SISTEMASI : Jurnal Sistem Informasi, Volume 9 No 1, Januari 2020 : 131 – 142
ISSN : 2302-8149
KOMBINASI METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)  DAN SIMPLE ADDTIVE WEIGHT (SAW) UNTUK MENENTUKAN WEBSITE E- COMMERCE TERBAIK
1,2 Agus Wantoro, 3 Kurnia Muludi
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia
2 Doktor MIPA, Fakultas Matematika IPA, Universitas Lampung
3 Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung E-mail : aguswantoro@teknokrat.ac.id , kmuludi@yahoo.com
(Diterima: 21 September 2019, direvisi: 11 November 2019, disetujui: 15 Januari 2020)

## ABSTRACT
E-Commerce  becomes  a  place  for  consumers  to  sell  and  provide  various  products  electronically  as intermediaries for business transactions. Electronic commerce is becoming a promising business along with the development of the internet and mobile devices in developing countries such as Indonesia. Many offline retail  players  have  been  starting  to  explore  the  online  market  by  creating  special  channels  in  large marketplaces  such  as  Lazada,  Tokopedia,  Bukalapak,  Blibli,  and  Shopee.  Good  quality  service  can  help users get the full power of the website by matching their expectations. Website quality becomes as important as  information  for  customers  to  choose  and make  transactions  safely.  Therefore,  the  purpose  of  this  study was  to  compare  the  results  of  testing  the  largest  e-commerce  websites  using  the webpagetest application. The test results had been calculated using the decision support method. One of the methods that can be used to  calculate  and  compare  alternative  values  is  the  Simple  Additive  Weighted  (SAW)  method.  The  basic concept of the SAW method was to find a weighted sum of the performance ratings for each alternative on all attributes.  Determination  of  the  weight  value  combined  with  the  AHP  Method.  The  results  of  calculations using  a  combination  of  the  SAW  method  and  the  AHP  method  provided  a  quality  website  with  the  highest rank, namely Shopee with a value of 0.918. The results of this calculation provided useful information for the community  as  an  alternative  in  choosing  e-commerce  in  doing  transactions  besides  considering  the  price and availability of goods.
Keywords : AHP-SAW, e-Commerce, Decision Supports System (DSS)

## ABSTRAK
E-Commerce menjadi  wadah  konsumen  dalam  menjual  dan  memberi  berbagai  produk  secara  elektronik perantara transaksi bisnis. Perdagangan elektronik alias e-commerce mejadi bisnis yang menjanjikan seiring dengan  perkembangan  internet  dan  perangkat mobile di  Negara  berkembang  seperti  Indonesia.  Banyak pemain retail offline yang mulai menjajaki pasar online dengan membuat saluran khusus di marketplace besar  seperti  Lazada,  Tokopedia,  Bukalapak,  Blibli  dan  Shopee.  Kualitas  pelayanan  yang baik dapat membantu pengguna mendapatkan kekuatan penuh dari website dengan cara mencocokan dengan harapan  mereka.  Kualitas  website  menjadi  hal  yang  penting  sebagai  informasi  kepada  pelanggan  untuk memilih  dan  melakukan  transaksi  dengan  aman,  untuk  itu tujuan  dari  penelitian  ini  membandingkan  hasil pengujian website e-commerce terbesar menggunakan aplikasi webpagetest. Hasil pengujian kemudian akan dihitung  menggunakan  metode  pendukung  keputusan.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk menghitung dan membandingkan nilai alternatif yaitu metode Simple Additve Weigthed (SAW) . Konsep dasar metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut.  Penentuan  nilai  bobot  dikombinasikan  dengan  Metode  AHP.  Hasil  perhitungan  menggunakan kombinasi metode SAW dengan metode AHP maka didapatkan website dengan kualitas terbaik dengan rank tertinggi  yaitu  Shopee  dengan  nilai  sebesar  0.918.  Hasil  dari  perhitungan  ini  memberikan  informasi  yang manfaat  bagi  masyarakat  sebagai  alternatif  dalam  memilih e-commerce untuk  melakukan  transaksi  selain mempertimbangkan harga dan ketersediaan barang.
Katakunci : AHP-SAW, e-Commerce, Sistem Pendukung Keputusan

