## Penerapan Kombinasi Metode ROC Dan MAUT Dalam Penentuan Calon Penerima Bantuan UKT Pada Universitas Budi Darma
Jumpa Dorisman Rajagukguk 1 , Mesran 2* , Bister Purba 3 1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia e-mail: 1 jumpadorisman12@gmail.com, 2 mesran.skom.mkom@gmail.com,
3 bisterpurba36@gmail.com
Abstract
During  the  2019  Coronavirus  Diseases  pandemic,  many  people  were  affected  socially  and economically,  especially  parents  of  students.  Therefore,  the  government  through  universities provides a solution to help the economy, one of which is through the Single Tuition Assistance (UKT)  program.  In  making  the  decision  to  determine  the  prospective  recipient  of  UKT Assistance, the university  is still constrained by time because there is quite a lot  of data that must be processed or selected manually and of course must meet several criteria that have been set by the university. In order to assist universities in making decisions to determine prospective recipients  of  UKT  Assistance,  a  decision  support  system  is  needed.  The  Rank  Order  Centroid (ROC) and MAUT (Multi Attribute Utility Theory) methods are a combination of methods that support  in  determining  the  priority  criteria  for  prospective  UKT  Assistance  recipients.  In determining the candidates who are eligible to receive UKT Assistance according to the formula and method used, in order to obtain the highest value alternative that is entitled to receive the UKT Assistance. The results of the application of the combination of the two methods so as to obtain the highest 25 alternative values of the 30 alternatives as a calculation sample with the first rank alternative value of 0.707.

## Keywords : Help_UKT, ROC, MAUT

## Abstrak
Pada  masa  pandemi  Coronavirus  Diseases  2019  banyak  masyakat  yang  terdampak  secara sosial dan ekonomi khususnya orang tua dari mahasiswa. Oleh karena itu, pemerintah melalui perguruan  tinggi  memberikan  sebuah  solusi  untuk  membantu  perekonomiannya,  salah satunya  melalui  program  Bantuan  Uang  Kuliah  Tunggal  (UKT).  Dalam  membuat  keputusan penentuan  calon  penerima  Bantuan  UKT,  pihak  perguruan  tinggi  masih  terkendala  waktu karena cukup banyak data yang harus diolah atau diseleksi secara manual dan tentunya harus memenuhi  beberapa  kriteria  yang  sudah  ditetapkan  oleh  pihak  perguruan  tinggi.  Agar membantu  pihak  perguruan  tinggi  dalam  membuat  keputusan  penentuan  calon  penerima Bantuan  UKT,  dibutuhkan  suatu  sistem  pendukung  keputusan.  Metode  Rank  Order  Centroid (ROC)  dan  MAUT  (Multi  Attribute  Utility  Theory)  ialah  salah  satu  kombinasi  metode  yang mendukung  dalam  menentukan  kriteria  prioritas  calon  penerima  Bantuan  UKT.  Dalam penentuan  calon  yang  layak  menerima  Bantuan  UKT  menurut  rumus  serta  metode  yang digunakan, sehingga diperoleh alternatif nilai tertinggi yang berhak menerima Bantuan UKT tersebut.  Adapun  hasil  penerapan  kombinasi  dari  kedua  metode  sehingga  memperoleh  25 alternatif  nilai  tertinggi  dari  30  alternatif  yang  sebagai  sampel  perhitungan  dengan  nilai alternatif peringkat pertama yaitu 0.707.
Kata kunci : Bantuan_UKT, ROC, MAUT

