## Abstrak
Jual beli merupakan salah satu kegiatan primer manusia sebagai  sarana  untuk  memenuhi  kebutuhan  sandang, pangan    dan  papan.  Era  teknologi  saat  ini  seluruh kegiatan  manusia  dapat  digantikan  dengan  teknologi informasi. Pengaruh internet memberikan dampak yang signifikan bagi seluruh kegiatan manusia salah satunya kegiatan  jual  beli.  Sehingga  di  era  saat  ini  banyak muncul  berbagai  macam  platform  jual  beli  yang  dapat diakses menggunakan jaringan internet. Masing-masing platform  jual  beli  online  memiliki  ciri  khas  baik kelebihan  dan  kekurangan.  Oleh  karena  itu  perlu dilakukan  sebuah  penelitian  yang  mengkaji  pemilihan platform  jual  beli  online  yang  ideal.  Sistem  yang diaplikasikan  pada  penelitian  adalah Decision  Support System karena  mampu  menghasilkan  keluaran  berupa rekomendasi  keputusan.  Rekomendasi  keputusan berasala  dari  pengolahan  data  hasil  survei  terhadap generasi  Z  sebanyak  63  orang.  Pengolah  data  yang digunakan adalah metode Weighted Product dengan ciri khas  pembobotan  pada  beberapa  tahapannya.  Hasil akhir pada penelitian diperoleh nilai vektor V tertinggi sebanyak  0,205  kemudian  disusul  nilai  dibawahnya dengan nilai 0, 203.

## Kata kunci: Decision Support System,  internet, jual beli

## Abstract
Buying and selling are primary human activities to meet clothing,  food,  and  shelter  needs.  Information technology  can  replace  all  human  activities  in  the current  technological  era.  The  internet  significantly impacts all human activities, one of which is buying and selling.  In  the  recent  period,  many  different  kinds  of buying and selling platforms can be accessed using the internet  network.  Each  online  buying  and  selling
platform  has  its  characteristics,  both  advantages,  and disadvantages.  Therefore  it  is  necessary  to  conduct  a study  examining  the  ideal  online  buying  and  selling platform selection. The system applied in this research is the Decision Support System because it can produce outputs  in  the  form  of  decision  recommendations. Decision  recommendations  come  from  processing survey data on generation Z of 63 people. The Weighted Product method uses the data processor with weighting characteristics at several stages. The final results of the study  obtained  the  highest  vector  V  value  of  0.205, followed by the lower value with a value of 0.203.
Keywords: Buying  and  selling,  Decision  Support  System, internet

## I. PENDAHULUAN
Belanja  online  merupakan  salah  satu  fenomena yang  saat  ini  sudah  menjadi  tren  di  masyarakat. Rata-rata  pengguna  dan  pegiat  belanja  online adalah generasi Z. Generasi Z merupakan generasi yang  paling  dekat  dengan  teknologi.  Kegiatan belanja online sudah menjadi kebutuhan dan gaya hidup  para  generasi  Z.  Selain  menyajikan kemudahan dalam setiap aksesnya, barang-barang yang  dijual  juga  cenderung  lebih  terjangkau. Konsumen  juga  dapat  membandingkan  barang secara real  time dengan  toko  lain  baik  dari  segi harga  maupun  dari  segi  bentuk  fisik.  Kemudahan dari  belanja  online  tidak  lepas  dari  munculnya internet.  Sudah  banyak  platform  jual  beli  online yang  beredar  dimasyarakat  dengan  pengembang yang berbeda serta memiliki ciri khas yang berbeda pula. Namun dari masing-masing platform jual beli tersebut tentu memiliki kelebihan dan kekurangan
E-ISSN: 2775-4669 Volume 3, Nomor 1, Februari 2023
Sistem Pemilihan Platform Jual Beli Online Ideal menggunakan Metode Weighted Product
Rizal Furqan Ramadhan 1
Program Studi Manajemen Bisnis Syariah, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam, UIN Sayyid Ali Rahmatullah Tulungagung Tulungagung, Indonesia rizalfurqann@gmail.com
Diterima: 16 Feb 2023 | Direvisi:  20 Feb 2023 Disetujui: 21 Feb 2023 | Dipublikasi: 28 Feb 2023
baik  dari  pelayanan  terhadap  konsumen  maupun tampilan paltform.
