L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## ANALYTICAL HIERARCHY PROCCESS (AHP) PADA SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS BERBASIS WEB UNTUK PERENCANAAN PENEMPATAN TOKO MODERN (STUDI KASUS DI KOTA JAMBI)
Oleh : Lailyn Puad 1)
1 ) Dosen Tetap STMIK Nurdin Hamzah,   J a m b i   3 6 1 2 1 E-mail : lailynfuad@gmail.com
Abstrac - The rapid growth rate of modern store in the town of Jambi brings a wide range of positive impacts to the economy of the community, but also gives a negative impact for some parties or industries. Furthermore, in order to make decisions of modern store location assignment planning, it has to be more observed. An Analytical Hierarchy Process (AHP) method is a method that can be used in the process of taking decisions to determine the location of the modern store placement. The decision makers will provide some criteria or rules in determining the location as well as providing values for each criterion. From the AHP calculation based on the great degree criteria will be gained AHP‘s values for each alternative location. That AHP‘s values are used by the system to determine  the  most  optimal  location  of  candidate  locations.  With  the  integration  of  the  AHP  method  into  a geographic  information  system  (GIS),  there  will  be  a  system  that  can  provide  detailed  information  as  well  as visualization into the digital map of Google Maps that can be used as a reference for decision-makers, especially in searching for a new optimal branch location.
Keywords: Geographical  Information  System,  analytical  hierarchy  process,    Optimal  location  Google  Maps, Digital Maps

