Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Aplikasi Chat Terbaik Dalam Mendukung Pembelajaran Daring di Masa Pandemi Covid
Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory
Mesran 1,* , Amanudin Harahap 1 , Fifto Nugroho 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bung Karno, Jakarta, Indonesia Email: 1,* mesran.skom.mkom@gmail.com, 2 amanhrp.dev@gmail.com, 3 fiftonugroho@ubk.ac.id Email Penulis Korespondensi: mesran.skom.mkom@gmail.com Submitted: 21/03/2023 ; Accepted: 27/03/2023 ; Published: 31/03/2023
Abstrak −Aplikasi Chating merupakan sebuah layanan komunikasi virtual baik melalui pesan, panggilan suara, maupun  panggilan  video  yang  dapat  membantu  dalam  pelaksanaan  perkuliahan  daring  dimasa  pandemi.  Ada banyak  sekali  jenis  aplikasi  yang  dapat  dipergunakan  untuk  berkomunikasi  selama  perkuliahan  daring.  Seperti Aplikasi Telegram, Aplikasi Whatsapp, Discord, KaKaoTalk, Line ataupun WeChat serta aplikasi-aplikasi social media lainnya yang bisa digunakan untuk berkomunikasi secara personal maupun group. Namun aplikasi-aplikasi tersebut  memiliki  kekurangan  serta  kelebihan  masing-masing  yang  dapat  mempengaruhi  kenyamanan  serta keoptimalan saat melakukan pembelajaran. Maka dari itu, untuk menentukan aplikasi Chating yang terbaik setiap alternatif harus memiliki kriteria masing-masing sebagai persyaratan keoptimalan aplikasi tersebut. Seperti pada penelitian  ini,  penulis  menambahkan  beberapa  data  sebagai  kriteria  yaitu  Group  Support,  Kapasitas  Member, Keamanan, Privasi Akun dan Layanan yang disediakan aplikasi. Yang mana, setiap kriteria memiliki bobot yang telah ditentukan dan dilakukan dengan proses penyelesaian menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)  untuk  proses  perangkingan.  Dari  perhitungan  menggunakan  metode  Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT) akan menghasilkan alternatif yang berurutan dari yang tertinggi hingga yang terendah.  Nilai alternatif yang merupakan Qi atau rangking tertinggi akan dijadikan sebagai rekomendasi alternatif aplikasi chating yang akan digunakan sebagai alat pendukung pembelajaran daring dimasa pandemic covid.
Kata Kunci : Aplikasi; Chat; MAUT; Pandemi; SPK
Abstract −The Chating application is a virtual communication service either through messages, voice calls, or video calls that can assist in conducting online lectures during a pandemic. There are many types of applications that can be used to communicate during online lectures. Such as the Telegram application, Whatsapp application, Discord,  KaKaoTalk,  Line  or  WeChat  and  other  social  media  applications  that  can  be  used  to  communicate personally or in groups. However, these applications have their own advantages and disadvantages that can affect the comfort and optimization of learning. Therefore, to determine the best Chating application, each alternative must have its own criteria as a requirement for the optimization of the application. As in this study, the authors added some data as criteria, namely Group Support, Member Capacity, Security, Account Privacy and Services provided by the application. Which, each criterion has a predetermined weight and is carried out with a settlement process using the Multi Attribute Utility Theory (MAUT) method for the ranking process. From calculations using the Multi Attribute Utility Theory (MAUT) method, it will produce sequential alternatives from the highest to the lowest. The alternative value which is Qi or the highest ranking will be used as an alternative recommendation for chat applications that will be used as a tool to support online learning during the Covid pandemic.
Keywords : Application; Chats; MAUT; Pandemic; DSS

## 1. PENDAHULUAN
Setelah Covid memasuki negara Indonesia pada 2 tahun silam, banyak sekali kegiatan-kegiatan yang harus dibatasi bahkan  dilarang  untuk  menjalankan  secara  kontak  langsung[1].  Begitu  juga  di  bidang  pendidikan,  Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Nadiem Makariem terpaksa mengeluarkan kebijakan untuk melakukan perkuliahan secara  daring  pada  seluruh  kampus  di  Indonesia[2].  Hal  ini  membuat  banyak  kampus  swasta  maupun  kampus negeri tidak dapat memaksimalkan kegiatan belajar mengajar Karena tidak bisa melakukan kontak langsung antara mahasiswa dan dosen. Sehingga untuk mempermudah kontak komunikasi antara mahasiswa dan dosen diperlukan sebuah platform layanan chat social media yang bisa di akses menggunakan jaringan internet[3]. Dengan adanya Aplikasi  social  media,  mahasiswa  dan  dosen  bisa  berkomunikasi  kapanpun  dan  dimanapun  asalkan  masih terhubung  dengan  jaringan  internet.  Aplikasi  sosial  media  juga  membantu  kegiatan  belajar  mengajar  lebih fleksibel.
