Penerapan Algoritma Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dalam Menentukan Lulusan Terbaik Profesi Ners UMKT

Abstract

Pemilihan Mahasiswa lulusan terbaik di Program Profesi Ners UMKT masih dilakukan secara subjektif, hal ini menyebabkan pihak akademik sulit menentukan siapa yang terbaik dan untuk menyelesaikan masalah tersebut, dilakukan penelitian menggunakan algoritma MAUT. Pada penelitian ini, dilakukan penentuan kriteria bagi lulusan terbaik serta pencarian nilai akurasi dari algoritma MAUT sebagai evaluasi performa model yang dibuat. Terdapat 3 kriteria dan 94 altenatif yang diberi nilai berdasarkan skala kepentingan. Bobot tiap kriteria yang telah tentukan oleh Kaprodi Profesi Ners UMKT. Hasil penelitian menunjukan bahwa Alternatif satu menjadi lulusan terbaik Profesi Ners UMKT tahun 2022 dan nilai akurasi sebesar 62.76%. Hal yang mempengaruhi hasil akurasi MAUT dalam menentukan mahasiswa terbaik berdasarkan kriteria adalah pembobotan pada Kriteria dua yaitu Prestasi.