## INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi
Volume 25 Nomor 2 Juni 2023

## IMPLEMENTASI METODE WEIGHTED PRODUCT DALAM MENENTUKAN E-COMMERCE TERBAIK
Disty Anastasya, Syahrul Fahri, Stefania Situmorang, Debi Yandra Niska*

## Prodi Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan, Indonesia
Abstrak : Belanja online menjadi aktivitas yang populer bagi semua kalangan masyarakat. Masyarakat indonesia semakin senang dan dimanjakan dalam mendapatkan barang dan jasa yang di butuhkan. Namun belanja online, tentunya ada juga sisi negatifnya. Misalnya, banyak orang membeli barang dari toko online, tetapi ketika produk yang di pesan tiba, tidak sesuai dengan warna, kualitas atau keamanan yang kurang terjamin, sistem pelayanan yang  kurang,  dan  terkadang  ada  e-commerce  yang  memberikan  banyak  voucher  ongkir  namun  hanya  bisa  di gunakan  pada  kriteria  tertentu  misalnya  hanya  bisa  di  gunakan  untuk  membeli  barang  dengan  harga  tertentu. Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  perankingan  untuk  mengetahui  e-Commerce  mana  yang  terbaik  untuk meminimalisir rasa khawatiran ketika belanja online. Kajian ini bertujuan untuk menentukan e-commerce terbaik sesuai kriteria tertentu. Metode yang diterapkan pada penelitian ini ialah metode Weighted Product atau WP.  Ini lebih  khusus  langsung  pada  nilai bobot  setiap  kriteria  dan gampang  untuk  melakukan  perangkingan.  Dari  hasil yang di dapatkan dengan perhitungan menggunakan metode ini, masyarakat yang masih ragu dalam melakukan pembelian secara online dapat menentukan online shop terbaik untuk berbelanja. Nilai terbesar di dapatkan oleh shopee dengan nilai 0,498684. Kemudian untuk urutan kedua di tempati oleh e-commerce lainnya dengan nilai yang sama yaitu sebesar 0,125329.
Kata kunci: E-commerce, Sistem pendukung keputusan, Weighted Product

