S AINSTEK E -J OURNAL STT P EKANBARU - V OL . 10 N O . 2 (2022)
Terbit online pada laman web jurnal :
https://ejournal.sttp-yds.ac.id/index.php/js/index

## SAINSTEK
(e-Journal)
|    ISSN (Print) 2337-6910    |    ISSN (Online) 2460-1039    |

## Tingkat  Keaktifan  Belajar  Siswa  Menggunakan  Metode  Multi  Attribute Utility Theory (MAUT)
a Ilham Chairuddin
a Sekolah Tinggi Teknologi Pekanbaru, Jl. Dirgantara No.4, Pekanbaru, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 15 November 2022 Revisi Akhir: 19 Desember 2022 Diterbitkan Online : 30 Desember 2022
Untuk  menentukan  tingkat  keaktifan  belajar  siswa  sangat  dibutuhkan  dalam meningkatkan kualitas pendidikan. Tingkat keaktifan belajar siswa dipengaruhi oleh  mendengarkan,  berdiskusi,  kesiapan  belajar,  tanya  jawab,  keberanian mengemukakan pendapat dan menyelessaikan tugas dengan baik. Metoda yang digunakan  untuk  menentukan  tingkat  keaktifan  siswa  dalam  penelitian  ini adalah  Multi  attribute  Utility  Theory.  Hasil  yang  didapatkan  adalah    dapat mengcluster siswa dalam melakukan akademik dengan baik. Sehingga metoda ini sangat membantu dalam menentukan tingkat keaktifan belajar.
K ATA K UNCI
Keaktifan Siswa,
Multi Attribute Utility Theory,
Sistem Penunjang Keputusan

## K ORESPONDENSI
Telepon : +62 811-665-243
Email : ilham.chairuddin@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
1) Mengetahui semua alternatif tindakan untuk menanggapi permasalahan dengan segala konsekuensinya.
2) Memiliki  metode  untuk  menyusun/alternatif-alternatif sesuai prioritasnya.
3) Dapat  memilih/menetapkan,  misalnya  dari  segi  laba, manfaat, dan lain-lain.
a. Model Sistem Terbuka Model  sistem  terbuka  dilandasi  asumsi  bahwa  sistem pengambil  keputusan  dan  lingkungan  memiliki  hubungan saling pengaruh. Dalam hal ini sistem pengambil keputusan dianggap :
1) Hanya mengetahui sebagian saja dari alternatif-alternatif untuk menangani permasalahan dengan segala konsekuensinya.
2) Hanya dapat menyajikan sejumlah alternatif yang baik untuk  menangani  permasalahan,  tetapi  tidak  dapat memilih/menetapkan alternatif yang paling menguntungkan.
3) Sekadar  mempersilahkan  pemilihan  alternatif  terbaik untuk dilakukan oleh pihak diluar sistem sesuai dengan aspirasinya.
Dari  berbagai  defenisi  diatas  dapat  dikatakan  bahwa Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  suatu  sistem informasi  spesifik  yang  ditujukan  untuk  membantu manajemen  dalam  mengambil  keputusan  yang  berkaitan dengan persoalan yang bersifat semi terstruktur. Sistem ini mampu  menghasilkan  berbagai  alternatif  yang  secara interaktif dapat digunakan oleh pemakai [8].
2. TINJAUAN PUSTAKA
Sistem pendukung keputusan (SPK) memiliki karakteristik sebagai berikut [9]:
a. Membagi-bagi  masalah  menjadi  semi  terstruktur  atau tidak terstruktur.
b. Mengkobinasikan  metode  analisis,  data  konvensional, pencarian data dan integrasi informasi
c. Menggunakan  model  interaktif  sehingga  mudah digunakan oleh semua tingkatan manajemen
d. Fleksibel  dan  dapat  beradaptasi  walaupun  terjadi perubahan dilingkungan objek dimana SPK diterapkan.
Komponen sistem pendukung keputusan bisa terdiri dari beberapa subsistem, yaitu [10]:
a. Subsistem  Manajemen  Data  (Data  Management Subsystem), meliputi basis data, basis data berisi data yang  relevan  dengan  keadaan  dan  dikelola  software yang disebut DBMS (Database Management System).
b. Subsistem  Manajemen  Model  (Model  Management Subsystem), berupa sebuah paket software yang berisi model-model finansial, statistik, management science, atau model kwantitatif, yang menyediakan kemampuan analisa dan software management yang sesuai.
c. Subsistem  Manajemen  Pengetahuan  (Knowledge Management  Subsystem), merupakan  subsistem (optional)  yang  dapat  mendukung  subsistem  lain  atau berlaku  sebagai  komponen  yang  berdiri  sendiri (independent).
d. Subsistem  Antarmuka  Pengguna  (User  Interface Subsystem),  merupakan  subsistemyang  dapat  dipakai oleh  user  untuk  berkomunikasi  dan  memberi  perintah (menyediakan user interface).
e. Pengguna  (user),  termasuk  di  dalamnya  adalah pengguna (user), manager, dan pengambil keputusan.
Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  merupakan  suatu skema  yang  evaluasi  akhir,  v(x),  dari  suatu  objek  x didefenisikan sebagai bobot yang dijumlahkan dengan suatu nilai  yang  relevan  terhadap  nilai  dimensinya.  Ungkapan yang sama biasa digunakan untuk menyebutnya adalah nilai utilitas [11].

