## PENGGUNAAN METODE ANALYTICAL HIERARCY PROCESS (AHP) DALAM MENENTUKAN PLATFORM ONLINE FOOD DELIVERY TERBAIK
Bonni Nurtanaya 1 , * Edhi Prayitno 2 , Juarni Siregar 3 , Muhammad Muharrom 4 1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri
4 Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika 1,2,3 Jalan Jatiwaringin No. 2, Cipinang Melayu, Makasar, Jakarta Timur.
4 Jalan Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat e-mail: * edhi.epo@nusamandiri.ac.id

## Abstract
Decision support system is one part of the benefits of information systems that can be a guide for users in determining  the  best  choice  from  several  available  options.  Some  consumer  considerations  in  making purchases online illustrate that there are factors that influence consumer decisions in making purchases of goods. This study refers to the level of decision and consumer satisfaction in choosing the best online food delivery service platform so that it can provide an alternative problem solving in making a decision. The use of the AHP (Analytical Hierarchy Process) method in this study was used to determine the choice of  the  best  online  food  delivery  platform  from  the  3  available  options,  namely  Grabfood,  Gofood  and Shopeefood. Data collection by distributing questionnaires to 50 respondents aged 18-40 years to analyze and test the 5 (five) specified criteria including price, promotion, service, security and speed. Assessment of  the  selection  of  online  food  delivery  service  platforms  with  these  criteria  uses  pairwise  comparison scale  with  an  importance level  from 1-9  intervals. The  research  results  based  on  the  weight  of  each  of these criteria, namely speed 0.161, security 0.253, service 0.251, promotion 0.174 and price 0.161 as well as  the  percentage  of  online  food  delivery  platforms  chosen  by  respondents  are  as  follows:  Grabfood 36.02%, Gofood 34.14 %, and Shopeefood 29.84%. From this study, it can be concluded that Grabfood is an online food delivery platform that is most in demand by the current millennial generation.
Keywords : AHP, decision support system, platform online food delivery

## PENDAHULUAN
Di  era  revolusi  industri  4.0  semakin  banyak  tumbuhnya  tren  bisnis  digital  dengan memanfaatkan  penggunaan  teknologi  informasi  dalam  menjaring  pengguna  internet  yang  terus menerus  semakin  meningkat  dengan  pesat.  Berdasarkan  hasil  survei  Asosiasi  Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII), ada 210,03 juta pengguna internet di dalam negeri pada periode 2021-2022  dan  meningkat  6,78%  dibandingkan  pada  periode  sebelumnya.  Tingkat  penetrasi internet  di  Indonesia  menjadi  sebesar  77,02%  dengan  penetrasi  internet  paling  tinggi  di kelompok  usia  13-18  tahun,  yakni  99,16%.  Posisi  kedua  ditempat  oleh  kelompok  usia  19-34 tahun  dengan  tingkat  penetrasi  sebesar  98,64%(APJII,  2020).Salah  satu  dampak  kemajuan teknologi  adalah  berkembangnya  bisnis  termasuk  layanan  pemesanan  makanan  secara online , yaitu  pesan  makanan  kapan  saja,  di  mana  saja  dengan  menggunakan  aplikasi  yang  tersedia  di smartphone.Adanya  aplikasi  pesan  antar  makanan online ini  membuat  masyarakat  lebih  mau menerima pelayanan dan  kepraktisan, sehingga tidak perlu  membuang waktu  di  jalan, pergi  ke restoran atau toko untuk mengantri makanan(Hidayatullah et al., 2018). Juga pandemi Covid-19 yang  hingga  saat  ini  masih  belum  berakhir  telah  mengakibatkan  dampak  yang  besar  dalam mengubah  kehidupan  manusia  ditandai  dengan  tumbuh  suburnya  layanan  secara  daring khususnya  layanan  bisnis  online  salahsatunya  adalah  platform-platform  online  food  delivery seperti  gofood,  grabfood  dan  shopeefood.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya  yang telah  dilakukan  oleh  Damara  dan  Lasmono  dengan  judul  “Platform  Digital  Sebagai  Alternatif Bertahan Di Era Pandemi Covid-19 Bagi Pelaku Bisnis Pertanian”(Damara & Lasmono, 2021).
