## Penerapan Metode MAUT Pada Pemilihan Mutasi Karyawan PT Jasa Raharja Sumatera Utara
Calvin Yosafath 1 , Johannes Pardede 2 , Imam Saputra 3 *
1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma
1 yosafatcalvin7@gmail.com, 2 yohannespardede123@gmail.com, 3 saputraimam69@gmail.com*

## Abstract
Mutation is the movement of labor to a new workplace that is still within one related agency. Job transfers are carried out with the aim of improving the abilities and skills of the workforce so that they can provide greater benefits to the agency. This work rotation  is  also  carried  out  to  reduce  the  risk  of  employee  failure  in  carrying  out  their  duties  and  prevent  boredom  from occurring at work. In solving a problem, a Decision Support System can provide useful support. Employee mutation is the transfer  of  employees  from  one  level  or  division  to  another  level  or  division  within  a  company  and  can  occur  for  various reasons, such as company needs, staff skill development or human resource needs.The MAUT method is one way to analyze multi-criteria decisions that are useful in helping decision makers.From the results of calculations using the Death method, the 4 highest alternatives that will be mutated are obtained: A 3 on behalf of Hotsando Siregar with a value of 0,755, A 1 on behalf of Mohammad Asmun Siregar with a value of 0,585, A 5 on behalf of Mohammad Dimas Pratam with a value of 0,423, and A 4 on behalf of Siti Safira with a value of 0,392 Using the MAUT method, the author hopes that the results of this research will provide benefits for a particular company such as PT Jasa Raharja and the readers of this article.
Keywords: adecision support system , mutation , employee, jasa raharja , MAUT

## Abstrak
Mutasi  adalah  perpindahan  tenaga  kerja  ke  tempat  kerja  baru  yang  masih  berada  dalam  satu  instansi  terkait.  Mutasi  kerja dilakukan  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  keampuan  dan  keterampilan  tenaga  kerja  sehingga  dapat  memberikan keuntungan yang lebih besar bagi instansi. Mutasi kerja ini juga dilakukan untuk mengurangi risiko kegagalan karyawan dalam menjalankan  tugasnya  dan  mencegah  terjadinya  kejenuhan  dalam  bekerja.  Dalam  menyelesaikan  suatu  masalah,  Sistem Pendukung Keputusan dapat memberikan dukungan yang bermanfaat. Mutasi karyawan adalah peralihan karyawan dari satu level atau divisi ke level atau divisi lain dalam suatu perusahaan dan bisa terjadi karena berbagai alasan, seperti kebutuhan perusahaan, pengembangan keterampilan staf atau kebutuhan sumber daya manusia Metode MAUT merupakan salah satu cara untuk  menganalisis  keputusan  multi-kriteria  yang  berguna  dalam  membantu  pengambil  keputusan.  Dari  hasil  perhitungan dengan metode MAUT diperoleh 4 alternatif tertinggi yang akan dimutasi yakni : A 3 atas nama Hotsando Siregar dengan nilai 0,755 , A 1 atas nama Mohammad Asmun Siregar dengan nilai 0,585, A 5 atas nama Dimas Pratama dengan nilai 0,423, dan A 4 atas  nama  Siti Safira  dengan  nilai  0,392.  Dengan  menggunakan  metode  MAUT, penulis  berharap hasil  penelitian  ini  dapat memberikan manfaat bagi perusahaan tertentu seperti PT Jasa Raharja dan pembaca artikel ini. Peneliti juga merekomendasikan penerapan metode ini sebagai solusi untuk mengatasi masalah dan menghasilkan hasil yang lebih akurat.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan, mutasi, karyawan, jasa raharja, MAUT
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Mutasi adalah pemindahan tenaga kerja ke tempat kerja baru  yang  masih  dalam  satu  instansi  yang  sama. Pelaksanaan  mutasi  bertujuan  untuk  meningkatkan keterampilan  dan  kemampuan  tenaga  kerja  sehingga lebih  bermanfaat  bagi  instansi.  Mutasi  kerja  ini  juga dilakukan untuk mengurangi resiko kegagalan pegawai dalam menjalankan tugasnya dan mencegah terjadinya kejenuhan  dalam  bekerja[1][2].  Hal  ini  merupakan salah satu aturan dan prinsip perusahaan, seperti halnya PT  Jasa  Raharja  mengambil  kebijakan  untuk melakukan mutasi karyawan dalam rangka meningkatkan produktivitas perusahaan dan memberikan kesempatan kepada karyawan untuk lebih berkompeten  dan  berprestasi  dalam  bekerja  dengan lingkungan  kerja  dan  penempatan  yang  baru.  Mutasi merupakan  perpindahan  karyawan  dari  satu  posisi  ke posisi  lainnya.  Mutasi  paralel  adalah  perpindahan posisi dengan level yang sama namun pekerjaan yang
berbeda. Mutasi turun atau disebut juga dengan demosi adalah  penurunan  tingkat  jabatan  dan  tugas  yang diemban oleh seorang karyawan. Mutasi juga diberikan berdasarkan kebutuhan perusahaan.
