## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 380 − 387 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2877

## Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menerapkan Metode Multi- Attribute Utility Theory Pada Pemilihan Content Writer

## Rima Tamara Aldisa
Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: rimatamaraa@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 07/01/2023; Accepted: 27/02/2023; Published: 28/02/2023
Abstrak- Content Writer merupakan salah satu profesi penting dalam proses pembuatan konten-konten menarik. Pengertian dari Content Writer adalah seseorang penulis yang profesional yang pekerjaannya adalah menulis konsep dari konten-konten menarik yang pada akhirnya akan diproduksi dimedia online. Penghasilan yang cukup besar untuk profesi ini mengakibatkan banyak orang yang tertarik untuk bekerja dibidang tersebut. Oleh karena itu akan sulit bagi pihak yang membuka  lapangan pekerjaan dibidang Content Writer ini untuk memilih siapa yang seharusnya dipilih. Untuk memilih kandidat Content Writer baiknya  menggunakan  suatu  sistem  sehingga  dengan  adanya  sistem  tersebut  dapat  membantu  pihak  yang  berkepentingan sehingga hasil dari pemilihan tersebut tidak subjektif atau memihak. Sistem yang baiknya digunakan adalah sistem pendukung keputusan. sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan pengembangan dari sistem informasi dengan menggunakan cara kerja yang sama dengan sistem informasi yaitu sistem yang berbasis komputer. SPK ini dapat dipakai berbarengan dengan metode yang mendukung seperti metode MOORA, metode PSI dan lain sebagainya. Pada penelitian ini metode yang dipakai adalah metode MAUT. Metode MAUT atau Metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) merupakan suatu metode yang mengedepankan  kualitas  sebagai  pembandingnya  sehingga kualitas dari setiap kriteria  akan  diperhitungkan sebagai  pilihan pertama.  Berdasarkan hasil perhitungan dari metode MAUT maka diperoleh hasil sebesar 0.6701 dengan alternatif A 3 Atas nama Aldi sebagai alternatif terbaik yang pantas diterima sebagai konten writer.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Metode MAUT; Konten Writer
Abstract- Content Writer is an important profession in the process of creating interesting content. The definition of Content Writer is a professional writer whose job is to write concepts of interesting content which will eventually be produced in online media. The income that is large enough for this profession results in many people being interested in working in that field. Therefore it will be difficult for those who open jobs in the field of Content Writers to choose who should be chosen. To select Content Writer candidates, it is better to use a system so that with this system it can help interested parties so that the results of the selection are not subjective or impartial. A good system to use is a decision support system. decision support system (DSS) is the development of an information system using the same way of working as an information system, namely a computer- based system. This SPK can be used in conjunction with supporting methods such as the MOORA method, the PSI method and so on. In this study the method used is the DEATH method. The MAUT method or the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method is a method that prioritizes quality as a comparison so that the quality of each criterion will be considered as the first choice. Based on the calculation results from the MAUT method, a result of 0.6701 is obtained with the alternative A3 On behalf of Aldi as the best alternative that deserves to be accepted as a content writer.
Keywords: Decision Support System; MAUT Method; Content Writer

## 1. PENDAHULUAN
Zaman yang terus terkembang dan kehidupan yang tidak pernah terlepas dari era digital menjadikan profesi yang berkaitan dengan dunia hiburan menjadi pekerjaan dengan gaji yang menjanjikan. Keadaan tersebut terjadi karena sebagian  besar  masyarakat  tidak  terlepas  dari  handphone,  yang  digunakan  untuk  menghilangkan  lelah  setelah berbagai  aktifitas  yang  dilakukan[1].  Banyak  aplikasi  yang  berbasis  android  yang  setiap  hari  dimainkan  oleh masyarakat  sebagai  hiburan seperti Tiktok, Youtube, dan masih  banyak aplikasi  lainnya. Dimana pada aplikasi tersebut tersebar berbagai video-video menghibur, tulisan-tulisan menarik, dan masih banyak lagi sehingga banyak masyarakat yang tidak dapat terlepas dari kegiatan menarik tersebut[2]. Hal tersebut mengakibatkan banyak pihak mendambakan pekerjaan dibidang pembuatan konten-konten tersebut. Salah satu profesi yang sangat dibutuhkan di dunia hiburan adalah Content Writer.