## I. PENDAHULUAN 1
Pada  era  digital  saat  ini,  belanja  online menjadi  aktivitas  yang  populer  bagi  semua kalangan  masyarakat.  Masyarakat  indonesia semakin  senang  dan  dimanjakan  dalam mendapatkan  barang  dan  jasa  yang  di butuhkan.  Hal  ini  dikarenakan    ada  begitu banyak  situs  penyediaan  belanja  online  di indonesia,  yang  begitu  mudah  untuk  diakses melalui  ponsel  maupun  melalui  laptop  dan komputer.  Sementara  dengan  adanya  belanja online  ini  memungkinkan  masyarakat  untuk
*) debiyandraniska@unimed.ac.id
Diterima: 8 Mei 2023 Direvisi: 30 Mei 2023 Disetujui: 2 Juni 2023 DOI: 10.23969/infomatek.v25i1.7699
membeli  produk  dan  menjual  produk  dengan mudah,  cakupan  pemasarannya  juga  begitu sangat  luas,  menjangkau  seluruh  wilayah Indonesia  hingga  ke  luar  negeri  (Ginting, 2020)
Ecommerce  bisa  disebut  juga  dengan  online shop,  dan  banyak  sekali  jenis  software  dan website e-commerce yang  dapat  memberikan kemudahan  bagi  masyarakat.  Beberapa  toko online  besar  di  Indonesia  adalah  Shopee, Lazada,  Blibli,  Tokopedia  dan  masih  banyak lainnya.  Namun  belanja  online,  tentunya  ada juga  sisi  negatifnya.  Misalnya,  banyak  orang membeli  barang  dari  toko  online,  tetapi  ketika produk  yang  di  pesan  tiba,  tidak  sesuai dengan  warna,  kualitas  atau  keamanan  yang kurang  terjamin,  sistem  pelayanan  yang
kurang,  dan  terkadang  ada e-commerce yang memberikan  banyak  voucher  ongkir  namun hanya  bisa  di  gunakan  pada  kriteria  tertentu misalnya  hanya  bisa  di  gunakan  untuk membeli barang
dengan
harga tertentu(Ginting,  2020).  Dengan  adanya e- commerce dan  berbagai  fitur  tambahan, banyak orang menjadi bingung dalam
menentukan e-commerce mana  yang  terbaik yang  dapat  mereka  gunakan  tanpa  rasa khawatir(Fransiska,  2023).  Oleh  karena  itu, perlu
dilakukan
perankingan
untuk
mengetahui e-Commerce mana  yang  terbaik, untuk  meminimalisir  rasa  khawatiran  ketika belanja online.
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode Weighted  Product atau  WP.    Metode  ini merupakan metode untuk menentukan sebuah keputusan  yaitu  dengan  cara  mengkalikan untuk  dapat  menghubungkan  nilai  atribut, dalam  hal  ini  nilai  atribut  akan  di  pangkatkan terlebih  dahulu  dengan  bobot  atribut  yang bersangkutan(Kurniawan  &  Amanda,  2017). dan pada metode ini akan dilakukan perangkingan. Metode ini hampir mirip dengan metode Simple  Additive Weighting atau  SAW. Berdasarkan  dari  refrensi  jurnal  penelitian terdahulu  yaitu  jurnal  penerapan  system pendukung  keputusan  dalam  menentukan e- Commerce terbaik  menggunakan  metode SAW  oleh  Jenni  Veronika  Br.  Ginting menunjukkan pengujian yang dilakukan dengan metode SAW mendapatkan hasil yang baik.  Maka  dari  penelitian  tersebut  akan dilakukan  penelitian  tentang  pemilihan e- Commerce terbaik
namun
dengan menggunakan  metode
Weighted  Product
(WP).

## II. METODOLOGI
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah menggunakan metode Weighted Product . Metode Weighted Product terdiri  dari
beberapa  tahapan  yaitu  menentukan  kriteria, normalisasi  bobot,  menentukan  alternatif,
melakukan perhitungan Vektor S dan melakukan  perhitungan  Vektor  V  dan  terakhir melakukan perankingan.

## Gambar 1. Tahapan Weighted Product

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem pendukung  keputusan (Eliyen  &  Efendi, 2019) . yang  menawarkan  solusi untuk pengambilan  keputusan  baik  dalam  situasi terstruktur  maupun  tidak  tersturktur,  dimana situasi  tersebut  adalah  situasi  yang  tidak dapat  diputuskan  oleh  seseorang.  Oleh karena  itu,  system  pendukung  keputusan (SPK)    sistem  informasi  yang  menyediakan informasi  dan  memodelkan  data(Aulia  et  al., n.d.; Sumampouw, 2017).

## 2.2. Weighted Product
Metode sederhana dengan melakukan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, setiap  rating  atribut  wajib  dipangkatkan kepada
bobot
atribut yang berkepentingan(Ferry  Afrizal,  2017).  Metode Weight  Product merupakan  metode  yangg banyak  di  terapkan  kedalam  penentuan  suatu keputusan,  dimana  menggunakan  perkalian yang  mengaitkan  rating  atribut,  rating  atribut harus  dipangkatkan  terlebih  dahulu  dengan bobot atribut yang berkaitan(Silmina & Hardiani, n.d.).
 Pada normalisasi
bobot
dapat
menggunakan  rumus  sebagai  berikut
 Menentukan vector S. Dimana
mengalikan  kriteria  kepada  alternatif dengan bobot pangkat.
i = 1,2,....,m
 Menentukan  vektor  V.  Dimana  nilai  ini dipakai  untuk  melakukan  perangkingan dapat  dihitung  dengan  menggunakan rumus
i = 1,2,...,m

