## Volume 5
Juli No 2 2022

## Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Multi-Attribute
Utility Theory (MAUT) Dalam Seleksi Pengangkatan Karyawan Tetap pada Dinas Pekerjaan Umum Kota Sawahlunto
Dede Wira Trise Putra 1 , Intan Sri Oktavia 2 , Ganda Yoga Swara 3 , Eva Yulianti 4
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Padang dedewtp339@yahoo.com

## Abstrak
Peningkatkan  kinerja  karyawan  dilakukan  dengan  melakukan  seleksi  karyawan  tetap dalam  periode  tertentu  dan  dilakukan  secara  internal.  Permasalahan  yang  ditemukan  dalam proses  penilaian  kinerja  pegawai  adalah  pengangkatan  karyawan  harian  menjadi  karyawan tetap dengan prosedur penilaian langsung yang dilakukan oleh pimpinan. Salah satu masalah dengan  metode  yang  digunakan  adalah  hasil  penilaian  beberapa  karyawan  yang  tidak  jauh berbeda  dari  beberapa  kriteria  penilaian.  Sistem  Pendukung  Keputusan  pengangkatan karyawan harian menjadi karyawan tetap merupakan suatu sistem yang mampu memberikan evaluasi kinerja pegawai yang akan dipromosikan. Proses pengambilan keputusan yang lebih cepat dalam sistem pendukung keputusan dapat digunakan untuk perencanaan terpadu untuk mengecilkan tingkat resiko kesalahan dalam pengambilan keputusan. Metode yang digunakan adalah Multi-Attribute  Utility  Theory yang  memecah  suatu  masalah  ke  dalam  beberapa  sub sistem  dengan  kriteria  acuan  perhitungan  adalah  usia,  lama  bekerja,  pendidikan,  absensi, sertifikat  pelatihan,  pengetahuan  pekerjaan,  dan  kerjasama.  Sistem  Pendukung  Keputusan yang  dirancang  dapat  digunakan  sebagai  rekomendasi  bagi  pengambil  keputusan  untuk menentukankaryawan  harian  yang  layak  diangkat  menjadi  karyawan  tetap  dengan  hasil perhitungan menggunakan nilai tertinggi.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Multi-Attribute Utility Theory, Karyawan

## Abstract
Employee  performance  improvement  is  carried  out  by  selecting  permanent  employees for a certain period and is carried out internally. The problem in the employee performance appraisal  process  is  the  appointment  of  daily  employees  to  become  permanent  employees with a direct assessment procedure carried out by the leadership. One of the problems with the method used is that the assessment results of some employees are not much different from some  of  the  assessment  criteria.  The  Decision  Support  System  for  the  appointment  of  daily employees to become permanent employees is a system that can provide an evaluation of the performance  of  employees  who  will  be  promoted.  A  faster  decision-making  process  in  a decision  support  system  can  be  used  for integrated  planning to  reduce the  risk  of  errors  in decision-making. The method used is the Multi-Attribute Utility Theory which breaks down a problem into several sub-systems the calculation reference criteria are age, length of work, education,  attendance,  training  certificates,  job  knowledge,  and  cooperation.  The  designed Decision Support System can be used as a recommendation for decision makers to determine daily employees eligible to be appointed as permanent employees with the calculation results using the highest value.
Keywords: Decision Support System, Multi-Attribute Utility Theory, Employees

