KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 2129-2138 DOI 10.30865/klik.v4i4.1732 https://djournals.com/klik

## Penerapan Metode Multi-Arttribute Utilily Theory (MAUT) Dan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Pemilihan Bidan Terbaik Puskesmas
Dedi Verianto Laia 1 , Rima Tamara Aldisa 2,*
1 Fakultas Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 dedyferiantolaia@email.com, 2,* rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com
Abstrak –Bidan adalah tenaga kesehatan profesional yang lulus dari pendidikan bidan dan telah teregistrasi sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan. Dalam praktiknya, bidan telah mengikuti pelatihan secara khusus untuk dapat memberikan pelayanan dalam bentuk asuhan bidan dan dalam bentuk merawat wanita selama kehamilan, persalinan, dan setelah mereka melahirkan. Selain itu, bidan juga bisa membantu membimbing ibu menyusui dan merawat bayi yang baru lahir hingga enam minggu setelahnya. Nah, selain bisa menjalakan paraktik kebidanannya sendiri, bidan juga bisa praktik di barbagai fasilitas kesehatan, salah satunya rumah sakit. Seorang  bidan  adalah  profesional  kesehatan  yang  memiliki  peran  penting  dalam  merawat  perempuan  selama  masa  kehamilan, persalinan,  dan  pasca  persalinan. kesimpulan  bahwa  penentuan  rekomendasi  pemilhan  bidan  terbaik    di  puskesmas  dengan menggunakan metode MAUT dari 7 bidan dengan 5 kriteria dan nilai bobot yng didapatkan dengan menggunakan metode ROC dengan hasil nilai tertinggi di dapat oleh alternatif A1 dengan nilai 0,715 dan nilai terendah A7 dengan nilai 0. Dengan penerapan metode MAUT  dan  ROC  dalam  merekomendasikan  bidan  di  puskesma  dengan  menggunakan kriteria  skill/keahlian,  pelayanan,  tanggung jawab, sikap, usia dan pengalaman. Dari hasil perhitungan dengan metede MAUT dan nilai pembobotan kriteria dengan metode ROC, maka dihasilkan untuk urutan prioritas utama dengan nilai 0,715.
Kata Kunci: Pemilihan Bidan Terbaik; Metode MAUT; ROC; Sistem Pendukung Keputusan
Abstract –Midwives  are  professional  health  workers  who  have  graduated  from  midwife  education  and  have  been  registered  in accordance with statutory provisions. In practice, midwives have undergone special training to be able to provide services in the form of midwifery care and in the form of caring for women during pregnancy, childbirth and after they give birth. Apart from that, midwives can also help guide mothers to breastfeed and care for newborns for up to six weeks afterward. So, apart from being able to carry out their own midwifery practice, midwives can also practice in various health facilities, one of which is a hospital. A midwife is a health professional who has an important role in caring for women during pregnancy, childbirth and postpartum. The conclusion is that the determination of the recommendation for selecting the best midwife at the health center using the MAUT method from 7 midwives with 5 criteria and the weight value obtained using the ROC method with the highest result can be alternative A1 with a value of 0.715 and the lowest value is A7 with a value of 0. With the implementation of MAUT and ROC methods in recommending midwives at community health centers using the criteria of skill/expertise, service, responsibility, attitude, age and experience. From the results of calculations using the MAUT method and the criteria weighting values using the ROC method, a value of 0.715 was obtained for the main priority order.
