Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 243-251 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan  Rumah Kost
Rita Novita Sari* 1 , Ratna Sri Hayati 2 Universitas Potensi Utama, Jl. K.L Yos Sudarso Km. 6,5 No. 3A Program Studi Teknik Informatika, FTIK UPU, Medan * 1 rita.ns89@gmail.com, 2 ratnayach@gmail.com

## Abstract
The  development  of  information  technology  is  currently  developing  rapidly.  The  use  of information  technology is very  broad  in  various  fields of  life.  The choice  of  boarding house is one  of  the  things  that  is  not  easy  to  do.  The  problem  often  faced  when  choosing  a  boarding house  is  that  boarders  find  it  difficult  to  get  information  about  boarding  houses.  Decision support system is a method that helps in making decisions on a particular problem, where no one can make a definite decision. Multi Attribute Utility Theory (MAUT) is a method of decision making. MAUT is a method where looking for weighted sums of the same values in each utility in each attribute. By applying the MAUT method in the selection of boarding houses, it can give good suggestions or recommendations on boarding houses.
Keywords : Bording House, Decision Support Systems, Methods Multi Attribute Utility Theory
Abstrak
Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini  sangat  berkembang dengan  cepat.  Pemanfaatan teknologi  informasi  yang  sangat  luas  dalam  berbagai  bidang  kehidupan.  Pemilihan  rumah kost  merupakan  salah  satu  hal  yang  tidak  mudah  dilakukan.  Masalah  yang  sering  dihadapi ketika  memilih  rumah  kost  adalah    para  pencari  rumah  kost  sulit  mendapatkan  informasi tentang  rumah  kost.  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu  metode  yang  membantu dalam  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  masalah  tertentu,  yang  mana  tidak seorangpun  dapat  mengambil  keputusan  secara  pasti.  Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT) merupakan suatu metode dalam pengambilan keputusan. MAUT  merupakan metode dimana mencari jumlah terbobot dari nilai- nilai yang sama pada setiap utilitas pada masing– masing  atribut.    Dengan  menerapkan  metode  MAUT  dalam  pemilihan  rumha  kost  dapat memberi saran atau rekomendasi rumah kost yang baik secara objektif.
Kata kunci : Rumah Kost, SPK, Multi Attribute Utility Theory

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi saat ini sangat berkembang dengan cepat.  Pemanfaatan  yang  sangat  luas  dalam  berbagai  bidang  kehidupan. Dengan  adanya  teknologi  informasi  banyak  memberikan  kemudahan  dalam segala  aktivitas.  Salah  satunya  dalam  mencari  informasi  rumah  kost.  Kost dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia adalah rumah kost yang berarti tempat tinggal  dirumah  orang  lain  dengan  atau  tanpa  makan  yang  dibayar  setiap bulan atau pertahun. Rumah kost sangat diperlukan untuk masyarakat yang sedang kuliah dan sedang bekerja yang jauh keluarga sehingga memerlukan rumah  kost.  Pemilihan  rumah  kost  merupakan  salah  satu  hal  yang  tidak mudah dilakukan. Masalah yang sering dihadapi ketika memilih rumah kost adalah  para pencari rumah kost sulit mendapatkan informasi tentang rumah kost.  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu  metode  yang  membantu
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 243-251 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dalam  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  masalah  tertentu,  yang  mana tidak seorangpun dapat mengambil keputusan secara pasti [1].
