KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 2, Oktober 2023, Hal 1073-1079 DOI 10.30865/klik.v4i2.1323 https://djournals.com/klik

## Penerapan Metode MAUT Dalam Rekrutmen Kepala Gudang di Perusahaan Dengan Pembobotan ROC
Mohammad Aldinugroho Abdullah 1 , Rima Tamara Aldisa 2*
1 Fakultas Teknologi Informasi, Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
2* Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email : 1 nugrohoaldi48@gmail.com, 2 *rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com
Abstrak− Rekrutmen  ialah  proses  yang  harus  dilewati  seseorang  dengan  cara  mengikuti  tahapan-tahapan  yang  ditentukan  oleh perusahaan untuk mengisi posisi yang sedang dibuka yaitu kepala gudang. Kepala gudang ialah seseorang yang bertugas mengawasi semua  pekerjaan  berhubungan  dengan  gudang  untuk  memenuhi  keinginan  atau  target  dari  sebuah  perusahaan  dan  mampu mengendalikan dan memastikan ketersediaan barang sesuai dengan pasar yang dinamakan kepala gudang. Proses rekrutmen menjadi kepala gudang tentunya tidak mudah, biasanya pihak Human Resource Development (HRD) telah menetapkan beberapa persyaratan yang telah diterima dari pihak management. Karena banyaknya persyaratan menjadi kepala gudang tersebut dapat membuat kandidat akan  berfikir  dan  mempertimbangkan  kembali  untuk  melamar  posisi  kepala  gudang  tersebut  sehingga  menyulitkan  pihak  Human Resource Development (HRD) menemukan kandidat yang sesuai. Dalam rekrutmen kepala gudang diperlukan sebuah sistem informasi yang  dapat  membuat  proses  penyaringan  kandidat  kepala  gudang  menjadi  lebih  efektif  yaitu  menggunakan  sistem  pendukung keputusan (SPK) dengan menerapkan metode MAUT dengan pembobotan ROC dengan hasil keputusan terbaik yaitu alternatif A2 atas nama “Dindin Samsudin” dengan nilai Ui = 0,761 yang diterima sebagai kepala gudang.
Kata Kunci : Rekrutmen; Kepala Gudang; Sistem Pendukung Keputusan (SPK); Metode MAUT; Pembobotan ROC
Abstract− Recruitment is a process that must be passed by someone by following the stages determined by the company to fill the position that is being opened, namely the head of the warehouse. someone who is in charge of overseeing all work related to warehouses to fulfill the wishes or targets of a company and is able to control and ensure the availability of goods according to the market is called the head of the warehouse. The recruitment process to become the head of the warehouse is certainly not easy,  usually the Human Resource  Development  (HRD)  has  set  several  requirements  that  have  been  received  from  the  management.  Because  the  many requirements to become a warehouse head can make candidates think and reconsider applying for the position of warehouse  head, making it difficult for Human Resource Development (HRD) to find suitable candidates. In recruiting warehouse heads, an information system is needed that can make the screening process for warehouse head candidates more effective, namely using a decision support system (SPK) by applying the MAUT method with ROC weighting with the best alternative decision results, namely alternative A2 on behalf of "Dindin Samsudin" with a value of Ui = 0.761 which is accepted as the head of the warehouse.
Keywords: Recruitment; Warehouse Head; Decision Support System (SPK); MAUT Method; ROC Weighting

