## Journal of Information System Research (JOSH)

## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Wajib Pajak Berprestasi Menggunakan Metode Multi-Attribute Utility Theory dan Rank Order Centroid
Aldo Bahy Colin * , Temi Ardiansah
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandarlampung Jl. ZA. Pagar Alam No.9 -11, Labuhan Ratu, Kec. Kedaton, Kota Bandar Lampung, Lampung, Indonesia Email: 1,* aldobahy@gmail.com, 2 temi@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: aldobahy@gmail.com Submitted: 16/12/2023; Accepted: 15/01/2024; Published: 22/01/2024
Abstrak −Wajib  pajak  berprestasi  berdasarkan  Surat  Keputusan  Walikota  Bandar  Lampung  tahun  2013  merujuk  kepada individu atau entitas bisnis yang menunjukkan kinerja keuangan yang unggul dan ketaatan pajak yang tinggi. Permasalahan yang  dialami  Badan  Pengelola  Pajak  dan  Retribusi  Daerah  (BPPRD)  Bandar  Lampung  penentuan  wajib  pajak  berprestasi dihitung berdasakan kriteria yang telah ditetapkan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode ROC untuk penentuan bobot  kriteria  penentuan  wajib  pajak  berprestasi,  dan  metode  MAUT  digunakan  dalam  perangkingan  alternatif  wajib  pajak berprestasi, sehingga hasil perangkingan  membantu dan merekomendasikan kepada Dinas  BPPRD Bandar Lampung dalam menentukan wajib pajak berprestasi dengan menggunakan kriteria yang telah ditetapkan oleh Dinas BPPRD Bandar Lampung. Hasil perangkingan wajib pajak berprestasi menggunakan metode MAUT dan ROC memberikan rekomendasi kepada Dina BPPRD yaitu peringkat 1 diperoleh dengan nilai 1,005 dengan nama wajib pajak Bakso Sony Pagar Alam, peringkat 2 diperoleh dengan nilai 0,772 dengan nama wajib pajak Rm. Hang Dihi, dan peringkat 3 diperoleh dengan nilai 0,776 dengan nama wajib pajak Minang Indah.
Kata Kunci: Kriteria; Penentuan; Metode MAUT; ROC; Wajib Pajak
Abstract −Outstanding taxpayers based on the Bandar Lampung Mayor Decree in 2013 refer to individuals or business entities that demonstrate superior financial performance and high tax compliance. The problem experienced by the Bandar Lampung Regional Tax and Retribution Management Agency (BPPRD) is that the determination of outstanding taxpayers is calculated based on predetermined criteria. This study aims to apply the ROC method to determine the weight of criteria for determining outstanding taxpayers, and the MAUT method is used in alternative ranking of outstanding taxpayers so that the ranking results help and recommend to the Bandar Lampung BPPRD Office in determining outstanding taxpayers using criteria set by the Bandar Lampung BPPRD Office. The ranking results of outstanding taxpayers using the MAUT and ROC methods provide recommendations to the BPPRD Dina, namely rank 1 obtained with a value of 1.005 with the name of the taxpayer Bakso Sony Pagar Alam, rank 2 obtained with a value of 0.772 with the name of the taxpayer RM. Hang Dihi, and rank 3 obtained with a value of 0.776 with the name of the taxpayer Minang Indah.
Keywords : Criterion; Determination; MAUT Method; ROC; Taxpayer

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  suatu  sistem  komputer  yang  dirancang  untuk  membantu pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau konteks tertentu. SPK menggunakan data, model matematis, dan aturan-aturan yang telah ditentukan untuk memberikan dukungan kepada pengambilan keputusan. SPK dapat menyediakan analisis data yang mendalam, termasuk teknik-teknik seperti analisis statistik, analisis sensitivitas, dan pemodelan simulasi[1]–[3]. Keputusan yang dihasilkan oleh SPK harus dapat dijelaskan dan dimengerti oleh pengguna  dan  keterbukaan  mengenai  proses  pengambilan  keputusan  sangat  penting.  Tujuan  utama  dari  SPK merupakan memberikan dukungan informasi dan analisis bagi para pengambil keputusan dalam suatu organisasi atau  konteks  bisnis[4],  [5].  SPK  juga  digunakan  untuk  meningkatkan  efisiensi  pengambilan  keputusan, meminimalkan risiko, dan memberikan kontribusi positif terhadap kinerja organisasi dengan memberikan akses cepat  dan  akurat  terhadap  informasi  yang  diperlukan  untuk  membuat  keputusan  yang  tepat  waktu  dan terinformasi[5].
Wajib pajak merupakan individu, perusahaan, atau entitas hukum yang memiliki kewajiban hukum untuk membayar  pajak  sesuai  dengan  peraturan  yang  berlaku  di  suatu  negara[6].  Status  wajib  pajak  diterapkan berdasarkan  penghasilan,  keuntungan,  atau  transaksi  tertentu,  dan  setiap  wajib  pajak  memiliki  tanggung  jawab untuk  menyampaikan  laporan  pajak  secara  tepat  waktu  kepada  otoritas  pajak  setempat.  Proses  pemenuhan kewajiban pajak melibatkan perhitungan, pelaporan, dan pembayaran pajak yang sesuai. Wajib pajak juga dapat mengambil keuntungan dari berbagai insentif pajak atau pemotongan  yang disediakan oleh pemerintah sebagai bagian dari kebijakan fiskal untuk mendorong pertumbuhan ekonomi atau mendukung sektor-sektor tertentu. Pajak yang dibayarkan oleh wajib pajak merupakan sumber pendapatan utama bagi pemerintah, yang digunakan untuk mendanai berbagai program dan layanan publik.
Wajib  pajak  berprestasi  berdasarkan  Surat  Keputusan  Walikota  Bandar  Lampung  tahun  2013  merujuk kepada  individu  atau  entitas  bisnis  yang  menunjukkan  kinerja  keuangan  yang  unggul  dan  ketaatan  pajak  yang tinggi. Para wajib pajak ini tidak hanya memenuhi kewajiban pajak mereka secara tepat waktu dan lengkap, tetapi juga mencapai tingkat keberhasilan finansial yang diakui. Prestasi ini bisa tercermin dalam kontribusi signifikan