Sosial media merupakan sebuah alat komunikasi yang bisa digunakan oleh setiap orang yang bisa dilakukan dengan hanya terhubung dengan internet[4]. Ada banyak sekali jenis social media yang bisa digunakan untuk alat komunikasi.  Setiap  aplikasi  memiliki  kelebihan  maupun  kekurangan  nya  sendiri  terhadap  pengguna  aplikasi. Sehingga dosen pengampu mata kuliah dan mahasiswa harus benar-benar mempertimbangkan dalam pemilihan aplikasi  chating  yang  digunakan  dalam  berkomunikasi.  Pada  artikel  Pemilihan  Aplikasi  Chat  Terbaik  Dalam
Mendukung Pembelajaran Daring Dimasa Pandemi ini penulis menentukan beberapa kriteria yang harus dipenuhi yaitu keamanan informasi, kapasitas, kestabilan jaringan, group chat, dan privasi akun. Setiap kriteria-kriteria yang penulis tetapkan pada artikel ini bukanlah sebuah peraturan yang harus diikuti, penulis hanya ingin memberikan sampel  kriteria  untuk  menyelesaikan  perhitungan  secara  manual.  hal  ini  disebabkan  karena  belum  ada  sistem informasi  yang  sesuai  untuk  pengambilan  keputusan  dalam  waktu  yang  singkat,  berdasarkan  data  yang  telah dianalisa aplikasi chating apa saja yang paling tepat dan paling direkomendasi untuk digunakan sebagai alat untuk mendukung  kegiatan  belajar  mengajar  daring  selama  pandemi[5].  Untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada penelitian ini, penulis akan menerapkan Sistem Pendukung Keputusan(SPK).
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sebuah  komponen  yang  mampu  memberikan  layanan  untuk mengelola  data  berdasarkan  pada  model  tertentu,  sehingga  pengguna  komponen  tersebut  dapat  menentukan alternatif  yang  terbaik  untuk  pengambilan  keputusan  pada  suatu  masalah-masalah  tertentu  yang  harus diselesaikan[6]. Saat ini, penerapan Sistem Pendukung Keputusan sangat berkembang dan bahkan sangat sering digunakan untuk pemecahan masalah terutama dalam masalah pengambilan keputusan. Untuk mendapatkan hasil yang  objektif,  sistem  ini  membutuhkan  metode-metode  yang  bisa  diterapkan  dalam  penentuan  keputusan.  Ada banyak  sekali  metode-metode  yang  bisa  diterapkan  untuk  mementukan  alternatif  terbaik  dalam  pemecahan masalah  dalam  SPK,  diantaranya  metode  WASPAS,  OCRA,  MOORA,  TOPSIS,  MAUT[7].  Selain  metode- metode yang penulis cantumkan sebelumnya, masih banyak metode-metode penelitian yang bisa diterapkan dalam penentuan alternatif ataupun penentuan bobot pada suatu kriteria. Namun pada artikel ini penulis akan menerapkan salah  satu  dari  sekian  banyaknya  metode-metode  tersebut  yaitu  metode  MAUT  karena  metode  ini  merupakan metode yang sudah banyak dipakai oleh peneliti-peneliti lain sehingga penulis bisa lebih mudah mencari referensi dan dokumentasi terkait metode ini. Metode Multi Attributes Utility Theory (MAUT) merupakan sebuah metode yang bisa digunakan untuk perbandingan kuantitatif yang biasanya menggabungkan pengukuran antara resiko dan keuntungan  yang  berbeda.  Fellows  dkk  (1983)  juga  mengemukakan  bahwa  Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT) ialah sebuah metodologi yang bisa digunakan sebagai alat untuk menentukan atau mengukur objektifitas dalam suatu lingkungan manajemen secara subjektif[8].
Telah  banyak  penelitian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT)  dalam  berbagai  studi  kasus  yang  berbeda-beda.  Seperti  menentukan  rekomendasi  tujuan wisata  lokal pada kota Sidamanik oleh Edy Satria, dkk pada tahun (2018). Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk menentukan wisata lokal yang paling direkomendasikan dikunjungi pada kota Sidamanik, Kab. Simalungun, Prov. Sumatera Utara[9].  Kemudian,  Nabil  I.  El  Sawalhi  dan  Osama  El  Agha  telah  melakukan  penelitian  tentang  pemilihan pengadaan  pada  proyek  konstruksi  pada  tahun  2017.  Penelitian  tersebut  bertujuan  untuk  mentukan  pengadaan konstruksi  pada jalur Gaza yang paling tepat[8]. Metode Multi  Attribute Utility Theory (MAUT) juga dapat  di kombinasikan  dengan  metode-metode  lainnya,  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  optimal.  Seperti  yang dilakukan oleh Leandro Valim de Freitas dkk (2013) dalam penelitiannya yaitu pengambilan keputusan multiple kriteria  pada  Perusahaan  Aplikasi  menggunakan  metode  MAUT  yang  dikombinasikan  dengan  AHP.  Pada penelitian  tersebut  metode  MAUT  digunakan  untuk  menentukan  kualitas  terhadap  kriteria.  Kemudian  metode AHP digunakan untuk menilai bahwa penilaian yang didapatkan konsisten[10].
Pada penelitian ini, penulis memiliki tujuan untuk menemukan solusi pada penentuan Aplikasi Chat Terbaik Dalam Mendukung Pembelajaran Daring Dimasa Pandemi Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT).  Sehingga  memperoleh  hasil  seperti  yang  diharapkan  dan  dapat  membantu  tim  pengembang  aplikasi website untuk menentukan fitur yang harus dikerjakan terlebih dahulu tanpa khawatir dengan kesalahan pemilihan fitur pada aplikasi websitenya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini, penulis menyelesaikannya berdasarkan beberapa tahapan. Berikut ini tahapan-tahapan yang dilakukan peneliti dalam pengumpulan data dimana agar mendapatkan data yang diperlukan:
1. Penelitian  Lapangan,  langkah  awal  yang  penulis  lakukan  dalam  menenyelesaikan  masalah  pada  artikel  ini adalah dengan melakukan beberapa tahapan seperti menganalisa secara langsung dengan mencoba beberapa aplikasi chat yang akan menjadi alternatif pada penelitian ini.