## 1. PENDAHULUAN
Dalam sebuah perusahaan pasti ada tempat penyimpanan barang atau yang disebut dengan gudang.  Gudang merupakan suatu hal yang sangat penting bagi suatu perusahaan yang bergerak di bidang manufaktur dan industri. Oleh karena itu, tidak    terlepas dari  dunia   perdagangan  barang  dagangan  berdasarkan  tempat  penyimpanan  barang dan hasil  produksi yang dihasilkan. Dalam gudang ini diperlukan adanya orang yang bertanggung jawab mengawasi seluruh pekerjaan yang berhubungan dengan gudang untuk memenuhi keinginan atau tujuan usaha serta mampu mengendalikan dan menjamin ketersediaan barang sesuai dengan pasar yaitu kepala gudang.
Rekrutmen ialah proses yang harus dilewati seseorang dengan cara mengikuti tahapan-tahapan yang ditentukan oleh perusahaan untuk mengisi posisi yang sedang dibuka yaitu kepala gudang. Proses rekrutmen menjadi kepala gudang tentunya  tidak  mudah,  biasanya  pihak Human  Resource  Development (HRD)  telah  menetapkan  beberapa  persyaratan yang telah diterima dari pihak management. Persyaratan menjadi kepala gudang tersebut yaitu usia maksimal 40 tahun, pendidikan  minimal  D3/S1,  memiliki  pengalaman  kerja  minimal  5  tahun,  menguasai Microsoft  Office  &  Accura te, menguasai  management inventory  warehouse ,  memiliki  jiwa leadership yang  kuat,  dapat  berbahasa  inggris,  mengerti mengenai  WMS  ( Warehouse  Management  System ),  memiliki  SIM  A,  memahami  administrasi  gudang  dan  bersedia bekerja dengan jadwal shift, disiplin, teliti, jujur dan bertanggung jawab, bersedia bekerja lapangan dan office, memiliki kemampuan numerik yang baik, sudah vaksin Covid-19 minimal dosis 1 dan 2 dan bersedia ditempatkan dimana saja. Karena  banyaknya  persyaratan  menjadi  kepala  gudang  tersebut  dapat  membuat  kandidat  akan  berfikir  dan mempertimbangkan kembali untuk melamar posisi kepala gudang tersebut sehingga menyulitkan pihak Human Resource Development (HRD) menemukan kandidat yang sesuai. Oleh karena itu, pihak Human Resource Development (HRD) kembali berdiskusi dengan pihak management agar persyaratan utama saja yang dibuat ke dalam proses rekrutmen seperti usia,  pendidikan,  pengalaman  kerja,  kemampuan leadership ,  kemampuan  Microsoft  Office  &  Accurate  dan  bersedia bekerja  shift.  Beberapa persyaratan  utama  ini  dapat  mempermudah  menemukan  kandidat  untuk  mengisi  posisi  kepala gudang.
Dalam  rekrutmen  kepala  gudang  diperlukan  sebuah  sistem  informasi  yang  dapat  membuat  proses  penyaringan kandidat kepala gudang menjadi lebih efektif yaitu menggunakan sistem pendukung keputusan (SPK). SPK ialah susunan pola yang dapat menyimpan fungsi mengolah data daripada sebuah bentuk yang spesifik, akhirnya pengguna pada pola ini  bisa  melakukan  pemilihan  alternatif  paling  terunggul.  Pada  penerapannya  SPK  menggunakan  beberapa  metode-
Mohammad  Aldinugroho  Abdullah,  Penerapan  Metode  MAUT  Dalam  Rekrutmen  Kepala  Gudang  di  Perusahaan