## I. PENDAHULUAN
Toko  modern  adalah  toko  dengan  sistem pelayanan  mandiri,  menjual  berbagai  jenis  barang secara eceran yang berbentuk Minimarket, Supermarket,  Departement  Store,  Hypermarket ataupun  grosir  yang berbentuk perkulakan. Menurut Peraturan  Presiden  Nomor  112  tahun  2007  pasal  1 ayat  5  tentang  Pedoman  Penataan  dan  Pembinaan Pasar  Tradisional,  Pusat  Perbelanjaan  Dan  Toko Modern,  yang  dimaksud  dengan  Toko  adalah bangunan  gedung  dengan  fungsi  usaha  yang digunakan  untuk  menjual  barang  dan  terdiri  dari hanya satu penjual.
Saat  ini  keberadaan  toko  modern  mulai marak  di  berbagai  daerah,  termasuk  juga  di  Kota Jambi.  Di  satu  sisi,  hal  ini  memberikan  keuntungan untuk  beberapa  pihak  seperti  perusahaan  yang mengolah toko modern dan juga para pemilik modal, namun di sisi lain juga menjadi ancaman bagi toko- toko  tradisional,  khususnya  yang  berada  di  sekitar lokasi  toko  modern  tersebut.  Untuk  itu,  pemerintah mengeluarkan  kebijakan  yang  mengharuskan  para pengembang  toko  modern  untuk  memperhitungkan kondisi  sosial  ekonomi  masyarakat  dan  keberadaan pasar  tradisional,  hal  ini  berdasarkan  Peraturan Presiden  Nomor  112  tahun  2007  pasal  2  ayat  2. Untuk itu, kebijakan yang berhubungan perencanaan penempatan lokasi toko modern haruslah memperhatikan banyak aspek. Penulis tertarik untuk menuangkan  permasalahan  ini  ke  dalam  sebuah
sistem pendukung pengambilan keputusan atau DSS (Decission  Support  System) yang  nantinya  dapat digunakan  sebagai  alat  bantu  dalam  proses penyimpulan  perencanaan  penempatan  lokasi  toko modern  di  Kota  Jambi.  Dalam  hal  ini,  penulis menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  dengan metode AHP (Analytical Hierachy Process) .
Terdapat  banyak  teknik  analisa  lokasi  yang dapat  digunakan  saat  ini,  salah  satunya  adalah Geographic Information System (GIS) yang menjadi teknik  modern  dalam  menganalisa  kualitas  suatu lokasi  (Edie  Ezwan,  Abdul  Hadi  Nawawi,  2012). Dari  penjelasan  di  atas,  maka  penelitian  ini  penulis beri  judul  ―Analytical  Hierarchy  Proccess  (AHP) Pada  Sistem  Informasi  Geografis  Berbasis  Web Untuk  Perencanaan  Penempatan  Toko  Modern (Studi Kasus di Kota Jambi)‖.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Sistem  merupakan  kumpulan  elemen  yang saling berkaitan yang bertanggung jawab memproses masukan (Input) sehingga  menghasilkan  keluaran (output) (kusrini, M.Kom, 2007, 11).
Keputusan  merupakan  kegiatan  memilih suatu  strategi  atau  tindakan  dalam  pemecahan masalah  tersebut.  Tindakan  memilih  strategi  atau aksi  yang diyakini  manajer akan  memberikan  solusi terbaik  atas  sesuatu  itu  disebut  pengambilan keputusan (Kusrini, 2007).
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
DSS  merupakan system informasi  interaktif yang  menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan pemanipulasian  data. System itu  digunakan  untuk membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi yang  semiterstruktur  dan  situasi  yang  tidak terstruktur,  dimana  takseorangpun  tau  secara  pasti bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat  (Turban, 2005 ).
DSS
tidak
dimaksudkan untuk
mengotomatisasikan  pengambilan  keputusan,  tetapi memberikan
perangakat interaktif yang memungkinkan pengambilan keputusan untuk melakukan  barbagai  analisis  menggunakan  model  – model  yang  tersedia.  Tujuan  dari  DSS  adalah (Turban, 2005 ) :
1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi terstruktur.
2.  Memberikan  dukungan  atas  pertimbangan manajer dan bukannya dimaksudkan untuk mengantikan fungsi manajer.
3. Meningkatkan evektifitas keputusan yang diambil manajer lebih dari pada perbaikan efisiensinya.
4.  Kecepatan  komputasi.  Komputer  memungkinkan para  pangambil  keputusan  untuk  melalukan  banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah.
5.  Peningkatan  produktifitas.  Membangun    suatu kelompok  pembangun  keputusan,  terutama  para pakar, bisa sangat mahal. Pendukung terkomputerisasi  bisa  mengurangi  ukuran  kelompok dan  memungkinkan  para  anggotanya  untuk  berada diberbagai  lokasi  yang  berbeda  –  beda  (menghemat biaya  perjalanan).  Selain  itu,  produktifitas  staf pendukung  (misalnya  analis  keuangan  dan  hukum) bisa ditingkatkan. Produktifitas juga bisa ditingkatkan  menggunakan  peralatan  optimalisasi yang  menentukan  cara  terbaik  untuk  menjalankan sebuah bisnis.
6. Dukungan kualitas.  Computer bisa  meningkatkan kualitas  keputusan  yang  dibuat.  Sebagai  contoh, semakin  banyak  data  yang  diakses,  makin  banyak juga  alternatif  yang  bisa  dievaluasi.  Analisa  resiko bisa  dilakukan  dengan  cepat  dan  pandangan  dari pakar  (beberapa  dari  mereka  berada  dilokasi  yang jauh)  bisa  dikumpulkan  dengan  cepat  dan  dengan biaya  yang  lebih  rendah.  Keahlian  bahkan  bisa diambil  langsung  dari  sebuah  system  computer melalui metode kecerdasan tiruan. Dengan computer, para pengambil keputusan bisa melakukan  simulasi  yang  kompleks,  memeriksa banyak  scenario  yang  memungkinkan,  dan  menilai berbagai  pengaruh  secara  cepat  dan  ekonomis. Semua  kapabilitas  tersebut  mengarah  kepada keputusan yang lebih baik.
7.  Berdaya  saing.  Manajemen  dan  pemberdayaan sumber  daya  perusahaan.  Tekanan  persaingan menyebabkan tugas pengambilan keputusan semakin sulit.  Persaingan  didasarkan  tidak  hanya  pada  harga tetapi  juga  pada  kualitas,  kecepatan,  kustomasi produk  dan  dukungan  pelanggan.  Organisasi  harus mampu  secara  sering  dan  cepat  mengubah  mode operasi,  merekayasa  ulang  proses  dan  struktur, memberdayakan karyawan, serta berinovasi. Teknologi pengambilan keputusan bisa menciptakan pemberdayaan yang signifikan dengan cara memperbolehkan seseorang untuk membuat keputusan  yang  baik  secara  cepat,  bahkan  jika mereka memiliki pengetahuan yang kurang
8. Mengatasi keterbatasan kongnitif dalam pemrosesan  dan  penyimpanan.  Menurut  Simon (1977),  otak  manusia  memiliki  kemampuan  yang terbatas untuk memproses dan meyimpan informasi. Orang  –  orang  kadang  sulit  mengingat  dan mengunakan  sebuah  informasi  dengan  cara  yang bebas dari kesalahan.

