## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4171

## Penerapan Metode Metode Multy Attribute Utility Theory (MAUT) dalam Pemilihan Asisten Laboratorium Komputer
Rima Tamara Aldisa 1 , Sanwani 2,* , Deby Monalisa Simanjuntak 3 , Sarpita Laia 3 , Mesran 3
1 Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia
3 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 rimatamaraa@gmail.com, 2 sanwani.swq@nusamandiri.ac.id, 3 debysimanjuntak04@gmail.com,
4 sarpita011020@gmail.com, 5 mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: sanwani.swq@nusamandiri.ac.id
Abstrak− Asisten Laboratorium komputer adalah seorang yang berkompeten dalam bidang komputer yang akan membantu dosen dalam mengajar ketika berada di laboratorium komputer. Fakultas Ilmu Komputer Universitas Budi Darma Medan akan melakukan penyeleksian asisten laboratorium komputer untuk tahun ajaran 2022/2023, namun pihak dosen memiliki kesulitan dalam  pencarian  mahasiswa  mana  yang  layak  menjadi  asisten  laboratorium  komputer.  Penelitian  ini  didasari  oleh  alasan tersebut,  sehingga  penulis  memutuskan  menggunakan  metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT)  untuk  membantu mengambil keputusan memilih mahasiswa mana yang layak menjadi asisten laboratorium komputer dengan kriteria IPK, nilai test,  kepribadian, kemampuan  mengajar dan  pengalaman  dengan jumlah  alternatif 5  (Lima) orang  mahasiswa.  Penggunaan metode MAUT diharapkan dapat menentukan kriteria asisten laboratorium komputer, karena metode MAUT akan melakukan proses  perangkingan  berdasarkan  atribut  dengan  bobot  yang  berbeda-beda  sehingga  hasilnya  lebih  optimal,  kemudian dilakukan  proses  perangkingan  yang  akan  menentukan  alternatif  yang optimal  pula. Adapun  1  (Satu)  alternatif  yang layak menjadi asisten laboratorium komputer adalah Jesika Sirait dengan hasil 0,4085.
Kata Kunci: SPK; Asisten Laboratorium Komputer; Multy Attribute Utility Theory (MAUT)
Abstract− Computer Laboratory Assistant is a person who is competent in the field of computers who will assist lecturers in teaching while in the computer laboratory. The Faculty of Computer Science, Budi Darma University, Medan will conduct a selection of computer laboratory assistants for the 2022/2023 academic year, but the lecturers have difficulties in finding which students are eligible to become computer laboratory assistants. This research is based on these reasons, so the authors decided to use the  Multi  Attribute Utility Theory  (MAUT)  method  to  help  make decisions  to  choose which  students deserve  to  be computer laboratory assistants with the criteria of GPA, test scores, personality, teaching ability and experience with a number of alternatives 5 (Five) students. The use of the MAUT method is expected to determine the criteria for computer laboratory assistants, because the MAUT method will perform a ranking process based on attributes with different weights so that the results are more optimal, then a ranking process will be carried out which will determine the optimal alternative as well. As for 1 (one) alternative that deserves to be a computer laboratory assistant is Jesika Sirait with a result of 0.4085.
Keywords: DSS; Computer Laboratory Assistant; Multi Attribute Utility Theory (MAUT)

## 1. PENDAHULUAN
Asisten  laboratorium  komputer  ialah  orang  yang  berkompeten  yang  memiliki  kinerja  baik  dari  fakultas  ilmu komputer [1]. Laboratorium sebagai sarana pendukung yang memiliki  visi dan misi untuk mendukung kegiatan mahasiswa.  Maka  setiap  laboratorium  difasilitasi  dengan  asisten  laboratorium  yang  memiliki  tugas  untuk membantu dosen dan mahasiswa saat mahasiswa mengadakan pratikum[2].
