## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5932

## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Aplikasi Jasa Pemesanan Makanan Online Terbaik Dalam Menerapkan Metode OCRA
Mohammad Aldinugroho Abdullah 1,* , Gandung Triyono 2 , Rima Tamara Aldisa 3
1 Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
3 Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi Dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1, *2111601585@student.budiluhur.ac.id, 2 gandung.triyono@budiluhur.ac.id, 3 rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: 2111601585@student.budiluhur.ac.id
Abstrak− Dalam  penggunaan  aplikasi  jasa  pemesanan  makanan  online,  keberadaan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) dengan metode OCRA sangat membantu dalam memilih alternatif terbaik.  Penerapan Sistem Pendukung Keputusan dengan metode OCRA memberikan nilai penting pada kriteria-kriteria yang telah ditetapkan, sehingga alternatif terbaik dapat dipilih secara  objektif  dan  terukur.  Dalam  memilih  aplikasi  jasa  pemesanan  makanan  online  terbaik.  penggunaan  SPK  dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam pengambilan keputusan, sehingga membawa dampak positif bagi perkembangan bisnis tersebut.  Maka dari hasil yang di dapat dari penelitian mengenai penentuan aplikasi jasa pemesanan makanan online terbaik ialah alternative A5 (GoFood) dengan nilai 0.2000.
Kata Kunci: Aplikasi Jasa Pemesanan; Makanan Online; SPK; Metode OCRA
Abstract− In using online food ordering service applications, the existence of a Decision Support System (DSS) with the OCRA method is very helpful in choosing the best alternative. The application of a Decision Support System with the OCRA method gives important value to the predetermined criteria, so that the best alternative can be selected objectively and measurably. In choosing the best  online  food ordering  service  application.  the  use  of  DSS  can  increase  the  effectiveness  and  efficiency  in decision making, thus bringing a positive impact on the development of the business. So from the results obtained from research regarding determining the best online food ordering service application is alternative A5 (GoFood) with a value of 0.2000.
Keywords: Online Food Ordering; Service Application; DSS; OCRA Method

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang semakin maju, cara orang menjalani kehidupan sehari-hari telah berubah. Di era modern seperti ini, banyaknya aktifivitas yang mengandalkan suatu teknologi dapat memudahkan seseorang salah satunya adalah pemenuhan kebutuhan makanaan seseorang. Pada saat ini, hampir seluruh orang lebih suka untuk memesankan  makanan dengan  menggunakan  aplikasi  yang  secara  online  dari  pada harus  meninggalkan  rumah untuk membeli makanan tersebut[1]. Pada situasi yang menguntungkan tersebut, banyaknya pihak yang merasakan kenaikan pendapatan mulai dari UMKM kuliner hingga para driver yang hanya mengharapkan pekerjaan sebagai driver online. Pengguna juga mendapat manfaat karena dapat dengan mudah mendapatkan bahan makanan tanpa meninggalkan  ruma[2].  Jika  ini  dipertahankan  semua  aspek  perspektif  manusia  menjadi  simbiosis  timbal  balik yang baik melalui Aplikasi jasa pemesanan makanan.
Aplikasi jasa pemesanan makanan merupakan salah satu solusi memesan suatu makanan  dengan mudah tanpa  melakukan  interaksi  tatap  muka  dan  seseorang  tidak  perlu  pergi  keluar  untuk  membelinya[3].  Dengan menggunakan aplikasi jasa pemesanan makanan dapat menaikat omzet UMKM dengan hasil nilai koefisien regresi yang  memiliki  arti  berpengaruh  positif  bagi  omzet  penjualan  UMKM.  Situasi  saat  ini  adalah  masyarakat  yang berkeinginan memesan makanan secara online namun sangat kesulitan dalam menentukan aplikasi jasa pemesanan makanan online yang terbaik[4]. Masalah yang biasanya sering terjadi  adalah orang memesan makanan namun waktu pengirimannya tidak secepat layanan pengiriman makanan online lainnya dan pada saat memilih layanan pengiriman makanan biaya ongkir mahal tergantung aplikasi yang digunakan dan  tampilan dari fitur aplikasi itu sendiri  mungkin  mudah  dimengerti  pengguna[5].  Tampilan  fitur  layanan  pesan  antar  makanan  online  menjadi salah satu faktor terpenting yang bisa mempengaruhi pilihan konsumen terhadap layanan pesan makanan online[6]. Ketika pengguna diberikan kemudahan dalam mengguanakannya sehingga aplikasi tersebut dapat dipilih untuk memesan  makanan  secara  online.  Keuntungan  bagi  pengguna  layanan  pesan  makanan  online  Kemudahan pemesanan, banyak menu dari restoran yang berbeda, diskon menarik, biaya perjalanan dan waktu diganti dengan biaya  pengiriman  yang  murah,  dan  juga  bisa  mengantarkan  makanan  ke  orang  lain  di  tempat  lain.  Pengguna memilih layanan pesan makanan online harus dapat melakukannya yang memenuhi kriteria yang dipilih secara memuaskan[7].  Ada  beberapa  kriteria  untuk  mendefinisikan  aplikasi  jasa  pemesanan  makanan  online,  yaitu: Pelayanan, Biaya Ongkir, Fitur Aplikasi, Banyak Diskon, Rating Ulasan. Dari kriteria yang diatas bisa dijadikan acuan dalam menentukan aplikasi jasa pemesanan online terbaik dengan tepat. Terkadang pengguna sering salah dalam  menentukan  aplikasi  jasa  pemesanan  online  dengan  baik,  maka  disarankan  menggunakan  sistem  yang bertujuan untuk menentukan dengan baik dan benar salah satunya sistem pendukung keputusan.