## 2.1. Komponen Sistem Pendukung Keputusan
1. Manajemen  Data,  meliputi  basis  data  yang berisi data - data yang relevan dengan keadaan dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut dengan Database  Management  System (DBMS).
2. Manajemen  Model  berupa  sebuah  paket perangkat  lunak  yang  berisi  model  -  model finansial,  statistik,  management science ,  atau model kuantitatif, yang menyediakan kemampuan  analisa  dan  perangkat  lunak manajemen yang sesuai.
3. Subsistem Dialog  atau  komunikasi,  merupakan subsistem yang  dipakai  oleh user untuk berkomunikasi dan memberi perintah (menyediakan user interface ).
Manajemen Knowledge yang  mendukung subsistem lain atau berlaku  sebagai  komponen  yang berdiri sendiri.

## 2.2. Model Analytical Hierarkhi Process (AHP)
Pada  dasarnya,  proses  pengambilan  keputusan adalah  memilih  suatu  alternatif.  Peralatan  utama AHP adalah sebuah hierarki fungsional dengan input utamanya  persepsi  manusia.  Kebaradaan  hierarki memungkinkan  dipecahnya  masalah  kompleks  atau tidak  terstruktur  dalam  sub  -  sub  masalah,  lalu menyusunya menjadi suatu bentuk hierarki (Turban, 2005 ).
AHP    (Analytic    Hierarchy    Process) merupakan    salah    satu  teknik  dalam  pengambilan keputusan. Sebagai dasar penilaian dalam pengambilan    keputusan    diperlukan    kriteria dimana dalam  kriteria  tersebut  terdapat  lebih  dari
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
satu  alternatif pilihan.
Adapun  kelebihan  dan  kekurangan  AHP sebagai berikut :
Kelebihan :
1.  Peralatan  utama  dari  model  ini  adalah  sebuah hirarki  fungsional  dengan  input  utamanya  adalah persepsi manusia.
2.  AHP  memberikan  suatu  skala  pengukuran  dan memberikan metode untuk menetapkan prioritas
3. Hasil yang didapat lebih rinci, karena dapat dilihat pembobotan untuk tiap alternatif.
4. AHP memberikan penilaian  terhadap konsistensi logis  dari  pertimbangan  -  pertimbangan  yang digunakan dalam menetapkan berbagai prioritas.
5.  Dapat  melihat  perbandingan  tiap  kriteria  untuk masing - masing  alternatif.
6.  Memperhitungkan  validitas  sampai  dengan  batas toleransi inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif  yang  dipilih  oleh  para  pengambil keputusan.
7. Digunakan pada pembobotan global
Kekurangan :
1.  Pengisian  kuesioner  sulit,  karena  responden diminta  untuk  membandingkan  satu  per  satu  tiap kriteria dengan range penilaian yang sangat luas dan memerlukan ketelitian dalam mengisi kuesioner.
2.  Metode  AHP  ini  hanya  metode  matematis  tanpa ada  pengujian  secara  statistik  sehingga  tidak  ada batas  kepercayaan  dari  kebenaran  model  yang terbentuk.
3.  Bila  kriteria  atau  alternative  yang  dibandingkan jumlahnya  banyak,  sebaiknya  tidak  menggunakan metode  ini  karena  akan  membutuhkan  waktu  yang sangat  lama  serta  tingkat  kekonsistenan  yang  tinggi dalam proses pengolahan.
4.  Untuk  melakukan  perbaikan  keputusan,  harus dimulai lagi dari tahap awal.

