## Pemilihan Auditor Internal dalam Mengimplementasikan Pendekatan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dan Menerapkan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC)
Mohammad Aldinugroho Abdullah 1 , Rima Tamara Aldisa 2,*
1 Fakultas Teknologi Informasi, Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 nugrohoaldi48@gmail.com, 2, *rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 14/09/2023 ; Accepted: 30/09/2023 ; Published: 30/09/2023
Abstrak− Auditor Internal Perusahaan adalah seorang profesional yang bertanggung jawab untuk mengevaluasi, mengawasi, dan memberikan penilaian independen terhadap efektivitas kontrol internal, sistem akuntansi, dan proses bisnis suatu perusahaan. Tugas utama  auditor  internal  adalah  membantu  manajemen  perusahaan  dalam  memastikan  bahwa  operasi  perusahaan  berjalan  sesuai dengan  standar,  kebijakan,  serta  peraturan  yang  berlaku.  Kehadiran  seorang  auditor  internal  membantu  perusahaan  menjaga integritas,  akuntabilitas,  dan  ketaatan  terhadap  standar  dan  regulasi  yang  berlaku.  Mereka  memberikan  pandangan  independen tentang  kinerja perusahaan dan  membantu dalam  meningkatkan  efisiensi serta  efektivitas operasional. Dalam  dunia bisnis  yang kompleks,  pemilihan  calon  Auditor  Internal  menjadi  tantangan.  Kriteria  seleksi  yang  beragam,  seperti  kemampuan  audit, pengetahuan industri, dan integritas, seringkali sulit dinilai secara obyektif. Pengambilan keputusan berdasarkan pengalaman semata bisa mengakibatkan hasil yang tidak konsisten. Pentingnya akurasi dan obyektivitas dalam pemilihan Auditor Internal menuntut pendekatan ilmiah. Metode Analisis Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) digunakan untuk menghadapi kompleksitas kriteria. Sementara itu, Metode Rank Order Centroid (ROC) digunakan untuk memberikan bobot pada setiap kriteria. Dengan memadukan MAUT  dan  ROC  dalam  sistem  pendukung,  perusahaan  memiliki  cara  yang  lebih  terstruktur  dan  terukur  untuk  memilih  calon Auditor Internal. Pendekatan ini diharapkan membantu mengatasi masalah dalam pemilihan calon yang sering tidak sesuai dengan kebutuhan perusahaan, serta memberikan keputusan  yang  lebih tepat dan  objektif. Adapun Hasil akhir  yang  didapatkan  dengan menerapkan metode MAUT ialah nilai 0,794 yang merupakan rangking tertinggi dari 7 alternatif yang di seleksi. Hasil  rangking tertinggi terdapat pada alternatif ketujuh dengan nama Poppy Rosana
Kata Kunci: SPK; Auditor; MAUT; ROC
Abstrak− The Internal Auditor of a company is a professional responsible for evaluating, overseeing, and providing independent assessments of the effectiveness of internal controls, accounting systems, and business processes of a company. The primary t ask of the internal auditor is to assist the company's management in ensuring that its operations adhere to applicable standards, policies, and regulations. The presence of an internal auditor helps the company  maintain integrity, accountability, and compliance  with relevant  standards  and  regulations.  They  provide  an  independent  view  of  the  company's  performance  and  aid  in  enhancing operational efficiency and effectiveness. In the complex business world, selecting a candidate for the role of Internal Auditor poses a challenge. Diverse selection criteria, such as auditing skills, industry knowledge, and integrity, often prove difficult to objectively assess. Decision-making based solely on experience can lead to inconsistent outcomes. The importance of accuracy and objectivity in selecting an  Internal Auditor  demands a scientific approach. The Multi-Attribute Utility Theory (MAUT)  analysis  method is employed to address the complexity of criteria. Meanwhile, the Rank Order Centroid (ROC) method is used to assign weights to each criterion. By combining MAUT and ROC in a support system, companies have a more structured and measurable way to select potential Internal Auditors. This approach is expected to help overcome issues in candidate selection that often do not align with the company's needs, and to provide more accurate and objective decisions. The ultimate result obtained by applying the MAUT method is a value of 0.794, which is the highest ranking among the 7 selected alternatives. The highest ranking result associated the seventh alternative, named Poppy Rosana.
