OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## Survei Penilaian Mahasiswa pada Penentuan Sistem Pembelajaran Terbaik Setelah
Pembelajaran Dalam Jaringan (Daring) Selama Covid 19

## Student Assessment Survey on Determining the Best Learning System After Online
Learning During Covid 19
Nailis Sa’adah 1* , Taufik Hidayat 2
Program Studi Teknik Komputer, Universitas Serambi Mekkah, Banda Aceh, Indonesia *E-mail: nailis.saadah@serambimekkah.ac.id

## Abstrak
Pandemi Covid-19 mulai melanda indonesia sejak tahun 2020 lalu. Akibat pandemi tersebut, hampir seluruh aspek dan bidang  kehidupan  merasakan  imbasnya.  Salah  satunya  adalah  pada  bidang  pendidikan.  Pemerintah  memberlakukan pembelajaran dalam jaringan (daring) berbasis online untuk seluruh tingkat pendidikan, termasuk pada perguruan tinggi. Banyak perbedaan yang dirasakan mahasiswa saat mengikuti pembelajaran daring, yaitu dari segi mutu pembelajaran dan  hasil  pembelajaran . Penelitian  ini  bertujuan  mengetahui  penilaian  mahasiswa  dalam  memutuskan  sistem pembelajaran terbaik setelah pembelajaran daring diberlakukan selama pandemic COVID-19 berdasarkan kriteria mutu pembelajaran,  proses  pembelajaran  dan  hasil  pembelajaran.  Survei  melibatkan  43  orang  responden  mahasiswa. Penelitian dilakukan dengan menerapkan metode deskriptif. Analisis data hasil survei dilakukan dengan Metode Analytic Hierarchy  Process  (AHP).  Hasil  penelitian  menunjukkan  kriteria  hasil  pembelajaran  memiliki  bobot  lebih  tinggi,  yaitu 36,92  %  dibandingkan  dengan  kriteria  mutu  pembelajaran  33,86%  dengan  consistency  ratio<10%  sehingga  memiliki tingkat  konsisten  yang  baik.  Adapun  alternatif  sistem  pembelajaran  terbaik  adalah  sistem  pembelajaran  luar  jaringan (luring) yang memiliki bobot 66,42 % sedangkan sistem pembelajaran daring memiliki bobot 33,58 %. Secara keseluruhan, Metode  AHP  berhasil  menghasilkan  nilai  konsistensi  yang  cukup  baik  dalam  menentukan  sistem  pembelajaran  terbaik berdasarkan data hasil survei penilaian mahasiswa.
Kata kunci: Sistem pembelajaran daring; Survei penilaian; Metode AHP (Analytic Hierarchy Process).

