Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 97-104

## Sistem Pemilihan Produk Terlaris Seller Flanelade dengan Metode MAUT
Ade Rizka 1 , Annisa Fadillah Siregar 2 , Farid Akbar Siregar 3*
1 Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Sumatera Utara, Indonesia
2 Universitas Budi Darma, Medan, Sumatera Utara, Indonesia
3 Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, Medan, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 aderizka@dosen.pancabudi.ac.id, 2 annisaf@univ-bd.ac.id,
3 faridakbar@umsu.ac.id

## Abstract
Online and offline buying and selling transactions require evaluation so  that they can continue to grow. Products that have been sold have various categories, so the turnover of  each  product  is  different.  This  becomes  the  basis  for  evaluating  future  business strategies.  However,  turnover  information  for  each  product  that  is  still  processed manually  will  result  in  various  risks  such  as  inaccurate  data,  inaccurate  calculation  of category criteria, and inefficient time. The MAUT method is used in this research process because  the  calculation  of  the  best-selling  product  category  based  on  sales  requires  an appropriate  and  appropriate  method.  The  criteria  used  in  the  calculation include  price, sales, returns, and product evaluation. The results of the research on the MAUT method with 10 sample data on pillowcase products based on the color and pattern of the fabric that  match  the  criteria  can  help  calculate  the  highest  turnover  and  produce  alternative best-selling products. The product alternative with the highest final utility value, namely 0.308, is categorized as the best-selling product and has the highest sales turnover within 1 year. The calculation system is capable of processing the maximum amount of product data efficiently and quickly, so there are no obstacles such as manual calculations.
Keywords: MAUT, Product, Sale, Decission Support System

## Abstrak
Transaksi  jual  beli  secara  online    maupun  offline  membutuhkan  evaluasi  agar  dapat terus berkembang. Produk yang telah dijual memiliki beragam kategori, sehingga omset setiap  produk  berbeda.  Hal  tersebut  menjadi  dasar  evaluasi  dalam  strategi  bisnis kedepannya. Namun, informasi omset setiap produk yang masih diproses secara manual akan  mengakibatkan  munculnya  beragam  resiko  seperti,  data  yang  tidak  akurat, perhitungan kriteria kategori yang kurang tepat dan waktu yang kurang efisien. Metode MAUT  digunakan  dalam  proses  penelitian  ini,  karena  perhitungan  kategori  produk terlaris  berdasarkan  penjualan  membutuhkan  metode  yang  tepat  dan  sesuai.  Kriteria yang  digunakan  dalam  perhitungan  meliputi  harga,  penjualan,  return  dan  penilaian produk.  Hasil  dari  penelitian  metode  MAUT  dengan  10  data  sampel  produk  sarung bantal berdasarkan warna dan motif kain yang sesuai dengan kriteria mampu membantu perhitungan  omset  tertinggi  dan  menghasilkan  alternatif  produk  terlaris.  Alternatif produk dengan nilai utilitas akhir paling tinggi yaitu 0,308, maka dikategorikan sebagai produk terlaris dan memiliki omset penjualan paling tinggi dalam waktu 1 tahun. Sistem perhitungan mampu melakukan proses untuk jumlah data produk yang maksimal secara efisien dan cepat, sehingga tidak terdapat kendala seperti perhitungan manual.
Kata Kunci : MAUT, Produk, Penjualan, Decission Support System

