## Implementasi Metode ANP Terhadap Sistem Pendukung Keputusan Memilih Toko Daring Terbaik

## Romindo, Jamaludin
Prodi Manajemen Informatika, Politeknik Ganesha, Medan, Indonesia Email: 1 romindo4@gmail.com, jamaludinmedan@gmail.com
Abstrak
Saat ini toko daring banyak diminati dikalangan masyarakat Indonesia. Lazada , Shopee , Buka Lapak merupakan beberapa toko daring yang cukup populer di Indonesia. Mahasiswa Politeknik Ganesha adalah sebagian kecil masyarakat Indonesia yang hobi berbelanja  di  toko  daring.  Terjadi  perdebatan  dan  perbincangan  dikalangan  mahasiswa  Politeknik  Ganesha,  dalam  hal  ini perbedatan yang dilakukan adalah membandingkan Toko daring mana yang terbaik. Perdebatan tersebut menjadi tujuan dalam penelitian  ini. SuperDecisions adalah  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  menjadi  kebutuhan  penting  dalam  proses pemilihan toko daring terbaik. Dalam proses pemilihan toko daring peneliti juga menggunakan metode Analytical Network Process (ANP) sebagai pemodelan masalah terhadap keputusan yang kompleks. Hasil prose penerapan metode ANP terhadap proses  sistem  pendukung  keputusan  menyimpulkan  bahwa Shopee merupakan  toko  daring  terbaik  menurut  mahasiswa Politeknik Ganesha dengan bobot 3.80, dilanjutkan dengan Buka Lapak dengan bobot 3.73 dan Lazada dengan bobot 2.47.
Kata Kunci: Toko Daring, SuperDecisions , ANP, Politeknik Ganesha

## Abstract
Today, online shops are in great demand by the people of Indonesia. Lazada, Shopee, Buka Lapak are a number of online stores that are quite popular in Indonesia. Students of the Ganesha Polytechnic are a small part of Indonesian people who are interested in buying at online stores. There is an increase and discussion among the Polytechnic students  of Ganesha, in this case the difference is comparing which shops are the best. This debate is the purpose of this study. SuperDecisions is a decision support system which is an important requirement in the process of selecting the best online store. In the process of selecting a store, researchers also dare to use the Analytical Network Process (ANP) method as a problem modeling for complex results. The results  of  applying  the  ANP  method  to  Shopee's  decision  process  are  the  best  online  stores  according  to  3.80  Ganesha Polytechnic students, followed by Buka Lapak weighing 3.73 and Lazada with a weight of 2.47.
Keywords : Online Shop, Super Decisions, ANP, Ganesha Polytechnic

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  sistem  informasi  saat  ini  sedemikian  pesat.  Pesatnya  sistem  informasi  berbanding  lurus  dengan metode komputasi yang digunakan. Salah satu metode komputasi yang cukup berkembang adalah metode sistem pendukung  keputusan  ( Decisions  Support  System ).  Dalam  teknologi  informasi,  sistem  pendukung  keputusan merupakan cabang ilmu yang letaknya diantara sistem informasi dan sistem kecerdasan buatan.
Toko online berasal dari dua suku kata, yakni toko dan online. Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, toko  berarti  sebuah  tempat  atau  bangunan  permanen  untuk  menjual  barang-barang  (makanan,  minuman,  dan sebagainya). Sedangkan online pada terjemahan bahasa Indonesianya adalah dalam jaringan atau disingkat daring menurut  wikipedia adalah keadaan di saat  seseorang terhubung ke dalam suatu  jaringan atau sistem yang lebih besar. Jadi berangkat dari dua pengertian secara bahasa tersebut kita dapat mengartikan toko online sebagai tempat terjadinya aktivitas perdangan atau jual beli barang yang terhubung ke dalam suatu jaringan dalam hal ini jaringan internet[1].
