Implementasi Metode MAUT Dengan Pembobotan ROC Pada Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Karyawan Baru - Laia, Dedi Verianto; Sinurat, Sinar; Ndruru, Eferoni (JURNAL RISET KOMPUTER (JURIKOM), 2024)
Karyawan merupakan aset utama perusahaan yang menjadi perencana dan pelaku aktif dari aktivitas organisasi dimana Sistem Pendukung Keputusan adalah sistem yang membantu dalam memberikan hasil yang lebih maksimal, dimana terdapat beberapa metode dalam pengambilan keputusan, salah satunya adalah metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) yang berfungsi menentukan perangkingan yang dimana hasil perangkingan dari data calon karyawan baru digunakan sebagai keputusan, namun terdapat kekurangan MAUT ini karena tidak adanya bobot kriteria yang pasti dari PT. Binavalasindo Dolarasia Sejahtera Utama, sehingga dibutuhkan metode Rank Order Centroid (ROC) dalam menentukan pembobotan, yang dimana ROC digunakan untu mengevaluasi kinerja model klasifikasi dalam memprediksi kelas atau kejadian tertentu. Berdasarkan hasil penelitian yang telah diujikan, maka peneliti dapat memberikan kesimpulan bahwa penerimaan calon karyawan baru dengan menggunakan metode MAUT dengan 7 nama alternatif  dengan 5 kriteria dan nilai bobot yang didapatkan dengan metode ROC dengan hasil nilai tertinggi oleh Alfendy Yatatema Dawolo dengan alternatif A5 nilai 0,832 dan nilai terendah oleh Dharma Alfian Purba dengan alternatif A3 dengan hasil nilai 0,097. Pembobotan mengunakan metode ROC menjadikan penilaian lebih objektif karena sistem perhitungan nilai bobot dengan metode ROC mengurutkan dengan otomatis berdasarkan peringkat kepentingan kriteria.