## 2.3. E-commerce
E-commerce ialah  tempat  penjualan  produk maupun  jasa  yang  dilaksanakan  dengan  cara eletktornik, dapat disebut dengan e- Commerce    dikenal  juga  dengan  online  shop atau  perdagangan  secara  elektronik. E- Commerce menjadi  tempat  bagi  masyarakat dalam  menjual  maupun  membeli  berbagai macam produk secara elektronik.
Perdagangan  elektornik  ini  bahkan  dapat menjadi  peluang  yang  menjanjikan,  dengan sangat  berkembangnya  teknologi  internet  dan perangkat mobile(Wantoro & Muludi, 2020).

## 2.4. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilaksanakan pada  penelitian  ini ialah  menggunakan kuisioner  melalui google  form. Dan  target responden adalah pengguna aplikasi berbelanja online.

## Analisa Data
Pada  analisis  data  ini,  suatu  usaha  yang  di lakukan  agar  mengubah  data  dari  hasil penelitian  menjadi  informasi  baru  yang  bisa digunakan  pada  kesimpulan  data  yang  di mana  nanti  akan  dihitung  memakai  metode weighted product (Sugiarto et al., n.d.).

## Eksekusi Data
Selanjutnya Tahapan ini ialah tahapan mencantumkan  hasil  pengolahan  data  yang nantinya  akan  dimasukan  kedalam  sistem metode weighted product.
Tabel 1 . Kriteria Penilaian Kriteria Bobot Keamanan Kualitas Layanan Fitur Voucher Ongkir 5 4 3 4 Kemudian memberikan bobot referensi sebagai berikut : W = 5+4+3+4 = 16
III. HASIL DAN PEMBAHASAN Dan  dari  hasil  pengumpulan  data,  didapat sebanyak 52 responden yang mengisi kuisioner.  Pada  penelitian  terdahulu  kriteria yang  digunakan  sebanyak  4  kriteria  yaitu, keamanan e-commerce , kualitas layanan, fitur fitur  pada  e-commerce  dan  voucher  gratis ongkir.  Adanya  perubahan  kedalam  kriteria yaitu untuk pemilihan e-commerce terbaik.
Pada  hasil  dan  pembahasan  ini,  akan dijelaskan  bagaimana  melakukan  perhitungan metode  weighted  product  secara  manual. Pertama pada tabel 2. Tabel hasil kuisioner.
Tabel 2 . Tabel hasil kuisioner
E-Commerce Keamanan Layanan Fitur Ongkir total Shopee 506 510 371 574 1961 Lazada 24 35 18 33 110 Blibli 11 0 4 0 15 Tokopedia 62 56 26 12 156 Tiktok Shop 48 33 15 12 108
Pada  Tabel  2  ditampilkan  data  hasil  dari kuisioner  yang  telah  disebar  data  itu  harus dibagi  masing-masing  dengan  3  seperti  pada Tabel 3 di bawah ini.
Tabel  3 . Hasil Setelah Dibagi Tiga
E-Commerce Keamanan Layanan Fitur Ongkir Shopee 168,66667 170 123,6667  191,3333 Lazada 8 11,6667 6 11 Blibli 3,6666667 0 1,3333 0 Tokopedia 20,666667 18,6667 8,6667 4 Tiktok Shop 16 11 5 4
Langkah  selanjutnya  yang  akan  dilakukan adalah  mencari  Max  Likert  Dan  Min  Likert. Tetapi  sebelum  mencari  Max  Likert  dan  Min Likert  Kita  Harus  mengetahui  point  yang didapat dari setiap penilaian dari  kuisioner.
Tabel 4. Poin Kuisioner Penilaian Poin Sangat Setuju 5 Setuju 4 Netral 3 Tidak Setuju 2 Sangat Tidak Setuju 1
Setelah mengetahui poin dari penilaian maka akan dicari Max Likert Dan Min Likert dengan cara seperti berikut Tabel 5.
Tabel 5 . Max likert dan Min likert
Setelah  nya  melakukan  penjumlahan  dengan mencari  index  %  dari  setiap  nilai  kuisioner yang telah dibagi 3 dengan rumus:
I% = Nilai / Max Likert * 100
Dan didapat hasil Sebagai berikut :
Tabel 6. Hasil setiap e-commerce
Shopee E-Commerce Keamanan Layanan Fitur Ongkir Shopee 168,6666667 170 123,6667 191,333333 TOTAL 64,87179487 65,384615 47,5641 73,5897436 Lazada E-Commerce Keamanan Layanan Fitur Ongkir Lazada 8 11,666667 6 11 TOTAL 3,076923077 4,4871795 2,307692 4,23076923 Blibli E-Commerce Keamanan Layanan Fitur Ongkir blibli 3,666666667 0 1,333333 0 TOTAL 1,41025641 0 0,512821 0 Tokopedia E-Commerce  Keamanan Layanan Fitur Ongkir Tokopedia 20,66666667 18,666667 8,666667 4 TOTAL 7,948717949 7,1794872 3,333333 1,53846154 Tiktok Shop E-Commerce Keamanan Layanan Fitur Ongkir Tiktok Shop 16 11 5 4 TOTAL 6,153846154 4,2307692 1,923077 1,53846154
Langkah  Selanjutnya  yang  akan  dilakukan pada penelitian  ini memakai metode  weighted product, pertama ialah melakukan pembetulan bobot pada awalnya,  maka pangkat diperoleh dari  hasil W dibagi tiap nilai dan kriteria  yang telah  ditentukan.  Maka  di  dapat  hasilnya sebagai berikut :

