972
Novranza Kannia, Frieyadie
ANALISA PEMILIHAN APLIKASI PEMESANAN MAKANAN ONLINE
MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Novranza Kannia, Frieyadie
Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta
11211497@nusamandiri.ac.id, frieyadie@nusamandiri.ac.id
Abstrak
Pemesanan makanan secara online sudah menjadi cara paling umum yang digunakan masyarakat untuk
memesan makanan dengan memanfaatkan situs atau aplikasi. Maraknya aplikasi pemesanan makanan
online saat ini memicu adanya persaingan bisnis. Semakin beragam layanan, fitur dan tampilan yang
ditawarkan dari masing-masing aplikasi tersebut seperti, tersedia restoran makanan yang lengkap,
pelayanan yang cepat karena memiliki armada yang sudah banyak, terdapat voucher gratis ongkos kirim,
serta adanya potongan harga (discount) yang membuat pengguna bingung untuk memilih salah satu
aplikasi terbaik dari aplikasi pemesanan makanan online tersebut. Diperlukan sebuah metode yang dapat
digunakan untuk pengambilan keputusan yaitu menggunakan metode Analytical Hierarchy Process
Method (AHP). Metode tersebut digunakan dalam menguji penentuan aplikasi pemesanan makanan online
terbaik dengan kriteria yang telah ditentukan antara lain potongan harga, kecepatan pengantaran, metode
pembayaran, pilihan resto. Hasil dari penelitian ini, faktor utama yang paling di prioritaskan dalam
penilaian adalah kriteria potongan harga dengan nilai 0,511 atau 51%. Alternatif yang terpilih dan paling
sesuai dengan kriteria adalah aplikasi Shopeefood dengan presentase nilai 41%, karena unggul di
peringkat pertama pada tiga kriteria yaitu potongan harga, kecepatan pengantaran dan metode
pembayaran. Kemudian di peringkat kedua adalah aplikasi Gofood dengan presentase nilai 33%. Di
peringkat terendah adalah aplikasi Grabfood dengan presentase nilai 26%.
Kata kunci: Aplikasi Pemesanan Makanan Online, AHP, Sistem Pendukung Keputusan
Abstract
Analysis of the Selection of Online Food Ordering Applications Using the Analytical Hierarchy Process
Method (AHP). Ordering food online has become the most common way that people use to order food
using websites or applications. The rise of online food ordering applications is currently triggering
business competition. The more diverse services, features and appearances offered by each of these
applications, such as the availability of complete food restaurants, fast service because they have a large
fleet, free shipping vouchers, and discounts that make users confused. to choose one of the best
applications from the online food ordering application. We need a method that can be used for decision
making, namely using the Analytical Hierarchy Process Method (AHP) method. This method is used to
test the determination of the best online food ordering application with predetermined criteria, including
price discounts, delivery speed, payment methods, restaurant choices. The results of this study, the main
factor that is most prioritized in the assessment is the price discount criteria with a value of 0.511 or 51%.
The chosen alternative that best fits the criteria is the Shopeefood application with a percentage value of
41%, because it excels in first place on three criteria, namely price discounts, delivery speed and payment
methods. Then in second place is the Gofood application with a percentage value of 33%. In the lowest
rank is the Grabfood application with a percentage value of 26%.
Keywords : Online Food Ordering Application, AHP, Decision Support System
PENDAHULUAN
Cara paling umum yang digunakan masyarakat untuk memesan makanan dengan
memanfaatkan situs atau aplikasi. Bisnis pesan-antar makanan secara online ini tengah
berkembang pesat berkat kenyamanan tampilan dan promo-promo menarik yang
ditawarkannya di tengah gaya hidup masyarakat yang sibuk serta adanya pandemi Covid 19.
Untuk menghindari penyebaran virus Covid 19, semua resto membatasi jumlah pengunjungnya
Jurnal Sosial dan Teknologi (SOSTECH)
Volume 2, Number 11, November 2022
p-ISSN 2774-5147 ; e-ISSN 2774-5155
973
Novranza Kannia, Frieyadie
Analisa Pemilihan Aplikasi Pemesanan Makanan Online
Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
sehingga banyak masyarakat menggunakan aplikasi pemesanan makanan berbasis online
(Pratikno et al., 2021), karena memudahkan dalam memesan menu, melakukan transaksi dan
membatasi kontak fisik (Darsiti & Haerofifah, 2022). Memesan makanan secara online dinilai
lebih praktis, karena pengguna tidak perlu mengantri dan menunggu bersama pelanggan lain
secara langsung (Rahmawita & Wiratama, 2021). Pelanggan dapat dengan mudah melihat
pilihan menu di restoran yang di inginkan serta harga yang ditawarkan cukup terjangkau.