Semakin  banyaknya  platform  online  food  delivery  yang  berkembang  hingga  saat  ini, perlu  adanya  kajian  yang  cukup  mendalam  dalam  memetakan  platform  online  food  delivery yang banyak digunakan oleh kaum millenial. Dalam menentukan platform online food delivery
terbaik  perlu  menetapkan  batasan-batasan  agar  penelitian  tidak  keluar  dari  ruang  lingkup pembahasan.  Salahsatunya  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keputusan  konsumen  dalam menentukan  pilihan  pembelian  secara online seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Gina  Eka Putri  (GE  Putri,  2021)  dan  Ginawan  Rahmawan  (G  Rahmawan,  2020)  menunjukkanbahwa berbagai  faktor  dapat  mempengaruhi  keputusan  konsumen  dalam  belanja.  Penelitian inimenganalisis  keadaan  yang  terjadi  serta  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keputusan seseorang  untuk  memilih  platform  online  food  delivery  ke  dalam  5  (lima)  kriteria  yaitu  harga, promosi, pelayanan, keamanan dan kecepatan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  yang  banyak  digunakan  dalam pemecahan  masalah,  melakukan  komunikasi  untuk  pemecahan  masalah  tertentu  dengan terstruktur  maupun  tidak  terstrukturdengan  menerapkan  adaptasi  kompetensi  yang  tinggi sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  alternatif  dalam  pengambilan  sebuah  keputusan( A.A. Chamid dkk, 2015) .Salah satu metode dalam sistem  pendukung keputusan yang relevan serta memiliki  penghitungan  nilai  konsistensi  dalam  menentukan  tingkat  prioritas  kriteria  dan alternatif  adalah  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP).AHP  merupakan  sebuah  metode pemeringkatan  alternatif  keputusan  dengan  mengembangkan  satu  nilai  numerik  untuk memeringkat  setiap  alternatif  keputusan(Taylor,  2014).  Metode  AHP (Analytical  Hierarchy Process) yang  digunakan  dalam  penelitian  inimenggunakan  perbandingan  berpasangan, pembobotan  variabel,  dan  analisis  untuk  membuat  prioritas  diantara  alternatif  yang adabergantung  pada  keputusan  multi-kriteria,  perencanaan,  alokasi  sumber  daya,  dan  prioritas penggunaan  strategi  yang  dimiliki  dalam  situasi  konflik.  Prinsip  kerja  AHP  adalah  masalah yang  tidak  terstruktur,  strategis,  dan  dinamis  yang  dibagi  menjadi  komponen-komponen  dan ditempatkan dalam suatu hierarki(Sestri & Husnayetti, 2018).
Penggunaan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dalam  penelitian  ini  akan dapat  mengetahui  platform  online  food  delivery  yang  paling  banyak  digunakan  oleh  kaum millenial  untuk  pemesanan  makanan  secara  daring.  Selanjutnya  dari  penelitian  ini  diharapkan akan  menjadi  salahsatu  rujukan  bagi  pengelola  platform online  food  delivery untuk memperbaiki  layanan  kepuasan  kepada  konsumen  baik  dalam  hal  tampilan  fitur  aplikasi maupun pendukung lainnya.

## METODE PENELITIAN Metode Analisis Data
Untuk  mencapai  tujuan  penelitian,  analisis  yang  dimanfaatkan  yaitu  analisis permasalahan  dan  pemecahan  masalah  dengan  metode  AHP (Analytical  Hierarchy  Process) dengan  dimulainya  dari  permasalahan  kegiatan  memilih  aplikasi online  food  delivery yang dilakukan  oleh  calon  konsumen  yang  ingin  menggunakan  aplikasi online  food  delivery .Tetapi, memilih  aplikasi online  food  delivery yang  sesuai  dengan  keinginan  dan  kebutuhan  bukanlah hal  yang  mudah.Adanya  beberapa  pilihan  aplikasi  yang  tersedia  membuat  calon  konsumen bimbang  dalam  memilih  dan  melalukan  beberapa  pertimbangan.Oleh  karena  itu  penelitian  ini membahas  pengambilan  keputusan  pemilihan  aplikasi online  food  delivery dengan  melakukan perbandingan menggunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Process). Metode AHP sendiri dipilih  karena  merupakan  suatu  wujud  model  pendukung  keputusan  dimana  perlengkapan utamanya  merupakan  suatu  hierarki  fungsional  dengan  input  utamanya  persepsi manusia.(Mawarni et al., 2021).
Adapun langkah-langkah dalam menyelasaikan masalah dalam metode AHP (Analytical Hierarchy Process) sebagai berikut:
1. Decomposition
Menentukan jenis kriteria yang akan digunakan sebagai patokan untuk pemecahan masalah dan pentingnya setiap kriteria sebelumnya.
2. Comparative Judgement
Menyusun  nilai  matriks  perbandingan  berpasangan  dari  kriteria  berdasarkan  tabel  nilai kepentingan.
3. Sythesis of Priority Sebuah eigen vector diturunkan dari perbandingan berikutnya.
4. Consistency
Penelitian  tidak  memerlukan  keputusan  berdasarkan  konsistensi  yang  rendah,  maka  yang terbaik adalah mengenali seberapa baik konsistensi sebelumnya ketika membuat keputusan, maka dari itu berikut langkah-langkah dalam perhitungan konsistensi:
a. Hitung  lamda  maksimum  ( λ max )  dari  setiap  matriks  orde  n  dengan  mengalikan  bobot total semua kriteria di setiap matriks kolom dengan nilai eigenvector matriks tersebut.
