KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 1, Agustus 2022 Hal 9-16 https://djournals.com/klik

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik CV. Aurelia Weida Prima Medan Dengan Metode Maut
Imam Saputra 1 , Rizalun Nafsi Siregar 2,*
Fakultas Ilmu Komputer & Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 saputraimam69@gmail.com, 2,* izalsiregar1212@gmail.com Email Penulis Korespondensi: izalsiregar1212@gmail.com
Abstrak− Memilih  karyawan  terbaik  merupakan  apresiasi  perusahaan  terhadap  kinerja  karyawannya.  Hal  ini  dapat  memotivasi karyawan untuk lebih termotivasi dalam bekerja. Untuk mendapatkan nama-nama pegawai yang terbaik, diperlukan suatu sistem yang melakukan proses seleksi yang diharapkan dan dapat menghasilkan informasi yang objektif dan transparan. Perusahaan CV. Aurelia Weida Prima Medan Dalam mencari karyawan terbaik, perusahaan melakukan hal ini dengan cara menunjuk tanpa penilaian yang cukup andal. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem pendukung keputusan dalam mengevaluasi kinerja karyawan.  Pada penelitian ini digunakan metode Multiattribute Utility Theory. Data yang diolah untuk evaluasi ini adalah 10 sampel dari CV. Aurelia Weida Prima Medan. Evaluasi didasarkan pada beberapa kriteria dan bobot yang diberikan. Terdapat 6 kriteria data untuk menilai kinerja pegawai, yaitu pelayanan (bobot 30%), integritas (bobot 20%), komitmen (bobot 15%), kedisiplinan (bobot 20%), kerjasama (bobot 13%),  kinerja  pegawai  (  berat  12%).  Karyawan  dengan  nilai  tertinggi  ditentukan  dari  hasil  perhitungan.  Oleh  karena  itu,  nilai maksimum diperoleh pada alternatif 3 dengan nilai 0,786, dan nilai minimum diperoleh pada alternatif 8 dengan nilai 0,369. Akan dipertimbangkan untuk CV nanti. Aurelia Weida Prima Medan mengevaluasi karyawannya selama periode waktu tertentu. Ternyata memilih kinerja karyawan terbaik membantu CV. Aurelia Weida Prima Medan.
Kata Kunci: SPK; Pemilihan; MAUT; Perhitungan; Perusahaan
Abstract − Choosing top employees is a company appreciation for their performance. This can motivate employees to be more motivated at work. To obtain the best employee names, a system that does the expected selection process and can produce objective, transparent information. Company CV. Aurelia weida is prime field in search of the best employees, the company does this by pointing out without adequate good judgment. Therefore, a decision-making system is needed in evaluating employee performance. This research USES a multi-applied theory method. The data prepared for this evaluation is 10 samples from CVS. Aurelia weida is prime field. Assessments are based on some criteria and weights given. There are 6 data criteria for judging a employee's performance, which is service (weight 30%), integrity (weight 20%), commitment (weight 15%), discipline (weight 20%), cooperation (weight 13%), employee performance (weight  12%).  Calculations  were  obtained  by  employees  who  had  the  highest  marks.  Therefore,  maximum  value  is  obtained  on alternative 3 with a value of 0.786, and minimum value is obtained on alternative 8 with a value of 0.369. It's coming up for CV after all. The aurelia weida prime field evaluates its employees over a period of time. It turned out that the best employee performance ever helped CV. Aurelia weida is prime field.
Keywords : DSS; Election; MAUT; Calculation; Company

