Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak)
Volume 5, No. 1, November 2023, Page 1-9
https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc
DOI 10.47065/josyc.v5i1.4460
Copyright © 2023 the auhor, Page 1
This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Penerapan Metode Evaluation based on Distance from Average
Solution (EDAS) dalam Optimalisasi Layanan dan Pemasaran
Coffeeshop
Yerik Afrianto Singgalen
Fakultas Ilmu Administrasi Bisnis dan Ilmu Komunikasi, Program Studi Pariwisata, Universitas Katolik Indonesia Atma
Jaya, Jakarta, Indonesia
Email: [email protected]
Email Penulis Korespondensi: [email protected]
Submitted: 20/10/2023; Accepted: 14/11/2023; Published: 28/11/2023
Abstrak−Dalam upaya memenuhi kebutuhan dan preferensi penikmat kopi, maka pelaku bisnis coffeeshop pada skala Usaha
Mikro Kecil Menengah (UMKM) menerapkan strategi pemasaran untuk meningkatkan pelanggan. Meskipun demikian,
tantangan dalam menguji efektifitas pemasaran dapat dilihat dari keputusan pembelian konsumen. Mempertimbangkan hal
tersebut penelitian ini bertujuan menggunakan metode Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS).
Adapun, brand bisnis coffeeshop yang telah diobservasi dan dijadikan alternatif dalam penelitian ini ialah Coffee Tanem,
1915 Koffie-Huis, Teman Kerja Coffee Salatiga, Senja Koffie Salatiga, dan Street Side Coffee Salatiga. Hasil penelitian ini
menunjukkan bahwa metode EDAS dapat digunakan untuk mengoptimalkan layanan dan pemasaran bisnis coffeeshop
sebagai langkah strategis dalam memperkuat dan meningkatkan performa usaha atau bisnis coffeeshop. Meskipun demikian,
dalam konteks pengujian model keputusan EDAS, masing-masing alternatif diberikan kode acak (A1-A5). Selanjutnya,
kriteria yang digunakan ialah varian kopi (C1), aroma dan roasted level (C2), varian metode penyajian (C3), harga minuman
(C4), dan lokasi coffeeshop (C5), dengan kategori C1-C3 sebagai benefit, dan C4-C5 sebagai cost. Berdasarkan hasil
perhitungan metode EDAS dapat diketahui bahwa coffeeshop yang memiliki varian biji kopi beragam (robusta dan arabica),
aroma dan roasted level yang beragam (light, medium, dark), metode penyajian beragam menggunakan espresso machine &
manual brew, harga minuman terjangkau, dan lokasi coffeeshop yang strategis serta memiliki tempat parkir memadai, dapat
menjadi pilihan konsumen dengan posisi ranking pertama. Dengan demikian, direkomendasikan optimalisasi komponen
bauran pemasaran dalam strategi pemasaran STP (Segmenting, Targeting, Positioning) serta pendampingan tenaga ahli bisnis
coffeeshop dalam meningkatkan kapabilitas modal dan performa bisnis, sehingga dapat meningkatkan kepercayaan, volume
penjualan, kepuasan dan loyalitas konsumen.
Kata Kunci: EDAS; Coffeeshop; Layanan; Pemasaran; Salatiga
Abstract−Business owners of coffee shops that fall under the category of Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs)
employ marketing methods to attract more clients to satisfy the demands and preferences of coffee enthusiasts. However,
consumer purchasing behavior demonstrates the difficulty in evaluating marketing performance. In light of this, this study
employs the Distance from Average Solution Evaluation Method (EDAS). Meanwhile, coffee shop business brands observed
and used as alternatives in this study are Coffee Tanem, 1915 Koffie-Huis, Friends of Coffee Salatiga, Dusk Koffie Salatiga,
and Street Side Coffee Salatiga. The results of this study show that the EDAS method can be used to optimize coffeeshop
business services and marketing as a strategic step in strengthening and improving the performance of the coffee shop
business or business. In the context of testing the EDAS decision model, each alternative is assigned a random code (A1-A5).
Coffee varieties (C1), aroma and roasted level (C2), serving technique variants (C3), beverage prices (C4), and coffeeshop
locations (C5) are often employed as criteria, with categories C1–C3 representing advantages, and C4–C5 representing
expenses. Based on the EDAS method's calculation results, it can be seen that the top-ranking coffee shops are those that
offer a variety of coffee bean varieties (robusta and arabica), various aromas, and roasted levels (light, medium, dark),
various serving methods using espresso machines and manual brew, affordable drink prices, and strategically located coffee
shops with enough parking. Thus, it is advised that coffee shop business experts assist in improving capital capabilities and
business performance and optimize marketing mix components in STP (Segmenting, Targeting, Positioning) marketing
strategies to increase trust, sales volume, consumer satisfaction, and loyalty.
Keywords: EDAS; Coffeeshop; Service; Marketing; Salatiga
1. PENDAHULUAN
Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan rekomendasi coffeeshop bagi para penikmat kopi menggunakan
metode Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS) berdasarkan kriteria varian kopi, aroma
dan roasted level, varian metode penyajian, harga minuman, dan lokasi coffeeshop. Secara konseptual, penelitian
ini menghubungkan model pendukung keputusan EDAS dengan pemasaran coffeeshop yang berhubungan
dengan product, price, promotion, place (4P). Adrinoviarini et al. menunjukkan bahwa strategi pemasaran
berperan penting dalam ketahanan usaha coffeeshop selama pandemi Covid-19 [1]. Disisi lain, Simarmata et al
menegaskan bahwa efektifitas strategi pemasaran coffeeshop dapat dilihat dari persepsi konsumen terhadap
product, price, place, promotion, people, process, dan physical evidence [2]. Hal ini berarti strategi pemasaran
yang diterapkan oleh pemilik usaha coffeeshop memiliki pengaruh terhadap ketahanan bisnis menghadapi
berbagai tantangan eksternal, termasuk pandemi Covid-19. Adapun, kajian tentang efektivitas strategi pemasaran
bisnis coffeeshop perlu ditinjau dari perspektif konsumen untuk mengidentifikasi kebutuhan dan preferensi
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak)
Volume 5, No. 1, November 2023, Page 1-9
https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc
DOI 10.47065/josyc.v5i1.4460
Copyright © 2023 the auhor, Page 2
This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
konsumen. Mempertimbangkan hal tersebut maka, model pendukung keputusan dapat digunakan dalam
mengukur efektifitas strategi pemasaran bisnis coffeeshop bagi konsumen.
