## Penerapan Metode Additive Ratio Assesment (ARAS) Pada Sistem Pemilihan Tempat Kursus Bahasa Inggris Online

## Hari Setiyani
Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Informasi NIIT, Jakarta, Indonesia Email: hari.setiyani@i-tech.ac.id
Email Penulis Korespondensi: hari.setiyani@i-tech.ac.id Submitted: 19/06/2022 ; Accepted: 30/06/2022 ; Published: 30/06/2022
Abstrak −Pemilihan tempat kursus Bahasa Inggris online yang tepat tentunya diharapkan dapat menghasilkan output yang sesuai dengan harapan. Untuk itu, dibutuhkan solusi untuk membantu pengambilan keputusan pemilihan tempat kursus Bahasa Inggris  Online  yang  tepat.  Sistem  yang  dapat  membantu  dalam  mengambil  keptusan  dan  dapat  memberikan  rekomendasi pilihan yang tepat adalah sistem pendukung keputusan (SPK). Dalam implementasi SPK juga diperlukan metode atau model yang tepat juga sesuai dengan kasus yang dibahas. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah  metode Additive Ratio Assessment (ARAS).  Metode  ARAS  adalah  metode  pembuatan  keputusan  multi  -kriteria  berdasarkan  konsep  klasifikasi menggunakan  tingkat  utilitas  dengan  membandingkan nilai indeks  keseluruhan  dari  masing  -masing  alternatif  dengan nilai indeks alternatif optimal keseluruhan. Sistem yang dibuat memiliki fitur atau fungsi yang sesuai dengan kebutuhan penggunaan metode ARAS dalam menghitung sampai melakukan perangkinan alternatif. Berdasarkan studi kasus yang dilakukan, ARAS mampu menemukan alternatif terbaik dari beberapa alternatif dengan hasil Lister sebesar 0,459, Engoo sebesar 0,635, Golden English sebesar 0,702, English Academy sebesar 1. Sistem yang dibuat dengan metodologi XP, dengan fitur diantaranya dapat mengelola nilai kriteria, alternatif dan menghitung hingga menampilkan ranking alternatif terbaik. Secara fungsionalitas, sistem yang dibuat sudah memenuhi harapan atau dengan kata lain 100% berfungsi dengan baik, serta menghasilkan perhitungan yang sesuai dengan perhitungan manual.  Sistem ini dapat diimplementasikan dalam pilihan kursus  Bahasa Inggris online dengan cepat dan tepat.
Kata Kunci: Kursus Bahasa Inggris; ARAS; Sistem Pendukung Keputusan; Blackbox Testing; XP
Abstract −The selection of the right place for the online English course is certainly expected to produce output that is in line with expectations. For this reason, a solution is needed to help make decisions on choosing the right place for online English courses.  A system that  can  assist  in  making  decisions and  can  provide  recommendations  for  the  right  choice is  a  decision support system (DSS). In the implementation of DSS, appropriate methods or models are also needed according to the cases discussed. One method that can be used is the Additive Ratio Assessment (ARAS) method. The ARAS method is a multi- criteria decision-making method based on the concept of classification using the utility level by comparing the overall index value of each alternative with the overall optimal alternative index value. The system created has features or functions that are in accordance with the needs of using the ARAS method in calculating to perform alternative rankings. Based on the case studies conducted, ARAS was able to find the best alternative from several alternatives with Lister results of 0.459, Engoo of 0.635,  Golden  English  of  0.702,  English  Academy  of  1.  The  system  was  made  using  the  XP  methodology,  with  features including being able to manage criteria values, alternatives and count to display the ranking of the best alternatives. In terms of functionality, the system that has been made has met expectations or in other words 100% functions well, and produces calculations that are in accordance with manual calculations. This system can be implemented in a choice of online English courses quickly and precisely.