Multi Attribute Utility Theory (MAUT)  merupakan suatu metode dalam pengambilan keputusan. MAUT  merupakan metode dimana mencari jumlah terbobot  dari  nilai  –  nilai  yang  sama  pada  setiap  utilitas  pada  masing  – masing  atribut.  Metode  ini  juga  dapat  memproses  data  dari  semua  atribut dengan utilitas – utilitas yang berbeda. Metode MAUT juga mampu membantu dalam  mengambil  keputusan  dalam  memilih  rumah  kost  berdasarkan banyaknya jenis atribut – atribut yang berbeda. Metode MAUT juga memiliki banyak  kelebihan  salah  satunya  adalah  rating  kinerja  pada  setiap  atribut (cost dan benefit) tidak perlu dilakukan normalisasi. Normalisasi, atribut dan utilitas dapat berdiri dengan sendiri  – sendiri. Selama melakukan penelitian ini, penulis banyak membaca jurna – jurnal yang berkaitan dengan judul yang peulis akan teliti. Salah satunya penulis membaca jurnal yang dilakukan oleh putra  aditya,  dkk,  dimana  pada  penelitian  ini  mereka  membahas  tentang pemilihan rumah kost di sekitar Universitas Brawijaya dengan menggunakan metode Analitycal  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode  AHP  digunakan  untuk  mengecek  apakah  bobot  yang digunakan  sudah  konsisten  atau  belum,  dan  metode  SAW  digunakan  untuk mendapatkan  nilai  prefrensi  kemudian  diurutkan  agar  kost  yang direkomendasikan  dimulai  yang  paling  baik.  Dari  pengujian  yang  telah dilakukan  bahwa  jumlah  kriteria  sangatlah  berpengaruh  dalam  hasil perangkingan.  Kecocokan paling tinggi pada penelitian ini adalah 6 kriteria dengan  persentase  sebesar  8.83%,  untuk  5  kriteria  diperoleh  persentase sebesar 7.99%, untuk 4 kriteria diperoleh persentase sebesar 4.76%, untuk 3 kriteria  diperoleh  persentase  sebesar  3.58%,  dan  untuk  kriteria  1  dan  2 diperoleh persentase sebesar 0% [2].
Selanjutnya  penelitan  yang  dilakukan  oleh  Arif  Hidayatullah  di  tahun 2019.  Pada  penelitian  ini  Arif  membahas  pemilihan  rumah  kost,  disini  Arif menggunakan  metode  MAUT  dimana  pada  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan rekomendasi rumah kost sesuai dengan kriteria – kriteria yang sudah  ditentukan.  Sistem  yang  dibuat  memberikan  kemudahan  kepada mahasiswa/i UNHASY dalam memilih rumah kost terbaik didaerah UNHASY [3].  Penelitian  selanjutnya  yang  penulis  baca  adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  Erna  Daniati  ditahun  2015.  Pada  penelitian  yang  dilakukan oleh  Erna  membahas  tentang  pemilihan  kost  dengan  menggunakan  metode SAW. Penelitian ini berhasil membantu para pencari rumah kost lebih efektif dan  efisien dalam mencari rumah  kost  [4]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh  Herik  Sugianto,dkk.  Pada  penelitian  ini  mereka  membahas  tentang pemilihan tempat kost khusus mahasiswa dengan menggunakan metode AHP dan Topsis berbasis WEB. Hasil dari penelitan yang telah dilakukan diperoleh 5  buat  tempat  kost  terbaik  kepada  pengguna.  Data  ini  diperoleh  dengan membagikan  kuesioner  kepada  100  orang  mahasiswa  dan  diperoleh  hasil 83%  mahasiswa  mengisi  kuesioner  dan  memberikan  tanggapan  bahwa sistem  yang  dibuat  membantu  mereka  dalam  memperolah  kost  yang  tepat
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 243-251 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[5].  Pada  penelitian  ini  penulis  menerapkan  metode MAUT dalam  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  rumah  kost.  Berdasarkan  uraian  diatas, penulis merancang sebuah “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah Kost Dengan Metode MAUT ”.