## Abstract
The Covid-19 pandemic began to hit Indonesia since 2020. As a result of the pandemic, almost all aspects and areas of life have  been  affected.  One  of  them  is  in  the  field  of  education.  The  government  enforces  online  learning  for  all  levels  of education, including universities. There are many differences that are felt by students when participating in online learning. This  study  aims  to  determine  student  assessments  in  deciding  the  best  learning  system  after  online  learning  was implemented  during  the  COVID-19  pandemic  based  on  learning  quality  criteria  and  learning  outcomes.  The  survey involved 43 student respondents. The research was conducted by applying the descriptive method. Data analysis of survey results was carried out using the Analytic Hierarchy Process (AHP) method. The results showed that the learning outcomes criteria had a higher weight, namely 36.92% compared to the learning quality criteria of 33.86% with a consistency ratio of <10% so that they had a good consistent level. The best alternative learning system is the offline learning system which has a weight of 66.42% while the online learning system has a weight of 33.58%. Overall, the AHP method succeeded in producing  a  fairly  good  consistency  score  in  determining  the  best  learning  system  based  on  the  data  from  the  student assessment survey.
Keywords: Online learning System; Assessment Survey; AHP (Analytic Hierarchy Process) Method.
Naskah diterima 22 Sept. 2022; direvisi 21 Okt. 2022; dipublikasikan 23 Okt. 2022. JAMIKA is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## I. P ENDAHULUAN
Kesehatan merupakan faktor penting dalam kehidupan, sehingga harus diperhatikan dan dijaga dengan serius. Banyak hal yang mempengaruhi gangguan kesehatan. Salah satunya adalah penyebaran virus. Apalagi jika  masalah  penyebaran  virus  yang  tidak  terkontrol  dalam  skala  dunia,  seperti Corona  Virus  Disease  19 (Covid-19). Tahun 2020, Pemerintah mengumumkan secara resmi, wabah virus Covid-19 masuk ke Indonesia dan ditetapkan menjadi bencana non alam [1]. Penyebaran Covid-19 terjadi di seluruh provinsi di Indonesia, termasuk di Provinsi Aceh. Berbagai program dilakukan pemerintah guna menekan kasus ini. Salah satunya adalah memberlakukan pembelajaran dalam jaringan (daring) pada seluruh instansi pendidikan. Hal ini tentu saja  berbeda  dengan  sistem  pembelajaran  luar  jaringan  (luring)  seperti  yang  selama  ini  berlangsung. Mahasiswa sebagai pihak yang telah menjalani perkuliahan secara daring selama Pandemi Covid-19 lalu tentu merasakan beberapa perbedaan tersebut, seperti dari segi mutu pembelajaran, proses pembelajaran dan hasil
pembelajaran. Dari segi hasil pembelajaran, menurut Y M D Nesi dkk, tidak ada perbedaan yang signifikan antara  hasil  belajar  kognitif  peserta  didik  sebelum  dan  selama  pandemi.  Sedangkan  untuk  hasil  belajar, pembelajaran secara daring sedikit lebih tinggi dibandingkan dengan pembelajaran tatap muka di ruang kelas [2].  Adapun  berdasarkan  proses  selama  pembelajaran  berlangsng,  Mar’ah  dkk  mengungkapkan  bahwa  ada beberapa  hambatan  yang  dialami  peserta  didik,  guru  dan  orang  tua  selama  pembelajaran  daring  seperti penguasaan teknologi yang masih kurang, penambahan biaya kuota internet, adanya pekerjaan tambahan bagi orang tua dalam mendampingi anak belajar, komunikasi dan sosialisasi antar siswa, guru dan orang tua menjadi berkurang dan jam kerja yang menjadi tidak terbatas bagi guru karena harus berkomunikasi dan berkoodinasi dengan orang tua, guru lain, dan kepala sekolah selama masa sekolah berlangsung [3].
Pada  masa  penyebaran  Covid  19  mulai  menurun  dan  beberapa  instansi  mulai  kembali  menjalani pembelajaran tatap muka, ada beberapa perubahan yang terjadi. Menurut Ramadhan I dkk, proses perubahan pembelajaran yang dilakukan adalah dengan mempersiapkan fasilitas protocol Kesehatan, memastikan tenaga didik sudah vaksinasi, praktek belajar di kelas dengan menjaga jarak, adanya pembagian rombongan belajar, alokasi waktu belajar dalam pembelajaran yang dikurangi, dan persiapan guru dalam menghadapi siswa yang terbiasa  belajar  daring  dan  bagi  pribadi  siswa  banyaknya  materi  yang  tidak  dipahami  selama  pembelajaran daring [4]. Adapun Tujuan penelitian ini adalah  untuk mengetahui penilaian mahasiswa dalam memutuskan sistem pembelajaran terbaik setelah pembelajaran daring diberlakukan selama pandemic Covid-19 berdasarkan kriteria mutu pembelajaran, proses pemelajaran dan hasil pembelajaran dengan menggunakan Metode Analytic Hieararchy Process (AHP). Survei  menggunakan metode deskriptif kuantitatif yang memberikan gambaran tentang  perbedaan  tingkat  efektivitas  dan  efisien  pembelajaran  daring  dengan  pembelajaran  luring  dengan berbagai  variabel  pendukung.    Ada  beberapa  penelitian  terkait  penilaian  mahasiswa  terhadap  proses pembelajaran daring selama Covid-19, salah satunya adalah penelitiana oleh Pangaribuan dkk. Berdasarkan penelitian  Pangaribuan  dkk,    Hasil  analisis  data  statistika  menunjukkan  bahwa  secara  umum  mahasiswa Fakultas Sains dan Teknik Universitas Nusa Cendana puas terhadap layanan proses pembelajaran dan layanan akademik dimana terdapat 2 item yang sudah berada dalam kategori sangat memuaskan dan  masih terdapat 5 item  berada  pada  kategori  cukup  memuaskan  [5].  Prasetya  T  A  dan  Harjanto  C  T  dalam  penelitiannya menyebutkan  mutu  pembelajaran  yang  di  terapkan  dalam  pembelajaran  daring  selama  Pandemi  Covid-19 berpengaruh terhadap hasil belajar [6].
Metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  adalah  teori  umum  yang  menjelaskan  mengenai pengukuran. Metode AHP merupakan metode pengambilan keputusan atau sistem pendukung keputusan (SPK) yang menggunakan faktor-faktor logika, intuisi, pengalaman, pengetahuan, emosi, dan rasa untuk dioptimasi dalam suatu proses yang sistematis, serta mampu membandingkan secara berpasangan data kuantitatif maupun yang kualitatif. Adapun Keuntungan dari metode AHP ini adalah pada tahap akhir dapat ditarik suatu konsesus yang merupakan gabungan pendapat dari seluruh pihak yang dijadikan narasumber [7].
Ciri metode AHP adalah melakukan pembandingan antara sepasang objek. Tabel 1 menunjukan skala perbandingan Analytical Hierarchy Process . Hasil elemen yang telah dibandingkan, selanjutnya dituangkan ke dalam sebuah matriks. Matriks akan menjalani proses normalisasi dengan menggunakan eigenvector, proses iterasi  berlangsung  sampai  dengan  selisih  nilai  eigen  antar  hasil  iterasi  mencapai  nilai  relatif  kecil.  Proses normalisasi matriks dimaksudkan untuk menemukan urutan prioritas  [8]. Aprilia R dkk dalam penelitiannya menggunakan Metode Analytic Hieararchy Process (AHP) untuk menentukan media pembelajaran terbaik [9]. El Hadidi O dkk menggunakan Metode AHP untuk mengevaluasi untuk mengevaluasi dan mempertimbangkan empat  kategori  yang  merupakan  blok  bangunan  LCC  konstruksi  bangunan  industri  [10].  Hasanuddin  dkk, menggunakan Sistem pendukung keputusan (SPK) untuk menentukan kayawan terbaik pada PT. Bank HSBC dengan  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  [11].  Adapun  Mantovandi  A  dkk, menerapkan  Metode Analytic  Hieararchy  Process (AHP)  dalam  pemilihan  karyawan  terbaik  berdasarkan kualitas sumber daya manusia pada PT. Bank HSBC Indonesia divisi Contact Center [12]. Penelitian-penelitian sebelumnya yang memfokuskan pada isu terkini seputar Pandemi Covid-19 terutama yang terkait pada bidang pendidikan,  kebanyakan  menitiberatkan  pada  hubungan  mutu  pembelajaran  dengan  hasil  pembelajaran. Adapun  pada  penelitian  ini  memfokuskan  pada  penilaian  peserta  didik  (mahasiswa)  tentang  sistem pembelajaran terbaik setelah peserta didik melewati sistem pembelajaran daring selama Pandemi Covid-19.
Mutu pendidikan dapat dilihat dari dua sisi, yaitu segi normatif dan deskriptif. Pada segi normatif mutu dinilai  berdasarkan  pertimbangan  intrinsik,  sebagai  produk  pendidikan,  yaitu  manusia  yang  terdidik  sesuai standar  idealnya.  Sedangkan  kriteria  ekstrinsik,  pendidikan  merupakan  instrumen  untuk  mendidik.  Adapun dari  segi  deskriptif,  mutu  ditentukan  bedasarkan  keadaan  sebenarnya  seperti  hasil  tes  prestasi  belajar  [13]. Saputra  A dan  Kurniadi D  menyebutkan bahwa  menurut penelitian dari Doll,W. J & Torkzadeh, G (1988), salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis kepuasan subjek terhadap suatu sistem adalah End User Computing  Satisfaction (EUCS)  [14].  Faktor  Kepuasan  pengguna  merupakan  hal  penting  dalam
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
pengembangan    sistem  informasi  [15]. End user  computing merupakan  ruang  lingkup  yang  memungkinkan pengguna  dapat  menyelesaikan  sendiri  persoalan  terhadap  kebutuhan  informasi  secara  langsung.  Model evaluasi EUCS menekankan satisfaction (kepuasan) pengguna terhadap aspek teknologi, dengan menilai isi, keakuratan,  format,  waktu  dan  kemudahan  penggunaan  dari  sebuah  sistem  [16]. Satisfaction atau  kepuasan merupakan indikator untuk mengetahui sejauh mana tingkat kepuasan pengguna terhadap sistem [17].
I  purwandani  mengukur  tingkat  kepuasan  mahasiswa  menggunkan  metode  EUCS,  yang  terdiri  dari [18]:
a. Content (isi), yaitu faktor kepuasan pengguna dari sisi kelengkapan isi suatu system. Content adalah isi dari sistem yang berupa fungsi sistem dan juga informasi yang dihasilkan oleh sistem itu sendiri seperti tampilan e-learning , dan ketersediaan seluruh informasi (materi & tugas) perkuliahan [18],[19].
b. Accuracy adalah  keakuratan  antara  data  yang  ditampilkan  dalam e-learning dengan  silabus  media pembelajaran  kejuruan. Accuracy mencakup  ketepatan  data  yang  dihasilkan  oleh  sistem  informasi tersebut, integritas dan keutuhan data yang dihasilkan, keterbatasan hak akses user dan lain-lain [19],[20].
c. Form merupakan  bentuk  dari e-learning media  pembelajaran  kejuruan,  seperti  kepuasan  pengguna e- learning dari sisi form dilihat dari tersedianya ruang untuk mengakses materi, mngumpulkan tugas, ruang untuk  melihat  nilai  tugas,  dan  ruang  untuk  saling  berkomunikasi.  Dimensi  Form  menekankan  pada tampilan sistem informasi segi letak yang teratur, paduan warna yang estetik, dan sistem informasi juga memiliki standarisasi dalam keseragaman bentuk sehingga menjadi menarik bagi pengguna [16].
d. Easy of use digunakan untuk mengukur kepuasan pengguna dari sisi kemudahan penggunaan atau user friendly  dalam  menggunakan  sistem  seperti  proses  memasukkan  data  dan  mencari  informasi  yang dibutuhkan [21]. Dalam e-learning , Easy of Use merupakan kemudahan dalam menggunakan e-learning media  pembelajaran  kejuruan  seperti  kemudahan  akses,  kemudahan  mendownload  lampiran  materi, kemudahan  mengupload  tugas,  kemudahan  mengetahui  status  tugas,  dan  kemudahan  mendapatkan panduan pengoprasian e-learning.
e. Timeliness merupakan  Ketepatan  waktu sistem informasi  yang ditinjau dari  waktu tanggap yang cepat dan sesuai dengan kebutuhan dari pengguna, informasi up-to-date dan adanya shortcut dalam melakukan proses  kerja  yang  cepat [21]. Timeliness dalam e-learning merupakan  pengukuran  tingkat  kepuasan mahasiswa dari sisi ketepatan waktu pembelajaran online .