Keywords : English Course; ARAS; Decision Support System; Blackbox Testing; XP

## 1. PENDAHULUAN
Kursus Bahasa Inggris adalah salah satu kegiatan di luar sekolah yang bertujuan untuk meningkatkan kemampuan siswa  ataupun  siswi  dalam  memahami  dan  mempraktekkan  Bahasa  Inggris.  Bahasa  Inggris  sendiri  merupakan bahasa internasional yang digunakan dalam komunikasi antar negara. Seperti yang kita tahu biasanya kemampuan berbahasa Inggris bisa dikategorikan menjadi dua yaitu aktif dan pasif, tentu saja kita berharap menjadi salah satu yang memiliki kemampuan berbahasa Inggris aktif baik lisan ataupun tertulis [1]. Saat ini penyelenggara kursus Bahasa Inggris makin banyak ditemukan, bahkan di era pasca pandemi saat ini masih banyak penyelenggara kursus secara online, dengan harapan dapat menjagkau siswa ataupun siswi lebih luas lagi. Kemampuan berbahasa Inggris ini pun dirasa sangat penting dikarenakan dapat menjadi salah satu syarat dalam memasuki dunia kerja. Para orang tua pun akan berlomba-lomba memasukkan anak-anaknya untuk kursus Bahasa Inggris. Namun, hal ini terkadang membuat orang tua dilema dalam memilih tempat kursus Bahasa Inggris khususnya kursus yang diadakan secara online. Pemilihan tempat kursus yang tepat tentunya diharapkan dapat menghasilkan output yang sesuai dengan harapan. Untuk itu, dibutuhkan solusi untuk membantu pengambilan keputusan pemilihan tempat kursus Bahasa Inggris  Online  yang  tepat.  Sistem  yang  dapat  membantu  dalam  mengambil  keptusan  dan  dapat  memberikan rekomendasi pilihan yang tepat adalah sistem pendukung keputusan [2].
Sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan sistem berbasis pengetahuan yang memiliki kemampuan dalam  memberikan  alternatif  rekomendasi  terbaik  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  [3].  SPK mendukung pengambil keputusan untuk penyelesaian masalah yang sifatnya semi terstruktur melalui model dan dalam hal perhitungan akan memberikan solusi terbaik [4]. Dalam implementasi SPK juga diperlukan metode atau model  yang  tepat  juga  sesuai  dengan  kasus  yang  dibahas  [5]. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah
metode Additive Ratio Assessment  (ARAS) . Metode ARAS  adalah metode pembuatan keputusan multi  -kriteria berdasarkan konsep klasifikasi menggunakan tingkat utilitas dengan membandingkan nilai indeks keseluruhan dari masing -masing alternatif dengan nilai indeks alternatif optimal keseluruhan [6]. Secara konsep metode ARAS ini mirip dengan metode perangkingan seperti SAW atau TOPSIS [7].
Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  penggunaan  metode  ARAS  pada  Sistem  Pendukung Keputusan memiliki hasil yang baik dan dirasa memudahkan dalam memilih alternatif dan perankingan. Penelitian sebelumnya oleh Sari dan Purba (2019),  mengenai impelementasi metode ARAS dalam pemilihan ketua danru terbaik menghasilkan kesimpulan bahwa metode ARAS dapat digunakan untuk memecahkan masalah pemilihan ketua Danru  terbaik dengan mudah sehingga dapat  memudahkan menentukan perangkingan [6]. Penelitian lain yaitu penelitian oleh Sitompul dan Hasibuan (2018), mengenai penerapan metode ARAS dalam sistem pendukung keputusan  untuk  seleksi  tenaga  kerja  untuk security  service ,  penelitian  ini  memberikan  kesimpulan  bahwa penerapan Metode ARAS dalam pemilihan potensi pekerja keselamatan dapat membantu staf menentukan potensi pekerja yang diterima dengan cepat dan tepat [8].
