Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Akreditasi Sinta 5 (S5) – SK No. 36/E/KPT/2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit
Penerapan Metode Analytical Hierarcy Process Untuk Pemesanan Tiket Pesawat Secara Online (E-Ticket) Di Wilayah Bekasi
Syifa Nur Rakhmah 1 , Khoirun Nisa 2 21 Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia email: 1 syifa.snk@nusamandiri.ac.id, 1 khoirun.khn@nusamandiri.ac.id

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima 8 November 2023 Direvisi 20 Desember 2023 Disetujui 29 Desember 2023 Dipublikasi 29 Desember 2023 Electronic ticketing merupakan suatu cara untuk mencatat proses penjualan jasa perjalanan tanpa mengeluarkan dokumen secara fisik, mengurangi biaya pengurusan tiket, menghilangkan dokumen kertas,  menghemat  waktu  dan  tenaga  karena  tidak  perlu  menghubungi  agen  perjalanan.  dan memesan  tiket  pesawat  secara  langsung.  Online  juga  mudah  dan  cepat  karena  dapat  dilakukan kapan saja dan dimana saja selama memiliki koneksi internet. Survei ini dilakukan untuk membantu pemesanan  tiket  pesawat  secara  online  dengan  menggunakan  kriteria  ISO  25010:2001.  Survei dilakukan  terhadap  penyedia  tiket  tol  online  terpopuler  di  wilayah  Kota  Bekasi  dengan  jumlah populasi 2.543.676 jiwa dan jumlah sampel sebanyak 400 responden, dengan menggunakan metode Analytical  Process  (AHP).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  Traveloka  menjadi  alternatif pertama dengan nilai 1,090, disusul Tiket.com (1,059), Pegi-pegi (0,954) dan Agoda (0,8887).
Katakunci:
AHP E-Ticket
ISO 25010:2001

## ABSTRACT
Keyword: AHP E-Ticket ISO 25010:2001
Electronic  ticketing  is  a  way  to  record  the  process  of  selling  travel  services  without  physically issuing documents, reducing ticket processing costs, eliminating paper documents, saving time and energy because there is no need to contact a travel agent. and book plane tickets directly. Going online is also easy and fast because it can be done anytime and anywhere as long as you have an internet  connection.  This  survey  was  conducted  to  help  order  airline  tickets  online  using  ISO 25010:2001 criteria. The survey was conducted on the most popular online toll ticket providers in the Bekasi City area with a population of 2,543,676 people and a sample size of 400 respondents, using the Analytical Process (AHP) method. The research results show that Traveloka is the first alternative  with  a  value  of  1.090,  followed  by  Tiket.com  (1.059),  Pegi-pegi  (0.954)  and  Agoda (0.8887).
DOI Artikel: 10.35891/explorit.v15i2.4485
Explore IT with CC BY-SA 4.0 license. Copyright © 2023 , the author(s)

## 1. Pendahuluan
Teknologi internet telah membawa banyak manfaat bagi masyarakat di berbagai bidang kehidupan, termasuk Tiket pesawat dapat dibeli secara online ataupun yang populer dengan sebutan e-tiket. Tiket elektronik merupakan salah satu cara mencatat penjualan jasa perjalanan tanpa dokumen fisik [1] . Tujuan dari E-Ticket adalah untuk menghemat uang untuk memproses tiket dan menghilangkan formulir kertas, menghemat waktu dan tenaga karena tidak perlu menghubungi biro perjalanan atau pihak maskapai secara langsung. Pemesanan tiket pesawat secara online juga sederhana dan cepat karena dapat dilakukan di mana saja dan kapan saja, selama memiliki koneksi internet [2].
Namun, semakin banyak maskapai yang menawarkan pemesanan tiket online, sulit bagi masyarakat untuk memilih opsi terbaik dan dapat diandalkan. Keterbatasan kriteria review dalam evaluasi pemesanan tiket pesawat online.  Akibatnya, suatu sistem yang dapat membantu masyarakat diperlukan. dalam memilih maskapai terbaik dan terpercaya untuk membeli tiket pesawat melalui internet di daerah Bekasi.
Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat menjadi solusi untuk membantu masyarakat memilih penumpang atau maskapai penerbangan terbaik dan terpercaya saat memesan tiket pesawat secara online di wilayah Bekasi. Thomas L. Saaty menciptakan teknik ini pada tahun 1970an dan telah digunakan di banyak bidang, terutama dalam pengambilan Keputusan [3]. Metode AHP digunakan juga sistem pendukung keputusan penerima Bantuan UKT/SPP mahasiswa [4].
Penelitian  ini  membatasi  diskusi  yang  diangkat  pada  kriteria pemilihan.  sistem  periklanan  tiket  pesawat  online  ISO  25010:2001.  [5],  yaitu  kualitas produk,  fleksibilitas  layanan,  harga,  reputasi  dan  keamanan  bisnis.  Pengumpulan  data  pertama  dikumpulkan  melalui  distribusi  newsletter  kepada responden yang pernah melakukan pemesanan tiket pesawat secara online. Dalam hal ini penulis membatasi diri pada media pemesanan tiket pesawat online yang akan diteliti yaitu Traveloka, Tiket.com, Pegi-Pegi dan Agoda [6].