## PENDAHULUAN
Elemen  terpenting  dalam  kemajuan suatu  institusi  adalah  Sumber  Daya
Manusia (SDM) yang kompeten.
Pengelolaan SDM
suatu institusidipengaruhi  oleh  banyak  aspek penentu    yang  jika  dikoordinir  dengan baik,  maka  institusidapat  menjalankan semua proses usahanya dengan baik. SDM yang  dimiliki  sebuah  institusi  harus  digali dan  disesuaikan  dengan  sebaik-baiknya yang  akan  berimbas  pada  kualitas  yang maksimal  [1]. SDM pada Dinas Pekerjaan
Umum
Kota
Sawahlunto memiliki
golongan  karyawan  yang  terdiri  atas karyawan tetap dan karyawan harian.
Karyawan tetap merupakan karyawan  yang  memiliki  status  tetap sebagai  pegawai  di  Dinas,  sedangkan karyawan harian merupakan pegawai yang di kontrak dalam kurun waktu tertentu.
Dinas  Pekerjaan  Umum  Kota Sawahlunto selama  ini  melakukan  seleksi karyawan tetap secara periode dan bersifat internal.  Hal ini dilakukan dengan melihat rekap  data  ynag  dimiliki  oleh  perusahaan. Pengangkatan  dilakukan  bertahap  dan dalam  jangka  waktu  tertentu.Dengan kebutuhan  yang  akan  menjadi  rutinitas maka  dirancang  sebuah  sistem  yang  dapat membantu  pengambil  keputusan  dalam mempercepat dan mempermudah memperoleh  rekomendasi  karyawan  yang akan diangkat.
Sistem Pendukung Keputusan
diusulkan  sebagai  alternatif  solusi  karena sistem  ini  dapat  memberikan  solusi alternatif pemecahan masalah dalam mengolah informasi sesuai dengan pertimbangan kriteria yang telah ditentukan untuk  syarat utama mendukung keputusan pengangkatan karyawan tetap.
Metode Multi-Attribute Utility Theory merupakan metode dengan
membandingkan  data  kuantitatif  dengan mengkombinasikan pengukuran atas resiko dan  manfaat  yang  berbeda.  Dalam  sistem pendukung  keputusan  akan  ada  kriteria yang  memiliki  alternatif  sesuai  dengan pengalaman  pengguna.  Tahapan  untuk mengidentifikasinya  dilakukan  perkalian terhadap  skala  prioritas  yang  sudah ditentukan,  serta  skema  dalam  evaluasi akhir  dari  suatu  objek  yang  didefinisikan sebagai  bobot  yang  dijumlahkan  dengan suatu  nilai  yang  relevan  terhadap  nilai dimensinya [1].

## Tinjauan Pustaka
Referensi  penelitian  yang  dilakukan diperoleh dari beberapa penelitian terdahulu. Penelitian menggunakan metode MAUT untuk menentukan penempatan  prajurit  TNI  AD  berdasarkan kriteria  mental,  fisik,  kemampuan  bela diri, kemampuan berenang dan kemampuan  menembak  dengan  hasil diperoleh sistem dapat membantu mengambil  keputusan  dalam  menentukan penempatan prajurit [2].
Penelitian ini dilakukan untuk memberikan rekomendasi keputusan tujuan  destinasi  wisata  di  Kota  Sidamanik berdasarkan  kriteria  keindahan  alam, keamanan,  biaya,  jarak,  waktu  dan  sarana prasarana  dengan  hasil  sistem  dapat membantu  masyarakat  dalam  memilih lokasi wisata sesuai kriteria yang diinginkan oleh pengguna [3].
Penelitian dalam menentukan distributor  barang  terbaik  dengan  kriteria kualitas  barang,  harga  terjangkau,  tempat strategis,  respon  pelayanan,  memberikan bonus. Penlitian menghasilkan sistem yang dapat membantu pengguna dalam melakukan  pemilihan  terhadap  distributor barang terbaik [4].

## LANDASAN TEORI Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem yang memberikan rekomendasi pemecahan masalah  dengan  kondisi  semi  terstruktur dan  tak  terstruktur.  SPK  dapat  digunakan dalam    membantu  pengambil  keputusan memperoleh alternatif pilihan dalam mengambil  keputusan.  Sistem  Pendukung Keputusan  memiliki  beberapa  metode perhitungan  yang  disesuaikan  dengan permasalahan  dalam menghasilkan  sebuah sistem informasi yang sesuai [5].

## Metode Multi-Attribute Utility Theory
Metode Multi-Attribute Utility Theory  (MAUT)  merupakan  metode  yang memiliki  proses  penyelesaian  dengan penggabungan metode Analithical Hierarchy  Process  (AHP)  dan  metode Simple Additive Weigthing (SAW).
Metode Multi-Attribute  Utility  Theory (MAUT)  merubah  beberapa  kepentingan menjadi  nilai  numerik  dengan  skala  0 pilihan  terburuk  dan  1  pilihan  terbaik. Hasil akhirnya merupakan urutan
peringkat dari evaluasi yang menggambarkan pilihan dari para pembuat keputusan [6].

