## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 2, July 2022, page 72-79 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i2.3639

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menerapkan Metode MAUT
Muhammad Annur Al Fajar Nst 1 , M. Hasyim Arrasyid 2 , Eferoni Ndruru 3,*
Fakultas Ilmu Komputer & Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 annur14102017@gmail.com, 2 hasyimarrasyid1903@gmail.com, ronindruru@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ronindruru@gmail.com
Abstrak− Pemilihan  karyawan  terbaik  merupakan  apresiasi  perusahaan  terhadap  kinerja  karyawannya.  Hal  ini  dapat  memotivasi karyawan  untuk  lebih  termotivasi  dalam  bekerja.  Untuk  mendapatkan  nama-nama  karyawan  terbaik,  diperlukan  suatu  sistem  yang melakukan proses seleksi yang diharapkan dan dapat menghasilkan informasi yang objektif dan transparan. Dalam mencari karyawan terbaik, perusahaan melakukan hal tersebut dengan cara mengangkat tanpa penilaian yang cukup handal. Oleh karena itu, diperlukan sistem pendukung keputusan dalam mengevaluasi kinerja karyawan. Penelitian ini menggunakan metode teori utilitas multi-atribut. Data  yang  diolah  untuk  evaluasi  ini  adalah  10  sampel  dari  CV  Aurelia  Weida  Prima  Medan.  Evaluasi  didasarkan  pada  beberapa kriteria dan bobot yang diberikan. Ada 6 kriteria data untuk menilai kinerja karyawan, yaitu pelayanan (bobot 30%), integritas (bobot 20%),  komitmen  (bobot  15%),  disiplin  (bobot  20%),  kerjasama  (bobot  13%),  dan  kinerja  karyawan  (bobot  12%).  Dari  hasil perhitungan  diperoleh  karyawan  yang  memiliki  nilai  tertinggi.  Oleh  karena  itu,  nilai  maksimum  diperoleh  pada  A9  =  15,746,  dan nilai minimum diperoleh pada A1 = 1,410. Akan dipertimbangkan untuk CV nantinya.  Aurelia  Weida Prima Medan mengevaluasi karyawannya selama beberapa waktu. Ternyata memilih kinerja karyawan terbaik membantu CV. Aurelia Weida Prima Medan.
Kata Kunci: SPK; Pemilihan; MAUT; Perhitungan; Perusahaan
Abstract− The selection of the best employee is the company's appreciation for the performance of its employees. This can motivate employees  to  be  more  motivated  at  work.  To  get  the  names  of  the  best  employees,  a  system  is  needed  that performs  the  expected selection  process  and  can produce  objective  and transparent  information.  In  finding  the best  employees,  the  company  does  this  by appointing  without  a  reliable  enough  assessment.  Therefore,  a  decision  support  system  is  needed  in  evaluating  employee performance. This research uses the multi-attribute utility theory method. The data processed for this evaluation are 10 samples from CV Aurelia Weida Prima Medan. The evaluation is based on several criteria and weights given. There are 6 data criteria to assess employee performance, namely service (30% weight), integrity (20% weight), commitment (15% weight), discipline (20% weight), cooperation (13% weight), and employee performance (12% weight). From the calculation results, the employee who has the highest score is obtained. Therefore, the maximum value is obtained at A9 = 15.746, and the minimum value is obtained at A1 = 1.410. Will be  considered  for  CV  later.  Aurelia  Weida  Prima  Medan  evaluates  its  employees  over  a  while.  It  turns  out  that  choosing  the  best employee performance helps CV. Aurelia Weida Prima Medan .
Keywords : Decision Support System; Election; DEATH; 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 . Kerangka kerja ini digunakan untuk membantu para pemimpin dalam keadaan semi-terorganisir dan tidak terstruktur di mana tidak ada seorang pun yang tahu pasti bagaimana pilihan harus dibuat.
Metode yang digunakan dalam perhitungan pemilihan karyawan terbaik ini adalah Multi Attribute Utility Theory (MAUT).    Metode  ini  merupakan  suatu  pengambilan  keputusan  dimana  mencari  jumlah  terbobot  dan  nilai-nilai  yang sama  pada  setia  ultilitas  yang  berbeda.  Metode  ini  digunakan  oleh  (Aldo  et  al.,  2019)  Hasil  dari  pengujian  ini  adalah sebagai bobot yang dapat menentukan apakah tayangan pembicara dipandang bagus atau tidak.
