## Implementasi Algoritma Promethee II Pada Pemilihan Media Belajar Daring Di Era Pandemi Covid-19
Asep Syaputra [1]* , Sasmita [2]
Program Studi Teknik Informatika [1], [2]
Sekolah Tinggi Teknologi Pagaralam Pagar Alam, Sumatera Selatan, Indonesia asepsyaputra68@sttpagaralam.ac.id [1]* , sasmita@sttpagaralam.ac.id [2]
Abstract — In order to support government policies to suppress the spread of COVID19, educational institutions are closed to face- to-face  learning  to  support  social  distancing  programs.  Science and technology (IPTEK), especially information and communication technology (ICT), is growing very rapidly. These advances will inevitably affect all areas of life, including education. Only  through  the  utilization  of  information  and  communication technology in the process of autonomy education and globalization of  education  can  be  successfully  achieved. The  trend  of  using online  learning  media  from  various  circles  of  society  has  many functions,  such  as:  news  updates,  communication  tools,  online learning and sharing (data, images, and sounds) without having to come face to face. The research aims to select the most popularly used learning media based on function, interest, or interface. This study uses the Promethee II method as an analysis of online media selection decisions with the results of calculations using ms. Excel 2019. Alternative criterion objects in this study use popular online learning  media  such  as  Zoom  Meeting,  E-Learning,  Whatsapp, Youtube, and Google Classroom. This  method  uses the stages of data collection, namely survey methods, disseminating questionnaires  to  respondents  to  provide  responses  to  the  most popular and effective online learning media assessors.
Keywords— Promethee II, DSS, Online Learning
Abstrak —Dalam rangka mendukung kebijakan pemerintah untuk menekan penyebaran COVID19, institusi pendidikan diliburkan untuk  belajar  tatap  muka  guna  mendukung  program  social distancing. Ilmu pengetahuan dan teknologi (IPTEK), khususnya teknologi  informasi  dan  komunikasi  (TIK),  berkembang  sangat pesat.  Kemajuan  ini  pasti  akan  mempengaruhi  semua  bidang kehidupan,  termasuk  pendidikan.  Hanya  melalui  pemanfaatan teknologi  informasi  dan  komunikasi  dalam  proses  pendidikan otonomi dan globalisasi pendidikan dapat berhasil dicapai. Tren penggunaan  media  belajar  daring  dari  berbagai  kalangan masyarakat  memiliki  banyak  fungsi,  seperti:  update  berita,  alat komunikasi, belajar online dan berbagi (data, gambar, dan suara) tanpa  harus  bertatap  muka.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memilih  media  belajar  yang  paling  populer  digunakan berdasarkan  fungsi,  minat,  atau  antarmuka.  Penelitian  ini menggunakan  metode  Promethee  II  sebagai  analisis  keputusan pemilihan  media  belajar  online  dengan  hasil  perhitungan menggunakan  ms.Excel  2019.  Objek  kriteria  alternatif  dalam penelitian ini menggunakan media belajar online populer seperti Zoom  Meeting,  E-Learning,  Whatsapp,  Youtube,  dan  Google
Classroom.  Penelitian  Metode  ini  menggunakan  tahapan pengumpulan data yaitu survey metode, menyebarkan kuesioner kepada responden untuk memberikan tanggapan terhadap penilai media belajar online paling popular dan efektif.
Kata Kunci—Promethee II, DSS, Belajar Daring