Saat ini terdapat tiga aplikasi yang paling banyak digunakan oleh masyarakat,
diantaranya GoFood, GrabFood dan ShopeeFood (Lestari, 2022). Ketiga aplikasi tersebut
tentunya memiliki keunggulan dan kekurangan yang berbeda-beda. GoFood dan GrabFood
sudah lebih awal bersaing di bidang marketing (Febrica & Trianasari, 2020) dengan memiliki
armada yang sudah banyak hingga ke daerah kemudian toko ataupun resto yang lengkap
sehingga banyaknya pilihan makanan di aplikasi, namun untuk potongan harga yang
ditawarkan masih dalam batas normal. Kemudian muncul pesaing baru ShopeeFood dengan
memberikan banyak sekali potongan harga serta terdapat promo gratis ongkos kirim
(Wangsadinata et al., 2021), namun dari segi armada dan jumlah resto masih berjumlah sedikit.
Maraknya aplikasi pemesanan makanan online saat ini memicu adanya persaingan bisnis
(Susbiyantoro et al., 2021). Semakin beragam layanan, fitur dan tampilan yang ditawarkan dari
masing-masing aplikasi tersebut seperti, tersedia restoran makanan yang lengkap, pelayanan
yang cepat karena memiliki armada yang sudah banyak, terdapat voucher gratis ongkos kirim,
serta adanya potongan harga (discount) (Widanengsih et al., 2022) yang membuat pengguna
bingung untuk memilih salah satu aplikasi terbaik dari aplikasi pemesanan makanan online
tersebut. Diperlukan sebuah metode yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan
dalam pemilihan aplikasi pemesanan makanan online agar para pengguna dapat menentukan
pilihan dengan tepat sesuai dengan kriteria yang di inginkannya.
Banyak metode yang dapat digunakan dalam sistem pengambilan keputusan, salah
satunya metode Analytical Hierarchy Process (AHP), dikarenakan mampu memilih alternatif
terbaik dari sejumlah alternatif (Agraeni & Gustian, 2022). Dengan menggunakan metode
AHP, kriteria-kriteria yang dinilai dalam pengambilan keputusan untuk pemilihan aplikasi
pemesanan makanan online dapat disesuaikan. Metode AHP suatu teknik sistem progresif
praktis dengan kontribusi prinsip kearifan manusia. Metode AHP dinilai oleh banyak peneliti
mampu menghasilkan output yang lebih andal berdasarkan permintaan posisi dari setiap opsi
lainnya (Atmojo et al., 2021). Metode AHP dapat menetapkan struktur pilihan yang efektif
pada masalah kompleks (Sanyoto et al., 2017) dengan meningkatkan dan mempercepat
interaksi dinamis, memisahkan masalah menjadi bagian-bagiannya, mengoordinasikan setiap
bagian atau faktor dan memadukan pertimbangan ini untuk memengaruhi hasil keadaan
(Pambudi et al., 2021).
Berdasarkan uraian kondisi tersebut, diperlukan penelitian menggunakan metode AHP
untuk menguji penentuan aplikasi pemesanan makanan online terbaik dengan kriteria yang
telah ditentukan antara lain potongan harga, kecepatan pengantaran, metode pembayaran,
pilihan resto. Keputusan alternatif dengan bobot terbesar adalah keputusan alternatif yang akan
menjadi usulan untuk dipilih pengguna sehingga keputusan yang dibuat menjadi lebih baik.
Selain itu manfaat yang diperoleh penelitian ini juga dapat membantu peneliti lainnya yang
ingin melakukan penelitian di bidang yang sama
.
METODE PENELITIAN
Adapun desain tahapan penelitian pada pemilihan aplikasi pemesanan makanan online
menggunakan metode AHP. Standar penting dari strategi Analytical Hierarchy Process (AHP)
974
Novranza Kannia, Frieyadie
Analisa Pemilihan Aplikasi Pemesanan Makanan Online
Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
yang digunakan pada penelitian ini adalah prinsip Decompotition, Comparative Judgment,
Synthesis of Priority dan Consistency.
a. Decompotition
Decompotition merupakan tahap pertama yang dilakukan untuk melakukan definisi
dan menyederhanakan permasalahan yang utuh menjadi permasalahan yang lebih kecil.