Pada  tahun  2019,  Apriani  berpendapat  bahwa  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(Apriani, 2019).
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(Fajarika, 2019).
Menurut Jannah dan Lusiana tahun 2015 bahwa 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

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 2, July 2022, page 72-79 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i2.3639
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(Jannah & Lusiana, 2015)).
Tahun 2020, Kariman, dkk melakukan penelitian yang membahas 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(Kariman et al., 2020).
Nilai fundamental didapatkan pada keputusan keenam dan nilai terkecil pada keputusan keenam belas. Penghuni South Waterfront Framework dan Perpustakaan Individu dapat mensurvei para pekerjanya(Khair et al., 2021)  .
Tahun  2019,  Kairani,  dkk  melakukan  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(Khairani et al., 2019).
Tahun  2018  peneliti  yang  bernama  Mulyani  memutuskan  bahwa  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(Mulyani, 2018).
Hasil  dari  pengujian  prosedur  pada  penelitian  yang  dialkukan  Nas  tahun  2018  adalah  keputusan  dibuat  pada pilihan. Dengan tujuan bahwa prosedur ini seharusnya memiliki pilihan untuk mengevaluasi keyakinan pengembangan pendudukan untuk membuat keputusan yang paling ideal(Nas et al., 2018).
Menurut Nasution dan Syahrizal tepatnya di tahun 2019,  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(Nasution & Syahrizal, 2019).
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(Puspitasari et al., 2013).
Pada  tahun  2019,  Putri,  dkk  melakukan  sebuah  penelitian  dimana  hasil  audit  menggunakan  metode  Multi Attribute  Utility  Theory  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(Putri et al., 2019).
Penelitian pada tahun 2019 yang dilakukan Ramadhan dan Rahmah 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(Ramadiani & Rahmah, 2019).
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(Riyadi & Sika, 2018).
Pada  tahun  2019,  Sari  dan  Hayati  menjelasakan  bahwa  Dengan  menerapkan  sistem  ini  dalam  penentuan perumahan, dapat memberikan daya pikat atau ide yang adil untuk penginapan besar(Sari & Hayati, 2019).   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 (Satria et al., 2018).
Pada  tahun  2018,  Warnilah,  dkk  berpendapat  bahwa  Pengaturan  Sistem  Informasi  ini  merupakan  respon  yang paling  pas  untuk  mengurusi  permasalahan  yang  ada  di  sekolah  dengan  Strategi  Lulus(Warnilah  et  al.,  2018). mempunyai gelar. Selain itu, tidak memenuhi syarat untuk mendapatkan bantuan dari Program Indonesia Cerdik. Dalam jaminan ini, nilai utama dan nilai terkecil.
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.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 2, July 2022, page 72-79 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i2.3639
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
Berdasarkan  gambar  1,  berikut  penjelasan  dari  beberapa  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dari  awal  proses penelitian hingga akhir.
1. Identifikasi Masalah
Merupakan  tahap  awal  dalam  pemeriksaan  ini.  Perkembangan  ini  penting  karena  ilmuwan  membentuk  isu  yang terkandung dalam objek eksplorasi dan menetapkan batas-batas masalah di bawah konsentrat sehingga lebih terlibat. 2. 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.
3. Studi Literatur
Teori yang terkait dengan permasalahan yang akan dibahas :
a. Pemilihan Karyawan Terbaik
Penilaian  kinerja  adalah  cara  yang  paling  umum  untuk  menilai  pekerjaan  perwakilan,  apakah  dalam  keadaan selaras  dengan  pedoman,  target  dan  tujuan  yang  telah  ditetapkan  oleh  organisasi.  Dari  hasil  evaluasi  tersebut akan  diberikan  pilihan  apakah  seorang  wakil  harus  diberi  kompensasi  atas  usahanya  yang  rajin  atau  diberi teguran jika presentasinya tidak sesuai dengan tatanan organisasi.
b. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  sebagai  kerangka  kerja  data  berbasis  komputer  yang  serbaguna,  cerdas,  dapat beradaptasi,  yang  secara  eksplisit  dikembangkan  untuk  membantu  pengaturan  masalah  administrasi  tidak terstruktur untuk bekerja pada sifat navigasi. Dengan cara ini, makna DSS dapat ditarik, yang digunakan untuk mengatasi masalah yang tidak terstruktur untuk memperluas nilai pilihan yang diambil.
