TUGAS AKHIR

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TOKO ONLINE DENGAN METODE MOORA

^”

“

TUGAS AKHIR

^”

“Disusun Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik

Pada Jurusan Teknik Informatika^”

Oleh

DESY ALFA AGUSTINA NIM. 11551200816

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU

ii

iv

LEMBAR HAK ATAS KEKAYAAN INTELEKTUAL

Tugas akhir yang tidak diterbitkan ini terdaftar dan tersedia di Perpustakaan Univerisitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau aadlah terbuka untuk umum dengan ketentuan bahwa hak cipta pada penulis. Referensi keputusan diperkenankan dicatat,tetapi pengutipan atau ringkasan hanya dapat dilakukan seizin penulis dan harus disertai dengan kebiasaan ilmiah untuk menyebutkan sumbernya

.

Pengadaan atau penerbitan sebagai atau seluruh tugas akhir ini harus memperoleh izin dari Dekan Fakultas Sains dan Teknologi Univeristas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Perpustakaan yang meminjamkan tugas akhir ini anggotanya diharapkan untuk mengisi nama, tanda peminjaman dan tanggal peminjaman

.

vi

LEMBAR PERSEMBAHAN

“Alhamdulillahi Rabbil’alamin. Rasa Syukur selalu hamba ucapkan kepadamu Ya Allah, Tuhan yang Maha Pencipta. Rasa Syukur saya ucapkan kepada Allah yang telah memberikan Nikmat, Kesehatan, Rezeki berkah, rahmat, taufik, hidayah, bimbingan, lindungan dan pertolongan dari mu Ya Allah, Alhamdulillah hamba mu ini dapat menyelesaikan laporan penelitian tugas akhir ini. Sungguh besar nikmat dan kuasa yang engkau berikan kepada hambamu ini Yaa Allah, yang telah memberikan kesempatan bagi hamba untuk bisa sampai ke tahap ini. Terima kasih Ya Allah dari porses ini hamba bisa belajar banyak hal mulai bangkit dari kegagalan, sabar, tidak berputus asa dan tidak mudah menyerah.

Laporan penelitian tugas akhir ini saya persembahkan untuk ayah dan ibu tercinta. Berkat doa, kerja keras, Support dari orang tua yang diberikan kepada saya, sehingga saya dapat menyelesaikan tugas akhir ini. Laporan tugas akhir ini juga saya persembahkan untuk paman Usman dan Etek Lismarlianti berkat rasa kwatir, perhatian, kasih sayang dari mereka saya bisa semangat untuk menyelesaikan tugas akhir ini. Persembahan ini saya berikan kepada saudara saya, kakak dan abang Nuralfilaili,Skm, Muhammad Alfian Kampari,Sos yang telah memberikan masukan, support untuk adiknya ini agar bisa menyelesaikan tugas akhir, dan juga untuk adik saya Muhammad dicky daramawan jamil ,Muhammad Fadhil Fikri yang telah mendoakan kakaknya ini agar segera menyelesaikan tugas akhir ini.

persembahan ini saya berikan untuk seluruh Saudara, kawan seperjuangan dibangku Perkuliahan yaitu keluarga besar Teknik Informatika G’15 serta kawan-kawan Teknik Informatika Angkatan 2015 yang memberikan bantuan, solusi dan motivasi kepada saya berawal dari Asomatif hingga sampai ketahap menyelesaikan laporan penelitian Tugas Akhir ini. Semoga Allah SWT memberi balasan atas amal kebaikan yang telah diberikan. Aamiin ya Rabbal’alamin.

ABSTRAK

Kemajuan Teknologi saat ini sangat meningkat, sehingga membuat gaya hidup masyarakat semakin serba instan. Toko online adalah salah satu sasaran masyarakat dalam berbelanja. Karena banyaknya toko online, maka terjadilah persaingan dalam memberikan pelayanan untuk pembeli. Namun pelayanan ini justru membuat pembeli bingung untuk menentukan toko mana untuk membeli barang yang ingin dibeli.

Algoritma Moora sebagai salah satu implementasi Sistem Pendukung Kepututsan (SPK) di pilih sebagai upaya dalam memecahkan permasalahan ini. Penulis memberikan solusi sebuah sistem pemilihan Toko online dengan Kriteria yang digunakan pada sistem yaitu harga, followers, Rating, Produk terjual, performa chat. Data alternatif yang digunakan sebanyak 20 data yang didapat dari shopee dan lazada. Hasil pengujian dari UAT mendapatkan hasil persentase 82,4% dan disimpulkan bahwa sistem mudah dipahami dan mampu memberikan solusi pemilihan toko online seseuai keperluan masyarakat.

Kata Kunci: Algoritma Moora, Lazada, Shopee, Sistem Pendukung Keputusan, Toko Online.

viii

ABSTRACT

Advances in technology are currently increasing, making people's lifestyles increasingly instantaneous. Online stores are one of the target people in shopping. Due to the large number of online stores, there is competition in providing services to buyers. However, this service actually makes buyers confused to determine which store to buy the goods they want to buy. The Moora Algorithm as one of the implementations of the Decision Support System (DSS) was chosen as an effort to solve this problem. The author provides a solution for an online shop selection system with the criteria used in the system, namely price, followers, ratings, products sold, chat performance. Alternative data used as many as 20 data obtained from shopee and lazada. The test results from UAT get a percentage of 82.4% and say that the system is easy to reach and able to provide solutions for choosing online stores according to community needs.

Keywords: Decision Support System, Lazada, Moora Algorithm, Online Store, Shopee.

KATA PENGANTAR

Assalammu’alaikum wa rohmatullohi wa barokatuh.

Alhamdulillahi robbil’alamin, tak henti-hentinya kami ucapkan kehadirat Allah Subhanahu wa ta’ala, yang dengan rahmat dan hidayah-Nya kami mampu menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan baik. Tidak lupa bershalawat kepada Nabi dan Rasul-Nya, Nabi Muhammad Sholallohu ‘alaihi wa salam, yang telah membimbing kita sebagai umatnya menuju jalan kebaikan.

Tugas Akhir ini disusun sebagai salah satu syarat untuk mendapatkan gelar sarjana pada jurusan Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Banyak sekali pihak yang telah membantu kami dalam penyusunan laporan ini, baik berupa bantuan materi ataupun berupa motivasi dan dukungan kepada kami. Semua itu tentu terlalu banyak bagi kami untuk membalasnya, namun pada kesempatan ini kami hanya dapat mengucapkan terima kasih kepada:

1 Bapak Prof. Dr.Khairunnas Rajab, M.Ag Rektor Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

2 Bapak Dr.Hartono, M.Pd., Dekan Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

3 Bapak Iwan Iskandar, M.T. Ketua Program Studi Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau dan penasehat akademis yang Selalu membimbing dan mengarahkan penulis

4 Bapak Reski Mai Candra, S.T., Msc. Sekretaris Program Studi Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

5 Ibu Prof.Dr.Okfalisa, S.T., M.Sc. sebagai Dosen Pembimbing I Tugas Akhir yang telah banyak memberikan ilmu,motivasi, support, waktu dan

x

6 Ibu Eka Pandu Cynthia, S.T., M.Kom sebagai Dosen Pembimbing II Tugas Akhir yang telah banyak memberikan ilmu,motivasi, support, waktu dan sangat sabar dalam memberikan bimbingan kepada penulis

7 Ibu Dr. Lestari Handayani, S.T., M.Kom. sebagai Dosen Penguji 1 yang telah memberikan support, saran, arahan, sehingga tugas akhir ini selesai dengan baik.

