Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 365-372 E- ISSN 2503-2933 365

## Analisis Multi Kriteria Menggunakan Multi Attribute Utility Theory Dalam Seleksi Penerima Beasiswa
Fitri Handayani* 1 , Kusrini 2 , Alva Hendi Muhammad 3
1,2,3 Universitas Amikom Yogyakarta
3 Magister PJJ Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta, Indonesia
e-mail: * 1 fitrihandayani@students.amikom.ac.id , 2 kusrini@amikom.ac.id ,
3 alva@amikom.ac.id

## Abstrak
Politeknik  Kampar  adalah  sebuah  perguruan  tinggi  kejuruan  di  Kabupaten  Kampar, Provinsi  Riau.  Penetapan  penerima  beasiswa  di  perguruan  tinggi  masih  bersifat  manual  dan membutuhkan waktu yang lama untuk mengambil keputusan yang tepat. Permasalahan tersebut dapat  dianalisis  dengan  menggunakan  metode  sistem  pendukung  keputusan  Multi  Attribute Utility  Theory  (MAUT)  supaya  proses  pengambilan  keputusan  dapat  lebih  cepat  dilakukan. Dimana analisis metode MAUT yang cocok untuk kriteria yang banyak. Kriteria penilaian yang digunakan terdiri dari 10 kriteria antara lain pendapatan orang tua, status kepemilikan rumah, kondisi  perumahan,  jumlah  tanggungan,  status  orang  tua,  raport,  prestasi  akademik,  prestasi non akademik, kegiatan ekstrakurikuler dan pengalaman berorganisasi dengan total 50 dataset. Proses penelitian terdiri dari literatur ilmiah, identifikasi masalah, pengumpulan data, analisis metode  MAUT,  pemeringkatan  dan  penarikan  kesimpulan.  Hasil  penelitian  dengan menggunakan  metode  MAUT  dapat  membantu  tim  seleksi  penerima  beasiswa  dengan  proses yang cepat, efektif dan objektif dalam proses pengambilan keputusan.
Kata kunci —Beasiswa, Multi Kriteria, Multi Attribute Utility Theory, Politeknik Kampar, Sistem Pendukung Keputusan

## Abstract
Politeknik  Kampar  is  a  vocational  college  in  Kampar  Regency,  Riau  Province. Determination of scholarship recipients at universities is still manual and takes a long time to make  the  right  decisions.  These  problems  can  be  analyzed  using  the  Multi  Attribute  Utility Theory  (MAUT)  decision  support  system  method  so  that  the  decision-making  process  can  be carried out more quickly. Where the analysis of the MAUT method is suitable for many criteria. The  assessment  criteria  used  consisted  of  10  criteria  including  parental  income,  home ownership  status,  housing  conditions,  number  of  dependents,  parental  status,  report  cards, academic  achievements,  non-academic  achievements,  extracurricular  activities  and organizational experience with a total of 50 datasets. The research process consists of scientific literature, problem identification, data collection, MAUT method analysis, ranking and drawing conclusions. The results of research using the MAUT method can help the scholarship recipient selection team with a fast, effective and objective process in the decision-making process.
Keywords —Scholarship, Multi Criteria, Multi Attribute Utility Theory, Kampar Polytechnic, Decision Support System
366 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 365-372 E-ISSN 2503-2933
Fitri , et., al [ Analisis Multi Kriteria Menggunakan Multi Attribute Utility Theory Dalam Seleksi Penerima Beasiswa] IJCCS Vol. x, No.–end_page

## 1. PENDAHULUAN
Landasan hukum Undang-Undang Dasar 1945 BAB XA Hak Asasi Manusia Pasal 28C Ayat  1  berbunyi  Setiap  orang  berhak  mengembangkan  diri  melalui  pemenuhan  kebutuhan dasarnya, berhak mendapatkan pendidikan dan memperoleh manfaat dari ilmu pengetahuan dan teknologi, seni dan budaya, demi meningkatkan kualitas hidupnya dan demi kesejahteraan umat manusia.  Menurut  [1]  hak  asasi  manusia  tersebut  menjadi  kendala  untuk  melanjutkan pendidikan  ke  jenjang  perkuliahan  di  bidang  akademik.  Salah  satu  cara  meringankan  beban pendidikan  tersebut  dengan  pemberian  beasiswa.  Politeknik  Kampar  memiliki  program beasiswa untuk calon mahasiswa yaitu program beasiswa kartu Indonesia pintar (KIP).
