## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 657−665 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4839

## Implementasi Metode COPRAS Dengan Pembobotan ROC Dalam Menentukan Food Delivery Application Terbaik
Daniel Oktodeli Sihombing 1,* , Fitri Yutika 2 , Alex Cahyadi 1
1 Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis Sabda Setia, Pontianak Jl. Purnama 2, Kecamatan Pontianak Selatan, Kota Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia
2 Program Studi Bisnis Digital, Institut Teknologi dan Bisnis Sabda Setia, Pontianak Jl. Purnama 2, Kecamatan Pontianak Selatan, Kota Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia Email: 1,* daniel.oktodeli@itbss.ac.id, 2 fitri.yutika@itbss.ac.id, 3 alex.cahyadi@itbss.ac.id Email Penulis Korespondensi: daniel.oktodeli@itbss.ac.id Submitted: 16/01/2024; Accepted: 29/01/2024; Published: 31/01/2024
Abstrak −Aplikasi pengiriman makanan adalah platform digital yang memungkinkan pengguna untuk memesan makanan dari restoran atau penjual makanan lainnya melalui ponsel pintar atau komputer. Kualitas layanan pada Food Delivery Application (FDA)  yang baik  memiliki dampak positif dan signifikan terhadap loyalitas pelanggan pada layanan pengantaran  makanan secara online. Complex Proportional Assessment (COPRAS) adalah metode pengambilan keputusan multi-kriteria yang telah banyak diteliti dan diterapkan dalam berbagai bidang. Pembobotan menggunakan metode ROC terbukti sangat efektif dalam berbagai  konteks  penelitian.  Data  dari  125  responden  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dihitung  menggunakan  metode COPRAS dan pembobotan ROC untuk menghasilkan peringkat bagi setiap FDA. Aspek pelayanan, promo, fitur, biaya, dan UI/UX  menjadi  kriteria  yang  digunakan  dalam  perhitungan  ini.  Hasil  perhitungan  menggunakan  metode  COPRAS  dan pembobotan ROC menunjukkan selisih yang tidak begitu jauh, di mana alternatif A1, GoFood, mendapat peringkat pertama dengan nilai 0.55585381, diikuti oleh alternatif A3, ShopeeFood, di peringkat kedua dengan nilai 0.55584456, dan alternatif A2, GrabFood, di peringkat ketiga dengan nilai 0.55449330. Dengan demikian FDA terbaik yang dihasilkan dari perhitungan menggunakan metode COPRAS dan pembobotan ROC adalah GoFood.
Kata Kunci: COPRAS; ROC; Food Delivery Application; SPK; Pembobotan
Abstract −The food delivery application is a digital platform that allows users to order food from restaurants or other food vendors through smartphones or computers. Good service quality in the Food Delivery Application (FDA) has a positive and significant  impact  on  customer loyalty to  online food delivery services. Complex Proportional  Assessment (COPRAS) is a multi-criteria decision-making method that has been extensively researched and applied in various fields. Weighting using the ROC method has proven to be highly effective in various research contexts. Data from 125 respondents used in this study were calculated using the COPRAS method and ROC weighting to generate rankings for each FDA. Service quality, promotions, features, costs, and UI/UX are criteria used in this calculation. The results of the calculation using the COPRAS method and ROC weighting show a slight difference, where alternative A1, GoFood, ranks first with a value of 0.55585381, followed by alternative A3, ShopeeFood, in second place with a value of 0.55584456, and alternative A2, GrabFood, in third place with a value of 0.55449330. Thus, the best FDA resulting from the calculation using the COPRAS method and ROC weighting is GoFood.
Keywords : COPRAS; ROC; Food Delivery Application; DSS; Weighting

## 1. PENDAHULUAN
Aplikasi  pengiriman  makanan  atau  Food  Delivery  Application  (FDA)  memiliki  perkembangan  yang  sangat signifikan di masa sekarang ini [1], [2]. Para pengembang dapat menggunakan data dari FDA untuk meningkatkan layanan  mereka  dan  meningkatkan  pengetahuan  mereka  tentang  FDA,  loyalitas  pengguna,  peluang  bisnis,  dan strategi  pemasaran,  sedangkan  restoran  dapat  menggunakan  data  tersebut  untuk  melihat  pertumbuhan  pola pembelian  makanan  [3].  Aplikasi  pengiriman  makanan  adalah  platform  digital  yang  memungkinkan  pengguna untuk memesan makanan dari restoran atau penjual makanan lainnya melalui ponsel pintar atau komputer. Aplikasi ini  biasanya  menampilkan  daftar restoran  atau  penjual  makanan,  menu,  harga,  dan  estimasi  waktu pengiriman. Pengguna  dapat  memilih  makanan  yang  mereka  inginkan,  membayar  secara  online,  dan  menunggu  makanan mereka  diantar  langsung  ke  lokasi  yang  mereka  tentukan.  Beberapa  aplikasi  pengiriman  makanan  juga menawarkan  pelacakan  pengiriman  secara  real-time,  ulasan  restoran,  dan  layanan  pelanggan.  Dengan memperhatikan hal tersebut, FDA dengan aspek kualitas layanan yang baik memiliki dampak positif dan signifikan terhadap  loyalitas  pelanggan  pada  layanan  pengantaran  makanan  secara  online  [4].  Dengan  adanya  FDA  baru seperti  ShopeeFood  telah  meningkatkan  persaingan  dan  mendorong  adanya  studi  tentang  faktor-faktor  yang mempengaruhi  kepuasan  pengguna  terhadap  aplikasi  seperti  GoFood,  GrabFood,  dan  ShopeeFood  [5]. Pengembangan  aplikasi  pengantaran  makanan  telah  terbukti  efektif  dalam  meningkatkan  penjualan  bagi  usaha kecil dan menengah [6]. Aplikasi-aplikasi ini memberikan platform bagi bisnis untuk memasarkan produk mereka dan  mencapai  audiens  yang  lebih  luas  [7], [8].  Oleh  karena  itu,  peringkat  aplikasi  pengantaran  makanan  dapat membantu pengguna mengidentifikasi platform yang paling efektif dan efisien sesuai dengan kebutuhan mereka.
