## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 79 − 87 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2429

## Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kelayakan Lahan Pembibitan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory
Juniar Hutagalung * , Asyahri Hadi Nasyuha, Titin Pradita
Prodi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1,* juniarhutagalung991@gmail.com, 2 asyahrihadi@gmail.com, 3 titinpradita2507@gmail.com Email Penulis Korespondensi: juniarhutagalung991@gmail.com Submitted: 27/10/2022 ; Accepted: 24/11/2022 ; Published: 30/11/2022
Abstrak −Penentuan  lokasi  lahan  perkebunan  merupakan  peranan  yang  sangat  penting  untuk  menunjang  perkembangan tanaman kelapa sawit dan juga faktor yang mendukung perkebunan menghasilkan buah kelapa sawit dengan kualitas yang baik. Untuk membantu perusahaan memproduksi kelapa sawit dengan kualitas buah yang terbaik, maka diperlukan kelayakan lahan yang digunakan dalam penanaman kelapa sawit dari mulai proses pembibitan. PT. Fajar Agung mengalami beberapa kesulitan dalam mengambil sebuah keputusan untuk memilih lahan yang layak untuk pembibitan tanaman kelapa sawit, sehingga dalam mengambil sebuah keputusan memerlukan jangka waktu yang lama. Dalam menentukan kelayakan lahan pembibitan kelapa sawit diperlukan sistem pendukung keputusan dengan menerapkan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT). Tujuan penelitian ini untuk menerapkan sistem pendukung keputusan  dalam menentukan kelayakan lahan pembibitan kelapa sawit dengan menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) agar lebih efektif dan efisien bagi pihak pimpinan dalam mengambil suatu keputusan dengan demikian perusahaan tidak mengalami kerugian.  Dari hasil perhitungan untuk dijadikan lahan pembibitan kelapa sawit dengan penilaian yaitu lebih dari 0,500 yang dinyatakan layak ada 6 alternatif yaitu A5 (Blok 5), A6 (Blok 6), A7 (Blok 7), A8 (Blok 8), A11 (Blok 7A) dan A1 (Blok 1) dengan nilai tertinggi yaitu 0,838. Metode MAUT dapat dijadikan sebagai metode alternatif untuk melakukan perhitungan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sehingga mempermudah dalam pengambilan keputusan.
Kata Kunci: Kelapa Sawit; Lahan Pembibitan; Metode MAUT; Perkebunan; Sistem Pendukung Keputusan
Abstract −Determining  the  location  of  plantation  land  is  a  very  important  role  to  support  the  development  of  oil  palm plantations and also factors that support plantations to produce oil palm fruit with good  quality. To help companies produce palm oil with the best quality fruit, it is necessary to have the appropriateness of the land used for oil palm planting from  the seedling process. PT. Fajar Agung experienced several difficulties in making a decision to  choose suitable land for oil palm seedlings, so making a decision took a long time. In determining the feasibility of oil palm nurseries, a decision support system is needed by applying the Multi Attribute Utility Theory (MAUT) method. The purpose of this study is to implement a decision support system in determining the feasibility of oil palm nurseries using the Multi Attribute Utility Theory (MAUT) method to be more effective and efficient for the leadership in making a decision so that the company does  not suffer losses. From the calculation results to be used as an oil palm nursery with an assessment that is more than 0.500 which is declared feasible there are 6 alternatives, namely A5 (Block 5), A6 (Block 6), A7 (Block 7), A8 (Block 8), A11 (Block 7A ) and A1 (Block 1) with the highest score of 0.838. MAUT method can be used as an alternative method to perform calculations based on predetermined criteria so as to facilitate decision making.
