178 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 178-192 E-ISSN 2503-2933
c http://jurnal.mdp.ac.id          jatisi@mdp.ac.id

## Penerapan Metode MAUT Untuk Penentuan Karyawan Terbaik Pada PT Kage Dwijaya Palembang
Shella Elviana* 1 , Dicky Pratama, Rizani Teguh 3
1,2 Universitas Multi Data Palembang; Jl. Rajawali No.14, 9 ilir, Palembang, telp: ((0711) 376400
3 Jurusan Sistem Informasi, FIKR Universitas Multi Data Palembang, Palembang e-mail: * 1 shellalelviana@mhs.mdp.ac.id, * 2 dqpratama@email.ac.id,* 3 rizani_teguh@email.ac.id

## Abstrak
Karyawan  terbaik  memiliki  kinerja  yang  tinggi  terhadap  suatu  perusahaan,  kinerja  tersebut didasarkan  pada  nilai  dan  kriteria  yang  telah  di  tentukan  oleh  perusahaan  tersebut.  Dalam impelementasinya, sistem pendukung keputusan (SPK) dapat membantu perusahaan dalam meningkatkan kemampuan dan mempermudah pengguna atau pengambil keputusan dengan beberapa pilihan alternatif yang  tersedia  agar  tujuan  yang  akan  di  capai  bisa  berjalan  dengan  baik.  Penentuan  karyawan  terbaik sudah di terapkan  oleh PT. Kage Dwijaya, namun dalam penerapannya, penentuan karyawan tersebut masih  dilakukan  secara  konvensional  dengan  perhitungan  dan    kriteria  yang  belum  komprehensif sehingga  membutuhkan  waktu  1  bulan  lamanya.  Selain  itu,  penilaian  juga  hanya  dilakukan  dengan mempertimbangkan kemampuan berkomunikasi dari karyawan tersebut. Hal ini menyebabkan pihak lain merasa  tidak  adil,  dan  meninmbulkan  berbagai  spekulasi.  Karyawan  seringkali  merasa  bahwa  proses pengambilan keputusan ini tidak transparan karena pihak yang terkait tidak memperhatikan dengan baik kemampuan  bekerja  dari  karyawan,  hal  ini  bisa  mempengaruhi  kinerja  setiap  karyawan.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  merancang  dan  mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  karyawan terbaik dengan menerapkan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT), dengan metodologi Rational Unified Process (RUP) dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan framework Laravel  serta menggunakan  database  MySql.  Pada  tahap  perancangan  awal  menggunakan  diagram  use  case,  class diagram, dan activity diagram. Penelitian ini menghasilkan sistem pendukung keputusan yang lebih cepat dan  efisien  serta  menambah  rasa  percaya  karyawan  kepada  perusahaan  selama  proses  pemilihan karyawan terbaik dilakukan.
Kata kunci —Karyawan Terbaik, SPK, MAUT, RUP .

## Abstract
The  best  employees  have  high  performance  for  a  company,  this  performance  is  based  on  the values and criteria that have been determined by the company. In its implementation, a decision support system  (DSS) can help companies improve capabilities and make it easier for users or decision makers with  several  alternative  options  available  so  that  the  goals  to  be  achieved  can  run  well.  PT.  Kage Dwijaya,  however  in  its  implementation  the  employee  determination  is  still  carried  out  conventionally, with  calculations  and  criteria  that  are  not  yet  comprehensive  so  it  takes  1  month.  Apart  from  that,  the assessment is also only carried out by considering the employee's communication skills. This causes other parties  to  feel  unfair,  and  gives  rise  to  various  speculations.  Employees  often  feel  that  the  decision- making  process  is  not  transparent  because  the  parties  involved  do  not  pay  proper  attention  to  the employee's  working  abilities,  this  can  affect  the  performance  of  each  employee.  This  research  aims  to design and develop the best employee selection decision support system by applying the Multi Attribute Utility  Theory  (MAUT)  method,  with  the  Rational  Unified  Process  (RUP)  methodology  using  the  PHP programming language and the Laravel framework and using the MySql database. In the initial design stage,  use  case  diagrams,  class  diagrams  and  activity  diagrams  are  used.  This  research  produces  a decision  support  system  that  is  faster  and  more  efficient  and  increases  employees'  sense  of  trust  in  the company during the process of selecting the best employees.