Sistem pendukung keputusan ialah sebagai sistem komputer yang dapat mengolah data dengan cepat dan akurat, tujuan spk adalah menyeleksi secara efisien berdasarkan kriteria dan menghasilkan nilai keputusan yang benar tanpa manipulasi[8][9].Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode OCRA) yang dapat membantu untuk mendukung suatu keputusan dalam nominasi aplikasi jasa pemesanan makanan online untuk mendapatkan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5932
penilaian  yang  benar dan  akurat  sesuai  dengan  data  yang  telah  ada. spk  memiliki  banyak  metode  perhitungan, seperti: ROC, MABAC, ENTROPY, SAW, MOOSRA, MOORA, OCRA, EDAS, TOPSIS, PSI,WASPAS, WP, AHP, MAUT dan lainnya.
Pada  penelitian  tentang  metode  Operational  Competitive  Assessment  Analysis  (OCRA)  oleh  penulis sebelumnya, penulis jadikan acuan untuk mengatasi permasalahan pada penelitian ini. Penelitian yang dilakukan oleh  Wahyu  Harry  Bai  Lumban  Batu,  Mesran,  Soeb  Aripin  yang  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan Rekruitmen Tenaga Kerja Mandiri Menerapkan Metode OCRA pada tahun 2022 dengan 5 kriteria yaitu : Usia, Jenjang Pendidikan, Sertifikat Keahlian, Pengetahuan Keterampilan sehingga dari hasil perhitungan alternatif A9 yaitu atas nama Irna Yuni, S.Sos dengan nilai preferensi 0,552[10]. Penelitian selanjutnya yang di teliti oleh Naomi TitaniaL.Toruan berjudul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pembawa Acara Berita Terbaik Menerapkan Metode OCRA. Ada 6 kriteria antara lain: Penampilan, Intonasi, Penggunaan Bahasa, Fokus kamera, pengetahuan umum,  pengaturan  waktu.  Dari  perangkingan  seluruh  alternatif  pembawa  berita  acara  terbaik  adalah  Rahmat Juhendra  (A6)  dengan  jumlah  nilai  akhir  1,665[11].  Pada  penelitian  yang  dilakukaka  oleh  Surya  Sintamie Hasibuan  pada  tahun  2021  yang  berjudul  Penerapan  Metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA)Dalam  Keputusan  Rekomendasi  Mutasi  Jabatan  Karyawan.  Terdapat  6  kreteria  yaitu  :  pengetahuan pekerjaan,  produktifitas  pekerjaan,  kerja  sama  tim,  komunikasi,  tanggung  jawab,  teguran  dan  peringatan. Berdasarkan perangkingan di atas diperoleh keputusan bahwa mutasi jabatan akan dilakukan oleh pihak PT. Kreasi Wira  Agung  terhadap  Bastiar  (Alternatif  8)  dengan  skor  nilai  keputusan  adalah  0,45[12].  Dari  Penelitian  oleh Refika Ratna Dilla, Dito Putro Utomo pada tahun 2021 berjudul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mekanik Terbaik  Menggunakan  Metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  Studi  Kasus:  Auto2000 dengan kriteria : Disiplin, kehadiran, team work, attitude, keahlian service, tanggung jawab. Atas nama Boy Martin Lubis  (A15)  sehingga  menghasilkan  nilai  akhir  akhir  0,8992  dan  Fadhli  (A10),  dengan  jumlah  nilai  akhir 0,4220[13]. Penelitian yang dilakukan oleh Robiah Al-Adawiyah, Kevin Maulana Putra, Lastri Manik, Fince Tinus Waruwu, tahun 2022 berjudul Rekomendasi Obat Mabuk Perjalanan Bagi Traveller Dengan Menerapkan Metode OCRA  Dan  Pembobotan  Metode  ROC.  Dengan  5 kriteria yaitu  :  sertifikasi  dan  izin, kandungan,  dosis,  kontra indikasi,  efek  samping.  Berdasarkan  dari  hasil  yang  dilakukan  alternatif  ketiga  (A3)  yaitu  tolak  angin  sebagai rekomendasi obat anti mabuk perjalanan dengan nilai preferensi terbaik 1,2725[14].
