Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3575
Analisa Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Pemilihan

## Lokasi Strategis Coffeshop Milenial di Era New Normal
Ade Ayunda Kusuma, Zaza Mutiara Arini, Uswatun Hasanah, Mesran *
Prodi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 adeayundakusuma@gmail.com, 2 zaza.mutiara14@gmail.com, 3 uh15520@gmail.com,
4,* mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mesran.skom.mkom@gmail.com Submitted: 01/12/2021 ; Accepted: 11/12/2021 ; Published: 31/12/2021
Abstrak− Covid-19  merupakan  jenis Coronavirus yang  menyerang  dan  menginfeksi  sistem  saluran  pernapasan  manusia. Pandemi  Covid-19  juga  menyerang  wilayah  Asia  Tenggara  termasuk  Indonesia.  Banyak  sekali  dampak  pandemi  yang dirasakan  masyarakat  Indonesia  seperti  melemahnya  sektor  budaya,  pendidikan,  dan  ekonomi.  Khususnya  pada  sektor ekonomi, para pelaku owner Coffeshop Milenial berusaha bangkit di era New Normal ini. Namun sulitnya untuk memilih lokasi usaha yang tepat dan strategis menimbulkan sebuah permasalahan yang serius bagi pemilik usaha. Oleh sebab itu diperlukan solusi  berupa  SPK  yang  menerapkan  metode  MAUT  beserta  penggunaan  ROC  untuk  menghasilkan  nilai  bobot.  Perolehan perhitungan terhadap beberapa sampel data menghasilkan nilai utilitas akhir terbaik dalam penentuan lokasi strategis Coffeshop Milenial terletak di alternatif A 1 dengan hasil utilitas akhir terbaik senilai 0.8054.
Kata Kunci: New Normal; Coffeshop Milenial; MAUT; ROC
Abstract− Covid-19 is a type of Coronavirus that attacks and infects the human respiratory system. The Covid-19 pandemic has also hit Southeast Asia, including Indonesia. The impact of the pandemic has been felt by the Indonesian people, such as the  weakening  of  the  cultural,  educational  and  economic  sectors.  Especially  in  the  economic  sector,  Millennial  Coffeshop owners are trying to get up in this New Normal era. However, the difficulty of choosing the right and strategic business location poses a serious problem for business owners. Therefore, a solution is needed in the form of an SPK that applies the MAUT method along with the use of ROC to generate weight values. The calculation of several data samples produces the best final utility value in determining the strategic location of the Millennial Coffeeshop, which is located in alternative A1 with the best final utility value of 0.8054.
Keywords : New Normal; Millennial Coffeeshop; MAUT; ROC

## 1. PENDAHULUAN
Kondisi dunia saat ini sedang mengalami pandemi Covid-19 yang terjadi pada akhir tahun 2019 di Kota Wuhan, Cina.  Covid-19  merupakan  jenis Coronavirus yang  menyerang  dan  menginfeksi  sistem  saluran  pernapasan manusia,  yang  awalnya  berasal  dari  hewan  liar  di  Wuhan.  Penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya menghasilkan data yang akurat bahwa pasien Covid-19 memiliki riwayat perjalanan ke daerah zona merah di kota Wuhan.  Gejala  seseorang  terserang  Covid-19  biasanya  mengalami  gangguan  pernapasan  seperti  sesak  nafas, demam tinggi, dan batuk. Penularan rata-rata seseorang terlihat pada kurun waktu 6-7 hari. Pada awal Februari 2020 tercatat total kasus 34.627 orang telah terjangkit virus corona dimana 732 orang meninggal dunia yang akan diperkirakan angka tersebut akan terus bertambah[1].
Pandemi  Covid-19  juga  menyerang  wilayah  Asia  Tenggara  termasuk  Indonesia.  Pada  2  Maret  2020 Pemerintahan Indonesia telah mengkonfirmasi kasus Covid-19 telah menyerang sebahagian wilayah di Indonesia seperti Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, dan Banten dengan jumlah pasien terjangkit sebanyak 1.285 kasus. Dampak pandemi di Indonesia menyebabkan melemahnya sektor budaya, pendidikan, dan ekonomi, dimana membuat sebagian owner usaha sulit mendapatkan pemasukan. Pada bulan  Juli 2020 di perkirakan kasus akibat Covid-19 di Indonesia mulai menurun. Turunnya lonjakan kasus Covid-19 di Indonesia membawa situasi dalam era New Normal untuk kembali menghadapi keadaan baru tanpa Covid-19[2].
Dampak pandemi yang terjadi pada era milenial menyebabkan banyak permasalahan salah satunya dalam sektor  ekonomi.  Ekonomi  yang  menjadi  kebutuhan  pokok  masyarakat  Indonesia  membuat  beberapa owner coffeshop milenial saat ini sulit mencari lokasi yang tepat dan strategis. Maka dari itu dibutuhkanlah sebuah solusi berupa  Sistem  Pendukung  Keputusan ( Decision  Support  Systems) untuk  menentukan  keputusan  terbaik  dalam pemilihan  tempat  atau  lokasi  yang  strategis  bagi  para owner  coffeshop milenial.  Kriteria-kriteria  yang  menjadi tolak ukur pemilihan  lokasi  terbaik  yaitu Lokasi  Strategis,  Luas Lahan,  Aksesibilitas, Keramaian, Harga Sewa, Jumlah Kompetitor dan Lama Sewa.
