## Penentuan Mahasiswa Berprestasi dengan Menerapkan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Wulan Kartika Murti 1 , Agung Triayudi 2,* , Mesran 1
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Fakultas Teknologi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 wulankartika18041998@gmail.com, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 21/09/2023 ; Accepted: 29/09/2023 ; Published: 30/09/2023
Abstrak− Menjadi  mahasiswa  berprestasi  di  Perguruan  Tinggi  tentunya  merupakan  hal  yang  positif  dan  membanggakan. Dimana  pendidikan  nasional  bertujuan  untuk  mengembangkan  potensi  peserta  didik,  agar  menjadi  mahasiswa  terpelajar, kreatif  serta  menjadi  warga  negara  yang  demokratis  dan  bertanggung  jawab.  Dalam  menentukan  mahasiswa  berprestasi, terdapat  beberapa  kriteria-kriteria  yang  harus  dipenuhi  oleh  setiap  mahasiswa  sebagai  syarat  penentuan  mahasiswa berprestasi.  Persoalan  yang  terjadi  yaitu  terkadang  mengalami  kendala  disaat  melakukan  penilaian  terhadap  kriteria  yang ditetapkan  pada  setiap  calon  peserta.  Pada  penilaian  yang  dilakukan  secara  langsung  terdapat  calon  kandidat  yang  kurang memenuhi  standar  kriteria  tetapi  unggul  pada  kriteria  lainnya.Untuk  membantu  pihak  tim  evaluasi  dalam  menentukan mahasiswa  berprestasi  maka  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  terkadang  mengalami  kendala  disaat melakukan  penilaian  terhadap  kriteria  yang  ditetapkan  pada  setiap  calon  peserta.  Pada  penilaian  yang  dilakukan  secara langsung terdapat calon kandidat  yang  kurang  memenuhi standar kriteria tetapi unggul pada kriteria lainnya.  Metode Multi Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  adalah  suatu  metode  perbandingan  kuantitatif  digunakan  untuk  merubah  dari  beberapa kepentingan  kedalam  nilai  numerik  dengan  skala  0-1  dengan  0  mewakili  nilai  terburuk  dan  1  nilai  terbaik.  Hasil  dari penelitian ini berupa sebuah keputusan penentuan mahasiswa yang memiliki nilai skor tertinggi yaitu  Netralman(A 1 ) dengan nilai utilitas 0,462.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Mahasiswa Berprestasi; Metode MAUT
Abstract− Being an outstanding student in higher education is certainly a positive and proud thing. Where national education aims  to  develop  the  potential  of  students,  in  order  to  become  educated,  creative  students  and  become  democratic  and responsible  citizens.  In  determining  outstanding  students,  there  are  several  criteria  that  must  be  met  by  each  student  as  a condition for determining outstanding students. The problem that occurs is that sometimes there are obstacles when assessing the criteria set for each prospective participant. To help the evaluation team in determining outstanding students, a decision support  system  is  needed,  sometimes  experiencing  obstacles  when  assessing  the  criteria  set  for  each  candidate.  In  the assessment  carried  out  directly  there  are  prospective  candidates  who  do  not  meet  the  criteria  standards  but  excel  in  other criteria.  The  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  method  is  a  quantitative  comparison  method  us ed  to  convert  several interests into numerical values on a scale of 0-1 with 0 representing the worst value and 1 the best value. The result of this research is a student determination decision that has the highest score value, namely Netralman (A1) with a utility value of 0.462.
Keywords : Decision Support System; Outstanding Student; MAUT Method

## 1. PENDAHULUAN
Fungsi pendidikan nasional adalah mengembangkan kemampuan dan membentuk watak serta peradaban bangsa yang  bermartabat  dengan  latar  belakang  ilmu  pengetahuan  nasional.  Perguruan  Tinggi  merupakan  salah  satu sarana  formal  untuk  memperoleh  pendidikan.  Di  Perguruan  Tinggi,  mahasiswa  harus  proaktif  dan  mencapai prestasi  di  bidang  akademik  maupun  non-akademik.  Dimana  hal  ini  perguruan  tinggi    terus  mengembangkan susana akademik yang demokratis untuk mendukung terselenggaranya proses pembelajaran, sehingga mahasiswa menjadi  insan  yang  cerdas,  berwawasan  luas,  dan  berdaya  saing.  Dalam  pemilihan  mahasiswa  berprestasi dengan  nilai  yang  sangat  baik,  IPK  yang  tinggi  tidak  hanya  menjadi  tolak  ukur  evaluasi,  tetapi  sebagai penunjang  prestasi  dan  kemampuan  lainnya.  Menjadi  mahasiswa  berprestasi  di  perguruan  tinggi  tentunya merupakan hal yang positif dan membanggakan [1].
