## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Pabrik Baru Menggunakan Metode ROC dan MAUT
Muhammad Naufal Rifqi 1 , Rima Tamara Aldisa 2,*
1 Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 opalpapah10@gmail.com, 2,* rima.tamara@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: rima.tamara@civitas.unas.ac.id Submitted: 31/01/2024; Accepted: 19/02/2024; Published: 20/02/2024
Abstrak− Pabrik  adalah  tempat  di  mana  barang  dan  jasa  diproduksi  secara  massal.  Pabrik  mengumpulkan  dan mengintegrasikan  berbagai  sumber  daya,  seperti  tenaga  kerja,  modal,  dan  mesin.  Pabrik  memiliki  peran  penting  dalam perekonomian suatu negara, karena menghasilkan barang dan jasa yang dibutuhkan masyarakat. Selain itu, pabrik juga dapat menciptakan lapangan kerja dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Namun, pabrik juga dapat berdampak negatif bagi perusahaan  dan  lingkungan.  Perusahaan  yang  memproduksi  barang  dengan  bahan  baku  tertentu  harus  mempertimbangkan ketersediaan  bahan  baku  di  lokasi  pabrik.  Jika  bahan  baku  tidak  tersedia  di  lokasi  tersebut,  perusahaan  harus mendatangkannya  dari  lokasi  lain,  yang  dapat  meningkatkan  biaya  produksi.  Selain  itu,  perusahaan  juga  harus mempertimbangkan ketersediaan infrastruktur yang memadai, seperti jalan, listrik, air, dan telekomunikasi. Jika infrastruktur tidak memadai, perusahaan harus melakukan investasi untuk membangunnya, yang juga dapat meningkatkan biaya produksi. Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  ROC  dan  metode  MAUT,  metode  ROC  digunakan  untuk  menentukan  tingkat kepentingan terhadap kriteria yang digunakan dalam pemilihan lokasi pabrik. Metode MAUT digunakan sebagai perankingan lokasi  pabrik.  Lima  kriteria  yang  digunakan  dalam  pemilihan  lokasi  pabrik  adalah:  ketersediaan  bahan  baku,  ketersediaan infrastruktur, biaya tenaga kerja, biaya transportasi, dan dampak lingkungan. Sebanyak 10 lokasi pabrik diseleksi berdasarkan kriteria  yang  telah  ditentukan.  Hasil  akhir  menunjukkan  bahwa  lokasi  pabrik  yang  terbaik  adalah  lokasi  E  dengan memperoleh  nilai  akhir  sebesar  0,682,  diikuti  oleh  lokasi  H  dan  lokasi  F  dengan  masing-masing  memperoleh  nilai  akhir sebesar 0,619 dan 0,453.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Metode ROC; Metode MAUT; Lokasi Pabrik Baru
Abstract− Factories are places where goods and services are mass produced. Factories collect and integrate various resources, such as labor, capital, and machines. Factories have an important role in a country's economy, because they produce goods and  services  that  society  needs.  Apart  from  that,  factories  can  also  create  jobs  and  improve  community  welfare.  However, factories can also have a negative impact on companies and the environment. Companies that produce goods with certain raw materials  must  consider  the  availability  of  raw  materials  at  the  factory  location.  If  raw  materials  are  not  available  at  that location,  the  company  must  bring  them  in  from  other  locations,  which  can  increase  production  costs.  Apart  from  that, companies  must  also  consider  the  availability  of  adequate  infrastructure,  such  as  roads,  electricity,  air  and telecommunications. If infrastructure is inadequate, companies have to invest to build it, which can also increase production costs. In this study, the ROC method and the MAUT method were used, the ROC method was used to determine the level of importance  of  the  criteria  used  in  selecting  the  factory  location. The  MAUT  method  is  used  to  rank  factory  locations.  The five  criteria  used  in  selecting  factory  locations  are:  availability  of  raw  materials,  availability  of  infrastructure,  labor  costs, transportation costs, and environmental impact. A total of 10 factory locations were selected based on predetermined criteria. The  final  results  show  that  the  best  factory  location  is  location  E  with  a  final  score  of  0.682,  followed  by  location  H  and location F with a final score of 0.619 and 0.453 respectively.
