## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1592 − 1602 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2631

## Rekomendasi Kualitas Getah Karet Terbaik Berbasiskan Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode MAUT
Dasril Aldo *
Fakultas Informatika, Teknik Informatika,  Institu Teknologi Telkom Purwokerto, Banyumas, Indonesia Email:  dasril@ittelkom-pwt.ac.id
Email  Penulis Korespondensi:  dasril@ittelkom-pwt.ac.id Submitted: 05/12/2022 ; Accepted: 27/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Getah karet  merupakan  bahan  baku yang  banyak digunakan  sebagai  bahan utama  dalam  pembuatan  berbagai  macam alat,  sehingga  harus  diperhatikan  dengan  baik  kualitas  dari  getah  karet  tersebut.  Berkaitan  dengan  kualitas  tersebut,  terdapat beberapa  hal  yang  harus  diperhatikan  diantaranya  umur  pohon,  waktu  penyadapan,    kadar  karet  kering,  warna  dan  tekstur. Permasalahan  dalam  penenetuan  kualitas getah  karet terbaik  adalah  hal tersebut kurang diperhatikan  oleh petani  dan kebanyakan petani  melakukan  penyadapan  getah  pohon  karet  hanya  berdasarkan  feeling  atau  firasat.  Jika  hal  tersebut  terus  terjadi,  akan menyebabkan  hasil  produksi  alat  yang  menggunakan  bahan  baku  getah  karet  menjadi  kurang  berkualitas.  Selain  itu,  bagian produksi  juga  akan  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dalam  melakukan  seleksi  terhadap  bahan  baku  yang  benar-benar berkualitas.  Sistem pendukung  keputusan  dapat  dijadikan  salah  satu alternatif  dalam  bantu  permasalah  tersebut.  Metode Multi- Attribute Utility Theory (MAUT) digunakan sebagai metode untuk menganalisa  data sampel dari getah karet berdasarkan nilai dari setiap kriteria  yang ada. Tahapan metode  MAUT memiliki  tujuh proses, yaitu tahap mulai,  penentuan Alternatif  dan juga kriteria, menampilkan  data dan alternatif  yang diinputkan, menentukan  bobot pada setiap kriteria, membuat  matriks normalisasi dan matrik keputusan,  selanjutnya  melakukan  penjumlahan  dari hasil  normalisasi  dengan  bobot kriteria.  Setlah  didapatkan  nilai  keputusan maka sistem akan menampilkan  hasil rekomendasi atau keputusan dari setiap alternatif  yang ada. Dari pengujian  terhadap 30 data getah karet didapatkan  bahwa 17 data menunjukkan kualitas Baik dengan nilai 0,56 sampai 1,00 dan 13 data menunjukkan kualitas tidak baik dengan nilai 0,20 sampai 0,55. Setelah dilakukan perbandingan antara perhitungan manual dengans sitem yang dibangun tidak  menunjukkan  perbedaan  hasil,  sehingga  sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun  bisa  menjadi  salah  satu  alat  dalam membantu  dalam  pengambilan  keputusan mengenai kualitas  getah karet.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan;  Multi-Attribute  Utility Theory (MAUT); Kualitas;  Getah Karet.
Abstract− Rubber latex is a raw material  that is widely used as the main ingredient  in the manufacture  of various kinds of tools, so that the quality  of the rubber latex must be paid close attention.  In connection  with this quality,  there are several  things that  must be considered  including  the age of the tree,  tapping  time,  dry rubber content,  color  and texture.  The problem  in determining  the best quality  of rubber latex  is that it is not paid enough attention  to by farmers and most farmers tap rubber tree sap only  based on feeling or hunch. If this continues to happen, it will cause the production of tools that use rubber latex to become of less quality. In addition,  the  production department  will  also need a  long time  to select  quality  raw materials.  Decision support systems can  be used as an alternative  to help with these problems. The  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT) method is used as a method  for analyzing sample data from rubber latex based on the value of each existing criterion.  The stages of the MAUT method have seven processes,  namely  the  starting  stage,  determining  alternatives  and  also  criteria,  displaying  inputted  data  and  alternatives , determining  the weights for each criterion,  creating  a normalization  matrix and decision matrix,  then doing the sum of the results of normalization  with criterion  weights. After obtaining the decision value, the system will display the results of recommendations or decisions from each available  alternative.  From testing 30 rubber latex data, it was found that 17 data showed good quality  with a value of 0.56 to 1.00 and 13 data showed bad quality with a value of 0.20 to 0.55. After a comparison between manual calculations and the system built did not show any difference in results, so that the decision support system built can be a tool to assis t in making decisions regarding the quality  of rubber latex.
Keywords : Decision Support System; Multi-Attribute  Utility Theory (MAUT); Quality;  Rubber Sap

## 1. PENDAHULUAN
Geta h pohon ka ret a tau bia sa disebut denga n la teks merupakan bahan baku ka ret yang diperguna ka n untuk pembuatan berba ga i ma ca m a lat untuk keperlua n dala m rumah a taupun pemakaian di lua r ruma h seperti sol  sepa tu, ba n mobil da n berba ga i produk la innya  ya ng semua nya terbuat da ri ba han ka ret. Ka ret a la m merupa kan komodita s ya ng bera sal da ri geta h pohon ka ret. Komodita s ini  menja di ba ha n ba ku pro duksi untuk bera ga m industri, seperti industri sepa tu, ba n kenda raan, perala tan rumah tangga , a lat ola hraga , ala t kesehatan, sa mpai perlengka pan militer. Ka rena  ha l tersebut ha rus diperha tika n kua lita s ba han ba kunya terutama geta h ka ret.
Menurut da ta  Ba dan Pusa t Sta tistik (BPS), produksi ka ret a la m di Indonesia  sepa njang 2021 terca ta t sebanyak 3,12 juta  ton. Jumla h tersebut meningka t 8,2% diba nding ta hun sebelumnya yang seba nyak 2,88 juta ton.  Suma tera Sela ta n menja di provinsi  pengha sil  ka ret a la m terbesa r pa da  2021 denga n produksi menca pai 891,8 ribu  ton, atau 28,6% da ri produksi ka ret a la m nasional. Aga r da pa t tumbuh dan berproduksi seca ra  optimal, pohon ka ret memerlukan suhu di  kisa ra n 26-32 dera ja t Celcius da n lingkunga n ya ng lemba b. Sekita r 70% produksi ka ret globa l bera sa l da ri Tha ila nd,  Indonesia , da n Ma la ysia . Ada pun ma yorita s ha sil  ka ret  a la m Indonesia   diekspor  ke  Amerika   Serika t, Finla ndia , Jepa ng, Cina , India , Korea  Sela ta n, Bra sil, Jerma n, hingga  Turki.
