Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 8-21

## Penerapan Metode VIKOR Dalam Menentukan Aplikasi Belanja Online Terbaik Berdasarkan Konsumen
Rika Setiana 1 , Widya Try Taradipa 2 , Agus Perdana Windarto 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
Email: 1 rikasetiana957@gmail.com, 2 widyatritara3@gmail.com,
3 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
People's  lives  are  becoming  more  instantaneous  as  technology  advances,  and  many people  have  a  lot  of  freedom  in  their  daily  activities.  This  means  that  people  need comfortable goods to meet their daily needs. A marketplace is a type of media that serves as a place for sellers and buyers to do business and trade. People buy things online a lot these  days,  but  a  lot  of  them  don't  know  how  to  choose  an  online  marketplace,  so  the authors  decided  to do  some  research  on  how  to  choose  the  best  online  shopping  app  so that people can easily figure out which app to use and won't be disappointed in the future. So, it's important to figure out which is the best online shopping app. This study uses the VIKOR  method  to  make  a  decision-making  system.  In  this  study,  the  authors  started  by doing surveys. They chose a data collection method based on a questionnaire or a Google form  questionnaire.  Based  on  how  the  VIKOR  method  was  used  in  this  study,  the  best marketplace that can be used is Shoope. With this research, it is hoped that the public will be able to find out how to choose the best app for shopping online.
Keywords: Marketplace, VIKOR Method, Decision Support System, Online Shopping, E-commerce

## Abstrak
Dengan berkembangnya teknologi, gaya hidup masyarakat semakin serba instan, dan banyak  orang  yang  memiliki  mobilitas  tinggi  dalam  aktivitas  sehari-harinya,  sehingga masyarakat  membutuhkan  barang-barang  yang  nyaman  untuk  memenuhi  kebutuhan sehari-hari.  Media  yang  berfungsi  sebagai  tempat  penjual  dan  pembeli  melakukan kegiatan bisnis dan perdagangan disebut dengan marketplace. Pada zaman sekarang ini banyak  masyarakat  yang  berbelanja  online  untuk  mencari  suatu  barang,  akan  tetapi banyak  masyarakat  yang  bingung  untuk  memilih  marketplace  untuk  berbelanja  online sehingga  penulis  berfikir  untuk  melakukan  penelitian  mengenai  pemilihan  aplikasi belanja online terbaik dengan tujuan agar masyarakat mudah dalam menentukan aplikasi yang  akan  digunakan  sehingga  tidak  mendapatkan  kekecewaan  lagi  kedepannya.  Maka dari  itu  perlu  dilakukan  penentuan  aplikasi  belanja  online  terbaik  yang  mana  pada penelitian  ini  menerapkan  metode  VIKOR  dalam  melakukan  system  pengambilan keputusan.  Pada  penelitian  ini  pengumpulan  data  dimulai  dari  kegiatan  survey,  teknik pengumpulan  data  dengan  menyebar  kuisioner  menggunakan  google  form.  Hasil  dari metode  VIKOR  yang  di  implementasikan  pada  penelitian  ini  memperoleh bahwa  shoope merupakan  marketplace  yang  terbaik  yang  dapat  digunakan.  Dengan  penelitian  ini diharapkan  bisa  sebagai  informasi  bagi  masyarakat  dalam  memilih  aplikasi  belanja online terbaik.
Kata  Kunci: Marketplace,  Metode  VIKOR,  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Belanja Online, E-commerce

## 1. Pendahuluan
Seiring kemajuan teknologi, gaya hidup masyarakat semakin serba instan, dan banyak orang yang memiliki mobilitas tinggi dalam aktivitas sehari-harinya, sehingga masyarakat membutuhkan  barang-barang  yang  nyaman  untuk  memenuhi  kebutuhan  sehari-hari[1]. Media yang berfungsi sebagai tempat penjual dan pembeli melakukan kegiatan bisnis dan perdagangan  disebut  dengan  marketplace[2].  Pengembangan  pemasaran,  pengiriman, layanan  pelanggan,  dan  pembayaran  dapat  dilakukan  juga  dengan  marketplace.  Sejak tahun  1996  perkembangan  marketplace  di  Indonesia  sudah  ada  dan  marketplace  yang paling populer  hingga saat ini  adalah  Lazada, Shopee,  Tokopedia dan  Tiktok  Shop yang baru  saja  dibuat  [3].  Pada  Marketplace,  memungkinkan  pembeli  untuk  memilih  dan bertransaksi  pada  produk  yang  diinginkan  dari  berbagai  toko  online  [4].  Belanja  online pada  zaman  sekarang  berkembang  sangat  signifikan  di  Indonesia.  Orang-orang  mulai meninggalkan  kebiasaan  belanja  tradisional  dan  semakin  senang  dengan  belanja  online. Saat  berbelanja  online,  orang  tidak  perlu  menunggu  lama  dan  dapat  menemukan  produk yang  diinginkan  dengan  cepat.  Belanja  online  juga  terasa  lebih  aman  dan  tidak  perlu membawa uang dalam jumlah besar karena bisa bertransaksi secara online. Belanja online juga  memiliki  manfaat  bagi  masyarakat,  seperti  harga  lebih  rendah  daripada  berbelanja secara  lokal[5].  Di  Indonesia  sudah  tidak  asing  lagi  dengan  aplikasi  belanja  online, marketplace  di  Indonesia  sudah  sangat  popular  dimana-mana  dan  terdapat  banyak  fitur yang disediakan pada aplikasi belanja online yang dapat digunakan untuk berbelanja [6].