## 3. METODOLOGI
Analisa  MAUT  secara  eksplinsit  mengidentifikasi langkah-langkah  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi alternatif  dan  membantu  mengidentifikasi  alternatif- alternatif  yang  berkinerja  baik  dengan  penekanan  khusus pada  langkah-langkah  yang  dianggap  relatif  lebih  penting. Jelaskan  metode  preparasi  dan  teknik  karakterisasi  yang digunakan.  Jelaskan  dengan  ringkas,  tetapi  tetap  akurat seperti  ukuran,  volume,  replikasi  dan  teknik  pengerjaan. Untuk metode baru harus dijelaskan secara rinci agar peneliti lain dapat mereproduksi percobaan. Sedangkan metode yang sudah mapan bisa dijelaskan dengan memetik rujukan [12].
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  metode  MAUT secara  ringkas  adalah  sebagai  berikut.  Memecah  sebuah keputusan  ke  dalam  dimensi  yang  berbeda  Menentukan bobot  relatif  pada  masing-masing  dimensi.  Mendaftar secara alternatif. Menghitung utilitas untuk masing-masing alternatif sesuai atributnya menggunakan rumus berikut :
(1)
Dimana :
U(X) : Nilai utilitas masing-masing alternatif X : skor alternatif terhadap atribut Xi- : skor terburuk dari x Xi+ : skor terbaik dari x
Metode ini merupakan sebuah skema evaluasi suatu produk berdasarkan atribut dan dimensi yang dimilikinya [13].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis Sistem
.  Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah dataset.  Dataset  diambil  Tahun  Pelajaran  2017/2018, diperoleh  data  sebanyak  21  record.  Data  yang  didapat berupa data mentah, namun diupayakan data tersebut dapat diuji  dengan  metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  yang diberikan  oleh  pihak  Wali  Kelas  XI  Jurusan  Teknik Kendaraan Ringan SMK Dwi Sejahtera Pekanbaru.
Tahap  analisis  merupakan  tahap  dimana  dilakukan pembahasan dan penjabaran terhadap hal-hal yang terkait dengan  penelitian.  Hal-hal  yang  akan  di  analisis  pada penelitian  adalah  analisis  masalah  penelitian  dan  analisis data.  Hal-hal  yang  berkaitan  dengan  penelitian  tersebut akan dibahas dengan menggunakan data yang didapat.

