## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2268

## Penentuan Faktor Prioritas Pemilihan Online Travel Agency di Wilayah Bekasi Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process
Syifa Nur Rakhmah, Sri Wahyuningsih *
Prodi Sistem Infrmasi, STMIK Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: 1 syifa.snk@nusamandiri.ac.id, 1,* swahyuningsih16@gmail.com Email Penulis Korespondensi: swahyuningsih16@gmail.com
Abstrak− Online travel agency adalah salah satu produk kemajuan jaman yang sedang booming saat ini. Dengan kemunculan online travel agent,  penggunaan  online travel  di  Indonesia  kini mulai  diminati.  Banyaknya kemudahan  dan  kelebihan  yang ditawarkan oleh online travel, maka pelanggan dituntut jeli untuk memilih online travel agency. Penelitian ini dilakukan untuk mengukut efektivitas online travel yang dipilih oleh pelanggan. Dengan menggunakan kriteria pada ISO 9001:2008 faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan diantaranya yaitu Service Quality, Product Quality, Price, Situasional Factor dan Personal Factor.  Penelitian  ini  dilakukan  pada  pelanggan  online  travel  di  wilayah  Kota  Bekasi  yang  jumlah  penduduknya  sebanyak 3.013.851  jiwa  dengan  perhitungan  menggunakan  rumus  Slovin  didapatkan  jumlah  sampel  400  responden.  Metode  yang digunakan yaitu analytical hierarchy process. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa yang menjadi alternative pertama adalah Traveloka dengan nilai bobot 1,961 atau 47,6% kemudian Tiket.com dengan nilai bobot 1,018 atau 27,7% dan yang terakhir Pegipegi dengan  nilai  bobot 1,141  atau  24,7%  dan untuk  kriteria yang menjadi  daya  tarik  pelanggan dalam memilih  online travel yaitu Service Quality 27,7%, Product Quality 24,1%, Price 22,9%, Personal Factor 15,5% dan Situasional Factor 9,8%.
Kata Kunci: Online Travel Agency, ISO 9001:2008, Analytical Hierarchy Process, Tiket,
Abstract− Online travel agent is one of the products of the advancing era that is currently booming. With the advent of online travel agents, the use of online travel in Indonesia is now beginning to be demand. The many conviences and advantages offered bya online travel, then customers are required to be keen to choose an online travel agency. This research was conductes to measure the effectivieness of online travel chosen by customers. By using the criteria in ISO 9001:2008 factors that influence customers satisifaction include Service Quality, Product Quality, Price, Situasional Quality and Personal Quality. This research was  conducted  on  online  travel  customers  in  the  City  of    Bekasi  area  with  a  population  of  3,013,851  inhabitants  with calculations using the Slovin formula obtained a sampel size 400 respondents. The metod use is the analytical hierarchy process. The results of this study indicate that the first alternative is Traveloka eit a weight value of 1.916 or 47.6%, then Tiket.com with a weight value of 1.018 or 27.7% and finnaly Pegipegi with a weight value of 1.141 or 24.7% and for criteria the main attraction customers in chossinh online travel is Service Quality 27.7%, Procust Quality 24.1%, Price 22.9%, Personal Factor 15.5% and Situasional Factor 9.8%.
