CENDEKIA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Vol 3. No. 4, Oktober 2023 P-ISSN : 2774-8030 E-ISSN : 2774-8030

## ANALISIS PENYELENGGARAAN DIKLAT PLN UPDL SURALAYA MENGGUNAKAN AHP TOPSIS

## SAPUTRA DWI NUGROHO
PT PLN UPDL Suralaya e-mail : saputra.dn@pln.co.id

## ABSTRAK
Covid-19  memicu  banyaknya  kegiatan  yang  pada  akhirnya  harus  dilakukan  dari  rumah  dan dilakukan secara online atau dalam jaringan (daring). Salah satu kegiatan yang terdampak dari wabah ini adalah diklat/pembelajaran yang diselenggarakan di PLN UPDL Suralaya. Kegiatan diklat/pembelajaran  yang  sebelumnya  dilaksanakan  secara  tatap  muka,  harus  dilaksanakan menjadi pembelajaran jarak jauh (PJJ). Meskipun saat ini sudah masuk dalam era endemi covid- 19, kegiatan PJJ di PLN UPDL Suralaya tetap diselenggarakan. Pada tahun 2022, PLN UPDL Suralaya  telah  menyelenggarakan  diklat  PJJ  Pembangkitan  sebanyak  64  diklat.  Sudah dilakukan penilaian evaluasi level 1 terkait pelaksanaan diklat tersebut untuk menilai kualitas penyelenggaraannya. Evaluasi level 1 yang digunakan saat ini memiliki kekurangan, yaitu rata- rata  perhitungan  evaluasi  dilakukan  menggunakan  bobot  yang  sama  untuk  masing-masing pernyataan/kriteria. Perhitungan evaluasi level 1 seharusnya dihitung berdasarkan bobot yang paling mempengaruhi diklat/pembelajaran, sehingga hasil evaluasi menjadi lebih akurat untuk menilai  kualitas  penyelenggaraannya.  Metode Analytical  Hierarcy  Process (AHP)  dan Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  dapat  digunakan untuk  menghitung  evaluasi  level  1  agar  kualitas  PJJ  dapat  dinilai  dengan  akurat.  AHP digunakan  untuk  pembuatan  matriks  perbandingan  berpasangan  yang  kemudian  dilakukan pembobotan  kriteria  dan  uji  tingkat  konsistensi  terhadap  matriks  tersebut,  TOPSIS  adalah sebuah metode yang dapat digunakan dalam alternatif pengambilan sebuah keputusan dengan cara  melakukan  perangkingan  hasil  uji  dimana  nilai  atau  keputusan  terbaik  adalah  yang mendekati nilai positif. Hasil dari perhitungan evaluasi level 1 dengan metode AHP TOPSIS untuk  20  (dua  puluh)  PJJ  pembangkitan  terbaik  didapatkan  bahwa  peringkat  PJJ  mengalami perubahan  dibandingkan  dengan  perhitungan  evaluasi  level  1  yang  lama.  5  (lima)  PJJ  tetap peringkatnya,  6  (enam)  PJJ  mengalami  kenaikan  peringkat  dan  9  (sembilan)  PJJ  mengalami penurunan peringkat.
Kata Kunci: Covid-19, tatap muka, Pembelajaran Jarak Jauh Pembangkitan, Evaluasi Level 1, AHP, TOPSIS

## ABSTRACT
Covid-19 has triggered many activities that must be done from home by utilizing the power of internet.  One  of  the  activities  affected  by  the  virus  outbreak  is  training  held  at  PLN  UPDL Suralaya. Training activities that was previously caried-out in person was then performed by using  distance  learning  (DL)  method.  Even  though  COVID-19  endemic  era  has  arrived, distance learning activities at PLN UPDL Suralaya are still performed. In 2022, PLN UPDL Suralaya will hold 64 distance learning courses. The training has undergone a level 1 evaluation assessment  to  assess  the  quality  of  its  implementation.  The  current  evaluation  method  it’s drawback such as : average calculation using the same weight for each statement/criterion. The Level 1 evaluation calculations should be calculated based on the weight that most influences training/learning so that the evaluation results become more accurate in assessing the quality of implementation. The AHP and TOPSIS methods can used to calculate level 1 evaluations, so that quality of distance learning can be assessed accurately. AHP is used to create a pairwise comparison matrix which is then carried out by weighting the criteria and testing the level of consistency of the matrix. TOPSIS is a method that can be used in alternative decision making
by ranking the test results where the best value or decision is the one that approaches the positive value. The results of the level 1 evaluation calculation using the AHP and TOPSIS method for the 20 (twenty) best DL shows that the DL’s ranking has changed compared to the old level 1 evaluation calculation. 5 (five) DL’s remained in their rankings, 6 (six) DL’s experienced an increase in their rankings and 9 (nine) DL’s experienced a decrease in their rankings.
Keywords :  Covid-19,  in  person,  power  plant  distance  learning,  level  1  evaluation,  AHP, TOPSIS

