## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Aplikasi Pembuat Kuis Edukasi Untuk Pembelajaran Menerapkan Metode OCRA dan Pembobotan ROC
Jhiro Faran 1 , Rima Tamara Aldisa 2,*
1 Fakultas Teknologi Komunikasi Dan Informatika, Teknologi Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi Dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 jhirofaran2022@student.unas.ac.id, 2,* rimatamaraa@gmail.com Correspondence Author Email: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 08/08/2023; Accepted: 24/08/2023; Published: 25/08/2023
Abstrak− Kuis  edukasi  merupakan  bentuk  tes  atau  permainan  interaktif  yang  bertujuan  untuk  mendukung  proses pembelajaran dengan cara yang menyenangkan dan interaktif. Meskipun banyak aplikasi yang tersedia untuk membuat kuis edukasi,  pengguna  sering  menghadapi  kesulitan  dalam  memilih  aplikasi  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  tujuan pembelajaran  mereka.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menyarankan  penggunaan  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan menerapkan  Metode  OCRA  dan  Pembobotan  ROC untuk  merekomendasikan  aplikasi  pembuat  kuis  edukasi.  Metode  ROC digunakan  untuk  menentukan  bobot  atau  nilai  relatif  dari  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  sehingga  mempermudah  proses perangkingan  berdasarkan  tingkat  kepentingan  masing-masing  kriteria.  Selanjutnya,  metode  OCRA  digunakan  untuk menganalisis  tingkat  daya  saing  operasional  dari  berbagai  alternatif  aplikasi  pembuat  kuis  edukasi.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  dari  5  alternatif  yang  dievaluasi,  alternatif  terpilih  untuk  media  pembelajaran  online  terbaik  adalah ProProfs Quiz Maker dengan nilai 1.515, menjadi pilihan utama.  Dengan demikian, Sistem Pendukung Keputusan berbasis Metode  OCRA  dan  Pembobotan  ROC  memberikan  rekomendasi  yang  tepat  dalam  memilih  aplikasi  pembuat  kuis  edukasi sesuai dengan kebutuhan dan tujuan pembelajaran.
Kata Kunci: ROC; OCRA; Kuis Edukasi; Pembelajaran; Sistem Pendukung Keputusan
Abstract− Education  quizzes  are  a  form  of  interactive  test  or  game  designed  to  support  the  learning  process  in  a  fun  and interactive way. Despite the availability of many applications for creating educational quizzes, users often face difficulties in selecting the ones that suit their learning needs and objectives. Therefore, this research suggests the use of a Decision Support System  by  implementing  the  OCRA  and  Weighted  Rank  Order  Centroid  (ROC)  methods  to  recommend  educational  quiz maker  applications.  The  ROC  method  is  utilized  to  determine  the  weights  or  relative  values  of  predefined  criteria,  thus facilitating  the  ranking  process  based  on  the  importance  of  each  criterion. Furthermore,  the  OCRA  method  is  employed  to analyze  the  operational  competitiveness  level  of  various  alternative  educational  quiz  maker  applications.  The  research findings  indicate  that  out  of  the  5  evaluated  alternatives,  ProProfs  Quiz  Maker  scored  the  highest  with  a  value  of  1.515, making it the top choice for online learning media. Thus, the Decision Support System based on OCRA and ROC provides accurate recommendations for selecting educational quiz maker applications that align with learning needs and objectives.
Kata kunci: ROC; OCRA; Educational Quiz; Learning; Decision Support System (DSS)