## I. PENDAHULUAN
Belajar adalah inti dari proses pendidikan. Mutu pendidikan menggambarkan  kualitas  pendidikan.  Kualitas  pendidikan dapat  ditingkatkan  dengan  meningkatkan  kualitas  pengajaran [1]. Berbagai upaya telah dilakukan untuk peningkatan kualitas belajar. Teknologi informasi dan komunikasi (TIK) menawarkan  berbagai  kemungkinan  untuk  peningkatan kualitas  pendidikan  [2].  Teknologi  dapat  digunakan  sebagai sumber  dalam  proses  pembelajaran,  sebagai  alat  bantu interaktif  dalam  proses  pembelajaran,  dan  sebagai  platform pembelajaran  untuk  meningkatkan  dan  mengembangkan keterampilan profesional guru [3]. TIK dapat mempromosikan dan  mendukung  pembelajaran  siswa  dan  guru.  TIK  dapat digunakan  untuk  banyak  tujuan:  dari  pasif  untuk  tujuan tampilan,  pengumpulan  informasi,  interaksi  dan  komunikasi hingga  yang  paling  aktif  untuk  pembuatan  produk  [4].  Era disrupsi teknologi informasi dan komunikasi (TIK) mempengaruhi  segalanya.  Dibidang  pendidikan,  dampak disrupsi TIK adalah pembelajaran online . Pembelajaran online mengacu  pada  pembelajaran  yang  tidak  memerlukan komunikasi tatap muka antara guru dan siswa. Tapi ini terjadi secara online . Pelatihan dilakukan melalui video conference [5].
Pembelajaran online merupakan  salah  satu  konsep  dan teknologi  di  era  4.0.  Teknologi  ini  menuntut  guru  dan  dosen untuk berusaha menguasai dan mengoptimalkan aplikasi [6]. Di sisi lain, siswa juga perlu menguasainya yang banyak memakan tenaga dan biaya, karena berkaitan dengan waktu, biaya kuliah dan  biaya  internet yang harus  mereka keluarkan dalam proses pembelajaran,  termasuk  kekuatan  jaringan  atau  lokasi  sinyal internet setiap murid [7]. Dengan ditiadakannya pembelajaran secara  tatap  muka  karena  penyebaran  virus  corona,  belajar online  menjadi  solusi  untuk  mendukung  proses  belajar mengajar  [8].  Selama  pandemi,  semakin  banyak  aplikasi pembelajaran online yang tersedia untuk dipilih [9]. Perubahan kebiasaan belajar ini membawa beberapa tantangan. Pergeseran
dari  metode  belajar  klaksial  dan  tatap  muka  ke  metode pengajaran online telah menyebabkan tanggapan yang berbeda dari siswa [10].
Sistem online ini  diharapkan  siswa  lebih  terbantu  dalam memperoleh ilmu dan pembelajaran tanpa harus berkunjung ke kampus.  Sistem  pembelajaran  jarak  jauh  merupakan  solusi untuk mengatasi kesulitan pengajaran tatap muka [11]. Namun, penerapan pembelajaran jarak jauh selama penyebaran pandemi Covid-19 menimbulkan banyak masalah [12]. Contoh masalah ini adalah guru dan siswa masih kesulitan untuk menggunakan aplikasi daring tersebut. Media belajar yang menyenangkan dan menarik  dapat  membantu  menghilangkan  kebosanan  belajar. Belajar online membutuhkan  perubahan  tersendiri  untuk menghilangkan kebosanan. Selain menggunakan media belajar yang menarik dalam perkuliahan online, kreativitas guru sangat penting dalam mempelajari cara menghindari kebosanan [13].
Penelitian  ini  merupakan  pengembangan  dari  penelitian sebelumnya  yang  membahas  Keputusan  Penentuan  Calon Penerima  Beasiswa  BBP-  PPA  Menggunakan  Metode AHP- PROMETHEE II, Nilai aktual atau akurasi AHP- PROMETHEE  II  dalam  mengidentifikasi  calon  penerima beasiswa  BPP-PPA  cukup  tinggi  karena  mendekati  pendapat ahli.  Saat  melakukan  pemeringkatan  menggunakan  LF,  rata- rata  akurasi  sistem  adalah  78%.  Pada  saat  yang  sama,  ketika peringkat  menggunakan  EF,  akurasi  rata-rata  sistem  adalah 85%. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa pemeringkatan menggunakan  EF  dapat  meningkatkan  akurasi  identifikasi calon penerima beasiswa BPP-PPA [14]. Penelitian selanjutnya membahas  tentang  Pemilihan  Produk  Conditioner  Sebagai Upaya  Peningkatan  Minat  Beli  Konsumen  menggunakan PROMETHEE II,  penelitian  ini  menghasilkan  keputusan dengan  metode PROMETHEE II  pada  pemilihan  produk conditioner  sesuai  dengan  minat  beli  konsumen  dapat diterapkan  dimaan  hasil  menyimpulkan  dari  4  alternatif  yang direkomendasikan, produk conditioner Tresemme (A3) sebagai rekomendasi  pertama  dengan net  flow 0.55  dan  produk conditioner Sunslik  (A2)  sebagai  rekomendasi  kedua  dengan net flow 0.35 [15].
Pada  sistem  pendukung  keputusan  yang  menggunakan metode Promethee II  untuk  memilih  perangkat  pembelajaran online . Beberapa  standar  yang  digunakan: interface,  role ,  dan interest . Untuk menentukan perangkat pembelajaran interaktif yang  banyak  digunakan  oleh  pengguna,  penelitian  ini menyarankan  pemilihan  perangkat  pembelajaran  interaktif yang  berbeda,  seperti Google  Classroom,  Large  Meeting,  e- Learning,  WhatsApp,  YouTube, dan Telegram .  Perhitungan Promethee  II  ini  digunakan  untuk  menentukan  media pembelajaran online yang paling umum digunakan dan jejaring sosial yang paling sesuai dengan minat pengguna atau siswa.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menerapkan  algoritma Promethee II  pada  pemilihan  media  belajar  yang  efektif  dan sesuai  dengan  kegunaan  dari  media  tersebut,  algoritma Promethee II  memiliki keunggulan terletak pada konsep logika
matematika  yang  digunakan  dalam  pengembangan software DSS  MCDM ,  secara  teoritis  dapat  dikembangkan  dengan menambahkan alternatif, standar dan bobot untuk menghasilkan solusi yang lebih akurat berdasarkan data multi- standar dan lebih akurat.