## PENDAHULUAN
Pandemi Covid-19 (SARS-CoV-2) yang melanda dunia pada awal tahun 2020 membuat semua orang tidak dapat melakukan aktifitas di luar rumah. Meluasnya wabah ini menyebabkan pengaruh  signifikan  pada  dunia  global,  begitu  juga  tantangan  pada  kesehatan  manusia (Tortajada & Biswas, 2020) dan berdampak pada berbagai entitas seperti industri, pendidikan (Basar, 2021)], bisnis, pemerintahan dll. Virus yang terus menerus menyebar memiliki dampak pada sumber daya dan juga lingkungan, seperti keterbatasan dalam bergerak, l ockdown skala besar, peningkatan sampah medis, belanja online dan juga pengurangan polusi udara (Jia et al., 2022).
Protokol  Covid-19  mengharuskan  semua  kegiatan  dilakukan  dari  rumah.  Istilah pembelajaran jarak jauh (PJJ), study form home (SFH) atau work from home (WFH) muncul pada saat pandemi terjadi (Furkan et al., 2021). Covid-19 memicu banyaknya kegiatan yang pada  akhirnya  harus  dilakukan  dari  rumah  dan  dilakukan  secara online atau  dalam  jaringan (daring).  Kegiatan  yang  terdampak  wabah  ini  antara  lain  kegiatan  pembelajaran  yang diselenggarakan  di  PLN  Unit  Pendidikan  dan  Pelatihan  (UPDL)  Suralaya.  Kegiatan diklat/pembelajaran  yang  sebelumnya  dilaksanakan  secara  tatap  muka  di  kelas,  harus dilaksanakan menjadi pembelajaran jarak jauh (PJJ) atau daring (dalam jaringan).
Pembelajaran jarak jauh  PJJ,  pembelajaran daring, e-learning , distance learning , dan semacamnya adalah pembelajaran yang dilakukan secara terpisah antara guru dan siswa dengan menggunakan  teknologi  untuk  mereka  berkomunikasi  (As-Salafiyah  &  Rusydiana,  2022). Teknologi pembelajaran jarak jauh yang biasa digunakan diantaranya Zoom, Microsoft Team, Google Clasroom, dll. Pada tanggal 9 Juni 2023, Satgas Nasional Covid-19 menerbitkan surat edaran (SE) No. 1 Tahun 2023 tentang Protokol Kesehatan Pada Masa Transisi Endemi Corona Virus Disease 2019 (COVID-19) (Covid-19, 2023), dimana SE ini mengatur mengenai transisi menuju  endemi  covid-19  yang  artinya  covid-19  sudah  tidak  lagi  dianggap  sebagai  pandemi. Meskipun  tahun  2023  ini  Indonesia  masuk  ke  fase  endemi,  diklat/pembelajaran  maupun aktifitas tatap muka jarak jauh sudah menjadi budaya baru, termasuk di PLN UPDL Suralaya.
Tahun 2022, PLN UPDL Suralaya telah menyelenggarakan diklat/pembelajaran jarak jauh  (PJJ)  dengan  tema  pembangkitan  sebanyak  64  (enam  puluh  empat)  diklat.  Setiap pembelajaran  yang  diselenggarakan,  telah  dilakukan  penilaian  berupa  evaluasi  level  1  (satu) kepada  peserta  untuk  mengetahui  kualitas  penyelenggaraan  pembelajaran.  Evaluasi  level  1 merupakan metode pengumpulan data dan informasi setelah dilaksanaanya diklat/pembelajaran oleh peserta di unit kerjanya serta dilaksanakan dengan cara survei atau kuesioner (Sibarani et al.,  2020).  Evaluasi  level  1  penyelenggaraan  diklat  menggunakan  kuisioner  yang  berisi  11 (sebelas) pernyataan yang kemudian oleh peserta akan dinilai pernyataan tersebut antara nilai 1 (satu) – 4 (empat). Nilai 1 (satu) menunjukan nilai yang paling rendah dan nilai  4 (empat) menunjukkan nilai  yang  paling tinggi.  Hasil evaluasi  level  1 diambil dari nilai  rata-rata dari seluruh pernyataan yang diisi oleh peserta diklat/pembelajaran dengan bobot yang sama untuk masing-masing  pernyataan.  Evaluasi  level  1  yang  dilakukan  PLN  UPDL  Suralaya  saat  ini memiliki  kekurangan  yaitu  rata-rata  perhitungan  dilakukan  menggunakan  bobot  yang  sama untuk  masing-masing  pernyataan.  Perhitungan  evaluasi  level  1  seharusnya  dihitung