Saat ini Toko daring dari sebagian perusahaan merupakan bagian dari nilai keunggulan dalam persaingan competitive  advantage saat  ini.  Perusahaan  menggunakan  Toko  daring  sebagai  pegembangan  pemasaran, pengiriman, pelayanan, dan pembayaran pelanggan. Perkembangan toko daring diIndonesia sendiri telah ada sejak tahun  1996,  hingga  saat  ini  toko  daring  yang  cukup  populer  saat  ini  di  Indonesia  diantaranya Lazada , Shopee , blibli, tokopedia, bukalapak dan lain-lain[2].
Pengguna internet Indonesia  tercatat  sebagai  warganet  yang  paling  banyak  membeli  barang secara online pada Desember 2018. Sebanyak 86% pengguna internet Indonesia melakukan belanja online lewat perangkat  apapun,  sementara  itu, China menduduki  posisi  ke-2  dengan  82%  pengguna  internet  mereka  yang melakukan  belanja online lewat  perangkat  apapun.  Jerman  dan  Inggris  di  peringkat  3  dan  4  dengan  persentase yang sama yaitu 81%. Sementara Thailand ada di tempat kelima dengan 80%. Tingkat belanja online pengguna internet Indonesia adalah yang tertinggi dibanding negara di kawasan Asia Tenggara lain. Hanya 77% pengguna internet  Vietnam  yang  melakukan  belanja online ,  disusul  Malaysia  75%,  Singapura  73%,  dan  Filipina  70%. Sementara rata-rata belanja online para pengguna internet dunia sebesar 75%[3].
Politeknik Ganesha adalah salah satu kampus swasta di Indonesia dengan mahasiswa yang memiliki hobi berbelanja  di  Toko  daring.  Dikalangan  mahasiswa  Politeknik  Ganesha  sering  kali  memperbincangkan  dan memperdebatkan  kelebihan  atau  kekurangan  beberapa  Toko  daring  langganannya.  Hal  ini  yang  menjadi  dasar penelitian  untuk  lebih  mendalami  beberapa  Toko  daring  yang  diminati  oleh  mahasiswa  Politeknik  Ganesha. Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk menentukan keputusan memilih toko daring terbaik.
Proses  pemilihan  toko  daring  terbaik  yang  dilakukan  menggunakan  sebuah software yang  bernama SuperDecisions . SuperDecisions adalah sistem pendukung keputusan ( decision  support  systems disingkat  DSS) yang  dimana  merupakan  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  dan  termasuk  sistem  berbasis pengetahuan  (manajemen  pengetahuan)  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu organisasi  perusahaan,atau lembaga pendidikan. Dapat  juga dikatakan sebagai  sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah yang spesifik[4].
Sistem  Pendukung  Keputusan  memiliki  beberapa  metode,  diantaranya: Simple  Additive  Weighting, Weighted Product, Technique for Order by Similarity to Ideal Solution, Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis, Complex Proportional Assessment, dan lain-lain. Namun dalam penelitian ini metode Analytic Network  Process (ANP)  menjadi  metode  yang  menarik  dalam  memilih  toko  daring  terbaik. Analytic  Network Process (ANP)  adalah  bentuk  yang  lebih  umum dari Analytic  Hierarchy  Process(AHP) ,  yang  menggabungkan umpan  balik  dan  hubungan  saling  ketergantungan  antar  elemen  keputusan  dan  alternatif.  Hal  ini  memberikan pendekatan yang lebih akurat ketika memodelkan masalah keputusan yang kompleks. AHP adalah kasus khusus dari  ANP. Baik AHP dan ANP  menurunkan skala prioritas relatif angka mutlak dari penilaian individu dengan membuat perbandingan berpasangan dari elemen–elemen pada properti umum atau kriteria kontrol[5].
Penelitian  terdahulu  dengan  judul  “Analisa  Perbandingan  Metode  ANP  dan  SAW  dalam  menentukan mahasiswa terbaik” pada JIPN (Journal Of Informatics Pelita Nusantara) Volume 4 Nomor 1, Maret 2019 ISSN: 2541-3724.  Penelitian  ini  membahas  tentang  perbandingan  2  metode  ANP  dengan  SAW,  proses  perbandingan metode ini dilakukan pada studi kasus penentuan mahasiswa terbaik. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa metode ANP lebih baik daripada SAW[6].