## 1. PENDAHULUAN
E-Commerce menjadi wadah konsumen dalam menjual dan memberi berbagai produk secara elektronik perantara transaksi bisnis [1]. Perdagangan elektronik (e-commerce) menjadi bisnis yang menjanjikan seiring dengan  perkembangan  internet  dan  perangkat mobile .  Banyak  pemain  retail offline yang  mulai  menjajaki pasar online dengan  membuat  saluran  khusus  di marketplace besar  seperti  Lazada,  Tokopedia,  Bukalapak, Blibli  dan  Shopee  [2].  Kualitas  pelayanan  yang  baik  dapat  membantu  pengguna  mendapatkan  kekuatan penuh  dari  website  dengan  cara  mencocokan  dengan  harapan  mereka  [3].  Mengembangkan  website  sangat penting  untuk  kesuksesan e-bisnis .  Internet  telah  menjadi  senjata  strategis  yang  penting  dalam  lingkungan bisnis  yang  kompetitif  saat  ini.  Kualitas  website,  desain  dan  presentasi  informasi  kepada  pelanggan memainkan peran penting dalam menghasilkan kepercayaan [4].
Kualitas  website  menjadi  hal  yang  penting  sebagai  informasi  kepada  pelanggan  untuk  memilih  dan melakukan transaksi dengan aman. Penggunaan e-commerce untuk melakukan transaksi dalam berbagai hal membuat  terjadinya  penyalahgunaan.  Banyaknya  penyalahgunaan e-commerce untuk  melakukan  suatu penipuan  yang  dilakukan  oleh  orang-orang  yang  tidak  bertanggung  jawab  menjadi  sesuatu  hal  yang  harus diperhatikan.  Hal  ini  menyangkut  bisnis e-commerce di  Indonesia  yang  sangat  pesat  perkembangannya sehingga  keamanan  transaksinya  harus  diperhatikan  [5].  Keamanan  transaksi,  kecepatan  akses  layanan menjadi  isu  yang  menarik  untuk  dikaji,  untuk  itu  perlu  sebuah  penelitian  untuk  mengetahui  kualitas e- commerce yang paling baik. Pengujian dapat dilakukan menggunakan aplikasi berbasis internet salah satunya adalah webpagetest. Aplikasi  ini  adalah alat  yang pada awalnya dikembangkan oleh  AOL untuk digunakan secara  internal  dan  bersumber  terbuka  di  bawah  lisensi  BSD  [6].  Hasil  pengujian  pada  aplikasi  ini selanjutnya  akan  dihitung  menggunakan  metode  pendukung  keputusan.  Sistem  yang  gunakan  untuk mendukung  pembuat  keputusan  manajerial  dalam  situasi  keputusan  semiterstruktur  dan  terstruktur.  SPK berfungsi  sebagai  tambahan  atau  pendukung  bagi  pembuat  keputusan,  dapat  memperluas  pengetahuan  dan kemungkinan, namun tidak menggantikan penilaian [7]
Metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  website e-commerce terbaik  dari  beberapa  alternatif yaitu metode Simple Additve Weigthed (SAW) atau sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif pada  semua  atribut  [8][9].  Setiap  atribut  akan  dibandingkan  untuk  dicari  nilai  tingkat  kepentingan. Perbandingan  ini  dapat  dilakukan  menggunakan  metode  AHP  menggunakan Comporative  Judgement yang dilakukan  dengan  penilaian  tentang  kepentingan  relatif  dua  elemen  pada  suatu  tingkat  tertentu  dengan tingkatan di atasnya [10]. Penilaian  ini merupakan inti dari AHP Karena akan berpengaruh terhadap urutan prioritas  dari  elemen-elemennya.  Hasil  dari  penilaian  ini  lebih  mudah  disajikan  dalam  bentuk  matariks pairwise  comparison yaitu  matriks  perbandingan  berpasangan  memuat  tingkat preferensi dari  beberapa alternatif untuk tiap kriteria. Hasil dari perhitungan ini berupa perangkingan website e-commerce terbaik, hal ini  memberikan  manfaat  bagi  masyarakat  sebagai  alternatif  dalam  memilih e-commerce untuk  melakukan transaksi selain mempertimbangkan harga dan ketersediaan barang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian menggunakan metode AHP dan SAW telah banyak dilakukan salah satunya pada pemilihan karyawan.  Perhitungan  menggunakan  metode  SAW  dan  AHP  mampu  memberikan  perhitungan  dalam merekomendasikan  karyawan  terbaik  pada  CV.  Solusi  Dunia  Digital  [11].  Selain  itu  metode  AHP  telah digunakan  pada  penelitian  pemilihan  daerah  prospektif  untuk  pengembangan  agro  industry  kelapa.  Pada penelitian  ini  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dengan  kombinasi  program Expert  Choice menunjukkan  bahwa  daerah  yang  paling  prospektif  untuk  pengembangan  agroindustri  kelapa  di  Indragiri Hilir  adalah  Kecamatan  Mandah,  dengan  bobot  0.150.Hasil  dari  penelitian  ini  bisa  digunakan  sebagai pendukung keputusan dalam menentukan daerah untuk pengembangan agroindustri kelapa  [12]. Pada kasus penerimaan  beasiswa,  kombinasi  metode  SAW  dan  AHP  telah  dilakukan  analisis  nilai  sensitivitas perankingan  akhir.  Dari  hasil  pengujian  analisis  sensitivitas  kombinasi  AHP-SAW  menghasilkan  nilai sensitivitas  ranking  dengan  persentase  80,56%[13].  Metode  kombinasi  AHP  dan  SAW  mampu meningkatkan dukungan keputusan dalam proses pemilihan penyanyi terbaik. Kriteria yang digunakan untuk menganalisa  tingkat  konsistensi  bobot  prioritas  memiliki  hasil  yang  konsisten  untuk  menentukan  penyanyi
SISTEMASI : Jurnal Sistem Informasi, Volume 9 No 1, Januari 2020 : 131 – 142
ISSN : 2302-8149
terbaik  keputusanberdasarkan  semua  alternatif.  Berdasarkan  hasil  pengukuran  dari  akurasi  penggunaan metode  AHP-SAW  dan  Tim  ahli  diperoleh  hasil  akurasi  sebesar  84,61%.  Jika  dibandingkan  dengan penelitian  sebelumnya,  kombinasinya  metode  AHP  dan  SAW  dapat  meningkatkan  akurasi    dan direkomendasikan menjadi pedoman dasar untuk membantu pengambilan keputusan [14]. Penelitian mengenai  analisis  kualitas  website  telah  banyak  dilakukan,  salah  satunya  pada  e-commerce misteraladin.com. Penelitian  dilakukan  untuk  menilai  kepuasan  pelanggan  dari  kualitas  layanan  yang diberikan.  Untuk  mengukur  kepuasan  pelanggan  diperlukan  metode  dan  alat  ukur  yang  akurat  dan  sesuai, seperti  WebQual  4.0.  Hasil  penilaian  pengguna  Mister  Aladin  menggunakan  WebQual  4.0,  selanjutnya dilakukan  analisis  data  menggunakan  teknik  analisis  regresi  linier.  Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa secara  signifikan,  kualitas  website  yang  terdiri  dari usability,  information  quality dan service  interaction quality mempengaruhi  kepuasan  pelanggan  Mister  Aladin  yang  terlihat  dari  hubungan  antar  variabel  bebas memberikan hubungan positif terhadap variabel kepuasan pelanggan [15].
Pengujian  website  selain  menggunakan  webqual  juga  dapat  menggunakan webpagetest. Penggunaan aplikasi  ini  telah  diterapkan  untuk  menguji  kualitas  website http://www.umtas.ac.id .  Hasil  pengujian didapatkan  hasil  dari  kriteria load  time 27.724, First  Byte 0.469, Start  Render 4.468, Speed  Index 8590, DOM  Elements 984.  Dalam  pengukuran  yang  menggunakan  waktu,  maka  semakin  sedikit  waktu  yang dibutuhkan  maka  semakin  baik  website  tersebut.  Sedangkan  untuk  kapasitas  website,  maka  semakin  besar kapasitas  website  dengan  waktu  akses  yang  semakin  sedikit  maka  website  kampus  tersebut  sudah  bisa dikatakan baik [16].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  berpendapat  bahwa  semakin  tinggi  kualitas  website  maka  akan semakin  banyak  pelanggan  yang  merasa  puas.  Pengujian  kualitas  website  dapat  menggunakan  aplikasi seperti webqual dan webpagetest dengan  kriteria  yang  berbedabeda.  Pada  penelitian  ini  akan  digunakan aplikasi webpagetest utuk  mengujji  kualitas  website e-commerce terbaik  di  Indonesia  dengan  kriteria  yang berbeda.  Pada  beberapa  penelitian,  penggunaan  metode  AHP  dan  SAW,  metode  ini  berhasil  memberikan hasil  perhitungan  yang  baik  dan  dapat  dijadikan  sebaga  rujukan  dalam  perhitungan  keputusan.  Pada penelitian ini hasil pengujian  webpagetest lalu dihitung metode SAW untuk matrik normalisasi dan metode AHP akan digunakan untuk menentukan bobot dari setiap alternatif.