Keywords: Selection of the Best Midwife; MAUT Method; ROC Method; Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Seorang  bidan  adalah  profesional  kesehatan  yang  memiliki  peran  penting  dalam  merawat  perempuan  selama  masa kehamilan,  persalinan,  dan  pasca  persalinan.  Mereka  juga  memberikan  perawatan  kesehatan  reproduksi  kepada perempuan dalam berbagai tahap kehidupan. Bidan memiliki pengetahuan dan keterampilan khusus dalam memantau perkembangan kehamilan, merawat ibu selama  proses persalinan, dan memberikan perawatan kepada bayi yang baru lahir. Peran bidan mencakup pemeriksaan prenatal, dukungan selama persalinan, dan  perawatan pasca persalinan yang mencakup pemantauan kesehatan ibu dan bayi. Selain itu, bidan juga memberikan konseling tentang perawatan kesehatan reproduksi,  kontrasepsi,  dan  pemahaman  tentang  kesehatan  reproduksi.  Mereka  berperan  dalam  memastikan  bahwa perempuan  mendapatkan  perawatan  yang  aman  dan  berkualitas  selama  periode  kritis  dalam  hidup  mereka,  serta berkontribusi pada peningkatan kesehatan reproduksi dan keluarga[1] .
Puskesmas adalah fasilitas pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan upaya kesehatan masyarakat dan upaya kesehatan perseorangan tingkat pertama, dengan lebuh mengutamakan upaya promotif dan proventif, untuk mencapai derajat  kesehatan  masyarakat  yang  setinggi-tingginya  diwilayah  kerjanya  pusksemas  berperan  dalam  pembangunan berwawasan  kesehatan  diwilayahnya  dengan  tujuan  untuk  mewujudkan  masyarakat  yang  memiliki  perilaku  sehat (kesadaran,  kemauan  dan  kemampuan  hidup  sehat);  mampu  menjangkau  pelayanan  kesehatan  bermutu,  hidup  dalam lingkungan sehat; dan memiliki derajat kesehatan yang optimal, baik individu, keluarga, kelompok dan masyarkat. Dalam melaksanakan  fungsingnya puskesmas  berkewajiban  melaksanakan  kebijakan  kesehatan  untuk  mencapai  tujuan pembangunan  kesehatan  di  wilayah  kerjanya  dan  terwujudnya  kecamatan  sehat . Secara  structural  atau  administratif, Puskesmas berada dibawah administrasi Pemerintah Daerah kabupaten, dimana pembinaan secara teknis diberikan oleh Dinas Kesehatan Kapubaten/Kota dan Provinsi. Aturan menyatakan bahwa Puskesmas berfungsi sebagai penyelenggara layanan  kesehatan  baik  berupa  upaya  kesehatan  masyarakat  (UKM)  maupun  upaya  kesehatan  perorangan  (UKP). Kedudukan Puskesmas sebagai “penyelenggara” layanan kesehatan menegaskan bahwa Puskesmas adalah Unit Pelaksana Teknis  tingkat  pertama  dari  Dinas  Kesehatan.  Dinas  Kesehatan  Kabupaten/Kota  bertanggung  jawab  dalam penyelenggaraan  aspek  pemerintahan  dalam  bidang  kesehatan  di  kabupaten/kota.  Dalam  puskesmas  yang  ada  di
Dedi  Verianto  Laia,  Penerapan  Metode  Multi-Arttribute  Utilily  Theory  (MAUT)  Dan  Rank  Order  Centroid  (ROC)

