## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1422 − 1430 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2656

## Implementasi Metode MAUT dalam Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Stock Keeper Restoran dengan Pembobotan

## Rank Order Centroid
Mohammad Aldinugroho Abdullah 1 , Rima Tamara Aldisa 2, *
1 Fakultas Teknologi Informasi, Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email : 1 nugrohoaldi48@gmail.com, 2,* rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 09/12/2022 ; Accepted: 30/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Pada sebuah restoran yang berjalan dengan baik tentunya memerlukan kualitas sumber daya manusia yang terbaik. Salah satu sumber daya manusia yang sangat diperlukan restoran adalah seorang stock keeper. Stock keeper restoron diperlukan dalam memastikan persediaan tetap terjaga dengan baik. Proses seleksi penerimaan stock keeper masih dilakukan secara konvensional sehingga proses seleksi terkadang tidak tepat dalam menerima stock keeper terbaik.  Dalam penentuan seleksi penerimaan stock keeper restoran terdapat beberapa kriteria yaitu Pengalaman kerja, Pendidikan, Kemampuan Mengoperasikan Microsoft, Sikap, Komunikasi, Psikotes, Wawancara, Kendaraan Pribadi dan Usia. Karena adanya permasalahan tersebut diperlukan sebuah sistem yang  dapat  membantu  dalam  memperoleh  hasil  rekomendasi  yang  handal  dan  tepat  sasaran.  Penerapan  sistem  pendukung keputusan dalam penelitian ini digunakan dengan implementasi metode Multi-Attibute Utility Theory (MAUT) dan ROC yang dimana metode tersebut sangat membantu dalam menghasilkan nilai bobot dan preferensi terbaik dari data alternatif dan kriteria sehingga mendapatkan hasil akhir yaitu rekomendasi stock keeper restoran terbaik berada pada Alternatif A5 dengan nilai 1.005 atas nama Lollymoci.
Kata Kunci : SPK; MAUT; ROC; Stock Keeper Restoran
Abstract− In a restaurant that is running well, of course, it requires the best quality human resources. One of the human resources that is needed by a restaurant is a stock keeper. Stock keeper restoration is needed to ensure that supplies are maintained properly. The selection process for receiving stock keepers is still carried out conventionally so that the selection process is sometimes not appropriate in accepting the best stock keepers. In determining the selection of restaurant stock keepers, there are several criteria, namely work experience, education, ability to operate Microsoft, attitude, communication, psychological test, interview, personal vehicle and age. Because of these problems, a system is needed that can assist in obtaining reliable and targeted recommendations. The application of a decision support system in this study is used by implementing the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) and ROC methods where these methods are very helpful in producing the best weight and preference values from alternative data and criteria so as to get the final result, namely the best restaurant stock keeper recommendations the Alternative A5 with a score of 1,005 on behalf of Lollymoci.
Keywords : DSS; MAUT; ROC; Restaurant Stock Keeper