Dari  pemaparan  tersebut,  perlu  dilakukan  sebuah penelitian  untuk  menganalisis  platform  jual  beli online  yang  ideal  digunakan  oleh  para  pegiat belanja online baik  penjual  maupun  pembeli.  Hal ini penting dilakukan karena kegiatan transaksi jual beli  online  sudah  menjadi  kebutuhan  primer masyarakat khususnya generasi Z.
Dalam  melakukan  pemilihan  platform  jual  beli online  yang  ideal  diperlukan  sebuah  sistem  yang dinamis. Sistem yang digunakan berbasis Decision Support  System . Decision  Support  System merupakan  sistem  yang  dapat  menghasilkan keluaran  sebuah  rekomendasi  keputusan  kepada manager atau pimpinan. Tentu tidak cukup dengan teknik Decision Support System saja namun harus diintegrasikan  dengan  metode  komputasi  untuk mengolah data penelitian. Metode yang digunakan adalah Weighted  Product yang  memiliki  fokus pembobotan pada salah satu prosesnya.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Rizal Furqan Ramadhan  dkk menyatakan bahwa  proses pada  metode Weighted  Product tidak  begitu mempersulit pengguna atau user tanpa mengurangi tingkat keakuratan dari keluaran yang dihasilkan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Decision Support System
Decision  Support  System merupakan  sistem pemberi  rekomendasi  keputusan  kepada  para manager  atau  pimpinan  dalam  sebuah  lembaga maupun  organisasi [1] .  Peran Decision  Support System bukan  sebagai  penentu  keputusan  namun sebatas  pemberi  rekomendasi  karena  berbasis sistem [2] .
Di  dalam Decision  Support  System terdapat teknologi basisdata yang berfungsi sebagai media penyimpanan data yang berjumlah tidak terbatas [3] .  Penyimpanan  basisdata  merupakan salah satu kelebihan dari adanya sebuah sistem[4].
Dalam Decision Support System terdapat beberapa komponen pendukung antara lain [5]:
 Managemen  Data  :  Managemen  data  yang dimaksud  merupakan  peran  basisdata  untuk penyimpanan data yang dinamis.
 Model  Managemen  Subsistem  :  Model managemen yang dimaksud merupakan kegunaan  dari  DBMS  ( Database  Management System )  atau  aplikasi  yang  digunakan  untuk menyimpan data.
 Tampilan  antarmuka  subsistem  :  Dengan adanya tampilan antarmuka (interface),
pengguna  mampu  berkomunikasi  dengan sistem. Sehingga pengguna mempu menggunakan sistem dengan baik  Teknologi Pengetahuan : Teknologi Pengetahuan yang dimaksud merupakan Kecerdasan  Buatan  ( Artificial  Intellegence ).
Dengan  adanya  kecerdasan  buatan,  berbagai metode  komputasi  mampu  digunakan  pada sebuah  sistem  sehingga  kinerja  manusia  dapat digantikan oleh sistem.

## B. Metode Weighted Product
Pada  metode Weighted  Product ,  setiap  alternatif dibandingkan dengan yang lain dengan mengalikan sejumlah rasio, satu untukmasing-masing kriteria[6]. Setiap rasio dinaikkan untuk menyetarakan bobot dari masing – masing kriteria yang sesuai. Hasil perkalian penilaian setiap atribut belum  bermakna  sebelum  dibandingkan  (dibagi) dengan nilai standar, dalam hal ini alternatif ideal sering digunakan sebagai nilai standar[7]. Metode Weighted  Product dapat  menghasilkan  beberapa rekomendasi  sesuai  dengan  parameter  yang dimasukkan  oleh  pengguna[8].  Metode  ini  sering diterapkan  pada  sistem  pendukung  keputusan. Metode Weighted  Product dapat  dikembangkan dengan metode lain sebagai metode perhitungan[9].
