## Penerapan Metode Fcm Dan Topsis Pada Pemilihan Cabang Baru Cling Laundry
1 Wahidatul Muzayyanah, 2 Sri Lestanti, 3 Saiful Nur Budiman
1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Islam Balitar Blitar, Jawa Timur, Indonesia
1 wmuzayyanah@gmail.com , 2 lestanti85@gmail.com , 3 sync.saifulnb@gmail.com
Abstract  -  One  of  the  demands  of  today's  society  is  to  want  clean clothes quickly so you don't have to bother cleaning them yourself. With this phenomenon, business opportunities for cleaning clothes or  better  known  as  laundry  services  arise.  one  of  them  is  Cling laundry which has many customers spread across the city of Blitar. However, currently it does not have branches or agents. The purpose of this research is to help the manager of cling laundry determine the location of a new branch with a drop-point system so that it makes it easier for customers and also couriers to pick up goods. Selection of a strategic business location is one of the factors that support the success  of  a  business.  The  method  used  uses  fuzzy  c-means  and TOPSIS.  Fuzzy  C-Means  is  used  for  grouping  data  into  several clusters and then ranking using TOPSIS. Tests carried out using the confusion  matrix.  The  results  obtained  from  this  study  were calculated  by  calculating  the  accuracy  value  with  a  percentage  of 69.39%, the precision value with a percentage of 44.44%, the recall value with a percentage of 100%, and f-measure with a percentage of 61.54%.
Keywords — Fuzzy C-Means, TOPSIS, Strategic Location Selection, Confusion Matrix Testing.
Abstrak  — Salah  satu  tuntutan  masyarakat  saat  ini  adalah menginginkan pakaian bersih dengan cepat sehingga tidak perlu lagi  repot  membersihkan  sendiri.  Dengan  adanya  fenomena tersebut muncul peluang bisnis jasa pembersih pakaian atau lebih dikenal dengan jasa laundry. salah satunya adalah Cling laundry yang  memiliki  banyak  pelanggan  yang  tersebar  di  kota  Blitar. Namun  saat  ini  belum  memiliki  cabang  maupun  agen.  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  pengelola  cling  laundry menentukan  lokasi  cabang  baru  dengan  sistem  drop-point sehingga  memudahkan  pelanggan  dan  juga  kurir  dalam pengambilan  barang.  Pemilihan  lokasi  usaha  yang  strategis merupakan salah satu faktor yang mendukung keberhasilan suatu usaha. Metode yang digunakan menggunakan fuzzy c-means dan TOPSIS. Fuzzy C-Means digunakan untuk pengelompokan data menjadi  beberapa  cluster  kemudian  dirangking  menggunakan TOPSIS.    Pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  confusion matrix.  Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  dengan menghitung  nilai  accuracy  dengan  persentase  69,39%,  nilai precision  dengan  persentase  44,44%,  nilai  recall  dengan persentase 100%, dan f-measure dengan persentase 61,54%.
Kata Kunci —Fuzzy C-Means, TOPSIS, Pemilihan Lokasi Strategis, Pengujian Confusion Matrix.