8 Ibu Fitri Insani, S.T., M.Kom. sebagai Dosen Penguji 2 yang telah memberikan support, saran, arahan, sehingga tugas akhir ini selesai dengan baik.

9 Penulis merasa bersyukur kepada Allah SWT karna memiliki keluarga seperti saat ini. adapun keluarga penulis Bapak Nurzamanis, Spd (ayah), ibu Simarnis (ibu) Nuralfilaili,Skm (kakak pertama), M.alfian kampari Sos (abang) M.dicky darmawan jamil (adik). M.fadhil Fikri (adik)

10 Seluruh pihak yang belum kami cantumkan, terima kasih atas dukungannya, baik material maupun spiritual.

Kami menyadari bahwa dalam penulisan laporan ini masih banyak kesalahan dan kekurangan, oleh karena itu kritik dan saran yang sifatnya membangun sangat kami harapkan untuk kesempurnaan laporan ini. Akhirnya kami berharap semoga laporan ini dapat memberikan sesuatu yang bermanfaat bagi siapa saja yang membacanya.

Wassalamu’alaikum wa rohmatullohi wa barokatuh.

Pekanbaru, Januari 2023

Penulis

DAFTAR ISI

LEMBAR PERSETUJUAN ... ii

LEMBAR PENGESAHAN ... iii

LEMBAR HAK ATAS KEKAYAAN INTELEKTUAL ... iv

LEMBAR PERNYATAAN ...v

LEMBAR PERSEMBAHAN ... vi

ABSTRACT ... viii

KATA PENGANTAR ... ix

DAFTAR ISI ... xi

DAFTAR GAMBAR... xiv

DAFTAR RUMUS ... xvii

BAB I PENDAHULUAN ...1

1.1 Latar Belakang ...1

1.2 Rumusan Masalah ...3

1.3 Batasan Masalah ...3

1.4 Tujuan Penelitian ...3

1.5 Manfaat Penelitian ...3

BAB 2 LANDASAN TEORI ...4

2.1 Toko Online ...4

2.2 Marketplace ...4

xii

2.3.3 Langkah Pengutipan Keputusan ...8

2.4 MOORA ...8

2.5 Skala Likert ...11

2.7 Penelitian Terkait...13

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN ...17

3.1 Identifikasi Masalah ...18

3.2 Pengumpulan Data ...18

3.3 Analisa ...18

3.4 Perancangan Sistem ...21

3.5 Implementasi Sistem ...21

3.6 Pengujian ...22

3.7 Kesimpulan dan Saran ...22

BAB 4 ANALISA DAN PERANCANGAN ...23

4.1 Analisa Sistem ...23

4.1.2 Subsistem Pengelolaan Data ...23

4.3 Implementasi Sistem ...49

4.3.1 Lingkungan Implementasi ...49

4.3.2 Batasan Implemtasi ...49

4.3.3 Hasil Implementasi ...49

4.4 Pengujian ...60

4.4.1 Pengujian UAT (User Acceptance Test)...60

BAB PENUTUP ...63

5.1 Kesimpulan ...63

5.2 Saran ...63

DAFTAR PUSTAKA ...64

DAFTAR GAMBAR

Gambar Halaman

Gambar 1 Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan ... 7

Gambar 2 Tahapan Metodologi Penelitian ... 17

Gambar 3 Tahap Metode Moora ... 19

Gambar 4 Flowchart Sistem ... 31

Gambar 5 Perancangan Usecase Diagram ... 32

Gambar 6 Class Diagram... 33

Gambar 7 Sequence Diagram login admin ... 34

Gambar 8 Sequence Diagram login pengguna ... 34

Gambar 9 Sequence Diagram Edit Profil ... 35

Gambar 10 Sequence Diagram Kriteria ... 35

Gambar 11 Sequence Diagram Tambah Produk ... 36

Gambar 12 Sequence Diagram Edit Produk ... 36

Gambar 13 Sequence Diagram Tambah Data Alternatif ... 37

Gambar 14 Sequence Diagram Tambah Edit Alternatif ... 37

Gambar 15 Sequence Diagram Perangkingan ... 38

Gambar 16 Perancangan Tampilan login ... 42

Gambar 17 Perancangan Tampilan Dashboard ... 43

Gambar 18 Perancangan Tampilan edit profil ... 43

Gambar 19 Perancangan Tampilan Kriteria ... 44

Gambar 20 Perancangan Tampilan Kategori Produk. ... 44

Gambar 21 Perancangan Tampilan Data Alternatif ... 45

Gambar 22 Perancangan Tampilan Perangkingan ... 45

Gambar 23 Perancangan Tampilan login Pengguna ... 46

Gambar 24 Perancangan Tampilan dashboard Pengguna ... 46

Gambar 25 Perancangan Tampilan edit profil pengguna... 47

Gambar 26 Perancangan Tampilan Kategori produk pengguna ... 47

Gambar 27 Perancangan Tampilan data alternatif ... 48

xiv

Gambar 31 Halaman Edit Profil ... 51

Gambar 32 Halaman kriteria ... 51

Gambar 33 Halaman kategori produk ... 52

Gambar 34 Data alternatif shopee ... 52

Gambar 35 Data alternatif lazada ... 53

Gambar 36 Halaman perangkingan ... 53

Gambar 37 Halaman hasil perangkingan shopee ... 54

Gambar 38 Halaman hasil perangkingan lazada... 54

Gambar 39 Halaman login pengguna ... 55

Gambar 40 Halaman dashboard pengguna ... 55

Gambar 41 Halaman edit profil pengguna ... 56

Gambar 42 Halaman kategori produk pengguna ... 56

Gambar 43 Data alternatif pengguna shopee ... 57

Gambar 44 Data alternatif pengguna lazada ... 57

Gambar 45 Perangkingan pengguna ... 58

Gambar 46 Halaman hasil perangkingan shopee ... 58

Gambar 47 Hasil perangkingan pengguna lazada... 59

Gambar 48 halaman rekomendasi ... 59

DAFTAR TABEL

Tabel Halaman Tabel 1 Skala Jawaban pada skala Likert ... 11 Tabel 2 Penelitian Terkait ... 13 Tabel 3 Data Kriteria SPK Pemilihan Toko Online ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 4 Nilai Bobot Pada Kriteria dari SPK Pemilihan Toko Online ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 5 Tahapan Pembentukan Matriks Shopee ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 6 Tahapan Normalisasi Matriks Shopee ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 7 Normalisasi Terbobot Shopee ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 8 Nilai Optimasi ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 9 Perangkingan Shopee ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 10 Tahapan Pembentukan Matriks Lazada ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 11 Normalisasi ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 12 Normalisasi Terbobot ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 13 Nilai Optimasi ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 14 Perangkingan Lazada ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 15 Rekomendasi ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 17 Mengelola Data Kriteria (Ubah Data) ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 18 Mengelola Data Alternatif (Tambah Data) ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 19 Mengelola Data Alternatif (Ubah Data) ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 20 Mengelola Data Kategori Produk (Tambah Data) ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 21 Mengelola Data Kategori Produk (Ubah Data) .. Error! Bookmark not defined.