## II. M ETODE P ENELITIAN

## Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang dilakukan seperti ditunjukkan pada Gamba 1, yaitu observasi dan wawancara, studi pustaka, identifikasi masalah, perancangan kuesioner, pengumpulan data, analisa data, penerapan AHP, dan implementasi sistem.

## Observasi dan wawancara
Pada  tahapan  awal  penelitian,  dilaukan  observasi  dan  wawancara  dengan  mahasiswa  setelah pelaksanaan pembelajaran daring dilakukan. Observasi dilakukan untuk mengetahui penilaian dan pandangan mahasiswa  terhadap  pemberlakuan  pembelajaran  daring,  masalah-masalah  yang  muncul  dan  faktor-faktor pendukung  keberhasilan  penerapan  pembelajaran  daring.  Adapun  jumlah  responden  yang  dilibatkan  dalam penelitian ini adalah sebanyak 43 orang responden.

## Studi Pustaka
Studi  pustaka  dilakukan  untuk  mengkaji  dan  menelusuri  informasi  tentang  metode  penelitian  AHP. Disamping itu untuk menelaah penelitian-penelitian serupa yang dilakukan oleh peneliti sebelumnya dengan menggunakan Metode AHP.

## Identifikasi Masalah
Berdasarkan  observasi  dan  studi  pustaka,  selanjutnya  dilakukan  identifikasi  masalah.  Permasalahan yang  dikaji  adalah  penilaian  mahasiswa  terhadap  metode  pembelajaran  terbaik  dengan  alterntif  (pilihan) pembelajaran daring atau pembelajaran luring dengan menggunakan model pendukung keputusan. Pada tahap ini juga ditentukan kriteria-kriteria dan alternatif yang digunakan pada Metode AHP. Adapun kriteria-kriteria yang dinilai adalah kriteria Mutu pembelajaran, kriteria proses pembelajaran dan kriteria hasl pembelajaran. Tahap selanjutnya merancang kuisioner untuk digunakan sebagai alat pengumpulan data pada setiap responden mahasiswa.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Gambar 1. Flowchart Penelitian

## Perancangan Kuisioner
Penelitian  ini  menggunakan  angket  atau  kuesioner  yang  berfungsi  sebagai  instrumentasi  untuk memperoleh data sistem pembelajaran terbaik menurut para responden. Adapun isi kuisioner berisi penilaian masing-masing kriteria untuk menganalisis kepuasan subjek terhadap suatu sistem. Pada penelitian ini, analisis yang digunakan adalah analisis kepuasan subjek End User Computing Satisfaction (EUCS). Adapun penilaian kuisioner berdasarkan skala yang dicetuskan Saaty. Saaty menjelaskan bahwa skala terbaik dalam memberikan pendapat  adalah  skala  dari  1  sampai  9  untuk  menyelesaikan  berbagai  persoalan.  Skala  nilai  perbandingan berpasangan tersebut dapat dilihat pada Tabel 1 berikut [22]:
T ABEL 1
T ABEL S KALA N ILAI P ERBANDINGAN Intensitas Kepentingan Definisi 9 Mutlak lebih penting 8 Nilai pertimbangan antara nilai 7 dan nilai 9 7 Sangat lebih penting 6 Nilai pertimbangan antara nilai 5 dan nilai 7 5 Lebih penting 4 Nilai pertimbangan antara nilai 3 dan nilai 4 3 Sedikit lebih penting 2 Nilai pertimbangan antara nilai 1 dan nilai 3 1 sama

## Pengumpulan data
Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan angket kuisioner yang dibagikan kepada mahasiswa di  Program  Studi  Teknik  Komputer.  Kuisioner  dibagikan  secara  offline  di  lingkungan  Instansi  Kampus Universitas Serambi Mekkah yang selanjutnya diisi sesuai petunjuk pengisian. Responden kuisioner terdiri dari mahasiswa dari berbagai angkatan yang pernah mengalami proses pembelajaran secara daring selama Pandemi Covid-19.

## Analisa Data
Setelah data kuisioner didapatkan, selanjutnya data kuisioner ditabulasi untuk dapat dianalisis. Ada 43 data yang dihasilkan dari 43 responden penelitian. Untuk menentukan keputusan sistem pembelajaran terbaik, digunakan  model  sistem  Analisis  data  dilakukan  dengan  menggunakan  model  pendukung  keputusan.  Salah satu metode yang paling bagus untuk mencari nilai pembobotan sebagai model pendukung keputusan adalah Metode Metode Analytical Hierarchy Process atau AHP. Metode AHP bertujuan mengurangi masalah multi kriteria  atau  multi  factor  melalui  sebuah  hierarki,  dari  yang  kompleks  menjadi  bentuk  sederhana.  Matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan [23]

## Penerapan AHP dan Implementasi
Matriks  perbandingan  berpasangan  mendefinisikan  tentang  kontribusi  relatif  atau  pengaruh  setiap elemen  terhadap  tujuan  atau  kriteria  yang  setingkat  di  atasnya.  Adapun  struktur  dari  matriks  berpasangan ditunjukkan oleh Tabel 2.
T ABEL 2

