p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Komparasi Metode AHP-SAW dan AHP-WP pada SPK
Penentuan E-Commerce Terbaik di Indonesia
Gede Surya Mahendra a1 , Putu Gede Surya Cipta Nugraha a2 a Program Studi Teknik Informatika, STIMIK STIKOM Indonesia Jalan Tukad Pakerisan No 97, Denpasar, Bali, Indonesia
1 gede.mahendra@stiki-indonesia.ac.id
2 surya.cipta@stiki-indonesia.ac.id

## Abstrak
E-Commerce di Indonesia diprediksi akan berkembang sangat pesat dan menjadi market leader di Asia Tenggara. 96% pengguna internet di Indonesia telah menggunakan E-Commerce . Industri E-Commerce global menunjukkan peningkatan signifikan dalam lalu lintas web harian lebih dari 50% pada masa pandemi COVID-19, diakibatkan social distancing dan physical distancing oleh konsumen. Dari maraknya persaingan, banyak pertimbangan dari konsumen, sulitnya memilih produk membuat konsumen masih bingung dalam memilih E-Commerce yang tepat untuk  melakukan  transaksi.  Untuk  mengatasinya,  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  dapat  digunakan  untuk memberikan  rekomendasi  dalam  memilih E-Commerce yang  tepat.  Dalam  penelitian  ini  metode  yang  akan digunakan adalah kombinasi dari AHP-SAW dan AHP-WP dengan framework CRISP-DM. E-Commerce terbaik di Indonesia  yang  ditentukan  berdasarkan  bobot  kriteria  dari  5  narasumber  aktif  pengguna E-Commerce serta penilaian  alternatif  berdasarkan  survei eIQ Consumer  Pulse 2019.  Hasil  dari  penelitian  ini  menyatakan  bahwa a lternatif  “Bukalapak”  merupakan E-Commerce terbaik  dengan  nilai  preferensi  AHP-SAW  sebesar  0,8543  dan AHP-WP  sebesar,  0,1711.  Terdapat  perbedaan  ranking  pada  perhitungan  AHP-SAW  dan  AHP-WP  dimana peringkat ke-2 pada AHP- SAW adalah alternatif “Tokopedia” dan peringkat ke -3 pada AHP-WP adalah alternatif “Lazada”, dan  sebaliknya  pada  AHP-WP.  Hal  ini  disebabkan  pada  tata  cara  normalisasi  yang  berbeda  sehingga perbedaan yang sangat tipis tersebut membuat perbedaan hasil pada perankingan. Kesimpulan dari penelitian ini menyatakan bahwa metode AHP-SAW dan AHP-WP dapat digunakan untuk menentukan E-Commerce terbaik di Indonesia.
Kata kunci: AHP, SAW, WP, E-Commerce, CRISP-DM.

## Comparison of AHP-SAW and AHP-WP Methods on DSS to Determine the Best E-Commerce in Indonesia

## Abstract
E-Commerce in Indonesia is predicted to grow very rapidly and become a market leader in Southeast Asia. 96% of internet users in Indonesia have used E-Commerce. The global E-Commerce industry shows a significant increase in  daily  web  traffic  of  more  than  50%  during  the  COVID-19  pandemic,  due  to  social  distancing  and  physical distancing by consumers. From the rampant competition, many considerations from consumers, the difficulty of choosing  products  make  consumers  still  confused  in  choosing  the  right  E-Commerce  to  make  transactions.  To overcome this, a decision support system (SPK) can be used to provide recommendations in choosing the right E- Commerce. In this study, the method to be used is a combination of AHP-SAW and AHP-WP with the CRISP-DM framework. The best E-Commerce in Indonesia which is determined based on the weighting of the criteria from 5 active E-Commerce users as well as alternative assessments based on the 2019 eIQ Consumer Pulse survey. The results of this study state that the alternative "Bukalapak" is the best E-Commerce with the AHP-SAW preference value. amounting to 0.8543  and AHP-WP  of 0.1711.  There is a different  ranking in the AHP-SAW and AHP-WP calculations where the 2nd rank on AHP- SAW is the “Tokopedia” alternative and the 3rd rank on the AHP -WP is the “Lazada” alternative, and vice versa on the AHP -WP. This is due to the different normalization procedures so that the very slight difference makes a difference in the results in the ranking. The conclusion of this study states that the AHP-SAW and AHP-WP methods can be used to determine the best E-Commerce in Indonesia.
Keywords: AHP, SAW, WP, E-Commerce , CRISP-DM

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol. 08 , No. 4 , Oktober 2020