Perma sa la h ya ng ja di fokus uta ma  da ri penelitia n  ini  ya itu terda pa t bebera pa  hal ya ng ha rus diperha tikan dia nta ra nya umur pohon, wa ktu penya da pan,   ka da r ka ret kering,  wa rna  da n tekstur.  Na mun ha l tersebut  kura ng diperha tika n oleh peta ni da n keba nyakan petani mela kukan penyadapan geta h pohon ka ret ha nya berda sarkan feeling

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1592 − 1602 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2631
a ta u fira sa t. Jika  ha l tersebut terus terja di, a ka n menyebabkan ha sil produksi a la t ya ng mengguna kan bahan baku getah ka ret menja di kura ng berkua lita s. Sela in itu, ba gia n produksi juga  a ka n membutuhkan wa ktu ya ng cukup  la ma  dalam mela kuka n seleksi  terha da p ba ha n ba ku  ya ng  bena r-bena r  berkua lita s.  Untuk  menga ta si  ha l  tersebut,  mela lui penelitia n ini dita wa rka n solusi berupa  pengguna a n a la t ba ntu berupa  sistem pendukung keputusan.
Sistem pendukung keputusa n merupakan ba gia n dari sistem informa si[1]. Sistem  pendukung keputusan juga da pa t kita  definisika n seba ga i sistem informa si berba sis komputer da n berfungsi untuk memba ntu seora ng ma na jer da la m penga mbila n keputusa n. Denga n Sistem pendukung keputusa n diha ra pkan da pat memberika n informasi ya ng na ntinya  a kan memberika n a lterna tif solusi pa da  ma sala h yang terja di[2]. Pema nfaatan sistem pendukung keputusan juga  da pa t kita  liha t mela lui penelitia n  ya ng tela h dila kuka n oleh bebera pa  pe nelitia n seperti,  pema nfaatan sistem pendukung keputusa n untuk penentu kela ya kan usa ha oleh Kurnia wa ti  da n Ahma d pa da  ta hun 2021 denga n ha sil da pa t mempermudah pekerja an PLUT  da la m penentua n penila ia n kela ya kan UMKM   da n da pa t menentukan nila i seca ra  cepa t da n tepa t[3]. Penelitia n sela njutnya  oleh Ta riga n, dkk pa da  ta hun 2020 untuk pemberia n kredit mobil denga n ha sil  da pa t membantu Credit Ana lyst a ga r tida k sa la h da la m membuat rekomendasi keputusa n ya ng dapat merugika n perusa ha an denga n nila i a kura si 83%[4],  ma sih ba nya k penelitia n la innya  mengena i sistem  pendukung keputusa n dia nta ra nya untuk  perekruta n  ka rya wa n [5],  pemiliha n  objek  wisa ta [6],  penempa tan mesin  ATM[7], penentu perwa kila n olimpia de[8], da n ma sih ba nyak penelitia n la innya. Seda ngka n pa da penelitia n ini penera pa n dari sistem  pendukung  keputusa n untuk menentukan kua lita s geta h terba ik.  Metode  ya ng  diguna ka n a da la h  metode MAUT.
Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  merupa ka n sua tu metode perba n dinga n kua ntitatif yang bia sa nya  mengkombinasika n pengukuran a tas bia ya resiko da n keuntunga n ya ng berbeda [9]. Setia p kriteria  ya ng ada memiliki  bebera pa  a lterna tif ya ng  ma mpu memberika n solusi  [10].  Pengguna a n  metode  MAUT  sa nga t efektif terha da p penga mbila n sebua h keputusan, ha l tersebut terbukti da ri ba nyaknya penelitia n mengenai sistem pendukung keputusa n ya ng  mengguna ka n metode MAUT.  Ada pun  penelitia n  ters ebut  dia nta ranya untuk  pemiliha n  ca lon ma rketing oleh Boa ngma nalu, dkk pa da ta hun 2022 denga n hasil Penera pa n metode MAUT da n ROC pa da  Sistem Pendukung Keputusa n da pa t diguna kan untuk membantu da lam menyeleksi ca lon ma rketing reta il pa da  PT.PS Maju Bersa ma [11]. Penelitia n la innya  oleh Riha stuti pa da  ta hun 2021 denga n ha sil ya ng tela h dila kuka n, da pa t dituliskan kesimpula n  ya itu  metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  da pa t diguna ka n untuk  mengha silka n  nama ka rya wa n terba ik berda sa rkan urutan nila i a ta u ra nking ya ng diperoleh [12]. Sela njutnya  oleh Lubis pa da  ta hun 2022 denga n ha sil da pa t membantu penga mbila n keputusa n dala m memutuskan a lterna tif A2 denga n ha sil 0,9303 [13] dan ma sih  ba nyak penelitia n  la innya   seperti  untuk  pemiliha n  lulusa n  terba ik [14],  Pemiliha n  Asisten  La bora torium Komputer[15], Priorita s  Produk Unggula n[16],  Penentua n Ruma h Kost[17], Menentuka n Ka der Pa rta i Terba ik[18] da n ma sih ba nya k penelitia n la innya . Pa da  penelitia n ini  penera pa n sistem pendukung keputusa n diguna kan untuk rekomenda si kua lita s geta h ka ret terba ik denga n menggunakan metode MAUT. Da ri  bebera pa   penelitia n terda hulu terda pa t  perbeda a n  denga n ya ng  dila kuka n  pa da   penelita ini  ini,  ya itu  penera pa n da ri  metode  MAUT  untuk menentuka n kualita s geta h ka ret terba ik.
Tujua n  da ri  penelitia n  ini  untuk memba ngu n sistem  pendukung  keputusa n denga n  metode Multi-Attribute Utility  Theory  (MAUT)  untuk memba ntu  mela kukan rekomendasi geta h ka ret  terba ik, sehingga   da pa t   memilih a lterna tif  ya ng  tepa t  da n sesua i  kebutuha n  pengguna . Sistem  ya ng  diba ngun  berba sis  website,  sehingga   dapat diguna ka n dima napun dan ka panpun. Kriteria   ya ng diguna ka n berda sa rkan  pa da umur pohon, wa ktu penyadapan, ka da r ka ret kering,  wa rna , tekstur.  Diha ra pka n mela lui penelitia n  ini  da pa t mengha silka n sebua h keputusan yang terba ik da n efektif serta  muda h diguna kan da lam pemiliha n geta h ka ret ya ng berkua lita s.

