## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 452 − 460 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2216

## Implementasi Metode MAUT Dalam Menentukan Prioritas Produk Unggulan Daerah Dengan Menerapkan Pembobotan ROC
Agung Triayudi 1 , Jumpa Dorisman Rajagukguk 2 , Mesran 2,*
1 Sistem informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 2 jumpadorisman12@gmail.com, 3,* mesran.skom.mkom@gmail.com Submitted: 27/08/2022 ; Accepted: 30/08/2022 ; Published: 30/08/2022
Abstrak− Seiring pertumbuhan industri, persaingan untuk produk unggulan di kawasan ini semakin ketat. Persaingan ini akan memaksa semua industri untuk lebih memperhatikan pengambilan kebijakan. Pengambilan keputusan untuk memprioritaskan produk terbaik daerah sesuai  kebutuhan dan kemampuan membutuhkan keputusan yang akurat dan efektif untuk membuat pilihan yang tepat dan meminimalkan kerugian baik biaya maupun waktu. Dengan permasalahan tersebut di atas, pemerintah daerah (PEMDA) direpotkan dengan penentuan prioritas produk unggul daerah secara cepat dan tepat. Oleh karena itu untuk menentukan prioritas produk ung gul daerah diperlukan suatu sistem pendukung keputusan untuk mempermudah pekerjaan dan menghindari kesalahan perhitungan data sistem secara cepat dan lebih akurat. Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Multi Attribute Utility Theory (MAUT) ialah salah satu kombinasi metode yang mendukung dalam menentukan kriteria prioritas produk unggulan daerah. Adapun hasil penerapan kombinasi menurut  rumus  serta  metode yang  digunakan  sehingga  memperoleh  alternatif  nilai  tertinggi  adalah  produk Kopi dengan  peringkat pertama yaitu 0.00653.
Kata Kunci: ROC; MAUT; PUD (Produk Unggulan Daerah)
Abstract −As the industry grows, the competition for superior products in this region is getting tougher. This competition will force all industries to pay more attention to policy making. Decision making to prioritize the best regional products according to needs and capabilities requires accurate and effective decisions to make the right choice and minimize losses in both cost and time. With the problems mentioned above, local governments (PEMDAs) are bothered with determining the priority of regional superior products quickly and precisely. Therefore, to determine the priority of regional superior products, a decision support system is needed to facilitate work and avoid errors in calculating system data quickly and more accurately. The Rank Order Centroid (ROC) and Multi Attribute Utility Theory (MAUT) methods are a combination of methods that support in determining the priority criteria for regional sup erior products. The results of the application of the combination according to the formulas and methods used to obtain the highest value alternative are Coffee products with the first rank, namely 0.00653.
Keywords : ROC; MAUT; PUD (Regional Leading Product)