## I. P ENDAHULUAN
E-Commerce di  Indonesia  diprediksi  berkembang sangat  pesat  dan  menjadi market  leader di  asia tenggara,  mengingat  96%  pengguna  internet  di Indonesia  pernah  menggunakannya[1].  Berdasarkan data tahun 2019, Indonesia memiliki nilai transaksi E- Commerce sebesar US$ 21 miliar dan diprediksi bisa mencapai  nilai  transaksi  sebesar  US$  82  miliar  di tahun  2025[2].  Kondisi  terkini  mengenai  dampak COVID-19 terhadap  industri E-Commerce secara global memperlihatkan terjadinya peningkatan signifikan  terhadap traffic  web harian  hingga  lebih dari 50%, kemungkinan diakibatkan social distancing dan physical distancing yang dilakukan konsumen[3]. Perlindungan konsumen yang bertransaksi melalui E- Commerce baik secara preventif maupun represif juga telah  dilindungi  secara  baik  oleh  Pemerintah[4]. Kondisi  tersebut  membuat E-Commerce melakukan penetrasi  secara  intensif  untuk  mendapatkan market growth di Indonesia. E-Commerce juga dituntut untuk selalu  memperbaiki  diri  dalam  memberikan  produk berkualitas  dan  layanan  prima  bagi  pelanggannya. Terdapat  banyak E-Commerce di  Indonesia,  dan  6 yang  terbesar  di  Indonesia  terdiri  dari  Blibli, Bukalapak, JD.id, Lazada, Shopee, dan Tokopedia[5].
Dibalik  kemudahan  yang  ditawarkan  tersebut, masih  terdapat  pula  hal  negatif  yang  ditimbulkan seperti ketidaksesuaian produk yang dibeli, permasalahan pengiriman, keamanan metode pembayaran, hingga customer care . Dari membludaknya persaingan, banyaknya pertimbangan dari konsumen, kesulitan memilih produk yang sama namun  memiliki  harga  yang  berbeda  membuat konsumen  masih  bingung  dalam  memilih E- Commerce yang  tepat  untuk  melakukan  transaksi. Untuk menanggulangi hal tersebut, sistem pendukung keputusan (SPK) dapat dipergunakan untuk memberikan  rekomendasi  dalam  memilih E- Commerce yang  tepat.  SPK  sendiri  merupakan sebuah  sistem  yang  efektif  dalam  membantu mengambil  suatu  keputusan  yang  kompleks,  yang menggunakan aturan-aturan pengambilan keputusan, model  analisis,  basis  data  yang  komprehensif  dan pengetahuan dari pengambil keputusan[6].
Dalam penelitian ini metode yang akan digunakan adalah  kombinasi  dari  AHP-SAW  dan  AHP-WP. Kombinasi metode tersebut dipilih karena AHP yang merupakan  sebuah  hierarki  fungsional  dengan  input utamanya adalah persepsi  manusia[7]. SAW merupakan metode sederhana yang mampu menganalisa alternatif yang ada untuk menghasilkan suatu keputusan dengan mudah[8]. Metode WP lebih efisien  karena  waktu  yang  dibutuhkan  dalam perhitungan lebih singkat[9].
Pada  penelitian  sebelumnya,  kombinasi  metode tersebut dalam SPK telah diaplikasikan dengan baik dimana  pengambil  keputusan  memberikan  bobot kriteria dan sangat mempengaruhi hasil rekomendasi yang  dihasilkan,  dan  beberapa  telah  berhasil diwujudkan  dalam  sebuah  perangkat  lunak[10][11]. Terkait  dengan  pemilihan E-Commerce ,  beberapa penelitian  membandingkan  kriteria  dan  alternatif  berbeda dengan hasil yang baik[12][13][14][15]. Namun demikian belum  ada  analisis  komprehensif  mengenai  bagaimana perbandingan antar kombinasi metode tersebut, mengambil rata-rata dari beberapa pengambil keputusan yang memiliki pembobotan berbeda, hingga bagaimana implementasinya dalam perangkat lunak.
Maka  dari  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  dapat melakukan perhitungan secara manual dan mengimplementasikan kombinasi metode AHP-SAW dan AHP-WP  dalam  sebuah  perangkat  lunak.  Urgensi  dari penelitian ini apabila tidak direalisasikan akan mengakibatkan  pengembangan  SPK  metode  ini  menjadi stagnan dan hanya mencapai tahap perhitungan manual dan perancangan  saja,  hingga  dapat  menghambat  inovasi dibidang  SPK.  Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah dipaparkan  sebelumnya,  maka  implementasi  kombinasi metode AHP-SAW dan AHP-WP pada SPK penentuan E- Commerce terbaik perlu untuk direalisasikan.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. E-Commerce
E-Commerce didefinisikan  sebagai  proses  pembelian, penjualan,  mentransfer  atau  bertukar  produk,  jasa  atau informasi  melalui  jaringan  komputer  maupun  Internet, dengan  mengambil  bentuk-bentuk  tradisional  dari  proses bisnis serta memanfaatkan jejaring sosial melalui internet. Strategi bisnis dapat berhasil jika dilakukan dengan benar, yang  akhirnya  menghasilkan  peningkatan  pelanggan, kesadaran merek dan pendapatan[16]. E-Commerce dapat berjalan dengan baik berdasarkan prinsip 4C ( connection, creation,  consumption,  control )  dan  dapat  memotivasi konsumen yang mengarah pada return of investment (ROI) perusahaan,  yang  diukur  dengan  partisipasi  aktif  seperti feedback atau review konsumen,  dan share atau merekomendasikan kepada pengguna lain.
Terdapat  6  platform E-Commerce teratas  di  Indonesia, berdasarkan  tingkat  frekuensi  kunjungan  dan  peringkat aplikasi di Google Play Store yaitu Blibli, Bukalapak, JD.id, Lazada  Indonesia,  Shopee,  dan  Tokopedia[5].  Enam E- Commerce tersebut  secara  lebih  mendalam  memiliki perbedaannya tersendiri. Berdasarkan survei eIQ Consumer  Pulse 2019,  menunjukkan  konsumen  yang berbelanja di situs tersebut karena memiliki alasan tertentu. Shopee, misalnya, menarik bagi orang-orang yang mencari produk mode yang terjangkau, sementara JD.id dan Blibli menarik  pembeli  yang  mencari  produk-produk  Mom  & Baby atau Bahan Makanan. Hal ini menyebabkan dibalik E-Commerce yang  mirip,  masing-masing  memiliki preferensi produk dan pembelinya tersendiri.

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol. 08 , No. 4 , Oktober 2020

## B. Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode  AHP  dimanfaatkan  dalam  menghasilkan  skala rasio  berdasarkan  perbandingan  berpasangan  berbentuk diskrit  maupun  kontinu  dalam  struktur  hierarki  tingkat berganda,  yang  memberikan  manfaat  dalam  pengambilan keputusan  dalam  memilih  alternatif  terbaik  berdasarkan kriteria tertentu[17]. Komponen utama yang dimiliki AHP merupakan  suatu  hierarki  fungsional  dengan  masukan berupa  persepsi  manusia.  Dalam  metode  AHP,  sesuatu yang  kompleks  akan  dipisahkan  kedalam  kelompok- kelompok  tersendiri  yang  kemudian  kelompok  tersebut disusun  kedalam  suatu  bentuk  hierarki[18].  Adapun tahapan-tahapan dalam melakukan penyelesaian permasalahan menggunakan metode AHP, yaitu decomposition (membuat hierarki), comparative judgment (penilaian  kriteria  dan  alternatif), synthesis  of  priority (menentukan prioritas) dan logical consistency (konsistensi logis). Matriks perbandingan berpasangan akan diterjemahkan  ke  dalam  skala  Saaty.  Skala  Saaty  dapat dilihat pada Tabel I.
TABEL I S KALA S AATY
Nilai Kepentingan/ Intensitas Keterangan/ Linguistik 1 Sama penting (equal) 3 Cukup penting (moderat) 5 Lebih penting (strong) 7 Sangat lebih penting (demonstrated) 9 Mutlak lebih penting (extreme) 2,4,6,8 Nilai tengah diantara nilai berdekatan (intermediate value) Setelah melakukan perbandingan berpasangan, dilakukan proses sintesis dengan cara sebagai berikut:
1) Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  kolom  pada matriks
2) Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total  kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks.
3) Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  baris  dan membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk  mendapatkan nilai rata-rata.
Setelah mendapatkan hasil sintesis, dilanjutkan dengan mengukur konsistensi dengan cara sebagai berikut:
1) Kalikan  setiap  nilai  pada  kolom  pertama  dengan prioritas relative elemen pertama, nilai pada kolom kedua dengan prioritas relative elemen kedua dan seterusnya
2) Jumlahkan setiap baris
3) Hasil  dari  penjumlahan  baris  dibagi  dengan  elemen prioritas relatif yang bersangkutan
4) Jumlahkan hasil bagi di atas dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut λmaks
Menghitung Consistency  Index menggunakan  formula sebagai berikut:
𝐶𝐼  = (𝜆𝑚𝑎𝑥 − 𝑛) (𝑛−1) (1)
Dimana: n = banyak elemen/ kriteria
Menghitung Consistency  Ratio menggunakan  formula sebagai berikut:
𝐶𝑅  = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (2)
Dimana:
CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Index Random Consistency
Index  Random  Consistency  dalam  penelitian  ini menggunakan Alonso-Lamata RI Values dengan nilai yang ditampilkan pada Tabel II.
TABEL II A LONSO -L AMATA RI V ALUES
Jumlah Elemen Alonso-Lamata RI Values 3 0,5245 4 0,8815 5 1,1086 6 1,2479 7 1,3417 8 1,4056
Pemeriksaan  konsistensi  hirarki  dilakukan  dengan  cara melakukan pengecekan pada hasil perhitungan Consistency Ratio.  Apabila  CR  lebih  dari  10%  maka  matriks perbandingan  berpasangan  harus  disesuaikan  kembali. Apabila  CR  kurang  dari  10%  maka  konsistensi  hirarki dinyatakan  konsisten  dan  perhitungan  dinyatakan  benar dan  dapat  dilanjutkan  ke  tahap  selanjutnya  untuk perhitungan nilai preferensi dan perangkingan.

