## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3909

## Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan Karyawan yang di Non-Aktifkan di Masa Pandemi
Juanda Hakim Lubis 1 , Shinta Esabella 2,* , Mesran 3 , Desyanti 4 , Deby Monalisa Simanjuntak 3
1 Prodi Teknik Informatika, Universitas Medan Area, Medan, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Teknologi Sumbawa, Sumbawa, Indonesia
3 Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
4 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai, Dumai, Indonesia Email: 1 juandahakim@gmail.com, 2,* shinta.esabella@uts.ac.id, 3 mesran.skom.mkom@gmail.com, 4 desyanti734@gmail.com,
5 debysimanjuntak04@gmail.com Email Penulis Korespondensi: shinta.esabella@uts.ac.id
Abstrak −Coronavirus Disease 2019 (Covid-19) pertama kali ditemukan di Cina, menyebar ke berbagai negara termasuk negara Indonesia  pada  bulan  Maret  tahun  2020.  Sampai  dengan  tahun  2021  Covid-19  belum  juga  menghilang.  Hal  ini  tentu memberikan  dampak  yang  dapat  merugikan  negara  maupun  masyarakat.  Oleh  karena  itu,  pemerintah  membuat  kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) dengan tujuan agar dapat memutus mata rantai penyebaran Covid-19. Salah satu dampak yang dirasakan masyarakat dengan hadirnya yaitu penon-aktifan karyawan yang dilakukan oleh beberapa perusahaan kepada para pekerja dengan alasan tidak mempunyai biaya untuk menggaji para pekerja. PT. XYZ mengalami kesulitan dalam memilih karyawan mana yang akan di non-aktifkan. Penelitian ini didasari oleh alasan tersebut, sehingga penulis memutuskan menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) untuk membantu mengambil keputusan memilih karyawan yang layak di non-aktifkan dengan kriteria Kinerja, umur, lama bekerja per tahun, pendidikan, tanggungan dengan jumlah alternatif 10 (Sepuluh) orang karyawan. Penggunaan metode MAUT diharapkan dapat menentukan kriteria karyawan yang layak di non- aktifkan, karena metode MAUT akan melakukan proses perangkingan berdasarkan atribut dengan bobot yang berbeda-beda sehingga hasilnya lebih optimal, kemudian dilakukan proses perangkingan yang akan menentukan alternatif yang optimal pula. Adapun 5 (Lima) alternatif yang layak di non-aktifkan adalah A2 dengan hasil 0,9303, A8 dengan hasil 0,5561, A4 dengan hasil  0,533,  A9  dengan  hasil  0,4978,  dan  A1  dengan  hasil  0,4867  adalah  5  alternatif  yang  layak  di  non -aktifkan  di  masa pandemi.
Kata Kunci : SPK; Karyawan Di non-aktifkan; Multi Attribute Utility Theory (MAUT); Covid-19
Abstract −Coronavirus Disease 2019 (Covid-19) was first discovered in China, spread to various countries including Indonesia in March 2020. Until 2021 Covid-19 has not disappeared. This of course has an impact that can harm the country and society. Therefore, the government made a policy of Large-Scale Social Restrictions (PSBB) with the aim of breaking the chain of the spread of Covid-19. One of the impacts felt by the community with its presence is the deactivation of employees carried out by several companies to workers on the grounds that they do not have the money to pay the workers. PT. XYZ has difficulty choosing  which  employees to  deactivate.  This  research  is  based  on these  reasons,  so  the  authors  decided  to  use  the  Multi Attribute Utility Theory (MAUT) method to help make decisions to choose employees who deserve to be deactivated with job prospects, age, length of work per year, education, dependents with an alternative number of 10 (Ten) ) employees. The use of the MAUT method is expected to determine the criteria for employees who deserve to be deactivated, because the MAUT method will perform a ranking process based on attributes with different weights so that the results are more optimal, then a ranking process will be carried out which will determine the optimal alternative as well. The 5 (five) alternatives that deserve to be deactivated are A2 with a result of 0,9303, A8 with a result of 0,5561, A4 with a result of 0,533, A9 with a result of 0,4978, and A1 with a result of 0,4867 is 5 a viable alternative to deactivate during the pandemic.
