Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 935-947

## Sistem Pendukung Keputusan Menentukan E-Commerce Terbaik Menggunakan Metode Topsis
Farid Akbar Siregar 1* , Annisa Fadillah Siregar 2 , Eka Widya Ningsih Setiadi 3
1 Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, Medan, Indonesia
2,3 Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia E-mail : 1 faridakbar@umsu.ac.id, 2 annisa.fsir@gmail.com,
3 ekaeka1374@gmail.com

## Abstract
One  of  the  trading  activities  that  has  become  increasingly  popular  recently  is  online buying  and  selling  transactions.  The  development  of  the  digital  world  indirectly influences the growth of online buying and selling transactions or e-commerce. This rapid growth  has  led  to  a  variety  of  service  and  product  offerings  from  various  e-commerce platforms,  often  leaving  users  confused  about  choosing  the  platform  that  best  fits  their needs  and  availability.  Users  frequently  face  complex  questions  such  as  which  platform offers  the  best  service  quality,  which  platform  provides  the  most  optimal  transaction security,  and  which  platform  is  the  most  reliable  for  transactions.  Therefore,  an evaluation  is  needed  to  help  users  assess  which  platform  best  meets  their  needs.  This study utilizes the TOPSIS method, as this method is considered to have a simple concept in producing alternative decisions in an accurate mathematical form. The results of this study, using 5 criteria and 8 alternative e-commerce platforms, indicate that Shopee (A1) is the best alternative with a score of 0.9564.
Keywords: TOPSIS, E-Commerce, Decision Support System

## Abstrak
Salah  satu  aktivitas  perdagangan  yang  menjadi  kegiatan  populer  belakangan  ini adalah transaksi jual beli online. Perkembangan dunia digital secara tidak langsung ikut mempengaruhi perkembangan transaksi jual beli online atau e-commerce. Perkembangan yang terus bertumbuh pesat menimbulkan keberagaman penawaran layanan dan produk dari  berbagai  platform  e-commerce.  Sehingga  tak  jarang  membuat  pengguna  merasa bingung  dalam  memilih  platform  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  ketersediaan mereka.Pengguna sering dihadapkan dengan pertanyaan kompleks seperti platform mana yang  menawarkan  kualitas  layanan  terbaik,  keamanan  transaksi  platform  mana  yang paling optimal, hingga transaksi platform mana yang paling terpercaya. Oleh karena itu, diperlukan evaluasi untuk membantu pengguna mengevaluasi platform mana yang paling sesuai  dengan  kebutuhan  mereka.  Penelitian  ini  memanfaatkan  metode  TOPSIS,  karena metode  ini  dinilai  memiliki  konsep  yang  sederhana  dalam  menghasilkan  alternatif keputusan  dalam  bentuk  matematis  yang  akurat.  Hasil  dari  penelitian  ini  dengan menggunakan  5  kriteria  dan  8  alternatif  platform  e-commerce  terbaik  menghasilkan alternatif shopee(A1) menjadi alternatif terbaik dengan nilai sebesar 0,9564.
Kata Kunci: TOPSIS, E-Commerce, Sistem Pendukung Keputusan

## 1. Pendahuluan
E-commerce  atau  Electronic  commerce  adalah  suatu  proses  terjadinya  transaksi  jual beli  yang  dalam  prakteknya  dilakukan  secara  online  melalui  media  elektronik.  E- commerce mencakup semua proses pengembangan, pemasaran,  penjualan,  pengiriman, pelayanan,  dan  pembayaran,  didukung  oleh  jaringan mitra  bisnis  yang  luas. Dalam dunia  perdagangan,  e-commerce  menawarkan  banyak  perubahan.  Proses  jual  beli  tidak

