## PENERAPAN METODE MAUT, COPRAS DAN EDAS DALAM PEMILIHAN MEDIA PEMBELAJARAN ONLINE DI MASA PANDEMIC COVID-19
Andreas Gerhard Simorangkir 1 , Fatiyah Saidah 2 , Mesran 3 *
Prodi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia 1,2,3
Email: andgerhards5@gmail.com 1 , fatiyahsaidah@gmail.com 2 , mesran.skom.mkom@gmail.com 3

## Abstrak
Masa pandemi Covid-19 adalah masa dimana semua keadaan tidak seperti biasa dilakukan oleh semua  kalangan  termasuk  salah  satunya  dunia  pendidikan.  Supaya  pendidikan  tetap  berjalan dengan  baik  maka  diperlukan  yang  namanya  media  pembelajaran  online.  Media  pembelajaran online merupakan media yang dilengkapi dengan alat pengontrol yang dapat dioperasikan oleh pengguna  ( user) sehingga  pengguna  dapat  mengendalikan  dan  mengakses  apa  yang  menjadi kebutuhan  pengguna,  seperti  mengunduh  ataupun  mengupload  materi.    Pihak  dosen  biasanya melakukan  pembelajaran  online  hanya  melalui  media  online  yaitu Google  Classroom saja, padahal  ada  beberapa  media  online  yang  dapat  dilakukan  untuk  pembelajaran  online,  seperti WhatsApp , Zoom Meeting, Google Meeting dan Moodle agar pembelajaran tetap dapat berjalan dengan  baik.  Agar  membantu  pihak  dosen  dalam  pemilihan  media  pembelajaran  diperlukan suatu sistem pendukung keputusan. Metode yang diterapakn dalam penelitian ini ialah metode MAUT,  COPRAS  dan  EDAS.  Pada  penerapan  ketiga  metode  ini  diharapkan  mampu menghasilkan  alternatif  terbaik.  Adapun  yang  menjadi  hasil  dari  penelitian  Pemilihan  Media Pembelajaran Online di Masa Pandemi Covid-19 yang terbaik alternatif terbaik yang dihasilkan ialah  media  pembelajaran  online “  WhatsApp  “ dengan  perhitungan  metode  MAUT  dengan nilai  Ui  =  0,9273,  perhitungan  metode  COPRAS  dengan  nilai  Ui  =  100%  dan  perhitungan metode EDAS dengan nilai ASi = 0,165.
Kata Kunci : Sistem  Pendukung  Keputusan; Media Pembelajaran  Online; MAUT;  COPRAS; EDAS

## Abstract
The  Covid-19  pandemic  period  is  a  time  when  all  conditions  are  not  as  usual  for  all  people, including  the  world  of  education.  In  order  for  education  to  continue  to  run  well,  an  online learning media is needed. Online learning media is media that is equipped with a controller that can be operated by the user so that the user can control and access what the user needs, such as downloading or uploading material. The lecturers usually do online learning only through online media, namely Google Classroom, even though there are several online media that can be done for  online  learning,  such  as  WhatsApp,  Zoom  Meeting,  Google  Meeting  and  Moodle  so  that learning  can  still  run  well.  In  order  to  help  the  lecturers  in  the  selection  of  learning  media,  a decision support system is needed. The method applied in this research is the MAUT, COPRAS and  EDAS  methods.  In  the  application  of  these  three  methods,  it  is  expected  to  be  able  to produce  the  best  alternative.  As  for  the  results  of  the  research  on  the  Selection  of  Online Learning  Media  in  the  Covid-19  Pandemic  Period,  the  best  alternative  produced  is  the  online learning media "WhatsApp" with the MAUT method calculation with a value of Ui = 0.9273, the  calculation  of  the  COPRAS  method  with  a  value  of  Ui  =  100%  and  calculation  of  EDAS method with ASI value = 0.165.
Keywords: Decision Support System; Online Learning Media; MAUT; COPRAS; EDAS

## I. PENDAHULUAN
Masa pandemi Covid-19 adalah masa dimana  semua  keadaan  tidak  seperti  biasa dilakukan  oleh  semua  kalangan  termasuk salah  satunya  dunia  pendidikan. Covid-19 adalah  penyakit  yang  dapat  menyerang pernapasan manusia dengan gejala pernapasan akut, seperti demam, batuk, dan sesak  napas.  Penyakit  ini  dengan  cepat menular  pada  manusia  dengan  tetesan  air liur  yang  keluar  dari  orang  yang  terkena penyakit  ini.  Oleh  karena  itu,  semua kegiatan harus diberhentikan dan mengharuskan  orang  untuk  membiasakan diri  dengan  memakai  masker,  selalu  cuci tangan dan jaga jarak. Hal ini mengakibatkan  pembelajaran  tatap  muka tidak diperbolehkan melainkan harus dilakukan secara online.