Berdasarkan permasalahan yang terjadi dikalangan mahasiswa Politeknik Ganesha tentang penentuan toko daring  terbaik, maka penelitian ini dilakukan dengan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan dan Analytic Network Process (ANP) sebagai metode yang digunakan untuk pemodelan masalah keputusan yang kompleks.

## 2. METODE PENELITIAN
Mulai Identifikasi Masalah
Pengumpulan Data:
1. Data Alternatif yaitu: Lazada, Shopee dan Bukalapak.
2. Data  Kriteria  yaitu:  Logo,  Gratis  Ongkos  Kirim,  Berita  Terbaru,  Produk  Popular, Merk Produk, Pembayaran Sistem Icon, Sosial Media Link, Nomor telefon/Chating Online, Toko Finder dan Trusmark
Pengolahan Data Menggunakan Metode ANP:
1. Menentukan kriteria dan alternatif
2. Menyusun network kriteria dan alternatif 3. Memberikan nilai kriteria dan alternatif
4. Memeriksa konsistensi penilaian alternatif dan kriteria
5. Menentukan prioritas kriteria dan alternatif
Kesimpulan Selesai Implementasi
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 254-260 | DOI: 10.30865/mib.v3i4.1373

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
1. Penentuan Kriteria dan Sub Kriteria
Penentuan kriteria dan sub kriteria diperoleh berdasarkan hasil pengisian angket yang berikan kepada mahasiswa/i Politeknik Ganesha.  Hasil pengisian angket tersebut mendapatkan 10 kriteria dan 3 alternatif yang digunakan pada penentuan toko daring terbaik. Kriteria-kriteria yang terpilih dapat dilihat pada tabel 1 dan alternatif yang terpilih dapat  dilihat  pada  tabel  2.  Berdasarkan  identifikasi  keterkaitan  antar  kriteria  dapat  diketahui  bahwa  dalam menentukan  toko  daring  terbaik  menggunakan  kriteria  yang  saling  terkait.  Maka  metode  yang  tepat  digunakan untuk menentukan toko daring terbaik adalah metode Analytical Network Process .
Tabel 1 . Kriteria No Kriteria 1 Nomor telefon/Chating Online (NT) 2 Produk Popular (PP) 3 Gratis Ongkos Kirim (GOK) 4 Sistem Pembayaran (SP) 5 Logo (L) 6 Sosial Media Link  (SML) 7 Toko Finder (TF) 8 Merk Produk (MP) 9 Berita Terbaru (BT) 10 Trusmark (T) Tabel 2 . Alternatif No Alternatif 1 Lazada 2 Shopee 3 BukaLapak
2.  Analisis bobot kriteria
Setelah menentukan kriteria dan alternatif yang tepat dalam menentukan Toko Daring terbaik, maka mahasiswa Politeknik  Ganesha  kembali  mengisi  angket  guna  menentukan  bobot  tertinggi  hingga  terendah  dengan perbandingan  berpasangan  terhadap  antar  kriteria.  Penentuan  bobot  tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan angket  yang  tersedia  didalam  sistem  pendukung  keputusan  yang  disebut  dengan SuperDecisions .  Proses perbandingan berpasangan dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 . Perbandingan Berpasangan Kriteria NT PP GOK SP L SML TF MP BT T NT 1 2 1/2 1/2 3 3 4 2 3 3 PP 1/2 1 1/3 1/2 3 3 3 2 2 2 GOK 2 3 1 2 4 3 4 2 3 3 SP 2 2 1/2 1 3 2 3 2 2 2 L 1/3 1/3 1/4 1/3 1 1/2 2 1/2 1/2 1/3 SML 1/3 1/3 1/3 1/2 2 1 2 1/2 1/2 1/3 TF 1/4 1/3 1/4 1/3 1/2 1/2 1 1/3 1/2 1/2 MP 1/2 1/2 1/2 1/2 2 2 3 1 2 2 BT 1/3 1/2 1/3 1/2 2 2 2 1/2 1 1/4 T 1/3 1/2 1/3 1/2 3 3 2 1/2 4 1