Daerah pengumpulan data kuesioner ini terletak pada wilayah kota Bekasi, di mana jumlah responden dihitung dari total populasi kota Bekasi. Di mana jumlah  orang  yang  menjawab  dikurangi  dengan  di  Tahun  2019,  ada  2.543.676  orang  tinggal  di  Kota Bekasi.  (Sumber  :  Badan  Pusat  Statistik)  dan menghitung  jumlah  responden  dengan  metode  Slovin  sebesar  5%,  sehingga  diperoleh  total  400  jawaban.  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) merupakan salah satu teknik yang digunakan dan pengolahan data dengan program komputer digunakan Microsoft Excel 2010 dan Expert Selection. Berdasarkan penelitian sebelumnya yang telah dilakukan  [7][8][9]Pemesanan tiket pesawat hanya diuji pada  perusahaan penyedia perjalanan online seperti Traveloka, Tiket.com, dan Pegipegi.com dan hanya empat kriteria yang digunakan sebagai alat evaluasi yaitu harga, layanan, sumber daya dan intervensi.  Hasil  studi  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  keempat  variabel  berkontribusi  secara  signifikan  terhadap  pemesanan  tiket  pesawat.  Oleh karena itu, penulis ingin memperjelas agar dapat mengulas pemesanan tiket secara online di maskapai tersebut dan melihat analisa berbagai proses penukaran berdasarkan ISO 25010:2001. [5]
Kedepannya penelitian ini juga bertujuan untuk dapat membantu merekomendasikan kepada masyarakat di wilayah Kota Bekasi dalam memilih aplikasi pemesanan tiket pesawat secara online yang terbaik serta terpercaya, memberikan rating dan masukan terhadap aplikasi pemesanan tiket pesawat secara online dalam meningkatkan kualitas layanan dan memperbaiki kekurangan yang ada, serta memnentukan bobot kriteria yang dipertimbangkan dalam metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),  yaitu  kualitas  produk,  fleksibilitas  layanan,  harga  tiket,  reputasi  dan  keamanan  bisnis.  Penelitian  ini
menggunakan  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  karena  hingga  saat  ini  belum  ada  yang  mampu  memberikan  alasan  untuk  menyederhanakan kompleksitas pengambilan keputusan, mengorganisasikan kriteria, dan menggunakan data yang mendukung para pengambil keputusan, seperti. studi kasus  digunakan  sebagai  referensi.  oleh  penulis  [7][8][9]sedangkan  penelitian  sebelumnya  telah  mempertimbangkan  penggunaan  Proses  Hierarchy Analytic (AHP) untuk membantu dalam pengambilan keputusan.

## 2. Metodologi Penelitian
2.1 Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Metode yang digunakan penulis untuk melakukan penelitian yaitu kuantitatif [10] yang diawali dengan menentukan permasalahan yang ada, kemudian mengembangkan  permasalahan  tersebut  untuk  menentukan  tujuan  yang  ingin  dicapai.  Berdasarkan  struktur  masalah  yang ada,  langkah  selanjutnya adalah melakukan pencarian studi literatur tentang subjek yang diteliti, yang akan berfungsi sebagai landasan teori penelitian. Referensi diperoleh dari buku,  jurnal  nasional,  laporan  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  [11],  e-tiket,  dan  bacaan  lain  yang  dapat  mendukung  penelitian.  Selanjutnya, identifikasi ide-ide yang digunakan sebagai solusi sementara penyelesaian masalah. Kemudian penulis mengumpulkan data menggunakan link Google form ( https://forms.gle/rUqrq2tzyCR53iwV8 ) untuk menyebarkan newsletter kepada masyarakat menggunakan aplikasi pemesanan tiket penerbangan domestik dari Bekasi. Berdasarkan data yang dikumpulkan dari kuesioner ini akan dilakukan  analisis data melalui uji validitas dan reliabilitas untuk menunjukkan bahwa alat yang digunakan berguna dan dapat diandalkan.  Apabila instrumen penelitian telah terbukti valid dan reliabel, analisis data dapat dijalankan sesuai prosedur. Selain itu, metode analisis digunakan untuk mengolah data yang dianggap akurat dan dapat diandalkan dan diperiksa konsistensi data yang diperoleh. Setelah selesai melakukan proses Analisa data maka dilakukan pengolahan data dengan menggunakan metode AHP. Melalui  proses  tersebut  dapat  diambil  kesimpulan  berdasarkan  data  yang  diolah.  Kesimpulannya  terdiri  dari  serangkaian  kriteria,  sub  kriteria,  dan kriteria lainnya yang biasa digunakan oleh penduduk Kota Bekasi. Selain temuan, ada rekomendasi untuk peneliti yang ingin melanjutkan penelitian ini.

