## Journal of Information System Research (JOSH)

## Penerapan Metode Metode Multi Attribute Utillity (MAUT) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) dalam Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi
Damian Tampake, Morando Malau, Agus Iskandar *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, RT.14/RW.7, Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
Email: 1 nobertodamian@gmail.com, 2 morandomalau2@gmail.com, 3* iskandaragus1005@gmail.com Email Penulis Korespondensi: iskandaragus1005@gmail.com Submitted: 13/01/2024; Accepted: 21/01/2024; Published: 22/01/2024
Abstrak− Mahasiswa  berprestasi  merupakan  salah  satu  bagian  terpenting  dalam  suatu  universitas  atau  institut  dimana mahasiswa berprestasi dapat membantu menaikkan tingkat kualitas suatu perguruan tinggi baik negri maupun swasta. Prestasi yang telah dicapai mampu menjadi tolak ukur suatu mahasiswa aktif dalam bidang tertentu namun banyaknya mahasiswa yang berprestasi menjadi suatu permasalahan bagi dosen maupun pengajar untuk memilih yang terbaik. Maka dari itu dibutuhkan Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  menerapkan  metode  MAUT  dengan  pembobotan  ROC  agar  diharapkan  dapat menghasilkan  perangkingan  yang  sistematis  dan  akurat  sehingga  memudahkan  para  pengajar  atau  dosen  untuk  memilih mahasiswa yang layak dijadikan mahasiswa berprestasi. Perolehan perhitungan terhadap beberapa data dengan kriteria yang telah ditetapkan, menghasilkan perangkingan yang akurat atas nama Melati Intan sebagai peringkat pertama pada alternatif A 6 menghasilkan nilai preferensi terbaik sebesar 10.3719.
Kata Kunci: SPK; Mahasiswa Berprestasi; MAUT; ROC
Abstract− Outstanding students are one of the most important parts of a university or institute where outstanding students can help raise the quality level of a university, both public and private. The achievements that have been achieved can become a benchmark for an active student in a particular field, but the number of students who excel becomes a problem for lecturers and lecturers to choose the best. Therefore, a Decision Support System is needed by applying the MAUT method with ROC weighting so that it is expected to produce a systematic and accurate ranking that makes it easier for teachers or lecturers to choose students who are eligible to be outstanding students. Obtaining calculations on several data with predetermined criteria, resulted in an accurate ranking on behalf of Melati Intan as the first rank on alternative A 6 resulting in the best preference value of 10.3719.
Keywords: DSS; The Most Oustanding Student; MAUT; ROC

## 1. PENDAHULUAN
Perguruan tinggi sebagai lanjutan pendidikan setelah pendidikan menengah atas yang biasanya mencakup lulusan strata  satu,  diploma,  magister,  spesialis  dan  sebagai  tempat  perkumpulan  orang-orang  yang  ingin  meneruskan jenjang pendidikannya. Salah satu tanggung jawab dari suatu perguruan tinggi bukan hanya menjadi kewajiban pemerintah namun oleh seluruh masyarakat, agar perguruan tinggi dapat berjalan dengan efektif dan efisien maka diperlukan manajemen yang tersruktur dan sistematis sehingga memiliki arah serta lulusan yang baik[1].
Pada  dasarnya  mahasiswa  memiliki  peran  penting  dalam  berdirinya  suatu  perguruan  tinggi  karena mahasiswa merupakan seseorang yang menuntut ilmu atau sedang  belajar dan terdaftar sebagai murid pada suatu institut, Universitas atau akademi. Seseorang disebut sebagai mahasiswa biasanya cenderung mempunyai ciri khas yaitu terdaftar pada suatu perguruan tinggi atau institut pada umumnya seorang mahasiswa berusia rata-rata 18-30 tahun. Mahasiswa tidak hanya selalu mengikuti peraturan yang diterapkan oleh kampus agar nilai atau IPK mereka tetap dalam standar peraturan kampus, mahasiswa yang aktif dalam perlombaan atau organisasi biasanya memiliki beberapa prestasi seperti pada mahasiswa yang terdapat pada Universitas Budi Darma, dimana seorang mahasiswa dikatakan berprestasi ialah memiliki IPK yang dominan tinggi tidak memiliki nilai rendah, tidak memiliki banyak absen memenangkan perlombaan atau kompetisi pada bidang tertentu yang diikuti, aktif sebagai relawan diluar kampus[2].
Banyaknya mahasiswa yang memiliki keunggulan maka di tetapkan beberapa kriteria terpilih yang menjadi patokan atas pemilihan mahasiswa berprestasi diantaranya yaitu mengikuti beberapa seminar yang menyertakan pada  hal  karya  tulis  atau  karya  ilmiah,  Kemampuan  dalam  berbahasa,  baik  bahasa  indonesia  maupun  bahasa inggris, memiliki attitude atau akhlak yang baik, IPK yang cenderung tinggi serta tidak memiliki nilai rendah, serta memiliki beberapa prestasi yang telah di capai[3]. Dari banyaknya mahasiswa yang mempunyai kriteria yang sama menimbulkan  suatu  permasalahan  dalam  menentukan  mahasiswa  yang    berprestasi  sehingga  di  butuhkan  suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang diharapkan dapat  membantu dalam penentuan pemilihan  mahasiswa berprestasi dengan nilai terbobot yang akurat serta sistematis.
Sistem pendukung keputusan (SPK) ialah sistem yang memanajemen berbasis komputer yang digunakan untuk membantu suatu permasalahan berupa dalam pengambilan keputusan pada suatu perusahaan atau kelompok. Metode-metode yang terdapat dalam sistem pendukung keputusan seperti  Analytics  Hierarchy Process (AHP), Simple  Addictive    Weighting  (SAW),  Weighted  Product  (WP),  Simple  Multi-Attribute    Rating    Technique