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan Aurelia Weida Prima Medan membutuhkan kerangka tekad pekerja terbaik. Hal ini dilakukan sebagai bentuk apresiasi organisasi atas kinerja pekerja dan selanjutnya sebagai inspirasi untuk meningkatkan semangat. Untuk memiliki opsi  untuk  mendapatkan  nama  pekerja  terbaik.  Organisasi  Dalam  mencari  perwakilan  terbaik,  dilakukan  dengan menunjuk tanpa evaluasi yang cukup andal. Apalagi menyebabkan tidak adanya sinkronisasi antar perwakilan membuat eksekusi menurun. Karena bagi suatu organisasi untuk menunjuk tanpa penetapan yang sah dapat menurunkan nama besar organisasi tersebut.
Dengan  cara  ini,  kami  menginginkan  jaringan  yang  mendukung  secara  emosional  dalam  menilai  pelaksanaan pekerja, kami menginginkan kerangka kerja yang dapat mengubah siklus penentuan standar ke persyaratan dan data yang lebih  tepat.  Untuk  menciptakan  peningkatan  kualitas  di  setiap  perwakilan  yang  dapat  membangkitkan  semangat  dan kegembiraan.
Sistem  pendukung  keputusan  adalah    pilihan  yang  mendukung  secara  emosional  kerangka  data  cerdas  yang memberikan data, model, dan informasi  . Ssunan kerangka kerja ini berguna untuk  mendukung para pemimpin disaat keadaan semi-tergorganisir dan tak terstruktur pada kondisi tidak ada yang tahu pilihan apa yang harus diambil.
Salah satu metode untuk menghitung pemilihan karyawan yang optimal adalah Multi-Attribute Utility Theory (MAUT).    Metode  ini  merupakan  metode  pengambilan  keputusan  yang  mencari  nilai  yang  sama  dengan  jumlah tertimbang untuk utilitas yang berbeda. Metode ini digunakan oleh (Aldo et al., 2019) Pendekatan yang paling dikenal luas untuk mensurvei presentasi pembicara adalah pengembangan yang harus dilakukan secara konsisten di sekolah dalam menggarap gagasan pendidik dengan alasan daya dukung. Model yang digunakan dalam DSS ini adalah penguasaan dan pemahaman,  kemampuan  menjawab  pertanyaan,  kemampuan  membujuk  siswa,  kemampuan  menciptakan  lingkungan belajar yang menarik, dan melatih berbicara. Hasil dari pengujian ini adalah sebagai bobot yang dapat menentukan apakah tayangan pembicara dipandang bagus atau tidak [1].
Model  cascade terdiri  dari  review, rencana eksekusi  dan tahap pengujian. Ini  memanfaatkan 4 macam  peluang akses  pekerjaan,  yaitu  Chief,  Manager,  Head  of  Copyright  dan  Company  Trailblazers.  Efek  samping  dari  struktur disajikan sebagai hasil penilaian yang dapat dilihat juga oleh pembuat keputusan [2].

## Imam Saputra, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik CV. Aurelia Weida Prima Medan Dengan
Pusat Kesejahteraan Desa Lama membuat program untuk memilih anak kecil yang kuat di kecamatan Sei Lepan terdekat  untuk  membantu  para  ibu  melihat  lebih  banyak  tentang  anak  yang  baru  lahir  bantuan  pemerintah,  tentang konsumsi makanan bayi dan selain itu Pusat Kemakmuran Kota Lama mengetahui jumlah anak yang kuat di Sei Lokal. Lepan, namun jaminannya masih untuk menghindari hal-hal di atas, maka penting untuk membuat Aplikasi Organisasi Penjaminan  Suara  Konsisten  Keputusan  di  Wilayah  Sei  Lepan  dengan  menggunakannya,  sehingga  dapat  membantu bantuan pemerintah Kota Lama dengan penekanan pada siklus penilaian. lebih tepat dan hasil yang dipilih sesuai [3].
Hal  ini  menyebabkan  pertemuan-pertemuan  tertentu  (misalnya  angkatan  kerja)  merasa  sulit  untuk  melakukan amandemen  dan  kolaborasi  penilaian  menghabiskan  sebagian  besar  waktu.  Selain  itu,  pelamar  tidak  dapat  memiliki pemikiran yang paling suram  mengenai hasil tes yang mereka ambil dan status kelulusan  mereka. Keputusan otoritas, apakah  spesialis  masa  depan  dianggap  (lulus)  atau  tidak,  juga  masih  dievaluasi  oleh  spesialis.  Ini  adalah  pembelaan mengapa  aplikasi  pendaftaran  mekanik  diperlukan.  Prosedur  yang  digunakan  adalah  MAUT.  Menjaga  nilai  ini  akan memberikan produk akhir dengan posisi  paling tinggi. Aplikasi  ini akan dicoba di STIKes Hang Tuah Pekanbaru dan diharapkan  dapat  membantu  dan  membantu  kelompok  penjamin  dalam  memilih  agen.  Selain  itu,  pesaing  juga  dapat mengetahui dengan cepat tentang status kelulusan mereka sesuai dengan posisi terbuka yang tersedia (ruang tambahan) [4].
Tes yang dilakukan dalam survei ini adalah tes ketepatan dengan memeriksa skor terakhir dari pengukur manual dengan yang dilakukan oleh aplikasi dengan hasil yang hampir setara. Hasil uji coba menunjukkan cara aplikasi dapat berfungsi dengan baik seperti yang ditunjukkan oleh kemampuannya [5].
Nilai fundamental didapatkan pada keputusan keenam dan nilai terkecil pada keputusan keenam belas. Penghuni South Waterfront Framework dan Perpustakaan Individu dapat mensurvei para pekerjanya [6].
Kotoran  adalah  bahan  yang  mengandung  sesuatu  seperti  satu  tambahan  atau  tambahan  untuk  tanaman  untuk membantu membangun pertumbuhan dan perbaikan. Kebun kelapa sawit menciptakan manfaat luar biasa dengan tekad untuk  mengubah  lebih  dari  satu  ton  hutan  tua  dan  lahan  hewan  menjadi  peternakan  kelapa  sawit.  Untuk  membuat manifestasi  kelapa  sawit  yang  terbaik,  disarankan  agar  kompos  memiliki  kualitas  dan  jumlah  yang  tepat  dan  cepat sehingga tujuan untuk kemajuan kelapa sawit dapat dicapai di dunia yang sempurna dalam siklus perbaikan. Ada banyak prosedur  yang  dapat  digunakan  untuk  mengatasi  masalah  di  bidang  rasional,  salah  satunya  adalah  teknik.  Penguji menggunakan  prosedur  MAUT  dalam  menangani  masalah  pemilihan  kotoran  terbaik  untuk  peternakan  kelapa  sawit dengan mempertimbangkan beberapa prinsip yang telah ditentukan sebelumnya. Aplikasi Visual Essential 2010 adalah item yang digunakan dalam tes ini. Dapat diterima bahwa penelitian ini dapat merekomendasikan kotoran terbaik yang digunakan oleh perkebunan seperti yang ditunjukkan oleh gagasan perkebunan kelapa sawit [7].
Jadi  pemeriksaan ini dapat  membantu  perusahaan Aurelia Weida  Prima Medan dalam memilih  pekerja terbaik dari sudut pandang yang lebih tepat. Dengan demikian, kerangka penentuan pekerja terbaik direncanakan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode penelitian adalah Strategi pemeriksaan rencana latihan eksplorasi yang akan diselesaikan selama pengungkapan, pengembangan dan penyelidikan sehingga mereka dapat mengatur sesuatu, memanfaatkan sarana dan waktu yang akan digunakan  sebagai  aturan  untuk  memperoleh  informasi  penyelidikan.  Strategi  penelitian  diharapkan  dapat  membantu penyusunan  dan  dapat  diarahkan  oleh  pertanyaan  penelitian.  Penelitian  adalah  cara  yang  efisien  untuk  menangani menanggapi pertanyaan penyelidikan dan kerangka kata itu sendiri terhubung dengan teknik logis, yaitu siklus terhubung, yang  digambarkan  oleh  kulminasi,  memadai  dan  berturut-turut.  Teknik  ini  penting  agar  komposisinya  terkoordinasi. Strategi  ini  tidak  bias,  menyiratkan  bahwa  objektivitas  yang  dihasilkan  dalam  pemeriksaan  dapat  digunakan  sebagai bantuan bagi ilmuwan lain.
Teknik ini memiliki elemen penting yang memungkinkan Anda untuk menunjukkan pemeriksaan siklus yang lebih profesional  sambil  mengidentifikasi  masalah  untuk  suatu  strategi.  Strategi  yang  digunakan  juga  masuk  akal.  Artinya, Anda  dapat  menyarankan  sudut  pandang  yang  signifikan.  Di  segmen  ini,  penulis  melakukan  penelitian  kepustakaan, termasuk  membaca  dan  mengumpulkan  berbagai  sumber  dari  buku,  buku  harian  yang  meneliti  masalah  yang  terkait dengan eksplorasi ini, dan berbagai sumber.