Keywords: DSS; Employees are Aisabled; Multi Attribute Utility Theory (MAUT); Covid-19

## 1. PENDAHULUAN
Negara Indonesia termasuk negara yang ikut terdampak wabah Coronavirus Disease 2019 (Covid-19).  Dengan adanya  virus  Covid-19  di  negara  Indonesia,  memberikan  dampak  yang  merugikan  pada  sektor  perekonomian seperti contoh banyaknya karyawan yang di non-aktifkan
Sebuah  perusahaan  akan  menon-aktifkan  sebagian  karyawannya  namun  mengalami  kesulitan  dalam mencari  karyawan  mana  yang  layak  untuk  di  non-aktifkan.  Untuk itu  diperlukan  sistem  yang  dapat  membantu dalam  pemilihan  karyawan  yang  layak  di  non-aktifkan.  Salah  satu  sistem  yang  dapat  membantu  penyelesaian masalah tersebut yaitu Sistem Pendukung Keputusan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sebuah  sistem  berbasis  komputer  yang  interaktif,  yang  membantu pengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah yang tak terstruktur dan semi terstruktur  [1].  Metode  MAUT  dianggap  sesuai  dengan  seleksi  karyawan  yang  di  non-aktifkan,  karena  metode MAUT  akan  melakukan  proses  perangkingan  berdasarkan  atribut  dengan  bobot  yang  berbeda-beda  sehingga hasilnya lebih optimal.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT)  yang memungkinkan pengambilan keputusan meminimumkan perhitungan secara cepat  dan mendapatkan hasil yang lebih akurat. Diantaranya penelitian yang dilakukan oleh Kiki Amelia Umar, Salkin Lutfi, dan Firman Tempola pada  tahun  2019  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Webhosting  Pada  Kantor  Media  Online Suaramu.Co Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) menghasilkan kesimpulan bahwa dari

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3909
Submitted: 12/03/2022 ; Accepted: 14/04/2022 ; Published: 25/04/2022
3  alternatif  yang  dilakukan  perhitungan  menghasilkan  1  alternatif  (Idwebhost)  sebaga  webhosting  yang direkomendasikan[2]. Siti Rihastuti  tentang Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory dalam pemilihan Karyawan  Terbaik  di  STMIK  Amikom  Surakarta  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  dari  4  alternatif  karyawan hanya ada 1 alternatif karyawan yang terbaik dengan nilai 10[3] Sri Tutut Andayani, Abdul Rahim, dan Amroni pada  tahun  2020  tentang  Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Berprestasi  di  KPU Provinsi Jambi menghasilkan bahwa dari 10 (Sepuluh) alternatif pegawai hanya ada 3 pegawai yang menduduki peringkat I-III [4].
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengumpulan  data-data  karyawan  lalu  mengurutkan  data-datanya  sesuai kriteria    dan melakukan perhitungan. Kemudian ditetapkan 5 (Lima) alternatif yang layak di non-aktifkan di masa pandemi.  Diharapkan hasil penelitian ini dapat  membantu  manajer dalam menentukan karyawan yang layak di non-aktifkan di masa pandemi serta dapat mengurangi kesalahan dalam pemilihan karyawan yang akan di non- aktifkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Didalam melakukan penelitian ini, penulis melakukan beberapa tahapan diantaranya, yaitu:
1. Studi  pustaka,  yaitu  membaca  buku-buku  atau  mencari  referensi  dari  internet  yang  terkait  secara  langsung maupun tidak langsung guna mengetahui secara teoritis permasalahan yang sedang dihadapi.
2. Analisa  dan  Pengujian,  yaitu  melakukan  pemilihan  beberapa  sampel  data.  Penulis  mengambil  sebanyak  10 (Sepuluh) sampel data tentang karyawan yang layak di non-aktifkan di masa pandemi, termasuk juga atribut yang dijadikan kriteria dalam pemilihan tersebut. Penulis juga melakukan pengujian menerapkan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) terhadap alternatif dan kriteria yang digunakan. Pada tahapan ini juga penulis melakukan perangkingan terhadap alternatif  tersebut, sehingga hasil akhir berupa karyawan-karyawan yang layak di non-aktifkan di masa pandemi.
