## IMPLEMENTASI METODE SAW DALAM MENENTUKAN SITUS E-COMMERCE TERBAIK DI KEL TANAH TINGGI KEC JOHAR BARU JAKARTA PUSAT
Frencis Matheos Sarimole 1* , Lutfi Karim 2
1,2 Sistem Informasi, St Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika email : matheosfrencis.s@gmail.com *
Abstrak: Pesatnya Kemajuan dunia bisnis telah bertranformasi dari tradisional menjadi digital, inilah sesuatu yang menjadi dasar munculnya industri e-commerce diera ini sebagai upaya untuk menjembatani antara konsumen dan penjual  dalam rangka  untuk  bertukar  barang  dan uang.  Perkembangan  dunia  e-commerce  secara  lokal  maupun eksternal  dinilai  sangat  pesat,  hal  ini  dipicu  oleh  meningkatnya  penjualan  melalui  media  elektronik,  sehingga persaingan menjadi lebih kompetitif. Oleh karena itu, kita perlu mengetahui alasan mengapa konsumen memilih berbelanja di perusahaan e-commerce tertentu, dan apa yang melatar-belakangi konsumen dalam memilih situs e- commerce tersebut. Artikel ini membahas hasil perhitungan sistem pendukung keputusan dengan metode Simple additive Weigthing dimana kriteria-kriteria yang telah ditentukan sebelumnya untuk memilih salah satu situs e- commer terbaik di salah satu Kelurahan di Jakarta Pusat. Dari hasil Perhitungan didapati bahwa Tokopedia (A1) mendapat peringkat perhitungan pertama terbanyak dengan nilai 1, lalu disusul Bukalapak  (A5) terbanyak kedua dengan nilai 0,842, dan posisi terbanyak ketiga Shopee (A4) dengan nilai 1.
Kata Kunci : E-Commerce, Simple Additive Weigthing, Digital, Sistem Pendukung Keputusan
Abstract: The rapid progress of the business world has transformed from traditional to digital, this is something that is the basis for the emergence of the e-commerce industry in this era as an effort to bridge between consumers and sellers in order to exchange goods and money. The development of the world of e-commerce locally and externally is considered very fast, this is triggered by increased sales through electronic media, so that competition becomes more competitive. Therefore, we need to  know  the  reasons  why  consumers  choose  to  shop  at  certain  e-commerce  companies,  and  what  is  behind  consumers  in choosing these e-commerce sites. This article discusses the results of the calculation of a decision support system using the Simple Additive Weighting method where the criteria are predetermined to choose one of the best e-commerce sites in one of the Kelurahan in Central Jakarta. From the calculation results, it was found that Tokopedia (A1) received the highest ranking in the first calculation with a value of 1, then followed by Bukalapak (A5) with the second most value with a value of 0.842, and the third highest position was Shopee (A4) with a value of 1.
Keywords : E-Commerce, Simple Additive Weigthing, Digital, Decision Support System

## PENDAHULUAN
Hadirnya pelbagai situs e-commerce membuat kompetisi menjadi sengit dan menyebabkan sebagaian orang mulai selektif terhadap situs belanja online .  Perusahaan e-commerce tentunya  akan membuat  sebuah  situs  website  ataupun  aplikasi mobile  yang  bagus  dan  menarik  untuk  mengajak konsumen agar tertarik untuk membeli, dan membuat e-commerce  yang  dikembangkannya  menjadi  yang terbaik dan unggul dari pada yang lain [1]. Oleh sebab itu  dalam  proses  transaksi  yang  terjadi  di e- commerce ,  faktor  yang  utama  adalah    sebuah kepercayaan  yang  didapati  dan  juga  manfaat  yang bisa dinikmati.
Banyak  Platform e-commerce yang  beredar membuat  para  konsumen  bimbang  dan  kesulitan dalam  memilih  situs  belanja online yang  sesuai. Khusunya  konsumen  yang  berada  di  Rw  07 Kelurahan Johar Baru Jakrata Pusat, dari banyaknya 18  Rukun  Tetangga  yang  ada.  Diketahui  hampir Sebagian  konsumen  ataupun  warga  yang  berada  di Rw  tersebut  sering  membanding  bandingkan  harga yang  dijual  tiap-tiap  platfom.  Sebagi  contoh wawancara  yang  dilakukan  salah  satu  warga  yang Bernama  Rifky  (27  tahun),  salah  satu  karyawan swasta  tersebut  berpendapat  selama  ini  yang  ia
rasakan dalam berbelanja online, kadangkala muncul rasa  bimbang  untuk  memilih  salah  satu  aplikasi belanja  online  mana  yang  sebaiknya  ia  gunakan, sebab selama ini aplikasi belanja online yang ia pakai berganti-ganti, kadang ia menggunakan Shopee, lalu ia pun juga suka menggunakan Tokopedia, bahkan ia pun sempat menggunakan bukalapak.