Pembelajaran  jarak  jauh  dari  rumah bukanlah hal yang mudah untuk para dosen, banyak faktor yang mengakibatkan sulitnya untuk dilakukan pembelajaran secara online antar  lain,  yaitu  keterbatasan  kemampuan dosen  dalam  dunia  teknologi  informasi maupun  komunikasi,  sarana  dan  prasarana yang  dipunyai  dosen  dan  mahasiswa  serta karena  kondisi  lingkungan  yang  kurang mendukung.  Namun,  hal  ini  tetap  harus dapat  kita  atasi,  khususnya  pembelajaran secara  online  dalam  suasana  dan  kondisi Negara  kita  yang  masih  dalam  pandemic covid-19 .  Pihak  dosen  biasanya  melakukan pembelajaran online hanya  melalui  media online yaitu Google Classroom aja, padahal ada  beberapa  media online yang  dapat dilakukan  untuk  pembelajaran  online, seperti WhatsApp , Zoom  Meeting , Google Meeting dan Moodle agar  pembelajaran tetap dapat berjalan dengan baik.
Dari permasalah yang ditemui, sangat  tepat  bila  pihak  perguruan  tinggi menerapkan  Sistem  Pendukung  Keputusan,
Sistem Pendukung Keputusan adalah solusi yang
tepat untuk menyelesaikan permasalahan ini. Sistem Pendukung
Keputusan (SPK) adalah suatu sistem yang dapat menyediakan fungsi pengelolaan data yang  berdasarkan  pada  suatu  model tertentu,  sehingga  user  dari  pada  sistem tersebut dapat melakukan pemilihan alternatif  keputusan  yang  paling  terbaik [1]–[3].  Dalam penerapannya ada beberapa metode  dalam  SPK  yang  sering  dijumpai, seperti  SAW,  WP,  WASPAS,  MOORA, TOPSIS,  Promethee,  ELECTRE  dan  lain- lain.  Adapun  metode  yang  diterapkan dalam  penelitian  ini  ialah  Metode  MAUT, COPRAS  dan  EDAS.  Metode  MAUT adalah mendapatkan suatu sistem informasi pendukung  keputusan  bagi  perusahaan dengan  tingkat  akurasi  data  yang  tinggi, Metode  COPRAS  adalah  metode  yang berdasarkan  tingkat  utilitas  kuantitatifnya untuk  peningkatan  akurasi  pada  proses pengambilan keputusan dan  Metode EDAS adalah  penggunaan  analisa  sesuai  dengan hasil  hitung  jarak  positif  alternatif,  jarak negatif  alternatif,  tabel  bobot  jarak  positif bobot,  tabel  bobot  jarak  negatif  bobot, normalisasi nilai jarak positif dan normalisasi nilai jarak negatif.
Beberapa  penelitian  terkait  yang pernah  diteliti  oleh  penelitian  lain,  seperti Rita Novita Sari dan Ratna Sri Hayati tahun 2019, membahas penelitian tentang pemilihan  rumah  kost.  Dalam  pemilihan rumah  kost  diperlukan  sebuah  sistem pendukung keputusan. Penelitian ini merancang  sistem  pendukung  keputusan menggunakan  metode  MAUT.  Metode  ini diharapkan  mampu  menghasilkan  alternatif terbaik  dari  sejumlah  alternatif.  Adapun yang  menjadi  alternatif  terbaik  ialah alternatif “ Rumah Kost B “ dengan nilai Ui = 0,96 [4].
Penelitian  Wira  Apriani  tahun  2019, membahas  penelitian  tentang  pemilihan pimpinan.  Dalam  pemilihan  pimpinan diperlukan sebuah sistem pendukung
keputusan.  Penelitian ini merancang  sistem pendukung keputusan menggunakan
metode  MAUT.  Metode  ini  diharapkan mampu menghasilkan alternatif terbaik dari sejumlah  alternatif.  Adapun  yang  menjadi alternatif terbaik ialah alternatif atas nama “ Sree “ dengan nilai Ui = 83,60 [5].
Penelitian  Rezi  Elsya  Putra  dkk tahun  2020,  membahas  penelitian  tentang pemilihan dosen berprestasi. Dalam pemilihan  dosen  berprestasi  diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan.
Penelitian ini merancang sistem pendukung keputusan  menggunakan  metode  MAUT. Metode ini dipilih karena mampu menghasilkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang dihasilkan. Adapun alternatif  terbaik  yaitu  alternatif  “  MI  “ dengan nilai Ui = 27,00 [6].
Penelitian  Pristiwati  Fitriani  tahun
2020, membahas penelitian tentang pembelian smartphone  android .  Dalam pembelian  smartphone  android  diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan.
Penelitian ini merancang sistem pendukung keputusan  menggunakan  metode  MAUT. Metode ini dipilih karena mampu
menghasilkan alternatif terbaik dari
sejumlah alternatif yang dihasilkan. Adapun alternatif terbaik yaitu alternatif “ Vivo V19 “ dengan nilai Ui = 0,657368088 [7].
