## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3265
Analisa Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan Calon Karyawan Tetap Menerapkan Pembobotan
Rank Order Centroid ( ROC)
Abdul Karim 1 , Shinta Esabella 2,* , Kusmanto 3 , Mesran 1 , Uswatun Hasanah 1
1 Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Rekayasa Sistem, Universitas Teknologi Sumbawa, Sumbawa, Indonesia Prodi Teknik Informatika, Universitas Al Washliyah Labuhanbatu, Rantauprapat, Indonesia Email: 1 abdkarim6@gmail.com, 2,* shinta.esabella@uts.ac.id, 3 kusnabara03@gmail.com, 4 mesran.skom.mkom@gmail.com,
5 uh15520@gmail.com Email Penulis Korespondensi: shinta.esabella@uts.ac.id
Abstrak− Bagi  perusahaan  karyawan  merupakan  aspek  penting  yang  harus  didukung  dengan  sumber  daya  manusia  yang berkualitas. Dalam pemilihan karyawan tetap biasanya pimpinan dalam sebuah perusahaan melakukan proses seleksi secara objektif sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Namun seringkali pimpinan menghadapi beberapa permasalahan dalam proses  ini  seperti  pemilihan  dilakukan  secara  bertahap  sehingga  memakan  waktu  yang  cukup  lama  dan  penilaian  calon karyawan  yang  masih  dilakukan  manual  membuat  kesalahan  sering  terjadi.  Maka  dari  itu  dibutuhkan  sebuah  sistem pendukung  keputusan  sebagai  solusi  dari  permasalahan    tersebut  dengan  menerapkan  perbandingan  metode Operational Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA)  dan  metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)  serta  pembobotan  yang diperoleh dengan metode Rank Order Centroid (ROC). Hasil pengujian memperoleh alternatif terbaik yang dianggap layak sebagai karyawan tetap berada pada alternatif yang sama yaitu A 5 atas nama Risa Sabrani. Pada metode OCRA menghasilkan nilai  preferensi  terbaik  sebesar  1.56  sedangkan  pada  metode  MAUT  menghasilkan  nilai  preferensi  terbaik  sebesar  0.456 sebagai peringkat pertama.
Kata Kunci: Karyawan Tetap; OCRA; MAUT; ROC
Abstract− For  companies,  employees  are  an  important  aspect  that  must  be  supported  by  quality  human  resources.  In  the selection of permanent employees, usually the leadership in a company conducts an objective selection process in accordance with predetermined criteria. However, leaders often face several problems in this process, such as the selection is carried out in stages so that it takes a long time and the assessment of prospective employees is still done manually, making mistakes often occur. Therefore, a decision support system is needed as a solution to these problems by applying a comparison of the Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) method and the Multi Attribute Utility Theory (MAUT) method and the  weighting  obtained  by  the  Rank  Order  Centroid  (ROC)  method.  The  test  results  obtained  the  best  alternative  that  is considered feasible as a permanent employee is in the same alternative, namely A 5 on behalf of Risa Sabrani. The OCRA method produces the best preference value of 1.56 while the MAUT method produces the best preference value of 0.456 as the first rank.
Keywords: Permanent Employees; OCRA; MAUT; ROC

## 1. PENDAHULUAN
Karyawan  merupakan  aspek  penting  bagi  suatu  organisasi  yang  didalamya  terdapat  institusi,  departemen  atau perusahaan.  Sebuah  perusahaan  yang  memiliki  karyawan  berkualitas  dapat  membuat  kelangsungan, perkembangan, dan kemajuan yang spesifik bagi perusahaan. Sumber daya manusia yang berkualitas juga dapat meningkatkan  laba  secara  pesat  dan  memiliki  kemampuan  bersaing  sejalan  dengan  perkembangan  zaman  saat ini[1], [2].
Karyawan dalam perusahaan swasta ataupun perusahaan pemerintah terdapat kesamaan dalam perekrutan calon  karyawan  baru  dengan  menerapkan  sistem  karyawan  kontrak  sebelum  diangkat  menjadi  karyawan  tetap. Karyawan  kontrak  merupakan  karyawan  yang  dipekerjakan  untuk  menyelesaikan  tugas  rutin  perusahaan  serta keberlangsungan  masa  kerja  yang  tidak  dapat  dijamin.  Keberlangsungan  masa  kerja  karyawan  kontrak ditentukan  oleh  prestasi  kerjanya.  Karyawan  kontrak  yang  memiliki  prestasi  kerja  yang  bagus  akan dipertahankan  oleh  perusahaan  namun  sebaliknya  jika  karyawan  tidak  memiliki  peningkatan  prestasi  dalam pekerjaannya maka perusahaan  berhak memberhentikan karyawan dan dianggap tidak layak menjadi  karyawan tetap[3].
Biasanya pimpinan dalam sebuah perusahaan melakukan proses seleksi penerimaan calon karyawan tetap secara objektif sesuai  dengan kebutuhan perusahaan.  Beberapa kriteria yang dijadikan standar penilaian seperti Kinerja,  Kedisiplinan,  Loyalitas,  pendidikan,  status  keluarga,  Lama  Bekerja,  dan  Usia. Namun  seringkali pimpinan  menghadapi  beberapa  permasalahan  dalam  proses  ini  seperti  pemilihan  dilakukan  secara  bertahap sehingga  memakan  waktu  yang  cukup  lama  dan  penilaian  calon  karyawan  yang  masih  dilakukan  manual membuat  kesalahan  sering  terjadi.  Untuk  mengatasi  permasalahan  dalam  proses  perubahan  status  karyawan kontrak menjadi karyawan tetap secara adil, tepat, dan transparan maka dibutuhkanlah suatu Sistem Pendukung