## 2. METODOLOGI  PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pa da  penelitia n  ini  untuk pengemba nga n sistem  pendukung keputusa n dila kuka n denga n mengguna ka n  beberapa ta ha pan penelitia n ya ng da pat diliha t pa da  Ga mbar 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1592 − 1602 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2631
Gambar 1. Ta ha pan Penelitia n
Dari  gambar  1.  terdapat  beberapa tahapan yang  dilakukan  yaitu”  identifikasi  masalah, landasan teori, identifika si va ria bel, a na lisa , ha sil da n pengujia n. Ada pun penjelasa n kegia ta n ya ng dila kukan a dala h sebaga i berikut:
a . Identifika si ma sa la h
Merupa ka n la ngkah a wa l da la m mela kukan penelitia n, Identifika si ma sa lah a dalah sua tu proses ya ng pa ling penting da la m mela kukan sebuah penelitia n sela in da ri la ta r bela ka ng da n juga  perumusa n masa lah yang a da. Dimana ma sa la h ya ng ditemuka n ya itu  terda pa t bebera pa  ha l  ya ng  ha rus  diperha tika n dia nta ra nya  umur pohon,  wa ktu penya dapan,   ka da r ka ret  kering,  wa rna  da n  tekstur.  Na mun  ha l  tersebut  kura ng  diperha tika n oleh  peta ni  dan keba nyakan petani mela kukan penyadapan geta h pohon karet ha nya berdasarkan feeling a ta u fira sa t. Jika  ha l tersebut terus  terja di,  a ka n menyeba bkan ha sil  produksi  a la t ya ng mengguna ka n ba ha n  baku geta h ka ret menja di kura ng berkua lita s. Sela in  itu, ba gia n produksi juga  a ka n membutuhkan wa ktu yang cukup la ma  dala m mela kukan seleksi terha da p ba han ba ku yang bena r-benar berkua lita s.
b. La nda san teori
Merupa ka n da sa r penelitia n  ya ng perlu  ditega kka n a ga r penelitia n  memiliki  da sa r ya ng kokoh da n bukan seka da r perbua tan. Ada pun la ndasan teori ya ng diguna ka n a dala h seba gai berikut:
a. Sistem Pendukung Keputusa n
Sistem  pendukung  keputusa n ia la h  sistem  informa si  ya ng  intera ktif  serta   da pa t  memberika n informa si  dan mengola h da ta ya ng da pat dimodelkan[19]. Sistem Pendukung Keputusa n (SPK) seba ga i sistem berba sis komputer ya ng  terdiri  da ri  tiga   komponen  ya ng  sa ling  berintera ksi,  sistem  ba ha sa  (meka nisme  untuk  memberikan komunika si a nta ra pengguna  dan komponen Sistem Pendukung Keputusa n la in), sistem pengeta hua n (repositori pengeta hua n  domain ma sa lah ya ng  a da  pa da  Sistem  Pendukung  Keputusa n a ta u seba ga i  da ta  a ta u  sebagai prosedur),  da n sistem pemrosesa n ma sa la h  (hubunga n a ntara dua komponen la innya, terdiri da ri sa tu a ta u lebih ka pa bilita s ma nipula si ma sala h umum ya ng diperluka n untuk penga mbila n keputusan)[20].
b. Metode MAUT
Metode MAUT  sa la h sa tu metode ya ng dila kuka n untuk penga mbila n sua tu keputusan dima na metode MAUT a da la h sua tu skema eva luasi a khir, v(x) da ri sua tu objek dijumla hka n bobot ya ng didefinisika n seba ga i x dengan sua tu nila i releva n terha da p nila i dimensi[21]. Metode ini merupa kan suatu metode dala m penga mbila n keputusan. MAUT  merupa kan metode dima na mencari jumla h terbobot da ri nila i  – nila i ya ng sa ma  pa da  setia p utilita s pada ma sing – ma sing a tribut. Metode ini  juga  da pa t memproses da ta dari semua  a tribut den ga n utilita s – utilita s ya ng berbeda [22].
c. Pengumpula n Da ta
Pengumpula n da ta merupakan tahap kedua setela h dila kukan penelitia n pendahulua n ya ng berisi uruta n -urutan mula i da ri a wa l sa mpa i a khir penelitia n. Da la m mela kuka n penelitia n, untuk mendapatkan informasi seputa r objek penelitia n diperluka n ta ha p pengumpulan da ta. Ada pun da ta ya ng dikumpulkan meliputi: a . Da ta  Kriteria ,  ya ng berfungsi seba ga i a cua n penila ia n terha dap geta h ka ret ya ng hen da k diguna kan, kriteria  ya ng diguna ka n ya itu: umur pohon, wa ktu penya dapan,  ka dar ka ret kering, wa rna  da n tekstur.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1592 − 1602 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2631
b. Da ta  Alterna tif, merupa ka n data da ri sa mpel ya ng a ka n dinila i. Dima na  sa mpel terdiri  da ri 30 da ta  geta h ka ret. c. Desa in
d. Identifika si va ria bel
Setela h  da ta   dida pa tkan ma ka  a ka n  dila kuka n  proses  identifika si  terha da p da ta  tersebut  ya ng  meliputi instrumen penelitia n, desa in da n sa mpel.
e. Ana lisa
Setela h da ta  berha sil diidentifika si, sela njutnya mela kukan proses  a na lisa  ya ng menca kup proses perhitungan denga n metode MAUT terha da p da ta yang berha sil diidentifika si, menga na lisis sistem ya ng a ka n diba ngun.
f. Ha sil
Pa da  ta hap ini, ha sil da ri sistem pendukung keputusa n a kan dida patkan, ba ik berupa  ha sil perhitunga n ma nual ma upun da ri ha sil perhitunga n sistem  ya ng diba ngun.
g. Pengujia n
Setela h ha sil dida pa tkan maka a kan diuji terha da p hasil perhitunga n ma nua l denga n ha sil sistem  ya ng telah diba ngun.

## 2.2 Proses Metode  MAUT
Pa da   metode MAUT,  terda pa t bebera pa  proses  ya ng  a ka n dila lui  untuk  menda patkan ha sil  a khir  pa da  sistem pendukung keputusa n, ta hapan tersebut da pat diliha t pa da  Ga mbar 2.

