## 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.v6i3.4441

## Penerapan Metode MAUT Dalam Penentuan Kelayakan TKI  dengan Pembobotan ROC
Dimas Hadityo Ramadan, M Ridho Siregar, Saidi Ramadan *
Prodi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 farisbagusdimas@gmail.com, 2 kgiesachi17@gmail.com, 3,* saidiramadan89@gmail.com Email Penulis Korespondensi: sanwani.swq@nusamandiri.ac.id
Abstrak Indonesia  merupakan  suatu  negara  yang  memiliki  banyak  penduduk,  tetapi  lapangan  pekerjaan  belum  mencukupi dalam peningkatan kelangsungan hidup penduduk. Adapun hal ini menyebabkan banyak penduduk indonesia yang menjadi Tenaga Kerja Indonesia (TKI). Kurun waktu ini dalam mengambil keputusan kelayakan TKI pada tahap penyeleksian calon TKI di BP3KI hanya dilakukan dengan melihat berdasarkan kriteria pengalaman kerja saja, padahal pada tahap penyeleksian calon TKI dapat menggunakan beberapa kriteria yaitu pendidikan, pengalaman kerja, usia, pengetahuan, keterampilan , dan etika.  Dalam  penentuan  kelayakan  TKI  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan.  Metode  yang  diterapkan  dalam penelitian ini ialah metode MAUT dengan pembobotan ROC. Penerapan kedua metode ini diharapkan mampu menghasilkan alternatif dari sejumlah alternatif yang ada, adapun yang menjadi hasil alternatif terbaik dari penelitian ini ialah Alternatif A5 “ Boby ” dengan nilai Ui = 0,9748 yang layak menjadi TKI.
Kata Kunci: Tenaga Kerja Indonesia; SPK; MAUT; ROC
Abstract- Indonesia is a country that has a large population, but the employment opportunities are not sufficient in increasing the survival of the population. This has caused many Indonesians to become Indonesian Migrant Workers (TKI) abroad. During this period of time in making a decision on the eligibility of TKI abroad at the stage of selecting prospective TKI at BP3KI, it is only done by looking at the criteria for work experience, whereas at the selection stage for TKI candidates can use several criteria, namely education, work experience, age, knowledge, skills, and ethics. In determining the eligibility of Indonesian migrant workers abroad, a decision support system is needed. The method applied in this study is the MAUT method with ROC weighting.  The  application of  these two  methods  is  expected  to  be  able to  produce  alternatives  from  a number  of  existing alternatives, while the best alternative result from this research is Alternative A5 "Boby" with a value of Ui = 0.9748 which is eligible to become a TKI abroad.
Keywords: Indonesian Migrant Workers; DSS; MAUT; ROC