Penerimaan asisten laboratorium pada Universitas Budi Darma masih menggunakan cara manual dengan cara  pemilihan  secara  langsung.  Kondisi  seperti  ini  sering  menimbulkan  terjadinya  permaslahan  maupun ketidakefesienan  dalam  proses  penyeleksian  pemilihan  asisten  laboratorium  komputer.  Untuk  melakukan pemilihan  tentunya  Universitas  Budi  Darma  telah  menetapkan  beberapa  kriteria-kriteria  sebagai  penenentuan pemilihan  asisten  laboratorium  komputer  diantaranya  adalah  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK),  Nilai  Tes, Kemampuan  Mengajar,  Kepribadian  dan  Pengalaman.    Dalam  penyelesaian  permasalahan  tersebut  di  perlukan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk mempermudah dosen dalam pemilihan asisten laboratorium komputer.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  berbasis  komputer  interaktif,  yang  memberikan solusi dalam pengambilan keputusan bagi manajemen dengan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah yang tak terstruktur dan semi terstruktur[3], [4]. Pada penerapan SPK, banyak metode saat ini dapat di terapkan diantaranya metode SAW, WP, TOPSIS, ELECTRE, MAUT, MOORA.
Beberapa penelitian terkait dengan metode MAUT diantaranya penelitian yang dilakukan oleh Kiki Amelia Umar  dkk  pada  tahun  2019  tentang  rekomendasi  pemilihan  webhosting.  Penelitian  menghasilkan  kesimpulan bahwa dari 3 alternatif yang dilakukan perhitungan menghasilkan 1 alternatif (Idwebhost) sebaga webhosting yang direkomendasikan[5].  Sedangkan  penelitian  Siti  Rihastuti    tentang  pemilihan  karyawan  terbaik  pada  STMIK Amikom Surakarta menghasilkan kesimpulan bahwa dari 4 alternatif karyawan hanya ada 1 alternatif karyawan yang  terbaik  dengan  nilai  10  [3].  Pada  penelitian  Sri  Tutut  Andayani  dkk  pada  tahun  2020  tentang  pemilihan pegawai berprestasi pada KPU Provinsi Jambi menghasilkan bahwa dari 10 (Sepuluh) alternatif pegawai hanya ada 3 pegawai yang menduduki peringkat I-III [6].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4171
Dari  penjelasan  di  atas maka  pada  penelitian  ini penulis  menggunakan  metode  MAUT  karena  dianggap sesuai  dengan  seleksi  pemilihan  asisten  laboratorium  komputer.  Metode  MAUT  akan  melakukan  proses perangkingan  berdasarkan  atribut  dengan  bobot  yang  berbeda-beda  sehingga  hasilnya  lebih  optimal  [7],  [8]. Diharapkan hasil penelitian ini dapat membantu dosen dalam menentukan mahasiswa yang layak menjadi asisten laboratorium komputer serta dapat mengurangi kesalahan dalam pemilihan calon asisten laboratorium komputer untuk periode selanjutnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian yang penulis lakukan terdapat beberapa tahapan diantaranya, yaitu: 1. Identifikasi masalah,
2. Studi literatur
3. Pembentukan nilai bobot dengan menerapkan metode ROC
4. Proses perangkingan dengan menerapkan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT).
5. Pembuatan laporan hasil penelitian.
Berikut tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Asisten Laboratorium Komputer
Asisten laboratorium komputer adalah orang yang membantu dosen dalam proses mengajar seperti memonitoring dan  memperhatikan  aktivitas  praktikum.  Biasanya  asisten  laboratorium  komputer  akan  menggantikan  dosen pengampu mata kuliah apabila berhalangan untuk datang mengajar [9].

## 2.3 Sistem Pendukung Keptusan (SPK)
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  didefinisikan  sebagai  sistem  informasi  yang  interaktif  menyediakan informasi, pemodelan serta pemanipulasian terhadap data. SPK juga digunakan dalam pengambilan daalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur[10]–[13].

