## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin

## Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Tenaga Kerja Honorer Implementasi Metode MAUT Pada Dinas Perkebunan Provinsi Sumatera Utara
Yosefa Fras Hutahaean 1 , Masdalifah Harahap 2
1,2 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
Email: 1 yosefahuta@gmail.com, 2 masdalifah9098@gmail.com
Abstrak  - Dinas  Perkebunan  adalah  unsur  pelaksana  Pemerintah  Provinsi,  yang  dipimpin  oleh seorang  Kepala  Dinas,  berkedudukan  dibawah  dan  bertanggung  jawab  kepada  Kepala  Daerah melalui  Sekretaris  Daerah.  Dinas  Perkebunan  mempunyai  tugas  menyelenggarakan  kewenangan Pemerintah Provinsi dan tugas Dekonsentrasi di bidang perkebunan. Tenaga atau pegawai honorer Menurut  PP  Nomor  48  Tahun  2005  yang  diubah  dengan  PP  Nomor  56  Tahun  2012,  pegawai honorer  adalah  seseorang  yang  diangkat  oleh  pejabat  pembina  kepegawaian  dalam  instansi pemerintah  untuk  melaksanakan  tugas  tertentu.  Perencanaan  kebutuhan  tenaga  kerja  honorer menjadi  bagian  kegiatan  penyusunan  program  rekrutmen  untuk  melakukan  penyeleksian  dan memperoleh tenaga kerja yang memenuhi kualifikasi dalam suatu instansi.  Namun dalam proses rekrutmen tenaga kerja honorer pada Dinas Perkebunan Sumatera Utara, para peminat dan berkas lamaran  yang  terlalu  banyak  serta  tahapan  seleksi  yang  begitu  panjang  mengakibatkan  suatu instansi  kesulitan  untuk  mendapatkan  calon  tenaga  kerja  honorer  baru,  sesuai  dengan  yang diinginkan.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  peran  sistem  sistem  pendukung  keputusan  dalam mengatasi masalah yang dihadapi saat ini.
Oleh karena itu untuk menentukan calon tenaga kerja honorer diperlukan suatu sistem pendukung keputusan  untuk  mempermudah  pekerjaan  dan  menghindari  kesalahan  perhitungan  data  sistem secara  cepat  dan  lebih  akurat  dengan  menggunakan  metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT).  Dari  hasil  penelitian  ini  dengan  metode  MAUT  menghasilkan  nilai  preferensi  terbaik sebesar 0.493 atas nama Sarah, S.E sebagai peringkat pertama.
Kata kunci: Dinas Perkebunan, Tenaga kerja Honorer, Sistem Pendukung Keputusan, MAUT
Abstract − The Plantation Service is the implementing element of the Provincial Government, led by  a  Head  of  Service,  located  under  and  responsible  to  the  Regional  Head  through  the Regional Secretary.  The  Plantation  Service  has  the  task  of  carrying  out  the  authority  of  the  Provincial Government  and  the  task  of  Deconcentration  in  the  plantation  sector.  According  to  Government Regulation No. 48 of 2005 as amended by Government Regulation No. 56 of 2012, an honorary employee is someone who is appointed by  a staffing officer in a government agency to carry out certain  tasks.  Planning  for  the  needs  of  honorary  workers  is  part  of  the  activities  of  preparing  a recruitment  program  to  select  and  obtain  qualified  workers  in  an  agency.  However,  in  the recruitment  process  for  honorary  workers  at  the  North  Sumatra  Plantation  Service,  too  many applicants  and  application  files  as  well  as  the  lengthy  selection  stages  make  it  difficult  for  an agency to find new honorary workers, as desired. Therefore, the role of a decision support system is needed in overcoming the problems faced today.
Therefore,  to  determine  prospective  honorary  workers,  a  decision  support  system  is  needed  to facilitate work and avoid errors in calculating system data  quickly and more accurately by using the  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  method.  From  the  results  of  this  study,  the  MAUT method produced the best preference value of 0.493 on behalf of Sarah, S.E as the first rank.
Keywords: Plantation Service, Honorary Labor, Decision Support System, MAUT

