## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3376

## Kombinasi Metode VIKOR dan Rank Order Centroid Dalam Pemilihan E-Marketplace
Ahmadi Irmansyah Lubis * , Umri Erdiansyah, Mukhlis Ramadhan
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1,* ahmadi.loebis94@gmail.com, 2 umrierdiansyah13@gmail.com, 3 mukhlisramadhan@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ahmadi.loebis94@gmail.com
Abstrak− Dalam  situasi  yang  masih  dilanda  Pandemi  COVID19  sampai  sekarang  ini,  berdampak  kepada  cara  masyarakat dalam melakukan memenuhi kebutuhan hidup baik itu kebutuhan primer maupun sekunder. Dalam satu kasus, pandemi juga mempengaruhi  pola  berbelanja  dari  masyarakat  yang  mengharuskan  untuk  melakukan  belanja  secara  daring  agar  dapat mengurangi aktivitas diluar rumah. Maka untuk mengatasi persoalan tersebut, pada penelitian ini penulis melakukan penelitian dalam topik Sistem Pendukung Keputusan dalam pemilihan E-Marketplace . Adapun dalam kasus tersebut penulis menerapkan metode VIKOR dan Rank Order Centroid dalam melakukan penilaian terhadap beberapa situs ataupun aplikasi yang umumnya digunakan  oleh  masyarakat  dalam  aktivitas  berbelanja  secara  daring.  Alternatif  yang  digunakan  yaitu  Shoopee,  Lazada, Tokopedia,  Bukalapak  dan Facebook  Marketplace .  Untuk  kriteria  yang  digunakan  yaitu  dengan  menggunakan  penilaian berdasarkan User Interface, Kelengkapan Produk, Respon Pelayanan, Proses Transaksi, dan Jasa Pengiriman. Hasil pengujian yang  diperoleh  berdasarkan  perhitungan  metode  VIKOR  dan Rank  Order  Centroid terhadap  alternatif  dan  kriteria  yang digunakan, Shoopee sebagai alternatif terbaik dengan peroleh nilai indeks VIKOR sebesar 1. Maka dengan demikian, dapat diketahui  bahwa  metode  VIKOR  dan Rank  Order  Centroid dapat  diterapkan  pada  sistem  rekomendasi  untuk  pemilihan marketplace .
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; VIKOR; Rank Order Centroid; E-Marketplace; Kombinasi
Abstract− In a situation that is still being hit by the COVID19 Pandemic until now, it has an impact on the way people meet the needs of life, both primary and secondary needs. In one case, the pandemic also affected the shopping patterns of people who required them to shop online in order to reduce activities outside the home. So in this study the authors conducted research on the topic of Decision Support Systems in the selection of E-Marketplace. In this case, the author applies the VIKOR and Rank Order Centroid methods in assessing several sites or applications that are generally used by the public in online shopping activities. The alternatives used are Shopee, Lazada, Tokopedia, Bukalapak and Facebook Marketplace. For the criteria used, namely by using an assessment based on the User Interface, Product Completeness, Service Response, Transaction Process, and Delivery Service. The test results obtained are based on the calculation of the VIKOR method and the Rank Order Centroid against the alternatives and criteria used, Shoopee as the best alternative by obtaining a VIKOR index value of 1. Thus, it can be seen that the VIKOR method and Rank Order Centroid has been successfully applied to the recommendation system for marketplace selection.
