## ANALISIS KEPUTUSAN KELOMPOK BERBASIS ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM PEMILIHAN APLIKASI JASA TRANSPORTASI DARING
1 Ardiprawiro, 2 Tissa Maharani
1 Fakultas Ekonomi, Universitas Gunadarma, 2 Fakultas Teknologi Industri, Universitas Gunadarma
1 Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 ardiprawiro@staff.gunadarma.ac.id , 2 tissa@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  kehadiran  jasa  transportasi  daring  memberikan keberagaman  dan  kemudahan  akses  bagi  masyarakat  dalam  menggunakan  transportasi publik. Ada dua perusahaan jasa transportasi daring utama di Indonesia, yaitu Gojek dan Grab.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP). Tahapan pengumpulan data dimulai dengan membagikan kuesioner  sebanyak 107 responden,  selanjutnya  data  diolah  menggunakan  alat  analisis  AHP.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menganalisis  kriteria,  sub-kriteria,  dan  alternatif  yang  dipilih  dalam pengambilan keputusan aplikasi jasa transportasi daring menggunakan metode AHP. Hasil kuesioner dan hasil pengolahan data menunjukkan bahwa kriteria kualitas menjadi prioritas utama dalam memilih aplikasi jasa transportasi daring dengan nilai bobot 0,34 atau 34%, diikuti  kriteria  kepercayaan  merek  (29%),  kriteria  cara  penggunaan  (27%),  dan  kriteria citra  merek  (10%).  Sub-kriteria  yang  menjadi  prioritas  utama  dimulai  dari  kriteria  cara penggunaan adalah sub-kriteria mudah digunakan dengan nilai bobot 0,67 atau 67%. Dari kriteria kualitas adalah sub-kriteria responsif dengan nilai bobot 0,2825 atau 28,25%. Dari kriteria  citra  merek  adalah  sub-kriteria  kekuatan  dengan  nilai  bobot  0,56  atau 56%.  dan dari  kriteria  kepercayaan  merek  adalah  sub-kriteria  kompetensi  dengan  nilai  bobot  0,68 atau 68%. Gojek menjadi prioritas dalam memilih aplikasi jasa transportasi daring dengan nilai bobot sebesar 0,58 atau 58% dan Grab sebesar 0,42 atau 42%.
Kata kunci : analytical hierarchy process, transportasi daring, seleksi transportasi

## Abstract
In recent years, the presence of online transportation services provides diversity and ease of access  for  the  public  in  using  public  transportation. There  are  two  major  online transportation service companies in Indonesia, Gojek and Grab. The research method used is the Analytical Hierarchy Process (AHP). The data collection stage began by distributing questionnaires to 107 respondents, then the data were processed using AHP. This research aims  to  analyze  the  criteria,  sub-criteria,  and  alternatives    in  decision  making  of  online transportation service application using the AHP method. The results showed that the quality criteria, were the top priority with a weight value of 0.34 or 34%, followed by the brand trust (29%), how to use (27%), and the brand image (10%). The sub-criteria that becomes the top priority starting from how to use criteria, the easy-to-use has a value of 0.67 or 67%. From the  quality,  responsive  has  a  value  of  0.2825  or  28.25%.  From the brand  image, strength sub-criterion has a value of 0.56 or 56%. and from the brand trust criteria, the competence has  value  of  0.68  or  68%.  Gojek  becomes  a  priority  in  choosing  an online  transportation service application with a weight value of 0.58 or 58% and Grab of 0.42 or 42%.
Keywords: analytical hierarchy process, online transportation, transportation selection

## PENDAHULUAN
Hampir semua aktivitas kita sehari-hari  tidak  lepas dari penggunaan transportasi. Namun  masalah  transportasi  yang  selalu  terjadi  di  kota  besar  di  tiap  negara  adalah kemacetan.  Kemacetan  yang  terjadi  di  kota  besar  saat  ini  disebabkan  oleh  tidak seimbangnya  kebutuhan  jalan  dengan  kepadatan  penduduk  dan  tidak  tersedianya transportasi publik yang baik atau kurang memadai. Kehadiran jasa transportasi daring di Indonesia  membantu  mengurangi  masalah  kemacetan  dan  memenuhi  kebutuhan mobilisasi massal masyarakat Indonesia.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  kehadiran  jasa  transportasi  daring  memberikan keberagaman  dan  kemudahan  akses  bagi  masyarakat  dalam  menggunakan  transportasi publik,  serta  kesempatan  untuk  membandingkan  tarif  yang  ditawarkan.  Ada  dua perusahaan  jasa  transportasi  daring  utama  di  Indonesia,  yaitu  Gojek  dan  Grab.  Dalam dunia  bisnis,  persaingan  bisnis  antara  dua  perusahaan  jasa  ini  tidak  terelakkan  dan masyarakat sebagai pengguna jasa transportasi daring sewajarnya akan memilih aplikasi jasa transportasi daring mana yang akan mereka gunakan.
Angraini,  Rosita,  dan  Amalia  (2016)  menemukan  bahwa  dalam  pemilihan  moda transportasi  jasa  pengiriman  menggunakan  metode  AHP,  ditemukan  bahwa  kriteria paling penting adalah  frekuensi pengiriman dengan  bobot  0,30 yang diikuti oleh  biaya (0,29),  efisiensi  rute  pengiriman  (0,26),  kecepatan  (0,08),  dan  ketahanan  terhadap kerusakan (0,06). Kwanto dan Arliansyah (2016) menemukan dari hasil survei dan hasil pengolahan data menggunakan metode AHP menunjukkan bahwa kriteria aman menjadi prioritas masyarakat kota Palembang dalam melakukan perjalanan dengan bobot sebesar 27,5%,  kemudian  kriteria  nyaman  (20%),  kriteria  waktu  (18,7%),  kriteria  kemudahan (17%),  dan  kriteria  biaya  (16,8%).    Berdasarkan  kriteria  yang  ditentukan,  transportasi umum  daring  menjadi  prioritas  masyarakat  dalam  memilih  moda  transportasi  umum dengan bobot sebesar 58,80% dan transportasi umum konvensional (41,20%).