## 2.2 Metode Penelitian untuk Pengumpulan Data, Populasi, dan Sampel
a. Metode Penetian untuk Pengumpulan Data
Dalam  pengumpulan  data  untuk  penelitian,  penulis  menggunakan  metode  pengumpulan  data  utama  yaitu  kuesioner.  Kuesioner  yang digunakan adalah kuesioner dikirim melalui link Google Form yang disajikan dalam format dimana responden dipersilakan untuk memilih jawaban yang sesuai dengan menggunakan kriteria A dan kriteria B serta memberikan tanda (•) dan 'salah satu kriterianya. Gambar berikut merupakan contoh cara pengisian kuesioner yang didistribusikan melalui internet melalui tautan Google Form. Bagian ini berisi uraian proses pencarian yang menggambarkan proses logis untuk memperoleh hasil pencarian yang sesuai harapan.
b. Populasi
Penelitian ini menggunakan populasi warga Bekasi yaitu sebanyak 2.543.676 jiwa (Sumber: BPS Kota Bekasi). Menurut sumber penelitian kompas.com, 38% masyarakat Indonesia memesan tiket pesawat secara online. Oleh karena itu diperoleh angka-angka untuk analisis ini sebagai berikut:
Populasi  =Populasi Kota Bekasi x 38% = 2.543.676 x 38% = 966.597 Jiwa
c. Sampel Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  kuesioner  disebarkan  dengan  menggunakan  link  Google  form  ( https://forms.gle/rUqrq2tzyCR53iwV8 )  kepada masyarakat  yang  menggunakan  aplikasi  pemesanan  tiket  pesawat  domestik  dari  Bekasi.  Berdasarkan  metode  Slovin  dengan  tingkat kesalahan 5%, temuan sebagai berikut:
n = N 1 + 𝑁(𝑒) 2
=
966597 1 + (966597𝑥0.05) 2
= 966597
2335774402 = 399,83 diubah menjadi 400

## 2.3. Analisis Data
Penulis menggunakan dua pegujian, yaitu uji validitas dan uji reabilitas, untuk menguji data dari kuesioner. [12] [13] a. Test Validitas
Tabel 1. Test Validitas Instrument r hitung r tabel keterangan
Instrument r hitung r tabel keterangan 1 0,471 0,138 sesuai 48 0,353 0,138 sesuai 2 0,503 0,138 sesuai 49 0,572 0,138 sesuai 3 0,451 0,138 sesuai 50 0,577 0,138 sesuai 4 0,473 0,138 sesuai 51 0,528 0,138 sesuai 5 0,479 0,138 sesuai 52 0,511 0,138 sesuai 6 0,300 0,138 sesuai 53 0,537 0,138 sesuai 7 0,418 0,138 sesuai 54 0,367 0,138 sesuai 8 0,452 0,138 sesuai 55 0,55 0,138 sesuai
Menentukan Permasalahan Mencari Studi Literatur Pengumpulan Data Analisis Data Pengolahan Data Kesimpulan dan Saran
9 0,44 0,138 sesuai 56 0,427 0,138 sesuai 10 0,571 0,138 sesuai 57 0,492 0,138 sesuai 11 0,493 0,138 sesuai 58 0,604 0,138 sesuai 12 0,353 0,138 sesuai 59 0,56 0,138 sesuai 13 0,501 0,138 sesuai 60 0,33 0,138 sesuai 14 0,382 0,138 sesuai 61 0,513 0,138 sesuai 15 0,475 0,138 sesuai 62 0,342 0,138 sesuai 16 0,545 0,138 sesuai 63 0,491 0,138 sesuai 17 0,524 0,138 sesuai 64 0,611 0,138 sesuai 18 0,369 0,138 sesuai 65 0,479 0,138 sesuai 19 0,449 0,138 sesuai 66 0,47 0,138 sesuai 20 0,559 0,138 sesuai 67 0,439 0,138 sesuai 21 0,537 0,138 sesuai 68 0,537 0,138 sesuai 22 0,586 0,138 sesuai 69 0,453 0,138 sesuai 23 0,469 0,138 sesuai 70 0,412 0,138 sesuai 24 0,325 0,138 sesuai 71 0,463 0,138 sesuai 25 0,379 0,138 sesuai 72 0,432 0,138 sesuai 26 0,549 0,138 sesuai 73 0,445 0,138 sesuai 27 0,56 0,138 sesuai 74 0,494 0,138 sesuai 28 0,475 0,138 sesuai 75 0,444 0,138 sesuai 29 0,589 0,138 sesuai 76 0,383 0,138 sesuai 30 0,507 0,138 sesuai 77 0,452 0,138 sesuai 31 0,568 0,138 sesuai 78 0,549 0,138 sesuai 32 0,499 0,138 sesuai 79 0,42 0,138 sesuai 33 0,506 0,138 sesuai 80 0,512 0,138 sesuai 34 0,494 0,138 sesuai 81 0,514 0,138 sesuai 35 0,551 0,138 sesuai 82 0,452 0,138 sesuai 36 0,338 0,138 sesuai 83 0,401 0,138 sesuai 37 0,513 0,138 sesuai 84 0,586 0,138 sesuai 38 0,544 0,138 sesuai 85 0,505 0,138 sesuai 39 0,543 0,138 sesuai 86 0,504 0,138 sesuai 40 0,585 0,138 sesuai 87 0,48 0,138 sesuai 41 0,531 0,138 sesuai 88 0,45 0,138 sesuai 42 0,519 0,138 sesuai 89 0,533 0,138 sesuai 43 0,527 0,138 sesuai 90 0,528 0,138 sesuai 44 0,515 0,138 sesuai 91 0,516 0,138 sesuai 45 0,549 0,138 sesuai 92 0,458 0,138 sesuai 46 0,413 0,138 sesuai 93 0,538 0,138 sesuai 47 0,447 0,138 sesuai 94 0,46 0,138 sesuai
