Vol. 4 No. 1 (2024) 17 – 23
ISSN Media Elektronik: 2807–8152

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Maut
Bella Maitasari 1 , Ahmad Farisi 2 1,2 Program Studi Sistem Informasi , Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Universitas Multi Data Palembang, Palembang, Indonesia
Email: 1 maitasaribella@mhs.mdp.ac.id, 2 ahmadfarisi@mdp.ac.id

## ABSTRACT
PT  XYZ  is  a  company  that  calculates  vessels  against  buildingsor  floating  facilities  in  the  oil  and  gas environment. PT XYZ is engaged in services, located in South Sumatra. PT XYZ has a best employee assessment once  a  year  on  a  regular  basis,  but  the  best  employee  assessment  process  is  not  optimal  because  the  best employee  assessment  has  been  carried  out  based  on  the  highest  criteria  data  collection.  This  can  cause  more than one employee assessment, because hrd decides again one of the best employees based on the subjectivity of personal opinion. The results of this study state that the decision support system at PT XYZ has been built using the  iteration  software  developer  method  and  the  multi  attribute  utility  theory  decision  support  system  method based on black block testing all test cases have been tested and provide results that are as expected and with this application can simplify the process of calculating the best employee assessment and provide objective decisions in a short time.
Keywords: Decision Support System, Maut, Employee Assessment.

## ABSTRAK
PT  XYZ  adalah  perusahaan  pengkalsifikasian  kapal  terhadap  bangunan  lepas  pantai  atau  fasilitas  apung  di lingkungan  minyak  dan  gas.  PT  XYZ  bergerak  dibidang  jasa,  yang  berlokasi  di  sumatera  selatan.  PT  XYZ memiliki penilaian karyawan terbaik satu tahun sekali secara rutin, akan tetapi dalam proses penilaian karyawan terbaik  belum optimal karena penilaian karyawan terbaik selama ini dilakukan berdasarkan pengumpulan data kriteria  yang  paling  tinggi.  Hal  ini  dapat  menyebabkan  lebih  dari  satu  penilaian  karyawan,  karena  hrd memutuskan  kembali  salah  satu  karyawan  terbaik  berdasarkan  subjektifitas  pendapat  pribadi.  Hasil  dari penelitian  ini  menyatakan  bahwa    sistem    pendukung  keputusan  pada  PT  XYZ  telah  di  bangun  dengan menggunakan  metode  pengembang  perangkat  lunak  iterasi  dan  metode  sistem  pendukung  keputusan  multi attribute utility theory berdasarkan pengunjian black blok semua kasus uji telah diuji dan memberikan hasil yang sesuai  dengan  yang  diharapkan  dan  dengan  adanya  aplikasi  ini  dapat  mempermudah  proses  perhitungan penilaian karyawan terbaik dan memberikan keputusan yang objektif dalam waktu yang singkat.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Maut, Penilaian Terbaik.

