## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5937
Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023

## Penerapan Metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) pada Pemilihan Broadcasting Terbaik
Karya Suhada 1 ,*, Saludin 2 , Abdurrahman Sadikin 3 , Indah Kusuma Dewi 4 , Fifto Nugroho 5
1 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Rosma, Karawang, Indonesia Fakultas Teknik Informatika, Universitas Bina Insani, Bekasi, Indonesia
3 Fakultas Ekonomi Bisnis, Universitas Lambung Mangkurat, Banjarmasin, Indonesia
4 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Ibnu Sina, Batam, Indonesia
5 Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bung Karno, Jakarta, Indonesia Email: 1,* karya.suhada@dosen.rosma.ac.id, 2 saludin@binainsani.ac.id, 3 abdurrahmansadikinih@ulm.ac.id ,
4 indah.kusuma@uis.ac.id, 5 fiftonugroho@ubk.ac.id Email Penulis Korespondensi: karya.suhada@dosen.rosma.ac.id
Abstrak− Jaman  yang  semakin  canggih  dan  kehidupan  yang  semakin  medern  menjadikan  konten-konten  yang  menghibur menjadikan pekerjaan Broadcasting menjadi suatu lapangan pekerjaan yang menjanjikan. Hal tersebut mengakibatkan banyaknya masyarakat  yang  berminat  menjadi  Broadcasting.  Broadcasting  merupakan  suatu  pekerjaan  yang  berkaitan  dengan  penyiaran. Semua pihak yang ikut serta dalam penyiaran, baik kameramen, pembawa acara, konten kreator, writer kreator dan sebagainya. Broadcasting ini biasanya berguna bagi pihak yang ingin mengupload video baik ke youtobe, Tiktok, instagram dan lain sebagainya. Pada pemilihan Broadcasting dilakukan secara manual akan membutuhkan waktu yang lama dan tenaga yang banyak. Oleh karena itu  dibutuhkan  suatu  sisyem  pendukung  keputusan  dalam  rangka  membantu  pihak  yang  berkepentingan  dalam  memilih Broadcasting  terbaik.  Dalam  penggunaan  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  perangkingan  ini  metode  yang digunakan yaitu metode Metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT). Berdasarkan hasil perhitungan dari metode MAUT maka diperoleh hasil sebesar 0.6731 dengan alternatif A 7 Atas nama Bintang Simanjuntak sebagai alternatif terbaik yang pantas diterima sebagai Broadcasting.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Metode MAUT; Broadcasting; Pemilihan
Abstract− In an increasingly sophisticated era and increasingly modern life, entertaining content makes Broadcasting a promising job field. This resulted in many people being interested in broadcasting. Broadcasting is a job related to broadcasting. All parties who participate in broadcasting, both cameramen, presenters, content creators, writer creators and so on. Broadcasting is usually useful for those who want to upload videos to YouTube, Tiktok, Instagram and so on. Broadcasting selection is done manually, it will take a long time and a lot of effort. Therefore a decision support system is needed in order to assist interested parties in choosing the best Broadcasting. In using a decision support system using this ranking method, the method used is the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method. Based on the calculation results from the MAUT method, a result of 0.6731 is obtained with the alternative A7 On behalf of Bintang Simanjuntak as the best alternative that deserves to be accepted as Broadcasting.
Keywords: Decision Support System; MAUT Method; Broadcasting; Selection

## 1. PENDAHULUAN
Zaman  yang  semakin  canggih  dan  kehidupan  yang  semakin  medern  menjadikan  konten-konten  yang  menghibur menjadikan pekerjaan Broadcasting menjadi suatu lapangan pekerjaan yang menjanjikan. Hal tersebut mengakibatkan banyaknya  masyarakat  yang  berminat  menjadi  Broadcasting[1].  Broadcasting  merupakan  suatu  pekerjaan  yang berkaitan dengan penyiaran. Semua pihak yang ikut serta dalam penyiaran, baik kameramen, pembawa acara, konten kreator, writer kreator dan sebagainya[2]. Broadcasting ini biasanya berguna bagi pihak yang ingin mengupload video baik ke youtobe, Tiktok, instagram dan lain sebagainya. Yang tujuan utamanya adalah untuk mencari penggemar atau pengikut. Dengan kata lain video tersebut bertujuan untuk meningkatkan follower dan dapat menarik peminat sehingga dapat meningkatkan jumlah tawaran edorse[3].