Keywords : Online Travel Agency, ISO 9001:2008, Analytical Hierarchy Process, Ticket, Bekasi

## 1. PENDAHULUAN
Menjelajahi wilayah baru atau saat ini masayarakat lebih mengenal dengan istilah travelling dimana merupakan salah  satu  aktivitas yang  kini telah menjadi  salah  satu  perilaku  gaya  hidup  masyarakat  Indonesia.  Tidak  hanya sekedar berpergian, kini masyarakat Indonesia ingin melakukan perjalanan lebih lama, lebih jauh dan lebih sering ( longer,  farther,  and  more  often ).  Berdasarkan  hasil  Global  Travel  Intentions  Study  (GTIS)  tahun  2015  yang dikeluarkan oleh Visa [1] menyebutkan bahwa 85 persen responden Indonesia telah melakukan perjalanan wisata internasional dalam dua tahun terakhir [2]. Hal ini juga didukung dengan penelitian Bain and Company, disebutkan layanan terbesar yang paling banyak dimanfaatkan oleh konsumen di Asia Tenggara, yaitu layanan pariwisata dan layanan perjalanan wisata sebesar $22 miliar, diikuti dengan layanan e-commerce sebesar $15 miliar dan media serta hiburan sebesar $3 miliar. Dengan meningkatnya minat masyarakat Indonesia dalam melakukan perjalanan wisata,  maka  para  pelaku  usaha  melihat  adanya  peluang  dalam  bisnis  travel  sehingga  mulai  tergerak  untuk membangun startup dibidang online travel agent (OTA) [1] . Online travel agent adalah salah satu produk kemajuan jaman yang sedang booming saat ini [3] [2]. Dengan kemunculan online travel  agent ,  penggunaan online  travel di  Indonesia  kini mulai  diminati.  Berdasarkan  hasil survey  dailysocial.id  bersama  Jakpat Mobile  Survey  Platform pada  tahun  2018  mencatat  bahwa  71,44  persen responden telah menggunakan layanan online travel agency untuk keperluan pemesanan tiket perjalanan. Hasil lain  juga  menunjukkan  bahwa  terdapat  sebanyak  83,95  persen  dari  keseluruhan  responden  menggunakan smartphone untuk mengakses layanan online travel agency dan 69,26 persen responden melakukan pembayaran melalui transfer bank maupun ATM.
Online travel agency pada dasarnya memiliki ruang lingkup bisnis selayaknya agen konvensional. Hanya saja, online travel agency membuka layanan berbasis digital, dimana transaksi pemesanan, pencarian informasi, dan  pembayaran  semuanya  terjadi  secara online .  Beberapa  contoh online  travel  agency yang  ada  di  Indonesia adalah Traveloka, Pegipegi, Tiket.com, dan masih banyak lagi. Menurut hasil survey dailysocial.id bersama Jakpat Mobile  Survey  Platform pada  tahun  2018  menyebutkan  alasan  seseorang  menggunakan online  travel  agency adalah  banyaknya  promosi  yang  digunakan  sebesar  45,04  persen,  memberikan  harga  termurah  sebesar  16,57 persen dan kemudahan saat digunakan sebesar 12,32 persen.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2268
Namun disisi lain masih terdapat konsumen yang masih mengalami kesulitan ketika menggunakan online travel agent . Berdasarkan situs mediakonsumen.com menyebutkan terdapat konsumen yang mengalami kesulitan ketika  melakukan  pembelian  tiket  perjalanan melalui  salah satu online  travel agency ,  karena tidak terbitnya e- ticket ketika  sudah  melakukan  pembayaran.  Selain  itu  terdapat  juga  ketidak  amanan  pada  fasilitas Paylater dikarenakan adanya penyalah gunaan akun yang dirasakan oleh beberapa konsumen. Hal lain yang menjadikan permasalahan  dalam  penelitian  kali  ini  adalah  adanya  peningkatan  minat  menggunakan online  travel  agency , terdapat kesulitan ketika menggunakan online travel agency , kurangnya keamanan pada fasilitas Paylater , selain itu adanya faktor-faktor yang mempengaruhi ketika memilih online travel agency sebagai dampak dari pemilihan online travel .
Meskipun  adanya  ketidakpuasan  yang  dirasakan,  tapi  masih  banyak  masyarakat  yang  tertarik  untuk menggunakan online  travel  agent .  Hal  ini  terjadi  karena  ada  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  masyarakat dalam  penggunaan online  travel  agency .  Berdasarkan fenomena tersebut, maka peneliti  tertarik  untuk  meneliti tentang sistem penunjang keputusan terhadap efektifitas penggunaan online travel agency menggunakan metode Analytical Hierarchy Process .