## 1. PENDAHULUAN
Kuis edukasi adalah bentuk tes atau permainan interaktif  yang dirancang untuk tujuan pendidikan. Tujuan dari kuis edukasi adalah untuk membantu siswa atau peserta belajar dengan cara yang menyenangkan dan interaktif. Kuis  ini  biasanya  mencakup  pertanyaan-pertanyaan  yang  terkait  dengan  materi  pembelajaran  dan  dapat diadaptasi  untuk  berbagai  tingkat  kesulitan.  Aplikasi  Pembuat  Kuis  Edukasi  Untuk  Pembelajaran  adalah perangkat  lunak  atau  platform  digital  yang  dirancang  khusus  untuk  memudahkan  pengguna,  seperti  guru  atau pembuat  konten  edukasi,  dalam  membuat  kuis  interaktif  untuk  tujuan  pendidikan.  Aplikasi  ini  memungkinkan pengguna  untuk  dengan  mudah  membuat  pertanyaan-pertanyaan,  menambahkan  pilihan  jawaban,  dan menyesuaikan format kuis sesuai dengan materi pembelajaran yang ingin disampaikan[1].
Begitu  banyak  aplikasi  yang  dapat  dugunkan  untuk  membuat  kuis  edukasi  untuk  pembelajaran,  maka dengan  begitu  pengguna  seringkali  kesulitan  dalam  memilih  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  tujuan pembelajaran  mereka.  Beberapa  aplikasi  mungkin  lebih  cocok  untuk  lingkungan  pembelajaran  tertentu, sementara  yang  lain  menawarkan  fitur  yang  berbeda  yang  dapat  menyesuaikan  dengan  preferensi  pengguna. Selain itu, beberapa aplikasi mungkin berbayar atau memiliki model lisensi yang kompleks, yang dapat menjadi tantangan  bagi  sekolah  atau  pengajar  dengan  anggaran  terbatas.  Selain  itu,  ketersediaan  dan  kompatibilitas aplikasi  dengan  berbagai  perangkat  dan  sistem  operasi  juga  dapat  menjadi  masalah,  terutama  jika  pengguna beroperasi  di  berbagai  platform.  Dalam  merekomendasikan  aplikasi  pembuat  kuis  edukasi,  penting  untuk mempertimbangkan  kebutuhan  dan  preferensi  pengguna,  serta  kemudahan  penggunaan  dan  integritas  fitur aplikasi untuk mencapai tujuan pembelajaran secara efektif dan efisien.
Dalam menentukan aplikasi pembuat kuis edukasi untuk pembelajaran dibutuhkan beberapa kriteria yang menjadi  syarat  seperti  Interaktifitas,  Fitur  Aplikasi,  Kemampuan  Menyimpan  dan  Mengunduh,  Aplikasi Berbayar,  Penggunaan  Data  Internet,  Ukuran  Aplikasi,  Rating  Aplikasi,  Penilaian  Otomatis  dan  Kostomisasi Nilai.  Dari  banyaknya  aplikasi  pembuat  kuis  edukasi  yang  ada,  dibutuhkan  suatu  sistem  dalam  menentukan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
rekomendasi aplikasi pembuat kuis edukasi dengan bantuan Sistem Pendukung Keputusan[2]. Untuk mengatasi permasalahan  tersebut,  diperlukan  penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  menjadi  suatu  solusi efektif. Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem yang dirancang khusus untuk membantu dalam proses pengambilan keputusan dengan  memanfaatkan berbagai  metode yang terintegrasi di dalamnya[3]–[5]. Aplikasi SPK  ini  umumnya  digunakan  dalam  berbagai  organisasi  atau  perusahaan  yang  membutuhkan  bantuan  untuk menentukan  keputusan  yang  tepat  dan  efisien.  Dalam  penelitian  ini  diterapkan  dua  metode  yaitu  ROC  (Rank Order  Centroid)  dan  OCRA  (Operational  Competitiveness  Rating  Analysis).  Metode  ROC  digunakan  untuk menghasilkan  bobot  atau  nilai  relatif  dari  kriteria  yang  telah  ditentukan,  sehingga  memudahkan  proses perankingan berdasarkan pentingnya masing-masing kriteria[6]. Sementara itu, metode OCRA digunakan untuk menganalisis  tingkat  daya  saing  operasional  dari  berbagai  alternatif  yang  ada.  Dengan  menggabungkan  kedua metode ini, diharapkan dapat menghasilkan rekomendasi terbaik berupa nilai dan peringkat terhadap alternatif- alternatif  yang  layak  untuk  dipertimbangkan[7].    Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan tentang  metode  yang  serupa,  penulis  menggunakan  penelitian  tersebut  sebagai  acuan  dalam  penelitian  ini. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Surya  Sintami  Hasibuan  pada  tahun  2021  telah  melakukan  penelitian  tentang penggunaan metode OCRA dalam menentukan mutasi jabatan karyawan. Penelitian tersebut mengevaluasi enam kriteria,  termasuk  Pengetahuan  Pekerjaan,  Produktivitas  Pekerjaan,  Kerjasama  Tim,  Komunikasi,  Tanggung Jawab, dan Teguran serta Peringatan.. Hasil perangkingan dari penelitian tersebut menunjukkan bahwa alternatif ke-8 memiliki peringkat tertinggi dengan nilai 0,45[8]. Pada tahun 2019, Askin dan Cirkin melakukan penelitian yang membahas tentang analisis metode OCRA dan MAUT dalam proses pemilihan perangkat produk industri. Penelitian  ini  melibatkan  beberapa  kriteria  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  alternatif.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  terdapat  nilai  preferensi  tertinggi  sebesar  0,512071  untuk  salah  satu  alternatif  dalam pemilihan  perangkat  produk  industri  tersebut[9].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fince  dan  Mesran  pada  tahun 2021  berfokus  pada  perbandingan  tiga  metode,  yaitu  WASPAS,  ROC,  dan  PSI,  untuk  mengevaluasi  kinerja dosen  muda.  Dalam  penelitian  tersebut,  terdapat  beberapa  kriteria  yang  digunakan,  seperti  Golongan,  Usia, Sertifikat  Kompetensi,  Tahun  Pengangkatan  Dosen  Tetap,  dan  beberapa  kriteria  lainnya.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  menggunakan  metode  WASPAS+ROC  menghasilkan  nilai  0.323  untuk  alternatif  A1, sementara  metode  PSI  memberikan  nilai  2.016  untuk  alternatif  yang  sama[10].  Pada  tahun  2020,  Samuel  dan Dito melakukan penelitian tentang penerapan metode ROC dan WASPAS dalam proses pemilihan vendor.
Penelitian  ini  mencakup  beberapa  kriteria  evaluasi,  seperti  Kualitas  Produk,  Harga  Produk,  Ketepatan Waktu Pengiriman, Rekam Jejak, dan Legalitas Badan Hukum. Hasil penelitian  menunjukkan bahwa alternatif A6  mendapatkan  peringkat  tertinggi  dengan  nilai  0.863421,  menjadikannya  sebagai  alternatif  terbaik  dalam pemilihan  vendor[11].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mesran  dkk  pada  tahun  2019  membahas  tentang penerapan  metode  ROC  dan  OCRA  untuk  mengevaluasi  kinerja  dosen  komputer.  Penelitian  ini  mencakup  12 kriteria  evaluasi,  termasuk  H-Index  Scopus,  H-Index  GS,  Dokumen  terindeks  Scopus,  Jurnal  Terakreditasi, Dokumen  Pengabdian,  Sertifikat  Kompetensi,  Pengalaman  sebagai  Pembicara  Eksternal,  Keanggotaan  Profesi Dosen,  Jabatan  Fungsional,  Lama  Mengajar,  Usia,  dan  Surat  Peringatan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa alternatif A2 mencapai peringkat tertinggi dengan nilai 4.243 sebagai pilihan terbaik dalam menilai kinerja dosen komputer. Penelitian ini juga menekankan bahwa beberapa penelitian terkait dapat digunakan sebagai referensi yang  relevan  dalam  penyusunan  penelitian  ini,  memberikan  dukungan  lebih  lanjut  untuk  temuan  dan  metode yang digunakan dalam penelitian tersebut[12].
Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan dalam merekomendasikan Aplikasi Pembuat Kuis Edukasi untuk Pembelajaran dengan menerapkan Metode OCRA dan Pembobotan ROC. Tujuannya  adalah  untuk  mendapatkan  alternatif  terbaik  berdasarkan  kriteria  dan  data  yang  telah  ditetapkan. Penerapan kedua metode tersebut bermanfaat untuk memperoleh nilai alternatif terbaik dari berbagai opsi yang ada  dan  melakukan  perangkingan.  Dengan  menggunakan  kriteria  yang  telah  ditentukan,  diharapkan  dapat menghasilkan  penilaian  yang  obyektif  dan  akurat  dalam  mengevaluasi  setiap  alternatif  aplikasi  pembuat  kuis edukasi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi positif dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam memilih aplikasi pembuat kuis edukasi yang sesuai untuk pembelajaran.

