## Institute of Research and Publication Indonesia
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 1 Iss. 2 October 2021, pp: 170-176 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## Comparison of SMART, SMARTER AND TOPSIS Methods in Selection Location of Serba Murah Store Pulau Kijang

## Perbandingan Metode SMART, SMARTER dan TOPSIS dalam Pemilihan Lokasi Toko Serba Murah Pulau Kijang
Andi Elia 1* , Arfina Fadilah 2 , Milda Fitriani 3 , Penti Suryani 4
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknolgi,
4 Program Studi Agroteknologi, Fakultas Pertanian dan Peternakan Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
E-Mail: 1 11850320503@students.uin-suska.ac.id, 2 11850320504@students.uin-suska.ac.id,
3 11850324605@students.uin-suska.ac.id, 4 pentisuryani@uin-suska.ac.id
Received Aug 2nd 2021; Revised Sep 28th 2021; Accepted Oct 15th 2021 Corresponding Author: Andi Elia

## Abstract
Serba Murah store is a business that is engaged in clothing, namely the marketing of clothing products that already  have  many  branches  in  Riau  and  abroad  to  meet  consumer  needs.  This  year  a  Serba  Murah  store opened  a  branch  on  Kijang  Island,  Reteh  Indragiri  Hilir  sub-district,  in  this  case  determining  the  right location  is  needed  for  the  smooth  running  of  the  business.  This  research  was  conducted  to  determine  the location  using  the  SMART,  SMARTER  AND  TOPSIS  methods.  The  ranking  and  sensitivity  values  obtained are  SMART  with  first  rank,  value  (56,082)  on  alternative  A2  (JL.  SMP)  with  sensitivity  value  (0,45), SMARTER with 1st rank, value (0,525) on alternative A2 (JL.SMP) with sensitivity value (0,30), TOPSIS with a rank of one, value (0,715) on alternative A2 (JL.SMP) with a sensitivity value (0,34). So these results show that the calculation using the SMART-SMARTER AND TOPSIS method produces the best location to open a branch on the island of Deer, namely JL.SMP.
Keywords: Serba Murah Store, SMART, SMARTER, TOPSIS.

## Abstrak
Toko serba murah merupakan usaha yang bergerak dibidang sandang yaitu pemasaran produk pakaian yang sudah memiliki banyak cabang di Riau maupun luar untuk memenuhi kebutuhan konsumen. Tahun ini toko serba  murah  membuka  cabang  di  Pulau  Kijang  kecamatan  Reteh  Indragiri  Hilir,  dalam  hal  ini  penentuan lokasi  yang  tepat  diperlukan  demi  kelancaran  usaha.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menentukan  lokasi dengan menggunakan metode SMART, SMARTER DAN TOPSIS. Diperoleh rangking dan nilai sensitifitas yaitu  SMART  dengan  rangking  satu,  nilai  (56,082) pada  alternative  A2  (JL.  SMP)  dengan  nilai  sensitifitas (0,45), SMARTER dengan rangking satu, nilai (0,525) pada alternative A2 (JL.SMP) dengan nilai sensitifitas (0,30),  TOPSIS  dengan  rangking  satu,  nilai  (0,715)  pada  alternative  A2  (JL.SMP)  dengan  nilai  sensitifitas (0,34). Maka hasil tersebut menunjukan bahwa dari perhitungan menggunakan metode SMART-SMARTER dan TOPSIS menhasilkan lokasi terbaik untuk membuka cabang di pulau kijang yaitu pada jalan. SMP.
Kata Kunci: Toko Serba Murah, SMART, SMARTER, TOPSIS.

