## KOMBINASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DALAM PENENTUAN LOKASI INDUSTRI DI KUDUS

## Alif Catur Murti
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: alif.catur@umk.ac.id

## Noor Yulita Dwi Setyaningsih
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Elektro Universitas Muria Kudus Email: noor.yulita@umk.ac.id

## ABSTRAK
Industri merupakan bidang yang sangat vital dibidang pembangunan, disamping sebagai pendukung utama, industri juga sangat berperan dalam peningkatan perekonomian masyarakat Indonesia pada umumnya dan wilayah daerah  pada  khususnya.  Konsep  kombinasi  SPK  (Sistem  Pendukung  Keputusan)  dan  SIG  (Sistem  Informasi Geografis) dalam penentuan lokasi industri sangat sesuai. Metode SPK yang digunakan dalam  penentuan lokasi industri yang layak adalah Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), kemudian hasil pengolahan data yang didapat akan divisualisasikan menggunakan (SIG). Hasil dari metode ini menunjukkan bahwa  lokasi  desa  Gondang  Manis  di  Kecamatan  Bae  adalah  lokasi  yang  tepat  untuk  dijadikan  lokasi  industri dengan nilai preferensi 0,575.
Kata kunci: Industri, Perekonomian, SPK, TOPSIS, SIG, Pemetaan.

## ABSTRACT
Industrial is vital part in development as main backup, industrial in common also role as developing Indonesian  economic  and  people  in  the  region.  Combine  concept  of  decision  making  system  (DSS)  and geographic information system (GIS) is suitable in choosing industrial location. Decision making system used in locating the suitable location is Technique For Order  Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS),  the  result  will  be  visualize  using  geographic  information  system.  Result  from  these  methods shows that gondang manis village in bae district is the right location for industry with preference score 0,575.
Keywords: Industrial, economic. DSS, TOPSIS, GIS, Mapping.

## 1. PENDAHULUAN
Industri merupakan salah satu bagian yang memiliki peran penting bagi masyarakat indonesia pada umumnya dan pada khususnya adalah  masyarakat  wilayah  Kudus.  Keberadaan dari industri ini  memberikan dampak  yang positif  bagi  perekonomian  masyarakat  Kudus,  yaitu  membantu  masyarakat  Kudus  pada  khususnya  untuk meningkatkan  kesejahteraan  di  bidang  perekonomian.  Karena  sekarang  ini  perekonomian  di  Indonesia  dapat dikatakan sudah sulit, dengan banyaknya prosentase pengangguran dari usia produktif. Jika hal ini dibiarkan maka dampaknya akan ke arah kejahatan, sehingga ketahanan dan keamanan akan tidak kondusif.
Dengan  beradanya  industri-industri  ini  akan  sedikit  banyak  membantu  mengurangi  pengangguran  dalam masyarakat.  Serta  memberikan  peluang  atau  lapangan  pekerjaan  bagi  masyarakat  sekitar  untuk  meningkatkan bahkan  memperbaiki  perekonomian.  Sehingga  ini  merupakan  PR  besar  dari  Pemerintah  Kota  pada  khususnya untuk dapat membuat perekonomian masyarakatnya meningkat dengan memanfaatkan keberadaan dari industri – industri.
Dengan permasalahan – permasalahan tersebut, maka dibuatlah suatu sistem untuk mendeteksi keberadaan dari industri di Kota Kudus dengan memanfaatkan SPK ( Sistem Pendukung Keputusan ), sistem ini digunakan untuk menentukan solusi terbaik posisi dari industri tersebut. Karena lokasi industri ini akan berpengaruh dengan peningkatan  perekonomian  masyarakat  di  sekitar  industri.  Adapun  variabel  yang  digunakan  dalam  pengambilan keputusan adalah luas lahan wilayah, kepadatan penduduk, kemiringan lahan dan jarak wilayah dengan pusat kota. Metode  yang  dipakai  dalam  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  laptop  ini  adalah Technique  For  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS).  TOPSIS  merupakan  suatu  bentuk  metode  pendukung keputusan yang didasarkan pada konsep bahwa alternatif yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari
solusi  ideal  positif  tetapi  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif  yang  dalam  hal  ini  akan memberikan rekomendasi pemilihan laptop  yang sesuai dengan  yang diharapkan. Konsep ini banyak digunakan untuk menyelesaikan masalah keputusan secara praktis. Konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana [1].
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  memiliki  kemampuan  untuk  memberikan  solusi  terbaik,  tetapi  untuk pengaplikasian  pada  data  yang  berhubungan  dengan  lapangan,  SPK  ini  memiliki  keterbatasan.  Sehingga  pada penelitian ini menambahkan suatu sistem agar bisa melakukan pemetaan wilayah. Adapun sistem yang digunakan adalah  Sistem  Informasi  geografis  (SIG).  Kelebihan  penggunaan  SIG  ini  adalah  untuk  memasukkan, menyimpan,  memeriksa,  mengintegrasi,  memanipulasi,  menganalisa  dan  menampilkan  data  yang berhubungan dengan posisi permukaan bumi [2].

