## Expert
Jurnal  Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi
Volume 08, Nomor 01, Juni 2018
Judul Hal PENGEMBANGAN SISTEM APLIKASI LOKASI RUMAH KOST KABUPATEN PRINGSEWU BERBASIS WEB MOBILE 1 - 4 KONSULTASI AKADEMIK BERBASIS ONLINE PROCESSING 5 - 13 PERENCANAAN ARSITEKTUR SISTEM INFORMASI MENGGUNAKAN  MODEL ENTERPRISE  ARCHITECTURE PLANNING (EAP)  di  DIREKTORAT  RESERSE  KRIMINAL UMUM POLDA LAMPUNG 13 - 21

## DECISION  SUPPORT  SYSTEM
MENGGUNAKAN  METODE SAW  DALAM  MENENTUKAN  KINERJA  APARATUR PEMERINTAH KECAMATAN 22 – 28 PEMILIHAN  CAFE  TERBAIK  MENGGUNAKAN  METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS ( AHP) 29 - 38 PEMETAAN COBIT 4.1 UNTUK PENILAIAN KEMATANGAN TATA KELOLA TI 39 - 48 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung JMSIT  Volume 08  Nomor 01  Lampung, Juni 2018 ISSN 2088-5555

## TIM PENYUNTING

## Penanggung Jawab
Ahmad Cucus, S.Kom., M.Kom.
Ketua Tim Redaksi:
Taqwan Thamrin, ST, M.Sc.

## Penyunting Ahli (Mitra Bestari):
Mustofa Usman, Ph.D (Universitas Lampung) Dra. Wamiliana, MA., Ph.D (Universitas Lampung) Iing Lukman, M.Sc., Ph. D (Universitas Malahayati)
Penyunting:
Handri Santoso, M.Eng., Dr. Eng Fenty Ariani, S.Kom, M.Kom Robby Yuli Endra, S.Kom.,M.Kom Ayu Kartika Puspa, S.Kom, M.TI Erlangga, S.Kom, M.Kom
Pelaksana Teknis:
Wingky Kusuma, S.Kom

## Alamat Penerbit/Redaksi:
Pusat Studi Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Gedung M Lt.2
Jl. ZA Pagar Alam No.89, Gedong Meneng, Rajabasa Bandar Lampung
Email: jurnalfik@ubl.ac.id

## PEMILIHAN CAFE TERBAIK MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS ( AHP)
Sri Ipnuwati #1 , Khusnul Khotimah *2 , Keni Puspita Sari #3
Program Studi Manajemen Informatika STMIK Prngsewu Jl. Wisma Rini No. 09 pringsewu Lampung Telp.(0729) 22240, Website www.Stmikpringsewu.ac.id
1 khusnulnanu97@gmail.com
2 nengachie@gmail.com
3 keypuspita13@gmail.com

## Abstrak
Bisnis  Cafe  di  tanah  Air  terus  tumbuh  pesat  sehingga  patut  diperhitungkan  sebagai  salah  satu bisnis yang menguntungkan di era modern ini. Pemilihan Cafe terbaik dibutuhkan beberapa kriteria yang cocok dengan selera konsumen. Salah satu cafe yang diharapkan oleh konsumen adalah Cafe yang dapat dinikmati oleh semua kalangan usia mulai dari orang tua, dewasa, remaja bahkan anak-anak sekalipun, sehingga masyarakat yang ingin pergi ke Cafe bersama keluarga bisa saling mendapatkan kenyamanan dalam  satu  tempat  yang  sama.    Penelitian  ini  mengembangkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) dengan  memanfaatkan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  sebagai  proses  dalam  pemilihan Cafe  terbaik.  Untuk  menentukan  Cafe  terbaik,  cafe  harus  memenuhi  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan,  yaitu  rasa,  harga,  suasana,  pelayanan,  fasilitas  dan  kebersihan.  Peneliti  melakukan wawancara kepada para pengunjung Cafe, melakukan pengamatan secara langsung di Cafe yang diteliti dan memanfaatkan teori yang ada yang menyangkut ilmu-ilmu sistem informasi dan teknologi informasi. Dari hasil pengujian tersebut rengking dan bobot dari Cafe 3 atau P3 mendapatkan nilai tertinggi yaitu 0,31 bobot kategori penilaian dengan nilai bobot yang sudah ditentukan.
Kata Kunci : SPK , Analytical Hierarchy Process (AHP), Cafe.