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan suatu negara yang memiliki banyak penduduk, tetapi lapangan pekerjaan belum mencukupi dalam peningkatan kelangsungan hidup penduduk. Adapun hal ini menyebabkan banyak penduduk indonesia yang menjadi  Tenaga  Kerja  Indonesia  (TKI).  TKI  adalah  setiap  warga  Negara  Indonesia  yang  dapat  memenuhi persyaratan untuk bekerja keluar negeri terkait kerja pada jangka waktu yang sudah ditetapkan dengan menerima upah.  Pengiriman  TKI  merupakan  salah  satu  alternatif  dalam  menurunkan  angka  pengangguran  yang  ada  di Indonesia.
Lembaga  pengirim  TKI  yaitu  Badan  Pelayanan  Penempatan  Dan  Perlindungan  Tenaga  Kerja  Indonesia (BP3TKI) adalah unit yang bertugas dalam teknis BNP2TKI yang memiliki tugas untuk berkordinasi,  melakukan proses pendaftaran dan penyeleksian terhadap calon  TKI serta penempatan bekerjanya. Kurun waktu  ini dalam mengambil  keputusan  kelayakan  TKI  pada  tahap  penyeleksian  calon  TKI  di  BP3KI  hanya  dilakukan  dengan melihat  berdasarkan  kriteria  pengalaman  kerja  saja,  padahal  pada  tahap  penyeleksian  calon  TKI  dapat menggunakan beberapa kriteria yaitu pendidikan, pengalaman kerja, usia, pengetahuan, keterampilan , dan etika. Kriteria-kriteria tersebut akan dijadikan penilaian dalam penentuan calon TKI yang layak.
Dalam  penentuan  kelayakan  TKI  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan.  Sistem  pendukung keputusan (SPK) adalah interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulsian data. Sistem itu digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang  semiintstruktur  dan  situasi  yang  tidak terstruktur,  dimana  tidak  seorang  pun  mengetahui  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  diambil.  .  Dalam penerapannya  SPK  dapat  menghasilkan  keputusan  menggunakan  metode-metode  yang  dapat  menghasilkan keputusan menjadi lebih efisien. Metode-metode yang biasa digunakan pada SPK dikenal diantaranya SAW, WP, WASPAS,  TOPSIS,  MOORA,  MOOSRA,  AHP,  COPRAS,  OCRA,  MABAC  dan  lain-lain.  Metode  yang diterapkan dalam penelitian ini ialah metode MAUT dengan pembobotan ROC. Metode MAUT merupakan suatu skema yang evaluasi akhir, v(x), dari suatu objek x didefinisikan sebagai bobot yang dijumlahkan dengan suatu nilai  yang relevan terhadap nilai  dimensinya, sedangkan Rank Order Centroid (ROC) merupakan metode yang digunakan  untuk  menghasilkan  nilai  bobot  pada  tiap-tiap  kriteria.  Proses  kerja  dari  metode  ROC  dalam menghasilkan  nilai  bobot  cukup  mudah  yaitu  dimana  kriteria  yang  pertama  merupakan  kriteria  lebih  penting dibandingkan dengan kriteria yang kedua, sedangkan untuk kriteria yang kedua merupakan kriteria lebih penting dibandingkan  kriteria  yang  ketiga,  dan  begitupun  selanjutnya  terhadap  beberapa  kriteria  yang  digunakan  yaitu kriteria keempat dan kriteria kelima [1].
Beberapa  penelitian  terkait  yang  pernah  diteliti  oleh  peneliti  sebelumnya,  seperti  penelitian  Andreas Gerhard Simorangkir dan Mesran di tahun 2022, membahas tentang pemilihan konten YouTube layak tonton untuk