## II. METODE PENELITIAN
Metode penelitian dalam studi kasus pemilihan media sosial ini menggunakan  pengumpulan  dan  pengolahan  data.  Tahapan pengumpulan dan pengolahan data adalah sebagai berikut:
A. Promethee
Multi  criteria  Decision  Making  (MCDM) telah  menjadi salah  satu  bidang  penelitian  operasional  dengan  pertumbuhan tercepat selama dua dekade terakhir. Teori MCDM sendiri dapat dibagi menjadi Multi Objective Decision Making (MODM) dan Multi Attribute Decision Making (MADM) [16] . MODM terus menganalisis  subset  dari  ruang  vektor,  biasanya  dibatasi  oleh kendala,  mengalokasikan  semua  solusi  yang  efisien,  sebelum menentukan  nilai  optimal  berdasarkan  pilihan  pengguna  [17]. Oleh karena itu, MODM memungkinkan penggunaannya dalam perencanaan operasional,  seperti perencanaan tujuan. MADM merupakan pendukung keputusan dengan input atribut/variabel yang berbeda. Dalam literatur teori keputusan, metode MADM diklasifikasikan berdasarkan informasi tertentu. Pada dasarnya metode  ini  membandingkan  dua  langkah  matematis,  yaitu mengumpulkan pertimbangan/evaluasi dengan menelaah setiap kriteria  dan  setiap  alternatif  serta  mengurutkan  alternatif- alternatif tersebut menurut aturan pengumpulan. Dalam MADM memperhitungkan alternatif A dan T yang harus diklasifikasikan, serta kriteria K yang harus dioptimalkan [18].
A:={a1,....aT}. F := {f1,...fK}.
Promethee  adalah  metode  untuk  menentukan  urutan (prioritas)  dalam MCDM. Masalah  utama  dengan  metode  ini adalah  kesederhanaan,  kejelasan  dan  stabilitas.  Praduga dominasi  kriteria  yang  digunakan  dalam  Promethee  adalah penggunaan nilai dalam hubungan outclassing. Dalam metode ini, semua parameter yang dideklarasikan memiliki efek nyata dari  sudut  pandang  ekonomi.  Di  Promethee  ada  enam  bentuk fungsi  preferensi  kriteria.  Meskipun  tidak  mutlak,  bentuk- bentuk ini cukup baik untuk beberapa kasus [19].
Untuk  memberikan  gambaran  yang  lebih  baik  dari  daerah yang  tidak  sama,  digunakan  perbedaan  fungsi  nilai  kriteria antara alternatif H (d), dimana ini memiliki hubungan langsung dengan  fungsi  preferensi  P,  seperti  yang  ditunjukkan  pada persamaan (1).
(1)

## B. Perancangan Algoritma Perhitungan Metode Promethee
Metode  Promethee  dalam  perhitungan  tes  yang  akan dilakukan melibatkan beberapa langkah yang harus diikuti [20]:
1. Tentukan beberapa alternative
2. Tentukan beberapa kriteria
3. Menentukan tipe evaluasi dimana tipe evaluasi  memiliki 2 tipe yaitu tipe minimal dan tipe maksimal.
4. Penentuan  jenis  preferensi  untuk  masing-masing  kriteria yang paling sesuai didasarkan pada data dan pertimbangan pengambil keputusan.
5. Memberikan  nilai  threshold  atau  kecenderungan  untuk setiap kriteria berdasarkan preferensi yang telah dipilih.
6. Perhitungan Entering Flow, Leaving Flow & Net Flow.
7. Pengurutan  hasil  dari  hasil  pemeringkatan  dimana  pada metode  promethee  terdapat  dua  jenis  pemeringkatan  yaitu rangking  parsial  berdasarkan  nilai Flow  In dan Out dan rangking penuh/penuh berdasarkan nilai NetFlow.

