has  the  highest  final  weight (0.413),  ahead  of  Alternative  1  (0.303)  and  Alternative  2 (0.284).  This  shows  that  Alternative  3  has  the  most  optimal combination of subcriteria for new branch locations. This study helps  the  EEC  industrial  course  select  the  best  new  branch locations  with  the  AHP  method,  increasing  the  market  and profits. Kata kunci :
AHP, Capacity, Distance, Expansion, Optimal location

## A b s t r a k
Untuk  melakukan  sitasi  pada penelitian ini dengan format : J.  Purba,  M.  Silalahi,  V. Siahaan,  R.  Gabriela,  and  F. T.  R.  Silalahi,  “Penentuan
Lokasi Optimal Cabang Bisnis Kursus EEC Pematang Siantar Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process,” JATI UNIK  J. Ilm.
Tek.  dan  Manaj.  Ind. ,  vol.  7, no. 2, p. 137-148, 2024.
Peluang  bisnis  kursus  meningkat,  menentukan  lokasi  strategis sebagai cara optimalkan keuntungan. Salah satunya, kursus EEC Siantar perlu ekspansi, pilih lokasi baru optimal dengan kriteria: harga  sewa,  kapasitas,  jarak  ke  sekolah,  kompetitor, aksesibilitas, jarak ke rumah pemilik dan kepadatan penduduk. Studi ini untuk menentukan lokasi optimal cabang EEC dengan AHP.  Studi  ini  menggunakan  AHP  digunakan  untuk  memilih lokasi  cabang  kursus  EEC  Pematang  Siantar  optimal  dengan perbandingan berpasangan dan prioritas kriteria. Lokasi optimal dipilih berdasarkan nilai prioritas tertinggi dan konsistensi logis (CR  <  0,1). Kemudahan aksesibilitas memiliki  bobot tertinggi (0,379),  diikuti  Bangunan  (0,379),  Jarak  terdekat  dengan sekolah  (0,272),  Kompetitor  (0,179),  Jarak  dengan  rumah pemilik (0,085), dan Kepadatan penduduk (0,052). Kemudahan aksesibilitas menjadi faktor terpenting dalam menentukan lokasi
Tersedia secara online di http://ojs.unik-kediri.ac.id/index.php/jatiunik/issue/view/76

## JATI UNIK
Jurnal Ilmiah Teknik dan Manajemen Industri
cabang baru. Alternatif 3 memiliki bobot akhir tertinggi (0.413), mengungguli Alternatif 1 (0.303) dan Alternatif 2 (0.284). Hal ini  menunjukkan  bahwa  Alternatif  3  memiliki  kombinasi  sub kriteria yang paling optimal untuk lokasi cabang baru. Studi ini membantu  industri  kursus  EEC  memilih  lokasi  cabang  baru terbaik  dengan  metode  AHP,  meningkatkan  pasar  dan keuntungan.

## 1. Pendahuluan
Pendidikan nonformal seperti kursus semakin diminati di era ini [1][2]. Peluang bisnis terbuka lebar bagi lembaga kursus untuk memperluas jangkauan melalui pembukaan cabang baru [3][4]. Strategi ini dapat menjangkau pasar baru dan meningkatkan keuntungan [5][6]. Dengan tingginya minat masyarakat untuk menerima pendidikan tambahan melalui kursus memberikan peluang bagi lembaga penyelenggara pendidikan nonformal untuk melakukan perluasan bisnisnya [7]. Kepentingan lokasi usaha strategis kunci keberhasilan bisnis di era digital  [8], [9].  Akses mudah dan jangkauan luas bantu  optimalkan keuntungan di tengah persaingan ketat [10]. Perencanaan matang jaga kelangsungan hidup dan efisiensi operasi di era  penuh  tantangan  [11].  Memilih  lokasi  bisnis strategis  di  era  digital  tak  hanya  hindari dampak negatif, tapi maksimalkan peluang [12]. Manfaatkan sistem pengambilan keputusan data-driven  untuk  menentukan  lokasi  ideal  yang  meningkatkan  daya  jual,  visibilitas,  dan akses. Hindari  kemacetan, kesulitan parkir, dan persaingan ketat dengan pemilihan lokasi tepat [13].