## 3. METODE PENELITIAN

## 2.2.  Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif pada semua atribut [8] [9].  Metode SAW me mbutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala  yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang  ada.  Langkah Penyelesaian SAW :
1. Menentukan alternative (Ai)
Data  alternatif  diambil  website  terbaik  di  Indonesia  saat  ini  yaitu  Lazada,  Tokopedia,  Bukalapak,
Blibli dan Shopee [2]
2. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan. Kriteria yang digunakan  dalam  menentukan e-commerce terbaik  diambil  dari  hasil  pengujian  menggunakan webpagetest . WebPagetest adalah alat yang pada awalnya dikembangkan oleh AOL untuk digunakan secara  internal  dan  bersumber  terbuka  di  bawah  lisensi  BSD. Platform ini  sedang  dalam pengembangan aktif di GitHub . Versi online di www.webpagetest.org dijalankan untuk kepentingan komunitas  kinerja  dengan  beberapa  perusahaan  dan  individu  yang  menyediakan  infrastruktur pengujian  di  seluruh  dunia.  Hasil  pengujian  diambil  beberapa  kriteria  seperti keepalive,  gzip, compress, progressive, chace static, cdn detect, load time, visually, speed index [6].
Tabel 1 Kriteria Kode Kriteria C1 Keep Alive C2 Gzip C3 Compress C4 Progrssive C5 Cache Static C6 CDN Detecte C7 Load Time
C8 Visually Complete

