## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 2 Iss. 1 April 2022, pp: 18-27 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## E-Wallet Selection Decision Support System Using Analytic Hierarchy Process-TOPSIS Method

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan E-Wallet Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process-TOPSIS
Windy Amelia Putri 1* , Dyana Rachmawati 2 , Widya Sarah Silalahi 3
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau,
3 Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sumatera Utara
E-Mail: 1 11950320038@students.uin-suska.ac.id, 2 11950320058@students.uin-suska.ac.id,
3 widyasarahsilalahi@students.usu.ac.id
Received Jan 18th 2022; Revised March 18th 2022; Accepted Apr 12th 2022 Corresponding Author: Windy Amelia Putri

## Abstract
E-Wallet (digital wallet) is an electronic service for storing payment instrument data using cards or electronic money to accommodate funds and make payments. Based on data from Bank Indonesia in 2021 as of November, it was recorded that  the  amount  of  electronic  money  in  circulation  was  Rp.  558,959,664  in  Indonesia.  Due  to  the  increasing  use  of  E- Wallet in everyday life and the many applications that have been circulating, this creates problems in determining which E-Wallet  application  is  the  most  effective  to  use.  Therefore,  research  is  needed  to  determine  alternative  E-Wallet  by knowing what factors support the use of alternative E-Wallet using the Analytic Hierarchy Process (AHP) and Technique For Others Reference By Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The results of this study indicate that the best alternative for  selecting  E-Wallet  is  Shopeepay,  followed  by  Gopay,  Dana,  OVO  and  LinkAja.  Overall,  the  consistency  value  is 0.048, so it can be said that all calculation results are consistent or valid.
Keyword: AHP, E-Wallet, Criteria, Decision Support System, TOPSIS

## Abstrak
E-Wallet (dompet  digital)  merupakan  layanan  elektronik  untuk  menyimpan  data  instrumen  pembayaran  dengan menggunakan  kartu  atau  uang  elektronik  guna  menampung  dana  dan  melakukan  pembayaran.  Berdasarkan  data  dari Bank  Indonesia  pada  tahun  2021  terhitung  sampai  November,  tercatat  jumlah  uang  elektronik  beredar  sebanyak  Rp. 558,959,664  di  Indonesia.  Dikarenakan  semakin  meningkatnya  penggunaan E-Wallet dalam  kehidupan  sehari-hari  dan banyaknya  aplikasi  yang  sudah  beredar  maka  hal  ini  menimbulkan  permasalahan  dalam  menentukan  aplikasi E-Wallet mana yang paling efektif untuk digunakan. Maka diperlukannya  penelitian untuk menentukan alternatif E-Wallet dengan mengetahui  faktor-faktor  apa  saja  yang  menunjang  penggunaan  alternatif E-Wallet tersebut  menggunakan  metode Analytic Hierarcy Process (AHP) dan Technique For Others Reference By Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Hasil dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  Shopeepay  adalah  alternatif  terbaik  dari  hasil  perankingan,  dilanjutkan  dengan Gopay,  Dana,  OVO  dan  LinkAja.  Hal  ini  berdasarkan  dari  perolehan  nilai  konsistensi  yang  menunjukkan  hasil  dari perhitungan adalah konsisten atau valid dengan nilai 0.048.
Kata Kunci: AHP, E-Wallet , Kriteria, Sistem Pendukung Keputusan, TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Sejak bulan Desember 2019, pandemi yang disebabkan oleh virus Covid-19 telah merajalela disetiap negara yang menyebabkan negara-negara tersebut harus mengeluarkan kebijakan untuk melakukan lockdown termasuk Indonesia [1]. Lockdown merupakan suatu tindakan darurat yang temporer guna mencegah orang- orang untuk memasuki maupun meninggalkan kawasan yang telah ditetapkan selama ancaman bahaya terjadi
[2]. Lockdown menyebabkan terbatasnya aktivitas banyak orang sehingga perlunya memanfaatkan teknologi informasi untuk mendukung aktivitas-aktivitas tersebut dan dompet digital ( E-Wallet ) menjadi salah satunya. E-Wallet sesuai dengan Peraturan Bank Indonesia Nomor 18/40/PBI/2016 Tahun 2016 Pasal 1 angka 7  adalah  layanan  elektronik  untuk  menyimpan  data  instrumen  pembayaran  antara  lain  alat  pembayaran dengan  menggunakan  kartu  dan/atau  uang  elektronik  yang  dapat  juga  menampung  dana,  untuk  melakukan pembayaran  [3].  Di  masa  pandemi  Covid-19,  adanya  kebijakan  lockdown  menuntut  perubahan  kebiasaan banyak  orang,  khususnya  pada  kebiasaan  bertransaksi  menggunakan E-Commerce yang  tentunya  didukung oleh penggunaan E-Wallet dalam metode pembayarannya [4].