Di PT Jasa Raharja, terdapat karyawan yang memenuhi kriteria  dan  layak  untuk  mengikuti  program  mutasi. yang  layak  untuk  mengikuti  program  mutasi  yaitu karyawan yang telah memenuhi kriteria senioritas kerja sehingga  mutasi  perlu  dilakukan  untuk  menunjang karyawan dan mengembangkan perusahaan. Mengingat  banyaknya  jumlah  karyawan  di  PT  Jasa Raharja  sebanyak  99  karyawan  dan  terdapat  11 karyawan  yang  hasil  penilaian  yang  dilakukan perusahaan  dari  segi  kinerjanya  hampir  sama  dan terlebih dari senioritas kerja yang lamanya juga rata – rata  sama,  membuat  perusahaan  mengalami  kesulitan dalam memilih dan menentukan mutasi karyawan[2][3].  Dukungan  dari  prestasi  juga  dapat menjadi  tolak  ukur  dari  perusahaan  terhadap  kinerja
karyawan.  Mutasi  ini  juga  dapat  diambil  berdasarkan kontribusi  yang  telah  diberikan  karyawan  kepada perusahaan[4][5].
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem yang sering digunakan dalam mengatasi masalah, baik yang bersifat  terstruktur,  tidak  terstruktur,  maupun  semi terstruktur[6][7][8][9]. Dengan cara mengelompokkan informasi,  menganalisis  data,  menentukan  preferensi, dan  membuat  keputusan  yang  sesuai  dengan  masalah yang  dihadapi[10].  Sistem  ini  dilengkapi  dengan metode  pengambilan  keputusan  yang  sesuai,  seperti metode  penilaian  berpasangan,  metode  pembobotan, metode daur ulang, dan metode pengambilan keputusan berbasis  aturan[11].  Sistem  ini  mampu  mendukung efisiensi  dan  akurasi  dalam  proses  pengambilan keputusan[9].  Sistem  ini  juga  dapat  membantu  dalam menyimpan  data  dan  informasi  yang  relevan, mengambil  data  yang  dibutuhkan  untuk  menyusun laporan, mengidentifikasi tren, dan mengukur kinerja[12].  Sistem  pendukung  keputusan  pada penelitian  ini  menerapkan  metode  MAUT  (Multi Attribute  Utility  Theory)  dalam  proses  pemilihan karyawan  yang  akan  dimutasi.  Metode  MAUT merupakan  metode  penilaian  multi  atribut  yang menggunakan matriks bobot untuk menentukan tingkat prioritas relatif dari alternatif berdasarkan nilai atribut yang  terkait[8][13].  Metode  ini  menggunakan  teknik analisis  komparatif  untuk  mendapatkan  hasil  yang dapat  diandalkan.  Metode  ini  berguna  untuk mengambil keputusan yang berkaitan dengan berbagai alternatif,  seperti  pemilihan  vendor, pemilihan  lokasi, pemilihan  karyawan,  dan  lain-lain.  Metode  kematian digunakan  untuk  menilai  berbagai  atribut  yang berhubungan  dengan  suatu  alternatif  dan  menentukan prioritas relatif dari alternatif tersebut. Metode ini juga berguna  untuk  menilai  tingkat  kepentingan  setiap atribut  yang  berhubungan  dengan  alternatif  sehingga hasilnya dapat lebih optimal [14].
Berdasarkan topik permasalahan tersebut, maka dalam mendukung penelitian ini diperlukan penelitian terkait atau  terdahulu  yang  menjadi  landasan  awal  dari penelitian  ini.  Dimana,  penelitian  ini  menerapkan metode  penyelesaian  yang  sama  dalam  pengambilan keputusan, dengan  tujuan  agar  PT  Jasa  Raharja  dapat lebih  efisien  dan  efektif  dalam  melakukan  pemilihan karyawan yang akan dimutasikan.
Beberapa penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti sebelumnya antara lain: Pada penelitian yang dilakukan oleh  Juanda  Hakim  Lubis,  dkk  pada  tahun  2022, metode MAUT digunakan untuk menyeleksi karyawan yang akan dinonaktifkan, dan hasilnya menghasilkan 5 alternatif:  A 2 dengan  nilai  0,9303,  A 8 dengan  nilai 0,5561, A 4 dengan nilai 0.533, A 9 dengan nilai 0.4978, dan  A 1 dengan  nilai  0,4867[14].  Penelitian  yang dilakukan oleh Jukhairunnisyah pada tahun 2020 dalam menentukan alih tugas militer dengan menghasilkan A 1 dengan  nilai  82,452  dan  A 2 dengan  nilai  76,4667 dengan  menggunakan  metode  MAUT[1].  Penelitian yang dilakukan oleh Pristiwati Fitriani pada tahun 2020
dalam  pembelian  smartphone  dengan  menghasilkan SP2  dengan  nilai  0,657368088  dengan  menerapkan metode  MAUT[15].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Abdul  Karim,  dkk  pada  tahun  2021  dalam  pemilihan karyawan  tetap  menghasilkan  A5  dengan  hasil  0,456 dengan  menerapkan  Ocra  dan  MAUT[16].  Penelitian sebelumnya oleh Agung Triayudi, dkk pada tahun 2022 dalam menentukan prioritas populasi menghasilkan A3 dengan  perolehan  0,00653  dengan  menggunakan metode MAUT[17].
Dengan  melakukan  penelitian  ini,  penulis  bertujuan membantu  PT  Jasa  Raharja  Cabang  Sumatera  Utara dalam  menyelesaikan  masalah  seleksi  dan  pemilihan karyawan  yang  akan  dimutasi.  Penulis  menggunakan metode  MAUT  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih akurat.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  menjadi pertimbangan penting bagi perusahaan dalam menentukan  karyawan  yang  pantas  untuk  dimutasi. Selain  itu,  penelitian  ini  diharapkan  memberikan informasi berharga tentang proses seleksi dan kualitas karyawan yang akan dimutasi.