Lalu  hal  yang  serupa  yang  dialami  seorang warga  RT  07  bernama  Saprudin  (37  tahun),  warga yang  dianggap  cukup  sering  melakukan  transaksi  di beberapa  aplikasi  berbelanja online .  Ia  mengaku selama  ini  sulit  memutuskan  aplikasi  belanja  online mana  yang  layak  dijadikan  favorit.  Karena  ia berpendapat  dari  banyaknya marketplace yang  ada, setiap marketplace memiliki  daya  tarik  dan keunggulan yang berbeda – beda. Cara warga Rw 07 membandingkan  marketplace  satu  dengan  yang  lain cukup  beragam,  ada  yang  suka  mencari  harga  jual termurah  lalu  gemar  mencari  promo-promo  seperti flash  sale atau  diskon  yang  ada  di  setiap  platform, kemudian  membandingkan  harga  ongkir  (ongkos kirim) pembelian dari setiap platform, serta mencari produk  barang  yang  paling  terlengkap  di  salah  satu platform. Tentu jika seperti itu yang dilakukan dalam memilih  platform  e-commerce,  dinilai  kurang  tepat dan terlihat konsumen yang berada di Rw 07 terlihat
masih ragu dalam menentukan aplikasi belanja online manakah yang pas digunakan. Sungguh hal demikian dinilai  menyulitkan  warga  yang  berada  di  Rw  07 Tanah  Tinggi  selaku  konsumen  dalam  memutuskan apliksai  belanja  online  mana,  yang  tepat  dijadikan prioritasnya.
Kemudian  permasalahan  lain  pun  terjadi diantaranya  selama  ini  warga  Rw  07  Kel  Tanah Tinggi  selaku  konsumen  sering  menganggap platform e-commerce yang  selama  yang  dipilih, dianggap  yang  terbaik  dan  terunggul  daripada patform  lainnya.  Tentu  kita  tahu  tanpa  pembuktian secarara  konkret  melalui  penelitian  menggunakan metode-metode  ilmiah,  akan  sulit  diterima  oleh seluruh  warga  atas  klaimnya  dan  dianggap  tidak valid.  Sebab  perlu  diadakannya  penelitian  dengan mengimplementasikan metode tertentu akan didapati suatu  rumusan  yang  tepat  untuk  dijadikan  suatu jawaban  ataupun  keputusan  atas  masalah-masalah yang ada.
Setelah melihat berbagai penjelasan dari latar belakang dan tinjauan penelitian yang ada. Maka dari itu  dalam  penelitian  ini  akan  dikembangkan  sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat menyelesaikan  permasalahan Multiple  Atribute Decision  Making dengan  menggunakan  data-data nilai  berupa  kisaran  dan  jangkauan  tertentu  [3]. Metode yang hendak digunakan dalam penelitian ini adalah Simple Additive Weighting (SAW). Penelitian ini dilakukan di salah salah satu Rw kelurahan Tanah Tinggi Kecamatan Johar Baru, Jakarta pusar . Tujuan adanya  penelitian  ini  anatara  lain  menganalisa pemilihan  platform  e-commerce  yang  tepat  dan terbaik  sehingga  dapat  membantu  warga  Tanah Tinggi  di  Rw  07  dalam  memilih  alternatif  situs belanja online terbaik .

## TINJAUAN PUSTAKA Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Penunjang  Keputusan  merupakan sistem  berbasis  komputer  yang  interaktif  dan  dapat membantu  dalam  menunjang  ataupun  pengambilan keputusan,  memecahkan  suatu  masalah  yang  tidak terstruktur  dengan  berupa  data  dan  model  yang berbeda [8]. SPK adalah suatu sistem informasi  yang diketahui dapat dan mampu membantu mengidentifikasi  pilihan-pilihan  keputusan  dan menyajikan  informasi  dalam  rangka  mendukung pengambilan keputusan. Sistem Pendukung Keputusan  bisa  juga  diartikan  sebagai  sistem  yang dirancang  dan  didesain  dengan  tujuan  untuk membantu  manajemen  dalam  proses  pendukung keputusan  dengan  harapan  dapat  meningkatkan proses dan kualitas hasil pendukung keputusan yang dapat memberikan hasil yang optimal [5].