## 1. PENDAHULUAN
Produk Unggul Daerah (PUD) adalah produk yang memiliki ciri dan keunikan yang tidak terdapat di daerah lain, berdaya saing  tinggi,  dan  dapat  memberikan  kesempatan  kerja  bagi  masyarakat  setempat.  Produk  unggulan  regional  ramah lingkungan, berorientasi pasar, dan unggul secara lokal, nasional dan regional. Pengembangan PUD erat kaitannya dengan kemauan  politik  dan  kebijakan  pemerintah  daerah,  sehingga  tidak  mudah  mengembangkan  produk  unggulan  di  era otonomi  dan memberdayakan daerah sebagai  potensi  ekonomi. Peran pemerintah daerah sangat  diperlukan dan sangat penting dalam mengembangkan dan meningkatkan keunggulan daerah sebagai salah satu pilar perekonomian daerah[1]. Oleh karena itu, produk unggulan daerah dikaitkan dengan berbagai pemangku kepentingan yang memainkan perannya sesuai  mandat  masing-masing.  Pemangku  kepentingan  yang  terkena  dampak  adalah  pemilik  bahan  baku, pengolah/produsen bahan baku, pengguna atau konsumen, perantara, atau lembaga negara dan sosial. Karena pemangku kepentingan ini saling terkait dan saling mendukung, peran koordinasi dalam mencapai tujuan menjadi faktor kunci dalam pengembangan  PUD.  Keunggulan  lokal  tidak  harus  berupa  produk  yang  berteknologi  maju  atau  diproduksi  dengan investasi yang signifikan, tetapi keunggulan dapat dibuat dengan produk lokal [2].
Di satu  daerah, terdapat banyak produk dengan daya jual tinggi, yang bisa menjadi standar internasional. Agar produk lokal berkembang menjadi produk unggulan, peran pemerintah daerah diperlukan untuk memotivasi pengusaha lokal  dan  memperkuat  produk  lokal  sebagai  kekuatan  ekonomi  daerah.  Proses  pengembangan  produk  unggulan  tidak terlepas  dari  kebijakan  dan  kebijakan  pemerintah  daerah.  Dalam  hal  ini,  peran  pemerintah  daerah sangat  dibutuhkan, terutama dalam menangani strategi pemasaran. Ada beberapa kriteria yang dapat dijadikan acuan untuk memilih prioritas keunggulan daerah. B. Pendapatan, tenaga kerja, target pasar, teknologi, spesifikasi, asal bahan baku, jumlah bahan baku.
Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  untuk  mengatasi  permasalahan  yang dihadapi.  DSS  adalah  sistem  informasi  yang  digunakan  untuk  membuat  keputusan  dan  tentu  saja  semi  terstruktur[3]. Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  yaitu  metode  ROC  dan  MAUT.  Dengan  adanya  sistem  ini  ditargetkan mampu menjadi solusi dari masalah yang ada dan membantu pemerintah dalam menentukan penentuan prioritas produk unggul daerah.
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Rezi Elsya Putra dkk pada tahun 2018 yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT). Menyimpulkan bahwa penelitian dengan Metode MAUT memiliki tingkat  akurasi  78,78% jika dibandingkan dengan data aslinya  [4]. Penelitian  juga  dilakukan  oleh  A.Warnilah  dkk  pada  tahun  2018  yang  berjudul  Sistem  Informasi  Seleksi  Penerima Program Indonesia Pintar Dengan Menggunakan Metode Maut. Memperoleh hasil bahwa sistem yang digunakan sudah

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 452 − 460 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2216
lebih modern dan lebih tepat sasaran dibandingkan dengan sistem sebelumnya yang masih dilakukan secara manual [5]. Penelitian juga dilakukan oleh Tonni  Limbong dkk pada tahun 2019 dengan judul penelitian Menentukan Matakuliah yang Efektif Belajar Daring (Belajar dan Ujian) dengan Metode Multi-Attribute Utility Theory (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 [6]. Penelitian juga dilakukan oleh Wahyu Widodo, dkk pada tahun 2020 dengan judul penelitian sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Multi Atribute Utility Theory dalam seleksi bantuan rumah tinggal sehat. Menghasilkan bahwa penerapan sistem pendukung keputusan dengan metode MAUT dapat diterapkan dengan kriteria sebanyak 23 dan 2 alternatif [7]. Penelitian juga dilakukan oleh Dasril Aldo, dkk pada tahun  2019  dengan  judul  penelitian  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Dosen  Dengan  Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT). Memperoleh hasil bahwa penerapan Metode MAUT dapat mengolah data dosen dan mengahasilkan keputusan dosen yang memiliki kinerja baik dan buruk [8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam melakukan penelitian ini, penulis melakukan beberapa tahapan metode pengumpulan data yang digunakan untuk memperoleh data yang dibutuhkan oleh penulis, sebagai berikut.:
Gambar 1. Kerangka Penelitian
a. Analisa Masalah
Tahap  pertama  penelitian  adalah  menganalisis  dan  menyelesaikan  masalah,  menganalisis  pola-pola  yang  ada  pada data, dan melakukan penelitian pra desain.
b. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan salah satunya yaitu observasi.
Pengamatan ini akan digunakan untuk lebih memahami apa prosedur prioritas produk unggulan daerah itu.
c. Studi literatur
Pada tahap ini peneliti melakukan studi literatur untuk mempelajari ataupun menambah pemahaman peneliti tentang sistem pendukung keputusan secara umum dan metode Multi Atribut Utility Theory secara khusus serta literatur terkait lainnya yang diperoleh dari jurnal, maupun buku-buku yang ada.
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  prioritas  produk  unggulan  daerah  serta  menerapkan metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Setelah  itu  dilanjutkan  dengan  menganalisa  sistem  baru  yang  proses perhitungannya menggunakan metode MAUT.
e. Kesimpulan
Tahapan ini adalah membuat kesimpulan dari seluruh proses penelitian ini, untuk melihat apakah hasil dari penelitian ini sudah sesuai dengan apa yang harapkan, kesimpulan juga menjadi intisari dari hasil penelitian ini.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
SPK adalah sistem yang bertujuan untuk memberikan informasi, mengarahkan dan membimbing pengguna (user) supaya bisa  mengambil  keputusan  dengan  baik.  DSS  menyediakan  kemampuan  manajemen  data  berdasarkan  model  tertentu, memungkinkan pengguna sistem untuk membuat keputusan alternatif terbaik ketika membuat keputusan tentang masalah (problem) yang perlu diselesaikan.[9]. Menurut Alavi dan Napier, DSS adalah kumpulan program pemrosesan data dan informasi  yang  dirancang  menggunakan  model  untuk  menghasilkan  jawaban  yang  membantu  manajemen  membuat keputusan[10].
Mulai Analisa Masalah Studi Literatur Dan Kepustakaan
Pengumpulan Data Penarikan kesimpulan
Selesai Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory
• Membentuk matrik keputusan(x ij )
• Menghitung normalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) • Menghitung utilitas marjinal (u ij )
• Menghitung utilitas akhir (u i ) Analisa dan Penerapan Metode