## 1.1 Sistem Pendukung Keputusan
Pada  dasarnya  sistem  pendukung  keputusan  merupakan  pengembangan  lebih  lanjut  dari  sistem  informasi manajemen terkomputerisasi yang dirancang sedemikian rupa sehingga bersifat interaktif dengan pemakainya. Sifat interaktif  dimaksudkan  untuk  memudahkan  integrasi  antara  berbagai  komponen  dalam  proses  pengambilan keputusan seperti prosedur, kebijakan, teknik analisis, serta pengalaman dan wawasan manajerial guna membentuk suatu kerangka keputusan bersifat fleksibel [1][3].
SPK merupakan penggabungan sumber–sumber kecerdasan individu dengan kemampuan komponen untuk memperbaiki  kualitas  keputusan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  juga  merupakan  sistem  informasi  berbasis komputer  untuk  manajemen  pengambilan  keputusan  yang  menangani  masalah–masalah  semi  struktur  [4]. Sehingga  sistem  pendukung  keputusan  bukan  merupakan  alat  pengambilan  keputusan,  melainkan  merupakan sistem  yang  membantu pengambil keputusan dengan  melengkapi  mereka dengan informasi dari data  yang  telah diolah  dengan  relevan  dan  diperlukan  untuk  membuat  keputusan  tentang  suatu  masalah  dengan  lebih  cepat  dan akurat.  Sehingga  sistem  ini  tidak  dimaksudkan  untuk  menggantikan  pengambilan  keputusan  dalam  proses pembuatan keputusan [4].
SPK  juga  dapat  merupakani  sistem  komputer  yang  mengolah  data  menjadi  informasi  untuk  mengambil keputusan  dari  masalah  semi-terstruktur  yang  spesifik.  SPK  dapat  menjadi  alat  bantu  bagi  para  pengambil keputusan  untuk  memperluas  kapabilitas  mereka,  namun  tidak  untuk  menggantikan  penilaian  mereka.  SPK ditujukan untuk keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian atau pada keputusan-keputusan yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma [5].
Sistem pendukung keputusan terdiri dari 4 komponen utama, yaitu [6]:
a. Subsistem  manajemen  data  berfungsi  sebagai  memasukkan  suatu  database  yang  berisi  data  yang  relevan untuk  situasi  dan  dikelola  oleh  perangkat  lunak  yang  disebut  sistem  manajemen database (DBMS).
Knowledge Base berisi semua fakta, ide, hubungan dan interakasi suatu domain tertentu.
b. Subsistem  manajemen  basis  pengetahuan  bertugas  untuk  mendukung  semua  subsistem  lain  atau  bertindak sebagai  suatu  komponen  independen  dan  memberikan  intelegensi  untuk  memperbesar  pengetahuan pengambil keputusan.
c. Subsistem manajemen model Merupakan paket perangkat lunak yang memasukkan model keuangan statistik, ilmu  manajemen  atau  model  kuantitatif  lainnya  yang  memberikan  kapabilitas  analitik  dan  manajemen perangkat lunak yang tepat.
d. Subsistem  antar  muka  pengguna  (dialog)  untuk  mengimplementasikan  sistem  kedalam  program  aplikasi sehingga pengguna atau pemakai dapat berkomunikasi dengan sistem yang dirancang.