Hasil dari analisis data  menggunakan  AHP, pemilihan kriteria atau alasan dalam pemilihan  moda  transportasi  Bengkalis-Pekanbaru  merupakan  faktor  aman  yang memiliki  bobot  prioritas  tertinggi  0,36281  atau  36%,  kemudian  faktor  kenyamanan dengan  bobot  prioritas  0,31866  atau  32%,  lalu  faktor  biaya  dengan  bobot  prioritas 0,17033  atau  17%,  dan  faktor  waktu  dengan  bobot  prioritas  0,15926  atau  16% (Sapri, Guswandi, dan Febriani, 2018).
Sinun, Nurmalasari, Nurajizah, dan Atmaja (2018) menemukan  hasil akhir dari sintesis terhadap  keputusan  pemilihan  taksi  daring  terbaik  memberikan  nilai  dengan  prioritas pertama terpilih adalah Uber-Car dengan nilai skala skor prioritas keputusan 0,451 dan disusul  berikutnya oleh taksi daring Grab-Car dan Go-Car dengan  masing-masing skor prioritas  keputusan  0,333  dan  0,216  berdasarkan  kriteria  harga,  pelayanan,  dan  promo dengan total 9 sub-kriteria.
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  oleh  Purwanto  (2016)  melalui  kuesioner  dan wawancara  dari  50  responden  dan  pengolahan  data  menggunakan  metode  AHP  dan TOPSIS,  diketahui  kriteria  yang  paling  penting  antara  dalam  kinerja  aplikasi,  harga, layanan,  dan  keamanan database dalam  pemilihan  aplikasi  transportasi  ojek  daring adalah harga sebesar 52% dan alternatif yang terpilih adalah Uber dengan nilai 0,748666. Hasil pemilihan dengan menggunakan AHP, prioritas jasa ekspedisi yang dipilih adalah FPE  dengan  bobot  0,365  dan  kriteria  yang  paling  berpengaruh  dalam  pemilihan  jasa ekspedisi  bagi  PT.  Aries  Indo  Global  Semarang  adalah  harga  dengan  bobot  0,391  dan
diikuti  responsivitas  (0,257),  pengalaman  (0,226),  dan  kualitas  pelayanan  (0,126) (Wulandari dan Arvianto, 2016).
Dalam konteks ini, metodologi yang paling populer dan banyak digunakan diwakili oleh Analytical  Hierarchy  Process (AHP).    AHP  (Prusak,  Stefanow,  Niewczas,  dan Sikora,  2013)  adalah  metode  pendukung  keputusan  populer  yang  dikembangkan  pada 1970-an oleh Thomas L. Saaty. Sejak saat itu metode ini telah diterapkan di lingkungan bisnis, perawatan kesehatan, politik dan pendidikan. Ada beberapa metode-metode lain yang dapat digunakan, namun keuntungan menggunakan AHP dibandingkan metode lain diantaranya:
1. AHP  menggunakan  struktur  hierarki  yang  memungkinkan  para  pembuat  keputusan untuk menentukan tujuan strategis dan metrik spesifik untuk penilaian yang lebih baik dari penyelarasan strategis.
2. AHP mengintegrasikan pertimbangan kuantitatif dan kualitatif serta membandingkan masukan para pembuat keputusan dalam menetapkan prioritas.
3. AHP  memungkinkan  para  pembuat  keputusan  untuk  mengukur  kepentingan  yang relatif terhadap proyek mereka, antara lain manfaat, biaya, risiko dan peluang sehingga memberikan informasi alokasi sumber daya yang terbaik.
4. Masukan  data  dinormalisasi  menggunakan  data  numerik  atau  penilaian  subyektif ketika metrik tidak tersedia sehingga AHP dapat diterapkan di organisasi mana pun.
5. Analisis sensitivitas AHP memberikan praktisi dengan kemampuan analitis yang lebih besar.
6. Struktur model keputusan AHP  menciptakan kerangka kerja  yang kuat  untuk secara sistematis meningkatkan pemilihan keputusan dan alokasi sumber daya.
7. AHP  memiliki perangkat lunak terdedikasi (seperti Expert Choice , Super Decisions , dan lain-lain) yang memungkinkan perhitungan prioritas dengan cepat.
Dalam hal mencari dan memiliki aplikasi jasa transportasi daring, keputusan harus ditentukan oleh orang-orang yang berkepentingan dalam pengambilan keputusan tersebut yaitu  masyarakat  pengguna  aplikasi  jasa  transportasi  daring.  Pihak-pihak  pengambil keputusan  harus  memiliki  pengalaman  dalam  menggunakan  kedua  aplikasi  jasa transportasi daring dalam melakukan penilaian pada aplikasi jasa transportasi daring yang dipilihnya.

