## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## SIPGANG: Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Magang Industri Berbasis Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Ratih Hafsarah Maharrani #1 , Abdul Rohman Supriyono #2 , Lutfi Syafirullah #3
# Jurusan Teknik Informatika Politeknik Negeri Cilacap Jl. Dr. Soetomo No. 1 Sidakaya Cilacap Jawa Tengah 53212
1 ratih.hafsarah@pnc.ac.id
2 a.rohman.sy@pnc.ac.id
3 syafirullah.lutfi@gmail.com
Abstrak — Magang  adalah  proses  penerapan  bidang keilmuan dan keterampilan yang diperoleh di kampus pada dunia  industry.  Dalam  pelaksanaannya,  saat  mahasiswa selesai  melaksanakan  magang  ada  beberapa  mengeluhkan bahwa  perusahaan  tempat  magang  tidak  sesuai  dengan standar  yang  diinginkan,  tidak  sesuai  bidang  serta  beban kerja  yang  berlebih  sehingga  dalam  pelaksanaanya mahasiswa  merasa  tidak  bisa  optimal  dalam  menggunakan kemampuan  yang  dimiliki.  Hal  ini  dikarenakan  adanya subjektifitas  dalam  penentuan  tempat  magang,  mahasiswa memilih  sendiri  tempat  magang  tersebut  yang  terkadang belum mengetahui job desk yang akan dikerjakan. Selain itu koordinator  magang  jurusan  merekomendasikan  tempat magang  berdasarkan  penilaian  pembimbing  magang  saat visitasi padahal tidak mengetahui keadaan sebenarnya yang telah terlaksana. Sehingga dalam hal ini dibutuhkan adanya sebuah  sistem  yang  mampu  membantu  dalam  pengambilan keputusan rekomendasi tempat magang. Penelitian ini dibuat dengan  menerapkan  metode  pengembangan  system  Rapid Development  Prototyping  (RAD)  dan  penilaian  rekomendasi diperoleh  menggunakan  metode  MAUT  (Multi  Attribute Utility Theory). Metode MAUT akan mengolah penilaian dari masing  kriteria  (jam  kerja,  bobot  tugas  yang  diberikan selama  magang,  kesesuaian  tugas  dengan  keahlian,  standar perusahaan,  penerapan  K3  di  perusahaan,  fasilitas  dan peralatan  praktik  untuk  peserta  magang  serta  bidang keahlian) sesuai dengan bobot yang ditentukan dengan tujuan memberikan penilaian dari sisi mahasiswa yang telah selesai pelaksanaan  magang  terhadap  industri  bersangkutan. Pengujian  pada aplikasi  SIPGANG  penentuan rekomendasi industry menggunakan uji kuisioner dengan Sistem Usability Scale (SUS) dan didapatkan hasil akhir 72 yang menyatakan bahwa system dalam kategori layak untuk digunakan.
Kata  kunci — SPK,  Rekomendasi  Magang,  Metode  Multi Atribute Utility Theory

## I. P ENDAHULUAN
Ketenagakerjaan,  pemagangan  adalah  bagian  dari system  pelatihan  kerja  yang  diselenggarakan  secara terpadu  antara  pelatihan  di  lembaga  pelatihan  dengan
bekerja secara langsung melalui bimbingan dan pengawasan  oleh  instruktur  atau  pekerja  yang  lebih berpengalaman dalam proses produksi barang dan/atau jasa di perusahaan dalam rangka penguasaan keterampilan atau keahlian tertentu [1]. Setiap peserta didik harus merasakan pengalaman  bekerja  pada  industri  agar  menguasai keterampilan atau keahlian kerja.
Pelaksanaan  program  magang  adalah  sebagai  upaya untuk menjembatani keseimbangan antara ketrampilan dan pengetahuan yang diperoleh mahasiswa pada dunia industri [2].  Melalui  program  magang  inilah  kompetensi  life  skill didapatkan  sebagai  aktualisasi  teori  yang  dimaksudkan agar terjadi relevansi antara perguruan tinggi dengan dunia industri  [3].  Proses  magang  dimulai  dengan  mahasiswa menentukan industri untuk pelaksanaan magang, ada yang mencari  sendiri  industri  tersebut  namun  ada  pula  yang berdasarkan  rekomendasi  koordinator  magang  jurusan. Mahasiswa  yang  bersangkutan  belum  mengetahui  betul mengenai  industri  yang  akan  dijadikan  subjek  magang sehingga perusahaan yang dipilih tidak sesuai standar yang diinginkan.  Selain  itu  dalam  pelaksanaannya,  kegiatan magang  yang  dilaksanakan  tidak  berjalan  sebagaimana mestinya  sebab  mahasiswa  hanya  sekedar  menyelesaikan kegiatan  magang  tetapi  tidak  dapat  menerapkan kompetensi  dan  tidak  maksimal  dalam  melakukan pekerjaan karena tidak sesuai dengan bidang yang dimiliki [4].  Hal  lain  yang  menjadi  permasalahan  yakni  dalam prakteknya  di  industri,  tingkat  kepercayaan  dalam pemberian  pekerjaan  dari  pihak  perusahaan  atau pembimbing lapangan terhadap mahasiswa magang masih rendah.  Bagi  perusahaan  yang  bersangkutan,  mahasiswa magang  dianggap  masih  “belajar”.  Sehingga  ketika melakukan  pekerjaan  dan  terdapat  kesalahan,  mahasiswa dianggap  menghambat  pekerjaan.  Permasalahan  lainnya yakni beban kerja, mahasiswa dituntut untuk lebih aktif dan kreatif  dalam  menangani  pekerjaan  padahal  mahasiswa tidak  berani  dalam  melaksanakan  pekerjaan  sebelum adanya  perintah  yang  jelas  dikarenakan  pembimbing
lapangan  memiliki  beberapa  pekerjaan  lain  sehingga kurang  optimal  dalam  pemberian  arahan  mengenai  tugas yang harus dilakukan.