## Journal of Information System Research (JOSH)
(SMART), Preference  Selection  Index (PSI), Rank Order Centroid (ROC), Vise  Kriterijumska  Optimizacija Kompromisno    Resenje  (VIKOR),  Multi  Attribut  Utility  Theory  (MAUT)[4].  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Metode  Multi  Attribut  Utility  Theory  (MAUT)  dan  Rank  Order  Centroid  (ROC).  Multi Attribut  Utility  Theory(MAUT)    merupakan  suatu  metode  perbandingan  kuantitatif  yang  dijadikan  dasar pegambilan  keputusan  berdasarkan  cara  yang  sistematis  berupa  mengidentifikasi  dan  menganalisa  sebuah  data sedangkan Rank Order Centroid (ROC) digunakan untuk menentukan nilai dari pembobotan[5].
Adapun acuan dari dibuatnya penelitian ini mengarah pada beberapa penelitian terkait dengan kesamaan metode  seperti  penelitian    yang  dilakukan  pada  tahun 2019  yang  dilakukan  oleh  Heliza  Rahmania  Hatta,  dkk mengenai penerapan metode AHP dan metode MAUT pada lomba balita sehat yang menghasilkan preferensi A 19 sebesar  73,68[6].  Penelitian  tahun  2019  yang  dilakukan  oleh  Zaharah  Allah  Bukhsh,  dkk  mengenai  penerapan metode MAUT dalam perencanaan pemeliharaan jembatan tingkat jaringan yang menghasilkan nilai preferensi A 9 sebesar  0.1836[7].  Penelitian  yang  dilakukan  pada  tahun  2020  oleh  Lukas  Sarumaha,  dkk  yang    membahas penerapan  metode  Metode  CPI  Dan  ROC  dalam  penempatan  mentor  pada  pusat  pengembangan  anak  yang memperoleh alternatif tertinggi A 10 senilai 175,97[8]. 2021 yang menganalisa metode ROC(Rank Order Centroid) dalam  pemilihan  sales  terbaik  dilakukan  oleh  Nindian  Puspa  Dewi,dkk  yang  menghasilkan  nilai  terbobot preferensi tertinggi yaitu A 15 sebesar 0,916[9]. Penelitian yang dilakukan pada tahun 2021 oleh Rosmita Sari yang membahas tentang penerapan metode MAUT (Multi Attribut Utility Theory) dalam pemilihan pemberaian bantuan PKH pada desa Bulumario  yang  menghasilkan nilai perankingan terbaik  A 11 dengan nliai sebesar  0.72349[10] . Dalam  hal  ini  akhirnya  penulis  tertarik  untuk  melakukan  suatu  kombinasi  Metode  Multi  Attribut  Utility Theory(MAUT)  sebagai  penghasil  alternatif  terbaik  dengan  menggunakan  nilai  bobot  yang  diperoleh  dari penerapan Rank Order Centroid (ROC) pada pemilihan mahasiswa berprestasi.
Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menentukan suatu keputusan  nilai bobot dan Alternatif terbaik dalam pemilihan  mahasiswa  berprestasi.  Penerapan  metode  Multi  Attribut  Utility  Theory(MAUT)  diharapkan memberikan  manfaat  untuk  mendapatkan  alternatif  terbaik  secara  opimal  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan untuk dilanjutkan ke tahap perangkingan. Diharapkan hasil yang diperoleh merupakan hasil yanakurat dan sistematis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  berbasis  komputer  yang  mampu  dalam  menentukan  hasil keputusan  yang  valid  dan  sistematis  dalam  menyelesaikan  suatu  permasalahan  yang  sedang  terjadi.  Sistem pendukung keputusan sendiri sudah sering digunakan oleh perusahaan atau organisasi yang sedang mendapatkan permasalahan  dalam  hal  pengambilan  keputusan.  Adapun  metode  metode  yang  serin  digunakan  dalam  sistem pendukung keputusan seperti WP, TOPSIS, MOORA, MOOSRA, SAW[11]–[13].

