## Penerapan Kombinasi Metode MAUT dan ROC Dalam Seleksi Karyawan
Application of the Combination of the MAUT and ROC Methods in Employee Selection
Dian Nur Sholihaningtias
Program Studi Teknik Informatika Universitas Indraprasta PGRI E-mail: dian.tyash@gmail.com

## Abstrak
Karyawan  sebagai  aset  yang  sangat  berharga  karena  merupakan  salah  satu  faktor  penting berjalannya suatu perusahaan, dengan mempunyai karyawan memiliki keahlian/kompetensi yang sesuai  dengan  standar  kualifikasi  serta  kriteria  -kriteria  yang  sesuai  standar  dibutuhkan  oleh perusahaan untuk stabilitas perusahaan, proses dalam seleksi yang masih belum objektif sesuai dengan  kriteria  yang  dibutuhkan,  sehingga  akan  berakibat  salah  dalam  mengambil  keputusan seleksi karyawan. Dengan adanya sistem pendukung keputusan ini yang menggunakan metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT)  dan  juga  untuk  pembobotannya  menggunakan  metode Rank  Order  Centroid (ROC),  sedangkan  untuk  kriteria  dalam  proses  seleksi  karyawan  yaitu skill/keahlian,  tingkat  pendidikan,usia,  pengalaman  kerja,  tes  tertulis  dan  wawancara,  maka diharapkan untuk pengambilan keputusan menjadi lebih objektif, cepat, dan tepat sesuai dengan standar  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Dalam  proses  perhitungan  didapatkan  hasil  bahwa alternatif A2 yaitu atas nama Dodi Pasaribuan mendapatkan nilai tertinggi dengan  jumlah nilai 0,732.
Kata kunci: karyawan, MAUT, ROC, Sistem Pendukung Keputusan

## Abstract
Employees are a very valuable asset because they are one of the important factors in the running of  a  company,  by  having  employees  with  skills/competencies  that  are  in  accordance  with qualification standards and criteria that meet the standards needed by companies for company stability, the selection process is still not objective according to with the required criteria, so that it will result in wrong employee selection decisions. With this decision support system that uses the Multi Attribute Utility Theory (MAUT) method and also for weighting it uses the Rank Order Centroid (ROC) method, while the criteria in the employee selection process are skills/expertise, level of education, age, work experience, tests written and interviews, it is hoped that decision making  will  be  more  objective,  fast,  and  precise  in  accordance  with  predetermined  standard criteria. In the calculation process, it was found that alternative A2, namely on behalf of Dodi Pasaribuan, received the highest score with a total value of 0.732
Keywords: employees, MAUT, ROC, Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Disaat  ini  dalam  perkembangan  ilmu  pengetahuan  serta  teknologi  yang  bisa  dikatakan semakin berkembang pesat. Berbagai aspek kehidupan dan juga segala bidang pekerjaan hampir semuanya  sudah  menggunakan  teknologi,  yang  mengharuskan  berbagai  perusahaan  untuk memiliki karyawan yang mempunyai skill atau keahlian yang mumpuni dalam setiap bidang yang dibutuhkan dalam menunjang perkembangan suatu perusahaan [1].
Dalam  proses  seleksi  penentuan  karyawan  dan  karyawati  yang  akan  diterima  sesuai dengan bidang dan kualifikasi yang dibutuhkan dalam suatu perusahaan . Pada bagian penerimaan karyawan mengalami kesulitan dalam proses seleksi penentuan karyawan secara objektif dengan bobot  dan  kriteria  yang  disesuaikan  dengan  klasifikasi  yang  dibutuhkan  dengan  waktu
pelaksanaan  yang  lebih  cepat  dan  lebih  akurat.  Untuk  menyelesaikan  hal  tersebut  maka perusahaan  memerlukan    sebuah  sistem    pendukung  keputusan  untuk  proses  pada  seleksi karyawan yang sesuai dengan kriteria yang ditentukan seperti tingkat pendidikan, skill/keahlian, pengalaman  kerja,  usia,  hasil  tes  tertulis  dan  wawancara.  Pada  metode  yang  akan  digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan metode MAUT untuk perangkingan dan untuk menetukan nilai bobot dengan menggunakan metode ROC.
