## Analitycal Hierarchy Process Untuk Menganalisa Faktor Pemilihan Web Browser Pada Desktop
Wida Prima Mustika 1 , Mardian 2 , Rinawati 3 1,2,3 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri
(STMIK Nusa Mandiri)
Jl. Kramat Raya No.18 Jakarta Pusat wida.wpm@nusamandiri.ac.id , iancassanova.ic@gmail.com , rinawati.riw@nusamandiri.ac.id
Abstract
Convenience  in  using  the internet  is  strongly  influenced  by  the  web  browser  used. Web browser is an application to be able to surf the internet, which serves to display and  interact  with  the  server.  The  development  of  the  internet  and  the  increasing number of website are there, make the internet as the primary source of information. With options and advantages possessed by each web browser, internet users often do not make the most of the features provided. It is that makes the background of how to apply  the  research  methods  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  for  choosing  a  web browser  on  the  desktop.  This  research  aims  to  create  a  decision  support  system  for internet users in selecting the appropriate web browser criteria and requirements.
Keywords : Web Browser, Internet, Analytical Hierarchy Process (AHP), DSS
Abstrak
Kenyamanan  dalam  menggunakan  internet  sangat  dipengaruhi  oleh  web  browser yang digunakan. Web browser merupakan  aplikasi untuk dapat menjelajah internet, yang  berfungsi  menampilkan  dan  melakukan  interaksi  dengan  server. Berkembangnya  internet  dan  semakin  banyaknya  website  yang  ada,  menjadikan internet  sebagai  sumber  informasi  yang  utama.  Dengan  banyaknya  pilihan  dan kelebihan  yang  dimiliki  oleh  masing-masing  web  browser,  para  pengguna  internet sering  tidak  memanfaatkan  secara  maksimal  fitur  yang  disediakan.  Hal  ini  yang menjadikan  latar  belakang  penelitian  bagaimana  menerapkan  metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  untuk  memilih  web  browser  pada  desktop.  Penelitian  ini bertujuan untuk membuat sistem penunjang keputusan bagi pengguna internet dalam memilih web browser yang tepat sesuai kriteria dan kebutuhan.
Kata kunci : Web browser, internet, Analytical Hierarchy Process, SPK