## Dalam Pemilihan Bidan Terbaik Puskesmas
pendesaan seringkali mempunyai permaslahan yang sama yaitu minimnya sarana dan fasilitas yang ada. Sehingga upaya- upaya  yang  seharusnya  dilaksanakan  oleh  puskesmas  sifalago  susua  pun  sering  kali  terlambat.  Masyarakat  pun  tidak bekujungin  kesana  dikarenakan  minimnya  dan  fasilitas  tersebut.  Tenaga  medis  yang  di  puskesmas  tidak  mencukupi dengan standar yang ada. Oleh karana itu, pasien sering menunggu antrian yang terlalu lama dikarenaka kurangnya tenaga medis tersebut[2] .
Sistem pendukung keputusan adalah sebagai sistem basis komputer yang terdiri dari tiga komponen yang saling berinteraksi,  sistem  bahasa  yaitu  mekanisme  untuk  memberikan  komunikasi  antara  pengguna  dan  komponen  sistem pendukung  keputusan  lain,  sistem  pengetahuan  yaitu  respositori  pengetahuan  domain  masalah  yang  ada  pada  sistem pendukung keputusan atau sebagai data atau sebagai prosedur, dan sistem pemrosesan masalah yaitu hubungan antara dua  komponen  lainnya  terdiri  dari  satu  atau  lebih  kapabilitas  manipulasi  masalah  umum  yang  diperlukan  untuk pengambilasn keputusan [3].
Pada penelitian terdahulu dilakukan oleh Denita Pasaribu (2019), menyimpulkan bahwa Proses pemilihan bidan terbaik dengan cara merancang sebuah aplikasai Sistem Informasi. Berdasarkan analisa permasalahan yang di teliti maka penulis  mencoba  mengajukan  gagasan  sistem  yang  dapat  mengurangi  kendala  atau  permasalahan  yang  di  hadapi  di Rumah Sakit Uum Ridos, untuk keamanan data dan validasi dengan melalui penerapan komputerisasi.  Dalam hal  ini Penulis mencoba membuat program Visual Basic.net, yang dapat di gunakan untuk mempermudah dalam pengamanan data,  dan  Merancang  sistem  informasi  Pemilihan  bidan  terbaik  pada  Rumah  Sakit  Umum  Ridos,  dengan  metode perancangan sistem informasi yang baru, yang menggunakan perancangan sistem, perancangan database, Perancangan proses,  dan  Perancangan  Menu  utama  [4].  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Jeperson  Hutahaean  (2019), menyimpulkan bahwa bidan terbaik dipilih melalui tahap konvensional yang biasanya akan mempengaruhi hasil penilaian menjadi  tidak  sesuai  dan  Sering  terjadinya  human  error  dalam  proses  penilaian  bidan  sehingga  hasilnya  sering mengecewakan  banyak  pihak,  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  bidan  terbaik  menggunakan  metode  weighted product di Puskesmas Lalang Batubara memudahkan Dokter Pendamping melakukan penilaian terhadap bidan sehingga lebih mudah didapatkan bidan terbaik [5]. Penelitian selajutnya dilakukan oleh Dodi Kurniawan (2022), menyimpulkan bahwa penilaian pemilihan bidan terbaik dilakukan dan ditentukan masing-masing alternatif serta dilakukan penilaian dalam  menentukan  pilihan  bidan  terbaik  yaitu  metode  MOORA.  Dan  hasil  akhir  dari  perhitungan  alternatif  terbaik menggunakan  metode  MOORA jatuh kepada  bidan dengan alternatif  A3 bernama Lisna Nainggolan adalah 0,282 [6]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh I Nyoman Tri Anindia Putra (2022), menyimpulkan bahwa  penelitian ini, sistem pengambilan keputusan metode MAUT dan MABAC dapat digunakan dalam penentuan bonus gaji karyawan PT. Arta Jaya  Elektrik.  Dari  hasil  perbandingan  ditemukan  bahwa  urutan  perangkingan  alternatif  memiliki  kesamaan  diantara kedua  metode  tersebut.  Akan  tetapi,  masing-masing  metode  memiliki  jumlah  hasil  akhir  yang  berbeda  untuk  setiap alternatif. Dari hasil perbandingan, metode MAUT dinilai sebagai metode yang lebih tepat digunakan dalam penentuan bonus gaji karyawan. Dikarenakan mudah untuk digunakan, rumus yang tidak terlalu banyak, dan hasil yang menunjukan peringkat 1 yakni A1 memiliki nilai 1 sedangkan metode MABAC peringkat 1 memiliki nilai 0,436571 [7]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Fahrul Mahdi (2023), menyimpulkan bahwa penggunaan  metode  ROC  dapat  memperjelas peran  masing-masing  kriteria   dalam  menentukan  hasil  yang  optimal  dan  lebih baik.  Sementara   itu,  metode WASPAS  mampu memecahkan masalah yang dihadapi dan memberikan hasil yang mendukung pengambilan keputusan. Dalam penelitian ini,  hasilnya  menunjukkan  bahwa  alternatif  A2  memiliki  nilai  preferensi  tertinggi  sebesar  0.982 dan  dipilih  untuk menjadikan karyawan kontrak menjadi karyawan tetap [8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan penelitian tersebut sebagai berikut :
a. Analisa Masalah, penulis menganalisis suatu permasalahan yang dijadikan pokok pembahasan, sebab permasalahan dan metode yang digunakan.
b. Pengumpulan Data, penulis melakukan suatu observasi yang berguna untuk memahami bagaimana prosedur dalam pemilihan bidan terbaik
c. Studi Literaktur, untuk mempelajari dan menambah pemahaman peneliti tentang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) secara  umum,  metode  MAUT  (Multi-Attribute  Utility  Theory)  dan  metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  serta membaca jurnal dan referensi yang terkait dengan penelitian.
d. Analisis dan Penerapan Metode, tahap penelitian ini diawali dengan dimulai dengan menganalisis permasalahan yang terjadi dalam pemilihan bidan terbaik
e. Laporan Penelitian, Pada tahap ini penulis membuat laporan dari keseluruhan penelitian ini, untuk melihat hasil dari penelitian ini telah selesai dengan yang diharapkan, dilanjutkan dengan membuat suatu kesimpulan dari penelitian ini [9].
Dari tahapan diatas dapat digambarkan pada gambar 1 berikut ini:

## Dedi  Verianto  Laia,  Penerapan  Metode  Multi-Arttribute  Utilily  Theory  (MAUT)  Dan  Rank  Order  Centroid  (ROC)
Mulai Analisa Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur dan Kepustakaan Penerapan Metode Penerapan Metode Rank Order Centroid (ROC) 1. Menentukan Kriteria 2. Menentukan Nilai Bobot (W)
3. Menentukan Jumlah Data (M)
4. Menentukan Tingkat Prioritas (i)
Penerapan Metode Multy-Attribute Utility Theory (MAUT) 1. Membentuk Matriks Keputusan
2. Menghitung Normalisasi Matriks
3. Menghitung Nilai Utintitas Marjinal Pembuatan Laporan
Penelitian Selesai Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem pendukung keputusan  atau Decision Support System (DSS) merupakan sebuah sistem yang mampu memecahkan sebuah masalah dan juga merupakan bagian dari sistem informasi berbasis komputer untuk mengambil keputusan dari sebuah masalah yang semi-terstruktur maupun yang tidak terstruktur yang spesifik menjadi sistematis dan optimal [10], [11].

## 2.3. Bidan
Bidan adalah tenaga kesehatan profesional yang lulus dari pendidikan bidan dan telah teregistrasi sesuai dengan ketentuan peraturan  perundang-undangan.  Dalam  praktiknya,  bidan  telah  mengikuti  pelatihan  secara  khusus  untuk  dapat memberikan pelayanan dalam bentuk asuhan bidan dan dalam bentuk merawat wanita selama kehamilan, persalinan, dan setelah mereka melahirkan. Selain itu, bidan juga bisa membantu membimbing ibu menyusui dan merawat bayi yang baru lahir hingga enam minggu setelahnya. Nah, selain bisa menjalakan paraktik kebidanannya sendiri, bidan juga bisa praktik di barbagai fasilitas kesehatan, salah satunya rumah sakit [12].

## 2.4. Metode Rank Order Centroid (ROC)
Pada penelitian yang digunakan metode Rank Order Centroid untuk memberikan hasil nilai bobot pada setiap kriteria- kriteria. Ketentuan bobot dari metode ROC merupakan metode yang menitik beratkan terhadap prioritas kriteria yang menjadi yang utama. Dalam hal  ini, kriteris ke-1 merupakan prioritas tertinggi di badingkan kriteria ke-2 merupakan prioritas tertinggi bila di bandingkan kriteria ke-3, selanjutnya dilakukan langkah-langkah yang sama hingga prioritas kriteria yang terendah [13]–[16]. Berikut merupakan langkah-langkah dalam metode Rank Order Centroid (ROC) adalah:
a. Penetuan kriteria
b. Penetuan 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)
c. Penentuan Nilai bobot (W)`
𝑊 𝑚 = ∑ ( 1 1 ) 𝑚 𝑖=1 (3)
Hasil dari 𝑊 𝑚 bernilai 1 Keterangan: 𝑊 𝑚 = nilai bobot m = banyaknya kriteria ∑ ( 1 1 ) 𝑚 𝑖=1 = nilai total dari pembagian kriteria 𝑖 = 𝑢𝑟𝑢𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠
2.5. Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)

## Dedi  Verianto  Laia,  Penerapan  Metode  Multi-Arttribute  Utilily  Theory  (MAUT)  Dan  Rank  Order  Centroid  (ROC) Dalam Pemilihan Bidan Terbaik Puskesmas
Multi  Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  merupakan  suatu  skema  yang  evaluasi  akhir,  v(x),  dari  suatu  objek  x didefenisikan sebagai bobot yang dijumlahkan dengan suatu nilai yang relevan terhadap nilai dimensinya. Ungkapan yang bisa digunakan untuk menyebutnya adalah nilai utilitas [17]. Maut digunakan untuk merubah dari beberapa kepentingan kedalam nilai numerik dengan skala 0 – 1 dengan 0 mewakili pilihan terburuk dan 1 terbaik [18]. Hal ini memungkinkan perbandingan langsung yang beragam ukuran [19], [20]. Hasil akhirnya adalah urutan peringkat dari evaluasi seluruhnya dapat didefenisikan dengan persamaan, dirumuskan sebagai berikut:
a. Mempersiapkan matriks keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑟 11 𝑟 1𝑗 𝑟 𝑖𝑗
𝑟 𝑖1 ⋱ ⋮ ⋱
… 𝑟 𝑖𝑗 … ⋱ ⋮ ⋱ 𝑟 𝑖𝑛 𝑟 𝑚1 𝑟 𝑚𝑗
𝑟 𝑚𝑛 ] ; 𝑖 = 1, … , 𝑚, 𝑗 = 1, … , 𝑛 (4)
b. Menghitung Matriks Normalisasi (𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) Untuk kriteria Benefit (Keuntungan)[;
(𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) = 𝑟𝑖𝑗−min (𝑟 𝑖𝑗) max (𝑟𝑖𝑗)−min(𝑟 𝑖𝑗) (5)
Untuk kriteria Cost (Biaya)
𝑟 𝑖𝑗= ∗ 1 + min(𝑟𝑖𝑗)− 𝑟𝑖𝑗 max(𝑟𝑖𝑗)−min(𝑟𝑖𝑗)
(6)
c. Menghitung Nilai Marginal Utilitas (𝑢 𝑖𝑗 )
𝑢 𝑖𝑗 = 𝑒 (𝑟𝑖𝑗 ∗ ) 2 −1 1,71 (7)
d. Menghitung Nilai Utilitas Akhir (Nilai Preferensi)
𝑈 𝑖 = ∑ 𝑛 𝑗 = 1 𝑢 𝑖𝑗  .   𝑤𝑗
(8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Kriteria
Dalam memutuskan bidan terbaik, nilai-nilai kriteria tersebut ditentukan terlebih dahulu. kemudian mampu memecahkan masalah  yang  dihadapi  untuk  mendapat  hasil  yang  terbaik  dsn  diharapkan.  berikut  adalah  langkah-langkah  untuk menentukan kriteria, bobot dan pilihan.