Diharapkan dari penelitian ini memberikan kemudahan dalam pengambil keputusan sebagai rekomendasi aplikasi jasa pemesanan makanan oline terbaik, sehingga memberikan kemudahan kepada masyarakat.

## 2. METOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sitem  pendukung  keputusan  merupakan  salah  satu  sistem  informasi  yang  berbasis  computer  adapun  dapat menyelesaikan masalah dan bisa menghasilkan keputusan yang real tanpa rekayasa. Penelitian yang di lakukan penulis ini mengenai aplikasi jasa pemesanan makanan online terbaik yang sangat berguna untuk membantu agar para pengguna tidak salah dalam memilih aplikasi jasa pemesanan makanan online[15–18].

## 2.2 Aplikasi Jasa Pemesanan Makanan
Aplikasi  jasa  pemesanan  makanan  merupakan  suatu  aplikasi  yang  mempermudah  seseorang  dalam  memesan makanan yang diingingkan tanpa keluar rumah dan mengurangi interaksi secara langsung antara pembeli dengan penjual[19].

## 2.3 Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA)
Pertama  kali  Parkan  mengembangkan  sebuah  metode  di  tahun  1994  ialah  metode  OCRA,  OCRA  merupakan teknik metode pendekatan evaluasi kinerja relative yang berdasarkan model nonparametrik yang sangat berguna dalam menganalisis sektor berbeda dan dapat membandingkan sebuah unit keputusan berbeda[20], [21]. Adapun 6 langkah yang didalam perhitungan metode OCRA [10], [15], [22–26], sebagai berikut:
1. Menetapkan matriks keputusan yang sesuai dari data rating kecocokan.
X = [X ij ] mxn = [ 𝑋 11 𝑋 12 … 𝑋 1𝑛 𝑋 21 𝑋 22 … 𝑋 2𝑛 … …
… … 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 … 𝑋 𝑚𝑛 ] (1)
2. Perhitungan peringkat preferensi yang berhubungan dengan kriteria cost, yang dimana hanya dihitung nilai kinerja dari alternatif kriteria yang diminimalkan (biaya) dengan rumus dibawah ini:
𝐼̅ 𝑖 = ∑ 𝑤𝑗 𝑔 𝑗=1 max (𝑥𝑖𝑗) min (𝑥𝑖𝑗) (i=1,2,…,m j=1,2,…g) (2)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5932
3. Pada  langkah  ini,  peringkat  referensi  dari  setiap  alternatif  untuk  kriteria  (biaya)  yang  akan  diminimalkan dihitung dengan rumus dibawah ini:
𝐼̅ 𝑖 = 𝐼̅ 𝑖 min ( 𝐼̅ 𝑖 ) (3)
4. Lakukan  penghitungan  peringkat  preferensi  relatif  terhadap  data  kriteria  yang  dapat  ditentukan.  Skor  total alternatif dapat dihitung dengan menggunakan perhitungan berikut:
𝑂̿ 𝑖 = ∑ 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑥𝑖𝑗−min (𝑥𝑖𝑗) min (𝑥𝑖𝑗) (i=1,2,…,m j=g+1,g+2,…n) (4)
5. Lakukan perhitungan tingkat preferensi linier untuk kriteria benefit dengan perhitungan berikut:
𝑂̿ 𝑖 = 𝑂̅ 𝑖 – min ( 𝑂̅ 𝑖 ) (5)
6. Lakukan perhitungan total nilai preferensi dari masing-masing alternatif dihitung sebagai berikut:
𝑃 1 = ( 𝐼̿ 𝑖 + 𝑂̿ 𝑖 ) − min(𝐼̿ + 𝑂̿) i = 1,2,…m (6)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Dalam penelitian ini, penulis mengambil langkah-langkah berikut untuk menyelesaikan penelitian ini:
1. Analisis masalah
Tahap analisis masalah adalah menganalisis masalah yang dihadapi dalam penentuan aplikasi jasa pemesanan makanan online dan dapat membantu penulis untuk memecahkan masalah penelitian ini.