## Journal of Information System Research (JOSH)
terhadap  perekonomian,  pertumbuhan  bisnis  yang  berkelanjutan,  atau  pengelolaan  keuangan  yang  bijaksana. Wajib  pajak  berprestasi  seringkali  menjadi  contoh  bagi  masyarakat  dan  bisnis  lainnya,  menunjukkan  bahwa ketaatan  terhadap  peraturan  pajak  dapat  beriringan  dengan  pencapaian  keberhasilan  dalam  berbagai  aspek ekonomi. Permasalahan yang dialami Badan Pengelola Pajak dan Retribusi Daerah (BPPRD) Bandar Lampung penentuan wajib pajak berprestasi dihitung berdasakan 3 (tiga) kriteria yang digunakan yaitu jumlah pembayaran pajak sesuai dengan potensi pajak yang ada, membayar pajak tepat waktu, dan memenuhi administrasi perpajakan sesuai ketentuan yang berlaku. Proses penilaian yang dilakukan terhadap wajib pajak berprestasi selama ini hanya melakukan  penetapan  keputusan  wajib  pajak  berprestasi  berdasakan  penilaian  personal  dari  Kepala  Badan Pengelola  Pajak  dan  Retribusi  Daerah  (BPPRD)  Bandar  Lampung,  sehingga  proses  yang  dilakukan  atas  dasar asumsi Kepala BPPRD.  Dari permasalahan tersebut diusulkan untuk  melakukan penentuan  wajib pajak terbaik dengan menggunakan metode Multi-Attribute Utility Theory.
Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  merupakan  suatu  pendekatan  analisis  keputusan  yang digunakan  untuk  menangani  situasi  di  mana  pemilihan  melibatkan  banyak  atribut  atau  kriteria[7].  MAUT memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk  mengukur  dan  membandingkan  preferensi  mereka  terhadap  setiap alternatif dengan memperhitungkan bobot relatif dari setiap atribut serta nilai utilitas subjektif untuk setiap tingkat kinerja  atribut  tersebut[8],  [9].  Dengan  menggunakan  MAUT,  pengambil  keputusan  dapat  membuat  keputusan yang lebih terinformasi dengan mempertimbangkan preferensi individu dan merinci dampaknya terhadap berbagai kriteria.  Sistematis  dan  fleksibel,  MAUT  dapat  diterapkan  dalam  berbagai  konteks,  termasuk  pengambilan keputusan di bidang bisnis, lingkungan, kesehatan, dan lainnya[9], [10]. MAUT sering digunakan dalam konteks pengambilan  keputusan  yang  kompleks  di  mana  terdapat  sejumlah  besar  faktor  yang  harus  dipertimbangkan. Proses ini melibatkan identifikasi kriteria yang relevan, penentuan bobot relatif untuk setiap kriteria, dan penilaian subjektif terhadap nilai utilitas dari setiap alternatif terkait dengan kriteria tersebut. Keunggulan utama dari MAUT adalah kemampuannya untuk mengatasi ketidakpastian dan kompleksitas dalam pengambilan keputusan, sambil memberikan  kerangka  kerja  yang  jelas  untuk  mengevaluasi  trade-off  antara  berbagai  faktor[11]–[13].  Namun, MAUT juga memerlukan informasi yang cukup tentang preferensi individu dan nilai utilitas, serta kehati-hatian dalam  menentukan  bobot  dan  skala  pengukuran.  Meskipun  demikian,  pendekatan  ini  tetap  menjadi  alat  yang berharga untuk  membantu pengambil  keputusan  menghadapi tantangan  kompleks dalam  mengoptimalkan  hasil dengan mempertimbangkan sejumlah besar kriteria yang berbeda[14].
Pembobotan  dalam  metode  SPK  merujuk  pada  proses  penentuan  bobot  atau  nilai  relatif  yang  diberikan pada  setiap  kriteria  dalam  pengambilan  keputusan.  Permasalahan  utama  yang  muncul  dalam  pembobotan  ini adalah  kompleksitas  dalam  menilai  seberapa  pentingnya  setiap  kriteria  secara  objektif.  Seringkali,  pengambil keputusan  menghadapi  tantangan  dalam  menentukan  bobot  yang  tepat  untuk  setiap  kriteria,  karena  nilai-nilai tersebut  bersifat  subjektif  dan  dapat  bervariasi  antarindividu.  Selain  itu,  ketidakpastian,  ketidakpastian  nilai kriteria,  dan  keterbatasan  data  juga  dapat  mempengaruhi  proses  pembobotan,  yang  dapat  mengakibatkan keputusan yang tidak optimal. Oleh karena itu, pengembangan metode pembobotan yang lebih objektif, transparan, dan dapat diandalkan menjadi fokus penelitian dalam bidang SPK. Salah satu metode pembobotan kriteria yaitu Rank Order Centroid.
Rank  Order  Centroid  (ROC)  merupakan  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  analisis  data  dan klasifikasi[15],  [16].  Dalam  ROC,  titik-titik  data  pertama-tama  diurutkan  berdasarkan  nilai  atribut  mereka, kemudian centroid dihitung untuk setiap kelas, centroid mewakili pusat sekelompok titik data. Metode ini sangat berguna  untuk  mengatasi  data  ordinal,  di  mana  urutan  nilai  memiliki  makna  tetapi  interval  di  antara  mereka mungkin tidak konsisten[17]. Dengan memberikan peringkat pada data, ROC membantu dalam menangkap urutan bawaan  sambil  menyederhanakan  proses  analisis.  Pendekatan  ini  terbukti  bermanfaat  dalam  skenario  di  mana metode  numerik  tradisional  mungkin  tidak  berlaku  atau  dapat  menghasilkan  hasil  yang  tidak  akurat.  Secara keseluruhan, Rank Order Centroid menyediakan alat berharga untuk menjelajahi dan memahami dataset dengan atribut terurut[18]. ROC juga dapat digunakan untuk memahami perbedaan antara kelas-kelas dalam data ordinal dengan  lebih  baik.  Dengan  menghitung  centroid  untuk  setiap  kelas,  kita  dapat  mengevaluasi  sejauh  mana perbedaan  antara  kelas-kelas  tersebut.  Pemahaman  ini  dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  atau perencanaan strategi berdasarkan urutan relatif dari nilai atribut yang diamati.
Penelitian  terkait  dengan  dilakukan  oleh  Intan  Oktaria  (2023)  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk menyeleksi kegiatan ekstrakurikuler dengan menggunakan metode MAUT dan pembobotan ROC. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  kombinasi  metode  MAUT  dan  ROC  merekomendasikan  kegiatan  ekstrakurikuler  Karate sebagai  yang  paling  sesuai,  dengan  nilai  0,654  dan  mendapatkan  peringkat  1.  Kegiatan  ekstrakurikuler  Futsal menduduki peringkat 2 dengan nilai 0,362, sementara kegiatan ekstrakurikuler Pramuka memperoleh peringkat 3 dengan  nilai  0,327[19].  Penelitian  Ade  Ayunda  Kusuma  (2021)  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang menggunakan Metode MAUT) dan memanfaatkan ROC untuk menghasilkan bobot. Dalam menghitung beberapa contoh  data,  ditemukan  bahwa  lokasi  strategis  terbaik  untuk  Millennial  Coffeeshop  adalah  pada  alternatif  A1, dengan nilai utilitas akhir tertinggi sebesar 0,8054[20]. Penelitian Nevin Onella (2023) Penerapan ROC bertujuan untuk  menemukan  bobot  dari  setiap  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  sementara  MAUT  digunakan  sebagai  alat perankingan  untuk  menentukan  nilai  tertinggi  dari  setiap  alternatif[21].  Dari  penelitian  terdahulu  perbedaan dengan  penelitian  yang  dilakukan  ada  pada  objek  penelitian,  dalam  penelitian  ini  metode  MAUT  dan  ROC digunakan untuk menentukan wajib pajak berprestasi.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 488−497 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4686
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode ROC untuk penentuan bobot kriteria penentuan wajib pajak berprestasi, dan metode MAUT digunakan dalam perangkingan alternatif wajib pajak berprestasi, sehingga hasil perangkingan membantu dan merekomendasikan kepada Dinas BPPRD Bandar Lampung dalam menentukan wajib pajak berprestasi dengan menggunakan kriteria yang telah ditetapkan oleh Dinas BPPRD Bandar Lampung.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  serangkaian  langkah  yang  sistematis  dan  terstruktur  yang  dilakukan  untuk mencapai  tujuan  penelitian[22],  [23].  Tahapan  ini  membantu  memastikan  bahwa  penelitian  dilakukan  secara sistematis dan dapat dipertanggungjawabkan. Tahapan penelitian yang dilakukan seperti disajikan dalam Gambar 1 berikut ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian pada gambar 1 merupakan proses penelitian yang dilakukan terdiri dari 6 tahapan yang dilakukan  dalam  penelitian  ini,  dimulai  dari  menentukan  permasalahan  sampai  mendapatkan  solusi  dari permasalahan  yang  ada  dalam  penelitian.  Indentifikasi  masalah  menentukan  permasalahan  yang  ada,  solusi masalah  memberikan  solusi  permasalahan  dengan  menggunakan  sebuah  model  sistem  pendukung  keputusan dengan  menggunakan  metode  MAUT  dan  ROC,  pengumpulan  data  dan  kebutuhan  yaitu  mengumpulkan  data kriteria dan data penilaian  masing-masing alternatif.  metode ROC digunakan  untuk pembobotan kriteria dalam penentuan wajib pajak berprestasi, sedangkan metode MAUT digunakan untuk perhitungan dan penilaian wajib pajak berprestasi sehingga menghasilkan nilai akhir dari masing-masing alternatif, terakhir membuat perangkingan wajib pajak berdasarkan nilai akhir dari metode MAUT.

