## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6884

## Kombinasi Metode Multi-Attribute Utility Theory dan Pivot Pairwise Relative Criteria Importance Assessment Dalam Penentuan Lulusan Terbaik
Ainaya Qintan Maharani * , Temi Ardiansyah
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia Email: 1* ainaya_qintan_maharani@teknokrat.ac.id, 2 temi@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: ainaya_qintan_maharani@teknokrat.ac.id
Abstrak− Penentuan lulusan terbaik pada SMK YPT Pringsewu ditentukan berdasarkan nilai rata-rata, prestasi, dan nilai rapot. Dengan menggunakan penilaian tersebut pihak sekolah membutuhkan waktu yang cukup lama dengan jumlah calon lulusan yang  cukup  banyak  untuk  menyelesaikan  dan  menyeleksi  semua  calon  lulusan  dan  menentukan  lulusan  terbaik.  Sehingga membutuhkan sebuah sistem rekomendasi dalam penentuan lulusan terbaik, salah satu sistem rekomendasi penentuan lulusan terbaik  yaitu  sistem  pendukung  keputusan.  Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  lulusan  terbaik  akan mempercepat proses penentuan lulusan terbaik karena menggunakan sebuah sistem terkomputerisasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem pendukung keputusan yang menerapkan metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) dan  metode PIPRECIA  dalam  menentukan kelulusan terbaik di sekolah dan mengembangkan suatu sistem atau pendekatan yang  objektif  untuk  menilai  dan  merangking  lulusan  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  relevan  dan  preferensi  yang  telah ditetapkan oleh peneliti atau pihak terkait. Metode PIPRECIA  dan MAUT digunakan  untuk  mengatasi kompleksitas dalam pengambilan keputusan  multi-kriteria  dan  membantu  memilih lulusan terbaik secara  efektif. Hasil penentuan siswa  lulusan terbaik menggunakan metode MAUT dan PIPRECIA merekomendasikan untuk Mareta Amelia sebagai lulusan siswa terbaik di  sekolah  karena  hasil  akhir  perangkingan  mendapatkan  Rangking  1  dengan  total  nilai  0,642.  Hasil  keseluruhan  untuk pengujian  menggunakan  model  blackbox  testing  dengan  hasil  100%  sesuai  dengan  fungsionalitas  sistem  untuk  penentuan lulusan terbaik.
Kata Kunci: Lulusan; Metode MAUT; PIPRECIA; Rekomendasi; Siswa Terbaik
Abstract− The  determination  of  the  best  graduates  at  SMK  YPT  Pringsewu  is  determined  based  on  the  average  score, achievement, and report card score. By using this assessment, the school takes a long time with a large number of prospective graduates to complete and select all prospective graduates and determine the best graduates. So it requires a recommendation system in determining the best graduates, one of the recommendation systems for determining the best graduates is a decision support system. With the decision support system for determining the best graduates, it will speed up the process of determining the best graduates because it uses a computerized system. This study aims to develop a decision support system that applies the MAUT method and the PIPRECIA method in determining the best graduation in school and develop an objective system or approach to assess and rank the best graduates based on relevant criteria and preferences set by researchers or related parties. PIPRECIA and MAUT methods are used to overcome complexities in multi-criteria decision making and help select the best graduates  effectively.  The  results  of  determining  the  best  graduate  students  using  the  MAUT  method  and  PIPRECIA recommended Mareta Amelia as the best graduate student in school because the final ranking results got Rank 1 with a total score of 0.642. The overall results for testing using the blackbox testing model with results are 100% in accordance with the functionality of the system for the determination of the best graduates.
Keywords : Graduates; MAUT Method; PIPRECIA; Recommendations; Best Student