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.
4. Penerapan Metode
Peneliti  melakukan  penerapan  dengan  metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  dapat  membantu  penyusun  dalam menentukan kriteria dan bobot pada pemilihan karyawan terbaik.
5. Perancangan
Perancangan 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.
6. Hasil Pengujian

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 2, July 2022, page 72-79 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i2.3639
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
Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  pilihan  terbaik  dari  dukungan  emosional  yang  dapat  membantu organisasi  dalam  menentukan  pilihan  dalam  menentukan  perwakilan  terbaik  dengan  strategi  MAUT,  yang  akan membantu  Penilai  dalam  mengarahkan  siklus  evaluasi  untuk  memilih  pekerja  terbaik  di  Cv.  Aurelia  Weida  Prima Medan,  agar  lebih  mudah  dan  tepat  untuk  membantu  membatasi  kesalahan  seperti  dalam  penilaian.  Strategi  yang digunakan dalam perhitungan ini adalah MAUT, alasan dilakukannya penelitian ini adalah untuk bekerja sama dengan penilai atau organisasi dalam memilih karyawan terbaik.
Peneliti  menggunakan data dari Cv.  Aurelia Weida Prima  Medan, data tersebut  merupakan data pendelegasian yang  kuat  dan  data  yang  penting  mengingat  norma-norma  yang  akan  digunakan  dalam  SPK  dengan  prosedur.  adalah suatu  sistem  yang  dapat  memberikan  batas  penalaran  yang  tegas  dan  kapasitas  korespondensi  untuk  masalah  dengan kondisi semi terkoordinasi dan tidak terstruktur. Struktur ini digunakan untuk membantu elemen-elemen dalam keadaan semi  terkoordinasi  dan  tidak  terstruktur,  dimana  tidak  ada  yang  mengetahui  secara  pasti  bagaimana  keputusan  harus dibuat  dengan  harapan  dapat  memberikan  informasi,  membimbing,  memberikan  asumsi,  dan  mengarahkan  informasi kepada klien agar memiliki pilihan untuk mencari pilihan yang dikembangkan lebih lanjut.
Pelaksanaan hipotesis dinamis yang telah digambarkan oleh ilmu-ilmu pengetahuan, misalnya, penilaian latihan dan  ilmu  dewan,secara  signifikan,  jika  di  masa  lalu  untuk  menemukan  jawaban  atas  masalah-masalah  utama,  dan penilaian  yang  digarisbawahi  harus  dibuat  (sebagai  aturan  untuk  melihat  sebagai  penting,  umumnya  keterlaluan,  atau nilai  ideal).  Dengan  memasukkan  setiap  variabel  yang  dianggap  membantu  pencapaian,  dapat  memberikan  keputusan tentang apa yang mungkin. Di dalam afiliasi, dan pilihan organisasi, kerangka kerja yang kuat ini juga dapat diterapkan untuk menyaring kemajuan pekerja. Misalnya, dalam memilih delegasi sesuai dengan 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  maju  atau  menyusun  cetak  biru  master  yang  dapat  diskalakan.  itu  juga  dapat  memberikan  ide  untuk mengisi  posisi  atau  pekerjaan  yang  terbuka.  Meskipun  tidak  memberikan  rencana  akhir,  ia  dapat  bekerja  dengan pengakuan asosiasi. Sistem Pendukung Keputusan (Spk) adalah kerangka kerja data berbasis komputer yang serbaguna, cerdas,  mudah  beradaptasi,  dan  berbasis  komputer  yang  secara  eksplisit  dikembangkan  untuk  membantu  pengaturan masalah administratif yang tidak terstruktur untuk bekerja pada sifat navigasi.