## 2.3  Langkah  -  Langkah  Analytical  Hierarchy Process (AHP)
Secara  umum  pengambilan  keputusan dengan  metode  AHP  didasarkan  pada  langkah  - langkah berikut:
1. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  solusi yang diinginkan.
2. Membuat  struktur  hirarki  yang  diawali  dengan tujuan  umum,  dilanjutkan  dengan  kriteria  -
kriteria  dan  alternatif  -  alternatif  pilihan  yang ingin dirangking.
3. Membentuk  matriks  perbandingan  berpasangan yang  menggambarkan  kontribusi  relatif  atau pengaruh  setiap  elemen  terhadap  masing  - masing  tujuan  atau  kriteria  yang  setingkat diatasnya.  Perbandingan  dilakukan  berdasarkan pilihan  atau judgement dari  pembuat  keputusan dengan menilai tingkat tingkat kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya menggunakan skala yang ditetapkan Saaty. Berikut ini adalah contoh matriks perbandingan  berpasangan  pada  suatu  tingkat hirarki,
Baris  1  kolom  2:  jika  E  dibandingkan  dengan F,  maka  menurut  skala  Saaty  E  lebih  penting atau  disukai  daripada  F  sebesar  5,  artinya  E essential or strong importance than F. Angka 5 bukan  berarti  bahwa  E  lima  kali  lebih  besar dari  F.  Demikian  juga  untuk  yang  resiprokal pada  baris  3  kolom  1  dibaca  terbalik  sehingga mempunyai  arti  E  demonstrated  importance than G.
4. Menormalkan data yaitu dengan membagi nilai dari  setiap  elemen  di  dalam  matriks  yang berpasangan  dengan  nilai  total  dari  setiap kolom.
5. Menghitung  nilai eigen  vector dan  menguji konsistensinya,  jika  tidak  konsisten  maka pengambilan  data  (preferensi)  perlu  diulangi. Nilai eigen  vector yang  dimaksud  adalah  nilai eigen vector maksimum yang diperoleh dengan menggunakan matlab ataupun manual.
6. Mengulangi  langkah  3,  4,  dan  5  untuk  seluruh tingkat hirarki.
7. Menghitung eigen vector dari setiap matriks perbandingan berpasangan. Nilai eigen vector merupakan bobot setiap elemen. Langkah  ini  untuk  mensintesis  pilihan  dalam penentuan  prioritas  elemen  -  elemen  pada tingkat  hirarki  terendah  sampai  pencapaian tujuan.
8. Menguji konsistensi hirarki yang dilambangkan dengan  CR  (Consistency  Ratio).  Saaty  [SAA- 87]  menyatakan,  bahwa  Indeks  Konsistensi dari  matriks  berordo  n  dapat  diperoleh  dengan rumus :
Apabila CI bernilai nol, maka matriks perbandingan berpasangan  tersebut  konsisten.  Batas  ketidak- konsistenan  (inconsistency)  yang  telah  ditetapkan
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
oleh Thomas L. Saaty ditentukan dengan menggunakan  Rasio  Konsistensi  atau  Consistency Ratio  (CR),  yaitu  perbandingan  indeks  konsistensi dengan  nilai  random  indeks  (RI).  Nilai  ini bergantung  pada  ordo  matriks  n.  Dengan  demikian, rasio konsistensi dapat dirumuskan sebagai berikut :
Bila matriks perbandingan berpasangan dengan nilai CR  lebih  kecil  dari  0,1  maka  ketidak  -  konsistenan pendapat  dari  decision  maker  masih  dapat  diterima, jika tidak  maka penilaian perlu diulang ( Putu  Agni Pradharma,  Ida  Bagus  Gede  Dwidasmara,  S.Kom., M.Cs.)

## III. METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan  penelitian  agar  hasilnya bisa  maksimal,  tentunya  harus  mengikuti  kaidah  - kaidah  (metode)  yang  telah  ditetapkan.  Dalam metode ini memuat tentang kerangka kerja penelitian yang  akan  dibahas  di  bawah  ini.  Metodologi  juga merupakan analisis teoritis mengenai suatu cara atau metode.  Penelitian  merupakan  suatu  penyelidikan yang  sistematis  untuk  meningkatkan  sejumlah pengetahuan,  juga  merupakan  suatu  usaha  yang sistematis  dan  terorganisasi  untuk  menyelidiki masalah tertentu yang memerlukan jawaban.

## IV. HASIL PEMBAHASAN

## 4.1 Sistem Manajemen Database
Dari  sistem  yang  telah  diteliti,  terdapat beberapa  kriteria  yang  penulis  gunakan  untuk perbandingan, yaitu :