Tabel 22 Melihat Perankingan ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 23 Pengujian UAT ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 24 Skala Jawaban pada Skala Likert ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 25 Skor kriterium ... Error! Bookmark not defined.

Tabel 26 Rating Scale ... Error! Bookmark not defined.

xvi

DAFTAR RUMUS

2.1 Matriks Keputusan. ... 10

2.2 Normalisasi ...10

2.3 Normalisasi Terbobot ... 11

2.4 Nilai Optimasi ... 11

2.5 Skor Kriterium ...12

2.6 Hasil Frekuensi ... 12

2.7 Skor Total ... 13

2.8 Skor Akhir. ... 13

2.9 Rating Scale ...13

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Gaya hidup masyarakat saat ini makin instan, seiring dengan kemajuan teknologi yang meningkat. Mayoritas masyarakat mempunyai tingkat mobilitas yang tinggi dalam aktivitas sehari-hari. Perusahaan Teknologi Informasi memanfaatkan kesempatan ini dalam menciptakan media penjualan online yang sering disebut Marketplace. Dalam media ini masyarakat dapat menilai, memilih, marketplace yang sesuai kebutuhan masyarakat seperti pakaian, produk rumah tangga, produk kesehatan [1].

Marketplace sangat mudah digunakan, pengguna bisa melihat barang yang akan dibeli dengan cara membuka aplikasi belanja online yaitu Shopee, Lazada. Dengan banyaknya toko online yang tersedia, maka makin kuat persaingan dalam memberikan pelayanan untuk pembeli. Akan tetapi pelayanan ini malah membuat pembeli kebingungan dalam menentukan toko mana yang menjadi pilihan untuk berbelanja. Banyak toko yang menawarkan produk yang sama dengan kwalitas yang berbeda seperti gratis ongkos kirim, harga murah, diskon. Dari kemudahan dan fasilitas yang ada banyak pembeli merasa kecewa dengan pesanan produknya[2].

Berdasarkan hasil wawancara dengan dua ibu muda bernama ibu Sulastri dan ibu Meli Novalianti yang sering membeli keperluan bayinya ditoko online seperti legging, bando, dress, terdapat beberapa kesulitan dalam menentukan ukuran yang sesuai untuk anaknya. Kadang ukuran yang tercantum ditoko online tidak sesuai dengan ukuran barang yang datang dan juga terdapat kendala saat menentukan kwalitas bahan yang akan dibeli ditoko online karena setiap toko online mempunyai gambar yang sama tapi bahannya berbeda sehingga susah dalam mengambil keputusan.

Menurut para ibu muda memilih pakaian untuk bayi perlu hati-hati, karna kulit bayi sensitif. Beberapa orang tua memiliki pemikiran yang berlainan saat mempersiapkan baju bayi mereka, sehingga perlu diterapkan Sistem Pendukung

Keputusan yang menjadi kompleks untuk pemilihan baju bayi. Dengan adanya SPK bisa meringankan pengguna saat mengambil keputusan, meyelesaikan kasus yang tidak terstruktur menggunakan komputer. Selain itu dapat membantu seseorang dalam menaikkan kinerja pada pengambilan keputusan [3].

Tempat Usaha Menjahit menggunakan SPK dengan Metode Moora yang bertujuan meringankan pengusaha saat mengambil keputusan dalam menetukan lokasi yang sesuai untuk membuka usaha. Kriteria yang dipakai untuk penentuan lokasi yaitu berawal dari lokasi alternatif hingga mendapatkan lokasi strategis untuk membuka usaha. Cara ini paling tepat digunakan dalam pertimbangan baik menguntungkan atau rugi [4].

Penelitian SPK mengunakan metode Moora pada Pemilihan Bibit Cabai mempunyai tujuan agar hasil cabe setiap tahun tercukupi. Penelitian ini memakai kriteria waktu panen, panjang buah, berat buah, hama pada batang cabai,banyak cabang ,harga bibit. Dari tahapan seleksi data alternatif dan tahapan perangkingan maka dapat kriteria Lado (A1) peringkat bibi cabai terbagus dengan nilai yi (max)= 0,2080[5].

Dari hasil kuisioner yang dilakukan penulis kepada warga yang mebuka toko online dan sering melakukan belanja online, didapatkan data-data tentang toko online, kriteria, bobot yang dipakai pada penelitian ini. Toko online yang sering di kunjungi, barang yang banyak peminatnya menjadi batasan dalam masalah penelitian diambil dari kuesioner.

Dari Latar belakang yang sudah dijelaskan diatas, maka penulis mengangkat judul penelitian yang diberi judul “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Toko Online dengan Metode Moora“ Dengan ada penelitian ini harapan penulis bisa membantu permasalahan saat memberi rekomendasi toko online yang tepat sesuai kriteria yang akan digunakan pengguna sistem

.

3 1.2 Rumusan Masalah

Dari penjelasan latar belakang diatas maka dapatlah rumusan masalah untuk penelitian ini adalah membuat dan mengunakan Metode Moora pada sistem pendukung keputusan rekomendasi toko online pada Dress Balita.

1.3 Batasan Masalah

Batasan masalah yang dipakai pada penelitian ini bertujuan untuk membatasi pembahasan supaya tidak lari dari latar belakang dan rumusan masalah yang mengurangi kesalah pahaman. Berikut Batasan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Data alternatif ada 20 data, didapat dari toko yang mempunyai produk Dress Balita Wanita.10 dari Shopee dan 10 dari Lazada.

2. Mengambil data dari toko Dress Balita Wanita berumur dibawah 5 tahun

3. Kriteria yang dipakai penelitian ini adalah harga, followers, rating, produk terjual, performa chat.

1.4 Tujuan Penelitian

Dari rumusan masalah yang ada maka penelitian ini akan membuat Sistem Pendukung Keputusan yang hasil akhir dari sistemnya memberi solusi atau rekomendasi kepada pengguna Toko Online dengan metode Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Toko Online Dress balita dengan Metode Moora.