## 2. Metode Penelitian
2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  penulis  melaksanakan  beberapa tahap  atau  proses  penelitian.  Tahap-tahap  tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  penjabaran  berikut ini :
1. Studi lapangan
Tahapan  ini  adalah  penulis  melakukan  tinjauan langsung  ke  PT  Jasa  Raharja Cabang  Sumatera  Utara untuk  menganilisa  produktivitas  perusahaan  dan
menemukan  titik  permasalahan  yang  memerlukan sebuah sousi pemecahanan masalah.
2. Analisa Masalah
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  analisis  data karyawan  untuk  program  mutasi  perusahaan.  Penulis menganalisis  setiap  kriteria,  nama  karyawan  sebagai pilihan,  nilai  bobot,  dan  perangkingan  untuk menentukan  karyawan  yang  layak untuk dimutasi. Tahapan ini menjelaskan bagaimana dalam menerapkan  metode  MAUT  untuk  menyeleksi karyawan  yang  akan  dimutasi.  Dalam  sistem pendukung keputusan, terdapat tujuh kriteria yang telah ditetapkan: absensi, disiplin, prestasi, sinoritas, catatan personal , self  consistence, dan  komunikasi  antar karyawan  yang  akan  dilakukan  pembobotan  dengan metode ROC.
3. Pengumpulan Data
Pada  awal  penelitian,  penulis  mengumpulkan  data terkait dengan topik penelitian dengan dua cara, yaitu dengan menganalisis data kinerja karyawan selama ini dan  melakukan  wawancara  langsung  dengan  sub bagian  human  capital  Jasa  Raharja  cabang  Sumatera Utara.
4. Studi Literatur dan Kepustakaan
Pada  Tahapan  ini,  data  penelitian  yang  digunakan adalah hasil dari tinjauan langsung ke PT Jasa Raharja Cabang Sumatera Utara. Penulis melakukan pengumpulan  data  dari  berbagai  sumber  yang  terkait dengan topik penelitian, seperti artikel ilmiah, internet, jurnal, dan sumber-sumber lainnya yang relevan untuk memperkuat penelitian yang dilakukan.
5. Analisa dan Penerapan Metode
Setelah menganalisis permasalahan, tindakan selanjutnya  adalah  menerapkan  metode  MAUT untuk menyelesaikan  dan  memberikan  solusi  terhadap permasalahan tersebut.
6. Hasil Metode MAUT
Dalam  tahap  ini,  hasil  perhitungan  metode  akan ditampilkan  dalam  bentuk  alternatif  karyawan  yang dapat  dipilih  untuk  mutasi.  Hasil  tersebut  dapat membantu perusahaan dalam membuat keputusan yang akurat dan efektif.
7. Pembuatan laporan penelitian
Tahap  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  integrasi  hasil penelitian  ke  dalam  suatu  laporan,  yang  akan dilengkapi dengan lembar pengesahan.
2.2 ROC (Rank Order Centroid)
Metode  ROC  ( Rank  Order  Centroid )  merupakan teknik  statistik  non-parametrik  yang  digunakan  untuk mentransformasi data berdasarkan peringkatnya [18][19].  Teknik  ini  terbukti  berguna  ketika berhadapan dengan data yang menunjukkan distribusi
yang  berbeda  dan  tidak  terdistribusi  secara  normal. Metode  ROC  melibatkan  pengurutan  nilai  data  dari yang  terkecil  hingga  terbesar,  lalu  menghitung  ulang data  baru  berdasarkan  peringkatnya[19].  Teknik  ini biasanya  digunakan  dalam  analisis  multivariat  dan metode  pengurangan  dimensi.  Secara  umum,  metode pembobotan  ROC  dapat  diaplikasikan  dalam  bentuk persamaan sebagai berikut:
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 1=1 (1)
2.3 MAUT (Multi Attribute Utility Theory)
Metode MAUT ( Multi Attribute Utility Theory ) adalah sebuah  cara  untuk  menganalisis  keputusan  multi- kriteria yang berguna untuk membantu para pengambil keputusan  dalam  situasi  di  mana  terdapat  banyak kriteria dan alternatif yang terlibat[20][21][19]. Dalam metode  ini,  pendekatan  utilitas  digunakan  untuk mengubah  masalah  pengambilan  keputusan  multi- kriteria  menjadi  masalah  pengambilan  keputusan tunggal[13][20]. Pendekatan ini melibatkan perhitungan utilitas untuk setiap kriteria dan alternatif, yang mengukur kepuasan subjektif seseorang terhadap nilai atau manfaat yang diterima dari sebuah alternatif yang terkait dengan setiap kriteria[22][23].