## M
ATRIKS B ERPASANGAN Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Kriteria n Kriteria 1 K11 K12 K13 K1n Kriteria 2 K21 K22 K23 K2n Kriteria 3 K31 K32 K33 K3n Kriteria m Km1 Km2 Km3 Kmn
Misalnya A adalah matriks berpasangan maka Vektor bobot yang terbentuk pada adalah
(𝐴)(𝑤) 𝑇 = (𝑛)(𝑤) 𝑇 (1) Untuk menghitung bobot, terlebih dahulu dilakukan normalisasi (A’) kolom-J pada matriks A, 𝐴′ = ∑ 𝑎(𝑖, 𝑗) = 1 𝑖 (2)
Selanjutnya dihitung baris rata-rata pada A’ : 𝑤 𝑖 = 1 𝑛 ∑ 𝑎(𝑖, 𝑗) 𝑖
(3)
𝑤 𝑖 adalah bobot tujuan ke i dari vektor bobot. Selanjutnya menghitung konsistensi bobot (𝐴)(𝑤 𝑇 ) 𝑡 = 1 𝑛 ∑ ( 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑘𝑒 𝑖 𝑝𝑎𝑑𝑎 (𝐴)(𝑤𝑇) 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑘𝑒 𝑖 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑤𝑇 ) 𝑛 𝑖=1
(4)
Nilai Indeks Konsistensi : 𝐶𝐼 = 𝑡−𝑛 𝑛−1 (5) Nilai Indeks konsistensi (CI) 𝐶𝐼 = (𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑁) (𝑁−1) (6) Dimana N = banyaknya elemen (kriteria) Konsistensi Ratio (CR) 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (7)
Dimana IR merupakan Indeks Random Concictency, yang disajikan pada Tabel 3 berikut:
T ABEL 3 N ILAI I NDEKS R ANDOM C ONSISTENCY (IR) n 2 3 4 5 6 7 .. RI n 0 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 …
Jika  CI = 0, maka hierarki konsisten Jika CR < 0,1 , maka hierarki cukup konsisten
Jika CR > 0,1, maka hierarki sangat tidak konsisten Dengan kata lain, jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data judgement harus diperbaiki [24]. Namun jika  rasio  konsistensi  (CI/CR)  kurang  atau  sama  dengan  0,1,  maka  hasil  perhitungan  bisa  dinyatakan  benar [25].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## Struktur Hirarki Kriteria
Pada  penelitian  ini  memfokuskan  pada  pemilihan  alternatif  sistem  pembelajaran  terbaik  setelah pembelajaran  daring  diberlakukan.  Ada  2  alternatif  yang  akan  dipilih,  yaitu  pembelajaran  daring  dan pembelajaran  luring.  Untuk  menentukan  alternatif  tersebut  terdapat  tiga  kriteria,  yaitu  Kriteria  Mutu Pembelajaran,  Proses  Pembelajaran,  dan  Hasil  Pembelajaran.  Masing-masing  kriteria  memiliki  subkriteria- subkriteria  tertentu.  Untuk  mempresentasikan  tujuan,  kriteria  dan  alternatif,  maka  disusun  sebuah  struktur hirarki kriteria. Adapun struktur hirarki kriteria penelitian ini seperti yang diperlihatkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Struktur Hirarki Kriteria
Untuk memudahkan, masing-masing subkriteria disingkat dengan singkatan berikut ini:
1. A1  : Materi Sesuai Silabus
B1  :  Jaringan Internet 2. A2  : Soal Evaluasi Sesuai Materi B2  :  Jadwal Kuliah Sesuai Waktu 3. A3  : Kemudahan Memahami Materi B3  :  Kemudahan Interaksi dengan Dosen 4. A4  : Tampilan Media Pembelajaran Menarik B4  :  Kelengkapan Materi
5. A5  : Kemudahan Menyelesaikan Evaluasi B5  :  Kemudahan Download Materi
6. A6  : Waktu Menyelesaikan Materi B6  :  Kemudahan Upload Jawaban Evaluasi 7. C1  : Nilai B7  :  Kemudahan Akses Informasi Kuliah 8. C2  :  Pemahaman materi B8  :  Kemudahan Informasi Nilai

## Matriks Berpasangan
Matriks berpasangan pada AHP digunakan untuk  menghasilkan bobot relative antar kriteria  maupun alternatif.  Kriteria akan dibandingkan dengan kriteria lainnya dalam hal tingkat kepentingan untuk mencapai tujuan. Nilai perbandingan berpasangan kemudian disederhanakan  menjadi bilangan decimal.  Perbandingan antar  kriteria  membentuk  matriks  3x3.  Matriks-matriks  ini  diisi  berdasarkan  pilihan  tingkat  kepentingan responden  terhadap  masing-masing  kriteria  berdasarkan  skala  yang  telah  ditetapkan.  Misalnya  pada  kolom K12,  merupakan  nilai  perbandingan  kriteria  mutu  pembelajaran  dengan  kriteria  proses  pembelajaran  yang dihitung berdasarkan perhitungan rata-rata geometrik dan memberikan hasil 1,3615. Adapun nilai pada kolom K21 adalah nilai perbandingan 1/K12. Untuk nilai K13 merupakan nilai perhitungan rata-rata geometric pada perbandingan  kriteria  mutu  pembelajaran  dengan  kriteria  hasil  pembelajaran  dan  memberikan  hasil  0,7808. Untuk nilai K23 merupakan nilai kriteria proses pembelajaran dengan kriteria hasil pembelajaran yang dihitung berdasarkan perhitungan rata-rata geometrik dan memberikan hasil 0,9267. Untuk nilai K31 merupakan nilai perbandingan 1/K13 dan untuk nilai pada kolom K32 merupakan perbandingan nilai 1/K23. Adapun matriks berpasangan untuk kriteria-kriteria tersebut disajikan dalam Tabel 4.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
T ABEL 4 M ATRIKS B ERPASANGAN K RITERIA Mutu pembelajaran Proses pembelajaran Hasil pembelajaran Mutu pembelajaran 1 1,3615 0,7808 Proses pembelajaran 0,7344 1 0,9267 Hasil pembelajaran 1,2807 1,0791 1 3,0152 3,4406 2,7075
Pada subkriteria mutu pembelajaran, nilai matriksnya berdasarkan perhitungan rata-rata geometric dari nilai yang diberikan responden terhadap tingkat kepentingan dari dua subkriteria tertentu. Misalnya pada kolom A2 baris A1 merupakan nilai rata-rata geometric pada perbandingan tingkat kepentingan A1 (Materi Sesuai Silabus)  dengan  A2  (Soal  Evaluasi  Sesuai  Materi),  yaitu  0,7036.  Adapun  matriks  berpasangan  untuk subkriteria mutu pembelajaran disajikan dalam Tabel 5.
T ABEL 5
M ATRIKS B ERPASANGAN S UBKRITERIA M UTU P EMBELAJARAN Subkriteria mutu A1 A2 A3 A4 A5 A6 pembelajaran A1 1,0000 0,7036 0,3638 1,0475 0,6969 0,7639 A2 1,4212 1,0000 0,6793 0,8507 1,1087 1,0476 A3 2,7490 1,4720 1,0000 1,5815 1,1993 1,1812 A4 0,9546 1,1755 0,6323 1,0000 1,4203 0,9743 A5 1,4349 0,9020 0,8338 0,7041 1,0000 1,4869 A6 1,3090 0,9545 0,8466 1,0264 0,6726 1,0000 8,8688 6,2077 4,3558 6,2103 6,0977 6,4539
Pada  subkriteria  proses  pembelajaran,  nilai  matriks  nya  juga  berdasarkan  perhitungan  rata-rata geometric  dari  nilai  yang  diberikan  responden  terhadap  tingkat  kepentingan  dari  dua  subkriteria  tertentu. Misalnya pada kolom B2 baris B1 merupakan nilai rata-rata geometric pada perbandingan tingkat kepentingan subkriteria B1 (Jaringan Internet) dengan subkriteria B2 (Jadwal Kuliah Sesuai Waktu), yaitu 1,0836. Adapun matriks berpasangan untuk subkriteria proses pembelajaran disajikan dalam Tabel 6 berikut:

## T ABEL 6 M ATRIKS B ERPASANGAN SUBKRITERIA P ROSES P EMBELAJARAN
Subkriteria B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 Proses Pembelajaran B1 1 1,0836 0,4030 0,8869 0,6058 0,6853 0,7966 0,5630 B2 0,9229 1 0,7056 0,6925 0,6975 0,7487 0,4791 0,8520 B3 2,4816 1,4171 1 0,9527 1,2011 1,4818 1,5750 1,3133 B4 1,1275 1,4440 1,0496 1 1,3292 0,9424 0,8934 0,9700 B5 1,6508 1,4337 0,8326 0,7523 1 1,9019 0,9025 1,6741 B6 1,4593 1,3357 0,6749 1,0611 0,5258 1 0,7476 0,5819 B7 1,2554 2,0873 0,6349 1,1193 1,1080 1,3376 1 1,2035 B8 1,7761 1,1737 0,7615 1,0310 0,5974 1,7184 0,8309 1 11,6735 10,9751 6,0621 7,4959 7,0647 9,8160 7,2251 8,1578
Pada subkriteria hasil pembelajaran, nilai matriks nya juga berdasarkan perhitungan rata-rata geometric dari nilai yang diberikan responden terhadap tingkat kepentingan dari dua subkriteria tertentu. Misalnya pada kolom  pemahaman  materi  dan  baris  nilai  merupakan  nilai  rata-rata  geometric  pada  perbandingan  tingkat
kepentingan  subkriteria  nilai  dengan  subkriteria  pemahaman  materi,  yaitu  0,6330.  Adapun  matriks berpasangan untuk subkriteria hasil pembelajaran disajikan dalam Tabel 7.

## T ABEL 7 M ATRIKS B ERPASANGAN S UBKRITERIA H ASIL P EMBELAJARAN

## Normalisasi Matriks
Selanjutnya menormalkan data, yaitu dengan cara membagi setiap nilai elemen matriks perbandingan berpasangan dari kriteria dengan jumlah setiap kolom jumlah dari kriteria. Hasil normalisasi kriteria tersebut dimasukkan pada sel yang bersesuaian dengan elemen normalisasi. Misalnya pada Tabel 4, pada K11, nilainya 1 maka nilai 1 dibagi dengan jumlah data pada kolom ,1 yaitu 3,0152 maka hasilnya 0,3316. Demikian halnya dengan nilai pada K12,  yaitu  1,3615 dibagi dengan jumlah  data pada kolom 2,  yaitu 3,4406 maka hasilnya 0,3957  dan  seterusnya.  Selanjutnya  dihitung  nilai priority  vector kriteria  dengan  cara  menghitung  rata-rata setiap baris hasil normalisasi. Adapun nilai normalisasi dan priority vector kriteria dapat dilihat pada Tabel 8.
T ABEL 8
V EKTOR E IGEN K RITERIA Kriteria Mutu pembelajaran Proses pembelajaran Hasil pembelajaran Vektor eigen Mutu pembelajaran 0,3317 0,3957 0,2884 0,3386 Proses pembelajaran 0,2436 0,2906 0,3423 0,2922 Hasil pembelajaran 0,4247 0,3136 0,3693 0,3692 1 1 1
Nilai  normalisasi  matriks  pada  subkriteria  mutu  pembelajaran  dan priority  vector ditunjukkan  pada Tabel 9.
T ABEL 9