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat Penelitian ini adalah mejelaskan nilai atau konribusi yang dihasilkan dari penelitan.

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1

Toko Online

Berdasarkan isi dari Kamus Besar Bahasa Indoneisa toko (warung) online mempunyai arti lapak atau gedung yang didalamnya memasarkan makanan, minum, produk rumah tangga, pakaian. Wikipedia online menyebut Toko Online yaitu keadaan seseorang yang saat ini tergabung dengan jaringan atau sistem besar. Kamus Besar Bahasa Indoesia Online menyebut bahwa Toko Online adalah bentuk jaringan atau disebut juga dengan daring.

Toko Online saat ini lebih unggul di Perusahaan,Toko Online memiliki nilai unggul di persaingan bisnis. Toko Online digunakan dalam perusahaan untuk mengembangkan pengiriman, pelayanan, pembayaran pelangganan, mengembangkan pemasaran. Dari tahun 1996 sampai sekarang Toko Online melakukan pengembangan dan ada beberapa Toko Online yang terkenal di Indonesia yaitu Shopee, Bli bli, Tokopedia, Lazada, Bukalapak [6].

2.2 Marketplace

Marketplace yaitu aplikasi yang memfasilitasi penjual dan pembeli dalam bertransaksi. Aplikasi tidak punya barang untuk dijual melainkan sebagai pemberi fasilitas dan menyediakan produk orang lain di aplikasi yang akan digunkanan oleh pengguna [7].

Marketplace adalah wadah transaksi dalam perbelanjaan online yang saat ini mulai menarik perhatian. Diindonesia sudah banyak yang dikenal diantaranya adalah Lazada, JD.id, Shopee, Tokopedia, Bukalapak. Dari marketplace yang disebutkan mempunyai servis yang berlainan dengan harapan yang sama adalah mempermudah klien dalam negosiasi [1].

5

Marketplace berperan menjadi pasar virtual, disana penjual dan pembeli berjumpa dan mengambil tindakan transaksi. Pada dunia internet e commerce berperan menjadi tindakan Transaksi, yang mempunyai banyak transaksi diantaranya dengan media internet, blog, porum media sosial, toko online, e marketplace [8].

2.3 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

SPK merupakan sebuah tahapan mendasar komputerisasi bersifat fleksibel, interaktif yang mampu beradaptasi dan mempunyai kemampuan dalam menyelesaikan masalah maupun mengomunikasikan masalah semi terstruktur [10].

SPK adalah pemekaran komputerisasi dibentuk sebagus mungkin, mudah digunakan oleh pengguna hal ini diterapkan pada tahapan teknik, analisa dan menambah wawasan saat membuat kerangka keputusan yang bersifat fleksibel [11].

2.3.1 Keistimewaan SPK

Menurut konotatif SPK mempunyai tingkat manajemen tinggi dan mempunyai keistimewaan seperti berikut ini:

1. Fokus kepada keputusan manajer puncak dan pengambil keputusan.

2. Memberi kebebasan, adaptasi dan merespon cepat.

3. Memberikan support diberbagai model pengambilan keputusan disetiap manajer.

Manusia dan Komputer sama-sama berperan saat memberi keputusan semi terstruktur dan tidak terstruktur. Dalam Permasalahan ini diselesaikan Manusia karna manusia beperan penting dalam penentu keputusan sedangkan komputer membantu adapun keistimewaan dari SPK seperti berikut ini [10].

1. SPK memiliki tahapan berbentuk komputerisasi yang antara mesin dengan penentu keputusan

2. Hak penuh diserahkan pada penentu keputusan dalam mengawasi semua langkah.

3. SPK berperan sebagai pemberi solusi terhadap suatu permasalah kelompok atau perorangan.

4. Sistem Pendukung Keputusan menggunakan data dan menganalisa 5. SPK mampu menyesuaikan kondisi dengan karakter bebas

6. SPK diarahkan untuk memberi penyelesain masalah, bukan menggantikan peran manusia sebagai penentu keputusan.

2.3.2 Unsur-Unsur SPK

SPK mempunyai 4 sub system saling terhubungan sebagai berikut [10].

1 Subsistem Perencanaan Data

Subsistem ini melingkupi data penting diatur oleh perangkat lunak disebut DBMS. Data penting dapat terhubung dengan warehouse perusahaan sebagai pengambil keputusan.

2 Subsistem Perencanaan Model

Subsistem ini berupa perangkat lunak yang memiliki gaya keuangan, Data, ilmu perancangan yang memfasilitasi kesanggupan Analisis dan perencananaan perangkat lunak yang sesuai.

3 Subsistem Perencanaan Dialog

Subsistem ini mampu digunakan pengguna dalam komunikasi dengan sistem dan memberi perintah SPK. Web Browser memberikan struktur antarmuka pengguna grafis yang akrab dan bertanggung jawab. Pengguna antarmuka melingkupi seluruh bidang komunikasi antara pengguna dengan sistem.

4 Subsistem Perencanaan Berbasis Pengetahuan

Subsistem ini membantu subsistem yang lain dan berperan mandiri (independent). Unsur ini membentuk aplikasi SPK yang terkoneksi dari internet Arsitektur ke SPK, internet ke perusahaan.

7

Unsur ini mengatur kinerja aplikasi sistem pendukung keputusan yang mempunyai koneksi internet di perusahaan dan arsitektur berikut ini gambarnya.

Manajemen Data

Manajemen Model

Manajer Pengetahuan

Manajemen Dialog

Pengguna Sistem lain

Data Eksternal dan Internal

Gambar 1 Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan

Berikut ini adalah penjelasan dari Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan 1 Managemen Data

Management Data tergolong database yang berisi data penting pada posisi apapun dan. Data ini dibentuk software atau dengan Database Management System

2 Managemen Model

Management Model adalahl yang mengaitkan model analitis, management sofware.

3 Manajer Pengetahuan

Subsistem yang berperan sebagai pendukung subsistem lain dalam bertindak dan memiliki komponen berdiri sendiri.

4 Managemen Dialog

Management Dialog adalah user yang mampu berkomunikasi dan memberi perintah pada DDS lewat subsistem dan menyediakan antarmuka.

2.3.3 Langkah Pengutipan Keputusan

Langkah pengutipan keputusan ada 4 (empat) tahap diantaranya adalah sebagai berikut [10].

1. Intelligence

Pada langkah ini harus mengetahuain apa permasalahannya terlebih dahulu , kemudian tentukan tujuan, objek dan penyebabnya. Langkah ini berperan penting sebelum mengambil Tindakan, permasalahan yang ada harus dirumuskan dahulu agar lebih jelas. Permasalahan dijelaskan lebih detail dan dikategorikan pada dua pilihan tergolong pemograman atau tidak.

