## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 993–1004

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA GURU MENGGUNAKAN METODE MULTI ATTRIBUTE UTILITY THEORY (MAUT)
Elviani 1) , Elin Haerani 2) , Eka Pandu Cynthia 3) , Fitra Kurnia 4) , Fadhilah Syafria 5)
1, 2,3,4,5) Teknik Informatika, Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau Jl. H.R Soebrantas no.155 KM. Simpang Baru, Pekanbaru 28293 e-mail: 11751200096@students.uin-suska.ac.id 1) , elin.haerani@uin-suska.ac.id 2) , eka.pandu.cynthia@uin-suska.ac.id 3 ) , fitra.k@uin-suska.ac.id 4) , fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id 5)

## ABSTRAK
Guru adalah tenaga pendidik profesional yang bertugas dan berperan penting dalam pendidikan. Penilaian Kinerja Guru (PKG) merupakan penilaian terhadap setiap kegiatan dan tugas seorang guru pada saat pembinaan karir, kepangkatan, dan jabatannya. Penilaian kinerja guru bertujuan untuk melihat kualitas dan kemampuan guru dalam mengajar. Penilaian kinerja guru pada Pondok Pesantren Mu’allimin Muhammadiyah Bangkinang Kota masih menggunakan Microsoft Excel yang hanya bisa menilai satu orang guru dan jika ingin melakukan penilaian kinerja guru yang lain maka harus membuka halaman yang baru.  Tidak  ada  penentuan  nilai  peringkat  untuk  tiap  guru,  dengan  permasalahan  tersebut  maka  diperlukan  pengelolaan dengan  sebuah  sistem  yang  terkomputerisasi.  Sehingga  dikembangkanlah  suatu  sistem  pendukung  keputusan  dengan menggunakan  metode  MAUT  (Multi  Attribute  Utility  Theory).  Sistem  ini  mempunyai  kriteria  penilaian  yaitu  pedagogik, kepribadian, sosial, dan profesionalitas. Hasil penelitian dengan metode MAUT diperoleh nilai preferensi tertinggi hingga ke terendah yaitu pada guru dengan kode alternatif ke-6 (G6) mendapat nilai tertinggi dengan nilai 0,775 dan guru dengan kode alternatif ke-4 (G4) mendapat nilai terendah dengan nilai 0,1.

## Kata Kunci: Guru, Penilaian Kinerja Guru, Multi Attribute Utility Theory

## ABSTRACT
Teachers are professional educators who have an important role in education. Teacher Performance Assessment (PKG) is an assessment of every activity and task of a teacher during career development, rank, and position. Teacher performance assessment aims to see the quality and ability of teachers in teaching. Assessment of teacher performance at the Mu'allimin Muhammadiyah Islamic Boarding School Bangkinang City still uses Microsoft Excel which can only assess one teacher and if you want to assess the performance of other teachers, you have to open a new page. There is no determination of the rating value for each teacher, with these problems it is necessary to manage it with a computerized system. So that a decision support system was developed using the MAUT (Multi Attribute Utility Theory) method. This system has assessment criteria, namely pedagogic, personality, social, and professional. The results of the study using the MAUT method obtained the highest pref- erence value to the lowest, namely the teacher with the 6th alternative code (G6) got the highest score with a value of 0.775 and the teacher with the 4th alternative code (G4) got the lowest score with a value of 0.1.