λ max = n a ∑ (1)
Keterangan: λ max = Jumlah nilai setiap kolom dari matriks n = Banyaknya Elemen
b. Untuk mendapatkan jumlah pada masing-masing baris dengan menghitung Consistency Index dengan rumus:
    1   n n λmax = CI (2)
Keterangan : CI = Consistency Index λ max = Eigen Value n = Banyaknya Elemen
c. Setelah mendapatkan nilai Consistency Index , hitung Consistency Ratio dengan rumus:
RI CI = CR (3)
Keterangan: CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index RI = Random Consistency Index
Perhitungan  ini digunakan untuk  memverifikasi rasio konsistensi (CI/RI) yang  kurang dari 0.1, namun jika rasio konsistensi lebih besar dari 0.1 maka nilai rasio perbandingan harus diperbaiki.

## Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  merupakan  strategi  atau  penghubung  yang  memungkinkan  peneliti untuk terhubung dengan  informasi sosial  yang diteliti. Peneliti  dapat mengumpulkan data yang relevan  dengan  menggunakan  pendekatan  yang  dipilih(Maulana  et  al.,  2021).  Metode pengumpulan  data  peneliti  dikategorikan  menjadi  dua  kategori.  Metode  pertama  adalah mengumpulkan  data  primer  dengan  cara  observasi  langsung,  dan  kuesioner.  Data sekunder,  di sisi lain, diperoleh  melalui pengumpulan, identifikasi, dan pengelolaan bahan tertulis dari buku dan artikel jurnal yang berhubungan dengan penelitian.

## Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian Sumber :(Bonni Nurtanaya dkk, 2021)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Menjamurnya  platform online  food  delivery yang  ada  sebagai  alternatif  pilihan  dan kecendrungan  tingginya  generasi  millenial  menggunakan  platform  untuk  memudahkan pemesanan makanan menjadi dasar pada penelitian ini dengan kriteria indikator sebagai berikut:
1. Harga
Harga merupakan salah satu pertimbangan paling penting yang diambil oleh para pengguna untuk  menentukan  platform  online  food  delivery  terbaik  dalam  memberikan  harga  yang ekonomis dan terjangkau bagi kalangan millenial.
2. Promosi Salah  satu  alasan  konsumen  memilih platform  online food  delivery adalah  promosikarena promosi mempunyai pengaruh cukup signifikan terhadap kepuasan pelanggan.
3. Pelayanan
Pelayanan  yang  diberikan  kepada masyarakat akan sangat berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan dalam menggunakan jasa online food delivery kembali.
4. Keamanan Keamanan juga menjadi faktor yang penting dalam menjaga kenyamanan dan kepercayaan konsumen dalam bertransaksi menggunakan platform online food delivery.
5. Kecepatan
Waktu  pelayanan  yang  prima  (cepat  dan  efisien)akan  semakin  diminati  olehgenerasi millenial ini yang secara umum tidak suka menunggu terlalu lama pesanan diantar.
Objek  dari  penelitian  ini  adalah  3  (tiga)  perusahan  startup  teknologi  meliputi  Gofood, Grabfood dan Shopeefood. Berikut merupakan hierarki platform online food delivery dengan 5 (lima) kriteria dengan 3 (tiga) alternatif.
Gambar 2. Hierarki Platform Online Food Delivery
Sumber :(Bonni Nurtanaya dkk, 2021)
Hasil Pengolahan Data Analytical Hieracy Process (AHP) 1. Perhitungan Bobot Kriteria Utama
Setelah  memasukkan  data  perbandingan  antar  kriteria,  maka  akan  menghasilkan  matriks normalisasi antar kriteria yang akan menentukan bobot masing-masing kriteria.
Gambar 3. Inconsistency Ratio Kriteria Utama
Pada  gambar  3  hasil  pengolahan  data  dari  aplikasi  Expert  Choice  masing-masing  kriteria  nilai pembobotan  yaitu  kriteria  keamanan  0,253  kriteria  pelayanan  0,250  kriteria  promosi  0,174 kriteria kecepatan 0,162 dan kriteria harga 0,162 yang berarti menunjukkan prioritas dari pilihan responden terhadap 5 (lima) kriteria yang diberikan. Berikut matriks perhitungan perbandingan berpasangan antar kriteria perhitungan manual.
Tabel 2. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Utama
Kriteria HRG PRM PLYN KMN KCP HRG 1,000 1,191 0,611 0,588 0,914 PRM 0,840 1,000 1,041 0,691 0,849 PLYN 1,636 0,961 1,000 1,265 1,719 KMN 1,701 1,446 0,790 1,000 1,935 KCP 1,094 1,178 0,582 0,517 1,000 Total 6,271 5,775 4,025 4,061 6,417
Setelah  membuat  matriks  perbandingan  berpasangan,  maka  selanjutnya  menentukan  vector eigen  atau  nilai  rata-rata  dari  tiap  matriks  perbandinganberpasangan  dengan  membuat normalisasi dari setiap kolom dan membagi nilai tiap baris dengan nilai total dari tiap kolom.