Bobot  untuk  atribut  manfaat  berfungsi  sebagai pangkat  positif  dalam  proses  perkalian  antara atribut, sementara bobot berfungsi sebagai pangkat negatif  bagi  atribut  biaya[10].  Preferensi  untuk alternative Si sesuai dengan persamaan 1.
𝑆 𝑖 =   ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑤𝑗 (1)
dengan :
S  =  Preferensi  alternatif  dianologikan  sebagai vektor S
X = Nilai kriteria
W = Bobot kriteria / subkriteria
i = Alternatif
j = Kriteria
n = Banyaknya kriteria
Dimana Σwj = 1 serta wj adalah pangkat bernilai positif  untuk  atribut  keuntungan  dan  bernilai negatif  untuk  atribut  biaya.  Preferensi  relatif  dari setiap alternatif sesuai dengan persamaan 2.
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑋 𝑗 𝑥 ) 𝑛 𝑗=1 (2)
dengan :
V  =Preferensi  alternative  dianalogikan  sebagai vektor V
X = Nilai kriteria
W = Bobot kriteria dan sub kriteria i = Alternatif
j = Kriteria n = Banyaknya kriteria
*  =  Banyaknya  kriteria  yang  telah  dinilai  oleh vektor S
Berdasarkan  persaman  1  dan  2  metode Weighted Product menerapkan  langkah-langkah  matematis dalam bentuk pembobotan pangkat. Kriteria yang digunakan  sebagai  parameter  nantinya  akan ditentukan  jenis  atributnya  sesuai  dengan  fungsi masing-masing  pada  proses  penghitungan  data. Atribut  yang  dimaksud  adalah benefit (manfaat) dan cost (biaya).  Dalam  menentukan jenis atribut tersebut  perlu  dikomunikasikan  dengan  pihak pakar yakni pakar bidang ekonomi digital.
Pangkat  atau  pembobotan  tersebut  nantinya  akan menghasilkan nilai vektor sebagai nilai akhir dari proses  matematis  yang  dijalankan.  Nilai  vektor tersebut antara lain adalah Vektor S dan Vektor V. Sevara  ringkas  metode Weighted  Product sesuai pada Gambar 1.
START Menentukan alternatif dan kriteria Memberikan preferensi bobot sesuai dengan masing – masing kriteria Menentukan nilai kriteria dari setiap alternatif Mengalikan  seluruh  atribut  bagi  sebuah  alternatif dengan  bobot  sebagai pangkat positif untuk atribut manfaat dan bobot berfungsi sebagai pangkat negatif pada atribut biaya Menghitung nilai vektor S Menghitung Nilai terbesar dai Vektor V SELESAI
Gambar 1. Flowchart Metode Weighted Product

## III. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  alur  dari  proses penelitian.  Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa alaur atau langkah-langkah penelitian sesuai pada gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian
Proses  penelitian  diawali  dengan  identifikasi masalah yakni menentukan masalah yang muncul dimasyarakat  kemudian  diproses  menggunakan sistem.  Permasalahan  yang  dikaji  tentu  ditunjang dengan penelitian-penelitian terdahulu yang sudah pernah dilakukan oleh peneliti sebelumnya.
Tahapan  selanjutnya  adalah  analisis  kebutuhan, pada tahap ini mencangkup mengenai pemenuhan kebutuhan yang dibutuhkan pada proses penelitian. Kebutuhan  yang  dimaksud  terdiri  dari  literatur pendukung, perancangan komponen sistem, merumuskan data yang dibutuhkan pada penelitian.
Pengumpulan  data  merupakan  kegiatan  mencari serta  mendapatkan  komponen  inti  dalam  proses penyusunan penelitian. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data platform jual beli online yang sering digunakan oleh generasi Z. Generasi Z dipilih disebabkan karena generasi ini paling dekat dan  familiar  dengan  teknologi.  Data  berasal  dari survei yang diisi oleh responden yakni generasi Z sebanyak 63 orang.