Memperhatikan  masalah  yang  terjadi,  perlu  adanya sebuah  sistem  yang  digunakan  sebagai  alat  bantu pengambilan  keputusan  rekomendasi  kepada  mahasiswa dan  koordinator  magang  jurusan  mengenai  perusahaan tempat magang. Pengembangan sistem dengan menerapkan metode MAUT dimana metode ini digunakan pada  kasus  yang  memiliki  beberapa  kepentingan  yang nilainya  diubah  ke  nilai  numerik  dengan  skala  0  –  1  dan hasil  akhir  yang  didapatkan  berupa  urutan  peringkat evaluasi [5].
Penelitian terdahulu yang pernah dilakukan diantaranya metode Weight  Product dalam  pembuatan  sistem rekomendasi  penempatan  kerja  industry  pada  SMK Muhammadiyah  01  Pekanbaru  [6].  Terdapat  5  kriteria yakni jarak, siswa yang dibutuhkan, jam kerja, beban kerja dan  waktu  tempuh  ke  lokasi.  Hasil  akhir  penelitian diperoleh  bahwa  dengan  metode  WP  ( Weight  Product ) membantu  user  dalam  memberikan  rekomendasi  pada siswa untuk menentukan lokasi prakerin sesuai kebutuhan dan  kriteria  yang  ditetapkan.  Namun  terdapat  kelemahan dalam  penelitian  ini  yakni  dalam  penentuan  rekomendasi yang  dihasilkan,  penilaian  hanya  menghasilkan  nilai terbesar yang terpilih sebagai alternatif terbaik. Penelitian lainnya  yakni  system  pengelolaan  magang  pada  SMKN Bantarkalong.  Metode  DIA (The  Distance  To  The  Ideal Alternative) digunakan  sebagai  alternatif  perhitungan rekomendasi tempat prakerin [7]. Penelitian ini menggunakan 5 kriteria yang berasal dari nilai siswa untuk proses  perhitungan,  yakni:  nilai  jaringan nirkable, nilai troubleshooting,  nilai  admin  server,  nilai  perakitan komputer  dan  nilai  sistem  komputer.  Data  kriteria  dalam penelitian ini sifatnya dinamis, sehingga apabila sewaktu- waktu  ada  perubahan  data  maka  sistem  tetap  dapat digunakan namun untuk perhitungan bobot tempat prakerin masih belum otomatis sehingga perlu menyimpan data satu persatu.  Selain  itu,  penelitian  lain  telah  dilakukan  pula mengenai  rekomendasi  tempat  kerja  praktek  bagi mahasiswa Fte Universitas Telkom dengan Metode Naïve Bayes  [8].  Dalam  penelitian  ini  membuat  website  sistem pendukung keputusan yang digunakan untuk memberikan rekomendasi  perusahaan  sesuai  dengan  kebutuhan mahasiswa.  Dari  penelitian  didapat  rekomendasi  dengan akurasi  sebesar  37%,  precision  47%,  recall  sebesar  57%, dan FI-score sebesar 47%. Dari data tersebut dapat terlihat bahwa Naïve Bayes dalam klasifikasi belum optimal karena hanya menghasilkan akurasi sebesar 37%.
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan metode MAUT dalam sistem pendukung keputusan untuk memperoleh rekomendasi  tempat magang industri apakah perusahaan yang bersangkutan layak untuk di rekomendasikan kembali pada tahun berikutnya atau tidak. Dalam  penelitian  ini  dibatasi  hanya  menggunakan  7  nilai kriteria,  yang  merupakan  hasil  penilaian  mahasiswa  yang telah  melaksanakan  magang  untuk  membantu  dalam pengambilan  keputusan,  dan  sistem  akan  menampilkan
rekomendasi berupa hasil perangkingan dengan memberikan  range  pada  hasil  penilaian  sehingga  dapat terlihat apakah tempat magang tersebut direkomendasikan, atau tidak bagi koordinator jurusan dan mahasiswa periode berikutnya.