## KERANGKA TEORI
Proses pengambilan keputusan dari suatu sistem yang kompleks, pendekatan multi kriteria  digunakan  untuk  mendeskripsikan  situasi  keputusan.  Pengambilan  keputusan multi kriteria dianggap sebagai istilah untuk semua model dan teknik yang berhubungan dengan multiple  objective  decision  making (MODM)  dan multiple  attribute  decision making (MADM). MODM melibatkan lebih dari satu kriteria dengan banyak alternatif, sedangkan MADM merupakan permasalahan pemilihan alternatif terbaik.
Suatu permasalahan tergolong MCDM jika dan hanya jika setidaknya terdapat dua kriteria yang saling bertentang dan melibatkan dua solusi alternatif.  Kriteria yang saling bertentangan berarti kepuasan memilih suatu alternatif berdasarkan suatu kriteria tertentu akan berbeda berdasarkan kriteria lain. Kriteria yang tidak bertentangan memperlihatkan adanya dominasi yang kuat dari suatu alternatif lain yang dibandingkan.

## Jasa Transportasi Daring
Jasa Transportasi daring adalah bentuk usaha jasa mengantarkan masyarakat atau barang dari satu tempat ke tempat lain  melalui teknologi aplikasi smartphone . Ciri khas dari jasa transportasi daring adalah penggunaan fitur Global Positioning Systems (GPS) dalam menjalankan usahanya.
Proses Hierarki Analitik ( Analytical Hierarchy Process ) Proses  Hierarki  Analitik  ( Analytical  Hierarchy  Process )  adalah  metode  untuk menstruktur  dan  memahami  sebuah  pengambilan  keputusan  dalam  bentuk  hierarki fungsional dan sistematis.  Hierarki berfungsi sebagai penjabaran  masalah pengambilan keputusan yang kompleks ke dalam bentuk struktur multi tingkat. Dalam hierarki AHP setidaknya memiliki 3 tingkat yaitu tingkat pertama adalah tujuan, tingkat kedua adalah kriteria, dan tingkat ketiga adalah alternatif untuk masalah pengambilan keputusan.
Secara umum langkah-langkah dasar dari AHP dijelaskan sebagai berikut (Mu & Pererya-Rojas, 2018):
1. Mendefinisikan masalah dan menetapkan tujuan.
2. Menyusun masalah dalam struktur hierarki. Setiap permasalahan yang kompleks dapat ditinjau dari sisi yang detail dan terstruktur, seperti pada Gambar 1. berikut ini.

## Gambar 1. Struktur Hierarki AHP
3. Menyusun  prioritas  untuk  tiap  elemen  masalah  pada  tingkat  hierarki.  Dalam penyusunan prioritas, digunakan patokan skala dasar pada Tabel 1.
Tabel 1. Skala Dasar AHP dan Definisinya Skala Definisi dari Bobot Skala 1 Sama pentingnya 3 Sedikit lebih penting 5 Jelas lebih penting 7 Sangat jelas penting 9 Mutlak lebih penting 2, 4, 6, 8 Ragu-ragu antara dua nilai yang berdekatan
4. Mengagregasi semua pendapat ahli dengan menggunakan rata-rata geometrik.
5. Menghitung bobot kepentingan dari kriteria dan sub-kriteria (jika ada).
6. Melakukan  pengujian  konsistensi  terhadap  perbandingan  antar  elemen  yang didapatkan pada tiap tingkat hierarki.
7. Memilih keputusan akhir berdasarkan dari hasil sintesis dan pengujian konsistensi.

## Kajian Penelitian Sejenis
Kriteria-kriteria  yang  mempengaruhi  pemilihan  moda  transportasi  umum  di  kota Palembang dan moda transportasi apa yang dipilih berdasarkan kriteria tersebut menjadi sorotan  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kwanto  dan  Arliansyah  (2016).  Kriteria yang  digunakan  adalah  kriteria  aman,  nyaman,  biaya,  waktu,  dan  kemudahan,  serta alternatif moda transportasinya adalah transportasi online dan transportasi konvensional. Kwanto dan Arliansyah  menemukan  bahwa rasa  aman  (27,5%)  menjadi kriteria utama yang mempengaruhi masyarakat kota Palembang dalam menggunakan moda transportasi umum dan mereka menemukan kriteria tersebut ketika mereka menggunakan transportasi online (58,8%) sebagai moda transportasi umum mereka. Penelitian Sapri, Guswandi, dan Febriani  (2018)  menganalisis  kriteria  yang  mempengaruhi  pemilihan  moda  angkutan masyarakat  kota  Bengkalis  antara  mobil  pribadi  dan  angkutan  umum.  Hasil  penelitian mereka  menunjukkan  diantara  kriteria  aman,  nyaman,  waktu,  kemudahan,  dan  biaya, kriteria  aman  juga  menjadi  prioritas  masyarakat  kota  Bengkalis  dalam  memilih  moda transportasi dengan mobil pribadi (58%) menjadi alternatif yang dipilih dibanding mobil angkutan umum. Sinun, Nurmalasari, Nurajizah, dan Atmaja (2018) meneliti pemilihan taksi online terbaik antara Uber-Car, Go-Car, dan Grab-Car dipengaruhi oleh beberapa kriteria dan sub-kriteria. Kriteria tersebut adalah harga, pelayanan, dan promo. Sedangkan sub-kriteria  yang  diteliti,  pertama  dari  kriteria  harga  adalah  terjangkau,  ekonomis,  dan mahal,  kedua  dari  kriteria  pelayanan  adalah  cepat,  ramah,  dan  aman,  serta  ketiga  dari kriteria promo adalah menarik, rutin, dan menguntungkan. Hasil dari penelitian tersebut menunjukkan  bahwa  Uber-Car  adalah  alternatif  taksi  online  terbaik  yang  dapat memberikan  kriteria  dan  sub-kriteria  yang  memuaskan  kepada  penggunanya.  