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3265
Keputusan ( Decision Support System ) yang dapat memberikan solusi terbaik sehingga karyawan dan perusahaan tidak merasa saling dirugikan[4].
Sistem  Pendukung  Keputusan  ( Decision  Support  System )  merupakan  sistem  yang  mendukung  kerja seorang  manajer  dalam  memecahkan  masalah  semi  terstruktur  dengan  memberikan  informasi  atau  usulan tertentu yang mengarah pada sebuah keputusan[5], [6]. Komponen-komponen penting dalam Sistem Pendukung Keputusan  ( Decision  Support  System )  berupa Database  Management  System  (DBMS) , Model  Management, Communication  dan  Knowledge  Management. Metode-metode  yang  terdapat  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  antara  lain Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique (SMART), Vise  Kriterijumska  Optimizacija Kompromisno  Resenje (VIKOR), Superiority  and  Inferiority  Ranking (SIR), The  Additive  Ratio  Assessment (ARAS), Stepwise Weight Assessment  Ratio Analysis (SWARA), Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC), Evaluation  based  on  Distance  from  Average  Solution (EDAS), Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation TecHnique (MACBETH), ELECTRE I-II-III, PROMETHEE I-II-III, EXPROM I&II, Preference Selection Index (PSI)[7]–[11].
Beberapa penelitian terkait yang dijadikan acuan dalam pembuatan penelitian ini berdasarkan kesamaan metode  yang  digunakan  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  E.  Aytac  Adali,dkk  pada  tahun  2018  yang membahas tentang pemilihan hotel terbaik menerapkan metode  SWARA dan metode  OCRA dengan perolehan alternatif  tertinggi sebesar  0,210  pada  alternatif A 2 [12] . Pada  penelitian  yang  dilakukan  pada  tahun  2019  oleh Nilsen Kundak yang membahas mengenai perbandingan metode EATWOS dan metode OCRA dalam pemilihan supplier  yang  menghasilkan  alternatif  terbaik  sebesar  0,0650  di  alternatif  A 2 [13] . Penelitian  yang  sudah dilakukan oleh Mihuandayani,dkk di tahun 2020 yang berisi tentang pemilihan rekrutmen karyawan perusahaan menggunakan  metode  MAUT  memperoleh  hasil  perhitungan  alternatif  terbaik  pada  A 1 dengan  perolehan  nilai sebesar 1,00[14]. Pada penelitian yang dilakukan oleh Ahmadi Irmansyah Lubis,dkk pada tahun 2020 membahas perbandingan  metode  SAW  dan  MOORA  menggunakan Rank  Order  Centroid (ROC)  untuk  pembobotan mendapatkan  hasil  nilai  alternatif  terbaik  sebesar  0,115389  pada  alternatif  A 132 [15] . Dalam penelitian  yang dilakukan  oleh  Taufik,dkk  pada  tahun  2021  mengenai  penerapan  metode  MAUT  dalam  proses  penyeleksian diplomat  menghasilkan  perolehan  tertinggi  pada  alternatif  A 4 dengan  nilai  sebesar  19  sebagai  perangkingan pertama[16].
Berdasarkan  penelitian  terkait  yang  menjadi  acuan  serta  permasalahan  yang  telah  dipaparkan  diatas, penulis  tertarik  melakukan  perbandingan Metode Operational  Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA)  dan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)  sebagai  penghasil  alternatif  terbaik  serta  nilai  bobot  yang diperoleh  dari  penerapan  Metode Rank  Order  Centroid ( ROC)  dalam  pemilihan  karyawan  tetap.  Tujuan  dari penelitian  ini  berupa  hasil  penelitian  yang  diharapkan  mampu  membantu  pihak  perusahaan  dalam menentukan calon karyawan tetap yang lebih akurat serta penelitian ini dapat menambah pengetahuan bagi pembaca dan bisa menjadi referensi bagi penulis lainnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Karyawan Tetap
Karyawan tetap adalah karyawan yang memiliki perjanjian kerja dengan perusahaan dalam jangka waktu lama, memiliki  hak  yang  jauh  lebih  besar  dalam  perusahaan  serta  cenderung  lebih  aman  dalam  kepastian  lapangan pekerjaan[17].

## 2.2 Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA)
Metode Operational  Competitiveness Rating  Analysis (OCRA) adalah sebuah teknik pengukuran efisiensi  non- parametrik  yang  diusulkan    untuk    menyelesaikan  masalah  kinerja    pengukuran  dan    analisa  produktivitas, namun  belakangan  ini  metode Operational  Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA)  juga  dapat  digunakan untuk  menyelesaikan  berbagai  masalah  dalam  literatur  studi  yang    menerapkan  metode Operational Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA)  dalam  bidang  yang  berbeda[18].  Adapun  langkah–langkah penyelesaian  masalah  menggunakan  Metode Operational  Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA)  sebagai berikut[18]–[20]:
1. Membentuk Matriks Keputusan [𝑋 𝑖𝑗 ]
X = [𝑋 𝑖𝑗 ] mxn = [ 𝑋 11 ⋯ 𝑋 12 … 𝑋 1𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑋 21 ⋯ 𝑋 22 … 𝑋 2𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑋 𝑚1 … 𝑋 𝑚2 … 𝑋 𝑚𝑛 ]
i = 1,….m; j = 1,2,….,n (1)
2. Menghitung  preferensi  perhitungan  hanya  untuk  nilai  kinerja  dari  alternatif  untuk  kriteria  yang  akan diminimalkan(Cost)
𝐼̅ 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑔 𝑗=1 𝑚𝑎𝑥(𝑋 𝑖𝑗 )−𝑋 𝑖𝑗 𝑚𝑖𝑛(𝑋 𝑖𝑗 ) (i = 1,2,…., m; j=1,2,….g) (2)
3. Menghitung peringkat preferensi linier setiap alternatif untuk kriteria yang akan diminimalkan(Cost)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3265
𝐼̿ 𝑖 = 𝐼̅ 𝑖 − min(𝐼̅ 𝑖 ) (3)
4. Menghitung  preferensi  perhitungan  hanya  untuk  nilai  kinerja  dari  alternatif  untuk  kriteria  yang  akan dimaksimalkan(Benefit)
𝑂̅ 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑋 𝑖𝑗 −𝑚𝑖𝑛(𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑚𝑖𝑛(𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑗=𝑔+1
(i=1,2,…., m; j=g+1,g+2,….,n) (4)
5. Menghitung  peringkat  preferensi  linier  dari  setiap  alternatif  untuk  kriteria  yang  akan  dimaksimalkan (Benefit)
𝑂̿ 𝑖 = 𝑂̅ 𝑖 − 𝑚𝑖𝑛(𝑂̅ 𝑖 ) (5)
6. Menghitung nilai preferensi total untuk setiap alternatif
𝑃 𝑖 = (𝐼̿ 𝑖 + 𝑂̿ 𝑖 ) − min⁡(𝐼̿ + 𝑂̿) (i=1,2,….,m) (6)