## C. Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  data primer,  dimana  data  diperoleh  secara  langsung  dengan mengamati  subjek  survei  yaitu  penggunaan  media  belajar daring  diberbagai  kalangan.  Penelitian  ini  menggunakan metode  survei  lapangan  sebagai data  utama dan mengirimkan kuesioner kepada responden. Langkah kedua adalah melakukan wawancara  melalui  pertanyaan  dan  jawaban  langsung pengguna  media belajar daring, serta mengumpulkan jawaban sesuai kriteria evaluasi yaitu dari segi tampilan, kesenangan dan kemudahan  penggunaan.  Langkah  ketiga  adalah  mempelajari perpustakaan.  Kegiatan  ini  termasuk  mencari  tautan  ke  data teoritis  yang  pada  dasarnya  terkait  dengan  penelitian  yang sedang  berlangsung,  sehingga  penelitian  tersebut  dibahas melalui  penelitian  kepustakaan,  jurnal  penelitian,  bahan  ajar, dan sumber pengetahuan lainnya [21].
Metode pengumpulan data dilakukan dengan menyebarkan kuesioner kepada 50 orang dari kelompok yang berbeda dengan menggunakan kategori responden yang ditunjukkan pada Tabel I. Lihat Tabel 2.

## TABEL 1. DATA RESPONDEN
Responden Jumlah Persentase Usia <12 Th 8 16% 12-20 Th 24 48%
>20 Th 18
36% Status Pelajar 30 60% Umum 20 40% Total % 100% TABEL 2. DATA TANGGAPAN KUESIONER Uraian Pertanyaan Jawaban Frekuensi Persentase Media belajar daring yang anda gunakan! (boleh lebih dari satu) E-learning Zoom meeting Google classroom Whatsapp Youtube Lainnya 30 50 45 20 18 9 60%
100%
90% 40% 36% 18%
Apa fungsi penggunaan media belajar daring? Komunikasi Promosi 38 12 76% 24% Bagaimana tampilan media belajar daring menurut anda? Mudah dimengerti Susah dimengerti 18 32 36% 64% Apakah anda termasuk tipe yang memiliki
keterbatasan terhadap akses internet? Iya Tidak 11 39 22% 78%
Tabel  2  merupakan  rangkuman  hasil  angket  yang  memuat pertanyaan-pertanyaan  kriteria  evaluasi,  meliputi  antar  muka, fungsi dan minat.