## Dengan Pembobotan ROC
metode  sebagai  proses  perhitungan  seperti  metode  SAW,  MOORA,  TOPSIS,  ARAS,  COPRAS,  AHP,  PROFIL MATCHING,  WP, WASPAS, EDAS dan  metode lainnya. Metode yang dipakai adalah metode MAUT dengan bobot ROC. Metode MAUT ialah metode yang menghitung nilai utilitas akhir, sedangkan bobot ROC digunakan untuk menjaga konsistensi atau stabilitas. kriteria yang digunakan dalam penelitian ini.
Penelitian  terdahulu yang  diteliti  oleh  peneliti  sebelumnya  tentang metode  MAUT  seperti  penelitian  Penelitian Zaza Mutiara Arini dkk ditahun 2022, membahas tentang Penentuan Facial Wash Terbaik yang dipakai untuk mengatasi kulit berminyak. Pada  Penentuan Facial Wash Terbaik yang digunakan pada kulit berminyak di butuhkan suatu  SPK. Penelitian  ini  memakai  metode  MAUT dengan hasil yaitu alternatif atas nama facial wash  “Ponds” dengan nilai Ui = 0,7775[1]. Penelitian Juniar Hutagalung dkk ditahun 2022, membahas tentang Menentukan Kelayakan Lahan Pembibitan. Dalam Menentukan Kelayakan Lahan Pembibitan di butuhkan suatu SPK. Penelitian ini memakai metode MAUT dengan hasil yaitu alternatif A1 dengan nomor blok “Blok 1” dengan nilai Ui = 0,838[2]. Penelitian Yosefa Fras Hutahaean dan Masdalifah  Harahap  ditahun  2022,  membahas  tentang  Rekrutmen  Tenaga  Kerja  Honorer.  Dalam  proses  Rekrutmen Tenaga Kerja Honorer di butuhkan suatu SPK. Penelitian  ini  memakai  metode  MAUT dengan hasil yaitu alternatif A6 atas nama “Sarah, S.E” dengan nilai Ui = 0,493[3]. Penelitian Mei Mariana Boangmanalu dkk ditahun 2022, membahas tentang  Seleksi  Calon  Marketing  Retail.  Pada  Seleksi  Calon  Marketing  Retail  di  butuhkan  suatu  SPK.  Penelitian  ini memakai  metode  MAUT  dengan  hasil  yaitu  alternatif  A6  atas  nama  “Friska  Larisna”  dengan  nilai  Ui  =  0,575[4]. Penelitian Imam Saputra dan Rizalun Nafsi Siregar ditahun 2022, membahas tentang Pemilihan Karyawan Terbaik CV. Aurelia Weida Prima Medan. Pada Pemilihan Karyawan Terbaik CV. Aurelia Weida Prima Medan di butuhkan suatu SPK. Penelitian  ini  memakai  metode  MAUT dengan hasil yaitu alternatif “3” dengan nilai Ui = 0,786[5].
Berdasarkan permasalahan telah dipaparkan, SPK ialah penyelesaian masalah yang tepat dalam rekrutmen kepala gudang. Adapun metode yang dipakai ialah metode MAUT dengan pembobotan ROC.  Penulis berharap kedua metode tersebut memperoleh hasil yang efisien dalam rekrutmen kepala gudang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada tahap ini, penulis menjabarkan beberapa tahapan penelitian. Tahapan penelitian ini, yakni:

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian seperti gambar 1 berikut ini:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan dari gambar 1 diatas dapat dijelaskan masing-masing tahapan penelitian sebagai berikut: a. Identifikasi Masalah
Identifikasi  Masalah  merupakan  cara  penulis  untuk  memperkirakan  dan  menjabarkan  permasalahan  yang  terjadi dalam rekrutmen kepala gudang.
b. Studi Kepustakaan
Studi Kepustakaan merupakan suatu cara bagi penulis untuk memahami topik yang diteliti atau membaca berbagai sumber yang dapat dijadikan pedoman dan referensi, seperti buku, e-book, majalah, dan sumber lainnya.
c. Studi Lapangan (Pengumpulan Data)
Tahap ini dikerjakan dengan observasi dan wawancara. Data yang diperoleh akan dipakai sebagai dasar merancang SPK dalam rekrutmen kepala gudang.
d. Analisa dan Penerapan Metode MAUT dengan pembobotan ROC
Identifikasi Masalah
Studi Lapangan
Studi Kepustakaan
Analisa dan Penerapan Metode MAUT dengan Pembobotan ROC Metode MAUT
1. Membuat Matriks Keputusan 2. Menghitung Normalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ )
3. Menghitung nilai Utilitas Marjinal ( 𝑢 𝑖𝑗 )
4. Menghitung nilai Utilitas
Akhir ( 𝑢 𝑖 )
Pengambilan Keputusan Metode ROC
1. Penentuan Nilai
Bobot Setiap Kriteria
Mohammad  Aldinugroho  Abdullah,  Penerapan  Metode  MAUT  Dalam  Rekrutmen  Kepala  Gudang  di  Perusahaan

## Dengan Pembobotan ROC
Tahap  ini  yaitu  penulis  menentukan  data  alternatif,  data  kriteria  dan  juga  data  bobot  kriteria.  Kemudian  penulis melakukan perhitungan menggunakan metode MAUT dengan pembobotan ROC agar menghasilkan alteratif terbaik yang diurutkan mulai hasil tertinggi hingga hasil terendah.
e. Pengambilan Kesimpulan
Tahap ini mempunyai pencapaian untuk memberikan perangkingan kepala gudang yang terpilih berdasarkan kriteria- kriteria yang telah ditentukan.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  Pendukung  keputusan  ( Decision  Support  System )  ialah  sistem  yang  menyediakan  pemecahan  masalah  dan keterampilan komunikasi untuk masalah semi-terstruktur[6]–[10].