Keywords : Decision Support System; VIKOR; Rank Order Centroid; E-Marketplace; Combination

## 1. PENDAHULUAN
Kasus i yang i diangkat i pada i penelitian i ini i yaitu i berkaitan i dengan  situasi  pandemi  COVID19  yang  masih melanda  di  seluruh  dunia  dan  termasuk  di  Indonesia.  Adapun  pandemi  ini  sangat  mempengaruhi  aktivitas masyarakat terlebih lagi dalam i pemenuhan i kebutuhan i hidup i baik i itu kebutuhan i primer i maupun i sekunder. Salah satu yang menjadi konsekuensi besar dari pandemi COVID-19 ini, khususnya masyarakat Indonesia, yaitu telah  mengubah  dan  mengadopsi  kebiasaan  atau perilaku  baru  dalam  kehidupan i sehari-hari, i atau i yang i lebih dikenal i dengan istilah New Normal yang berbeda dengan aktivitas biasa seperti sebelum adanya pandemi. Menurut  McKinsey  &  Company,  salah  satu  dampak  yang  nyata  dari  perubahan  sosial  pasca  pandemi COVID-19  ini  merebak  yaitu  salah  satunya  pada  perubahan  perilaku  dalam  mengonsumsi  barang  dan  metode berbelanja baik itu jenis i barang-barang i yang i sangat dibutuhkan i selama i masa i pandemi ataupun juga barang- barang rumah tangga sehari-hari. Akibat dari itu semua, maka masyarakat lebih cenderung menggunakan platform digital yaitu marketplace dalam berbelanja untuk mengurangi aktiitas diluar rumah [1]. Maka dalam menentukan pemilihan marketplace tersebut, kadang kala dapat membingungkan pengguna dalam  memilih marketplace yang  akan  digunakan  mengingat  bahwa  setiap marketplace memiliki  fitur-fitur keunggulan yang i berbeda-beda. i Untuk i mengatasi i hal i tersebut maka dianggap perlu untuk menerapkan sebuah sistem dalam mendukung keputusan untuk pengguna dalam memilih marketplace yang hendak ingin digunakan dalam berbelanja secara daring, dan salah satunya dengan memanfaatkan i Sistem i Pendukung Keputusan. Adapun i Sistem i Pendukung i Keputusan  (SPK)  sendiri i merupakan  media  yang  dapat  digunakan  bagi pengambil  keputusan  dalam  mengatasi  persoalan i yang i kompleks i dan i tidak  terstruktur, i sehingga i dapat meningkatkan  efektifitas  dari i keputusan  yang  diambil  dari  pengguna  [2].  Adapun  metode-metode  SPK  yang umumnnya digunakan antara lain i seperti l Simple l Additive Weighting (SAW), i ELECTRE, TOPSIS, l MOORA, VIKOR, l AHP, l Weighted Product (WP), SMART, SMARTER, i dan i lain i sebagainya [3]. Salah satu  metode SPK yaitu VIsektriterijumsko KOMpromisno Rangiranje (VIKOR) yang merupakan i salah satu i metode i yang i digunakan i pada i Multi i Attribute i Decision i Making (MADM) dengan i menggunakan pendekatan i solusi/alternatif i terdekat i sebagai i pendekatan i kepada i solusi  ideal i dalam i perangkingan  [4].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3376
Kemudian  pembobotan  kriteria  juga i sangat i penting i diperlukan i dalam i penyelesaian i masalah  menggunakan MADM, i maka i disini i penulis i menggunakan i metode i pembobotan i Rank i Order Centroid (ROC). Teknik i ROC memberikan i bobot i pada i setiap i kriteria i sesuai i dengan i ranking  yang i dinilai i berdasarkan i tingkat i prioritas dari i kriteria i yang i ditentukan [5]. Ada i beberapa i penelitian i yang i telah i dilakukan i berkaitan dengan pemanfaatan SPK di dalam pemilihan marketplace . Seperti penelitian yang dilaksanakan oleh Ginting yang memilih i Shopee, Tokopedia, i Bukalapak, Lazada,  dan i Blibli  sebagai  alternatif,  dan  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  SAW  tersebut  menyatakan bahwa Tokopedia adalah alternatif terbaik [6]. Kemudian riset yang dilakukan oleh Wibowo dengan menerapkan metode Fuzzy AHP-VIKOR yang Kemudian memilih Tokopedia, Shopee, dan Bukalapak menjadi alternatif yang diajukan. Wibowo juga membagikan kuisioner penelitian untuk memperoleh nilai atribut untuk setiap alternatif. Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  Shopee  diusulkan  menjadi  alternatif  terbaik  [7].  Kemudian  penelitian  yang dilakukan  oleh  Indra  dengan  menerapkan  metode Simple  Additive  Weighting yang  kemudian  memilih  Lazada, Bukalapak, Tokopedia, OLX, Shopee, Blibli, Amazon, JDID, Mataharimall, dan Zalora sebagai  alternatif yang diajukan, kriteria penelitian tersebut di antaranya pelayanan, produk, tampilan, pembayaran, dan pengiriman dan dengan  membagikan  kuisioner  untuk  memperoleh  nilai  atribut  setiap  alternatif.  Hasil  penelitian  tersebut menyatakan bahwa Tokopedia yang paling banyak diminati [8].