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  lebih  dari  10.000  Cafe  di  Indonesia yang  diprediksi  masih  akan  terus  tumbuh. General  Manager  Reed  Panorama  Exhibitions, James  Boy  mengatakan,  Indonesia  merupakan pasar  besar  untuk  bisnis  Cafe.  Sebab  kelas menengah  tanah  air  terus  tumbuh  dan Indonesia  mempunyai  penduduk  yang  sangat banyak.  Sehingga bisnis Cafe di tanah air akan terus  tumbuh  pesat  dan  patut  diperhitungkan sebagai  salah  satu  bisnis  yang  menguntungkan di era modern ini.
Masyarakat  memiliki  kriteria  masing-masing dalam  memilih  Cafe  yang  akan  dipilih  untuk menghilangkan  rasa  jenuh  atau  hanya  sekedar menghabiskan  waktu  bersama  keluarga.  Salah satu  cafe  yang  diharapkan  oleh  masyarakat adalah  Cafe  yang  dapat  dinikmati  oleh  semua kalangan  usia  mulai  dari  orang  tua,  dewasa, remaja  bahkan  anak-anak  sekalipun.  Sehingga masyarakat  yang  ingin  pergi  ke  Cafe  bersama keluarga bisa saling mendapatkan kenyamanan dalam satu tempat yang sama.
Salah  satu    metode  yang  digunakan  untuk sistem  pendukung  keputusan  adalah  metode
AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process ).  Metode AHP merupakan salah satu metode
pengambilan keputusan multi kriteria berdasarkan  pada  konsep  outranking  dengan menggunakan  perbandingan  berpasangan  dari alternatif-alternatif  berdasarkan  setiap  kriteria yang  sesuai.  Metode  ini  digunakan  karena mampu menyelesaikan rekomendasi dari kasus multi kriteria dalam penentuan Cafe terbaik.
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  (Meri, 2017)  dalam  “Sistem  Pendukung  Keputusan Menentukan  Keluarga  Miskin  Menggunakan
Metode  Analitical  Hierarchy  Proses  (Studi Kasus Pekon Waymanak Kabupaten Tanggamus)”.  Program  bantuan  keluarga miskin  adalah  kompensasi  yang  diberikan pemerintah kepada orang miskin guna mengurangi  beban  ekonomi  yang  semakin menekan  kehidupan  mereka,  dalam  penelitian ini  dari  hasil  pengujian    rangking  dan  bobot dari  janda  tua  umur  70-80  tahun,  pendapatan perhari  >10ribu  mendapatkan  nilai  tertinggi yaitu  3,75  bobot  kategori  penilaian  dengan nilai  bobot  yang  sudah  ditentukan,  dengan demikian  hasil  yang  diharapkan  lebih  akurat dan  sistem  yang  dirancang  tersusun  secara sitematis. (Meri, 2017)
Penelitian yang dilakukan oleh (Saragih, 2013) dalam “Penerapan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) pada Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Laptop”. Merk Laptop dengan beragam spesifikasi yang dijual  dipasaran  membuat  pengguna  menjadi kesulitan  dalam  menentukan  pilihan  yang sesuai dengan keinginan dan anggaran mereka. Maka  dirancanglah  sebuah  Sistem  Pendukung Keputusan pemilihan laptop dengan menggunakan  metode  AHP  agar  pengguna dapat  menentukan  pilihan  laptop  dengan  tepat sesuai  dengan  keinginan  dan  anggarannya. Dalam  penelitian  ini  dilakukan  penentuan kriteria  dan  bobot  untuk  dihitung  secara sistematik, metode AHP yang bisa memecahkan  berbagai  masalah  pengambilan keputusan  multikriteria,  dapat  juga  digunakan untuk  memecahkan  masalah  dengan  data  yang riil  dan  dilakukan  melalui  proses  penyelesaian sistematika  ataupun  ilmiah  maka  system  ini akan memberikan suatu informasi dengan tepat dan benar.  (Saragih, 2013)
Untuk  menentukan  Cafe  terbaik,  cafe  harus memenuhi kriteria-kriteria yang telah ditentukan,  yaitu  Rasa,  Harga,  Suasana, Pelayanan,  Fasilitas  dan  Kebersihan.  Akan tetapi,  pihak  penentu  dalam  hal  ini  yaitu  para pengunjung  masih  merasa  kesulitan  untuk memilih Cafe terbaik ini.  Sehingga diperlukan suatu  sistem  pengambilan  keputusan  yang dapat membantu dalam menentukan Cafe mana yang merupakan Cafe terbaik yang dipilih oleh pengunjung atau customer.

## 1.1   Identifikasi Masalah
Dalam  uraian  diatas,  dapat  diidentifikasi masalah  yang  ada,  yaitu  :  Masih  banyak custumer  atau  pengunjung  Café  yang  kurang puas  terhadap  Cafe  yang  pernah  mereka kunjungi.

## 1.2   Ruang Lingkup Masalah
Adapun  ruang  lingkup  masalah  yang  dibahas pada penelitian ini adalah :
a. Sistem  pendukung  keputusan  yang dibangun  hanya  untuk  menetukan  Cafe terbaik.
b. Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan Cafe  terbaik  dengan  menggunakan metode AHP.
c. Studi kasus café yang diteliti adalah café di daerah kabupaten Tanggamus Kecamatan Gisting.

## 1.3   Rumusan Masalah
Dari  Latar  Belakang  diatas,  didapatkan rumusan  masalah  sebagai  berikut,  Bagaimana
cara  menentukan  Cafe  tebaik  menggunakan metode AHP ?

## 1.4   Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  ini  adalah  Menentukan  Cafe terbaik  berdasarkan  kriteria  serta  bobot-bobot yang  sudah  ditentukan  menggunakan  metode AHP.

## 1.5   Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah :
a. Membantu para Cafetarian untuk menentukan Cafe terbaik.
b. Membantu  pemilik  Cafe  agar  dapat meningkatkan kualitas Cafe yang dimiliki.