Keywords : Decision Support Systems; ROC method; MAUT Method; New Factory Location

## 1. PENDAHULUAN
Pabrik adalah bangunan industri besar di mana para pekerja mengolah benda atau mengawasi pemrosesan mesin dari  satu  produk  menjadi  produk  lain,  sehingga  mendapatkan  nilai  tambah.  Pabrik  mengumpulkan  dan mengkonsentrasikan  sumber  daya:  pekerja,  modal,  dan  mesin  industri.  Pabrik  memiliki  peran  penting  dalam perekonomian  suatu  negara.  Pabrik  menghasilkan  barang  dan  jasa  yang  dibutuhkan  oleh  masyarakat,  sehingga dapat  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat.  Selain  itu,  pabrik  juga  dapat  menciptakan  lapangan  kerja, sehingga  dapat  mengurangi  pengangguran.  Selain  dari  beberapa  dampak  positif,  pabrik  juga  memberikan dampak  negatif  bagi  perusahaan  seperti  pabrik  yang  memproduksi  barang  dengan  bahan  baku  yang  spesifik, seperti pabrik baja, pabrik semen, atau pabrik petrokimia, harus mempertimbangkan ketersediaan bahan baku di lokasi  yang  akan  dipilih.  Jika  bahan  baku  tidak  tersedia  di  lokasi  tersebut,  maka  perusahaan  harus mendatangkannya  dari  lokasi  lain,  yang  dapat  meningkatkan  biaya  produksi.  Selain  itu  Infrastruktur  yang memadai  perlu  diperhatikan  juga,  seperti  jalan,  listrik,  air,  dan  telekomunikasi,  sangat  penting  bagi  kelancaran operasional  pabrik.  Perusahaan  harus  mempertimbangkan  ketersediaan  infrastruktur  yang  memadai  di  lokasi yang  akan  dipilih.  Jika  infrastruktur  tidak  memadai  di  lokasi  tersebut,  maka  perusahaan  harus  melakukan investasi untuk membangun infrastruktur tersebut, yang dapat meningkatkan biaya produksiterhadap lingkungan, Selain  berdampak  bagi  perusahaan,  tentunya  hal  yang  tidak  kalah  pentingnya  perlu  diperhatikan  yaitu  dampak bagi  lingkungan  masyarakat  setempat  seperti  terjadi  polusi  udara,  air,  dan  tanah.  Oleh  karena  itu,  perusahaan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
harus  melakukan  perencanaan  lokasi  pabrik  secara  cermat  dan  mempertimbangkan  berbagai  faktor  yang  dapat mempengaruhi permasalahan lokasi pabrik tersebut.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  pada  penelitian  ini  akan  melakukan  pemilihan  lokasi  pabrik yang  strategis  dengan  memanfaatkan  sistem  pendukung  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  memiliki banyak metode yang dapat diterapkan berdasarkan permasalahan masing-masing seperti metode MOORA, ROC, WASPAS, TOPSIS, OCRA, Enthrophy, SAW, MAUT, MOOSRA, WP, PSI, AHP dan lainnya[1][2][3][4]. Penelitian  yang  saya  lakukan  menggunakan  metode  ROC  sebagai  penentuan  tingkat  kepentingan  terhadap kriteria yang digunakan serta metode MAUT digunakan sebagai perankingan.
Beberapa  penelitian  serupa  yang  telah  di  kaji  agar  proses  penyelesaian  penelitian  ini  lebih  mudah  dan terstruktur  yaitu Sukamto Sukamto dan  Aidil Fitriansyah  melakukan penelitian pada tahun 2023. Penelitian ini bertujuan  untuk  membangun  SPK  untuk  menentukan  perpustakaan  sekolah  yang  layak  diakreditasi  dengan menggunakan  metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT).  Penelitian  ini  menggunakan  9  sekolah  jenjang SMP baik negeri maupun swasta sebagai alternatif. Kriteria yang digunakan mengacu pada instrument akreditasi perpustakaan sekolah terdiri dari 6 kriteria yaitu koleksi, sarana dan prasarana, pelayanan perpustakaan, tenaga perpustakaan,  penyelenggaraan  dan  pengelolaan,  dan  penguatan.  Hasil  penelitian  yang  diperoleh  dengan menggunakan  metode  MAUT  adalah  PS  4  (SMPN  27)  dengan  nilai  0,977;  PS  5  (SMPIT  Imam  An-Nawawi) dengan  nilai 0,873; dan PS 3 (SMPN 34) dengan  nilai 0,861 merupakan tiga perpustakaan sekolah  yang layak untuk diakreditasi[3].
Penelitian  berikutnya  yang  dilakukan  oleh  Ahmad  Rifqi  dan  Rima  Tamara  Aldisa  tepatnya  pada  tahun 2023.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  perbandingan  antara  metode  MAUT  dan  metode  TOPSIS dengan  menggunakan  pembobotan  ROC  dalam  penentuan  kepala  desa.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa metode  MAUT  dan  metode  TOPSIS  dengan  pembobotan  ROC  dapat  memberikan  hasil  yang  baik  dalam penentuan  kepala  desa.  Kedua  metode  tersebut  memberikan  peringkat  terbaik  untuk  calon  kepala  desa  yang sama, yaitu A4[5].
