## PENERAPAN METODE MAUT DENGAN PEMBOBOTAN ROC DALAM PENENTUAN CALON MAHASISWA PENERIMA KIP
Wahyu Harry Bai Lumban Batu 1* , Jeremiati Sitorus 2 , Mesran 3
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika,
Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia 1,2,3 . Email : *1 wahyulumbanbatu09@gmail.com, 2 mhiasitorus@gmail.com,
3 mesran.skom.mkom@gmail.com

## ABSTRAK
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  suatu  metode  yang  membantu  dalam  mengambil keputusan dari sebuah permasalahan dengan  kondisi  semi terstruktur  ataupun tidak terstruktur. Salah satu implementasi sistem pendukung keputusan ialah penentuan calon Mahasiswa penerima KIP. Disimpulkan KIP merupakan singkatan dari Kartu Indonesia Pintar yang menjadi salah satu program  nasional  sebagai  pemberian  bantuan  pendidikan  dari  pemerintah  berupa  tunai  kepada anak  didik.  Adanya  program  KIP  sangat  membantu  anak  didik  yang  kurang  mampu  dalam perekonomian  yang  terbatas  untuk  membiayai  pendidikannya.  Karena  banyaknya  jumlah mahasiswa  yang  ingin  diseleksi  secara  manual  maka  dibutuhkannya  SPK  dengan  menerapkan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) serta pembobotan Rank Order Centroid (ROC) sebagai solusi dari permasalahan. Adapun hasil dari penelitian  ini adalah dengan metode MAUT, alternatif terbaik yaitu A1 untuk Johanes Pardede dengan nilai 0.7737.
Kata Kunci : SPK; ROC; MAUT; KIP

## ABSTRACT
Decision support system is a method that helps in making decisions from a problem with semi- structured or unstructured conditions. One of the implementations of a decision support system is the determination of prospective students who receive KIP. It was concluded that KIP stands for  Kartu  Indonesia  Pintar  which  is  one  of  the  national  programs  for  providing  educational assistance from the government in the form of cash to students. The existence of the KIP program is very helpful for underprivileged students in a limited economy to finance their education. Due to the large number of students who want to be selected manually, SPK is needed by applying the Multi Attribute Utility Theory (MAUT) method and weighting Rank Order Centroid (ROC) as a solution to the problem. The results of this study are the MAUT method, the Best Alternative is A1 for Johanes Pardede with a value of 0.7737.
Keywords : SPK, ROC, MAUT, KIP