## 1. PENDAHULUAN
Web  browser  merupakan perangkat  lunak  yang  fungsinya  menerima dan  menyajikan  informasi  di  internet.  Sumber  informasi  bisa  dilihat menggunakan web  browser , baik  yang  berupa halaman  web, gambar,  video, atau  jenis  konten  lainnya[1].  Dewasa  ini browser begitu  maju  dan berkembang  pesat,  namun  tidak  semua  pengguna  memanfaatkan  fitur-fitur yang  sudah  disediakan  oleh browser. Hal  ini  sangat  disayangkan,  karena pengguna  tidak  sepenuhnya  tahu  akan  manfaat  dari  sebuah browser yang sangat  membantu  dalam  menelusuri  internet  menjadi  lebih  mudah  dan efektif.  Terkadang  pengguna  hanya  memilih browser dari  tingkat
kepopulerannya  saja  atau  mengikuti trend yang  ada  pada  saat  itu  tanpa mengetahui dengan baik keunggulan dari sebuah browser tersebut. Penelitian  terdahulu  mengenai  pemilihan  web  browser  seperti penelitian  yang  dilakukan  oleh  retnoningsing  yang  menerapkan  metode Analityc  Hierarchy  Process  (AHP) untuk  memilih  desktop web  browser , penelitian  ini  mempunyai  tujuan  untuk  membuat  sistem  penunjang keputusan  bagi  pengguna  internet  dalam  menentukan  pilihan  desktop  web browser yang tepat sesuai kriteria dan kebutuhan [2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Teknik  terakhir  yang  akan  dibahas  dalam  situasi  pengambilan keputusan  adalah  teknik Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  Teknik  ini dikembangkan oleh L.Saaty tahun 1970. Teknik Analytical Hierarchy Process (AHP)  membantu  pengambilan  keputusan  memilih  sebuah  alternatif  yang memberikan  hasil  paling  mendekati  tujuannya.  Teknik  ini  sudah  dilakukan oleh para pengambil keptusan sejak lama, yaitu dalam fikiran mereka, tetapi AHP  memvisualkan  apa  yang  mereka  fikirkan  dan  rasakan  sehingga pemahaman terhadap situasi keputusan menjadi semakin baik [3]. Kelebihan AHP diantaranya adalah [4][5] :
1. Struktur yang berhirarki, sebagai konsekuensi dari kriteria yang dipilih, sampai pada subkriteria yang paling dalam.
2. Memperhitungkan  validitas  sampai  dengan  batas toleransi inkonsistensi  berbagai  kriteria  dan  alternative  yang  dipilih  oleh  para pengambil keputusan.
3. Memperhitungkan daya tahan atau tahanan output analisis sensitivitas pengambilan keputusan.
Expert  Choice merupakan  salah  satu software AHP  yang  memiliki kelebihan dibanding criterium decision plus . Kelebihan software Expert Choice adalah  memiliki  tampilan  antarmuka  yang  lebih  menarik,  mampu  untuk mengintegrasikan  pendapatan  pakar,  tidak  membatasi  level  dari  struktur hirarki [6].
Browser memiliki  istilah  lain  yaitu web  browser ,  peramban  serta penjelajah  web.  Secara  umum, browser adalah  suatu  aplikasi  atau  program yang dijalankan pada perangkat komputer untuk menjelajah konten atau isi yang  ada  pada  media World  Wide  Web  (WWW) dengan  memanfaatkan jaringan internet. Teknologi browser yang berkembang saat ini tidak hanya bisa  menampilkan  halaman  yang  berisi  teks  atau  tulisan  saja, browser sekarang juga bisa menampilkan konten gambar, musik, suara, video, file pdf dan data lainnya [7].
Ada beberapa jenis Browser yang sedang popular saat ini, yaitu [7] :
1. Microsoft Internet Explorer Internet  Explorer atau  disingkat  IE  merupakan  merk  dagang  yang dipelopori  oleh  perusahaan  terkemuka  yaitu  Microsoft  Corp. Internet Explorer bias  dikatakan  merupakan  salah  satu browser paling  tua,
pengguna  computer  pada  zaman  dahulu  pasti  sudah  tidak  asing  lagi dengan browser ini.
2. Google Chrome
Google  Chrome dibentuk  dan  dikembangakan  oleh  sang  raksasa  mesin pencari Google . Browser ini dirilis pada 2 September 2008, dan pada saat itu hanya digunakan untuk Microsoft Windows karena masih dalam status beta. Google chrome menjadi browser  terpopuler karena banyaknya fitur yang tersedia didalamnya dan kecepatan respon yang dimilikinya.
3. Mozilla Firefox Versi pertama Mozilla Firefox dirilis pada tanggal 9 November 2004 oleh Yayasan Mozilla dan langsung disambut baik oleh masyarakat. Terhitung pada bulan September 2014 penggunaan browser ini sudah mencapai 12% sampai  22%,  bahkan  di  Indonesia  sendiri browser ini  sudah  mencapai 55% dari total pengguna internet.

## 2.1. Desain Penelitian
Gambar 1. Desain Penelitian
2.2. Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data pada  analisa faktor pemilihan Web Browser pada Desktop ini meliputi penentuan tujuan penelitian, kriteria dan alternatif objek  penelitian.  Data  primer  diperoleh  dengan  cara  data  survei  kuesioner dari  responden,  data  kriteria,  dan  data  alternatif browser .  Data  sekunder penunjang  diperoleh  dari  beberapa  sumber  referensi  pustaka  penelitian sebelumnya untuk melengkapi laporan penelitian.
1. Angket Kuesioner
Merupakan  pengumpulan  data  dengan  lembar  kuesioner  yang diberikan kepada responden untuk memperoleh data nilai pembobotan sebagai  perhitungan  penerapan  metode  AHP  dalam  analisa  faktor pemilihan web browser pada desktop.

## 2. Studi Pustaka
Merupakan  metode  pengumpulan  data  melalui  buku,  jurnal,  internet dan  literature  lain  yang  masih  berkaitan  dengan  pembahasan  dan penunjang penelitian.