## Gambar 2. Ta ha pan Metode MAUT
Da la m penelitia n ini, proses ta ha pan metode MAUT memiliki tujuh proses, ya itu ta ha p mula i ya ng dila njutkan dengan mela kuka n penentuan Alterna tif da n juga  kriteria .  Alterna tif berupa  da ta  geta h ka ret ya itu seba nya k 30 sa mpel da ta, seda ngka n kriteria  ya ng diguna ka n ya itu umur pohon, wa ktu penya da pan,  ka da r ka ret kering,  wa rna  da n tekstur. Setela h a lterna tif da n kriteria  ditentuka n, la ngkah sela njutnya a dalah menampilka n da ta da n a lterna tif ya ng diinputkan mela lui ta ha p sebelumnya. Sela njutnya menentukan bobo t pada setia p kriteria  ya itu denga n bobot umur pohon = 10%, wa ktu penya da pan = 20%,   ka da r ka ret kering  =  25%, wa rna  =  2%3 da n tekstur =  22%. Setela h ditentuka n bobot setia p kriteria   dila njutka n membuat matriks norma lisa si untuk memproses nila i-nila i pa da  setia p kriteria  da n ma trik keputusa n a ka n berisi  nila i  a khir  da ri  setia p  a lterna tif ya ng a da . Sela njutnya  mela kukan penjumla ha n da ri  ha sil norma lisa si  denga n  bobot  kriteria .  Setela h  dida pa tkan nila i  keputusa n  ma ka  sistem  a ka n  mena mpilka n  hasil rekomenda si a tau keputusan dari setia p a lterna tif ya ng a da.  Ada pun rumus yang diguna kan pada metode Ma ut sebagai berikut:
𝑉 (𝑥) = ∑ 𝑤 𝑗 , 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (1)
𝑈 (𝑥) = 𝑥−𝑥𝑖 − 𝑥𝑖 +−𝑥 𝑖 − (2)
Ma ksud da ri rumus tersebut a da la h, 𝑈 (𝑥) merupa kan normalisa si da ri bobot a lterna tif. X merupa kan a lternatif. 𝑥 𝑖 − Bobot terburuk (minimum) da ri kriteria  ke-x, 𝑥 𝑖 + merupa kan = Bobot terba ik (ma ximum).

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1592 − 1602 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2631

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN
Pa da  ha sil  da n pemba hasan a kan dila kuka n proses penga na lisa a n da ta ya itu dima na  da ta tersebut berupa  kriteria - kriteria  ya ng diguna ka n sebaga i penila ia n terhadap kualita s geta h karet terba ik . Ada pun metode yang diguna kan dalam menga na lisa  da ta ini a da lah denga n menerapkan metode MAUT supa ya  menghasilka n informasi berupa  perangkingan terha da p kriteria -kriteria  da ta  ya ng dikelola  ta di,  serta  la ngka h –la ngkah ya ng dibutuhka n untuk pera ncanga n yang diinginka n sa mpa i pa da a nalisis ya ng diha ra pka n. Kriteria  ya ng diguna ka n seba ga i penila ia n terha da p kua lita s getah ka ret terba ik da pa t diliha t pa da  Ta bel 1.
Tabel 1. Da ta  Kriteria No Kode Kriteria Bobot 1 KK1 Umur pohon 10% 2 KK2 Wa ktu penya dapan 20% 3 KK3 Ka da r ka ret kering 25% 4 KK4 Wa rna 23% 5 KK5 Tekstur 22%
Sela njutnya  menentukan sub kriteria  da ri kriteria  pa da  Ta bel.1 dima na  sub kriteria  tersebut dita mpilka n pa da Ta bel 2.
Tabel 2. Subkriteria Kriteria Subkriteria Keterangan Nilai KK1 >20 Ta hun Buruk 0,25 < 5 Ta hun Kura ng Ba ik 0,5 6 – 10 Ta hun Ba ik 0,75 10 – 14 Ta hun Priorita s 1 KK2 Dia ta s ja m 6 pa gi  Kura ng Ba ik 0,25 Ja m 5 – 6 pa gi Ba ik 1 KK3 >65% Buruk 0,25 <55% Kura ng Ba ik 0,5 55 - 65% Ba ik 1 KK4 Hita m a ta u pekat  Hita m a ta u pekat 0,25 Putih Putih 0,5 Kuning Kuning 1 KK5 Ca ir Kura ng Ba ik 0,25 Kenta l Ba ik 1 Keputusan Kura ng Ba ik Kura ng Ba ik ≤0,55 Ba ik Ba ik >0,55
Berikut ini  merupa kan da ta a lternatif penila ia n da ri Sistem Pendukung Keputusa n menentukan kualita s geta h (Hevea  bra siliensis)  ka ret mengguna ka n metode MAUT
Tabel 3. Da ta  Alterna tif NO Kode KK1 KK2 KK3 KK4 KK5 1 Alt_1 Kura ng Ba ik Ba ik Ba ik Putih Kura ng Ba ik 2 Alt_2 Priorita s Ba ik Ba ik Kuning Ba ik 3 Alt_3 Kura ng Ba ik Ba ik Kura ng Ba ik Putih Kura ng Ba ik 4 Alt_4 Ba ik Ba ik Kura ng Ba ik Putih Ba ik 5 Alt_5 Ba ik Kura ng Ba ik Kura ng Ba ik Putih Ba ik 6 Alt_6 Priorita s Kura ng Ba ik Ba ik Kuning Ba ik 7 Alt_7 Ba ik Kura ng Ba ik Ba ik Putih Ba ik 8 Alt_8 Priorita s Kura ng Ba ik Ba ik Kuning Ba ik 9 Alt_9 Ba ik Ba ik Kura ng Ba ik Kuning Kura ng Ba ik 10 Alt_10 Priorita s Ba ik Ba ik Putih Ba ik 11 Alt_11 Ba ik Ba ik Kura ng Ba ik Kuning Ba ik 12 Alt_12 Buruk Ba ik Kura ng Ba ik Putih Kura ng Ba ik 13 Alt_13 Priorita s Ba ik Ba ik Kuning Kura ng Ba ik 14 Alt_14 Buruk Kura ng Ba ik Kura ng Ba ik Kuning Ba ik 15 Alt_15 Ba ik Kura ng Ba ik Kura ng Ba ik Kuning Kura ng Ba ik 16 Alt_16 Ba ik Kura ng Ba ik Ba ik Kuning Ba ik 17 Alt_17 Priorita s Kura ng Ba ik Ba ik Putih Ba ik 18 Alt_18 Buruk Ba ik Ba ik Kuning Ba ik

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1592 − 1602 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2631
19 Alt_19 Priorita s Kura ng Ba ik Ba ik Putih Kura ng Ba ik 20 Alt_20 Buruk Kura ng Ba ik Ba ik Kuning Kura ng Ba ik 21 Alt_21 Priorita s Ba ik Kura ng Ba ik Kuning Ba ik 22 Alt_22 Ba ik Ba ik Kura ng Ba ik Kuning Kura ng Ba ik 23 Alt_23 Priorita s Ba ik Ba ik Putih Ba ik 24 Alt_24 Buruk Ba ik Buruk Hita m a ta u pekat Kura ng Ba ik 25 Alt_25 Buruk Ba ik Buruk Hita m a ta u pekat Ba ik 26 Alt_26 Ba ik Ba ik Kura ng Ba ik Kuning Kura ng Ba ik 27 Alt_27 Ba ik Ba ik Kura ng Ba ik Kuning Ba ik 28 Alt_28 Priorita s Ba ik Ba ik Kuning Ba ik 29 Alt_29 Ba ik Kura ng Ba ik Ba ik Kuning Ba ik 30 Alt_30 Ba ik Kura ng Ba ik Ba ik Kuning Kura ng Ba ik
Setela h  da ta  dima suka n  kedala m  sistem, ma ka  sela njutnya  dila kukan  proses  konversi  terha da p nila i  pada ma sing-ma sing kriteria  ya ng dimiliki  oleh setia p a lterna tif seperti ya ng dita mpilka n pa da Ta bel 4.