Keywords: DSS; Auditor; MAUT; ROC

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  bisnis  yang  semakin  dinamis  dan  kompleks,  peran  auditor  internal  dalam  perusahaan  menjadi  sangat penting. Auditor internal bertugas untuk melakukan pemeriksaan independen terhadap sistem pengendalian internal, memberikan rekomendasi perbaikan, dan membantu manajemen dalam mengelola risiko. Keberadaan auditor internal memiliki dampak yang signifikan terhadap keberlanjutan, integritas, dan reputasi perusahaan[1]. Namun, pemilihan calon  auditor  internal  yang  tepat  sering  kali  menjadi  tantangan  tersendiri  bagi  perusahaan.  Perusahaan  sering dihadapkan pada berbagai pertimbangan ketika memilih calon auditor internal. Kualifikasi, pengalaman, kemampuan analitis, serta integritas menjadi beberapa kriteria krusial yang harus diperhatikan[2]. Dalam lingkungan bisnis yang berubah dengan cepat, tuntutan regulasi  yang semakin ketat, dan dinamika  industri  yang beragam, pemilihan calon auditor internal yang sesuai dengan karakteristik perusahaan menjadi semakin penting[3]. Salah satu pertanyaan yang muncul adalah bagaimana perusahaan dapat memastikan bahwa keputusan pemilihan calon auditor internal didasarkan pada analisis yang obyektif dan terinformasi. Salah satu solusi yang sedang diupayakan adalah melaksanakan Sistem
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6795
Pendukung Keputusan (Decision Support System, DSS) dengan menggabungkan dua metode utama, yakni Analisis Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) dan teknik pembobotan Rank Order Centroid (ROC). DSS merupakan suatu kerangka kerja teknologi informasi yang khusus dibuat untuk menunjang proses pengambilan keputusan dalam situasi yang rumit. Melalui penerapan teknologi dan analisis data, DSS mampu membantu manajemen dalam memilih calon auditor  internal  yang  paling  cocok  dengan  kebutuhan  perusahaan[4][5].  Metode  Analisis  (MAUT)  merupakan pendekatan  yang  dimanfaatkan  guna  mengambil  keputusan  dalam  situasi  yang  melibatkan  banyak  kriteria  atau atribut[6].  Dalam  konteks  pemilihan  calon  auditor  internal,  MAUT  memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk memberikan  bobot  pada  setiap  kriteria  dan  mengukur  preferensi  terhadap  alternatif  yang  ada.  MAUT  membantu mengatasi kompleksitas dalam mengevaluasi calon auditor internal dengan mempertimbangkan berbagai aspek yang relevan[7].
Metode pembobotan ROC merupakan alat yang efektif dalam mengurutkan alternatif berdasarkan bobot yang diberikan pada masing-masing kriteria[8]. Dalam implementasi ROC, calon auditor internal akan dinilai berdasarkan nilai centroid dari bobot yang diberikan. Hal ini memungkinkan manajemen untuk memiliki gambaran visual mengenai posisi relatif dari setiap calon auditor internal dalam ruang kriteria yang telah ditetapkan. Penggunaan metode ROC dalam DSS membantu mengurutkan dan menyederhanakan proses evaluasi calon auditor internal, sehingga keputusan yang diambil dapat lebih terinformasi dan obyektif.  Ketika kedua metode ini digabungkan dalam DSS, hasilnya adalah pendekatan yang lebih komprehensif dan sistematis dalam pemilihan calon auditor internal. MAUT memungkinkan manajemen  untuk  mengukur  preferensi  dan  bobot  dari  berbagai  kriteria  yang  relevan,  sedangkan  ROC  membantu mengurutkan calon auditor internal berdasarkan bobot tersebut[9]. Hubungan antara metode ROC dan MAUT adalah sinergi yang kuat untuk menghasilkan rekomendasi calon auditor internal yang lebih akurat dan berdasarkan analisis yang mendalam[10].
Penerapan SPK dengan pendekatan MAUT dan metode ROC diharapkan akan membantu perusahaan mengatasi tantangan dalam pemilihan calon auditor internal. DSS ini dapat menjadi alat yang sangat berharga bagi manajemen dalam mengambil keputusan yang lebih baik, efektif, dan efisien. Dengan memanfaatkan teknologi dan analisis data, perusahaan dapat memastikan bahwa proses pemilihan calon auditor internal didukung oleh  informasi  yang akurat, analisis  yang  obyektif,  dan  rekomendasi  yang  terinformasi.  Pemilihan  calon  auditor  internal  yang  tepat  memiliki dampak  yang  luas  terhadap  kinerja  dan  reputasi  perusahaan.  Dengan  menerapkan  Sistem  Pendukung  Keputusan berbasis  MAUT  dan  ROC,  perusahaan  dapat  memastikan  bahwa  calon  auditor  internal  yang  dipilih  memiliki kualifikasi  yang sesuai dengan kebutuhan, serta memiliki potensi untuk memberikan nilai tambah bagi perusahaan. Dengan demikian, perusahaan dapat menghadapi tantangan bisnis dengan lebih percaya diri dan berdaya saing, serta menjaga integritas dan keberlanjutan operasional dalam jangka panjang.