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  membangun  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan pendekatan Additive  Ratio  Assessment  (ARAS) untuk  membantu  melakukan  pemilihan  penyelenggara  kursus Bahasa Inggris online, sehingga diharapkan dapat membantu pihak orang tua ataupun yang bersangkutan dalam memilih penyelenggara kursus Bahasa Inggris yang terbaik atau sesuai dengan harapan. Kriteria yang digunakan untuk  pemilihan  penyelenggara  kursus  Bahasa  Inggris  online  ini  berdasarkan  pada  durasi  pelaksanaan,  tingkat pembelajaran, ketersediaan sertifikat, metode pembelajaran, dan harga.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini menggunakan Extreme Programming (XP) sebagai metode dalam pengembangan sistem pendukung keputusan pemilihan tempat kursus Bahasa Inggris online. Pendekatan XP digunakan karena metodologi ini cocok untuk software yang dengan skala sedang dan memiliki kemampuan mengatasi masalah pengembangan software dengan kebutuhan yang belum jelas [9]. Tahapan XP dapat dilihat seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1 Planning
Tahap planning atau perencanaan merupakan tahapan pengumpulan kebutuhan sistem yang akan dibangun. Untuk menetapkan  kebutuhan  maka  perlu  melakukan  identfikasi  masalah  yang  akan  diselesaikan  [10].  Berdasarkan permasalahan  yang  dibahas,  diperlukan  analisa  kebutuhan  fungsional.  Kebutuhan  fungsional  merupakan penjelasan  mengenai  fitur  yang  dibutuhkan,  sehingga  sistem  dapat  memberikan  layanan  yang  sesuai  dengan kebutuhan  pengguna  [11].  Pada  penelitian  ini  akan  mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan kursus  bahasa  Inggris  online  menggunakan  metode  ARAS.  Untuk  itu  sebelum  sistem  didesain  dan  dibangun dilakukan analisa terlebih dahulu menggunakan metode ARAS.
Metode  ARAS  adalah  metode  pembuatan  keputusan  multi  kriteria  berdasarkan  konsep  klasifikasi menggunakan  tingkat  utilitas  dengan  membandingkan  nilai  indeks  keseluruhan  dari  masing-masing  alternatif dengan  nilai  indeks  alternatif  optimal  keseluruhan [6]. Secara  konsep  metode  ARAS  ini  mirip  dengan  metode perangkingan seperti SAW atau TOPSIS. Untuk melakukan perhitungan metode ARAS terdapat beberapa tahapan, diantaranya sebagai berikut:
1) Menyiapkan matriks keputusan awal.
Langkah ini akan memasukkan atribut yang akan dievaluasi ke dalam matrik keputusan berdasarkan persamaan (1) berikut ini.
𝑋 = [ 𝑥
01 𝑥 0𝑗 . . . 𝑥 0𝑛 𝑥 11 𝑥 1𝑗 . . . 𝑥 1𝑛 . . . . . . . . . . . . 𝑥 𝑛1 𝑥 𝑚𝑗 . . . 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
2) Melakukan normalisasi matriks.
Untuk membuat normalisasi matriks keputusan dapat menggunakan persamaan (2) berikut ini.
 = = m i ij ij ij X X X 1 (2)
3) Menentukan matriks ternormalisasi terbobot
Tahapan selanjutnya yaitu menentukan matriks ternormalisasi terbobot dengan menggunakan persamaan (3) berikut ini.
𝑋𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 × 𝑊 𝑖𝑗 (3)
4) Menghitung nilai optimum dan derajat utilitas
Langakah  selanjutnya  yaitu  melakukan  perhutungan  nilai  optimum  dan  nilai  derajat  utilitas  untuk  setiap alternatif dengan menggunakan persamaan (4) dan (5) berikut ini.
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)
𝐾 𝑖 = 𝑆𝑖 𝑆0 (5)

## 2.1.2 Design
Tahap design atau  Perancangan  adalah  tahapan  dalam  memodelkan  sistem  dalam  bentuk  diagram  [12].  Pada penelitian ini, perancangan sistem digambarkan dalam bentuk Use Case Diagram . Use case diagram menampilkan hubungan antara aktor dan aktivitas aktor, yang secara tidak langsung akan menunjukkan fungsionalitas dari sistem yang  dibangun  [13][14].  Pada  penelitian  ini  perancangan  dilakukan  menggunakan use  case  diagram untuk mengetahui apa saja yang dapat dilakukan oleh user pada sistem yang dikembangkan
2.1.3 Coding
Tahap coding atau  pembuatan  merupakan  implementasi  dari  tahapan  perancangan.  Pada  penelitian  ini  sistem pendukung keputusan akan dibagung berbasis web, menggunakan bahasa pemrograman PHP menggunakan text editor Notepad++ dan aplikasi storage atau DBMS MySQL.