## 3.2.  Analisis  Menentukan  Tingkat  Keaktifan  Belajar Siswa dengan Metode MAUT
Berikut  tahapan  dalam  mengimplementasikan  metode MAUT untuk menentukan keaktifan siswa yang nantinya akan diimplementasikan ke kode program :
5. Di  sistem  pendukung  keputusan  menentukan  tingkat keaktifan  belajar  siswa  SMK  Dwi  Sejahtera Pekanbaru menggunakan metode MAUT.
6. Bobot untuk masing-masing kriteria berdasarkan hasil dari Wali Kelas.
Setelah  melakukan  rating  sub-kriteria,  langkah selanjutnya  adalah  memberikan  bobot  preferensi  dari setiap  kriteria  keaktifan  siswa.  Adapun  bobot  preferensi yang diberikan oleh Wali Kelas SMK Dwi Sejahtera yaitu :
1. Memperhatikan = 10
2. Mendengarkan = 10
3. Berdiskusi = 20
4. Kesiapan Belajar = 10
5. Tanya Jawab = 15
6. Keberanian Mengemukakan Pendapat = 10
7. Menyelesaikan Tugas Dengan Baik = 25
Setelah  selesai  melakukan  rating  sub-kriteria, langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  normalisasi  matrik keaktifan siswa ditentukan dengan rumus :
𝑈𝑖 (𝑥𝑖) = 𝑥−𝑥𝑖 − 𝑥𝑖 +𝑥 𝑖 − (1)
Dimana : 𝑥 : skor alternatif terhadap atribut 𝑥 𝑖 − : skor terburuk dari x 𝑥 𝑖 + : skor terbaik dari x