Penelitian  Dasril  Aldo  dkk  tahun 2019,  membahas  tentang  penilaian  kinerja dosen.  Dalam  penilaian  kinerja  dosen diperlukan sebuah sistem pendukung
keputusan diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan. Penelitian ini
merancang  sistem  pendukung  keputusan menggunakan  metode  MAUT.  Metode  ini dipilih karena mampu menghasilkan alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif yang  dihasilkan.  Adapun  alternatif  terbaik yaitu  alternatif  “  DSN-01  dan  DSN-02  “ dengan nilai Ui = 0,9 [8].
Penelitian Muhammad Fikri Ridhwan  dkk  tahun  2019,  membahas penelitian  tentang  rekomendasi  pemilihan tempat usaha makanan. Dalam rekomendasi
pemilihan tempat usaha makanan diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan.  Penelitian ini merancang  sistem pendukung keputusan menggunakan metode SAW dan COPRAS. Kedua metode ini diharapkan mampu menghasilkan alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif. Adapun  hasil  penelitian  ini  dalam  Metode SAW  dengan  Nilai  V i =  95%  dan  Metode COPRAS dengan Nilai P i = 70% [9].
Penelitian Alwali Daini Udda Siregar dkk  tahun  2020  membahas  penelitian tentang  pemilihan  sales  marketing  terbaik PT. Alfa  Scorph .  Dalam  pemilihan  sales marketing terbaik PT. Alfa Scorph diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan.  Penelitian ini merancang  sistem pendukung  keputusan  menerapkan  metode COPRAS.  Metode  ini  dipilih  karena mampu memberikan keputusan terbaik dari sejumlah alternatif yang dihasilkan, adapun alternatif  A5  atas  nama  “  Alwin  “ merupakan  alternatif  yang  terbaik  dengan nilai Pi = 100 [10].
Penelitian  Saidah  Rizki  Tanjung  dkk tahun  2021,  membahas  tentang  pemilihan anggota Badan Pengawas Pemilihan Umum (BAWASLU).  Dalam  pemilihan  anggota
Badan Pengawas Pemilihan Umum (BAWASLU)  diperlukan  sebuah  sistem pendukung keputusan. Penelitian ini merancang  sistem  pendukung  keputusan menerapkan metode COPRAS dan ENTROPY.  Penerapan  kedua  metode  ini diharapkan  mampu  menghasilkan  alternatif terbaik  dari  sejumlah  alternatif.  Adapun yang menjadi alternatif terbaik atas nama “ Johan  Alamsyah,  Sokhiatulo,  Abdullah Husein “ dengan nilai Pi = 9,00 [11].
Penelitian  Ria  Safitri  dan  Iman Firdaus  tahun  2020,  membahas  tentang rekomendasi pekerjaan. Dalam rekomendasi  pekerjaan  diperlukan  sebuah pendukung keputusan. Penelitian merancang  sistem  pendukung  keputusan menggunakan  metode  EDAS.  Metode  ini
diharapkan mampu menghasilkan
keputusan  terbaik  dari  sejumlah  alternatif, adapun alternatif terbaik yaitu alternatif A4 dengan nilai AS i = 1,018086723 [12].
Berdasarkan  dari  permasalahan  di atas,  maka  sistem  pendukung  keputusan merupakan solusi yang tepat untuk
mendukung dalam pemilihan media
pembelajaran online di  masa  pandemic
covid-19 .
II. TINAJAUN PUSTAKA
2.1 Media Pembelajaran Online Media pembelajaran online merupakan  media  yang  dilengkapi  dengan alat  pengontrol  yang  dapat  dioperasikan oleh  pengguna  ( user )  sehingga  pengguna dapat  mengendalikan  dan  mengakses  apa yang  menjadi  kebutuhan  pengguna,  seperti mengunduh  ataupun  menupload  materi. Dalam  penggunaan  media  pembelajaran online,  pembelajaran  bersifat  mandiri  dan memiliki  interaktifitas  tinggi  sehingga dapat  meningkatkan  ingatan,  memberikan pengalaman belajar melalui teks, video dan animasi  yang  dibuat  sehingga  informasi yang  akan  disampaikan  dapat  lebih  mudah dipahami  dan  dipelajari  oleh  siswa.  Selain itu,  siswa  pun  dapat  mengumpulkan  hasil belajar  secara  online  dengan  mudah  dan cepat melalui email, mengirim komentar di forum  discusi  ,  dan  melakukan video conference.