Penelitian berikutnya dilakukan pada tahun 2023 oleh Mufti Ari Bianto dan Mala Rosa Aprillya, Tujuan penelitian yang mereka lakukan untuk membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat memberikan informasi  sebaran  daerah  rawan  banjir  secara  online  pada  masing-masing  daerah  di  Kabupaten  Lamongan. Penelitian  ini  menggunakan  3  kriteria  yaitu  intensitas  curah  hujan,  kemiringan  lereng  dan  jenis  tanah.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Multi Attribute Utility Theory mampu mengidentifikasi daerah potensi banjir  secara  baik.  Hasil  kepuasan  responden  terhadap  sistem  kategori  sangat  baik  sebesar  80%  dan  kategori cukup  sebesar  20%  terhadap  adanya  sistem  pendukung  keputusan  identifikasi  daerah  potensi  rawan  banjir  di Kabupaten Lamongan[6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  proses  yang  sistematis  dan  logis.  Setiap  tahapan  penelitian  memiliki  peran penting dalam menghasilkan penelitian yang berkualitas. Tahapan penelitian juga dapat dijadikan sebagai acuan atau  langkah  yang  dilakukan  baik  sebelum  atau  selama  penelitian  dilakukan  hingga  slesai,  berikut  gambar tahapan peneltian yang dapat dilihat pada gambar 1.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 315-324 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4893
Berdasarkan  gambar  1,  peneliti  akan  memberikan  penjelasan  pada  setiap  tahap  yang  dilalui  agar  lebih  mudah dipahami oleh pembaca, berikut penjelasannya.
1. Analisis  masalah  dalam  tahapan  penelitian  adalah  proses  untuk  mengidentifikasi  dan  memahami  masalah yang  akan  diteliti.  Proses  ini  dilakukan  dengan  mengumpulkan  informasi  dan  data  yang  relevan  dengan masalah  yang  akan  diteliti.  Analisis  masalah  merupakan  tahapan  penting  dalam  penelitian,  karena menentukan  arah  dan  fokus  penelitian.  Jika  analisis  masalah  tidak  dilakukan  dengan  baik,  maka  penelitian akan menjadi tidak fokus dan tidak menghasilkan hasil yang bermanfaat.
2. Studi literatur adalah proses sistematis untuk mengumpulkan, mengevaluasi, dan mengintegrasikan informasi dari sumber-sumber primer dan sekunder yang relevan dengan topik tertentu. Studi literatur dapat dilakukan untuk  berbagai  tujuan,  seperti  Menentukan  topik  penelitian,  Memahami  dasar-dasar  teoritis  dari  topik penelitian,  Mengembangkan  kerangka  teoritis,  Menentukan  metode  penelitian  dan  Menafsirkan  hasil penelitian.
3. Pengumpulan  data  merupakan  proses  untuk  memperoleh  informasi  yang  diperlukan  untuk  menjawab rumusan masalah. Metode pengumpulan data yang dapat digunakan dalam penelitian antara lain:
a. Observasi
b. Wawancara
c. Kuesioner
d. Studi dokumentasi
4. Pada  tahap  analisis  data,  metode  Rank  Order  Centroid  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pembobotan kriteria.  Pembobotan  kriteria  adalah  proses  untuk  memberikan  bobot  pada  masing-masing  kriteria berdasarkan  tingkat  kepentingannya.  Metode  MAUT  digunakan  untuk  menghitung  nilai  alternatif.  Nilai alternatif adalah nilai keseluruhan dari suatu alternatif berdasarkan kriteria yang telah dibobot.
5. Hasil implementasi pada tahapan penelitian merupakan bagian penting dari penelitian. Hasil implementasi ini menunjukkan bahwa penelitian yang telah dilakukan telah memberikan manfaat bagi masyarakat.
6. Laporan penelitian merupakan dokumen yang berisi hasil penelitian secara lengkap. Laporan penelitian harus ditulis dengan bahasa yang jelas dan sistematis.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  digunakan untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau  perusahaan.  SPK  membantu  pengambil keputusan  dengan  menyediakan  informasi,  analisis,  dan  alat  bantu  untuk  memproses  informasi  tersebut.  SPK biasanya digunakan  untuk  menangani  masalah  semi-terstruktur atau  tidak terstruktur,  yaitu  masalah  yang tidak memiliki  solusi  yang  jelas  atau  yang  solusinya  mungkin  berbeda-beda  tergantung  pada  situasi tertentu[7][8][9][10].  Ada  banyak  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  mengambil  sebuah  keputusan  baik permasalahan  yang  terstruktur  ataupun  yang  tidak  terstruktur,  yaitu  metode  PSI.  WASPAS,  OCRA,  TOPSIS, MAUT, SAW, COPRAS, MOORA, AHP, ARAS, WP, EDAS, MOOSRA, ROC, dan lainnya[11][12][13].