## C9 Speed Index
a. Keep-Alive adalah  pola  komunikasi  antara  sebuah  web  server  dengan  sebuah  web  browser dengan potensi mengurangi jumlah permintaan secara drastis, dan juga meningkatkan kecepatan halaman website
b. Gzip  adalah  fungsi  untuk  mempercepat  loading  sebuah  website.  Konsepnya  sama  dengan penerapan  saat melakukan compress pada file zip/tar/rar di  komputer.  Teknik ini  sangat  efektif untuk mempercepat loading dengan membuat ukuran file menjadi kecil
c. Compress merupakan  cara  untuk  memadatkan  data  sehingga  hanya  memerlukan  ruangan penyimpanan  lebih  kecil  sehingga  lebih  efisien  dalam  menyimpannya  atau  mempersingkat waktu pertukaran data tersebut
d. Progressive  adalah  suatu  teknik  bagaimana  Anda  dapat  mengakses  dengan  cepat  pengalaman website dan aplikasi menjadi satu tanpa harus menginstall / memasang aplikasi
e. Chace  static  pada  browser  bisa  membantu  untuk  menyimpan  file  secara  lokal  di  browser pengguna.  Saat  mengunjungi  website  untuk  pertama  kali,  waktu  load  akan  sama  seperti  biasa, namun  saat  pengguna  yang  sama  membuka  kembali  website  tersebut/me-refresh  atau  bahkan saat membuka halaman yang lain pada website
f. Content  Delivery  Network (CDN)  adalah  teknologi  server  yang  digunakan  untuk  menyebarkan konten web ke sejumlah wilayah geografis yang luas
g. Load  Time adalah  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mengambil/membuka  halaman  Web  pada komputer
h. Visually  Complete merupakan  pemantauan  dengan  lengkap  secara  visual  dari  sebuah  informasi pada website
i. Speed  Index atau  Indeks  Kecepatan  adalah  metrik  kinerja  pemuatan  laman  yang  menunjukkan seberapa cepat materi laman terisi. Semakin rendah nilainya, semakin baik
3. Menentukan bobot prefensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria  W=[W 1 , W 2 , …Wj] Bobot kepentingan dihitung menggunakan metode AHP. Comporative Judgement dilakukan dengan penilaian  tentang  kepentingan  relatif  dua  elemen  dengan  tingkatan  di  atasnya.  Kriteria  skala preferensi  yang  digunakan  yaitu  skala  1  -  9  yang  menunjukkan  tingkatan  yang  paling  tinggi  [17]. Perbandingan  dilakukan  berdasarkan  kebijakan  pembuat  keputusan  dengan  menilai  tingkat kepentingan satu elemen terhadap elemen lainnya.
Tabel 2 Tingkat Kepentingan [17] Tingkat Information 2 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen  yang  satu  sedikitlebih  penting daripada elemen yang lainnya 5 Elemen  yang  satu  lebih  penting daripada yang lainnya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya 9 Satu  elemen  mutlak  penting  daripada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilaipertimbangan-pertimbangan  yang ang berdekatan
4. Membuat  matrix  keputusan  (X)  yang  dibentuk  dari  table  rating  kecocokan  dari  setiap  alternative pada setiap kriteria
𝑥 = [ 𝑋 11 ⋯ 𝑋 1~ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑋 31~ ⋯ 𝑋 3~ ]
Keterangan : x = Nilai dari setiap alternative y = Alternatif
(1)
SISTEMASI : Jurnal Sistem Informasi, Volume 9 No 1, Januari 2020 : 131 – 142
ISSN : 2302-8149
j = Kriteria
5. Melakukan  normalisasi  matrik  keputusan  dengan  cara  menghitung  nilai  dari  rating  setiap  kriteria ternormalisasi (rij) dari alternative Ai pada kriteria  Cj
𝑟𝑖𝑗 =
{ 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗
Dimana :
Rij
= rating kinerja ternormalisasi
Maxij  = nilai maksimum dari setiap baris  dan kolom
Xij = baris dan kolom dari matriks
rij = rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut
6. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai :
𝑣1 =   ∑ 𝑊 𝑖𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
Dimana : Vi = Nilai akhir dari alternatif wj = Bobot yang telah ditentukan rij = Normalisasi matriks Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan alternative Ai terpilih
7. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi  R  dengan  bobot  sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi

## 3.2.  Tahapan Perhitungan AHP dan SAW
Tahapan perhitungan menggunakan kombinasi metode AHP dan SAW memiliki tujuh (7) tahapan ang dimulai dari tahapan menentukan alternatif hingga tahapan prangkingan yang dapat dilihat pada gambar 2.
Menghitung Tingkat Kepentingan Bobot Prefentif Matrix Keputusan Normalisasi Matrix Menentukan Alternatif Menentukan Kriteria Tahap Awal Metode AHP Metode SAW Perangkingan

## Gambar 1 Tahapan perhitungan metode AHP dan SAW
Pada  tahap  pertama  yaitu  dengan  menentukan  data  alternatif  lima  (5)  berupa e-commerce terbaik. Selanjutnya  menentukan  kriteria  yang  dijadikan  sebagai  parameter  perhitungan.  Kriteria  ini  diambil  dari
(3)
(2)
kriteria  pada  pengujian  menggunakan  webpagetest.  Selanjutnya  menghitung  tingkat  kepentingan menggunakan  metode  AHP.  Tingkat  kepentingan  menggunakan  skala  1-9.  Hasil  perhitungan  tingkat kepentingan menghasilkan nilai bobot untuk setiap kriteria. Hasil pengujian selanjutnya dihitung nilai matrix keputusan menggunakan pada metode SAW. Perhitungan menggunakan normalisasi matrix dengan perkalian bobot  yang  telah  ditentukan  menggunakan  metode  AHP.  Pada  tahap  terakhir  adalah  perangkingan  untuk mendapat alternatif terbaik.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1.  Data Alternatif (Ai) dan Kriteria (Ci)
Data  alternatif  diambil  dari  sumber  website  terbaik  di  Indonesia  saat  ini  yaitu  Lazada,  Tokopedia, Bukalapak, Blibli dan Shopee [2]. Kelima aplikasi e-commerce terbaik menjadi data alternatif. Kriteria yang digunakan  dalam  menentukan  e-commerce  terbaik  diambil  dari  hasil  pengujian  menggunakan  webpagetest seperti keepalive, gzip, compress, progressive, chace static, cdn detect, load time, visually, speed index [6]

## Tabel 3 Data Alterantif dan Nilai Kriteria
No  Alternative
Keep Alive Gzip Compress Img Progres sive Cache Static CDN Detected Load Time Visually Complete Speed Index 1 Lazada 100 98 87 0 86 100 4.707 4.400 2.406 2 Tokopedia 100 100 93 89 43 94 12.931 12.900 6.117 3 Bukalapak 100 100 97 100 83 93 12.707 10.200 3.044 4 Blibli 100 94 64 19 55 91 6.780 13.000 4.248 5 Shopee 100 100 99 82 77 51 3.859 16.000 5.636

## 4.2.  Bobot Prefentif (W)
Bobot  prefentif  didapatkan  dari  hasil  perbandingan  setiap  kriteria.  Nilai  bobot  prefentif  menggunakan perbandingan  tingkat  kepentingan  pada  metode  AHP.  Metode  AHP  memecah-mecah  suatu  situasi  yang kompleks  dan  tak  terstruktur  ke  dalam  bagianbagian  komponennya. Comporative  Judgement dilakukan dengan  penilaian  tentang  kepentingan  relatif  dua  elemen  pada  suatu  tingkat  tertentu  dengan  tingkatan  di atasnya.  Kriteria  skala  preferensi  yang  digunakan  yaitu  skala  1  yang  menunjukkan  tingkat  yang  paling rendah sampai dengan skala 9 yang menunjukkan tingkatan yang paling tinggi [17]. Perbandingan dilakukan berdasarkan kebijakan pembuat keputusan dengan menilai tingkat kepentingan satu elemen terhadap elemen lainnya Proses perbandingan berpasangan, dimulai dari level hirarki paling atas yang ditujukan adalah skala terbaik dalam mengekspresikan pendapat. Hasil perbandingan dati setiap kriteria ditampilkan pada Tabel 4.
Table 4 Hasil Perhitungan Bobot Prefentif [17] Alternative Keep Alive Gzip Compres s Img Progre ssive Cache Static CDN Detecte d Load Time Visually Complet e Speed Index Keep Alive 1 5 3 0,3333 3 3 3 5 3 Gzip 0,2 1 0,3333 0,3333 0,333 3 0,2 3 3 1 Compress Img 0,333 3 3 1 0,3333 0,333 3 0,3333 1 0,3333 0,333 3 Progresive 3 3 3 1 3 3 3 1 1 Cahce Static 0,333 3 3 3 0,3333 1 1 1 1 0,333 3 CDN Detected 0,333 3 5 3 0,3333 1 1 1 0,3333 0,333 3 Load Time 0,333 3 0,333 3 1 0,3333 1 1 1 1 0,333 3 Visually Complete 0,2 0,333 3 3 1 1 3 1 1 0,333 3 Speed Index 0,333 3 1 3 1 3 3 3 3 1
SISTEMASI : Jurnal Sistem Informasi, Volume 9 No 1, Januari 2020 : 131 – 142
ISSN : 2302-8149
Berdasarkan Tabel 4, maka didapatkan bobot prefensi untuk masing-masing kriteria yang ditampilkan pada Tabel 5.