## V EKTOR E IGEN S UBKRITERIA M UTU P EMBELAJARAN
Subkriteria mutu A1 A2 A3 A4 A5 A6 Vektor Pembelajaran Eigen A1 0,1128 0,1134 0,0835 0,1687 0,1143 0,1184 0,1185 A2 0,1602 0,1611 0,1560 0,1370 0,1818 0,1623 0,1597 A3 0,3100 0,2371 0,2296 0,2547 0,1967 0,1830 0,2352 A4 0,1076 0,1894 0,1452 0,1610 0,2329 0,1510 0,1645 A5 0,1618 0,1453 0,1914 0,1134 0,1640 0,2304 0,1677 A6 0,1476 0,1538 0,1944 0,1653 0,1103 0,1549 0,1544 1 1 1 1 1 1
Nilai normalisasi matriks pada subkriteria proses pembelajaran dan priority vector pembelajaran ditunjukkan pada Tabel 10.
T ABEL 10 V EKTOR E IGEN S UBKRITERIA P ROSES P EMBELAJARAN
Subkriteria Hasil Pembelajaran Nilai Pemahaman Materi Nilai 1 0,6330 Pemahaman Materi 1,5796 1 2,5796 1,6330
subkriteria proses pembelajaran B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 Vektor Eigen B1 0,0857 0,0987 0,0665 0,1183 0,0857 0,0698 0,1103 0,0690 0,0880 B2 0,0791 0,0911 0,1164 0,0924 0,0987 0,0763 0,0663 0,1044 0,0906
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Nilai  normalisasi  matriks pada subkriteria  hasil pembelajaran pembelajaran dan priority  vector ditunjukkan pada Tabel 11.
T ABEL 11 V EKTOR E IGEN S UBKRITERIA H ASIL P EMBELAJARAN Subkriteria hasil pembelajaran Nilai Pemahaman materi Vektor eigen Nilai 0,3877 0,3877 0,39 Pemahaman materi 0,6123 0,6123 0,61 1 1
Eigen Vector dan Consistency Ratio (CR) a.   Eigen Vector (λ maks) Kriteria
Eigen  vector (λ  maks)  diperoleh  dengan  menjumlahkan  hasil  perkalian  jumlah  kolom  perbandingan kriteria dengan priority vector. Misalnya pada Tabel 4  matriks berpasangan kriteria, jumlah kriteria kolom mutu pembelajaran adalah 3,015 dan nilai priority vector kriteria mutu pembelajaran 0,34 dan seterusnya, maka perhitungan nilai Eigen Vector ( 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 ) adalah :
𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = (3,015 ∗ 0,34) + (3,4406 ∗ 0,29) + (2,7075 ∗ 0,37) 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = 1,02 + 1,01 + 1,00 𝜆_𝑚𝑎𝑘𝑠 = 3,03
Untuk  mengetahui tingkat konsistensi perbandingan  yang dilakukan,  maka dihitung  nilai Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR). Indeks konsistensi dapat diperoleh dengan rumus pada Persamaan 6:
𝐶𝐼 = (𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑁) (𝑁−1) dengan λ maks adalah Eigen Vector dan N adalah jumlah kriteria
Maka perhitungan Consistency Index kriteria adalah 𝐶𝐼 = (3,03−3) (3−1) CI = 0,01
Batas toleransi inkonsistensi diukur menggunakan Consistency Ratio (CR). Bila nilai CR lebih kecil dari 10 % (0,10)  syarat  konsistensi  perbandingan  masih  dapat  diterima,  namun  jika  nilai  lebih  besar  dari  (0,10)  maka harus dilakukan perbandingan penilaian ulang. Indeks random konsistensi diperlihatkan pada Tabel 3. Nilai RI didapat sesuai dengan jumlah ordo matriks atau jumlah kriteria yang digunakan. Penelitian ini menggunakan 3 ordo sehingga  nilai  RI  yang digunakan 0,58 sesuai terlampir pada Tabel 3. Perhitungan Nilai CR dengan menggunakan Persamaan 7. Berikut adalah hasil dari perhitungan Consistency Ratio (CR) :
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 maka 𝐶𝑅 = 0,01 0,58 sehingga CR = 0,023 atau CR = 2,23 %
Nilai CR adalah 2,23 (<10 %) maka syarat konsistensi perbandingan masih dapat diterima. b. Eigen Vector (λ maks) Subkriteria Mutu Pembelajaran
Eigen  vector (λ  maks)  diperoleh  dengan  menjumlahkan  hasil  perkalian  jumlah  kolom  perbandingan kriteria dengan priority vector. Misalnya pada Tabel 5 matriks berpasangan Subkriteria  Mutu Pembelajaran,
B3 0,2126 0,1291 0,1650 0,1271 0,1700 0,1510 0,2180 0,1610 0,1667 B4 0,0966 0,1316 0,1731 0,1334 0,1881 0,0960 0,1237 0,1189 0,1327 B5 0,1414 0,1306 0,1373 0,1004 0,1415 0,1938 0,1249 0,2052 0,1469 B6 0,1250 0,1217 0,1113 0,1416 0,0744 0,1019 0,1035 0,0713 0,1063 B7 0,1075 0,1902 0,1047 0,1493 0,1568 0,1363 0,1384 0,1475 0,1414 B8 0,1522 0,1069 0,1256 0,1375 0,0846 0,1751 0,1150 0,1226 0,1274 1 1 1 1 1 1 1 1
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
jumlah  kriteria  kolom  A1  adalah  8,86  dan  nilai priority vector A1  adalah  0,12    dan  seterusnya,  maka perhitungan nilai Eigen Vector ( 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 ) adalah :
𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = (8,86 ∗ 0,12) + (6,20 ∗ 0,16) + (4,35 ∗ 0,24) + (6,21 ∗ 0,16) + (6,09 ∗ 0,17) + (6,45 ∗ 0,15) 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = 1,05 + 0,99 + 1,02 + 1,02 + 1,02 + 1,00 𝜆_𝑚𝑎𝑘𝑠 = 6,11
Untuk  mengetahui tingkat konsistensi perbandingan  yang dilakukan,  maka dihitung  nilai Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR). Indeks konsistensi dapat diperoleh dengan rumus pada Persamaan 6:
𝐶𝐼 = (𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑁) (𝑁−1) dengan λ maks adalah Eigen Vector dan N adalah jumlah kriteria
Maka perhitungan Consistency Index kriteria adalah 𝐶𝐼 = (6,11−6) (6−1) CI = 0,02
Batas toleransi inkonsistensi diukur menggunakan Consistency Ratio (CR). Bila nilai CR lebih kecil dari 10 % (0,10)  syarat  konsistensi  perbandingan  masih  dapat  diterima,  namun  jika  nilai  lebih  besar  dari  (0,10)  maka harus dilakukan perbandingan penilaian ulang. Indeks random konsistensi diperlihatkan pada Tabel 3. Nilai RI didapat sesuai dengan jumlah ordo matriks atau jumlah kriteria yang digunakan. Penelitian ini menggunakan 6 ordo sehingga  nilai  RI  yang digunakan 1,24 sesuai terlampir pada Tabel 3. Perhitungan Nilai CR dengan menggunakan Persamaan 7. Berikut adalah hasil dari perhitungan Consistency Ratio (CR):
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 maka 𝐶𝑅 = 0,02 1,24 sehingga CR = 0,017 atau CR = 1,7 %
Nilai CR adalah 1,6 (<10 %) maka syarat konsistensi perbandingan masih dapat diterima. c. Eigen Vector (λ maks) Subkriteria  Proses Pembelajaran
Eigen  vector (λ  maks)  diperoleh  dengan  menjumlahkan  hasil  perkalian  jumlah  kolom  perbandingan kriteria dengan priority vector.
𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = 1,03 + 0,99 + 1,01 + 0,99 + 1,04 + 1,04 + 1,02 + 1,04 𝜆_𝑚𝑎𝑘𝑠 = 8,17
Untuk mengetahui tingkat konsistensi perbandingan yang dilakukan, maka dihitung  nilai Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR). Indeks konsistensi dapat diperoleh dengan rumus pada Persamaan 6 :
𝐶𝐼 = (𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑁) (𝑁−1) dengan λ maks  adalah Eigen Vector dan N adalah jumlah kriteria
Maka perhitungan Consistency Index kriteria adalah 𝐶𝐼 = (8,17−8) (8−1) CI = 0,02
Batas toleransi inkonsistensi diukur menggunakan Consistency Ratio (CR). Bila nilai CR lebih kecil dari 10  %  (0,10)  syarat  konsistensi  perbandingan  masih  dapat  diterima,  namun  jika  nilai  lebih  besar  dari  (0,10) maka harus dilakukan perbandingan penilaian ulang. Indeks random konsistensi diperlihatkan pada Tabel 3. Nilai  RI  didapat  sesuai  dengan  jumlah  ordo  matriks  atau  jumlah  kriteria  yang  digunakan.  Penelitian  ini menggunakan 6 ordo sehingga nilai RI yang digunakan 1,24 sesuai terlampir pada Tabel 3. Perhitungan Nilai CR dengan menggunakan Persamaan 7. Berikut adalah hasil dari perhitungan Consistency Ratio (CR) :
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 maka 𝐶𝑅 = 0,02 1,41 sehingga CR = 0,016 atau CR = 1,71 %
Nilai CR adalah 1,7 (<10 %) maka syarat konsistensi perbandingan masih dapat diterima. d.   Eigen Vector (λ maks) Subkriteria  Hasil Pembelajaran Eigen  vector (λ  maks)  diperoleh  dengan  menjumlahkan  hasil  perkalian  jumlah  kolom  perbandingan kriteria dengan priority vector.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = 1,0 + 1,0 𝜆_𝑚𝑎𝑘𝑠 = 2,0
Untuk  mengetahui tingkat konsistensi perbandingan  yang dilakukan,  maka dihitung  nilai Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR). Indeks konsistensi dapat diperoleh dengan rumus pada Persamaan 6:
𝐶𝐼 = (𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑁) (𝑁−1) dengan λ maks adalah Eigen Vector dan N adalah jumlah kriteria
Maka perhitungan Consistency Index kriteria adalah 𝐶𝐼 = (2,0−2) (2−1) CI = 0,00
Batas toleransi inkonsistensi diukur menggunakan Consistency Ratio (CR). Bila nilai CR lebih kecil dari 10 % (0,10)  syarat  konsistensi  perbandingan  masih  dapat  diterima,  namun  jika  nilai  lebih  besar  dari  (0,10)  maka harus dilakukan perbandingan penilaian ulang. Indeks random konsistensi diperlihatkan pada Tabel 3. Nilai RI didapat sesuai dengan jumlah ordo matriks atau jumlah kriteria yang digunakan. Penelitian ini menggunakan 6 ordo sehingga  nilai  RI  yang digunakan 1,24 sesuai terlampir pada Tabel 3. Perhitungan Nilai CR dengan menggunakan Persamaan 7. Berikut adalah hasil dari perhitungan CR:

## 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 maka 𝐶𝑅 = 0
Nilai CR adalah 0 (<10 %) maka syarat konsistensi perbandingan masih dapat diterima. 4. Perhitungan Alternatif
Normalisasi matriks alternatif terdapat pada Tabel 12.
T ABEL 12 N ILAI N ORMALISASI M ATRIK A LTERNATIF
Adapun Eigen Vektor dihitung dengan mengalikan Priority Vector masing-masing subkriteria dengan Priority Vector kriteria terkait. Misalnya Priority Vector Subkriteria A1 adalah 0,12 dan Priority Vector kriteria Mutu Pembelajaran adalah 0,34 maka nilai Eigen Vector adalah hasil perkalian keduanya, yaitu 0,04. Adapun Priority Vector dan Eigen Vector pada Alternatif terdapat pada Tabel 13.
SubKriteria Bobot Alternatif Luring Daring Materi Sesuai Silabus 0,6904 0,3096 Soal Evaluasi Sesuai Materi 0,7646 0,2354 Kemudahan Memahami Materi 0,8187 0,1813 Tampilan Media Pembelajaran Menarik 0,5975 0,4025 Kemudahan Menyelesaikan Evaluasi 0,6831 0,3169 Waktu Menyelesaikan Materi 0,5584 0,4416 Jaringan Internet 0,5053 0,4947 Jadwal Kuliah Sesuai Waktu 0,6372 0,3628 Kemudahan Interaksi dengan Dosen 0,5992 0,4008 Kelengkapan Materi 0,6074 0,3926 Kemudahan Download Materi 0,5070 0,4930 Kemudahan Upload Jawaban Evaluasi 0,5260 0,4740 Kemudahan Akses Informasi Kuliah 0,5736 0,4264 Kemudahan Informasi Nilai 0,6192 0,3808 Nilai 0,6539 0,3461 Pemahaman Materi 0,7416 0,2584
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
T ABEL 13 N ILAI E IGEN V ECTOR A LTENATIF No Kriteria/Subkriteria Priority Vector Eigen Vector 1. Subkriteria Mutu Pembelajaran A1 0,12 0,04 A2 0,16 0,05 A3 0,24 0,08 A4 0,16 0,06 A5 0,17 0,06 A6 0,15 0,05 Jumlah 0,34 2. Subkriteria Proses Pembelajaran B1 0,09 0,03 B2 0,09 0,03 B3 0,17 0,05 B4 0,13 0,04 B5 0,15 0,04 B6 0,11 0,03 B7 0,14 0,04 B8 0,13 0,04 Jumlah 0,29 3. Subkriteria Hasil Pembelajaran Nilai 0,39 0,14 Pemahaman Materi 0,61 0,23 Jumlah 0,37
Berdasarkan  Tabel  13  tersebut,  terlihat  kriteria  hasil  pembelajaran  memiliki  total  nilai  eigen  paling  tinggi dibandingkan  kriteria  yang  lain.  Hal  ini  mengindikasikan,  responden  menilai  positif  (bagus)  terhadap  hasil pembelajaran yang diperoleh selama pembelajaran daring berlangsung. Adapun kriteria proses pembelajaran memiliki nilai paling rendah dibandingkan kriteria lain. Hal ini mengindikasikan bahwa selama pembelajaran daring berlangsung, responden tidak memberikan penilaian yang bagus terhadap proses pembelajaran.
Untuk  menentukan  Nilai  total  perbandingan  Alternatif  Pembelajaran  Luring  dengan  Pembelajaran, yaitu dengan mengalikan nilai matriks normalisasi alternatif pada Tabel 12 dengan nilai Eigen pada Tabel 13. Total hasil perkalian matriks tersebut terdapat pada Tabel 14.
T ABEL 14 N ILAI T OTAL P ERBANDINGAN A LTERNATIF No. Alternatif Nilai Total Perbandingan Persentase 1. Pembelajaran Luring 0,6641 66,41 2. Pembelajaran Daring 0,3358 33,58
Berdasarkan  Tabel  14  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  Alternatif    Pembelajaran  Luring  memiliki nilai  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  Alternatif  Pembelajaran  Daring.  Responden  cenderung  memilih Pembelajaran Luring daripada Pembelajaran Daring.