Chikwe (2020) membandingkan moda transportasi produk Gas-To-Liquid (GTL) dari Nigeria ke luar negeri.  Alternatif moda transportasi produk GTL yang dibandingkan ada dua yaitu melalui  laut  dan  melalui  pipa.  Hasil  dari  perbandingan  moda transportasi  produk  GTL menggunakan  5  kriteria  (ketersediaan,  kecepatan,  harga,  reliabilitas,  dan  keamanan) menyatakan  moda  transportasi  laut  (59%)  dipilih  untuk  pemasaran  produk  GTL  dari Nigeria ke luar negeri. Pemilihan lokasi untuk mendirikan fasilitas garasi-parkir di kota turis  di  Kroasia  dilakukan  oleh  Deluka-Tibljaš,  Karleuša,  Šurdonja,  dan  Dragičević (2020) menggunakan 2 skenario. Skenario pertama adalah membangun fasilitas garasi- parkir di zona pusat kota yang lebih luas dan skenario kedua adalah membangun fasilitas garasi-parkir  di  luar  pusat  kota  yang  lebih  eksklusif.  Dari  penelitian  tersebut,  kedua skenario  memilih  lokasi  garasi-parkir  dengan  500  tempat  parkir  yang  terletak  di  pusat kota dengan akses pejalan kaki ke tujuan turisme, kemungkinan bagus untuk penggunaan garasi komersial sepanjang tahun tetapi koneksi ke jalan raya buruk.  Utama, Rokhman, Putri, Riangga, dan Fauzi (2020) mengevaluasi jasa transportasi angkutan umum D01 dan D02  rute  Ciputat  –  Pondok  Pinang  menggunakan  4  kriteria  utama  yaitu  reliabilitas, responsivitas,  empati,  dan  bukti  fisik  ( tangible ).  Walau  kedua  alternatif  memiliki  nilai agregat jasa yang kurang baik, namun dapat dilihat kalau angkutan umum D01 lebih baik daripada D02 dengan kualitas pengemudi (44%) menjadi prioritas utama ketika memilih jasa angkutan umum rute Ciputat – Pondok Pinang.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dimulai  dengan  menyusun  sebuah  kuesioner  untuk  mendapatkan  nilai matriks perbandingan. Kuesioner kemudian diberikan kepada 107 responden masyarakat. Selanjutnya,  data  yang  diperoleh  dari  kuesioner  disusun  dalam  matriks  perbandingan berpasangan  kriteria  untuk  pemilihan  aplikasi  jasa  transportasi  daring.  Matriks perbandingan  berpasangan  juga  dibuat  untuk  sub-kriteria  dan  alternatif  aplikasi  jasa transportasi  daring.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  kriteria-kriteria yang dibutuhkan oleh responden dalam memilih aplikasi jasa transportasi daring. Faktor- faktor  yang  mempengaruhi  seseorang  dalam  memilih  jasa  transportasi  daring  dapat dibedakan menjadi empat kriteria sebagai berikut:
1. Cara  Penggunaan  Aplikasi,  dibagi  menjadi  dua  sub-kriteria:  (a)  Mudah  atau  tidak penggunaan  aplikasi  jasa  transportasi  daring;  (b)  Penggunaan  aplikasi  menambah keterampilan pelanggan dalam menggunakan aplikasi daring.
2. Kualitas  Aplikasi,  dibagi  menjadi  lima  sub-kriteria:  (a)  Perangkat  aplikasi  jasa transportasi  daring  dapat  dilihat  dan  diamati  (nyata);  (b)  Ketepatan  kinerja  aplikasi jasa  transportasi  daring  sesuai  dengan  tujuannya  (reliabilitas);  (c)  Waktu  yang pelanggan gunakan dalam  menjalankan aplikasi  jasa transportasi daring (responsif) ; (d)  Jaminan  kinerja  pengemudi  kepada  pelanggan  dalam  menjalankan  jasanya:  (e) Tindakan  aplikasi  dan  penyedia  jasa  transportasi  daring  terhadap  kritik  dan  saran (empati).
3. Citra Merek Jasa Transportasi Daring, dibagi menjadi dua sub-kriteria:  (a) Kekuatan merek  dalam  menarik  pelanggan  untuk  menggunakan  jasanya  ;  (b)  Desain  merek dalam menarik pelanggan untuk menggunakan jasanya.
4. Kepercayaan Masyarakat kepada Merek Jasa Transportasi Daring, dibagi menjadi dua sub-kriteria: (a) Kemampuan merek dalam memberikan keyakinan kepada pelanggan (kompetensi);  (b)  Kemampuan  merek  dalam  memperlakukan  pelanggannya  dengan baik (kebajikan).
Matriks  tersebut  kemudian  dinormalisasi  dan  diuji  konsistensinya  yang  akhirnya diketahui  bobot  untuk  masing-masing  kriteria,  sub-kriteria,  dan  alternatif  aplikasi  jasa transportasi daring yang dipilih.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  fokus  penelitian  pada  pemilihan  aplikasi  jasa  transportasi daring  yang  dipakai.  Konsumen  diberikan  keuntungan  ekonomi  karena  transportasi daring memiliki tarif yang relatif lebih murah daripada transportasi umum (Kwanto dan Arliansyah,  2016).  Data  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dengan  mendistribusikan kuesioner (adaptasi dari skala dasar AHP) kepada 107 responden pengguna aplikasi jasa transportasi daring Gojek dan Grab yang dibagi menjadi 3 bagian, yaitu penentuan bobot kriteria,  sub-kriteria  dan  alternatif.  Alat  analisis  yang  digunakan  adalah  metode  AHP untuk pemilihan aplikasi jasa transportasi daring.