Dengan  cara  ini,  makna  dari  SPK  dapat  ditarik,  yang  digunakan  untuk  mengatasi  masalah-masalah  yang  tidak terstruktur  untuk  memperluas  nilai  dari  pilihan  yang  diambil.  Para  pengambil  keputusan  sering  dihadapkan  pada kompleksitas dan ruang lingkup pengambilan  keputusan dengan data  yang begitu banyak. Oleh karena itu, pengambil keputusan harus  mempertimbangkan resiko  manfaat/biaya dan dihadapkan pada suatu keharusan untuk  mengandalkan seperangkat  sistem  yang  dapat  memecahkan  masalah  secara  obyektif  berdasarkan  kriteria-kriteria  atau  pertimbangan- pertimbangan  yang  telah  diberikan  sebelumnya,  sistem  inilah  yang  kemudian  disebut  dengan  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK),  Penempatan  dan  pendayagunaan  sumber  daya  pada  posisi  yang  tepat  sangat  diperlukan  karena memegang  peranan  yang  sangat  strategis  dalam  meningkatkan  kinerja  organisasi,  sehingga  diperlukan  sistem pendukung  keputusan  yang  efektif  dengan  memadukan  antara  sumber  daya  manusia,  sarana/prasarana,  dan  sistem manajemen secara menyeluruh untuk mencapai tujuan organisasi.
Sistem adalah kumpulan objek-objek seperti orang, sumber daya, konsep, dan prosedur yang dimaksudkan untuk menjalankan  suatu  fungsi  tertentu  atau  memenuhi  suatu  tujuan.  Kemudian  sistem  juga  merupakan  kumpulan  dari komponen-komponen  yang berinteraksi bersama secara  kolektif  untuk  melaksanakan tujuan,  yang  menyatakan bahwa sistem pendukung keputusan adalah sistem penghasil informasi yang ditujukan untuk suatu masalah yang harus dibuat oleh  manajer,  sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  informasi  yang  dimaksudkan  untuk  membantu  manajemen dalam memecahkan masalah yang dihadapinya, membantu peneliti dalam mengambil keputusan terhadap masalah semi terstruktur,  memberikan  dukungan  untuk  penilaian  dan  tidak  dimaksudkan  untuk  menggantikan  fungsi  manajer, meningkatkan  produktivitas,  model-model  yang  merepresentasikan  suatu  masalah  dalam  bentuk  kuantitatif,  statistik, finansial atau bentuk lainnya yang dapat dianalisis.
Merupakan  komponen  sistem  pendukung  keputusan  yang  digunakan  untuk  pengguna  berkomunikasi  dengan perangkat  lunak,  sedangkan  komponen  knowledge  management  merupakan  komponen  sistem  pendukung  keputusan yang berfungsi untuk menyimpan atau mengelola pengetahuan dari seorang pakar untuk menyelesaikan masalah yang ada.  Dengan  kata  lain,  Spk  merupakan  alternatif  yang  dapat  menyelesaikan  atau  merancang  suatu  masalah  dengan sistem terstruktur dan tidak terstruktur untuk mencari kemudahan dalam melakukan penelitian.
Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  Teknik  ini  menemukan  ukuran  tertimbang  dari  kualitas  yang sama  untuk  setiap utilitas di setiap properti. Teknik ini juga dapat menangani  informasi  dari semua karyawan dengan berbagai  utilitas.  Strategi  ini  juga  siap  membantu  dalam  membuat  pilihan  dalam  memilih  motel  dengan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 2, July 2022, page 72-79 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i2.3639
mempertimbangkan berbagai kualitas - berbagai karakteristik. Teknik ini juga memiliki banyak manfaat, salah satunya adalah  peringkat  presentasi  pada  setiap  properti  (biaya  dan  manfaat)  tidak  perlu  repot  -  repot  distandarisasi.  Analisis kebutuhan  adalah  menganalisis  dari  perusahaan  untuk  menentukan  kebutuhan  yang  diperlukan  oleh  sistem.  Petunjuk yang digunakan  sebagai bahan analisis kebutuhan sistem diperoleh dengan  melakukan  wawancara dengan pihak  yang berkompeten  dan  berpengalaman  dalam  hal  penentuan  pemberian  kelayakan  kredit  sepeda  motor  yaitu  bagian  Analis Kredit  dan  melakukan  observasi,  serta  wawancara  dari  sumber  yang  dapat  dipercaya  untuk  mendapatkan  informasi mengenai detail sistem pendukung keputusan dan kelayakan sesuai bobot dan kriteria yang ada.