## 2.3 Rekrutmen
Rekrutmen ialah proses mencari dan memilih kandidat yang tepat untuk mengisi posisi  tertentu dalam suatu organisasi atau perusahaan[11].

## 2.4 Kepala Gudang
Kepala gudang ialah orang yang tugasnya mengontrol seluruh pekerjaan yang berkaitan dengan gudang agar mencapai tujuan perusahaan. [12].

## 2.5 Metode MAUT
Metode MAUT bertujuan untuk mencapai sistem informasi pendukung keputusan bagi perusahaan dengan keakuratan data  yang  tinggi  dan  akan  mempermudah  proses  pemilihan  mahasiswa  berprestasi  berdasarkan  kriteria  tertentu  untuk mencapai hasil yang terbaik dan sesuai dengan kebutuhannya[13]–[16].
Tahap penyelesaian metode MAUT adalah sebagai berikut:
1. Mempersiapkan Matriks Keputusan ( 𝑋 𝑖𝑗 )
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑟 11 ⋯ ⋮ ⋱ 𝑟 1𝑗 ⋮ ⋯ 𝑟 1𝑛 ⋱ ⋮ 𝑟 𝑖1 ⋯ 𝑟 𝑖𝑗 ⋯ 𝑟 𝑖𝑛 ⋮ ⋱ 𝑟 𝑚1 ⋯ ⋮ 𝑟 𝑚𝑗 ⋱ ⋮ ⋯ 𝑟 𝑚𝑛 ] (1)
2. Menghitung Normalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ )
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 𝑟 𝑖𝑗−min(𝑟𝑖𝑗) 𝑚𝑎𝑥(𝑟𝑖𝑗)−min(𝑟𝑖𝑗) (max) (2)
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 1 + ( 𝑚𝑖𝑛(𝑟𝑖𝑗)−𝑟𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥(𝑟𝑖𝑗)−𝑚𝑖𝑛(𝑟𝑖𝑗) ) (min) (3)
3. Menghitung Utilitas Marjinal ( 𝑢 𝑖𝑗 )
𝑢 𝑖𝑗 = 𝑒 (𝑟𝑖𝑗 ∗ ) 2 −1 1.71 (4)
4. Menghitung Utilitas Akhir ( 𝑢 𝑖 )
𝑢 𝑖 = ∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ∗ 𝑤 𝑖𝑗 (5)

## 2.6 Pembobotan Rank Order Centroid (ROC)
Pembobotan  ROC  digunakan untuk  menjaga  konsistensi  dari  tiap  kriteria  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini[17]–[20]. Agar memperoleh nilai bobot (W), dengan persamaan dibawah ini:
𝑊 𝑚 = 1 m ∑ = 1( 1 i ) m 1 (6)
Hasil dari W m , yaitu bernilai 1.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam merekrut kepala gudang, penerapan metode MAUT dengan pembobotan ROC memerlukan kriteria dan alternatif serta bobot untuk melakukan  perhitungan guna memperoleh  peringkat alternatif.