Banyak  orang  membeli  produk  tetapi  ketika  produk  tersebut  tiba,  mereka  menerima produk yang  tidak sesuai dengan ketentuan yang tercantum dalam deskripsi produk, baik dari  segi  warna,  jenis  bahan,  jenis  ukuran,  dll[7].  Oleh  karena  itu,  masyarakat  harus memilih untuk menggunakan aplikasi belanja online yang paling tepat dengan kebutuhan dan  keadaannya.  Proses  memilih  alternatif  tindakan  untuk  mencapai  tujuan  dan  sasaran tertentu disebut dengan pengambil keputusan [8]–[12]. Teknologi informasi saat ini telah tersedia  untuk  mendukung  proses  pengambilan  keputusan  berupa  sistem  pendukung keputusan[13].  Saat  memilih  pasar,  orang  perlu  mengevaluasi  kelengkapan  produk  apa pun.  Marketplace  juga  dapat  dievaluasi  berdasarkan  ketanggapan  layanan,  layanan pengiriman  seperti  pengiriman  gratis,  ketepatan  waktu  pengiriman  produk,  kegunaan aplikasi,  dan  kemudahan  berbelanja  dengan  aplikasi  tersebut[14].  Ada  pendapat  yang mengatakan  mendukung  tahap  pengambilan  keputusan,  dimulai  dengan  identifikasi masalah, pemilihan data yang  sesuai, penentuan pendekatan yang akan digunakan dalam proses  pengambilan  keputusan  [15],  dan  evaluasi  pilihan  alternatif  menggunakan  sistem pendukung  keputusan,  pendapat  tersebut  di  ungkapkan  oleh  Hilya  Magdalena[16].  Ada studi  tentang  penggunaan  sistem  pendukung  keputusan  dalam  pemilihan  pasar.  Sesuai penelitian yang dilakukan  oleh Ginting, memilih Shopee, Tokopedia, Bukalapak, Lazada, dan Blibli sebagai alternatif dan menggunakan metode SAW dan menemukan Tokopedia sebagai alternatif terbaik.
Pada  zaman  sekarang  ini  sangat  banyak  marketplace  yang  beredar  di  Indonesia sehingga  membuat  masyarakat  menjadi  sangat  bingung  dalam  memilih  marketplace. Selain kemudahan dan fasilitas yang diberikan, tidak jarang konsumen merasa tidak puas dengan produk  yang dipesannya karena produk yang dibeli belum tentu dapat memenuhi kebutuhannya  [17].Tidak  sedikit  marketplace  yang  memberikan  harga  murah,  pelayanan yang  baik,  dan  kecepatan  dalam  merespon  konsumen  juga  membuat  masyarakat  makin bingung dalam memilih marketplace yang terbaik. Maka dari itu, berdasarkan uraian yang telah  dipaparkan  diatas,  penulis  tertarik  untuk  membuat  peneletian  yang  berjudul “Penerapan  Metode  VIKOR  Dalam  Menentukan  Aplikasi  Belanja  Online  Terbaik Berdasarkan  Konsumen”.  Penelitian  ini  dibuat  dengan  tujuan  agar  masyarakat  mudah
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 8-21
dalam  menentukan  aplikasi  belanja  online  yang  akan  digunakan  nantinya,  dan  juga  agar masyarakat tidak mendapatkan kekecewaan lagi terhadap produk yang dibeli.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian dalam artikel ini dilakukan dalam dua tahap, yaitu tahap pengumpulan data dan  tahap  analisis  data.  Kegiatan  pengumpulan  data  dengan  pendekatan  survey.  Teknik pengumpulan  data  dipilih  dari  kuesioner  dengan  menggunakan  Google  Forms.  Tautan yang didistribusikan disebarluaskan melalui berbagai media sosial dan dapat diakses oleh konsumen.  Kajian  ini  juga  membutuhkan  berbagai  referensi  yang  relevan,  sehingga penulis    mengumpulkan  informasi  dari  kajian  literatur,  eksperimen,  dan  berbagai  jurnal dan  website.  Dokumen  yang  dirujuk  dalam  penelitian  ini  adalah  dokumen  yang  berisi informasi  tentang  sistem  pendukung  keputusan  terkait  pemilihan  aplikasi  belanja  online terbaik.

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Pada  awal  tahun  1970-an  Michael  S.Scort  Morton  memeperkenalkan  system pendukung  keputusan  dengan  istilah Management  Decision  System .  Sebuah  sistem  yang dapat  memberikan  komunikasi  untuk  masalah  dengan  tingkat  teknis  struktur  [18]–[27] dan  tidak  terstruktur  yang  dapat  digunakan  sebagai  alat  untuk  mendukung  pekerjaan seseorang dalam pemecahan masalah guna mendapat keputusan [28].

## 2.2. Metode VIKOR
Memiliki  perhitungan  normalisasi  linier  yang  kompleks  sehingga  dapat  yakin  ada alternatif/solusi. Metode  VIKOR memberikan peringkat ke solusi terdekat bahkan  ketika kriteria bertentangan, memungkinkan pengambil keputusan untuk memilih peringkat yang sesuai  dengan  alternatif  dan  kriteria  yang  ada  [29].  Dengan  Metode  VIKOR  terdiri  dari beberapa Langkah yang harus dilakukan adalah sebagai berikut [28]–[30]:
a) Normalisasi  matriks  dengan  cara  mengurangkan  skor  tertinggi  kriteria  dengan cara mereduksi nilai sampel data  I untuk kriteria j dan membaginya dengan skor tertinggi kriteria dikurangi skor kriteria terburuk.