## Keywords: Teacher, Teacher Performance Assessment, Multi Attribute Utility Theory

## I. P ENDAHULUAN
uru adalah tenaga pendidik profesional yang bertugas dan berperan penting dalam pendidikan yaitu untuk mendidik peserta didik, mengarahkan, membimbing, melatih, menilai serta melakukan evaluasi terhadap peserta didik pada jalur pendidikan[1]. Pondok Pesantren Mu’allimin Muhammadiyah Bangkinang Kota merupakan  salah  satu  sekolah  swasta  yang  ada  di  Bangkinang  yang  terus  meningkatkan  kinerja  guru  dengan menetapkan beberapa standar kinerja sehingga evaluasi kinerja guru menjadi hal utama dalam menentukan kualitas lembaga  kedepannya.  Guru  memiliki  tanggung  jawab  kepada  kepala  madrasah  yaitu  dengan  melaksanakan kegiatan pembelajaran yang efektif dan efisien. Penilaian Kinerja  Guru (PKG) merupakan  merupakan penilaian terhadap setiap kegiatan dan tugas seorang guru pada saat pembinaan karir, kepangkatan, dan jabatannya[2]. Proses penilaian  kinerja  guru  pada  Pondok  Pesantren  Mu’allimin  Muhammadiyah  Bangkinang  Kota  saat  ini  masih menggunakan microsoft excel yang hanya bisa melakukan penilaian pada satu orang guru, dan jika ingin melakukan penilaian guru yang lain maka harus membuka halaman baru. Proses penginputan data yang berulang kali sering menyebabkan kesalahan sehingga memberi dampak pada pekerjaan kepala madrasah yaitu memperlambat dalam mengumpulkan  hasil  penilaian  kinerja  guru  dan  dalam  mengambil  suatu  keputusan  tertentu.  Maka  diperlukan sebuah sistem terkomputerisasi yang bisa membantu kepala madrasah untuk mengambil suatu keputusan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  suatu  sistem  berbasis  komputer  yang  dapat  menghasilkan berbagai  alternatif  keputusan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  tak  terstruktur  dan  semi  terstruktur[3].  Sistem
G

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 993–1004
pendukung  keputusan  dengan  metode  MAUT  telah  banyak  digunakan  dalam  beberapa  penelitian  sebelumnya diantaranya  penelitian  yang  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Dosen  dengan  Metode MAUT ( Multi Attribute Utility Theory )”[4] dengan menggunakan kriteria yaitu kedispilinan, penelitian, kerjasama, komunikasi,  dan  kontribusi.  Penelitian  selanjutnya  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Dosen dengan Menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)”[5] kriteria penilaian yang digunakan adalah memiliki kemampuan dan penguasaan dalam menyampaikan materi, mampu menjawab pertanyaan, mampu memberikan motivasi, mampu membuat suasana kelas menyenangkan, dan kedisiplinan hadir dalam perkuliahan. Penelitian selanjutnya berjudul “Implementasi Algoritma Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dalam Pemilihan Guru  di  Bidang  Studi  Komputer  di  SMK  Muhammadiyah  15  Tanjung  Tiram”[6]  dengan  menggunakan  kriteria penilaiann yaitu pendidikan terakhir, pengalaman belajar, kemampuan dibidang komputer, dan jam masuk kerja. Kemudian penelitian  selanjutnya  “Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  Metode Multi  Attribute  Utility  Theory Dalam  Penilaian  Kinerja  Pegawai”[7]  menggunakan  kriteria  seperti  orientasi  pelayanan,  disiplin,  integritas, komitmen,  kerjasama,  dan  sasaran  kinerja  pegawai.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membangun  sistem pendukung keputusan penilaian kinerja guru menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) untuk melakukan pengolahan data dan diharapkan mampu membantu kepala madrasah dalam mengambil keputusan yang tepat  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  yaitu kriteria  pedagogik,  kepribadian,  sosial  dan profesionalitas melalui Peraturan Menteri Nasional Nomor 16 Tahun 2007 tentang Standar Kualifikasi Akademik dan Kompetensi Guru.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  langkah  atau  tahapan  yang  dibuat  secara  sistematis  dalam  melakukan  suatu penelitian.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengambil  data  dan  kriteria  pada  Pondok  Pesantren  Mu’allimin Muhammadiyah Bangkinang Kota dengan menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT).
A. Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) merupakan suatu skema atau metode dimana evaluasi akhir, v(x) dari suatu objek x didefinisikan sebagai bobot yang dijumlahkan dengan suatu nilai yang relevan terhadap nilai dimensinya  biasanya  disebut  dengan nilai  utilitas[8].  Metode  MAUT  digunakan untuk  mengubah  dari  beberapa kepentingan kedalam bentuk nilai numerik dengan skala 0-1, dengan nilai 0 mewakili pilihan terburuk ( minimum ) dan nilai 1 mewakili nilai pilihan terbaik ( maximum )[9]. Secara umum, metode MAUT adalah metode yang dapat digunakan  dalam  mengambil  sebuah  keputusan  tertentu  dan  menghasilkan  urutan  peringkat  dari  alternatif  yang dipilih oleh pembuat keputusan[10]. Seluruh nilai evaluasi dapat didefinisikan dengan persamaan berikut[11]:
𝑉 (𝑥) = ∑ 𝑊𝑖. 𝑉𝑖(𝑥) 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana: v(x) = Evaluasi total alternatif ke - 𝑥 𝑊𝑖 = Bobot relatif kriteria ke- 𝑖 𝑉𝑖 (x) = Hasil evaluasi atribut (kriteria) ke- 𝑖 untuk alternatif ke- 𝑥 i = Indeks untuk menunjukkan kriteria n = Jumlah kriteria
Fungsi utilitas untuk normalisasi setiap alternatif yang digunakan untuk mencari hasil evaluasi total altrnatif v (x), dalam skala 0-1 disebut sebagai U(x) [12] atau normalisasi matriks dinyatakan dengan rumus (2) berikut :
𝑈 (𝑥) = 𝑋 − 𝑋𝑖 − 𝑋𝑖 + −  𝑋𝑖 − (2)
Dimana:
U(x)   = Nilai utilitas dari setiap kriteria alternatif ke - 𝑥 xi+    = Nilai Maksimal (bobot terbaik) dari kriteria alternatif ke - 𝑥 𝑥𝑖 − = Nilai Minimal (bobot terburuk) dari kriteria alternatif ke - 𝑥 x        = Nilai kriteria dari setiap alternatif

