## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1035 − 1041 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2232

## Implementasi Analytical Hierarchy Process-Topsis Dalam Penentuan Marketplace Terbaik Di Indonesia
Rice Novita 1 , Akhas Rahmadeyan 2 , Vina Vamilina 3
Department of Information System, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1 rice.novita@uin-suska.ac.id, 2 11950314479@students.uin-suska.ac.id, 11950325051@students.uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: rice.novita@uin-suska.ac.id Submitted: 01/09/2022 ; Accepted: 29/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− Industri marketplace di Indonesia mulai berkembang pesat seiring berjalannya waktu. Dibalik kemudahannya, beberapa pengguna masih merasakan ketidakpuasan saat melakukan transaksi. Permasalahan yang sering dijumpai yaitu ketidaksesuaian produk, permasalahan pengiriman, jenis metode pembayaran, layanan kurang memuaskan, hingga kebijakan pengembalian barang yang  sulit.  Selain  itu,  banyaknya  pertimbangan  seperti  harga,  diskon,  dan  promo  membuat  pengguna  bingung  untuk  memilih marketplace yang tepat dalam melakukan transaksi. Penelitian ini menerapkan metode AHP-TOPSIS sebagai pendukung keputusan untuk  menentukan  marketplace  terbaik  di  Indonesia  dengan  kriteria  yang  digunakan  yaitu  diskon  &  promo,  pelayanan,  fitur, kualitas produk, metode pembayaran, dan ketersediaan barang. Sedangkan alternatif yang digunakan yaitu Tokopedia, Shopee, Blibli, Lazada, dan Bukalapak. Hasil impelementasi dengan metode AHP-TOPSIS menghasilkan Shopee menjadi rekomendasi marketplace terbaik dengan nilai preferensi 0,9897 kemudian diikuti oleh Tokopedia dengan nilai 0,7289, Lazada dengan nilai 0,4145, Bukalapak dengan nilai 0,0641 dan Blibli dengan nilai 0,0059. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat berdayaguna bagi masyarakat  dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan  marketplace  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  keadaan  untuk melakukan transaksi.
Kata Kunci: AHP; TOPSIS; Marketplace; MADM; Sistem Pendukung Keputusan
Abstract −The marketplace industry in Indonesia is starting to grow rapidly over time. Behind the convenience, some users still feel dissatisfied when making transactions. Problems that are often encountered are product incompatibility, delivery problems, types  of  payment  methods,  unsatisfactory  service,  to  difficult  return  policies.  In  addition,  many  considerations  such  as  prices, discounts, and promos make users confused about choosing the right marketplace to make transactions. This study applies the AHP-TOPSIS method as decision support to determine the best marketplace in Indonesia with the criteria used, namely discounts &  promos,  services,  features,  product  quality,  payment  methods,  and  availability  of  goods.  While  the  alternatives  used  are Tokopedia, Shopee, Blibli, Lazada, and Bukalapak. The results of the implementation with the AHP-TOPSIS method resulted in Shopee being the best marketplace recommendation with a preference value of 0.9897, followed by Tokopedia with a value of 0.7289, Lazada with a value of 0.4145, Bukalapak with a value of 0.0641 and Blibli with a value of 0.0059. The results of thi s study are expected to be useful for the community in making decisions on choosing the marketplace that best suits their needs and circumstances for conducting transactions.