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 935-947
lagi membutuhkan pertemuan tatap muka seperti pada toko konvensional. Transaksi dapat dilakukan tanpa adanya proses tatap muka maupun jarak jauh. E-commerce yang ada saat ini  tidak  hanya  digunakan  untuk  melakukan  kegiatan  jual  beli  saja,  tetapi  juga  dapat membantu  para  konsumen  untuk  dijadikan  sumber  informasi  sebagai  pembanding  harga sebelum  melakukan  pembelian  secara  online  maupun  di  pasar-pasar  tradisional  [1]. Keuntungan  yang  diberikan  oleh  penggunaan  e-commerce  adalah  kemudahan  akses, mudah dipahami, mudah digunakan, hemat biaya dan tidak terkendala diwaktu [2].
Banyak  konsumen  yang  sebelumnya  tidak  pernah  berbelanja  online  kini  beralih menggunakan  platform  belanja  digital  untuk  memenuhi  kebutuhan  mereka  [3].  Dari berbagai  macam  pilihan  e-commerce  yang  terdapat  di  Indonesia  terkadang  membuat masyarakat  sebagai  konsumen  menjadi  bingung  dalam  memilih  e-commerce  terbaik  dan paling unggul jika didasarkan dari beberapa kategori seperti harga, variasi produk, variasi metode  pembayaran,  dan  sebagainya  .  Oleh  karena  itu  untuk  membantu  memudahkan konsumen  dalam  memilih  e-commerce  yang  terbaik  dibutuhkan  sistem  pendukung keputusan yang tepat [4].
Terdapat  penelitian  terdahulu  yang  berhubungan  dengan  metode  TOPSIS  yang digunakan  peneliti  sebagai  pedoman  dalam  mengidentifikasi  penentuan  e-commerce terbaik. Penelitian yang dilakukan oleh Irwan dkk ditahun 2022 yang membahas tentang proses  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Untuk  rekomendasi  promosi jabatan  dengan  sistem pendukung  yang  terukur  pada  BIRO  SDM  POLDASU  menggunakan  metode  TOPSIS. Pada  penelitian  ini  dilakukan  penerapan  metode  TOPSIS  untuk  penentuan  proses perangkingan  dan  juga  akan  diseleksi  alternatif  terbaiknya  dari  sejumlah  alternatif  yang ada.  Sehingga  didapat  hasil  akhir  dari  penelitian  Rekomendasi  Promosi  Jabatan  yang pantas  untuk  naik  jabatan  adalah  alternatif  A1  dengan  nilai  preferensi  1.497  atas  nama Hendrik [5].
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Zulvitri  dkk  pada  tahun  2021,  menjelaskan bagaimana  kehandalan  metode TOPSIS  dalam  mempertimbangkan jarak  terpendek  pada solusi ideal positif dan juga jarak terpanjang pada solusi ideal negative. Sehingga didapat nilai  tertinggi  dalam  perangkingan  yaitu  2  orang  dengan  nilai  1  dan  terendah  adalah  1 orang dengan nilai 0.0008 [6].
Penelitian  ketiga  yang  membahas  tentang  pemilihan  smartphone  yang  sesuai  dengan kebutuhan  dan  sebagai  penunjang  aktivitas  perkuliahan  bagi  mahasiswa  STMIK Palangkaraya. Penelitian ini dilakukan oleh Susi Hendartie, M.Kom dkk pada tahun 2022 dengan menggunakan perhitungan metode TOPSIS dari beberapa kriteria yang digunakan seperti  tipe,  spesifikasi  dan  harga  yang  ditawarkan.  Dari  hasil  perhitungan  dengan menggunakan metode TOPSIS maka terpilihnya satu smartphone yang direkomendasikan dari  enam  alternatif  yang  telah  diteliti  data-datanya.  Smartphone  tersebut  adalah  Vivo Y17  dengan  nilai  1.0212  yang  terpilih  sebagai  smartphone  penunjang  aktivitas perkuliahan bagi mahasiswa STMIK Palangkaraya [7].
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Jeperson Hutahaean dkk dengan metode TOPSIS yang membahas mengenai pemilihan karyawan operasional konveksi pakaian yang terdiri dari 15 kriteria dan 5 alternatif. Sehingga mendapat hasil akhir karyawan atas nama dinda sebagai peringkat pertama dengan nilai sebesar 0,591835 [8].
Berdasarkan  permasalahan  di  atas  digunakan  metode  TOPSIS  pada  penelitian  ini, karena memiliki konsep perhitungan yang sederhana dalam menghasilkan alternatif dalam bentuk matematis dan akurat. Dengan menggunakan metode TOPSIS diharapkan mampu membantu  konsumen  dalam  menentukan  e-commerce  yang  paling  sesuai  dengan kebutuhan  mereka  melalui  alternatif  terbaik  yang  telah  dihasilkan  melalui  proses perhitungan.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  pertama  kali  dikenalkan  pada  awal  tahun  1970  oleh Michael  S.  Scott  dengan  istilah  Sistem  Keputusan  Manajemen  (Management  Decission System)  yang  merupakan  suatu  sistem  berbasis  komputer  yang  dapat  membantu pengambilan  keputusan  dengan  memanfaatkan  data  dan  model-model  untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tidak terstruktur [9]. Menurut Chairun Nas dengan adanya  sistem  pendukung  keputusan  dapat  membantu  para  pengambil  keputusan  dalam mengolah  data  menggunakan  algoritma  dasar  sehingga  menghasilkan  keputusan  terbaik dalam  pemecahan suatu  masalah [10].  Dari  penjelasan  di atas  dapat  diambil  kesimpulan defenisi  sistem  pendukung  keputusan  merupakan  suatu  sistem  komputer  interaktif  yang dapat  membantu  menyelesaikan  masalah  yang  diperoleh  dari  kumpulan  data  dengan metode yang digunakan untuk menghasilkan suatu keputusan secara objektif.

## 2.2. E-Commerce
Sistem  E-Commerce  atau  Elektronik  Commerce  (Perdagangan  Elektronik)  adalah transaksi  bisnis  yang  terjadi  dalam  jaringan  elektronik  seperti  internet.  Siapa  saja  yang memiliki  akses  dengan  internet  dapat  melakukan  transaksi  jual-beli  barang  maupun  jasa dan  ikut  berpartisipasi  dalam  kegiatan  dalam  e-commerce  [11].  Penilaian  e-commerce dilakukan  untuk  menentukan  kriteria  yang  seharusnya  dimiliki  e-commerce  agar  dapat memberikan pelayanan terbaik kepada pelanggan.

## 2.3. TOPSIS
Topsis  adalah  salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria  yang  pertama kali  diperkenalkan  oleh  Yoon,  Hwang  (1981).  Metode  Topsis  didasarkan  pada  konsep bahwa  alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak  hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi ideal  positif  tetapi  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif.  Solusi  ideal positif  didefinisikan  sebagai  jumlah  dari  seluruh  nilai  terbaik  yang  dapat  dicapai  untuk setiap  atribut,  sedangkan  solusi  ideal  negatif  terdiri  dari  seluruh  nilai  terburuk  yang dicapai  untuk  setiap  atribut.  Topsis  mempertimbangkan  keduanya,  jarak  terhadap  solusi ideal  positif  dan  jarak  terhadap  solusi  ideal  negatif  dengan  mengambil  kedekatan  relatif terhadap solusi ideal positif. Berdasarkan perbandingan terhadap jarak relatifnya, susunan prioritas alternatif bisa dicapai [12].
Berikut  ini  langkah-langkah  prosedur  TOPSIS  dalam  menyelesaikan  suatu permasalahan, sebagai berikut:
1. Membentuk matrik keputusan yang ternormalisasi
𝑥 =
[ 𝑋 12 𝑋 12 . . 𝑋 𝑛1 𝑋 21 𝑋 22 . . 𝑋 𝑛2 .. 𝑋 𝑚1 . . 𝑋 𝑚2 . . . . . . . . 𝑋 𝑛𝑚 ] (1)
Dimana m adalah jumlah alternatif, n adalah jumlah kriteria evaluasi dan 𝑥 𝑖 𝑗 adalah kinerja alternative sehubungan dengan kriteria j.
𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗
√∑ 𝑥𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (2)
Keterangan: i = jumlah alternatif permintaan ke- i j = jumlah kriteria permintaan ke- j rij = 1,2… m nilai data ternormalisasi berdasarkan tiap kriteria dari setiap alternatif
xij =  1,2  …  n  nilai  data  belum  ternormalisasi  berdasarkan  tiap  kriteria  dari  setiap alternatif