## 2.2 Metode  Multi  Attribute  Utility Theory (MAUT)
Metode  MAUT  adalah  mendapatkan suatu sistem informasi
pendukung keputusan  bagi  perusahaan  dengan  tingkat akurasi  data  yang  tinggi  dan  akan mempermudah  proses  pemilihan  program acara  berita  anak-anak  berdasarkan  kriteria tertentu  sehingga  mendapatkan  hasil  yang terbaik  dan  sesuai  dengan  kebutuhan[16]– [19]. Langkah-Langkah Penyelesaian :
1. Mempersiapkan Matriks Keputusan ( 𝑋 𝑖𝑗 )
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑟 11 ⋯ ⋮ ⋱ 𝑟 1𝑗 ⋮ ⋯ 𝑟 1𝑛 ⋱ ⋮ 𝑟 𝑖1 ⋯ 𝑟 𝑖𝑗 ⋯ 𝑟 𝑖𝑛 ⋮ ⋱ 𝑟 𝑚1 ⋯ ⋮ 𝑟 𝑚𝑗 ⋱ ⋮ ⋯ 𝑟 𝑚𝑛 ] (1)
Keterangan :
(𝑋𝑖𝑗) :  Matriks  Keputusan  alternatif  i pada kriteria j
𝑟 𝑖𝑗 :  Elemen  dari  matriks  keputusan alternatif dengan atribut j i : Altematif (Baris) j : Atribut/Kriteria (Kolom) n : Jumlah/Atribut (Kriteria) m : Jumlah Alternatif (Baris) 2. Menghitung Normalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ )
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 𝑟 𝑖𝑗−min(𝑟𝑖𝑗) 𝑚𝑎𝑥(𝑟 𝑖𝑗 )−min(𝑟 𝑖𝑗 ) (max) (2)
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 1 + ( 𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑟 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 ) ) (min)(3)
Keterangan : 𝑟 𝑖𝑗 ∗ :  Jumlah  yang  dinormalisasi  dari
matriks keputusan dari alternatif
𝑟 𝑖𝑗 :  Elemen  dari  matriks  keputusan
untuk alternatif dengan atribut j i : Alternatif n : Jumlah Kriteria j : Kriteria 3. Menghitung Utilitas ( 𝑢 𝑖𝑗 )
𝑢 𝑖𝑗 = 𝑒 (𝑟𝑖𝑗 ∗ ) 2 −1 1.71 (4)
Keterangan : 𝑢 𝑖𝑗 : Utilitas Marjinal
𝑟 𝑖𝑗 ∗ : Jumlah yang dinormalisasi  dari matriks keputusan dari alternatif e : Eksponensial i : Altematif (Baris) j : Atribut/Kriteria (Kolom) 4. Menghitung Utilitas Akhir ( 𝑢 𝑖 )
𝑢 𝑖 = ∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ∗ 𝑤 𝑖𝑗 (5)
Keterangan :
𝑢 𝑖
: Utilitas Akhir
𝑢 𝑖𝑗 : Utilitas Marjinal
𝑤 𝑖𝑗 : Bobot Alternatif i ke j
i : Alternatif (Baris) j : Atribut/Kriteria (Kolom) 2.3 Metode Complex Proportional Assessment (COPRAS) Metode Complex Proportional Assessment (COPRAS)  merupakan  metode yang  berdasarkan  pada rasio kriteria  yang menguntungkan dan kriteria yang merugikan.  Sebelum  melakukan  tahapan pada  metode  COPRAS,  perlu  didefinisikan alternatif  kriteria  berdasarkan  kebutuhan.
Lalu menentukan kriteria yang menguntungkan dan kriteria yang merugikan  [11],  [20],  [21].  Kriteria  yang menguntungkan  merupakan  kriteria  yang jika  nilai  dari  kriteria  tersebut  semakin tinggi  maka  dampak  pada  perhitungan penyusunan alternatif akan semakin diperhitungkan [21]–[24]. Setelah mendefinisikan kriteria, maka tahapan pada metode COPRAS sebagai berikut:
1.  Membuat  tabel  atau  matrix  dari  data alternatif yang didapatkan.
𝑋 = [𝑥 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 =   [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 21 𝑥 22 … 𝑥 1𝑛 … 𝑥 2𝑛 … … 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 … … … 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
i  merupakan  alternatif  ke-i,  j  merupakan kriteria  ke-j,  m  merupakan  panjang  matrix (jumlah  alternatif),  n  merupakan  lebar matrix (jumlah  kriteria).  Hasil  dari  tahapan pertama  ini  akan  menghasilkan  tabel  atau matrix yang  berisikan  setiap  alternatif beserta  masing-masing  nilai  pada  kriteria yang sudah ditentukan.
2.  Lakukan  normalisasi  terhadap matrix yang sudah dibuat.
𝑅 = [𝑟 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 = 𝑋 𝑖𝑗 / ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (2)
3. Mengkalikan dengan bobot.
𝐷 = [𝑦 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 = 𝑟 𝑖 𝑗 . 𝑤 𝑖𝑗 , 𝑖 = 1, . . , 𝑚, 𝑗 =
1, … , 𝑛 (3)
w  merupakan  bobot  suatu  kriteria.  r merupakan  suatu  nilai  kriteria  dari  tabel atau matrix yang telah di normalisasi. Hasil
dari  tahapan  ketiga  akan  dibuat  suatu matrix  atau  tabel  baru  yang  berisikan  hasil perkalian  nilai  bobot  dengan  masing- masing  kriteria  yang  sudah  di  normaliasi. Dalam  pencarian  bobot  dapat  dilakukan dengan metode analytical hierarchy process (AHP). 4.  Melakukan  perhitungan  kriteria  yang menguntungkan dan kriteria yang merugikan.