MAUT  digunakan  untuk  mengubah  beberapa  kepentingan  menjadi  nilai  numerik  pada  skala  0-1  dengan  0 mewakili pilihan terburuk dan 1 terbaik. mewakili pilihan terburuk dan 1 terbaik. Hal ini memungkinkan perbandingan langsung dari berbagai ukuran. Perhitungan evaluasi keseluruhan, nilai dapat didefinisikan dengan beberapa persamaan.
Secara  umum,  keunggulannya  adalah  memperluas  kapasitas  dinamis  penanganan  informasi  dan  data  bagi kliennya. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan 10 sampel data karyawan dari CV Aurelia Weida Prima Medan. Bagian data alternatif menampilkan data calon karyawan terbaik di CV. Aurelia Weida Prima Medan yang akan diambil untuk penilaian data calon karyawan, pada halaman ini kita dapat menambah input data alternatif, mengubah data dan menghapus data karyawan.. Kode pilihan diperkenalkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pemberian Kode Alternatif Alternative  C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 50 100 70 70 50 80 A2 70 90 80 100 50 100 A3 80 80 90 80 100 90 A4 80 80 100 90 80 80 A5 90 80 70 70 80 90 A6 90 90 50 80 90 100 A7 50 30 60 90 100 80 A8 40 50 70 100 70 80 A9 70 90 80 40 50 93 A10 100 90 70 100 60 80
Untuk menentukan nilai alternative pada setiap kritetia maka dilakukan perubahan nilai kriteria dengan merubah kedalam  bentuk  bilangan decimal agar  nantinya  dapat  dihasilkan  nilai  pada  masing  –  masing    alternative  kriterianya dengan melakukan perubahan angka dan bentuk nilai alternative.
C1 C2 C3 A1 = 50 * 0,01 = 0,5 A1 = 100 * 0,01 = 01 A1 = 70 * 0,01 = 0,7 A2 = 70 * 0,01 = 0,7 A2 = 90 * 0,01 = 0,9 A2 = 80 * 0,01 = 0,8 A3 = 80 * 0,01 = 0,8 A3 = 80 * 0,01 = 0,8 A3 = 90 * 0,01 = 0,9 A4 = 80 * 0,01 = 0,8 A4 = 80 * 0,01 = 0,8 A4 = 100 * 0,01 = 1 A5 = 90 * 0,01 = 0,9 A5 = 80 * 0,01 = 0,8 A5 = 70 * 0,01 = 0,7 A6 = 90 * 0,01 = 0,9 A6 = 90 * 0,01 = 0,9 A6 = 50 * 0,01 = 0,5 A7 = 50 * 0,01 = 0,5 A7 = 70 * 0,01 = 0,7 A7 = 60 * 0,01 = 0,6 A8 = 40 * 0,01 = 0,4 A8 = 50 * 0,01 = 0,5 A8 = 70 * 0,01 = 0,7 A9  = 70 * 0,01 = 0,7 A9  = 90 * 0,01 = 0,9 A9  = 80 * 0,01 = 0,8 A10 = 100 * 0,01 =1 A10 =90 * 0,01 =0,9 A10 =70 * 0,01 =0,7
Setelah melakukan perubahan pada setiap alternatif, hasilnya dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Perubahan kode alternatif
Alternative c1 c2 c3 c4 c5 c6 A1 0,5 1 0,7 0,7 0,5 0,8 C4 C5 C6 A1 = 70 * 0,01 = 0,7 A1 = 50 * 0,01 = 0,5 A1 = 80 * 0,01 = 0,8 A2 = 100 * 0,01 = 1 A2 = 50 * 0,01 = 0,5 A2 = 100 * 0,01 = 1 A3 = 80 * 0,01 = 0,8 A3 = 100 * 0,01 = 1 A3 = 90 * 0,01 = 0,9 A4 = 90 * 0,01 = 0,9 A4 = 80 * 0,01 = 0,8 A4 = 80 * 0,01 = 0,8 A5 = 70 * 0,01 = 0,7 A5 = 80 * 0,01 = 0,8 A5 = 90 * 0,01 = 0,9 A6 = 80 * 0,01 = 0,8 A6 = 90 * 0,01 = 0,9 A6 = 100 * 0,01 = 1 A7 = 90 * 0,01 = 0,9