2. Rancangan

Langkah ini, berkembang dengan cara seleksi, memberi saran yang berpotensi, membentuk gaya, Tes kecocokan dan pengesahan hasil.

3. Pilihan

Langkah ini, mempunyai penyelesain yang disetujui dan mempunyai pilihan hasil yang terbaik. Pilihan akan mudah apabila hasil mempunyai nilai jumlah.

4. Penerapan

Penyelesaian yang diperoleh pada langkah pilihan diterapkan Pada langkah ini membutuhkan susunan kegiatan yang sudah dibentuk, mempunyai hasil penentuan yang dilihat dan dicocokan apabila ambil tindakan revisi.

2.4 Moora

Pada tahun 2006 Moora dikenalkan oleh Brauers dan Zavadskas, di tahun 2004 Awal mula dikenalkan oleh Brauers yaitu Moora yang mampu mengatasi permasalahan yang susah pada area pabrik. Moora mempunyai lebih dari 2 atribut yang saling bertolak belakang diwaktu yang sama. Metode ini digunakan dalam menyelesaikan permasalahan denagn menghitung metematika kompleks. Pada

9

mengambil keputusan dengan banyak kriteria. Metode ini mempunyai kebebasan yang tinggi dan memiliki kemudahan dalam memisahkan bagian yang khusus dari tahapan pertimbangan ke dalam kriteria bobot keputusan dan beberapa atribut pengambilan keputusan pada Metode ini mempunyai kemampuan yang sangat baik dalam memberi sasaran kriteria yang bernilai untung dan rugi [12].

Dalam pengerjaan metode Moora terdapat tahap-tahapan pengerjaan diantaranya adalah berikut ini [1].

1. Input nilai kriteria

Mengumpulkan 5 kriteria dari shopee dan lazada, setelah kriteria didapat maka akan dilakukan pengumpulan data alternatif yang mana nilai itu akan diproses dan mendapatkan hasil keputusan nantinya.

2. Pembentukan Matriks

Melakukan perubahan data alternatif menjadi matriks keputusan sesuai metode. Tahap ini sudah masuk di proses metode Moora, Matriks keputusan berperan sebagai tolak ukur kinerja mulai alternatif i di simbol j, m sebagai seleksi dan n sebagai jumlah simbol. Dibawah ini adalah rumus dalam membentuk matriks keputusan:

X = [

] (2.1)

Penjelasan:

x = Nilai kriteria diubah kebentuk matriks n = Nilai kriteria

m =Nilai alternatif

3. Pembentukan Proses Normalisasi

Normalisasi metode Moora, Tujuan dari Normalisasi ini adalah merubah nilai/elemen matriks hingga mempunyai bernilai sama.

Tahap Normalisasi dihitung dengan Metode Moora sesuai persamaan yang ada pada rumus berikut ini:

Xij =

√

(2.2)

Penjelasan:

x_ij = nilai normalisasi alternatif i pada kriteria j m= jumlah alternatif

j= jumlah kriteria

4. Pembentukan Proses Normalisasi Terbobot

Mecari nilai normalisasi terbobot dari data kriteria mempuyai nilai unggul dari lainnya. Hal ini mementingkan kriteria dan melakukan perkalian bobot yang tepat. Dibawah ini adalah rumus proses normalisasi terbobot [3]:

Wj WX

W

yi^g_{j1 j ij}*ⁿ_jg1 (2.3) Penjelasan :

Yi= normalisasi Nilai dari alternatif j ke semua atribut Wj= bobot kriteria nilai ke j

WXij= Nilai kriteria

5. Pembentukan Proses Optimasi

Hitung nilai optimasi dengan pengurangan nilai maksimal dan minimal. Langkah ini memastikan nilai optimasi dengan data yang normalisasi terbobot. Dibawah ini adalah perhitungan nilai optimasi untuk atribut:

) ..

2 , 1

1 (

1WWX Wj j n

yi^g_{j j ij} ^g_jg  (2.4) Penjelasan :

yi = Optimasi Nilai

Wj = bobot nilai dari kriteria ke-j WjXij = pembentukan nilai matriks 6. Hasil Rangking

Hasil pembobotan dari atribut sudah didapat, tahap terakhir adalah menentukan hasil perangking dari metode Moora. Nilai tertinggi adalah hasil terbaik dari perhitungan metode Moora yang akan jadi pilihan

11 2.5 Skala Likert

Pada tahun 1932 Skala pengukuran berkembang oleh Likert kemudian digunakan unutk ukur pendapat, perilaku dan tanggapan untuk membentuk pertanyaan hingga mendapatkan skor/nilai. Proses Analisa data, komposisi nilai, beberapa pertanyaan dijadikan untuk jumlah dan rata-rata [13].

Perhitungan ukur jawaban responden, mempunyai beberapa tahap.

berikut ini tahap mengukur sikap responden [14].

1. Penentuan Skala Jawaban.

Dibawah ini penentuan skala yang disajikan untuk mengukur sikap responden dalam tabel 2.2 .

Tabel 1 Skala Jawaban pada skala Likert

Skala jawaban Nilai

Tidak baik sekali 1

Tidak baik 2

Normal 3

Sangat baik 4

Sangat baik sekali 5

2. Mencari Skor kriterium

Skor yang digunakan untuk menghitungan kriterium, normalisasi nilai kriterium dengan rumus dibawah ini Tabel 2.2.

% 100 terbesar x

jawaban skala

nilai

jawaban skala

nilai ium

Skorkriter 

(2.5) 3. Menghitung nilai frekuensi kemunculan pada tiap-tiap skala jawaban

dengan rumus:

𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 = 𝑓𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑗𝑎𝑤𝑎𝑏𝑎𝑛 × 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎 (2.6) Ketika mendapatkan hasil pada skala jawaban, maka seluruh hasil dijumlahkan, menggunakan rumus:

𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎 5 + ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎 4 + ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎 3 + ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎 2 + ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎 1 (2.8)

Kemudian berikut ini merupakan rumus perhitungan skor akhir:

𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑘ℎ𝑖𝑟

(2.9)

4. Menentukan nilai rating scale. Apabila skor akhir sudah dapat, dilakukan penentuan nilai rating scale, pada penentuan nilai rating scale, ditentukan nilai batas bahwa batas terendah yaitu 1, hal ini dikarenakan sewaktu pengisian angket semua pertanyaan harus dijawab, lalu, pada penentuan nilai batas atas dan batas bawah pada

masing-masing skala, menggunakan perhitungan di bawah ini.

Nilai tertinggi = skor kriterium (2.10) Nilai bawah SKD =Nilai bawah terendah

Nilai bawah KD = Nilai tertinggi SKD +1 Nilai bawah CD = Nilai tertinggi KD+1 Nilai bawah D = Nilai tertinggi CD+1 Nilai bawah SD =Nilai tertinggi D+1

Apabila skor rating scale didapatkan, hasil skala likert akan dijadikan kesimpulan skala pada Tabel 2.2.