Keywords : Palm Oil; Nursery Land; MAUT Method; Plantation; Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman kelapa sawit merupakan salah satu jenis tanaman perkebunan yang menduduki posisi penting di sektor perkebunan, hal ini disebabkan karena dari  banyaknya tanaman yang menghasilkan minyak atau lemak,  kelapa sawit yang menghasilkan nilai ekonomi terbesar per hektarnya di dunia [1]. Penentuan lokasi lahan perkebunan merupakan peranan yang sangat penting untuk menunjang perkembangan tanaman kelapa sawit dan juga faktor yang mendukung perkebunan menghasilkan buah kelapa sawit dengan kualitas yang baik [2]. Kesesuaian lahan dalam  perkebunan  kelapa  sawit sangat  berpengaruh  terhadap  produktivitas  dan  kualitas  buah,  bukan  hanya kesesuaian lahan saja melainkan kondisi lahan dan iklim disini juga faktor utama yang sangat penting yang akan mempengaruhi  produktivitas  kelapa  sawit  [3].  Lahan  sebagai  media  tumbuh  tanaman  menyediakan  air,  udara, unsur hara tanaman, dan tempat penyangga biomasa tanaman [4].
Perusahaan  yang  bergerak  di  industri  perkebunan  tentunya  memiliki  target  yang  ingin  dicapai  untuk meningkatkan  kinerja  perusahaan,  salah  satunya  meningkatkan  kualitas  hasil  perkebunan.  Untuk  membantu perusahaan memproduksi kelapa sawit dengan kualitas buah yang terbaik, maka diperlukan kelayakan lahan yang digunakan dalam penanaman kelapa sawit dari mulai proses pembibitan.
PT. Fajar Agung mengalami beberapa kesulitan dalam mengambil sebuah keputusan untuk memilih lahan yang layak untuk pembibitan tanaman kelapa sawit, sehingga dalam mengambil sebuah keputusan memerlukan jangka waktu yang panjang. Dengan adanya sistem pendukung keputusan ini diharapkan nantinya dapat membantu perusahaan dalam memilih kelayakan lahan pembibitan kelapa sawit . Untuk mengetahui seberapa besar tingkat kelayakan lahan dapat dilihat dari kondisi lahan agar dapat memaksimalkan penggunaan lahan dalam penanaman tanaman  tertentu.  Dalam  menentukan  kelayakan  lahan  pembibitan  kelapa  sawit  diperlukan Sistem  Pendukung Keputusan dengan menerapkan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT).
Sistem Pendukung Keputusan adalah sebuah sistem yang mampu mengatasi  permasalahan-permasalahan sesuai  dengan  kriteria-kriteria  [5].  Proses  pemilihan  alternatif  dengan  berbagai  kriteria  dapat  diselesaikan  oleh

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 79 − 87 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2429
sebuah sistem komputer yang mampu berinteraksi dengan pengambil keputusan [6]. Sistem pendukung keputusan juga  merupakan  sebuah  sistem  yang  didasarkan  pada  kecerdasan  manusia  dan  komputer  yang  menciptakan berbagai pilihan untuk meningkatkan pengambilan keputusan [7]. Sistem pendukung keputusan merupakan proses untuk mencapai satu tujuan atau beberapa tujuan yang dapat menyajikan informasi, pemodelan, dan manipulasi data yang berguna untuk memudahkan pengambilan keputusan secara semi terstruktur dan tidak terstruktur [8].
Sistem yang dimaksud dalam penelitian ini adalah sebuah software yang dirancang dan dapat digunakan oleh perusahaan untuk memilih lahan yang layak untuk pembibitan tanaman kelapa sawit. Dengan adanya sistem ini diharapkan perusahaan dapat memilih dengan tepat lahan yang layak dan sesuai sehingga menghasilkan buah kelapa  sawit  yang  berkualitas  tinggi.  Sebuah  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  untuk menghasilkan  sebuah  keputusan  yang  tepat  dan  akurat.  Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT)  karena  dengan  menggunakan  metode  ini  dapat  mempermudah proses dalam menghemat waktu untuk penentuan kelayakan lahan yang akan digunakan . Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)  merupakan suatu metode perbandingan kuantitatif yang biasanya mengkombinasikan pengukuran atas biaya, resiko dan keuntungan yang berbeda [9]. Setiap kriteria yang ada memberikan beberapa alternatif sehingga dapat memberikan sebuah solusi [10].