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 993–1004
Pada metode MAUT total bobot dari Wi adalah 1[13].
∑ 𝑊𝑖 = 1 𝑛 𝑖=1 (3)
Dimana:
𝑊𝑖 = Bobot relatif kriteria ke- 𝑥 𝑖 = Indeks untuk menunjukkan kriteria n = Jumlah kriteria
Jika menggunakan aturan Schäfer maka tingkat kepentingan dari bobot adalah: 1 = Sangat Tidak Baik
2 = Tidak Baik
3 = Cukup Baik
4 = Baik
5 = Sangat Baik
Sehingga untuk menghitung bobot relatif pada setiap kriteria menggunakan fungsi normalisasi bobot sebagai beri- kut[14]:
𝑤𝑖 = 𝑤′𝑖 ∑ 𝑤′𝑖 (4)

## B. Langkah-Langkah Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Berikut langkah-langkah metode MAUT pada Gambar 1 di bawah ini:
Gambar 1. Langkah-Langkah Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Di bawah ini merupakan penjelasan dari langkah-langkah menggunakan metode MAUT [4]:
1. Penentuan Alternatif dan Kriteria
Tahap ini merupakan tahap awal dalam menentukan alternatif guru dan kriteria yang akan digunakan dalam penilaian kinerja guru.
2. Penentuan Bobot
Pada tahap penentuan bobot merupakan proses penentuan  nilai bobot yang berfokus  pada kriteria penilaian kinerja guru. Proses penentuan bobot dilakukan dengan pengisian form atau kuisioner oleh kepala madrasah aliyah.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 993–1004