## II. T AHAPAN P ENELITIAN
Tahapan  dalam  penelitian  ini  menerapkan  metode pengembangan sistem yakni Rapid Applications Development  Prototyping (RAD).  Metode  RAD  adalah metode pengembangan yang dikatakan sangat menghemat waktu  karena  relative  singkat.  Implementasi  metode  ini dengan  mementingkan  user  /  pengguna  dalam  pengambil keputusan  di  setiap  tahapan  pengembangan  [9].  Gambar berikut  menjelaskan  penerapan  tahapan-tahapan  metode RAD dalam pembuatan sistem [10] :
Gambar.  1    Tahapan  penelitian  yang  akan  dilakukan  dengan  metode pengembangan sistem RAD
Tahap pengembangan sistem dimulai dari tahap rencana kebutuhan (Requirement  Planning) dengan  menentukan kebutuhan  sistem  yakni  identifikasi  kebutuhan  data, informasi, kendala dan alternatif pemecahan masalah yang ada.
Tahapan  selanjutnya  adalah  Desain  Workshop  yakni merancang  desain  terhadap  sistem  yang  akan  dibangun agar  didapatkan  penyelesaian  masalah  dengan  pemilihan alternatif  terbaik  [11].  Pada  fase  ini  akan  merancang diagram, database dan tampilan antar muka (mockup) dari system yang sedang dibangun.
Selain  itu  dalam  tahap  Desain  Workshop  akan diterapkan  perhitungan  dengan  metode  MAUT  dalam sistem  untuk  menghasilkan  rekomendasi  tempat  magang. Metode MAUT merupakan skema evaluasi total V (x) yang berasal  dari  suatu  objek  x  yang  digunakan  untuk  menilai produk  dan  memiliki  banyak  atribut  penilaian  sebagai bobot  yang  dijumlahkan  dengan  suatu  nilai  yang  relevan terhadap  dimensinya  [12]. Utility adalah  sebutan  untuk ungkapan yang biasa digunakan [13].  MAUT menyajikan cara perbandingan kuantitatif yang umumnya mengkombinasikan pengukuran atas resiko dan keuntungan  yang  berbeda  [14].  Solusi  mampu  diberikan oleh kriteria yang ada dengan beberapa alternatif [15]. Nilai numerik  skala  0-1  dengan  0  adalah  opsi  terburuk  serta  1 terbaik  diubah  dengan  menggunakan metode  MAUT  dari beberapa  kepentingan  yang  ada.  Ini  membolehkan perbandingan  langsung  yang  bermacam  ukuran  [16]. Persamaan  yang  dapat  mendefinisikan  nilai  perhitungan penilaian secara keseluruhan dapat dilihat dibawah ini :
𝑉(𝑥) = ∑ 𝑊𝑗. 𝑥𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (1) Dimana :
V(x)  =  Penilaian total alternatif ke-x
Wj =  Bobot yang menentukan nilai dari seberapa penting elemen ke i terhadap elemen lain
xij =  Nilai evaluasi dari sebuah objek ke i i =  Indeks yang menunjukkan kriteria
n =  Jumlah banyaknya kriteria
U(x) adalah fungsi utilitas untuk normalisasi setiap atribut V(x) menjadi skala 0-1 sesuai dengan rumus:
𝑈 i (𝑥 i ) = x−xi − 𝑥𝑖 + +𝑥𝑖 − (2)
Keterangani :
U(x)  = Normalisasi bobot alternatif x xi = Bobot alternatif
𝑥𝑖 − i = Bobot minimum dari kriteria ke-x 𝑥𝑖 + i = bobot maksimum dari kriteria ke-x Tahapan  terakhir  dalam  RAD  adalah implementation yang memperlihatkan kepada user bahwa sistem telah siap untuk  dioperasikan.  Pada  fase  ini  akan  menampilkan beberapa  output  dari  rancangan interface yang  berupa tampilan  aplikasi.  Selain  itu  dilakukan  pengujian  system dengan System  Usability  Scale  (SUS) yang  bertujuan apakah aplikasi yang dibangun dapat berjalan dengan baik atau tidak.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Requirement Planning
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  merupakan data mahasiswa magang angkatan 2019 terdiri dari 48 data penilaian mahasiswa yang telah melaksanakan  magang di 13 perusahaan (sebagai data alternatif). Adapun data yang digunakan seperti pada Tabel 1.

## B. Rancangan Design Sistem
Dari data yang diperoleh dalam tahapan pengembangan sistem pendukung keputusan rekomendasi magang industri, selanjutnya  akan  dibuat design  usecase,  design awal rancangan pada aplikasi serta perancangan basis data.
Aplikasi  pengelolaan  magang  yang  dikembangkan dimulai  dari  proses  pengajuan,  bimbingan,  penilaian seminar  magang  serta  penilaian  rekomendasi.  Proses rekomendasi  dengan  perhitungan  metode  MAUT  itu sendiri akan dapat diproses apabila magang telah terlaksana oleh mahasiswa.