## I. PENDAHULUAN
KIP  adalah  singkatan  dari  Kartu Indonesia  Pintar  [1].  Beasiswa  KIP  dapat membantu  biaya  pendidikan  anak  didik hingga  ke  jenjang  perguruan  tinggi  yang mengalokasikan KIP UKT untuk mahasiswa semester  3,5  dan  7  [2].  Program  ini diterapkan  untuk  menghilangkan  hambatan perekonomian  sehingga  menghindari  anak didik  yang  putus  sekolah  dan  menarik kembali anak didik yang telah putus sekolah agar  kembali  melanjutkan  pendidikannya [3]. Dengan adanya program KIP sangatlah bermanfaat  untuk  memicu  anak  didik  yang kurang  mampu  membiayai  pendidikan karena faktor ekonomi yang terbatas. Proses penentuan  calon  mahasiswa  penerima  KIP Kuliah  di  Universitas  Budi  Darma  Medan masih  melakukan  secara  manual  dengan menyeleksi hasil kinerja dari masing-masing mahasiswa  sehingga  membutuhkan  waktu yang  lama  untuk  membuat  keputusan. Karena banyaknya mahasiswa yang
memiliki  kriteria-kriteria  yang  sama  maka muncullah  masalah  yang  dihadapi  yaitu kurang efektifnya penentuan calon mahasiswa dalam penerima KIP.
Dari  permasalahan  yang  dihadapi dalam  perguruan  tinggi  untuk  menentukan keputusan dibutuhkannya sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metodenya beserta nilai pembobotan. Pada penelitian ini menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)  serta  pembobotan Rank Order  Centroid (ROC).  Dengan  adanya metode  yang  diterapkan  diatas,  penulis tertarik untuk membandingkan nilai alternatif sebagai tumpuan dalam penelitian ini.  Metode  yang  umum  digunakan  pada sistem  pendukung  keputusan  yaitu  metode MOORA,  MOOSRA,  SAW,  WP,  MAUT, WASPAS, dan TOPSIS.
Dalam  penelitian  ini  dibutuhkan penelitian  terdahulu  dengan  kesamaan metode  yang  dilakukan  oleh  Ade  Ayunda Kusuma,dkk  pada  tahun  2021  menerapkan metode MAUT dan ROC terhadap pemilihan lokasi  dengan  nilai  preferensi  tertinggi
0.8054 [4]. Pada penelitian tahun yang sama dilakukan  oleh  Rosmita  Sari  menggunakan metode  MAUT  terkait  pemberian  bantuan dengan  hasil  nilai  alternatif  terbaik  sebesar 0.72349  [5].  Pada  penelitian  lainnya  yang dilakukan  oleh  Mayadi,dkk  tahun  2021 menerapkan  metode  OCRA  dan ROC terhadap  pemilihan  kasir  dengan  nilai preferensi  tertinggi  1.347  [6].  Pada  tahun 2020  menggunakan  metode  MAUT  terkait promosi jabatan yang dilakukan oleh Ratna Sri Hayati dan Siti Aliyah dengan hasil nilai terbaik 0.84 [7]. Pada penelitian tahun 2021 menggunakan metode MAUT terkait pemilihan susu formula yang dilakukan oleh Ratna Sri Hayati,dkk dengan nilai preferensi terbaik  2.1  [8].  Berdasarkan  penelitian terdahulu  diatas  penulis  tertarik  untuk melakukan  penelitian  dengan  memperoleh hasil  nilai  utilitas  akhir  yang  tertinggi dengan menggunakan pembobotan ROC.
Penulis  membuat  penelitian  ini  agar mempermudah penentuan mahasiswa penerima bantuan KIP, sehingga Universitas Budi Darma tidak kesulitan dalam menentukan  keputusan  calon  mahasiswa yang  menerima  KIP  melalui  beberapa alternatif  dan  kriteria  yang  telah  ditentukan beserta  bobotnya.  Penulis  menerapkan metode  MAUT  diharapkan  memberikan manfaat  yang  berguna  untuk  mendapatkan hasil yang sangat akurat dan tepat.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) merupakan  suatu  metode  yang  membantu dalam  mengambil  keputusan  dari  sebuah permasalahan dengan kondisi semi terstruktur dan tidak terstruktur [9].

## 2.2 KIP
KIP  merupakan  singkatan  dari  Kartu Indonesia  Pintar  yang  menjadi  salah  satu program  nasional  (tercantum  pada  RPJMN
2015-2019)  sebagai  pemberian  bantuan pendidikan  dari  pemerintah  berupa  tunai kepada anak didik [1].