2. Studi Literatur
Studi  literatur  diperlukan  bagi  penulis,  berguna  untuk  meneliti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis berhubungan dengan metode yang akan dijadikan referensi dan contoh.
3. Analisis dan Penerapan
Pertama, permasalahan dalam penentuan aplikasi jasa pemesanan makanan online dianalisis, kemudian nilai bobot  dihitung  dengan  perhitungan  ROC,  dan  terakhir  penelitian  ini  dihitung  dengan  perhitungan  metode OCRA.
4. Laporan penelitian
Tujuan  dari  langkah  terakhir  ini  adalah  untuk  menentukan  nilai  akhir  yang  akan  penulis  analisis  dalam penelitian tentang penentuan aplikasi jasa pemesanan makanan online. Berikut gambar 1 merupakan kerangka penelitian yang diuraikan di atas.
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Dalam penelitian ini yang dilakukan oleh penulis sangat dibutuhkannya suatu data pendukung salah satunya data alternatif  ini  yang  dapat dipergunakan  untuk  membantu  seseorang dalam  menyeleksi  aplikasi  jasa  pemesanaan makanan online terbaik, dimana pada penelitian ini menggunakan metode OCRA. Pada tabel 1 terdapat 8 data alternatif aplikasi jasa pemesana makanan.
Mulai Analisis masalah Studi Literatur
Pembobotan Metode ROC (Rank Order Centroid). 1. Menentukan kebutuhan nilai kriteria.
2. Tetapkan nilai bobot
3. Menentukan jumlah data
4. Tetapkan prioritas
Metode TOPSIS
1. Menetapkan  matriks  keputusan  yang  sesuai  dari  data rating kecocokan.
2. Perhitungan  peringkat  preferensi  yang  berhubungan dengan kriteria cost
3. peringkat  referensi  dari  setiap  alternatif  untuk  kriteria (biaya)
4. Lakukan  penghitungan  peringkat  preferensi  relatif terhadap data kriteria yang dapat ditentukan
5. Lakukan  perhitungan  tingkat  preferensi  linier  untuk kriteria benefit
6. Lakukan  perhitungan  total  nilai  preferensi  dari  masing- masing alternatif
Selesai
Pembuatan Laporan Penelitian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5932
Tabel 1. Data Alternatif
Alternatif Keterangan A1 Maxim Food A2 GrabFood A3 ShopeeFood A4 Kulina A5 GoFood A6 HappyFresh A7 SayurBox A8 Segari

## 3.2 Penetapan Kriteria
Pada penelitian ini tidak cuma memerlukan data alternative saja melainkan membutuhkan data kriteria juga, yang dimana hasil dari perhitungan yang digunakan dapat membantu seseorang dalam proses menyeleksi aplikasi jasa pemesanaan makanan online terbaik dengan menerapkan perhitungan OCRA. Pada tabel 2 memiliki 5 data kriteria aplikasi jasa pemesana makanan sebagai berikut:
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Pelayanan Benefit C2 Biaya Ongkir Cost C3 Fitur Aplikasi Benefit C4 Banyak Diskon  Benefit C5 Rating Ulasan Benefit
Pada tabel 2, kriteria belum ditetapkan nilai bobotnya, untuk itu digunakan metode pembobotan ROC [22], [27], berikut proses perhitungan untuk mendapatkan nilai bobot pada tiap-tiap kriteria yang terlihat di bawah ini.
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1
5 5 = 0.457
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.257
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1
5 5 = 0157
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1
5 5 = 0.090
𝑊 5 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0.040
Sehingga dari proses perhitungan mendapatkan bobot, terlihat pada tabel 3 bobot yang ditetapkan pada tiap- tiap kriteria.