R ij = ( ) (1)
Keterangan: X ij = Nilai dari matriks pengambilan keputusan Xj + = Nilai terbaik dalam satu kriteria Xj - = Nilai terburuk dalam satu kriteria
b) Cara  kedua  yang  dilakukan  adalah  menghitung  Nilai  Utility  Measure  (S)  dan Regret  Measure  (R).  Menjumlah  hasil  perkalian  bobot  dengan  hasil  normalisasi matrik  dapat  dilakukan  untuk  menghitung  nilai  S,  mencari  nilai  maksimal  dari perkalian bobot dengan hasil normalisasi dapat dilakukan untuk mencari nilai R.
S i = ∑ W ( ) (2)
W j = bobot kriteria
R i = Max j [W J ( ) (3)
c) Menghitung  indeks  VIKOR  dengan  cara  nilai  S  dikurangi  nilai  S  terkecil  lalu dibagi dengan nilai S terbesar dikurangi dengan nilai S terkecil lalu dikali V dan dijumlahkan dengan  nilai R dikurangi nilai R terkecil lalu dibagi dengan  nilai R terbesar dikurangi nilai R terkecil dan dikali dengan sati dikurangi v[31].
Q i =[ ] V + [ ] (1-V) (4)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 8-21
Keterangan:
S + = Nilai S maksimal
S - = Nilai S minimal R + = Nilai R maksimal R - = Nilai R minimal

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Sistem keputusan pemilihan aplikasi belanja online terbaik dirancang untuk memenuhi kualitas  yang  dicari  para  konsumen  saat  memilih  aplikasi  aplikasi  belanja  online  terbaik dan  memberikan  hasil  yang  akurat  saat  memilih  aplikasi.  Aktivitas  memilih  aplikasi belanja  online  merupakan  aktivitas  yang  dilakukan  oleh  konsumen.  Banyaknya  pilihan yang tersedia membingungkan pilihan konsumen.

## 3.1 . Hasil Responden
Berikut  merupakan  hasil  kuisioner  yang  telah  dikumpulkan,  kuisisoner  ini  dibagikan kepada para konsumen melalui social media yang mana kuisioner ini berisi 5 pertanyaan yang  dijadikan  sebagai  kriteria  dan  4  alternatif,  kuisioner  ini  memiliki  hasil  353 responden dan diambil 120 responden  secara acak dari hasil responden  tersebut. Berikut adalah hasil dari responden yang telah ditentukan nilainya:
Tabel 1. Hasil Responden No Nama Lengkap Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 1 Responden 1 Lazada 0,75  0.75  0,75  0.65  0.65 2 Responden 2 Lazada 0,8 0,75  0.85  0.65  0.65 3 Responden 3 Lazada 0,75 0,7 0,75 0,8 0,8 4 Responden 4 Lazada 0.25 0,7 0.25 0,8 0,8 5 Responden 5 Lazada 0,75  0,75  0.85 0,8 0,8 6 Responden 6 Lazada 0,75  0,75  0,75 0,8 0,8 7 Responden 7 Lazada 0,75 0,7 0,75 0,8 0,8 8 Responden 8 Lazada 0.55 0,7 0.55 0,8 0,8 9 Responden 9 Lazada 0,8 0,7 0,75 0,9 0.65 10 Responden 10 Lazada 0,8 0,7 0,75 0,8 0,8 11 Responden 11 Lazada 0,8 0,75  0.85 0,9 0,9 12 Responden 12 Lazada 0.55  0,75  0,75 0,9 0,8 13 Responden 13 Lazada 0,75 0,7 0.85 0,8 0,8 14 Responden 14 Lazada 0,8 0,7 0.85 0,8 0,9 15 Responden 15 Lazada 0,8 0,7 0,75 0,9 0,9 16 Responden 16 Lazada 0,75 0,7 0.85 0,8 0,8 17 Responden 17 Shopee 0.75  0.75  0,85  0.65  0.25 18 Responden 18 Shopee 0,8 0,75  0,75 0,9 0,9 19 Responden 19 Shopee 0,75 0,7 0,75 0,8 0,8 20 Responden 20 Shopee 0,75 0,7 0,85 0,8 0,8 21 Responden 21 Shopee 0,8 0,7 0,85  0.45 0,9 22 Responden 22 Shopee 0,8 0,7 0,75 0,8 0,9 23 Responden 23 Shopee 0,8 0,7 0,85 0,9 0,9 24 Responden 24 Shopee 0,8 0,75  0,85 0,8 0,8 25 Responden 25 Shopee 0,75 0,7 0,75 0,8 0,8 26 Responden 26 Shopee 0,75 0,7 0.85 0,8 0,8 27 Responden 27 Shopee 0.55 0,7 0,75 0,9 0,9 28 Responden 28 Shopee 0,8 0,7 0,75 0,8 0,8 29 Responden 29 Shopee 0,8 0,7 0.75 0,9 0,8 30 Responden 30 Shopee 0,75 0,7 0.85 0,9 0,9 31 Responden 31 Shopee 0,8 0,75  0.85 0,9 0,9 32 Responden 32 Shopee 0,8 0,7 0.85 0,9 0,9 33 Responden 33 Shopee 0,8 0,75  0.85 0,9 0,9
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 8-21