## 1. PENDAHULUAN
Toko serba murah merupakan usaha yang bergerak dibidang sandang yaitu pemasaran produk pakaian yang  sudah  memiliki  banyak  cabang  di  Riau-Sumbar.Pada  tahun  ini  toko  serba  murah  membuka  cabang salah satunya  di  Pulau  Kijang  Kecamatan  Reteh  Indragiri  Hilir,  untuk  menjalankan  bisnisnya  Toko  serba murah  membuat  suatu  perencanaan  dalam  pengalokasian  pembuatan  toko  yang  strategis  agar  mampu
menarik  konsumen.  Untuk  membangun  lokasi  sebuah  toko  dibutuhkan  kriteria-kriteria  khusus  dalam membangunnya. Mulai dari lokasi, luas tanah dan harga. Tidak adanya penentuann lokasi yang tepat dalam pendirian sebuah toko akan mengakibatkan jumlah konsumen yang tidak optimal.
Berdasarkan  metode  SMART  yang  diteliti  oleh  Arie  Yandi  Saputra  dan  Yayang,2019)“Sistem Pendukung  Keputusan  dalam  memilih  lokasi  perumahan  dengan  metode Simple  Multi  Attribute  Rating Technique (SMART)”  menyatakan  bahwa  metode  SMART  merupakan  metode  terbaik  dalam  pemilihan lokasi  perumahan  [1].  Terkait  hasil  penelitian  terdahulu  oleh  Muhammad  Anang  Ramadhan  dkk  (2018) “Impelementasi  Metode  Smarter  Untuk  Rekomendasi  Pemilihan  Lokasi  Pembangunan  Perumahan  Di Pekanbaru”  menyatakan  bahwa  metode Simple  Multi  Atribut  Rating  Technique  Exploiting  Ranks (SMARTER)  dengan  menggunakan  pembobotan  ROC  ( Rank  Order  Centroid )  dapat  membantu  dalam menentukan  lokasi  pembangunan  perumahan  yang  akan  dipilih  oleh  developer  dengan  kriteria  dan alternative  yang  sudah  disepakati  [2].  Dan  peneltian  mengenai  metode  TOPSIS  oleh  Titin  Krisna  (2018) “Sistem  Pendukung  Keputusan Dengan  Menggunakan  metode  TOPSIS  Untuk  Pemilihan  Lokasi  Pendirian Grosir Pulsa” menyatakan bahwa  metode TOPSIS  menggunakan alur sederhana tetapi dapat menjadi bahan solusi terhadap permasalahan dalam menentukan objek lokasi.
Dalam  menetapkan  lokasi  usaha  tidaklah  mudah,  butuh  perencanaan  dan  lokasi  yang  strategis  serta dibutuhkan kriteria dan alternative yang sesuai untuk menarik konsumen. Oleh karena itu penelitian ini akan membandingkan  tiga  metode  yaitu  SMART-SMARTER-TOPSIS.  Metode  SMART  merupakan  metode pengembilan keputusan multi kriteria  yang dikembangkan  oleh Edward 1997  [3]. Metode ini memiliki cara kerja yang didasarkan pada teori bahwa setiap alternatif terdiri dari sejumlah kriteria yang memiliki nilai dan setiap kriteria  memiliki  bobot  untuk  menggambarkan  seberapa  penting  nilainya  dibandingkan  kriteria  yang lain  [4].  Sedangkan  SMARTER  merupakan  metode  pengembangan  dari  metode  SMART,  namun  terdapat perbedaan  diantara  keduanya  yaitu  pada  SMART  pembobotan  dilakukan  menggunakan range 0-100 sedangkn  pada  SMARTER  pembobotan  dilakukan  menggunakan  ROC  (Dwi  Haryanti  dkk,  2016)  [5]. TOPSIS  ialah  metode  yang  mempunyai  kriteria    yang  dimanfaatkan  dalam  menemukan  solusi  ideal positif[6].
Metode-metode  ini  dipilih  karena  konsepnya  sederhana  dan  mudah  dipahami,  komputasinya  efisien dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relative dari alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana. Oleh karena itu, dengan adanya permasalahan diatas maka penelitian ini berrtujuan untuk  menentukan  keputusan  pemilihan  lokasi  yang  strategis  dan  sesuai  yang  diharapkan  dengan menggunakan 3  metode sebagai perbandingan  yaitu  SMART-SMARTER  DAN  TOPSIS  untuk  menentukan bobot terbaik dari setiap metode agar dapat menghasilkan keputusan yang lebih akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  menjelaskan  langkah-langkah  yang  dimulai  dari  tahap  perencanaan  berupa identifikasi  permasalahan,  menentukan  rumusan  permasalahan  dan  menentukan  data  yang  digunakan  yaitu data-data  kriteria  yang  di  perlukan  dalam  perhitungan  dalam  mendukung  keputusan  pemilihan  lokasi pembukaan  toko  serba  murah  dengan  menggunakan  perbandingan  metode  SMART-SMARTER-TOPSIS yang akan di gambarkan pada gambar 1 berikut.
Gambar 1 . Alur Penelitian