## Gambar 2. Dekomposisi Masalah Pemilihan Aplikasi Jasa Transportasi Daring
Gambar 2. di atas menjelaskan hubungan antara tujuan, kriteria, sub-kriteria, dan alternatif dalam pemilihan aplikasi jasa transportasi daring. Terdapat empat kriteria antara lain kriteria cara penggunaan (K-1) dengan dua sub-kriteria yaitu mudah digunakan (SK- 1)  dan  menambah  keterampilan  (SK-2);  kualitas  (K-2)  dengan  lima  sub-kriteria  yaitu nyata (SK-3), reliabilitas (SK-4), responsif (SK-5), jaminan (SK-6), dan empati (SK-7); citra merek (K-3) dengan dua sub-kriteria yaitu kekuatan (SK-8) dan desain (SK-9); serta kepercayaan  merek  (K-4)  dengan  dua  sub-kriteria  yaitu  kompetensi  (SK-10)  dan kebajikan (SK-11). Alternatif aplikasi jasa transportasi daring di dalam penelitian ini ada dua yaitu Gojek dan Grab.
Setelah  hubungan  antar  semua  komponen  terurai,  selanjutnya  pendapat  dari  107 responden diagregasi dengan cara menghitung rata-rata geometrik. Hasil dari perhitungan rata-rata geometrik kemudian diletakkan dalam tabel matriks perbandingan berpasangan. Rekapitulasi hasil penelitian bobot kriteria dapat dilihat para Tabel 2., sub-kriteria pada Tabel 3., dan alternatif pada Tabel 4.
Tabel 2

## Matriks Perbandingan Berpasangan dari Kriteria
K-1 K-2 K-3 K-4 K-1 1 1,21 2,5 0,6 K-2 0,83 1 3,84 1,5 K-3 0,4 0,26 1 0,42 K-4 1,66 0,66 2,39 1 Jumlah 3,89 3,13 9,73 3,53
Tabel  2.  di  atas  menggambarkan  agregasi  penilaian  dari  107  responden  dalam pemberian bobot prioritas pada kriteria pemilihan aplikasi jasa transportasi daring untuk kriteria cara penggunaan (K-1), kualitas (K-2), citra merek (K-3), dan kepercayaan merek (K-4) yang dibandingkan secara berpasangan dengan kriteria lain yang berkaitan.
Tabel 3. Matriks Perbandingan Berpasangan dari Sub-kriteria Cara Penggunaan (K-1) Citra Merek (K-3) Kepercayaan Merek (K- 4) SK-1 SK-2 SK-8 SK-9 SK-10 SK-11 SK-1 1 2 SK-8 1 1,29 SK-10 1 2,15 SK-2 0,5 1 SK-9 0,78 1 SK-11 0,47 1 Jumlah 1,5 3 Jumlah 1,78 2,29 Jumlah 1,47 3,15 Kualitas (K-2) SK-3 SK-4 SK-5 SK-6 SK-7 SK-3 1 1 0,59 0,84 1,4 SK-4 1 1 0,59 0,77 1,53 SK-5 1,7 1,68 1 1,09 2,25 SK-6 1,2 1,3 0,92 1 2,27 SK-7 0,72 0,65 0,44 0,44 1 Jumlah 5,62 5,63 3,55 4,14 8,44
Tabel  3.  di  atas  menggambarkan  agregasi  penilaian  dari  107  responden  dalam pemberian  bobot  prioritas  pada  sub-kriteria  pemilihan  aplikasi  jasa  transportasi  daring untuk kriteria cara penggunaan dengan 2 sub-kriteria (SK-1 dan SK-2), kualitas dengan 5  sub-kriteria  (SK-3,  SK-4,  SK-5,  SK-6,  dan  SK-7),  citra  merek  dengan  2  sub-kriteria (SK-8 dan SK-9), dan kepercayaan merek dengan 2 sub-kriteria (SK-10 dan SK-11) yang dibandingkan secara berpasangan dengan sub-kriteria lain per kriteria yang berkaitan.
Tabel 4.A. Matriks Perbandingan Berpasangan dari Alternatif (Bagian 1) Mudah Digunakan (SK-1) Menambah Keterampilan (SK- 2) Gojek Grab Gojek Grab Gojek 1 1,27 Gojek 1 1,29 Grab 0,78 1 Grab 0,78 1 Jumlah 1,78 2,27 Jumlah 1,78 2,29 Kekuatan (SK-8) Desain (SK-9) Gojek Grab Gojek Grab Gojek 1 1,43 Gojek 1 1,75 Grab 0,70 1 Grab 0,57 1 Jumlah 1,70 2,43 Jumlah 1,57 2,75 Kompetensi (SK-10) Kebajikan (SK-11) Gojek Grab Gojek Grab Gojek 1 1,5 Gojek 1 1,28 Grab 0,67 1 Grab 0,78 1 Jumlah 1,67 2,5 Jumlah 1,78 2,28
Tabel  4.A.  di  atas  menggambarkan  agregasi  penilaian  dari  107  responden  dalam pemberian bobot prioritas pada alternatif pemilihan aplikasi jasa transportasi daring untuk sub-kriteria  mudah  digunakan  dan  menambah  keterampilan;  sub-kriteria  kekuatan  dan
desain;  serta  sub-kriteria  kompetensi  dan  kebajikan  yang  dibandingkan  secara berpasangan dengan alternatif per sub-kriteria yang berkaitan.