## 2.2 Identifikasi Permasalahan
Proses  identifikasi  masalah  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  Teknik  wawancara  kepada  Dinas  BPPRD Bandar Lampung seputar permasalahan yang  terjadi dalam penentuan wajib pajak berprestasi yang ada di Kota Bandar  Lampung.  Permasalahan  yang  dialami  Badan  Pengelola  Pajak  dan  Retribusi  Daerah  (BPPRD)  Bandar Lampung  penentuan  wajib  pajak  berprestasi  dihitung  berdasakan  3  (tiga)  kriteria  yang  digunakan  yaitu  jumlah pembayaran pajak sesuai dengan potensi pajak yang ada, membayar pajak tepat waktu, dan memenuhi adminisrtasi perpajakan sesuai dengan ketentuan yang berlaku berdasarkan Surat Keputusan Walikota Bandar Lampung. Proses penilaian yang dilakukan terhadap wajib pajak berprestasi selama ini hanya melakukan penetapan keputusan wajib pajak berprestasi berdasakan penilaian personal dari Kepala Daerah BPPRD Bandar Lampung, sehingga proses yang dilakukan atas dasar asumsi Kepala BPPRD.

## 2.3 Solusi Masalah
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  maka  diusulkan  dalam  penelitian  menggunakan  sebuah  model  Sistem Pendukung  Keputusan (SPK) dalam  menentukan  wajib pajak berprestasi  yang  ada pada Dinas BPPRD  Bandar Lampung. Metode dari SPK yang digunakan yaitu dengan menerapan metode MAUT dan metode pembobotan kriteria menggunakan ROC.