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  peneliti  menerapkan    metode  MAUT  atau  yang sering disebut metode penjumlahan terbobot. Dengan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)  sistem yang dibuat dapat menampilkan rekomendasi beberapa rumah kos sesuai dengan kriteria yang diinginkan oleh pengguna. Sehingga dari hasil tersebut bisa  pencari rumah kost dalam mencari rumah kost  dan  menentukan  pilihan  rumah  kost  yang  diinginkan  oleh  pengguna. Metode MAUT merupakan suatu skema dimana evaluasi total 𝑉 ( 𝑥 ) dari setiap alternatif  didefinisikan  sebagai  bobot  yang  dijumlahkan  dengan  nilai  yang relevan dari nilai dimensinya [6]. Secara umum, metode MAUT adalah teknik untuk mendukung pengambilan keputusan ketika pembuat keputusan harus memilih dari beberapa alternatif. Alternatif bisa berupa tempat tinggal yang tersedia  di  wilayah  tertentu  [7].  Evaluasi  total  dapat  dirumuskan  sebagai berikut :
V ( x ) = ∑ 𝑤 𝑖 𝑛 𝑖=1 . 𝑣 𝑖 (𝑥) (1)
dimana : V ( x )  = Evaluasi total dari alternatif x 𝑤 𝑖 = Bobto relatif kretiria ke – i 𝑣 𝑖 (𝑥) = Hasil evaluasi kriteria ke – i dari alternatif x i = Indeks kriteria
Fungsi  –  fungsi utilitas untuk  normalisasi  setiap  alternatif  yang  digunakan untuk mencari hasil dari evaluasi alternatif ke – x, dalam skala 0 – 1 disebut juga sebagai U ( x ) yang dapat dilihat pada rumus (2) berikut ini :
U ( x ) = 𝑥− 𝑥 1 − 𝑥 1 + − 𝑥 1 − (2)
dimana : U ( x )  = Nilai utilitas dari alternatif ke – x 𝑥 1 − = Nilai terburuk dari kriteria ke – i di alternatif x
𝑥 1 +
= Nilai terbaik dari kriteria ke – i di alternatif x
Jika  menggunakan  aturan  Sch 𝑎 ̈fer  maka  tingkat  kepentingan  dari  bobot adalah = 1 = Sangat Tidak Penting 2 = Tidak Penting 3 = Cukup Penting 4 = Penting
5 = Sangat Penting
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 243-251 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Untuk  menghitung  nilai  bobot  relatif  pada  setiap  kriteria  menggunakan rumus (3) sebagai berikut :
𝑤 𝑖 = 𝑤 𝑖 ′ ∑ 𝑤 𝑖 ′ (3)
dimana :
𝑤 𝑖
= Bobot relatif kriteria ke – i ∑ 𝑤 𝑖 ′ = Jumlah tingkat kepentingan bobot dari setiap kriteria 𝑤 𝑖 ′ = Jumlah tingkat kepentingan bobot dari setiap kriteria
Adapaun langkah – langkah metode MAUT adalah yaitu [8]:
1. Definisikan Alternatif  dan Nilai dari Kriteria yang ada.
2. Klasifikasi semua alternatif secara terpisah dari setiap kriteria
3. Tetapkan bobot relatif pada setiap kriteria
4. Gabungkan bobot relatif dari setiap kriteria dan hasil evaluasi setiap kriteria dari semua alternatif untuk
5. memperoleh evaluasi total dari keseluruhan alternatif
6. Analisa  hasil  dari  evaluasi  total  dari  keseluruhan  alternatif  dan  buat rekomendasi
Selanjutnya  menetukan  langkah  –  langkah    yang  dilakukan  peneliti untuk menerapkan Metode MAUT dapat dilihat pada diagram flowchart pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Proses Pencari Rumah Kost
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 243-251 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Selanjutnya  menentukan  langkah  –  langkah    yang  dilakukan  peneliti untuk  menerapkan  Metode  MAUT  dapat  yaitu  menentukan  tingkat kepentingan  pada  kriteria  berdasarkan  nilai  bobot  yang  dibuat.  Kriteria  – kriteria ini yang akan digunakan untuk memilih rumah kost
a. Menentukan Alternatif
Pada penelitian ini terdapat 5 buah rumah kost  yaitu Kost  A, Kost B dan Kost C
b. Menentukan Kriteria dan Bobot dari Alternatif Penentuan tingkat  kepentingan disetiap kriteria berdasarkan nilai bobot, yang akan digunakan untuk memilih rumah kos adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Kriteria dan Bobot No Kriteria Bobot 1 Harga sewa Kost (B1) 0.25 – 0.9 2 Lokasi Kost (B2) 0.25 – 0.9 3 Luas Rumah Kost(B3) 0.25 – 0.9 4 Fasilitas Utama Rumah Kost(B4) 0.25 – 0.9 5 Fasilitas Tambahan Rumah Kost(B5) 0.25 – 0.9 6 Kebersihan(B6) 0.25 – 0.9 7 Keamanan(B7) 0.25 – 0.9 8 Kondisi Bangungan(B8) 0.25 – 0.9 Selanjutnya persepsi penilaian akan diberi penilaian : TP : Tidak Penting = 0.25 CP : Cukup Penting = 0.50 P : Penting = 0.75 SP
: Sangat Penting = 0.9
Pada  tabel  2  merupakan  data  penilain  yang  diperoleh  dari  pencari  rumah kost yang telah diteliti.