## 1. PENDAHULUAN
Rekrutmen  adalah  proses  mencari  dan  menyeleksi  calon  karyawan  untuk  mengisi  posisi  atau jabatan  tertentu.  Kunci  utama  menciptakan  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  yang  profesional

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
terletak  pada  proses  rekrutmen,  seleksi,  training,  dan  development  calon  karyawan.  Proses rekrutmen pada Dinas Perkebunan Sumatera Utara ini, pihak kepala instansi pemerintah kesulitan dalam  memilih  calon  tenaga  kerja  honorer  dikarenakan  para  peminat  dan  berkas  lamaran  yang terlalu  banyak  serta  tahapan  seleksi  yang  begitu  panjang  mengakibatkan  suatu  instansi  kesulitan untuk mendapatkan calon tenaga kerja honorer baru, sesuai dengan yang diinginkan. Oleh karena itu,  untuk  membantu  menyelesaikan  masalah  tersebut,  digunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan (DSS).  Tujuannya  adalah  untuk  membantu  pihak  kepala  instansi  pemerintah  Dinas  Perkebunan Sumatera  Utara  dalam  mengambil  keputusan  yang  terbaik,  dan  juga  efektif  dan  efisien  dalam rekrutmen  tenaga  kerja  honorer.  Sistem  pendukung  keputusan  menyampaikan  penilaian  yg sistematis serta bisa menaikkan kualitas saat merogoh keputusan [1] . Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  bagian  dari  Sistem  Informasi  Berbasis Komputer  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  sebuah  organisasi  atau perusahaan [2] .  Seiring  berkembangnya  zaman  memang  sudah  banyak  sistem  pendukung keputusan  yang  bisa  digunakan  untuk  merekrut  tenaga  kerja  honorer.  Untuk  itu  perlu  dilakukan perangkingan nilai dengan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) guna agar mengetahui metode terbaik dalam proses rekruitmen. Dalam penelitian ini penulis menerapkan metode MAUT dengan  pembobotan  metode  ROC.  Penulis  akan  melakukan  perangkingan  terhadap  metode tersebut  agar  mengetahui  alternatif  terbaik dalam  merekrut  calon  tenaga  kerja  honorer yang baru pada  Dinas  Perkebunan  Provinsi  Sumatera  Utara  karena  metode  ini  berkaitan  dengan  penentuan bobot  nilai  dari  setiap  kriteria  yang  ada  dan  sama-sama  digunakan  untuk  proses  perangkingan nilai.
Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk  mengatasi masalah  yang  ditemui  tersebut.  SPK  merupakan  suatu  sistem  informasi  yang  ditujukan  dan tentunya bersifat semi terstruktur dalam pengambilan suatu keputusan [3] . Selain metode MAUT, ada juga beberapa metode pendukung keputusan yang bisa dapat digunakan agar keputusan dapat lebih tepat dan objektif, yaitu adalah Analitycal Network Process (ANP) dan metode Fuzzy Simple Additive  Weighting (Fuzzy  SAW).  Metode  ANP  mempunyai  kelemahan  pada  waktu  pengerjaan cukup lama karena harus mencari bobot keseluruhan antar kriteria dan menghitung bobot antar 2 kriteria.  Sedangkan  Metode  Fuzzy  SAW  memiliki  kelemahan  yaitu  proses  perhitungannya  yang cukup  lama  karena  setiap  bobot  yang  diperoleh  pada  semua  kriteria  harus  diuraikan  kedalam bentuk bilangan dan himpunan fuzzy sebelum menghitung keseluruhan bobot kriteria. Oleh karena itu  dalam  penelitian  ini  saya  menggunakan  metode  MAUT  karena  proses  perhitungan  dan pengambilan keputusan lebih cepat, karena dapat langsung menghitung nilai evaluasi akhir tanpa membandingkan  nilai  bobot  kepentingan  antar  2  kriteria,  dan  tidak  perlu  mengubah  hasil perhitungan bobot  kedalam  bilangan  fuzzy  sehingga  perhitungan  bisa  lebih cepat.  Pada dasarnya Sistem  Pendukung  Keputusan  dapat  dikenal  sebagai Decision  Support  System (DDS)  yang merupakan  suatu  pengembangan  lebih  lanjut  dari  sistem  informasi  manajemen  terkomputerisasi yang  dibuat  dan  tentunya  bersifat  interaktif  dengan  pemakaiannya.  Dalam  penelitian  ini  metode yang  digunakan  yaitu  metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT). Metode  MAUT  ini  akan digunakan  untuk  mengolah  kriteria  yang  telah  ditentukan  sebelumnya,  dan  kriteria  inilah  yang akan  diolah  menjadi  sebuah  rekomendasi [4] .  Metode  MAUT  ini  digunakan  untuk membandingkan  nilai  kuantitatif  yang  mengkombinasikan  pengukuran  dari  nilai-nilai  yang  ada. Metode  MAUT  ini  juga  digunakan  untuk  merubah  dari  beberapa  kriteria  kedalam  nilai  numerik mewakili  nilai  terburuk  dan  nilai  terbaik.  Dengan  adanya  sistem  ini  ditargetkan  mampu  menjadi solusi  dari  masalah  yang  ada  dan  membantu  pemerintah dalam  menentukan keputusan  Penerima Bantuan Kartu Pra-kerja.
