Jurnal Unitek Vol.17 No.2 Juli - Desember 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Penerapan Metode MAUT dalam Pemilihan Peminatan pada Program Studi Teknik Informatika
Arief Budiman 1 , Yuyun Dwi Lestari 2 , Muhammad Eka 3 1,2) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Harapan Medan
3 Program Studi Rekayasa  Perangkat Lunak, Universitas Dharmawangsa Jl. H.M Jhoni No. 70 C Medan Email: a riefbudima n@unhar.a c.id 1 , yuyundwilesta ri@unha r.a c.id 2 , mecka wija ya@gma il.com 3

## ABSTRAK
Peminatan  merupakan  suatu  hal  yang  wajib  dimiliki  mahasiswa  khususnya  pada semester  5  program  studi  Teknik  Informatika.  Dengan  menentukan  peminatan seorang mahasiswa,  maka mahasiswa  dapat fokus pada bidang  penguasaan ilmunya dalam menyelesaikan tugas akhirnya  di kemudian hari. Terdapat 3 peminatan pada program studi  Teknik  Informatika  yaitu  Multimedia  &  Computer Vision,  Jaringan Komputer  &  Sistem  Informasi,  Robotika  dan  Sistem  Cerdas.  mahasiswa  harus memilih salah  satu yang  sesuai dengan kemampuan dan bakatnya.  Tujuannya  agar mahasiswa  dapat  fokus menyelesaikan  tugas  akhirnya  di kemudian hari  dan dapat mengembangkan  ilmunya  di  bidang  tersebut.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk membantu  mahasiswa  dan  program  studi  dalam  menentukan  alternatif  pemilihan peminatan  sesuai  mata  kuliah  yang  berkaitan  dengan  peminatan  masing-masing. Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu metode yang dapat digunakan untuk memilih  alternatif  dari  spesialisasi  tersebut  dengan  menerapkan  metode  Multi Attribute Utility Theory (MAUT). Adapun hasil yang diperoleh, Jaringan Komputer & Sistem Informasi menduduki peringkat 1 dengan nilai 0,545, Multimedia & Computer Vision  menduduki  peringkat  2  dengan  nilai  0,336,  Robotika  dan  Sistem  Cerdas menduduki peringkat 3 dengan nilai 0,333.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Pemilihan Peminatan, MAUT.

## ABSTRACT
Specialization is something that is required of students, especially in semester 5 of the Informatics Engineering study program. By determining a student's specialization, they can focus on the area of mastery of knowledge in completing their final assignments in the future. There are 3 specializations in the  Informatics Engineering  study program, namely Multimedia  & Computer Vision, Computer Networks & Information Systems, Robotics and Intelligent Systems. The goal is that students can focus on completing their final assignments in the future and can develop their knowledge in this field. The aim of this research was to assist students and study programs in determining alternatives for selecting specializations according to the courses related to each specialization. The Decision Support System is a method that can be used to select alternatives from these specializations by applying the Multi  Attribute Utility Theory (MAUT)  method. As for the results obtained, Computer Networks & Information Systems were ranked 1st with a value of 0.545, Multimedia & Computer Vision were ranked 2nd with a value of 0.336, Robotics and Intelligent Systems were ranked 3rd with a value of 0.333.
Keywords: Decision Support System, Specialization Selection, MAUT
Jurnal Unitek Vol.17 No.2 Juli - Desember 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Pendahuluan
Peminatan merupakan suatu  hal yang diwajibkan  kepada mahasiswa  Tingkat IV pada program studi Teknik informatika.  Dengan menentukan peminatan seorang mahasiswa  dapat focus terhadap bidang penguasaan  ilmu dalam penyelesaian tugas akhirnya  kedepan.  Terdapat  3  pilihan  peminatan  pada  program  studi  Teknik Informatika  di  Universitas  Harapan  Medan,  diantaranya  adalah  Peminatan Multimedia & Visi Komputer, Peminatan Jaringan Komputer & Sistem Informasi dan Peminatan  Robotika  & Sistem Cerdas  (Lestari  and  Perdana 2020).    Adanya  aturan yang diberlakukan prodi untuk mahasiswa semester 5 dalam memilih peminatan yang tersedia  membuat  mahasiswa  tersebut  harus  tepat  dalam  memilih  peminatannya, agar  dalam  penyelesaian  tugas  akhirnya  dapat  cepat  dan  tepat  pada  waktunya. Namun  demikian  banyak  mahasiswa  yang  tidak  menguasai  bidang  ilmu  dari peminatan yang dipilihnya. Salah satu factornya adalah ikut memilih peminatan yang di  ambil  oleh  temannya  padahal  dia  tidak  menguasai  basic  dari  peminatan  yang diikutinya  tersebut. Hal  tersebut mengakibatkan  terkendalanya  penyelesaian tugas akhir  sehingga  tidak  selesai  sesuai  dengan  waktunya.  Pemilihan  peminatan  pada Program  Studi  di  Perguruan  Tinggi  sangat  berdampak  terhadap  ketrampilan  dan kemampuan yang dimiliki oleh mahasiswa  di masa depan (Nurzaman and Putri 2023).