## IV. K ESIMPULAN
Penerapan  Metode  AHP  pada  penilaian  mahasiswa  dalam  menentukan  sistem  pembelajaran  terbaik berhasil  dilakukan.  Hasil  penelitian  menyatakan  Ratio  Consistency  (CR)  pada  kriteria  sebesar  2,23%, Subkriteria  mutu pembelajaran 1,73%, Subkriteria proses pembelajaran  1,71 % dan Hasil pembelajaran 0% sehingga secara keseluruhan, nilai CR<10 % dan dianggap konsistensi nya baik. Bobot tertinggi terdapat pada kriteria hasil pembelajaran, yaitu 36,92%. Ini berarti pada kriteria hasil pembelajaran, responden cenderung memberikan nilai tinggi untuk pernyataan positif. Bobot alternatif kriteria luring adalah 0,66 dan bobot kriteria sistem pembelajaran luring daripada sistem pembelajaran daring.
V. U CAPAN T ERIMA K ASIH Ucapan terima kasih kepada Kementrian Riset dan Teknologi/Badan Riset dan Inovasi Nasional.
D AFTAR P USTAKA
[1]        BNPB, Presiden tetapkan Covid-19 sebagai bencana nasional (online) https://bnpb.go.id/, 2020 (diakses 14 Februari 2022)
[2]      Y M D Nesi dkk,  “Analisis Keefektifan Pembelajaran Sebelum dan Selama Pandemi terhadap Hasil Belajar Kognitif Siswa pada Materi Pengukuran”, JRPF (Jurnal Riset Pendidikan Fisika), Vol. 6, No. 1, 2021, Hal. 65-74, ISSN: 2548-7183, 2021.
[3]       Mar’ah N K dkk, “Perubahan Proses Pembelajaran Daring Pada Siswa Sekolah Dasar di Tengah Pandemi Covid-19”, Seminar Nasional Pascasarjana 2020: ISSN: 2686 6404 Universitas Negeri Semarang, 2020 [4]       Ramadhan I dkk, “Perubahan Proses Pembelajaran Tatap Muka Pasca Pembelajaran Daring Pada Masa Pandemi Covid-19 Di MAN 2 Pontianak”, Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, Vol. 7, No.8, E-ISSN: 2089-5364 P-ISSN: 2622-8327, 2021.
[5]       Pangaribuan, dkk, “Analisis Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Proses Pembelajaran Dan Kualitas Layanan  Akademik  Masa  Pandemi  Covid-19”,  Jurnal  Diferensial,  Volume  03,  Nomor  02  E-ISSN: 2775-9644, 2021.
[6]       Prasetya T A dan Harjanto C T, “Pengaruh mutu pembelajaran online dan tingkat Kepuasan mahasiswa terhadap hasil belajar saat Pandemi covid19”, Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 17, No. 2,  P-ISSN : 0216-3241 E-ISSN : 2541-0652, 2020
[7]     Susilowati T dan Hidayatullah M F, “Metode Anali.tical Hierarchy Process (Ahp)  Dalam Penentuan Lokasi Home Industri  Di Kabupaten Pringsewu”, Expert – Jurnal Management Sistem Informasi dan Teknologi, JMSIT Volume 09 Nomor 01 ISSN 2088-5555, 2019.
[8]       Oktiapiani R dkk, “Penerapan metode analytical hierarchy process (ahp) untuk pemilihan jurusan di smk doa bangsa palabuhanratu”, Jurnal SWABUMI, Vol.8 No.2, pp. 106~113 ISSN: 2355-990X, 2020 (diakses 25 September 2022)
[9]          Aprilia  R  dkk,  “Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  media  pembelajaran  daring  menggunakan metode  AHP”, Jurnal Matheducation  Nusantara Vol 4 (1). 121-131, ISSN 2614-512X 2614-5138E , 2021.
[10]    El hadidi O, dkk, “Evaluation Of Building Life Cycle Cost (Lcc) Criteria In Egypt Using The Analytic Hierarchy Process (AHP)”, IJAHP.
Vol. 14 Issue 2 2022 ISSN
19366744https://doi.org/10.13033/ijahp.v14i2.958, 2022.
[11]     Hasanudin, M., Marli, Y., & Hendriawan, B. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Studi Kasus Pada PT. Bando Indonesia). Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia, 2018.
[12]   Mantovandi  A dkk,  “Analytical Hierarchy Process Dalam Pemilihan Karyawan Terbaik Berdasarkan Kualitas Sumber  Daya Manusia”, Inti Nusa Mandiri  VOL. 16. NO. 2 P-ISSN: 0216-6933 | E-ISSN: 2685-807X, 2022.
[13]    Toatubun, F., Rijal, A., and Muhammad, “Profesion-alitas dan Mutu Pembelajaran”, (Ponorogo: Uwais Inspirasi Indonesia), 2018.
[14]     Saputra A dan Kurniadi D, Analisis Kepuasan Pengguna Sistem Informasi E-Campus Di Iain Bukittinggi Menggunakan Metode EUCS”, VOTEKNIKA  Jurnal Vokasional Teknik Elektronika dan Informatika, E - ISSN: 2302-3295 , Vol. 7, No. 3, 2019.
[15]   Apris Robi Darwis, Efrizon, “Analisis Kepuasan Pengguna E-Learning  Sebagai Pendukung  Aktifitas Pembelajaran Menggunakan Metode EUCS”. Jurnal Vokasional Teknik Elektronika dan Informatika, vol.7, no. 1, pp. 1-7, 2019.
[16]   Erick Sorongan,”Pengaruh Variabel Kualitas Sistem  Informasi Terhadap Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Model EUCS”. Jurnal Resti (Rekayasa sistem dan Teknologi Informasi), vol.3, No.1, pp.23- 28, 2019.
[17]      Ramon  Adianto  Djunant,  “Analisis  Kepuasan  Penerimaan  Pengguna  Akhir  Sistem  Branch  Delivery System  (Bds)  Pada  Layanan  Teller  Cash  Recycler  (Tcr)  Menggunakan  End  User  Computing Satisfaction  (Eucs)  Dan  Iso/Iec  12207:2008  Pada  Perusahaan  Bank  Di  Indonesia”.  Jurnal  Sistem Informasi Indonesia (JSII), Vol.3, No. 1 PP. 1-14, 2018.
[18]    I. Purwandani, “Pengukuran Tingkat Kepuasan Mahasiswa Penggun a Elearningdengan Menggunakan End  User  Computing  (EUC)  Satisfaction  Studi  Kasus:  Akademi  Bina  Sarana  Informatika”, Seminar Nasional Inovasi dan Tren (SNIT), 2018.
[19]      Asti  Shofi  Damayanti,”Evaluasi  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Tapp  Market  Menggunakan  Metode EUCS  (End  User  Computing  Satisfaction)”.  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, vol. 2, no.11, pp. 4833-4839, 2018.
[20]    T. Husain, “Analisis End-User Computing Satisfaction (EUCS) Dan WebQual 4.0 Terhadap Kepuasan Pengguna”. Jatisi, vol.4, no. 2, pp.164-176, 2018.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
[21]     Ahmad Fitriansyah, “Pengukuran Kepuasan Pengguna Situs Web Dengan Metode End User Computing Satisfaction (EUCS)”. Jurnal Sistem Informasi, Vol. 02, No. 01, PP. 1-8, 2018.
[22]    Sari, F, “Metode Dalam Pengambilan Keputusan”, CV. Budi Utama, 2018.
[23]    Martin,  A.,  dkk,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Ahp  (Analytical  Hierarchy  Process)  Sebagai  Sistem Pendukung Keputusan Dosen Terbaik  (Studi Kasus : STMIK PRINGSEWU)”. Jurnal Informasi Dan Komputer, 10(1), 194–207, 2022.
[24]      Syaputra,  R.,  &  Budiman,  A,  “Pengembangan  Sistem  Pembelajaran  Dalam  Jaringan  (Studi  Kasus: SMAN 1 Gedong Tataan)”. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi, 2(3), 89– 101, 2021.
[25]    Larasati, A. A., Siwi, A., Utami, F., & Prasetyo3, F, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Belanja  Online  Marketplace  Menggunakan  Analytic  Network  Process  (ANP)”,  Informatics  For Educators And Professional : Journal of Informatics, 4(2), 133–142, 2020.