Keywords —Best Employees, DSS, MAUT, RUP . `
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 178-192 E- ISSN 2503-2933 179

## 1. PENDAHULUAN
istem informasi melibatkan penggunaan teknologi untuk mengolah data agar mendapatkan informasi  yang  berkualitas  untuk  kepentingan  organisasi  maupun  bisnis.  Seiring perkembangan  nya,  kini  tidak  hanya  digunakan  untuk  mengolah  atau  menyimpan  data saja, namun juga dapat  membantu manusia dalam pengambilan keputusan. Persaingan di dunia bisnis  semakin  hari  semakin  kompetitif,  hal  ini  menjadi  pertimbangan  perusahaan  agar  dapat meningkatkan  kualitas sumber  daya  manusia  yang  mereka  miliki  dengan  melakukan  penilaian kinerja  pegawai  untuk  menentukan  karyawan  terbaik.  Karyawan  merupakan  salah  satu  aset penting  pada  perusahaan  guna  mewujudkan  keberhasilan  perusahaan  dalam  mencapai  tujuan bersama.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sistem  informasi  yang  menyajikan  data dengan metode analisis dan praktik yang ditentukan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu perusahaan. Menurut [1] sistem pendukung keputusan juga dapat diartikan sebagai suatu proses untuk mempermudah pemecahan suatu masalah. Sistem pendukung keputusan juga merupakan  suatu    pengembangan  dari  sebuah  sistem  informasi  manajemen  dalam  melakukan pengambilan  keputusan  yang  difokuskan  dengan  dukungan  kepada  manajemen.  Sistem pendukung  keputusan  akan  mempresentasikan  permasalahan  manajemen  sehari-hari  dalam bentuk kuantitatif yang nantinya saling terintegrasi untuk seseorang mengambil suatu keputusan agar  dapat  menciptakan  informasi  yang  bermakna.  Tujuan  SPK  adalah  untuk  memberikan informasi,  dengan  memperkirakan  dan  mengarahkan  pengguna  agar  dapat  memastikan  hasil yang diinginkan [2]. Selain itu, SPK juga mencakup dukungan data dan informasi yang akurat diharapkan  pengambil  keputusan  nantinya  dapat  mengambil  keputusan  yang  lebih  akurat, berkualitas,  dapat  berjalan  sesuai  tujuan  (efektif)  dan  menjadi  lebih  efisien.  Dalam  sistem pendukung keputusan tersebut, terdapat beberapa kriteria/ acuan, bobot , maupun alternatif yang digunakan  untuk  mengambil  solusi  yang  terbaik.  Kinerja  karyawan  dalam  suatu  perusahaan sangat  berpengaruh  terhadap  citra  perusahaan,  hasil  dari  penilaian  terhadap  kinerja  karyawan, dapat menjadi pertimbangan tersendiri untuk perusahaan agar dapat melihat layak atau tidaknya karyawan untuk tetap di pertahankan pada perusahaan tersebut.
Penelitian  serupa  juga  pernah  dilakukan  oleh  [3] pada  tahun  2022  untuk  membantu perusahaan  CV.  Aurelia  Weida  Prima  dalam  pemilihan  karyawan  terbaik.  Dengan menggunakan  metode  MAUT,  hasil  yang  didapatkan  sudah  sesuai  dengan  yang  di  harapkan. Hal yang pertama kali dilakukan adalah dengan melakukan evaluasi terhadap beberapa kriteria dan  bobot  yang  diberikan  agar  dapat  menghasilkan  penilaian  karyawan  yang  lebih  objektif. Selanjutnya,  keputusan  akhir  akan  ditentukan  berdasarkan  beberapa  pedoman  kriteria  yang digunakan  dalam  penggunaan  metode  MAUT  yang  kemudian  akan  digabung  dengan perhitungan  dalam  sebuah  landasan  manajerial,  kepercayaan,  kewajiban,  disiplin,  upaya bersama yang akan di targetkan pada pelaksanaan delegasi. Kemudian, dalam membantu Kantor Bupati bagian Dinas Pendidikan Kabupaten Labuhan Batu Selatan dalam menentukan karyawan terbaik,  pada  tahun  2023  [4]  juga  melakukan  penelitian  serupa.  Belum  adanya  sistem  yang akurat  dan  penilaian  yang  masih  subjektif  menyebabkan  beberapa  permasalahan  pada perusahaan  ini.  Langkah  awal  yang  dilakukan  adalah  dengan  melakukan  evaluasi  dan menentukan terlebih dahulu kriteria-kriteria dan bobot kriteria yang akan di proses. Kemudian, penentuan  keputusan  akan  berdasarkan  kepada  beberapa  acuan  penentuan  kriteria  dan penghitungan  yang  ada  pada  metode  MAUT  dengan  menggabungkan  konversi  nilai  absensi, jenjang  pendidikan,  keterlambatan,  kriteria  pelaku  dan  kriteria  kepatuhan  SOP  sehingga menghasilkan keputusan yang lebih konkret.