b. Test Konsistensi
Tabel 2. Test Konsistensi (Reabilitas) Nilai Skor Varian Total Varian Alpha Ket Nilai Skor Varian Total Varian Alpha Ket S1 3,26 11295,49 1,0613046 konsisten S48 4,29 11295,492 1,061305 konsisten S2 4,38 konsisten S49 6,31 konsisten S3 4,85 konsisten S50 5,52 konsisten S4 5,05 konsisten S51 5,75 konsisten S5 5,73 konsisten S52 5,7 konsisten S6 4,94 konsisten S53 5,47 konsisten
S7 5,24 konsisten S54 3,97 konsisten S8 5,58 konsisten S55 6,41 konsisten S9 5,51 konsisten S56 5,32 konsisten S10 6,07 konsisten S57 4,71 konsisten S11 6,02 konsisten S58 5,38 konsisten S12 5,08 konsisten S59 6,37 konsisten S13 5,83 konsisten S60 4,46 konsisten S14 4,31 konsisten S61 5,75 konsisten S15 5,8 konsisten S62 4,66 konsisten S16 5,51 konsisten S63 5,33 konsisten S17 5,47 konsisten S64 5,88 konsisten S18 4,85 konsisten S65 5,01 konsisten S19 5,34 konsisten S66 5,06 konsisten S20 5,93 konsisten S67 5,82 konsisten S21 5,87 konsisten S68 5,3 konsisten S22 6,35 konsisten S69 5,11 konsisten S23 5,34 konsisten S70 4,44 konsisten S24 5,31 konsisten S71 5,1 konsisten S25 4,68 konsisten S72 4,21 konsisten S26 5,69 konsisten S73 4,17 konsisten S27 6,43 konsisten S74 4,4 konsisten S28 5,68 konsisten S75 4,87 konsisten S29 5,85 konsisten S76 5,05 konsisten S30 5,5 konsisten S77 4,81 konsisten S31 6,42 konsisten S78 5,79 konsisten S32 5,99 konsisten S79 6,49 konsisten S33 5,45 konsisten S80 5,66 konsisten S34 5,36 konsisten S81 4,74 konsisten S35 6 konsisten S82 4,84 konsisten S36 4,39 konsisten S83 5,22 konsisten S37 5,84 konsisten S84 6,11 konsisten S38 5,88 konsisten S85 5,66 konsisten S39 5,7 konsisten S86 4,24 konsisten S40 5,65 konsisten S87 5,5 konsisten S41 5,95 konsisten S88 5,18 konsisten S42 5,24 konsisten S89 6,19 konsisten S43 6,05 konsisten S90 5,85 konsisten S44 5,68 konsisten S91 6,05 konsisten S45 6,31 konsisten S92 5,06 konsisten S46 5,01 konsisten S93 6,47 konsisten S47 5,31 konsisten S94 4,93 konsisten

## 3. Hasil Uji Coba Dan Pembahasan
Analisis Hierarchy Process (AHP) dikembangkan sebagai sistem pendukung keputusan untuk penelitian ini menganalisis pemesanan tiket pesawat online  di  daerah  Bekasi  [14].  Data  penelitian  dikumpulkan  melalui  kuesioner  yang  kualitas  produk,  fleksibilitas  layanan,  harga,  reputasi  dan keamanan  bisnisin  diisi  oleh  400  orang  yang  menggunakan  aplikasi  pemesanan  tiket  pesawat  online.  Kriteria  yang  digunakan  adalah  kualitas produk, fleksibilitas layanan, harga, reputasi dan keamanan bisnis. Subkriteria kualitas produk adalah cepat tanggap terhadap keluhan pelandggan, memberikan informasi yang jelas dan mudah dipahami, serta memiliki desain yang menarik. Sub kriteria perpindahan pekerjaan adalah kemudahan pembayaran, kemudahan pembayaran kembali dan pendapatan yang diperoleh. Subkriteria harga adalah diskon, cashback dan harga termurah. Untuk pilihan lain dalam memilih aplikasi pemesanan tiket pesawat online, ada empat pilihan yaitu Traveloka, Tiket.com, Pegi-pegi dan Agoda.