## 1. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini melibatkan beberapa tahapan, yang diuraikan sebagai berikut:
1. Pada  tahap  analisis  masalah,  penulis  mengkaji  secara  mendalam  suatu  permasalahan  yang  menjadi  inti pembahasan,  termasuk  penyebab  permasalahan  yang  dihadapi,  serta  metode  yang  dipilih  untuk  digunakan dalam  penelitian  ini.  Melalui  proses  analisis  ini,  penulis  berusaha  memahami  permasalahan  secara komprehensif dan mendalam, sehingga memungkinkan untuk merumuskan langkah-langkah atau pendekatan yang tepat dalam mengatasi dan mengungkap solusi yang relevan.
2. Pada  tahap  pengumpulan  data,  penulis  melakukan  observasi  yang  bermanfaat  untuk  memahami  prosedur dalam  merekomendasikan  Aplikasi  Pembuat  Kuis  Edukasi  untuk  Pembelajaran.  Observasi  ini  membantu

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
memperoleh  wawasan  yang  lebih  mendalam  terkait  dengan  proses  rekomendasi  aplikasi  pembelajaran  dan prosedur yang terlibat dalamnya.
3. Pada tahap studi literatur, peneliti melakukan pembelajaran mendalam untuk memahami Sistem Pendukung Keputusan (SPK) secara umum, metode OCRA, dan mengkaji jurnal serta referensi terkait penelitian. Proses ini  membantu  peneliti  dalam  menggali  informasi  yang  relevan  dan  mendalam  tentang  topik  yang  menjadi fokus penelitian.
4. Tahap  analisis  dan  penerapan  metode  dimulai  dengan  menganalisis  permasalahan  yang  terkait  dengan rekomendasi  Aplikasi  Pembuat  Kuis  Edukasi  untuk  Pembelajaran.  Selanjutnya,  peneliti  melakukan  analisis dengan  menggunakan  metode  ROC  dan  OCRA  untuk  mendapatkan  hasil  yang  akurat  dalam  rekomendasi aplikasi pembelajaran tersebut.
5. Pada tahap laporan penelitian, penulis menyusun sebuah laporan menyeluruh mengenai seluruh penelitian ini untuk mengevaluasi hasil penelitian sesuai dengan harapan. Selanjutnya, peneliti menyimpulkan temuan dari penelitian ini dalam kesimpulan yang relevan dan bermanfaat.
Dari serangkaian tahapan di atas, dapat direpresentasikan dalam bentuk bagan berikut ini. Bagan tersebut menggambarkan  alur  proses  penelitian  dari  awal  hingga  akhir,  mencakup  setiap  tahap  yang  terlibat  dalam penelitian  ini.  Bagan  tersebut  memberikan  gambaran  visual  yang  jelas  tentang  urutan  langkah-langkah  yang dilakukan dalam penelitian:

