## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1986

## Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan e-Commerce Terbaik Dengan Menggunakan Metode SAW

## Jenni Veronika Br Ginting
Prodi Teknik Informatika, STMIK Kristen Neumann, Medan, Indonesia Email: veronikarossy11@gmail.com
Abstrak −e-Commerce merupakan jual beli barang atau suatu produk secara online contohnya  seperti seseorang konsumen mendatangi  sebuah  toko  yang  menjual  segala  hal  yang  kita    butuhkan  dalam  kehidupan  sehari-hari  dan  kita  bisa mendapatkannya hanya dengan satu jari dalam sebuah aplikasi maupun situs web site resmi dengan adanya jaringan internet. tetapi  dibalik  kemudahan  masih  ada  hal  yang  membuat  seorang  konsumen  tidak  mau  melakukan  tansaksi  jual  beli  online dikarenakan masih banyak situs e-commerce yang membuat kecewa konsumen dalam melakukan transaksi online dari bentuk produk  yang  diterima  tidak  sebaik  yang  dipasarkan  pada  situs  jual  beli  online  tersebut,  telat  dalam  perjanjian  estimsi  hari penerimaan barang dari ketentuan yang berlaku, dan respon penjual terhadap pembeli yang buruk, maka dari pada itu perlu dilakukan  penerapan  komputer  untuk  mendukung  keputusan  dalam  penentuan  e-commerce  terbaik,  agar  konsumen  dapat memilih situs e-commerce mana yang akan dikunjungi, metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan metode yang mudah dalam tahapan pencarian perangkingan dalam penentuan suatu keputusan berdassarkan sistem.
Kata kunci : e-Commerce, SPK, Simple Additive Weighting (SAW)
Abstract −e-Commerce is buying and selling goods or a product online for example like a  consumer comes to a store that sells everything we need in everyday life and we can get it with just one finger in an application or on an official website with an  internet  network.  but  behind  the  convenience  there  are  still  things  that  make  a  consumer  not  want  to  do  a  transaction buying and selling online because there are still many e-commerce sites that make consumers disappointed in making online transactions from the form of products received are not as good as those marketed on these online buying and selling sites, late in agreement of estimation day of receipt of goods from the applicable provisions, and the seller's response to the buyer is bad,  therefore  it  is  necessary  to  implement  a  computer  to  support  the  decision  in  determining  the  best  e-commerce,  so consumers can choose which e-commerce site to visit, the method Simple Additive Weighting (SAW) is an easy method in the ranking search stage in determining a decision based on the system.
Keywords : e-Commerce, DSS, Simple Additive Weighting (SAW)

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  memiliki  kepadatan  penduduk  no  4  terpadat  di  dunia  dan    Indonesia  juga merupakan  negara  yang  aktif  dalam  transaksi  jual  beli  barang,  pada  era  teknologi  saat  ini  sangat  banyak kemudahan yang kita temui dan kita dapatkan dari bantuan terknologi itu sendiri, teknologi juga saat ini banyak digunakan mulai dari membantu dalam memudahkan mendapatkan informasi dalam negeri maupun luar negeri, dalam  alat  transportasi,  pendidikan,  ilmu  kedokteran  dan  kehidupan  sehari-hari,  bukan  hanya  itu  saja  kegiatan bisnis  saat  ini  juga  dilakukan  dengan  memanfaatkan  teknologi  itu  sendiri,  kegiatan  transaksi  jual  beli  barang maupun penyaluran jasa juga sudah menggunakan bantuan teknologi.
Masyarakat  pada  saat  ini  sangat  ketergantungan  dengan  teknologi  terutama  dalam  hal  transaksi  dimana masyarakat yang ingin menjual suatu produk yang mereka punya tidak perlu lagi harus mengeluarkan biaya yang sangat banyak untuk memasarkan produknya dan dengan adanya teknologi saat ini pencapaian pasar tidak hanya dalam  ruang  ingkup  kecil,  jangkauan  pemasarannya  sampai  dengan  seluruh  wilayah  Indonesia  hingga    manca negara,  jual  beli  online  itu  sendiri  disebut  dengan  e-Commerce  dan  sangat  banyak  jenis  situs website e- Commerce  yang  memudahkan  masyarakat  untuk  membeli  produk  yang  mereka  inginkan  dalam  kehidupan sehari-harinya  tanpa  harus  keluar  rumah  dan  menita  banyak  waktu.  ada  banyak  sistem  e-Commerce  yang terkemuka di Indonesia seperti Lazada, Shoope, Blibli, Toko pedia, Buka lapak, JD ID, olx, dan banyak lainnya.