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
2. Buat matriks keputusan yang berbobot dan dinormalisasi, normalisasi bobot matriks Y adalah:
𝑦 =   [ 𝑦 11 𝑦 12 𝑦 𝑖𝑗 ⋮     ⋮      ⋮ 𝑦 𝑖1 𝑦 𝑖2 𝑦 𝑖𝑗 ] untuk 𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (3)
Dimana: w i = bobot dari kriteria ke- j y ij = elemen dari matriks keputusan ternormalisasi terbobot
3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif : Solusi ideal positif A+ dan solusi ideal negative A- dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternomalisasi (y ij ), sebagai berikut: 𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … 𝑦 𝑛 + ) (4) 𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … 𝑦 𝑛 − ) (5)
Dengan: 𝑦𝑗 + = max yij : jika j adalah atribut keuntungan i, min yij : jika j adalah atribut biaya i 𝑦𝑗 − = min yij : jika j adalah atribut keuntungan i, max yij : jika j adalah atribut biaya i
4. Menenetukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif Jarak antara alternatif A i dengan solusi ideal positif :
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 + ) 2 𝑛 𝑗=1 (6)
Jarak antara alternative A i dengan solusi ideal negatif
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (7)
Keterangan:
𝐷 𝑖 + = jarak alternatif ke- i dengan solusi ideal positif 𝑦 𝑖 + = elemen solusi ideal positif [ i ] 𝑦 𝑖𝑗 = elemen matriks ternormalisasi terbobot [ i ][ j ] 𝐷 𝑖 − = jarak alternatif ke- i dengan solusi ideal negatif 𝑦 𝑖 − = elemen solusi ideal negatif [ i ]
5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + (8)
Nilai 𝑉 𝑖 yang lebih besar mengindikasi bahwa alternative 𝐴 𝑖 lebih dipilih Keterangan: 𝑉 𝑖 = nilai kedekatan tiap alternatif terhadap solusi ideal. 𝐷 𝑖 + = jarak antara alternatif ke- i dengan solusi ideal positif. 𝐷 𝑖 − = jarak antara alternatif ke- i dengan solusi ideal negatif.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil
Hasil dari penelitian ini dilakukan dengan perhitungan dan penerapan metode TOPSIS yang  ditentukan  berdasarkan  data  sampel  alternatif  sehingga  diketahui  platform  mana yang  memiliki  peluang  untuk  menjadi  e-commerce  terbaik.  Pada  Tabel  1  di  bawah  ini terdapat 7 sampel data platform yang dijadikan penulis sebagai alternatif, sebagai berikut :
Tabel 1. Data Rating Kecocokan
Alternatif E-Commerce C1 C2 C3 C4 C5 A1 Shopee 4 3 4 3 2

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Alternatif E-Commerce C1 C2 C3 C4 C5 A2 Tokopedia 2 2 3 3 2 A3 Bukalapak 3 2 2 2 2 A4 Lazada 3 3 3 3 3 A5 Blibli 4 2 3 2 3 A6 JD.ID 3 3 1 3 2 A7 Zalora 3 3 3 3 2 A8 Sociolla 3 2 3 3 3
Diperlukan  kriteria  untuk  mengevaluasi  alternatif  yang  setelahnya  akan  diberikan bobot  pada  masing-masing  e-commerce.  Di  bawah  ini  terdapat  penjabaran  keseluruhan alternatif e-commerce pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan Kategori C1 Pengalaman Pengguna Benefit C2 Antarmuka Pengguna Benefit C3 Ketersediaan Produk Benefit C4 Harga Cost C5 Estimasi Pengiriman Benefit
Berdasarkan  kriteria  pada  Tabel  2,  kriteria  pengalaman  pengguna  merupakan pengalaman  yang  dialami  konsumen  saat  berinteraksi  dengan  sistem  platform  e- commerce yang digunakan, kriteria antarmuka pengguna merupakan tampilan yang dilihat konsumen  saat  menggunakan  platform  e-commerce,  kriteria  ketersediaan  produk merupakan  kuantitas  yang  dimiliki  e-commerce  pada  suatu  produk  yang  di  edarkan, kriteria  harga  merupakan  nilai  yang  harus  dibayarkan  konsumen  untuk  mendapatkan suatu  produk  yang  disediakan  e-commerce,  kriteria  estimasi  pengiriman  merupakan perkiraan waktu yang dibutuhkan untuk mengirimkan barang yang telah dipesan kosumen melalui platform e-commerce. Adapun penjabaran nilai bobot dari setiap kriteria terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Bobot Penilaian Produk Bobot Nilai 4 Sangat Baik 3 Baik 2 Cukup Baik 1 Buruk
Untuk  dapat  melakukan  menentukan  hasil  e-commerce  terbaik,  sampel  data  diolah menggunakan metode TOPSIS dengan langkah berikut ini.
1. Menentukan  matriks  keputusan  Xij,  yang  diperoleh  dari  Tabel  1  yaitu  data  rating kecocokan
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 4 3 4 3 2
2 2 3 3 2 3 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 2 3 2 3
3 3 1 3 2
3 3 3 3 2 3 2 3 3 3 ]
2. Menghitung matriks ternormalisasi Rij menggunakan persamaan 2. Perhitungan pada kriteria C1
|𝑥 1 | = √4 2 + 2 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 = √81 = 9