## 1. PENDAHULUAN
Di era modern yang terus berkembang, teknologi telah menjadi komponen integral dari kehidupan sehari-hari kita. Perkembangan  pesat  dalam  bidang  ilmu  pengetahuan  dan  rekayasa  telah  membawa  kemajuan  yang  luar  biasa dalam berbagai aspek kehidupan manusia[1]. Teknologi telah mengubah cara kita berkomunikasi, bekerja, belajar, dan bahkan berinteraksi dengan lingkungan sekitar. Teknologi merujuk pada penggunaan pengetahuan, alat, dan proses untuk menciptakan solusi praktis dalam berbagai bidang. Ini melibatkan penerapan ilmu pengetahuan dan teknik  dalam  menciptakan  perangkat  keras  seperti  komputer  dan  peralatan  elektronik  serta  perangkat  lunak aplikasi  dan  program  untuk  memecahkan  masalah,  meningkatkan  efisiensi,  dan  memajukan  kemajuan  manusia dalam berbagai bidang seperti komunikasi, industri, Kesehatan, transportasi, dan berinteraksi, serta memberikan dampak besar terhapat masyarakat dan ekonomi global[2].
Penentuan lulusan terbaik merupakan proses identifikasi siswa atau mahasiswa dengan prestasi akademik dan non-akademik unggul selama studi mereka. Cara menentukan lulusan terbaik melibatkan pengumpulan data nilai,  partisipasi  ekstrakurikuler,  kontribusi  sosial,  dan  kepemimpinan,  diikuti  dengan  penilaian  objektif  dan peringkat berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan[3]. Pilihan ini memberikan penghargaan dan motivasi, serta mendorong  kompetisi  yang  sehat  dalam  pendidikan. Penentuan  lulusan  terbaik  dengan  menggunakan  sistem pendukung  keputusan  melibatkan  penggunaan  teknologi  untuk  mengumpulkan,  menganalisis  data,  dan memberikan  rekomendasi  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan[4].  Sistem  ini  memproses  informasi akademik,  ekstrakurikuler,  dan  atribut  lainnya  dari  siswa,  kemudian  menerapkan  algoritma  atau  aturan  untuk menilai dan memeringkatkan secara obyektif. Hasilnya membantu lembaga pendidikan dalam menentukan lulusan terbaik  dengan  lebih  efisien  dan  akurat.  Penentuan  lulusan  terbaik  pada  SMK  YPT  Pringsewu  ditentukan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6884
berdasarkan  nilai  rata-rata,  prestasi,  dan  nilai  rapot.  Dengan  menggunakan  penilaian  tersebut  pihak  sekolah membutuhkan waktu yang cukup lama dengan jumlah calon lulusan yang cukup banyak untuk menyelesaikan dan menyeleksi  semua  calon  lulusan  dan  menentukan  lulusan  terbaik.  Sehingga  membutuhkan  sebuah  sistem rekomendasi  dalam  penentuan  lulusan  terbaik,  salah  satu  sistem  rekomendasi  penentuan  lulusan  terbaik  yaitu sistem  pendukung  keputusan.  Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  lulusan  terbaik  akan mempercepat proses penentuan lulusan terbaik karena menggunakan sebuah sistem terkomputerisasi.
Sistem Pendukung  Keputusan (SPK) merupakan sebuah teknologi atau perangkat lunak  yang digunakan untuk  membantu  individu  atau  organisasi  dalam  proses  pengambilan  keputusan  yang  kompleks[5].  SPK menggunakan  berbagai  algoritma  dan  model  matematika  untuk  menganalisis  data,  mengidentifikasi  pola,  serta memberikan  rekomendasi  atau  solusi  yang  dapat  digunakan  sebagai  dasar  bagi  pengambilan  keputusan[6],  [7]. Dengan  mengintegrasikan  data  yang  relevan,  SPK  membantu  mengurangi  ketidakpastian  dan  meningkatkan akurasi dalam pengambilan keputusan bisnis, klinis, finansial, dan dalam berbagai konteks lainnya[6], [8]. SPK juga memiliki kemampuan untuk memodelkan skenario alternatif sehingga pengguna dapat mengevaluasi dampak dari  berbagai  keputusan  yang  mungkin  diambil[9].  Dengan  demikian,  SPK  menjadi  alat  penting  dalam meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  proses  pengambilan  keputusan  di  berbagai  tingkat  organisasi.  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  teknologi  yang  membantu  pengambilan  keputusan  dengan menganalisis  data  dan  memberikan  rekomendasi  berdasarkan  kriteria  yang  ditentukan[5],  [10],  [11].  Metode Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  merupakan  pendekatan  dalam  SPK  yang  memungkinkan  pengguna memilih  solusi  terbaik  dengan  mempertimbangkan  sejumlah  kriteria  dan  memberikan  bobot  nilai  yang mencerminkan  preferensi  masing-masing  kriteria[12].  Metode  MAUT  membantu  pengambil  keputusan menghitung utilitas setiap alternatif dan memilih yang memiliki nilai utilitas tertinggi sebagai pilihan terbaik[13].
Metode MAUT merupakan pendekatan dalam pengambilan keputusan yang mempertimbangkan berbagai kriteria  atau  atribut  dengan  memberikan  bobot  nilai  relatif  pada  setiap  kriteria[14],  [15].  Metode  MAUT menggabungkan preferensi subjektif pengambil keputusan dengan analisis objektif data untuk memilih alternatif terbaik. Kelemahan utama dari pembobotan kriteria merupakan  subjektivitas penentuan bobot nilai relatif untuk setiap kriteria bersifat subjektif dan dapat bervariasi antar  individu atau kelompok[16]. Ini dapat  menghasilkan hasil  yang  tidak  konsisten  atau  memihak  tergantung  pada  perspektif  pengambil  keputusan.  Kemungkinan  Bias Preferensi  atau  pandangan  pribadi  pengambil  keputusan  dapat  mempengaruhi  pembobotan,  yang  dapat menyebabkan  bias  dalam  analisis  dan  hasil  akhir[17].  Sulitnya  penentuan  bobot  menentukan  bobot  yang  tepat untuk setiap kriteria bisa sulit dan memerlukan pertimbangan yang cermat. Kriteria yang dianggap lebih penting mungkin  memiliki  bobot  yang  tidak  akurat,  yang  dapat  mengarah  pada  hasil  yang  tidak  akurat  pula.  Ketidak pastian  pembobotan  kriteria  tidak  mempertimbangkan  ketidakpastian  atau  risiko  yang  terkait  dengan  setiap alternatif.
Metode  Pivot  Pairwise  Relative  Criteria  Importance  Assessment  (PIPRECIA)  merupakan  pendekatan dalam  analisis  keputusan  multi-kriteria  yang  bertujuan  untuk  menentukan  bobot  relatif  dari  kriteria  yang berbeda[18].  Pendekatan  ini  melibatkan  perbandingan  pasangan  kriteria  secara  berpasangan  untuk  mengukur pentingnya satu kriteria dibandingkan yang lain. Keunggulan dari pembobotan dengan metode PIPRECIA meliputi sederhana dan intuitif[19], [20]. Metode ini mengikuti konsep perbandingan berpasangan yang mudah dipahami oleh responden. Hal ini membuat proses pengumpulan data dan analisis lebih mudah dipahami[21]. Fleksibilitas dalam pengambilan keputusan metode ini memungkinkan pengambilan keputusan untuk memprioritaskan kriteria sesuai  dengan  preferensi  dan  kepentingan  yang  berbeda-beda[22].  Mengatasi  masalah  kesalahan  perbandingan langsung  dalam  beberapa  metode  perbandingan  langsung,  responden  mungkin  sulit  memberikan  perbandingan langsung yang akurat antara banyak kriteria[23].
Kombinasi  metode  MAUT  dan  PIPRECIA  dalam  penentuan  lulusan  terbaik  dimana  metode  PIPRECIA digunakan  dalam  penentuan  bobot  kriteria  yang  akan  membantu  mengidentifikasi  preferensi  dan  prioritas pengambil keputusan terkait dengan kriteria yang digunakan dalam analisis. Hasil dari metode ini dapat digunakan untuk mengembangkan skema pembobotan kriteria yang lebih komprehensif dan membantu dalam pengambilan keputusan  yang  lebih  terinformasi,  sedangkan  metode  MAUT  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  untuk menilai dan memahami preferensi dan preferensi pengambil keputusan terhadap berbagai kriteria atau atribut yang relevan.
Penelitian terkait dengan penentuan lulusan terbaik yang menjadi referensi dalam penelitian ini seperti yang dilakukan  dengan  hasil  penelitian  yaitu  hasil  dalam  penelitian  menggunakan  metode  MOOSRA  mampu memberikan hasil yang akurat, efisien dan efektif dalam penggunaan sistem pendukung keputusan membuat proses seleksi  jauh  lebih  dapat  diandalkan[24].  Penelitian  selanjutnya  menggunakan  perbandingan  5  metode  sistem pendukung keputusan  yaitu  metode SAW,  AHP, WP, SMART, dan  MAUT dengan 4 (empat) kriteria penilain yaitu Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), masa studi, aspek spiritual, dan nilai tugas akhir. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem pendukung keputusan berbasis web dan hasil yang ditampilkan berupa pperankingan nama lulusan  terbaik[25].  Penelitian  lainnya  menggunakan  Metode  Multi  Atribute  Utility  Theory  (MAUT)  mampu menghasilkan  keputusan  berupa  daftar  perangkingan  data  Mahasiswa  lulusan  terbaik[26].  Hasil  penelitian perhitungan di dapat bahwa A1 (Dinda Ayu Framaisella) menjadi lulusan terbaik Profesi Ners UMKT tahun 2022 dengan skor 1. Dalam pengujian  ini didapatkan  nilai akurasi sebesar 61.70% yang  mempengaruhi  hasil akurasi tersebut  adalah    Kriteria  2  (Prestasi)[27].  Berdasarkan  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dalam  penentuan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6884
lulusan terbaik yang menjadi perbedaan adalah penggunakan metode PIPRECIA dalam penentuan bobot kriteria yagn  digunakan  dalam  penelitian  ini,  sehingga  bobot  kriteria  yang  dihasilkan  bukan  berdasarkan  asumsi  pihak sekolah sebagai pengambil keputusan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  menerapkan metode MAUT dan metode PIPRECIA dalam menentukan kelulusan terbaik di sekolah dan mengembangkan suatu sistem  atau  pendekatan  yang  objektif  untuk  menilai  dan  merangking  lulusan  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang relevan  dan  preferensi  yang  telah  ditetapkan  oleh  peneliti  atau  pihak  terkait.  Metode  PIPRECIA  dan  MAUT digunakan  untuk  mengatasi  kompleksitas  dalam  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  dan  membantu  memilih lulusan terbaik secara efektif. Sistem ini akan menjadi alat bantu yang efektif bagi pihak sekolah dalam mengambil keputusan terkait kelulusan siswa.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  serangkaian  langkah  sistematis  yang  dilakukan  dalam  rangka  mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data guna menjawab pertanyaan atau mencapai tujuan penelitian. Tahapan ini meliputi perencanaan, pengumpulan data, analisis data, interpretasi hasil, serta penyusunan laporan[28]–[30]. Tahapan penelitian yang dilakukan ditunjukan pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan gambar tahapan penelitian diatas, tahap awal penelitian ini melibatkan pengumpulan data yang relevan terkait lulusan siswa dan data yang dikumpulkan bisa berupa prestasi akademik, partisipasi dalam kegiatan ekstrakurikuler, pengalaman kerja, atau parameter lain yang relevan. Dalam tahap ini, kriteria yang akan digunakan untuk menilai  lulusan terbaik akan diberi bobot  relatif. Metode  PIPRECIA  digunakan untuk menentukan bobot relatif  antara  kriteria-kriteria  tersebut.  Proses  ini  melibatkan  perbandingan  berpasangan  antara  kriteria-kriteria yang relevan dan penilaian relatif terhadap kepentingan masing-masing kriteria. Metode MAUT digunakan untuk mengintegrasikan bobot kriteria dan data lulusan dalam sebuah model yang menghasilkan penilaian keseluruhan terhadap setiap lulusan. Metode MAUT memungkinkan untuk mengukur preferensi subjektif dan menghasilkan rangking berdasarkan penilaian tersebut. Hal ini membantu dalam memilih lulusan terbaik berdasarkan preferensi yang telah ditetapkan. Setelah penerapan metode MAUT, lulusan akan diberikan peringkat berdasarkan penilaian keseluruhan  yang  dihasilkan.  Lulusan  dengan  peringkat  tertinggi  akan  dianggap  sebagai  lulusan  terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya.