Beberapa  permasalahan  serupa  di  atas  juga  pernah  dialami  oleh  PT  Gapura  Angkasa cabang  palembang.  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5]  pada  tahun  2023,  dalam pengambilan  keputusan  nya  untuk    menentukan  karyawan  terbaik  masih  belum  komprehensif dan hanya mengacu pada satu kriteria saja. Dengan menggunakan  metode MAUT, tujuan dari

## S
180 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 178-192 E-ISSN 2503-2933
pengembangan  sistem  pada  PT  Gapura  Angkasa  cabang  Palembang  dapat  tercapai.  Langkah awal  yang  dilakukan  penulis  adalah  dengan  melakukan  wawancara  terhadap manager perusahaan agar dapat menentukan terlebih dahulu kriteria apa saja yang akan di gunakan agar proses  penentuan  karyawan  terbaik  dapat  berjalan  akurat.  Setelah  itu  melakukan  pembobotan kriterian sesuai acuan metode MAUT. Kemudian melakukan implementasi pada aplikasi sistem pendukung yang di bangun menggunakan algoritma perhitungan yang ada pada metode MAUT. Berdasarkan  beberapa  permasalahan  yang  ada,  maka  penulis  menjadikan  beberapa  penelitian terdahulu  tersebut  untuk  menjadi  acuan  dan  pengembangan  sistem  yang  akan  dibuat  pada penelitian ini yang akan di bahas pada paragraf lima (5).
PT.  Kage  Dwijaya  (Diamond  Supermarket)  adalah  salah  satu  perusahaan  retail  di Indonesia yang fokus bergerak dibidang Supermarket dan Departemen Store. Seiring kemajuan nya,  perusahaan  ini  berupaya  memperluas  cakupan  bisnisnya  dengan  membuka  beberapa cabang  dikota-kota  besar  seperti  Tanggerang,  Makassar,  Batam,  dan  Palembang.  Dalam menjalankan  proses  bisnisnya,  PT.  Kage  Dwijaya  memberikan  reward/  penghargaan  kepada karyawan dengan cara memilih karyawan terbaik setiap satu tahun sekali, hal ini dimaksudkan untuk  meningkatkan  motivasi  karyawan  sekaligus  meningkatkan  produktivitas  kerja. Produktivitas  kerja  dapat  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  (SDM)  yang  ada, kualitas  SDM  yang  baik  dapat  mempertahankan  kualitas  perusahan.  Dalam  menentukan karyawan terbaik, PT. Kage Dwijaya memberikan tanggung jawab kepada bagian HRD. Namun dalam  penerapan  nya  perusahaan  masih  mengalami  beberapa  kendala,  terlebih  perusahaan belum  memiliki  sistem  yang  terkomputerisasi  dalam  membantu  melakukan  proses  penilaian karyawan  sehingga  perusahaan  sering  kesulitan  dalam  menghadapi  proses  pendataan  karena banyaknya  karyawan  dan  cukup  memakan  waktu  yang  lama.  Saat  ini  penilaian  dilakukan dengan  berdasarkan  kepada  hasil  keputusan  rapat  bagian    Human  Resource  Development (HRD)    bersama supervisior dan  manager  dengan  mempertimbangkan  data  kehadiran, kedisiplinan  karyawan  terhadap  aturan  perusahaan,  dan  kemampuan  karyawan  dalam berkomunikasi.