Penelitian yang dilaksanakan pada tahun 2019 oleh Wira Apriani memanfaatkan metode MAUT untuk memilih pimpinan. Dari hasil perhitungan penelitian ini, terungkap bahwa alternatif bernama Sree memperoleh nilai tertinggi sebesar 83,60[11]. Sebagai tambahan, penelitian lainnya pada tahun 2019 oleh Tia Imandasari dan timnya menganalisis penerapan  metode  MAUT  dalam  memilih  deodorant.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  deodorant  Nature’s merupakan rekomendasi terbaik dengan nilai sebesar 0,73[12]. Selain itu, dalam tahun 2019, Dasril Aldo dan rekan- rekannya  melakukan penelitian  yang  membahas penerapan  metode MAUT dalam  menilai kinerja dosen. Hasil dari penelitian ini mengungkap bahwa alternatif dengan nama DSN-01 memiliki nilai tertinggi sebesar 0,9[13]. Di tahun 2018, Novri Hadinata menerapkan metode MAUT untuk menentukan penerima kredit. Alternatif yang mendapatkan peringkat tertinggi adalah edi ansyah dengan nilai rata-rata 13,33[14]. Edy Satria dan timnya pada tahun 2018 mengkaji penerapan  metode  MAUT  dalam  merekomendasikan  destinasi  wisata  lokal  di  kota  Sidamanik.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa wisata Bah Biak merupakan destinasi terbaik dengan nilai 0,847, yang merupakan nilai tertinggi di antara destinasi wisata lainnya di Kota Sidamanik[15]. Pada tahun 2022, Agung Triayudi dan rekannya menerapkan metode MAUT untuk menentukan prioritas produk unggulan daerah dengan menggunakan pembobotan ROC. Hasil dari penggabungan metode tersebut menunjukkan bahwa produk Kopi mendapatkan peringkat pertama dengan nilai 0,00653[16]. Terakhir, Ahlan Ismono pada tahun 2022 mengamati pemilihan auditor menggunakan metode MOOSRA. Dalam penelitiannya, Alternatif 1 (A1) terpilih menjadi auditor dengan nilai tertinggi, yaitu 5,60[17]. Dari paparan di atas,  minat  peneliti  muncul  untuk  mengadakan  kajian  mengenai  saran  destinasi  wisata  di  Sumatera  Utara  melalui pendekatan MAUT dan pembobotan ROC. Pendekatan ini diantisipasi mampu memberikan rekomendasi yang presisi dan andal, sebab dapat menyajikan alternatif-optimal sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan suatu platform yang digunakan guna mendukung proses pengambilan keputusan  di  dalam  sebuah  organisasi  atau  perusahaan.  SPK  telah  dirancang  untuk  mempermudah  pengambilan
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6795
keputusan yang melibatkan kompleksitas, dengan menyediakan informasi yang terorganisir dan relevan. Dalam SPK, data dan informasi dioleh menggunakan metode-metode matematika atau statistika untuk menghasilkan rekomendasi atau opsi keputusan yang dapat membantu pengambilan keputusan[18][19].
Tujuannya  adalah  untuk  mengumpulkan,  menganalisis,  dan  memproses  informasi  yang  relevan  guna memberikan dukungan berdasarkan data dan pengetahuan yang tersedia[20]. SPK menggunakan berbagai metode dan teknik, termasuk analisis statistik, model matematika, teknik pemrosesan data, serta teknik kecerdasan buatan, untuk merancang model dan skenario yang dapat membantu pengambil keputusan dalam situasi yang kompleks. SPK dapat digunakan dalam berbagai bidang dan tingkatan pengambilan keputusan, seperti bisnis, manajemen, kesehatan, teknik, lingkungan, dan lainnya[21][22].

## 2.2  Auditor
Auditor Internal Perusahaan  ialah seorang ahli  yang  beroperasi di dalam perusahaan atau entitas organisasi dengan tujuan  melakukan  penilaian  yang  bebas  dan  objektif  terhadap  langkah-langkah  operasional,  prosedur  internal, pengelolaan risiko, dan praktek manajemen[23]. Fokusnya adalah  mendukung pencapaian tujuan  bisnis perusahaan dengan  lebih  optimal,  memastikan  efisiensi,  efektivitas,  dan  transparansi,  sambil  memverifikasi  kesesuaian  dengan pedoman internal dan peraturan yang berlaku[24]. Tugas dan tanggung jawab utama seorang Auditor meliputi evaluasi pengendalian  internal,  pemeriksaan  kepatuhan,  pengelolaan  risiko,  pemeriksaan  keuangan,  pelaporan  dan rekomendasi, dan konsultasi dan pendidikan. Auditor internal berperan penting dalam menjaga integritas, kepatuhan, dan  efisiensi  operasional  perusahaan[25].  Mereka  bekerja  sama  dengan  manajemen  dan  berkontribusi  dalam memastikan bahwa perusahaan beroperasi dengan cara yang etis dan sesuai dengan standar yang ditetapkan.