Tahap  desain  sistem  merupakan  tahapan  dalam mendesain sistem serta mendesain relasi basisdata sebagai  penampung  data  yang  akan  diolah  oleh sistem. Platform inti yang dibutuhkan pada tahapan desain sistem adalah DBMS ( Database Management System ). DBMS berfungsi
menyimpan  dalam  jumlah  yang  tidak  terbatas sehingga memudahkan peneliti dalam menjalankan mengolah  data  penelitian  berbasis  metode komputasi.
Pembuatan sistem merupakan tahapan teknis pada proses  penelitian  berbasis  teknologi  informasi. Tahapan  ini  meliputi  proses coding serta menghubungkan sistem dengan DBMS yang telah ditentukan  sebelumnya.  Setelah  selesai,  sistem dievaluasi oleh decision maker atau pakar platform digital terkait dengan keluaran yang dihasilkan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah  awal  pada  penelitian  ini  adalah menentukan  terlebih  dahulu  alternatif.  Data alternatif yang digunakan merupakan platform jual beli  online  yang  sering  dioperasikan  oleh  pegiat belanja online sesuai pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif Kode Alternatif A1 Shopee A2 Bukalapak A3 Tokopedia A4 Lazada A5 Blibli
Data  alternatif  merupakan  bahan  penilaian  bagi para  responden  yang  akan  mengisi  survei.  Survei dapat  dilakukan  setelah  kriteria  penilian  beserta bobot  ditentukan.  Kriteria  penilaian  sesuai  pada Tabel 2.

## Tabel 2. Kriteria Pemilihan Platform Jual Beli
Kriteria Kode Atribut User Interface C1 Benefit Jenis Produk C2 Benefit Harga C3 Cost Pengiriman Dan Pengemasan C4 Benefit Teknik Pembayaran C5 Benefit
Identifikasi Masalah Analisis Kebutuhan Pengumpulan Data Desain Sistem Pembuatan Sistem Evaluasi Sistem
Respon Pelayanan C6 Benefit Keamanan Transaksi C7 Benefit
Terdapat  atribut  antara  lain benefit dan cost . Khusus pada atribut cost , nilai bobot pada kriteria tersebut  akan  bernilai  minus.  Masing-masing kriteria  memiliki  bobot  sesuai  dengan  tingkat kepentingan  masing-masing  kriteria.  Nilai  bobot masing-masing kriteria sesuai dengan Tabel 3
Tabel 3. Nilai bobot kriteria Kriteria Bobot C1 0,25 C2 0,1 C3 0,35 C4 0,1 C5 0,05 C6 0,25 C7 0,05
Nilai bobot masing-masing kriteria akan dinormalisasikan  dengan  cara dibagi  dengan nilai total bobot. Proses perhitungan manual normalisasi bobot atau perbaikan bobot sebagai berikut :
𝑊1 = 0,25 0,25 + 0,1 + 0,35 + 0,1 + 0,05 + 0,25 + 0,05 = 0,22 𝑊2 = 0,1 0,25 + 0,1 + 0,35 + 0,1 + 0,05 + 0,25 + 0,05 = 0,09 𝑊3 = 0,35 0,25 + 0,1 + 0,35 + 0,1 + 0,05 + 0,25 + 0,05 = −0,30 𝑊4 = 0,1 0,25 + 0,1 + 0,35 + 0,1 + 0,05 + 0,25 + 0,05 = 0,09 𝑊5 = 0,05 0,25 + 0,1 + 0,35 + 0,1 + 0,05 + 0,25 + 0,05 = 0,04 𝑊6 = 0,25 0,25 + 0,1 + 0,35 + 0,1 + 0,05 + 0,25 + 0,05 = 0,22 𝑊7 = 0,05 0,25 + 0,1 + 0,35 + 0,1 + 0,05 + 0,25 + 0,05 = 0,04
Proses  perhitungan  tersebut  sesuai  dengan  taknik manual  perhitungan  perbaikan  bobot/normalisasi. Hasil  normalisasi  bobot  kriteria  sesuai  dengan Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Normalisasi Bobot
Kriteria Bobot C1 0,22 C2 0,09 C3 -0,30
C4 0,09 C5 0,04 C6 0,22 C7 0,04
Dari nilai normalisasi bobot tersebut dihitung nilai vektor  S  pada  masing-masing  alternatif  sesuai dengan  kriteria.  Perhitungan  nilai  vektor  S  sesuai pada persamaan 1.