## I. Pendahuluan
Kehidupan  manusia  dituntut  untuk  serba  cepat. Berbeda  halnya  dengan  kehidupan  zaman  dulu  yang  sifatnya sederhana  dengan  tercukupinya  kebutuhan  makan  sehari-hari dengan kehiupan sekarang yang menginginkan serba cepat dan mudah.  Hal  ini  menjadi  hal  yang  wajar  karena  kehidupan manusia modern lebih sibuk dan banyak menguras waktu dalam kegiatan hariannya sehingga tidak sempat memperhatikan hal- hal  kecil.  Keadaan  tersebut  disebabkan  karena  banyaknya  hal yang harus diselesaikan dengan memenuhi kebutuhan ekonomi demi  kelangsungan  hidup  di  masa  mendatang.  Akibanya masyarakat lebih berfokus padaibandingkan dengan memperhatikan hal-hal yang tidak terlihat mata.
Salah  satu  tuntutan  masyarakat  saat  ini  adalah menginginkan pakaian bersih dengan cepat sehingga tidak perlu lagi  repot  membersihkan  sendiri.  Dengan  adanya  fenomena tersebut  muncul  peluang  bisnis  jasa  pembersih  pakaian  atau lebih dikenal dengan jasa laundry. Jasa laundry adalah sebuah usaha  yang  bergerak  dibidang  jasa  yang  melayani  dalam  hal membersihkan  barang  dengan  pelayanan  mencuci  dan menyetrika pakaian dan juga mencuci sepatu, tas, boneka, dan lain-lain  hingga  dikembalikan  lagi  kepada  pelanggan  dalam keadaan  bersih.  Usaha  jasa  laundry  ini  sudah  tersebar  di berbagai kota di Indonesia salah satunya di kota Blitar.
Cling Laundry merupakan salah satu jasa laundry yang terletak di kota Blitar tepatnya di Jl. Ir. Sukarno No.79. Cling Laundry  sudah  berdiri  sejak  tahun  2008  dengan  pelanggan sebanyak  kurang  lebih  125  orang  yang  tersebar  diberbagai daerah  di  kota  maupun  di  kabupaten  Blitar.  Namun  saat  ini, Cling Laundry belum memiliki cabang maupun agen. Layanan tambahan yang tersedia di Cling Laundry meliputi pengantaran dan juga penjemputan barang yang akan dilaundry. Banyaknya peminat  layanan  tambahan  tersebut,  mendorong  pengurus Cling Laundry untuk menambah lokasi cabang baru. Pengurus Cling  Laundry  berencana  membuka  cabang  baru  yang  akan memudahkan setiap pelanggannya dalam pengambilan barang. Cabang  baru  ini  akan  difokuskan  pada  lokasi-lokasi  tertentu dengan  sistem  drop-point  sehingga  memudahkan  pelanggan dan juga kurir dalam pengambilan barang.
Pemilihan  lokasi  usaha  yang  strategis  merupakan salah  satu  faktor  yang  mendukung  keberhasilan  suatu  usaha. Faktor  objektif  dan  relevan  harus  dipertimbangkan  saat memilih  lokasi    strategis  untuk  operasi  [1].  Faktor  obyektif merupakan faktor yang digunakan untuk melihat lokasi sekitar yang  akan  dijadikan  lokasi  cabang  baru  usaha  laundry.  Pada faktor ini akan menggunakan beberapa kriteria pada penentuan
lokasi cabang  baru. Metode yang diterapkan dalam penelitian menggunakan  metode  Fuzzy  C-Means  dan  metode  TOPSIS (Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution) .  Pemilihan  kedua  metode  ini  nantinya  dimaksudkan untuk  merangkingkan  lokasi-lokasi  strategis  sesuai  dengan kriteria  yang  telah  ditentukan  sehingga  dapat  membantu pengurus Cling Laundry untuk membuka cabang baru.
Adapun yang mendasari penelitian ini adalah

## A. Sistem pendukung keputusan
Pengambilan  keputusan  adalah  salah  satu  cara  untuk memilih dari  banyak cara atau banyaknya alternatif  yang bisa dipilih dan proses yang dilalui mekanismenya dengan harapan untuk  hasil  terbaik  [2].  Sebuah  sistem  pendukung  keputusan adalah sebuah sistem yang mampu menyediakan kemampuan, serta  kemampuan  memecahkan  masalah  dan  kemampuan berkomunikasi  masalah  semi  struktural.  Sistem  pendukung keputusan  merupakan  pengembangan  lebih  lanjut  dari  sistem informasi manajemen terkomputerisasi [3].

## B. Clustering
Clustering adalah  teknik  pengelompokan  objek  atau data ke dalam beberapa cluster yang berbeda.Tujuan dari tahap ini  adalah  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  sejumlah klaster yang telah ditentukan. Clustering dilakukan berdasarkan kemiripan atribut dari setiap data [4].

## C. Fuzzy C-Means
Fuzzy  C-Means pertama  kali  dikenalkan  oleh  Jim Bezdek  pada  tahun  1981.  Teknik  ini  merupakan  teknik clustering data yang mana keberadaan tiap-tiap titik data dalam suatu cluster ditentukan oleh derajat keanggotaan berdasarkan jarak Euclidian [5]. Meskipun FCM  juga termasuk dalam soft clustering ,  tetapi  dengan  menetapkan  nilai  fuzziness  yang sangat  tinggi,  FCM  dapat  digunakan  sebagai  metode hard clustering . Hasil yang diperoleh dari Fuzzy C-Means ini adalah deretan  pusat  cluster  dan  beberapa  derajat  keanggotaan  pada tiap-tiap  titik  data.  Algoritma Fuzzy  C–Means adalah  sebagai berikut.  Masukkan data  yang akan dicluster berupa  matriks X berukuran  n  x  m  (n  =  banyaknya  sampel  data  dan  m  = banyaknya  variabel  setiap  data).  Xij  =  data  sampel  ke-i  (i  = 1,2,…,n),  variabel  ke-j(j=1,2,…,m).  Kemudian  menentukan nilai berikut: Banyak cluster yang diinginkan (c), Pangkat bobot =  ( w) ,  Iterasi  maksimum  yang  diinginkan  (MaxIter),  Error paling kecil yang diinginkan (ξ), Fungsi Objektif awal ( P 0 = 0), Iterasi  pertama  yang  diinginkan  ( t =  1).  Bangkitkan  matriks partisi  awal U nxc =  [ 𝜇 𝑖𝑘 ]. 𝜇 𝑖𝑘 adalah  bilangan  random  yang menyatakan suatu derajat keanggotaan. Hitung pusat cluster ke- k (V kj ) dengan k=1,2…,c; dan j=1,2,…,m sebagai berikut:
𝑉 𝑘𝑗 = ∑ (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑛 𝑖=1 .𝑋 𝑖𝑗 ∑ (μ 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan : V kj = pusat cluster X ij = elemen X barisan i, kolom j 𝜇 𝑖𝑘 = bilangan random
w = pangkat pembobotan
Hitung  fungsi  obyektif  pada  iterasi ke-t , P t ,  yang menggambarkan jumlah jarak data ke pusat cluster.
𝑃 𝑡 = ∑ ∑ ([∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ) 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan : P t = fungsi obyektif; X ij = elemen X baris I, kolom j;
V kj = pusat cluster.
Menghitung perubahan matriks partisi menggunakan persamaan berikut.
𝜇 𝑖𝑘 = [∑ (𝑋 𝑖𝑗 −𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 ∑ [∑ (𝑋 𝑖𝑗 −𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 𝑐 𝑘=1 (3)
Dengan i = 1,2,…,n. k = 1,2,…,c . X ij = sampel data ke-I, variabel ke-j V kj = pusat cluster ke-k untuk variabel ke-j w = pangkat pembobotan
1. Mengecek kondisi berhenti
Jika ( |P t – P t-1 | < ξ ) atau ( t > MaxIter ) maka berhenti; Jika tidak: t= t+1 , ulangi Langkah 4