Tabel 3. Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Pelayanan 0.456 Benefit C2 Biaya Ongkir 0.256 Cost C3 Fitur Aplikasi 0.156 Benefit C4 Banyak Diskon 0.09 Benefit C5 Rating Ulasan 0.04 Benefit
Tabel 4 berikut merupakan data rating kecocokan antara tiap alternatif dan kriteria.
Tabel 4. Alternatif dan kriteria Alternatif C1 (Pelayanan) C2 (Biaya ongkir) C3 (Banyaknya Fitur Aplikasi) C4 (Banyak Diskon) C5 (Rating Ulasan) MaximFood Baik Mahal 3 Sangat Banyak 4.7 GrabFood Sangat Baik Mahal 3 Sangat Banyak 4.2 ShopeeFood Baik Sangat Mahal 6 Banyak 4.2 Kulina Cukup baik Cukup Mahal 3 Tidak Banyak 4.3 GoFood Sangat baik Tidak Mahal 3 Cukup Banyak 4.8 HappyFresh Baik Mahal 3 Cukup Banyak 4.3 SayurBox Cukup baik Mahal 3 Tidak Banyak 4.8 Segari Cukup baik Cukup Mahal 3 Tidak Banyak 4.8

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5932
Pada tabel 5-7 merupakan data bobot dari data rating yang ada di tabel 4. Hal ini bertujuan data pada tabel 4 masih banyak yang berjenis linguistik, sehingga untuk memudahkan proses perhitungan metode OCRA maka dilakukanlah proses pembobotan sederhana seperti yang terlihat pada tabel 5-7.
Tabel 5 . Data C1 (Pelayanan)
Nilai  Keterangan 10 Sangat Baik 9 Baik 8 Cukup Baik Tabel 6. C2 (Biaya ongkir) Nilai Keterangan 10 Sangat Mahal 9 Mahal 8 Cukup Mahal 7 Tidak Mahal Tabel 7. C4 (Banyak Diskon) Nilai Keterangan 10 Sangat Banyak 9 Banyak 8 Cukup Banyak
7 Tidak Banyak
Dalam  tabel  4  terdapat  kriteria  yang  belum bernilai  angka seperti  C1,  C2,  dan  C4  sehingga  tidak  dapat mencari hasil dari perhitungan yang akan dilakukan oleh penulis, maka nilai yang bernilai huruf terlebih dahulu dirubah menjadi nilai angka seperti pada tabel 8 data rating kecocokan sebagai berikut:
Tabel 8. Data Rating Kecocokan
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 GoFood 9 9 3 10 4.7 GrabFood 10 9 3 `10  4.2 ShopeeFood 9 10 6 9 4.2 Kulina 8 8 3 7 4.3 Maxim Food  10 7 3 8 4.8 HappyFresh 9 9 3 8 4.3 SayurBox 8 9 3 7 4.8 Segari 8 8 3 7 4.8

## 3.3 Penerapan Metode OCRA
Adapun 6 langkah yang didalam perhitungan metode OCRA sebagai berikut: 1. Menetapkan matriks keputusan yang sesuai dari data rating kecocokan.
𝑋 = [𝑥 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 =
[ 9 9 3 10 4.7
10 9 3 10 4.2
9 10 6 9 4.2 8 8 3 7 4.3 10
9 8 8 7 9 9 8 3 3 3 3 8 8 7 7 4.8 4.3 4.8 4.8]
2. Perhitungan peringkat  preferensi  yang  berhubungan dengan  kriteria  cost,  yang  dimana  hanya  dihitung nilai kinerja dari alternatif kriteria yang diminimalkan biaya (C2)
𝐼̅ 1 = ∑ (0.256 10−9 7 ) = 0.036
𝐼̅ 2 = ∑ (0.256 10−9 7 ) = 0.036
𝐼̅ 3 = ∑ (0.256 10−10 7 ) = 0.000
𝐼̅ 4 = ∑ (0.256 10−8 7 ) = 0.073
𝐼̅ 5 = ∑ (0.256 10−7 7 ) = 0.109

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5932
𝐼̅ 6 = ∑ (0.256 10−9 7 ) = 0.036
𝐼̅ 7 = ∑ (0.256 10−9 7 ) = 0.036
𝐼̅ 8 = ∑ (0.256 10−8 7 ) = 0.073
3. peringkat referensi dari setiap alternatif untuk kriteria biaya (C2) yang akan diminimalkan 𝐼̿ 1 = 0.036 − 0.000 = 0.036 𝐼̿ 2 = 0.036 − 0.000 = 0.036 𝐼̿ 3 = 0.000 − 0.000 = 0.000 𝐼̿ 4 = 0.073 − 0.000 = 0.073 𝐼̿ 5 = 0.109 − 0.000 = 0.109 𝐼̿ 6 = 0.036 − 0.000 = 0.036 𝐼̿ 7 = 0.036 − 0.000 = 0.036 𝐼̿ 8 = 0.073 − 0.000 = 0.073 4. penghitungan peringkat preferensi relatif terhadap data kriteria yang dapat ditentukan bagi kriteria C1, C3, C4 dan C5.