## 1.2 Sistem Informasi Geografis
Definisi Sistem Informasi Geografis (SIG) selalu berkembang, bertambah, dan bervariasi. SIG juga merupakan  suatu  bidang  kajian  ilmu  dan  teknologi  yang  relatif  baru,  digunakan  oleh  berbagai  bidang disiplin  ilmu,  dan  berkembang  dengan  cepat.  SIG  dalam  sistem  komputer    yang  digunakan  untuk memasukkan, menyimpan, memeriksa, mengintegrasi, memanipulasi, menganalisa dan menampilkan data yang berhubungan dengan posisi permukaan bumi [2].
GIS  atau  sistem  informasi  berbasis  pemetaan  dan  geografi  adalah  sebuah  alat  bantu  manajemen berupa informasi berbantuan komputer yang terkait dengan sistem pemetaan dan analisis terhadap segala sesuatu,  serta  peristiwa-peristiwa  yang  terjadi  dimuka  bumi.  Teknologi  GIS  mengintegrasikan  operasi pengolahan  data  berbasis  database  yang  biasa  digunakan,  seperti  pengambilan  data  berdasarkan kebutuhan  serta  analisis  statistic  dengan  menggunakan  visualisasi  yang  khas  serta  berbagai  keuntungan yang mampu ditawarkan melalui analisis geografis melalui gambar-gambar tertentu [9][10] .
Proses Geographic  Information  System (GIS)  biasanya  dinamakan  juga  sebagai  mapping (pemetaan).  Dalam  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  data-data  disimpan  di  dalam  tabel  (tabular  data) dan  spatial  data  (data  yang  memiliki  karakteristik  lokasi  dan  mewakili  suatu  tempat  atau  lokasi).  GIS
pada  pemakaiannya  berhubungan  dengan  beberapa  kumpulan  data  (database)  guna  memberikan  secara cepat informasi suatu tempat [11].
Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  dapat  diaplikasikan  dalam  berbagai  bidang  seperti  pendidikan, perindustrian, pariwisata, perdagangan, perhubungan, lalu  lintas, pertanian, perencanaan tata guna lahan maupun  infrastruktur.  SIG  mampu  membantu  pemetaan,  pengolahan  data,  penyimpanan  serta pemanggilan  kembali  data  spasial  yang  ber’georeferensi’serta  atributnya  yang  terkait  berupa  data  non spasial [11]. Adapun uraian dari SIG berdasarkan jenis masukan, proses dan jenis keluaran dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Uraian Sub Sistem SIG [2]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
TOPSIS adalah salah satu metode yang bisa membantu proses pengambilan keputusan yang optimal untuk menyelesaikan  masalah  keputusan  secara  praktis.  Hal  ini  disebabkan  karena  konsepnya  sederhana  dan  mudah dipahami, komputasinya efisien dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan  dalam  bentuk  matematis  sederhana  [7].  Selain  itu  metode  TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  MADM.  Metode  TOPSIS  didasarkan  pada  konsep  dimana  alternatif terpilih  yang  terbaik  tidak  hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif,  namun  juga  memiliki  jarak terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif  [4].  Konsep  ini  banyak  digunakan  pada  beberapa  model  MADM  untuk menyelesaikan  masalah  keputusan  secara  praktis  [4][8].  Secara  umum,  prosedur  TOPSIS  mengikuti  langkah- langkah sebegai berikut [7][4][3]:

## 2.1 Menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi
Matriks keputusan ternormalisasi didapat menggunakan persamaan 1.
(1)
Dengan i adalah 1, 2, 3, ..., m dan j adalah 1, 2, 3, ..., n r ij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi R, x ij adalah elemen dari matriks keputusan X.