No Nama Lengkap Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 34 Responden 34 Shopee 0,8 0,75  0.85 0,9 0,9 35 Responden 35 Shopee 0,8 0,7 0.75 0,9 0,9 36 Responden 36 Shopee 0,8 0,75  0,75 0,9 0,8 37 Responden 37 Shopee 0,8 0,75  0,75 0,8 0,8 38 Responden 38 Shopee 0,8 0,75  0.25 0,9 0,9 39 Responden 39 Shopee 0.75 0,7 0.25 0,9 0,8 40 Responden 40 Shopee 0,8 0,7 0,75 0,8 0,9 41 Responden 41 Shopee 0,8 0,75  0.85 0,8 0,9 42 Responden 42 Shopee 0,8 0,7 0,75 0,9 0,8 43 Responden 43 Shopee 0,8 0,7 0.85 0,9 0,9 44 Responden 44 Shopee 0,75 0,7 0,75 0,8 0,8 45 Responden 45 Shopee 0,75 0,7 0.85 0,9 0,8 46 Responden 46 Shopee 0,8 0.55  0,75 0,8 0,8 47 Responden 47 Shopee 0,75  0,75  0,75 0,8 0,8 48 Responden 48 Shopee 0,8 0,75  0.85 0,9 0,9 49 Responden 49 Shopee 0,8 0,7 0.85 0,9 0,9 50 Responden 50 Shopee 0,75 0,7 0.55 0,9 0,9 51 Responden 51 Shopee 0,8 0,75  0.85 0,9 0,9 52 Responden 52 Shopee 0.75 0,7 0,75 0,9 0,9 53 Responden 53 Shopee 0.75 0,7 0,75 0,8 0,8 54 Responden 54 Shopee 0,8 0,7 0.85 0,9 0,9 55 Responden 55 Shopee 0,8 0,7 0.85 0,9 0,9 56 Responden 56 Shopee 0,75  0,75  0.85 0,9 0,9 57 Responden 57 Shopee 0,8 0,7 0,75 0,8 0,8 58 Responden 58 Shopee 0,8 0,7 0.85 0,9 0,9 59 Responden 59 Shopee 0,75 0,7 0.85 0,9 0,9 60 Responden 60 Shopee 0,75 0,7 0,75 0,8 0,8 61 Responden 61 Shopee 0,8 0,7 0.85 0,9 0,8 62 Responden 62 Shopee 0,8 0,75  0.85 0,9 0,9 63 Responden 63 Shopee 0,8 0,75  0.85 0,9 0,9 64 Responden 64 Shopee 0,8 0,7 0,75 0,9 0,9 65 Responden 65 Shopee 0.55 0,7 0,75 0,8 0,9 66 Responden 66 Shopee 0,8 0,7 0,75 0,9 0,9 67 Responden 67 Shopee 0,75 0,7 0.25 0,8 0,8 68 Responden 68 Shopee 0,8 0,75  0.85 0,9 0,9 69 Responden 69 Shopee 0,8 0,75  0.85 0,9 0,9 70 Responden 70 Shopee 0,8 0,75  0.25 0,9 0,9 71 Responden 71 Shopee 0,8 0,75  0.85 0,9 0,9 72 Responden 72 Shopee 0,8 0,75  0.85 0,9 0,8 73 Responden 73 Shopee 0,8 0,75  0.85 0,9 0.8 74 Responden 74 Shopee 0,8 0,7 0.85 0,9 0,9 75 Responden 75 Shopee 0,8 0,7 0,75 0,8 0,8 76 Responden 76 Shopee 0,8 0,7 0,75 0,8 0,8 77 Responden 77 Tiktokshop 0,8 0.55  0,75 0,9 0,9 78 Responden 78 Tiktokshop 0,8 0,75  0.85 0,9 0,9 79 Responden 79 Tiktokshop  0.55  0,75  0,75 0,8 0,8 80 Responden 80 Tiktokshop  0,75 0,7 0.85 0,9 0,9 81 Responden 81 Tiktokshop  0,75  0,75  0.85 0,9 0,9 82 Responden 82 Tiktokshop  0.55  0,75  0.25 0,8 0,8 83 Responden 83 Tiktokshop  0,75 0,7 0.85 0,9 0,9 84 Responden 84 Tiktokshop  0.55 0,7 0.55 0,9 0,9 85 Responden 85 Tiktokshop  0.55 0,7 0.55 0,9 0,9 86 Responden 86 Tiktokshop  0,75  0,75  0,75 0,8 0,8 87 Responden 87 Tiktokshop 0,8 0,75  0.25 0,8 0,9 88 Responden 88 Tiktokshop 0,8 0,75  0.25  0.65  0.65
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 8-21
No Nama Lengkap Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 89 Responden 89 Tiktokshop  0.25  0,75  0.55 0,8 0,9 90 Responden 90 Tiktokshop  0.55  0,75  0.85  0.65 0,8 91 Responden 91 Tiktokshop 0,8 0,7 0,75 0,8 0,8 92 Responden 92 Tiktokshop 0,8 0,75  0.85 0,9 0,9 93 Responden 93 Tiktokshop 0,8 0,75  0.85 0,9 0,9 94 Responden 94 Tiktokshop  0,75 0,7 0,75 0,9 0,8 95 Responden 95 Tiktokshop  0.55 0,7 0,75 0,8 0,8 96 Responden 96 Tiktokshop  0.55 0,7 0.55 0,9 0,8 97 Responden 97 Tiktokshop 0,8 0,7 0,75 0,9 0,9 98 Responden 98 Tiktokshop 0,8 0,7 0.85 0,8 0,8 99 Responden 99 Tiktokshop  0,75 0,7 0,75 0,8 0,8 100  Responden 100 Tiktokshop  0.55 0,7 0,75 0,8 0,8 101  Responden 101 Tiktokshop 0,8 0,75  0.85 0,9 0,9 102  Responden 102 Tiktokshop 0,8 0,7 0,75 0,8 0,8 103  Responden 103 Tiktokshop  0,75 0,7 0,75 0,8 0,8 104  Responden 104 Tiktokshop  0,75 0,7 0,75 0,8 0,8 105  Responden 105 Tokopedia 0.55  0.55  0,75 0,8 0,8 106  Responden 106 Tokopedia 0,75 0,7 0,75 0,8 0,8 107  Responden 107 Tokopedia 0,8 0,7 