Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.1940 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1125-1135 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## COMBINATION OF AHP AND MAUT METHOD TO DETERMINE SCHOLARSHIP RECIPIENTS IN HIGHER EDUCATION (CASE STUDY: UNIVERSITAS TEKNOKRAT INDONESIA)
Muhammad Romdoni *1 , Parjito *2
1 Information System, Faculty of Engineering and Computer Science, Universitas Teknokrat Indonesia, Indonesia
2 Informatics, Faculty of Engineering and Computer Science, Universitas Teknokrat Indonesia, Indonesia Email: 1 muhammad_romdoni@teknokrat.ac.id , 2 djito@teknokrat.ac.id
(Article received: March 17, 2024; Revision: April 26, 2024; published: July 29, 2024)

## Abstract
Universitas Teknokrat Indonesia is an educational institution located in the city of Bandar Lampung. Every new academic year a new student admission selection is carried out. Selection is carried out with two channels, namely regular  and  scholarship.  One  of  the  scholarship  pathways  is  the  Indonesia  Smart  Lecture  Card  (KIP-K).  The acceptance of the scholarship pathway is done conventionally. This method certainly has obstacles, namely less effective  time  efficiency.  The  solution  offered  is  through  research  by  applying  a  combination  of  Analytical Hierarchy Process (AHP) and Multi Attribute Utility Theory (MAUT) methods to the Decision Support System. To assist in making decisions to determine prospective students who are eligible for KIP-K Scholarships, the right criteria  are  needed.  The  criteria  used  include  economic  status,  achievement,  parents'  income,  number  of dependents,  housing  conditions,  previous  scholarships,  parental  assistance,  organizational  experience,  test scores, and parents' status. The purpose of this research is to apply the AHP and MAUT methods in a decision support system that can assist the campus in determining scholarship recipients quickly, precisely and efficiently. The  stages  of  this  research  are  data  collection,  application  of  AHP  and  MAUT  methods,  and  system implementation. Based on calculations carried out using a combination of AHP and MAUT methods, the highest preference value is Destia Putri with a value of 0.7791 and the lowest preference value is Pramutya Galuh 0.0444. Judging from the ranking results, it can be concluded that the combination of AHP and MAUT methods can be used to assist in decision making to determine prospective student recipients of KIP-K scholarships at Universitas Teknokrat Indonesia.
Keywords : AHP, KIP-K, MAUT, Scholarship.

## KOMBINASI METODE AHP DAN MAUT UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA PADA PERGURUAN TINGGI (STUDI KASUS: UNIVERSITAS TEKNOKRAT INDONESIA)

## Abstrak
Universitas Teknokrat Indonesia merupakan lembaga pendidikan yang terletak di Kota Bandar Lampung. Setiap tahun ajaran baru dilakukan seleksi penerimaan mahasiswa baru. Seleksi dilakukan dengan dua jalur yaitu reguler dan beasiswa. Salah satu jalur beasiswa adalah Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP-K). Penerimaan jalur beasiswa tersebut  dilakukan  secara  konvensional.  Cara  ini  tentunya  memiliki  kendala  yaitu  efisiensi  waktu  yang  kurang efektif.  Solusi  yang  ditawarkan  adalah  melalui  penelitian  dengan  menerapkan  kombinasi  metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Multi Attribute Utility Theory (MAUT) pada Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Untuk membantu dalam pengambilan keputusan menentukan calon mahasiswa yang layak mendapatkan Beasiswa KIP-K  diperlukan  kriteria  yang  tepat.  Adapun  kriteria  yang  digunakan  meliputi  status  ekonomi,  prestasi, penghasilan orang tua, jumlah tanggungan, kondisi rumah, beasiswa sebelumnya, bantuan orang tua, pengalaman organisasi, nilai tes, dan status orang tua. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode AHP dan MAUT dalam sistem pendukung keputusan yang dapat membantu kampus dalam menentukan penerima beasiswa dengan cepat, tepat dan efisien. Tahapan penelitian ini yaitu pengumpulan data, penerapan metode AHP dan MAUT, dan impelementasi  sistem.  Berdasarkan  perhitungan  yang  dilakukan  menggunakan  kombinasi  metode  AHP  dan MAUT,  didapatkan  hasil  nilai  preferensi  tertinggi  yaitu  Destia  Putri  dengan  nilai  0,8406  dan  nilai  preferensi terendah yaitu Pramutya Galuh 0,0255. Dilihat dari hasil perhitungan dapat disimpulkan bahwa kombinasi metode AHP dan MAUT dapat digunakan untuk membantu dalam pengambilan keputusan menentukan calon mahasiswa penerima beasiswa KIP-K di Universitas Teknokrat Indonesia.
Kata kunci : AHP, Beasiswa, KIP-K, MAUT.

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan hal yang sangat penting dalam  mendukung  kemajuan  suatu  negara.  Setiap negara  berkomitmen  pada  pendidikan  yang  baik untuk  mewujudkan  kesejahteraan  masyarakatnya. Tentu saja, pemerintah memperhatikan hal ini untuk membantu  mewujudkan  kesejahteraan  masyarakat melalui  pendidikan,  salah  satunya  melalui  program beasiswa [1].
Beasiswa merupakan pemberian bantuan keuangan  kepada  seorang  siswa  atau  mahasiswa untuk  keperluan  pendidikan.  Beasiswa  tersebut sebagai bentuk penghargaan terhadap seseorang agar dapat  melanjutkan  pendidikannya  [2].  Beasiswa merupakan  suatu  bentuk  penghargaan  atau  sebuah bantuan finansial untuk keberlangsungan pendidikan yang  diberikan  kepada  individu  yang  berprestasi maupun yang kurang mampu secara finansial [3].
Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset, dan Teknologi (Kemendikbudristek) telah memfasilitasi siswa dan mahasiswa untuk melanjutkan  pendidikan  mereka  dengan  berbagai program  beasiswa.  Di  Indonesia,  terdapat  beragam jalur  beasiswa  yang  telah  diterapkan  di  berbagai kampus salah satunya yaitu beasiswa Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP-K). Pada tahun 2011, Kemendikbudristek  meluncurkan  program  KIP-K. Program bidikmisi berkembang menjadi program ini, yang  berfokus  memberikan  bantuan  sosial  kepada siswa yang ingin melanjutkan pendidikan yang lebih tinggi[4].  Program  beasiswa  Kartu  Indonesia  Pintar Kuliah  (KIP-K)  adalah  program  bantuan  biaya pendidikan  bagi  calon  mahasiswa  tidak  mampu secara ekonomi dan memiliki potensi akademik baik untuk menempuh pendidikan di perguruan tinggi [5].