Content  Writer  merupakan  salah  satu  profesi  penting  dalam  proses  pembuatan  konten-konten  menarik. Pengertian  dari  Content  Writer  adalah  seseorang  penulis  yang  profesional  yang  pekerjaannya  adalah  menulis konsep dari konten-konten menarik yang pada akhirnya akan diproduksi dimedia online[3]. Dimana pendapatan yang  dihasilkan  akan  dijadikan  sebagai  sebuah  sumber  penghasilan  bagi  berbagai  pihak  yang  terlibat didalamnya[4]. Selain itu Content Writer juga bisa membuat karya yang dapat berbentuk artikel blog, post dimedia sosial, ataupun dapat juga ditulis diberbagai platform online sehingga dapat menghasilkan infoemasi atau hiburan bagi konsumen publik yang menyukai tulisan tersebut. Sehingga semakin banyak pengikut, maka semakin banyak pula penghasilan yang diperoleh.
Penghasilan yang cukup besar untuk profesi ini mengakibatkan banyak orang yang tertarik untuk bekerja dibidang  tersebut.  Oleh  karena  itu  akan  sulit  bagi  pihak  yang  membuka  lapangan  pekerjaan  dibidang  Content Writer ini untuk memilih siapa yang seharusnya dipilih. Sehingga dalam pemilihan Content Writer ini, dibutuhkan seseorang  memenuhi  kualifikasi  atau  kriteria  yang  dibutuhkan.  Kriteria  yang  seharusnya  dimiliki oleh  seorang Content  Writer  adalah  memiliki  keterampilan  menulis,  memahami  SEO  (SEO  merupakan  suatu  kegiatan  yang

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 380 − 387 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2877
dilakukan dalam website sehingga tulisan yang dibuat menjadi pencarian nomor 1 di Google), Pengalaman kerja, Kemampuan berbahasa inggris, Usia. Untuk memilih kandidat Content Writer baiknya menggunakan suatu sistem sehingga dengan adanya sistem tersebut dapat membantu pihak yang berkepentingan sehingga hasil dari pemilihan tersebut tidak subjektif atau memihak. Selain itu dengan adanya sistem akan mempersingkat waktu pengerjaannya. Sistem yang baiknya digunakan adalah sistem pendukung keputusan.
sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan pengembangan dari sistem informasi dengan menggunakan cara kerja yang sama dengan sistem informasi yaitu sistem yang berbasis komputer[5][6][7]. Sistem pendukung keputusan ini berguna dalam membantu pihak tertentu yang sedang kesulitan dalam memilih sesuatu atau sedang berada  pada  situasi  yang  sulit  dalam  mengambil  suatu  keputusan[8][9][10].  Sehingga  dengan  adanya  sistem pendukung keputusan ini, pihak yang memerlukan tidak lagi mengambil keputusan dengan cara manual sehingga hasil yang diperoleh akan lebih objektif dan tidak memerlukan waktu  yang lama serta hasilnya akurat[11][12]. SPK ini dapat dipakai berbarengan dengan metode yang mendukung seperti metode MOORA, metode PSI dan lain sebagainya. Pada penelitian ini metode yang dipakai adalah metode MAUT.
Metode  MAUT  atau  Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  merupakan  suatu  metode  yang mengedepankan  kualitas  sebagai  pembandingnya  sehingga  kualitas  daro  setiap  kriteria  akan  diperhitungkan sebagai pilihan pertama. Dari banyaknya pilihan yang akan dipilih, kualitas alternatif akan dinilai dari nilai bobot kriterianya sehingga kriteria terpenting akan memiliki nilai bobot  tertinggi, kemudian diikuti aleh kriteria yang selanjutnya berdasarkan kualitas dari nilai bobotnya[13][14]. Dengan menggunakan metode MAUT ini SPK akan menjadi  alternatif  yang  dapat  menghasilkan  keputusan  yang  tepat  dan  akurat  serta  tidak  memihak.  Hal  ini dikarenakan dengan menggunakan metode maut hasil dari perhitungan akan menghasilkan nilai tertinggi sebagai alternatif terbaik. Pengerjaan dengan menggunakan metode MAUT ini adalah cara kerja yang matematis sehingga nilai yang dihasilkan akan sangat akurat.
