SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN CUSTOMER
SERVICE PADA PT. GLOBAL MEDIA NUSANTARA
MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL
HIERARCHY PROCESS (AHP)
SKRIPSI
WATY HIDAYANI
091421005
PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN CUSTOMER SERVICE PADA PT. GLOBAL MEDIA NUSANTARA MENGGUNAKAN
METODE ANALYTICAL HIERARCHY
PROCESS (AHP)
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer
WATY HIDAYANI 091421005
PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul :
Kategori :
Nama :
Nomor Induk Mahasiswa :
Program Studi :
Departemen :
Fakultas :
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN
CUSTOMER SERVICE PADA PT. GLOBAL MEDIA
NUSANTARA MENGGUNAKAN METODE
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
SKRIPSI
WATY HIDAYANI 091421005
SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER ILMU KOMPUTER
MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di
Medan, Juli 2011 Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Drs. Agus Salim Harahap, M.Sc Prof. Dr. Muhammad Zarlis
NIP. 195408281981031004 NIP. 195707011986011003
Diketahui/Disetujui oleh
Departemen Ilmu Komputer FMIPA – USU Ketua,
PERNYATAAN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN CUSTOMER
SERVICE PADA PT. GLOBAL MEDIA NUSANTARA
MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL
HIERARCHY PROCESS (AHP)
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Juli 2011
PENGHARGAAN
Puji syukur saya sampaikan kehadirat Allah SWT, yang telah memberikan rahmat dan hidayah-Nya serta segala sesuatunya dalam hidup, sehingga saya dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini, sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer, Program Studi Ekstensi Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.
Ucapan terima kasih saya sampaikan kepada Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis, sebagai Dosen Pembimbing I dan Bapak Drs. Agus Salim Harahap, M.Sc, sebagai Dosen Pembimbing II yang telah memberikan bimbingan, saran, dan masukan kepada saya untuk menyempurnakan kajian ini. Panduan ringkas, padat dan profesional telah diberikan kepada saya sehingga saya dapat menyelesaikan tugas ini. Selanjutnya kepada Dosen Penguji Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom dan Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc.,M.Sc atas saran dan kritikan yang sangat berguna bagi saya. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer, Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom dan Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc.,M.Sc, Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, semua dosen serta pegawai di Program Studi S1 Ilmu Komputer FMIPA USU. Skripsi ini terutama saya persembahkan untuk kedua orang tua dan keluarga saya yang telah memberikan dukungan dan motivasi, Ayahanda Zamzami dan Ibunda Jusma yang selalu sabar dalam mendidik saya. Untuk semua saudara-saudara saya yang telah memberikan semangat, terutama abang saya tercinta, kakak dan adik saya. Terima kasih juga kepada Pimpinan Cabang PT. Global Media Nusantara Bpk. Warisman Larosa yang telah memberikan kesempatan kepada saya untuk membahas studi kasus dari perusahaan PT. Global Media Nusantara. Untuk semangat dan bantuan teman saya Ely Defriani, Alpiah dan teman di tempat kerja, saya ucapkan terima kasih dan yang tidak dapat saya sebutkan namanya satu per satu.
ABSTRAK
PT. Global Media Nusantara yang bergerak dibidang Informasi dan Teknologi membutuhkan customer service yang memiliki keterampilan melayani konsumen dan tanggap terhadap masalah konsumen. Untuk memilih customer service yang tepat, bagian Human Resource Development (HRD) bertugas untuk menyeleksi calon
customer service yang melamar pekerjaan pada perusahaan tersebut, untuk membantu
mempermudah bagian HRD memilih customer service yang tepat, maka diperlukan sistem pendukung keputusan yang mempunyai kemampuan analisa pemilihan calon
customer service dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP),
dimana masing-masing kriteria dalam hal ini merupakan faktor-faktor penilaian dalam membandingkan satu calon customer service dengan calon customer service yang lainnya. Sistem pendukung keputusan untuk proses AHP ini dibuat berdasarkan data dan kriteria yang diperoleh dari PT. Global Media Nusantara. Hasil dari proses ini berupa nilai prioritas yang akan menjadi pertimbangan bagi HRD untuk memilih
customer service yang tepat.