Dalam penelitian kali ini, penulis membatasi pembahasan yang diangkat berkaitan kriteria pemilihan media online  travel  agency berdasarkan  kriteria  ISO  9001:2008  [4],  yaitu  diantaranya  kualitas  pelayanan,  kualitas produk,  harga,  faktor  situasional  dan  faktor  pribadi.  Pengambilan  data  primer  didapatkan  dari  penyebaran kuesioner kepada responden yang telah melakukan transaksi menggunakan online travel agency . Dalam hal ini penulis membatasi pada online travel agency yang diteliti, yaitu Traveloka, Pegipegi, dan Tiket.com. Adapun wilayah yang dijadikan pengambilan data kuesioner adalah wilayah Kota Bekasi. Dimana jumlah total  populasi  responden diambil dari  jumlah penduduk  wilayah  Kota  Bekasi  pada tahun  2019,  yaitu  sejumlah 3.013.851 jiwa (Sumber: Badan Pusat Statistik) dan penentuan jumlah responden diperoleh menggunakan rumus Slovin  5  persen  sehingga  didapatkan  jumlah  responden  sebanyak  400  orang.  Metode  yang  digunakan  adalah Analytical Hierarchy Process dan untuk pengolahan data menggunakan Software Expert Choice . Berdasarkan penelitian sebelumnya yang telah dilakukan [5] [6] [3] online travel agency hanya dilakukan pengujian pada salah satu travel agent saja yaitu traveloka serta kriteria yang digunakan sebagai media penilaian hanya dua yaitu harga dan kualitas layanan. Hasil dari penelitian sebelumnya menyebutkan jika kedua variable sangat berpengaruh dalam pemilihan fasilitas yang ada pada penyedia jasa online travel agency. Oleh sebab itu, penulis ingin lebih menjabarkan lebih rinci, agar penyedia jasa online travel agency yang lainnya juga bisa di nilai dan melihat penilaiannya dari berbagai macam kriteria variable yang sesuai dengan ISO 9001:2008 [4].
Penelitian ini kedepannya juga bertujuan agar nantinya dapat mengetahui efektifitas online travel agency yang  dirasakan  oleh  Masyarakat  Bekasi.  Selanjutnya  mengetahui  daya  minat  Masyarakat  Bekasi  dalam menggunakan online  travel  agency .  Mengetahui  faktor  utama  ketika  masyarakat  Bekasi  memilih online  travel agency yang  digunakan.  Serta  mengetahui  efektifitas  metode Analytical  Hierarchy  Process sebagai  sistem penunjang keputusan dalam memilih online travel agency [7]. Penelitian kali ini menggunakan metode Analytical Hierarchy  Process dikarenakan  sejauh  ini  belum  ada  penelitian  yang  mengangkat  tentang  fenomena  OTA  di masyarakat,  seperti  halnya  penelitian-penelitian  yang  dijadikan  referensi  oleh  penulis  [8]  [9]  [10]  dimana penelitian sebelumnya mengangkat tentang transportasi online dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process sebagai penunjang keputusannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada penelitiian ini penulis menggunakan metode Analytical Hierarchy Process dengan melakukan beberapa tahapan penelitian sebagai berikut:[11] a. Rumusan Masalah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2268
Langkah pertama yang dilakukan dalam penelitian ini adalah mengidentifikasi masalah yang ada, kemudian dilakukannya perumusan masalah sehingga dapat menentukan tujuan yang akan dicapai pada penelitian ini.
b. Landasan teori
Berdasarkan rumusan masalah yang ada, tahapan selanjutnya mempelajari literatur yang berhubungan dengan permasalahan yang diteliti yang akan menjadi landasan teori pada penilitian. Sumber literatur didapatkan dari perpustakaan, jurnal nasional, artikel, yang membahas tentang metode Analytical Hierarchy Process, Online Travel Agency serta bahan bacaan lainnya yang dapat mendukung penelitian.
c. Perumusan Hipotesis
Berdasarkan rumusan masalah yang telah ditentukan dan landasan teori yang dikumpulkan maka selanjutnya penentuan hipotesis yang digunakan sebagai jawaban sementara terhadap rumusan masalah.
d. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  penyebaran  kuesioner  kepada  pengguna online  travel agency yang terdapat di Kota Bekasi. Berdasarkan data kuesioner yang terkumpul, maka akan diadakannya uji validitas dan reabilitas guna membuktikan instrumen yang dipakai valid dan reliabel.
e. Analisis Data
Analis data dapat dilakukan ketika instrumen penelitian telah terbukti valid dan reliabel. Data yang valid dan reliabel  kemudian  diolah  menggunakan  metode analytical  hierarchy  process, kemudian  dianalis kekonsitensian data yang diperoleh.
f. Kesimpulan dan Saran Pada tahapan akhir ini maka akan diambil kesimpulan berdasarkan data-data yang telah diolah dari tahapan- tahapan sebelumnya. Kesimpulan berisi tentang urutan kriteria, sub kriteria, dan alternatif yang paling diminati oleh  masyarakat  Kota  Bekasi.  Selain  kesimpulan  terdapat  juga  saran  untuk  peneliti  selanjutnya  yang  ingin meneruskan penelitian ini.

