Preferensi Terhadap Marketplace Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus: Shopee dan Tokopedia)
Ellen Arnetta 1* , Magdalena A. Ineke Pakereng 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana .

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 7 June 2022 Received in revised form 8 October 2022 Accepted 4 November 2022 Available online January 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i1.660

## Keywords:
Technology; E-Commerce; Simple Additive Weighting; Marketplace.
Kata Kunci: Teknologi; E-Commerce; Simple Additive Weighting; Marketplace.

## a b s t r a c t
At this time technology has been growing, one of which is the development in the business world from tradional to digital. E-commerce as the main of contributor in Indonesia digital economy. Tokopedia and Shopee are two giants that dominate the Indonesia market. The researcher are interested in conducting research to determine customer interest and making choices to shop online.  The  method  used  in  this  research  is  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  method  and distributes  questionnaires  to  marketplace  users.  The  results  obtained  from  Shopee's  research have a preference value of 0.98 and Tokopedia's 0.91. These results show that the majority prefer to shop online using Shopee instead of Tokopedia.

## a b s t r a k
Pada  saat  ini  teknologi  sudah  semakin  berkembang,  salah  satunya  perkembangan  pada  dunia bisnis dari tradisional menjadi digital. E-commerce atau perdagangan elektronik digadang-gadang sebagai kontributor utama dalam ekonomi digital Indonesia. Tokopedia dan Shopee merupakan dua raksasa marketplace yang mendominasi pasar tanah air. Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk mengetahui minat konsumen dalam menentukan pilihan untuk berbelanja online. Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  serta membagikan  kuesioner  terhadap  pengguna  marketplace.  Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian Shopee memiliki nilai preferensi sebesar 0.98 dan Tokopedia sebesar 0.91. Hasil ini menunjukkan bahwa mayoritas lebih memilih berbelanja online menggunakan Shopee daripada Tokopedia.
*Corresponding author. Email: ellenarnetta2026@gmail.com 1 .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Perkembangan  teknologi  di  Indonesia  terus berkembang ke arah yang lebih maju. Perkembangan teknologi  memunculkan  peluang  baru  dalam  dunia bisnis.  Salah  satunnya  adalah  industri e-commerce , secara  global  telah  mengalami  peningkatan  sejak tahun 2016. Hal ini disebabkan oleh adanya penetrasi teknologi khususnya internet yang merupakan tulang punggung dari ekonomi digital [1]. Pada tahun 2021, diketahui  sebanyak  87,1%  masyarakat  melakukan pembelian  secara online melalui  berbagai  perangkat [2].  Pertumbuhan e-commerce di  Indonesia  turut meningkat.  Bank  Indonesia  (BI)  mencatat  nilai transaksi e-commerce sepanjang tahun 2021 mencapai Rp. 401 Triliun, dan diprediksi akan terus meningkat hingga  31,2%  dari  tahun  sebelumnya.  Pada  tahun 2022,  Bank  Indonesia  memperkirakan  transaksi e- commerce mencapai Rp 526 [3].
Pertumbuhan e-commerce khususnya marketplace digadang-gadang  sebagai  kontributor  utama  dalam ekonomi  digital  Indonesia. Marketplace Tokopedia dan  Shopee  merupakan  dua  raksasa marketplace dengan  pangsa  pasar  terbesar  di  Indonesia.  Pada kuartal  III-2021  jumlah  kunjungan  per  bulan Tokopedia mencapai 158,1 juta dan Shopee sebanyak 134,4  juta  [3].  Ekonomi  digital  pada  transaksi penjualan online di Indonesia terus meningkat, hal ini membuat  persaingan  antar platform semakin  ketat. Ketatnya  persaingan  ini  membuat  konsumen  mulai selektif  terhadap platform  marketplace karena  banyak platform yang  menawarkan  berbagai  macam  pilihan menarik bagi konsumen untuk dapat berbelanja online dengan mudah, aman dan murah.