Perkembangan kajian tentang model pendukung keputusan dalam hubungannya dengan pemasaran bisnis
coffeeshop menunjukkan adanya lokus dari komponen bauran pemasaran. Seperti halnya, Kusuma et al. yang
menggunakan model pendukung keputusan dalam hubungannya dengan komponen bauran pemasaran (place)
untuk memilih lokasi bisnis Cofeeshop yang strategis, berdasarkan kriteria lokasi strategis, luas lahan,
aksesibilitas, keramaian, harga sewa, jumlah competitor, dan lama sewa [3]. Disisi lain, Chandra dan Ayunda
menggunakan model pendukung keputusan dalam memilih supplier kopi berdasarkan kriteria harga, kualitas
kopi, variasi roasted level, aroma dan lokasi [4]. Sama halnya dengan Syahputra dan Arifitama yang
menggunakan model pendukung keputusan dalam penentuan biji kopi berkualitas berdasarkan aroma, rasa,
harga, roasting, dan body [5]. Hal ini berarti bahwa penerapan model pendukung keputusan dapat digunakan
untuk mengoptimalkan product dalam bisnis coffeeshop sebagai salah satu komponen dalam bauran pemasaran.
Meskipun demikian, penelitian terdahulu menerapakan motode pendukung keputusan dalam upaya
meningkatkan ketahanan usaha melalui bauran pemasaran. Sementara itu, penelitian ini menawarkan gagasan
untuk menerapkan metode pendukung keputusan dalam pemilihan cofeeshop berdasarkan perspektif konsumen,
menggunakan kriteria varian kopi, aroma dan roasted level, varian metode penyajian, harga minuman, dan
lokasi coffeeshop.
Beberapa penelitian yang menerapkan metode pendukung keputusan menunjukkan bahwa kriteria dan
alternatif yang digunakan dalam analisis, akan menunjukkan hasil yang berbeda. Calvin et al. merancang sistem
pendukung keputusan untuk memudahkan pemilihan kedai kopi, meskipun tidak secara detail mendeskripsikan
kriteria dan alternatif dalam perancangan sistem berbasis model Simple Additive Weighting (SAW) [6]. Disisi
lain, Supiyandi et al. menggunakan model pendukung keputusan Simple Multi Attribute Rating Technique
(SMART) dalam pemilihan biji kopi arabika terbaik menggunakan kriteria aroma, warna, rasa, kadar kotoran,
harga, [7]. Lebih jauh, Syaputra menggunakan model pendukung keputusan Analytical Hierarchy Process
(AHP) dalam pemilihan bibit unggul kopi robusta berdasarkan kriteria pertumbuhan bibit, daya tahan saat
dipindah, kecepatan pertumbuhan dan umur bibit [8]. Hal ini berarti bahwa meskipun tujuan penggunaan model
pendukung keputusan sama, namun luaran atau hasil akan menunjukkan perbedaan yang signifikan ketika
kriteria dan alternatif yang digunakan berbeda. Dengan demikian, kajian tentang penggunaan model pendukung
keputusan di coffeeshop bersifat kompleks dan kontekstual, serta didominasi subjektifitas pengambil kebijakan
dalam proses penilaian. Mempertimbangkan hal tersebut, maka penelitian ini menggunakan model pendukung
keputusan Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS) dalam pemilihan coffeeshop
berdasarkan perspektif konsumen.
Model pendukung keputusan Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS) merupakan
salah satu pendekatan yang banyak digunakan dalam menentukan pilihan terbaik sesuai dengan tujuan
pengembangan unit bisnis maupun lembaga. Priyono et al. menggunakan model pendukung keputusan EDAS
dalam memilih minuman yang paling banyak terjual berdasarkan kriteria rasa, harga, ukuran, warna, bahan,
kemasan [9]. Disisi lain, Purnama et al. menggunakan model pendukung keputusan EDAS dalam pemilihan
sales supervisor berdasarkan kriteria pengalaman, pendidikan, pengalaman organisasi, komunikasi, pemahaman
terhadap lapangan [10]. Adapun, Mesran dan Indini menggunakan model pendukung keputusan EDAS dan Rank
Order Centroid (ROC) dalam proses seleksi mahasiswa sebagai content creator terbaik, menggunakan kriteria
media sosial, jumlah follower tik-tok, jumlah follower Instagram, produksi konten per-hari, kreatifitas konten,
dan desain kebaharuan konten. Hal ini berarti bahwa model pendukung keputusan EDAS dapat digunakan dalam
pelbagai proses pengambilan keputusan untuk kepentingan lembaga atau bisnis. Dengan demikian, penggunaan
model keputusan EDAS dalam pemilihan coffeeshop berdasarkan perspektif konsumen tidak hanya
menghasilkan rekomendasi melainkan juga mencerminkan efektifitas strategi pemasaran yang diterapkan oleh
pemilik bisnis coffeeshop di wilayah operasional masing-masing.