SPK  merupakan sebuah solusi yang ditawarkan dalam permasalahan memilih lokasi yang strategis. SPK merupakan sebuah sistem terkomputerisasi untuk memecahkan suatu permasalahan yang dapat menghasilkan data digunakan  untuk  mengambil  sebuah  keputusan[3]–[5].  Beberapa  Komponen  yang  terdapat  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan (Decision  Support  Systems) terdiri  dari data  Managemen (Manajemen  Data), Model Managemen (Manajemen  Model), Communication (Komunikasi), Knowledge  Managemen (Manajemen Pengetahuan). Beberapa  metode dalam Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  terdiri dari Complex  Proportional
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3575
Assessment  ( COPRAS ), Step-wise Weight Assessment  Ratio Analysis Method (SWARA ), Rank Order Centroid ( ROC ), Preference Selection Index ( PSI ), Multi-Attributive Border Approximation area Comparison ( MABAC ), Multi  Attribut  Utility  Theory( MAUT ),  Additive  Ratio  Assesment (ARAS ),  Preference  Ranking  Organization Method  For  Enrichment  Evaluation  ( PROMETHEE  I-II-III ), ELECTREE  I-II-III , EXPROM  I&II[6] . Pada Penelitian  ini  penulis  dapat  memecahkan  suatu  permasalahan  menggunakan  metode  MAUT  dan  ROC.  MAUT merupakan suatu metode perbandingan kuantitatif yang dijadikan dasar pegambilan keputusan berdasarkan cara yang  sistematis  berupa  mengidentifikasi  dan  menganalisa  sebuah  data  sedangkan  ROC  digunakan  untuk menentukan hasil dan pembobotan yang terbaik[7].
Beberapa penelitian terdahulu yang menjadi dasar penulis bertolak ukur dari penerapan metode yang sama dilakukan pada tahun 2020 menganalisa metode MAUT terhadap pemilihan perankingan kampus yang dilakukan oleh Aditya Perdana, dkk dan menghasilkan nilai preferensi sebesar 21,5[8]. Penelitian yang dilakukan pada tahun 2019 yang dilakukan oleh  Heliza Rahmania Hatta, dkk  mengenai penerapan  metode AHP  dan  metode MAUT pada  lomba  balita  sehat  yang  menghasilkan  nilai  preferensi sebesar 73,68[9]. Penelitian pada tahun 2019  yang dilakukan oleh Zaharah Allah Bukhsh, dkk mengenai penerapan metode MAUT dalam perencanaan pemeliharaan jembatan  tingkat  jaringan  yang  menghasilkan  nilai  preferensi  sebesar  0.1836[10].  Pada  tahun  2020  Lukas Sarumaha,  dkk  menerapkan  metode  CPI  Dan  ROC  dalam  penempatan  mentor  pada  pusat  pengembangan  anak yang  memperoleh alternatif tertinggi sebesar 175,97[11]. Penelitian yang telah dilakukan pada tahun 2021 oleh Ronny Addenan, dkk menerapkan penggunaan metode ROC serta metode ARAS terhadap rekomendasi aplikasi supplier memperoleh alternatif terbaik senilai 0.8017[12]. Dalam hal ini akhirnya penulis tertarik untuk melakukan suatu  kombinasi  MAUT  untuk  memperoleh  nilai  utilitas  akhir  tertinggi  dengan  menerapkan  ROC  untuk menentukan lokasi strategis.
Penulis membuat penelitian ini untuk menentukan suatu keputusan nilai bobot dan Alternatif terbaik dalam pemilihan lokasi strategis untuk membuka coffeshop milenial. Sehingga owner tidak akan kesulitan dalam memilih lokasi terbaik melalui beberapa alternatif dan kriteria. Penerapan metode MAUT diharapkan memberikan manfaat untuk mendapatkan alternatif terbaik secara optimal berdasarkan kriteria yang telah ditentukan untuk dilanjutkan ke tahap perangkingan. Diharapkan hasil yang diperoleh merupakan hasil yang paling tepat dan akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 New Normal
New Normal merupakan tatanan dan pola hidup baru yang dilakukan pemerintah untuk mempercepat penanganan Covid-19  dalam aspek kesehatan dan sosial-ekonomi yang harus diterapkan masyarakat dengan kebiasaan baru dan tetap menerapkan protokol kesehatan agar terhindar dari penularan Covid-19[13].