Tabel 3. Normalisasi Kriteria Utama
Setelah  mendapatkan  kriteria  masing-masing  ( Vector  eigen) kemudian  dilakukan  pengecekan kembali  konsistensi  data,  dibutuhkan  λ  max (Maximum  Eigen) dan Consistency  Index (CI) untuk menghitung Consistency Ratio (CR).
      
           1,000 0,517 0,582 1,178 1,094 1,935 1,000 0,790 1,446 1,701 1,719 1,265 1,000 0,961 1,636
0,849 0,691 1,041 1,000 0,840 0,914 0,588 0,6511 1,191 1,000       
           0,161 0,253 0,251 0,174 0,161                    0,818 1,288 1,278 0,882 0,817 Consistency Vector :
Karena banyak elemen adalah 5 maka nilai indeks konsistensi (CI) :
Langkah selanjutnya mencari nilai Consistency Ratio (CR)
Dengan n = 5, RI=1,12 maka Consistency Ratio:
2. Perhitungan Bobot Antar Alternatif Berdasarkan Kriteria “Harga” Berikut nilai perhitungan incosistency ratio alternatif berdasarkan kriteria harga yaitu
Gambar 4. Incosistency Ratio Alternatif Berdasarkan Kriteria Harga
Kriteria HRG PRM PLYN KMN KCP VECTOR EIGEN HRG 0,159  0,206 0,152  0,145  0,142 0,161 PRM 0,134  0,173 0,259  0,170  0,132 0,174 PLYN 0,261  0,166 0,248  0,311  0,268 0,251 KMN 0,271  0,250 0,196  0,246  0,302 0,253 KCP 0,174  0,204 0,145  0,127  0,156 0,161 Total 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
[
0,817 0,882
1,278 1,288
0,818] ∶
[
0,161 0,174 0,251 0,253 0,161] = [ 5,0785 5,0792 5,0934 5,0892 5,0785]
λ max = (5,0785+5,0792+5,0934+5,0892+5,0785) 5 = 5,0838
CI = (λmaks−n) (𝑛−1) = (5,0838−5)
(5−1) =0,021
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,021 1,12 = 0,019
(karena hasil CR < 0,1 maka hasil Consistency Ratio dari kriteria utama adalah konsisten)
Pada  gambar  4  hasil  pengolahan  data  dari  aplikasi  Expert  Choice,  tiap  alternatif  mendapatkan nilai  pembobotan  berdasarkan  kriteria  harga  yaitu Gofood 0,346  selanjutnya shopeefood 0,335 dan Grabfood 0,319 yang berarti menunjukkan prioritas dari pilihan responden terhadap 3 (tiga) alternatif  yang  diberikan  dari  sisi  harga.  Berikut  matriks  perhitungan  manual  perbandingan berpasangan antar alternatif berdasarkan kriteria harga.
Tabel 4. Matriks Perbandingan Berpasangan Antar Alternatif Kriteria Harga
Setelah  membuat  matriks  perbandingan  berpasangan,  maka  selanjutnya  yaitu  menentukan vector  eigen  atau  nilai  rata-rata  dari  tiap  matriks  perbandingan  berpasangan  dengan  membuat normalisasi dari setiap kolom dan membagi nilai tiap baris dengan nilai total dari tiap kolom.
Tabel 5. Normalisasi Alternatif Berdasarkan Kriteria Harga
Setelah  mendapatkan  kriteria  masing-masing (Vector  eigen) kemudian  dilakukan  pengecekan kembali  konsistensi  data,  dibutuhkan  λ  max (Maximum  Eigen) dan Consistency  Index (CI) untuk menghitung Consistency Ratio (CR).
          1,000 1,379 0,743 0,725
1,000 1,198 1,345 0,834 1,000 x
          0,336 0,318 0,346 =
  
       1,032 0,976 1,063
Berdasarkan  cara  perhitungan  bobot  kriteria  utama  pada  point  1,  maka  langkah  yang  sama digunakan  untuk  mencari  bobot  antar  alternatif  berdasarkan  kriteria  harga  untuk  mencari Consistency Vector kriteria harga, λ max, Consistency Index dan Consistency Ratio yaitu λ max = 3,0714, Consistency Index = 0,035 dan Consistency Ratio = 0,062. Dengan demikian karena hasil CR < 0,1 maka hasil Consistency Ratio dari kriteria harga adalah konsisten.