## Context Diagram
Context
Diagram merupakan kejadian  tersendiri  dari  suatu  diagram  alir data  yang  berisi  pandangan  mencakup masukan-masukan  dasar,  sistem-sistem dan  keluaran.  Entitas  eksternal  yang ditunjukkan  pada  diagram  konteks  yang tidak  memuat  penyimpanan  data.  Context diagram  fokus  pada  aliran  data  terhadap entitas dan sistem yang dirancang [7].
ERD (Entity Relationship Diagram)
ERD adalah model yang menjelaskan hubungan antar data berdasarkan  objek-objek  dasar  data  yang memiliki relasi. ERD menggunakan beberapa    notasi  dan  simbol  untuk menggambarkan hubungan [8].

## METODE PENELITIAN Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan 2 metode pengumpulan data, antara lain :
1. Observasi Observasi  dengan  mengamati  kondisi lapangan ketika proses bisnis berjalan.
2. Wawancara Wawancara merupakan metode dengan bertanya  langsung  kepada  pihak  yang menggunakan  logik  sistem  ketika terjadi pengambilan keputusan.

## Tahapan Metode MAUT
Langkah-langkah  metode Multi-Attribute Utility Theory [9]:
1. Pecahkan atau uraikan sebuah keputusan dalam dimensi yang berbeda
2. Tentukan bobot relative pada masing- masing dimensi
3. Daftar semua alternatif yang ada
4. Menghitung  nilai  utility  normalisasi matriks untuk masing-masing
alternatif sesuai atributnya
5. Kalikan  Utility  dengan  bobot  untuk menentukan nilai masing-masing alternatif.
Metode MAUT memungkinkan perbandingan  langsung  yang  beragam ukuran dengan hasil akhir urutan peringkat  dari  berdasarkan  evaluasi  yang menggambarkan pilihan dari para pembuat keputusan. Nilai evaluasi seluruhnya  dapat  didefinsikan  dengan persamaan:
𝑛
𝑉 ( 𝑥 ) = ∑ 𝑤 𝑗 . 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 = 1
V(x)  merupakan  nilaievaluasi  dari sebuah objek ke i dan wi merupakan bobot yang  menentukan  nilai  dari  seberapa penting  elemen  ke  i  terhadap  elemen lainnya.  Sedangkan  n  merupakan  jumlah elemen. Total dari bobot adalah 1.
Kriteria dalam pengangkatan karyawan  harian  menjadi  karyawan  tetap dengan  Metode  MAUT  pada  sistem  ynag akan dirancang adalah sebagai berikut :
1. Usia
2. Lama Bekerja
3. Pendidikan
4. Absensi
5. Sertifikat Pelatihan
6. Pengetahuan Pekerjaan
7. Kerjasama
Analisis Masalah Implementasi Perhitungan Metode MAUT Perancangan Solusi Pengumpulan Data
Gambar 1. Alur Penelitian
Alur  penelitian  diawali  dengan analisis  masalah  serta  pengumpulan  data.
Selanjutnya dilakukan perancangan terhadap  serta  pemilihan  metode  untuk penyelesaian masalah, dan terakhir dieksekusi ke dalam sistem.

## ANALISIS DAN PERANCANGAN
Sistem yang akan dibangun berdasarkan  analisa  yang  telah  dilakukan maka  muncul  beberapa  rancangan  untuk pembangunan sistem.
Sistem Pendukung Keputusan HRD User Admin Hasil Perhitungan Hasil perhitungan Input data karyawan Input Data Nilai kriteria Data kriteria Nilai karyawan Hasil perhitungan Rekomendasi hasil