Tabel 4. Konversi  Nila i No. Kode KK1 KK2 KK3 KK4 KK5 1 Alt_1 0,5 1 1 0,5 0,25 2 Alt_2 1 1 1 1 1 3 Alt_3 0,5 1 0,25 0,5 0,25 4 Alt_4 0,75 1 0,25 0,5 1 5 Alt_5 0,75 0,25 0,25 0,5 1 6 Alt_6 1 0,25 1 1 1 7 Alt_7 0,75 0,25 1 0,5 1 8 Alt_8 1 0,25 1 1 1 9 Alt_9 0,75 1 0,25 1 0,25 10 Alt_10 1 1 1 0,5 1 11 Alt_11 0,75 1 0,25 1 1 12 Alt_12 0,25 1 0,25 0,5 0,25 13 Alt_13 1 1 1 1 0,25 14 Alt_14 0,25 0,25 0,25 1 1 15 Alt_15 0,75 0,25 0,25 1 0,25 16 Alt_16 0,75 0,25 1 1 1 17 Alt_17 1 0,25 1 0,5 1 18 Alt_18 0,25 1 1 1 1 19 Alt_19 1 0,25 1 0,5 0,25 20 Alt_20 0,25 0,25 1 1 0,25 21 Alt_21 1 1 0,25 1 1 22 Alt_22 0,75 1 0,25 1 0,25 23 Alt_23 1 1 1 0,5 1 24 Alt_24 0,25 1 0,25 0,25 0,25 25 Alt_25 0,25 1 0,25 0,25 1 26 Alt_26 0,75 1 0,25 1 0,25 27 Alt_27 0,75 1 0,25 1 1 28 Alt_28 1 1 1 1 1 29 Alt_29 0,75 0,25 1 1 1 30 Alt_30 0,75 0,25 1 1 0,25
La ngka h sela njutnya a dala h proses untuk mela kukan normalisa si ma trik ya ng nila inya  dia mbil da ri nila i ha sil konversi pa da  nila i setia p kriteria  ya ng terda pa t pa da a lternatif  denga n mengguna kan rumus (2).
Alt_1 Alt_2 Alt_3 Alt_4 𝐴1 1 = 0,5−0,25 1−0,25 = 0,33
𝐴1 2 = 1−0,25
1−0,25 = 1
𝐴1 3 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴1 4 = 0,5−0,25 1−0,25 = 0,33
𝐴2 1 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴2 2 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴2 3 = 1−0,25 1−0,25 = 1 𝐴2 4 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴3 1 = 0,5−0,25 1−0,25 = 0,33
𝐴3 2 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴3 3 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴3 4 = 0,5−0,25 1−0,25 = 0,33
𝐴4 1 = 0,75−0,25 1−0,25 = 0,67
𝐴4 2 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴4 3 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴4 4 = 0,5−0,25 1−0,25 = 0,33

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1592 − 1602 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2631
𝐴1 5 = 0,25−0,25
1−0,25 = 0 𝐴2 5 = 1−0,25 1−0,25 = 1 𝐴3 5 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0 𝐴4 5 = 1−0,25 1−0,25 = 1 Alt_5 Alt_6 Alt_7 Alt_8 𝐴5 1 = 0,75−0,25 1−0,25 = 0,67
𝐴5 2 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴5 3 = 0,25−0,25
1−0,25 = 0
𝐴5 4 = 0,5−0,25
1−0,25 = 0,33
𝐴5 5 = 1−0,25 1−0,25 = 1 𝐴6 1 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴6 2 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴6 3 = 1−0,25 1−0,25 = 1 𝐴6 4 = 1−0,25
1−0,25 = 1 𝐴6 5 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴7 1 = 0,75−0,25
1−0,25 = 0,67
𝐴7 2 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴7 3 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴7 4 = 0,5−0,25 1−0,25 = 0,33
𝐴7 5 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴8 1 = 1−0,25
1−0,25 = 1
𝐴8 2 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴8 3 = 1−0,25
1−0,25 = 1
𝐴8 4 = 1−0,25
1−0,25 = 1
𝐴8 5 = 1−0,25 1−0,25 = 1 Alt_9 Alt_10 Alt_11 Alt_12 𝐴9 1 = 0,75−0,25 1−0,25 = 0,67
𝐴9 2 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴9 3 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0 𝐴9 4 = 1−0,25 1−0,25 = 1 𝐴9 5 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴10 1 = 1−0,25
1−0,25 = 1
𝐴10 2 = 0,25−0,25 1−0,25 = 1
𝐴10 3 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴10 4 = 0,5−0,25 1−0,25 = 0,33
𝐴10 5 = 1−0,25
1−0,25 = 1 𝐴11 1 = 0,75−0,25 1−0,25 = 0,67
𝐴11 2 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴11 3 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴11 4 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴11 5 = 1−0,25 1−0,25 = 1 𝐴12 1 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴12 2 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴12 3 = 0,25−0,25
1−0,25 = 0
𝐴12 4 = 0,5−0,25
1−0,25 = 0,33
𝐴12 5 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0 Alt_13 Alt_14 Alt_15 Alt_16 𝐴13 1 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴13 2 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴13 3 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴13 4 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴13 5 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0 𝐴14 1 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴14 2 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴14 3 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴14 4 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴14 5 = 1−0,25 1−0,25 = 1 𝐴15 1 = 0,75−0,25 1−0,25 = 0,67
𝐴15 2 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴15 3 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴15 4 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴15 5 = 0,25−0,25
1−0,25 = 0
𝐴16 1 = 0,75−0,25 1−0,25 = 0,67
𝐴16 2 = 0,25−0,25
1−0,25 = 0