## Simple Additive Weighting
Metode  SAW  diketahui  selama  ini  dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep yang  digunakan  dari  metode  SAW  sendiri  yaitu
mencari penjumlahan terbobot dari tiap rating kinerja pada  setiap  alternatif  di  semua  atribut.  Penerapan Metode Simple  Additive  Weigthing diketahui membutuhkan proses normalisasi  matriks keputusan (𝑋) kepada  suatu  skala  yang  dapat  dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [2].
Diketahui  ada  beberapa  keuntungan  dalam implementasi metode SAW diantaranya [9]:
a. Simple  Additive  Weighting menyediakan suatu  pilihan  yang  dapat  mudah  dipahami dan fleksibel untuk pelbagai macam masalah yang tidak terstruktur.
b. Metode SAW  mencerminkan mode berpikir alami  untuk  menyeleksi  elemen  sistem  ke dalam  level  yang  berbeda-beda  dan mengelompokkan elemen serupa di tiap-tiap level.
c. Simple  Additive  Weighting menghadirkan suatu metrik dan juga metode yang diketahui dapat menentukan prioritas.
d. Simple  Additive  Weighting menyuguhkan suatu  penilaian  konsistensi  logis  dari pertimbangan  yang  ada,  guna  menentukan prioritas.
e. Metode SAW memandu ke suatu paradigma menyeluruh  terhadap  alternatif  yang  ada untuk masalah yang hendak dihadapi.
f. Lalu Simple Additive Weighting
memberikan  sesuatu berupa penilaian yang tidak  dipaksakan  akan    tetapi,  sesuatu  itu merupakan penilaian yang sesuai pandangan masing-masing.

## METODE Metode Pengumpulan Data
Segala  macam  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah  data primer dan data sekunder. Untuk  memperoleh  data  primer,  peneliti  mengamati langsung  di  Lingkungan  Kel  Tanah  Tinggi,  Johar Baru Jakarta Pusat.
a. Data Primer
Pada  penelitian  ini  menggunakan  jenis  data primer  dimana  Data  primer  sendiri  dapat  diketahui sebagai  data  yang  diperoleh  secara  langsung  di lapangan. Data tersebut bisa dikatakan belum jadi dan perlu  membutuhkan  langkah  lebih  lanjut  sebelum data  tersebut  digunakan.  Selain  itu  Data  primer merupakan data dimana dikumpulkan langsung oleh peneliti dari koresponden, bukan data penelitian dari pengumpulkan  data  yang  pernah  dan  ada  dilakukan sebelumnya.  Data  primer  yaitu  data  yang  diperoleh dari  sumber-sumber  real.  Sumber  asli  diartikan sebagai  sumber  pertama  dari  mana  data  tersebut diperoleh.  Dalam  pengumpulan  data  primer, penelitian  menggunakan  metode  observasi  dan wawancara.  Pada  saat  observasi  penulis  melakukan pengamatan di Lingkup Rw 07 terhadap alur kinerja yang  dilakukan  dan  tulis  secara  sistematis  untuk kemudian  lalu  dipelajari  sehingga  mendapatkan materi-materi yang dibutuhkan.
Kemudian  wawancara,  Penulis  melakukan tanya jawab atau wawancara yang dilakukan dengan Bapak Sendi selaku Ketua Rw 07 untuk mendapatkan bahan  materi  penelitian  yang  dibutuhkan  dalam penelitian.
b. Data sekunder
Sedangkan dalam pengumpulan data sekunder, penulis sendiri menggunakan buku, jurnal, artikel.  Penulis  mongkolektif  data  dan  informasi melalui  studi  pustaka  yang  bersifat  sekunder  yaitu data-data  yang  diperoleh  melalui  buku-buku referensi, dokumetasi, lalu literatur, buku, jurnal, dan informasi  lainnya  yang  pastinya  ada  hubungannya dengan masalah yang diteliti.

## Metode Pengolahan Data
Menurut  Nanang  Martono  (2015:370) populasi  merupakan  jumlah  subjek  ataupun  objek yang mana berada pada suatu tempat dan memenuhi syarat-syarat  tertentu  berhubungan  dengan  masalah peneliti [4].