## C. Simple Addative Weigthing (SAW)
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  istilah  metode penjumlahan  terbobot[8].  Metode  SAW  memiliki  konsep dasar  untuk  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja pada setiap alternatif pada seluruh atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (𝑋) ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua  rating  alternatif.  Pada  penelitian  ini,  pembobotan telah diselesaikan dengan metode AHP, dilanjutkan dengan perhitungan  perangkingan  dengan  metode  SAW  dimulai dari normalisasi alternatif pada SAW hingga mendapatkan nilai preferensi.
Nilai preferensi (𝑉 𝑖 ) diperoleh berdasarkan penjumlahan  dari  perkalian  elemen  baris  matriks ternormalisasi (𝑅) dengan  bobot  preferensi (𝑊) yang bersesuaian elemen kolom matriks (𝑊) . 𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)

## D. Weighted Product (WP)
Metode  WP  menggunakan  teknik  perkalian  untuk menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating  tiap  atribut harus  dipangkatkan  terlebih  dahulu  dengan  bobot  atribut yang  bersangkutan[9].  Pada  penelitian  ini,  pembobotan telah diselesaikan dengan metode AHP, dilanjutkan dengan perhitungan perangkingan dengan metode WP dimulai dari normalisasi  alternatif  pada  WP  hingga  mendapatkan  nilai
preferensi. Nilai vector (𝑆) didapatkan dengan mengalikan seluruh
kriteria dengan alternatif hasil normalisasi/perbaikan bobot yang berpangkat positif untuk kriteria  keuntungan  dan  yang  berpangkat  negatif  untuk kriteria  biaya.  Hasil  akhir  nilai  preferensi (𝑉 𝑖 ) diperoleh dari  jumlah  nilai  vektor (𝑆) dengan  jumlah  seluruh  nilai vektor (𝑆) .
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 ∑(∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 ) (2)
E. Cross-Industry Standard Process for Data mining (CRISP-DM)
CRISP-DM adalah de facto standar untuk pengembangan  proyek data  mining dan knowledge discovery karena  paling  banyak  digunakan  dalam pengembangan data  mining [19].  Model  referensi  CRISP- DM memberikan gambaran umum dari siklus hidup proyek data  mining ,  dapat  dipecah  menjadi  enam  fase  yaitu Business  Understanding,  Data  Understanding,  Data Preparation,  Modeling,  Evaluation dan Deployment [20]. Fase  model  CRISP-DM  dapat  dilihat  pada Error! Reference source not found.
Gambar. 1 Fase model proses terkini terkait CRISP-DM

## III. M ETODE P ENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini mengikuti  tahapan  model  CRISP-DM[21]. Permasalahan yang  berkaitan  dengan data  seperti data  mining dan  SPK dapat menggunakan metode CRISP-DM yang diharapkan mampu  untuk  menganalisis  permasalahan  bisnis  dan kondisi yang sedang terjadi, memberikan transformasi data yang sesuai hingga memberikan model yang dapat menilai efektivitas dan mendokumentasikan hasil yang didapatkan. CRISP-DM  memecahkan  permasalahan  tersebut  dengan mendefinisikan model proses yang berkaitan dengan data mining dan SPK terlepas dari apapun sektor permasalahan ataupun teknologi yang digunakan.
A. Business Understanding
Business understanding adalah  tahap  yang  digunakan untuk menentukan tujuan bisnis, melakukan analisis situasi
bisnis,  hingga  penentuan  tujuan  dari  SPK.  Pada  tahap  ini dilakukan  pemahaman  yang  menyeluruh  berdasarkan analisis  dari  hasil  observasi,  wawancara  dan  dokumen- dokumen  yang  mendukung  tujuan  dan  hasil  penelitian. Dalam  menentukan E-Commerce terbaik  di  Indonesia, ditemukan  beberapa  alternatif  yang  dapat  dipetakan. Berdasarkan alternatif tersebut akan dilakukan perhitungan untuk  melakukan  perankingan.  Hasil  dari E-Commerce terbaik dapat menjadi pilihan terbaik bagi konsumen untuk melakukan transaksi digital. Di lain sisi, E-Commerce yang belum mencapai hasil optimal masih dapat meningkatkan kinerjanya agar mendapatkan market share yang lebih baik. Dalam  menentukan  jumlah  alternatif  dan  kriteria-kriteria dari  calon E-Commerce terbaik,  merujuk  pada  penilaian dalam  survei eIQ  Consumer  Pulse 2019,  menghasilkan  6 alternatif yaitu Blibli, Bukalapak, JD.id, Lazada Indonesia, Shopee, dan Tokopedia. Narasumber yang akan digunakan adalah netizen yang  pernah  menggunakan E-Commerce sebanyak  5  orang.  Pembobotan  kriteria  didapatkan  dari narasumber dan dihitung menggunakan AHP dan penilaian terhadap alternatif menggunakan metode SAW dan WP.

## B. Data Understanding
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengumpulan  data, kemudian melakukan analisa data serta melakukan evaluasi kualitas data yang digunakan dalam penelitian. Untuk dapat menggunakan  metode  AHP-SAW  dan  AHP-WP  dengan baik,  perlu  mendapatkan  data  kriteria  dan  alternatif  yang sesuai.  Kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini meliputi:  (C1)  Reputasi,  (C2)  Harga,  (C3)  Produk,  (C4) Customer Care ,  (C5)  Pengiriman,  (C6) UX  Apps ,  (C7) Pembayaran  dan  (C8)  Keamanan  &  Kebijakan.  Reputasi merupakan  nama  baik  dari E-Commerce di  masyarakat. Harga  adalah  nominal  yang  harus  dibayarkan  konsumen dan  seberapa  murah  dibandingkan  dengan E-Commerce pesaing. Produk meliputi ragam produk, keaslian produk, pemilihan  produk,  dan  kualitas  produk. Customer care merupakan  pelayanan customer service yang  baik. Pengiriman  meliputi  kecepatan  pengiriman,  kondisi free delivery , dan waktu yang dipergunakan untuk memproses pengiriman. UX  App s  meliputi  kemudahan  penggunaan aplikasi, mobile  apps ,  dan UX yang  menyenangkan konsumen. Pembayaran meliputi ragam cara pembayaran, proses  pembayaran,  dan  kualitas  masing-masing  ragam cara  pembayaran.  Keamanan  &  Kebijakan  meliputi  retur barang, loyalty program , promosi dan keamanan .

