Keberadaan asisten di laboratorium komputer merupakan unsur penting dalam menunjang proses pelaksanaan pembelajaran praktikum. Seorang asisten laboratorium bertugas sebagai pendamping dosen pada saat kegiatan praktikum. Untuk menjadi asisten, calon asisten harus memiliki kriteria yang dibutuhkan. Masalah yang terjadi dalam seleksi asisten terdapat pada proses penilaian yang masih menggunakan perhitungan yang dapat menyebabkan terjadinya kesalahan, proses penilaian calon tes asisten tidak transparan dan adanya kesulitan untuk menentukan calon asisten yang lolos seleksi namun memiliki kemampuan yang tidak jauh berbeda. Software Architecture And Quality Laboratory IT PLN Jakarta memiliki 8 kriteria dan bobot setiap kriteria penilaian untuk calon asistennya, yaitu teori 0.10, skill hardware 0.05, skill software I 0.15, skill software II 0.15, karakter 0.15, komunikasi 0.15, penyampaian materi 0.15, dan pengambilan keputusan 0.10. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan yang akan membuat rangking alternatif asisten laboratorium untuk mendapatkan solusi terbaik. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode TOPSIS (Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution) dan Metode MAUT (Multi Attribute Utility Theory). Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah dengan memberikan rekomendasi terbaik sebagai calon asisten secara cepat dan akurat.

The presence of an assistant in the computer laboratory is an important elements in supporting the process of implementing the practicum. A laboratory assistant as a lecturer companion during practicum. To become an assistant, the assistant candidate must have the required criteria. Problems that occur in the selection of assistants are in the assessment process which still uses calculations that can cause errors, the assessment process for test assistants is not transparent and there is difficulty in determining prospective assistants who pass the selection but have abilities that are not much different. Software Architecture And Quality Laboratory IT-PLN Jakarta have 8 criteria and weights for each assessment criteria for prospective assistants, namely theory 0.10, hardware skills 0.05, software skills I 0.15, software skills II 0.15, character 0.15, communication 0.15, material delivery 0.15, and decision making 0.10. This study aims to build a decision support system that will rank alternative laboratory assistants to get the best solution. The methods used in this research are TOPSIS (Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution) and MAUT (Multi Attribute Utility Theory) methods. The results obtained from this study are to provide the best recommendations as a candidate for assistant quickly and accurately.