Tabel 2. Penilaian Pencari Rumah Kost A Pencari Rumah Kost B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 P1 0.85 0.70 0.52 0.65 0.5 0.65 0.90 0.75 P2 0.90 0.81 0.63 0.8 0.25 0.80 0.70 0.60 P3 0.85 0.85 0.28 0.7 0.3 0.74 0.70 0.50 P4 0.80 0.85 0.70 0.5 0.35 0.65 0.65 0.62 P5 0.75 0.75 0.66 0.6 0.6 0.55 0.62 0.25 P6 0.82 0.74 0.75 0.3 0.55 0.45 0.45 0.80 P7 0.90 0.62 0.59 0.35 0.68 0.77 0.75 0.45 P8 0.84 0.71 0.90 0.48 0.74 0.56 0.90 0.55 P9 0.80 0.82 0.74 0.47 0.55 0.78 0.85 0.63 P10 0.81 0.90 0.66 0.46 0.44 0.89 0.75 0.70 Rata – Rata 0,83 0,79 0,80 0,53 0,50 0,35 0,78 0,64
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 243-251 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Tabel 3. Penilaian Pencari Rumah Kost B
Pencari Rumah Kost B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 P1 0.9 0.86 0.63 0.8 0.9 0.77 0.89 0.6 P2 0.75 0.9 0.28 0.7 0.55 0.56 0.65 0.5 P3 0.82 0.75 0.7 0.9 0.35 0.44 0.65 0.66 P4 0.78 0.85 0.65 0.7 0.45 0.47 0.62 0.75 P5 0.82 0.74 0.25 0.7 0.55 0.35 0.45 0.8 P6 0.9 0.65 0.6 0.46 0.75 0.8 0.5 0.45 P7 0.84 0.76 0.74 0.5 0.9 0.74 0.25 0.55 P8 0.8 0.84 0.74 0.6 0.3 0.65 0.85 0.63 P9 0.81 0.74 0.66 0.3 0.48 0.55 0.75 0.7 P10 0.82 0.79 0.8 0.36 0.36 0.35 0.78 0.64 Rata – Rata 0,90 0,87 0,66 0,67 0,62 0,61 0,72 0,70
Tabel 4. Penilaian Pencari Rumah Kost C Pencari Rumah Kost B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 P1 0.59 0.8 0.78 0.65 0.6 0.45 0.78 0.75 P2 0.9 0.86 0.82 0.8 0.74 0.77 0.89 0.9 P3 0.74 0.9 0.9 0.7 0.55 0.74 0.56 0.7 P4 0.66 0.75 0.84 0.25 0.44 0.65 0.9 0.65 P5 0.75 0.85 0.66 0.3 0.47 0.65 0.7 0.25 P6 0.75 0.74 0.75 0.48 0.8 0.25 0.7 0.8 P7 0.28 0.65 0.75 0.46 0.81 0.65 0.8 0.45 P8 0.7 0.76 0.9 0.5 0.35 0.65 0.9 0.55 P9 0.8 0.84 0.75 0.6 0.45 0.62 0.85 0.63 P10 0.81 0.74 0.82 0.3 0.55 0.45 0.75 0.7 Rata – Rata 0,77 0,87 0,85 0,57 0,64 0,63 0,86 0,71
Selanjutnya  penulis  membuat  bobot  preferensi  dari  setiap  kriteria  pada masing – masing rumah kost sebagai berikut :
Harga sewa kost : 0.35 Lokasi Kost : 0.2 Luas Rumah Kost : 0.05 Fasilitas Utama Rumah Kost : 0.1 Fasilitas Tambahan Rumah Kost  : 0.05 Kebersihan : 0.1 Keamanan : 0.1 Kondisi Bangungan : 0.05
Selanjutnya dilakukan perhitungan dengan menggunakan metode MAUT
Tabel 5. Normalisasi Matriks dan Bobot Preferensi Rumah Kost B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 Rumah Kost A 0,83  0,79  0,80  0,53  0,50  0,35  0,78  0,64 Rumah Kost B 0,90  0,87  0,66  0,67  0,62  0,61  0,72  0,70 Rumah Kost C 0,77  0,87  0,85  0,57  0,64  0,63  0,86  0,71 Bobot Preferensi 0,35 0,2 0,05 0,1 0,05 0,1 0,1 0,05
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 243-251 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Selanjutnya  Normalisasi  Matriks  Pemiliha  Rumah  Kost  didapat  dengan menggunakan persamaan (2) :