## 1. PENDAHULUAN
Dalam perkembangan teknologi yang sangat pesat saat ini, kita harus selalu meningkatkan dan memperbaharui setiap keterampilan dan alat teknologi yang kita gunakan. Jika keterampilan dan alat teknologi yang kita gunakan masih merupakan keterampilan lama dan alat teknologi terbelakang, maka kita akan dianggap tidak up to date [1]. Misalnya dalam dunia kerja, pemanfaatan teknologi sangat berguna, tetapi perkembangan teknologi memiliki dampak dalam persaingan  dunia  bisnis  yang  semakin  ketat.  Persaingan  mengharuskan  perusahaan  agar  dapat  mengembangkan kuliatasnya salah satunya mengembangkan kualitas Sumber Daya Manusia (SDM) karena SDM sangat mempengaruhi keberhasilan  perusahaan[2].  Setiap  perusahaan  apapun  pasti  mempunyai  persediaan  atau  stok  agar  usaha  berjalan dengan  lancar, baik  persediaan  bahan  baku  ataupun  persedian  yang  siap  langsung  dipasarkan[3].  Salah  satu  usaha yang harus selalu mempunyai stok ialah restoran, karena stok pada restoran menjamin kelancaran aktivitas jika tidak ada maka kebutuhan tidak terpenuhi. Maka demi menjaga persedian, restoran harus memiliki seorang stock keeper.
Stock  keeper  memiliki  peran  yang  sangat  penting  pada  restoran,  stock  keeper  bertanggung  jawab  untuk mengonfirmasi persediaan pada setiap barang serta memastikan jumlah stok tidak sampai. Seorang stock keeper harus memiliki ilmu yang dibutuhkan seperti dapat membuat strategi dalam menangani dan juga mengatur kestabilan stok persediaan  di  restoran.  Strategi  tersebut  dapat  berupa  hal  yang  harus  dilakukan  dalam  memperoleh  barang  hingga dengan  strategi  menyimpan  dan  mengolah  barang  tersebut  yang  kemudian  digunakan.  Kestabilan  stok  harus  tetap terjaga  dikarenakan  apabila  stok  barang  menipis  atau  kurang  mengakibatka  aktivitas  operasional  restoran  akan terhambat, sedangkan jika stok berlebih berakibat pada biaya yang diperlukan akan semakin tinggi. Maka dengan itu restoran harus memilih stock keeper yang handal agar aktivitas operasional restoran dapat berjalan dengan baik. Dalam seleksi  penerimaan  stock  keeper  restoran  terdapat  beberapa  kriteria  yang  ditetapkan  yaitu  Pengalaman  kerja, Pendidikan, Kemampuan Mengoperasikan Microsoft, Sikap, Komunikasi, Psikotes, Wawancara, Kendaraan Pribadi dan  Usia.  Dengan  demikian  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  mempermudah  dalam  seleksi  penerimaan  stock keeper restoran yaitu dengan pemanfaatan Sistem Pendukung Keputusan (SPK).

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1422 − 1430 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2656
Sistem Pendukung Keputusan ialah suatu teknik yang dapat menemukan suatu keputusan yang menggunakan teknik yang dirancang berdasarkan alternatif dan kriteria yang sudah terapkan[4]. Dalam penelitian ini menerapkan sebuah metode yang dimana metode tersebut dapat membantu pada ketelitiaan saat seleksi penerimaan stock keeper restoran memakai metode MAUT ( Multi-Attibute Utility Theory ) dengan pembobotan ROC ( Rank Order Centroid ) yang dimana  pada  metode  tersebut  digunakan  untuk  mendapatkan  sebuah  hasil  akhir  dalam  yang  dimana  pada  metode tersebut  digunakan  untuk  menghasilkan  sebuah  hasil  akhir  dalam  seleksi  penerimaan  stock  keeper  restoran.  Pada Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  terdapat  banyak  metode  diantaranya:  ROC,  WASPAS,  TOPSIS,  MAUT, MOORA,  MOOSRA,  PSI,  WP,  MABAC  dan  juga  masih  banyak  metode  yang  terdapat  pada  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK).
Berdasarkan Penelitian yang dilakukan oleh Wahyu Harry Bai Lumban Batu, dkk yang dimana penelitian ini dilakukan pada tahun 2022 yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Transfer Pemain Sepak Bola Merapkan  Metode  ROC  dan  MAUT.  Penelitian  ini  menerapkan  4  kriteria  diantaranya  Jumlah  Goal,  Harga,  Sisa Kontrak,  dan  Usia  sehingga menghasilkan  nilai  alternatif  tertinggi  terdapat  pada  alternatif  A1  atas  nama  Christian Ronaldo,  hasil  akhirnya  0,587[5].   Penelitian  selanjutnya yang  dilakukan  oleh  Zulfikar dkk  pada  tahun  2022  SPK dengan  Metode  AHP  dan  MAUT  mengenai  penilaian  kinerja  karyawan  menyimpulkan  bahwa  penilaian  kinerja menjadi  lebih  efektif  dan  efesien  karena  seluruh  penilaian  menggunakan  metode  tanpa  mencantumkan  yang lainnya.[6]. Penelitian yang dilakukan oleh Fikri dkk tahun 2022 meneliti mengenaii penerapan metode MAUT dalam penilaian kinerja guru. Penelitian terdapat 10 alternatif dan menghasilkan keputusan bahwa penilaian tertinggi dengan nilai 0.84 pada Guru 1[7]. Penelitian yang dilakukan oleh Retchi Puspita tahun 2022 meneliti mengenai keputusan pengendalian persediaan obat dan alat kesehatan dengan metode MAUT. Penelitian menggunakan 4 kriteria sehingga menghasilkan pilhan dalam persediaan obat dan alat kesehatan yang bisa disediakan[8]. Penelitian yang dilakukan oleh  Lamhot  dkk  tahun  2022  membahas  mengenai  pemberiankelayakansertifikasi  guru  SD  non  PNS  dengan penerapanmetode  MAUT.  Penelitian  menggunakan  7  kriteia  dan  terdapat  4  alternatif  sehingga  menghasilkan rekomendasi terbaik dengan nilai tertinggi yaitu 0.70 atas nama Tamrin[9]. Dari ulasan yang usai dijabarkan sehingga penulis  melaksanakan  penelitian  mengenai  seleksi  penerimaan  stock  keeper  restoran  dengan  menerapkan  metode MAUT  untuk  bisa  menemukan  alternatif  terbaik  sesuai  dengan  data  dan  kriteria  yang  ditetapkan.  Metode  MAUT dapat menentukan alternatif terbaik dari hasil perhitungan nilai preferensi tertinggi dengan kriteria yang ditetapkan maka diharapkan bisa menghasilkan keputusan yang andal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
SPK pertama kali dikenalkan oleh Michael S.Scott pada awal tahun 1970[10]. SPK atau dikenal dengan nama Decision Support  system merupakan  sebuah  sistem  berbasis  komputer  yang  bisa  menyajikan  kemampuan  suatu  masalah maupun kemampuan mengkombinasi pada masalah dengan keadaan yang semi terstruktur dan tidak struktur. Sistem yang  digunakan  akan  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  dalam  kondisi  yang  semi  terstruktur  dan  tidak terstruktur, dimana tidak seorang pun yang tahu bagaimana pastinya keputusan yang semestinya dibuat[11].