berdasarkan  bobot  yang  paling  mempengaruhi  diklat/pembelajaran,  sehingga  hasil  evaluasi menjadi  lebih  akurat  untuk  menilai  kualitas  penyelenggaraannya.  Untuk  mendapatkan  hasil yang lebih akurat dalam menilai kualitas diklat/pembelajaran yang diselenggarakan PLN UPDL Suralaya, evaluasi  level  1 dapat  dihitung  menggunakan metode Analytical  Hierarcy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). AHP adalah metode pemilihan multiple criteria yang sudah dikenal sejak tahun 1970 dimana pada tahun tersebut  ditemukan metode ini  oleh Thomas Loorie Saaty.  AHP menjadi salah  satu  metode  yang  populer  digunakan  untuk  melakukan  analisis  multi  kriteria  dalam pengambilan suatu keputusan (Ulkhaq et al., 2018). AHP sangat fleksibel untuk digabungkan dengan berbagai teknik atau metode seperti linear programming , quality function development , fuzzy  logic dll  (Vaidya  &  Kumar,  2006).  Metode  AHP  sangat  cocok  diterapkan  untuk penerimaan  mahasiswa  mahasiswa  baru  (Noviyanti,  2019),  seleksi  penerimaan  beasiswa (Rasyid Ridho et al., n.d.), pemilihan rumah sakit terbaik [8], evaluasi penyelenggaran diklat teknis  di  PPSDM  (Rohaendi  et  al.,  2022)  dan  lain  sebagainya.  AHP  merupakan  sebuah kerangka  kerja  yang  mempertimbangkan  beberapa  faktor  secara  bersama-sama  dengan menggunakan  pemikiran  induktif  dan  deduktif  tanpa  silogisme  dan  memungkinkan  umpan balik dan ketergantungan, juga membuat pertukaran numeric untuk sampai pada kesimpulan atau  sintesis  (Darmayanti,  2022).  Secara  umum,  AHP  digunakan  untuk  pembuatan  matriks perbandingan  berpasangan  yang  kemudian  dilakukan  pembobotan  kriteria  dan  uji  tingkat konsistensi terhadap matriks tersebut.
TOPSIS  adalah  sebuah  motode  untuk  pengambilan  keputusan  dari  beberapa  kriteria yang  ada.  TOPSIS  memiliki  metode  yang  sederhana  dengan  konsep  mendasar  bahwa  solusi terbaik adalah solusi yang mendekati nilai positif sedangkan solusi terburuk adalah solusi yang mendekati  nilai  negatif  (Darmayanti,  2022).  TOPSIS  adalah  sebuah  metode  yang  dapat digunakan  dalam  alternatif  pengambilan  sebuah  keputusan  (Dewi  et  al.,  2021)  dengan  cara melakukan perangkingan hasil uji dimana nilai atau keputusan terbaik adalah yang mendekati nilai positif. TOPSIS dan modifikasinya dapat digunakan untuk analisis penyelesaian masalah MADM  ( Multiple  Attribute  Decision  Making )  yang  telah  digunakan  oleh  banyak  peneliti (Chakraborty, 2022).
Pada  kesempatan  kali  ini,  penulis  akan  membandingkan  hasil  evaluasi  level  1  PJJ pembangkitan tahun 2022 yang telah diukur oleh bagian mutu PLN UPDL Suralaya, kemudian hasilnya akan dibandingkan dengan analisis evaluasi level (1) menggunakan metode Analytical Hierarcy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian kali ini melalui beberapa tahapan yaitu :