𝑂̅ 1 = ∑ (0.456 9−8 8 ) + (0.156 3−3 3 ) + (0.09 10−7 7 ) + (0.04 4.7−4.2 4.2 ) = ∑ 0.057 + 0 + 0.038 + 0.004 = 0.100
𝑂̅ 2 = ∑ (0.456 10−8 8 ) + (0.156 3−3 3 ) + (0.09 10−7 7 ) + (0.04 4.2−4.2 4.2 ) = ∑ 0.114 + 0 + 0.038 + 0 = 0.152
𝑂̅ 3 = ∑ (0.456 9−8
8 ) + (0.156 6−3 3 ) + (0.09 9−7 7 ) + (0.04 4.2−4.2 4.2 ) = ∑ 0.057 + 0.156 + 0.025 + 0 = 0.238
𝑂̅ 4 = ∑ (0.456 8−8
8 ) + (0.156 3−3
3 ) + (0.09 7−7 7 ) + (0.04 4.3−4.2 4.2 ) = ∑ 0 + 0 + 0 + 0.0009 = 0.0009
𝑂̅ 5 = ∑ (0.456 10−8
8 ) + (0.156 3−3 3 ) + (0.09 8−7
7 ) + (0.04 4.8−4.2 4.2 ) = ∑ 0.114 + 0 + 0.005 + 0 = 0.132
𝑂̅ 6 = ∑ (0.456 9−8
8 ) + (0.156 3−3 3 ) + (0.09 8−7 7 ) + (0.04 4.3−4.2 4.2 ) = ∑ 0.057 + 0 + 0.0009 + 0 = 0.070
𝑂̅ 7 = ∑ (0.456 8−8 8 ) + (0.156 3−3 3 ) + (0.09 7−7 7 ) + (0.04 4.8−4.2 4.2 ) = ∑ 0 + 0 + 0 + 0.005 = 0.005
𝑂̅ 8 = ∑ (0.456 8−8
8 ) + (0.156 3−3 3 ) + (0.09 7−7
7 ) + (0.04 4.8−4.2 4.2 ) = ∑ 0 + 0 + 0 + 0.005 = 0.005 5. perhitungan tingkat preferensi linier untuk kriteria benefit
𝑂̿ 1 =  0.1003 − 0.0009 = 0.0993 𝑂̿ 2 =  0.1525 − 0.0009 = 0.1516 𝑂̿ 3 =  0.2387 − 0.0009 = 0.2377 𝑂̿ 4 =  0.0009 − 0.0009 = 0 𝑂̿ 5 =  0.1325 − 0.0009 = 0.1316 𝑂̿ 6 =  0.0708 − 0.0009 = 0.0698 𝑂̿ 7 =  0.0057 − 0.0009 = 0.0047 𝑂̿ 8 =  0.0057 − 0.0009 = 0.0047 6. perhitungan total nilai preferensi dari masing-masing alternatif 𝑃 1 = (0.036 + 0.0993) −  0.0413 = 0.0946 𝑃 2 = (0.036 + 0.1516) − 0.0413 = 0.1468 𝑃 3 = (0.000 + 0.2377) − 0.0413 = 0.1964 𝑃 4 = (0.073 + 0) − 0.0413 = 0.0318 𝑃 5 = (0.109 + 0.1316) − 0.0413 = 0.2000 𝑃 6 = (0.036 + 0.0698) − 0.0413  = 0.0650 𝑃 7 = (0.036 + 0.0047) − 0.0413 = 0.000 𝑃 8 = (0.073 + 0.0047) − 0.0413 = 0.0365 Hasil perhitungan di atas dengan menggunakan metode OCRA dapat dilihat pada tabel 10 berikut:
Tabel 10 . Nilai Preferensi
Alternatif  Keterangan  Nilai Preferensi  Peringkat A1 MaximFood 0.0946 4 A2 GrabFood 0.1468 3 A3 ShopeeFood 0.1964 2 A4 Kulina 0.0318 7 A5 GoFood 0.2000 1 A6 HappyFresh 0.0650 5 A7 SayurBox 0.000 8 A8 Segari 0.0365 6

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5932

## 4. KESIMPULAN
Saat  menggunakan  aplikasi  food  service  online,  kehadiran  sistem  pendukung  keputusan  (DSS)  dengan  metode OCRA  sangat  berguna  untuk  memilih  pilihan  terbaik.  DSS  dengan  metode  OCRA  memberikan  nilai  yang signifikan terhadap kriteria yang telah ditetapkan sehingga pilihan terbaik dapat dipilih secara objektif dan terukur. Saat memilih aplikasi terbaik untuk layanan pemesanan online. Penggunaan SPK dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengambilan keputusan yang berdampak positif bagi perkembangan bisnis. Berdasarkan penelitian yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  OCRA  dapat  diterapkan  untuk  menghasilkan  skor preferensi untuk alternative dari kriteria seperti: Pelayanan, Biaya Ongkir, Fitur Aplikasi, Banyak Diskon, Rating Ulasan. Maka dari hasil yang di dapat dari penelitian mengenai penentuan aplikasi jasa pemesanan makanan online terbaik ialah alternative A5 (GoFood) dengan nilai 0.2000.