## 3.1 Penentuan Kriteria, Bobot dan Alternatif
Data yang dipakai dalam rekrutmen kepala gudang. Proses awal dari rekrut kepala gedung ialah penentuan kriteria, bobot dan alternatif yang dibuat menjadi dasar dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini memakai 5 alternatif dan 6 kriteria.
Mohammad  Aldinugroho  Abdullah,  Penerapan  Metode  MAUT  Dalam  Rekrutmen  Kepala  Gudang  di  Perusahaan

## Dengan Pembobotan ROC
Kriteria kepala gudang pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Kriteria Kepala Gudang
Kriteria Keterangan Jenis C1 Usia Cost C2 Pendidikan Benefit C3 Pengalaman Kerja Benefit C4 Kemampuan Leadership Benefit C5 Kemampuan Microsoft Office & Accurate Benefit C6 Bersedia Bekerja Shift Benefit
Pada tabel 1 dapat dijelaskan yaitu sebagai berikut: a. Usia adalah masa dimana dapat dihitung dari sejak kelahiran hingga saat ini.
b. Pendidikan adalah suatu proses pembelajaran pengetahuan, keterampilan, dan kebiasaan sekumpulan manusia yang diwariskan dari satu generasi ke generasi selanjutnya.
c. Pengalaman  Kerja  adalah  tingkat  penguasaan pengetahuan  serta  keterampilan  seseorang  dalam  pekerjaannya  yang dapat diukur dari masa kerja hingga berakhir.
d. Kemampuan Leadership adalah kemampuan untuk memimpin sejumlah orang atau kelompok untuk mencapai tujuan tertentu.
e. Kemampuan Kemampuan Microsoft Office & Accurate adalah kemampuan dalam mengolah data melalui sejumlah aplikasi komputer yaitu Microsoft Office & Accurate untuk keperluan administrasi.
f. Bersedia Bekerja Shift adalah ketersediaan seseorang untuk mengikuti jadwal kerja baik di pagi, sore maupun malam hari sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
Berdasarkan kriteria diatas dengan metode ROC, maka perhitungannya seperti berikut ini:
W 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1
6
6 = 0.409
W 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1
6 6 = 0.241
W 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1
6 6 = 0.159
W 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 + 1
6 6 = 0.102
W 5 = 0+0+0+0+ 1 5 + 1
6 6 = 0.061
W 6 = 0+0+0+0+0+ 1 6 6 = 0.028
Sehingga diperoleh nilai bobot kriteria yaitu C1=0.409, C2=0.241, C3=0.159, C4=0.102, C5=0.061 dan C6=0.028 . Apabila dijumlahkan C1 sampai C6 mendapatkan total nilai bobot = 1. Berikutnya data alternatif tertera pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Alternatif atau Kepala Gudang No Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 1 Cleo (A1) 30 Tahun  D3  5 Tahun Baik Cukup Baik Bersedia 2 Dindin Samsudin (A2)  40 Tahun  D3  8 Tahun  Sangat Baik  Sangat Baik Bersedia 3 Mahmud (A3) 35 Tahun S1 6 Tahun Baik Baik Bersedia 4 Nugroho (A4) 28 Tahun S1 3 Tahun CukupBaik Baik Tidak Bersedia 5 Alex Abdullah (A5) 26 Tahun  D3  2 Tahun  Cukup Baik  Cukup Baik  Tidak Bersedia
Pada tabel 2 diatas terdapat sejumlah data linguistik seperti S1, D3, Sangat Baik, Baik, Cukup Baik, Bersedia dan Tidak Bersedia. Pembobotan nilai terdapat pada tabel 3 tersebut:
Tabel 3. Bobot Nilai Kriteria
Kriteria Keterangan Nilai C3 S1 2 D3 1 C4 dan Sangat Baik 5 C5 Baik 4 Cukup Baik 3 Kurang 2
Mohammad  Aldinugroho  Abdullah,  Penerapan  Metode  MAUT  Dalam  Rekrutmen  Kepala  Gudang  di  Perusahaan