Tidak  dapat  dipungkiri  bahwa  kebutuhan  dalam  melakukan  pembayaran  telah  berubah  secara signifikan.  Penggunaan E-Wallet sangat  membantu  untuk  memenuhi  kebutuhan  banyak  orang. E-Wallet menjadikan  transaksi  menjadi  lebih  mudah,  yang  mana  tidak  memerlukan  uang  tunai  ataupun  kartu  ketika melakukan  transaksi  [5].  Selain  itu, E-Wallet sudah  menjadi  salah  satu  metode  pembayaran  yang  sah berdasarkan  peraturan  yang  telah  dibuat  oleh  Bank  Indonesia  [6].  Hal  ini  tentunya  mempengaruhi penggunaan E-Wallet di  Indonesia  semakin  pesat  hingga  tahun  ke  tahun.  Pada  data  Bank  Indonesia menunjukkan bahwa uang elektronik yang beredar di Indonesia yang terhitung sampai bulan November 2021 adalah Rp. 558,959,664. Grafik jumlah uang elektronik yang beredar adalah sebagai berikut [7]:
Gambar 1. Jumlah Uang Elektronik Beredar (Sumber: Bank Indonesia)
Berdasarkan  grafik  pada  Gambar  1,  maka  dapat  dilihat  bahwa  penggunaan E-Wallet meningkat selama  pandemi  hingga  tahun  ke  tahun  yang  dimulai  dari  tahun  2019.  Hal  ini  membuktikan  bahwa penggunaan metode pembayaran menggunakan dompet digital atau uang elektonik semakin dibutuhkan dari waktu ke waktu. Jumlah E-Wallet yang sudah mendapatkan lisensi dari Bank Indonesia kini telah berjumlah sebanyak 38 E-Wallet [8]. Dimana lima dari jumlah E-Wallet tersebut adalah Shopeepay, Gopay, Ovo, Dana dan LinkAja [9]. Dikarenakan semakin meningkatnya penggunaan E-Wallet dalam kehidupan sehari-hari dan banyaknya aplikasi  yang sudah beredar maka hal ini menimbulkan permasalahan dalam menentukan aplikasi E-Wallet mana yang paling efektif untuk digunakan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut maka dilakukan penelitian untuk menentukan alternatif E-Wallet dengan mengetahui faktor-faktor apa saja yang menunjang penggunaan  alternatif E-Wallet tersebut,  sehingga  dapat  menentukan  aplikasi E-Wallet yang  ideal  untuk digunakan  oleh  banyak  orang.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Analytic  Hierarcy  Process (AHP) untuk menguraikan bobot berdasarkan kriteria yang digunakan untuk pemilihan E-Wallet dan Technique For Others Reference By Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk membantu mendapatkan perankingan atau rekomendasi  yang  sesuai  dengan  kriteria.  Pemilihan E-Wallet menggunakan  enam  kriteria  yang  terdiri  dari User  Friendly , Kemudahan Top Up (pengisian saldo), Real Time , Promo, Keberagaman Fitur dan Merchant . Selanjutnya terdapat 5 alternatif yaitu Shopeepay, Gopay, OVO, Dana dan LinkAja. Penelitian ini memiliki tujuan untuk dapat memberikan rekomendasi dalam pemilihan aplikasi E-Wallet yang efektif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahap  pada  metode  penelitian  ini  dilakukan  agar  penelitian  dapat  dilakukan,  penelitian  ini  dimulai dari tahapan perencanaan hingga analisis serta memperoleh hasil. Adapun visualisasi dari metode penelitian pada Gambar 2.
Metode  penelitian  ini  dijelaskan  dari  tahap  perencanaan  yang  memiliki  aktivitas  untuk mengidentifikasi  permasalahan  terlebih  dahulu,  menentukan  sebuah  data  yang  diperlukan  serta  instrumen pengumpulan  data.  Kemudian,  untuk  tahap  pengumpulan  data  memerlukan  data  primer  dengan  instrumen kuesioner memakai google form . setelah mendapatkan data, tahap  selanjutnya merupakan tahap pengolahan data  serta  hasil  dengan  menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS.  Kemudian,  dianalisis  serta  didapatkan rekomendasi dompet digital yang seringkali dipergunakan.