## D. Pengolahan Data
Promethee II merupakan salah satu metode pemeringkatan atau  penentuan  prioritas Multi  Criterion  Decision  Making (MCDM), sehingga metode ini dikenal dengan konsepnya yang sederhana  dan  efektif  [22].  Penggunaan promethee adalah untuk  mengidentifikasi  dan  memutuskan  berbagai  alternatif. Langkah-langkah  perhitungan  metode Promethree  II adalah sebagai berikut:
Promethee  II  memutuskan  beberapa  alternatif,  dan kemudian  membandingkan  satu  alternatif  dengan  yang  lain (tatap muka) [23]. Alternatif tersedia untuk seleksi, Promethee II  memulai  pemeringkatan  dengan  memeriksa  bahwa  nilai aliran keluaran adalah nilai tertinggi dibandingkan dengan nilai data  lainnya,  dan  nilai  aliran  udara  adalah  nilai  terendah, sehingga  ada  prioritas  data  alternatif. Promethee II  adalah produk Promethee dan termasuk NPV dalam proses klasifikasi [24].
Keuntungan dari metode promethee adalah mempertimbangkan  beberapa  ukuran  pada  saat  yang  sama, yang  tidak  mungkin  dilakukan  dengan  proses  pengambilan keputusan  dasar  yang  umum  hanya  berdasarkan  satu  ukuran (ukuran  yang berbeda  dapat digunakan untuk  setiap  dimensi). Kelemahan dari metode promethee adalah jika didapatkan nilai parameter  delta  =  0,  maka  metode  promethee  tidak  dapat dijalankan. Untuk itu diberikanlah nilai delta yang = 0 dan nilai H(d) = 1.
Ada  enam  (6)  jenis/preferensi  di Promethee :  1)  Usual Criterion:  preferensi  mutlak  untuk  alternatif  dengan  nilai terbaik;  2)  Quasi  Criterion:  penentuan  nilai  quasi  (q)  yang nantinya dijadkan acuan dalam pengambilan keputusan; 3) Uji linieritas:  terlebih  dahulu  menilai  kecenderungan  nilai preferensi (p)  yang digunakan dalam  pengambilan keputusan; 4) Tingkat kriteria: Ada tiga (3) tingkat keputusan dalam proses pengambilan  keputusan,  yaitu  preferensi  lemah,  mutlak  baik dan  buruk;  5)  Kriteria  linieritas:  mempertimbangkan  tren peningkatan linier dalam preferensi;
1. Melakukan Normalisasi
Langkah  normalisasi  matriks  keputusan  dilakukan  dengan
cara ini, yaitu nilai  skala  yang berbeda memiliki  nilai baru dengan bobot skala yang sama, minimal 0 (nol), dan paling banyak  1  (satu).  Normalisasi  menggunakan  persamaan berikut:
Rij = (Xij - Min (Xij)) / (Max (Xj) – Min (Xj)) (2)
Dimana:
Rij = nilai i dalam kriteria j yang ternormalisasi. Xij = nilai lama alternatif i dalam kriteria j.
Min (Xj) = nilai min dalam kriteria j. Max (Xj) = nilai maks dalam kriteri j.
2. Menemukan perbedaan alternatif/pasangan.
3. Pemilihan dan perhitungan fungsi preferensi.
Tentukan  prevalensi  standar.  Saat  membuat  keputusan, pengambil  keputusan  harus  menentukan  bobot  atau distribusi  kriteria.  Biaya  preferensi  dapat  dihitung  dengan menggunakan persamaan berikut:
H (d) { 0 jika d  =  0 0 jika d  ≤  0 1 jika d  ≥  0 (3)
Keterangan:
H (d) = fungsi selisih kriteria antar alternatif d = selisih nilai kriteria {d = f (a)-f (b)}
4. Perhitungan nilai indeks preferensi.
Nilai  fungsi  preferensi  yang  sebelumnya  diperoleh  dari persamaan (1) kemudian dihitung ulang untuk mendapatkan  indeks  preferensi  dengan  beberapa  kriteria (semua kriteria dalam substitusi). Berikut persamaan yang digunakan:
( 𝑎 , 𝑏 ) = ∑ 𝑃𝑖 ( 𝑎 , 𝑏 ): ∀𝑎 , 𝑏 ∈ A (4)
5. Menentukan Leaving flow dan Entering flow.
Perhitungan Leaving  flow ,  yang  jumlahnya  dari  arah mendekati simpul a disebut juga dengan jenis pengukuran outraking.
𝜙 + ( 𝑎 ) = 1 𝑛 −1 ∑ 𝑛 = 𝑘 ( 𝑎 , 𝑥 ) (5)
Perhitungan inflow ,  kuantitas  memiliki  arah  dari  node a (dimensi atas).
𝜙 − ( 𝑎 ) = 1 𝑛 −1 ∑ 𝑛 = 𝑘 ( 𝑎 , 𝑥 ) (6)
6. Gunakan  persamaan Net  Flow berikut  untuk  mencari persamaan:
7. (𝑎 ) = 𝜙 −( 𝑎 ) − 𝜙 −( 𝑎 ) (7)
Jika nilai Entering Flow lebih tinggi dan nilai Leaving Flow lebih rendah, alternatif lebih mungkin dipilih, dan jika nilai Net Flow lebih tinggi, urutan yang lebih baik diadopsi.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Menentukan Alternatif
Dengan semakin kompleksnya teknologi informasi modern, banyak  alat  pembelajaran online berkembang  pesat.  Dimasa pandemi saat ini, pengajaran tatap muka tidak memungkinkan, sehingga platform media pembelajaran online digunakan untuk proses pembelajaran dari yang terendah hingga yang tertinggi. Dari  sudut  pandang  pembelajaran  langsung,  ini  bertentangan dengan seruan untuk menjaga jarak fisik dan tinggal di rumah. Penggunaan  perangkat  pembelajaran online diberbagai kalangan  sangat  beragam,  seperti  komunikasi  jarak  jauh, pertukaran  informasi,  dan  metode  belajar  mengajar.  Tabel  III memberikan  beberapa  contoh platform media  alternatif pembelajaran online berdasarkan tren pengguna.

## TABEL 3. ALTERNATIF KRITERIA
Tren Media Belajar Daring Kode Google Classroom A
Zoom Meeting B
E-Learning
C
Whatssapp D Youtube E

## B. Menentukan Kriteria
Kriteria  penilaian  perangkat  pembelajaran  online  adalah antarmuka,  fungsi,  dan  minat.  Tabel  4  menunjukkan  kriteria yang  digunakan  oleh  responden  untuk  menilai  perangkat pembelajaran online terpopuler berdasarkan frekuensi penggunaannya. Bisa dilihat di deskripsi sebagai berikut.

## TABEL 4. DATA KRITERIA
No Uraian Kriteria Bobot Kode 1 Interface 20% F1 2 Function 40% F2 3 Interest 40% F3

## C. Implementasi Promethee II
Analisis  keputusan  berdasarkan  metode Promethee  II menggunakan Ms.  Excel 2019.  Perhitungan  manual  ini digunakan untuk pengembangan website dan desktop , aplikasi mobile dan  aplikasi DSS  MCMD lainnya.  Pertama, membandingkan data pengganti dengan kriteria yang diperoleh dari  Tabel  2,  yaitu.  Kuesioner  disebarkan  sedemikian  rupa sehingga evaluasi setiap alternatif lingkungan sosial dilakukan sesuai dengan kriteria evaluasi yang ditunjukkan pada Tabel 5.
TABEL 5. DATA PENILAIAN
No Kriteria
Nilai Alternatif
A B C D E 1 F1 4 3 2 3 3 2 F2 3 4 4 2 4 3 F3 4 4 4 3 3
Jumlah Nilai 11 11 10 8 10
Bobot yang digunakan responden untuk menilai pentingnya alternatif (Media Belajar Daring) ditunjukkan pada Tabel 6.