Complex Proportional Assessment (COPRAS) adalah sebuah metode untuk pengambilan keputusan multi- kriteria yang telah banyak diteliti dan diterapkan dalam berbagai bidang. COPRAS adalah salah satu pendekatan dalam pengambilan keputusan  yang  mengasumsikan  bahwa tingkat signifikansi kegunaan alternatif  berkorelasi secara  langsung  dan  proporsional  [9].  Metode  COPRAS  mudah  dipahami  dan  memerlukan  perhitungan  yang

## Journal of Information System Research (JOSH)
minimal,  sehingga  telah  sering  diterapkan  dalam  berbagai  bidang  yang  berkaitan  dengan  stabilitas  pasar  [10]. Metode Complex Proportional Assessment (COPRAS) telah terbukti berguna dalam berbagai proses perangkingan dan  pengambilan  keputusan.  Sihite  (2020)  menerapkan  metode  COPRAS  dalam  sistem  pendukung  keputusan untuk memilih kelompok nelayan terbaik, yang menunjukkan efisiensinya dalam konteks tersebut [11].
Sejumlah  studi  telah  menggunakan  metode  Rank  Order  Centroid  (ROC)  untuk  berbagai  aplikasi.  Hulu (2021) menggunakan ROC untuk menentukan kelayakan individu untuk bantuan sosial COVID-19 [12], sementara Israwan  (2021)  menerapkannya  dalam  sistem  pendukung  keputusan  untuk  seleksi  karyawan  [13].  Sihombing (2021) menggabungkan ROC dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk seleksi siswa di sebuah sekolah [14]. Studi-studi ini secara kolektif menunjukkan fleksibilitas dan efektivitas metode ROC dalam konteks yang  berbeda.  Semua  studi  ini  menunjukkan  metode  ROC  mampu  diaplikasikan  dalam  beragam  konteks penelitian,  seperti  penentuan  kelayakan  bantuan  sosial,  seleksi  karyawan,  maupun  seleksi  siswa  di  sekolah. Dengan  demikian,  metode  ROC  terbukti  sangat  serbaguna  dan  efektif  dalam  berbagai  konteks  penelitian  di Indonesia.  Penelitian  terdahulu  mengenai  metode  COPRAS  dilakukan  oleh  Cholil  dan  Setyawan  untuk menentukan kain terbaik dalam pembuatan pakaian dan memperoleh hasil berupa rekomendasi kain terbaik untuk pembuatan  pakaian  pada  Butik  Batik  Hatta  [15].  Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Irvana  dan  Mariana  dalam menentukan  SMK  Jurusan  TKJ  terbaik  di  kota  Semarang  menggunakan  metode  COPRAS,  penelitian  ini menghasilkan rekomendasi daftar pilihan SMK Jurusan TKJ dari nilai yang terbesar hingga terkecil  yang dapat dijadikan acuan bagi lulusan SMP/MTS dalam memilih sekolah selanjutnya [16]. Penelitian yang dilakukan oleh Herlambang dan Wibowo dalam menerapkan metode COPRAS menghasilkan rekomendasi pemilihan komputer mining  rig  yang  sesuai  dengan  keinginan  dan  kebutuhan  konsumen  [17].  Penelitian  lain  dilakukan  oleh Simorangkir  dan  Mesran  untuk  memilih  konten  youtube  yang  tepat  untuk  anak-anak  dengan  menggabungkan metode COPRAS dan ROC [18]. Penelitian tersebut menghasilkan rekomendasi konten youtube yang tepat bagi anak-anak dari setiap alternatif yang dipilih. Penelitian lainnya dilakukan oleh Tirayudi, dkk untuk menilai kinerja dari supervisor, penelitian tersebut menghasilkan alternatif terbaik dengan nilai Ui=100 berdasarkan perhitungan dengan metode COPRAS dan ROC [19].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  diatas,  gap  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana mengimplementasikan  metode  COPRAS  yang  dikombinasikan  dengan  teknik  pembobotan  ROC  untuk menentukan  FDA  terbaik.  Penentuan  FDA  terbaik  memerlukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  dasar perhitungan  dalam  melakukan  pemeringkatan  setiap  alternatif  yang  ada.  Setiap  kriteria  perlu  untuk  memiliki pembobotannya tersendiri sehingga aspek penilaian dapat berjalan secara adil dan menunjukan kontribusinya pada kinerja  secara  keseluruhan  [20].  Pelayanan,  promo,  fitur,  biaya  dan  UI/UX  (User  Interface/User  Experience) digunakan sebagai kriteria  yang akan dihitung dengan  menggunakan  metode COPRAS dan teknik  pembobotan ROC. Hasil perhitungan tersebut digunakan untuk memilih FDA mana yang menjadi alternatif terbaik.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  metode  Complex  Proportional  Assessment (COPRAS)  dengan  pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dalam  menentukan  Food  Delivery  Application terbaik  berdasarkan  persepsi  pengguna  di  lingkungan  Institut Teknologi  dan  Bisnis  Sabda  Setia.  Kriteria  yang digunakan dalam penelitian ini adalah pelayanan, promo, fitur, biaya dan UI/UX (User Interface/User Experience). Sedangkan  alternatif  FDA  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  GoFood,  GrabFood,  dan  ShopeeFood. Penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan rekomendasi FDA terbaik dari hasil perhitungan metode COPRAS dengan kriteria yang telah diberi pembobotan menggunakan teknik ROC.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  melibatkan serangkaian  langkah  mulai dari  identifikasi permasalahan  hingga penyusunan  laporan hasil penelitian. Tahapan-tahapan ini terperinci dalam Gambar 1 di bawah ini.