Metode  MAUT  memfasilitasi  pengguna  dalam mengubah  berbagai  preferensi  menjadi  nilai  numerik dengan  skala  0-1,  dimana  nilai  0  merepresentasikan alternatif  yang  paling  tidak  diinginkan  dan  nilai  1 merepresentasikan  alternatif  yang  paling  diinginkan. Dengan  cara  ini,  perbandingan  antara  berbagai kepentingan  dengan  ukuran  yang  berbeda  dapat dilakukan secara langsung [23][24]. Persamaan berikut ini  dapat  digunakan  untuk  menghitung  nilai  evaluasi secara keseluruhan:
𝑢 𝑗 =   ∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 𝑛 𝑖=0 (2)
dimana: 𝑢 𝑗 =  Nilai  Evaluasi  Keseluruhan  untuk  setiap alternatif 𝑤 𝑗 = bobot yang menentukan dampak dari evaluasi atribut pada dimensi 𝑢 𝑖𝑗 = evaluasi dari tingkat aktual
Berikut  ini  merupakan  rumus  (3)  dan  (4)  yang  dapat digunakan  untuk  menghitung  normalisasi  matriks untuk setiap kriteria:
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 𝑟𝑖𝑗−𝑚𝑖𝑛(𝑟𝑖𝑗) 𝑚𝑎𝑥(𝑟𝑖𝑗)−𝑚𝑖𝑛(𝑟𝑖𝑗) ( benefit ) (3)
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 1 + ( 𝑚𝑖𝑛(𝑟𝑖𝑗)− 𝑟𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥(𝑟𝑖𝑗)−𝑚𝑖𝑛(𝑟𝑖𝑗) ) ( cost ) (4)
Fungsi utilitas marjinal u ij digunakan untuk memetakan hasil evaluasi alternatif ke-x pada skala 0-1. Fungsi ini dapat ditemukan dalam rumus (5) sebagai berikut:
𝑢 𝑖𝑗 = 𝑒(𝑟𝑖𝑗 ∗ ) 2 −1 1,71 (5)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  bagian  pembahasan,  diuraikan  mengenai  cara menerapkan  metode  MAUT  pada  sistem  pendukung keputusan untuk menyelesaikan permasalahan pemilihan  karyawan  yang  akan  dimutasi.  Dalam penggunaan  sistem  pendukung  keputusan,  diperlukan data  alternatif  dan  bobot  nilai  kriteria  yang  relevan untuk memperoleh hasil perhitungan yang efektif dan akurat. Tahapan ini terlihat dalam proses penyelesaian sebagai berikut:

## 3.1 Penetapan Alternatif
Penulis  menyediakan  sebelas  pilihan  data  berupa nama-nama  karyawan  yang  menjadi  data  alternatif. Data  ini  akan  dianalisis  sebagai  atribut  dalam pemilihan  karyawan  untuk  program  mutasi  sebagai berikut.
Tabel 1.Data Alternatif Karyawan Alternatif Nama Karyawan A 1 Mohammad Asmun Siregar A2 Hendrik Agusman A 3 Hotsando Siregar A 4 Siti Safira A 5 Andi Aziz Muslim A 6 Dimas Pratama A 7 Noveda Putra A 8 Naimi Julianti A 9 Alicia Siregar A 10 Muhammad ahmad A 11
Nova Lubis

## 3.2 Penetapan Kriteria
Berdasarkan  data  alternatif  karyawan  tersebut,  maka data kriteria dapat ditentukan untuk digunakan sebagai sebagai  ketentuan  pemilihan  karyawan  mutasi  pada perusahaan  tersebut.  Data  kriteria  tersebut  diperoleh dari perusahaan dan sebagai aspek penilaian lanjutan. Pada  penelitian  ini,  terdapat  tujuh  data  kriteria  yang penulis  tetapkan  baik  berupa benefit maupun cost . Dimana  dengan  menganalisis  konsekuensi  dari keputusan  yang  akan  diambil,  jika  keuntungan  dari kriteria  tersebut  semakin  tinggi  dalam  konteks  ini, maka disebut sebagai benefit. Namun, jika keuntungannya semakin rendah, maka disebut sebagai cost. Perhatikan tabel 2. berikut :
Tabel 2.Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C 1 Absensi Benefit C 2 Disiplin Benefit C 3 Prestasi Benefit C 4 Sinoritas Benefit C 5 Self Confidanxe Benefit C 6 Catatan Personal Benefit C 7 Komunikasi Kerja Cost Keterangan dari Tabel 2.: Absensi :  Absensi  meliputi  kehadiran, apabila kehadiran sangat baik maka diutamakan Disiplin : Karyawan dengan disiplin sangan baik, maka akan diutamakan Prestasi :  Prestasi  meliputi  target,  apabila tercapai maka diutamakan Sinoritas : Sinoritas meliputi lama
pengabdian, apabila terpenuhi maka diutamakan Self Confidance : Self Confidance meliputi penguasaan kerja karyawan,
apabila mandiri maka diutamakan
Catatan Personal   :  Apabila  karyawan  tidak  memilki catatan personal maka diutamkan
Komunikasi Kerja : Apabila komunikasi kerja kurang makan akan lebih dipertimbangkan
