## PENENTUAN JASA PENGIRIMAN BARANG ONLINE TERBAIK MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
Rika Febria Pitaloka, Indyah Hartami Santi, Filda Febrinita Teknik Informatika, Universitas Islam Balitar Jalan Majapahit No. 2-4, Kecamatan Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur 66137 rikafebriapitaloka123@gmail.com

## ABSTRAK
Dallalm  pembelialn  online  kita  bisa  menggunalkaln  jalsal  pengirimaln  untuk  mengantarkan  barang  yang  kita pesan. Nalmun dengaln aldalnyal berbalgali malcalm jenis lalyalnaln jalsal pengirimaln balralng yalng tersedial, walrgal desal meralsal bingung untuk memilih malnal yalng terbalik, kalrenal sering kalli mengallalmi permalsallalhaln yalng merugikaln warga  desa.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode TOPSIS  dalam  menentukan  alternatif  jasa  pengiriman  barang  terbaik  dengan  mempertimbangkan  beberapa kriteria-kriteria  penting  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  keputusan  solusi  terbaik  di  desa  Bangsri.  Dalam menentukan  solusi  alternatif terbaik, peneliti  menggunakan  metode TOPSIS  dengan 5 alternatif dan 6 kriteria. Alternatif pada penelitian ini yaitu JNE, J&T, Pos Indonesia, SiCepat dan TIKI. Kriteria yang digunakan yaitu ketepatan waktu pengiriman,  biaya pengiriman, keamanan pengiriman, kualitas pelayanan, penanganan  barang dan jarak pengiriman. Bobot untuk setiap kriteriannnya yaitu 0.20, 0.20, 0.20, 0.15, 0.15, dan 0.10. Hasil yang diperoleh dari metode TOPSIS yaitu J&T mendapatkan peringkat pertama dan menjadi solusi terbaik dengan nilai 0.796, diikuti dengan JNE mendapatkan nilai 0.725, SiCepat mendapatkan nilai 0.701, TIKI mendapatkan nilai 0.692 dan Pos Indonesia mendapatkan nilai 0.647.
Kata kunci: Barang Online, Sistem Pendukung Keputusan, TOPSIS, Jasa Pengiriman Barang

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi akan semakin maju  dengan  seiring  waktu  berjalan  dan  membuat masyarakat  menuntut  segala  sesuatu  menjadi  serba praktis  dan  efisien.  Hal  tersebut  menjadikan masyarakat  sangat  suka  berbelanja  online.  Dalam pembelian  online  konsumen  bisa  menggunakam  jasa pengiriman barang yang ada.
Di  kota  dan  kabupaten  Blitar  terdapat  berbagai macam  jasa  pengiriman  yang  digunakan  oleh masyarakat,  diantaranya  TIKI,  Sicepat,  J&T,  Pos Indonesia  dan  JNE.  Salah  satu  desa  yang  ada  di perbatasan  kota  dan  kabupaten  Blitar  yaitu  desa Bangsri.
Namun  dengan  adanya  beberapa  jenis  layanan jasa pengiriman, warga merasa bingung untuk memilih mana  yang  terbaik,  karena  jasa  pengiriman  yang digunakan  oleh  warga  Desa  Bangsri  seringkali mengalami  permasalahan  yang  membuat  penerima barang  mengalami  kerugian,  seperti  ketika  jasa pengiriman  melakukan  pengiriman  ke  alamat  tujuan, terkadang  paket  sampai  ke  tempat  lain  yang  tidak sesuai  dengan  alamat  penerima  barang.  Hal  ini  bisa terjadi dikarenakan kurir salah membaca alamat yang ada  pada  paket.  Selain  itu,  kurir  sering  mengalami keterlambatan  dalam  mengirimkan  paket  ke  tangan pelanggan  yang  membuat  pelanggan  merasa  kecewa terhadap pelayanan jasa tersebut.
Dilihat  dari  permasalahan  diatas  penulis  ingin melakukan  penelitian  yang  berjudul  “Penerapan Metode  TOPSIS  untuk  Menentukan  Jasa  Pengiriman Barang  Terbaik”.  Metode  TOPSIS  menggunakan prinsip  bahwa  alternatif  yang  dipilih  memiliki  jarak terpendek  solusi  ideal  negative  dari  titik  geometris
menggunakan Euclidean Distance untuk menentukan kedekatan  relatif  antara  alternatif  ke  solusi  yang optimal [1]. Metode TOPSIS sering diguna l ka l n dalam memeca l hka l n ma l sa l la l h penga l mbila l n keputusa l n, ka l rena l konsepnya l sederha l na l muda l h dipa l ha l mi, dan perhitunga l n  yang  efisien  [2].  Metode  Topsis  juga digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  dalam berbagai  masalah seperti pemilihan karyawan terbaik [3], pemilihan media pembelajaran berbasis komputer [4], rekomendalsi pestisidal terbalik pada tanaman padi [5],  pemilihan online  shop terbaik  [6]  dan  pemiliha l n sma l rtphone a l ndroid ga l ming terba l ik [7]. Berda l sa l rka l n  penelitia l n  dia l ta l s  metode  TOPSIS sa l nga l tlah  cocok  da l n  a l kura l t  diguna l ka l n  dalam menentuka l n priorita l s terba l ik dengan bebera l pa l kriteria ll khusus.  Penulis  berharap  bisa  membantu  warga Desa Bangsri  untuk  menentukan  layanan  jasa  pengiriman barang  yang  terbaik  agar  pengiriman  barang  tetap aman dan lebih efektif.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Metode TOPSIS
TOPSIS  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif yang  dipilih  harus  mempunyai  jarak  terpendek  dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif dari  suatu  titik  geometri,  dengan  menggunakan  jarak Euclidean untuk  menentukan  jarak  relatif  alternatif dari  solusi  optimal  [8].  Berikut  merupalkaln  lalngkalh- lalngkalh berdalsalrkaln metode TOPSIS [9]:
a. Dimulali  dengaln  menyusun  maltriks  keputusaln. Maltriks keputusaln x dalpalt dilihalt palda persalmalaln (1):
𝑋 = 𝑎 1 ⋮ 𝑎 𝑚 ( 𝑥 11 ⋯ 𝑥 1𝑛
⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑚1 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ) (1)
Keteralngaln: al i = (i = 1, 2, 3, …, m) allternaltif yalng mungkin, x j = altribut untuk mengukur kinerjal allternaltive, x ij = kinerjal allternaltif al i yalng beralcualn altribut x j .
b. Bualt maltriks keputusaln yalng dinormallisalsi dengan menggunakan persalmalaln (2):
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (2)
Ketera l nga l n: r ij = nila l i a l tribut ya l ng tela l h dinorma l lisa l si, x ij = nila l i da l ri setia l p a l tribut, m = nila l i a l tribut ma l sing-ma l sing kriteria l
c. Bualt  maltriks  keputusaln  ternormallisalsi  berbobot.