## Gambar 2.1 Kerangka Penelitian

## 2.2 Kuis Edukasi
Kuis Edukasi adalah suatu bentuk kegiatan pembelajaran interaktif yang bertujuan untuk menguji pengetahuan, pemahaman,  dan  keterampilan  siswa  dalam  suatu  bidang  pelajaran  tertentu.  Dalam  kuis  ini,  peserta  akan dihadapkan  pada  serangkaian  pertanyaan  atau  tugas  yang  terkait  dengan  materi  pelajaran  yang  telah  dipelajari sebelumnya[13]. Kuis edukasi dapat dijalankan dengan berbagai metode, seperti kuis berbasis kertas, kuis online melalui platform digital, atau kuis berbasis permainan dengan pendekatan yang lebih menyenangkan, seperti kuis interaktif dengan jeda waktu yang ditentukan. Selain sebagai alat evaluasi, kuis edukasi juga berfungsi sebagai sarana  motivasi  dan  meningkatkan  partisipasi  siswa  dalam  proses  pembelajaran,  serta  membantu mengidentifikasi  area  belajar  yang  perlu  ditingkatkan.  Dengan  pendekatan  yang  tepat,  kuis  edukasi  dapat menjadi instrumen efektif dalam meningkatkan pembelajaran siswa[14].
2.3 ROC ( Rank Order Centroid )
ROC,  yang  merupakan  singkatan  dari  Rank  Order  Centroid,  adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk menghitung bobot dari kriteria tertentu dalam Sistem Pendukung Keputusan[15]. Metode ini tergolong sederhana dan  mudah  dipahami  dalam  proses  penggunaannya[16].  Dengan  menggunakan  ROC,  kita  dapat  menentukan tingkat kepentingan atau bobot dari masing-masing kriteria yang terlibat dalam pengambilan keputusan. Hal ini memungkinkan  kita  untuk  memberikan  peringkat  atau  prioritas  yang  sesuai  terhadap  setiap  kriteria,  sehingga dapat  membantu  dalam  proses  evaluasi  alternatif  dengan  lebih  objektif.  ROC  memberikan  kemudahan  dalam mengolah  data  dan  menghasilkan  informasi  yang  relevan  dalam  menentukan  alternatif  terbaik  dalam  suatu sistem pendukung keputusan[17]. Dalam memberikan bobot pada metode ini, terdapat konsep mendasar di mana kriteria-kriteria  yang diberikan bobot, urutannya berdasarkan tingkat kepentingannya.  Artinya, kriteria  pertama memiliki tingkat kepentingan yang lebih tinggi dibandingkan dengan kriteria kedua, kriteria kedua lebih penting

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
daripada kriteria ketiga, dan seterusnya hingga mencapai kriteria terakhir. Dengan mengikuti tingkat kepentingan tersebut, kita dapat memperoleh gambaran seperti yang dijelaskan di bawah berikut ini[18]:
𝐶 1 > 𝐶 2 > 𝐶 3 > 𝐶𝑚 (1)
Oleh karena itu, untuk menghitung nilai bobot (W), dapat menggunakan rumus sebagai berikut:
∑ (2)
2.4 OCRA ( Operational Conpetitivness Rating Analysis )
OCRA  (Operational  Competitiveness  Rating  Analysis)  merupakan  suatu  metode  yang  memiliki  kemampuan untuk  mengidentifikasi  pekerjaan  yang  berulang,  seperti  gerakan  bagian  atas  tubuh.  Metode  ini  diperkenalkan oleh  Parkan  pada  tahun  1994  dan  termasuk  sebagai  salah  satu  metode  sederhana  dalam  sistem  pendukung keputusan.  Metode  OCRA  telah  terbukti  efektif  dalam  mengevaluasi  dan  membandingkan  berbagai  alternatif dengan  memperhitungkan  kriteria-kriteria  tertentu.  Sejak  diperkenalkannya,  metode  OCRA  telah  menjadi  alat penting  dalam  proses  pengambilan  keputusan  terutama  dalam  lingkup  pekerjaan  yang  melibatkan  gerakan berulang  secara  konsisten[19].  Berikut  adalah  beberapa  langkah  yang  dapat  diambil  untuk  mengatasi  masalah melalui penerapan metode OCRA dalam proses pengambilan keputusan [20]:
1. Dalam langkah pertama, kita membuat sebuah matriks keputusan Xij yang menggambarkan hubungan antara alternatif i dengan kriteria j.
= [ ] i = 1,…m  j = 1, 2, …, n (1)
2. Tahap  ini  melibatkan  peringkat  preferensi  terkait  biaya.  Evaluasi  melibatkan  perhitungan  nilai  alternatif untuk  kriteria  yang  bermanfaat,  sementara  kriteria  yang  tidak  relevan  diabaikan.  Kinerja  total  alternatif terkait kriteria yang tidak menguntungkan dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut:
̅ = ∑ (i=1,2,…,m j=1,2,…g) (2)
3. Dengan  menggunakan  rumus  di  bawah  ini,  kita  dapat  menghitung  peringkat  preferensi  untuk  kriteria  yang tidak menguntungkan:
̅ = ̅ min ( ̅ ) (3)
4. Dengan  menggunakan  rumus  di  bawah  ini,  kita  dapat  menentukan  peringkat  preferensi  untuk  kriteria  yang menguntungkan. Pada kriteria yang menguntungkan, alternatif dengan nilai yang lebih tinggi dianggap  lebih baik.  Selanjutnya,  peringkat  dari  total  nilai  alternatif  i  untuk  semua  kriteria  dapat  dihitung  dengan  rumus berikut:
̿ = ∑ (i=1,2,…,m j=g+1,g+2,…n) (4)
5. Peringkat preferensi linier dapat dihitung untuk kriteria yang bermanfaat menggunakan rumus berikut:
̿ = ̅ – min ( ̅ (5)
6. Total nilai preferensi dari setiap alternatif dapat dihitung dengan menggunakan rumus di bawah ini:
= ( ̿ + ̿ ̿    ̿ i = 1,2,…m (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan dua metode yaitu OCRA dan pembobotan ROC untuk mengevaluasi dan  menentukan  alternatif  terbaik  berdasarkan  bobot dan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya.  Proses  ini memungkinkan  untuk  membandingkan  dan  mengurutkan  alternatif-aplikasi  pembuat  kuis  edukasi  untuk pembelajaran  berdasarkan  tingkat  relevansi  dengan  kriteria  yang  ada.  Sebanyak  12  alternatif  aplikasi  pembuat kuis  edukasi  dievaluasi  dan  peringkatnya  ditentukan  melalui  proses  perankingan.  Dalam  tabel  di  bawah  ini, terdapat rincian mengenai alternatif-aplikasi pembuat kuis edukasi yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel tersebut menyajikan informasi mengenai karakteristik dan fitur-fitur dari setiap alternatif, sehingga memudahkan dalam  memahami perbandingan antara satu  aplikasi dengan  yang lainnya. Hasil dari analisis dan perankingan  ini  diharapkan  dapat  memberikan  rekomendasi  yang  akurat  dan  informatif  bagi  pengguna,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
khususnya  para  pemangku  kepentingan  dalam  dunia  pendidikan,  untuk  memilih  aplikasi  pembuat  kuis  edukasi yang sesuai dengan kebutuhan dan tujuan pembelajaran:
Tabel 1. Data Alternatif Aplikasi Pembuat Kuis Edukasi Untuk Pembelajaran
Alternatif Keterangan A 1 Kahoot! A 2 Quizizz A 3 Quizlet A 4 Mentimeter A 5 Socrative A 6 ProProfs Quiz Maker A 7 FormsApp A 8 Typeform A 9 ClassMarker A 10 Poll Everywhere A 11 Edmodo A 12 Nearpod