## C. Data Preparation
Dalam  tahapan  ini  meliputi  pemilihan  data  yang  akan digunakan  dan  data  yang  akan  dikeluarkan  untuk dimasukkan dalam perhitungan SPK. Dalam tahap ini juga dilakukan  data  cleaning  untuk  memperbaiki,  menghapus atau mengabaikan noise pada data.

## D. Modeling
Pada  tahap business understanding telah  dipilih tools, teknik  ataupun  metode  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini.  Metode  AHP-SAW  dan  AHP-WP  dipilih untuk  menentukan E-Commerce terbaik  di  Indonesia. Sebelum  melanjutkan  penelitian  dapat  melakukan test design dengan data sementara untuk membuktikan metode
Business Understanding Data Understanding
Data Preparation Modelling Evaluation Deployment Data
tersebut  dapat  digunakan.  Flowchart  penggunaan  metode dapat dilihat pada Gambar 2.
Tahap pertama adalah persiapan data perbandingan antar kriteria  yang  bersumber  dari decision  maker sebagai narasumber,  dan  data  alternatif  yang  berasal  dari  data E- Commerce di Indonesia berdasarkan survei eIQ Consumer Pulse  2019 .  Metode  AHP  digunakan  untuk  menentukan data pembobotan kriteria, dimulai dari menentukan matriks perbandingan berpasangan, melakukan normalisasi, menghitung eigen vector dan mengecek konsistensi hirarki. Selanjutnya, data alternatif dilakukan normalisasi menggunakan  metode  SAW  dan  metode  WP  sehingga menghasilkan data normalisasi alternatif. Data pembobotan kriteria  menggunakan  metode  AHP  dan  data  normalisasi alternatif menggunakan metode SAW dan metode WP akan dilakukan perhitungan normalisasi terbobot dan menghitung  nilai  preferensi  dan  akan  menghasilkan  nilai preferensi yang dapat dilakukan perangkingan untuk dapat menentukan E-Commerce terbaik  yang  dapat  menjadi referensi  pilihan  dari  pelangan  ataupun  masukan  sebagai perbaikan  bagi E-Commerce yang  masih  memiliki kekurangan di beberapa segmen.
Mulai 1. Data Perbandingan Antar Kriteira 2. Data Alternatif AHP 1. Matriks Perbandingan Berpasangan 2. Normalisasi 3. Menghitung Eigen Vector 4. Cek Konsistensi SAW / WP 1. Normalisasi Data Alternatif Data Pembobotan Kriteria Data Normalisasi Alternatif AHP-SAW / AHP-WP 1. Menghitung normalisasi Bobot 2. Menghitung nilai preferensi
Nilai Preferensi (Ranking)
Selesai

## Gambar. 2 Flowchart penggunaan metode AHP-SAW dan AHP-WP

## E. Evaluation
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  baik  pada  hasil rekomendasi  dari  SPK  maupun  kinerja  dari  metode  yang dipergunakan. Perlu adanya pengecekan terhadap perhitungan  secara  manual  dan  hasil  yang  didapatkan ketika  diimplementasikan  pada  perangkat  lunak  yang dihasilkan  memiliki  nilai  yang  sama  agar  terdapat kesesuaian  antar  keduanya.  Uji  sensitivitas  digunakan untuk  membandingkan  kinerja  antara  metode  SAW  dan WP  untuk  mengukur  metode  mana  yang  lebih  sensitif terhadap perubahan pembobotan kriteria, sehingga metode yang lebih sensitif merupakan metode yang lebih baik.

## F. Deployment
Pada  tahap  ini  dilakukan  perencanaan deployment berdasarkan  evaluasi  yang  telah  dilakukan  sebelumnya. Apabila hasil uji menunjukkan hasil yang baik, maka dapat direncakan deployment selanjutnya.  Selain  merencanakan
deployment juga  dapat  direncanakan  mengenai  rencana monitoring dan maintenance hingga  menghasilkan final report terkait hasil penelitian