## 2.2 Mahasiswa Berprestasi
Mahasiswa  ialah  seseorang  yang  sedang  menempuh  atau  belajar  pada  suatu  universitas  atau  institut  perguruan tinggi  yang  secara  terang  sudah  terdaftar  sebagai  murid  atau  mahasiswa,  sebagaimana  sebuah  peraturan  yang diterapkan oleh universitas atau sekolah tinggi mahasiswa harus mengikuti peraturan yang sudah ada dan harus menyelesaikan sesuai aturan sebagai persyaratan lulusnya Strata, Diploma, atau magister. Berprestasi atau prestasi merupakan sebagian dari suatu usaha yang telah dilakukan atau di peroleh berupa hasil pembelajaran, pekerjaan, ketrampilan  dalam  bidang  tertentu.  Seseorang  dikatakan  berprestasi  biasanya  menghasilkan  atau  menciptakan suatu  karya  yang  telah  di  publish  atau  di  beritahu  oleh  orang  banyak  dengan  melewati  beberapa  tahapan  atau persyaratan baiknya suatu prestasi sehingga dapat di berikan penghargaan dalam bidang tertentu[14].

## 2.3 Metode Rank Order Centroid (ROC)
Metode Rank Order Centroid (ROC) merupakan tahapan untuk mendapatkan nilai-nilai menurut prioritas kriteria untuk mendapatkan nilai bobot berdasarkan tingkat prioritas. Pernyataan  rumus  kriteria 1 lebih utama dari pada kriteria 2, kriteria 2 lebih  utama dari kriteria 3, kriteria 4 lebih utama darpada kriteria 5 dan selebihnya sampai kriteria ke n. Dalam menentukan prioritas utama nilai tertinggi adalah nilai yang paling penting dari pada nilai lainnya[15]–[18]. Maka nilai bobot(W) dihasilkan didapatkan dari rumus berikut ini:
w m = 1 m ∑ ( 1 i ) m i=1 (1)
Maka hasil dari w m bernilai 1.
2.4 Metode Multi-Attribute Utility Theory ( MAUT )
Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory (MAUT)  merupakan  perbandingan  yang  menggabungkan  resiko  dan keuntungan  yang  berbeda.setiap  kriteria  memiliki  alternatif  yang  akan  memberikan  solusi.  Metode  maut  juga

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 531−541 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4824
menuraikan masalah  dengan cara merubah beberapa kriteria kedalam nilai atau angka dengan skala 0-1 dengan 0 terburuk dan 3-1 terbaik[19]–[21]. 1. Mempersiapkan matriks keputusan
X ij = [ r 11 ⋯ r 1j ⋯ r 1n ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ r i1 ⋯ r ij ⋯ r in
⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ r m1 ⋯ r mj ⋯ r mn ] ; I = 1,…, m, j = 1,…,n (2)
2. Menghitung Matriks Normalisasi ( r ij ∗ ) Untuk kriteria Benefit (Keuntungan)
( r ij ∗ ) = rij −  min (r ij) max( rij)−min (rij) ; i = 1,…, m, j = 1,…,n (3)
Untuk kriteria Cost (Biaya)
r ij= ∗ 1 +   ( min(rij)− rij max(rij)−min (rij) ) ; I = 1,…, m, j = 1,…,n (4)
3. Menghitung Nilai Marginal Utilitas( u ij )
u ij = e(rij ∗ ) 2 −1 1,71 ; i = 1 ,…, m, j = 1,…,n (5)
4. Menghitung Nilai Utilitas Akhir (Nilai Preferensi)
U i = ∑ = n j 1 u ij . w j ;  I =1,…,m (6)

## 2.5 Tahapan Penelitian
Berikut merupakan tahapan penelitian yang dilakukan penulis dalam membuat penelitian ini:
1. Analisa Masalah
Analisa masalah digunakan untuk memecahkan suatu masalah serta menganalisa data dalam melakukan suatu kajian sebelum melakukan perancangan ataupun perhitungan.
2. Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini melakukan suatu observasi yang digunakan untuk lebih memahami bagaimana prosedur dalam pemilihan mahasiswa berprestasi.
3. Studi Literatur
Digunakan  untuk  mempelajari  serta  menambah  pemahaman  peneliti  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK) secara umun dan metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) secara khusus serta membaca jurnal- jurnal ataupun referensi lainnya yang terkait dengan penelitian.
4. Penerapan Metode
Tahap awal dalam penelitian ini yaitu dimulai dengan menganalisa permasalahan yang terjadi dalam pemilihan mahasiswa berprestasi yang Dimulai dari menentukan kriteria bobot menerapkan metode Rank Order Centroid (ROC), setelah itu dilanjutkan dengan menganalisa menggunakan perhitungan Metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT).
5. Laporan Penelitian
Pada tahapan ini membuat laporan dari keseluruhan penelitian ini, untuk melihat apakah hasil dari penelitian ini sudah sesuai dengan yang diharapkan, dan dilanjutkan dengan membuat suatu kesimpulan dari penelitian tersebut.
Tahapan penelitian diatas dapat digambarkan seperti terlihat pada gambar 1.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 531−541 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4824

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  menghasilkan  sebuah  keputusan  terhadap  pemilihan  mahasiswa  berprestasi  menerapkan  Metode  Multi- Attribute  Utility Theory  (MAUT)  yang  berfungsi  sebagai  pencarian  solusi  dari  permasalahan  tersebut,  penulis mengambil  tujuh  sampel  data  alternatif  yang  dianggap  telah  memenuhi  kriteria.  Tahapan  penjabaran  dan penerapan data tersebut dapat terlihat jelas seperti dibawah ini:

## 3.1 Penerapan Alternatif
Penerapan alternatif digunakan untuk memilih mahasiswa berprestasi yang dianggap telah memenuhi kriteria yang sudah di tetapkan. Berikut merupakan pemaparan data alternatif seperti yang tertera pada tabel 1 dibawah ini :
Tabel 1. Data Alternatif
Alternatif  Nama Mahasiswa 𝐴 1 Bunga Pelangi 𝐴 2 Arya Aditya 𝐴 3 Mutiara Nasution 𝐴 4 Bimo Putra 𝐴 5 Astuti Saputri 𝐴 6 Melati Intan 𝐴 7 Budi Satya

## 3.2 Penerapan Kriteria
Adapun penerapan kriteria pada setiap mahasiswa  yang  menjadi patokan dari pemilihan  mahasiswa berprestasi terdapat pada tabel 2.
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C 1 IPK Benefit C 2 Attitude Benefit C 3 Jumlah Karya Ilmiah Benefit C 4 Organisasi Benefit C 5 Kemampuan Bahasa Asing Benefit C 6 Pendapatan Orang tua Cost C 7 Jumlah Tanggungan Orang tua Cost
Keterangan Kriteria pada tabel 2: IPK: Indeks  Prestasi  Komulatif  atau  IPK  biasanya  menunjukan  atau  hasil  dari  seluruh  mata  kuliah  yang  telah dilaksanakan.
Attitude: Kebiasaan  sehari-hari  yang  dilakukan  seseorang  ditunjukkan  berupa  sikap  dan  sifat  yang  dapat mencerminkan diri seseorang Jumlah Karya Tulis: Perolehan yang di dapat dari banyaknya karya tulis atau karya ilmiah yang telah dibuat atau dipublish Organisasi: Sekumpulan orang yang mengerjakan sesuatu permasalahan dengan mempunyai tujuan yang sama Kemampuan Bahasa Asing: Kefasihan Berbahasa yang bisa dikusai seperti bahasa inggris dan lain-lain Pendapatan Orang Tua: Hasil yang didapat dengan melakukan usaha dalam kurun waktu yang panjang dalam hal menafkahi keluarga Jumlah Tanggungan Orang Tua: Jumlah orang yang ada pada suatu keluarga yang harus di nafkahi orang tua

## 3.3 Penerapan Metode Rank Order Centroid (ROC)
Dalam pemilihan mahasiswa berprestasi terdapat kriteria yang menyertakan pembobotan, Dapatnya pembobotan terbaik  digunakan  Rank  Order  Centroid  (ROC).  Rank  Order  Centroid  atau  ROC  merupakan  metode  yang mengutamakan  kriteria  prioritas  yang  paling  tinggi.  Dalam  permasalahan  ini,  kriteria  1  merupakan  prioritas daripada kriteria yang ke 2, kriteria kedua lebih utama dari pada kriteria ke 3 begitu juga seterusnya hingga terdapat kriteria yang terendah[22]. Dapat terlihat jelas pada perhitungan dibawah ini :
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,37
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,23
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,16
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1
7 7 = 0,11

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 531−541 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4824
𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 + 1 6 + 1 7
7 = 0,07
𝑊 6 = 0+0+0+0+0+ 1 6 + 1 7
7 = 0,04
𝑊 7 = 0+0+0+0+0+0+ 1
7
7 = 0,02
Maka dapat dihasilkan Bobot untuk 𝐶 1 bernilai 0.37, 𝐶 2 bernilai 0.23, 𝐶 3 bernilai 0.16, 𝐶 4 bernilai 0.11, 𝐶 5 bernilai 0.07, 𝐶 6 bernilai 0.04, dan 𝐶 7 bernilai 0.02. Berikut merupakan nilai bobot dan kriteria yang terlihat seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Nilai Bobot & Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis 𝐶 1 IPK 0.37 Benefit 𝐶 2 Attitude 0.23 Benefit 𝐶 3 Jumlah Karya Tulis 0.16 Benefit 𝐶 4 Organisasi 0.11 Benefit 𝐶 5 Kemampuan Bahasa Asing 0.07 Benefit 𝐶 6 Pendapatan Orang Tua 0.04 Cost 𝐶 7 Jumlah Tanggungan Orang Tua 0.02 Cost Tabel 4. Data Alternatif dan Kriteria Alternatif C 1 (IPK) C 2 (Attitude) C 3 (Jumlah Karya Tulis) C 4 (Organisasi) C 5 (Kemampuan Bahasa) C 6 (Pendapatan Orang Tua) C 7 (Jumlah Tanggungan orang tua) A 1 3.55 Baik 2 Sangat Baik Cukup 1500000 3 A 2 3.67 Cukup 4 Kurang Baik 1000000 2 A 3 3.80 Baik 1 Cukup Kurang Baik 1250000 2 A 4 3.88 Sangat Baik 3 Baik Sangat Baik 1500000 4 A 5 3.85 Kurang 2 Baik Sangat Baik 1500000 4 A 6 3.79 Cukup 2 Sangat Baik Baik 1300000 3 A 7 390 Baik 1 Cukup Baik 1000000 1
Terlihat pada tabel 4 masih diperlukan pembobotan agar mengahsilkan nilai berjenis angka seperti pada tabel 5.
Tabel 5. Nilai Bobot C 2 , C 4 , C 5 Keterangan  Bobot Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup Baik 2 Kurang Baik 1 Tabel 8. Rating Kecocokan Setelah Pembobotan Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 3.55 3 2 4 2 1500000 3 A 2 3.67 2 4 1 3 1000000 2 A 3 3.80 3 1 2 1 1250000 2 A 4 3.88 4 3 3 4 1500000 4 A 5 3.85 1 2 3 4 1500000 4 A 6 3.79 3 2 4 3 1300000 3 A 7 3.90 3 1 2
3 1000000 1