Permasalahan akan di deskripsikan dalam bentuk susunan bertingkat atau disebut hierarki.
b. Comparative Judgment
Kerangka kerja pengujian berpasangan diisi dengan menggunakan angka-angka untuk
mengatasi signifikansi keseluruhan komponen terhadap komponen yang berbeda. Hal ini
dapat diselesaikan dengan melakukan perbandingan pada setiap komponen kriteria dan
alternatif secara berpasangan. Angka-angka yang ada di dalam matriks perbandingan
berpasangan diperoleh dari survei (kuesioner) yang telah diselesaikan oleh responden. Pada
penelitian ini, penulis mengambil sampel dari 120 responden yang terdiri dari kalangan
masyarakat yang pernah atau sering menggunakan aplikasi pemesanan makanan online.
c. Synthesis of Priority
Pada tahap synthesis of priority, unsur-unsur yang ada pada setiap kolom dibagi
dengan jumlah kolom yang bersangkutan, sehingga akan diperoleh nilai vektor eigen dari
rata-rata bobot relatif yang telah dinormalisasikan.
d. Consistency
Berikut penjelasan pada tahapan consistency, diantaranya dengan menentukan nilai
lamda maksimum (λ maks) dengan cara jumlah matriks perbandingan berpasangan per
kolom (yang sebelum dilakukan normalisasi) dikalikan dengan nilai eigen vektor (vektor
priority). Kemudian menghitung nilai Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR).
Untuk menghitung indeks konsistensi (CI) dari matrik berordo n didapatkan menggunakan
rumus persamaan 1, sebagai berikut :
…………………….……………(1)
Keterangan :
CI = Indeks Konsistensi (Consistency Index)
λmaks = Nilai eigen terbesar dari matrik berordo n (eigen value maksimum)
n = banyaknya elemen
Langkah selanjutnya, mencari nilai rasio konsistensi dapat dirumuskan pada
persamaan 2 sebagai berikut :
…………………….………………….. (2)
Keterangan :
CR = Consistency Ratio
CI = Consistency Index
RI = Indeks Random Consistency
Dari hasil CR yang diperoleh maka dilakukan pemeriksaan konsistensi hierarki. Jika nilai
dari CR lebih besar dari 10%, maka penilaian data harus diperbaiki. Namun bila CR lebih kecil
dari 10% maka hasil perhitungan nilai perbandingan berpasangan pada matriks kriteria adalah
konsisten dan dapat diterima.
HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Decompotition
Dalam isu-isu yang ada dipisahkan menjadi elemen kriteria dan alternatif yang selanjutnya
disusun menjadi sebuah struktur bertingkat (hirarki). Kriteria-kriteria dalam pemilihan aplikasi
pemesanan makanan online, diantaranya, Potongan harga, Kecepatan pengantaran, Metode
pembayaran dan Pilihan resto. Sedangkan alternatif-alternatif dalam pemilihan aplikasi pemesanan
975
Novranza Kannia, Frieyadie
Analisa Pemilihan Aplikasi Pemesanan Makanan Online
Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
makanan online, diantaranya, Shopeefood, Gofood dan Grabfood.
Dari elemen-elemen kriteria dan alternatif di atas maka dapat dihasilkan model struktur hirarki
pemilihan aplikasi pemesanan makanan online, sebagai berikut:
Gambar 1. Hirarki Pemilihan Aplikasi Pemesanan Makanan Online
2. Comparative Judgment
Berikut ini adalah contoh kuesioner yang disebarkan kepada responden untuk pengumpulan
data pemilihan aplikasi pemesanan makanan online. Kuesioner disebarkan kepada responden untuk
pengumpulan data pemilihan aplikasi pemesanan makanan online.
Gambar 2. Contoh Kuesioner melalui Google Form
Penyusunan kuesioner dibuat dari hasil kriteria yang telah didapat kemudian membandingkan
setiap kriteria dan alternatif untuk mengukur tingkat kepentingan. Dimana tingkat skala penilaian
diselesaikan dan diserasikan dengan skala peringkat korelasi yang cocok, yaitu menggunakan skala
1-9 untuk dilanjutkan pada proses pembobotan matriks berpasangan.
Tabel 1. Definisi Angka dalam Skala Penilaian
Intensitas
Kepentingan
Keterangan
1
Kedua elemen sama penting
3
Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya
5
Elemen yang satu lebih penting dari pada elemen lainnya
7
Satu elemen jelas sangat penting daripada elemen lainnya
9
Satu elemen mutlak sangat penting daripada elemen lainnya
2, 4, 6, 8
Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan
yang berdekatan
Kebalikan
Jika aktivitas i mendapat satu angka dibandingkan dengann aktivitas j,
maka j memiliki nilai kebalikannya dibandingkan dengan i.
Setelah dilakukan pengisian nilai oleh responden maka pada tahap selanjutnya adalah menelusuri
nilai average (rata-rata) untuk setiap komponen dengan mengalikan setiap komponen matriks banding
pada setiap kolom dan kemudian diakar pangkatkan dengan banyaknya jumlah responden (n). Tabel 2
sampai dengan Tabel 6 merupakan hasil perbandingan rata-rata geomean dari 120 responden.