## 2.2 Coffeeshop Milenial
Coffeshop merupakan istilah tempat seperti restoran kecil dan murah atau tempat makan dan minum santai yang menyediakan beberapa menu seperti kopi, teh, dan makanan khas daerah  setempat. Pada era milenial coffeshop semakin  diminati  kalangan  anak  muda  milenial.  Penempatan  lokasi  yang  strategis  mendukung  biaya  dan pendapatan serta lokasi sering memiliki peranan untuk membuat strategi bisnis perusahaan. Lokasi yang strategis bertujuan untuk memaksimalkan keuntungan dari lokasi bagi perusahaan[14].

## 2.3 Metode Rank Order Centroid (ROC)
Metode  ROC  berguna  untuk  memperoleh  prioritas  kriteria  untuk  mendapatkan  nilai  bobot  menurut  prioritas. Penetuan prioritas utama dengan nilai yang paling tinggi adalah nilai terpenting dari lainnya. Untuk mendapat nilai bobot menggunakan metode ROC dapat dilihat dari persamaan berikut ini [15]–[18]:
𝑤 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 (1)
Maka hasil dari 𝑤 𝑚 bernilai 1.

## 2.4 Metode MAUT
Metode MAUT merupakan  perbandingan  yang  menggabungkan  resiko  dan  kriteria  yang  bebeda  untuk memberikan  sebuah  penyelesaian.  Metode  MAUT  juga  menguraikan  masalah  dengan  cara  merubah  beberapa kriteria kedalam nilai atau angka dengan skala 0-1 dengan 0 terburuk dan 3-1 terbaik[19].
1. Mempersiapkan matriks keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑟 11 ⋯ 𝑟 1𝑗 ⋯ 𝑟 1𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑟 𝑖1 ⋯ 𝑟 𝑖𝑗 ⋯ 𝑟 𝑖𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑟 𝑚1 ⋯ 𝑟 𝑚𝑗 ⋯ 𝑟 𝑚𝑛 ]
; i = 1,…, m, j = 1,…,n (2)
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3575
2. Menghitung Matriks Normalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) Untuk kriteria Benefit (Keuntungan)
( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) = 𝑟 𝑖𝑗 −  min (𝑟𝑖𝑗)
max( 𝑟 𝑖𝑗 )−min (𝑟 𝑖𝑗 ) (3)
Untuk kriteria Cost (Biaya)
𝑟 𝑖𝑗= ∗ 1 +   ( min(𝑟 𝑖𝑗 )− 𝑟 𝑖𝑗 max(𝑟 𝑖𝑗 )−min (𝑟 𝑖𝑗 ) ) (4)
3. Menghitung Nilai Marginal Utilitas( 𝑢 𝑖𝑗 )
𝑢 𝑖𝑗 = 𝑒(𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) 2 −1 1,71 (5)
4. Menghitung Nilai Utilitas Akhir (Nilai Preferensi)
𝑈 𝑖 = ∑ = 𝑛 𝑗 1 𝑢 𝑖𝑗 . 𝑤 𝑗 (6)

## 2.5 Tahapan Penelitian
Dalam membuat penelitian ini terdapat beberapa tahapan yang dilakukan penulis. Berikut merupakan penjelasan dari beberapa tahapan penelitian tersebut:
1. Analisa Permasalahan
Memecahkan  suatu  masalah  serta  menganalisa  data  dalam  melakukan  suatu  kajian  sebelum  melakukan perancangan ataupun perhitungan.
2. Pengumpulan Data
Melakukan suatu observasi yang dipakai agar  memahami tahap-tahap pemilihan lokasi strategis.
3. Studi Kepustakaan
Berguna  agar  penulis  paham    mengenai  SPK  dan  metode MAUT dengan  membaca  jurnal-jurnal  ataupun referensi lainnya yang terkait dengan penelitian.
4. Penerapan MAUT & ROC
Implementasi metode ROC dan Metode MAUT dalam proses perhitungan sampel data.
5. Laporan Penelitian
Pembuatan laporan penelitian sebagai hasil tertulis berupa intisari dari penelitian ini.
Penjabaran tahap- tahap penelitian diatas digambarkan sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam menghasilkan sebuah keputusan terhadap pemilihan lokasi strategis menerapkan Metode  MAUT sebagai pencarian  solusi  dari  permasalahan  tersebut,  penulis  melakukan  perhitungan  dan  penerapan  metode  seperti penjabaran dibawah ini.