## 2.2 Metode Pengumpulan Data, Populasi dan Sampel Penelitian
a. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan oleh penulis adalah kuesioner. Kuesioner yang digunakan adalah angket yang disajikan dalam bentuk sedemikian rupa sehingga responden diminta untuk memilih jawaban yang sesuai dengan karakteristik dirinya dengan memberikan tanda silang (x) atau tanda checklist (√). Tabel berikut merupakan tabel perbandingan berpasangan yang diujikan:
Tabel 1. Perbandingan Kriteria Utama
Dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Jasa Online  Travel  Agency  yang  diinginkan,  Kriteria  Manakah yang Lebih Penting Dibandingkan Kriteria-Kriteria Berikut? Berapa Tingkat Kepentingannya Kualitas Pelayanan Kualitas Produk Kualitas Pelayanan Harga Kualitas Pelayanan Faktor Situasional Kualitas Pelayanan Faktor Pribadi Kualitas Pelayanan Harga Kualitas Produk Faktor Situasional Kualitas Produk Faktor Pribadi Harga Faktor Situasional Harga Faktor Pribadi Faktor Situasional Faktor Pribadi
b. Populasi
Populasi yang dipakai pada penelitian ini adalah masyarakat Kota Bekasi sebanyak 3.013.851 jiwa (Sumber: BPS Kota Bekasi). Berdasarkan sumber penelitian daylisocial.id bahwa terdapat 50 persen penduduk Indonesia yang  menggunakan  Traveloka  dan/atau  Tiket.com.  Maka  didapatkan  populasi  untuk  penelitian  ini  sebagai berikut:
Populasi = Populasi Kota Bekasi × 50%
= 3.013.851 × 50%
= 1.506.926 jiwa.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2268
c. Sample Penelitian
Pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah menyebar kuesioner kepada masyarakat yang menggunakan online travel agent. Berdasarkan rumus Slovin [12] dengan tariff kesalahan 5% maka diperoleh sampel sebagai berikut:
n = 𝑁 1+𝑁𝑒 2 = 1506926
1+(1506926×0.05 2 ) = 1506926 37568,315 = 399,89 dibulatkan menjadi 400

## 2.3 Metode Analisis Data
Dalam menguji data hasil kuesioner yang telah terkumpul, penulis menggunakan dua pengujian yaitu uji validitas dan uji reabilitas. [13]
a. Uji Validitas
Tabel 2. Uji Validitas Instrumen r hitung r tabel
keterangan
Instrument r hitung r tabel keterangan 1 0,360 0,098 valid 24 0,595 0,098 valid 2 0,352 0,098 valid 25 0,492 0,098 valid 3 0,414 0,098 valid 26 0,592 0,098 valid 4 0,442 0,098 valid 27 0,586 0,098 valid 5 0,376 0,098 valid 28 0,472 0,098 valid 6 0,381 0,098 valid 29 0,615 0,098 valid 7 0,318 0,098 valid 30 0,599 0,098 valid 8 0,352 0,098 valid 31 0,499 0,098 valid 9 0,332 0,098 valid 32 0,611 0,098 valid 10 0,255 0,098 valid 33 0,601 0,098 valid 11 0,483 0,098 valid 34 0,501 0,098 valid 12 0,477 0,098 valid 35 0,603 0,098 valid 13 0,416 0,098 valid 36 0,576 0,098 valid 14 0,628 0,098 valid 37 0,502 0,098 valid 15 0,611 0,098 valid 38 0,605 0,098 valid 16 0,513 0,098 valid 39 0,562 0,098 valid 17 0,599 0,098 valid 40 0,500 0,098 valid 18 0,585 0,098 valid 41 0,626 0,098 valid 19 0,478 0,098 valid 42 0,610 0,098 valid 20 0,622 0,098 valid 43 0,488 0,098 valid 21 0,570 0,098 valid 44 0,597 0,098 valid 22 0,489 0,098 valid 45 0,595 0,098 valid 23 0,621 0,098 valid 46 0,488 0,098 valid