Gambar 2. Dekomposisi Pemilihan Pemesanan Tiket Secara Online

## 3.1 Langkah – Langkah Perhitungan AHP
Berikut merupakan langkah-langkah penggunaan algoritma AHP dalam hal ini ditentukan berdasarkan: [15]
1. Mengidentifikasi hubungan antara kriteria yang digunakan
Dalam hal ini, lima (lima) kriteria digunakan, yaitu: kualitas produk, fleksibilitas layanan, harga, reputasi dan keamanan bisnis [16]. Diasumsikan pada kasus ini:
Kualitas Produk 0,9 kali lebih penting daripada Fleksibilitas layanan Kualitas Produk 1,1 kali lebih penting daripada Harga Kualitas Produk dibandingkan dengan Lurus dengan Reputasi Kualitas Produk Berbanding Lurus dengan Keamanan Transaksi Fleksibilitas Layanan 1,3 kali lebih penting daripada Harga
Fleksibilitas Layanan 1,5 kali lebih penting daripada Keamanan Transaksi
2. Matriks Relasi berdasarkan Kriteria
Berdasarkan data dari 400 responden, matriks perbandingan untuk kriteria utama dibuat, yang memungkinkan perbandingan masing- masing kriteria sebagai berikut:
Tabel 1. Perbandingan Matriks Berpasangan Kriteria Utama Kualitas Produk Fleksibelitas Pelayanan Harga Reputasi Keamanan Transaksi Kualitas Produk 1 8/9 9/8 8/8 8/8 Fleksibelitas Pelayanan 9/8 1 9/7 9/8 9/6 Harga 8/9 7/9 1 9/8 7/8 Reputasi 8/8 7/9 8/9 1 8/6 Keamanan Transaksi 8/8 6/9 8/7 6/8 1

## 3. Menentukan Eigen Vektor
Tabel 2 . Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Utama denagan Eigen Vector
Kualitas Produk Fleksibelitas Pelayanan Harga Reputasi Keamanan Transaksi Eigen Vector Kualitas Produk 1 0,9 1,1 1 1 0,20 Fleksibelitas Pelayanan 1,13 1 1,3 1,1 1,5 0,24 Harga 0,9 0,8 1 1,1 0,9 0,18 Reputasi 1 0,8 0,9 1 1,3 0,20 Keamanan Transaksi 1 0,7 1,1 0,8 1 0,18 Total 5,0 4,1 5,4 5 5,7
Urutan kriteria utama yang mempengaruhi dapat disimpulkan berdasarkan nilai eigen vector merupakan nilai pilihan pemesanan tiket pesawat online adalah kualitas produk 20%, fleksibilitas layanan 24,3%, harga 18,3%, nama 20,% dan 17,5 % penghematan bisnis. Berdasarkan temuan di atas, nilai stabilitas kriteria adalah:
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 = 0,013790 1,12 = 0,012312
Nilai ini menunjukkan bahwa rasio konsistensi pada kriteria utama tidak melebihi 0,1, sehingga dianggap konsisten.
4. Menentukan Metode Perhitungan Alternatif
a. Alternatif untuk Mengatasi Keluhan Pelanggan dengan Cepat
Tabel 3. Alternatif untuk Mengatasi Keluhan Pelanggan dengan Cepat
Traveloka Tiket.com Agoda Pegi-pegi Eigen Vector Traveloka 1 1,125 1,33333 1,28571 0,293 Tiket.com 0,88889 1 1,125 1,125 0,256 Agoda 0,75 0,88889 1 1,14286 0,231 Pegi-pegi 0,77778 0,88889 0,875 1 0,220 Total 3,42 3,90 4,33 4,55
Berdasarkan  nilai eigen  vector ,  Traveloka  adalah  urutan  alternatif  paling  cepat  untuk  menangani  keluhan  pelanggan  sebesar  29,3%, Tiket.com 25,6%, Agoda 23,1%, dan Pegi-pegi 22%.
b. Alternatif Informasi yang Mudah Dimengerti
Table 4. Alternatif Informasi yang Mudah Dimengerti Traveloka Tiket.com Agoda Pegi-pegi Eigen Vector Traveloka 1 1 1,33333 1,14286 0,276 Tiket.com 1 1 1,125 1,285714 0,273 Agoda 0,75 0,88889 1 1,16667 0,232 Pegi-pegi 0,875 0,77778 0,857143 1 0,218 Total 3,63 3,67 4,32 4,60
Berdasarkan  nilai eigen  vector ,  Traveloka  adalah  urutan  alternatif  respons  cepat  terhadap  keluhan  pelanggan  sebesar  27,6%,  Tiket.com 27,3%, Agoda 23,2%, dan Pegi-pegi 21,8%.