## Gambar 1. Struktur Penelitian

## 2.2 Identifikasi Masalah
Ini  adalah  tahap  awal  dari  uji  coba  ini. Perkembangan  ini  penting  karena  para  ilmuwan  membentuk  tema-tema  untuk dimasukkan  dalam  kepentingan  penelitian  mereka  dan  menetapkan  batas-batas  masalah  yang  menjadi  fokus  untuk membuat masalah menjadi lebih kompleks.

## 2.3 Pengumpulan Data
Pengumpulan informasi untuk memiliki pilihan mendapatkan data tentang informasi yang diperlukan dalam penelitian untuk  mencapai  tujuan  penelitian.  Bermacam-macam  informasi  yang  diselesaikan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk memimpin  persepsi  dan  pertemuan  dengan  direktur  CV.  Aurelia  Weida  Prima  untuk  memperoleh  data  sehubungan dengan pilihan eksekusi pekerja terbaik.

## 2.4 Studi Literatur
Teori tentang masalah yang akan dibahas :
a. Pemilihan Karyawan Terbaik
Penilaian  kinerja  adalah  metode  yang  paling  umum  untuk  mengevaluasi  pekerjaan  perwakilan  untuk  memastikan bahwa  mereka  konsisten  dengan  kebijakan,  tujuan,  dan  sasaran  yang  ditetapkan  oleh  organisasi.  Hasil  evaluasi menentukan apakah delegasi diberi penghargaan atas usaha mereka yang rajin atau diperingatkan jika mereka tidak mematuhi struktur organisasi.
b. Sistem Pendukung Keputusan
Pengambilan keputusan sebagai kerangka kerja data berbasis komputer yang serba guna, cerdas, mudah beradaptasi, yang secara eksplisit dirancang untuk mendukung pengelolaan masalah administratif tidak terstruktur yang berfungsi sebagai sistem pendukung navigasi tengah. Dengan cara ini, makna DSS yang digunakan untuk mengatasi masalah tidak terstruktur dapat ditarik untuk memperluas nilai keputusan yang dibuat.
c. Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Teknik ini adalah di mana ia mencari ukuran tertimbang dari kualitas yang sama di setiap utilitas di setiap properti. Teknik  ini  juga  dapat  menangani  informasi  dari  semua  juru  tulis  dengan  berbagai  utilitas.  Strategi  ini  juga  siap membantu  dalam  menentukan  pilihan  dalam  memilih  motel  mengingat  berbagai  macam  kualitas  -  berbagai karakteristik. Teknik ini juga banyak manfaat, salah satunya adalah bahwa peringkat presentasi pada setiap properti (biaya dan keuntungan) tidak perlu repot-repot untuk distandarisasi.