Keputusan pembelian produk dipengaruhi oleh berbagai faktor yang perlu dikaji secara kontekstual, yakni
jenis dan wilayah operasional bisnis serta produk unggulan. Geoffany menunjukkan bahwa berdasarkan hasil
studi kasus di Bumi Kayom Langit Senja Café Salatiga, faktor yang memengaruhi keputusan pembelian kopi
ialah gaya hidup, harga dan jenis kelamin [11]. Sementara itu, Suryani dan Kristiyani menunjukkan adanya gaya
hidup anak muda sebagai pengunjung coffeeshop di kota Salatiga [12]. Adapun, Damayanti et al. menunjukkan
sejumlah tantangan dalam meningkatkan nilai usaha kopi di kota Salatiga [13]. Hal ini menunjukkan bahwa kota
Salatiga menjadi salah satu lokasi penelitian yang menarik untuk mengidentifikasi tantangan serta menganalisis
persepsi pelanggan terhadap produk dan layanan bisnis coffeshop. Mempertimbangkan hal tersebut maka
penelitian ini bertujuan melakukan perankingan coffeeshop berdasarkan konteks kota Salatiga, menggunakan
metode Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS) dengan kriteria varian kopi, aroma dan
roasted level, varian metode penyajian, harga minuman, dan lokasi coffeeshop. Adapun, jumlah coffeeshop
sebagai alternatif dalam proses perankingan dibatasi menjadi lima coffeeshop, sekaligus menjadi rekomendasi
pengembangan sistem perankingan coffeeshop berbasis Sistem Informasi Geografi (SIG) sekaligus menjadi
wadah informasi ulasan produk hasil olahan atau berbahan dasar kopi di Kota Salatiga.
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak)
Volume 5, No. 1, November 2023, Page 1-9
https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc
DOI 10.47065/josyc.v5i1.4460
Copyright © 2023 the auhor, Page 3
This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian ini menggunakan pendekatan Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS)
dengan tahapan sebagai berikut : tahap pembentukan matriks keputusan (x); tahap menentukan matriks rata-rata
(AV); tahap menentukan jarak positif/negatif dari rata-rata (PDA/NDA); tahap menentukan jumlah terbobot dari
PDA/NDA (SP/SN); tahap normalisasi nilai SP/SN; tahap menghitung nilai skor (AS) dan perankingan. Adapun,
tahapan dalam metode EDAS dapat divisualisasikan dalam gambar berikut.
Gambar 1. Tahapan dalam Metode EDAS
Gambar 1 merupakan tahapan dalam metode EDAS untuk menghasilkan rekomendasi coffeeshop kepada
pelanggan dengan kriteria varian kopi, aroma dan roasted level, varian metode penyajian, harga minuman, dan
lokasi coffeeshop. Rizal menunjukkan adanya faktor-faktor yang memengaruhi keputusan pembelian kopi
berdasarkan varian Robusta yakni kualitas rasa, harga, kualitas produk, dan status pekerjaan [14]. Disisi lain,
Mursalmina menunjukkan adanya fenomena warung kopi yang diminati generazi-Z untuk berbagai kegiatan
seperti mengerjakan tugas, bermain game dan berkumpul bersama teman, sehingga menimbulkan perilaku
konsumptif yang dikategorikan menjadi tiga bagian yakni impulsive buying, pembelian secara tidak rasional, dan
pemborosan [15]. Priyanti et al. menegaskan bahwa perilaku pembelian di kedai kopi tidak lagi didasarkan pada
pemenuhan kebutuhan biologis melainkan bentuk pemenuhan hasrat diri yang berhubungan dengan gaya hidup
[16]. Adapun, Pramudya dan Firmialy menunjukkan bahwa kepuasan konsumen kopi (customer satisfaction)
memiliki pengaruh terhadap kesetiaan pelanggan terhadap brand coffeeshop (brand loyalty) [17]. Hal ini berarti
bahwa minat konsumsi kopi di berbagai kedai didorong oleh beragam faktor yang dapat dikategorikan
berdasarkan faktor intrinsik maupun ekstrinsik. Meskipun demikian, preferensi konsumen terhadap produk dan
layanan coffeeshop sangat beragam, tergantung pada aktivitas konsumen ketika berada di coffeeshop tersebut.
Mempertimbangkan hal tersebut, maka penelitian ini menggunakan model pendukung keputusan EDAS
menggunakan kriteria varian kopi (C1), aroma dan roasted level (C2), varian metode penyajian (C3), harga
minuman (C4), dan lokasi coffeeshop (C5), dengan memberikan bobot kriteria masing-masing 0,20 serta
mengklasifikasikan kategori C1-C3 sebagai benefit, dan C4-C5 sebagai cost. Hasil kategorisasi dapat dilihat
pada tabel berikut.
Tabel 1. Kode, Kriteria, Kategori, Bobot dan Deskripsi
Kode Kriteria Kategori Bobot Deskripsi
C1 Varian Kopi Benefit 0,20 Konsumen dapat memilih sesuai sesuai preferensi
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak)
Volume 5, No. 1, November 2023, Page 1-9
https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc
DOI 10.47065/josyc.v5i1.4460
Copyright © 2023 the auhor, Page 4
This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Kode Kriteria Kategori Bobot Deskripsi
C2 Aroma dan Roasted Level Benefit 0,20 Konsumen dapat memilih sesuai sesuai preferensi
C3 Varian Metode Penyajian Benefit 0,20 Konsumen dapat memilih sesuai sesuai preferensi
C4 Harga Minuman Cost 0,20 Biaya untuk Konsumsi Kopi
C5 Lokasi Coffeeshop Cost 0,20 Biaya untuk Mengunjungi Coffeeshop
Tabel 1 merupakan hasil kategorisasi kode, kriteria, bobot, dan deskripsi kriteria yang digunakan dalam
perhitungan model EDAS. Secara spesifik, penetapan kriteria varian kopi (C1) berdasarkan pada hasil penelitian
terdahulu yang menunjukkan adanya permintaan konsumen terkait varian biji kopi (robusta maupun arabica)
yang memantik keputusan pembelian [18]. Selanjutnya, kriteria aroma dan roasted level (C2) juga perlu
dijadikan kriteria mengingat lama waktu roasting akan menghasilkan bentuk dan aroma yang dapat
diklasifikasikan menjadi light, medium, dark [19]. Adapun, kriteria varian metode penyajian (C3) dipengaruhi
oleh ketersediaan fasilitas dan barista dalam menyajikan minuman berbahan dasar kopi sesuai dengan preferensi
konsumen [20]. Selain itu, harga minuman (C4) dan lokasi Coffeeshop (C5) juga merupakan kriteria yang
memengaruhi keputusan pembelian [21]. Hal ini berarti bahwa masing-masing kriteria yang ditetapkan memiliki
relevansi dengan keputusan pembelian konsumen. Dengan demikian, dapat dilanjutkan ke tahap menentukan
matriks keputusan (X) sebagaimana model pendukung keputusan EDAS, melalui persamaan berikut.