## 2.4 Pengumpulan Data dan Kebutuhan
Pengumpulan  data  dan  identifikasi  kebutuhan  merupakan  langkah  krusial  dalam  pengembangan  Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Proses pengumpulan data melibatkan akuisisi informasi dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal organisasi. Data yang dikumpulkan mencakup variabel-variabel yang memiliki dampak signifikan terhadap keputusan yang akan diambil. Selain itu, identifikasi kebutuhan merupakan langkah yang tidak kalah penting, di mana SPK harus mampu memahami secara mendalam kebutuhan pengguna dan tujuan akhir dari sistem tersebut. Dengan mengintegrasikan pengumpulan data yang cermat dan pemahaman kebutuhan yang akurat, SPK dapat memberikan hasil keputusan yang lebih tepat dan efektif, mendukung para pengambil keputusan dalam menghadapi tantangan kompleks dalam dunia bisnis dan organisasi. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini seperti ditampilkan pada tabel 1 berikut ini.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 488−497 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4686
Tabel 1. Data Kriteria Wajib Pajak Berprestasi
Kode Kriteria Nama Kriteria Jenis Criteria KWP-1 Jumlah Pembayaran Pajak Sesuai Dengan Potensi Pajak Yang Ada Benefit KWP-2 Membayar Pajak Tepat Waktu Benefit KWP-3 Memenuhi Administrasi Perpajakan Sesuai Ketentuan Yang Berlaku Benefit
Setelah kriteria didapatkan selanjutnya menentukan data wajib pajak yang akan dilakukan penilaian, data wajib pajak yang digunakan seperti disajikan pada tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Data Wajib Pajak
Kode Wajib Pajak Nama Wajib Pajak WPR-1 Bakso Sony Pagar Alam WPR-2 Bareh Solok WPR-3 Ayam Bakar Pak Gendut WPR-4 Ayam Penyet Pemuda Semarang WPR-5 CV. Bebek Waroeng Group Indonesia (CV. Bwgi) WPR-6 Rm. Hang Dihi WPR-7 Puti Minang WPR-8 Rm. Aka WPR-9 Ikan Bakar Gembul WPR-10 Puspa Minang III WPR-11 Puspa Minang I WPR-12 Dapur Umi WPR-13 Minang Indah WPR-14 Soto Sedap Boyolali WPR-15 Ikan Bakar Balong Waru
Data  tabel  2  merupakan  data  wajib  pajak  yang  diberikan  oleh  Dinas  BPPRD  untuk  dilakukan  penilaian dalam pemilihan wajib pajak berprestasi yang ada Bandar Lampung, data tersebut akan digunakan dalam proses penilaian wajib pajak berprestasi.

## 2.5 Metode Pembobotan Rank Order Centroid (ROC)
Menentukan bobot kriteria yang digunakan untuk pemilihan kegiatan ekstrakulikuler. Tahapan dalam pembobotan ROC menggunakan persamaan berikut.
𝑤 𝑘 = 1 2 ∑ ( 1 𝑘 ) 𝑘 𝑖=1 (1)

## 2.6 Metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT)
Tahapan pertaman dalam metode MAUT yaitu membuat matriks keputusan yang merupakan alat yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan di antara beberapa pilihan yang berbeda dengan menggunakan kriteria tertentu. Proses pembuatan matrik keputusan dengam memasukan hasil penilaian masing-masing alternatif untuk setiap kriteria yang ada. Bentuk persamaan matrik keputusan sebagai berikut.
𝑋 = [ 𝑥 𝑖1 ⋯ 𝑥 𝑖𝑛
⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑚1 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ] (2)
Tahapan  selanjutnya  melakukan  normalisasi  dari  matrik  keputusan  yang  telah  dibuat  sehingga  akan menghasilkan matrik normalisasi, formula dalam melakukan normalisasi seperti pada persamaan berikut ini
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 𝑋𝑖𝑗−𝑚𝑖𝑛(𝑋𝑖𝑗) 𝑚𝑎𝑥(𝑋𝑖𝑗)−𝑚𝑖𝑛(𝑋𝑖𝑗) (3)
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 1 + 𝑚𝑖𝑛(𝑋𝑖𝑗)−(𝑋𝑖𝑗) 𝑚𝑎𝑥(𝑋𝑖𝑗)−𝑚𝑖𝑛(𝑋𝑖𝑗) (4)
Persamaan diatas memiliki 2 jenis persamaan untuk jenis kriteria benefit dihitung menggunakan persamaan (3), dan jenis kriteria cost dihitung menggunakan persamaan (4). Tahapan berikutnya dalam metode MAUT yaitu menghitung nilai utilitas dengan persamaan berikut ini
𝑢 𝑖𝑗 = 𝑒(𝑟𝑖𝑗 ∗ ) 2 −1 1,71 (5)
Tahapan terakhir menghitung nilai akhir utilitas dengan persamaan berikut ini

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 488−497 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4686
𝑢 (𝑥) = ∑ 𝑢 𝑖𝑗 . 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 (6)

## 2.7 Perangkingan Wajib Pajak
Perangkingan wajib pajak adalah proses penilaian dan pengelompokan para pembayar pajak berdasarkan berbagai kriteria yang telah ditentukan. Tujuan dari perangkingan ini adalah untuk menilai tingkat kepatuhan dan ketaatan wajib pajak terhadap peraturan perpajakan yang berlaku berdasakan hasil penilaian dari Dinas BPPRD. Dengan adanya perangkingan ini Dinas BPPRD dapat mengidentifikasi wajib pajak yang patuh dan memberikan insentif, sementara juga dapat menangani mereka yang tidak mematuhi kewajiban perpajakan dengan tindakan pencegahan atau  penegakan  hukum.  Proses  perangkingan  wajib  pajak membantu  menciptakan  lingkungan  perpajakan  yang adil dan berkeadilan, serta memberikan dasar yang kuat untuk pengambilan kebijakan fiskal yang lebih efektif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk pemilihan wajib pajak berprestasi merupakan solusi teknologi yang dapat membantu instansi pajak dalam menentukan kriteria dan memilih wajib pajak yang telah mencapai tingkat kepatuhan  dan  kinerja  yang  tinggi.  SPK  ini  dapat  mengintegrasikan  berbagai  data  terkait  pembayaran  pajak, kepatuhan perpajakan, dan kinerja ekonomi dari setiap wajib pajak. Melalui analisis data yang cermat, sistem dapat memberikan bobot atau skor kepada setiap wajib pajak berdasarkan indikator kinerja yang telah ditetapkan. SPK ini dapat memberikan rekomendasi yang objektif dan transparan, membantu instansi pajak dalam mengidentifikasi dan  memberikan  apresiasi  kepada  wajib  pajak  yang  berprestasi,  serta  mendorong  yang  lainnya  untuk meningkatkan kualitas kepatuhan perpajakan mereka.