## 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.v6i3.4441
anak-anak. Dalam pemilihan konten YouTube layak tonton untuk anak-anak dibutuhkan sebuah SPK. Penelitian ini  merancang  SPK  menerapkan  metode  ROC  dan  COPRAS.  Kedua  metode  ini  dipilih  karena  mampu menghasilkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada, Adapun yang menjadi alternatif terbaik dalam penelitian ini yaitu “ Dora The Explorer “ dengan nilai Ui = 100[2].
Penelitian selanjutnya yaitu penelitian Rosmita Sari di tahun 2021, membahas tentang kelayakan pemberian bantuan PKH. Dalam kelayakan pemberian PKH dibutuhkan SPK. Penelitian ini merancang SPK menggunakan metode MAUT. Metode ini dipilih karena mampu menghasilkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada,  Adapun  yang  menjadi  alternatif  terbaik  dalam  penelitian  ini  yaitu  alternatif  “  A11  “  dengan  nilai  Ui  = 0,72349[3].
Penelitian selanjutnya yaitu penelitian Wahyu Widodo dan Idi Nastoto di tahun 2018, membahas tentang untuk  penentuan bantuan rumah tinggal sehat. Dalam penentuan bantuan rumah tinggal sehat  dibutuhkan SPK. Penelitian ini  merancang SPK menggunakan metode MAUT. Metode ini dipilih karena mampu menghasilkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada, Adapun yang menjadi alternatif terbaik dalam penelitian ini yaitu alternatif “ A1 “ dengan nilai Ui = 0,53375[4].
Penelitian  selanjutnya  yaitu  penelitian  Tia  Imandasari  dkk  di  tahun  2019  membahas  tentang  analisis pemilihan deodorant. Dalam analisis pemlihan deodorant dibutuhkan sebuah SPK. Penelitian ini merancang SPK menggunakan  metode  MAUT.  Metode  ini  dipilih  karena mampu  menghasilkan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif yang ada, Adapun yang menjadi alternatif terbaik dalam penelitian ini yaitu “ Nature’s Gate Organics Fruit Blend “ dengan nilai Ui = 0,73[5].
Penelitian selanjutnya yaitu penelitian Amanudin Harahap dkk di tahun 2022, membahas tentang pemilihan fitur baru yang paling direkomendasikan pada aplikasi website Universitas Budi  Darma. Dalam pemilihan fitur baru  yang  paling  direkomendasikan  pada  aplikasi website Universitas  Budi  Darma  dibutuhkan  sebuah  SPK. Penelitian  ini  merancang  SPK  menggunakan  metode  MAUT.  Metode  ini  dipilih  karena  mampu  menghasilkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada, Adapun yang menjadi alternatif terbaik dalam penelitian ini yaitu A2 nama fitur “ Profil “ dengan nilai Ui = 0,754[6].
Penelitian  Ratna  Sri  Hayati  dan  Siti  Aliyah  di  tahun  2020,  membahas  tentang  promosi  jabatan.  Dalam promosi jabatan dibutuhkan sebuah SPK. Penelitian ini merancang SPK menggunakan metode MAUT. Metode ini dipilih karena mampu menghasilkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada, Adapun yang menjadi alternatif terbaik dalam penelitian ini yaitu “ Karyawan 1 “ dengan nilai Ui = 0,84[7].
Pada penelitian sebelumnya yang berjudul Penerapan Metode Aras ( Additive Ratio Assessment ) Dalam Penilaian  Guru  Terbaik  menyimpulkan  bahwasanya  Hasil  penelitian  diatas  menunjukkan  bahwa  penggunaan metode ARAS dapat menentukan keputusan dalam penilaian Guru Terbaik. Berdasarkan hasil perancangan yang telah  dilakukan  pada  bab  sebelumnya,  maka  dalam  penelitian  ini  dapat  diambil  kesimpulan  Penerapan  Metode ARAS ((Additive Ratio Assessment) mampu memberikan rekomendasi kepada user berupa penilaian berdasarkan dari  bobot  kriteria  penilaian  yang  telah  ditentukan.dan  Metode  ARAS  (Additive  Ratio  Assessment)  dapat digunakan untuk memecahkan masalah dalam penilaian guru terbaik [8].
Berdasarkan  dari  permasalahan  yang  dihadapi  di  atas,  maka  SPK  merupakan  solusi  yang  tepat  untuk mendukung dalam hal kelayakan TKI. Metode yang diterapkan pada penelitian ini yaitu metode MAUT dengan pembobotan ROC, dengan menerapkan kedua metode ini penulis berharap dapat menjadi rekomendasi hasil yang baik dalam kelayakan TKI.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam melakukan penelitian ini, penulis melakukan beberapa tahapan-tahapan. Tahapan- tahapan yang terdapat pada penelitian ini ialah yaitu sebagai berikut ini:

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan-tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar dibawah ini :

## 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.v6i3.4441
Tahapan-Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini yaitu : a.   Tahapan Indentifikasi Masalah
Mencari permasalahan yang terjadi pada BP3KI terkait siapa yang layak menjadi calon TKI b.  Tahapan pengumpulan data
Mengumpulkan data secara langsung dan wawancara dengan pegawai terkait pada BP3KI c.  Tahapan studi literatur
Menggali informasi keilmuan terkait dengan permasalahan pada berbagai wadah jurnal yang dijadikan sumber rujukan
d.  Tahapan analisa metode
Menggunakan metode ROC dalam pembobotan sedangkan MAUT untuk perangkingan e.   Tahapan hasil keputusan
Mendapatkan nilai  hasil analisa berdasarkan data yang telah dihitung  menggunakan metode yang ROC dan MAUT