2. Penelitian kepustakaan, setelah melakukan analisa pada aplikasi-aplikasi alternatif, pada langkah selanjutnya penulis  akan  melakukan  pengumpulan  data  sesuai  dengan  kasus  pada  penelitian  ini.    Penulis  menjadikan referensi dari artikel-artikel terkait yang telah dilakukan oleh pakar-pakar sebelumnya. Selait itu, penulis juga mendapatkan beberapa sumber lain seperti internet atau buku-buku yang tersedia.
3. Analisis  dan  Pengujian  Masalah,  pada  tahapan  ini,  penulis  melakukan  pemilihan  terhadap  beberapa  sampel data. Sampel data yang penulis tentukan pada penelitian ini sebanyak 5 aplikasi alternatif yang akan dijadikan sampel.  Penulis  juga  melakukan  pengujian  terhadap  aplikasi-aplikasi  yang  sudah  ditentukan  berdasarkan kriteria dari setiap aplikasi yang sudah ditetapkan penulis.
4. Penerapan  Metode  MAUT,  untuk  mendapatkan  hasil  yang  optimal,  penulis  menggunakan  metode  Multi Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  sebagai  metode  untuk  menentukan  aplikasi  chat  yang  terbaik  dalam
mendukung  kegiatan  belajar  mengajar  daring  dimasa  pandemi.  Sehingga  hasil  akhir  yang  didapatkan merupakan sebuah aplikasi chat yang paling optimal, nyaman, dan aman digunakan untuk mendukung kegiatan belajar mengajar daring dimasa pandemi.
5. Hasil dan Keputusan, Pada tahap akhir, penulis akan menentukan atau menetapkan aplikasi chat yang paling sesuai dan paling optimal digunakan berdasarkan pengujian dan penerapan algoritma serta metode yang sudah ditentukan. Penulis juga akan membuat laporan (resume) dari penelitian yang dilakukan.
Dari tahapan yang diperoleh dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  menemukan  solusi  atas permasalahan  menentukan  keputusan  dalam  kondisi  semi  terstruktur    dan  tidak  terstruktur[11]–[13].  Perlu diketahui  bahwa  SPK  merupakan  sebuah  alat  pembantu  untuk  menentukan  keputusan  bukan  sebagai  sebagai pengambil keputusan. Dengan adanya alat ini, para peneliti akan lebih mudah dalam dalam pemecahan masalah yang ditemui. Tidak hanya itu, SPK juga ditafsirkan berbeda-beda oleh para pakar peneliti-peneliti lainnya. Seperti Saefudin  dkk  pada  penelitiannya  tentang  penilaian  kinerja  karyawan  menggunakan  metode  AHP  studi  kasus RSUD  Serang  menjelaskan  bahwa  SPK  merupakan  suatu  kumpulan  komponen  yang  saling  terintegrasi  untuk membentuk  suatu  kesatuan  dalam  proses  pemilihan  dari  berbagai  alternatif  untuk  menyelesaikan  suatu masalah[14].  Selain  itu,  Druzdzel  dan  Flynn  (2002)  juga  berpendapat  bahwa  sistem  pendukung  keputusan merupakan suatu interaktif yang berbasis sistem komputer untuk membantu pengguna dalam kegiatan pemilihan atau penentuan keputusan[15].
Start Studi pustaka Mencari Aplikasi Chat Analisa Data Pada Aplikasi Analisa Masalah Penerapan Metode (MAUT Matriks Keputusan Normalisasi Utilitas Marginal Hasil Utilitas Akhir Hasil Dan Keputusan End 1 3 2 4

## 2.3 Aplikasi Chating
Aplikasi  Chating  merupakan  sebuah  layanan  global  yang  bisa  digunakan  untuk  melakukan  interaksi  secara personal maupun dengan banyak orang (group chat)[16]. Aplikasi Chat merupakan layanan internet yang sangat diperlukan  sebagai  media  komunikasi  terutama  pada  saat  pandemi  seperti  saat  ini.  Setiap  orang  bisa berkomunikasi dengan orang lainnya tanpa harus bertemu langsung. Dengan menggunakan layanan ini, kegiatan komunikasi tidak memerlukan tempat ataupun waktu, dengan hanya terhubung dengan internet pesan akan sampai kepada tujuan.

