## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1186 − 1196 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3782

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Aplikasi Belajar Online Menggunakan Metode Additive Ratio Assessment
Muhammad Bagir 1,* , Jefri Rahmadian 2 , Ahmad Fatih Zahir 3 , Irsyad Purbha Irwansyah 3
1 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Teknologi Informasi NIIT, Jakarta Jl. Asem Dua No.22, RT.3/RW.4, Cipete Sel., Kec. Cilandak, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Informasi NIIT, Jakarta Jl. Asem Dua No.22, RT.3/RW.4, Cipete Sel., Kec. Cilandak, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta,
Indonesia
3 Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam As-Syafiiyah, Bekasi Jl. Raya Jatiwaringin No.12, RT.006/RW.005, Jaticempaka, Kec. Pd. Gede, Kota Bks, Jawa Barat, Indonesia Email: 1* bagir@i-tech.ac.id, 2 jefri@i-tech.ac.id, 3 fatih.fst@uia.ac.id, 4 irsyadpurbha.fst@uia.ac.id Email Penulis Korespondensi: bagir@i-tech.ac.id Submitted: 05/07/2023; Accepted: 22/07/2023; Published: 26/07/2023
Abstrak –Di era digital seperti sekarang terdapat banyak platform pendidikan atau aplikasi pembelajaran yang menawarkan pembelajaran  dengan  mudah.  Namun,  dengan  banyaknya  aplikasi  belajar  online  yang  ada  maka  dibutuhkan  kejelian  untuk memilihnya  agar  sesuai  dengan  kebutuhan.  Untuk  melakukan  pemilihan  aplikasi  belajar  online  pengguna  harus  mencari informasi satu per satu profil dan fitur-fitur dari aplikasi belajar online yang ada. Hal ini berakibat pada sulitnya dan lamanya dalam menetapka pilihan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan melalui penerapan metode Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  untuk  pemilihan  aplikasi  belajar  online  agar  dapat  memudahkan  dalam  pemilihan  dan tidak membutuhkan waktu yang lama. Metode ARAS mencari solusi terbaik dengan membandingkan fungsi utilitas pada setiap opsi  dengan  nilai  fungsi  utilitas  yang  optimum.  Berdasarkan  studi  kasus  yang  ada  melalui  implementasi  metode  ARAS menghasilkan alternatif terbaik adalah Ruangguru (A4) dengan nilai 0.8819, kemudian diikuti oleh Kelaskita (A2) dengan nilai 0.8469, Zenius (A3) dengan nilai 0.8397 dan Udemy (A1) dengan nilai 0.6282. Sistem pendukung keputusan yang dibangun menghasilkan  perhitungan  yang  valid,  karena  hasil  perhitungannya  memperoleh  nilai  yang  sama  dengan  hasil  perhitungan manual. Kemudian, pada hasil pengujian usability menghasilkan nilai rata-rata sebesar 88,33%. Ini artinya bahwa bahwa sistem yang dibanngun mampu memudahkan penggna dalam setiap fungsionalitasnya.
Kata Kunci: Additive Ratio Assessment; ARAS; Aplikasi Belajar Online; Decision Support System; Usability Testing
Abstract– In the digital era, there are many educational platforms or learning applications that offer easy learning. However, with  so  many  existing  online  learning  applications,  care  is  needed  to  choose one  that  suits  your  needs.  To  select  an online learning  application,  users  must  look  for  information  one  by  one  on  the  profiles  and  features  of  existing  online  learning applications. This results in the difficulty and duration of making choices. This study aims to build a decision support system through the application of the Additive Ratio Assessment (ARAS) method for selecting online learning applications so that it can facilitate the selection and does not require a long time. The ARAS method looks for the best solution by comparing the utility  function  of  each  option  with  the  optimum  utility  function  value.  Based  on  the  existing  case  studies  through  the implementation of the ARAS method, the best alternative is Ruangguru  (A4) with a score of 0.8819, followed by Kelaskita (A2) with a score of 0.8469, Zenius (A3) with a score of 0.8397, and Udemy (A1) with a value of 0.6282. The built-in decision support  system  produces  valid  calculations because  the  calculation  results  obtain  the  same  value  as  the  manual  calculation results. Then, the usability test results produced an average value of 88.33%. This means that the system that is built is able to facilitate users in every functional area.
Keywords : Additive Ratio Assessment; ARAS; Online Study Application; Decision Support System; Usability Testing

## 1. PENDAHULUAN
Pentingnya  pendidikan  menuntut  seseorang  untuk  selalu  mencari  cara  untuk  dapat  meningkatkan  kompetensi akademiknya. Hal ini karena dengan pendidikan seseorang dapat mendukung pembangunan dan perkembangan bangsa [1]. Untuk mendukung pendidikan, selain belajar secara formal seseorang dapat meningkatkan kompetensi akademiknya melalui bimbingan belajar atau aplikasi belajar online. Pada era kemajuan teknologi saat ini, peserta didik dapat memanfaatkan aplikasi ataupun platform pendidikan yang digunakan dalam membantu pembelajaran dengan  menawarkan  kemudahan  dalam  penggunaanya  [2].  Melalui  aplikasi  belajar  online  peserta  didik  dapat memiliki  pemahaman  yang  lebih  terhadap  mata  pelajaran  yang  dinilai  sulit,  karena  menawarkan  pendekatan pembelajar yang lebih menarik [3]. Hanya dengan menggunakan smartphone, peserta didik dapat menggunakan berbagai aplikasi belajar online dan memiliki segmentasi yang beragam, mulai untuk anak-anak sampai dengan mahasiswa. Akan tetapi, banyaknya aplikasi belajar online membuat orang tua atau seseorang yang ingin belajar online  melalui  aplikasi  tersebut  menjadi  bingung  untuk  menentukan  pilihan  yang  tepat.  Untuk  melakukan pemilihan, pengguna harus mengetahui satu per satu aplikasi belajar online mengenai spesifikasi dan fitur-fitur yang  ditawarkan.  Sehingga,  cara  tersebut  menimbulkan  permasalahan  yaitu  pengguna  sulit  dalam  menentukan pilihannya dan membutuhkan waktu yang lama. Untuk memilih aplikasi belajar online memerlukan kejelian dan ketapatan,  karena  kesalahan  dalam  pemilihan  berpengaruh  pada  peningkatan  akademik  pengguna.  Ini  artinya pemilihan  aplikasi  belajar  online  yang  tepat  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  menjadi  penting.  Maka,  diperlukan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1186 − 1196 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3782