Banyaknya masyarakat yang berminat dalam bekerja diprofesi ini menjadikan menjadikan banyak orang yang berminat  dan  bahkan  mempersiapkan  diri  sehingga  bertindak  mendaftarkan  diri.  Hal  ini  menjadikan  pihak  yang membutuhkan justru bingung harus memilih siapa yang akan diterima menjadi Broadcasting. Hal ini pada akhirnya menjadikan pemilihan Broadcasting ini memiliki kualifikasi atau kriteria-kriteria yang harus dimiliki oleh seseorang yang mendaftar menjadi Broadcasting.
Kriteria-kriteria tersebut adalah sebagai berikut : Kreatif berfikir, menguasai sosial media, bersedia tampil di layar kaca yang dapat terlihat dari kecakapan berbicara, menguasai beberapa aplikasi edit video, bersikap jujur, disiplin dan bertanggung jawab serta usia, Dan terakhir memiliki pengalaman kerja. Sehingga dengan adanya kriteria ini dapat menjadikan pemilihan Broadcasting ini menjadi lebih mudah. Namun jika pemilihan Broadcasting dilakukan secara manual  akan  membutuhkan  waktu  yang  lama  dan  tenaga  yang  banyak.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  sisyem pendukung keputusan dalam rangka membantu pihak yang berkepentingan dalam memilih Broadcasting terbaik.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5937
Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem yang dirancang dan di terapkan pada komputer serta cara kerja yang dipakai pada SPK adalah sistem yang berbasis komputer. Kemajuan komputerisasi yang semakin canggih menghasilkan berbagai sistem yang dapat digunakan untuk membantu mempermudah pekerjaan manusia. Salah satu sistem tersebut adalah sistem pendukung keputusan[4][5]. SPK ini biasanya dan keseringan dipakai dalam membantu pekerjaan manusia yang berkaitan dengan pengambilan suatu keputusan yang sulit. Selain itu fungsi lain dari SPK ini adalah membantu pekerjaan manusia dalam memilih suatu hal dimana pilihan tersebut memiliki jumlah yang relatif besar dan jika dilakukan secara manual akan membutuhkan waktu yang relatif lama[6][7][8]. Selain itu jika pemilihan yang dilakukan adalah secara manual dapat menghasilkan suatu pemilihan yang rancu dan tidak objektif. Tidak objektif berarti  subjektif    yang  artinya  hasil  tersebut  hanya  berdasarkan  parameter  seseorang  sehingga  dapat  terjadi ketidakadilan[9]. Oleh karena itu, dengan adanya SPK ini dapat dijadikan alternatif dalam melakukan pengambilan keputusan. Dalam penggunaan SPK harus menggunakan metode penelitian ini metode yang digunakan adalah metode MAUT.
Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk memperbandingkan  kualitas  dari  banyak  pilihan  sehingga  dengan  dilakukannya  perbandingan  tersebut  dapat memperoleh satu pilihan terbaik. Pilihan yang dihasilkan pada metode MAUT ini dapat dipastikan adalah hasil yang objektif  dan  tidak  memihak  pada  siapaun  dengan  alasan  yang  tidak  masuk  akal[10].  Sehingga  keputusan  yang dihasilkan adalha keputusanyang adil dan sesuai dengan kualifikasi. Perbandingan pada metode MAUT ini dilakukan dengan menyatukan semua kriteria baik yang memiliki resiko dan biaya seta manfaat. sehingga setiap kriteria yang yang bernilai positif atau bermanfaat akan menambah penilaian dan setiap kriteria yang bernilai negatif atau beresiko akan mengurangi penilaian[11].