## 2.2 Stock Keeper Restoran
Stock  keeper  merupakan  salah  satu  pekerjaan  yang  sangat  penting  untuk  kelancaran  pada  usaha  baik  itu  berupa perusahaan,  restoran,  hotel,  ataupun  gudang.  Stock  keeper restoran  bertanggung  jawab  dalam  memantau  stok  atau persedian  pada  restoran.  Keberadaan  stock  keeper  membuat  jumlah  persedian  tetap  terjaga  dengan  baik,  karena efektivitas dari seorang stock keeper ialah memiliki pengetahuan mengenai manajemen persediaan.

## 2.3 ROC
ROC ialah metode yang bisa menemukan nilai bobot untuk setiap kriteria dalam SPK. Proses perhitungan metode ini mudah  dipahami  karena  sederhana.  Metode  ROC  mempunyai  dalam  pemberian  bobot  terdapat  konsep  dasar kepentingan yaitu kriteria 1 lebih diprioritaskan daripada kriteria 2, kriteria 2 lebih diprioritaskan daripada kriteria 3 dan seperti itu seterusnya[12]. Dari kriteria kepentingan dapat dilihat sebagai berikut[13],[14] :
C1 > C2 > C3 > C m (1)
Menetapkan nilai bobot (W):
W m = 1 m ∑ ( 1 i ) m 1=1 (2)

## 2.4 Metode MAUT
Metode MAUT adalah suatu gambaran atau skema yang evaluasi akhirnya, v(x) dari suatu object x yang diartikankan sebagai  sebuah  bobot  yang  dijumlahkan  dengan  subuah  nilai.  Metode  MAUT  dilakukan  melalui  adapun  beberapa tahapan dari Proses penyelesaian metode Maut yaitu[15].
a. Membuat Matriks Keputusan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1422 − 1430 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2656
X ij =
[ 𝑟 11 ⋯ ⋮ ⋱ 𝑟 𝑖1 ⋯ 𝑟 1𝑗 ⋯ 𝑟 1𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑟 𝑖𝑗 ⋯ 𝑟 𝑖𝑛 ⋮ ⋱ 𝑟 𝑚1 ⋯ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑟 𝑚𝑗 ⋯ 𝑟 𝑚𝑛 ] (3)
b. Menghitung Matriks Ternormalisasi
( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) = 𝑟𝑖𝑗−min (𝑟𝑖𝑗) max(𝑟𝑖𝑗)−min (𝑟𝑖𝑗) (Untuk Benefit) (4)
( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) =1+ ( min (𝑟𝑖𝑗)−𝑟𝑖𝑗 max(𝑟𝑖𝑗)−min (𝑟𝑖𝑗) ) (Untuk Cost) (5)
c. Mencari Nilai Marginal Utilitas (U ij )
U ij = e (rij ∗)2 −1 1.71 (6)
d. Mencari Nilai Utilitas Akhir (U i )
U i = ∑ = 1 u ij . w j n j
(7)