Universitas  Teknokrat  Indonesia  merupakan lembaga  pendidikan  yang  terletak  di  Kota  Bandar Lampung. Setiap tahun ajaran baru dilakukan seleksi penerimaan  mahasiswa  baru.  Seleksi  dilakukan dengan  dua  jalur  yaitu  reguler  dan  beasiswa.  Salah satu  jalur  beasiswa  adalah  Kartu  Indonesia  Pintar Kuliah  (KIP-K).  Saat  ini,  Universitas  Teknokrat Indonesia  menerima  program  bantuan  beasiswa untuk  membantu  biaya  pendidikan  mahasiswa  yang mempunya  nilai  akademik  yang  baik  tetapi  tidak mampu  secara  ekonomi.  Tujuan  beasiswa  adalah untuk  membantu  mahasiswa  yang  kurang  mampu tetapi memiliki nilai akademik yang baik.
Penerimaan  jalur  beasiswa  tersebut  dilakukan secara  konvensional.  Cara  ini  tentunya  memiliki kendala  yaitu  efisiensi  waktu  yang  kurang  efektif. Selain itu, karena calon penerima beasiswa memiliki nilai  yang  sama  untuk  setiap  kriteria,  kampus mengalami  kesulitan  dalam  menentukan  penerima beasiswa.
Untuk  mengatasi  permasalahan  diatas,  solusi yang  ditawarkan  adalah  melalui  penelitian  dengan menerapkan kombinasi metode Analytical Hierarchy Process (AHP)  dan Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT) pada Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  digunakan untuk menenetukan pembagian beasiswa dengan cara yang  lebih  baik.  SPK  tentunya  memerlukan  kriteria dalam  mendukung  pengambilan  keputusan  yang tepat.  Kriteria  tersebut  tentunya    ditetepakan  oleh pihak kampus dengan mengikuti peraturan yang ada. Adapun  kriteria  yang  digunakan  yaitu  status ekonomi,  prestasi,  penghasilan  orang  tua,  jumlah tanggungan,  kondisi  rumah,  beasiswa  sebelumnya, bantuan  orang  tua,  pengalaman  organisasi,  nilai  tes, dan status orang tua.
Keen  dan  Scoot  Morton  mengatakan  sistem pendukung  keputusan  merupakan  penggabungan sumber  –  sumber  kecerdasan  individu  dengan kemampuan  komponen  untuk  memperbaiki  kualitas keputusan.  SPK  juga  merupakan  sistem  informasi berbasis  komputer  untuk  manajemen  pengambilan keputusan  yang  menangani  masalah-masalah  semi terstruktur  [6]. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan  sebuah  sistem  informasi  yang  berguna untuk membantu manajer sebuah organisasi ataupun individu  mengambil  keputusan  [7],  SPK  adalah sistem yang berbasis komputer yang dapat membantu pengambilan keputusan untuk memecahkan masalah tertentu  dengan  memanfaatkan  data  dan  model tertentu [8], Dalam sistem pendukung keputusan ada beberapa  metode  yang  sering  digunakan  untuk penelitian  seperti  MOORA,  PSI,  ARAS,  MAUT, OCRA, SAW, TOPSIS, EDAS, WASPAS, SMART, WP, AHP, MABAC dan ENTROPY [9].
Pada  penelitian  ini  menggunakan  kombinasi metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT). Kombinasi  kedua  metode  dapat  dijadikan  cara alternatif dalam pengambil keputusan. Metode AHP digunakan  untuk  mendapatkan  bobot  kriteria  secara otomatis  antar  kriteria  yang  digunakan.  Sedangkan, metode  MAUT  digunakan  untuk  perhitungan  nilai preferensi penerima beasiswa dengan cara mengoptimalkan nilai maksimum dan minimum dari setiap  bobot  kriteria  untuk  mendapatkan  penerima beasiswa yang tepat dan layak.
Beberapa penelitian terkait berdasarkan metode sejenis yang digunakan untuk pengambilan keputusan.  Pada  penelitian  sistem  pendukung keputusan  kelayakan  penerima  beasiswa  Program Peningkatan Prestasi Akademik (PPA) menggunakan metode Rank  Order  Centroid (ROC)  dan  MAUT. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  kedua metode  berhasil  digabungkan  untuk  menghasilkan kelayakan  calon  penerima  beasiswa  Program
Peningkatan  Prestasi  Akademik  (PPA)  [10].  Pada penelitian  sistem  pendukung  keputusan  penilaian kinerja karyawan rumah sakit menggunakan metode AHP.  Hasil  dari  penelitian  ini  bahwa  sistem  yang dibuat  dapat  memberikan  kemudahan  bagi  rumah sakit  ummi  bengkulu  untuk  melakukan  penilaian kinerja  karyawan  di  rumah  sakit  ummi  bengkulu dengan  cepat  dan  akurat  [11].  Penelitian  lain  yang menerapkan  metode  AHP  dan  SAW    untuk menentukan  pengalokasian  dana  bos.  Mendapatkan hasil  yang  maksimal  dalam  menentukan  urutan prioritas  alokasi  dana  bos  berdasarkan  berbagai komponen  yang  relevan  [12].  Penelitian  lain  sistem pendukung  keputusan  pembuatan  properti  kayu menggunakan  metode  AHP  dan  MAUT.  Hasil penelitian  menunjukkan  Sofa  menduduki  peringkat pertama  di  antara  10  alternatif  sistem  dengan  nilai 0,177434.  Posisi  kedua  adalah  lemari  dapur  dengan nilai  0,1708209,  posisi  ketiga  adalah  lemari  dapur dengan nilai 0,135722. Dengan demikian atribut kayu yang  terbaik  pada  UD  Ilham  Lestari  adalah  atribut sofa  dengan  nilai  sebesar  0,177434  [13].  