## 3.3. Persiapan Data
Tabel 1. Bobot Kriteria
No. Nama Siswa M empe rh a ti k a n M en d en g a rk a n B er d isk u si Kesi a p a n B el a ja r T a n y a J a w a b Keber a n ia n M en g emuk a k a n Pe n d a p a t M en y el es a ik a n T u g a s D en g a n B a ik 𝑛 1 𝑛 2 𝑛 3 𝑛 4 𝑛 5 𝑛 6 𝑛 7
1
A1 3 2 3 3 1 2 3 2
A2 2 2 2 3 2 3 3 3
A3 2 1 2 2 2 1 2 4
A4 1 3 3 3 2 3 3 5
A5 2 2 2 2 2 3 1 6
A6 2 2 2 3 2 2 2 7
A7 2 2 3 3 1 1 3 8
A7 2 2 2 3 2 2 3 9
A8 3 2 2 2 2 2 2 10 A9 3 3 2 3 2 1 3 11 A10 2 2 2 3 2 2 2 12 A11 3 3 1 1 2 2
3 Sumber : Data Primer
Berikut perhitungan matrik normalisasi keaktifan siswa:
1. Nama Alternatif : (𝐴1)
𝐴1 1 = 3 − 1 3 − 1 = 1 𝐴1 2 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
𝐴1 3 = 3 − 1 3 − 1 = 1 𝐴1 4 = 3 − 1 3 − 1 = 1 𝐴1 5 = 1 − 1 3 − 1 = 0 𝐴1 6 = 2 − 1
3 − 1 = 0,5 𝐴1 7 = 3 − 1 3 − 1 = 1
2. Nama Alternatif : (𝐴2)
𝐴2 1 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
𝐴2 2 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 𝐴2 3 = 2 − 1 3 − 1 =  0,5 𝐴2 4 = 3 − 1 3 − 1 = 1 𝐴2 5 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 𝐴2 6 = 3 − 1 3 − 1 = 1 𝐴2 7 = 3 − 1 3 − 1 = 1
3. Nama Alternatif : (𝐴3)
𝐴3 1 = 2 − 1 3 − 1 =  0,5 𝐴3 2 = 1 − 1 3 − 1 = 0 𝐴3 3 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 𝐴3 4 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 𝐴3 5 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 𝐴3 6 = 1 − 1 3 − 1 = 0 𝐴3 7 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 4. Nama Alternatif : (𝐴4)
𝐴4 1 = 1 − 1 3 − 1 = 0
𝐴4 2 = 3 − 1 3 − 1 =  1 𝐴4 3 = 3 − 1 3 − 1 = 1
𝐴4 4 = 3 − 1 3 − 1 = 1 𝐴4 5 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 𝐴4 6 = 3 − 1 3 − 1 =  1 𝐴4 7 = 3 − 1 3 − 1 =  1
5. Nama Alternatif : (𝐴5) 𝐴5 1 = 2 − 1 3 − 1 =  0,5 𝐴5 2 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 𝐴5 3 = 2−1 3−1 =  0,5 𝐴5 4 = 2 − 1 3 − 1 =  0,5 𝐴5 5 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 𝐴5 6 = 3 − 1 3 − 1 = 1 𝐴5 7 = 1 − 1 3 − 1 =  0
6. Nama Alternatif : (𝐴6)
𝐴6 1 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
𝐴6 2 = 2 − 1 3 − 1 =   0,5
𝐴6 3 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
𝐴6 4 = 3 − 1 3 − 1 = 1
𝐴6 5 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
𝐴6 6 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
𝐴6 7 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
7. Nama Alternatif : (𝐴7)
𝐴7 1 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
𝐴7 2 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
𝐴7 3 = 3 − 1 3 − 1 = 1
𝐴7 4 = 3 − 1 3 − 1 = 1
𝐴7 5 = 1 − 1 3 − 1 = 0
𝐴7 6 = 1 − 1 3 − 1 = 0 𝐴7 4 = 3 − 1 3 − 1 = 1
8. Nama Alternatif : (𝐴8)
𝐴8 1 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
𝐴8 2 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
𝐴8 3 = 2 − 1 3 − 1 =  0,5
𝐴8 4 = 3 − 1 3 − 1 = 1 𝐴8 5 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
𝐴8 6 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
𝐴8 7 = 3 − 1 3 − 1 = 1
9. Nama Alternatif : (𝐴9)
𝐴9 1 = 3 − 1 3 − 1 = 1 𝐴9 2 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
𝐴9 3 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
𝐴9 4 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
𝐴9 5 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
𝐴9 6 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
𝐴9 7 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5
10. Nama Alternatif : (𝐴10)
𝐴10 1 = 3 − 1 3 − 1 = 1 𝐴10 2 = 3 − 1 3 − 1 = 1 𝐴10 3 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 𝐴10 4 = 3 − 1 3 − 1 = 1 𝐴10 5 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 𝐴10 6 = 1 − 1 3 − 1 =  0
𝐴10 7 = 3 − 1 3 − 1 =  1
11. Nama Alternatif : (𝐴11) 𝐴11 1 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 𝐴11 2 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 𝐴11 3 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 𝐴11 4 = 3 − 1 3 − 1 = 1 𝐴11 5 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 𝐴11 6 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 𝐴11 7 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 12. Nama Alternatif : (𝐴12) 𝐴12 1 = 3 − 1 3 − 1 = 1
𝐴12 2 = 3 − 1 3 − 1 = 1
𝐴12 3 = 1 − 1 3 − 1 = 0 𝐴12 4 = 1 − 1 3 − 1 = 0 𝐴12 5 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 𝐴12 6 = 2 − 1 3 − 1 = 0,5 𝐴12 7 = 3 − 1 3 − 1 = 1
Setelah  dilakukan  perhitung  matrik  normalisasi  dengan menggunakan  persamaan  (1)  kemudian  nilai  normalisasi tersebut diinputkan ke dalam Tabel 2 berikut ini.