Beberapa penelitian yang menyerupai penelitian ini yaitu penelitian yang dilakukan oleh Aldo dkk yang dipublis pada tahun 2019 mengenai metode MAUT yang diterapkan pada penilaian dosen berbaik dengan hasil penelitian sebesar 0.7498 dengan alternatif A 5 sebagai alternatif terbaik[15]. Penelitian yang dilakukan pada tahun 2018 oleh seorang peneliti bernama Samuel Manurung dengan topik pemilihan guru terbaik dengan hasil sebesar 0.9123  sebagai  alternatif  terbaik[16].  Penelitian  selanjutnya  mengenai  pemilihan  mahasiswa  lulusan  terbaik dengan  menggunakan  metode  MAUT  yang  diteliti  oleh  seorang  penulis  bernama  Nia  Komalasari  dengan  hasil yang  cukup  memuaskan  dan  penelitian  yang  berjalan  dengan  lancar[17].  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh setiawan mengenai  pemilihan penerimaan dana bagi  siswa kurang mampu dengan alternatif sebanyak 10 dan 5 kriteria dengan menggunakan SPK yang diteliti pada tahun 2021[18]. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Bukhsh dkk mengenai metode MAUT dengan hasil sebesar 0.6935 sebagai alternatif terbaik[19].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Langkah Penelitian
Gambar 1. Langkah Penelitian
1. Analisa Masalah
Tahap pertama yaitu  Tahapan analisa masalah  dimana  analisa masalah ialah  tahapan yang harus dilakukan. Tahapan  ini  adalah  tahapan  mengenai  pencarian  pokok  permasalahan  dan  solusi  terbaik  yang  harusnya dilakukan.
2. Pengumpulan data
Tahap kedua adalah tahap pengumpulan data yang artinya adalah tahapandimana penulis mengumpulkan data yang diperlukan dalam penelitian.
3. Studi literatur
Studi literatur adalah tahapan dimana penulis mempelajari topik yang diteliti dengan mencari informasi dari buku, artikel, dan berbagai sumber yang terpercaya.
4. Analisa dan penerapan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 380 − 387 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2877
Tahapan  selanjutnya  adalah  tahapan  mengenai  analisa  dan  penerapan.  Pada  tahapan  ini  penulis  melakukan berbagai  langkah  pada  metode  MAUT  sehingga  menghasilkan  suatu  nilai  yang  akan  menjadi  sebuah keputusan.
5. Laporan Penelitian
Langkah terakhir adalah membuat laporan penelitian. Tahapan ini adalah tahapan dimana penulis diharuskan menuangkan semua hasil yang telah diperoleh dan akan dibuat dalam bentuk laporan atau jurnal ilmiah

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan pengembangan dari sistem informasi dengan menggunakan cara kerja yang sama dengan sistem informasi yaitu sistem yang berbasis komputer[20]. Sistem pendukung keputusan ini berguna dalam membantu pihak tertentu yang sedang kesulitan dalam memilih sesuatu atau sedang berada pada situasi yang sulit dalam mengambil suatu keputusan. Sehingga dengan adanya sistem pendukung keputusan ini, pihak yang memerlukan tidak lagi mengambil keputusan dengan cara manual sehingga hasil yang diperoleh akan lebih objektif dan tidak memerlukan waktu yang lama serta hasilnya akurat[21]. SPK ini dapat dipakai berbarengan dengan metode yang mendukung seperti metode MOORA, metode PSI dan lain sebagainya.

## 2.3 Conten Writer
Content Writer merupakan salah satu profesi penting dalam proses pembuatan konten-konten menarik. Pengertian dari  Content  Writer  adalah  seseorang  penulis  yang  profesional  yang  pekerjaannya  adalah  menulis  konsep  dari konten-konten menarik yang pada akhirnya akan diproduksi dimedia online. Dimana pendapatan yang dihasilkan akan  dijadikan  sebagai  sebuah  sumber  penghasilan  bagi  berbagai  pihak  yang  terlibat  didalamnya.  Selain  itu Content Writer juga bisa membuat  karya yang dapat  berbentuk artikel blog, post  dimedia sosial, ataupun dapat juga ditulis diberbagai platform online sehingga dapat menghasilkan infoemasi atau hiburan bagi konsumen publik yang menyukai tulisan tersebut. Sehingga semakin banyak pengikut, maka semakin banyak pula penghasilan yang diperoleh.