b. Uji Reabilitas Tabel 3. Uji Reabilitas Nilai Varian Skor Varian Total Alpha Ket Nilai Varian Skor Varian Total Alpha Ket S1 4.65 2714,73 0,936 reliabel S24 4.39 2714,73 0,936 reliabel S2 2.54 reliabel S25 5.47 reliabel S3 9.96 reliabel S26 4.85 reliabel S4 6.16 reliabel S27 4.92 reliabel S5 1.94 reliabel S28 5.76 reliabel S6 4.64 reliabel S29 4.13 reliabel S7 3.85 reliabel S30 4.24 reliabel S8 7.08 reliabel S31 6.34 reliabel S9 4.71 reliabel S32 4.18 reliabel S10 4.91 reliabel S33 4.20 reliabel S11 4.94 reliabel S34 6.28 reliabel

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2268
Nilai Varian Skor Varian Total Alpha Ket Nilai Varian Skor Varian Total Alpha Ket S12 4.51 reliabel S35 4.76 reliabel S13 5.12 reliabel S36 4.73 reliabel S14 4.73 reliabel S37 5.80 reliabel S15 4.48 reliabel S38 4.46 reliabel S16 4.62 reliabel S39 4.10 reliabel S17 4.74 reliabel S40 5.62 reliabel S18 4.61 reliabel S41 4.22 reliabel S19 6.28 reliabel S42 4.44 reliabel S20 4.61 reliabel S43 5.63 reliabel S21 4.63 reliabel S44 5.05 reliabel S22 6.14 reliabel S45 4.96 reliabel S23 4.66 reliabel S46 5.78 reliabel

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari penelitian ini dibuat dengan AHP sebagai suatu sistem pendukung keputusan untuk pemilihan online travel agency di wilayah Bekasi. Data penelitian diperoleh dari kuesioner yang diisi oleh 400 responden pengguna travel online. Kriteria yang digunakan yaitu kualitas pelayanan, kualitas produk, harga, faktor situasional, faktor pribadi. Untuk  sub  kriteria  dari  kualitas  pelayanan  yaitu  memiliki  tampilan  yang  mudah  dimengerti,  cepat  dalam menanggapi keluhan pelanggan dan memberikan informasi secara jelas dan mudah dimengerti. Untuk sub kriteria harga yaitu memberikan potongan harga dan memberikan cashback . Untuk sub kriteria faktor situasional yaitu kemudahan  saat pembayaran  dan  kemudahan  saat refund . Untuk  sub  kriteria  faktor  pribadi  yaitu reward yang diperoleh dan proses transaksi mudah dan aman.
Untuk alternatif dari pemilihan online travel agency yang akan dipilih terdapat tiga pilihan yaitu Traveloka, Tiket.com, Pegipegi.
Gambar 2 . Dekomposisi Pemilihan Online Travel Agency

## 3.1. Perhitungan Kriteria
Berdasarkan data yang diperoleh dari 400 responden, diperoleh matriks perbandingan berpasangan pada kriteria utama di dapat perbandingan masing-masing kriteria sebagai berikut:
Tabel 4. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Utama Kualitas Pelayanan Kualitas Produk Harga Faktor Situasional Faktor Pribadi Kualitas Pelayanan 1 6/5 6/5 8/3 9/5 Kualitas Produk 5/6 1 6/5 12/5 3/2 Harga 5/6 5/6 1 12/5 3/2 Faktor Situasional 3/8 5/12 5/12 1 3/5 Faktor Pribadi 5/9 2/3 2/3 5/3 1 Tabel 5. Matriks Perbandingan Berpasangan Untuk Kriteria Utama dengan Eigen Vector KPel KPro Hrg Fs Fp Eigen Vector Kualitas Pelayanan 1 1.2 1.2 2.7 1.8 0.3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2268
Kualitas Produk 0.8 1 1.2 2.4 1.5 0.2 Harga 0.8 0.9 1 2.4 1.5 0.2 Faktor Situasional 0.4 0.4 0.4 1 0.6 0.1 Faktor Pribadi 0.5 0.7 0.7 1.6 1 0.2 Total 3.6 4.1 4.4 10.1 6.5
Berdasarkan nilai eigen vector maka dapat disimpulkan bahwa urutan faktor kriteria utama yang mempengaruhi pemilihan online travel agency adalah kualitas pelayanan 27,7%, Kualitas Produk 24,1%, Harga 22,9%, Faktor Pribadi 15,5% dan Faktor Situasional 15,5%. Berdasarkan hasil diatas maka didapatkan nilai konsistensi kriteria adalah:
=
Berdasarkan nilai tersebut maka Rasio Konsistensi pada Kriteria Utama adalah kurang dari 0,1 4099/maka dapat diartikan konsisten.