976
Novranza Kannia, Frieyadie
Analisa Pemilihan Aplikasi Pemesanan Makanan Online
Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Tabel 2. Perbandingan Rata-Rata Kriteria Utama
Potongan
Harga
Kecepatan
Pengantaran
Metode
Pembayaran
Pilihan Resto
Potongan Harga
1,0000
3,9075
4,1546
2,3738
Kecepatan
Pengantaran
0,2559
1,0000
2,7154
1,4648
Metode Pembayaran
0,2407
0,3683
1,0000
0,9275
Pilihan Resto
0,4213
0,6827
1,0782
1,0000
Jumlah
1,9179
5,9585
8,9482
5,7661
Sumber : (Kannia, 2022a)
Tabel 3. Perbandingan Rata-Rata Kriteria Potongan Harga
Shopeefood
Gofood
Grabfood
Shopeefood
1,0000
1,6288
1,5559
Gofood
0,6139
1,0000
1,3035
Grabfood
0,6427
0,7672
1,0000
Jumlah
2,2567
3,3960
3,8594
Sumber : (Kannia, 2022a)
Tabel 4. Perbandingan Rata-Rata Kriteria Kecepatan Pengantaran
Shopeefood
Gofood
Grabfood
Shopeefood
1,0000
1,1677
1,5001
Gofood
0,8564
1,0000
1,7754
Grabfood
0,6666
0,5633
1,0000
Jumlah
2,5230
2,7310
4,2755
Sumber : (Kannia, 2022a)
Tabel 5. Perbandingan Rata-Rata Kriteria Metode Pembayaran
Shopeefood
Gofood
Grabfood
Shopeefood
1,0000
1,2856
1,3951
Gofood
0,7778
1,0000
1,4484
Grabfood
0,7168
0,6904
1,0000
Jumlah
2,4946
2,9760
3,8435
Sumber : (Kannia, 2022a)
Tabel 6. Perbandingan Rata-Rata Kriteria Pilihan Resto
Shopeefood
Gofood
Grabfood
Shopeefood
1,0000
0,9184
0,9890
Gofood
1,0889
1,0000
1,5232
Grabfood
1,0111
0,6565
1,0000
Jumlah
3,1000
2,5749
3,5122
Sumber : (Kannia, 2022a)
3. Synthesis of Priority
Untuk mengetahui nilai vektor eigen matriks kriteria utama dan alternatif maka dilakukan
perhitungan normalisasi matriks dari hasil pembagian nilai setiap sel dangan jumlah kolomnya, yang
dapat dilihat pada tabel 7 sampai dengan tabel 11.
977
Novranza Kannia, Frieyadie
Analisa Pemilihan Aplikasi Pemesanan Makanan Online
Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Tabel 7. Vektor Eigen pada Matriks Kriteria Utama
Potongan
Harga
Kecepatan
Pengantaran
Metode
Pembayaran
Pilihan Resto
Vektor
Prioritas
Potongan
Harga
0,5214
0,6558
0,4643
0,4117
0,5133
Kecepatan
Pengantaran
0,1334
0,1678
0,3035
0,2540
0,2147
Metode
Pembayaran
0,1255
0,0618
0,1118
0,1609
0,1150
Pilihan Resto
0,2197
0,1146
0,1205
0,1734
0,1570
Jumlah
1,0000
1,0000
1,0000
1,0000
1,0000
Sumber : (Kannia, 2022c)
Dari hasil tabel nilai vektor eigen terlihat bahwa:
a. Kriteria potongan harga memiliki prioritas tertinggi dengan bobot 0,5133.
b. Kriteria kecepatan pengantaran memiliki prioritas kedua dengan bobot 0,2147.
c. Kriteria pilihan resto memiliki prioritas ketiga dengan bobot 0,1570.
d. Kriteria metode pembayaran memiliki prioritas terendah dengan bobot 0,1150.
Tabel 8. Vektor Eigen pada Matriks Kriteria Potongan Harga
Shopeefood
Gofood
Grabfood
Vektor Prioritas
Shopeefood
0,4431
0,4796
0,4031
0,4420
Gofood
0,2721
0,2945
0,3377
0,3014
Grabfood
0,2848
0,2259
0,2591
0,2566
Jumlah
1,0000
1,0000
1,0000
1,0000
Sumber : (Kannia, 2022c)
Dari hasil tabel nilai vektor eigen terlihat bahwa:
a. Kriteria potongan harga pada alternatif Shopeefood memiliki prioritas tertinggi dengan bobot
0,4420.
b. Kriteria potongan harga pada alternatif Gofood memiliki prioritas kedua dengan bobot 0,3014.
c. Kriteria potongan harga pada alternatif Grabfood memiliki prioritas ketiga dengan bobot 0,2566.