3. Penetapan Hasil dan Resume Penelitian, di tahap terakhir ini penulis menetapkan hasil terhadap 5 (Lima) orang karyawan yang layak di non-aktifkan di masa pandemi.
Dari tahapan diatas, dapat digambarkan pada bagan dibawah ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Karyawan
Karyawan  adalah  orang  yang  bertugas  sebagai  pekerja  pada  suatu  perusahaan  atau  lembaga  untuk  melakukan operasional  tempat  kerjanya  dengan  balas  jasa  berupa  uang.  Karyawan  merupakan  aset  perusahaan,  kehadiran karyawan sangat penting hingga saat ini, tanpa adanya karyawan tidak akan terjadi kelancaran dan proses produksi suatu perusahaan [5].

## 2.3 Penon-aktifkan karyawan
Menurut Undang-Undang RI No. 13 Tahun 2003 tentang ketenagakerjaan, Pasal 1 ayat 25, pemutusan hubungan kerja  adalah  pengakhiran  hubungan  kerja  karena  suatu  hal  tertentu  yang  mengakibatkan  berakhirnya  hak  dan
Mulai Identifikasi Masalah Literatur Review Pembentukan Nilai Bobot menggunakan Metode Rank Order Centroid (ROC) Penerapan Metode Multi-Attribute Utility Theory
(MAUT)
1. Membentuk matriks keputusan
2. Menghitung Matriks Normalisasi
3. Menghitung Nilai Marginal Utilitas
4. Menghitung Nilai Utilitas Akhir
5. Melakukan Perhitungan dan Penetapan
Ranking Analisa Komparasi Metode MAUT Pembuatan Laporan Hasil Penelitian Selesai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3909
kewajiban antara pekerja atau buruh dengan pengusaha. Sebagian besar manajer menemukan bahwa pemutusan hubungan kerja karyawan tidak mengenakkan dan menghindarinya [6].

## 2.4 Pandemi Covid-19
Pandemi  Covid-19  adalah  peristiwa  menyebarnya  Penyakit  Coronavirus  disease  2019  di  seluruh  dunia  untuk semua  negara.  Pandemi  juga  berarti  wabah  penyakit  yang  menjangkit  secara  serempak  dimana-mana,  meliputi daerah geografis yang luas [7].

## 2.5 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan  dan manipulasi  data  yang  digunakan  untuk  membantu  pengambil  keputusan  pada  situasi  semi  terstruktur  dan  tak seorangpun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat.  Sistem  pendukung  keputusan  (SPK) merupakan bagian dari sistem informasi berbasis komputer termasuk sistem berbasis pengetahuan atau manajemen pengetahuan yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan [8]– [10].

## 2.6 Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT) merupakan  suatu  skema  yang  evaluasi  akhir,  v(x),  dari  suatu  objek  x didefenisikan  sebagai  bobot  yang  dijumlahkan  dengan  suatu  nilai  yang  relevan  terhadap  nilai  dimensinya. Ungkapan  yang  biasa  digunakan  untuk  menyebutnya  adalah  nilai  utilitas  [11]–[14].  MAUT  digunakan  untuk merubah dari beberapa kepentingan kedalam nila numerik dengan skala 0-1 dengan 0 mewakili nilai terburuk dan 1 terbaik. Hal ini memungkinkan perbandingan langsung yang beragam ukuran [15]–[17].  Untuk perhitungannya nilai evaluasi seluruhnya dapat didefenisikan dengan beberapa persamaan, dirumuskan sebagai berikut :
1. Membuat Matriks Keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋11 𝑋12 ⋯ 𝑋1𝑛 𝑋21 𝑋22 … 𝑋2𝑛 𝑋𝑚1 𝑋𝑚2  ⋯ 𝑋𝑚𝑛 ] (1)
Dimana  m  adalah  jumlah  alternatif  kandidat,  n  adalah  jumlah  kriteria  evaluasi  dan 𝑋 𝑖𝑗 adalah  kinerja alternative sehubungan dengan kriteria j.