## 2.4 Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Pada  tahun  1976  Keeney  dan  Raiffa  pertama  kali  memperkenalkan    metode  Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT) [17]. Salah satu keuntungan memakai metode ini adalah cara kerja dan penggunaannya yang sederhana, serta memberikan hak penuh kepada peneliti untuk membuat hasil yang akurat dan nyata. Informasi inputan yang digunakan pada metode MAUT ditentukan dengan menggunakan matriks keputusan. Pada matriks ini, alternatif dan atribut ditetapkan berdasarkan informasi dari hasil analisa yang dilakukan peneliti. Selanjutnya, metode ini memiliki fitur metode kompensasi, artinya atribut tidak bergantung antar satu dengan lainnya. Atribut kualitatif diubah  menjadi  atribut  kuantitatif.  Adapun  tahapan-tahapan  penyelesaian  menggunakan  metode  MAUT  [18]– [21]adalah:
1. Menentukan pola matriks keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 ⋯ 𝑋 12 ⋯ 𝑋 1𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑋 21 ⋯ 𝑋 22 ⋯ 𝑋 2𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑋 𝑚1 ⋯ 𝑋 𝑚2 ⋯ 𝑋 𝑚𝑛 ] ;  𝑖 = 1, … , 𝑚; 𝑗 = 1, … , 𝑛 (1)
Dimana : 𝑋 𝑖𝑗 = 𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑖      = 𝐴𝑙𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑡𝑖𝑓 (𝑟𝑜𝑤)
𝑗      = 𝐴𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝐾𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 (𝑐𝑜𝑙𝑢𝑚𝑛)
𝑛     = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚
𝑚    = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑎𝑟𝑖𝑠
2. Melakukan normalisasi terhadap matriks keputusan
Jika benefit, maka:
𝑟 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑟 𝑖𝑗 −𝑚𝑖𝑛 (𝑟 𝑖𝑗 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑚𝑖𝑛 (𝑟 𝑖𝑗 ) ; 𝑖 = 1, . . . , 𝑚, 𝑗 = 1, … , 𝑛 (2)
Dimana: 𝑟 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑥(𝑟 𝑖𝑗 ) = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑘𝑒 𝑖 𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 ) = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑘𝑒 𝑖 Jika kriteria termasuk kedalam cost, maka:
𝑟 ∗ 𝑖𝑗 = 1 + 𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 )− 𝑟 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑚𝑖𝑛 (𝑟 𝑖𝑗 ) ; 𝑖 = 1, . . . , 𝑚, 𝑗 = 1, … , 𝑛 (3)
Dimana: 𝑟 ∗ 𝑖𝑗 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑘𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑥(𝑟 𝑖𝑗 ) = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑘𝑒 𝑖 𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 ) = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑎𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑘𝑒 𝑖 3. Menghitung Skor Utilitas Marjinal
𝑢 𝑖𝑗 = 𝑒 (𝑟𝑖𝑗) 2 1.71 𝑖 = 1, … , 𝑚; 𝑗 = 1, … , 𝑛
(4)
Dimana: 𝑢 𝑖𝑗 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑢𝑡𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑚𝑎𝑟𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙
4. Menentukan hasil akhir
Untuk menentukan hasil akhir, skor utilitas akhir dari setiap alternatif dihitung menggunakan rumus berikut dengan mempertimbangkan bobot masing-masing atribut.
𝑈 𝑖 =   ∑ 𝑈 𝑖𝑗 ∗  𝑊 𝑗 ; 𝑖 = 1, … , 𝑚 𝑛 𝑗=1 (5)
Sehingga mengahasilkan nilai dari tiap-tiap alternatif dan setiap hasilnya akan diurutkan secara menurun. Alternatif yang memiliki nilai tertinggi akan menjadi alternatif terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam proses pemilihan aplikasi chat terbaik dalam mendukung kegiatan belajar mengajar daring dimasa pandemi masih dilakukan secara manual dan terbilang dilakukan sesuai pilihan yang ditentukan dosen pengampu saja. Yaitu aplikasi  chating  apa  saja  yang  bisa  digunakan  dalam  berkomunikasi  tanpa  mempertimbangkan  kriteria-kriteria lainnya  yang  dapat  mempengaruhi  aplikasi  chat  tersebut  pada  saat  melakukan  interaksi  ataupun  penyampain informasi terkait pembelajar yang dilaksanakan. Sehingga hasilnya kurang optimal karena aplikasi chating tidak ditentukan  berdasarkan  kriteria  umum.  Maka  dari  itu  diperlukan  perhitungan  yang  dapat  menentukan  aplikasi chating yang paling terbaik dalam mendukung kegiatan belajar sesuai dengan kriteria-kriteria umum yang dapat mempermudah dan mengoptimalkan penyampaian informasi yang akan disampaikan. Ada beberapa tahapan yang akan dilakukan dalam penentuan aplikasi chating yang terbaik dalam mendukung kegiatan belajar mengajar daring pada masa pandemi. Tahap yang pertama ialah menentukan kriteria-kriteria atau syarat-syarat untuk menentukan aplikasi  chating  terbaik,  kemudian  selanjutnya  adalah  menentukan  alternatif-alternatif  fitur  yang  akan ditambahkan  kedalam  aplikasi  website,  dan  yang  terakhir  menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  dengan menggunakan  metode  Multi  Attribute  Utility Theory  (MAUT)  untuk  menghasilkan  keputusan  aplikasi  chating terbaik dalam mendukung kegiatan belajar mengajar daring dimasa pandemi.
Pada proses pemilihan aplikasi chating yang paling optimal dalam mendukung kegiatan belajar mengajar secara daring dimasa pandemi, langkah awal yang dilakukan penulis ialah menentukan beberapa kriteria-kriteria yang  menjadi  syarat  sebuah  aplikasi  chating.  Diantaranya  adalah  keamanan,  kapasitas  member,  group  support, privasi akun, dan layanan aplikasi. Berikut ini table kriteria untuk menentukan aplikasi chating.
