KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 2088-2095 DOI 10.30865/klik.v4i4.1733 https://djournals.com/klik

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Leader Terbaik Menerapkan Menggunakan Metode Multi-Atribute Utility Theory (MAUT)
Sylvia Situmorang 1 , Rima Tamara Aldisa 2,*
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Fakultas Teknologi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 sylviasitumorang60@gmail.com, 2,* rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com
Abstrak− Leader  merupakan  orang  yang  mempunyai  sebuah  keterampilan  dan  kekuatan,  termasuk  dalam  keterampilan  pada  suatu bidang  yang  dapat  mempengaruhi  orang  lain  agar  melakukan  pekerjaan  tertentu  secara  bersamaan  dalam  mencapai  suatu  tujuan. Seorang Leader memiliki peran penting dalam mempengaruhi kinerja karyawan untuk meningkatkan jumlah keuntungan yang dapat diperoleh  perusahaan.  Proses  pemilihan  Leader  terbaik  merupakan  salah  satu  kegiatan  yang  harus  dilakukan  secara  rutin  oleh perusahaan dalam meningkatkan kualitas karyawan secara berkelanjutan. Dengan demikian perusahaan membutuhkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) agar dapat mempermudah perusahaan tersebut dalam melaksanakan kegiatan pemilihan Leader terbaik dari segi waktu dengan memperoleh hasil yang lebih efektif dan efisien. Metode yang digunakan oleh penulis dalam SPK ini adalah metode Multi Atribute Utility Theory (MAUT). Adapun kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah memiliki jiwa seorang pemimpin, kreatifitas yang tinggi, penampilan yang menarik, loyalitas, dan memiliki pengalaman kerja dalam bidang tersebut. Hasil dari  penelitian  Pemilihan  Leader  Terbaik  yang  layak  untuk  menjadi  leader  terbaik  adalah  alternatif  A3  dengan  nilai  utilitas  akhir 1,2066058atas nama “Jessica Oktavia”.
Kata Kunci: Pemilihan; Leader; SPK; Metode MAUT
Abstract− Leaders  are  people  who have  skills  and  strengths,  including  skills  in  a  field,  that  can influence  others  to  do  certain  jobs together to achieve a goal. A leader has an important role in influencing employee performance to increase the amount of profit the company can get. The process of selecting the best leader is one of the activities that must be carried out regularly by the company to improve  the  quality  of  its  employees  on  an  ongoing  basis.  Thus,  the  company  needs  a  decision  support  system  (SPK)  in  order  to facilitate the company in carrying out the best leader selection activities in terms of time and obtaining more effective and efficient results. The method used by the author in this SPK is the Multi-Atribute Utility Theory (MAUT) method. The criteria used in this study are having the soul of a leader, high creativity, attractive appearance, loyalty, and having work experience in this field. The result of the Best Leader Selection research that deserves to be the best leader is alternative A3 with a final utility value of 1.2066058 on behalf of "Jessica Oktavia.".
Keywords: Selection; Leader; DSS; MAUT Method

## 1. PENDAHULUAN
Leader adalah salah satu fungsi manajemen untuk mempengaruhi, mengarahkan memotivasi dan mengawasi orang lain dalam  menyelesaikan  berbagai  tugas  yang  sudah  direncanakan  agar  dapat  mencapai  tujuan  dan  sasaran  organisasi. Keterampilan seorang leader akan sangat mempengaruhi kinerja dalam organisasi, terutama dalam hal mencapai tujuan organisasi. Seseorang dapat dikatakan memiliki kemampuan dalam kepemimpinan yang baik jika mempunyai beberapa kemampuan  khusus  dalam  bersikap.  Sikap  yang  dibutuhkan  dalam  kepemimpinan  antara  lain  adalah  memiliki keterampilan  sosial,  kebijaksanaan,  keberanian,  dan  mampu  membuat  keputusan. Leader merupakan  hal  yang  sangat penting dalam suatu perusahaan atau organisasi karena leader adalah salah satu kunci dalam keberhasilan tim mencapai tujuan dengan baik.Alasan utama mengapa seorang leader sangat dibutuhkan adalah dapat membangun tim yang kuat[1]– [5].