## 2.3 Metode ROC
Metode  Rank  Order  Centroid  (ROC)  adalah  metode  pembobotan  kriteria  dalam  pengambilan  keputusan multikriteria.  Metode  ini  didasarkan  pada  urutan  tingkat  kepentingan  dari  kriteria.  Pada  metode  ROC,  bobot kriteria ditentukan dengan cara  membagi nilai tertinggi dari setiap kriteria dengan  urutan kriteria tersebut. Jika urutan  pertama  adalah  kriteria  1,  maka  tentunya  lebih  di  prioritaskan  (lebih  tinggi)  dibanding  kriteria  urutan kedua, begitu juga kriteria urutan kedua lebih tinggi dibanding  kriteria  urutan ketiga, begitu seterusnya  hingga kriteria  urutan  ke-n[14][15][16].    Berikut  rumus  yang  dapat  digunakan  dalam  penentuan  tingkat  kepentingan setiap kriteria berdasarkan metode ROC:
1. Tingakat kepentingan dari setiap kriteria
Jika maka (1) 2. Menghitung nilai bobot kriteria (Wn) ∑ ( )
(2)
Keterangan:
C  : Kriteria W  : Nilai pembobotan kriteria n  : Jumlah kriteria i : Nilai perulangan

## 2.4 Metode MAUT
Multi  Attribute  Utility  Theory  atau  disingkat  MAUT  adalah  suatu  metode  pengambilan  keputusan  yang digunakan  untuk  mengakomodasi  berbagai  kriteria  dalam  pengambilan  keputusan.  Metode  ini  didasarkan  pada teori  utilitas,  yaitu  konsep  yang  menyatakan  bahwa  individu  memiliki  preferensi  terhadap  berbagai  alternatif

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
berdasarkan  pada  atribut-atribut  yang  dimiliki  oleh  alternatif  tersebut[17][18][19].  Berikut  adalah  langkah- langkah dalam proses perankingan menggunakan metode MAUT[20][21]:
1. Identifikasi kriteria
Langkah  pertama  adalah  mengidentifikasi  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan. Kriteria adalah faktor-faktor yang penting untuk dipertimbangkan dalam pengambilan keputusan.
2. Pemberian bobot
Setelah  kriteria  diidentifikasi,  langkah  selanjutnya  adalah  memberikan  bobot  pada  masing-masing  kriteria. Bobot merupakan nilai yang menunjukkan tingkat kepentingan relatif dari masing-masing kriteria.
3. Penilaian alternatif
Langkah  selanjutnya  adalah  menilai  masing-masing  alternatif  berdasarkan  pada  setiap  kriteria.  Penilaian dapat dilakukan dengan menggunakan skala numerik atau skala ordinal.
4. Perhitungan nilai utilitas
Nilai  utilitas  adalah  nilai  yang  menunjukkan  tingkat  kepuasan  yang  diperoleh  dari  suatu  alternatif.  Nilai utilitas dapat diperoleh berdasarkan beberapa langkah berikut: a. Buatlah matriks evaluasi untuk mempertimbangkan beberapa opsi saat mengambil keputusan ( Xij ).
[ ] (1)
b. Hitung normalisasi matriks saat ini ( ).