Berdalsalrkaln  bobot  w i =  ( w 1 ,  w 2 ,  …,  w n )  yalng dimalnal w j merupalkaln bobot ke- j daln ∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 = 1, malkal normallisalsi maltriks bobot V aldallalh: 𝑣 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (3)
Keteralngaln: v ij = maltriks keputusaln normallisalsi berbobot V w ij = bobot menurut kriterial ke-j r ij = maltriks keputusaln yalng dinormallisalsi R
d. Tentukaln  maltriks  solusi  ideall  positif  daln  solusi ideall negaltif. - . 𝐴 + = {(malx 𝑣 𝑖𝑗 |𝑗 ∈ 𝐽), (min 𝑣 𝑖𝑗 |𝑗 ∈ 𝐽́), 𝑖 = 1, 2, 3, … , 𝑚} = {𝑣 1 + , 𝑣 2 + , 𝑣 3 + , … , 𝑣 𝑛 + } (4)
𝐴 − = {(min 𝑣 𝑖𝑗 |𝑗 ∈ 𝐽), (malx 𝑣 𝑖𝑗 |𝑗 ∈ 𝐽́), 𝑖 = 1, 2, 3, … , 𝑚} = {𝑣 1 − , 𝑣 2 − , 𝑣 3 − , … , 𝑣 𝑛 − } (5)
Ketera l nga l n:
J = himpuna l n untuk kriteria l keuntunga l n ( benefit ) J` = himpuna l n untuk kriteria l bia l ya l ( cost l ) V ij = ma l triks keputusa l n norma l lisa l si berbobot V 𝑣 𝑗 + = elemen ma l triks solusi idea l l positif 𝑣 𝑗 − = elemen ma l triks solusi idea l l nega l tif e. Menghitung jarak  setiap  alternatif  dengan persamaan (6) dan (7):
𝑆 𝑖 + =   √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 + ) 2 𝑛 𝑗=1 (6) 𝑆 𝑖 − =   √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (7)
Keteralngaln: 𝑆 𝑖 + = Jalralk allternaltif ke –i dalri solusi ideall positif 𝑆 𝑖 − = Jalralk allterntif ke –i dalri solusi ideall negaltive 𝑣 𝑖𝑗 = maltriks keputusaln normallisalsi berbobot v 𝑣 𝑗 + = elemen maltriks solusi ideall positif 𝑣 𝑗 − =elemen maltriks solusi ideall negaltif f. Menghitung  relaltif  dengaln  solusi  ideall  positif dengaln menggunalkaln persalmalaln (8):
𝑐 𝑖 + = 𝑆 𝑖 − (𝑆 𝑖 − +𝑆 𝑖 + ) , 0  ≤ 𝐶 𝑖 + ≤ 1 (8)
Keteralngaln:
𝑐 𝑖 + = kedekaltaln relaltif allternaltif ke –i dengaln solusi ideall positif
𝑆 𝑖 + = Jalralk allternaltif ke –i dalri solusi ideall positif
𝑆 𝑖 − = Jalralk allternaltif ke –i dalri solusi ideall negaltif
g. Peralngkingaln allternaltif Allternaltif diurutkaln dalri nilali C + tertinggi ke nilali terendalh.  Allternaltif  dengaln  nilali  C + tertinggi  aldallalh solusi terbalik.
2.2. Sistem Pendukung Keputusaln
Sistem pendukung keputusan biasanya merupakan  sistem  informasi  terkomputerisasi  khusus yang  mendukung pengambilan keputusan di  berbagai bidang  seperti  pertanian,  bioteknologi,  keuangan, perbankan, industri, perawatan kesehatan, pendidikan, dan  pemerintahan  [10].  sistem  pendukung  keputusa l n merupa l ka l n sistem informa l si ma l na l jemen terkomputerisa l si  ya l ng  dira l nca l ng  a l ta l u  dikemba l ngka l n menjaldi  bersifalt  lebih  interalktif  untuk  pemalkalinya [11].  Keuntungaln  penggunalaln  sistem  pendukung keputusaln, dialntalralnyal yalitu [12]:
a. Malmpu  mendukung  pencalrialn  solusi  dalri berbalgali permalsallalhaln
b. Malmpu  meneralpkaln  berbalgali  straltegi  yalng berbedal secalral cepalt daln tepalt
c. Menghemalt  walktu  kalrenal  bisal  mengalmbil keputusaln dengaln cepalt
2.3. Jasa Pengiriman Barang
Jasa pengiriman merupakan perusahaan pengiriman barang yang dimana barang tersebut akan dikirim dari satu lokasi ke lokasi lain [13]. Jalsal aldallalh kegialtaln ekonomi yalng menciptalkaln daln mendaltalngkaln  malnfalalt  balgi  pelalnggaln  paldal  walktu daln  tempalt  tertentu  dengaln  menimbulkaln  perubalhaln yalng  diinginkaln  paldal  diri  sendiri  altalu  altals  nalmal penerima jasa [14].

## 2.4. Barang Online
Belanja  online  merupakan  proses  membeli barang atau jasa melalui media perantara via  internet. Pembelian di internet dapat melihat dahulu barang atau jasa melalui iklan penjual [15].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Waktu Penelitian
Waktu  penelitian  dimulai  pada  bulan  Maret hingga  Juni  2023  yang  berlokasikan  di  Ds.  Bangsri, Kec. Nglegok, Kab. Blitar, Jawa Timur 66181.