## 2.1.4 Test
Tahap  testing  atau  pengujian  merupakan  tahapan akhir  pengembangan  sistem  dengan  cara  menguji  sistem  dari berbagai sisi. Hal ini bertujuan untuk memastikan bahwa sistem yang dibangun tidak terdapat kesalahn dan dapat memenuhi requirement yang ditetapkan [15]. Pada penelitian ini, sistem pendukung keputusan pemilihan tempat kursus  Bahasa  Inggris  online  dilakukan  dengan menguji  fungsionalitas  sistem menggunakan black  box  testing . Metode blackbox akan menguji fungsi-fungsi atau fitur sistem telah bekerja sesuai dengan semestinya atau tidak [16]. Maka, dalam penelitian ini akan menggunakan beberapa smapel uji untuk menguji fungsi-fungsi sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  tempat  kursus  Bahasa  Inggris  online  ini  melalui  beberapa Langkah.  Langkah  awal  adalah  mengidentifikasi  permasalahan.  Masalah  utama  pada  penelitian  ini  adalah bagaimana  dapat  membantu  mendapatkan  alternatif  atau  solusi  terbaik  untuk  memilih  tempat  kursus  Bahasa Inggris online dengan implementasi metode ARAS. Setalah itu dilakukan penyusunan kebutuhan fungional sistem, Adapun kebutuhan fungsional dari sistem yang akan dikembangkan adalah:
1) Sistem memiliki fitur mengelola data kriteria;
2) Sistem memiliki fitur mengelola bobot kriteria;
3) Sistem memiliki fitur mengelola data alternatif;
4) Sistem memiliki fitur mengelola nilai alternatif;
5) Sistem dapat menampilkan nilai perhitungan ARAS setiap alternatif;
6) Sistem dapat menampilkan hasil perankingan alternatif. Berdasarkan runtunan kebutuhan fungsional di atas, selanjutnya rancangan sistem akan digambarkan dlaam bentuk Use Case Diagram seprti pada Gambar 2.
Gambar 2. Use Case Diagram Sistem
Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  tempat  kursus  Bahasa  Inggris  online  ini  menggunakan  metode ARAS,  dimana  metode  ini  memiliki  beberapa  tahapan  yang  harus  dilakukan.  Salah  satu  Langkah  awal  adalah menentukan kriteria yang akan dipertimbangkan. Kriteria yang digunakan yaitu:
1) Durasi
Kriteria  ini  merupakan  kriteria  yang  berdasarkan  durasi  atau  lamanya  pelaksanaan  kursus.  Durasi  dihitung dalam satuan bulan.
2) Tingkatan Pembelajaran
Kriteria tingkatan pembelajaran dilihat berdasarkan variasi level yang ditawarkan oleh penyelenggara kursus Bahasa Inggris. Paling kecil 1 level sampai 4 level seperti level beginner, intermediate, dan sebagainya.
3) Ketersediaan Sertifikat
Ketersediaan  sertifikat  juga  merupakan  kriteria  yang  jadi  pertimbangan.  Akan  ada  dua  nilai  yang  dapat dibandingkan yaitu ada sertifikat dan tidak ada sertifikat.
4) Metode Pembelajaran
Kriteria metode pembelajaran dinilai beragam atau tidaknya metode yang digunakan.
5) Harga
Dari  sisi cost ,  harga  tentunya  menjadi  salah  satu  kriteria  dalam  penilaian  pemilihan  tempat  kursus  Bahasa Inggris online.