## 1. Pendahuluan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu  sistem berbasis  komputer  yang  iteratif  dalam  membantu mengambil keputusan untuk memamfaatkan data dalam menyelesaikan masalah [1].
PT  XYZ  merupakan  badan  klasifikasi  di  indonesia yang  bertugas  untuk  mengklasifikasikan  kapal.  PT XYZ juga dipercaya oleh pemerintah untuk melaksanakan survei dan sertifikasi staturio yaitu: Load Line,  ISM,  Code  dan  ISPS  Code  dan  memiliki  izin untuk  melakukan  pengklasifikasian  terhadap  bangunan lepas  pantai atau  fasilitas  apung di  lingkungan minyak
dan  gas.  PT  XYZ  sudah  memiliki  banyak  cabang diantaranya sumatera selatan.
Berdasarkan hasil wawancara dari hrd, perusahaan ini bergerak  dibidang  jasa.  Penilaian  karyawan  pada  PT XYZ sudah memiliki beberapa kriteria penilaian, akan tetapi  setiap  kriteria  belum  memiliki  nilai  bobot kriteria.  Perusahaan  masih  belum  optimal  dalam melakukan penilaian karyawan  terbaik, karena belum adanya  sistem  yang  dapat  memproses  penilaian karyawan.  Penilaian  karyawan  selama  ini  dilakukan berdasarkan  pengumpulan  data  kriteria  yang  paling tinggi.  Hal  ini dapat  menyebabkan  lebih  dari  satu pemilihan  karyawan  terbaik  dan  memerlukan  waktu
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 17 – 23
yang  cukup  lama  untuk  mendapatkan  hasilnya,  karena hrd  harus  memutuskan  kembali  salah  satu  karyawan terbaik  berdasarkan  subjektifitas  pendapat  pribadi. Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka  diperlukan nilai pembobotan untuk setiap kriteria dan metode yang lebih  baik  dalam  melakukan  pemilihan  karyawan terbaik.
Beberapa  penelitian  terdahulu    melakukan  penerapan metode  MAUT,  seperti  penelitan  J.  Leonardo,  H. Lumban, dan N. F. Aritonang pada tahun 2022 dengan judul  Penerapan  Metode  MAUT  Dalam  Pemilihan Pegawai Terbaik Pada Kantor Pertanahan Kota Medan [2].  Penelitian  tersebut  menyimpulkan  bahwa  dengan menggunakan  metode  MAUT  dapat  menyelesaikan kasus dalam pemilihan pegawai terbaik di kantor BPN kota medan. Penelitian lainnya J. H. Lubis, S. Esabella, M. Mesran, D.  Desyanti, dan D. M. Simanjuntak  pada tahun  2022  dengan  judul  Penerapan  Metode  Multi Attribute  Utility  Theory  (MAUT)  Dalam  Pemilihan Karyawan yang di Non-Aktifkan di Masa Pandemi [3]. Penelitian  tersebut  menyimpulkan  bahwa  ada  5 alternatif  yang layak di non-aktifkan di masa pandemi. Penelitian  A.  Pratama  dan  D.  P.  Kesuma  pada  thun 2023  dengan  judul  Implementasi  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Pemilihan  Karyawan  Terbaik menggunakan  Metode  MAUT  [4].  Penelitian  tersebut menyimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan  metode maut dapat membantu manager dalam mempertimbangkan proses pemilihan karyawan terbaik.
Penelitian  C.  Wijaya  dan  A.  Farisi  pada  tahun  2023 dengan  judul    Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Multi Attribute Utility [5]. Penelitian tersebut menyimpulkan bahwa  dengan  adanya  sistem  dapat  membantu perusahaan  dalam  melakukan  penilaian  karyawan dengan  waktu  yang  cepat.  Penelitian  lainnya  R. Maulana  dan  Z.  Masyhur  dengan    judul  sistem informasi  penilaian  kinerja  pegawai  memanfaatkan metode  multi  attribute  utility  theory  pada  pegwai pemda kabupaten [6]. Penelitian tersebut menyimpulkan  bahwa    bahwa  memanfaatkan  metode maut  dalam  penilaian  kinerja  pegawai  mendapatkan hasil  perhitungan  yang  jelas  pada  penilaian  dan  layak digunakan.  Penelitian  S.  Rihastuti  padan  tahun  2020 dengan judul Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory dalam Pemilihan Karyawan Terbaik di STMIK Amikom Surakarta [7]. Penelitian tersebut menyimpulkan bahwa hasil menggunakan metode maut dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  nama  karyawan terbaik  berdasarkan  urutan  nilai  yang  diperoleh. Penelitian  M.  Isla  dan  A.  H.  Ali  pada  tahun  2022 dengan  judul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja  Karyawan  Kontrak  Menggunakan  Metode Multy  Attribute  Utlity  Theory (MAUT)(Studi  Kasus: PT. Telkom Marisa) [1]. Penelitian tersebut menyimpulkan bahwa metode maut mampu melakukan pengolahan  data  karyawan  dengan  menghasilkan