Beberapa penelitian sebelumnya yang menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)  dapat  memperoleh  suatu  keputusan  yang  mampu  meminimumkan  serta  memperoleh hasil  yang  lebih  akurat,  diantaranya  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Arif  Hidayatullah  di  tahun 2019. Dalam penelitian ini, Arif membahas tentang pilihan rumah kost. Disini Arif menggunakan metode  MAUT.  Dalam  penelitian  ini,  metode  ini  diharapkan  dapat  memberikan  rekomendasi rumah  kost  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Sistem  yang  dibuat  memungkinkan mahasiswa  UNHASY  dengan  mudah  memilih  apartemen  kost  terbaik  di  kawasan  UNHASY [5] . Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Riadhil  Jannah  dan  Lusiana  pada  tahun  2015  tentang  Merancang dan membuat aplikasi penerimaan karyawan untuk memilih sumber daya manusia yang berkualitas dengan  metode  MAUT.  Dalam  sistem  pendukung  keputusan  ini,  pelamar  dapat  mendaftar,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
mengikuti  ujian  online,  kemudian  menggunakan  metode  MAUT  untuk  memproses  hasilnya,  dan dapat memperoleh laporan peringkat untuk setiap karyawan yang mengikuti ujian dari sistem [6] . Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muhammad  Hidayat  pada  tahun  2018  tentang  Analisa  dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penerimaan Karyawan PT. Dos Ni Roha Jambi Menggunakan  Metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT).  Dimana  dalam  penelitian  ini terdapat 5 kriteria yaitu pengalaman bekerja, nilai tes, jenjang pendidikan, status perkawinan, dan umur  sehingga  memperoleh  hasil  sebesar  14.75  sebagai  alternatif  terbaik  yang  menduduki peringkat  pertama [7] .  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  E.  Satria  tentang  destinasi  wisata  lokal dikota Sidamanik dengan metode MAUT dalam memberikan rekomendasi destinasi tujuan wisata berdasarkan rangking yang terbesar [8] .
Pada penelitian ini penulis tertarik menggunakan metode MAUT dalam sistem pendukung keputusan rekrutmen tenaga kerja honorer. Dengan hasil sistem yang diharapkan dapat membantu pihak instansi pemerintah untuk menentukan tenaga kerja honorer secara cepat, tepat dan akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini, penulis melakukan beberapa tahap. Metode mengumpulkan data yang dipakai agar mendapatkan data yang diperlukan penulis yaitu sebagai berikut ini:
Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian
Penjelasan dari beberapa tahap penelitian tersebut sebagai berikut: a. Analisa Masalah
Pada  tahap  pertama  yaitu  proses  memecahkan  masalah,  menganalisis  pola-pola  yang  ada  di dalam data melakukan kajian sebelum dilakukan perancangan.
b. Pengumpulan Data Pada  tahap  kedua  yaitu  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  beberapa metode pengumpulan data yaitu:
.     i). Observasi
Untuk mengetahui kriteria bagi calon tenaga kerja honorer.
c. Studi Literatur dan Kepustakaan
Pada  tahap  ketiga  yaitu  Kajian  pustaka  yang  merupakan  tahapan  penelitian  yang  dilakukan dengan cara melakukakan kajian mengenai teori-teori yang terkait berupa jurnal, buku maupun
Analisa Masalah Studi Literatur Dan Kepustakaan Pengumpulan Data Penarikan kesimpulan
Penerapan Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
• Membentuk Matrik Keputusan(x ij ) • Menghitung Normalisasi ( )
• Menghitung Utilitas Marjinal (u ij )
• Menghitung Utilitas Akhir (u i ) Analisa dan Penerapan Metode Mulai Selesai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
tugas akhir mahasiswa .
d. Analisa dan Penerapan Metode
Pada  tahap  keempat  ialah  proses  analisa  penelitian  dilakukan  apabila  semua  data  yang dibutuhkan  sudah  lengkap.  Tahap  awal  dalam  analisa  penelitian  ini  yaitu  dimulai  dengan menganalisa  permasalahan  yang  terjadi  dalam  rekrutmen  tenaga  kerja  honorer.  Dimulai  dari menganalisa  sistem  lama  yang  masih  secara  manual  perhitungannya.  Setelah  itu  dilanjutkan dengan menganalisa sistem baru yang proses perhitungannya menggunakan metode MAUT.
e. Penarikan Kesimpulan
Pada tahap akhir adalah menarik kesimpulan dari seluruh proses penelitian ini, untuk melihat apakah  sebuah  hipotesis  awal  diatas  sesuai  atau  tidak,  kesimpulan  juga  menjadi  intisari  dari hasil penelitian ini.