## 2.2 Menghitung matriks keputusan ternormalisasi yang terbobot
Dengan bobot  = ( W 1 , W 2 , W 3 , . . . ,Wn  ), dimana Wj adalah bobot dari kriteria ke-j dan ,
maka matriks keputusan ternormalisasi yang terbobot didapat dengan menggunakan persamaan 2.
(2)
keterangan:
V ij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisai terbobot V, W j adalah bobot kriteria ke-j r ij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi R.
2.3 Menghitung matriks solusi ideal positive dan matriks solusi ideal negative
Solusi  ideal positive dinotasikan  A + dan  dapat  dilihat  pada  persamaan  3,  sedangkan  solusi  ideal negative dinotasikan A - dan dapat dilihat pada persamaan 4.
(3)
(4)
Keterangan, J  merupakan himpunan kriteria keuntungan ( benefit criteria )}.
J’ merupakan himpunan kriteria biaya ( cost criteria )} Vij  adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot V
2.4 Menghitung jarak antara nilai setiap alternative dengan matriks solusi ideal positive dan matriks solusi ideal negative
a. S + adalah jarak alternative dari solusi ideal positive didefenisikan sebagai persamaan 5.
(5)
b. S - adalah jarak alternative dari solusi ideal negative didefenisikan sebagai persamaan 6.
(6)
Dengan i = 1, 2 , 3, . . . , m keterangan: S i + adalah jarak alternative ke-I dari solusi ideal positive , Si-  adalah jarak alternative ke-I dari solusi ideal negative , Vij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot V, V j + adalah elemen matriks solusi ideal positive , V j - adalah elemen matriks solusi ideal negative .

## 2.5 Menghitung nilai preferensi untuk setiap alternative
Nilai Preferensi didapatkan dengan menggunakan persamaan 7.
(7)
keterangan:
C i + adalah kedekatan relatif dari alternative ke-I tehadap solusi ideal positive , S i + adalah jarak alternative ke-I dari solusi ideal positive , S i - adalah jarak alternative ke-I dari solusi ideal negative .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan dibahas mengenai konsep sistem, relasi antar tabel, desain interface sistem, perhitungan metode TOPSIS, dan output sistem.

## 3.1 Konsep sistem
Konsep sistem yang dibangun melibatkan pelaku industri dan admin. Konsep sistem tersebut dapat dilihat pada gambar 2.
User/Pelaku Industri
Server WEB Admin Database Kirim saran, kritik dan pertanyaan Dashboard Pemetaan Lokasi Melihat Hasil Entry Data
Gambar 2. Konsep Sistem
3.2 Relasi Antar Tabel
Sistem yang dibangun membutuhkan database sebagai tempat penyimpanan data. Hubungan  antar tabel yang terbentuk pada sistem ini dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Gambar Relasi Tabel

## 3.3 Desain Sistem
Antar muka sistem yang dibangun harus mudah digunakan oleh user, sehingga sistem dapat berjalan dengan efektif dan efisien. Desain sistem ini dapat dilihat pada gambar 4.
HEADER NAVIGASI LINK MENU CONTENT FOOTER
Gambar 4. Desain Halaman Utama Web
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS INFORMASI LEGENDA PETA NAVIGASI T O O L S
Gambar 5. Desain Halaman Web GIS