## D. Metode TOPSIS
TOPSIS  a l da l la l h  sa l la l h  sa l tu  metode  penga l mbila l n keputusa l n multi kriteria l ya l ng perta l ma l ka l li diperkena l lka l n oleh Yoon  da l n  Hwa l ng  pa l da l ta l hun  1981  [6].  Metode  TOPSIS ( Technique  for  Order  Preference  by  Simila l rity  to  Idea l l Solution )  berda l sa l rka l n  konsep  a l lterna l tif  terba l ik  tida l k  ha l nya l ja l ra l k ke solusi idea l l positif terpendek, teta l pi juga l ja l ra l k ke solusi idea l l  nega l tif  terpa l nja l ng  Solusi  idea l l  positif  didefinisika l n seba l ga l i  jumla l h  da l ri  semua l nila l i  optima l l  ya l ng  da l pa l t  dica l pa l i untuk setia l p a l tribut seca l ra l bersa l ma l a l n Solusi idea l l nega l tif terdiri da l ri  semua l kemungkina l n  nila l i  terburuk  untuk  setia l p  a l tribut Na l mun,  sa l a l t  memeca l hka l n  ma l sa l la l h  nya l ta l ,  solusi  idea l l  ya l ng positif  ja l ra l ng  terca l pa l i.  A l sumsi  da l sa l r  TOPSIS  a l da l la l h  ketika l solusi  idea l l  positif  tida l k  da l pa l t  dica l pa l i,  penga l mbil  keputusa l n menca l ri  solusi  ya l ng  sedeka l t  mungkin  denga l n  solusi  idea l l positif.  TOPSIS  memberika l n  solusi  idea l l  ya l ng  rela l tif  positif, buka l n  solusi  idea l l  ya l ng  bena l r-bena l r  positif.  Metode  kla l sik TOPSIS  pa l da l setia l p  kriteria l denga l n  bobot  seca l ra l jela l s mengeta l hui  bobot  setia l p  kriteria l sesua l i  denga l n  sebera l pa l pentingnya l ba l gi penga l mbil keputusa l n Berikut La l ngka l h-la l ngka l h da l ri metode TOPSIS:
1. Membua l t ma l triks keputusa l n ya l ng ternorma l lisa l si
𝑟 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑖 𝑚=𝑖 (4)
Keterangan 𝑟 𝑖𝑗 = norma l lisa l si ma l triks
Membua l t ma l triks keputusa l n ya l ng ternorma l lisa l si terbobot 𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (5)
Keterangan
𝑦 𝑖𝑗 = norma l lisa l si bobot ma l triks 𝑤 𝑗 = bobot
𝑟 𝑖𝑗 = norma l lisa l si ma l triks
Menentuka l n ma l triks solusi idea l l positif da l n solusi idea l l nega l tif Solusi idea l l positif dinota l sika l n A l + , seda l ngka l n solusi idea l l nega l tif dinota l sika l n A l -
𝐴^+= (𝑦_1^+, 𝑦_2^+, 𝑦_3^+, … , 𝑦_𝑛^+ ) (6)
Dengan
𝑦 𝑗 + =   { 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; jika 𝑗 adalah atribut keuntungan 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ;         jika 𝑗 adalah atribut biaya
(7)
Keterangan A l + = solusi idea l l positif y = norma l lisa l si bobot ma l triks
𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , 𝑦 3 − , … , 𝑦 𝑛 − ) (8)
denga l n
𝑦 𝑗 − =   { 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; jika 𝑗 adalah atribut keuntungan 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ;         jika 𝑗 adalah atribut biaya (9)
Keterangan A l - = solusi idea l l nega l tif y = norma l lisa l si bobot ma l triks
Menghitung  jarak antara nilai  setiap alternatif dengan  matriks solusi ideal
D + a l da l la l h  ja l ra l k  a l lterna l tif  da l ri  solusi  idea l l  positif dirumuska l n seba l ga l i:
𝐷 𝑖 + = √Σ 𝑗=1 𝑛 (𝑦 𝑗 + −  𝑦 𝑖𝑗 ) 2 (10)
D - a l da l la l h  ja l ra l k a l lterna l tif da l ri  solusi  idea l l  nega l tif dirumuska l n seba l ga l i:
𝐷 𝑖 − = √Σ 𝑗=1 𝑛 (𝑦 𝑗 − −  𝑦 𝑖𝑗 ) 2 (11)
Keterangan D + = ja l ra l k a l lterna l tif ke-i da l ri solusi idea l l positif D - = ja l ra l k a l lterna l tif ke-i da l ri solusi idea l l nega l tif y = norma l lisa l si bobot ma l triks
2. Menghitung kedeka l ta l n rela l tif dengan solusi idea l l 𝑐 𝑖 + = 𝐷 𝑖 − (𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + ) , 0  ≤ 𝑐 𝑖 + ≤ 1 (12)
Ketera l nga l n 𝑐 𝑖 + = kedeka l ta l n rela l tif da l ri a l lterna l tif 𝐷 = ja l ra l k a l lterna l tif
Pera l ngkinga l n a l lterna l tif A l lterna l tif  diurutka l n  da l ri  nila l i  terbesa l r  ke  nila l i  terkecil. A l lterna l tif denga l n nila l i terbesa l r merupa l ka l n solusi ya l ng terba l ik.
E. Pengujian Confusion Matrix
Confusion  ma l trix  a l da l la l h  metode  ya l ng  umum diguna l ka l n  mela l kuka l n  perhitunga l n  a l kura l si  pa l da l konsep  da l ta l mining  a l ta l u  sistem  pendukung  keputusa l n.  A l da l empa l t  ukura l n kinerja l mengguna l ka l n  confusion  ma l trix  seba l ga l i  representa l si ha l sil kla l sifika l si, dia l nta l ra l nya l True Positive (TP), True Nega l tive (TN), Fa l lse  Positive (FP),  da l n Fa l lse  Nega l tive (FN). True Positive (TP):  jika l ha l sil  prediksi  positif  ya l ng  bena l r,  ternya l ta l bena l r, True  Nega l tive (TN):  jika l ha l sil  prediksi  nega l tif  ya l ng sa l la l h,  ternya l ta l bena l r, Fa l lse  Positive (FP):  jika l ha l sil  prediksi positif  ya l ng  berna l r, ternya l ta l sa l la l h., Fa l lse  Nega l tive (FP):  jika l ha l sil prediksi nega l tif ya l ng sa l la l h, ternya l ta l sa l la l h.
Tabel 1. Model Confusion Matrix Aktual Classified as + - + True Positive (TP) True Nega l tive (TN) - Fa l lse Positive (FP) Fa l lse Nega l tive (FN) Sumber: [7]
Pengujia l n  denga l n confusion  ma l trix mengha l silka l n  nila l i a l ccura l tion, presicion, reca l ll da l n f-mea l sure . A l kura l si Diguna l ka l n  untuk  menentuka l n  tingka l t  kea l kura l sia l n  model da l la l m mengkla l sifika l si ya l ng bena l r.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) 𝑥 100% (13)
Precision Diguna l ka l n  untuk  menentuka l n  tingka l t  kea l kura l sia l n  da l ta l ya l ng diminta l denga l n ha l sil prediksi ya l ng diberika l n.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = (𝑇𝑃) (𝑇𝑃+𝐹𝑃) 𝑥 100% (14)
Reca l ll Diguna l ka l n untuk menemuka l n tingka l t keberha l sila l n da l la l m menemuka l n Kemba l li sebua l h informa l si.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = (𝑇𝑃) (𝑇𝑃+𝐹𝑁) 𝑥 100% (15)
F-Mea l sure Diguna l ka l n  untuk  menentuka l n  perba l ndinga l n  ra l ta l -ra l ta l precision da l n reca l ll ya l ng dibobotka l n.
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2∗𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (16)
II. Metode Penelitian
A. Metode Penelitian