Penerapan metode MAUT digunakan (Apriani, 2019) untuk pemilihan pimpinan dimana menentukan nilai bobot  dari  setiap  kriteria  kemudian  dilakukan  proses  pengurutan  skor  akhir  (perangkingan)  [11].  Dari  hasil penelitian (Sari & Hayati, 2019) bahwa perhitungan didapatkan alternatif dengan nilai terbesar, sehingga metode MAUT dapat dijadikan sebagai metode alternatif untuk melakukan perhitungan dalam pemilihan rumah kost [12]. Pada penelitian (Abdurrahman et al., 2020) menyatakan bahwa untuk menentukan daerah tingkat bencana banjir dengan  metode  MAUT  dapat  diambil  kesimpulan  dari  pemetaan  dampak  yang  dihasilkan  dari  sistem  memiliki keakuratan 95% [13]. Pada penelitian (Khair et al., 2021) menyimpulkan bahwa metode MAUT dapat digunakan dalam  melakukan  penilain  kinerja  pegawai  berdasarkan  kriteria  yang  ditentukan  dengan  hasil  nilai  tertinggi terdapat pada alternatif ke 6 dengan nilai 0,7918 [14].
Tujuan penelitian ini untuk menerapkan sistem pendukung keputusan dalam menentukan kelayakan lahan pembibitan kelapa sawit dengan menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) agar lebih efektif dan efisien bagi pihak pimpinan dalam mengambil suatu keputusan dengan demikian perusahaan tidak mengalami kerugian.  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  maka  metode  MAUT  dapat  dijadikan  sebagai  metode  alternatif untuk  melakukan  perhitungan  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  sehingga  mempermudah  dalam pengambilan keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dan  informasi  yang  dibutuhkan  dalam  menentukan  kelayakan  lahan  kelapa  sawit,  untuk menganalisis masalah yang dihadapi kemudian memberikan kesimpulan terkait masalah yang terjadi. Berikut tabel 1 untuk data yang digunakan pada penelitian merupakan sampel data dari PT. Fajar Agung.
Tabel 1 . Data Primer Dari Perusahaan
No
Blok Luas Area (Ha)  Curah Hujan  Jenis Tanah  Ketinggian (MDPL)  Kemiringan ( ° ) 1 Blok 1 36,48 2380 Alluvial 150 2 2 Blok 13 13,92 1780 Regosol 200 4 3 Blok 14 53,7 1998 Regosol 200 2 4 Blok 15 17,99 1822 Regosol 120 5 5 Blok 16 50,21 2459 Regosol 100 8 6 Blok 17 69,09 1945 Regosol 130 2 7 Blok 30 20,94 1540 Alluvial 100 3 8 Blok 31 28,02 2180 Alluvial 200 2 9 Blok 3A 13,97 1600 Regosol 80 4 10 Blok 4A 30,45 1614 Regosol 110 6 11 Blok 7A 22,22 2170 Alluvial 90 4

## 2.2 Metode MAUT
Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT)  merupakan  suatu  skema  yang  evaluasi  akhir,  v(x),  dari  suatu  objek  x didefenisikan sebagai  bobot  yang dijumlahkan dengan suatu  nilai  yang relevan terhadap nilai  dimensinya  [15]. MAUT  digunakan  untuk  mengubah  beberapa  kepentingan  menjadi  nilai  numerik  pada  skala  0  –  1  dengan  0 mewakili pilihan terburuk dan 1 menjadi pilihan terbaik [16]. Hal ini memungkinkan perbandingan langsung dari berbagai ukuran [17]. Untuk perhitungannya, seluruh nilai evaluasi dapat ditentukan dengan beberapa persamaan [18]. Penilaian ini dapat dirumuskan (1) sebagai berikut:
𝑉 (x) =   ∑ 𝑊𝑖𝑉𝑖(𝑥) 𝑛 𝑖=1 (1)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 79 − 87 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2429
Dimana : V(x) = Evaluasi total dari alternatif x W i
= Bobot relatif kriteria ke – 𝑖 V i (x) = Hasil evaluasi atribut (kriteria) ke– 𝑖 untuk alternatif ke- 𝑥
i = Indeks kriteria n = Jumlah 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 − 𝑥 𝑖 + +𝑥 𝑖 − (2)
Dimana : U(x) = Nilai utilitas dari alternatif ke- x 𝑥 𝑖 + = Nilai terbaik dari kriteria ke- i di alternatif ke- x 𝑥 𝑖 − = Nilai terburuk dari kriteria ke- i di alternatif ke- x x = Nilai kriteria pada setiap alternatif Secara ringkas langkah-langkah dalam metode MAUT antara lain :