Berikut penelitian terkait mengenai SPK, metode MAUT, dan mengenai topik yang sedang diteliti. Penelitian yag  dilakukan  oleh  C.  F.  Sianturi  dkk  pada  tahun  2021  mengenai  SPK  dalam  menentukan  masyarakat  yang  layak mendapat kartu pra kerja dengan alternatif sebanyak 10 dan kriteria ada 8 dan hasil yang maksimal dan penelitian yang dilakukan  berjalan  dengan  lancar[12].  Penelitian  lain  dilakukan  oleh  A.  Perdana  dkk  pada  tahun  2020  dalam menganalisa metode MAUT yang merupakan metode dati SPK dengan hasil yang diperoleh sebesar 0.8634 sebagai alternatif  terbaik[13].  Selanjutnya  jurnal  yang  dibuat  oleh  Z.  Allah  Bukhsh  dkk  pada  tahun  2019  dimana  pada penelitian  tersebut  penulis  menggunakan  metode  MAUT  dalam  menentukan  level  jembatan  dengan  hasil  sebesar 0.9124 sebagai alternatif terbaik [14]. Penelitian selanjutnya adalah jurnal yang dibuat pada tahun 2019 oleh Aldo dkk mengenai penilaian kinerja dosen dengan mengimplementasikan metode MAUT  dengan hasil sebesar 0.8451 yang diperoleh  A 4 sebagai  alternatif  terbaik[15].  Penelitian  lain  menggunakan  SPK  yang  dilakukan  pada  tahun  2018 mengenai pemilihan guru dan pegawai yang dilakukan dengan tujuan menganalisa metode MOORA[16].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berikut gamabr 1 merupakan tahapan penelitian yang penulis lalui.
Gambar 1. Tahapan penelitian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5937
Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
Dari tahapan penelitian pada gambar 1 dapat dijelaskan secara singkat sebagai berikut.
a. Analisa Masalah
Tahapan analisa masalah adalah tahapan  pertama dimana penulis mulai memahami permasalahan yang ada dan memikirkan  solusi  terbaik  pada  masalah  tersebut.  pada  penelitian  ini  masalah  yang  terdapat  adalah  mengenai pemilihan broadcasting yang terbaik dengan solusi yaitu menggunakan SPK dengan mengimplementasikan metode MAUT
b. Pengumpulan data
Tahapan  pengumpulan  data  adalah  tahapan  dimana  peneliti  mulai  mencari  data-data  yang  berkaitan  dengan masalah yang sedang dihadapi. Pada penelitian ini data yang paling utama adalah objek yang akan diteliti yang dijadikan  sebagai  alternatif.  Selain  alternatif,  data  kriteria  juga  sangat  dibutuhkan.  Oleh  karena  itu  peneliti diharuskan memperoleh data alternatif dan data kriteria.
c. Studi literatur
Studi  literatur  adalah  tahapan  penulis  mempelajari  SPK  dan  tahapan  pada  metode  MAUT.  Tahapan  ini  yauti mencari  berbagai  informasi  dan  berbagai  referensi  baik  dari  buku,  jurnal,  dan  berbagai  bentuk  jenis  penelitian lainnya.
d. Analisa dan penerapan
Tahapan selanjutnya adalah tahapan mengenai analisa dan penerapan. Pada tahapan ini penulis melakukan berbagai langkah pada metode MAUT sehingga menghasilkan suatu nilai yang akan menjadi sebuah keputusan.
e. Laporan Penelitian
Langkah  terakhir  adalah  membuat  laporan  penelitian.  Tahapan  ini  adalah  tahapan  dimana  penulis  diharuskan menuangkan semua hasil yang telah diperoleh dan akan dibuat dalam bentuk laporan atau jurnal ilmiah

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem yang dirancang dan di terapkan pada komputer serta cara kerja yang  dipakai  pada  SPK  adalah  sistem  yang  berbasis  komputer.  Kemajuan  komputerisasi  yang  semakin  canggih menghasilkan berbagai sistem yang dapat digunakan untuk membantu mempermudah pekerjaan manusia. Salah satu sistem  tersebut  adalah  sistem  pendukung  keputusan.  SPK  ini  biasanya  dan  keseringan  dipakai  dalam  membantu pekerjaan manusia yang berkaitan dengan pengambilan suatu keputusan yang sulit. Selain itu fungsi lain dari SPK ini adalah membantu pekerjaan manusia dalam memilih suatu hal dimana pilihan tersebut memiliki jumlah yang relatif besar dan jika dilakukan secara manual akan membutuhkan waktu yang relatif lama. Selain itu jika pemilihan yang dilakukan  adalah  secara  manual  dapat  menghasilkan  suatu  pemilihan  yang  rancu  dan  tidak  objektif.  Tidak  objektif berarti  subjektif  yang  artinya  hasil  tersebut  hanya  berdasarkan  parameter  seseorang  sehingga  dapat  terjadi ketidakadilan [17]–[19].