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Penelitian ini dilakukan berdasarkan data kuisioner dari pengguna  yang  telah  paham  dengan  baik  mengenai E- Commerce ,  yang  ditransformasikan  dalam  metode  AHP sebagai perbandingan antar kriteria dan data E-Commerce digunakan sebagai data alternatif. Jumlah narasumber yang digunakan  untuk  melakukan  perbandingan  antar  kriteria untuk menghasilkan pembobotan kriteria sebanyak 5 orang, dan  jumlah  data E-Commerce yang  digunakan  adalah  6 perusahaan.
Perhitungan dimulai dengan menggunakan metode AHP. Terdapat 8 kriteria yaitu  (C1) Reputasi, (C2) Harga, (C3) Produk,  (C4) Customer Care ,  (C5)  Pengiriman,  (C6) UX Apps , (C7) Pembayaran dan (C8) Keamanan & Kebijakan. Pembobotan  dari  Narasumber  1,  Narasumber  2, Narasumber 3, Narasumber 4 dan Narasumber 5, masing- masing  ditampilkan  pada  Tabel  III,  sampai  tabel  VII. Pembobotan  dengan  nilai  sama  penting  ( equal )  tidak ditampilkan dalam tabel.
TABEL III M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN N ARASUMBER 1 Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C1 - MD C2 ST - MD MD MD MD C3 - MD C4 - C5 MD - MD MD C6 -
C7 - C8
ST MD MD MD MD MD - TABEL IV M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN N ARASUMBER 2 Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C1 - MD C2 - MD MD MD ST C3 - MD C4 MD - C5 MD - C6 -
C7 -
C8
ST MD ST MD MD ST ST - TABEL V M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN N ARASUMBER 3 Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C1 - C2 DM - MD ST ST ST ST ST C3 - MD MD MD C4
-
C5
-
C6 MD - C7 MD MD - C8 MD ST MD MD MD -
TABEL VI M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN N ARASUMBER 4
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C1 - MD C2 MD - MD MD MD MD MD MD C3 DM - C4 - C5 - C6 - C7 - C8 MD MD - TABEL VII M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN N ARASUMBER 5 Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C1 - C2 MD - MD MD C3 - C4 - C5 - C6 ST ST MD MD - MD ST C7 MD MD - C8 MD MD - Keterangan: EQ : Sama Penting ( Equal ) MD  : Cukup Penting ( Moderat ) ST : Lebih Penting ( Strong ) DM  : Sangat Lebih Penting ( Demonstrated ) EX : Mutlak Lebih Penting ( Extreme )
Selanjutnya akan berfokus pada Narasumber 1, dimana narasumber  lainnya  memiliki  langkah  perhitungan  yang sama.  Matriks  perbandingan  kriteria  pada  Narasumber  1 diterjemahkan berdasarkan skala Saaty Hasil transformasi matriks  perbandingan  berpasangan  disajikan  pada  Tabel VIII.
TABEL VIII
M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN N ARASUMBER 1 D ITERJEMAHKAN DENGAN S KALA S AATY Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C1 1 1/5 1 1 1/3 1 3 1/5 C2 5 1 3 3 1 3 3 1/3 C3 1 1/3 1 3 1 1 1 1/3 C4 1 1/3 1/3 1 1 1 1 1/3 C5 3 1 1 1 1 3 3 1/3 C6 1 1/3 1 1 1/3 1 1 1 C7 1/3 1/3 1 1 1/3 1 1 1/3 C8 5 3 3 3 3 1 3 1 SUM 17 1/3 6 1/2 11 1/3 14 8 12 16 3 7/8
Normalisasi dalam metode AHP dilakukan dengan cara membagi nilai elemen dengan jumlah nilai kolomnya, dan nilai eigen  vector dihasilkan  dari  penjumlahan  kriteria setiap barisnya, sebagai berikut:
𝐶 11 = 1 171 3 ⁄ = 0,058 𝐶 12 = 1 5 ⁄ 61 2 ⁄ = 0,031
𝐶 13 = 1 111 3 ⁄ = 0,088 𝐶 14 = 1 14 = 0,071
𝐶 15 = 1 3 ⁄
8 = 0,042 𝐶 16 = 1
12 = 0,083
𝐶 17 = 3 16 = 0,188 𝐶 18 = 1 5 ⁄ 37 8 ⁄ = 0,052
𝐸𝑉 𝐶 1 = 0,058+0,031+0,088+0,071+0,042+0,083+0,188+0,052 8 = 0,612 8 = 0,0766
Untuk  kriteria  selanjutnya  menggunakan  formula  yang sama  sehingga  menghasilkan  nilai  eigen vector yang ditampilkan pada tabel IX, sebagai berikut:
TABEL IX E IGEN V ECTOR K RITERIA OLEH N ARASUMBER 1 Kode Kriteria Kriteria Eigen Vector C1 Reputasi 0,0766 C2 Harga 0,1961 C3 Produk 0,0960 C4 Customer Care 0,0708 C5 Pengiriman 0,1418 C6 UX & Apps 0,0894 C7 Pembayaran 0,0629 C8 Keamanan & Kebijakan 0,2664
Setelah mendapatkan Eigen Vector dari masing-masing kriteria,  selanjutnya  dapat  dihitung 𝜆 𝑚𝑎𝑥 ,  dimulai  dari mengalikan  matriks  perbandingan  berpasangan  dengan eigen vector .  Masing-masing  hasilnya  perkalian  tersebut, dibagi kembali dengan eigen vector , dan dicari rata-ratanya hingga  mendapatkan 𝜆 𝑚𝑎𝑥 . 𝜆 𝑚𝑎𝑥 untuk  narasumber  1, ditentukan dengan menggunakan langkah-langkah berikut ini:
𝜆 = [
1,0 0,2 5,0 1,0 1,0 1,0 3,0 3,0 1,0 0,3 1,0 0,3 1,0 3,0 0,3 1,0 0,3 1,0 1,0 3,0 3,0 0,2 3,0 0,3 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,3 1,0 0,3 3,0 1,0 1,0 0,3 1,0 1,0 1,0 1,0 0,3 0,3 5,0 3,0 1,0 1,0 3,0 3,0 1,0 3,0 0,3 1,0 3,0 0,3 1,0 1,0 0,3 1,0 3,0 1,0 1,0 0,3 3,0 1,0] [ 0,0766 0,1961 0,0960 0,0708 0,1418 0,0894 0,0629 0,2664 ] = [ 0,6611 1,7668 0,8330 0,6275 1,2800 0,7746 0,5460 2,4414] 𝜆 𝑚𝑎𝑥 = ( 0,6611 0,0766 + 1,7668 0,1961 + 0,8330 0,0960 + 0,6275 0,0708 + 1,2800 0,1418 + 0,7746 0,0894 + 0,5460 0,0629 + 2,4414 0,2664 ) /8 𝜆 𝑚𝑎𝑥 = (8,6277+9,0085+8,6771+8,8693+9,03+8,6669+8,6839+9,1653)
8 𝜆 𝑚𝑎𝑥 = 8,8411
Setelah mendapatkan 𝜆 𝑚𝑎𝑥 selanjutnya dapat menghitung Consistency Index untuk  narasumber  1, menggunakan langkah-langkah sebagai berikut:
𝐶𝐼  = (𝜆 𝑚𝑎𝑥 −  𝑛) (𝑛 − 1) = ( 8,8411 − 8) (8 − 1) = 0,8411 7 = 0,1202
Setelah mendapatkan CI, selanjutnya dapat menghitung Consistency Ratio untuk  narasumber  1.  Berdasarkan Alonso-lamata RI Values , maka IR yang digunakan adalah 1,4056  mengingat  jumlah  kriteria  adalah  8.  CR  dapat dihitung menggunakan langkah-langkah sebagai berikut:
𝐶𝑅  = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 = 0,1202 1,4056 = 0,0855
Karena  CR  kurang  dari  0,1  maka  hirarki  dinilai konsisten,  perhitungan  dinyatakan  benar  dan  dapat digunakan  sebagai  bobot  kriteria.  Matriks  perbandingan Narasumber  2,  Narasumber  3,  Narasumber  4,  dan Narasumber  5  juga  dihitung  menggunakan  langkah- langkah  yang  sama  dengan  Narasumber  1,  sehingga
menghasilkan nilai eigen vector untuk seluruh narasumber. Untuk  mencari  rata-rata  pembobotan  dari  seluruh narasumber,  akan  dilakukan  perhitungan geometric  mean (GEOMEAN)  dari  bobot  kriteria  seluruh  narasumber. Apabila jumlah dari bobot kriteria dari GEOMEAN tidak sama dengan 1, maka dilakukan normalisasi terhadap bobot kriteria  tersebut.  Langkah-langkah  untuk  mendapatkan pembobotan kriteria rata-rata adalah sebagai berikut:
TABEL X P EMBOBOTAN K RITERIA OLEH K ELIMA N ARASUMBER , BESERTA G EOMERTRIC M EAN (G EO M EAN )
Krite- ria EV N1 EV N2 EV N3 EV N4 EV N5 Geo- Mean C1 0,077 0,084 0,073 0,095 0,066 0,0781 C2 0,196 0,176 0,375 0,280 0,135 0,2178 C3 0,096 0,079 0,109 0,127 0,072 0,0946 C4 0,071 0,093 0,045 0,088 0,070 0,0712 C5 0,142 0,093 0,059 0,093 0,104 0,0944 C6 0,089 0,063 0,070 0,093 0,304 0,1022 C7 0,063 0,082 0,098 0,093 0,122 0,0895 C8 0,266 0,331 0,171 0,130 0,127 0,1901 SUM 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,9380
𝑤 𝑖 ∗ = 𝑤 𝑖 ∑ 𝑤 𝑤 1 ∗ = 0,0781 0,9380 = 0,0833 𝑤 2 ∗ = 0,2178 0,9380 = 0,2322
𝑤 3 ∗ = 0,0946 0,9380 = 0,1009 𝑤 4 ∗ = 0,0712 0,9380 = 0,0760 𝑤 5 ∗ = 0,0944 0,9380 = 0,1006 𝑤 6 ∗ = 0,1022 0,9380 = 0,1090
𝑤 7 ∗ = 0,0895 0,9380 = 0,0954 𝑤 8 ∗ = 0,1901 0,9380 = 0,2027
Setelah  mendapatkan  hasil  pembobotan  kriteria, dilanjutkan dengan menghitung nilai alternatif menggunakan metode SAW dan metode WP. Perhitungan dengan metode SAW, dimulai dari perhitungan normalisasi alternatif,  menghitung  nilai  preferensi  dan  melakukan perangkingan. Data E-Commerce tersebut terdiri dari Blibli (A1), Bukalapak (A2), JD.ID (A3), Lazada (A4), Shoopee (A5), dan Tokopedia(A6). Berdasarkan data E-Commerce yang telah ditentukan sebelumnya, menghasilkan data yang ditampilkan pada tabel XI, sebagai berikut:
TABEL XI D ATA A LTERNATIF E-C OMMERCE Alter- natif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 14,8 29,9 138,6 18,4 48,1 19,8 13,6 15,0 A2 13,0 21,9 141,8 23,3 32,7 32,4 13,7 21,4 A3 12,9 26,4 143,7 8,3 54,2 22,8 17,2 13,7 A4 13,7 23,5 143,0 15,8 46,2 19,5 16,1 22,2 A5 10,9 23,6 144,6 18,7 48,4 23,0 9,9 22,4 A6 14,3 21,7 145,5 21,4 30,7 31,6 12,2 22,7 MIN 10,9 21,7 138,6 8,3 30,7 19,5 9,9 13,7 MAX 14,8 29,9 145,5 23,3 54,2 32,4 17,2 22,7
Berdasarkan  data  alternatif  tersebut,  dapat  dihitung normalisasi  alternatifnya  menggunakan  metode  SAW. Normalisasi metode SAW pada kondisi benefit , dilakukan dengan cara membagi nilai kriteria dengan nilai maksimum kriteria pada kolomnya. Contoh normalisasi pada alternatif 1, ditampilkan pada perhitungan sebagai berikut:
𝑟 11 = 14,8 14,8 = 1 ; 𝑟 12 = 29,9 29,9 = 1 ; 𝑟 13 = 138,6 145,5 = 0,953 ; 𝑟 14 = 18,4 23,3 = 0,790 ; 𝑟 15 = 48,1 54,2 = 0,887 ; 𝑟 16 = 19,8 32,4 = 0,611 ; 𝑟 17 = 13,6 17,2 = 0,791 ; 𝑟 18 = 15,0 22,7 = 0,661 ;
Untuk alternatif selanjutnya menggunakan formula yang sama  sehingga  menghasilkan  nilai  normalisasi  alternatif yang ditampilkan pada tabel XII, sebagai berikut:
TABEL XII D ATA N ORMALISASI A LTERNATIF M ENGGUNAKAN M ETODE SAW Alter- natif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 1,00 1,00 0,95 0,79 0,89 0,61 0,79 0,66 A2 0,88 0,73 0,97 1,00 0,60 1,00 0,80 0,94 A3 0,87 0,88 0,99 0,36 1,00 0,70 1,00 0,60 A4 0,93 0,79 0,98 0,68 0,85 0,60 0,94 0,98 A5 0,74 0,79 0,99 0,80 0,89 0,71 0,58 0,99 A6 0,97 0,73 1,00 0,92 0,57 0,98 0,71 1,00
Setelah  mendapatkan  nilai  normalisasi  alternatif, dilanjutkan  dengan  perhitungan  nilai  preferensi,  dengan cara menjumlahkan seluruh normalisasi alternatif terbobot, dimana bobot kriteria dihasilkan pada metode AHP dengan nilai  normalisasi  alternatif  pada  metode  SAW.  Contoh perhitungan  nilai  preferensi  menggunakan  AHP-SAW pada  alternatif  1,  ditampilkan  pada  perhitungan  sebagai berikut:
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑉 1 = ∑[(0,083 × 1,0); (0,232 × 1,0); (0,101 ×
0,95); (0,076 × 0,79); (0,101 × 0,89); (0,109 ×
0,61); (0,095 × 0,79); (0,203 × 0,66)
𝑉 1 =
∑(0,083; 0,232; 0,096; 0,060; 0,089; 0,067; 0,075; 0,134) 𝑉 1 = 0,8369
Untuk alternatif selanjutnya menggunakan formula yang sama  sehingga  menghasilkan  nilai  preferensi  dan perangkingan  yang  ditampilkan  pada  tabel  XIII,  sebagai berikut:
TABEL XIII
N ILAI P REFERENSI DAN P ERANGKINGAN M ENGGUNAKAN AHP-SAW
No Alternatif Nilai Preferensi Peringkat 1 Blibli 0,8369 Peringkat ke-4 2 Bukalapak 0,8543 Peringkat ke-1 3 JD.ID 0,7994 Peringkat ke-6 4 Lazada 0,8492 Peringkat ke-3 5 Shoopee 0,8280 Peringkat ke-5 6 Tokopedia 0,8534 Peringkat ke-2 Selanjutnya untuk mencari nilai preferensi menggunakan  metode  WP,  dilakukan  perhitungan normalisasi  alternatif  untuk  mencari  nilai vector (S), menghitung nilai preferensi dan perangkingan. Berdasarkan  data  alternatif  yang  telah  ditentukan sebelumnya,  nilai vector menggunakan  metode  WP  pada kondisi benefit , dilakukan dengan cara memangkatkan nilai
alternatif  dengan  pembobotan  antar  kriteria  yang dihasilkan  pada  metode  AHP.  Contoh  perhitungan  nilai vector pada  alternatif  1,  ditampilkan  pada  perhitungan sebagai berikut:
𝑆 11 = 14,8 (0,083) = 1,251 ; 𝑆 12 = 29,9 (0,232) = 2,201
𝑆 13 = 138,6 (0,101) = 1,645 ; 𝑆 14 = 18,4 (0,076) = 1,248
𝑆 15 = 48,1 (0,101) = 1,477 ; 𝑆 16 = 19,8 (0,109) = 1,385
𝑆 17 = 13,6 (0,095) = 1,283 ; 𝑆 18 = 15,0 (0,203) = 1,731
Untuk alternatif selanjutnya menggunakan formula yang sama  sehingga  menghasilkan  nilai  normalisasi  alternatif yang ditampilkan pada tabel XIV, sebagai berikut:
TABEL XIV D ATA N ILAI V ECTOR M ENGGUNAKAN M ETODE WP Alter- natif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 1,25 2,20 1,64 1,25 1,48 1,38 1,28 1,73 A2 1,24 2,05 1,65 1,27 1,42 1,46 1,28 1,86 A3 1,24 2,14 1,65 1,17 1,49 1,41 1,31 1,70 A4 1,24 2,08 1,65 1,23 1,47 1,38 1,30 1,87 A5 1,22 2,08 1,65 1,25 1,48 1,41 1,24 1,88 A6 1,25 2,04 1,65 1,26 1,41 1,46 1,27 1,88
Setelah  mendapatkan  nilai vector ,  dilanjutkan  dengan perhitungan  nilai  preferensi,  dengan  cara  mengalikan seluruh  nilai vector alternatif,  dan  dibagi  dengan  jumlah seluruh  nilai vector .  Perhitungan  nilai  preferensi menggunakan  AHP-WP  ditampilkan  pada  perhitungan sebagai berikut:
𝑆 1 = 1,251 × 2,201 × 1,645 × 1,248 × 1,477 × 1,385 ×
1,283 × 1,731 = 25,664
𝑆 2 = 1,238 × 2,047 × 1,648 × 1,270 × 1,420 × 1,461 ×
1,284 × 1,861 = 26,306
𝑆 3 = 1,237 × 2,138 × 1,651 × 1,174 × 1,494 × 1,406 ×
1,312 × 1,700 = 24,031
𝑆 4 = 1,243 × 2,081 × 1,650 × 1,233 × 1,471 × 1,382 ×
1,304 × 1,874 = 26,158
𝑆 5 = 1,220 × 2,083 × 1,652 × 1,249 × 1,477 × 1,407 ×
1,245 × 1,878 = 25,486
𝑆 6 = 1,248 × 2,043 × 1,653 × 1,262 × 1,411 × 1,457 ×
1,270 × 1,883 = 26,142
𝑆 = ∑(25,664; 26,306; 24,031; 26,158; 25,486; 26,142) 𝑆 = 153,787
𝑉 1 = 25,664 153,787 = 0,1669 ; 𝑉 2 = 26,306 153,787 = 0,1711 ;
𝑉 3 = 24,031 153,787 = 0,1563 ; 𝑉 4 = 26,158
153,787 = 0,1701 ;
𝑉 5 = 25,486
153,787 = 0,1657 ; 𝑉 6 = 26,142
153,787 = 0,1700 ;
Hasil dari nilai preferensi dan perangkingan menggunakan  AHP-WP  ditampilkan  pada  tabel  XV, sebagai berikut:
TABEL XV
N ILAI P REFERENSI DAN P ERANGKINGAN M ENGGUNAKAN AHP-WP
No Alternatif Nilai Preferensi Peringkat 1 Blibli 0,1669 Peringkat ke-4 2 Bukalapak 0,1711 Peringkat ke-1 3 JD.ID 0,1563 Peringkat ke-6
No Alternatif Nilai Preferensi Peringkat 4 Lazada 0,1701 Peringkat ke-2 5 Shoopee 0,1657 Peringkat ke-5 6 Tokopedia 0,1700 Peringkat ke-3 Hasil perhitungan manual pada perhitungan menggunakan  AHP-SAW  dan  AHP-WP  tersebut  juga diimplementasikan  ke  dalam  sebuah  perangkat  lunak berbasis  web,  dengan  hasil  yang  bersesuaian  dengan perhitungan manual yang telah dilakukan sebelumnya yang menggunakan microsoft excel. Implementasi pembobotan berpasangan menggunakan AHP oleh narasumber 1 dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar. 3 Implementasi Perbandingan Antar Kriteria oleh Narasumber 1
Tampilan  implementasi  matriks  AHP  yang  telah diterjemahkan dengan skala Saaty pada narasumber 1 dapat dilihat pada gambar 4. Tampilan implementasi normalisasi pada  metode  AHP  pada  narasumber  1  dapat  dilihat  pada gambar 5. Tampilan implementasi eigen vector menggunakan  metode  AHP  pada  narasumber  1  dapat dilihat pada gambar 6.
Tampilan implementasi data alternatif dapat dilihat pada gambar 7. Tampilan implementasi normalisasi menggunakan metode SAW  dapat dilihat pada gambar 8. Tampilan implementasi perhitungan normalisasi alternatif terbobot  menggunakan  AHP-SAW  dapat  dilihat  pada
gambar  9.  Tampilan  implementasi  nilai  preferensi menggunakan AHP-SAW dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar. 4 Implementasi Matriks AHP yang Telah Diterjemahkan dengan Skala Saaty pada Narasumber 1
Gambar.  5  Implementasi  Normalisasi  pada  Metode  AHP  pada Narasumber 1
Gambar. 6 Implementasi Eigen Vector Menggunakan Metode AHP pada Narasumber 1
Gambar. 7 Implementasi Data Alternatif
Gambar. 8 Implementasi Normalisasi Menggunakan Metode SAW
Gambar.  9  Implementasi  Perhitungan  Normalisasi  Alternatif  Terbobot Menggunakan AHP-SAW
Gambar. 10 Implementasi Nilai Preferensi Menggunakan AHP-SAW
Tampilan  implementasi  normalisasi/  nilai vector menggunakan  AHP-WP  dapat  dilihat  pada  gambar  11. Tampilan  implementasi  nilai  preferensi  menggunakan AHP-WP  dapat  dilihat  pada  gambar  12.  Tampilan implementasi  perbandingan  nilai  preferensi  antara  AHP- SAW  dan  AHP-WP  dapat  dilihat  pada  gambar  13. Tampilan implementasi perbandingan ranking antara AHP- SAW dan AHP-WP dapat dilihat pada gambar 14.