## 2.4 Metode MAUT
Metode  MAUT  atau  Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  merupakan  suatu  metode  yang mengedepankan  kualitas  sebagai  pembandingnya  sehingga  kualitas  daro  setiap  kriteria  akan  diperhitungkan sebagai pilihan pertama. Dari banyaknya pilihan yang akan dipilih, kualitas alternatif akan dinilai dari nilai bobot kriterianya sehingga kriteria terpenting akan memiliki nilai bobot  tertinggi, kemudian diikuti aleh kriteria yang selanjutnya berdasarkan kualitas dari nilai bobotnya. Dengan menggunakan metode MAUT ini SPK akan menjadi alternatif  yang  dapat  menghasilkan  keputusan  yang  tepat  dan  akurat  serta  tidak  memihak.  Hal  ini dikarenakan dengan  menggunakan  metode  maut  hasil  dari  perhitungan  akan  menghasilkan  nilai  tertinggi  sebagai  alternatif terbaik. Pengerjaan dengan menggunakan metode MAUT ini adalah cara kerja yang matematis sehingga nilai yang dihasilkan akan sangat akurat. Berikut tahapan yang harus dilalui pada metode MAUT[22][18][23]: 1. Membentuk matriks Keputusan
X ij = [ r 11 ⋯ r 1j ⋯ r 1n ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ r i1 ⋯ r ij ⋯ r in ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ r m1 ⋯ r mj ⋯ r mn ]
; i = 1,…, m, j = 1,…,n
(1)
2. Normalisasi matriks awal
Pencarian nilai normalisasi pada kriteria Benefit (Keuntungan)
( r ij ∗ ) = r ij −  min (rij) max( r ij )−min (r ij ) (2)
Pencarian normalisasi nilai pada kriteria Cost (Biaya)
r ij= ∗ 1 +  ( min(r ij )− r ij max(r ij )−min (r ij ) ) (3)
3. Menghitung nilai marginal utilitas
u ij = e(r ij ∗ ) 2 −1 1,71
(4)
4. Mendapatkan nilai utilitas akhir
U i = ∑ = n j 1 u ij . w j (5)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 380 − 387 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2877

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  pemilihan  kandidat  konten  writer  terbaik  dengan  mengimplementasikan  metode  MAUTakan  dibutuhkan alternatif dan kriteria yang akan dijelaskan pada penjelasan dibawah ini.

## 3.1 Penentuan Alternatif dan Kriteria
Dalam penggunaan metode MAUT dibutuhkan alternatif yang dikelaskan pada tabel dibawah ini:
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif  Keterangan A 1 Moci A 2 Loly A 3 Aldi A 4 Lucy A 5 Kei A 6 Moley A 7 Cleo
Selain alternatif, yang selanjutnya dibutuhkan adalah kriteria yang dijelaskan pada tabel dibawah ini:
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C 1 memiliki keterampilan menulis  Benefit C 2 memahami SEO Benefit C 3 Pengalaman Kerja Benefit C 4 Kemampuan Bahasa Inggris Benefit C 5 Usia Cost
Berdasarkan  pada  tabel  2  diatas,  terdapat  beberapa  kriteria  yang  dapat  di  jadikan  sebagai  acuan  untuk memperkuat seleksi pertukaran mahasiswa. Berikut merupakan penjelasan dari beberapa kriteria tersebut:
memiliki keterampilan menulis :  memiliki  bakat  menulis  dan  merangkai  bahasa  sehingga  tulisan menarik perhatian pembaca. memahami SEO :  SEO  merupakan  suatu  kegiatan  yang  dilakukan  dalam  website sehingga tulisan yang dibuat menjadi pencarian nomor 1 di Google. Pengalaman Kerja : Lama waktu seseorang bekerja dibidang conten writer. Kemampuan Bahasa Inggris : bidang konten writer merupakan bidang yang berkaitan dan memungkinkan  berhubungan  dengan  dunia  luar  sehingga memampuan berbahhasa inggris sangat berpengaruh. Usia :  Semakin  muda  usianya  semakin  produktif.  Sehingga  jika  usianya lebih besar dapat mengurangi poin (dalam tahun).