𝑆 1 =   (4 0,22 )𝑥(4,2 0,09 )𝑥(3,8 −0,30 )𝑥(3,8 0,09 )𝑥(4,1 0,04 )𝑥(3,7 0,22 )𝑥(3,9 0,04 ) = 1,717 𝑆 2 =   (3,6 0,22 )𝑥(3,5 0,09 )𝑥(3,4 −0,30 )𝑥(3,5 0,09 )𝑥(3,6 0,04 )𝑥(3,5 0,22 )𝑥(3,6 0,04 ) = 1,661 𝑆 3 =   (4,1 0,22 )𝑥(3,9 0,09 )𝑥(3,7 −0,30 )𝑥(3,9 0,09 )𝑥(3,9 0,04 )𝑥(3,7 0,22 )𝑥(3,8 0,04 ) = 1,727 𝑆 4 =   (3,8 0,22 )𝑥(3,6 0,09 )𝑥(3,6 −0,30 )𝑥(3,5 0,09 )𝑥(3,6 0,04 )𝑥(3,6 0,22 )𝑥(3,6 0,04 ) = 1666 𝑆 5 =   (3,6 0,22 )𝑥(3,4 0,09 )𝑥(3,4 −0,30 )𝑥(3,5 0,09 )𝑥(3,6 0,04 )𝑥(3,5 0,22 )𝑥(3,5 0,04 ) = 1,655
Proses perhitungan tersebut merupakan perhitungan  manual  nilai  vektor  S.  Nilai  yang dihasilkan  sesuai  masing-masing  alternatif.  Nilai alternatif  pada  tiap  kriteria  dipangkatkan  dengan normalisasi bobot atau perbaikan bobot. Terdapat sejumlah 5 alternatif sehingga nilai vektor S yang dihasilkan  sebanyak  5.  Secara  garis  besar  nilai vektor S masing-masing kriteria sesuai Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Vektor S Kode Alternatif Vektor S A1 Shopee 1,7175193 A2 Bukalapak 1,661312 A3 Tokopedia 1,7278472 A4 Lazada 1,6661892 A5 Blibli 1,6551012
Nilai  vektor  S  merupakan  nilai  yang  diproses sebelum menghitung nilai vektor V. Nilai vektor V dihasilkan  dari  masing-masing  nilai  vektor  S kemudian  dibagi  dengan  nilai  total  jumlah  nilai vektor S.
𝑉 1 = 1,717 1,717 + 1,661 + 1,727 + 1,666 + 1,655 = 0,203 𝑉 2 = 1,661 1,717 + 1,661 + 1,727 + 1,666 + 1,655 = 0,197 𝑉 3 = 1,727
1,717 + 1,661 + 1,727 + 1,666 + 1,655 = 0,205 𝑉 4 = 1,666
1,717 + 1,661 + 1,727 + 1,666 + 1,655 = 0,197 𝑉 5 = 1,655 1,717 + 1,661 + 1,727 + 1,666 + 1,655 = 0,196
Perhitungan tersebut merupakan proses perhitungan nilai vektor V pada metode Weighted Product .  Perhitungan  nilai  vektor  V  merupakan tahapan akhir dari metode Weighted Product .