## Gambar 1. Metode Penelitian
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  kali  ini  adalah  data  Evaluasi  Level  1  PJJ Pembangkitan PLN UPDL Suralaya tahun 2022. Aspek kriteria dalam penilaian evaluasi level 1 (satu) seperti dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Kriteria Penilaian Evaluasi Level 1
Aspek Pelayanan Aspek Transfer Knowledge Aspek Digital Learning Informasi Pembelajaran (IP) Materi (MT) Kemudahan Akses (KA) Pengumpulan Data Perancangan Model MADM Analisis dan Hasil
CENDEKIA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Vol 3. No. 4, Oktober 2023 P-ISSN : 2774-8030 E-ISSN : 2774-8030
Suasana Kelas (SK) Instruktur (IT) Struktur Website Jelas dan Rapi (SW) Keandalan Infrastruktur (KI) Manajemen Waktu (MW) Tampilan Materi Menarik (TM) Pelayanan Staf UPDL (PS) Kefektifitasan Menu Navigasi (KM)

## Perancangan Model MADM (Multiple Attribute Decision Making)
Seperti yang sudah disampaikan pada pendahuluan, penilaian evaluasi level 1 adalah rata-rata dari masing-masing aspek/kriteria dengan bobot yang sama, sehingga antara kriteria/aspek yang paling mempengaruhi kualitas PJJ dengan kriteria/aspek yang sifatnya pendukung tidak terlihat pada  evaluasi.  Perancangan  model  MADM  atau  pemilihan  kriteria  untuk  menentukan  PJJ terbaik pada penelitian ini adalah menggunakan kombinasi AHP dan TOPSIS.
Pembobotan  secara  otomatis  dan  pembobot  prioritas  antar  kriteria  dilakukan  dengan menggunakan metode AHP untuk minimalisir terjadinya pembobotan secara subyektif. Metode TOPSIS  digunakan  untuk  melakukan  perangkingan  PJJ  Pembangakitan  dengan  cara mengoptimalkan solusi ideal positif dan negatif untuk mendapatkan PJJ Pembangkintan dengan kualitas terbaik (Rasyid Ridho et al., n.d.).
Tahapan yang harus dilakukan untuk  menghitung  PJJ  Pembangkitan dengan kualitas terbaik menggunakan metode AHP TOPSIS adalah :
Pembobotan kriteria Evaluasi Level 1 menggunakan metode AHP
a. Membuat Struktur Hirarki dari Evaluasi Level 1
Hirarki disusun dari 3 (tiga) kategori penilaian evaluasi level 1 yaitu aspek pelayanan, aspek edukasi dan aspek sistem digital learning yang terdiri dari 11 (sebelas) sub kategori.
Gambar 2. Hirarki Kriteria Evaluasi Level 1
b. Menentukan Tingkat Kepentingan Antar Kriteria
Masing-masing  kriteria  dibandingkan  tingkat  kepentingannya  menggunakan  kuisoner yang dapat dilihat pada tabel 3.
Aspek Pelayanan Aspek Edukasi Aspek Sistem Digital Learning Informasi Pembelajaran (IP) Materi (MT) Kemudahan Akses (KA) Suasana Kelas (SK) Instruktur (IT) Struktur Website Jelas dan Rapi (SW) Keandalan Infrastruktur (KI) Manajemen Waktu (MW)
Tampilan Materi Menarik (TM) Pelayanan Staf UPDL (PS) Kefektifitasan Menu Navigasi (KM) Evaluasi Level 1 PJJ Pembangkitan PJJ TERBAIK PEMBANGKITAN TAHUN 2022

## Tabel 2. Perbandingan Nilai Kuisioner pada Matriks
1/9 1/7 1/5 1/3 1 3 5 7 9 Ekstrem Sangat Kuat Cukup Kuat Kuat Seimbang Kuat Cukup Kuat Sangat Kuat Ekstrem Tidak Penting Lebih Penting c. Membuat Matrik Perbandingan Antar Kriteria
d. Pengujian Konsistensi Bobot
Bobot  yang  dihasilkan  harus  dilakukan  uji  konsistensinya.  Bobot  yang  tidak  konsisten tidak  dapat  dilanjutkan  untuk  proses  berikutnya.  Pengujian  uji  konsistensi  dapat dilakukan dengan rumus sebagai berikut :
𝑡 = 1 𝑛 ∑ ( 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑘𝑒−𝑖 𝑝𝑎𝑑𝑎 (𝐴) (𝑊 𝑇 ) 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑘𝑒−𝑖 𝑝𝑎𝑑𝑎  (𝑊 𝑇 ) ) 𝑛 𝑖=1 (1)
𝐶𝐼 = 𝑡−𝑛 𝑛− −1 (2) 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 𝑛 (3)
dimana : Jika CI (Consistency Index) = 0, bobotnya konsisten Jika CR (Consistency Ratio) < 0,1, bobotnya cukup konsisten Jika CR (Consistency Ratio) > 0, bobotnya tidak konsisten Nilai random index ( 𝑅𝐼 𝑛 ) dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 3. Nilai Random Index (𝑹𝑰 𝒏 ) n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 𝑅𝐼 𝑛 0,00  0,00  0,58  0,90  1,12  1,24 1,32  1,41  1,45  1,49  1,51  1,48  1,56  1,57  1,59