Berdasarkan dari kasus di atas dan ditambahkan dengan keterangan beberapa penelitian terdahulu, maka penulis  bermaksud  meneliti  tentang  sistem  pendukung  keputusan  untuk  mengetahui  kecenderungan  konsumen dalam  memilih  marketplace  di  masa  pandemi  COVID-19  menggunakan  metode  VIKOR  dan  dikombinasikan dengan  metode  pembobotan Rank  Order  Centroid yang  dimana  hasil  dari  riset  ini  nantinya  diharapkan  dapat memberikan referensi bagi para calon pengguna baru aplikasi marketplace , serta diharapkan juga i penelitian i ini dapat i menjadi i referensi i riset i untuk  pengembangan  bagi  perusahaan  penyedia  jasa  layanan  marketplace  di Indonesia i di i masa i yang i akan i datang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam menerapkan metode VIKOR dan Rank Order Centroid pada penelitian ini untuk menghasilkan keputusan dalam pemilihan marketplace , maka alur kerja proses digambarkan menggunakan Flowchart . Alur perhitungan metode VIKOR dan Rank Order Centroid (ROC) ditunjukkan pada i Gambar i 1 i berikut.
Gambar 1. Flowchart Alur Penelitian
Pada  Gambar  1  menampilkan  alur  penelitian  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini  dengan  proses kombinasi  antara  metode  VIKOR  dengan  pembobotan  Rank  Order  Centroid.  Dalam  alur  tersebut  terlihat  alur proses metode VIKOR secara umum, akan tetapi dikarenakan menggunakan pembobotan Rank Order Centroid, maka proses perolehan bobot kriteria yang umumnya pada metode VIKOR ditentukan secara subyektif, maka pada penelitian proses alur pembobotan dilakukan dengan perhitungan Rank Order Centroid berdasarkan nilai tingkat kepentingan dari kriteria yang digunakan dan seterusnya bobot yang dihasilkan nantinya akan dikalikan dengan nilai  matriks  keputusan  yang  dibentuk,    Kemudian  penjelasan  secara  rinci  dari  alur  penelitian  pada  Gambar  1 sebelumnya yaitu dipaparkan dengan keterangan sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3376

## 2.1.1 Visektriterijumsko Kompromisno Rangiranje (VIKOR)
VIKOR i atau i VIsektriterijumsko i KOMpromisno i Rangiranje berasal  dari i bahasa i Serbia  yang  digunakan untuk  pemeringkatan  untuk  melihat  solusi  ideal  dalam  pemeringkatan  [9],[10],[11].  Tujuan  utamanya  yaitu untuk menghasilkan i solusi i kompromi i dengan memeringkat i hasil i nilai alternatif i dan i kriteria i yang i saling bertentangan dengan mengacu pada rencana yang layak atau mendekati rencana ideal[4],[12]. Berikut ini adalah prosedur perhitungan yang digunakan dalam metode VIKOR [13],[14],[15]: 1. Membuat i matriks i A, i dimana i Ai i adalah i alternatif i dari i=1 i sampai i n i dan i Cxn i adalah i kriteria dari i j=1 sampai i m . i Penyusunan i matriks i A i dapat i dilihat i pada i persamaan i berikut.
𝐴 = 𝐴 1 𝐴 2 ⋮ 𝐴 𝑚 [ 𝐶 𝑥1 𝐶 𝑥1 … 𝐶 𝑥𝑛 𝑋 11 ⋮ 𝑋 𝑚1 𝑋 12 … 𝑋 1𝑛 ⋮ … ⋮ 𝑋 𝑚2 … 𝑋 𝑚2 ] (1)
2. Menghitung i normalisasi matriks dengan mengikuti persamaan berikut:
𝑅 𝑖𝑗 = (𝑓 𝑖 ∗ )−(𝑓 𝑖𝑗 ) (𝑓 𝑖 ∗ )−(𝑓 𝑖 − ) (2)
Keterangan:
𝑅 𝑖𝑗 = nilai i normalisasi i matriks 𝑓 𝑖𝑗 = nilai i data i sampel i kriteria j 𝑓 𝑖 ∗ = nilai i terbaik i dalam i suatu i kriteria 𝑓 𝑖 − = nilai i terburuk i dalam i suatu i kriteria 3. Mengkalikan i nilai i matriks i yang i sudah i dinormalisasi i dengan i nilai i bobot i kriteria i yang didapat i dalam tahapan sebelumnya.