## 3.4 Penerapan Metode MAUT
Proses perhitunngan yang menerapkan metode MAUT akan di jelaskan dibawah ini: 1. Mempersiapkan Matriks Keputusan

## Journal of Information System Research (JOSH)
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 3.55 3 2 4 2 1500000 3 3.67 2 4 1 3 1000000 2 3.80 3 1 2 1 1250000 2 3.88 4 3 3 4 1500000 4
3.85 1 2 3 4 1500000 4 3.79 3 2 4 3 1300000 3 3.90 3 1 2 3 1000000 1] 2. Menghitung Matrik Ternormalisasi (𝑟 𝑖𝑗 ∗ )
Kriteria C 1 (Benefit)
𝑟 11 ∗ =
3.55 − 3.55 3.90 − 3.55 = 0
𝑟 21 ∗ = 3.67 − 3.55 3.90 − 3.55 = 0.11 𝑟 31 ∗ = 3.80 − 3.55 3.90 − 3.55 = 0.71 𝑟 41 ∗ = 3.88 − 3.55 3.90 − 3.55 = 0.33
𝑟 51 ∗ = 3.85 − 3.55 3.90 − 3.55 = 0.94
𝑟 61 ∗ = 3.79 − 3.55 3.90 − 3.55 = 0.68
𝑟 71 ∗ = 3.90 − 3.55
3.90 − 3.55 = 1
Kriteria C 2 (Benefit)
𝑟 12 ∗ = 3 − 1 4 − 1 =  0.66
𝑟 22 ∗ = 2−1 4−1 = 0.33 𝑟 32 ∗ = 3 − 1 4 − 1 = 0.66
𝑟 42 ∗ =
4 − 1 4 − 1 = 1 𝑟 52 ∗ =
1 − 1 4 − 1 = 0
𝑟 62 ∗ = 3 − 1 4 − 1 = 0.66
𝑟 72 ∗ = 3−1 4−1 = 0 .66 Kriteria C 3 (Benefit)
𝑟 13 ∗ = 2 − 1 4 − 1 =  0.33
𝑟 23 ∗ =
4 − 1 4 − 1 =  1
𝑟 33 ∗ =
1 − 1 4 − 1 =  0
𝑟 43 ∗ = 3 − 1 4 − 1 =  0.66
𝑟 53 ∗ =
2 − 1 4 − 1 =  0.33 𝑟 63 ∗ =
2 − 1 4 − 1 =  0.33 𝑟 73 ∗ = 1 − 1 4 − 1 = 0 Kriteria C 4 (Benefit)
𝑟 14 ∗ = 4 − 1 4 − 1 =  1 𝑟 24 ∗ = 1 − 1 4 − 1 =  0 𝑟 34 ∗ = 2 − 1 4 − 1 =  0.33 𝑟 44 ∗ = 3 − 1 4 − 1 =  0.66 𝑟 54 ∗ = 3 − 1 4 − 1 =  0.66

## Journal of Information System Research (JOSH)
𝑟 64 ∗ = 4 − 1 4 − 1 =  1 𝑟 74 ∗ = 2 − 1 4 − 1 =  0.33
Kriteria C 5 (Benefit)
𝑟 15 ∗ =
2 − 1 4 − 1 =  0.33
𝑟 25 ∗ = 3 − 1 4 − 1 =  0.66
𝑟 35 ∗ = 1 − 1 4 − 1 =  0
𝑟 45 ∗ = 4 − 1 4 − 1 =  1
𝑟 55 ∗ = 4 − 1 4 − 1 =  1 𝑟 65 ∗ = 3 − 1 4 − 1 =  0.66
𝑟 75 ∗ = 3 − 1 4 − 1 =  0.66
Kriteria C 6 (Cost) 𝑟 16 ∗ = 1 + 1000000−1500000 1500000−1000000 = 1 𝑟 26 ∗ = 1 + 1000000−1000000 1500000−1000000 = 0 𝑟 36 ∗ = 1 + 1000000−1250000 1500000−1000000 = 1
𝑟 46 ∗ = 1 + 1000000−1500000 1500000−1000000 = 1 𝑟 56 ∗ = 1 + 1000000−1500000 1500000−1000000 = 1 𝑟 66 ∗ = 1 + 1000000−1300000 1500000−1000000 = 0.6 𝑟 76 ∗ = 1 + 1000000−1000000 1500000−1000000 = 0 Kriteria 𝐶 7 (Cost) 𝑟 17 ∗ = 1 + 1−3 4−1 = 0.33 𝑟 27 ∗ = 1 + 1−2 4−1 = 0.66 𝑟 37 ∗ = 1 + 1−2 4−1 = 0.66 𝑟 47 ∗ = 1 + 1−4 4−1 = 0 𝑟 57 ∗ = 1 + 1−4 4−1 = 0 𝑟 67 ∗ = 1 + 1−3 4−1 = 0.33 𝑟 77 ∗ = 1 + 1−1 4−1 = 1
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan maka menghasilkan matrix ternormalisasi seperti terlihat pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil Matriks Ternormalisasi Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 0 0.66  0.33 1 0.33 1 0.33 A 2 0.11  0.33 1 0 0.66 0 0.66 A 3 0.71  0.66 0 0.33 0 1 0.66 A 4 0.33 1 0.66  0.66 1 1 0 A 5 0.94 0 0.33  0.66 1 1 0 A 6 0.68  0.66  0.33 1 0.66  0.6  0.33 A 7 1 0.66 0 0.33  0.66 0 1
3. Menghitung Marginal Utilitas ( 𝑈 𝑖𝑗 ) Kriteria C 1
𝑈 11 = 𝑒 (0)2 − 1 1.71 = 0
𝑈 21 = 𝑒 (0.11)2 − 1
1.71
= 0.007