## Tahapan perangkingan PJJ Pembangkitan menggunakan metode TOPSIS.
Setelah metode AHP diterapkan dalam menentukan bobot kriteria dalam evaluasi level 1,  kemudian  dilakukan  langkah-langkah  untuk  menghitung  rangking  dari  PJJ pembangkitan menggunakan metode TOPSIS.
a. Memasukan data hasil evaluasi level 1 PJJ Pembangkitan kedalam matriks yang telah dilakukan pembobotan kriteria AHP.  Melakukan normalisasi  matriks  yang sudah ada pada langkah sebelumnya dengan menggunakan rumus :
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (4)
b. Melakukan normalisasi terbobot pada matriks dengan rumus :
𝑦 𝑖𝑗 =   𝑊 𝑖 ∗   𝑟 𝑖𝑗 (5)
c. Menentukan solusi ideal positif.
𝐴 𝑖 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … . . , 𝑦 𝑛 + ) (6)
CENDEKIA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Vol 3. No. 4, Oktober 2023 P-ISSN : 2774-8030 E-ISSN : 2774-8030
𝐴 𝑖 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … . . , 𝑦 𝑛 − ) (7)
d. Selanjutnya adalah menentukan jarak antara alternatif dengan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
𝐷 𝑖 + =   √∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 (8)
𝐷 𝑖 − =   √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (9)
e. Langkah terakhir adalah menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + (10)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Matrik Perbandingan Antar Kriteria
Pembahasan dimulai dengan melakukan perbandingan kepentingan dari masing-masing kriteria evaluasi level 1 adalah sebagai berikut :
a. Instruktur (IT) merupakan kriteria paling penting dibandingkan dengan kriteria yang lainya
b. Materi  (MI) merupakan kriteria  kedua  yang  paling  penting  dibandingkan  dengan kriteria yang lainya
c. Keandalan  Infrastruktur  (KI) merupakan  kriteria  ketiga  yang  paling  penting dibandingkan dengan kriteria yang lainya
d. Suasana Kelas (SK) , Struktur Website Jelas dan Rapi (SW) serta Tampilan Materi (TM) merupakan kriteria keempat yang paling penting
e. Kriteria  terakhir  yang  berada  di  level  bawah  kepentinganya  adalah Informasi Pembelajaran  (IP) , Pelayanan  Staf  UPDL  (PS) , Manajemen  Waktu  (MW) , Kemudahan Akses (KA) , dan Keefektifan Menu Navigasi (KM) .
Matriks perbandingan antar kriteria evaluasi level 1 dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 4. Matriks Perbandingan Berpasangan Antar Kriteria
Kriteria  IP SK
KI PS MI IT MW  KA  SW TM  KM IP 1 0,33  0,20 1 0,14  0,11  1,00 1 0,33  0,33 1 SK 3 1,00  0,60 3 0,43  0,33  3,00 3 1,00  1,00 3 KI 5 1,67  1,00 5 0,71  0,56  5,00 5 1,67  1,67 5 PS 1 0,33  0,20 1 0,14  0,11  1,00 1 0,33  0,33 1 MI 7 2,33  1,40 7 1,00  0,78  7,00 7 2,33  2,33 7 IT 9 3,00  1,80 9 1,29  1,00  9,00 9 3,00  3,00 9 MW 1 0,33  0,20 1 0,14  0,11  1,00 1 0,33  0,33 1 KA 1 0,33  0,20 1 0,14  0,11  1,00 1 0,33  0,33 1 SW 3 1,00  0,60 3 0,43  0,33  3,00 3 1,00  1,00 3 TM 3 1,00  0,60 3 0,43  0,33  3,00 3 1,00  1,00 3 KM 1 0,33  0,20 1 0,14  0,11  1,00 1 0,33  0,33 1
Dari matriks yang ada, kita lakukan normalisasi agar nilanya menjadi rentang antara 0 – 1.
CENDEKIA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Vol 3. No. 4, Oktober 2023 P-ISSN : 2774-8030 E-ISSN : 2774-8030

## Tabel 5. Matriks Normalisasi Perbandingan Berpasangan Antar Kriteria
Kriteria IP SK KI PS MI IT MW KA SW TM KM IP 0,029  0,029  0,029 0,029 0,029 0,029 0,029 0,029 0,029  0,029  0,029 SK 0,086  0,086  0,086 0,086 0,086 0,086 0,086 0,086 0,086  0,086  0,086 KI 0,143  0,143  0,143 0,143 0,143 0,143 0,143 0,143 0,143  0,143  0,143 PS 0,029  0,029  0,029 0,029 0,029 0,029 0,029 0,029 0,029  0,029  0,029 MI 0,200  0,200  0,200 0,200 0,200 0,200 0,200 0,200 0,200  0,200  0,200 IT 0,257  0,257  0,257 0,257 0,257 0,257 0,257 0,257 0,257  0,257  0,257 MW 0,029  0,029  0,029 0,029 0,029 0,029 0,029 0,029 0,029  0,029  0,029 KA 0,029  0,029 0,029 0,029 0,029 0,029 0,029 0,029 0,029  0,029  0,029 SW 0,086  0,086  0,086 0,086 0,086 0,086 0,086 0,086 0,086  0,086  0,086 TM 0,086  0,086  0,086 0,086 0,086 0,086 0,086 0,086 0,086  0,086  0,086 KM 0,029  0,029  0,029 0,029 0,029 0,029 0,029 0,029 0,029  0,029  0,029
Menentukan rata-rata dan lambda maximum
2Selanjutnya kita menentukan rata-rata dari setiap kriteria bobot (W) pada matriks dan dihitung lambda maksimumnya ( λ max ) .
Tabel 6. Rata-rata bobot kriteria
Kriteria Rata-rata bobot (W) Lambda Maksimum (λ max ) Informasi Pembelajaran 0,029 0,3142 Suasana Kelas 0,086 0,9428 Keandalan Infrastruktur 0,143 1,5714 Pelayanan Staf UPDL 0,029 0,3142 Materi 0,200 2,200 Instruktur 0,257 2,8285 Manajemen Waktu 0,029 0,3142 Kemudahan Akses 0,029 0,3142 Strusktur Website Jelas dan Rapi 0,086 0,9428 Tampilan Materi 0,086 0,9428 Keefektifan Menu Navigasi 0,029 0,3142

## Menghitung nilai t
𝑡 = 1 11 ∗   {( 0,3142 0,029 ) + ( 0,9428 0,086 ) + ( 1,5714 0,143 ) + ( 0,3142 0,029 ) + ( 2,2 0,200 ) + ( 2,8285 0,257 ) + ( 0,3142 0,029 ) + ( 0,3142 0,029 ) + ( 0,9428 0,086 ) + ( 0,9428 0,086 ) + ( 0,3142 0,029 )}
= 10,99841
Menghitung nilai Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR)
𝐶𝐼 = 10,99841  − 11 11 −  1 =   −0,001589
Dengan ordo matriks adalah 11, maka nilai ratio index ( 𝑅𝐼 𝑛 ) = 1,21
CENDEKIA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Vol 3. No. 4, Oktober 2023 P-ISSN : 2774-8030 E-ISSN : 2774-8030
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 𝑛 =   −0,000105 , yang artinya bobot setiap kriteria dikatakan konsisten