## 2.5 Penerapan Metode
Peneliti  melakukan  penerapan  dengan  metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  dapat  membantu  penyusun  dalam menentukan kriteria dan bobot pada pemilihan karyawan terbaik.

## 2.6 Perancangan
Fase perencanaan kerangka kerja selesai setelah proses pemeriksaan informasi. Tahap ini dilengkapi dengan metode yang terlibat dalam perencanaan kerangka kerja yang terdiri dari struktur informasi, program, desain input (sumber data), dan desain hasil. Merencanakan kerangka kerja adalah rencana yang mendasarinya sebelum kerangka kerja digunakan.
Imam Saputra, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik CV. Aurelia Weida Prima Medan Dengan Metode Maut

## 2.7 Hasil Pengujian
Ini  adalah  fase  terakhir  dari  tinjauan,  yaitu  pengujian  langsung  untuk  menganalisis  konsekuensi  dari  kerangka  kerja aplikasi  yang direncanakan dengan efek samping estimasi  manual  dengan strategi MAUT. Motivasi  di  balik tahap ini adalah untuk  melihat apakah kemiripan diperoleh antara konsekuensi  hasil dari  penyelidikan  aplikasi  dan perhitungan manual.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data
Hasil  akhir  dari  evaluasi  ini  adalah  pemilihan  jaringan  dukungan  emosional  yang  dapat  membantu  organisasi  dalam memilih perwakilan terbaik dengan menggunakan strategi MAUT. Aurelia Weida Prima Medan, agar lebih mudah dan tepat untuk membantu membatasi blunder seperti pada appraisal. Strategi yang digunakan dalam perhitungan ini adalah Multi Attribute Utility Theory, alasan diadakannya Jaringan Dukungan Emosional Pilihan ini adalah untuk bekerja sama dengan penilai atau organisasi dalam memilih perwakilan terbaik.
Pemeriksaan ini menggunakan data CV. Aurelia Weida Prima Medan, data tersebut merupakan data delegasi yang kuat dan data penting mengingat norma yang nantinya akan digunakan dalam SPK dengan prosedur MAUT. Opsional Jaringan Dukungan Emosional (DSS) adalah sistem yang dapat  memberikan batasan diskusi  dan kemampuan respons yang ditentukan untuk masalah negara semi-kooperatif dan tidak terstruktur. Struktur ini digunakan untuk mendukung item negara yang tidak terstruktur semi-rekonsiliasi. Dalam keadaan ini, tidak ada yang tahu persis bagaimana keputusan harus  dibuat.  Kami  memiliki  pilihan  untuk  mengembangkan  opsi  karena  kami  ingin  memberi  tahu,  membimbing, berasumsi, dan memberi tahu pelanggan kami. Juga.
DSS  adalah  pelaksanaan  hipotesis  dinamis  yang  telah  digambarkan  oleh  sains, misalnya,  penilaian  latihan  dan sains papan, hanya secara signifikan, jika di masa lalu untuk menemukan jawaban atas masalah utama harus dilakukan penilaian yang benar-benar digarisbawahi  (sebagai  aturan untuk  melihat sebagai  nilai  penting , umumnya keterlaluan, atau ideal).
Dengan memasukkan setiap variabel yang dianggap membantu pencapaian tersebut, dapat memberikan keputusan tentang  apa  yang  mungkin  dilakukan.  Di  dalam  afiliasi,  pilihan  organisasi  kerangka  kerja  yang  kuat  ini  juga  dapat diterapkan untuk menyaring kemajuan pekerja. Misalnya, dalam memilih delegasi sesuai aturan atau kapasitas saat ini yang diantisipasi oleh afiliasi. Pencocokan profil semacam ini dapat diterapkan untuk lebih mengembangkan keterampilan kerja  afiliasi.  Dari  berbagai  faktor  yang  disertakan,  orang  tersebut  dapat  membantu  menentukan  pekerja  mana  yang memenuhi syarat untuk kemajuan atau menyusun cetak biru induk yang dapat diukur. DSS juga dapat memberikan ide untuk mengisi posisi pembukaan atau pekerjaan. Meskipun cara yang tidak memberikan rencana terakhir, dapat bekerja dengan pengenalan puncak asosiasi.
Pada umumnya, keunggulannya adalah memperluas kapasitas dinamis dalam menangani informasi dan data bagi kliennya.