## 1. Pendahuluan
Teknologi  merupakan  hal  yang  sudah  menjadi  bagian  dalam  kebutuhan  masyarakat termasuk dalam bidang ekonomi. Secara berkala proses perekonomian mulai berkembang
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 97-104
secara online terutama dalan transaksi jual beli. Transaksi jual beli secara online maupun offline membutuhkan  evaluasi  agar  dapat  terus  berkembang.  Produk  yang  telah  dijual memiliki beragam kategori, sehingga omset setiap produk berbeda. Hal tersebut menjadi dasar  evaluasi  dalam  strategi  bisnis  kedepannya.  Namun,  informasi  omset  setiap  produk yang  masih  diproses  secara  manual  akan  mengakibatkan  munculnya  beragam  resiko seperti, data yang tidak akurat, perhitungan kriteria kategori yang kurang tepat dan waktu yang kurang efisien.
Seller  Flanelade  merupakan  salah  satu  penjual  yang  melakukan  transaksi  jual  beli dibeberapa marketplace. Informasi  penjualan  disetiap marketplace memiliki  proses perhitungan  produk  terjual  yang  spesifik  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Hal tersebut  menjadi  kendala seller untuk  menentukan  omset  atau  penjualan  produk  terlaris dari  seluruh marketplace dengan  kategori  jenis  produk  yang  beragam.  Sehingga dibutuhkan sistem yang mampu membantu seller Flanelade untuk mengumpulkan seluruh data  penjualan  produk  dari  seluruh marketplace berdasarkan  kriteria  yang  ditentukan seller agar  menghasilkan  informasi  produk  yang  memiliki  omset  tertinggi  atau  kategori produk terlaris.
Pada  penelitian  Mihuandayani,  Rillya  Arundaa  dan  Virginia  Tamuntuan  (2020) mengenai target penjualan yang tidak tercapai akibat kualitas pelayanan pegawai terhadap konsumen  yang  menurun  karena  kinerja  pegawai  yang  kurang  kompeten.  Pendekatan metode  MAUT  digunakan  untuk  proses  pemilihan  kandidat  pegawai  berdasarkan sejumlah  kriteria  yaitu,  tes  administrasi,  tes  psikologi,  wawancara,  dan  tes  kesehatan. Hasilnya yaitu dengan menggunakan metode MAUT dapat membantu pemilik perusahaan untuk  memilih  karyawan  dengan  objektif  dan  akurat.  Tingkat  akurasi  dilakukan berdasarkan perbandingan dengan sistem terdahulu dari data seleksi perusahaan. Tingkat akurasi yang dihasilkan yaitu 93,33% dibanding data yang ada [1].
Pada penelitian Muhammad Yahya et al (2022) tentang memprediksi kesesuaian warga untuk  menerima  bantuan  kementrian  sosial  berdasarkan  surat  keterangan  tidak  mampu agar  penerima  sesuai  dengan  kategori.    Metode  MAUT  digunakan  dalam  proses perhitungan  dengan  beberapa  kriteria  yaitu  luas  bangunan,  tipe  lantai,  jenis  dinding, tempat  buang  air  besar,  sumber  cahaya,  sumber  air  minum,  bahan  bakar  memasak, frekuensi  membeli  daging,  jumlah  pakaian  yang  dibeli,  frekuensi  makan  sehari,  biaya pengobatan,  penghasilan,  pendidikan  kepala  rumah  tangga  dan  penghematan.  Hasilnya yaitu  dari  49  data  yang  dikategorikan  tidak  mampu  dan  mendapatkan  bantuan  yaitu 57,14%  kategori  menengah,  36,73%  kaya  dan  4,08%  miskin,  dan  2,04%  fakir. Berdasarkan hasil tersebut, sistem mampu menyaring masyarakat yang mendapatkan surat keterangan tidak mampu dan lebih efektif [2].
Penelitian  Muharram et  al (2022)  dalam  rekrutmen  siswa  calon  guru  dengan mengembangkan rubrik dan sistem penilaian berdasarkan minat, kepribadian, kemampuan akademik dan penampilan. Sistem digunakan dalam rekomendasi yang sesuai untuk siswa calon  guru  yang  dipilih.  Penilaian  peringkat  kelulusan  siswa  calon  guru  berdasarkan penilaian  rubrik  yang  ditentukan.  Metode  MAUT  digunakan  secara  berkala  sehingga dikombinasikan  dengan  normalisasi  Min-Max.  Hasilnya  yaitu  dengan  menggabungkan sejumlah  metode  MAUT  memiliki  kemampuan  yang  baik  dan  benar  berdasarkan  nilai kepentingan [3].
Penelitian Ramadiani et al (2022) tentang BLT-Dana Desa kepada keluarga miskin di desa  untuk  meminimalisir  dampak  pandemi.  Metode  MAUT  diterapkan  untuk menentukan  penerima  bantuan  secara  cepat,  akurat  dan  tepat  sasaran  dengan  sejumlah kriteria  dan  subkriteria    dan  bobot  yang  telah  ditentukan.  Data  sampel  sejumlah  148 sampel  dengan  kriteria  yaitu  luas  lantai  bangunan,  jenis  lantai  rumah,  jenis  dinding rumah,  fasilitas  MCK,  sumber  listrik,  sumber  air  minum,  bahan  bakar  memasak, konsumsi  ayam/daging/susu,  kebutuhan  sandang,  konsumsi  dalam  sehari  dan  tidak memiliki tabungan maksimal 500.000 rupiah. Hasilnya yaitu dengan perhitungan metode MAUT memiliki nilai akurasi sebesar 92,57% untuk penerima bantuan [4].

