## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI PEMBUKAAN CABANG USAHA ONLINE BICYCLE INDONESIA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY  SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS)

## Rizki Adha
Program Studi Magister Ilmu Komputer, Program Pascasarjana Universitas Budi Luhur Email: rizkiadha67@gmail.com

## Tjahjanto
Program Studi Magister Ilmu Komputer, Program Pascasarjana Universitas Budi Luhur Email: cahyanto@budiluhur.ac.id

## ABSTRAK
Pemilihan  lokasi  usaha  akan  mempengaruhi  risiko  dan  keuntungan  perusahaan  tersebut  secara keseluruhan.  Kondisi  ini  terjadi  karena  lokasi  sangat  mempengaruhi  biaya  tetap  maupun  biaya  variabel, baik  dalam jangka menengah maupun jangka panjang. Lokasi usaha sebaiknya diperhitungkan pada saat perencanaan,  sehingga  usaha  yang  akan  dijalankan  tersebut  dapat  terorganisir  pelaksanaannya  di  masa mendatang. Online Bicycle Indonesia merupakan startup yang bergerak dibidang jasa pengiriman barang dan makanan dengan menggunakan sepeda berbasis online , akan membuka cabang di beberapa kota dan kabupaten di daerah Tangerang Raya. Agar hasil  pemilihan lokasi  cabang tepat, diperlukan suatu  sistem pendukung keputusan yang dinamis yang nantinya dapat digunakan sebagai pertimbangan manajer dalam proses  pemilihan  lokasi  cabang.  Permasalahan  dalam  pemilihan  cabang  perusahaan  ini  dapat  digunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan metode AHP-TOPSIS. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) memliki kelebihan berdasar pada matriks perbandingan pasangan dan melakukan analisis konsistensi, sedangkan metode Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dapat  menyelesaikan  pengambilan  keputusan  secara  praktis,  karena  konsepnya  sederhana  dan  mudah dipahami,  komputasinya  efisien,  serta  memiliki  kemampuan  mengukur  kinerja  relatif  dari  alternatif- alternatif keputusan. Hasil dari penelitian menunjukan  Kota Tangerang Selatan lebih unggul dengan bobot 0,824,  kedua  Kota  Tangerang  dengan  bobot  0,732  dan  ketiga  Kabupaten  Tangerang  dengan  bobot  0,0. Keputusan yang diambil dapat dipertanggungjawabkan dengan dukungan dari perhitungan yang dilakukan dengan metode AHP-TOPSIS sebagai model dalam sistem pendukung keputusan.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan (SPK), AHP, TOPSIS, pemilihan lokasi, online bicycle

## ABSTRACT
The choice of business location will affect the risks and benefits of the company as a whole. This condition occurs because the location greatly affects the fixed costs and variable costs, both in the medium term and long term. The location of the business should be taken into account at the time  of  planning,  so  that  the  business  to  be  run  can  be  organized  implementation  in  the  future. Online Bicycle Indonesia is a startup engaged in goods and food delivery services by using online- based bike, will open branches in several cities and districts in Tangerang Raya area so that the result of choosing the right branch location, required a dynamic decision support system that can later be used as consideration of managers in the process of selecting branch locations. Problems in  selecting  branch  of  this  company  can  be  used  Decision  Support  System  using  AHP-TOPSIS method.  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  method  has  advantages  based  on  pair  comparison matrix and perform consistency analysis, while Technique For Order Preference by Similarity to
Ideal  Solution  (TOPSIS)  method  can  solve  practical  decision  making,  because  the  concept  is simple  and  easy  to  understand,  and  have  the  ability  to  measure  the  relative  performance  of decision  alternatives.  The  results  of  the  study  show  Kota  Tangerang  Selatan  is  superior  to  the weight of 0.824, the two Kota Tangerang with a weight of 0.732 and three Kabupaten Tangerang with a weight of 0.0, The decision taken can be accounted for by the calculation  of AHP-TOPSIS as a model in the decision support system.
Keywords: decision support system, AHP, TOPSIS, site selection, online bicycle