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 = (𝑊 𝑖 × 𝑅 𝑖𝑗 ) (3)
4. Menghitung i utility i measures i dari i setiap i alternatif i dengan i menggunakan i persamaan i dan  persamaan sebagai i berikut.
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 (𝑓 𝑖 ∗ )−(𝑓 𝑖𝑗 ) (𝑓 𝑖 ∗ )−(𝑓 𝑖 − ) 𝑛 𝑗=1 (4)
𝑅 𝑖 = 𝑀𝐴𝑋 𝑗 [𝑤 𝑗 (𝑓 𝑖 ∗ )−(𝑓 𝑖𝑗 ) (𝑓 𝑖 ∗ )−(𝑓 𝑖 − ) ] (5)
5. Menghitung i indeks VIKOR i dari i setiap i alternatif i dengan i menggunakan i persamaan i berikut:
𝑄 𝑖 = 𝑣 [ 𝑆 𝑖 −𝑆 ∗ 𝑆 − −𝑆 ∗ ] + 1(1 − 𝑣) [ 𝑅 𝑖 −𝑅 ∗ 𝑅 − −𝑅 ∗ ] (6)

## 2.1.2 Rank Order Centroid (ROC)
Pada i Rank i Order i Centroid menghitung  prioritas berdasarkan setiap kriteria,  dan memberikan bobot  sesuai dengan urutan prioritas [16],[17]. Kemudian tentukan prioritasnya, rumusnya adalah nilai tertinggi merupakan nilai prioritas tertinggi dibandingkan nilai lainnya. ROC dapat dinyatakan sebagai berikut [18]:
Jika, i 𝑪𝒓𝟏 ≥ i 𝑪𝒓𝟐 ≥ i 𝑪𝒓𝟑  …   ≥ i 𝑪𝒓𝒏 (7) Maka, 𝑾𝟏 ≥ 𝑾𝟐 ≥ 𝑾𝟑  …   ≥ 𝑾𝒏 (8)
Secara i umum, i pembobotan i ROC i dirumuskan i sebagai i berikut [19][20]:
𝑊𝑘 = 1 𝐾 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝐾 𝑖=1
(9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Alternatif dan Data Kriteria
Data kriteria & data i alternatif, diperoleh berdasarkan penelitian terkait terdahulu yaitu pada penelitian Ginting [6] yaitu  menggunakan  alternatif  antara  lain  Shoope,  Lazada,  Bukalapak  dan  Tokopedia  yang  Kemudian  pada penelitian  ini  ditambah  satu  alternatif  lain  yaitu Facebook  Marketplace sebagai  pembeda  dari  kutipan  pada penelitian terkait yang Kemudian dengan nilai pada masing-masing alternatif diperoleh berdasarkan hasil kuisioner penelitian yang telah diisi oleh 50 responden yang dilakukan pada sepanjang bulan Oktober 2021. Data alternatif dan kriteria i yang digunakan dapat dilihat i pada i Tabel 1 i dan Tabel i 2 berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3376
Tabel 1. Data Alternatif No. Alternatif Kode Alternatif 1. 2. 3. 4. 5. Shoopee Lazada Bukalapak Facebook Marketplace Tokopedia A1 A2 A3 A4 A5
Tabel 2. Data Kriteria No. Kriteria Kode Kriteria Jenis Kriteria 1. 2. 3. 4. 5.