## 2.2   Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan  dan  manipulasi  data  yang  digunakan  untuk  membantu  mengambil  keputusan  pada situasi  semi  terstruktur  dan  hanya  sistem  yang  menentukan  keputusan.  SPK  adalah  sistem  yang berkemampuan  mendukung  analisis  data,  pemodelan  keputusan,  berorientasi keputusan, orientasi perencanaan  masa  depan,  dan  digunakan  pada  semua  orang.  Dimana  SPK  bertujuan  untuk menyediakan  informasi,  membimbing,  dan  memberikan  prediksi  serta  memberikan  pengarahan kepada  pengguna  informasi  agar  dapat  melakukan  pengambilan  keputusan  dengan  baik  dan efisien [9] .

## 2.3  Rekrutmen Tenaga Kerja
Dalam mencari calon tenaga kerja yang dianggap  memenuhi kriteria yang sesuai dengan karakter kerja  yang  dilamar.  Untuk  mendapatkan  tenaga  kerja  yang  sesuai  dengan  karakter  pekerjaan  itu perlu  perangkat  alat  uji  yang  sanggup  menilai  diantara  sekian  pelamar.  Alat  uji  harus  mampu memberikan  gambaran  objektif  dan  membuat  suatu  rekomendasi  untuk  menolak  dan  menerima calon tenaga kerja berdasarkan suatu dugaan tentang potensi-potensi dari calon tenaga kerja untuk berhasil dalam bekerja.
Dalam  perencanaan  sumber  daya  manusia,  rekrutmen  dan  seleksi  merupakan  tahapan  dalam rangka pengadaan.  Pengadaan  sumber  daya  manusia  didasarkan  pada  analisis  kebutuhan  sumber  daya manusia  setiap  organisasi  atau  unit  organisasi.  Wujud  analisis  kebutuhan  sumber  daya  manusia dapat  berupa  analisis  jabatan  atau  formasi  kebutuhan  pegawai.  Dengan  dilakukannya penyeleksian, perusahaan mengetahui orang-orang seperti apa yang cocok dengan budaya tersebut. Misalnya  perusahaan  membutuhkan  orang-orang  yang  mampuh  mengambil  keputusan  dibawah tekanan  khususnya  pada  perusahaan  jasa  dan  perusahaan  konsultan  atau  orang-orang  yang  dapat bekerja  sama  dengan  baik  dan  kelompok  dan  bukan  orang-orang  yang  individualis  dan kompetitif[10].