Kursus EEC Pematang Siantar adalah sebuah lembaga pendidikan non-formal yang menawarkan jasa pendidikan dalam pelatihan Bahasa Inggris dan Matematika untuk anak- anak di tingkat Sekolah Dasar (SD) dan anak-anak di tingkat Sekolah Menengah Pertama (SMP) [9]. Kursus ini berlokasi di Pematang Siantar, Sumatera Utara. Bisnis kursus ini telah mencapai keberhasilan yang konsisten di lokasi awal sehingga ekspansi dianggap sebagai salah satu cara untuk memperluas dampak positif dengan menjangkau lebih banyak peserta kursus. Memilih  lokasi  optimal  bagi  cabang  baru  EEC  penting  untuk  memaksimalkan potensi bisnis. Penelitian ini mengidentifikasi kriteria seperti harga sewa, kapasitas, jarak ke sekolah, kompetitor, aksesibilitas, jarak ke rumah pemilik, dan kepadatan penduduk untuk menentukan lokasi terbaik yang menarik siswa dan mendukung operasional [8].
Dalam  penelitian  "Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Pemilihan  Lokasi dalam  Kesuksesan  Usaha  Jasa  Mikro-Kecil  di  Sekitar  Kampus  UIN  Alauddin"[14]. Penelitian  ini  menggunakan  metode  pendekatan  dan  jenis  penelitian,  serta  menggunakan teori  pemilihan  lokasi  berbasis  permintaan  pasar  dan  produk.  Penelitian  yang  dilakukan
untuk menganalisis ketepatan pemilihan lokasi kantor distribusi PT.XYZ di wilayah Jawa [15]. Penelitian ini menghasilkan PT. XYZ dapat melakukan pemilihan lokasi  yang tepat sasaran dan berkontribusi dalam kelangsungan bisnisnya. Penelitian lainnya yang dilakukan untuk  menganalisis  strategi  pemilihan  lokasi  usaha  pabrik  beras  di  kecamatan Kalisat[16]. Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pemilihan lokasi  usaha pabrik  beras. Penelitian yang dilakukan oleh peneliti lainnya menyimpulkan bahwa pemilihan lokasi usaha, sebaiknya dilakukan dengan memperhitungkan biaya yang dikeluarkan[17].  Sedangkan  menurut  peneliti  lainnya  faktor  yang  sangat  penting  dalam pemilihan lokasi usaha adalah akses, visibilitas, lingkungan, tempat parkir. Sementara faktor lain yang dianggap penting bagi pemilik usaha adalah persaingan [18].
Penelitian ini mendesak karena belum ada pendekatan holistik untuk pemilihan lokasi ekspansi  bisnis  kursus.  Riset  ini  mengidentifikasi  faktor-faktor  penting  melalui  AHP, mempertimbangkan kebutuhan lokal, dan memprediksi pertumbuhan pasar. Penting untuk memahami peran lokasi dalam keberhasilan ekspansi bisnis kursus.
Membuka  cabang  baru  EEC  terhambat  oleh  kompleksitas  pemilihan  lokasi.  Sistem pengambilan  keputusan  metode  AHP  membantu  pengambilan  keputusan  efisien  dengan menganalisis  data  dan  informasi  untuk  menentukan  lokasi  optimal.  Penelitian  ini  akan menghasilkan informasi dan masukan bagi EEC untuk memilih lokasi terbaik, menjangkau pasar baru, meningkatkan keuntungan, dan mengurangi biaya operasi.
Tujuan utama penelitian ini adalah untuk menentukan lokasi optimal bagi cabang baru kursus Excellent  Education  Centre (EEC)  dengan  menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Hasil dari  penelitian ini  diharapkan dapat  berkontribusi dalam industri  kursus  EEC  menentukan  lokasi  cabang  baru  yang  optimal  dengan mempertimbangkan  berbagai  kriteria  yang  relevan,  seperti  kepadatan  penduduk,  harga sewa,  jarak,  dan  kemudahan  akses,  memberikan  informasi  dan  masukan  yang  dapat digunakan  oleh  EEC  untuk  menjangkau  pasar  baru,  meningkatkan  pangsa  pasar, mengurangi biaya operasi, dan meningkatkan keuntungan dan menyediakan alat yang dapat digunakan  oleh  bisnis  lain  dalam  membuat  keputusan  yang  lebih  baik  terkait  pemilihan lokasi.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Desain Penelitian
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif untuk menganalisis data numerik dari pemilik kursus EEC Pematang Siantar [19]. Data dikumpulkan melalui wawancara dan
kuesioner,  kemudian  diolah  dengan  metode  AHP  untuk  menentukan  faktor-faktor  yang paling  penting  dalam  keberhasilan  kursus  [20].  Metode  AHP  membantu  pengambil keputusan  dalam  memberikan  bobot  dan  prioritas  kepada  setiap  faktor,  sehingga menghasilkan keputusan yang lebih terukur dan objektif [21].

