Sistem pendukung keputusan pemilihan produk E-Commerce menggunakan metode Ahp–Topsis berbasis data dinamis

INDONESIA:

Variasi produk yang melimpah dan kompleksitas informasi di platform e-commerce sering kali memicu kelelahan kognitif (decision fatigue) pada konsumen, sehingga menghambat proses pengambilan keputusan pembelian yang efektif dan objektif. Penelitian ini bertujuan mengatasi permasalahan tersebut dengan mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang mengintegrasikan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk pembobotan kriteria preferensi pengguna dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk perankingan produk, di mana data produk diperoleh secara dinamis dan real-time melalui teknik web scraping pada platform Tokopedia guna mengatasi ketiadaan API publik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengekstraksi data dinamis secara stabil melalui modifikasi HTTP Headers untuk melewati proteksi keamanan anti-bot, serta terbukti handal dalam memitigasi data noise—seperti produk iklan, palsu, atau tidak relevan—dengan menempatkannya di peringkat bawah berdasarkan perhitungan jarak terhadap solusi ideal. Berdasarkan evaluasi kegunaan menggunakan System Usability Scale (SUS), sistem memperoleh skor rata-rata 70,77 yang masuk dalam kategori Acceptable dengan predikat Good, membuktikan bahwa sistem ini layak diimplementasikan untuk membantu konsumen mengambil keputusan yang lebih akurat, efisien, dan sesuai dengan prinsip kehati-hatian (tabayyun).

ENGLISH:

The abundance of product variety and complexity of information on e-commerce platforms often triggers cognitive fatigue (decision fatigue) in consumers, thereby hindering the process of effective and objective purchasing decisions. This study aims to address this issue by developing a Decision Support System (DSS) that integrates the Analytical Hierarchy Process (AHP) for weighting user preference criteria and the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) for product ranking, where product data is obtained dynamically and in real-time through web scraping techniques on the Tokopedia platform to overcome the absence of a public API. Testing results show that the system is capable of extracting dynamic data stably through HTTP Headers modification to bypass anti-bot security protection, and is proven to be reliable in mitigating data noise—such as advertising, fake, or irrelevant products—by placing them at the bottom of the ranking based on the calculation of distance from the ideal solution. Based on a usability evaluation using the System Usability Scale (SUS), the system obtained an average score of 70.77, which falls into the Acceptable category with a Good rating, proving that this system is feasible to implement to help consumers make more accurate, efficient, and prudent decisions (tabayyun).

ARABIC:

تؤدي وفرة تنوّع المنتجات وتعقيد المعلومات في منصات التجارة الإلكترونية في كثير من الأحيان إلى حدوث الإرهاق المعرفي (Decision Fatigue) لدى المستهلكين، مما يعيق عملية اتخاذ قرارات الشراء بشكل فعّال وموضوعي. تهدف هذه الدراسة إلى معالجة هذه المشكلة من خلال تطوير نظام دعم القرار (DSS) يدمج طريقة عملية التحليل الهرمي (AHP) لترجيح معايير تفضيلات المستخدم، وطريقة تفضيل الترتيب وفق التشابه مع الحل المثالي (TOPSIS) لترتيب المنتجات، حيث يتم الحصول على بيانات المنتجات بشكل ديناميكي وفي الوقت الفعلي باستخدام تقنية استخلاص بيانات الويب (Web (Scraping) من منصة توكوبيديا (Tokopedia) للتغلب على عدم توفر واجهة برمجة تطبيقات (API) عامة. تُظهر نتائج الاختبار أن النظام قادر على استخراج البيانات الديناميكية بشكل مستقر من خلال تعديل ترويسات HTTP لتجاوز آليات الحماية الأمنية ضد الروبوتات (Anti-Bot)، كما ثبتت موثوقية النظام في الحد من ضوضاء البيانات، مثل المنتجات الإعلانية أو المزيفة أو غير ذات الصلة، وذلك من خلال وضعها في مراتب متأخرة بناءً على حساب المسافة عن الحل المثالي. وبناءً على تقييم قابلية الاستخدام باستخدام مقياس قابلية استخدام النظام (SUS)، حقق النظام متوسط درجة بلغ 70.77، مما يصنّفه ضمن فئة «مقبول» (Acceptable) بتقدير «جيد» (Good)، الأمر الذي يثبت أن هذا النظام قابل للتطبيق لمساعدة المستهلكين على اتخاذ قرارات أكثر دقة وكفاءة واتزانًا، بما يتوافق مع مبدأ التبيّن.