Terdapat  beberapa  penelitian  lain  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  dari  peneliti  lain antara  lain,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [2]  mengenai  SPK  penerimaan  karyawan menggunakan  metode Technique  For  Orders  Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution (TOPSIS),  kriterianya  dalam  proses  pertimbangannya  adalah  keahlian,  tingkat  pendidikan, pengalaman kerja, bisa bekerja tim, penampilan, hasil tes tertulis dan juga hasil tes wawancara untuk membantu perusahaan menetukan karyawan yang berhak akan diterima.  Pada penelitian lainnya [3] menggunakan metode MAUT dengan enam kriteria antara lain orientasi pelayanan, disiplin,  integritas,  kerjasama  dan  sasaran  kinerja  pegawai  yang  bertujuan  untuk  mendukung keputusan  penilaian  kinerja  pegawai.  Penelitian  lainnya  [4]  juga  mengenai  sistem  pendukung keputusan  dalam  penilaian  kinerja  karyawan  kontrak  menggunakan  metode  MAUT  dan menampilkan rekomendasi karyawan yang terbaik kinerjanya terdiri dari lima kompetensi yaitu kerjasama,  integritas,  kepemimpinan,  disiplin  dan  tanggungjawab.  Penelitian  berikutnya  [5] membahas  tentang  seleksi  karyawan  tetap  dengan  metode  MAUT  dalam  kriteria  acuan  untuk perhitungannya  yaitu  lama  bekerja,  pendidikan,  usia,  kerjasama,  lama  bekerja,  pengetahuan pekerjaan, dan pelatihan. Penelitian lainnya [7] dalam proses evaluasi kinerja karyawan dengan menggunakan  metode  MAUT  dan  Profile  Matching,  kriteria  yang  digunakan  yaitu  disiplin, inisiatif, kerjasama, dan tanggungjawab.
Berdasarkan  dari  permasalahan  diatas  dan  juga  merujuk  dari  beberapa  penelitian sebelumnya,  maka  dalam  penelitian  yang  dilakukan  ini  sistem  yang  dimanfaatkan  untuk melakukan  proses  seleksi  karyawan  menggunakan  metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT) untuk proses dalam perhitungan perangkingan dan metode Rank Order Centroid (ROC) untuk menentukan nilai bobot kriteria. Kelebihan perhitungan menggunakan metode MAUT yaitu proses perhitungan yang cepat tanpa harus mengubah menjadi bilangan fuzzy untuk nilai bobot dari  hasil  perhitungan.  Sedangkan  kelebihan  metode  ROC  yaitu  memudahkan  penentuan  nilai bobot  masing-masing  kriteria  sesuai  dengan  tingkat  prioritas  sehingga  penilaian  bisa  lebih objektif. Dengan kelebihan tersebut yang menjadi aspek alasan dari perbedaan dengan penelitian sebelumnya  adalah  dalam  penentuan  nilai  bobot,  pada  penelitian  sebelumnya  pemberian  nilai bobot masih dengan cara langsung terhadap masing-masing kriteria dalam penelitian, oleh karena itu  pada  penelitan  ini  dalam  proses  pembobotan  nilai  masing-  masing  kriteria  menggunakan mteode  ROC  agar  dapat  memberikan  stabilitas  jarak  antar  masing-masing  bobot  kriteria menjadikan  proses  perhitungan  dengan  metode  MAUT  bisa  memberikan  rekomendasi  dalam penentuan keputusan seleksi karyawan dengan lebih ojektif sesuai  dengan kualifikasi perusahaan.