## Matrik keputusan normalisasi terbobot
Matriks data Evaluasi Level 1 PJJ Pembangkitan setelah dilakukan pembobotan kriteria dengan AHP dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Matrik Keputusan Normalisasi Terbobot
No Judul Pembelajaran Kriteria Evaluasi IP SK KI PS MA IN MW KA SW TM KM 1 Heat Rate Pembangkit Berbahan Bakar Batubara (BL) 0,11  0,34  0,55  0,11  0,74  1,03  0,11  0,10  0,32  0,32  0,10 2 Partial Discharge 0,11  0,34  0,52  0,10  0,80  0,94  0,10  0,10  0,31  0,31  0,10 3 Pengantar Manajemen Aset Pembangkitan 0,10  0,33  0,55  0,10  0,73  0,92  0,10  0,11  0,33  0,31  0,10 4 Analisa Vibrasi Level 2 0,11  0,32  0,52  0,10  0,74  1,01  0,11  0,10  0,30  0,30  0,10 5 Pengoperasian Turbin Uap Dan Alat Bantu 0,11  0,34  0,50  0,11  0,65  1,03  0,11  0,11  0,30  0,28  0,09 6 Outage Management-TNA UIKSBS 0,11  0,32  0,48  0,10  0,75  0,91  0,10  0,10  0,30  0,30  0,10 7 Sistem Proteksi Pembangkit 0,11  0,32  0,48  0,10  0,73  0,79  0,10  0,10  0,31  0,30  0,10 8 Supervisi Pengoperasian PLTMG 0,11  0,30  0,49  0,10  0,71  0,92  0,10  0,10  0,30  0,31  0,10 9 Workshop Pemeliharaan Belt Conveyor 0,10  0,31  0,48  0,10  0,70  0,90  0,10  0,10  0,31  0,30  0,10 10 Pelumas Dan Sistem Pelumasan 0,11  0,31  0,49  0,10  0,68  0,94  0,10  0,10  0,30  0,28  0,09 11  Maintenance Excellent 0,11  0,31  0,47  0,10  0,70  0,87  0,09  0,10  0,29  0,29  0,09 12 Pengoperasian Turbin Uap Dan Alat Bantu 0,10  0,30  0,48  0,10  0,72  0,86  0,10  0,10  0,30  0,30  0,10 13  Manajemen Outage PLTA 0,10  0,28  0,54  0,09  0,75  0,96  0,09  0,09  0,28  0,28  0,09 14  Smart Instrumentation 0,10  0,29  0,48  0,10  0,67  0,82  0,09  0,10  0,30  0,30  0,10 15 Supervisi Pengoperasian PLTG 0,11  0,30  0,45  0,10  0,67  0,91  0,09  0,10  0,29  0,28  0,09 16 Reliability Management- TNA UIKSBS 0,10  0,29  0,48  0,10  0,70  0,86  0,10  0,09  0,29  0,28  0,10 17 Work Planning & Control Management 0,10  0,29  0,48  0,10  0,67  0,86  0,09  0,10  0,27  0,29  0,09 18  Manajemen Batubara 0,10  0,30  0,45  0,10  0,65  0,87  0,10  0,09  0,26  0,24  0,09 19  Operation Management 0,10  0,28  0,43  0,09  0,67  0,79  0,09  0,09  0,26  0,26  0,08 20 Non Destructive Test (NDT) Level 1 0,10  0,29  0,35  0,09  0,60  0,86  0,08  0,08  0,25  0,24  0,08
Menentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
CENDEKIA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Vol 3. No. 4, Oktober 2023 P-ISSN : 2774-8030 E-ISSN : 2774-8030

## Tabel 8. Matriks Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
Kriteria IP SK KI PS MA IN MW KA SW TM KM A+ 0,114  0,343 0,551 0,110  0,800  1,029 0,114 0,109 0,328 0,318 0,105 A- 0,095  0,279 0,349 0,086  0,600  0,792 0,079 0,083 0,248 0,236 0,079