## 1. PENDAHULUAN
Uang Kuliah Tunggal adalah Sistem pembiayaan kuliah yang dibayarkan mahasiswa setiap semester. Pada PTN maupun PTS, tidak semua mahasiswa mampu membayar uang kuliah tunggal tersebut tepat waktu sesuai dengan
ketentuan  dari  perguruan  tinggi  masing-masing.  Hal  ini  disebabkan  oleh ekonomi  yang  kurang  mendukung,  ditambah  dengan  maraknya  pandemi Coronavirus  Diseases  2019  (COVID  19)  yang  membuat  perekonomian masyarakat semakin krisis.
Kementerian  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi  membuat  salah satu  alternatif  dengan  memberikan  Bantuan  UKT  untuk  membantu perekonomian  masyarakat  khususnya  orang  tua  dari  mahasiswa  yang terdampak secara sosial dan ekonomi di masa pandemi Coronavirus Diseases 2019[1],[2].  Seperti  halnya  kampus  lain,  Universitas  Budi  Darma  juga memperoleh  bantuan  UKT  tersebut.  Akan  tetapi,  bantuan  UKT  yang  di berikan memiliki jumlah kuota  yang terbatas  maka dari di perlukan  seleksi calon  penerima  bantuan  UKT.  Dalam  membuat  keputusan  penentuan  calon penerima  Bantuan  UKT,  pihak  perguruan  tinggi  masih  terkendala  waktu karena  cukup  banyak  data  yang  harus  diolah  atau  diseleksi  secara  manual dan tentunya harus memenuhi beberapa kriteria yang sudah ditetapkan oleh pihak  perguruan  tinggi.  Proses  seleksi  calon  penerima  bantuan  UKT  yang dilakukan secara manual terkadang memperoleh hasil yang subyektif, hal ini disebabkan  oleh  kriteria  yang  telah  ditentukan  tidak  terpenuhi  sebagai syarat  dalam  menentukan  siapa  saja  mahasiswa  yang  layak  menerima bantuan tersebut.
Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode Rank  Order  Centroid  (ROC)  dan  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT), diharapkan pihak perguruan tinggi dapat menentukan mahasiswa yang lebih layak menerima bantuan UKT dengan tepat. Sistem pendukung keputusan ini juga  diharapkan  dapat  memberikan  hasil  akurat,  sehingga  mahasiswa  lolos dalam  seleksi  penerimaan  bantuan  UKT  ini,  ialah  mahasiswa  yang  benar- benar  membutuhkan  dan  layak  menerima  bantuan  tersebut.  Dalam penelitian  ini,  penulis  menerapkan  kombinasi  dari  metode  ROC  dalam menentukan  nilai  bobot  dan  MAUT  dalam  proses  perangkingan.  Kedua metode  ini  dikombinasikan  karena  metode  MAUT  tidak  bisa  menghasilkan nilai  bobot  sendiri,  sehingga  memerlukan  metode  yang  membantu  dalam menentukan  nilai  bobot  seperti  metode  ROC, dan  karena  proses  penentuan nilai  bobot  dengan  metode  ROC  lebih  cepat  dan  mudah  dipahami  maka metode  inilah  yang  dipilih  untuk  menghasilkan  nilai  bobot[3].  Didalam penerapannya  ada  beberapa  metode  sistem  pendukung  keputusan  yang dapat  digunakan,  diantaranya  metode  ANP,  SAW,  MOORA,  TOPSIS,  WP, COPRAS, ARAS, Fuzzy Simple Additive Weighting (Fuzzy SAW) dan lain-lain. Keunggulan  Metode  MAUT  adalah  dimana  proses  perhitungan  dan pengambilan keputusan lebih cepat, karena dapat langsung menghitung nilai akhir  tanpa  mengubah  bobot  hasil  perhitungan  menjadi  bilangan  fuzzy, sehingga kecepatan perhitungan lebih cepat[4].
Dalam penelitian ini dibutuhkan penelitian terdahulu dengan kesamaan metode seperti yang dilakukan oleh Rezi Elsya Putra dkk di tahun 2018 yang berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  seleksi  dosen  berprestasi menerapkan metode MAUT. Menyimpulkan bahwa penelitian dengan Metode MAUT  memiliki  tingkat  akurasi  78,78%  jika  dibandingkan  dengan  data
aslinya[5].  Penelitian  juga  dilakukan  oleh  A.Warnilah  dkk  pada  tahun  2018 dengan  judul  Sistem  Informasi  Pemilihan  Penerima  Program  Indonesia Pintar dengan menggunakan metode Maut. Memperoleh hasil bahwa sistem yang  digunakan  sudah  lebih  modern  dan  lebih  tepat  sasaran  dibandingkan dengan  sistem  sebelumnya  yang  masih  dilakukan  secara  manual[6]. Penelitian juga dilakukan oleh Tonni Limbong dkk pada tahun 2019 dengan judul penelitian  Menentukan  Matakuliah  yang  efektif  belajar daring  dengan metode  MAUT.  Memperoleh  hasil  bahwa  pembelajaran  yang  efektif  pada masa  pandemi  COVID  19  adalah  menggunakan  aplikasi  zoom  untuk  tatap muka  dan  Edmodo  untuk  tutorial  dan  penugasan[7].  Penelitian  juga dilakukan oleh Wahyu Widodo, dkk pada tahun 2020 dengan judul penelitian Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  menerapkan  metode  MAUT  dalam pemilihan bantuan rumah tinggal sehat atau layak huni. Menghasilkan bahwa penerapan sistem pendukung keputusan menggunakan metode MAUT dapat diterapkan  dengan  kriteria  sebanyak  23  dan  2  alternatif[8].  Penelitian  juga dilakukan  oleh  Dasril  Aldo,  dkk  pada  tahun  2019  dengan  judul  penelitian Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Dosen  menerapkan metode MAUT.  Memperoleh  hasil  bahwa  penerapan  metode  MAUT  mampu memproses data dosen dan menghasilkan keputusan alternatif yang memiliki kinerja baik dan buruk[9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Tahapan Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  penulis  melakukan  beberapa  langkah  untuk mengumpulkan data seperti  terlihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Kerangka Penelitian
a.  Analisa Masalah
Tahap  pertama  adalah  menganalisis  masalah,  dan  pola  data,  kemudian melakukan  kajian  sebelum  dilakukan  perancangan  sesuai  dengan kebutuhan pengguna.
Start Analisis Masalah Studi literatur dan Kepustakaan
Pengumpulan Data Penarikan kesimpulan
End Pembentukan nilai bobot menerapkan metode ROC 1. Menentukan kriteria. 2. Menentukan tingkat prioritas(i).
3. Menentukan nilai bobot(W).
Analisis dan Penerapan metode Perangkingan dengan metode MAUT 1. Membentuk matrik keputusan(x ij ). 2. Menghitung normalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ ).
3. Menghitung utilitas marjinal
(u ij ).
Perancangan dan Pengujian Sistem