## 2.3  Metode ROC
Pendekatan  Rank  Order  Centroid,  dikenal  juga  sebagai  ROC,  merupakan  metode  yang  sangat  sederhana  dalam menetapkan bobot kriteria sesuai dengan tingkat kepentingan atau keterkaitannya[26]. Tingkat kepentingan kriteria dapat diilustrasikan sebagai berikut[21]:
C1 > C2 > C3 > C m (1)
Menetapkan nilai bobot (W):
W m = 1 m ∑ ( 1 i ) m 1=1 (2)
Keterangan: W = Nilai Pembobotan Kriteria
K = Jumlah Kriteria
i = Nilai Alternatif
2.4  Metode MAUT
Metode MAUT (Multi-Attribute Utility Theory) adalah suatu pendekatan analisis yang digunakan dalam pengambilan keputusan untuk mengevaluasi dan memilih alternatif berdasarkan sejumlah atribut atau kriteria yang relevan. Tujuan utama dari metode MAUT adalah untuk memberikan suatu kerangka kerja yang sistematis dalam mempertimbangkan faktor-faktor yang beragam dan seringkali saling bertentangan dalam pengambilan keputusan[27][28]. Dalam metode MAUT, keputusan dibuat berdasarkan pada pendekatan utilitas, di mana keputusan dievaluasi berdasarkan pada tingkat utilitas (manfaat) yang diatribusikan kepada setiap alternatif[29]. Metode MAUT dilakukan melalui adapun beberapa tahapan dari proses penyelesaian metode MAUT yaitu[30]: a. Membuat matriks keputusan
X ij = [ r 11 ⋯ ⋮ ⋱ r i1 ⋯ r 1j ⋯ r 1n ⋮ ⋱ ⋮ r ij ⋯ r in ⋮ ⋱ r m1 ⋯ ⋮ ⋱ ⋮ r mj ⋯ r mn ] (3)
b. Menghitung matriks ternormalisasi
1) Kriteria Benefit
(r ij ∗ ) = r ij −min (r ij ) max(r ij )−min (r ij ) (4)
2) Kriteria Cost
(r ij ∗ ) = 1 +  ( min (r ij )−r ij max(r ij )−min (r ij ) ) (5)
c. Mencari nilai marginal utilitas ( U ij )
Uij = e (rij ∗ )2 −1 1.71
(6)
d. Mencari nilai utilitas akhir ( U i )
Ui = ∑ = 1 u ij . w j n j (7)

## 2.5  Tahapan Penelitian
Langkah-langkah  yang  dijalankan  guna  mencapai  tujuan  penelitian  dalam  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan jasa ekspedisi terbaik di kota Medan adalah sebagai berikut:
1. Menganalisis Permasalahan
Langkah pertama adalah  menganalisis  masalah  yang bertujuan untuk memecahkan kendala  yang dihadapi, serta menganalisis data yang menjadi inti permasalahan dalam penelitian ini.
2. Pengumpulan Informasi
Pada  langkah  ini,  data  dikumpulkan  melalui  observasi  untuk  memahami  secara  mendalam  prosedur  dalam pemilihan penerima bantuan bagi penduduk miskin.
3. Kajian Literatur dan Sumber Referensi
Tahap ini dilakukan untuk memperluas pemahaman peneliti mengenai Sistem Pendukung Keputusan (SPK) serta metode yang digunakan, yakni ROC dan MAUT dengan penekanan khusus.
4. Analisis Implementasi Metode
Langkah  ini  melibatkan analisis  masalah dalam pemilihan stock keeper restoran. Dimulai dari  menetapkan  nilai bobot menggunakan metode ROC dan mencari alternatif terbaik menggunakan metode MAUT.
5. Penyusunan Laporan Penelitian
Langkah terakhir adalah menyusun laporan hasil penelitian yang telah dilakukan, yang nantinya akan digunakan untuk melihat hasil serta menyimpulkan temuan dari penelitian.
Di bawah ini merupakan kerangka penelitian yang merangkum penjabaran langkah-langkah di atas:
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Pada penelitian ini, Alternatif yang digunakan sebanyak 10 data yang akan di gunakan dalam pemilihan Calon Audit Internal Perusahaan yang terlihat pada tabel 1.
Mulai Menganalisis Permasalah Pengumpulan Informasi Kajian Literatur dan Sumber Referensi Analisis Dan Implementasi Metode Penerapan Metode MAUT
1. Membuat Matriks Keputusan
2. Menghitung Matriks Ternormalisasi
3. Mencari Nilai Marginal Utilitas (Uij)
4. Mencari Nilai Utilitas Akhir (Ui) Pembuatan Laporan Penelitian Selesai Penerapan Metode ROC 1. Menetukan Kriteria 2. Menentukan Nilai Bobot (W) 3. Menentukan Jumlah Data (m)
4. Menentukan Tingkat Prioritas (i)
Tabel 1. Data Alternatif
Kode Alternatif  Nama Alternatif A1 Agus A2 Moci A3 Ratih Budi A4 Dicky Aji A5 Ashaka putra A6 Lucy Setyowati A7 Poppy Rosana

## 3.2 Penentuan Kriteria
Penentuan  kriteria  merupakan  langkah  kunci  untuk  memastikan  bahwa  evaluasi  atau  pengambilan  keputusan berdasarkan data yang objektif dan relevan. Kriteria ini harus mencerminkan nilai dan tujuan organisasi atau individu yang terlibat dalam proses tersebut. Dalam sistem pendukung keputusan, penentuan kriteria harus disertai dengan nilai setiap bobot kriteria tersebut. Pada tabel 2 terdapat nilai setiap bobot kriteria di dapatkan melalui perhitungan metode ROC.
Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria  Nama Nama Kriteria Keterangan   Bobot K1 Kemampuan Komunikasi Benefit 0.456 K2 Kemampuan Analisis Benefit 0.256 K3 Penilaian Kinerja Benefit 0.156 K4 Riwayat Kerjasama Benefit 0.090 K5 Kualifikasi Profesional Benefit 0.040 Keterangan Kriteria : KemampuanKomunikasi (C1) Kemampuan Analisis (C2) Penilaian Kinerja (C3) Riwayat Kerjasama (C4) Kualifikasi Profesional (C5) Sejauh  mana  calon  auditor  memiliki  kemampuan  komunikasi  yang  baik, termasuk  kemampuan  untuk  menjelaskan  temuan  audit  dengan  jelas  kepada manajemen.
Bagaimana calon Audit memberikan kemampuan analisis yang lebih baik untuk pengguna dalam memahami masalah dan solusi.
Sejauh  mana  calon  audit  internal  dapat  digunakan  untuk  menilai  kinerja departemen atau unit bisnis dalam mencapai tujuan mereka. Apakah auditor pernah bekerja sama dengan perusahaan sebelumnya. Calon auditor internal harus memiliki kualifikasi profesional yang sesuai, seperti sertifikasi Certified Internal Auditor (CIA) atau sertifikasi sejenis.
Setelah  menentukan  kriteria  dan  nilai  bobot  kriteria,  maka  selanjutnya  menentukan  nilai  skala  bobot  skala kepentingan  setiap  kriteria,  yang  dimana  nilai  bobot  skala  kepentingan  kriteria  merupakan  nilai  atau  angka  yang digunakan untuk mengukur tingkat pentingnya atau prioritas setiap kriteria dalam sebuah sistem pendukung keputusan.
Tabel 3. Nilai bobot kepentingan kriteria 1 dan 2 (C1 dan C2)
Skala Bobot Kriteria Sangat baik 3 Baik 2 Cukup Baik 1
Pada Tabel 3 terdapat daftar nilai bobot kepentingan untuk kriteria 1 dan 2, yang  dinyatakan sebagai C1 dan C2.  Penilaian  bobot  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  skala  yang  terdiri  dari  tiga  tingkatan,  yaitu  "Sangat  Baik" dengan bobot 3, "Baik" dengan bobot 2, dan "Cukup Baik" dengan bobot 1.
Tabel 4. Nilai bobot kepentingan kriteria 4 (C1)
Skala Bobot Kriteria Pernah 2 Tidak Pernah 1
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6795
Tabel 4 menyajikan rangkuman nilai bobot kepentingan untuk kriteria 4, yang diidentifikasi sebagai C1. Skala penilaian dalam tabel ini terdiri dari dua pilihan, yaitu "Pernah" dengan bobot 2 dan "Tidak Pernah" dengan bobot 1.
Tabel 5. Nilai bobot kepentingan kriteria 5 (C5)
Skala Bobot Kriteria Memiliki Sertifikat 2 Tidak Memiliki Serifikat 1
Tabel 5 merinci penilaian bobot kepentingan untuk kriteria 5, yang disebut sebagai C5. Skala penilaian yang digunakan  dalam  tabel  ini  terdiri  dari  dua  opsi,  yaitu  "Memiliki  Sertifikat"  dengan  bobot  2  dan  "Tidak  Memiliki Sertifikat" dengan bobot 1.