## Gambar 1. Alur Tahap Penelitian
1. Identifikasi masalah
Ta l ha l p  perta l ma l dila l kuka l n  identifika l si  ma l sa l la l h  da l n perumusa l n  ma l sa l la l h.  Pa l da l ta l ha l p  ini  mengidentifika l si ma l sa l la l h  ya l ng  a l da l di  Cling  La l undry  ya l itu  untuk menca l ri loka l si ca l ba l ng ba l ru ya l ng bekerja l sa l ma l denga l n toko kelontong.
2. Studi Pustaka dan Studi Literatur Pa l da l ta l ha l pa l n  ini  menca l ri  referensi  informa l si  da l ri ba l ca l a l n  mula l i  da l ri  jurna l l,  buku,  a l ta l upun  liera l tur la l innya l . Ta l ha l p ini juga l mengumpulka l n informa l si da l ri penelitia l n terda l hulu.
3. Pengumpulan Data
Ta l ha l p  sela l njutnya l dila l kuka l n  pengumpula l n  da l ta l denga l n mengumpulka l n studi litera l tur da l ri buku-buku ma l upun  jurna l l  ya l ng  berhubunga l n  denga l n  penelitia l n ya l ng dila l kuka l n. 4. Pengolahan data Fuzzy C-Means dan TOPSIS Pa l da l pengola l ha l n da l ta l a l ka l n mengguna l ka l n dua l metode ia l la l h  metode  fuzzy  c-means  dan  TOPSIS.  Metode fuzzy  c-means  digunakan  untuk  mengkluster  data
kriteria selanjutnya akan dilakukan perangkingan data menggunakan TOPSIS.
5. Pengujian Data menggunakan Confusion Matrix Setela l h  pa l da l ta l ha l p  perhitunga l n,  sela l njutnya l a l ka l n dila l kuka l n  pengujia l n.  Pengujia l n  disini  mengguna l ka l n pengujia l n confusion ma l triks dengan menghitung nilai accuracy, precision, recall, dan f-measure.
6. Hasil dan Pembahasan
Pa l da l ta l ha l p ini a l ka l n dila l kuka l n a l na l lisa l da l n pemba l ha l sa l n da l ri  kriteria l da l n  a l lterna l tif  ya l ng  suda l h  ditentuka l n sebelumnya l 7. Kesimpulan dan saran
Ta l ha l p ini merupa l ka l n ta l ha l p a l khir da l ri penelitia l n ya l ng dila l kuka l n. Ha l sil kesimpula l n dia l mbil da l ri perhitunga l n da l n  pengujia l n  ya l ng  suda l h  dila l kuka l n.  Memberika l n sa l ra l n pa l da l penelitia l n ya l ng dila l kuka l n.