Setiap tahun peminat beasiswa selalu banyak mengakibatkan proses seleksi tidak begitu ketat[1].  Penentuan  penerima  beasiswa  harus  memenuhi  beberapa  persyaratan  yang  harus terpenuhi[2]. Jumlah  kriteria  yang  banyak  membuat  proses  seleksi  menjadi lama  [3].  Menurut [4] pemberian beasiswa memiliki prinsip 3T yaitu tepat jumlah, tepat waktu serta tepat sasaran. Akan  tetapi  program  beasiswa  KIP  Politeknik  Kampar  masih  dilakukan  secara  manual  untuk penentuan  penerima  beasiswa  tersebut,  sehingga  pengolahan  data  yang  lama,  menghasilkan keputusan kurang efektif. Permasalahan ini dapat dilakukan analisis menggunakan pengetahuan sistem pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan dapat memberikan dukungan untuk membantu  seluruh  stakeholder  dalam  pengambilan  keputusan.  Keunggulan  sistem  pendukung keputusan  ini  dapat  meningkatkan  efektivitas,  mengurangi  kebutuhan  pelatihan,  memfasilitasi komunikasi,  mempercepat  pekerjaan,  mengurangi  biaya  dan  lebih  objektif  pada  proses pengambilan sebuah keputusan [5].
Penelitian terdahulu [6] menggunakan metode MAUT untuk mempermudah tim seleksi dalam  pengambilan  keputusan  menghasilkan  akurasi  MAUT  bernilai  93,33%.  Selain  itu penelitian  [7]  bertujuan  untuk  membandingkan  metode  MAUT  dan  TOPSIS  dengan  alternatif berjumlah  150,  kriteria  12  menghasilkan  akurasi  MAUT  lebih  tinggi  bernilai  94,99%  dan TOPSIS  48%.  Hasil  akurasi  tertinggi  dimiliki  MAUT  dikarenakan  perhitungan  data  asli dilakukan dengan menjumlahkan semua skor yang telah diperoleh kemudian digunakan sebagai hasil akhir. Berdasarkan [8] hasil akhir MAUT akan memberikan peringkat sejumlah jembatan berdasarkan  trade-off  dari  beberapa  tujuan  kriteria.    Metode  MAUT  merupakan  salah  satu metode MCDM untuk memberikan peringkat relatif dari semua alternatif yang dipertimbangkan berdasarkan  stuktur  preferensi  pembuat  keputusan  yang  masih  jarang  digunakan[7][8]. Beberapa penelitian menggunakan metode MAUT menghasilkan akurasi terbaik, menunjukkan bahwa dapat dilakukan penelitian kembali. Oleh karena itu, penelitian ini memiliki keterbaruan dengan  beberapa  kriteria  dan  data  yang  berbeda  dengan  penelitian  terdahulu.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membantu  tim  seleksi  penerima  beasiswa  mudah  dalam  menganalisis  calon penerima beasiswa dengan menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory dimana dalam penerapannya  dapat  digunakan  pada  kriteria  yang  banyak.  Adapun  penelitian  ini  akan menggunakan  kriteria  penilaian  yang  berjumlah  sepuluh  sesuai  kritria  yang  telah  ditentukan oleh Politeknik Kampar.

## 2. METODE PENELITIAN
Beberapa  tahapan  penelitian  terdiri  dari  literatur  ilmiah,  identifikasi  masalah, pengumpulan data, melakukan analisis, melakukan perangkingan dan kesimpulan.