Tabel 6. Penilaian terhadap alternatif Berdasarkan kriteria Kode Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 Agus Sangat Baik Baik 80 Pernah Memiliki Sertifikat A2 Moci Baik Baik 70 Tidak pernah Tidak Memiliki Sertifikat A3 Ratih Budi Sangat Baik Baik 80 Pernah Memiliki Sertifikat A4 Dicky Aji Cukup Baik Baik 70 Tidak Pernah Tidak Memiliki Sertifikat A5 Ashaka putra Baik Sagat Baik 85 Pernah Memiliki Sertifikat A6 Lucy Setyowati Baik Baik 75 pernah Memiliki Sertifikat A7 Poppy Rosana Sangat Baik Sangat Baik 85 Tidak Pernah Memiliki Sertifikat
Tabel 6 merupakan data alternatif yang digunakan dalam penleitian. Setelah dilakukan penilaian, selanjutnya melakukan proses Rating Kecocokan berdasarkan nilai kepentingan bobot
Tabel 7. Penilaian terhadap alternatif Berdasarkan kriteria
Kode Alternatif  Nama Alternatif C1  C2  C3  C4  C5 A1 Agus 3 2 80 2 2
A2 Moci
2 2 70 1 1 A3 Ratih Budi
3 2 80 2 2 A4 Dicky Aji
1 2 70 1 1
A5 Ashaka putra
2 3 85 2 2
A6 Lucy Setyowati 2 2 75 2 2
A7 Poppy Rosana 3 3 85 1 2

## 3.3 Penerapan Metode MAUT
Berikut Langkah-langkah perhitungan Metode MAUT : 1. Membuat Matrik Keputusan
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 3 2 80 2 2 2 2 70 1 1 3 2 80 2 2 1 2 70 1 1 2 3 85 2 2 2 2 75 2 2 3 3 85 1 2]
2. Normalisasi Matrik Keputusan Normalisasi Kriteria (K1)
𝑟 11 ∗ = 3−1 3−1 = 1,000 𝑟 21 ∗ = 2−1 3−1 = 0,500
𝑟 31 ∗ = 3−1 3−1 = 1,000
𝑟 41 ∗ = 1−1 3−1 = 0,000
𝑟 51 ∗ = 2−1 3−1 = 0,500
𝑟 61 ∗ = 2−1 3−1 = 0,500
𝑟 71 ∗ = 3−1 3−1 = 1,000
Normalisasi Kriteria (K2)
𝑟 12 ∗ = 2−2 3−2 = 0,000
𝑟 22 ∗ = 2−2 3−2 = 0,000
𝑟 32 ∗ = 2−2 3−2 = 0,000
𝑟 42 ∗ = 2−2 3−2 = 0,000
𝑟 52 ∗ = 2−2 3−2 = 1,000
𝑟 62 ∗ = 2−2 3−2 = 0,000
𝑟 72 ∗ = 2−2 3−2 = 1,000
Normalisasi Kriteria (K3)
𝑟 13 ∗ = 80−70 85−70 = 0,667
𝑟 23 ∗ = 70−70 85−70 = 0,000
𝑟 33 ∗ = 80−70 85−70 = 0,667
𝑟 43 ∗ = 70−70 85−70 = 0,000
𝑟 53 ∗ = 85−70 85−70 = 1,000
𝑟 63 ∗ = 75−70 85−70 = 0,333 𝑟 73 ∗ = 85−70 85−70 = 1,000
Normalisasi Kriteria (K4)
𝑟 14 ∗ = 2−1 2−1 = 1,000
𝑟 24 ∗ = 1−1 2−1 = 0,000 𝑟 34 ∗ = 2−1 2−1 = 0,000 𝑟 44 ∗ = 1−1 2−1 = 0,000 𝑟 54 ∗ = 2−1 2−1 = 1,000 𝑟 64 ∗ = 2−1 2−1 = 1,000 𝑟 74 ∗ = 1−1 2−1 = 0,000
Normalisasi Kriteria (K5)
𝑟 14 ∗ = 2−1 2−1 = 1,000 𝑟 24 ∗ = 1−1 2−1 = 0,000 𝑟 34 ∗ = 2−1 2−1 = 1,000 𝑟 44 ∗ = 1−1 2−1 = 0,000 𝑟 54 ∗ = 2−1 2−1 = 1,000 𝑟 64 ∗ = 2−1 2−1 = 1,000 𝑟 74 ∗ = 2−1 2−1 = 1,000
Berikut tabel 8 merupakan data matrik berdasarkan perhitungan normalisasi diatas
Tabel 8. Data Matriks Normalisasi
Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 1,000  0,000  0,667  1,000  1,000 A2 0,500  0,000  0,000  0,000  0,000 A3 1,000  0,000  0,667  0,000  1,000 A4 0,000  0,000  0,000  0,000  0,000 A5 0,500  1,000  1,000  1,000  1,000 A6 0,500  0,000  0,333  1,000  1,000 A7 1,000  1,000  1,000  0,000  1,000
3. Mencari Nilai Marginal Utilitas (U ij ) Kriteria 1
𝑈 11 = 𝑒 (1,000)2 −1
1.71 = 1,005
𝑈 21 = 𝑒 (0,500)2 −1
1.71 = 0,166
𝑈 31 = 𝑒 (1,000)2 −1
1.71 = 1,005
𝑈 41 = 𝑒 (0.000)2 −1 1.71 = 0.000
𝑈 51 = 𝑒 (0.500)2 −1 1.71 = 0,166
𝑈 61 = 𝑒 (0.500)2 −1 1.71 = 0.166
𝑈 71 = 𝑒 (1.000)2 −1 1.71 = 1,005
Berikutnya perhitungan marginal Utilitas untuk kriteria 2 hingga 5 disesuaikan dengan langkah perhitungan pada Kriteria 1 sebelumnya.