## 3.2 Menentukan Data Karyawan
Pada penelitian ini penulis menggunakan 10 sampel data pegawai dari CV. Aurelia Weida Prima Medan.

## 3.3 Menentukan Data Alternatif
Panel Data Alternatif memperlihatkan data tentang prospek teratas di resume Anda. Aurelia Weida Prima Medan yang menangani evaluasi data karyawan yang akan datang, kami dapat menambahkan alternatif input data, mengubah data dan menghapus data karyawan di halaman ini Saat melakukan pemilihan dalam metode MAUT, diperlukan kode pilihan untuk melacak keputusan Pastikan penilaian yang benar keputusan dibuat. Kode pilihan diperkenalkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pemberian Kode Alternatif Alternative K1 K2 K3 K4 K5 K6 1 50 100 70 70 50 80 2 70 90 80 100 50 100 3 80 80 90 80 100 90 4 80 80 100 90 80 80 5 90 80 70 70 80 90 6 90 90 50 80 90 100 7 50 30 60 90 100 80 8 40 50 70 100 70 80 9 70 90 80 40 50 93 10 100 90 70 100 60 80
3.4 Menentukan Kriteria, Bobot Tiap Kriteria dan Sub Bobot Tiap Kriteria
Halaman Nilai Bobot  menunjukkan kisaran nilai kriteria yang digunakan dalam metode TOL. Saat memasukkan nilai berat, halaman ini memungkinkan Anda untuk menambahkan nilai berat dan nama, mengubah dan menghapus data nilai berat  sesuai  dengan  keinginan  perusahaan  Anda.  Dengan  menggunakan  teknik  tersebut  ada  aturan  dan  beban  yang diperlukan dalam mengejar penentuan untuk pilihan evaluasi eksekusi representatif yang diperkenalkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria dan Bobot Tiap Kriteria NO Kriteria Bobot 1 Pelayanan 30% 0,3 2 Integritas 20% 0,2 3 Komitmen 15% 0,15 4 Disiplin 20% 0,2 5 Kerjasama 13% 0,13 6 Kinerja Karyawan 12% 0,12 Total 100% 1

## 3.5 Menghitung Nilai Utilitas Tiap Alternatif
Teori  utilitas  multi-atribut  memodifikasi  nilai  data  kriteria  yang  ada  pada  skala  0  hingga  1.  0  memiliki  skor  utilitas terendah dan 1 memiliki skor utilitas tertinggi persamaan (1).
𝑈(𝑋) = x−xi− xi±xi (1)
Di mana U(x) adalah utilitas dari setiap kriteria alternatif ke-x, x adalah nilai kriteria ke-i dari semua alternatif, xi- adalah nilai minimum dari kriteria ke-i dari semua alternatif, xi+ adalah nilai maksimum adalah. Kriteria ke-i dari semua alternatif adalah . Hasil perhitungan ditunjukkan pada Tabel 3.
Table 3. Hasil Matriks Normalisasi Alternative K1 K2 K3 K4 K5 K6 1 0,166 1,000 0,400 0,500 0,000 0,000 2 0,500 0,857 0,600 1,000 0,000 1,000 3 0,666 0,714 0,800 0,666 1,000 0,500 4 0,666 0,714 1,000 0,833 0,600 0,000 5 0,833 0,714 0,400 0,500 0,600 0,500 6 0,833 0,857 0,000 0,666 0,800 1,000 7 0,166 0,000 0,200 0,833 1,000 0,000 8 0,000 0,285 0,400 1,000 0,400 0,000 9 0,500 0,857 0,600 0,000 0,000 0,650 10 1,000 0,857 0,400 1,000 0,200 0,000