Tabel 1. Data Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Group Support 30% Benefit C2 Kapasitas Member 25% Benefit C3 Keamanan 20% Benefit C4 Privasi Akun 15% Benefit C5 Layanan 10% Benefit
Setelah  itu,  kemudian  data-data  tersebut  dijadikan  sebagai  alternatif  untuk  menentukan  aplikasi  chating yang dapat mendukung kegiatan pembelajaran secara daring dimasa pandemi. Penjelasan lebih rincinya bisa dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Data Aplikasi Chating Alternatif  Keterangan C1 C2 C3 C4 C5 A 1 Telegram Sangat Baik 100000 Sangat Baik Sangat Baik 4 A2 Whatsapp Baik 256 Sangat baik Cukup 4 A3 Discord Sangat Baik Tidak terbatas Baik Baik 3 A4 Facebook Sangat Baik Tidak terbatas Baik Baik 7 A5 Instagram Sangat Buruk 0 Baik Sangat Baik 5 A6 Line Sangat Baik 5000 Baik Baik 8 A7 KaKaoTalk Baik Tidak terbatas Baik Baik 4 A8 WeChat Baik 500 Baik Cukup 6
Dan  berikut  tabel  pembobotan  C1,  C2,  C3,  C4  dan  C5  untuk  menentukan  Aplikasi  Chating  dalam mendukung kegiatan pembelajaran daring dimasa pandemi.
Tabel 3. Kriteria Pembobotan C1, C2, C3, C4 dan C5 No. Kualitas Keterangan 1. Sangat Baik 5 2. Baik 4 3. Cukup 3 4. Buruk 2 5. Sangat Buruk 1
Setelah data alternatif dan data kriteria sudah dilengkapi, maka langkah berikutnya adalah menentukan data rating kecocokan dari data-data yang sudah diketahui sebelumnya. Berikut adalah tabel yang menjelaskan tentang data rating kecocokan.
Tabel 4. Data Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A 1 5 100.000 5 5 4 A2 4 256 5 3 4 A3 5 1.000.000 4 4 3 A4 5 1.000.000 4 4 7 A5 1 0 4 5 5 A6 5 5000 4 4 8 A7 4 1.000.000 4 4 4 A8 4 500 4 3 6
Dari tabel yang sudah diketahui diatas, maka tahapan-tahapan berikutnya adalah dilakukan sesuai dengan perhitungan  menggunakan  metode  MAUT.  Berikut  adalah  langkah-langkah  perhitungan  dalam  menggunakan metode MAUT: 1. Matriks Keputusan ( 𝑋 𝑖𝑗 )
𝑋 𝑖𝑗 = [ 5 4 100.000 5 4
4 3 256 3 4 5 4 1.000.000 4 3
5 4 1.000.000 4 7 1 1 0
5 5 5 4 5000 4 8
4 4 1.000.000 4 4 4 4 500 3 6]
2. Menghitung Matriks Ternormalisasi (𝑟 𝑖𝑗 )
Nilai-nilai  yang  akan  dinormalisasi  dari  matriks  keputusan  ditentukan  berdasarkan  tipe  atau  jenis  kriteria  yang dimiliki. Misalnya ketika suatu kriteria berjenis  Benefit, maka tipe atributnya adalah positif  dan menggunakan rumus penyelesaian no (2). Begitu juga sebaliknya, jika kriteria berjenis Cost, maka tipe atributnya adalah Negatif dan menggunakan rumus penyelesaian no (3). Berikut ini merupakan nilai yang akan dinormalisasi.
𝑟 11 = 5 − 1 5 − 1 = 1 1 = 1
𝑟 12 = 4 − 1 5 − 1 = 1 1 = 0,75
𝑟 13 = 5 − 1 5 − 1 = 1 1 = 1
𝑟 14 = 5 − 1 5 − 1 = 1 1 = 1 𝑟 15 = 1 − 1 5 − 1 = 1 1 = 0 𝑟 16 = 5 − 1 5 − 1 = 1 1 = 1
𝑟 17 = 4 − 1 5 − 1 = 1 1 = 0,75
𝑟 18 = 4 − 1 5 − 1 = 1 1 = 0,75
𝑟 21 = 4 − 1 4 − 1 = 3 3 = 1
𝑟 22 = 3 − 1 4 − 1 = 2 3 = 0,66
𝑟 23 = 4 − 1 4 − 1 = 3 3 = 1 𝑟 24 = 4 − 1 4 − 1 = 3 3 = 1 𝑟 25 = 1 − 1 4 − 1 = 0 3 = 0 𝑟 26 = 4 − 1 4 − 1 = 3 3 = 1
𝑟 27 = 4 − 1 4 − 1 = 3
3 = 1
𝑟 28 = 4 − 1 4 − 1 = 3 3 = 1
𝑟 31 = 100000 − 0 1000000 − 0 = 1 1 = 0,1 𝑟 32 = 100000 − 0 1000000 − 0 = 1 1 = 0,000256
𝑟 33 = 100000 − 0 1000000 − 0 = 1 1 = 1
𝑟 34 = 100000 − 0 1000000 − 0 = 1 1 = 1
𝑟 35 = 100000 − 0 1000000 − 0 = 1 1 = 0
𝑟 36 = 100000 − 0 1000000 − 0 = 1 1 = 0,005 𝑟 37 = 100000 − 0 1000000 − 0 = 1 1 = 1
𝑟 38 = 100000 − 0 1000000 − 0 = 1 1 = 0,0005
𝑟 41 = 5 − 3 5 − 3 = 2 2 = 1
𝑟 42 = 3 − 3 5 − 3 = 0 1 = 0
𝑟 43 = 4 − 3 5 − 3 = 1 2 = 0,5
𝑟 44 = 4 − 3 5 − 3 = 1 2 = 0,5
𝑟 45 = 5 − 3 5 − 3 = 2 2 = 1
𝑟 46 = 4 − 3 5 − 3 = 1 2 = 0,5
𝑟 47 = 4 − 3 5 − 3 = 1 2 = 0,5
𝑟 48 = 3 − 3 5 − 3 = 0
2 = 0
𝑟 51 = 4 − 3 8 − 3 = 1 5 = 0,2
𝑟 52 = 4 − 3 8 − 3 = 1 5 = 0,2
𝑟 53 = 3 − 3 8 − 3 = 0 5 = 0
𝑟 54 = 7 − 3 8 − 3 = 4 5 = 0,8
𝑟 55 = 5 − 3 8 − 3 = 2 5 = 0,4
𝑟 56 = 8 − 3 8 − 3 = 5 5 = 1 𝑟 57 = 4 − 3 8 − 3 = 1 5 = 0,2 𝑟 58 = 6 − 3 8 − 3 = 3 5 = 0,6
Dari penyelesaian matriks keputusan di atas, maka diperoleh matriks ternormalisasi yaitu:
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 1 0,1
1 1 0,2
0,75 0,000256 1
0 0,2 1
1 0 0,5 0 1 1
0 0,5 0,8 0 0 0 1 0,4 1 0,005 0 0,5 1 0,75 1 0 0,5 0,2 0,75 0,0005 0 0 0,6]
3. Menghitung Nilai Utilitas Marginal
Ketika  nilai  normal  sudah  didapatkan  dari  matriks  keputusan,  langkah  selanjutnya  adalah  mencari nilai  utilitas marginal dari matriks keputusan.