2. Melakukan normalisasi terhadap matriks keputusan Xij
Untuk kriteria benefit menggunakan persamaan 2, sedangkan kriteria cost menggunakan persamaan 3 r* ij = 𝑋𝑖𝑗−min  (𝑋𝑖𝑗) max (𝑋𝑖𝑗)−min (𝑋𝑖𝑗) (2)
r* ij = 1 + ( min(𝑋𝑖𝑗)−(Xij) max (𝑋𝑖𝑗)−min (𝑋𝑖𝑗) ) (3)
3. Menghitung nilai Utilitas Marjinal (Uij)
U ij = exp(𝑟∗𝑖𝑗) 2 −1 1.71 (4)
4. Menghitung nilai Utilitas Akhir (Ui) U i = ∑ 𝑈𝑖𝑗. 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  proses  penentuan  karyawan  yang  layak  di  non-aktifkan  dibutuhkan  sistem  yang  dapat  membantu  dalam membuat suatu keputusan untuk para calon alternatif dengan cepat dan tepat. Untuk memudahkan manajer dalam menentukan karyawan mana yang layak di non-aktifkan di masa pandemi. Penilaian setiap calon terhadap kriteria- kriteria  yang  ada  dilakukan  dengan  model  penilaian  yang  bersifat  kuantitatif.  Salah  satu  metode  perhitungan kuantitatif tersebut adalah metode MAUT. Pada tahap awal pemecahan permasalahan, terlebih dahulu menentukan jenis-jenis kriteria dalam penentuan karyawan yang layak di non-aktifkan. Kriteria-kriteria yang dibutuhkan dalam penyeleksian  karyawan  yang  layak  di  non-aktifkan  adalah  Kinerja,  umur,  lama  bekerja  per  tahun, tanggungan. Berikut  cara  kerja  dari  sistem  ini  adalah  dengan  mencari  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilakukan proses perangkingan yang akan menentukan alternatif yang layak dipekerjakan kembali.

## 3.1 Penetapan Data Alternatif, Kritera dan Bobot
Tahapan awal yang harus dilakukan ialah menentukan kriteria-kriteria dalam penentuan karyawan yang layak dinon-aktifkan.
Tabel 1. Alternatif Alternatif Nama A1 Ari Kurniawan A2 Rozaki

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3909
Alternatif Nama A3 Pahlevi A4 Nina Wati A5 Linda Sari A6 Eka Yulianti A7 Marisa A8 Budiawan Salim A9 Andre Mulia A10 Kosasih Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan Jenis Bobot C1 Kinerja Cost 0.457 C2 Umur Benefit 0.257 C3 Lama Bekerja per tahun Benefit 0.157 C4 Pendidikan Cost 0.090 C5 Tanggungan Cost 0.040
Pada tabel 2, nilai bobot di hasilkan dari metode Rank Order Centroid (ROC). Setelah selesai melakukan pembobotan, maka akan diperoleh tabel sebagai berikut:
Tabel 3. Data Alternatif Karyawan C1 C2 C3 C4 C5 A1 Buruk 34 10 S1 3 A2 Cukup Baik 35 12 D3 3 A3 Buruk 26 4 D3 2 A4 Cukup Baik 27 6 SMA 3 A5 Buruk 24 2 SMA 0 A6 Buruk 27 5 D3 3 A7 Cukup Baik 25 5 SMA 1 A8 Cukup Baik 23 4 S1 1 A9 Cukup Baik 26 3 D3 2 A10 Sangat Buruk 23 2 D3 0
Berikut pembobotan untuk kriteria Kinerja:
Tabel 4. Kriteria Kinerja Keterangan Bobot Sangat Buruk 5 Buruk 4 Cukup Baik 3
Berikut pembobotan untuk kriteria Pendidikan terakhir:
Tabel 5. Kriteria Pendidikan terakhir Keterangan Bobot SMA 5 D3 4 S1 3
Berikut tabel kriteria yang telah dilakukan pembobotan
Tabel 6. Rating Kecocokan C1 C2 C3 C4 C5
A1 4 34 10 3 3 A2 3 35 12 4 3
A3 4 26 4 4 2
A4 3 27 6 5 3
A5 4 24 2 5 0
A6 4 27 5 4 3
A7 3 25 5 5 1 A8 3 23 4 3 1
A9 3 26 3 4 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3909
C1
C2 C3 C4 C5 A10 5 23 2 4 0

## 3.2 Penerapan Metode MAUT
Berikut  di  bawah  ini  merupakan  tahapan  dalam  pemrosesan  metode  MAUT  untuk  pengambilan  keputusan berdasarkan data rating kecocokan pada tabel 6 di atas.