## 2.2 Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  pemilik  kursus  EEC  Pematang  Siantar  yang berjumlah  3  orang.  Metode  pengambilan  sampel  pada  penelitian  ini  adalah  dengan menggunakan  metode  pengambilan  sampel  purposif  ( Purposive  sampling ).  Metode Purposive sampling adalah pengambilan sampel dengan mempertimbangkan identitas dan karakteristik  spesial  yang  cocok  dari  sampel  sehingga  diharapkan  dapat  menanggapi penelitian  [22].  Sehingga  sampel  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  1  orang  sampel  yang merupakan  pemilik  dari  kursus  EEC  Pematang  Siantar  atas  pertimbangan  dari  peneliti bahwa  sampel  tersebut  dapat  mewakili  populasi  dan  dapat  memberi  respons  dalam penelitian ini sehingga tujuan  dari  penelitian ini dapat  tercapai. Metode ini menggunakan analisis  matematis  untuk  membantu  mengidentifikasi  prioritas  antara  beberapa  alternatif atau  faktor.  Dengan  menggunakan  AHP,  penelitian  kursus  EEC  Pematang  Siantar  dapat mengidentifikasi lokasi optimal cabang baru bisnis kursus Bahasa Inggris dan Matematika yang memiliki prioritas tinggi berdasarkan faktor-faktor yang berpengaruh. Dalam proses ini, hanya memerlukan satu  sampel karena AHP merupakan metode analisis yang efisien dan membutuhkan kecil jumlah data.

## 2.3 Instrumen Penelitian
Penelitian ini menggunakan wawancara dan kuesioner untuk mengumpulkan data dari pemilik  kursus  EEC  Pematang  Siantar.  Data  dianalisis  dengan  Microsoft  Excel  untuk menentukan  lokasi  optimal  cabang  baru. Software ini  membantu  dalam  analisis  statistik, grafik, dan pengolahan data lainnya. Metode AHP digunakan untuk mengidentifikasi lokasi optimal dengan hanya 3 sampel.

## 2.4 Prosedur Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode AHP untuk memilih lokasi optimal cabang baru kursus  EEC  Pematang  Siantar  [23].  Pertama,  skala  penilaian  dibuat  dan  kriteria  serta alternatif  diidentifikasi.  Kemudian,  penilaian  kriteria  dan  alternatif  dilakukan  dengan perbandingan berpasangan menggunakan skala 1-9. Prioritas kriteria dan alternatif dihitung dengan  manipulasi  matriks  dan  konsistensi  logisnya  diperiksa.  Alternatif  dengan  nilai
prioritas tertinggi dipilih sebagai lokasi optimal. Syarat utama AHP adalah nilai CR < 0,1 dan data perbandingan berpasangan mengacu pada referensi yang ditetapkan [24].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  kriteria  untuk  menentukan  lokasi  optimal cabang baru, yang didasarkan pada variabel-variabel penting seperti bangunan, jarak dengan sekolah, tingkat persaingan, kemudahan akses, jarak dengan rumah pemilik, dan kepadatan penduduk (Tabel 1).
Tabel 1. Kriteria dan Sub Kriteria Kriteria Sub Kriteria Penjelasan Bangunan Harga sewa Dalam  mempertimbangkan  ekspansi  bisnis  bangunan  adalah hal  yang  utama.  terdapat  2  hal  yakni  harga  sewa  bangunan, dan kapasitas siswa yang dapat ditampung[25] Kapasitas Kapasitas  menimbang  perkiraan  jumlah  siswa  yang  dapat ditampung[25] Jarak terdekat dengan sekolah SD Menimbang  kursus  yang  dibuka  untuk  SD  memungkinkan meningkatkan  para  calon customer jika  berdekatan  dengan sekolah mereka[26]. SMP Menimbang  kursus  yang  dibuka  untuk  SMP  memungkinkan meningkatkan  para  calon customer jika  berdekatan  dengan sekolah mereka[26]. Kompetitor Kompetitor adalah kursus yang dibuka untuk SD-SMP dengan latar belakang bahasa inggris dan matematika[27]. Kemudahan aksesibilitas Akses  angkutan umum Untuk  menjangkau  tempat  yang  baru  tentu  para  calon customer menginginkan  kemudahan  mulai  dari  angkutan umum Jarak  ke  pusat kota Diperoleh hasil wawancara tidak hanya akses angkutan umum saja. Jarak  dengan rumah pemilik Diperoleh  hasil  wawancara pemilik juga mempertimbangkan jarak  cabang  dengan  rumah  pemilik  agar  pemantauan  dapat dilakukan dengan mudah. Kepadatan penduduk Kota/Kabupaten Diperoleh  hasil  wawancara  penduduk  yang  padat  tentu memperbesar peluang adanya calon customer . Hal ini diukur dari 2 skala yakni kota/kabupaten dan desa/kecamatan.