keputusan  penilaian  karyawan  dari  nilai  tertinggi sampai nilai kerendah melalui perangkingan.
Penerapana  metode  MAUT  berguna  untuk  proses pengambilan  keputusan,  metode  maut  mampu  untuk mengevaluasi  bobot  untuk  persamaan  dan  perbedaan nilai  dari  masing-masing  atribute.  Kelebihan  metode maut  yaitu  dalam  melakukan  penilaian  tanpat memerlukan penilaian kinerja, karena disebebkan oleh sifat unik dari kedua atribute maut yang berdiri secara terpisah  [8].  Penelitian  F.  El  Khair,  S.  Defit,  dan  Y. Yuhandri  pada  thun  2021  dengan  judul  Sistem Keputusan  dengan  Metode Multi  Attribute  Utility Theory dalam  Penilaian  Kinerja  Pegawai  [9]. Penelitian  tersebut  menyimpulkan  bahwa  nilai tertinggi  terdapat  pada  alternatif  ke6  dengan  nilai 0,7918 dan nilai terendah pada alternatif ke16 dengan nilai 0,0435.
Berdasarkan  uraian  permasalahan  yang  terjadi  pada PT  XYZ,  maka  dibutuhkan  “Sistem  Pendukung
Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik
Menggunakan  Metode  Maut”  dapat  mempermudah proses perhitungan dan perangkingan dalam pemilihan karyawan terbaik.
2. Metode Penelitian
2.1 Metode Penelitian
Metode  penelitian  ini  memanfaatkan  pengembangan sistem dengan menggunakan metode iterasi (iteration). Metode  iterasi  adalah  suatu  metode  yang tahapannya  dapat  dilakukan  secara  berulang-ulang sampai  mendapatkan  hasil  yang  diinginkan  [10]. Metode  iterasi  memiliki  lima  tahapan  dalam melakukan pengembangan diantaranya yaitu:
1. Tahapan Perencanaan Tahapan  perencanaan  adalah  pengidentifikasian mengenai  masalah  yang  ada  dan  dilakukan perencanaan mengenai sistem yang ingin dibuat.
2. Tahapan Analisis Tahapan  analisis  ini  dilakukan  analisis  dari informasi  yang  didapatkan  dari  hasil  wawancara untuk menentukan kebutuhan pengguna agar dapat menyelesaikan  permasalahan  dan  mengetahui sistem yang diinginkan penguna.
3. Tahapan Desain Tahapan  perancangan  adalah  merancang  tampilan interface  sesuai  dengan  keinginan  pengguna, tahapan ini bertujuan untuk memberikan gambaran yang akan dibuat.
4. Tahapan Implementasi Tahapan  implementasi  dlakukan  pemrograman sistem  yang  dibuat,  berdasarkan  kebutuhan pengguna untuk menyelesaikan permasalahan dan dilakukan  pengujian  aplikasi  untuk  memastikan sistem dapat berjalan dengan baik atau tidak.
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 17 – 23
5. Tahapan Pemeliharaan
Tahapan  pemeliharaan  adalah  tahap  akhir  yang bertujuan  agar  sistem  dapat  berjalan  dalam  waktu yang lama hingga proses pengembangan selanjutnya.
2.2 Metode Multi Attribute Utility Theory
Metode Multi  attribute  utility  theory adalahh  metode yang  penjumlahan  bobot  bisa  menyajikan  alternatif yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  dibutuhkan.  Metode maut dapat membantu proses pengambil keputusan saat membuat keputusan yang diharapkan pada pilihan dari beberapa  alternatif  lainnya  [8].  Adapun  beberapa tahapan perhitungan metode maut:
1. Menentukan alternatif dan nilai berdasarkan kriteria yang sudah ada.
2. Mengklasifikasikan  setiap  alternatif  secara  terpisah dari setiap kriteria.
3. Menentukan bobot relatif pada setiap kriteria.
4. Menggabungkan  bobot  relatif  dari  setiap  kriteria dengan  mengkalikan  nilai  utility  dengan  bobot untuk  menentukan  nilai  dari  masing-masing alternatif kriteria, kemudian melakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai keseluruhan.
5. Melakukan  analisis  dari  kese;uruhan  penilaian semua alternatif, lalu dapat menentukan perangkingan.
Adapun  rumus  dalam  melakukan  perhitungan  metode Multi Attribute Utility Theory sebagai berikut:
Rumus:
𝑣(𝑥) = ∑ 𝑤𝑖. 𝑣𝑖(𝑥) 𝑛 𝑖=1 (1) Keterangan: v(x) = Penilaian total dari pilihan x.
wi = Bobot relatif kriteria ke-i. i = Indeks untuk menentukan kriteria.
v i (x)    = Hasil penilaian atribute ke-1 untuk  alternatif ke-x.
n            = Jumlah kriteria.
Rumus:
𝑈(𝑥) = 𝑥 − 𝑥 − 1 𝑥 + 1 − 𝑥 − 1 (2)
Keterangan:
U(x)     = Nilai utilitas dari setiap kriteria alternatif ke-
x.
x = Nilai kriteria dari setiap alternatif ke-x
𝑥 1 −
= Nailai terkecil dari kriteria ke-1 𝑥 1 + = Nilai terbesar dari kriteria ke-1.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1 Analisis Permasalahan
Analisis  permasalahan  yang  digunakan  adalah  analisis pieces dan analisis sebab akibat.