Penelitian lain  sistem  pendukung  keputusan  penilaian  kinerja karyawan  menggunakan  metode  AHP  dan  MAUT. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini yaitu 10 data alternatif  teratas  dinyatakan  baik  dalam  kinerja  dan 10  data  terbawah  dinyatakan  kurang  baik  dengan akurasi pengujian sebesar 100% [14]. Penelitian lain untuk  menentukan  tingkar  resiko  penjualan  cake  di stiinacake  dengan  metode  AHP  dan  MAUT.  Hasil dari  penelitian  ini  adalah  dapat  menampilkan  hasil perhitungan cake yang tingkat risikonya paling tinggi, dapat  mengatasi  risiko  yang  terjadi  untuk  setiap masalah  kriteria,  kemudian  dapat  menjadi  acuan dalam  mengambil  keputusan  terbaik  bagi  penjualan di stiinacake [15].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan metode  AHP  dan  MAUT  dalam  sistem  pendukung keputusan  yang  dapat  membantu  Universitas Teknokrat  Indonesia  dalam  menentukan  penerima beasiswa dengan cepat dan efisien.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terbagi  menjadi  beberapa  tahapan  pengembangan sebagai berikut:

## 2.1. Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  diawali  dengan melakukan wawancara terhadap pihak kampus, serta melakukan  observasi  mengenai  hal  yang  terkait dengan  kelayakan  bagi  penerima  beasiswa  di Universitas Teknokrat Indoenesia. Berdasarkan hasil wawancara  dan  observasi  diproleh  kriteria  yang digunakan  sebagai  parameter  dalam  menentukan kelayakan  penerima  beasiswa.  Kriteria  ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Kriteria Kode Kriteria Atribut Bobot K1 Status Ekonomi Benefit 0,33 K2 Prestasi Benefit 0,20 K3 Penghasilan Orang Tua Cost 0,10 K4 Jumlah Tanggungan Benefit 0,10 K5 Kondisi Rumah Benefit 0,09 K6 Beasiswa Sebelumnya Benefit 0,06 K7 Bantuan Orang Tua Benefit 0,05 K8 Pengalaman Organisasi Benefit 0,03 K9 Nilai Tes Benefit 0,02 K10 Status Orang Tua Benefit 0,02
Adapun subkriteria dari data kriteria yang sudah didapat, subkriteria dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Subkriteria Kode Kriteria Sub Kriteria Nilai K1 Status Ekonomi Tidak Mampu Kurang Mampu Mampu Sangat Mampu 4 3 2 1 K2 Prestasi >=4 3 2 1 Tidak Punya 5 4 3 2 1 K3 Penghasilan Orang Tua <1.000.000 1.000.000- 2.500.000 2.500.000- 3.000.000 >3.000.000 4 3 2 1 K4 Jumlah Tanggungan > 4 4 3 2 <2 5 4 3 2 1 K5 Kondisi Rumah Bilik Bambu Papan Bata Merah Mewah 4 3 2 1 K6 Beasiswa Sebelumnya KIP Beasiswa Prestasi Beasiswa Siswa Miskin (BSM) Tidak pernah 2 2 2 1
K7 Bantuan Orang Tua PKH Bantuan Langsung Sementara Masyarakat (BLSM) Kartu Keluarga Sejahtera (KKS) Tidak punya 2 2 2 1 K8 Pengalaman Organisasi >=4 3 2 1 Tidak Punya 5 4 3 2 1 K9 Nilai Tes 100 86 - 95 75 - 85 65 - 75 < 65 5 4 3 2 1 K10 Status Orang Tua Janda/Duda Lengkap 2 1

## 1128 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1125-1135
2.2. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode  AHP  pertama  kali  diciptakan  oleh Thomas L. Saaty, yang digunakan untuk memodelkan permasalahan yang kompleks dan melibatkan banyak faktor dengan pendekatan  hierarki dan menguraikan masalah yang kompleks menjadi beberapa kelompok, sehingga terlihat lebih terstruktur dan sistematis [16]. Dengan  AHP,  suatu  masalah  kompleks  dan  tidak terstruktur dipecahkan ke dalam kelompok-kelompok tersebut  yang  diatur  menjadi  suatu  bentuk  hierarki [17]. AHP merupakan salah satu metode pendukung keputusan  yang  populer  [18].  Metode  ini  banyak digunakan  karena  melakukan  perhitungan  indeks konsistensi (CI) dan rasio konsistensi (CR) [19] . Metode  AHP  digunakan  untuk  pembobotan secara otomatis dari kriteria yang sudah ada. Adapun langkah  –  langkah  untuk  melakukan  perhitungan menggunakan metode AHP adalah sebagai berikut:
1. Identifikasi  masalah  dan  menentukan  tingkat kepentingan antar kriteria yang digunakan untuk membuat matriks perbandingan. Adapun tingkat kepentingan antar kriterianya ditunjukkan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Nilai Perbandingan Kriteria
Nilai Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen  yang  satu  sedikit  lebih  penting  dari  elemen lainnya
5 Elemen yang satu lebih penting dari lainnya
7 Satu  elemen  jelas  lebih  mutlak  penting  dari  elemen lainnya
9 Satu elemen mutlak penting dari pada lainnya 2,4,6,8 Nilai  –  nilai  antara  dua  nilai  pertimbangan  yang berdekatan
2. Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan kriteria  berdasarkan  tingkat  kepentingan  yang sudah  ditentukan  sebelumnya  lalu  jumlah  kan nilai tiap kolom ( 𝑥 ).
3. Lakukan normalisasi dengan membagi nilai tiap kolom dengan jumlah nilai semua kolom ( ∑ 𝑥)
𝑥 ∑ 𝑥
(1)
4. Melakukan  perhitungan  nilai  bobot  prioritas menggunakan  Persamaan  (2).    Hasil  bobot prioritas didapat dari jumlah nilai baris dari hasil normalisasi dibagi jumlah kriteria ( 𝑛 ).