## b.  Pengumpulan Data
Pengambilan data yang dibutuhkan dengan melakukan observasi.
Pengamatan  dilakukan  untuk  lebih  mengetahui  bagaimana  proses penerimaan bantuan ukt yang berjalan selama ini.
c.  Studi literatur
Dalam  tahap  ini  peneliti  melakukan  pencarian  literatur  untuk meningkatkan pemahaman peneliti tentang sistem pendukung keputusan secara umum dan metode MAUT.
d.  Analisa dan Penerapan Metode Setelah  mengumpulkan  data  dan  mempelajari  metode  yang  akan digunakan,  tahap  selanjutnya  yang  akan  dilakukan  adalah  menganalisa permasalahan  yang  terjadi  dalam  proses  penyeleksian  calon  penerima bantuan UKT serta menerapkan metode yang digunakan dalam penelitian ini.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  menganalisis  sistem  baru  dimana proses perhitungannya menerapkan metode ROC dan MAUT.
e.  Perancangan dan Pengujian system Tahapan  ini  merupakan  penerapan  dari  proses  analisa  dan  pengolahan data,  dimana  data  yang  diolah  pada  tahap  sebelumnya,  akan  diproses kedalam perangkat lunak sistem yang dirancang
f.  Kesimpulan
Dalam  tahap  ini  penulis  membuat  kesimpulan  dari  semua  proses penelitian ini untuk memastikan bahwa hasil penelitian ini sesuai dengan yang diharapkan.

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
SPK  merupakan  suatu  sistem  yang  bertujuan  untuk  memberikan informasi atau penjelasan, mengarahkan dan membimbing pengguna (user) supaya  bisa  mengambil  keputusan  dengan  baik  [10].  Menurut  Alavi  dan Napier, DSS adalah kumpulan program pemrosesan data dan informasi yang dirancang  menggunakan  model  untuk  menghasilkan  jawaban  yang membantu manajemen membuat keputusan[11].

## 2.3. Uang Kuliah Tunggal (UKT)
UKT  adalah  Sistem  pembiayaan  kuliah  yang  dibayarkan  mahasiswa setiap  semester,  baik  itu  di  PTN  maupun  PTS  yang  berada  dibawah Kementerian  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi.  Pada  saat  ini,  biaya kuliah  berbeda  dari  sebelumnya  dan  terdiri  dari  beberapa  unsur  yang berbeda  seperti  biaya  magang,  biaya  kuliah,  Iuran  Orang  Tua  Mahasiswa (IOM),  sumbangan  peningkatan  mutu  pendidikan  (SPKP),  dan  biaya ujian[12].