Penelitian  perlu  dilakukan  dengan  melaksanakan  tahap  demi  tahap  agar  apa  yang  ingin  dicapai  dalam penelitian ini dapat terpenuhi. Tahapan dalam Penelitian seperti gambar 1 diatas dapat diuraikan sebagai berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
a. Identifikasi Permasalahan
Tahap  awal  dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana  mengidentifikasi  permasalahan  yang  diangkat  dalam penelitian untuk diselesaikan dengan metode tertentu dalam penelitian tersebut.
b. Studi Kepustakaan
Setelah  permasalahan  diidentifikasi,  selanjutnya  penulis  mencari  sumber-sumber  referensi  terkait permasalahan  tersebut  dan  mengkaji  sejauh  mana  penelitian  terdahulu  telah  dilakukan  untuk  mencari  gap analysis dari penelitian ini.
c. Pengumpulan Data
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  pengumpulan  data  dengan  kuesioner  untuk  memperoleh  preferensi pengguna terhadap kriteria yang digunakan dalam penelitian ini. Kuesioner adalah suatu teknik pengumpulan data  yang  dilaksanakan  dengan  cara  menyampaikan  sejumlah  pertanyaan  atau  pernyataan  tertulis  kepada responden, dengan tujuan untuk mendapatkan jawaban atau tanggapan dari mereka [21].
d. Analisis Data dan Implementasi Metode
1. Teknik Pembobotan ROC
Setelah  data-data  tersebut  dikumpulkan,  tahapan  selanjutnya  adalah  mengolah  kriteria-kriteria  yang digunakan dengan memberikan pembobotan menggunakan teknik Rank Order Centroid (ROC).
2. Metode COPRAS
Tahapan berikutnya adalah mengolah data-data yang dikumpulkan dari hasil kuesioner dan dihitung dengan metode COPRAS dengan teknik pembobotan ROC untuk menghasilkan nilai utilitas.
3. Rangking Alternatif
Hasil nilai utilitas setiap alternatif akan diurutkan dan diberikan peringkat untuk masing-masing alternatif.
e. Pengambilan Keputusan
Pada  tahapan  ini  maka  alternatif  terbaik  dapat  ditentukan  berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  metode COPRAS dan teknik pembobotan ROC.

## 2.2 Metode Complex Proportional Assessment (COPRAS)
Metode Complex Proportional Assessment (COPRAS) digunakan untuk mengatasi masalah ketidakpastian dalam Multi-Criteria  Decision  Analysis  dan  mempertimbangkan  keunikkan  satu  alternatif  dibandingkan  dengan  yang lainnya [22]. Tahapan dalam implementasi metode COPRAS dapat diuraikan sebagai berikut ini: [23] a. Membuat matriks dari data alternatif yang diperoleh
X =   [x ij ] mxn =   [ x 11 x 21 x 12 x 22 … x 1n … x 2n … … x m1 x m2 … … … x mn ] (1)
Alternatif  ke-i  direpresentasikan  oleh  i,  kriteria  ke-j  direpresentasikan  oleh  j,  panjang  matriks  (jumlah alternatif) direpresentasikan oleh m, dan lebar matriks (jumlah kriteria) direpresentasikan oleh n.
b. Melakukan normalisasi terhadap matriks alternatif yang telah dibuat
R =   [r ij ] mxn =   x ij / ∑ x ij m i=1 (2)
Alternatif  ke-i  direpresentasikan  oleh  i,  kriteria  ke-j  direpresentasikan  oleh  j,  panjang  matriks  (jumlah alternatif) direpresentasikan oleh m, dan lebar matriks (jumlah kriteria) direpresentasikan oleh n.
c. Mengalikan matriks alternatif yang telah dinormal isasi dengan bobot
D =   [y ij ] mxn =   r ij . w ij ;  i = 1, … , m; j = 1, … , n;
(3)
Alternatif  ke-i  direpresentasikan  oleh  i,  kriteria  ke-j  direpresentasikan  oleh  j,  panjang  matriks  (jumlah alternatif) direpresentasikan oleh m, dan lebar matriks (jumlah kriteria) direpresentasikan oleh n. w merupakan bobot suatu kriteria. r merupakan suatu nilai kriteria dari tabel atau matriks yang telah di normalisasi.