## 3.1 Metode Pembobotan ROC
Metode  pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  merupakan  salah  satu  teknik  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) yang digunakan untuk merangkingkan alternatif berdasarkan nilai centroid atau pusat massa dari kumpulan atribut atau kriteria yang diukur. Proses ini dimulai dengan memberikan bobot atau nilai kepentingan pada  setiap  kriteria  yang  menjadi  dasar  pengambilan  keputusan.  Bobot  ini  merefleksikan  tingkat  kepentingan relatif dari setiap kriteria dalam konteks yang sedang dianalisis. Setelah bobot ditentukan, perhitungan  centroid dilakukan  dengan  menjumlahkan  hasil  perkalian  bobot dengan  nilai  relatif  pada  setiap  kriteria.  Alternatif  yang memiliki  nilai  centroid  tertinggi  akan  diberi  peringkat  teratas  dalam  rangking,  menunjukkan  bahwa  alternatif tersebut merupakan pilihan terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Metode ROC dapat diterapkan pada berbagai konteks pengambilan keputusan, termasuk dalam pemilihan alternatif berprestasi atau peringkat tinggi. Penggunaan metode ini membantu mengatasi kompleksitas dalam mengevaluasi alternatif yang melibatkan banyak kriteria  dengan  bobot  yang  berbeda,  sehingga  dapat  memberikan  solusi  yang  lebih  objektif  dan  terukur.  Hasil pembobotan kriteria menggunakan metode ROC dengan menggunakan persamaan (1), hasil pembobotan kriteria sebagai berikut.
𝑤 1 = 1 + 1 2 + 1 3 3 = 1,833 3 = 0,611 𝑤 2 = 0 + 1 2 + 1 3 3 = 1,833 3 = 0,278 𝑤 3 = 0 + 0 + 1 3 3 = 1,833 3 = 0,111
Berdasarkan hasil perhitungan diatas didapatkan nilai boboy untuk kriteria w 1 jumlah pembayaran pajak sesuai dengan potensi pajak yang ada sebesar 0,611, untuk kriteria w 2 atau membayar pajak tepat waktu sebesar 0,278, untuk kriteria w 3 memenuhi administrasi perpajakan sesuai ketentuan yang berlaku sebesar 0,111.

## 3.2 Penerapan Metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT)
Penerapan  Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  merupakan  strategi  yang  efektif  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk  menangani  pengambilan  keputusan  kompleks  yang  melibatkan  beberapa atribut  atau  kriteria.  MAUT  memungkinkan  penggunaan  fungsi  utilitas  untuk  mengukur  preferensi  dan kepentingan  pada  setiap  atribut,  sehingga  membantu  menghasilkan  keputusan  yang  lebih  rasional.  Langkah pertama  dalam  penerapan  MAUT  adalah  nilai  kepentingan  relatif  dari  setiap  atribut  ditetapkan  berdasarkan preferensi pengambil keputusan.
Hasil penilaian masing-masing wajib pajak terhadap setiap kriteria yang ada seperti ditunjukan pada tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Data Penilaian Terhadap Wajib Pajak Kode Wajib Pajak Kriteria KWP-1 KWP-2 KWP-3 WPR-1 Meningkat Tepat Waktu Sesuai WPR-2 Sesuai Terlambat Sesuai