Sampel menurut  sugiyono (2009) merupakan sesuatu yang dinilai sebagai perwakilan dari cakupan luas  dari  sebuah  populasi.  Sampel  mengacu kepada  hal  yang  dinilai  lebih  khusus  dari  sebuah populasi.  Dan  suatu  bagian  penting  dari  populasi yang  berhasil  dipilih  untuk  menjadi    pengamatan dalam penelitian [10].
Penulis melakukan pengumpulan data Rw 07 Kel.Tanah Tinggi dengan mode pengambilan sampel (sampling),  yaitu  penentuan  sejumlah  item  tertentu dari  populasi  yang  ada  dimana  untuk  mempelajari sebagian  item  tersebut  sehingga  dinilai  mampu mewakili seluruh item yang ada. Setiap item-item di populasi mempunyai kesempatan (probabilitas) yang sama  untuk  terpilih  menjadi  item  sampel.  Teknik sampling yang penulis gunakan yaitu simple random sampling.
Deketahui  populasi  warga  Rw  07  Kel.Tanah Tinggi  sebanyak 635 Kartu Keluarga dan 2181  jiwa. Dalam  menentukan value sampel  dari  populasi tersebut penulis menggunakan Rumus Slovin . Rumus Slovin  digunakan  untuk  mendapatkan  banyaknya sampel  dalam  survei  yang  bermaksud  untuk memperkirakan  proporsi  dan  kita  tidak  mengetahui perkiraan dari proporsi populasi tersebut.
𝑛 = 𝑁 1+𝑁𝑒 2
Diketahui :
n  = Jumlah dari sample N = Besaran populasi E = Batas error yang ditoleransi.
𝑛 = 2181 1 + 2181 𝑥 (10% 2 ) = 100
Dengan menggunakan rumus Slovin dimana dengan menggunakan  nilai  kritis  sebesar  10%,  jumlah
sampel yang dibutuhkan adalah 100 warga Rw 07 Kel Tanah Tinggi.

## Metode Simple Additive Weighting
Simple Additive Weighting merupakan suatu bagian  metode  dari  sistem  pendukung  keputusan yang  bertujuan  untuk  menghasilkan  peringkat  dari alternatif yang ada, berdasarkan dari kriteria-kriteria yang pilihannya ditentukan oleh pengguna [11].
Secara umum dapat diketahui tahapan-tahapan penyelesaian  masalah  dengan  metode  SAW,  adalah sebagai berikut [4]:
1. Hal pertama yang dilakukan yaitu menentukan alternatif ( 𝐴 𝑖 ) . 2. Kemudian Mengidentifikasikan kriteria yang akan dibuat parameter dalam pengambilan keputusan, dimana dapat disimbolkan dengn ( 𝐶 𝑗 ). 3. Lalu memilih bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) dari tiap-tiap kriteria yang ada. 𝑤 = [𝑤 1 𝑤 2 𝑤 3 … . 𝑤 𝑗 ]
4. Menentukan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
5. Setelah itu membuat matriks keputusan (X) dari rating kecocokan tiap alternatif. Nilai X tiap alternatif (A1) pada setiap kriteria ( 𝐶 𝑗 ) yang telah ditentukan, dimana i = 1, 2,.., m dan j = 1, 2, .., n.
𝑋 = [ 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 13 𝑋 21 𝑋 22 𝑋 23 𝑋 31 𝑋 32 𝑋 33 … 𝑋 1𝑛 … 𝑋 2𝑛 … 𝑋 3𝑛 … … … 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 𝑋 𝑚3 … … … 𝑋 𝑚𝑛 ]
6. Melakukan langkah normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang bisa diperbandingkan dengan semua ranting alternatif yang ada.
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑦

## 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗
7. Hasil dari normalisasi matriks (𝑅𝑖𝑗) membentuk matriks ternormalisasi (𝑅) .
𝑅 = [ 𝑟 11 𝑟 12 𝑟 13 … 𝑟 1𝑛 𝑟 21 𝑟 22 𝑟 23 … 𝑟 2𝑛 𝑟 31 𝑟 32 𝑟 33 … 𝑟 3𝑛 … … … … … 𝑟 𝑚1 𝑟 𝑚2 𝑟 𝑚3 … 𝑟 𝑚𝑛 ]
8. Hasil final nilai preferensi (Vi) diperoleh dari penjumlahan dari perkalian elemen baris matriks ternormalisasi (𝑅) dengan bobot preferensi (𝑊) yang sesuai dengan elemen kolom matriks (R) .