Keywords : AHP; TOPSIS; Marketplace; MADM; Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Penyebaran internet dan perkembangan teknologi informasi memberikan dampak bagi masyarakat dengan terciptanya suatu  pola  baru  dalam  melakukan  proses  bisnis,  salah  satunya  adalah  mencari  sesuatu  yang  lebih  fleksibel  untuk kebutuhan sehari-hari  secara digital [1]. E-Commerce menjadi  tempat  bagi  masyarakat  dalam proses transaksi  jual beli  berbagai  produk  menggunakan  internet  secara  digital  tanpa  harus  melakukan  transaksi  secara  langsung  [2]. Seiring perkembangannya, e-commerce tidak hanya digunakan untuk menjual produk pemilik platform tersebut, tetapi juga sebagai pihak ketiga bagi para pelaku usaha lain dalam mendistribusikan produknya, platform ini dikenal dengan Marketplace [1]. Industri marketplace di Indonesia mengalami perubahan dengan cepat seiring berjalannya waktu [3]. Saat ini terdapat  beberapa  platform marketplace yang  perpopuler  di  Indonesia  berdasarkan  pengunjung  setiap  bulannya diantaranya Blibli, Bukalapak, Lazada, Shopee, dan Tokopedia [4]. Dengan sengitnya persaingan antar marketplace , mereka berkompetisi untuk meningkatkan kualitas layanannya agar meningkatkan daya tarik penggunanya [5].
Dibalik  berbagai  macam  kemudahan  yang  ditawarkan,  beberapa  pengguna  masih  merasakan  ketidakpuasan saat melakukan transaksi di marketplace [6]. Permasalahan yang sering dijumpai yaitu produk yang dibeli tidak sesuai dengan  yang  dipromosikan,  lamanya  pengiriman,  metode  transaksi  yang  sulit  dimengerti,  hingga  kebijakan pengembalian yang sulit [3]. Selain itu, banyaknya pertimbangan seperti harga, diskon, dan promo membuat pengguna bimbang dalam memilih marketplace yang tepat untuk melakukan transaksi [3][4][5]. Oleh karena itu perlu sebuah metode pengambilan keputusan demi mendapatkan hasil yang optimal.
AHP adalah satu dari banyak metode yang umum digunakan untuk pengambilan keputusan [7]. AHP adalah metode pembobotan prioritas antar kriteria dengan proses analisis bertingkat [8]. Sedangkan TOPSIS merupakan suatu metode pendukung keputusan yang mana alternatif terbaik yang terpilih tidak hanya memiliki jarak terdekat dari solusi ideal positif, namum juga memiliki jarak yang terjauh dari solusi ideal negatif [7][8]. Kombinasi dari kedua metode tersebut  dapat  digunakan  dengan  menerapkan  AHP  dalam  pembobotan  dan  TOPSIS  dalam  perangkingan  yang berdasarkan masukan dari AHP [9].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1035 − 1041 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2232
Metode AHP-TOPSIS pernah digunakan pada beberapa penelitian terdahulu dalam pengambilan  keputusan. penelitian  yang  dilakukan  oleh  D.  Sari,  dkk  (2018)  bertujuan  merekomendasikan  kelulusan  mahasiswa  yang melakukan sidang skripsi, hasilnya yaitu akurasi jarak Euclidean sebesar 0,8096 dan jarak Hamming sebesar 96,2% [9]. Penelitian lainnya oleh G. Mahendra & I. Indrawan (2020) bertujuan mengambil keputusan untuk penempatan ATM  dengan  hasil  akurasi  dari  alternatif  1  sebesar  89,47%,  alternatif  2  sebesar  73,68%,  dan  alternatif  3  sebesar 86,84% [7]. Penelitian lainnya oleh A. Syaputra (2021) bertujuan untuk rekomendasi  bibit sayuran dengan kriteria kondisi tanah serta syarat tumbuh tanaman menghasilkan beberapa alternatif bibit sayuran terbaik [8].