Dalam sebuah proses pengambilan keputusan pada pemilihan leader terbaik bukanlah hal yang mudah. Seorang pimpinan  dan  bagian Human  Resource  Development (HRD)  harus  melakukannya  dengan  sangat  teliti  agar  setiap karyawan yang menjadi kandidat dapat memenuhi kriteria dari perusahaan dalam proses pengambilan keputusan tersebut. Ada  beberapa  factor  pendukung  untuk  pemilihan leader terbaik  pada  perusahaan,  seperti  memiliki  jiwa  seorang pemimpin,  kreativitas  yang  tinggi,  penampilan  yang  menarik,  loyalitas,  dan  memiliki  pengalaman  kerja  pada  bidang tersebut. Namun tidak hanya kriteria itu saja, ada beberapa kriteria lainnya yang menjadi penentu utama dalam pemilihan leader terbaik  seperti  riwayat  pendidikan,  umur,  sikap,  memiliki  tingkat  kepercayaan  diri  yang  tinggi  dan  memiliki komunikasi  yang  baik.  Untuk  itu  dibutuhkan  sebbuah  sistem  yang  dapat  membantu  mendukung  keputusan  yang dihasilkan yang dikenal dengan Sistem Pendukung Keputusan (SPK).
Pemilihan leader pada  Irian  Supermarket  sampai  pada  saat  ini  masih  menggunakan  sistem  manual  dengan penilaian  fisik  atau  tidak  memiliki  kriteria  khusus,  sehingga  hasil  yang  diperoleh  tidaklah  akurat  dengan  standar operasional prosedur pemilihan. Maka dari itu diharapkan agar sistem penyeleksian dalam pemilihan leader terbaik tidak hanya dengan memenuhi kriteria saja, melainkan harus disertai juga dengan nilai pembobotan kriteria agar pengambilan keputusan dapat dengan mudah dikarenakan adanya pembobotan kriteria dalam bentuk angka. Pada sistem ini, terdapat metode  yang  dapat  diterapkan  dalam  menghasilkan  alternatif  terbaik  untuk  pemecahan  masalah  dengan  kondisi  semi terstruktur dan tak terstruktur, diantaranya metode MOOSRA, OCRA,  COPRAS, MABAC, ARAS dan VIKOR. Dari metode-metode  tersebut,  pada  penelitian  ini  digunakan  metode Multi  Atribute  Utility  Theory (MAUT)  dikarenakan metode  ini  banyak  digunakan  dalam  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan. Multi  Atribute  Utility  Theory (MAUT)
Sylvia Situmorang, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Leader Terbaik Menerapkan Menggunakan Metode Multi- Atribute Utility Theory (MAUT)
adalah metode yang digunakan dalam pembuatan urutan alternatif keputusan dan pemilihan alternatif terbaik pada saat pengambilan keputusan dengan menggunakan beberapa tujuan atau  kriteria dalam mengambil keputusan tertentu. Hirarki fungsional  dengan  input  utama  presepsi  manusia  merupakan  salah  satu  hal  yang  paling  penting  dalam  metode MAUT.MAUT memiliki sstem kerja seperti penyederhanaan suatu persoalan kompleks yang tidak terstruktur, strategis, dan dinamik menjadi bagian-bagiannya, lalu melakukan penataan dalam suatu hierarki. Kemudian tingkat kepentingan setiap variable diberi nilai numerik secara subjektif tentang seberapa penting variable tersebut secara relative daripada variable lainnya. Dengan adanya pertimbangan tersebut lalu dilakukan perbandingan  untuk menetapkan variable yang memiliki prioritas tertinggi dan yang dapat mempengaruhi hasil pada sistem tersebut.
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  oleh  Lia  pada  tahun  2018  melakukan  studi  tentang  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  team  leader  shift  terbaik  dengan  menggunakan  metode  ARAS.  Penelitian  ini  didasari  untuk menghindari subjektifitas keputusan yang dihasilkan yang dapat membantu perusahaan dalam memilih team leader shift terbaik  dengan  memperoleh  hasil  yang  dengan  memenuhi  standar  operasional  prosedur  pemilihan.  Sistem  pendukung keputusan  yang  digunakan  dengan  metode Additive  Ratio  Assessment (ARAS)  untuk  perangkingan  dengan membandingkan  nilai  indeks  keseluruhan  setiap  alternatif  terhadap  nilai  indeks  keseluruhan  alternatif  optimal[6]. Kemudian, Wanda pada tahun 2019 melakukan studi tentang penerapan metode TOPSIS dalam pemilihan leader official PKKMB  terbaik.  Penelitian  ini  dilatar  belakangi  oleh  permasalahan  pemilihan  mahasiswa  yang  akan  menjadi  leader official yang sering tidak memenuhi kriteria yang dibutuhkan oleh pihak kemahasiswaan dan menghambat kinerja pihak kemahasiswaan. Sistem keputusan yang digunakan dengan metode TOPSIS untuk pembobotan kriteria[7]. Kemudian, Ade pada tahun 2020 melakukan studi tentang implementasi sistem penunjang keputusan dalam pemilihan calon team leader  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Penelitian  ini  didasari  karena pemilihan  calon  team leader  pada  perusahaan  tersebut  masih  dilakukan  dengan  sistem  manual  sehingga  kurang  sesuai  dengan  standar operasional. Sistem pendukung keputusan yang digunakan dengan metode SAW untuk perangkingan kriteria[8]. Fadila pada tahun 2019 melakukan studi tentang penerapan metode ARAS dalam pemilihan asisten perkebunan terbaik pada PTPN V. Penelitan ini didasari karena seorang asisten yang berperan sebagai membantu manager dan karyawan dalam melaksanakan  pekerjaannya  di  lapangan.  Sistem  pendukung  keputusan  yang  digunakan  dengan  metode  ARAS  untuk pembobotan kriteria-kriteria[9].