## 2 LANDASAN TEORI

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support System (DSS) adalah system informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan  membantu  pengambilan  keputusan dalam  situasi  yang  semi  terstruktur  dan  situasi yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan harusnya dibuat.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support  System  (DSS)  biasanya  dibangun untuk    mendukung  solusi  atas  suatu  masalah atau  untuk  mengevaluasi  suatu  peluang.  DSS yang seperti itu disebut aplikasi DSS.  Aplikasi DSS  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan , aplikasi DSS menggunakan data, memberikan antarmuka  pengguna  yang  mudah  dan  dapat menggabungkan
pemikiran pengambil keputusan.
DSS  lebih  ditunjukan  untuk  mendukung manajemen  dalam  melakukan  pekerjaan  yang bersifat  analitis  dalam  situasi  yang  kurang terstruktur  dan  dengan  kriteria  yang  kurang jelas.  DSS  tidak  dimaksudkan  untuk  tidak mengotomatisasikan  pengambilan  keputusan, tetapi  memberikan  perangkat  interaktif  yang memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk melakukan  berbagai  analisis  menggunakan model-model yang tersedia.  (Kusriani, 2014)
2.1.1   Kelebihan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Kelebihan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yaitu Dapat memperluas kemampuan pengambil  keputusan,  menghemat  waktu  yang dibutuhkan untuk memecahkan masalah, menghasilkan  solusi  dengan  lebih  cepat, mampu  memberikan  berbagai  alternatif  dalam pengambilan
keputusan, memperkuat keyakinan pengambil keputusan dan
memberikan keuntungan kompetitif bagi
organisasi secara keseluruhan.
2.2.2   Kekurangan Sistem Pendukung
keputusan (SPK) Walaupun  dirancang  dengan  sangat  teliti  dan mempertimbangkan  seluruh  faktor  yang  ada, Sistem pendukung Keputusan (SPK) mempunyai  kekurangan  atau  keterbatasan diantaranya  yaitu  ada  beberapa  kemampuan manajemen  dan  bakat  manusia  yang  tidak dapat dimodelkan, SPK terbatas untuk memberikan  alternatif  dari  pengetahuan  yang diberikan,  proses-proses  yang  dapat  dilakukan oleh  SPK  tergantung  pada  kemampuan perangkat  lunak  yang  digunakan  ,  harus  selalu diadakan  perubahan  secara  kontinyu  dan  SPK dirancang  untuk  membantu  /  mendukung pengambilan  keputusan  dengan  mengolah informasi  dan  data  yang  diperlukan  dan  bukan untuk mengambil alih pengambilan keputusan.

## 2.2. Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  adalah metode  untuk  memecahkan  suatu  situasi  yang komplek  tidak  terstruktur  kedalam  beberapa komponen dalam susunan yang hirarki, dengan memberi  nilai  subjektif  tentang  pentingnya setiap  variabel  mana  yang  memiliki  prioritas paling  tinggi  guna  mempengaruhi  hasil  pada situasi tersebut.  (Mardiati,  2017)
Proses  pengambilan  keputusan  pada  dasarnya adalah  memilih  suatu  alternatif  yang  terbaik. Seperti  melakukan  penstrukturan  persoalan, penentuan  alternatif-alternatif,  penetapan  nilai kemungkinan  untuk  variabel  aleatori,  penetap nilai,  persyaratan  preferensi  terhadap  waktu dan spesifikasi atas resiko.
Analytical Hierarchy Process (AHP) digunakan sebagai metode pemecahan masalah dibanding  dengan  metode  yang  lain  karena alasan-alasan sebagai berikut :
a. Struktur yang hirarki, sebagai konsekuensi  dari  kriteria  yang  dipilih, sampai  pada  sub  kriteria  yang  paling dalam.
b. Memperhitungkan validitas sampai dengan  batas  toleransi  inkonsistensi berbagai  kriteria  dan  alternatif  yang dipilih oleh pengambilan keputusan.
c. Memperhitungkan  daya  tahan  output analisis sensitivitas pengambilan keputusan

## 2.2.1   Kelebihan Metode AHP
Kelebihan  dari  model  AHP  dibandingkan dengan  model  pengambilan  keputusan  yang
lain  terletak  pada  kemampuannya  untuk memecahkan  masalah multiobjectives dengan multikriteria.  Kebanyakan  model  yang  sudah ada memakai single objectives dengan multikriteria.  Model Linear  Programming misalnya,  memakai  suatu  tujuan  dengan banyak  kendala  (kriteria).  Kelebihan  model AHP ini lebih disebabkan oleh fleksibelitasnya yang tinggi terutama dalam pembuatan hirarki. Sifat  fleksibel  tersebut  membuat  model  AHP dapat menangkap beberapa tujuan dan beberapa  kriteria  sekaligus  dalam  sebuah model atau sebuah hirarki.