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 488−497 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4686
Kode Wajib Pajak Kriteria KWP-1 KWP-2 KWP-3 WPR-3 Sesuai Menunggak Sesuai WPR-4 Tidak Sesuai  Tepat Waktu Sesuai WPR-5 Sesuai Menunggak Sesuai WPR-6 Meningkat Terlambat Sesuai WPR-7 Sesuai Menunggak Sesuai WPR-8 Tidak Sesuai  Tepat Waktu Sesuai WPR-9 Sesuai Tepat Waktu Sesuai WPR-10 Sesuai Menunggak Sesuai WPR-11 Tidak Sesuai Terlambat Sesuai WPR-12 Sesuai Terlambat Sesuai WPR-13 Meningkat Terlambat Sesuai WPR-14 Tidak Sesuai  Tepat Waktu  Tidak Sesuai WPR-15 Sesuai Terlambat Sesuai
Berdasarkan  data  penilaian  tabel  3  merupakan  data  yang  bersifat  linguistik,  dari  data  diatas  dilakukan konversi sehingga menjadi data numerik, hasil konversi data penilaian wajib pajak seperti ditunjukan pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Hasil Konversi Data Penilaian Terhadap Wajib Pajak Kode Wajib Pajak Kriteria KWP-1  KWP-2  KWP-3 WPR-1 3 3 2 WPR-2 2 2 2 WPR-3 2 1 2 WPR-4 1 3 2 WPR-5 2 1 2 WPR-6 3 2 2 WPR-7 2 1 2 WPR-8 1 3 2 WPR-9 2 3 2 WPR-10 2 1 2 WPR-11 1 2 2 WPR-12 2 2 2 WPR-13 3 2 2 WPR-14 1 3 1 WPR-15 2 2 2
Berdasarkan data penilaian tabel 4  merupakan data  hasil penilaian  yang  sudah dikonversi, data ini akan digunakan  dalam  proses  perhitungan  menggunakan  metode  MAUT  untuk  menentukan  wajib pajak  berprestasi. Proses  selanjutnya  membuat  matrik  keputusan  berdasarkan  data  penilaian  wajib  pajak  dengan  menggunakan persamaan (2), hasil matrik keputusan seperti berikut.
𝑋 = [ 3 2 2 1 2 3 2 1 2 2 1 2 3 1 2
3 2 1 3 1 2 1 3 3 1 2 2 2 3 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2]
Setelah  didapat  matrik  keputusan  selanjutnya  melakukan  normalisasi  keputusan  dengan  menggunakan persamaan (3) karena semua kriteria yang ada berjenis benefit, hasil perhitungan seperti berikut ini
𝑟 11 ∗ = 𝑋11−𝑚𝑖𝑛(𝑋11;115) 𝑚𝑎𝑥(𝑋11;115)−𝑚𝑖𝑛(𝑋11;115) = 3−1 3−1 = 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 488−497 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4686
Hasil lengkap perhitungan normalisasi matrik untuk seluruh alternatif dari masing-masing kriteria seperti ditampilkan pada tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5. Hasil Normalisasi Matrik
Kode Wajib Pajak Kriteria KWP-1  KWP-2  KWP-3 WPR-1 1 1 1 WPR-2 0,5 0,5 1 WPR-3 0,5 0 1 WPR-4 0 1 1 WPR-5 0,5 0 1 WPR-6 1 0,5 1 WPR-7 0,5 0 1 WPR-8 0 1 1 WPR-9 0,5 1 1 WPR-10 0,5 0 1 WPR-11 0 0,5 1 WPR-12 0,5 0,5 1 WPR-13 1 0,5 1 WPR-14 0 1 0 WPR-15 0,5 0,5 1
Tabel 5 merupakan hasil perhitungan normalisasi matrik untuk semua alternatif dari masing-masing kriteria yang  ada,  hasil  normalisasi  ini  akan  dalam  proses  perhitungan  selanjutnya.  Tahapan  berikutnya  dalam  metode MAUT yaitu menghitung nilai utilitas dengan persamaan (5), hasil perhitungan nilai utilitas sebagai berikut ini
𝑢 22 = 𝑒(𝑟11 ∗ )2−1 1,71 = 𝑒(1)2−1 1,71 = 1,005
Hasil  lengkap  perhitungan  nilai  utilitas  untuk  seluruh  alternatif  dari  masing-masing  kriteria  seperti ditampilkan pada tabel 6 dibawah ini.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Nilai Utilitas
Kode Wajib Pajak Kriteria KWP-1  KWP-2  KWP-3 WPR-1 1,005 1,005 1,005 WPR-2 0,166 0,166 1,005 WPR-3 0,166 0,000 1,005 WPR-4 0,000 1,005 1,005 WPR-5 0,166 0,000 1,005 WPR-6 1,005 0,166 1,005 WPR-7 0,166 0,000 1,005 WPR-8 0,000 1,005 1,005 WPR-9 0,166 1,005 1,005 WPR-10 0,166 0,000 1,005 WPR-11 0,000 0,166 1,005 WPR-12 0,166 0,166 1,005 WPR-13 1,005 0,166 1,005 WPR-14 0,000 1,005 0,000 WPR-15 0,166 0,166 1,005
Tabel 6 merupakan hasil perhitungan nilai utilitas untuk semua alternatif dari masing-masing kriteria yang ada, hasil utilitas ini akan dalam proses perhitungan selanjutnya. Tahapan terakhir menghitung nilai akhir utilitas dengan  persamaan  (6)  yang  didapat  dari  nilai  utilitas  dikali  dengan  bobot  kriteria,  hasil  perhitunga  nilai  akhir utilitas sebagai berikut ini 𝑢 (1) = (𝑤 1 ∗ 𝑟 11 ) + (𝑤 2 ∗ 𝑟 21 ) + (𝑤 3 ∗ 𝑟 31 ) 𝑢 (1) = (0,611 ∗ 1,005) + (0,278 ∗ 1,005) + (0,111 ∗ 1,005) = 1,005
Hasil lengkap perhitungan nilai utilitas untuk seluruh alternatif seperti ditampilkan pada tabel 7 dibawah ini.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Nilai Akhir Utilitas Kode Wajib Pajak  Nilai Akhir WPR-1 1,005

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 488−497 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4686
Kode Wajib Pajak  Nilai Akhir WPR-2 0,259 WPR-3 0,213 WPR-4 0,391 WPR-5 0,213 WPR-6 0,772 WPR-7 0,213 WPR-8 0,391 WPR-9 0,492 WPR-10 0,213 WPR-11 0,158 WPR-12 0,259 WPR-13 0,772 WPR-14 0,279 WPR-15 0,259
Dari hasil tabel 7 didapat berdasarkan nilai akhir dengan menerapkan metode MAUT dalam penilaian wajib pajak berprestasi dan ROC dalam pembobotan kriteria yang digunakan dalam penilaian alternatif wajib pajak.