## TABEL 6. TINGKAT KEPENTINGAN
Bobot Keterangan 5 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang 1 Sangat Kurang

## IV. PEMBAHASAN
Pemilihan media pembelajaran online di era pandemi Covid- 19  dimodelkan  menggunakan  metode  Promethee.  Metode promethee ini digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan berbasis  pemeringkatan  media  pembelajaran  online  yang dijadikan  sebagai  alternatif.  Pemodelan  ini  didasarkan  pada kriteria  dan  parameter  yang  telah  ditentukan  sebelumnya. Dalam hal pemilihan media pembelajaran online di era pandemi Covid-19,  kriteria  yang  digunakan  antara  lain  Antarmuka, Fungsi,  Minat.  Selain  kriteria  yang  ditentukan,  perlu  juga menentukan preferensi dari setiap kriteria dan parameternya.
Selain  itu,  setelah  menentukan  alternatif  dan  kriteria pemilihan,  selanjutnya  dimasukkan  detail  lokasi  berdasarkan kriteria  tersebut.  Setelah  itu,  perhitungan  prometheus dilakukan. Langkah-langkah dalam perhitungan prometheus ini mencari  nilai outflow,  inflow, dan net  flow .  Setelah mendapatkan  arus  bersih,  dapat  ditentukan  urutan  Media Pembelajaran Online yang trend positif di era pandemi covid- 19.
Setelah  data  mempunyai  bobot  nilai,  langkah  selanjutnya adalah:
1. Hitung  selisih  nilai  antar  alternatif  berdasarkan  kriteria tertentu.
Selisih  nilai  kriteria  (d)  dihitung  dengan  membandingkan alternatif  satu  dengan  alternatif  lain,  atau  alternatif  a dikurangi nilai alternatif b, kemudian nilai fungsi preferensi H (d) dihitung menurut rumus berikut, dll Rumus (1).Tahap pertama ditunjukkan pada Tabel 7.

## TABEL 7. BOBOT KRITERIA UNTUK SETIAP ALTERNATIF
Alternatif A B C D E A f1=1
f2=0 f3=1 f1=1 f2=0 f3=0 f1=1 f2=1 f3=1 f1=1 f2=0 f3=1 B
f1=1 f2=0 f3=1 f1=1
f2=0 f3=0 f1=0
f2=1 f3=1 f1=0 f2=0 f3=1 C
f1=0 f2=1 f3=0 f1=0 f2=0 f3=0 f1=0
f2=1 f3=1 f1=0 f2=0 f3=1 D f1=0
f2=0 f3=0
f1=0 f2=0 f3=0 f1=1
f2=0 f3=0 f1=0 f2=1 f3=0 E
f1=0 f2=1 f3=0 f1=0 f2=0 f3=0 f1=1 f2=0 f3=0 f1=0
f2=1 f3=0

## 2. Hitung nilai indeks preferensi
Nilai indeks preferensi diperoleh dari fungsi preferensi rata- rata  tertimbang  pada  Tabel  8.  Dihitung  dengan  membagi nilai  standar  setiap  alternatif  yang  diperoleh  pada  Tabel  8 dengan  angka  standar,  dan  hasilnya  adalah  nilai  indeks preferensi alternatif. Tabel 8 menunjukkan hasil keseluruhan indeks preferensi substitusi.
TABEL 8. INDEKS PRESENSI Alternatif A B C D E A
0,66 0,33 1 0,66
B 0,33
0,33 0,33 0,33
C 0,33 0
0,66 0,33
D 0 0
0,33 0,33
E 0,33
0 0,33 0,33