Desa/Kecamatan
(Sumber: Data Sekunder, 2023)
Tahapan menentukan prioritas adalah dengan melakukan perbandingan berpasangan dari setiap kriteria dengan menggunakan skala yang telah ditetapkan. Langkah selanjutnya adalah  dengan  melakukan  normalisasi  dengan  membagikan  masing-masing  nilai  dari matriks  perbandingan  berpasangan  dengan  jumlah  kolomnya.  Berikutnya,  dilakukan perhitungan prioritas final dengan menghitung nilai rata-rata dari masing-masing baris yang telah  dinormalisasikan.  Langkah  terakhir  adalah dengan  menampilkan  hasil  akhir  dengan menunjukkan judgment awal dan prioritas yang telah didapatkan (Tabel 2).
Tabel 2. Bobot Kriteria Bangunan Jarak terdekat dengan sekolah Kompe- titor Kemudahan aksesibilitas Jarak dengan rumah pemilik Kepadatan penduduk Priority Bangunan 1,00 2,00 3,00 8,00 4,00 6,00 0,379 Jarak terdekat dengan sekolah 0,50 1,00 2,00 7,00 4,00 6,00 0,272 Kompetitor 0,33 0,50 1,00 6,00 3,00 4,00 0,179 Kemudahan aksesibilitas 0,13 0,14 0,17 1,00 0,33 0,50 0,034 Jarak dengan rumah pemilik 0,25 0,25 0,33 3,00 1,00 2,00 0,085 Kepadatan penduduk 0,17 0,17 0,25 2,00 0,50 1,00 0,052
(Sumber: Olah Data, 2023)
Bobot kriteria yang digunakan untuk menentukan lokasi optimal cabang baru. Bobot ini  menunjukkan  tingkat  kepentingan  setiap  kriteria,  dengan  nilai  tertinggi  (8,00)  untuk "Kemudahan  aksesibilitas"  dan  nilai  terendah  (0,034)  untuk  "Kemudahan  aksesibilitas". Informasi ini krusial dalam menentukan lokasi yang paling ideal dan sejalan dengan tujuan bisnis (Tabel 2).
Tabel 3. Konsistensi Preferensi Weight Sum Priority Hasil 2,38 0,379 6,277 1,7 0,272 6,269 1,1 0,179 6,178 0,2 0,034 6,079 0,51 0,085 6,046 0,31 0,052 6,04 Total 36,888 Divide by 6 6,148 = Lamda Max
(Sumber: Olah Data, 2023)
Perhitungan Consistency Index (CI) dengan menghitung nilai 𝜆 terlebih dahulu dengan cara mengalikan nilai priority kriteria dengan weight sum , dimana weight sum diperoleh dengan cara mengalikan criteria weight dan matriks perbandingan berpasangan (Tabel 3).
Kemudian nilai 𝜆 𝑚𝑎𝑥 diperoleh dari hasil bagi jumlah 𝜆 dengan jumlah kriteria yaitu 6.  Nilai CI dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut:
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 − 𝑛 𝑛 − 1 𝐶𝐼 = 6,148 − 6 6 − 1

## CI = 0,0296
Perhitungan  Rasio  Konsistensi  (CR)  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan persamaan berikut.
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼
𝐶𝑅 = 0,0296 1,24

## CR = 0,0238
Nilai  CR=0,02<0,1,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa matrix  judgment adalah konsisten, perhitungan dianggap benar dan bisa digunakan untuk pembobotan kriteria.