sebuah  perangkat  lunak  yang  memiliki  kemampuan  untuk  membantu  merekomendasikan  atau  menentukan pemilihan aplikasi belajar online yang mudah dan tepat.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat  dijelaskan  sebagai  sebuah  perangkat  lunak  yang  berbasis pengetahuan  dengan  fungsi  sebagai  alat  bantu  untuk  memperoleh  suatu  keputusan  maupun  untuk  menetapkan sebuah pilihan [4], [5]. Selain itu, SPK juga diartikan sebagai perangkat lunak untuk mendukung dalam penentuan keputusan  yang  didasari  pada  pemodelan  melalui  matematika  dan  statistika  agar  dapat  memperoleh  hasil penyelesaian keputusan secara cepat dan tepat [6]. SPK umumnya digunakan untuk menyelesaikan masalah yang bersifat semi terstruktur maupun tidak terstruktur dengan menyajikan informasi berupa rekomendasi opsi terbaik [7]. Terdapat penelitian terdahulu yang berhubungan dengan implementasi metode pengambilan keputusan dalam menyelesaikan permasalahan khususnya pada pemilihan aplikasi yang digunakan dalam pembelajaran.  Diawali dari  penelitian  yang  menerapkan  pendekatan  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  yang  dimanfaatkan  untuk memilih  media  pembelajaran  terbaik  [8].  Pada  penelitian  ini,  mnghasilkan  perhitungan  SAW  yang  mampu menentukan alternatif teroptimal dengan penjumlahan terbobobot untuk setiap kinerja alternatif yang ada. Namun, pada penelitian ini perhitungan SAW tersebut diimplementasikan pada Microsoft Excel, belum diterapkan pada aplikasi. Berikutnya, penelitian tentang sistem pendukung keputusan yang digunakan untuk memilih media belajar online  melalui  metode  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  [9].  Pada penelitian  ini,  pendekatan  TOPSIS  menghasilkan  solusi  terbaik  dengan  didasari  pada  penilaian  dari  kedekatan jarak  dari  solusi  ideal  baik  positif  maupun  negatif.  Akan  tetapi,  pada  penelitian  ini  belum  terlihat  penerapan aplikasinya,  hanya  perhitungan  secara  manual.  Kemudian,  terdapat  penelitian    mengenai  pengembangan  SPK dengan  mengimplementasikan  pendekatan  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dalam  memilih  platform  yang digunakan  untuk  pembelajaran  [10].  Penelitian  ini  menghasilkan  perhitungan  AHP  yang  dapat  menyelesaikan permasalahan keputusan melalui yang  kompleks dengan menstrukturkan suatu hierarki kriteria. Namun, seperti halnya penelitian sebelumnya penelitian ini hanya melakukan perhitungan manual, belum menerapkannya menjadi aplikasi SPK.
Pada  kasus  pengambilan  keputusan,  setiap  alternatif  memiliki  nilai  yang  mempengaruhi  hasil  dari keputusan. Maka, nilai optimal dari setiap alternatif perlu diperhatikan untuk mendapatkan alternatif yang terbaik. Metode sebelumnya, belum mempertimbangkan nilai optimal pada dalam menentukan keputusan dari opsi-opsi yang ada. Untuk itu, yang membedakan antara penelitian ini dengan penelitian yang telah disebutkan sebelumnya yaitu  penelitian  ini  memperhitungkan  fungsi  utilitas  dari  opsi  yang  ada  dengan  nilai  fungsi  utilitas  optimum melalui pendekatan Additive Ratio Assessment (ARAS). Pendekatan ARAS bekerja berdasarkan prinsip intuitif, dimana setiap opsi harus mempunyai rasio terbesar dalam mendapatkan alternatif yang optimum [11]. Pendekatan ini memperhitungkan pengaruh relatif dari nilai dan bobot kriteria utama yang digunakan dalam mengidentifikasi alternatif terbaik, dimana hal tersebut berbanding lurus dengan nilai fungsi utilitas yang mendefinisikan efisiensi relatif  dari  kompleks  alternatif  yang  terbaik  [12].  Disamping  itu,  penelitian  ini  berfokus  pada  pengembangan sistem pendukungan keputusan dalam menyelesaikan masalah untuk memilih aplikasi belajar online berdasarkan kriteria dari pakar yang artikelnya telah di muat pada laman website https://my-best.id/ [13]. Kriteria-kriteria yang digunakan  antara  lain  kelengkapan  materi,  fitur  aplikasi,  metode  pembelajaran,  rating  aplikasi  dan  biaya berlangganan.
Berdasarkan dari penjelasan sebelumnya, maka penelitian bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan dengan menerapkan metode Additive Ratio Assessment (ARAS) untuk pemilihan aplikasi belajar online agar  dapat  memberikan  rekomendasi  yang  tepat  dan  cepat.  Metode  ARAS  mencari  opsi  terbaik  didasari  pada perbandingan  fungsi  utilitas  dari  alternatif  terhadap  nilai  fungsi  utilitas  yang  optimum.  Agar  sistem  yang dikembangkan mudah digunakan dan dapat dikases kapan pun maka sistem dibangun dengan berbasis website.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  atau  fase  penelitian  dapat  dilihat  sebagai  strategi  yang  digunakan  dalam  melakukan  penelitian  yang diperlukan  agar terencana  serta terorganisir dengan baik [14]. Tahapan atau prosedur penelitian disusun secara sistematis  agar  tercapai  apa  yang  menjadi  tujuannya  dalam  melakukan  penelitian.    Alur  langkah  riset  yang dijalankan peneliti tersaji pada Gambar 1.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1186 − 1196 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3782
Gambar  1  mengilustrasikan  prosedur  atau  alur  penelitian.  Langkah-langkah  penelitian  yang  dijalankan secara lebih rinci dijelaskan sebagai berikut:
1) Mengidentifikasi Permasalahan
Tahap  ini  akan  memeriksa  setiap  masalah  atau  batasan  terkait  yang  ditemukan  dalam  studi  kasus  yang dilakukan untuk dapat diselesaikan [15]. Berdasarkan hasil wawancara ditemukan bahwa permasalahan utama dalam  pemilihan  aplikasi  pembelajaran  online  adalah  untuk  memilih  pengguna  harus  mengetahui  aplikasi pembelajaran  online  yang  ada  mengenai  profil  dan  fitur  yang  diberikan.  Cara  ini  tentunya  membutuhkan waktu yang lama untuk menentukan aplikasi pembelajaran online yang sesuai dengan  kebutuhan pengguna. Maka,  untuk  menyelesaikan  masalah  ini  memerlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu merekomendasikan opsi terbaik untuk memilih aplikasi pembelajaran online yang mudah dan tepat.