## Perhitungan akhir rangking evaluasi level 1 PJJ Pembangkitan
Hasil akhir perhitungan rangking PJJ Pembangkitan dapat dilihat pada Tabel 10 dan Gambar 3.
Tabel 9. Rangking Evaluasi Level 1 PJJ Pembangkitan No Judul Pembelajaran D+ D- V 1 Heat Rate Pembangkit Berbahan Bakar Batubara (BL) 0,060 0,369 0,861 2 Analisa Vibrasi Level 2 0,081 0,329 0,803 3 Partial Discharge 0,091 0,333 0,785 4 Pengantar Manajemen Aset Pembangkitan 0,128 0,303 0,702 5 Manajemen Outage PLTA 0,128 0,301 0,701 6 Pengoperasian Turbin Uap Dan Alat Bantu 0,166 0,305 0,647 7 Outage Management-TNA UIK SBS 0,154 0,251 0,619 8 Supervisi Pengoperasian PLTMG 0,165 0,241 0,593 9 Pelumas Dan Sistem Pelumasan 0,173 0,233 0,574 10 Workshop Pemeliharaan Belt Conveyor 0,183 0,224 0,550 11 Pengoperasian Turbin Uap Dan Alat Bantu 0,213 0,208 0,494 12 Maintenance Excellent 0,214 0,195 0,476 13 Reliability Management-TNA UIK SBS 0,220 0,192 0,466 14 Supervisi Pengoperasian PLTG 0,216 0,186 0,462 15 Sistem Proteksi Pembangkit 0,257 0,215 0,456 16 Work Planning & Control Management 0,250 0,168 0,402 17 Smart Instrumentation 0,266 0,170 0,390 18 Manajemen Batubara 0,272 0,139 0,338 19 Operation Management 0,323 0,107 0,248 20 Non Destructive Test (NDT) Level 1 0,361 0,065 0,152
Dari  hasil  rangking  yang  didapatkan,  PJJ  “Heat  Rate  Pembangkit”  tetap  menjadi pembelajaran  dengan  nilai  evaluasi  level  1  tertinggi,  begitu  juga  untuk  PJJ  “Non  Destrutive Test (NDT)” tetap menjadi pembelajaran dengan nilai evaluasi terendah. Akan tetapi di sisi lain beberapa  PJJ  mengalami  penurunan  maupun  kenaikan  peringkat,  yaitu  PJJ  “Sistem  Proteksi Pembangkit”  yang  tadinya  berada  di  peringkat  7  kemudian  ke  peringkat  15  merupakan  PJJ dengan penurunan peringkat tertinggi, sedangkan PJJ dengan peningkatan peringkat tertinggi adalah “Management Outage PLTA” yang naik dari peringkat 13 ke peringkat 5. Beberapa PJJ yang berubah peringkatnya setelah dihitung menggunakan metode AHP TOPSIS dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Perbandingan Peringkat Akhir PJJ Pembangkitan Awal dan Akhir
No Judul Pembelajaran Peringkat Akhir Peringkat Awal Kesimpulan 1 Heat Rate Pembangkit Berbahan Bakar Batubara (BL) 1 1 tetap 2 Analisa Vibrasi Level 2 2 4 naik 3 Partial Discharge 3 2 turun
CENDEKIA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Vol 3. No. 4, Oktober 2023 P-ISSN : 2774-8030 E-ISSN : 2774-8030
4 Pengantar Manajemen Aset Pembangkitan 4 3 turun 5 Manajemen Outage PLTA 5 13 naik 6 Pengoperasian Turbin Uap Dan Alat Bantu 6 5 turun 7 Outage Management-TNA UIKSBS 7 6 turun 8 Supervisi Pengoperasian PLTMG 8 8 tetap 9 Pelumas Dan Sistem Pelumasan 9 10 naik 10 Workshop Pemeliharaan Belt Conveyor 10 9 turun 11 Pengoperasian Turbin Uap Dan Alat Bantu 11 5 turun 12 Maintenance Excellent 12 11 turun 13 Reliability Management-TNA UIKSBS 13 16 naik 14 Supervisi Pengoperasian PLTG 14 15 naik 15 Sistem Proteksi Pembangkit 15 7 turun 16 Work Planning & Control Management 16 17 naik 17 Smart Instrumentation 17 14 turun 18 Manajemen Batubara 18 18 tetap 19 Operation Management 19 19 tetap 20 Non Destructive Test (NDT) Level 1 20 20 tetap
Dari 20 (dua puluh) PJJ terbaik, hanya ada 5 (lima) PJJ yang peringkatnya tetap setelah dihitung  evaluasinya  menggunakan  metode  AHP  TOPSIS,  artinya  hampir  semua  PJJ mengalami  perubahan  peringkat  setelah  dilakukan  perhitungan  evaluasi  ini.  Hal  ini  dapat disimpulkan  bahwa  naik  dan  turunya  peringkat  dari  PJJ  disebabkan  karena  kriteria  yang bobotnya tinggi akan berperan dalam menentukan peringkat pembelajaran.