## 3. Pembuatan Matriks Ternormalisasi
Tahap  ini  merupakan  tahap  pembuatan  matriks  normalisasi  yang  didapatkan  dari  hasil  penilaian  kepala madrasah terhadap guru dan akan dikelompokkan berdasarkan kriteria yang ada pada kuisioner.
4. Normalisasi Matriks Keputusan
Pada tahap ini dilakukan perhitungan normalisasi matriks keputusan dengan menggunakan persamaan (2) . 𝑈 (𝑥) = 𝑋 − 𝑋𝑖 − 𝑋𝑖 + −  𝑋𝑖 − (5)
5. Penjumlahan Hasil Perkalian dari Hasil Normalisasi dengan Bobot Kriteria
Tahap  ini  dilakukan  penjumlahan  hasil  perkalian  dari  hasil  normalisasi  dengan  bobot  kriteria  dengan menggunakan persamaan (1) .
𝑉 (𝑥) = ∑ 𝑊𝑖. 𝑉𝑖(𝑥) 𝑛 𝑖=1 (6)
6. Menentukan Nilai Referensi atau Peringkat Tertinggi
Pada tahap ini didapatkan nilai preferensi yaitu dari nilai tertinggi hingga ke nilai terendah.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Analisa Sistem
Analisa sistem digambarkan menggunakan use case diagram. Use case diagram merupakan gambaran hubungan antara aktor dengan sistem. Pada Gambar 2 terdapat 2 aktor yang akan berinteraksi ke sistem yaitu administrator dan  kepala  madrasah.  Adiministrator  bertugas  untuk  mengelola  akun,  mengelola  kriteria,  mengelola  penilaian kinerja guru, melihat perhitungan MAUT, dan melihat data preferensi. Kepala madrasah bertugas untuk mengelola penilaian kinerja guru, melihat perhitungan MAUT, dan melihat data preferensi.
Gambar 2. Usecase Diagram

## B. Analisa Metode MAUT
Berikut  tahapan  dalam  mengimplementasikan  metode  MAUT  untuk  sistem  pendukung  keputusan  penilaian kinerja guru di Pondok Pesantren Mu’allimin Muhammadiyah Bangkinang Kota sebagai berikut:
1. Menentukan Alternatif
Terdapat sepuluh (10) alternatif guru pada penelitian ini, diantaranya dapat dilihat pada TABEL 1 berikut:

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 993–1004
TABEL 1

## TABEL ALTERNATIF
Kode Alterntif Nama Alternatif G1 M. I G2 D N G3 Rfkh G4 P A G5 Ikr G6 Abd J G7 R Afr G8 Mhd P G9 Isr A G10 M. Ans H
2. Menentukan Kriteria dan Bobot Kriteria
Dalam pengambilan keputusan penilaian kinerja guru dengan metode MAUT kriteria dan bobot sangat dibutuh- kan.  Kriteria  didapat  dengan  menggunakan  kuisioner  pembobotan  yang  diisi  oleh  kepala  madrasah.  Pemberian bobot berdasarkan kepentingan dari setiap kriteria yang ada, dengan bobot tebesar hingga terkecil dengan interval 0-100, nilai bobot relatif kriteria dapat dicari menggunakan persamaan (4 ). Adapun kriterianya dan bobot kriteria dapat dilihat pada TABEL 2 berikut:
TABEL 2

## KRITERIA DAN BOBOT
Kode Kriteria Kriteria Bobot C1 Pedagogik 0,4 C2 Kepribadian 0,25 C3 Sosial 0,2 C4 Profesional 0,15
3. Pembuatan Matriks Ternormalisasi
Pada  tahap  ini  merupakan  penilaian  yang dilakukan oleh  kepala  madrasah  terhadap  kinerja  guru  berdasarkan nilai indikator untuk penilaian yang dapat dilihat pada TABEL 3 berikut:
TABEL 3 INDIKATOR PENILAIAN Indikator Nilai Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Tidak Baik 2 Sangat Tidak Baik 1
Berikut data kuisioner penilaian kinerja guru yang telah dinilai oleh kepala madrasah dengan mengisi kuisioner penilaian  yang  berisikan  indikator  pernyataan  dan  telah  dikelompokkan  berdasarkan  masing-masing  kriteria dengan menggunakan indikator penilaian, dapat dilihat pada tabel TABEL 4 dibawah ini:
TABEL 4 DATA KUISIONER Kode
Alternatif
C1 C2 C3 C4 P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 K1 K2 K3 K4 S1 S2 PR 1 PR2 PR3 G1 4 5 4 5 4 4 4 5 5 4 4 4 4 4 4 5 5 4 4 G2 4 5 4 5 4 4 4 5 5 4 4 4 4 4 4 5 5 4 4 G3 4 4 4 5 4 5 5 4 5 5 4 5 4 4 4 5 4 5 4 G4 5 4 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 G5 5 5 5 4 5 5 4 4 5 4 4 5 4 4 4 5 4 5 5 G6 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 4 4 4 5 4 5 5 4 5 G7 4 4 5 4 4 5 5 4 4 4 5 5 4 4 3 5 4 5 4 G8 5 4 4 5 4 5 5 4 5 5 4 5 4 5 4 5 4 4 4 G9 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 4 4 4 4 5 5 4 4 5 G10 5 4 4 5 5 5 5 5 4 5 4 5 4 4 4 5 4 5 4