- 100.000.000 200.000.000 300.000.000 400.000.000 500.000.000 600.000.000 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Jumlah Uang Elektronik Beredar
Mulai Perencanaan Pengumpulan Data Pengelohan Data dan Hasil Analisis Rekomendasi Selesai
Gambar 2. Metodologi Penelitian

## 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP)
Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  merupakan  metode  sistem  untuk  pendukung  keputusan  yang dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty  di  tahun  1970-an  .  Metode  AHP  digunakan  untuk  mencari  prioritas peringkat  atau  rangking  dalam  beberapa  alternatif  untuk  mendapatkan  perbandingan  berpasangan  kontinyu maupun  diskrit  [10].  AHP  juga  menjelaskan  multifaktorial  dan  multi  kriteria  yang  digunakan  secara hierarkis. Hirarki adalah deskripsi masalah kompleks pada struktur multi-level. Di sini, level pertama adalah tujuan, kemudian level faktor, kriteria, dll. dari default ke alternatif terakhir. [11].
Salah  satu  keunggulan  AHP  adalah  dapat  secara  sistematis  dan  rasional  memahami  struktur  suatu masalah  ketika  mengambil  keputusan.  [12].  Dan  kelemahannya  adalah  bahwa  perbandingan  berpasangan tidak dapat menjelaskan ketidakakuratan ketika pengambil keputusan perlu melampirkan nilai spesifik pada konsep produk berdasarkan beberapa kriteria. [13].
Adapun langkah-langkah pada metode AHP, yaitu:
1. Mengidentifikasikan masalah serta memilih solusi yang diharapkan.
2. Membuat struktur hierarki yang dimulai dengan tujuan utama.
3. Membuat matriks perbandingan berpasangan pada kriteria dan melakukan perbandingan berpasangan. Adapun skala penilaian perbandingan berpasangan pada Tabel 1:
Tabel 1 . Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan Saaty
Tingkat Kepentingan Definisi 1 Sama Pentingnya dibandingkan yang lain 3 Moderat pentingnya dibandingkan yang lain 5 Kuat pentingnya dibanding yang lain 7 Sangat kuat pentingnya dibanding yang lain 9 Ekstrim pentingnya dibanding yang lain 2, 4, 6, 8 Nilai di antara dua penilaian yang berdekatan
4. Menentukan nilai eigen . Adapun tahap-tahap untuk menentukan nilai eigen yaitu
a. Kuadratkan matrik perbandingan berpasangan
b. Menentukan jumlah matriks kuadrat perbandingan berpasangan
5. Melakukan  perbandingan  berpasangan  pada  alternatif  di  setiap  kriteria  serta  menentukan  nilai eigen dengan menggunakan persamaan (1).
𝑊𝑐𝑖 = 𝑡𝐴2 ∑ 𝑡𝐴2 1 𝑖 (1)
Keterangan : 𝑊𝑐𝑖 = 𝐸𝑐𝑖 : Eigen kriteri ke-i 𝑡𝐴 2
: Jumlah matriks perbandingan berpasangan ∑ 𝑡𝐴 2 1 𝑖 : Total dari penjumlahan 𝑡𝐴 2
6. Menguji  konsentrasi  pada  rasio  dari  matriks  perbandingan  berpasangan,  jika  bernilai  ≤  10%  maka konsistensi  valid,  namun  jika  melebihi  10%  wajib  untuk  memperbaiki  perhitungannya.  Tahap-tahap untuk memilih rasio konsistensi, yaitu:
a. Menentukan Weighted Sum Vector (WSV) pada persamaan (2):
[ 𝐶 11 𝐶 12 𝐶 13 𝐶 14 𝐶 15 𝐶 16 𝐶 21 𝐶 22 𝐶 23 𝐶 24 𝐶 25 𝐶 26 𝐶 31 𝐶 32 𝐶 33 𝐶 34 𝐶 35 𝐶 36 𝐶 41 𝐶 42 𝐶 43 𝐶 44 𝐶 45 𝐶 46 𝐶 51 𝐶 52 𝐶 53 𝐶 54 𝐶 55 𝐶 56 𝐶 61 𝐶 62 𝐶 63 𝐶 64 𝐶 65 𝐶 66 ] 𝑥 [ 𝑊 11 𝑊 21
𝑊 31 𝑊 41 𝑊 51 𝑊 61 ] = [ 𝐶𝑣 11 𝐶𝑣 21
𝐶𝑣 31 𝐶𝑣 41 𝐶𝑣 51 𝐶𝑣 61 ] (2)
Keterangan : WSV : Weighted Sum Vector A : Matriks Perbandingan Berpasangan W : Eigen Vector
b. Menghitung Lambda ( 𝜆) pada persamaan (3):
λ = ∑ Cv ij n i=1 (3) Keterangan: λ : Nilai rata-rata dari keseluruhan kriteria CV : Consistence Vector n
: Jumlah matriks perbandingan suatu kriteria
c. Consistence Index (CI) pada persamaan (4):
𝐶𝐼 = 𝜆−𝑛 𝑛−1 (4) Keterangan: CI : Consistence Index λ : Nilai rata-rata dari keseluruhan kriteria n : Jumlah matriks perbandingan suatu kriteria
d. Menghitung Consistence Ratio (CR) pada persamaan (5):