𝑆 +𝑖 =   ∑ 𝑦 +𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 , 𝑆 −𝑖 =   ∑ 𝑦 −𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)
n merupakan jumlah kriteria yang termasuk dalam  kriteria  yang  menguntungkan  untuk S +i dan kriteria yang merugikan untuk S -i , y merupakan  suatu  nilai  kriteria  dari  tabel atau  matrix  yang  telah  di  normalisasi  dan dikalikan  dengan  bobot.  Hasil  dari  tahap keempat  ini  akan  menghasilkan  nilai  S +i dan S -i . pada masing masing kriteria. Kedua nilai  ini  akan  dimasukkan  pada  tabel  baru setelah dilakukan perhitungan selanjutnya. 5.  Menghitung rasio relatif  antar  kriteria yang  menguntungkan  dan  kriteria  yang merugikan.
𝑄 𝑖 = 𝑆 +𝑖 + 1 .∑ 𝑆 −𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑆 −𝑖 .∑ (1/𝑆 −𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 , 𝑖 = 1, . . , 𝑚 (5)
S -min merupakan  nilai  paling  kecil  dari seluruh  nilai  S-i  pada  seluruh  alternatif. Hasil  tahap  kelima  ini  akan  menghasilkan nilai  Q  untuk  masing  masing  alternatif. Nilai Q akan berbentuk bilangan desimal. 6. Menghitung tingkatan utilitas pada setiap alternatif.
𝑈 𝑖 = 𝑄 𝑖 𝑄 𝑚𝑎𝑥 . 100% (6)
i  merupakan  alternatif  ke-i,  Q  merupakan nilai  rasio  relatif  pada  tahap  kelima.  Q max merupakan  nilai  maksimal  dari  seluruh  Q dari  seluruh  alternatif.  Hasil  tahap  keenam ini  akan  menghasilkan persentase untuk setiap  alternatif.  Nilai  Q max akan  sama dengan  nilai  Q  pada  suatu  alternatif  maka nilai  persentase  alternatif  tersebut    pasti 100%.
2.4 Metode Evaluation Based on Distance  from  Average  Solution
(EDAS)
Metode  EDAS  adalah  penggunaan analisa  sesuai  dengan  hasil  hitung  jarak positif  alternatif,  jarak  negatif  alternatif, tabel  bobot  jarak  positif  bobot,  tabel  bobot jarak  negatif  bobot,  normalisasi  nilai  jarak positif dan normalisasi nilai jarak negatif[23][25]. Langkah-langkah perhitungan metode EDAS, sebagai berikut: 1.  Hasil rata-rata alternatif
𝐴𝑉 𝑗 = ∑ 𝑚 𝑖=1 𝑟 𝑖𝑗 𝑚 ; = 1, ⋯ , n
(1)
AV j ialah keseluruhan attribute.
2.  Rata-Rata Jarak Positif dan Negatif
𝑃𝐷𝐴 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑥(0,( 𝑟 𝑖𝑗 −  𝐴𝑉𝑗 )) 𝐴𝑉 𝑗 ; i =1, ⋯ , m , j
=1, ⋯ , n (2)
𝑁𝐷𝐴 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑥(0,( 𝐴𝑉 𝑗 −  𝑟𝑖𝑗 )) 𝐴𝑉 𝑗 ; i =1, ⋯ , m , j =1, ⋯ , n (3)
PDA ialah jarak positif dari rata-rata dan NDA ialah jarak negatif dari rata-rata. 3.  Penilaian Jarak Positif  dan Negatif 𝑆𝑃 𝑖 = ∑ 𝑛 𝑗=1 𝑃𝐷𝐴 𝑖𝑗. 𝑤 𝑗 ; i = 1, ⋯ , m (4) 𝑆𝑁 𝑖 = ∑ 𝑛 𝑗=1 𝑁𝐷𝐴 𝑖𝑗. 𝑤 𝑗 ; i = 1, ⋯ , m (5) Sum  of  Positive  Distance (SP)  dan Sum of  Negative  Distance (SN)  adalah penilaian  bobot  attribute,  dan  dipakai untuk  penentuan  nilai  PDA  tertimbang dan  NDA  tertimbang  dari  masing- masing alternatif.
4.  Normalisasi  Bobot  Jarak  Positif  dan Negatif
𝑁𝑆𝑃 𝑖 = 𝑆𝑃 𝑖 𝑚𝑎𝑥 𝑖 ( 𝑆𝑃 𝑖 ) ; i = 1, ⋯ , m
(6)
𝑁𝑆𝑁 𝑖 = 𝑆𝑃 𝑖 𝑚𝑎𝑥 𝑖 ( 𝑆𝑁 𝑖 ) ; i = 1, ⋯ , m
(7) Normalize  Sum  of  Postive  Distance (NSP)  dan Normalize  Sum  of  Negative Distance NSN ialah mempertimbangkan bobot attribute dari PDA dan NDA. 5.  Penetapan Skor
𝐴𝑆 𝑖 = 1 2 ( 𝑁𝑆𝑃 𝑖 + 𝑁𝑆𝑁 𝑖 ) ; i = 1, ⋯ , m
(8)
Appraisal  Score (AS)  adalah  peringkat akhir dari alternatif.