## 3. Hitung Leaving Flow
Gunakan  persamaan  (3)  untuk  menghitung  jumlah  data dengan  perkiraan  arah  simpul a setelah  memilih  aliran keluaran dari lingkungan pembelajaran online .
A 𝜙 + ( 𝑎 )  = 1/5−1 (0.66+0.33+1+0.66) = 0.25*2.66 = 0.66 B 𝜙 + ( 𝑎 )  = 1/5−1 (0.33+0.33+0.66+0.33) = 0.25*1.66 = 0.41 C 𝜙 + ( 𝑎 )  = 1/5−1 (0.33+0+0.66+0.33 = 0.25*1.33 = 0.33 D 𝜙 + ( 𝑎 )  = 1/5−1 (0+0+0.33+0.33) = 0.25*0.66 = 0.16 E 𝜙 + ( 𝑎 )  = 1/5−1 (0.33+0+0.33+0.33) = 0.25*1 = 0.25
4. Hitung Entering Flow
Perhitungan  pada  tahap  ini  menggunakan  persamaan  (4), dimana jumlah data yang alamatnya jauh dari node a disebut overshoot.
A 𝜙 − ( 𝑎 )  = 1/5−1 (0.33+0.33+0+0.33) = 0.25*1 = 0.25 B 𝜙 − ( 𝑎 )  = 1/5−1 (0.66+0+0+0) = 0.25*0.66 = 0.16 C 𝜙 − ( 𝑎 )  = 1/5−1 (0.33+0.33+0.33+0.33) = 0.25*1.33 = 0.33
D 𝜙 − ( 𝑎 )  = 1/5−1 (1+0.66+0.66+0.33) = 0.25*3 = 0.66
E 𝜙 − ( 𝑎 )  = 1/5−1 (0.66+0.66+0.66+0.33) = 0.25*1.66 = 0.41
5. Hitung Net Flow
Net Flow diperoleh dengan mengurangkan Net Flow masuk dari nilai aliran menurut persamaan (5). Tahap Clean Flow merupakan  tahap  akhir  dari  proses  Promethee  II,  dimana hasil Clean Flow adalah nilai klasifikasi yang ditunjukkan pada Tabel 9.
𝜙 ( 𝑎 ) = (0.66 - 0.25) = 0.42 𝜙 ( 𝑎 ) = (0.41 - 0.16) = 0.25 𝜙 ( 𝑎 ) = (0.33 - 0.33) = 0 𝜙 ( 𝑎 ) = (0.16 - 0.66) = -0.50 𝜙 ( 𝑎 ) = (0.25 - 0.41) = -0.17

## TABEL 9. RANGKING MEDIA BELAJAR DARING
Alternatif Leaving Flow Entring Flow Net Flow Rangking Google Classroom 0.66 0.25 0.42 1 Zoom Meeting 0.41 0.16 0.25 2 E-Learning 0.33 0.33 0 3 Whatssapp 0.25 0.41 -0.17 4 Youtube 0.16 0.66 -0.50 5

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian di  atas,  dapat dijelaskan  bahwa metode Promethee II dapat diterapkan pada sistem pendukung keputusan  untuk  memilih perangkat  pembelajaran online bagi pengguna  perangkat  pembelajaran online populer  saat  ini. Antarmuka  pengguna,  fungsionalitas,  dan  minat  dalam berbagai  alternatif  alat  pembelajaran  online, termasuk Google Classroom,  Zoom  Meeting,  E-Learning,  WhatsApp,  YouTube . Menurut  perhitungan  berdasarkan  metode  Promethee  II,  hasil pemeringkatan  media pembelajaran online yang paling  umum dan  efektif  digunakan  adalah  media Google  Classroom yang memperoleh  nilai  0,42  dari  50  responden/pengguna  dari berbagai kalangan.