(1)
Keterangan,
n : kriteria
m : alternatif
Berdasarkan konteks penelitian ini, hasil pembuatan matriks keputusan dapat dilihat pada tabel berikut.
Dengan mempertimbangkan privasi bisnis coffeeshop dalam penelitian ini, maka brand coffeeshop ditampilkan
dalam bentuk kode alternatif serta diacak. Meskipun demikian, brand bisnis coffeeshop yang telah diobservasi
ialah Coffee Tanem, 1915 Koffie-Huis, Teman Kerja Coffee Salatiga, Senja Koffie Salatiga, dan Street Side
Coffee Salatiga. Adapun, nilai alternatif dan kriteria dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Nilai Alternatif dan Kriteria
Alternatif
Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5
A1 0,5 0,7 0,8 0,7 0,8
A2 0,8 0,7 0,4 0,5 1,0
A3 1,0 0,3 0,4 0,7 1,0
A4 0,2 1,0 0,5 0,9 0,7
A5 1,0 0,8 0,4 0,7 1,0
Kategori Benefit Benefit Benefit Cost Cost
Tabel 2 merupakan nilai alternatif dan kriteria dalam tabel matriks keputusan (X) beserta kategorisasi
kriteria (benefit/cost). Selanjutnya, dapat dilanjutkan ke tahap pe rhitungan solusi rata-rata atau average solution
(AV) menggunakan persamaan berikut
∑
(2)
Keterangan,
AV : solusi rata-rata
Xij : nilai kriteria dan alternatif
M : alternatif
Berdasarkan hasil perhitungan nilai AV, dapat diketahui nilai AV untuk C1, C2, dan C3 ialah 0,7
sedangkan C3 memiliki nilai AV sebesar 0,5 dan C5 memiliki nilai AV sebesar 0,9. Setelah memperoleh nilai
AV, dapat dilakukan perhitungan jarak positif/negatif dari rata-rata (PDA/NDA) menggunakan persamaan
berikut :
{
} (3)
{
} (4)
Hasil perhitungan nilai jarak positif dari rata-rata (PDA) berdasarkan persamaan (3) dan persamaan (4)
dapat diperoleh hasil sebagai berikut.
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak)
Volume 5, No. 1, November 2023, Page 1-9
https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc
DOI 10.47065/josyc.v5i1.4460
Copyright © 2023 the auhor, Page 5
This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Tabel 3. Nilai Jarak Positif dari Rata-Rata (PDA)
A1 0,000 0,000 0,600 0,000 0,111
A2 0,143 0,000 0,000 0,286 0,000
A3 0,429 0,000 0,000 0,000 0,000
A4 0,000 0,429 0,000 0,000 0,222
A5 0,429 0,143 0,000 0,000 0,000
W 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20
Tabel 3 merupakan hasil perhitungan nilai jarak positif dari rata-rata (PDA) menggunakan persamaan (3)
dan persamaan (4). Selanjutnya, dilakukan perhitungan nilai jarak negatif dari rata-rata (NDA) menggunakan
persamaan berikut.
{
} (5)
{
} (6)
Hasil perhitungan nilai jarak negatif dari rata-rata (NDA) menggunakan persamaan (5) dan persamaan (6)
dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4. Nilai Jarak Negatif dari Rata-Rata (NDA)
A1 0,286 0,000 0,000 0,000 0,000
A2 0,000 0,000 0,200 0,000 0,111
A3 0,000 0,571 0,200 0,000 0,111
A4 0,714 0,000 0,000 0,286 0,000
A5 0,000 0,000 0,200 0,000 0,111
W 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20
Tabel 4 merupakan hasil perhitungan nilai jarak negatif dari rata-rata (NDA) menggunakan persamaan (5)
dan persamaan (6). Selanjutnya, ditentukan jumlah terbobot dari PDA/NDA (SP/SN)menggunakan persamaan
berikut.
∑
(7)
∑
(8)
Setelah memperoleh nilai SP/SN dapat dilanjutkan ke tahap normalisasi nilai SP/SN (NSP/NSN)
menggunakan persamaan berikut.
(9)
(10)
Hasil perhitungan jumlah terbobot SP dan SN berdasarkan persamaan (7) dan persamaan (8) kemudian
normalisasi nilai SP dan SN menggunakan persamaan (9) dan persamaan (10) dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 5. Jumlah Terbobot SP/SN serta normalisasi nilai SP/SN (NSP/NSN)
Alternatif
Jumlah Terbobot Normalisasi nilai SP dan SN
SP SN NSP NSN
A1 0,142 0,057 1,000 0,714
A2 0,086 0,062 0,603 0,689
A3 0,086 0,177 0,603 0,117
A4 0,130 0,200 0,915 0,000
A5 0,114 0,062 0,804 0,689
Tabel 5 menunjukkan nilai terbobot dan hasil normalisasi. Pada tahap akhir dapat dilakukan perhitungan
nilai skor penilaian (AS) menggunakan persamaan berikut.