## 3.3 Perangkingan Wajib Pajak Berprestasi
Perangkingan wajib pajak berprestasi dilakukan dengan menerapkan metode MAUT dalam SPK dan Pembobotan menggunakan ROC. Dalam konteks ini, atribut atau kriteria yang relevan untuk menilai kinerja wajib pajak yaitu jumlah  pembayaran  pajak  sesuai  dengan  potensi  pajak  yang  ada,  membayar  pajak  tepat  waktu,  dan  memenuhi administrasi perpajakan sesuai ketentuan yang berlaku. Hasil perangkingan wajib pajak berprestasi  untuk setiap alternatif seperti ditunjukan pada tabel 8 berikut ini.
Tabel 8. Perangkingan Wajib Pajak Berprestasi Kode Wajib Pajak Nama Wajib Pajak Nilai Akhir  Rangking WPR-1 Bakso Sony Pagar Alam 1,005 1 WPR-6 Rm. Hang Dihi 0,772 2 WPR-13 Minang Indah 0,772 3 WPR-9 Ikan Bakar Gembul 0,492 4 WPR-4 Ayam Penyet Pemuda Semarang 0,391 5 WPR-8 Rm. Aka 0,391 6 WPR-14 Soto Sedap Boyolali 0,279 7 WPR-2 Bareh Solok 0,259 8 WPR-12 Dapur Umi 0,259 9 WPR-15 Ikan Bakar Balong Waru 0,259 10 WPR-3 Ayam Bakar Pak Gendut 0,213 11 WPR-5 CV. Bebek Waroeng Group Indonesia (CV. Bwgi) 0,213 12 WPR-7 Puti Minang 0,213 13 WPR-10 Puspa Minang III 0,213 14 WPR-11 Puspa Minang I 0,158 15
Berdasarkan  hasil  perangkingan  wajib  pajak  berprestasi  menggunakan  metode  MAUT  dan  ROC memberikan rekomendasi kepada Dina BPPRD yaitu peringkat 1 diperoleh dengan nilai 1,005 dengan nama wajib pajak Bakso Sony Pagar Alam, peringkat 2 diperoleh dengan nilai 0,772 dengan nama wajib pajak Rm. Hang Dihi, dan  peringkat  3  diperoleh  dengan  nilai  0,776  dengan  nama  wajib  pajak  Minang  Indah.  Berdasarkan  Surat Keputusan Walikota Bandar Lampung diambil 3 wajib pajak berprestasi dari keseluruhan wajib pajak yang ada.

## 3.4 Aplikasi Penilaian Wajib Pajak Berprestasi Berbasis Web
Aplikasi penilaian wajib pajak berprestasi berbasis web adalah solusi teknologi yang dapat meningkatkan efisiensi dan transparansi dalam proses penilaian dan perangkingan wajib pajak. Aplikasi ini dapat menyediakan platform yang  mudah  diakses  oleh  Dinas  BPPRD  Bandar  Lampung.  Tampilan  aplikasi  login  penilaian  wajib  pajak berprestasi seperti disajikan pada Gambar 2 berikut ini.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 488−497 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4686
Gambar 2 merupakan tampilan login aplikasi penilaian wajib pajak berprestasi berbasis web merupakan tampilan pertama yang muncul ketika mengakses aplikasi, dalam tampilan login pengguna diminta memasukan data username dan password yang sesuai dengan basis data. Tampilan menu pembobotan kriteria menggunakan ROC seperti disajikan pada Gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Pembobotan Kriteria Aplikasi SPK Penilaian Wajib Pajak Berprestasi
Gambar 3 merupakan tampilan pembobotan kriteria menggunakn ROC pada aplikasi penilaian wajib pajak berprestasi berbasis web merupakan tampilan  hasil perhitungan dari metode pembobotan ROC, dalam tampilan tersebut  berisi  informasi  tentang  kode  kriteria,  nama  kriteria,  bobot  kriteria  berdasarkan  perhitungan  ROC. Tampilan menu perangkingan seperti disajikan pada Gambar 4 berikut ini.
Gambar 4. Perangkingan Alternatif Aplikasi SPK Penilaian Wajib Pajak Berprestasi
Gambar  4  merupakan  tampilan  perangkingan  alternatif  pada  aplikasi  penilaian  wajib  pajak  berprestasi berbasis  web  merupakan  hasil  perangkingan  dari  penerapan  metode  MAUT  dan  ROC,  hasil  alternatif  yang ditampilkan  berupada  data  3  peringkat  teratas  berdarkan  permintaan  Dinas  BPPRD  Bandar  Lampung,  karena proses penentuan wajib pajak berprestasi hanya mengambil 3 peringkat teratas dari keseluruhan alternatif yang ada.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini mengusulkan menggunakan sebuah model Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam menentukan wajib pajak berprestasi yang ada pada Dinas BPPRD Bandar Lampung. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode ROC untuk penentuan bobot kriteria penentuan wajib pajak berprestasi, dan metode MAUT digunakan dalam  perangkingan  alternatif  wajib  pajak  berprestasi,  sehingga  hasil  perangkingan  membantu  dan merekomendasikan kepada Dinas BPPRD Bandar Lampung dalam menentukan wajib pajak berprestasi dengan menggunakan kriteria yang telah ditetapkan oleh Dinas BPPRD Bandar Lampung. Hasil perangkingan wajib pajak berprestasi  menggunakan  metode  MAUT  dan  ROC  memberikan  rekomendasi  kepada  Dina  BPPRD  yaitu peringkat 1 diperoleh dengan nilai 1,005 dengan nama wajib pajak Bakso Sony Pagar Alam, peringkat 2 diperoleh dengan nilai 0,772 dengan nama wajib pajak Rm. Hang Dihi, dan peringkat 3 diperoleh dengan nilai 0,776 dengan nama wajib pajak Minang Indah.