Urgensi  dalam  penelitian  ini  adalah  semakin bertambahnya platform marketplace , membuat persaingan  bisnis  semakin  ketat.  Para  kompetitor saling  bersaing  dalam  menarik  minat  konsumen untuk  menggunakan platform yang  dimiliki.  Oleh karena itu, platform harus mengetahui kriteria apa saja yang  mempengaruhi  konsumen  ketika  ingin berbelanja  pada marketplace .    Berdasarkan  latar belakang  tersebut,  maka  dilakukan  analisis  pada marketplace Tokopedia, dan Shopee untuk mengetahui dan membandingkan tingkat minat konsumen dalam pemilihan marketplace . Serta dapat digunakan sebagai acuan  perusahaan  dalam  meningkatkan  pelayanan dan melakukan inovasi untuk dapat bersaing dengan
kompetitor. Penelitian ini menggunakan metode SAW ( Simple Additive Weighting ).

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  yang  dilakukan,  diselesaikan  melalui beberapa  tahapan,  yaitu:  (1)  tahap  identifikasi masalah,  (2)  pengumpulan  data,  (3)  analisa,  (4) implementasi.
Gambar 1. Tahapan Penelitian Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 dan akan  dijelaskan  sebagai  berikut  :  Langkah  pertama yaitu indentifikasi masalah yang terjadi pada kategori pelayanan marketplace serta  melakukan  studi  literatur dari  berbagai  sumber.  Langkah  kedua  yaitu pengumpulan  data  dengan  melakukan  studi  literatur dari  berbagai  sumber  serta  melakukan  penyebaran kuisioner  penelitian  secara  umum  bagi  pengguna marketplace Shopee  dan  Tokopedia.  Langkah  ketiga yaitu  analisa  dengan  melakukan  perhitungan berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  penyebaran kuisioner. Perhitungan yang dilakukan menggunakan metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  diterapkan dengan  tujuan  untuk  mencari  perbandingan  dua variable atau  lebih.  Tahapan  dalam  metode  SAW adalah sebagai berikut:
1) Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  dasar untuk penilaian.
2) Menentukan nilai bobot dari setiap kriteria ( W ).
W = [ W 1 W 2 W 3 ... W i ]                             (1) 3) Melakukan  proses  normalisasi  matriks  kriteria terhadap  nilai  rating  kinerja  ternormaliasi  ( r ij ). x ij merupakan  nilai  atribut  yang  dimiliki  setiap kriteria.
r ij =   { 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 (𝑋𝑖𝑗) 𝑀𝑖𝑛 (𝑋𝑖𝑗) 𝑋𝑖𝑗
4) Merubah nilai r ij menjadi matriks ternomalisasi.
N = [ r11 ⋯ r1j ⋮ ⋮ ri1 ⋯ rij ] (4)
5) Mencari nilai preferensi dari setiap alternatif ( V i ) dilakukan  dengan  menambahkan  hasil  kali  dari matriks  ternomalisasi  ( N )  dengan  nilai  bobot preferensi ( W ).