## 2.2.2   Kekurangan Metode AHP
Disamping kelebihan-kelebihan yang dimilikinya,  model  AHP  juga  mempunyai beberapa  kelemahan.  Ketergantungan  model ini terhadap input berupa persepsi seorang ahli akan  membuat  hasil  akhir  dari  model  ini menjadi  tidak  ada  artinya  apabila  si  ahli memberikan penilaian yang keliru.
Kebanyakan  orang  bertanya  apakah  persepsi dari  seorang  ahli  tersebut  dapat  mewakili kepentingan orang banyak atau tidak.
Keraguan seperti ini tidak lain disebabkan oleh kenyataan  bahwa  setiap  orang  mempunyai persepsi  yang  berbeda  dengan  orang  lain. Karenanya,  untuk  model  AHP  ini  dapat diterima  oleh  masyarakat,  perlu  diberikan kriteria  dan  batasan  tegas  dari  seorang  ahli serta meyakinkan masyarakat
untuk menganggap  bahwa  persepsi  si  ahli  dapat mewakili  pendapat  masyarakat  atau  paling tidak sebagian masyarakat.

## 2.3. Café
Menurut  Longman  dalam Dictionary  of English  Language  and  Culture cafe  adalah restoran  kecil  yang  melayani  atau  menjual makanan  ringan  dan  minuman,  cafe  biasanya digunakan  orang  untuk  rileks.    (Lenterakecil n.d.)
Cafe  secara  umum    ada  yang  buka  dari  pagi sampai  malam  (10.00-22.00)  atau  buka  mulai dari  sore  sampai  dini  hari  (18.00-02.00). Dengan  demikian,  yang  membedakan  cafe dengan  restoran  atau  tempat  makan  yang  lain adalah  lebih  mengutamakan  hiburan  dan kenyamanan pengunjung dan hanya menyediakan  menu  minuman  dan  makanan ringan.
Cafe  biasanya  tidak  menyediakan  menu makanan  utama  namun  hanya  menyediakan minuman  dan  makanan  ringan  sebagai  menu hidangan  dan  ada  juga  yang  menyediakan live
music sebagai  hiburan  bagi  para  pengunjung yang  datang.  Makanan  dan  minuman  yang terdapat dalam café umumnya antara lain :
a. Hot Drrink seperti Coffe
b. Cold Drink seperti ice coffe, ice tea, soft drink.
c. Hot Food seperti Sandwich, burger
d. Cold Food seperti Salad, baker dan snack
Dalam    pemilihan  Cafe  terbaik  ini,  Cafe  harus memenuhi kriteria-kriteria yang telah ditentukan  yaitu  yang  pertama  rasa  makanan atau minuman pada cafe tersebut rasa nya enak dan  cocok  untuk  semua  kalangan  usia,  yang kedua  harga  makanan  atau  minuman  nya murah,  yang  ketiga  suasana  nya  nyaman  dan dapat menghilangkan kejenuhan, yang keempat pelayanan  nya  ramah,  gesit  dan  respon  yang cepat,  yang  kelima  fasilitas  nya  lengkap  ada wifi,  stopkontak  listrik,  TV,  kipas  angina  atau AC,  toilet,  tempat  parkir,  Musholla,  Koran, tempat bermain anak  dan yang keenam semua fasilitas nya selalu dalam keadaan bersih.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1   Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang    digunakan adalah sebagai berikut :
a. Wawancara Dalam  teknik  ini  dilakukan  wawancara langsung  dengan  para  pengunjung  Cafe terutama di Cafe yang akan di teliti.
b. Observasi Dalam teknik ini dilakukan pengamatan pada  objek  secara  langsung  di  Cafe yang akan di teliti.
c. Kepustakaan
Dalam teknik ini dilakukan
pemanfaatkan  teori-teori  yang  ada  yang menyangkut ilmu-ilmu sistem informasi dan teknologi informasi.
3.2   Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)
Pemilihan Cafe terbaik ini dibutuhkan beberapa  kriteria  untuk  menentukan  sebuah keputusan,  yaitu  :  Rasa,  Harga,  Suasana, Pelayanan, Fasilitas dan Kebersihan.
Penentuan Kriteria Input :
C1 : Rasa C2 : Harga C3 : Suasana
C4 : Pelayanan C5 : Fasilitas C6 : Kebersihan
Proses :
{ Matriks Perbandingan Kriteria } C1 : (C1/C1), (C1/C2), (C1/C3),
(C1/C4),   (C1/C5),   (C1/C6)
C2 : (C1/C1), (C1/C1), (C1/C3), (C1/C4), (C1/C5),   (C1/C6)
C3 : (C1/C1), (C1/C2), (C1/C1), (C1/C4), (C1/C5),   (C1/C6)
C4 : (C1/C1), (C1/C2), (C1/C3), (C1/C1), (C1/C5),   (C1/C6)
C5 : (C1/C1), (C1/C2), (C1/C3), (C1/C4), (C1/C1),   (C1/C6)
C6 : (C1/C1), (C1/C2), (C1/C3), (C1/C4),
(C1/C5),   (C1/C1)
Output : C : Kolom matriks Algoritma Keputusan Input : N : Jumlah Kriteria C : Jumlah Elemen
Dalam  menyelesaikan  permasalahan  dengan AHP ada beberapa prinsip yang harus dipahami (Rais, 2016), diantaranya adalah :
a. Membuat Hirarki
Sistem  yang  kompleks  bisa  di  pahami dengan  memecahnya  menjadi  elemen- elemen  pendukung,  menyusun  elemen- elemen secara hirarki dan menggabungkannya atau mensintesisnya. Tabel 1. Daftar Index Random Consistency
Ukuran Matriks Nilai IR 1,2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,57 1,59 b. Penilaian  Kriteria  dan  Alternatif  Nilai dan  definisi  pendapat  kualitatif  dari skala perbandingan biasa diukur menggunakan  tabel  analisis  seperti berikut :
Tabel 2. Penilaian Kriteria dan Alternatif
Intensitas Kepentingan Keterangan 1 kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih  penting  daripada elemen lainnya 5 Elemen  yang  satu  lebih penting dari pada elemen lainnya 7 Satu  elemen  jelas  lebih mutlak  penting  dari  pada elemen lainnya 9 satu elemen mutlak penting dari pada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai  antara  dua nilai  pertimbangan  yang berdekatan Kebalikan Jika aktifitas i  mendapat satu angka dibandingkan dengan aktifitas j, maka j memiliki nilai kebalikannya dibandingkan dengan i.
c. Menentukan  Prioritas  ( Synthesis  Of Priority)
Untuk  setiap  kriteria  dan  alternatif, perlu dilakukan perbandingan berpasangan.  Nilai-nilai  perbandingan tersebut  disesuaikan  dengan  keputusan yang telah ditentukan untuk menghasilkan bobot dan prioritas bobot. Bobot  dan  Prioritas  Bobot  dihitung dengan  memanipulasi  matriks  atau melalui penyelesaian
persamaan matematika, dengan rumus : CI = (max-n)/n
CI     : Consistency Index Max  : Eigen Value N      : Banyak Elemen
Vi menghitung konsistensi ratio (CR) Dengan rumus CR = CI/CR
CR   : Consistency Ratio CI    : Consistency Index RC   : Random Consistency