Dengan  ini  penulis  melakukan  penelitian  ini  bertujuan  untuk  penentuan  pemilihan  leader  terbaik  dengan menggunakan  metode Multi  Atribute  Utility  Theory (MAUT).  Sehingga  memperoleh  output  yang  diharapkan  dapat mempermudah Human Resource Development (HRD) dalam proses pemilihan leader terbaik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Leader  Terbaik  menerapkan  Metode  MAUT dilakukan terlihat pada gambar 1 berikut:
Sylvia Situmorang, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Leader Terbaik Menerapkan Menggunakan Metode Multi- Atribute Utility Theory (MAUT)
Berikut keterangan dan penjelasan dari gambar 1 di atas.
a. Mengidentifikasi Masalah
Sebagai  Langkah  awal  dalam  penelitian,  agar  tidak  terjadi  kekacauan  dalam  penyelesaian  masalah  yang  akan diselesaikan/diteliti maka terlebih dahulu harus dilakukan identifikasi masalah secara jelas, serta menentukan studi kasus yang  akan  digunakan.  Masalah  yang  akan  diangkat  yaitu  pemilihan  leader  terbaik  pada  Irian  Super  Market  Tanjung Morawa.
b. Studi Literatur
Dilakukan  untuk  mengetahui  gambaran  secara  menyeluruh  penelitian  yang  akan  dilakukan.  Penulis  akan mengumpulkan  referensi  dari  beberapa  studi  terdahulu  serta  beberapa  informasi  yang  terkait  dengan  penelitian  yang dilakukan.
c. Tahapan Penerapan Metode
Sudah sesuai dengan tujuan yang akan dicapai, sehingga dapat diketahui apakah metode MAUT dapat menjadi alternatif hasil perhitungan pemilihan leader terbaik.
d. Tahapan Pelaporan
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  akhir  yang  berisi  pembuatan  laporan  hasil  evaluasi  seluruh  tahapan  kegiatan penelitian yang dilakukan dalam pemilihan leader terbaik dan tahapan untuk memberikan masukan dalam pengembangan sistem pemilihan leader terbaik yang akan datang.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan suatu sistem informasi interaktif yang dapat menyediakan sekumpulan informasi,  pemodelan,  dan  dapat  memanipulasi  data.  Sistem  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  dalam pengambilan keputusan pada situasi terstruktur ataupun semiterstruktur, yang dimana seorangpun tidak dapat mengetahui secara pasti seperti apa proses keputusan tersebut dilakukan[10]–[14]. Definisi lainnya menurut Little mengemukakan bahwa “Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu sistem informasi berbasis computer yang menghasilkan berbagai permasalahan  dengan  menggunakan  data  atau  model”[15]–[18].  Tahapan  dalam  pengambilan  keputusan  diantaranya Identifikasi masalah, Pemilihan model pemecah masalah, Pengumpulan data, Pengimplementasian model, Evaluasi data, Melaksanakan solusi terpilih. Selanjutnya manfaat penerapan SPK untuk memprediksi kesalahan yang seharusnya tidak terjadi,  Dapat  melakukan  prediksi  masa  depan,  dapat  menghemat  biaya  dan  waktu,  Menngkatkan  fleksibilitas, Menggunakan model matematis.