Dalam  menentukan  mahasiswa  berprestasi  di  lingkungan  kampus,  terkadang  mengalami  kendala  disaat melakukan penilaian terhadap kriteria yang ditetapkan pada setiap calon peserta. Pada penilaian yang dilakukan secara  langsung  terdapat  calon  kandidat  yang  kurang  memenuhi  standar  kriteria  tetapi  unggul  pada  kriteria lainnya. Dalam pemilihan  mahasiswa  berprestasi  tentunya dilakukan dengan  cermat, agar tidak terjadi anomali dalam  menentukan  mahasiswa  yang  memiliki  potensi-potensi  baik  untuk  dapat  dipromosikan  pada  ajang pemilihan  mahasiswa  berprestasi  di  tingkat  nasional.  Untuk  menyelesaikan  persoalan  tersebut,  penulis mengusulkan  sistem  pendukung  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  atau  dikenal  dengan  nama  SPK memberikan  hasil  berupa  perangkingan  dari  alternatif  terbaik[2],  [3].  Sehingga  dapat  membantu  pihak  tim evaluasi dalam menentukan mahasiswa berprestasi yang terbaik dan tepat. Metode yang digunakan sebagai cara atau langkah penyelesaian persolaan, penulis mengangkat metode yaitu  MAUT. Dimana metode MAUT adalah suatu  metode  perbandingan  kuantitatif  yang  biasanya  mengkombinasikan  pengukuran  atas  biaya  resiko  dan
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6823
keuntungan  yang  berbeda  dan  digunakan  untuk  merubah  dari  beberapa  kepentingan  kedalam  nilai  numerik dengan skala 0-1 dengan 0 mewakili nilai terburuk dan 1 nilai terbaik [4].
Penelitian yang telah dilakukan oleh Dasril Aldo, dkk menyimpulkan metode MAUT mampu melakukan pengolahan data dosen dengan menghasilkan keputusan berupa dosen yang memiliki kinerja baik dan buruk [5]. Ratna Sari Hayati dan Siti  Aliyah    menyimpulkan dengan  menerapkan  metode MAUT pada sistem pendukung keputusan promosi  jabtan dapat memberi saran atau rekomendasi karyawan terbaik  yang dinilai secara objektif [6].  Adapun  tujuan  dilakukan  Penelitian  ini  diharapkan  memberikan  alternatif  penyelesaian  masalahan  yang dihadapi kampus dalam pemilihan mahasiswa berprestrasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Kerangka Kerja Penelitian
Tahapan  yang  penulis  lakukan  dalam  penelitian  ini  melalui  beberapa  proses  tahapan,  diantaranya  sebagai berikut:
1. Idetifikasi Masalah
Pada tahap ini penulis menguraikan permasalahan konteks pada penulisan karya tulis ilmiah yaitu penentuan mahasiswa berprestasi.
2. Literatur Review
Pada tahap ini penulis megumpulkan ulasan-ulasan kritis mengenai topik yang diteliti dengan cara membaca dan   mengutip hal-hal yang terkait pada buku, jurnal online, artikel maupun media cetak online lainnya.
3. Pembentukan Nilai Bobot
Dalam  tahap  ini  dilakukan  proses  pembobotan  kriteria  dengan  menggunakan  metode  ROC  dengan menentukan   tingkatan bobot prioritas.
4. Analisa dan Penerapan Metode MAUT
Tujuan dari tahapan ini adalah menganalisa cara penyelesaian metode MAUT dalam menentukan mahasiswa berprestasi berdasarkan data dan sampel yang ada.