## 2.5 Tahapan Penelitian
Tahapan yang dilaksanak untuk mencapai tujuan penelitian dalam sistem pendukung keputusan dalam penentuan jasa ekspedisi terbaik di kota Medan yaitu seperti berikut :
a. Menganalisa Masalah
Menganalisa suatu permasalahan bertujuan agar dapat menyelesaikan suatu masalah serta menganalisis data yang dijadikan suatu pokok permasalahan dalam sebuah penelitian.
b. Pengumpulan Data
Pada tahapan pengumpulan data yaitu melaksanakan kegiatan observasi dengan tujuan dapat mendalami prosedur dalam seleksi penerima bantuan penduduk miskin.
c. Studi Literatur dan Keperpustakaan
Untuk menambah pengetahuan peneliti mengenai SPK serta metode yang dipakai yaitu ROC dan MAUT dengan khusus.
d. Analisa Penerapan metode
Menganalisa  masalah  dalam  seleksi  penerimaan  stock  keeper  restoran.  Dimulai  dari  menetapkan  nilai  bobot dengan metode ROC dan meencari alternatif terbaik dengan metode MAUT.
e. Laporan Penelitian
Tahapan terakhir penelitian yang telah dilakukan dibuat dalam bentuk laporan untuk dapat melihat hasilnya selanjutnya yaitu membuat kesimpulan dari penelitian.
Berikut merupakan kerangka penelitian dari penjabaran tahapan penelitian diatas:
Mulai Analisa Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur dan Keperpustakaan Analisa Dan Penerapan Metode Penerapan Metode MAUT
1. Membuat Matriks Keputusan
2. Menghitung Matriks Ternormalisasi
3. Mencari Nilai Marginal Utilitas (Uij)
4. Mencari Nilai Utilitas Akhir (Ui)
Pembuatan Laporan Penelitian Selesai Penerapan Metode ROC 1. Menetukan Kriteria 2. Menentukan Nilai Bobot (W)
3. Menentukan Jumlah Data (m)
4. Menentukan Tingkat Prioritas (i)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1422 − 1430 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2656

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Dalam  penentuan  seleksi  penerimaan  stock  keeper  restoran  serta  menghasilkan  pilihan  yang  andal.  Penulis menerapkan metode MAUT dalam mencari preferensi tertinggi serta metode ROC dengan tujuan mendapatkan bobot untuk setiap kriteria. Berikut ini 9 data alternatif penduduk seperti Tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif Kode Alternatif A1 Ratih Setyowati A2 Kei A3 Cleo A4 Mira A5 Lollymoci A6 Diki A7 Poppy A8 Aditia A9 Nabila

## 3.2 Penetapan Kriteria
Dalam  proses  seleksi  penerimaan  stock  keeper  restoran  membutuhkan  adanya  kriteria  karena  kriteria  digunakan sebagai bahan pertimbangan. Berikut 5 kriteria yaitu seperti Tabel 2.
Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria Jenis C1 Pengalaman kerja Benefit C2 Pendidikan Benefit C3 Kemampuan Mengoperasikan Microsoft Benefit C4 Sikap Benefit C5 Komunikasi Benefit C6 Psikotes Benefit C7 Wawancara Benefit C8 Kendaraan Pribadi Benefit C9 Usia Benefit

## 3.3 Penerapan Metode ROC
Pada Tabel 2 tidak terdapat nilai bobot pada setiap kriteria karena itu untuk mendapatkan nilai bobot yang diinginkan diterapkan metode ROC seperti perhitungan berikut.
W 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1
6 + 1
7 + 1 8 + 1
9 9 = 0.3143
W 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 + 1
9 9 = 0.2032
W 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 + 1
9 9 = 0.1477
W 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 + 1
9 9 = 0.1106
W 5 = 0+0+0+0+ 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 + 1 9 9 = 0.0828
W 6 = 0+0+0+0+0+ 1 6 + 1 7 + 1 8 + 1
9 9 = 0.0606
W 7 = 0+0+0+0+0+0+ 1 7 + 1 8 + 1
9 9 = 0.0421
W 8 = 0+0+0+0+0+0+0+ 1 8 + 1 9 9 = 0.0262
W 9 = 0+0+0+0+0+0+0+0+ 1 9 9 = 0.0123
Setelah melakukan perhitungan ROC nilai bobot yang didapatkan seperti Tabel 3.
Tabel 3. Data Kriteria dan Bobot Kode Kriteria Bobot Jenis C1 Pengalaman kerja 0.3143 Benefit