1. Pecah keputusan ke dalam dimensi yang berbeda.
2. Tentukan bobot relatif pada masing-masing dimensi.
3. Daftar semua alternatif.
4. Menghitung nilai utility normalisasi matriks untuk masing-masing alternatif sesuai atributnya.
5. Kalikan utility dengan bobot untuk menemukan nilai masing-masing alternatif.

## 2.3 Kerangka Kerja Metode MAUT
Pada  penelitian  ini  lebih  dahulu  mengidentifikasi  masalah  kemudian  dilakukan  pengumpulan  data berdasarkan hasil  observasi  dan  wawancara  dengan  pihak  PT.  Fajar  Agung,  sehingga  diperoleh  sampel  data  kriteria  dan alternatif  beserta  bobot  penilaian.  Perhitungan  menggunakan  metode  MAUT  dengan  langkah-langkah  sebagai berikut:  Membuat  matriks  keputusan  dan  melakukan  normalisasi.  Kemudian  melakukan  perkalian  hasil normalisasi  dengan  bobot  preferensi  selanjutnya menentukan  tingkat  kelayakan.   Berikut  gambar 1  merupakan kerangka  kerja  sebagai  langkah-langkah  penerapan  metode  MAUT  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dalam menentukan kelayakan lahan pembibitan kelapa sawit.
Menentukan Kriteria dan Alternatif Serta Bobot Penilaian Membuat Matriks Keputusan Melakukan Normalisasi Matriks Melakukan Perkalian Antara Hasil Normalisasi Dengan Bobot Alternatif Menentukan Tingkat Kelayakan Pengumpulan Data Identifikasi Masalah Gambar 1 . Kerangka Kerja Metode MAUT

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Penerapan Metode MAUT
a. Penentuan Kriteria, Alternatif dan Penilaian
Penerapan  metode  MAUT  dalam  menentukan  kelayakan  lahan  pembibitan  kelapa  sawit,  dilakukan  dengan menentukan  kriteria  dan  alternatif  serta  bobot  penilaian. Berikut  tabel  2  merupakan  data  kriteria  dan  bobot pada penentuan kelayakan lahan kelapa sawit.
Tabel 2 .  Kriteria dan Bobot Kode Kriteria Keterangan Bobot C1 Luas Area 25 %

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 79 − 87 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2429
Kode Kriteria Keterangan Bobot C2 Curah Hujan 20 % C3 Jenis Tanah 30 % C4 Ketinggian MDPL 15 % C5 Kemiringan 10 %
Pemberian nilai  untuk  tiap-tiap kriteria yang telah ditetapkan  sesuai  tabel  3 untuk  penilaian kriteria luas area sebagai berikut.
Tabel 3 . Nilai Luas Area No  Luas Area  Nilai Alternatif 1 0 - 15 Ha 1 2 16 – 25 Ha 2 3 26 – 35 Ha 3 4 36 - 50 Ha 4 5 > 50 Ha 5
Pemberian nilai untuk kriteria curah hujan sesuai pada tabel 4 sebagai berikut.
Tabel 4 . Nilai Curah Hujan No Curah Hujan Nilai Alternatif 1 0 – 1700 mm 1 2 1701 -1800 mm 2 3 1801 – 1900 mm 3 4 1901 – 2000 mm 4 5 > 2000 mm 5
Pemberian nilai untuk kriteria jenis tanah sesuai pada tabel 5 sebagai berikut.
Tabel 5 . Nilai Jenis Tanah No  Jenis Tanah  Nilai Alternatif 1 Regosol 1 2 Alluvial 2
Pemberian nilai untuk kriteria ketinggian MDPL sesuai pada tabel 6 sebagai berikut.
Tabel 6 . Nilai Ketinggian MDPL No  Ketinggian MDPL  Nilai Alternatif 1 > 170  m 1 2 130 – 169 m 2 3 90 – 129 m 3 4 0 - 89 m 4
Pemberian nilai untuk kriteria kemiringan sesuai pada tabel 7 sebagai berikut.