Kriteria Benefit : (   ) (2) Kriteria Cost : ( (   ) (   ) ) (3)
c. Hitung Utilitas Marjinal ( ) ( )
(4)
d. Menghitung nilai evaluasi keseluruhan ( )
∑ (5)
merupakan nilai Evaluasi Keseluruhan untuk setiap alternatif, merupakan bobot yang menentukan dampak  dari  evaluasi  atribut  pada dimensi  serta
adalah  evaluasi  dari  tingkat  aktual.  Alternatif  dengan  nilai utilitas tertinggi merupakan alternatif yang paling baik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penentuan  lokasi  pabrik  yang  layak  secara  efektif  dan  efisien  membutuhkan  metode  pengambilan  keputusan yang dapat menghitung tingkat kelayakan dari setiap lokasi alternatif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode ROC untuk menghitung tingkat kepentingan dari bobot kriteria yang telah ditentukan. Setelah itu,  tingkat  preferensi  dari  setiap  lokasi  alternatif  dihitung  menggunakan  metode  MAUT.  Metode  MAUT menggunakan kriteria sebagai aturan untuk memilih lokasi pabrik yang paling sesuai. Berikut tabel kriteria yang akan digunakan pada penelitian ini yaitu dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Kode Kriteria  Keterangan Jenis Kriteria C1 Biaya Lahan Cost C2 Lokasi Pasar Benefit C3 Infrastruktur Benefit C4 Biaya Tenaga Kerja Cost C5 Lingkungan Benefit
Berdasarkan  tabel  1,  ada  5  kriteria  yang  perlu  dinilai  dalam  pemilihan  lokasi  pabrik,  selain  berasal  dari internal juga perlu diperhatikan eksternalnya. Lebih jelasnya berikut penjelasan setiap kriteria yang digunakan. 1. Biaya lahan merupakan salah satu biaya produksi yang penting. Lokasi dengan biaya lahan yang rendah akan dapat  menurunkan  biaya  produksi.  Selain  itu,  lokasi  dengan  biaya  lahan  yang  rendah  juga  dapat meningkatkan fleksibilitas perusahaan dalam mengembangkan usahanya.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
2. Lokasi pasar juga merupakan kriteria yang penting karena dapat mempengaruhi efisiensi distribusi dan daya saing produk serta perolehan bahan baku. Lokasi pabrik yang dekat dengan pasar akan dapat mempersingkat waktu dan biaya transportasi produk, lokasi yang dekat juga dapat meningkatkan daya saing produk, karena produk  dapat  lebih  cepat  sampai  ke  tangan  konsumen  dan  mengurangi  risiko  keterlambatan  pasokan  bahan baku, yang dapat mengganggu proses produksi.
3. Ketersediaan  infrastruktur  merupakan  kriteria  yang  penting  karena  dapat  mendukung  kelancaran  proses produksi  dan  distribusi  produk.  Infrastruktur  yang  memadai  akan  dapat  mendukung  kelancaran  proses produksi dan distribusi produk. Infrastruktur yang dimaksud meliputi infrastruktur transportasi,  komunikasi, energi, dan air.
4. Biaya  tenaga  kerja  merupakan  salah  satu  biaya  produksi  yang  paling  besar.  Oleh  karena  itu,  biaya  tenaga kerja merupakan kriteria yang penting dalam penentuan lokasi pabrik. Lokasi dengan biaya tenaga kerja yang rendah akan dapat meningkatkan keuntungan perusahaan.
5. Kriteria lingkungan perlu dipertimbangkan untuk memastikan bahwa lokasi pabrik tidak berdampak negatif terhadap lingkungan.
Tabel 2. Sampel Data Lokasi Pabrik Biaya Lahan (per meter) Lokasi Pasar Infrastruktur Biaya Tenaga Kerja (per bulan) Lingkungan Lokasi A 4,5 jt Sangat Dekat Memadai 3,5 jt Cukup Baik Lokasi B 4 jt Cukup Dekat Memadai 4 jt Cukup Baik Lokasi C 5 jt Cukup Dekat Sangat Memadai 4 jt Baik Lokasi D 3,2 jt Dekat Cukup Memadai 4,2 jt Sangat Baik Lokasi E 3 jt Sangat Dekat  Kurang Memadai 3,3 jt Kurang Baik Lokasi F 3 jt Jauh Memadai 4 jt Cukup Baik Lokasi G 4,5 jt Dekat Memadai 3 jt Sangat Baik Lokasi H 2,9 jt Jauh Sangat Memadai 4,5 jt Cukup Baik Lokasi I 3,5 jt Dekat Kurang Memadai 3 jt Baik Lokasi J 4 jt Sangat Dekat  Kurang Memadai 2,7 jt Baik
Pada  tabel  2,  ada  beberapa  kriteria  yang  memiliki  data  linguistik  sehingga  perlu  dilakukan  perbaikan bobot  nilai.  Kriteria  tersebut  yaitu  C2  (Lokasi  Pasar),  C3  (Infrastruktur),  dan  C5  (Lingkungan).  Sedangkan kriteria  C1  (Biaya  Lahan)  dan  C4  (Biaya  Tenaga  Kerja)  tidak  perlu  dilakukan  perbaikan  bobot  nilai  karena datanya berbentuk numerik. Perbaikan bobot nilai ketiga kriteria dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Perbaikan nilai bobot kriteria C2, C3 dan C5 Kriteria Keterangan Nilai C2 Sangat Dekat 4 Dekat 3 Cukup Dekat 2 Jauh 1 C3 Sangat Memadai 4 Memadai 3 Cukup Memadai 2 Kurang Memadai 1 C5 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup Baik 2 Kurang Baik 1