Dari  permasalahan  terhadap  kasus  di  atas  dapat  diambil  sebuah  solusi pemecahan  masalah  dengan  menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Sistem Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem  yang  menghasilkan  alternatif  kriter ia untuk memecahkan suatu masalah dan dapat memudahkan dalam pengambilan hasil yang terbaik (Khair, Defit, and Yuhandri 2021).  SPK mengintegrasikan teknologi dan sistem  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  yang  tepat. Dengan  menganalisis data  dan  informasi  secara  sistematis,  SPK  membantu  kita  memilih  solusi  terbaik untuk  menyelesaikan  masalah.  (Puspita  2022).  Ada  banyak  metode  pemecahan masalah  yang  terdapat  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan,  diantaranya  adalah metode Preference Selection Index (Sari  2024) , Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT).  Peneliti menerapkan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)  dalam pemecahan masalah diatas.
Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT)  mengacu  pada suatu  metode di mana nilai  akhir  dari  suatu  objek  x,  yang  disebut  sebagai  utilitas  v(x),  dihitung  dengan menjumlahkan  bobot  terhadap  nilai-nilai  yang  relevan  terhadap  dimensinya. Representasi  yang  umum  digunakan  adalah  nilai  utilitas.  (Lubis  et  al.  2022; Siringoringo, Onella, and Purba n.d.). Metode ini menggabungkan dua metode populer pengambilan  keputusan,  yaitu  AHP  dan  SAW,  untuk  menghasilkan  solusi  terbaik. AHP  digunakan  untuk  membandingkan  kriteria  dan  pilihan  secara  berpasangan, sedangkan SAW digunakan untuk memeringkat pilihan berdasarkan bobot yang telah ditentukan  (Kariman,  Priyanto,  and  Sastypratiwi  2020).  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan  dapat membantu  mahasiswa  dalam  menentukan  pemilihan  peminatan  yang  tepat  yang dibahas dalam penelitian ini.
Beberapa  penelitian  yang  membahas  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan, Metode  MAUT  dan  Peminatan  diantaranya  penelitian  yang  sudah  dilakukan sebelumnya  oleh  Yuyun  Dwi  Lestari  dengan  Penerapan  Metode  WASPAS  dalam
Jurnal Unitek Vol.17 No.2 Juli - Desember 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
menentukan Pemilihan Peminatan pada Program Studi Teknik Informatika (Lestari and  Perdana  2020).  Penelitian  oleh  Hamria  dengan  judul  Sistem  Pendukung Keputusan  Peminatan  Jurusan  Menggunakan  Metode  Topsis  pada  SMA  Negeri  1 (Hamria  and  Saleh  2020).  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Omma  Sariani  Siregar dengan  judul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Pemilihan  Minat  Mahasiswa Jurusan  Teknik  Informatika  Menggunakan  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)  di Universitas Muhammadiyah  Pontianak  (Sariani  Siregar et al. 2020).  Penelitian yang dilakukan oleh Elviani dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru  Menggunakan  Metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT)  (Haerani  et al. n.d.). Penelitian  oleh  Ramadiani  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan  pemilihan tenaga  Kesehatan  teladan  menggunakan  metode  Multi-Attribute  Utility  Theory (Ramadiani  and  Rahmah  2019).    Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Joko  Kuswanto tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  judul  Penerapan  Metode  Simple Additive Weighting Untuk Penilaian Kinerja Dosen (Kuswanto  et al. 2022)
Adapun tujuan  dari penelitian ini adalah  agar dapat membantu mahasiswa  di dalam melakukan pemilihan peminatan dengan tepat dan efisien berdasarkan  nilai- nilai  dari  kriteria  yang  telah  ditentukan  berdasarkan  data  nilai  matakuliah  yang terkait  dari  ketiga  peminatan  tersebut,  yakni  Peminatan  Multimedia  &  Visi Komputer,  Peminatan  Jaringan  &  Sistem  Informasi  dan  Peminatan  Robotika  & Sistem  Cerdas.  Dengan  melakukan  penelitian  ini  dapat  menambah  metode Multi Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  untuk  pemecahan  kasus  dalam  Pengambilan keputusan pemilihan peminatan pada Jurusan Teknik Informatika.

## Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  suatu  tahapan  yang  diterapkan  di  dalam menyelesaikan  suatu  permasalahan  secara  terstruktur  agar  dapat  memudahkan peneliti  dalam  menyelesaikan  permasalahan  dalam  suatu  penelitian.  Berikut merupakan  metode penelitian  yang  digunakan  dalam  penyelesaian  permasalahan seperti pada gambar 1 berikut
Jurnal Unitek Vol.17 No.2 Juli - Desember 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian Keterangan:
1. Identifikasi Masalah
Pada tahap ini peneliti melakukan identifikasi masalah terkait dari permasalahan yang  akan  dibahas  pada  penelitian,  dan  mencari  metode  yang  tepat  dalam penyelesaian masalah  tersebut.
2. Analisa  Permasalahan Analisa  permasalahan  adalah  proses yang  penting  untuk memecahkan masalah.
Dengan  melakukan analisa  permasalahan  peneliti dapat  memahami secara lebih baik  penyebab  masalah  dan  mengembangkan  solusi  yang  efektif  didalam penyelesaian masalah  tersebut.
3. Studi Literatur Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  studi  literatur,  dimana  untuk  dapat menyelesaiakan masalah tersebut dibutuhkan bahan kajian ilmiah seperti mencari referensi  yang  berasal  dari  penelitian  terkait  seperti  jurnal,  prosiding,  buku, perpustakaan, bahan dari internet dan lain sebagainya.
4. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan data  yang  relevan terkait  dari  masalah ataupun kasus yang diteliti agar dapat dijadikan sebagai solusi dalam penyelesaian masalah
5. Analisis  Data Pada tahap ini peneliti melakukan analisis  terhadap data yang digunakan sebagai acuan dari pembuatan solusi permasalahan, seperti klasifikasi  data, menentukan kriteria  dan  bobot  yang  digunakan  dalam  pemilihan  peminatan,  sampai menentukan alternatif  yang sesuai dengan nilai yang di dapat mahasiswa.
6. Pembahasan Pada tahap ini  dilakukan pembahasan dari penerapan metode terhadap data yang digunakan  sebagai  solusi  yang  dari  permasalahan  pemilihan  peminatan.  Pada pembahasan  ini  peneliti  menggunakan  metode  Multi  Attribute  Utility  Theory
Identifika si Ma sa la h Ana lisa  Perma sa la han Studi Litera tur Pengumpula n Da ta
Ana lisis  Da ta
Pemba ha san
Jurnal Unitek Vol.17 No.2 Juli - Desember 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
(MAUT)  untuk  menentukan  sistem  pendukung  keputusan  dalam  pemilihan peminatan terhadap mahasiswa.

## Hasil dan Pembahasan

## Peminatan
Peminatan  pada  Teknik  Informatika  adalah  fokus  studi  yang  dipilih  oleh mahasiswa  untuk  mendalami bidang  tertentu dalam  ilmu komputer. Peminatan  ini dapat dipilih  sesuai dengan minat  dan bakat  mahasiswa,  serta kebutuhan  industri. Peminatan  pada  Teknik  Informatika  sangat  penting  karena  dapat  membantu mahasiswa  untuk  mengembangkan  pengetahuan  dan  keterampilan  yang  sesuai dengan kebutuhan industri. Mahasiswa  yang memilih peminatan yang sesuai dengan minat dan bakat mereka akan lebih mudah untuk mendapatkan peke rjaan di bidang yang mereka sukai (Bungas  Serelia, Ro, and Adin Saf n.d.).