TABEL I
C ONTOH D ATA Y ANG DIGUNAKAN DALAM P ERHITUNGAN No Industri Nama Jam Kerja Bobot Tugas Kesesuaian Tugas Standar Perusahaan Kriteria K3 Fasilitas dan Peralatan Praktik Bidang Keahlian 1 Politeknik Negeri Cilacap Adi Khoiron Hasan 4 3 4 4 3 4 4 2 Politeknik Negeri Cilacap Aimatuz Zakiyah 3 3 3 4 3 4 4 3 Kejaksaan Negeri Cilacap Alina Mei Cahyaningtyas 3 4 3 4 4 3 4 4 Dinas KBPPPA Amalia Putri Utami 3 3 3 3 4 3 3 5 Politeknik Negeri Cilacap Amirrul Muwafaq 3 3 3 3 4 3 3 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 47 Bappeda Yolland Waynara 3 4 3 3 4 3 3 48 Kejaksaan Negeri Cilacap Yossy Yuliyatin 3 3 4 4 2 3 4
Dan  setelah  selesai  pelaksanaan  maka  mahasiswa diminta  untuk  menilai  industry  tempat  magang  masing- masing  sebagai  rekomendasi  industry  tahun  sebelumnya. Gambaran dari usecase diagram dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar. 3 Usecase diagram rekomendasi magang
Pada  perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan rekomendasi  magang  dengan  metode  MAUT  ini  dapat diperlihatkan  dalam  bentuk  conceptual  skema  ke  model sesuai  DBMS  yang  digunakan  dan  ditunjukkan  pada gambar 2.
Sedangkan untuk  rancangan input terdiri dari  beberapa proses.  Adapun  beberapa  rancangan  mockup (desain interface) aplikasi  dikembangkan  yang  berkaitan  dengan SPK  MAUT  seperti  input  kriteria,  input  penilaian  pada industri, hitung nilai normalisasi dapat dilihat pada Gambar 4, 5 dan 6.
Gambar. 4 Inputan kriteria
Gambar. 5 Inputan penilaian kriteria pada industri
Gambar. 6 Mockup halaman normalisasi bobot
1) Alternatif,  Kriteria  dan  Bobot  Kriteria: Data alternatif  diambil  dari  13  data  industri  yang  telah  selesai dalam pelaksanaan magang seperti terlihat pada tabel II:
TABEL II D ATA A LTERNATIF
No Nama Industri Kode Alternatif 1 Badan Pertanahan Nasional (BPN) Kabupaten Cilacap A1 2 Badan Pusat Statistik Cilacap A2 3 Bappeda A3 4 BPJS Ketenagakerjaan Cilacap A4 5 Dinas KBPPPA A5 6 Dinas Perikanan A6 7 InnoCircle Initiative, Inkubator Startup Coop Indonesia A7 8 Kejaksaan Negeri Cilacap A8 9 Noviand Collection A9 10 Politeknik Negeri Cilacap A10 11 PT Telkom Akses Pugeran A11 12 Sekretariat Daerah Kabupaten Cilacap A12 13 Stasiun Karantina Pertanian Kelas I Cilacap A13
Data alternatif tersebut akan dinilai oleh masing-masing mahasiswa  yang  telah  melaksanakan  magang  dengan dengan  range  penilaian  4  :  sangat  sesuai,  3  :  sesuai,  2  : kurang  sesuai,  dan  1  :  tidak  sesuai.  Pemilihan  kriteria diperoleh berdasarkan informasi  dari koordinator masing- masing  jurusan,  dimana  kriteria  tersebut  sebagai  acuan penilaian rekomendasi industri yang diberikan oleh dosen pembimbing  saat  melakukan  visitasi.  Namun  karena seringkali  terjadi  ketidakkonsistenan  hasil  rekomendasi koordinator yang didapat dari hasil visitasi, maka penilaian
Gambar. 2 Rancangan basis data aplikasi sipgang
yang  dilakukan  pada  sistem  rekomendasi  magang  berasal dari  mahasiswa yang telah melaksanakan magang  dengan range  penilaian  4  :  sangat  sesuai,  3  :  sesuai,  2  :  kurang sesuai, dan 1 : tidak sesuai. Kriteria yang ditetapkan dalam perhitungan diantaranya :
1. C1  =  Jam  kerja  :  penilaian  untuk  jam  masuk  kerja dalam industri, normalnya adalah 8 -10 jam
2. C2  =  Bobot  Tugas:  didasarkan  pada  penilaian mahasiswa  terhadap  beban  tugas  yang  diberikan selama magang
3. C3  =  Kesesuaian  tugas  dengan  keahlian:  didasarkan pada pengamatan atas kesesuaian tugas yang diberikan oleh industri untuk siswa
4. C4  =  Standar  perusahaan,  ukuran  penilaian  standar perusahaan  tempat magang bagi mahasiswa
5. C5 = penerapan K3 di perusahaan,
6. C6  =  fasilitas  dan  peralatan  praktik  untuk  peserta magang,