𝜆 = ∑ 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 𝑛 (2)
5. Menghitung  lamda  maksimum  menggunakan Persamaan (3).
𝜆𝑚𝑎𝑥 = (𝜆1𝑥 ∑ 𝐵𝑎𝑟𝑖𝑠1)+⋯+(𝜆𝑛 𝑥  ∑ 𝐵𝑎𝑟𝑖𝑠𝑛)
𝑛
(3)
6. Menghitung  nilai  indeks  konsistensi  (CI) dengan  mengurangi  nilai  lamda  maksimum dengan  jumlah  kriteria  dibagi  dengan  jumlah kriteria dikurangi satu. Seperti yang ditunjukkan pada Persamaan (4).
𝐶𝐼 = 𝜆𝑚𝑎𝑥−𝑛 𝑛−1 (4)
7. Tentukan  nilai  konsistensi  (CR)  dengan membagi  nilai  CI  dengan  Rasio  Indeks  (IR). Persamaan  CR  ditunjukkan  seperti  pada Persamaan  (5),  sementara  nilai  IR  ditunjukkan pada  Tabel  4.  Ukuran  matriks  menunjukkan banyaknya  kriteria  yang  digunakan  pada perhitungan AHP.
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (5) Tabel 4. Rasio Indeks Ukuran Matriks Nilai IR 1,2 0.00 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49 11 1.51 12 1.48 13 1.56 14 1.57 15 1.59

## 2.3. Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Metode MAUT diperkenalkan oleh Keeney dan Raiffa  pada  tahun  1976.  Kesederhanaan  dalam MAUT adalah memberikan kebebasan tindakan yang melimpah kepada para pembuat keputusan untuk buat hasilnya  lebih  akurat  dan  realistis  [20].  MAUT merupakan  salah  satu  metode  dalam  sistem pendukung  keputusan  yang  memiliki  keuntungan yaitu  perhitungan  yang  sederhana  [21].  Digunakan untuk  merubah  dari  beberapa  kepentingan  kedalam nilai numerik dengan sekala 0-1 dengan 0  mewakili pilihan terburuk dan 1 terbaik. Hal ini memungkinkan perbandingan  langsung  yang  beragam  ukuran  [22], [23].
Metode  MAUT  digunakan  untuk  perankingan, untuk langkah – langkah yang dilakukan pada metode MAUT ini adalah sebagai berikut:
1. Membuat matriks keputusan.
2. Melakukan normalisasi terhadap matriks keputusan  yang  sudah  dibuat  menggunakan Persamaan (6).
𝑈(𝑥) = 𝑥−𝑥− 𝑥+−𝑥− (6)
3. Menentukan  nilai  preferensi  menggunakan
Persamaan (7).
𝑉(𝑥) = ∑ 𝑊𝑖. 𝑉𝑖(𝑥) 𝑛 𝑖=1 (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  membuat  sistem  pendukung  keputusan untuk  penerima  beasiswa  dilakukan  menggunakan dua metode AHP dan MAUT.
Tahapan  awal  pada  penelitian  ini  adalah melakukan perhitungan bobot kriteria  menggunakan metode  AHP,  selanjutnya  melakukan perankingan menggunakan metode MAUT.
3.1. Penerapan metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Langkah  dalam  menggunakan  metode  AHP untuk  melakukan  perhitungan  bobot  kriteria  adalah sebagai berikut:
1. Membuat Matriks Perbandingan
Berdasarkan  kriteria  yang  ada  pada  Tabel  1, kemudian lakukan matriks perbandingan setiap kriteria yang dapat dilihat pada Tabel 5. Tabel 5. Matriks Perbandingan K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K1 1 3 5 5 5 7 7 9 9 9 K2 0,33 1 3 3 3 5 5 7 9 9 K3 0,20 0,33 1 1 1 3 3 5 7 7 K4 0,20 0,33 1,00 1 1 3 3 5 7 7 K5 0,20 0,33 1,00 1,00 1 1 3 5 7 7 K6 0,14 0,20 0,33 0,33 1 1 1 3 5 5 K7 0,14 0,20 0,33 0,33 0,33 1,00 1 3 5 5 K8 0,11 0,14 0,20 0,20 0,20 0,33 0,33 1 3 3 K9 0,11 0,11 0,14 0,14 0,14 0,20 0,20 0,33 1 1 K10 0,11 0,11 0,14 0,14 0,14 0,20 0,20 0,33 1,00 1 Jumlah 2,55 5,77 12,15 12,15 12,82 21,73 23,73 38,67 54,00 54,00 2. Melakukan Normalilasi Matriks
Lakukan normalisasi nilai perbandingan berdasarkan tabel matriks perbandingan kriteria. Normalisasi  dapat  dikatakan  benar  jika penjumlahan kolom prioritas adalah satu. Hasil normalisasi bisa dilihat pada Tabel 6. Tabel 6. Normalisasi K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 Eigen Prioritas Lamda K1 0,39 0,52 0,41 0,41 0,39 0,32 0,29 0,23 0,17 0,17 3,31 0,33 0,84 K2 0,13 0,17 0,25 0,25 0,23 0,23 0,21 0,18 0,17 0,17 1,99 0,20 1,15 K3 0,08 0,06 0,08 0,08 0,08 0,14 0,13 0,13 0,13 0,13 1,03 0,10 1,25 K4 0,08 0,06 0,08 0,08 0,08 0,14 0,13 0,13 0,13 0,13 1,03 0,10 1,25 K5 0,08 0,06 0,08 0,08 0,08 0,05 0,13 0,13 0,13 0,13 0,94 0,09 1,20 K6 0,06 0,03 0,03 0,03 0,08 0,05 0,04 0,08 0,09 0,09 0,57 0,06 1,25 K7 0,06 0,03 0,03 0,03 0,03 0,05 0,04 0,08 0,09 0,09 0,52 0,05 1,24 K8 0,04 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,01 0,03 0,06 0,06 0,28 0,03 1,09 K9 0,04 0,02 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,02 0,02 0,16 0,02 0,87 K10 0,04 0,02 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,02 0,02 0,16 0,02 0,87 Jumlah 1,00 11,01 3. Menghtitung Lamda Maksimum Perhitungan lamda maksimum dilakukan menggunakan Persamaan (3).
𝜆 𝑚𝑎𝑥 = 11,01 10 = 1,102
4. Menghitung Nilai Indeks Konsistensi (CI)
Untuk menghitung nilai indeks konsistensi (CI) dilakukan menggunakan Persamaan (4).