## 2.3 Broadcasting
Broadcasting  merupakan  suatu  pekerjaan  yang  berkaitan  dengan  penyiaran.  Semua  pihak  yang  ikut  serta  dalam penyiaran, baik kameramen, pembawa acara, konten kreator, writer kreator dan sebagainya. Broadcasting ini biasanya berguna bagi pihak yang ingin mengupload video baik ke youtobe, Tiktok, instagram dan lain sebagainya. Yang tujuan utamanya  adalah  untuk  mencari  penggemar  atau  pengikut.  Dengan  kata  lain  video  tersebut  bertujuan  untuk meningkatkan follower dan dapat menarik peminat sehingga dapat meningkatkan jumlah tawaran edorse. Banyaknya masyarakat yang berminat dalam bekerja diprofesi ini menjadikan menjadikan banyak orang yang berminat dan bahkan mempersiapkan  diri  sehingga  bertindak  mendaftarkan  diri.  Hal  ini  menjadikan  pihak  yang  membutuhkan  justru bingung harus memilih siapa yang akan diterima menjadi Broadcasting. Hal ini pada akhirnya menjadikan pemilihan Broadcasting ini memiliki kualifikasi atau kriteria-kriteria yang harus dimiliki oleh seseorang yang mendaftar menjadi Broadcasting.  Kriteria-kriteria  tersebut  adalah  sebagai  berikut  :  Kreatif  berfikir,  menguasai  sosial  media,  bersedia tampil di layar kaca yang dapat terlihat dari kecakapan berbicara, menguasai beberapa aplikasi edit video, bersikap jujur, disiplin dan bertanggung jawab serta usia, Dan terakhir memiliki pengalaman kerja. Sehingga dengan adanya kriteria ini dapat menjadikan pemilihan Broadcasting ini menjadi lebih mudah.

## 2.4 Metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT)
Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  memperbandingkan kualitas  dari  banyak  pilihan  sehingga  dengan  dilakukannya  perbandingan  tersebut  dapat  memperoleh  satu  pilihan terbaik. Pilihan yang dihasilkan pada metode MAUT ini dapat dipastikan adalah hasil yang objektif dan tidak memihak pada siapaun dengan alasan yang tidak masuk akal[20]. Sehingga keputusan yang dihasilkan adalha keputusanyang adil dan sesuai dengan kualifikasi. Perbandingan pada metode MAUT ini dilakukan dengan menyatukan semua kriteria baik yang memili9ki resiko dan biaya seta manfaat[21], [22]. sehingga setiap kriteria yang yang bernilai positif atau

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5937
Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
bermanfaat  akan  menambah  penilaian  dan  setiap  kriteria  yang  bernilai  negatif  atau  beresiko  akan  mengurangi penilaian. Berikut tahapan yang harus dilalui pada metode MAUT[23]–[28]: a. Membentuk matriks Keputusan
X ij = [ r 11 ⋯ r 1j ⋯ r 1n ⋮ ⋱
⋮ ⋱ ⋮
r i1 ⋯ r ij ⋯ r in ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮
r m1 ⋯ r mj ⋯ r mn ] ; i = 1,…, m, j = 1,…,n (1)
b. Normalisasi matriks awal
Pencarian nilai normalisasi pada kriteria Benefit (Keuntungan)
( r ij ∗ ) = r ij −  min (rij)
max( r ij )−min (r ij ) (2)
Pencarian normalisasi nilai pada kriteria Cost (Biaya)
r ij= ∗ 1 +   ( min(r ij )− r ij max(r ij )−min (r ij ) ) (3)
c. Menghitung nilai marginal utilitas
𝑢 𝑖𝑗 = 𝑒(𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) 2 −1 1,71 (4)
d. Mendapatkan nilai utilitas akhir
𝑈 𝑖 = ∑ = 𝑛 𝑗 1 𝑢 𝑖𝑗 . 𝑤 𝑗 (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penentuan  Broadcasting  terbaik  dalalm  menggunakan  metode  MAUT  akan  diperlihatkan  pada  penjelasan dibawah ini.