## 3.2.1   Prosedur  Pemilihan  Cafe  Terbaik Menggunakan Metode AHP
Pada  dasarnya,  prosedur  atau  langkah-langkah dalam metode AHP meliputi :
a. Menyusun  Hirarki  dari  permasalahan yang dihadapi. Hirarki seperti
ditunjukkan gambar 1 berikut ini :
Gambar 1. Hirarki AHP
Keterangan : Tingkat 1   = Tujuan Tingkat 2   = Kriteria Tingakat 3 = Alternatif
Pada  gambar  1  menunjukkan  hirarki seleksi  pemilihan  cafe  terbaik  yang berisi  alternatif-alternatif  yang  akan dibandingkan  satu  sama  lain  dengan kriterianya.  Proses  pembandingan  nilai tersebut  adalah  proses  pembobotan alternatif  untuk  mendapatkan  prioritas atau rangking dari setiap alternatifnya.
b. Menghitung Nilai Eigen 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.
c. Memeriksa Konsistensi Hirarki
Jika  nilainya  lebih  dari  10  %,  maka penilaian data judgment harus diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi (CI/IR)  kurang  atau  sama  dengan  0,1, maka  hasil  perhitungan  bias  dinyatakan benar.

## 4. PEMBAHASAN
4.1   Perhitungan AHP (Analytical Hierarchy Process)

## 4.1.1Matrik Perbandingan Antar Kriteria
Proses  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  nilai konsistensi  rasio  perbandingan  (CR).  Dimana syarat  konsistensi  harus  kecil  dari  10  %  atau CR<0,1. Sebelum menentukan matrik perbandingan berpasangan antar kriteria, terlebih dahulu ditentukan intensitas
Cafe Terbaik RS HR SA PN
P1 P2 P3 P4 P5 FS KN P6
kepentingan  dari masing-masing kriteria. Fungsi  menentukan  intensitas  kepentingan masing-masing  kriteria  adalah  menghindari CR>0,1 atau tidak konsisten. Perbandingan matrik kriteria berpasangan AHP dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Matrik Perbandingan Antar Kriteria
Kriteria  RS  HR SA PN FS KN RS 1 3 ½ 1/1 1 2 HR 1/3 1 1/5 1/5 ½ 1/1 SA 2 5 1 1 3 5 PN 1 5 1/1 1 2 3 FS 1/1 2 1/3 ½ 1 1 KN ½ 1 1/5 1/3 1/1 1 Keterangan : RS  : Rasa HR : Harga SA : Suasana PN : Pelayanan FS  : Fasilitas KN : Kebersihan Setelah diinputkan ke dalam Tabel
berpasangan,
maka akan
dilakukan penjumlahan  tiap  kolom.  Dapat  dilihat  pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Penjumlahan Pembobotan Kriteria Kriteria RS H R SA PN F S K N RS 1 3 ½ 1/1 1 2 HR 1/3 1 1/5 1/5 ½ 1/1 SA 2 5 1 1 3 5 PN 1 5 1/1 1 2 3 FS 1/1 2 1/3 ½ 1 1 KN ½ 1 1/5 1/3 1/ 1
1 JUMLA H 5,8 3 17 3,2 3 4,0 3 8, 5 13
Setelah  dilakukan  penjumlahan  setiap  kolom kriteria pada Tabel 4, selanjutnya membagi tiap kolom  dengan  jumlah  kolom  yang  telah dijumlahkan. Maka akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan.
Tabel 5. Perhitungan Nilai Eigen
RS HR 1 / 5,83        =  0,171 3 / 17            =  0,176 0,33 / 5,83   =  0,056 1 / 17            =  0,058 2 / 5,83        =  0,343 5 / 17            =  0,3 1 / 5,83        =  0,171 5 / 17            =  0,3
1 / 5,83        =  0,171 2 / 17            =  0,117
0,5 / 5,83     =  0,085    1 / 17             =  0,05 SA PN 0,5 / 3,23     =  0,154 1 / 4,03         =  0,248 0,2 / 3,23     =  0,062 0,2 / 4,03      =  0,05 1 / 3,23        =  0,309 1 / 4,03         =  0,248 1 / 3,23        =  0,309 1 / 4,03         =  0,248 0,33 / 3,23  =  0,102 0,5 / 4,03      =  0,124 0,2 / 3,23     =  0,062 0,33 / 4,03    =  0,081 FS KN 1 / 8,5         =  0,117 2 / 13            =  0,153 0,5 / 8,5      =  0,058 1 / 13            =  0,07 3 / 8,5         =  0,353 5 / 13           =  0,384 2 / 8,5         =  0,235 3 / 13            =  0,230 1 / 8,5         =  0,117 1 / 13            =  0,07 1 / 8,5         =  0,117 1 / 13            =  0,07 Tabel 6. Normalisasi Matrik Normalisasi Matrik Nilai Eigen (0,171+0,176+0,154+0,248+0,117+0,1 53) / 6 0,17 (0,056+0,058+0,062+0,05+0,058+0,07 ) / 6 0,059 (0,343+0,3+0,309+0,248+0,353+0,384 ) / 6 0,323 (0,171+0,3+0,309+0,248+0,235+0,230 ) / 6 0,249 (0,171+0,117+0,102+0,124+0,117+0,0 7) / 6 0,117 (0,085+0,05+0,062+0,081+0,117+0.07 ) / 6 0,078 λMaks = (5,83  x  0,17)  +  (17  x  0,059)  +