## 3.1.1 Analisis Pieces
Analisis  pieces  digunakan  untuk  menyelesaikan permasalahan.
Tabel 1 Analisis Pieces Pieces Permasalahan Performance Membutuhkan  waktu  yang  cukup lama  dalam  menentukan  pemilihan penilaian karyawan terbaik. Information Tidak  adanya  hasil  akhir  perhitungan dari nilai tertinggi sampai terendah. Economi Membutuhkan biaya tambahan (kertas) dalam setiap proses penilaian. Control Belum  adanya  perhitungan  khusus dalam  penilaian  karyawan,  sehingga dapat menyebabkan terjadinya kecurangan. Efficiency Membutuhkan  waktu  yang  lama, karena  hrd  harus  mengecek  data karyawan satu persatu terlebih dahulu Service Karyawan  merasa  kurang  adil  dengan hasil akhir perhitungan.

## 3.1.2 Analisis Sebab Akibat
Tujuan  analisis  sebab  akibat  untuk  menyelesaikan masalah  yang  ada,  agar  tidak  terjadi  lagi  kesalahan yang sama. Berikut tabel analisis sebab akibat:

## Tabel 2 Anlisis Sebab Akibat
Analisis Sebab Akibat Permsalahan Sebab dan Akibat Membutuhkan waktu yang
cukup lama dalam memnetukan pemilihan karyawan terbaik.
Sebab: Dikarenakan memakan waktu yang cukup lama. Akibat: Dapat menyebabkan pekerjaan yang lain menjadi terlambat.
Tidak adanya hasil akhir perhitungan dari nialai tertinggi sampai terendah.
Sebab: Penilaian yang didapatkan sekarang hanya penilaian terbaik saja. Akibat: Tidak adanya informasi detail mengenai penilaian karyawan. Belum adanya perhitungan khusus dalam penilaian karyawan, sehingga dapat menyebabkan terjadinya kecurangan.
Sebab: Belum menggunakan perhitungan khusus dalam penilaian karyawan. Akibat: Dapat menyebabkan resiko terjadinya kecurangan saat penilaian karyawan.
Membutuhkan waktu yang lama, karena hrd harus mengecek data karyawan satu persatu terlebih dahulu.
Sebab: Pengecekan penilaian karyawan membutuhkan waktu yang lama. Akibat: Tidak efisien nya waktu.
Karyawan merasa kurang adil dengan hasil akhir perhitungan.
Sebab: Proses penilaian karyawan hanya ditentukan berdasarkan kriteria saja. Akibat: Dapat menyebabkan terjadinya ketidakadilan dalam pemilihan karyawan terbaik.
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 17 – 23

## 3.2 Perancangan Sistem
3.2.1 Use Case Diagram
Use  case  diagram menggambarkan  sistem  yang  akan dibuat sesuai dengan permasalahan yang ada.