## B. Jenis penelitian
Penelitian  ini  mengguna l ka l n  penelitia l n  kuantitatif dengan  pendekatan  deskriptif.  Penelitian  kuantitatif  dengan pendekatan  deskriptif  bertujuan  untuk  menggambarkan  dan menggali  data  secara  sistematis  yang  kemudian  hasil penyajiannya  menggunakan  pendekatan  deskriptif  untuk menggambarkan isi penelitian dengan jelas.

## C. Pengumpulan data
Pengumpulan  data  bertujuan  untuk  menentukan  dan memperoleh informalsi yang diperlukan untuk mencapai tujuan penelitian.  Sumber  data  yang  diperoleh  dalam  penelitian dengan  cara  observasi,  studi  pustaka,  dan  wawancara. Penelitian ini mengambil data alamat pelanggan Cling Laundry Blitar  yang  berjumlah  49  alamat  pelanggan  Cling  Laundry Blitar.
Tabel 2. Pemberian Bobot Kriteria No. Kriteria keterangan 1 Ja l ra l k denga l n pusa l t Untuk  mengetahui  jarak  lokasi  cabang yang akan digunakan  dengan  jarak  cling laundry. 2
Jumla l h
pela l ngga l n
Untuk  mengetahui  jumlah  pelanggan yang ada di cling laundry yang bertempat di alamat yang sama. 3
Loka l si lingkunga l n sekita l r Untuk  mengetahui  lokasi  lingkungan sekitar yang akan dijadikan cabang baru. 4 Kepadatan lalu lintas Untuk mengetahui banyaknya kendaraan yang  melintas  di  daerah  yang  akan dijadikan cabang baru. 5
Jumla l h Pesa l ing Untuk  mengetahui  jumlah  pesaing  cling laundry  di  sekitar  lokasi  yang  akan dijadikan cabang baru.

## Dengan beberapa sub kriteria sebagai berikut.
a. Jarak dengan pusat
Jarak  dengan  pusat  merupakan  jarak  dari  cabang  (agen)  cling laundry  sampai ke pusat utama  yaitu cling  laudry. Jarak yang
diambil untuk penelitian mulai dua ratus meter sampai dengan lebih  dari  tiga  kilometer  dengan  keterangan  dalam  tabel  di bawah.
Tabel 3. Jarak Dengan Pusat Jarak Nilai Keterangan 200 m – 2 km 3 Sangat layak 2 km - 3 km 2 Layak >3 km 1 Cukup layak

## b. Lokasi lingkungan sekitar
Lokasi  lingkungan  sekitar  merupakan  lokasi  di  area  sekitar penempatan  cabang  cling  laundry.  Lokasi  ini  terdiri  dari beberapa  sub  kriteria  yang  akan  dicantumkan  dalam  tabel  di bawah ini.
Tabel 4. Lokasi Lingkungan Sekitar Lokasi lingkungan sekitar Nilai Keterangan Kost 3 Sa l nga l t ba l ik Peruma l ha l n 2 Ba l ik
Perka l mpunga l n 1 Cukup