Langkah 1 : Membuat Matriks R ij
X ij = Max 5
35      12      5 3 Min
3
23       2      3 0
Langkah 2 : Melakukan Normalisasi Matriks Keputusan Xij a. Untuk kriteria C1(Kinerja = Cost)
R (1,1) = 1 + 3−4 5−3 = 0,5
R (1,2) =  1 + 3−3 5−3 = 1
R (1,3) = 1  + 3−4 5−3 =  0,5
R (1,4) = 1 + 3−3 5−3 = 1
R (1,5) = 1 + 3−4 5−3 = 0,5
R (1,6) = 1 + 3−4 5−3 = 0,5
R (1,7) = 1 + 3−3 5−3 = 1 R (1,8) = 1 + 3−3 5−3 = 1 R (1,9) = 1 + 3−3 5−3 = 1
R (1,10) = 1 + 3−5 5−3 = 0
b. Untuk kriteria C2 (Umur = Benefit)
R (2,1) = 34−23 35−23 = 0,9166
R (2,2) = 35−23 35−23 = 1
R (2,3) = 26−23 35−23 = 0,25
R (2,4) = 27−23 35−23 = 0,3333
R (2,5) = 24−23 35−23 = 0,0833
R (2,6) = 27−23 35−23 = 0,3333
R (2,7) = 25−23 35−23 = 0,1666
R (2,8) = 23−23 35−23 = 0
R (2,9) = 26−23 35−23 = 0,25
R (2,10) = 23−23 35−23 = 0
c. Untuk Kriteria C3 (Lama Bekerja Per Tahun = Benefit)
R (3,1) = 10−2 12−2 = 0,8
R (3,2) = 12−2 12−2 = 1
R (3,3) = 4−2 12−2 = 0,2
R (3,4) = 6−2 12−2 = 0,4
4 34 10 3 3 3 35 12 4 3 4 26 4 4 2 3 27 6 5 3
4 24 2 5 0 4 27 5 4 3 3 25 5 5 1 3 23 4 3 1 3 26 3 4 2
5 23
2 4 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3909
R (3,5) = 2−2 12−2 = 0
R (3,6) = 5−2 12−2 = 0,3
R (3,7) = 5−2 12−2 = 0,3
R (3,8) = 4−2 12−2 = 0,2 R (3,9) = 3−2 12−2 = 0,1
R (3,10) = 2−2 12−2 = 0
d. Untuk Kriteria C4 (Pendidikan = Cost)
R (4,1) = 1 + 3−3 5−3 = 1 R (4,2) =  1 + 3−4 5−3 = 0,5
R (4,3) = 1  + 3−4 5−3 =  0,5
R (4,4) = 1 + 3−5 5−3 = 0
R (4,5) = 1 + 3−5 5−3 = 0
R (4,6) = 1 + 3−4 5−3 = 0,5
R (4,7) = 1 + 3−5 5−3 = 0
R (4,8) = 1 + 3−3 5−3 = 1
R (4,9) = 1 + 3−4 5−3 = 0,5
R (4,10) = 1 + 3−4 5−3 = 0,5
e. Untuk Kriteria C5 (Tanggungan = Cost)
R (5,1) = 1 + 0−3 3−0 = 1
R (5,2) =  1 + 0−3 3−0 = 1
R (5,3) = 1  + 0−3 3−0 =  0,6666
R (5,4) = 1 + 0−3 3−0 = 1 R (5,5) = 1 + 0−3 3−0 = 0 R (5,6) = 1 + 0−3 3−0 = 1
R (5,7) = 1 + 0−3 3−0 = 0,3333
R (5,8) = 1 + 0−3 3−0 = 0,3333
R (5,9) = 1 + 0−3 3−0 = 0,6666
R (5,10) = 1 + 0−3 3−0 = 0
Hasilnya merupakan matriks ternormalisasi sebagai berikut:
X ij =
Langkah 3: Menghitung Nilai Utilitas Marjinal (Uij) a. Untuk kriteria C1
R (1,1) = exp(0,5) 2 −1 1.71 = 0,1660
R (1,2) = exp(1) 2 −1 1.71 = 1, 0048
R (1,3) = exp(0,5) 2 −1 1.71 = 0,1660 0,5 0,916667
0,8 1 1 1 1 1 0,5 1 0,5 0,25 0,2 0,5 0,666667 1 0,333333 0,4 0 1 0,5 0,083333 0 0 0 0,5 0,333333 0,3 0,5 1 1 0,166667 0,3 0 0,333333 1 0 0,2 1 0,333333 1 0,25 0,1 0,5 0,666667 0 0 0 0,5 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3909