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK)  adalah sebuah  sistem yang menyediakan berbagai  alternatif  kriteria  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah  dan  mendukung proses  pengambilan  keputusan,  serta  berfungsi  sebagai  alat  untuk  memenuhi kebutuhan  semua pihak yang terlibat  (Khair, Defit, and Yuhandri 2021).  Pengertian lain  tentang Sistem pendukung keputusan adalah  sebuah  sistem yang menawarkan kemampuan  untuk  menyelesaikan  masalah  dan  berkomunikasi  dalam  menghadapi permasalahan yang bersifat semi terstruktur (Aminah, Sari, and Pratiwi 2020).

## Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Multi Attribute  Utility Theory (MAUT)  adalah sebuah skema evaluasi akhir di mana nilai v(x) dari suatu objek x ditentukan sebagai penjumlahan bobot dengan nilai yang  relevan  terhadap  dimensi  nilainya.  Adapun  istilah  yang  biasa  dalam penyebutannya  adalah  nilai  utilitas.  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT) digunakan  untuk  mengubah  berbagai  kepentingan  menjadi  nilai  numerik  dengan skala dari 0 hingga 1, di mana nilai 0 mewakili pilihan terburuk dan nilai 1 mewakili pilihan  terbaik.  Pendekatan  ini  memungkinkan  perbandingan  langsung  antara berbagai  ukuran.  Hasil  akhirnya  adalah  urutan  peringkat  dari  evaluasi  yang mencerminkan pilihan dari para pengambil keputusan (Iskandar Nasution and Fadlil 2021).  Adapun  langkah-langkah  dalam  perhitungan  metode Multi  Attribute  Utility Theory (MAUT)  adalah sebagai berikut:
1. Menentukan Kriteria dan Alternatif
2. Menentukan nilai bobot (w) pada masing-masing  kriteria
3. Menghitung  nilai  Utility  normalisasi  matriks  untuk  masing-masing  alternatif sesuai atributnya.
𝑈(𝑥) = 𝑥− 𝑥𝑖− 𝑥𝑖 +−𝑥𝑖− (1)
4. Kalikan Utility dengan bobot untuk menemukan nilai  masing-masing  alternatif
𝑉(𝑥) =   ∑ 𝑊 𝑖 . 𝑛 𝑖=1 𝑣 𝑖 (𝑥)
(2)
5. Membuat Perangkingan

## Pembahasan
Pada  proses  menentukan  pemilihan  peminatan  digunakan  data  mata  kuliah yang  berkaitan  dengan masing-masing  dari peminatan  yang terdapat pada program studi Teknik Informatika. Dimana peminatan pada program studi Teknik Informatika adalah  alternatif  dan  mata  kuliah  yang  berkaitan  dengan  peminatan  merupakan kriteria.  Berikut  ini  merupakan  penerapan  metode  Multi  Attribute  Utility  Theori (MAUT)  dalam  pemilihan  peminatan  di  Program  Studi  Teknik  Informatika berdasarkan data penelitian yang digunakan.
1. Menentukan Kriteria dan Alternatif
Tabel 1 merupakan tabel dari kriteria dan alternatif pada data yang digunakan dalam  penelitian.  Adapun  kriteria  yang  digunakan  berasal  dari  matakuliah  yang terkait  dalam  masing-masing  peminatan.  Sedangkan  alternatif  merupakan peminatan yang terdapat pada program studi teknik informatika
Tabel 1. Kriteria dan Alternatif
Peminatan  Kriteria Kode Multimedia & Visi Komputer (A1) Logika Komputer K1 Statistik  & Probabilitas K2 Sistem Multimedia K3 Prak. Sistem Multimedia K4 Grafika Komputer K5 Prak. Grafika Komputer K6 Jaringan Komputer & Sistem Informasi (A2) Algoritma dan Struktur Data K7 Sistem Operasi K8 Prak. Sistem Operasi K9 Sistem Jaringan K10 Prak. Sistem Jaringan K11 Robotika & Sistem Cerdas
Kalkulus 1 K12 Kalkulus 2 K13 Fisika Dasar K14 Pemrograman Microcontroller K15 Prak. Pemrograman Microcontroller Sistem Mikroprosesor K16 Kecerdasan Buatan K17 Prak. Kecerdasan Buatan K18 Perantaraan Peripheral K19 Prak. Perantaraan Peripheral K20
Jurnal Unitek Vol.17 No.2 Juli - Desember 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Berikut  ini  merupakan  data  range  nilai  dan  bobot  yang  digunakan  pada penelitian.