Vi = ∑ 𝑛 𝑗=1 W j r ij (5)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini,  diperoleh  data  dari  hasil penyebaran  kuisioner  penelitian  yang  telah dilaksanakan. Deskripsi responden berdasarkan jenis kelamin ditunjukkan pada Tabel 1, berdasarkan usia ditunjukkan pada Tabel 2 dan berdasarkan pekerjaan ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 1. Deskripsi Responden Berdasarkan Jenis Kelamin Jenis Kelamin Presentase Perempuan 52% Laki-laki 48% Tabel 2. Deskripsi Responden Berdasarkan Usia Usia Presentase <21 6% 21-30 94% 30> 0% Tabel 3. Deskripsi Responden Berdasarkan Pekerjaan Pekerjaan Presentase SMA 6% Pegawai 36% Kuliah 58%
Terdapat  11  (sebelas)  kriteria  dan  bobot  setiap kriteria yang digunakan dalam penelitian, ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Bobot dan Kriteria Kriteria Keterangan Bobot C1 Aplikasi mudah digunakan 10 C2 Tampilan yang diberikan menarik 10 C3 Memiliki fitur yang lengkap 10 C4 Kategori produk cukup beragam 9 C5 Produk yang dibutuhkan mudah ditemukan 9 C6 Informasi tentang produk mudah didapatkan 9 C7 Proses pembayaran mudah 9 C8 Sering memberikan voucher belanja 9 C9 Sering memberikan cashback 9 C10 Selalu memberikan gratis ongkir 8 C11 Jasa pengiriman yang disediakan beragam 8
Terdapat  11  kriteria  yang  mempengaruhi  minat seseorang  dalam  menentukan marketplace yang digunakan. Kriteria Pertama (C1) yaitu aplikasi mudah digunakan seperti akses yang diberikan cukup mudah. C2  yaitu  tampilan  aplikasi marketplace menarik.  C3 yaitu  fitur-fitur  mudah  untuk  dipahami  tidak membingungkan.  C4  yaitu  kategori  yang  diberikan sangat  beragam  mulai  dari  perlengkapan  rumah tangga, fashion , kebutuhan olahraga hingga otomotif. C5 produk yang dibutuhkan mudah ditemukan, cukup mengetikkan kata kunci produk yang diinginkan maka akan  ditampilkan  produk  tersebut  mulai  dari  harga terendah hingga tertinggi. C6 yaitu informasi produk mudah ditemukan, konsumen dapat melihat informasi tersebut  pada  rincian  produk,  terdapat  keterangan mengenai  produk  tersebut  mulai  dari  stok  yang tersedia,  merk,  berat  barang,  sampai    lokasi pengiriman. C7 proses pembayaran sangat beragam, dapat menggunakan mbanking , ATM, COD dan yang tidak  memiliki  rekening  bank  dapat  melakukan pembayaran  di  Indomaret  maupun  Alfamart.  C8 marketplace maupun  toko  tertentu  pada marketplace memberikan voucher belanja  dengan  minimal pemesanan.  C9  yaitu  pemberian cashback dengan minimal  pemesanan, cashback biasanya  berupa coin pada  Shopee  dan gopay  coins pada  Tokopedia.  C10
Jika j adalah atribut benefit (2) Jika j adalah atribut cost (3)
Ellen Arnetta, Magdalena A. Ineke Pakereng / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (1) 2023, 17-23
20 marketplace memberikan  gratis  ongkir  0  rupiah ataupun  potongan  ongkir  sesuai  ketentuan  yang diberikan.  C11  pilihan  jasa  pengirim  beragam, konsumen  dapat  memilih  sesuai  keinginan. Berdasarkan  kriteria  serta  bobot  yang  sudah ditentukan pada Tabel 4 dan hasil pengisian kuisioner responden menggunakan skala likert , maka diperoleh nilai-nilai  atribut  untuk  setiap  alternatif  yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Atribut Kriteria Alternatif Bobot Shopee Tokopedia C1 228 219 10% C2 211 214 10% C3 224 214 10% C4 226 217 9% C5 221 212 9% C6 218 217 9% C7 236 219 9% C8 205 204 9% C9 197 203 9% C10 213 202 8% C11 219 217 8%
Selanjutnya data dari Tabel 5 diubah menjadi bentuk matrik  N  dan  dilakukan  perhitungan  normalisasi matrik yang ditunjukkan pada Tabel 6.