## 2.3. Pengolahan Data
Pada penelitian untuk menganalisa faktor pemilihan web browser pada desktop  dengan  metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) ini,  peneliti mengambil sampel dari beberapa pengguna web browser . Dan para pengguna web diambil dari beberapa kalangan diantaranya:
1. Kalangan  pelajar  disekitar  lingkungan  Sekolah  Menengah  Kejuruan Teratai Putih Global Bekasi (kranji).
2. Kalangan mahasiswa disekitar lingkungan kampus STMIK Nusamandiri.
3. Kalangan  mahasiswa  disekitar  lingkungan  Universitas  Assyafiiyah Jatiwaringin.
4. Kalangan pekerja disekitar lingkungan Apotek K24 Bekasi Jatimulya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisa Penerapan Analitycal Hierarchy Process (AHP)
Penentuan  skala  prioritas  dengan  menggunakan  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)  dari web  browser sendiri  bertujuan  untuk menganalisa web browser yang paling sering dipilih atau yang paling sering digunakan oleh pengguna web dari beberapa kriteria yang telah dipilih oleh peneliti.  Adapun  kriteria  yang  telah  dipilih  oleh  peneliti  adalah  kriteria kecepatan, keamanan, kemudahan pada alternatif web browser seperti Google Chrome,  Mozilla  firefox,  Internet  Explorer. Hasil  rekapitulasi  data  kuesioner yang sudah ada akan divalidasi dan selanjutnya  data akan dianalisa dengan menggunakan prinsip dasar metode Analytical Hierarchy Process (AHP).
a. Struktur Hirarki Model
Struktur  atau  diagram  hirarki  model  dibuat  berdasarkan  tujuan, kriteria  dan  alternatif  dari  penelitian  yang  sudah  ada  disesuaikan  dengan kalsifikasi level keputusan dalam metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Dalam  kasus  analisa  faktor  pemilihan web  browser pada  desktop  ini, hubungan  antara  kriteria  dan  alternatif  ini  dapat  digambarkan  sebagai berikut.
Gambar 2. Hirarki Pemilihan Desktop Web Browser

## b. Penyebaran Kuesioner Pada Responden
Data-data  yang  telah  diperoleh  dari  responden  dengan  menggunakan angket  kuesioner,  selanjutnya  akan  dilakukan  rekapitulasi  berdasarkan kriteria  yang  telah  ditetapkan  dari  setiap  alternatif  pemilihan desktop  web browser. Kuesioner yang disebarkan sebanyak 50 eksemplar untuk 50 orang responden pengguna web browser .
c. Perhitungan Hasil Kuesioner
Pengolahan data kuesioner dimulai dari data hasil kuesioner, kemudian dilanjutkan  dengan  perhitungan  dengan  menggunakan  prosedur Analytic Hierarchy Process (AHP). Jawaban responden dinilai konsisten apabila nilai Cosistency Ratio (CR) nya kurang dari 0.10 (<0.10). Kuesioner yang memiliki nilai kurang dari 0.10 inilah  yang  digunakan  dalam  analisa  selanjutnya.  Sebaliknya,  jawaban responden  dinilai  tidak  konsisten  apabila  nilai Consistency  Ratio (CR)  nya lebih  besar  dari  0.10.  Kuesioner  yang  memiliki  nilai  lebih  dari  0.10  ini dianggap  gugur  dan  tidak  dapat  digunakan  untuk  analisa  selanjutnya.  Pada Tabel  dibawah  ini  dapat  dilihat  matrik  jawaban  responden  1  yang  akan dilakukan pengujian konsistensi.
Tabel 1. Matrik Jawaban Responden Kriteria Kecepatan   Keamanan  Kemudahan Kecepatan 1.0000 0.3333 0.3333 Keamanan 3.0000 1.0000 2.0000 Kemudahan 3.0000 0.5000 1.0000 Jumlah 7.0000 1.8333 3.3333
Dengan melakukan penilaian  relatif  pada setiap sel, yaitu dengan  cara membagi  nilai  setiap  sel  dengan  jumlah  pada  setiap  kolomnya  maka  akan diperoleh nilai relatif per sel. Selanjutnya pada faktor horizontal dijumlahkan dan dicari prioritasnya. Hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Nilai Prioritas Untuk Responden 1 Kriteria KC KA KM Jumlah  Prioritas KC 0.142  0.181  0.100 0.424 0.141 KA 0.428  0.545  0.600 1.574 0.524 KM 0.428  0.272  0.300 1.001 0.333 Jumlah 1.000  1.000  1.000 3.000 1.000
Keterangan : KC : Kecepatan, KA : Keamanan, KM : Kemudahan
Setelah  didapat  nilai  seperti  diatas  maka  selanjutnya  dilakukan pengujian konsistensi. Cara menguji konsistensi setiap matriks berpasangan kriteria adalah sebagai berikut:
λ maks = ((7*0.1415) + (1.8*0.5246) + (3.3*0.3337) = 3.0653
CI = (λ maks – n) = (3.06053-3) = 0.0326 (n - 1) (3-1) CR = CI = 0.0326 = 0.0563 IR 0.58
Jadi, perhitungan ini konsisten karena Consistency Ratio atau CR ≤ 0.1.
Berdasarkan hasil verifikasi data diatas, dapat dinyatakan bahwa responden 1  dinilai  konsisten  karena Consistency  Ratio (CR)  nya  kurang  dari  0.10 (<0.10). Maka jawaban responden dinyatakan konsisten dan dapat dilakukan perhitungan selanjutnya. Dari hasil kuesioner yang sudah dihitung yaitu, 50 eksemplar kuesioner, terdapat 32 responden yang menjawab konsisten dan sisanya menjawab tidak  konsisten atau gugur. Berikut ini  adalah  tabel data kuesioner responden yang telah dihitung.
Tabel 3. Hasil Pengujian Seluruh Kuesioner