## 2.1. Simple Multi Attribut Rating Technique (SMART)
Metode  yang  dapat  memecahkan  masalah  dari  banyak  kriteria  dalam  menentukan  keputusan  yang ditemukan oleh Edward 1997[3]. Berikut adalah langkah-langkah dari metode SMART :
1. Menentukan jumlah kriteria
2. Langkah  1:  menentukan  bobot  kriteria  pada  masing  kriteria  dengan  mengunakan  skala  0-100  untuk masing-masing  kriteria  dengan  prioritas  terpenting    (semakin  tinggi  bobot  maka  prioritas  kriteria semakin penting)
3. Langkah 2: hitung normalisasi dari setiap kriteria dengan membandingkan nilai bobot kriteria dengan jumlah bobot kriteria.
Menggunakan persamaan 1:
Normalisasi 𝑛 = 𝑤𝑗 ∑ 𝑤𝑗 (1)
Keterangan: Wj : Bobot suatu kriteria Mulai Perencanaan Pengumpulan Data Analisis Dan Hasil Selesai
∑ 𝑤𝑗 : Total bobot semua kriteria
4. Langkah  3:  memberikan  nilai utility kriteria  untuk  setiap  altrnatif,  nilai  yang  akan  diberikan  dalam skala 1-100. Dimana 0 sebagai minimum dan 100 adalah nilai maksimum
5. Langkah 4: hitung bobot nilai utility untuk setiap keriteria masing-masing. Bobot nilai utility diperoleh dengan menggunakan persamaan 2:
𝑢𝑖(𝑎𝑖) = 100 (𝐶 𝑜𝑢𝑡 𝑖−𝐶 min) (𝐶 max − 𝐶 min ) % (2) Keterangan: 𝑢𝑖(𝑎𝑖)
: nilai utility kriteria ke-1 untuk kriteria ke-i
Cmax : nilai kriteria maksimal Cmin
: nilai kriteria minimal
𝐶 𝑜𝑢𝑡 𝑖 : nilai krtieria ke-i
6. Langkah 5: menentukan nilai akhir dari masing-masing kriteria dengan mengalikan nilai yang didapat dari normalisasi nilai kriteria dengan bobot kriteria. Kemudian jumlahkan nilai dari perkalian tersebut.
𝑢𝑖(𝑎𝑖) ∑ 𝑤 𝑖 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ), 𝑚 𝑗=1 (3)
Keterangan:
𝑢𝑖(𝑎𝑖) : nilai total alternatif 𝑤 𝑖 : hasil dari normalisasi bobot kriteria 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) : hasil penentuan nilai utility
7. Perangkingan
Perangkingan  merupakan  proses  pengurutan  nilai  akhir  dari  terbesar  ke  terkecil.  Alternatif  terbaik merupakan alternatif yang memperoleh nilai terbesar.
2.2. Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Ranks (SMARTER)
Metode  SMARTER  merupakan  pengembangan  dari  metode  sebelumnya,  yaitu  metode Simple MultiAttribute Rating Technique (SMART). Teknik pembobotan ROC didasarkan pada tingkat  kepentingan atau  prioritas  dari  kriteria.  Menurut  Jeffreys  dan  Cockfield  (2008),  teknik  ROC  memberikan  bobot  pada setiap  kriteria  sesuai  dengan  ranking  yang  dinilai  berdasarkan  tingkat  prioritas.  Biasanya  dibentuk  dengan pernyataan “Kriteria 1 lebih penting dari kriteria 2, yang lebih penting dari kriteria 3” dan seterusnya hingga kriteria ke n, ditulis CR1 CR2 CR3 ….. CRn. Untuk menentukan bobotnya, diberikan aturan yang sama yaitu W1 W2 W3 ….. Wn dimana W1 merupakan bobot untuk kriteria C1.