## 3.4 Data Desa
Berikut  ini  adalah  data  dari  salah  satu  kecamatan  yang  ada  di  Kabupaten  Kudus  yaitu  kecamatan Bae.  Kriteria  jarak  kota,  luas  lahan,  kemiringan  lahan,  dan  kepadatan  penduduk  dari  desa  yang  ada  di Kecamatan  Bae  akan  proses  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  sesuai  dengan  langkah  –  langkah penyelesaian  diatas.  Data  desa  pada  Kecamatan  Bae  dapat  dilihat  pada  tabel  1,  sedangkan  pada  tabel  2 merupakan data nilai kriteria desa yang telah dikonversi.
Tabel 1. Data Desa No. Desa Jarak kota Luas Lahan Kemiringan  Kepadatan Kecamatan Bae 1 Peganjaran 4.1 118.43 2 - 5◦ 3494 2 Panjang 4 62.15 2 - 5◦ 4441 3 Purworejo 4.7 59.74 5 - 15 ◦ 2833 4 Bacin 3.7 86.85 2 - 5◦ 3120 5 Pedawang 3.8 64.61 2 - 5◦ 4084 6 Ngembalrejo 5 166.92 0 - 2◦ 3123 7 Karangbener 7.7 244.52 2 - 5◦ 1849 8 Gondangmanis 7.4 346.32 5 - 15 ◦ 2707 Tabel 2. Data Desa Di Kecamatan Bae No. Desa Jarak kota Luas Lahan Kemiringan  Kepadatan Kecamatan Bae 1 Peganjaran 4.1 118.43 80 3494 2 Panjang 4 62.15 80 4441 3 Purworejo 4.7 59.74 60 2833 4 Bacin 3.7 86.85 80 3120 5 Pedawang 3.8 64.61 80 4084 6 Ngembalrejo 5 166.92 100 3123 7 Karangbener 7.7 244.52 80 1849 8 Gondangmanis 7.4 346.32 60 2707 Nilai Max dari keseluruhan kecamatan 13.8 606.5 100 19258 Nilai Min dari keseluruhan kecamatan 0.3 10.36 40 906
Proses inverse  score hanya  dilakukan  pada  kriteria  jarak  kota.  Hal  ini  disebabkan  karena semakin  dekat  jarak  daerah  ke  kota,  semakin  memiliki  nilai  yang  besar.  Pada  tabel  3  dapat  dilihat perubahan inverse score pada kriteria jarak kota.
Tabel 3. Tabel Inverse Score Jarak Kota Inverse Score Desa Jarak kota Luas Lahan Kemiringan Kepadatan 1 Peganjaran 10 118.43 80 3494 2 Panjang 10.1 62.15 80 4441 3 Purworejo 9.4 59.74 60 2833 4 Bacin 10.4 86.85 80 3120 5 Pedawang 10.3 64.61 80 4084 6 Ngembalrejo 9.1 166.92 100 3123 7 Karangbener 6.4 244.52 80 1849 8 Gondangmanis 6.7 346.32 60 2707
Sebelum didapatkan nilai preferensi untuk masing – masing alternative, didapatkan terlebih dahulu nilai solusi ideal positive dan nilai ideal negative. Nilai solusi ideal positive dapat dilihat pada tabel 4 dan solusi ideal negative dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 4. Tabel Jarak Alternative Dari Solusi Ideal Positive NO Desa Jarak kota Luas Lahan Kemiringan Kepadatan S i + 1 Peganjaran -0.40 -12.21 -4.49 -3.45 13.46 2 Panjang -0.30 -15.22 -4.49 0.00 15.87 3 Purworejo -1.00 -15.35 -8.98 -5.87 18.75 4 Bacin 0.00 -13.90 -4.49 -4.82 15.38 5 Pedawang -0.10 -15.09 -4.49 -1.30 15.80 6 Ngembalrejo -1.29 -9.61 0.00 -4.81 10.82 7 Karangbener -3.98 -5.45 -4.49 -9.46 12.46 8 Gondangmanis -3.68 0.00 -8.98 -6.33 11.59 Tabel 5. Tabel Jarak Alternative Dari Solusi Ideal Negative NO Desa Jarak kota Luas Lahan Kemiringan Kepadatan S i - 1 Peganjaran 3.58 3.14 4.49 6.00 8.88 2 Panjang 3.68 0.13 4.49 9.46 11.10 3 Purworejo 2.99 0.00 0.00 3.59 4.67 4 Bacin 3.98 1.45 4.49 4.64 7.72 5 Pedawang 3.88 0.26 4.49 8.15 10.09 6 Ngembalrejo 2.69 5.74 8.98 4.65 11.93 7 Karangbener 0.00 9.90 4.49 0.00 10.87 8 Gondangmanis 0.30 15.35 0.00 3.13 15.67
Hasil akhir dari perhitungan metode TOPSIS adalah didapatkannya nilai preferensi untuk masing  – masing  alternatif.  Semakin  besar  nilai  preferensi  yang  dimiliki  suatu  daerah  maka  daerah  tersebut  yang menjadi prioritas utama. Pada tabel 6 dapat dilihati nilai preferensi dan rangking alternative. Berdasarkan tabel  6  desa  yang  memiliki  prioritas  utama  adalah  Gondang  Manis  dengan  nilai preferensi 0.575.  Nilai preferensi yang dihasilkan dipengaruhi oleh jumlah kriteria yang digunakan serta bobot kepentingan dari masing – masing kriteria.
Tabel 6. Tabel Nilai Preferensi Altenative NO Desa Nilai Preferensi Rangking Alternative 1 Peganjaran 0.398 5 2 Panjang 0.411 4 3 Purworejo 0.199 8 4 Bacin 0.334 7 5 Pedawang 0.390 6 6 Ngembalrejo 0.524 2 7 Karangbener 0.466 3 8 Gondangmanis 0.575 1