Selanjutnya  adalah  menentukan  bobot.  Pada  penelitian  ini  metode  pembobotan  yang  digunakan  adalah pembobotan dengan metode ROC. Nilai bobot dengan menggunakan metode ROC akan ditujukkan pada tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3. Data Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 1 memiliki keterampilan menulis 0.456 Benefit C 2 memahami SEO 0.256 Benefit C 3 Pengalaman Kerja 0.156 Benefit C 4 Kemampuan Bahasa Inggris 0.09 Benefit C 5 Usia 0.04 Cost
Tahap berikutnya menentukan bata rating kecocokan alternatif dan kriteria yang dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4. Data Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria Alternatif 𝐂 𝟏 𝐂 𝟐 𝐂 𝟑 𝐂 𝟒 𝐂 𝟓 A 1 Terampil Sangat memahami 3 Cukup Baik  25

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 380 − 387 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2877
A 2 Kurang terampil  Kurang memahami 2 Cukup Baik  30 A 3 Sangat terampil Kurang memahami 3 Baik 25 A 4 Terampil Sangat memahami 3 Baik 27 A 5 Terampil memahami 1 Sangat Baik  26 A 6 Kurang terampil memahami 3 Sangat Baik  31 A 7 terampil memahami 2 Cukup Baik  33
Pada tabel diatas masih terdapat kriteria dengan jenis linguistik yaitu C 2 dan C 4 sehingga harus diubah dalam bentuk nilai sesuai dengan tabel 5 dibawah ini :
Tabel 5. Nilai Bobot C 1 Keterangan Bobot Sangat Terampil 3 Terampil 2 Kurang Terampil 1 Tabel 6. Nilai Bobot C 2 Keterangan Bobot Sangat memahami 3 memahami 2 Kurang memahami 1 Tabel 7. Nilai Bobot C 4 Keterangan   Bobot Sangat Baik 3 Baik 2 Kurang Baik 1
Setelah mendapatkan nilai bobot pada setiap kriteria bernilai linguistik, berikut hasilnya dapat dilihat pada tabel 8:
Tabel 8. Data Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria setelah dibobotkan
Alternatif 𝐂 𝟏 𝐂 𝟐 𝐂 𝟑 𝐂 𝟒 𝐂 𝟓 A 1 2 3 3 1 25
A 2 1 1 2 1 30
A 3 3 1 3 2 25
A 4 2 3 3 2 27
A 5 2 2 1 3 26
A 6 1 2 3 3 31
A 7 2 2 2 1 33

## 3.2 Penerapan Metode MAUT
1. Membentuk matriks Keputusan
X ij =
[ 2 3 3 1 25 1 1 2 1 30 3 1 3 2 25 2 3 3 2 27 2 2 1 3 26 1 2 3 3 31 2 2 2 1 33]
2. Normalisasi matriks
Kriteria C 1 (Benefit) r 11 ∗ = 2−1 3−1 = 0.5000 r 21 ∗ = 1−1 3−1 = 0 r 31 ∗ = 3−1 3−1 = 1.0000 r 41 ∗ = 2−1 3−1 = 0.5000 r 51 ∗ = 2−1 3−1 = 0.5000 r 61 ∗ = 1−1 3−1 = 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 380 − 387 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2877
r 71 ∗ = 2−1 3−1 = 0.5000
Untuk C 2 sampai dengan C 4 dilakukan perhitungan yang sama dengan C 1 karena merupakan kriteria benefit. Sedangkan untuk C 5 penjelasannya adalah sebagai berikut: Kriteria C 5 (Cost) r 15 ∗ = 1 + 25−25 33−25 = 1.0000 r 25 ∗ = 1 + 25−30 33−25 = 0.3750
r 35 ∗ = 1 + 25−25 33−25 = 1.0000 r 45 ∗ = 1 + 25−27 33−25 = 0.7500 r 55 ∗ = 1 + 25−26 33−25 = 0.8750
r 65 ∗ = 1 + 25−31 33−25 = 0.2500 r 75 ∗ = 1 + 25−33 33−25 = 0.0000
Sesuai dengan hasil perhitungan diatas maka diperoleh tabel 8 berikut ini:
Tabel 9. Hasil Matriks Ternormalisasi