𝑣𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
9. Tahapan perangkingan diambil berdasarkan
melalui alternatif yang memiliki value terbesar sampai dengan terendah sebagai penentu situs e-commerce terbaik di Lingkup Rw 07 Tanah Tinggi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Data Alternatif Situs Belanja Online Tahap  pertama  menentukan  alternatif,  yaitu  Ai.
Berikut adalah data alternatif yang digunakan dalam perhitungan.
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Keterangan A1 Tokopedia A2 Lazada A3 Blibli A4 Shopee A5 Bukalapak
2. Kriteria dan bobot
Kemudian  menentukan  kriteria  yang  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu 𝐶 𝑗 Tabel 2. Kriteria dan Bobot Kriteria Bobot Ket C1 (Pendapatan) 25% benefit C2 (Harga) 25% cost C3 (Kemudahan Apk) 20% benefit C4 (Pengetahuan Muamalah) 10% benefit C5 (Keamanan) 20% benefit
Lalu terdapat 5 nilai-nilai dari pembobotan yang akan dicocokan dengan setiap alternatif yang  sebelumnya telah diterntukan.
Tabel 3. Pembobotan setiap alternatif Nilai Ket 5 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang 1 Sangat Kurang
3. Nilai Rating Kecocokan Alternatif
Step berikutnya yaitu menentukan rating kecocokan  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  telah ditentukan, Setelah diperoleh dari hasil pengolah data terdapat 3 data Alternatif dari total 100 orang dimana 15,  55,  dan  30  koresponden  mememiliki  jawaban sama. Penjelasan lebih detail sebagai berikut:
3.1 Data Pertama
Pada  data  pertama  merupakan  rating  kecocokan alternatif dari hasil 15 orang yang diperoleh dari 100 koresponden.
Tabel 4. Data Nilai Alternatif Pertama
C1 C2 C3 C4 C5
A1 4 4 3 3 4 A2 4 3 4 4 3 A3 4 5 3 3 4 A4 4 3 5 4 5 A5 4 3 4 4 3 3.2 Data Kedua
Merupakan  data  rating  kecocokan  jumlah  alternatif dari  hasil 55  orang yang  diperoleh  dari  100 koresponden.
Tabel 5. Data Nilai Alternatif Kedua
C1 C2 C3 C4 C5
A1 3 3 5 4 4 A2 3 4 4 4 3
A3 3 4 3 3 4
A4 3 3 3 4 3
A5 3 4 3 3 4 3.3 Data Ketiga
Merupakan  data  rating  kecocokan  jumlah  alternatif dari  hasil 30  orang yang  diperoleh  dari  100 koresponden.
Tabel 6. Data Nilai Alternatif Ketiga
C1 C2 C3 C4 C5 A1 4 5 4 3 5 A2 4 4 3 4 4 A3 4 4 5 3 3 A4 4 4 4 4 3 A5 4 3 3 3 4
4. Normalisasi Matriks Keputusan Lalu step selanjutnya yaitu melakukan proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif  yang  ada.  Dimana  pada  saat  proses perhitungan  normalisasi  disusaikan  menggunakan atribut benefit atau cost.
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 Max 𝑥 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 =  𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡
𝑅 𝑖𝑗 = Max 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 =  𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝐶𝑜𝑠𝑡
Dimana rumus tersebut  akan digunakan pada tiap-tiap    data  tabel  rating  kecocokan  dari  setiap alternatif pada setiap kriteria.

## 4.1 Data Pertama Matriks Keputusan
Pada  data  ini  dihitung  yang  diperoleh  dari  data  alternatif pertama.