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu sistem yang dapat menyediakan fungsi pengelolaan data yang berdasarkan  pada  suatu  model  tertentu,  sehingga  user  dari  pada  sistem  tersebut  dapat  melakukan  pemilihan alternatif keputusan yang paling terbaik[9]–[11].

## 2.3 Tenaga Kerja Indonesia (TKI)
TKI adalah sebutan bagi warga Negara Indonesia yang bekerja di luar negeri dalam hubungan kerja untuk jangka waktu tertentu dengan menerima upah.

## 2.4 Metode Rank Order Centroid (ROC)
Metode Rank Order Centroid (ROC) digunakan untuk menghasilkan nilai bobot pada tiap-tiap kriteria. Penentuan bobot Metode ROC merupakan metode yang menitik beratkan terhadap prioritas kriteria menjadi yang utama[12]– [14]. Untuk mendapatkan nilai bobot (W), maka digunakan persamaan sebagai berikut:
𝑊 𝑚 = 1 m ∑ = 1( 1 i ) m 1 (1)
Hasil dari W m , yaitu bernilai 1.

## 2.5 Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Metode MAUT merupakan suatu skema yang evaluasi akhir, v(x), dari suatu objek x didefinisikan sebagai bobot yang dijumlahkan dengan suatu nilai yang relevan terhadap nilai dimensinya[15]–[20]. Langkah-Langkah Penyelesaian : 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 ] (2)
Keterangan :
(𝑋𝑖𝑗) : Matriks Keputusan alternatif i pada kriteria j 𝑟 𝑖𝑗 : Elemen dari matriks keputusan alternatif dengan atribut j i : Altematif (Baris)
j : Atribut/Kriteria (Kolom)
n : Jumlah/Atribut (Kriteria)
m : Jumlah Alternatif (Baris) 2. Menghitung Normalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ )
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 𝑟 𝑖𝑗−min(𝑟𝑖𝑗) 𝑚𝑎𝑥(𝑟 𝑖𝑗 )−min(𝑟 𝑖𝑗 ) (max) (3)
𝑟 𝑖𝑗 ∗ = 1 + ( 𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑟 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥(𝑟 𝑖𝑗 )−𝑚𝑖𝑛(𝑟 𝑖𝑗 ) ) (min) (4)
Keterangan : 𝑟 𝑖𝑗 ∗ : Jumlah yang dinormalisasi dari matriks keputusan dari alternatif 𝑟 𝑖𝑗 : Elemen dari matriks keputusan untuk alternatif dengan atribut j i : Alternatif n : Jumlah Kriteria j : Kriteria 3. Menghitung Utilitas ( 𝑢 𝑖𝑗 )

## 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.v6i3.4441
𝑢 𝑖𝑗 = 𝑒 (𝑟𝑖𝑗 ∗ ) 2 −1 1.71
(5) Keterangan :
𝑢 𝑖𝑗 : Utilitas Marjinal 𝑟 𝑖𝑗 ∗ : Jumlah yang dinormalisasi  dari matriks keputusan dari alternatif
e : Eksponensial
i : Altematif (Baris)
j : Atribut/Kriteria (Kolom) 4. Menghitung Utilitas Akhir ( 𝑢 𝑖 ) 𝑢 𝑖 = ∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ∗ 𝑤 𝑖𝑗 (6) Keterangan :
𝑢 𝑖 : Utilitas Akhir 𝑢 𝑖𝑗 : Utilitas Marjinal 𝑤 𝑖𝑗 : Bobot Alternatif i ke j
i : Alternatif (Baris) j : Atribut/Kriteria (Kolom)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode MAUT dengan pembobotan ROC dalam penentuan kelayakan TKI.  Pada  Metode  ROC  digunakan  untuk  pembobotan  tiap  kriteria  dan  untuk  metode  MAUT  membutuhkan beberapa kriteria dan bobot Preferensi untuk melakukan suatu perhitungan agar mendapatkan suatu alternatif yang paling terbaik