𝑁  = [ 228 219
211 214 224 214 226 217 221 212 218 217 236 219 205 204 197 203 213 202 219 217] Tabel 6. Normalisasi Kriteria Shopee Tokopedia C1 228/228 = 1 219/228 = 0.96 C2 211/214 = 0.98 214/214 = 1 C3 224/224= 1 214/224 = 0.95 C4 226/226 = 1 217/226 = 0.96 C5 221/221 = 1 212/221 =0.95 C6 218/218 = 1 217/218 = 0.99 C7 236/236 = 1 219/236 = 0.92
C8 205/205 = 1 204/205 = 0.99 C9 197/203 = 0.97 203/203 = 1 C10 213/213 = 1 202/213 = 0.94 C11 219/219 = 1 217/219 = 0.99
Setelah  diubah  menjadi  matrik  normalisasi,  maka langkah  selanjutnya  melakukan  perhitungan  hasil normalisasi  dikalikan  dengan  bobot  yang  sudah dijadikan  ke  dalam  bentuk  persen.  Perhitungan tersebut diitunjukkan pada Tabel 7.
𝑁  =
[ 1 0.96 0.98 1 1 0.95 1 0.96 1 0.95 1 0.99 1 0.92 1 0.99 0.97 1 1 0.94 1 0.99] Tabel 7. Hasil Normalisasi dikali Bobot Kriteria Shopee Tokopedia C1 1*10% = 0.1 0.96*10% = 0.09 C2 0.98*10% = 0.09 1*10% = 0.1 C3 1*10% = 0.1 0.95*10% = 0.09 C4 1*9% = 0.09 0.96*9% = 0.08 C5 1*9% = 0.09 0.95*9% = 0.08 C6 1*9% = 0.09 0.99*9% = 0.08 C7 1*9% = 0.09 0.92*9% = 0.08 C8 1*9% = 0.09 0.99*9% = 0.0 C9 0.97*9% = 0.08 1*9% = 0.09 C10 1*8% = 0.08 0.94*8% = 0.07 C11 1*8% = 0.08 0.99*8% = 0.07
Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel 7, diperoleh hasil  akhir  dengan  menjumlahkan  hasil  normalisasi dikali  bobot  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  8.  Nilai preferensi  yang  dihasiakan  untuk marketplace Shopee sebesar 0.98 dan marketplace Tokopedia sebesar 0.91.
Tabel 8. Hasil Akhir Alternatif Hasil Peringkat Shopee 0.98 Peringkat 1 Tokopedia 0.91 Peringkat 2
Tabel 9. Uji Validitas
Item  Rhitung Shopee Rhitung Tokopedia Rtabel Ket C1 0,568 0,841 0,278  Valid C2 0,618 0,812 0,278  Valid C3 0,612 0,798 0,278  Valid C4 0,630 0,710 0,278  Valid C5 0,724 0,729 0,278  Valid C6 0,718 0,726 0,278  Valid C7 0,673 0,779 0,278  Valid C8 0,536 0,839 0,278  Valid C9 0,670 0,774 0,278  Valid C10 0,671 0,720 0,278  Valid C11 0,721 0,725 0,278  Valid
Berdasarkan hasil uji validitas pada Tabel 9, diketahui bahwa item tersebut lolos uji validitas karena semua Rhitung dari setiap instrumen lebih besar dari Rtabel yaitu lebih besar dari 0.278 sehingga seluruh variabel dinyatakan valid. Hal ini dapat disimpulkan dengan melihat  bahwa  setiap  item  memiliki  Rhitung  lebih besar  dibandingkan  Rtabel,  dapat  diartikan  bahwa seluruh pernyataan yang dibuat dinilai valid dan layak digunakan untuk keperluan penelitian.
Tabel 10. Uji Reliabilitas Nilai Alpha
Cronbach’s (α) Nilai Kritis Ket Shopee 0.857 0.60 Reliable Tokopedia 0.930 0.60 Reliable
Berdasarkan  hasil  uji  reliabilitas  pada  Tabel  10, diketahui bahwa uji reliabilitas yang telah dilakukan terhadap 50 responden menunjukkan bahwa semua lolos uji reliabilitas. Hal ini dapat disimpulkan karena semua  nilai Cronbach’s alpha (α) melampaui  nilai batasan yaitu lebih besar dari 0,6 sehingga pernyataan yang dibuat dapat digunakan untuk penelitian.