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 452 − 460 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2216

## 2.3 Produk Unggulan Daerah
Produk Unggul Daerah (PUD) adalah produk unggulan daerah yang memiliki ciri dan keunikan yang tidak terdapat di daerah lain, berdaya saing tinggi, dan memberikan kesempatan kerja bagi masyarakat setempat. Produk unggulan regional ramah  lingkungan,  berorientasi  pasar,  dan regional,  nasional  dan  regional[11].  Keunggulan  daerah  tidak  harus  berupa produk yang berteknologi maju atau diproduksi dengan investasi yang signifikan, tetapi keunggulan dapat didefinisikan sebagai 5 produk per area (5 keunggulan per area) dan bisa disebut produk lokal. Pembangunan daerah pada tahun 1998 dan  1999.  Inti  dari  surat  tersebut  adalah  kabupaten/kota  dapat  membuat  5  PUD  dan  mengesahkannya  berdasarkan wilayah.[2].

## 2.4 Metode ROC
Rank Order Centroid 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 berpengaruh dari kriteria ke tiga, dan seterusnya sampai kriteria ke n  [12],[13]. Adapun langkah-langkah metode ROC adalah sebagai berikut:
1. Memilih kriteria yang akan digunakan
2. Menentukan tingkat prioritas kriteria:
𝐶 1 > 𝐶 2 > 𝐶 3 > 𝐶 4 … . 𝐶 𝑚 (1)
Maka,
𝑊 1 > 𝑊 2 > 𝑊 3 > 𝑊 4 . . . . 𝑊 𝑚
(2)
3. Menentukan nilai bobot (W): Nilai bobot (W), diperoleh dari rumus dibawah:
𝑤 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 (3)
Hasil dari 𝑊 𝑚 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 MAUT
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 [8],[14]. Berikut tahapan metode MAUT:
1. Membentuk Matrik keputusan ( 𝑋 𝑖𝑗 )
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑟 11 ⋯ ⋮ ⋱ 𝑟 1𝑗 ⋮ ⋯ 𝑟 1𝑛 ⋱ ⋮ 𝑟 𝑖1 ⋯ 𝑟 𝑖𝑗 ⋯ 𝑟 𝑖𝑛 ⋮ ⋱ 𝑟 𝑚1 ⋯ ⋮ 𝑟 𝑚𝑗 ⋱ ⋮ ⋯ 𝑟 𝑚𝑛 ] (4)
Keterangan: X ij : Matrik keputusan alternatif i pada kriteria j 𝑟 𝑖𝑗 : Elemen dari matrik keputusan untuk alternatif dengan atribut j i : Alternatif baris j : Atribut/kriteria kolom n : Jumlah/atribut kriteria m : Jumlah alternatif baris 2. Menghitung Normalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ )
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 𝑟 𝑖𝑗−min(𝑟𝑖𝑗) 𝑚𝑎𝑥(𝑟 𝑖𝑗 )−min(𝑟 𝑖𝑗 ) (max) (5)
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 1 + ( 𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑟 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 ) ) (min) (6)
Keterangan: 𝑟 𝑖𝑗 ∗ : Jumlah yang dinormalisasi dari matrik keputusan dari alternatif 𝑟 𝑖𝑗 : Elemen dari matriks keputusan untuk alternatif dengan atribut j