(11)
Proses perhitungan skor penilaian (AS) merupakan tahap akhir dalam perhitungan model pendukung keputusan
EDAS, dimana alternatif dengan skor penilaian tertinggi menunjukkan alternatif terbaik.
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak)
Volume 5, No. 1, November 2023, Page 1-9
https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc
DOI 10.47065/josyc.v5i1.4460
Copyright © 2023 the auhor, Page 6
This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Minat pembelian minuman kopi di coffeeshop tidak terlepas dari kepuasan akan produk dan layanan yang
diterima konsumen. Rossi et al. menunjukkan bahwa kepuasan konsumsi kopi pada coffeeshop dipengaruhi oleh
rasa dan harga, fasilitas layanan, varian menu dan promosi [22]. Hal ini berarti bahwa faktor-faktor tersebut
dapat dijadikan kriteria dalam model keputusan untuk menganalisis permintaan konsumen terkait dengan produk
dan layanan di coffeeshop. Selain itu, Shahila et al. menunjukkan bahwa upaya untuk meningkatkan kepuasan
konsumen coffeeshop dapat dilakukan dengan strategi pemasaran yang efektif (Segmenting, Targeting,
Positioning) [23]. Hal ini berarti bahwa kepuasan konsumen coffeeshop dapat ditingkatkan melalui proses
segmenting, targeting, dan positioning yang tepat. Meskipun demikian, proses segmentasi pasar perlu didukung
oleh data kebutuhan konsumen yang lengkap terkait dengan varian kopi, aroma dan roasted level, varian metode
penyajian, harga minuman, dan lokasi coffeeshop. Berdasarkan hasil penerapan model pendukung keputusan
EDAS, dapat diketahui bahwa A1 menempati urutan pertama dengan nilai skor penilaian 0,857 sebagaimana
tabel berikut.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Skor Penilaian (AS) dan Perankingan
Alternatif SP SN AS Rank
A1 1,000 0,714 0,857 1
A2 0,603 0,689 0,646 3
A3 0,603 0,117 0,360 5
A4 0,915 0,000 0,458 4
A5 0,804 0,689 0,746 2
Tabel 6 merupakan hasil perhitungan skor penilaian (AS) yang menunjukkan bahwa coffeeshop yang
memiliki varian biji kopi beragam (robusta dan arabica), aroma dan roasted level yang beragam (light, medium,
dark), metode penyajian beragam menggunakan espresso machine & manual brew, harga minuman terjangkau,
dan lokasi coffeeshop yang strategis serta memiliki tempat parkir memadai, dapat menjadi pilihan konsumen
dengan posisi ranking pertama. Hal ini menunjukkan bahwa pengelolaan bisnis Coffeeshop perlu memerhatikan
kebutuhan atau preferensi target pasar sasaran dengan menyesuaikan kapasitas sumber daya unit bisnis.
Anugerah et al. menunjukkan bahwa komponen bauran pemasaran bisnis coffeeshop yang memiliki pengaruh
positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen ialah produk dan bukti fisik, hal tersebut diidentifikasi dari
pernyataan kepuasan konsumen berdasarkan latarbelakang usia responden (17-25) sebagai pelajar dengan tingkat
pendapatan kurang dari Rp.1.900.000 [24]. Berdasarkan hal tersebut, dapat diketahui bahwa model pendukung
keputusan EDAS dapat digunakan sebagai dasar penetapan strategi pemasaran (segmenting, targeting, dan
positioning) yang relevan dengan permintaan pasar di masing-masing wilayah operasional.
Beberapa penelitian terdahulu menghubungkan komponen kualitas pelayanan dengan kepuasan
konsumen. Laiya et al. menunjukkan bahwa kepuasan konsumen dapat dipengaruhi oleh kehandalan, daya
tanggap, jaminan, empati, dan bukti fisik [25]. Disisi lain, Annasalam dan Cahya menjabarkan secara spesifik
komponen kualitas pelayanan berdasarkan konteks bisnis Coffeeshop, sebagai berikut : pertama, kehandalan
berhubungan dengan kualitas dan kenyamanan; kedua, daya tanggap berhubungan dengan sikap tanggap dan
kecepatan memberikan layanan; ketiga, jaminan berhubungan dengan sikap dan cita rasa; keempat, empati
berhubungan dengan kesungguhan dan perhatian; kelima, bukti fisik berhubungan dengan lokasi dan fasilitas
[26]. Hal ini berarti bahwa sandar pelayanan prima yang diimplementasikan dalam berbagai bentuk dan jenis
bisnis akan meningkatkan performa bisnis, termasuk dalam proses segmenting, targeting, dan positioning.
Dengan demikian, dapat diketahui bahwa indikator pengukuran kualitas pelayanan dalam model Service Quality
(SERVQUAL) dapat dijadikan kriteria dalam pengambilan keputusan untuk meningkatkan kualitas pelayanan
bisnis coffeeshop.
Optimalisasi layanan bisnis coffeeshop berimplikasi pada keputusan pembelian dan loyalitas konsumen.
Nilamanda dan Prabowo menegaskan bahwa upaya meningkatkan loyalitas konsumen dapat dilakukan dengan
meningkatkan mutu produk, mutu layanan, dan kepuasan konsumen [27]. Firmansyah dan Pradana menunjukkan
bahwa tantangan dalam meningkatkan kualitas layanan di coffeeshop ialah memahami kebutuhan dan preferensi
konsumen atau perspektif kualitas konsumen (quality perspective) [28]. Adapun, Abhiwibawa et al.
menunjukkan bahwa pemantik perspektif konsumen terhadap kualitas produk ialah ketertarikan, adanya kesan
menarik, serta bentuk dan desain dari produk yang dihasilkan [29]. Lebih jauh, Humaidi menunjukkan bahwa
perilaku konsumen dalam pembelian di coffeeshop mengindikasikan bahwa kualitas produk diukur berdasarkan
cita rasa, aroma, higenis, dan estetika penyajian [30]. Hal ini berarti bahwa optimalisasi layanan bisnis
coffeeshop perlu mempertimbangkan perspektif konsumen terkait dengan kualitas produk. Dengan demikian
dapat diketahui bahwa pemahaman tentang perspektif konsumen dapat memberikan petunjuk kepada pengusaha
coffeeshop untuk mengidentifikasi kebutuhan atau preferensi dalam proses segmenting.