𝐴16 3 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴16 4 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴16 5 = 1−0,25 1−0,25 = 1 Alt_17 Alt_18 Alt_19 Alt_20 𝐴17 1 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴17 2 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴17 3 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴17 4 = 0,5−0,25
1−0,25 = 0,33
𝐴17 5 = 1−0,25 1−0,25 = 1 𝐴18 1 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴18 2 = 1−0,25 1−0,25 =1
𝐴18 3 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴18 4 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴18 5 = 1−0,25 1−0,25 = 1 𝐴19 1 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴19 2 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴19 3 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴19 4 = 0,5−0,25 1−0,25 = 0,33
𝐴19 5 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0 𝐴20 1 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴20 2 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴20 3 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴20 4 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴20 5 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0 Alt_21 Alt_22 Alt_23 Alt_24 𝐴21 1 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴21 2 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴21 3 = 0,25−0,25
1−0,25 = 0
𝐴21 4 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴21 5 = 1−0,25 1−0,25 = 1 𝐴22 1 = 0,75−0,25 1−0,25 = 0,67
𝐴22 2 = 1−0,25 1−0,25 =1
𝐴22 3 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴22 4 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴22 5 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0 𝐴23 1 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴23 2 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴23 3 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴23 4 = 0,5−0,25 1−0,25 = 0,33
𝐴23 5 = 1−0,25 1−0,25 = 1 𝐴24 1 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴24 2 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴24 3 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴24 4 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴24 5 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1592 − 1602 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2631
Alt_25 Alt_26 Alt_27 Alt_28 𝐴25 1 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴25 2 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴25 3 = 0,25−0,25
1−0,25 = 0
𝐴25 4 = 0,25−0,25
1−0,25 = 0
𝐴25 5 = 0,25−0,25
1−0,25 = 1 𝐴26 1 = 0,75−0,25
1−0,25 = 0,67
𝐴26 2 = 1−0,25
1−0,25 =1
𝐴26 3 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴26 4 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴26 5 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0 𝐴27 1 = 0,75−0,25
1−0,25 = 0,67 𝐴27 2 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴27 3 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
𝐴27 4 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴27 5 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0 𝐴28 1 = 1−0,25 1−0,25 = 1 𝐴28 2 = 1−0,25
1−0,25 = 1
𝐴28 3 = 1−0,25
1−0,25 = 1
𝐴28 4 = 1−0,25
1−0,25 = 1
𝐴28 5 = 1−0,25 1−0,25 = 1 Alt_29 Alt_30 𝐴29 1 = 0,75−0,25
1−0,25 = 0,67
𝐴29 2 = 0,25−0,25
1−0,25 = 0
𝐴29 3 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴29 4 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴29 5 = 1−0,25
1−0,25 = 1
𝐴30 1 = 0,75−0,25
1−0,25 = 0,67 𝐴30 2 = 0,25−0,25 1−0,25 =0
𝐴30 3 = 1−0,25
1−0,25 = 1
𝐴30 4 = 1−0,25 1−0,25 = 1
𝐴30 5 = 0,25−0,25 1−0,25 = 0
Setela h proses norma lisa si dila kuka n terha dap kriteria , sela njutnya  disa jika n dala m bentuk ma trik seperti Ma trik. berikut:
0,33 1,00 1,00 0,33 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,33 1,00 0,00 0,33 0,00 0,67 1,00 0,00 0,33 1,00 0,67 0,00 0,00 0,33 1,00 1,00 0,00 1,00 1,00 1,00 0,67 0,00 1,00 0,33 1,00 1,00 0,00 1,00 1,00 1,00 0,67 1,00 0,00 1,00 0,00 1,00 1,00 1,00 0,33 1,00 0,67 1,00 0,00 1,00 1,00 0,00 1,00 0,00 0,33 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 0,67 0,00 0,00 1,00 0,00 0,67 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 1,00 0,33 1,00 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 1,00 0,33 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 0,00 1,00 1,00 0,00 1,00 1,00 0,67 1,00 0,00 1,00 0,00 1,00 1,00 1,00 0,33 1,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 1,00 0,67 1,00 0,00 1,00 0,00 0,67 1,00 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,67 0,00 1,00 1,00 1,00 0,67 0,00 1,00 1,00 0,00
Ta ha p sela njutnya a kan dila kukan perkalia n ma trik norma lisa si denga n bobot preferensi denga n menggunakan rumus (1):
Alt_1= (0,1 * 0,33) + (0,2 * 1,00) + (0,25 * 1,00) + (0,23 * 0,33) + (0,22 * 0,00) = 0,56 Alt_2= (0,1 * 1,00) + (0,2 * 1,00) + (0,25 * 1,00) + (0,23 * 1,00) + (0,22 * 1,00) = 1,00

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1592 − 1602 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2631