## d. Pembobotan Kriteria

## Tabel 4. Matriks Berpasangan Kriteria
Matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk mempresentasikan  kepentingan  relatif  dari  suatu  elemen  terhadap  elemen lainnya. Nilai elemen kolom yang dinilai didapat dari hasil bagi dengan nilai kriteria yang dinilai. Jika suatu kriteria dalam baris bertemu dengan kriteria yang  sama  dalam  kolom  maka  nilai  elemen  tersebut  adalah  1.  Contohnya hasil 0.5 di kolom kriteria kecepatan, baris kriteria keamanan didapat dari 1 dibagi 2. Nilai 1 di kolom kriteria kecepatan, baris kriteria kecepatan. Nilai 2 di kolom kriteria keamanan, baris kriteria kecepatan.

## Tabel 5. Normalisasi Matriks Antar Kriteria
Menghitung normalisasi matriks dengan rumus masing-masing elemen kolom  dibagi  dengan  dengan  jumlah  matriks  kolom.  Lalu  jumlahkan  setiap baris  dan  kolom.  Nilai eigen  vector atau  prioritas  didapat  dari  jumlah  baris normalisasi  dibagi  dengan  jumlah  kriteria.  Berikut  ini  adalah  cara perhitungan  pengujian  konsistensi  setiap  matriks  berpasangan  kriteria adalah sebagai berikut:
λ maks = ((2*0.4904) + (3.5*0.3119) + (5*0.1976) = 3.06045
CI = (λ maks – n) = (3.06045-3) = 0.030225 (n - 1)                        (3-1) CR = CI = 0.030225  = 0.052112 IR 0.58
Jadi, perhitungan ini konsisten karena Consistency Ratio atau CR ≤ 0.1.

## e. Pembobotan Alternatif
Rata-rata  dari  hasil  pengolahan  kuesioner  terhadap  penilaian  kriteria yang  didapat,  selanjutnya  dibuat  pembobotan  untuk  menilai  perbandingan antar kriteria dan alternative dari beberapa objek yang sudah di teliti.
Tabel 6. Matriks Berpasangan Alternatif Kemudahan
Tabel 7. Matriks Berpasangan Alternatif Kecepatan
Tabel 8. Matriks Berpasangan Alternatif Keamanan

## f. Perhitungan Prioritas Global
Untuk  mendapatkan  bobot  prioritas  menyeluruh  dari  tiap-tiap alternatif,  maka  harus  dilakuakan  perkalian  antar  bobot  prioritas  global dengan bobot prioritas local alternatif dari masing masing kelompok kriteria. Pada tabel dibawah ini dapat dilihat perkalian antara bobot prioritas global dengan bobot prioritas lokal alternatif.
Tabel 9. Bobot Prioritas Lokal Alternatif dan Bobot Global
Tabel 10. Bobot Prioritas Global
Dari  prioritas  global  pada  tabel  diatas  dapat  dinyatakan  bahwa alternatif web  browser  Mozilla  Firefox memiliki  bobot  prioritas  global tertinggi yaitu sebesar 0.4569 atau sekitar 45.69%, yang kedua adalah Google Chrome memiliki bobot prioritas global sebesar 0.2987 atau sekitar 29.87%, sedangkan Internet Explorer menempati urutan ketiga, yaitu memiliki bobot prioritas global sebesar 0.2442 atau sekitar 24.42%.