DECISION SUPPORT SYSTEM FOR SELECTION CUSTOMER SERVICE AT PT. GLOBAL MEDIA NUSANTARA BY USING METHOD ANALYTICAL
HIERARCHY PROCESS (AHP)
ABSTRACT
PT. Global Media Nusantara in the field of Information and Technology requires customer service skills to serve customers and respond to issues. To select the appropriate customer service, the Human Resource Development (HRD) in charge of customer service for selecting candidates who apply for a job in the company, to help facilitate the human resources department to choose the right customer service, then the necessary decision support system that has the ability to analyze the selection of prospective customers service by using the Analytic Hierarchy Process (AHP), in which each criterion in this case are all factors in the assessment of a prospective customer service compare with other candidates for customer service. Decision support system for this AHP process and criteria are based on data obtained from the PT. Global Media Nusantara. The results of this process a priority value that will be a consideration for the human resources department to select the appropriate customer service.
DAFTAR ISI
Halaman
Persetujuan ii
Pernyataan iii
Penghargaan iv
Abstrak v
Abstract vi
Daftar Isi vii
Daftar Tabel ix
Daftar Gambar x
Bab 1 Pendahuluan 1
1.1 Latar Belakang 1
1.2 Rumusan Masalah 2
1.3 Batasan Masalah 3
1.4 Tujuan Penelitian 3
1.5 Manfaat Penelitian 3
1.6 Lokasi dan Waktu Penelitian 4
1.7 Metodologi Penelitian 4
1.8 Sistematika Penulisan 5
Bab 2 Tinjauan Teoritis 7
2.1 Sistem Pendukung Keputusan 7
2.1.1 Definisi Sistem Pendukung Keputusan 7 2.1.2 Karakterisitik, Kemampuan dan
Manfaat Sistem PendukungKeputusan 8
2.1.3 Komponen Sistem Pendukung Keputusan 9
2.1.3.1 Subsistem Manajemen data 10
2.1.3.2 Subsistem Manajemen Model 10
2.1.3.3 Subsistem Antarmuka Pengguna 10
2.1.3.4 Subsistem Manajemen Berbasis Pengetahuan 10 2.1.4 Fase-fase Proses Pengambilan Keputusan 11
2.2 Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) 13
2.2.1 Prosedur Analytic Hierarchy Process 18
2.2.2 Prinsip Dasar AHP 20
Bab 3 Analisis dan Perancangan Sistem 23
3.1 Analisis Permasalahan 23
3.2 Pemecahan Masalah 25
3.3 Hasil dan Pembahasan 27
3.3.1. Nilai Matriks Kriteria 27
3.3.2. Nilai Matriks Calon Customer Service per Kriteria 35
3.3.2.1Kriteria Pendidikan 35
3.3.2.2Kriteria Penampilan 36
3.3.2.3Kriteria Kepribadian 37
3.3.2.4Kriteria Sosial 38
3.4 Perancangan Flowchart Sistem 42
3.5 Data Flow Diagram (DFD) 44
3.6 Perancangan Struktur Tabel 49
Bab 4 Implementasi 53
4.1 Implementasi 53
4.1.1 Halaman Administrator 53
4.1.1.1 Halaman Utama Administrator 53
4.1.1.2 Halaman Log in 54
4.1.1.3 Halaman Pemilihan Menu 55
4.1.1.4 Halaman Input Data Calon Customer Service 55 4.1.1.5 Halaman Data Calon Customer Service 56
4.1.1.6 Halaman Matrik Kriteria 57
4.1.1.7 Halaman Hasil Prioritas Kriteria 57 4.1.1.8 Halaman Menu Matriks Calon Customer Service
per Kriteria 58
4.1.1.9 Halaman Hasil Nilai Prioritas Calon Customer Service
per Kriteria 59
4.1.1.10 Halaman Hasil Keputusan 59
4.1.2 Halaman Operator 60
4.1.2.1 Halaman Utama Operator 60
4.1.2.2 Halaman Pemilihan Menu 61
4.1.2.3 Halaman Penginputan Data Calon Customer Service 62
4.1.2.4 Halaman Data Calon Customer Service 63
4.2 Pengujian 63
4.2.1 Pengujian Log in ke Sistem 63 4.2.2 Pengujian Menginput Data calon Customer Service 65 4.2.3 Pengujian Nilai Matriks Kriteria 66 4.2.4 Pengujian Nilai Matriks tiap Calon Customer Service per Kriteria 68
Bab 5 Kesimpulan dan Saran 72
5.1 Kesimpulan 72
5.2 Saran 72
Daftar Pustaka 74
DAFTAR TABEL
Halaman
2.1 Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan 21
2.2 Matriks Perbandingan Berpasangan 21
3.1 Matriks Berpasangan Untuk Kriteria Customer Service 25