## Dengan Pembobotan ROC
Tidak Baik 1 C6 Bersedia 2 Tidak Bersedia 1
Setelah pemberian bobot nilai kriteria pada tabel 3 maka berikutnya membuat data rating kecocokan yang terdapat pada tabel 4 tersebut:
Tabel 4. Rating Kecocokan No Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 1 Cleo (A1) 30 1 5 4 3 2 2 Dindin Samsudin (A2) 40 1 8 5 5 2 3 Mahmud (A3) 35 2 6 4 4 2 4 Nugroho (A4) 28 2 3 3 4 1 5 Alex Abdullah (A5) 26 1 2 3 3 1
Setelah  alternatif,  kriteria  yang  telah  dibobotkan  sehingga  mendapatkan  matriks  keputusan,  maka  dilakukan perhitungan metode MAUT tersebut:
a. Mempersiapkan Matriks Keputusan
𝑋 𝑖𝑗 =
{ 30 1 5 40 1 8 35 2 6 4 3 2 5 5 2 4 4 2 28 2 3 26 1 2 3 4 1
3 3 1}
b. Membuat Matriks Normalisasi MAUT dari Matriks Keputusan MAUT
1. Untuk Kriteria C1 (Umur)
𝑟 1,1 ∗ =  1 + ( 30−40 40−26 ) =  1 + ( −10
14 ) = 0,286 Lakukan yang sama untuk 𝑟 2,1 ∗ sampai 𝑟 5,1 ∗ . 2. Untuk Kriteria C2 (Pendidikan) 𝑟 1,2 ∗ = 1−1 2−1 = 0 1 = 0 Lakukan yang sama untuk 𝑟 2,2 ∗ sampai 𝑟 5,5 ∗ . 3. Untuk Kriteria C3 (Pengalaman Kerja)
𝑟 1,3 ∗ = 5−2 8−2 = 3 6 = 0,5
Lakukan yang sama untuk 𝑟 2,3 ∗ sampai 𝑟 5,3 ∗ . 4. Untuk Kriteria C4 (Kemampuan Leadership ) 𝑟 1,4 ∗ = 4−3 5−3 = 1 2 = 0,5
Lakukan yang sama untuk 𝑟 2,4 ∗ sampai 𝑟 5,4 ∗ . 5. Untuk Kriteria C5 (Kemampuan Microsoft Office & Accurate ) 𝑟 1,4 ∗ = 3−3 5−3 = 0 2 = 0 Lakukan yang sama untuk 𝑟 2,5 ∗ sampai 𝑟 5,5 ∗ . 6. Untuk Kriteria C6 (Bersedia Bekerja Shift) 𝑟 1,4 ∗ = 2−1 2−1 = 1 1 = 1 Lakukan yang sama untuk 𝑟 2,6 ∗ sampai 𝑟 5,6 ∗ . Diperoleh matrik ternormalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) sebagai berikut ini:
𝑟 𝑖𝑗 = {
0,286 0 0,5
1 0 1
0,643 1 0,667 0,5
0 1
1 1 1
0,5 0,5 1 0,143 1 0,167
0 0 0 0 0,5 0 0 0 0 } 3. Menghitung Utilitas Marjinal ( 𝑢 𝑖𝑗 ) 1. Untuk Kriteria C1 (Umur)
𝑢 1,1 ∗ = 𝑒(0,286) 2 −1 1.71 = 0,05
Lakukan yang sama untuk 𝑢 2,1 ∗ sampai 𝑢 5,1 ∗ . 2. Untuk Kriteria C2 (Pendidikan)
𝑢 1,2 ∗ = 𝑒(0) 2 −1 1.71 = 0 Lakukan yang sama untuk 𝑢 2,2 ∗ sampai 𝑢 5,2 ∗ .
Mohammad  Aldinugroho  Abdullah,  Penerapan  Metode  MAUT  Dalam  Rekrutmen  Kepala  Gudang  di  Perusahaan