## 2.3 Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Metode Multi  Atribute  Utility  Theory (MAUT)  adalah  sebuah  skema  yang  evaluasi  akhir  v(x)  suatu  objek  x diartikan sebagai bobot yang dijumlahkan dengan nilai yang relevan terhadap nilai dimensinya. Dengan kata lain disebut  sebagai  nilai  utilitas.  Metode Multi  Atribute  Utility  Theory (MAUT)  digunakan  untuk  mengubah beberapa  kepentingan  menjadi  nilai  numerik  dengan  skala  0-1,  dimana  0  mewakili  pilihan  terburuk  dan  1 sebagai  pilihan  terbaik[21].    Berikut  merupakan  langkah-langkah  penerapan  metode Multi  Atribute  Utility Theory (MAUT)[22]: 1. Mempersiapkan Matriks Keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑟 11 … 𝑟 1𝑗 … 𝑟 1𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑟 𝑖1 … 𝑟 𝑖𝑗 … 𝑟 𝑖𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑟 𝑚1 … 𝑟 𝑚𝑗 … 𝑟 𝑚𝑛 ]
; i = 1,…, m, j = 1,…,n (7)
2. Menghitung Matriks Normalisasi (𝑟 𝑖𝑗 ∗ )
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 𝑟 𝑖𝑗⁡ −⁡𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 ) 𝑚𝑎𝑥(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 ) ; i = 1,…, m, j = 1,…,n (8)
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 1 + ( 𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑟 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 ) ) ; i = 1,…, m, j = 1,…,n (9)
3. Menghitung Nilai Marginal Utilitas (𝑢 𝑖𝑗 )
𝑢 𝑖𝑗 = 𝑒(𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) 2 −⁡1
1.71 ; i = 1,…, m, j = 1,…,n (10)
4. Mengitung Nilai Utilitas Akhir (Nilai Preferensi) 𝑈 𝑖 = ∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 . 𝑤 𝑗 ;   i = 1,…, m (11)

## 2.4 Metode Rank Order Centroid (ROC)
Metode Rank Order Centroid (ROC) didasarkan pada pemberian bobot dengan berdasarkan tingkat kepentingan dari  kriteria,  dengan  memberikan  bobot  pada  setiap  kriteria  sesuai  ranking  yang  dinilai  berdasarkan  tingkat prioritas. Biasanya memiliki pernyataan seperti  “Kriteria 1 lebih penting dari kriteria 2, kriteria 2 lebih penting dari  kriteria  3  dan  seterusnya  hingga  kriteria  ke  n”.  Dalam  menentukan  prioritasnya  dimana  nilai  tertinggi merupakan  nilai  yang  paling  penting  diantara  nilai  lainnya[23].Sehingga  didapat  gambaran  dari  kepentingan setiap kriteria seperti berikut ini[20], [24], [25]:
𝐶 1 > 𝐶 2 > 𝐶 3 > 𝐶 4 … . 𝐶 𝑚 (12)
Maka,
𝑊 1 > 𝑊 2 > 𝑊 3 > 𝑊 4 . . . . 𝑊 𝑚 (13)
Sehingga nilai bobot (W), dapat dihasilkan dengan rumus berikut:
𝑤 𝑚 = ⁡ 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 (14)
Hasil dari 𝑊 𝑚 adalah bernilai 1
2.5 Tahapan Penelitian
Adapun tahap-tahap yang dilakukan penulis dalam penelitian ini sebagai berikut : 1. Identifikasi Masalah,  penulis menganalisa permasalahan yang berkaitan dengan karyawan tetap dan metode yang sesuai dalam pencarian solusi terhadap masalah.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3265
2. Literatur Review, tahapan pencarian data serta informasi yang berkaitan dengan permasalahan melalui buku, e-book dan artikel yang sesuai dengan objek penelitian ini.
3. Analisa  dan  Penerapan  Metode,  pada  tahap  ini  penulis  menggunakan  metode  OCRA  dan  metode  MAUT serta  pembobotan  dilakukan  dengan  bantuan  metode  ROC  untuk  mendapatkan  solusi  terbaik  bagi permasalahan yang sedang diteliti.
4. Analisa  Komparasi  Metode  MAUT  dan  OCRA,  pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  metode OCRA  dan  metode  MAUT  terhadap  keseluruhan  sampel  data  meliputi  pengujian  terhadap  kriteria,  bobot, dan alternatif yang digunakan dalam penelitian ini.
5. Laporan  Penelitian,  hasil  laporan  dari  tahapan-tahapan  penelitian  yang  sudah  dilakukan  penulis  meliputi solusi dari masalah, hasil penggunaan metode, dan berisi kesimpulan dari penelitian ini.
Beberapa tahapan diatas dapat digambarkan seperti bagan dibawah ini :

## Gambar 2.1 Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode Operational  Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA)  dan  Metode Multi-Attribute  Utility Theory (MAUT) digunakan untuk mencari solusi dari permasalahan pemilihan calon karyawan tetap dengan mengambil tujuh  sampel  data  alternatif  yang  dianggap  telah  memenuhi  kriteria.  Proses  penjabaran    serta  penerapan  data tersebut dapat terlihat jelas seperti berikut ini :

## 3.1 Penerapan Alternatif
Penerapan alternatif berfungsi untuk memilih calon karyawan tetap yang dianggap memenuhi kriteria yang telah di tetapkan. Berikut merupakan data alternatif karyawan seperti yang terlihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 1. Data Alternatif Karyawan Alternatif Nama Karyawan 𝐴 1 Faris Fathurrahman 𝐴 2 Desi Dwi Rahayu 𝐴 3 Zulfikar Muttaqin 𝐴 4 Syaiful Iman 𝐴 5 Risa Sabrani 𝐴 6 Resky Rivaldi 𝐴 7 Ahmad Fadil

## 3.2 Penerapan Kriteria
Analisa dan Penerapan metode dalam penelitian Mulai Pembentukan Nilai Bobot Menggunakan Metode Rank
Order Centroid (ROC)
1. Menentukan kriteria 2. Menentukan tingkat prioritas(i)
3. Menentukan nilai bobot(W) Penerapan Metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT)
1. Membentuk Matriks Keputusan
2. Menghitung Matriks Normalisasi
3. Menghitung Nilai Marginal Utilitas 4. Mengitung Nilai Utilitas Akhir
Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA)
1. Membentuk Matriks Keputusan
2. Menghitung peringkat preferensi untuk kriteria Cost
3. Hitung peringkat preferensi linier dari setiap alternatif untuk kriteria Cost 4. Menghitung peringkat preferensi untuk kriteria Benefit
5. Hitung peringkat preferensi linier dari setiap alternatif untuk kriteria
Benefit
6. Hitung nilai preferensi total Identifikasi Masalah Literatur Review Selesai Analisa Komparasi Metode MAUT dan OCRA Pembuatan Laporan Hasil Penelitian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3265
Dalam menentukan calon karyawan tetap terdapat kriteria-kriteria yang harus dipenuhi seperti yang terlihat pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2 . Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis 𝐶 1 Kinerja Benefit 𝐶 2 Kedisiplinan Benefit 𝐶 3 Loyalitas Benefit 𝐶 4 Pendidikan Benefit C 5 Status Keluarga  Benefit 𝐶 6 Lama Bekerja Cost 𝐶 7 Usia Cost Keterangan Kriteria Pada tabel 2: Kinerja : Hasil yang dicapai karyawan tersebut dalam pekerjaanya Kedisiplinan : Sifat seorang karyawan yang secara sadar mematuhi aturan-aturan dalam perusahaan Loyalitas : Kualitas kesetiaan atau kepatuhan seorang karyawan kepada perusahaan Pendidikan : Karyawan minimal lulusan SMA Status Keluarga : Prioritas karyawan belum menikah lebih utama daripada yang sudah menikah Lama Bekerja : Karyawan sudah bekerja minimal 2 tahun dalam perusahan tersebut Usia : Karyawan yang berumur diatas 25 tahun