## 2.3 Metode Multi Attribute Utility Theory
(MAUT)
Metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT), metode ini merupakan perbandingan kuantitatif yang berlaku dalam berbagai bidang dengan mengkombinasikan pengeluaran  dan  keuntungan  yang  berbeda [10][11]
Adapun  langkah  penyelesaian  dari  metode ini yaitu :
1. Membuat Matriks Keputusan (𝑋 𝑖𝑗 )
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑟 11 𝑟 1𝑗 ⋯ 𝑟 1𝑛 𝑟 𝑖1 𝑟 𝑖𝑗 ⋯ 𝑟 2𝑛 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 𝑟 𝑚1 𝑟 𝑚𝑗 ⋯ 𝑟 𝑚𝑛 ] (1)
2. Menghitung Normalisasi Matriks (𝑟 𝑖𝑗 ∗ )
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 𝑟 𝑖𝑗 −𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 )
(max)
(2)
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 1 + ( 𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑟 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 ) ) (min)
(3)
3. Menghitung  nilai  Utilitas  Marjinal (𝑢 𝑖𝑗 ) 𝑢 𝑖𝑗 = 𝑒(𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) 2 −1
1.71
(4)
4. Menghitung nilai Utilitas Akhir (𝑢 𝑖 ) 𝑢 𝑖 = ∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ∗ 𝑤 𝑖𝑗
(5)
2.4 Metode Rank Order Centroid (ROC)
Metode Rank  Order  Centroid (ROC) merupakan  pemberian  bobot  pada  tiap-tiap kriteria  sesuai  dengan  perangkingan  dari tingkat prioritasnya [12].
Dalam hal ini diterapkan dengan persamaan 6 sebagai berikut :
𝐶 1 ≥ 𝐶 2 ≥ 𝐶 3 ≥ ⋯   ≥ 𝐶 𝑚 (6)
Setelah  dilakukan  pada  proses  akan membuat persamaan 7 sebagai berikut :
𝑊 1 ≥ 𝑊 2 ≥ 𝑊 3 ≥ ⋯   ≥ 𝑊 𝑚 (7)
Sehingga mendapatkan nilai bobot (W) digunakan persamaan 8 sebagai berikut :
𝑊 𝑚 =
1 𝑚 ∑ ( 1 i ) 𝑚 1=1 (8)
Maka hasil dari total 𝑊 𝑚 bernilai 1.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Tahapan Penelitian Pada penelitian ini penulis menerapkan beberapa langkah-langkah pengumpulan data, digunakan untuk mendapatkan data  yang dibutuhkan sebagai berikut :
1. Analisa Masalah Dalam langkah ini menganalisa masalah dengan alternatif yang ditetapkan dan kriteria beserta pembobotannya  yang  mempengaruhi nilai perangkingannya. 2. Study Literatur Dalam langkah ini dilakukan pengumpulan data-data yang bersangkutan  dengan  penelitian  dari berbagai  sumber  melalui  internet maupun  buku-buku,  jurnal  dan  arikel lainnya. 3. Penerapan Metode MAUT dan ROC
Dalam langkah ini memproses data dan meyelesaikan masalah dengan menggunakan metode yang dirumuskan untuk  menentukan  calon  mahasiswa penerima KIP. 4. Hasil Perhitungan Metode
Dalam  penelitian  ini  menerapkan  hasil dari perhitungan metode dan menentukan  nilai  utilitas  akhir  sebagai perangkingan.
5. Pembuatan Laporan Penelitian Dalam  penelitian  ini  menerapkan  hasil dari  penelitian  ke  dalam  penulisan laporan.
Gambar 1 Kerangka Tahapan Penelitian

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  hasil  dan  pembahasan  yang terkait dengan penerapan sistem pendukung keputusan  dengan  menerapkan  metode MAUT  serta  pembobotan  ROC  untuk menyelesaikan  kasus  penentuan  calon mahasiswa  penerima  KIP.  Dibutuhkannya data-data  berupa  alternatif,  kriteria  beserta nilai bobotnya untuk menghasilkan informasi  yang  efektif.  Adapun  proses penerapannya dapat dilihat sebagai berikut :

## 4.1 Penerapan Alternatif dan Kriteria
Pada hal ini penulis telah menentukan alternatif  dan  kriteria  yang  akan  digunakan dalam penelitian untuk mengetahui hasil dari alternatif terbaik yang akan diambil. Berikut ini kriteria yang ditetapkan untuk menentukan calon mahasiswa penerima KIP
sebagai berikut :
Tabel 1 Data Kriteria Kriteria  Keterangan Jenis C 1 Prestasi Benefit C 2 Jumlah tanggungan Orangtua Benefit C 3 Pekerjaan Orangtua Benefit C 4 Penghasilan Orangtua Cost Setelah  menetapkan  kriteria,  selanjutnya menetapkan Kriteria pada tiap-tiap Alternatif, dapat dilihat sebagai berikut : Tabel 2 Alternatif Alternati f C 1 C 2 C 3 C 4
Johanes Pardede (A 1 ) 3 2 Petani 1.000.00 0 Haposan Hasibua n (A 2 ) 2 3 PNS 2.500.00 0 Dameria (A 3 ) 1 2 Petani 1.000.00 0
Sarpita Laia (A 4 ) 2 4 Karyawa n Swasta 2.000.00 0
Dalam  tabel  2  diatas  terdapat sejumlah data yang bersifat linguistik seperti Pekerjaan  Orang  tua.  Data  ini  melakukan pembobotan, dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 3 Nilai Pekerjaan Orang tua Keterangan Bobot Petani 3 Kayawan Swasta 2 PNS 1
Berdasarkan  data  yang  didapatkan diatas,  maka  diperoleh  rating  kecocokan sebagai berikut :

## Tabel 4
Data Rating Kecocokan Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 Johanes Pardede (A 1 ) 3 2 3 1.000.000 Haposan Hasibuan (A 2 )
2 3 1 2.500.000 Dameria (A 3 ) 1 2 3 1.000.000 Sarpita Laia (A 4 ) 2 4 2 2.000.000
Setelah  memperoleh  rating  kecocokan, berikutnya  memulai  perhitungan  dengan metode MAUT dan ROC.