Literatur  ilmiah  merupakan  tahapan  untuk  mengekplorasi  teori-teori  tentang  sistem pendukung  keputusan,  beasiswa,  dan  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT).  Dilanjutkan tahapan  identifikasi  masalah  pada  penelitian  ini  berupa  perumusan  masalah  yang  didapat  dari beberapa  literatur  ilmiah  yang  akan  dilakukan  analisis  pada  penelitian  ini  dengan  keterbaruan
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 365-372 E- ISSN 2503-2933   367
yang  membedakan  dengan  penelitian  terdahulu.  Kemudian  tahapan  pengumpulan  data dilakukan  dengan  wawancara  dan  studi  dokumen  data  beasiswa  tahun  2020.  Kemudian dilakukan  analisis  menggunakan  metode  MAUT  merupakan  salah  satu  metode  MCDM  pada sistem pendukung keputusan [8]. Tahapan metode MAUT dapat dilihat pada Gambar 1[9][6]:
Mulai Selesai Memecah keputusan menjadi kriteria yang berbeda Normalisasi bobot kriteria Memasukkan nilai penting untuk setiap kriteria Berat Total = 1 Daftar semua alternatif Normalisasi matriks alternatif Perkalian utilitas dengan bobot kriteria YA TIDAK Perangkingan alternatif

## Gambar 1. Flowchart MAUT
Gambar  1  di  atas  merupakan  flowchart  metode  MAUT.  Tahapan  awal  memecah keputusan  menjadi  kriteria  yang  berbeda.  Tahapan  ini  menentukan  kriteria  terdiri  dari C1=penghasilan  orang  tua,  C2=status  kepemilikan  rumah,  C3=Kondisi  rumah,  C4=jumlah tanggungan,  C5=status  orang  tua,  C6=Nilai  rapor,  C7=prestasi  akademik,  C8=Prestasi  non akademik, C9= kegiatan ekstrakurikuler dan C10=pengalaman organisasi.
Tahapan  kedua  memasukkan  nilai  kepentingan  untuk  setiap  kriteria.  Tahapan  ini bertujuan  untuk  memberikan  bobot  kepentingan  kriteria  dari  nilai  terbesar  hingga  terkecil. Tahapan  ketiga  melakukan  normalisasi  bobot  kriteria.  Tahapan  ini  menentukan  parameter  dan nilai  bobot  setiap  kriteria  pada  alternatif  yang  akan  digunakan  berjumlah  50  dan  dilakukan normalisasi bobot kriteria pada masing-masing alternatif menggunakan Persamaan (1).
= ∑ (1)
Tahapan  keempat  memeriksa  kondisi  berat  total  =  1  sesuai  Persamaan  (2).  Jika  tidak, maka lakukan kembali tahapan b sampai c. Jika iya, maka lakukan daftar semua alternatif. ∑ = 1 (2)
Keterangan: w i = bobot kriteria ke – i, n = jumlah kriteria dan i = kriteria Tahapan  kelima  melakukan  perhitungan  nilai  utility  normalisasi  matriks  alternatif. Tahapan  ini  bertujuan  melakukan  normalisasi  matriks  alternatif  menggunakan  Persamaan  (3) [10][11].
= (3)
Keterangan:  U(x)  =  normalisasi  bobot  alternatif, =  nilai  kriteria  minimum, = nilai kriteria maksimum dan x= bobot alternatif.
368 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 365-372 E-ISSN 2503-2933
Fitri , et., al [ Analisis Multi Kriteria Menggunakan Multi Attribute Utility Theory Dalam Seleksi Penerima Beasiswa] IJCCS Vol. x, No.–end_page
Tahapan  keenam  melakukan  perkalian  utilitas  denga  bobot  kriteria.  Tahapan  ini  dapat dilakukan menggunakan Persamaan (4).
= ∑ (4)
Keterangan: V(x) = nilai evaluasi, n = jumlah kriteria, i = kriteria, w i =bobot kriteria ke – i, U(x) = nilai utility alternative pada kriteria ke – i, dan x = alternatif.
Tahapan terakhir yaitu melakukan perangkingan alternatif. Tahapan terakhir melakukan perangkingan hasil nilai akhir dilakukan peringkat nilai tertinggi ke terendah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Dataset  merupakan  data  yang  akan  dianalisis  yang  bersumber  dari  Politeknik  Kampar berjumlah 50 data penerima beasiswa tahun 2020 dan kriteria penilaian penerima beasiswa yang digunakan terdiri dari C1 hingga C10.