R (1,4) = exp(1) 2 −1 1.71 = 1,0048
R (1,5) = exp(0,5) 2 −1 1.71 = 0,1660
R (1,6) = exp(0,5) 2 −1 1.71 = 0,1660
R (1,7) = exp(1) 2 −1 1.71 = 1,0048
R (1,8) = exp(1) 2 −1 1.71 = 1,0048
R (1,9) = exp(1) 2 −1 1.71 = 1,0048
R (1,10) = exp(0) 2 −1 1.71 = 0
b. Untuk kriteria C2
R (2,1) = exp(0,9166) 2 −1 1.71 = 0,7701 R (2,2) = exp(1) 2 −1 1.71 = 1,0048
R (2,3) = exp(0,25) 2 −1 1.71 = 0,0377
R (2,4) = exp(0,3333) 2 −1 1.71 = 0,0687
R (2,5) = exp(0,0833) 2 −1 1.71 = 0,0040
R (2,6) = exp(0,3333) 2 −1 1.71 = 0,0687
R (2,7) = exp(0,1666) 2 −1 1.71 = 0,0164 R (2,8) = exp(0) 2 −1 1.71 = 0
R (2,9) = exp(0,25) 2 −1 1.71 = 0,0377
R (2,10) = exp(0) 2 −1 1.71 = 0
c. Untuk kriteria C3
R (3,1) = exp(0,8) 2 −1 1.71 = 0,5242
R (3,2) = exp(1) 2 −1 1.71 = 1,0048
R (3,3) = exp(0,2) 2 −1 1.71 = 0,0238
R (3,4) = exp(0,4) 2 −1 1.71 = 0,1014
R (3,5) = exp(0) 2 −1 1.71 = 0
R (3,6) = exp(0,3) 2 −1 1.71 = 0,0550
R (3,7) = exp(1) 2 −1 1.71 = 0,0550
R (3,8) = exp(0,2) 2 −1 1.71 = 0,0238
R (3,9) = exp(0,1) 2 −1 1.71 = 0,0058
R (3,10) = exp(0) 2 −1 1.71 = 0
d. Untuk kriteria C4
R (4,1) = exp(1) 2 −1 1.71 = 1,0048
R (4,2) = exp(0,5) 2 −1 1.71 = 0,1660
R (4,3) = exp(0,5) 2 −1 1.71 = 0,1660
R (4,4) = exp(0) 2 −1 1.71 = 0
R (4,5) = exp(0) 2 −1 1.71 = 0
R (4,6) = exp(0,5) 2 −1 1.71 = 0,1660
R (4,7) = exp(0) 2 −1 1.71 = 0
R (4,8) = exp(1) 2 −1 1.71 = 1,0048

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3909
R (4,9) = exp(0,5) 2 −1 1.71 = 0,1660
R (4,10) = exp(0,5) 2 −1 1.71 = 0,1660
e. Untuk kriteria C5
R (5,1) = exp(1) 2 −1 1.71 = 1,0048
R (5,2) = exp(1) 2 −1 1.71 = 1,0048
R (5,3) = exp(0,6666) 2 −1 1.71 = 0,3272
R (5,4) = exp(1) 2 −1 1.71 = 1,0048
R (5,5) = exp(0) 2 −1 1.71 = 0
R (5,6) = exp(1) 2 −1 1.71 = 1,0048
R (5,7) = exp(0,3333) 2 −1 1.71 = 0,0687
R (5,8) = exp(0,3333) 2 −1 1.71 = 0,0687
R (5,9) = exp(0,6666) 2 −1 1.71 = 0,3272 R (5,10) = exp(0) 2 −1 1.71 = 0
Dari perhitungan di atas, maka di peroleh matriks Utilitas Marjinal sebagai berikut :
Uij =
Langkah 4: Menghitung Nilai Utilitas Akhir (Ui)
U1 = (0,1660 * 0,457) + (0,7701 * 0,257) + (0,5242 * 0,157) + (1,0048 + 0,090) + (1,0048 * 0,040) = 0,0759 + 0,1979 + 0,0823 + 0,0904 + 0,0401 = 0,4867
U2 = (1,0048 * 0,457) + (1,0048* 0,257) + (1,0048* 0,157) + (0,1660 + 0,090) + (1,0048 * 0,040)