Tabel 9. Data Hasil Perhitungan  U ij Kode Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 1,005  0,000  0,327  1,005  1,005 A2 0,166  0,000  0,000  0,000  0,000 A3 1,005  0,000  0,327  0,000  1,005 A4 0,000  0,000  0,000  0,000  0,000 A5 0,166  1,005  1,005  1,005  1,005 A6 0,166  0,000  0,069  1,005  1,005 A7 1,005  1,005  1,005  0,000  1,005
4. Mencari Nilai Utilitas Akhir (U i ) 𝑈1 = (1,005 ∗ 0,456) + ( 0,000 ∗ 0,256) + (0,237 ∗ 0,156) + (1,005 ∗ 0,090) + (1,005 ∗ 0,040) = 0,640 𝑈2 = (0,166 ∗ 0,456) + ( 0,000 ∗ 0,256) + (0,000 ∗ 0,156) + (0,000 ∗ 0,090) + (0,000 ∗ 0,040) = 0,076 𝑈3 = (1,005 ∗ 0,456) + ( 0,000 ∗ 0,256) + (0,327 ∗ 0,156) + (0,000 ∗ 0,090) + (1,005 ∗ 0,040) = 0,549 𝑈4 = (0,000 ∗ 0,456) + ( 0,000 ∗ 0,256) + (0,000 ∗ 0,156) + (0,000 ∗ 0,090) + (0,000 ∗ 0,040) = 0,000 𝑈5 = (0,166 ∗ 0,456) + ( 1,005 ∗ 0,256) + (1,005 ∗ 0,156) + (1,005 ∗ 0,090) + (1,005 ∗ 0,040) = 0,620 𝑈6 = (0,166 ∗ 0,456) + ( 0,000 ∗ 0,256) + (0,069 ∗ 0,156) + (1,005 ∗ 0,090) + (1,005 ∗ 0,040) = 0,217 𝑈7 = (0,166 ∗ 0,456) + ( 1,005 ∗ 0,256) + (1,005 ∗ 0,156) + (0,000 ∗ 0,090) + (1,005 ∗ 0,040) = 0,912
Berdasarkan langkah perhitungan diatas, maka dapat dilihat pada tabel 10 yaitu hasil akhir maupunhasil rangking.
Tabel 10. Hasil Rangking Kode Alternatif  Nama Alternatif  Nilai Peringkat A1 Agus 0,339 5 A2 Moci 0,775 2 A3 Ratih Budi 0,149 6 A4 Dicky Aji 0,045 7 A5 Ashaka putra 0,444 3
Kode Alternatif  Nama Alternatif  Nilai Peringkat A6 Lucy Setyowati 0,382 4 A7 Poppy Rosana 0,794 1

## 4. KESIMPULAN
Pada Penelitian ini, Metode yang digunakan adalah MAUT (Multi-Attribute Utility Theory), yang membantu dalam menggambarkan preferensi pemilihan berdasarkan beberapa atribut atau kriteria yang relevan. Selain itu, penelitian ini juga  menerapkan pembobotan ROC (Rank Order Centroid) untuk  meningkatkan akurasi proses pemilihan.  Adapun Hasil akhir yang didapatkan dengan menerapkan metode MAUT ialah nilai 0,794 yang merupakan rangking tertinggi dari 7 alternatif yang di seleksi. Hasil rangking tertinggi terdapat pada alternatif ketujuh dengan nama Poppy Rosana

## REFERENCES
[1] B. N. F. Zunaedi, H. R. Annisa, and M. Dewi, “Fungsi Internal Audit dan Manajemen Risiko Perusahaan: Sebuah Tinjauan Literatur,” J. Bisnis Dan Akunt., vol. 24, no. 1, pp. 59–70, 2022.
[2] S. Sugiyanto and I. I. Sumantri, “Peran Audit Internal Dan Sistem Pengendalian Internal Atas Pengajuan Kredit Tanpa Agunan Pada Perusahaan Perbankkan Di Indonesia,” J. Akunt., vol. 13, no. 2, pp. 196–224, 2019.
[3] N.  Rialdy,  M.  Sari,  and  E.  P.  Nainggolan,  “Model  pengukuran  kualitas  audit  internal  (Studi  pada  auditor  internal  pada perusahaan swasta, BUMD dan BUMN di Kota Medan),” J. Samudra Ekon. dan Bisnis, vol. 11, no. 2, pp. 210–226, 2020.
[4] N. Komalasari, “Sistem Pendukung Keputusan Kelaikan Terbang (SPK2T),” J. Ind. Elektro dan Penerbangan, vol. 4, no. 1, 2018.
[5] H. A. Septilia, P. Parjito, and S. Styawati, “Sistem pendukung keputusan pemberian dana bantuan menggunakan metode ahp,” J. Teknol. Dan Sist. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 34–41, 2020.
[6] P. Fitriani, “Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Smartphone Android dengan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT),” J. Mantik Penusa, vol. 4, no. 1, pp. 6–11, 2020.
[7] P. ALAM, “Analisa dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penerimaan Karyawan PT. Dos Ni Roha Jambi Menggunakan Metode MAUT (Multi Attribute Utility Theory),” J. Process., vol. 13, no. 1, pp. 1200–1212, 2018.
[8] M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Penerapan Metode MOOSRA Dalam Penentuan Penerimaan Frontliner Menggunakan Pembobotan Metode ROC,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 10, no. 1, pp. 330–337, 2023.
[9] M. M. Boangmanalu, M. Mesran, and B. Purba, “Implementasi Metode MAUT Dalam Seleksi Calon Marketing Retail dengan menerapkan pembobotan ROC,” J. Ilm. Media Sisfo, vol. 16, no. 2, pp. 81–91, 2022.