Tabel 4. Bobot Global Kriteria dan Alternatif Kriteria Sub Kriteria Bobot Global Kriteria Alternatif 1  Alternatif 2  Alternatif 3 Bangunan Harga sewa 0,253 0,539 0,297 0,164 Kapasitas 0,126 0,525 0,142 0,334 Jarak terdekat dengan sekolah SD 0,218 0,062 0,354 0,584 SMP 0,054 0,5 0,25 0,25 Kompetitor Kompetitor 0,179 0,113 0,168 0,719 Kemudahan aksesibilitas Akses  angkutan umum 0,021 0,2 0,2 0,6 Jarak  ke  pusat kota 0,013 0,297 0,164 0,539 Jarak  dengan rumah pemilik Jarak dengan rumah pemilik 0,085 0,306 0,64 0,054 Kepadatan penduduk Desa/Kecamatan 0,039 0,118 0,201 0,681 Kota/Kabupaten 0,013 0,143 0,143 0,714
(Sumber: Olah Data, 2023)
Bobot  kriteria  global  terhitung  dari  perkalian  bobot  kriteria  dan  subkriteria. Bangunan (harga sewa) dan Jarak Sekolah (SD) menjadi prioritas utama (0,253 dan 0,218). Responden  mengutamakan  harga  sewa  rendah  dan  lokasi  strategis  dekat  SD.  Kompetitor dan  Kapasitas  Bangunan  menjadi  pertimbangan  selanjutnya  (0,185  dan  0,164) (Tabel  4). Nilai bobot alternatif 1, alternatif 2, dan alternatif 3 yang diperoleh dari hasil perkalian antara bobot  global  kriteria  dan  bobot  alternatif  pada  tabel  5.  Kemudian  nilai  bobot  alternatif tersebut  dijumlahkan  sehingga  menghasilkan  nilai  bobot  alternatif  final  yang  digunakan untuk  proses  penentuan  keputusan.  Nilai  bobot  akhir  tertinggi  merupakan  alternatif  yang akan  dipilih,  berdasarkan  tabel  6  alternatif  3  memiliki  nilai  bobot  akhir  tertinggi  sebesar 0,413.
Tabel 5. Bobot Akhir Alternatif Kriteria Sub Kriteria Alternatif 1 Alternatif 2 Alternatif 3 Bangunan Harga sewa 0,136 0,075 0,041 Kapasitas 0,066 0,018 0,042 Jarak terdekat dengan sekolah SD 0,013 0,077 0,127 SMP 0,027 0,014 0,014 Kompetitor Kompetitor 0,02 0,03 0,129 Kemudahan aksesibilitas Akses angkutan umum 0,004 0,004 0,013 Jarak ke pusat kota 0,004 0,002 0,007 Jarak dengan rumah pemilik Jarak dengan rumah pemilik 0,026 0,054 0,005 Kepadatan penduduk Desa/Kecamatan 0,005 0,008 0,027 Kota/Kabupaten 0,002 0,002 0,009 Bobot Akhir 0,303 0,284 0,413
(Sumber: Olah Data, 2023)
Alternatif 3 memiliki bobot akhir tertinggi (0,413) dibandingkan Alternatif 1 (0,303) dan  Alternatif  2  (0,284)  (Tabel  5).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  Alternatif  3  memiliki kombinasi sub kriteria yang paling optimal untuk lokasi cabang baru, dengan pertimbangan seperti harga sewa bangunan yang rendah, kapasitas yang memadai, jarak terdekat dengan sekolah, jumlah kompetitor yang sedikit, aksesibilitas yang mudah, jarak yang dekat dengan rumah pemilik, dan kepadatan penduduk yang tinggi.

## Gambar 1. Lokasi Kursus EEC
Alternatif terbaik dengan lokasi cabang baru kursus EEC berada di Kabupaten Raya, Sondi  Raya.  Tampak  fisik  bangunan  yang  diambil  dari google  maps 2024. Dengan  luas bangunan  6m  x  15m  lokasi  cabang  ini  dapat  memuat  perkiraan  3  kelas  dan  1  ruangan administrasi dengan total kapasitas murid 100 siswa (Gambar 1). Lokasi ini dekat dengan
SD Negeri  091316 Pematang Raya dan SMP Negeri  1 RAYA KAB SIMALUNGUN, Jl. Sutomo. lokasi yang berada dekat dengan jalan utama menjadikan lokasi ini strategis karena dilalui oleh banyak siswa SD dan SMP yang hendak pulang ke rumah dan akses angkutan umum yang mudah karena berada dijalan utama.