## 2.4 Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) merupakan suatu metode dalam melakukan perbandingan secara kuantatif.  Metode  MAU  mengkombinasikan  pengukuran  atas  biaya  resiko  dan  keuntungan  yang  berbeda[14]. Sehingga  hasil  yang  terbaik  dan  paling  mendekati  dari  alternatif-alternatif  tersebut  yang  akan  diambil  sebagai solusi. Metode MAUT digunakan untuk merubah beberapa kepentingan ke dalam nilai numerik dengan skala 0-1 dengan 0 mewakili pilihan terburuk dan 1 terbaik. Hal ini memungkinkan perbandingan langsung yang beragam ukuran [15]–[17].
Tahapan penyelesaian dari metode MAUT [17], yaitu: 1. Membuat Matriks Keputusan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4171
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋11 𝑋12 ⋯ 𝑋1𝑛 𝑋21 𝑋22 … 𝑋2𝑛
𝑋𝑚1 𝑋𝑚2  ⋯ 𝑋𝑚𝑛 ] (1)
2. Melakukan normalisasi terhadap matriks keputusan Xij
Pada  kriteria  keuntungan  menggunakan persamaan  ke-2, sedangkan kriteria  biaya  menggunakan persamaan ke-3
r* ij = 𝑋𝑖𝑗−min  (𝑋𝑖𝑗) max (𝑋𝑖𝑗)−min (𝑋𝑖𝑗)
(2)
r* ij = 1 + ( min(𝑋𝑖𝑗)−(Xij) max (𝑋𝑖𝑗)−min (𝑋𝑖𝑗) ) (3)
3. Menghitung nilai Utilitas Marjinal (Uij)
U ij = exp(𝑟∗𝑖𝑗) 2 −1 1.71
(4)
4. Menghitung nilai Utilitas Akhir (Ui)
U i = ∑ 𝑈𝑖𝑗. 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1
(5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam mendapatkan informasi tentang kelayakan menjadi asisten laporatorium komputer maka dibutuhkan sistem yang dapat membantu untuk mendukung keputusan dari pimpinan. Keputusan yang dihasilkan diharapkan tepat untuk para calon alternatif dan dapat dihasilkan dengan cepat dan tepat. Sistem yang di buat juga untuk dapat lebih mengefektifkan  pengambil  keputusan  dalam  menentukan  mahasiswa  mana  yang  layak  menjadi  asisten laboratorium  komputer.  Pada  bagian  ini  penulis  akan  menguraikan  bagaimana  tahapan  metode  MAUT  dapat menghasilkan  keputusan.  Pada  tahap  awal  pemecahan  permasalahan,  terlebih  dahulu  menentukan  jenis-jenis kriteria dalam penentuan mahasiswa yang layak menjadi asisten laborium komputer.

## 3.1 Penyiapan Data Alternatif, Kritera dan Bobot
Pada Langkah awal sistem pendukung keputusan membutuhkan data alternatif, kriteria serta bobot. Berikut pada tabel 1 dan tabel 2 merupakan data yang dibutuhkan.
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Nama A1 Ari Kurniawan A2 Khairunnisa A3 Jesika Sirait A4 Farlin Pasaribu A5 Wiyuda Pratama Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis Bobot C1 IPK Benefit 0.457 C2 Nilai Test Benefit 0.257 C3 Kepribadian Benefit 0.157 C4 Kemampuan Mengajar Benefit 0.090 C5 Pengalaman Benefit 0.040
Pada  tabel  data  kriteria  terdapat  nilai  bobot.  Nilai  bobot  tersebut  di  hasilkan  dari  metode Rank  Order Centroid (ROC). Pada tabel 3 merupakan tabel yang berisi 5 alternatif yang akan di uji untuk mendapatkan calon asisten laboratorium komputer.