## 2.4. Metode Rank Order Centroid
ROC ialah metode yang berfokus pada prioritas kriteria pertama, yang merupakan  kriteria  utama.  Pada  metode  ini,  kriteria  dibobotkan  sesuai dengan  kepentingannya  dengan  memberikan  bobot  pada  setiap  kriteria menurut peringkat berdasarkan evaluasi prioritas. Dalam hal ini, kriteria ke
satu  lebih  penting  dari  kriteria  ke  dua,  kriteria  ke  dua  lebih  penting  dari kriteria  ke  tiga,  dan  seterusnya  sampai  kriteria  ke  n  [13],[14].  Adapun langkah-langkah metode ROC adalah sebagai berikut:
a) Memilih kriteria yang akan digunakan
b) Menentukan tingkat prioritas kriteria:
(1)
Maka,
(2) c) Menentukan nilai bobot (W):
Nilai bobot (W), diperoleh dari rumus dibawah:
∑ ( ) (3) Hasil dari adalah bernilai 1. Dimana: W m = Normalisasi rasio perkiraan skala bobot tujuan
I = Total jumlah tujuan m = Ranking dari I tujuan Cr = Criteria

## 2.5. Metode Multi Attribute Utility Theory
Metode  MAUT  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  membuat perbandingan kuantitatif ketika menggabungkan perkiraan biaya, dan risiko. Kriteria  yang  termasuk  dalam  alternatif  dapat  membantu  memecahkan masalah,  dan  untuk  menemukan  alternatif  yang  diinginkan  seseorang,  nilai keunggulan  yang  telah  ditentukan  dapat  dikalikan  bersama.  Metode  MAUT menggunakan nilai dalam rentang 0-1 menggantikan beberapa kepentingan, dengan  nol  menjadi  pilihan  terburuk  dan  satu  menjadi  pilihan  terbaik [9],[15]. Berikut tahapan metode MAUT:
a) Membentuk Matrik keputusan ( ) [ ] (4)
Keterangan:
: Matrik Keputusan alternatif i pada kriteria j : Elemen dari matriks keputusan untuk alternatif dengan atribut j i : Alternatif baris
j : Atribut/Kriteria kolom n  : Jumlah/Atribut kriteria
m  : Jumlah alternatif baris
b) Menghitung Normalisasi ( ∗ ) ∗ (   ) (   )    (   ) (max)               (5)
∗ ( (   ) (   )    (   ) ) (min) (6)
Keterangan:
∗ : Jumlah yang dinormalisasi dari matriks keputusan dari alternatif : Elemen dari matriks keputusan untuk alternatif dengan atribut j
i : Alternatif
n  : Jumlah Kriteria j : Kriteria
c) Menghitung Utilitas Marjinal ( ) ( ∗ ) (7)
Keterangan: : Utilitas Marjinal ∗ : Jumlah yang dinormalisasi dari matriks keputusan dari alternatif e  : Eksponensial
i : Alternatif (Baris)
j : Atribut/Kriteria (Kolom)
d) Menghitung Utilitas Akhir ( ) ∑ ∗ (8) Keterangan: : Utilitas Akhir
: Utilitas Marjinal
: Bobot alternatif i ke j
i
: Alternatif baris j : Atribut/kriteria kolom

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode  ROC  dan  metode  MAUT  diterapkan  untuk  mencari  solusi  dari persoalan yang terjadi dalam penentuan calon penerima bantuan ukt dengan mengambil  30  data  alternatif  yang  bersumber  dari  perguruan  tinggi Universitas  Budi  Darma,  dimana  nantinya  data  tersebut  digunakan  sebagai sampel perhitungan.

## 3.1. Penentuan Kriteria
Berikut kriteria yang diperlukan dalam seleksi calon penerima bantuan UKT  dimana  nantinya  dibutuhkan  pada  saat  proses  perangkingan  seperti yang terlihat pada tabel 1 dibawah:
Tabel 1 . Kriteria Kriteria Keterangan Benefit/Cost C1 Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Benefit C2 Prestasi Benefit C3 Penghasilan Orang Tua Cost C4 Semester Benefit Keterangan Atribut pada tabel 1:
a) IPK  merupakan  hasil  prestasi  yang  diperoleh  mahasiswa  di  bidang pendidikan  atau  akademik  selama  masa  kuliahnya  Nilai  IPK  yang  masuk
ke dalam kriteria penerima bantuan UKT adalah mulai dari nilai IPK 3,00 sampai dengan 4,00
b) Prestasi yang dimaksud adalah prestasi yang dicapai oleh mahasiswa baik itu lokal  maupun  nasional  sehingga  mendapatkan  sertifikat  penghargaan selama pada perguruan tinggi yang ditempuh saat ini.
c) Penghasilan  Orang  Tua  Merupakan  penghasilan  rata-rata  dari  orang  tua mahasiswa  setiap  bulannya.  Semakin  besar  penghasilan  orang  tua  dari mahasiswa  akan  semakin  kecil  kemungkinan  peluang  mendapatkan ranking  tertinggi  dalam penentuan  calon penerima  bantuan  UKT  karena, penghasilan orang tua termasuk kedalam kriteria cost.
d) Semester juga merupakan salah satu kriteria yang berperan penting dalam penentuan  calon  penerima  bantuan  UKT  pada  perguruan  tinggi Universitas  Budi  Darma.  Dalam  hal  ini  hanya  mahasiswa  yang  aktif  saja dan  sedang  menjalankan  perkuliahan  semesternya  pada  saat  seleksi penerima bantuan UKT dilaksanakan.