## 3.1 Penentuan Alternatif dan Kriteria
Berikut ini data yang ditemukan penulis mengenai alternatif yang dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Keterangan 𝐴 1 Rika Ayu 𝐴 2 Apriani 𝐴 3 Zaza Mutiara 𝐴 4 Kiko Asra 𝐴 5 Dwi Ayunda 𝐴 6 Kayla Ambarita 𝐴 7 Bintang Simanjuntak
Pada Proses pemilihan Broadcasting terbaik dibutuhkan kriteria-kriteria yang dapat dilihan pada tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis 𝐶 1 Menguasai Beberapa Aplikasi Edit Video  Benefit 𝐶 2 Menguasai Sosial Media Benefit 𝐶 3 Pengalaman Kerja Benefit 𝐶 4 Kemampuan Bahasa Inggris Benefit C 5 Usia Cost

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5937
Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
Berdasarkan  pada  tabel  2  diatas,  terdapat  beberapa  kriteria  yang  dapat  di  jadikan  sebagai  acuan  untuk memperkuat seleksi pertukaran mahasiswa. Berikut merupakan penjelasan dari beberapa kriteria tersebut: Menguasai Beberapa Aplikasi Edit Video : Jumlah Aplikasi Edit Video yang dikuasai. Menguasai Sosial Media
: dapat memainkan Sosial media secara aktif. Pengalaman Kerja : Lama waktu seseorang bekerja dibidang yang berkaitan dengan Broadcasting. Kemampuan Bahasa Inggris : Nilai tambahan yang dimiliki agar mempermudah Seleksi tersebut. Usia : Semakin muda usianya semakin produktif. Sehingga jika usianya lebih besar dapat mengurangi poin (dalam tahun).
Selanjutnya  adalah  menentukan  bobot.  Pada  penelitian  ini  metode  pembobotan  yang  digunakan  adalah pembobotan dengan metode Rank Order Centroid (ROC) [29]–[31]. Nilai bobot dengan menggunakan metode ROC akan ditujukkan pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Data Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis 𝐶 1 Menguasai Beberapa Aplikasi Edit Video 0.456 Benefit 𝐶 2 Menguasai Sosial Media 0.256 Benefit 𝐶 3 Pengalaman Kerja 0.156 Benefit 𝐶 4 Kemampuan Bahasa Inggris 0.09 Benefit C 5 Usia 0.04 Cost
Tahap berikutnya menentukan bata rating kecocokan alternatif dan kriteria yang dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4. Data Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria
Alternatif 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 𝑪 𝟒 𝑪 𝟓 𝐴 1 4 Sangat menguasai 4 tahun Baik 27 tahun 𝐴 2 3 menguasai 2 tahun  Sangat Baik  25 tahun 𝐴 3 2 Kurang menguasai  3 tahun Baik 30 tahun 𝐴 4 2 Sangat menguasai 4 tahun  Cukup Baik  31 tahun 𝐴 5 3 Sangat menguasai 3 tahun Baik 29 tahun 𝐴 6 4 menguasai 2 tahun  Sangat Baik  28 tahun 𝐴 7 5 menguasai 5 tahun Baik 30 tahun
Pada tabel diatas masih terdapat kriteria dengan jenis linguistik yaitu C 2 dan C 4 sehingga harus diubah dalam bentuk nilai sesuai dengan tabel 5 dibawah ini:
Tabel 5. Nilai Bobot C 2 Keterangan Bobot Sangat menguasai 3 menguasai 2 Kurang menguasai 1 Tabel 6. Nilai Bobot C 4 Keterangan   Bobot Sangat Baik 3 Baik 2 Kurang Baik 1
Setelah mendapatkan nilai bobot pada setiap kriteria bernilai linguistik, berikut hasilnya dapat dilihat pada tabel 7:
Tabel 7. Data Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria setelah dibobotkan