## Tabel 4.1 Daftar Kriteria
Nama Variabel
1. Kepadatan Penduduk
2. Keberadaan Pasar Tradisional

## 3. Keberadaan Toko Modern
Terdapat  beberapa  fakta  yang  mendasari  proses penentuan  nilai  bobot  alternatif  yang  digunakan
dalam  matriks  perbandingan.  Sebagaimana  yang
terlihat pada tabel dibawah 4.2 :
Tabel 4.2 Daftar Alternatif
4.2  Manajemen  Model  Analytical    Hierarchy Process (AHP)
Pemecahan  masalah  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP).    Metode  ini  dapat  memberikan  alternatif pilihan.  Proses  penentuan  lokasi  reklame  strategis berdasarkan  4  (lempat)  kriteria    yaitu  :  Kepadatan Penduduk, Keberadaan Pasar Tradisional, Keberadaan Toko Modern .
Merancang Hierarki
Lokasi Toko Waralaba
Keberadaan Toko
Modern Keberadaan Pasar Tradisional Kepadatan Penduduk Jl. Kol Abunjani
Jl. Soekarno Hatta Jl. DI Pandjaitan Jl. K. Hasyim Azhari Jl. HOS Cokroaminoto
Gambar 4.1 Struktur Hirarki
Garis  -  garis  yang  menghubungkan  kotak  - kotak  antar  level  merupakan  hubungan  yang  perlu diukur  dengan  perbandingan  berpasangan  dengan arah  ke  level  yang  lebih  tinggi.  Tingkatan  Pertama merupakan  tujuan  (goal)  dari  sistem  ini  yaitu penentuan  lokasi  titik  reklame.  Tingkatan  kedua merupakan  kriteria    diukur  nilai  perbandingan berpasangan  berarah  ke  tingkata1  pertama.  skala  1 sampai 9 adalah sekala terbaik untuk mengekspresikan  pendapat.  Nilai  dan  definisi pendapat  kualitatif  dari  skala  perbandingan  Saaty bisa  diukur  menggunakan  tabel  analisis  seperti ditunjukan pada table 4.3 berikut.
Tabel 4.3. Skala Saaty Tingkat Definisi 1 Equal Importance (Sama Penting) 3 Weak Importance of one over Another (Sedikit Lebih Penting) 5 Essential or strong Importance (Labih Penting) 7 Demonstrated Importance (Sangat
Penting)
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
9
Extreme Importance (Mutlak lebih penting) 2,4,6,8 Intermediate values between the two adjacent judgments
Resiprokal Kebalikan Membuat Matriks Perbandingan Pasangan Untuk Kriteria
Terdapat  beberapa  wilayah  yang  memiliki fungsi berbeda pada tabel 4.3 di atas. Wilayah  yang berarsir hijau adalah lokasi untuk memasukkan nilai Saaty (1-9).
Daerah  berarsir  putih  adalah  nilai  mutlak. Daerah yang berarsir merah adalah nilai perbandingan,
misalkan nilai kepadatan penduduk- keberadaan  pasar  (3,00),  maka  keberadaan  pasar  - kepadatan  penduduk  (1/3,00)  hasilnya  adalah  0,33. untuk  baris  jumlah  merupakan  hasil  kumulatif  dari ketiga  kolom  baris  di  atasnya.  Priority  Vector merupakan  hasil  penjumlahan  dari  semua  sel  di sebelah  kiri  (pada  baris  yang  sama)  setelah  terlebih dahulu  dibagi  dengan  sel  jumlah  yang  ada dibawahnya,  kemudian  hasil  penjumlahan  tersebut dibagi 3 ( 3 kriteria). Ex : angka 0.62 pada sel yang merupakan  perpotongan  baris  kepadatan  penduduk dan  kolom  Priority  Vector  diperoleh  dari  1/3*(1/ 1.58+3/4.50+4/7.00).
Setelah  mendapatkan  bobot  untuk  setiap kriteria,  selanjutnya  mengecek  apakah  bobot  yang dibuat konsisten atau tidak dengan menghitung nilai Principle  Eigen  Value  (λmax)  dengan  cara menjumlahkan  hasil  perkalian  antara  sel  pada  baris jumlah dengan sel pada kolom Priority Vector : 1.58*0.62+4.50*0.24+7.00*0.14 = 3.03 Consistency Index (CI) = (λmax-n) / (n-1) dengan n adalah jumlah kriteria, jadi : CI    = (3.03-3) / (3-1) = 0.01 Jika  CI  sama  dengan  0  berarti  pembobotan konsisten. Batas toleransi ketidakkonsistenan ditentukan  melalui  nilai  random  Consistency  Ratio (CR)  =  CI/RI,  dimana  nilai  RI  (Radom  Index) bergantung pada jumlah kriteria, seperti tampak pada tabel 4.4 di bawah ini :
Tabel 4.4. Tabel RI
jadi untuk n = 4, RI = 0. 58 CR   = 0.01 / 0.58 = 2.20= 2% Jika  hasil  perhitungan  CR  lebih  kecil  dari 10% atau 0.1, ketidakonsistenan masih bisa diterima, sebaliknya  jika  lebih  besar  dari  10%,  tidak  bisa diterima.