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 993–1004
Selanjutnya,  dilakukan  penjumlahan  dari  hasil  nilai  tiap  bobot  subkriteria  yang  ada  pada  kriteria  sehingga menjadi matriks ternormalisasi. Berikut matriks ternomalisasi dapat dilihat pada TABEL 5 di bawah ini:
TABEL 5 HASIL PERHITUNGAN Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 G1 44 16 10 13 G2 44 16 9 13 G3 45 17 9 13 G4 43 16 9 12 G5 46 17 9 14 G6 49 17 9 14 G7 43 18 8 13 G8 46 18 9 12 G9 48 16 10 13 G10 47 17 9 13
Langkah berikutnya tentukan nilai terkecil dan nilai terbesar dari setiap kriteria sebelum melakukan normalisasi. Berikut tabel nilai terbesar dan nilai terkecil dapat dilihat pada TABEL 6  dibawah ini:
TABEL 6 NILAI MIN/MAX Nilai  Min/Max C1 C2 C3 C4 Xi- 43 16 8 12 Xi+ 49 18 10 14 4. Normalisasi Matriks Keputusan
Pada tahap ini dilakukan perhitungan normalisasi matriks keputusan menggunakan persamaan (2) berikut:
𝑈 (𝑥) = 𝑋 − 𝑋𝑖 − 𝑋𝑖 + −  𝑋𝑖 − (2)
Berikut perhitungan normalisasi matriks keputusan dibawah ini:
a. Nama Alternatif : M. Iq (G1)
𝐺1 1 = 44 − 43 49 − 43 = 1 6 = 0,166666667
𝐺1 2 = 16 − 16 18 − 16 = 0 2 = 0
𝐺1 3 = 10 − 8 10 − 8 = 2 2 = 1
𝐺1 4 = 13 − 12 14 − 12 = 1 2 = 0,5
b. Nama Alternatif : D N (G2)
𝐺2 1 = 44 − 43 49 − 43 = 1 6 = 0,166666667
𝐺2 2 = 16 − 16 18 − 16 = 0 2 = 0
𝐺2 3 = 9 − 8 10 − 8 = 1 2 = 0,5 𝐺2 4 =
13 − 12 14 − 12 = 1 2 = 0,5
c. Nama Alternatif : Rfkh (G3)
𝐺3 1 = 45 − 43 49 − 43 = 2 6 = 0,333333333
𝐺3 2 = 17 − 16 18 − 16 = 1 2 =  0,5
𝐺3 3 = 9 − 8 10 − 8 = 1 2 = 0,5
𝐺3 4 =
13 − 12 14 − 12 = 1 2 = 0,5
d. Nama Alternatif : P A (G4)
𝐺4 1 = 43 − 43 49 − 43 = 0 6 = 0 𝐺4 2 = 16 − 16 18 − 16 = 0 2 = 0