2) Mendefinisikan Kebutuhan
Fase ini dimulai dengan menganalisis persyaratan sistem setelah diketahui masalah yang perlu diselesaikan. Untuk  melakukan  analisis  kebutuhan  perangkat  lunak  dibuat  definisi  kebutuhan  berupa analisis  kebutuhan fungsional [16]. Output dari hasil ini adalah berupa pernyataan terkait fitur-fitur yang ditawarkan oleh sistem dalam rangka menyelesaikan permasalahan yang ada. Hasil analisis kebutuhan fungsional pada penelitian ini diantaranya:  sistem  dapat  mengolah  data  kriteria,  data  alternatif,  dan  data  nilai  alternatif,  mengolah perhitungan menggunakan metode ARAS, dan menampilkan alternatif terbaik dalam bentuk perangkingan.
3) Penerapan Metode Additive Ratio Assessment
Kasus pemilihan aplikasi belajar online melibatkan penyelesaian multi kriteria dimana metode Additive Ratio Assessment  (ARAS)  merupakan  satu  diantara  beberapa pendekatan  yang  dapat  digunakan.  Metode  ARAS melakukan penyelesaian keputusan melalui pemberian nilai fungsi utilitas untuk mendapatkan efisiensi relatif kompleks dari opsi yang ada sehingga akan berbanding lurus terhadap dampak efek relatif pada nilai serta bobotnya  yang  digunakan  dalam  menentukan  solusi.  Hasil  akhir  dari  perhitungan  metode  ARAS  berupa perangkingan alternatif untuk memudahkan decision maker dalam menntukan keputusannya.
4) Merancang Sistem
Tahapan  perancangan  atau  pemodelan  sistem  dalam  format  visual  berguna  untuk  membantu  pemahaman kebutuhan perangkat lunak. Tujuan dari fase ini yaitu agar diperoleh pemodelan sistem yang selanjutnya akan diubah menjadi sebuah sistem. Pemodelan yang digunakan use case diagram, agar dapat merepresentasikan sistem yang akan dibangun. Hal ini dilakukan agar fungsi-fungsi yang ada pada sistem serta hubungannya sistem dengan pengguna dapat terlihat.
5) Membangun Sistem
Proses  ini  disebut  juga  sebagai  tahapan  coding  sistem  atau  mengimplementasikan  sistem.  Langkah implementasi  ini  mencoba  mengubah  desain  sistem  menjadi  perangkat  lunak  [17].  Sistem  SPK  pemilihan aplikasi  belajar  online  dikembangkan  dengan  berbasiskan  website,  maka  digunakan  Bahasa  pemrograman yakni JavaScript dengan editor Notepad++ dengan database MySQL.
6) Mengevaluasi Sistem
Evaluasi dilakukan dengan menguji sistem agar dapat diketahui kinerja dari sistem pendukung keputusan yang dikembangkan.  Pengujian  bertujuan  untuk  memastikan  agar  perangkat  lunak  yang  dikembangkan  mampu menyelesaikan  tugas  sesuai  dengan  yang  telah  direncanakan  dan  kebutuhan  [18].  Hal  ini  dilakukan  agar perangkat lunak tidak terdapat permasalahan dan kesalahan [19]. Pengujian yang digunakan melalui pengujian dengan  usability  testing,  dimana  tujuan  dari  pengujian  ini  yaitu  untuk  melakukan  pengukuran  tingkat pemahaman, kepuasaan dan kemudahan dalam mengoperasikan sistem [20]. Pengujian ini merupakan bagian dari  ISO  9126  yang  berhubungan  dengan  penilaian  kualitas  sistem.  Aspek  usability  yang  diterapkan  pada pengujian  ini  terdapat  4  (empat)  sub-kriteria  antara  lain:  understandability,  learnability,  operability  dan attractiveness. Pada pengujian ini akan dilakukan pembagian kuesioner melalui pertanyaan-pertanyaan yang mengacu pada 4 (empat) sub-kriteria yang ada pada aspek Usability.

## 2.2 Metode Additive Ratio Assessment (ARAS)
Pada  tahun  2010,  Zavadskas  dan  Turskis  pertama  kali  mempresentasikan  metode  Additive  Ratio  Assessment (ARAS) [21]. Pendekatan ARAS merupakan metodologi sistem pendukung keputusan yang memanfaatkan nilai fungsi utilitas agar dapat dipastikan hasil pengintegrasian alternatif optimal untuk dihitung sebelum dipergunakan sebagai data dasar  dalam mendapatkan pilihan terbaik  [22]. Metode ARAS bekerja berdasarkan prinsip intuitif bahwa  alternatif  seharusnya mempunyai  rasio  yang  tinggi  dalam  memperoleh  alternatif  terbaik  yang maksimal [11]. Pendekatan ARAS berdasarkan pada prinsip logis bahwasanya setiap alternatif harus memiliki rasio tertinggi untuk  menghasilkan  opsi  terbaik  [23].  Pendekatan  ini  akan  menghasilkan  perangkingan  untuk  memudahkan pengambil keputusan dalam menentukan opsi terbaik [24].
Pada  metode  ARAS  terdapat  langkah-langkah  dalam  penyelesaian  keputusan,  secara  umum  langkah- langkah tersebut antara lain:
1) Menentukan nilai kriteria, bobot, alternatif dan nilai optimum.