Tabel 3. Data Alternatif Karyawan C1 C2 C3 C4 C5 A1  3.78  82 Baik Baik Tidak A2  3.69  85  Sangat Baik Baik Tidak A3  3.83  79 Baik Cukup Baik Ya A4  3.71  80 Cukup Baik  Sangat Baik Ya A5  3.60  84  Sangat Baik Baik Tidak
Berikut pembobotan untuk kriteria Kepribadian dan kemampuan mengajar:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4171
Tabel 4. Kriteria pembobotan Kepribadian dan Kemampuan Mengajar
Keterangan Bobot Sangat Baik 3 Baik 2 Cukup Baik 1
Berikut pembobotan untuk kriteria Pengalaman:
Tabel 5. Kriteria Pengalaman Keterangan Bobot Ya 2 Tidak 1
Berdasarkan pembobotan pada tabel 4 dan 5 maka diperoleh data rating kecocokan yang terlihat pada tabel 6 sebagai berikut:
Tabel 6. Rating Kecocokan C1 C2 C3 C4 C5 A1 3.78 82 2 2 1 A2 3.69 85 3 2 1 A3 3.83 79 2 1 2 A4 3.71 80 1 3 2 A5 3.60 84 3 1 1
Langkah 1 : Membuat Matriks X ij yang di ambil dari tabel 6.
3.78 82 2 2 1 3.69 85 3 2 1 X ij =  3.83 79 2 1 2 3.71 80 1 3 2 3.60 84 3 1 1 Max 3.83 85       3       3 2 Min 3.60 79       1      1 1
Langkah 2 : Melakukan Normalisasi Matriks Keputusan Xij berdasarkan persamaan ke 2 (untuk kriteria benefit) atau 3 (untuk kriteria biaya)
a. Untuk kriteria C1 ( IPK = Benefit)
R (1,1) = 3.78−3.60 3.83−3.60 = 0,7826
R (1,2) = 3.69−3.60 3.83−3.60 = 0,3913
R (1,3) = 3.83−3.60 3.83−3.60 = 1
R (1,4) = 3.71−3.60 3.83−3.60 = 0,4782
R (1,5) = 3.60−3.60 3.83−3.60 = 0
b. Untuk kriteria C2 (Nilai test = Benefit)
R (2,1) = 82−79 85−79 = 0,5
R (2,2) = 85−79 85−79 = 1 R (2,3) = 79−79 85−79 = 0
R (2,4) = 80−79 85−79 = 0,1666
R (2,5) = 84−79 85−79 = 0,8333
c. Untuk kriteria C3 (Nilai test = Benefit)
R (3,1) = 2−1 3−1 = 0,5
R (3,2) = 3−1 3−1 =  1
R (3,3) = 2−1 3−1 = 0,5
R (3,4) = 1−1 3−1 = 0
R (3,5) = 3−1 3−1 = 1 d. Untuk kriteria C4 (Nilai test = Benefit)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4171
R (4,1) = 2−1 3−1 = 0,5
R (4,2) = 2−1 3−1 = 0,5
R (4,3) = 1−1 3−1 = 0
R (4,4) = 3−1 3−1 = 1 R (4,5) = 1−1 3−1 = 0 e. Untuk kriteria C4 (Pengalaman = Benefit)
R (5,1) = 1−1 2−1 = 0 R (5,2) = 1−1 2−1 = 0
R (5,3) = 2−1 2−1 = 1
R (5,4) = 2−1 2−1 = 1
R (5,5) = 1−1 2−1 = 0
Matriks ternormalisasi sebagai berikut:
0,7826 0,5 0,5 0,5 0 0,3913 1 1 0,5 0 Xij = 1 0 0,5 0 1 0,4782 0,1666 0 1 1 0 0,8333 1 0 0
Langkah 3: Menghitung Nilai Utilitas Marjinal (Uij) dengan menggunakan persamaan ke 4.