Berdasarkan  dari  penelitian  terdahulu  dan  permasalahan  yang  ada,  penulis  merancang sebuah  bangun  sistem  dengan  menggunakan  metode Multi  Atributte  Utility  Theory (MAUT) untuk  membantu  perusahaan  dalam  menentukan  karyawan  terbaik.  Permasalahan  ini  dapat dilihat  pada  paragraf  empat  (4),  pada  paragraf  tersebut  menjelaskan  bahwasan  nya  penentuan karyawan  terbaik  pada  PT.  Kage  Dwijaya  masih  dilakukan  secara  manual  dan  hanya berdasarkan kepada hasil rapat HRD bersama supervisior. Cara tersebut dianggap kurang efisien sehingga  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  mempermudah  staff  HRD  dalam  menentukan calon karyawan terbaik yang nantinya akan di rotasi ke jabatan yang lebih baik.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1   Metode Pengembangan Sistem
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 178-192 E- ISSN 2503-2933 181
Gambar 1. Tahapan Pengembangan Sistem dengan Metodelogi RUP
Metodelogi  pengembangan  sistem  informasi  yang  digunakan  adalah Rational  Unified Process (RUP),  metode  ini  lebih  mengarah  kepada  permasalahan  yang  terjadi  serta mengutamakan  kepuasan  kepada  pengguna.  Pada  saat  pengerjaan  nya,  dapat  dilakukan perubahan  dan  pengujian  secara  berulang (iterative) sesuai  dengan  kebutuhan  sebelum mencapai tahap akhir [6]. Uraian mengenai tahapan tersebut adalah sebagai berikut: a. Tahap Inception ,  pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengumpulan  data  melalui  wawancara secara  langsung  dengan  pihak  PT.  Kage  Dwijaya  untuk  mengetahui  informasi  terkait bagaimana  proses  kerja  yang  berjalan  dan  bagaimana  proses    penilaian  karyawan  terbaik yang pernah dilakukan oleh perusahaan.
b. Tahap Elaboration ,  kemudian  pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  dan    analisis permasalahan sebab akibat dan analisis kebutuhan menggunakan use case.
c. Tahap Construction ,  setelah  itu  pada  tahap  ini  mulai  dilakukan  pengimplementasian  dan pengujian  program  yang  sudah  di  bangun.  Adapun  pada  pembuatan  sistem  ini,  peneliti menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai database nya.
d. Tahap Transition ,    tahapan  ini  mencakup  instalasi  sistem  agar  dapat  di  pahami  dan  di gunakan oleh pengguna. Pada tahap terakhir ini juga akan dilakukan pengujian dan pelatihan kepada pengguna, termasuk pemeliharaan sistem.

## 2.2   Analisis Data
Penelitian ini menjelaskan mengenai perancangan aplikasi penentuan karyawan terbaik menggunakan  metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT)  berbasis website. Pada  tahap analisis data menjelaskan tentang kebutuhan data terkait analisis data kriteria dan analisis data alternatif  agar  maksud  dan  tujuan  dari  aplikasi  yang  akan  dibuat  dapat  sesuai  dengan  tujuan yang akan di capai dalam penelitian ini.

## 2.1.2 Analisis Data Kriteria
Berdasarkan  hasil  wawancara  dan  keputusan  bersama  dengan  pihak  perusahaan, didapatkan  beberapa  kriteria  beserta  nilai  bobot  yang  menjadi  penentu  dalam  pemilihan karyawan  terbaik.  Adapun  kriteria    dan  bobot  nilai  yang  sudah  di  tentukan  dapat  dilihat  pada tabel 1 berikut.
182 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 178-192 E-ISSN 2503-2933
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Preferensi Kode Nama Kriteria Nilai Bobot C1 Absensi 0,15 C2 Disiplin 0,23 C3 Kinerja 0,20 C4 Sikap (attitude) 0,16 C5 Kerjasama 0,13 C6 Komunikasi 0,13
Sedangkan untuk sub kriteria yang di gunakan penulis dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Sub Kriteria dan Rentang Penilaian Nilai Keterangan 81-100 Sangat Baik 61-80 Baik 41-60 Cukup Baik 21-40 Buruk 10-20 Sangat Buruk

## 2.1.2 Analisis Data Alternatif
Dalam menenetukan data alternatif terhadap kriteria yang telah ditentukan, penulis mengambil data dari perusahaan PT. Kage Dwijaya, adapaun data alternatif ditunjukkan pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Data Alternatif NIP Nama Karyawan C1 C2 C3 C4 C5 C6 1xxxx3 Fitri Juwita 87 90 82 86 91 76 1xxxx6 Ilham Kurniawan 77 89 65 87 87 69 2xxxx1 Reno Anggara 78 75 87 86 65 94 1xxxx8 Annisa Rahmadani 78 76 89 78 89 87 5xxxx9 Faisal Santoso 80 81 79 81 87 76

## 2.3 Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  tehnik  perhitungan  dengan  metode  maut. Metode  maut  adalah  sebuah  rancangan  evaluasi  akhir  dari  suatu  objek,  dimana  nilai  x didefinisikan  sebagai  bobot  yang  dijumlahkan  dengan  suatu  nilai  yang  relevan  terhadap  nilai dimensinya  (nilai  utilitas).  Proses  normalilasi  atau  penentuan  nilai  utilitas  pada  metode  ini digambarkan  dengan  angka  0-1,  dimana  angka  yang  mendekati  0  mewakili  pilihan  yang terburuk dan angka yang mendekati 1 mewakili pilihan yang terbaik. Hasil dari pembobotan ini tidak  perlu  diubah  kedalam  bilangan  fuzzy  karena  hasil  dari  metode  ini  akan  menghasilkan pecahan  decimal  yang  nanti  akan  dikalikan  dengan  bobot  kriteria  di  awal  [7]  .  Rumus  untuk melihat keseluruhan evaluasi tersebut dapat dilihat pada persamaan (1) sebagai berikut.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 178-192 E- ISSN 2503-2933 183
∑ . (1)
Keterangan :
V = Evaluasi total dari alternatif x
Indeks kriteria = Bobot relatif nilai penentu ke -i
= Hasil evaluasi kriteria ke-i dari alternatif x
Fungsi utilitas yang menormalkan setiap alternatif yang digunakan untuk mencari hasil dengan evaluasi dalam skala 0 hingga 1 dilambangkan sebagai ⋃ yang ditunjukkan pada persamaan (2).