## User Interface
Kelengkapan Produk Respon Pelayanan Proses Transaksi Jasa Pengiriman K1 K2 K3 K4 K5 Benefit
Benefit Benefit Cost Benefit

## 3.2 Perhitungan Bobot Kriteria Rank Order Centroid
Pembobotan i kriteria i dilakukan  dengan  metode  pembobotan Rank  Order  Centroid (ROC)  yang  dimana  setiap atribut i memiliki i prioritas, i dan i nilai bobot i setiap i atribut i berdasarkan prioritas. Hasil i nilai i bobot i ROC i pada penelitian i ini i berdasarkan i standar i yang i digunakan, seperti i terlihat i pada i Tabel 3 i di i bawah i ini:
Tabel 3 . i Perhitungan i Bobot i Kriteria i dengan i Rank i Order i Centroid Kode Kriteria Kriteria Tingkat Prioritas Bobot Rank Order Centroid K1 User Interface 3 0 + 0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.156 K2 Kelengkapan Produk 1 1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.456 K3 Respon Pelayanan 2 0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.256 K4 Proses Transaksi 4 0 + 0 + 0 + 1 4 + 1 5 5 = 0.09 K5 Jasa Pengiriman 5 0 + 0 + 0 + 0 + 1 5 5 = 0.04
Pada Tabel 3 di atas, dapat dilihat hasil perhitungan nilai bobot kriteria perhitungan ROC yang ditentukan dengan  berdasarkan  peringkat  penilaian  tingkat  prioritas  dari  masing-masing  kriteria.  Kriteria  dengan  prioritas pertama yaitu Kelengkapan Produk (K2) dengan nilai  bobot  sebesar 0.456 dan kriteria dengan tingkat  prioritas terkecil  yaitu  Jasa  Pengiriman  (K5)  dengan  nilai  bobot  sebesar  0.04.  Kemudian  langkah  selanjutnya  yaitu melakukan  perhitungan  metode  VIKOR  untuk  memperoleh  hasil  perankingan  dari  alternatif  dan  kriteria  yang ditentukan sebelumnya.

## 3.3 Perhitungan Metode VIKOR
Langkah pertama yang dilakukan adalah menyesuaikan data hasil survey dari responden dalam memilih alternatif yang  ditentukan  terhadap  masing-masing  kriteria.  Kemudian  hasil  survey  yang  diperoleh  yaitu  pada  Tabel  4 berikut.
Tabel 4 . Nilai Alternatif Berdasarkan Hasil Survey Responden Kode Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 i A1 i A2
i A3 i A4 i A5 43 42 41 46 41 41 44 45 48 47 40 43 40 43 38 40 43 41 44 43 41 36 42 45 42
Langkah  selanjutnya  yaitu  mentrasformasikan  nilai-nilai  alternatif  pada  Tabel  4  sebelumnya  ke  bentuk matriks keputusan dengan bentuk sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3376
𝐴 = 𝐴 1 𝐴 2 𝐴 3 𝐴 4 𝐴 5 [ 43 41 40 40 41 42 44 43 43 36
41 46 41 45 48 47 40 43 38 41 44 43 42 45 42] Langkah i selanjutnya i adalah i mencari i nilai maksimum i dan i minimum i dari i setiap i data alternatif i untuk setiap i kriteria. i Nilai i maksimum i dan i minimum i ditentukan i oleh i jenis i standar,  dan i bobot i adalah i bobot standar i dibagi i dengan i total i bobot i yang i dimasukkan i oleh i pengguna sistem berdasarkan persamaan (2) yang hasilnya sebagai berikut.