13 2.6 Penelitian Terkait

Berikut ini adalah tabel penelitian yang sudah diteliti dan dijadikan acuan bagi penulis tugas akhir saat ini.

Tabel 2 Penelitian Terkait

No Judul Penelitian Nama Hasil Penelitian

1 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru dan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode MOORA (2018)

Samuel Manurung MOORA dapat memberikan hasil perankingan terbaik untuk seleksi Guru dan Pegawai.

2 Analisis Perhitungan Metode MOORA dalam Pemilihan Supplier Bahan Bangunan di Toko Megah Gracindo Jaya (2018)

Sri Wardani, Lin Parlina, Ahmad Revi

Metode MOORA bekerja dengan baik dan bisa digunakan pada pemilihan Supplier

3 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Jaminan Kesehatan Masyarakat (Jamkesmas) dengan Menerapkan Metode MOORA (2018)

Mesran, Swandi Dedi Arnold Pardede, Arahman Harahap

Penelitian ini berhasil menggunakan metode MOORA untuk membangun sistem pendukung keputusan Jamkesmas

4 Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ban Sepeda Motor Honda dengan Metode MOORA (2018)

Ari Andini, Gusnia Ariyanti Lestari, Isnaini Mawaddah, Ansari Saleh Ahmar, Khasanah

sistem pendukung keputusan pemilihan ban motor Honda diterapkan

menggunakan metode MOORA

5 Cam Shaft Material Selection Using Multi- Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA) Method (2018)

Nori, S.Ratna, M.Saifuddin

Penelitian ini

menggunakan Metode MOORA untuk menyelesaikan berbagai

kriteria-kriteria bahan

bangunan.

6 The Implementation of Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA) Method to Select the Lecturer Assistant Working at Computer

Laboratorium (2018

Tonni Limbong, Janner Simarmata

Penelitian ini

membahas pemilihan asisten dosen di Jurusan Ilmu

Komputer, Universitas Katolik St.Thomas menggunakan Metode Moora.

7 Application of MultiObjective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA) in Strategic Location Marketing (2018)

Kimberly Febrina, Supiyandi, Mesran

Penelitian ini

menggunakan Metode Moora untuk

melakukan pemilihan terhadap

strategi lokasi pemasaran suatu produk.

8 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pramuka Pandega Berprestasi

menggunkan Metode Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis(2018)

Ramadiani, Rani, Khairina, Hatta

Penelitian ini

menghasilkan aplikasi pemilihan pramuka pandega berprestasi menggunakan metode MOORA dengan tingkat akurasi 100%.

9 Impelementasi Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis untuk

Menentukan Kualitas Buah Mangga

Terbaik(2018)

Santri,

,Sitanggang, Robbi, Leon

penerapan MOORA dapat menentukan kualitas buah mangga terbaik berdasarkan kriteria.

10 Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Jurnalis Menerapkan Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio

Aldi, Hayati,Setiawan, Heri, Yuhandri

Berdasarkan hasil dari penelitian yang penulis lakukan penerapan metode MOORA cukup mudah

digunakan sebagai cara

15 Pendukung Keputusan Memilih Toko Daring terbaik (2019)

sistem pendukung keputusan

menyimpulkan bahwa Shopee merupakan toko daring terbaik.

12 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Hotel di Kota

Semarang

Menggunakan Metode MOORA (2019)

Adhi Novitasari Metode MOORA membantu pengunjung memilih hotel dan memberi kemudahan bagi pengelola hotel.

13 Penerapan`Multi- Objective Optimization On The Basis Of Ratio dalam Penentuan Asisten

Laboratorium(2019

Fajar Israwan Terdapat 3 kriteria yaitu Nilai Ujian, Indeks Prestasi dan Semester. Alternatif dengan rangking nomor 1 merupakan alternatif dengan nilai tertinggi pada

perhitungan Metode 14 Penerapan Metode

Moora pada Sistem Pemilihan Bibit Cabai (2019)

Fadlan, Windarto, Sudahri

penelitian ini merekomendasikan bibit cabai terbaik dengan nilai Yi (max) = 0.2080.

15 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi menggunakan metode MOORA (2019)

Laili Cahyan,

Muchamad Arif, Fitria Ningsih,

Hasil perangkingan dari sistem

menggunakan metode MOORA dengan hasil panitia pilmapres Fakultas Ilmu

Pendidikan Universitas Trunojoyo Madura.

16 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop pada Toko Online dengan Metode Fuzzy Tahani(2019)

Syahroni , Rachmatullah

Hasil skala likert sebesar 72% konsumen setuju jika metode fuzzy database diterapkan pada toko online laptop

17 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Teladan Dengan menggunakan Metode MOORA (2020)

Anindya Putri Hapsari perhitungan metode MOORA pada siswa teladan Cinta Aulia Afriansyah menempat rangking pertama dengan presentasi

0.209 dan Gilang Putra menempati rangking terakhir dengan presentasi 0.152 18 Sistem Pendukung

Keputusan Pemilihan Sepatu Pada Online Shop Choice Fashion dengan mengunakan Metode Moora(2021)

Sari , Alexander Penelitian menentukan sepatu sesuai dengan kriteria diinginkan dengan 20 data produk maka dapatlah sepatu terbaik yaitu Adidas dengan nilai 0,13601 19 Marketplace dimasa

Pandemi Covid-19 menggunkan Metode Moora

Chaeruddin, Sukarsih, Respitawulan

Dari perhitungan metode MOORA, marketplace shopee menjadi rekomendasi dimasa pandemi COVID-19 Shopee memdapat nilai 𝑦𝑖 tertinggi yaitu dengan nilai 0.417, diikuti Tokopedia dengan nilai 0.411, Lazada

mempunyai nilai 0.382, dan terakhir Bukalapak sebesar 0.3

17

BAB 3

METODOLOGI PENELITIAN

Berikut ini merupakan tahapan metodologi penelitian yang bertujuan untuk mendapatkan target sesuai harapan.

Mulai

Identifikasi masalah Pengumpulan Data

-

Studi Pustaka -Studi Lapangan

Analisa

- Analisa Data(Kriteria dan Alternatif) -Analisa Model

-Analisa Dialog

Black box

User Acceptance Test (UAT) Pengujian

Implementasi Sistem

Perancangan Sistem

Kesimpulan dan Saran

Selesai

Gambar 2 Tahapan Metodologi Penelitian

3.1

Identifikasi Masalah

Proses ini adalah proses awal disebuah penelitian, aktivitas ini mendapat sketsa dalam memahami masalah sistem pendukung keputusan pemilihan dress bayi. Banyaknya berbagai jenis dress bayi yang ada sekarang ini, membuat Sebagian warga yang berada di Kecamatan Kampar Kiri Tengah menjadi kesulitan dalam menentukan pilihan karena beragamnya pilihan. Kesulitan tersebut dikarenakan setiap jenis dress memiliki karakteristiknya masing-masing.