Alternatif 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 𝑪 𝟒 𝑪 𝟓 𝐴 1 4 3 4 2 27
𝐴 2 3 2 2 3 25
𝐴 3 2 1 3 2 30
𝐴 4 2 3 4 1 31
𝐴 5 3 3 3 2 29

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5937
Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
Alternatif 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 𝑪 𝟒 𝑪 𝟓 𝐴 6 4 2 2 3 28 𝐴 7 5 2 5 2 30
3.2 Penerapan Metode MAUT
a. Membentuk matriks Keputusan
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 4 3 4 2 27 3 2 2 3 25 2 1 3 2 30 2 3 4 1 31 3 3 3 2 29 4 2 2 3 28 5 2 5 1 30]
b. Normalisasi matriks
Kriteria C 1 (Benefit) 𝑟 11 ∗ = 4−2 5−2 = 0.6667 𝑟 21 ∗ = 3−2 5−2 = 0.3333 𝑟 31 ∗ = 2−2 5−2 = 0
𝑟 41 ∗ = 2−2 5−2 = 0
𝑟 51 ∗ = 4−2 5−2 = 0.3333
𝑟 61 ∗ = 4−2 5−2 = 0.6667
𝑟 71 ∗ = 5−2 5−2 = 1.0000
Untuk C 2 sampai dengan C 4 dilakukan perhitungan yang sama dengan C 1 karena merupakan kriteria benefit. Sedangkan untuk C 5 penjelasannya adalah sebagai berikut: Kriteria C 5 (Cost) 𝑟 15 ∗ = 1 + 25−27 2−25 = 0.6667 𝑟 25 ∗ = 1 + 25−25 2−25 = 1.0000 𝑟 35 ∗ = 1 + 25−30 2−25 = 0.1667 𝑟 45 ∗ = 1 + 25−31 2−25 = 0 𝑟 55 ∗ = 1 + 25−29 2−25 = 0 .3333 𝑟 65 ∗ = 1 + 25−28 2−25 = 0.5000 𝑟 75 ∗ = 1 + 25−30 2−25 = 0.1667
Sesuai dengan hasil perhitungan diatas maka diperoleh tabel 8 berikut ini:
Tabel 8. Hasil Matriks Ternormalisasi
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 0.6667  1.0000  0.6667  0.5000  0.6667 A 2 0.3333  0.5000  0.0000  1.0000  1.0000 A 3 0.0000  0.0000  0.3333  0.5000  0.1667 A 4 0.0000  1.0000  0.6667  0.0000  0.0000 A 5 0.3333  1.0000  0.3333  0.5000  0.3333 A 6 0.6667  0.5000  0.0000  1.0000  0.5000 A 7 1.0000  0.5000  1.0000  0.5000  0.1667
c. Menghitung nilai marginal utilitas
Untuk Kriteria 𝐶 1
𝑈 11 = 𝑒 (0.6667)2 − 1 1.71 = 0.3273

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5937
Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
𝑈 21 = 𝑒 (0.3333)2 − 1
1.71 = 0.0687
𝑈 31 = 𝑒 (0)2 − 1
1.71 = 0 𝑈 41 = 𝑒 (0.)2 − 1 1.71 = 0 𝑈 51 = 𝑒 (0.3333)2 − 1 1.71 = 0.0687
𝑈 61 = 𝑒 (0.6667)2 − 1
1.71 = 0.3273
𝑈 71 = 𝑒 (1.0000)2 − 1
1.71 = 1.0048
Dari proses perhitungan yang sama seperti diatas maka diperoleh perhitungan yang akan diperlihatkan di tabel 9:
Tabel 9. Hasil perhitungan nilai marginal utilitas Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 0.3273  1.0048  0.3273  0.1661  0.3273 A 2 0.0687  0.1661  0.0000  1.0048  1.0048 A 3 0.0000  0.0000  0.0687  0.1661  0.0165 A 4 0.0000  1.0048  0.3273  0.0000  0.0000 A 5 0.0687  1.0048  0.0687  0.1661  0.0687 A 6 0.3273  0.1661  0.0000  1.0048  0.1661 A 7 1.0048  0.1661  1.0048  0.1661  0.0165
d. Mendapatkan nilai utilitas akhir
𝑈 1 = (0.456 ∗ 0.3273) + (0.256 ∗ 1.0048) + (0.156 ∗ 0.3273) + (0.09 ∗ 0.1661) + (0.04 ∗ 0.3273) = 0.4856 𝑈 2 = (0.456 ∗ 0.0687) + (0.256 ∗ 0.1661) + (0.156 ∗ 0.0000) + (0.09 ∗ 1.0048) + (0.04 ∗ 1.0048) = 0.2045 𝑈 3 = (0.456 ∗ 0.0000) + (0.256 ∗ 0.0000) + (0.156 ∗ 0.0687) + (0.09 ∗ 0.1661) + (0.04 ∗ 0.0165) = 0.0263 𝑈 4 = (0.456 ∗ 0.0000) + (0.256 ∗ 1.0048) + (0.156 ∗ 0.3273) + (0.09 ∗ 0.0000) + (0.04 ∗ 0.0000) = 0.3083 𝑈 5 = (0.456 ∗ 0.0687) + (0.256 ∗ 1.0048) + (0.156 ∗ 0.0687) + (0.09 ∗ 0.1661) + (0.04 ∗ 0.0687) = 0.3170 𝑈 6 = (0.456 ∗ 0.3273) + (0.256 ∗ 0.1661) + (0.156 ∗ 0.0000) + (0.09 ∗ 1.0048) + (0.04 ∗ 0.1661) = 0.2888 𝑈 7 = (0.456 ∗ 1.0048) + (0.256 ∗ 0.1661) + (0.156 ∗ 1.0048) + (0.09 ∗ 0.1661) + (0.04 ∗ 0.0165) = 0.6731