## 4.2 Penerapan Metode ROC
Sebelum  penerapan  metode  MAUT dilakukan, terlebih dahulu menghitung nilai bobot  dari  kriteria  yang  sudah  ditetapkan dengan pembobotan ROC sebagai berikut :
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 4 = 0.563
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 4 = 0.270
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 4 = 0.145
𝑊 4 = 0+0+0+ 1
4 4 = 0.062
Dari  pembobotan  diatas,  nilai  bobot yang  ideal  yaitu  0.563  dan  total  dari keseluruhan nilai bobot yaitu 1.

## 4.3 Penerapan Metode MAUT
Berdasarkan  rating  kecocokan  dan pembobotan diatas maka dilakukan perhitungan  dengan  Metode  MAUT  untuk menentukan  calom  mahasiswa  penerima KIP.  Adapun  langkah-langkah  perhitungan sebagai berikut : 1. Mempersiapkan Matriks Keputusan (𝑋 𝑖𝑗 )
𝑋 𝑖𝑗 = [ 3 2 3 1000000 2 3 1 2500000 1 2 3 1000000 2 4 2 2000000 ] 2. Menghitung Normalisasi Matriks (𝑟 𝑖𝑗 ∗ )
Untuk Kriteria C1 yaitu Prestasi
𝑟 11 ∗ = 3−1 3−1 = 2 2 = 1 𝑟 21 ∗ = 2−1 3−1 = 1 2 = 0.5 𝑟 31 ∗ = 1−1 3−1 = 0 2 = 0 𝑟 41 ∗ = 2−1 3−1 = 1 2 = 0.5
Untuk Kriteria C2 yaitu Jumlah Tanggungan Otangtua
𝑟 12 ∗ = 2−2 4−2 = 0 2 = 0 𝑟 22 ∗ = 3−2 4−2 = 1 2 = 0.5 𝑟 32 ∗ = 2−2 4−2 = 0 2 = 0 𝑟 42 ∗ = 4−2 4−2 = 2 2 = 1
Untuk  Kriteria  C3  yaitu  Pekerjaan
Orangtua 𝑟 13 ∗ = 3−1 3−1 = 2 2 = 1
𝑟 23 ∗ = 1−1 3−1 = 0 2 = 0
𝑟 33 ∗ = 3−1 3−1 = 2 2 = 1
𝑟 43 ∗ = 2−1 3−1 = 1 2 = 0.5
Untuk  Kriteria  C4  yaitu  Penghasilan Orangtua
𝑟 14 ∗ = 1 + 1000000−1000000 2500000−1000000 = 1 +
0 1500000 = 1
𝑟 24 ∗ = 1 + 1000000−2500000 2500000−1000000 = 1 +
−1500000
1500000 = 0
𝑟 34 ∗ = 1 + 1000000−1000000 2500000−1000000 = 1 +
0 1500000 = 1
𝑟 44 ∗ = 1 + 1000000−2000000 2500000−1000000 = 1 +
