## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 34−42 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4151

## Penerapan Metode MAUT dalam Penentuan Karyawan Berprestasi dengan Pembobotan ROC
Dimas Hadityo Ramadan, Mesran * ,  Rian Syahputra
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan Jl. Sisingamangaraja No.338, Siti Rejo I, Kec. Medan Kota, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 farisbagusdimas@gmail.com, 2,* mesran.skom.mkom@gmail.com, 3 ryansyah93@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mesran.skom.mkom@gmail.com Submitted: 21/08/2023; Accepted: 18/10/2023; Published: 23/10/2023
Abstrak −PT. Gruti Lestari Pratama Mandailing Natal merupakan bagian dari Mujur Group yang didirikan pada tanggal 1 Mei 1996  dengan  kantor  pusat  di  Medan  dan  perkebunan  kelapa  sawit  serta  pabrik  kelapa  sawit  terletak  di  Mandailing  Natal, Sumatera Utara. Dalam upaya meningkatkan kinerja dari para karyawaan maka pihak PT. Gruti Lestari Pratama Mandailing Natal  melakukan  penentuan  karyawan  berprestasi  setiap  tahunnya.  Tujuan  penentuan  karyawan  berprestasi  ialah  supaya meningkatkan kinerja dari masing-masing karyawan yang dapat menunjang kemajuan perusahaan. Pada penentuan karyawan berprestasi biasanya pihak PT. Gruti Lestari Pratama Mandailing Natal melakukan penilaian terhadap satu penilaian saja yaitu pencapaian, padahal ada beberapa kriteria lainnya yang dapat dijadikan kriteria-kriteria penentuan karyawan berprestasi seperti kedisiplinan,  tanggung  jawab,  pencapaian,  kerjasama, kehadiran  dan  surat  teguran.  Beberapa  kriteria  tersebut  akan  menjadi penilaian yang lebih efektif dari penilaian sebelumnya terhadap penentuan karyawan berprestasi pada PT. Gruti Lestari Pratama Mandailing Natal. Dalam penentuan karyawan berprestasi di perlukan sebuah sistem pendukung keputusan (SPK). SPK pada penelitian ini menggunakan metode MAUT dengan bobot ROC. Diperoleh hasil keputusan alternatif paling baik ialah alternatif A9 atas nama “ Riswandi “ dengan nilai U i = 0,785 yang terpilih sebagai karyawan berprestasi pada PT. Gruti Lestari Pratama Mandailing Natal.
Kata Kunci: Penentuan Karyawan Berprestasi; Sistem Pendukung Keputusan; Metode MAUT; Pembobotan ROC
Abstract −PT. Gruti Lestari Pratama Mandailing Natal is part of the Mujur Group which was founded on May 1, 1996 with a head office in Medan and oil palm plantations and a palm oil mill located in Mandailing Natal, North Sumatra. In an effort to improve the performance of the employees, PT. Gruti Lestari Pratama Mandailing Natal determines the outstanding employees every  year. The purpose of determining outstanding employees is to improve the performance of each employee which can support  the  progress  of  the  company.  In  determining  outstanding  employees,  PT.  Gruti  Lestari  Pratama  Mandailing  Natal evaluates only one assessment, namely achievement, even though there are several other criteria that can be used as criteria for determining  outstanding  employees  such  as  discipline,  responsibility,  achievement,  cooperation,  attendance  and  letters  of reprimand.  Some  of  these  criteria  will  be  a  more  effective  assessment  of  the  previous  assessment  of  the  determination  of outstanding  employees  at  PT.  Gruti  Lestari  Pratama  Mandailing  Natal.  In  determining  outstanding  employees,  a  decision support system (SPK) is needed. SPK in this study uses the MAUT method with ROC weights. The result of the best alternative decision  is  the  A9  alternative  on  behalf  of  "Riswandi"  with  a  value  of  U_i  =  0.785  which  was  selected  as  an  outstanding employee at PT. Gruti Lestari Pratama Mandailing Christmas.
Keywords: Employee Achievement Training;  Decision Support System;  MAUT Method; ROC Weighting