## Tabel 5 Bobot Prefentif Setiap Kriteria
Keep Alive Gzip Compress Img Progresive Cahce Static CDN Detected Load Time Visually Complete Speed Index 0,212 0,078 0,053 0,196 0,079 0,085 0,054 0,092 0,151 4.3.  Matrik Keputusan a. Alternatif (A1) Lazada 𝑟11 = 100 max {100; 100; 100; 100; 100} = 100 100 = 1 𝑟12 = 98 max {98; 100; 100; 94; 100} = 98 100 = 0,980
𝑟13 = 87
max {87; 93; 97; 64; 99} = 87 99 = 0,870
𝑟14 = 0
max {0; 89; 100; 19; 82} = 0 100 = 0 𝑟15 = 86 max {86; 43; 83; 55; 77} = 86 86 = 1 𝑟16 =
100 max {100; 94; 93; 91; 51} = 100 100 = 1 𝑟17 = 4707 max{4707; 12931; 12707; 6780; 3859} = 4707 12931 = 0,360 𝑟18 = 4400 max {4400; 12900; 10200; 13000; 16000} = 4400 16000 = 0,270 𝑟19 = 2406 max {2406; 6117; 3044; 4248; 5636} = 2406 5636 = 0,420
b.   Alternatif (A2) Tokopedia
𝑟21 =
100 max {100; 100; 100; 100; 100} = 100 100 = 1 𝑟22 = 100 max {98; 100; 100; 94; 100} = 100 100 = 1 𝑟23 = 93 max {87; 93; 97; 64; 99} = 93 99 = 0,933 𝑟24 = 89 max {0; 89; 100; 19; 82} = 89 100 = 0,890
𝑟25 = 43
max {86; 43; 83; 55; 77} = 43 86 = 0,505
𝑟26 =
94 max {100; 94; 93; 91; 51} = 94 100 = 0,940 𝑟27 = 12931 max {4707; 12931; 12707; 6780; 3859} = 12931 12931 = 1 𝑟28 = 12900 max {4400; 12900; 10200; 13000; 16000} = 12900 16000 = 0,806 𝑟29 = 6117 max {2406; 6117; 3044; 4248; 5636} = 6117
6117 = 1 c. Alternatif (A3) Bukalapak 𝑟31 = 100
max {100; 100; 100; 100; 100} = 100 100 = 1
𝑟32 =
100 max {98; 100; 100; 94; 100} = 100 100 = 1
𝑟33 =
97 max {87; 93; 97; 64; 99} = 97 99 = 0,979 𝑟34 = 100
max {0; 89; 100; 19; 82} = 100 100 = 1 𝑟35 =
83 max {86; 43; 83; 55; 77} = 83 86 = 0,965
𝑟36 =
93 max {100; 94; 93; 91; 51} = 93 100 = 0,930 𝑟37 = 12707 max {4707; 12931; 12707; 6780; 3859} = 12707 12931 = 0,982 𝑟38 = 10200 max {4400; 12900; 10200; 13000; 16000} = 10200 16000 = 0,637 𝑟39 = 3044 max {2406; 6117; 3044; 4248; 5636} = 3044 5636 = 0,538
d.  Alternatif (A4) Blibli
𝑟41 = 100
max {100; 100; 100; 100; 100} = 100 100 = 1 𝑟42 = 94 max {98; 100; 100; 94; 100} = 94
100 = 0,940
SISTEMASI : Jurnal Sistem Informasi, Volume 9 No 1, Januari 2020 : 131 – 142 ISSN : 2302-8149
𝑟43 = 64 max {87; 93; 97; 64; 99} = 64 99 = 0,646
𝑟44 =
19 max {0; 89; 100; 19; 82} = 19 100 = 0,190 𝑟15 = 55 max {86; 43; 83; 55; 77} = 55 86 = 0,639
𝑟16 =
91 max {100; 94; 93; 91; 51} = 91 100 = 0,910 𝑟17 = 6780 max {4707; 12931; 12707; 6780; 3859} = 6780 12931 = 0,524 𝑟18 = 4400 max {4400; 12900; 10200; 13000; 16000} = 4400 16000 = 0,270 𝑟19 = 4248 max {2406; 6117; 3044; 4248; 5636} = 4248 5636 = 0,753 e. Alternatif (A5) Shopee 𝑟11 = 100 max {100; 100; 100; 100; 100} = 100 100 = 1
𝑟12 =
98 max {98; 100; 100; 94; 100} = 100 100 = 1
𝑟13 = 99
max {87; 93; 97; 64; 99} = 99 99 = 1 𝑟14 =
0 max {0; 89; 100; 19; 82} = 82 100 = 0,820
𝑟15 = 77
max {86; 43; 83; 55; 77} = 77 86 = 0,895
𝑟16 = 100
max {100; 94; 93; 91; 51} = 100 100 = 1 𝑟17 = 3859 max {4707; 12931; 12707; 6780; 3859} = 3859 12931 = 0,298 𝑟18 = 16000 max {4400; 12900; 10200; 13000; 16000} = 16000 16000 = 1 𝑟19 = 5636 max {2406; 6117; 3044; 4248; 5636} = 5636 5636 = 1
Hasil perhitungan matrix keputusan dari setiap alternatif selanjutnya dibuat dalam bentuk normalisasi matrix 3 baris dan 9  kolom yang dapat dilihat  Tabel 6, Nilai pada normalisasi matrix selanjutnya dihitung dengan cara  mengkalikan  dengan  nilai  bobot  prefentif  yang  terdapat  pada  Tabel  5.  Hasil  perhitungan  ditampilkan pada tabel hasil perangkingan pada tabel 7.