d. Melakukan perhitungan kriteria yang menguntungkan dan kriteria yang merugikan
S +i = ∑ y +ij n j=1 (4)
S −i = ∑ y −ij n j=1 (5)
i  merupakan  alternatif  ke-i,  j  merupakan  kriteria  ke-j,  m  merupakan  panjang  matriks  (jumlah  alternatif),  n merupakan  jumlah  kriteria  yang  termasuk  dalam  kriteria  yang  menguntungkan  untuk 𝑆 + 𝑖 dan  kriteria  yang merugikan  untuk 𝑆 − 𝑖 ,  y  merupakan  suatu  nilai  kriteria  dari  tabel  atau  matrix  yang  telah  di  normalisasi  dan dikalikan dengan bobot [23].
e. Menghitung rasio relatif antar kriteria yang menguntungkan dan kriteria yang merugikan
Q i = S +i + 1 .   ∑ S −i m i=1 S −i .  ∑ (1 S −i ⁄ ) m i=1 ; i = 1, … , m;
(6)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 657−665 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4839
i adalah representasi dari alternatif ke-i, m adalah panjang matriks (jumlah alternatif), 𝑆 + 𝑖 adalah nilai kriteria yang menguntungkan pada alternatif ke-i, dan 𝑆 − 𝑖 adalah nilai kriteria yang merugikan pada alternatif ke-i. f. Menghitung tingkat utilitas setiap alternatif
U i = Q i Q max .  100% (7)
i  merupakan representasi untuk alternatif ke-i, Q  adalah  nilai rasio relatif pada tahap kelima. 𝑄𝑚𝑎𝑥 adalah nilai maksimum dari seluruh Q yang ada untuk semua alternatif. Hasil dari tahap keenam ini akan memberikan persentase untuk setiap alternatif. Apabila nilai Q pada suatu alternatif sama dengan 𝑄𝑚𝑎𝑥 , maka persentase untuk alternatif tersebut akan menjadi 100%.

## 2.3 Rank Order Centroid (ROC)
Setiap kriteria yang akan dihitung menggunakan metode COPRAS perlu memiliki nilai bobot. Nilai bobot masing- masing kriteria ditentukan dengan  menggunakan  Rank Order Centroid  (ROC). Penetapan  bobot dalam Metode ROC adalah suatu pendekatan yang memberikan penekanan khusus pada prioritas kriteria, menjadikannya sebagai yang  paling  utama  dalam  proses  penentuan  bobot  [24].  Pembobotan  dengan  metode  ROC  dapat  dilihat  pada persamaan 8 berikut ini [24], [25]:
Cr 1 ≥   Cr 2 ≥   Cr 3 ≥ ⋯ ≥   Cr m (8)
Setelah diproses akan menghasilkan pembobotan sebagai berikut
W 1 ≥   W 2 ≥   W 3 ≥ ⋯ ≥   W m (9)
Sehingga nilai bobot Wm akan diperoleh dari persamaan 10 berikut
W j = 1 k ∑ ( 1 i ) k i=j (10)
Pada persamaan 10 diatas W j merupakan nilai dari pembobotan kriteria ke-j, sedangkan k adalah jumlah kriteria yang digunakan dan i adalah nilai urutan prioritas dari setiap atribut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Guna  mencapai  keputusan  yang  optimal  dalam  menilai  FDA  terbaik,  diperlukan  data  pendukung,  seperti  data kriteria,  bobot,  dan  alternatif.  Contoh  data  alternatif  melibatkan  3  (tiga)  FDA,  yakni  GoFood,  GrabFood,  dan ShopeeFood. Kriteria  yang diaplikasikan untuk menilai  FDA terbaik  mencakup pelayanan, promo, fitur, biaya, dan  UI/UX  (User  Interface/User  Experience).  Untuk  rincian  lebih  lanjut  mengenai  kriteria  tersebut,  dapat diuraikan seperti pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Data Kriteria Kriteria  Keterangan Jenis C1 Pelayanan Benefit C2 Promo Benefit C3 Fitur Benefit C4 Biaya Cost C5 UI/UX Benefit
Dalam kriteria pada tabel 1, belum terdapat nilai bobot yang ditetapkan, sehingga bobot dapat dihasilkan melalui  penerapan  metode  Rank  Order  Centroid  (ROC).  Proses  perhitungan  untuk  mencapai  bobot  yang diinginkan dapat dihitung dengan merujuk pada persamaan 10 yang dapat dirincikan sebagai berikut.
Tabel 2. Kriteria Dengan Pembobotan ROC Kriteria  Keterangan Jenis ROC Bobot C1 Pelayanan Benefit W 1 = (1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5) 5 0.4567 C2 Promo Benefit W 2 = (0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5)
5
0.2567 C3 Fitur Benefit W 3 = (0 +  0 + 1 3 + 1 4 + 1 5) 5 0.1567 C4 Biaya Cost W 4 = (0 +  0 +   0 + 1 4 + 1 5)
5 0.090 0

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 657−665 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4839
Kriteria  Keterangan Jenis ROC Bobot C5 UI/UX Benefit W 5 = (0 +  0 +   0 +  0 + 1 5) 5 0.040 0
Pembobotan  dengan  metode  ROC  menekankan  pada  prioritas  dari  masing-masing  kriteria.  Hasil  dari pembobotan dengan metode ROC dapat dilihat pada tabel 2 diatas. Untuk memperoleh preferensi pengguna, maka masing-masing  kriteria  memiliki  sub  kriteria  dengan  nilainya  masing-masing.  Kriteria  pelayanan  merupakan kriteria jenis benefit yang memiliki sub kriteria penilaian seperti pada tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3. Sub Kriteria Pelayanan Kriteria  Keterangan Jenis Sub Kriteria  Nilai C1 Pelayanan Benefit Tidak Baik 1 Kurang Baik 2 Cukup Baik 3 Baik 4 Sangat Baik 5
Kriteria  promo  merupakan  kriteria  jenis  benefit  yang  digunakan  untuk  memperoleh  penilaian  pengguna mengenai  promo-promo  yang  ada  di  ketiga  FDA  yang  akan  dinilai  oleh  pengguna  dalam  penelitian  ini.  Sub keriteria dari kriteria promo dapat dilihat pada tabel 4 dibawah ini.