## REFERENCES
[1] S. Setiawansyah, A. Surahman, A. T. Priandika, and S. Sintaro, Penerapan Sistem Pendukung Keputusan pada Sistem Informasi. Bandar Lampung: CV Keranjang Teknologi Media, 2023. [Online]. Available: https://buku.techcartpress.com/detailebook?id=1/penerapan-sistem-pendukung-keputusan-pada-sistem- informasi/setiawansyah-ade-surahman-adhie-thyo-priandika-sanriomi-sintaro
[2] R. Aldisa, F. Nugroho, M. Mesran, S. A. Sinaga, and K. Sussolaikah, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Sales Terbaik Menerapkan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Inf. Syst. Res., vol. 3, no. 4 SE-Articles, Jul. 2022, doi: 10.47065/josh.v3i4.1955.
[3] R. R. Purba, M. Mesran, M. T. A. Zaen, S. Setiawansyah, D. Siregar, and E. W. Ambarsari, “Decision Support System in the Best Selection Coffee Shop with TOPSIS Method,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 7, no. 1, pp. 28–34, 2023.
[4] P. Syaputra, A. P. Juledi, and I. R. Munthe, “Sistem Pendukung Keputusan Pengadaan Alat Kesehatan Pada RS Indah Bagan Batu Dengan Menggunakan Metode Grey Absolute Decision Analysis (GADA) (Studi Kasus : RS Indah Bagan Batu),”  MEANS  (Media  Inf.  Anal.  dan  Sist.,  vol.  8,  no.  1,  pp.  19–22,  May  2023,  [Online].  Available: https://ejournal.ust.ac.id/index.php/Jurnal_Means/article/view/2567
[5] B. Aprilia and A. H. Azhar, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kepala Gudang Pada PT. Charoen Pokphand Medan Menggunakan Metode SMART,” Inf. Syst. Data Sci., vol. 1, no. 1, pp. 41–50, 2022.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[6] L. D. Yanti and V. S. Wijaya, “Pengaruh Pengetahuan Perpajakan, Tarif Pajak, Mekanisme Pembayaran Pajak dan Sanksi Pajak Terhadap Kepatuhan Wajib Pajak UMKM,” eCo-Buss, vol. 6, no. 1, pp. 206–216, 2023.
[7] H.  Sulistiani,  Setiawansyah,  P.  Palupiningsih,  F.  Hamidy,  P.  L.  Sari,  and  Y.  Khairunnisa,  “Employee  Performance Evaluation  Using  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  with  PIPRECIA-S  Weighting:  A  Case  Study  in  Education Institution,” in 2023 International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Informations System (ICIMCIS), 2023, pp. 369–373. doi: 10.1109/ICIMCIS60089.2023.10349017.
[8] F.  A.  AlFaraidy,  K.  S.  Teegala,  and  G.  Dwivedi,  “Selection  of  a  Sustainable  Structural  Floor  System  for  an  Office Building Using the Analytic Hierarchy Process and the Multi-Attribute Utility Theory,” Sustainability, vol. 15, no. 17, p. 13087, 2023.
[9] M. H. Sadeghiravesh, H. Khosravi, and A. Abolhasani, “Selecting proper sites for underground dam construction using Multi-Attribute Utility Theory in arid and semi-arid regions,” J. Mt. Sci., vol. 20, no. 1, pp. 197–208, 2023.
[10]  U.  Akpan  and  R.  Morimoto,  “An  application of  Multi-Attribute Utility  Theory  (MAUT)  to  the  prioritization  of  rural roads to improve rural accessibility in Nigeria,” Socioecon. Plann. Sci., vol. 82, p. 101256, 2022.
[11]  N. Nuroji, “Penerapan Multi-Attribute Utility Theory ( MAUT ) Dalam Penentuan Pegawai Terbaik,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 2, pp. 46–53, 2022.
[12]  A.  Q.  Maharani  and  T.  Ardiansah,  “Kombinasi  Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  dan  Pivot  Pairwise  Relative Criteria Importance Assessment Dalam Penentuan Lulusan Terbaik,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 4, pp. 2074–2086, 2023.
[13]  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, pp. 1674–1687, 2021.
[14]  Z.  Allah  Bukhsh,  I. Stipanovic, and  A.  G.  Doree,  “Multi-year  maintenance  planning  framework  using  multi-attribute utility theory and genetic algorithms,” Eur. Transp. Res. Rev., vol. 12, no. 1, pp. 1–13, 2020.
[15]  F.  Mahdi  and  D.  P.  Indini,  “Penerapan  Metode  WASPAS  dan  ROC  (Rank  Order  Centroid)  dalam  Pengangkatan Karyawan Kontrak,” Bull. Comput. Sci. Res., vol. 3, no. 2, pp. 197–202, 2023.
[16]  U.  Hairah  and  E.  Budiman,  “Kinerja  Metode  Rank  Sum,  Rank  Reciprocal  dan  Rank  Order  Centroid  Menggunakan Referensi Poin Moora (Studi Kasus: Bantuan Kuota Data Internet untuk Mahasiswa),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 6, pp. 1129–1136, 2022.
[17]  S.  H.  Hadad  et  al.,  “Student  Ranking  Based  on  Learning  Assessment  Using  the  Simplified  PIPRECIA  Method  and CoCoSo Method,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 5, no. 1, 2023, doi: 10.47065/josyc.v5i1.4544.
[18]  Setiawansyah, A. A. Aldino, P. Palupiningsih, G. F. Laxmi, E. D. Mega, and I. Septiana, “Determining Best Graduates Using  TOPSIS  with  Surrogate  Weighting  Procedures  Approach,”  in  2023  International  Conference  on  Networking, Electrical Engineering, Computer Science, and Technology (IConNECT), 2023, pp. 60–64. doi: 10.1109/IConNECT56593.2023.10327119.
[19]  I.  Oktaria,  “Kombinasi  Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  (  MAUT  )  dan  Rank  Order  Centroid  (  ROC  )  dalam Pemilihan Kegiatan Ekstrakulikuler,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 1, pp. 1–11, 2023.
[20]  A. A. Kusuma, Z. M. Arini, U. Hasanah, M. Mesran, and M. Kom, “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.
[21]  Z. M. Arini, D. J. Sitanggang, M. Ali, and S. Aripin, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Facial Wash Terbaik yang  digunakan  pada  kulit  berminyak  dengan  menggunakan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  dan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC),” in Prosiding Seminar Nasional Sosial, Humaniora, dan Teknologi, 2022, pp. 317–324.
[22]  E. Alfonsius, “Designing Correspondence Administration Information Systems Using User Experience Design Model,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 2, pp. 63–68, 2022.
[23]  I.  A.  Alfarisi,  A.  T.  Priandika,  and  A.  S.  Puspaningrum,  “Penerapan  Framework  Laravel  Pada  Sistem  Pelayanan Kesehatan  (Studi  Kasus:  Klinik  Berkah  Medical  Center),”  J.  Ilm.  Comput.  Sci.,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–9,  2023,  doi: 10.58602/jics.v2i1.11.