Setelah  mendapatkan nilai  utilitas  akhir  yang  nantinya  akan  dijadikan  menjadi  nilai  akhir  dan  menjadi nilai perangkingan akan dilihat pada tabel 10 dibawah ini:
Tabel 10. Hasil perangkingan setiap alternatif Alternatif Keterangan N. Utilitas  Peringkat 𝐴 1 Rika Ayu 0.4856 2 𝐴 2 Apriani 0.2045 6 𝐴 3 Zaza Mutiara 0.0263 7 𝐴 4 Kiko Asra 0.3083 4 𝐴 5 Dwi Ayunda 0.3170 3 𝐴 6 Kayla Ambarita 0.2888 5 𝐴 7 Bintang Simanjuntak 0.6731 1
Berdasarkan hasil perhitungan dari metode MAUT maka diperoleh hasil sebesar 0.6731 dengan alternatif A 7 Atas nama Bintang Simanjuntak sebagai alternatif terbaik yang pantas diterima sebagai Broadcasting.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5937
Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  penulis  dalam  meneliti  pemilihan  Broadcasting  dengan  menerapkan metode MAUT disimpulkan bahwa Berdasarkan hasil perhitungan dari metode MAUT maka diperoleh hasil sebesar 0.6731 dengan alternatif A 7 Atas nama Bintang Simanjuntak sebagai alternatif terbaik yang pantas diterima sebagai Broadcasting. Dengan adanya sistem pendukung keputusan menggunakan metode MAUT dapat membantu pihak yang bersangkutan dalam mengambil keputusan mengenai pemilihan Broadcasting.

## REFERENCES
[1] J. Ma, H. Liu, C. Peng, and T. Qiu, “Unauthorized broadcasting identification: A deep LSTM recurrent learning approach,” IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 69, no. 9, pp. 5981–5983, 2020.
[2] R. Briandana and M. Irfan, “Broadcasting management: The strategy of television production configuring for sustainability in the digital era,” Int. J. English Lit. Soc. Sci., vol. 4, no. 6, pp. 1879–1886, 2019.
[3] E.  Ndruru,  “Pemanfaatan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Seleksi  PKW  Terbaik  Dengan  Metode  Aras  Pada  LPK2- Pascom Medan,” J. Inf. Log., vol. I, no. 2, pp. 26–34, 2019.
[4] A.  NURSYADANA,  “ANALISIS  EFEKTIVITAS  PENERIMAAN  PAJAK  KENDARAAN  BERMOTOR  (PKB)  PADA UPTB SAMSAT MAMUJU PROVINSI SULAWESI BARAT.” 2019.
[5] W. M. Kifti and I. Hasian, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Merek Smartphone Terbaik Dalam Mendukung Belajar Online Mahasiswa Era Covid-19 Menggunakan Metode PSI ( Preference Selection Index ),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 1, pp. 762–768, 2021.
[6] G. Surya, K. Yota, and E. Aryanto, “SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW,” vol. 01, pp. 49– 56, 2019.
[7] K. Fatmawati, A. P. Windarto, and M. R. Lubis, “Analisa SPK Dengan Metode AHP Dalam Menentukan Faktor Konsumen Dalam Melakukan Kredit Barang,” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput., vol. I, pp. 314–321, 2017.