𝐶𝐼 = 1,102 − 1
10 − 1 𝐶𝐼 = 0,102 9 𝐶𝐼 = 0, 011 5. Menghitung Rasio Konsistensi (CR) Langkah  terakhir  dalam  metode  AHP  adalah menghitung Rasio Konsistensi (CR)
menggunakan  Persamaan  (5).  Berdasarkan
Persamaan (5) serta hasil perhitungan Persamaan (4) menghasilkan
𝐶𝑅 = 0,011 1,49 = 0,008
Perhitungan AHP dianggap benar apabila hasil daru  CR  dibawah  10%  atau  0,1.  Jika  nilai  CR diatas  0,1  maka  perlu  dilakukan  perhitungan ulang  mulai  dari  perbandingan  kriteria  karena dianggap salah atau tidak konsisten.
3.2. Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Perhitungan  menggunakan  metode  MAUT dilakukan pada nilai/bobot subkriteria yang ditunjukan  pada  Tabel  2.  Data  calon  penerima beasiswa  yang  digunakan  merupakan  data  yang didapat dari Universitas Teknokrat Indonesia seperti yang ditunjukkan pada Tabel 7.

## 1130
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1125-1135
Tabel 7. Calon Penerima Beasiswa Kode Nama K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 A1 Andika Ramadhan Kurang Mampu JUARA 3 TENIS MEJA
TINGKAT
SEKOLAH TAHUN 2015 Rp 1.000.000 3 Bata Merah KIP PKH Anggota Osis Wakil Ketua Ektrakulikuler Tenis meja 65 Lengkap A2 Anis Roudotul Hasanah Kurang Mampu JUARA 1 LCT PROVINSI Rp 1.000.000 4 Bata Merah KIP PKH Bendahara Osis 50 Lengkap A3 Antika Putri Tidak Mampu JUARA 3 LOMBA OPEN
TURNAMEN VOLI BALL tingkat kabupaten Rp 500.000 3 Papan KIP KKS Anggota Pramuka Anggota Ekskul Voli Anggota Osis 55 Janda A4 Boby Boyke Febriyan Kurang Mampu Juara 1 Lomba Robotik Roket air Tingkat Nasional 2021 Rp 1.800.000 2 Bata Merah Tidak punya Tidak Punya Anggota Ekskul Robotik 70 Janda A5 Candra Irawan Kurang Mampu Juara 3 Lomba Scrabble Tingkat Internasional Tahun 2022 Rp 1.000.000 2 Bata Merah Beasiswa Prestasi Tidak Punya Anggota Osis Ekskul Scrablle 50 Lengkap A6 Destia Putri Tidak Mampu Juara 1 jumbara provinsi terbaik Juara 1 jumbara pertolongan pertama Rp 400.000 3 Papan KIP PKH Anggota Pramuka Anggota Osis 48 Lengkap A7 Diki Andrian Kurang Mampu Tidak Punya Rp 1.000.000 2 Bata Merah Tidak punya PKH Tidak Punya 70 Lengkap A8 Hilda Arna Apriliyati Mampu Tidak Punya Rp 2.500.000 3 Bata Merah Tidak punya BLSM Tidak Punya 85 Lengkap A9 Jovanca Armores Mampu Juara 2 PORPROV IX tahun 2022 Juara 2 Kejurnas Kwarnus Cup 2019 Juara 2 Kejurnas Lampung Open 2019 Rp 2.200.000 4 Mewah KIP Tidak Punya Tidak Punya 65 Lengkap
A10 Pramutya Galuh Mampu Tidak Punya Rp 3.000.000 2 Mewah Tidak punya Tidak Punya Anggota Osis 90 Lengkap
Langkah  perhitungan  menggunakan  metode MAUT adalah sebagai berikut:
1. Membuat Matriks Penilaian Bobot Alternatif Data  alternatif  diambil  dari  data  penerimaan mahasiswa  baru  tahun  2023  jalur  beasiswa Universitas Teknokrat Indonesia. Tabel matriks penilaian  bobot  subkriteria  ditunjukkan  pada Tabel 8 Tabel 8. Matriks Penilaian Kode Nama Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 A1 Andika Ramadhan 3 2 3 3 2 2 2 3 2 1 A2 AnisRoudotul Hasanah 3 2 3 4 2 2 2 2 1 1 A3 Antika Putri 4 2 4 3 3 2 2 4 1 2
A4 Boby Boyke Febriyan 3 2 3 2 2 1 1 2 2 2 A5 Candra Irawan 3 2 3 2 2 2 1 3 1 1 A6 Destia Putri 4 3 4 3 3 2 2 3 1 1 A7 Diki Andrian 3 1 3 2 2 1 2 1 2 1 A8 Hilda Arna Apriliyati 2 1 2 3 2 1 2 1 3 1 A9 Jovanca Armores 2 4 3 4 1 2 1 1 2 1 A10 Pramutya Galuh 2 1 2 2 1 1 1 2 4 1 2. Melakukan Normalisai Matriks Penilaian Lakukan normalisasi matriks penilaian berdasarkan  Tabel  8.  Sebelum  melakukan normalisasi  tentukan  nilai  maksimal  dan minimal dari setiap subkriteria yang ditunjukkan pada Tabel 9. Tabel 9. Nilai Maksimal dan Minimal A+ 4 4 4 4 3 2 2 4 4 2 A- 2 1 2 2 1 1 1 1 1 1
Setelah  mendapatkan  nilai  maksimal  dan minimal dari setiap kriteria, lakukan normalisasi menggunakan  Persamaan  (6)  dan  hasil  dari normalisasi dapat dilihat pada Tabel 10. Tabel 10. Normalisasi Matriks Penilaian Kode Nama Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 A1 Andika Ramadhan 0,500 0,333 0,500 0,500 0,500 1,000 1,000 0,667 0,333 0,000 A2 AnisRoudotul Hasanah 0,500 0,333 0,500 1,000 0,500 1,000 1,000 0,333 0,000 0,000 A3 Antika Putri 1,000 0,333 1,000 0,500 1,000 1,000 1,000 1,000 0,000 1,000 A4 Boby Boyke Febriyan 0,500 0,333 0,500 0,000 0,500 0,000 0,000 0,333 0,333 1,000 A5 Candra Irawan 0,500 0,333 0,500 0,000 0,500 1,000 0,000 0,667 0,000 0,000 A6 Destia Putri 1,000 0,667 1,000 0,500 1,000 1,000 1,000 0,667 0,000 0,000 A7 Diki Andrian 0,500 0,000 0,500 0,000 0,500 0,000 1,000 0,000 0,333 0,000 A8 Hilda Arna Apriliyati 0,000 0,000 0,000 0,500 0,500 0,000 1,000 0,000 0,667 0,000 A9 Jovanca Armores 0,000 1,000 0,500 1,000 0,000 1,000 0,000 0,000 0,333 0,000 A10 Pramutya Galuh 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,333 1,000 0,000 3. Nilai preferensi didapat menggunakan Persamaan (7).