3. Perhitungan Bobot Antar Alternatif Berdasarkan Kriteria Promosi Berikut nilai perhitungan incosistency ratio alternatif berdasarkan kriteria promosi yaitu
Gambar 5. Incosistency Ratio Alternatif Berdasarkan Kriteria Promosi
Alternatif Gofood Grabfood Shopeefood Gofood 1,000 0,834 1,345 Grabfood 1,198 1,000 0,725 Shopeefood 0,743 1,379 1,000 Total 2,942 3,214 3,070 Alternatif Gofood Grabfood Shopeefood Vector Eigen Gofood 0,340 0,260 0,438 0,346 Grabfood 0,407 0,311 0,236 0,318 Shopeefood 0,253 0,429 0,326 0,336 Total 1,000 1,000 1,000 1,000
Pada  gambar  5  hasil  pengolahan  data  dari  aplikasi  Expert  Choice,  tiap  alternatif  mendapatkan nilai  pembobotan  berdasarkan  kriteria  promosi. Grabfood 0,369, Gofood 0,316  dan  selanjutnya shopeefood 0,315  yang  berarti  menunjukkan  prioritas  dari  pilihan  responden  terhadap  3  (tiga) alternatif yang diberikan dari sisi promosi.
Pada  tabel  berikut  terdapat  matriks  perhitungan  perbandingan  berpasangan  antar  alternatif berdasarkan kriteria promosi dengan perhitungan manual.
Tabel 6. Matriks Perbandingan Berpasangan Antar Alternatif Kriteria Promosi
Alternatif Gofood Grabfood Shopeefood Gofood 1,000 0,643 1,333 Grabfood 1,556 1,000 0,876 Shopeefood 0,750 1,142 1,000 Total 3,306 2,784 3,209
Setelah  membuat  matriks  perbandingan  berpasangan,  maka  selanjutnya  yaitu  menentukan vector  eigen atau  nilai  rata-rata  dari  tiap  matriks  perbandingan  berpasangan  dengan  membuat normalisasi dari setiap kolom dan membagi nilai tiap baris dengan nilai total dari tiap kolom.
Tabel 7. Normalisasi Alternatif Berdasarkan Kriteria Promosi
Setelah  mendapatkan  kriteria  masing-masing (Vector  eigen) kemudian  dilakukan  pengecekan kembali  konsistensi  data,  dibutuhkan  λ  max (Maximum  Eigen) dan Consistency  Index (CI) untuk menghitung Consistency Ratio (CR).
  
       1,000 1,142 0,750
0,876 1,000 1,556 1,333 0,643 1,000           0,316 0,368 0,316 =           0,9730 1,1366 0,9739
Berdasarkan  cara  perhitungan  bobot  kriteria  utama  pada  point  1,  maka  langkah  yang  sama digunakan  untuk  mencari  bobot  antar  alternatif  berdasarkan  kriteria  promosi  untuk  mencari Consistency Vector kriteria harga, λ max, Consistency Index dan Consistency Ratio yaitu λ max = 3,0832, Consistency Index = 0,041 dan Consistency Ratio = 0,072. Dengan demikian k arena hasil CR < 0,1 maka hasil Consistency Ratio dari kriteria promosi adalah konsisten.
4. Perhitungan Bobot Antar Alternatif Berdasarkan Kriteria Pelayanan Berikut nilai perhitungan incosistency ratio alternatif berdasarkan kriteria pelayanan yaitu
Gambar 6. Incosistency Ratio Alternatif Berdasarkan Kriteria Pelayanan
Alternatif Gofood  Grabfood  Shopeefood  Vector Eigen Gofood 0,302 0,231 0,415 0,316 Grabfood 0,471 0,359 0,273 0,368 Shopeefood 0,227 0,410 0,312 0,316 Total 1,000 1,000 1,000 1,000
Pada  gambar  6  hasil  pengolahan  data  dari  aplikasi  Expert  Choice,  tiap  alternatif  mendapatkan nilai pembobotan berdasarkan kriteria pelayanan. Grabfood 0,359, Gofood 0,335 dan selanjutnya shopeefood 0,306  yang  berarti  menunjukkan  prioritas  dari  pilihan  responden  terhadap  3  (tiga) alternatif yang diberikan dari sisi pelayanan.
Pada  tabel  berikut  terdapat  matriks  perhitungan  perbandingan  berpasangan  antar  alternatif berdasarkan kriteria pelayanan dengan perhitungan manual.
Tabel 8. Matriks Perbandingan Berpasangan Antar Alternatif Kriteria Pelayanan
Alternatif Gofood Grabfood Shopeefood Gofood 1,000 0,897 1,214 Grabfood 1,114 1,000 1,054 Shopeefood 0,823 0,948 1,000 Total 2,937 2,846 3,269
Setelah  membuat  matriks  perbandingan  berpasangan,  maka  selanjutnya  menentukan vector eigen atau  nilai  rata-rata  dari  tiap  matriks  perbandingan  berpasangan  dengan  membuat normalisasi dari setiap kolom dan membagi nilai tiap baris dengan nilai total dari tiap kolom.