Tabel 4. Sub Kriteria Promo Kriteria  Keterangan Jenis Sub Kriteria Nilai C2 Promo Benefit Sangat Sedikit 1 Sedikit 2 Sedang 3 Banyak 4 Sangat Banyak 5
Kriteria Fitur menjadi satu kriteria benefit lain yang dinilai oleh pengguna dalam penelitian ini. Penilaian ini diperoleh dari pengalaman pengguna dalam menggunakan aplikasi FDA tersebut dan menilainya berdasarkan sub kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Sub kriterai dari kriteria fitur dapat dilihat pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Sub Kriteria Fitur
Kriteria  Keterangan Jenis Sub Kriteria  Nilai C3 Fitur Benefit Tidak  Jelas 1 Kurang  Jelas 2 Cukup  Jelas 3 Jelas 4 Sangat Jelas 5
Kritera lain yang digunakan dalam penilaian adalah kriteria biaya. Kritera biaya merupakan kriteria jenis cost yang digunakan dalam penelitian ini. Sub kriteria dari kriteria biaya dapat dilihat pada tabel 6 dibawah ini.
Tabel 6. Sub Kriteria Biaya Kriteria  Keterangan  Jenis Sub Kriteria Nilai C4 Biaya Cost Sedikit Biaya Tambahan 5 Biaya Tambahan yang Terbatas 4 Biaya Tambahan yang Moderate 3 Banyak Biaya Tambahan 2 Sangat Banyak Biaya Tambahan 1
Kriteria  terakhir  yang  digunakan  dalam  penilaian  adalah  dari  segi  UI/UX  masing-masing  FDA.  UI/UX merupakan kriteria  jenis  benefit  yang digunakan dalam penilaian. Sub kriteria dari kriteria UI/UX dapat  dilihat pada tabel 7 dibawah ini.
Tabel 7. Sub Kriteria UI/UX Kriteria  Keterangan Jenis Sub Kriteria Nilai C5 UI/UX Benefit Kurang Baik 1 Cukup Baik 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 657−665 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4839
Kriteria  Keterangan Jenis Sub Kriteria Nilai Baik 3 Sangat Baik 4 Sangat Baik Sekali 5
Sub  kriteria  tersebut  digunakan  untuk  menilai  preferensi  dari  pengguna  FDA  agar  dapat  dilakukan pembobotan dan dilakukan perhitungan menggunakan metode COPRAS. Data yang diambil adalah data seluruh responden yang akan dirata-ratakan.

## 3.1 Alternatif Food Delivery Application (FDA)
Data preferensi pengguna yang digunakan untuk menilai alternatif dari FDA ini diambil dari  kuesioner terhadap 125 responden di lingkungan Institut Teknologi dan Bisnis Sabda Setia. Data-data yang diperoleh diolah kembali dan dirata-ratakan untuk jawaban preferensi pengguna terhadap kriteria yang ditanyakan. Hasil dari pengolahan data responden terhadap alternatif dan kriteria dapat dilihat dari tabel 8 dibawah ini.
Tabel 8. Rata-Rata Data Responden Terhadap Alternatif Dan Kriteria
A Food Delivery Application C1 C2 C3 C4 C5 A1 GoFood 40.160  36.000  41.120  33.040  41.520 A2 GrabFood 33.760  32.720  35.040  30.800  34.960 A3 ShopeeFood 30.160  28.960  32.080  28.720  30.240

## 3.2 Implementasi Metode Complex Proportional Assesment (COPRAS)
Implementasi metode COPRAS untuk menentukan FDA terbaik dilakukan dengan beberapa tahapan. Berikut ini adalah tahapan-tahapan penentuan FDA terbaik menggunakan metode COPRAS. a. Membuat matrik keputusan (X) dari data alternatif.
Berdasarkan data alternatif tersebut maka dibuatlah suatu matrik keputusan yang dapat dilihat pada tabel 9
Tabel 9. Matrik Keputusan (X)
A C1 C2 C3 C4 C5 A1 40.160 36.000 41.120 33.040 41.520 A2 33.760 32.720 35.040 30.800 34.960 A3 30.160 28.960 32.080 28.720 30.240
Total  104.080  97.680  108.240  92.560  106.720
b. Normalisasi matriks (R)
Langkah  selanjutnya  dalam  proses  adalah  melakukan  normalisasi  matriks  dengan  persamaan  2.  Proses normalisasi matriks ini dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Proses Normalisasi Matriks (R) A C1 C2 C3 C4 C5 A1 4.0160 10.4080 3.6000 9.7680 4.1120 10.8240 3.3040 9.2560 4.1520 10.6720 A2 3.3760 10.4080 3.2720 9.7680 3.5040 10.8240 3.0800 9.2560 3.4960 10.6720 A3 3.0160 10.4080 2.8960 9.7680 3.2080 10.8240 2.8720 9.2560 3.0240 10.6720
Hasil normalisasi matriks dari pemrosesan data pada tabel 10 dapat dilihat pada tabel 11 dibawah ini.