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1422 − 1430 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2656
C2 Pendidikan 0.2032 Benefit C3 Kemampuan Mengoperasikan Microsoft 0.1477 Benefit C4 Sikap 0.1106 Benefit C5 Komunikasi 0.0828 Benefit C6 Psikotes 0.0606 Benefit C7 Wawancara 0.0421 Benefit C8 Kendaraan Pribadi 0.0262 Benefit C9 Usia 0.0123 Benefit Tabel 4. Alternatif Calon Stock Keeper Restoran Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 Ratih Setyowati  1 Tahun  SLTA Sederajat Kurang Baik Baik Cukup Baik Baik Baik Ada 25 Tahun Kei 3 Tahun  Strata I Sangat Baik Cukup Baik Baik Cukup Baik Cukup Baik Ada 29 Tahun Cleo 1 Tahun  Diploma I Cukup Baik Baik Kuran g Baik Kurang Baik Baik Tidak Ada 25 Tahun Mira 2 Tahun  Diploma III Cukup Baik Kuran g Baik Cukup Baik Cukup Baik Baik Ada 27 Tahun Lollymoci 3 Tahun  Strata I Sangat Baik Sanga t Baik Sanga t Baik Sangat Baik Sangat Baik Ada 30 Tahun Diki 1 Tahun Diploma II Cukup Baik Cukup Baik Baik Kurang Baik Cukup Baik Tidak Ada 24 Tahun Tahun Poppy 2 Tahun  Diploma IV Baik Kuran g Baik Baik Baik Kurang Baik Tidak Ada 26 Tahun Aditia 3 Tahun  Strata I Baik Baik Cukup Baik Baik Sangat Baik Ada 28 Tahun Nabila 2 Tahun  Diploma III Baik Cukup Baik Baik Cukup Baik Baik Ada 27 Tahun
Dalam menentukan data rating kecocokan diperlukan data pembobotan setiap kriteria seperti berikut :
Tabel 5. Pembobotan C2 Keterangan Nilai Diploma IV/ Strata I 5 Diploma III 4 Diploma II 3 Diploma I 2 SLTA Sederajat 1 Tabel 6. Pembobotan Kriteria C3, C4, C5, C6, C7 Keterangan Nilai Sangat Baik 8 Baik 6 Cukup Baik 4 Kurang Baik 2 Tidak Baik 0 Tabel 7. Pembobotan Kriteria C8 Keterangan Nilai Ada 2 Tidak Ada 1
Dari tabel pembobotan kriteria dapat dihasilkan data rating kecocokan seperti Tabel 6 berikut :
Tabel 8. Data Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9
A1 1 1 2 6 4 6 6 2 25 A2 3 5 8 4 6 4 4 2 29 A3 1 2 4 6 2 2 6 1 25 A4 2 4 4 2 4 4 6 2 27 A5 3 5 8 8 8 8 8 2 30 A6 1 3 4 4 6 2 4 1 24 A7 2 5 6 2 6 6 2 1 26

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1422 − 1430 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2656
A8 3 5 6 6 4 6 8 2 28 A9 2 4 6 4 6 4 6 2 27 Max 3 5 8 8 8 8 8 2 30 Min 1 1 2 2 2 2 2 1 24