## 3.2 Penetapan Kriteria
Pada penelitian ini, digunakan beberapa kriteria untuk merekomendasikan aplikasi pembuat kuis edukasi  untuk pembelajaran. Terdapat total 8 kriteria  yang dianalisis, dan informasi  lebih lanjut dapat ditemukan dalam  tabel berikut. Tahap analisis kriteria ini merupakan bagian penting dalam menyusun rekomendasi aplikasi yang sesuai dengan kebutuhan dan tujuan  pembelajaran, sehingga dapat meningkatkan efektivitas proses pembelajaran bagi para penggunanya.
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan C 1 Interaktifitas C 2 Kemampuan Menyimpan dan Mengunduh C 3 Penilaian Otomatis C 4 Kostomisasi Nilai C 5 Rating Aplikasi C 6 Aplikasi Berbayar C 7 Penggunaan Data Internet C 8 Ukuran Aplikasi Berdasarkan tabel 2, berikut keterangan kriteria : Interaktifitas : Menawarkan pengalaman interaktif dan menarik untuk keterlibatan pengguna dalam pembelajaran Kemampuan  Menyimpan  dan  Mengunduh  :  Memungkinkan  pengguna  menyimpan  dan  mengunduh  kuis  untuk penggunaan offline Penilaian Otomatis :  Mampu  menilai  jawaban  peserta  secara  otomatis,  efisien  untuk proses penilaian Kostomisasi Nilai :  Memberikan  fleksibilitas  dalam  memberikan  bobot  pada  kriteria yang ditentukan Rating Aplikasi : Menampilkan ulasan dan penilaian pengguna lain untuk membantu pemilihan aplikasi yang andal Aplikasi Berbayar :  Memerlukan  biaya  untuk  akses  atau  menawarkan  fitur  tambahan melalui  berlanggananPenggunaan  Data  Internet:  Mengindikasikan apakah aplikasi memerlukan akses internet untuk berfungs Ukuran Aplikasi : Menunjukkan ukuran file aplikasi yang relevan bagi penyimpanan dan bandwidth pengguna.