## Gambar 2. Context Diagram
Gambar  2  merupakan  diagram konteks yang menggambarkan entitas yang akan  terlibat  dalam  penggunaan  sistem. Pada  diagram  konteks  terlihat  bahwa sistem  akan  memiliki  2  level  user  yakni admin dan HRD. Admin merupakan pihak yang  akan  mengelola  sistem  secara keseluruhan.  Kebutuhan  terhadap  kriteria, bobot dan yang lain merupakan tugas dari admin. Selanjutnya HRD yang merupakan pengambil  keputusan  yang  dapat  melihat nilai  tertinggi  dari  hasil  perhitungan  pada sistem.
Admin Data kriteria kriteria Input data kriteria Data kriteria Nilai pilihan kriteria Input nilai kriteria Pilihan kriteria Nilai_karyawan Hasil perhitungan Nilai hasil perhitungan Data hasil perhitungan Nilai hasil perhitungan Hasil perhitungan HRD Hasil perhitungan User Nilai hasil perhitungan Hasil perhitungan Hasil perhitungan
Gambar 3. Data Flow Diagram
Gambar  3  merupakan  data  flow diagram  untuk  menggambarkan  aliran proses  pada  sistem  yang  dirancang.  Pada gambar  terlihat  bahwa  akan  muncul beberapa  data  store  pada  sistem  yang dirancang.
kriteria Nilai_karyawan Alternatif Id_Krtiteria Nama_kriteria Bobot Mempunyai Id_Pilihan Kriteria Nilai Id_nilai Id_alternatif Id_kriteria kode Nama_alternatif Id_alternatif Mempunyai Id_user Pilihan_Kriteria Mempunyai Nilai_pilihan_kriteria Id_pilihan_kriteria User Mempunyai Usename Id_user Password
Gambar 4. Entity Relationship Diagram (ERD)
Gambar  4  merupakan  ERD  yang menggambarkan  rancangan  untuk  basis data  sistem  yang  akan  dirancang.  ERD menunjukkan  entitas  dan  atribut  yang dibutuhkan  oleh  sistem  yang  akan dibangun.
Tabel 1. Tabel Kriteria Kode Nama Kriteria Bobot Kriteria A01 Usia 0.1
A02 Lama bekerja 0.2 A03 Pendidikan 0.2 A04 Absensi 0.15 A05 Sertifikat pelatihan 0.1 A06 Pengetahuan pekerjaan 0.15 A07 Kerjasama 0.1
Tabel  1  merupakan  tabel  yang memuat kriteria dan bobot yang digunakan metode  MAUT.  Pada  tabel  terlihat  bahwa kriteria  yang  akan  digunakan  pada sistemm  ini  sebanyak  7  kriteria.  Setiap kriteria  memiliki  bobot.  Bobot  diperoleh dari  hasil  diskusi  dan  wawancara  dengan pihak pengambil keputusan. Seperti penjelan
sebelumnya,
MAUT mengakomodir nilai dari 0 – 1.

## IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  yang dirancang  akan  berjalan  pada  platform berbasis  web.  Berdasarkan  rancangan  yang telah  dibuat  maka  akan  muncul  beberapa form  yang akan mengakomodir  setiap  tugas yang diberikan.
Gambar 5.  Halaman Utama Sistem
Gambar  5  merupakan  halaman utama  yang  menampilkan  sistem  ketika diakses. Sistem menampilkan halaman log in.  Setiap  pengguna  yang  akan  masuk  ke sistem harus melakukan verifikasi berdasarkan akun yang telah diberikan.
Gambar 6. Halaman Input Data
Gambar  6  merupakan  halaman input  data.  Halaman  ini akan  diakses  oleh admin.  Data  diperoleh  dari  data  karyawan yang  dimiliki  institusi.  Setelah  data diinputkan,  admin  akan  melakukan  input data  bobot  setiap  karyawan  yang  ada. Data  bobot  diperoleh  dari  data  bagian karyawan.  Admin  akan  memilih  range nilai  yang  diberikan  untuk  setiap  kriteria yang  ada.  Selanjutnya  sistem  akan melakukan  perhitungan  sesuai  dengan script yang telah dirancang.
Gambar 7. Halaman Perhitungan Metode MAUT
Gambar  7  merupakan  halaman yang  menampilkan  hasil  perhitungan metode  MAUT  untuk  data  yang  telah diinputkan  oleh  admin.  Sistem  akan
menampilkan  nilai  untuk  setiap  karyawan yang bisa dilihat oleh admin dan HRD.
Gambar 8. Halaman Peringkat
Gambar 8 merupakan halaman untuk menampilkan  peringkat.  Urutan  yang ditampilkan adalah nilai tertinggi berdasarkan  hasil  perhitungan.  Hasil perhitungan ini merupakan nilai yang akan digunakan  oleh  HRD  untuk  membantu dalam  mengambil  keputusan.  HRD  dapat mengambil karyawan dengan nilai tertinggi  sebagai  calon  utama  untuk dijadikan sebagai karyawan tetap.
Gambar 9. Tampilan hasil akhir perhitungan
Gambar  9  merupakan  hasil  akhir dari perhitungan yang dilakukan menggunakan  metode  MAUT.  Alternatif hasil perhitungan diurut dari nilai besar ke kecil dengan arti semakin tinggi nilai maka semakin besar peluang untuk rekomendasi bagi pengambil keputusan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  dan  pembahasan yang  dilakukan,  maka  dapat  dihasilkan sebuah sistem pendukung keputusan
dengan  menggunakan  metode Multi- Attribute  Utility  Theory berbasis  web.
Sistem  yang  telah  dibuat  dapat  digunakan oleh  institusi  untuk  membantu  pengambil keputusan berdasarkan nilai tertinggi.