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol. 08 , No. 4 , Oktober 2020
Gambar. 11 Implementasi Normalisasi/ Nilai Vector Menggunakan AHP- WP
Gambar. 12 Implementasi Nilai Preferensi Menggunakan AHP-WP
Gambar.  13  Implementasi  Perbandingan  Nilai  Preferensi  antara  AHP- SAW dan AHP-WP
Gambar. 14 Implementasi Perbandingan Ranking antara AHP-SAW dan AHP-WP

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  mengenai komparasi  metode  AHP-SAW  dan  AHP-WP  pada  SPK penentuan E-Commerce terbaik  di  Indonesia,  dapat disimpulkan  bahwa  metode  AHP-SAW  dan  AHP-WP dapat digunakan dalam penentuan E-Commerce terbaik di Indonesia, dapat dilakukan perhitungan secara manual dan
diimplementasikan ke dalam perangkat lunak berbasis web. E-Commerce terbaik  di  Indonesia  yang  ditentukan berdasarkan  pembobotan  kriteria  dari  5  narasumber  yang aktif  menggunakan E-Commerce dan  penilaian  alternatif berdasarkan survei eIQ Consumer Pulse 2019, menyatakan bahwa  alternatif  “Bukalapak”  merupakan E-Commerce terbaik dengan Nilai preferensi AHP-SAW sebesar 0,8543 dan AHP-WP sebesar, 0,1711. Terdapat perbedaan ranking pada  perhitungan  AHP-SAW  dan  AHP-WP  dimana peringkat  ke-2  pada  AHP-SAW  adalah  alternatif “Tokopedia”  dan  peringkat  ke-3  pada  AHP-WP  adalah alternatif “Lazada”, sedangkan peringkat ke-2 pada AHP- SAW  adalah  alternatif  “Lazada”  dan  peringkat  ke-3  pada AHP-WP  adalah  alternatif  “Tokopedia”.  Hal  ini disebabkan  pada  tata  cara  normalisasi  yang  berbeda sehingga  perbedaan  yang  sangat  tipis  tersebut  membuat perbedaan hasil pada perankingan.
U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Terimakasih penulis ucapkan kepada STIMIK STIKOM Indonesia, atas pendanaan dalam program hibah penelitian pengembangan  Dosen  STIKI  tahun  pelaksanaan  2020, dengan  nomor  kontrak  07/04/LPPM/PPDS/VI/2020. Terimakasih  kepada  Tim  Editorial  Jurnal  Nasional Teknologi  &  Sistem  Informasi  yang  telah  memberikan kesempatan untuk penulis dapat menerbitkan artikel ini.
D AFTAR P USTAKA
[1] Y.  Pusparisa  and  S.  Fitra,  “96%  Pengguna  Internet  di  Indonesia Pernah  Menggunakan E-Commerce ,” katadata.co.id ,  2019. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2019/12/03/96- pengguna-internet-di-indonesia-pernah-gunakan- E-Commerce (accessed May 03, 2020).
[2] Y.  Pusparisa  and  S.  Fitra,  “Transaksi E-Commerce Indonesia Terbesar di Asia Tenggara,” katadata.co.id , 2019. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2019/10/10/nilai- transaksi-digital-perdagangan-elektronik-indonesia-terbesar-di- asia-tenggara (accessed May 03, 2020).
[3] D.  A.  Widiastuti,  “Covid-19  berdampak  signifikan  bagi E- Commerce ,” tek.id , 2020. https://www.tek.id/tek/covid-19- berdampak-signifikan-bagi-ecommerce-b1ZLw9hAf (accessed May 03, 2020).
[4] S.  Rongiyati,  “Pelindungan  Konsumen  dalam  Transaksi  Dagang Melalui Sistem Elektronik,” Negara Huk. Membangun Huk. untuk Keadilan  dan  Kesejaht. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  1–25,  2019,  doi:
10.22212/jnh.v10i1.1223.
[5] EIQ, “EIQ Consumer Pulse: Uncovering the Value of Indonesia’s Top Online Platform,” https://ecommerceiq.asia , 2018. ecommerceiq.asia/asp-products/eiq-consumer-pulse-uncovering- the-value-of-indonesias-top-online-platforms/.
[6] D.  F.  Rohmiatullah,  “Implementasi  Metode  Simple  Additive Weighting  dan  Profile  Matching  dalam  Pemilihan  Lahan Tembakau  (Studi  Kasus:  PTPN  II  –  Kebun  Bulu  Cina),” Universitas Sumatra Utara, 2016.
[7] G.  S.  Mahendra  and  K.  Y.  E.  Aryanto,  “SPK  Penentuan  Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 49–56, 2019.
[8] W.  H.  Rachman,  J.  A.  Widians,  and  Masnawati,  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Cabai Rawit Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Berbasis  Web,”  in Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , 2017, pp. 175–181.
[9] S.  Firdyana,  D.  Cahyadi,  and  I.  F.  Astuti,  “Penerapan  Metode Weighted  Product  untuk  Menentukan  Penerima  Bantuan  Beras Masyarakat  Miskin  (Raskin),”  in Prosiding  Seminar  Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , 2017, pp. 336–342.
[10]  N.  M.  R.  M.  Dewi,  I.  W.  G.  Narayana,  and  M.  S.  Wibawa, “Implementasi  Metode  AHP  dan  SAW  dalam  Penentuan