## Tabel 2. Normalisasi Matrik MAUT

## No
. Nama Siswa M em p er h at ik an M en d en g ar k an B er d is k u si K esi ap an B el aj ar Ta n y a Jawa b K eb er an ia n M en g em u k ak an P en d ap at M en y el esa ik an T u g as D en g an B ai k 𝐴𝑛 1 𝐴𝑛 2 𝐴𝑛 3 𝐴𝑛 4 𝐴𝑛 5 𝐴𝑛 6 𝐴𝑛 7
1 A1 1 0,5 1 1 0 0,5 1 2 A2 0,5 0,5 0,5 1 0,5 1 1 3 A3 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0 0,5 4 A4 0,5 1 1 1 0,5 1 1 5 A5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 1 0 6 A6 0,5 0,5 0,5 1 0,5 0,5 0,5 7 A7 0,5 0,5 1 1 0 0 1
8 A8 0,5 0,5 0,5 1 0,5 0,5 1 9 A9 1 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5
10 A10 1 1 0,5 1 0,5 0 1 11 A11 0,5 0,5 0,5 1 0,5 0,5 0,5 12 A12 1 1 0 0 0,5 0,5 1
Setelah  melakukan  perhitungan  normalisasi,  tahapan selanjutnya  akan  dilakukan  perkalian  matrik  normalisasi dengan bobot preferensi dengan menggunakan rumus :
U(x 1 ) = ∑ 𝑊 1 𝑈 𝑖 ( 𝑛 𝑖=1 𝑥 𝑖 ) (2)
Berikut  perhitungan  perkalian  matrik  normalisasi dengan menggunakan persamaan (2) :
A1 = (10 * 1) + (10 * 0,5) + (20 * 1) + (10 * 1) +
(15 * 0) + (10 * 0,5) + (25 * 1)
= 75
A2 = (10 * 0,5) + (10 * 0,5) + (20 * 0,5) + (10 * 1) + (15 * 0,5) + (10 * 1) + (25 * 1) = 72,5 A3 = (10 * 0,5) + (10 * 0) + (20 * 0,5) + (10 * 0,5) + (15 * 0,5) + (10 * 0)+(25 * 0,5) = 40 A4  = (10 * 0) + (10 * 1) + (20 * 1) + (10 * 1) + (15  * 0,5) + (10 * 1) + (25 * 1) = 82,5 A5  = (10 * 0,5) + (10 * 0,5) + (20 * 0,5) + (10 * 0,5) + (15  * 0,5) + (10 * 1) + (25 * 0) = 42,5 A6  = (10 * 0,5) + (10 * 0,5) + (20 * 0,5) + (10 * 1) + (15  * 0,5) + (10 * 0,5) + (25 * 0,5) = 55 A7   = (10 * 0,5) + (10 * 0,5) + (20 * 1) + (10 * 1) + (15  * 0) + (10 * 0) + (25 * 1) =  65 A8   = (10 * 0,5) + (10 * 0,5) + (20 * 0,5) + (10 * 1) + (15  * 0,5) + (10 * 0,5)+(25 * 1)
= 67,5 A9   = (10 * 1) + (10 * 0,5) + (20 * 0,5) + (10 * 0,5) + (15 * 0,5) + (10 * 0,5) + (25 * 0,5)
= 55 A10 = (10 * 1) + (10 * 1) + (20 * 0,5) + (10 * 1) + (15 * 0,5) + (10 * 0) + (25 * 1)
= 72,5
A11 = (10 * 0,5) + (10 * 0,5) + (20 * 0,5) + (10 * 1) +
(15 * 0,5) + (10 * 0,5) + (25 * 0,5)
= 55 A12 = (10 * 1) + (10 * 1) + (20 * 0) + (10 * 0) + (15  * 0,5) + (10 * 0,5) + (25 * 1) = 57,5
Dari hasil perhitungan perkalian matrik normalisasi dapat diketahui  hasil  keputusan  penilaian  tingkat  keaktifan siswa. Dari hasil keputusan tersebut dapat dikelompokkan berdasarkan  penilaian  tingkat  keaktifan  yang  sudah ditentukan  oleh  wakil  kurikulum  SMK  Dwi  Sejahtera Pekanbaru. Seperti pada Tabel 3.

## Tabel 3. Penilaian Tingkat Keaktifan Siswa
Tingkat Keaktifan Bobot Sangat Aktif 81 – 100 Aktif 61 – 80 Cukup Aktif 41 – 60 Tidak Aktif 0 - 40

## Sumber : Data Primer
Dari  hasil persamaan (2) maka akan dihasilkan perkalian matrik normalisasi yang ditampilkan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Perkalian Matrik Normalisasi
No. Nama Siswa Hasil Total Keterangan 1 A1 75 Aktif 2 A2 72,5 Aktif 3 A3 40 Tidak Aktif 4 A4 82,5 Sangat Aktif 5 A5 42,5 Cukup Aktif 6 A6 55 Cukup Aktif 7 A7 65 Aktif 8 A8 67,5 Aktif 9 A9 55 Cukup Aktif 10 A10 72,5 Aktif 11 A11 55 Cukup Aktif 12 A12 57,5 Cukup Aktif