## 2.5 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) adalah  salah  satu  cara  mengorganisir informasi yang dimaksudkan untuk digunakan  dalam  membuat  keputusan.  Ada yang mendefinisikan bahwa system pendukung  keputusan  merupakan  suatu pendekatan untuk mendukung pengambilan keputusan.Sistem  pendukung  keputusan menggunakan data, memberikan antarmuka pengguna yang mudah dan dapat
menggabungkan pemikiran pengambil keputusan[13]–[15].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Tahapan Penelitian
Adapun  tahapan-tahapan  penelitian
dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dalam  gambar  1  di  atas  maka  dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Studi Kepustakaan Studi kepustakaan adalah proses pengumpulan dalam bahan-bahan
referensi  dari  buku,  artikel,  jurnal, makalah  maupun  situs  internet,  metode MAUT,  COPRAS  dan  EDAS  serta referensi lainnya untuk membantu tujuan penelitian.
2. Analisa  dan  Penerapan  Metode  MAUT, COPRAS dan EDAS
Penerapan  Metode  ini  mempunyai peranan  yang  sangat  penting  didalam penelitian.  Dalam  penelitian  ini  metode yang diterapkan ialah MAUT, COPRAS dan EDAS.
3. Pengambilan Kesimpulan
Pengambilan kesimpulan bertujuan untuk  menjelaskan  penilaian  siswa unggul  yang  digunakan  oleh  sekolah berdasarkan setiap kriteria dan pembobotan nilai

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahapan  ini  dibutuhkan  kriteria
yang akan dijadikan sebagai bahan perhitungan  yang  akan  di  pakai  dalam pemilihan  media  pembelajaran  online. Pembobotan  pada  setiap  kriteria-kriteria merupakan  langkah  awal  yang  di  pakai sebagai  bahan  pertimbangan  antara  tingkat kepentingan  dari  masing-masing  kriteria. Dapat dilihat pada tabel 1 dan 2 berikut ini :
Tabel 1 Kriteria Kriteria Keterangan Jenis Kriteria C1 Kemudahan Akses (KA) Benefit C2 Kapasitas Pengguna (KP) Benefit C3 Batas Waktu Akses (BWA) Benefit C4 Interaksi Visual (IV) Benefit C5 Penggunaan Data Internet (PDI) Cost
Berdasarkan  kriteria  diatas,  dilakukan pemberian pembobotan dengan menggunakan metode Rank Order Centroid
(ROC) sebagai berikut :
𝑊 1 = 1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,456 𝑊 2 = 0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,256 𝑊 3 = 0 + 0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,19 𝑊 4 = 0 + 0 + 0 + 1 4 + 1 5 5 = 0,09 𝑊 5 = 0 + 0 + 0 + 0 + 1 5 5 = 0,04
Sehingga diperoleh pembobotan nilai dari setiap kriteria-kriteria yaitu : C 1 = 0,456 ,
C 2 = 0,256 , C 3 = 0,19 , C 4 = 0,09 dan C 5 = 0,04.. Tabel 2 Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Google Classroom (A11) Sangat Baik Baik  Cukup Baik Kurang Baik Tidak Boros WhatsApp (A12) Sangat Baik Sangat Baik Baik  Cukup Baik Tidak Boros Zoom Meeting (A13) Baik  Sangat Baik Kurang Baik Sangat Baik Boros Google Meeting (A14) Cukup Baik Baik  Kurang Baik Sangat Baik Boros Moodle (A15) Kurang Baik Cukup Baik Baik  Baik  Tidak Boros
Pada tabel 2 diatas terdapat sejumlah data  yang  bersifat linguistic,  seperti  Sangat Baik,  Baik,  Cukup  Baik,  Kurang  Baik, Boros  dan  Tidak  Boros.  Data  ini  akan dilakukan  pembobotan  sehingga  diperoleh nilai  dari  alternatif    yang  dapat  dilakukan perhitungan  menggunakan  metode  WP. Pembobotan  tersebut  dapat  dilihat  pada tabel 3 berikut ini :
Tabel 3 Bobot Nilai Kriteria Kriteria  Keterangan  Nilai C1 Sangat Baik 4
Baik 3 Cukup Baik 2 Kurang Baik 1 C5 Tidak Boros 2 Boros 1
Berdasarkan  tabel  3  tersebut,  maka  setelah data  asli  dari  alternatif  setelah  dibobotkan maka diperoleh data rating kecocokan yang terlihat pada tabel 4 berikut ini :
Tabel 4 Penyederhanaan ranting kecocokan pada setiap kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Google Classroom (A11) 4 3 2 1 2 WhatsApp (A12) 4 4 3 2 2 Zoom Meeting (A13) 3 3 1 4 1 Google Meeting (A14) 2 3 1 4 1
Moodle (A15) 1 2 3 3 2