[10]  J.  D.  Rajagukguk,  M.  Mesran,  and  B.  Purba,  “Penerapan  Kombinasi  Metode  ROC  Dan  MAUT  Dalam  Penentuan  Calon Penerima Bantuan UKT Pada Universitas Budi Darma,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform., vol. 6, no. 2, pp. 1193– 1206, 2022.
[11]  W.  Apriani,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  PIMPINAN  DENGAN  METODE  Multi  Attribute Utility  Theory  (MAUT)  DI  PT.SAGAMI  INDONESIA,”  Mantik,  vol.  3,  no.  2,  pp.  10–20,  2019,  [Online].  Available: https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/article/view/117/126
[12]  T. Imandasari, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Analisis Metode MAUT (Multi-Attribute Utility Theory) Pada Pemilihan Deodorant,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains SAINTEKS 2019, pp. 736–739, 2019, [Online]. Available: https://seminar- id.com/semnas-sainteks2019.html
[13]  D.  Aldo,  N. Putra, and 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, pp. 16–22, 2019.
[14]  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,  doi: 10.32736/sisfokom.v7i2.562.
[15]  E.  Satria,  N.  Atina,  M.  E.  Simbolon,  and  A.  P.  Windarto,  “Spk:  Algoritma  Multi-Attribute  Utility  Theory  (Maut)  Pada Destinasi  Tujuan  Wisata  Lokal  Di  Kota  Sidamanik,”  Comput.  Eng.  Sci.  Syst.  J.,  vol.  3,  no.  2,  p.  168,  2018,  doi: 10.24114/cess.v3i2.9954.
[16]  A. Triayudi, J. D. Rajagukguk, and M. Mesran, “Implementasi Metode MAUT Dalam Menentukan Prioritas Produk Unggulan Daerah  Dengan  Menerapkan  Pembobotan  ROC,”  J.  Comput.  Syst.  Informatics,  vol.  3,  no.  4,  pp.  452–460,  2022,  doi: 10.47065/josyc.v3i4.2216.
[17]  A.  Ismono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan  Auditor  dengan  Menggunakan  Metode  MOOSRA,”  J.  Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 1, pp. 234–239, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4743.
[18]  G. Lestari, N. Neneng, and A. S. Puspaningrum, “Sistem Pendukung Keputusan Tunjangan Karyawan Menggunakan Metode Analytical Hierarki Process Pada Pt Mutiara Ferindo Internusa,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 3, pp. 38–48, 2021.
[19]  L. T. S. Sarwandi et al., Sistem pendukung keputusan. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[20]  I. Susilawati and P. Pristiwanto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pekerja Buruh Harian Lepas Dengan Menggunakan Metode Waspas (Studi Kasus: PT. Socfin Indonesia),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 5, no. 1, 2021.
[21]  S. Damanik and D. P. Utomo, “Implementasi Metode ROC (Rank Order Centroid) Dan Waspas Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6795
[22]  L.  C.  L.  Gaol  and  N.  A.  Hasibuan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Team  Leader  Shift  Terbaik  Dengan Menggunakan Metode Aras Studi Kasus Pt. Anugrah Busana Indah,” Inf. Dan Teknol. Ilm., vol. 5, no. 2, pp. 101–106, 2018.
[23]  A. N. Hasanah and M. S. Putri, “Pengaruh ukuran perusahaan, audit tenure terhadap kualitas audit,” JAK (Jurnal Akuntansi) Kaji. Ilm. Akunt., vol. 5, no. 1, pp. 11–21, 2018.
[24]  E. M. Patinaja and P. P. Siahainenia, “Pengaruh Ukuran Perusahaan,  Opini Auditor dan Umur Perusahaan Terhadap Audit Delay,” Account. Res. Unit (ARU Journal), vol. 1, no. 1, pp. 13–22, 2020.
[25]  Y. Susanti, S. Mintarti, and S. Asmapane, “Pengaruh struktur modal, kinerja keuangan perusahaan, ukuran perusahaan dan kualitas  auditor  eksternal  terhadap  nilai  perusahaan  pada  perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di  bursa  efek  indonesia,” Akuntabel, vol. 15, no. 1, pp. 1–11, 2018.
[26]  I. Irwan, I. M. Pandiangan, and M. Mesran, “Penerapan Kombinasi Metode ROC dan TOPSIS Pemilihan Karyawan Terbaik Untuk Rekomendasi Promosi Jabatan,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 4, pp. 1151–1159, 2022.
[27]  L. M. F. Israwan, M. Mukmin, and S. Ardiansyah, “Penentuan Karyawan Berprestasi Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT),” J. Inform., vol. 7, no. 1, 2018.
[28]  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.
[29]  D.  Widiyawati,  D.  Dedih,  and  W.  Wahyudi,  “Implementasi  Metode  Maut  Dan  Saw  Dalam  Pemilihan  Tempat  Wisata  Di Kabupaten Karawang,” J. Interkom J. Publ. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 17, no. 2, pp. 71–80, 2022.
[30]  S. F. Pantatu and I. C. R. Drajana, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan UMKM Menggunakan Metode MAUT,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 5, no. 2, pp. 317–325, 2022.