3.3. Perhitungan Alternatif
a. Alternatif untuk Memberikan Tampilan Yang Mudah Dimengerti
Tabel 6 . Alternatif untuk Memberikan Tampilan Yang Mudah Dimengerti dengan Eigen Vector
Traveloka  Pegipegi Tiket Eigen Vector Traveloka 1 2.21367 1.81761 0.500 Pegipegi 0.45174 1 0.85212 0.229 Tiket 0.55017 1.46 1 0.272 Total 2.00 4.39 3.67
Berdasarkan nilai eigen vector maka dapat disimpulkan bahwa urutan alternatif untuk Memberikan Tampilan Yang Mudah Dimengerti adalah Traveloka 50%, Tiket 27,2% dan Pegipegi 22,9%.
b. Alternatif untuk Cepat Dalam Menanggapi Keluhan Pelanggan
Tabel 7 . Alternatif untuk Cepat Dalam Menanggapi Keluhan Pelanggan
Traveloka  Pegipegi  Tiket Eigen Vector Traveloka  1 2.07013 1.77226 0.489 Pegipegi 0.48306 1 0.89620 0.240 Tiket 0.56425 1.11582 1 0.272 Total 2.05 4.19 3.67
Berdasarkan  nilai eigen  vector maka  dapat  disimpulkan  bahwa  urutan  alternatif  untuk  Cepat  Dalam Menanggapi Keluhan Pelanggan adalah Traveloka 48,9%, Tiket 27,2% dan Pegipegi 24%.
c. Alternatif untuk Memberikan Informasi Secara Jelas dan Mudah Dimengerti
Tabel 8 . Alternatif untuk Memberikan Informasi Secara Jelas dan Mudah Dimengerti dengan EV Traveloka  Pegipegi  Tiket Eigen Vector Traveloka  1 2.18771 1.94660 0.508 Pegipegi 0.45710 1 0.91518 0.234 Tiket 0.51372 1.09268 1 0.258 Total 1.97 4.28 3.86
Berdasarkan nilai eigen vector maka dapat disimpulkan bahwa urutan alternatif untuk Memberikan Informasi Secara Jelas dan Mudah Dimengerti adalah Traveloka 50,8%, Tiket 25,8% dan Pegipegi 23,4%.
d. Alternatif untuk Kualitas Produk
Tabel 9 . Alternatif untuk Kualitas Produk dengan Eigen Vector Traveloka  Pegipegi  Tiket Eigen Vector Traveloka  1 2.27742 1.99256 0.515 Pegipegi 0.43909 1 0.89929 0.228 Tiket 0.50187 1.11199 1 0.256 Total 1.94 4.39 3.89

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2268
Berdasarkan nilai eigen vector maka dapat disimpulkan bahwa urutan alternatif untuk Kualitas Produk adalah Traveloka 51,5%, Tiket 25,6% dan Pegipegi 22,8%.
e. Alternatif untuk Memberikan Potongan Harga
Tabel 10 . Alternatif untuk Memberikan Potongan Harga dengan Eigen Vector Traveloka  Pegipegi  Tiket Eigen Vector Traveloka  1 1.88504 1.59898 0.464 Pegipegi 0.53049 1 0.251 Tiket 0.62540 1.11154 1 0.285 Total 2.16 4.27 3.50
Berdasarkan nilai eigen vector maka dapat disimpulkan bahwa urutan Alternatif untuk Memberikan Potongan Harga adalah Traveloka 46,4%, Tiket 28,5% dan Pegipegi 25,1%.
f. Alternatif untuk Memberikan Cashback
Tabel 11 . Alternatif untuk Memberikan Cashback dengan Eigen Vector Traveloka  Pegipegi  Tiket Eigen Vector Traveloka  1 1.80369 1.56483 0.456 Pegipegi 0.55442 1 0.90525 0.256 Tiket 0.63905 1.10467 1 0.287 Total 2.19 3.91 3.47
Berdasarkan nilai eigen vector maka dapat disimpulkan bahwa urutan alternatif untuk Memberikan Cashback adalah Traveloka 45,6%, Tiket 28,7% dan Pegipegi 25,6%.