## 3.3 Penetapan Metode ROC (Rank Order Centroid)
Pada  tabel  2,  terdapat  kriteria-kriteria  yang  belum  memiliki  bobot.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini, digunakan  Metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  untuk  menghitung  bobot  pada  setiap  kriteria.  Metode  ROC membantu  menentukan  bobot  dengan  melakukan  perangkingan  kriteria  berdasarkan  preferensi  dan  urutan kepentingannya.  Proses  perhitungan  menggunakan  rumus  tertentu  untuk  menghasilkan  nilai  bobot  yang  akan diberikan  pada  masing-masing  kriteria.  Dengan  adanya  proses  perhitungan  ini,  penelitian  dapat  memberikan bobot  yang  objektif  dan  tepat  pada  setiap  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  sehingga  memungkinkan  untuk melakukan  evaluasi  dan  perbandingan  yang  lebih  akurat  dalam  merekomendasikan  aplikasi  pembuat  kuis edukasi untuk pembelajaran:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
= 0.339
= 0.214 =
0.152
=
0.110
= 0.079
= 0.054
=
0.033
=
0.015
Dari perhitungan menggunakan persamaan di atas, telah diperoleh bobot kepentingan yang sesuai dengan kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Hasil  bobot  ini  telah  disajikan  pada  Tabel  3  di  bawah  ini  untuk  memberikan gambaran tentang tingkat kepentingan masing-masing kriteria dalam rekomendasi aplikasi pembuat kuis edukasi untuk pembelajaran. Dengan bobot ini, penelitian dapat memberikan panduan yang lebih terarah dalam memilih alternatif terbaik berdasarkan preferensi kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya:
Tabel 3. Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Jenis Bobot C 1 Interaktifitas Benefit 0.339 C 2 Kemampuan Menyimpan dan Mengunduh  Benefit 0.214 C 3 Penilaian Otomatis Benefit 0.152 C 4 Kostomisasi Nilai Benefit 0.110 C 5 Rating Aplikasi Benefit 0.079 C 6 Aplikasi Berbayar Cost 0.054 C 7 Penggunaan Data Internet Cost 0.033 C 8 Ukuran Aplikasi Cost 0.015
Berikut  adalah  tabel  Data  Alternatif  yang  berisi  informasi  mengenai  Aplikasi  Pembuat  Kuis  Edukasi untuk  Pembelajaran.  Tabel  ini  menyajikan  data  alternatif  dari  berbagai  aplikasi  yang  akan  dievaluasi  dan dibandingkan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya dalam penelitian ini:
Tabel 4. Data Alternatif Aplikasi Pembuat Kuis Edukasi Untuk Pembelajaran
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 Kahoot! (A 1 ) Sangat Baik Baik Ya  Tidak 4.6  Ya  Tinggi 55 MB Quizizz (A 2 ) Sangat Baik  Sangat Baik  Ya Ya  4.6  Ya  Tinggi 63 MB Quizlet (A 3 ) Sangat Baik  Sangat Baik  Ya  Tidak 4.7  Ya Sedang 25 MB Mentimeter (A 4 ) Sangat Baik Buruk Tidak  Tidak 4.5  Ya  Tinggi 42.8 MB Socrative (A 5 ) SangatBaik  Sangat Baik  Ya  Tidak 3.8  Ya  Tinggi 2.1 MB ProProfs Quiz Maker (A 6 ) Baik Sangat Baik  Ya Ya  4.8  Ya  Tinggi 165 MB FormsApp (A 7 ) Baik Sangat Baik  Ya Ya  4.5 Tidak Sedang 12 MB Typeform (A 8 ) Baik Sangat Baik  Ya  Tidak 4.5  Ya  Tinggi 11 MB ClassMarker (A 9 ) Baik Sangat Baik  Ya Ya  4.8  Ya  Tinggi 15 MB Poll Everywhere (A 10 ) Sangat Baik  Sangat Baik Tidak  Tidak 4.2  Ya  Tinggi 16 MB Edmodo(A 11 ) Sangat Baik  Sangat Baik Tidak  Tidak  5  Ya  Tinggi 74 MB Nearpod(A 12 ) Sangat Baik  Sangat Baik  Ya  Tidak 2.6  Ya  Tinggi 3.1 MB
Keriteria C 1 Interaktifitas dan C 2 kemampuan menyimpan dan mengunduh, maka untuk menentukan data rating kecocokan dapat ditentukan dengan bobot seperti pada table 5 berikut:
Tabel 5. Bobot Untuk Kriteria C 1 dan C 2
Keterangan Nilai Bobot Sangat Baik 4 Baik 3

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 830-840 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4045
Cukup 2 Kurang 1 Keriteria C 3 Penilaian Otomatis, C 4 Kostumisasi Nilai dan C 6 Aplikasi Berbayar maka untuk menentukan data rating kecocokan dapat ditentukan dengan bobot seperti pada table 6 berikut:
Tabel 6. Bobot Untuk Kriteria C 3 , C 4 dan C 6 Keterangan Nilai Bobot Ya 2 Tidakk 1
Keriteria C 7 Penggunaan Data Internet, maka untuk menentukan data rating kecocokan dapat ditentukan dengan bobot seperti pada table 7 berikut:
Tabel 7. Bobot Untuk Kriteria C 7 Penggunaan Data Internet Keterangan Nilai Bobot Tinggi 3 Sedang 2 Rendah 1
Data rating kecocokan dibawah ini diperoleh dari data pada tabel 4 yaitu data alternatif aplikasi pembuat kuis edukasi untuk pembelajaran serta bobot dari data yang bersifat linguistik, maka dapat dilihat pada tabel 8 dibawah ini:

## Tabel 8. Data Rating Kecocokan
Alternatif  C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 A 1 4 3 2 1  4.6  2 3 55 A 2 4 4 2 2  4.6  2 3 63 A 3 4 4 2 1  4.7  2 2 25 A 4 4 1 1 1  4.5  2 3  42.8 A 5 4 4 2 1  3.8  2 3 2.1 A 6 3 4 2 2  4.8  2 3  165 A 7 3 4 2 2  4.5  1 2 12 A 8 3 4 2 1  4.5  2 3 11 A 9 3 4 2 2  4.8  2 3 15 A 10 2 4 1 1  4.2  2 3 16 A 11 2 4 1 1  5  2 3 74 A 12 2 4 2 1  2.6  2 3 3.1
3.4 Penetapan metode OCRA ( Operational Competitiveness Rating Analysis )
Untuk  merekomendasikan  aplikasi  pembuat  kuis  edukasi  dengan  metode  OCRA  dalam  pembelajaran,  ikuti langkah-langkah berikut:
1. Membuat matriks keputusan
[ ] = [ ]
2. Menghitung peringkat preferensi pada kriteria yang akan diminimalkan (cost) untuk kriteria C6, C7 dan C8.
̅ = ∑ ( ) + ( ) + ( ) = ∑ 0.721= 0.721
̅ = ∑ ( ) + ( ) + ( ) = ∑ 0.664= 0.664
̅ = ∑ ( ) + ( ) + ( ) = ∑ = 0.953