## Gambar 1 Use Case Diagram

## 3.2.2 Entity Relationship Diagram
Entity relationship diagram pada aplikasi penilaian karyawan pada PT XYZ.

## Gambar 2 Entity Relationship Digram

## 3.3 Perhitungan Metode MAUT
Perhitungan penilaian karyawan terbaik menggunakan metode maut, berikut langkah-langkah perhitungan metode maut:
1. Menentukan kriteria dan bobot
Tabel 3 Kriteria dan Bobot Kriteria Bobot Absensi (C1) 15% Tanggung Jawab (C2) 35% Kedisiplinan (C3) 20% Laporan (C4) 30%

## 2. Menentukan nilai dari setiap kriteria
Tabel 4 Nilai dari Kriteria Absensi Nilai Keterangan 4 100% - 90% 3 89% - 80% 2 79% - 70% 1 69% - 60%
Nilai dari setiap kriteria tanggung jawab yang sudah dutetapkan.
Tabel 5 Nilai dari Kriteria Tanggung Jawab Nilai Keterangan 4 Bertanggung jawab terhadap tugas individu dan tim 3 Bertanggung jawab terhadap tugas individu namun tidak dengan tugas tim 2 Bertanggung jawab dengan tugas tim namun tidak dengan tugas individu 1 Tidak bertanggung jawan terhadap tugas individu dan tim
Nilai dari setiap kriteria kedisiplinan yang sudah ditetapkan.

## Tabel 6 Nilai dari Kriteria Kedisiplinan
Nilai Keterangan 4 Taat pada aturan
3
Kesopanan 2 Pelatihan 1 Tidak tepat waktu
Nilai dari setiap kriteria laporan yang sudah ditetapkan.
Tabel 7 Nilai dari Kriteria Laporan Nilai Keterangan 4 Sebelum waktu pengumpulan 3 Tepat waktu 2 Telat 3 hari
1
Telat 6 hari
3. Nilai dari setiap kriteria Tabel 8 Alternatif Kirteria Alternatif C1 C2 C3 C4 Raya 40 80 75 80 Bata 60 80 75 60 Jiru 100 100 50 80 Hugo 80 70 100 70 Raline 85 85 70 90 Klea 100 85 75 80 Eligia 90 90 100 70

## Kemudian mengubah nilai kriteria menjadi nilai matriks
Tabel 9 Nilai Kriteria Matriks Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Raya 0,4 0,8 0,75 0,8 Bata 0,6 0,8 0,75 0,6 Jiru 1 1 0,5 0,8 Hugo 0,8 0,7 1 0,7 Reline 0,85 0,85 0,7 0,9 Klea 1 0,85 0,75 0,8 Eligia 0,9 0,9 1 0,7
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 17 – 23
4. Normalisasi matriks dari nilai kriteria