## 3.1 Penentuan Alternatif dan Kriteria
Penentuan alternatif dalam pemilihan lokasi strategis dijabarkan dengan jelas di tabel 1 berikut ini :
Mulai Analisa Permasalahan Pengumpulan Data
Studi Kepustakaan Penerapan MAUT
& ROC
Metode ROC
1. Menetukan Kriteria
2. Menentukan tingkat prioritas(i)
3. Menentukan nilai bobot(W)
Metode MAUT 1. Mempersiapkan matriks keputusan
2. Menghitung Matriks Normalisasi( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) 3. Menghitung Nilai Marginal
Utilitas( 𝑢 𝑖𝑗 )
4. Menghitung Nilai Utilitas Akhir (Nilai Preferensi) Pembuatan Laporan Penelitian Selesai
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3575
Tabel 1. Data Alternatif
Alternatif Nama Lokasi 𝐴 1 Jalan Sisingamangaraja 𝐴 2 Jalan Jamin Ginting 𝐴 3 Jalan Brigjen Katamso 𝐴 4 Jalan A. H Nasution 𝐴 5 Jalan Kapten Muslim 𝐴 6 Jalan Gatot Subroto 𝐴 7 Jalan Setiabudi
Dalam pemilihan lokasi strategis terdapat kriteria-kriteria yang dibutuhkan sesuai dengan tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C 1 Lokasi Strategis Benefit C 2 Luas Lahan Benefit C 3 Aksesibilitas Benefit C 4 Keramaian Benefit C 5 Harga Sewa Cost C 6 Jumlah Kompetitor Cost C 7 Lama Sewa Cost Keterangan kriteria pada tabel 2: Lokasi Strategis : Tempat yang menguntungkan yang berpengaruh terhadap kemajuan usaha Luas Lahan : Ukuran areal tanah berdasarkan panjang dan lebar tanah Aksesibilitas : Kemudahan akses yang dapat dijangkau konsumen menuju lokasi usaha Keramaian : Keadaan yang akan menimbulkan suatu situasi yang sering dikunjungi Harga Sewa : Biaya yang harus dibayarkan kepada pihak lain untuk kepentingan sebuah usaha Jumlah Kompetitor : Banyaknya pesaing usaha yang berada dekat dengan lokasi Lama Sewa : Perjanjian masa sewa bangunan usaha dalam jangka waktu tertentu

## 3.2 Penentuan Bobot Menggunakan Metode ROC
Dalam  pemilihan  lokasi  strategis  Coffeshop  Milenial  terdapat  kriteria-kriteria  yang  harus  menyertakan  bobot dalam proses perhitungannya. ROC untuk pembobotan yang dibutuhkan pada pemeringkatan nilai alternatif. [20]. Proses  penjabaran  nilai  bobot  dengan  menggunakan  persamaan  1  pada  metode  ROC  dapat  terlihat  jelas  pada perhitungan dibawah ini:
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1
3 + 1
4 + 1
5 + 1
6 + 1 7 7 = 0,37 𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,23 𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1
7 7 = 0,16
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1
5 + 1 6 + 1
7 7 = 0,11 𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 + 1
6 + 1
7 7 = 0,07 𝑊 6 = 0+0+0+0+0+ 1 6 + 1
7 7 = 0,04 𝑊 7 = 0+0+0+0+0+0+ 1 7 7 = 0,02
Maka Bobot untuk 𝐶 1 bernilai 0.37, 𝐶 2 bernilai 0.23, 𝐶 3 bernilai 0.16, 𝐶 4 bernilai 0.11, 𝐶 5 bernilai 0.07, 𝐶 6 bernilai 0.04, dan 𝐶 7 bernilai 0.02. Berikut merupakan nilai bobot dan kriteria yang terlihat seperti dibawah ini:
Tabel 3. Nilai Bobot & Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 1 Lokasi Strategis 0.37 Benefit C 2 Luas Lahan 0.23 Benefit C 3 Aksesibilitas 0.16 Benefit C 4 Keramaian 0.11 Benefit C 5 Harga Sewa 0.07 Cost
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3575
Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 6 Jumlah Kompetitor 0.04 Cost C 7 Lama Sewa 0.02 Cost Tabel 4. Data Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria Alternatif 𝐶 1 (Lokasi) 𝐶 2 (Luas Lahan/m 2 ) 𝐶 3 (Aksesibilitas) 𝐶 4 (Keramaian) 𝐶 5 (Harga Sewa/Tahun) C 6 (Jumlah Kompetitor) 𝐶 7 (Lama Sewa/ Tahun) 𝐴 1 Sangat Strategis 1100 Sangat Mudah Ramai 14000000 12 3 𝐴 2 Tidak Strategis 900 Sulit Tidak Ramai 8000000 14 1 𝐴 3 Strategis 600 Cukup Mudah Sangat Ramai 11000000 13 2 𝐴 4 Kurang Strategis 700 Sulit Cukup Ramai 12000000 10 4 𝐴 5 Tidak Strategis 400 Mudah Ramai 9000000 11 5 𝐴 6 Sangat Strategis 500 Sangat Mudah Sangat Ramai 10000000 15 1 𝐴 7 Kurang Strategis 800 Mudah Tidak Ramai 13000000 9 2
Pada tabel diatas terlihat bahwa masih adanya data berjenis linguistik, sehingga memerlukan pembobotan untuk  menghasilkan nilai berjenis angka seperti yang terlihat pada tabel 5, tabel 6 dan tabel 7 seperti berikut:
Tabel 5. Nilai Bobot Lokasi (𝐶 1 ) Keterangan Bobot Sangat Strategis 4 Strategis 3 Kurang Strategis 2 Tidak Strategis 1
Tabel 6. Nilai Bobot Aksesibilitas (𝐶 3 ) Keterangan Bobot Sangat Mudah 4 Mudah 3 Cukup Mudah 2 Sulit 1
Tabel 7. Nilai Bobot Keramaian (𝐶 4 ) Keterangan Bobot Sangat Ramai 4 Ramai 3 Cukup Ramai 2 Tidak Ramai 1
Kriteria-kriteria yang telah dibobotkan dapat terlihat jelas pada tabel 8 dibawah ini:
Tabel 8. Data Rating Kecocokan Setelah Pembobotan
Alternatif 𝐶 1 𝐶 2 𝐶 3 𝐶 4 𝐶 5 𝐶 6 𝐶 7 A 1 4 1100 4 3 14000000 12 3 A 2 1 900 1 1 8000000 14 1 A 3 3 600 2 4 11000000 13 2 A 4 2 700 1 2 12000000 10 4 A 5 1 400 3 3 9000000 11 5 A 6 4 500 4 4 10000000 15 1 A 7 2 800 3 1 13000000 9 3
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3575

## 3.3 Penerapan Metode MAUT
Tahapan proses perhitungan menerapkan metode MAUT dijelaskan dengan rinci pada proses dibawah ini : 1. Mempersiapkan Matriks Keputusan
X ij = [ 4 1100 4 3 14000000 12 3 1 900 1 1 8000000 14 1
3 600 2 4 11000000 13 2
2 700 1 2 12000000 10 4
1 400 3 3 9000000 11 5 4 500 4 4 10000000 15 1 2 800 3 1 13000000 9 3]
2. Menghitung Matriks Normalisasi (𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) Untuk Kriteria 𝐶 1 (Benefit) 𝑟 11 ∗ = 4−1 4−1 = 1 𝑟 21 ∗ = 1−1 4−1 = 0 𝑟 31 ∗ = 3−1 4−1 = 0.66
𝑟 41 ∗ = 2−1 4−1 = 0.33 𝑟 51 ∗ = 1−1 4−1 = 0 𝑟 61 ∗ = 4−1 4−1 = 1 𝑟 71 ∗ = 2−1 4−1 = 0.33
Untuk Kriteria 𝐶 2 (Benefit) 𝑟 12 ∗ = 1100−400 1100−400 = 1 𝑟 22 ∗ = 900−400 1100−400 = 0 .71
𝑟 32 ∗ = 600−400 1100−400 = 0.28 𝑟 42 ∗ = 700−400 1100−400 = 0.42
𝑟 52 ∗ = 400−400 1100−400 = 0 𝑟 62 ∗ = 500−400 1100−400 = 0.14 𝑟 72 ∗ = 800−400 1100−400 = 0.57
Untuk Kriteria 𝐶 3 (Benefit)
𝑟 13 ∗ = 4−1 4−1 = 1 𝑟 23 ∗ = 1−1 4−1 = 0 𝑟 33 ∗ = 2−1 4−1 = 0.33 𝑟 43 ∗ = 1−1 4−1 = 0 𝑟 53 ∗ = 3−1 4−1 = 0.66 𝑟 63 ∗ = 4−1 4−1 = 1 𝑟 73 ∗ = 3−1 4−1 = 0 .66