## 2.4  Tenaga Honorer
Tenaga  honorer  adalah  seseorang  yang  diangkat  pejabat  pembina  kepegawaian  atau  pejabat  lain dalam  pemerintahan  untuk  melaksanakan  tugas  tertentu  pada  instansi  pemerintah  atau  yang penghasilannya  menjadi  beban  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Negara  atau  Anggaran Pendapatan dan Belanja
Daerah.  Perbedaan  antara  tenaga  honorer  dengan  Pegawai  Negeri  Sipil  dapat  di  lihatdalam peraturan  perundang-undangan  secara  implisit.  Tenaga  honorer  diangkat  untuk  melaksanakan tugas tertentu, sedangkan PNS diangkat untuk menduduki jabatan pemerintahan. Perbedaan antara tenaga  honorer  dengan  PNS  tersebut  menyebabkan  adanya  kesenjangan  dalam  menjalani  tugas- tugas negara, dan tenaga honorer mempunyai harapan besar untuk diangkat menjadi PNS[11].

## 2.5 Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT)  adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk melakukan  perbandingan  kuantitatif  untuk  mengkombinasikan  perkiraan  dan  biaya  resiko keuntungan  yang  berbeda [12] .  Kriteria  yang  terdapat  pada  alternatif  dapat  membantu

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
memecahkan  suatu  permasalahan  untuk  mencari  suatu  alternatif  yang  diinginkan  oleh  seseorang maka  dapat  dilakukan  suatu  perkalian  terhadap  nilai  unggul  yang  sudah  ditetapkan.  Metode MAUT  menggunakan  nilai  numerik  berskala  0-1  untuk  mengganti  beberapa  kepentingan,  0 mewakili  pilihan  terburuk  dan  1  untuk  pilihan  terbaik.  MAUT  banyak  digunakan  untuk mengekspresikan pengambilan suatu keputusan yang sangat efektif dari suatu permasalahan yang komplek.
Penentuan prioritas dengan metode MAUT dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu: 1. Membentuk Matrik Keputusan ( )
(1)
Keterangan:
: Matrik Keputusan alternatif i pada kriteria j
: Elemen dari matriks keputusan untuk alternatif dengan atribut j
i : Alternatif (Baris)
j : Atribut/Kriteria (Kolom)
n : Jumlah/Atribut (Kriteria)
m : Jumlah Alternatif (Baris)
2. Menghitung Normalisasi ( )
(max)
(2)
(min) (3) Keterangan:
: Jumlah yang dinormalisasi dari matriks keputusan dari alternatif : Elemen dari matriks keputusan untuk alternatif dengan atribut j
i : Alternatif
n : Jumlah Kriteria
j : Kriteria
3. Menghitung Utilitas Marjinal ( )
(4)
Keterangan: : Utilitas Marjinal
: Jumlah yang dinormalisasi dari matriks keputusan dari alternatif e : Eksponensial
i : Alternatif (Baris)
j : Atribut/Kriteria (Kolom)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 02/05/2022 ; Accepted: 10/06/2022 ; Published: 20/06/2022
4. Menghitung Utilitas Akhir ( )
(5)
Keterangan:
: Utilitas Akhir
: Utilitas Marjinal
: Bobot alternatif i ke j
i : Alternatif (Baris) j : Atribut/Kriteria (Kolom)

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Salah  satu  yang  dihadapi  dalam  rekrutmen  tenaga  kerja  honorer  yaitu  dikarenakan  para  peminat dan berkas lamaran yang terlalu banyak serta tahapan seleksi yang begitu panjang mengakibatkan suatu  instansi  kesulitan  untuk  mendapatkan  calon  tenaga kerja  honorer  baru,  sesuai  dengan  yang diinginkan,  maka  dari  itu  dalam  rekrutmen  tenaga  kerja  honorer  pihak  instansi  pemerintah melakukan  pendataan  dengan  menentukan  kriteria-kriteria  dan  bobot  yang  harus  dipenuhi  untuk melakukan perhitungannya, sehingga dapat diperoleh hasil alternatif terbaik .