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  perusahaan  tidak  pernah  terlepas  dari  peranan  Sumber  Daya  Manusia  (SDM).  SDM  adalah  orang  yang efektif  dari  suatu  organisasi,  baik  dalam  organisasi  maupun  dalam  perusahaan  yang  fungsinya  merupakan  aset sehingga  kompetensinya  harus  dilatih  dan  dikembangkan..  Salah  satu  SDM  yang  paling  penting  di  dalam perusahaan yaitu karyawan. Karyawan dapat diartikan sebagai orang-orang yang bertugas sebagai lembaga untuk melakukan operasional tempat kerjanya dengan balas jasa berupa uang atau gaji. Karyawan  yang akan dibahas dalam penelitian ini yaitu karyawan di perusahaan PT. Gruti Lestari Pratama Mandailing Natal[1].
Pada penentuan karyawan berprestasi mengalami beberapa kendala yang dimana pihak management selama ini  hanya  menilai  pada  satu  sudut  pandang  penilaian  yaitu  lama  bekerja  karyawan  pada  perusahaan  dan  juga penilaian dilakukan menggunakan Microsoft Excel untuk melihat karyawan yang paling lama bekerja pada PT. Gruti  Lestari  Pratama,  dengan  penilaian  tersebut  dapat  menyebabkan  kecemburuan  sosial  terhadap  karyawan lainnya  yang  merasa  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik.  Oleh  karena  itu  diperlukan  beberapa  kriteria  penilaian seperti kedisiplinan, tanggung jawab, pencapaian, lama bekerja, kerjasama, kehadiran dan surat terguran[2].
SPK  merupakan  proses  menggabungkan  model  dan  data  dalam  penyelesaian  masalah  baik  terhadap masalah  semi  terstruktur  dan  tidak  terstruktur  dengan  melibatkan  pengguna  (user),  dimana  tidak  seorang  pun mengetahui  secara  pasti  bagaimana  keputusan  tersebut  seharusnya  dibuat.    Penerapan  SPK  biasanya  memakai metode  sebagai  bahan  perhitungan  yang  sering  kita  jumpai  seperti  SAW,  MOORA,  TOPSIS,  WP,  WASPAS, COPRAS, ELECTRE, VIKOR, PROFIL MATCHING, PROMETHEE, EDAS dan lain sebagainya. Metode dalam penelitian ini yaitu metode MAUT dengan Bobot ROC. Metode MAUT adalah diagram dengan evaluasi akhir, v(x), dari objek x yang diartikan sebagai bobot ditambah nilai relatif terhadap nilai dimensinya . Ungkapan yang biasa  dipakai  untuk  menyebutnya  ialah  nilai  utilitas  sedangkan  pembobotan  ROC  dipakai  untuk  menjaga konsistensi setiap kriteria[3].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 34−42 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4151
Beberapa penelitian terdahulu yang telah dikerjakan sebelumnya tentang pemilihan menggunakan metode MAUT yaitu penelitian tentang memilih karyawan  yang di non-aktifkan selama pandemi. Pada memilih karyawan yang  di  non-aktifkan  selama  pandemi  di  perlukan  SPK.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  MAUT  dengan alternatif terbaik ialah alternatif A2 dengan nama “ Rozaki “ nilai Ui = 0,9303[4]. Penelitian tentang pemilihan smartphone android. Dalam pemilihan smartphone android di perlukan SPK. Penelitian ini menggunakan metode MAUT dengan alternatif terbaik ialah alternatif A5 dengan nama smartphone android “ Infinix Zero X Pro 128 GB “ nilai Ui = 1[5]. Penelitian tentang pemilihan pewarna rambut. Dalam pemilihan pewarna rambut di perlukan SPK. Penelitian ini menggunakan metode MAUT dengan alternatif terbaik ialah alternatif pewarna rambut  “ Mise En Scene Hello Bubble Dye Hair Color “ nilai Ui = 1[6].  Penelitian tentang pembelian smartphone android. Dalam pembelian smartphone android di  perlukan  SPK. Penelitian ini  menggunakan  metode MAUT dengan  alternatif terbaik ialah alternatif smartphone android “ Vivo V19” dengan nilai Ui = 0,657368088[7]. Penelitian tentang pemilihan  pimpinan  di  PT.  Sagami  Indonesia.  Pada  pemilihan  pimpinan  di  perlukan  SPK.  Penelitian  berikut memakai metode MAUT. Penggunaan metode berikut dapat memberikan hasil alternatif terbaik atas nama “ Sree “ dengan nilai Ui = 83,60[8].
Dari uraian masalah yang dijumpai, maka solusi yang tepat untuk menyelesaikan permasalahan diatas ialah menerapkan suatu sistem yaitu SPK dengan penerapan kedua metode yaitu metode MAUT dan pembobotan ROC agar mendapatkan hasil yang efektif dan efesien dalam penentuan karyawan berprestasi pada PT. Gruti Lestari Pratama Mandailing Natal.  Penulis  berharap kedua metode ini  akan  memberikan hasil  yang efektif  dan  efisien pada  penentuan  karyawan  berprestasi  dan  dapat  menjadi  rekomendasi  untuk  penelitian  selanjutnya  yang membahas tentang penentuan karyawan berprestasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Langkah-langkah penelitian dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dari gambar 1 di atas dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Identifikasi Masalah
Tahapan ini adalah tahap penulis untuk menduga masalah yang ditemui pada penentuan karyawan berprestasi pada PT. Gruti Lestari Pratama Mandailing Natal.
2. Studi Kepustakaan
Tahapan ini merupakan tahap dimana penulis memahami topik yang diteliti atau membaca beberapa sumber yang dapat dijadikan pedoman dan referensi seperti buku, ebook, jurnal dan lain-lain.
3. Mengumpulkan Data (Studi Lapangan)
Tahapan ini mencakup pengumpulan semua data yang diperlukan untuk penelitian dan pembangunan sistem, yaitu observasi(prediksi) dan wawancara(tanya jawab). Pengumpulan data ini dipakai untuk membantu penulis pada pengerjaan penelitian.