Misalnya dari segi harga dress untuk setiap jenis dress yang berbeda-beda tergantung dari kualitas, penjelasan masalah.

3.2

Pengumpulan Data

Penulis melakukan pengumpulan data dari studi pustaka dan survey lapangan untuk memperoleh data.

3.2.1 Studi Pustaka

ini adalah proses mempelajari sketsa implementasi metode Moora sesuai topik yang ditentukan.

3.2.2 Survei Lapangan

Survei menggunakan kuesioner ke warga yang berada di Kecamatan Kampar Kiri Tengah. Hasil peninjauan lapangan menggunakan Batasan masalah di penelitian juga memiliki tahap penentuan dengan kepentingan, bobot dari kriteria.

3.2

Analisa

Proses Analisa ini mengumpulkan data penelitian, Analisa adalah metode khusus yang dipakai untuk analisis masalah. Analisa dibagi jadi beberapa proses yaitu sub sistem manajemen data, subsistem manajemen model, dan subsistem manajemen dialog.

2.3.1 Analisa Data

Analisa data merupakan proses yang dilakukan dalam mengidentifikasi kriteria dan alternatif pada sistem pendukung keputusan pemilihan toko online.

1. Kriteria

Data kriteria didapat dari studi Pustaka disalah satu jurnal, hasil

19 2. Alternatif

Data alternatif adalah data dari toko Dress Balita Wanita yang didapat dari berbagai jurnal yang isinya merupakan nilai dari data kriteria yang telah di jabarkan diatas. Data yang dipakai dalam penelitian ada 20 data diambil dari 2 marketplace yaitu 10 data dari Shoppe dan 10 data dari Lazada.

2.3.2 Analisa Model

Proses ini dipakai untuk Analisa model dengan metode Moora berdasarkan kegiatan pengambilan keputusan dari perangkingan yang mendapatkan hasil perhitungan memakai nilai yang telah ditetapkan. Gambar dibawah ini adalah alur dari metode Moora.

Gambar 3 Tahap Metode Moora

Proses ini dimulai dari menemukan data kriteria menjadi inputan dalam proses perhitungan, lanjut mengumpulkan data kriteria menjadi satu untuk

membuat matriks keputusa, selanjutnya mengerjakan perhitungan Normalisasi dan Normalisasi terbobot, pada tahap ini adalah langkah memperoleh nilai untuk dipakai menghitung nilai optimasi. Selesai memperoleh nilai optimasi maka dapat nilai akhir pada masing-masing alternatif. Proses akhir adalah mengadakan perangkingan pada alternatif-alternatif yang agar dapat data rekomendasi.

2.3.3 Analisa Dialog

Pada proses ini melakukan implementasi dari hasil Analisa model, pengguna bisa memakai sistem yang sudah dibuat. Proses Analisa dialog akan melakukan anlisa untuk perkembangan sistem ke depannya. Unified Modelling Language adalah alat yang digunakan untuk membantu dalam Analisa dialog ini yaitu usecase diagram, activity diagram, sequence diagram, dan class diagram (Satzinger 2012).

1. Usecase Diagram

Usecase Diagram adalah model Unified Modeling Language yang dipakai untuk memperlihatkan hubungan antara pengguna dengan sistem yang dibuat. UML adalah sekumpulan alat yang dipakai untuk pengembangan sistem.

2. Activity Diagram

Activity Diagram adalah bentuk visual struktur kerja yang mempunyai aktivitas dan tindakan, pilihan, perulangan dan concurrency.

3. Sequence Diagram

Sequence Diagram dipakai dalam menggambarkan hubungan antara aktor dan sistem di dalam dan sekitar aplikasi yang berupa pesan yang menggambarkan waktu. Sequence diagram mempunyai dimensi waktu, objek-objek terkait. Pesan adalah kegiatan memanggil objek tujuan, misalnya sebuah perintah.

4. Class Diagram

Class Diagram adalah model Unified Modeling Language yang

21

3.3

Perancangan Sistem

Proses ini merupakan perancangan sistem pendukung keputusan pemilihan Toko Online dengan Analisa sistem yang dilakukan sebelumnya. Perancangan sistem yang akan dibuat terdiri dari perancangan Subsistem data, Subsistem model, Subsistem dialog.

1 Perancangan Subsistem data

Perancangan ini dilakukan dengan mengatur tabel-tabel yang akan dipakai pada basis data sistem yang akan dibuat.

2 Perancangan Subsistem model

Menggambarkan flowcart sistem yang menggunakan metode moora 3 Perancangan Subsistem dialog merancang struktur menu dan antar muka

3.4

Implementasi Sistem

Implementasi sistem ini terdiri dari hardware dan software. Dibawah ini adalah penjelasan dari lingkungan implementasi sistem tersebut.

1. Hardware

a. Processor : intel core i3 500 su,20Ghz

b. RAM : 4098MB RAM

c. Harddisk : 500 GB 2. Software

a. Operation System : Windows 10 Pro 64-bit b. Web Server : Apache

c. Browser : Google Chrome

d. Bahasa Pemrograman : PHP

e. Tools : Sublime Text 3

f. DBMS : MySQL

3.5

Pengujian

Pada proses ini melakukan pengujian sistem yang telah dibuat untuk mengetahui keberhasilan pembangunan sistem. Berikut pengujian yang akan dipakai pada sistem Pengujian User Acceptance Test. Pengujian ini dipakai untuk mengetahui sistem dapat diterima dan dijalankan dengan baik oleh para penggunanya.

3.6

Kesimpulan dan Saran

Kesimpulan dan saran diperoleh pada akhir penelitian. Kesimpulan merupakan hasil akhir yang diperoleh untuk menyelesaikan permasalahan yang ada. Sedangkan saran merupakan pengembangan yang dapat dilakukan oleh peneliti selanjutnya untuk hasil yang lebih baik dari penelitian ini.

63

BAB PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Penarikan kesimpulan diambil dari laporan hasil tugas akhir ini, setelah melewati langkah demi langka dari sebuah penelitian maka dapat disimpulkan bahwa sistem ini dibutuhkan oleh warga Kampar Kiri Tengah sebagai acuan untuk berbelanja Online dari Shopee ataupun Lazada. Dari beberapa toko Online didapatlah hasil perangkingan yang nantinya akan membantu pemilik toko dalam memilih toko terbaik untuk belanja.

5.2 Saran

Saran dari penulis tugas akhir ini bertujuan dalam menyempurnakan kekurangan yang ada dalam tugas akhir. Semoga selanjutnya menjadi lebih bagus. Berikut ini adalah saran yang akan harus diperbaiki:

1 Sistem ini belum dapat memfasilitasi kebutuhan user terkait kategori karna itu butuh pengembangan.

2 Penulis menyarankan untuk pengembangan sistem dengan penambahan metode Fuzzy, karna Moora belum dapat memfasilitasi pembobotan untuk setiap kriteria yang digunakan.