g. Alternatif untuk Kemudahan Saat Pembayaran
Tabel 12 . Alternatif untuk Kemudahan Saat Pembayaran dengan Eigen Vector Traveloka  Pegipegi  Tiket Eigen Vector Traveloka  1 2.22189 1.94409 0.509 Pegipegi 0.45007 1 0.92476 0.234 Tiket 0.51438 1.08136 1 0.257 Total 1.96 4.30 3.87
Berdasarkan nilai eigen vector maka dapat disimpulkan bahwa urutan alternatif untuk Memberikan Tampilan Yang Mudah Dimengerti adalah Traveloka 50,9%, Tiket 25,7% dan Pegipegi 23,4%.
h. Alternatif untuk Kemudahan Saat Refund
Tabel 13 . Alternatif untuk Kemudahan Saat Refund dengan Eigen Vector Traveloka  Pegipegi  Tiket Eigen Vector Traveloka  1 1.86392 1.73589 0.473 Pegipegi 0.53650 1 0.90765 0.252 Tiket 0.57607 1.10175 1 0.275 Total 2.11 3.97 3.64
Berdasarkan nilai eigen vector maka dapat disimpulkan bahwa urutan alternatif untuk Kemudahan Saat Refund adalah Traveloka 47,3%, Tiket 27,5% dan Pegipegi 25,2%.
i. Alternatif untuk Reward yang Diperoleh
Tabel 14 . Alternatif untuk Reward yang Diperoleh dengan Eigen Vector Traveloka  Pegipegi  Tiket Eigen Vector Traveloka  1 1.94259 1.72622 0.478 Pegipegi 0.51478 1 0.91736 0.249 Tiket 0.57930 1.09008 1 0.274 Total 2.09 4.03 3.64
Berdasarkan nilai eigen vector maka dapat disimpulkan bahwa alternatif untuk Reward yang Diperoleh adalah Traveloka 47,8%, Tiket 27,4% dan Pegipegi 24,9%.
j. Alternatif untuk Proses Transaksi yang Mudah dan Aman

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2268
Tabel 15 . Alternatif untuk Proses Transaksi Yang Mudah dan Aman dengan Eigen Vector Traveloka  Pegipegi  Tiket Eigen Vector Traveloka  1 2.13422 1.86227 0.449 Pegipegi 0.46856 1 0.89964 0.236 Tiket 0.53698 1.11155 1 0.265 Total 2.01 4.59 3.76
Berdasarkan nilai eigen vector maka dapat disimpulkan bahwa urutan alternatif untuk Proses Transaksi Yang Mudah dan Aman adalah Traveloka 50%, Tiket 27,2% dan Pegipegi 22,95%.
3.4. Perhitungan Altenatif Keseluruhan
Tabel 16 . Alternatif Keseluruhan Overall Composite Weight Weight Traveloka Pegipegi Tiket.com User Friendly 0.531 0.500 0.229 0.272 Cepat Dalam Menanggapi Keluhan 0.226 0.489 0.240 0.272 Info 0.243 0.508 0.234 0.258 Kualitas Produk 0.241 0.515 0.228 0.256 Discount 0.762 0.464 0.251 0.285 Cash Back 0.238 0.456 0.256 0.287 Pembayaran 0.740 0.509 0.234 0.257 Refund 0.260 0.473 0.252 0.275 Reward 0.313 0.478 0.249 0.274 Keamanan 0.687 0.499 0.236 0.265 Composite Weight 1.961 1.018 1.141 Jika dalam perhitungan presentase akan didapatkan sebagai berikut: a. Traveloka = 1,961 4,121 × 100% = 47,6%
b. Pegipegi = 1,018 4,121 × 100% = 24,7%
c. Tiket.com = 1,141 4,121 × 100% = 27,7%
Dari perhitungan tersebut dihasilkan jika Traveloka merupakan Online Travel Agency yang paling diminati oleh  para  pengguna online  travel khususnya  masyarakat  Kota  Bekasi  dengan  perolehan  nilai  1,961  atau  sama dengan 47,6 persen. Kemudian pilihan kedua yang banyak diminati adalah Tiket.com dengan perolehan nilai 1,141 atau sama dengan 27,7 persen dan yang terakhir Pegipegi dengan perolehan nilai 1,018 atau sama dengan 24,7 persen.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  tentang  Penetuan  Prioritas  Pemilihan  Online  Travel  Agency  menggunakan  metode  AHP, maka penulis mengambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kriteria Kualitas Pelayanan adalah faktor yang paling penting bagi calon konsumen ketika memilih online travel agent dengan presentase 27,7%, kemudian disusul oleh kriteria kualitas produk 24,1%, kriteria harga 22,9%, kriteria  faktor pribadi 15,5% dan kriteria  faktor situasional 9,8%.
