Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi e – issn : 2655-7460. Volume 5 No.2, Mei 2023 Page 54 - 58

## PENERAPAN ALGORITMA MAUT DALAM MENENTUKAN LULUSAN TERBAIK PROFESI NERS UMKT

## APPLICATION OF MAUT ALGORITHM IN DETERMINING THE BEST GRADUATES OF THE UMKT NERS PROFESSION
Aldiannur Asslia Johar Latipah Arbansyah Program Studi Teknik Informatika,
Fakultas Sains dan Teknologi,
Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur Aldimaxtro94@gmail.com

## ABSTRAK
Pemilihan Mahasiswa lulusan terbaik di Program Profesi Ners UMKT masih dilakukan secara subjektif. Penentuan lulusan yang masih dilakukan secara manual dan subjektif menyebabkan pihak akademik sulit menentukan siapa yang terbaik,untuk menyelesaikan  masalah  tersebut  maka  dilakukan  penelitian  menggunakan  algoritma  MAUT  dan  menentukan  kriteria penentuan  lulusan  terbaik  serta mengetahui  akurasi  dari  algoritma  MAUT.  Data tersebut mempunyai  3  kriteria dan  94 altenatif.Kemudian, diberi nilai berdasarkan skala  kepentingan dan bobot tiap kriteria yang telah tentukan oleh Kaprodi Profesi Ners UMKT.Dari hasil perhitungan penelitian di dapat bahwa A1 (Dinda Ayu Framaisella) menjadi lulusan terbaik Profesi  Ners  UMKT  tahun  2022  dengan  skor  1.Dalam  pengujian  ini  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  61.70%  yang mempengaruhi hasil akurasi tersebut adalah  Kriteria 2 (Prestasi).
Kata kunci: Maut,Lulusan Terbaik,Profesi Ners UMKT

## ABSTRACT
The selection of the best graduate students in the UMKT Nurse Professional Program is still carried out subjectively. Determination of graduates which is still done manually and subjectively makes it difficult for academics to determine who is the best. To solve this problem, research is carried out using the MAUT algorithm and determines the criteria for determining the best graduates and knowing the accuracy of the MAUT algorithm. The data has 3 criteria and 94 alternatives. Then, it is given a value based on the scale of importance and the weight of each criterion that has been determined by the Head of the UMKT Nurse Profession Study Program. From the results of research calculations it can be found that A1 (Dinda Ayu Framaisella) is the best graduate of the UMKT Nurse Profession in 2022 with a score of 1. In this test an accuracy value of 61.70% was obtained which affected the results of this accuracy is Criterion 2 (Achievement).
Keywords: Maut,The Best graduate,Profession Nurse UMKT