= 0,4592 + 0,2582 + 0,1577 + 0,0149 + 0,0401 = 0,9303
U3 = (0,1660 * 0,457) + (0,0377* 0,257) + (0,0238* 0,157) + (0,1660 + 0,090) + (0,3272 * 0,040)
= 0,0759 + 0,0096 + 0,0037 + 0,0149 + 0,0130 = 0,1173
U4 = (1,0048 * 0,457) + (0,0687* 0,257) + (0,1014* 0,157) + (0 + 0,090)  + (1,0048 * 0,040)
= 0,4592 + 0,0176 + 0,0159 + 0 + 0,0401 = 0,533
U5 = (0,1660 * 0,457) + (0,0040* 0,257) + (0* 0,157) + (0 + 0,090)  + (0 * 0,040)
= 0,0759 + 0,0010 + 0 + 0 + 0 = 0,0769 U6 = (0,1660 * 0,457) + (0,0687* 0,257) + (0,0550* 0,157) + (0,1660 + 0,090) +  (1,0048 * 0,040) = 0,0759 + 0,0176 + 0,0086 + 0,0149 + 0,0401 = 0,1573
U7 = (1,0048 * 0,457) + (0,0164* 0,257) + (0,0550* 0,157) + (0 + 0,090)  + (0,0687 * 0,040)
= 0,4592 + 0,0042 + 0,0086 + 0 + 0,0027 = 0,4748
U8 = (1,0048 * 0,457) + (0* 0,257) + (0,0238* 0,157) + (1,0048 + 0,090) + (0,0687 * 0,040)
= 0,4592 + 0 + 0,0037 + 0,0904 + 0,0027 = 0,5561 U9 = (1,0048 * 0,457) + (0,0377* 0,257) + (0,0058 * 0,157) + (0,1660 + 0,090) + (0,3272 * 0,040) = 0,4592 + 0,0096 + 0,0009 + 0,0149 + 0,0130
= 0,4978 0,1660 0,7701 0,5242 1,0048 1,0048 1,0048 1,0048 1,0048 0,1660 1,0048 0,1660 0,0377 0,0238 0,1660 0,3272 1,0048 0,0687 0,1014 0 1,0048 0,1660 0,0040 0 0 0 0,1660 0,0687 0,0550 0,1660 1,0048 1,0048 0,0164 0,0550 0 0,0687 1,0048 0 0,0238 1,0048 0,0687 1,0048 0,0377 0,0058 0,1660 0,3272 0 0 0 0,1660 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3909
Submitted: 12/03/2022 ; Accepted: 14/04/2022 ; Published: 25/04/2022
U10 = (0 * 0,457) + (0* 0,257) + (0* 0,157) +(0,1660 + 0,090) +  (0* 0,040) = 0 + 0+ 0+ 0,0149 + 0 = 0,0149
Setelah melakukan perhitungan dan perangkingan berdasarkan nilai yang paling tinggi sampai yang terendah, hingga Langkah ke 4, maka di peroleh hasil rangking seperti terlihat pada tabel 7 berikut.
Tabel 7. Hasil Rangking Alternatif Nama Hasil Peringkat A2 Rozaki 0,9303 1 A8 Budiawan Salim 0,5561 2 A4 Nina Wati 0,533 3 A9 Andre Mulia 0,4978 4 A1 Ari Kurniawan 0,4867 5 A7 Marisa 0,4748 6 A6 Eka Yulianti 0,1573 7 A3 Pahlevi 0,1173 8 A5 Linda Sari 0,0769 9 A10 Kosasih 0,0149 10
Terlihat pada tabel 7, bahwa A2 dengan hasil 0,9303, A8 dengan hasil 0,5561, A4 dengan hasil 0,533, A9 dengan hasil 0,4978, dan A1 dengan hasil 0,4867 adalah 5 alternatif yang layak di non-aktifkan di masa pandemi.