## 2. METODE PENELITIAN

## a. Metode Rank Order Centroid (ROC)
Metode ROC (Rank Order Centroid) adalah suatu metode yang biasa digunakan dalam memberikan nilai bobot di setiap kriteria berdasarkan rangking yang dinilai sesuai dengan  tingkat kepentingan  yang  dimiliki  masing-masing  kriteria  [8].  Metode  ini  memiliki  kelebihan  sebagai salah satu metode pembobotan yang dinilai prosesnya cukup sederhana bila dibandingkan dengan beberapa  metode jenis  pembobotan  lainnya  [9].  Dalam  hal ini,  kriteria-1 adalah  prioritas  yang tertinggi jika dibandingkan kriteria ke-2, kriteria ke-2 adalah priotitas tertinggi jika dibandingkan kriteria ke-3, begitupun selanjutnya,  setelah dilakukan proses yang sama sampai pritoritas kriteria yang terendah [10]
Berikut merupakan langkah – langkah dalam metode Rank Order Centroid (ROC) adalah :
1. Penentuan kriteria
2. Penentuan tingkat prioritas dalam kriteria
C 1 > C 2 > C 3 > C 4 > C 5 ....C m (1)
Maka, W 1 > W 2 > W 3 > W 4 > W 5 ....W m (2)
3. Penentuan nilai bobot ( W )
W m = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 (3)
Hasil dari W m bernilai 1
Keterangan : W m = nilai bobot
m = banyaknya kriteria
∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 =nilai total dari pembagian kriteria

## 𝑖  =  𝑢𝑟𝑢𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠
b. Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Metode  MAUT  merupakan  metode  yang  menggunakan  perbandingan  kuantitatif  saat proses  penggabungan  dari  perkiraan  unsur  resiko  dan  biaya.  Pada  kriteria  yang  dijadikan sebagai  alternatif yang digunakan dalam membantu proses penyelesaian masalah, dan pada proses penentuan alternatif yang diinginkan seseorang, dan setelahnya nilai keunggulan yang telah ditentukan dapat dikalikan bersama [11] . Berikut langkah – langkah metode MAUT :
1. Mengubah nilai pada kriteria menjadi matrik keputusan
𝑥 = [ 𝑥 01 𝑥 0𝑗 . . 𝑥 0𝑛 𝑥 𝑖1 𝑥 𝑖𝑗 . . 𝑥 𝑖𝑛 : : : : 𝑥 𝑛1 𝑥 𝑚𝑗 . . 𝑥 𝑚𝑛 ] (4)
Keterangan :
n = jumlah kriteria m = jumlah altenatif Xoj = nilai optimal dari kriteria Xij = nilai performa dari alternatif i terhadap kriteria j
2. Melakukan normalisasi dengan matrik keputusan ( r ij )
Jika kriteria benefit:
r* ij = 𝑟 𝑖𝑗 − 𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 ) (5)
Jika kriteria cost :
r ij = 1  + ( 𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 ) − 𝑟 𝑖𝑗 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 ) )                     (6)
Keterangan : r* ij :  jumlah normalisasi matrik keputusan dari alternatif r ij : elemen matrik keputusan untuk alternatif pada atribut j
i :  alternatif
j :  kriteria
n :  jumlah kriteria
3. Menghitung utilitas marjinal ( u ij )
u ij = ℯ (𝑟∗𝑖𝑗)2 −1 1,71 (7)
Keterangan : u ij :  utilitas marjinal r* ij :  jumlah normalisasi matrik keputusan dari alternatif
i :  alternatif (baris)
j :  kriteria (kolom)
e :  eksponensial
4. Menghitung utilitas akhir ( u i ) u i = ∑ = 1 𝑛 𝑗 𝑢𝑖𝑗  ∗ W m (8)
Keterangan : u i :  utilitas akhir u ij :  utilitas marjinal W m :  bobot alternatif i ke j
i :  alternatif (baris)
j :  kriteria (kolom)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  proses  penelitian  ini,  untuk  proses  perhitungan  penentuan  keputusan menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dalam menggunakan perhitungan pembobotan  dengan metode Rank Order Centroid (ROC) dalam penentuan seleksi karyawan. Metode ROC dapat digunakan dalam menentukan hasil nilai bobot dari setiap kriteria yang akan digunakan dalam proses perankingan dan  metode MAUT membutuhkan penentuan kriteria dan bobot  untuk  proses  perhitungan  dalam  penentuan  alternatif  yang  terbaik  dari  keseluruhan alternatif yang tersedia.