Alt_3= (0,1 * 0,33) + (0,2 * 1,00) + (0,25 * 0,00) + (0,23 * 0,33) + (0,22 * 0,00) =  0,31 Alt_4= (0,1 * 0,67) + (0,2 * 1,00) + (0,25 * 0,00) + (0,23 * 0,33) + (0,22 * 1,00) = 0,56 Alt_5= (0,1 * 0,67) + (0,2 * 0,00) + (0,25 * 0,00) + (0,23 * 0,33) + (0,22 * 1,00) = 0,36 Alt_6= (0,1 * 1,00) + (0,2 * 0,00) + (0,25 * 1,00) + (0,23 * 1,00) + (0,22 * 1,00) = 0,80 Alt_7= (0,1 * 0,67) + (0,2 * 0,00) + (0,25 * 1,00) + (0,23 * 0,33) + (0,22 * 1,00) = 0,61 Alt_8= (0,1 * 1,00) + (0,2 * 0,00) + (0,25 * 1,00) + (0,23 * 1,00) + (0,22 * 1,00) = 0,85 Alt_9= (0,1 * 0,67) + (0,2 * 1,00) + (0,25 * 0,00) + (0,23 * 1,00) + (0,22 * 0,00) = 0,50 Alt_10= (0,1 * 1,00) + (0,2 * 1,00) + (0,25 * 1,00) + (0,23 * 0,33) + (0,22 * 1,00) = 0,85 Alt_11= (0,1 * 0,67) + (0,2 * 1,00) + (0,25 * 0,00) + (0,23 * 1,00) + (0,22 * 1,00) = 0,72 Alt_12= (0,1 * 0,00) + (0,2 * 1,00) + (0,25 * 0,00) + (0,23 * 0,33) + (0,22 * 0,00) = 0,28 Alt_13= (0,1 * 1,00) + (0,2 * 1,00) + (0,25 * 1,00) + (0,23 * 1,00) + (0,22 * 0,00) = 0,78 Alt_14= (0,1 * 0,67) + (0,2 * 0,00) + (0,25 * 0,00) + (0,23 * 1,00) + (0,22 * 1,00) = 0,45 Alt_15= (0,1 * 0,67) + (0,2 * 0,00) + (0,25 * 0,00) + (0,23 * 1,00) + (0,22 * 0,00) = 0,30 Alt_16= (0,1 * 0,67) + (0,2 * 0,00) + (0,25 * 1,00) + (0,23 * 1,00) + (0,22 * 1,00) = 0,77 Alt_17= (0,1 * 1,00) + (0,2 * 0,00) + (0,25 * 1,00) + (0,23 * 0,33) + (0,22 * 1,00) = 0,65 Alt_18= (0,1 * 0,00) + (0,2 * 1,00) + (0,25 * 1,00) + (0,23 * 1,00) + (0,22 * 1,00) = 0,90 Alt_19= (0,1 * 1,00) + (0,2 * 0,00) + (0,25 * 1,00) + (0,23 * 0,33) + (0,22 * 0,00) = 0,75 Alt_20= (0,1 * 0,00) + (0,2 * 0,00) + (0,25 * 1,00) + (0,23 * 1,00) + (0,22 * 0,00) = 0,50 Alt_21= (0,1 * 1,00) + (0,2 * 1,00) + (0,25 * 0,00) + (0,23 * 0,3 3) + (0,22 * 1,00) = 0,85 Alt_22= (0,1 * 0,67) + (0,2 * 1,00) + (0,25 * 0,00) + (0,23 * 1,00) + (0,22 * 0,00) = 0,50 Alt_23= (0,1 * 1,00) + (0,2 * 1,00) + (0,25 * 1,00) + (0,23 * 0,33) + (0,22 * 1,00) = 0,85 Alt_24= (0,1 * 0,00) + (0,2 * 1,00) + (0,25 * 0,00) + (0,23 * 0,00) + (0,22 * 0,00) = 0,20 Alt_25= (0,1 * 0,00) + (0,2 * 1,00) + (0,25 * 0,00) + (0,23 * 0,00) + (0,22 * 1,00) = 0,42 Alt_26= (0,1 * 0,67) + (0,2 * 1,00) + (0,25 * 0,00) + (0,23 * 1,00) + (0,22 * 0,00) = 0,50 Alt_27= (0,1 * 0,67) + (0,2 * 1,00) + (0,25 * 0,00) + (0,23 * 1,00) + (0,22 * 1,00) = 0,72 Alt_28= (0,1 * 1,00) + (0,2 * 1,00) + (0,25 * 1,00) + (0,23 * 1,00) + (0,22 * 1,00) = 1,00 Alt_29= (0,1 * 0,67) + (0,2 * 0,00) + (0,25 * 1,00) + (0,23 * 1,00) + (0,22 * 1,00) = 0,77 Alt_30= (0,1 * 0,67) + (0,2 * 0,00) + (0,25 * 1,00) + (0,23 * 1,00) + (0,22 * 0,00) = 0,55
Setela h dida pa tkan penjumla han denga n bobot kriteria , la ngka h sela njutnya  mela kukan pera ngkinga n dan memberika n rekomendasi keputusa n ya ng da pat diliha t pa da  Ta bel 3.
Tabel 3. Ha sil Rekomendasi Keputusa n No. Alternatif Nilai Hasil Rangking Keputusan 1 Alt_2 1,00 Ra ngking 1 Ba ik 2 Alt_28 1,00 Ra ngking 2 Ba ik 3 Alt_18 0,90 Ra ngking 3 Ba ik 4 Alt_10 0,85 Ra ngking 4 Ba ik 5 Alt_23 0,85 Ra ngking 5 Ba ik 6 Alt_6 0,80 Ra ngking 6 Ba ik 7 Alt_8 0,80 Ra ngking 7 Ba ik 8 Alt_13 0,78 Ra ngking 8 Ba ik 9 Alt_16 0,77 Ra ngking 9 Ba ik 10 Alt_29 0,77 Ra ngking 10 Ba ik 11 Alt_21 0,75 Ra ngking 11 Ba ik 12 Alt_11 0,72 Ra ngking 12 Ba ik 13 Alt_27 0,72 Ra ngking 13 Ba ik 14 Alt_17 0,65 Ra ngking 14 Ba ik 15 Alt_7 0,61 Ra ngking 15 Ba ik 16 Alt_4 0,56 Ra ngking 16 Ba ik 17 Alt_1 0,56 Ra ngking 17 Ba ik 18 Alt_30 0,55 Ra ngking 18 Tida k Ba ik 19 Alt_9 0,50 Ra ngking 19 Tida k Ba ik 20 Alt_22 0,50 Ra ngking 20 Tida k Ba ik 21 Alt_26 0,50 Ra ngking 21 Tida k Ba ik 22 Alt_20 0,48 Ra ngking 22 Tida k Ba ik 23 Alt_14 0,45 Ra ngking 23 Tida k Ba ik 24 Alt_19 0,43 Ra ngking 24 Tida k Ba ik 25 Alt_25 0,42 Ra ngking 25 Tida k Ba ik 26 Alt_5 0,36 Ra ngking 26 Tida k Ba ik 27 Alt_3 0,31 Ra ngking 27 Tida k Ba ik 28 Alt_15 0,30 Ra ngking 28 Tida k Ba ik

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1592 − 1602 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2631
29 Alt_12 0,28 Ra ngking 29 Tida k Ba ik 30 Alt_24 0,20 Ra ngking 30 Tida k Ba ik
Setela h  dila kuka n  proses  perhitunga n  denga n  mengguna ka n  metode  MAUT  terha da p  30  da ta   sa mpel, dida pa tkan bahwa terda pat 17 geta h ka ret denga n kualita s Ba ik denga n nila i >0,55, seda ngka n 13 da ta sa mpel dengan kualitas Tidak Baik dengan nilai ≤0,55. Setelah didapatkan hasil akhir, selanjutnya akan diujikan dengan sistem yang tela h diba ngun. Dima na  sistem  tersebut  suda h diberika n  pengeta huan berupa  logika   metode MAUT  pa da  ba hasa pemrogra ma n PHP. Ha sil pengujia n da pa t dita mpilka n pa da Ga mbar 3.
Gambar 3. Ha sil Keputusa n Pa da  Sistem
Pa da  Ga mba r 3. dita mpilka n ha sil da ri keputusa n denga n menggunakan progra m berba siska n web, ha sil menunjukkan da ta yang sa ma dengan ha sil perhitunga n ma nua l denga n men gguna kan metode MAUT.