## Tabel 6 Hasil Normalisasi Matrix
Alternatif Keep Alive Gzip Compress Img Progressive Cache Static CDN Detected Load Time Visually Complete Speed Index Lazada 1 0,98 0,8788 0 1 1 0,364 0,275 0,3933 Tokopedia 1 1 0,9394 0,89 0,5 0,94 1 0,8063 1 Bukalapak 1 1 0,9798 1 0,9651 0,93 0,9827 0,6375 0,4976 Blibli 1 0,94 0,6465 0,19 0,6395 0,91 0,5243 0,8125 0,6945 Shopee 1 1 1 0,82 0,8953 0,51 0,2984 1 0,9214 Tabel 7 Hasil Perankingan Alternative Keep Alive Gzip Compr ess Img Prog resiv e Cahc e Stati c CDN Detecte d Load Time Visually Complet e Spee d Inde x Total  Rank Lazada 1 0,98 0,87 0 1 1 0,36 0,27 0,42 0,60 5 5 Tokopedia 1 1 0,933 0,89 0,50 5 0,94 1 0,806 1 0,91 2 2 Bukalapak 1 1 0,979 1 0,96 5 0,93 0,98 2 0,637 0,53 8 0,88 6 3 Blibli 1 0,94 0,646 0,19 0,63 9 0,91 0,52 4 0,27 0,75 3 0,65 1 4 Shopee 1 1 1 0,82 0,89 5 1 0,29 8 1 1 0,91 8 1 Weight AHP (%) 0,21 2 0,078 0,053 0,19 6 0,07 9 0,085 0,05 4 0,092 0,15 1
Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan  kombinasi  metode  AHP  dan  SAW,  maka  didapatkan  hasil perhitungan  untuk  masing-masing  e-commerce  yaitu  Lazada  0.6059,  Tokopedia  0.9128,  Bukalapak  0.886, Blibli 0.651, Shopee 0.918. Data hasil perhitungan ditampilkan dalam bentuk grafik pada Gambar 3.

## Gambar 3 Grafik perbandingan hasil perhitungan
Gambar  3  menampilkan  hasil  perhitungan  untuk  setiap  e-commerce.  Nilai  tertinggi  yaitu  Shopee  yang ditunjukkan  dengan  grafik  berwarna  orange,  nilai  tertinggi  kedua  ditampilkan  pada  grafik  berwana  hijau
0.605 0.912 0.886 0.651 0.918 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Lazada Tokopedia Bukalapak Blibli
Shopee
SISTEMASI : Jurnal Sistem Informasi, Volume 9 No 1, Januari 2020 : 131 – 142
ISSN : 2302-8149
yaitu  Tokopedia,  tertinggi  ketiga  Bukalapak  dengan  grafik  berwana  biru,  nilai  tertinggi  keempat  Blibli dengan grafik warna kuning dan nilai tertinggi kelima Lazada dengan grafik warna merah .

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan  kombinasi  metode  SAW  dengan  metode  AHP  maka website dengan kualitas terbaik dengan  rank  tertinggi  yaitu  Shopee. Nilai ini memberikan  alternatif kepada masyarakat  dalam  memilih e-commerce untuk  melakukan  transaksi  selain  mempertimbangkan  harga  dan ketersediaan barang.