## KESIMPULAN
Hasil penelitian terhadap evaluasi pembelajaran yang dilakukan dengan model evaluasi menggunakan  AHP-TOPSIS  memberikan  akurasi  yang  lebih  baik  dalam  menentukan pembelajaran terbaik yang telah dilaksanakan PLN UPDL Suralaya. Meskipun dari sisi judul pembelajaran  dengan  peringkat  tertinggi  dan  terendah  tidak  berbeda  dengan  hasil  evaluasi standar dari PLN UPDL Suralaya, akan tetapi beberapa pembelajaran berubah peringkat setelah dilakukan  evaluasi  menggunakan  AHP-TOPSIS.  Hal  ini  dikerenakan  AHP  TOPSIS memberikan ruang untuk perbandingan bobot dari masing-masing kriteria sehingga kita bisa mempertimbangkan kriteria mana yang paling penting sehingga hasil evaluasi yang dihasilkan dapat  secara  lebih  akurat  melihat  kualitas  pembelajaran  yang  telah  dilaksanakan  oleh  PLN UPDL  Suralaya.  Dari  20  (dua  puluh)  PJJ  PLN  UPDL  Suralaya,  5  (lima)  PJJ  tidak  berubah peringkatnya  (tetap)  sedangkan  15  (lima  belas)  PJJ  mengalami  perubahan  peringkat.  9 (sembilan) PJJ mengalami penurunan dan 6 (enam) PJJ mengalami peningkatan peringkat.

## DAFTAR PUSTAKA
As-Salafiyah, A., & Rusydiana, A. S. (2022). Analisis Sentiman atas Pembelajaran Jarak Jauh.
Kompetensi , 7 (1), 8–16. https://doi.org/10.47655/kompetensi.v7i1.81
Basar, A. M. (2021). Problematika Pembelajaran Jarak Jauh Pada Masa Pandemi Covid-19.
Edunesia : Jurnal Ilmiah Pendidikan , 2 (1), 208–218. https://doi.org/10.51276/edu.v2i1.112
Chakraborty,  S.  (2022).  TOPSIS  and  Modified  TOPSIS:  A  comparative  analysis. Decision Analytics Journal , 2 , 100021. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2021.100021 Covid-19, S. T. P. (2023). Surat Edaran No 1 Tahun 2023 Protokol Kesehatan  Pada Masa Transisi Endemi Cpvid-19 .
CENDEKIA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Vol 3. No. 4, Oktober 2023 P-ISSN : 2774-8030 E-ISSN : 2774-8030
Darmayanti. (2022). EVALUASI PEMBELAJARAN PELATIHAN DASAR CPNS TAHUN 2022  DENGAN   ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  (AHP). Jurnal Inovasi Penelitian Pendidikan Dan Pembelajaran , 2 .
Dewi, R. K., Jonemaro, E. M. A., Kharisma, A. P., Farah, N. A., & Dewantoro, M. F. (2021). TOPSIS  for  mobile  based  group  and  personal  decision  support  system. Register:  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Sistem  Informasi , 7 (1),  43–49. https://doi.org/10.26594/register.v7i1.2140
Furkan, F., Sya, A., Purwanto, A., & Astra, I. M. (2021). Tantangan Guru dalam Penggunaan Metode  Pembelajaran  Jarak  Jauh  (PJJ). EDUKATIF :  JURNAL  ILMU PENDIDIKAN , 3 (6), 3877–3883. https://doi.org/10.31004/edukatif.v3i6.743
Jia, X., Shahzad, K., Klemeš, J. J., & Jia, X. (2022). Changes in water use and wastewater
generation  influenced  by  the  COVID-19  pandemic:  A  case  study  of  China. Journal of Environmental Management , 314 . https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2022.115024
Noviyanti,  T.  (2019).  SISTEM  PENUNJANG  KEPUTUSAN  DALAM  PENERIMAAN BEASISWA PPA MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS  (AHP)  (STUDI  KASUS:  UNIVERSITAS  GUNADARMA). Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa , 24 (1), 35–45. https://doi.org/10.35760/tr.2019.v24i1.1932
Rasyid Ridho, M., Hairani, H., Abd Latif, K., & Hammad, R. (n.d.). Kombinasi Metode AHP dan  TOPSIS  untuk  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  SMK  Berbasis  Sistem Pendukung Keputusan . 15 (1).
Rohaendi,  N.,  Prasojdo,  H.  A.,  Adhinugraha,  W.,  &  Salajar,  R.  T.  (2022).  Evaluasi Penyelenggaraan Diklat Teknis di PPSDM Geominerba dengan Menggunakan Metode AHP-TOPSIS. JURNAL APARATUR , 6 (2), 145–157. https://doi.org/10.52596/ja.v6i2.168
Sibarani, P., Parsaroan, S., Abidin, A., & Aditya Pratama, A. (2020). Pedoman Pelaksanaan Evaluasi Pembelajaran . PT PLN Pusdiklat.
Tortajada, C., & Biswas, A. K. (2020). COVID-19 heightens water problems around the world.
Water International , 45 (5), 441–442. https://doi.org/10.1080/02508060.2020.1790133
Ulkhaq, M. M., Fidiyanti, F., Raharjo, M. F. M., Siamiaty, A. D., Sulistiyani, R. E., Akshinta, P.  Y.,  &  Nugroho,  E.  A.  (2018).  Evaluating  hospital  service  quality:  A combination  of  the  AHP  and  TOPSIS. ACM  International  Conference Proceeding Series , 117–124. https://doi.org/10.1145/3239438.3239448 Vaidya, O. S., & Kumar, S. (2006). Analytic hierarchy process: An overview of applications.
European Journal of Operational Research , 169 (1), 1–29.
https://doi.org/10.1016/j.ejor.2004.04.028