## 3.2. Jenis Penelitian
Peneliti menggunakan jenis penelitian deskriptif dengan  pendekatan  kuantitatif.  Metode  ini  dipilih karena  data  yang  digunakan  berupa numerik yang nantinya akan diproses dan hasil yang didapatkan dari proses  tersebut  akan  dirangkingkan  dari  nilai  yang terbesar sampai nilai terkecil.
3.3. Pengumpulan Data
1. Teknik pengumpulan data
a. Wawancara
Wawancara  dilakukan  di  desa  Bangsri,  Kec. Nglegok,  Kab.  Blitar  mendapatkan  hasil  data  warga berupa  nama,  alamat, tanggal  lahir,  penilaian  kriteria mulai  yang  terpenting  sampai  kurang  penting, penentuan bobot untuk proses perhitungan TOPSIS.
b. Studi Literatur Studi  literatur  yang  digunakan  yaitu  14  jurnal nasional, 2 jurnal internasional, dan 4 buku
c. Kuesioner
Kuesioner  dilalkukaln  dengaln  memberi  beberalpal pertalnyalaln  yalng  berkalitaln  dengaln  penelitialn  kepaldal responden  melallui googleform .  Responden  yang digunakan yaitu warga desa Bangsri. Pertanyaan yang diberikan kepada warga desa Bangsri yaitu mengenai ketepatan waktu, biaya, keamanan, kualitas, penanganan dan jarak.
2. Jenis Data Jenis  data  penelitian  ini  adalah  data  primer.  Data primer yang digunakan yaitu metode kuesioner.

## 3.4. Tahap-Tahap Penelitian
Tahapan penelitian dalam membuat penelitian ini menggunakan  7  tahapan  yang  dimana  bisa  dilihat Gambar 1.
Gambar  1. Flowchart tahap penelitian
Gambar  1.  Merupakan  flowchart  tahapan penelitian  yang  dimulai  dari  survey  lapangan  untuk melihat  situasi  dan  kondisi  di  desa  Bangsri.  Kedua, tahapan  identifikasi  masalah  yaitu  ba l ga l ima l na l ca l ra l penga l mbila l n  keputusa l n  da l la l m  menentuka l n  ja l sa l pengirima l n  ba l ra l ng  terba l ik  di  desa l Ba l ngsri  denga l n bebera l pa l kriteria  penting l .  Ketiga,  tahapan  studi literatur  yang  menggunakan  14  jurnal  nasional,  2 jurnal  internasional  dan  4  buku.  Keempat,  tahapan pengumpulan  data  yang  mendapatkan  hasil  berupa data  warga,  data  penilaian  setiap  alternatif  dan  data bobot.  Kelima  merupakan  tahapan  mengolah  data yang  didapatkan  dengan  metode  TOPSIS.  Keenam menjelasakan proses perhitungan metode TOPSIS dan hasil  yang  didapatkan.  Tahapan  terakhir  merupakan kesimpulan dan saran.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data yang diperoleh  untuk  jumlah penduduk  di  desa  Bangsri  sebanyak  7985  dengan jumlah  rw  11  dan  rt  36.  Dalam  menentukan  sampel peneliti  menggunakan  rumus Slovin dan  data  hasil kuesioner yang didapatkan peneliti setelah melakukan penyebaran kuesioner selama 1 bulan  yaitu sebanyak 50 responden.
Gambar  2 Data responden
Gambar 2. merupakan data warga yang diperoleh peneliti  selama  1  bulan  dari  warga  desa  Bangsri  dan mendapatkan data sebanyak 50 data responden.

## 4.2. Tahapan metode TOPSIS
1. Menentukan alternative dan kriteria Tahap pertama dalam perhitungan metode TOPSIS adalah  menentukan  kriteria  dan  alternatif  untuk menentukan jasa pengiriman yang terbaik.
Tabel  1. Alternatif Kode Keteralngaln Al1 JNE Al2 J&T Al3 Pos Indonesial Al4 SiCepalt A5 TIKI
Tabel  2.  merupakan  alternatif-alternatif  yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Alternatif  yang digunakan  ada  5  yaitu  JNE,  J&T,  Pos  Indonesia, SiCepat dan TIKI.
Tabel  2. Kriteria terpilih
Kode Keteralngaln C1 Ketepaltaln walktu pengirimaln C2 Bialyal pengirimaln C3 Kealmalnaln pengirimaln balralng
C4 Kuallitals pelalyalnaln C5 Penanganan barang C6 Jalralk pengirimaln balralng
Tabel  3.  terdapat  6  kriteria  yang  terpilih  untuk menentukan  jasa  pengiriman  barang  terbaik  yaitu ketepatan  waktu,  biaya  pengiriman,  keamanan pengiriman,  kualitas  pelayanan,  penanganan  barang dan jarak pengiriman
2. Menentukan bobot kriteria Ta l ha l p  ya l ng  kedua l pa l da metode  TOPSIS  ya l itu menentuka l n bobot disetia l p kriteria l nya l . Setiap kriteria akan memiliki satu dari dua atribut yaitu antara benefit atau cost. Suatu kriteria dikatakan benefit jika semakin besar  nilai  kriteria  tersebut  maka  semakin  bagus. Sebaliknya, suatu kriteria dikatakan memiliki cost jika semakin  kecil  nilai  kriteria  tersebut  maka  semakin bagus [16].
Tabel  3. Bobot kriteria Kode Kriteria Bobot Atribu t C1 Ketepatan waktu pengiriman 0,20 Benefit C2 Biaya Pengiriman 0,20 Cost C3 Keamanan pengiriman 0,20 Benefit C4 Kualitas pelayanan 0,15 Benefit C5 Penanganan barang 0,15 Benefit C6 Jarak pengiriman barang 0,10 Benefit
Dapat  dilihat  pada  Tabel  4.  untuk  setiap kriterianya  memiliki  bobot  kepentingan  masing- masing  dan  ada  yang  memiliki  atribut  yang  berbeda. Untuk  kriteria  sangat  penting  memiliki  nilai  0,20, sedangkan  kriteria  yang  cukup  penting  memilki  nilai 0,15  dan  untuk  krteria  kurang  penting  memilki  nilai 0,10.