## Dengan Pembobotan ROC
3. Untuk Kriteria C3 (Pengalaman Kerja)
𝑢 1,3 ∗ = 𝑒(0,5) 2 −1 1.71 = 0,166
Lakukan yang sama untuk 𝑢 2,3 ∗ sampai 𝑢 5,3 ∗ . 4. Untuk Kriteria C4 (Kemampuan Leadership ) 𝑢 1,4 ∗ = 𝑒(0,5) 2 −1
1.71 = 0,166
Lakukan yang sama untuk 𝑢 2,4 ∗ sampai 𝑢 5,4 ∗ . 5. Untuk Kriteria C5 (Kemampuan Microsoft Office & Accurate )
𝑢 1,5 ∗ = 𝑒(0) 2 −1 1.71 = 0
Lakukan yang sama untuk 𝑢 2,5 ∗ sampai 𝑢 5,5 ∗ . 6. Untuk Kriteria C6 (Bersedia Bekerja Shift)
𝑢 1,6 ∗ = 𝑒(1) 2 −1 1.71 = 1,005
Lakukan yang sama untuk 𝑢 2,6 ∗ sampai 𝑢 5,6 ∗ . Diperoleh matrik utilitas marjinal ( 𝑢 𝑖𝑗 ∗ ) sebagai berikut:
𝑢 𝑖𝑗 = { 0,05 0 0,166 1,005 0 1,005 0,299 1,005 0,328 0,166 0 1,005 1,005 1,005 1,005 0,166 0,166 1,005 0,012 1,005 0,016 0 0 0 0 0,166 0 0 0 0 }
4. Menghitung Utilitas Akhir ( 𝑢 𝑖 ) 𝑢 1 = (0,05 * 0,409) + (0 * 0,241) + (0,166 * 0,159) + (0,166 * 0,102) + (0 * 0,061) + (1,005 * 0,028)
= 0,02 + 0 + 0,026 + 0,017 + 0 + 0,028
= 0,091
Lakukan yang sama untuk 𝑢 2 ∗ sampai dengan 𝑢 15 ∗ .
Tabel 5. Hasil Perhitungan Metode MAUT
No Alternatif Nilai Ui 1 Cleo (A1) 0,091 2 Dindin Samsudin (A2) 0,761 3 Mahmud (A3) 0,471 4 Nugroho (A4) 0,259 5 Alex Abdullah (A5) 0
Dari tabel hasil perhitungan metode MAUT maka akan dibuat peringkat alternatif mulai dari yang tertinggi hingga terendah yang terdapat pada tabel 6 tersebut:
Tabel 6. Peringkat Alternatif No Alternatif Nilai Ui Peringkat 1 Dindin Samsudin (A2) 0,761 1 2 Mahmud (A3) 0,471 2 3 Nugroho (A4) 0,259 3 4 Cleo (A1) 0,091 4 5 Alex Abdullah (A5) 0 5
Dari  tabel  perangkingan  alternatif  diatas  maka  dapat  diambil  hasil  yaitu  alternatif  A2  atas  nama  “Dindin Samsudin”. dengan nilai Ui = 0,761 yang diterima sebagai kepala gudang.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan dari hasil penelitian mengenai rekrutmen kepala gudang menerapkan metode MAUT dengan pembobotan ROC serta dapat menentukan setiap alternatif dan membuat perangkingan, hasil akhir yang diperoleh  yaitu A2 atas nama “Dindin Samsudin” dengan nilai Ui = 0,761 yang diterima sebagai kepala gudang. Dalam mengambil suatu keputusan dengan alternatif dan kriteria, metode MAUT dengan pembobotan ROC merupakan keputusan tepat untuk dipakai karena menghitung nilai utilitas akhir. Penulis memiliki harapan supaya penelitian yang sudah dikerjakan ini bisa berjalan baik dan bisa menjadi rekomendasi dalam hal rekrutmen kepala gudang pada penelitian berikutnya.

## REFERENCES
[1]  Z. M. Arini, D. J. Sitanggang, M. Ali, and S. Aripin, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Facial Wash Terbaik
Mohammad  Aldinugroho  Abdullah,  Penerapan  Metode  MAUT  Dalam  Rekrutmen  Kepala  Gudang  di  Perusahaan