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
𝑟 11 = 𝑥 11 |𝑥 1 | = 4 9 = 0,4444 𝑟 21 = 𝑥 21 |𝑥 1 | = 2 9 = 0,2222 𝑟 31 = 𝑥 31 |𝑥 1 | = 3 9 = 0,3333 𝑟 41 = 𝑥 41 |𝑥 1 | = 3 9 = 0,333 𝑟 51 = 𝑥 51 |𝑥 1 | = 4 9 = 0,4444 𝑟 61 = 𝑥 61 |𝑥 1 | = 3 9 = 0,3333 𝑟 71 = 𝑥 71 |𝑥 1 | = 3 9 = 0,3333 𝑟 81 = 𝑥 81 |𝑥 1 | = 3 9 = 0,3333

## Perhitungan pada kriteria C2
|𝑥 2 | = √3 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 + 3 2 + 2 2 = √52 = 7,2111 𝑟 12 = 𝑥 12 |𝑥 2 | = 3 7,2111 = 0,4160 𝑟 22 = 𝑥 22 |𝑥 2 | = 2 7,2111 = 0,2773 𝑟 32 = 𝑥 32 |𝑥 2 | = 2 7,2111 = 0,2773 𝑟 42 = 𝑥 42 |𝑥 2 | = 3 7,2111 = 0,4160 𝑟 52 = 𝑥 52 |𝑥 2 | = 2 7,2111 = 0,2773 𝑟 62 = 𝑥 62 |𝑥 2 | = 3 7,2111 = 0,4160 𝑟 72 = 𝑥 72 |𝑥 2 | = 3 7,2111 = 0,4160 𝑟 82 = 𝑥 82 |𝑥 2 | = 2 7,2111 = 0,2773

## Perhitungan pada kriteria C3
|𝑥 3 | = √4 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 + 3 2 + 1 2 + 3 2 + 3 2 = √66 = 8,1240 𝑟 13 = 𝑥 13 |𝑥 3 | = 4 8,1240 = 0,4923 𝑟 23 = 𝑥 23 |𝑥 3 | = 3 8,1240 = 0,3692 𝑟 33 = 𝑥 33 |𝑥 3 | = 2 8,1240 = 0,2461
𝑟 43 = 𝑥 43 |𝑥 3 | = 3 8,1240 = 0,3692 𝑟 53 = 𝑥 53 |𝑥 3 | = 3 8,1240 = 0,3692
𝑟 63 = 𝑥 63 |𝑥 3 | = 1 8,1240 = 0,1230

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
𝑟 73 = 𝑥 73 |𝑥 3 | = 3 8,1240 = 0,3692 𝑟 81 = 𝑥 83 |𝑥 3 | = 3 8,1240 = 0,3692

## Perhitungan pada kriteria C4
|𝑥 4 | = √3 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 = √62 = 7,8740 𝑟 14 = 𝑥 14 |𝑥 4 | = 3 7,8740 = 0,3810 𝑟 24 = 𝑥 24 |𝑥 4 | = 3 7,8740 = 0,3810 𝑟 34 = 𝑥 34 |𝑥 4 | = 2 7,8740 = 0,2540 𝑟 44 = 𝑥 44 |𝑥 4 | = 3 7,8740 = 0,3810 𝑟 54 = 𝑥 54 |𝑥 4 | = 2 7,8740 = 0,2540 𝑟 64 = 𝑥 64 |𝑥 4 | = 3 7,8740 = 0,3810 𝑟 74 = 𝑥 74 |𝑥 4 | = 3 7,8740 = 0,3810 𝑟 84 = 𝑥 84 |𝑥 4 | = 3 7,8740 = 0,3810

## Perhitungan pada kriteria C5
|𝑥 5 | = √2 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2 + 3 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2 = √47 = 6,8556
𝑟 15 = 𝑥 15 |𝑥 5 | = 2 6,8556 = 0,2917 𝑟 25 = 𝑥 25 |𝑥 5 | = 2 6,8556 = 0,2917 𝑟 35 = 𝑥 35 |𝑥 5 | = 2 6,8556 = 0,2917
𝑟 45 = 𝑥 45 |𝑥 5 | = 3 6,8556 = 0,4375 𝑟 55 = 𝑥 55 |𝑥 5 | = 3 6,8556 = 0,4375 𝑟 65 = 𝑥 65 |𝑥 5 | = 2 6,8556 = 0,2917
𝑟 75 = 𝑥 75 |𝑥 5 | = 2 6,8556 = 0,2917 𝑟 85 = 𝑥 85 |𝑥 5 | = 3 6,8556 = 0,4375
Dari hasil perhitungan mendapatkan matriks normalisasi seperti di bawah ini
𝑅 𝑖𝑗 =
[
0,4444 0,4160 0,4923 0,3810 0,2917
0,2222 0,2773 0,3692 0,3810 0,2917 0,3333 0,2773 0,2461 0,2540 0,2917 0,3333 0,4160 0,3692 0,3810 0,4375 0,4444 0,2773 0,3692 0,2540 0,4375 0,3333 0,4160 0,1230 0,3810 0,2917 0,3333 0,4160 0,3692 0,3810 0,2917 0,3333 0,2773 0,3692 0,3810 0,4375]