Tabel 5. Nilai Maximum dan Minimum K1 K2 K3 K4 K5 Max Min 46 41 48 41 43 38
44 40 45 36
Kemudian setelah memperoleh nilai maksimum, minimum, dan bobot, langkah selanjutnya adalah Kembali menggunakan  Persamaan  (2)  untuk  menormalkan  matriks  dari  masing-masing  alternatif  sehingga  memperoleh hasil normalisasi seperti yang ditunjukkan i pada i Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Hasil i Normalisasi i Matriks Kode Alternatif K1 K2 K3 K4 K5
A1 A2 A3 A4 A5
0.6 0.8 1 0 1 1 0.571 0.428 0 0.142 0.6 0 0.6 0 1 0 0.75 0.25 1 0.75 0.444 1 0.333 0 0.333
Kemudian setelah diperoleh i nilai i normalisasi i matriks pada Tabel 6 di atas, i maka i tahapan i selanjutnya i yaitu melakukan normalisasi bobot i dengan i cara i mengalikan i hasil i normalisasi i matriks i dengan i bobot i hitung, dan hasilnya dapat i dilihat i pada i Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Normalisasi Bobot Kode Alternatif K1 K2 K3 K4 K5
A1
A2 A3 A4 A5 0.0936 0.1248 0.156 0 0.156 0.456 0.2605 0.1954 0 0.0651 0.1536 0 0.1536 0 0.256 0 0.0675 0.0225 0.09 0.0675 0.0178 0.04 0.0133 0 0.0133
Setelah i dilakukan i normalisasi i bobot, i maka i langkah i selanjutnya i adalah i menghitung i utility dan i regret measure i dengan i Persamaan (3) i dan (4). i Hasil i perhitungan i utility i dan i regret  measure i dapat i dilihat i pada Tabel 8 i berikut.
Tabel 8. Hasil i Perhitungan i Utility i dan i Regret i Measure Kode Alternatif Utility Regret Measure A1 A2 A3 A4 A5 0.7209 0.4928 0.5408 0.09 0.5579 0.456 0.2605 0.1954 0.09 0.256
Kemudian, i setelah i memperoleh i nilai i utility i dan regret i measrure , selanjutnya yaitu menghitung nilai indeks  VIKOR  untuk  memperoleh  hasil  ranking  akhir  dari  alternatif  berdasarkan  nilai  indeks  VIKOR. i Hasil perhitungan  dan i perankingan i indeks i VIKOR i pada  alternatif i yang i digunakan i dapat i dilihat i pada i Tabel  9 berikut.
Tabel 9 . Hasil Perhitungan dan Perankingan Alternatif Berdasarkan Nilai Indeks VIKOR Kode Alternatif Nama Alternatif Indeks VIKOR  Peringkat A1 Shoopee 1 1 A2 Lazada 0.5522 3 A3 Bukalapak 0.5013 4

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3376
Kode Alternatif Nama Alternatif Indeks VIKOR  Peringkat A4 Facebook Marketplace 0 5 A5 Tokopedia 0.5976 2
Pada  Tabel  9  merupakan  hasil  peringkatan  alternatif  berdasarkan  nilai  indeks  VIKOR  yang  dihasilkan. Dapat  dilihat  bahwa  peringkat  pertama  yaitu  Shoopee  dengan  nilai  Indeks  VIKOR  yaitu  1.  Maka  dari  hasil perhitungan yang diperoleh berdasarkan perhitungan kombinasi  dari metode VIKOR dengan pembobotan Rank Order  Centroid yang  dengan  demikian  dapat  diketahui  bahwa  kombinasi  metode  VIKOR  dan Rank  Order Centroid mampu untuk diterapkan pada sistem rekomendasi untuk pemilihan marketplace pada penelitian ini. Dan jika dibandingkan dengan hasil-hasil pada penelitian terdahulu, tampak terlihat perbedaan hasil yang diperoleh dari penelitian yang telah dilakukan. Seperti penelitian Ginting dengan metode SAW yang menyatakan bahwa  Tokopedia  adalah  alternatif  terbaik  [6].  Kemudian  Wibowo  dengan  menerapkan  metode  Fuzzy  AHP- VIKOR yang dimana Bukalapak menjadi alternatif terbaik [7]. Dan kemudian Indra dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting yang menyatakan bahwa Tokopedia yang paling banyak diminati [8]. Perbedaan hasil tersebut  jika  dikaitkan  dengan  hasil  penelitian  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  menandakan  bahwa  dengan menerapkan  metode  SPK  yang  berbeda-beda  tentunya  akan  memperoleh  hasil  yang  cenderung  berbeda dikarenakan masing-masing metode yang memiliki alur penyelesaian yang berbeda-beda dan memiliki keunggulan masing-masing.  