Tabel 9. Vektor Eigen pada Matriks Kriteria Kecepatan Pengantaran
Shopeefood
Gofood
Grabfood
Vektor Prioritas
Shopeefood
0,3964
0,4276
0,3509
0,3916
Gofood
0,3394
0,3662
0,4152
0,3736
Grabfood
0,2642
0,2062
0,2339
0,2348
Jumlah
1,0000
1,0000
1,0000
1,0000
Sumber : (Kannia, 2022c)
Dari hasil tabel nilai vektor eigen terlihat bahwa:
a. Kriteria kecepatan pengantaran pada alternatif Shopeefood memiliki prioritas tertinggi dengan
bobot 0,3916.
b. Kriteria kecepatan pengantaran pada alternatif Gofood memiliki prioritas kedua dengan bobot
0,3736.
c. Kriteria kecepatan pengantaran pada alternatif Grabfood memiliki prioritas ketiga dengan bobot
0,2348.
978
Novranza Kannia, Frieyadie
Analisa Pemilihan Aplikasi Pemesanan Makanan Online
Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Tabel 10. Vektor Eigen pada Matriks Kriteria Metode Pembayaran
Shopeefood
Gofood
Grabfood
Vektor Prioritas
Shopeefood
0,4009
0,4320
0,3630
0,3986
Gofood
0,3118
0,3360
0,3768
0,3416
Grabfood
0,2873
0,2320
0,2602
0,2598
Jumlah
1,0000
1,0000
1,0000
1,0000
Sumber : (Kannia, 2022c)
Dari hasil tabel nilai vektor eigen terlihat bahwa:
a. Kriteria metode pembayaran pada alternatif Shopeefood memiliki prioritas tertinggi dengan
bobot 0,3986.
b. Kriteria metode pembayaran pada alternatif Gofood memiliki prioritas kedua dengan bobot
0,3416.
c. Kriteria metode pembayaran pada alternatif Grabfood memiliki prioritas ketiga dengan bobot
0,2598.
Tabel 11. Vektor Eigen pada Matriks Kriteria Pilihan Resto
Shopeefood
Gofood
Grabfood
Vektor Prioritas
Shopeefood
0,3226
0,3567
0,2816
0,3203
Gofood
0,3512
0,3884
0,4337
0,3911
Grabfood
0,3262
0,2550
0,2847
0,2886
Jumlah
1,0000
1,0000
1,0000
1,0000
Sumber : (Kannia, 2022c)
Dari hasil tabel nilai vektor eigen terlihat bahwa:
a. Kriteria pilihan resto pada alternatif Gofood memiliki prioritas tertinggi dengan bobot 0,3911.
b. Kriteria pilihan resto pada alternatif Shopeefood memiliki prioritas kedua dengan bobot 0,3203.
c. Kriteria pilihan resto pada alternatif Grabfood memiliki prioritas ketiga dengan bobot 0,2886.
4. Consistency
a) Pada Tabel 7, Sehingga didapatkan nilai λ maks:
λ maks = ((1,9179 x 0,5133) + (5,9585 x 0,2147) + (8,9482 x 0,1150) + (5,7661 x 0,1570))
λ maks = 4,1980
Karena matriks berordo 4 (terdiri dari empat kriteria utama), maka nilai Consistency Index
(CI) yang diperoleh sebagai berikut:
Dikarenakan n = 4, maka nilai RI= 0,90 (Tabel Saaty, Thomas L, and Luis G. Vegas, 1994),
sehingga didapat nilai Consistency Ratio :
Nilai CR yang didapatkan adalah 7%, karena CR < 10% maka maka hasil penilaian dan
perhitungan perbandingan berpasangan pada matriks kriteria sudah konsisten dan dapat diterima.
b) Pada Tabel 8, Sehingga didapatkan nilai λ maks:
λ maks = ((2,2567 x 0,4420) + (3,3960 x 0,3014) + (3,8594 x 0,2566))
λ maks = 3,0114
Karena matriks berordo 3 (terdiri dari tiga kriteria utama), maka nilai Consistency Index
(CI) yang diperoleh sebagai berikut:
979
Novranza Kannia, Frieyadie
Analisa Pemilihan Aplikasi Pemesanan Makanan Online
Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Dikarenakan n = 3, maka nilai RI= 0,58 (Tabel Saaty, Thomas L, and Luis G. Vegas, 1994),
sehingga didapat nilai Consistency Ratio :
Nilai CR yang didapatkan adalah 1%, karena CR < 10% maka maka hasil penilaian dan
perhitungan perbandingan berpasangan pada matriks kriteria sudah konsisten dan dapat diterima.