## Gambar 2. Akses Jalan menuju Kursus EEC
Alternatif  pemilihan  lokasi  cabang  baru  kursus  matematika  dan  bahasa  inggris Excellent Education Centre (EEC) dengan pemenuhan pembobotan dan kriteria berdasarkan pengisian  kuesioner  yang  dilakukan  oleh  pemilik  kursus  secara  langsung  (Gambar  2). Dimana hasil alternatif terbaik adalah alternatif 3 yang berlokasi di Jl. Saribu Dolok No.17, Pematang  Raya,  Kec.  Raya,  Kabupaten  Simalungun,  Sumatera  Utara  21162.  Lokasi menggunakan  metode  AHP  dengan  kriteria  kepadatan  penduduk,  harga  sewa  atau  biaya, jarak, dan kemudahan akses menjadi hal yang dipertimbangkan dalam menentukan lokasi. Adapun  penelitian  ini  dilandaskan  oleh  jurnal  dan  wawancara  kepada  pemilik  secara langsung  dengan  pengisian  nilai  secara  akurat  dan  benar.  sehingga,  dihasilkan  nilai  dari setiap kriteria menjadi konsisten melalui pengecekan konsistensi pada tiap kriterianya.
Kontribusi  lokasi  menjadi  faktor  yang  mendukung  performanya  dan  memudahkan akses pengiriman untuk  meminimalkan waktu  dan biaya transportasi, serta meningkatkan efisiensi operasional [19], [28]. Kemudahan akses pengiriman barang yang mempengaruhi efisiensi waktu dan biaya, sehingga dapat mempercepat proses pengiriman dan mengurangi risiko  keterlambatan operasional dengan metode AHP  [29]. Lokasi  pasar yang bersih  dan tertata  serta  sistem  distribusi  yang  efisien  akan  meminimalisir  potensi  kerusakan  dan pembusukan  telur,  sehingga  mengurangi  limbah  dan  menjaga  kualitas  lingkungan  [30]. Pemilihan lokasi dan aksesibilitas yang tepat merupakan faktor penting dalam menentukan set  pairing optimal  untuk  mengurangi  biaya  kru  dan  bahan  bakar  dalam  industri penerbangan  [31],  [32].  Lokasi  strategis  berperan  vital  dalam  memaksimalkan  kinerja Excellent Education Centre (EEC). Akses mudah bagi siswa dan staf menjadi faktor kunci dalam  meminimalisir  waktu  dan  biaya  operasional.  Pemilihan  lokasi  tepat  terbukti meningkatkan efisiensi dan mengurangi risiko keterlambatan.

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini menentukan lokasi optimal cabang baru kursus berdasarkan 6 kriteria: bangunan,  jarak  sekolah,  kompetitor,  aksesibilitas,  jarak  rumah  pemilik,  dan  kepadatan penduduk.  Bobot  kriteria  dihitung  dan  dikalikan  dengan  bobot  subkriteria  untuk mendapatkan bobot akhir alternatif. Alternatif 3 memiliki bobot akhir tertinggi (0,413) dan direkomendasikan sebagai lokasi terbaik karena kombinasi subkriteria yang optimal, seperti harga  sewa  rendah,  kapasitas  memadai,  jarak  dekat  dengan  sekolah,  kompetitor  sedikit, aksesibilitas  mudah,  jarak  dekat  dengan  rumah pemilik ,  dan  kepadatan  penduduk  tinggi.
Pemilihan lokasi cabang baru kursus harus mempertimbangkan harga sewa, jarak sekolah, kompetitor,  kemudahan  akses,  dan  kepadatan  penduduk.  Studi  ini  berkontribusi  pada efektivitas metode AHP dalam membantu pengambilan keputusan dan memperluas aplikasi metode AHP dalam bidang bisnis.

## Daftar Pustaka
[1] B. Y. A. Aziizu, “Tujuan Besar Pendidikan Adalah Tindakan,” Pros.  Penelit.  dan Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 2, no. 2, pp. 295–300, 2015, doi: 10.24198/jppm.v2i2.13540.
[2] H. Supriadi, “Peranan Pendidikan Dalam Pengembangan Diri Terhadap Tantangan Era Globalisasi,” J.  Ilm.  Prodi  Manaj.  Univ.  Pamulang ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  92–119, 2016.
[3] D.  Perkembangan,  P.  Formal,  and  D.  A.  N.  Non,  “Haerullah  Haerullah,” Dimens. Perkemb. Pendidik. Form. Dan Non Form. , p. 192, 2020.
[4] R. Indy, “Peran Pendidikan Dalam Proses Perubahan Sosial Di Desa Tumaluntung Kecamatan Kauditan Kabupaten Minahasa Utara,” HOLISTIK, J. Soc. Cult. , vol. 12, no. 4, pp. 1–18, 2019.