## 3.3 Penerapan Metode Rank Order Centroid (ROC)
Dalam  pemilihan  karyawan  tetap  terdapat  kriteria-kriteria  yang  harus  dipenuhi  dan  pembuatan  bobot  pada penelitian menggunakan metode Rank Order Centroid (ROC). Rank Order Centroid (ROC) merupakan metode dalam  mendapatkan  nilai-nilai  bobot  yang  diperlukan  dalam  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan.  Metode ROC  dibuat  berdasarkan  kriteria  yang  dianggap  sebagai  prioritas  dengan  cara  memberikan  bobot  kriteria berdasarkan  penilaian  ranking  prioritas.  Prioritas  diberikan  kepada  nilai  tertinggi  sebagai  penilaian  paling penting  dari  nilai  lainnya[26].  Pembobotan  nilai  dengan  menggunakan  metode Rank  Order  Centroid (ROC) terhadap kriteria diatas menghasilkan perhitungan seperti dibawah ini:
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1
7 7 = 0,37 𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1
3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1
7 7 = 0,23
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1
4 + 1 5 + 1 6 + 1
7 7 = 0,16
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1
5 + 1 6 + 1
7 7 = 0,11
𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 + 1
6 + 1
7 7 = 0,07 𝑊 6 = 0+0+0+0+0+ 1 6 + 1
7 7 = 0,04 𝑊 7 = 0+0+0+0+0+0+ 1 7
7 = 0,02
Sehingga  bobot  untuk 𝐶 1 yaitu  0.37, 𝐶 2 yaitu  0.23, 𝐶 3 yaitu  0.16, 𝐶 4 yaitu  0.11, 𝐶 5 yaitu  0.07, ⁡𝐶 6 yaitu 0.04, dan ⁡𝐶 7 yaitu 0.02. Alternatif dan kriteria yang sudah dilakukan pembobotan  terlihat pada tabel 3 dibawah ini :
Tabel 3. Bobot dan Kriteria Karyawan Kriteria Keterangan Bobot Jenis 𝐶 1 Kinerja 0,37 Benefit C 2 Kedisiplinan 0,23 Benefit 𝐶 3 Loyalitas 0,16 Benefit 𝐶 4 Pendidikan 0,11 Benefit 𝐶 5 Status Keluarga 0,07 Benefit 𝐶 6 Lama Bekerja 0,04 Cost 𝐶 7 Usia 0,02 Cost
Tabel 4. Data Alternatif dan Kriteria

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3265
Alternatif Kinerja ( 𝐶 1 ) Kedisiplinan ( 𝐶 2 ) Loyalitas ( 𝐶 3 ) Pendidikan ( 𝐶 4 ) Status Keluarga ( 𝐶 5 ) Lama Bekerja ( 𝐶 6 ) Usia ( 𝐶 7 ) 𝐴 1 Baik Cukup Sangat Baik SMA Belum Menikah 3 28 𝐴 2 Sangat Baik Kurang Cukup SMA Belum Menikah 4 29 𝐴 3 Cukup Sangat Baik Baik S1 Menikah 3 27 𝐴 4 Kurang Baik Cukup SMA Belum Menikah 2 25 𝐴 5 Sangat Baik Sangat Baik Baik S1 Menikah 5 30 𝐴 6 Cukup Cukup Kurang SMA Belum Menikah 1 24 𝐴 7 Baik Sangat Baik Cukup S1 Menikah 2 26
Pada tabel 4 diatas masih terdapat data berjenis linguistik, maka dari itu diperlukan pembobotan terlebih dahulu agar mendapatkan nilai angka seperti yang terlihat pada tabel 5, 6 dan 7 dibawah ini:
Tabel 5. Nilai Bobot C 1 , C 2 , dan C 3 Keterangan Bobot Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang 1 Tabel 6. Nilai Bobot C 4 Keterangan  Bobot S1 2 SMA 1 Tabel 7. Nilai Bobot C 5 Keterangan Bobot Belum Menikah 2 Menikah 1
Kriteria-kriteria setelah dilakukan pembobotan akan terlihat seperti tabel 8 dibawah ini:
Tabel 8. Data Rating Kecocokan Setelah Pembobotan Alternatif 𝐶 1 𝐶 2 𝐶 3 𝐶 4 𝐶 5 𝐶 6 𝐶 7 𝐴 1 3 2 4 1 2 3 28
𝐴 2 4 1 2 1 2 4 29
𝐴 3 2 4 3 2 1 3 27
𝐴 4 1 3 2 1 2 2 25
𝐴 5 4 4 3 2 1 5 30
𝐴 6 2 2 1 1 2 1 24
𝐴 7 3 4 2 2 1 2 26

## 3.4 Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA)
Adapun  langkah-langkah  perhitungan  data  terhadap  rating  kecocokan  dengan  metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) sebagai berikut :
1. Membentuk matriks keputusan
X = [𝑋 𝑖𝑗 ] mxn = [ 3 2 4 1 2 3 28 4 1 2 1 2 4 29 2 4 3 2 1 3 27 1 3 2 1 2 2 25 4 4 3 2 1 5 30 2 2 1 1 2 1 24 3 4 2 2 1 2 26]
2. Menghitung peringkat preferensi untuk kriteria yang  akan diminimalkan (Cost) Untuk kriteria C 6 dan kriteria C 7 𝐼̅ 1 = ∑ (0.04 5−3 1 ) + (0.02 30−28 24 ) = ∑ 0.08 + 0.0016 = 0.0816
𝐼̅ 2 = ∑ (0.04 5−4 1 ) + (0.02 30−29 24 ) = ∑ 0.04 + 0.0008 = 0.0408⁡
𝐼̅ 3 = ∑ (0.04 5−3 1 ) + (0.02 30−27 24 ) = ∑ 0.08 + 0.0025 = 0.0825
𝐼̅ 4 = ∑ (0.04 5−2 1 ) + (0.02 30−25 24 ) = ∑ 0.12 + 0.0041 = 0.1241