## Journal of Information System Research (JOSH)
a. Observasi(Prediksi)
Observasi adalah prediksi langsung  yang dikerjakan di lokasi penelitian. Data  yang diperoleh berbentuk data karyawan tahun 2022/2023 digunakan sebagai alternatif hingga 15 data pelamar kerja dengan kriteria yang sesuai.
b. Wawancara(Tanya Jawab)
Tidak hanya mengamati, penulis juga  mewawancarai pihak PT. Gruti Lestari Pratama Mandailing Natal untuk mendapatkan data yang diperlukan untuk melakukan penelitian.
4. Analisa dan Penerapan Metode MAUT dengan bobot ROC
Tahapan ini penulis menentukan data pengganti, data kriteria dan juga data bobot kriteria. Kemudian penulis melakukan perhitungan menggunakan metode MAUT dengan bobot ROC agar menghasilkan alteratif terbaik yang diurutkan mulai hasil tertinggi hingga hasil terendah.
5. Perancangan Sistem
Tahapan ini yaitu penulis menggambarkan secara rinci bagaimana sistem yang akan berjalan yang bertujuan untuk menghasilkan produk perangkat lunak yang sesuai dengan kebutuhan user.
6. Pengujian Sistem
Tahapan ini yaitu berdasarkan spesifikasi atau keperluan perangkat lunak. Pengujian ini biasanya dilakukan berdasarkan spesifikasi teknis yang dianalisis secara informal dan manual.
7. Pembuatan Laporan Penelitian
Tahapan  akhir  sebelum  selesai  adalah  menarik  kesimpulan  dari  hasil  penelitian  yang  didapat  berdasarkan tahapan sebelumnya, mengumpulkan semua data, dokumen dan hasil pengujian  yang tertulis dalam laporan hasil penelitian.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah salah satu teknik membenahi informasi yang ditujukan untuk dipakai dalam menghasilkan keputusan[9][10][11][12][13].