[5] J. Alfian Pradana, A. Komari, and L. Dewi Indrasari, “Studi Kelayakan Bisnis Tell Kopi  Dengan  Analisis  Finansial,” Ind.  Inov.    J.  Tek.  Ind. ,  2020,  doi: 10.36040/industri.v10i2.2855.
[6] R. P. Dewanti, E. Paryanto, J. A. Pradana, and C. Harsito, “Financial Feasibility of Modification Workshop Case Studies: Be-Modified,” Int. J. Sustain. Dev. Plan. , vol. 17, no. 6, pp. 1865–1871, 2022, doi: 10.18280/ijsdp.170621.
[7] A. Rouf, “POTRET PENDIDIKAN AGAMA ISLAM DI SEKOLAH UMUM Abd. Rouf (Guru SMPN 41 Surabaya),” J. Pendidik. Agama Islam UIN Sunan Ampel , vol. 03, no. No. 1 (2015), pp. 187–206, 2015.
[8] Y.  S.  Maulana,  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Pemilihan  Lokasi Pabrik Pt Sung Chang Indonesia Cabang Kota Banjar,” J. Ilm. ADBIS (Administrasi Bisnis) , vol. 2, no. 2, pp. 211–221, 2018.
[9] Y. Puspitaningrum and Aji Damanuri, “Analisis Lokasi Usaha Dalam Meningkatkan Keberhasilan Bisnis Pada Grosir Berkah Doho Dolopo Madiun,” Niqosiya J. Econ.
Bus. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 289–304, 2022, doi: 10.21154/niqosiya.v2i2.977.
[10]  Y.  Ayu  Safitri,  W.  Noviandi,  and  J.  Husna,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan Penentuan Lokasi Usaha Salon Di Banda Aceh Menggunakan Metode SAW,” Sains dan Teknol. , vol. 3, no. 1, pp. 22–25, 2020.
[11]  E. D. S. Putra and J. Jamaaluddin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi Strategis  Untuk  Pendirian  Tempat  Usaha  Dagang  Sembako  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting (Saw),” pp. 1–4, 2021.
[12]  F.  Mulyadi,  “Analisis  Faktor  Pertimbangan  Pemilihan  Lokasi  Usaha,” Jom  FISIP , vol. 1, no. 2, pp. 1–16, 2017.
[13]  Franchisek,  “Apa  Akibatnya  bila  Salah  dalam  Memilih  Lokasi  Usaha?  April  18, 2023,” Apotek K 24 Apoteknya Indonesia , 2022. .
[14]  I. Wahyudi, “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pemilihan Lokasi Dalam Kesuksesan Usaha Jasa  Mikro-Kecil Di Sekitar  Kampus Uin Alauddin  Makassar,” vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2018.
[15]  A. Ferdian, Analisis Ketepatan Pemilihan Lokasi Kantor Distribusi Pt . Xyz Wilayah Jawa  Timur  Dengan  Menggunakan  Pemodelan  Spatial  Point  Process  Analisis Ketepatan Pemilihan Lokasi Kantor Distribusi Pt . Xyz Wilayah Jawa Timur Dengan Menggunakan Pemodelan Spatial Poi . 2021.
[16]  Rizka  Rahmawati,  “Strategi  Pemilihan  Lokasi  Usaha  PabrikBeras  Di  Kecamatan Kalsat,” 2019.
[17]  E.  Nur  Fu’ad,  “Pengaruh  Pemilihan  Lokasi  Terhadap  Kesuksesan  Usaha  Berskala Mikro/Kecil Di Komplek Shopping Centre Jepara,” Media Ekon.  dan  Manaj. ,  vol. 30, no. 1, pp. 56–67, 2015.
[18]  S. Zuliarni and R. T. Hidayat, “Analisis Faktor Pertimbangan Pebisnis Restoran Kelas Kecil di Lingkungan Kampus Universitas Riau dalam Pemilihan Lokasi Usaha,” J. Apl. Bisnis , vol. 3, no. 2, pp. 100–119, 2020.
[19]  N.  U.  Pramita  and  A.  Wirawan,  “Analisis  Evaluasi  Kinerja  Vendor  Berdasarkan Penetapan  Kriteria  Vendor  Performance  Indicator  (VPI)  Menggunakan  Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Pada PT. XYZ,” JATI UNIK  J. Ilm. Tek. dan Manaj. Ind. , vol. 2, no. 2, pp. 113–122, 2019, doi: 10.30737/jatiunik.v2i2.344.