Pada  penelitian  ini  menerapkan  metode  AHP-TOPSIS  sebagai  pendukung  keputusan  dalam  penentuan marketplace terbaik di Indonesia. Adapun kriteria yang digunakan yaitu fitur, diskon & promo, ketersediaan barang, metode pembayaran, kualitas produk, dan layanan. Sedangkan alternatif yang digunakan adalah Shopee, Tokopedia, Lazada,  Bukalapak,  dan  Blibli.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  berdayaguna  bagi  masyarakat  dalam pengambilan keputusan penggunaan marketplace yang paling sesuai dengan kebutuhan dan keadaan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Setiap  proses  dan  tahapan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  digambarkan  melalui  diagram  alir  dimulai  dari pengumpulan data hingga evaluasi. Tahap pengumpulan data dilakukan dengan menyebarkan kuesioner melui google form.  Selanjutnya  data  diolah  dan  dilakukan  implementasi  serta  rekomendasi  dengan  menggunakan  AHP  dan TOPSIS. Kemudian melakukan analisis dan evaluasi dengan tujuan mendapatkan rekomendasi marketplace terbaik di Indonesia.
Gambar 1. Tahapan Penelitian.

## 2.2 Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP  adalah  metode  MADM  yang  diusulkan  oleh  Thomas  L.  Saaty.  Metode  ini  menyusun  permasalahan  yang kompleks  serta  tidak  terstruktur  pada  urutan  hierarki  dan  perbandingan  berpasangan  dengan  mengatur  atribut keputusan  serta  alternatif  sehingga  menyederhanakan  evaluasi  semua  kriteria  yang  relevan  dalam  pengambilan keputusan [10][11]. AHP memiliki berbagai aplikasi dalam domain seperti seleksi, penilaian, alokasi sumber daya, resolusi konflik, prioritas dan peringkat, serta optimasi [12]. Berikut adalah tahapan-tahapan dari metode AHP. a. Identifikasi masalah dan memilih solusi.
b. Membentuk struktur hierarki.
c. Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan  untuk  setiap  kriteria.  Berikut  ini  adalah  skala  dari  penilaian perbandingan berpasangan.
Tabel 1. Skala dari Perbandingan Berpasangan Intensitas Kepentingan Penjelasan 1 Menyatakan kedua kriteria sama penting 3 Menyatakan kriteria sedikit lebih penting 5 Manyatakan kriteria lebih penting 7 Menyatakan kriteria jelas lebih penting 9 Menyatakan kriteria mutlak lebih penting 2, 4, 6, 8 Menyatakan nilai atara kedua nilai pertimbangannya berdekatan
d. Lakukan perbandingan berpasangan serta menentukan nilai eigen .
e. Melakukan uji Consistency Ratio (CR) pada matriks perbandingan berpasangan. Apabila nilai CR ≤ 10% maka dapat  dikatakan  konsisten  atau  valid,  sedangkan apabila  nilai  CR  >  10% maka  dianggap  tidak  valid  atau tidak konsisten dan wajib mengulang perhitungannya. Berikut adalah tahapan perhitungan konsistensi rasio [13]. 1. Menghitung Weighted Sum Vector (WSV) dengan rumus:
𝑊𝑆𝑉 = 𝐴𝑊 (1)
2. Menghitung Lambda (λ) dengan rumus:
λ  = ∑ 𝐶𝑣 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (2)
3. Menghitung Consistency Index (CI) dengan rumus: Mulai Selesai
Pengumpulan Data Implementasi dengan AHP- TOPSIS Analisis dan Evaluasi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1035 − 1041 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2232
CI  = λ−n 𝑛−1
(3) 4. Menghitung Consistency Ratio (CR) dengan rumus:
CR  = CI 𝑅𝐼 (4)

## 2.2 Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
AHP  adalah  metode  MADM  yang  diusulkan  oleh  Thomas  L.  Saaty.  Metode  ini  menyusun  permasalahan  yang kompleks  serta  tidak  terstruktur  pada  urutan  hierarki  dan  perbandingan  berpasangan  dengan  mengatur  atribut keputusan  serta  alternatif  sehingga  menyederhanakan  evaluasi  semua  kriteria  yang  relevan  dalam  pengambilan keputusan [10][11]. AHP memiliki berbagai aplikasi dalam domain seperti seleksi, penilaian, alokasi sumber daya, resolusi konflik, prioritas dan peringkat, serta optimasi [12]. Berikut adalah tahapan-tahapan dari metode AHP.