a. Untuk kriteria C1
R (1,1) = exp(0,7826) 2 −1 1.71 = 0,3969
R (1,2) = exp(0,3913) 2 −1 1.71 = 0,2507
R (1,3) = exp(1) 2 −1 1.71 = 0,5847
R (1,4) = exp(0,4782) 2 −1 1.71 = 0,2704
R (1,5) = exp(0) 2 −1 1.71 = 0,2151
b. Untuk kriteria C2
R (2,1) = exp(0,5) 2 −1 1.71 = 0,2762
R (2,2) = exp(1) 2 −1 1.71 = 0,5847
R (2,3) = exp(0) 2 −1 1.71 = 0,2151
R (2,4) = exp(0,1666) 2 −1 1.71 = 0,2211
R (2,5) = exp(0,8333) 2 −1 1.71 = 0,4308
c. Untuk kriteria C3
R (3,1) = exp(0,5) 2 −1 1.71 = 0,2762
R (3,2) = exp(1) 2 −1 1.71 = 0,5847
R (3,3) = exp(0,5) 2 −1 1.71 = 0,2762
R (3,4) = exp(0) 2 −1 1.71 = 0,2151
R (3,5) = exp(1) 2 −1 1.71 = 0,5847
d. Untuk kriteria C4
R (4,1) = exp(0,5) 2 −1 1.71 = 0,2762
R (4,2) = exp(0,5) 2 −1 1.71 = 0,2762
R (4,3) = exp(0) 2 −1 1.71 = 0,2151
R (4,4) = exp(1) 2 −1 1.71 = 0,5847
R (4,5) = exp(0) 2 −1 1.71 = 0,2151
e. Untuk kriteria C5

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4171
R (5,1) = exp(0) 2 −1 1.71 = 0,2151
R (5,2) = exp(0) 2 −1 1.71 = 0,2151 R (5,3) = exp(1) 2 −1 1.71 = 0,5847
R (5,4) = exp(1) 2 −1 1.71 = 0,5847
R (5,5) = exp(0) 2 −1 1.71 = 0,2151
Matriks Utilitas Marjinal sebagai berikut:
0,3969 0,2762  0,2762  0,2762  0,2151 0,2507 0,5847  0,5847  0,2762  0,2151 Uij = 0,5847 0,2151  0,2762  0,2151  0,5847 0,2704 0,2211  0,2151  0,5847  0,5847 0,2151 0,4308  0,5847  0,2151  0,2151
Langkah 4: Pada tahap akhir, menghitung Nilai Utilitas Akhir (Ui) berdasarkan persamaan ke 5.
U1 = (0,3969 * 0,457) + (0,2762 * 0,257) + (0,2762 * 0,157) + (0,2762 * 0,090) + (0,2151 * 0,040) = 0,1813+0,0709+0,0433+0,0248+0,0086 = 0,3292 U2 = (0,2507 * 0,457) + (0,5847 * 0,257) + (0,5847 * 0,157) + (0,2762 * 0,090) + (0,2151 * 0,040) = 0,1146+0,1503+0,0918+0,0248+0,0086 = 0,3901
U3 = (0,5847 * 0,457) + (0,2151 * 0,257) + (0,2762 * 0,157) + (0,2151 * 0,090) + (0,5847 * 0,040)
= 0,2672+0,0553+0,0434+0,0193+0,0234 = 0,4085
U4 = (0,2704 * 0,457) + (0,2211 * 0,257) + (0,2151 * 0,157) + (0,5847 * 0,090)  + (0,5847 * 0,040)
= 0,1235+0,0568+0,0337+0,0526+0,0234 = 0,2902 U5 = (0,2151 * 0,457) + (0,4308 * 0,257) + (0,5847 * 0,157) + (0,2151 * 0,090)  + (0,2151 * 0,040) = 0,0983+0,1107+0,0918+0,0194+0,0086 =0,3288
Langkah 4 : Melakukan perangkingan berdasarkan nilai yang paling tinggi sampai yang terendah.