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3265
𝐼̅ 5 = ∑ (0.04 5−5 1 ) + (0.02 30−30
24 ) = ∑ 0.00 + 0. 0000 = 0.0000
𝐼̅ 6 = ∑ (0.04 5−1 1 ) + (0.02 30−24 24 ) = ∑ 0.16 + 0. 005 = 0.⁡ 165
𝐼̅ 7 = ∑ (0.04 5−2 1 ) + (0.02 30−26 24 ) = ∑ 0.12 + 0.0033 = 0.⁡ 1233
3. Menghitung peringkat preferensi linier dari setiap alternatif untuk kriteria yang akan diminimalkan (Cost) 𝐼̿ 1 = 0.0816 − 0.000 = 0.0816
𝐼̿ 2 = 0.0408 − 0.000 = 0.0408 𝐼̿ 3 = 0.0825 − 0.000 = 0.0825 𝐼̿ 4 = 0.1241 − 0.000 = 0.1241 𝐼̿ 5 = 0.0000 − 0.000 = 0.000 0 𝐼̿ 6 = 0.165 − 0.000 = 0.165 𝐼̿ 7 = 0.1233 − 0.000 = 0.1233
4. Menghitung peringkat preferensi untuk kriteria yang akan dimaksimalkan (Benefit) Untuk kriteria C 1 , kriteria C 2 , kriteria C 3 , kriteria C 4 , dan kriteria C 5 𝑂̅ 1 = ∑ (0.37 3−1 1 ) + (0.23 2−1 1 ) + (0.16 4−1 1 ) + (0.11 1−1 1 ) + (0.07 2−1 1 ) = ⁡ ∑ 0.74 + 0.23 + 0.48 + 0 + 0.07 = 1.52 𝑂̅ 2 = ∑ (0.37 4−1 1 ) + (0.23 1−1 1 ) + (0.16 2−1 1 ) + (0.11 1−1 1 ) + (0.07 2−1 1 ) = ⁡ ∑ 1.11 + 0 + 0.16 + 0 + 0.07 = 1. 34 𝑂̅ 3 = ∑ (0.37 2−1 1 ) + (0.23 4−1 1 ) + (0.16 3−1 1 ) + (0.11 2−1 1 ) + (0.07 1−1 1 ) = ⁡ ∑ 0.37 + 0.69 + 0.32 + 0.11 + 0. = 1.49 𝑂̅ 4 = ∑ (0.37 1−1 1 ) + (0.23 3−1 1 ) + (0.16 2−1 1 ) + (0.11 1−1 1 ) + (0.07 2−1 1 ) = ⁡ ∑ 0 + 0.46 + 0.16 + 0 + 0.07 = 0.69 𝑂̅ 5 = ∑ (0.37 4−1 1 ) + (0.23 4−1 1 ) + (0.16 3−1 1 ) + (0.11 2−1 1 ) + (0.07 1−1 1 ) = ⁡ ∑ 1.11 + 0.69 + 0.32 + 0.11 + 0 = 2.23 𝑂̅ 6 = ∑ (0.37 2−1 1 ) + (0.23 2−1 1 ) + (0.16 1−1 1 ) + (0.11 1−1 1 ) + (0.07 2−1 1 ) = ⁡ ∑ 0.37 + 0.23 + 0 + 0 + 0.07 = 0.67 𝑂̅ 7 = ∑ (0.37 3−1 1 ) + (0.23 4−1 1 ) + (0.16 2−1 1 ) + (0.11 2−1 1 ) + (0.07 1−1 1 ) = ⁡ ∑ 0.74 + 0.69 + 0.16 + 0.11 + 0 = 1.70
5. Menghitung peringkat preferensi linier dari setiap alternatif untuk kriteria yang akan dimaksimalkan (Benefit)
𝑂̿ 1 = ⁡1.52 − 0.67 = 0.85 𝑂̿ 2 = ⁡1.34 − 0.67 = 0.67 𝑂̿ 3 = ⁡1.49 − 0.67 = 0.82 𝑂̿ 4 = ⁡0.69 − 0.67 = 0.02 𝑂̿ 5 = ⁡2.23 − 0.67 = 1.56 𝑂̿ 6 = ⁡0.67 − 0.67 = 0.00 𝑂̿ 7 = ⁡1.70 − 0.67 = 1.03
6. Menghitung nilai preferensi total untuk setiap alternatif 𝑃 1 = (0.0816 + 0.85) − 0.000 = 0.9316
𝑃 2 = (0.0408 + 0.67) − 0.000 = 0.7108 𝑃 3 = (0.0825 + 0.82) − 0.000 = 0.9025 𝑃 4 = (0.1241 + 0.02) − 0.000 = 0.1441 𝑃 5 = (0.000 + 1.56) − 0.000 = 1.56 𝑃 6 = (0.165 + 0.00) − 0.000 = 0.165 𝑃 7 = (0.1233 + 1.03) − 0.000 = 1.1533
Berdasarkan  perhitungan  dengan  metode Operational  Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA)  yang telah dilakukan, maka hasil perangkingan seluruh alternatif dapat dilihat pada tabel 9 dibawah ini :
Tabel 9. Nilai Preferensi Alternatif Nama Karyawan Nilai Preferensi  Peringkat 𝐴 1 Faris Fathurrahman 0.9316 3 𝐴 2 Desi Dwi Rahayu 0.7108 5 𝐴 3 Zulfikar Muttaqin 0.9025 4 𝐴 4 Syaiful Iman 0.1441 7 𝐴 5 Risa Sabrani 1.56 1 𝐴 6 Resky Rivaldi 0.165 6 𝐴 7 Ahmad Fadil 1.1533 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3265
Menurut  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  OCRA  terhadap  ketujuh  alternatif,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  perolehan  nilai  preferensi  tertinggi  yang  dianggap  layak  memenuhi  kriteria  sebagai  calon karyawan tetap terdapat pada alternatif A 5 dengan nilai preferensi terbaik sebesar 1.56 atas nama Risa Sabrani.