A1 = (0,33*0,500) + (0,20*0,333) + (0,10*0,500)  +  (0,10*0,500)  +  (0,09*0,500)  + (0,06*1,000)  +  (0,05*1,000)  +  (0,03*0,667)  + (0,02*0,333) + (0,02*0,000) = 0, 8406
Berdasarkan  Persamaan  (7),  maka  bisa  dilihat dari contoh perhitungan alternatif 1 (A1) diatas untuk mencari nilai preferensi. Untuk perhitungan  alternatif  lainnya  dihitung  dengan cara yang sama seperti perhitungan alternatif 1 (A1).  Hasil  keseluruhan  dari  perhitungan  nilai preferensi bisa dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Nilai Preferensi Kode Nama Nilai Preferensi Ranking A1 Andika Ramadhan 0,5157 4 A2 Anis Roudotul Hasanah 0,5525 3 A3 Antika Putri 0,7999 2 A4 Boby Boyke Febriyan 0,3611 7 A5 Candra Irawan 0,4065 6 A6 Destia Putri 0,8406 1 A7 Diki Andrian 0,3216 8 A8 Hilda Arna Apriliyati 0,1615 9 A9 Jovanca Armores 0,4163 5 A10 Pramutya Galuh 0,0255 10
Berdasarkan perhitungan yang dilakukan menggunakan  kombinasi  metode  AHP  dan
MAUT, maka mendapatkan hasil nilai preferensi  tertinggi  yaitu    Destia  Putri  dengan nilai 0,8406 dan nilai preferensi terendah yaitu Pramutya Galuh 0,0255.

## 3.3. Impelementasi Sistem
Adapun impelementasi sistem sebagai berikut:
1. Tampilan Halaman Login
Gambar  1  menunjukkan  tampilan login pada sistem.  Ini  adalah  halaman  pertama  yang  muncul dimana admin harus  memasukkan username dan password untuk masuk ke dashboard.
Gambar 1 Tampilan Halaman Login
2. Tampilan Halaman Dashboard
Gambar  2  menunjukkan  tampilan dashboard yang menampilkan halaman utama setelah pengunjung  masuk  sebagai admin . Menampilkan menu  Data  Kriteria,  Data  Sub  Kriteria,  Data

## 1132 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1125-1135
Alternatif,  Data  Penilaian,  Data  Perhitungan,  dan Data Hasil Akhir di dashboard .
Gambar 2. Tampilan Halaman Dashboard
3. Tampilan Halaman Kriteria
Gambar 3 menunjukkan tampilan halaman data kriteria dan bobot kriteria yang dihitung menggunakan metode AHP dengan aksi tambah, edit dan hapus.
Gambar 3. Halaman Kriteria
4. Tampilan Halaman Subkriteria
Gambar 4 menunjukkan tampilan halaman data subkriteria dan nilai subkriteria dengan aksi tambah, edit dan hapus.
Gambar 4. Halaman Subkriteria
5. Tampilan Halaman Alternatif
Gambar 5 menunjukkan tampilan halaman data alternatif  (mahasiswa)  calon  penerima  beasiswa sesuai dengan data penelitian.

## Gambar 5. Halaman Alternatif

## 6. Tampilan Halaman Penilaian
Gambar6  menunjukkan  tampilan  halaman penilaian,  pada  halaman  penilaian  terdapat  nama  – nama alternatif dengan aksi edit untuk memasukkan subkriteria  yang  sudah  ada,  menyesuaikan  dengan data alternatif.
Gambar 6. Halaman Penilaian
7. Tampilan Halaman Perhitungan
Gambar 7 menunjukkan tampilan halaman data perhitungan  yang  menampilkan  tahap  perhitungan alternatif menggunakan metode MAUT.
Gambar 7. Halaman Perhitungan
8. Tampilan Halaman Hasil Akhir
Gambar  8  menunjukkan  tampilan  data  hasil akhir  yang  berupa  perankingan  dari  data  alternatif (mahasiswa)  calon  penerima  beasiswa  setelah melakukan perhitungan.
Gambar 8. Halaman Hasil Akhir
9. Tampilan Halaman Data User
Gambar  9  menunjukkan  tampilan  data user dengan aksi tambah, tampil data, edit dan hapus.
Gambar 9. Halaman Data User
10. Tampilan Halaman Data Profile Gambar  10  menunjukkan  tampilan  halaman data profile admin yang dapat diedit dan dilengkapi.
Gambar 10. Halaman Data Profile

## 4. DISKUSI
Terdapat  artikel  penelitian  terdahulu  yang membahas topik penelitian yang sama namun metode yang digunakan hanya satu metode yaitu AHP seperti pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Putu  Andhika Kurniawijaya dan I Wayan Widi Karsana pada tahun 2023, penelitian tersebut membahas tentang implementasi metode AHP dalam sistem pendukung
keputusan  penerima  KIP-K.  Berdasarkan  penelitian yang  dilakukan  bahwa  pemilihan  penerima  KIP-K dengan menggunakan metode AHP dapat membantu Universitas  Dhyana  Pura  dalam  memilih  penerima KIP-K  dengan  mudah  sesuai  dengan  kriteria  yang diinginkan [24].
