Decision Support System for the Selection of the Best Employee Using the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) Method

Alika Putri; Aulia Azzura; Sindy Patmala; Riki Maiyudi

doi:10.5281/zenodo.24012254

Authors

Alika Putri Universitas Royal
Aulia Azzura Universitas Royal
Sindy Patmala Universitas Royal
Riki Maiyudi Universitas Royal

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.24012254

Keywords:

Keywords: Sistem Pendukung Keputusan, Pegawai Terbaik, Multi Attribute Utility Theory (MAUT), PT SNI.

Abstract

Abstrak: Pemilihan pegawai terbaik merupakan salah satu aspek penting dalam perusahaan karena sumber daya manusia yang unggul dan memiliki kompetensi tinggi dapat meningkatkan produktivitas serta kinerja perusahaan, sekaligus menciptakan calon pemimpin yang berkualitas di masa depan. Permasalahan yang terjadi pada proses pemilihan pegawai terbaik di PT SNI (Sumber Nelayan Indonesia) yaitu proses pengolahan data kandidat masih dilakukan secara manual dan belum memiliki standar penilaian yang jelas sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama serta menghasilkan penilaian yang kurang transparan, akurat, dan terpercaya. Oleh karena itu, diperlukan suatu Sistem Pendukung Keputusan yang dapat membantu proses penentuan pegawai terbaik secara objektif. Penelitian ini menerapkan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) untuk melakukan proses penilaian berdasarkan beberapa kriteria yang telah ditentukan. Hasil perhitungan menggunakan metode MAUT menunjukkan bahwa alternatif dengan nilai tertinggi diperoleh oleh Joseph Martin Sinulingga dengan nilai sebesar 0,654, diikuti oleh Handika Priadi Siregar dengan nilai 0,625, dan Mailinda dengan nilai 0,578. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode MAUT mampu membantu perusahaan dalam menentukan pegawai terbaik secara lebih efektif, objektif, dan terstruktur, sehingga Joseph Martin Sinulingga ditetapkan sebagai pegawai terbaik di PT SNI.

References

[1] M. I. Nasution, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Perbandingan Metode AHP dan TOPSIS untuk Pemilihan Karyawan Berprestasi,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 3, p. 1712, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4194.
[2] I. M. S. D. Mahendra, M. A. Sudarma, and I. M. A. Suyadnya, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Dengan Metode Weighted Product Berbasis Web,” J. SPEKTRUM, vol. 7, no. 1, p. 90, 2020, doi: 10.24843/spektrum.2020.v07.i01.p13.
[3] Dinda Tri Puspita Sari, Nur Balqis, and M. Mardalius, “Rancang Bangun Aplikasi Persediaan Barang Sparepart Pada PT. Sumber Nelayan Indonesia Berbasis Web,” J. Comput. Sci. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 41–46, 2023, doi: 10.59435/jocstec.v2i1.42.
[4] A. Suryana, E. Yulianto, and K. D. Pratama, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Prestasi Pegawai Menggunakan Metode Saw, Ahp, Dan Topsis,” J. Ilm. Teknol. Infomasi Terap., vol. 3, no. 2, pp. 130–139, 2017, doi: 10.33197/jitter.vol3.iss2.2017.129.
[5] N. Hadinata, “Implementasi Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Pada Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Penerima Kredit,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 7, no. 2, pp. 87–92, 2018, doi: 10.32736/sisfokom.v7i2.562.
[6] E. Nurelasari and E. Purwaningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan Terbaik Dengan Metode TOPSIS,” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 8, no. 4, p. 317, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i4.41036.
[7] Masdiana and A. Wantoro, “Perancangan Sistem Informasi Penetapan Bonus Karyawan Dengan Metode TOPSIS,” J. Teknologi Dan Sist. Inf., vol. 4, no. 2, pp. 185–191, 2023, doi: 10.33365/jtsi.v4i2.2572.
[8] C. Wijaya and A. Farisi, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory,” J. Informatics Adv. Comput., vol. 4, no. 1, pp. 31–36, 2023, doi: 10.35814/jiac.v4i1.5490.
[9] D. H. Ramadan, M. Mesran, and R. Syahputra, “Penerapan Metode MAUT dalam Penentuan Karyawan Berprestasi dengan Pembobotan ROC,” J. Inf. Syst. Res., vol. 5, no. 1, pp. 34–42, 2023, doi: 10.47065/josh.v5i1.4151.
[10] Y. N. Aprilia and A. J. Wahidin, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Optik Terbaik Dengan Metode Simple Additive Weighting,” Swabumi, vol. 10, no. 1, pp. 77–87, 2022, doi: 10.31294/swabumi.v10i1.12226.
[11] J. Hutahaean, Z. Azhar, N. Mulyani, I. S. P. Sihite, and Y. D. Vega, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penerimaan Sales Internet Provider Dengan Menggunakan Metode WASPAS dan Pembobotan ROC,” KLIK (Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer), vol. 4, no. 3, pp. 1362–1368, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i3.1355.
[12] J. Hutahaean and M. Badaruddin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah SMK Swasta Penerima Dana Bantuan Menerapkan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 2, p. 466, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2109.
[13] N. Rivaldy, D. Irmayanti, and M. Defriani, “Perancangan SPK Kelayakan Pinjaman Koperasi Karyawan Perum Jasa Tirta Karya Bhakti Raharja dengan Metode MAUT,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI), vol. 7, no. 1, pp. 172–181, 2023, doi: 10.30645/j-sakti.v7i1.581.
[14] D. V. Laia and R. T. Aldisa, “Penerapan Metode Multi-Arttribute Utilily Theory ( MAUT ) Dan Rank Order Centroid ( ROC ) Dalam Pemilihan Bidan Terbaik Puskesmas,” KLIK (Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer), vol. 4, no. 4, pp. 2129–2138, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1732.
[15] A. Surahman, “Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Kombinasi Metode Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) dan Pembobotan Entropy,” CHAIN: J. Comput. Technol. Comput. Eng. Inform., vol. 2, no. 1, pp. 28–36, Jan. 2024, doi: 10.58602/chain.v2i1.93.
[16] Y. Laia, M. Mesran, I. G. I. Sudipa, D. S. Putra, P. Rosyani, and R. Aryanti, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Tenaga Honorer Menerapkan Metode Weighted Product (WP) dan Complex Proportional Assessment (COPRAS) dengan Kombinasi Pembobotan Rank Order Centroid (ROC),” Bull. Informatics Data Sci., vol. 2, no. 1, p. 19, 2023, doi: 10.61944/bids.v2i1.60.
[17] N. Agustina and E. Sutinah, “Metode Weighted Product Untuk Pendukung Keputusan Pemberian Bonus,” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res., vol. 5, no. 4, pp. 1014–1024, 2021, doi: 10.52362/jisamar.v5i4.606.