7. C7  =  Bidang  keahlian  :  kesesuaian  pekerjaan  yang diberikan  dengan  bidang  yang  dimiliki  oleh mahasiswa
Data  kriteria,  bobot  kriteria  beserta  normalisasi  bobot yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  tabel  III.  Data  kriteria dan  bobot  yang  diberikan  bersifat  dinamis  dimana  dapat diubah menyesuaikan dengan kriteria dan point bobot yang diberikan.  Dari  ketujuh  kriteria  diberi  bobot  dan  di normalisasi,  dimana  penjumlahan  dari  bobot  yang dinomalisasi adalah sama dengan 1 sesuai rumus :
𝑊𝑖 = 𝑊𝑖 ′ Ʃ 𝑊𝑖 ′ (3)
TABEL III D ATA K RITERIA D AN N ORMALISASI B OBOT K RITERIA Kode Kiteria Bobot Normalisasi bobot C1 Jam kerja 10% 0,1 C2 Bobot tugas yang diberikan selama magang 10% 0,1 C3 Kesesuaian tugas dengan keahlian 20% 0,2 C4 Standar perusahaan 15% 0,15 C5 Penerapan K3 di perusahaan 15% 0,15 C6 Fasilitas dan peralatan praktik untuk peserta magang 10% 0,1 C7 Bidang keahlian 20% 0,2 JUMLAH 100% 1 2) Penerapan Metode MAUT: Metode MAUT pada sistem aplikasi ini digunakan sebagai bahan pertimbangan, dengan  memberikan  rekomendasi  bagi  para  mahasiswa yang akan melaksanakan magang dan koordinator sebagai penentu  industri  tempat  magang.  Koordinator  dapat menolak pengajuan industri tempat magang apabila dalam hasilnya  diperoleh  bahwa  industri  tersebut  mendapatkan kategori  “Tidak  Direkomendasikan”.  Para  mahasiswa melakukan  magang  secara  berkelompok,  sehingga
nantinya dalam perhitungan awal  dihitung  rata-rata bobot setiap  kriteria  dari  penilaian  alternatif  industri  dilakukan oleh  mahasiswa  yang  telah  melaksanakan  magang  pada industry  tersebut.  Sebagai  data  contoh  akan  disajikan perhitungan  terhadap  salah  satu  industry  dengan  5  orang mahasiswa.

## TABEL IV
P ERHITUNGAN A WAL A LTERNATIF B ADAN P ERTAHANAN N ASIONAL
(A LTERNATIF A1) Responden Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Annisa Nur Khasanah 3 4 3 3 3 4 4 Andriana Oktavia Kusmawardani 3 4 2 4 3 4 2 Ria Agustina Putri 4 4 3 4 3 4 4 Fadhilah Dhia Permono 3 3 3 4 4 4 3 Lina Setyaningsih 3 2 2 4 3 3 2 Rata2  nilai  dari seluruh responden 3.2 3.4 2.6 3.8 3.2 3.8 3
Dalam  prosesnya  dilakukan  perhitungan  terhadap keseluruhan  data  mahasiswa  yang  melakukan  penilaian terhadap  industri  sehingga  didapatkan  nilai  rata-rata alternatif  dari  masing-masing  kriteria  secara  keseluruhan seperti terlihat pada tabel V.
TABEL V R ATING SUB - KRITERIA PADA SETIAP KRITERIA Kode C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 3.20 3.40 2.60 3.80 3.20 3.80 3.00 A2 3.00 2.00 2.00 3.00 2.00 3.00 2.00 A3 3.00 4.00 3.00 3.00 4.00 3.00 3.00 A4 3.00 3.00 2.33 3.67 3.33 3.67 3.67 A5 3.00 3.00 2.50 3.00 4.00 3.50 2.50 A6 2.33 3.00 2.67 3.00 3.33 2.67 3.00 A7 3.00 3.00 4.00 3.00 3.00 4.00 4.00 A8 3.25 3.75 3.00 4.00 3.00 3.00 3.50 A9 3.00 2.00 2.00 3.00 3.00 2.50 2.00 A10 3.20 3.55 3.20 3.45 3.30 3.45 3.50 A11 3.00 3.00 3.50 3.00 3.00 3.50 3.50 A12 3.00 3.50 3.00 3.00 3.50 3.00 3.00 A13 3.50 4.00 3.00 3.50 3.00 4.00 3.00
Dari  hasil  rata-rata  diatas,  ditentukan  terlebih  dahulu nilai bobot minimum dan bobot terbaik dari setiap kriteria untuk diolah dalam normalisasi matrix :
𝑈 i (𝑥 i ) = x−xi − 𝑥𝑖 + +𝑥𝑖 − (4)
Tahapan selanjutnya dari hasil perhitungan normalisasi matrix  akan  dikalikan  dengan  bobot  preferensi  seperti terlihat dalam tabel VI
TABEL VI
P ERKALIAN M ATRIKS DENGAN B OBOT R EFERENSI