## 2.2 Identifikasi Kriteria
Identifikasi kriteria merupakan proses mengidentifikasi dan menentukan kriteria atau standar yang akan digunakan untuk mengevaluasi, memilih, atau memutuskan sesuatu. Dalam berbagai konteks, seperti pengambilan keputusan, penilaian kualitas, atau perbandingan opsi, identifikasi kriteria penting untuk memastikan bahwa keputusan atau evaluasi  didasarkan  pada  parameter  yang  jelas  dan  objektif.  Kriteria  dapat  berupa  faktor,  atribut,  atau  standar tertentu yang memungkinkan pembandingan dan penilaian yang rasional dan konsisten. Proses identifikasi kriteria melibatkan  memahami  tujuan,  nilai,  preferensi,  atau  kebutuhan  yang  terlibat  dalam  situasi  tertentu,  sehingga kriteria yang sesuai dapat ditetapkan untuk membantu pengambilan keputusan yang tepat. Hasil dari pengumpulan data  dan  identifikasi  maka  didapat  kriteria  yang  digunakan  yaitu  Nilai  Rata-Rata,  Sikap,  Prestasi,  Nilai  Rapot, Keaktifan Kegiatan Sekolah.

## 2.3 Pembobotan Kriteria Menggunakan PIPRECIA
Tahapan perhitungan pembobotan menggunakan PIPRECIA sebagai berikut a. Menetapkan signifikansi relatif 𝑠 𝑗 dari  setiap  kriteria,  kecuali  kriteria  yang  pertama  dengan menggunakan persamaan berikut ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6884
S j = { 1 jika c j > c 1 1 jika c j = c 1
1 jika c j < c 1 (1)
Dimana j ≠ 1 jika c j =   c 1 masuk dalam interval nilai 1 jika c j >  c 1 masuk dalam interval nilai (1 sampai 1,9) jika c j < c 1 masuk dalam interval nilai (0,1 sampai 1) b. Menetapkan nilai koefisien k j menggunakan persamaan berikut ini.
k j = { 1 jika j =   1 2  − s j jika j  >  1 (2)
c. Menghitung bobot q i menggunakan persamaan berikut ini.
q j = { 1 jika j  = 1 1 k j jika j  > 1 (3)
d. Menghitung bobot akhir relatif kriteria menggunakan persamaan berikut ini.
w j = q j ∑ q κ n κ=1 (4)

## 2.4 Metode MAUT
a. Matrik Keputusan
Matriks  Keputusan  merupakan  alat  yang  digunakan  untuk  memvisualisasikan  dan  menganalisis  berbagai pilihan dalam suatu keputusan. Ini terutama berguna ketika Anda memiliki beberapa kriteria atau faktor yang harus  dipertimbangkan  dalam  pengambilan  keputusan.  Langkah  pertama  yaitu  membuat  sebuah  matrik keputusan  (X)  yang  menggambarkan  kinerja  dari  masing-masing  alternatif  terhadap  semua  kriteria  yang digunakan.  Dalam  X  baris  akan  menunjukan  alternatif  yang  ada  dan  X  kolom  menunjukan  kriteria  yang digunakan. Bentuk persamaan matrik keputusan (X) sebagai berikut
X = [ χ i1 ⋯ χ in ⋮ ⋱ ⋮ χ m1 ⋯ χ mn ] (5)
b. Normalisasi Matrik Keputusan
Tahapan  selanjutnya  melakukan  normalisasi  dari  matrik  keputusan  yang  telah  dibuat  sehingga  akan menghasilkan matrik normalisasi, formula dalam melakukan normalisasi seperti pada persamaan berikut ini
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 𝑋 𝑖𝑗 −𝑚𝑖𝑛(𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 𝑖𝑗 )−𝑚𝑖𝑛(𝑋 𝑖𝑗 ) (6)
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 1 + 𝑚𝑖𝑛(𝑋 𝑖𝑗 )−(𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 𝑖𝑗 )−𝑚𝑖𝑛(𝑋 𝑖𝑗 ) (7)
Persamaan diatas  memiliki 2  jenis persamaan untuk jenis kriteria  benefit  dihitung  menggunakan persamaan (6), dan jenis kriteria cost dihitung menggunakan persamaan (7).
c. Menghitung Nilai Utilitas
Tahapan berikutnya dalam metode MAUT yaitu menghitung nilai utilitas dengan persamaan berikut ini
𝑢 𝑖𝑗 = 𝑒(𝑟 𝑖𝑗
∗ ) 2 −1 1,71 (8)
d. Menghitung Nilai Akhir Utilitas
Tahapan berikutnya menghitung nilai akhir utilitas dengan persamaan berikut ini
𝑢 (𝑥) = ∑ 𝑢 𝑖𝑗 . 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 (9)

## 2.4 Perangkingan Alternatif
Perangkingan alternatif merupakan proses pemeringkatan atau penilaian terhadap sejumlah alternatif atau pilihan berdasarkan kriteria tertentu. Tujuannya merupakan untuk menentukan alternatif terbaik atau yang paling sesuai dengan kebutuhan atau tujuan yang ditetapkan. Proses ini dapat melibatkan penggunaan metode matematis  atau pemilihan berdasarkan penilaian subjektif. Hasil dari perangkingan alternatif dapat digunakan dalam pengambilan keputusan dalam berbagai konteks, seperti dalam bisnis, investasi, pemilihan produk, atau proyek.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6884

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penyelesaian  untuk  mengatasi  masalah  menggunakan  metode  MAUT  dan  PIPRECIA  untuk  penentuan  lulusan terbaik membuat tabel alternatif kandidat lulusan terbaik tedapat 471 data siswa yang akan menjadi kandidat, data alternatif kandidat lulusan terbaik dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Data Alternatif Kandidat Lulusan Terbaik No NIS Nama Siswa 1 1227662 Ade Trio Prasojo 2 1227663 Anan Aliansyah 3 1227664 Andre Rifanda 4 1227665 Arga 5 1227666 Cahya Gita Pratama 6 1227667 Diaz Dwi Erlangga 7 1227668 Dika Yoga Prabatama 8 1227669 Fajar Andre Saputra 9 1227670 Farel Liyansah … … … 471 1227326 Zakiyah Nur Fadillah
Data alternatif pada tabel 1 diatas merupakan data calon kandidat lulusan terbaik yang akan dipilih pada SMK YPT Pringsewu, data kandidat lulusan  terbaik berjumlah 471 orang dari 6 jurusan yang ada pada sekolah tersebut  yang  akan  dipilih  untuk  menerima  penghargaan  lulusan  terbaik.  Setelah  data  alternatif  didapatkan selanjutnya  membuat  data  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  pemilihan  lulusan  terbaik,  data  kriteria  yang digunakan seperti pada tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Data Kriteria Kandidat Lulusan Terbaik Kode Kriteria Nama Kriteria Jenis Kriteria IDKRT-1 Nilai Rata-Rata Benefit IDKRT-2 Sikap Benefit IDKRT-3 Prestasi Benefit IDKRT-4 Nilai Rapot Benefit IDKRT-5 Keaktifan Kegiatan Sekolah Cost
Data  pada  tabel  2  merupakan  data  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  pemilihan  lulusan  terbaik, berdasarkan hasil pengumpulan data dan wawancara 6 kriteria tersebut menjadi rekomendasi pihak sekolah dalam penentuan  lulusan  terbaik.  Tahapan  selanjutnya  membuat  tabel  penilaian  masing-masing  alternatif  kandidat lulusan terbaik berdasarkan kriteria yang ada, hasil penilaian alternatif kandidat lulusan terbaik dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Data Hasil Penilaian Kandidat Lulusan Terbaik NIS Kriteria IDKRT-1 IDKRT-2 IDKRT-3 IDKRT-4 IDKRT-5 1227662 79.5 85 89 79.5 87 1227663 78.36 83 87 78 85 1227664 80.07 85 89 80 87 1227665 79.07 84 88 79 86 1227666 81.14 86 90 81 88 1227667 81.07 86 90 81 88 1227668 82.71 88 92 83 90 1227669 80.36 85 89 80 87 1227670 82.93 88 92 83 90 … … … … … … 1227326 85.76 91 95 86 93 Min 75 80 84 75 82 Max 88,64 94 98 89 96
Tabel 3 diatas merupakan data hasil penilaian dari pihak sekolah untuk mendapatkan lulusan terbaik,  dan akan  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  lulusan  terbaik.  Selanjutnya  menyelesaian permasalahan dalam pemilihan lulusan terbaik dengan menggunakan tahapan metode MAUT dan PIPRECIA.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6884

