Search Articles & Publications

Showing 3679 articles found for "Menggunakan"

ANALYSIS OF NEURAL NETWORK ALGORITHM IN URBAN AIR QUALITY PREDICTION

Anggraeni, Dewi, Azmi, Sri Rezki Maulina
Abstract: Abstract: Air quality in urban areas is becoming an increasingly important issue considering its impact on human health and the environment. The rapid increase in air pollution requires effective methods to predict air quality… uality in order to take appropriate mitigation measures. This study aims to analyze the use of Neural Network (NN) algorithms in predicting air quality in cities. The method used is the application of the NN model, especially the Multilayer Perceptron (MLP), which is trained using historical air quality data such as dust particle levels (PM10, PM2.5), carbon monoxide (CO) gas, and temperature. The data used in this study came from urban air quality monitoring stations collected over a period of time. The results show that the Neural Network algorithm can provide quite accurate predictions of air quality with a low Mean Absolute Error (MAE) value, showing the effectiveness of the model in predicting f fluctuations in air quality. The conclusion of this study is that Neural Network algorithms, specifically MLPs, are an effective tool for air quality prediction, which can be used as a basis for urban air quality management policies.  Keywords: air quality;  neural network; prediction; multilayer perceptron (MLP)    Abstrak: Kualitas udara di perkotaan menjadi isu yang semakin penting mengingat dampaknya terhadap kesehatan manusia dan lingkungan. Peningkatan polusi udara yang pesat memerlukan metode yang efektif untuk memprediksi kualitas udara guna mengambil langkah mitigasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penggunaan algoritma Neural Network (NN) dalam memprediksi kualitas udara di perkotaan. Metode yang digunakan adalah penerapan model NN, khususnya Multilayer Perceptron (MLP), yang dilatih menggunakan data kualitas udara historis seperti kadar partikel debu (PM10, PM2.5), gas karbon monoksida (CO), dan suhu. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari stasiun pemantauan kualitas udara di perkotaan yang dikumpulkan selama periode waktu tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Neural Network dapat memberikan prediksi yang cukup akurat terhadap kualitas udara dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) yang rendah, menunjukkan efektivitas model dalam memprediksi fluktuasi kualitas udara. Simpulan dari penelitian ini adalah bahwa algoritma Neural Network, khususnya MLP, merupakan alat yang efektif untuk prediksi kualitas udara, yang dapat digunakan sebagai dasar untuk kebijakan pengelolaan kualitas udara di perkotaan Kata kunci: kualitas udara; neural network; prediksi; multilayer perceptron (MLP)

EUCS, IPA, AND CSI INTEGRATION TO DETECT UBSI ONLINE EXAM SYSTEM SATISFACTION

Sucipto, Rakhmat Hadi, Indrarti, Wahyu, Hussaen, Saddam, Rani, Rani
Abstract: Abstract: The online exam system is used to evaluate student learning, but it has some limitations. Therefore, it is necessary to research the user satisfaction of the system. This study aims to assess user satisfaction… using the End User Computing Satisfaction (EUCS), Importance Performance Analysis (IPA), and Customer Satisfaction Index (CSI) methods. The results showed that three dimensions, namely, accuracy, ease of use, and timeliness significantly affected user satisfaction, while content and format did not have a significant effect. IPA analysis shows the majority of attributes (12 attributes) are in quadrant II, which indicates moderate satisfaction, 11 attributes in quadrant III, one attribute in quadrant I, and three attributes in quadrant IV. CSI concluded that the online exam system provides satisfactory service with a score of 77.54%. Keywords: csi; eucs; ipa; online exam system; user satisfaction     Abstrak: Sistem ujian online digunakan untuk mengevaluasi pembelajaran mahasiswa, tetapi sistem ini memiliki beberapa keterbatasan. Karena itulah perlu penelitian kepuasan pengguna sistem tersebut. Penelitian ini bertujuan menilai kepuasan pengguna dengan menggunakan metode End User Computing Satisfaction (EUCS), Importance Performance Analisys (IPA), dan Customer Satisfaction Index (CSI). Hasil riset menunjukkan tiga dimensi yaitu, akurasi, kemudahan penggunaan, dan ketepatan waktu signifikan mempengaruhi kepuasan pengguna, sementara konten dan format tidak berpengaruh signifikan. Analisis IPA menunjukkan mayoritas atribut (12 atribut) berada di kuadran II, yang mengindikasikan kepuasan sedang, 11 atribut di kuadran III, satu atribut di kuadran I, dan tiga atribut di kuadran IV. CSI menyimpulkan sistem ujian online memberikan layanan yang memuaskan dengan skor 77,54%.   Kata kunci: csi; eucs; ipa; kepuasan pengguna; sistem ujian online