## 2.3 Karyawan Berprestasi
Karyawan  yang  dapat  dikatakan  sebagai  karyawan  berprestasi  ialah  apabila  karyawan  itu  telah  memperoleh pencapaian atau dapat memberikan kinerja diluar dari target yang telah ditentukan oleh perusahaan. Dalam hal ini karyawan  berprestasi  merupakan  seseorang  yang  dapat  ditandai  memiliki  kemampuan  yang  sangat  baik  dan memiliki niat yang tinggi dalam memberikan kontribusi besar terhadap perusahaan[14].

## 2.4 Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Metode  MAUT  adalah  kombinasi  dari  berbagai  risiko  dan  kriteria  untuk  menghasilkan  solusi[15][16][17]. Langkah-langkah penyelesaian metode MAUT, yaitu: 1. Mempersiapkan Matrix Keputusan ( X ij )
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑟 11 ⋯ ⋮ ⋱ 𝑟 1𝑗 ⋮ ⋯ 𝑟 1𝑛 ⋱ ⋮ 𝑟 𝑖1 ⋯ 𝑟 𝑖𝑗 ⋯ 𝑟 𝑖𝑛 ⋮ ⋱ 𝑟 𝑚1 ⋯ ⋮ 𝑟 𝑚𝑗 ⋱ ⋮ ⋯ 𝑟 𝑚𝑛 ] (1)
2. Menghitung Normalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ )
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 𝑟 𝑖𝑗−𝑚𝑖𝑛(𝑟𝑖𝑗) 𝑚𝑎𝑥(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 ) (max) (2)
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 1 + ( 𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑟 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 ) ) (min) (3)
3. Menghitung Utilitas Marjinal ( 𝑢 𝑖𝑗 )
𝑢 𝑖𝑗 = 𝑒 (𝑟𝑖𝑗 ∗ ) 2 −1 1.71 (4)
4. Menghitung Utilitas Akhir ( 𝑢 𝑖 )
𝑢 𝑖 = ∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ∗ 𝑤 𝑖𝑗 (5)

## 2.5 Metode Rank Order Centroid (ROC)
Metode  ROC  didasarkan  pada  tingkat  kepentingan  atau  prioritas  kriteria,  teknik  ROC  memberikan  bobot  pada setiap kriteria menurut rangking yang dievaluasi menurut prioritasnya[18][19][20]. Agar memperoleh bobot W, maka dipakai rumus dibawah ini:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 34−42 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4151
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ = 1( 1 𝑖 ) 𝑚 1 (6)
W m , dengan nilai 1.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah pertama yang dilakukan ialah menentukan kriteria, bobot dan alternatif untuk mengerjakan perhitungan supaya memperoleh alternatif paling baik.