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 0.5000  1.0000  1.0000  0.0000  1.0000 A 2 0.0000  0.0000  0.5000  0.0000  0.3750 A 3 1.0000  0.0000  1.0000  0.5000  1.0000 A 4 0.5000  1.0000  1.0000  0.5000  0.7500 A 5 0.5000  0.5000  0.0000  1.0000  0.8750 A 6 0.0000  0.5000  1.0000  1.0000  0.2500 A 7 0.5000  0.5000  0.5000  0.0000  0.0000
3. Menghitung nilai marginal utilitas
Untuk Kriteria C 1
U 11 = e (0.5000) 2 − 1 1.71 = 0.1661 U 21 = e (0.0000) 2 − 1 1.71 = 0.0000 U 31 = e (1.0000) 2
− 1 1.71 = 1.0048
U 41 = e (0.5000) 2 − 1 1.71 = 0.1661
U 51 = e (0.5000) 2 − 1 1.71 = 0.1661
U 61 = e (0.0000) 2 − 1 1.71 = 0.0000
U 71 = e (0.5000) 2 − 1 1.71 = 0.1661
Dengan  melakukan  perhitungan  yang  sama  seperti  diatas  maka  diperoleh  perhitungan  yang  akan diperlihatkan di tabel 9:
Tabel 10. Hasil perhitungan nilai marginal utilitas Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 0.1661  1.0048  1.0048  0.0000  1.0048 A 2 0.0000  0.0000  0.1661  0.0000  0.0883 A 3 1.0048  0.0000  1.0048  0.1661  1.0048 A 4 0.1661  1.0048  1.0048  0.1661  0.4416 A 5 0.1661  0.1661  0.0000  1.0048  0.6727 A 6 0.0000  0.1661  1.0048  1.0048  0.0377 A 7 0.1661  0.1661  0.1661  0.0000  0.0000
4. Mendapatkan nilai utilitas akhir
U 1 = (0.456 ∗ 0.1661) + (0.256 ∗ 1.0048) + (0.156 ∗ 1.0048) + (0.09 ∗ 0.0000) + (0.04 ∗ 1.0048) = 0.5299

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 380 − 387 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2877
U 2 = (0.456 ∗ 0.0000) + (0.256 ∗ 0.0000 ) + (0.156 ∗ 0.1661) + (0.09 ∗ 0.0000) + (0.04 ∗ 0.0883) = 0.0294 U 3 = (0.456 ∗ 1.0048) + (0.256 ∗ 0.0000) + (0.156 ∗ 1.0048) + (0.09 ∗ 0.1661) + (0.04 ∗ 1.0048) = 0.6701 U 4 = (0.456 ∗ 0.1661) + (0.256 ∗ 1.0048) + (0.156 ∗ 1.0048) + (0.09 ∗ 0.1661) + (0.04 ∗ 0.4416) = 0.5223 U 5 = (0.456 ∗ 0.1661) + (0.256 ∗ 0.1661) + (0.156 ∗ 0.0000) + (0.09 ∗ 1.0048) + (0.04 ∗ 0.6727) = 0.2356 U 6 = (0.456 ∗ 0.0000) + (0.256 ∗ 0.1661) + (0.156 ∗ 1.0048) + (0.09 ∗ 1.0048) + (0.04 ∗ 0.0377) = 0.2912 U 7 = (0.456 ∗ 0.1661) + (0.256 ∗ 0.1661) + (0.156 ∗ 0.1661) + (0.09 ∗ 0.0000) + (0.04 ∗ 0.0000) = 0.1442
Setelah mendapatkan nilai utilitas akhir yang nantinya akan dijadikan menjadi nilai akhir dan menjadi nilai perangkingan akan dilihat pada tabel 10 dibawah ini:
Tabel 11. Hasil perangkingan setiap alternatif
Alternatif  Keterangan  N. Utilitas  Peringkat A 1 Moci 0.5299 2 A 2 Loly 0.0294 7 A 3 Aldi 0.6701 1 A 4 Lucy 0.5223 3 A 5 Kei 0.2356 5 A 6 Moley 0.2912 4 A 7 Cleo 0.1442 6
Berdasarkan hasil perhitungan dari metode MAUT maka diperoleh hasil sebesar 0.6701 dengan alternatif A 3 Atas nama Mutiara sebagai alternatif terbaik yang pantas diterima sebagai konten writer.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil perhitungan yang telah dilalui diatas yaitu meneliti mengenai konten writer dengan mengoptimalisasikan metode  MAUT  maka  diperoleh  kesimpulan  yaitu  dengan  menggunakan  metode  MAUT  hasil  yang  diperoleh sebesar 0.6701 dengan alternatif A 3 Atas nama Aldi sebagai alternatif terbaik yang pantas diterima sebagai konten writer. Selain itu dengan menggunakan SPK dan mengimplementasikan metode MAUT dapat digunakan dalam membantu menyelesaikan masalah mengenai pemilihan kandidat konten writer terbaik dengan hasil yang optimal dan penelitian berjalan dengan lancar.