APPLICATION EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSIS OF UTERINE DISEASE FUZZY LOGIC

Titin, Tri Wanti, Yesputra, Rolly, Rohminatin, Rohminatin
Abstract: Abstract: Uterine disease is a serious threat to women's health, which can affect fertility and quality of life. Delayed diagnosis often results in patients not getting optimal early treatment at the H. Abdul Manan Simatupang… upang Kisaran Regional General Hospital. This study aims to develop a fuzzy logic-based expert system to diagnose uterine disease based on the symptoms experienced by patients. This system receives symptom data as input, then performs analysis using the fuzzy logic method to determine the level of possibility of a disease. The final results produced are an initial diagnosis and treatment recommendations. System testing shows that this method is able to identify uterine disease with fairly good accuracy, where one case showed the possibility of Endometriosis with a confidence level of 63%. With this system, patients can obtain initial information about their health condition, so they can take more appropriate and faster medical steps. Keywords: expert system; fuzzy logic; uterine disease.    Abstrak: Penyakit rahim merupakan ancaman serius bagi kesehatan wanita, yang dapat berdampak pada kesuburan dan kualitas hidup. Keterlambatan diagnosis sering kali menyebabkan pasien tidak mendapatkan penanganan dini yang optimal di Rumah Sakit Umum Daerah H. Abdul Manan Simatupang Kisaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis logika fuzzy guna mendiagnosis penyakit rahim berdasarkan gejala yang dialami pasien. Sistem ini menerima data gejala sebagai input, kemudian melakukan analisis menggunakan metode logika fuzzy untuk menentukan tingkat kemungkinan suatu penyakit. Hasil akhir yang dihasilkan berupa diagnosis awal dan rekomendasi penanganan. Pengujian sistem menunjukkan bahwa metode ini mampu mengidentifikasi penyakit rahim dengan akurasi yang cukup baik, di mana salah satu kasus menunjukkan kemungkinan penyakit Endometriosis dengan tingkat kepercayaan sebesar 63%. Dengan adanya sistem ini, pasien dapat memperoleh informasi awal mengenai kondisi kesehatannya, sehingga dapat mengambil langkah medis yang lebih tepat dan cepat. Kata kunci: fuzzy logic; penyakit rahim; sistem pakar.