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 97-104
Berlandaskan  beberapa  penelitian  terdahulu  mengenai  metode  MAUT  yang  juga menjadi  metode  dalam  sistem  pendukung  keputusan.  Metode  MAUT  digunakan  dalam proses  penelitian  ini,  karena  perhitungan  kategori  produk  terlaris  berdasarkan  penjualan membutuhkan metode yang tepat dan sesuai. Kriteria yang digunakan dalam perhitungan meliputi  harga,  penjualan, return dan  penilaian  produk.  Dengan  menggunakan  metode MAUT  diharapakan  dapat  membantu  proses  perhitungan  omset  tertinggi  dan menghasilkan alternatif produk terlaris.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Sistem Pedukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  mengidentifikasinya  bahwa  sistem  yang  bertujuan untuk  memberikan  dukungan  pembuat  keputusan  manajerial  dalam  kondisi  keputusan semi  terstruktur  [5].  Sistem  pendukung  keputusan  menjadi  tambahan  bagi  para  pembuat keputusan  untuk  meningkatkan  kemampuan  tetapi  tidak  untuk  menggantikan penilaiannya.  Pengambil  keputusan  berada  pada  keputusan  yang  butuh  penilaian  atau pada  keputusan  yang  tidak  seluruhnya  berdasarkan  algoritma  [6].  Sistem  pendukung keputusan  juga  diartikan  sebagai  perangkat  komputer  yang  berintegrasi  secara  langsung untuk  menghasilkan  informasi  bermanfaat  bagi  pengambil  keputusan  [7].  Sistem  dapat meningkatkan  kemampuan  produksi  dan  kualitas  keputusan  dengan  proses  komputasi secara cepat dan biaya yang minimal [8].