Tantangan dalam optimalisasi layanan bisnis coffeeshop sebagai Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM)
ialah keterbatasan modal usaha, serta pengetahuan dan keterampilan pemanfaatan teknologi dalam optimalisasi
strategi pemasaran. Jamaludin dan Widiarto menegaskan bahwa keterbatasan modal usaha, pengetahuan dan
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak)
Volume 5, No. 1, November 2023, Page 1-9
https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc
DOI 10.47065/josyc.v5i1.4460
Copyright © 2023 the auhor, Page 7
This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
keterampilan bisnis coffeeshop perlu didukung oleh berbagai pemangku kepentingan melalui hubungan
kerjasama yang saling menguntungkan agar dapat meningkatkan kapasitas dan kinerja usaha, serta mempercepat
pertumbuhan ekonomi [31]. Selain itu, Putri dan Alfian menunjukkan bahwa tidak semua bisnis Coffeeshop
mampu menyediakan fasilitas yang lengkap dalam memenuhi kebutuhan konsumen karena keterbatasan modal
usaha, meskipun demikian implementasi pelayanan prima dapat menjadi memberikan kesan positif bagi
konsumen serta memengaruhi keputusan pembelian, kepuasan dan loyalitas [32]. Adapun, Anugerah et al.
menunjukkan bahwa komponen bauran pemasaran mencakup indikator pelayanan prima dan perlu
diimplementasikan secara optimal sehingga dapat meningkatkan kepuasan konsumen [33]. Hal ini berarti bahwa
penguatan internal bisnis coffeeshop, menjadi faktor penentu keberhasilan menghadapi tantangan eksternal untuk
keberlanjutan bisnis, terutama dalam meningkatkan volume penjualan, kepuasan dan loyalitas konsumen.
Dengan demikian, manajemen bisnis coffeeshop perlu mengambil langkah strategis melalui model pendukung
keputusan yang relevan dengan konteks dan kompleksitas bisnis coffeeshop.
Salah satu model pendukung keputusan yang digunakan dalam bisnis untuk menentukan pilihan terbaik
ialah model pendukung keputusan EDAS. Mandarani et al. menunjukkan bahwa model EDAS sangat fleksibel
dan dapat dihubungkan dengan metode Rank Order Centroid (ROC) dalam penentuan nilai alternatif dan kriteria
[34]. Adapun, Salmon et al. menunjukkan bahwa metode EDAS dapat digunakan dalam menentukan pilihan
terbaik, terutama dalan konteks kewirausahaan [35]. Hal ini berarti bahwa model keputusan EDAS dan ROC
dapat digunakan dalam menetapkan kriteria yang relevan dengan perilaku konsumen terutama dalam upaya
meningkatkan kepercayaan, keputusan pembelian, kepuasan dan loyalitas konsumen bisnis coffeeshop. Adapun,
metode EDAS dapat digunakan dalam berbagai konteks kelembagaan selain kepentingan bisnis. Dengan
demikian, penggunaan metode EDAS dalam mengoptimalkan layanan dan pemasaran bisnis coffeeshop
merupakan langkah strategis untuk memperkuat dan meningkatkan performa usaha atau bisnis.
4. KESIMPULAN
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode EDAS dapat digunakan dalam upaya mengoptimalkan layanan
dan pemasaran bisnis coffeeshop sebagai langkah strategis dalam memperkuat dan meningkatkan performa usaha
atau bisnis coffeeshop. Adapun, brand bisnis coffeeshop yang telah diobservasi dan dijadikan alternatif dalam
penelitian ini ialah Coffee Tanem, 1915 Koffie-Huis, Teman Kerja Coffee Salatiga, Senja Koffie Salatiga, dan
Street Side Coffee Salatiga. Meskipun demikian, dalam konteks pengujian model keputusan EDAS, masing-
masing alternatif diberikan kode acak (A1-A5). Adapun, kriteria yang digunakan ialah varian kopi (C1), aroma
dan roasted level (C2), varian metode penyajian (C3), harga minuman (C4), dan lokasi coffeeshop (C5), dengan
kategori C1-C3 sebagai benefit, dan C4-C5 sebagai cost. Berdasarkan hasil perhitungan metode EDAS dapat
diketahui bahwa coffeeshop yang memiliki varian biji kopi beragam (robusta dan arabica), aroma dan roasted
level yang beragam (light, medium, dark), metode penyajian beragam menggunakan espresso machine & manual
brew, harga minuman terjangkau, dan lokasi coffeeshop yang strategis serta memiliki tempat parkir memadai,
dapat menjadi pilihan konsumen dengan posisi ranking pertama. Hal ini menunjukkan bahwa pengelolaan bisnis
Coffeeshop perlu memerhatikan kebutuhan atau preferensi target pasar sasaran dengan menyesuaikan kapasitas
sumber daya unit bisnis. Dengan demikian, direkomendasikan optimalisasi komponen bauran pemasaran dalam
strategi pemasaran STP (Segmenting, Targeting, Positioning) serta pendampingan tenaga ahli bisnis coffeeshop
dalam meningkatkan kapabilitas modal dan performa bisnis, sehingga dapat meningkatkan kepercayaan, volume
penjualan, kepuasan dan loyalitas konsumen.