ARAS METHOD FOR OPTIMIZING THE DETERMINATION OF PIP FUND RECIPIENTS

Wahyuni, Diajeng Puspa, Fauziah, Rizky, Nata, Andri
Abstract: Abstract: Program Indonesia Pintar (PIP) is government assistance program aimed at supporting the education of underprivileged students. However, some PIP fund recipients are misallocated, with aid given to students who… do not fully meet the eligibility criteria, while those in greater need don’t receive it, including at SDN 014672 Tanjung Alam, Asahan Regency, North Sumatra Province. Based on this issue, a structured system is needed. The purpose of this study is to construct decision support systems for determining PIP fund recipients using Additive Ratio Assessment (ARAS) method. Data was collected using questionnaires, documentation, and observation techniques. Respondents consisted of 8 students from SDN 014672 Tanjung Alam. Criteria include number of dependents, homeownership status, attendance rate, and students final grades. System was developed using CodeIgniter 3 as framework, MySQL as database software, and InnoDB as database engine. ARAS method was applied to rank available alternatives. Based on calculations, first rank was obtained by alternative 6 (Malika Hendra As-Syifa), second rank by alternative 7 (Mutia Indah Sari), and third rank by alternative 8 (Rafa Kavindra). This study is expected to be further developed by applying other DSS methods, performing regular system maintenance, and integrating system with school data to improve accuracy and usability.       Keywords: additive ratio assessment; decision support system; smart indonesia program.    Abstrak: Program Indonesia Pintar (PIP) merupakan bantuan pemerintah untuk mendukung pendidikan siswa kurang mampu. Namun, masih ditemukan penerima anggaran PIP yang kurang tepat sasaran, di mana bantuan diberikan kepada siswa yang kurang memenuhi kriteria, sementara siswa yang lebih membutuhkan tidak menerimanya, termasuk di SDN 014672 Tanjung Alam, Kabupaten Asahan, Provinsi Sumatera Utara. Berdasarkan permasalahan tersebut, dibutuhkan sebuah sistem terstruktur. Tujuan penelitian ini untuk membangun sistem pendukung keputusan penetapan pemeroleh anggaran PIP menggunakan metode Additive Ratio Assessment (ARAS). Data dikumpulkan dengan teknik angket, dokumentasi, dan observasi. Responden adalah 8 siswa SDN 014672 Tanjung Alam. Kriteria meliputi jumlah tanggungan orang tua, status kepemilikan rumah, tingkat kehadiran, dan nilai akhir siswa. Sistem dirancang menggunakan CodeIgniter 3 sebagai framework, MySQL sebagai database software, dan InnoDB sebagai database engine. Perhitungan dengan metode ARAS digunakan untuk merangking alternatif yang ada. Berdasarkan perhitungan yang dilakukan, peringkat pertama diperoleh oleh alternatif 6 yakni Malika Hendra As-Syifa, peringkat kedua diperoleh oleh alternatif 7 yakni Mutia Indah sari, dan peringkat ketiga diperoleh oleh alternatif 8 yakni Rafa Kavindra. Penelitian ini diharapkan dapat dikembangkan lebih lanjut dengan menerapkan metode Sistem Pendukung Keputusan (SPK) lainnya, melakukan pemeliharaan sistem secara berkala, serta mengintegrasikan sistem dengan data sekolah untuk meningkatkan keakuratan dan kemudahan penggunaan. Kata kunci: additive ratio assessment; program indonesia pintar; sistem pendukung keputusan

THE ROLE OF PERCEIVED CONVENIENCE ON WHATSAPP ADOPTION USING UTAUT2 MODEL

Winata, Kenny Calnelius, Panjaitan, Erwin Setiawan
Abstract: Abstract: Advancements in digital technology have significantly transformed communication and learning. Traditional learning methods have limitations in providing a fast and interactive learning environment, necessitating… g accessible technology that enhances student and teacher engagement while ensuring convenience. WhatsApp has emerged as a widely used solution due to its accessibility, privacy features, and cross-platform compatibility, offering users a sense of convenience. This study examines the role of Perceived Convenience in the acceptance and use of WhatsApp in secondary education in Medan City using the UTAUT2 Model. A survey was conducted with 439 respondents from 8 secondary schools in Medan and analyzed using SEM-PLS with SmartPLS-4. The results indicate that social influence, hedonic motivation, habit, and perceived convenience positively impact the intention to use WhatsApp. Additionally, facilitating conditions, perceived convenience, and intention to use significantly influence actual usage behavior. However, performance expectancy, effort expectancy, and price value do not affect either intention or behavior in using WhatsApp. Moderating variables such as age, gender, and experience partially moderate the relationships between independent factors and WhatsApp usage intention and behavior. This study contributes by incorporating Perceived Convenience into the UTAUT2 Model and affirming its role in educational technology adoption.             Keywords: perceived convenience; secondary education; UTAUT2; whatsapp     Abstrak: Kemajuan teknologi digital telah membawa perubahan signifikan dalam komunikasi dan pembelajaran. Metode pembelajaran tradisional memiliki keterbatasan dalam menyediakan lingkungan belajar yang cepat dan interaktif, sehingga diperlukan teknologi yang mudah diakses, meningkatkan keterlibatan siswa dan guru, serta nyaman digunakan. WhatsApp menjadi salah satu solusi dan banyak digunakan karena mudah diakses, privasi yang ditawarkan, serta kompatibilitas lintas platform sehingga memberikan kenyamanan yang dapat dirasakan pengguna ketika menggunakannya. Oleh karena itu, Penelitian ini menguji peran Persepsi Kenyamanan terhadap penerimaan dan penggunaan WhatsApp dalam pendidikan menengah di Kota Medan menggunakan Model UTAUT2. Survei dilakukan pada 439 responden dari 8 sekolah menengah di kota Medan, dan dianalisis dengan SEM-PLS menggunakan SmartPLS-4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa social influence, hedonic motivation, habit, dan perceived convenience berpengaruh positif signifikan terhadap behavioral intention. Sementara itu, facilitating conditions, perceived convenience, dan behavioral intention berdampak positif pada use behavior. Namun, performance expectancy, effort expectancy, dan price value tidak berpengaruh terhadap niat maupun perilaku penggunaan WhatsApp. Variabel moderasi usia, jenis kelamin, dan pengalaman memoderasi sebagian hubungan antara faktor bebas terhadap niat dan perilaku penggunaan WhatsApp. Penelitian ini berkontribusi dengan menambahkan variabel persepsi kenyamanan (perceived convenience) ke dalam Model UTAUT2 dan menegaskan perannya dalam adopsi teknologi pendidikan.   Kata kunci: pendidikan menengah; persepsi kenyamanan; UTAUT2; whatsapp