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 935-947
3. Menghitung Matriks Y 𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 𝑦 11 = 𝑤 1 𝑟 11 = (0,4566)(0,4444) = 0,2029 𝑦 12 = 𝑤 2 𝑟 12 = (0,2566)(0,4160) = 0,1067 𝑦 13 = 𝑤 3 𝑟 13 = (0,1566)(0,4923) = 0,0771 𝑦 14 = 𝑤 4 𝑟 14 = (0,0900)(0,3810) = 0,0342 𝑦 15 = 𝑤 5 𝑟 15 = (0,0400)(0,2917) = 0,0116 𝑦 21 = 𝑤 1 𝑟 21 = (0,4566)(0,2222) = 0,1014 𝑦 22 = 𝑤 2 𝑟 22 = (0,2566)(0,2773) = 0,0711 𝑦 23 = 𝑤 3 𝑟 23 = (0,1566)(0,3692) = 0,0578 𝑦 24 = 𝑤 4 𝑟 24 = (0,0900)(0,3810) = 0,0342 𝑦 25 = 𝑤 5 𝑟 25 = (0,0400)(0,2917) = 0,0116 𝑦 31 = 𝑤 1 𝑟 31 = (0,4566)(0,3333) = 0,1522 𝑦 32 = 𝑤 2 𝑟 32 = (0,2566)(0,2773) = 0,0711 𝑦 33 = 𝑤 3 𝑟 33 = (0,1566)(0,2461) = 0,0385 𝑦 34 = 𝑤 4 𝑟 34 = (0,0900)(0,2540) = 0,0228 𝑦 35 = 𝑤 5 𝑟 35 = (0,0400)(0,2917) = 0,0116 𝑦 41 = 𝑤 1 𝑟 41 = (0,4566)(0,3333) = 0,1522 𝑦 42 = 𝑤 2 𝑟 42 = (0,2566)(0,4160) = 0,1067 𝑦 43 = 𝑤 3 𝑟 43 = (0,1566)(0,3692) = 0,0578 𝑦 44 = 𝑤 4 𝑟 44 = (0,0900)(0,3810) = 0,0342 𝑦 45 = 𝑤 5 𝑟 45 = (0,0400)(0,4375) = 0,0175 𝑦 51 = 𝑤 1 𝑟 51 = (0,4566)(0,4444) = 0,2029 𝑦 52 = 𝑤 2 𝑟 52 = (0,2566)(0,2773) = 0,0711 𝑦 53 = 𝑤 3 𝑟 53 = (0,1566)(0,3692) = 0,0578 𝑦 54 = 𝑤 4 𝑟 54 = (0,0900)(0,2540) = 0,0228 𝑦 55 = 𝑤 5 𝑟 55 = (0,0400)(0,4375) = 0,0175 𝑦 61 = 𝑤 1 𝑟 61 = (0,4566)(0,3333) = 0,1522 𝑦 62 = 𝑤 2 𝑟 62 = (0,2566)(0,4160) = 0,1067 𝑦 63 = 𝑤 3 𝑟 63 = (0,1566)(0,1230) = 0,0192 𝑦 64 = 𝑤 4 𝑟 64 = (0,0900)(0,3810) = 0,0342 𝑦 65 = 𝑤 5 𝑟 65 = (0,0400)(0,2917) = 0,0116 𝑦 71 = 𝑤 1 𝑟 71 = (0,4566)(0,3333) = 0,1522 𝑦 72 = 𝑤 2 𝑟 72 = (0,2566)(0,4160) = 0,1067 𝑦 73 = 𝑤 3 𝑟 73 = (0,1566)(0,3692) = 0,0578 𝑦 74 = 𝑤 4 𝑟 74 = (0,0900)(0,3810) = 0,0342 𝑦 75 = 𝑤 5 𝑟 75 = (0,0400)(0,2917) = 0,0116 𝑦 81 = 𝑤 8 𝑟 11 = (0,4566)(0,3333) = 0,1522 𝑦 82 = 𝑤 8 𝑟 12 = (0,2566)(0,2773) = 0,0711 𝑦 83 = 𝑤 8 𝑟 13 = (0,1566)(0,3692) = 0,0578 𝑦 84 = 𝑤 8 𝑟 14 = (0,0900)(0,3810) = 0,0342 𝑦 85 = 𝑤 8 𝑟 15 = (0,0400)(0,4375) = 0,0175 Menghasilkan matriks Y, seperti di bawah ini:
𝑦 𝑖𝑗 =
[ 0,2029 0,1067 0,0771 0,0342 0,0116
0,1014 0,0711 0,0578 0,0342 0,0116 0,1522 0,0711 0,0385 0,0228 0,0116 0,1522 0,1067 0,0578 0,0342 0,0175 0,2029 0,0711 0,0578 0,0228 0,0175 0,1522 0,1067 0,0192 0,0342 0,0116 0,1522 0,1067 0,0578 0,0342 0,0116 0,1522 0,0711 0,0578 0,0342 0,0175]