## 3.5 Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Berikut  ini  merupakan  langkah-langkah  pemrosesan terhadap  data  rating  kecocokan menggunakan  m etode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) : 1. Membentuk Matriks Keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 3 2 4 1 2 3 28 4 1 2 1 2 4 29 2 4 3 2 1 3 27 1 3 2 1 2 2 25 4 4 3 2 1 5 30 2 2 1 1 2 1 24 3 4 2 2 1 2 26]
2. Menghitung Matriks Normalisasi
Untuk Kriteria C 1 (Benefit)
𝑟 11 ∗ = 3−1 4−1 =⁡ 0.666
𝑟 21 ∗ = 4−1 4−1 =⁡ 1
𝑟 31 ∗ = 2−1 4−1 =⁡ 0.333
𝑟 41 ∗ = 1−1 4−1 =⁡ 0
𝑟 51 ∗ = 4−1 4−1 =⁡ 1
𝑟 61 ∗ = 2−1 4−1 =⁡ 0.333
𝑟 71 ∗ = 3−1 4−1 =⁡ 0.666
Untuk Kriteria C 2 (Benefit)
𝑟 12 ∗ = 2−1 4−1 =⁡ 0.333
𝑟 22 ∗ = 1−1 4−1 =⁡ 0
𝑟 32 ∗ = 4−1 4−1 =⁡ 1
𝑟 42 ∗ = 3−1 4−1 =⁡ 0.666
𝑟 52 ∗ = 4−1 4−1 =⁡ 1
𝑟 62 ∗ = 2−1 4−1 =⁡ 0.333
𝑟 72 ∗ = 4−1 4−1 =⁡ 1
Untuk Kriteria C 3 (Benefit)
𝑟 13 ∗ = 4−1 4−1 =⁡ 1
𝑟 23 ∗ = 2−1 4−1 =⁡ 0.333
𝑟 33 ∗ = 3−1 4−1 =⁡ 0.666
𝑟 43 ∗ = 2−1 4−1 =⁡ 0.333
𝑟 53 ∗ = 3−1 4−1 =⁡ 0.666
𝑟 63 ∗ = 1−1 4−1 =⁡ 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3265
𝑟 73 ∗ = 2−1 4−1 =⁡ 0.333
Untuk Kriteria C 4 (Benefit)
𝑟 14 ∗ = 1−1 2−1 = 0⁡
𝑟 24 ∗ = 1−1 2−1 = 0
𝑟 34 ∗ = 2−1 2−1 =⁡ 1
𝑟 44 ∗ = 1−1 2−1 =⁡ 0
𝑟 54 ∗ = 2−1 2−1 =⁡ 1
𝑟 64 ∗ = 1−1 2−1 =⁡ 0
𝑟 74 ∗ = 2−1 2−1 =⁡ 1
Untuk Kriteria C 5 (Benefit)
𝑟 15 ∗ = 2−1 2−1 = 1⁡
𝑟 25 ∗ = 2−1 2−1 = 1
𝑟 35 ∗ = 1−1 2−1 =⁡ 0 𝑟 45 ∗ = 2−1 2−1 =⁡ 1
𝑟 55 ∗ = 1−1 2−1 =⁡ 0 𝑟 65 ∗ = 2−1 2−1 =⁡ 1
𝑟 75 ∗ = 1−1 2−1 =⁡ 0
Untuk kriteria C 6 (Cost)
𝑟 16 ∗ = 1 + ⁡ 1−3⁡ 5−1 = 0.5
𝑟 26 ∗ = 1 + ⁡ 1−4 5−1 = 0.25
𝑟 36 ∗ = 1 + ⁡ 1−3⁡ 5−1 = 0.5
𝑟 44 ∗ = 1 + ⁡ 1−2⁡ 5−1 = 0.75
𝑟 56 ∗ = 1 + ⁡ 1−5⁡ 5−1 = 0 𝑟 66 ∗ = 1 + ⁡ 1−1⁡ 5−1 = 1
𝑟 76 ∗ = 1 + ⁡ 1−2⁡ 5−1 = 0.75
Untuk kriteria C 7 (Cost)
𝑟 17 ∗ = 1 + ⁡ 24−28⁡ 30−24 = 0.333
𝑟 27 ∗ = 1 + ⁡ 24−29 30−24 = 0.166
𝑟 37 ∗ = 1 + ⁡ 24−27⁡ 30−24 = 0.5
𝑟 47 ∗ = 1 + ⁡ 24−25⁡ 30−24 = 0.833
𝑟 57 ∗ = 1 + ⁡ 24−30⁡ 30−24 = 0 𝑟 67 ∗ = 1 + ⁡ 24−24⁡ 30−24 = 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3265
𝑟 77 ∗ = 1 + ⁡ 24−26⁡ 30−24 = 0.666
Berdasarkan hasil perhitungan diatas maka diperoleh hasil matriks ternormalisasi seperti tabel 10 dibawah ini:
Tabel 10. Nilai Matriks Normalisasi
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 0.666  0.333 1 0 1 0.5 0.333 A 2 1 0 0.333 0 1 0.25  0.166 A 3 0.333 1 0.666 1 0 0.5 0.5 A 4 0 0.666  0.333 0 1 0.75  0.833 A 5 1 1 0.666 1 0 0 0 A 6 0.333  0.333 0 0 1 1 1 A 7 0.666 1 0.333 1 0 0.75  0.666
3. Menghitung Nilai Marginal Utilitas
Untuk Kriteria C 1 𝑈 11 = 𝑒(0.666) 2 1.71 = 0.259
𝑈 21 = 𝑒(1) 2 1.71 =  0.584
𝑈 31 = 𝑒(0.333) 2 1.71 = 0.064
𝑈 41 = 𝑒(0) 2
1.71 = 0
𝑈 51 = 𝑒(1) 2
1.71 = 0.584
𝑈 61 = 𝑒(0.333) 2 1.71 = 0.064
𝑈 71 = 𝑒(0.666) 2 1.71 = 0.259
Untuk Kriteria C 2
𝑈 12 = 𝑒(0.333) 2 1.71 = 0.064
𝑈 22 = 𝑒(0) 2 1.71 =  0
𝑈 32 = 𝑒(1) 2 1.71 = 0.584
𝑈 42 = 𝑒(0.666) 2 1.71 = 0.259
𝑈 52 = 𝑒(1) 2 1.71 = 0.584
𝑈 62 = 𝑒(0.333) 2 1.71 = 0.064
𝑈 72 = 𝑒(1) 2 1.71 = 0.584
Untuk Kriteria C 3
𝑈 13 = 𝑒(1) 2 1.71 = 0.584
𝑈 23 = 𝑒(0.333) 2 1.71 = 0.064
𝑈 33 = 𝑒(0.666) 2 1.71 = 0.259
𝑈 43 = 𝑒(0.333) 2 1.71 = 0.064
𝑈 53 = 𝑒(0.666) 2 1.71 = 0.259
𝑈 63 = 𝑒(0) 2 1.71 = 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3265
𝑈 73 = 𝑒(0.333) 2
1.71 = 0.064 Untuk Kriteria C 4 𝑈 14 = 𝑒(0) 2 1.71 = 0
𝑈 24 = 𝑒(0) 2 1.71 = 0 𝑈 34 = 𝑒(1) 2 1.71 = 0.584
𝑈 44 = 𝑒(0) 2 1.71 = 0 𝑈 54 = 𝑒(1) 2 1.71 = 0.584
𝑈 64 = 𝑒(0) 2 1.71 = 0 𝑈 74 = 𝑒(1) 2
1.71 = 0.584
Untuk Kriteria C 5
𝑈 15 = 𝑒(1) 2
1.71 = 0.584
𝑈 25 = 𝑒(1) 2
1.71 = 0.584
𝑈 35 = 𝑒(0) 2
1.71 = 0 𝑈 45 = 𝑒(1) 2 1.71 = 0.584
𝑈 55 = 𝑒(0) 2 1.71 = 0
𝑈 65 = 𝑒(1) 2 1.71 = 0.584
𝑈 75 = 𝑒(0) 2 1.71 = 0
Untuk Kriteria C 6
𝑈 16 = 𝑒(0.5) 2 1.71 = 0.146
𝑈 26 = 𝑒(0.25) 2 1.71 = 0.036
𝑈 36 = 𝑒(0.5) 2 1.71 = 0.146
𝑈 46 = 𝑒(0.75) 2 1.71 = 0.328
𝑈 56 = 𝑒(0) 2 1.71 = 0
𝑈 66 = 𝑒(1) 2 1.71 = 0.584
𝑈 76 = 𝑒(0.75) 2 1.71 = 0.328
Untuk Kriteria C 7
𝑈 17 = 𝑒(0.333) 2 1.71 = 0.064
𝑈 27 = 𝑒(0.166) 2 1.71 = 0.016
𝑈 37 = 𝑒(0.5) 2 1.71 = 0.146
𝑈 47 = 𝑒(0.833) 2 1.71 = 0.405