## 4. KESIMPULAN
Dari analisa dan pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan, dalam pemilihan karyawan yang layak dipekerjakan kembali di masa new normal dengan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dapat membantu pengambilan keputusan dalam  memutuskan alternatif A2 dengan hasil 0,9303, A8 dengan hasil 0,5561, A4 dengan hasil 0,533, A9 dengan hasil 0,4978, dan A1 dengan hasil 0,4867 adalah 5 alternatif yang layak di non- aktifkan di masa pandemi  dengan kriteria yang menjadi pertimbangan agar mendapatkan satu tujuan yang terbaik.

## REFERENCES
[1] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[2] T. N. Putri, A. Yordan, and D. H. Lamkaruna, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Webhosting Pada Kantor Media Online Suaramu.Co Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (Maut),” J. Teknol. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 21–27, 2019.
[3] R. N. Sari and R. S. Hayati, “Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan Rumah Kost,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 243–251, 2019.
[4] S.  T.  Andayani  and  A.  Rahim,  “Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Berprestasi  Di  Kpu Provinsi Jambi,” vol. 2, no. 2, 2020.
[5] “Karyawan – Business Creation.” .
[6] M. J. Mowoka, I. M. Udiana, and I. N. Mudana, “Pemutusan Hubungan Kerja (Phk) Pada Pt. Tricon Bangun Sarana Di Jakarta Utara,” Huk. Bisnis Fak. Huk. Univ. Udayana , 2020.
[7] “Pandemi Covid-19 - Wikipedia bahasa Indonesia, ensiklopedia bebas.” .
[8] E. D. Marbun, L. A. Sinaga, E. R. Simanjuntak, D. Siregar, and J. Afriany, “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment Dalam Menentukan Tepung Terbaik Untuk Memproduksi Bihun,” vol. 5, no. 1, pp. 24–28, 2018.
[9] T. Limbong, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting Untuk,” Pengetahuan, J. Ilmu Komputer, D A N Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 233–238, 2018.
[10]  Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[11]  N. Hadinata, “Implementasi Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Pada Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Penerima Kredit,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 7, no. 2, pp. 87–92, 2018.
[12]  L. Bidoux, J. P. Pignon, and F. Bénaben, “Planning with preferences using Multi-Attribute Utility Theory along with a Choquet Integral,” Eng. Appl. Artif. Intell. , vol. 85, no. August, pp. 808–817, 2019.
[13]  Z.  Allah  Bukhsh,  I.  Stipanovic,  G.  Klanker,  A.  O’  Connor,  and  A.  G.  Doree,  “Network  level  bridges  maintenance planning using Multi-Attribute Utility Theory,” Struct. Infrastruct. Eng. , vol. 15, no. 7, pp. 872–885, 2019.
[14]  M. Mihuandayani, R. Arundaa, and V. Tamuntuan, “Decision Support System for Employee Recruitment of A Company Using Multi Attribute Utility Theory,” 2020 2nd Int. Conf. Cybern. Intell. Syst. ICORIS 2020 , 2020.
[15]  E.  A.  Gusdha,  A.  Wahyudin,  and  E.  P.  Nugroho,  “Sistem  Promosi  Jabatan  Karyawan  dengan  Metode  Analytical Hierarchy Process ( AHP ) dan Multi-Attribute Utility Theory ( MAUT ) ( Studi Kasus pada PT . Ginsa Inti Pratama ) Prosedur Iterasi Metode AHP dan MAUT,” Univ. Pendidik. Indones. , pp. 1–6, 2016.
[16]  A. Karim, S. Esabella, Kusmanto, Mesran, 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 ),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 4, pp. 1674– 1687, 2021.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3909
Submitted: 12/03/2022 ; Accepted: 14/04/2022 ; Published: 25/04/2022
[17]  A.  A.  Kusuma,  Z.  M.  Arini,  U.  Hasanah,  and  Mesran,  “Analisa  Penerapan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Pemilihan Lokasi Strategis Coffeshop Milenial di Era New Normal,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 51–59, 2021.