Tabel 7 . Nilai Kemiringan No  Kemiringan  Nilai Alternatif 1 6 -8 ° 1 2 3 – 5 ° 2 3 0 -2 ° 3
Berikut tabel 8 merupakan penentuan kode setiap data alternatif  untuk pemilihan lahan pembibitan kelapa sawit:
Tabel 8 . Alternatif Lahan Alternatif  Keterangan A1 Blok 1 A2 Blok 13 A3 Blok 14 A4 Blok 15 A5 Blok 16 A6 Blok 17 A7 Blok 30

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 79 − 87 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2429
Alternatif  Keterangan A8 Blok 31 A9 Blok 3A A10 Blok 4A A11 Blok 7A
b. Membuat Matriks Keputusan
Berikut tabel 9 merupakan hasil konversi nilai alternatif untuk pemilihan lahan pembibitan kelapa sawit.
Tabel 9 . Hasil Konversi Nilai Alternatif
Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5 A1 4 5 2 2 3 A2 1 2 1 1 2 A3 5 4 1 1 3
A4 2 3 1 3 2
A5 5 5 1 3 1
A6 5 4 1 2 3 A7 2 1 2 3 2 A8 3 5 2 1 1 A9 1 1 1 4 2 A10 3 1 1 3 1 A11 2 5 2 3 2
Berikut adalah matriks keputusan berdasarkan data hasil konversi nilai alternatif yaitu sebagai berikut:
X = 4 5 2 2 3
1 2 1 1 2
5 4 1 1 3
2 3 1 3 2
5 5 1 3 1 5 4 1 2 3 2 1 2 3 2 3 5 2 1 1 1 1 1 4 2 3 1 1 3 1 2 5 2 3 2
c. Melakukan Normalisasi Matriks
Normalisasi matriks dari nilai alternatif pada setiap kriteria dengan menggunakan rumus persamaan (2). Normalisasi untuk Alternatif 1 (A1) :
A1 1,1 = 4 − 1 5 − 1 = 3
4 =  0,750
A1 1,2 = 5 − 1 5 − 1 = 4 4 =  1
A1 1,3 = 2 − 1 2 − 1 = 1 1 =  1
A1 1,4 = 2 − 1 4 − 1 = 1 3 = 0,333
A1 1,5 = 3 − 1 3 − 1 = 2 2 = 1
Normalisasi untuk Alternatif 2 (A2) :
A2 2,1 = 1 − 1 5 − 1 = 0 4 = 0
A2 2,2 = 2 − 1 5 − 1 = 1 4 = 0,250
A2 2,3 = 1 − 1 2 − 1 = 0 1 = 0
A2 2,4 = 1 − 1 4 − 1 = 0 3 = 0 A2 2,5 = 2 − 1 3 − 1 = 1 2 = 0,500
Normalisasi untuk Alternatif 3 (A3) :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 79 − 87 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2429
A3 3,1 = 5 − 1 5 − 1 = 4 4 =  1
A3 3,2 = 4 − 1 5 − 1 = 3
4 = 0,750
A3 3,3 = 1 − 1 2 − 1 = 0 1 = 0 A3 3,4 = 1 − 1 4 − 1 = 0
3 = 0
A3 3,5 = 3 − 1 3 − 1 = 2 2 = 1
Normalisasi untuk Alternatif 4 (A4) :
A4 4,1 = 2 − 1 5 − 1 = 1 4 = 0,250 A4 4,2 = 3 − 1 5 − 1 = 2 4 = 0,500 A4 4,3 = 1 − 1 2 − 1 = 0 1 = 0 A4 4,4 = 3 − 1 4 − 1 = 2 3 = 0,667 A4 4,5 = 2 − 1 3 − 1 = 1 2 = 0,500
Normalisasi untuk Alternatif 5 (A5) :
A5 5,1 = 5 − 1 5 − 1 = 4 4 = 1 A5 5,2 = 5 − 1 5 − 1 = 4 4 = 1
A5 5,3 = 1 − 1 2 − 1 = 0 1 = 0 A5 5,4 = 3 − 1 4 − 1 = 2 3 = 0,667
A5 5,5 = 1 − 1 3 − 1 = 0 2 = 0
Untuk hasil normalisasi matriks secara keseluruhan dapat dilihat pada tabel 10 berikut.