## 2.3. Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS  dikembangkan  oleh  Yoon  dan  Hwang  pada  tahun  1981  [7],  sebagai  pengganti  metode ELECTRE.  Hwang  dan  Yoon  sebagai  ilmuan  yang  mengusulkan  metode  TOPSIS  mengeksplorasi  bahwa alternatif terbaik harus memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi negatif [8].  Metode  ini  banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan  berbagai  persoalan  untuk  membantu  pengambilan keputusan. Berikut langkah-langkah untuk menggunakan metode TOPSIS :
1. Menentukan  matriks  keputusan,  pada  matriks  ini  digambarkan  alternatif  (X)  serta  kriteria  (n).  X ij merupakan pengukuran pilihan dari alternatif ke-i serta kriteria ke-j. Matriks pengambilan keputusan dapat dilihat pada persamaan (4) berikut.
D =   [ 𝑋 11 . . . 𝑋 13 𝑋 21 . . . 𝑋 2𝑛 𝑋 𝑖1 . . . 𝑋 𝑥𝑖𝑗 ] (4)
2. Membuat  matriks  keputusan  ternormalisasi.  Untuk  menormalisasi  nilai  R ij dapat  dilakukan  melalui perhitungan dengan persamaan (5).
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑋𝑖𝑗 𝑚 𝑖 = 1
(5)
Dimana: (i = 1, 2, …, n ; j = 1, 2, …, m)
3. Melakukan pembobotan pada matriks keputusan yang sudah dinormalisasi. Setiap kolom pada matriks keputusan  ternormalisasi  dikalikan  dengan  bobot-bobot  (W j )  sehingga  menghasilkan  matriks  seperti pada persamaan (6).
D =   [ 𝑊 1 𝑟 11 𝑊 1 𝑟 12 𝑊 𝑛 𝑟 𝑛 𝑊 2 𝑟 21 . . . . . . 𝑊 𝑗 𝑟 𝑚1 𝑊 𝑗 𝑟 𝑚2 𝑊 𝑗 𝑟 𝑚𝑚 ] (6)
4. Menentukan nilai solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Solusi ideal dimisalkan dengan A+, lalu solusi ideal negatif dimisalkan dengan A-. Solusi ideal dapat ditentukan dengan persamaan (7).
A+ = ( 𝑊 1 + , 𝑊 2 + , . . . , 𝑊 𝑗 + )
A- = ( 𝑊 1 − , 𝑊 2 − , . . . , 𝑊 𝑗 − ) (7)
Dengan ketentuan,
𝑊 1 + (max W ij jika j = Keuntungan) | (min W ij , jika j = biaya) 𝑊 1 − (max W ij jika j = Keuntungan) | (min W ij , jika j = biaya)
5. Selanjutnya dilakukan penghitungan separation measure yang merupakan pengukuran jarak dari suatu alternatif  ke  solusi  ideal  positif  ( 𝑆 𝑖 + ) dan  solusi  ideal  negatif  ( 𝑆 𝑖 − ) .  Untuk  perhitungan  solusi  ideal positif serta negatif dapat dilihat pada persamaan berikut.
𝑆 𝑖 + =   √∑ (𝑉 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑗 +) 2 𝑛 𝑖=1 (8)
𝑆 𝑖 − =   √∑ (𝑉 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑗 −) 2 𝑛 𝑖=1 (9)
Dengan i = 1, 2, 3, …, n
6. Menghitung  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  menggunakan  persamaan  (10).  Setelah  dilakukan perhitungan  nilai  preferensi,  selanjutnya  dapat  dilakukan  pemeringkatan  alternatif.  Alternatif  terbaik merupakan  alternatif  yang  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  dan  terjarak  terjauh  dari  solusi ideal negatif.
𝐶 𝑖 + = 𝑆𝑖 − 𝑆𝑖 + + 𝑆 𝑖 − (10)