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 531−541 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4824
𝑈 31 = 𝑒 (0.71)2 − 1
1.71 = 0.43
𝑈 41 = 𝑒 (0.33)2 − 1
1.71
= 0.29
𝑈 51 = 𝑒 (0.94)2 − 1 1.71 = 0.55
𝑈 61 = 𝑒 (0.68)2 − 1 1.71 = 0.42
𝑈 71 = 𝑒 (1)2 − 1 1.71 = 0.58
Kriteria C 2
𝑈 12 = 𝑒 (0.66)2 − 1
1.71 = 0.41
𝑈 22 = 𝑒 (0.33)2 − 1 1.71 = 0.29
𝑈 32 = 𝑒 (0.66)2 − 1 1.71 = 0.41
𝑈 42 = 𝑒 (1)2 − 1 1.71 = 0.58 𝑈 52 = 𝑒 (0)2 − 1 1.71 = 0 𝑈 62 = 𝑒 (0.66)2 − 1 1.71 = 0.41
𝑈 72 = 𝑒 (0.66)2 − 1 1.71 = 0.41
Kriteria C 3 𝑈 13 = 𝑒 (0.33)2 − 1 1.71 = 0.29
𝑈 23 = 𝑒 (1)2 − 1
1.71 = 0.58
𝑈 33 = 𝑒 (0)2 − 1 1.71 = 0
𝑈 43 = 𝑒 (0.66)2 − 1 1.71 = 0.41
𝑈 53 = 𝑒(0.33) 2 −1 1.71 = 0 .29
𝑈 63 = 𝑒 (0.33)2 − 1
1.71 = 0.29
𝑈 73 = 𝑒 (0)2 − 1
1.71 = 0
Kriteria C 4 𝑈 14 = 𝑒 (1)2 − 1 1.71 = 0.58
𝑈 24 = 𝑒 (0)2 − 1 1.71 = 0
𝑈 34 = 𝑒 (0.33)2 − 1 1.71 = 0.29
𝑈 44 = 𝑒 (0.66)2 − 1 1.71 = 0.41
𝑈 54 = 𝑒 (0.66)2 − 1 1.71 = 0.41
𝑈 64 = 𝑒 (1)2 − 1 1.71 = 0.58
𝑈 74 = 𝑒 (0.33)2 − 1
1.71
= 0.29
Kriteria C 5

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 531−541 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4824
𝑈 15 = 𝑒 (0.33)2 − 1
1.71 = 0.29
𝑈 25 = 𝑒 (0.66)2 − 1
1.71
= 0.41
𝑈 35 = 𝑒 (0)2 − 1 1.71 = 0 𝑈 45 = 𝑒 (1)2 − 1 1.71 = 0.58
𝑈 55 = 𝑒 (1)2 − 1 1.71 = 0.58
𝑈 65 = 𝑒 (0.66)2 − 1
1.71 = 0.41
𝑈 75 = 𝑒 (0.66)2 − 1 1.71 = 0.41
Kriteria C 6
𝑈 16 = 𝑒 (1)2 − 1 1.71 = 0.58 𝑈 26 = 𝑒 (0)2 − 1 1.71 = 0 𝑈 36 = 𝑒 (1)2 − 1 1.71 = 0.58
𝑈 46 = 𝑒 (1)2 − 1 1.71 = 0.58
𝑈 56 = 𝑒(1) 2 −1 1.71 = 0 .58
𝑈 66 = 𝑒 (0.6)2 − 1
1.71 = 0.39
𝑈 76 = 𝑒 (0)2 − 1
1.71 = 0
Kriteria C 7
𝑈 17 = 𝑒 (0.33)2 − 1 1.71 = 0.29
𝑈 27 = 𝑒(0.66) 2 −1 1.71 = 0 .41
𝑈 37 = 𝑒 (0.66)2 − 1 1.71 = 0.41
𝑈 47 = 𝑒 (0)2 − 1
1.71 = 0
𝑈 57 = 𝑒 (0)2 − 1 1.71 = 0
𝑈 67 = 𝑒 (0.33)2 − 1 1.71 = 0.29
𝑈 77 = 𝑒 (1)2 − 1 1.71 = 0.58
Maka dapat diambil nilai marginal Utilitas dari perhitungan yang telah dilakukan terlihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 10. Hasil Marginal Utilitas Akhir Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 0 0.41  0.29  0.58  0.29  0.58  0.29 A 2 0.007  0.29  0.58 0 0.41 0 0.41 A 3 0.43 0.41 0 0.29 0 0.58  0.41 A 4 0.29 0.58  0.41  0.41  0.58  0.58 0 A 5 0.55 0 0.29  0.41  0.58  0.58 0 A 6 0.42 0.41  0.29  0.58  0.41  0.39  0.29 A 7 0.58 0.41 0 0.29  0.41 0 0.58
4. Menghitung Nilai Utilitas Akhir ( 𝑈 𝑖 )