Alternati f Perhitungan Hasil A1 = (0,74*0,1)+(0,7*0,1)+(0,3*0.2)+ (0,8*0.15)+(0,6*0,15)+(0,87*0,1)+(0,5*0,2 ) 0.60 A2 = (0,57*0,1)+(0*0,1)+(0*0.2)+ (0*0.15)+(0*0,15)+(0,33*0,1)+(0*0,2) 0.09 A3 = (0,57*0,1)+(1*0,1)+(0,5*0.2)+ (0*0.15)+(1*0,15)+(0,33*0,1)+(0,5*0,2) 0.54 A4 = (0,57*0,1)+(0,5*0,1)+(0,17*0.2)+ (0,67*0.15)+(0,67*0,15)+(0,78*0,1)+(0,83 *0,2) 0.58 A5 = (0,57*0,1)+(0,5*0,1)+(0,25*0.2)+ (0*0.15)+(1*0,15)+(0,67*0,1)+(0,25*0,2) 0.42 A6 = (0*0,1)+(0,5*0,1)+(0,33*0.2)+ (0*0.15)+(0,67*0,15)+(0,11*0,1)+(0,5*0,2) 0.33 A7 = (0,57*0,1)+(0,5*0,1)+(1*0.2)+ (0*0.15)+(0,5*0,15)+(1*0,1)+(1*0,2) 0.68 A8 = (0,79*0,1)+(0,88*0,1)+(0,5*0.2)+ (1*0.15)+(0,5*0,15)+(0,33*0,1)+(0,75*0,2) 0.67 A9 = (0,57*0,1)+(0*0,1)+(0*0.2)+ (0*0.15)+(0,5*0,15)+(0*0,1)+(0*0,2) 0.13 A10 = (0,74*0,1)+(0,78*0,1)+(0,6*0.2)+ (0,45*0.15)+(0,65*0,15)+(0,63*0,1)+(0,75 *0,2) 0.65 A11 = (0,57*0,1)+(0,5*0,1)+(0,75*0.2)+ (0*0.15)+(0,5*0,15)+(0,67*0,1)+(0,75*0,2) 0.55 A12 = (0,57*0,1)+(0,75*0,1)+(0,5*0.2)+ (0*0.15)+(0,75*0,15)+(0,33*0,1)+(0,5*0,2) 0.48 A13 = (1*0,1)+(1*0,1)+(0,5*0.2)+ (0,5*0.15)+(0,5*0,15)+(1*0,1)+(0,5*0,2) 0.65

## C. Implementation
Tahap  ini  merupakan  tahapan  terakhir  dalam  metode Rapid Application Development.
1. Implementasi hasil dari rancangan antarmuka.
Berikut  adalah  tampilan  dari  Sistem  Pendukung Keputusan rekomendasi magang industri :
a) Tampilan login
Gambar 7 adalah halaman yang digunakan untuk masuk ke  dalam  sistem,  dengan  memasukkan username dan password
Gambar. 7 Tampilan login system
b) Tampilan tambah kriteria
Dalam halaman tambah kriteria, yang dapat  mengubah kriteria  adalah admin .  Data  kriteria  terdiri  dari  nama kriteria,  dan  bobot.  Untuk  pengolahan  pertama-tama dilakukan  proses  tambah  kriteria  terlebih  dahulu.  Setelah
ditambahkan dilakukan normalisasi bobot terhadap semua kriteria yang telah dimasukkan

## Gambar. 8 Tampilan tambah kriteria
c) Tampilan input nilai kriteria
Halaman  input  nilai  kriteria  berisi  penilaian  yang dilakukan  oleh  mahasiswa  terhadap  alternatif  industri tempat magang.
Gambar. 9 Tampilan inputan nilai kriteria
d) Tampilan rata-rata responden Halaman rata-rata responden berisi tampilan keseluruhan nilai rata-rata dari alternatif industri yang telah dinilai oleh mahasiswa
Gambar. 10 Tampilan rata-rata responden

## D. Pengujian Sistem
Untuk tahapan pengujian sistem menggunakan pengujian  validitas  perhitungan  MAUT  dan  evaluasi system  dengan system  usability  scale. Pada  tahapan pengujian  validitas  MAUT  dilakukan  dengan  cara membandingkan  hasil  akhir  pada  proses  manual  dengan hasil yang diberikan system.
Gambar 11 Hasil nilai preferensi yang diberikan system
Kemudian hasil dari system tersebut disesuaikan dengan perhitungan  manual  menggunakan  Excel  seperti  tampak pada tabel berikut
TABEL VII C ONTOH P ERHITUNGAN BOBOT KRITERIA DARI MASING ALTERNATIF Alt Kriteria Rekom endasi C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
A1 0.7 0.7 0.3 0.8 0.6 0.9 0.5 Sangat Direkomendas ikan A2 0.6 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.0 Direkomendas ikan A3 0.6 1.0 0.5 0.0 1.0 0.3 0.5 Direkomendas ikan A4 0.6 0.5 0.2 0.7 0.7 0.8 0.8 Sangat Direkomendas ikan A5 0.6 0.5 0.3 0.0 1.0 0.7 0.3 Direkomendas ikan A6 0.0 0.5 0.3 0.0 0.7 0.1 0.5 Tidak Direkomendas ikan A7 0.6 0.5 1.0 0.0 0.5 1.0 1.0 Sangat Direkomendas ikan A8 0.8 0.9 0.5 1.0 0.5 0.3 0.8 Direkomendas ikan A9 0.6 0.0 0.0 0.0 0.5 0.0 0.0 Tidak Direkomendas ikan A1 0 0. 7 0.8 0.6 0.5 0.7 0.6 0.8 Direkomendas ikan A1 1 0. 6 0.5 0.8 0.0 0.5 0.7 0.8 Direkomendas ikan A1 2 0. 6 0.8 0.5 0.0 0.8 0.3 0.5 Direkomendas ikan A1 3 1. 0 1.0 0.5 0.5 0.5 1.0 0.5 Sangat Direkomendas ikan
Dari data yang diberikan diatas dapat diberi kesimpulan bahwa  sistem  yang  dikembangkan  telah  sesuai,  baik  dari proses manual maupun hasil yang diberikan oleh sistem Kemudian setelah pengujian validitas perhitungan akan dilakukan  pengujian  fungsionalitas  dengan  menggunakan System  Usability  Scale. Pengujian  ini  ditujukan  kepada pengguna  system  agar  dapat  mengetahui  apakah  system dapat diterima dan digunakan dengan baik oleh pengguna.