3. Menghitung matriks keputusan ternormalisasi Pada  tahap  ini  peneliti  menggunakan  nilai  setiap alternatif  dan  kriteria  yang  didapatkan  dari  data kuesioner. Perhitungan matriks keputusan ternormalisasi  menggunakan  rumus  pada    persamaan 2.
|𝑋 1 | = √ (4) 2 + (3) 2 + (2) 2 + (3) 2 + (3) 2 + (3) 2 + (1) 2 +(1) 2 + (4) 2 + (1) 2 + (3) 2 + (3) 2 + (4) 2 + ⋯
|𝑋 1 | = 19,209
𝑅 11 = 4 19,209 = 0,208
……..
Perhitungan  diatas  dilakukan  perulangan  6  kali untuk  setiap  alternatifnya  yang  dimana  nilai  R-nya sampai  R1,50;  R2,50;  R3,50;  R4,50;  R5,50.  Nilai x digunakan untuk mendapatkan nilai matriks ternormalisasi  setiap  kriterianya.  Setelah  menghitung semua  alternatif  dan  setiap  kriterianya  dengan menggunakan persamaan 2, maka akan  mendapatkan hasil matriks ternormalisasi.

## Tabel  4. Matriks ternormalisasi
Resp JNE C1 C2 C3 C4 C5 C6 Zulfa 0,20 8 0,16 0 0,19 2 0,20 0 0,20 7 0,18 1 Salsabila 0,15 6 0,16 0 0,19 2 0,15 0 0,15 5 0,18 1 Endah 0,10 4 0,10 6 0,09 6 0,15 0 0,15 5 0,13 6 Adinda 0,15 6 0,21 3 0,14 4 0,20 0 0,15 5 0,13 6 Novega 0,15 6 0,16 0 0,19 2 0,15 0 0,20 7 0,13 6 Elina 0,10 4 0,10 6 0,14 4 0,15 0 0,10 3 0,18 1 Nanda 0,05 2 0,05 3 0,04 8 0,05 0 0,05 2 0,13 6 Bayu 0,05 2 0,16 0 0,04 8 0,05 0 0,05 2 0,13 6 Ana 0,20 8 0,21 3 0,19 2 0,20 0 0,20 7 0,18 1 Entry 0,05 2 0,10 6 0,14 4 0,05 0 0,05 2 0,18 1 Nadia 0,15 6 0,16 0 0,14 4 0,15 0 0,20 7 0,13 6 Neela 0,15 6 0,16 0 0,14 4 0,05 0 0,05 2 0,04 5 ……. …… . …… . …… . …… . …… . …… . Indri 0,05 2 0,05 3 0,09 6 0,05 0 0,10 3 0,13 6 Resp J&T C1 C2 C3 C4 C5 C6 Zulfa 0,17 4 0,17 5 0,16 9 0,16 6 0,17 8 0,16 3 Salsabila 0,13 0 0,13 2 0,12 7 0,16 6 0,17 8 0,16 3 Endah 0,13 0 0,08 8 0,12 7 0,12 4 0,13 3 0,16 3 Adinda 0,17 4 0,17 5 0,16 9 0,16 6 0,17 8 0,16 3 Novega 0,13 0 0,17 5 0,16 9 0,16 6 0,17 8 0,16 3 Elina 0,13 0 0,08 8 0,12 7 0,12 4 0,13 3 0,16 3 Nanda 0,13 0 0,13 2 0,16 9 0,16 6 0,13 3 0,16 3 Bayu 0,13 0 0,13 2 0,12 7 0,16 6 0,13 3 0,16 3 Ana 0,17 4 0,17 5 0,16 9 0,16 6 0,17 8 0,16 3 Entry 0,17 4 0,13 2 0,12 7 0,12 4 0,04 4 0,12 3 Nadia 0,13 0 0,13 2 0,12 7 0,12 4 0,17 8 0,12 3 Neela 0,13 0 0,13 2 0,12 7 0,12 4 0,13 3 0,12 3 ……. …… . …… . …… . …… . …… . …… . Indri 0,13 0 0,08 8 0,12 7 0,12 4 0,13 3 0,16 3 Resp Pos Indonesia C1 C2 C3 C4 C5 C6 Zulfa 0,18 4 0,13 6 0,13 9 0,18 2 0,14 0 0,12 8
Salsabila 0,13 8 0,13 6 0,13 9 0,18 2 0,18 6 0,12 8 Endah 0,18 4 0,18 1 0,13 9 0,13 6 0,18 6 0,17 1 Adinda 0,13 8 0,13 6 0,13 9 0,18 2 0,14 0 0,12 8 Novega 0,13 8 0,13 6 0,09 3 0,09 1 0,09 3 0,17 1 Elina 0,04 6 0,13 6 0,09 3 0,09 1 0,09 3 0,12 8 Nanda 0,13 8 0,13 6 0,13 9 0,18 2 0,18 6 0,17 1 Bayu 0,13 8 0,09 1 0,13 9 0,09 1 0,14 0 0,12 8 Ana 0,18 4 0,18 1 0,18 5 0,18 2 0,18 6 0,17 1 Entry 0,13 8 0,13 6 0,13 9 0,13 6 0,04 7 0,12 8 Nadia 0,13 8 0,13 6 0,18 5 0,18 2 0,14 0 0,12 8 Neela 0,09 2 0,09 1 0,13 9 0,09 1 0,14 0 0,12 8 ……. …… . …… . …… . …… . …… . …… . Indri 0,13 8 0,13 6 0,13 9 0,13 6 0,14 0 0,12 8 Resp SiCepat C1 C2 C3 C4 C5 C6 Zulfa 0,19 5 0,19 4 0,19 0 0,18 6 0,19 8 0,09 0 Salsabila 0,14 6 0,14 6 0,14 2 0,13 9 0,14 8 0,13 5 Endah 0,14 6 0,09 7 0,14 2 0,13 9 0,19 8 0,13 5 Adinda 0,19 5 0,19 4 0,19 0 0,18 6 0,14 8 0,18 1 Novega 0,19 5 0,14 6 0,19 0 0,18 6 0,14 8 0,13 5 Elina 0,09 7 0,14 6 0,14 2 0,13 9 0,14 8 0,13 5 Nanda 0,14 6 0,09 7 0,14 2 0,09 3 0,09 9 0,04 5 Bayu 0,09 7 0,09 7 0,09 5 0,13 9 0,04 9 0,13 5 Ana 0,19 5 0,19 4 0,19 0 0,18 6 0,19 8 0,18 1 Entry 0,14 6 0,14 6 0,14 2 0,09 3 0,04 9 0,13 5 Nadia 0,09 7 0,09 7 0,09 5 0,04 6 0,09 9 0,18 1 Neela 0,14 6 0,14 6 0,14 2 0,09 3 0,09 9 0,13 5 ……. …… . …… . …… . …… . …… . …… . Indri 0,14 6 0,09 7 0,09 5 0,13 9 0,14 8 0,13 5 Resp TIKI C1 C2 C3 C4 C5 C6 Zulfa 0,15 9 0,15 8 0,15 3 0,15 0 0,16 3 0,14 1 Salsabila 0,10 6 0,10 5 0,15 3 0,15 0 0,10 9 0,09 4 Endah 0,15 9 0,10 5 0,15 3 0,15 0 0,16 3 0,18 8
