Sistem pendukung keputusan pemilihan tenaga kesehatan teladan menggunakan metode Multi-Attribute Utility Theory - Ramadiani, Ramadiani; Rahmah, Auliana (Information Systems - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum, 2019)
Pemilihan tenaga kesehatan teladan merupakan kegiatan rutin setiap tahun oleh Dinas kesehatan yang bertujuan untuk memberi penghargaan kepada mereka yang sudah mengabdikan diri di Puskesmas. Penilaian yang masih manual dianggap kurang produktif, subjektif, dan kurang efisien. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) diperlukan untuk memudahkan pekerjaan tim juri dalam memutuskan petugas kesehatan teladan secara objektif, profesional dan transparan. Sistem yang dibangun ini berbasis stand-alone, dan dapat dijadikan alternatif terbaik untuk daerah yang akses internetnya belum cukup memadai. Penelitian ini dilakukan melalui literature review dan wawancara langsung pada tim penilai tenaga kesehatan. Model yang digunakan adalah metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT). Hasil metode MAUT dipilih karena tidak memiliki nilai cost dan benefit dalam menentukan keputusan. Penelitian ini telah menghasilkan rekomendasi untuk pemilihan tenaga kesehatan teladan dengan hasil akurasi sebesar 86,67%.Â Â Â The selection of exemplary medical personnel is an annual event held by the Public Health office which aims to reward those who have already served in the community health centers. Manual evaluation method is considered to be less productive, subjective and less efficient. Decision Support System (DSS) is needed to facilitate the work of the jury team in determining exemplary health personnel to be more objective, professional and transparent. The system was built stand alone made as the best alternative for regions where internet access is not sufficient. This research was carried out through literature review and direct interviews with the health personnel assessment team. The model that was used in this research is Multi Attribute Utility Theory method. MAUT was used because it did not have the value of cost and benefit in determining decisions. This study has produced recommendations for the selection of exemplary health personnel with an accuracy of 86.67%.