Tabel 4.B. Matriks Perbandingan Berpasangan dari Alternatif (Bagian 2) Nyata (SK-3) Reliabilitas (SK-4) Responsif (SK-5) Gojek Grab Gojek Grab Gojek Grab Gojek 1 1,51 Gojek 1 1,60 Gojek 1 1,22 Grab 0,66 1 Grab 0,62 1 Grab 0,82 1 Jumlah 1,66 2,51 Jumlah 1,62 2,60 Jumlah 1,82 2,22 Jaminan (SK-6) Empati (SK-7) Gojek Grab Gojek Grab Gojek 1 1,63 Gojek 1 1,39 Grab 0,61 1 Grab 0,72 1 Jumlah 1,61 2,63 Jumlah 1,72 2,39
Tabel  4.B.  di  atas  menggambarkan  agregasi  penilaian  dari  107  responden  dalam pemberian bobot prioritas pada alternatif pemilihan aplikasi jasa transportasi daring untuk sub-kriteria nyata, reliabilitas, responsif, jaminan, dan empati yang dibandingkan secara berpasangan  dengan  alternatif  per  sub-kriteria  yang  berkaitan.  Perhitungan  matriks perbandingan  berpasangan  dalam  tahap  sebelumnya  dihitung  nilai  total  bobot  ( weight sum ) untuk menghitung rasio konsistensi (CR). Dalam AHP, nilai rasio konsistensi (CR) yang diperbolehkan adalah CR ≤ 0,1. Di atas dari nilai CR tersebut menunjukkan bahwa hasil  perhitungan  pendapat  dari  pengambil  keputusan  terdapat  inkonsistensi  dan mencerminkan  keputusan  yang  buruk.  Berikut  ini  hasil  perhitungan  rasio  konsistensi (CR) dari perbandingan kriteria, sub-kriteria, dan alternatif pada Tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Rasio Konsistensi Nama CR Keterangan Tujuan Utama Memilih Aplikasi Jasa Transportasi Daring 0,05 Konsisten Kriteria Aplikasi Cara Penggunaan (K-1) 0,00 Konsisten Kualitas (K-2) 0,002 Konsisten Citra Merek (K-3) 0,00 Konsisten Kepercayaan Merek (K-4) 0,00 Konsisten Sub-kriteria Aplikasi Mudah Digunakan (SK-1) 0,00 Konsisten Menambah Keterampilan (SK-2) 0,00 Konsisten Nyata (SK-3) 0,00 Konsisten Reliabilitas (SK-4) 0,00 Konsisten Responsif (SK-5) 0,00 Konsisten Jaminan (SK-6) 0,00 Konsisten Empati (SK-7) 0,00 Konsisten Kekuatan (SK-8) 0,00 Konsisten Desain (SK-9) 0,00 Konsisten Kompetensi (SK-10) 0,00 Konsisten Kebajikan (SK-11) 0,00 Konsisten
Tabel  5.  di  atas  menunjukkan  bahwa  nilai  rasio  konsistensi  (CR)  dari  tujuan, kriteria,  dan  sub-kriteria  <  0,1  sehingga  pengujian  perbandingan  berpasangan  bersifat
konsisten dan hasil yang nantinya akan dihasilkan bernilai valid sebagai keputusan yang baik. Setiap  matriks perbandingan  berpasangan dalam tahap sebelumnya dihitung  nilai eigenvektor untuk mengetahui elemen apa menurut kepentingan relatifnya dengan tujuan penelitian  yang  benar-benar  dibutuhkan/diprioritaskan  perusahaan.  Penentuan  prioritas dapat  dilakukan  dengan  melakukan  pengurutan  elemen-elemen  berdasarkan  nilai eigenvektornya. Berikut ini disajikan tabel hasil penentuan prioritas kriteria pada Tabel 6., sub-kriteria pada Tabel 7. dan alternatif pada Tabel 8.
Tabel 6. Penentuan Prioritas Kriteria Kriteria Aplikasi Eigenvektor Hasil Penelitian Cara Penggunaan (K-1) 0,27 Prioritas 3 Kualitas (K-2) 0,34 Prioritas 1 Citra Merek (K-3) 0,1 Prioritas 4 Kepercayaan Merek (K-4) 0,29 Prioritas 2
Tabel 6. di atas menggambarkan hasil perhitungan nilai eigenvektor untuk kriteria pemilihan  aplikasi  jasa  transportasi  daring.  Nilai  eigenvektor  per  kriteria  antara  lain kualitas sebesar 0,34 atau 34%, diikuti kepercayaan merek sebesar 0,29 atau 29%, cara penggunaan  sebesar  0,27  atau  27%,  dan  citra  merek  sebesar  0,1  atau  10%.  Hal  ini menunjukkan bahwa 107 responden dalam memilih aplikasi jasa transportasi daring lebih mengutamakan kriteria kualitas. Hasil penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan  oleh  Utama,  Rokhman,  Putri,  Riangga,  dan  Fauzi  (2020)  dimana  kriteria prioritas dalam menganalisis jasa angkutan umum publik rute Ciputat – Pondok Pinang adalah kualitas pengemudi (44,4%)
Tabel 7. Penentuan Prioritas Sub-kriteria
Sub-kriteria Aplikasi Eigenvektor  Hasil Penilaian Cara Penggunaan (K-1) Mudah Digunakan (SK-1) 0,67 Prioritas 1 Menambah Keterampilan (SK-2) 0,33 Prioritas 2 Kualitas (K-2) Nyata (SK-3) 0,1777 Prioritas 4 Reliabilitas (SK-4) 0,1784 Prioritas 3 Responsif (SK-5) 0,2825 Prioritas 1 Jaminan (SK-6) 0,2426 Prioritas 2 Empati (SK-7) 0,1188 Prioritas 5 Citra Merek (K-3) Kekuatan (SK-8) 0,56 Prioritas 1 Desain (SK-9) 0,44 Prioritas 2 Kepercayaan Merek (K-4) Kompetensi (SK-10) 0,68 Prioritas 1 Kebajikan (SK-11) 0,32 Prioritas 2
Tabel  7.  di  atas  menggambarkan  hasil  perhitungan  nilai  eigenvektor  untuk  sub- kriteria  pemilihan  aplikasi  jasa  transportasi  daring.  Nilai  eigenvektor  per  sub-kriteria antara  lain kriteria cara penggunaan adalah sub-kriteria  mudah digunakan sebesar 0,67 atau 67%, kriteria kualitas adalah sub-kriteria responsif sebesar 0,28 atau 28%, kriteria citra  merek  adalah  kekuatan  sebesar  0,56  atau  56%,  dan  kriteria  kepercayaan  merek adalah sub-kriteria kompetensi sebesar 0,68 atau 68%.