## 3.1 Menentukan Kriteria, Bobot dan Alternatif
Pada bagian ini ditentukan standar nilai kriteria yang ditetapkan untuk pemilihan bidan di wilayah sifalago susua. standar data telihat pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Data Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Jenis C1 Pelayanan Benefit C2 Tanggung Jawab Benefit C3 Sikap Benefit C4 C5 Usia Pengalaman Benefit Benefit 3.2 Penetapan Alternatif Tabel 2. Data Alternatif Alternatif Nama Alternatif A1 Monika A2 Desti A3 Warni A4 Dian A5 Yerni A6 Erni A7 Nita

## Dedi  Verianto  Laia,  Penerapan  Metode  Multi-Arttribute  Utilily  Theory  (MAUT)  Dan  Rank  Order  Centroid  (ROC)
Dalam proses penentuan bidan terbaik terdapat beberapa kriteria yang digunakan dan pembobotan dalam setiap kriteria di atas menggunakan metode ROC, berikut perhitungannya.

## 𝑊1 =
1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 1 5 5 = 0,456 𝑊2 = 0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 1 5 5 = 0,256 𝑊3 = 0 + 1 0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,156 𝑊4 = 0 + 1 0 + 1 0 + 1 4 1 5 5 = 0,09 𝑊4 = 0 + 1 0 + 1 0 + 1 0 1
5
5 = 0,04
Berdasarkan  perhitungan  dari  persamaan  yang  telah  dilakukan  diatas  mengasilkan  bobot  kepentingan  sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan seperti pada tabel 3 dibawah ini :
Tabel 3. Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Pelayanan 0,456 Benefit C2 Tanggung Jawab 0,256 Benefit C3 Sikap 0,156 Benefit C4 C5 Usia Pengalaman 0,09 0,04 Benefit Benefit
Berikut data alternatif yang akan diproses dalam perhitungan berikut:
Tabel 4. Data Alternatif dan Kriteria Nama C1 C2 C3 C4 C5 Agnes Sangat Baik 5 4 5 4 Desta Lenta Sangat Baik 5 4 5 4 Putri Sari Cukup 4 3 4 4 Helti Baik 4 4 4 3 Niwan Cukup 4 3 5 5 Intan Sangat Baik 5 5 5 3 Rani Baik 4 4 4 4
Data yang sudah terkumpul pada tabel 4 terdapat beberapa yang memiliki sifat linguistik, seperti pada kolom C1, C2,  C3  dimana  keterangannya  masih  bersifat  Baik,  Sangat  Baik,  Cukup,  Sudah,  Belum.  Maka  dilakukan  proses pembobotan terlebih dahulu untuk mendapatkan nilai dari alternatif, berikut pembobotan alternatif.
Tabel 5. Bobot Kriteria C1 No Nama Jenis 1 Sangat Baik 5 2 Baik 4 3 Cukup 3
Setelah proses pembobotan dilakukukan penentuan tabel untuk nilai rating kecocokan seperti tabel berikut:
Tabel 6. Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 4 5
4 5 4 A2 3 5 4 5 4 A3 4 4 3 4 4 A4 5 4 4 4 3 A5 5 4 3 5 5 A6 4 5 5 5 3 A7 4 4 4 4 4
Setelah data rating kecocokan dibuat pada tabel 6, maka dilakukan perhitungan kriteria dengan menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT).

## Dedi  Verianto  Laia,  Penerapan  Metode  Multi-Arttribute  Utilily  Theory  (MAUT)  Dan  Rank  Order  Centroid  (ROC) Dalam Pemilihan Bidan Terbaik Puskesmas

## 3.4 Penerapan Metode MAUT
Metode maut merupakan metode yang dapat digunakan untuk nilai perangkingan yaitu penentuan dari nilai terendah ke yang paling tinggi. Berikut langkah-langkah penyelesaian metode MAUT [1].
a. Menentukan Matriks Keputusan (Xij)
Dalam matriks Xij dihasilkan dari rating kecocokan dari tabel 6