5. Pembuatan Laporan Hasil Penelitian
Tahap  ini  merupakan  tahap  akhir  dimana  penulis  melakukan  pembuatan  laporan  dari  hasil  penelitian  yang dilakukan.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Keputusan adalah suatu kegiatan memilih strategi atau tindakan dalam pemecahan masalah. Dalam pengambilan keputusan,  pengolahan  data  dan  informasi  perlu  dilakukan  yang  bertujuan  untuk  menghasilkan  alternatif keputusan  yang  diambil.  Maka  pengambilan  keputusan  mesti  didasarkan  kepada  pertimbangan-pertimbangan logis  sehingga dapat diterima oleh semua pihak  yang  menjadi  sasaran keputusan tersebut. Sistem pengambilan keputusan  merupakan  suatu  sistem  interaktif  berbasis  komputer  yang  ditujukan  untuk  membantu  dalam pembuatan keputusan dengan  memanfaatkan data dan  model untuk menyelesaikan suatu masalah  yang  bersifat tidak struktur [4], [7], [8].

## 2.3  Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  merupakan  suatu  metode  perbandingan  kuantitatif  yang biasanya  mengkombinasikan  pengukuran  atas  biaya  resiko  dan  keuntungan  yang  berbeda.  Setiap  kriteria  yang ada memiliki beberapa alternatif yang mampu memberikan solusi. MAUT merupakan suatu skema yang evaluasi akhir,  v(x),  dari  suatu  objek  x  didefenisikan  sebagai  bobot  yang  dijumlahkan  dengan  suatu  nilai  yang  relevan terhadap nilai dimensinya [9]–[14]. Metode MAUT digunakan untuk mengubah beberapa kepentingan kedalam nilai  numerik  dengan  skala  0-1,  nilai  0  mewakili  pilihan  terburuk  dan  nilai  1  mewakili  pilihan  terbaik.  Hal  ini memungkingkan  perbandingan  langsung  yang  beragam  ukuran.  Hasil  akhir  dari  perhitungan  metode  MAUT adalah urutan peringkat dari evaluasi alternatif yang menggambarkan pilihan dari para decision maker. Langkah-langkah perhitungan metode MAUT[15]–[20], adalah: 1.  Membentuk Matrik Keputusan X ij .
x ij x ij . x 1n X ij =   x ij x ij . x in . . . . x m1 x mj . x mn
2.  Melakukan normalisasi terhadap matrik keputusan X ij . Untuk kriteria benefit menggunakan persamaan 1, sedangkan kriteria cost menggunakan persamaan 2.
r ij ∗ = x ij −min(x ij ) max(x ij )−min⁡(x ij ) (1)
r ij ∗ = 1 + ( min(x ij )−x ij max(x ij )−min⁡(x ij ) ) (2)
3.  Menghitung nilai Utilitas Marjinal (U ij ).
u ij = exp (rij ∗ )2 −1 1.71 (3)
4.  Menghitung nilai Utilitas Akhir (U i ).
U i = ∑ u ij n j=1 . w j ⁡ (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  menghasilkan  sebuah  keputusan  yang  tepat  dalam  menentukan  mahasiswa  berprestasi  perlu  dibutuhkan beberapa  data  sebagai  masukan  untuk  mengolah  data  yang  akan  diproses  sehingga  dapat  menghasilkan  sebuah keluaran  berupa  informasi.  Data  dan  sampel  yang  digunakan  sebagai  acuan  penilaian  dalam  menentukan mahasiswa berprestasi yaitu, data kriteria penilaian dan sampel alternatif atau calon kandidat yang diusulkan.
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C 1 Prestasi Unggul Benefit C 2 Karya Tulis Ilmiah Benefit C 3 Bahasa Asing Benefit C 4 IPK Benefit C 5 Kepribadian Benefit C 6 Aktif Berorganisasi Benefit
Data  alternatif  yang  digunakan  sebagai  sampel  kasus  adalah  data  penilaian  penentuan  mahasiswa berprestasi. Berikut adalah data alternatif yang dijadikan sebagai sampel penelitian sebagai berikut.