[20]  R.  Wijaya,  S.  Dwiyatno,  S.  Wahyudi,  and  E.  Krisnaningsih,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Siswa  Berprestasi  Pada  Sekolah  Menengah  Pertama  Dengan Menggunakan Metode Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” J. PROSISKO , vol. 2, no. 2, pp. 27–40, 2015.
[21]  F.  T. Industri,  “Baru  Yang Efektif  Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  ( Ahp ) ( Studi Kasus Pt X ),” 2020.
[22]  I. Lenaini, “Teknik Pengambilan Sampel Purposive Dan Snowball Sampling,” Hist. J. Kajian, Penelit. Pengemb. Pendidik. Sej. , vol. 6, no. 1, pp. 33–39, 2021.
[23]  A. R Laisouw, S. Lutfi, and F. Tempola, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bantuan  Program  Keluarga  Harapan  (Pkh)  Pada  Orang  Miskin  Di  Kota  Ternate Menggunakan Metode Ahp,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 34–60, 2019, doi: 10.33387/jiko.v2i1.973.
[24]  J.  A.  Pradana,  R.  P.  Dewanti,  M.  F.  Abdulloh,  and  A.  P.  Hidayat,  “Distributor Selection on the Impact of Demand for Coffee Products: AHP – Single Exponential Smoothing,” Airlangga  J.  Innov.  Manag. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  136–148,  2022,  doi: 10.20473/ajim.v3i1.39655.
[25]  F.  Y.  Rakhmad,  Y.  Christiono,  and  A.  Ajulian,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Lokasi BTS Menggunakan Metode AHP (Analytical Hierarchy Process),” Transient , vol. 2, no. 3, pp. 542–551, 2013.
[26]  M.  Askari  and  W.  P.  A.  Madya,  “Merajut  Asa  Pendidikan  dalam  Berkolaborasi Membentuk  Ekosistem  melalui  Merdeka  Belajar  Episode  7  Program  Sekolah Penggerak,” bpmpsulteng.kemdikbud.go. , 2021. .
[27]  A. Ulfa and Romindo, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memilih Tempat Kursus Bahasa  Inggris  Dikota  Medan  Dengan  Penerapan  Metode  Analitycal  Hierarchy Process ( AHP ),” Ris. dan E-Jurnal Manaj. Inform. Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 7–13, 2017.
[28]  N.  N.  M.  Febriyanti,  V.  A.  Leksono,  S.  R.  Rizalmi,  and  M.  Sulaiman,  “Analisis Strategi  Pemasaran  Untuk  Meningkatkan  Penjualan  Roti  Menggunakan  Metode Promotion Mix Dan AHP (Studi Kasus Pada UMKM X Bakery Balikpapan),” JATI UNIK    J.  Ilm.  Tek.  dan  Manaj.  Ind. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  14–25,  2023,  doi: 10.30737/jatiunik.v6i2.3351.
[29]  M.  Suwito  and  E.  Yuliawati,  “Strategi  Pemilihan  Supplier  Mesin  Turbocharger Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  dan  Multi-Objective Optimization Method By Ratio Analysis,” J. Manaj. Teknol. dan Tek. Ind. , vol. 6, no.
1, pp. 1–10, 2024, [Online]. Available: http://ojs.unik- kediri.ac.id/index.php/jurmatis/index.
[30]  A. P. Hidayat, S. H. Santosa, and D. Dardanella, “Implementasi Green Supply Chain Management untuk Pasokan Telur Ayam Menggunakan Metode Fuzzy AHP,” JATI UNIK    J.  Ilm.  Tek.  dan  Manaj.  Ind. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  52–60,  2023,  doi: 10.30737/jatiunik.v6i2.3113.
[31]  D. Rahmalia, A. M. Rohmah, and N. L. Azizah, “Analytic Hierarchy Process (AHP) dan  Fuzzy  TOPSIS  pada  Pemilihan  Himpunan  Pairing  Terpilih  dari  Jadwal Penerbangan,” JATI UNIK  J. Ilm. Tek. dan Manaj. Ind. , vol. 4, no. 1, pp. 1–14, 2020, doi: 10.30737/jatiunik.v4i1.922.
[32]  I. Abdullah, “Upaya Peningkatan Keselamatan dan Kesehatan Anak Pendidikan Usia Pra Sekolah di Tempat Bermain,” JURMATIS (Jurnal Manaj. Teknol. dan Tek. Ind. , vol. 3, no. 1, p. 1, 2021, doi: 10.30737/jurmatis.v3i1.1401.