TOPSIS merupakan metode yang diusulkan oleh Hwang dan Yoon yang menyatakan suatu alternatif terbaik diharuskan memiliki jarak terdekat dari solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi negatif [14]. Metode ini sangat membantu untuk memecahkan masalah kritis, praktis dan juga memberi peringkat alternatif dan solusi optimal [15]. Berikut adalah tahapan-tahapan dari metode TOPSIS. a. Menetapkan kriteria dari objek atau solusi yang akan dinilai.
b. Menetapkan matriks keputusan ternormalisasi dengan rumus:
rij  = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑛 𝑖=1 (5)
c. Menghitung matriks keputusan ternomalisasi berbobot dengan rumus:
𝑦 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑖𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (6)
d. Menghitung matriks solusi ideal positif (A+) dan solusi ideal negatif (A-) dengan rumus:
𝐴 + = 𝑚𝑎𝑥(𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … 𝑦 𝑛 + ) (7)
𝐴 − = 𝑚𝑎𝑥(𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … 𝑦 𝑛 − ) (8)
e. Menetapkan jarak nilai terbobot pada seluruh alternatif terhadap solusi ideal positif (D+) dan solusi ideal negatif (D-) dengan rumus:
𝐷 + =   √∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖𝑗 + ) 2 𝑛 𝑗=1 (9)
𝐷 − =   √∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖𝑗 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (10)
f. Menentukan nilai preferensi dari setiap alternatif.
CI  = D− 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + (11)
g. Melakukan perankingan alternatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemilihan marketplace terbaik di Indonesia dilakukan dengan menggunakan AHP-TOPSIS pada data yang didapatkan melalui kuesioner. Adapun metode AHP diterapkan pada pembobotan kriteria sedangkan TOPSIS diterapkan pada perangkingan alternatif.

## 3.1 Penentuan Bobot dengan Metode AHP
Sebelum menentukan bobot kriteria, tahapan awal dari metode AHP yaitu membuat struktur hierarki.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1035 − 1041 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2232
Gambar 2 . Struktur Hierarki
Tahapan  selanjutnya  yaitu  menyiapkan  matriks  perbandingan  berpasangan  dengan  cara  membandingkan tingkat kepentingan dari setiap kriteria. Adapun keterangan dari setiap kriteria yaitu K01 = Diskon, K02 = Pelayanan, K03 = Fitur, K04 = Kualitas Produk, K05 = Metode Pembayaran, K06 = Ketersediaan barang.
Tabel 2. Matriks Perbandingan Berpasangan K01 K02 K03 K04 K05 K06 K01 1 0,33 3 0,33 5 0,33 K02 3 1 5 0,2 5 0,33 K03 0,33 0,2 1 0,2 0,33 0,2 K04 3 5 5 1 5 1 K05 0,2 0,2 3 0,2 1 0,2 K06 3 3 5 1 5 1
Setelah selesai menentukan matriks perbandingan berpasangan, maka tahapan selajutnya yaitu mencari nilai eigen tiap kriteria dengan cara memangkatkan matriks perbandingan berpasangan.
Tabel 3. Hasil Pemangkatan K01 K02 K03 K04 K05 K06 K01 5,96 4,90 25,95 2,66 15,94 2,70 K02 10,24 5,98 36,65 3,72 29,30 3,85 K03 4,96 2,17 5,98 0,81 5,31 0,84 K04 26,65 13,59 64,00 5,99 56,65 6,64 K05 3,19 2,67 9,60 1,31 5,99 1,33 K06 20,65 13,99 54,00 5,59 46,65 5,98
Tahapan  selanjutnya  adalah  menentukan  nilai  bobot  kriteria.  Hasil  perhitungan  didapatkan  bobot Diskon  = 0.10, Pelayanan = 0,.16, Fitur = 0.04, Kualitas Produk = 0.31, Metode Pembayaran = 0.04, dan Ketersediaan barang = 0.26.