𝐶𝑅 = 𝐶𝑅 𝑅𝐼 (5) Keterangan : CR : Consistence Ratio CI : Consistence Index RI : Random Index
Adapun  nilai  yang  terdapat  pada  random  index  dikeluarkan  oleh  Oakridge  Laboratory ditunjukkan pada Tabel 2:
Tabel 2 . Random Indeks
Ukuran Matriks Indeks Random (Inkonsisten) 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
Ukuran Matriks Indeks Random (Inkonsisten) 12 1, 48 13 1, 56 14 1, 57 15 1, 59

## 2.2 Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) merupakan metode sistem pendukung  keputusan  yang  dikembangkan  oleh  Yoon  dan  Hwang  di  tahun  1981.  Metode  ini  memilih alternatif untuk perangkingan terbaik dengan menggunakan ideal positif-solusi yang memiliki paling pendek dan  ideal  negatif-solusi  yang  memiliki  jarak  terpanjang  untuk  dapat  menghasilkan  sebuah  keputusan  [14]. Metode  ini  juga  dapat  menyelesaikan  masalah  dalam multi  criteria  decision  making (MCDM.  Dan  konsep yang  ada  pada  TOPSIS,  sederhana  serta  praktis  dipahami,  efisien  secara  komputasi  dan  mempunyai kemampuan  dalam  mengukur  kinerja  relatif  yang  berasal  dari  setiap  alternatif  keputusan  dalam  bentuk matematika sederhana [15].  Tahap-tahap pada metode TOPSIS, yaitu:
1. Penentuan matriks keputusan ternomalisasi pada persamaan (6):
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (6)
Keterangan:
Dengan i = 1, 2, ......., m; j = 1, 2, ......, n
𝑟 𝑖𝑗 : Matriks ternomalisasi
𝑥 𝑖𝑗 : Matriks keputusan
2. Penentuan matriks keputusan terbobot pada persamaan (7):
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (7)
Keterangan : Dengan i = 1, 2, ......, n 𝑦 𝑖𝑗
: Matriks terbobot ternomalisasi
𝑤 𝑖𝑗 : Vektor bobot
3. Penentuan matriks ideal positif-solusi dan matriks ideal negatif-solusi pada persamaan (8) dan (9):
𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … … … . , 𝑦 𝑛 + (8)
𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … … … . , 𝑦 𝑛 − (9)
Keterangan :
𝑦 𝑗 + ∶ { 𝑚𝑎𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 (𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛) 𝑚𝑖𝑛 𝑖 , 𝑦 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑜𝑠𝑡 (𝑏𝑒𝑏𝑎𝑛)
𝑦 𝑗 − ∶ { 𝑚𝑎𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 (𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛) 𝑚𝑖𝑛 𝑖 , 𝑦 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑜𝑠𝑡 (𝑏𝑒𝑏𝑎𝑛)
4. Penentuan jarak alternatif ideal positif-solusi dan jarak alternatif ideal negatif-solusi pada persamaan (10) dan (11):
𝐷 + = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 −   𝑦 𝑗 + ) 2 𝑚 𝑗=1 (10)
𝐷 − = √∑ ( 𝑦 𝑗 − −𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 (11)
Keterangan: 𝑦 𝑗 + : nilai dari matriks ideal positif-solusi 𝑦 𝑗 − : nilai dari matriks ideal negatif-solusi
5. Penentuan nilai preferensi dalam setiap alternatif pada persamaan (12):
𝐶 𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 −+ 𝐷 𝑖 + (12)
Keterangan: 𝐶 𝑖 : Jarak kedekatan antara setiap alternatif dengan ideal-solusi
𝐷 𝑖 −
: Jarak setiap alternatif dengan ideal positif-solusi
𝐷 𝑖 + : Jarak setiap alternatif dengan ideal negatif-solusi

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Penggunaan  metode  AHP-TOPSIS  pada  pengujian  yang  dilakukan  pada  data  penggunaan E-Wallet dari hasil kuesioner yang disebarkan melalui survey. Penggunaan metode AHP dilakukan guna menentukan bobot  setiap  kriteria.  Kemudian  untuk  metode  TOPSIS  dipergunakan  pada  saat  proses  merankingkan alternatif. Gambar 3 merupakan struktur hirarki  pada pengujian yang akan dilakukan.  Adapun kriteria yang dipakai  pada penelitian ini yaitu User  Friendly , Kemudahan Top Up (pengisian saldo), Real Time , Promo, Keberagaman Fitur dan Merchant.