c) Pada Tabel 9, Sehingga didapatkan nilai λ maks:
λ maks = ((2,5230 x 0,3916) + (2,7310 x 0,3736) + (4,2755 x 0,2348))
λ maks = 3,0122
Karena matriks berordo 3 (terdiri dari tiga kriteria utama), maka nilai Consistency Index
(CI) yang diperoleh sebagai berikut:
Dikarenakan n = 3, maka nilai RI= 0,58 (Tabel Saaty, Thomas L, and Luis G. Vegas, 1994),
sehingga didapat nilai Consistency Ratio :
Nilai CR yang didapatkan adalah 1%, karena CR < 10% maka maka hasil penilaian dan
perhitungan perbandingan berpasangan pada matriks kriteria sudah konsisten dan dapat diterima.
d) Pada Tabel 10, Sehingga didapatkan nilai λ maks:
λ maks = ((2,4946 x 0,3986) + (2,9760 x 0,3416) + (3,8435 x 0,2598))
λ maks = 3,0095
Karena matriks berordo 3 (terdiri dari tiga kriteria utama), maka nilai Consistency Index
(CI) yang diperoleh sebagai berikut:
Dikarenakan n = 3, maka nilai RI= 0,58 (Tabel Saaty, Thomas L, and Luis G. Vegas, 1994),
sehingga didapat nilai Consistency Ratio :
Nilai CR yang didapatkan adalah 1%, karena CR < 10% maka maka hasil penilaian dan
perhitungan perbandingan berpasangan pada matriks kriteria sudah konsisten dan dapat diterima.
Pada Tabel 11, Sehingga didapatkan nilai λ maks:
λ maks = ((2,4946 x 0,3986) + (2,9760 x 0,3416) + (3,8435 x 0,2598))
λ maks = 3,0095
Karena matriks berordo 3 (terdiri dari tiga kriteria utama), maka nilai Consistency Index
(CI) yang diperoleh sebagai berikut:
980
Novranza Kannia, Frieyadie
Analisa Pemilihan Aplikasi Pemesanan Makanan Online
Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Dikarenakan n = 3, maka nilai RI= 0,58 (Tabel Saaty, Thomas L, and Luis G. Vegas, 1994),
sehingga didapat nilai Consistency Ratio :
Nilai CR yang didapatkan adalah 1%, karena CR < 10% maka maka hasil penilaian dan
perhitungan perbandingan berpasangan pada matriks kriteria sudah konsisten dan dapat diterima.
Setelah proses perhitungan pada tahap consistency, selanjutnya adalah menentukan
perhitungan untuk pengambilan keputusan yaitu gabungan nilai eigen vektor pada level 2
alternatif dikali dengan nilai eigen vektor pada level 1 kriteria utama pada tabel 12.
Tabel 12. Vektor Eigen Keputusan
Kriteria
Potongan
harga
Kecepatan
pengendara
Metode
pembayaran
Pilihan
risiko
Total
Presentase
Bobot
prioritas
0.5133
0,2147
0,1150
0,1570
ShopeeFood
0,4420
0,3916
0,3986
0,3203
0,4071
4%
GoFood
0,3014
0,3736
0,3416
0,3911
0,3356
33%
Grabfood
0,2566
0,2348
0,2598
0,2886
0,2573
20%
Sumber : (Kannia, 2022c)
Dari hasil vektor eigen keputusan pada tabel diatas, maka dapat dilihat bahwa peringkat
dari masing-masing alternatif aplikasi pemesanan makanan online, sebagai berikut:
a. Shopeefood memiliki bobot prioritas tertinggi yaitu 0,4071 atau 41%
b. Gofood memiliki bobot prioritas kedua yaitu 0,3356 atau 33%
c. Grabfood memiliki bobot prioritas terendah yaitu 0,2573 atau 26%
Berdasarkan keterangan diatas maka aplikasi pemesanan makanan online yang paling banyak
diminati pengguna adalah Shopeefood, dengan berhasil berada di peringkat pertama pada kriteria
potongan harga, kecepatan pengantaran dan metode pembayaran.
Gambar 4. Diagram Eigen Vektor Keputusan
5. Expert Choice
a) Level 1 berdasarkan kriteria utama
Bobot prioritas potongan harga paling berpengaruh dalam pemilihan aplikasi pemesanan
makanan online karena memiliki bobot prioritas yang paling tinggi sebesar 0,527, urutan kedua
adalah kriteria kecepatan pengantaran dengan bobot prioritas 0,209, urutan ketiga yaitu kriteria
pilihan resto dengan bobot prioritas 0,155, urutan terendah adalah kriteria metode pembayaran
dengan bobot prioritas 0,110.