## 3.5 Output Sistem
Setelah  didapatkan  nilai preferensi dari  perhitungan  menggunakan  TOPSIS,  maka  sistem  akan secara  otomatis  memvisualisasikan  daerah  dengan  menggunakan  gradasi  warna  merah.  Warna  merah pekat  menunjukkan  bahwa  lokasi  tersebut  adalah  daerah  yang  memiliki  prioritas  utama  atau  memiliki nilai preferensi yang paling tinggi. Output sistem dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Output Sistem

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil yang didapat, menunjukkan bahwa  Desa Gondang Manis di Kecamatan Bae merupakan daerah yang layak dijadikan lokasi Industri dengan nilai preferensi 0,575. Hasil tersebut kemudian divisualisasikan dengan menggunakan Sistem Informasi Geografis, sehingga dengan mudah dapat diketahui bahwa lokasi dengan warna merah pekat merupakan daerah yang layak industri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. L. Kurniasih, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop dengan Metode Topsis,” Pelita Inform. budi Darma , vol. III, no. April, pp. 6–13, 2013.
[2] V. I. R. T. Edy Harseno, “Aplikasi Sistem Informasi Geografis Dalam Pemetaan Batas Administrasi, Tanah, geologi, Penggunaan Lahan, Lereng, Daerah Istimewa Yogyakarta dan Daerah Aliran Sungai di Jawa Tengah menggunakan Software Arcview GIS,” Majalah Imliah UKRIM Edisi 1/th XII/2007 , pp. 63–80, 2007.
[3] N. G. Perdana and T. Widodo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Kepada Peserta Didik Baru Menggunakan Metode TOPSIS,” in Semantik 2013 , 2013, vol. 2013, no. November, pp. 265–272.
[4] A. F. Siddiq and U. W. Bandung, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Technique for Order by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS),” J. Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 398–412, 2012.
[5] M. Asfi and R. P. Sari, “Sistem Penunjang Keputusan Seleksi Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode AHP ( Studi Kasus : STMIK CIC Cirebon ),” J. Inform. , vol. 6, no. 202, pp. 131–144, 2010.
[6] S.  W.  Nila  Susanti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kualitas  Kayu  untuk  Kerajinan MEUBEL,” J. Sarj. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2338–5197, pp. 327–337, 2013.
[7] A. N. Fitriana, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Prestasi Akademik Siswa dengan Metode TOPSIS,” Citec J. , vol. 2, no. 2, pp. 153–164, 2015.
[8] R.  J.  Amin  Karami,  “Utilization  of  Multi  Attribute  Decision  Making  Techniques  to  Integrate Automatic and Manual Ranking of Options,” J. Inf. Sci. Eng. , vol. 534, pp. 519–534, 2014.
[9] H. F. Qoriani, “Ssitem informasi Geografis untuk Mengetahui Tingkat Pencemaran Limbah Pabrik di Kabupaten Sioarjo,” J. LINK , vol. 17, no. 2, pp. 1–8, 2012.
[10] I.  F.  Nitya,  S.  Syaukat,  R.  P.  Tambunan,  and  T.  E.  B.  Soesilo,  “Penggunaan  Sistem  Informasi Geografi Efektif Memprediksi Potensi Demam Berdarah di Kelurahan Endemik,” Makara Kesehat. , vol. 15, no. 1, pp. 21–30, 2011.
[11] A.  Sistem,  I.  Geografis,  and  I.  I.  Mildawani,  “Aplikasi  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  Dalam Analisis  Pemanfaatan  dan  Pengelolaan  Ruang  Terbuka  Hijau  Kota  (RTHK)  Studi  Kasus:  Kota Depok.”