## 3.1 Menentukan Kriteria, Bobot dan Alternatif
Data diperoleh dipakai pada penentuan karyawan berprestasi pada PT. Gruti Lestari Pratama Mandailing Natal dalam penelitian ini memakai 6 kriteria dan 15 karyawan atau alternatif. Seperti yang terdapat pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Kriteria Karyawan Berprestasi PT. Gruti Lestari Pratama Mandailing Natal
Kriteria Keterangan Jenis C1 Kedisiplinan Benefit C2 Tanggung Jawab Benefit C3 Pencapaian Benefit C4 Kerjasama Benefit C5 Kehadiran Cost C6 Surat Teguran Cost
Berdasarkan  kriteria  diatas,  diberikan  pembobotan  dengan  memakai  rumus  ROC,  maka  perhitungannya seperti dibawah ini:
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 6 = 0,409 𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 6 = 0,241 𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 6 = 0,159
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 + 1 6 6 = 0,102
𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 + 1 6 6 = 0,061
𝑊 6 = 0+0+0+0+0+ 1 6 6 = 0,028
Sehingga diperoleh nilai bobot kriteria yaitu 𝐶 1 =0,409 , 𝐶 2 =0,241 , 𝐶 3 =0,159 , 𝐶 4 =0,102 , 𝐶 5 =0,061 , dan 𝐶 6 =0,028. Apabila dijumlahkan 𝐶 1 sampai 𝐶 6 mendapatkan total nilai bobot = 1. Berikutnya data alternatif seperti yang terdapat pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Alternatif Data Karyawan  PT. Gruti Lestari Pratama Mandailing Natal Tahun 2022/2023
No Nama Karyawan Kedisiplinan
( 𝑪 𝟏 ) Tanggung Jawab ( 𝑪 𝟐 ) Pencapaian ( 𝑪 𝟑 ) Kerjasama ( 𝑪 𝟒 ) Kehadiran ( 𝑪 𝟓 ) Surat Teguran ( 𝑪 𝟔 ) 1 Madan Harahap B SB CB SB 80% TA 2 Hendrik Luther S CB B B SB 79% A 3 Hasmar B B SB SB 89% TA 4 Alex Arisandi Hrp SB SB B SB 94% TA 5 Mikdar Siswandi SB B SB SB 95% TA 6 Azlan B SB CB SB 81% TA 7 Rukijo CB CB B SB 82% A 8 Sarifah B B CB SB 83% A 9 Riswandi SB SB B SB 90% TA 10  Asrin CB B B SB 84% A 11  Kiswan SB B B SB 93% TA 12  M. Sahidin B CB B SB 85% A 13  Sakman CB B CB SB 86% A 14  Rud Rego B B CB SB 87% A 15  Irfan Harahap SB B B SB 89% TA
Pada tabel 2 diatas ada sekelompok data linguistic yaitu Sangat Baik, Baik, Cukup Baik, Tidak Ada dan Ada.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 34−42 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4151
Keterangan : SB   = Sangat Baik B = Baik CB   = Cukup Baik TA   = Tidak Ada A = Ada Data tersebut akan diberi nilai bobot seperti yang terdapat pada tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Bobot Nilai Kriteria Kriteria Keterangan Nilai C1, C2, C3 Sangat Baik 5 dan C4 Baik 4 Cukup Baik 3 Kurang 2 Tidak Baik 1 C6 Tidak Ada 2 Ada 1
Setelah diberi nilai bobot maka akan dihasilkan data rating kecocokan pada tabel 4 dibawah ini:
Tabel 4. Rating Kecocokan Altenatif Pada Tiap Kriteria No Alternatif(Karyawan) 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 𝑪 𝟒 𝑪 𝟓 𝑪 𝟔 1 Madan Harahap (A1) 4 5 3 5 80 2 2 Hendrik Luther S (A2) 3 4 4 5 79 1 3 Hasmar (A3) 4 4 5 5 89 2 4 Alex Arisandi Hrp (A4) 5 5 4 5 94 2 5 Mikdar Siswandi (A5) 5 4 5 5 95 2 6 Azlan (A6) 4 5 3 5 81 2 7 Rukijo (A7) 3 3 4 5 82 1 8 Sarifah (A8) 4 4 3 5 83 1 9 Riswandi (A9) 5 5 4 5 90 2 10 Asrin (A10) 3 4 4 5 84 1 11 Kiswan (A11) 5 4 4 5 93 2 12 M. Sahidin (A12) 4 3 4 5 85 1 13 Sakman (A13) 3 4 3 5 86 1 14 Rud Rego (A14) 4 4 3 5 87 1 15 Irfan Harahap (A15) 5 4 4 5 89 2