## Pendahuluan
Program  Profesi  Ners  Universitas  Muhammadiyah Kalimantan  Timur  setiap  tahunnya  akan  mengadakan wisuda,  dalam  proses  wisuda  terdapat  beberapa  prosesi yang dilakukan. Salah satunya adalah pengumuman lulusan terbaik  dari  yang  terbaik.  Pemilihan  Mahasiswa  lulusan terbaik  di  Program  Profesi  Ners masih  dilakukan  secara subjektif dengan melihat melalui Indeks Prestasi Kumulatif (IPK).Sehingga  proses  pemilihan  lulusan  terbaik  sulit ditentukan dikarenakan beberapa mahasiswa mempunyai Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  yang  sama.  Penentuan lulusan  yang  masih  dilakukan  secara  subjektif menyebabkan pihak akademik sulit menentukan siapa yang terbaik  karena  hanya  menggunakan  satu  kriteria.  Selain Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  yang  mengukur  tingkat
keberhasilan  lulusan  terbaik  dalam  menyerap  ilmu  dan pengetahuan.
MAUT merupakan metode pengambilan keputusan yang dapat  digunakan  untuk  memilih  lulusan  terbaik  Profesi Ners UMKT dengan mempertimbangkan kriteria seperti, Prestasi,  Ujian  Kompentensi  dan  Indeks  Prestasi Kumulatif.MAUT  dapat  mengambil  keputusan  dengan model  matematis  yang  dipertimbangkan  berdasarkan kriteria  dalam  pemilihan  lulusan  terbaik  Profesi  Ners UMKT. Pengambilan keputusan MAUT dengan menentukan  bobot relative untuk  setiap  kriteria  dan kemudian  diberikan  skor  setiap  kriteria  untuk  setiap Alternatif. Setelah itu, MAUT akan menghitung skor total untuk setiap Alternatif dengan mempertimbangkan bobot
kriteria  dan  Alternatif  dengan  skor  tertinggi  sebagai lulusan terbaik Profesi Ners UMKT.Memiliki pendekatan dasar untuk menemukan nilai bobot atribut: pendekatan subjektif,  pendekatan  objektif,  dan  pendekatan  yang mengintegrasikan  subjektif  dan  objektif.  Pendekatan  ini mempunyai  kelemahan  dan  kelebihan. Pada  pendekatan subjektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subjektifitas dari  pengambil  keputusan,  sehingga  beberapa  faktor dalam  proses  perangkingan  alternatif  bisa  ditentukan secara bebas. Sedangkan pendekatan objektif, nilai bobot dihitung  secara  matematis  sehingga  mengabaikan sujektivitas  pembuat  keputusan  karena  nilai  bobot dihitung secara matematis.
Penelitian yang dilakukan oleh Fajarwati, dkk (2018) yang  berjudul  “Perbandingan  Metode Weigthted  Product (WP), Weighted  Sum  Model (WSM)  dan Multi  Attribute Utility Theory (MAUT) dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Tenaga Kerja” membahas bahwa menggunakan ketiga metode tersebut sebagai perbandingan  untuk  menghasilkan    metode  mana  yang lebih  akurat  dalam  penentuan  penerimaan  tenaga  kerja dengan  menggunakan  kriteria  yang  ditentukan.  Hasil penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fajarwati,  dkk  (2018) menunjukkan bahwa metode MAUT lebih baik didapatkan akurasi    82,2%    dan  tingkat  error  17,8%,  maka  dari  itu dibangun aplikasi sistemnya dengan algoritma MAUT.
P enelitian  selajutnya  menggunakan  metode  MAUT juga pernah dilakukan dalam proses seleksi calon penerima bantuan  Renovasi  Rumah  Dhuafa.  Penggunaan  3  kriteria dengan  100  sampel  dan  hasil  yang  didapatkan  akurasi sebesar 80%. Data tersebut di dapat melalui Dinas Sosial dan Dinas Disdukcapil (Fajirwan et al., 2018). Penelitian ini dilakukan agar mendapatkan hasil pemeringkatan nilai dari yang tertinggi sampai yang terendah.

## Metode
Pada  penelitian  ini  pengumpulan  data  menggunakan metode  pengumpulan  data  yaitu  wawancara  kepada Kaprodi Profesi Ners UMKT untuk mencari data primer berupa mekanisme penentuan mahasiswa terbaik, kriteria dan  nilai  bobot  kriteria  serta  data  sekunder  berupa  SK yudisium  yang  berisikan  data  mahasiswa  terbaik.  Surat lainnya  sebagai  pendukung  adalah  SK  Uji  Kompetensi. Selain itu, data sekunder akan didapatkan melalui website dan  sosial  media  Instagram  keperawatan  UMKT  untuk mengetahui rekam jejak Prestasi mahasiswa.
Setelah itu, dilakukan penerapan MAUT menggunakan perangkat lunak Matlab dengan untuk menentukan lulusan terbaik  Profesi  Ners  UMKT.  Hasil  dari  metode  MAUT kemudian  diuji  tingkat  akurasinya  dengan  mencocokan Hasil  MAUT  dan  Surat  Keputusan  Yudisium.  Alur penelitian ditunjukan pada gambar 1.