Adinda 0,15 9 0,15 8 0,15 3 0,15 0 0,16 3 0,14 1 Novega 0,10 6 0,15 8 0,15 3 0,15 0 0,10 9 0,09 4 Elina 0,15 9 0,10 5 0,10 2 0,15 0 0,10 9 0,09 4 Nanda 0,15 9 0,15 8 0,10 2 0,15 0 0,10 9 0,09 4 Bayu 0,05 3 0,10 5 0,10 2 0,10 0 0,10 9 0,18 8 Ana 0,15 9 0,10 5 0,15 3 0,10 0 0,10 9 0,09 4 Entry 0,10 6 0,10 5 0,10 2 0,10 0 0,21 8 0,14 1 Nadia 0,05 3 0,10 5 0,10 2 0,10 0 0,10 9 0,09 4 Neela 0,15 9 0,10 5 0,10 2 0,10 0 0,10 9 0,14 1 ……. …… . …… . …… . …… . …… . …… . Indri 0,10 6 0,10 5 0,15 3 0,15 0 0,10 9 0,09 4
Pada  Tabel  4.  Merupakan  hasil  matriks ternormalisasi dari alternatif 1 sampai alternatif 5. 4. Menghitung matriks ternormalisasi terbobot Tahap perhitungan ini dilakukan setelah mendapatkan  hasil  matriks  ternormalisasi.  Pada perhitungan matriks ternormalisasi terbobot menggunakan persamaan 3.
𝑌 11 = (0,20) × (0,208) = 0,042 …….
Perhitungan diatas dilakukan perulangan sebanyak 50 kali disetiap alternatifnya sesuai dengan jumlah data responden yang didaptkan.
Tabel  5 Matriks ternormalisasi terbobot
Resp JNE C1 C2 C3 C4 C5 C6 Zulfa 0,042 0,032 0,038 0,030 0,031 0,018 Salsabila  0,031 0,032 0,038 0,023 0,023 0,018 Endah  0,021 0,021 0,019 0,023 0,023 0,014 Adinda  0,031 0,043 0,029 0,030 0,023 0,014 Novega  0,031 0,032 0,038 0,023 0,031 0,014 Elina 0,021 0,021 0,029 0,023 0,016 0,018 Nanda  0,010 0,011 0,010 0,008 0,008 0,014 Bayu 0,010 0,032 0,010 0,008 0,008 0,014 Ana 0,042 0,043 0,038 0,030 0,031 0,018 Entry 0,010 0,021 0,029 0,008 0,008 0,018 Nadia  0,031 0,032 0,029 0,023 0,031 0,014 Neela  0,031 0,032 0,029 0,008 0,008 0,005 ……. …….  …….  …….  …….  ……. ……. Indri 0,010 0,011 0,019 0,008 0,016 0,014 Resp J&T C1 C2 C3 C4 C5 C6 Zulfa 0,035 0,035 0,034 0,025 0,027 0,016 Salsabila  0,026 0,026 0,025 0,025 0,027 0,016 Endah  0,026 0,018 0,025 0,019 0,020 0,016 Adinda  0,035 0,035 0,034 0,025 0,027 0,016 Novega  0,026 0,035 0,034 0,025 0,027 0,016 Elina 0,026 0,018 0,025 0,019 0,020 0,016 Nanda  0,026 0,026 0,034 0,025 0,020 0,016
Bayu 0,026 0,026 0,025 0,025 0,020 0,016 Ana 0,035 0,035 0,034 0,025 0,027 0,016 Entry 0,035 0,026 0,025 0,019 0,007 0,012 Nadia  0,026 0,026 0,025 0,019 0,027 0,012 Neela  0,026 0,026 0,025 0,019 0,020 0,012 ……. …….  …….  …….  …….  ……. ……. Indri 0,026 0,018 0,025 0,019 0,020 0,016 Resp Pos Indonesia C1 C2 C3 C4 C5 C6 Zulfa 0,037 0,027 0,028 0,027 0,021 0,013 Salsabila  0,028 0,027 0,028 0,027 0,028 0,013 Endah  0,037 0,036 0,028 0,020 0,028 0,017 Adinda  0,028 0,027 0,028 0,027 0,021 0,013 Novega  0,028 0,027 0,019 0,014 0,014 0,017 Elina 0,009 0,027 0,019 0,014 0,014 0,013 Nanda  0,028 0,027 0,028 0,027 0,028 0,017 Bayu 0,028 0,018 0,028 0,014 0,021 0,013 Ana 0,037 0,036 0,037 0,027 0,028 0,017 Entry 0,028 0,027 0,028 0,020 0,007 0,013 Nadia  0,028 0,027 0,037 0,027 0,021 0,013 Neela  0,018 0,018 0,028 0,014 0,021 0,013 ……. …….  …….  …….  …….  ……. ……. Indri 0,028 0,027 0,028 0,020 0,021 0,013 Resp SiCepat C1 C2 C3 C4 C5 C6 Zulfa 0,039 0,039 0,038 0,028 0,030 0,009 Salsabila  0,029 0,029 0,028 0,021 0,022 0,014 Endah  0,029 0,019 0,028 0,021 0,030 0,014 Adinda  0,039 0,039 0,038 0,028 0,022 0,018 Novega  0,039 0,029 0,038 0,028 0,022 0,014 Elina 0,019 0,029 0,028 0,021 0,022 0,014 Nanda  0,029 0,019 0,028 0,014 0,015 0,005 Bayu 0,019 0,019 0,019 0,021 0,007 0,014 Ana 0,039 0,039 0,038 0,028 0,030 0,018 Entry 0,029 0,029 0,028 0,014 0,007 0,014 Nadia  0,019 0,019 0,019 0,007 0,015 0,018 Neela  0,029 0,029 0,028 0,014 0,015 0,014 ……. …….  …….  …….  …….  ……. ……. Indri 0,029 0,019 0,019 0,021 0,022 0,014 Resp TIKI C1 C2 C3 C4 C5 C6 Zulfa 0,032 0,032 0,031 0,022 0,025 0,014 Salsabila  0,021 0,021 0,031 0,022 0,016 0,009 Endah  0,032 0,021 0,031 0,022 0,025 0,019 Adinda  0,032 0,032 0,031 0,022 0,025 0,014 Novega  0,021 0,032 0,031 0,022 0,016 0,009 Elina 0,032 0,021 0,020 0,022 0,016 0,009 Nanda  0,032 0,032 0,020 0,022 0,016 0,009 Bayu 0,011 0,021 0,020 0,015 0,016 0,019 Ana 0,032 0,021 0,031 0,015 0,016 0,009 Entry 0,021 0,021 0,020 0,015 0,033 0,014 Nadia  0,011 0,021 0,020 0,015 0,016 0,009 Neela  0,032 0,021 0,020 0,015 0,016 0,014 ……. …….  …….  …….  …….  ……. ……. Indri 0,032 0,032 0,031 0,022 0,025 0,014
Dapat  dilihat  pada  Tabel  5.  merupakan  hasil matriks  ternormalisasi  terbobot  untuk  alternatif  1 sampai dengan alternatif 5.
5. Menentukan  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negatif
Dalam  menentukan  solusi  ideal  positif  dan  solusi ideal  negatif  dapat  dilihat  pada  persamaan  4  dan persamaan 5.
Tabel  6. Hasil solusi ideal positif dan negatif
JNE Yi Solusi ideal Max Min Y1 0,042; 0,031; 0,021; 0,031 …  0,042  0,010 Y2 0,032; 0,032; 0,021; 0,042 …  0,011 0,043 Y3 0,038; 0,038; 0,019; 0,029 …  0,038 0,010 Y4 0,030; 0,022; 0,022; 0,030 …  0,030 0,008 Y5 0,031; 0,023; 0,023; 0,023 …  0,031 0,008 Y6 0,018; 0,018; 0,013; 0,013 …  0,018 0,005 J&T Yi Solusi ideal Max Min Y1 0,035; 0,026; 0,026; 0,035…  0,035  0,017 Y2 0,035; 0,026; 0,018; 0,035…  0,018  0,035 Y3 0,034; 0,025; 0,025; 0,034…  0,034  0,017 Y4 0,025; 0,025; 0,019; 0,025…  0,025  0,019 Y5 0,027; 0,027; 0,020; 0,027…  0,027  0,007 Y6 0,016; 0,016; 0,016; 0,016…  0,016  0,008 Pos Indonesia Yi Solusi ideal Max Min Y1 0,037; 0,028; 0,037; 0,028…  0,037  0,009 Y2 0,027; 0,027; 0,036; 0,027 …  0,009  0,036 Y3 0,028; 0,028; 0,028; 0,028…  0,037  0,019
Y4 0,027; 0,027; 0,020; 0,027…  0,027  0,007 Y5 0,021; 0,028; 0,028; 0,021…  0,028  0,007 Y6 0,013; 0,013; 0,017; 0,013…  0,017  0,004 SiCepat Yi Solusi ideal Max Min Y1 0,039; 0,029; 0,029; 0,039…  0,039  0,010 Y2 0,039; 0,029; 0,019; 0,039…  0,010  0,039
Y3 0,038; 0,028; 0,028; 0,038…  0,038  0,009 Y4 0,028; 0,021; 0,021; 0,028…  0,028  0,007 Y5 0,030; 0,022; 0,030; 0,022…  0,030  0,007 Y6 0,009; 0,014; 0,014; 0,018…  0,018  0,005 TIKI Yi Solusi ideal Max Min Y1 0,032; 0,021; 0,032; 0,032…  0,042  0,011 Y2 0,032; 0,021; 0,021; 0,032…  0,011  0,042
Y3 0,031; 0,031; 0,031; 0,031…  0,041  0,010
Y4 0,022; 0,022; 0,022; 0,022…  0,030  0,007
Y5 0,025; 0,016; 0,025; 0,025…  0,033  0,008 Y6 0,014; 0,009; 0,019; 0,014…  0,019  0,005
Tabel  6.  merupakan  nilai  solusi  ideal  positif  dan solusi ideal negatif alternatif 1 sampai alternatif 5. 6. Menghitung jarak alternatif Proses  menghitung  jarak  alternatif  menggunakan persamaan  6  dan  persamaan  7.  Hitung  jarak  solusi ideal positif dengan persamaan 6.
𝐷 1 + = √ (0,042  − 0,042) 2 + (0,032  − 0,011) 2 +
(0,038  − 0,038) 2 + (0,030  − 0,030) 2 +
(0,031  − 0,031) 2 + (0,018  − 0,018) 2
= 0,021 …….