## 2.4. Uji Sensitivitas
Uji sensitifitas merupakan proses untuk mendapatkan hasil perbandingan dari beberapa metode yang digunakan. Hal ini bertujuan untuk mengetahui seberapa sensitif metode tersebut jika diterapkan pada sebuah kasus. Jika  nilai  yang diperoleh semakin  sensitif,  maka  metode tersebut akan semakin baik. Pencarian  nilai sensitivitas  adalah  untuk  mengukur  keakuratan  nilai.  Sensitivitas  ditentukan  berdasarkan  rentang  minimum beberapa  nilai  dan  variabel  yang  ada  dalam  proses  regresi  [9].  Untuk  menentukan  nilai  sensitifitas  dapat menggunakan persamaan 11, 12 dan 13:
Nilai sensitifitas 1 = 𝑋 1 −   𝑋 2 (11)
Nilai sensitifitas 2 = 𝑋 𝑖 /∑Total (12)
Nilai sensitifitas 3 = (𝑋 1 −   𝑋 2 ) / 2 (13)
Dimana: 𝑋 1 = Bobot akhir rekomendasi 1 𝑋 1 = Bobot akhir rekomendasi 2

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Peneltiian  ini  menggunakan  data  awal  dengan  menggunakan  5  data,  namun  pada  implementasinya dilapangan dapat diterapkan sebanyak apapun dataset yang digunakan. 5 Kriteria utama yang menjadi acuan dalam penelitian ini terdiri atas Lokasi, Lias Ruko, Harga, Jumlah Pesaing dan Kepadatan Penduduk menjadi kriteria  utama  disamping  terdapat  analisis  pendukung.  Data  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  tabel  1 sedangkan untuk kriteria dan alternatif ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 1. Data Awal Alternatif Lokasi Luas Ruko Harga Jumlah Pesaing Kepadatan Penduduk A1 sangat strategis 5000 m 12,000,000 4 sangat padat A2 sangat strategis 7000 m 15,000,000 2 Padat A3 Strategis 3000 m 8,000,000 1 tidak padat A4 Strategis 5000 m 12,000,000 2 sangat padat A5 Strategis 3 000 m 8,000,000 1 Padat
Tabel 2. Kriteria dan Alternatif

## 3.1. Penghitungan Metode SMART
Pada  penelitian  ini  pembobotan  langsung  dibagi  menjadi  dua  yaitu  berdasarkan  kriteria  yang dianggap  paling  penting  yaitu;  lokasi,  harga,  kepadatan  penduduk,  jumlah  pesaing  dan  luas  ruko sedangkan  yang dianggap paling tidak penting yaitu; luas ruko, jumlah pesaingan, kepadatan penduduk, harga, dan lokasi. Selanjutnya  menemukan nilai rata-rata dari kedua nilai bobot seperti tabel 3.
Tabel 3 . Nilai Bobot Kriteria Bobot Paling Penting Bobot Paling Tidak Penting Rata-Rata Bobot Lokasi 0,333 0,368 0,351 Harga 0,267 0,237 0,252 Kepadatan Penduduk 0,200 0,184 0,192 Jumlah Pesaing 0,133 0,132 0,132 Luas Ruko 0,067 0,079 0,073
Selanjutnya  menghitung  alternatif  di  setiap  alternatif  yang  dapat  dihitung  dengan rumus  selanjutnya Menghitung  Nilai  Akhir.  Berdasarkan  dari  setiap  kriteria  yang  ada,  nilai  akhir  dihitung  dengan  cara menghitung  nilai  utilitas  terhadap  semua  alternatif  dengan  menggunakan  rumus    dan  menjumlahkan  nilai utilitas  dari  setiap  kriteria  berdarkan  masing-masing  alternatifnya.  Selanjutnya  Hasil  Perangkingan  dapat dilihat pada tabel 4.