Berdasarkan  kriteria-krtieria  tersebut  selanjutnya  ditentukan  rentang  nilai  kriteria  dan  konversi  nilai masing-masing kriteria. Tabel 1 berikut ini adalah rentang nilai dan konversi nilai setiap kriteria yang digunakan.
Table 1. Kriteria Pemilihan Tempat Kursus Bahasa Inggris Online
No. Kode Kriteria Nama Kriteria Nilai Kriteria Konversi Nilai 1 C1 Durasi < 1 bulan 1 1-3 bulan 2 3-5 bulan 3 > 5 bulan 4 2 C2 Tingkatan Pembelajaran 1 level 1 2 level 2 3 level 3 4 level 4 3 C3 Sertifikat Ada 2 Tidak ada 1 4 C4 Metode Pembelajaran Sangat beragam 4 Beragam 3 Cukup beragam 2 Tidak beragam 1 5 C5 Harga < 1 juta 4 1 – 2 juta 3 2 – 3 juta 2 > 3 juta 1
Terdapat dua tipe karakteristik kriteria yang digunakan pada metode ARAS, yaitu cost dan benefit . Tipe kriteria benefit apabila nilainya semakin tinggi maka alternatif akan semakin baik, sebaliknya untuk tipe kriteria
cost apabila  nilainya  semakin  rendah  maka  akan  semakin  baik.  Selanjutnya  Tabel  2  merupakan  bobot  setiap kriteria yang digunakan.
Tabel 2. Bobot Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 0.2 0.1 0.1 0.3 0.3
Sebagai sampel untuk studi kasus, alternatif yang digunakan pada penelitian ini diantaranya: Lister (A1), Engoo (A2), Golden English (A3), dan English Academy (A4). Hasil penilaian terhadap masing-masing alternatif dari kriteria yang ada dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Kriteria Alternatif Durasi (C1) Tingkatan Pembelajara n (C2) Sertifikat (C3) Metode Pembelajaran (C4) Harga (C5) Hasil Nilai Hasil Nilai Hasil Nilai Hasil Nilai Hasil Nilai Lister (A1) 1-3 bulan 2 1 level 1 Ada 2 Cukup beragam 2 1.500.000 3 Engoo (A2) 1-6 bulan 4 4 level 4 Tidak ada 1 Cukup beragam 2 2.500.000 2 Golden English (A3) 1-12 bulan 4 2 level 2 Ada 2 beragam 3 2.500.000 2 English Academy (A4) 1-12 bulan 4 4 level 4 Ada 2 Sangat beragam 4 3.500.000 1
Berdasarkan studi kasus yang ada, Langkah penyelesaian pemilihan tempat kursus Bahasa Inggris Online menggunakan metode Additive Ratio Assesment (ARAS) dapat diselesaikan melalui beberapa tahapan, yaitu: 1) Menyiapkan matriks keputusan awal.
Langkah ini akan memasukkan atribut yang akan dievaluasi ke dalam matrik keputusan berdasarkan persamaan (1), maka untuk matriks keputusan awal pada kasus ini adalah sebagai berikut:

## 𝑋 =
[ 4 4 2 4 1
2 1 2 2 3 4 4 1 2 2 4 2 2 3 2 4 4 2 4 1]
2) Melakukan normalisasi matriks.
Untuk  membuat  normalisasi  matriks  keputusan  dapat  menggunakan  persamaan  (2),  sehingga  perhitungan untuk normalisasi pada studi kasus ini adalah sebagai berikut:
𝑋 01 =
4 4 + 2 + 4 + 4 + 4 = 0,222
𝑋 11 = 2 4 + 2 + 4 + 4 + 4 = 0,111
𝑋 21 = 4 4 + 2 + 4 + 4 + 4 = 0,222
𝑋 31 = 4 4 + 2 + 4 + 4 + 4 = 0,222
𝑋 41 =
4 4 + 2 + 4 + 4 + 4 = 0,222
Dihitung  seterusnya  sampai  semua  atribut  atau  sampai  dengan X 35 .  Setelah  semua  nilai  ternormalisasi, kemudian  dimasukkan  kedalam  matriks  yang  telah  ternormalisasi.  Berikut  ini  adalah  hasil  matriks  yang  telah ternormalisasi.