## 3.1 Penentuan kriteria dan bobot
Dalam  menghasilkan  keputusan  dalam  perekrutan  tenaga  kerja  honorer,  maka  dibutuhkan  data- data seperti, data kriteria, bobot dan alternatif.  Untuk pemilihan tersebut terdapat 5 (lima) kriteria yang  digunakan  untuk  melakukan  suatu  penilaian.  Pada  berbagai  kriteria-kriteria  memiliki  nilai bobot yang dimana hasilnya menggunakan metode , Rank Order Centroid (ROC) [13][14] . Berikut tabel 1 merupakan daftar kriteria dan bobot yang digunakan.
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Usia 0.456 Cost C2 Jenjang Pendidikan 0.257 Cost C3 Tanggung Jawab 0.157 Benefit C4 Pengetahuan 0.09 Benefit C5 Keterampilan 0.04 Benefit Pembobotan dengan Rank Order Centroid (ROC)
Penyeleksian  calon  tenaga  kerja  honorer  yang  memiliki  kriteria-kriteria  sebagai  persyaratan diterimanya  permohonan  tersebut.  Pembuatan  bobot  kepentingan  di  setiap  kriteria  menggunakan metode ROC ( Rank Order Centroid) yang merupakan metode untuk mendapatkan nilai bobot yang diperlukan  dalam  perangkingan  pada  sistem  pendukung  keputusan.  Dalam  tahapan  pembobotan metode ROC ( Rank Order Centroid) menjadikan kriteria pertama lebih penting dari kriteria kedua, ketiga, dan seterusnya [15] .
Tabel 2. Alternatif Untuk Kriteria Alternatif Usia (C 1 ) Jenjang Pendidikan (C 2 ) Tanggung Jawab (C 3 ) Pengetahua n (C 4 ) Keterampilan (C 5 ) Astuti S.E (A1) 23 Tahun S1 Baik Kurang Baik Baik Agape S. Kom (A2) 21 Tahun S1 Kurang Baik Cukup Baik Baik William A. Md. Kom 23 D3 Baik Baik Baik

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
(A3) Tahun Iren Safitri S.E (A4) 21 Tahun S1 Sangat Baik Baik Baik Rivaldo M. S.E (A5) 26 Tahun S1 Sangat Baik Baik Baik Sarah S.E (A6) 20 Tahun S1 Cukup Baik Cukup Baik Baik Rikardo (A7) 21 Tahun SMA Cukup Baik Cukup Baik Baik
Tabel 2 diatas menunjukkan adanya data berjenis linguistik, seperti Sangat Baik, Baik, Cukup Baik, dan Kurang Baik, maka dari itu diperlukan pembobotan terlebih dahulu agar mendapatkan nilai angka seperti pada tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3. Bobot Nilai Kriteria Keterangan  Nilai Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang 1
Tabel 2 diatas menunjukkan adanya data berjenis linguistik, seperti, S1, D3 dan SMA maka dari itu  diperlukan  pembobotan  terlebih  dahulu  agar  mendapatkan  nilai  angka  seperti  pada  tabel  3 dibawah ini:
Tabel 4. Bobot Nilai Kriteria Keterangan  Nilai S1 3 D3 2 SMA 1
Berdasarkan tabel 3 diatas, kriteria yang terdapat pada C2, C3, C4 dan C5 setelah data alternatif dibobotkan maka diperoleh data rating kecocokan yang terlihat pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Data Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Astuti S.E (A1) 23 3 3 1 3 Agape S. Kom (A2) 21 3 1 2 3 William S. Sos (A3) 23 2 3 3 3 Iren Safitri S.E (A4) 21 3 4 3 3 Rivaldo M. S.E (A5) 26 3 4 3 3 Sarah S.E (A6) 20 3 2 2 3 Rikardo S. Kom (A7) 21 1 2 2 3 3.2 Penerapan Metode MAUT
a. Mempersiapkan Matrik Keputusan ( )