## Membuat Matriks Perbandingan Pasangan Tiap Alternatif
Setelah  proses  pemasukan  nilai  bobot kriteria,  serta  membuat  ketentuan  dalam  pengisian nilai  bobot  alteratif,  proses  selanjutnya  adalah membuat tabel  matriks perbandingan  untuk  masing- masing alternatif yang telah ditentukan.
Tabel 4.5  Matriks Perbandingan Pasangan Alternatif untuk Kriteria I
Tabel 4.6  Matriks Perbandingan Pasangan Alternatif untuk Kriteria II

## Tabel 4.7  Matriks Perbandingan Pasangan Alternatif untuk Kriteria III

## Membuat Perhitungan Akhir Proses AHP
Langkah  terakhir  dari  proses  AHP  adalah menghitung  nilai  akhirnya,  dapat  dilihat  pada  tabel 4.8 :
Tabel 4.8  Overall Composite Weight Table
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Penjelasan tabel  :
Baris  Weight  diambil  dari  kolom  Priority Vector  dalam  matriks  Kriteria.  Kolom  Jl.  Kol. Abunjani,  Jl.  Soekarno  Hatta,  Jl.  DI  Pandjaitan,    Jl. K.  Hasyim  Azhari  dan  Jl.  HOS  Cokroaminoto diambil  dari  kolom  Priority  Vector  ketiga  matrik Kepadatan
Penduduk,
Keberadaan Pasar Tradisional, serta Keberadaan Toko Modern.
Kolom  Nilai  diperoleh  dari  jumlah  hasil perkalian sel di sebelahnya dengan weight. Ex untuk Jl.  Kol.  Abunjani:  (0.32*0.62)  +  (0.25*0.24)  + (0.30*0.14)  =  0.298.  langkah  yang  sama  dilakukan untuk mendapatkan nilai kriteria lainnya.
Dari  tabel  4.9,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  Jl.  Kol.  Abunjani  mempunyai  skor  yang paling  tinggi  sehingga  menjadi  lokasi  yang  paling tepat untuk dibangunnya toko modern / waralaba.

## 1. Perancangan Model Sistem
Dalam  bab  ini,  penulis  akan  membahas mengenai  perancangan  model  sistem.  Penulis menggunakan pemodelan Flowchart.
Mulai
Menentukan Kriteria Atur pembobotan SPK dengan nilai 1-9 Proses perhitungan pembobotan kriteria dan disimpan ke dalam database Tentukan alternatif sebagai perbandingan beberapa titik yang akan di pilih Masukkan penilaian sesuai dengan kriteria Menghitung indeks konsistensi (CI) 0 < CR < 0,1 Proses perhitungan SPK untuk menentukan lokasi optimum berdasarkan dengan pembobotan yang telah tersimpan di database Hasil terbaik penilaian SPK Selesai Apakah masih ada data lain ? T Y Y T

## Gambar 4.2 Diagram Alir Utama

## 2. Perancangan GIS
Sebagaimana  yang  telah  dijelaskan  pada  latar belakang penelitian, bahwa penulis mengkombinasikan GIS ke dalam aplikasi AHP, hal ini  bertujuan  untuk  memberikan  informasi  secara visual  berupa  peta  yang  memanfaatkan  fasilitas google  maps  bertujuan  agar  user  dapat  mencerna informasi  persebaran  toko  modern  di  kota  jambi dengan lebih mudah.
Data Awal :
1. Data Jalan
2. Data Kecamatan
3. Data Jumlah Penduduk
4. Data Pasar Tradisional 5. Data Toko Modern Digitasi
Peta data Jalan di Kota Jambi Database Manajemen dan Analisis Data Proses AHP Visual
Gambar 4.3 Block Diagram Proyek Akhir

## V. KESIMPULAN
Analisa  merupakan  proses  mengkaji  suatu  masalah dengan  menggunakan  suatu  metode,  selanjutnya dilakukan pengimplementasian hasil analisa tersebut yang  kemudian  akan  diuji  kebenaran  hasil  dari analisis  yang  telah  dilakukan.  Pengujian  dilakukan untuk  menemukan  kesalahan  -  kesalahan  yang mungkin terjadi.