0,75 0,9 0,9 108  Responden 108 Tokopedia 0,75  0.55  0.25 0,8 0,8 109  Responden 109 Tokopedia 0,75 0,7 0.85 0,9 0,8 110  Responden 110 Tokopedia 0,8 0,7 0,75 0,8 0,8 111  Responden 111 Tokopedia 0,75 0,7 0,75 0,9 0,9 112  Responden 112 Tokopedia 0,75 0,7 0.55 0,9 0,8 113  Responden 113 Tokopedia 0,8 0,7 0,75 0,8 0,9 114  Responden 114 Tokopedia 0.75  0.55  0.25 0,8 0.45 115  Responden 115 Tokopedia 0,8 0,7 0,75 0,9 0,9 116  Responden 116 Tokopedia 0,8 0,7 0.85 0,9 0,9 117  Responden 117 Tokopedia 0,75 0,7 0,75 0,8 0,8 118  Responden 118 Tokopedia 0.55  0.55  0,75 0,8 0,8 119  Responden 119 Tokopedia 0,8 0,7 0.55 0,8 0,8 120  Responden 120 Tokopedia 0,75 0,7 0,75  0.45 0,8
Dapat  dilihat  dari  table  diatas  hasil  responden  yang  telah  diberikan  kepada  para konsumen  memiliki  hasil  120  dari  responden  yang  di  ambil  secara  acak  dari  353 responden. Pada table diatas telah ditentukan nilai dari setiap pilihannya yang mana nilai tersebut memiliki keterangan sebagai berikut : Keterangan Nilai : C 1 : Sangat Lengkap = 0,80    Lengkap = 0,75   Cukup = 0,55
Tidak Lengkap = 0,25 C 2 : Sangat Murah = 0,75       Murah = 0,70       Mahal = 0,55 Sangat Mahal = 0,35
C 3 : Sangat Banyak = 0,85      Banyak = 0,75     Tidak ada = 0,25 Cukup banyak = 0,55 C 4 : Sangat mudah = 0,90       Mudah = 0,80      Sulit = 0,65         Sangat Sulit = 0,45 C 5 : Sangat mudah = 0,90       Mudah = 0,80      Sulit = 0,65         Sangat Sulit = 0,45

## 3.2. Kriteria Dan Bobot
Pada  metode  VIKOR  dibutuhkan  kriteria  sebagai  bahan  dasar  perhitungan  untuk memilih  aplikasi  e-commerce  terbaik,  dari  situ  kemudian  dipilih  aplikasi  e-commerce terbaik  pada  tahap  akhir.  Adapun  beberapa  kriteria  yang  akan  dijadikan  sebagai  bahan pertimbangan  para konsumen :
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan C 1 Kelengkapan Produk
Kriteria Keterangan C 2 Seberapa murah harga produk C 3 Banyaknya Promosi C 4 Kemudahan Transaksi Pada Aplikasi C 5 Seberapa mudah proses transaksi
Dapat  dilihat  pada  table  diatas  bahwa  pada  artikel  ini  digunakan  5  kriteria  yaitu kelengkapan produk (C1), Seberapa murah harga produk (C2), Banyaknya Promosi pada aplikasi  (C3),  Kemudahan  Transaksi  Ketika  menggunakan  aplikasi  tersebut  (C4), seberapa  mudah  proses  transaksi  pada  aplikasi  (C5).  Pada  artikel  ini  digunakan  4 Alternatif  untuk  memilih  aplikasi  belanja  online  terbaik,  beberapa  diantaranya  adalah lazada,  shopee,  tokopedia,  dan  tiktokshop.  Metode  VIKOR  juga  membutuhkan  bobot untuk  menentukan  aplikasi  belanja  online  terbaik,  dimana  bobot  ini  ditentukan  sendiri. Dalam  metode  VIKOR,  bobot  yang  telah  di  tentukan  dijumlahkan  dan  hasilnya  dibagi menjadi  1,  agar  memperoleh  bobot  yang  baru  dan  akan  digunakan  pada  proses perhitungan menggunakan rumus pada metode VIKOR.
Tabel 3. Alternatif Yang Tersedia Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Lazada 0,773 0,716 0,75 0,828 0,823 Shoope 0,787 0,718 0,768 0,865 0,86 Tiktok Shop 0,778 0,722 0,75 0,85 0,848 Tokopedia 0,773 0,7 0,75 0,84 0,8333
Dapat  dilihat  dari  table  diatas  bahwa  pada  artikel  ini  digunakan  4  Alternatif  untuk memilih  aplikasi  belanja  online  terbaik,  beberapa  diantaranya  adalah  lazada,  shopee, tokopedia, dan tiktokshop. Metode  VIKOR juga membutuhkan bobot untuk menentukan aplikasi  belanja  online  terbaik,  dimana  bobot  ini  ditentukan  sendiri.  Dalam  metode VIKOR,  bobot  yang  telah  di  tentukan  dijumlahkan  dan  hasilnya  dibagi  menjadi  1,  agar memperoleh bobot yang baru dan akan digunakan pada proses perhitungan menggunakan rumus pada metode VIKOR.