Sistem e-Commerce memudahkan  seseorang dalam  bertransaksi  online tetapi  dibalik  semua kemudahan yang  didapatkan  ada  juga  hal  negatif  yang  timbul  dari  adanya  e-commerce  contohnya  banyaknya  masyarakat yang  sudah  membeli  suatu  produk  tetapi  ketika  produk  itu  telah  sampai  ke  tangan  pembelinya  justru  produk tersebut  malah  tidak  sesuai  dengan  keadaan  yang  tertera  pada  keterangan  poduk  mulai  dari  warna,  ukuran, sampai  estimasi  hari  yang  sudah  ditentukan  tidak  sesuai  dengan  keadaan.  Dan  sangat  banyak  e-Commerce berupa website jual  beli  online  yang  menyediakan  produk  dan  barang  yang  sama  dengan  layanan dan  kualitas yang  berbeda  sehingga  membuat  masyarakat  masih  bingung  memilih  salah  satu  e-Commerce  manakah  yang terbaik  untuk  meminimalisirkan  rasa  khawatir  yang  timbul  dalam  transaksi  online,  maka  dari  itu  dibutuhkan sebuah  Sistem  Pendukung  keputusan  (SPK).  SPK  merupakan  sistem  berbasis  komputer  yang  memberikan kemudahan dalam menghasilkan suatu keputusan yang sifatnya objektif dari beberapa alternatif dan kriteria yang saling berhubungan[1]–[3].
Dalam sistem pendukung keputusan ini penulis menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang merupakan metode sederhana yang mampu menganalisa alternatif-alternatif yang ada untuk menghasilkan suatu  keputusan  dengan  mudah[4]–[6].  Dibandingkan  dengan  metode  sejenis,  seperti  MOORA[7]–[9], VIKOR[10]–[12].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1986
Dari  penjelasan  diatas  penulis  tertarik  mengadakan  penelitian  tentang  pemilihan  e-Commerce  terbaik yang  saat  ini  sedang  berkembang,  sehingga  hasil  penelitian  dapat  memberikan  memudahkan  bagi  masyarakat untuk lebih selektif lagi dalam menentukan pilihan bertransaksi secara online.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 e-Commerce
Electronic  commerce  yaitu  perniagaan  barang  maupun  jasa  yang  dilakukan  melalui  elektonik,  electronic commerce lebih biasa disebut dengan nama e-Commerce dan juga merupakan bagian dari e-business atau dalam keseharian di kenal dengan jual beli online.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu  sistem  komputerisasi  yang interaktif  dan terstruktur  dan  merupakan sistem yang bisa dikembangkan dan lebih berorientasi kepada perancangan masa depan yang tidak direncanakan priode waktu dalam penggunaannya[1], [3], [13]–[15].

## 2.3 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  merupakan  metode  untuk  menetukan  nilai  yang  sudah  terbobot  dengan  mencari  nilai  dari penjumlahan terbobot  dari semua alternative untuk semua Kriteria dan atribut[4], [16], [17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam menentukan e-Commerce terbaik perlu diketahui dulu beberapa cara atau metode yang digunakan untuk mendapatkan  dan  menentukan  keputusan  yang  terbaik  dengan  menggunakan  beberapa  kriteria  yang  saling berhubungan  dan  dapat  membantu  dalam  menentukan  hasil  yang  tepat  dalam  mendukung  penentuan  dalam pemilihan e-commerce terbaik, kriteria itu sendiri didapatkan dari orang-orang yang terbiasa meakukan transaksi online, Alternatif merupakan kandidat yang akan dipilih berdasar kan kriteria. Kriteria dan bobot merupakan hal yang  harus  dimiliki  oleh  setiap  alternatif  untuk  menentukan  e-commerce  terbaik  berdasarkan  data  yang  sudah ada.