Tabel 10 . Hasil Normalisasi
No  Blok C1 C2 C3 C4 C5 1 A1 0.750 1 1 0.333 1 2 A2 0 0.250 0 0 0.500 3 A3 1 0.750 0 0 1 4 A4 0.250  0.500 0 0.667  0.500 5 A5 1 1 0 0.667 0 6 A6 1 0.750 0 0.333 1 7 A7 0.250 0 1 0.667  0.500 8 A8 0.500 1 1 0 0
9 A9 0 0 0 1 0.500 10 A10 0.500 0 0 0.667 0 11 A11 0.250 1 1 0.667  0.500
d. Melakukan Perkalian Hasil Normalisasi Dengan Bobot Preferensi A1 = (0,25 * 0,750) + (0,20 * 1) + (0,30 * 1) + (0,15 * 0,333) + (0,10 * 1) = (0,188) + (0,20) +(0,30) + (0,05) + (0,10) = 0,838 A2 = (0,25 * 0) + (0,20 * 0,250) + (0,30 * 0) + (0,15 * 0) + (0,10 * 0,500) = (0) + (0,05) + (0) + (0) + (0,05) = 0,100 A3 = (0,25 * 1) + (0,20 * 0,750) + (0,30 * 0) + (0,15 * 0) + (0,10 * 1) = (0,25) + (0,15) +(0) + (0) + (0,10) = 0,500 A4 =(0,25*0,250) + (0,20*0,500) + (0,30*0) + (0,15*0,667) + (0,10*0,500) =  (0,063) + (0,1) +(0) + (0,1) + (0,05) = 0,313 A5 = (0,25 * 1) + (0,20 * 1) + (0,30 * 0) + (0,15 * 0,667) + (0,10 * 0) = (0,25) + (0,20) + (0) + (0,1) + (0) = 0,550 A6 = (0,25 * 1) + (0,20 * 0,750) + (0,30 * 0) + (0,15 * 0,333) + (0,10 * 1) = (0,25) + (0,15) + (0) + (0,05) + (0,10) = 0,550 A7 = (0,25 * 0,250) + (0,20 * 0) + (0,30 * 1) + (0,15 * 0,667)+(0,10*0,500)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 79 − 87 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2429
=  (0,063) + (0) + (0,30) + (0,1) + (0,05) = 0,513 A8 = (0,25 * 0,500) + (0,20 * 1) + (0,30 * 1) + (0,15 * 0) + (0,10 * 0) =  (0,125) + (0,20) + (0,30) + (0) + (0) = 0,625 A9 = (0,25 * 0) + (0,20 * 0) + (0,30 * 0) + (0,15 * 1) + (0,10 * 0,500) = (0) + (0) + (0) + (0,15) + (0,05) = 0,200 A10 = (0,25 * 0,500) + (0,20 * 0) + (0,30 * 0) + (0,15 * 0,667) + (0,10 * 0) =  (0,125) + (0) + (0) + (0,1) + (0) = 0,225 A11 =(0,25* 0,250) + (0,20 * 1) + (0,30 * 1) + (0,15 * 0,667) + (0,10*0,500) =  (0,063) + (0,20) + (0,30) + (0,1) + (0,05) = 0,713
e. Melakukan Tingkat Kelayakan
Langkah selanjutnya yaitu menentukan tingkat kelayakan berdasarkan nilai akhir, sesuai pada tabel 11 berikut.
Tabel 11 . Keputusan Kelayakan
Tingkat Kelayakan  Range Penilaian Layak > 0,500 Tidak Layak <= 0,500
Maka dari hasil diatas dapat disimpulkan bahwa alternatif yang layak untuk pembibitan kelapa sawit pada PT. Fajar Agung yaitu alternatif yang memiliki nilai lebih dari 0,500 dinyatakan layak untuk digunakan sebagai lahan pembibitan kelapa sawit dan nilai lebih kecil atau sama dengan 0,500 dinyatakan tidak layak. Sehingga dapat dilihat pada tabel 12 berikut.