Pada tahap ini akan ditentukan kriteria-kriteria  yang dijadikan sebagai acuan dalam memilih alternatif dan kriteria yang telah ditentukan itu akan ditentukan tingkat kepentingannya atau bobot kriteria. Setelah kriteria dan alternatif telah ditentukan kemudian dilanjutkan dengan mencari nilai optimum. Penentuan nilai optimum

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1186 − 1196 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3782
(X oj )  didapatkan  dengan  mempertimbangkan  tipe  kriteria,  apakah  kriteria  tersebut  benefit  atau  cost.  Tipe benefit adalah kriteria yang mengutamakan nilai maksimal, sebaliknya tipe cost mengutamakan nilai minimal. Untuk  nilai  optimum  didapatkan  melalui  persamaan  (1)  untuk  kriteria  benefit  dan  untuk  kriteria  cost digunakan persamaan (2)
X 0j = Max 1 (1)
𝑋 0𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 1 (2)
dimana, X 0j menunjukkan nilai optimum dari kriteria j.
2) Memasukkan seluruh atribut pada matriks keputusan
Langkah selanjutnya yakni memasukkan atribut pada seluruh alternatif termasuk nilai optimum pada matrik keputusan menggunakan persamaan (3).
𝑋 = [ 𝑥 01 𝑥 0𝑗 . . . 𝑥 0𝑛
𝑥 11 𝑥 1𝑗 . . . 𝑥 1𝑛 . . . . . . . . . . . . 𝑥 𝑛1 𝑥 𝑚𝑗 . . . 𝑥 𝑚𝑛 ] (3)
dimana, m menunjukkan jumlah alternatif, n menunjukkan jumlah kriteria, X ij adalah nilai kinerja alternatif i terhadap kriteria j dan X 0j menunjukkan nilai optimum dari kriteria j.
3) Menyusun matrik yang dinormalisasi untuk seluruh kriteria.
Tujuan dari proses ini adalah untuk menyatukan seluruh atribut pada matriks agar mendapatkan nilai yang seragam. Matriks ternormalisasi dapat diperoleh dengan dihitung melalui persamaan (4) untuk kriteria benefit dan persamaan (5) untuk kriteria cost.
𝑥 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (4)
𝑥 𝑖𝑗 = 1 𝑥𝑖𝑗 ∗ ; 𝑥 𝑖𝑗 ∗ = 𝑋𝑖𝑗 ∑ 𝑋𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (5)
4) Mendapatkan nilai matriks normalisasi terbobot.
Tahapan  berikutnya  yakni  membuat  matriks  ternormalisasi  dengan  bobotnya  menggunakan  perhitungan persamaan (6).
𝐷 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 × 𝑤 𝑖𝑗 (6)
5) Menghitung nilai optimal serta nilai utilitas.
Selanjutnya,  melakukan  perhitungan  nilai  optimal  yang  didapatkan  dengan  menghitungnya  berdasarkan persamaan (7).
𝑆 𝑖 = ∑ 𝐷 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (8)
dimana, S i menunjukkan nilai fungsi optimum pada alternatif i. Setelah didapatkan nilai S i , kemudian selanjutnya akan dicari  nilai utilitasnya menggunakan persamaan (8).
𝐾 𝑖 = 𝑆𝑖 𝑆0 (9)
dimana, S i dan S o menunjukkan jumlah kriteria optimum, sedangkan K i menunjukkan nilai utilitas untuk tiap- tiap alternatif. Alternatif yang terbaik yaitu alternatif dengan hasil nilai K i yang paling tinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penyelesaian studi kasus pemilihan aplikasi belajar online dengan menerapkan pendekatan Additive Ratio Assessment (ARAS), maka sebelumnya ditentukan terlebih dahulu kriteria yang digunakan dalam pengambilan keputusan.  Kriteria  untuk  melakukan  pemilihan  aplikasi  belajar  online  berdasarkan  kriteria  dari  pakar  dengan mengacu pada artikelnya  di laman website https://my-best.id/  [13]. Kriteria-kriteria yang digunakan antara lain Kelengkapan  Materi,  Fitur  Aplikasi,  Metode  Pembelajaran,  Rating  Aplikasi  dan  Biaya  Berlangganan. Berpedomana  pada  kriteria-kriteria  tersebut,  maka  Langkah  berikutnya  yaitu  menentukan  penilaian  serta  nilai bobotnya  untuk  masing-masing  nilai  pada  kriteria  agar  pada  tahap  perhitungan  selanjutnya  akan  lebih  mudah. Hasil dari kriteria, penentuan rentang penilaian kriteria  serta nilai pembobotan pada setiap kriteria  ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Yang Digunakan ID Kriteria Nama Kriteria Penilaian Bobot Nilai C1 Kelengkapan Materi Tidak lengkap 1 Cukup lengkap 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1186 − 1196 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3782
ID Kriteria Nama Kriteria Penilaian Bobot Nilai Lengkap 3 Sangat Lengkap 4 C2 Fitur Aplikasi < 2 Fitur Pembelajaran 1 >= 2 Fitur Pembelajaran dan < 4 Fitur Pembelajaran 2 >= 4 Fitur Pembelajaran dan < 6 Fitur Pembelajaran 3 >= 6 Fitur Pembelajaran 4 C3 Metode Pembelajaran  Tidak Beragam 1 Cukup Beragam 2 Beragam 3 Sangat beragam 4 C4 Rating Aplikasi <4.2 1 >= 4.2 dan < 4.5 2 >= 4,5 dan < 4,8 3 >= 4.8 4 C5 Biaya Berlangganan <500.000 1 >= 500.000 dan < 1.000.000 2 >= 1.000.000 dan < 1.500.000 3 >= 1.500.000 4
Pada  Tabel  1  menunjukkan  kriteria,  penilaiannya  serta  pembobotannya  yang  nantinya  digunakan  untuk melakukan  pemilihan  aplikasi  belajar  online.    Langkah  berikutnya  yaitu  menetapkan  tingkat  kepentingan  atau bobot untuk setiap kriteria yang ada. Pembobotan pada setiap kriteria ini ditentukan oleh pengambil keputusan disesuaikan  dengan  tingkat  kepentingannya  masing-masing.  Selain  itu,  pada  tahap  ini  juga  ditentukan  tipe kriterianya apakah benefit (mengutamakan nilai tertinggi) atau cost (mengutamakan nilai terendah). Jika dilihat dari kriteria yang ada maka untuk kriteria benefit diantaranya yaitu: Kelengkapan Materi (C1), Fitur Aplikasi (C2), Metode Pembelajaran (C3) dan Rating Aplikasi (C4). Sedangkan  untuk kriteria cost yaitu Biaya Berlangganan (C5). Pada studi kasus ini, pembobotan yang digunakan serta tipe kriterianya disusun di Tabel 2.