## 3.1 Pembobotan Kriteria Menggunakan PIPRECIA
Metode  pembobotan  kriteria  menggunakan  PIPRECIA  meruapakan  salah  satu  langkah  awal  penting  untuk mengevaluasi dan  memprioritaskan kriteria dalam pengambilan keputusan multi-kriteria. Metode ini membantu dalam merinci dan memahami pentingnya masing-masing kriteria terhadap tujuan yang ingin dicapai. Perhitungan pembobotan  kriteria  menggunakan  PIPRECIA.  Pertama  Menentukan  signifikansi  relatif 𝑆𝑗 menggunakan persamaan  (1),  Menentukan nilai koefisien 𝑘𝑗 menggunakan (2), Menghitung bobot 𝑞𝑗 menggunakan (3), hasil perhitungan seperti pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Perhitungan Nilai S j
Kode Kriteria Nilai S j Nilai k j Nilai q j IDKRT-1 1 1 1,000 IDKRT-2 0,2 1,2 0,833 IDKRT-3 0,2 1,2 0,833 IDKRT-4 1 1 1,000 IDKRT-5 0,4 1,4 0,714
Tabel 4 diatas merupakan hasil perhitungan untuk mendapatkan nilai signifikansi relatif 𝑆𝑗 , nilai koefisien 𝑘𝑗 ,  dan  nilai  bobot 𝑞𝑗 .  Menghitung  bobot  akhir relatif kriteria  menggunakan persamaan (4), hasil  perhitungan sebagai berikut
𝑤 1 = 1,000 1,000 + 0,833 + 0,833 + 1,000 + 0,714 = 1,000 4,381 = 0,228
𝑤 2 = 0,833 1,000 + 0,833 + 0,833 + 1,000 + 0,714 = 0,833 4,381 =  0,19
𝑤 3 = 0,833 1,000 + 0,833 + 0,833 + 1,000 + 0,714 = 0,833 4,381 =  0,19 𝑤 4 = 1,000 1,000 + 0,833 + 0,833 + 1,000 + 0,714 = 1,000 4,381 =  0,228 𝑤 5 = 0,714 1,000 + 0,833 + 0,833 + 1,000 + 0,714 = 0,174 4,381 =  0,04
Berdasarkan perhitungan pembobotan kriteria menggunakan metode PIPRECIA didapat bobot masing- masing kriteria seperti ditunjukan pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Data Bobot Kriteria Pemilihan Lulusan Terbaik Kode Kriteria Bobot Kriteria IDKRT-1 0,228 IDKRT-2 0,190 IDKRT-3 0,190 IDKRT-4 0,228 IDKRT-5 0,163
Tabel 5 diatas  merupakan nilai akhir dari bobot  kriteria  yang didapatkan berdasarkan penerapan  metode PIPRECIA. Total hasil bobot kriteria mempunyai nilai 1 dari keseluruhan bobot kriteria yang ada.

## 3.2 Pemilihan Lulusan Terbaik Menggunakan Metode MAUT
Berdasarkan data hasil penilaian dari alternatif yang ada berjumlah 471 seperti ditunjukan dalam tabel 3, dengan menggunakan tahapan penyelesaian dengan menggunakan metode MAUT maka akan membuat matrik keputusan berdasarkan data hasil penilaian. Matrik keputusan seperti berikut ini.
𝑋 = [ 79,5 85 89
78,36 83 87 80,07 85 89 79,07 84 88 81,14 86 90 81,07 86 90 82,71 88 92 80,36 85 89
82,93 88 92 79,5 87 78 86 80 87
79 86 81 88 81 88 83 90 80 87 83 90 … … …
85,76 91 95
… … 86 93 ]
Setelah didapat matrik keputusan tahapan selanjutnya membuat normalisasi dari matrik keputusan,  untuk kriteria IDKRT-1 yaitu nilai rata-rata bersifat benefit menggunakan persamaan (6)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6884
𝑟 11 ∗ 𝑋 11 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) = 79,5 − 75 88,64 − 75 = 4,5
13,64 = 0,33
𝑟 12 ∗ =
𝑋 12 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) = 78,36 − 75 88,64 − 75 = 3,36 13,64 = 0,247
𝑟 13 ∗ = 𝑋 13 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) = 80,07 − 75 88,64 − 75 = 5,07 13,64 = 0,371
𝑟 14 ∗ = 𝑋 14 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) = 79,07 − 75 88,64 − 75 = 4,07 13,64 = 0,299
𝑟 15 ∗ = 𝑋 15 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) = 81,14 − 75 88,64 − 75 = 6,14 13,64 = 0,45
𝑟 16 ∗ =
𝑋 16 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) = 81,07 − 75 88,64 − 75 = 6,07 13,64 = 0,445
𝑟 17 ∗ =
𝑋 17 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) = 82,71 − 75 88,64 − 75 = 7,71 13,64 = 0,565
𝑟 18 ∗ =
𝑋 18 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) = 80,36 − 75 88,64 − 75 = 5,36 13,64 = 0,392
𝑟 19 ∗ = 𝑋 19 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) = 82,93 − 75 88,64 − 75 − = 7,93 13,64 = 0,581
𝑟 1417 ∗ =
𝑋 1417 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 1417 ) = 85,76 − 75 88,64 − 75 − = 10,76 13,64 = 0,789
Kriteria IDKRT-2 merupakan sikap karena bersifat benefit maka menggunakan persamaan (6) berikut
𝑟 21 ∗ = 𝑋 21 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) = 85 − 80 94 − 80 = 5 14 = 0,357 𝑟 22 ∗ = 𝑋 22 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) = 83 − 75 94 − 80 = 8 14 = 0,214 𝑟 23 ∗ =
𝑋 23 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) = 85 − 80 88,64 − 75 = 5 14 = 0,357 𝑟 24 ∗ = 𝑋 24 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) = 84 − 80 94 − 80 = 4 14 = 0,286 𝑟 25 ∗ = 𝑋 25 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) = 86 − 75 94 − 80 = 11 14 = 0,429
𝑟 26 ∗ =
𝑋 26 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) = 86 − 75 94 − 80 = 11 14 = 0,429
𝑟 27 ∗ = 𝑋 27 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 11 ; 𝑋 2417 ) = 88 − 75 94 − 80 = 13 14 = 0,571
𝑟 28 ∗ = 𝑋 28 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) = 85 − 75 94 − 80 = 10 14 = 0,357
𝑟 29 ∗ =
𝑋 29 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) = 88 − 75 94 − 80 = 13 14 = 0,571
𝑟 2417 ∗ =
𝑋 2417 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 21 ; 𝑋 2417 ) = 91 − 75 94 − 80 = 16 14 = 0,786
Kriteria IDKRT-3 merupakan prestasi karena bersifat benefit maka menggunakan persamaan (6) berikut.
𝑟 31 ∗ = 𝑋 31 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) = 89 − 84 98 − 84 = 5 14 = 0,357 𝑟 32 ∗ = 𝑋 32 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) = 87 − 84 98 − 84 = 3 14 = 0,214 𝑟 33 ∗ = 𝑋 33 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) = 89 − 84 98 − 84 = 5 14 = 0,357 𝑟 34 ∗ =
𝑋 34 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) = 88 − 84 98 − 84 = 4 14 = 0,286 𝑟 35 ∗ =
𝑋 35 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) = 90 − 84 98 − 84 = 6 14 = 0,429
𝑟 36 ∗ =
𝑋 36 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) = 90 − 84 98 − 84 = 6 14 = 0,429