3 Sistem ini perlu diupdate karna belum otomatis

DAFTAR PUSTAKA

[1] A. A. Larasati, A. Siwi, F. Utami, and F. Prasetyo, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Belanja Online Marketplace Menggunakan Analytic Network Process (ANP),” vol. 4, no. 2, pp. 133–142, 2020.

[2] A. W. Syahroni, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop pada Toko Online dengan Metode Fuzzy Tahani,” vol. 3, pp. 143–152, 2019.

[3] R. Maulana and F. Latifah, “Penerpan Model AHP untuk Pemilihan Belanja Pada Toko Online,” vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2022.

[4] S. Suwandana and E. Wati, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan SUPPLIER Barang Dengan Menggunakan Metode MOORA di CV. CXY,” vol. 8, no. 2, 2020.

[5] S. Ahmadi, “Menjahit di MEDAN menggunakan Metode Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA),” vol. 6, pp. 318–

322, 2019.

[6] C. Fadlan, A. P. Windarto, and I. S. Damanik, “Penerapan Metode MOORA pada Sistem Pemilihan Bibit Cabai (Kasus: Desa Bandar Siantar Kecamatan Gunung Malela),” vol. 3, no. 2, pp. 2–6, 2019.

[7] “Implementasi Metode ANP Terhadap Sistem Pendukung Keputusan Memilih Toko Daring Terbaik,” vol. 3, no. 4, pp. 254–260, 2019.

[8] I. Setiawan, S. Nirwan, and F. M. Amelia, “Mikro, Kecil, dan Menengah Berbasis Web,” vol. 10, no. 3, pp. 37–43, 2018.

[9] Sofiani, Iin. "Rancang Bangun Aplikasi E-Marketplace Hasil Pertanian Berbasis Website Dengan Menggunakan Framework Codeigniter." Jurnal Manajemen Informatika 10.1, 2019.

[10] Rizaldi, R. Penentuan Operator Kartu Seluler Terbaik Menggunakan Metode Ahp (Analitycal Hierarchy Process). (JurTI) Jurnal Teknologi Informasi, 1(1), 61-67, 2017.

[11] M. W. Sari and O. Alexander, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan

65 Deepublish, 2017.

[13] Hidayatullah, Metode Moora Dengan Pendekatan Price-Quality Ratio Untuk Rekomendasi Pemilihan Smartphone. Jurnal Informatika, 20-29, 2017.

[14] Maryuliana, S. H., Sistem Informsai Angket Pengukuran Kebutuhan Materia Pembelajaran Tambahan Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Di Sekolah Menengah Atas Menggunakan Skala Likert. 1-12, 2016.

LAMPIRAN A

Bagian ini berisi data data seputar responden yang telah mengisi beberpa pertanyaan penentuan bobot kriteria yang digunakan. Berikut ini adalah hasil pengisiannya:

Responden I

67

69

Responden II

71

Responden III

73

75

LAMPIRAN B

Berikut ini adalah 20 data alternatif yang digunakan pada sistem pendukung keputusan pemilihan toko online dengan metode Moora. Data-Data ini didapat dari Marketplace Shopee dan Lazada. Data yang behasil didapat dari pertimbangan toko yang sering dipilih. Berikut ini adalah tabel dari data yang dikumpulkan:

Tabel Data Alternatif Bagian I Shopee

No Nama Produk

Nama Toko

Harga followers Rating Produk terjual

performa chat 1 Dress

lengan pendek

sae_co mpany

31000 45800 4,7 1000 90

2 Dress katun gamay

zahra.o lshop

33550 99100 4,9 10000 96

3 Dress Arrival

riryffat ul

26400 210400 4,8 10000 94

4 Dress lista rh_kids .id

81120 3700 4,5 44 76

5 Dress Kerah besar

binbinf ashion

38800 202300 4,4 453 100

6 Dress lengan panjang

binbinf ashion

78800 202300 5 233 100

7 Dress elegan premium import

Kiddy_

piyama

51000 86500 4,8 5300 90

8 Dress khensi

zabranc ollectio n

5999 112200 4,7 10000 98

9 Dress import murce Dress import

Deee_t upperw are

30000 853 4,6 33 63

10 Dress minnie ribbon

alovefo rbaby

95000 332600 4,9 1300 99

Bagian II Lazada

No Nama

Produk

Nama Toko

Harga followers Rating Produk terjual

performa chat 1 Dress

anak

Two Mix

19500 122700 4,7 4300 98

2 Dress bayi motif

animal

Nasya.

babysh op

27500 42900 4,7 33200 91

3 Dress motif lucu

Indo ultimat

e

24400 229000 4,8 2600 97

4 Dress model kodok

faeyzak ids

15000 10600 4,6 609 97

5 Dress strip polos

Unicell shop

13000 31000 3,4 609 86

6 Dress evelin

adyba 12500 303 4,5 483 100

7 Dress overall

kotak

Mansa rich

50000 1100 5 6 100

8 Dress kodok anak anak

Home_

kids

8000 2200 4,4 204 100

9 Dress baby alicia

Baby alicia

12999 99400 4,8 19800 95

10 Dress rabbit rawnie square

Twins store bekasi

55000 13600 4,2 4400 100

77

LAMPIRAN C

Lampiran ini berisi pembuktian hasil Kuisioner User Acceptance Test sistem pendukung keputusan pemilihan toko online dengan metode Moora .Berikut ini 6 hasil yang sudah diisi responden.

Responden I

Responden II

79 Responden III

Responden IV

81 Responden V

Responden VI

83

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

DATA PRIBADI

Nama Desy Alfa Agustina

Tempat / Tangal Lahir

Mayang Pongkai, 31 Agustus 1996 Jenis Kelamin Perempuan

Status Pernikahan

Belum Menikah

Anak Ke- 3 (Tiga) dari 5 bersaudara Tinggi Badan 155cm

Berat Badan 50 kg Kebangsaan Indonesia

KONTAK

Alamat JL.Taman Sari RT 013/RW 005

Mayang Pongkai Kampar Kiri Tengah

Nomor HP 082172038265/+62857652363

Email desy.alfa.agustina@stud

ents.uin-suska.ac.id RIWAYAT PENDIDIKAN

TK DHARMA Wanita Tahun 2002 – 2003

SD Negeri 045 Pongkai Kampar Kiri Tengah

Tahun 2003 – 2009 SMP Negeri 1 Kampar Kiri Tengah Tahun 2009 – 2012 SMA Negeri 1 Kampar Kiri Tengah Tahun 2012 – 2015 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif

Kasim Riau

Tahun 2015 – 2020