## R EFERENCES
[1] A.  Syaputra,  “Aplikasi  E-Kelurahan  Untuk  Peningkatan  Pelayanan Administrasi  Dalam  Mendukung  Penerapan  E-Government,” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 20, no. 2, pp. 379–388, 2021.
[2] A.  Syaputra,  “Pelatihan  Maintenance  Komputer  Pada  Himpunan Mahasiswa  Teknik  Informatika  Kota  Pagar  Alam,” NGABDIMAS , vol. 3, no. 2, pp. 75–81, 2020.
[3] D. Novita and A. R. Hutasuhut, “Plus Minus Penggunaan Aplikasi Aplikasi Pembelajaran Daring Selama Pandemi Covid 19,” Unimed Medan, June , pp. 1–11, 2020.
[4] A.  Syaputra,  “Sistem  Monitoring  Prestasi  Akademik  Siswa  Pada Sekolah  Menengah  Atas  Negeri  5  Pagar  Alam,” Jurnal.  ilmiah. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 76–84, 2020.
[5] C.  Riyana  and  M.  Pd,  “Konsep  pembelajaran  online,” Modul Pembelajaran On-Line , vol. 1, 2020.
[6] F.  Ahmadi  and  H.  Ibda, Konsep  dan  aplikasi  literasi  baru  di  era revolusi industri 4.0 dan society 5.0 . CV. Pilar Nusantara, 2019.
[7] H.  S.  Zainiyati, Pengembangan  Media  Pembelajaran  Agama  Islam Berbasis ICT . Kencana, 2017.
[8] A. Hasanah, A. S. Lestari, A. Y. Rahman, and Y. I. Daniel, “Analisis aktivitas belajar daring mahasiswa pada pandemi Covid-19,” 2020.
[9] M. S. Ulum and J. Pamungkas, “Analisis Kritis Penerapan Metode Pembelajaran Berbasis Online di Madrasah Ibtidaiyah Masa Pandemi COVID  19  (Solusi  Menyelamatkan  Masa  Depan  Anak-Anak Indonesia),” MUBTADI J. Pendidik. Ibtidaiyah , vol. 2, no. 1, pp. 17– 35, 2020.
[10] A.  D.  Samala,  B.  R.  Fajri,  and  F.  Ranuharja,  “Desain  Dan Implementasi  Media  Pembelajaran  Berbasis  Mobile  Learning Menggunakan Moodle Mobile App,” J. Teknol. Inf. Dan Pendidik. , vol. 12, no. 2, pp. 13–20, 2019.
[11] S.  Suprapno et  al. ,  “TANTANGAN  PENDIDIKAN  DI  MASA PANDEMI COVID-19.” CV. Literasi Nusantara Abadi, 2021.
[12] A. Sholeh, “Implementasi Pendekatan Home Visit Upaya Mengatasi Problematika  Pembelajaran  Daring  pada  Siswa  Sekolah  Dasar  Di Masa Pandemic Covid–19,” J. Bid. Pendidik. Dasar , vol. 5, no. 1, pp. 80–89, 2021.
[13] H.  Susanto  and  H.  Akmal,  “Media  Pembelajaran  Sejarah  Era Teknologi  Informasi  (Konsep  Dasar,  Prinsi  Aplikatif,  dan Perancangannya).” FKIP Universitas Lambung Mangkurat, 2019.
[14] N. N. Satriani, I. Cholissodin, and M. A. Fauzi, “Sistem Pendukung Keputusan  Penentuan  Calon  Penerima  Beasiswa  BBP-PPA Menggunakan Metode AHP-PROMETHEE I Studi Kasus: FILKOM Universitas Brawijaya,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. e-ISSN , vol. 2548, p. 964X, 2018.
[15] D.  N.  Batubara,  A.  P.  Windarto,  and  M.  R.  Raharjo,  “Penerapan Promethee  II  Pada  Pemilihan  Produk  Conditioner  Sebagai  Upaya Peningkatan Minat Beli  Konsumen,” CESS  (Journal  Comput.  Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 191–197, 2019.
[16] S. Mujilahwati, N. Q. Nawafilah, and M. Aliyudin, “Analisis Hasil Prediksi dengan Metode Promethee,” Mnemon. J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 35–40, 2019.
[17] F.  R.  Umbara,  B.  Rosidharta,  M.  B.  Chaniago,  S.  Chintia,  D.  F. Hasanah,  and  I.  Rijayana,  “Adiyasa  Nurfalah,  Adiwijaya,  Arie Ardiyanti Suryani.”
[18] A.  P.  LARASATI,  “Pemilihan  material  untuk  perancangan  produk menggunakan metode topsis pada UPT Ragam Metal Yogyakarta.” UAJY, 2017.
[19] J.  Karim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Prioritas Pembangunan  Menggunakan  Metode  Promethee  Pada  Desa  Ayula Kecamatan  Randangan  Kabupaten  Pohuwato  Provinsi  Gorontalo,”
Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 1, pp. 86–91, 2018.
[20] S.  Pami,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan Terbaik Dengan Metode Promethee (Studi Kasus: PT. Karya Abadi Mandiri),” Pelita Inform. Inf. dan Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 125–128, 2017.
[21] A. Syaputra, “Kombinasi Metode AHP dan TOPSIS dalam Pemilihan Bibit  Sayuran  Berdasarkan  Kondisi  Tanah  dan  Syarat  Tumbuh Tanaman,” J. Ilm. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 11–19, 2021.
[22] G.  A.  Muhammad,  “Penerapan  Five  Factor  Model  (FFM)  Dan Technique  For  Oder  Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution (TOPSIS)  Pada  Pemilihan  Tenaga  Kerja.(Studi  Kasus:  PT.  X).” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2018.
[23]
H.  Harmayani  and  V.  Dwina,  “Analisis  Metode  Multi  Factor Evaluation  Process  pada  Pemilihan  Produk  Perbankan  yang  sesuai Kebutuhan Nasabah,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 711–720, 2020.
[24] E. Fitriani, “Perbandingan Algoritma C4. 5 Dan Naïve Bayes Untuk Menentukan  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Program  Keluarga Harapan,” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 9, no. 1, pp. 103–115, 2020.