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan  lokasi  usaha  oleh  suatu  organisasi  (perusahaan)  akan  mempengaruhi  risiko  ( risk )  dan keuntungan  ( profit )  perusahaan  tersebut  secara  keseluruhan.  Kondisi  ini  terjadi  karena  lokasi  sangat mempengaruhi biaya tetap ( fix cost ) maupun biaya variabel ( variable cost ), baik dalam jangka menengah maupun jangka panjang. Di dalam manajemen organisasi, lokasi usaha sebaiknya diperhitungkan pada saat perencanaan,  sehingga  usaha  yang  akan  dijalankan  tersebut  dapat  terorganisir  pelaksanaannya  di  masa mendatang (Heizer dan Render, 2004).
Online Bicycle  Indonesia  merupakan startup yang  bergerak  dibidang  jasa  pengiriman  barang  dan makanan  dengan  menggunakan  sepeda  berbasis online ,  untuk  melakukan  transaksi  dan  pemesanan customer dan rider menggunakan aplikasi Online Bicycle yang tersedia untuk Android dan IOS, aplikasi ini merupakan  gerakan  resolusi  bisnis  dengan  konsep Integrated  Green  Digital yang  mengkonvergensikan antara passion , hobi, bisnis dan idealisme. Fitur unggulan dari aplikasi ini adalah Gowes Send dan Gowes Food. Gowes Send untuk jasa pengiriman barang dan dokumen sedangkan Gowes Food untuk jasa antar makanan.
Pada tahap awal Online  Bicycle akan membuka cabang di beberapa kota dan kabupaten di daerah Tangerang  Raya.  Selain  Tangerang  sebagai  tanah  kelahiran  Online  Bicycle  itu  sendiri,  Tangerang  juga merupakan daerah yang sedang berkembang pesat terutama daerah Tangerang Kota dan Tangerang Selatan. Namun  sebelum  menentukan  lokasi  cabang  tentunya  perlu  ada  riset  yang  dilakukan.  Untuk  dapat menentukan lokasi dalam pembukaan cabang ditentukan oleh beberapa faktor. Dengan adanya faktor ini maka  tujuan  utama  dalam  menjalankan  usaha  dapat  tercapai.  Adapun  faktor-faktor  tersebut  antara  lain antara lain potensi lokasi, luas daerah, kepadatan penduduk, pusat kuliner, pusat usaha, bisnis dan kepadatan lalulintas.
Agar hasil pemilihan tempat atau lokasi cabang yang tepat, diperlukan pemilihan lokasi oleh manajer atau pimpinan perusahaan selaku pemegang kendali sebuah usaha. Agar dapat memilih lokasi cabang yang tepat, diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang dinamis yang nantinya dapat digunakan sebagai pertimbangan  manajer  dalam  proses  pemilihan  lokasi  cabang.  Permasalahan  dalam  pemilihan  cabang perusahaan  ini  dapat  digunakan  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  AHP-TOPSIS, Dimana  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  memliki  kelebihan  berdasar  pada    matriks perbandingan berpasangan dan melakukan analisis konsistensi. Sedangkan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dapat menyelesaikan pengambilan keputusan secara praktis,  karena  konsepnya  sederhana  dan  mudah  dipahami,  komputasinya  efisien,  serta  memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan [1].
Penulis juga melampirkan penelitian terdahulu yang  berkaitan dengan penelitian penulis. Penelitian terdahulu sebagai berikut:
1. Penelitian yang dilakukan oleh Sri Winiarti dan Ulfah Yuraida  dengan judul “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan penentuan lokasi pendirian Warnet dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus : PT. Pika Media Komunika)”. Masalah pada penelitian ini adalah adanya  kesulitan  bagi  perusahaan  dalam  menentukan  lokasi  yang  tepat  untuk  pendirian  warnet yang  sesuai  dengan  keinginan  perusahaan.  Penelitian  ini  menghasilkan  kesimpulan  pengujian yang dilakukan terhadap aplikasi sistem pendukung keputusan penentuan lokasi pendirian warnet dapat disimpulkan bahwa sistem yang dibuat membantu manager dalam pengambilan keputusan secara cepat, tepat dan lebih teliti dalam proses penentuan lokasi pendirian warnet [2].