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 935-947
4. Mencari solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
Solusi ideal positif => Rumus : 𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + ) 𝑦 1 + = 𝑚𝑎𝑥 *𝑦 11 ; 𝑦 21 ; 𝑦 31 ; 𝑦 41 ; 𝑦 51 ; 𝑦 61 ; 𝑦 71 ; 𝑦 81 + = 𝑚𝑎𝑥*0,2029; 0,1014; 0,1522; 0,1522; 0,2029; 0,1522; 0,1522; 0,1522+ = 0,2029 𝑦 2 + = 𝑚𝑎𝑥 *𝑦 12 ; 𝑦 22 ; 𝑦 32 ; 𝑦 42 ; 𝑦 52 ; 𝑦 62 ; 𝑦 72 ; 𝑦 82 + = 𝑚𝑎𝑥*0,1067; 0,0711; 0,0711; 0,1067; 0,0711; 0,1067; 0,1067; 0,0711+ = 0,1067 𝑦 3 + = 𝑚𝑎𝑥 *𝑦 13 ; 𝑦 23 ; 𝑦 33 ; 𝑦 43 ; 𝑦 53 ; 𝑦 63 ; 𝑦 73 ; 𝑦 83 + = 𝑚𝑎𝑥*0,0711; 0,0578; 0,0385; 0,0578; 0,0578; 0,0192; 0,0578; 0,0578+ = 0,0771 𝑦 4 + = 𝑚𝑎𝑥 *𝑦 14 ; 𝑦 24 ; 𝑦 34 ; 𝑦 44 ; 𝑦 54 ; 𝑦 64 ; 𝑦 74 ; 𝑦 84 + = 𝑚𝑎𝑥*0,0342; 0,0342; 0,0228; 0,0342; 0,0228; 0,0342; 0,0342; 0,0342+ = 0,0342 𝑦 5 + = 𝑚𝑎𝑥 *𝑦 15 ; 𝑦 25 ; 𝑦 35 ; 𝑦 45 ; 𝑦 55 ; 𝑦 65 ; 𝑦 75 ; 𝑦 85 + = 𝑚𝑎𝑥*0,0116; 0,0116; 0,0116; 0175; 0,0175; 0,0116; 0,0116; 0,0175+ = 0,0175 𝐴 + = 𝑚𝑎𝑥*0,2029; 0,1067; 0,0711; 0,0342; 0,0175+ Solusi ideal negatif => Rumus : 𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑛 − ) 𝑦 1 − = 𝑚𝑖𝑛 *𝑦 11 ; 𝑦 21 ; 𝑦 31 ; 𝑦 41 ; 𝑦 51 ; 𝑦 61 ; 𝑦 71 ; 𝑦 81 + = 𝑚𝑖𝑛*0,2029; 0,1014; 0,1522; 0,1522; 0,2029; 0,1522; 0,1522; 0,1522+ = 0,1014 𝑦 2 − = 𝑚𝑖𝑛 *𝑦 12 ; 𝑦 22 ; 𝑦 32 ; 𝑦 42 ; 𝑦 52 ; 𝑦 62 ; 𝑦 72 ; 𝑦 82 + = 𝑚𝑖𝑛*0,1067; 0,0711; 0,0711; 0,1067; 0,0711; 0,1067; 0,1067; 0,0711+ = 0,0711 𝑦 3 − = 𝑚𝑖𝑛 *𝑦 13 ; 𝑦 23 ; 𝑦 33 ; 𝑦 43 ; 𝑦 53 ; 𝑦 63 ; 𝑦 73 ; 𝑦 83 + = 𝑚𝑖𝑛*0,0711; 0,0578; 0,0385; 0,0578; 0,0578; 0,0192; 0,0578; 0,0578+ = 0,0192 𝑦 4 − = 𝑚𝑖𝑛 *𝑦 14 ; 𝑦 24 ; 𝑦 34 ; 𝑦 44 ; 𝑦 54 ; 𝑦 64 ; 𝑦 74 ; 𝑦 84 + = 𝑚𝑖𝑛*0,0342; 0,0342; 0,0228; 0,0342; 0,0228; 0,0342; 0,0342; 0,0342+ = 0,0228 𝑦 5 − = 𝑚𝑖𝑛 *𝑦 15 ; 𝑦 25 ; 𝑦 35 ; 𝑦 45 ; 𝑦 55 ; 𝑦 65 ; 𝑦 75 ; 𝑦 85 + = 𝑚𝑖𝑛*0,0116; 0,0116; 0,0116; 0175; 0,0175; 0,0116; 0,0116; 0,0175+ = 0,0116 𝐴 − = 𝑚𝑖𝑛*0,1014; 0,0711; 0,0192; 0,0228; 0,0116+
5. Mencari  jarak  antara  alternative 𝐴 𝑖 matriks  Y  dengan  solusi  ideal  positif  dan  solusi ideal negatif menggunakan persamaan 6 dan 7. Jarak antara matriks  Y dengan solusi ideal positif:
𝐷 1 + = √∑ ( (𝑦 11 − 𝑦 1 + ) 2 + (𝑦 12 − 𝑦 2 + ) 2 + (𝑦 13 − 𝑦 3 + ) 2 +(𝑦 14 − 𝑦 4 + ) 2 + (𝑦 15 − 𝑦 5 + ) 2 ) 2 𝑗=1 = 0,0058
𝐷 2 + = √∑ ((𝑦 21 − 𝑦 1 + ) 2 + (𝑦 22 − 𝑦 2 + ) 2 + (𝑦 23 − 𝑦 3 + ) 2 +(𝑦 24 − 𝑦 4 + ) 2 + (𝑦 25 − 𝑦 5 + ) 2 ) 2 𝑗=1 = 0,1094
𝐷 3 + = √∑ ((𝑦 31 − 𝑦 1 + ) 2 + (𝑦 32 − 𝑦 2 + ) 2 + (𝑦 33 − 𝑦 3 + ) 2 +(𝑦 34 − 𝑦 4 + ) 2 + (𝑦 35 − 𝑦 5 + ) 2 ) 2 𝑗=1 = 0,0741
𝐷 4 + = √∑ ((𝑦 41 − 𝑦 1 + ) 2 + (𝑦 42 − 𝑦 2 + ) 2 + (𝑦 43 − 𝑦 3 + ) 2 +(𝑦 44 − 𝑦 4 + ) 2 + (𝑦 45 − 𝑦 5 + ) 2 ) 2 𝑗=1 = 0,0542
𝐷 5 + = √∑ ((𝑦 51 − 𝑦 1 + ) 2 + (𝑦 52 − 𝑦 2 + ) 2 + (𝑦 53 − 𝑦 3 + ) 2 +(𝑦 54 − 𝑦 4 + ) 2 + (𝑦 55 − 𝑦 5 + ) 2 ) 2 𝑗=1 = 0,0420
𝐷 6 + = √∑ ((𝑦 61 − 𝑦 1 + ) 2 + (𝑦 62 − 𝑦 2 + ) 2 + (𝑦 63 − 𝑦 3 + ) 2 +(𝑦 64 − 𝑦 4 + ) 2 + (𝑦 65 − 𝑦 5 + ) 2 ) 2 𝑗=1 = 0,0771 𝐷 7 + = √∑ ((𝑦 71 − 𝑦 1 + ) 2 + (𝑦 72 − 𝑦 2 + ) 2 + (𝑦 73 − 𝑦 3 + ) 2 +(𝑦 74 − 𝑦 4 + ) 2 + (𝑦 75 − 𝑦 5 + ) 2 ) 2 𝑗=1 = 0,0545
𝐷 8 + = √∑ ((𝑦 81 − 𝑦 1 + ) 2 + (𝑦 82 − 𝑦 2 + ) 2 + (𝑦 83 − 𝑦 3 + ) 2 +(𝑦 84 − 𝑦 4 + ) 2 + (𝑦 85 − 𝑦 5 + ) 2 ) 2 𝑗=1 = 0,0649
Jarak antara matriks Y dengan solusi ideal negatif :
𝐷 1 − = √∑ ((𝑦 11 − 𝑦 1 − ) 2 + (𝑦 12 − 𝑦 2 − ) 2 + (𝑦 13 − 𝑦 3 − ) 2 +(𝑦 14 − 𝑦 4 − ) 2 + (𝑦 15 − 𝑦 5 − ) 2 ) 2 𝑗=1 = 0,1226
𝐷 2 − = √∑ ((𝑦 21 − 𝑦 1 − ) 2 + (𝑦 22 − 𝑦 2 − ) 2 + (𝑦 23 − 𝑦 3 − ) 2 +(𝑦 24 − 𝑦 4 − ) 2 + (𝑦 25 − 𝑦 5 − ) 2 ) 2 𝑗=1 = 0,0402
𝐷 3 − = √∑ ((𝑦 31 − 𝑦 1 − ) 2 + (𝑦 32 − 𝑦 2 − ) 2 + (𝑦 33 − 𝑦 3 − ) 2 +(𝑦 34 − 𝑦 4 − ) 2 + (𝑦 35 − 𝑦 5 − ) 2 ) 2 𝑗=1 = 0,0542
𝐷 4 − = √∑ ((𝑦 41 − 𝑦 1 − ) 2 + (𝑦 42 − 𝑦 2 − ) 2 + (𝑦 43 − 𝑦 3 − ) 2 +(𝑦 44 − 𝑦 4 − ) 2 + (𝑦 45 − 𝑦 5 − ) 2 ) 2 𝑗=1 = 00741
𝐷 5 − = √∑ ((𝑦 51 − 𝑦 1 − ) 2 + (𝑦 52 − 𝑦 2 − ) 2 + (𝑦 53 − 𝑦 3 − ) 2 +(𝑦 54 − 𝑦 4 − ) 2 + (𝑦 55 − 𝑦 5 − ) 2 ) 2 𝑗=1 = 0,1087
𝐷 6 − = √∑ ((𝑦 61 − 𝑦 1 − ) 2 + (𝑦 62 − 𝑦 2 − ) 2 + (𝑦 63 − 𝑦 3 − ) 2 +(𝑦 64 − 𝑦 4 − ) 2 + (𝑦 65 − 𝑦 5 − ) 2 ) 2 𝑗=1 = 0,0630
𝐷 7 − = √∑ ((𝑦 71 − 𝑦 1 − ) 2 + (𝑦 72 − 𝑦 2 − ) 2 + (𝑦 73 − 𝑦 3 − ) 2 +(𝑦 74 − 𝑦 4 − ) 2 + (𝑦 75 − 𝑦 5 − ) 2 ) 2 𝑗=1 = 0,0738
𝐷 8 − = √∑ ((𝑦 81 − 𝑦 1 − ) 2 + (𝑦 82 − 𝑦 2 − ) 2 + (𝑦 83 − 𝑦 3 − ) 2 +(𝑦 84 − 𝑦 4 − ) 2 + (𝑦 85 − 𝑦 5 − ) 2 ) 2 𝑗=1 = 0,0650 6. Menghitung preferensi 𝑉 𝑖 menggunakan persamaan 8
𝑉 1 = 𝐷 1 − 𝐷 1 − + 𝐷 1 + = 0,1226 0,1226 + 0,0058 = 0,9546
𝑉 2 = 𝐷 2 − 𝐷 2 − + 𝐷 2 + = 0,0402
0,0402 + 0,1094 = 0,2688