## Tabel 6. Nilai Vektor V
Kode Alternatif Vektor V A1 Shopee 0,2037881 A2 Bukalapak 0,1971189 A3 Tokopedia 0,2050135 A4 Lazada 0,1976976 A5 Blibli 0,196382
Sesuai tabel 6 menyajikan nilai vektor V tertinggi sampai  pada  nilai  terendah.  Nilai  tertinggi merupakan platform Tokopedia kemudian disusul oleh Shoope.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan pemaparan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa Decision Support System dapat menghasilkan rekomendasi keputusan yang dinamis  serta  ideal  berdasarkan  perhitungan matematis.  Perhitungan  yang  digunakan  adalah metode Weighted  Product dengan  menggunakan perbaikan  bobot  yang  menjadi  nilai  pangkat  pada masing-masing  nilai  alternatif  berdasarkan  hasil survei.  Nilai  bobot  kepentingan  merupakan  salah satu  inti  dari  perhitungan  metode Weighted Product karena  berpengaruh  terhadap  nilai  akhir dari  nilai  preferensi  nilai  V.  Sehingga  metode Weighted Product efektif digunakan pada penelitian ini.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  pihak  pengelola  Jurnal Insearch  yang  sudah  mempublish  penelitian penulis.

## REFERENSI
[1] R. Ramadhan and K. Eliyen,
“IMPLEMENTASI METODE TOPSIS PADA
DECISION  SUPPORT  SYSTEM  UNTUK PENILAIAN MAHASISWA BERBASIS PRESTASI AKADEMIK DAN NON
AKADEMIK,” Rabit :  Jurnal  Teknologi  dan Sistem  Informasi  Univrab ,  vol.  7,  no.  2,  Jul. 2022, doi: 10.36341/rabit.v7i2.2470.
[2] R.  F.  Ramadhan  and  K.  Eliyen,
“Implementasi  Metode  Analytical  Hierarchy Process  pada  Penilaian  Mahasiswa  Berprestasi
Berbasis  Decision  Support  System,” Jurnal Informatika  dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak , vol. 4, no. 2, pp. 98–105, 2022.
[3] R.  F.  Ramadhan  and  A.  A.  Widodo, “Penilaian Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Berbasis Decision Support System,” Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Informatika (JUSIFOR) , vol. 1, no. 2, pp. 90–97, Dec. 2022, doi: 10.33379/jusifor.v1i2.1695.
[4] R. F. Ramadhan, H. Tolle, and M. A. Muslim,  “Perancangan  Decision  Support System  Penilaian  Kinerja  Dosen  Berdasarkan Penilaian  Prestasi  Kerja  Pegawai  dan  Beban Kinerja  Dosen,” MATICS ,  vol.  8,  no.  2,  2016,
doi: 10.18860/mat.v8i2.3555.
[5] Aronson.  J.  E.  Liang.  T.  Turban.  E, Decision  Support  Systems  And  Intelligent
Systems , 7th ed. India: Prentice-Hall Of India, 2007.
[6] N.  Hayati,  S.  Rahayu,  and  T.  I.
Saputra,  “Sistem  Informasi  Pemilihan  Asisten
Laboratorium dengan Metode Weighted Product  dan  Weighted  Sum  Model,” STRING (Satuan  Tulisan  Riset  dan  Inovasi  Teknologi) , vol. 6, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[7] A.  Rizka,  “Penerapan  Metode
Weighted  Product  Model  dan  Weighted  Sum Model  dalam  Penentuan  Produk  yang  akan Dipasarkan,” LOFIAN:  Jurnal  Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 1, no. 2, pp. 45– 52, 2022.
[8] Wahyu  Adi  Kurniawan,  “Sistem
Pendukung Keputusan Pencarian Universitas di Malang Menggunakan  Weight Product dengan Pembobotan  Weighted  Sum  Model,” Jurnal Ilmiah Informatika , vol. 4, no. 2, pp. 103–110,
Dec. 2019, doi: 10.35316/jimi.v4i2.554.
[9] Z.  Wafda  Syamila  and  N.  Dian
Natashia,  “Analisis  Pemilihan  Marketplace
Terbaik  pada  Masa  Pandemi  COVID-19 Menggunakan Metode Simple Additive Weighting  (SAW),  Technique  for  Others Reference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS) dan Weighted product (WP),” Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi) ,  vol.  5, no. 2, p. 2021, 2021, doi: 10.35870/jti.
[10] S. Harjanto, R. Tri Vulandari, and S. Sinar  Nusantara  Surakarta,  “Application  of Analytic  Hierarchy  Process  and  Weighted Product  Methods  in  Determining  the  Best Employees,” 2021.