(2)
keterangan  : U = Nilai utilitas dari alternatif ke-x
= Nilai terburuk dari kriteria ke-i di alternatif x = Nilai terbaik dari kriteria ke-i di alternatif x
Tahapan perhitungan menggunakan metode MAUT dapat dilihat pada uraian berikut  [8] [9] : a. Menentukan alternatif dan nilai berdasarkan kriteria yang ada
b. Mengklasifikasikan setiap alternatif secara terpisah dari setiap kriteria.
c. Menetapkan bobot relatif pada setiap kriteria.
d. Menggabungkan  bobot  relatif  dari  setiap  kriteria  dengan  mengkalikan  utility  dengan  bobot untuk  menemukan  nilai  masing-masing  alternatif  kriteria,  kemudian  melakukan penghitungan untuk mendapatkan keseluruhan semua pilihan.
e. Melakukan  analisis  dari  keseluruhan  penilaian  semua  alternatif  kemudian  menentukan perangkingan agar hasilnya dapat direkomendasikan sesuai kebutuhan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.2    Penyelesaian Metode Maut
Perhitungan  dengan  menggunakan  metode  ini  terbagi  menjadi  dua.  Pertama, menghitung  matriks  normalisasi  kemudian  selanjutnya  menghitung  nilai  matriks  yang ternomalisasi  dengan  bobot  preferensi  yang  sudah  di  tentukan  dengan  cara  mengkalikan  nilai tiap-tiap matriks normalisasi dengan bobot preferensi.
Tabel 4. Kriteria Alternatif NIP Nama Karyawan C1 C2 C3 C4 C5 C6 1xxxx3 Fitri Juwita 87 90 82 86 91 76 1xxxx6 Ilham Kurniawan 77 89 65 87 87 69 2xxxx1 Reno Anggara 78 75 87 86 65 94 1xxxx8 Annisa Rahmadani 78 76 89 78 89 87 5xxxx9 Faisal Santoso 80 81 79 81 87 76
184 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 178-192 E-ISSN 2503-2933
Dapat dilihat tabel 4. Tabel tersebut berisikan data mentah yang diperoleh dari pihak perusahaan saat melakukan penelitian. Data tersebut nantinya akan diperbarui dengan bobot kriteria alternatif yang akan ditunjukkan pada tabel 5 seperti berikut :
Tabel 5. Bobot Kriteria Alternatif NIP Nama  Karyawan C1 C2 C3 C4 C5 C6 1xxxx3 Fitri Juwita 87 90 82 86 91 76 1xxxx6 Ilham Kurniawan 77 89 65 87 87 69 2xxxx1 Reno Anggara 78 75 87 86 65 94 1xxxx8 Annisa Rahmadani 78 76 89 78 89 87 5xxxx9 Faisal Santoso 80 81 79 81 87 76 MAX 87 90 89 86 91 94 MIN 77 75 65 81 65 69
Setelah mendapatkan nilai terbaik (max) dan terburuk (min) selanjutnya melakukan normalisasi dengan mencari nilai utilitas menggunakan rumus yang ada dengan salah satu perhitungan nya adalah sebagai berikut :
(C1 1 ) = = = 1 (C1 4 ) = = = 1
(C1 2 ) = = = 1 (C1 5 ) = = = 1 (C1 3 ) = = = 0,70 (C1 6 ) = = = 0,28
Dst…
Tabel 6. Nilai Utilitas (Normalisasi Matrix) NIP Nama  Karyawan C1 C2 C3 C4 C5 C6 1xxxx3 Fitri Juwita 1 1 0,70 1 1 0,28 1xxxx6 Ilham Kurniawan 0,13 0,93 0,6 0,8 0,8 0,4 2xxxx1 Reno Anggara 0,41 0,41 0,91 0,87 0 0,91 1xxxx8 Annisa Rahmadani 0,6 1 0,6 0,6 1 0,2 5xxxx9 Faisal Santoso 0,57 0,61 0,53 0,61 0,84 0,43
Setelah mendapatkan hasil dari perkalian matrix, selanjutnya adalah mengkalikan matrix dengan bobot kriteria seperti berikut:
Tabel 7. Perkalian Matrix Nama Karyawan Perhitungan Fitri Juwita (1*0,15) + (1*0,23) + (0,70*0,20) + (1*0,16) + (1*0,13) + (0,28*0,13) Ilham Kurniawan (0,13*0,15)  +  (0,93*0,23)  +  (0,6*0,20)  +  (0,8*0,16)  +  (0,8*0,13)  + (0,4*0,13) Reno Anggara (0,41*0,15)  +  (0,41*0,23)  +  (0,91*0,20)  +  (0,87*0,16)  +  (0*0,13)  + (0,91*0,13) Annisa Rahmadani (0,6*0,15) + (1*0,23) + (0,6*0,20) + (0,6*0,16) + (1*0,13) + (0,2*0,13)
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 178-192 E- ISSN 2503-2933 185
Faisal Santoso (0,57*0,15)  +  (0,61*0,23)  +  (0,53*0,20)  +  (0,61*0,16)  +  (0,84*0,13)  + (0,43*0,13)
Setelah  masing-masing  matriks  alternatif  dikalikan  dengan  bobot  kriteria,  selanjutnya akan dilakukan proses perankingan. Proses ini bertujuan menemukan nilai terbaik dari seluruh alternatif.  Berdasarkan  tabel  diatas,  hasil  perankingan  terbaik  didapatkan  oleh  Fitri  Juwita dengan  nilai  optimasi  yang  paling  mendekati  1  yaitu  (0,951).  Tabel  hasil  perankingan  dapat dilihat pada tabel 8 dibawah ini :
Tabel 8. Hasil Perankingan Nama Nilai Ranking Fitri Juwita 0,951 1 Ilham Kurniawan 0,948 2 Reno Anggara 0,934 3 Annisa Rahmadani 0,933 4 Faisal Santoso 0,913 5

## 3.2   Analisis Pengguna
Setelah    berdikusi  dengan  HRD  PT  Kage  Dwijaya  dalam    menganalisis  kebutuhan untuk implementasi sistem pendukung keputusan dalam menentukan karyawan terbaik, penulis terlebih  dahulu  melakukan  identifikasi  permasalahan  dengan  menggunakan  analisis  PIECES ( Performance, Information,  Economic,  Control,  Efficiency, dan  Service ).  Analisis  ini  biasanya juga  dipakai  untuk  mengelompokkan  suatu  permasalahan,  peluang  dan  arahan  yang  ada  pada cakupan  definisi  analisis  dan  rancangan  sistem.  Dengan  ini,  nantinya  dapat  dihasilkan  hal-hal baru yang dapat menjadi pertimbangan dalam mengembangkan sistem [10]. Berikut adalah tabel permasalahan pada PT Kage Dwijaya.
Tabel 9. Kerangka Pieces Performance Proses  pendataan  dan  penentuan  karyawan  terbaik  pada  PT  Kage  Dwijaya membutuhkan  waktu  1  bulan,  terlebih  proses  yang  berjalan  saat  ini  belum terkomputerisasi.
Information Sistem yang berjalan pada perusahan ini hanya menginformasikan hasil akhir dari karyawan yang terpilih menjadi karyawan terbaik.
Economic Sistem  penilaian  yang  manual  ini  masih  membutuhkan  biaya  tambahan dengan penggunaan beberapa lembar kertas  dalam setiap kegiatan penilaian. Control Memungkinkan terjadinya kecurangan  dikarenakan belum adanya perhitungan khusus untuk menentukan karyawan terbaik. Efficiency Kriteria  penilaian  yang  digunakan  perusahaan  untuk  menentukan  karyawa terbaik cenderung tidak adil untuk seluruh divisi lapangan yang ada. Service
Karyawan merasa kecewa dan tidak puas dengan hasil akhir dari penilaian.