Tabel 1. Alternatif Kode Nama Alternatif A1 Lazada A2 Toko Pedia A3 Blibli.com A4 Shopee A5 Buka Lapak Tabel 2. Kriteria dan bobot e-Commerce Terbaik kriteria Nama Keterangan Bobot C1 Kualitas Produk Benefit 35% C2 Estimasi Hari Benefit 25% C3 Pengunjung Situs e-commerce Benefit 20% C4 Respon Pelayanan Benefit 20%
Dari  kriteria  yang  telah  ditentukan  berikut  ini  merupakan  penjelasan  dari  setiap  kriteria  yang  tertera  pada penentuan e-commerce terbaik:
1. Kualitas Produk
Merupakan rata-rata yang didapat kan berdasarkan survey masyarakat  yang terbiasa menggunakan berbagai jenis e-commerce, contohnya yaitu kesamaan produk  yang diterima oleh custumer dengan keterangan yang disajikan  dalam  situs  website  e-commerce  nya,  kebanyakan  dari  pelanggan  kecewa  terhadap  barang  yang didapatkannya setelah membeli barang melalui online shop .
2. Estimasi Hari
Ketika barang telah dipesan oleh pembeli via online aka nada perjanjian hari bahwa produk  akan tiba sesuai dengan  perjanjian,  tetapi  ada  juga  beberapa  dari  pihak  penjual  sering  melakukan  keterlambatan  yang membuat konsumen tidak percaya terhadap salah satu situs tersebut.
3. Pengunjung situs e-commerce
Semakin  banyak  yang  mengunjungi  salah  satu  situs  e-commerce,  makan  akan  semakin  banyak  jumlah masyarakat yang percaya dengan kualitas dan kuantitas yang di berikan oleh pihak salah satu perusahaan e- commerce tersebut.
4. Respon pelayanan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1986
Respon  ini  merupakan  manajemen  pemilih  perusahaan  atau  situs  e-commerce  dalam  memenuhi  tanggung jawab terhadap barang yang akan diterima oleh pelanggan berupa claim jika terjadi hal yang tidak diinginkan ketika melakukan transaksi jual-beli Online .
Tabel 3. Data Alternatif dan Kriteria
Alternative Kriteria Kualitas Produk Estimasi Hari Pengunjung situs e-commerce Respon Pelayanan Lazada Baik Cukup baik 26 juta Baik Toko Pedia Sangat Baik Sangat Baik 66 juta Baik Blibli.com Cukup Baik Baik 21,4 juta Cukup Baik Shopee Sangat Baik Sangat Baik 56 juta Cukup Baik Buka Lapak Baik Baik 42,9 juta Baik
Dari data diatas maka dapat diperoleh angka menggunakan fuzzy untuk mendapatkan nilai dari penilaian berupa kata menjadi angka Mulai dari kata “sangat baik” diperoleh angka “5”, “Baik” diperoleh angka “4”, “cukup baik” diperoleh angka “3”, “Buruk” diperoleh angka “2”, “Sangat Buruk” diperoleh angka “1”.  Maka dari itu dapat data sebagai berikut:
Tabel 4 Nilai Alternatif C1 C2 C3 C4
A1 4 3 28 4
A2 5 4 66 4
A3 3 5 21,4 3 A4 5 5 56 3 A5 4 4 42,9 4
Max = 5, 5, 66, 4 Min = 3, 3, 21.4, 3 Langkah  dalam  pengerjaan  pertama  dengan  cara  tentukan  terlebih  dahulu  nilai  maksimal  dan  minimal  setiap kolom untuk menentukan pengunakan rumus berdasarka nilai “ cost ” dan “ Benefit ”, jika benefit maka nilai setiap kriteria  dibagikan  dengan  nilai  maksimal  dari  tiap  kolom  kriteria,  jika  sudah  mendapatkan  nilai  keseluruhan maka  dibuatkan  matrix  normalisasi,  langkah  ke  dua  dikalikan  nilai  yang  didapatkan  tadi  dengan  setiap  bobot yang sudah ditentukan sebelumnya dan setiap kriteria yang sudah dikalikan dijumlahkan dengan kriteria lainnya berdasarkan  perbaris,  setelah  itu  urutkan  nilai  perangkingan  berdasarkan  dengan  nilai  tertinggi,  berikut  ini merupakan hasil dari nilai perangkingan dapat dilihat pada table berikut ini:
Tabel 5. Hasil Akhir alternatif Nilai Rank Lazada 0,7336 5 Toko Pedia 0,95 1 Blibli.com 0,74 4 Shopee 0,9272 2 Buka Lapak 0,8375 3

## 4.  KESIMPULAN
Dari pembahasan di atas, penulis menyimpulkan bahwa Toko Pedia menduduki peringkat 1 terbaik, diikuti oleh Shopee,  Buka  Lapak,  Blibli.com  dan  Lazada.  Sistem  berbasis  pendukung  keputusan  dapat  memberikan  hasil akhir  yang  lebih  objektif  dibandingkan  keputusan  yang  dibuat  oleh  pengambil  keputusan.  Penggunaan  sistem pendukung keputusan mampu memberikan kemudahan kepada pengambil keputusan untuk menghasilkan suatu keputusan yang lebih baik.  Hasil akhir dari penelitian dapat  dijadikan dasar bagi masyarakat  dalam melakukan pemilihan transaksi e-Commerce yang dilakukan secara online.