IoT-ENABLED SMART FIELD LIGHT AUTOMATION WITH MONITORING FOR FUTSAL

Nasution, Haris Izwan, Lubis, Adi Prijuna, Dalimunthe, Ruri Ashari
Abstract: Abstract: Lighting is one of the important aspects in supporting the comfort of public facilities, especially for futsal fields that rely on lighting for better user visibility at night. This study focuses on finding lighting… hting solutions for futsal fields that are still running manually by providing alternative solutions in the form of implementing the concept of a smart automation system based on the Internet of Things (IoT) by combining the working systems of LDR sensors, ultrasonic sensors, and microcontrollers, this aims to provide convenience while creating innovation for existing problems. Using observation and implementation methods produces a system that is designed in such a way that the results will later be displayed on the Kodular android application for remote monitoring. It is hoped that the system in this study can work effectively and efficiently in managing field lighting that can answer the problems raised.             Keywords: automation; IoT; kodular; lighting; monitoring.   Abstrak: Pencahayaan merupakan salah satu aspek penting dalam hal yang mendukung kenyamanan fasilitas publik terutama untuk lapangan futsal yang mengandalkan pencahayaan untuk visibilitas pengguna lebih baik pada malam hari. Penelitian ini berfokus pada pencarian solusi pencahayaan pada lapangan futsal yang masih berjalan secara manual dengan diberikannya solusi alternatif berupa penerapan konsep sistem otomatisasi pintar berbasis Internet of Things (IoT) dengan memadu-padankan sistem kerja sensor LDR, sensor ultrasonik, dan mikrokontroler, hal tersebut bertujuan memberikan kemudahan sekaligus menciptakan inovasi bagi permasalahan yang ada. Menggunakan metode observasi dan implentasi menghasilkan sistem yang dirancang sedemikian rupa dengan hasil yang nantinya akan ditampilkan pada aplikasi android Kodular untuk pemantauan jarak jauh. Diharapkan sistem dalam penelitian ini dapat bekerja secara efektif dan efisien dalam pengelolaan pencahayaan lapangan yang dapat menjawab pemasalahan yang diangkat.                                            Kata kunci: IoT; pencahayaan; otomatis; pemantauan; kodular.

SENTIMENT ANALYSIS OF THE HALODOC APPLICATION USING THE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) ALGORITHM

Rachmadi Putri, Fairuz Amani, Siswanti, Sri
Abstract: Abstract: The Halodoc application, as a digital healthcare service platform, has been widely used for various medical purposes, such as doctor consultations, medication purchases, and laboratory services. User interactions… ns and reviews play a crucial role in enhancing service quality. Sentiment analysis was conducted using the Support Vector Machine (SVM) method to assess user perceptions and satisfaction based on reviews obtained from the Google Play Store platform. The analysis process included data collection, text preprocessing, data transformation using TF-IDF, and training an SVM model to predict sentiment. The model achieved its highest accuracy of 88.32% in the first scenario. However, accuracy slightly decreased in the second and third scenarios, reaching 86.25% and 86.94%, respectively. The analysis results indicated that the model performed best in the first scenario, with the lowest number of prediction errors. Additionally, the model was more accurate in classifying negative and positive sentiments than neutral ones.             Keywords: halodoc application; sentiment analysis; support vector machine algorithm   Abstrak: Aplikasi Halodoc, sebagai platform layanan kesehatan digital, telah banyak digunakan untuk berbagai keperluan medis seperti konsultasi dokter, pembelian obat, dan layanan laboratorium. Interaksi pengguna dan ulasan mereka memiliki peran krusial dalam meningkatkan mutu layanan. Analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) untuk mengetahui persepsi dan kepuasan pengguna berdasarkan ulasan yang diperoleh dari Platform Google Play Store. Proses analisis mencakup pengumpulan data, pra-pemrosesan teks, transformasi data menggunakan TF-IDF, dan pelatihan model SVM untuk memprediksi sentimen. Hasil pelatihan model dengan akurasi tertinggi sebesar 88,32% pada skenario pertama. Akurasi sedikit menurun pada skenario kedua dan ketiga, masing-masing sebesar 86,25% dan 86,94%, Hasil analisa menunjukkan bahwa model memiliki performa terbaik pada skenario pertama dengan jumlah kesalahan prediksi terkecil. Selain itu, model cenderung lebih akurat dalam mengklasifikasikan sentimen negatif dan positif dibandingkan netral..   Kata kunci: algoritma support vector machine; analisis sentimen; aplikasi halodoc  