Tabel 12 . Hasil Keputusan Kode Alternatif  No Blok  Nilai Akhir Keputusan A1 Blok 1 0.838 Layak A2 Blok 13 0.100 Tidak Layak A3 Blok 14 0.500 Tidak Layak A4 Blok 15 0.313 Tidak Layak A5 Blok 16 0.550 Layak A6 Blok 17 0.550 Layak A7 Blok 30 0.513 Layak A8 Blok 31 0.625 Layak A9 Blok 3A 0.200 Tidak Layak A10 Blok 4A 0.225 Tidak Layak A11 Blok 7A 0.713 Layak
Dari  hasil  perhitungan  yang  dinyatakan  layak  untuk  dijadikan  lahan  pembibitan  kelapa  sawit  dengan penilaian yaitu lebih dari 0,500 yang dinyatakan layak ada 6 alternatif yaitu A5 (Blok 5), A6 (Blok 6), A7 (Blok 7), A8 (Blok 8), A11 (Blok 7A) dan A1 (Blok 1) dengan nilai tertinggi yaitu 0,838.

## 3.2 Implementasi
Hasil implementasi penerapan metode MAUT berbasis desktop dapat dilihat pada masing-masing gambar berikut.
a. Tampilan Form Data Alternatif Form Data Alternatif berfungsi untuk mengelola data alternatif seperti menampilkan, menyimpan, menghapus dan mengubah  data  alternatif  pada  sistem.  Tampilan form data  alternatif  pada  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan kelayakan lahan pembibitan kelapa sawit, sesuai pada gambar 2 berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 79 − 87 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2429
b. Tampilan Form Data Kriteria
Berikut gambar 3 merupakan tampilan antarmuka dari form data kriteria pada sistem pendukung keputusan untuk menentukan kelayakan lahan pembibitan kelapa sawit.
Gambar 3 . Tampilan Form Data Kriteria
c. Tampilan Form Proses
Berikut  gambar  4  merupakan  tampilan  antarmuka  dari form proses  pada  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan kelayakan lahan pembibitan kelapa sawit.
Gambar 4 . Tampilan Form Proses
d. Tampilan Laporan
Laporan menggambarkan hasil perhitungan yang telah dilakukan dalam menentukan kelayakan lahan pembibitan kelapa sawit . Berikut gambar 5 merupakan tampilan laporan perhitungan pada pada Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan kelayakan lahan pembibitan kelapa sawit.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 79 − 87 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2429

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  dalam  menentukan  kelayakan  lahan  pembibitan  kelapa  sawit dengan  menggunakan beberapa kriteria – kriteria,  Sistem ini mendapatkan hasil yang baik karena dapat memberi keputusan yang akurat dalam waktu yang singkat. Berdasarkan hasil penerapan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT), proses perhitungan dapat dilakukan dengan mudah dan cepat. Dari hasil perhitungan untuk dijadikan lahan pembibitan kelapa sawit dengan penilaian yaitu lebih dari 0,500 yang dinyatakan layak ada 6 alternatif yaitu A5 (Blok 5), A6 (Blok 6), A7 (Blok 7), A8 (Blok 8), A11 (Blok 7A) dan A1 (Blok 1) dengan nilai tertinggi yaitu 0,838.

## REFERENCES
[1] A. P. U. Siahaan, A. D. Pradana, I. W. Sinaga, M. Syahrial, and M. Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Kelapa Sawit Menerapkan Metode Promethee II,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf., pp. 472–483, 2018, [Online]. Available: http://seminar-id.com/semnas-sensasi2018.html.
[2]   A. W. Siti Monalisa, “Implementasi Metode Smarter Untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lahan Kelapa Sawit Pada Pt. Eka Dura Indonesia,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 7, no. 2, pp. 133– 138, 2021.
[3] R. Kurniawan, K. Rizal, K. D. Sitanggang, and H. Walida, “Evaluasi Kesesuaian Lahan Untuk Tanaman Kelapa Sawit ( Elaeis Guineensis Jacq ) Di Desa Sosopan Kecamatan Kotapinang Kabupaten Labuhanbatu Selatan Evaluation Of Land Suitability For Palm Oil Plant ( Elaeis Guineensis Jacq ) In Sosopan Village , Kotapinang,” J. Pertan. Agros , vol. 24, no. 2, pp. 643–649, 2022.