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6884
𝑟 37 ∗ = 𝑋 37 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) = 92 − 84 98 − 84 = 14 14 = 0,571
𝑟 38 ∗ = 𝑋 38 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) = 89 − 84 98 − 84 = 5 14 = 0,357 𝑟 39 ∗ = 𝑋 39 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) = 92 − 84 98 − 84 = 8 14 = 0,571
𝑟 3417 ∗ = 𝑋 3417 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 31 ; 𝑋 3417 ) = 95 − 84 98 − 84 = 15 14 = 0,786
Kriteria IDKRT-4 merupakan nilai rapot karena bersifat benefit maka menggunakan persamaan (6) berikut ini.
𝑟 41 ∗ = 𝑋 41 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) = 79,5 − 75 89 − 75 = 4,5 14 = 0,321
𝑟 42 ∗ = 𝑋 42 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) = 78 − 75 89 − 75 = 3 14 = 0,214 𝑟 43 ∗ = 𝑋 43 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) = 80 − 75 89 − 75 = 5 14 = 0,357 𝑟 44 ∗ = 𝑋 44 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) = 79 − 75 89 − 75 = 4 14 = 0,286 𝑟 45 ∗ = 𝑋 45 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) = 81 − 75 89 − 75 = 6 14 = 0,429 𝑟 46 ∗ = 𝑋 46 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) = 81 − 75 89 − 75 = 6 14 = 0,429 𝑟 47 ∗ = 𝑋 47 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) = 83 − 75 89 − 75 = 8 14 = 0,571 𝑟 48 ∗ = 𝑋 48 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) = 80 − 75 89 − 75 = 5 14 = 0,357 𝑟 49 ∗ = 𝑋 49 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) = 83 − 75 89 − 75 = 8 14 = 0,571
𝑟 4417 ∗ = 𝑋 4417 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 41 ; 𝑋 4417 ) = 86 − 75 89 − 75 = 11
14 = 0,786
Kriteria IDKRT-5 merupakan keaktifan kegiatan sekolah karena bersifat cost maka menggunakan persamaan (7) berikut ini.
𝑟 51 ∗ = 1 + 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) − 𝑋 51 𝑚𝑎𝑥(𝑋 51 ; 𝑋 5417 )   − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) = 1 + 82 − 87 96 − 82 = 1 + −5 14 = 1 + (−0,357) =  0,643
𝑟 52 ∗ = 1 + 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) − 𝑋 52 𝑚𝑎𝑥(𝑋 51 ; 𝑋 5417 )   − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) = 1 + 82 − 85 96 − 82 = 1 + −3 14 = 1 + (−0,214) =  0,786
𝑟 53 ∗ = 1 + 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) − 𝑋 53 𝑚𝑎𝑥(𝑋 51 ; 𝑋 5417 )   − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) = 1 + 82 − 87 96 − 82 = 1 + −5 14 = 1 + (−0,357) = 0,643
𝑟 54 ∗ = 1 + 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) − 𝑋 54 𝑚𝑎𝑥(𝑋 51 ; 𝑋 5417 )   − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) = 1 + 82 − 86 96 − 82 = 1 + −4 14 = 1 + (−0,286) = 0,714
𝑟 55 ∗ = 1 + 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) − 𝑋 55 𝑚𝑎𝑥(𝑋 51 ; 𝑋 5417 )   − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) = 1 + 82 − 88 96 − 82 = 1 + −6 14 = 1 + (−0,429) = 0,571
𝑟 56 ∗ = 1 + 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) − 𝑋 56 𝑚𝑎𝑥(𝑋 51 ; 𝑋 5417 )   − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) = 1 + 82 − 88 96 − 82 = 1 + −6 14 = 1 + (−0,429) = 0,571
𝑟 57 ∗ = 1 + 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) − 𝑋 57 𝑚𝑎𝑥(𝑋 51 ; 𝑋 5417 )   − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) = 1 + 82 − 90 96 − 82 = 1 + −8 14 = 1 + (−0,581) = 0,429
𝑟 58 ∗ = 1 + 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) − 𝑋 58 𝑚𝑎𝑥(𝑋 51 ; 𝑋 5417 )   − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) = 1 + 82 − 87 96 − 82 = 1 + −5 14 = 1 + (−0,357) = 0,643
𝑟 59 ∗ = 1 + 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) − 𝑋 59 𝑚𝑎𝑥(𝑋 51 ; 𝑋 5417 )   − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) = 1 + 82 − 90 96 − 82 = 1 + −8 14 = 1 + (−0,581) = 0,429
𝑟 5417 ∗ = 1 + 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) − 𝑋 5417 𝑚𝑎𝑥(𝑋 51 ; 𝑋 5417 )  − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 51 ; 𝑋 5417 ) = 1 + 82 − 93 96 − 82 = 1 + −11 14 = 1 + (−786) =  0,214
Tahap selanjutnya menghitung nilai utilitas berdasarkan hasil normalisasi matrik menggunakan persamaan (5).
𝒰 11 = ℯ(0,330) 2 − 1 1,71 = 0,067
𝒰 12 = ℯ(0,246) 2 − 1 1,71 = 0,037