Tabel 2 . Range Nilai dan Bobot Nilai Angka Nilai Huruf Bobot 80 - 100 A 4 73 - 79 B+ 3,5 65 - 72 B 3 61 - 64 C+ 2,5 55 - 60 C 2 45 - 54 D 1 0 - 44 E 0
Pada  tabel  3,  masing-masing  kriteria  dari  sejumlah  alternatif  memiliki nilai yang didapat dari tabel 2. Untuk data penilaian alternatif  berdasarkan kriteria pada tabel 1 dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Data Penilaian Alternatif  berdasarkan Kriteria
Kriteria Alternatif Multimedia & Visi Komputer (A1) Jaringan & Sistem Informasi (A2) Robotika & Sistem Cerdas (A3) K1 4 3 3 K2 3 2 2 K3 4 3 3 K4 2,5 1 1 K5 3,5 2 2 K6 4 3 3 K7 3 4 3 K8 3 4 3 K9 3 4 3 K10 2 3 2 K11 2 3,5 2 K12 3 3 4 K13 2 3 3,5 K14 2 3 3 K15 2 3 3 K16 2 3 3 K17 3 3 4 K18 2 3 3,5 K19 2 3 3,5 K20 2 3 3,5
Jurnal Unitek Vol.17 No.2 Juli - Desember 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
2. Menentukan nilai bobot (w) pada masing-masing  kriteria Pada tabel 4 merupakan pemberian nilai bobot pada masing-masing  kriteria.
Tabel 4. Nilai Bobot pada Kriteria Kode Bobot K1 0,056 K2 0,056 K3 0,056 K4 0,056 K5 0,056 K6 0,056 K7 0.067 K8 0.067 K9 0.067 K10 0.067 K11 0.067 K12 0.037 K13 0.037 K14 0.037 K15 0.037 K16 0.037 K17 0.037 K18 0.037 K19 0.037 K20 0.037 3. Menghitung  nilai  Utility  normalisasi  matriks  untuk  masing-masing  alternatif sesuai atributnya.
Pada tabel 5 merupakan hasil dari perhitungan nilai Utility normalisasi matriks untuk masing-masing  alternatif.
Tabel 5. Hasil Normalisasi Matriks Kriteria Alternatif A1 A2 A3 K1 1 0 0 K2 1 0 0 K3 1 0 0 K4 1 0 0 K5 1 0 0 K6 1 0 0 K7 0 1 0 K8 0 1 0 K9 0 1 0 K10 0 1 0 K11 0 1 0
Jurnal Unitek Vol.17 No.2 Juli - Desember 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
K12 0 0 1 K13 0 0,667 1 K14 0 1 1 K15 0 1 1 K16 0 1 1 K17 0 0 1 K18 0 0,667 1 K19 0 0,667 1 K20 0 0,667 1
4. Kalikan Utility dengan bobot untuk menemukan nilai masing-masing  alternatif Pada tabel 6 merupakan tabel dari normalisasi matriks dan bobot masing-masing dari kriteria.

## Tabel 6. Utility Normalisasi Matriks dan Bobot
Kriteria Alternatif Bobot (w) A1 A2 A3 K1 1 0 0 0,056 K2 1 0 0 0,056 K3 1 0 0 0,056 K4 1 0 0 0,056 K5 1 0 0 0,056 K6 1 0 0 0,056 K7 0 1 0 0,056 K8 0 1 0 0,067 K9 0 1 0 0,067 K10 0 1 0 0,067 K11 0 1 0 0,067 K12 0 0 1 0,037 K13 0  0,667 1 0,037 K14 0 1 1 0,037 K15 0 1 1 0,037 K16 0 1 1 0,037 K17 0 0 1 0,037 K18 0  0,667 1 0,037 K19 0  0,667 1 0,037 K20 0  0,667 1 0,037
Pada tabel 7 merupakan hasil perkalian dari utility normalisasi matriks dengan bobot dari masing-masing  kriteria.