## REFERENCES
[1] S. S. Anugrah, N. Suarna, G. Dwilestari, “System Informasi Resto Kuru Yuk Chicken Berbasis Online Untuk Pemesanan Makanan Dan Minuman”, Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi (JUTEK) , vol. 1, no. 3, pp. 132–141, 2023.
[2] B. Hakim, F. Fendyanto, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Algoritma Branch&Bound dan Naive Approach pada Beberapa Pemesanan Makanan Online”, Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 8, no. 2, pp. 44–51, 2022, doi:10.25077/teknosi.v8i2.2022.44-51.
[3] K. Nisa, T. Khoirunnisa, “Pemilihan Layanan Pesan Antar Makanan Online Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product”, Jurnal Ilmiah Media Sisfo , vol. 16, no. 2, pp. 145–154, 2022, doi:10.33998/mediasisfo.2022.16.2.1272.
[4] W. A. Rochdianingrum, R. Rahayu, U. S. Iswara, “Keterkaitan antara Kenyamanan dan Kemudahan Bertransaksi pada Intensitas Penggunaan Layanan Aplikasi GRAB”, Prosiding Seminar Nasional Multi Disiplin Ilmu dan Call for Papers Unisbank (SENDI_U) Ke 5 Tahun 2019 , pp. 382–389, 2019.
[5] D. A. Karunianingsih, “Mediatisasi Jasa Layanan Makanan Melalui Aplikasi GoFood dan GrabFood”, Jurnal Penelitian Komunikasi , vol. 23, no. 2, pp. 129–142, 2020, doi:10.20422/jpk.v2i23.688.
[6] A.  D.  Christianto,  M.  Hariyanto,  “ANALISA  PEMILIHAN  APLIKASI  PESAN  ANTAR  MAKANAN  (FOOD DELIVERY) DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS”, Jurnal Teknik Informatika dan Elektro , vol. 4, no. 2, pp. 112–119, 2022.
[7] A. D. Sofia, S. A. Rohman, H. Chaniago, “Analisis Pengaruh Penggunaan Aplikasi Food Delivery Services Terhadap Penjualan UMKM di Masa Pandemi Covid-19 (Studi pada Kota Bandung, Indonesia)”, Int. J. Adm. Bus. Organ , vol. 2, no. 1, pp. 44–50, 2021.
[8] A. H. Nasyuha et al., “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kerani Timbang Lapangan Terbaik Menerapkan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA)”, JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 6, no. 1, pp. 355–361, 2022, doi:10.30865/mib.v6i1.3475.
[9] S. Nasional et al., “Sistem Pendukung Keputusan Penempatan Lokasi Minimarket Alfamart Menerapkan Metode Rank Order Cendroid (ROC) Dan Metode Occupational Repetitive Action (OCRA)”pp. 375–380, 2022.
[10]  W.  H.  B.  Lumbanbatu,  M.  Mesran,  S.  Aripin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekruitmen  Tenaga  Kerja  Mandiri Menerapkan Metode OCRA”, Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) , vol. 6, no. 2, pp. 1183–1192, 2022.