## 𝑋𝑖𝑗
| | 4 5 4 5 4
3 5 4 5 4 4 4 3 4 4 5 4 4 4 3 5 4 3 5 5 4 5 5 5 3
4 4 4 4 4 | |
b. Menghitung normalisasi dengan matriks keputusan (rij)
Kriteria C1 (Benefit)
r ∗ 1.1 = 4−3 5−4 = 1 r ∗ 2.1 = 3−3 5−4 = 0 r ∗ 3.1 = 4−3 5−4 = 1 r ∗ 4.1 = 5−3 4−4 = 0 r ∗ 5.1 = 5−3 5−4 = 0 r ∗ 6.1 = 4−3 5−4 = 1 r ∗ 7.1 = 4−3 4−4 = 0 Kriteria C2 (Benefit)
r ∗ 1.2 = 5 − 4 4 − 3 = 1
r ∗ 2.2 = 5−4 4−3 = 1 r ∗ 3.2 = 4−4 3−3 = 0 r ∗ 4.2 = 4−4 4−3 = 0 r ∗ 5.2 = 4−4 3−3 = 0 r ∗ 6.2 = 5−4 5−3 = 0 ,5 r ∗ 7.2 = 4−4 4−3 = 0 Kriteria C3 (Benefit) r ∗ 1.3 = 3−3 4−4 = 0 r ∗ 2.3 = 3−3 5−3 = 0 r ∗ 3.3 = 5−3 5−3 = 1 r ∗ 4.3 = 4−3 5−3 = 0 ,5 r ∗ 5.3 = 3−3 5−3 = 0 r ∗ 6.3 = 4−3 5−3 = 0 ,5
r ∗ 7.3 = 3 − 3 5 − 3 = 0
Kriteria C4 (Benefit) r ∗ 1.4 = 4−3 5−4 = 0 r ∗ 2.4 = 4−3 5−4 = 1 r ∗ 3.4 = 3−3 4−4 = 0 r ∗ 4.4 = 4−3 4−4 = 0 r ∗ 5.4 = 3−3 5−4 = 0 r ∗ 5.4 = 5−3 5−4 = 0,5 r ∗ 5.4 = 4−3 4−4 = 0

## Dedi  Verianto  Laia,  Penerapan  Metode  Multi-Arttribute  Utilily  Theory  (MAUT)  Dan  Rank  Order  Centroid  (ROC) Dalam Pemilihan Bidan Terbaik Puskesmas
Kriteria C5 (Binefit)
r ∗ 1.4 = 5−4 4−3 = 0 r ∗ 2.4 = 5−4 4−3 = 1 r ∗ 3.4 = 4−4 4−3 = 0 r ∗ 4.4 = 4−4 3−3 = 0 r ∗ 5.4 = 5−4 5−3 = 0,5 r ∗ 5.4 = 5−4 3−3 = 0 r ∗ 5.4 = 4−0 4−3 = 0
Dari proses perhitungan di atas, didapatkan hasil matriks ternormalisasi 𝑟𝑖𝑗 yaitu :
𝑟 𝑖𝑗 | | 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0,5 0 0 0 0
0 0 0,5 1 0,5 0,5 0,5 0 0 0 0 0 0 | | c. Menghitung utinitas marjinal (𝑢𝑖𝑗)
Kriteria C1
𝑢 1.1 = 𝑒 (1)2 − 1 1,71 = 1,005
𝑢 2.1 = 𝑒 (0)2 − 1 1,71 = 0,000
𝑢 3.1 = 𝑒 (1)2 − 1 1,71 = 1,005
𝑢 4.1 = 𝑒 (0)2 − 1 1,71 = 0,000
𝑢 5.1 = 𝑒 (0)2 − 1 1,71 = 0,000
𝑢 6.1 = 𝑒 (1)2 − 1
1,71 = 1,005
𝑢 7.1 = 𝑒 (0)2 − 1 1,71 = 0,000
Kriteria C2
𝑢 1.2 = 𝑒 (1)2 − 1 1,71 = 1,005
𝑢 2.2 = 𝑒 (1)2 − 1
1,71 = 1,005
𝑢 3.2 = 𝑒 (0)2 − 1 1,71 = 0,000
𝑢 4.2 = 𝑒 (0)2 − 1
1,71 = 0,000
𝑢 5.2 = 𝑒 (0)2 − 1 1,71 = 0,000
𝑢 6.2 = 𝑒 (0,5)2 − 1 1,71 = 0,187
𝑢 7.2 = 𝑒 (0)2 − 1
1,71 = 0,000
Kriteria C3
𝑢 1.3 = 𝑒 (0)2 − 1 1,71 = 0,000
Dedi  Verianto  Laia,  Penerapan  Metode  Multi-Arttribute  Utilily  Theory  (MAUT)  Dan  Rank  Order  Centroid  (ROC)

