<![CDATA[Perkembangan industri kuliner menuntut pemilihan mitra restoran yang objektif karena alternatif memiliki keunggulan dan kelemahan pada berbagai kriteria, seperti harga, kualitas layanan, dan reputasi. Pengambilan Keputusan yang hanya didasarkan pada intuisi berpotensi menghasilkan keputusan yang subjektif dan kurang konsisten. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk pemilihan restoran menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yang diimplementasikan dalam arsitektur full-stack. Data yang digunakan berasal dari Restaurant Revenue Prediction Dataset (Therrien, 2024) yang terdiri atas 61 entitas restoran dengan enam kriteria penilaian, yaitu Rating, Average Meal Price, Service Quality Scorem Number of Reviews, Ambience Score, dan Chef Experience Years. Bobot setiap kriteria ditentukan berdasarkan hasil kuesioner terhadap sepuluh responden yang terdiri atas praktisi bisnis kuliner dan akademisi. Tahap pengolahan data meliputi penganganan missing value menggunakan metode mean substitution, normalisasi vector Euclidean, pembentukan matriks keputusan terbobot, penentuan solusi ideal positif dan negatif, serta perhitungan nilai preferensi menggunakan metode TOPSIS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan peringkat restoran dengan nilai preferensi (Vi) berkisar antara 0,142 hingga 0,891 sehingga pemilihan alternatif dapat dilakukan secara lebih objektif dan terukur. Pengujian sensitivitas pada empat skenario pembobotan menunjukkan bahwa peringkat yang dihasilkan relative stabil terhadap perubahan bobot, terutama pada alternatif yang memiliki dominasi kriteria benefit maupun cost. Implementasi sistem berbasis full-stack juga memungkinkan perhitungan TOPSIS disajikan secara transparan serta mendukung penyajian rekomendasi restoran melalui antarmuka yang interaktif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode TOPSIS efektif diterapkan sebagai pengambilan keputusan multikriteria untuk mendukung pemilihan mitra restoran pada skenario Corporate Dining Partnership.]]>