Tabel 11. Hasil Normalisasi Matriks (R) A C1 C2 C3 C4 C5
A1  0.3859  0.3686  0.3799  0.3570  0.3891
A2  0.3244  0.3350  0.3237  0.3328  0.3276 A3  0.2898  0.2965  0.2964  0.3103  0.2834
c. Mengalikan matriks alternatif yang telah dinormal isasi dengan bobot
Bobot yang akan dikalikan terhadap matriks alternatif dapat dilihat pada tabel 2. Bobot kriteria yang digunakan untuk perhitungan diperoleh dari metode ROC.
Tabel 12. Proses Perkalian Matriks (R) dengan bobot (W) A C1 C2 C3 C4 C5 A1  0.3859 * 0.4567  0.3686 * 0.2567  0.3799 * 0.1567  0.3570 * 0.0900  0.3891 * 0.0400

## Journal of Information System Research (JOSH)
A C1 C2 C3 C4 C5
A2  0.3244 * 0.4567  0.3350 * 0.2567  0.3237 * 0.1567  0.3328 * 0.0900  0.3276 * 0.0400 A3  0.2898 * 0.4567  0.2965 * 0.2567  0.2964 * 0.1567  0.3103 * 0.0900  0.2834 * 0.0400
Hasil dari perkalian matriks (R) dengan bobot (W) menjadi matriks (D) dapat dilihat pada tabel 13 dibawah ini
Tabel 13. Matriks (D) Hasil Perkalian Matriks (R) dengan bobot (W)
A C1 C2 C3 C4 C5 A1  18.341  0.9241  0.6444  0.2974  0.1661
A2  15.418  0.8399  0.5491  0.2772  0.1398 A3  13.774  0.7434  0.5027  0.2585  0.1210
d. Melakukan perhitungan kriteria yang menguntungkan (benefit) S + dan kriteria yang merugikan (cost) S - S + dihitung dengan menjumlahkan semua kriteria benefit dari setiap alternatif, sedangkan S - dihitung dengan menjumlahkan semua kriteria cost dari setiap alternatif. Perhitungan S + dan S - dapat diuraikan sebagai berikut.
Tabel 14. Perhitungan Nilai S+ dan S-
A S + = (C1+C2+C3+C5) S - = (C4) A1  1.8341 + 0.9241 + 0.6444 + 0.1661 = 3.5687 0.2974 A2  1.5418 + 0.8399 + 0.5491 + 0.1398 = 3.0706 0.2772 A3  1.3774 + 0.7434 + 0.5027 + 0.1210 = 2.7445 0.2585
Total atribut cost (S-) = 0.2974 + 0.2772 + 0.2585 = 0.8331
e. Menghitung bobot rasio relatif tiap alternatif
Nilai dari perhitungan bobot rasio alternatif dapat diuraikan seperti yang tertulis pada tabel 15 berikut ini
Tabel 15. Perhitungan Bobot Rasio Relatif A 1/S -i S - * Total (1/S - ) A1 1/0.2974 = 3.3625  0.2974 * 10.8385 = 3.2234 A2 1/0.2772 = 3.6075  0.2772 * 10.8385 = 3.0044 A3 1/0.2585 = 3.8685  0.2585 * 10.8385 = 2.8018 Total 108.385
f. Menentukan urutan prioritas alternatif
Untuk menentukan prioritas alternatif dihitung dengan menggunakan persamaan 6. Hasil perhitungan prioritas alternatif (Q) dapat dilihat pada tabel 16 berikut ini
Tabel 16. Perhitungan Prioritas Alternatif (Q)
Q Q = S + + ((total S - ) / (S - * Total (1/S - ))) Nilai Q Q1 0.2974 + (0.8331/3.2234) =  0.55585381 Q2 0.2772 + (0.8331/3.0044) =  0.55449330 Q3 0.2585 + (0.8331/2.8018) =  0.55584456
Nilai Q tertinggi adalah Q1 dengan nilai 0.55585381
g. Menghitung tingkat utilitas setiap alternatif
Langkah berikutnya adalah melakukan perhitungan nilai utilitas (Ui), dimana pada tahap ini seperti pada persamaan 7, total (Q) dibagi dengan nilai tertinggi (Q1), kemudian hasilnya dikalikan dengan 100.
Tabel 17. Perhitungan Nilai Utilitas (U i ) Ui Qi = (Qi/Qmax) * 100 Nilai Ui U1  (0.55585381/0.55585381) * 100 = 100%
U2  (0.55449330/0.55585381) * 100 =  997552% U3  (0.55584456/0.55585381) * 100 =  999983%
Dibawah ini adalah tabel hasil akhir yang berasal dari perhitungan metode COPRAS, dan kemudian disusun menjadi peringkat yang ditunjukkan oleh tabel 18 berikut.