Setelah  perbaikan  bobot  nilai  kriteria  C2,  C3,  dan  C5,  lakukan  penyesuaian  data  sampel  pada  tabel  2 dengan  tabel  3  berdasarkan  kriteria  masing-masing.  Hasil  penyesuaian  data  sampel  tersebut  disebut  sebagai rating kecocokan. Berikut hasil rating kecocokan yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Rating Kecocokan Sampel Data Alternatif C1 C2  C3 C4 C5 Lokasi A 4500000 4 3 3500000 2 Lokasi B 4000000 2 3 4000000 2 Lokasi C 5000000 2 4 4000000 3
Lokasi D 3200000 3 2 4200000 4 Lokasi E 3000000 4 1 3300000 1 Lokasi F 3000000 1 3 4000000 2 Lokasi G 4500000 3 3 3000000 4

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 315-324 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4893
Alternatif C1 C2  C3 C4 C5 Lokasi H 2900000 1 4 4500000 2 Lokasi I 3500000 3 1 3000000 3 Lokasi J 4000000 4 1 2700000 3
Setelah penyesuaian data  sampel pada tabel 2 dengan tabel 3, terbentuklah  tabel rating  kecocokan pada tabel  4.  Selanjutnya,  dilakukan  pembobotan  pada  setiap  kriteria  untuk  menentukan  tingkat  kepentingannya. Pembobotan  tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  ROC,  dan  metode  MAUT  digunakan  untuk mencari nilai akhir atau nilai preferensi.

## 3.1 Penerapan Metode ROC
Penerapan metode ROC dilakukan dengan perhitungan berikut:
Berikut adalah tabel bobot yang akan digunakan setelah dilakukan penentuan dengan metode ROC untuk menilai  masing-masing  kriteria berdasarkan data sampel  yang  telah disesuaikan dengan tabel rating  kecocokan yang dapat dilihat pada tabel 5:
Tabel 5. Nilai Bobot Kriteria dengan Metode ROC Kode Kriteria  Keterangan Bobot Kriteria C1 Biaya Lahan 0,457 C2 Lokasi Pasar 0,257 C3 Infrastruktur 0,157 C4 Biaya Tenaga Kerja 0,090 C5 Lingkungan 0,040

## 3.2 Penerapan Metode MAUT
Berikut  proses  penerapan  metode  MAUT  yang  dilakukan  pada  pemilihan  lokasi  pabrik  strategis  yang  dimulai dengan membuat matriks keputusan berdasarkan nilai rating kecocokan setiap alternatif hingga proses pencarian nilai evaluasi keseluruhan. Beriku adalah tahapan dalam penerapan metode MAUT: a. Matriks evaluasi untuk mempertimbangkan beberapa opsi saat mengambil keputusan ( Xij ).
4500000  4  3  3500000  2
4000000  2  3  4000000  2 5000000  2  4  4000000  3 3200000  3  2  4200000  4
Xij =  3000000  4  1  3300000  1 3000000  1  3  4000000  2 4500000  3  3  3000000  4 2900000  1  4  4500000  2 3500000  3  1  3000000  3 4000000  4  1  2700000  3
b. Hitung normalisasi matriks saat ini ( ).
Kriteria Benefit (C2, C3 dan C5) : (   ) Kriteria C2:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 315-324 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4893
Lakukan  perhitungan  normalisasi  terhadap  kriteria  C3  dan  kriteria  C5  seperti  pencarian  nilai  normalisasi terhadap kriteria C2 diatas.
Kriteria Cost (C1 dan C4)
: ( (   )
(   ) )
Kriteria C1:
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Lakukan perhitungan normalisasi terhadap kriteria C4 seperti pencarian nilai normalisasi terhadap kriteria C1 diatas.  Setelah  dilakukan  perhitungan  pencarian  normalisasi  terhadap  semua  kriteria  (benefit  dan  cost), berikut matriks ternormalisasi yang diperoleh.
R * ij
0,238  1,000  0,667  0,556  0,333 0,476  0,333  0,667  0,278  0,333 0 0,333  1,000  0,278  0,667 0,857  0,667  0,333  0,167  1,000 0,952  1,000 0 0,667 0 0,952 0 0,667  0,278  0,333 0,238  0,667  0,667  0,833  1,000 1,000  0,000  1,000 0 0,333 0,714  0,667 0 0,833  0,667 0,476  1,000 0 1,000  0,667
c. Hitung Utilitas Marjinal ( ) ( )

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Lakukan  perhitungan  Utilitas  Marjinal  ( )  terhadap  kriteria  C2  hingag  kriteria  C5  seperti  pencarian  nilai Utilitas Marjinal ( ) kriteria C1 diatas. Setelah dilakukan perhitungan pencarian  Utilitas Marjinal terhadap semua kriteria (C1 hingga C5), berikut matriks Utilitas Marjinal yang diperoleh.