REFERENCES
[1] Adrinoviarini, S. Widyaningtyas, R. F. Nanda, and S. Hariyadi, “Strategi Pemasaran Coffeeshop Boy’s
Selama Pandemi Covid-19 dengan Menggunakan Analisis SWOT,” J. Soc. Econ. Agric., vol. 11, no. 1, pp.
12–19, 2022, doi: 10.26418/j.sea.v11i1.56472.
[2] A. Simarmata, S. G. Jocom, and R. Kaunang, “Analisis Persepsi Konsumen Terhadap Aspek Bauran
Pemasaran (Marketing Mix 7p) Pada Black Cup Coffee Roaster Di Kota Manado,” Agri-Sosioekonomi, vol.
18, no. 3, pp. 699–708, 2022, doi: 10.35791/agrsosek.v18i3.44693.
[3] A. A. Kusuma, Z. M. Arini, U. Hasanah, and Mesran, “Analisa Penerapan Metode Multi Attribute Utility
Theory (MAUT) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Pemilihan Lokasi Strategis
Coffeshop Milenial di Era New Normal,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, pp. 51–59, 2021, doi:
10.30865/json.v3i2.3575.
[4] N. Chandra and A. T. Ayunda, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Supplier Kopi Menerapkan
Metode OCRA dengan Pembobotan ROC,” G-Tech J. Teknol. Terap., vol. 7, no. 4, pp. 1596–1605, 2023.
[5] A. Syahputra and B. Arifitama, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Biji Kopi Berkualitas
Menggunakan Metode Weighted Product,” J. Integr., vol. 15, no. 1, pp. 1–7, 2023, doi:
10.30871/ji.v15i1.4519.
[6] Calvin, Hugeng, and T. Sutrisno, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan untuk Memudahkan
Pemilihan Kedai Kopi,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf., vol. 11, no. 2, pp. 1–5, 2023.
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak)
Volume 5, No. 1, November 2023, Page 1-9
https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc
DOI 10.47065/josyc.v5i1.4460
Copyright © 2023 the auhor, Page 8
This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
[7] S. Supiyandi, C. Rizal, M. N. H. Siregar, E. Putra, and R. Saragih, “Sistem Pendukung Keputusan
Pemilihan Biji Kopi Arabika Terbaik Menggunakan Metode SMART,” Build. Informatics, Technol. Sci.,
vol. 4, no. 2, pp. 796–802, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2118.
[8] A. Syaputra, “Analisis Kombinasi Metode Algoritma MFEP dan AHP Pada Pemilihan Bibit Unggul Kopi
Robusta,” Komputika J. Sist. Komput., vol. 11, no. 2, pp. 185 –192, 2022, doi:
10.34010/komputika.v11i2.6719.
[9] H. Priyono, Suliansyah, H. Sumarno, L. Maulida, and F. Indriyani, “Pemilihan Minuman yang Banyak
Terjual dengan Metode Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS),” Remik, vol. 7, no.
3, pp. 1428–1438, 2023.
[10] I. Purnama, Z. Zulkifli, M. B. K. Nasution, A. Karim, and S. Trianovie, “Sistem Pendukung Keputusan
Pemilihan Sales Supervisor Menerapkan Metode EDAS berdasarkan Pembobotan ROC,” Build.
Informatics, Technol. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 181–190, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i1.3558.
[11] E. Geoffany, “Faktor yang Memengaruhi Konsumen dalam Keputusan Pembelian Kopi (Studi Kasus :
Bumi Kayom Langit Senja Coffee Salatiga),” J. Ilm. Mhs. Agroinfo Galuh, vol. 7, no. 2, pp. 441–454,
2020.
[12] C. D. Suryani and D. N. Kristiyani, “Studi Fenomenologi Pada Gaya Hidup Baru Anak Muda Sebagai
Pengunjung Coffee Shop Di Kota Salatiga,” PRecious Public Relations J., vol. 1, no. 2, pp. 177–201, 2021.
[13] T. W. Damayanti, R. Franksisca, S. H. Priyanto, and D. Murdoko, “Peningkatan Nilai Usaha Kopi Pada
Panti Karya Salib Putih Salatiga,” Ekon. J. Ilmu Ekon. dan Stud. Pembang., vol. 19, no. 2, pp. 178–188,
2019, doi: 10.30596/ekonomikawan.v19i2.3822.
[14] Rizal, “Analisis Perilaku Konsumen Dalam Pengambilan Keputusan Konsumsi Kopi Robusta (Studi Kasus
di Café Mozila Jember),” Politek. Negeri Jember, vol. 2, no. 3, pp. 54–71, 2023.
[15] Mursalmina, Z. Fuad, and S. Satira, “Fenomena Warung Kopi (Studi perilaku Konsumtif Pemuda Generasi-
Z dalam Perspektif Ekonomi Islam di Kota Banda Aceh),” SHIBGHAH J. Muslim Soc., vol. 5, no. 1, pp.
11–29, 2023.
[16] W. G. Priyanti, Sulismandi, and L. D. Kumalasari, “Gaya Hidup Nongkrong Mahasiswa di Malang (Studi
Pengunjung Kedai Kopi or Traffic Sengkaling, Kabupaten Malang),” J. Sosiol. Nusant., vol. 8, no. 2, pp.
265–278, 2022.
[17] B. R. Pramudya and S. D. Firmialy, “Pengaruh Customer Satisfaction Terhadap Brand Loyalty di Coffee
Shop: A Comparative Study of Generation Z Individuals Exhibiting High Vs Low Financial Literacy,”
SEIKO J. Manag. Bus., vol. 4, no. 3, pp. 589–597, 2022, doi: 10.37531/sejaman.v4i3.346.