Tabel 2. Data Nilai Alternatif Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 5 Netralman (A 1 ) Tingkat Nasional Sangat Baik Sangat Baik 3,68 Baik Aktif Linda Sulastri (A 2 ) Tingkat Jurusan Baik Cukup 3,55 Sangat Baik Aktif M. Agung Tri (A 3 ) Tingkat Nasional Baik Baik 3,87 Cukup Pasif Erwin Saputra (A 4 ) Tingkat Universitas Sangat Baik Sangat Baik 3,90 Baik Aktif Nur Aisyah (A 5 ) Tingkat Internasional Sangat Baik Cukup 3,77 Sangat Baik Aktif Laurencia (A 6 ) Tingkat Internasional Baik Sangat Baik 3,50 Cukup Pasif Fajar Anugerah (A 7 ) Tingkat Jurusan Sangat Baik Baik 3,66 Sangat Baik Pasif Ratna Maria (A 8 ) Tingkat Nasional Sangat Bak Cukup 3,71 Baik Aktif
Nilai kriteria  yang terlihat pada tabel 2  diatas  dikonversikan dengan pembobotan sederhana berdasarkan tabel 3-5 dibawah ini:
Tabel 3. Nilai Konversi Keterangan Nilai Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Kurang 2 Tidak Baik 1 Tabel 4. Prestasi Unggul Keterangan Nilai Tingkat Internasional 5 Tingkat Nasional 4 Tingkat Universitas 3 Tingkat Jurusan 2
Tabel 5. Aktif Berorganisasi
Keterangan Nilai Aktif 5 Pasif 3

## 3.2  Penerapan Metode MAUT
Berikut  adalah  langkah-langkah  penyelesaian  metode  MAUT  dalam  penentuan  mahasiswa  berprestasi.  Pada kriteria  penentuan  mahasiswa  berprestasi,  masih  belum  memiliki  nilai  bobot, sehingga untuk  memperoleh  nilai bobot  kriteria  dihasilkan  dengan  menerapkan  metode  rank  order  rentroid  (ROC).  Dimana  proses  perhitungan untuk menghasilkan nilai bobot dapat menggunakan persamaan 1.
W 1 = 1+⁡ 1 2 ⁡+⁡ 1 3 ⁡+⁡ 1 4 ⁡+⁡ 1 5 ⁡+⁡ 1 6 ⁡ 6 = 0,41
W 2 = 0+⁡ 1 2 ⁡+⁡ 1 3 ⁡+⁡ 1 4 ⁡+⁡ 1 5 ⁡+⁡ 1 6 ⁡ 6 = 0,24
W 3 = 0+⁡0⁡+⁡ 1 3 ⁡+⁡ 1 4 ⁡+⁡ 1 5 ⁡+⁡ 1 6 ⁡ 6 = 0,21
W 4 = 0+⁡0⁡+⁡0⁡+ 1 4 ⁡+⁡ 1 5 ⁡+⁡ 1 6 ⁡ 6 = 0,10 W 5 = 0+⁡0⁡+⁡0⁡+⁡0⁡+⁡ 1 5 ⁡+⁡ 1 6 ⁡ 6 = 0,06
W 6 = 0+⁡0⁡+⁡0⁡+⁡0⁡+⁡0⁡+⁡ 1 6 ⁡ 6 = 0,03
Berdasarkan  perhitungan  yang  dilakukan  diatas  dalam  pencarian  nilai  bobot  kriteria  maka,  W 1 =  0,41, W 2 =0,24, W 3 =0,21, W 4 =0,10, W 5 =0,06, W 6 =0,03. Tahapan penyelesaian metode MAUT sebagai berikut: 1.   Membentuk matrik keputusan.
4 5 5 3,68  4 5 2 4 3 3,55  5 5 X ij = 4 4
4 3,87  5 3 3 5 5 3,90  4 5 5 5 3 3,77  5 5 5 4 5 3,50  3 3 2 5 4 3,66  5 3 4 5 3 3,71  4 5 Max 5 5 5 3,90  5
5
Min 2 4 3 3,50  3
3 2.  Melakukan normalisasi terhadap matrik keputusan X ij . a.   Normalisasi A1
A1 1 = 4⁡−⁡2 5⁡−⁡2 = 0,67
A1 2 = 5⁡−⁡4 5⁡−⁡4 = 1
A1 3 = 5⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 1
A1 4 = 3,68⁡–⁡3,50 3,90⁡–⁡3,50 = 0,45
A1 5 = 4⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 0,5
A1 6 = 5⁡−⁡3 5⁡−⁡3 =1 b.   Normalisasi A2 A2 1 = 2⁡−2⁡ 5⁡−⁡2 = 0
A2 2 = 4⁡−⁡4 5⁡−⁡4 = 0
A2 3 = 3⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 0
A2 4 = 3,55⁡–⁡3,50 3,90⁡–⁡3,50 = 0,13
A2 5 = 5⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 1
A2 6 = 5⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 1 c.   Normalisasi A3 A3 1 = 4⁡−⁡2 5⁡−2 = 0,67