A7 = 100 * 0,01 = 1
A7 = 100 * 0,01 = 1 A8 = 100 * 0,01 = 1 A8 = 70 * 0,01 = 0,7 A8 = 80 * 0,01 = 0,8 A9  = 40 * 0,01 = 0,4 A9  = 50 * 0,01 = 0,5 A9  = 93 * 0,01 = 0,93 A10 =100 * 0,01 =1 A10 =60 * 0,01 =0,6 A10 =80 * 0,01 =0,8

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 2, July 2022, page 72-79 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i2.3639
Alternative c1 c2 c3 c4 c5 c6 A2 0,7 0,9 0,8 1 0,5 1 A3 0,8 0,8 0,9 0,8 1 0,9 A4 0,8 0,8 1 0,9 0,8 0,8 A5 0,9 0,8 0,7 0,7 0,8 0,9 A6 0,9 0,9 0,5 0,8 0,9 1 A7 0,5 0,3 0,6 0,9 1 0,8 A8 0,4 0,5 0,7 1 0,7 0,8 A9 0,7 0,9 0,8 0,4 0,5 0,93 A10 1 0,9 0,7 1 0,6 0,8
Nilai bobot menampilkan rentang nilai dari kriteria-kriteria yang digunakan dalam metode MAUT, dalam proses pengisian  nilai  bobot  dapat  menambahkan  nilai  dan  nama  sesuai  dengan  apa  yang  diinginkan  oleh  perusahaan,  pada halaman ini juga dapat mengubah dan menghapus data nilai bobot. Dengan menggunakan teknik ini, terdapat aturan dan bobot yang dibutuhkan dalam tabel 3.
Tabel 3. 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
Metode Multi-Attribute Utility Theory mengkonversi nilai data yang ada pada kriteria ke dalam skala 0 sampai 1,  0  adalah  nilai  hasil  utilitas  terendah  dan  1  adalah  nilai  hasil  utilitas  tertinggi  dengan  persamaan  (1).  Dimana  U(x) adalah  nilai  utilitas  setiap  kriteria  dari  alternatif  X,  x  adalah  nilai  kriteria  ke-i  pada  semua  alternatif,  xi-  adalah  nilai terkecil  dari  kriteria  ke-i  pada  semua  alternatif  dan  xi+  adalah  nilai  terbesar  dari  kriteria  ke-i  pada  semua  alternatif. Setiap kriteria akan dihitung satu persatu untuk mencari hasil normalisasi matriks.
( ) (1)
Dimana hasil dari normalisasi menghasilkan nilai input utility sesuai dengan atributnya dan kriterianya hasil utility pada table 4.
Table 4. Hasil Matriks Normalisasi Alternative K1 K2 K3 K4 K5 K6 1 0,167 1,000 0,400 0,500 0,000 0,000 2 0,500 0,857 0,600 1,000 0,000 1,000 3 0,667 0,714 0,800 0,667 1,000 0,500 4 0,667 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 0,667 0,800 1,000 7 0,167 0,000 0,200 0,833 1,000 0,000 8 0,000 0,286 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
Nilai setiap kriteria dilakukan proses perhitungan perkalian normalisasi untuk menentukan hasil akhir yang memiliki persamaan sebagai berikut :
( )   ∑ ( ) (2)
Dimana v(x) merupakan evaluasi total alternatif ke-x, wi merupakan bobot relative kriteria ke-i, vi(x) merupakan hasil evaluasi atribut (kriteria) ke-i untuk alternatif ke-x, i merupakan indeks untuk menunjukkan kriteria dan n merupakan jumlah kriteria. Dapat dilihat pada tabel 5.