Setelah  alternatif,  kriteria  yang  telah dibobotkan  maka  dilakukan  perhitungan dengan  menggunakan  metode  MAUT sesuai  dengan  rumus  yang  terdapat  pada point  (2.4)  sehingga  memperoleh  hasil perangkingan  yang  dapat  dilihat  pada tabel 5 berikut ini:
Tabel 5 .Perangkingan Alternatif No Alternatif  Keterangan  Nilai Ui Rangking 1 A12 WhatsApp 0,9273 1 2 A11 Google Classroom 0,6724 2 3 A13 Zoom Meeting 0,5258 3 4 A14 Google Meeting 0,378 4 5 A15 Moodle 0,2999 5
Selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan dengan  menggunakan  metode  COPRAS sesuai  dengan  rumus  yang  terdapat  pada point  (2.5)  sehingga  memperoleh  hasil perangkingan  yang  dapat  dilihat  pada tabel 6 berikut ini:
Tabel 6 Perangkingan Alternatif No Alternatif Keterangan  Nilai Ui  Rangking 1 A12 WhatsApp 100% 1 2 A11 Google Classroom 84,4955% 2 3 A13 Zoom Meeting 74,8074% 3 4 A15 Moodle 66,6985% 4 5 A14 Google Meeting 62,9133% 5 Selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan dengan menggunakan metode EDAS sesuai dengan  rumus  yang  terdapat  pada  point (2.6) sehingga memperoleh hasil
perangkingan  yang  dapat  dilihat  pada tabel 7 berikut ini:
Tabel 7 Tabel 7. Perangkingan Alternatif
No  Alternatif  Keterangan  Nilai ASi Rangking 1 A12 WhatsApp 0,165 1 2 A11 Google Classroom 0,05 2 3 A14 Google Meeting 0,05 3 4 A15 Moodle -0,24 4 5 A13 Zoom Meeting -0,045 5 Berdasarkan dari hasil perangkingan alternatif  dari  penerapan  ketiga  metode, maka  didalam  penelitian  dalam  pemilihan
media pembelajaran online alternatif terbaik  ialah  alternatif A12 dengan  media pembelajaran  online “WhatsApp” dalam penerapan  metode  MAUT  dengan  nilai  Ui = 0,9273, dalam penerapan metode
COPRAS  dengan  nilai  Ui  =  100%  dan dalam  penerapan  metode  EDAS  dengan nilai ASi = 0,165.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  penerapan
metode  MAUT,  COPRAS  dan  EDAS dalam  pemilihan  media  pembelajaran online di  masa pandemic  covid-19 ,  maka dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  alternatif terbaik  yang  dihasilkan  ialah  media pembelajaran online “ WhatsApp “ dengan perhitungan metode MAUT dengan nilai Ui =  0,9273,  perhitungan  metode  COPRAS dengan  nilai  Ui  =  100%  dan  perhitungan metode EDAS dengan nilai ASi = 0,165.

## VI. SARAN
Dalam membuat penelitian ini
penulis  menyadari  bahwa  masih  terdapat kesalahan  atau  kekurangan,  untuk  itu penulis memerlukan kritik atau saran dalam penelitian  ini.  Penelitian  ini  diharapkan mampu menjadi rekomendasi dalam
pemilihan  media  pembelajaran  online  di masa pandemic  covid-19 pada  penelitian selanjutnya.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Limbong et al. , Sistem
Pendukung  Keputusan:  Metode  &
Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[2] D.  Nofriansyah  and  S.  Defit, Multi
Criteria  Decision  Making  (MCDM) pada  Sistem  Pendukung  Keputusan .
2018. [3] D.  Nofriansyah, Multi  Criteria Decision  Making  (MCDM)  Pada Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: CV.Budi Utama, 2017.
[4] R.  N.  Sari  and  R.  S.  Hayati, “Penerapan  Metode  Multi  Attribute Utility  Theory  (MAUT)  Dalam Pemilihan  Rumah  Kost,” J-SAKTI
(Jurnal  Sains  Komput.  dan  Inform. ,
vol.  3,  no.  2,  pp.  243–251,  2019, doi: 10.30645/j-sakti.v3i2.144. [5] W.  Apriani,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Pimpinan
Dengan  Metode  Multi  Attribute Utility  Theory  (MAUT)  di  PT. Sagami Indonesia,” vol. 3, no. 2, pp. 10–19, 2019.
[6] S.  Rezi  Elsya  Putraa,  Jufriadif
Na’amb,  “Keputusan  Pemilihan Dosen  Berprestasi  Menggunakan Metode  Multi  Attribute  Utility
Theory (MAUT),” vol. 6, pp. 9–14,
2020. [7] P.  Fitriani,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pembelian  Smartphone Android  dengan  Metode  Multi
Attribute  Utility  Theory  (MAUT),”
Mantik Penusa , vol. 4, no. 1, pp. 6–
11, 2020. [8] D.  Aldo,  N.  Putra,  and  Z.  Munir, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTI  ATTRIBUTE  UTILITY THEORY ( MAUT ) Dasril,” J. Sist. Inf. dan Manaj. , vol. 7, no. 2, 2019.
[9] M.  F.  Ridhwan,  I.  L.  Sardi,  and  S.