Tabel 2. Tipe Kriterianya Serta Bobotnya Kode Kriteria Nama Kriteria Tipe Kriteria  Pembobotan C1 Material Completeness Benefit 20 % C2 Application Features Benefit 30 % C3 Learning Methods Benefit 15 % C4 App Ratings Benefit 15 % C5 Subscription Fee Cost 20 %
Tahap berikutnya melibatkan penentuan alternatif yang digunakan dalam pemilihan aplikasi pembelajaran online. Sebagai contoh, pada kasus ini alternatif yang akan dipertimbangkan diantaranya: Udemy (A1), Kelaskita (A2),  Zenius  (A3),  dan  Ruangguru  (A4).  Setelah  alternatif-alternatif  ini  ditetapkan,  kemudian  akan  dinilai berdasarkan kriterianya yang disesuaikan dengan masing-masing alternatif. Pada studi kasus ini didapatkan hasil penilaian pada setiap opsi yang diperlihatkan di Tabel 3.
Tabel 3. Penilaian Setiap Alternatif ID Alternatif Nama Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 Udemy Sangat Lengkap  3 Fitur  Cukup Beragam  4,6  1.800.000 A2 Kelaskita Lengkap 6 Fitur Beragam 4,8  1.450.000 A3 Zenius Lengkap 5 Fitur  Sangat Beragam  4,7 650.000 A4 Ruangguru Sangat Lengkap  5 Fitur Beragam 4,8 700.000
Pada  Tabel  3  menunjukkan  penilaian  setiap  opsi  yang  ada  pada  kriterianya  masing-masing.  Kemudian, nilai-nilai  tersebut  akan  dikonversi  sesuai  dengan  bobot  nilai  yang  ada  pada  Tabel  1.  Hal  ini  dilakukan  agar mempermudah  dalam  menyelesaikan  studi  kasus  ini  dengan  pendekatan  ARAS.  Penilaian  berdasarkan  bobot setiap alternatifnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Penilaian Bobot Setiap Alternatif
ID Alternatif Nama Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C1 C5 A1 Udemy 4 2 2 3 4 A2 Kelaskita 3 4 3 4 3 A3 Zenius 3 3 4 3 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1186 − 1196 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3782
ID Alternatif Nama Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C1 C5 A4 Ruangguru 4 3 3 4 2
Pada Tabel 4, dapat dilihat hasil dari konversi nilai untuk setiap alternatif yang pada tahap berikutnya akan diproses  dengan  mengimplementasikan  metode  ARAS  untuk  mencari  alternatif  terbaik.  Langkah  perhitungan metode ARAS diawali dengan mencari nilai optimum (X 0 ) melalui persamaan (1) apabila kriterianya benefit dan persamaan  (2)  apabila  kriterianya  cost.  Berdasarkan  pada  Tabel  2,  terdapat  kriteria  benefit  yaitu  Kelengkapan Materi (C1), Fitur Aplikasi (C2), Metode Pembelajaran (C3) dan Rating Aplikasi (C4). Sedangkan kriteria cost yakni Biaya Berlangganan (C5). Nilai atribut tiap-tiap alternatif didapatkan dari nilai konversi alternatif yang ada pada  Tabel  4,  sehingga didapatkan  nilai  optimum (X 0 )  yaitu  {4;  4;  4;  4; 2}.  Setelah nilai  optimum didapatkan kemudian dilanjutkan dengan memasukkan seluruh atribut ke dalam matriks keputusan sesuai dengan persamaan (3). Hasil matriks keputusan awal adalah sebagai berikut:

## 𝑋 =
[ 4 4 4 4 2 4 2 2 3 4
3 4 3 4 3
3 3 4 3 2 4 3 3 4 2]
Kemudian tahap selanjutnya yaitu melakukan normalisasi dari matriks awal yang telah diperoleh.  Untuk menormalisasikan matriks keputusan dapat diperoleh melalui persamaan (4) untuk kriteria benefit dan persamaan (5) untuk kriteria cost. Proses perhitungan untuk mendapatkan matriks keputusan yang telah dinormalisasi adalah sebagai berikut:
𝑋 01 =
4 4 + 4 + 3 + 3 + 4 = 0.2222
𝑋 11 = 4 4 + 4 + 3 + 3 + 4 = 0.2222
𝑋 21 = 3 4 + 4 + 3 + 3 + 4 = 0.1667
𝑋 31 =
3 4 + 4 + 3 + 3 + 4 = 0.1667
𝑋 41 =
4 4 + 4 + 3 + 3 + 4 = 0.2222
Proses penghitungan ini dilakukan pada setiap atribut hingga mencapai 𝑋 45 , sehingga semua atribut telah dinormalisasi.  Setelah  semua  atribut  dinormalisasi,  langkah  selanjutnya  adalah  menyusunnya  dalam  bentuk matriks yang sudah dilakukan normalisasi seperti berikut:
𝑋 𝑖𝑗 = [ 0.2222 0.2500 0.2500 0.2222 0.2400 0.2222 0.1250 0.1250 0.1667 0.1200 0.1667 0.2500 0.1875 0.2222 0.1600 0.1667 0.1875 0.2500 0.1667 0.2400 0.2222 0.1875 0.1875 0.2222 0.2400]
Berikutnya, yaitu menentukan matriks keputusan normalisasi terbobot. Pada langkah ini matriks keputusan yang ternormalisasi akan dikali dengan bobot masing-masing kriteria berdasarkan persamaan (6). Nilai bobotnya mengacu pada Tabel 2, sehingga proses hasil perhitungannya adalah sebagai berikut:
𝐷 01 = 0.2222 × 0.20 = 0.0444 𝐷 11 = 0.2222 × 0.20 = 0.0444 𝐷 21 = 0.1667 × 0.20 = 0.0333 𝐷 31 = 0.1667 × 0.20 = 0.0333 𝐷 41 = 0.2222 × 0.20 = 0.0444
Proses penghitungan ini dilakukan pada setiap atribut hingga mencapai 𝐷 45 , sehingga semua atribut sudah dilakukan normalisasi melalui perkalian dengan bobot setiap kriteria. Setelah semua atribut telah dinormalisasikan dengan bobot masing-masing, selanjutnya membuat matriks normalisasi terbobot sebagai berikut:
𝐷 𝑖𝑗 = [
0.0444 0.0750 0.0375 0.0333 0.0480 0.0444 0.0375 0,0188 0.0250 0.0240 0.0333 0.0750 0.0281 0.0333 0.0320 0.0333 0.0563 0.0375 0.0250 0.0480 0.0444 0.0563 0.0281 0.0333 0.0480]
Setelah  sudah  mendapatkan matriks  keputusan  ternormalisasi  terbobot  dilanjutkan dengan  mencari nilai optimal (S i ) melalui persamaan (7). Proses perhitungan mencari nilai S i adalah sebagai berikut: 𝑆 0 = 0.0444 + 0.0750 + 0.0375 + 0.0333 + 0.0480 = 0.2383

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1186 − 1196 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3782