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  maka  dilakukan implementasi  pada website untuk  menampilkan  hasil data yang diperoleh melalui kuisioner serta hasil dari perhitungan  menggunakan Metode  Simple  Additive Weighting (SAW).  Berikut  ini  merupakan  tampilan halaman home yang berisikan informasi mengenai data responden berdasarkan jenis kelamin, pekerjaan, usia dan  juga  terdapat  tabel  kriteria  untuk  perhitungan ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Halaman Home
Gambar 3. Data Penilaian Marketplace Shopee
Gambar 4. Data Penilaian Marketplace Tokopedia Gambar  3  dan  Gambar  4  merupakan  tampilan  dari halaman  penilaian  yang  berisikan  data  mentah penilaian  dari  hasil  penyebaran  kuisioner  untuk Marketplace Shopee dan Marketplace Tokopedia.
Gambar 5. Normalisasi Marketplace Shopee
Gambar 6. Normalisasi Marketplace Tokopedia Gambar 5 dan Gambar 6 merupakan tampilan pada halaman  normalisasi.  Pada  halaman  normalisasi terdapat  hasil  dari  normalisasi  data Marketplace Shopee dan Marketplace Tokopedia.
Gambar 7. Total Kriteria
Gambar 8. Rating
Gambar 7 merupakan hasil dari total penilaian setiap atribut  berdasarkan  data  mentah.  Gambar  8 merupakan hasil dari normalisasi keseluruhan setiap atribut  untuk  mengetahui  tingkat  kriteria  apresiasi antara Marketplace shopee dan Marketplace tokopedi. Hasil dari normalisasi keseluruhan setiap atribut dan hasil  akhir  nilai  preferensi  terhadap Marketplace ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Normalisasi dan Hasil Akhir

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian,  hasil  dan  pembahasan  yang telah  dilakukan,  dihasilkan  nilai  preferensi  untuk Shopee  sebesar  0.98  dan  Tokopedia  0.91.  Hasil penelitian juga dapat mengetahui kriteria dari platform marketplace untuk  melakukan  perbaikan  dalam meningkatkan  kualitas  pelayanan  yang  diberikan. Marketplace Shopee lebih unggul pada kriteria C1 yaitu aplikasi mudah digunakan, C3 yaitu fitur yang dimiliki cukup  lengkap,  C4  yaitu  kategori  produk  cukup beragam,  C5  yaitu  produk  yang  dibutuhkan  mudah ditemukan, C6 yaitu informasi mengenai produk yang akan  dibeli  mudah  didapatkan  dan  jelas,  C7  yaitu proses  pembayaran  mudah  dan  beragam  seperti pembayaran melalui Alfamart, Indormaret, Pay Later , C8  yaitu marketpace atau seller memberikan voucher belanja  dengan  minimal  pemesanan,  C10  yaitu memberikan  gratis  ongkir  0  (nol)  rupiah  maupun potongan  ongkir,  dan  C11  yaitu  pilihan  jasa pengiriman  yang  sangat  beragam.  Sedangkan Marketplace Tokopedia  unggul  pada  kriteria  C2  yaitu tampilan aplikasi menarik, tidak membingungkan user dan  C9  yaitu  banyak cashback yang  diberikan  dari marketplace maupun seller .  Saran  pengembangan penelitian  ke  depannya  adalah  sistem  dapat dikembangkan  menjadi  aplikasi website / mobile dan ditambahkan metode sistem pendukung keputusan, di antaranya  adalah  metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP) dan Weight Product (WP).

## 5. Daftar Pustaka
[1] Criteo  2016.  eCommerce  Industry  Outlook 2016, pp. 1 – 12. Available at: www.criteo.com/media/3552/criteo- ecommerce-industry-outlook-2016.pdf.