Berdasarkan dari data kriteria dibutuhkan pembobotan terhadap  kriteria  untuk  kecocokan  data  alternatif dengan kriteria. Pada penelitian ini ditetapkan kriteria sebanyak  7  kriteria  sehingga  akan  dicari  bobotnya hingga  W 7 .  Maka  dibutuhkan  pencarian  nilai  bobot dengan  menggunkan  ROC (Rank  Order  Centroid) sebagai berikut:
𝑊 1 = 1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 =  0,370
𝑊 2 = 0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,228
𝑊 3 = 0 +  0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,157
𝑊 4 = 0 +  0 +  0 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,108 𝑊 5 = 0 +  0 +  0 +  0 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,072
𝑊 6 = 0 +  0 +  0 +  0 +  0 + 1 6 + 1 7 7 = 0,044
𝑊 7 = 0 +  0 +  0 +  0 +  0 +  0 + 1 7 7 = 0,02
Berdasarkan  hasil  pencarian  nilai  bobot  dari  kriteria maka  didapatkan  nilai  bobot  terhadap  kriteria  C 1 sampai  C 7 .  Maka  nilai  tersebut  dicocokan  dengan kriteria sebagai berikut:
Tabel 3.Bobot dan Kriteria Karyawan Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 1 Absensi 0,370 Benefit C 2 Disiplin 0,228 Benefit C 3 Prestasi 0,157 Benefit C 4 Sinoritas 0,108 Benefit C 5 Self Confidance 0,072 Benefit C 6 Catatan Personal 0,044 Benefit C 7 Komunikasi Kerja 0,02 Cost
Setelah nilai bobot dari  kriteria telah diperoleh, maka data  alternatif  dapat  dicocokkan  dengan  data  kriteria. Penulis  mencocokkan  data  yang  sudah  ditetapakan sebagai berikut:
Gambar 2. Data Alternatif dan Kriteria
Berdasarkan Gambar 2 diatas, tiap data dalam kriteria masih  bersifat linguistik (data  berupa  teks  tulisan) seperti  absensi,  disiplin,  prestasi,  sinoritas, self confidence, komunikasi  kerja,  dan  catatan  personal. Data  tersebut  masih  perlu  dilakukan  pembobotan, pembobotannya sebagai berikut:

## Tabel 4.Nilai Absensi, Disiplin dan Komunikasi Kerja
Keterangan Bobot Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup Baik 3 Tidak Baik 2 Sangat Tidak Baik 1 Tabel 5.Nilai Prestasi Keterangan Bobot Tercapai 2 Tidak Tercapai 1 Tabel 6.Sinoritas Keterangan Bobot Terpenuhi 2 Tidak Terpenuhi 1 Tabel 7. Self Confidance Keterangan Bobot Mandiri 4 Kadang Bergantung 3 Bergantung 2 Sangat Bergantung 1 Tabel 8. Catatan Personal Keterangan Bobot Tidak Ada 4 SP1 3 SP2 2
SP3
1
Berdasarkan  pembobotan  tiap  kriteria  pada  tabel  di atas,  maka  didapatkan  data  asli  alternatif  terhadap kriteria pada tabel rating kecocokan di bawah ini:
Tabel 9..Data Rating Kecocokan
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 4 5 2 2 3 3 4 A2 3 4 2 1 3 2 3 A3 4 3 2 2 4 4 5 A4 5 4 2 2 3 3 5 A5 4 3 1 1 2 4 3 A6 5 4 2 1 3 4 4 A7 4 4 1 2 2 4 3 A8 4 3 2 1 2 3 2 A9 4 3 1 1 3 3 4 A10 3 4 2 1 2 1 2 A11 4 4 1 1 2 3 4

## 3.3 Penerapan Metode MAUT
Berdasarkan tabel data rating kecocokan di atas maka selanjutnya dilakukan perhitungan untuk penyelesaian permasalahan  mutasi  karyawan  di  PT  Jasa  Raharja.
Sebagai solusinya digunakan lah metode MAUT dalam pemilihan  karyawan  yang  akan  dimutasi.  Adapun Langkah – langkahnya sebagai berikut :
1. Membuat Matriks Keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 4 5 2 2 3 3 4
3 4 2 1 3 2 3 4 3 2 2 4 4 5 5 4 2 2 3 3 5 4 3 1 1 2 4 3 5 4 2 1 3 4 4 4 4 1 2 2 4 3 4 3 2 1 2 3 2 4 3 1 1 3 3 4 3 4 2 1 2 1 2 4 4 1 1 2 3 4]
Nilai Max ∶ 5 5 2 2 4 4 5
Nilai Min ∶ 3 3 1 1 2 1 2
Nilai  matriks  keputusan  diambil  dari  tabel  data rating  kecocokan.  Setelah  itu  diambil  nilai maksimal dan nilai minimum dari setiap kolom kriteria.
2. Menghitung Matriks Ternormalisasi
Untuk kriteria C 1 ( Benefit )
𝑟 11 ∗ = 4 − 3 5 − 3 = 0,5 𝑟 21 ∗ = 3 − 3 5 − 3 = 0 𝑟 31 ∗ = 4 − 3 5 − 3 = 0,5 𝑟 41 ∗ = 5 − 3 5 − 3 = 1 𝑟 51 ∗ = 4 − 3 5 − 3 = 0,5 𝑟 61 ∗ = 5 − 3 5 − 3 = 1 𝑟 71 ∗ = 4 − 3 5 − 3 = 0,5 𝑟 81 ∗ = 4 − 3 5 − 3 = 0,5 𝑟 91 ∗ = 4 − 3 5 − 3 = 0,5 𝑟 101 ∗ = 3 − 3 5 − 3 = 0 𝑟 111 ∗ = 4 − 3 5 − 3 = 0,5
Untuk Kriteri C 7 ( Cost )
𝑟 17 ∗ = 1 + 2 − 4 5 − 2 = 0,33 𝑟 27 ∗ = 1 + 2 − 3 5 − 2 = 0,67 𝑟 37 ∗ = 1 + 2 − 5 5 − 2 = 0 𝑟 47 ∗ = 1 + 2 − 5 5 − 2 = 0