0,034  1,005  0,327  0,211  0,069 0,149  0,069  0,327  0,047  0,069 0 0,069  1,005  0,047  0,327
0,634  0,327  0,069  0,016  1,005 U ij = 0,864  1,005 0 0,327 0 0,864 0 0,327  0,047  0,069 0,034  0,327  0,327  0,586  1,005 1,005 0 1,005 0 0,069 0,389  0,327 0 0,586  0,327 0,149  1,005 0 1,005  0,327
d. Menghitung  nilai  evaluasi  keseluruhan  ( ),  dimana  nilai  wj  telah  ditentukan  sebelumnya  dengan  dihitung menggunakan metode ROC, lebih tepatnya dapat dilihat juga pada tabel 5 diatas.
∑
Setelah  menghitung  nilai  evaluasi  keseluruhan  untuk  setiap  lokasi  pabrik,  langkah  selanjutnya  adalah menentukan  lokasi  pabrik  terbaik.  Penilaian  akhir  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  evaluasi keseluruhan dari setiap lokasi pabrik. Lokasi pabrik dengan nilai evaluasi keseluruhan tertinggi akan menjadi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
lokasi  pabrik  terbaik.  Berikut  adalah  tabel  6  perangkingan  lokasi  pabrik  berdasarkan  nilai  evaluasi keseluruhan.
Tabel 6. Rating Kecocokan Sampel Data Lokasi Pabrik Uj Rank Lokasi A 0,347 6 Lokasi B 0,144 10 Lokasi C 0,192 9 Lokasi D 0,426 5 Lokasi E 0,682 1 Lokasi F 0,453 3 Lokasi G 0,244 8 Lokasi H 0,619 2 Lokasi I 0,328 7 Lokasi J 0,429 4
Berdasarkan tabel 6, setelah dilakukan penerapan metode ROC dan MAUT, terlihat bahwa lokasi pabrik yang  terbaik  adalah  lokasi  E  dengan  nilai  akhir  (Uj)  sebesar  0,682  kemudian  di  posisi  kedua  adalah  lokasi  H dengan  nilai  akhir  sebesar  0,619  dan  lokasi  ketiga  terbaik  adalah  lokasi  F  dengan  perolehan  nilai  Uj  sebesar 0,453.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  analisa  terhadap  penelitian  ini,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  melakukan  proses penyeksian  terhadap  10  lokasi  yang  akan  dipilih  sebagai  lokasi  pabrik  dimana  telah  disesuaikan  baik  dari dampak  negatifnya  bagi  perusahaan  ataupun  masyarakat  disekitar.  Dalam  penentuan  lokasi  tersebut  tentunya memerlukan  beebrapa  kriteria  sebagai  rules  dalam  penilaian,  dimana  telah  dijelaskan  pada  bab  sebelumnya bahwa terdapat 5 kriteria  yang digunakan  yaitu Biaya  Lahan,  Lokasi Pasar, Infrastruktur, Biaya Tenaga Kerja, dan Lingkungan. Kelima kriteria tersebut dilakukan perbaikan bobot atau penentuan tingkat kepentingan setiap kriteria dengan menggunakan metode ROC. Setelah diperoleh nilai kepentingan setiap kriteria, maka dilakukan pencarian nilai akhir atau nilai evaluasi keseluruhan (u j ) dengan menggunakan metode MAUT. Hasil akhir yang diperoleh setelah diterapkannya kedua metode tersebut yaitu lokasi baru yang di rekomendasikan adalah lokasi E dengan  nilai  evaluasi  keseluruhan  ( )  sebesar  0,682  dan  lokasi  lainnya  juga  yang  di  rekomendasikan  adalah lokasi  H  dengan  nilai  evaluasi  keseluruhan  ( )  sebesar  0,619.  Pemilihan  lokasi  pabrik  merupakan  salah  satu faktor penting yang dapat menentukan keberhasilan suatu perusahaan. Pemilihan lokasi pabrik yang tepat dapat memberikan keuntungan bagi perusahaan.

## REFERENCES
[1]  A.  Berelaku,  D.  C.  Mongkau,  and  D.  Moeis,  “Analisis  Pemilihan  Marketplace  Terbaik  Di  Kalangan Remaja  Menggunakan  Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  di  Kota  Makassar,” Digit.  Transform. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 371–379, 2023.
[2]  M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Penerapan Metode MOOSRA Dalam Penentuan Penerimaan Frontliner Menggunakan Pembobotan Metode ROC,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 330–337, 2023.