## 2.3 Pemilihan Leader
Leader atau  seorang  pemimpin  kelompok  mempunyai  tanggungjawab  yang  tinggi  dalam  sebuah  kesuksesan  atau gagalnya pekerjaan yang telah dibebankan oleh perusahaan kepada tim. Maka dari itu, bagi seorang pemimpin kelompok mendapatkan dukungan manajemen dan melihat hasil merupakan hal paling penting dari pada reward apapun. Seorang pemimpin harus memiliki garis atau jalur agar dapat memilih diantara membiarkan kelompok berjalan dengan sendirinya dan menjaganya agar tetap berjalan bersama[8].

## 2.4 Multi Atribute Utility Theory (MAUT)
Metode Multi  Atribute  Utility  Theory (MAUT)  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Keeney dan  Raiffa  pada  tahun  1976. Kesederhanaan  dari  metode  MAUT  adalahsalah  satu  keuntungan  dari  Teknik  ini,  dan  hal  tersebut  dapat  memberikan kebebasan suatu Tindakan yang melimpah kepada para pembuat keputusan dalam membuat hasilnya lebih akurat dan realistis[19].  Informasi  masukan  dari  metode  MAUT  ditentukan  dengan  menggunakan  matriks  keputusan.  Matriks keputusan  tersebut  memiliki alternatif  dan  atribut yang  dinyatakan  berdasarkan  informasi  yang  diterima  dari pembuat keputusan. Metode ini mempunyai fitur metode kompensasi, Atribut tersebut tidak tergantung antara satu dengan yang lainnya, Atribut kualtatif diubah menjadi atribut kuantitatif. Secara ringkas langkah-langkah dalam metode MAUT adalah sebagai berikut[20]:
a. Membentuk Mariks Keputusan
Informasi masukan dari metode MAUT ditentukan dengan menggunakan matriks keputusan[21]. Pada matriks ini, alternatif  dan  atribut  ditentukan  berdasarkan  dengan  informasi  yang  diterima  dari  pembuat  keputusan,  seperti  yang ditunjukkan pada Persamaan:
𝑋 =
[ 𝑟𝑖1 ⋯ 𝑟1𝑗  ⋯ 𝑟𝑖𝑛 ⋮ ⋱ ⋮    ⋱ ⋮ 𝑟𝑖1 ⋯ 𝑟𝑖𝑗   … 𝑟𝑖𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑟𝑚1 … 𝑟𝑚𝑗 ⋱ ⋮ ⋯ 𝑟𝑚𝑛 ]
∶ 𝑖 = 1, … , 𝑚,    𝑗 = 1, … , 𝑛 (1)
r ij adalah elemen dari matriks keputusan untuk alternatif ke-I dalam atribut jth. Selanjutnya, pembuat keputusan memberikan bobot atribut  [w1; w2; …; wn].
Sylvia Situmorang, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Leader Terbaik Menerapkan Menggunakan Metode Multi- Atribute Utility Theory (MAUT)
b. Menghitung Matriks Normalisasi
Nilai-nilai  matriks  keputusan  dinormalisasi  tergantung  dengan  tipe  atribut  positf  dan  negative.  Persamaan  (2) digunakan untuk menormalisasikan atribut positif, dan Persamaan (3) digunakan untuk menormalisasikan nilai atribut negative.
r ij ∗ = rij−min (rij) max(rij)−min (rij) ; i = 1, … , m,   j = 1, … , n (2)
r ij ∗ =  1 + rij−min (rij) max(rij)−min (rij) ; i = 1, … , m,   j = 1, … , n (3)
c. Menghitung Nilai Marginal Utilitas
r* ij merupakan  jumlah  yang  telah  dinormalisasi  dari  matriks  keputusan  dengan  alternatif  dalam  atribut j th. Selanjutnya membuat Skor Utilitas Marjinal yaitu digunakan untuk penentuan skor utilitas marjinal dengan persamaan
𝑢 𝑖𝑗 = 𝑒(𝑟∗𝑖𝑗) 2 1.71 ; 𝑖 = 1, … , 𝑚,    𝑗 = 1, … , 𝑛 (4)
Dimana u ij menyatakan skor utilitas marjinal dengan alternatif dalam atribut j th. Pada Langkah akhir, skor utilitas akhir  pada  setiap  alternatif  akan  dihitung  dengan  menggunakan  sebuah  pertimbangan  bobot  masing-masing  atribut, dengan persamaan.
d. Menghitung Nilai Utilitas Akhir
𝑈  ∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ∗   𝑊 𝑗 ; 𝑖 = 1, … , 𝑚
(5)
Skor utilitas akhir dari alternatif disusun berdasarkan peringkat akhir dengan urutan menurun, dan alternatif terbaik adalah alternatif dengan perolehan skor utilitas akhir tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam proses pemilihan leader terbaik masih dilakukan secara manual dan hanya sebatas dengan menggunakan data yang sangat minim. Diantaranya hanya dengan menilai secara fisik seorang kandidat dan pengalaman beserta latar belakang Pendidikan  tanpa  melihat  kriteria  dan  kemampuan  memimpin  kandidat  tersebut.  Sehingga  hasil  tersebut  hanya mengandalkan informasi yang sangat kurang akurat untuk pengambilan sebuah keputusan.