## 3.6 Mengalihkan Nilai Utilitas Dengan Nilai Bobot Ternormalisasi
Nilai dari setiap kriteria dijalankan melalui proses komputasi perkalian yang dinormalisasi untuk menentukan hasil akhir, yang memiliki rumus sebagai berikut:
V(x) = ∑n I =1 wi vi(x) (2)
Dimana v(x) adalah skor keseluruhan dari alternatif ke-x, wi adalah bobot relatif dari kriteria ke-i, dan vi(x) adalah skor yang dihasilkan dari atribut (kriteria) ke-i dari  alternatif ke-x . i adalah indeks untuk ditentukan. n adalah jumlah kriteria. Hasil perhitungan matriks dari pemeringkatan ditunjukkan pada Tabel 4.
Table 4. Hasil Perhitungan Perangkingan
Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 Total 1 0,05  0,20  0,06  0,10  0,00  0,00  0,410 2 0,15  0,17  0,09  0,20  0,00  0,12  0,731 3 0,20  0,14  0,12  0,13  0,13  0,06  0,786 4 0,20  0,14  0,15  0,17  0,08  0,00  0,738 5 0,25  0,14  0,06  0,10  0,08  0,06  0,691 6 0,25  0,17  0,00  0,13  0,10  0,12  0,779 7 0,05  0,00  0,03  0,17  0,13  0,00  0,377 8 0,00  0,06  0,06  0,20  0,05  0,00  0,369 9 0,15  0,17  0,09  0,00  0,00  0,08  0,489 10 0,30  0,17  0,06  0,20  0,03  0,00  0,757
Setelah  perhitungan  didapatkan,  maka  dilakukan  keputusan  dari  rangking  tertinggi  sampai  rangking  terendah, sehingga hasil disajikan pada Tabel 5.
Imam Saputra, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik CV. Aurelia Weida Prima Medan Dengan Metode Maut
Tabel 5. Tabel Keputusan
Alternatif Hasil Rangking 3 0,786 1 6 0,779 2 10 0,757 3 4 0,738 4 2 0,731 5 5 0,691 6 9 0,489 7 1 0,410 8 7 0,377 9 8 0,369 10
Hasil perangkingan pada table 5 di dapat nilai yang tertinggi adalah alternative 3 = 0,786 sedangkan nilai terendah yaitu alternative 8 = 0,369. Setelah hasil perangkingan di peroleh maka di lakukan pengambilan keputusan berdasarkan 10 sample  di tetapkan oleh CV. Aurelia Weida Prima untuk menetukan pemilihan karyawan terbaik. Dalam perhitungan ini perusahaan tidak lagi kesusahan untuk melakukan atau mencari karyawan yang terbaik.
Hasil-hasil ini adalah presentasi dari hasil penilaian tindakan, pameran nilai lengkap aturan untuk setiap pekerja dan telah diatur oleh penghargaan tertinggi. Setelah mengevaluasi nilai beban, model, hasil harga, kualitas utilitas dan produk  akhir  akan muncul.  Dengan  memilih  menu  siklus  seperti  pada  model  di  bawah  ini,  sistem akan  menampilkan konsekuensi  dari  nilai  pembobotan,  menduplikasi  nilai  utilitas  dengan  bobot  dan  hasil  pemosisian.  Dalam  laporan  ini organisasi dapat melihat konsekuensi dari penentuan perwakilan terbaik di CV. Aurelia Weida Prima Medan sehingga sutradara dapat melihat dan pergi dengan pilihan dalam mencari tahu apa yang bagus dan benar.
Pembenaran  untuk  penyelidikan  ini  adalah  untuk  membuat  jaringan  keputusan  yang  kuat  secara  tulus  untuk memilih  peringatan  yang  akan  diberikan  di  Radio  Dream  FM  dengan  menggunakan  strategi  MAUT.  Bahasa pemrograman  yang  digunakan  adalah  Visual  Basic.Net  dan  kumpulan  informasinya  menggunakan  MySql.  Hasil  dari eksplorasi ini adalah sebagai keputusan organisasi yang sungguh-sungguh kuat untuk kepastian pemberitahuan yang akan disajikan di radio. Klien dapat memasukkan data kemajuan, data model penilaian, data sub-estimasi dan keputusan atau data siklus komputasi. Konsekuensi dari laporan tersebut adalah kenaikan pangkat sekali dan laporan hasil tugas. Struktur akan melacak balasan dengan menggunakan metodologi, kemudian pilihan akan diperoleh dan ditampilkan oleh sistem [8].
Perbedaan tempat tersebut diharapkan dapat membantu usaha dan kerja ketahanan yang dilakukan oleh organisasi kepolisian. Inspirasi yang mendorong pemeriksaan ini adalah untuk membantu menentukan pilihan untuk pengembangan pekerjaan dengan mensurvei tindakan untuk setiap orang di kepolisian. Dalam survei ini, data tentang model penilaian merawat dan data personel polisi diperoleh melalui wawancara dengan atasan divisi sumber daya dan studi terakhir dari kepolisian. Dari data ini, pengujian selesai menggunakan strategi Coordination Profile dan Multi-Trademark Utility. Hasil dari pengujian prosedur ini adalah keputusan dibuat pada pilihan. Dengan tujuan bahwa prosedur ini seharusnya memiliki pilihan untuk mengevaluasi keyakinan pengembangan pendudukan untuk membuat keputusan yang paling ideal [9].
Dari konsekuensi penilaian masa lalu, pembuat perlu membantu agen dalam memilih usulan atas puskesmas yang diatur dengan menggunakan organisasi Keputusan Dekat Rumah untuk membantu pemanfaatan prosedur MAUT untuk bekerja dengan delegasi dalam memilih keputusan yang paling ideal di tingkat Puskesmas Desa Lama Sei Lepan [10].
Dari hasil investigasi ini, IKM Business dapat melakukan upgrade pada hal framework dan penetrasi pasar. Begitu pula membuat kota Kasongan semakin menarik dengan menjadikan kota ini sebagai kawasan wisata yang tentunya sangat menarik  untuk  dikunjungi.  Status  ini  juga  diikuti  oleh  aksesibilitas  oleh  distrik  dan  visioner  bisnis  untuk  juga mengembangkan  produk  mereka  dengan  menanam  produk  dengan  bahan-bahan  biasa  yang  sebanding,  menjadi  tanah tertentu [11].
Inspirasi yang mendorong penyelidikan ini adalah untuk mengambil keputusan organisasi yang sungguh-sungguh kuat  untuk  proposisi  bantuan  web  di  pintu  masuk  SuaraMu.com  menggunakan  metode  MAUT  Properti.  Sistem karakteristik ini adalah strategi bantuan keputusan yang digunakan untuk mengubah dari berbagai signifikansi menjadi nilai  matematis,  dengan    menangani  pilihan  yang  paling  putus  asa  dan  1  menangani  pilihan  terbaik.  Hasil  audit menggunakan metode Multi Characteristic Utility Hypothesis untuk menemukan rekomendasi penyedia web memberikan hasil akhir dengan peringkat tertinggi dan keputusan sebagai penyedia web yang disarankan. Hasil penelitian ini dapat mendukung keputusan pemilik pintu masuk Suara.Mu dalam memilih web bantuan [12].
Dipilih  karena  tidak  memiliki  nilai  biaya  dan  keuntungan  dalam  memutuskan.  Pemeriksaan  tersebut  bertujuan untuk memberikan gambaran dalam memilih bantuan pemerintah kepada spesialis yang luar biasa dengan ketepatan [13].
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  merancang  suatu  model  aplikasi  keputusan  penerimaan penghargaan yang disusun dengan sistem informasi  pendidikan untuk bekerja dengan landasan dan siklus pendaftaran penghargaan PPA dan BIDIKMISI di STIKOM Dinamika Jambi [14].
Merupakan prosedur untuk rute, MAUT adalah metode untuk mengikuti kuantitas beban kualitas komparatif untuk setiap utilitas di  setiap properti. Dengan menerapkan sistem ini dalam penentuan perumahan, dapat  memberikan daya pikat atau ide yang adil untuk penginapan besar [15]. (Satria  et  al.,  2018) Konsekwensi  dari  penelitian  ini  adalah  ide
untuk  tempat  wisata  terdekat  di  Kota  Sidamanik,  khususnya  industri  travel  Bah  Biak.  Nilai  hasil  yang  diperoleh  dari wisata alam Bah Biak dan memiliki nilai tertinggi dari empat wisata alam di Kota Sidamanik, Kab. Simalungun, Provinsi Sumatera Utara [16].
Sistem  yang  dilakukan  di  sekolah  ini  masih  bersifat  manual.  Dalam  merencanakan  sistem  ini,  pembuatnya memasukkan Metode Akhir untuk keputusan organisasi yang benar-benar stabil sehingga sekolah dapat memilih siswa yang tertindas dari norma yang telah ditentukan sebelumnya. Pengaturan Sistem Informasi ini merupakan respon yang paling pas untuk mengurusi permasalahan yang ada di sekolah dengan Strategi Lulus. mempunyai gelar. Selain itu, tidak memenuhi syarat untuk mendapatkan bantuan dari Program Indonesia Cerdik. Dalam jaminan ini, nilai utama dan nilai terkecil [17].