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 993–1004
𝐺4 3 = 9 − 8 10 − 8 = 1
2 = 0,5
𝐺4 4 = 12 − 12 14 − 12 = 0 2 = 0
e. Nama Alternatif : Ikr (G5)
𝐺5 1 = 46 − 43 49 − 43 = 3 6 = 0,5 𝐺5 2 = 17 − 16 18 − 16 = 1 2 = 0,5 𝐺5 3 = 9 − 8 10 − 8 = 1 2 =  0,5 𝐺5 4 = 14 − 12 14 − 12 = 2 2 = 1
f. Nama Alternatif : Abd J (G6)
𝐺6 1 = 49 − 43 49 − 43 = 6 6 = 1
𝐺6 2 = 17 − 16 18 − 16 = 1 2 =  0,5 𝐺6 3 = 9 − 8 10 − 8 = 1 2 =  0,5 𝐺6 4 = 14 − 12 14 − 12 = 2 2 = 0,5
g. Nama Alternatif : R Afr (G7)
𝐺7 1 = 43 − 43 49 − 43 = 0 6 = 0
𝐺7 2 = 18 − 16 18 − 16 = 2 2 = 1
𝐺7 3 = 8 − 8 10 − 8 = 0
2 = 0
𝐺7 4 = 13 − 12 14 − 12 = 1 2 = 0,5
h. Nama Alternatif : Mhd P (G8)
𝐺8 1 = 46 − 43 49 − 43 = 3 6 = 0,5
𝐺8 2 = 18 − 16 18 − 16 = 2 2 = 1
𝐺8 3 = 9 −  8 10 − 8 = 1
2 = 0,5
𝐺8 4 =
12 − 12 14 − 12 = 0 2 = 0
i. Nama Alternatif : Isr A (G9)
𝐺9 1 = 48 − 43 49 − 43 = 5 6 = 0,833333333
𝐺9 2 = 16 − 16 18 − 16 = 0 2 = 0 𝐺9 3 = 10 − 8 10 − 8 = 2 2 = 1
𝐺9 4 =
13 − 12 14 − 12 = 1 2 = 0,5
j. Nama Alternatif : M. Ansh H (10)
𝐺10 1 = 47 − 43 49 − 43 = 4 6 = 0,666666667
𝐺10 2 = 17 − 16 18 − 16 = 1 2 = 0,5 𝐺10 3 = 9 − 8 10 − 8 = 1 2 = 0,5
𝐺10 4 = 13 − 12 14 − 12 = 1 2 = 0,5

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 993–1004
Dari hasil normalisasi tersebut, maka akan ditampilkan data seperti TABEL 7 di bawah ini:

## TABEL 7

## NORMALISASI MATRIKS KEPUTUSAN
Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 G1 0,166666667 0 1 0,5 G2 0,166666667 0 0,5 0,5 G3 0,333333333 0,5 0,5 0,5 G4 0 0 0,5 0 G5 0,5 0,5 0,5 1 G6 1 0,5 0,5 1 G7 0 1 0 0,5 G8 0,5 1 0,5 0 G9 0,833333333 0 1 0,5 G10 0,666666667 0,5 0,5 0,5
5. Penjumlahan Hasil Perkalian dari Hasil Matrik Normalisasi dengan Bobot Kriteria Tahap  ini  dilakukan  penjumlahan  hasil  perkalian  dari  hasil  normalisasi  dengan  bobot  kriteria  menggunakan persamaan (1) berikut:
𝑉 (𝑥) = ∑ 𝑊𝑖. 𝑉𝑖(𝑥) 𝑛
𝑖=1
(1)
Berikut proses perhitungan penjumlahan hasil perkalian dari hasil normalisasi matriks keputusan dengan bobot kriteria:
𝐺1 = (0,4 × 0,166666667) + (0,25 × 0 ) + (0,2 × 1) + (0,15 × 0,5) = 0,341666667 𝐺2 = (0,4 × 0,166666667) + (0,25 × 0 ) + (0,2 × 0,5) + (0,15 × 0,5) = 0,241666667 𝐺3 = (0,4 × 0,333333333) + (0,25 × 0,5 ) + (0,2 × 0,5) + (0,15 × 0,5) = 0,433333333 𝐺4 = (0,4 × 0) + (0,25 × 0) + (0,2 × 0,5) + (0,15 × 0) = 0,1 𝐺5 = (0,4 × 0,5) + (0,25 × 0,5) + (0,2 × 0,5) + (0,15 ×  1) = 0,575 𝐺6 = (0,4 × 1) + (0,25 × 0,5) + (0,2 × 0,5) + (0,15 × 1) = 0,775 𝐺7 = (0,4 × 0) + (0,25 × 1) + (0,2 × 0) + (0,15 ×  0,5) = 0,325 𝐺8 = (0,4 × 0) + (0,25 × 1) + (0,2 × 0) + (0,15 ×  0,5) = 0,55 𝐺9 = (0,4 × 0,833333333) + (0,25 × 0) + (0,2 × 1) + (0,15 ×  0,5) = 0,608333333 𝐺10 = (0,4 × 0,666666667) + (0,25 × 0,5) + (0,2 × 0,5) + (0,15 ×  0,5) = 0,566666667
Berikut merupakan hasil perhitungan dari perkalian normalisasi matriks keputusan dan nilai bobot kriteria pada TABEL 8 di bawah ini:

## TABEL 8
HASIL PERHITUNGAN Kode Alterntif Nama Alternatif Hasil G1 M. I 0,341666667 G2 D N 0,241666667 G3 Rfkh 0,433333333 G4 P A 0,1 G5 Ikr 0,575 G6 Abd J 0,775 G7 R Afr 0,325 G8 Mhd P 0,55 G9 Isr A 0,608333333 G10 M. Ans H 0,566666667
Setelah hasil perhitungan didapatkan maka hasil keputusan atau data preferensi dari peringkat tertinggi sampai peringkat terendah, berikut hasil keputusan pada TABEL 9 di bawah ini:

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 993–1004

## TABEL 9 TABEL KEPUTUSAN
No Kode Alterntif Nama Alternatif Hasil Rangking 1 G6 Abd J 0,775 1 2 G9 Isr A 0,608333333 2 3 G5 Ikr 0,575 3 4 G10 M. Ans H 0,566666667 4 5 G8 Mhd P 0,55 5 6 G3 Rfkh 0,433333333 6 7 G1 M. Iq 0,341666667 7 8 G7 R Afr 0,325 8 9 G2 Des N 0,241666667 9 10 G4 Ptr Ang 0,1 10
Hasil perhitungan dengan metode MAUT pada TABEL 9 didapatkan nilai preferensi tertinggi hingga ke terendah yaitu guru pada kode alternatif ke-6 (G6) dengan nama Abd J mendapat nilai tertinggi dengan nilai 0,775 dan guru pada kode alternatif ke-4 (G4) dengan nama Ptr Ang mendapat nilai terendah dengan nilai 0,1.

## C. Implementasi Sistem
1. Tampilan Kriteria dan Bobot
Pada menu kriteria administrator bisa mengubah nilai bobot dari kriteria. Berikut tampilan halaman bobot kriteria penilaian guru yang hanya ada pada menu administrator:

## Gambar  3. Kriteria dan Bobot

## 2. Tampilan Menu Alternatif
Pada menu alternatif terdapat tombol buttom tambah untuk menambah data guru sebagai alternatif pada penilaian kinerja guru. Administrator dapat menambah, menghapus, dan mengubah data alternatif. Berikut tampilan menu alternatif pada administrator:

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 993–1004

## Gambar  4. Alternatif
3. Tampilan Form Kuisioner Penilaian Kinerja Guru (Kepala Madrasah)
Pada menu penilaian kinerja guru terdapat tombol buttom tambah data yaitu untuk melakukan penilaian kinerja guru. Kepala madrasah dapat menambah data guru yang akan dinilai. Berikut form kuisioner penilaian kinerja guru pada kepala madrasah:
Gambar  5. Tampilan Form Kuisioner Penilaian Kinerja Guru

## 4. Tampilan Menu Perhitungan MAUT
Pada tampilan perhitungan MAUT, menu ini dapat dilihat oleh kepala madrasah dan administrator. Pada halaman ini terdapat langkah-langkah penyelesaian menggunakan metode MAUT. Berikut tampilan halaman perhitungan MAUT:

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 993–1004
Gambar  6. Perhitungan Metode MAUT
5. Data Preferensi
Pada tampilan data preferensi terdapat dari hasil perhitungan MAUT. Menu data preferensi dapat dilihat oleh kepala madrasah dan administrator. Berikut tampilan halaman data preferensi kedua aktor. Berikut implementasi halaman data preferensi administrator dan kepala madrasah :