## 3.2. Implementasi Expert Choice
AHP  dapat  dikerjakan  dengan  menggunakan  bantuan software Expert Choice . Expert  Choice merupakan  salah  satu software yang  secara  luas digunakan dalam menganalisis pembobotan Analytic Hierarchy Process (AHP).
Gambar 3. Hasil Sintesis Antar Kriteria Dari  gambar  3  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  kriteria  kecepatan  paling berpengaruh  dan  paling  dipertimbangkan  dalam  pemilihan  web  browser, karena memiliki bobot prioritas yang paling tinggi, yaitu sebesar 0.493 atau sekitar 49.3%, kedua adalah kriteria keamanan dengan bobot prioritas 0.311 atau sekitar 31.1% dan yang terakhir adalah kemudahan, yaitu dengan bobot prioritas 0.196 atau sekitar 19.6%.
Gambar 4. Hasil Sintesis Kriteria Kecepatan Dari  gambar  4  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  bobot  prioritas  kecepatan pada Mozilla Firefox lebih tinggi, yaitu dengan nilai sebesar 0.413 atau sekitar 41.3%.  Yang  kedua  adalah  bobot  prioritas  kecepatan  pada Google  Chrome, yaitu  dengan  nilai  sebesar  0.327  atau  sekitar  32.7%.  Dan  yang  terakhir
adalah  bobot  prioritas  kecepatan  pada Internet  Explorer ,  yaitu  dengan  nilai sebesar 0.260 atau sekitar 26.0%.
Gambar 5. Hasil Sintesis Kriteria Keamanan Dari  gambar  5  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  bobot  prioritas  keamanan pada Mozilla Firefox lebih tinggi, yaitu dengan nilai sebesar 0.413 atau sekitar 41.3%.  Yang  kedua  adalah  bobot  prioritas  keamnan  pada Google  Chrome , yaitu  dengan  nilai  sebesar  0.327  atau  sekitar  32.7%.  Dan  yang  terakhir adalah  bobot  prioritas  keamanan  pada Internet  Explorer ,  yaitu  dengan  nilai sebesar 0.260 atau sekitar 26.0%.
Gambar 6. Hasil Sintesis Kriteria Kemudahan Dari gambar 6. diatas dapat disimpulkan bahwa bobot prioritas kemudahan pada Mozilla Firefox lebih tinggi, yaitu dengan nilai sebesar 0.550 atau sekitar 55.0%.  Yang  kedua  adalah  bobot  prioritas  kecepatan  pada Google  Chrome , yaitu  dengan  nilai  sebesar  0.240  atau  sekitar  24.0%.  Dan  yang  terakhir adalah  bobot  prioritas  kecepatan  pada Internet  Explorer ,  yaitu  dengan  nilai sebesar 0.210 atau sekitar 21.0%.

## Gambar 7. Sensitivity Graph Dynamic
Gambar Sensitivity  Graph  Dynamic diatas  merupakan  grafik  yang menampilkan  hubungan  masing-masing  alternatif  dan  kriteria.  Diagram  ini menunjukan  bahwa  kecepatan  paling  berperan  penting  dalam  menentukan pemilihan web  browser yang  akan  digunakan,  yaitu  sebanyak  49.3%. Sedangkan Mozilla  Firefox adalah  web  yang  paling  diminati  oleh  para pengguna web browser , yaitu sebesar 43.4%.

## 4. KESIMPULAN
Sistem  Penunjang  Keputusan  dengan  metode AHP dapat  digunakan dalam pengambilan keputusan dalam analisa pemilihan web browser dengan memberikan  kriteria dan  alternatif. Desktop web browser yang  lebih unggul pada  penelitian  ini  dalam  hal  kecepatan  adalah Mozilla  firefox yang  paling banyak  dipilih  pengguna  saat  berinternet  dengan  bobot  prioritas  global tertinggi yaitu sebesar 0.4569 atau sekitar 45.69%.Keamanan Tetap menjadi faktor prioritas bagi para pengguna web browser dalam melakukan aktifitas berinternet dengan bobot prioritas 0.3119 atau sekitar 31.19%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Winarno,  Edy,  Ali  Zaki,  Dan  smitDev  Community.  [2014].  Panduan Lengkap Berinternet
[2] Retnoningsing,  Endang.  [2014].  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Desktop Web Browser.
[3] Triono,  Rachmadi  Agus.  [2017].  Pengambilan  Keputusan  Manajerial Teori dan Praktik Untuk Manajer dan Akademisi.
[4] Suryadi, Kadarsah, dan M. Ali Ramadhani. [2014]. Sistem Pendukung Keputusan.
[5] D.  R.  Sari,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  S.  Solikhun,  "Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  Rekomendasi  Kelulusan  Sidang  Skripsi Menggunakan  Metode  AHP-TOPSIS," Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Komputer , vol. 6, no. 1, pp. 1-6, Jan. 2018. doi: 10.14710/jtsiskom.6.1.2018.1-6, [Online].
[6] Marimin  dan  Nurul  Maghfiroh.  [2011].  Aplikasi  teknik  Pengambilan Keputusan Dalam Manajemen Rantai Pasok.
[7] Madcoms. [2015]. Mudah Menggunakan Internet untuk Pemula.