[18] R. I. Puspita, R. Desfaryani, Fitriani, and S. Handayani, “Strategi Pemasaran Produk Olahan Kopi (Studi
Kasus Pada CV. AKL Coffee Kabupaten Lampung Barat),” J. Ilm. Mhs. Agroinfo Galuh, vol. 10, no. 3, pp.
2109–2123, 2023.
[19] Reta, Tasir, and S. Thamrin, “Penerapan Teknologi Mesin Roasted Kopi Tipe Rotary Untuk Menghasilkan
Aroma Kopi Specialty Di Kabupaten Enrekang,” J. Din. Pengabdi., vol. 5, no. 1, pp. 2528–3219, 2019.
[20] H. N. Utami and N. Kamilia, “Persepsi Konsumen Thematic Coffeehouse Terhadap Merek, Kualitas
Produk dan Pelayanan serta Nilai Pelanggan Produk Kopi Lokal,” J. Ilmu Sos. dan Hum., vol. 6, no. 1, pp.
60–72, 2017, doi: 10.23887/jish-undiksha.v6i1.9870.
[21] N. Hidayah and M. Qamaruddin, “Business Feasibility Analysis at Coffee Shop Ohayo Coffee Roastery
Martapura,” J. Ekon. Syariah dan Huk. Ekon. Syariah, vol. 9, no. 1, pp. 47–57, 2023.
[22] M. Rossi, D. Ethika, and I. Widyarini, “Analisis Kepuasan Konsumen Kopi Pada Kedai Kopi di Wilayah
Purwokerto,” Ekon. Pertan. dan Agribisnis, vol. 5, no. 3, pp. 878–891, 2021.
[23] H. Shaliha, H. Hendrarini, and Mubarokah, “Pengaruh Segmenting, Targeting dan Positioning (STP)
Terhadap Kepuasan Konsumen Kopi Excelso di Cabang Jalan Merr Surabaya,” J. Agros, vol. 25, no. 3, pp.
3161–3171, 2023.
[24] E. Anugerah, W. B. Priatna, and R. Yanuar, “Pengaruh Bauran Pemasaran Terhadap Kepuasan Konsumen
Aranya Coffee and Forest,” J. Paradig. Agribisnis, vol. 6, no. 1, pp. 44–59, 2023.
[25] S. P. Laiya, J. Kalangi, and D. Mukuan, “Pengaruh Kualitas Pelayanan dan Kualitas Produk Terhadap
Kepuasan Konsumen di Rumah Kopi Billy Kawasan Mega Mas Manado,” J. Product., vol. 4, no. 5, pp.
564–578, 2023.
[26] M. Anassalam and H. N. Cahya, “Upaya Peningkatan Kepuasan Konsumen Menggunakan Metode Quality
Function,” J. Ekon. dan Bisnis, vol. 2, no. 2, pp. 113–124, 2023.
[27] C. Nilamanda and B. Prabowo, “Pengaruh Kualitas Produk, Kualitas Pelayanan, dan Kepuasan Pelanggan
Terhadap Loyalitas Pada Kedai Kopi Janji Jiwa Mulyosari Surabaya,” Manag. Stud. Entrep. J., vol. 4, no.
4, pp. 3681 –3687, 2023, [Online]. Available:
https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/index.php/emba/article/view/43592%0Ahttps://ejournal.unsrat.ac.id/v3/inde
x.php/emba/article/view/43592/42597
[28] I. Firmansyah and M. Pradana, “The Influence of Product Quality on Coffee Shop’s Consumer
Satisfaction,” SEIKO J. Manag. Bus., vol. 6, no. 1, pp. 326–338, 2023.
[29] F. Abhiwibawa, M. Rezky, P. Syafar, A. Muhammad, and A. Alam, “Pengaruh Kualitas Produk dan
Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Konsumen Kopi,” SEIKO J. Manag. Bus., vol. 6, no. 1, pp. 347–
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak)
Volume 5, No. 1, November 2023, Page 1-9
https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc
DOI 10.47065/josyc.v5i1.4460
Copyright © 2023 the auhor, Page 9
This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
361, 2023.
[30] E. Humaidi, A. Analianasari, and B. Unteawati, “Perilaku Konsumen dalam Pembelian Kopi di Coffe
Shop,” Agrimor, vol. 8, no. 2, pp. 53–60, 2023, doi: 10.32938/ag.v8i2.1937.
[31] A. Jamaludin and T. Widiarto, “Pembekalan Manajemen Pemasaran Bagi Pedagang di RT 01 RW 01
Pondok Kopi Jakarta Timur,” J. Pengabdi. Pada Masy., vol. 2, no. 2, pp. 50–54, 2023, [Online]. Available:
https://www.journal.unindra.ac.id/index.php/batasa/article/view/1189
[32] V. D. Putri and Alfian, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Dan Harga Terhadap Kepuasan Konsumen Di Kedai
Kopi Nipah Padang,” J. Pendidik. Tambusai, vol. 7, no. 1, pp. 1789–1800, 2023, doi:
10.58890/jkb.v15i1.71.
[33] E. Anugerah, W. B. Priatna, and R. Yanuar, “Pengaruh Bauran Pemasaran Terhadap Kepuasan Konsumen
Aranya Coffee and Forest,” J. Paradig. Agribisnis, vol. 6, no. 1, pp. 44–59, 2022.
[34] P. Mandarani, H. L. Ramadhan, E. Yulianti, and A. Syahrani, “Sistem Pendukung Keputusan Penulis
Terbaik Menggunakan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Evaluation based on Distance from
Average Solution (EDAS),” J. Inf. Syst. Res., vol. 3, no. 4, pp. 686–694, 2022, doi:
10.47065/josh.v3i4.1845.
[35] S. Salmon, B. Harpad, and R. Andrea, “Penerapan Metode EDAS Dalam Pemilihan Wirausaha Muda
Terbaik dengan Pembobotan ROC,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 2, pp. 737–746, 2023, doi:
10.30865/mib.v7i2.6066.