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 0,222   0,266     0,222     0,266      0,300
0,111 0,066     0,222     0,133      0,100 0,222 0,266 0,111 0,133 0,150 0,222 0,133 0,222 0,200 0,150 0,222 0,266 0,222 0,266 0,300 ]
3) Menentukan matriks ternormalisasi terbobot
Tahapan selanjutnya yaitu menentukan matriks ternormalisasi terbobot dengan menggunakan persamaan (3). Bobot kriteria dapat dilihat pada Tabel 2, sehingga perhitungan untuk matriks ternormalisasi terbobot pada studi kasus ini adalah sebagai berikut:
𝑋 11 = 0,111 × 0,2 = 0,022 𝑋 21 = 0,222 × 0,2 = 0,044 𝑋 31 = 0,222 × 0,2 = 0,044 𝑋 41 = 0,222 × 0,2 = 0,044
Dihitung seterusnya sampai semua atribut telah dikalikan dengan bobotnya atau sampai dengan X 35 . Setelah semua  nilai  telah  dikalikan  dengan  bobotnya,  kemudian  dimasukkan  kedalam  matriks  ternormalisasi  terbobot. Berikut ini adalah hasil matriks ternormalisasi terbobot.
𝑋 𝑖𝑗 =
[
0,044   0,266     0,222     0,080      0,090 0,022 0,066     0,222     0,039      0,030 0,044 0,266 0,111 0,039 0,045 0,044 0,133 0,222 0,060 0,045 0,044 0,266 0,222 0,080 0,090 ]
4) Menghitung nilai optimum dan derajat utilitas
Langakah  selanjutnya  yaitu  melakukan  perhutungan  nilai  optimum  dan  nilai  derajat  utilitas  untuk  setiap alternatif  dengan  menggunakan  persamaan  (4)  dan  (5).  Berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan teridentifikasi bahwa nilai S i untuk tiap alternatif adalah sebagai berikut: 𝐴 0 = 0,044 + 0,026 + 0,022 + 0,080  + 0,090  = 0,263 𝐴 1 = 0,022 + 0,006 + 0,022 + 0,039  + 0,030  = 0,121 𝐴 2 = 0,044 + 0,026 + 0,011 + 0,039  + 0,045 = 0,167 𝐴 3 = 0,044 + 0,013 + 0,022 + 0,060  + 0,045 = 0,185 𝐴 4 = 0,044 + 0,026 + 0,022 + 0,080  + 0,090 = 0,263
Selanjutnya, berdasarkan nilai S i maka nilai derajat utilitas ( K i ) dapat dihasilkan seperti berikut:
𝐴 1 = 0,121 0,263 = 0,459 ⁄
𝐴 1 = 0,167 0,263 = 0,635 ⁄ 𝐴 1 = 0,185 0,263 = 0,702
⁄ 𝐴 1 = 0,263 0,263 = 1 ⁄
Berdasarkan  perhitungan  nilai  derajat  utilitas  ( K i )  yang  telah  dilakukan,  maka  didapatkan  nilai  utilitas masing-masing alternatif seperti pada Tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Nilai Peringkat Preferensi dari Setiap Alternatif
Alternatif Nilai Preferensi Ranking Lister (A1) 0,459 4 Engoo (A2) 0,635 3 Golden English (A3) 0,702 2 English Academy (A4) 1 1
Nilai derajat utilitas ( K i ) tertinggi merupakan alternatif yang terbaik. Sehingga berdasarkan Tabel 4, pada studi kasus ini alternatif tempat kursus Bahasa Inggris Online terbaik adalah English Academy (A4) dengan nilai derajat utilitas ( K i ) senilai 1 atau 100%.