## Dalam Pemilihan Bidan Terbaik Puskesmas
𝑢 2.3 = 𝑒 (0)2 − 1 1,71 = 0,000
𝑢 3.3 = 𝑒 (1)2 − 1 1,71 = 1,005
𝑢 4.3 = 𝑒 (0,5)2 − 1 1,71 = 0,187
𝑢 5.3 = 𝑒 (0)2 − 1 1,71 = 0,000
𝑢 6.3 = 𝑒 (0,5)2 − 1 1,71 = 0,187
𝑢 7.3 = 𝑒 (0)2 − 1 1,71 = 0,000 Kriteria C4
𝑢 1.4 = 𝑒 (0)2 − 1 1,71 = 0,000
𝑢 2.4 = 𝑒 (1)2 − 1 1,71 = 1,005
𝑢 3.4 = 𝑒 (0)2 − 1 1,71 = 0,000
𝑢 4.4 = 𝑒 (0)2 − 1 1,71 = 0,000
𝑢 5.4 = 𝑒 (0)2 − 1 1,71 = 0,000
𝑢 6.4 = 𝑒 (0,5)2 − 1 1,71 = 0,187
𝑢 7.4 = 𝑒 (0)2 − 1 1,71 = 0,000
Kriteria C5
𝑢 1.4 = 𝑒 (0)2 − 1 1,71 = 0,000
𝑢 2.4 = 𝑒 (1)2 − 1
1,71 = 1,005
𝑢 3.4 = 𝑒 (0)2 − 1
1,71 = 0,000
𝑢 4.4 = 𝑒 (0)2 − 1
1,71 = 0,000
𝑢 5.4 = 𝑒 (0,5)2 − 1 1,71 = 0,187
𝑢 6.4 = 𝑒 (0)2 − 1
1,71 = 0,000
𝑢 7.4 = 𝑒 (0)2 − 1 1,71 = 0,000
Dari proses perhitungan tersebut, maka didapatkan matriks hasil nilai utilitas marjinal yaitu:
𝑢 𝑖𝑗
| | 1,005 1,005 0,000 0,000 0,000 0,000 1,005 0,000 1,005 1,005 1,005 0,000 1,005 0,000 0,000
0,000 0,000 0,187 0,000 0,000
0,000 0,000 0,000 0,000 0,187 1,005 0,187 0,187 0,187 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 | |
d. Menghitung utilitas akhir (𝑢𝑖)

## Dedi  Verianto  Laia,  Penerapan  Metode  Multi-Arttribute  Utilily  Theory  (MAUT)  Dan  Rank  Order  Centroid  (ROC)
𝑢 1 = (1,005 ∗ 0,456) + (1,005 ∗ 0,256) + (0,000 ∗ 0,156) + (0,000 ∗ 0,09) + (0,000 ∗ 0,04) = 0,715 𝑢 2 = (0,000 ∗ 0,456) + (1,005 ∗ 0,256) + (0,000 ∗ 0,156) + (1,005 ∗ 0,09) + (1,005 ∗ 0,04) = 0,387 𝑢 3 = (1,005 ∗ 0,456) + (0,000 ∗ 0,256) + (1,005 ∗ 0,156) + (0,000 ∗ 0,09) + (0,000 ∗ 0,04) = 0,615 𝑢 4 = (0,000 ∗ 0,456) + (0,000 ∗ 0,256) + (0,187 ∗ 0,156) + (0,000 ∗ 0,09) + (0,000 ∗ 0,04) = 0,029 𝑢 5 = (0,000 ∗ 0,456) + (0,000 ∗ 0,256) + (0,000 ∗ 0,156) + (0,000 ∗ 0,09) + (0,187 ∗ 0,04) = 0,007 𝑢 6 = (1,005 ∗ 0,456) + (0,187 ∗ 0,256) + (0,187 ∗ 0,156) + (0,187 ∗ 0,09) + (0,000 ∗ 0,04) = 0,552
𝑢 7 = (0,000 ∗ 0,456) + (0,000 ∗ 0,256) + (0,000 ∗ 0,156) + (0,000 ∗ 0,09) + (0,000 ∗ 0,04) = 0
Dari perhitungan di atas maka diperoleh tabel 7 berupa hasil akhir perangkingan.
Tabel 7. Utilitas Akhir Alternatif Nama Nilai Rank A1 Monika 0,715 1 A2 Desti 0,387 4 A3 Warni 0,615 2 A4 Dian 0,029 5 A5 Yerni 0,007 6 A6 Erni 0,552 3 A7 Nita 0 7
Dari hasil tabel 7 di atas dapat disimpulkan bahwa nilai tertinggi di dapatkan oleh alternatif A1 dengan nilai 0,715, Sehingga Alternatif A1 dapat di nyatakan dengan alternatif terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitia  yang  telah  diujikan  maka  penelitia  dapat  memberikan  kesimpulan  bahwa  penentuan rekomendasi pemilhan bidan terbaik  di puskesmas dengan menggunakan metode MAUT dari 7 bidan dengan 5 kriteria dan nilai bobot yng didapatkan dengan menggunakan metode ROC dengan hasil nilai tertinggi di dapat oleh alternatif A1 dengan  nilai  0,715  dan  nilai  terendah  A7  dengan  nilai  0.  Dengan  penerapan  metode  MAUT  dan  ROC  dalam merekomendasikan bidan di puskesma dengan menggunakan kriteria skill/keahlian, pelayanan, tanggung jawab, sikap, usia dan pengalaman. Dari hasil perhitungan dengan metede MAUT dan nilai pembobotan kriteria dengan metode ROC, maka  dihasilkan  untuk  urutan  prioritas  utama  dengan  nilai  0,715.  Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai rekomendasi dalam proses merekomendasikan pemilihan bidan terbaik di setiap puskesamas secara objektif sesuai kriteria yang  telah  ditentukan  masing-masing  nilai  preoritas  bobotnya.  Untuk  penelitian  selanjutnya,  didasarkan  untuk membadingkan atau mengkombinasi dengan metode-metode yang lain agar hasil lebih akurat.