## REFERENCES
[1] R. Rusliyawati, D. Damayanti, and S. N. Prawira, “Implementasi Metode Saw Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Model Social Customer Relationship Management,” Edutic - Sci. J. Informatics Educ., vol. 7, no. 1, pp. 12– 19, 2020, doi: 10.21107/edutic.v7i1.8571.
[2] Assrani dkk., “Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 5, no. 2407–389X (Media Cetak), pp. 1–5, 2018.
[3] A. V. C. Application, “Android-Based Virtual Class Application Development for Vocational School Internship Students in  PT.  Esa  Cipta  Sejahtera,”  JICTE  (Journal  Inf.  Comput.  Technol.  Educ.,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–8,  2018,  doi: 10.21070/jicte.v2i1.599.
[4] L. Nababan and L. Sinambela, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Bedah Rumah Keluarga Miskin Menggunakan Metode Moora,” J. Tek. Inform. Kaputama, vol. Vol.02, no. 2, pp. 20–27, 2018.
[5] R.  R.  Dilla  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mekanik  Terbaik  Menggunakan  Metode Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (  OCRA  )  Studi  Kasus :  Auto2000,”  vol.  5,  pp.  103–110,  2021,  doi: 10.30865/komik.v5i1.3657.
[6] C.  F.  Sianturi,  L.  T.  Sianturi,  U.  Hasanah,  Khairunnisa,  and  Mesran,  “Decision  Support  System  for Accepting  Pre- Employment  Cards during  the  Covid-19  Pandemic  Using the  Method  Multi  Objective Optimization on The Basic of Ratio  Analysis  (MOORA),”  IJICS  (International  J.  Informatics  Comput.  Sci.,  vol.  5, no. 2,  pp.  217–223, 2021,  doi: 10.30865/ijics.v5i2.3218.
[7] D. Handoko, M. Mesran, S. D. Nasution, Y. Yuhandri, and H. Nurdiyanto, “Application Of Weight Sum Model (WSM) In Determining Special Allocation Funds Recipients,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 1, no. 2, pp. 31–35, 2017.
[8] R. W. P. Pamungkas, M. Mayadi, A. Azlan, K. Khairunnisa, and F. T. Waruwu, “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Kasi  Terbaik  Menerapkan  Metode  OCRA  dengan  Pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC),”  Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 3, no. 3, pp. 393–399, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1100.
[9] S.  Wardani,  I.  Parlina,  and  A.  Revi,  “ANALISIS  PERHITUNGAN  METODE  MOORA  DALAM  PEMILIHAN

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 380 − 387 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2877
SUPPLIER BAHAN BANGUNAN DI TOKO MEGAH GRACINDO JAYA InfoTekJar ( Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan ),” pp. 95–99.