## 4. KESIMPULAN
Berda sa rka n   penelitia n   ya ng   tela h   dila kuka n   ma ka   da pat   disimpulka n   ba hwa    Multi-Attribute Utility Theory (MAUT)  da pa t diguna ka n untuk penentuan  kua lita s geta h ka ret.  Sistem  pendukung keputusa n da pa t digunakan seba ga i  a la t  ba ntu  untuk  menentuka n kualita s geta h ka ret denga n  peroleha n  nila i  a lterna tif  ya ng dira ngkingkan da ri  nila i  tertinggi  ke  nila i  terenda h. Da ri  ha sil  perhitunga n ma nua l denga n metode MAUT  da n pengujia n sistem menunjukkan ha sil ya ng sa ma . Terda pa t 17 da ta geta h ka ret ya ng menunjukkan kualita s ba ik da n 13 da ta  geta h karet menunjukkan kualita s tida k ba ik. Nila i  tertinggi  ya ng d iperoleh  a da la h 1.00 ya ng diperoleh  oleh  a lterna tif d engan kode Alt_2 da n Alt_3, seda ngka n nila i terenda h ya ng diperoleh a da la h 0,20 ya ng diperoleh oleh Alt_24. Berda sa rkan ha sil ya ng tela h dida pa t, bisa  disimpulka n ba hwa  metode MAUT bisa  diguna ka n seba ga i a la t untuk membantu dalam mengha silka n ka tegori da ri kua lita s geta h ka ret.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1592 − 1602 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2631

## REFERENCES
[1] J.  S.  Gunadi  Widi  Nurcahyo,  Dasril  Aldo,  “Identifikasi  Sanitasi  Rumah  Sehat  dengan  Metode  Multifactor  Evaluation Process,” SITEKIN , vol. 16, pp. 122–127.
[2] R. Ardianto, A. Herliana, A. R. S. K. Wardhani, T. D. Fuady, and D. Aldo, “Pemberian Kredit Telepon Seluler Menggunakan Metode Topsis Pada Mars Phone Cell  Tasikmalaya,” JURSIMA (Jurnal Sist. Inf. dan Manajemen) , vol. 10, no. 1, pp. 248– 260, 2022.
[3] R.  D. Kurniawati  and I.  Ahmad,  “PROFILE  MATCHING PADA UPTD PLUT  KUMKM  PROVINSI LAMPUNG,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 74–79, 2021.
[4] D.  P.  Tarigan  and  A.  Wantoro,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMBERIAN  KREDIT  MOBIL  DENGAN FUZZY TSUKAMOTO ( STUDI KASUS : PT CLIPAN FINANCE ),” TELEFORTECH , vol. 1, no. 1, pp. 32–37, 2020.
[5] 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.
[6] D. Wira, T. Putra, S. Noviasanti, G. Y. Swara, and E. Yulianti,  “Metode topsis dalam sistem pendukung keputusan pemilihan objek wisata,” vol. 8, no. 1, pp. 1–6, 2020, doi: 10.21063/JTIF.2020.V8.1.
[7] G.  S.  Mahendra  and  I.  P.  Y.  Indrawan,  “METODE  AHP-TOPSIS  PADA  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENENTUAN PENEMPATAN AUTOMATED TELLER MACHINE,” vol. 9, no. 2, 2020.
[8] I. Syafrinal and D. Aldo, “PENENTUAN PERWAKILAN OLIMPIADE MATEMATIKA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ),” JURSIMA (Jurnal Sist. Inf. dan Manajemen) , vol. 8, no. 1, 2020.
[9] D. ALDO, N. PUTRA, and  Z.  MUNIR, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Dosen Dengan  Menggunakan Metode Multi Attribute  Utility Theory ( Maut ),” JURSIMA , vol. 7, no. 2, pp. 16–22, 2019.
[10]  F. El Khair,  S. Defit,  and Y. Yunus, “Sistem  Keputusan  Dengan Metode  Multi Attribute  Utility  Theory  Dalam  Penilaian Kinerja  Pegawai,” J. Inf. dan Teknol. Vol. , vol. 3, no. 4, pp. 215–220, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i4.155.
[11]  M. M. Boangmanalu,  B. Purba, and Mesran, “Implementasi  Metode MAUT Dalam Seleksi Calon Marketing Retail  dengan menerapkan  pembobotan ROC,” vol. 16, no. 2, pp. 81–91, 2022.
[12]  S. Rihastuti,  “Penerapan  Metode Multi  Attribute  Utility  Theory  dalam  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  di STMIK  Amikom Surakarta,” vol. 5, no. 2, pp. 1–11, 2019.
[13]  J. H. Lubis, S. Esabella,  Mesran,  Desyanti, and  D. M. Simanjuntak,  “Penerapan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory ( MAUT ) Dalam  Pemilihan  Karyawan  yang di Non-Aktifkan  di Masa Pandemi,” J. Media  Inform. Bididarma , vol. 6, no. April, pp. 969–978, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3909.
[14]  Y.  Setiawan  and  S.  Budilaksono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa  Lulusan  Terbaik  Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility  Theory ( Maut ) Di Stmik Antar Bangsa,” vol. 6, no. 2, pp. 12–20.
[15]  R. T. Aldisa, D. M. Simanjuntak, and S. Laia, “Penerapan  Metode Metode Multy Attribute Utility  Theory ( MAUT ) dalam Pemilihan  Asisten Laboratorium  Komputer,”  vol. 6, pp. 1782–1788, 2023, doi: 10.30865/mib.v6i3.4171.
[16]  A. Triayudi  and J. D. Rajagukguk, “Implementasi  Metode MAUT Dalam  Menentukan  Prioritas Produk Unggulan Daerah Dengan Menerapkan Pembobotan ROC,” vol. 3, no. 4, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2216.
[17]  S. Darmansyah, “Sistem Penentuan Rumah Kost Menggunakan Metode Multi Attribute Utility  Theory,” Cyberarea , vol. 2, no. 7, pp. 1–10, 2022.
[18]  I. T. Silitonga,  M. Syahril, and A. Calam,  “Penerapan Metode MAUT Untuk Menentukan Kader Partai Terbaik,”  vol. 1, pp. 332–339, 2022.
[19]  I. Syafrinal  and D. Aldo, “Implementasi  Metode  Analytical  Hierarchy Process ( AHP ) Untuk Penilaian  Rumah Huni,” J. INOVTEK POLBENG - SERI Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 205–217, 2020.
[20]  J. M. Harahap, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PEMILIHAN POSISI KEPALA UNIT ( KANIT ) PPA DENGAN,” JUST IT , vol. 11, no. 1, pp. 37–44, 2020.
[21]  R. Puspita, “Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory ( MAUT ) Dalam  Keputusan  Pengendalian  Persediaan  Obat  dan Alat Kesehatan,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 3, pp. 5–9, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i3.148.
[22]  R. N. Sari and R. S. Hayati, “Penerapan  Metode  Multi Attribute Utility  Theory ( MAUT ) Dalam  Pemilihan Rumah Kost,” vol. 3, no. September,  pp. 243–251, 2019.