Tabel 1. Dataset Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 A1 <=Rp.1.000.000 Sewa/kontrak Permanen 5 s.d 7 Jiwa Ayah & Ibu Masih Hidup >= 80 <= 1 <= 1 <= 1 >= 1 A2 <=Rp.1.000.000 Hak Milik Pribadi Permanen <= 4 Jiwa Ayah Meninggal + Ibu Hidup >= 80 <= 1 <= 1 <= 1 >= 1 A3 >Rp.2.000.000 s.d Rp.3.000.000 Hak Milik Pribadi Permanen 5 s.d 7 Jiwa Ayah & Ibu Masih Hidup >= 80 >= 2 <= 1 <= 1 >= 1 A4 >Rp.2.000.000 s.d Rp.3.000.000 Hak Milik Pribadi Permanen <= 4 Jiwa Ayah Meninggal + Ibu Hidup >= 80 <= 1 <= 1 >= 2 >= 1 A5 <=Rp.1.000.000 Hak Milik Pribadi Semi Permanen <= 4 Jiwa Ayah & Ibu Masih Hidup >= 90 >= 6 <= 1 <= 1 0 …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. A50 >Rp.1.000.000 s.d Rp.2.000.000 Hak Milik Pribadi Semi Permanen <= 4 Jiwa Ayah Meninggal + Ibu Hidup >= 70 <= 1 >= 2 <= 1 >= 1

## 3.2 Kriteria dan Bobot
Kriteria penilaian beasiswa terdiri dari 10 kriteria, dimana bobot penilaian berdasarkan ketentuan yang telah ditetapkan dari standar penerimaan beasiswa.
Tabel 2. Kriteria dan Bobot Kode Kriteria Bobot Sub Kriteria Indeks Nilai C1 Penghasilan Orang Tua 20% <=Rp.1.000.000 100 >Rp.1.000.000 s.d Rp.2.000.000 60 >Rp.2.000.000 s.d Rp.3.000.000 30 >=Rp.3.000.000 10 C2 Status Kepemilikan Rumah 20% Tidak ada 100 Rumah Dinas 60 Hak Milik Keluarga 30 Hak Milik Pribadi 10 C3 Kondisi Rumah Orang Tua 20% Tidak ada 100 Semi Permanen 60 Permanen 30
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 365-372 E- ISSN 2503-2933   369
Kode Kriteria Bobot Sub Kriteria Indeks Nilai Real Estate 10 C4 Jumlah Tanggungan 30% Tidak ada 100 8 s.d 10 Jiwa 60 5 s.d 7 Jiwa 30 <= 4 Jiwa 10 C5 Status Orang Tua 10% Tidak ada 100 Ayah Meninggal + Ibu Hidup 60 Ayah Hidup + Ibu Meninggal 30 Ayah & Ibu Masih Hidup 10 C6 Nilai Rapor 20% >= 80 100 >= 70 60 < 70 30 Tidak ada 10 C7 Prestasi Akademik 20% Tidak ada 100 >= 4 60 >= 2 30 <= 1 10 C8 Prestasi Non Akademik 20% Tidak ada 100 >= 4 60 >= 2 30 <= 1 10 C9 Kegiatan Ektrakurikuler 20% Tidak ada 100 >= 4 60 >= 2 30 <= 1 10 C10 Pengalaman Organisasi 20% >= 3 100 >= 2 60 1 30 Tidak ada 0
Berdasarkan  Tabel  2  di  atas  kriteria  yang  digunakan  berjumlah  10  terdiri  dari  C1 penghasilan  orang  tua,  C2  status  kepemilikan  rumah,  C3  kondisi  rumah  orang  tua,  C6  nilai rapor,  C7  prestasi  akademik,  C8  prestasi  non  akademik,  C9  kegiatan  ekstrakurikuler  dan  C10 pengalaman  organisasi  memiliki  bobot  20%.  C4  kondisi  jumlah  tanggungan  memiliki  bobot tertinggi 30%. Dan C5 status orang tua memiliki bobot terendah 10%. Kemudian dari 10 kriteria tersebut masing-masing memiliki 4 sub kriteria dengan skor tertinggi ke terendah.