## c. Kepadatan Lalu Lintas
Kepadatan  lalu  lintas  merupakan  banyaknya  kendaraan  yang melewati  jalur  yang  akan  akan  dijadikan  lokasi  cabang  cling laundry. keterangan ada di tabel di bawah ini.
Tabel 5. Kepadatan Lalu Lintas Kepadatan Lalu Lintas Nilai Keterangan Padat 3 Sa l nga l t La l ya l k Cukup Padat 2 La l ya l k Tidak Padat 1 Cukup la l ya l k

## d. Jumlah pelanggan
Jumlah  pelanggan  merupakan  banyaknya  pelanggan  cling laundry  yang tersebar di beberapa alamat di kota Blitar untuk menetukan lokasi cabang dengan ketentuan sebagai berikut. > 7= Sangat layak, 2 – 7 = Cukup layak, < 2= Kurang layak
e. Jumlah pesaing
Jumlah  pesaing  merupakan  banyaknya  pesaing  cling  laundry dengan  jasa  yang  sama  yang  ada  di  sekitar  lokasi  yang  akan digunakan cabang baru dengan ketentuan sebagai berikut. < 2 = Sangat baik, 2 – 5= Cukup baik, < 5= Kurang baik

## Bobot kriteria
Tabel 6. Bobot Kriteria Kriteria Jarak dengan pusat (m) Jumlah pelang- gan Lokasi lingku- ngan sekitar Kepa- datan Lalu Lintas Jumlah pesaing Bobot 15% 30% 10% 25% 20%

## III. Hasil dan Pembahasan
A. Hasil pengelompokan data Menggunakan Fuzzy C-Means Tabel 7. Pengelompokan Cluster No. Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 1. Jl.WR Supra l tma l n Jl. Imam Bonjol Jl. Candi Surawana 2. Perum Wisma Indah Jl. Seruni Jl. Mendut 3. Jl. Ciliwung Jl. Madura Jl. Pinus 4. Jl. Kalasan Jl. Sumantri Bojonegoro Jl. Srigading 5. Jl. Borobudur Jl. Bali Jl. Prambanan 6. Jl. Pamenang Jl. Lawu Jl. Singasari 7. Jl. Ir Sukarno Jl. Semeru Jl. Sedap Malam 8. Jl. Ciater Perum Griya Cemara 9. Jl. Cakraningrat Perum Melati 10. Jl Kenanga Perum Bengawan Solo 11. Jl. Brau Jl. Pemuda Sumpono 12. Jl. Bridgen Katamso Jl. Klampis 13. Jl. Serayu Jl. Simpang Sumatra 14. Jl. Merdeka Jl. Trowulan 15. Jl. Pattimura Jl. Kawi 16. Jl. S. Supriadi Jl. Joko Kandung 17. Jl. Cokroaminoto Jl. Kangean 18. Jl. Suparjono Jl. Merapi 19. Jl. Mastrip Jl. Batam 20. Jl. Dr. Moh. Hatta Perum Grand Sentul 21. Tanggung Santren 22. Perum Kenari
Dari  tabel  pusat  kluster,  untuk  menentukan  data  yang  sangat layak adalah dengan memilih data yang memiliki nilai rata-rata jumlah  pelanggan  yang  paling  banyak.  Sehingga  urutan kelayakan adalah kluster 1 = paling layak pertama, kluster 2 = paling layak kedua, dan kluster 3 = paling layak ketiga. Jumlah data  alamat  yang  akan  digunakan  berjumlah  10  alamat.  Dari proses pengelompokan diperoleh satu kelompok yang dianggap sangat layak yaitu pada kluster 1 dengan jumlah alamat ada 7. Dikarenakan pada kluster 3 tidak  layak  maka akan digunakan kluster lain yaitu kluster layak setelah kluster 1, yaitu kluster 2. Sehingga  proses  perangkingan  dengan  metode  topsis menggunakan data dari kluster 2 yang mana data akan diambil 5 alamat teratas berdasarkan nilai tertinggi.

## B. Hasil perangkingan Menggunakan metode TOPSIS
Tabel 8. Hasil Perangkingan No. Alternatif C i Rangking 1. Jl. Semeru 0,849728 1 2. Jl. Sumantri Bojonegoro 0,725154 2 3. Jl. Merdeka 0,687647 3 4. Jl. S. Supriadi 0,59732 4 5. Jl. Seruni 0,595393 5
Pada  perangkingan  akhir  diperoleh  ranking  pertama  pada  Jl. Semeru,  kemudian  pada  rangking  kedua  pada  Jl.  sumantri Bojonegoro,  rangking  ketiga  pada  Jl.  Merdeka,  selanjutnya pada  rangking  keempat  pada  Jl.  S.  Supriadi,  dan  rangking kelima pada jl. Seruni.