Sistem pendukung keputusan pemilihan tempat kursus Bahasa Iggris online menggunakan metode ARAS ini dibangun berbasis web. Untuk mengakses halaman, user diminta melakukan login dengan memasukkan user name dan password. Setelah berhasil masuk dalam sistem maka akan tampil halaman dashboard (halaman utama sistem). Antarmuka halaman utama sistem pendukung keputusan pemilihan  tempat kursus Bahasa Iggris online dapat dilihat pada gambar 3.
Halaman selanjutnya, sesuai  dengan runtunan fungsional yang tergambar pada use case diagram, sistem dapat menampilkan halaman Kelola kriteria. Pada halaman ini, user dapat menambah data kriteria, jenis kriteria
( benefit atau cost ), dan bobot dalam persentase untuk tiap kriteria. Antarmuka halaman Kelola kriteria dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Antarmuka Menu Kriteria
Halaman selanjutnya adalah halaman untuk Kelola data alternatif. Pada halaman ini, user dapat menambah data alternatif yang akan dibandingkan. Pada penelitian ini akan diberikan empat sampel alternatif yaitu Lister, Engoo, Golden English dan English Academy. Antarmuka menu Kelola alternatif dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Antarmuka Menu Alternatif
Selanjutnya,  pada  Gambar  6  terlihat  halaman  antarmuka  yang  merupakan  hasil  penilaian  kriteria  tiap alternatif menggunakan metode ARAS.
Sedangkan pada Gambar 7 terlihat halaman perankingan alternatif dari nilai utilitas terbesar hingga terkecil.

## Gambar 7. Antarmuka Perankingan Alternatif
Setelah  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  tempat  kursus  Bahasa  Inggris  online  berhasil  dibuat, Langkah terakhir dari penelitian ini adalah melakukan pengujian terhadap sistem yang dibuat. Pengujian blackbox yang  dilakukan  akan  menguji  fungsioanalitas  sitem  berdasarkan  hasil  uji  yang  diharapkan.  Hasil  uji black-box testing dapat dilihat pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil Uji Black-Box Testing
No Fitur Uji Hasil yang Diharapkan Kesimpulan 1 Halaman Utama Menu utama dapat tampil. Berhasil 2 Halaman Kriteria User dapat  melakukan  pengelolaan kriteria seperti menambah, mengubah dan menghapus kriteria. Berhasil 3 Halaman Alternatif User dapat  melakukan  pengelolaan alternatif  seperti  menambah,  mengubah dan menghapus alternatif. Berhasil 4 Halaman Nilai User dapat melihat nilai hasil perhitungan metode ARAS untuk tiap alternatif Berhasil 6 Halaman  Perangkingan Alternatif Terbaik User dapat  melihat  hasil  perangkingan dan  rekomendasi  sistem  untuk  alternatif terbaik Berhasil
Berdasarkan  Tabel  5,  terlihat  bahwa  beberapa  fungsi  yang  diuji  berhasil  menampilkan  sesuai  yang diharapkan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  implementasi  metode  ARAS  untuk  pembuatan  sistem  pendukung keputusan pemilihan tempat kursus Bahasa Inggris online telah berjalan dengan baik dan sesuai harapan.

## 4. KESIMPULAN
Pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  dalam  pemilihan  tempat  kursus  Bahasa  Inggris  Online  menggunakan pendekatan  metode  ARAS  berhasil  dibuat  dengan  teknik  pengembangan  sistem Xtreme  Programming (XP). Sistem yang dibuat memiliki fitur atau fungsi yang sesuai dengan kebutuhan penggunaan metode ARAS dalam menghitung  sampai melakukan perangkinan alternatif.  Berdasarkan studi kasus yang dilakukan, ARAS  mampu menemukan  alternatif  terbaik  dari  beberapa  alternatif  dengan  hasil  Lister  sebesar  0,459,  Engoo  sebesar  0,635, Golden  English  sebesar  0,702,  English  Academy  sebesar  1.  Sistem  yang  dibuat  dapat  mengelola  nilai  kriteria, alternatif  dan  menghitung  hingga  menampilkan  ranking  alternatif  terbaik.  Secara fungsionalitas,  sistem  yang dibuat  sudah  memenuhi  harapan  atau  dengan  kata  lain  100%  berfungsi  dengan  baik,  serta  menghasilkan perhitungan yang sesuai  dengan perhitungan manual.  Sistem ini  dapat  diimplementasikan dalam pilihan kursus Bahasa Inggris online dengan cepat dan tepat.