Selanjutnya menghitung jarak solusi ideal negatif dengan persamaan 7.
𝐷 1 − = √ (0,042  − 0,010) 2 + (0,032  − 0,043) 2 +
(0,038  − 0,010) 2 + (0,030  − 0,008) 2 +
(0,031  − 0,008) 2 + (0,018  − 0,005) 2 = 0,056 ……. Perhitungan diatas dilakukan perulangan sebanyak 50 kali untuk jarak solusi ideal positif dan 50 kali  untuk  jarak  solusi  ideal  negatif  di  setiap alternatifnya.
Tabel  7. Hasil jarak solusi ideal negatif dan positif JNE
Hasil solusi negatif D - Hasil solusi positif D + D1 - 0,056 D1 + 0,056 D2 - 0,045 D2 + 0,045 D3 - 0,035 D3 + 0,035 D4 - 0,040 D4 + 0,040 D5 - 0,047 D5 + 0,047 D6 - 0,037 D6 + 0,037 D7 - 0,033 D7 + 0,033 D8 - 0,014 D8 + 0,014 D9 - 0,055 D9 + 0,055 D10 - 0,032 D10 + 0,032 D11 - 0,042 D11 + 0,042 D12 - 0,030 D12 + 0,030 ……. ……. ……. ……. D50 - 0,035 D50 + 0,035 J&T Hasil solusi negatif D - Hasil solusi positif D + D1 - 0,033 D1 + 0,018 D2 - 0,027 D2 + 0,015 D3 - 0,026 D3 + 0,015 D4 - 0,033 D4 + 0,018 D5 - 0,029 D5 + 0,020 D6 - 0,026 D6 + 0,015 D7 - 0,027 D7 + 0,014 D8 - 0,023 D8 + 0,016 D9 - 0,033 D9 + 0,018 D10 - 0,022 D10 + 0,025 D11 - 0,025 D11 + 0,017 D12 - 0,020 D12 + 0,018 ……. ……. ……. ……. D50 - 0,026 D50 + 0,015 Pos Indonesia Hasil solusi negatif D - Hasil solusi positif D + D1 - 0,040 D1 + 0,022 D2 - 0,038 D2 + 0,023 D3 - 0,040 D3 + 0,030 D4 - 0,035 D4 + 0,024 D5 - 0,026 D5 + 0,034 D6 - 0,016 D6 + 0,043 D7 - 0,039 D7 + 0,022 D8 - 0,033 D8 + 0,022 D9 - 0,046 D9 + 0,027 D10 - 0,028 D10 + 0,032 D11 - 0,038 D11 + 0,022 D12 - 0,029 D12 + 0,028 ……. ……. ……. ……. D50 - 0,031 D50 + 0,025 SiCepat Hasil solusi negatif D - Hasil solusi positif D + D1 - 0,051 D1 + 0,031 D2 - 0,036 D2 + 0,026
D3 - 0,043 D3 + 0,019 D4 - 0,050 D4 + 0,030 D5 - 0,050 D5 + 0,021 D6 - 0,032 D6 + 0,031 D7 - 0,035 D7 + 0,030 D8 - 0,029 D8 + 0,037 D9 - 0,053 D9 + 0,029 D10 - 0,031 D10 + 0,036 D11 - 0,028 D11 + 0,039 D12 - 0,032 D12 + 0,032 ……. ……. ……. ……. D50 - 0,037 D50 + 0,026 TIKI Hasil solusi negatif D - Hasil solusi positif D + D1 - 0,039 D1 + 0,028 D2 - 0,036 D2 + 0,033 D3 - 0,045 D3 + 0,021 D4 - 0,039 D4 + 0,028 D5 - 0,031 D5 + 0,038 D6 - 0,036 D6 + 0,032 D7 - 0,031 D7 + 0,037 D8 - 0,029 D8 + 0,045 D9 - 0,038 D9 + 0,030 D10 - 0,037 D10 + 0,035 D11 - 0,026 D11 + 0,046 D12 - 0,035 D12 + 0,034 ……. ……. ……. ……. D50 - 0,039 D50 + 0,028
Dapat  dilihat  pada  Tabel  7.  merupakan  hasil perhitungan jarak solusi ideal negatif dan positif untuk semua alternatif.
7. Menghitung nilai preferensi
Dalam  tahap  ini  perhitungan  untuk  menentukan nilai  preferensi  di  setiap  alternatifnya  menggunakan persamaan 8.
𝑉 1 = 0,021 0,021 + 0,056 = 0,725
......
Perhitungan diatas dilakukan perulangan sampai V50 disetiap alternatifnya. Jadi, dengan dilakukannya perulangan  tersebut  semua  nilai  alternatif  terhitung dan mendapatkan nilai preferensinya.
Tabel  8. Hasil nilai preferensi setiap alternatif
JNE J&T Pos Indonesia SiCepat TIKI V1  0,725  V1 0,653  V1  0,647  V1  0,626  V1  0,582 V2  0,634  V2 0,643  V2  0,625  V2  0,582  V2  0,523 V3  0,516  V3 0,636  V3  0,578  V3  0,700  V3  0,678 V4  0,528  V4 0,653  V4  0,592  V4  0,700  V4  0,582 V5  0,651  V5 0,600  V5  0,436  V5  0,624  V5  0,452 V6  0,550  V6 0,636  V6  0,647  V6  0,701  V6  0,527 V7  0,382  V7 0,657  V7  0,625  V7  0,509  V7  0,456 V8  0,195  V8 0,579  V8  0,578  V8  0,541  V8  0,395
V9  0,633  V9 0,653  V9  0,592  V9  0,436  V9  0,559
V10  0,402  V10  0,468  V10  0,436  V10  0,644  V10  0,517 V11  0,609  V11  0,602  V11  0,270  V11  0,465  V11  0,364 V12  0,411  V12  0,532  V12  0,636  V12  0,423  V12  0,505 … … … … … … … … … … V50  0,435  V50  0,636  V50  0,556  V50  0,586  V50  0,582
Dapat  dilihat  Tabel  8.  merupakan  hasil  dari perhitungan  nilai  preferensi  setiap  alternatif  yang digunakan pada penelitian ini.