## 3.1 Melakukan Perbaikan Bobot
Tabel 7. Kriteria Perbaikan Bobot Kriteria Bobot Perbaikan Bobot Keamanan Kualitas Layanan Fitur Voucher Ongkir 5 4 3 4 0,3125 0,25 0,1875 0,25
Masukan  hasil  dari  setiap  nilai  W    kedalam tabel  data,  seperti  terlihat  pada  tabel  5.  Dan pada  tabel  6,  memaparkan  pemberian  bobot kepada  online  shop  untuk  setiap  kriteria masing  masing,  berdasarkan  data  yang  di peroleh. Untuk online shop yang mendapatkan nilai  index%  0%-19,99%    akan    mendapatkan nilai  10,  online  shop    yang  mendapat  index% 20%-39,99%  akan  mendapatkan  nilai  20%, online  shop  yang  mendapatkan  nilai  index% 40%-59,99%  akan  mendapatkan  nilai  30, online  shop  yang  mendapatkan  index%  60%- 79,99%  akan  mendapatkan  nilai  40,  dan online  shop  yang  mendapatkan  nilai  80%- 100% akan mendapat nilai 50.
Tabel 8. Pemberian Nilai Bobot Alternatif
E-commerce Keamanan K. Layanan fitur Voucher ongkir Shopee Lazada Blibli Tokopedia Tiktok Shop 40 10 10 10 10 40 10 10 10 10 30 10 10 10 10 40 10 10 10 10

## 3.2. Menghitung Vektor S
Kemudian  ialah  menghitung  Vektor  S,  yaitu data    akan  di  kalikan.  Namun  sebelum mengkalikan,  pertama-tama  harus  melakukan pemangkatan bobot, sebagai berikut :
Tabel 9. Perhitungan Vektor S Vektor
Si Perhitungan S1 S2 = =
Vektor Si Perhitungan S3 S4 S5 = = = Menghitung
nilai Vektor Vi Untuk
menghasilkan nilai Vi adalah dengan menjumlahkan seluruh Vector S. Vi = 37,90+10,00+10,00+10,00+10,00 = 77,9

## 3.3. Menghitung Vektor V
Kemudian  bagi  nilai  V  untuk  setiap  alternatif dengan  penjumlahan  nilai  preferensi  yang dihasilkan  V  (nilai  vektor  vi),  perhitungan sebagai berikut :
Tabel 10. Perhitungan Vektor V
Vektor Vi
Perhitungan V1
V2 V3 V4
V5