## 3.3   Desain Sistem
Perancangan  desain  sistem  yang  akan  di  implementasikan  dalam  analisa    sistem pendukung keputusan ini menggunakan class diagram . Diagram ini akan menunjukkan struktur sistem operasi sesuai dengan batasan yang terdapat dalam relasi objek dan pengelompokan kelas untuk  sistem  yang  akan  di  buat  pada  pemrograman  [11] .  Perancangan class  diagram untuk sistem yang akan di bangun dapat dilihat pada gambar 1 berikut.
186 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 178-192 E-ISSN 2503-2933
Gambar 1. Class Diagram Controller
Kemudian,  digambarkan  juga  sebuah  diagram  yang  menghubungkan  antara  aktor dengan  sistem  yang  dilihat  dari  sisi  pengguna,  atau  biasa  disebut  diagram  use  case.  Use  case merupakan  implementasi  dari  sistem  pendukung  keputusan  agar  user  dapat  mengetahui fungisonal  sistem  tersebut  lebih  lanjut  serta  siapa  saja  yang  terlibat  dan  memiliki  akses  untuk fungsi  tersebut  [12].  Use  case  diagram  yang  di  buat  pada  perusahaan  ini    dapat  dilihat  pada gambar 2 berikut.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 178-192 E- ISSN 2503-2933 187
Gambar 2. Use Case Diagram

## 3.4   Desain Basis Data
Rancangan database dari sistem pendukung kepurusan penentuan karyawan terbaik pada PT Kage Dwijaya dapat dilihat pada gambar 3 berikut.
188 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 178-192 E-ISSN 2503-2933
Gambar 3. Relasi Antar Tabel pada Database.

## 3.5   Implementasi Sistem

## 1.Halaman Login
Pada  tampilan  halaman  login  ini,  aktor  (user)  harus  login  terlebih  dulu  dengan menginput  alamat  email  dan  password  yang  sudah  terdaftar  pada  sistem.  Tampilan  halaman login dapat dilihat pada gambar 4 berikut.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 178-192 E- ISSN 2503-2933 189
Gambar 4. Halaman Login
3. Halaman Data Kriteria
Halaman  data  kriteria  merupakan  halaman  yang  menampilkan  data  kriteria  apa  saja yang  kita  gunakan  serta  berapa  nilai  bobot  dari  masing-masing  kriteria  yang  di  gunakan. Halaman ini hanya bisa di akses oleh HRD dan Store Manager. Tampilan halaman data kriteria dapat dilihat pada gambar 5 sebagai berikut.
Gambar 5. Halaman Data Kriteria
2. Halaman Penilaian Karyawan
Halaman  data  penilaian  berfungsi  agar  kepala  HRD  dapat  melakukan  edit  dan perubahan  maupun  update  terkait  nilai  dari  masing-masing  kritera  yang  akan    di  berikan  oleh perusahaan kepada karyawan yang bersangkutan. Tampilan halaman data penilaian dapat dilihat pada gambar 6 berikut.
190 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 178-192 E-ISSN 2503-2933
Gambar 6. Halaman Data Penilaian Karyawan
4. Halaman Perhitungan
Halaman  perhitungan  merupakan  halaman  yang  menampilkan    informasi  karyawan dengan  beberapa  penilaian.  Gambar  ini  berisikan  perhitungan  yang  sudah  di  normalisasikan dengan menggunakan perkalian matrix dan bobot keriteria yang sudah ditentukan sebelumnya.