Tabel 8. Hasil Rangking Alternatif Nama Hasil Peringkat A3 Jesika Sirait 0,4085 1 A2 Khairunnisa 0,3901 2 A1 Ari Kurniawan 0,3292 3 A5 Wiyuda Pratama  0,3288 4 A4 Farlin Pasaribu 0,2902 5
Terlihat  pada  tabel  7,  bahwa  A3  dengan  hasil  0,4085  adalah  alternatif  yang  layak  menjadi  asisten laboratorium komputer.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian yang penulis lakukan dapat disimpulkan bahwa metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) cukup baik dan efektif dapat membantu pengambilan keputusan dalam memutuskan alternatif yang terbaik sebagai calon  asisten  laboratorium  komputer.  Hasil  penelitian  diperoleh  bahwa  alternatif  A3  dengan  hasil  0,4085 merupakan alternatif terbaik dan layak menjadi asisten laboratorium komputer serta layak menjadi alternatif yang direkomendasikan.

## REFERENCES
[1] J.  Banjarnahor,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Penentuan  Asisten  Laboratorium  Komputer  Dengan  Metode TOPSIS Studi Kasus Laboratorium AMIK MBP,” vol. 1, no. 2, pp. 29–37, 2022.
[2] S.  S.  Wicida,  “Penerapan  metode  ahp  dan  metode  topsis  dalam  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  asisten laboratorium komputer pada stmik widya cipta dharma samarinda,” pp. 28–34.
[3] R. N. Sari and R. S. Hayati, “Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan Rumah Kost,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 243–251, 2019.
[4] E. D. Marbun, L. A. Sinaga, E. R. Simanjuntak, D. Siregar, and J. Afriany, “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment Dalam Menentukan Tepung Terbaik Untuk Memproduksi Bihun,” vol. 5, no. 1, pp. 24–28,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4171
2018.
[5] T. N. Putri, A. Yordan, and D. H. Lamkaruna, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Webhosting Pada Kantor Media Online Suaramu.Co Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (Maut),” J. Teknol. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 21–27, 2019.
[6] S.  T.  Andayani  and  A.  Rahim,  “Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Berprestasi  Di  Kpu Provinsi Jambi,” vol. 2, no. 2, 2020.
[7] M. Anranur Uwaisy, Z. K. A. Baizal, and M. Yusza Reditya, “Recommendation of scheduling tourism routes using tabu search method (case study bandung),” Procedia Comput. Sci. , vol. 157, pp. 150–159, 2019.
[8] L. Bidoux, J. P. Pignon, and F. Bénaben, “Planning with preferences using Multi-Attribute Utility Theory along with a Choquet Integral,” Eng. Appl. Artif. Intell. , vol. 85, no. August, pp. 808–817, 2019.
[9] Martin Fowler, “Activity , Use case diagram,” vol. 3, no. 2, pp. 159–166, 2014.
[10]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[11]  D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[12]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[13]  Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[14]  N. Hadinata, “Implementasi Metode Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ) Pada Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Penerima Kredit,” vol. 07, no. September, pp. 87–92, 2018.
[15]  E.  A.  Gusdha,  A.  Wahyudin,  and  E.  P.  Nugroho,  “Sistem  Promosi  Jabatan  Karyawan  dengan  Metode  Analytical Hierarchy Process ( AHP ) dan Multi-Attribute Utility Theory ( MAUT ) ( Studi Kasus pada PT . Ginsa Inti Pratama ) Prosedur Iterasi Metode AHP dan MAUT,” Univ. Pendidik. Indones. , pp. 1–6, 2016.
[16]  A.  A.  Kusuma,  Z.  M.  Arini,  U.  Hasanah,  and  Mesran,  “Analisa  Penerapan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Pemilihan Lokasi Strategis Coffeshop Milenial di Era New Normal,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 51–59, 2021.
[17]  J. H. Lubis, S. Esabella, Mesran, Desyanti, and D. M. Simanjuntak, “Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan Karyawan yang di Non-Aktifkan di Masa Pandemi,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 6, no. April, pp. 969–978, 2022.