Tabel 18. Hasil Perhitungan Metode COPRAS Alternatif  Nilai Prioritas Nilai Ui Peringkat A1 0.55585381 100% 1 A2 0.55449330 997552% 3 A3 0.55584456 999983% 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 657−665 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4839
Berdasarkan    perhitungan    diatas    menunjukan  bahwa    GoFood  (A1)    merupakan    Food  Delivery Application  (FDA) terbaik  berdasarkan preferensi  pengguna di  lingkungan Institut  Teknologi dan Bisnis Sabda Setia. Sedangkan  ShopeeFood (A3) menjadi alternatif kedua, dan GrabFood (A2) sebagai  alternatif  ketiga.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  COPRAS  dan pembobotan ROC dapat digunakan untuk menentukan Food Delivery Application (FDA) terbaik. Data dari 125 responden yang digunakan dalam penelitian ini dihitung dengan menggunakan metode COPRAS dan pembobotan ROC hingga menghasilkan peringkat dari masing-masing FDA. Aspek pelayanan, promo, fitur, biaya, dan UI/UX menjadi kriteria yang digunakan dalam perhitungan ini. Hasil perhitungan dengan menggunakan metode COPRAS dan  pembobotan  ROC  menampilkan  selisih  yang  cukup  tipis,  dimana  alternatif  A1  yaitu  GoFood  mendapat peringkat  pertama,  diikuti  dengan  alternatif  A3  yaitu  ShopeeFood  di  peringkat  kedua  dan  Alternatif  A2  yaitu GrabFood  di  peringkat  ketiga.  Berdasarkan  hasil  tersebut  untuk  penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk  dapat memperbanyak aspek-aspek lain yang akan digunakan sebagai kriteria dalam penentuan keputusan.

## REFERENCES
[1] S. W. A. Prakoso, M. H. Purwidiantoro, and R. A. Aziz, “Perancangan Dan Pembuatan Aplikasi Food Delivery Rumah Makan Bu Nonik ‘Go-Nik’ Berbasis Android (Studi Kasus: Rumah Makan Bu Nonik),” Jurnal Ilmiah IT CIDA, vol. 9, no. 1, p. 39, Jun. 2023, doi: 10.55635/jic.v9i1.175.
[2] S. Ernawati and R. Setiawan, “RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI DELIVERY FOOD BERBASIS WEB PADA EPA CAFE &amp; RESTO,” Jurnal Sains dan Informatika, pp. 56–66, Aug. 2023, doi: 10.34128/jsi.v9i1.498.
[3] W.  A.  G.  Kodri,  D.  Riana,  and  S.  Hadianti,  “Pemanfaatan  Aplikasi  Pengiriman  Makanan  Pasca  Penurunan  Level Pembatasan Kegiatan Masyarakat Akibat Covid-19 Di Indonesia,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 10, no. 3, pp. 653–664, Jul. 2023, doi: 10.25126/jtiik.20231036859.
[4] P. L. D. Rahmayanti and N. W. Ekawati, “Pengaruh Kualitas Layanan Dan Promosi Penjualan Terhadap Kepuasan Dan Loyalitas Pelanggan Menggunakan Online Food Delivery Service Di Bali,” Jurnal Manajemen dan Bisnis Equilibrium, vol. 7, no. 2, pp. 125–138, Sep. 2021, doi: 10.47329/jurnal_mbe.v7i2.714.
[5] A. S. Putri, R. Z.  Zakaria, and  Y. Y. Yuniaristanto, “Factors Affecting User Satisfaction  with Online Food  Delivery Service Applications in Indonesia (Gofood, Grabfood, Dan Shopeefood),” Performa: Media Ilmiah Teknik Industri, vol. 21, no. 2, p. 161, Sep. 2022, doi: 10.20961/performa.21.2.57349.
[6] J.  Piddiani,  I.  Aprilia,  and  L.  Karlina,  “EFEKTIVITAS  PENGGUNAAN  APLIKASI  ONLINE  FOOD  DELIVERY UNTUK MENINGKATKAN PENJUALAN,” Transekonomika: Akuntansi, Bisnis dan Keuangan, vol. 2, no. 4, pp. 71– 80, May 2022, doi: 10.55047/transekonomika.v2i4.143.
[7] P. Rahima and R. Rismayati, “Pengaplikasian Platform Food Delivery Service Shopee Food dalam Memasarkan Produk Minuman Kamsia Boba Mataram,” Bakti Sekawan : Jurnal Pengabdian Masyarakat, vol. 2, no. 1, pp. 42–47, Jun. 2022, doi: 10.35746/bakwan.v2i1.226.
[8] F.  Yutika,  “Apakah  Faktor-Faktor  dalam  Unified  Theory  of  Acceptance  and  Use  of  Technology  2  (UTAUT2) Mempengaruhi  Penggunaan  Aplikasi  Pesan-Antar  Makanan  pada  UMKM  Coffee  Shop?,”  Jurnal  Manajemen  dan Organisasi, vol. 14, no. 1, pp. 46–56, Mar. 2023, doi: 10.29244/jmo.v14i1.44604.
[9] A. W. N. Ulfy and P. A. R. Devi, “Penentuan Kenaikan Jabatan Menggunakan Pembobotan Metode AHP dan Didukung Metode Complex Proportional Assessment,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 3, no. 3, p. 232, Mar. 2022, doi: 10.30865/json.v3i3.3867.
[10]  P.  A.  Sharad,  “Evaluation  of  Solar  Energy  using  Complex  Proportionality  Assessment  (COPRAS)  Method,”  REST Journal  on  Emerging  trends  in  Modelling  and  Manufacturing,  vol.  6,  no.  4,  pp.  202–208,  Dec.  2020,  doi: 10.46632/jemm/6/4/18.