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 452 − 460 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2216
i : Alternatif
n : Jumlah Kriteria
j : Kriteria 3. Menghitung Utilitas Marjinal ( 𝑢 𝑖𝑗 )
𝑢 𝑖𝑗 = 𝑒 (𝑟𝑖𝑗 ∗ ) 2 −1 1.71 (7)
Keterangan: 𝑢 𝑖𝑗 : Utilitas Marjinal 𝑟 𝑖𝑗 ∗ : Jumlah yang dinormalisasi dari matriks keputusan dari alternatif e : Eksponensial i : Alternatif baris
j : Atribut/kriteria kolom 4. Menghitung Utilitas Akhir ( 𝑢 𝑖 ) 𝑢 𝑖 = ∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ∗ 𝑤 𝑖𝑗 (8)
Keterangan: 𝑢 𝑖 : Utilitas Akhir 𝑢 𝑖𝑗 : Utilitas Marjinal 𝑤 𝑖𝑗 : Bobot alternatif I ke J i : Alternatif Baris j : Atribut/kriteria Kolom

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode Rank Order Centroid (ROC) dan  metode MAUT  digunakan untuk mencari  solusi masalah yang terjadi dalam prioritas produk unggulan daerah dengan mengambil 5 data alternatif produk yang digunakan sebagai sampel perhitungan.

## 3.1 Penentuan Kriteria
Berikut kriteria yang digunakan dalam menentukan prioritas produk unggulan daerah dimana nantinya dibutuhkan pada saat proses perangkingan dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Omset Benefit C2 Tenaga Kerja Cost C3 Target Pasar Benefit C4 Asal Bahan Baku Cost C5 Kuantitas Bahan Baku Benefit Keterangan Atribut pada tabel 1: Omset : Pendapatan Perbulan Tenaga kerja : Jumlah tenaga kerjanya Target Pasar : Pasar yang ditargetkan atau ditujukan Asal Bahan Baku : Asal daerah bahan baku Kuantitas Bahan Baku
: Jumlah banyaknya bahan baku

## 3.2 Penerapan Metode ROC
Dalam  seleksi  calon  penerima  bantuan  UKT,  sejumlah  kriteria  harus  dipenuhi,  dan  bobot  dalam  penelitian  ini menggunakan metode ROC Nilai-nilai tersebut dibobot sesuai kriteria di atas menggunakan metode ROC dan dihitung sebagai berikut:
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,456
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,257
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,157
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0,09