[8] D. Handoko, M. Mesran, S. D. Nasution, Y. Yuhandri, and H. Nurdiyanto, “Application Of Weight Sum Model (WSM) In Determining Special Allocation Funds Recipients,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 1, no. 2, pp. 31–35, 2017.
[9] N.  P.  Rizanti,  L.  T.  Sianturi,  and  M.  Sianturi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Pertukaran  Pelajar Menggunakan Metode PSI (Preference Selection Index),” Semin. Nas. Teknol. Komput. dan Sains, pp. 263–269, 2019.
[10]  K. Perencanaan et al., “Covid-19, New Normal, dan Perencanaan Pembangunan di Indonesia,” J. Perenc. Pembang. Indones. J. Dev. Plan., vol. 4, no. 2, pp. 240–252, 2020.
[11]  M.  D.  Saefudin  and  A.  Mirza,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Penilaian  Guru  Terbaik  Dengan  Metode  Multi-Attributive Border Approximation (MABAC),” OKTAL J. Ilmu Komput. dan Sains, vol. 1, no. 06, pp. 609–619, 2022.
[12]  C.  F.  Sianturi,  L.  T.  Sianturi,  U.  Hasanah,  Khairunnisa,  and  Mesran,  “Decision  Support  System  for  Accepting  Pre- Employment Cards during the Covid-19 Pandemic Using the Method Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA),” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 2, pp. 217–223, 2021.
[13]  A. Perdana and A. Budiman, “Analysis of Multi-attribute Utility Theory for College Ranking Decision Making,” SinkrOn, vol. 4, no. 2, p. 19, 2020.
[14]  Z. Allah Bukhsh, I. Stipanovic, G. Klanker, A. O’ Connor, and A. G. Doree, “Network level bridges maintenance planning using Multi-Attribute Utility Theory,” Struct. Infrastruct. Eng., vol. 15, no. 7, pp. 872–885, 2019.
[15]  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.
[16]  S. Manurung, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Dan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Moora,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018.
[17]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[18]  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.
[19]  D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan. 2018.
[20]  A. S. Putra, D. R. Aryanti, and I. Hartati, “Metode SAW (Simple Additive Weighting) sebagai Sistem Pendukung Keputusan Guru Berprestasi ( Studi Kasus : SMK Global Surya),” Pros. Semin. Nas. Darmajaya, vol. 1, no. 1, pp. 85–97, 2018.
[21]  Nia Komalasari, “Sistem Pendukung Keputusan Kelaikan Terbang (SPK2T),” J. Ind. Elektro dan Penerbangan 4, vol. 4, no. 1, pp. 1–11, 2016.
[22]  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.
[23]  Y. Ali and Aprina, “Penerapan Metode Preference Selection Index ( PSI ) Dalam Pemberian Dana BOS Pada Siswa Kurang Mampu,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, no. 1, pp. 590–597, 2019.
[24]  Y.  Setiawan  and  S.  Budilaksono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa  Lulusan  Terbaik  Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (Maut) DiStmik Antar Bangsa,” Ikraith-Informatika, vol. 6, no. 2, pp. 12–20, 2021.
[25]  H. R. Hatta, B. Pradana, and D. M. Khairina, “Kombinasi Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) pada Lomba Balita Sehat untuk Usia 6-24 Bulan,” Pros. Semin. Nas. Sist. Inf. dan Teknol. ke 4 Tahun

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5937
Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
2020, pp. 244–249, 2020.
[26]  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.
[27]  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.
[28]  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.
[29]  F. T. Waruwu and M. Mesran, “Comparative Analysis of Ranking Methods of WASPAS+ROC with Preference Selection Index (PSI) in Determining the Performance of Young Lecturers,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol., vol. 5, no. 2, pp. 207–214, 2021.
[30]  A.  G.  Simorangkir,  K.  Andika,  and  Mesran,  “Analisis  Penerapan  MOORA  Dalam  Penyeleksian  Peserta  Olimpiade  Catur dengan Metode Pembobotan Rank Order Centroid,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 2, no. 2, pp. 49–59, 2021.
[31]  S. Silvilestari, “Penerapan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Rank Order Centroid (ROC) dalam Keputusan Pemberian Kredit,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 3, no. 4, p. 371, 2019.