## Tabel 9. Lokasi Cabang Baru Laundry Kluster 1
No. Kluster 1 Keputusan 1. Jl.WR Supra l tma l n Sangat layak
2. Perum Wisma Indah Sangat layak 3. Jl. Ciliwung Sangat layak 4. Jl. Kalasan Sangat layak 5. Jl. Borobudur Sangat layak 6. Jl. Pamenang Sangat layak 7. Jl. Ir Sukarno Sangat layak Tabel 9. Lokasi Cabang Baru Laundry Kluster 2 No. Kluster 2 keputusan 1. Jl. Semeru Layak 2. Jl. Sumantri Bojonegoro Layak 3. Jl. Merdeka Layak 4. Jl. S. Supriadi Layak 5. Jl. Seruni Layak
Pada  tabel  di  atas  merupakan  lokasi  yang  layak  digunakan untuk penempatan lokasi cabang baru untuk cling laundry dari kluster 1 dan kluster 2. Untuk kluster 2 diambil 5 alamat teratas untuk lokasi cabang baru sehingga hanya ditampilkan 5 alamat teratas.
C. Pengujian Confusion Matrix
Pada hasil pengujian menggunakan confusion matrix diperoleh hasil pengujian  akurasi dengan data 12  lokasi  layak dan  hasil nilai layak (TP), 22 lokasi layak dan hasil nilai tidak layak, 15 lokasi layak dan hasil nilai tidak layak (FP), 0 lokasi tidak layak dan  hasil  nilai  layak (FN). Berikut perhitungan  menggunakan accuracy, precision, recall, dan f-measure.

## Proses perhitungan accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
(𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) 𝑥 100%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (12+22)
(12+15+0+22) 𝑥 100% = 69,39%
Proses perhitungan precision
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = (𝑇𝑃) (𝑇𝑃+𝐹𝑃) 𝑥 100%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = (12) (12+15) 𝑥 100% =  44,44%

## Proses perhitungan recall
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = (𝑇𝑃)
(𝑇𝑃+𝐹𝑁) 𝑥 100%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = (12) (12+0) 𝑥 100% = 100%

## Proses perhitungan F-Measure
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2∗𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2∗44,44∗100 (44,44+100) = 61,54%
Pada  hasil  perhitungan  masing-masing  diperoleh  nilai  dari tingkat  accuracy  69,39%,  nilai  precision  44,44%,  nilai  recall 100%,  dan  nilai  f-measure  61,54%.  Dengan  masing-masing kategori pada nilai accuracy dan f-measure termasuk ke dalam kategori  cukup,  nilai  precision  termasuk  ke  dalam  kategori kurang, nilai recall termasuk ke dalam kategori baik.

## IV. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  berjumlah  49 data.  Pada  pengelompokan  menggunakan  fuzzy  c  means diperoleh  tiga  cluster  dengan  jumlah  masing-masing cluster  yaitu  cluster  pertama  berjumlah  7  data  dengan kategori  sangat  layak,  cluster  kedua  berjumlah  20  data dengan kategori layak, dan cluster ketiga berjumlah 22 data dengan kategori tidak layak. Dan hasil pada perangkingan yang menggunakan metode TOPSIS mengambil data dari pengelompokan fuzzy c-means pada cluster 2 dengan hasil akhir hanya menampilkan 5 alamat teratas, sehingga dapat memudahkan  pengelola  usaha  laundry  untuk  membuka cabang baru.
2. Pada pengujian yang dilakukan pada penelitian menggunakan  confusion  matrix  dengan  hasil  tingkat akurasi  69,39%,  precision  44,44%,  recall  100%,  dan  f- measure 61,54%. Pada nilai yang muncul masuk ke dalam kategori  masing-masing  dengan  nilai  accuracy  dan  f- measure  masuk  ke  dalam  kategori  cukup,  nilai  precision masuk ke dalam kategori kurang, dan nilai recall masuk ke dalam kategori baik.
Adapun saran yang dapat diberikan untuk pengembangan dari aplikasi yang telah dibuat antara lain:
1. Diharapkan  dapat  dikembangkan  metode  ini  dengan menambah  data  lebih  banyak  dengan  menggunakan program lain.
2. Diharapkan untuk ke depannya terdapat jurnal yang lebih detail mengenai penelitian ini.
3. Untuk ke depannya dapat dimanfaatkan dan dikembangkan untuk menentukan lokasi cabang baru pada usaha laundry.