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 452 − 460 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2216
𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5
5 = 0,04
Sehingga bobot untuk 𝐶 1 yaitu 0.456, 𝐶 2 yaitu 0.257, 𝐶 3 yaitu 0.157, 𝐶 4 yaitu 0.09, dan 𝐶 5 yaitu 0.04.
Alternatif berbobot dan kriteria ditunjukkan pada Tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. bobot dan kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Omset 0.456 Benefit C2 Tenaga Kerja 0.257 Cost C3 Target Pasar 0.157 Benefit C4 Asal Bahan Baku 0.09 Cost C5 Kuantitas Bahan Baku 0.04 Benefit
Proses penyeleksian prioritas produk unggulan daerah terdapat 5 data alternatif yang digunakan sebagai sampel perhitungan. Adapun data alternatif tersebut dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3. Data Alternatif dan kriteria Alternatif Omset (C 1 ) Tenaga Kerja (C 2 ) Target Pasar (C 3 ) Asal Bahan Baku (C 4 ) Kuantitas Bahan Baku (C 5 ) Produk Pempek (A1) 20000000 20 Swalayan Dalam Pulau Sumatera 10 Ton Produk Karet (A2) 15000000 15 Pasar Tradisional Luar Pulau Sumatera 15 Ton Produk Kopi (A3) 25000000 22 Swalayan, Regional dan Export Dalam Daerah 20 Ton Produk Soto (A4) 20000000 10 Swalayan Daerah Lain 10 Ton Produk Dodol (A5) 15000000 14 Pasar Tradisional Luar Daerah 15 Ton
Karena Tabel 3 di atas masih memiliki data berjenis linguistik, maka perlu dilakukan pembobotan terlebih dahulu untuk mendapatkan angka-angka seperti terlihat pada Tabel 4 di bawah ini.:
Tabel 4. Bobot Nilai Kriteria Target Pasar (C3) Keterangan bobot pasar tradisional 1 swalayan 2 pasar tradisional, swalayan 3 pasar regional, swalayan 4 pasar tradisional, regional dan swalayan 5 swalayan, regional dan export 6 pasar tradisional, regional dan export 7
Untuk mendapatkan  nilai  dari  data-data linguistik,  sehingga dilakukan  pembobotan  pada data pembobotan asal bahan baku seperti terlihat pada tabel 5.
Tabel 5. Bobot Nilai Kriteria asal bahan baku (C4)
Keterangan Bobot dalam daerah 6 luar daerah 4 dalam dan luar daerah 5 luar pulau sumatera 3 dalam pulau sumatera 2 dalam dan luar pulau sumatera 1 daerah lain 1
Kriteria-kriteria yang telah dibobotkan akan terlihat seperti tabel 6 dibawah:
Tabel 6. Data rating kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Produk Pempek (A1) 20000000 20 2 2 10 Produk Karet (A2) 15000000 15 1 3 15 Produk Kopi (A3) 25000000 22 6 6 20 Produk Soto (A4) 20000000 10 2 1 10 Produk Dodol (A5) 15000000 14 1 4 15

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 452 − 460 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2216

## 3.3 Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Berikut ini langkah yang dibutuhkan untuk menentukan prioritas produk unggulan daerah dengan menggunakan metoe MAUT.
a. Mempersiapkan Matrik Keputusan ( 𝑋 𝑖𝑗 )
𝑋 𝑖𝑗 = [ 2000000 1500000 2500000 2000000 1500000 20 15 22 10 14 2 1 6 2 1 2 3 6 1 4 10 15 20 10 15 ]
b. Menghitung Normalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) Perhitungan untuk Kriteria C1
𝑟 11 ∗ = 2000000−1500000
2500000−1500000 = 500000 1000000 = 0.500
𝑟 21 ∗ = 1500000−1500000 2500000−1500000 = 0 1000000 = 0.000
𝑟 31 ∗ = 2500000−1500000 2500000−1500000 = 1000000 1000000 = 1 .000
𝑟 41 ∗ = 2000000−1500000 2500000−1500000 = 500000
1000000 = 0 .500 𝑟 51 ∗ = 1500000−1500000
2500000−1500000 = 0
1000000 = 0.000
Perhitungan untuk Kriteria C2
𝑟 12 ∗ = 1 + ( 10−20 20−10 ) =  1 + ( −10 10 ) = 0.000 𝑟 22 ∗ = 1 + ( 10−15 20−10 ) =  1 + ( −5 10 ) = 0.500 𝑟 32 ∗ = 1 + ( 10−22 20−10 ) =  1 + ( −12 10 ) = 0.200 𝑟 42 ∗ = 1 + ( 10−10 20−10 ) =  1 + ( 0 10 ) = 1.000 𝑟 52 ∗ = 1 + ( 10−14 20−10 ) =  1 + ( −4 10 ) = 0.600
Perhitungan untuk Kriteria C3
𝑟 13 ∗ = 2−1 6−1 = 1 5 = 0.200 𝑟 23 ∗ = 1−1 6−1 = 0 5 = 0.000 𝑟 33 ∗ = 6−1 6−1 = 5 5 = 1.000 𝑟 43 ∗ = 2−1 6−1 = 1 5 = 0.200
𝑟 53 ∗ = 1−1 6−1 = 0 5 = 0.000
Perhitungan untuk Kriteria C4
𝑟 14 ∗ = 1 + ( 1−2 6−1 ) =  1 + ( −1 5 ) = 0.800
𝑟 24 ∗ = 1 + ( 1−3 6−1 ) =  1 + ( −2 5 ) = 0.600
𝑟 34 ∗ = 1 + ( 1−6 6−1 ) =  1 + ( −5 5 ) = 0.000
𝑟 44 ∗ = 1 + ( 1−1 6−1 ) =  1 + ( 0 5 ) = 1.000 𝑟 54 ∗ = 1 + ( 1−4 6−1 ) =  1 + ( −3 5 ) = 0.400
Perhitungan untuk Kriteria C5
𝑟 15 ∗ = 10−10 20−10 = 0 10 = 0.000 𝑟 25 ∗ = 15−10 20−10 = 5 10 = 0.500 𝑟 35 ∗ = 20−10 20−10 = 10 10 = 1.000 𝑟 45 ∗ = 10−10 20−10 = 0 10 = 0.000 𝑟 55 ∗ = 15−10 20−10 = 5 10 = 0.500