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6884
𝒰 13 = ℯ(0,372) 2 − 1 1,71 = 0,087
𝒰 14 = ℯ(0,298) 2 − 1 1,71 = 0,054
𝒰 15 = ℯ(0,450) 2 − 1 1,71 = 0,131
𝒰 16 = ℯ(0,445) 2 − 1 1,71 = 0,128
𝒰 17 = ℯ(0,565) 2 − 1 1,71 = 0,220
𝒰 18 = ℯ(0,393) 2 − 1 1,71 = 0,098
𝒰 19 = ℯ(0,581) 2 − 1 1,71 = 0,235
𝒰 1417 = ℯ(0,789) 2 − 1 1,71 = 0,505
𝒰 21 = ℯ(0,357) 2 − 1 1,71 = 0,080
𝒰 22 = ℯ(0,214) 2 − 1 1,71 = 0,027
𝒰 23 = ℯ(0,357) 2 − 1 1,71 = 0,080
𝒰 24 = ℯ(0,286) 2 − 1 1,71 = 0,050
𝒰 25 = ℯ(0,429) 2 − 1 1,71 = 0,118
𝒰 26 = ℯ(0,429) 2 − 1 1,71 = 0,118
𝒰 27 = ℯ(0,571) 2 − 1 1,71 = 0,226
𝒰 28 = ℯ(0,357) 2 − 1 1,71 = 0,080
𝒰 29 = ℯ(0,571) 2 − 1 1,71 = 0,226
𝒰 2417 = ℯ(0,786) 2 − 1 1,71 = 0,499
𝒰 31 = ℯ(0,357) 2 − 1 1,71 = 0,080
𝒰 32 = ℯ(0,214) 2 − 1 1,71 = 0,027
𝒰 33 = ℯ(0,357) 2 − 1 1,71 = 0,080
𝒰 34 = ℯ(0, 286) 2 − 1 1,71 = 0,050
𝒰 35 = ℯ(0, 429) 2 − 1 1,71 = 0,118
𝒰 36 = ℯ(0, 429) 2 − 1 1,71 = 0,118
𝒰 37 = ℯ(0,571) 2 − 1 1,71 = 0,226 𝒰 38 = ℯ(0,357) 2 − 1 1,71 = 0,080
𝒰 39 = ℯ(0, 571) 2 − 1 1,71 = 0,226
𝒰 3417 = ℯ(0,786) 2 − 1 1,71 = 0,499
𝒰 41 = ℯ(0,321) 2 − 1 1,71 = 0,064
𝒰 42 = ℯ(0,214) 2 − 1 1,71 = 0,027
𝒰 43 = ℯ(0,357) 2 − 1 1,71 = 0,080
𝒰 44 = ℯ(0,286) 2 − 1 1,71 = 0,050
𝒰 45 = ℯ(0,429) 2 − 1 1,71 = 0,118
𝒰 46 = ℯ(0,429) 2 − 1 1,71 = 0,118
𝒰 47 = ℯ(0,571) 2 − 1 1,71 = 0,226
𝒰 48 = ℯ(0,357) 2 − 1 1,71 = 0,080
𝒰 49 = ℯ(0,571) 2 − 1 1,71 = 0,226 𝒰 4417 = ℯ(0,786) 2 − 1 1,71 = 0,499
𝒰 51 = ℯ(0,643) 2 − 1 1,71 = 0,299
𝒰 52 = ℯ(0,786) 2 − 1 1,71 = 0,499
𝒰 53 = ℯ(0,643) 2 − 1 1,71 = 0,299
𝒰 54 = ℯ(0,714) 2 − 1 1,71 = 0,389
𝒰 55 = ℯ(0,571) 2 − 1 1,71 = 0,226
𝒰 56 = ℯ(0,571) 2 − 1 1,71 = 0,226
𝒰 57 = ℯ(0,429) 2 − 1 1,71 = 0,118
𝒰 58 = ℯ(0,643) 2 − 1 1,71 = 0,299
𝒰 59 = ℯ(0,429) 2 − 1 1,71 = 0,118
𝒰 5417 = ℯ(0214, ) 2 − 1 1,71 = 0,027
Selanjutnya  menghitung  nilai  akhir  utilitas  dengan  persamaan  (7).  Untuk  bobot  masing-masing  kriteria yaitu  kriteria  nilai  rata-rata  yaitu 𝑤 1 =  0,228.  Kriteria  sikap  yaitu 𝑤 2 =  0,19.  Kriteria  prestasi  yaitu 𝑤 3 =  0,19. Kriteria nilai rapot yaitu 𝑤 4 = 0,228. Kriteria keaktifan kegiatan sekolah yaitu 𝑤 5 = 0,04. Hasil perhitungan nilai akhir utilitas untuk alternatif dengan nama Ade Trio Prasojo.
𝒰 1 = (𝒰 11 ∗ 𝑤 1 ) + (𝒰 21 ∗ 𝑤 2 ) + (𝒰 31 ∗ 𝑤 3 ) + (𝒰 41 ∗ 𝑤 4 ) + (𝒰 51 ∗ 𝑤 5 ) 𝒰 1 = (0,067 ∗ 0,228) + (0,080 ∗ 0,19) + (0,080 ∗ 0,19) + (0,064 ∗ 0,288) + (0,299 ∗ 0,04)
𝒰 1 = 0,018 + 0,012 + 0,012 + 0,017 + 0,050  = 0,109 Hasil perhitungan nilai akhir utilitas untuk alternatif dengan nama Anan Aliansyah.
𝒰 2 = (𝒰 12 ∗ 𝑤 1 ) + (𝒰 22 ∗ 𝑤 2 ) + (𝒰 32 ∗ 𝑤 2 ) + (𝒰 42 ∗ 𝑤 3 ) + (𝒰 52 ∗ 𝑤 4 )

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6884
𝒰 1 = (0,067 ∗ 0,228) + (0,080 ∗ 0,19) + (0,080 ∗ 0,19) + (0,064 ∗ 0,288) + (0,299 ∗ 0,04) 𝒰 1 = 0,018 + 0,012 + 0,012 + 0,017 + 0,050  = 0,109
Hasil perhitungan nilai akhir utilitas untuk alternatif dengan nama Andre Rifanda. 𝒰 3 = (𝒰 31 ∗ 𝑤 1 ) + (𝒰 32 ∗ 𝑤 2 ) + (𝒰 33 ∗ 𝑤 3 ) + (𝒰 34 ∗ 𝑤 4 ) + (𝒰 35 ∗ 𝑤 5 ) 𝒰 3 = (0,087 ∗ 0,228) + (0,080 ∗ 0,19) + (0,080 ∗ 0,19) + (0,080 ∗ 0,288) + (0,299 ∗ 0,04) 𝒰 3 = 0,023 + 0,012 + 0,012 + 0,021 + 0,050  = 0,118 Hasil perhitungan nilai akhir utilitas untuk alternatif dengan nama Arga. 𝒰 4 = (𝒰 41 ∗ 𝑤 1 ) + (𝒰 42 ∗ 𝑤 2 ) + (𝒰 43 ∗ 𝑤 3 ) + (𝒰 44 ∗ 𝑤 4 ) + (𝒰 45 ∗ 𝑤 5 ) 𝒰 4 = (0,054 ∗ 0,228) + (0,050 ∗ 0,19) + (0,050 ∗ 0,19) + (0,050 ∗ 0,288) + (0,389 ∗ 0,04) 𝒰 4 = 0,015 + 0,007 + 0,007 + 0,013 + 0,065 = 0,108 Hasil perhitungan nilai akhir utilitas untuk alternatif dengan nama Cahya Gita Pratama. 𝒰 5 = (𝒰 51 ∗ 𝑤 2 ) + (𝒰 52 ∗ 𝑤 2 ) + (𝒰 53 ∗ 𝑤 3 ) + (𝒰 54 ∗ 𝑤 4 ) + (𝒰 55 ∗ 𝑤 5 ) 𝒰 5 = (0,131 ∗ 0,228) + (0,118 ∗ 0,19) + (0,118 ∗ 0,19) + (0,118 ∗ 0,288) + (0,226 ∗ 0,04) 𝒰 5 = 0,035 + 0,018 + 0,018 + 0,032 + 0,038  = 0,140 Hasil perhitungan nilai akhir utilitas untuk alternatif dengan nama Diaz Dwi Erlangga. 𝒰 6 = (𝒰 16 ∗ 𝑤 2 ) + (𝒰 26 ∗ 𝑤 2 ) + (𝒰 36 ∗ 𝑤 3 ) + (𝒰 46 ∗ 𝑤 4 ) + (𝒰 56 ∗ 𝑤 5 ) 𝒰 6 = (0,128 ∗ 0,228) + (0,118 ∗ 0,19) + (0,118 ∗ 0,19) + (0,118 ∗ 0,288) + (0,226 ∗ 0,04) 𝒰 6 = 0,034 + 0,018 + 0,018 + 0,032 + 0,038  = 0,139 Hasil perhitungan nilai akhir utilitas untuk alternatif dengan nama Dika Yoga Prabatama. 𝒰 7 = (𝒰 71 ∗ 𝑤 2 ) + (𝒰 72 ∗ 𝑤 2 ) + (𝒰 73 ∗ 𝑤 3 ) + (𝒰 74 ∗ 𝑤 4 ) + (𝒰 75 ∗ 𝑤 5 ) + (𝒰 76 ∗ 𝑤 6 ) 𝒰 7 = (0,220 ∗ 0,228) + (0,226 ∗ 0,19) + (0,226 ∗ 0,19) + (0,226 ∗ 0,288) + (0,118 ∗ 0,04) 𝒰 7 = 0,059 + 0,034 + 0,034 + 0,061 + 0,020 = 0,207 Hasil perhitungan nilai akhir utilitas untuk alternatif dengan nama Fajar Andre Saputra. 𝒰 8 = (𝒰 81 ∗ 𝑤 2 ) + (𝒰 82 ∗ 𝑤 2 ) + (𝒰 83 ∗ 𝑤 3 ) + (𝒰 84 ∗ 𝑤 4 ) + (𝒰 85 ∗ 𝑤 5 ) + (𝒰 86 ∗ 𝑤 6 ) 𝒰 8 = (0,098 ∗ 0,228) + (0,080 ∗ 0,19) + (0,080 ∗ 0,19) + (0,080 ∗ 0,288) + (0,229 ∗ 0,04) 𝒰 8 = 0,026 + 0,012 + 0,012 + 0,021 + 0,050 = 0,121 Hasil perhitungan nilai akhir utilitas untuk alternatif dengan nama Farel Liyansah. 𝒰 9 = (𝒰 91 ∗ 𝑤 2 ) + (𝒰 92 ∗ 𝑤 2 ) + (𝒰 93 ∗ 𝑤 3 ) + (𝒰 94 ∗ 𝑤 4 ) + (𝒰 95 ∗ 𝑤 5 ) + (𝒰 96 ∗ 𝑤 6 ) 𝒰 9 = (0,235 ∗ 0,228) + (0,226 ∗ 0,19) + (0,226 ∗ 0,19) + (0,226 ∗ 0,288) + (0,118 ∗ 0,04) 𝒰 9 = 0,063 + 0,034 + 0,034 + 0,061 + 0,020  = 0,211 Hasil perhitungan nilai akhir utilitas untuk alternatif dengan nama Galang Valentino Tamada. 𝒰 417 = (𝒰 1417 ∗ 𝑤 2 ) + (𝒰 52 ∗ 𝑤 2 ) + (𝒰 53 ∗ 𝑤 3 ) + (𝒰 54 ∗ 𝑤 4 ) + (𝒰 55 ∗ 𝑤 5 ) + (𝒰 16 ∗ 𝑤 6 ) 𝒰 417 = (0,505 ∗ 0,228) + (0,499 ∗ 0,19) + (0,499 ∗ 0,19) + (0,499 ∗ 0,288) + (0,027 ∗ 0,04) 𝒰 1417 = 0,135 + 0,074 + 0,074 + 0,134 + 0,005 = 0,423 Setelah nilai akhir utilitas didapat, selanjutnya membuat perangkingan berdasarkan nilai akhir utilitas diurutkan dari yang tertinggi ke terendah. Hasil perangkingan dapat dilihat pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil Perangkingan Alternatif Menggunakan MAUT dan PIPRECIA
Alternatif Nama Total Nilai Akhir Utilitas  Rangking 1227751 Mareta Amelia 0,642 1 1227355 Taufik Qulmanan 0,631 2 1227351 Putri Handayani 0,499 3 1227333 Angga M. Aditiya 0,462 4 1227354 Stefanus Danung Kurniawan 0,443 5 1227399 Fatimah Az Zahra 0,443 6 1227338 Damianus Danang Setiawan 0,429 7 1227763 Wulan Fitriyani 0,421 8 1227719 Candra Aprilian 0,418 9 … … … … 1227335 Ariel Indra Pratama 0,409 471
Tabel  5  diatas  merupakan  hasil  akhir  dari  proses  langkah-langkah  penyelesaian  dari  tahapan  1  sampai tahapan  6  maka  pemilihan  siswa  terbaik  dengan  menggunakan  kombinasi  metode  MAUT  dan  PIPRECIA menghasilkan siswa terbaik diperoleh oleh Mareta Amelia dengan nilai 0,642 mendapatkan peringkat 1. Peringkat 2  diperoleh  Taufik  Qulmanan  dengan  nilai  0,631,  peringkat  3  diperoleh  Putri  Handayani  dengan  nilai  0,499, peringkat 4 diperoleh dengan nilai  Angga M.Aditiya 0,462, peringkat 5 diperoleh  Stefanus Danung Kurniawan dengan nilai 0,443, peringkat 6 diperoleh Fatimah Azzahra dengan nilai 0,443, peringkat 7 diperoleh Damianus Danang  Setiawan  dengan  nilai  0,429,  peringkat  8  diperoleh  Wulan  Fitriyani  dengan  nilai  0,421,  peringkat  9 diperoleh Candra Aprilian dengan nilai 0,418, dan peringkat 10 diperoleh Ariel Indra Pratama dengan nilai 0,409.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6884