Gambar 7. Halaman Perhitungan
5, Halaman Hasil dan Perankingan
Halaman hasil merupakan halaman yang menampilkan ranking karyawan sesuai dengan urutan yang didapatkan dari hasil perhitungan nilai kriteria dengan bobot kriteria yang ada sebelumnya.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 178-192 E- ISSN 2503-2933 191
Gambar 8. Halaman Hasil dan Perankingan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan sistem pendukung keputusan yang sudah di bangun pada PT Kage Dwijaya Palembang  mengenai pemilihan karyawan terbaik, maka  kesimpulan yang di dapatkan penulis dari  penulisan  tugas  akhir  ini  adalah  dengan  dibangun  nya  sistem  pendukung  keputusan  ini karyawan  merasa  lebih  puas  dengan  hasil  akhir  penilaian  karena  hasil  penilaian  langsung  di tampilkan  pada  sistem  sehingga  penilaian  terkesan  lebih  terbuka.  Selain  itu  juga,  dengan  di bangun nya sistem pendukung keputusan penentuan karyawan terbaik pada PT Kage Dwijaya, dapat  membantu  kepala  HRD  dalam  melihat  rekomendasi    karyawan  yang  berhak  untuk mendapatkan predikat karyawan terbaik dengan cepat. Kemudian, dengan dibangun nya sistem pendukung  keputusan ini juga    dapat  membantu  kepala  HRD  untuk  dapat  mempertimbangkan karyawan  yang  berhak  diangkat  menjadi  karyawan  terbaik  ataupun  karyawan  yang  berhak mendapat promosi jabatan yang lebih baik. Selain itu, dengan di bangun nya sistem pendukung keputusan  dapat  mengubah  sistem  penilaian    karyawan  pada  PT  Kage    Dwijaya    yang sebelumnya bersifat konvensional menjadi lebih  terkomputerisasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Aldo,  N.  Putra,  dan  Z.  Munir, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Dosen Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (Maut) Dasril,” J. Sist. Inf. dan Manaj. , Vol. 7, No. 2, Hal. 16–22, 2019.
[2] P.  S.  M.  P.  A.  Cilegon-banten,  “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Beasiswa, ” Vol. 10, No. 2, Hal. 148–160, 2023.
[3] I.  Saputra  dan  R.  Nafsi  Siregar, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan Terbaik CV. Aurelia Weida Prima Medan Dengan Metode Maut,” Media Online , Vol. 3,
No. 1, Hal. 9–16, 2022, [Daring]. Tersedia pada: https://djournals.com/klik.
192 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 178-192 E-ISSN 2503-2933
[4] B.  Andika,  S.  Yakub,  A.  Calam,  dan  D.  Siregar, “Sistem  Pendukung  Keputusan Menentukan  Pegawai  Terbaik  Dengan  Metode  Multi  Atribut  Utility  Theory,”  J. SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj.  Inform.  dan  Komputer) ,  Vol.  23,  No.  1,  Hal.  159, 2024, doi: 10.53513/jis.v23i1.9567.
[5] A.  Pratama  dan  D.  P.  Kesuma, “Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Pemilihan Karyawan Terbaik menggunakan Metode MAUT,” MDP Student Conf. , Vol. 2, No. 1, Hal. 510–518, 2023, doi: 10.35957/mdp-sc.v2i1.4455.
[6] R.  Perwitasari,  R.  Afwani,  dan  S.  E.  Anjarwani, “Penerapan  Metode  Rational  Unified Process (RUP) Dalam Pengembangan Sistem Informasi Medical Check Up Pada Citra Medical Centre (The Application of RationalUnifiedProcess (RUP) in Development of a Medical  CheckUpInformation  System  at  Citra  Medical  Centre),” Jtika ,  Vol.  2,  No.  1, Hal. 76–88, 2020, [Daring]. Tersedia pada: http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/.
[7] S.  ardiansyah  Fajar  Israwan,  Muh.  Mukmin, “Penentuan  Karyawan  Berprestasi
Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (Maut),” J. Inform. , Vol. 9, No. 1, 2018, [Daring]. Tersedia pada:
http://ejournal.unidayan.ac.id/index.php/JIU/issue/view/9.
[8] S. T. Andayani dan A. Rahim, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Berprestasi di KPU Provinsi Jambi,” Vol. 2, No. 2, 2020.
[9] R.  S.  Hayati  dan  Siti  Aliyah, “Promosi  Jabatan  Menggunakan  Metode  Multi  Attribute Utility Theory,” 104. IT J. , Vol. 8 No., Hal. 103–111, 2020.
[10] M.  Pratiwi,  U.  I.  Arsyah,  D.  Kartika,  dan  R.  H.  Arsyah, “PIECES  Framework  dalam Analisis  Penerapan  Sistem  Informasi,” Vol.  28,  No.  1,  Hal.  19–24,  2021,  doi: 10.35134/jmi.v28i1.64.
[11] R. I. A. Ramadha, H. N. Prasetyo, dan ..., “ Aplikasi Pengelolaan Data Produksi Karet di Cv.  hfm  Berbasis  Web,” eProceedings  … ,  Vol.  4,  No.  3,  Hal.  1617–1620,  2020,
[Daring]. Tersedia pada: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/appliedscience/article/vi ew/7356.
[12] G.  F.  Fitriana, “Pengujian  Aplikasi  Pengenalan  Tulisan  Tangan  Menggunakan  Model Behaviour Use Case,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , Vol. 7, No. 2,
Hal. 200–213, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.390.