## Rumah Kost A
Kost A 1 = 0.83−0.77 0.90−0.77 = 0.06 0.13 = 0.46
Kost A 5 = 0.50−0.50 0.64−0.50 = 0 0.14 = 0 Kost A 2 = 0.79−0.79 0.87−0.79 = 0 0.08 = 0 Kost A 6 = 0.78−0.72 0.86−0.72 = 0.06 0.14 = 1
Kost A 3 = 0.80−0.66 0.80−0.66 = 0.14 0.14 = 1
Kost A 7 = 0.78−0.72 0.86−0.72 = 0.13 0.13 = 0.42
Kost A 4 = 0.53−0.53 0.67−0.53 = 0 0.14 = 0 Kost A 8 = 0.64−0.64 0.71−0.64 = 0.13 0.13 = 1
Rumah Kost B Kost B 1 = 0.90−0.77 0.90−0.77 = 0.13 0.13 = 1
Kost B 5 = 0.62−0.50 0.64−0.50 = 0.12 0.14 = 0.85
Kost B 2 = 0.87−0.79 0.87−0.79 = 0.08 0.08 = 1 Kost B 6 = 0.61−0.35 0.63−0.35 = 0.26 0.28 = 0.92
Kost B 3 = 0.66−0.66 0.85−0.66 = 0 0.19 = 0 Kost B 7 = 0.72−0.72 0.86−0.72 = 0 0.14 = 0
Kost B 4 = 0.67−0.53 0.67−0.53 = 0.14 0.14 = 1
Kost B 8 = 0.70−0.64 0.71−0.64 = 0.06 0.07 = 0.85
Rumah Kost C Kost C 1 = 0.77−0.77 0.90−0.77 = 0 0.13 = 0 Kost C 5 = 0.64−0.50 0.64−0.50 = 0.14 0.14 = 1
Kost C 2 = 0.87−0.79 0.87−0.79 = 0.08 0.08 = 1 Kost C 6 = 0.63−0.35 0.63−0.35 = 0.28 0.28 = 1
Kost C 3 = 0.85−0.66 0.85−0.66 = 0.19 0.19 = 1 Kost C 7 = 0.86−0.72 0.86−0.72 = 0.14 0.14 = 1
Kost C 4 = 0.57−0.53 0.67−0.53 = 0.04 0.14 = 0.28 Kost C 8 = 0.71−0.64 0.71−0.64 = 0.07 0.07 = 1 Tabel 6. Hasil Normalisasi Matriks Rumah Kost B1  B2  B3  B4 B5 B6 B7 B8 Rumah Kost A  0.46  0 1 0 0 1 0.42 1 Rumah Kost B 1 1 0 1 0.85  0.92 0 0.85 Rumah Kost C 0 1 1  0.28 1 1 1 1
Setelah  hasil  normalisasi  matriks  kita  dapatkan,  langkah  selanjutnya  kita lakukan  perkalian  hasil  normalisasi  matriks  dengan  bobot  prefernsi  yang sudah kita buat dengan menggunakan persamaan (1) :
Rumah Kost A
= (0.35 * 0.46) + (0.2 * 0) + (0.05 * 1)  + (0.1 * 0.28) + (0.05 * 1) + (0.1 * 1) + (0.1 * 1) + (0.05 * 1) = (0.16 + 0 + 0.05 + 0.028 + 0.05 + 0.1 + 0.1 + 0.05) = 0.54
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 243-251 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Rumah Kost B
= (0.35 * 1) + (0.2 * 1) + (0.05 * 0) + (0.1 * 1) + (0.05 * 0.85) + (0.1 * 0.92) + (0.1 * 0) + (0.05 * 0.85) = (0.35 + 0.2 + 0 + 0.1 + 0.04 + 0.09 + 0.1 + 0.05) = 0.93
Rumah Kost C = (0.35 * 0) + (0.2 * 1) + (0.05 * 1) + (0.1 *0.28) + (0.05 * 1) + (0.1 * 1) + (0.1 * 1) + (0.05 * 1) = (0 + 0.2 + 0.05 + 0.03 + 0.05+ 0.1 + 0.1 + 0.05) = 0.58
Dari persamaan (1) yang sudah dilakukan perhitungan maka diperoleh hasil perkalian  dari  matrik  normalisasi  yang  dapat  dari  dilihat  pada  tabel  7 berikut ini
Tabel 7. Hasil Perkalian Matrik Ternormalisasi Dengan Bobot Preferensi Rumah Kost  Hasil  Peringkat Rumah Kost A  0.54 3 Rumah Kost B  0.96 2 Rumah Kost C  0.58 1