Untuk Kriteria 𝐶 4 (Benefit)
𝑟 14 ∗ = 3−1 4−1 = 0.66
𝑟 24 ∗ = 1−1 4−1 = 0 𝑟 34 ∗ = 4−1 4−1 = 1
𝑟 44 ∗ = 2−1 4−1 = 0 .33
𝑟 54 ∗ = 3−1 4−1 = 0.66
𝑟 64 ∗ = 4−1 4−1 = 1 𝑟 74 ∗ = 1−1 4−1 = 0
Untuk Kriteria 𝐶 5 (Cost) 𝑟 15 ∗ = 1 + 8000000−14000000 14000000−8000000 = 0 𝑟 25 ∗ = 1 + 8000000−8000000 14000000−8000000 = 1 𝑟 35 ∗ = 1 + 8000000−11000000
14000000−8000000 = 0.5
𝑟 45 ∗ = 1 + 8000000−12000000 14000000−8000000 = 0.33 𝑟 55 ∗ = 1 + 8000000−9000000 14000000−8000000 = 0.83 𝑟 65 ∗ = 1 + 8000000−10000000 14000000−8000000 = 0.66 𝑟 75 ∗ = 1 + 8000000−13000000 14000000−8000000 = 0.16
Untuk Kriteria 𝐶 6 (Cost)
𝑟 16 ∗ = 1 + 9−12 15−9 = 0.5
𝑟 26 ∗ = 1 + 9−14 15−9 = 0.16
𝑟 36 ∗ = 1 + 9−13 15−9 = 0.33
𝑟 46 ∗ = 1 + 9−10 15−9 = 0.83
𝑟 56 ∗ = 1 + 9−11 15−9 = 0.66
𝑟 66 ∗ = 1 + 9−15 15−9 = 0 𝑟 76 ∗ = 1 + 9−9 15−9 = 1 Untuk Kriteria 𝐶 7 (Cost) 𝑟 17 ∗ = 1 + 1−3 5−1 = 0.5
𝑟 27 ∗ = 1 + 1−1 5−1 = 1
𝑟 37 ∗ = 1 + 1−2 5−1 = 0.75
𝑟 47 ∗ = 1 + 1−4 5−1 = 0.25
𝑟 57 ∗ = 1 + 1−5 5−1 = 0 𝑟 67 ∗ = 1 + 1−1 5−1 = 1 𝑟 77 ∗ = 1 + 1−3 5−1 = 0.5
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, memperoleh nilai normalisasi matrix yang terlihat jelas pada tabel berikut ini:
Tabel 9. Hasil Matriks Ternormalisasi Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 1 1 1 0.66 0 0.5 0.5 A 2 0 0.71 0 0 1 0.16 1 A 3 0.66  0.28  0.33 1 0.5 0.33  0.75 A 4 0.33  0.42 0 0.33  0.33  0.83  0.25
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i1.3559
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 5 0 0 0.66  0.66  0.83  0.66 0 A 6 1 0.14 1 1 0.66 0 1 A 7 0.33  0.57  0.66 0 0.16 1 0.5
3. Menghitung Nilai Marginal Utilitas (𝑈 𝑖𝑗 )
Untuk Kriteria 𝐶 1
𝑈 11 = 𝑒 (1) 2 − 1 1.71 = 1 𝑈 21 = 𝑒 (0) 2 − 1 1.71 = 0 𝑈 31 = 𝑒 (0.66) 2 − 1 1.71 = 0.32
𝑈 41 = 𝑒 (0.33) 2 − 1 1.71 = 0.07 𝑈 51 = 𝑒 (0) 2 − 1 1.71 = 0 𝑈 61 = 𝑒 (1) 2 − 1 1.71 = 1 𝑈 71 = 𝑒 (0.33) 2 − 1 1.71 = 0.07
Untuk Kriteria 𝐶 2
𝑈 12 = 𝑒 (1) 2 − 1 1.71 = 1 𝑈 22 = 𝑒 (0.71)2 −1 1.71 = 0 .38 𝑈 32 = 𝑒 (0.28) 2 − 1 1.71 = 0.05 𝑈 42 = 𝑒 (0.42) 2 − 1 1.71 = 0.11 𝑈 52 = 𝑒 (0) 2 − 1 1.71 = 0 𝑈 62 = 𝑒 (0.14) 2 − 1 1.71 = 0.01
𝑈 72 = 𝑒 (0.57) 2 − 1 1.71 = 0.22
Untuk Kriteria 𝐶 3
𝑈 13 = 𝑒 (1) 2 − 1 1.71 = 1 𝑈 23 = 𝑒 (0) 2 − 1 1.71 = 0 𝑈 33 = 𝑒 (0.33) 2 − 1 1.71 = 0.07
𝑈 43 = 𝑒 (0) 2 − 1 1.71 = 0 𝑈 53 = 𝑒 (0.66) 2 − 1 1.71 = 0.32 𝑈 63 = 𝑒 (1) 2 − 1 1.71 = 1 𝑈 73 = 𝑒 (0.66) 2 − 1 1.71 = 0.32
Untuk Kriteria 𝐶 4
𝑈 14 = 𝑒 (0.66) 2 − 1 1.71 = 0.32 𝑈 24 = 𝑒 (0) 2 − 1 1.71 = 0
𝑈 34 = 𝑒 (1) 2 − 1 1.71 = 1 𝑈 44 = 𝑒 (0.33) 2 − 1 1.71 = 0.08
𝑈 54 = 𝑒 (0.66) 2 − 1 1.71 = 0.32
𝑈 64 = 𝑒 (1) 2 − 1 1.71 = 1 𝑈 74 = 𝑒 (0) 2 − 1 1.71 = 0 Untuk Kriteria 𝐶 5
𝑈 15 = 𝑒 (0) 2 − 1 1.71 = 0 𝑈 25 = 𝑒 (1) 2 − 1 1.71 = 1 𝑈 35 = 𝑒 (0.5) 2 − 1 1.71 = 0.17
𝑈 45 = 𝑒 (0.33)2 −1 1.71 = 0 .07
𝑈 55 = 𝑒 (0.83) 2 − 1 1.71 = 0.58 𝑈 65 = 𝑒 (0.66) 2 − 1 1.71 = 0.32
𝑈 75 = 𝑒 (0.16) 2 − 1 1.71 = 0.02
Untuk Kriteria 𝐶 6
𝑈 16 = 𝑒 (0.5) 2 − 1 1.71 = 0.17
𝑈 26 = 𝑒 (0.16) 2 − 1 1.71 = 0.02 𝑈 3 = 𝑒 (0.33) 2 − 1 1.71 = 0.07 𝑈 46 = 𝑒 (0.83)2 −1 1.71 = 0 .58