2. Penelitian yang dilakukan oleh Jiaqin Yang dan Huei Lee dengan Judul “An AHP decision model for  facility  location  selection ”  masalah  dalam  penelitian  ini  perusahaan  mengalami  kesulitan dalam  menentukan  lokasi  fasilitas  baru  atau  relokasi  fasilitas  yang  ada.  Penelitian  ini menghasilkan kesimpulan yang menunjukkan bahwa model AHP dapat menyediakan kerangka kerja  untuk  membantu  pengambil  keputusan  dalam  menganalisis  berbagai  faktor  lokasi, mengevaluasi alternatif lokasi dan membuat pilihan lokasi akhir [3].
3. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ali  Al  Maliki,  Gary  Owens  dan  David  Bruce  dengan  Judul “Combining AHP and TOPSIS Approaches to Support Site Selection for a Lead Pollution Study”. Masalah  dalam  penelitian  ini  perusahaan  akan  menentukan  lokasi  yang  paling  sesuai  untuk melakukan  studi  pencemaran  timbal,    studi  kasus  yang  melibatkan  evaluasi  enam  wilayah pertambangan dan peleburan di seluruh Australia, Penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa menemukan  lokasi  yang  paling  sesuai  di  antara  enam  alternatif  untuk  melakukan  studi pencemaran timbal berdasarkan kriteria seleksi yang telah ditetapkan, yang menggabungkan dua metode pengambilan keputusan. AHP digunakan untuk menentukan bobot tujuh kriteria, dipilih berdasarkan  efek  kesehatan  manusia,  dengan  perbandingan  pasangan.  Selanjutnya,  TOPSIS diterapkan  untuk  mencapai  preferensi  peringkat  akhir  dalam  urutan  menurun  sehingga memungkinkan  pertunjukan  relatif  dibandingkan.  Dengan  menggunakan  pendekatan pengambilan keputusan beberapa kriteria ini, Port Pirie diidentifikasi sebagai lokasi terbaik untuk melakukan  studi  pencemaran  timbal.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  AHP- TOPSIS [4].
4. Penelitian yang dilakukan oleh Zeljko Stevic , Asib Alihodzic , Zdravko Bozickovic  dan Marko Vasiljevic dengan Judul “Application Of Combined AHP-TOPSIS Model For Decision Making In Management”. Masalah dalam penelitian ini kesulitan dalam pemilihan perusahaan pengadaan material  terbaik.  Penelitian  ini  menghasilkan  kesimpulan  Untuk  mendapatkan  solusi  optimal, yaitu untuk mendapatkan hasil yang valid yang memberikan solusi masalah spesifik, khususnya dalam hal pemilihan perusahaan untuk pengadaan, perlu untuk memenuhi dan mengikuti langkah- langkah spesifik dalam analisis multi kriteria. Setelah semua langkah yang dilakukan rinci dalam makalah  ini,  telah  disimpulkan  bahwa  peringkat  akhir  alternatif  adalah  yang  diberikan  pada gambar  sebelumnya,  yang  menunjukkan  bahwa  dua  alternatif,  yaitu  perusahaan  Trigometal merupakan solusi terbaik untuk pengadaan material. Perlu dicatat bahwa tidak mungkin membuat keputusan strategis dan operasional yang secara bersamaan mencakup kriteria yang berbeda tanpa teknik  analisis  multi  kriteria,  yang  selanjutnya  menekankan  pentingnya  penelitian  ini,  di  mana pemilihan  pengadaan  material  yang  optimal  untuk  perusahaan  yang  diamati  telah  dilakukan. Berdasarkan  hal  tersebut  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  metode  analisis  multi kriteria  menghasilkan  hasil  optimal  yang  berlaku  dalam  praktik.  Metode  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah AHP-TOPSIS [5].