## Gambar 1 Alur Penelitian

## Hasil Dan Pembahasan
Dari proses pengumpulan data, didapatkan bahwa untuk menentukan  mahasiswa  terbaik  pada  prodi  Ners  yaitu menggunakan  kriteria  yaitu,  Nilai  IPK,  Prestasi  dan Riwayat  Ukom.  Setelah  didapatkanya  kriteria,  kemudian dilakukan proses pembobotan kriteria.
Pemberian bobot berdasarkan kepetingan dari setiap Alternatif hingga terkecil dengan interval 0-1 seperti tabel 1.
Tabel 1 Bobot Kriteria Nama Kriteria Bobot IPK 0.40 Prestasi 0.30 Riwayat Ukom 0.30 Jumlah 1
Pembobotan  dilakukan  oleh  ketua  prodi  Ners  untuk menghindari  kesalahan  dalam  prosesnya.  Pada  tabel  2 ditunjukan  nilai  bobot  masing-masing  kondisi  alternatif pada setiap kriteria.seperti tabel 2.
Tabel 2 Bobot pembobotan kondisi perkriteria
Kriteria Kondisi         Bobot IPK Prestasi 4.0 3.90-3.99 3.80-3.89 3.70-3.79 3.50-3.69 5 4 3 2 1 Internasional 5
Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi e – issn : 2655-7460. Volume 5 No.2, Mei 2023
Page 54 - 58
Nasional Regional 3 2 Riwayat Ukom 1x Ukom 2x Ukom 3x Ukom 4x Ukom 5x Ukom 5 4 3 2
1
Langkah  selanjutnya  adalah  memberikan  nilai  bobot perkriteria  untuk  setiap  alternatif.  Jumlah  alternatif sebanyak  94  data  mahasiswa  tahun  2021/2022  dari Program Profesi Ners. yang ditunjukan pada tabel 3.
Tabel 3 Bobot kriteria terhadap Alternatif NO  Alternatif IPK (K1) Prestasi (K2) Riwayat Ukom (K3) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 … 94 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 … A94 BOBOT 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 … 2 0.40 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 … 1 0.30 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 … 4 0.30 Tabel 4 Data Alternatif dan hasil normalisasi Alternatif NO  Alternatif IPK (K1) Prestasi (K2) Riwayat Ukom (K3) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 … 94 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 … A94
BOBOT 𝒙𝒊 − 𝒙𝒊 + 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 … 2 0.40 2 5
3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 … 1 0.30 1 3
5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 … 4 0.30 4 5 𝑈 (𝑥) = 𝑥−𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑖 + − 𝑥 𝑖 − (1) 𝐴1 1 = 5−2 5−2 = 1 𝐴1 3 = 5−4 5−4 = 1 𝐴1 2 = 3−1 3−1 = 1
Setiap kriteria memiliki nilai skor penilaian dari tertinggi ke  terendah  sesuai  dengan  tabel  di  atas.Selanjutnya,akan dilakukan konfigurasi nilai kriteria dari data pembobotan berdasarkan tabel 5
Tabel 5 Hasil Konfigurasi Utility DATA ALTERNATI F KRITERIA K1 K2 K3 A1 1 1 1 A2 1 0 1 A3 1 0 1 A4 0,666667 0 1 A5 0,666667 0 1 A6 0,666667 0 0 A7 0,666667 0 1 A8 0,666667 0 1 A9 0,666667 0 1 A10 0,666667 0 1 …. ….. …. ….. A94 0 0 0
Selanjutnya,  dilakukan  perkalian  utilitas  dengan  bobot kriteria menggunakan persamaan
𝑈 (𝑥) = 𝑥−𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑖 + − 𝑥 𝑖 − (2)
𝐴1 = (0,40 ∗ 1) + (0,30 ∗ 1) + (0.30 ∗ 1) = 1
𝐴2 = (0,40 ∗ 1) + (0,30 ∗ 0) + (0.30 ∗ 1) = 0. 7
𝐴3 = (0,4 ∗ 1) + (0,30 ∗ 0) + (0.30 ∗ 1)    = 0. 7
Lakukan  perhitungan  nilai  utilitas  dan  bobot  hingga alternatif ke-94
Tabel 6 Hasil Perkalian Matriks Normalisasi ALTERNATIF KRITERIA K1 K2 K3 TOTA L A1 0,4 0,3 0,2 1 A2 0,4 0 0,2 0,7 A3 0,4 0 0,2 0,7 A4 0,266667 0 0,2 0,566667 A5 0,266667 0 0,2 0,566667 A6 0,266667 0 0 0,266667 A7 0,266667 0 0,2 0,566667 A8 0,266667 0 0,2 0,566667 A9 0,266667 0 0,2 0,566667 A10 0,266667 0 0,2 0,566667 ….. ….. ….. ….. ….. A94 0 0 0,0 0,0 Perangkingan dilakukan untuk menentukan lulusan terbaik profesi  ners  UMKT  tahun  2021  dan  ditentukan  bahwa
Alternatif  1  nama  Mahasiswa  Dinda  Ayu  menjadi  lulusan terbaik profesi ners UMKT dengan total 1.seperti tabel 7.
Tabel 7 Perangkingan No NAMA MAHASISWA TOTAL 1 A1 1 2 A25 0.86 3 A80 0.73 4 A2 0.7 5 A3 0.7 6 A4 0.56 7 A5 0.56 8 A7 0.56 9 A8 0.56 10 … 94 A9 … A94 0.56 … 0