## 3.2. Penerapan Metode Rank Order Centroid (ROC)
Dalam  penentuan  calon  penerima  bantuan  UKT  ada  beberapa  kriteria yang  harus  dipenuhi  dan  pembobotan  untuk  penelitian  ini  menggunakan metode  ROC.  Pembobotan  nilai  menurut  metode  ROC  terhadap  kriteria  di atas, perhitungannya adalah sebagai berikut :
= = 0,521
= = 0,271
= = 0,146 = = 0,062 Maka bobot untuk
= 0.521, = 0.271, = 0.146, dan = 0.062.
Berikut alternatif dan kriteria yang sudah dilakukan pembobotan:
Tabel 2. Bobot dan Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis IPK 0,521  Benefit C 2 Prestasi 0,271  Benefit Penghasilan Orang Tua  0,146 Cost Semester 0,062  Benefit
Proses penyeleksian calon penerima bantuan UKT terdapat 30 data alternatif yang digunakan sebagai sampel perhitungan. Adapun data alternatif tersebut dapat dilihat pada tabel 3 dibawah:
Tabel 3. Data Alternatif dan kriteria Nama IPK Prestasi Pengahasilan Orang Tua Semester Kevin Yanto Sarumaha 3.56 Nasional 3 Juta 7 Nur Sekartika 3.77 Lokal 2.5 Juta 7 Rosmaida 3.61 Lokal 3.5 Juta 7
Nama IPK Prestasi Pengahasilan Orang Tua Semester Dwi festi falentina Daely 3.75 Tidak ada 2.5 Juta 7 Ronal Marco 3.51 Lokal 3 Juta 7 Rizka Fitriyana 3.52 Nasional dan Lokal 2 Juta 7 Liemstidar Waruwu 3.65 Tidak Ada 2.5 Juta 7 Melda M Simanjuntak 3.62 Tidak Ada 3.5 Juta 7 Efrin Edoardo Simatupang 3.61 Lokal 3 Juta 7 Rinaldo Simanullang 3.64 Lokal 2.5 Juta 7 Sella Novita Rizky 3.62 Tidak Ada 3 Juta 7 Sukma Hakiki Silitonga 3.59 Nasional 2.5 Juta 7 Desi Novria Siregar 3.60 Lokal 3 Juta 5 Handayani Simanjuntak 3.56 Tidak Ada 2.5 Juta 5 Mardiana Pasaribu 3.57 Tidak Ada 3.5 Juta 5 Yamolala Hulu 3.57 Lokal 4 Juta 5 Dira Amalia 3.63 Lokal 2 Juta 5 Nelly Irawani Manurung 3.59 Tidak Ada 4.5 Juta 5 Devi Lestari Lase 3.55 Lokal 3 Juta 5 Rohan Kristi Purba 3.50 Lokal 2.5 Juta 5 Selviava Tarigan 3.55 Lokal 3 Juta 5 Naomi Permai Siburian 3.53 Tidak Ada 2.5 Juta 3 Asnidar Laia 3.61 Nasional 3.5 Juta 3 Fredi Nandus Gea 3.53 Lokal 4 Juta 3 Salsabila Edrin 3.51 Tidak Ada 2 Juta 3 Siti Nurhalizah 3.52 Tidak Ada 4.5 Juta 3 Jannus Manik 3.62 Lokal 3 Juta 3 Muhammad Ali 3.54 Lokal 2.5 Juta 3 Senila Zebua 3.51 Tidak Ada 3 Juta 3 Marlin Simanjutak 3.60 Lokal 2.5 Juta 3
Dalam tabel 3 diatas terdapat sejumlah data yang bersifat linguistik, seperti prestasi sehingga diperlukan pembobotan terlebih dahulu seperti pada tabel 4 dibawah ini:

## Tabel 4.
Nilai Bobot C 2 Keterangan  Bobot Nasional 2 Lokal 1 Tidak ada 0
Setelah dilakukan pembobotan maka akan terlihat seperti tabel 5 dibawah:

## Tabel 5. Data Rating Kecocokan
Alternatif IPK (C 1 ) Prestasi (C 2 ) Penghasilan Orang Tua (C 3 ) Semester (C 4 ) 3.56 2 3 7 3.77 1 2.5 7 3.61 1 3.5 7 3.75 0 2.5 7 3.51 1 3 7 3.60 1 3 5 3.56 0 2.5 5
Alternatif IPK (C 1 ) Prestasi (C 2 ) Penghasilan Orang Tua (C 3 ) Semester (C 4 ) 3.57 0 3.5 5 3.57 1 4 5 3.63 1 2 5 3.53 0 2.5 3 3.61 2 3.5 3 3.53 1 4 3 3.51 0 2 3 3.52 0 4.5 3 3.57 1 4 5 3.63 1 2 5 Lanjutan Tabel 5. Data Rating Kecocokan 3.59 0 4.5 5 3.55 1 3 5 3.50 1 2.5 5 3.55 1 3 5 3.53 0 2.5 3 3.61 2 3.5 3 3.53 1 4 3 3.51 0 2 3 3.52 0 4.5 3 3.62 1 3 3 3.54 1 2.5 3 3.51 0 3 3

## 3. Penerapan Metode MAUT
Dalam  proses  metode  MAUT  diperlukan  data  alternatif  dan  kriteria yang  telah  dibobotkan  seperti  yang  terlihat  diatas  dimana  nantinya  data tersebut  dibuat  sebagai  bahan  perhitungan  untuk  proses  perangkingan. Adapun tahapanya sebagai berikut:
a) Mempersiapkan Matrik Keputusan ( )
[ ] b) Menghitung Normalisasi ( ∗ )
Langkah  kedua  ini  adalah  menghitung  normalisasi  matrik  menggunakan persamaan  ke  5  untuk  menghitung  kriteria benefit yaitu  R1,  R2,  dan  R4. Sedangkan  untuk  menghitung  kriteria cost yaitu  R3  digunakan  rumus persamaan ke 6. Perhitungan untuk Kriteria C1 ( Benefit ) ∗
Perhitungan untuk Kriteria C2 ( Benefit ) ∗
Perhitungan untuk Kriteria C3 ( Cost ) ∗ ( )        ( ) 00
Perhitungan untuk Kriteria C4 ( Benefit ) ∗ .000
Berdasarkan  perhitungan  untuk  rumus  persamaan  5  diatas  maka didapatkan  hasil  dari  perhitungan  dibawah  yang  diwakili  oleh  2 perhitungan alternatif. Berikut tabel normalisasi ( ∗ ) yang diperoleh:
Tabel 6. Normalisasi ( ∗ ) 0.222 1.000 0.600 1.000 1.000 0.500 0.800 1.000 0.407 0.500 0.400 1.000 0.925 0.000 0.800 1.000 0.037 0.500 0.600 1.000 0.074 1.000 1.000 1.000 0.555 0.000 1.000 1.000 0.444 0.000 0.800 1.000 0.407 0.500 0.600 1.000 0.518 0.500 0.800 1.000 0.444 0.000 0.600 1.000 0.333 1.000 0.800 1.000 0.370 0.500 0.600 0.500 0.222 0.000 0.800 0.500 0.259 0.000 0.400 0.500 0.259 0.500 0.200 0.500 0.481 0.500 1.000 0.500 0.333 0.000 0.000 0.500 0.185 0.500 0.600 0.500 0.000 0.500 0.800 0.500 0.185 0.500 0.600 0.500 0.111 0.000 0.800 0.000
0.407 1.000 0.400 0.000 0.111 0.500 0.200 0.000 0.037 0.000 1.000 0.000 0.074 0.000 0.000 0.000 0.444 0.500 0.600 0.000 0.148 0.500 0.800 0.000 0.037 0.000 0.600 0.000 0.370 0.500 0.800 0.000 c) Menghitung Utilitas Marjinal ( ) Pada  langkah  ketiga  ini,  dilakukan  perhitungan  untuk  mencari  nilai  Utilitas
Marjinal ( ) dengan menggunakan persamaan ke 7
Perhitungan untuk Kriteria C1 (     )