3.2 Matriks Berpasangan Calon Customer Service 26 3.3 Masukan Nilai Perbandingan Kriteria Customer Service 27
3.4 Nilai Penjumlahan masing-masing Kolom Kriteria Customer Service 28
3.5 Nilai Pembagian Jumlah Kolom Kriteria Customer Service 29
3.6 Nilai Penjumlahan Baris Kriteria Customer Service 29
3.7 Nilai Prioritas Kriteria Customer Service 30
3.8 Perkalian Elemen Matriks dengan Nilai Prioritas Kriteria Customer Service 31
3.9 Hasil Perkalian Elemen Matriks dengan Nilai Prioritas Kriteria Customer Service 31
3.10 Nilai Penjumlahan Baris Kriteria Customer Service 32
3.11 Hasil Bagi Nilai Jumlah baris Tabel 3.10 dengan Nilai Prioritas Kriteria 33
3.12 Hasil λmax 34
3.13 Inputan Nilai Perbandingan Customer Service tiap Kriteria 35
3.14 Nilai Prioritas Kriteria Pendidikan tiap Calon Customer Service 36
3.15 Nilai CI dan CR pada Kriteria Pendidikan 36
3.16 Inputan Nilai Perbandingan Customer Service tiap Kriteria 36
3.17 Nilai Prioritas Kriteria Penampilan tiap Customer Service 37
3.18 Nilai CI dan CR pada Kriteria Penampilan 37
3.19 Inputan Nilai Perbandingan Customer Service tiap Kriteria 37
3.20 Nilai Prioritas Kriteria Kepribadian tiap calon Customer Service 38
3.21 Nilai CI dan CR pada Kriteria Kepribadian 38
3.22 Inputan Nilai Perbandingan Customer Service tiap Kriteria 38
3.23 Nilai Prioritas Kriteria Sosial tiap Calon Customer Service 39
3.24 Nilai CI dan CR pada Kriteria Sosial 39
3.25 Inputan Nilai Perbandingan Customer Service tiap Kriteria 39
3.26 Nilai Prioritas Kriteria Pengalaman Kerja tiap Calon Customer Service 40
3.27 Nilai Prioritas Customer Service pada Kriteria Pengalaman Kerja 40
3.28 Nilai Prioritas Masing-Masing Customer Service tiap Kriteria 41
3.29 Nilai Prioritas Tujuan Masing-Masing Customer Service tiap Kriteria 41
3.30 Nilai Prioritas Global Masing-Masing Calon Customer Service 42
3.31 Spesifikasi Proses DFD Level 0 – Admin 45
3.32 Spesifikasi Proses DFD Level 1 – Admin 47
3.33 Spesifikasi Proses DFD Level 0 – Operator 48
3.34 Spesifikasi Proses DFD Level 1 – Operator 49
3.35 Struktur Tabel CS 50
3.36 Struktur Tabel Kriteria 51
3.37 Struktur Tabel Kriteria CS 51
DAFTAR GAMBAR
Halaman
2.1 Skematik SPK 11
2.2 Pengambilan keputusan / Proses Pemodelan 13
2.3 Struktur Hirarki AHP pada Sistem pendukung Keputusan Pemilihan
Customer Service 20
3.1 Flowchart Penentuan Prioritas Kriteria 43
3.2 Flowchart Penentuan Nilai Prioritas Global 44
3.3 DFD Level 0 – Admin 45
3.4 DFD Level 1 – Admin 46
3.5 DFD Level 0 – Operator 48
3.6 DFD Level 1 – Operator 48
4.1 Halaman Utama Administrator 54
4.2 Halaman Login 54
4.3 Halaman Pilihan Menu 55
4.4 Halaman Input Data Calon Customer Service 56
4.5 Form Daftar Data Calon Customer Service 56
4.6 Halaman Input Matriks Kriteria 57
4.7 Halaman Hasil Matriks Prioritas Kriteria 58
4.8 Halaman Input Matriks Calon Customer Service per Kriteria 58 4.9 Halaman Hasil Nilai Prioritas Matriks Calon Customer Service per Kriteria 59
4.10 Halaman Hasil Nilai Keputusan 60
4.11 Halaman Utama Operator 61
4.12 Halaman Pemilihan Menu Operator 62
4.13 Halaman Input Data Calon Customer Service 62
4.14 Halaman Data Calon Customer Service 63
4.15 Form Log in 64
4.16 Peringatan Salah Input Username dan Password 64
4.17 Form Input Data Calon Customer Service 65
4.18 Form Penambahan Data Calon Customer Service 66
4.19 Form Input Nilai Matriks Kriteria Customer Service 67 4.20 Form Hasil Nilai Prioritas Kriteria Customer Service 68 4.21 Form Input Matriks tiap Calon Customer Service per Kriteria 68 4.22 Form Hasil Nilai Prioritas tiap Calon Customer Service per Kriteria 69 4.23 Peringatan Nilai Matriks tiap calon Customer Service
per Kriteria Tidak Konsistensi 70
ABSTRAK