## 3.1 Matriks Keputusan
Pada penelitian ini menggunakan metode MAUT, dalam proses  pemilihan leader terbaik. Metode MAUT memerlukan kriteria-kriteria dan bobot preferensi untuk mengukur kinerja relative dari alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis  yang  sederhana.  Pada  tabel  1  data  Alternatif  yang  berisikan  alternatif-alternatif  yang  dibuat  mulai  dari Pendidikan, umur, kreatifitas, sikap, dan pengalaman kerja.
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Keterangan Pendidikan (C1) Umur (C2) Kreatifitas (C3) Sikap (C4) Pengalaman Kerja (C5) A1 Refni Eka SMA 23 Tahun Cukup Baik 5 Tahun A2 Syahriannisa SMA 24 Tahun Baik Sangat Baik 3 Tahun A3 Jessica Oktavia S1 23 Tahun Sangat Baik Sangat Baik 3 Tahun A4 Yedam S1 22 Tahun Sangat Baik Baik 5 Tahun A5 Jaemin D3 26 Tahun Cukup Sangat Baik 4 Tahun
Pada tabel 2, tabel kriteria yang merupakan kriteria yang digunakan oleh penulis yang berisikan keterangan, jenis kriteria dan bobot yang telah ditentukan.
Tabel 2. Tabel Kriteria Kriteria Keterangan Jenis Kriteria  Bobot C1 Pendidikan Benefit 0,457 C2 Umur Cost 0,257 C3 Kreatifitas Benefit 0,157 C4 Sikap Benefit 0,090 C5 Pengalaman kerja Benefit 0,040
Table 3 adalah table bobot nilai alternatif, yang sudah disusun sesuai dengan yang dibutuhkan mulai dari nama dan nilai bobot, dimana masing-masing memiliki isian yang berbeda pada setiap tingkatannya.
Sylvia Situmorang, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Leader Terbaik Menerapkan Menggunakan Metode Multi- Atribute Utility Theory (MAUT)
Tabel 3. Bobot Nilai Alternatif
Kriteria Keterangan Nilai C1 S1 3 D3 2 SMA 1 C3 Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3
Dari  data  alternatif  yang  telah  dikerjakan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  rating  kecocokan alternatif pada setiap kriteria yang telah dibuat seperti table berikut :
Tabel 4. Rating Kecocokan Alternatif Pada Setiap Kriteria
Alternatif  Pendidikan  Umur  Kreatifitas  Sikap  Pengalaman Kerja A1 1 23 3 4 5 A2 1 24 4 5 3 A3 3 23 5 5 3 A4 3 22 5 4 5 A5 2 26 3 5 4

## 3.2 Penerapan MAUT
a. Dari data alternatif yang sudah dimulai, maka diperoleh nilai matriks keputusan dari rating kecocokan alternatif seperti pada tabel 5 berikut:
Tabel 5. Matriks Keputusan Xij  C1  C2  C3  C4  C5 A1 1 23 3 4 5 A2 1 24 4 5 3 A3 3 23 5 5 3 A4 3 22 5 4 5 A5 2 26 3 5 4
b. Matriks Keputusan dinormalisasi
Nilai-nilai  yang  akan  dinormalisasi  dari  matriks  keputusan  ditentukan  pada  tipe  atribut  positif  atau  negative, berikut ini merupakan nilai yang akan dinormalisasi dari atribut pertama.