Kemudian  matriks  perbandingan  berpasangan  pada  tabel  3  dievaluasi  dan  dijumlahkan  setiap  kolomnya sehingga mendapatkan hasil seperti ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4 . Evaluasi Perbandingan Berpasangan Kriteria NT PP GOK SP L SML TF MP BT T NT 1.00 2.00 0.50 0.50 3.00 3.00 4.00 2.00 3.00 3.00 PP 0.50 1.00 0.33 0.50 3.00 3.00 3.00 2.00 2.00 2.00 GOK 2.00 3.00 1.00 2.00 4.00 3.00 4.00 2.00 3.00 3.00 SP 2.00 2.00 0.50 1.00 3.00 2.00 3.00 2.00 2.00 2.00 L 0.33 0.33 0.25 0.33 1.00 0.50 2.00 0.50 0.50 0.33 SML 0.33 0.33 0.33 0.50 2.00 1.00 2.00 0.50 0.50 0.33 TF 0.25 0.33 0.25 0.33 0.50 0.50 1.00 0.33 0.50 0.50 MP 0.50 0.50 0.50 0.50 2.00 2.00 3.00 1.00 2.00 2.00
Kriteria NT PP GOK SP L SML TF MP BT T BT 0.33 0.50 0.33 0.50 2.00 2.00 2.00 0.50 1.00 0.25 T 0.33 0.50 0.33 0.50 3.00 3.00 2.00 0.50 4.00 1.00 Jumlah 7.57 10.49 4.32 6.66 23.5 20 26 11.33 18.5 14.41
Setelah itu jumlah kolomnya ditentukan, angka-angka dalam  matriks 10 x 10 tersebut dibagi dengan jumlah kolomnya masing-masing sehingga menghasilkan matriks 10 x 10 hasil penjumlahan kolom. Hasil penjumlahan kriteria dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5 . Hasil Penjumlahan Kriteria Kriteria NT PP GOK SP
L SML TF MP BT T Jumlah NT 0.13 0.19 0.12 0.08 0.13 0.15 0.15 0.18 0.16 0.21 1.49 PP 0.07 0.10 0.08 0.08 0.13 0.15 0.12 0.18 0.11 0.14 1.13 GOK 0.26 0.29 0.23 0.30 0.17 0.15 0.15 0.18 0.16 0.21 2.10 SP 0.26 0.19 0.12 0.15 0.13 0.10 0.12 0.18 0.11 0.14 1.49 L 0.04 0.03 0.06 0.05 0.04 0.03 0.08 0.04 0.03 0.02 0.42 SML 0.04 0.03 0.08 0.08 0.09 0.05 0.08 0.04 0.03 0.02 0.53 TF 0.03 0.03 0.06 0.05 0.02 0.03 0.04 0.03 0.03 0.03 0.35 MP 0.07 0.05 0.12 0.08 0.09 0.10 0.12 0.09 0.11 0.14 0.94 BT 0.04 0.05 0.08 0.08 0.09 0.10 0.08 0.04 0.05 0.02 0.62 T 0.04 0.05 0.08 0.08 0.13 0.15 0.08 0.04 0.22 0.07 0.93
Skala bobot prioritas didapat dengan cara menghitung rata-rata baris dari matriks 10 x 10, hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6 . Skala Pembobotan Perbandingan Berpasangan Kriteria NT PP GOK SP L SML TF MP BT T Priority Vector NT 1.00 2.00 0.50 0.50 3.00 3.00 4.00 2.00 3.00 3.00 0.15 PP 0.50 1.00 0.33 0.50 3.00 3.00 3.00 2.00 2.00 2.00 0.11 GOK 2.00 3.00 1.00 2.00 4.00 3.00 4.00 2.00 3.00 3.00 0.21 SP 2.00 2.00 0.50 1.00 3.00 2.00 3.00 2.00 2.00 2.00 0.15 L 0.33 0.33 0.25 0.33 1.00 0.50 2.00 0.50 0.50 0.33 0.04 SML 0.33 0.33 0.33 0.50 2.00 1.00 2.00 0.50 0.50 0.33 0.05 TF 0.25 0.33 0.25 0.33 0.50 0.50 1.00 0.33 0.50 0.50 0.03 MP 0.50 0.50 0.50 0.50 2.00 2.00 3.00 1.00 2.00 2.00 0.09 BT 0.33 0.50 0.33 0.50 2.00 2.00 2.00 0.50 1.00 0.25 0.06 T 0.33 0.50 0.33 0.50 3.00 3.00 2.00 0.50 4.00 1.00 0.09 Jumlah 1.00 Principal Eigen Value 10.72 Consistency Index 0.08 Consistency Rasio 0.54
Proses perhitungan pada tabel 6 dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Jumlah merupakan penjumlahan dari semua angka yang ada pada baris diatasnya dalam satu kolom.