Tabel 9. Normalisasi Alternatif Berdasarkan Kriteria Pelayanan
Setelah  mendapatkan  kriteria  masing-masing (Vector  eigen) kemudian  dilakukan  pengecekan kembali  konsistensi  data,  dibutuhkan  λ  max (Maximum  Eigen) dan Consistency  Index (CI) untuk menghitung Consistency Ratio (CR).
          1,000 0,949 0,823 1,054
1,000 1,114 1,215 0,897 1,000 x
          0,306 0,351 0,342 =
          0,9213 1,0557 1,0298
Berdasarkan  cara  perhitungan  bobot  kriteria  utama  pada  point  1,  maka  langkah  yang  sama digunakan  untuk  mencari  bobot  antar  alternatif  berdasarkan  kriteria  pelayanan  untuk  mencari Consistency Vector kriteria harga, λ max, Consistency Index dan Consistency Ratio yaitu λ max = 3,0070 ,  Consistency Index = 0,003 Consistency Ratio = 0,006.
Dengan  demikian  karena  hasil  CR  <  0,1  maka  hasil Consistency  Ratio dari  kriteria  pelayanan adalah konsisten.
5. Perhitungan Bobot Antar Alternatif Berdasarkan Kriteria Keamanan
Berikut nilai perhitungan incosistency ratio alternatif berdasarkan kriteria keamanan yaitu
Gambar 7. Incosistency Ratio Alternatif Berdasarkan Kriteria Keamanan
Alternatif Gofood Grabfood Shopeefood Vector Eigen Gofood 0,340 0,315 0,372 0,342 Grabfood 0,379 0,351 0,322 0,351 Shopeefood 0,280 0,333 0,306 0,306 Total 1,000 1,000 1,000 1,000
Pada  gambar  7  hasil  pengolahan  data  dari  aplikasi  Expert  Choice,  tiap  alternatif  mendapatkan nilai pembobotan berdasarkan kriteria keamanan Grabfood 0,404, Gofood 0,331 dan selanjutnya shopeefood 0,265  yang  berarti  menunjukkan  prioritas  dari  pilihan  responden  terhadap  3  (tiga) alternatif yang diberikan dari sisi keamanan.
Pada  tabel  berikut  terdapat  matriks  perhitungan  perbandingan  berpasangan  antar  alternatif berdasarkan kriteria keamanan dengan perhitungan manual.
Tabel 10. Matriks Perbandingan Berpasangan Antar Alternatif Kriteria Keamanan
Setelah  membuat  matriks  perbandingan  berpasangan,  maka  selanjutnya  yaitu  menentukan vector  eigen atau  nilai  rata-rata  dari  tiap  matriks  perbandingan  berpasangan  dengan  membuat normalisasi dari setiap kolom dan membagi nilai tiap baris dengan nilai total dari tiap kolom.
Tabel 11. Normalisasi Alternatif Berdasarkan Kriteria Keamanan Alternatif Gofood Grabfood Shopeefood Vector Eigen Gofood 0,311 0,247 0,440 0,333 Grabfood 0,505 0,402 0,299 0,402 Shopeefood 0,184 0,351 0,261 0,265 Total 1,000 1,000 1,000 1,000
Setelah  mendapatkan  kriteria  masing-masing (Vector  eigen) kemudian  dilakukan  pengecekan Kembali  konsistensi  data,  dibutuhkan  λ  max (Maximum  Eigen) dan Consistency  Index (CI) untuk menghitung Consistency Ratio (CR).
          1,000 0,872 0,593
1,147 1,000 1,625 1,687 0,615 1,000 x
          0,265 0,402 0,333 =   
       0,8130 1,2470 1,0276
Berdasarkan  cara  perhitungan  bobot  kriteria  utama  pada  point  1,  maka  langkah  yang  sama digunakan  untuk  mencari  bobot  antar  alternatif  berdasarkan  kriteria  keamanan  untuk  mencari Consistency Vector kriteria harga, λ max, Consistency Index dan Consistency Ratio yaitu λ max = 3,085,  Consistency Index = 0,043 dan Consistency Ratio = 0,073.
Dengan  demikian  karena  hasil  CR  <  0,1  maka  hasil Consistency  Ratio dari  kriteria  keamanan adalah konsisten.
6. Perhitungan Bobot Antar Alternatif Berdasarkan Kriteria Kecepatan
Berikut nilai perhitungan incosistency ratio alternatif berdasarkan kriteria kecepatan yaitu
Gambar 8. Incosistency Ratio Alternatif Berdasarkan Kriteria Kecepatan
Alternatif Gofood Grabfood Shopeefood Gofood 1,000 0,615 1,687 Grabfood 1,625 1,000 1,147 Shopeefood 0,593 0,872 1,000 Total 3,218 2,487 3,834
Pada  gambar  8  hasil  pengolahan  data  dari  aplikasi  Expert  Choice,  tiap  alternatif  mendapatkan nilai pembobotan berdasarkan kriteria kecepatan Gofood 0,375, Grabfood 0,344 dan selanjutnya shopeefood 0,283  yang  berarti  menunjukkan  prioritas  dari  pilihan  responden  terhadap  3  (tiga) alternatif yang diberikan dari sisi kecepatan.