Kemudian  yang  menjadi  pembeda  antara  penelitian  terdahulu  dengan  penelitian  ini  yaitu  pada pembobotan kriteria yang digunakan. Pada penelitian terdahulu, bobot kriteria diperoleh secara subyektif tanpa metode  pembobotan  secara  sistematis,  sedangkan  pada  penelitian  ini  pembobotan  kriteria  diperoleh  dengan perhitungan yang sistematis dan adanya penentuan tingkat prioritas kepentingan dari kriteria yang ditetapkan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan i dari i hasil  pengujian i yang i dilakukan i pada  metode  yang  diterapkan  dalam  kasus  penelitian  ini, diperoleh  kesimpulan  bahwa  penerapan  metode  VIKOR  dan Rank  Order  Centroid dalam  pemilihan E- Marketplace mampu dalam menghasilkan rekomendasi pemilihan E-Marketplace sesuai dengan kriteria dan bobot kriteria i yang i digunakan dengan menggunakan bobot i kriteria obyektif i dari perhitungan Rank Order Centroid sehingga  diperoleh  bobot  kriteria  yang  valid  dan  sesuai  dengan  tingkat  prioritas  dari  kriteria  yang  ditetapkan sehingga dengan menggunakan kombinasi bobot ROC pada metode VIKOR tidak lagi dilakukan secara asumsi dari  pengambil  keputusan.  Kemudian  hasil  pemeringkatan  alternatif  berdasarkan  nilai  indeks  VIKOR  yang dihasilkan,  alternatif  dengan  peringkat  pertama  yaitu Shoopee dengan  nilai  Indeks  VIKOR  yaitu  1.  Adapun penelitian yang dilakukan penulis dapat menjadi evaluasi untuk masa yang akan datang bahwa seharusnya para perusahaan marketplace senantiasa  meningkatkan  kualitas  baik  dari  segi  produk,  kemudahan  pengguna  dalam mengoperasikan  aplikasi marketplace ,  pelayanan  yang  responsif,  dan  kemudahan  dalam  bertransaksi  melalui marketplace untuk meraih sebesar-besarnya konsumen di pasar agar diperoleh i keuntungan i yang i lebih i besar lagi di masa depan.

## REFERENCES
[1] B. S. Kohli, V. Fabius, and S. M. Veranen, “How COVID-19 is changing consumer behavior – now and forever COVID- 19 is changing how consumers behave across all spheres of life,” 2020.
[2] S. Chaeruddin and I. Sukarsih, “PEMILIHAN MARKETPLACE DI MASA PANDEMI COVID -19 MENGGUNAKAN METODE MOORA,” CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) , vol. 6, no. 2, pp. 149–154, 2021.
[3] A. I. Lubis, P. Sihombing, and E. B. Nababan, “Comparison SAW and MOORA Methods with Attribute Weighting Using  Rank  Order  Centroid  in  Decision  Making,” 2020  3rd  International  Conference  on  Mechanical,  Electronics, Computer, and Industrial Technology (MECnIT) Comparison , pp. 127–131, 2020.
[4] A. A. Trisnani, D. U. Anwar, W. Ramadhani, M. M. Manurung, and A. P. U. Siahaan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Karyawan  Berprestasi  Menerapkan  Metode  Vise  Kriterijumska  Optimizajica  I  Kompromisno  Resenje  ( VIKOR ),” Jurnal Riset Komputer (JURIKOM) , vol. 5, no. 2, pp. 85–90, 2018.
[5] R. Z. Hasibuan, A. Prahutama, and D. Ispriyanti, “PERBANDINGAN METODE MOORA DAN TOPSIS DALAM PENENTUAN PENERIMAAN SISWA BARU DENGAN PEMBOBOTAN ROC MENGGUNAKAN GUI MATLAB (Studi Kasus : Madrasah Aliyah Negeri Asahan Tahun Ajaran 2018/2019),” Jurnal Gaussian , vol. 8, no. 2006, 2019.
[6] J.  V.  B.  Ginting,  “Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  e-Commerce  Terbaik  Dengan Menggunakan Metode SAW,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 4, no. 1, p. 225, Jan. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1986.
[7] A.  P.  Wibowo  and  E.  Yunianto,  “PEMILIHAN  EMARKETPLACE  DENGAN  METODE  FUZZY  AHP-VIKOR,” Jurnal IC-Tech , vol. 14, no. 1, pp. 31–38, 2019.