A3 2 = 4⁡−⁡4 5⁡−⁡4 = 0
A3 3 = 4⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 0,5
A 4 = 3,87⁡–⁡3,50 3,90⁡–⁡3,50 = 0,95
A3 5 = 3⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 0
A3 6 = 3⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 0 d.   Normalisasi A4
A4 1 = 3⁡−⁡2 5⁡−⁡2 = 0,33
A4 2 = 5⁡−⁡4 5⁡−⁡4 = 1
A4 3 = 5⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 1
A4 4 = 3,90⁡–⁡3,50 3,90⁡–⁡3,50 = 1
A4 5 = 4⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 0,5
A4 6 = 5⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 1 e.   Normalisasi A5
A5 1 = 5⁡−⁡2 5⁡−⁡2 = 1
A5 2 = 5⁡−⁡4 5⁡−⁡4 = 1
A5 3 = 3⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 0
A5 4 = 3,77⁡–⁡3,50 3,90⁡–⁡3,50 = 0,97
A5 5 = 5⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 1
A5 6 = 3⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 0 f.   Normalisasi A6
A6 1 = 5⁡−⁡2 5⁡−⁡2 = 1
A6 2 = 4⁡−⁡4 5⁡−⁡4 = 0
A6 3 = 5⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 1
A6 4 = 3,50⁡–⁡3,50 3,90⁡–⁡3,50 = 0
A6 5 = 3⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 0
A6 6 = 3⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 0 g.   Normalisasi A7
A7 1 = 2⁡−⁡2 5⁡−⁡2 = 0
A7 2 = 5⁡−⁡4 5⁡−⁡4 = 1
A7 3 = 4⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 0,5 A7 4 = 3,66⁡–⁡3,50 3,90⁡–⁡3,50 = 0,4
A7 5 = 5⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 1
A7 6 = 3⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 0 h.   Normalisasi A8
A8 1 = 4⁡−⁡2 5⁡−⁡2 = 0,67
A8 2 = 5⁡−⁡4 5⁡−⁡4 = 1 A8 3 = 3⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 0
A8 4 = 3,71⁡–⁡3,50 3,90⁡–⁡3,50 = 0,53
A8 5 = 4⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 0,5
A8 6 = 5⁡−⁡3 5⁡−⁡3 = 1
Dari hasil normalisasi tersebut, akan ditampilkan dalam bentuk tabel, seperti terlihat pada tabel 5 berikut :
Tabel 5. Normalisasi Matrik
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 A 1 0,67 1 1 0,45 0,5 1 A 2 0 0 0 0,13 1 1
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 A 3 0,67 0 0,5 0,95 0 0 A 4 0,33 1 1 1 0,5 1 A 5 1 1 0 0,97 1 0 A 6 1 0 1 0 0 0 A 7 0 1 0,5 0,4 1 0 A 8 0,67 1 0 0,53 0,5 1 3.  Menghitung nilai Utilitas Marjinal (U ij ). A 1 U 1,1 = exp(0,67) 2 −1 1,71 = 0,337 U 1,2 = exp(1) 2 −1 1,71 = 0,585 U 1,3 = exp(1) 2 −1 1,71 = 0,585 U 1,4 = exp(0,45) 2 −1 1,71 = 0,263 U 1,5 = exp(0,5) 2 −1 1,71 = 0,276
U 1,6 = exp(1) 2 −1 1,71 = 0,585 A 2 U 2,1 = exp(0) 2 −1 1,71 = 0,215 U 2,2 = exp(0) 2 −1 1,71 = 0,215 U 2,3 = exp(0) 2 −1 1,71 = 0,215 U 2,4 = exp(0,13) 2 −1 1,71 = 0,219 U 2,5 = exp(1) 2 −1 1,71 = 0,585
U 2,6 = exp(1) 2 −1 1,71
= 0,585
A 3 U 3,1 = exp(0,67) 2 −1 1,71 = 0,337
U 3,2 = exp(0) 2 −1 1,71 = 0,215
U 3,3 = exp(0,5) 2 −1 1,71 = 0,276
U 3,4 = exp(0,95) 2 −1 1,71 = 0,530
U 3,5 = exp(0) 2 −1 1,71 = 0,215
U 3,6 = exp(0) 2 −1 1,71
= 0,215 A 4 U 1,1 = exp(0,33) 2 −1 1,71 = 0,239
U 1,2 = exp(1) 2 −1 1,71 = 0,585 U 1,3 = exp(1) 2 −1 1,71 = 0,585
U 1,4 = exp(1) 2 −1 1,71
= 0,585