## V. Daftar Pustaka
[1]  R. A. Pari dan D. V. S. Y. Sakti, “Decision support system to  determine  strategic  business  locations  using  the  nave Bayes classifier method,” Skanika , vol. 1, no. 3, hal. 889– 896, 2018.
[2]  H.  Sugianto,  Yulianti,  dan  H.  Anra,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Tempat  Kost  Khusus  Mahasiswa dengan Metode AHP  dan TOPSIS Berbasis  Web ( Studi Kasus :  Kota Pontianak ),” Sist.  dan  Teknol.  Inf. , vol.  1, no. 1, hal. 1–6, 2016.
[3]  A. F. Boy dan D. Setiawan, “Penerapan Metode SMART (Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique)  dalam Pengambilan  Keputusan  Calon  Pendonor  Darah  pada Palang  Merah  Indonesia  (PMI)  Kecamatan  Tanjung Morawa,” J.  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj.  Inform. dan  Komputer) ,  vol.  18,  no.  2,  hal.  202,  2019,  doi: 10.53513/jis.v18i2.160.
[4]  L.  Rahmadhani,  A.  Djunaidy,  dan  A.  Mukhlason, “Evaluasi  Kinerja  Pemasok  Menggunakan  Fuzzy  C- Means  Clustering  dan  AHP  di  CV  Delta  Raya,” J.  Tek. ITS , vol.
10,
no. 2, 2021,
doi:
10.12962/j23373539.v10i2.72529.
[5]  T.  M.  Andriyani,  L.  Linawati,  dan  A.  Setiawan, “Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C-means  (FCM)  Pada Penentuan  Lokasi  Pendirian  Loket  Pembayaran  Air PDAM Salatiga,” Pros. Semin. Nas. Sains dan Pendidik. Sains  VIII,  UKSW  Salatiga ,  vol.  4,  no.  1,  hal.  497–505, 2013.
[6]  F.  Irawan,  “Sistem  Penunjang  Keputusa  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Program  Keluarga Harapan  (Pkh)  Menggunakan  Metode  Ahp  Dan  Topsis (Studi Kasus : Kelurahan Sribasuki Kotabumi),” Aisyah J. Informatics Electr. Eng. , vol. 2, no. 2, hal. 171–178, 2020, [Daring]. Tersedia pada: http://jti.aisyahuniversity.ac.id/index.php/AJIEE
[7]  W. A. Kurniawan, N. P. Putra, R. P. Pradana, M. Ulum, dan  A.  T.  W.  Almais,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pencarian  Universitas  di  Malang  Menggunakan  Weight
Product  dengan  Pembobotan  Weighted  Sum  Model,” J. Ilm.  Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  hal.  103–110,  2019,  doi: 10.35316/jimi.v4i2.554.
[8]  D. Wiguna, M. Ramdhan, S. N. Aji, dan A. M. Januriana, “Decision  Support  System  Determination  Of  Business Location  (  Cake  Shop  )  Using  Ahp  And  Topsis  Method Abstract :,” vol. 5, no. 4, hal. 32–36, 2018.
[9]  P. A. W. Santiary, P. I. Ciptayani, N. G. A. P. H. Saptarini, dan  I.  K.  Swardika,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Lokasi  Wisata  Dengan  Metode  Topsis,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, hal. 621–628, 2018, doi: 10.25126/jtiik2018551120.
[10]  D.  Oktariani,  D.  Andreswari,  dan  Y.  Setiawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Dalam  Pemetaan  Prioritas Perbaikan  Jalan  Dan  Jembatan  Nasional  Di  Provinsi Bengkulu  Menggunakan  Metode  Topsis  Dan  Fuzzy  C- Means,” J. Rekursif, Vol. 5 No. 2 Juli 2017, ISSN 2303- 0755 http//ejournal.unib.ac.id/index.php/rekursif/ , vol. 5, no. 2, hal. 166–179, 2017.
[11]  F.  W.  Nugraha,  S.  Fauziati,  dan  A.  E.  Permanasari, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Varietas Kelapa  Sawit  Dengan  Metode  Fuzzy  C-Means,” Pros. SENIATI ,  vol.  3,  no.  1,  hal.  B25.  1-8,  2017,  [Daring]. Tersedia pada: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/seniati/article/view/17 61
[12]  A. Masruro, Kusrini, dan E. T. Luthfi, “Sistem Penunjang Keputusan  Penentuan  Lokasi  Wisata  Menggunakan  K- Means  Clustering  Dan  Topsis  Abstraksi  Pendahuluan Tinjauan Pustaka,” J. Ilm. DASI , vol. 15, no. 04, hal. 1–5, 2014.
[13]  N.  A.  Mail,  P.  A.  L.  Berek,  dan  V.  Besin,  “Gambaran Tingkat  Pengetahuan  Remaja  Tentang  Kesehatan Reproduksi Di Smpn Haliwen,” J. Sahabat Keperawatan , vol. 2, no. 02, hal. 1–6, 2020, doi: 10.32938/jsk.v2i02.626.
[14]  K. Khomsatun, D. Ikhsan, M. Ali, dan K. Kursini, “Sistem Pengambilan  Keputusan  Pemilihan  Lahan  Tanam  Di Kabupaten  Wonosobo  Dengan  K-Means  Clustering  Dan Topsis,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 9, no. 1, hal. 55, 2020, doi: 10.23887/janapati.v9i1.23073.
[15]  T.  S.  Jaya,  K.  Adi,  dan  B.  Noranita,  “Sistem  Pemilihan Perumahan  dengan  Metode  Kombinasi  Fuzzy  C-Means Clustering  dan  Simple  Additive  Weighting,” J.  Sist.  Inf. Bisnis ,  vol.  1,  no.  3,  hal.  153–158,  2014,  doi: 10.21456/vol1iss3pp153-158.