b. Priority Vector merupakan hasil penjumlahan dari semua sel disebelah kirinya (pada baris yang sama)  setelah terlebih  dahulu  dibagi  dengan  jumlah  yang  ada  dibawahnya,  kemudian    hasil  penjumlahan  tersebut  dibagi dengan angka.
c. Angka  10  diperoleh  dari  jumlah  kriteria  yaitu  Nomor  Telpon/Chatting  Online  (NT),  Produk  Popular  (PP), Gratis  Ongkos  Kirim  (GOK), Sistem  Pembayaran  (SP),  Logo  (L), Sosial  Media  Link  (SML),  Toko  Finder (TF), Merk Produk (MP), Berita Terbaru (BT) dan Trusmark (T).
d. Priority vector Nomor Telpon/Chatting Online (NT)= 0.15 diperoleh dari ((1/7.57) + (2/10.49) + (0.5/4.32) + (0.5/6.66) + (3/23.5) + (3/20) + (4/26) + (2/11.33) + (3/18.5) + (3/14.41) * 1/10
e. Priority Vector Produk Popular (PP)=  0.11 diperoleh dari ((0.5/7.57) +(1/10.49) + (0.33/4.32) + (0.5/6.66) + (3/23.5) + (3/20) + (3/26) + (2/11.33) + (2/18.5) + (2/14.41) * 1/10
f. Priority Vector Gratis Ongkos Kirim (GOK)=  0.21 diperoleh dari ((2/7.57) +(3/10.49) + (1/4.32) + (2/6.66) + (4/23.5) + (3/20) + (4/26) + (2/11.33) + (3/18.5) + (3/14.41) * 1/10
g. Priority  Vector Sistem  Pembayaran  (SP)=    0.15  diperoleh  dari  ((2/7.57)  +(2/10.49)  +  (0.5/4.32)  + (1/6.66)+(3/23.5) + (2/20) + (3/26) + (2/11.33) + (2/18.5)+(2/14.41) * 1/10
h. Priority Vector Logo (L)= 0.04 diperoleh dari ((0.33/7.57) +(0.33/10.49) + (0.25/4.32) + (0.33/6.66)+(1/23.5) +(0.5/20) + (2/26) + (0.5/11.33)+(0.5/18.5)+(0.33/14.41) * 1/10
i. Priority  Vector Sosial  Media  Link  (SML)=    0.05  diperoleh  dari  ((0.33/7.57)  +(0.33/10.49)  +  (0.33/4.32)  + (0.5/6.66)+(2/23.5) + (1/20) + (2/26) + (0.5/11.33)+(0.5/18.5)+(0.33/14.41) * 1/10
j. Priority  Vector Toko  Finder  (TF)=  0.03  diperoleh  dari  ((0.25/7.57)  +(0.33/10.49)  +  (0.25/4.32)  + (0.33/6.66)+(0.5/23.5) +(0.5/20) + (1/26) + (0.33/11.33) + (0.5/18.5) + (0.5/14.41) * 1/10
k. Priority  Vector Merk  Produk  (MP)=    0.09  diperoleh  dari  ((0.5/7.57)  +(0.5/10.49)  +  (0.5/4.32)  + (0.5/6.66)+(2/23.5) +(2/20) + (3/26) + (1/11.33)+(2/18.5)+(2/14.41) * 1/10
l. Priority  Vector Berita  Terbaru  (BT)=    0.06  diperoleh  dari  ((0.33/7.57)  +(0.5/10.49)  +  (0.33/4.32)  + (0.5/6.66)+(2/23.5) +(2/20) + (2/26) + (0.5/11.33)+(1/18.5)+(0.25/14.41) * 1/10
m. Priority Vector Trusmark (T)=  0.09 diperoleh dari ((0.33/7.57) +(0.5/10.49) + (0.3/4.32) + (0.5/6.66)+(3/23.5) +(3/20) + (2/26) + (0.5/11.33)+(4/18.5)+(1/14.41) * 1/10