U 1,5 = exp(0,5) 2 −1 1,71 = 0,276
U 1,6 = exp(1) 2 −1 1,71 = 0,585
A 5 U 1,1 = exp(1) 2 −1 1,71 = 0,585
U 1,2 = exp(1) 2 −1 1,71 = 0,585
U 1,3 = exp(0) 2 −1 1,71 = 0,215
U 1,4 = exp(0,97) 2 −1 1,71 = 0,551
U 1,5 = exp(1) 2 −1 1,71 = 0,585 U 1,6 = exp(0) 2 −1 1,71 = 0,215 A 6 U 1,1 = exp(1) 2 −1 1,71 = 0,585 U 1,2 = exp(0) 2 −1 1,71 = 0,215
U 1,3 = exp(1) 2 −1 1,71 = 0,585
U 1,4 = exp(0) 2 −1 1,71 = 0,215
U 1,5 = exp(0) 2 −1 1,71 = 0,215
U 1,6 = exp(0) 2 −1 1,71 = 0,215 A 7 U 1,1 = exp(0) 2 −1 1,71 = 0,215
U 1,2 = exp(1) 2 −1 1,71 = 0,585
U 1,3 = exp(0,5) 2 −1 1,71 = 0,276 U 1,4 = exp(0,4) 2 −1 1,71 = 0,252 U 1,5 = exp(1) 2 −1 1,71 = 0,585 U 1,6 = exp(0) 2 −1 1,71 = 0,215 A 8 U 1,1 = exp(0,67) 2 −1 1,71 = 0,337
U 1,2 = exp(1) 2 −1 1,71 = 0,585
U 1,3 = exp(0) 2 −1 1,71 = 0,215
U 1,4 = exp(0,53) 2 −1 1,71 = 0,285 U 1,5 = exp(0,5) 2 −1 1,71 = 0,276
U 1,6 = exp(1) 2 −1 1,71 = 0,585
Berikut hasil pencarian nilai utilitas marjinal dapat dilihat pada tabel 6 berikut:
Tabel 6. Utilitas Marjinal 0,337 0,585 0,5855 0,263 0,276 0,585 0,215 0,215 0,215 0,219 0,585 0,585 0,337 0,215 0,276 0,530 0,215 0,215 0,239 0,585 0,585 0,585 0,276 0,585 0,585 0,585 0,215 0,551 0,585 0,215 0,585 0,215 0,585 0,215 0,215 0,215 0,215 0,585 0,276 0,252 0,585 0,215 0,337 0,585 0,215 0,285 0,276 0,585
4.  Menghitung nilai Utilitas Akhir (U i ). A 1 = (0,337*0,41) + (0,585*0,24) + (0,585*0,21) + (0,263*0,10) + (0,276*0,06) + (0,585*0,03) = 0,462 A 2 = (0,215*0,41) + (0,215*0,24) + (0,215*0,21) + (0,219*0,10) + (0,585*0,06) + (0,585*0,03) = 0,259 A 3 = (0,337*0,41) + (0,215*0,24) + (0,276*0,21) + (0,530*0,10) + (0,215*0,06) + (0,215*0,03) = 0,320 A 4 = (0,239*0,41) + (0,585*0,24) + (0,585*0,21) + (0,263*0,10) + (0,276*0,06) + (0,585*0,03) = 0,454 A 5 = (0,585*0,41) + (0,585*0,24) + (0,215*0,21) + (0,551*0,10) + (0,585*0,06) + (0,215*0,03) = 0,343 A 6 = (0,585*0,41) + (0,215*0,24) + (0,585*0,21) + (0,215*0,10) + (0,215*0,06) + (0,215*0,03) = 0,455 A 7 = (0,215*0,41) + (0,585*0,24) + (0,276*0,21) + (0,252*0,10) + (0,585*0,06) + (0,215*0,03) = 0,353
A 8 = (0,337*0,41) + (0,585*0,24) + (0,215*0,21) + (0,285*0,10) + (0,276*0,06) + (0,585*0,03) = 0,386 Hasil dari penelitian ini berupa sebuah keputusan penentuan mahasiswa yang memiliki nilai skor tertinggi dengan  memiliki  predikat  baik.  Dari  hasil  perthitungan  metode  MAUT  diperoleh  sebuah  rekomendasi  hasil keputusan terlihat pada tabel 6, sebagai berikut:
Tabel 6. Keputusan
Ranking Alternatif Utility 1 Netralman (A 1 ) 0,462 2 Laurencia (A 6 ) 0,455 3 Erwin Saputra (A 4 ) 0,454 4 Ratna Maria (A 8 ) 0,386 5 Fajar Agung (A 7 ) 0,353 6 Nur Aisyah (A 5 ) 0,343 7 M. Agung Tri (A 3 ) 0,320 8 Linda Sulastri (A 2 ) 0,259
Dari  tabel  6,  dapat  dilihat  bahwa  alternatif  A 1 atas  nama  Netralman  memiliki  nilai  Utility  tertinggi sehingga  mendapatkan  peringkat  pertama  (1),  dengan  demikian  alternatif  tersebut  bisa  di  rekomendasikan merupakan mahasiswa berprestasi.