𝑟 57 ∗ = 1 + 2 − 3 5 − 2 = 0,67
𝑟 67 ∗ = 1 + 2 − 4 5 − 2 = 0,33
𝑟 77 ∗ = 1 + 2 − 3 5 − 2 = 0,67
𝑟 87 ∗ = 1 + 2 − 2 5 − 2 = 1 𝑟 97 ∗ = 1 + 2 − 4 5 − 2 = 0,33 𝑟 107 ∗ = 1 + 2 − 2 5 − 2 = 0 𝑟 117 ∗ = 1 + 2 − 4 5 − 2 = 0,33
Untuk perhitungan matriks ternormalisasi untuk kritera C 2 sampai  dengan  C 6 menggunakan  cara  yang  sama dengan  perhitungan  kriteria  C 1 karena  dengan  jenis yang sama benefit :

## Gambar 3. Matriks Ternormalisasi
3. Menghitung Nilai Utilitas Marjinal
Pada tahap ini, nilai hasil perhitungan terhadap matriks ternormalisasi di hitung menggunakan rumus utilitas marjinal pada metode MAUT
Untuk Kriteria C 1
𝑟 11 ∗ = exp(0,5) 2 − 1 1,71 = 0,166
𝑟 21 ∗ = exp(0) 2 − 1 1,71 = 0
𝑟 31 ∗ = exp(0,5) 2 − 1 1,71 = 0,166
𝑟 41 ∗ = exp(1) 2 − 1 1,71 = 1,005 𝑟 51 ∗ = exp(0,5) 2 − 1 1,71 = 0,166
𝑟 61 ∗ = exp(1) 2 − 1 1,71 = 1,005
𝑟 71 ∗ = exp(0,5) 2 − 1 1,71 = 0,166
𝑟 81 ∗ = exp(0,5) 2 − 1 1,71 = 0,166
𝑟 91 ∗ = exp(0,5) 2 − 1 1,71 = 0,166
𝑟 101 ∗ = exp(0) 2 − 1 1,71 = 0 𝑟 111 ∗ = exp(0,5) 2 − 1
1,71 = 0,166
Untuk  menentukan  nilai  utilitas  marjinal  untuk  C 2 sampai C 7 menggunakan proses perhitungan yang sama dengan  proses  C 1 karena  untuk  menentukan  nilai utilitas marjinal tidak ada batasan benefit maupun cost , sebagai berikut :

## Gambar 4. Nilai Utilitas Marjinal
Dari  perhitungan  tersebut,  maka  diperoleh  matriks utilitas marjinal sebagai berikut :
Setelah matriks utilitas marjinal diketahui selanjutnya menghitung nilai terhadap utilitas akhir sebagai berikut :
U 1 = ( 0,166 * 0,370 ) + ( 1,005 * 0,228 ) + ( 1,005 * 0,157 ) + ( 1,005 *0,108 ) + ( 0,166 * 0,072 ) + (
0,331 * 0,044 ) + ( 0,067 * 0,02)
= 0,585
U 2 = ( 0 * 0,370 ) + ( 0,166 * 0,228 ) + ( 1,005 * 0,157 )  + (  0  *0,108 )  +  (  0,166  *  0,072  )  + ( 0,067 * 0,044 ) + ( 0,331 * 0,02)
= 0,217
U 3 = ( 0,166 * 0,370 ) + ( 0 * 0,228 ) + ( 1,005 * 0,157 ) + ( 1,005 *0,108 ) + ( 1,005 * 0,072 ) + ( 1,005
* 0,044 ) + ( 0 * 0,02)
= 0,755
U 4 = ( 1,005 * 0,370 ) + ( 0,166 * 0,228 ) + ( 1,005 * 0,157 ) + ( 1,005 *0,108 ) + ( 0,166 * 0,072 ) + ( 0,331 * 0,044 ) + ( 0 * 0,02)
= 0,392
U 5 = ( 0,166 * 0,370 ) + ( 0 * 0,228 ) + ( 0 * 0,157 ) + ( 0 *0,108 ) + ( 0 * 0,072 ) + ( 1,005 * 0,044 ) + ( 0,331 * 0,02)
= 0,423
U 6 = ( 1,005 * 0,370 ) + ( 0,166 * 0,228 ) + ( 1,005 * 0,157 ) + ( 0 *0,108 ) + ( 0,166 * 0,072 ) + ( 1,005 * 0,044 ) + ( 0,067 * 0,02)
= 0,315
U 7 = ( 0,166 * 0,370 ) + ( 0,166 * 0,228 ) + ( 0 * 0,157 ) + ( 1,005 *0,108 ) + ( 0 * 0,072 ) + ( 0 * 0,044 ) + ( 0,331 * 0,02)
= 0,214
U 8 = ( 0,166 * 0,370 ) + ( 0,166 * 0,228 ) + ( 1,005 * 0,157 ) + ( 0 *0,108 ) + ( 0 * 0,072 ) + ( 0,331 * 0,044 ) + ( 1,005 * 0,02)
= 0,292
U 9 = ( 0,166 * 0,370 ) + ( 0,166 * 0,228 ) + ( 0 * 0,157 )  + (  0  *0,108 )  +  (  0,166  *  0,072  )  + ( 0,331 * 0,044 ) + ( 0,067 * 0,02)
= 0,127
U 10 = ( 0 * 0,370 ) + ( 0,166 * 0,228 ) + ( 1,005 * 0,157
) + ( 0 *0,108 ) + ( 1,005 * 0,072 ) + ( 0 * 0,044 ) + ( 0 * 0,02)
= 0,268
U 11 = ( 0,166 * 0,370 ) + ( 0,166 * 0,228 ) + ( 0 * 0,157 )  + (  0  *0,108 )  +  (  1,005  *  0,072  )  + ( 0,331 * 0,044 ) + ( 0,067 * 0,02)
= 0,188
Setelah  dilakukan  perhitungan  nilai  utilitas  marjinal dari  data  diatas  maka  diperoleh  data  perangkingan sebagai berikut:
Tabel 10. Hasil Perangkingan Alternatif Nama Karyawan Hasil Peringkat A 1 Mohammad Asmun Siregar 0,585 2 A 2 Hendrik Agusman 0,217 8 A 3 Hotsando Siregar 0,755 1 A 4 Siti Safira 0,392 4 A 5 Andi Aziz Muslim 0,423 3 A 6 Dimas Pratama 0,315 5 A 7 Noveda Putra 0,214 9 A 8 Naimi Julianti 0,292 6 A 9 Alicia Siregar 0,127 11 A 10 Muhammad Ahmad 0,268 7 A 11 Nova Lubis 0,188 10
Dari  hasil  perhitungan  dengan  metode  MAUT diperoleh  4  alternatif  tertinggi  yang  akan  dimutasi yakni:  A 3 atas  nama  Hotsando  Siregar  dengan  nilai 0,755 ,  A 1 atas  nama  Mohammad  Asmun  Siregar dengan  nilai  0,585,  A 5 atas  nama  Andi  Aziz  Muslim dengan nilai 0,423, dan A 4 atas nama Siti Safira dengan nilai 0,392.