𝑈 56 = 𝑒 (0.66) 2 − 1 1.71 = 0.32
𝑈 66 = 𝑒 (0) 2 − 1 1.71 = 0 𝑈 76 = 𝑒 (1) 2 − 1 1.71 = 1
Untuk Kriteria 𝐶 7
𝑈 17 = 𝑒 (0.5) 2 − 1 1.71 = 0.17 𝑈 27 = 𝑒 (1) 2 − 1 1.71 = 1 𝑈 37 = 𝑒 (0.75) 2 − 1 1.71 = 0.44 𝑈 47 = 𝑒 (0.25)2 −1 1.71 = 0 .04 𝑈 57 = 𝑒 (0) 2 − 1 1.71 = 0
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i1.3559
𝑈 67 = 𝑒 (1) 2 − 1 1.71 = 1 𝑈 77 = 𝑒 (0.5) 2 − 1 1.71 = 0.17
Dari perhitungan yang telah dilakukan mendapatkan nilai marginal utilitas akhir seperti yang terlihat:
Tabel 10. Hasi Marginal Utilitas Akhir Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 1 1 1 0.32 0 0.17  0.17 A 2 0 0.38 0 0 1 0.02 1 A 3 0.32  0.05  0.07 1 0.17  0.07  0.44 A 4 0.07  0.11 0 0.08  0.07  0.58  0.04 A 5 0 0 0.32  0.32  0.58  0.32 0 A 6 1 0.01 1 1 0.32 0 1 A 7 0.07  0.22  0.32 0 0.02 1 0.17
4. Mengitung Nilai Utilitas Akhir (𝑈 𝑖 ) U 1 = (0.37 ∗ 1) + (0.23 ∗ 1) + (0.16 ∗ 1) + (0.11 ∗ 0.32) + (0.07 ∗ 0) + (0.04 ∗ 0.17) + (0.02 ∗ 0.17) = 0.8054
U 2 = (0.37 ∗ 0) + (0.23 ∗ 0.38) + (0.16 ∗ 0) + (0.11 ∗ 0) + (0.07 ∗ 1) + (0.04 ∗ 0.02) + (0.02 ∗ 1) = 0.1782 U 3 = (0.37 ∗ 0.32) + (0.23 ∗ 0.05) + (0.16 ∗ 0.07) + (0.11 ∗ 1) + (0.07 ∗ 0.17) + (0.04 ∗ 0.07) + (0.02 ∗ 0.44) = 0.2746 U 4 = (0.37 ∗ 0.07) + (0.23 ∗ 0.11) + (0.16 ∗ 0) + (0.11 ∗ 0.08) + (0.07 ∗ 0.07) + (0.04 ∗ 0.58) + (0.02 ∗ 0.04) = 0.0889 U 5 = (0.37 ∗ 0) + (0.23 ∗ 0) + (0.16 ∗ 0.32) + (0.11 ∗ 0.32) + (0.07 ∗ 0.58) + (0.04 ∗ 0.32) + (0.02 ∗ 0) = 0.1398 U 6 = (0.37 ∗ 1) + (0.23 ∗ 0.01) + (0.16 ∗ 1) + (0.11 ∗ 1) + (0.07 ∗ 0.32) + (0.04 ∗ 0) + (0.02 ∗ 1) = 0.6847 U 7 = (0.37 ∗ 0.07) + (0.23 ∗ 0.22) + (0.16 ∗ 0.32) + (0.11 ∗ 0) + (0.07 ∗ 0.02) + (0.04 ∗ 1) + (0.02 ∗ 0.17) = 0.1725
Perolehan nilai utilitas akhir  yang menjadi perankingan dapat dilihat seperti berikut:
Tabel 11. Perankingan Alternatif Alternatif Nama Lokasi Nilai 𝑈 𝑖 Peringkat A 1 Jalan Sisingamangaraja 0.8054 1 A 2 Jalan Jamin Ginting 0.1782 4 A 3 Jalan Brigjen Katamso 0.2746 3 A 4 Jalan A. H Nasution 0.0889 7 A 5 Jalan Kapten Muslim 0.1398 6 A 6 Jalan Gatot Subroto 0.6847 2 A 7 Jalan Setiabudi 0.1725 5
Menurut hasil perhitungan menggunakan metode MAUT dengan menerapkan pembobotan ROC, alternatif yang  pantas  menurut  kriteria  untuk  lokasi  strategis Coffeshop Milenial  berada  di  alternatif  A 1 yang  menjadi alternatif terbaik dengan hasil 0.8054 di Jalan Sisingamangaraja.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  penulis  mengambil  kesimpulan  bahwa  penggunaan  metode  MAUT  dengan  menerapkan pembobotan ROC dapat digunakan dalam proses pemilihan lokasi strategis Coffeshop Milenial. Penerapan metode MAUT berguna untuk membantu  menghasilkan  pengujian  yang  lebih  efisien. Dalam  hal  ini  faktor yang sangat mempengaruhi perolehan nilai dalam metode MAUT adalah nilai preferensi terbesar sebagai penghasil alternatif terbaik di peringkat pertama yang berada pada alternatif A 1 dengan nilai preferensi tertinggi sebesar 0.8054 yang berlokasi di Jalan Sisingamangaraja.