Dari  hasil  perhitungan  yang  sudah  didapat  dengan  menggunakan  metode MAUT  pada  pencarian  rumah  kost  diperoleh  hasil  penilaian  yang  objektif dimana  pada  rumah  kost  B  memiliki  nilai  terbaik  yaitu  0.96,  rumah  kost  C memiliki nilai sebesar 0.58 dan rumah kost C memeiliki nilai sebesar 0.54

## 4. SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  maka  peneliti  dapat menyimpulkan bahwa :
a. Dengan  menerapkan  metode  MAUT  dalam  pemilihan  rumha  kost dapat memberi saran atau rekomendasi rumah kost yang baik secara objektif.
b. Dari hasil perhitungan diperoleh rumah kost B memiliki nilai terbaik yaitu  sebesar  0.96,  rumah  kost  C  memiliki  nilai  sebesar  0.58  dan rumah kost A memiliki nilai sebesar 0.54.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  pihak  Kementerian  Riset Teknologi Dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia (KEMENRISTEKDIKTI) yang telah mendanai penelitian ini.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 243-251 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sukaria,  Petra  Nugra.  2017. System  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mobil Bekas  Berbasis  Web  menggunakan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT). Skripsi  prodi  S1  Teknik  Informatika  Universitas  Sanata  Dharma Yogyakarta [2] Primanda, Putra Aditya., Edy Santoso., Tri Afirianto, Pemilihan Kost di Sekitar Universitas  Brawijaya  menggunakan  Metode  Analitycal  Hierarchy  Process (AHP)  dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW) ,  Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 2, No. 6, Juni 2018, hlm. 2094- 2103, e-ISSN: 2548-964X
[3] Hidayatullah,  Arif,  Sistem Pemilihan  Rumah  Kos  Terbaik  Di  Sekitar  Unhasy Dengan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (Maut)  Berbasis  WEB ,
INOVATE. Volume 03 Nomor 02 Tahun 2019
[4] Daniati, Erna, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kost Di Sekitar Kampus Unp Kediri Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) , Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2015, ISSN : 2302-3805 [5] Sugiatno,  Herik.,  Yulianti.,  Hengky  Anra, Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Tempat  Kost  Khusus  Mahasiswa  dengan  Metode  AHP  dan  TOPSIS Berbasis  Web  (Studi  Kasus  :  Kota  Pontianak) ,  Jurnal  Sistem  dan  Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 1, No. 1, (2016)
[6] Eklesiano, Jen. 2018. Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Berbasis Web  menggunakan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT ).  Skripsi prodi S1 Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma Yogyakarta
[7] Sylvia,  J.T.  Jansen.    2011. The  Measurement  and  Analysis  of  Housing Preference  And  Choice ,  Delft  University  of  Technology,  Delft,  The Netherlands.