## 4.   Kesimpulan
Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan,  diterapkan metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) untuk mengatasi  masalah  pemilihan  karyawan  yang  akan dimutasi dari perusahaan PT Jasa Raharja. Penulis telah menetapkan sebelas data alternatif yang diperoleh dari perusahaan  yang  akan  diseleksi  sebanyak  empat karyawan  yang  akan  dimutasi  dan  telah  menetapkan data  kriteria  yang  digunakan  seperti  absensi,  disiplin, prestasi,  senioritas, self  confidance ,  catatan personal dan komunikasi  kerja  yang  dilakukan  pombobotan kriteria  dengan  metode  ROC (Rank  Order  Centroid) . Pada  PT  Jasa  Raharja  karyawan  akan  diberlakukan sistem mutasi jika sudah memenuhi kriteria. Karyawan yang layak dimutasi adalah karyawan yang memenuhi kriteria yang diberikan oleh perusahan sebagai sistem penilaian  terhadap  karyawan.  Berdasarkan  masalah dalam  penelitian  ini,  dengan  penulis  menerapkan metode  MAUT  maka  diperoleh  empat  data  karyawan alternatif  tertinggi  yang  terpilih  yaitu  A 3 atas  nama Hotsando  Sireger  dengan  nilai  0,755  ,  A 1 atas  nama Mohammad Asmun Siregar dengan nilai 0,585, A 5 atas nama  Andi  Aziz  Muslim  dengan  nilai  0,423,  dan  A 4 atas  nama  Siti  Safira  dengan  nilai  0,392.  Dengan metode  MAUT  di  atas,  penulis  berharap  berdasarkan penelitian ini dapat bermanfaat dan dimanfaatkan bagi perusahan  terkatit  PT  Jasa  Raharja  dan  bagi  pembaca artikel  ini,  dan  penulis  juga  menyarankan  agar menerapkan metode ini untuk menyelesaikan masalah dan mendapatkan hasil yang lebih akurat.

## Daftar Rujukan
[1] Jukhairunnisyah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan  Mutasi  Tugas  Pada  Kantor  Komando  Daerah Militer  I  /  Bukit  Barisan  Sumatera  Utara  Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory,” J. Pelita Inform. , vol. 8, no. 3, 2020.
[2] S. Sudiantoro, P. Mutasi, K. Terhadap, P. Kerja, P. Badan, and P. Keuangan, “Pengaruh Mutasi Karyawan Terhadap Prestasi Kerja  Pada  Badan  Pemeriksa  Keuangan  (BPK)  Perwakilan Provinsi  D.I.  Yogyakarta,” JBTI    J.  Bisnis    Teor.  dan Implementasi ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  273–287,  2014, [Online].Available:https://journal.umy.ac.id/index.php/bti/art icle/view/1387
[3] R.  T.  Lubis,  F.  Rizky,  and  R.  Gunawan,  “Penentuan  Mutasi Karyawan  Menggunakan  Metode  Additive  Ratio  Assesment (ARAS),” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) ,vol.1,no.1,p.41,2022, doi: 10.53513/jursi.v1i1.4788.
[4] A. Arman, Z. Efendy, N. Nelfira, and E. Sugiarto, “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  MUTASI  KARYAWAN PADA  PT.  SAKATO  JAYA  DENGAN  METODE  MULTI FAKTOR EVALUATION PROSES,” Rang Tek. J. , vol. 2, no. 1, Apr. 2019, doi: 10.31869/RTJ.V2I1.898.
[5] R.  Kariman,  H.  Priyanto,  H.  Sastypratiwi,  and  J.  Hadari Nawawi,  “Implementasi  Metode  Multi  Attribute  Utility Theory  (MAUT)  pada  Aplikasi  Pemilihan  Staf  Berprestasi Dinas  Pangan  Pertanian  dan  Perikanan  Kota  Pontianak,” download.garuda.kemdikbud.go.id , 2020, doi:
10.26418/justin.v8i2.38234.
[6] G.  Mahendra,  P.  N.-J.  (Jurnal  S.  dan,  and    undefined  2020, “Komparasi  Metode  AHP-SAW  dan  AHP-WP  Pada  SPK
Penentuan E-Commerce Terbaik di Indonesia,” jurnal.untan.ac.id , doi: 10.26418/justin.v8i4.42611.
[7] S.  Pantatu,  I.  D.-J.  N. K.  dan, and   undefined 2022, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima
Bantuan UMKM Menggunakan  Metode  MAUT,” ojs.serambimekkah.ac.id , vol.  5,  no.  2,  2022,  Accessed:  Jun.  30,  2023.  [Online]. Available:http://ojs.serambimekkah.ac.id/jnkti/article/view/4 207
[8] N. H.-J. S. (Sistem I. dan and  undefined 2018, “Implementasi Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Pada sistem pendukung  keputusan  dalam  menentukan  penerima  kredit,” jurnal.atmaluhur.ac.id ,  Accessed:  Jun.  30,  2023.  [Online]. Available: http://jurnal.atmaluhur.ac.id/index.php/sisfokom/article/view/
562
[9] W.  Pratiwi,  R.  Firdaus,  and  J.  Al  Amien,  “KOSONG DENGAN  METODE  WEIGHT  AGGREGATED  SUM PRODUCT ASSESMENT ( WASPAS ) ( Studi Kasus : PT . Tamora Agro Lestari ),” no. 11, pp. 165–171, 2021.