Pemilihan E-Wallet User Friendly Kemudahan Top Up Real Time Promo Keberagaman Fitur Merchant Shopepay Gopay Dana OVO LinkAja Tujuan Kriteria Alternatif Gambar 3. Struktur Hirarki
Penelitian  ini  mendapatkan  data  alternatif  dan  juga  kriteria  dari  hasil  kuesioner  yang  disebarkan melalui survey. Data alternatif yang telah diperoleh, disajikan pada Tabel 3:
Tabel 3. Data Nilai Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 Shopeepay 19 25 29 22 15 21 Gopay 7 8 6 15 8 16 Dana 23 17 15 9 24 9 OVO 3 2 2 7 5 6 LinkAja 5 3 3 2 3 3
Pada  Tabel  3  merupakan  nilai  yang  didapatkan  dari  hasil  kuesioner,  K1  = User    Friendly ,  K2  = Kemudahan Top Up , K3 = Real Time , K4 = Promo, K5 = Keberagaman Fitur, K6 = Merchant. Data alternatif pada Tabel 3 akan digunakan pada saat memasuki metode TOPSIS.
Tabel 4. Matriks Perbandingan Berpasangan K1 K2 K3 K4 K5 K6 K1 1 5 0.33 0.20 9 3 K2 0.20 1 0.33 0.33 3 1 K3 3 3 1 0.33 7 3 K4 5 3 3 1 7 4 K5 0.11 0.33 0.14 0.14 1 0.20 K6 0.33 1 0.33 0.25 5 1
Pada  Tabel  4  merupakan  matriks  perbandingan  berpasangan,  yang  mana  nilai  tersebut  didapatkan dengan melakukan perbandingan pada tingkat kepentingan dari setiap kriteria. Kemudian adalah menentukan nilai eigen kriteria  dengan mengkuadratkan matriks perbandingan berpasangan dan disajikan pada Tabel 5:
Tabel 5. Hasil Pemangkatan Matriks Perbandingan Berpasangan K1 K2 K3 K4 K5 K6 K1 5.97 17.56 5.16 4.17 51.71 14.59 K2 3.70 5.97 2.47 1.48 17.42 5.51 K3 10.01 27.30 5.94 3.98 67.31 20.72 K4 21.69 46.31 10.94 5.96 109.00 36.40 K5 1.47 2.25 0.91 0.51 5.94 2.04 K6 3.65 7.04 2.55 1.70 20.03 5.98
Pada Tabel 6 merupakan bobot kepentingan dari setiap kriteria, pencarian bobot tiap kriteria dilakukan dengan  menggunakan  persamaan  (1).  Pada  tabel  ini  dapat  diperoleh  bobot  dari User  Friendly =  0.18, Kemudahan Top Up = 0.07, Real Time = 0,24, Promo = 0,41, Keberagaman Fitur = 0.02, Merchant = 0,07.