## 5.1 Instalasi Sistem
Aplikasi  yang  telah  dibuat  biasanya  tidak bisa  langsung  dapat  digunakan  di  sembarang komputer,  terdapat  langkah-langkah  yang  harus dilakukan  oleh user agar  dapat  mengoperasikan aplikasi  di  komputernya.  Langkah  -  langkah  yang harus  dilakukan  untuk  menginstal  aplikasi  adalah sebagai berikut :
1. Pastikan aplikasi di bawah ini telah terinstal di komputer :
- Web browser (Google Chrome)
- Wamp Server
2. Salin  ( Copy ) folder ―AHP Reklame‖ ke dalam dir ektory C:\wamp\www\
3. Jalankan  aplikasi  wamp  server-nya,  dengan klik Start – All Programs – Wamp Server.
4. Jalankan web  browser kemudian  ketikan http://localhost/phpmyadmin di address  bar, kemudian tekan enter.
5. Tuliskan  ―ahpreklame‖  di  kolom Create  new database.
6. Pilih  tab Import,  Choose  File, kemudian  pilih file  ahpreklame.sql.rar  yang  ada  di  dalam folder ―AHP Reklame‖, kemudian tekan Go.
7. Kemudian  edit  lagi address  bar ,  ketikan http://localhost/
8. Setelah itu, pilih AHP Reklame. Maka aplikasi telah dapat digunakan.
5.2

## Implementasi dan Pengujian
Sistem pendukung keputusan dengan metode AHP yang sudah dirancang dan  diinstalkan selanjutkan    dilakukan  tahapan  pengujian  untuk masing  -  masing  halaman  pada  aplikasi  sebagai berikut :
1. Pengujian  Menggunakan  Aplikasi  Web- GIS Pada tahapan ini, penulis melakukan pengujian  menggunakan  aplikasi  yang  dibangun
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan dukungan dari beberapa macam bahasa pemrograman  lain.  Untuk  lebih  jelasnya,  penulis akan  memaparkan  tampilan  dari  masing-masing proses.
Gambar 5.1 Tampilan Halaman Menu Utama
Gambar 5.2 Tampilan Halaman Input Data Alternatif
Gambar 5.3 Tampilan Halaman Input Data Kriteria Gambar 5.4 Tampilan Halaman Data Perbandingan Kriteria
Gambar 5.5 Tampilan Halaman Data Perbandingan Alternatif
Gambar 5.6. Tampilan Halaman Hasil
Gambar 5.7. Tampilan Halaman Peta
2. Perbandingan Hasil Akhir Salah  satu  tujuan  pengujian  sistem  adalah membuktikan bahwa sistem yang dibuat menghasilkan keluaran yang sama dengan tool  yang biasa  digunakan  yaitu Expert  Choice ,  berikut  ini perbandingan antara
perhitungan manual, menggunakan sistem maupun menggunakan tool.
Tabel 5.1  Tabel Perbandingan Hasil Akhir
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## VI. PENUTUP

## 6.1. Kesimpulan
Berdasarkan  uraian  pada  bab-bab  sebelumnya dan  setelah  melakukan  pembahasan,  perancangan dan implementasi maka penulis mengambil beberapa pokok kesimpulan, di antaranya adalah : 1. Aplikasi ini memberikan keleluasaan kepada  pangambil  keputusan  dalam  menentukan kriteria  yang  ingin  dijadikan  dasar  dalam  proses pemilihan lokasi.
2. Dengan  sistem  pengambilan  keputusan mengunakan  metode  AHP  (Analytical  Hierarchy Process),  aplikasi  dapat  memberikan  kesimpulan dengan perhitungan  matematis  yang dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan.
3. WebGIS  yang  disediakan  di  aplikasi  ini hanya untuk memberikan informasi tentang persebaran  toko  waralaba  yang  terdapat  di  kota Jambi,  dengan  begitu  user  dapat  lebih  mudah mencerna informasi tersebut.
4. Sistem  ini  memiliki  kelebihan,  yaitu menggunakan  data  alternatif  dan  data  kriteria  yang bisa  diubah-ubah  (dinamis).  Dengan  begitu  sistem ini  dapat  digunakan  juga  untuk  membantu mengambil  keputusan  untuk  sistem  lain,  dengan catatan  jumlah  alernatif  yang  digunakan  tidak  lebih dari lima item.