[3]  S. Sukamto and A. Fitriansyah, “Application of the MAUT Method to Determine Eligibility for Accredited School Libraries,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 8, no. 2, pp. 384–392.
[4]  Mesran  and  D.  P.  Indini,  “Analisis  Dalam  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Content  Creator  Mahasiswa Terbaik Menerapkan Metode EDAS dan ROC,” J.  Comput.  Syst.  Informatics ,  vol.  4,  no.  4, pp.  912–921, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4093.
[5]  A.  Rifqi  and  R.  T.  Aldisa,  “Analisa  Perbandingan  Metode  MAUT  dan  Metode  TOPSIS  Dengan Menggunakan Pembobotan ROC Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Kepala Desa,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 4, pp. 1413–1422, 2023.
[6]  M.  A.  Bianto  and  M.  R.  Aprillya,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Identifikasi  Daerah  Potensi  Banjir Dengan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (  Studi  Kasus :  Kabupaten  Lamongan  ),”  pp.  116–124, 2023.
[7]  J.  Afriany,  K.  Tampubolon,  and  R.  Fadillah,  “Penerapan  Metode  TOPSIS  Penentuan  Pemberian  Mikro Faedah Bank Syariah Indonesia (BSI),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 3, pp. 129–137, 2021.
[8]  R. Fadillah, A. N. Purnama, W. P. Mahardika, and M. Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Siaran  Edukasi  di  Televisi  Menggunakan  Metode  WASPAS  (Weight  Aggregated  Sum  Product Assesment),” JIKTEKS J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 3, pp. 8–16, 2023.
[9]  I.  M.  Pandiangan,  M.  Mesran,  R.  I.  Borman,  A.  P.  Windarto,  and  S.  Setiawansyah,  “Implementation  of

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) and Rank Order Centroid (ROC) to Determination of Minimarket Location,” Bull. Informatics Data Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2023.
[10]  A.  Triayudi,  D.  Nofrisa,  and  R.  Fadillah,  “Penerapan  Metode  EXPROM  II  Dalam  Menentukan  Tempat Wisata Pantai Terbaik,” vol. 5, pp. 337–346, 2023, doi: 10.30865/json.v5i2.6925.
[11]  W. K. Murti, A. Triayudi, and M. Mesran, “Penentuan Mahasiswa Berprestasi dengan Menerapkan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT),” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 122–130, 2023.
[12]  Z.  M.  Arini,  M.  Mesran,  and  M.  Panjaitan,  “Implementasi  Metode  Additive  Ratio  Assesment  (ARAS) Dalam Pemberian Promo Tiket Umroh Pada Member,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 4, pp. 997– 1007, 2023.
[13]  J.  H.  Lubis  and  M.  Mesran,  “Perbandingan  Metode  TOPSIS  dan  WASPAS  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Pengangkatan Jabatan Manager,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 5, no. 1, pp. 64–78, 2023.
[14]  F.  Nugroho,  A.  Triayudi,  and  M.  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Objek  Wisata Menerapkan Metode MABAC dan Pembobotan ROC,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 112– 121, 2023.
[15]  R. K. Purba, M. Mesran, and R. Syahputra, “Penerapan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC pada Pemilihan  Duta  Kampus  di  Universitas  Budi  Darma,” J.  Ilm.  Media  Sisfo ,  vol.  17,  no.  2,  pp.  212–227, 2023.
[16]  D.  H.  Ramadan,  M.  Mesran,  and  R.  Syahputra,  “Penerapan  Metode  MAUT  dalam  Penentuan  Karyawan Berprestasi dengan Pembobotan ROC,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 5, no. 1, pp. 34–42, 2023.
[17]  M. Mesran, A. Harahap, and F. Nugroho, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Aplikasi Chat Terbaik Dalam  Mendukung  Pembelajaran  Daring  di  Masa  Pandemi  Covid  Menggunakan  Metode  Multi  Attribute Utility Theory,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 3, pp. 474–484, 2023.
[18]  G. T. Mareti and A. T. Ayunda, “Komparasi Metode Maut dan Moora dalam Pemilihan Sunscreen untuk Kulit Menggunakan Pembobotan ROC,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 553–564, 2023.
[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]  B. Okmarizal and S. Defit, “Implementasi Metode AHP Dan Maut untuk Rekomendasi Produk Tupperware Terlaris,” J. KomtekInfo , pp. 109–115, 2023.
[21]  E.  Y.  Dewasasmita  and  H.  Hendry,  “Perbandingan  Metode  SAW,  MAUT,  ORESTE,  TOPSIS  dalam Pendukung Keputusan Pembangunan Supermarket di Kabupaten Pati,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 555–569, 2023.