Y. Puspitasari, “Rekomendasi Pemilihan  Tempat  Usaha  Makanan dengan Metode COPRAS di Kecamatan Jambangan,” e- Proceeding  Eng. ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 9491–9503, 2019. [10] F. Alwali Daini Udda Siregar, Nelly Astuti Hasibuan, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan Sales Marketing Terbaik di PT. Alfa Scorph Menggunakan Metode COPRAS,”  vol.  2,  no.  September, pp. 62–68, 2020, doi: 10.30865/json.v2i1.2455.
[11] S.  R.  Tanjung,  Mesran,  Sarwandi, and  M.  V  Siagian,  “Penerapan Metode  COPRAS  dan  ENTROPY dalam  Pemilihan  Anggota  Badan Pengawas Pemilihan Umum (BAWASLU),” J. Informatics Manag.  Inf.  Technol. ,  vol.  1,  no.  2,
pp. 48–59, 2021. [12] R.  Safitri  and  I.  Firdaus,  “SPK
Rekomendasi  Pekerjaan  Dengan Metode  EDAS  (Studi  Kasus :
Lembaga  Kursus  dan  Pelatihan Komputer  Widya  Informatika  Selat Panjang),” vol. 1, 2020. [13] R. I. Nurhayati Mursalin, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN DUTA MAHASISWA GENERASI BERENCANA  BKKBN  DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP),” vol. 9, pp. 301–308, 2017. [14] A.  Gazali  and  R.  Arnie,  “Model Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Desa Terbaik Menggunakan  Metode  Weighting Product,” Progr. Stud. Sist. Inf. , vol.
5, no. 1, pp. 925–932, 2016.
[15] M.  Fauzi,  “Penerapan  Metode Weight Product Untuk Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan Pemasok  Alat  Musik  Pada  Studio Musik  Enterprise,” J.  Tek.  Inform. Kaputama , vol. 2, no. 1, pp. 98–104, 2018.
[16] D. Maharani and A. Nata, “PERBANDINGAN METODE MFEP  DAN  MAUT  DALAM SELEKSI CALON PESERTA OLIMPIADE SAINS NASIONAL ( OSN ),” vol. VI, no. 3, 2020.
[17] H.  R.  Hatta,  B.  Pradana,  and  D.  M. Khairina, “Kombinasi Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) dan Multi- Attribute Utility Theory ( MAUT ) Pada Lomba Balita Sehat untuk  usia  6-  24  Bulan,”  pp.  244– 249, 2020.
[18] J.  H.  Lubis,  S.  Esabella,  Mesran,
Desyanti,  and  D.  M.  Simanjuntak, “Penerapan  Metode  Multi  Attribute
Utility  Theory  (MAUT)  Dalam
Pemilihan  Karyawan  yang  di  Non- Aktifkan  di  Masa  Pandemi,” J.
MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol. 6, no. April, pp. 969–978, 2022, doi:
10.30865/mib.v6i2.3909.
[19] A.  A.  Kusuma,  Z.  M.  Arini,  and  U. Hasanah, “Analisa Penerapan Metode  Multi  Attribute  Utility Theory ( MAUT ) dengan Pembobotan  Rank  Order  Centroid  ( ROC  )  Dalam  Pemilihan  Lokasi
Strategis  Coffeshop  Milenial  di  Era New  Normal,”  vol.  3,  pp.  51–59,
2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3575. [20] Mesran, P. Ramadhani, A. Nasution, D.  Siregar,  Fadlina,  and  A.  P.  U. Siahaan, “Implementation of Complex  Proportional  Assessment
Method  in  the  Selection  of  Mango Seeds,” Int.  J.  Sci.  Res.  Sci.
Technol. , vol. 3, no. 7, pp. 397–402,
2017.
[21] G.  Ginting,  S.  Alvita,  Mesran,  A. Karim,  M.  Syahrizal,  and  N.  K. Daulay, “Penerapan Complex Proportional Assessment ( COPRAS
)  Dalam  Penentuan  Kepolisian Sektor  Terbaik,” J.  Sains  Komput.
Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  616–631,
2020.
[22] T.  Yolanda  and  M.  Sihite,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan Kelompok Nelayan Terbaik Menerapkan  Metode  Copras,”  vol. 7, no. 2, pp. 106–110, 2020. [23] P.  Fitriani  and  T.  S.  Alasi,  “Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Judul Skripsi Mahasiswa dengan Metode WASPAS  ,  COPRAS  dan  EDAS berdasarkan  Penilaian  Dosen,”  vol. 4,  pp.  1051–1061,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i4.2431.
[24] Z.  L.  Nony  Ernita  Rumahorbo  , Kamil Erwansyah , Tugiono, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KELAYAKAN PENERIMA
PINJAMAN  PADA  KELOMPOK TANI MENGGUNAKAN METODE COMPLEX PROPORTIONAL  ASSESSMENT (COPRAS),”  vol.  1,  no.  1,  pp.  81– 94, 2021. [25] L.  P.  Dewi,  A.  Setiawan,  and  C.  S. Suryadi,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PELATIHAN KARYAWAN DENGAN METODE  PIPRECIA-EDAS,”  pp. 1–6, 2021.