PT. Global Media Nusantara yang bergerak dibidang Informasi dan Teknologi membutuhkan customer service yang memiliki keterampilan melayani konsumen dan tanggap terhadap masalah konsumen. Untuk memilih customer service yang tepat, bagian Human Resource Development (HRD) bertugas untuk menyeleksi calon
customer service yang melamar pekerjaan pada perusahaan tersebut, untuk membantu
mempermudah bagian HRD memilih customer service yang tepat, maka diperlukan sistem pendukung keputusan yang mempunyai kemampuan analisa pemilihan calon
customer service dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP),
dimana masing-masing kriteria dalam hal ini merupakan faktor-faktor penilaian dalam membandingkan satu calon customer service dengan calon customer service yang lainnya. Sistem pendukung keputusan untuk proses AHP ini dibuat berdasarkan data dan kriteria yang diperoleh dari PT. Global Media Nusantara. Hasil dari proses ini berupa nilai prioritas yang akan menjadi pertimbangan bagi HRD untuk memilih
customer service yang tepat.
DECISION SUPPORT SYSTEM FOR SELECTION CUSTOMER SERVICE AT PT. GLOBAL MEDIA NUSANTARA BY USING METHOD ANALYTICAL
HIERARCHY PROCESS (AHP)
ABSTRACT
PT. Global Media Nusantara in the field of Information and Technology requires customer service skills to serve customers and respond to issues. To select the appropriate customer service, the Human Resource Development (HRD) in charge of customer service for selecting candidates who apply for a job in the company, to help facilitate the human resources department to choose the right customer service, then the necessary decision support system that has the ability to analyze the selection of prospective customers service by using the Analytic Hierarchy Process (AHP), in which each criterion in this case are all factors in the assessment of a prospective customer service compare with other candidates for customer service. Decision support system for this AHP process and criteria are based on data obtained from the PT. Global Media Nusantara. The results of this process a priority value that will be a consideration for the human resources department to select the appropriate customer service.
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Pollyanna public hares memperoleh perhatian dan penanganan yang sungguh-sungguh karena merupakan tugas dan fungsi yang melekat pada setiap Perusahaan yang menawarkan produk dan jasa. Pelayanan yang diberikan kepada konsumen hendaknya selalu lebih mengutamakan kepentingan konsumen, lebih mempercepat proses penyelesaian urusan konsumen dan memberikan yang lebih berkualitas.
Pada prinsipnya pelayanan harus diberikan oleh semua unsur yang terlibat. Semua harus mau dan mampu memberikan pelayanan yang kualitasnya sama. Masing-masing harus saling mendukung, sehingga pelayanan yang diberikan dalam rangka memberikan kepuasan kepada konsumen dapat optimal. Hanya saja dalam prakteknya pelayanan utama lebih banyak diberikan kepada petugas yang langsung menangani atau yang berhubungan langsung dengan masyarakat, seperti customer
service (CS) karena mereka inilah yang akan menjadi ujung tombak dalam
memberikan pelayanan. Untuk dapat melaksanakan tugas utama dengan baik, Petugas
customer service perlu dibekali dengan kemampuan dan keterampilan untuk melayani
yaitu tentang dasar-dasar pelayanan agar masyarakat yang dilayani semakin merasa puas. Pelayanan customer service yang baik sangat mementingkan keperluan konsumen agar meningkatkan omset pada perusahaan. Oleh karena itu Perusahaan harus menyeleksi calon customer service yang akan ditempatkan di Perusahaan tersebut.
informasi mengenai produk yang ada di PT. Global Media Nusantara, oleh karena itu perusahaan ini mencari customer service yang mempunyai keterampilan pelayanan yang baik, ramah, serta tanggap untuk menyelesaikan masalah konsumen.