Tabel 4. Nilai Bobot Kriteria Bobot Kriteria Nilai Bobot W k01 0,1 W k02 0,16 W k03 0,04 W k04 0,31 W k05 0,04 W k06 0,26
Setelah menghitung bobot kriteria, tahapan berikutnya yaitu menghitung konsistensi rasio. Namun, sebelum menghitung nilai konsistensi rasio dilakukan perhitungan pada Weighted Sum Vector (WSV) dengan cara mengkalikan nilai matriks perbandingan berpasangan dengan nilai eigen .
[
1 0.33 3 0.33 5 0.33
3 1 5 0.2 5 0.33 0.33 0.3 1 0.2 5 0.33 3 5 5 1 5 5 0.2 0.2 3 0.2 1 0.2
3 3 5 1 5 1 ] x [ 0.10 0.16 0.04 0.31 0.04 0.26] = [ 1.05 1.56 0.88 0.91 0.85 0,80]

## Pemilihan Marketplace
Pelayanan Fitur Kualitas
Ketersediaan Diskon
Metode Bayar Tokopedia Shopee Blibli Lazada Bukalapak

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1035 − 1041 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2232
Setelah  mendapatkan  matriks  perbandingan  nilai  eigen  maka  langkah  selanjutnya  yaitu  menentukan  nilai  λ dengan hasil sebagai berikut .
λ = 1.05 + 1.56 + 0.88 + 0.91 + 0.85 + 0.80 = 6.05
Kemudian  setelah  mendapatkan  nilai  λ  dilakukan  perhitungan  nilai Consistency  Index (CI)  dengan  hasil sebagai berikut .
CI = 6.05 − 6 6−1 = 0,01
Langkah  berikutnya  adalah  mengitung  nilai Consistency  Ratio (CR)  yang  mana  jika  nilai  ≤  10%  maka konsistensi nilai bobot dari setiap kriteria dapat disetujui dan diakui kevalidasiannya.
CR = 0.01 1.24 = 0,008
Berdasarkan hasil tersebut maka konsistensi nilai terhadap bobot kriteria dapat dikatakan valid dan disetujui karena nilai Consistency Ratio (0,008) kurang dari 10%.

## 3.2 Perangkingan Alternatif dengan Metode TOPSIS
Tahapan selanjutnya adalah perangkingan alternatif dengan metode TOPSIS. Adapun alternatif yang digunakan yaitu Tokopedia, Shopee, Blibli, Lazada dan Bukalapak dengan nilai diperoleh melalui kuesioner.
Tabel 5. Matriks Nilai Alternatif K01 K02 K03 K04 K05 K06 A01 153 165 165 165 178 165 A02 176 178 174 181 172 174 A03 111 120 132 135 135 127 A04 134 139 148 156 141 145 A05 113 127 134 138 132 123
Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan  nilai  pembagi  dari  setiap  kriteria.  Berikut  adalah  proses  dan  hasil perhitungannya.
K01 = √153 2 +  176 2 +  111 2 +  134 2 +  113 2 =  312,14
K02 = √165 2 +  178 2 +  120 2 +  139 2 +  127 2 =  329,79
K03 = √165 2 +  174 2 +  132 2 +  148 2 +  134 2 = 338,80
K04 = √165 2 +  181 2 +  135 2 +  156 2 +  138 2 =  348,70
K05 = √178 2 +  172 2 +  135 2 +  141 2 +  132 2 = 341,76
K06 = √165 2 +  174 2 +  127 2 +  145 2 +  123 2 = 331,34
Kemudian  dilakukan  perhitungan  pada  matriks  keputusan  ternormalisasi  dengan  rumus  (5)  sehingga didapatkan hasil sebagai berikut.