## a. Penentuan Kriteria
Berikut  ini  merupakan  kriteria  yang  akan  dipakai  dalam  proses  perangkingan  seleksi penerimaan karyawan seperti tabel kriteria pertimbangan dibawah ini.

## Tabel 1 Kriteria Pertimbangan
Kriteria Keterangan Benefit/Cost C1 Tingkat Pendidikan Benefit C2 Skill/Keahlian Benefit C3 Hasil Tes Tertulis Benefit C4 Hasil Tes Wawancara Benefit C5 Pengalaman Kerja Benefit C6 Usia Cost
Dalam proses penentuan seleksi karyawan terdapat beberapa kriteria yang digunakan dan pembobotan dalam setiap kriteria diatas menggunakan metode ROC, berikut perhitungan metode ROC :
𝑊 1 = 1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 6 =  0,408
𝑊 2 = 0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 6 =  0,241
𝑊 3 = 0 + 0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 6 =  0,158
𝑊 4 = 0 + 0 + 0 + 1 4 + 1 5 + 1 6 6 =  0,102
𝑊 5 = 0 + 0 + 0 + 0 + 1 5 + 1 6 6 =  0,061
𝑊 6 = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1
6 6 =  0,027
Dari perhitungan bobot diatas dengan menggunakan metode ROC, didapatkan masing- masing bobot kriteria antara lain :
Tabel 2 Bobot dan Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Benefit/Cost C1 Tingkat Pendidikan 0,408 Benefit C2 Skill/Keahlian 0,241 Benefit C3 Hasil Tes Tertulis 0,158 Benefit C4 Hasil Tes Wawancara 0,102 Benefit C5 Pengalaman Kerja 0,061 Benefit C6 Usia 0,027 Cost
Dalam proses penyeleksian karyawan baru terdapat 10 data alternatif yang dimanfaatkan sebagai  contoh  atau  sampel  untuk  perhitungannya.  Berikut  data  alternatif  yang  akan  diproses dalam perhitungan ini pada tabel dibawah ini :
Tabel 3 Data Alternatif dan Kriteria Nama Tingkat Pendidikan (C1) Skill/Keahlian (C2) Hasil Tes Tertulis (C3) Hasil Tes Wawancara (C4) Pengalaman Kerja (C5) Usia (C6) Yudi Kuswanto (A1) S1 Baik 7,3 7,0 3 40 Dodi Pasaribu (A2) S1 Sangat Baik 7,1 7,2 3 36 Rudi Jajat Sonjaya (A3) D3 Sangat Baik 7,5 7,1 3 33 Muhamad Zaqi Mirdas (A4) S1 Cukup Baik 7,0 7,5 3 35 Andika Sandi (A5) D3 Baik 7,0 7,6 1 30 Rian Ngudianto (A6) S1 Cukup Baik 6,9 7,4 2 33 Ela Nurdianti (A7) S1 Baik 6,8 7,5 3 37 Ajeng Widyana (A8) D3 Baik 7,8 7,3 3 34 Syifa Sinta (A9) S1 Sangat Baik 7,1 7,2 1 31 Ade Nurhasan (A10) S1 Cukup Baik 7,4 7,3 2 35
Data yang sudah terkumpul pada tabel 3 tersebut terdapat beberapa data yang memiliki sifat linguistik, seperti pada kolom tingkat pendidikan yaitu S1, D3 dan kolom skill atau keahlian yaitu baik, sangat baik, cukup baik. Maka dilakukan proses pembobotan terlebih dahulu untuk didapatkan nilai dari alternatif, berikut pembobotan untuk tingkat pendidikan dan skill/keahlian:
Tabel 4 Bobot Nilai Kriteria No Kriteria Keterangan Nilai 1 C1 S1 2 D3 1 2 C2 Sangat Baik 3 Baik 2 Cukup Baik 1
Setelah  proses  pembobotan,  dilakukan  penentuan  tabel  untuk  nilai  rating  kecocokan seperti tabel 5 berikut ini :
Tabel 5 Rating kecocokan nilai alternatif pada setiap kriteria Alternatif (C1) (C2) (C3) (C4) (C5) (C6) (A1) 2 2 7,3 7,0 3 40 (A2) 2 3 7,1 7,2 3 36 (A3) 1 3 7,5 7,1 3 33 (A4) 2 1 7,0 7,5 3 35 (A5) 1 2 7,0 7,6 1 30 (A6) 2 1 6,9 7,4 2 33 (A7) 2 2 6,8 7,5 3 37 (A8) 1 2 7,8 7,3 3 34 (A9) 2 3 7,1 7,2 1 31 (A10) 2 1 7,4 7,3 2 35
Setelah  data  rating  kecocokan  dibuat  pada  tabel  5,  maka  bisa  dilakukan  perhitungan kriteria  dengan  metode  selanjutnya,  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Multi  Attribute Utility Theory (MAUT).