41%
33%
26%
Eigen Vektor Keputusan
Shope eFood GoFood GrabFood
981
Novranza Kannia, Frieyadie
Analisa Pemilihan Aplikasi Pemesanan Makanan Online
Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Sumber: (Kannia, 2022b)
Gambar 5. Grafik Hasil Penilaian Responden untuk Kriteria Utama
b) Level 2 berdasarkan kriteria potongan harga
Bobot prioritas potongan harga pada Shopeefood berada di urutan pertama karena
memiliki bobot prioritas sebesar 0,445, urutan kedua adalah bobot prioritas potongan harga pada
Gofood sebesar 0,299, urutan terendah adalah bobot prioritas potongan harga pada Grabfood
sebesar 0,256.
Sumber: (Kannia, 2022b)
Gambar 6. Grafik Hasil Penilaian Responden untuk Kriteria Potongan Harga
c) Level 2 berdasarkan kriteria kecepatan pengantaran
Bobot prioritas kecepatan pengantaran pada Shopeefood berada di urutan pertama sebesar
0,395, urutan kedua yaitu bobot prioritas kecepatan pengantaran pada Gofood dengan nilai
sebesar 0,370, urutan terendah yaitu kecepatan pengantaran pada Grabfood dengan nilai bobot
prioritas 0,235.
Sumber: (Kannia, 2022b)
Gambar 7. Grafik Hasil Penilaian Responden Kriteria Kecepatan Pengantaran
d) Level 2 berdasarkan kriteria metode pembayaran
Bobot prioritas metode pembayaran pada Shopeefood berada di urutan pertama karena
memiliki bobot prioritas yang paling tinggi sebesar 0,395, urutan kedua yaitu bobot prioritas
metode pembayaran pada Gofood dengan nilai sebesar 0,345, urutan terendah yaitu metode
pembayaran pada Grabfood dengan nilai bobot prioritas 0,260.
Sumber: (Kannia, 2022b)
Gambar 8. Grafik Hasil Penilaian Responden Kriteria Metode Pembayaran
e) Level 2 berdasarkan kriteria pilihan resto
982
Novranza Kannia, Frieyadie
Analisa Pemilihan Aplikasi Pemesanan Makanan Online
Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Bobot prioritas pilihan resto pada Gofood berada di urutan pertama karena memiliki bobot
prioritas yang paling tinggi sebesar 0,391, di urutan kedua yaitu bobot prioritas pilihan resto pada
Shopeefood dengan nilai sebesar 0,318, urutan terendah yaitu bobot prioritas pilihan resto pada
Grabfood dengan nilai sebesar 0,292.
Sumber: (Kannia, 2022b)
Gambar 9. Grafik Hasil Penilaian Responden Kriteria Pilihan Resto
f) Hasil Akhir Pemilihan Aplikasi Pemesanan Makanan Online
Kriteria potongan harga menempati urutan pertama dengan nilai bobot prioritas sebesar
0,527 yang berarti potongan harga adalah kriteria yang paling berperan penting untuk
menentukan aplikasi pemesanan makanan online. Sedangkan Shopeefood adalah aplikasi yang
paling diminati oleh para pengguna dengan nilai bobot prioritas 0,407 atau 41%.
Sumber: (Kannia, 2022b)
Gambar 10. Hasil Nilai Akhir Pemilihan Aplikasi Pemesanan Makanan Online
KESIMPULAN
Anomali harga bahan pangan baik di tingkat produsen dan konsumen terjadi secara ekstrim dari
tahun ke tahun. Jalur utama terjadinya anomali harga pangan ini lebih disebabkan factor politik-
ekonomi pangan nasional yang cenderung berpatron pada mekanisme pasar. Signifikansi dan
relevansinya mendorong bentukan pasar pangan menjadi cendeurng oligopoly bahkan monopoli.
Bentukan pasar seperti ini menjadi penyebab utama panjangnya mata rantai distribusi, mahalnya biaya
logistik serta hubungan konsumen dan produsen yang sangat random. Produsen dan konsumen mudah
didikte pemilik modal (pelaku usaha besar). Dalam artian, kendali pasokan dan arus utama distribusi
bahan pangan berputar pada pusaran pemodal besar, tengkulak, permainan spekulan dan kartel serta
jaringan importer dan perdagangan yang sebagian besarnya dikuasai mafia.