## Saran
Sistem
pendukung keputusan menggunakan metode Multi-Attribute Utility  Theory yang  telah  dirancang  perlu pengujian  lebih  dalam  terkait  kesesuaian hasil  pada  sistem  dengan  impelementasi pada institusi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C.  Gunawan, Penerapan  Metode
TOPSIS untuk Pengangkatan Karyawan Kontrak Menjadi Karyawan  Tetap  (Studi  Kasus:  PT Hanuraba  Sawit  Kencana), JIKO (Jurnal  Informatika  dan  Komputer), vol.  3,  no.  1,  pp.  42–50,  April, 2020, ISSN : 2656-1948.
[2] D.  R.  Gultom  and  F.  T.  Waruwu, Sistem Pendukung Keputusan Penempatan  Prajurit  Tni  Ad  Di Daerah  Perbatasan  Menggunakan Metode  Multi  Attribute  Utility Theory  (Studi  Kasus:  Yonif  121 Macan Kumbang, Galang,
Sumatera  Utara) ,  Jurnal  Pelita Informatika,  vol.  7,  no.  3,  pp.  13– 18, 2019, ISSN : 2301-9425.
[3] E. Satria, N. Atina, M. E. Simbolon, and A. P. Windarto, Spk: Algoritma Multi-Attribute Utility Theory
(Maut)  Pada  Destinasi  Tujuan Wisata  Lokal  Di  Kota  Sidamanik , Journal  Computer  Engineering  and Science,  vol.  3,  no.  2,  p.  168-172, 2018, ISSN : 2502-714x.
[4] R.  Wahyuni,  S.  Defit,  and  G.  W. Nurcahyo, The Multi-Attribute Utility  Theory  (Death)  Method  In The  Decision  Of  The  Distributor Distributor Selection (Metode Multi-Attribute Utility Theory (Maut) Dalam Keputusan Pemilihan
Distributor Barang) , Jurnal KomtekInfo,  vol.  7,  no.  2,  pp.  84– 100, 2020, ISSN: 2502-8758.
[5] D.  W.  Wibowo,  M.  Mentari,  A.  D.
Chandra,  A.  A.  Kuddah,  and  R. wahyu  Putra, Sistem  Pendukung Keputusan Berbasis Web Rekomendasi Pekerjaan Bagi Lulusan  JTI  Polinema  Dengan Metode  SAW ,  JASIEK  (Jurnal Aplikasi Sains Informasi, Elektronika  dan  Komputer),  vol.  2, no.  1,  pp.  68–79,  2020,  ISSN  :
2685-497X.
[6] R.  Kariman,  H.  Priyanto,  and  H. Sastypratiwi, Implementasi  Metode Multi Attribute Utility Theory
(MAUT)  pada  Aplikasi  Pemilihan
Staf  Berprestasi  Dinas  Pangan
Pertanian  dan  Perikanan  Kota Pontianak , Jurnal Sistem dan Teknologi  Informasi,  vol.  8,  no.  2,
pp.  212-217,  2020,  ISSN  :  2620-
8989.
[7] H.  Mukhtar, Aplikasi  Penjadwalan Otomatis  Ujian  Proposal  Dan Sidang  Skripsi  Pada  Fakultas  Ilmu Komputer Universitas Muhammadiyah Riau , Jurnal Fasilkom,  vol.  8,  no.  1,  pp.  315– 333, 2019, ISSN : 2808-9162.
[8] M.  Tabrani,  Suhardi,  and  H. Priyandaru, Sistem Informasi Manajemen  Berbasis  Website  Pada UNL  Studio  Dengan  Menggunakan Framework Codeigniter , Jurnal Ilmiah  M-Progress,  vol.  11,  no.  1, pp.  13–21,  2021,  ISSN  :  2654- 461X.
[9] F.  El  Khair,  S.  Defit,  and  Y. Yuhandri, Sistem Keputusan dengan Metode  Multi  Attribute  Utility Theory  dalam  Penilaian  Kinerja Pegawai ,  Jurnal  Informasi  dan Teknologi,  vol.  3,  pp.  215–220, 2021, ISSN : 2714-9730.