C1 r 11 = 1−1 5−1 = 0 4 = 0 𝑟 21 = 1−1 5−1 = 0 4 = 0 𝑟 31 = 3−1 5−1 = 2 4 = 0.5 𝑟 41 = 3−1 5−1 = 2 4 = 0.5 𝑟 51 = 2−1 5−1 = 1 4 = 0.25
C2 𝑟 12 =  1 +   ( 1−22 26−1 ) = 1 + ( −21 25 ) = 0.16 𝑟 22 =  1 +   ( 1−24 26−1 ) = 1 + ( −23 25 ) = 0.08 𝑟 32 =  1 +   ( 1−23 26−1 ) = 1 + ( −22 25 ) = 0.12 𝑟 42 =  1 +   ( 1−22 26−1 ) = 1 + ( −21 25 ) = 0.16 𝑟 52 =  1 +   ( 1−26 26−1 ) = 1 + ( −25 25 ) = 0
C3 𝑟 13 = 3−1 5−1 = 2 4 = 0.5 𝑟 23 = 4−1 5−1 = 3 4 = 0.75 𝑟 33 = 5−1 5−1 = 4 4 = 1 𝑟 43 = 5−1 5−1 = 4 4 = 1
Sylvia Situmorang, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Leader Terbaik Menerapkan Menggunakan Metode Multi- Atribute Utility Theory (MAUT)
𝑟 53 = 3−1 5−1 = 2 4 = 0.5
C4 𝑟 14 = 4−1 5−1 = 3 4 = 0.75 𝑟 24 = 5−1 5−1 = 4 4 = 1 𝑟 34 = 5−1 5−1 = 4 4 = 1 𝑟 44 = 4−1 5−1 = 3 4 = 0.75 𝑟 54 = 5−1 5−1 = 4 4 = 1
C5 𝑟 15 = 5−1 5−1 = 4 4 = 1 𝑟 25 = 3−1 5−1 = 2 4 = 0.5 𝑟 35 = 3−1 5−1 = 4 4 = 0.5 𝑟 45 = 5−1 5−1 = 4 4 = 1 𝑟 55 = 4−1 5−1 = 3 4 = 0.75
Dengan nilai diatas dapat nilai-nilai normal dari matriks keputusan :
c. Nilai Utilitas Marginal
Nilai utilitas marginal diperoleh sesuai dengan nilai normal dari matriks keputusan. Langkah berikutnya mencari nilai Utilitas Marginal dari matriks keputusan.  Berikut ini adalah nilai utilitas marginal dari atribut pertama: 1. Menghitung Utilitas Marjinal (uij)
C1
𝑈 11 = 𝑒 (02) 1.71 − 1 =   −0.5848
𝑈 21 = 𝑒 (02) 1.71 − 1 =   −0.5848
𝑈 31 = 𝑒 (0.52) 1.71 − 1 =  0,1661
𝑈 41 = 𝑒 (0.52) 1.71 − 1 =  0,1661
𝑈 51 = 𝑒 (0.252) 1.71 − 1 =  0,0377
C2
𝑈 12 = 𝑒 (0.162) 1.71 − 1 =  0,0152
𝑈 22 = 𝑒 (0.082) 1.71 − 1 =  0,0037
𝑈 32 = 𝑒 (0.122) 1.71 − 1 =  0,0085
𝑈 42 = 𝑒 (0.162) 1.71 − 1 =  0,0152
𝑈 52 = 𝑒 (02) 1.71 − 1 =   −0.5848
C3
𝑈 13 = 𝑒 (0.52) 1.71 − 1 =  0,1661
𝑈 23 = 𝑒 (0.752) 1.71 − 1 =  0,4415
𝑈 33 = 𝑒 (12) 1.71 − 1 =  1,0048
𝑈 43 = 𝑒 (12) 1.71 − 1 =  1,0048
𝑈 53 = 𝑒 (0.52) 1.71 − 1 =  0,1661
C4
0 0.16 0.5 0.75 1 0 0.08  0.75 1 0.5 Xij = 0.5 0.12 1 1 0.5 0.5 0.16 1 0.75 1 0.25 0 0.5 1 0.75
Sylvia Situmorang, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Leader Terbaik Menerapkan Menggunakan Metode Multi- Atribute Utility Theory (MAUT)
𝑈 14 = 𝑒 (0.752) 1.71 − 1 =  0,4415
𝑈 24 = 𝑒 (12) 1.71 − 1 =  1,0048
𝑈 34 = 𝑒 (12) 1.71 − 1 =  1,0048
𝑈 44 = 𝑒 (0.752) 1.71 − 1 =  0,4415
𝑈 54 = 𝑒 (12) 1.71 − 1 =  1,0048
C5
𝑈 15 = 𝑒 (12) 1.71 − 1 =  1,0048
𝑈 25 = 𝑒 (0.52) 1.71 − 1 =  0,1661
𝑈 35 = 𝑒 (0.52) 1.71 − 1 =  0,1661
𝑈 45 = 𝑒 (12) 1.71 − 1 =  1,0048
𝑈 55 = 𝑒 (0.752) 1.71 − 1 =  0,4415
2. Menghitung Utilitas Akhir (ui)
U1 = (-0.5848*0.457) + (0,0152*0.257) + (0,1661*0.157) + (0,4415*0.90) + (1,0048*0.40) = 0,5620005 U2 = (-0.5848*0.457) + (0,0037*0.257) + (0,4415*0.157) + (1,0048*0.90) + (0,1661*0.40) = 0,7737728 U3 = (0,1661*0.457) + (0,0085*0.257) + (1,0048*0.157) + (1,0048*0.90) + (0,1661*0.40) = 1,2066058 U4 = (0,1661*0.457) + (0,0152*0.257) + (1,0048*0.157) + (0,4415*0.90) + (1,0048*0.40) = 1,0368377 U5 = (0,0377*0.457) + (-0.5848*0.257) + (0,1661*0.157) + (1,0048*0.90) + (0,4415*0.40) = 0,973933