## REFERENCES
[1] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  R.  Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (Fuzzy  MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[2] G.-H. Tzeng and J.-J. Huang, Multiple Attribute Decision Making Method And Applications . CRC Press, 2011.
[3] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[4] S.  H.  Sahir,  R.  Rosmawati,  and  K.  Minan,  “Simple  Additive  Weighting  Method  to  Determining  Employee  Salary Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[5] R.  T.  Utami,  D.  Andreswari,  and  Y.  Setiawan,  “Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1986
pembobotan  Rank  Order  Centroid(ROC)  Dalam  Pengambilan  Keputusan  Untuk  Seleksi  Jasa  Leasing  Mobil,” J. Rekursif , vol. 4, no. 2, pp. 209–221, 2016.
[6] Y.  M.  Kristania,  “Implementasi  kombinasi  metode  ahp  dan  saw  dalam  pendukung  keputusan  penentuan  kredit perumahan rakyat,” J. Telemat. , vol. 11, no. 1, pp. 65–78, 2018.
[7] J.  Afriany,  L.  Ratna,  S.  Br,  I.  Julianty,  and  E.  L.  Nainggolan,  “Penerapan  MOORA  Untuk  Mendukung  Efektifitas Keputusan Manajemen Dalam Penentuan Lokasi SPBU,” vol. 5, no. 2, pp. 161–166, 2018.
[8] D.  Assrani,  N.  Huda,  R.  Sidabutar,  I.  Saputra,  and  O.  K.  Sulaiman,  “Penentuan  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA),” Penentuan Penerima Bantu.  Siswa  Miskin  Menerapkan  Metod.  Multi  Object.  Optim.  Basis  Ratio  Anal. ,  vol.  5,  no.  2407–389X  (Media Cetak), pp. 1–5, 2018.
[9] Mesran, R. K. Hondro, M. Syahrizal, A. P. U. Siahaan, R. Rahim, and Suginam, “Student Admission Assessment using Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA),” J. Online Jar. COT POLIPT , vol. 10, no. 7, pp. 1–6, 2017.
[10]  Y.  J.  B.  Parrangan et  al. ,  “The  implementation  of  VIKOR  method  to  improve  the  effectiveness  of  Sidi  learning graduation,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 3.4 Special Issue  4, 2018.
[11]  M.  Mesran et  al. ,  “The  VIKOR  Method  to  Support  the  Effectiveness  of  Decisions  in  Determining  Work  Incentive Recipients,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1175, p. 012043, 2019.
[12]  I. Wijaya, “Penerapan Metode AHP dan VIKOR Dalam Pemilihan Karyawan Berprestasi,” pp. 301–309, 2019.
[13]  Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[14]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[15]  T.-P. Turban, E., Aronson, J., & Liang, Decision Support Systems And Inteligence System . US: Prentice-Hall, 2005.
[16]  T.  widodo  Nuri  Guntur  Perdana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Beasiswa  Kepada  Peserta  Didik  Baru Menggunakan Metode TOPSIS,” in Semantik , 2013, vol. 2013, no. November, pp. 1–8.
[17]  Khairul;, M. Simaremare, A. Putera, and U. Siahaan, “Decision Support System in Selecting The Appropriate Laptop Using Simple Additive Weighting,” Int. J. Recent TRENDS Eng. Res. , vol. 2, no. 12, pp. 215–222, 2016.