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
b. Menghitung Normalisasi ( )
Untuk Kriteria C1 ( Usia)
Untuk Kriteria C2 ( Jenjang Pendidikan)
Untuk Kriteria C3 ( Tanggung Jawab)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Untuk Kriteria C4 ( Pengetahuan)
Untuk Kriteria C5 ( Keterampilan)
Dari hasil perhitungan tersebut diperoleh tabel normalisasi ( ) pada tabel 5 dibawah ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 02/05/2022 ; Accepted: 10/06/2022 ; Published: 20/06/2022
Tabel 5. Hasil Matrik Ternormalisasi 0.6 0 0.666 0 0 1 0 0 0.5 0 0.6 0.5 0.666 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0.333 1 0 1.2 0 0.333 0.5 0 1 1 0 0.5 0
c. Menghitung Utilitas Marjinal ( )
Untuk Kriteria C1 ( Usia)
0.259
Untuk Kriteria C2 ( Jenjang Pendidikan)
Untuk Kriteria C3 ( Tanggung Jawab )

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Untuk Kriteria C4 ( Pengetahuan )
Untuk Kriteria C5 ( Keterampilan )
Dari hasil perhitungan tersebut dipe roleh tabel Utilitas Marjinal ( ) sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Utilitas Marjinal ( ) 0.259 0 0.259 0 0 0.584 0 0 0.146 0 0.259 0.146 0.259 0.584 0 0.584 0 0.584 0.584 0 0 0 0.064 0.584 0 0.834 0 0.064 0.146 0 0.584 0.584 0 0.146 0 d. Menghitung Utilitas Akhir ( )

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 02/05/2022 ; Accepted: 10/06/2022 ; Published: 20/06/2022
Hasil  perhitungan  nilai  Utilitas  Akhir  ( )  dengan  penyertaan  bobot  terlihat  pada  tabel  dibawah ini:
Tabel 4. Hasil perangkingan Alternatif Nama Nilai Ranking A 1 Astuti S.E (A1) 0.159 5 A 2 Agape S. Kom (A2) 3 A 3 William S. Sos (A3) 4 A 4 Iren Safitri S.E (A4) 7 A 5 Rivaldo M. S.E (A5) 6 A 6 Sarah S.E (A6) 1 A 7 Rikardo S. Kom (A7) 2
Berdasarkan  hasil  pengujian  dalam  menerapkan  metode  MAUT  terhadap  ketujuh  calon  calon tenaga  kerja  honorer  disimpulkan  bahwa  alternatif  terbaik  yang  dianggap  layak  menjadi  sebagai tenaga honorer adalah Sarah, S.E dengan nilai sebesar 0.493

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dari  tahap  yang  paling  awal  hingga  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa metode Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT)  tersebut  dapat  digunakan  dalam  proses  suatu pemilihan  maupun  proses  rekrutmen  tenaga  kerja  honorer.  Penerapan  nilai  bobot  yang  spesifik pada  metode  MAUT  mempengaruhi  hasil  proses  seleksi,  sehingga  hasilnya  menjadi  lebih  baik. Penerapan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menerapkan  metode  MAUT memperoleh  nilai optimasi  terbesar  yang  menghasilkan  alternatif  terbaik  sebagai  peringkat  pertama .  Dari  hasil penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  maka  yang  layak  menerima  bantuan  bantuan  kartu  pra- kerja adalah Sarah, S.E yang memiliki nilai terbaik yaitu 0.493 sebagai peringkat pertama.