Tabel 4. Bobot Yang Telah Ditentukan
Kriteria Bobot C 1 8 C 2 6 C 3 5 C 4 4 C 5 2 Total 25
Dapat dilihat pada tabel diatas  bobot yang telah ditentukan sendiri, bobot tersebut kita tentukan  sendiri  dan  setelah  itu  kita  akan  lakukan  perbaikan  bobot  agar  dapat  diolah menggunakan  rumus  metode  VIKOR.  Sebelumya  dilakukan  perbaikan  bobot  terlebih dahulu  seperti  sehingga ∑ penentuan  w=1  didapatkan  dari  jumlah  bobot  yang ditentukan sendiri dan dibagi satu (1/25) pada artikel ini 25 didapat dari hasil bobot yang telah ditentukan sebelumnya. Berikut adalah cara penentuan W = 1 :
a) 1 : 25 = 0,04
b) 8*0,04=0,32
c) 6*0,04=0,24
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 8-21
d) 5*0,04=0,2
e) 4*0,04=0,16
f) 2*0,04=0,08
g)
Tabel 5. Bobot Yang Akan Digunakan Pada perhitugan Kriteria W-1 C 1 0.32 C 2 0.24 C 3 0.2 C 4 0.16 C 5 0.08
Pada tabel dibawah ini dapat dilihat tabel hasil dari alternatif dan kriteria yang telah di rata-ratakan dari 120 responden yang diambil secara acak dan bobot yang telah dilakukan perbaikan. Berikut adalah hasil tabel tersebut :
Tabel 6. Hasil Bobot, Kriteria dan Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Lazada 0,773 0,716 0,75 0,828 0,823 Shoope 0,787 0,718 0,768 0,865 0,86 Tiktok Shop 0,778 0,722 0,75 0,85 0,848 Tokopedia 0,773 0,7 0,75 0,84 0,8333 Bobot 8 6 5 4 2 W = 1 0,32 0,24 0,2 0,16 0,08
Pada  metode  VIKOR,  kita  harus  melakukan  langkah  pertama  yaitu  normalisasi, dimana setiap kriteria data dinormalisasi sebagai berikut:
a) Kriteria 1
R 11 = = 1
R 12 = 0 R 13 = = 0.643 R 14 = = 1 b) Kriteria 2
R 21 = 0 ,273 R 22 = 0,182
R 23 = 0 R 24 = 1 c) Kriteria 3
R 31 = 1
R 32 = 0
R 33 = 1
R 34 = 1 d) Kriteria 4
R 41 = 1
R 42 = 0
R 43 = 0,405
R 44 = 0,676
e) Kriteria 5
R 41 = 1 R 42 = 0 R 43 = 0,324
R 44 = 0,722
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 8-21
Dapat  dilihat  dari  tabel  dibawah  ini  hasil  normalisasi  yang  telah  dihitung  mengunakan rumus menggunakan rumus yang telah ditentukan :
Tabel 7. Hasil Normalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Lazada 1 0,273 1 1 1 Shoope 0 0,182 0 0 0 Tiktok Shop 0,643 0 1 0,405  0,324 Tokopedia 1 1 1 0,676  0,722 Bobot 8 6 5 4 2 W = 1 0,32 0,24 0,2 0,16 0,08
Pada  langkah  kedua  metode  VIKOR  perlu  menghitung  nilai  utility  measure(S,)  dan menentukan  nilai Regret Measure  (R, dimana nilai R diperoleh dari  nilai maksimal nilai S, dimana perhitungannya adalah sebagai berikut:
1*0,32          +   0,273*0,24     +   1*0,2   +     1*0,16      +  1*0,08    = 0,825 0*0,32          +   0,182*0,24     +   0*0,2   +     0*0,16      + 0*0,08     = 0,044 0,643*0,32   +  0*0,24            +   1*0,2   + 0,405*0,16   + 0,324*0,08    = 0,497 1*0,32          +   1*0,24            +   1*0,2   +0,676*0,16    + 0,722*0,08    = 0,926
Tabel 8. Nilai S Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Nilai S Lazada 0,32 0,065 0,2 0,16 0,08 0,825 Shoope 0 0,044 0 0 0 0,044 Tiktok Shop 0,206 0 0,2  0,065  0,026 0,497 Tokopedia 0,32 0,24 0,2  0,108  0,058 0,926 Tabel 9. Nilai R Nilai R 0,32 0,044 0,206
0,32
Dapat dilihat dari tabel 8 dan tabel 9 bahwa telah diperoleh nilai S dan nilai R, setelah diperoleh nilai S dan nilai R maka akan ditentukan  maksimum dan minimum nilai S dan nilai R yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 10. Nilai Maksimal & Minimal Nilai S & R Alternatif Nilai S Nilai R Lazada 0,825 0,32 Shoope 0,044 0,044 Tiktok Shop 0,497 0,206 Tokopedia 0,926 0,32
Langkah terakhir yang perlu dilakukan dalam metode VIKOR adalah menentukan nilai indeks  atau  nilai  Q,  dalam  metode  VIKOR  nilai  V  memilki  ketentuan  yaitu  V  =  0,5
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 8-21
dimana  0,5  merupakan  ketentuan  pada  rumus  metode  VIKOR  dan    cara  perhitungannya adalah sebagai berikut:
Lazada
+
=  0,943
Shopee
+ = 0 Tiktokshop + = 0,55 Tokopedia +
= 1
Setelah  dilakukan  perhitungan  diatas  maka  diperoleh  nilai  Q  dan  akan  dilakukan perangkingan dari hasil nilai Q tersebut. Perangkingan dapat dilakukan dengan cara nilai yang terkecil yang menjadi pilihan terbaik.