## Tabel 6. Nilai Bobot Kriteria
W k1 W k2 W k3 W k4 W k5 W k6 0.18 0.07 0.24 0.41 0.02 0.07
Sesudah memperoleh bobot untuk setiap kriteria, langkah selanjutnya adalah menguji nilai dari bobot setiap  kriteria.  Hal  yang  perlu  dilakukan  adalah  pengujian  terhadap  nilai dari  CR,  yang mana  nilai  tersebut wajib  ≤  10%.  Sebelum  memperoleh  nilai  CR  langkah  awal  yang  akan  dilakukan  adalah  mencari  nilai Weighted Sum Vector (WSV) yaitu dengan melakukan perkalian terhadap matriks perbandingan berpasangan dan  nilai eigen dari  setiap  kriteria  menggunakan  persamaan  (2).  Kemudian,  melakukan  penjumlahan  nilai tersebut untuk mendapatkan nilai dari 𝜆 menggunakan persamaan (3). Berikut ini merupakan hasil dari perkalian matriks perbandingan dengan nilai eigen dari setiap kriteria
[
1 5 0.33 0.20 7 3 0.20 1 0.33 0.33 3 1 3 3 1 0.33 3 3 5 3 3 1 7 2 0.14 0.33 0.33 0.14 1 0.20 0.33 1 0.33 0.50 5 1 ] 𝑥 [ 0.18 0.07 0.24 0.41 0.02 0.07] = [ 1.06 0.46 1.41 2.55 0.22 0.60]
Setelah memperoleh nilai perkalian matriks perbandingan dan eigen setiap kriteria maka selanjutnya mencari nilai 𝜆 menggunakan persamaan (3).
𝜆 =  1.06+0.46+1.41+2.55+0.22+0.60 = 6.30
Setelah nilai dari 𝜆 yang telah didapatkan, langkah selanjutnya adalah mendapatkan  nilai Consistency Index (CI) menggunakan persamaan (4)
CI = 6.30 – 6 = 0.06 6 - 1
Selanjutnya, mencari nilai Consistency Ratio (CR) menggunakan persamaan (5) dengan memakai nilai dari CI yang telah didapatkan serta menggunakan random index pada Tabel 2.
CR =
0.06 = 0.048 1,24
Dari  hasil  nilai  CR  yang  didapatkan  adalah  0.048  yang  mana  ≤  10%.  Sehingga,  konsistensi  nilai terhadap bobot pada setiap kriteria dapat diakui kevalidannya serta disetujui.
Pada  langkah  ini  penggunaan  metode  AHP  telah  berakhir,  dimana  ditunjukkan  dengan  validnya konsistensi  nilai  terhadap  bobot  pada  setiap  kriteria.  Untuk  itu,  langkah  berikutnya  adalah  penggunaan metode  TOPSIS  yang  bertujuan  untuk  perankingkan  alternatif.  Langkah  ini  dimulai  berdasarkan  nilai  yang ada  pada  tabel  3,  yang  merupakan  nilai  data-data  alternatif  dari  setiap E-Wallet yang  telah  didapatkan dari hasil kuesioner dengan alternatif Shopeepay, Gopay, Dana, OVO dan LinkAja. Sebelum normalisasi, maka hal  yang  harus  dilakukan  adalah  perhitungan  nilai  pembagi  pada  setiap  kriteria  dengan  menghitung  akar kuadrat untuk setiap kolom kriteria. Hasil dari perhitungan adalah sebagai berikut:
K1 = √19 2 + 7 2 + 23 2 + 3 2 + 5 2 = 31.19295
K2 = √25 2 + 8 2 + 17 2 + 2 2 + 3 2 = 31.48015
K3 = √29 2 + 6 2 + 15 2 + 2 + 3 2 = 33.39162 K4 = √22 2 + 15 2 + 9 2 + 7 2 + 2 2 = 29.03446 K5 = √15 2 + 8 2 + 24 2 + 5 2 + 3 2 = 29.98333 K6 = √21 2 + 16 2 + 9 2 + 6 2 + 3 2 = 28.68798
Dengan  menggunakan  persamaan  (6),  maka  nilai dari  matriks  keputusan  ternormalisasi  dapat  dicari. Hasil perhitungan pada normalisasi matriks, yaitu:
K1.1 = 19 31.19295 = 0.609112 K1.2 = 7 31.19295 = 0.22441 K1.3 = 23 31.19295 = 0.737346 K1.4 = 3 31.19295 = 0.096176 K1.5 = 5 31.19295 = 0.160293
Hasil keseluruhan dari perhitungan matriks ternormalisasi pada setiap kriteria disajikan pada Tabel 7 berikut:
Tabel 7. Matriks Ternormalisasi K1 K2 K3 K4 K5 K6 0.609112 0.794151 0.868481 0.75772 0.500278 0.732014 0.22441 0.254128 0.179686 0.516627 0.266815 0.557725 0.737346 0.540023 0.449215 0.309976 0.800445 0.31372 0.096176 0.063532 0.059895 0.241093 0.166759 0.209147 0.160293 0.095298 0.089843 0.068884 0.100056 0.104573
Tahap  selanjutnya  adalah  menentukan  matriks  ternormalisasi  terbobot  yaitu  dengan  melakukan perkalian matriks ternormalisasi terhadap bobot  kriteria pada tabel 6.