TABEL VIII LIST PERTANYAAN DALAM SYSTEM USABILITY SCALE No. Pertanyaan 1. Saya  pikir  bahwa  system  ini  akan  sering  saya  gunakan kembali 2. Saya pikir system ini terlalu sulit untuk digunakan 3. Saya pikir sistemnya mudah dalam penggunaan 4. Saya pikir bahwa saya akan membutuhkan bantuan orang lain agar dapat menggunakan system ini 5. Saya menemukan fitur – fitur dari system ini yang terintegrasi dengan baik 6.
Saya  pikir  ada  begitu  banyak  ketidakkonsistenan  dalam system 7. Saya pikir orang lain cukup memahami system ini 8. Saya menemukan system ini sangat membingungkan
9. Saya merasa tidak ada hambatan dalam menggunakan system ini
10. Saya perlu belajar banyak hal sebelum saya bisa melanjutkan system ini
Terdapat  10  pertanyaan  untuk  uji usability dengan  35 responden  dimana  setiap  pertanyaan  nomor  ganjil  maka perhitungannya  adalah  skor  jawaban  responden  –  1 sedangkan pertanyaan nomor genap maka perhitungannya adalah 5 – skor jawaban reponden. Lalu jumlahkan skor per responden  (jumlah  skor  x  2.5),  jumlahkan  dan  dibagi dengan responden keseluruhan.
TABEL IX C ONTOH P ERHITUNGAN BOBOT N O S KOR P ERTANYAN JML JML X 2.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 5 1 5 1 5 1 5 1 5 1 40 100 2 3 2 4 4 4 2 4 2 4 3 26 65 3 3 3 2 3 3 2 3 3 1 1 24 60 4 5 1 5 3 5 2 5 2 5 2 35 88 5 5 1 5 3 5 2 2 3 3 4 27 68 6 3 3 3 3 3 3 2 3 3 2 38 95 7 2 1 5 2 5 1 5 3 5 3 40 100 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 35 4 3 3 4 4 2 3 4 4 4 21 53
Cara  pengukuran usability adalah  melalui  perhitungan kelayakan yang diperoleh dari skor jawaban dibandingkan dengan  skor  yang  diharapkan  seperti  terlihat  pada  rumus berikut:
(5) Berdasarkan rumus tersebut maka : Skor observasi = 2510 (jumlah total seluruh skor usability dari kuisioner) Skor diharapkan = 3500 (skor diharapkan 100 dari 35 responden)
(6)
Berdasarkan  perhitungan  dengan  SUS  diperoleh  hasil pada tabel IX kemudian disesuaikan dengan tabel kategori kelayakan berikut, sehingga dapat disimpulkan bahwa dari perhitungan usability menghasilkan  nilai  prosentase kelayakan  72  yang  berarti  system  yang  dikembangkan
masuk  dalam  kategori  layak  (dalam  hal usability system) untuk digunakan.
TABEL X KATEGORI KELAYAKAN Angka Kategori <21 Sangat tidak layak 21-40 tidak layak 41-60 Cukup 61-80 Layak 81-100 Sangat Layak

## E. Hasil Perhitungan Metode MAUT
Perhitungan  kriteria  dengan  masing-masing  bobot menggunakan metode MAUT diperlihatkan pada Tabel XI. Hasil  akhir  perhitungan  tersebut  kemudian  di  beri  range sebagai berikut :
TABEL XI C ONTOH P ERHITUNGAN BOBOT KRITERIA DARI MASING ALTERNATIF
Range Hasil Rekomendasi 0,66 – 1 Sangat Direkomendasikan 0,33 – 0, 65 Direkomendasikan 0 – 0,32 Tidak Direkomendasikan
Sehingga visualisasi  hasil perhitungan rekomendasi  dapat dilihat pada Gambar 12
Gambar.12  Grafik visualisasi hasil rekomendasi magang

## IV. K ESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilaksanakan, metode MAUT telah membantu mahasiswa dalam pengambilan keputusan rekomendasi  tempat  magang  berdasarkan  kriteria  yang telah  ditetapkan  dan  bobot  yang  dinilai.  Dari  13  data alternatif  dan  dilihat  dari  grafik  visualisasi  dapat  dilihat terdapat  2 alternatif data industri (A2 dan A9)  yang tidak memenuhi kriteria dengan nilai preferensi sebesar 0,09 dan 0,13. Sistem ini diuji dengan menggunakan Usability Scale dan  menghasilkan  nilai  72  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa system telah layak digunakan.