Tabel 11. Nilai Q Dan Perangkingan Alternatif
Alternatif Nilai Q Rangking Lazada 0,943 3 Shoope 0 1 Tiktok Shop 0,55 2 Tokopedia 1 4
Dapat dilihat pada tabel diatas yang telah di hitung dengan metode VIKOR, data yang diperoleh adalah alternative shopee (A2) dengan nilai indeks terkecil yang mana diperoleh nilai  indeks  0.  Maka,  dapat  disimpulkan  alternative  shopee  memiliki  nilai  terkecil,  pada metode VIKOR ini jika nilai terkecil maka alternative tersebut yang dipilih. Nilai indeks alternative terbaik untuk aplikasi belanja online adalah shopee.

## 4. Kesimpulan
Dari  pembahasan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  system  pendukung  keputusan  ini merupakan  cara  yang  efektif  dalam  menentukan  hal  perangkingan.  Pada  penelitian  ini dengan  menggunakan  metode  VIKOR  sebagai  system  pengambilan  keputusan  untuk memilih  aplikasi  belanja  online  terbaik  menggunakan  beberapa  kriteria  beserta  beberapa alternative  yang  disediakan.  Dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  120  responden,  dapat disimpulkan bahwa aplikasi belanja online terbaik adalah shopee. Dengan adanya system pendukung keputusan mampu membantu konsumen yang belum mengetahui cara memilih e-commerce terbaik.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 8-21

## Daftar Pustaka
[1] A.  A.  Larasati,  A.  S.  F.  Utami,  and  F.  Prasetyo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Dalam  Pemilihan  Belanja  Online  Marketplace  Menggunakan  Analytic  Network Process  (ANP),” Informatics  For  Educators  And  Professional :  Journal  of Informatics , vol. 4, no. 2, p. 133, 2020, doi: 10.51211/itbi.v4i2.1310.
[2] Z. W. Syamila, F.  Fauziah, and N. D. Natashia, “Analisis Pemilihan Marketplace Terbaik  pada  Masa  Pandemi  COVID-19  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW), Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dan Weighted product (WP),” Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , vol. 5, no. 2, p. 153, 2021, doi: 10.35870/jtik.v5i2.207.
[3] P.  Seminar,  N.  Riset,  and  P.  Ganesha,  “Prosiding  Seminar  Nasional  Riset Information  Science  (SENARIS)  Optimalisasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Toko  Daring  Terbaik  Menggunakan  Metode  ANP(Studi  Kasus Politeknik Ganesha),” no. September, pp. 7–16, 2019.
[4] A. Putri, A. Pebriani, M. J. Rumi, and J. H. Siregar, “Pemaanfaatan Aplikasi Toko Online Terhadap Kebutuhan Konsumen  Selama Pandemi Covid-19,” Umj , vol. 3, no. 3, pp. 1–8, 2021.
[5] N.  H.  Lubis,  I.  S.  Damanik,  and  W.  Saputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan dengan  Metode  Electre  II  Dalam  Menentukan  Aplikasi  Belanja  Online  Terbaik,” BEES:  Bulletin  of  Electrical  and  Electronics  Engineering ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  98– 105, 2022, doi: 10.47065/bees.v2i3.1382.
[6] M.  P.  R.  Berlian  and  A.  R.  Kadafi,  “Penerapan  Sistem  Penunjang  Keputusan Dalam  Pemilihan  Aplikasi  Online  Shop  Dengan  Metode  Analtycal  Hierarchy Process,” Jurnal Larik , vol. 1, no. 2, pp. 66–77, 2021.
[7] J. V. B. Ginting, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan e- Commerce  Terbaik  Dengan  Menggunakan  Metode  SAW,” Jurnal  Media Informatika Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 225, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1986.
[8] P.  Wang,  Z.  Zhu,  and  Y.  Wang,  “A  novel  hybrid  MCDM  model  combining  the SAW,  TOPSIS  and  GRA  methods  based  on  experimental  design,” Information Sciences , vol. 345, pp. 27–45, 2016, doi: 10.1016/j.ins.2016.01.076.
[9] H.  Liu,  L.  Jiang,  and  L.  Martínez,  “A  dynamic  multi-criteria  decision  making model with bipolar linguistic term sets,” Expert Systems with Applications , vol. 95, pp. 104–112, 2018, doi: 10.1016/j.eswa.2017.11.015.
[10] A.  Mardani,  A.  Jusoh,  K.  M.  D.  Nor,  Z.  Khalifah,  N.  Zakwan,  and  A.  Valipour, “Multiple criteria decision-making techniques and their applications - A review of the  literature  from  2000  to  2014,” Economic  Research-Ekonomska  Istrazivanja , vol. 28, no. 1, pp. 516–571, 2015, doi: 10.1080/1331677X.2015.1075139.
[11] T.  Witt  and  M.  Klumpp,  “Multi-period  multi-criteria  decision  making  under uncertainty:  A  renewable  energy  transition  case  from  germany,” Sustainability (Switzerland) , vol. 13, no. 11, pp. 1–20, 2021, doi: 10.3390/su13116300.
[12] A. Arrais-Castro, M. L. R. Varela, G. D. Putnik, R. Ribeiro, and F. C. C. Dargam, “Collaborative  negotiation  platform  using  a  dynamic  multi-criteria  decision model,” International Journal of Decision Support System Technology , vol. 7, no. 1, pp. 1–14, 2015, doi: 10.4018/ijdsst.2015010101.
[13] A.  Setiyadi  and  R.  Dwi  Agustia,  “Penerapan  Metode  Ahp  Dalam  Memilih Marketplace  E-Commerce  Berdasarkan  Software  Quality  and  Evaluation  Iso/Iec 9126-4  Untuk  Umkm,” IKRA-ITH  INFORMATIKA :  Jurnal  Komputer  dan Informatika , vol. 2, no. 3, pp. 61–70, 2018.
