Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Pada Pemilihan Toko Roti

Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Pada Pemilihan Toko Roti

• By Sihombing, Erene Gernaria; Arisawati, Ester; Dewi, Linda Sari; Handayanna, Frisma; Rinawati;
• Jurnal Nasional Terakreditasi
• 323

Toko Roti merupakan tempat yang sering dikunjungi masyarakat sebagai tempat membeli roti untuk diberikan sebagai bingkisan atau makanan. Lokasi penelitian di kota pematangsiantar. Banyaknya toko roti yang buka di kota Pematangsiantar membuat konsumen bingung dan membutuhkan informasi yang akurat untuk memutuskan mengunjungi toko roti yang sesuai dengan kebutuhan. Apalagi setiap toko roti memberikan dan menawarkan produk terbaik mereka kepada konsumen. Metode yang digunakan dalam pengambilan keputusan adalah metode SMART (Simple Multi Attribute rating Technique) karena SMART merupakan metode dalam pengambilan keputusan multiatribut. Sistem ini dapat memberikan rekomendasi Toko Roti yang sesuai dengan harapan konsumen untuk menjadi pertimbangan dalam memilih Toko Roti yang tepat, khususnya di kota pematangsiantar yang terdapat 5 Toko Roti yakni: Ganda (A1), Aroma (A2), Francebakery (A3), Valetine (A4) dan Sayangku (A5). Dalam penelitian ini ada 5 kriteria yang mendukung tujuan penelitian yaitu: pelayanan(C1), tekstur(C2), cita rasa(C3), harga(C4) dan lokasi(C5). Data penelitian diperoleh dengan cara wawancara dan memberikan kuesioner/angket kepada 250 konsumen. Hasil dari angket diolah dan dihitung menggunakan metode SMART. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh ganda (A1) peringkat pertama dengan nilai akhir 0.8835, francebakery (A3) peringkat 2 dengan nilai akhir 0.5530 dan sayangku (A5) peringkat ketiga dengan nilai akhir 0,45. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan masukan kepada konsumen dalam merekomendasikan dan memilih toko roti terbaik di kota pematangsiantar.

• Katakunci
• URL https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/998
• Penerbit ,

REFERENSI

[1] B. Supriyadi, A. P. Windarto, T. Soemartono, and Mungad, “Classification of natural disaster prone areas in Indonesia using K-means,” Int. J. Grid Distrib. Comput., vol. 11, no. 8, pp. 87–98, 2018.

[2] A. P. W. Budiharjo and A. Muhammad, “Comparison of Weighted Sum Model and Multi Attribute Decision Making Weighted Product Methods in Selecting the Best Elementary School in Indonesia,” Int. J. Softw. Eng. Its Appl., vol. 11, no. 4, pp. 69–90, 2017.

[3] S. Sudirman, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Data Mining Tools | RapidMiner : K-Means Method on Clustering of Rice Crops by Province as Efforts to Stabilize Food Crops In Indonesia,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 420, no. 12089, pp. 1–8, 2018.

[4] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and S. R. Andani, “Pemanfaatan Algoritma Clushtering Dalam Mengelompokkan Jumlah Desa / Kelurahan Yang Memiliki Sarana Kesehatan,” vol. I, pp. 124–131, 2017.

[5] A. P. Windarto, “Penerapan Data Mining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan KMeans Clustering,” Techno.COM, vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017.

[6] Sudirman, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Data mining tools | rapidminer: K-means method on clustering of rice crops by province as efforts to stabilize food crops in Indonesia,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 420, p. 12089, 2018.

[7] S. R. Ningsih and A. P. Windarto, “Penerapan Metode Promethee II Pada Dosen Penerima Hibah P2M Internal,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan), vol. 3, no. 1, pp. 20–25, 2018. [8] A. P. Windarto, “Implementation of Data Mining on Rice Imports by Major Country of Origin Using Algorithm Using K-Means Clustering Method,” Int. J. Artif. Intell. Res., vol. 1, no. 2, pp. 26–33, 2017.

[9] A. P. Windarto, L. S. Dewi, and D. Hartama, “Implementation of Artificial Intelligence in Predicting the Value of Indonesian Oil and Gas Exports With BP Algorithm,” Int. J. Recent Trends Eng. Res., vol. 3, no. 10, pp. 1–12, 2017.

[10] A. P. Windarto, M. R. Lubis, and Solikhun, “MODEL ARSITEKTUR NEURAL NETWORK DENGAN BACKPROPOGATION PADA PREDIKSI TOTAL LABA RUGI KOMPREHENSIF BANK UMUM KONVENSIONAL,” Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 5, no. 2, pp. 147–158, 2018.