## 3.1  Penentuan Kriteria dan Bobot
Dalam menentukan kriteria, bobot, dan alternatif yang paling penting adalah menambahkan suatu keterangan dari setiap tabel untuk mengetahui hasil dari alternatif terbaik yang akan diambil. Untuk tabel 1 ialah tabel kriteria yang dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Jenis Kriteria C1 Pendidikan Benefit C2 Pengalaman Kerja Benefit C3 Usia Benefit C4 Pengetahuan Benefit C5 Keterampilan Benefit C6 Etika Cost
Pada tabel 1 diatas akan dijelaskan maksud dari masing-masing kriteria yaitu sebagai berikut :
1. Pendidikan  adalah  proses  pengubahan  sikap  dan  tingkah  laku  seseorang  atau  kelompok  orang  dalam  usaha mendewasakan manusia melalui upaya pengajaran dan pelatihan.
2. Pengalaman  kerja  adalah  suatu  kemampuan  yang  dimiliki  pegawai  untuk  mengemban  tanggung  jawab  dari pekerjaan sebelumnya.
3. Usia adalah waktu yang terlewat sejak kelahiran.
4. Pengetahuan adalah informasi atau maklumat yang diketahui atau disadari oleh seseorang.
5. Keterampilan adalah kemampuan untuk melakukan sesuatu dengan baik, cepat dan tepat.
6. Etika adalah konsep penilaian sifat kebenaran atau kebaikan dari tindakan sosial berdasarkan pada tradisi yang dimiliki oleh individu maupun kelompok.
Berikut sampel pembobotan menggunakan metode ROC seperti berikut ini :
𝑊 1 = 1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 6 = 0,41
Selanjutnya pada tabel 2 berikut merupakan data alternatif sebagai data contoh terhadap Calon TKI.
Tabel 2. Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 Gino (A1) SMA 3 Tahun 24 Tahun Sangat Baik Baik Baik Miko (A2) SMP 2 Tahun 22 Tahun Baik Cukup Baik Cukup Baik Kris (A3) SMA 1 Tahun 20 Tahun Cukup Baik Baik Sangat Baik Doni (A4) SMP 2 Tahun 23 Tahun Baik Baik Cukup Baik