Pada  tabel  berikut  terdapat  matriks  perhitungan  perbandingan  berpasangan  antar  alternatif berdasarkan kriteria kecepatan dengan perhitungan manual.
Tabel 12. Matriks Perbandingan Berpasangan Antar Alternatif Kriteria Kecepatan
Setelah  membuat  matriks  perbandingan  berpasangan,  maka  selanjutnya  yaitu  menentukan vector  eigen atau  nilai  rata-rata  dari  tiap  matriks  perbandingan  berpasangan  dengan  membuat normalisasi dari setiap kolom dan membagi nilai tiap baris dengan nilai total dari tiap kolom.
Tabel 13. Normalisasi Alternatif Berdasarkan Kriteria Kecepatan
Setelah  mendapatkan  kriteria  masing-masing (Vector  eigen) kemudian  dilakukan  pengecekan Kembali  konsistensi  data,  dibutuhkan  λ  max (Maximum  Eigen) dan Consistency  Index (CI) untuk menghitung Consistency Ratio (CR).
          1,000 1,099 0,553
0,910 1,000 1,221 1,809 0,819 1,000 x
          0,282 0,343 0,376 =           0,8659 1,0577 1,1657
Berdasarkan  cara  perhitungan  bobot  kriteria  utama  pada  point  1,  maka  langkah  yang  sama digunakan  untuk  mencari  bobot  antar  alternatif  berdasarkan  kriteria  kecepatan  untuk  mencari Consistency Vector kriteria harga, λ max, Consistency Index dan Consistency Ratio yaitu λ max = 3,0881,  Consistency Index = 0,044 dan Consistency Ratio = 0,075.
Dengan  demikian  karena  hasil  CR  <  0,1  maka  hasil Consistency  Ratio dari  kriteria  kecepatan adalah konsisten.

## Hasil Perhitungan Total Ranking atau Prioritas Global
Dari  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  terhadap  5  kriteria platform  online  food  delivery yaitu Harga,  Promosi,  Pelayanan,  Keamanan  dan  Kecepatan  yang  dikalikan  dengan  vektor  prioritas dapat disajikan secara lengkap dalam tabel berikut untuk masing-masing alternatif.
Alternatif Gofood Grabfood Shopeefood Gofood 1,000 0,819 1,809 Grabfood 1,221 1,000 0,910 Shopeefood 0,553 1,099 1,000 Total 2,774 2,918 3,718 Alternatif Gofood Grabfood Shopeefood Vector Eigen Gofood 0,360 0,281 0,486 0,376 Grabfood 0,440 0,343 0,245 0,343 Shopeefood 0,199 0,377 0,269 0,282 Total 1,000 1,000 1,000 1,000

## Tabel 14. Total Rangking atau Prioritas Global Kriteria untuk Alternatif
Alternatif Kriteria Perbandingan Faktor Antar Kriteria Perbandingan Faktor Antar Alternatif Aggregate Peringkat Kriteria GOFOOD Harga 0,161 0,346 0,0557 4 Promosi 0,174 0,316 0,0549 5 Pelayanan 0,251 0,342 0,0860 1 Keamanan 0,253 0,333 0,0842 2 Kecepatan 0,161 0,376 0,0606 3 GRABFOOD Harga 0,1610 0,318 0,0512 5 Promosi 0,174 0,368 0,0638 3 Pelayanan 0,251 0,351 0,0881 2 Keamanan 0,253 0,402 0,1018 1 Kecepatan 0,161 0,343 0,0552 4 SHOPEEFOOD Harga 0,1610 0,336 0,0541 4 Promosi 0,174 0,316 0,0549 3 Pelayanan 0,251 0,306 0,0769 1 Keamanan 0,253 0,265 0,0671 2 Kecepatan 0,161 0,282 0,0454 5
Berikut  adalah  grafik  hasil  output  data  lengkap  kriteria  yang  sudah  di input ke Software  Expert Choice.