## 3.4 Penetapan Metode MAUT
Perhitungan  setiap  alternatif  untuk  menghasilkan  perangkingan  dalam  penentuan  seleksi  penerimaan  stock  keeper restoran dengan mengimplementasikan metode MAUT sebagai berikut :
a. Membentuk matriks keputusan
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 1 1 2 3 5 8 1 2 4 6 4 6 4 6 4 6 2 2 6 2 25 4 2 29 6 1 25 2 4 4 3 5 8 1 3 4 2 4 4 8 8 8 4 6 2 6 2 27 8 2 30 4 1 24 2 5 6 3 5 6 2 4 6 2 6 6 6 4 6 4 6 4 2 1 26 8 2 28 6 2 27]
b. Menormalisasikan matriks keputusan pada semua kriteria Normalisasi kriteria C1 𝑟 11 ∗ = 1−1 3−1 = 0.000 𝑟 21 ∗ = 3−1 3−1 = 1.000 𝑟 31 ∗ = 1−1 3−1 = 0.000
𝑟 41 ∗ = 2−1 3−1 = 0.500 𝑟 51 ∗ = 3−1 3−1 = 1.000 𝑟 61 ∗ = 1−1 3−1 = 0.000 𝑟 71 ∗ = 2−1 3−1 = 0.500 𝑟 81 ∗ = 3−1 3−1 = 1.000 𝑟 91 ∗ = 2−1 3−1 = 0.500
Dari perhitungan diatas maka diperoleh data matriks normalisasi seperti berikut:
Tabel 9. Data Matriks Normalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 A1 0.000 0.00 0.00 0.67 0.33 0.67 0.67 1.00 0.17 A2 1.000 1.00 1.00 0.33 0.67 0.33 0.33 1.00 0.83 A3 0.000 0.25 0.33 0.67 0.00 0.00 0.67 0.00 0.17 A4 0.500 0.75 0.33 0.00 0.33 0.33 0.67 1.00 0.50 A5 1.000 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 A6 0.000 0.50 0.33 0.33 0.67 0.00 0.33 0.00 0.00 A7 0.500 1.00 0.67 0.00 0.67 0.67 0.00 0.00 0.33 A8 1.000 1.00 0.67 0.67 0.33 0.67 1.00 1.00 0.67 A9 0.500 0.75 0.67 0.33 0.67 0.33 0.67 1.00 0.50
c. Mencari Nilai Marginal Utilitas (U ij ) C1
U 11 = 𝑒(0.000) 2 −1 1.71 = 0.000
U 21 = 𝑒(1.000) 2 −1 1.71 = 1.005
U 31 = 𝑒(0.000) 2 −1 1.71 = 0.000
U 41 = 𝑒(0.500) 2 −1 1.71 = 0.166
U 51 = 𝑒(1.000) 2 −1 1.71 = 1.005