## Tabel 10 Normalisasi Matriks
𝑥 1 − 0,4 0,70
0,50 0,6
𝑥 1 + 1 1
1 0,9

## 5. Input nilai utility setiap alternatif
Tabel 11 Nilai Utility dari setiap Attribute Alternatif C1 C2 C3 C4 Raya 0,00 0,00 1,00 1,00 Bata 0,33 0,00 1,00 0,00 Jiru 1,00 1,00 0,00 1,00 Hugo 0,66 0,00 1,00 0,33 Reline 0,75 0,50 0,40 1,00 Klea 1,00 0,50 0,50 0,66 Eligia 0,833 0,66 1,00 0,33
6. Melakukan perkalian nilai utility dengan masing- masning bobot.
Tabel 10 Perkalian utility dengan Bobot
Alternati f C1 C2 C3 C4 To tal Ra ng king Raya
0,00 0,12 0,10 0,2 0,417 5 Bata 0,1 0,12 0,10 0,0 0,267 7 Jiru 0,2 0,35 0,00 0,2 0,700 1 Hugo 0,1 0,00 0,20 0,1 0,44 6 Reline 0,1 0,18 0,08 0,3 0,668 2 Klea 0,2 0,18 0,10 0,2 0,625 4 Eligia 0,1 0,23 0,20 0,1 0,658 3
Dapat disimpulkan bahwa dari perhitungan diatas terpilih karyawan terbaik yaitu Jiru dengan nilai 0,77
3.4 Perancangan Antar Muka
3.4.1 Tampilan Login
Tampilan login merupakan tampilan awal dari aplikasi.

## Gambar 3 Tampilan Login

## 3.4.2 Tampilan Dashboard
Tampilan dashboard tampilan setelah melakukan login.

## Gambar 4 Tampilan Dashborad
3.4.3 Tampilan Divisi
Tampilan  divisi  merupakan  tampilan  divisi  yang  ada di perusahaan.

## Gambar 5 Tampilan Divisi

## 3.4.4 Tampilan Karyawan
Tampilan  menu  karyawan  merupakan  data-data karyawan.

## Gambar 6 Tampilan Karyawan
3.4.5 Tampilan Kriteria
Tampilan  kriteria  merupakan  tampilan  kriteria penilaian perusahaan.

## Gambar 7 Tampilan Kriteria
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 17 – 23

## 3.4. 6 Tampilan Refrensi

## Gambar 8 Tampilan Refrensi
3.4.7 Tampilan Penunjang
Tampilan penunjang tampilan nilai dari masing-masing kriteria.

## Gambar 9 Tampilan Penunjang

## 3.4.8 Tampilan Penilaian
Tampilan penilaian tampilan hasil dari penilaian karyawan.

## Gambar 10 Tampilan Penilaian

## 3.4.9 Tampilan  Perhitungan
Tampilan perhitungan adalah tampilan darri hasil perhitungan.

## Gambar 11 Tampilan Pehitungan

## 3.4.10 Tampilan Hasil

## Gambar 12 Tampilan Hasil
3.5 Pengujian Sistem
3.5.1 Pengujian Black Box
Penulis  melakukan  uji  coba  pada  aplikasi  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  karyawan  terbaik. Yang  bertujuan  untuk  menemukan  error  yang  terjadi pada  sistem,  agar  ketika  terjadi  error  pada  sistem dapat segera di perbaiki.
Tabel 11 Pengujian Black Box No Kasus Uji Hasil yang diharapkan Hasil 1 Login, masukkan email dan password yang benar Masuk tampilan dashboard. Berhasil 2 Melakukan penambahan divisi Masuk tampilan tambah divisi Berhasil 3 Melakukan edit divisi Masuk tampilan edit divisi Berhasil 4 Melakukan  hapus divisi Masuk tampilan hapus divisi Berhasil 5 Melakukan penambahan karyawan Masuk tampilan tambah karyawan Berhasil 6 Melakukan edit karyawan Masuk tampilan edit karyawan Berhasil 7 Melakukan  hapus karyawan Masuk tampilan hapus karyawan Berhasil 8 Melakukan penambahan kriteria Masuk tampilan tambah kriteria Berhasil 9 Melakukan edit kriteria Masuk tampilan edit kriteria Berhasil 10 Melakukan  hapus kriteria Masuk tampilan hapus kriteria Berhasil 11 Melakukan penambahan data penilaian karyawan Masuk tampilan tambah data
penilaian Berhasil 12 Melakukan edit penilaian Masuk tampilan edit penilaian Berhasil 13 Melakukan  hapus penilaian Masuk tampilan hapus penilaian Berhasil

