MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING DALAM MENENTUKAN APLIKASI BELANJA ONLINE TERBAIK DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (STUDI KASUS: MAHASISWA MATEMATIKA UNIMED 2019-2022)

Aplikasi belanja online adalah suatu aplikasi yang dapat diunduh secara seluler untuk memudahkan kegiatan bertransaksi secara daring untuk memenuhi kebutuhan dan keinginan masyarakat. Kegiatan berbelanja online merupakan hal yang umum dikalangan mahasiswa atau generasi berusia 20 hingga 30 tahun. Di Indonesia sendiri kegiatan belanja online selalu meningkat dari tahun ketahun yang mengakibatkan muncul beragam aplikasi belanja online di Indonesia. Dalam melakukan pengelolaan data, penelitian ini menggunakan data primer yang diperoleh langsung dari penyebaran kuesioner AHP terhadap 340 responden mahasiswa. Teknik pengambilan sampel yang digunakakan adalah teknik Simple Random Sampling yang dimana setiap individu memiliki hak yang sama untuk mengisi kuesioner. Proses analisis data dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Berdasarkan hasil analisis data nilai bobot prioritas aplikasi belanja online diperoleh bahwa kriteria yang paling berpengaruh dalam memilik aplikasi belanja online secara berturut turut adalah kriteria voucher promo dengan bobot 0,2361, kriteria informasi produk dengan bobot 0,173549, kriteri komentar pengguna dengan bobot 0,172652, kriteria metode pembayaran dengan bobot 0,143811, kriteria prosedur pemesanan dengan bobot 0,103178, kriteria jenis pengiriman dengan bobot 0,094227 dan yang paling tidak berpengaruh adalah kriteria tampilan aplikasi dengan bobot 0,07649. Berdasarkan hasil analisis data nilai bobot keputusan diperoleh bahwa aplikasi belanja online yang paling diminati mahasiswa adalah Shopee dengan bobot 0,512, Tokopedia dengan bobot 0,221639, Lazada denganbobot 0,151941 dan yang paling tidak diminati mahasiswa adalah Blibli dengan bobot 0,1135.