c. Alternatif Memiliki Desain Menarik
Tabel 5. Alternatif Memiliki Desain Menarik Traveloka Tiket.com Agoda Pegi-pegi Eigen Vector Traveloka 1 1 0,88889 1,14286 0,250 Tiket.com 1 1 1,285714 1,285714 0,281 Agoda 1,125 0,77778 1 0,88889 0,233 Pegi-pegi 0,875 0,77778 1,125 1 0,232 Total 4,00 3,56 4,30 4,32
Berdasarkan nilai eigen vector , urutan alternatif respons cepat terhadap keluhan pelanggan adalah Traveloka 25%, Tiket.com 28,1%, Agoda 23,3%, dan Pegi-pegi 23,2%.
d. Alternatif Harga Terjangkau
Tabel 6. Alternatif Harga Terjangkau Traveloka Tiket.com Agoda Pegi-pegi Eigen Vector Traveloka 1 1 1,5 1,28571 0,290 Tiket.com 1 1 1,28571 1,142857 0,274 Agoda 0,6666667 0,77778 1 0,77778 0,197 Pegi-pegi 0,77778 0,875 1,285714 1 0,238 Total 3,44 3,65 5,07 4,21
Berdasarkan nilai eigen vector , Traveloka adalah urutan alternatif respons cepat terhadap keluhan pelanggan sebesar 29%, Tiket.com 27,4%, Agoda 19,7%, dan Pegi-pegi 23,8%.
e. Alternatif Potongan Harga ( Discount ) Tabel 7. Alternatif Potongan Harga ( Discount ) Traveloka Tiket.com Agoda Pegi-pegi Eigen Vector Traveloka 1 1,33333333 1,28571 1,125 0,293 Tiket.com 0,75 1 1,142857 1,5 0,293 Agoda 0,7777778 0,875 1 1,33333 0,239 Pegi-pegi 0,88889 0,66667 0,75 1 0,202 Total 3,42 3,88 4,18 4,96
Berdasarkan  nilai eigen  vector ,  Traveloka  adalah  urutan  alternatif  paling  cepat  untuk  menangani  keluhan  pelanggan  sebesar  29,3%, Tiket.com 29,3%, Agoda 23,9%, dan Pegi-pegi 20,2%.
f. Alternatif Cashback
Tabel 8. Alternatif Cashback Traveloka Tiket.com Agoda Pegi-pegi Eigen Vector Traveloka 1 1,5 1 1,14286 0,282 Tiket.com 0,66667 1 1,142857 1,285714 0,241 Agoda 1 0,875 1 1,16667 0,263 Pegi-pegi 0,875 0,77778 0,666667 1 0,218 Total 3,54 4,15 3,81 4,60
Berdasarkan  nilai eigen  vector ,  Traveloka  adalah  urutan  alternatif  respons  cepat  terhadap  keluhan  pelanggan  sebesar  28,2%,  Tiket.com 24,1%, Agoda 26,3%, dan Pegi-pegi 21,8%.
g. Alternatif Pembayaran yang Praktis
Tabel 9. Alternatif Pembayaran yang Praktis Traveloka Tiket.com Agoda Pegi-pegi Eigen Vector Traveloka 1 1,125 0,88889 1,14286 0,257 Tiket.com 0,88889 1 1,285714 1,285714 0,272 Agoda 1,125 0,77778 1 1,6 0,263 Pegi-pegi 0,875 0,77778 0,625 1 0,199 Total 3,89 3,68 3,80 5,03
Berdasarkan  nilai eigen  vector ,  dapat  disimpulkan  bahwa  urutan  alternatif  respons  cepat  terhadap  keluhan  pelanggan  adalah  Traveloka 25,7%, Tiket.com 27,2%, Agoda 26,3%, dan Pegi-pegi 19,9%.
h. Alternatif Kemudahan Pengembalian
Tabel 10. Alternatif Kemudahan Pengembalian Traveloka Tiket.com Agoda Pegi-pegi Eigen Vector Traveloka 1 1,285714 1,28571 1 0,281 Tiket.com 0,77778 1 1,142857 1,333333 0,256 Agoda 0,777778 0,875 1 1,6 0,247 Pegi-pegi 1 0,75 0,625 1 0,203 Total 3,56 3,91 4,05 4,93
Berdasarkan  nilai eigen  vector ,  dapat  disimpulkan  bahwa  Traveloka  adalah  urutan  alternatif  yang  paling  cepat  menanggapi  keluhan pelanggan dengan 28,1%, Tiket.com 25,6%, Agoda 24,7%, dan Pegi-pegi 20,3%.