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 993–1004

## Gambar  7. Data Preferensi

## D. Pengujian Manual dan Pengujian Menggunakan Sistem
Hasil  perhitungan  metode  MAUT  ( Multi  Attribute  Utility  Theory )  yang  diperoleh  dengan  menggunakan perhitungan  secara  manual  maupun  perhitungan  secara  sistem  menggunakan  10  data  alternatif  dan  4  kriteria menunjukkan  hasil  yang  sama,  yaitu  alternatif  guru  ke-6  kode  (G6)  dengan  nama  Abd  J  yang  terpilih  sebagai alternatif tertinggi dari 10 alternatif dengan nilai 0,775.

## IV. K ESIMPULAN
1. Penerapan metode MAUT pada sistem pendukung keputusan penilaian kinerja guru yang telah dibangun dapat mempermudah kepala madrasah mengambil sebuah keputusan yang lebih objektif.
2. Hasil perhitungan yang didapat menggunakan metode MAUT adalah, bahwa nilai tertinggi terdapat pada guru dengan  kode  alternatif  ke-6  (G6)  yaitu Abd  J  mendapat  nilai  tertinggi  dengan  nilai  0,775 dan guru dengan kode alternatif ke-4 (G) yai Ptr Ang mendapat nilai terendah dengan nilai 0,1.
3. Pengujian dengan metode Black Box mendapat hasil pengujian “Sukses” dan pengujian dengan User Accap- tence Test (UAT) dengan hasil pengujian 90.6% bahwa sistem ini berjalan dengan baik dapat memenuhi kebu- tuhan pengguna.

## D AFTAR P USTAKA
[1] W. A. Ariefiandi, G. Abdillah, and R. Ilyas, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Sma Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Procces (AHP) dan Weighted Product (WP),” STMIK AMIKOM Yogyakarta , pp. 85–90, 2017.
[2] 16  Th  2009  Peraturan  Menteri,  “Permenpan  Nomor  16  tahun  2009  tentang  Jabatan  Fungsional  Guru  dan  Angka  Kreditnya,” Kementrian  Negara Pendayagunaan Apar. Negara Dan Reformasi Birokrasi , vol. 2009, no. 75, pp. 31–47, 2009.
[3] T. dkk Limbong, Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[4] S. Franky, O. Nevin, and P. Debora, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen dengan Metode MAUT (Multi Attribute Utility Theory),” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , no. x, pp. 406–411, 2019.
[5] Z. Aldo, Dasril; Putra, Nursaka; Munir, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT),” JURSIMA ( J. Sist. Inf. dan Manajemen) , vol. 7, no. 2, 2019.
[6] N. Atina, M. Safii, M. Fauzan, and R. Sundari, “Implementasi Algoritma Multi Attribute Theory (MAUT) dalam Pemilihan Guru di Bidang  Studi Komputer di SMK Muhammadiyah 15 Tanjung Tiram,” Semin. Nas. Mat. dan Terap. , vol. 1, pp. 371–375, 2019.
[7] F. El Khair, S. Defit, and Y. Yuhandri, “Sistem Keputusan dengan Metode Multi Attribute Utility Theory dalam Penilaian Kinerja Pegawai,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 215–220, 2021.
[8] N. Hadinata, “Implementasi Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Pada Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Penerima Kredit,”
J. SISFOKOM , vol. 07, no. September, pp. 87–92, 2018.
[9] M. F. Arifin and D. Arifianto, “Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Untuk Pemilihan Sekolah Menengah Atas Di Kecamatan Balung Berbasis WEB,” pp. 1–16.
[10]  I. Fajarwati, N. S. Fitriasari, and H. Siregar, “Perbandingan Metode Weighted Product (WP), Weighted Sum Model (WSM) Dan Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Tenaga Kerja,” J. Teor. dan Apl. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 25–32, 2018.
[11]  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.
[12]  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, p. 243, 2019.
[13]  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),” Processor , vol. 13, no. 1, pp. 1200–1212, 2018.
[14]  P. N. Sukaria, “Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Pemilihan Mobil Bekas Berbasis Web Menggunakan Metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT),” Universitas Sanata Dharma, 2017.