## 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.v6i3.4441
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 Boby (A5) SMA 3 Tahun 25 Tahun Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Aldo (A6) SMP 1 Tahun 21 Tahun Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik
Dalam tabel 2 diatas terdapat sejumlah data yang bersifat linguistik, seperti SMP, SMA Sangat Baik, Baik, Cukup  Baik.  Data  ini  dilakukan  pembobotan  sehingga  diperoleh  nilai  dari  alternatif  yang  dapat  dilakukan menggunakan metode MAUT. Pembobotan tersebut dapat dilihat dari tabel 3 berikut ini :
Tabel 3. Bobot Nilai Kriteria No Kriteria Keterangan Nilai 1 C1 SMA 2 SMP 1 2 C4 Sangat Baik 3 Baik 2 Cukup Baik 1
Setelah diberikan pembobotan , selanjutnya menentukan tabel rating kecocokan yang dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini :
Tabel 4. Rating kecocokan nilai pada alternatif dari setiap kriteria
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 Gino (A1) 2 3 24 3 2 2 Miko (A2) 1 2 22 2 1 1 Kris (A3) 2 1 20 1 2 3 Doni (A4) 1 2 23 2 2 1 Boby (A5) 2 3 25 3 3 3 Aldo (A6) 1 1 21 1 1 1
Setelah  menentukan  ranting  kecocokan    pada  tabel  4  diatas,  maka  dimulai  perhitungan  kriteria  dengan menggunakan Metode MAUT akan dilakukan sesuai dengan langkah-langkah sebagai berikut : 1. Memasukan nilai kriteria masing-masing alternatif
Untuk memasukan nilai kriteria-kriteria masing-masing alternatif dilihat dari tabel 4. Penyederhanaan rating kecocokan pada setiap kriteria
2. Mempersiapkan Matriks Keputusan
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 2 3 24 1 2 22 2 1 20
3 2 2 2 1 1 1 2 3 1 2 23
2 3 25 1 1 21 2 2 1 3 3 3 1 1 1]
3. Membuat Matriks Normalisasi MAUT dari Matriks Keputusan MAUT a. Menghitung Normalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) Sampel perhitungan kriteria C1 (Pendidikan)
𝑟 11 ∗ = 2−1 2−1 = 1 1 = 1
𝑟 21 ∗ = 1−1 2−1 = 0 1 = 0
𝑟 31 ∗ = 2−1 2−1 = 1 1 = 1
Dari hasil perhitungan tersebut diperoleh matrik ternormalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ∗ ) sebagai berikut
𝑟 𝑖𝑗  = [ 1 1 0,958
0 0,5 0,875
1 0 0,792 1 0,5 0,5 0,5 0 1 0 0,5 0 0 0,5 0,917 1 1 1 0 0 0,833 0,5 0,5 1 1 1 0 0 0 1 ]
a. Menghitung Utilitas Marjinal ( 𝑢 𝑖𝑗 )
Sampel perhitungan  kriteria C5 (Keterampilan)

## 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.v6i3.4441
𝑢 15 = 𝑒 (0,5)2 −1 1.71 = 0,379
Dari hasil perhitungan tersebut diperoleh utilitas marjinal ( 𝑢 𝑖𝑗 ∗ ) sebagai berikut
𝑢 𝑖𝑗  =
[ 1,005 1,005 0,939 0 0,379 0,818 1,005 0 0,706 1,005 0,379 0,379 0,379 0 1,005 0 0,379 0 0 0,379 0,878 1,005 1,005 1,005 0 0 0,760 0,379 0,379 1,005 1,005 1,005 0 0 0 1,005]
b. Menghitung Utilitas Akhir ( 𝑢 𝑖 ) 𝑢 5 = (1,005*0,41) + (1,005*0,24) + (1,005*0,16) + (1,005*0,10) + (1,005*0,06) + (0*0,03) = 0,4120 + 0,2412 + 0,1608 + 0,1005 + 0,0603 + 0 = 0,9748
Tabel 5. Perangkingan Alternatif No Alternatif  Keterangan Nilai Ui Rangking 1 A5 Boby 0,9748 1 2 A1 Gino 0,9380 2 3 A3 Kris 0,5477 3 4 A4 Doni 0,3272 4 5 A2 Miko 0,2899 5 6 A6 Aldo 0,1517 6
Berdasarkan  tabel  perangkingan  diatas  maka  diperoleh  alternatif  terbaik  yaitu  alternatif  A5  atas  nama “ Boby “ dengan nilai Ui = 0,9748 yang layak menjadi TKI.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dihasilkan dapat diambil kesimpulan bahwa penilaian suatu kriteria dari setiap alternatif  yang  berbeda  dan  dari  bobot  setiap  kriteria  yang  berbeda  maka  dapat  diperoleh  suatu  hasil  nilai perbandingan alternatif yang dapat dirangking, dapat ditentukan antara nilai tertinggi dan terendah. adapun yang menjadi hasil alternatif terbaik dari hasil perhitungan dengan di atas ialah alternatif A5 “ Boby ” dengan nilai Ui = 0,9748 yang layak menjadi TKI.

