EVALUATING THE BEST GROCERY STORE USING INTELLIGENT MOBILE ASSISTANT, WITH THE HELP OF AHP APPROACH AND LABEL RANKING PREFERENCE LEARNING

Hendryk Yayang S, Syaiful Ali, MIS., Ph.D., Ak., CA.,

2017 | Tesis | S2 Manajemen

Grocery shopping merupakan proses yang merepotkan dan melelahkan. Keterbatasan waktu dan anggaran merupakan penyebab permasalahan tersebut. Evaluasi toko merupakan salah satu pilihan shopper saat ini dalam menangani masalah grocery shopping. Shopper bukan hanya dapat mengurangi biaya pembelanjaan namun juga dapat memaksimalkan benefit atau keuntungan yang diperoleh dari proses pembelanjaan. Shopper sekarang ini menjadi lebih sensitif dalam memilih supplier (toko). Beberapa faktor pun dipertimbangkan dalam proses pemilihan. Dengan adanya beberapa toko yang tersebar luas sekarang ini beserta beberapa kriteria yang perlu diperhatikan secara bersamaan, tidak mungkin adanya cara bagi shopper dapat mengevaluasi toko tersebut secara instan. Analytic Hierarchy Process (AHP) yang sering digunakan untuk memilih pemasok yang optimal terlalu rumit untuk digunakan, Intelligent Mobile Assistant (IMA) yang sering dimanfaatkan untuk mengatasi masalah grocery shopping juga belum menyentuh area hijau ini. Ruang kosong ini menjadi basis kebutuhan bisnis yang akan diteliti oleh peneliti dalam penelitian ini. Instance-Based Label Ranking (IBLR) dari Preference Learning (PL) digunakan untuk membuat AHP menjadi lebih praktis dalam IMA. AHP tidak perlu lagi meminta responden untuk mengisi kuisioner perbandingan berpasangan lagi. IBLR akan memprediksinya. Proses AHP yang biasanya memakan waktu lama untuk menerapkannya, kini bisa dilakukan dengan cepat dan instan oleh shopper. Kombinasi IMA, AHP dan IBLR dalam penelitian ini telah berhasil membantu pembeli dalam mengevaluasi grocery store. Hal ini didukung oleh 87% dari total tes set yang setuju bahwa IMA dalam penelitian ini dapat membantu mereka mengevaluasi grocery store dengan instan dan mendapatkan grocery store yang paling menguntungkan bagi shopper, yang pastinya sesuai dengan preferensi mereka.

Grocery shopping is a rather complex and often distressing process. The complexity and stressfulness arise from diverse sources such as time and budget constraints. Evaluation of grocery store is one of the shopper's current choices in addressing grocery shopping problems. Shopper not only able to reduce all cost of their purchasing, but also able to increase the overall value or benefit of their purchasing. Shoppers now take many factors into account when evaluating and selecting a grocery store. Since many stores are wide available with many criterions that have to be simultaneously evaluated, it is impossible to find the best way to evaluate and select store instantly. Analytic Hierarchy Process (AHP) that is often used for selecting optimum supplier is too complicated and Intelligent Mobile Assistant (IMA) that are often utilized to overcome grocery shopping problems also have not touched this green area. This empty space becomes the basis of business need problem that would be investigated by author in this research. Instance-Based Label Ranking (IBLR) from Preference Learning (PL) is utilized to make the AHP�¢ï¿½ï¿½s principal more practical in the IMA. AHP no longer need to ask comparison pairwise on respondents. IBLR would predict it. AHP process that usually takes a long time to apply it, now can be done quickly and instantly by the shopper. The combination of IMA, AHP and IBLR in this study has been successful in assisting shoppers in evaluating grocery stores. It is supported by 87% of the total test set who agreed that IMA in this study could help them quickly evaluate the grocery store and get the most beneficial grocery store that aligns their preferences.

Kata Kunci : Grocery Store Evaluation, Intelligent Mobile Assistant (IMA), Analytic Hierarchy Process (AHP), Instance-Based Label Ranking (IBLR), Preference Learning (PL).