## b. Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Metode MAUT yaitu salah satu metode yang dapat digunakan untuk nilai perangkingan yaitu  penentuan  dari  nilai  yang  paling  rendah  ke  nilai  yang  paling  tinggi  [12].  Dalam  hal  ini dibahas langkah-langkah pada penyelesaian metode MAUT untuk penentuan seleksi karyawan : 1. Menetukan matriks Keputusan ( X ij ) Dalam matriks X ij dihasilkan dari rating kecocokan dari tabel 5
[ 2 2 7,3 7,0 3 40
2 3 7,1 7,2 3 36 1 3 7,5 7,1 3 33 2 1 7,0 7,5 3 35 1 2 7,0 7,6 1 30 2 1 6,9 7,4 2 33 2 2 6,8 7,5 3 37 1 2 7,8 7,3 3 34 2 3 7,1 7,2 1 31 2 1 7,4 7,3 2 35 ]
2. Melakukan normalisasi dengan matrik keputusan ( r* ij )
Sebelum menghitung proses normalisasi, tentukan dahulu nilai minimal dan maksimal setiap masing-masing kriteria.
Tabel 6 nilai alternatif pada setiap kriteria dengan max-min
W 0,408 0,241 0,158 0,102 0,061 0,027 Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Jenis Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Cost A1 2 2 7,3 7 3 40 A2 2 3 7,1 7,2 3 36 A3 1 3 7,5 7,1 3 33
A4 2 1 7 7,5 3 35 A5 1 2 7 7,6 1 30 A6 2 1 6,9 7,4 2 33 A7 2 2 6,8 7,5 3 37 A8 1 2 7,8 7,3 3 34 A9 2 3 7,1 7,2 1 31 A10 2 1 7,4 7,3 2 35 max 2 3 7,8 7,6 3 40 min 1 1 6,8 7 1 30
Jika kriteria benefit yaitu C 1 , C 2 , C 3 , C 4 , dan C 5 menggunakan rumus persamaan 5, sedangkan untuk kriteria cost yaitu C 6 dengan menggunakan persamaan 6. Kriteria C1 (Benefit)
r* 1.1 = 2 − 1 2−1 =  1,000
r* 2.1 = 2 − 1 2−1 =  1,000
r* 3.1 = 1 − 1 2−1 =  0,000
lakukan cara perhitungan tersebut untuk r* 4.1 sampai dengan r* 10.1 Kriteria  C2 (Benefit) r* 1.2 = 2 − 1 3−1 =  0,500
r* 2.2 = 3 − 1 3−1 =  1,000 r* 3.2 = 3 − 1 3−1 =  1,000
lakukan cara perhitungan tersebut untuk r* 4.2 sampai dengan r* 10.2 Kriteria  C3 (Benefit) r* 1.3 = 7,3 − 6,8 7,8−6,8 =  0,500
r* 2.3 = 7,1 −6,8 7,8−6,8 =  0,300
r* 3.3 = 7,5 − 6,8 7,8−6,8 =  0,700
lakukan cara perhitungan tersebut untuk r* 4.3 sampai dengan r* 10.3 Kriteria  C4 (Benefit) r* 1.4 = 7 − 7 7,6 − 7 =  0,000
r* 2.4 = 7,2 − 7 7,6 − 7 =  0,333
r* 3.4 = 7,1 −  7 7,6 − 7 =  0,167
lakukan cara perhitungan tersebut untuk r* 4.4 sampai dengan r* 10.4 Kriteria  C5 (Benefit) r* 1.5 = 3 − 1 3 − 1 =  1,000
r* 2.5 = 3 − 1 3 − 1 =  1,000
r* 3.5 = 3 − 1 3 − 1 =  1,000
lakukan cara perhitungan tersebut untuk r* 4.5 sampai dengan r* 10.5 Kriteria  C6 (Cost) r* 1.6 = 1+ 30 − 40 40 − 30 =  0,000
r* 2.6 = 1+ 30 − 36 40 − 30 =  0,400
r* 3.6 = 1+ 30 − 33 40 − 30 =  0,700