Terdapat  artikel  yang  membahas  metode  yang sama dan topik pembahasan yang sama namun beda kriteria yang digunakan seperti pada penelitian yang dilakukan  oleh  Difri  Solihin  Siregar  dan  Billy Hendrik pada tahun 2023 dengan judul “Implementasi  metode  MAUT  dan  AHP  Dalam Penentuan  Penerima  Bantuan  Program  Indonesia Pintar”.  Penelitian  ini  hanya  menggunakan  lima kriteria dan penelitian dilakukan pada Sekolah Dasar (SD). Berdasarkan penelitian yang dilakukan penulis menyatakan  bahwa metode AHP dan MAUT dalam sistem pendukung keputusan sangat efektif dan hasil yang  didapat  lebih  akurat  [25].  Penelitian  lain  yang dilakukan  oleh  Bisma  Okmarizal,  Sarjon  Defit,  dan Sumijan  dengan  judul  “Implementasi  Metode  AHP dan MAUT Untuk Rekomendasi Produk Tupperware Terlaris”.  Penelitian  ini  menyatakan  bahwa    kinerja metode AHP dan MAUT memberikan keluaran yang cukup baik dalam rekomendasi barang terlaris [26]. Beberapa penelitian terdahulu banyak menggunakan  metode  AHP  dan  MAUT  untuk membantu  dalam  pengambilan  keputusan.  Oleh sebab  itu,  kedua  metode  ini  cukup  akurat  untuk membantu  dalam  sebuah  pengambilan  keputusan. Penelitian  ini  dilakukan  bertujuan  untuk  membantu dalam  pengambilan  keputusan  penerima  beasiswa Kartu Indonesia Pintar (KIP-K) dengan kriteria yang berbeda dari penelitian terdahulu  yaitu kriteria  yang digunakan  pada  penelitian  ini  lebih  banyak  sesuai yang dibutuhkan oleh kampus.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dibahas pada  penelitian  ini,  dapat  dilihat    hasil  dari perhitungan  dengan  metode  AHP  menunjukkan bahwa  bobot  kriteria  status  ekonomi  memiliki  nilai tertinggi,  dengan  nilai  0,33,  dan  status  orang  tua memiliki  nilai  terendah,  dengan  nilai  0,02.  Bobot kriteria  ini  akan  digunakan  untuk  menghitung  nilai preferensi  menggunakan  metode  MAUT.  Hasil perhitungan  dengan  metode  MAUT    menunjukkan nilai preferensi dengan tiga nilai tertinggi yaitu Destia Putri dengan  nilai 0,8406, Antika Putri dengan nilai 0,7999, Anis Roudotul Hasanah dengan nilai 0,5525 dan  tiga  nilai  terendah  yaitu  Diki  Andrian  dengan nilai  0,3216,  Hilda  Arna  Apriliyati  dengan  nilai 0,1516, Pramutya  Galuh  dengan  nilau  0,0255.  Nilai preferensi tersebut yang akan digunakan sebagai nilai akhir  untuk  menentukan  penerima  beasiswa  di Universitas Teknokrat Indonesia.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  kedua  metode, maka diperoleh kesimpulan bahwa kombinasi metode AHP  dan  MAUT  dapat  digunakan  untuk  membantu dalam  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan

## 1134
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1125-1135
calon  mahasiswa  penerima  beasiswa  KIP-K  di Universitas  Teknokrat  Indonesia  dengan  tepat  dan efisien.
Adapun saran untuk penelitian selanjutnya bisa menggunakan  kriteria  dan  subkriteria  yang  berbeda sesuai yang dibutuhkan oleh objek penelitian masing- masing.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. R. Ridho, H. Hairani, K. A. Latif, and R. Hammad,  “Kombinasi  Metode  AHP  dan TOPSIS  untuk  Rekomendasi  Penerima Beasiswa  SMK  Berbasis  Sistem  Pendukung Keputusan,” Jurnal  TEKNO  KOMPAK ,  vol. 15, no. 1, pp. 26–39, 2021.
[2] H.  Sibyan,  “IMPLEMENTASI  METODE
SMART  PADA  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PENERIMA  BEASISWA SEKOLAH,” Jurnal Penelitian dan
Pengabdian  Kepada  Masyarakat  UNSIQ , vol. 7, no. 1, pp. 78–83, 2020.
[3] M. H. Bahruddin, B. D. Saputra, E. Handoyo, T.  Komputer,  and  U.  M.  Lamongan,  “JIP (Jurnal  Informatika  Polinema)  SISTEM
PENDUKUNG PENGAMBIL KEPUTUSAN  PENERIMA  BEASISWA LAZISMU  DENGAN  METODE  MAUT,”
JIP  (Jurnal  Informatika  Polinema) ,  vol.  10, no. 1, pp. 125–123, 2023.
[4] I.  Puspita  and  P.  Wahyuningtyas,  “Peran Program  KIP  Kuliah  dalam  Pembentukan Karakter  dan  Prestasi  Belajar  Mahasiswa  di Universitas  PGRI  Wiranegara,” Jurnal Equilibrium Nusantara , vol. 2, no. 1, pp. 85– 88, 2023, doi: 10.56854/jeqn.v2i1.146.
[5] H. Nopriandi, U. Islam Kuantan Singingi, I. K. Kuantan Singingi Jl Gatot Subroto, and T. Kuantan,  “Helpi  Nopriandi,  Implementasi sistem  pendukung  keputusan  seleksi  calon penerima  beasiswa…..  IMPLEMENTASI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI CALON PENERIMA BEASISWA KARTU INDONESIA PINTAR KULIAH (KIP-K) DI UNIVERSITAS ISLAM KUANTAN SINGINGI,” 2024.
[6] H.  R.  Hatta,  B.  Pradana,  D.  M.  Khairina,  I. Komputer,  F.  Teknik,  and  U.  Mulawarman, “Kombinasi  Metode  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  dan  Multi-Attribute  Utility Theory  (MAUT)  Pada  Lomba  Balita  Sehat untuk usia 6-24 Bulan,” 2020.
[7]
D. Monica  and W. T. Atmojo, “DECISION
SUPPORT SYSTEM SELECTING CRYPTOCURRENCY EXCHANGE USING  AHP  METHOD,” Jurnal  Teknik Informatika (Jutif) , vol. 4, no. 2, pp. 345–354, Mar. 2023, doi:
10.52436/1.jutif.2023.4.2.467.