𝑈 11 = 𝑒 (1 2 ) − 1 1.71 = 1,005
𝑈 12 = 𝑒 (0,75 2 ) − 1 1.71 = 0,442
𝑈 13 = 𝑒 (1 2 ) − 1 1.71 = 1,005
𝑈 14 = 𝑒 (1 2 ) − 1 1.71 = 1,005
𝑈 15 = 𝑒 (0 2 ) − 1 1.71 = 0 𝑈 16 = 𝑒 (1 2 ) − 1 1.71 = 1,005 𝑈 17 = 𝑒 (0,75 2 ) − 1 1.71 = 1,442 𝑈 18 = 𝑒 (0,75 2 ) − 1 1.71 = 1,442
𝑈 21 = 𝑒 (0,1 2 ) − 1 1.71 = 0,006
𝑈 22 = 𝑒 (0,000256 2 ) − 1
1.71 = 0 𝑈 23 = 𝑒 (1 2 ) − 1 1.71 = 1,005
𝑈 24 = 𝑒 (1 2 ) − 1 1.71 = 1,005
𝑈 25 = 𝑒 (0 2 ) − 1 1.71 = 0 𝑈 26 = 𝑒 (0,005 2 ) − 1
1.71 = 0 𝑈 27 = 𝑒 (1 2 ) − 1 1.71 = 1,005
𝑈 28 = 𝑒 (0,0005 2 ) − 1
1.71 = 0 𝑈 31 = 𝑒 (1 2 ) − 1
1.71 = 1,005
𝑈 32 = 𝑒 (1 2 ) − 1
1.71 = 1,005
𝑈 33 = 𝑒 (0 2 ) − 1 1.71 = 0
𝑈 34 = 𝑒 (0 2 ) − 1 1.71 = 0
𝑈 35 = 𝑒 (0 2 ) − 1 1.71 = 0
𝑈 36 = 𝑒 (0 2 ) − 1 1.71 = 0
𝑈 37 = 𝑒 (0 2 ) − 1 1.71 = 0
𝑈 38 = 𝑒 (0 2 ) − 1 1.71 = 0
𝑈 41 = 𝑒 (1 2 ) − 1 1.71 = 1,005
𝑈 42 = 𝑒 (0 2 ) − 1 1.71 = 0
𝑈 43 = 𝑒 (0,5 2 ) − 1 1.71 = 0,166
𝑈 44 = 𝑒 (0,5 2 ) − 1 1.71 = 0,166
𝑈 45 = 𝑒 (1 2 ) − 1 1.71 = 1,005
𝑈 46 = 𝑒 (0,5 2 ) − 1 1.71 = 0,166
𝑈 47 = 𝑒 (0,5 2 ) − 1 1.71 = 0,166
𝑈 48 = 𝑒 (0 2 ) − 1 1.71 = 0 𝑈 51 = 𝑒 (0,2 2 ) − 1 1.71 = 0,024 𝑈 52 = 𝑒 (0,2 2 ) − 1 1.71 = 0,024 𝑈 53 = 𝑒 (0 2 ) − 1 1.71 = 0 𝑈 54 = 𝑒 (0,8 2 ) − 1 1.71 = 0,524
𝑈 55 = 𝑒 (0,4 2 ) − 1 1.71 = 0,101
𝑈 56 = 𝑒 (1 2 ) − 1 1.71 = 1,005
𝑈 57 = 𝑒 (0,2 2 ) − 1 1.71 = 0,024
𝑈 58 = 𝑒 (0,6 2 ) − 1 1.71 = 0,253
Berdasarkan hasil penyelesaian utilitas marginal diatas, maka diperoleh nilai dari tiap-tiap alternatif seperti pada tabel berikut.