Tabel 8. Penentuan Prioritas Alternatif Alternatif Aplikasi Eigenvektor  Hasil Penilaian Kriteria Cara Penggunaan – Sub-kriteria Mudah Digunakan Gojek 0,56 Prioritas 1 Grab 0,44 Prioritas 2 Kriteria Cara Penggunaan – Sub-kriteria Menambah Keterampilan Gojek 0,56 Prioritas 1 Grab 0,44 Prioritas 2 Kriteria Kualitas – Sub-kriteria Nyata Gojek 0,6 Prioritas 1 Grab 0,4 Prioritas 2 Kriteria Kualitas – Sub-kriteria Reliabilitas Gojek 0,62 Prioritas 1 Grab 0,38 Prioritas 2 Kriteria Kualitas – Sub-kriteria Responsif Gojek 0,55 Prioritas 1 Grab 0,45 Prioritas 2 Kriteria Kualitas – Sub-kriteria Jaminan Gojek 0,62 Prioritas 1 Grab 0,38 Prioritas 2 Kriteria Kualitas – Sub-kriteria Empati Gojek 0,58 Prioritas 1 Grab 0,42 Prioritas 2 Kriteria Citra Merek – Sub-kriteria Kekuatan Gojek 0,59 Prioritas 1 Grab 0,41 Prioritas 2 Kriteria Citra Merek – Sub-kriteria Desain Gojek 0,64 Prioritas 1 Grab 0,36 Prioritas 2 Kriteria Kepercayaan Merek – Sub-kriteria Kompetensi Gojek 0,6 Prioritas 1 Grab 0,4 Prioritas 2 Kriteria Kepercayaan Merek – Sub-kriteria Kebajikan Gojek 0,56 Prioritas 1 Grab 0,44 Prioritas 2 Terhadap Tujuan Utama Gojek 0,58 Prioritas 1 Grab 0,42 Prioritas 2
Tabel 8. di atas menggambarkan hasil perhitungan nilai eigenvektor untuk alternatif pemilihan aplikasi jasa transportasi daring. Nilai eigenvektor alternatif  terbesar per sub- kriteria  antara lain sub-kriteria  mudah digunakan  adalah Gojek sebesar 0,56 atau 56%, sub-kriteria  menambah  keterampilan  adalah  Gojek  sebesar  0,56  atau  56%,  sub-kriteria nyata adalah Gojek sebesar 0,6 atau 60%, sub-kriteria reliabilitas adalah Gojek sebesar 0,62 atau 62%, sub-kriteria responsif  adalah Gojek sebesar 0,55 atau 55%, sub-kriteria jaminan adalah Gojek sebesar 0,62 atau 62%, sub-kriteria empati adalah Gojek sebesar 0,58 atau 58%, sub-kriteria kekuatan adalah Gojek sebesar 0,59 atau 59%, sub-kriteria desain adalah Gojek sebesar 0,64 atau 64%, sub-kriteria kompetensi adalah Gojek sebesar 0,6  atau  60%,  dan  sub-kriteria  kebajikan  adalah  Gojek  sebesar  0,56  atau  56%.  Nilai
eigenvektor  alternatif  terbesar  terkait  dengan  tujuan  utama  (mencakup  keseluruhan hubungan dengan kriteria dan sub-kriteria) dimiliki oleh Gojek sebesar 0,58 atau 58%.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  terhadap  pemilihan  aplikasi  jasa transportasi daring diperoleh simpulan bahwa penerapan metode AHP membuat proses pemilihan aplikasi jasa transportasi daring menyediakan pelaporan yang akurat, yaitu (1) Kriteria  yang  menjadi  prioritas  dalam  memilih  aplikasi  jasa  transportasi  daring  adalah kriteria  kualitas  dengan  nilai  bobot  0,34  atau  34%,  diikuti  kriteria  kepercayaan  merek dengan nilai bobot 0,29 atau 29%, kriteria cara penggunaan dengan nilai bobot 0,27 atau 27%, dan kriteria citra  merek dengan  nilai  bobot 0,10 atau 10%; (2)  Sub-kriteria  yang menjadi  prioritas  dalam  memilih  aplikasi  jasa  transportasi  daring  dimulai  dari  kriteria cara penggunaan adalah sub-kriteria mudah digunakan dengan nilai bobot 0,67 atau 67%, diikuti  sub-kriteria  menambah  keterampilan  dengan  nilai  bobot  0,33  atau  33%.  Dari kriteria  kualitas  adalah  sub-kriteria  responsif  dengan  nilai  bobot  0,2825  atau  28,25%, diikuti  sub-kriteria  jaminan  dengan  nilai  bobot  0,2426  atau  24,26%,  sub-kriteria reliabilitas dengan nilai bobot 0,1784 atau 17,84%, sub-kriteria nyata dengan nilai bobot 0,1777 atau 17,77%, dan sub-kriteria empati dengan nilai bobot 0,1188 atau 11,88%. Dari kriteria citra merek adalah sub-kriteria kekuatan dengan nilai bobot 0,56 atau 56%, diikuti sub-kriteria desain dengan nilai bobot 0,44 atau 44%. Terakhir dari kriteria kepercayaan merek  adalah  sub-kriteria  kompetensi  dengan  nilai  bobot  0,68  atau  68%,  diikuti  sub- kriteria kebajikan dengan nilai bobot 0,32 atau 32%; (3) Aplikasi jasa transportasi daring yang dipilih berdasarkan kriteria dan sub-kriteria yang ditentukan adalah Gojek dengan nilai bobot prioritas sebesar 0,58 atau 58%. Aplikasi Grab menjadi pilihan kedua dengan nilai bobot prioritas sebesar 0,42 atau 42%.
Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  lebih  lanjut  dengan  fokus  penelitian  yang bervariasi,  penajaman  data  pada  hal  kriteria,  sub-kriteria  dan  alternatif  penelitian. Penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  bahan  acuan  untuk  kegiatan  penelitian  sejenis dengan metode yang digunakan adalah Analytical Hierarchy Process (AHP).

## DAFTAR PUSTAKA
Angraini, Y. N., Rosita, M., & Taufiq, A. A. P. (2016). Peralihan moda transportasi jasa pengiriman menggunakan metode analytical hierarchy process (AHP): Studi Kasus PT. XYZ. Performa , 15 (2), 154-159. doi: 10.20961/performa.15.2.9870
Chikwe,  A.O.  (2020).  Use  of  analytical  hierarchy  process  (AHP)  to  compare transportation modes of gas-to-liquid (GTL) products from the Niger delta region of Nigeria to overseas. World Journal of Innovative Research , 8 (2), 65-74. Retrieve from https://www.wjir.org/download_data/WJIR0802038.pdf
Deluka-Tibljaš,  A.,  Karleuša,  B.,  Šurdonja,  S.,  &  Dragičević,  N.  (2014).  Use  of  AHP multi-criteria  method for transportation  infrastructure planning. P eople, Buildings and Environment . Proceedings of the International Scientific Conference (pp. 123- 134). Kroměříž, Republik Ceko.
Kwanto, R., & Arliansyah, J. (2016). Analisis pemilihan moda transportasi umum antara transportasi umum konvensional dan transportasi umum online di Kota Palembang. Cantilever , 5 (2), 1-6. doi: 10.35139%2Fcantilever.v5i2.41
Mu, E., & Pereyra-Rojas, M. (2018). Practical decision making using super decision v3: An  introduction  to  the  analytic  hierarchy  process . Pittsburgh:  Springer International Publishing.
Prusak, A., Stefanow, P., Niewczas, M., & Sikora, T. (2013). Application of the AHP in evaluation and selection of suppliers . Quality Renaissance – Co-creating a Viable Future . Proceedings of the 57th EOQ Congress (pp. 1-9). Tallinn, Estonia.
Purwanto, H. (2016). Pemilihan  aplikasi  transportasi  ojek  online  dengan  menggunakan metode  AHP  dan  TOPSIS. Peran  Digital  Megatrends  Dalam  Berbagai  Aspek Keilmuan . Prosiding dari KNIT-2 Nusa Mandiri (pp. 219-224). Bekasi, Indonesia. Sapri,  Guswandi,  &  Febriani,  O.,  (2018).  Analisis  pemilihan  moda  angkutan  mobil pribadi  dengan  moda  angkutan  umum  (Travel)  tujuan  Bengkalis-Pekanbaru. Peningkatan Inovasi Teknologi dan Strategi Bisnis untuk Mendukung Pertumbuhan Revolusi  Industri  4.0 .  Prosiding  dari  Seminar  Nasional  Industri  dan  Teknologi (SNIT) 2018 (pp. 197-206). Bengkalis, Indonesia.
Sinun, A., Nurmalasari, Nurajizah, S., & Atmaja, I. (2018). Sistem penunjang keputusan pemilihan  taxi  online  terbaik  menggunakan  metode  analytical  hierarchy  process. Inovasi  Disruptif  untuk  Mendorong  Pendidikan  Bermutu  Berbasis  Teknologi . Prosiding  dari  Seminar  Nasional  Inovasi  dan  Tren  (SNIT)  2018  (pp.  239-248). Kaliabang, Indonesia.
Utama, D. N., Rokhman, A. N., Putri, N., Riangga, A., & Fauzi, R. R. (2020). Fuzzy- AHP  based  decision  support  model  for  assessing  public  transport  service. International  Journal  of  Emerging  Trends  in  Engineering  Research , 8 (8),  4185- 4192. doi: 10.30534/ijeter/2020/25882020
Wulandari,  P.,  &  Arvianto,  A.  (2016).  Pemilihan  jasa  ekspedisi  dengan  menggunakan metode analytical hierarchy process. Industrial Engineering Online Journal , 5 (4),
1-7. Retrieved from https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/ieoj/article/view/14076