## Dengan Pembobotan ROC
yang digunakan pada kulit berminyak dengan menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ) dan Pembobotan Rank Order Centroid ( ROC ),” pp. 317–324, 2022.
[2]  J.  Hutagalung,  A.  H.  Nasyuha,  and  T.  Pradita,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Kelayakan  Lahan Pembibitan  Menggunakan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory,”  vol.  4,  no.  1,  pp.  79–87,  2022,  doi: 10.47065/josyc.v4i1.2429.
[3]  Y. F. Hutahaean and M. Harahap, “Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Tenaga Kerja Honorer Implementasi Metode MAUT Pada Dinas Perkebunan Provinsi Sumatera Utara JURNAL MEDIA INFORMATIKA [ JUMIN ],” vol. 3, pp. 79–91, 2022.
[4]  M. M. Boangmanalu and B. Purba, “Implementasi Metode MAUT Dalam Seleksi Calon Marketing Retail dengan menerapkan pembobotan ROC,” vol. 16, no. 2, pp. 81–91, 2022.
[5]  I. Saputra and R. N. Siregar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik CV. Aurelia Weida Prima Medan Dengan Metode Maut,” vol. 3, no. 1, 2022.
[6]  T.  I.  Santosa  and  R.  Sari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Media  Pembelajaran  Online  Menggunakan Metode TOPSIS,” vol. 5, no. 1, pp. 94–100, 2020.
[7]  I. G. Hendrayana and G. S. Mahendra, “Perancangan Metode AHP-MOORA Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Paket Wisata,” no. September, pp. 143–149, 2019.
[8]  A. Harahap, M. W. Zendrato, Endhika, T. T. E. Ndruru, M. P. Daulay, and M. ko. Muhammad Syahrizal, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Fitur Baru Yang Paling Dikomendasikan Pada Aplikasi Website Universitas Budi Darma Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT),” pp. 363–368, 2022.
[9]  R.  M.  Simanjoran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dosen  Terbaik  dengan  menggunakan  Metode TOPSIS,” vol. 4, no. 1, pp. 10–15, 2019.
[10]  L. Irvana and N. Mariana, “Penerapan Metode COPRAS Untuk Pemilihan SMK Jurusan TKJ Kota Semarang,” vol. 11, pp. 201–207, 2022.
[11]  I.  Ismarmiaty  and  A.  Rizky,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Perekrutan  Karyawan  PT.  Cakra  Mobilindo Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 20, no. 1, pp. 117–128, 2020, doi: 10.30812/matrik.v20i1.827.
[12]  B. Aprilia and A. H. Azhar, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kepala Gudang Pada PT. Charoen Pokphand Medan Menggunakan Metode SMART,” vol. 1, no. 3, 2022.
[13]  A.  Rifqi  and  R.  T.  Aldisa,  “Analisa  Perbandingan  Metode  MAUT  dan  Metode  TOPSIS  Dengan  Menggunakan Pembobotan ROC Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Kepala Desa,” vol. 4, no. 4, pp. 1413– 1422, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3829.
[14]  A. M. I. Buna, C. Y. Gobel, Z. Dunggio, and D. R. Haluti, “Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory Pada Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Bantuan  Untuk  Madrasah,”  vol.  9,  no.  6,  pp.  1901–1909,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5150.
[15]  M. Isla and A. H. Ali, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Kontrak Menggunakan Metode Multy Attribute Utlity Theory (MAUT) (Studi Kasus : PT. Telkom Marisa),” vol. 1, no. 1, pp. 1–18, 2022.
[16]  Y. Thanri, L. Tanti, B. S. Riza, J. Iriani, and A. Alfitra, “Penerapan Metode MAUT sebagai Model Penentuan Bahan Alami Penghilang Noda Kopi Pada Pakaian,” vol. 7, no. 2, pp. 117–128, 2023.
[17]  A. Triayudi, J. D. Rajagukguk, and Mesran, “Implementasi Metode MAUT Dalam Menentukan Prioritas Produk Unggulan Daerah Dengan Menerapkan Pembobotan ROC,” vol. 3, no. 4, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2216.
[18]  A. Yunaldi, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Kombinasi Metode SAW dan ROC,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 4, p. 376, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1511.
[19]  R. Kharisman Ndruru, “Penerapan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Pemilihan Jaksa Terbaik Pada Kejaksaan Negeri Medan,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 367–372, 2020.
[20]  D. L. G. Erni Weldus Sihombing and M. S. Wydia Tiara Lumban Gaol, “PENERAPAN METODE SAW (SIMPLE ADDTIIVE WEIGHTING ) DAN ROC (RANK ORDER  CENTROID) DALAM  PEMILIHAN SISWA-SISWA BERPRESTASI DI SMP NEGERI 44 MEDAN,” vol. 6, no. 1, pp. 52–62, 2021.