## IV. KESIMPULAN
Dengan  adanya  perhitungan  menggunakan metode  ini,  masyarakat  yang  masih  ragu dalam  melakukan  pembelian  secara  online dapat  menentukan  online  shop  terbaik  untuk berbelanja.  Nilai  terbesar  didapatkan  oleh shopee  dengan  nilai.  Kemudian  untuk  urutan kedua  di  tempati  oleh  online  shop  lainnya, yaitu Tokopedia, tiktokshop, Lazada, dan blibli dengan  hasil  nilai.  Dengan  metode  weighted product  ini  mampu  memudahkan  masyarakat dalam  melakukan  belanja  online  tanpa  perlu khawatir  dengan  banyaknya  kejadian  barang yang  sudah  dipesan  sampai  namun  tidak sesuai  dengan  gambar  yang  ada  di  toko belanja  online  tersebut  mulai  dari  warna, kualitas, maupun ukuran.

## DAFTAR PUSTAKA
Aulia, F., Harahap, A., Mardianson Sinaga, R.,
Tasari,  A.,  &  Yandra  Niska,  D.  (n.d.). Implementasi  Decision  Support  System Metode  Simple  Multi  Attribute  Rating Technique  Dalam  Pemilihan  Rumah Kost  Disekitar  Kampus  Universitas Negeri  Medan  Implementation  Of  The Simple  Multi  Attribute Rating Technique Decision  Support  System  Method  In The  Selection  Of  A  Costing  House
Around  The  Campus  Of  The  State University Of Medan . http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIK A/
Eliyen, K., & Efendi, F. S. (2019).
Implementasi Metode Weighted Product Untuk Penentuan Mustahiq  Zakat. InfoTekJar  (Jurnal  Nasional  Informatika Dan  Teknologi  Jaringan) , 4 (1),  146 –
150.
https://doi.org/10.30743/infotekjar.v4i1.1 476
Ferry  Afrizal,  M.  (2017).  Analisis  Metode Weighted  Product  (Wp)  Dan  Technique
For  Order  Of Preference  By Similarity To Ideal  Solutions  (Topsis)  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Penentuan Destinasi  Wisata  Kota  Batu.  In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) 1(2).
Fransiska,  D.  (2023).  Sistem  Pendukung Keputusan  Menentukan  E-Commerce Terbaik Menggunakan Metode Weighted  Product. Prosisko , 10 (1),  41 – 48. Ginting,  J.  V.  B.  (2020).  Penerapan  Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan e-Commerce Terbaik Dengan  Menggunakan  Metode  SAW. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 4 (1), 225. https://doi.org/10.30865/mib.v4i1.1986 Kurniawan, D. E., & Amanda, S. T. (2017). 77- 193-1-PB. Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (KLIK) , 04 (1), 102 –111.
Silmina,  E.  P.,  &  Hardiani,  T.  (n.d.). Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Menu Makan untuk
Balita Menggunakan
Metode Weight Product . 7 (2), 2022.
Sugiarto,  A.,  Rizky,  R.,  Mira  Yunita,  A.,  & Hakim,  Z.  (n.d.). Bianglala  Informatika Metode  Weighted  Product  Pada  Sistem
Pendukung Keputusan Pemberian Bonus Pegawai Pada CV Bejo Perkasa . 8 (2), 2020. Sumampouw, M. G. (2017). Paper_17_95_100. REALTECH , 13 (1),
95 –101. Wantoro, A., & Muludi, K. (2020). KOMBINASI METODE  ANALITICAL  HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN SIMPLE ADDTIVE  WEIGHT  (SAW)  UNTUK MENENTUKAN WEBSITE E- COMMERCE  TERBAIK. Jurnal  Sistem Informasi , 9 (1), 131 –142.
www.webpagetest.org