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN
Pada  sistem  yang  dirancang  ini  menggunakan  basis  model  yang  diambil  dari  penggabungan antara  model  AHP  dan  model  TOPSIS.  Pada  tahap  tersebut  model  yang  pertama  kali  digunakan adalah  model  AHP  (menentukan  matrik  keputusan  yang  menunjukan  skor  setiap  alternatif  pada semua kriteria) kemudian dilanjutkan dengan metode TOPSIS untuk menentukan perankingan tiap alternatif. Adapun tahap analisa tersebut dapat digambarkan ke dalam flowchart .
Gambar 1. Flowchart Analisa Model AHP-TOPSIS
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Metode AHP

## 3.2.1. Hirarki dan Tingkat Kepentingan
Berikut adalah struktur hirarki sistem pendukung keputusan pemilihan lokasi cabang usaha dipaparkan pada Gambar 4.1.
Gambar 2. Struktur Hierarki

## 3.2.2. Tahap Pembobotan Kriteria dengan Metode AHP
Berikut  merupakan  pembobotan  terhadap  kriteria-kriteri  yang  mempengaruhi  pemilihan lokasi pembukaan cabang usaha online bicycle sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
Tabel 1. Hasil Pembobotan Kriteria dengan Metode AHP
K riteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1,00 0,33  0,17  0,20 1,00 C2 3,00 1,00  0,33  0,50 3,00 C3 6,00 3,00  1,00  2,00 6,00 C4 5,00 2,00  0,50  1,00 5,00 C5 1,00 0,33  0,17  0,20 1,00 Jumlah 16,00 6,67  2,17  3,90 16,00
Keterangan tabel:
C1
: Luas Daerah
C2 : Kepadatan Penduduk C3 : Pusat kuliner C4 : Pusat usaha C5 : Kepadatan Lalulintas
Dari  matriks  perbandingan  diatas,  maka  dapat  dihitung  nilai  eigen,  lamda  maksimum,  dan  CR. Sebelum menghitung nilai eigen, dicari nilai perbandingan pada tiap kolom dibagi dengan jumlah kolomnya, seperti di bawah ini. C1 = 1/16,00 = 0.06 C2 = 0,33/6,67   = 0.05 C3 = 0,17/2,17   = 0.08 C4 = 0,20/3,90 = 0.05 C5 = 1/16,00 = 0.06 dan seterusnya untuk kolom ke-2
Tabel 2. Nilai Perbandingan Tiap Kolom Dibagi Jumlah Kolom
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 0,063 0,050 0,077 0,051 0,063 C2 0,188 0,150 0,154 0,128 0,188 C3 0,375 0,450 0,462 0,513 0,375 C4 0,313 0,300 0,231 0,256 0,313 C5 0,063 0,050 0,077 0,051 0,063 Jumlah 1 1 1 1 1
Setelah  diperoleh  hasil  pembagian  tiap  kolomnya,  maka  dapat  dihitung  nilai  eigen  dengan persamaan  rumus  (2.1)  yaitu  dengan  menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  baris  dan  membaginya dengan banyak elemen kriteria untuk mendapatkan rata-rata. Seperti nilai eigen untuk baris kriteria pertama dan kedua (C1dan C2) dan hasil penjumlahan nilai eigen akan selalu bernilai satu. Eigen untuk kriteria C1
C1 =
Eigen untuk kriteria C2
C2 = 0,161
Kriteria selanjutnya, disajikan pada Table 3.3
Tabel 3. Nilai Eigen Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Eigen C1 0,063 0,050 0,077 0,051 0,063 0,061 C2 0,188 0,150 0,154 0,128 0,188 0,161 C3 0,375 0,450 0,462 0,513 0,375 0,435 C4 0,313 0,300 0,231 0,256 0,313 0,282 C5 0,063 0,050 0,077 0,051 0,063 0,061 Jumlah 1 1 1 1 1 1
Selanjutnya Menentukan nilai CI (Consistency Index) dengan persamaan:
λ maksimum = (∑GM 11 - n1 x Ẍ 1) + ... + (∑GM 11 - n1 x Ẍ 1)
Keterangan : n = Banyaknya Elemen Sehingga didapatkan hasil sebagai berikut. λmaksimum = 5,04 CI =    5,04 – 5 5 – 1 = 0,01

## 3.2.3. Uji Batas Ketidak Konsistenan yang Diterapkan oleh Saaty
Pengujian diukur menggunakan nilai  CR ( Consistency Ratio ), yaitu perbandingan antara nilai CI dan RI, dimana nilai RI ( Random Index ) dapat dilihat pada tabel Random Index yang telah
dijelaskan  pada  bab  sebelumnya.  Apabila  nilai  CR  lebih  kecil  dari  10%  (0,1)  maka  ketidak konsistenan pendapat masih dapat diterima. Sehingga didapatkan nilai CR yaitu :
CR =    0,01
1,12 =   0,009
Hasil CR < 0.1 maka dinyatakan konsisten dan dapat diterima.

## 3.2. Metode TOPSIS

## 3.2.1. Tahap Perangkingan dengan Metode TOPSIS
Langkah  selanjutnya  setelah  mendapatkan  hasil  perankingan  dari  metode  AHP  akan melanjutkan  tahap  perankingan  dengan  metode  TOPSIS,  dengan  memakai  data-data  yang  sudah dikumpulkan menurut pendapat para ahli.
1. Menyusun Tabel Data Alternatif