Jurnal Unitek Vol.17 No.2 Juli - Desember 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Tabel 7. Hasil Perkalian Utility Normalisasi Matriks dengan Bobot (w)
Kriteria Alternatif A1 A2 A3 K1 0,056 0 0 K2 0,056 0 0 K3 0,056 0 0 K4 0,056 0 0 K5 0,056 0 0 K6 0,056 0 0 K7 0 0,067 0 K8 0 0,067 0 K9 0 0,067 0 K10 0 0,067 0 K11 0 0,067 0 K12 0 0 0,037 K13 0 0,025 0,037 K14 0 0,037 0,037 K15 0 0,037 0,037 K16 0 0,037 0,037 K17 0 0 0,037 K18 0 0,025 0,037 K19 0 0,025 0,037 K20 0 0,025 0,037 Total 0,336 0,546 0,333

## 5. Membuat perangkingan
Pada  tabel  8  merupakan  hasil  dari  perangkingan  terhadap  masing-masing Alternatif.
Tabel 8. Hasil Perangkingan Alternatif  Total Ranking A1 0,336 2 A2 0,545 1 A3 0,333 3
Berdasarkan hasil dari perangkingan tersebut A2 (Jaringan Komputer & Sistem Informasi)  menempati  peringkat  1,  A1  (Multimedia  &  Visi  Komputer)  menempati peringkat 2 dan A3 (Robotika & Sistem Cerdas) menempati peringkat 3.
Jurnal Unitek Vol.17 No.2 Juli - Desember 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan  terhadap  data  yang digunakan  untuk  menentukan  peminatan  dengan  menggunakan  metode  MAUT, peneliti mendapatkan hasil alternatif  peminatan di perangkingan 1, yakni  Jaringan Komputer dan Sistem Informasi  dengan nilai 0,545. Hasil  alternatif  di perangkingan 2,  yakni  Multimedia  &  Visi  Komputer  dengan  nilai  0.336.  Hasil  alternatif  di perangkingan 3 adalah Robotika & Sistem Cerdas dengan nilai 0.333. .

## Daftar Pustaka
Aminah,  Siti,  Febrina  Sari,  and  Merina  Pratiwi.  2020.  “Penerapan  Metode  Profil Matching  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemberian  Beasiswa Kurang  Mampu  Dan  Beasiswa  Berprestasi  Di  SMA  Muhammadiyah  Dumai.”
UNITEK 13(1): 49 – 59. https://ejurnal.sttdumai.ac.id/index.php/unitek/article/view/154/109 (August  19,
2024).
Bungas  Serelia, Ervina, Maksum  Ro, and is Adin Saf. 19 Agustus  Sistem Pendukung Keputusan  Penentuan  Peminatan  Dan  Lintas  Minat  Siswa  Dengan Menggunakan  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  Pada  SMA  Negeri Dharma  Pendidikan  Decision  Support  System  for  Determination  of  Major Courses and Cross-Major  Courses Using Simple Additive Weighting Method at SMAN Dharma Pendidikan.
Haerani,  Elin,  Eka  Pandu  Cynthia,  Fitra  Kurnia,  Fadhilah  Syafria,  Teknik Informatika,  Sains  dan  Teknologi,  Uin  HR  Sultan  Syarif  Kasim  Riau  Jl Soebrantas  no, and KM Simpang Baru. SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN
PENILAIAN KINERJA

## GURU  MENGGUNAKAN METODE MULTI ATTRIBUTE  UTILITY THEORY  (MAUT).
Iskandar  Nasution,  Musri,  and  Abdul  Fadlil.  2021.  “PERBANDINGAN  METODE SMART  DAN  MAUT  UNTUK  PEMILIHAN  KARYAWAN  PADA  MERAPI
ONLINE CORPORATION.”  8(6): 1205– 14.  doi:10.25126/jtiik.202183583.
Kariman, Ridho, Heri Priyanto, and Helen Sastypratiwi.  2020. “Implementasi Metode Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  Pada  Aplikasi  Pemilihan  Staf
Berprestasi  Dinas  Pangan  Pertanian  Dan  Perikanan  Kota Pontianak.” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (Justin) 8(2): 212. doi:10.26418/justin.v8i2.38234.