lakukan cara perhitungan tersebut untuk r* 4.6 sampai dengan r* 10.6
dari proses perhitungan diatas, didapatkan hasil matrik ternormalisasi r ij yaitu
r ij =
[
1,000 0,500 0,500 0,000 1,000 0,000 1,000 1,000 0,300 0,333 1,000 0,400 0,000 1,000 0,700 0,167 1,000 0,700 1,000 0,000 0,200 0,83 1,000 0,500 0,000 0,500 0,200 1,000 0,000 1,000 1,000 0,000 0,100 0,667 0,500 0,700 1,000 0,500 0,000 0,833 1,000 0,300 0,000 0,500 1,000 0,500 1,000 0,600 1,000 1,000 0,300 0,333 0,000 0,900
1,000 0,000 0,600 0,500 0,500 0,500]
3. Menghitung utilitas marjinal ( u ij )
Pada  proses  perhitungan  ini  yaitu  menentukan  nilai  utilitas  marjinal  ( u ij )  dengan menggunakan rumus persamaan ke-7 Kriteria C1
u 1.1 = ℯ (1)2 −1 1,71 =  1,005
u 2.1 = ℯ (1)2 −1 1,71 =  1,005
u 3.1 = ℯ (0)2 −1 1,71 =  0,000
lakukan cara perhitungan tersebut untuk u 4 .1 sampai dengan u 10 .1 Kriteria C2
u 1.2 = ℯ (0,5)2 −1 1,71 =  0,166
u 2.2 = ℯ (1)2 −1 1,71 =  1,005
u 3.2 = ℯ (1)2 −1 1,71 =  1,005
lakukan cara perhitungan tersebut untuk u 4 .2 sampai dengan u 10 .2 Kriteria C3
u 1.3 = ℯ (0,5)2 −1 1,71 =  0,166
u 2.3 = ℯ (0,3)2 −1 1,71 =  0,055
u 3.3 = ℯ (0,7)2 −1 1,71 =  0,370
lakukan cara perhitungan tersebut untuk u 4 .3 sampai dengan u 10 .3 Kriteria C4
u 1.4 = ℯ (0)2 −1 1,71 =  0,000
u 2.4 = ℯ (0,333)2 −1 1,71 =  0,069
u 3.4 = ℯ (0,167)2 −1 1,71 =  0,016
lakukan cara perhitungan tersebut untuk u 4 .4 sampai dengan u 10 .4 Kriteria C5
u 1.5 = ℯ (1)2 −1 1,71 =  1,005
u 2.5 = ℯ (1)2 −1 1,71 =  1,005
u 3.5 = ℯ (1)2 −1 1,71 =  1,005
lakukan cara perhitungan tersebut untuk u 4 .5 sampai dengan u 10 .5 Kriteria C6
u 1.6 = ℯ (0)2 −1 1,71 =  0,000
u 2.6 = ℯ (0,101)2 −1 1,71 =  0,003
u 3.6 = ℯ (0,37)2 −1 1,71 =  0,010
lakukan cara perhitungan tersebut untuk u 4 .6 sampai dengan u 10 .6 dari proses perhitungan tersebut, maka didapatkan matrik hasil nilai utilitas marjinal yaitu
u ij =
[
1,005 0,166 0,166 0,000 1,005 0,000 1,005 1,005 0,055 0,069 1,005 0,101 0,000 1,005 0,370 0,016 1,005 0,370 1,005 0,000 0,024 0,586 1,005 0,166 0,000 0,166 0,024 1,005 0,000 1,005 1,005 0,000 0,006 0,327 0,166 0,370 1,005 0,166 0,000 0,586 1,005 0,055 0,000 0,166 1,005 0,166 1,005 0,253 1,005 1,005 0,055 0,069 0,000 0,730
1,005 0,000 0,253 0,166 0,166 0,166]
4. Menghitung utilitas akhir ( u i )
Untuk  menentukan  hasil  nilai  utilitas  akhir,  didapatkan  dari  nilai  utilitas  marjinal  ( u ij ) dikalikan  bobot  kriteria  yang  sebelumnya  telah  ditentukan  pada  perhitungan  dengan menggunakan metode ROC sebelumnya.