Setelah memilih alternatif, kriteria diberikan bobot nilai untuk mendapatkan matriks keputusan, kemudian dilakukan perhitungan metode MAUT dengan pembobotan ROC dengan tahapan-tahapan berikut ini: 1. Mempersiapkan Matriks Keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 4 5 3 3 4 4 4 4 5 5 80 2
5 79 1
5 89 2
5 5 4
5 4 5 4 5 3 5 94 2 5 95 2
5 81 2 3 3 4
4 4 3 5 5 4 5 82 1
5 83 1
5 90 2 3 4 4
5 4 4 4 3 4 5 84 1 5 93 2 5 85 1 3 4 3
4 4 4 5 4 4 5 86 1 5 87 1 5 89 2]
2. Matriks Normalisasi MAUT dari Matriks Keputusan MAUT Hasil matriks ternormalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) sebagai berikut ini:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 34−42 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4151
𝑟 𝑖𝑗 = [ 0,5 1 0 0 0,5 0,5 0,5 0,5 1 1 0,937 0 1 1 1 1 0,375 0 1 1 0,5 1 0,5 1 0,5 1 0 1 0,062 0 1 0 0 1 0,875 0 0 0 0,5 0,5 0,5 0 1 1 0,5 1 0,812 1 1 0,75 1 1 0,312 0 0 0,5 0,5 1 0,5 0,5 0,5 0 0,5 1 0,687 1 1 0,125 0 1 0,625 1 0 0,5 0 0,5 0,5 0 1 0,5 0,5 1 0,562 1 1 0,5 1 1 0,375 0] 3. Menghitung Utilitas Marjinal ( 𝑢 𝑖𝑗 )
Hasil matriks utilitas marjinal ( 𝑢 𝑖𝑗 ∗ ) dibawah ini:
𝑢 𝑖𝑗 = [ 0,166 1,005 0
0 0,166 0,166 0,166 0,166 1,005 1,005 0,822 0 1,005 1,005 1,005 1,005 0,088 0 1,005 1,005 0,166 1,005 0,166 1,005 0,166 1,005 0 1,005 0,002 0 1,005 0 0 1,005 0,673 0 0 0 0,166 0,166 0,166 0 1,005 1,005 0,166 1,005 0,546 1,005 1,005 0,441 1,005 1,005 0,06 0 0 0,166 0,166 1,005 0,166 0,166 0,166 0 0,166 1,005 0,353 1,005 1,005 0,009 0 1,005 0,279 1,005 0 0,166 0 0,166 0,166 0 1,005 0,166 0,166 1,005 0,217 1,005 1,005 0,166 1,005 1,005 0,088 0 ] 4. Menghitung Utillitas Akhir (u i ) 𝑢 1 = (0,166 * 0,409) + (1,005 * 0,241) + (0 * 0,159) + (1,005 * 0,102) + (0,822 * 0,061) + (0 * 0,028)
= 0,068 + 0,242 + 0 + 0,102 + 0,05 + 0
= 0,462
Lakukan langkah yang sama untuk 𝑢 2 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑎𝑖 𝑢 15 .
Dari  hasil  perhitungan  utilitas  akhir  maka  akan  dibuat  peringkat  alternative(karyawan)  mulai  dari  yang tertinggi hingga terendah pada tabel 5. dibawah ini:
Tabel 5. Peringkat Alternative(Karyawan) No Alternative(Karyawan) Nilai Ui Peringkat 1 Riswandi (A9) 0,785 1 2 Alex Arisandi Hrp (A4) 0,781 2 3 Mikdar Siswandi (A5) 0,713 3 4 Irfan Harahap (A15) 0,584 4 5 Kiswan (A11) 0,579 5 6 Madan Harahap (A1) 0,462 6 7 Azlan (A6) 0,453 7 8 Hasmar (A3) 0,375 8 9 Sarifah (A8) 0,265 9 10 Hendrik Luther S (A2) 0,257 10 11 Rud Rego (A14) 0,248 11 12 M. Sahidin (A12) 0,241 12 13 Asrin (A10) 0,217 13 14 Rukijo (A7) 0,189 14 15 Sakman (A13) 0,183 15
Dari tabel peringkat alternatif diatas maka dapat diambil hasil keputusan terbaik ialah alternatif A9 dengan nama “ Riswandi “ dengan nilai 𝑈 𝑖 = 0,785  yang terpilih sebagai karyawan berprestasi pada PT. Gruti Lestari Pratama Mandailing Natal.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 34−42 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4151