2. Pada  sub  kriteria  kualitas  pelayanan,  faktor  yang  paling  penting  adalah  memiliki  tampilan  yang  mudah dimengerti dengan presentase 53,1%, selanjutnya memberikan informasi secara jelas dan mudah dimengerti 24,3% dan yang terakhir cepat dalam menanggapi keluhan pelanggan 22,6%.
3. Pada  sub  kriteria  harga,  faktor  yang  paling  penting  adalah  memberikan  potongan  harga  dengan  presentase 76,2%.
4. Pada  sub  kriteria  faktor  situasional,  faktor  yang  paling  penting  adalah  kemudahan  saat  pembayaran  dengan presentase 74%.
5. Pada sub kriteria faktor pribadi, faktor yang paling penting adalah proses transaksi mudah dan aman dengan presentase 68,7%.
6. Berdasarkan  hasil  keseleruhan  alternatif  yang  paling  diminati  adalah  Traveloka  dengan  presentase  47,6%, kemudian Tiket.com 27,7% dan yang terakhir Pegipegi 24,7%.
7. Hasil  hipotesa  CR  untuk  kriteria  menunjukkan  nilai  ≤  0,1  atau  kurang  dari  10%  maka  hierarki  secara keseluruhan bersifat konsisten, sehingga kesimpulan yang diperoleh dapat diterima, artinya keputusan yang ditetapkan dapat diandalkan.
8. Hasil  pengujian  hipotesis menunjukkan  bahwa  hipotesis  H1  dapat  diterima  karena  menunjukkan  hasil  yang sesuai dengan 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.v4i3.2268

## REFERENCES
[1] Rezgo, “Tour & Activity Industry Terms What is an OTA ? Retrieved May 26, 2019,” Rezgo , 2018. [Online]. Available: https://www.rezgo.com/glossary/ota.
[2] H.  Indah,  “Travel,  Kini  Jadi  Kebutuhan  Primer  Orang  Indonesia,” www.beritasatu.com ,  2019.  [Online].  Available: https://www.beritasatu.com/destinasi/306026-travelkini-jadi-kebutuhan-primer-orang-indonesia.html.
[3] L.  Hendriyati,  “Pengaruh  online  travel  agent  terhadap  pemesanan  kamar  di  hotel  mutiara  malioboro  yogyakarta,” J. Media Wisata , vol. 17, pp. 1090–1099, 2019.
[4] F. Rangkuti, Customer Service Satisfaction & Call Center Berdasarkan ISO 900 . Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama, 2013.
[5] T. Hendratono and A. D. Santosa, “Pengaruh Persepsi Harga Dan Kualitas Layanan Terhadap Keputusan Pembelian Pada Online Travel Agent Traveloka Di Jakarta,” J. Hosp. dan Pariwisata , vol. 3, no. 2, pp. 362–374, 2017.
[6] R. Kwanto and J. Arliansyah, “Analisis Pemilihan Moda Transportasi Umum Antara Transportasi Umum Konvensional Dan Transportasi Umum,” J. Arjuna , vol. 4247, 2016.
[7] D.  Nofriansyah  and  S.  Defit, Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan ,  1  st  ed. Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[8] E. Sestri and Husnayetti, “Penggunaan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) dalam Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penggunaan Transportasi Online,” SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE , pp. 31–36, 2018.
[9] H. Purwanto, “Pemilihan Aplikasi Transportasi Ojek Online dengan Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS,” KNIT-2 Nusa Mandiri , pp. 219–224, 2016.
[10]  A.  D.  Nainggolan,  “Pengaruh  Iklan ,  Harga  ,  dan E-Service  Quality  Terhadap  Customer  Loyalty  pada Pengguna Jasa Online Travel Agent ( Studi Kasus pada Pengguna Traveloka & Tiket . com di Medan ),” 2019.
[11]  F. Sari, Metode Dalam Pengambilan Keputusan . Yogyakarta: Deepublish, 2019.
[12]  Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, Dan R&D . Bandung: Alfabeta, 2017.
[13]  S. Siregar, Statistika Deskriptif Untuk Penelitian : Dilengkapi Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS , 1st ed. Depok: PT RajaGrafindo Persada, 2014.