## 3.3 Perhitungan Multi Attribute Utility Theory
Tahapan awal perhitungan MAUT melakukan normalisasi setiap kriteria terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Normalisasi Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 A1 20 20 6 9 1 20 2 2 2 6 A2 20 2 6 3 6 20 2 2 2 6
370 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 365-372 E-ISSN 2503-2933
Fitri , et., al [ Analisis Multi Kriteria Menggunakan Multi Attribute Utility Theory Dalam Seleksi Penerima Beasiswa] IJCCS Vol. x, No.–end_page
A3 6 2 6 9 1 20 6 2 2 6 A4 6 2 6 3 6 20 2 2 6 6 A5 20 2 12 3 1 2 20 2 2 0 …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. A50 12 2 12 3 6 12 2 6 2 6 Max 20 20 20 18 6 20 20 20 12 12 Min 2 2 6 3 1 2 2 2 2 0
Berdasarkan tabel di atas, setiap kriteria memiliki skor penilaian tertinggi hingga terendah. Kemudian  dilakukan  konfigurasi  nilai  kriteria  dari  data  pembobotan  pada  Tabel  4.  Tahapan normalisasi  nilai  utility  matriks  alternatif  menggunakan  Persamaan  (3),  berikut  contoh perhitungan:
1. 1 = = 1,00 1. 3 = ! = 0,00 1. 2 = = 1,00 1. 4 = $% &% = 0,40
Lakukan  perhitungan  nilai  konfigurasi  utility  menggunakan  langkah  diatas  hingga alternatif ke-50. Hasil perhitungan terdapat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Konfigurasi Utility Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 A1 1,00 1,00 0,00 0,40 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,50 A2 1,00 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,50 A3 0,22 0,00 0,00 0,40 0,00 1,00 0,22 0,00 0,00 0,50 A4 0,22 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,40 0,50 A5 1,00 0,00 0,43 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. A50 0,56 0,00 0,43 0,00 1,00 0,56 0,00 0,22 0,00 0,50
Kemudian  dilakukan  perkalian  utilitas  dengan  bobot  kriteria  menggunakan  Persamaan (4). Berikut contoh perhitungan: 1. 1 = 20% ∗ 1,00 = 0,20 1. 6 = 20% ∗ 1,00 = 0,20 1. 2 = 20% ∗ 1,00 = 0,20 1. 7 = 20% ∗ 0,00 = 0,00 1. 3 = 20% ∗ 0,00 = 0,00 1. 8 = 20% ∗ 0,00 = 0,00 1. 4 = 30% ∗ 0,40 = 0,12 1. 9 = 20% ∗ 0,00 = 0,00 1. 5 = 10% ∗ 0,00 = 0,00 1. 10 = 20% ∗ 0,50 = 0,10
Lakukan  perhitungan  nilai  utilitas  dan  bobot  menggunakan  langkah  diatas  hingga alternatif ke-50. Hasil akhir terdapat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Akhir Alternatif Kriteria Nilai Total C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 A1 0,20 0,20 0,00 0,12 0,00 0,20  0,00  0,00 0,00 0,10 0,82 A2 0,20 0,00 0,00 0,00 0,10 0,20  0,00  0,00 0,00 0,10 0,60 A3 0,04 0,00 0,00 0,12 0,00 0,20  0,04  0,00 0,00 0,10 0,51 A4 0,04 0,00 0,00 0,00 0,10 0,20  0,00  0,00 0,08 0,10 0,52 A5 0,20 0,00 0,09 0,00 0,00 0,00  0,20  0,00 0,00 0,00 0,49
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 365-372 E- ISSN 2503-2933   371
…. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. A50 0,11 0,00 0,09 0,00 0,10 0,11  0,00  0,04 0,00 0,10 0,55
Tahapan  akhir  dilakukan  dengan  menjumlahkan  seluruh  nilai  perkalian  utilitas  dan  bobot masing-masing  alternative dan  dilakukan  perangkingan  nilai tertinggi  ke  terendah  dari seluruh alternatif pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perangkingan MAUT Alternatif Nilai Total A44 1,22 A18 1,13 A9 1,06 A10 1,04 A7 1,02 A23 0,94 …. …. A12 0,46
