Untuk membuat lebih terstruktur proses-proses pengambilan keputusan, kemudian untuk memudahkan seseorang yang mengambil keputusan menjelaskan ke khalayak ramai, mudah mempertanggungjawabkan keputusan yang diambil, mudahnya membuat simulasi pengambilan keputusan, dan kebutuhan-kebutuhan yang lain; berbagai argumen tersebut, mendorong para pakar mengeluarkan ide-ide yang membuat pengambilan keputusan dilakukan secara terstruktur.

Berbagai metode dikembangkan. Umumnya metode pengambilan keputusan mengambil bentuk linier (karena keterbatasan penyajian tulisan dalam blog ini, maka index dituliskan setelah huruf yang dipentingkan yang dituliskan dalam bold):
o_k=w₁u_1k + w₂u_2k + w₃u_3k + … +w_nu_nk
dimana

o_k = nilai dari obyek pilihan ke-k

w_i = menyatakan nilai bobot (weight) untuk atribut/ kriteria ke-i
u_ik = menyatakan nilai utilitas (utility) untuk atribut/ kriteria ke-i dan objek penilaian ke-k

Pemberian nilai Bobot dilakukan mengingat satu atribut mempunyai tingkat lebih tinggi/ lebih rendah dibanding nilai atribut yang lain. Misalnya untuk menentukan pilihan Perguruan Tinggi, diperlukan kriteria: Biaya kuliah, Kualitas Perguruan Tinggi, Fasilitas, dan Lingkungan. Tentu bagi orang-orang tertentu bisa memberikan nilai bobot amat tinggi untuk Kualitas Perguruan Tinggi, namun seseorang lain, mungkin menganggap nilai bobot tinggi untuk Biaya Kuliah, dst.

Sedangkan nilai utilitas merupakan nilai semu yang diperhitungkan dari nilai-nilai yang dimiliki objek-objek dengan memperhitungkan perbandingan diantara nilai-nilai objeknya.

Nilai objek, contohnya: Biaya Kuliah di ITB: 2juta, IT Telkom: 6juta, ITS: 1,5juta, UGM: 1,5juta, Undip: 1,5juta, X: 0,5juta, Y: 250juta dst.

Nah, jika nilai utilitas langsung diambil dari Biaya Kuliah, jelas amat njomplang, karenanya harus dihitung utilitasnya saja, supaya tidak seperti nilai nol koma dan nilai 250. Tentu, sangat tidak sebanding. Karena itu, digunakan nilai utilitas.

Rumusan nilai utilitas tidak ada yang baku. Namun harus dijaga keseimbangan diantara nilai-nilai tersebut. Dan harus diperhatikan pula bahwa nilai utilitas harus memberikan arti pada setiap nilai, namun mempunyai kewajaran.

Di lain pihak, harus diperhatikan pula bahwa ada yang semakin besar semakin bagus nilainya, namun ada pula semakin besar semakin jelek nilainya. Seperti contoh di atas tentu dari sisi calon mahasiswa semakin besar Biaya Kuliah akan berarti semakin jelek nilai utilitasnya, namun dari sisi Perguruan Tinggi boleh jadi (artinya memang bukan sebuah kepastian, harus memperhatikan faktor-faktor yang lain), semakin besar biaya yang dibayarkan oleh mahasiswa, maka akan semakin baik.

Berbagai metode menghitung nilai utilitas dan nilai bobot telah dikembangkan pula:

1. MAUT (Multi Atribute Utility Theory)

2. SMART (variasi lain dari MAUT)

3. SMARTER (variasi lain dari MAUT)

4. AHP (Analitical Hierarchy Process)

5. Fuzzy AHP (menggabungkan metode AHP dengan konsep Fuzzy)

6. AHP Revised (memperhitungkan bagaimana nilai-nilai antara bilangan bulat)

7. Objective AHP (memasukkan unsur nilai-nilai yang melekat pada obyek, tidak hanya sekedar mempertimbangkan pandangan subyektif pengambil keputusan)