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol. 08 , No. 4 , Oktober 2020
Penerimaan Beasiswa Studi Kasus : ITB Stikom Bali,” in Seminar Nasional Sistem Informasi dan Teknik Informatika, Sensitif 2019 , 2019, pp. 1331–1340, [Online].
Available: https://ejurnal.dipanegara.ac.id/index.php/sensitif/article/downloa d/530/465.
[11]  Arman,  T.  A.  Sundara,  I.  Stephane,  and  M.  Fadli,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  dengan  Metode Weighted Product Pada MAN 1 Pariaman,” J. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 310–321, 2019, doi: 10.32815/jitika.v11i2.219.
[12]  I.  Pratiwi  and  W.  Andalia,  “Perancangan  Model  Keputusan Multikriteria  Pemilihan  Layanan E-Commerce Untuk  Kepuasan Pelanggan,” in Seminar Nasional Sains dan Teknologi 2018 , 2018, pp. 1–10, [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnastek/article/view/3505/26 38. [13]  I.  Pratistha,  I.  P.  A.  Mahadewa,  and  P.  Sugiartawan,  “Sistem Pendukung Keputusan Kelompok Pemilihan E-
Commerce /Marketplace  Menggunakan  Metode  Profile  Matching dan BORDA,” J. Sist. Inf. dan Komput. Terap. Indones. , vol. 1, no. 1, pp. 13–24, 2018, doi: 10.33173/jsikti.9.
[14]  A.  Setiyadi  and  R.  D.  Agustia,  “Penerapan  Metode  AHP  Dalam Memilih Marketplace E-Commerce Berdasarkan Software Quality and  Evaluation  ISO/IEC  9126-4  Untuk  UMKM,” J.  IKRA-ITH Inform. , vol. 2, no. 3, pp. 61–70, 2018.
[15]  H.  S.  Setiawan  and  A.  Pamuji,  “Membangun  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Rekomendasi  Pada E-Commerce Melalui Penerapan Logika Fuzzy Tahani,” Fakt. Exacta , vol. 9, no. 4, pp. 341–352, 2016.
[16]  M.  Pradana,  “Klasifikasi  Bisnis E-Commerce di  Indonesia,” MODUS , vol. 27, no.  2,  pp. 163–174,  2015,  [Online].  Available: https://ojs.uajy.ac.id/index.php/modus/article/viewFile/554/580.
[17]  J. E. S. Casym and D. N. Oktiara, “Aplikasi Analytical Hierarchy Process  dalam  Mengidentifikasi  Preferensi  Laptop  Bagi Mahasiswa,”  in Seminar  Nasional  Teknologi  Komputer  &  Sains (SAINTEKS) , 2020, pp. 636–640.
[18]  M.  F.  Rozi,  E.  Santoso,  and  M.  T.  Furqon,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Baru Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 9, pp. 8361–8366, 2019.
[19]  G.  Mariscal,  Ó.  Marbán,  and  C.  Fernández,  “A  survey  of  data mining  and  knowledge  discovery  process  models  and methodologies,” Knowl.  Eng.  Rev. ,  vol.  25,  no.  2,  pp.  137–166, 2010, doi: 10.1017/S0269888910000032.
[20]  M.  A.  Rivai,  “Analysis  of  Corona  Virus  spread  uses  the  CRISP- DM as a Framework : Predictive Modelling,” Int.  J.  Adv.  Trends
Comput.  Sci.  Eng. ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  2987–2994,  2020,  doi: 10.30534/ijatcse/2020/76932020.
[21]  R. Wirth and J. Hipp, “CRISP-DM : Towards a Standard Process Model for Data Mining,” Semant. Sch. , vol. 1, no. 24959, pp. 1–11, 2000, [Online]. Available: https://www.semanticscholar.org/paper/Crisp-dm%3A-towards-a- standard-process-modell-for-Wirth- Hipp/48b9293cfd4297f855867ca278f7069abc6a9c24.