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 452 − 460 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2216
Dari hasil perhitungan tersebut diperoleh tabel normalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) sebagai berikut: 0.500 0.000 0.200 0.800 0.000 0.000 0.500 0.000 0.600 0.500 1.000 0.200 1.000 0.000 1.000 0.500 1.000 0.200 1.000 0.000 0.000 0.600 0.000 0.400 0.500 c. Menghitung Utilitas Marjinal ( 𝑢 𝑖𝑗 )
Perhitungan untuk Kriteria C1
𝑢 11 = 𝑒 (0.500)2 −1 1.71 = 0.200
𝑢 21 = 𝑒 (0.000)2 −1 1.71 = 0.000
𝑢 31 = 𝑒 (1.000)2 −1 1.71 = 0 .010
𝑢 41 = 𝑒 (0.500)2 −1 1.71 = 0 .002
𝑢 51 = 𝑒 (0.000)2 −1 1.71 = 0 .000
Perhitungan untuk Kriteria C2
𝑢 12 = 𝑒 (0.000)2 −1 1.71 = 0 .000
𝑢 22 = 𝑒 (0.500)2 −1 1.71 = 0.002
𝑢 32 = 𝑒 (0.200)2 −1 1.71 = 0 .000
𝑢 42 = 𝑒 (1.000)2 −1 1.71 = 0 .010
𝑢 52 = 𝑒 (0.600)2 −1 1.71 = 0.003 Perhitungan untuk Kriteria C3
𝑢 13 = 𝑒 (0.200)2 −1 1.71 = 0.000 𝑢 23 = 𝑒 (0.000)2 −1 1.71 = 0 .000
𝑢 33 = 𝑒 (1.000)2 −1 1.71 = 0 .010
𝑢 43 = 𝑒 (0.200)2 −1 1.71 = 0 .000
𝑢 53 = 𝑒 (0.000)2 −1 1.71 = 0 .000
Perhitungan untuk Kriteria C4
𝑢 14 = 𝑒 (0.800)2 −1 1.71 = 0.005
𝑢 24 = 𝑒 (0.600)2 −1 1.71 = 0.003
𝑢 34 = 𝑒 (0.000)2 −1 1.71 = 0.000
𝑢 44 = 𝑒 (1.000)2 −1
1.71 = 0 .010
𝑢 54 = 𝑒 (0.400)2 −1 1.71 = 0 .001
Perhitungan untuk Kriteria C5
𝑢 15 = 𝑒 (0.000)2 −1 1.71 = 0 .000
𝑢 25 = 𝑒 (0.500)2 −1 1.71 = 0 .002
𝑢 35 = 𝑒 (1.000)2 −1 1.71 = 0.010
𝑢 44 = 𝑒 (0.000)2 −1 1.71 = 0 .000