[2] Simon  Kemp.  2021. DIGITAL  2021: GLOBAL  OVERVIEW  REPORTNo  Title . Available at: https://datareportal.com/reports/digital-
2021-global-overview-report.
[3] Elena,  M.  2121.  BI  Catat  Nilai  Transaksi  E- Commerce Tembus Rp401 Triliun pada 2021,
Bisnis.com . Available at: https://ekonomi.bisnis.com/read/20220127/ 9/1494047/bi-catat-nilai-transaksi-e- commerce-tembus-rp401-triliun-pada-2021.
[4] Jayani, D. H. 2021. Persaingan Dua Raksasa E- Commerce di Indonesia, katadata . Available at: https://katadata.co.id/ariayudhistira/infografi k/61c28ed68bb32/persaingan-dua-raksasa-e- commerce-di-indonesia.
[5] Ristiana,  R.  and  Jumaryadi,  Y.  2021.  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Paket Wedding  Organizer  Menggunakan  Metode SAW  (Simple  Additive  Weighting), Jurnal Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan  Komputer) ,  10(1), pp. 25 – 30. DOI: 10.32736/sisfokom.v10i1.946. [6] Rosyidi,  A.  and  Rihastuti,  S.  2021.  Analisis Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Asisten Dosen Menggunakan Metode SAW di
STMIK  Amikom  Surakarta, Jurnal  Teknologi Informasi , 7(2), pp. 101 – 109. DOI: 10.52643/jti.v7i2.1904.
[7] Nurfitriani, F. and Sembiring, F. 2021. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah Sakit Menggunakan Metode Simple Additive Weight (Saw), Seminar Nasional Sistem … , pp. 98 – 106.
Available at: https://sismatik.nusaputra.ac.id/index.php/si smatik/article/view/14.
[8] Syamila, Z. W., Fauziah, F. and Natashia, N. D. 2021. Analisis Pemilihan Marketplace Terbaik pada Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW), Technique for Others Reference by Similarity to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  dan  Weighted product  (WP), Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi) ,  5(2),  p.  153.  DOI:
10.35870/jtik.v5i2.207.
[9] Wiriadikusumah,  A.  N.  and  Permana,  F.  C. 2021. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Platform E-commerce Dengan Metode Simple Additive  Weighting, Edsence:  Jurnal  Pendidikan Multimedia , 3(1), pp. 37 – 44. doi:
10.17509/edsence.v3i1.35281.
[10] Wiriadikusumah,  A.  N.  and  Permana,  F.  C. 2021. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Platform E-commerce Dengan Metode Simple Additive  Weighting, Edsence:  Jurnal  Pendidikan Multimedia , 3(1), pp. 37 – 44. DOI: 10.17509/edsence.v3i1.35281.
[11] Susanto, A. and Purnomo, A. S. 2022. Rancang Bangun Aplikasi E-Commerce Penjualan Helm Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  (Saw)  (Studi  Kasus :  Gallery  Helm Jogja  ), Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi Bisnis , 4(1), pp. 20 – 34. DOI: https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i1.346.
[12] Rusito.  2017.  Kualitas  Kayu  Olahan Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting ( Saw ), Jurnal Infokam , 2(2), pp. 1 – 14. Available at: http://amikjtc.com/jurnal/index.php/jurnal/a rticle/view/125.
[13] Setiadi, I. 2019. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Mobil  Bekas, Jurnal  String ,  3(3),  pp. 247 – 257.
[14] Sarmadi, S. and Effiyaldi, E., 2018. Analisis dan Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Kendaraan Roda Dua Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)(Studi  Kasus:  PT.  Sinar  Sentosa). Jurnal Manajemen Sistem Informasi , 3 (1), pp.911-921.
[15] Pradiatiningtyas,  D.  2020.  Preferensi  dan keputusan  pembelian  konsumen  pada  aplikasi belanja  online  saat  pandemi  covid  19, Journal Speed – Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi , 12(3), pp. 38 – 45.