TOPSIS METHOD IMPLEMENTATION FOR STUDENT VIOLATION SANCTIONS AT SMAN 1 KISARAN

Abidi, Mhd Ihsan, Maharani, Dewi, Nasution, Akmal
Abstract: Abstract: Secondary education plays an important role in shaping students' academic, social, and emotional skills and preparing them for further education or entering the workforce. One important aspect of education is the… he application of discipline through sanctions for violations of school rules. SMA Negeri 1 Kisaran currently still uses a manual system in recording and imposing sanctions, which is prone to errors, data loss, and is less efficient in decision making. This study aims to propose the implementation of a decision support system based on the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method to determine more objective and transparent sanctions. The results of the application of the TOPSIS method in the process of determining objective sanctions for students at SMA Negeri 1 Kisaran are based on factors such as attendance, neatness, diligence, and student behavior, resulting in more accurate and systematic decisions. This study shows that the application of the TOPSIS method increases efficiency in determining sanctions for students and supports a fairer and data-based coaching process in schools.            Keywords: decision support system; discipline; sanctions; TOPSIS.   Abstrak: Pendidikan menengah  memiliki peran penting dalam membentuk keterampilan akademik, sosial, dan emosional peserta didik serta mempersiapkan mereka untuk pendidikan lebih lanjut atau masuk ke dunia kerja. Salah satu aspek penting dalam pendidikan adalah penerapan disiplin melalui sanksi terhadap pelanggaran aturan sekolah. SMA Negeri 1 Kisaran saat ini masih menggunakan sistem manual dalam pencatatan dan pemberian sanksi, yang rentan terhadap kesalahan, kehilangan data, serta kurang efisien dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan mengusulkan penerapan sistem pendukung keputusan berbasis metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk menentukan sanksi yang lebih objektif dan transparan. Hasil dari penerapan metode TOPSIS dalam proses penentuan sanksi objektif pada peserta didik di SMA Negeri 1 Kisaran didasarkan pada faktor-faktor seperti kehadiran, kerapian, kerajinan, serta kelakuan siswa, sehingga menghasilkan keputusan yang lebih akurat dan sistematis. Studi ini menunjukkan bahwa penerapan metode TOPSIS meningkatkan efisiensi dalam menentukan sanksi bagi siswa serta mendukung proses pembinaan yang lebih adil dan berbasis data di sekolah. Kata kunci: kedisiplinan; sanksi; sistem pendukung keputusan; TOPSIS.