Tabel 7. Perhitungan Data Pertama dari Nilai Matriks
Kriteria C1 Kriteria C2 Kriteria C3 r11 = 4/4 = 1 r12 = 3/4 = 0,75 r13 = 3/5 = 0,6 r21 = 4/4 = 1 r22 = 3/3 = 1 r23 = 3/5 = 0,8 r31 = 4/4 = 1 r32 = 3/5 = 0,6 r33 = 3/5 = 0,6 r41 = 4/4 = 1 r42 = 3/3 = 1 r43 = 5/5 = 1 r31 = 4/4 = 1 r52 = 3/3 = 1 r53 = 4/5 = 0,8 Kriteria C4 Kriteria C5 r14 = 3/4 = 0,75 r15 = 4/5 = 0,8 r24 = 3/4 = 1 r25 = 3/5 = 0,6
r34 = 3/4 = 0,75
r35 = 4/5 = 0,8
r44 = 4/4 = 1
r45 = 5/5 = 1 r54 = 4/4 = 1 r55 = 3/5 = 0,6
Maka didapati hasil normalisasi matriks pada data pertama yaitu :
R 1 [ 1 0,75 0,6 0,75 0,8 1 1 0,8 1 0,6 1 0,6 0,6 0,75 0,8 1 1 1 1 1 1 1 0,8 1 0,6 ]

## 4.2 Data Kedua Matriks Keputusan
Pada  data  ini  dihitung  yang  diperoleh  dari  data alternatif kedua.
Tabel 8. Perhitungan Data Kedua dari Nilai Matriks Kriteria C1 Kriteria C2 Kriteria C3 r11 = 4/4 = 1 r12 = 3/3 = 1 r13 = 5/5 = 1 r21 = 4/4 = 1 r22 = 3/4 = 0,75 r23 = 4/5 = 0,8
r31 = 4/4 = 1 r32 = 3/4 = 0,75 r33 = 3/5 = 0,6 r41 = 4/4 = 1 r42 = 3/3 = 1 r43 = 3/5 = 0,6 r31 = 4/4 = 1 r52 = 4/3 = 0,75 r53 = 3/5 = 0,6 Kriteria C4 Kriteria C5 r14 = 4/4 = 1 r15 = 4/4 = 1 r24 = 4/4 = 1 r25 = 3/4 = 0,75 r34 = 3/4 = 0,75 r35 = 4/4 = 1 r44 = 4/4 = 1 r45 = 3/4 = 0,75 r54 = 3/4 = 0,75 r55 = 4/4 = 0,6
Maka didapati hasil normalisasi matriks pada data kedua yaitu :
R 2 [ 1 1 1 1 1 1 0,75 0,8 1 0,75 1 0,75 0,6 1 1 1 1 0,6 0,75 0,75 1 0,75 0,6 0,75 1 ]

## 4.3 Data Matriks Keputusan Ketiga
Pada data ini dihitung yang diperoleh dari data alternatif kedua
Tabel 9. Perhitungan Data Ketiga dari Nilai Matriks Kriteria C1 Kriteria C2 r11 = 4/4 = 1 r12 = 3/5 = 0,6 r21 = 4/4 = 1 r22 = 3/4 = 0,75 r31 = 4/4 = 1 r32 = 3/4 = 0,75 r41 = 4/4 = 1 r42 = 3/4 = 0,75 r31 = 4/4 = 1 r52 = 3/3 = 1 C3 C4 C5 r13 = 4/5 = 0,8 r14 = 3/4 = 0,75 r15 = 5/5 = 1 r23 = 3/5 = 0,6 r24 = 4/4 = 1 r25 = 4/5 = 0,8 r33 = 5/5 = 1 r34 = 3/4 = 0,75 r35 = 3/5 = 0,6 r43 = 4/5 = 0,8 r44 = 4/4 = 1 r45 = 3/5 = 0,6 r53 = 3/5 = 0,6 r54 = 3/4 = 0,75 r55 = 4/5 = 0,8
Maka  didapati  hasil  normalisasi  matriks  pada  data pertama yaitu :
R 3 [ 1 0,6 0,8 0,75 1 1 0,75 0,6 1 0,8 1 0,75 1 0,75 0,6 1 0,75 0,8 1 0,6
1 1 0,6 0,75 0,8 ]
5. Nilai Preferensi (𝑉 𝑖 )
Langkah kedelapan menghitung hasil akhir nilai preferensi (𝑉 𝑖 ) diperoleh dari penjumlahan dari perkalian elemen baris matriks ternormalisasi (𝑅) dengan bobot preferensi (𝑤) yang bersesuaian dengan elemen kolom matriks (𝑅) .