## REFERENCES
[1] E. Munisah, “Peningkatan Kemampuan Bahasa Inggris Siswa Sekolah Dasar Melalui Program Teras Belajar,” J. Elsa , vol. 19, no. 1, pp. 24–30, 2021.
[2] A. Ulfa and Romindo, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memilih Tempat Kursus Bahasa Inggris Dikota Medan Dengan Penerapan Metode Analitycal Hierarchy Process ( AHP ),” Ris. dan E-Jurnal Manaj. Inform. Komput. , vol. 1,
no. 2, pp. 7–13, 2017.
[3] R. I. Borman, M. Mayangsari, and M. Muslihudin, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Perumahan Di Pringsewu Selatan Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making,” JTKSI , vol. 01, no. 01, pp. 5–9, 2018.
[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.
[5] 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.
[6] S. W. Sari and B. Purba, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ketua Danru Terbaik Menggunakan Metode ARAS,” in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) SAINTEKS 2019 , 2019, pp. 291–300.
[7] H. Susanto, “Penerapan Metode Additive Ratio Assessment(Aras) Dalam Pendukung Keputusan Pemilihan Susu Gym Terbaik Untuk Menambah Masa Otot,” Maj. Ilm. INTI , vol. 13, no. 2, pp. 1–5, 2018.
[8] T.  R.  Sitompul  and  N.  A.  Hasibuan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Tenaga  Kerja  Untuk  Security  Service Menggunakan Metode Aras,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 2, no. 1, pp. 1–9, 2018.
[9] I. Ahmad, R. I. Borman, J. Fakhrurozi, and G. G. Caksana, “Software Development Dengan Extreme Programming (XP) Pada Aplikasi Deteksi Kemiripan Judul Skripsi Berbasis Android,” J. Invotek Polbeng - Seri Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 297–307, 2020.
[10]  I.  Ahmad, A.  T.  Prastowo,  E.  Suwarni,  and  R.  I.  Borman,  “Pengembangan  Aplikasi Online  Delivery  Sebagai  Upaya Untuk Membantu Peningkatan Pendapatan,” JMM (Jurnal Masy. Mandiri) , vol. 5, no. 6, pp. 4–12, 2021.
[11]  R. Napianto, Y. Rahmanto, R. I. Borman, and O. Lestari, “Software Development Sistem Pakar Penyakit Kanker Pada Rongga Mulut Berbasis Web,” in Dalam Seminar Nasional Pengaplikasian Telematika (Sinaptika) , 2019.
[12]  N. Y. Arifin et al. , Analisa Perancangan Sistem Informasi . Batam: Cendikia Mulia Mandiri, 2021.
[13]  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.
[14]  R. I. Borman, I. Yasin, M. A. P. Darma, I. Ahmad, Y. Fernando, and A. Ambarwari, “Pengembangan Dan Pendampingan Sistem  Informasi  Pengolahan  Pendapatan  Jasa  Pada  PT.  DMS  Konsultan  Bandar  Lampung,” J.  Soc.  Sci.  Technol. Community Serv. , vol. 1, no. 2, pp. 24–31, 2020.
[15]  R. D. Gunawan and R. Napianto, “Implementation of Dijkstra ’ S Algorithm in Determining the Shortest Path (Case Study : Specialist Doctor Search in Bandar Lampung),” Int. J. Inf. Syst. Comput. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 98–106, 2019.
[16]  W.  N.  Cholifah, Y.  Yulianingsih,  and  S.  M.  Sagita,  “Pengujian  Black  Box  Testing  Pada Aplikasi Action  &  Strategy Berbasis Android Dengan Teknologi Phonegap,” J. String , vol. 3, no. 2, pp. 206–210, 2018.