[8] A. F. Pasaribu, A. Surahman, A. T. Priandika,
S.  Sintaro,  and  Y.  T.  Utami,  “Sistem
Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan Guru  Menggunakan  SAW,” Journal  of Artificial Intelligence and Technology Information (JAITI) , vol. 1, no. 1, pp. 13–19, Feb. 2023, doi: 10.58602/jaiti.v1i1.21. [9] N.  D. Puspa,  M.  Mesran,  and  A.  F.  Siregar, “Penerapan Metode Maut Dengan Pembobotan Entropy Dalam Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Guru Honor,” Journal of Information System
Research  (JOSH) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  24–33, Oct. 2023, doi: 10.47065/josh.v5i1.4030.
[10] M. F. Rohman and B. Sisephaputra, “Sistem Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Penerima Beasiswa  PPA  Menggunakan  Metode  ROC Dan MAUT Berbasis Website,” 2023.
[11] R.  Mustaqim  and  I.  Kanedi,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Karyawan  Rumah  Sakit  Menggunakan
MetodeA nalytical Hierarchy Process (AHP)
Jalan Meranti Raya No.32 Sawah Lebar Telp.
(0736)  22027,  26957  Fax.  (0736)  341139;  ) 2, 3 Dosen Tetap Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen  Bengkulu  Jl.  Meranti  Raya  No.  32
Kota  Bengkulu  38228  Telp,” Jurnal  Media
Infotama , vol. 20, no. 1, p. 341139, 2024.
[12] G. Sania et al. , “Penerapan Metode AHP dan
SAW  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan
Untuk  Menentukan  Pengalokasian  Dana BOS,” JIFOTECH (JOURNAL OF
INFORMATION TECHNOLOGY , vol. 4, no. 1, 2024.
[13] M.  D.  Irawan,  A.  Cipta  Amandha,  and  I. Listiani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pembuatan  Properti  Kayu  Menggunakan Metode  AHP-MAUT,” Sistem  Pendukung Keputusan dengan Aplikasi , vol. 2, no. 2, pp. 106–120, Nov. 2023, doi: 10.55537/spk.v2i2.635.
[14] Zulfikar  and  Umi  Chotijah,  “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN
KINERJA
KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE  AHP  DAN  MAUT,” Jurnal
Sistem  Informasi  dan  Manajemen ,  vol.  10, no. 1, pp. 185–194, 2022.
[15] Y. H. Siregar, N. Irawati, A. Muhazir, L. C. Utami, and R. Pratiwi, “Menentukan Tingkat Risiko Penjualan Cake Di Stiinacake Dengan
Menggunakan  Metode  AHP-MAUT,”  2023.
[Online].
Available: https://journal.fkom.uniku.ac.id/ilkom
[16] A.  D.  Daulay  and  D.  Yandra  Niska,
“PENERAPAN  METODE  ANALYTICAL
HIERARCHY  PROCESS  (AHP)  DALAM PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI  BERBASIS  WEB  PADA PT DAMBOSKO BRONTON,” 2023.
[17] D.  Yohana  Br  Ginting  and  N.  Sinuhaji, “BULLETIN  OF  COMPUTER  SCIENCE RESEARCH  Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk  Menentukan  Kelayakan  Penerima Beasiswa  Yayasan  Dengan  Metode  AHP,”
Media  Online ,  vol.  3,  no.  5,  pp.  372–379, 2023, doi: 10.47065/bulletincsr.v3i5.282.
[18] A.  Supriyanto  and  N.  R.  Ramadhani, “DECISION  SUPPORT  SYSTEM  FOR
SOCIAL ASSISTANCE’S BENEFICIARIES USING AHP – PROMETHEE METHOD IN KELURAHAN KARANGANYAR GUNUNG,” Jurnal  Teknik  Informatika (Jutif) ,  vol.  3,  no.  5,  pp.  1283–1292,  Oct. 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.5.316.
[19] T. Y. Ka and W. Tisno Atmojo, “DECISION SUPPORT  SYSTEM  FOR  SELECTING DOCTORS  IN  APPLICATION  X  USING
ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS
(AHP),” Jurnal  Teknik  Informatika  (Jutif) , vol.  3,  no.  4,  pp.  857–862,  Aug.  2022,  doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.4.284.
[20] Pristiwati Fitriani, “SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN PEMBELIAN SMARTPHONE ANDROID DENGAN
METODE  MULTI  ATTRIBUTE  UTILITY
THEORY (MAUT),” Jurnal Mantik Penusa , vol. 4, no. 1, pp. 6–11, 2020.
[21] A.  M.  Haq  and  H.  Audytra,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Pegawai  dengan  Metode  Multi  Attribute Utility Theory,” 2023.
[22] M.  H.  Botutihe  and  Z.  Biki,  “Metode  Maut Untuk Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Awal  Penerima  Bantuan  Beasiswa  Program Indonesia Pintar,” 2023.
[23] M.  Y.  Sihura,  “Informasi  dan  Teknologi Ilmiah (INTI),” 2024.
[24] K. Oleh et al. , “M Implementasi Metode AHP
Dalam Sistem Penunjang
Keputusan Penerima  KIP  Implementasi  Metode  AHP Dalam Sistem Penunjang Keputusan
Penerima  KIP  Kuliah,” JUKI :  Jurnal Komputer dan Informatika , vol. 5, 2023.
[25] D.  Solihin  Siregar,  B.  Hendrik,  J.  Raya Lubuk  Begalung,  L.  X.  Begalung  Nan,  K. Lubuk Begalung, and K. Padang, “Implementasi  Metode  MAUT  Dan  AHP
Dalam Penentuan Penerima Bantuan Program  Indonesia  Pintar  (Studi  Kasus:  SD Aek  Nabara  Tonga),” Jurnal  Penelitian
Teknologi Informasi Dan Sains , vol. 1, no. 3,
pp.
25–39, 2023, doi:
10.54066/jptis.v1i3.720.
[26] B.  Okmarizal,  S.  Defit,  and  Sumijan, “IMPLEMENTASI  METODE  AHP  DAN MAUT UNTUK REKOMENDASI PRODUK  TUPPERWARE  TERLARIS,”
Jurnal KomtekInfo , pp. 109–115, Sep. 2023, doi: 10.35134/komtekinfo.v10i3.430.