## Tabel 4. Perankingan Alternatif dan Nilai Preferensi Metode SMART
Rank Arternatif Jumlah 1 A2 56,082 2 A1 50,482 3 A4 41,992 4 A5 19,561 5 A3 0,351 Total 168,469

## 3.2. Penghitungan Metode SMARTER
Penghitungan  metode  SAMARTER  dimuali  dengan  pembobotan  menggunakan  model  ROC,  secara umum  penentuan  ini  sering  digunakan  pada  penelitian  berbasis  pengambilan  keputusan,  penghitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 5.

## Tabel 5. Pembobotan Kriteria
Setelah menentukan kriteria alternatif yang akan digunakan kemudian dilanjutkan dengan pembobotan kriteria dan sub kriteria dengna rumus ROC, Setelah mendapatkan hasil dari perumusan ROC, maka langkah
Alternatif Kriteria Jl. Sumatera Lokasi Jl. SMP Luas Ruko Jl. Penunjang Harga Jl. Bunga Padi Jumlah Pesaing Jl. Industri Kepadatan Penduduk
No Kriteria Peringkat ROC Bobot 1 Lokasi 1 (1+ (1/2) + (1/3) + (1/4) + (1/5)) / 5 0,46 2 Harga 2 ((1/2) + (1/3) + (1/4) + (1/5)) / 5 0,26 3 Kepadatan Penduduk 3 ( (1/3) + (1/4) + (1/5)) / 5 0,16 4 Jumlah Pesaing 4 ((1/4) + (1/5)) / 5 0,09 5 Luas Ruko 5 ( (1/5)) / 5 0,04
selanjutnya adalah mentransformasikan nilai ROC kedalam nilai alternative dan melakukan proses pencarian nilai  utility  yang  diperoleh  dari  perklian  antara  nilai  pembobotan  alternated  terhadap  keriteria  dikalikan dengan bobot kriteria, Dari hasil utilty tersebut akan dilakukan perangkingan untuk mendapatkna alternative terbaik. Akhir dari perhitungan tersebut yaitu hasil perangkingan dari total nilai utility pada setiap alternative, Dari hasil perangkingan didapatkan nilai tebaik yaitu ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Metode SMARTER Alternatif Total Rank A2 0,525 1 A1 0,451 2 A4 0,316 3 A5 0,244 4 A3 0,225 5

## 3.3. Perhitungan Metode TOPSIS
Langkah  pertama  dalam  metode  TOPSIS  adalah  dengan  menentukan  nilai  rating  sub  kriteria  dan normaliasasi berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Proses normalisasi data dapat dilihat pada tabel 7.
Table 7. Normaliasasi berdasarkan rating yang telah diberikan
Alternatif Kriteria Lokasi Luas R    ruko Harga Jumlah Pesaing Kepadatan Penduduk A1 3 2 2 2 4 A2 3 3 1 4 3 A3 2 1 3 5 2 A4 2 2 2 4 4 A5 2 1 3 5 3
Bobot preferensi krteria yang diberikan  adalah W= {5,1,4,3,3} Selanjutnya Menentukan jarak antara nilai  setiap alternative dengan  matriks  solusi  ideal negative dengan menggunakan  persamaan  kemudian melakukan  hal  yang  sama  terhadap  alternatif  lainnya.  Berikut  hasil  perangkingan  menggunakan  metode TOPSIS dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Perankingan Alternatif Preferensi (v) Rank A1 0.686 2 A2 0.715 1 A3 0.000 5 A4 0.464 3 A5 0.161 4