(3,23  x  0,323)  +  (4,03  x  0,249)  +
(8,5 x 0,117) + (13 x 0,078)
= 0,9911  +  1,003  +  1,04329  +
1,00347 + 0,9945 + 1,014
= 6,05 CI =  (λMaks – n) (n - 1) CI =  (6,05 - 6) (6-1) CI =  0,05 5 CI =  0,01
Untuk n = 6, RI = 1,24 (Lihat Tabel 1 )
CR =  (CI) (RI) CR =  (0,01) (1,24) CR = 0.008
Karena CR < 0.1 maka perbandingan konsisten
a. Perbandingan  Matrik  Cafe Berdasarkan
Kriteria Rasa (RS) Tabel 7. Nilai Evaluasi Rasa (RS) Cafe Nilai (RS) (RS) P1 7 P2 9 P3 10 P4 8 P5 6 P6 5
Berikut  matrik  perbandingan  alternatif  dengan kriteria Rasa  :
Tabel 8. Matrik Perbandingan Pemilihan Cafe Berdasarkan Kriteria Rasa (RS)
Alternatif P1 P2 P3 P4 P5 P6
P1 1 ½ 1/3  1/1 1 2 P2 2 1 1/1 1 3 5
P3 3 1 1 2 5 5 P4
1 1/1 ½ 1 2 3
P5 1/1  1/3  1/5  1/2 1 1 P6 ½ 1/5  1/5  1/3  1/1 1
Langkah  selanjutnya  adalah  penjumlahan setiap  kolom.  Adapun  langkah-langkah  untuk menjumlahkan nilai kolom sebagai berikut :
Tabel 9. Penjumlahan Pembobotan Berdasarkan Kriteria Rasa (RS) Alternat if P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6
P1 1 ½ 1/ 3 1/ 1 1 2
P2 2 1 1/ 1 1 3 5 P3 3 1 1 2 5 5 P4 1 1/ 1 ½ 1 2 3
P5 1/ 1 1/ 3 1/ 5 ½ 1 1 P6 1/ 2 1/ 5 1/ 5 1/ 3 1/ 1 1
JUMLA H 8, 5 4, 03 3, 23 5, 83 13  17
Setelah  dilakukan  penjumlahan  setiap  kolom kriteria pada Tabel 9, selanjutnya membagi tiap kolom  dengan  jumlah  kolom  yang  telah dijumlahkan. Maka akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan.
Tabel 10. Perhitungan Nilai Eigen
P1 P2
1 / 8,5           =  0,117 0,5 / 4,03      =  0,124 2 / 8,5           =  0,235 1 / 4,03         =  0,248 3 / 8,5           =  0,353 1 / 4,03         =  0,248 1 / 8,5           =  0,117 1 / 4,03         =  0,248 1 / 8,5           =  0,117 0,33 / 4,03   =  0,081 0,5 / 8,5         =  0,058  0,2 / 4,03      =  0,05 P3 P4 0,33 / 3,23   =  0,102 1 / 5,83      =  0,171 1 / 3,23         =  0,309 1 / 5,83      =  0,171 1 / 3,23         =  0,309 2 / 5,83      =  0,343 0,5 / 3,23      =  0,154 1 / 5,83      =  0,171 0,2 / 3,23      =  0,061 0,5 / 5,83   =  0,154 0,2 / 3,23      =  0,061 0,33 / 5,83 =  0,056 P5 P6 1 / 13            =  0,076 2 / 17          =  0,117 3 / 13            =  0,230 5 / 17          =  0,294 5 / 13            =  0,384 5 / 17          =  0,294 2 / 13            =  0,153 3 / 17          =  0,176 1 / 13            =  0,076 1 / 17          =  0,058 1 / 13            =  0,076 1 / 17          =  0,058 Tabel 11. Normalisasi Matrik
Normalisasi Matrik Nilai Eigen (0,117+0,124+0,102+0,171+0,076+0 ,117) / 6 0,117 (0,235+0,248+0,309+0,171+0,230+0 ,294) / 6 0,247 (0,353+0,248+0,309+0,343+0,384+0 ,294) / 6 0,321 (0,117+0,248+0,154+0,171+0,153+0 ,176) / 6 0,169 (0,117+0,081+0,061+0,154+0,076+0 ,058) / 6 0,091 (0,058+0,05+0,061+0,056+0,076+0, 058) / 6 0,059 λMaks = (8,5 x 0,117) + (4,03 x 0,247) + (3,23 x 0,321) + (5,83 x 0,169) +
(13 x 0,091) + (17 x 0,059)
= 0,9945  +  0,99541  +  1,03683  + 0,98527 + 1,183 + 1,003
= 6,19801 CI =  (λMaks – n) (n - 1) CI =  (6,19801 - 6) (6 - 1) CI =  0,19801 5 CI =  0,04
Untuk n = 6, RI = 1,24 (Lihat Tabel 1 )
CR =  (CI)
(RI)
CR =  (0,04) (1,24) CR = 0.032
Karena CR < 0.1 maka perbandingan konsisten
*Begitu  seterusnya  (Perbandingan  masing- masing antar kriteria)
4.1.2.   Perhitungan Prioritas Global
a. Perhitungan  Nilai  Eigen  Perbandingan Antar Alternatif
Nilai pada Tabel matrik hubungan antar kriteria dengan  alternatif  ini  diambil  dari  nilai  eigen masing-masing alternatif.
Tabel 12. Hasil Matrik Vektor Pembobotan Kriteria Normalisasi Altern atif Nilai Eigen Alternatif RS HR SA PN FS KN P1 0,1 17 0,06 0,2 40 0,0 8 0,0 8 0,1 69 P2 0,2 47 0,11 7 0,1 17 0,1 7 0,3 21 0,0 78 P3 0,3 21 0,32 1 0,3 21 0,3 21 0,2 47 0,3 22 P4 0,1 69 0,17 0,0 8 0,1 17 0,0 6 0,1 16 P5 0,0 91 0,20 95 0,0 6 0,2 47 0,1 7 0,0 58 P6 0,0 59 0,08 0,1 7 0,0 6 0,1 7 0,2 47