n. Prioity Vector menunjukan  bobot dari masing-masing kriteria, jadi dalam hal ini Gratis Ongkos Kirim (GOK) merupakan bobot tertinggi/terpenting dalam kriteria memilih toko daring terbaik, disusul Nomor Telepon dan Sistem Pembayaran, hingga yang terakhir adalah Toko Finder.
o. Setelah  mendapatkan bobot untuk setiap kriteria  (yang ada pada  kolom Priority Vector ), maka selanjutnya mengecek  apakah  bobot  yang  dibuat  konsisten  atau  tidak.  Untuk  hal  ini,  yang  pertama  dilakukan  adalah menghitung Principal EigenValue (max) matrix.
p. Principal EigenValue (max) matrix perhitungannya dengan cara  menjumlahkan hasil perkalian antara jumlah dan priority vector .
q. Principal  Eigen  Value (max) → (7.57x0.15)  +  (10.49x0.11)  + (4.32x0.21)  +  (6.66x0.15)  +  (23.5x0.04)  + (20x0.05) + (26x0.03) + (11.33x0.09) + (18.5x0.06) + (14.41x0.09) = 10.72
r. Menghitung Consistency Index (CI) dengan rumus CI=(max-n)/(n-1), untuk n = 10, CI = (10.72 - 10) / (10-1) = 0.08.  CI sama dengan nol koma nol satu tiga berarti pembobotan yang dilakukan sangat konsisten
s. Menghitung Consistency Ratio (CR) diperoleh dengan rumus  CR=CI/RI, nilai  RI bergantung  pada jumlah kriteria seperti pada tabel 7 berikut:
Tabel 7 . Nilai Indeks Random Dari Kriteria Ukuran Matriks Nilai RI 1.2 0.00 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49 11 1.51 12 1.48 13 1.56 14 1.57 15 1.59
Jadi untuk n = 10, maka RI = 1.49 CR=CI/RI=  0.08/1.49 = 0.05. Jika  hasil  perhitungan    CR  lebih  kecil  atau  sama  dengan    10%  (0.1),  ketidakkonsistenan  masih  bisa diterima, sebaliknya jika lebih besar dari10%, tidak bisa diterima.
Proses  perhitungan  dengan  metode  ANP  pada  tabel  5  menjelaskan  bahwa  kriteria  Gratis  Ongkos  Kirim dengan bobot tertinggi 0.21 adalah sebagai prioritas utama, selanjutnya Sistem Pembayaran dengan bobot 0.15, kemudian Nomor Telepon/Chating Online, Produk Popular, Merk Produk, Trusmark, Berita Terbaru, Sosial Media Link, Logo dan yang terakhir Toko Finder. Dengan perhitungan metode ANP bobot alternatif dapat ditentukan. Kemudian  proses  perhitungan  yang  sama  dapat  dilakukan  untuk  menentukan  bobot  prioritas  antar  alternaif, sehingga hasil dari keseluruhan perhitungan dapat terlihat pada  tabel 8.