[4]   R. Matheus, Skenario Pengelolaan Sumber Daya Lahan Kering : Menuju Pertanian Berkelanjutan, 1st ed. Yogyakarta: Penerbit Deepublish, 2019.
[5] J.  Hutagalung,  “Studi  Kelayakan  Pemilihan  Supplier  Perlengkapan  Dan  ATK  Menggunakan  Metode  SAW  (Simple Additive Weighting),” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 356–371, 2019, doi: 10.30645/j- sakti.v3i2.154.
[6] J. Hutagalung, Kombinasi K-Means Clustering dan Metode MOORA , 1st ed. Yogyakarta: Deepublish, 2021. [Online]. Available: https://penerbitbukudeepublish.com/shop/buku-kombinasi-k-means/
[7] F. Sonata, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting (Saw) dengan Proses Fuzzifikasi dalam Penilaian Kinerja Dosen,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 5, no. 2, pp. 71–80, 2016, [Online]. Available: https://jurnal.kominfo.go.id/index.php/jtik/article/viewFile/717/pdf.
[8] J. Hutagalung, “Application of the AHP-TOPSIS Method to Determine the Feasibility of Fund Loans Penerapan Metode AHP  TOPSIS  untuk  Menentukan  Kelayakan  Pinjaman  Dana,” J.  Pekommas ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–11,  2021,  doi: 10.30818/jpkm.2021.2060101.
[9]   N. Hadinata, “Implementasi Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Pada Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan  Penerima  Kredit,”  J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer),  vol.  7,  no.  2,  pp.  87–92,  2018,  doi: 10.32736/sisfokom.v7i2.562.
[10]   A. H. Nasyuha, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Pemberian Pinjaman Modal dengan Metode Multi Attribute Utility Theory,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 3, no. 2, p. 117, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i2.1093.
[11]  W. Apriani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pimpinan Dengan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) di PT. Sagami Indonesia,” J. Mantik, vol. 3, no. January, pp. 31–38, 2019.
[12]  R. N. Sari and R. S. Hayati, “Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan Rumah Kost,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, p. 243, 2019, doi: 10.30645/j-sakti.v3i2.144
[13]  A.  I.  Abdurrahman,  B.  Yuwono,  and  Y.  Fauziah,  “Penerapan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (Maut)  Dalam Pemetaan  Tingkat  Dampak  Bencana  Banjir  Di  Kabupaten  Bantul,” Telematika ,  vol.  17,  no.  1,  p.  26,  2020,  doi: 10.31315/telematika.v17i1.3402.
[14]  F. El Khair, S. Defit, and Y. Yuhandri, “Sistem Keputusan dengan Metode Multi Attribute Utility Theory dalam Penilaian Kinerja Pegawai,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 215–220, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i4.155.
[15]  E. Satria, N. Atina, M. E. Simbolon, and A. P. Windarto, “Spk: Algoritma Multi-Attribute Utility Theory (Maut) Pada Destinasi  Tujuan  Wisata  Lokal  Di  Kota  Sidamanik,” Comput.  Eng.  Sci.  Syst.  J. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  168,  2018,  doi: 10.24114/cess.v3i2.9954.
[16]  S. Rihastuti, “Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory dalam Pemilihan Karyawan Terbaik di STMIK Amikom Surakarta,” J. Ilm. IT CIDA , vol. 5, no. 2, pp. 1–11, 2020, doi: 10.55635/jic.v5i2.108
[17]  M.  I.  Nasution,  A.  Fadlil,  and  S.  Sunardi,  “Perbandingan  Metode  Smart  dan  Maut  untuk  Pemilihan  Karyawan  pada Merapi  Online  Corporation,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  8,  no.  6,  p.  1205,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.2021863583.
[18]  Y. A. Situmorang, N. Dalimunthe, I. Parlina, and M. R. Lubis, “Penerapan Metode Maut Pada Pemilihan Bimbingan Intensif Terbaik Di Pematangsiantar,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.934.