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1422 − 1430 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2656
U 61 = 𝑒(0.000) 2 −1 1.71 = 0.000
U 71 = 𝑒(0.500) 2 −1 1.71 = 0.166
U 81 = 𝑒(1.000) 2 −1 1.71 = 1.005
U 91 = 𝑒(0.500) 2 −1 1.71 = 0.166
Dari perhitungan diatas maka diperoleh data hasil perhitungan U ij seperti berikut:
Tabel 10. Data Hasil Perhitungan U ij Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 A1 0.000 0.000  0.000  0.327  0.069  0.327  0.327  1.005  0.016 A2 1.005 1.005  1.005  0.069  0.327  0.069  0.069  1.005  0.586 A3 0.000 0.038  0.069  0.327  0.000  0.000  0.327  0.000  0.016 A4 0.166 0.442  0.069  0.000  0.069  0.069  0.327  1.005  0.166 A5 1.005 1.005  1.005  1.005  1.005  1.005  1.005  1.005  1.005 A6 0.000 0.166  0.069  0.069  0.327  0.000  0.069  0.000  0.000 A7 0.166 1.005  0.327  0.000  0.327  0.327  0.000  0.000  0.069 A8 1.005 1.005  0.327  0.327  0.069  0.327  1.005  1.005  0.327 A9 0.166 0.442  0.327  0.069  0.327  0.069  0.327  1.005  0.166
d. Mencari Nilai Utilitas Akhir (U i )78
𝑈 1 = (0.000 ∗ 0.3143) + (0.000 ∗ 0.2032) + (0.000 ∗ 0.1477) + (0.327 ∗ 0.1106) + (0.069 ∗ 0.0828) +
(0.327 ∗ 0.0606) + (0.327 ∗ 0.0421) + (1.005 ∗ 0.0262) + (0.016 ∗ 0.0123) = 0.102
𝑈 2 = (1.005 ∗ 0.3143) + (1.005 ∗ 0.2032) + (1.005 ∗ 0.1477) + (0.069 ∗ 0.1106) + (0.327 ∗ 0.0828) + (0.069 ∗ 0.0606) + (0.069 ∗ 0.0421) + (1.005 ∗ 0.0262) + (0.586 ∗ 0.0123) = 0.744
𝑈 3 = (0.000 ∗ 0.3143) + (0.038 ∗ 0.2032) + (0.069 ∗ 0.1477) + (0.327 ∗ 0.1106) + (0.000 ∗ 0.0828) + (0.000 ∗ 0.0606) + (0.327 ∗ 0.0421) + (0.000 ∗ 0.0262) + (0.016 ∗ 0.0123) = 0.068
𝑈 4 = (0.166 ∗ 0.3143) + (0.442 ∗ 0.2032) + (0.069 ∗ 0.1477) + (0.000 ∗ 0.1106) + (0.069 ∗ 0.0828) + (0.069 ∗ 0.0606) + (0.327 ∗ 0.0421) + (1.005 ∗ 0.0262) + (0.166 ∗ 0.0123) = 0.204
𝑈 5 = (1.005 ∗ 0.3143) + (1.005 ∗ 0.2032) + (1.0050 ∗ 0.1477) + (1.005 ∗ 0.1106) + (1.005 ∗ 0.0828) + (1.005 ∗ 0.0606) + (1.005 ∗ 0.0421) + (1.005 ∗ 0.0262) + (1.005 ∗ 0.0123) = 1.005
𝑈 6 = (0.000 ∗ 0.3143) + (0.166 ∗ 0.2032) + (0.069 ∗ 0.1477) + (0.069 ∗ 0.1106) + (0.327 ∗ 0.0828) + (0.000 ∗ 0.0606) + (0.069 ∗ 0.0421) + (0.000 ∗ 0.0262) + (0.000 ∗ 0.0123) = 0.082
𝑈 7 = (0.166 ∗ 0.3143) + (1.005 ∗ 0.2032) + (0.327 ∗ 0.1477) + (0.000 ∗ 0.1106) + (0.327 ∗ 0.0828) + (0.327 ∗ 0.0606) + (0.000 ∗ 0.0421) + (0.000 ∗ 0.0262) + (0.069 ∗ 0.0123) = 0.353
𝑈 8 = (1.005 ∗ 0.3143) + (1.005 ∗ 0.2032) + (0.327 ∗ 0.1477) + (0.327 ∗ 0.1106) + (0.069 ∗ 0.0828) + (0.327 ∗ 0.0606) + (1.005 ∗ 0.0421) + (1.005 ∗ 0.0262) + (0.327 ∗ 0.0123) = 0.703
𝑈 9 = (0.166 ∗ 0.3143) + (0.442 ∗ 0.2032) + (0.327 ∗ 0.1477) + (0.069 ∗ 0.1106) + (0.327 ∗ 0.0828) + (0.069 ∗ 0.0606) + (0.327 ∗ 0.0421) + (1.005 ∗ 0.0262) + (0.166 ∗ 0.0123) = 0.271
Dari  perhitungan  yang  telah  dilakukan  diatas  dengan  penerapan  metode  MAUT  dan  ROC  maka  dapat dihasilkan peringkat yang dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 11. Data Perangkingan Kode Alternatif Nilai Peringkat A5 Lollymoci 1.005 1 A2 Kei 0.744 2 A8 Aditia 0.703 3 A7 Poppy 0.353 4 A9 Nabila 0.271 5 A4 Mira 0.204 6 A1 Ratih Seyowati 0.102 7 A6 Diki 0.082 8 A3 Cleo 0.068 9

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1422 − 1430 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2656
Perhitungan yang telah dilakukan dari 9 alternatif menghasilkan alternatif terbaik yang dapat dilihat pada tabel 11 yaitu alternatif A5 atas nama Lollymoci dengan nilai 1.005.