## REFERENCES
[1] Y. Shi et al. , “An overview of COVID-19,” vol. 21, no. 5, pp. 343–360, 2020.
[2] R. Tosepu et al. , “Correlation between weather and Covid-19 pandemic in Jakarta, Indonesia,” Sci. Total Environ. , vol. 725, 2020.
[3] K. Govindan, H. Mina, and B. Alavi, “A decision support system for demand management in healthcare supply chains
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i1.3559
considering the epidemic outbreaks: A case study of coronavirus disease 2019 (COVID-19),” Transp. Res. Part E Logist. Transp. Rev. , vol. 138, no. April, p. 101967, 2020.
[4] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[6] M. Marbun and B. Sinaga, Buku Ajar Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Hasil Belajar | 1 STMIK Pelita Nusantara Medan , no. April. 2018.
[7] 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.
[8] A.  Perdana  and  A.  Budiman,  “Analysis  of  Multi-attribute  Utility  Theory  for  College  Ranking  Decision  Making,” SinkrOn , vol. 4, no. 2, p. 19, 2020.
[9] H.  R.  Hatta,  B.  Pradana,  and  D.  M.  Khairina,  “Kombinasi  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Multi- Attribute Utility Theory (MAUT) pada Lomba Balita  Sehat untuk Usia 6-24 Bulan,” Pros. Semin. Nas. Sist. Inf. dan Teknol. ke 4 Tahun 2020 , pp. 244–249, 2020.
[10]  Z.  Allah  Bukhsh,  I.  Stipanovic,  G.  Klanker,  A.  O’  Connor,  and  A.  G.  Doree,  “Network  level  bridges  maintenance planning using Multi-Attribute Utility Theory,” Struct. Infrastruct. Eng. , vol. 15, no. 7, pp. 872–885, 2019.
[11]  L. Sarumaha, B. Efori, A. H. Sihite, and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penempatan Mentor Pada Pusat Pengembangan  Anak  IO  558  Sangkakala  Medan  Menggunakan  Metode  CPI  dan  ROC,” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 4, no. 1, pp. 315–321, 2020.
[12]  R. Addenan and W. Susanti, “Penerapan Metode Rank Order Centroid dan Additive Ratio Assessment Pada Aplikasi Rekomendasi Supplier,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 31–40, 2021.
[13]  A. Parra et al. , “Psychotic symptoms in COVID-19 patients. A retrospective descriptive study,” Psychiatry Res. , vol. 291, no. May, p. 113254, 2020.
[14]  P. Purwadi, W. R. Maya, and A. Calam, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Pemasangan Lokasi Strategis Wifi.Id Pada Telkom (Studi Kasus Pada Pemsangan Wifi.Id Di Beberapa Lokasi Medan Menggunakan Metode Oreste,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 19, no. 1, p. 110, 2020.
[15]  A.  I.  Lubis,  P.  Sihombing,  and  E.  B.  Nababan,  “Comparison  SAW  and  MOORA  Methods  with  Attribute  Weighting Using Rank Order Centroid in Decision Making,” Mecn. 2020 - Int. Conf. Mech. Electron. Comput. Ind. Technol. , pp. 127–131, 2020.
[16]  M. Mesran, T. M. Diansyah, and F. Fadlina, “Implemententasi Metode Rank Order Cendroid (ROC) dan Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dalam Penilaian Kinerja Dosen Komputer Menerapkan (Studi Kasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, p. 822, Sep. 2019.
[17]  M. Mesran, J.  Afriany, and S. H. Sahir, “Efektifitas Penilaian  Kinerja  Karyawan  Dalam Peningkatan Motivasi  Kerja Menerapkan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, pp. 813–821, Sep. 2019.
[18]  A. G. Simorangkir, K. Andika, and Mesran, “Analisis Penerapan MOORA Dalam Penyeleksian Peserta Olimpiade Catur dengan Metode Pembobotan Rank Order Centroid,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 49–59, 2021.
[19]  M.  L.  O.  Mardin,  A.  Fuad,  and  H.  K.  Sirajuddin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perumahan  Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory,” J. Ilm. Ilk. - Ilmu Komput. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 85–92, 2021.
[20]  C. F. Sianturi, L. T. Sianturi, U. Hasanah, K. Khairunnisa, and M. Mesran, “Decision Support System for Accepting Pre- Employment  Cards  during  the  Covid-19  Pandemic  Using  the  Method  Multi  Objective  Optimization  on  The  Basic  of Ratio Analysis (MOORA),” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. 5 (2 … , vol. 5, no. 2, pp. 217–223, 2021.