−1000000 1500000 = 0.3333
3. Menghitung Utilitas Marjinal (𝑢 𝑖𝑗 )
Untuk kriteria C1 (Prestasi)
𝑢 11 = 𝑒 (1)2 −1 1.71 = 1.0048
𝑢 21 = 𝑒 (0,5)2 −1 1.71 = 0.1661
𝑢 31 = 𝑒 (0)2 −1 1.71 = 0
𝑢 41 = 𝑒 (0,5)2 −1 1.71 = 0.1661
Untuk  kriteria  C2  (Jumlah  Tanggungan Orangtua)
𝑢 12 = 𝑒 (0)2 −1 1.71 = 0
𝑢 22 = 𝑒 (0,5)2 −1 1.71 = 0.1661
𝑢 32 = 𝑒 (0)2 −1 1.71 = 0
𝑢 42 = 𝑒 (1)2 −1 1.71 = 1.0048
Untuk kriteria C3 (Pekerjaan Orangtua)
𝑢 13 = 𝑒 (1)2 −1 1.71 = 1.0048
𝑢 23 = 𝑒 (0)2 −1 1.71 = 0
𝑢 33 = 𝑒 (1)2 −1 1.71 = 1.0048
𝑢 43 = 𝑒 (0,5)2 −1
1.71 = 0.1661
Untuk kriteria C4 (Penghasilan Orangtua) :
𝑢 14 = 𝑒 (1)2 −1 1.71 = 1.0048
𝑢 24 = 𝑒 (0)2 −1 1.71 = 0 𝑢 34 = 𝑒 (1)2 −1 1.71 = 1.0048
𝑢 44 = 𝑒 (0,3333)2 −1 1.71 = 0.0687
4. Menghitung Nilai Utilitas Akhir (𝑢 𝑖 )
𝑢 1 = (1,0048 ∗ 0,563) + (0 ∗ 0,270) + (1,0048 ∗ 0,145) + (1,0048 ∗ 0,062) = 0,5657 + 0 + 0,1457 + 0,0623 = 0,7737
𝑢 2 = (0,1661 ∗ 0,563) + (0,1661 ∗ 0,270) + (0 ∗ 0,145) + (0 ∗ 0,062)
= 0,0935 + 0,0448 + 0 + 0 = 0,1384
𝑢 3 = (0 ∗ 0,563) + (0 ∗ 0,270) +
(1,0048 ∗ 0,145) + (1,0048 ∗ 0,062)
= 0 + 0 + 0,1457 + 0,0623
= 0,2080
𝑢 4 = (0,1661 ∗ 0,563) + (1,0048 ∗
0,270) + (0,1661 ∗ 0,145) + (0,0687 ∗ 0,062)
= 0,0935 + 0,2713 + 0,0241 + 0,0043
= 0,3932
Berdasarkan  perhitungan  yang  dilakukan diatas, diperoleh tabel perangkingan sebagai berikut :
Tabel 5 Hasil Perangkingan Altern atif Keteranga n Nilai Rankin g A 1 Johanes Pardede 0.773 7 1 A 4 Sarpita Laia 0.393 2 2 A 3 Dameria 0.208 0 3 A 2 Haposan Hasibuan 0.138 4 4
Berdasarkan tabel hasil perangkingan diatas  yang  menerapkan  metode  MAUT, maka  didapatkan  alternatif  yang  tertinggi untuk penerima KIP ialah A1 yang bernama Johanes  Pardede  dengan  nilai  utilitas  akhir 0.7737.