[14] S. Chaeruddin, I. Sukarsih, and R. Respitawulan, “Pemilihan Marketplace Di Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode MOORA,” CESS (Journal of Computer Engineering,  System  and  Science) ,  vol.  6,  no.  2,  p.  149,  2021,  doi: 10.24114/cess.v6i2.22511.
[15] M.  Fiqri,  S.  Wahyuningsih,  and  T.  Nurhasanah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 8-21
Pemilihan  Marketplace  Terbaik  Menggunakan  Metode  AHP  pada  Kelurahan Gunung  Batu,” Jurnal  Pendidikan  Sains  dan  Komputer ,  vol.  2,  no.  02,  pp.  268– 280, 2022, doi: 10.47709/jpsk.v2i02.1724.
[16] E.  A.  Tsaniya  and  R.  Sulaiman,  “Aplikasi  Intuitionistic  Fuzzy  Multisets  Dalam Pemilihan E-commerce Terbaik,” MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika , vol. 9, no. 3, pp. 484–493, 2021, doi: 10.26740/mathunesa.v9n3.p484-493.
[17] E.  Y.  Anggraeni,  Suyono,  and  S.  Hartati,  “Analisis  Menentukan  Toko  Online Terbaik  Menggunakan  Metode  Waspas  (  Weight  Aggregated  Sum  Product Assesment ),” Jurnal Cendikia , vol. 22, no. 1, pp. 17–21, 2022.
[18] I.  G.  Iwan  Sudipa et  al. ,  “Application  of  MCDM  using  PROMETHEE  II Technique  in  the  Case  of  Social  Media  Selection  for  Online  Businesses,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 835, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/835/1/012059.
[19] P.  P.  P.  A.  N.  W.  F.  I.  R.  H.  Zer,  Masitha,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto, “Analysis  of  the  ELECTRE  Method  on  the  Selection  of  Student  Creativity Program  Proposals,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1255,  no.  1,
2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012011.
[20] T.  Imandasari  and  A.  P.  Windarto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam Merekomendasikan  Unit  Terbaik  di  PDAM  Tirta  Lihou  Menggunakan  Metode Promethee,” Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Komputer ,  vol.  5,  no.  4,  p.  159,  2017, doi: 10.14710/jtsiskom.5.4.2017.159-165.
[21] P. Alkhairi, L. P. Purba, A. Eryzha, A. P. Windarto, and A. Wanto, “The Analysis of  the  ELECTREE  II  Algorithm  in  Determining  the  Doubts  of  the  Community Doing Business Online,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012010.
[22] D.  R.  Sari,  N. Rofiqo,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Analysis  of the  Factors Causing  Lazy Students to Study  Using  the ELECTRE II  Algorithm,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742- 6596/1255/1/012007.
[23] S.  R.  Ningsih,  R.  Wulansari,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto, “Analysis  of  PROMETHEE  II  Method  on  Selection  of  Lecturer  Community Service Grant Proposals,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012004.
[24] D.  N.  Batubara,  D.  R.  S.  P,  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Metode PROMETHEE  II  Pada  Pemilihan  Situs  Travel  Berdasarkan  Konsumen,” Jurnal Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan  Komputer) ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  46–52,  2019,  doi: 10.32736/sisfokom.v8i1.598.
[25] F.  Adelia,  D.  Wahyuli,  T.  Imanda,  and  A.  Perdana,  “Analisis  Promethee  II  Pada Faktor  Penyebab  Mahasiswa  Sulit  Menemukan  Judul  Artikel  Ilmiah,” Jurnal Ilmiah Komputasi , vol. 17, no. 2, 2018, doi: 10.32409/jikstik.17.2.2362.
[26] M.  A.  Dini  Rizky  Sitorus  P,  Agus  Alim  Muin,  “Pemilihan  produk  sampo  sesuai jenis kulit kepala dengan metode promethee  ii,” Jurnal.Unimed.Ac.Id ,  vol.  4,  no. 2, pp. 222–229, 2019, [Online]. Available: https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/article/view/13500.
[27] S. R. Ningsih and A. P. Windarto, “Penerapan Metode Promethee  II pada Dosen Penerima  Hibah  P2M  Internal,” InfoTekJar  (Jurnal  Nasional  Informatika  dan
Teknologi Jaringan) , vol. 3, no. 1, pp. 20–25, 2018, doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.641.
[28] Mesran,  K.  Ulfa,  D.  P.  Utomo,  and  I.  R.  Nasution,  “Penerapan  Metode VlseKriterijumska  Optimizacija  I  Kompromisno  Resenje  (  Vikor  )  Dalam Pengangkatan Guru,” ALGORITMA: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika , vol. 4, no. 1, pp. 265–271, 2020.
[29] M. Sianturi, S. Wulan, and S. Budi Darma, “Implementasi Metode VIKOR Untuk
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 8-21
Menentukan Bahan Kulit Terbaik Dalam Pembuatan Ikat Pinggang,” Jurnal Riset Komputer (JURIKOM) , vol. 5, no. 1, pp. 56–60, 2018.
[30] T.  Imandasari,  M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  H.  O.  Lingga  Wijaya, and R. Kurniawan, “Analysis of the Selection Factor of Online Transportation in the  VIKOR  Method  in  Pematangsiantar  City,” Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012008.
[31] M.  Iqbal  Kurniansyah  and  S.  Sinurat,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Server  Hosting  dan  Domain  Terbaik  untuk  WEB  Server  Menerapkan  Metode VIKOR,” JSON (Jurnal Sistem Komputer dan Informatika) , vol. 2, no. 1, pp. 14– 24, 2020, doi: 10.30865/json.v2i1.2450.