SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRIORITAS EKSPANSI RT/RW NET BERBASIS PROFITABILITAS DAN PEMILIHAN TEKNOLOGI ADAPTIF MENGGUNAKAN METODE BMW-CRITIC-MABAC

Elisya Rohayani Hasibuan

Abstract


Pemerataan akses internet di Indonesia masih terkendala di wilayah berkepadatan rendah yang kurang terlayani penyedia besar, sehingga usaha RT/RW Net berbasis komunitas berperan penting. Ketika usaha ini berkembang, pengelola menghadapi keputusan strategis dalam memilih wilayah ekspansi yang paling menguntungkan dengan sumber daya terbatas. Penelitian ini bertujuan membangun sistem pendukung keputusan untuk menentukan prioritas wilayah ekspansi RT/RW Net berbasis profitabilitas, yang mengintegrasikan pemilihan teknologi penyaluran bandwidth secara adaptif. Model dirancang dalam dua tahap: tahap pertama menyaring kelayakan dan menetapkan teknologi backhaul secara berjenjang berdasarkan biaya terendah, sedangkan tahap kedua memeringkat wilayah berdasarkan enam kriteria profitabilitas. Pembobotan kriteria menggunakan integrasi metode Best-Worst Method dan Criteria Importance Through Intercriteria Correlation, sedangkan perankingan menggunakan Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison. Penerapan pada lima wilayah kandidat menghasilkan urutan prioritas yang jelas dengan tingkat konsistensi penilaian yang sangat baik. Hasil menunjukkan wilayah dengan potensi pendapatan tinggi namun berbiaya backhaul rendah menempati prioritas utama, sedangkan wilayah berpenduduk terbanyak justru tidak menjadi prioritas teratas akibat biaya investasi dan persaingan yang tinggi. Analisis sensitivitas membuktikan peringkat dua wilayah teratas stabil terhadap variasi pembobotan, sehingga rekomendasi yang dihasilkan andal

Keywords


Sistem pendukung keputusan, RT/RW Net, BMW, CRITIC, MABAC

References


Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The CRITIC method. Computers & Operations Research, 22(7), 763–770. https://doi.org/10.1016/0305-0548(94)00059-H

Kheybari, S., Kazemi, M., & Rezaei, J. (2019). Bioethanol facility location selection using best-worst method. Applied Energy, 242, 612–623. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.03.054

Krisnawati, M., Fahrezi, Y. L., Sofiana, A., Waluyo, S., & Sibarani, A. A. (2023). Workshop Location Selection using Best Worst Method (BWM) and Additive Ratio Assessment. E3S Web of Conferences, 465, 02034. https://doi.org/10.1051/E3SCONF/202346502034

Luo, Y., Yang, Z., & Qin, Y. (2024). A hybrid BWM–CRITIC–VIKOR approach for assessing oil and gas risk scenarios in probabilistic linguistic term set. Heliyon, 10(19), e38514. https://doi.org/10.1016/J.HELIYON.2024.E38514

Mi, X., Tang, M., Liao, H., Shen, W., & Lev, B. (2019). The state-of-the-art survey on integrations and applications of the best worst method in decision making: Why, what, what for and what’s next? Omega, 87, 205–225. https://doi.org/10.1016/j.omega.2019.01.009

Mufti, A. L., & others. (2025). Membangun RT/RW Net Dengan Titik Pointing Antar Wilayah. SMATIKA: STIKI Informatika Jurnal, 15(1). https://doi.org/10.32664/smatika.v15i01.1520

Mustika, F. Y., & Rizal, S. (2023). Perancangan dan Realisasi Model RT/RW Net di Desa Girimukti, Jawa Barat.

Pamučar, D., & Ćirović, G. (2015). The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC). Expert Systems with Applications, 42(6), 3016–3028. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.11.057

Paramanik, A. R., Sarkar, S., & Sarkar, B. (2022). OSWMI: An objective-subjective weighted method for minimizing inconsistency in multi-criteria decision making. Computers & Industrial Engineering, 169, 108138. https://doi.org/10.1016/J.CIE.2022.108138

Ratandhara, H. M., & Kumar, M. (2024). An analytical framework for the multiplicative best-worst method. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 31(5–6), e1840. https://doi.org/10.1002/mcda.1840

Rezaei, J. (2015). Best-worst multi-criteria decision-making method. Omega, 53, 49–57. https://doi.org/10.1016/j.omega.2014.11.009

Rezaei, J. (2016). Best-worst multi-criteria decision-making method: Some properties and a linear model. Omega, 64, 126–130. https://doi.org/10.1016/j.omega.2015.12.001

Torkayesh, A. E., Tirkolaee, E. B., Bahrini, A., Pamucar, D., & Khakbaz, A. (2023). A systematic literature review of MABAC method and applications: An outlook for sustainability and circularity. Informatica, 34(3), 415–448. https://doi.org/10.15388/23-INFOR511

Wei, G., Wei, C., Wu, J., & Wang, H. (2019). Supplier selection of medical consumption products with a probabilistic linguistic MABAC method. International Journal of Environmental Research and Public Health, 16(24). https://doi.org/10.3390/ijerph16245082




DOI: https://doi.org/10.36987/informatika.v14i2.9587

Hasil gambar untuk committee on publication ethics logo

Jurnal ini mengikuti pedoman dari Committee on Publication Ethics (COPE)dalam menghadapi semua aspek etika publikasi dan, khususnya, bagaimana menangani kasus penelitian dan kesalahan publikasi. Pernyataan ini menjelaskan etika perilaku semua pihak yang terlibat dalam proses penerbitan artikel di jurnal ini, termasuk Penulis, Pemimpin Redaksi, Dewan Redaksi, Mitra Bebestari, dan Penerbit (Akademi Kepolisian Republik Indonesia). INFORMATIKA berkomitmen untuk mengikuti praktik terbaik tentang masalah etika, kesalahan, dan pencabutan. Pencegahan malpraktek publikasi merupakan salah satu tanggung jawab penting dewan redaksi. Segala jenis perilaku tidak etis tidak dapat diterima, dan jurnal tidak mentolerir plagiarisme dalam bentuk apa pun.

 

INFORMATIKA
Journal URL: https://jurnal.ulb.ac.id/index.php/informatika
Journal DOI: 10.36987/informatika
P-ISSN: 2303-2863
E-ISSN: 2615-1855

Alamat Redaksi :
Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu
Gedung Fakultas Sains dan Teknologi,
Jalan Sisingamangaraja No.126 A KM 3.5 Aek Tapa, Bakaran Batu, Rantau Sel., Kabupaten Labuhan Batu, Sumatera Utara 21418