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3265
𝑈 57 = 𝑒(0) 2 1.71 = 0
𝑈 67 = 𝑒(1) 2
1.71 = 0.584
𝑈 77 = 𝑒(0.666) 2 1.71 = 0.259
Berdasarkan hasil perhitungan diatas maka diperoleh nilai marginal utilitas seperti tabel 11 dibawah ini:
Tabel 11. Nilai Marginal Utilitas
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 0.259  0.064  0.584 0 0.584  0.146  0.064 A 2 0.584 0 0.064 0 0.584  0.036  0.016 A 3 0.064  0.584  0.259  0.584 0 0.146  0.146 A 4 0 0.259  0.064 0 0.584  0.328  0.405 A 5 0.584  0.584  0.259  0.584 0 0 0 A 6 0.064  0.064 0 0 0.584  0.584  0.584 A 7 0.259  0.584  0.064  0.584 0 0.328  0.259
4. Mengitung Nilai Utilitas Akhir
𝑈 1 = (0.37 ∗ 0.259) + (0.23 ∗ 0.064) + (0.16 ∗ 0.584) + (0.11 ∗ 0) + (0.07 ∗ 0.584) + (0.04 ∗ 0.146) + (0.02 ∗ 0.064) = 0.251 𝑈 2 = (0.37 ∗ 0.584) + (0.23 ∗ 0) + (0.16 ∗ 0.064) + (0.11 ∗ 0) + (0.07 ∗ 0.584) + (0.04 ∗ 0.036) + (0.02 ∗ 0.016) = 0.268⁡ 𝑈 3 = (0.37 ∗ 0.064) + (0.23 ∗ 0.584) + (0.16 ∗ 0.259) + (0.11 ∗ 0.584) + (0.07 ∗ 0) + (0.04 ∗ 0.146) + (0.02 ∗ 0.146) = 0.272⁡ 𝑈 4 = (0.37 ∗ 0) + (0.23 ∗ 0.259) + (0.16 ∗ 0.064) + (0.11 ∗ 0) + (0.07 ∗ 0.584) + (0.04 ∗ 0.328) + (0.02 ∗ 0.405) = 0.131⁡ 𝑈 5 = (0.37 ∗ 0.584) + (0.23 ∗ 0.584) + (0.16 ∗ 0.259) + (0.11 ∗ 0.584) + (0.07 ∗ 0) + (0.04 ∗ 0) + (0.02 ∗ 0) = 0.456⁡ 𝑈 6 = (0.37 ∗ 0.064) + (0.23 ∗ 0.064) + (0.16 ∗ 0) + (0.11 ∗ 0) + (0.07 ∗ 0.584) + (0.04 ∗ 0.584) + (0.02 ∗ 0.584) = 0.114⁡ 𝑈 7 = (0.37 ∗ 0.259) + (0.23 ∗ 0.584) + (0.16 ∗ 0.064) + (0.11 ∗ 0.584) + (0.07 ∗ 0) + (0.04 ∗ 0.328) + (0.02 ∗ 0.259) = 0.322⁡
Hasil perhitungan Nilai Utilitas Akhir dengan menyertakan bobot akan terlihat seperti tabel 12 dibawah ini:
Tabel 12. Nilai Utilitas Akhir Alternatif Nama Nilai 𝑈 𝑖 Peringkat A 1 Faris Fathurrahman 0.251 5 A 2 Desi Dwi Rahayu 0.268 4 A 3 Zulfikar Muttaqin 0.272 3 A 4 Syaiful Iman 0.131 6 A 5 Risa Sabrani 0.456 1 A 6 Resky Rivaldi 0.114 7 A 7 Ahmad Fadil 0.322 2
Menurut  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  MAUT  terhadap  ketujuh  alternatif,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  perolehan  nilai  preferensi  tertinggi  yang  dianggap  layak  memenuhi  kriteria  sebagai  calon karyawan tetap terdapat pada alternatif A 5 dengan nilai preferensi terbaik sebesar 0.456 atas nama Risa Sabrani .

## 3.6 Hasil Perbandingan Metode
Hasil  perbandingan  dari  penerapan  metode  OCRA  dan  metode  MAUT  yang  menghasilkan  nilai  preferensi terbaik dapat terlihat seperti tabel 13 berikut ini:
Tabel 13. Perbandingan Nilai Preferensi Alternatif Nama Karyawan Metode OCRA Metode MAUT Nilai Preferensi   Peringkat Nilai 𝑈 𝑖 Peringkat 𝐴 1 Faris Fathurrahman 0.9316 3 0.251 5 𝐴 2 Desi Dwi Rahayu 0.7108 5 0.268 4 𝐴 3 Zulfikar Muttaqin 0.9025 4 0.272 3 𝐴 4 Syaiful Iman 0.1441 7 0.131 6 𝐴 5 Risa Sabrani 1.56 1 0.456 1 𝐴 6 Resky Rivaldi 0.165 6 0.114 7 𝐴 7 Ahmad Fadil 1.1533 2 0.322 2
Dari  hasil  analisa  berdasarkan  tabel  13  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  sistem  pendukung keputusan dalam pemilihan calon karyawan tetap menggunakan metode OCRA dan metode MAUT memperoleh alternatif  terbaik  yang  dianggap  layak  memenuhi  kriteria  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya,  berada  pada