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
𝑉 3 = 𝐷 3 − 𝐷 3 − + 𝐷 3 + = 0,0542 0,0542 + 0,0741 = 0,4227
𝑉 4 = 𝐷 4 − 𝐷 4 − + 𝐷 4 + = 0,0741 0,0741 + 0,0542 = 0,5772
𝑉 5 = 𝐷 5 − 𝐷 5 − + 𝐷 5 + = 0,1087 0,1087 + 0,0420 = 0,7209
𝑉 6 = 𝐷 6 − 𝐷 6 − + 𝐷 6 + = 0,0630
0,0630 + 0,0771 = 0,4495
𝑉 7 = 𝐷 7 − 𝐷 7 − + 𝐷 7 + = 0,0738 0,0738 + 0,0545 = 0,5751
𝑉 8 = 𝐷 8 − 𝐷 8 − + 𝐷 8 + = 0,0650 0,0650 + 0,0649 = 0,9546
Berdasarkan perhitungan nilai utilitas akhir di atas, didapatkan hasil dari perangkingan dengan penerapan metode TOPSIS yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 4. Hasil Nilai Utilitas Akhir Alternatif Nilai Ranking Shopee (A1) 0,9546 1 Tokopedia (A2)  0,2688 8 Bukalapak (A3)  0,4227 7 Lazada (A4) 0,5772 3 Blibli (A5) 0,7209 2 JD.ID (A6) 0,4495 6 Zalora (A7) 0,5751 4 Sociolla (A8) 0,5003 5