Tabel 6. Matriks Normalisasi K01 K02 K03 K04 K05 K06 0,4902 0,5003 0,4870 0,4732 0,5208 0,4980 0,5639 0,5397 0,5136 0,5191 0,5033 0,5251 0,3620 0,3851 0,3955 0,3958 0,3862 0,3712 0,3556 0,3639 0,3896 0,3872 0,3950 0,3833 0,4293 0,4215 0,4368 0,4474 0,4126 0,4376
Tahap  berikutnya  yaitu  menghitung  nilai  matriks keputusan  normalisasi  menggunakan  rumus  (6).  Berkikut adalah hasil dari perhitungan matriks ternormalisasi.
Tabel 7. Matriks Normalisasi Terbobot K01 K02 K03 K04 K05 K06 0,0490 0,0800 0,0195 0,1467 0,0208 0,1295 0,0564 0,0862 0,0205 0,1609 0,0201 0,1365 0,0362 0,0616 0,0158 0,1227 0,0154 0,0965 0,0356 0,0582 0,0156 0,1200 0,0158 0,0965 0,0429 0,0674 0,0175 0,1387 0,0165 0,1138

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1035 − 1041 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2232
Kemudian mencari matriks solusi ideal positif (A+) dan solusi ideal negatif (A-). Adapun solusi ideal positif ditetapkan  berdasarkan  nilai  maksimum  normalisasi  terbobot  dari  setiap  kriteria,  sedangkan  solusi  ideal  negatif berdasarkan nilai minimum normalisasi terbobot setiap kritera.
Tabel 8. Matriks Solusi Ideal Positif dan Negatif
A+ 0,05639 0,086192 0,020544 0,160921 0,020832 0,136526 A- 0,03556 0,058224 0,015584 0,120032 0,015448 0,096512
Setelah mendapatkan matkriks solusi ideal positif (A+) dan solusi ideal negatif (A-), maka tahap selanjutnya yaitu melakukan perhitungan jarak solusi ideal positif (D+) dan negatif (D-).
Tabel 9. Jarak Solusi Ideal Positif dan Negatif D+ D- 0,0186 0,0500 0,0007 0,0673 0,0674 0,0004 0,0397 0,0281 0,0642 0,0044
Kemudian  tahapan  terakhir  adalah  menentukan  nilai  preferensi  pada  setiap  alternatif  dan  melakukan pemeringkatan dengan cara mengurutkan nilai alternatif dari maksimum hingga ke minimum.
Tabel 10. Nilai Preferensi dan Perankingan Marketplace Nilai Rank Tokopedia 0,7289 2 Shopee 0,9897 1 Blibli 0,0059 5 Lazada 0,4145 3 Bukalapak 0,0641 4
Adapun hasil dari perankingan alternatif juga dapat dilihat pada Gambar 3 untuk memudahkan dalam membaca data.
Gambar 3. Hasil Perankingan
Melalui  hasil  pemeringkatan  menunjukkan  bahwa  Shopee  merupakan  rekomendasi marketplace terbaik  di Indonesia  karena  memiliki  nilai  preferensi  tertinggi  dari  alternatif  lain,  kemudian  diikuti  oleh  Tokopedia,  Lazada, Bukalapak dan Blibli

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil implementasi dengan metode AHP didapatkan nilai konsistensi rasio sebesar 0,008 dengan nilai lebih kecil dari  10%  sehingga  konsistensi  terhadap  bobot  kriteria  dapat  dikatakan  dikatakan  valid  dan  disetujui.  Kemudian berdasarkan  hasil  perankingan  dengan  metode  TOPSIS  didapatkan  bahwa  Shopee  merupakan  rekomendasi marketplace  terbaik  dengan  nilai  preferensi  0,9897  kemudian  diikuti  oleh  Tokopedia  dengan  nilai 0,7289,  Lazada dengan nilai 0,4145, Bukalapak dengan nilai 0,0641 dan Blibli dengan nilai 0,0059 .