Hasil  perangkingan  nilai  total  tertinggi  maka  semakin  besar  kesempatan  untuk mendapatkan  beasiswa.  Berdasarkan  tabel  diatas,  penerima  beasiswa  terbaik  didapatkan  oleh alternatif 44 dengan nilai tertinggi 1,22.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  yang  telah  dilakukan  menghasilkan  kesimpulan  bahwasanya  metode Multi- Attribute  Utility  Theory (MAUT)  dapat  melakukan  seleksi  penerima  beasiswa  dengan  nilai tertinggi  yang  didapatkan  oleh  alternative  44  bernilai  1,22.  Adapun  kriteria  penilaian  yang digunakan  terdiri  dari  penghasilan  orang  tua,  status  pemilik  rumah,  keadaan  rumah  orang  tua, jumlah  tanggungan  dan  status  orang  tua.  Dengan  dilakukan  analisis  menggunakan  metode MAUT dapat membantu tim seleksi penerima beasiswa dan meminimalisir terjadinya kesalahan dalam  penentuan  penerima  beasiswa.  Untuk  mendukung  penelitian  ini  lebih  baik  lagi,  dapat dilakukan analisis menggunakan metode MCDM lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  Hasan,  E.  Utami,  S.  Yunita,  E.  Pawan,  dan  Kaharuddin, 2019. “Selection  of Scholarship  Acceptance  Using  AHP  and  TOPSIS  Methods,”  Int.  Conf.  Inf.  Commun. Technol. , hal. 920–925.
[2] E. Putra, S. Hidayatuloh, P. T. Nguyen, K. Sasmita, dan M. C. Wibowo, 2020. “Decision Support System for Proposing Scholarship Recipients to Best Students Using SAW,” Int. J. Control Autom. , No. January.
[3] A. Rohman, I. Arif, I. Harianti, dan A. S. Hidayat, 2019. “ ID3 Algorithm Approach For Giving Scholarships,” J. Phys. Coference Adv. Sci. Innov.
372 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 365-372 E-ISSN 2503-2933
Fitri , et., al [ Analisis Multi Kriteria Menggunakan Multi Attribute Utility Theory Dalam Seleksi Penerima Beasiswa] IJCCS Vol. x, No.–end_page
[4] T.  Noviyanti,  2019. “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Penerimaan  Beasiswa  PPA Menggunakan  Metode  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  (Studi  Kasus:  Universitas Gunadarma),” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , Nol. 24, Hal. 35–45.
[5] E. Turban, J. E. Aronson, dan T. Liang, 2007. Decision Support Systems and Intelligent Systems , 7th Editio. New Delhi: Prentice-Hall
[6] Mihuandayani,  R.  Arundaa,  dan  V.  Tamuntuan,  2020. “Decision  Support  System  for
Employee Recruitment of A Company Using Multi Attribute Utility Theory,” ICORIS .
[7] Ramadiani,  H.  R.  Hatta,  N.  Novita,  dan  Azainil,  2018. “Comparison  of  Two  Methods Between  TOPSIS  and  MAUT  In  Determining  BIDIKMISI  Scholarship,”  Int.  Conf. Informatics Comput. , No. 432, Hal. 1–6.
[8] Z.  A.  Bukhsh,  I.  Stipanovic,  G.  Klanker,  A.  O.  Connor,  dan  A.  G.  Doree,  2019. “ Network  Level  Bridges  Maintenance  Planning  Using  Multi-Attribute  Utility  Theory,” Struct. Infrastruct. Eng. , Vol. 2479, Hal. 1–14.
[9] P.  Kailiponi,  2010, “Procedia  Engineering  Analyzing  Evacuation  Decisions  Using Multi-Attribute Utility Theory,” Procedia Eng. , Vol. 3, Hal. 163–174.
[10] H.  Gunawan  dan  H.  Ramadhan,  2018. “Increased  Accuracy  of  Selection  High Performing Employees Using Multi Attribute Utility Theory (MAUT),” Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. , No. CITSM, Hal. 1–4.
[11] N. Hadinata, 2018, “Implementasi Metode Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ) Pada Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Penerima  Kredit,”  J.  SISFOKOM , Vol. 7, No. September, Hal. 87–92.