[10]  R. S. P. Melisa Elistri, Jusuf Wahyudi, “Fuzzy Multi-Attribute Decision Making. Yogyakarta. Graha Ilmu.,” J. Media Infotama Penerapan Metod. SAW… ISSN, vol. 10, no. 2, p. 361, 2014.
[11]  Sari,  F.  Saro,  and  David,  “Implementasi  Algoritma  C4.5  Dalam  Menentukan  Lokasi  Prioritas  Penyuluhan  Program Keluarga  berencana  di  kecamatan  dumai  timur,”  J.  Penelit.  Pos  dan  Inform.,  vol.  8,  no.  1,  p.  63,  2018,  doi: 10.17933/jppi.2018.080105.
[12]  S. K. Simanullang and A. G. Simorangkir, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 1, no. 9, pp. 472–478, 2021.
[13]  B. N. Ihwa, N. Silalahi, and R. K. Hondro, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jaksa Terbaik dengan Menerapkan Metode MABAC (Studi Kasus: Kejaksaan Negeri Medan),” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 1, no. 4, pp. 225–230, 2020.
[14]  Mesran and U. R. Siregar, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Siswa Terbaik Pada Sekolah Menengah Pertama Menggunakan  Metode  Prfeence  Selection  Index  (  PSI  ),”  Semin.  Nas.  Teknol.  Komput.  Sains,  pp.  459–466,  2020, [Online]. Available: http://seminar-id.com/prosiding/index.php/sainteks/article/view/479/472.
[15]  D. Aldo, N. Putra, and Z. Munir, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTI ATTRIBUTE UTILITY THEORY ( MAUT ) Dasril,” J. Sist. Inf. dan Manaj., vol. 7, no. 2, 2019.
[16]  S.  Manurung,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  GURU  DAN  PEGAWAI  TERBAIK MENGGUNAKAN METODE MOORA,” vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018.
[17]  Nia Komalasari, “Sistem Pendukung Keputusan Kelaikan Terbang (SPK2T),” J. Ind. Elektro dan Penerbangan 4, vol. 4, no. 1, pp. 1–11, [Online]. Available:
https://scholar.google.com/scholar?oi=bibs&cluster=573809911365804404&btnI=1&hl=id&authuser=1.
[18]  Y.  Setiawan  and  S.  Budilaksono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa  Lulusan  Terbaik  Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (Maut) DiStmik Antar Bangsa,” Ikraith-Informatika, vol. 6, no. 2, pp. 12–20, 2021, doi: 10.37817/ikraith-informatika.v6i2.1566.
[19]  Z.  Allah  Bukhsh,  I.  Stipanovic,  G.  Klanker,  A.  O’  Connor,  and  A.  G.  Doree,  “Network  level  bridges  maintenance planning  using  Multi-Attribute  Utility  Theory,”  Struct.  Infrastruct.  Eng.,  vol.  15,  no.  7,  pp.  872–885,  2019,  doi: 10.1080/15732479.2017.1414858.
[20]  F. Rahutomo and D. N. Sari, “Implementasi Library Deep Learning Keras pada Sistem Ujian Essay Online,” J. Inform. Polinema, vol. 6, no. 2, pp. 73–79, 2020.
[21]  A. A. Rahmansyah and P. E. Hutajulu, “Sistem Ujian Online Essay Kolektif Berbasis Gambar Studi Kasus Kampus PTKI Medan,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 5, no. 3, pp. 1073–1083, 2021.
[22]  Y. Ali and Aprina, “Penerapan Metode Preference Selection Index ( PSI ) Dalam Pemberian Dana BOS Pada Siswa Kurang  Mampu,”  Semin.  Nas.  Teknol.  Komput.  Sains,  no.  1,  pp.  590–597,  2019,  [Online].  Available: https://prosiding.seminar-id.com/index.php/sainteks/article/view/203/198.
[23]  H.  R.  Hatta,  B.  Pradana,  and  D.  M.  Khairina,  “Kombinasi  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Multi- Attribute Utility Theory (MAUT) pada Lomba Balita Sehat untuk Usia 6-24 Bulan,”  Pros. Semin. Nas. Sist. Inf. dan Teknol. ke 4 Tahun 2020, pp. 244–249, 2020.