## 3.2 Hasil Pengujian
Hasil  pengujian  merupakan  suatu  proses  yang  menjalankan  dan  mengevaluasi  sebuah  perangkat  lunak  secara otomatis ataupun secara manual untuk menguji apakah perangkat lunak sudah memenuhi persyaratan yang sudah ditentukan berdasarkan hasil yang diperoleh dan hasil yang diharapkan sebenarnya. 1. Form Login
Form  Login  ialah  halaman  awal  dimana  pada  halaman  login  form  ini  biasanya  user  ataupun  admin  akan menginputkan  username  dan  password  untuk  masuk  ke  dalam  sistem.  Tampilan  Form  Login  di  gambar  2, yakni:

## Gambar 2. Form Login
2. Form Menu Utama
Form Menu utama merupakan memuat 2 submenu yaitu file dan proses. Tampilan Menu Utama di gambar 3, yakni:

## Gambar 3. Form Menu Utama
Didalam tampilan menu utama terdapat dua bagian submenu diantaranya di gambar 4 dan 5, yakni: a. Submenu File
Gambar 4. Submenu File
b. Submenu Proses
Gambar 5. Submenu Proses
3. Form Alternatif
Form  Alternatif  dipakai  sebagai  input  data  dalam  penentuan  karyawan  berprestasi  pada  PT.  Gruti  Lestari Pratama Maindailing Natal dan disimpan ke dalam database. Tampilan Form Alternatif di gambar 6, yakni:

## Journal of Information System Research (JOSH)
4. Form Kriteria
Form Kriteria dipakai sebagai input data kriteria dari program dan disimpan kedalam database. Tampilan Form Kriteria di gambar 7, yakni :
Gambar 7. Form Kriteria
5. Form Rating Kecocokan
Form Rating Kecocokan dipakai pengguna untuk menginput kode rating, kode altenatif, nama altenatif dan masing-masing kriterianya. Tampilan Rating Kecocokan di gambar 8, yakni:

## Gambar 8. Form Rating Kecocokan
6. Form Pengambilan Keputusan
Form  Pengambilan  Keputusan  dipakai  pengguna  untuk  menampilkan  hasil  perangkingan  alternatif  yang dimana diurutkan mulai dari rangking tertinggi hingga terendah. Tampilan Form Pengambilan Keputusan di gambar 9, yakni:
Gambar 9. Form Hasil Keputusan

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian tentang penentuan karyawan berprestasi pada PT. Gruti Lestari Pratama Mandailing Natal dengan  menggunakan  metode  MAUT  dengan  pembobotan  ROC  Dapat  disimpulkan  bahwa  evaluasi  terhadap

## Journal of Information System Research (JOSH)
pembobotan dari setiap kriteria, dapat menghasilkan nilai komparatif dari alternatif yang dapat diurutkan dari nilai tertinggi  hingga  terendah.  Penerapan  metode  MAUT  dengan  pembobotan  ROC  didapat  bahwa alternatif(karyawan) paling baik ialah alternatif A9 dengan nama “ Riswandi “ hasil nilai 𝑈 𝑖 = 0,785 yang terpilih sebagai  karyawan berprestasi pada PT. Gruti Lestari  Pratama  Mandailing  Natal.  Kedua metode tersebut  sangat cocok digunakan karena metode ini menghitung nilai utilitas akhir. Penulis menginginkan penelitian yang telah dikerjakan berjalan baik dan dapat menjadi masukan untuk mengidentifikasi karyawan berprestasi pada penelitian selanjutnya.