## REFERENCES
[1]  Halodoc, “Mengenal Tugas dan Peran Bidan di Rumah Sakit,” dr. Rizal Fadli , 2023.
[2]  W. C. W. S. Putri, P. C. D. Yuliyatni, P. Aryani, K. A. K. Sari, and A. A. S. Sawitri, “Dasar-dasar Pusat Kesehatan Masyarakat ( Puskesmas ),” Modul PembekalanManajemendan ProgramPuskesmas , p. 14, 2017.
[3]  Sarwandi et al. , Sistem Pendukung Keputusan , 1st ed. Medan: CV Graha Mitra Edukasi, 2023.
[4]  D.  Pasaribu,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bidan  Terbaik  Dengan  Metode  MOORA  (Studi  Kasus  Rumah  Sakit Ridos),” Pelita Inform. , vol. 17, no. 3, pp. 250–253, 2018.
[5]  J. Hutahaean and J. Eska, “Implementasi Metode Weighted Product Untuk Pemilihan Bidan Terbaik Pada Puskesmas Lalang Batubara,” Riau J. Comput. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 80–92, 2019.
[6]  D. Kurniawan, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Bidan Terbaik Untuk Wilayah Medan Menerapkan Metode MOORA dengan Pembobotan ROC", TIN : Terapan Informatika Nusantara,” vol. 3, no. 6, pp. 230–236, 2022.
[7]  I. N. T. A. Putra, K. S. Kartini, and N. P. H. W. Putri, “Comparison of Maut Method With Mabac in Giving Employees Salary Bonus At Pt. Arta Jaya Electric,” Telematika , vol. 19, no. 1, p. 133, 2022.
[8]  F. Mahdi, Faisal, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode WASPAS dan ROC ( Rank Order Centroid ) dalam Pengangkatan Karyawan Kontrak,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 3, no. 2, pp. 197–202, 2023.
[9]  R. Susilana, “Metode Penelitian Sosial Kuantitatif,” J. Vis. Lang. Comput. , vol. 11, no. 3, pp. 287–301, 2015.
[10]  A. Wanto et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[11]  D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[12]  N. E. Helwig, S. Hong, and E. T. Hsiao-wecksler, “STANDAR KOMPETENSI BIDAN INDONESIA,” 2011.
[13]  A. Gerhard Simorangkir and K. Andika, “Analisis Penerapan MOORA Dalam Penyeleksian Peserta Olimpiade Catur dengan Metode Pembobotan Rank Order Centroid,” Media Online , vol. 2, no. 2, pp. 49–59, 2021.
[14]  T. M. Diansyah, “Implemententasi Metode Rank Order Centroid ( ROC ) dan Operational Competitiveness Rating Analysis ( OCRA ) dalam Penilaian Kinerja Dosen Komputer Menerapkan ( Studi Kasus : STMIK Budi Darma ),” no. September, pp. 822– 834, 2019.
[15]  D. P. U. Samuel  Damanik, “Implementasi  Metode ROC Dan Waspas pada Sistem Pendukung Keputusan seleksi Kerjasama Vendor,” … Teknol. Inf. dan … , vol. 4, pp. 242–248, 2020.
[16]  M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Implementasi Metode MAUT dalam Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Stock Keeper Restoran dengan Pembobotan Rank Order Centroid,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 1422–1430,

## Dedi  Verianto  Laia,  Penerapan  Metode  Multi-Arttribute  Utilily  Theory  (MAUT)  Dan  Rank  Order  Centroid  (ROC)
2022.
[17]  J. H. Lubis, S. Esabella, Mesran, 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. April, pp. 969–978, 2022.
[18]  D.  Widiyawati,  D.  Dedih,  and  W.  Wahyudi,  “Implementasi  Metode  Maut  Dan  Saw  Dalam  Pemilihan  Tempat  Wisata  Di Kabupaten Karawang,” J. Interkom J. Publ. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 17, no. 2, pp. 71–80, 2022.
[19]  W. Apriani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pimpinan DenganMetode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) di PT. SagamiIndonesia,” J. Mantik , vol. 3, no. 2, pp. 10–20, 2019.
[20]  G. T. Mareti and A. T. Ayunda, “Komparasi Metode Maut dan Moora dalam Pemilihan Sunscreen untuk Kulit Menggunakan Pembobotan ROC,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 553–564, 2023.