## 5.1 Data Pertama
V 1 =  (0,2)  (1)  +  (0,25)  (0,75)  +  (0,2)  (0,75)  +  (0,2) (0,8) + (0,2) (0,8) = 0,8
V 2 =  (0,2) (1) + (0,25) (1) + (0,2) (0,8) + (0,15) (1) + (0,2) (0,6) = 0,9
V 3 =  (0,2)  (1)  +  (0,25)  (0,6)  +  (0,2)  (0,6)  +  (0,15)
(0,75) + (0,2) (0,8) = 0,7
V 3 =  (0,2) (1) + (0,25) (1) + (0,2) (1) + (0,15) (1) +
(0,2) (1) = 1
V 5 =  (0,2) (1) + (0,25) (1) + (0,2) (0,8) + (0,15) (1) + (0,2) (0,6) = 0,9
5.2 Data Kedua
V 1 = (0,2) (1) + (0,25) (1) + (0,2) ( 1 ) + (0,15) (1) +
(0,2) ( 1 ) = 1
V 2 = (0,2) (1) + (0,25) (0,75) + (0,2) (0,8) + (0,15) (1) + (0,2) (0,75) = 0,84 V 3 =  (0,2)  (1)  +  (0,25)  (0,75)  + (0,2)  (0,6)  +  (0,15)
(0,75) +  (0,2) ( 1 ) = 0,82
V 4 = (0,2) (1) + (0,25) (1)  + (0,2) (0,6) + (0,15) (1) +
(0,2) (0,75) = 0,87
V 5 =  (0,2)(1)  +  (0,25)  (0,75)  +  (0,2)  (0,6)  +  (0,15)
(0,75) + (0,2) ( 1 ) = 0,82

## 5.3 Data Ketiga
V 1 = (0,2) (1) +(0,25) (0,6) + (0,2) (0,8) + (0,15) (0,75
+ (0,2) ( 1 ) = 0,822
V 2 = (0,2) (1) + (0,25) (0,75) + (0,2) (0,6) + (0,15) (1)
+ (0,2) (0,8)  =  0,817
V 3 = (0,2)  (1)  +  (0,25)  (0,75)  +  (0,2) (  1  )  +  (0,15)
(0,75) + (0,2) (0,6) = 0,82
V 4 = (0,2) (1) + (0,25) (0,75) + (0,2) (0,8) +  (0,15)
(1) + (0,2) (0,6) = 0,817
V 5 = (0,2) (1) + (0,25) ( 1 ) + (0,2) (0,6) + (0,15) (0,75)
+ (0,2) (0,8) = 0,842
6. Perangkingan
6.1 Data Pertama
Dari  hasil  perhitungan  yang  diperoleh  dari  Data pertama  (15  orang  dari  data  100  orang)  didapati bahwa platform e-commerce peringkat pertama yaitu Lazada  dengan  nilai  1,  kemudian  peringkat  kedua yaitu  Blibli.com  &  Bukalapak  dengan  memperoleh nilai 0,88.
Tabel 10. Data Pertama : Hasil Perhitungan & Perankingan Keterngan Hasil Peringkat A1 (Tokopedia) 0,78 4 A2 (Lazada) 0,88 2 A3 (Blibli) 0,74 5 A4 (Shopee) 1 1 A5 (Bukalapak) 0,88 2 6.2 Data Kedua
Dari  data  kedua  (55  orang  dari  data  100  orang) hasil  perhitungan  yang  diketahui  bahwa  platform  e commerce  peringkat  pertama  yaitu  Tokopedia, kemudian  dibawah  satu  peringkatnya  yaitu  Shopee, lalu peringkat ketiga diduduki oleh Lazada.
Tabel 11. Data Pertama : Hasil Perhitungan & Perankingan
Keteranagn Hasil Peringkat A1 (Tokopedia) 1 1
A2 (Lazada) 0,84 3 A3 (Blibli) 0,82 4 A4 (Shopee) 0,87 2 A5 (Bukalapak) 0,82 4

## 6.3 Data Ketiga
Dan  terakhir,  hasil  perhitungan  yang  diperoleh dari  Data  ketiga  (30  orang  dari  data  100  orang) diperoleh  bahwa  situs  belanja online peringkat pertama  yaitu  Bukalapak  dengan  nilai  0,842, kemudian  terdapat peringkat kedua yaitu  Tokopedia dengan  nilai  0,882.  Lalu  dibawahnya  satu  tingkat terdapat Blibi.com dengan memperoleh nilai 0,82.