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 830-840 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4045
̅ = ∑ ( ) + ( ) + ( ) = ∑ 0.809= 0.809
̅ = ∑ ( ) + ( ) + ( ) = ∑ 1.099= 1.099
̅ = ∑ ( ) + ( ) + ( ) = ∑ -0.064= -0.064
̅ = ∑ ( ) + ( ) + ( ) = ∑ 1.029= 1.046
̅ = ∑ ( ) + ( ) + ( ) = ∑ 1.036= 1.036
̅ = ∑ ( ) + ( ) + ( ) = ∑ 1.007= 1.007
̅ = ∑ ( ) + ( ) + ( ) = ∑ 1= 1 ̅ = ∑ ( ) + ( ) + ( ) = ∑ 0.586= 0.586 ̅ = ∑ ( ) + ( ) + ( ) = ∑ 1.092= 1.092
3. Menghitung peringkat preferensi linear dari setiap alternatif yang tidak menguntungkan (Cost)
̿
̿ ̿ ̿ ̿ ̿ ̿ ̿ ̿ ̿
̿
̿
4. Menghitung peringkat preferensi pada kriteria  yang dimaksimalkan (Benefit) untuk kriteria C1, C2, C3, C4 dan C5.
̅ ∑ ( )   ( )   ( )   ( )   ( ) ∑ ̅ ∑ ( )   ( )   ( )   ( )   ( ) ∑ ̅ ∑ ( )   ( )   ( )   ( )   ( )
∑
̅ ∑ ( )   ( )   ( )   ( )   ( ) ∑
̅ ∑ ( )   ( )   ( )   ( )   ( )
∑

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
̅ ∑ ( )   ( )   ( )   ( )   ( ) ∑ ̅ ∑ ( )   ( )   ( )   ( )   ( ) ∑ ̅ ∑ ( )   ( )   ( )   ( )   ( ) ∑ ̅ ∑ ( )   ( )   ( )   ( )   ( ) ∑
̅ ∑ ( )   ( )   ( )   ( )   ( ) ∑ ̅ ∑ ( )   ( )   ( )   ( )   ( )
∑
̅ ∑ ( )   ( )   ( )   ( )   ( )
∑
5. Menghitung perangkat preferensi linear diitung untuk kriteria menguntungkan (Benefit)
̿ 0.29 ̿ 0.614 ̿ 0.507 ̿ 0.497 ̿ 0.48 ̿ 0.451 ̿ 0.442 ̿ 0.332 ̿ 0.452 ̿ 0.00 ̿ 0.024 ̿ 0.114
6. Menghitung nilai preferensi total untuk setiap alternatif
= 0.568 = 0.95 0.554 0.688 0.381 1.515 0.396 0.296 0.445

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 830-840 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4045
0
0.438

## 0.085
Dari  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  ROC  dan  OCRA,  diperoleh  perangkingan  sebagai berikut, menunjukkan urutan preferensi alternatif berdasarkan bobot kriteria yang telah ditentukan:
Tabel 9. Nilai Preferensi Alternatif Keterangan Nilai Preferensi  Peringkat A 1 Kahoot! 0.586 4 A 2 Quizizz 0.95 2 A 3 Quizlet 0.554 5 A 4 Mentimeter 0.688 3 A 5 Socrative 0.381 9 A 6 ProProfs Quiz Maker 1.515 1 A 7 FormsApp 0.396 8 A 8 Typeform 0.296 10 A 9 ClassMarker 0.445 6 A 10 Poll Everywhere 0 12 A 11 Edmodo 0.438 7 A 12 Nearpod 0.085 11
Berdasarkan perhitungan dari 12 alternatif yang tercantum dalam Tabel 10, alternatif terpilih untuk media pembelajaran  online  terbaik  adalah  alternatif  A6,  yaitu  ProProfs  Quiz  Maker  dengan  nilai  1.515.  Penilaian  ini menegaskan  bahwa  ProProfs  Quiz  Maker  menonjol  sebagai  pilihan  utama  berkat  penilaian  tertinggi  dalam kriteria yang relevan.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian ini berasal dari penggunaan metode OCRA sebagai metode utama dalam menentukan keputusan. Metode  ini  melibatkan  analisis  kriteria  dan  alternatif,  serta  penentuan  bobot  melalui  penerapan  metode  ROC. Setelah  menghitung  menggunakan  kedua  metode  tersebut,  peneliti  merekomendasikan  aplikasi  pembuat  kuis edukasi A6 ProProfs Quiz Maker dengan nilai 1.515 untuk digunakan dalam pembelajaran. Aplikasi ini dinilai sangat  sesuai  untuk  memenuhi  kebutuhan  pembelajaran  yang  efektif  dan  interaktif  berdasarkan  temuan penelitian ini. Dengan antarmuka yang user-friendly dan fitur-fitur pendukung yang beragam, A6 ProProfs Quiz Maker  mampu  memberikan  pengalaman  pembelajaran  yang  menarik  bagi  pengguna.  Rekomendasi  ini diharapkan  dapat  membantu  meningkatkan  kualitas  pembelajaran  di  berbagai  konteks  edukasi  dan  mendukung penggunaan teknologi dalam proses pembelajaran.