PREDICTING SKINCARE SALES OF ORIGINAL MS GLOW WITH SES METHOD

Ariska, Feby, Rizaldi, Rizaldi, Sumantri, Sumantri
Abstract: Abstract:  Ms Glow Kisaran Original Store is one of the beauty companies that sells skincare products that are useful for maintaining healthy facial and body skin. However, the Original Ms. Glow series currently faces challenges… hallenges such as tight competition and ineffective inventory management in terms of sales figures. This company sells ± 1500 products a month, but also often faces shortages and stockpiles of product, which can reduce customer confidence and cause Ms. Glow Kisaran Original to experience financial losses, among others. Conversely, if the demand for skincare increases but the skincare supply cannot be prepared, this is a loss for the store and customers. The purpose of this study is to improve the accuracy of the forecast, the use of the Single Exponential Smoothing Method is proposed. This method smoothes past values with exponential weights, placing greater emphasis on the latest data. The use of data from the last 12 months as reference data for past recording for forecasting experiments for the next 1 (one) month. The results of the study at Ms Glow Kisaran show the flexibility of the method in adapting to different sales dynamics. Overall, this research helps in predicting skincare sales predictions at the Ms Glow Kisaran Original Kisaran Store using the Single Exponentian Smoothing method, so that it can overcome the challenges in predicting sales figures. Keywords: ms glow kisaran; skincare sales; ses.    Abstrak: Toko Ms Glow Kisaran Original merupakan salah satu perusahaan di bidang kecantikan yang menjual produk-produk skincare yang bermanfaat untuk menjaga kesehatan kulit wajah dan tubuh. Namun rangkaian Original Ms. Glow saat ini menghadapi tantangan seperti persaingan yang ketat dan pengelolaan inventaris yang kurang efektif dalam hal angka penjualan. Perusahaan ini menjual ±1500 produk dalam sebulan, namun juga sering menghadapi kekurangan dan penumpukan stok produk, yang dapat menurunkan kepercayaan pelanggan dan menyebabkan Ms. Glow Kisaran Original mengalami kerugian finansial. Sebaliknya jika permintaan akan skincare meningkat namun persediaan skincare tidak dapat disiapkan maka ini menjadi kerugian bagi pihak toko dan pelanggan. Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan ketepatan perkiraan, penggunaan Metode Single Exponential Smoothing diusulkan. Metode ini menghaluskan nilai masa lalu dengan bobot eksponensial, memberikan penekanan lebih besar pada data terbaru. Penggunaan data 12 bulan terakhir sebagai data acuan pencatatan masa lalu untuk percobaan peramalan untuk 1 (satu) bulan kedepan. Hasil penelitian pada Ms Glow Kisaran menunjukkan fleksibilitas metode dalam menyesuaikan diri dengan dinamika penjualan yang berbeda. Secara keseluruhan, Penelitian ini membantu dalam meramalkan prediksi penjualan skincare di Toko Ms glow Kisaran Original Kisaran menggunakan metode Single Exponentian Smoothing, sehingga dapat mengatasi tantangan dalam memprediksi angka penjualan. Kata kunci: ms glow kisaran; penjualan skincare; ses.

OPTIMIZATION OF INCENTIVE GIVING THROUGH MULTI-CRITERIA DECISION ANALYSIS APPROACH

Helmiah, Fauriatun, Siregar, Iqbal Kamil
Abstract: Abstract: This research aims to optimize the provision of incentives to employees (sales team) in a company using a multi-criteria approach. Many companies face challenges in determining criteria and mechanisms for providing… ding incentives that are effective and fair to improve work performance and motivation. The multi-criteria approach used is Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) which can assess various aspects of employee performance comprehensively and objectively. Factors considered include productivity, quality of work, attendance, innovation and overall turnover. The research results show that the multi-criteria approach provides a more comprehensive and accurate assessment, so that companies can develop a more transparent and effective incentive system. Implementation of this approach is expected to increase employee motivation and productivity, help companies achieve their business goals more efficiently, and provide long-term benefits in the form of increased employee loyalty and competitiveness in the field. Keywords: optimization; incentives; multi criteria; maut method          Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan pemberian insentif kepada karyawan (tim sales) di sebuah perusahaan dengan menggunakan pendekatan multikriteria. Banyak perusahaan menghadapi tantangan dalam menentukan kriteria dan mekanisme pemberian insentif yang efektif dan adil untuk meningkatkan kinerja dan motivasi kerja. Pendekatan multikriteria yang digunakan adalah  Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) dapat mengevaluasi berbagai aspek kinerja karyawan secara menyeluruh dan objektif. Faktor-faktor yang dipertimbangkan meliputi produktivitas, kualitas kerja, kehadiran, inovasi dan omset keseluruhan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan multikriteria memberikan penilaian yang lebih komprehensif dan akurat, sehingga perusahaan dapat mengembangkan sistem insentif yang lebih transparan dan efektif. Implementasi pendekatan ini diharapkan dapat meningkatkan motivasi dan produktivitas karyawan, membantu perusahaan mencapai tujuan bisnisnya dengan lebih efisien, serta memberikan manfaat jangka panjang berupa peningkatan loyalitas karyawan dan daya saing di lapangan. Kata kunci: optimalisasi; insentif; multi kriteria; metode maut