[11]  T. Y. M. Sihite, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelompok Nelayan Terbaik Menerapkan Metode Copras,” Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), vol. 7, no. 2, pp. 106–110, Feb. 2020.
[12]  A.  S.  Hulu,  M.  Saputra,  J.  M.  Hasudungan  Sinambela,  S.  Aisyah,  and  P.  Juanta,  “ANALISIS  PENGARUH PEMBERIAN BANSOS COVID-19 TERHADAP MASYARAKAT DENGAN MENGGUNAKAN METODE RANK ORDER CENTROID (ROC).,” INFOSYS (INFORMATION SYSTEM) JOURNAL, vol. 6, no. 1, p. 22, Aug. 2021, doi: 10.22303/infosys.6.1.2021.22-31.
[13]  L. F.  Israwan, A. Syam, and D. J.  Wal  Iqram, “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN MENGGUNAKAN  RANK ORDER CENTROID (ROC) DAN METODE MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION ON THE BASIS OF RATIO (MOORA) PADA SELEKSI CALON KARYAWAN,” JURNAL INFORMATIKA, vol. 10, no. 1, p. 26, Jun. 2021, doi: 10.55340/jiu.v10i1.333.
[14]  E. W. Sihombing, D. Lumban Gaol, W. T. Lumban Gaol, and M. Saputra, “PENERAPAN METODE SAW (SIMPLE ADDTIIVE  WEIGHTING  )  DAN  ROC  (RANK  ORDER  CENTROID)  DALAM  PEMILIHAN  SISWA-SISWA BERPRESTASI DI SMP NEGERI 44 MEDAN,” INFOSYS (INFORMATION SYSTEM) JOURNAL, vol. 6, no. 1, p. 52, Aug. 2021, doi: 10.22303/infosys.6.1.2021.52-62.
[15]  S. R. Cholil and M. A. Setyawan, “Metode COPRAS untuk Menentukan Kain Terbaik dalam Pembuatan Pakaian pada Butik Batik Hatta Semarang,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 8, no. 6, p. 1169, Nov. 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021863584.
[16]  L. Irvana and N. Mariana, “Penerapan Metode COPRAS Untuk Pemilihan SMK Jurusan TKJ Kota Semarang,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), vol. 11, no. 2, pp. 201–207, Jul. 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i2.1427.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[17]  R. W. Herlambang and J. S. Wibowo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Komputer Mining Rig Dengan Metode COPRAS,” Pixel :Jurnal Ilmiah Komputer Grafis, vol. 15, no. 1, pp. 10–18, Jul. 2022, doi: 10.51903/pixel.v15i1.643.
[18]  A.  G.  Simorangkir  and  Mesran,  “SPK  Pemilihan  Konten  YouTube  Layak  Tonton  untuk  Anak-Anak  Menerapkan Metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  dan  COPRAS  (Complex  Proportional  Assessment),”  in  SNESTIK  Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika, Surabaya: Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi-Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, Mar. 2022, pp. 369–374.
[19]  A. Triayudi, F. Nugroho, A. G. Simorangkir, and M. Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penilaian Kinerja Supervisor Menggunakan Metode COPRAS Dengan Pembobotan ROC,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 3, no. 4, pp. 461–468, Sep. 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2214.
[20]  D.  O.  Sihombing  and  A.  Cahyadi,  “Implementasi  Metode  MABAC  Dalam  Pemilihan  Mahasiswa  Terbaik  Dengan Teknik Pembobotan Rank Sum,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 4, no. 4, pp. 1008–1018, Aug. 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4040.
[21]  A. G. Prawiyogi, T. L. Sadiah, A. Purwanugraha, and P. N. Elisa, “Penggunaan Media Big Book untuk Menumbuhkan Minat  Membaca  di  Sekolah  Dasar,”  Jurnal  Basicedu,  vol.  5,  no.  1,  pp.  446–452,  Jan.  2021,  doi: 10.31004/basicedu.v5i1.787.
[22]  P.  Thakur,  B.  Kizielewicz,  N.  Gandotra,  A.  Shekhovtsov,  N.  Saini,  and  W.  Sałabun,  “The  Group  Decision-Making Using Pythagorean Fuzzy Entropy and the Complex Proportional Assessment,” Sensors, vol. 22, no. 13, p. 4879, Jun. 2022, doi: 10.3390/s22134879.
[23]  M. D.  Irawan,  H. Situmorang, R. Sitanggang, and  D. Sawitri, “Decision Support System for Determining  Employee Movements Using the COPRAS Method,” CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), vol. 8, no. 1, p. 220, Jan. 2023, doi: 10.24114/cess.v8i1.43002.
[24]  M. Mesran, T. M. Diansyah, and F. Fadlina, “Implemententasi Metode Rank Order Cendroid (ROC) dan Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dalam Penilaian Kinerja Dosen Komputer Menerapkan (Studi Kasus: STMIK Budi  Darma),”  Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Information  Science  (SENARIS),  vol.  1,  p.  822,  Sep.  2019,  doi: 10.30645/senaris.v1i0.89.
[25]  P.  Mandarani,  H.  L.  Ramadhan,  E.  Yulianti,  and  A.  Syahrani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penulis  Terbaik Menggunakan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS),” Journal of Information System Research (JOSH), vol. 3, no. 4, pp. 686–694, Jul. 2022, doi: 10.47065/josh.v3i4.1845.