## Perhitungan untuk Kriteria C2
(     )

## Perhitungan untuk Kriteria C3
(     )

## Perhitungan untuk Kriteria C4
(     ) .005
Berdasarkan  perhitungan  untuk  rumus  persamaan  7  diatas  maka didapatkan  hasil  dari  perhitungan  dibawah  yang  diwakili  oleh  2 perhitungan alternatif. Berikut tabel Utilitas Marjinal ( ) yang diperoleh:
Tabel 7. Normalisasi ( ∗ ) 0.030 1.005 0.253 1.005 1.005 0.166 0.524 1.005 0.105 0.166 0.101 1.005 0.791 0.000 0.524 1.005 0.001 0.166 0.253 1.005 0.003 1.005 1.005 1.005 0.211 0.000 1.005 1.005 0.127 0.000 0.524 1.005 0.105 0.166 0.253 1.005 0.180 0.166 0.524 1.005 0.127 0.000 0.253 1.005 0.069 1.005 0.524 1.005 0.086 0.166 0.253 0.166 0.030 0.000 0.524 0.166 0.041 0.000 0.101 0.166 0.041 0.166 0.024 0.166 0.152 0.166 1.005 0.166 0.069 0.000 0.000 0.166 0.020 0.166 0.253 0.166 0.000 0.166 0.524 0.166 0.020 0.166 0.253 0.166 0.007 0.000 0.524 0.000 0.105 1.005 0.101 0.000
0.007 0.166 0.024 0.000 0.001 0.000 1.005 0.000 0.003 0.000 0.000 0.000 0.127 0.166 0.253 0.000 0.013 0.166 0.524 0.000 0.001 0.000 0.253 0.000 0.086 0.166 0.524 0.000

## d) Menghitung Utilitas Akhir ( )
Pada  langkah  keempat  ini,  dilakukan  perhitungan  untuk  mencari  nilai Utilitas  Akhir  ( )  dalam  penentuan  rangking  tertinggi  calon  penerima bantuan UKT dengan menggunakan persamaan ke 8.
(      ∗      )   (      ∗      )   (      ∗      )   (      ∗      )
Setelah melakukan perhitungan dengan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)  melalui  beberapa  tahapan  maka  didapatkan  hasil  perangkingan seperti tabel 8 dibawah:
Tabel 8. Hasil Perangkingan metode MAUT
Alternatif Nilai U i Ranking Kevin Yanto Sarumaha (A1) 0.387 5 Nur Sekartika (A2) 0.707 1 Rosmaida (A3) 0.177 12 Dwi festi falentina Daely (A4) 0.550 2 Ronal Marco (A5) 0.141 17 Rizka Fitriyana (A6) 0.482 3 Liemstidar Waruwu (A7) 0.319 7 Melda M Simanjuntak (A8) 0.204 10 Efrin Edoardo Simatupang (A9) 0.199 11 Rinaldo Simanullang (A10) 0.277 9 Sella Novita Rizky (A11) 0.165 14 Sukma Hakiki Silitonga (A12) 0.446 4 Desi Novria Siregar (A13) 0.137 18 Handayani Simanjuntak (A14) 0.102 21 Mardiana Pasaribu (A15) 0.046 27 Yamolala Hulu(A16) 0.079 25 Dira Amalia (A17) 0.278 8 Nelly Irawani Manurung (A18) 0.046 27 Devi Lestari Lase (A19) 0.102 22 Rohan Kristi Purba (A20) 0.131 19 Selviava Tarigan (A21) 0.102 23 Naomi Permai Siburian (A22) 0.080 24 Asnidar Laia (A23) 0.352 6 Fredi Nandus Gea (A24) 0.052 26 Salsabila Edrin (A25) 0.147 16 Siti Nurhalizah (A26) 0.001 30 Jannus Manik (A27) 0.148 15 Muhammad Ali (A28) 0.128 20 Senila Zebua (A29) 0.037 29 Marlin Simanjutak (A30) 0.166 13
Berdasarkan hasil pengujian diatas, maka diperoleh hasil nilai perangkingan tertinggi  yaitu  Nur  Sekartika  (A2)  dengan  perolehan  nilai  sebesar  0.707. Namun  dalam penelitian  ini  hanya  25  alternatif  tertinggi  yang  memperoleh bantuan UKT dari 30 alternatif atau mahasiswa yang  dirangkingkan karena terbatasnya kuota bantuan UKT.