8. Hasil perangkingan
Tahap  terakhir  pada  metode  TOPSIS  yaitu  tahap perangkingan.  Nilai  preferensi  setiap  alternatifnya dirangkingkan  dari  nilai  terbesar  sampai  ke  nilai terkecil terlebih dahulu.
Tabel  9. Hasil rangking setiap alternatif Kode Alternatif Nilai Rank A2 J&T 0,796 1 A1 JNE 0,725 2 A4 SiCepat 0,701 3 A5 TIKI 0,692 4 A3 Pos Indonesia 0,647 5
Pada  Tabel  9.  menampilkan  hasil  akhir  dari perhitungan metode TOPSIS. Berdasarkan hasil yang didapatkan  pada  Tabel  9.,  maka  hasil  perangkingan yang merupakan jasa pengiriman barang online terbaik dengan  nilai  yang  tinggi  yaitu  J&T,  diikuti  dengan JNE, SiCepat, TIKI dan terakhir Pos Indonesia.

## 5. KESIMPULAN
Penerapan  metode  TOPSIS  pada  penelitian penentuan  jasa  pengiriman  barang  online  terbaik menggunakan metode TOPSIS dapat di implementasikan dengan baik dan mendapatkan hasil sesuai  dengan  yang  diinginkan.  Dengan  dilakukan penelitian  ini  warga  desa  Bangsri  bisa  menentukan jasa pengiriman barang yang dimana dapat meminimalisir permasalahan yang terjadi sebelumnya dan  juga  warga  desa  tidak  lagi  merasa  kebingungan ketika  ingin  menggunakan  jasa  pengiriman  barang yang  baik  dan  aman  untuk  mengirimkan  barang  ke desa Bangsri.
.
DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  Denny,  R.  A.  Saputra,  J.  M.  Hudin,  dan Gunawan, Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[2] I.  Mutmainah  dan  Y.  Yunita,  “Penerapan Metode Topsis Dalam Pemilihan Jasa Ekspedisi,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) ,  vol.  10,  no.  1,  hal.  86–92,  2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.1028.
[3] Z.  Amalia,  “Metode  Topsis  Untuk  Penentuan Karyawan Perusahaan Terbaik,” Cyberarea.id , vol. 2, no. 8, hal. 1–10, 2022.
[4] A. Rizka, “Penerapan Metode TOPSIS Dalam Pemilihan  Media  Pembelajaran  Berbasis Komputer,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. , vol.  4,  no.  1,  hal.  328–336,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i1.1640.
[5] W.  Wati  dan  F.  A.  Sianturi,  “Implementasi
Metode  Topsis  Dalam  Merekomendasikan Pestisida Terbaik Pada Tanaman Padi Di Desa Rumbia,” SAINTEK (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 3, no. 2, hal. 31–35, 2022.
[6] M.  Mentari,  D.  F.  Abdillah,  dan  O.  Narulita,
“Penentuan Online Shop Terbaik Menggunakan Metode Topsis,” Pros. SENTIA , vol. 11, hal. 67–71, 2019.
[7] M.  A.  S.  Putra,  Mustakim,  dan  P.  Suryani,
“Implementasi Metode TOPSIS dalam
Pemilihan  Smartphone Android  Gaming
Terbaik,” SENTIMAS  Semin. Nas. Penelit. dan Pengabdi. Masy. , hal. 247–256, 2022.
[8] N.  Rahmansyah  dan  S.  A.  Lusinia, Buku  Ajar Sistem  Pendukung  Keputusan .  2021.  doi: 10.1063/1.1935433.
[9] M.  Marbun  dan  B.  Sinaga, Buku  Ajar  Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Hasil Belajar Dengan  Metode  Topsis .  2019.  [Daring].
Tersedia pada:
https://iocscience.org/ejournal/index.php/rm/ar ticle/viw/121
[10] J.  T.  Santoso  dan  B.  Hartono,  “Sistem Pendukung  Keputusan,” Sist.  Pendukung Keputusan , vol. MESRAN., R, no. March, hal. 231–240,  2016,  [Daring].  Tersedia  pada: https://books.google.co.id/books?id=6FnYDw AAQBAJ&hl=id&source=gbs_navlinks_s
[11] Y. S. Siregar, H. Harahap, B. O. Sembiring, N. I.  Syahputri,  dan  D.  Handoko,  “Sistem Pendukung Keputusan Metode Electree Dalam Pemilihan  Dosen  Terbaik  Pembelajaran  Pada Fakultas  Teknik  Dan  komputer,” Algoritm.  J. Ilmu  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  hal. 167–177,  2022,  [Daring].  Tersedia  pada: http://jurnal.uinsu.ac.id/index.php/algoritma/ar ticle/view/12656
[12] C.  Mashuri  dan  A.  H.  Mujianto,  “Buku  Ajar Sistem Pendukung Keputusan Simulasi Optimasi  Waktu Produksi Pada Industri,” hal. 131, 2021.
[13] N.  Sari,  R.  Riadi,  dan  N.  A.  Hasibuan, “Pengambilan Keputusan
Penentuan
Perusahaan  Pengiriman  Barang  Menerapkan Metode WASPAS,” SENASHTEK Semin. Nas. Sos. Hum. dan Tekhnologi , hal. 393–398, 2022.
[14] M. A. Firmansyah, “Pemasaran Jasa: Strategi, Mengukur Kepuasan, dan Loyalitas Pelanggan,” Grup Pnb. CV BUDI UTAMA , vol. a) Manfaat, 2019.
[15] M.  A.  Muslim dkk. ,  “Data  Mining  Algoritma C4.5,” vol. 13, no. 1, hal. 104–116, 2019.
[16] S.  Kusumadewi,  E.  G.  Wahyuni,  dan  S. Mulyati, Sistem  Cerdas  dan  Pendukung Keputusan  (Decision  Support  and  Intelligent System) . 2021.