## REFERENCES
[1] M.  Badaruddin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Menerapkan  Kombinasi  Metode  Simple Additive Weighting (SAW) dengan Rank Order Centroid (ROC),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 3, no. 4, p. 366, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1508.
[2] S. Rihastuti, “Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory dalam Pemilihan Karyawan Terbaik di STMIK Amikom Surakarta,” vol. 5, no. 2, pp. 1–11, 2019.
[3] F. T. Menanti Sianturis, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Karyawan Terbaik Dengan Metode AHP,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga), vol. 3, no. 2, p. 119, 2019, doi: 10.14421/jiska.2018.32-06.
[4] J. H. Lubis, S. Esabella, Mesran, Desyanti, and D. M. Simanjuntak, “Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ) Dalam Pemilihan Karyawan yang di Non-Aktifkan di Masa Pandemi,” vol. 6, no. April, pp. 969–978, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3909.
[5] R.  N.  Sari  and  I.  Lazuli,  “PENERAPAN  METODE  MAUT  DALAM  PEMILIHAN  SMARTPHONE  ANDROID APPLICATION OF THE MAUT METHOD IN THE SELECTION OF ANDROID,” vol. 13, no. 3, pp. 380–390, 2021.
[6] M. A. Amri, H. Hafizan, T. P. Ramadhana, R. Winanjaya, and J. Tata, “Penerapan Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ) Dalam Pemilihan Pewarna Rambut,” pp. 599–602, 2021.
[7] P. Fitriani, “Sistem pendukung keputusan pembelian smartphone android dengan metode multi attribute utility theory (maut ),” vol. 4, no. 1, pp. 6–11, 2020.
[8] W. Apriani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pimpinan Dengan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) di PT. Sagami Indonesia,” vol. 3, no. 2, pp. 10–19, 2019.
[9] A.  Karim,  S.  Esabella,  and  U.  Hasanah,  “Analisa  Penerapan  Metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  ( OCRA ) dan Metode Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ) Dalam Pemilihan Calon Karyawan Tetap Menerapkan Pembobotan Rank Order Centroid ( ROC ),” vol. 5, pp. 1674–1687, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3265.
[10]  Bahrin and Betrisandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Insentif Berdasarkan Penilaian Kinerja Aparat Desa Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory,” vol. 20, no. 1, pp. 63–76, 2022.
[11]  Buku Ajar SISTEM PENDUKUNG. .
[12]  KONSEP SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN. .
[13]  Sistem Pendukung Keputusan. .
[14]  S. T. Andayani, A. Rahim, and Amroni, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Berprestasi Di Kpu Provinsi Jambi,” vol. 2, no. 2, 2020.
[15]  N. Hadinata, “Implementasi Metode Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ) Pada Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Penerima Kredit,” vol. 07, no. September, pp. 87–92, 2018.
[16]  A. Adam, A. Fuad, H. K. Sirajuddin, and S. N. Kapita, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN DOSEN BERPRESTASI  DI  UNIVERSITAS  KHAIRUN  TERNATE  DENGAN  METODE  MULTI-  ATTRIBUTE  UTILITY THEORY,” vol. 3, no. 3, pp. 166–172, 2020, doi: 10.33387/jiko.
[17]  R. E. Putraa, N. Jufriadif, and Sumijan, “Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT),” vol. 6, pp. 9–14, 2020.
[18]  A.  T.  Hidayat,  N.  K.  Daulay,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio Analysis ( MOORA ) dalam Pemilihan Wiraniaga Terbaik,” vol. 1, no. 4, pp. 367–372, 2020.
[19]  A. G. Simorangkir and Mesran, “SPK Pemilihan Konten YouTube Layak Tonton untuk Anak-Anak Menerapkan Metode ROC ( Rank Order Centroid ) dan COPRAS ( Complex Proportional Assessment ),” 2022.
[20]  J.  Dorisman  Rajagukguk  and  B.  Purba,  “Penerapan  Kombinasi  Metode  ROC  Dan  MAUT  Dalam  Penentuan  Calon Penerima Bantuan UKT Pada Universitas Budi Darma,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 6, no. 2, pp. 1193– 1206, 2022.