Tabel 5. Nilai Utilitas Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 1,005 0,006 1,005 1,005 0,024 A2 0,442 0 1,005 0 0,024 A3 1,005 1,005 0 0,166 0 A4 1,005 1,005 0 0,166 0,524 A5 0 0 0 1,005 0,101 A6 1,005 0 0 0,166 1,005 A7 0,442 1,005 0 0,166 0,024 A8 0,442 0 0 0 0,253
4. Menghitung Nilai Utilitas Akhir
Tahapan  akhir  pada  metode  ini  adalah  menentukan  Nilai  Utilitas  Akhir.  Hasil  dari  perhitungan  pada  tahap  ini merupakan akan menjadi keputusan akhir. 𝑈1 =   (1,005 ∗ 0,3) +  (0,006 ∗ 0,25) +  (1,005 ∗ 0,2) +  (1,005 ∗ 0,15)   + (0,024 ∗ 0,1) = 0,657 𝑈2 =   (0,442 ∗ 0,3) +  (0 ∗ 0,25) +   (1,005 ∗ 0,2) +   (0 ∗ 0,15)  + (0,024 ∗ 0,1) = 0,336 𝑈3 =   (1,005 ∗ 0,3) +  (1,005 ∗ 0,25) +  (0 ∗ 0,2) +   (0,166 ∗ 0,15)  + (0 ∗ 0,1)   = 0,578 𝑈4 =   (1,005 ∗ 0,3) +  (1,005 ∗ 0,25) +  (0 ∗ 0,2) +   (0,166 ∗ 0,15)  + (0,524 ∗ 0,1) = 0,630 𝑈5 =   (0 ∗ 0,3) +  (0 ∗ 0,25) +   (0 ∗ 0,2) +  (1,005 ∗ 0,15)   + (0,101 ∗ 0,1)   = 0,161 𝑈6 =   (1,005 ∗ 0,3) +  (0 ∗ 0,25) +   (0 ∗ 0,2) +   (0,166 ∗ 0,15)  + (1,005 ∗ 0,1)   = 0,427 𝑈7 =   (0,442 ∗ 0,3) +  (1,005 ∗ 0,25) +  (0 ∗ 0,2) +   (0,166 ∗ 0,15)  + (0,024 ∗ 0,1)   = 0,411 𝑈8 =   (0,442 ∗ 0,3) +  (0 ∗ 0,25) +   (0 ∗ 0,2) +   (0 ∗ 0,15)   + (0,253 ∗ 0,1)   = 0,158
Dari  hasil  perhitungan  diatas,  maka  diperoleh  hasil  perangkingan  dari  setiap  alternatif  menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT). Hal tersebut bisa dilihat pada tabel berikut
Tabel 6. Nilai Utilitas Akhir Alternatif Nilai 𝑈 𝑖 Rangking A 1 0,657 1
Alternatif Nilai 𝑈 𝑖 Rangking A2 0,336 6 A3 0,578 3 A4 0,630 2 A5 0,161 7 A6 0,427 4 A7 0,411 5 A8 0,158 8
Berdasarkan tabel tersebut terlihat bahwa yang memiliki niali U i paling tinggi adalah A1 atau Aplikasi Chat Telegram dengan nilai U i 0,657, dan memperoleh rangking tertingi. Maka dari itu dapat diambil kesimpulan bahwa keputusan tentang Aplikasi Chat derbaik dalam mendukung kegiatan dembelajaran daring dimasa pandemic adalah Aplikasi Telegram (A1).

## 4. KESIMPULAN
Dalam proses pemilihan Aplikasi Chating dalam mendukung pembelajaran daring dimasa pandemic menggunakan metode  MAUT  dimulai  dari  penentuan  kriteria.  Sistem  pendukung  keputusan  ini  mampu  menampilkan  nilai utilitas  terbesar  sebagai  opsi  yang  bisa  dipertimbangkan  dan  dapat  digunakan  sebagai  alat  dalam  pengambilan keputusan.  Metode  MAUT  menentukana  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses menghitung nilai utilitas terbesar dari sejumlah alternatif. Berdasarkan hasil dari proses penelitian dan pembahasan tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Aplikasi  Chating  terbaik  untuk  mendukung  kegiatan pembelajaran daring dimasa pandemi covid Mengunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dapat diambil  beberapa  kesimpulan  bahwa  semakin  banyaknya  factor  yang  harus  dipertimbangkan  dalam  penentuan keputusan,  maka  pilihan  yang  dihasilkan  akan  lebih  optimal.  Seperti  yang  terdapat  pada  penelitian  ini,  ada beberapa  kriteria-kriteria  yang  harus  dimiliki  pada  setiap  alternatif-alternatif.  Seperti  Group  Chat  Support, Kapasitas memori server, keamanan data, privasi pengguna, serta layanan apa saja yang disediakan oleh aplikasi chat dalam mendukung kegiatan belajar mengajar. Kemudian ada beberapa aplikasi alternatif yang sudah dipilih oleh penulis untuk  dijadikan sebagai  contoh  kasus pada penelitian ini. Seperti Telegram (A1), Whatsapp (A2), Discord (A3), Facebook (A4), Instagram (A5), Line (A6), KaKaoTalk (A7), dan WeChat (A8). Pada penelitian ini, hasil dari pembahasan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Aplikasi Chating Terbaik dalam mendukung kegiatan  belajar  mengajar  daring  dimasa  pandemic  covid  Menggunakan  Metode  MAUT  berdasarkan  kriteria- kriteria  yang  ditentukan  bahwa  Aplikasi “Telegram” alternatif A1 dengan  nilai  utilitas  akhir 0,  657 sebagai Aplikasi  yang  layak  dijadikan  sebagai  Aplikasi  Chating  untuk  mendukung  kegiatan  belajar  mengajar  daring dimasa pandemic covid.