i. Alternatif Mudah Digunakan
Tabel 11. Alternatif Mudah Digunakan Traveloka Tiket.com Agoda Pegi-pegi Eigen Vector Traveloka 1 1 1,5 1,29 0,290 Tiket.com 1 1 1,142857 1,333333 0,276 Agoda 0,666667 0,875 1 1 0,215 Pegi-pegi 0,77778 0,75 1 1 0,216 Total 3,44 3,63 4,64 4,62
Berdasarkan nilai eigen vector , urutan alternatif respons cepat terhadap keluhan pelanggan adalah Traveloka 29%, Tiket.com 27,6%, Agoda 21,5%, dan Pegi-pegi 21,6%.
j. Alternatif Kerahasian Data Pengguna
Tabel 12 . Alternatif Kerahasian Data Pengguna Traveloka Tiket.com Agoda Pegi-pegi Eigen Vector Traveloka 1 1 1 0,89 0,242 Tiket.com 1 1 1,5 1 0,273 Agoda 1 0,66667 1 1,4 0,237 Pegi-pegi 1,125 1 0,714286 1 0,233 Total 4,13 3,67 4,21 4,29
Berdasarkan  nilai eigen  vector ,  dapat  disimpulkan  bahwa  Traveloka  adalah  urutan  alternatif  yang  paling  cepat  menanggapi  keluhan pelanggan dengan 24,2%, Tiket.com 27,3%, Agoda 23,7%, dan Pegi-pegi 23,3%.
k. Alternatif Kepercayaan Pelanggan
Tabel 13 . Alternatif Kepercayaan Pelanggan Traveloka Tiket.com Agoda Pegi-pegi Eigen Vector Traveloka 1 1,285714 1 0,88 0,255 Tiket.com 0,77778 1 1,142857 0,888889 0,233 Agoda 1 0,875 1 1,14286 0,249 Pegi-pegi 1,14286 1,125 0,875 1 0,256 Total 3,92 4,29 4,02 3,91
Berdasarkan nilai eigen vector , dapat disimpulkan bahwa Traveloka adalah urutan alternatif yang paling cepat menanggapi keluhan pelanggan dengan 25,5%, Tiket.com 23,3%, Agoda 24,9%, dan Pegi-pegi 25,6%.
l. Alternatif Jaminan Pihak Ketiga
Tabel 14. Alternatif Pihak Ketiga Traveloka Tiket.com Agoda Pegi-pegi Eigen Vector
Traveloka 1 1,125 1 1 0,257 Tiket.com 0,88889 1 1 1,125 0,249 Agoda 1 1 1 1,33333 0,267 Pegi-pegi 1 0,88889 0,75 1 0,224 Total 3,89 4,01 3,75 4,46
Berdasarkan  nilai  eigen  vector,  Traveloka  adalah  urutan  alternatif  respons  cepat  terhadap  keluhan  pelanggan  sebesar  25,7%,  Tiket.com 24,9%, Agoda 26,7%, dan Pegi-pegi 22,4%.
5. Perhitungan Alternatif Keseluruhan Tabel 15. Alternatif Keseluruhan Overall Composite Weight Weight Traveloka Tiket.com Agoda Pegi-pegi Cepat Menanggapi Keluhan 0,378 0,293 0,256 0,231 0,220 Info 0,353 0,276 0,273 0,232 0,218 User Interface 0,269 0,250 0,281 0,233 0,232 Harga Terjangkau 0,377 0,290 0,274 0,197 0,238 Discount 0,317 0,293 0,293 0,239 0,202 Cashback 0,305 0,282 0,241 0,263 0,218 Payment 0,348 0,257 0,272 0,263 0,199 Refund 0,333 0,281 0,256 0,247 0,203 Userfriendly 0,319 0,290 0,276 0,215 0,216 Kemaanan 0,389 0,242 0,273 0,237 0,233 Kepercayaan 0,346 0,255 0,233 0,249 0,256 Jaminan Pihak Ketiga 0,265 0,257 0,249 0,267 0,224 Composite Weight 1,090 1,059 0,954 0,887
Perhitungan ini menunjukkan bahwa aplikasi pemesanan tiket pesawat secara online paling populer adalah Traveloka yang merupakan aplikasi pemesanan  tiket  pesawat  secara online khususnya  penduduk  Kota  Bekasi  dengan  memperoleh  1,0s90.  Tiket.com  memperoleh  1,059  dolar, menjadikannya opsi kedua yang paling dicari. Pilihan ketiga yang paling diminati adalah Agoda dengan perolehan nilai 0,954 dan Pegi-pegi, yang terakhir, mendapatkan nilai 0,887.