## PENGUJIAN
Pengujian    pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  3  tahap skenario  untuk  mencari  akurasi  algoritma Multi  Attribute Utility  Theory  ( MAUT)  dengan  membandingkan  dengan hasil  manual  pada SK  045/KEP/SKT/C.1/B/2022 sebagai berikut: Skenario  Pertama: pada  skenario  pertama  dilakukan pengujian menggunakan bobot yang telah ditentukan oleh Program Profesi Ners UMKT dengan Bobot K1 (IPK) = 0.40,  K2  (Prestasi)  =  0,30  K3(Riwayat  Ukom)  =  0.30. perhitungan akurasi menggunakan persamaan 2.3. Total calon : 94 Total Data sesuai : 58 Total tidak Sesuai : 39
A 𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 58 58+39 𝑥 100%   =  61,70 %
Skenario  Kedua: pada  skenario  kedua  dilakukan pengujian menggunakan bobot yang telah ditentukan oleh peneliti dengan Bobot K1 (IPK)=0.70, K2(Prestasi) = 0,20 K3(Riwayat Ukom) = 0.10
A 𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 35 35+59 𝑥 100%  =  37,23 %
Skenario  Ketiga: pada  skenario  pertama  dilakukan pengujian menggunakan bobot yang telah ditentukan oleh Program Profesi Ners UMKT dengan Bobot K1 (IPK) = 0.40,  K2  (Prestasi)  =  0,30  K3(Riwayat  Ukom)  =  0.20, K4(Try Out) =0,10 Total calon : 94 Total Data sesuai : 6 Total tidak Sesuai : 88
A 𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 6 6+88 𝑥 100%   = 6.38%

## PEMBAHASAN
Dari  hasil  perhitungan  algoritma Multi  Attribute Utility Theory dalam menentukan lulusan terbaik Program Profesi Ners  Universitas  Muhammadiyah  Kalimantan  Timur  di dapat bahwa A1 (Dinda Ayu Framaisella) menjadi lulusan terbaik  Profesi  Ners  UMKT tahun  2022  dengan skor  1. Lalu,  peringkat  kedua  adalah  A25  (Reka  Ladina  Saqila) dengan skor 0.732 dan peringkat ketiga adalah A80 (Diah Suud) dengan skor 0.732.Pada hasil perhitungan tersebut
diketahui yang mempengaruhi mahasiswa menjadi lulusan terbaik  adalah  kriteria  2  (prestasi)  dikarenakan  hanya  3 mahasiswa saja yang mendapat skor 1 pada kriteria 2.Pada Kriteria 1 nilai mahasiswa Alternatif 1 sampai dengan A94 hampir  sama  dikarenakan  nilai  IPK  mahasiswa  Profesi Ners UMKT tahun 2021/2022 mempunyai rata-rata tinggi.
Pengujian  pada  penelitian  ini  menggunakan  3 skenario,skenario  pertama  didapat  nilai  akurasi 61,70%.Sedangkan,skenario  kedua  37,23  %  dikarenakan penambahan bobot pada K1 menjadi 0,70 dan penurunan pada K2 menjadi 0,20 dan K3 menjadi 0,10 mempengaruhi hasil  perangkingan.  Didapat  bahwa  K3  (Riwayat  Ukom) cukup berpengaruh pada hasil akurasi.Selanjutnya,skenario ketiga  didapat  nilai  akurasi  6,38%  penurunan  tersebut dikarenakan penambahan kriteria 4 yaitu Try Out, sangat mempengaruhi  hasil  perangkingan  disebabkan  pada  hasil perangkingan sebelumnya hanya menggunakan 3 kriteria.

## Simpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat diambil  kesimpulan  dalam  menentukan  lulusan  terbaik Profesi Ners UMKT dengan Algoritma Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
1. Penentukan  lulusan  menggunakan  Algoritma  MAUT secara  umum  dimulai  dari  identifikasi  kriteria, kemudian  memberian  skor  pada  alternatif  dan menghitung  nilai  utilitasnya  sehingga  didapatkan alternatif  terbaik  terbaik  dengan  yaitu  Alternatif  A1 dengan  hasil  1  menjadi  lulusan  terbaik  Profesi  Ners UMKT 2021/2022
2. Tiga  Kriteria  terbaik  dalam  penelitian  ini  adalah  nilai IPK,Prestasi,  dan  Riwayat  Uji  Kompentensi(Ukom), penambahan kriteria justru menurunkan akurasi.
3. Penerapan  Algoritma  MAUT  dalam  menentukan lulusan terbaik Profesi Ners UMKT tahun 2021/2022 didapatkan nilai akurasi sebesar 61.70%

## Saran
1. Algoritma  Maut  dapat  dikombinasi  dengan  metode lainnya  untuk  mendapat  nilai  akurasi  lain  sebagai pembanding
2. pada penelitian selanjutnya bisa menggunakan metode lain selain Algoritma MAUT

## Pustaka Acuan
AIPNI. (2015). Kurikulum Inti Pendidikan Ners Indonesia 2015 Asosiasi  Institusi  Pendidikan  Ners  Indonesia . www.aipni-ainec.com Amir Tjolleng, M. S. (2017). Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Ellex media komputido.
Hadinata, N. (2018). Implementasi Metode Multi Attribute Utility  Theory  (MAUT)  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  dalam  Menentukan  Penerima  Kredit.
Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi e – issn : 2655-7460. Volume 5 No.2, Mei 2023
Page 54 - 58
Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer) , 7 (2), 87 – 92. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v7i2.562
Resa  Ari  Siswo,  Ulya  Anisatur  Rosyidah,  M.  K.  (2017).

## SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK
PENERIMAAN  KARYAWAN  PT  PLN  JEMBER MENGGUNAKAN METODE  MULTI  ATTRIBUTE UTILITY THEORY (MAUT) . 1210652011 , 1 – 14.
Suryanto,  A.  A.,  Gernowo,  R.,  &  Widodo,  A.  (2017). Implementasi Metode Multi Attribbute Decision Making ( Madm ) Dan Simple Additive Weighting ( Saw ) Dalam Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Bantuan Biaya Pendidikan . 251 – 260. Fajarwati,  I.,  Fitriasari,  N.  S.,  &  Siregar,  H.  (2018). Perbandingan  Metode Weighted  Product (WP),
Weighted  Sum  Mode l  (WSM)  Dan Multi  Attribute Utility  Theory (MAUT)  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Tenaga  Kerja. Jurnal  Teori Dan Aplikasi Ilmu Komputer , 1 (1), 25 – 32. Fajirwan,  D.,  Arhami,  M.,  &  Amalia,  I.  (2018).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Bantuan Renovasi  Rumah  Dhuafa  Menggunakan  Metode Multi  Attribute  Utility  Theory . Jurnal  Infomedia , 3 (2),
49 – 57. https://doi.org/10.30811/jim.v3i2.713