0,7289 0,9897 0,0059 0,4145 0,0641 0,0000 0,2000 0,4000 0,6000 0,8000 1,0000 Tokopedia Shopee Blibli
Lazada Bukalapak

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1035 − 1041 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2232

## REFERENCES
[1] R. Yustiani and R. Yunanto, “Peran Marketplace Sebagai Alternatif Bisnis Di Era Teknologi Informasi,” Komputa  J. Ilm. Komput. dan Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 43–48, 2017.
[2] A. Wantoro, “Kombinasi Metode Analitical Hierarchy Process (Ahp) Dan Simple Addtive Weight (Saw) Untuk Menentukan Website E-Commerce Terbaik,” Sistemasi , vol. 9, no. 1, p. 131, 2020.
[3] G. S. Mahendra and P. G. S. C. Nugraha, “Komparasi Metode AHP-SAW dan AHP-WP Pada SPK Penentuan E-Commerce Terbaik di Indonesia,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 4, p. 346, 2020.
[4] Z. W. Syamila, F. Fauziah, and N. D. Natashia, “Analisis Pemilihan Marketplace Terbaik pada Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW), Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dan Weighted product (WP),” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 5, no. 2, p. 153, 2021.
[5] M. I. Dzulhaq, A. Sidik, and D. A. Ulhaq, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Membandingkan Marketplace Terbaik Dengan  Menggunakan  Metode  AHP  Dan  AHP,” Acad.  J.  Comput.  Sci.  Res. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  13–22,  2019,  doi: 10.38101/ajcsr.v1i1.233.
[6] R. Maulana and F. Latifah, “Penerapan Model Ahp Untuk Pemilihan Belanja Pada Toko on Line,” J.  Inf.  Syst.  Applied, Manag. Account. Res. , vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2022.
[7] G. S. Mahendra and I. P. Y. Indrawan, “Metode Ahp-Topsis Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penempatan Automated Teller Machine,” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 9, no. 2, pp. 130–142, 2020.
[8] A. Syaputra, “Kombinasi Metode AHP dan TOPSIS dalam Pemilihan Bibit Sayuran Berdasarkan Kondisi Tanah dan Syarat Tumbuh Tanaman,” J. Ilm. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 11–19, 2021.
[9] D. R. Sari, A. P. Windarto, D. Hartama, and S. Solikhun, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Rekomendasi Kelulusan Sidang Skripsi Menggunakan Metode AHP-TOPSIS,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 1–6, 2018.
[10]  S. Sindhu, V. Nehra, and S. Luthra, “Investigation of feasibility study of solar farms deployment using hybrid AHP-TOPSIS analysis: Case study of India,” Renew. Sustain. Energy Rev. , vol. 73, pp. 496–511, 2017.
[11]  Pelorus  and H.  Karahalios,  “The application  of the AHP-TOPSIS  for  evaluating  ballast water treatment  systems  by  ship operators,” Transp. Res. Part D Transp. Environ. , vol. 52, pp. 172–184, 2017.
[12]  L. Wang, Y. Ali, S. Nazir, and M. Niazi, “ISA Evaluation Framework for Security of Internet of Health Things System Using AHP-TOPSIS Methods,” IEEE Access , vol. 8, pp. 152316–152332, 2020.
[13]  G.  Mahmudi, A.  Azis,  I.  Cholissodin,  and  M.  T.  Furqon,  “Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Rekomendasi  Wirausaha Menggunakan Metode AHP-TOPSIS ( Studi Kasus Kab . Probolinggo ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 11, pp. 1204–1214, 2017.
[14]  M.  Marzouk  and  M.  Sabbah,  “AHP-TOPSIS  social  sustainability  approach  for  selecting  supplier  in  construction  supply chain,” Clean. Environ. Syst. , vol. 2, no. March, p. 100034, 2021.
[15]  S.  Bathrinath,  R.  K.  A.  Bhalaji,  and  S.  Saravanasankar,  “Risk  analysis  in  textile industries using  AHP-TOPSIS,” Mater. Today Proc. , vol. 45, pp. 1257–1263, 2021.