Oleh karena itu, politik-ekonomi pangan nasional harus direformasi total. Upaya penguatan
pasokan dan perdagangan harus dibuat efisien dan didukung system serta kelembagaan negara yang
kuat. Hal ini bisa dimulai dengan merubah paradigma berfikir dari pendekatan ketahanan pangan ke
kedaulatan pangan. Sebagaimana amanat konstitusi pasal 33 UUD 1945, dalam kaitan ini, untuk
mencapai setabilitas harga pangan maka harus digalakan upaya pemulihan berbasis integrasi pangan
dari hulu ke hilir di bawah kendali negara lewat peran BUMN pangan (Bulog) dan Koperasi Pangan
baik di tingkat petani dan konsumen. Lantaran itu, perlu difikrikan amandemen ke-5 UUD 1945 untuk
memperkuat pasal 33 dalam mewujudkan kedaulatan dan ketahanan pangan yang lebih berpihak pada
petani dan masyarakat
DAFTAR PUSTAKA
Agraeni, R., & Gustian, D. (2022). Analisis Pemilihan Supplier dengan Pendekatan Analytical
Hierarchy Process di PT. ABC. Jurnal Sains Komputer Dan Informatika, 6(1), 351–358.
Atmojo, S., Dewi, S., Widhiyanta, N., & Utami, R. (2021). Sistem Informasi Rekomendasi Pemilihan
983
Novranza Kannia, Frieyadie
Analisa Pemilihan Aplikasi Pemesanan Makanan Online
Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
e-ISSN 2774-5155
p-ISSN
2774-5147
Sekolah Dasar dengan Metode AHP Studi Kasus Surabaya Barat. Jurnal Ilmiah Edutic, 7(2), 85–
93.
Darsiti, D., & Haerofifah, D. (2022). Perancangan Aplikasi Pemesanan Makanan Berbasis Web (Studi
Kasus : New Normal Eatery). Jurnal Nuansa Informatika, 16(1), 101–107.
Febrica, C., & Trianasari, N. (2020). Analisis Perbandingan Kualitas Pelayanan dan Bauran Pemasaran
Pada Layanan Go Food dan Grab Food di Pulau Jawa. E-Proceeding of Management, 7(2), 2112–
2116.
Kannia, N. (2022a). Pengumpulan Data Menggunakan Kuesioner.
Kannia, N. (2022b). Perhitungan Bobot Prioritas menggunakan Software Expert Choice.
Kannia, N. (2022c). Perhitungan Normalisasi pada Matriks Perbandingan Berpasangan.
Lestari, A. P. U. P. (2022). Fenomena Pemesanan Makanan Secara Daring dan Pengaruhnya Terhadap
Arsitektur Rumah Makan di Denpasar Barat. Seminar Nasional Manajemen, Desain & Aplikasi
Bisnis Teknologi, 5, 254–260.
Pambudi, W. I., Izzatillah, M., & Solikhin. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan
Terbaik menggunakan Metode AHP PT Ngk Busi Indonesia. Jurnal Riset Dan Aplikasi
Mahasiswa Informatika (JRAMI), 02(01), 113–120.
Pratikno, H., Puspasari, I., Kusumawati, W. I., & Admaja, Y. P. (2021). Implementasi Aplikasi
Pemantau Kapasitas Pengunjung Restoran Sebagai Upaya Mendukung Program Peraturan Daerah
Setempat Selama Masa Pandemi. Jurnal Abdikarya : Jurnal Karya Pengabdian Dosen Dan
Mahasiswa, 4(02), 67–74. https://doi.org/10.30996/abdikarya.v4i02.6243
Rahmawita, M., & Wiratama, A. (2021). Aplikasi Pemesanan Menu Makanan Restoran dan Cafe
Berbasis Android. Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Manajemen Sistem Informasi, 7(1), 76–82.
Sanyoto, G. P., Handayani, R. I., & Widanengsih, E. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan
Laptop untuk Kebutuhan Operasional dengan Metode AHP (Studi Kasus: Direktorat Pembinaan
Kursus dan Pelatihan Kemdikbud). Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 13(2), 167–174.
Susbiyantoro, S., Harjoko, H., & Almakiyah, S. R. (2021). Analisis Pengaruh Harga dan Promosi
Terhadap Kepuasan Pembelian (Studi Kasus Aplikasi Pesan Antar Makanan Online). JAB (Jurnal
Akuntansi & Bisnis), 7(02), 1–14.
Wangsadinata, R., Geraldine, C. N., & Aprilia, A. (2021). Pengaruh Technology Acceptance Model
dan Perceived Benefits Terhadap Minat Penggunaan Aplikasi Shopee Food pada Masyarakat
Surabaya. Jurnal Manajemen Perhotelan, 7(2), 104–114. https://doi.org/10.9744/jmhot.7.2.104
Widanengsih, E., Kurniadi, W., & Destiana, H. (2022). Adopsi Penggunaan Aplikasi Mobile Food
Ordering Dengan Pendekatan Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2.
Journal of Industrial Engineering & Management Research, 3(1), 63–79.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International
License