## 6. Kesimpulan
Hasil  studi  tentang  penggunaan  Analytical  Hierarcy  Process  (AHP)  dalam  pemesanan  tiket  pesawat  online  di  daerah  Bekasi,  oleh  karena  itu, penulis  mencapai  kesimpulan  sebagai  berikut:  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  faktor  yang  paling  penting  bagi  calon  pelanggan  adalah fleksibilitas  layanan  dengan  persentase sebesar  24,3%,  disusul  dengan  kriteria  kualitas  produk  20%,  reputasi  20%,  harga  18,3%,  dan  keaman transaksi  17,5%.  Pada  sub  kriteria  kualitas  produk  menunjukan  bahwa  kriteria  cepat  menanggapi  keluhan  pelanggan  paling  penting  dengan memperoleh  nilai  37,5%  disusul  dengan  menyampaikan  informasi  yang  jelas  dan  mudah  dipahami  sebesar  35,8%  serta  memiliki  desain  yang menarik  27,6%.  Pada  sub  kriteria  harga  menunjukan  bahwa  potongan  harga  menjadi  hal  yang  paling  penting  dengan  memperoleh  persentase sebesar  37,6%  disusul  dengan cashback 31,8%  dan  harga  terjangkau  30,4%.  Pada  sub  kriteria  pelayanan  menunjukan  bahwa  kemudahan pembayaran memiliki persentase paling tinggi 34,7% yang disusul dengan kemudahan refund 33,1% dan mudah digunakan 31,8%.
Pada sub kriteria keamanan transaksi menunjukan bahawa keamanan data pelanggan menjadi hal paling penting dengan persentase 39,1% yang disusul dengan kepercayaan pelanggan 33,8% dan jaminan pihak ketiga 26,4%. Secara keseluruhan, alternatif yang paling dicari adalah Traveloka dengan nilai 1,090, diikuti oleh Tiket.com (1,059), Pegi-pegi (0,954), dan Agoda (0,8887). Hasil hipotesa CR untuk kriteria menunjukkan bahwa nilainya kurang dari 0,1, yang menunjukkan bahwa hierarki secara keseluruhan konsisten.

## 7. Daftar Pustaka
[1] H.  Indah,  “Travel,  Kini  Jadi  Kebutuhan  Primer  Orang  Indonesia,” www.beritasatu.com ,  2019.  [Online].  Available: https://www.beritasatu.com/destinasi/306026-travelkini-jadi-kebutuhan-primer-orang-indonesia.html.
[2] M. M. Purba, “PEMESANAN TIKET KERETA API ONLINE (E-Ticketing) MENGGUNAKAN APLIKASI KAI Access,” JSI (Jurnal Sist.
Informasi) Univ. Suryadama , vol. 6, no. 2, pp. 175–194, 2019.
[3] M. Maysaroh, M. Fahmi, H. Destiana, Y. I. Maulana, and I. Komarudin, “Metode AHP dalam Sistem Pendukung Keputusan pada Pemilihan Website Penerbangan Online,” J. Pariwisata Bisnis Digit. dan Manaj. , vol. 1, no. 2, pp. 49–59, 2022.
[4] Ario Baskoro and Made Kamisutara, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan UKT/SPP Mahasiswa Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Pada Perguruan Tinggi”, explorit , vol. 13, no. 2, pp. 51-58, Dec. 2021.
[5] S. N. Rakhmah and S. Wahyuningsih, “Penentuan Faktor Prioritas Pemilihan Online Travel Agency di Wilayah Bekasi Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 825, 2020.
[6] Rezgo,  “Tour  &  Activity  Industry  Terms  What  is  an  OTA ?  Retrieved  May  26,  2019,” Rezgo ,  2018.  [Online].  Available: https://www.rezgo.com/glossary/ota.
[7] R. Zulfikar, A. Mukhayaroh, and S. Samudi, “Analisis Pengaruh Kualitas Sistem Dan Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Konsumen Dan Dampaknya Pada Kepercayaan Konsumen Pada Situs Pemesanan Tiket Pesawat,” Indones. J. Softw. Eng. , vol. 7, no. 1, pp. 100–109, 2021.
[8] F. Maulana, D. Meidelfi, N. Padang, and J. Teknologi Informasi Politeknik Negeri Padang, “Sistem Pendukung Keputusan Memilih  Tiket Pesawat Dengan Menggunakan Metode AHP Prodi D4 Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak Politeknik,” Jtii , vol. 05, no. 01, pp. 2–7, 2020.
[9] M.  D.  Mulyawan,  I.  N.  S.  Kumara,  I.  B.  A.  Swamardika,  and  K.  O.  Saputra,  “Kualitas  Sistem  Informasi  Berdasarkan  ISO/IEC  25010: Literature Review,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 20, no. 1, p. 15, 2021.
[10] R. Ajat, Pendekatan Penelitian Kuantitatif: Quantitative Research Approach. Yogyakarta, 2018.
[12] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan , 1 st ed. Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[12] S. Siregar, Statistika Deskriptif Untuk Penelitian . DEPOK: PT RAJAGRAFINDO PERSADA, 2016.
[13] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Bandung, 2019.
[14] F. Sari, METODE DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN , 1st ed. Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[15] D. N. Utama, SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN Filosofi, Teori dan Implementasi . Yogyakarta: Guradhawaca, 2017.
[16] E. Sestri and Husnayetti, “Penggunaan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) dalam Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penggunaan Transportasi Online,” SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE , pp. 31–36, 2018.