K 1.1 = 0.609112 x 0.18 = 0.10964 K 2.1 = 0.22441 x 0.18   = 0.040394 K 3.1 = 0.737346 x 0.18 = 0.132722 K 4.1 = 0.0961756 x 0.18 = 0.017312
K 5.1 = 0.1602926 x 0.18 = 0.028853
Hasil keseluruhan dari perhitungan matriks ternormalisasi terbobot disajikan pada Tabel 8 berikut:
Tabel 8. Matriks Ternormalisasi Terbobot K1 K2 K3 K4 K5 K6 0.10964 0.055591 0.208436 0.310665 0.010006 0.051241 0.040394 0.017789 0.043125 0.211817 0.005336 0.039041 0.132722 0.037802 0.107811 0.12709 0.016009 0.02196 0.017312 0.004447 0.014375 0.098848 0.003335 0.01464 0.028853 0.006671 0.021562 0.028242 0.002001 0.00732
Sebelum  masuk  ke  tahap  mendapatkan    nilai  dari  solusi  ideal  positif  dan  negatif,  maka  harus mendapatkan nilai max dan min dari setiap kriteria terlebih dahulu. Pada persamaan (8) dan persamaan (9) merupakan  cara  untuk  mendapatkan  nilai  max  dan  nilai  min  pada  setiap  kriteria.  Nilai  max  dan  min  yang diperoleh dari setiap kriteria disajikan pada Tabel 9:
Tabel 9. Solusi Ideal Positif dan Negatif A + 0.132722 0.055591 0.208436 0.310665 0.016009 0.051241 A - 0.017312 0.004447 0.014375 0.028242 0.002001 0.00732
Tabel 10 merupakan nilai dari Di + dan Di - yang merupakan jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap  solusi  ideal  positif  dan  negatif.  Nilai  jarak  pada  Tabel  10  diperoleh  dari  persamaan  (10)  dan persamaan (11).
Tabel 10. Jarak Antara Nilai Terbobot Dengan Solusi Ideal D+ D- 0.02385 0.361325 0.21752 0.190406 0.212129 0.182603 0.316167 0.070997 0.360544 0.013777
Langkah  terakhir  yaitu  menentukan  preferensi  setiap  alternatif  sesuai  dengan  persamaan  (12). Tahapan ini akan memperoleh hasil perankingan secara utuh sebagai berikut:
Shopeepay = 0.361325 0.361325 + 0.02385 = 0.93808 Gopay = 0.190406 0.190406 + 0.21752 = 0.466766 Dana = 0.182603 0.182603 + 0.212129 = 0.4626 OVO = 0.070997 0.070997 + 0.316167 = 0.183376 LinkAja = 0.013777 0.013777 + 0.360544 = 0.036805
Pada  Tabel  11  merupakan  nilai  hasil  keseluruhan  preferensi  untuk  setiap  alternatif  dan  dapat  dilihat sebagai berikut:
Tabel 11. Nilai Preferensi Setiap Alternatif E-Wallet Nilai Shopeepay 0.93808 Gopay 0.466766 Dana 0.4626 Ovo 0.183376 LinkAja 0.036805
Nilai hasil keseluruhan peringkat alternatif dalam bentuk grafik terdapat pada Gambar 4:
Gambar 4 . Perengkingan E-Wallet Terbaik 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 Shopeepay Gopay Dana Ovo
LinkAja
Gambar 4 menunjukkan bahwa Shopeepay merupakan alternatif terbaik untuk rekomendasi pemilihan E-Wallet ,  selanjutnya  disusul  oleh  Gopay,  Dana,  OVO  dan  LinkAja.  Nilai  konsistensi  secara  keseluruhan yaitu 0.048. Maka dapat diartikan bahwa seluruh hasil perhitungan adalah valid atau konsisten.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelelitian ini dapat disimpulkan bahwasanya metode AHP dan TOPSIS dapat dipakai menjadi alternatif guna menentukan E-wallet terbaik. Berdasarkan perhitungan didapatkan hasil perankingan dimana Shopeepay  adalah  alternatif  terbaik,  dilanjutkan  dengan  Gopay,  Dana,  OVO  dan  LinkAja.  Hal  ini berdasarkan dari perolehan nilai konsistensi yang menunjukkan hasil dari perhitungan adalah konsisten atau valid dengan nilai 0.048.