R EFERENSI
[1] “Undang-Undang  Republik  Indonesia  No.13  Tahun  2003 tentang  Ketenagakerjaan,” Undang-Undang ,  no.  1,  pp.  1–34, 2003. [2] Ismail,  Hasan,  and  Musdalifah,  “Pengembangan  Kompetensi Mahasiswa Melalui Efektivitas Program Magang Kependidikan,” Edumaspul - J. Pendidik. , vol. 2, no. 1, pp. 124– 132, 2018, doi: 10.33487/edumaspul.v2i1.48.
[3] U.  Verawadina,  N.  Jalinus,  and  L.  Asnur,  “Kurikulum Pendidikan Vokasi Pada Era Revolusi Industri 4.0,” J. Pendidik. ,
vol. 20, no. 1, pp. 82–90, 2019, doi: 10.33830/jp.v20i1.843.2019. [4]
Muslih,  “Analisis  Efektifitas  Program  Magang  Untuk Sinkronisasi  Link  and  Match  Perguruan  Tinggi  dengan  Dunia Industri,” J. Manaj. Bisnis , vol. 14, no. 01, pp. 64–76, 2014.
[5] D. Aldo, N. Putra, and Z. Munir, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory ( Maut ),” Jursima (Jurnal Sist. Inf. dan Manajemen) ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  16–22,  2019,  doi: 10.47024/js.v7i2.180.
[6] D.  Winarso,  F.  Nurita,  and  S.  Syahril,  “Penerapan  Metode Weigth Product Untuk Rekomendasi Penempatan Praktek Kerja Industri (Study Kasus: SMK Muhammadiyah 01 Pekanbaru),” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 566–571, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i2.467.
[7] Y. H. Agustin, S. S. Sundari, and Y. Y. Dewi, “Alternative (DIA) Untuk Rekomendasi Tempat Prakerin di SMKN Bantarkalong,” Semin. Nas. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , pp. 127–136, 2019.
[8] I. P. Luis Rusdiyanto, R. Latuconsina, and R. Wijaya, “Sistem Pendukung  Keputusan  Terhadap  Rekomendasi  Perusahaan Tempat Kerja Praktik Bagi Mahasiswa FTE Universitas Telkom Menggunakan Naive Bayes,” e-Proceeding Eng. , vol. 7, no. 2, pp. 4968–4975, 2020.
[9] S. Aswati, M. S. Ramadhan, A. U. Firmansyah, and K. Anwar, “Studi Analisis Model Rapid Application Development Dalam Pengembangan Sistem Informasi,” J. Matrik , vol. 16, no. 2, p. 20, 2017, doi: 10.30812/matrik.v16i2.10.
[10] M.  Prabowo  and  A.  Suprapto,  “Implementasi  Metode  Profile Matching  Dalam  Aplikasi  Penerimaan  Siswa  Baru  pada  SMK
Ma’arif NU 2 Boyolali,” Jusifo , vol. 5, no. 2, pp. 71–80, 2019, doi: 10.19109/jusifo.v5i2.5189. [11] M.  P.  Putri  and  H.  Effendi,  “Implementasi  Metode  Rapid Application  Development  Pada  Website  Service  Guide ‘Waterfall Tour South Sumatera,’” J. SISFOKOM , vol. 07, no. September, pp. 130–136, 2018.
[12] R.  Schäfer,  “Rules  for  using  multi-attribute  utility  theory  for estimating a user’s interests,” Evaluation , pp. 1–7, 2001.
[13] M.  Anranur  Uwaisy,  Z.  K.  A.  Baizal,  and  M.  Yusza  Reditya, “Recommendation  of  scheduling  tourism  routes  using  tabu search method (case study bandung),” Procedia Comput. Sci. , vol. 157, pp. 150–159, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.08.152.
[14] J.  C.  Chacon-Hurtado  and  L.  Scholten,  “Decisi-o-rama:  An open-source  Python  library  for  multi-attribute  value/utility decision  analysis,” Environ.  Model.  Softw. ,  vol.  135,  no.
September 2020, p. 104890, 2021, doi: 10.1016/j.envsoft.2020.104890.
[15] M. Hidayat, P. A. Jusia, and Amroni, “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, 2018.
[16] J.  Nasution  and  M.  Syahrizal,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Rekomendasi  Calon  Kepala  Puskesmas  Mengunakan  Metode Multi Attribute Utility Theory (Maut) (Studi Kasus: Puskesmas Desa Lama Sei Lepan),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  176–182,  2019,  doi: 10.30865/komik.v3i1.1586.