u 1 =  (1,005*0,408)  +  (0,166*0,241)  +  (0,166*0,158)  +  (0*0,102)  +  (1,005*0,061)  +
(0*0,027)
= 0,410 + 0,040 + 0,026 + 0 + 0,061 + 0 = 0,538 u 2 =  (1,005*0,408)  +  (1,005*0,241)  +  (0,055*0,158)  +  (0,069*0,102)  +  (1,005*0,061)  +
(0,101*0,027)
= 0,410 + 0,242 + 0,009 + 0,007 + 0.061 +0,003 = 0,732 u 3 =  (0*0,408)  +  (1,005*0,241)  +  (0,370*0,158)  +  (0,016*0,102)  +  (1,005*0,061)  + (0,370*0,027) = 0 + 0,242 + 0,058 + 0,002 + 0,061 + 0,010 = 0,374 Lakukan  langkah  perhitungan  yang  sama  dari u 4 sampai  dengan u 10. Setelah  proses perhitungan selesai maka bisa dibuat tabel 7 nilai utilitas akhir.

## Tabel 7 Utilitas Akhir
Alternatif Nilai Rank A1 0,538 5 A2 0,732 1 A3 0,374 8 A4 0,539 4 A5 0,173 10 A6 0,464 7 A7 0,573 3 A8 0,284 9 A9 0,688 2
A10 0,482 6
Setelah  selesai  melakukan  proses  perhitungan  dengan  menggunakan  metode Multi  Attribute Utility Theory (MAUT), maka diperoleh hasil perankingan pada tabel 8 berikut ini :
Tabel 8 Hasil Ranking
Alternatif Nilai Rank Dodi Pasaribu (A2) 0,732 1 Syifa Sinta (A9) 0,688 2 Ela Nurdianti (A7) 0,573 3 Muhamad Zaqi Mirdas (A4) 0,539 4 Yudi Kuswanto (A1) 0,538 5 Ade Nurhasan (A10) 0,482 6 Rian Ngudianto (A6) 0,464 7 Rudi Jajat Sonjaya (A3) 0,374 8 Ajeng Widyana (A8) 0,284 9 Andika Sandi (A5) 0,173 10
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  diujikan,  maka  peneliti  dapat  memberikan kesimpulan  bahwa  penentuan  rekomendasi  seleksi  karyawan  dengan  menggunakan  metode MAUT dari 10 calon karyawan dengan enam kriteria dan nilai bobot yang didapatkan dengan metode ROC dengan hasil nilai tertinggi oleh alternatif A2 dengan nilai 0,732 dan nilai terendah dengan nilai 0,173. Pembobotan menggunakan metode ROC menjadikan penilaian lebih objektif karena  sistem  perhitungan  nilai  bobot  dengan  metode  ROC  mengurutkan  dengan  otomatis berdasarkan tingkat kepentingan kriteria.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan  kombinasi  metode  MAUT  dan  ROC  dalam  seleksi  karyawan  dengan menggunakan kriteria antara lain tingkat pendidikan, skill/keahlian, pengalaman kerja, tes tertulis, tes  wawancara  dan  usia.  Dari  hasil  perhitungan  dengan  metode  MAUT  dan  nilai  pembobotan kriteria dengan metode ROC, maka dihasilkan untuk urutan prioritas pertama dengan nilai 0,732. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai rekomendasi dalam proses seleksi karyawan secara objektif  sesuai  kriteria  yang  telah  ditentukan  masing-masing  nilai  prioritas  bobotnya.  Untuk penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  membandingkan  atau  mengkombinasikan  dengan metode – metode yang lainnya agar hasilnya lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tengku  Muhammad  Rizal  and  R.  Mahdalena  Simanjorang,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Kenaikan Jabatan Pegawai di RS. Sultan Sulaiman dengan Metode Profile  Matching,” Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Teknologi  Jaringan  (SISFOTEKJAR) , vol. 2, no. 2, pp. 52–57, 2021, Accessed: Dec. 23, 2022. [Online]. Available: https://e- jurnal.pustakatimur.org/index.php/sisfotekjar/article/view/31
[2] Zulfitri Yani, Devi Gusmita Gusmita, and Nurmaliana Pohan, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS,” JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH , vol. 5, no. 2, pp. 205–2100, 2022, doi: https://doi.org/10.54314/jssr.v5i2.906.