## 4. KESIMPULAN
Dari  uraian  masalah  di  atas,  serta  berdasarkan  analisa  pada  point-point  yang  ada,  maka  dapat  ditarik  sebuah kesimpulan  bahwa  metode  MAUT  dapat  mengelola  data  mahasiswa  menjadi  sebuah  informasi  rekomendasi keputusan berupa mahasiswa berprestasi dengan skor nilai tertinggi terhadap kriteria yang telah ditentukan. Hasil dalam penelitian  ini  menunjukan terdapat  mahasiswa yang  memiliki  skor tertinggi  yaitu Netralman(A 1 ) dengan nilai utilitas 0,462.

## REFERENCES
[1] R. Manurung, Fitriani, Retnowati Sitanggang, F. T. Waruwu, and Fadlina, “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (  WASPAS )  Dalam  Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi,”  JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 148–151, 2018.
[2] Sarwandi et al., Sistem Pendukung Keputusan, 1st ed. Medan: CV Graha Mitra Edukasi, 2023.
[3] 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.
[4] T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5] D.  Aldo,  N.  Putra,  and  Z.  Munir,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENILAIAN  KINERJA  DOSEN DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTI ATTRIBUTE UTILITY THEORY ( MAUT ) Dasril,”  J. Sist. Inf. dan Manaj., vol. 7, no. 2, 2019.
[6] R. S. Hayati and S. Aliyah, “Promosi Jabatan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory,”  IT J., vol. 8, no. 2, pp. 103–111, 2020.
[7] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan. 2015.
[8] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making (MCDM) Pada Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: CV.Budi Utama, 2017.
[9] A.  Perdana  and  A.  Budiman,  “Analysis  of  Multi-attribute  Utility  Theory  for  College  Ranking  Decision  Making,” SinkrOn, vol. 4, no. 2, p. 19, 2020.
[10]  A.  Alfiarini  and  Y.  Primadasa,  “Penerapan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  Untuk  Menganalisa  Pemberian Bantuan Raskin,” Techno.Com, 2020.
[11]  R. T. Aldisa, Sanwani,  D. M. Simanjuntak, S. Laia, and Mesran, “Penerapan Metode Metode Multy Attribute Utility Theory (MAUT) dalam Pemilihan Asisten Laboratorium Komputer,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 3, pp. 1782–1788, 2022.
[12]  R. Kariman, H. Priyanto, and H. Sastypratiwi, “Implementasi Metode MAUT pada Aplikasi Pemilihan Staf Berprestasi Dinas Pangan Pertanian & Perikanan Kota Pontianak,” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 8, no. 2, p. 212, 2020.
[13]  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.
[14]  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.
[15]  A. G. Simorangkir, F. Saidah, and M. Mesran, “Penerapan Metode Maut, Copras Dan  Edas  Dalam Pemilihan Media Pembelajaran Online Di Masa Pandemic Covid-19,” J. Teknol. Inf. Mura, vol. 14, no. 1, pp. 46–56, 2022.
[16]  N. Hadinata, “Implementasi Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Pada Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Penerima Kredit,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 7, no. 2, pp. 87–92, 2018.
[17]  T. Imandasari, A. P.  Windarto, and D. Hartama, “Analisis Metode MAUT Pada Pemilihan Deodorant,” pp. 736–739, 2019.
[18]  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.
[19]  D. N. Sholihaningtias, “Penerapan Kombinasi Metode MAUT dan ROC Dalam Seleksi Karyawan,” Techno. Com, vol. 22, no. 1, pp. 145–155, 2023.
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6823
[20]  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.