## 2.2. MAUT
Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  yaitu  konsep  evaluasi  akhir  v(x)  dari  suatu objek  (x),  diartikan  menjadi  bobot  yang  dimasukan  ke  dalam  nilai  yang  sesuai  dengan nilai kriteria [9]. Sejumlah kriteria dikonversikan menjadi nilai berskala 0 sampai 1 yaitu 0  merupakan  paling  buruk  dan  1  merupakan  paling  baik.  Menghitung  preferensi  dalam membuat keputusan dengan menentukan urutan nilai ke tahap kepuasan yang berbeda [3].
Landasan metode yaitu ketentuan nilai dari setiap alternatif yang berhubungan dengan preferensi pembuat keputusan, berdasarkan pembagian keputusan menjadi bagian-bagian yang  memiliki  nilai,  melakukan  perhitungan  nilai  yang  berasal  dari  setiap  alternatif  dan melakukan  perhitungan  terhadap  nilai  fungsi  yang  meliputi  ukuran  serta  bobot  atribut berdasakan kepentingan dan skema [2].
Perhitungan  seluruh  nilai  evaluasi  dapat  diuraikan  dalam  beberapa  tahapan  yaitu sebagai berikut [10]:
1) Membagi keputusan berdasarkan bagian-bagian kriteria yang berbeda.
2) Matriks keputusan
[ ] (1)
3) Melakukan normalisasi setiap bagian kriteria. (2) Untuk kriteria keuntungan (benefit) ( ) (3)
Untuk kriteria biaya (cost) min r ij adalah nilai minimal kriteria, max r ij adalah nilai maksimal kriteria.
4) Melakukan index seluruh alternatif.
5) Melakukan perhitungan nilai marginal utilitas setiap alternatif atribut.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 97-104
Uij adalah nilai marginal utilitas, r ij adalah nilai matriks ternormalisasi.
6) Melakukan perhitungan nilai utilitas akhir dengan mengkalikan utilitas dan bobot.
∑ (5)
V(x) adalah  nilai  evaluasi, n adalah  sejumlah  kriteria, j adalah  kriteria, U ij adalah  nilai marginal utilitas, w j adalah bobot kriteria.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil
Penelitian memiliki hasil berdasarkan perhitungan dan penerapan metode MAUT untuk data sampel alternatif yang tersedia dalam menentukan omset tertinggi dan menghasilkan alternatif produk terlaris. Penentuan data sampel alternatif yaitu 10 produk sarung bantal berdasarkan warna dan motif kain yang sesuai dengan kriteria yang dijabarkan Tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif Produk Alternatif Nama Produk A1 SB Sakura A2 SB Embos Kuning A3 SB Embos Coklat A4 SB Embos Merah A5 SB Embos Gold Bold A6 SB Zebra A7 SB Embos Biru Bold A8 SB Jeju Merah A9 SB Trivia A10 SB Embos Merah Bold
Penentuan  produk  terlaris  berdasarkan  sejumlah  kriteria  yang  sesuai  dan  mendukung hasil keputusan. Kriteria harus dipenuhi seluruh alternatif sarung bantal yang dijabarkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan Kategori C1 Harga Biaya C2 Penjualan Keuntungan C3 Return Biaya C4 Penilaian Produk Keuntungan
Berdasarkan  kriteria  pada  Tabel  2,  kriteria  harga  merupakan  kriteria  harga  produk sarung bantal, kriteria penjualan merupakan jumlah produk terjual dalam waktu 1 tahun, kriteria return merupakan produk kembali yang gagal terkirim ke konsumen dlam waktu 1 tahun, dan kriteria penilaian produk merupakan penilaian kualitas produk dari konsumen dengan nilai bobot yang dijabarkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Bobot Penilaian Produk Bobot Nilai Tidak Baik 1 Kurang Baik 2 Cukup Baik 3 Baik 4 Sangat Baik 5
Perhitungan  seluruh  nilai  evaluasi  dapat  diuraikan  dalam  beberapa  tahapan  yaitu sebagai berikut:
a) Membagi keputusan berdasarkan bagian-bagian kriteria yang berbeda.
b) Matriks Keputusan.
[ ]
c) Melakukan normalisasi setiap bagian kriteria.
Kriteria C1 (biaya)
Kriteria C2 (keuntungan)
Kriteria C3 (biaya)
Kriteria C4 (keuntungan)
d) Melakukan index seluruh alternatif.
Tabel 4. Hasil Normalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 0,8 0,159 0,625 0 A2 0,8 0,413 0,25 1 A3 0,8 0,825 0,75 0 A4 0,8 1 0 0 A5 1 0,460 0,825 0 A6 0,8 0,127 0,75 1 A7 0 0,492 0,625 1 A8 0 0,794 0,825 0 A9 0,8 0 1 0 A10 1 0,254 0,5 1 e) Melakukan perhitungan nilai marginal utilitas setiap alternatif atribut. Kriteria C1
Kriteria C2
Kriteria C3
Kriteria C4
Tabel 5. Nilai Marginal Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 0,374 0,015 0,228 0 A2 0,374 0,099 0,036 0,585 A3 0,374 0,398 0,328 0 A4 0,374 0,585 0 0
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 97-104
Alternatif C1 C2 C3 C4 A5 0,585 0,124 0,398 0 A6 0,374 0,009 0,328 0,585 A7 0 0,141 0,228 0,585 A8 0 0,368 0,398 0 A9 0,374 0 0,585 0 A10 0,585 0,037 0,146 0,585
f) Melakukan perhitungan nilai utilitas akhir dengan mengkalikan utilitas dan bobot.
Hasil perhitungan nilai ulitas akhir dari seluruh alternatif dijabarkan pada Tabel 6
Tabel 6. Nilai Utilitas Akhir Alternatif V(x) Urutan A1 0,115 10 A2 0,266 5 A3 0,283 3 A4 0,308 1 A5 0,226 7 A6 0,273 4 A7 0,236 6 A8 0,206 8 A9 0,162 9 A10 0,229 2
Berlandaskan  Tabel  6,  10  data  sampel  untuk  setiap  alternatif  memiliki  nilai  utilitas akhir  yang  berbeda-beda  sesuai  dengan  kriteria  yang  ditentukan.  Alternatif  4  yaitu  SB Embos Merah merupakan alternatif produk yang memiliki nilai utilitas akhir paling tinggi yaitu  0,308,  maka  dikategorikan  menjadi  produk  terlaris  dan  memiliki  omset  penjualan paling tinggi dalam waktu 1 tahun.

## 3.2. Pembahasan
Hasil  dari  sistem  pemilihan  produk  terlaris  digunakan  dalam  meningkatkan  omset penjualan.  Pengujian  terhadap  sistem  dilakukan  agar  mengetahui  kemampuan  sistem dalam proses perhitungan data produk. Sistem perhitungan melibatkan kriteria produk dan bobot  kriteria  produk  yang  menjadi  landasan  hasil  produk  terlaris.  Tampilan  awal  dari sistem  merupakan  halaman  home  dengan  3  menu  pilihan  yaitu,  home,  data  produk  dan produk terlaris yang dideskripsikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Home
Gambar 2 yaitu halaman data produk yang berisikan informasi data produk yang telah disimpan dalam waktu 1 tahun.
Gambar 2. Data Produk
Gambar 3 yaitu halaman produk terlaris yang ditampilkan dari data produk yang telah disimpan, perhitungan berdasarkan bobot yang dapat diinput secara langsung oleh seller untuk perhitungan yang fleksibel dan dapat diubah dalam kurun waktu tertentu.
Gambar 3. Produk Terlaris
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 97-104