## 4.  SIMPULAN
Proses  seleksi  calon  penerima  bantuan  UKT  yang  dilakukan  secara manual  masih  memperoleh  hasil  yang  subyektif  dan  membutuhkan  lebih banyak  waktu  untuk  memproses  data  tersebut.  Sehingga  dengan  adanya sistem  pendukung  keputusan  dengan  mengkombinasikan  metode  ROC  dan MAUT  dapat  membantu  memproses  ataupun  menghasilkan  data  keputusan yang  lebih  cepat  serta  dapat  menghemat  waktu  yang  dibutuhkan.  Metode ROC dan MAUT sangat cocok digunakan pada saat membuat keputusan yang melibatkan  banyak  alternatif  dan  kriteria,  karena  metode  ini  menunjukkan perbandingan  antara  berbagai  kriteria.  Adapun  hasil  penerapan  kombinasi dari kedua metode sehingga memperoleh 25 alternatif nilai tertinggi dari 30 alternatif  yang  akan  menerima  bantuan  UKT  dengan  perolehan  nilai alternatif peringkat pertama yaitu 0.707 yang bernama Nur Sekartika.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  Purbaratri  and  R.  Mubarak,  “Implementasi  Sistem  Pendukung Keputusan  seleksi  penerima  potongan  UKT  bagi  mahasiswa  yang terdampak  pandemi  covid-19  Menerapkan  Metode  Topsis,” J.  Inform. , vol. 21, no. 2, pp. 174–183, 2022, doi: 10.30873/ji.v21i2.3019.
[2] M.  K.  Baskoro,  Ario,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  bantuan  UKT  /  SPP  mahasiswa  dengan  Metode  AHP  pada Perguruan Tinggi,” vol. 5, no. 36, pp. 17–25, 2021.
[3] Cahya  dsn,  “Implementasi  DSS  (Decision  Support  System)  dengan metode MAUT menggunakan PHP dan MySQL untuk Seleksi Penerima Karyawan,” June 11th , 2019.
[4] H. S. Fajarwati, Indri, Novi Sofia Fitriasari, “Perbandingan Metode WP, WSM  Dan  MAUT  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  penerimaan tenaga  kerja,” J.  Teor.  dan  Apl.  Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  25–32, 2018.
[5] S.  Putra,  Rezi  Elsya,  Jufriadif  Na’am,  “Jurnal  Sains  dan  Informatika,” J. Sains dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 9–14, 2018, doi: 10.22216/jsi.v4i1.
[6] E.  Ai  Ilah  Warnilah,  “Sistem  Informasi  Seleksi  Penerima  Program Indonesia,” vol. 11, no. 2, pp. 96–105, 2018.
[7] J.  S.  Limbong,  Tonni,  “Terakreditasi  SINTA  Peringkat  2  Menentukan Matakuliah  yang  Efektif  Belajar  Daring  dengan  Metode  MAUT,” Masa Berlaku Mulai , vol. 1, no. 3, pp. 370–376, 2019.
[8] I.  N.  Widodo,  Wahyu,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan Menggunakan  Menggunakan  Metode  MAUT  dalam  seleksi  Bantuan rumah tinggal sehat,” vol. 3, no. 2, pp. 54–60, 2020.
[9] Z.  M.  Dasril  Aldo,  Nursaka  Putra,  “Sistem  Pendukung  Keptusan
Penilaian Kinerja Dosen dengan menerapkan Metode MAUT,” vol. 7, no. 2, 2019.
[10]  R.  Kariman,  H.  Priyanto,  and  H.  Sastypratiwi,  “Implementasi  Metode MAUT  pada  Aplikasi  Pemilihan  Staf  Berprestasi  Dinas  Pangan Pertanian & Perikanan Kota Pontianak,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, p. 212, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i2.38234.
[11]  A.  Khairani,  H.  S.  Tambunan,  and  M.  Fauzan,  “Penerapan  Algoritma Maut (Multy_Attribute Utility Theory) Dalam Pemilihan Pupuk Terbaik Pada Tanaman Kelapa Sawit,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol.
3, no. 1, pp. 728–732,
2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1684.
[12]  R.  A.  A.  Syaiful  Rokhman  ,  Imam  Fahrur  Rozi  and  Program, “Pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Ukt Mahasiswa Studi Kasus Politeknik Negeri Malang,” J. Inform. Polinema , vol. 3, no. 4, p. 36, 2017, doi: 10.33795/jip.v3i4.41.
[13]  D. P. U. Samuel Damanik, “Implementasi Metode ROC Dan Waspas pada Sistem Pendukung Keputusan seleksi Kerjasama Vendor,” … Teknol. Inf. dan … , vol. 4, pp. 242–248, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2690.
[14]  A.  Yunaldi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  pemilihan  bantuan  siswa miskin  Menggunakan  Kombinasi  Metode  SAW  dan  ROC,” J.  Media Inform.  Budidarma ,  vol.  3,  no.  4,  p.  376,  2019,  doi: 10.30865/mib.v3i4.1511.
[15]  A.  Adam,  A.  Fuad,  H.  Kurniadi  Siradjuddin,  and  S.  N  Kapita,  “Sistem Pendukung  Keputusan  penentuan  dosen  berprestasi  Di  Universitas Khairun  Ternate  Menerapkan  Metode  MAUT,” J.  Inform.  dan  Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 166–172, 2020, doi: 10.33387/jiko.v3i3.2246.