Gambar 9. Grafik Hasil Output Dynamic
Secara garis besar akan diperoleh tabel hubungan antara kriteria dengan alternatif seperti terlihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 15. Matriks Hubungan antara Kriteria dan Alternatif Goal HRG PRM PLY KMN KCP Total % 16.10%  17.37%  25.10%  25.32% 16.12%  100% Gofood 0.056 0.055 0.086 0.0842382  0.061 34.14% Grabfood 0.051 0.064 0.088 0.1017937  0.055 36.02% Shopeefood 0.054 0.055 0.077 0.0671367  0.045 29.84% Total 0.161 0.174 0.251 0.253 0.161 100%
Dari  data  di  atas  diketahui  bahwa  urutan  prioritas platform  online  food  delivery yang  dipilih oleh responden sebagai berikut: Grabfood : 36,02%, Gofood : 34,14%, Shopeefood : 29,84%

## KESIMPULAN
Berdasarkan  perhitungan Analytical  Hierarchy  Process  (AHP), dari  hasil  urutan prioritas alternatif, menunjukkan bahwa Grabfood merupakan alternatif yang paling dipilih oleh para  generasi  millenial  dalam  pemilihan  platform  online  food  delivery  dengan  presentase  nilai sebesar  36,02%,  lalu  Gofood  dengan  presentase  nilai  sebesar  34,14%  dan  yang  terakhir Shopeefood dengan presentase nilai sebesar 29,84%.

## SARAN
Dalam  penelitian  ini  area  pengambilan  data  sample  perlu  lebih  spesifik  pada  wilayah tertentu  sehingga  akan  lebih  akurat  hasilnya  karena  satu  daerah  dengan  daerah  lain  tentu berbeda hasilnya dipengaruhi oleh banyak faktor yang mempengaruhi.

## DAFTAR PUSTAKA
A.  A.  Chamid,  B.  Surarso,  and  F.  Farikhin.  (2015).Implementasi  Metode  AHP  dan  Promethee Untuk Pemilihan Supplier. JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) , vol. 5, no. 2, pp. 128- 136, Oct. 2015. https://doi.org/10.21456/vol5iss2pp128-136
Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII).  (2020).  Survei  nasionalPenetrasi  dan
Profil Perilaku Penggunaan Internet di Indonesia [Laporan Survei].Jakarta: http://apjii.or.id/survei.
Damara  Dinda  &  Lasmono  Tri S.  (2021).  Platform  Digital  Sebagai  Alternatif  Bertahan  Di  Era Pandemi  Covid-19  Bagi  Pelaku  Bisnis  Pertanian.  Mimbar  Agribisnis  : Jurnal  Pemikiran Masyarakat Ilmiah Berwawasan Agribisnis. Januari 2021. 7 (1): 848-862.
GE  Putri.  (2021). Faktor-Faktor  Mempengaruhi  Keputusan  Pembelian  Produk Fashion Secara  Online  Melalui E-Commerce .  Prosiding  PTBB  2021.  Vol  16,  No.
1. https://journal.uny.ac.id/index.php/ptbb/issue/view/2172.
G  Rahmawan,  R  Hidayat.  (2020).  Faktor  yang  Mempengaruhi  Keputusan  Pembelian  pada Pengguna Tokopedia. Jurnal Manajemen -Vol. 12 (2) 2020, 227-232.
https://journal.feb.unmul.ac.id/index.php/Jurnalmanajemen/article/view/7399/1037 Hidayatullah,  S.,  Waris,  A.,  &  Devianti,  R.  C.  (2018).  Perilaku  Generasi  Milenial  dalam Menggunakan  Aplikasi  Go-Food. Jurnal  Manajemen  Dan  Kewirausahaan , 6 (2). https://doi.org/10.26905/jmdk.v6i2.2560.
Maulana,  F.,  Administrasi,  F.  I.,  &  Malang,  U.  I.  (2021).  Pengaruh  Kinerja  Organisasi  Dan Pemberdayaan  Masyarakat  Pada  Badan  Usaha  Milik  Desa  (Bumdes). Cerdika:  Jurnal Ilmiah Indonesia,1 (3), 209–220.
Mawarni, R., Triyanti, D., Studi, P., Informatika, M., Process, A. H., Kotabumi, C., Utara, L., & Pos,  K.  (2021).  Implementasi  Metode  AHP  Dalam  Menentukan  Media  Promosi STMIKDCC Kotabumi. 02 (01), 42–52. Bonni Nurtanaya, dkk. (2021). Penggunaan Metode Analytical Hierarcy Process (Ahp) Dalam Menentukan Platform Online Food Delivery Terbaik.
Putri, P. K., & Mahendra, I. (2019). Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembelian  Rumah  Di  Kota  Tangerang. Jurnal
Teknoinfo , 13 (1), 37–38. https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/article/view/238/157 Sestri,  E.,  &  Husnayetti.  (2018).  Penggunaan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) dalam  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Penggunaan  Transportasi  Online. Semnasteknomedia Online , 31–36. https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/2068
Taylor, B. W. (2014). Introduction to Management Science. 11th. USA : Prentice Hall. Trisnawati,  H.,  Veranita,  V.,  &  Tarigan,  S.  (2022).  Penerapan  Metode  AHP  Untuk  Pemilihan Toko Online Tas Wanita Pada Platform Shopee. Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika) , 5 (2), 121-132.