𝑆 1 = 0.0444 + 0.0375 + 0,0188 + 0.0250 + 0.0240 = 0.1497 𝑆 2 = 0.0333 + 0.0750 + 0.0281 + 0.0333 + 0.0320 = 0.2018
𝑆 3 = 0.0333 + 0.0563 + 0.0375 + 0.0250 + 0.0480 = 0.2001 𝑆 4 = 0.0444 + 0.0563 + 0.0281 + 0.0333 + 0.0480 = 0,2102 Proses  selanjutnya  yakni  mencari  nilai  derajat  utilitas  (K i )  dengan  persamaan  (8).  Perhitungan  derajat utilitas (K i ) dapat dilihat pada proses dibawah ini:
𝐾 1 = 0.1497
0.2383 = 0.6282
𝐾 2 = 0.2018
0.2383 = 0.8469
𝐾 3 = 0.2001
0.2383 = 0.8397
𝐾 4 = 0,2102 0.2383 = 0.8819
Setelah mendapatkan nilai hasil utilitas (K i ), maka didapatkan alternatif terbaik yang dapat dilihat dari nilai utilitas  (K i )  tertinggi.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  utilitas  (K i )  kemudian  disusun  perangkingan  dari alternatif dengan utilitas tertinggi hingga terendah seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Peringkat Utilitas Pada Masing-Masing Alternatif
ID Alternatif Nama Alternatif Nilai Utilitas Perangkingan A4 Ruangguru 0.8819 1 A2 Kelaskita 0.8469 2 A3 Zenius 0.8397 3 A1 Udemy 0.6282 4
Pada Tabel 5, didapatkan nilai utilitas yang tertinggi yaitu Ruangguru (A4) dengan nilai 0.8819, kemudian diikuti oleh Kelaskita (A2) mendapatkan nilai 0.8469, Zenius (A3) mendapatkan nilai 0.8397 dan Udemy (A1) mendapatkan nilai 0.6282. Dengan demikian, Ruangguru (A4) menjadi opsi terbaik dalam studi kasus ini.
Sebelum  sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun  diimplementasikan  maka  dilakukan  perancangan sistem terlebih dahulu untuk memodelkan sistem agar  memudahkan pemahaman terhadap kebutuhan perangkat lunak. Rancangan sistem dibuat dengan  menerapkan pemodelan melalui use case diagram. Pada pemodelan ini akan  divisualisasikan  hubungan  serta  interaksi  antar  aktor dan  sistem.  Use  case  diagram  untuk  SPK  pemilihan aplikasi belajar online dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 3. Use Case Diagram Untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Aplikasi Belajar Online
Pada  Gambar  3  terlihat  use  case  diagram,  dimana  pengguna  di  sistem  ini  dapat  mengolah  data  criteria, mengolah data alternatif, mengolah data nilai alternatif, melakukan perhitungan dengan metode ARAS serta dapat melihat  hasil  rangking  alternatif.  Selanjutnya,  pemodelan  tersebut  direalisasikan  dalam  bentuk  sistem  melalui

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1186 − 1196 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3782
proses pengkodean. Sistem SPK pemilihan aplikasi belajar online  dibuat dengan berbasiskan website, sehingga digunakan programming language  yakni JavaScript melalui editor Notepad++ dengan database MySQL. Untuk mengakses SPK pemilihan aplikasi belajar online pengguna dapat masuk melalui form login. Setelah pengguna dapat masuk kedalam sistem, maka akan tampil antarmuka menu utama yang terlihat seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Antarmuka Form Utama SPK Pemilihan Aplikasi Belajar Online
Gambar 4 menampilkan menu utama dengan fitur-fitur utmanaya seperti menu kriteria, alternatif, penilaian alternatif  dan  perhitungan  ARAS.  Pada  sistem  ini,  agar  pengguna  dapat  melakukan  pemilihan  aplikasi  belajar online terlebih dahulu pengguna memproses data kriteria melalui menu kriteria. Pada menu tersebut pengguna bisa melaksanakan pekerjaan seperti menambah data, pengubahan data dan penghapusan data kriteria. Tampilan untuk fitur kriteria ini divisualisasikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Antarmuka Fitur Mengolah Data Kriteria
Pada  Gambar  5,  menunjukkan  tampilan  fitur  mengolah  data  kriteria,  setelah  kriteria  telah  ditambahkan kemudian dilanjutkan dengan memproses data alternatif pada fitur alternatif. Fitur alternatif memiliki fungsi untuk memasukkan,  mengubah  dan  hapus  data  alternatif  yang  digunakan  untuk  pemilihan.  Tahap  selanjutnya,  yaitu memproses  nilai  alternatif  pada  fitur  nilai.  Fitur  ini  digunakan  untuk  mengelola  data  nilai  baik  manambahkan, menghapus  atau  mengubahnya.    Setelah  semua  nilai-nilai  pada  alternatif  telah  dimasukkan,  maka  proses perhitungan dengan metode ARAS dapat dilakukan. Pengguna dapat melihat proses perhitungan metode ARAS melalui fitur perhitungan ARAS. Pada fitur ini akan ditampilkan langkah-langkah perhitungannya sampai dengan rekomendasi  alternatif  terbaik  melalui  hasil  rangking  alternatif.  Visualisasi  antarmuka  fitur  perhitungan  ARAS terlihat di Gambar 6.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1186 − 1196 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3782
Gambar 6. Antarmuka Hasil Perhitungan Metode ARAS
Terlihat  pada  Gambar  6,  bahwa  perhitungan  dengan  metode  ARAS  yang  dihasilkan  oleh  sistem menunjukkan  bahwa  nilai  tertinggi  yaitu  Ruangguru  (A4)  memperoleh  nilai  0.8819,  kemudian  diikuti  oleh Kelaskita  (A2)  memperoleh  nilai  0.8469,  Zenius  (A3)  memperoleh nilai  0.8397  dan  Udemy  (A1)  memperoleh nilai 0.6282. Perhitungan tersebut memperlihatkan  hasil yang  diperoleh pada SPK yang dikembangkan dengan perhitungan dengan manual memperoleh hasil yang sama. Hal ini berarti bahwa SPK pemilihan aplikasi belajar online yang dibangun output perhitungannya dikatakan valid.