## REFERENSI
[1] K. C. Laudon, E-commerce 2017 , Thirteen. Newtork: Pearson Education, Inc, 2017. [2] A.  Setyo  Wardani,  “Ini  5  e-commerce  Paling  Top  di  Indonesia  Versi  iPrice,  Siapa  Saja?  -  Tekno Liputan6.com,”
Liputan 6 , 2018. [Online]. Available:
https://www.liputan6.com/tekno/read/3585699/ini-5-e-commerce-paling-top-di-indonesia-versi- iprice-siapa-saja. [Accessed: 21-Sep-2019].
[3] T. Liang, Y. Ho, Y. Li, and E. Turban, “What Drives Social Commerce : The Role of Social Support and Relationship Quality,” vol. 16, no. 2, pp. 69–90, 2012.
[4] E.  Supriyati,  F.  Teknik,  P.  Studi,  T.  Informatika,  and  U.  M.  Kudus,  “STUDI  EMPIRIK  SOCIAL COMMERCE ( S-COMMERCE ) DARI SUDUT PANDANG KUALITAS WEBSITE,”  vol. 6, no. 1, pp. 89–94, 2015.
[5] Anita,  “Isu  Keamanan  Transaksi  E-Commerce  di  Indonesia  Halaman  all  -  Kompasiana.com,” https://www.kompasiana.com/ ,
2019. [Online]. Available:
https://www.kompasiana.com/anitaps/5d1c41a2097f3616c14ea6c2/isu-keamanan-transaksi-e- commerce-di-indonesia?page=all. [Accessed: 13-Jan-2020].
[6] Rick Viscomi, Andy Davies, and Marcel Duran, “Using WebPageTest: Web Performance Testing for Novices  and  Power  Users  -  Rick  Viscomi,  Andy  Davies,  Marcel  Duran  -  Google  Buku,” O’Reilly
Media, Inc , 2016. [Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id=ZnS9CgAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR2&dq=Viscomi, +R.,+Davies,+A.,+%26+Duran,+M.++“Using+WebPageTest:+Web+Performance+Testing+for+Novi ces+and+Power+Users.+&ots=ptmrAzvuuI&sig=Q_xCOpjYvRJVb6IX69IWafJhfHM&redir_esc=. [Accessed: 21-Sep-2019].
[7] E.  Turban,  R.  Sharda,  D.  D.-G.  Scholar,  and    undefined  2010,  “Decision  Support  and  Business Intelligence Systems (required),” Academia.Edu , vol. 201330, pp. 1–11, 2013.
[8] P. C. Fishburn, A SURVEY OF MULTIATTR IBUTEIMULTICRITERION EVALUATION THEORIES , First. Pennsylvania: University Park , Pennsylvania, 1977.
[9] K. R. MacCrimmon, M. Ndum, A. Ed, R. Ch, and P. S.  Agency, Decisi Onma King Amon G Multi Ple-At  Tribu  Te  Alter  Nativ  Es :  a  Surve  Y  and  Conso  Lidat  Ed  Appro  Ach ,  Second.,  no.  189. California: The RAND Corporation, 1968.
[10] T. L. Saaty, “Axiomatic Foundation of the Analytic Hierarchy Process,” Manage. Sci. , 2008.
[11] K. Kunci, “Abstraksi Keywords : Pendahuluan Tinjauan Pustaka,” vol. 1, no. 3, 2019.
[12] H.  Mardesci,  S.  Santosa,  N.  Nazir,  and  R.  A.  Hadiguna,  “Penerapan  Analytical  Hierarchy  Process (Ahp)  Dalam  Penentuan  Daerah  Prospektif  Untuk  Pengembangan  Agroindustri  Kelapa,” Sistemasi , vol. 8, no. 2, p. 288, 2019.
[13] I. G. I. Sudipa, I. Ayu, and D. Puspitayani, “Analisis Sensitivitas AHP-SAW dan ROC-SAW dalam Pengambilan Keputusan Multikriteria,” vol. 3, no. 2, pp. 1–9, 2019.
[14] A.  Cahyapratama  and  R.  Sarno,  “Application  of  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  and  Simple Additive  Weighting  (SAW)  methods  in  singer  selection  process,” 2018  Int.  Conf.  Inf.  Commun. Technol. ICOIACT 2018 , vol. 2018-Janua, no. Mcdm, pp. 234–239, 2018.
[15] R. A. Kurniawati,  A. Kusyanti,  and Y. T. Mursityo, “Analisis Pengaruh Kualitas Website Terhadap Kepuasan  Pelanggan  Mister  Aladin  Dengan  Menggunakan  Webqual  4.0,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 1151–1160, 2018.
[16] S.  Fitri,  “Pengujian  kinerja  website  dan  analisis  dekriptif  kualitas  website  pada  situs  Universitas (Studi kasus pada Universitas Muhammayah Tasikmalaya),” J. Maklumatika , vol. 3, no. 2, pp. 169– 181, 2017.
[17] T.  L.  Saaty,  “Decision  making  —  the  Analytic  Hierarchy  and  Network  Processes  (AHP/ANP),” J.
Syst. Sci. Syst. Eng. , 2006.