Dalam menetapkan peringkat dari hasil perhitungan metode MAUT perangkingan dilakukan dengan mengurutkan dari nilai tertinggi hingga ke nilai terendah, semakin tinggi nilai maka akan semakin besar peluang kandidat yang akan menjadi leader terbaik. Berikut ini tabel 7 merupakan hasil akhir nilai preferensi dari yang tertinggi hingga terendah.
Tabel 7 . Perangkingan dengan metode MAUT Alternatif Karyawan Nilai Preferensi  Peringkat A3 Jessica Oktavia 1,2066058 1 A4 Yedam 1,0368377 2 A5 Jaemin 0,973933 3 A2 Syahriannisa 0,7737728 4 A1 Refni Eka 0,5620005 5
Dari tabel 7 hasil pemilihan Leader terbaik dengan menerapkan metode MAUT berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan maka karyawan bernama “Jessica Oktavia” sebagai alternatif A3 dengan nilai utilitas akhir1 2066058 sebagai karyawan yang layak menjadi Leader Terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dan pembahasan tentang Penerapan Metode MAUT dalam Pemilihan Leader Terbaik dapat diambil kesimpulan  sebagai  berikut:  Semakin  banyaknya  factor  yang  harus  dipertimbangkan  dalam  proses  pengambilan keputusan  maka  semakin  sulit  juga  untuk  mengambil  keputusan  terhadap  suatu  permasalahan[22].  Adapun  kriteria penilaian dalam pemilihan leader terbaik yaitu: Pendidikan, Umur, Kreatifitas, Sikap, serta Pengalaman kerja. Hasil dari pembahasan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Leader Terbaik dengan menggunakan Metode MAUT berdasarkan kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan  karyawan  Bernama  “Jessica  Oktavia”  alternatif  A3  dengan  nilai  utilitas akhir1,2066058sebagai  karyawan  yang  layak  menjadi  leader  terbaik.  Penerapan  Metode  MAUT  memiliki  konsep sederhana  dan  mudah  dipahami  untuk  pemilihan  leader  terbaik.  Proses  dari  pemilihan  leader  terbaik  yang  dilakukan dengan  menerapkan  metode  MAUT,  dimulai  dari  penentuan  kriteria  serta  sistem  pendukung  keputusan  ini  mampu menampilkan nilai utilitas terbesar sebagai bahan pertimbangan dan alat bantu dalam pengambilan keputusan. Metode MAUT  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  dilanjutkan  dengan  proses  menghitung  nilai  utilitas  terbesar  dari sejumlah alternatif.

## REFERENCES
[1] A. Ahmad and B. Haryanto, “The Leadership Role of Junior High School Principals in Maintaining Institutional Sustainability in the Covid-19 Era,” Indones. J. Law Econ. Rev. , vol. 18, no. 1, pp. 10–21070, 2023.
[2] P. N. F. Ami and M. I. Anshori, “Leadership Ethics Study in Heifetz Perspective and Burns Perspective,” Indones. J. Contemp. Multidiscip. Res. , vol. 2, no. 4, pp. 821–838, 2023.
[3] A. L. Arifin and M. Takrim, “Integritas dan Kepemimpinan Milenial: Kasus pada HR Leader,” Anterior J. , vol. 20, no. 3, pp. 87–96, 2021.