Selanjutnya  sistem  pendukung  keputusan  yang  dikembangkan  dilakukan  pengujian  untuk  memastikan bahwa  sistem  telah  layak  untuk  digunakan.  Pengujian  yang  digunakan  yaitu  melalui  usability  testing.  Aspek usability yang digunakan antara  lain: understandability, learnability, operability dan attractiveness. Dari aspek- aspek  tersebut  disusun  10  butir  pertanyaan  digunakan  untuk  kuesioner.  Skala  yang  digunakan  untuk kuesioner tersebut adalah skala Guttman, dimana pada skala ini bersifat ekstrim dengan dua jawaban yakni setuju atau tidak setuju. Kemudian, kuesioner tersebut dibagikan kepada 30 orang  dengan rincian 20 orang pelajar dan 10 orang orangtua. Hasil dari usability testing selanjutnya dihitung jumlah persentase responden yang menjawab setuju dan tidak setuju, kemudian untuk memudahkan dalam melihat hasilnya maka dibuat grafik hasil pengujian yang dapat dilihat pada Gambar 7.
Jika dilihat hasil grafik hasil uji yang terdapat pada Gambar 7 menunjukkan bahwasanya responden dengan jawaban  setuju  pada  aspek  understandability  memperoleh  nilai  90%,  learnability  memperoleh  nilai  86,67%,
90,00% 86,67% 93,33% 83,33% 10,00% 13,33%
6,67% 16,67% Understandability Learnability Operability Attractiveness Agree Disagree

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1186 − 1196 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3782
operability memperoleh nilai 93,33% dan attractiveness memperoleh nilai 83,33%. Apabila dilakukan perhitungan secara  rata-rata  nilai  maka  hasil  dari  usability  testing  mendapatkan  nilai  sebesar  88,33%.  Hasil  uji  tersebut kemudian dikonversikan kedalam  penilaian dengan pedoman sebagai berikut: Baik,  apabila didapatkan rentang nilai 76% sampai dengan 100%; Cukup, apabila didapatkan rentang nilai 56% sampai dengan 75%; Kurang Baik, apabila didapatkan rentang nilai 40% hingga 55%, dan Tidak Baik, apabila didapatkan nilai dibawah 40% [25]. Berdasarkan pedoman penilaian tersebut, maka sistem pendukung keputusan pemilihan aplikasi belajar online ini masuk pada kriteria baik. Ini artinya SPK pemilihan aplikasi belajar online yang dibangun setiap fungsionalitasnya dinilai mudah untuk digunakan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini telah mengembangkan sistem pendukung keputusan pada pemilihan aplikasi belajar online dengan menerapkan pendekatan Additive Ratio Assessment (ARAS). Metode ARAS mencari opsi terbaik didasari pada perbandingan fungsi utilitas dari alternatif  terhadap nilai fungsi utilitas yang optimum. Berdasarkan studi kasus yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  ARAS  menghasilkan  alternatif  terbaik  adalah  Ruangguru  (A4) dengan nilai 0.8819, kemudian diikuti oleh Kelaskita (A2) dengan nilai 0.8469, Zenius (A3) dengan nilai 0.8397 dan Udemy (A1) dengan nilai 0.6282. SPK pemilihan aplikasi belajar online telah menghasilkan proses kalkulasi metode ARAS yang valid, hal ini karena perhitungan yang diperoleh oleh sistem pendukung keputusan dengan perhitungan manual memperoleh nilai yang tidak berbeda. Kemudian, pada hasil pengujian usability menghasilkan nilai  rata-rata  sebesar  88,33%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  bahwa  sistem  yang  dikembangkan  setiap fungsionalitasnya  dinilai  mudah  untuk  digunakan.  Untuk  meningkatkan  penelitian  ini,  maka  ada  beberapa peningkatan  yang  dapat  dijadikan  sebagai  saran  untuk  penelitian  kedepan.  Salah  satunya  yaitu  dengan membandingkan  metode  ARAS  dengan  metode  multi-kriteria  lainnya  untuk  mendapatkan  pendekatan  yang teroptimal  pada studi kasus pemilihan aplikasi belajar online. Selain itu, untuk memudahkan akses user sistem pendukung keputusan ini dapat dikembangkan dengan berbasis iOS ataupun  Android sehingga pengguna dapat langsung menjalankannya melalui smartphone tanpa perlu menggunakan browser.

## REFERENCES
[1] Y. Here, Tips Pembelajaran Online yang Mengasyikkan. Yogyakarta: Elementa Media, 2021.
[2] A. Amarulloh, Pembelajaran Mandiri Belajar Online Selama dan Pasca Covid-19 (Tips, Motivasi, Rancangan, Konsep, dan Strategi). Klaten: Penerbit Lakeisha, 2022.
[3] S.  Rahmat,  Manajemen  Sumber  Daya  Manusia  Bidang  Pendidikan:  Teori  dan  Praktek.  Tasikmalaya:  Edu  Publisher, 2021.