## REFERENCES
[1]  U.  H.  Salsabila,  I.  S.  Habiba,  I.  L.  Amanah,  N.  A.  Istiqomah,  and  S.  Difany,  “Pemanfaatan  Aplikasi Quizizz  Sebagai  Media  Pembelajaran  Ditengah  Pandemi  Pada  Siswa  SMA,” J.  Ilm.  Ilmu  Terap.  Univ. Jambi|JIITUJ| , vol. 4, no. 2, pp. 163–173, 2020, doi: 10.22437/jiituj.v4i2.11605.
[2]  R.  Sari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Bantuan  PKH  Dengan  Metode  Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ) ( Studi Kasus : Desa Bulumario Kecamatan Sipirok ),” vol. 5, pp. 234– 239, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3736.
[3]  S.  Nasional,  T.  Elektro,  S.  Informasi,  and  T.  Informatika,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penempatan Lokasi Minimarket Alfamart Menerapkan Metode Rank Order Cendroid (ROC) Dan Metode Occupational Repetitive Action (OCRA),” pp. 375–380, 2022.
[4]  D. H. Ramadan, M. R. Siregar, and S. Ramadan, “Penerapan Metode MAUT Dalam Penentuan Kelayakan TKI dengan Pembobotan ROC,” vol. 6, pp. 1789–1795, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4441.
[5]  S. Suharti and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Bantuan Tanah Garapan Pada  Desa  Trans  Aliaga  Ujung  Batu  Iii  Dengan  Metode  Distance  From  Average  Solution  (EDAS),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 5, no. 1, 2021.
[6]  T.  Panggabean  and  Y.  F.  Manalu,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (  SAW  )  dalam Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer Menggunakan  Pembobotan Rank Order Centroid,”  vol.  5, pp. 1667–1673, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3146.
[7]  M.  R.  Ramadhan,  M.  K.  Nizam,  and  ...,  “Penerapan  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. … , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[8]  S.  S.  Hasibuan,  “Penerapan  Metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (  OCRA  )  Dalam Keputusan Rekomendasi Mutasi Jabatan Karyawan,” vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[9]  A. Ozdagoglu and E. Cirkin, “Electronic Device Selection in Industrial Products and Machinery Industry: Comparative Analysis With Ocra and Maut Method,” Int. J. Contemp. Econ. Adm. Sci. , vol. 9, no. 1, pp. 119–134, 2019.
[10]  Mesran  and  F.  T.  Waruwu,  “Comparative  Analysis  of  MOORA  and  MOOSRA  Methods  in  Determining Prospective  Students  Recipient  of  the  Indonesian,”  vol.  3,  no.  4,  pp.  499–506,  2022,  doi: 10.47065/josh.v3i4.1860.
[11]  S.  Damanik  and  D.  P.  Utomo,  “Implementasi  Metode  ROC  (  Rank  Order  Centroid  )  Dan  Waspas  Dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kerjasama  Vendor,”  vol.  4,  pp.  242–248,  2020,  doi: 10.30865/komik.v4i1.2690.
[12]  M.  Mesran,  T.  M.  Diansyah,  and  F.  Fadlina,  “Implemententasi  Metode  Rank  Order  Cendroid (ROC)  dan Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  dalam  Penilaian  Kinerja  Dosen  Komputer Menerapkan (Studi Kasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 822, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.89.
[13]  R.  Nurcholis,  A.  I.  Purnamasari,  A.  R.  Dikananda,  O.  Nurdiawan,  and  S.  Anwar,  “Game  Edukasi Pengenalan  Huruf  Hiragana  Untuk  Meningkatkan  Kemampuan  Berbahasa  Jepang,” Build.  Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 338–345, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1091.
[14]  D. Hartanti,  “Meningkatkan  Motivasi Belajar Siswa dengan Media Pembelajaran Interaktif Game  Kahoot Berbasis  Hypermedia,” Pros.  Semin.  Nas. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  78–85,  2019,  [Online].  Available: https://jurnal.ustjogja.ac.id/index.php/snpep2019/article/view/5631.
[15]  T.  Informatika,  F.  Ilmu,  T.  Informasi,  and  U.  B.  Darma,  “Kombinasi  Metode  ROC  dan  OCRA  dalam Pemilihan Suplemen Daya Tahan Tubuh Terbaik di Masa Pandemi Covid-19,” vol. 5, pp. 171–178, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3667.
[16]  P.  Mandarani,  H.  L.  Ramadhan,  E.  Yulianti,  and  A.  Syahrani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penulis Terbaik  Menggunakan  Metode  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dan  Evaluation  based  on  Distance  from Average Solution (EDAS),” J. Inf. Syst. Res. , vol. 3, no. 4, pp. 686–694, 2022.
[17]  S.  Silvilestari,  “Penerapan  Kombinasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dan  Rank  Order Centroid (ROC) dalam Keputusan Pemberian Kredit,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 4, p. 371, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1509.
[18]  F. T. Waruwu, “Comparative Analysis of Ranking Methods of WASPAS + ROC with Preference Selection Index ( PSI ) in Determining the Performance of Young Lecturers,” vol. 5, no. 36, pp. 207–214, 2021.
[19]  M.  Dwina  Pri  Indini,  Khairunnisa,  Nola  Dita  Puspa,  Tesa  Aurelia  Siregar,  “Penerapan  Metode  OCRA dalam  Menentukan  Media  Pembelajaran  Online  Terbaik  di  Masa  Pandemi  Covid-19  dengan  Pembobotan ROC,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3576.
[20]  T. M. Diansyah, “Implemententasi Metode Rank Order Centroid ( ROC ) dan Operational Competitiveness Rating Analysis ( OCRA ) dalam Penilaian Kinerja Dosen Komputer Menerapkan ( Studi Kasus : STMIK Budi Darma ),” no. September, pp. 822–834, 2019.