## 4. KESIMPULAN
Dengan metode MAUT, secara umum akan digunakan untuk mensurvei pelaksanaan delegasi dengan memeriksa model yang ditentukan sebelumnya. Beberapa pedoman yang digunakan adalah bantalan manajerial, kepercayaan, kewajiban, disiplin, upaya bersama dan target pelaksanaan delegasi. Selain menggunakan metodologi ini, diterima bahwa berbagai pencipta  menyusun  bahwa  jaminan,  semuanya  sama,  harus  dapat  dibayangkan  dengan  berbagai  prosedur,  untuk memberikan  prinsip  dan  bobot  terbaik  dalam  memutuskan  ide  delegasi  yang  lebih  berguna  dengan  berbagai  sistem, peneliti menggunakan teknik itu dapat menutup penentuan pekerja terbaik  dengan mencari tumpukan. Demikian pula, model sehingga tidak ada sistem pilihan politik yang memilih hanya satu orang. Jadi cenderung beralasan bahwa kerangka kerja yang harus diberdayakan oleh asosiasi adalah mengikuti keputusan ahli terbaik yang lebih menarik dan tepat melalui pengukur  seperti  ini  atau  metode  MAUT.  Keadaan  tersebut  menghasilkan  tabel  5  mendapatkan  nilai  utama  adalah keputusan  3  =  0,786  sedangkan  nilai  terkecil  adalah  keputusan  8  =  0,369.  Setelah  hasil  penentuan situasi  didapatkan, dilakukan pemilihan terhadap 10 model yang ditetapkan oleh CV. Aurelia Weida Prima untuk membantu memilih pekerja terbaik.