[11]  N. T. L. Toruan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pembawa Acara Berita Terbaik Menerapkan Metode OCRA”, BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH , vol. 1, no. 3, pp. 71–78, 2021.
[12]  S.  S.  Hasibuan,  “Penerapan  Metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (  OCRA  )  Dalam  Keputusan Rekomendasi Mutasi Jabatan Karyawan”vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[13]  R. R. Dilla, D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mekanik Terbaik Menggunakan Metode Operational Competitiveness  Rating  Analysis  (  OCRA  )  Studi  Kasus :  Auto2000”vol.  5,  pp.  103–110,  2021, doi:10.30865/komik.v5i1.3657.
[14]  M. Metode et al., “Rekomendasi Obat Mabuk Perjalanan Bagi Traveller Dengan”vol. 6, no. November, pp. 801–808, 2022, doi:10.30865/komik.v6i1.5773.
[15]  D. P. Indini et al., “Penerapan Metode OCRA dalam Menentukan Media Pembelajaran Online Terbaik di Masa Pandemi Covid-19 dengan Pembobotan ROC”, Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) , vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021, doi:10.30865/json.v3i2.3576.
[16]  A. Karim et al., “Analisa Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dan Metode Multi Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  Dalam  Pemilihan  Calon  Karyawan  Tetap  Menerapkan  Pembobotan  Rank  Order Centroid  (ROC)”, Jurnal  Media Informatika Budidarma , vol. 5,  no. 4, pp.  1674–1687, 2021, doi:10.30865/mib.v5i4.3265.
[17]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi Medan, , Yayasan Kita Menulis, 2020.
[18]  R. B. I. N. M Mesran, Syefudin, Sarif Surorejo, Muhammad Syahrizal, Aang Alim Murtopo, Zaenul Arif, Nugroho Adhi Santoso, Wresti Andriani, Soeb Aripin, Gunawan, Pengantar Teknologi Informasi , CV. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[19]  A.  Tumpuan,  “Peranan  Aplikasi  Go  Food  Terhadap  Perkembangan  Bisnis  Kuliner”, TOURISM:  Jurnal  Travel, Hospitality, Culture, Destination, and MICE , vol. 3, no. 1, pp. 26–30, 2020.
[20]  F. Pratiwi, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Official Atlet Pencak Silat Menerapkan Metode OCRA”vol. 1, no. 5, pp. 164–172, 2022.
[21]  A. Sidabutar, R. K. Purba, M. Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bantuan Umkm Pada Dinas Koperasi Menerapkan Metode Ocra”, Escaf , pp. 1241–1251, 2022.
[22]  Haeruddin  et  al.,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Pelaku  Pariwisata  Terbaik  dimasa  Pandemi  Covid-19 Menerapkan Metode OCRA dengan Pembobotan ROC”, JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 6, no. 2, pp. 1056–1063, 2022, doi:10.30865/mib.v6i2.4000.
[23]  M. Dwina Pri Indini, Khairunnisa, Nola Dita Puspa, Tesa Aurelia Siregar, “Penerapan Metode OCRA dalam Menentukan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5932
Media Pembelajaran Online Terbaik di Masa Pandemi Covid-19 dengan Pembobotan ROC”, Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) , vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021, doi:10.30865/json.v3i2.3576.
[24]  A. Karim, S. Esabella, K. Kusmanto, “Analisa Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan Calon Karyawan …”, Jurnal Media … , vol. 5, pp. 1674–1687, 2021, doi:10.30865/mib.v5i4.3265.
[25]  W. H. B. L. Batu, M. Mesran, S. Aripin, “Sistem Pendukung Keputusan Rekruitmen Tenaga Kerja Mandiri Menerapkan Metode OCRA”, J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) , vol. 6, no. 2, pp. 1183–1192, 2022.
[26]  N.  Oktari  et  al.,  “Penerapan  Metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  Dalam  Penerimaan Karyawan  Perjanjian  Kerja  Waktu  Tertentu  (PKWT)”, Journal  of  … ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  218–226,  2022, doi:10.47065/josh.v3i3.1471.
[27]  F. T. Waruwu, M. Mesran, “Comparative Analysis of Ranking Methods of WASPAS+ROC with Preference Selection Index  (PSI)  in  Determining  the  Performance  of  Young  Lecturers”, IJISTECH  (International  Journal  of  Information System & Technology) , vol. 5, no. 2, pp. 207–214, 2021.