## 6.2. Saran
Penulis  mencoba  memberikan  beberapa  saran yang  diharapkan  dapat  bermanfaat  bagi  kelancaran berjalannya  sistem  yang  penulis  rancang.  Di antaranya adalah:
1. Sistem  pendukung  keputusan  ini  dirancang untuk  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  pertimbangan dalam  proses  penentuan  lokasi  pembangunan  toko waralaba,  untuk  itu  disarankan  agar  dalam  proses pengambilan  keputusan  lebih  dikembangkan  lagi kriterianya,  agar  dapat  menghasilkan  keluaran  yang lebih akurat.
2. Agar  sistem  pengambilan  keputusan  ini lebih  dikembangkan  lagi,  misalnya  memperluas cakupan  atau  fasilitas  yang  disediakan  untuk  user biasa.
3. Agar  sistem  ini  dikembangkan  lagi  dengan menambah  konten  lalu  kemudian  di  bebasakseskan ke  masyarakat  yang  membutuhkan  informasi mengenai toko waralaba di kota Jambi.
4. Agar  ruang  lingkup  sistem  tidak  hanya terbatas pada satu jenis toko waralaba saja, sehingga dapat  memberikan  kontribusi  untuk  instansi  yang berwenang memberikan izin pendirian bangunan.

## DAFTAR REFERENSI
[1]  Arif  Rahman  (2010).  ―Pertumbuhan  Perumahan Di  Kota  Jambi.‖  Universitas  Dipenonegoro Semarang. Tesis MT
[2]  Fendy  Yulian  Rakhmad,  Yuli  Christiono  dan Ajub Ajulian, (2013). Sistem Pendukung Keputusan Lokasi BTS Menggunakan Metode AHP (Analytical Hierarchy Process)
[3]  Hakim,  Lukmanul.  2009.  Trik  Rahasia  Master PHP Terbongkar Lagi. Yogyakarta: Loko Media
[4] HM, Jogiyanto. 2005. Analisa dan Disain Sistem Informasi: Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis. Yogyakarta : Penerbit Andi
[5]  Kusrini.  2007.  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: ANDI OFFSET
[6] Kusrini. 2008. Aplikasi Sistem Pakar
Menentukan  Faktor  Kepastian  Pengguna  dengan Metode Kuantifikasi Pertanyaan. Yogyakarta: ANDI OFFSET
[7]  Mokhamad  Nurdiansyah,  Arif  Basofi,  S.Kom, M.T  dan  Arna  Fariza,  S.Kom,  M.Kom,  (2010). Sistem Informasi Geografis Untuk Penentuan Lokasi SPBU baru di Surabaya.
[8]  Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia  Nomor 112  Tahun  2007  Tentang  Penataan  Dan  Pembinaan Pasar  Tradisional,  Pusat  Pembelanjaan  Dan  Toko Modern.
[9]  Peraturan  Daerah  Provinsi  Jambi  Nomor  10 Tahun  2013  Tentang  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah Provinsi Jambi Tahun 2013 – 2033.
[10]  Putu  Agni  Pradharma,  Ida  Bagus  Gede Dwidasmara, (2007). Penerapan Analytical
Hierarchy  Process  (AHP)  Untuk  Penentuan  Lokasi Optimal  Cabang  Baru  Bisnis  Otomotif  Dalam Sistem Informasi Geografis Area Marketing.
[11] Sri Winarti dan Ulfah Yuraida, (2009). Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Lokasi Pendirian  Warnet  Dengan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  (Studi  Kasus  :  PT.  Pika Media Komunika)
[12]  Turban,  Efraim.,  Aronson,  Jay  E.  dan  Liang, Ting-Peng.  2005.  Decision  Support  Systems  and Intelligent  Systems  –  7th  Ed.  New  Jersey:  Prentice Hall International Inc.
[13]  Yuyue  Xu,  Jiulin  Sun,  Jinqu  Zhang,  Yong  Xu, Mingwu  Zhang  dan  Xiuying  Liao,  (2012). Combining  AHP  with  GIS  in  sythetic  evaluation  of
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
environmental  suitability  for  living  in  China‘s  35 major cities
[14] Yosep
Asro Wain. 2008. AHP. http://asro.wordpress.com/2008/06/26/ahp-ditulis- ulang. 26 Feruari 2014

## DAFTAR RIWAYAT HIDUP PENULIS
Nama :  Lailyn Puad, S.Kom TTL :  Bukit Baling/17 Desember 1990
NIK/NIDN
:  13.093 / - Pend. Terakhir :  S2 (Sistem Informasi) Bidang Keahlin  :  Ilmu Komputer