Sylvia Situmorang, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Leader Terbaik Menerapkan Menggunakan Metode Multi- Atribute Utility Theory (MAUT)
[4] M. Zamroji, “The Nature Of Leadership,” ZAHRA Res. Tought Elem. Sch. Islam J. , vol. 1, no. 2, pp. 46–57, 2020.
[5] S. D. Suryono, “BUILDING EFFECTIVE ORGANIZATION THROUGH QUALITY OF RELATIONSHIP BETWEEN LMX AND OCB: A META-ANALYSIS,” Psibernetika , vol. 15, no. 2, 2023.
[6] L.  Ciky et  al. ,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  TEAM  LEADER  SHIFT  TERBAIK  DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARAS STUDI KASUS PT . ANUGRAH BUSANA INDAH,” vol. 5, pp. 101–106, 2018.
[7] W. R. Fadillah, A. Yustika, L. Alfiza, and E. Irawan, “Penerapan Metode Topsis dalam Pemilihan Leader Official PKKMB Terbaik,” no. September, pp. 211–220, 2019.
[8] A. Rizki, S. Purba, and D. Kusumaningsih, “Implementasi Sistem Penunjang Keputusan Dalam Pemilihan Calon Team Leader Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ),” vol. 5, no. 4, pp. 537–543, 2021.
[9] F. Pratiwi, F. T. Waruwu, D. P. Utomo, and R. Syahputra, “Penerapan Metode ARAS Dalam Pemilihan Asisten Perkebunan Terbaik Pada PTPN V,” in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 2019, vol. 1, no. 1.
[10]  R.  T.  Aldisa,  “Penerapan  Metode  MABAC  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Aplikasi  Pemesanan  Hotel Terbaik,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 1, pp. 191–201, 2022, doi: 10.47065/josh.v4i1.2415.
[11]  Mesran  and  D.  P.  Indini,  “Analisis  Dalam  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Content  Creator  Mahasiswa  Terbaik  Menerapkan Metode EDAS dan ROC,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 4, pp. 912–921, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4093.
[12]  A. Iskandar, “Penerapan Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) Dalam Penyeleksian Kelayakan Nasabah Penerima Kredit,” J. Comput. Syst. Informatics … , vol. 4, no. 1, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2499.
[13]  H. Ekawati and Y. Yunita, “Penerapan Metode MOOSRA dalam Rekomendasi Platform Investasi Emas Online Terbaik dengan Pembobotan ROC,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. 2, pp. 778–786, 2023.
[14]  B. Anwar, W. Simatupang, M. Muskhir, D. Irfan, and A. H. Nasyuha, “Kombinasi Penerapan Metode WASPAS dan Rank Order Centroid (ROC) dalam Keputusan Pemilihan Teknologi Kamera Ponsel Terbaik,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 1431–1437, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2655.
[15]  Y. K. Devie and R. Anamisa, SISTEM INFORMASI & IMPLEMENTASI UNTUK PENDUKUNG KEPUTUSAN: Studi Kasus: Sitem Rekomendasi . Media Nusa Creative (MNC Publishing), 2020.
[16]  N. U. R. SETIYAWAN, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN KUALITAS SOFLENS PADA PT OPTO LOOK TECH MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING BERBASIS WEB,” J. Penelit. Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 49–56, 2023.
[17]  M. C. Teotino Gomes Soares and M. F. X. Cham, KONSEP DAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BERBASIS METODE HYBRID . MEGA PRESS NUSANTARA, 2023.
[18]  A.  Jubaedi,  “PENERAPAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW)  UNTUK  PENENTUAN  PRIORITAS PENANGANAN BARANG INVENTARIS LABORATORIUM KOMPUTER DI SEKOLAH SMP/AHMAD JUBAEDI/14170001/Pembimbing I: Rajib Ghaniy/Pembimbing II: Dedy Mulyadi,” 2021.
[19]  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.
[20]  M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Implementasi Metode MAUT dalam Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Stock Keeper Restoran dengan Pembobotan Rank Order Centroid,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. , vol.  4,  no. 3,  pp. 1422–1430, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2656.
[21]  I. Fajarwati, N. S. Fitriasari, and H. Siregar, “Perbandingan Metode Weighted Product ( WP ), Weighted Sum Model ( WSM ) Dan Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Tenaga Kerja,” vol. 1, no. 1, pp. 25–32, 2018.
[22]  D. Metode, M. Attribute, and U. Theory, “Sistem pendukung keputusan pembelian smartphone android dengan metode multi attribute utility theory (maut ) 1),” vol. 4, no. 1, pp. 6–11, 2020.