## Tabel 4. Data Penilaian Alternatif
Cost/ Benefit C B B B B Daerah C1 C2 C3 C4 C 5 V 1 969,5 3587 6,5 6 6,5 V 2 164,6 12724 8 9 9,5 V 3 147,2 10828 9,5 8 8
2. Menghitung Matriks Normalisasi
Nilai matriks ternormalisasi diambil dari data penilaian kriteria masing-alternatif dan diproses menggunakan rumus sebagai berikut.
| X 1 | =
| X 1 |  = = 994,3
R 11 = 969,5 : 994,3 = 0,975 R 12 = 164,6 : 994,3 = 0,166
R 13 = 147,2 : 994,3 = 0,148
| X 2 | = = 17088,4
R 11 = 3587   : 17088,4 = 0,210
R 12 = 12724 : 17088,4 = 0,745
R 13 = 10828 : 17088,4 = 0,634
Selanjutnya lihat Tabel 5
Dimana : i = 1, 2….., n; dan j = 1, 2, ….., n
Tabel .5 Nilai Normalisasi
Daerah C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 Pembagi  994,3  17088,4 14,0 13,5 14,0 V 1 0,975 0,210 0,464 0,446 0,464 V 2 0,166 0,745 0,571 0,669 0,678 V 3 0,148 0,634 0,678 0,595 0,571

## 3. Menghitung Matriks Normalisasi Terbobot
Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  nilai  matriks  ternormalisasi  terbobot  dengan  cara mengalikan  setiap  elemen  dengan  bobot  kriteria  masing-masing  yang  telah  didapat  dari perhitungan  menggunakan  metode  AHP  seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya  dengan rumus sebagai berikut. y ij = w i * r ij dengan i = 1,2, …, n; dan j = 1,2, …, n y 11 = (0,061) (0,975) = 0,059 y 12 = (0,161) (0,210) = 0,034 y 13 = (0,435) (0,424) = 0,185 y 14 = (0,282) (0,416) = 0,117 y 15 = (0,061) (0,424) = 0,026 Selanjutnya lihat Tabel 6
Tabel 6. Normalisasi Terbobot V C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 V 1 0,059  0,034  0,185  0,117  0,026
V 2 0,010  0,120  0,246  0,196  0,043 V 3 0,009  0,102  0,308  0,166  0,034
4. Mengidentifikasi Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif Solusi  ideal  positif  (A+)  diperoleh  dengan  mencari  nilai  maksimal  dari  nilai  normalisasi terbobot  jika  atributnya  adalah  atribut  keuntungan  (benefit)  dan  mencari  nilai  minimal  dari nilai normalisasi terbobot jika atributnya adalah atribut biaya (cost).
Solusi ideal negatif (A-) diperoleh dengan mencari nilai minimal dari nilai normalisasi terbobot jika  atributnya  adalah  atribut  keuntungan  (benefit)  dan  menjadi  nilai  maksimal  dari  nilai normalisasi  terbobot  jika  atributnya  adalah  atribut  keuntungan  (benefit)  dan  menjadi  nilai maksimal dari nilai normalisasi terbobot jika atributnya adalah atribut biaya (cost). Menentukan Solusi Ideal Positif (A+) dan Matriks Ideal Negatif (A-). Rumus: a. Atribut benefit = A+ = Max(y 1 ,y 2 ,…,y n ) dan  A- = Min(y 1 ,y 2 ,…,y n )
b. Atribut cost = A+ = Min(y 1 ,y 2 ,…,y n ) dan  A- = Max(y 1 ,y 2 ,…,y n )
Tabel 7. Nilai Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
Cost/ Benefit C B B B B C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A+ 0,009 0,120 0,295 0,189  0,041 A- 0,059 0,034 0,202 0,126  0,028
5. Menghitung  Jarak  Antara  Nilai  Setiap  Alternatif  dengan  Matriks  Solusi  Ideal  Positif  dan Matriks Solusi Ideal Negatif.
Jarak antara alternatif dengan solusi ideal positif digunakan rumus:
Sedangkan jarak antara alternatif dengan solusi ideal negatif digunakan rumus:
D 1 +
Tabel 8. Nilai Jarak Ideal Positif dan Jarak Ideal Negatif
Alternatif D + D - V 1 0,151 0,000 V 2 0,047 0,127 V 3 0,028 0,133
6. Menentukan Nilai Kedekatan Setiap Alternatif Terhadap Solusi Ideal (nilai preferensi) Nilai Preferensi (V) untuk setiap alternatif digunakan rumus:
V i =      D i - / D i - + D i + dengan i = 1,2, …, n V 1 = 0,151 / (0,000 + 0,151)  = 0,000 V 1 = 0,047 / (0,127 + 0,047) = 0,732
V 1 = 0,028 / (0,133 + 0,028) = 0,824
Tabel 9. Alternatif Ranking
Alternatif Total Rank Kab. Tangerang 0,000 3 Kota Tangerang 0,732 2 Kota Tangerang Selatan 0,824 1