## REFERENSI
[1] R. N. Putri, “Indonesia dalam Menghadapi Pandemi Covid-19,” J. Ilm. Univ. Batanghari Jambi , vol. 20, no. 2, p. 705, 2020.
[2] N.  R.  Yunus  and  A.  Rezki,  “Kebijakan  Pemberlakuan Lockdown Sebagai  Antisipasi  Penyebaran Corona Virus Covid-19,” SALAM J. Sos. dan Budaya Syar-i , vol. 7, no. 3, 2020.
[3] Peraturan Bank Indonesia Nomor 18/40/PBI/2016 Tahun 2016 Tentang Penyelenggaraan Pemrosesan Transaksi Pembayaran
[4] S.  N.  Fatoni,  C.  Susilawati,  L.  Yulianti,  and  Iskandar,  “Dampak  COVID-19  terhadap  perilaku konsumen dalam penggunaan e-wallet di Indonesia,” J. Chem. Inf. Model ., vol. 53, no. 9, pp. 1689– 1699, 2020.
[5] D.  I.  Daulay,  G.  Alfiyannam,  I.  Anggraeni,  R.  A.  Sitohang,  and  T.  Simatupang,  “Faktor  Penentu Penggunaan Dompet Digital pada Konsumen di Daerah Jabodetabek,” Indones. Bus. Rev ., vol. 3, no. 1, pp. 76–102, 2020.
[6] M. C. Utami,  “Implementasi  Analytical  Hierarchy Process (Ahp) Dalam Pemilihan E-Wallet  Untuk Mahasiswa,” J. Ilm. Matrik , vol. 21, no. 3, pp. 259–265, 2019.
[7] Bank Indonesia, “Statistik Sistem
Pembayaran,”
2021. [Online]. Available: https://www.bi.go.id/id/statistik/ekonomi-keuangan/ssp/uang-elektronik-infrastruktur.aspx. [Accessed: 26-Des-2021].
[8] W.  Widiyanti,  “Pengaruh  Kemanfaatan,  Kemudahan  Penggunaan  dan  Promosi  terhadap  Keputusan Penggunaan E-Wallet OVO di Depok,” Monet. - J. Akunt. dan Keuang ., vol. 7, no. 1, pp. 54–68, 2020.
[9] N.  Paramitasari  and  V.  Idayanti,  “Analisis  Positioning  Aplikasi  E-Wallet  Berdasarkan  Persepsi Konsumen di Bandar Lampung,” pp. 42–47, 2021.
[10] M.  C.  Utami,  “Implementasi Analytic Hierarchy  Process    (AHP)  Dalam  Pemilihan  E-Wallet  Untuk Mahasiswa,” J. Ilm. Matrik , vol. 21, no. 3, pp. 259–265, 2019.
[11] E.  Darmanto,  N.  Latifah,  and  N.  Susanti,  “Penerapan  Metode  Ahp  (Analythic  Hierarchy  Process) Untuk Menentukan Kualitas Gula Tumbu,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 1, p. 75, 2014.
[12] M. Kusmiyanti, Richa Dwi, Suliatun, “Analisis Sensitifitas Model SMART-AHP dengan SMARTER- ROC  sebagai  Pengambilan  Keputusan  Multi  Kriteria,” Semin.  Nas.  Teknol.  Informasi,  Komun.  dan Ind. 9 , pp. 18–19, 2017.
[13] Jasril  and  Mustakim,  “Implementasi  Penggabungan  Metode  Analitical  Hierarchy  Process  (  Ahp  ) Dengan Metode the Satisficing Models,” J. Sains, Teknol. dan Ind. , vol. 9, no. 1, pp. 88–96, 2011.
[14] P.  A.  W.  Santiary,  P.  I.  Ciptayani,  N.  G.  A.  P.  H.  Saptarini,  and  I.  K.  Swardika,  “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  LOKASI  WISATA  DENGAN  METODE  TOPSIS,” vol. 5, no. 5, pp. 621–628, 2018.
[15] B. A. Benning, I. F. Astuti, and D. M. Khairina, “Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Perangkat Komputer  Dengan  Metode  Topsis  (Studi  Kasus:  Cv.  Triad),” Inform.  Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu Komput. , vol. 10, no. 2, p. 1, 2015.