## 3.3 Aplikasi Penentuan Lulusan Terbaik Berbasis Web
Implementasi aplikasi penentuan lulusan terbaik berbasis web merupakan proyek yang berguna dalam membantu pikah sekolah dalam mengidentifikasi atau menentukan lulusan terbaik dari berbagai kriteria. Tampilan halaman login aplikasi seperti ditunjukan pada gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Tampilan Login Aplikasi Penentuan Lulusan Terbaik
Tampilan  diatas  merupakan  tampilan  pertama  kali  masuk  untuk  mengakses  aplikasi  penentuan  lulusan terbaik, dengan memasukan username dan password yang sesuai maka akan menampilkan halaman menu utama aplikasi. Tampilan kriteria dalam penentuan lulusan terbaik seperti ditunjukan pada gambar 3 berikut ini.

## Gambar 3. Tampilan Data Kriteria Aplikasi Penentuan Lulusan Terbaik
Gambar 3 diatas merupakan tampilan diatas merupakan menu kriteria ketika mengakses aplikasi penentuan lulusan  terbaik,  bobot  kriteria  dihitung  dengan  menggunakan  metode  pembobotan  PIPRECIA.  Tampilan selanjutnya merupakan tampilan aplikasi dalam perhitungan data penilaian lulusan terbaik menggunakan metode Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT),  dalam  proses  pernilaian  terdapat  beberapa  proses  perhitungan  dalam aplikasi mulai dari matriks keputusan, normalisasi matriks, menghitung nilai utilitas, sampai akhirnya menghitung total nilai akhir utilitas untuk masing-masing alternatid kandidat lulusan terbaik. Tampilan aplikasi perhitungan metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) seperti ditunjukan pada gambar 4 berikut ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6884
Gambar 4 diatas merupakan tampilan hasil perhitungan akhir nilai utilitas dengan menggunakan metode MAUT dan PIPRECIA sehingga dengan menggunakan aplikasi berbasis web pihak sekolah akan lebih mudah dan lebih cepat dalam menentukan lulusa terbaik.

## 3.4 Pengujian Aplikasi Penentuan Lulusan Terbaik Berbasis Web
Pengujian Blackbox Testing  juga dikenal sebagai pengujian fungsional merupakan metode pengujian perangkat lunak  di  mana  pengujian  dilakukan  tanpa  mengetahui  internal  struktur  atau  logika  dari  aplikasi  yang  diuji.  Ini berarti  pengujian  dilakukan  dari  perspektif  pengguna  akhir,  dengan  tujuan  untuk  memastikan  bahwa  aplikasi penentuan lulusan terbaik yang dibuat telah berfungsi sesuai dengan spesifikasi yang telah ditetapkan.
Tabel 5. Hasil Perangkingan Alternatif Menggunakan MAUT dan PIPRECIA
Kriteria Pengujian Jumlah Sesuai  Jumlah Tidak Sesuai Tampilan Login 2 0 Halaman Data Siswa 4 0 Halaman Data Kriteria 4 0 Halaman Data Tahun Ajaran 4 0 Halaman Pembobotan Kriteria 2 0 Halaman Tambah Data Penilaian 2 0 Halaman Hasil Perhitungan Penilaian 3 0 Halaman Rangking 2 0 Halaman Cetak Laporan 3 0 Total 26 0
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan seperti pada tabel 5 diatas, didapatkan hasil keseluruhan untuk  pengujian  menggunakan  model  blackbox  testing  dengan  hasil  100%  sesuai  dengan  fungsionalitas  sistem untuk penentuan lulusan terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  melakukan  penentuan  siswa  lulusan  terbaik  dengan  menggunakan  metode  MAUT  dan PIPRECIA,  sehingga  hasil  penilaian  dalam  pembobotan  kriteria  lebih  objektif  berdasarkan  perhitungan  dari metode  pembobotan  PIPRECIA.  Hasil  penentuan  siswa  lulusan  terbaik  menggunakan  metode  MAUT  dan PIPRECIA merekomendasikan untuk Mareta Amelia sebagai lulusan siswa terbaik di sekolah karena hasil akhir perangkingan mendapatkan Rangking 1 dengan total nilai 0,642. Hasil keseluruhan untuk pengujian menggunakan model blackbox testing dengan hasil 100% sesuai dengan fungsionalitas sistem untuk penentuan lulusan terbaik.