## REFERENCES
[1]   Aldo, D., Putra, N., & Munir, Z. (2019). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  MULTI  ATTRIBUTE  UTILITY  THEORY  (  MAUT  )  Dasril.  Jurnal  Sistem  Informasi  Dan Manajemen, 7(2).
[2]   Apriani, W. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pimpinan Dengan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) di PT. Sagami Indonesia. Jurnal Mantik, 3(January), 31–38.
[3]   Fajarika, S. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Balita Sehat Se-Kecamatan Sei Lepan Menggunakan Metode Multi Atributte Utility Theory (Maut) (Studi Kasus: Puskesmas Desa Lama). KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer), 3(1), 515–521. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1635
[4]   Jannah, R., & Lusiana, L. (2015). Aplikasi Penerimaan Karyawan dengan Metode Multi Attribute Utility Theory. SATIN: Sains Dan Teknologi Informasi, 1(2), 79–89. http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id/index.php/satin/article/view/110
[5]   Kariman,  R.,  Priyanto,  H.,  &  Sastypratiwi,  H.  (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. https://doi.org/10.26418/justin.v8i2.38234
[6]   Khair, F. El, Defit, S., & Yuhandri, Y. (2021). Sistem Keputusan dengan Metode Multi Attribute Utility Theory dalam Penilaian Kinerja Pegawai. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 3, 215–220. https://doi.org/10.37034/jidt.v3i4.155
[7]   Khairani,  A.,  Tambunan,  H.  S.,  &  Fauzan,  M.  (2019).  Penerapan  Algoritma  Maut  (Multy_Attribute  Utility  Theory)  Dalam Pemilihan Pupuk Terbaik Pada Tanaman Kelapa Sawit. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer), 3(1), 728–732. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1684
[8]   Mulyani, T. (2018). Tayangkan Pada Radio Fantasi Fm Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory ( Maut ). x.
[9]   Nas, C., Defit, S., & Santony, J. (2018). Evaluasi Mutasai Jabatan Anggota Kepolisian Menggunakan Metode Profile Matching dan Multi Attribute Utility Theory. Jurnal Sains, Teknologi Dan Industri, 16(1), 30. https://doi.org/10.24014/sitekin.v16i1.6734
[10]   Nasution, J., & Syahrizal, M. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Calon Kepala Puskesmas Mengunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (Maut) (Studi Kasus: Puskesmas Desa Lama Sei Lepan). KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer), 3(1), 176–182. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1586
[11]   Puspitasari, N. B., Rumita, R., & Pratama, G. Y. (2013). Pemilihan Strategi Bisnis Dengan Menggunakan Qspm (Quantitative Strategic  Planning  Matrix)  Dan  Model  Maut  (Multi  Attribute  Utility  Theory)  (Studi  Kasus  Pada  Sentra  Industri  Gerabah Kasongan, Bantul, Yogyakarta). J@Ti Undip : Jurnal Teknik Industri, 8(3), 171–180. https://doi.org/10.12777/jati.8.3.171-180
[12]   Putri, T. N., Yordan, A., & Lamkaruna, D. H. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Webhosting Pada Kantor Media Online Suaramu.Co Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (Maut). Jurnal Teknologi Informatika, 2(1), 21–27.
[13]   Ramadiani, R., & Rahmah, A. (2019). Sistem pendukung keputusan pemilihan tenaga kesehatan teladan menggunakan metode multi-attribute utility theory. Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi, 5(1), 1–12. https://doi.org/10.26594/register.v5i1.1273
[14]  Riyadi,  W.,  &  Sika,  X.  (2018).  Sistem  Penunjang  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  dengan  Metode  MAUT  (Studi  Kasus: STIKOM Dinamika Bangsa Jambi). Jurnal PROCESSOR, 13(2), 1247–1259.
[15]   Sari, R. N., & Hayati, R. S. (2019). Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan Rumah Kost. J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika), 3(2), 243. https://doi.org/10.30645/j-sakti.v3i2.144

## Imam Saputra, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik CV. Aurelia Weida Prima Medan Dengan
[16]   Satria, E., Atina, N., Simbolon, M. E., & Windarto, A. P. (2018). Spk: Algoritma Multi-Attribute Utility Theory (Maut) Pada Destinasi  Tujuan  Wisata  Lokal  Di  Kota  Sidamanik.  Computer  Engineering,  Science  and  System  Journal,  3(2),  168. https://doi.org/10.24114/cess.v3i2.9954
[17]  Warnilah,  A.  I.,  Studi,  P.,  Informasi,  S.,  Bina,  U.,  &  Informatika,  S.  (2018).  Sistem  Informasi  Seleksi  Penerima  Program Indonesia. 11(2), 96–105.