## Gambar 2. Tampilan halaman login
Pada gambar 2 adalah tampilan awal jika akan memulai menggunakan sistem pendukung keputusan untuk memilih stock keeper dengan memasukan id dan kata sandi yang tepat
Gambar 3. Tampilan halaman utama
Pada gambar 3.2 adalah tampilan halaman utama atau beranda jika sudah login ke dalam sistem, dapat melihat adanya submenu yaitu Home, Pengguna, Kriteria, Data Calon Stock Keeper, Perbandingan, Penilaian hingga Hasil dan Report

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian yang telah dilakukan dalam perangkingan dalam penentuan seleksi penerimaan stock keeper restoran dengan kriteria yang telah ditentukan mengenai penerapan metode MAUT dan ROC. Didapatkan hasil stock keeper terbaik  pada  perhitungan  ini  didapatkan  pada  alternatif  A5  atas  nama  Lollymoci  dengan  peringkat  pertama  yang memperoleh  nilai  tertinggi  sebesar  1.005  sebagai  stock  keeper  restoran  terbaik  yang  diterima,  hasil  seleksi menggunakan sistem pendukung keputusan menjadikan sebuah pemilihan sistem yang dijadikan rekomendasi dalam seleksi penerimaan stock keeper restoran karena hasil merupakan perolehan perhitungan nilai yang sebenarnya dari data para calon stock keeper restoran.

## REFERENCES
[1] J. E. Simangunsong and A. Simangunsong, “Application Of The Simple Additive Weighting ( Saw ) Method In Determining The Restaurant Employees Worth To Be Promoted ( Case Study : Xo Suki Restaurant & Dimsum Medan ),” vol. 14, no. 2, pp. 323–334, 2020.
[2] L. Artikel et al. , “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik di Restoran Soto Pak J Menggunakan Metode

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1422 − 1430 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2656
AHP,” vol. 1, no. 1, pp. 11–20, 2021.
[3] M. Rani, J. Prayudha, N. Yanti, and L. Gaol, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Jumlah Stok Barang Di Toko Sinar Mas Medan Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” vol. 4, no. 2, pp. 1–10, 2021.
[4] B. A. Minartiningtyas and I. M. B. Prawira, “Decision Support System for Restaurant Selection in Badung Regency with Geography Visualization,” vol. 1, no. 1, 2019.
[5] W. Harry, B. Lumban, K. Y. Siahaan, and J. Sitorus, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Transfer Pemain Sepakbola Menerapkan Metode ROC dan MAUT,” pp. 0–5, 2022.
[6] M. Metode and A. H. P. Dan, . “Kata Kunci : Kinerja, Penilaian, Karyawan, AHP, MAUT.,” vol. 10, no. 1, 2022.
[7] M. I. Fikri, E. Haerani, I. Afrianty, and S. Ramadhani, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ),” vol. 9, no. 5, pp. 1271–1280, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4791.
[8] J. Informasi and R. Puspita, “Metode Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ) Dalam Keputusan Pengendalian Persediaan Obat dan Alat Kesehatan,” vol. 4, no. 3, pp. 5–9, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i3.148.
[9] L. Sitorus, A. Rikki, and J. Simanjuntak, “Penerapan Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ) untuk Memberikan Kelayakan Sertifikasi Guru SD non PNS,” vol. 1, pp. 104–109, 2022.
[10]  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, doi: 10.24176/simet.v9i1.1967.
[11]  K. Arja, “Sistem pendukung keputusan penilaian kinerja jasa pramubakti menggunakan metode moora,” 2020.
[12]  T. Panggabean and Y. F. Manalu, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) dalam Pemberian Reward Bagi Pegawai  Honorer  Menggunakan  Pembobotan  Rank  Order  Centroid,”  vol.  5,  pp.  1667–1673,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i4.3146.
[13]  K.  Khairunnisa  and  E.  Bu’ulolo,  “Kombinasi  Metode  ROC  dan  OCRA  dalam  Pemilihan  Suplemen  Daya  Tahan  Tubuh Terbaik  di  Masa  Pandemi  Covid-19,” Konf.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  171–178,  2021,  doi: 10.30865/komik.v5i1.3667.
[14]  D.  Menerapkan,  M.  Roc,  D.  Waspas,  M.  Faiz,  Z.  Amirillah,  and  M.  Sianturi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Kerjasama Wedding Organizer,” vol. 2, no. 6, pp. 234–241, 2022.
[15]  P. Ramadhani and M. D. Irawan, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Aplikasi Kombinasi Metode WP dan MAUT Dalam Pemilihan  Tanaman  Anggrek  Kualitas  Ekspor  Combination  of  WP  and  MAUT  Methods  in  Export  Quality  Orchid  Plant Selection Based WEB,” vol. 1, no. 1, pp. 1–11, 2022.