3.   Bobot Prioritas
Tabel 8. Bobot Prioritas Global Tingkat Alternatif (ANP) Kriteria Bobot Buka Lapak Shopee Lazada Nomor telepon/Chating Online 0.15 0.37 0.38 0.25
Kriteria Bobot Buka Lapak Shopee Lazada Produk Popular 0.11 0.37 0.40 0.23 Gratis Ongkos Kirim 0.21 0.37 0.38 0.25 Sistem Pembayaran 0.15 0.39 0.36 0.26 Logo 0.04 0.37 0.39 0.24 Sosial Media Link 0.05 0.38 0.37 0.24 Toko Finder 0.03 0.37 0.38 0.25 Merk Produk 0.09 0.36 0.38 0.27 Berita Terbaru 0.06 0.38 0.39 0.23 Trusmark 0.09 0.37 0.38 0.25 Bobot Prioritas 1.00 3.73 3.80 2.47
Berdasarkan hasil pengolahan data pada tabel 8, masing-masing bobot kriteria dalam hal ini mengandung arti bahwa kriteria Gratis Ongkos Kirim merupakan kriteria yang terpenting diantara kriteria yang lain. Sedangkan hasil evaluasi alternatif yang memiliki bobot prioritas yang paling tinggi adalah alternatif Shopee. Oleh karena itu Shopee dipilih sebagai toko terbaik di lingkungan mahasiswa Politeknik Ganesha Medan . Shopee memiliki bobot prioritas sebesar 3.80, Buka Lapak sebesar 3.73, Lazada sebesar 2.47.

## 4. IMPLEMENTASI
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 254-260 | DOI: 10.30865/mib.v3i4.1373
Gambar 2. Hasil proses perbandingan antar kriteria

## 5. KESIMPULAN
Model  pengambilan  keputusan  yang  digunakan  adalah Analytic  Network  Process (ANP).  Model  ini  digunakan karena  sesuai  dengan  kondisi  dimana  terdapat  keterkaitan  antar  subkriteria.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data dengan menggunakan model ANP diperoleh hasil sebagai  berikut: kriteria  Gratis Ongkos Kirim  yang memiliki bobot tertinggi 0.21 sebagai prioritas utama. diikuti oleh Sistem Pembayaran dengan bobot 0.15, kemudian Nomor Telepon/Chating Online 0.15, Produk Popular 0.11, Merk Produk 0.09, Trusmark 0.09, Berita Terbaru 0.06, Sosial Media Link 0.05, Logo 0.04 dan yang terakhir Toko Finder 003. Dengan perhitungan metode  ANP bobot alternatif dapat  ditentunkan.  Alternatif Shopee dengan bobot  3.80 sebagai  proritas utama,  kemudian  Buka Lapak dengan bobot 3.73 dan yang terakhir Lazada dengan bobot 2.47.

## REFERENCES
[1] Muhammad Yusuf dan Ahmad Yusuf, 1 Jam Membuat Toko Online dengan Joomla-Virtuemart, Yogyakarta, Expert, 2012, hlm. 1.
[2] https://www.kompasiana.com/www.bhinneka.com/59b25877085ea65943594dc2/sejarah-e-commerce-indonesia-apa-yang-telah-dan- akan-terjadi?page=all (8 September 2017)
[3] https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20190201173813-185-365769/netizen-indonesia-paling-gemar-belanja-online  (4  Februari 2019)
[4] https://id.wikipedia.org/wiki/Sistem_pendukung_keputusan (6 Juni 2019)
[5] Saaty TL. 2008. Decision Making with The Analytic Hierarchy Process. Int. J. Services Sciences 1: 83–98
[6] Romindo, “Analisa Perbandingan Metode ANP dan SAW Dalam Menentukan Mahasiswa Terbaik,” JIPN (Journal Of Informatics Pelita Nusantara) Volume 4 Nomor 1, Maret 2019 ISSN: 2541-3724.