## 3.5.2 Umpan Balik Pengguna
Berdasarkan  wawancara  dengan  kepala  hrd  pada  PT XYZ  aplikasi  ini  dapat  mempermudah  perusahaan untuk  melakukan  penilaian  karyawan  terbaik.  Yang dimana  dengan  adanya  aplikasi  sistem  pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik dapat mempermudah proses perhitungan penilaian karyawan.
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 17 – 23

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  “Sistem  Pendukung  keputusan Terbauk  Menggunakan  Metode  MAUT”.  Dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Sistem pendukung keputusan pada PT XYZ telah di bangun dengan menggunakan
metode
pengembangan  perangkat  lunak  iterasi  dan  metode sistem  pendukung  kepurusan multi  attribute  utility theory.
2. Berdasarkan  pengujian  black  box  semua  kasus  uji telah  diuji  dan  memberikan  hasil  yang  sesuai dengan yang di harapkan.
3. Berdasarkan  umpan  balik  pengguna  aplikasi  ini dapat  mempermudah  proses  perhitungan  penilaian karyawan  terbaik  dan  memberikan  keputusan  yang objektif dalam waktu yang singkat.

## SUMBER RUJUKAN Referensi
[1] M.  Isla  dan  A.  H.  Ali,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Kinerja  Karyawan  Kontrak  Menggunakan  Metode Multy  Attribute  Utlity  Theory  (MAUT)(Studi  Kasus:  PT.
Telkom Marisa),” J. Ilm. Ilmu Komput. Banthayo Lo Komput. , vol.  1,  no.  1,  hal.  1–18,  2022,  [Daring].  Tersedia  pada: https://ejurnal.unisan.ac.id/index.php/balok/article/view/178
[2] J. Leonardo, H. Lumban, dan N. F. Aritonang, “TIN : Terapan Informatika  Nusantara  Penerapan  Metode  MAUT  Dalam
Pemilihan  Pegawai  Terbaik  Pada  Kantor  Pertanahan  Kota Medan TIN : Terapan Informatika Nusantara,” vol. 3, no. 6, hal. 220–229, 2022, doi: 10.47065/tin.v3i6.4116.
[3] J. H. Lubis, S. Esabella, M. Mesran, D. Desyanti, dan D. M. Simanjuntak,  “Penerapan  Metode  Multi  Attribute  Utility Theory  (MAUT)  Dalam  Pemilihan  Karyawan  yang  di  Non- Aktifkan  di  Masa  Pandemi,” J.  Media  Inform.  Budidarma , vol. 6, no. 2, hal. 969, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3909.
[4] A.  Pratama  dan  D.  P.  Kesuma,  “Implementasi  Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  Pemilihan  Karyawan  Terbaik menggunakan Metode MAUT,” MDP  Student  Conf. ,  vol.  2, no. 1, hal. 510–518, 2023, doi: 10.35957/mdp-sc.v2i1.4455.
[5] C.  Wijaya  dan  A.  Farisi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Multi Attribute Utility Theory,” J.  Informatics  Adv.  Comput. ,  vol. 4, no. 1, hal. 31–36, 2023.
[6] R. Maulana dan Z. Masyhur, “( Maut ) Pada Pegawai Pemda Kabupaten,” hal. 1–6.
[7] S.  Rihastuti,  “Penerapan  Metode  Multi  Attribute  Utility Theory  dalam  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  di  STMIK Amikom Surakarta,” J. Ilm. IT CIDA , vol. 5, no. 2, hal. 1–11, 2020, doi: 10.55635/jic.v5i2.108.
[8] I. Sudipa dkk. , Sistem pendukung keputusan full . 2023.
[9] F.  El  Khair,  S.  Defit,  dan  Y.  Yuhandri,  “Sistem  Keputusan dengan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  dalam Penilaian Kinerja  Pegawai,” J.  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  3,  hal.
215–220, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i4.155.
[10]  R.  A.S  dan  M.  Shalahuddin, Rekayasa  Perangkat  Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek . 2013.