## b. Total Rangking
Untuk  mencari  total  rangking  untuk  masing- masing  alternatif  Cafe  terbaik  adalah  dengan cara  mengalikan  nilai  eigen  masing-masing alternatif  dengan  nilai  eigen  kriteria,  yakni hasil  baris  tiap  nilai  eigen  dikalikan  dengan kolom  nilai  eigen  kriteria.  Adapun  langkah- langkah nya adalah sebagai berikut :
Perhitungan Total Prioritas Global :
P1 = (0,117 x 0,17) + (0,06 x 0,059) + (0,240 x 0,323)  +  (0,08  x  0,249)    +  (0,08  x 0,117) +  (0,169 x 0,078)
=  0,02 + 0,0354 + 0,078 + 0,02 + 0,00936 + 0,013
= 0,176 P2 =    (0,247  x  0,17)  +  (0,117  x  0,059)  +
(0,117  x  0,323)  +  (0,17  x  0,249)    +
(0,321 x 0,117) +  (0,078 x 0,078) =    0,042  +  0,007  +  0,038  +  0,043  +
0,038 + 0,0061
= 0,1741
P3 =  (0,321  x  0,17)  +  (0,321  x  0,059)  +
(0,321  x  0,323)  +  (0,321  x  0,249)    +
(0,247 x 0,117) +  (0,322 x 0,078) = 0,054 + 0,019 + 0,103 + 0,08 + 0,029 + 0,025 = 0,31 P4 =  (0,169  x  0,17)  +  (0,17  x  0,059)  + (0,08  x  0,323)  +  (0,117  x  0,249)    + (0,06 x 0,117) +  (0,116 x 0,078) =  0,029 + 0,01 + 0,026 + 0,03 + 0,007 + 0,009
= 0,111 P5 =  (0,091  x  0,17)  +  (0,2095  x  0,059)  +
(0,06    x  0,323)  +  (0,247  x  0,249)    +
(0,17 x 0,117) +  (0,058 x 0,078)
=  0,015 + 0,012 + 0,02 + 0,061 + 0,02
+ 0,0045 = 0,1325 P6 =  (0,059  x  0,17)  +  (0,08  x  0,059)  +
(0,17  x  0,323)  +  (  0,06  x  0,249)  + (0,117 x 0,117) + (0,247 x 0,078)
= 0,01 + 0,004 + 0,054 + 0,015 + 0,013 + 0,02 = 0,116
Dari  hasil  perhitungan  diatas  diketahui  bahwa urutan  Prioritas  Global  dari  pemilihan  Cafe Terbaik  yang  akan  Dipilih  konsumen  adalah sebagai berikut :
a. Café  1  atau  (P1)  dengan  total  nilai 0,175.
b. Café  2  atau(P2)  dengan  total  nilai 0,1741.
c. Café  3  atau  (P3)  dengan  total  nilai    0, 31.
d. Café  4  atau  (P4)  dengan  total  nilai 0,111.
e. Café  5  atau  (P5)  dengan  total  nilai 0,1325.
f. Café  6  atau  (P6)    dengan  total  nilai 0,116.
Sehingga yang akan dipilih adalah Cafe 3 atau (P3) dengan nilai 0,31
4.2   Implementasi Program