[3] Fuad El Khair, Sarjon Defit, and Y Yuhandri, “Sistem Keputusan dengan Metode Multi Attribute Utility Theory dalam Penilaian Kinerja Pegawai,” vol. 3, no. 4, pp. 215–220, Dec. 2021, doi: https://doi.org/10.37034/jidt.v3i4.155.
[4] M.  Isla  and  A.  H.  Ali,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan Kontrak Menggunakan Metode Multy Attribute Utlity Theory (MAUT) (Studi Kasus : PT. Telkom Marisa),” JURNAL BALOK –Banthayo Lo Komputer , vol. 1, no. 1, 2022.
[5] D.  Wira,  T.  Putra,  I.  Sri  Oktavia,  G.  Y.  Swara,  and  E.  Yulianti,  “Perancangan  Sistem Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT) Dalam  Seleksi  Pengangkatan  Karyawan  Tetap  pada  Dinas  Pekerjaan  Umum  Kota Sawahlunto,” Jurnal Ilmiah dan Informatika (ILKOMINFO) , pp. 2621–4962, 2022, doi: https://doi.org/10.47324/ilkominfo.v5i2.147.
[6] Safrizal  Safrizal  and  L.  Tanti,  “EVALUASI  KINERJA  SEBAGAI  MODEL  SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  MENINGKATKAN  KELOMPOK  KARYAWAN,” CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) , vol. 13, no. 3a, 2021, doi: http://dx.doi.org/10.22303/csrid.13.3a.2021.273-285.
[7] Cokro Edi Prawiro, Muhammad Yusril Helmi Setyawan, and Stafrial Fachri Pane, “Studi Komparasi Metode Entropy dan ROC dalam Menentukan Bobot Kriteria,” Jurnal Tekno Insentif , vol. 15, no. 1, pp. 1–14, Apr. 2021, doi: https://doi.org/10.36787/jti.v15i1.353.
[8] E. A. Panjaitan and Y. Desnelita, Seminar Nasional Informatika (SENATIKA) Prosiding SENATIKA  2021  Implementasi  Metode  Rank  Order  Centroid  dan  Additive  Ratio Assessment dalam Penilaian Kinerja Dosen .
[9] T.  Mohd  Diansyah,  “Implemententasi  Metode  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dan Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  dalam  Penilaian  Kinerja  Dosen Komputer Menerapkan (Studi Kasus: STMIK Budi Darma),” Prosiding Seminar Nasional Riset  Information  Science  (SENARIS) ,  pp.  822–834,  2019,  Accessed:  Dec.  28,  2022.
[Online]. Available:
https://tunasbangsa.ac.id/seminar/index.php/senaris/article/viewFile/89/90
[10] J. Dorisman Rajagukguk and B. Purba, “Penerapan Kombinasi Metode ROC Dan MAUT Dalam Penentuan Calon Penerima Bantuan UKT Pada Universitas Budi Darma,” 2022.
[11] Mei  Mariana  Boangmanalu,  Mesran,  and  Bister  Purba,  “Implementasi  Metode  MAUT Dalam  Seleksi  Calon  Marketing  Retail  dengan  menerapkan  pembobotan  ROC,” Jurnal Ilmiah MEDIA SISFO , vol. 16, no. 2, pp. 81–91, Oct. 2022.