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 531−541 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4824
𝑈 1 = (0.37 ∗ 0) + (0.23 ∗ 0.41) + (0.16 ∗ 0.29) + (0.11 ∗ 0.58) + (0.07 ∗ 0.29) + (0.04 ∗ 0.58) + (0.02 ∗ 0.29) = 0.8800 𝑈 2 = (0.37 ∗ 0.007) + (0.23 ∗ 0.29) + (0.16 ∗ 0.58) + (0.11 ∗ 0) + (0.07 ∗ 0.41) + (0.04 ∗ 0) + (0.02 ∗ 0.41) = 0.3089 𝑈 3 = (0.37 ∗ 0.43) + (0.23 ∗ 0.41) + (0.16 ∗ 0) + (0.11 ∗ 0.29) + (0.07 ∗ 0) + (0.04 ∗ 0.58) + (0.02 ∗ 0.41) = 0.6848 𝑈 4 = (0.37 ∗ 0.29) + (0.23 ∗ 0.58) + (0.16 ∗ 0.41) + (0.11 ∗ 0.41) + (0.07 ∗ 0.58) + (0.04 ∗ 0.58) +
(0.02 ∗ 0) = 0.8901
𝑈 5 = (0.37 ∗ 0.55) + (0.23 ∗ 0) + (0.16 ∗ 0.29) + (0.11 ∗ 0.41) + (0.07 ∗ 0.58) + (0.04 ∗ 0.58) + (0.02 ∗ 0) = 0.8337 𝑈 6 = (0.37 ∗ 0.42) + (0.23 ∗ 0.41) + (0.16 ∗ 0.29) + (0.11 ∗ 0.58) + (0.07 ∗ 0.41) + (0.04 ∗ 0.39) + (0.02 ∗ 0.29) = 10.3719 𝑈 7 = (0.37 ∗ 0.58) + (0.23 ∗ 0.41) + (0.16 ∗ 0) + (0.11 ∗ 0.29) + (0.07 ∗ 0.41) + (0.04 ∗ 0)
+ (0.02 ∗ 0.58) = 10.0849
Perangkingan dapat dilihat dari hasil perhitungan utilitas akhir sebagai berikut terlihat pada tabel 11:
Tabel 11. Perangkingan Alternatif Alternatif Nama Nilai U i Peringkat A 6 Melati Intan 10.3719 1 A 7 Budi Satya 10.0849 2 A 4 Bimo Putra 0.8901 3 A 1 Bunga Pelangi 0.8800 4 A 5 Astuti Saputri 0.8337 5 A 3 Mutiara Nasution 0.6848 6 A 2 Arya Aditya 0.3089 7
Hasil  dari  perhitungan  yang  dilakukan  menggunakan  metode  MAUT  dengan  penggunaan  pembobotan ROC, Maka di dapatkan kriteria dengan pembobotan tertinggi  mahasiswa berprestasi pada alternatif  A 6 dengan nilai utilitas akhir yaitu 10.3719 atas nama Melati Intan dengan perolehan rangking 1.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  sudah  di  analisa  dan  diterapkan  sebelumnya  penulis  mengambil  kesimpulan  yaitu penerapan  metode MAUT dengan pembobotan ROC dapat digunakan dalam pemilihan  mahasiswa berprestasi. Metode MAUT dapat di terapkan dengan baik yang menghasilkan nilai pengujian yang akurat serta efisien. Maka dari  itu  hal  yang  sangat  mempengaruhi  perolehan  perangkingan  dan  nilai  dalam  metode  MAUT  adalah  nilai preferensi terbesar sebagai penghasil atau perolehan alternatif dengan peringkat serta perangkingan pertama yang berada pada alternatif A6 dengan nilai preferensi terbesar yaitu 10.3719 atas nama Melati Intan.