Table 5. Hasil Perhitungan Perangkingan Alternative K1 K2 K3 K4 K5 K6 1 0,050 0,200 0,060 0,100 0,000 0,000 2 0,150 0,171 0,090 0,200 0,000 0,120 3 0,200 0,143 0,120 0,133 0,130 0,060

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 2, July 2022, page 72-79 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i2.3639
Alternative K1 K2 K3 K4 K5 K6 4 0,200 0,143 0,150 0,167 0,078 0,000 5 0,250 0,143 0,060 0,100 0,078 0,060 6 0,250 0,171 0,000 0,133 0,104 0,120 7 0,050 0,000 0,030 0,167 0,130 0,000 8 0,000 0,057 0,060 0,200 0,052 0,000 9 0,150 0,171 0,090 0,000 0,000 0,078 10 0,300 0,171 0,060 0,200 0,026 0,000
Setelah  perhitungan  didapatkan,  maka  dilakukan  keputusan  dari  rangking  tertinggi  sampai  rangking  terendah, sehingga hasil disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel perankingan Alternative Total Rank A9 15,746 1 A10 10.757 2 A6 10,428 3 A8 8,369 4 A7 7,377 5 A5 5,691 6 A4 4,738 7 A3 4,141 8 A2 2,731 9 A1 1,410 10
Hasil perangkingan pada table 5 di dapat nilai yang tertinggi adalah A9  = 15,746 sedangkan nilai terendah yaitu A1= 1,410. 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  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 Manager dapat  melihat  dan  pergi  dengan  pilihan dalam mencari tahu apa yang bagus dan benar.

## 4. KESIMPULAN
Dengan  cara  ini,  makna  SDM  dapat  ditarik,  yang  digunakan  untuk  mengatasi  masalah  yang  tidak  terstruktur  untuk memperluas nilai dari pilihan yang dibuat. Para pengambil keputusan sering dihadapkan pada kompleksitas dan ruang lingkup pengambilan keputusan dengan jumlah data yang sangat banyak. Oleh karena itu, pengambil keputusan harus mempertimbangkan  resiko  manfaat/biaya  dan  dihadapkan  pada  suatu  keharusan  untuk  mengandalkan  seperangkat sistem  yang  dapat  memecahkan  masalah  secara  objektif  berdasarkan  kriteria  atau  pertimbangan  yang  telah  diberikan sebelumnya,  sistem  ini  kemudian  disebut  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK),  Metode  MAUT  secara  umum  akan digunakan untuk melakukan survei pelaksanaan pendelegasian dengan memeriksa model-model yang telah ditentukan. Beberapa  pedoman  yang  digunakan  adalah  managerial  bearing,  kepercayaan,  kewajiban,  disiplin,  usaha  bersama  dan target  pelaksanaan  pendelegasian.  Selain  menggunakan  metodologi  ini,  diterima  bahwa  berbagai  pencipta  menyusun jaminan  itu,  semua  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 yang dapat  menutup  penentuan  pekerja  terbaik  dengan  mencari  tumpukan.  Sehingga  cenderung  beralasan  bahwa  kerangka kerja yang harus diberdayakan asosiasi untuk diikuti adalah keputusan ahli terbaik yang lebih menarik dan tepat melalui alat ukur seperti ini atau metode MAUT. dari hasil yang telah ditentukan dan telah dihasilkan oleh peneliti, hasil situasi pada  tabel  5  mendapatkan  nilai  utama  adalah  A9  =  15.746  sedangkan  nilai  terkecil  adalah  keputusan  A1  =  1.410. Setelah  hasil  penentuan  situasi  diperoleh,  maka  dilakukan  pemilihan  10  model  oleh  CV.  Aurelia  Weida  Prima  untuk membantu memilih karyawan terbaik dan melakukan seleksi yang adil untuk memotivasi dan mendorong pekerja.

## REFERENCES
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).
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.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 2, July 2022, page 72-79 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i2.3639
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 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 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
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 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
Mulyani, T. (2018). Tayangkan Pada Radio Fantasi Fm Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory ( Maut ) . x . 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
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 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
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.
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
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.
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
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
Warnilah, A. I., Studi, P., Informasi, S., Bina, U., & Informatika, S. (2018). Sistem Informasi Seleksi Penerima Program Indonesia . 11 (2), 96–105.