## 5. KESIMPULAN
Dengan  menggunakan  metode  Multi  Attribute  Utility Theory  (MAUT,  hasil  perhitungan  7  kriteria  keaktifan belajar  siswa  dan  bobot  preferensi  yang  sudah  ditentukan dapat dijadikan sebuah metode untuk mendukung keputusan dalam proses menentukan tingkat keaktifan belajar siswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tazminar, 2015,  Meningkatkan Keaktifan Belajar Dan Hasil  Belajar  Siswa  Dengan  Menggunakan  Model Pembelajaran  Examples  Non  Examples,  JUPENDAS, ISSN 2355-3650, Vol. 2, No. 1
[2] Nugroho Wibowo, 2016, Upaya Peningkatan Keaktifan Siswa Melalui Pembelajaran Berdasarkan Gaya Belajar Di  SMK  Negeri  1  Saptosari,  Jurnal  Electronics, Informatics,  and  Vocational  Education  (ELINVO), Volume 1, Nomor 2
[3] Fujiama Diapoldo Silalahi dan Susanto (2016), “Sistem Pendukung  Keputusan  Evaluasi  Kinerja  Karyawan Untuk Usulan Gaji dan Promosi Jabatan Berbasis Web Menggunakan  Metode  AHP  Pada  PT.  Herculon Carpet”, Ebisnis Vol.9 No. 1.
[4] Chandra  Kusuma  (2017),  “Analisis  Program Restrukturisasi  Kredit  Macet  Perbankan  dengan Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  dan  Vooting Copeland Score”, Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis
[5] Muhammad  Hidayat,  dkk  (2018),  “Analisa  dan
Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk
Penerimaan  Karyawan  PT.  Dos  Ni  Roha  Jambi Menggunakan Metode MAUT”, Processor Vol.13.No.1.
[6] Wahyu Dwi Puspitasari dan D. Khairidatul Ilmu (2016) “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dosen
Berprestasi Menggunakan Metode
Analytical Hierarchy  Process  (AHP)”,  Jurnal  Antivirus.  Vol.10 No.2.
[7] Frieyadie (2016), “Penerapan Metode Simple Additive Weight  (SAW)  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan”, Jurnal Pilar Nusa Mandiri. Vol. XII. No. 1.
[8] Faisal  (2015),  “Sistem  Penunjang  Keputusan Pemilihan  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Teknik Komputer  dan  Jaringan  yang  Terfavorit  dengan Menggunakan  Multi-Criteria  Decision  Making”,
JTIIK. Vol.2 No.1.
[9] Jufriadif Na’am (2017), “Sebuah Tinjauan Penggunaan Metode  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  dalam Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK)  pada  Jurnal Berbahasa Indonesia”, Mediasisfo. Vol. 11. No. 2.
[10] Yusuf  Wahyudi,  2013,  Sistem  Pendukung  Keputusan Pengangkatan  Pegawai  Negeri  Sipil  Dalam  Jabatan Struktural  Pada  Badan  Kepegawaian  Daerah  Provinsi Bengkulu, Jurnal Media Infotama, Vol.9.
[11] Riadhil  Jannah  dan  Lusiana  (2015),  “Aplikasi Penerimaan  Karyawan  dengan  Metode  Multi Attribute Utility Theory”, SATIN. Vol.1. No. 2.
[12] Usman Effendi, 2017,  Strategi Pengembangan Usaha Cokelat Menggunakan Quantitative Strategic Planning Matrix (QSPM) dan Multi Attribute Utility Theory  (MAUT)  di  Kampung  Coklat,  Blitar,
Industria: Jurnal Teknologi dan Manajemen Agroindustri 6 (1): 31-40
[13]  Ririn  Sudarwati  (2016)  “Implementasi  Model Pengambilan  Keputusan  Multi  Atribut  (Multi Attribute Decision Making)”, Jurnal Ekonomi Bisnis.