## REFERENCES
[1] L. D. Herliandry, N. Nurhasanah, M. E. Suban, and H. Kuswanto, “Pembelajaran Pada Masa Pandemi Covid-19,” JTP - J. Teknol. Pendidik., vol. 22, no. 1, pp. 65–70, 2020.
[2] A.  Anugrahana,  “Hambatan,  Solusi  dan  Harapan:  Pembelajaran  Daring  Selama  Masa  Pandemi  Covid-19  Oleh  Guru Sekolah Dasar,” Sch. J. Pendidik. dan Kebud., vol. 10, no. 3, pp. 282–289, 2020.
[3] I.  Suryanto,  C.  Suhery,  and  Y.  Brianorman,  “Pengembangan  Aplikasi  Chat  Messenger  dengan  Metode  Advanced Encryption Standard (AES) pada Smartphone,” J. Coding Sist. Komput. Untan, vol. 03, no. 2, pp. 1–10, 2017.
[4] M. Yusi Kamhar and E. Lestari, “Pemanfaat Sosial Media Youtube Sebagai Media Pembelajaran Bahasa Indonesia DI Perguruan Tinggi,” Intel.  J. Ilmu Pendidik., vol. 1, no. 2, pp. 1–7, 2019.
[5] S. M. Harahap, I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, and Mesran, “Implementation of Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) in Determining the Best Graduates,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 44–51, 2021.
[6] P.  Fitriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembelian  Smartphone  Android  dengan  Metode  Multi  Attribute  Utility Theory (MAUT),” Mantik Penusa, vol. 4, no. 1, pp. 6–11, 2020.
[7] S. Barus, V. M. Sitorus, D. Napitupulu, M. Mesran, and S. Supiyandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru  Tetap  Menerapkan  Metode  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment  (  WASPAS  ),”  MEDIA  Inform. BUDIDARMA, vol. 2, no. 2, pp. 10–15, 2018.
[8] N. I. El Sawalhi and O. El Agha, “Multi-attribute utility theory for selecting an appropriate procurement method in the construction projects,” J. Constr. Dev. Ctries., vol. 22, no. 1, pp. 75–96, 2017.
[9] E. Satria, N. Atina, M. E. Simbolon, and A. P. Windarto, “Spk: Algoritma Multi-Attribute Utility Theory (Maut) Pada Destinasi Tujuan Wisata Lokal Di Kota Sidamanik,” Comput. Eng. Sci. Syst. J., vol. 3, no. 2, p. 168, 2018.
[10]  L. V. de Freitas, A. P. B. R. de Freitas, E. V. Veraszto, F. A. S. Marins, and M. B. Silva, “Decision-making with multiple criteria using AHP and MAUT : An industrial application,” Eur. Int. J. Sci. Technol., vol. 2, no. 9, pp. 93–100, 2013.
[11]  Hilyah Magdalena, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Mahasiswa Lulusan Terbaik Di Perguruan Tinggi (Studi Kasus Stmik Atma Luhur Pangkalpinang),” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. 2012, 2012.
[12]  R. B. I. N. M Mesran, Syefudin, Sarif Surorejo, Muhammad Syahrizal, Aang Alim Murtopo, Zaenul Arif, Nugroho Adhi Santoso, Wresti Andriani, Soeb Aripin, Gunawan, Pengantar Teknologi Informasi. CV. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[13]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[14]  Saefudin and S. Wahyuningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penilaian Kinerja Pegawai Menggunakan Metode
Analytical Hierarchy Process (Ahp) Pada RSUD Serang,” J. Sist. Inf., vol. 1, no. 1, p. 33, 2014.
[15]  S. Widaningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Dosen Pembimbing Kerja Praktek Dengan Metode Analytical Hierarchy Process Model Rating,” Media J. Inform., vol. 7, pp. 6–17, 2015.
[16]  N. L. Ratniasih, M. Sudarma, and N. Gunantara, “Penerapan Text Mining Dalam Spam Filtering Untuk Aplikasi Chat,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro, vol. 16, no. 3, p. 13, 2017.
[17]  M. Shanmuganathan, K. Kajendran, A. N. Sasikumar, and M. Mahendran, “Multi Attribute Utility Theory  – An Over View,” Int. J. Sci. Eng. Res., vol. 9, no. 3, pp. 698–706, 2018.
[18]  A.  Triayudi,  J.  D.  Rajagukguk,  and  Mesran,  “Implementasi  Metode  MAUT  Dalam  Menentukan  Prioritas  Produk Unggulan Daerah Dengan Menerapkan Pembobotan ROC,”  J. Comput. Syst. Informatics, vol. 3, no. 4, pp. 452–460, 2022.
[19]  A.  A.  Kusuma,  Z.  M.  Arini,  U.  Hasanah,  and  Mesran,  “Analisa  Penerapan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Pemilihan Lokasi Strategis Coffeshop Milenial di Era New Normal,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, pp. 51–59, 2021.
[20]  R. N. Sari and R. S. Hayati, “Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan Rumah Kost,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, pp. 243–251, 2019.
[21]  J. H. Lubis, S. Esabella, Mesran, Desyanti, and D. M. Simanjuntak, “Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan Karyawan yang di Non-Aktifkan di Masa Pandemi,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. April, pp. 969–978, 2022.