## REFERENCES
[1] W.  Harry,  B.  Lumban,  R.  Adrian,  F.  S.  Simanjuntak,  and  K.  Yudha,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Mahasiswa Penerima Bantuan UKT Dengan Menerapkan Metode ROC dan MAUT,” pp. 15–21, 2021.
[2] Y.  Setiawan  and  S.  Budilaksono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa  Lulusan  Terbaik  Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (Maut) DiStmik Antar Bangsa,” Ikraith-Informatika, vol. 6, no. 2, pp. 12–20, 2021.
[3] F. Meilida, “Sistem Pendukung Keputusan Mahasiswa Berprestasi Menerapkan WASPAS dan VIKOR,”  Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, pp. 348–358, 2019.
[4] S. W. Pasaribu, D. P. Utomo, and Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Account  Officer Menerapkan Metode EXPROM II ( Studi Kasus : Bank Sumut ),” J. Inf. Syst. Res., vol. 1, no. 3, pp. 175–188, 2020.
[5] L. Bidoux, J. P. Pignon, and F. Bénaben, “Planning with preferences using Multi-Attribute Utility Theory along with a Choquet Integral,” Eng. Appl. Artif. Intell., vol. 85, no. August, pp. 808–817, 2019.
[6] H.  R.  Hatta,  B.  Pradana,  and  D.  M.  Khairina,  “Kombinasi  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Multi- Attribute Utility  Theory (MAUT) pada Lomba Balita Sehat untuk Usia 6-24 Bulan,” Pros. Semin. Nas. Sist. Inf. dan Teknol. ke 4 Tahun 2020, pp. 244–249, 2020.
[7] Z.  Allah  Bukhsh,  I.  Stipanovic,  G.  Klanker,  A.  O’  Connor,  and  A.  G.  Doree,  “Network  level  bridges  maintenance planning using Multi-Attribute Utility Theory,” Struct. Infrastruct. Eng., vol. 15, no. 7, pp. 872–885, 2019.
[8] L. Sarumaha, B. Efori, A. H. Sihite, and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penempatan Mentor Pada Pusat Pengembangan  Anak  IO  558  Sangkakala  Medan  Menggunakan  Metode  CPI  dan  ROC,”  KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, pp. 315–321, 2020.
[9] Nindian Puspa Dewi, Ubaidi, and Elsi Maharani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Terbaik Menggunakan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS) Berbasis Web,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 12, no. 2, pp. 172–183, 2021.
[10]  R.  Sari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Bantuan  PKH  Dengan  Metode  Multi  Attribute  Utility

## Journal of Information System Research (JOSH)
Theory ( MAUT ) ( Studi Kasus : Desa Bulumario Kecamatan Sipirok ),” vol. 5, pp. 234–239, 2021.
[11]  U.  R.  Siregar  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Siswa  Terbaik  Pada Sekolah Menengah Pertama Menggunakan Metode Prfeence Selection Index (PSI),” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, vol. 1, pp. 459–466, 2020.
[12]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[13]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan. 2015.
[14]  S.  Kasus,  P.  Pertanian,  N.  Samarinda,  A.  Franz,  and  S.  Karim,  “Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Dengan Metode Fuzzy Weighted Product ( Fwp ),” vol. 1, pp. 67–71, 2022.
[15]  A.  I.  Lubis,  P.  Sihombing,  and  E.  B.  Nababan,  “Comparison  SAW  and  MOORA  Methods  with  Attribute  Weighting Using Rank Order Centroid in Decision Making,” Mecn. 2020 - Int. Conf. Mech. Electron. Comput. Ind. Technol., pp. 127–131, 2020.
[16]  M. Mesran, T. M. Diansyah, and F. Fadlina, “Implemententasi Metode Rank Order Cendroid (ROC) dan Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dalam Penilaian Kinerja Dosen Komputer Menerapkan (Studi Kasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. 0, p. 822, Sep. 2019.
[17]  F. T. Waruwu and M. Mesran, “Comparative Analysis of Ranking Methods of WASPAS+ROC with Preference Selection Index (PSI) in Determining the Performance of Young Lecturers,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol., vol. 5, no. 2, pp. 207–214, 2021.
[18]  D.  P.  U.  Samuel  Damanik,  “Implementasi  Metode  ROC  Dan  Waspas  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  seleksi Kerjasama Vendor,” … Teknol. Inf. dan …, vol. 4, pp. 242–248, 2020.
[19]  M.  L.  O.  Mardin,  A.  Fuad,  and  H.  K.  Sirajuddin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perumahan  Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory,” J. Ilm. Ilk. - Ilmu Komput. Inform., vol. 4, no. 2, pp. 85–92, 2021.
[20]  R. T.  Aldisa, Sanwani, D. M. Simanjuntak, S. Laia, and Mesran, “Penerapan Metode Metode Multy  Attribute Utility Theory (MAUT) dalam Pemilihan Asisten Laboratorium Komputer,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 3, pp. 1782–1788, 2022.
[21]  M.  A.  Abdullah  and  R.  T.  Aldisa,  “Implementasi  Metode  MAUT  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerimaan Stock Keeper Restoran dengan Pembobotan Rank Order Centroid,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1422–1430, 2022.
[22]  M.  Mesran,  J.  Afriany,  and  S.  H.  Sahir,  “Efektifitas  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Dalam  Peningkatan  Motivasi  Kerja Menerapkan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. 0, pp. 813–821, Sep. 2019.