## 4.2.1 Tampilan Halaman Utama
Halaman  utama  berfungsi  untuk  menampilkan dan juga mengakses halaman awal dari sebuah program,  dapat  menampilkan  pada  topic  fitur dan  juga  merupakan  halaman  utama  dari sebuah  program.  Berikut  adalah  tampilan halaman utama :
Gambar 2. Tampilan Halaman Utama
4.2.2 Tampilan Form Login Form Login berfungsi sebagai proses autentifikasi  bagi  user  atau  pengguna  ketika menjalankan  suatu  program,  walaupun  pada kenyataannya tidak
semua
program menggunakan  form  login.  Berikut  adalah tampilan form login :
Gambar 3 . Tampilan Form Login

## 4.2.3 Tampilan Perhitungan Nilai AHP
Perhitungan  nilai  AHP  berfungsi  untuk melakukan pembobotan terhadap semua criteria.  Berikut  adalah  tampilan  dari  form perhitungan nilai AHP :
Gambar  4. Tampilan  Perhitungan  Nilai  AHP
P1
Gambar 5. Tampilan Perhitungan Nilai AHP
P2
Gambar  6. Tampilan  Perhitungan  Nilai  AHP P3
Gambar  7. Tampilan  Perhitungan  Nilai  AHP P4
Gambar  8. Tampilan  Perhitungan  Nilai  AHP P5
Gambar 9. Tampilan Perhitungan Nilai AHP P6
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1.   Simpulan
Setelah melakukan pengamatan secara langsung  terhadap  objek  penelitian,  maka simpulannya sebagai berikut : Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Cafe  terbaik adalah Cafe 3 atau P3 dengan nilai 0,31 karena yang  pertama  rasa  makanan  atau  minuman pada  cafe  tersebut  rasa  nya  enak  dan  cocok untuk  semua  kalangan  usia,  yang  kedua  harga makanan  atau  minuman  nya  terjangkau  oleh semua  kalangan,  yang  ketiga  suasana  nya nyaman  ,  dapat  menghilangkan  kejenuhan  dan instagramable,  yang  keempat  pelayanan  nya ramah,  gesit  dan  respon  cepat,  yang  kelima fasilitas  nya  lengkap  ada  wifi,  stopkontak listrik, TV, kipas angin atau AC, toilet, tempat parkir,  musholla,  Koran,  tempat  bermain  anak dan  yang  keenam  semua  fasilitas  nya  selalu dalam keadaan bersih.

## 5.2.   Saran
Beberapa kemungkinan
pengembangan penelitian  lebih  lanjut  yang  dapat  dilakukan yaitu :
a. Untuk
melakukan
penelitian
menggunakan  metode  TOPSIS,  WP dan SAW.
b. Untuk  program  aplikasi  sebaiknya menggunakan program aplikasi lainnya selain proram aplikasi Visual Basic.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Kusriani. Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2014.
[2]. Lenterakecil. apakah
kafe itu. https://lenterakecil.com/apakah-kafe-itu/, t.thn.
[3]. Mardiati, Karlina Sri, Oktafianto. “Sistem Pendukung  Keputusan  (DSS)  Penerima Bantuan Rumah Tak Layak Huni (RTLH) Pada  Kecamatan  Ambarawa  Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy  Proses  (AHP).” TAM  v=Vol.5 No.1 , 2017. [4]. Meri Anggraini, Suyono. “Sistem Penunjang Keputusan Menentukan Keluarga  Miskin  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (Studi Kasus  Pekon  Waymanak  Kabupaten
Tanggamus).” TAM  Vol.5  No.1  STMIK PRINGSEWU , 2017.
[5]. Rais,  Mhd  Sandi.  “Sistem  Penunjang Keputusan untuk Pemilihan Lokasi Perumahan Menggunakan Analytic Hierarchy  Proses.” Jurnal  Of  Computer Science Riau Vol.2 No.2 , 2016: 59-72.
[6]. Saragih,  Sylvia  Hartati.  “Penerapan Metode  Analitycal  Hierarchy  Process
(AHP) Pada Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Laptop.” Pelita Budi Darma vol.4 no.2 , 2013.