## REFERENCES
[1] E. Adamides and N. Karacapilidis, “Information technology for supporting the development and maintenance of open innovation capabilities,” J. Innov. Knowl., vol. 5, no. 1, pp. 29–38, 2020.
[2] S. L. Pan and S. Zhang, “From fighting COVID-19 pandemic to tackling sustainable development goals: An opportunity for responsible information systems research,” Int. J. Inf. Manage., vol. 55, p. 102196, 2020.
[3] M. Khaibar, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mahasiswa Lulusan Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process pada Universitas Sari Mutiara Indonesia,” J. Inf. Technol. Softw. Eng. Netw., vol. 1, no. 1, pp. 9–17, 2022.
[4] B. F. Pallah, A. J. Latipah, and A. Rahim, “Penerapan Metode AHP-WP Dalam Penentuan Lulusan Terbaik Profesi Ners UMKT,” J. Tika, vol. 8, no. 2, pp. 124–131, 2023.
[5] F. Psarommatis and D.  Kiritsis, “A hybrid Decision Support System for automating decision  making  in the  event of defects in the era of Zero Defect Manufacturing,” J. Ind. Inf. Integr., vol. 26, p. 100263, 2022.
[6] R. Torres-Sanchez, H. Navarro-Hellin, A. Guillamon-Frutos, R. San-Segundo, M. C. Ruiz-Abellón, and R. Domingo- Miguel,  “A  decision  support  system  for  irrigation  management:  Analysis  and  implementation  of  different  learning techniques,” Water, vol. 12, no. 2, p. 548, 2020.
[7] O. Kabadurmus,  Y.  Kayikci, S.  Demir, and B.  Koc, “A data-driven decision support system  with smart packaging  in grocery store supply chains during outbreaks,” Socioecon. Plann. Sci., vol. 85, p. 101417, 2023.
[8] M. Kayacık, H. Dinçer, and S. Yüksel, “Using quantum spherical fuzzy decision support system as a novel sustainability index approach for analyzing industries listed in the stock exchange,” Borsa Istanbul Rev., vol. 22, no. 6, pp. 1145–1157, 2022.
[9] S. Sundari, M. N. Fadli, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Decision Support System on Selection of Lecturer Research Grant Proposals using Preferences Selection Index,” in Journal of Physics: Conference Series, 2019, vol. 1255, no. 1, p. 12006.
[10]  P. Rani, R. Kumar, N. M. O. S. Ahmed, and A. Jain, “A decision support system for heart disease prediction based upon machine learning,” J. Reliab. Intell. Environ., vol. 7, no. 3, pp. 263–275, 2021.
[11]  I. M. Jiskani, Q. Cai, W. Zhou, X. Lu, and S. A. A. Shah, “An integrated fuzzy decision support system for analyzing challenges and pathways to promote green and climate smart mining,” Expert Syst. Appl., vol. 188, p. 116062, 2022.
[12]  I. Taufik, C. N. Alam, Z. Mustofa, A. Rusdiana, and W. Uriawan, “Implementation of Multi-Attribute Utility Theory

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6884
(MAUT)  method  for  selecting  diplomats,”  in  IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering,  2021,  vol. 1098, no. 3, p. 32055.
[13]  Z.  Allah Bukhsh,  I. Stipanovic, and A. G. Doree, “Multi-year  maintenance planning framework  using  multi-attribute utility theory and genetic algorithms,” Eur. Transp. Res. Rev., vol. 12, no. 1, pp. 1–13, 2020.
[14]  U.  Akpan and R. Morimoto, “An application  of Multi-Attribute  Utility Theory (MAUT) to the prioritization  of rural roads to improve rural accessibility in Nigeria,” Socioecon. Plann. Sci., vol. 82, p. 101256, 2022.
[15]  J.  Kwon  et  al.,  “Systematic  Review  of  the  Psychometric  Performance  of  Generic  Childhood  Multi-attribute  Utility Instruments,” Appl. Health Econ. Health Policy, pp. 1–26, 2023.
[16]  M. H. Sadeghiravesh, H. Khosravi, and A. Abolhasani, “Selecting proper sites for underground dam construction using Multi-Attribute Utility Theory in arid and semi-arid regions,” J. Mt. Sci., vol. 20, no. 1, pp. 197–208, 2023.
[17]  F.  A.  AlFaraidy,  K.  S.  Teegala,  and  G.  Dwivedi,  “Selection  of  a  Sustainable  Structural  Floor  System  for  an  Office Building Using the Analytic Hierarchy Process and the Multi-Attribute Utility Theory,” Sustainability, vol. 15, no. 17, p. 13087, 2023.
[18]  D. Stanujkic, D. Karabasevic, G. Popovic, and C. Sava, “Simplified pivot pairwise relative criteria importance assessment (PIPRECIA-S) method,” Rom. J. Econ. Forecast., vol. 24, no. 4, p. 141, 2021.
[19]  A. Blagojević, Ž. Stević, D. Marinković, S. Kasalica, and S. Rajilić, “A novel entropy-fuzzy PIPRECIA-DEA model for safety evaluation of railway traffic,” Symmetry (Basel)., vol. 12, no. 9, p. 1479, 2020.
[20]  Ž. Stević  et al., “Assessment of  causes  of delays  in the road  construction projects in the Benin Republic  using fuzzy PIPRECIA method,” Math. Probl. Eng., vol. 2022, pp. 1–18, 2022.
[21]  D. Stanujkic, D. Karabasevic, and G. Popovic, “RANKING ALTERNATIVES USING PIPRECIA METHOD: A CASE OF HOTELS’WEBSITE EVALUATION,” J. Process Manag. new Technol., vol. 9, no. 3–4, pp. 62–68, 2021.
[22]  S. Setiawansyah, “Kombinasi Pembobotan PIPRECIA-S dan Metode SAW dalam Pemilihan Ketua Organisasi Sekolah,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 1, pp. 32–40, 2023.
[23]  Ž.  Stević,  Ž.  Stjepanović,  Z.  Božičković,  D.  K.  Das,  and  D.  Stanujkić,  “Assessment  of  conditions  for  implementing information technology in a warehouse system: A novel fuzzy piprecia method,” Symmetry (Basel)., vol. 10, no. 11, p. 586, 2018.
[24]  A. Karim, S. Esabella, T. Andriani, and M. Hidayatullah, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA) dalam Penentuan Lulusan Mahasiswa Terbaik,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 1 SE-Articles, Jun. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1630.
[25]  S. Suendri, A. M. Harahap, A. B. Nasution, and S. Kartika, “Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lulusan Terbaik Menggunakan Lima Algoritma Pada Program Studi Sistem Informasi UIN Sumatera Utara Medan,” AL ULUM J. SAINS DAN Teknol., vol. 7, no. 1, 2022.
[26]  Y.  Setiawan  and  S.  Budilaksono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa  Lulusan  Terbaik  Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (Maut) DiStmik Antar Bangsa,”  IKRA-ITH Inform. J. Komput. dan Inform., vol. 6, no. 2, pp. 12–20, 2022.
[27]  A.  Aldiannur,  A.  J.  Latipah,  and  A.  Arbansyah,  “PENERAPAN  ALGORITMA  MAUT  DALAM  MENENTUKAN LULUSAN TERBAIK PROFESI NERS UMKT: Application Of Maut Algorithm In Determining The Best Graduates Of The UMKT Ners Profession,” J. Sains Komput. dan Teknol. Inf., vol. 5, no. 2 SE-Articles, pp. 54–58, Jun. 2023, doi: 10.33084/jsakti.v5i2.5009.
[28]  S. Setiawansyah, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Tempat Wisata Menggunakan Metode TOPSIS,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 2, pp. 54–62, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i3.5269.
[29]  N. Nuroji, “Penerapan Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Penentuan Pegawai Terbaik,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 2, pp. 46–53, 2022.
[30]  T. A. Lamaluta, C. E. J. C. Montolalu, A. L. Kalua, M. I. Takaendengan, and V. Y. G. Montolalu, “Web-Based School Information System in Permata Hati Speacial School for Autism Manado,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 2, pp. 65–74, 2023.