Khair,  Fuad  El,  Sarjon  Defit,  and  Y  Yuhandri.  2021.  “Sistem  Keputusan  Dengan Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  Dalam  Penilaian  Kinerja  Pegawai.”
Jurnal Informasi dan Teknologi: 215 – 20.  doi:10.37034/jidt.v3i4.155.
Kuswanto,  Joko, Jum Dap iokta,  Yelmi Yunarti,  and Anita  Adesti. 2022.  “Penerapan Metode Simple Additive Weighting  Untuk Penilaian  Kinerja Dosen.” UNITEK 15(2): 181 – 88. https://ejurnal.sttdumai.ac.id/index.php/unitek/article/view/461/294 (August  19,
2024).
Lestari, Yuyun Dwi, and Adidtya Perdana. 2020. 01 Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Komputer  Terapan  (JIKSTRA)  PENERAPAN  METODE  WASPAS  DALAM MENENTUKAN  PEMILIHAN  PEMINATAN  PADA  PROGRAM  STUDI
Jurnal Unitek Vol.17 No.2 Juli - Desember 2024 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
TEKNIK  INFORMATIKA  APPLICATION  OF  THE  WASPAS  METHOD  IN DETERMINING  THE  SELECTION  OF  SPECIALTY  IN  INFORMATICS ENGINEERING  PROGRAMS.
Lubis, Juanda Hakim, Shinta Esabella, Mesran Mesran, Desyanti Desyanti, and Deby Monalisa Simanjuntak. 2022. “Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan Karyawan  Yang Di Non- Aktifkan  Di Masa Pandemi.” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA 6(2): 969. doi:10.30865/mib.v6i2.3909.
Nurzaman,  Fahrul,  and  Alviani  Permata  Putri.  Sistem  Pendukung  Keputusan Pengambilan  Mata  Kuliah  Peminatan  Prodi  Informatika  UPI  Y.A.I Menggunakan  Metode Simple Additive  Weighting  (SAW).  https://journals.upi- yai.ac.id/index.php/ikraith-informatika/issue/archive.
Pendukung Keputusan  Peminatan Jurusan  Menggunakan  Metode Topsis Pada SMA Negeri, Sistem, Wonosari Hamria, Hamsir Saleh, Riwayat  Artikel, Kata  Kunci Sistem  Pendukung  Keputusan,  Peminatan  Jurusan,  and  Sma  Negeri.  2020. “Jurnal  Teknologi Dan  Manajemen  Informatika  Info Artikel  ABSTRAK.”  6(2):
97 – 111.  http://http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jtmi.
Puspita,  Retchi.  2022.  “Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  Dalam Keputusan  Pengendalian  Persediaan Obat  Dan  Alat  Kesehatan.” Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis: 78 – 83.  doi:10.37034/infeb.v4i3.148.
Ramadiani,  Ramadiani,  and Auliana  Rahmah.  2019.  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Tenaga  Kesehatan  Teladan  Menggunakan  Metode Multi-Attribute Utility Theo ry.” Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi  5(1): 1 – 12. doi:10.26594/register.v5i1.1273.
Sariani  Siregar,  Omma,  Dwi  Putri  Rosalina  Gustari,  Kata  kunci,  and  Jurusan Abstrack.  2020.  1  DIGITAL  INTELLIGENT  Sistem  Pendukung  Keputusan Dalam Pemilihan Minat Mahasiswa  Jurusan Teknik Informatika Menggunakan Metode  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)  Di  Universitas  Muhammadiyah Pontianak.
Sari,  F., & Mahmud, S.  F. (2024).  Implementasi  Metode Preference Selection Index Dalam  Memilih  Media  Pembelajaran  Matematika  Barbasis  Artificial Intelligence . JURNAL UNITEK , 17 (1), 141 – 151.
https://doi.org/10.52072/unitek.v17i1.869
Siringoringo,  Franky,  Nevin Onella,  and  Debora  Purba.  Seminar  Nasional  Sains  & Teknologi  Informasi  (SENSASI)  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja  Dosen  Dengan  Metode  Maut  (Multi  Attribute  Utility  Theory). http://prosiding.seminarid.com/index.php/sensasi/issue/archivePage|406.