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 452 − 460 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2216
𝑢 55 = 𝑒 (0.500)2 −1 1.71 = 0 .002
Dari hasil perhitungan tersebut diperoleh tabel utilitas marjinal ( 𝑢 𝑖𝑗 ) sebagai berikut 0.002 0.000 0.000 0.005 0.000 0.000 0.002 0.000 0.003 0.002 0.010 0.000 0.010 0.000 0.010 0.002 0.010 0.000 0.010 0.000 0.000 0.003 0.000 0.001 0.002 d. Menghitung Utilitas Akhir ( 𝑢 𝑖 ) 𝑢 1 = (0.002 ∗ 0.456) + (0.000 ∗ 0,257) + (0.000 ∗ 0,157) + (0.005 ∗ 0.09) + (0.000 ∗ 0.04)
= 0.000912 + 0.000 + 0.000 + 0.00045 + 0.000
= 0.001362
𝑢 2 = (0.000 ∗ 0.456) + (0.002 ∗ 0.257) + (0.000 ∗ 0.157) + (0.003 ∗ 0.09) + (0.002 ∗ 0.04) = 0.000 + 0.000514 + 0.000 + 0.00027 + 0.00008
= 0.000864
𝑢 3 = (0.010 ∗ 0.456) + (0.000 ∗ 0.257) + (0.010 ∗ 0,157) + (0.000 ∗ 0.09) + (0.010 ∗ 0.04) = 0.00456 + 0.000 + 0.00157 + 0.000 + 0.0004
= 0.00653
𝑢 4 = (0.002 ∗ 0.456) + (0.010 ∗ 0.257) + (0.000 ∗ 0.157) + (0.010 ∗ 0.09) + (0.000 ∗ 0.04) = 0.000912 + 0.00257 + 0.000 + 0.0009 + 0.000
= 0.004382
𝑢 5 = (0.000 ∗ 0.456) + (0.003 ∗ 0.157) + (0.000 ∗ 0.157) + (0.001 ∗ 0.09) + (0.002 ∗ 0.04)
= 0.000 + 0.000471 + 0.000 + 0.00009 + 0.00008
= 0.0002171
Setelah melakukan perhitungan dengan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) melalui beberapa tahapan maka didapatkan hasil perangkingan seperti tabel 7 dibawah.
Tabel 7. Hasil perangkingan Alternatif Nama Nilai Peringkat A 1 Produk Pempek   0.001362 3 A 2 Produk Karet 0.000864 4 A 3 Produk Kopi 0.00653 1 A 4 Produk Soto 0.004382 2 A 5 Produk Dodol 0.0002171 5
Berdasarkan hasil pengujian diatas, maka diperoleh hasil nilai perangkingan tertinggi yaitu Produk Kopi (A3) dengan perolehan nilai sebesar 0.00653.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dari tahap awal hingga pengujian, dapat menyimpulkan bahwa metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)  tersebut  dapat  digunakan  dalam  menentukan  prioritas  produk  unggulan  daerah.  Namun  pada penerapannya metode MAUT mmembutuhkan metode yang mendukung untuk menghasilkan nilai bobot yang diperlukan pada saat perangkingan. Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh penulis maka, PUD yang lebih diprioritaskan adalah Produk Kopi dengan perolehan nilai utilitas tertinggi yaitu 0.00653.

## REFERENCES
[1] N. N. Triana and R. Retnosary, “Pengembangan Model Pemasaran Batik Karawang sebagai Produk Unggulan Daerah,” J. Inov. dan Pengelolaan Lab. , vol. 2, no. 1, pp. 21–27, 2020.
[2] R. Alfita, F. Teknik, U. Trunojoyo, and W. Product, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode Weighted Product (WP).”
[3] N. Sudarsono, T. Nuraen, and S. Rahmawati, “Sistem Penunjang Keputusan Pemberian Bantuan Siswa Miskin di SD Negeri Sukamenak Kota Tasikmalaya Menggunakan Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS),” Semin. Nas. Teknol. Inf. Dan Multimed. , vol. 4, no. 1, pp. 163–168, 2016.
[4] S. Putra, Rezi Elsya, Jufriadif Na’am, “Jurnal Sains dan Informatika,” J. Sains dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 9–14, 2018.
[5] E. Ai Ilah Warnilah, “Sistem Informasi Seleksi Penerima Program Indonesia,” vol. 11, no. 2, pp. 96–105, 2018.
[6] 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.
[7] 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.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 452 − 460 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2216
[8] Z. M. Dasril Aldo, Nursaka Putra, “Sistem Pendukung Keptusan Penilaian Kinerja Dosen dengan menerapkan Metode MAUT,” vol. 7, no. 2, 2019.
[9] 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.
[10]  M.  K.  Wiji  Setiyaningsih, KONSEP  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN .  Jl.  Karangduren  Gang  10  (Perum  Citra  Graha Residence Blok B7) Pakisaji Kab. Malang: Yayasan Edelweis.
[11]  K. Umam, V. E. Sulastri, D. U. Sutiksno, and Mesran, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode VIKOR,” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 43–49, 2018.
[12]  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.
[13]  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.
[14]  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.