Tabel 12. Data Ketiga : Hasil Perhitungan & Perankingan Keteranagn Hasil Peringkat A1 (Tokopedia) 0,822 2 A2 (Lazada) 0,817 4 A3 (Blibli) 0,82 3 A4 (Shopee) 0,817 4 A5 (Bukalapak) 0,842 1

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dari  hasil  pengolahan  data menggunakan  metode  Simple  Addictive  Weighting, dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  metode  SAW mampu  melakuan  perankingan  situs  belanja online dengan lima alternatif yang ada. Dimana data dari 100 Koresponden  yang  digunakan,  data  tersebut  dibagi menjadi 3 data. Dari data pertama dengan jumlah data 15  Koresponden,  Platform  Shopee  diketahui memperoleh  peringkat  pertama  dengan  nilai  1,  lalu peringkat kedua yaitu Bukalapak  dan Lazada dengan memperoleh nilai yang sama yaitu 0,88.
Kemudian  Dari  data  kedua  dengan  jumlah data  55  Koresponden.  Berdasarkan  perhitungan didapati  bahwa  Tokopedia  memperoleh  peringkat pertama  dengan  nialai  1,  lalu  Shopee  berada  di peringkat kedua dengan nilai 0,87 dan urutan ketiga yaitu Lazada dengan nilai 0,84.
Dan terakhir Data ketiga dengan jumlah data 30  koresponden,  Bukalapak  memperoleh  peringkat pertama dengan nilai tertinggi yaitu 0,842. Peringkat kedua Tokopedia dengan nilai 0.822. Peringkat ketiga platform Blibli.com dengan milai 0.82. Perlu diingat perankingan  situs  e-commerce  dapat  berubah-ubah setiap waktu karena setiap e-commerce dari waktu ke waktu  akan  terus  mengalami  perkembangan  kearah yang  lebih  baik,  Maka  diperlukan  mengubah  nilai kriteria setiap kriteria dengan kondisi sesuai yang ada dilapangan.  Dengan  diterapkannya  Metode  Simple Addictive  Weighting  diharapkan  dapat  membantu Warga  Rw  07  Kel  Tanah  Tinggi  Johar  Baru  untuk memilih  situs  belanja  online  terbaik  terbaik berdasarkan hasil perhitungan metode SAW.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. A. Larasati, A. S. F. Utami, and F. Prasetyo, 2020,
“Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Pemilihan Belanja  Online  Marketplace  Menggunakan  Analytic Network Process (ANP),” INFORMATICS Educ. Prof. J. Informatics , vol. 4, no. 2, p. 133,
[2] Akbar,  S,  M.,  Indra  Gita  Anugrah,2022,“Sistem Pendukung Kepustusan Pemilihan Tempat Kos Untuk Mahasiswa  Di  Gresik  Dengan  Metode  Saw  (Simple Additive  Weighting)”,  Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah Indonesia, 7(2).
[3] Kusumadewi  Sri,dkk,  2016, Fuzzy  Multi-Attribute Decision Making . Yogyakarta: Graha Ilmu.
[4] Martono,  Nanang.  2015.  Metode  Penelitian  Sosial. Jakarta: Rajawali Pers.
[5] N.  D.  Apriani,  N.  Krisnawati,  and  Y.  Fitrisari,  2021, “Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan Metode  SAW  Dalam  Pemilihan  Guru  Terbaik,”  J. Autom. Comput. Inf. Syst., vol. 1, no. 1, pp. 37–45.
[6] N. Fitriyani and S. Ipnuwati, 2018, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Ketua OSIS Menggunakan  Simple  Additive  Weighting  (SAW) (Studi  Kasus :  MTsN  Model  TalangPadang),” Prociding Kmsi , vol. 5, no. 1, pp. 412–419.
[7] Prasetyo, Bambang, dan Lina Miftahul Jannah., 2011, Metode  Penelitian  Kuantitatif  :  Teori  dan  Aplikasi. Rajawali Pers.
[8] R. Siregar, K. Sari, and S. J. Siregar, 2022, “Penerapan Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  Dalam Pemilihan  Saham Terbaik  Pada  Sektor Teknologi,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 519.
[9] S.  Sarwindah,  M.  Marini,  and  S.  Syarah,  2021, “Perbandingan Metode AHP dan Metode SAW Dalam Kelayakan Pemberian Kredit Motor,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, p. 58.
[10] Sugiyono.,  2009,  Metode  Penelitian  Kuantitatif Kualitatif Dan R & D Bandung : Alfabeta.
[11] T.  S.  M.  T.  A.  Jaenudin,  2017,  “Penerapan  Metode SAW  (Simple  Additive  Weighting)  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  Menentukan  Penerima
Beasiswa,” Pros. Saintiks FTIK Unikom, vol. 2.