## V. KESIMPULAN
Dalam  kasus  penelitian  ini  terkait dengan penentuan calon Mahasiswa penerima KIP dengan SPK yang menerapkan metode MAUT dan ROC dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Dari  hasil  perhitungan  yang  sudah dilakukan, maka diperoleh hasil alternatif yang tertinggi ialah A1 untuk Johanes  Pardede  dengan  nilai  utilitas akhir 0.7737. 2. Berdasarkan  penerapan  sistem  dan metode yang sudah dilakukan, timbulnya  kelebihan  dan  kekurangan dalam  menentukan  penerima  KIP. Adapun kelebihan dalam penelitian ini yaitu  sangat  akurat  dan  efiktifnya mendukung  pengambilan  keputusan penentukan  calon  mahasiswa  serta menghemat  waktu  yang  dibutuhkan. Sedangkan  untuk  kelemahan  dalam penelitian  ini,  sangat  terbatas  untuk memberikan nilai alternatif dari
pengetahuan dasar.
3. Dengan  kemungkinan  perkembangan selanjutnya yang dilakukan pada
penelitian  ini  dapat  terus  mengalami transformasi secara kontinu untuk dapat membantu penentuan calon mahasiswa penerima KIP.

## VI. SARAN
Pada  penelitian  selanjutnya  dapat mengembangkan  penelitian  ini  dengan saran-saran  yang  dikemukakan.  Adapun saran-saran tersebut yaitu dapat mengkombinasi  beberapa  metode  yang  ada untuk  penunjang  dalam  perhitungan  agar mendapatkan  hasil  yang  lebih  akuart, dengan mengimplementasikan metode MAUT akan lebih akurat jika menambahkan jumlah  alternatif  dan  kriteria.  Peneliti berharap agar seluruh yang tercantum dalam artikel ini dapat bermanfaat kedepannya dan
JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas)
peneliti  juga  mengucapkan  sekian  dan terima kasih.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] Z.  Arifin,  “Penerapan  Metode  Knn (K-Nearest Neighbor) Dalam Sistem
Pendukung  Keputusan  Penerimaan Kip (Kartu Indonesia Pintar) Di Desa
Pandean Berbasis Web Dan Mysql,”
NJCA  (Nusantara  J.  Comput.  Its
Appl. ,  vol.  4,  no.  1,  2019,  doi:
10.36564/njca.v4i1.101.
[2] N. Apriliani, Y. Putri, R. T. Subagio, and  M.  Asfi,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Mahasiswa  KIP  Kuliah  dengan Penerapan  Metode  TOPSIS  dan PROMETHEE,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol. 5,  no. 4, pp. 1394– 1404, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3268. [3] C. Handayani and H. -, “Implementasi  Metode  Promethee untuk  Menentukan  Penerima  Kartu
Indonesia Pintar (KIP) pada Sekolah Menengah  Kejuruan,” Pros.  Semin.
Nas.  Multidisiplin ,  vol.  1,  no. September, pp. 172–180, 2018.
[4] A.  A.  Kusuma,  Z.  M.  Arini,  and  U.
Hasanah, “Analisa Penerapan Metode  Multi  Attribute  Utility Theory ( MAUT ) dengan Pembobotan  Rank  Order  Centroid  ( ROC  )  Dalam  Pemilihan  Lokasi Strategis  Coffeshop  Milenial  di  Era New  Normal,”  vol.  3,  pp.  51–59, 2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3575. [5] R. Sari, “Sistem Pendukung Keputusan  Kelayakan  Pemberian Bantuan PKH Dengan Metode Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ) ( Studi  Kasus :  Desa  Bulumario Kecamatan  Sipirok  ),”  vol.  5,  pp. 234–239, 2021,
doi:
10.30865/komik.v5i1.3736. [6] R. W. P. Pamungkas, M. Mayadi, A. Azlan,  K.  Khairunnisa,  and  F.  T. Waruwu, “Analisis Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan Kasi  Terbaik  Menerapkan  Metode OCRA  dengan  Pembobotan  Rank
Order  Centroid  (ROC),” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no.
3, pp. 393–399, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1100. [7] R. S. Hayati and S. Aliyah, “Promosi
Jabatan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory,” IT J. , vol.
8, no. 2, pp. 103–111, 2020.
[8] R.  S.  Hayati,  S.  L.  Rahayu,  and  A. Sanjaya,  “Pemilihan  Susu  Formula Menggunakan Metode Multi Attribute  Utility  Theory  (MAUT),” Infosys  (Information  Syst.  J. ,  vol.  6, no. 1, p. 42, 2021, doi: 10.22303/infosys.6.1.2021.42-51.
[9] A.  Baskoro  and  M.  Kamisutara,
“Perancangan  Sistem  Pendukung
Keputusan Penerima Bantuan UKT / SPP  Mahasiswa  dengan  Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP )  pada  Perguruan  Tinggi,” J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 17–25, 2021.
[10] D.  Aldo,  N.  Putra,  and  Z.  Munir, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTI  ATTRIBUTE  UTILITY THEORY ( MAUT ) Dasril,” J. Sist.
Inf. dan Manaj. , vol. 7, no. 2, 2019.
[11] P.  Fitriani,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pembelian  Smartphone Android  dengan  Metode  Multi Attribute  Utility  Theory  (MAUT),”
Mantik Penusa , vol. 4, no. 1, pp. 6–
11, 2020.
[12] S.  Damanik  and  D.  P.  Utomo,
“Implementasi  Metode  ROC  (Rank Order Centroid) Dan Waspas Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Kerjasama  Vendor,” … Teknol. Inf. dan … , vol. 4, pp. 242– 248, 2020, doi:
10.30865/komik.v4i1.2690.