[4] R. I. Borman, D. A. Megawaty, and A. Attohiroh, “Implementasi Metode TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Biji Kopi Robusta Yang Bernilai Mutu Ekspor (Studi Kasus: PT. Indo Cafco Fajar Bulan Lampung),” Fountain Informatics J., vol. 5, no. 1, pp. 14–20, 2020, doi: 10.21111/fij.v5i1.3828.
[5] F. J. Roberts, Decision Support Systems: Types, Advantages and Disadvantages. New York: Nova Science Publishers, 2021.
[6] R. I. Borman, M. Mayangsari, and M. Muslihudin, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Perumahan Di Pringsewu Selatan Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making,” JTKSI (Jurnal Teknol. Komput. dan Sist. Informasi), vol. 01, no. 01, pp. 5–9, 2018, doi: 10.56327/jtksi.v1i1.874.
[7] R. I. Borman and H. Fauzi, “Penerapan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Siswa Berprestasi Pada SMK XYZ,” CESS J. Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 3, no. 1, pp. 17–22, 2018.
[8] T.  Trisnawati,  D.  Puastuti,  and  L.  Soleha,  “Penggunaan  Metode  SAW  Dalam  Pemilihan  Media  Pembelajaran  Yang Efektif,” J. Penelit. Ilmu Pendidik., vol. 13, no. 1, pp. 72–84, 2020.
[9] T. I. Santosa and R. Sari, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Media Pembelajaran Online Menggunakan Metode TOPSIS,” Remik Ris. dan E-Jurnal Manaj. Inform. Komput., vol. 5, no. 1, pp. 94–100, 2020.
[10]  A.  E.  Ayuningtyas,  A.  Mukhayaroh,  and  S.  Samudi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Platform  Bimbingan Belajar Online Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” Bianglala Inform., vol. 9, no. 2, pp. 61–65, 2021.
[11]  I. Nanda, R. Jafar Rumandan, and A. Aristo Jansen Sinlae, “Implementation of Additive Ratio Assessment (ARAS) in Decision Support Systems for Wi-Fi Repeater Selection,” Appl. Technol. Comput. Sci. J., vol. 5, no. 2, pp. 50–63, 2022, doi: 10.33086/atcsj.v5i2.3738.
[12]  D. Meidelfi, R. Idmayanti, F. Maulidani, M. Ilham, and F. A. Muhlis, “Additive Ratio Assessment (ARAS) Method in The Selection of Popular Mobile Games,” Int. J. Adv. Sci. Comput. Eng., vol. 4, no. 1, pp. 56–66, 2022.
[13]  G.  P.  Jati,  “10  Rekomendasi  Aplikasi  Belajar  Online  Terbaik  (Terbaru  Tahun  2023),”  mybest.id,  2023.  https://my- best.id/138459
[14]  R. I. Borman, A. T. Priandika, and A. R. Edison, “Implementasi Metode Pengembangan Sistem Extreme Programming (XP) pada Aplikasi Investasi Peternakan,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 8, no. 3, pp. 272–277, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i3.40273.
[15]  R. D. Gunawan, R. Napianto, R. I. Borman, and I. Hanifah, “Penerapan Pengembangan Sistem Extreme Programming Pada Aplikasi Pencarian Dokter Spesialis di Bandar lampung Berbasis Android,” J. Format, vol. 8, no. 2, pp. 148–157, 2019.
[16]  I.  Ahmad,  A.  T.  Prastowo,  E.  Suwarni,  and  R.  I.  Borman,  “Pengembangan  Aplikasi  Online  Delivery  Sebagai  Upaya

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1186 − 1196 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3782
Untuk Membantu Peningkatan Pendapatan,” JMM (Jurnal Masy. Mandiri), vol. 5, no. 6, pp. 4–12, 2021.
[17]  M.  Akbar,  Q.  Quraysh,  and  R.  I.  Borman,  “Otomatisasi  Pemupukan  Sayuran  Pada  Bidang  Hortikultura  Berbasis Mikrokontroler Arduino,” J. Tek. dan Sist. Komput., vol. 2, no. 2, pp. 15–28, 2021.
[18]  Y.  Fernando,  R.  Napianto,  and  R.  I.  Borman,  “Implementasi  Algoritma  Dempster-Shafer  Theory  Pada  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Psikologis Gangguan Kontrol Impuls,” Insearch (Information Syst. Res. J., vol. 2, no. 2, pp. 46–54, 2022.
[19]  R. I. Borman and M. Wati, “Penerapan Data Maining Dalam Klasifikasi Data Anggota Kopdit Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Fak. Ilmu Komput., vol. 9, no. 1, pp. 25–34, 2020.
[20]  M. I. Farouqi, I. Aknuranda, and A. D. Herlambang, “Evaluasi Usability Pada Aplikasi UBER Menggunakan Pengujian Usability,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 9, pp. 2599–2606, 2018.
[21]  A. Aswar, A. Anto, and H. Hamria, “Decisions Support System About The Granting Aid of Machinery Ketinting for The Fisher From Bajo Village Uses The Method Additive Ratio Assessment,” Explor. J. Comput. Sci. Inf. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 7–14, 2023.
[22]  S. R. Cholil and E. S. Prisiswo, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Calon Karyawan Baru PT. Dawam Prima Perkasa Menggunakan Metode Aras Berbasis Web,” J. Rekayasa Sist. dan Ind., vol. 7, no. 2, pp. 106–114, 2020.
[23]  S. Susliansyah, H. Sumarno, H. Priyon, L. Maulida, and F. Indriyani, “Application of A Decision Support System on Additive Ratio Assessment (ARAS) Method in Determining Best-Selling Korean Snacks,” Int. J. Inf. Syst. Technol., vol. 6, no. 4, pp. 469–476, 2022.
[24]  V. Sihombing et al., “Additive Ratio Assessment (ARAS) Method for Selecting English Course Branch Locations,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1933, no. 1, pp. 1–5, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012070.
[25]  R.  I.  Borman  and  Y.  Purwanto,  “Impelementasi  Multimedia  Development  Life  Cycle  pada  Pengembangan  Game Edukasi,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 119–124, 2019.