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3265
alternatif  yang  sama  yaitu  A 5 atas  nama  Risa  Sabrani.  Pengujian  data  menggunakan  metode  OCRA menghasilkan  nilai  preferensi  terbaik  sebesar  1.56  sedangkan  pengujian  menggunakan  metode  MAUT menghasilkan nilai preferensi terbaik sebesar 0.456 sebagai peringkat pertama.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian menurut  data yang telah diuji  dapat disimpulkan bahwa  penerapan metode OCRA dan  metode  MAUT  pada  sistem  pendukung  keputusan  berfungsi  sebagai  alat  bantu  dalam  memperoleh  hasil pengambilan  keputusan  yang  lebih  objektif  dan  akurat.  Dapat  dibuktikan  dari  hasil  perbadingan  kedua  metode tersebut tetap menghasilkan keputusan di alternatif yang sama sebagai peringkat pertama.

## REFERENCES
[1] A.  Qiyamullailiy,  S.  Nandasari,  and  Y.  Amrozi,  “Perbandingan  Penggunaan  Metode  Saw  Dan  Ahp  Untuk  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru,” Tek. Eng. Sains J. , vol. 4, no. 1, p. 7, 2020.
[2] T.  Suryanto,  R.  Rahim,  and  A.  S.  Ahmar,  “Employee  Recruitment  Fraud  Prevention  with  the  Implementation  of Decision Support System,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1028, no. 1, 2018.
[3] S. Mallu, “Sistem pendukung keputusan penentuan karyawan kontrak menjadi karyawan tetap menggunakan metode topsis,” J. Ilm. Teknol. dan Inf. Terap. , vol. 1, no. 2, pp. 36–42, 2015.
[4] D. Lestari and A. S. R. Sinaga, “Penentuan Karyawan Kontrak Menjadi Karyawan Tetap PT. Timbang Deli Dengan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP),” J. Teknol. , vol. 8, no. 2, pp. 27–37, 2018.
[5] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[6] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[7] M.  Marbun  and  B.  Sinaga, Buku  Ajar  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Hasil  Belajar  |  1  STMIK  Pelita Nusantara Medan , no. April. 2018.
[8] R. Sibagariang and F. Riandari, “Decision Support System for Determining the Best Wood For the Production Cabinet in PT.Tanjung Timberindo Using Bayes Method,” J. Mantik , vol. 3, no. 3, pp. 99–103, 2019.
[9] Ramadiani and A. Rahmah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tenaga Kesehatan Teladan,” J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 83–88, 2019.
[10]  A.  Alinezhad  and  J.  Khalili, New  methods  and applications in multiple  attribute decision making  (Madm) ,  vol.  277. 2019.
[11]  S.  W.  Pasaribu, D.  P.  Utomo,  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Account  Officer  Menerapkan Metode EXPROM II ( Studi Kasus : Bank Sumut ),” J. Inf. Syst. Res. , vol. 1, no. 3, pp. 175–188, 2020.
[12]  A. T. Işik and E. A. Adali, “A new integrated decision making approach based on SWARA and OCRA methods for the hotel selection problem,” Int. J. Adv. Oper. Manag. , vol. 8, no. 2, pp. 140–151, 2018.
[13]  N.  Kundakcı,  “A  Comparative  Analyze  Based  On  EATWOS  and  OCRA  Methods  For  Supplier  Evaluation,” Alphanumeric J. , vol. 7, no. 1, 2019.
[14]  M.  Mihuandayani,  R.  Arundaa,  and  V.  Tamuntuan,  “Decision  Support  System  for  Employee  Recruitment  of  A Company Using Multi Attribute Utility Theory,” 2020 2nd Int. Conf. Cybern. Intell. Syst. ICORIS 2020 , 2020.
[15]  A.  I.  Lubis,  P.  Sihombing,  and  E.  B. Nababan,  “Comparison  SAW  and  MOORA  Methods  with  Attribute Weighting Using Rank Order Centroid in Decision Making,” Mecn. 2020 - Int. Conf. Mech. Electron. Comput. Ind. Technol. , pp. 127–131, 2020.
[16]  I. Taufik, C. N. Alam, Z. Mustofa, A. Rusdiana, and W. Uriawan, “Implementation of Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method for selecting diplomats,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1098, no. 3, p. 032055, 2021.
[17]  A. Perbandingan, P. Kerja, K. Tetap, and D. A. N. Karyawan, “Analisis Perbandingan Prestasi Kerja Karyawan Tetap Dan Karyawan Tidak Tetap Di Kantor Sinode Gmim,” J. EMBA J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 6, no. 1, pp. 380–387, 2018.
[18]  N.  T.  L.  Toruan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pembawa  Acara  Berita  Terbaik  Menerapkan  Metode OCRA,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 1, no. 3, pp. 71–78, 2021.
[19]  S.  S.  Hasibuan,  “Penerapan  Metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (  OCRA  )  Dalam  Keputusan Rekomendasi Mutasi Jabatan Karyawan,” vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[20]  M. Mesran, T. M. Diansyah, and F. Fadlina, “Implemententasi Metode Rank Order Cendroid (ROC) dan Operational Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  dalam  Penilaian  Kinerja  Dosen  Komputer  Menerapkan  (Studi  Kasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, p. 822, Sep. 2019.
[21]  R.  Safitri  Dhea,  Siradjudin  Hairil  Kurniadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembelian  Mobil  Baru  Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (Maut),” J. Ilm. Ilk. - Ilmu Komput. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 85– 92, 2021.
[22]  P.  Fitriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembelian  Smartphone  Android  dengan  Metode  Multi  Attribute  Utility Theory (MAUT),” Mantik Penusa , vol. 4, no. 1, pp. 6–11, 2020.
[23]  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.
[24]  S.  Damanik  and  D.  P.  Utomo,  “Implementasi  Metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  Dan  Waspas  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” … Teknol. Inf. dan … , vol. 4, pp. 242–248, 2020.
[25]  M. Mesran, J. Afriany, and S. H. Sahir, “Efektifitas Penilaian Kinerja Karyawan Dalam Peningkatan Motivasi Kerja Menerapkan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, pp. 813–821, Sep. 2019.
[26]  L.  Handayani,  M.  Syahrizal,  and  K.  Tampubolon,  “Pemilihan  Kepling  Teladan  Menerapkan  Metode  Rank  Order

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3265
Centroid (Roc) Dan Metode Additive Ratio Assessment (Aras) Di Kecamatan Medan Area,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 532–538, 2019.