## 3.4. Uji Sensitivitas
Pada  penelitian  ni  uji  sensitivitas  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  keakuratan  hasil  perankingan metode  SMART,  SMARTER,  dan  TOPSIS.  Pengujian  dilakukan  dalam  3  bentuk  yaitu  pengurangan  nilai alternatif pertama dan kedua, Membagi nilai alternatif pertama dengan jumlah nilai alternatif, serta membagi dua hasil bentuk pengujian pertama. Metode  yang paling baik digunakan ditentukan dengan nilai sensitivitas yang  paling  rendah.  Grafik  perbandingan  hasil  uji  sensitivitas  metode  SMART,  SMARTER,  dan  TOPSIS pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 2 berikut.
Gambar  2  diketahui  bahwa  metode  terbaik  yang  diterapkan  pada  penentuan  alternatif  wilayah  yaitu metode  SMARTER.  dilihat  dari  hasil  sensitifitasnya  yang  memiliki  rata-rata  nilai  sensitifitas  terkecil  yaitu 0.3 lebih kecil daripada SMART dan TOPSIS.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan pembahasan pada penelitian ini mengenai perangkingan lokasi terbaik dalam pembukaan  cabang  toko  serba  murah  di  Pulau  Kijang,  didapatkan  kesimpulan  yaitu  dilihat  dari  nilai sensitifitas  SMARTER  memiliki  nilai  sensitifitas  yang  lebih  kecil  yaitu  0.30,  dibandingkan  dengan  metode SMART dan TOPSIS  yang memiliki nilai sensitifitas yaitu 0.45 dan 0.34. Hasil perangkingan menggunakan metode SMARTER menunjukkan hasil perangkingan wilayah yang paling potensial dalam pemilihan lokasi. Hal  ini  dibuktikan  dengan  hasil  nilai  sensitifitas  terkecil  dengan  nilai  SMARTER  yaitu  0.30  dengan  artian metode SMARTER lebih baik dibandingkan metode SMART dan TOPSIS.
Gambar 2. Perbandingan Uji Sensitivitas

## REFERENSI
[1] Yandi,  Arie  Saputra  dan  Yayang.  Sistem  pendukung  keputusan  dalam  memilih  lokasi  perumahan dengan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART)  2019. Vol.5 N0.1
[2]      Anang, Muhammad Ramadhan dkk. “Implementasi Metode SMARTER untuk rekomendasi pemilihan lokasi pembangunan perumahan di pekanbaru". Vol.4 No.1.
[3] Edwards  W  .,  Barron,  F.H.  (1994 )  SMART  and  SMARTER;  Improved  Simple  Methods  for Multiattribute  Utility  Measurement .  Organizational  Behavior  and  Human  Decision  Processes,  60, 306- 325
[4] T.  Magrisa,  K.  Diah,  and  K.  Wardhani,  “ Implementasi  Metode  Smart  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Kegiatan Ekstrakurikuler Untuk Siswa Sma ,” Inform. Mulawarman, vol. 13, no. 1, pp. 49–55, 2018.
[5] Dwi  Haryanti,  Helfi  Nasution,  Anggi  Srimurdianti  S,  2016.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerimaan  Mahasiswa  Pengganti  Beasiswa  Penuh  Bidikmisi  Universitas  Tanjungpura  Dengan Menerapkan Metode SMARTER. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol.1,No.1, 2016
[6] AA Chamid, Penerapan Metode Topsis Untuk Menentukan Prioritas Kondisi Rumah. Jurnal Simetris , ISSN: 2252-4983. Vol. 7 No. 2. November 2016.
[7] Hwang.,  C.L..  Yoon.  K., Multiple  attribute  decision  making:  Methods  and  Applications . SpringerVerlag, 1981
[8] AA Chamid, Penerapan Metode Topsis Untuk Menentukan Prioritas Kondisi Rumah. Jurnal Simetris , ISSN: 2252-4983. Vol. 7 No. 2. November 2016.
[9]      Mustakim. “ Sensitivitas Multi-Attribute Decision Making Group dalam Pengambilan Keputusan Pada Kasus  Scoring  Wilayah  di  Riau .”  Jurnal  Sains  Teknologi  dan  Industri,  No  ISSN:  2085-9902,  24 September 2014
Sensitifitas 1 Sensitifitas 2 Sensitifitas 3 SMART 0,11 0,2 0,45 SMARTER 0,11 0,2 0,3 TOPSIS 0,14 0,2
0,34 0,11 0,2 0,45 0,11 0,2 0,3 0,14 0,2 0,34 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 Nilai Sensitifitas SMART SMARTER
TOPSIS Linear (SMART)