[10]  A. Hakam,  W.  Mulyana,  and  Syahril,  “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  CALON PENERIMA  BEASISWA  MENGGUNAKAN  METODE ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS,” J.  FASILKOM , vol.  11,  no.  3,  pp.  1`72-177,  Dec.  2021,  doi: 10.37859/JF.V11I3.3292.
[11]  Z.  Zhai,  J.  F.  Martínez,  V.  Beltran,  and  N.  L.  Martínez, “Decision  support  systems  for  agriculture  4.0:  Survey  and challenges,” Comput.  Electron.  Agric. ,  vol.  170,  p.  105256, Mar. 2020, doi: 10.1016/J.COMPAG.2020.105256.
[12]  N. L. Fitriyani, M. Syafrudin, G. Alfian, and J. Rhee, “HDPM: An  Effective  Heart  Disease  Prediction  Model  for  a  Clinical Decision Support System,” IEEE Access , vol. 8, pp. 133034– 133050, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3010511.
[13]  C. Nas et al. , “Evaluasi Mutasai Jabatan Anggota Kepolisian Menggunakan  Metode  Profile  Matching  dan  Multi  Attribute Utility  Theory,” ejournal.uin-suska.ac.id ,  vol.  16,  no.  1,  pp. 30–36,  2018,  Accessed:  Jun.  30,  2023.  [Online].  Available: http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/sitekin/article/view/6734
[14]  J. H. Lubis, S. Esabella, M. Mesran, D. Desyanti, and D. M. Simanjuntak,  “Penerapan  Metode  Multi  Attribute  Utility Theory  (MAUT)  Dalam  Pemilihan  Karyawan  yang  di  Non- Aktifkan di Masa Pandemi,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 2, p. 969, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3909.
[15]  Pristiwati  Fitriani,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMBELIAN  SMARTPHONE  ANDROID  DENGAN METODE  MULTI  ATTRIBUTE  UTILITY  THEORY (MAUT),” J. Mantik Penusa , vol. 4, no. 1, pp. 6–11, Jun. 2020, Accessed:  Jul.  07,  2023.  [Online].  Available:  https://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/article/view/71 1
[16]  A. Karim, S. Esabella, … K. K.-J. M., and  undefined 2021, “Analisa  Penerapan  Metode  Operational  Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dan Metode Multi Attribute Utility Theory  (MAUT)  Dalam  Pemilihan  Calon  Karyawan,” ejurnal.stmik-budidarma.ac.id ,  Accessed:  Jun.  30,  2023. [Online]. Available: http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/mib/article/view/3265
[17]  A. Triayudi, J. D. Rajagukguk, and M. Mesran, “Implementasi Metode  MAUT  Dalam  Menentukan  Prioritas  Produk Unggulan Daerah Dengan Menerapkan Pembobotan ROC,” J. Comput. Syst.  Informatics , vol. 3, no.  4, pp. 452–460, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2216.
[18]  S.  Lestari,  “Penerapan  Kombinasi  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  dan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dalam Keputusan  Pemberian  Kredit,”  vol.  3,  no.  4,  2019,  doi: 10.30865/mib.v3i4.1509.
[19]  A.  A.  Kusuma,  Z.  M.  Arini,  U.  Hasanah,  and  M.  Mesran, M.Kom, “Analisa  Penerapan Metode  Multi  Attribute  Utility
Theory  (MAUT)  dengan  Pembobotan  Rank  Order  Centroid (ROC) Dalam Pemilihan Lokasi Strategis Coffeshop Milenial di Era New Normal,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 51–59, Dec. 2021, doi: 10.30865/JSON.V3I2.3575.
[20]  R.  N.  Sari  and  R.  S.  Hayati,  “Penerapan  Metode  Multi Attribute Utility Theory (MAUT)  Dalam Pemilihan  Rumah Kost,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 243–251, Sep. 2019, doi: 10.30645/J-SAKTI.V3I2.144.
[21]  O. Aldeeb and A. Qasem, “Decision support system (DSS) for facilities rehabilitation and management (part 1): development of  integrated  AHP-MAUT  performance  assessment  model (PAM),” Facilities ,  vol.  40,  no.  13–14,  pp.  845–861,  Oct. 2022, doi: 10.1108/F-04-2022-0058/FULL/XML.
[22]  K. Suhada, S. Saludin, A. Sadikin, I. K. Dewi, and F. Nugroho, “Penerapan Metode Multi-Attribute Utility  Theory  (MAUT) pada  Pemilihan  Broadcasting  Terbaik,” J.  MEDIA  Inform. BUDIDARMA ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  641–649,  Apr.  2023,  doi: 10.30865/MIB.V7I2.5937.
[23]  I. Taufik, C. Alam, Z. Mustofa, … A. R.-I. C., and  undefined 2021,  “Implementation  of  Multi-Attribute  Utility  Theory (MAUT) method for selecting diplomats,” iopscience.iop.org ,doi:10.1088/1757899X/1098/3/032055.
[24]  C. Sains Teknologi, L. Sitorus, A. Rikki, and J. Simanjuntak, “Penerapan  Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  untuk Memberikan Kelayakan Sertifikasi Guru SD non PNS,” Citra Sains  Teknol. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  104–109,  Jan.  2022,  doi:
10.2421/CISAT.V1I2.55.