## REFERENCES
[1] Nindian Puspa Dewi, Ubaidi, and Elsi Maharani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Terbaik Menggunakan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS) Berbasis Web,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 12, no. 2, pp. 172–183, 2021.
[2] A. G. Simorangkir and Mesran, “SPK Pemilihan Konten YouTube Layak Tonton untuk Anak-Anak Menerapkan Metode ROC ( Rank Order Centroid ) dan COPRAS ( Complex Proportional Assessment ),” 2022.
[3] R. Sari, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Bantuan PKH Dengan Metode Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ) ( Studi Kasus : Desa Bulumario Kecamatan Sipirok ),” vol. 5, pp. 234–239, 2021.
[4] W.  Widodo  and  I.  Nastoto,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  DENGAN  MENGGUNAKAN MENGGUNAKAN METODE MULTI ATRIBUTE UTILITY THEORY (MAUT) UNTUK PENENTUAN BANTUAN RUMAH TINGGAL SEHAT,” vol. 1, no. 2, pp. 76–80, 2018.
[5] T. Imandasari, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Analisis Metode MAUT Pada Pemilihan Deodorant,” pp. 736–739, 2019.
[6] 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.
[7] R. S. Hayati and S. Aliyah, “Promosi Jabatan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory,” IT J. , vol. 8, no. 2, pp. 103–111, 2020.
[8] A. S. Nadeak, “Penerapan Metode Aras ( Additive Ratio Assessment ) Dalam Penilaian Guru Terbaik,” Semin.  Nas. Teknol. Komput. Sains , vol. 2, no. 2010, pp. 571–578, 2019.
[9] N. Hadinata, “Implementasi Metode Multi Attribute Utility Theory ( MAUT ) Pada Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Penerima Kredit,” vol. 07, no. September, pp. 87–92, 2018.
[10]  E.  Satria,  N.  Atina,  M.  E.  Simbolon,  and  A.  P.  Windarto,  “SPK :  ALGORITMA  MULTI-ATTRIBUTE  UTILITY THEORY ( MAUT ) PADADESTINASI TUJUAN WISATA LOKAL DI KOTA SIDAMANIK,” vol. 3, no. 2, pp. 168– 172, 2018.
[11]  D. Saripurna, J. Halim, and Z. Lubis, “Sistem pendukung Keputusan Dalam Menetukan Kelayakan Karyawan Kontrak Menjadi Status Karyawan Tetap PT . ISS Indonesia dengan menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory,” vol. 1, no. 2, pp. 75–82, 2018.
[12]  S.  Damanik  and  D.  P.  Utomo,  “Implementasi  Metode  ROC  (  Rank  Order  Centroid  )  Dan  Waspas  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” vol. 4, pp. 242–248, 2020.
[13]  M. Mesran, J. Afriany, and S. H. Sahir, “Efektifitas Penilaian Kinerja Karyawan Dalam Peningkatan Motivasi Kerja

## 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.v6i3.4441
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.
[14]  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.
[15]  D. Maharani and A. Nata, “PERBANDINGAN METODE MFEP DAN MAUT DALAM SELEKSI CALON PESERTA OLIMPIADE SAINS NASIONAL ( OSN ),” vol. VI, no. 3, 2020.
[16]  H. R. Hatta, B. Pradana, and D. M. Khairina, “Kombinasi Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) dan Multi- Attribute Utility Theory ( MAUT ) Pada Lomba Balita Sehat untuk usia 6- 24 Bulan,” pp. 244–249, 2020.
[17]  R. N. Sari and R. S. Hayati, “Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan Rumah Kost,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 243–251, 2019.
[18]  S. Rezi Elsya Putraa, Jufriadif Na’amb, “Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT),” vol. 6, pp. 9–14, 2020.
[19]  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.
[20]  A.  A.  Kusuma,  Z.  M.  Arini,  U.  Hasanah,  and  Mesran,  “Analisa  Penerapan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Pemilihan Lokasi Strategis Coffeshop Milenial di Era New Normal,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 51–59, 2021.