## 4. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lokasi  Pembukaan  Cabang  Usaha  Dengan Metode  AHP-TOPSIS  studi  kasus  Online  Bicycle  Indonesia.  Bisa  dijadikan  dasar pengambilan  keputusan  manajemen  dalam  proses  pemilihan  lokasi  pembukaan  cabang usaha. Adapun hasil dari penelitian menunjukan ranking pertama adalah Kota Tangerang Selatan  dengan  bobot  0,824,  kedua  Kota  Tangerang  dengan  bobot  0,732  dan  ketiga Kabupaten Tangerang dengan bobot 0,0. Keputusan yang diambil dapat dipertanggungjawabkan  dengan  dukungan  dari  perhitungan  yang  dilakukan  dengan metode AHP-TOPSIS sebagai model dalam sistem pendukung keputusan.
2. Kriteria-kriteria  yang  telah  dianalisa  penulis  sudah  tepat  dan  mampu  membantu  dalam pengambilan keputusan dalam mengevaluasi alternatif lokasi dan membuat pilihan lokasi cabang  usaha  sesuai  yang  diharapkan  pengambil  keputusan,  dan  telah  diuji  dengan pengujian UAT ( User Acceptence Test ).
Dari  kesimpulan  yang  telah  disebutkan  diatas,  penulis  memberi  saran  untuk pengembangan  lebih  lanjut  dari  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lokasi Pembukaan Cabang Usaha Online Bicycle Indonesia Dengan Metode AHP dan TOPSIS yaitu:
1. Untuk  menjadikan  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  lokasi  pembukaan  cabang usaha  Online  Bicycle  Indonesia  menjadi  lebih  baik  dalam  tahap  implementasi  perlu dukungan  dari  semua  pihak  baik  dari  pimpinan  sampai  kepada user yang  menggunakan sistem ini.
2. Sumber  daya  yang  menggunakan  sistem  menjadi  hal  penting  sehingga  perlu  di  adakan pelatihan  yang  lebih  untuk  meningkatkan  pemahaman  dalam  menggunakan  sistem tersebut.
Dari  segi  infrastruktur  perlu  dipersiapkan  dengan  semaksimal  mungkin,  untuk mendapatkan  hasil  yang  maksimal  dalam  implementasi  sistem  pendukung  keputusan pemilihan lokasi pembukaan cabang usaha.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis menyampaikan terima kasih yang tulus kepada: Ibu dan istri tercinta yang senantiasa memberi kasih sayang, nasehat, dorongan semangat yang tiada tara, serta doa yang tidak pernah berhenti mengalir, Bapak Prof. Dr. Sc. Agr. Ir. Didik Sulistyanto, selaku Rektor Universitas Budi Luhur, Bapak Dr. Suhartono, MA.,  MBA,  selaku  Ketua  Program  Pascasarjana  Universitas  Budi  Luhur,  Bapak  Dr.  M.  Syafrullah, M.Kom, M.Sc, selaku ketua  Program Studi Magister Ilmu Komputer Universitas Budi Luhur, Bapak Dr. Tjahjanto, S.Kom, M.M, selaku pembimbing yang telah banyak memberikan bimbingan dan arahan..

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Julianti,  dkk.  Pemilihan  Guru  Berprestasi  Menggunkan  Metode  AHP  dan  TOPSIS. Matematika: Universitas Negri Yogyakarta. 2011.
[2] Winiarti, S., & Yuraida, U. (2009). Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Pendirian  Warnet  Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)(Studi  Kasus:  PT. Pika Media Komunika). Jurnal Informatika, 3(2), 311-322.
[3] Yang, J., & Lee, H. (1997). An AHP decision model for facility location selection. Facilities.
[4] Al  Maliki, A., Owen, G., &  Bruce, D. (2012). Combining  AHP and TOPSIS approaches to support site selection for a lead pollution study (Doctoral dissertation, IACSIT Press).
[5] Stević,  Ž.,  Alihodžić,  A.,  Božičković,  Z.,  Vasiljević,  M.,  &  Vasiljević,  Đ.  (2015). Application  of  combined  AHP-TOPSIS  model  for  decision  making  in  management.  In  5th International  conference  „Economics  and  Management-based  On  New  Technologies “EMONT/Vrnjačka Banja, Serbia (pp. 33-40).