[8] E.  Indra  and  B.  Jaya,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK  MENENTUKAN  E-COMMERCE  YANG BANYAK DIMINATI DENGAN METODE SAW,” Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi dan Ilmu Komputer (SNITIK) Medan, 26 April 2018 , no. April, pp. 116–121, 2018.
[9] A. U. Martliong, N. Made, and S. Iswari, “Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Restoran Menggunakan Metode AHP dan VIKOR pada Platform LINE,” ULTIMA Computing , vol. 10, no. 1, pp. 27–33, 2018.
[10]  Mesran, K. Ulfa, D. P. Utomo, and I. R. Nasution, “Penerapan Metode VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3376
Resenje ( Vikor ) Dalam Pengangkatan Guru,” ALGORITMA: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika , vol. 4, no. 1, pp. 265–271, 2020.
[11]  R.  Putra,  I.  Werdiningsih,  and  I.  Puspitasari,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Berprestasi  di Sekolah Menengah Pertama dengan Metode VIKOR dan TOPSIS,” Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence , vol. 3, no. 2, p. 113, 2017, doi: 10.20473/jisebi.3.2.113-121.
[12]  K. Umam, V. E. Sulastri, D. U. Sutiksno, and Mesran, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode VIKOR,” Jurnal Riset Komputer (JURIKOM) , vol. 5, no. 1, pp. 43–49, 2018.
[13]  B. Simamora, “Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Televisi LED Dengan Metode Vikor Berbasis Web,” Ultimatics , vol. IX, no. 1, pp. 42–49, 2017.
[14]  N.  Rofiqo,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Penerapan  Metode  VIKOR  Pada  Faktor  Penyebab  Rendahnya  Minat Mahasiswa Dalam Menulis Artikel Ilmiah,” Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) , vol. 1, no. 1, pp. 228–237, 2018.
[15]  I. K. P. Suniantara and G. Suwardika, “Penerapan Metode VIKOR pada Pengambilan Keputusan Seleksi Calon Penerima Beasiswa Bidikmisi Universitas Terbuka,” Intensif , vol. 2, no. 1, p. 24, 2018, doi: 10.29407/intensif.v2i1.11848.
[16]  R. D. Kusmiyanti, “Analisis Sensitifitas Model SMART-AHP dengan SMARTER-ROC sebagai Pengambilan Keputusan Multi  Kriteria,” Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi,  Komunikasi  dan  Industri  (SNTIKI)  9  Fakultas  Sains  dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau Pekanbaru, 18-19 Mei 2017 , pp. 18–19, 2017.
[17]  N.  Astiani,  D.  Andreswari,  and  Y.  Setiawan,  “Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Tanaman  Obat  Herbal  Untuk Berbagai  Penyakit  Dengan  Metode  Roc  (Rank  Order  Centroid)  Dan  Metode  Oreste  Berbasis  Mobile  Web,” Jurnal Informatika , vol. 12, no. 2, 2016, doi: 10.21460/inf.2016.122.486.
[18]  M. Simarmata, A. Saleh, and M. B. Akbar, “PENERAPAN METODE SMARTER DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  MENENTUKAN  KUALITAS  GETAH  KARET  (  STUDI  KASUS :  PTPN  III  MEDAN  ),” Jurnal Masyarakat Telematika dan Informasi , vol. 10, no. 1, pp. 13–25, 2019.
[19]  B.  S.  Ahn,  “Compatible  weighting  method with  rank  order  centroid:  Maximum  entropy  ordered  weighted  averaging approach,” European  Journal  of  Operational  Research ,  vol.  212,  no.  3,  pp.  552–559,  2011,  doi: 10.1016/j.ejor.2011.02.017.
[20]  A. S. Hulu, M. Saputra, J. M. Hasudungan Sinambela, S. Aisyah, and P. Juanta, “Analisis Pengaruh Pemberian Bansos Covid-19  Terhadap  Masyarakat  Dengan  Menggunakan  Metode  Rank  Order  Centroid  (Roc).,” Infosys  (Information System) Journal , vol. 6, no. 1, p. 22, 2021, doi: 10.22303/infosys.6.1.2021.22-31.