## 4. Kesimpulan
Hasil  dari  penelitian  metode  MAUT  dengan  10  data  sampel  produk  sarung  bantal berdasarkan  warna  dan  motif  kain  yang  sesuai  dengan  kriteria  mampu  membantu perhitungan  omset  tertinggi  dan  menghasilkan  alternatif  produk  terlaris.  Sistem  dapat digunakan  secara  berkala  setiap  tahun  untuk  mengetahui  informasi  produk  terlaris bedasarkan  kriteria  harga,  penjualan, return dan  penilaian  produk.  Sistem  perhitungan mampu  melakukan  proses  untuk  jumlah  data  produk  yang  maksimal  secara  efisien  dan cepat,  sehingga  tidak  terdapat  kendala  seperti  perhitungan  manual.  Hasil  perhitungan berdasarkan  kategori  produk  terlaris  akan  menjadi  evaluasi seller Flanelade  untuk peningkatan penjualan di tahun berikutnya dengan strategi bisnis yang tepat.

## Daftar Pustaka
[1] M.  Mihuandayani,  R.  Arundaa,  and  V.  Tamuntuan,  “Decision  Support  System  for Employee  Recruitment  of  A  Company  Using  Multi  Attribute  Utility  Theory,” 2020  2nd Int. Conf. Cybern. Intell. Syst. ICORIS 2020 , Oct. 2020, doi:
10.1109/ICORIS50180.2020.9320817.
[2] M. Yahya, J. M. Parenreng, A. Wahid, and M. S. N. Wahid, “A Decision Support System to  Determine  the  Familiy  ’  s  Economic  Status  for  Certificate  of  The  Low-Income Household  Using  MAUT  Method,” J.  INOVTEK  Polbeng ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  185–192,
2022.
[3] B.  A.  Rauf et  al. ,  “Decision  Support  System  of  Students  Recruitment  as  Teacher Candidates  using  Multi-level  Multi-Attribute  Utility  Theory  (  MAUT  ),” Internet  Things Artif. Intell. J. , vol. 02, no. 01, pp. 60–74, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.513.
[4] R. Ramadiani,  A.  R. Rahmana, I. Islamiyah, M. D. Balfas, T. Rahman, and  A. Yunianta, “Decision Support System of Direct Cash-Village Fund Recipients Using Multi Attribute Utility  Theory,” 2021  5th  Int.  Conf.  Informatics  Comput.  Sci. ,  pp.  232–237,  Dec.  2021, doi: 10.1109/ICICOS53627.2021.9651907.
[5] S. Yakovlev et al. , “The concept of developing a decision support system for the epidemic morbidity control,” CEUR Workshop Proc. , vol. 2753, pp. 265–274, 2020.
[6] Z.  Zhai,  J.  F.  Martínez,  V.  Beltran,  and  N.  L.  Martínez,  “Decision  support  systems  for agriculture 4.0: Survey and challenges,” Comput. Electron. Agric. , vol. 170, no. January, p. 105256, 2020, doi: 10.1016/j.compag.2020.105256.
[7] E.  Situmorang  and  F.  Rindari,  “Decision  Support  System  For  Selection  Of  The  Best Doctors In Sari Mutiara Hospital Using Fuzzy Tsukamoto Method,” J. Tek. Inform. C.I.T , vol. 11, no. 2,
pp.
45–50, 2019, [Online]. Available: www.medikom.iocspublisher.org/index.php/JTI
[8] Anjar  Wanto et  al. ,  “Sistem  Pendukung  Keputusan:  Metode  &  Implementasi,” Yayasan Kita Menulis , 2020. https://books.google.co.id/books?id=t5PYDwAAQBAJ&printsec=copyright&redir_esc=y#
v=onepage&q&f=false (accessed May 20, 2022).
[9] N. Hadinata, “Implementasi Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Pada Sistem Pendukung  Keputusan  dalam  Menentukan  Penerima  Kredit,” SISFOKOM ,  vol.  07,  no. September, pp. 87–92, 2018.
[10] A.  Karim,  S.  Esabella,  K.  Kusmanto,  M.  Mesran,  and  U.  Hasanah,  “Analisa  Penerapan Metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  dan  Metode  Multi Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  Dalam  Pemilihan  Calon  Karyawan  Tetap  Menerapkan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 4, p. 1674, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3265.