[11] A. P. Windarto, M. R. Lubis, and Solikhun, “IMPLEMENTASI JST PADA PREDIKSI TOTAL LABA RUGI KOMPREHENSIF BANK UMUM ERENE GERNARIA SIHOMBING / INFOTEKJAR : JURNAL NASIONAL INFORMATIKA DAN TEKNOLOGI JARINGAN - VOL. 3 NO. 2 (2019) EDISI MARET DOI: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v3i2.998 Erene Gernaria Sihombing 163 KONVENSIONAL DENGAN BACKPROPAGATION,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 4, pp. 411–418, 2018.

[12] M. N. H. Siregar, “Neural Network Analysis With Backpropogation In Predicting Human Development Index ( HDI ) Component by Regency / City In North Sumatera,” I n t e r n a t i o n a l Jo u r n a l O f I n f o r m a t i o n S yst e m T e c h n o l ogy, vol. 1, no. 1, pp. 22–33, 2017.

[13] A. P. WINDARTO, “Implementasi metode topsis dan saw dalam memberikan reward pelanggan,” Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 4, no. 1, pp. 88–101, 2017.

[14] D. R. Sari, A. P. Windarto, D. Hartama, and S. Solikhun, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Rekomendasi Kelulusan Sidang Skripsi Menggunakan Metode AHPTOPSIS,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 6, no. 1, p. 1, 2018.

[15] F. Adelia, D. Wahyuli, T. Imanda, and A. P. Windato, “Analisis Promethee II Pada Faktor Penyebab Mahasiswa Sulit Menemukan Judul Artikel Ilmiah,” Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, vol. 17, no. 2, pp. 131–135, 2018.

[16] T. Imandasari, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Analisis Pengambilan Keputusan Dalam Menentukan Mahasiswa PKL Menggunakan Metode PROMETHEE,” J. Ris. Komput., vol. 5, no. 3, pp. 234– 239, 2018.

[17] A. P. Windarto, “Penilaian Prestasi Kerja Karyawan PTPN III Pematangsiantar Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Ris. Sist. Inf. Dan Tek. Inform., vol. 2, no. ISSN 2527-5771, pp. 84–95, 2017.

[18] A. Putrama and A. P. Windarto, “Analisis dalam menentukan produk bri syariah terbaik berdasarkan dana pihak ketiga menggunakan ahp,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 3, no. 1, pp. 60–64, 2018.

[19] M. S. Abdillah, “Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Notebook,” Jurnal Informatika Mulawarman, 2011. .

[20] H. Imtiyaz, B. H. Prasetio, and N. Hidayat, “Sistem Pendukung Keputusan Budidaya Tanaman Cabai Berdasarkan Prediksi Curah Hujan,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 9, pp. 733– 738, 2017.

[21] A. Yusnita, R. Handini, P. Keputusan, L. Rumah, and M. Yang, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKKAN LOKASI UMAH MAKAN YANG STRATEGIS MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun. Terap. 2012, vol. 2012, no. Semantik, pp. 290–294, 2012.

[22] Y. Purnamasari, T. H. Pudjiantoro, and D. Nursantika, “SISTEM PENILAIAN KINERJA DOSEN TELADAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE MULTY ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE (SMART),” J. Teknol. Elektro, Univ. Mercu Buana, vol. 8, no. 1, pp. 16–23, 2017.

[23] C. Hsu, J. Goh, and P. Chang, “Development of Decision Support System for House Evaluation and Purchasing,” World Acad. Sci., vol. 6, no. 5, pp. 572–577, 2012.

[24] M. Bahari, N. M. A. T. Ali, and S. A. U. H. Nee, “Pemilihan produk insurans hayat dengan menggunakan,” Semin. Kebangs. Sains Kuantitatif, pp. 19–21, 2006.

[25] Suryanto and M. Safrizal, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Teladan dengan Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique),” J. CoreIT, vol. 1, no. 2, pp. 25–29, 2015.

[26] E. Yulianti, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSANPEMILIHAN MOBIL DENGAN METODA SIMPLE MULTY ATTRIBUTE RATING (SMART),” J. Momentum, vol. 17, no. 1, pp. 55–59, 2015.

[27] A. S. Honggowibowo, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Teknologi Adisutjipto Menggunakan Simple Multi Attribute Rating Technique,” J. angkasa, vol. VII, no. 2, pp. 31–38, 2015.

[28] Diana, “KELAYAKAN BISNIS MENERAPKAN SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE ( SMART ),” J. Ilm. MATRIK, vol. 18, no. 2, pp. 113–124, 2016.