## REFERENCES
[1] K.  Safitri  and  F.  Tinus  Waruwu,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN KARYAWAN  BERPRESTASI  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  ANALYTICAL HIEARARCHY PROCESS (Studi Kasus: PT. Capella Dinamik Nusantara Takengon),” vol. 1, no. 1, pp. 12–16, 2017.
[2] Y.  Yohanes  and  A.  Hajjah,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Rekomendasi  Tenaga  Kerja Menggunakan  Metode  Multi  Factor  Evaluation  Process  (Studi  Kasus:  STIKOM  Pelita Indonesia),” Jurnal Mahasiswa Aplikasi Teknologi Komputer dan Informasi , vol. 1, no. 2, pp. 110–114, 2019.
[3] N.  Sudarsono,  T.  Nuraen,  and  S.  Rahmawati,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemberian Bantuan  Siswa  Miskin  di  SD  Negeri  Sukamenak  Kota  Tasikmalaya  Menggunakan  Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS),” Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia , vol. 4, no. 1, pp. 163–168, 2016.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 02/05/2022 ; Accepted: 10/06/2022 ; Published: 20/06/2022
[4] H.  Asnal  and  F.  Zoromi,  “Penerapan  Metode  Multi  Atribut  Utility  Theory  Dalam  Sistem Seleksi  Penerimaan  Dosen  Di  Stmik-Amik-Riau.,” Rabit:  Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi Univrab , vol. 5, no. 1, pp. 44–53, 2020, doi: 10.36341/rabit. v5i1.1065.
[5] R.  N.  Sari  and  R.  S.  Hayati,  “Penerapan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT) Dalam Pemilihan Rumah Kost,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), vol. 3, no. 2, p. 243, 2019, doi: 10.30645/j-sakti. v3i2.144.
[6] R.  Jannah,  “Aplikasi  Penerimaan  Karyawan  dengan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory Riadhil Jannah”.
[7] M. Hidayat, P. A. Jusia, and Amroni, “Analisa dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk  Penerimaan  Karyawan  PT.  Dos  Ni  Roha  Jambi  Menggunakan  Metode  Multi  Attribute Utility Theory (MAUT),” Jurnal Processor, vol. 13, no. 1, 2018.
[8] 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,”  Computer Engineering,  Science  and  System Journal ,  vol.  3,  no.  2,  p.  168,  2018,  doi:  10.24114/cess. v3i2.9954.
[9] D.  K.  P,  E.  N.  Hamdana,  and  D.  D.  Fahreza,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Prioritas  Calon Penerima  Program  Indonesia  Pintar  Pada  Siswa  Sekolah  Menengah  Pertama  Menggunakan Metode  Topsis,”  Jurnal  Informatika  Polinema,  vol.  4,  no. 2,  p. 101,  2018,  doi:  10.33795/jip. v4i2.153.
[10]  T.  Rosmaria  Sitompul  and  N.  Astuti  Hasibuan,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN SELEKSI  TENAGA  KERJA  UNTUK  SECURITY  SERVICE  MENGGUNAKAN METODE  ARAS,”  vol.  2,  no.  1,  2018,  [Online].  Available:  http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/mib|
[11]  N. Fajri and Z. Abidin, “Kebijakan Pemerintah Aceh Singkil Terhadap Pengangkatan Tenaga Kerja  Honorer  Kategori  II  Menjadi  Pegawai  Negeri  Sipil.”  [Online].  Available: www.jim.unsyiah.ac.id/FISIP
[12]  S. R. Cholil and T. Ardianita, “Utilization of AHP-MAUT Method to Determine the Country of Exhibition Abroad in Batik Hatta Boutique,” vol. 02, pp. 52–56, 2021.
[13]  R. Khalida, B. Bangun, and N. Oktari, “Penerapan Metode ROC dan Weighted  Aggregated Sum  Product  Assesment  (WASPAS)  dalam  Penerimaan  Asisten  Perkebunan,”  vol.  5,  pp. 937–944, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3092.
[14]  S.  Damanik  and  D.  P.  Utomo,  “Implementasi  Metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  Dan Waspas  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kerjasama  Vendor,”  …  Teknologi Informasi dan …, vol. 4, pp. 242–248, 2020, doi: 10.30865/komik. v4i1.2690.
[15]  R.  Kharisman  Ndruru,  “Penerapan  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  dan  Rank Order Centroid  (ROC)  Dalam  Pemilihan  Jaksa  Terbaik  Pada  Kejaksaan  Negeri  Medan,” Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , pp. 367–372, 2020.