## 3.2. Pembahasan
Hasil dari sistem pemilihan e-commerce terbaik digunakan untuk membantu konsumen dalam  menentukan  platform  e-commerce  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  mereka yang dapat dilihat secara matematis melalui perhitungan menggunakan  metode TOPSIS. Sistem  perhitungan  melibatkan  kriteria  dan  bobot  dari  masing-masing  e-commerce  yang dijadikan acuan dalam menentukan hasil perangkingan.
Tampilan  utama  dari  sistem  terdapat Form menu  utama  dengan  3  pilihan  menu  yaitu menu file, proses dan keluar yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Form Menu Utama
Gambar 2 terdapat Form alternatif berisi beberpa perintah yang dapat digunakan untuk menginput  kode  dan  nama  dari  e-commerce  yang  sebelumnya  sudah  ditetapkan  sebagai alternatif.
Gambar 2. Form Alternatif
Gambar  3  yaitu form kriteria  terdapat  beberapa  perintah  yang  digunakan  untuk menginput kode, nama bobot dan jenis dari kriteria yang sudah ditetapkan untuk menjadi acuan proses perhitungan sebelumnya.
Gambar 3. Form Kriteria
Gambar  4  terdapat Form rating  kecocokan  merupakan  tempat  untuk  menginput  data yang  dimiliki  oleh  setiap  e-commerce  dan  kemudian  akan  disesuaikan  dengan  alternatif dan kriteria yang sudah ditetapkan.
Gambar 4. Form Rating Kecocokan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 4. Kesimpulan
Hasil  dari  penelitian  ini  dengan  menggunakan  5  kriteria  dan  8  alternatif  platform  e- commerce terbaik menghasilkan alternatif shopee (A1) menjadi alternatif terbaik dengan nilai  sebesar  0,9564.  Sistem  dapat  digunakan  dalam  jangka  waktu  yang  panjang  untuk sehingga  diharapkan  perhitungan  dapat  dilakukan  dengan  lebih  akurat  dan  efisien,  serta mengurangi  risiko  lainnya  seperti  pada  perhitungan  manual.  Hasil  perhitungan menggunakan  metode  dan  sistem  akan  menjadi  evaluasi  e-commerce  untuk  membantu peningkatan layanan pada masa mendatang dengan perencanaan bisnis yang lebih matang.

## Daftar Pustaka
[1] K. K. Kale, “A Study on Benefits and Challenges in an Emerging Economy,” Int. J. Res. Soc. Sci. Inf. Stud. , vol. 8, no. 3, pp. 92–99, 2022.
[2] M. P. Tana, F. Marisa, and I. D. Wijaya, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Pada Toko Oase Menggunakan Algoritma Apriori,” JIMP-Jurnal Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 3, no. 2, 2018.
[3] R.  Irawati  and  I.  B.  Prasetyo,  “Pemanfaatan  Platform  E-Commerce  Melalui Marketplace  Sebagai  Upaya  Peningkatan  Penjualan  dan  Mempertahankan  Bisnis di  Masa  Pandemi  (Studi  pada  UMKM  Makanan  dan  Minuman  di  Malang),” J. Penelit. Manaj. Terap. , vol. 6, no. 2, pp. 114–133, 2021.
[4] E.  A.  Tsaniya  and  R.  Sulaiman,  “Aplikasi  Intuitionistic  Fuzzy  Multisets  Dalam Pemilihan E-commerce Terbaik,” MATHunesa J. Ilm. Mat. , vol. 9, no. 3, pp. 484– 493, 2021.
[5] I. Irwan, I. M. Pandiangan, and M. Mesran, “Penerapan Kombinasi Metode ROC dan TOPSIS Pemilihan Karyawan Terbaik Untuk Rekomendasi Promosi Jabatan,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 4, pp. 1151–1159, 2022.
[6] Z.  Zulvitri  and  S.  Sumijan,  “Identifikasi  dalam  Penentuan  Prioritas  Usulan Kenaikan Jabatan Fungsional Pegawai Menggunakan Metode TOPSIS,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , pp. 169–175, 2021.
[7] F. A. Siregar, F. S. Hutagalung, and M. Basri, “Perbandingan Algoritma MOORA dan  Profile  Matching  pada  Sistem  Pemilihan  Pupuk  untuk  Tanaman  Porang,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 150–159, 2023.
[8] J.  Hutahaean  and  N.  Mulyani,  “Implementasi  Pemilihan  Pimpinan  Karyawan Operasioal Konveksi Pakaian Menggunakan Metode ROC (Rank Order Centroid) dan TOPSIS,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 4, pp. 1369–1376, 2021.
[9] N.  Putra,  D.  R.  Habibie,  and  I.  F.  Handayani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Supplier  Pada  Tb.  Nameene  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting (Saw),” JURSIMA (Jurnal Sist. Inf. dan Manajemen) , vol. 8, no. 1, pp.
45–51, 2020.
[10] C.  Nas,  S.  Defit,  and  J.  Santony,  “Evaluasi  Mutasai  Jabatan  Anggota  Kepolisian Menggunakan  Metode  Profile  Matching  dan  Multi  Attribute  Utility  Theory,” SITEKIN J. Sains, Teknol. dan Ind. , vol. 16, no. 1, pp. 30–36, 2018.
[11] B.  D.  Juniansyah,  E.  R.  Susanto,  and  A.  D.  Wahyudi,  “Pembuatan  E-Commerce Pemesanan  Jasa  Event  Organizer  Untuk  Zero  Seven  Entertaiment,” J.  Tekno Kompak , vol. 14, no. 1, p. 41, 2020, doi: 10.33365/jtk.v14i1.499.
[12] M.  S.  Lauryn,  M.  Ibrohim,  and  A.  Fasambi,  “Penerapan  metode  topsis  dalam penentuan  penerima  dana  bantuan  masyarakat  usaha  mikro  kecil  menengah,” ProTekInfo  (Pengembangan  Ris.  dan  Obs.  Tek.  Inform. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  1–5, 2023.