Bagian Human Resource Development (HRD) pada PT. Global Media Nusantara mempunyai tugas untuk menyeleksi calon customer service yang sesuai dengan kriteria yang sudah ditetapkan oleh perusahaan tersebut. Untuk mempermudah bagian HRD memilih calon customer service yang layak untuk diterima sebagai karyawan PT. Global Media Nusantara, maka penulis merancang sistem pendukung keputusan untuk pemilihan customer service menggunakan metode Analytic
Hierarchy Process (AHP). Metode AHP merupakan salah satu metode pengambilan
keputusan yang menggunakan faktor-faktor logika, intuisi, pengalaman, pengetahuan, emosi dan rasa untuk dioptimasi dalam suatu proses yang sistematis, serta mampu membandingkan data kuantitatif maupun yang kualitatif. Adapun kriteria-kriteria yang menjadi dasar pengambilan keputusan oleh pihak HRD dalam memilih calon customer
service adalah pendidikan, penampilan, kepribadian, sosial dan pengalaman kerja.
Walaupun pemilihan calon customer service yang akan ditempatkan untuk melayani konsumen di PT. Global Media Nusantara tetap ditentukan sepenuhnya oleh pihak HRD, namun Sistem Pendukung Keputusan ini akan menampilkan prioritas-prioritas tertinggi hingga terendah dari calon-calon customer service tersebut, sehingga akan memudahkan dan membantu pihak HRD dalam mengambil keputusan.
1.2 Rumusan Masalah
1.3 Batasan Masalah
Batasan masalah yang menjadi acuan dalam penelitian ini adalah:
1. Studi kasus pada PT. Global Media Nusantara.
2. Sistem pendukung keputusan digunakan untuk memilih calon customer service. 3. Output dari sistem yang dirancang yaitu: nilai prioritas dari masing-masing calon
customer service yang akan direkrut di PT.Global Media Nusantara.
4. Kriteria yang digunakan adalah pendidikan, penampilan, kepribadian, sosial dan pengalaman kerja.
5. Sistem dirancang menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dibangun dengan bantuan aplikasi Borland Delphi 7.0 yang dimana hanya merancang 2 jenis halaman yaitu halaman untuk user dan admin.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sistem pendukung keputusan yang berguna bagi pihak HRD untuk memilih calon customer service yang layak diterima bekerja di PT. Global Media Nusantara.
1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Mempermudah bagian HRD dalam memilih calon customer service berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan oleh PT. Global Media Nusantara dengan melihat nilai prioritas dari masing-masing calon customer service.
1.6 Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian dimulai pada tanggal 11 April 2011 sampai dengan 18 April 2011 yang bertempat di kantor PT. Global Media Nusantara Cabang Medan, JL. Gatot Subroto Km 7.7 KOMP MBC B No. 12 Medan.
1.7 Metodologi Penelitian
Adapun metode penelitian yang dilakukan penulis dalam penelitian ini adalah:
1. Studi Literatur
Pada tahap ini dilakukan dengan mempelajari buku-buku referensi atau sumber sumber yang berkaitan dengan penelitian ini. Baik dari text book maupun internet. 2. Pengumpulan Data dan Analisis Sistem
Pada tahap ini, akan dilakukan penelitian yang bertujuan untuk memperoleh data secara langsung dari bagian HRD PT. Global Media Nusantara.
a. Melakukan wawancara dengan pihak kepala bagian HRD PT. Global Media Nusantara untuk mendapatkan kriteria calon customer service.
b. Pengumpulan sampel dokumentasi, dan berkas-berkas yang berhubungan dengan data karyawan sebagai customer service yang telah ada.
3. Merancang Desain Sistem
Desain yang dirancang adalah desain user interface dan struktur program Sistem Pendukung Keputusan memilih calon customer service.
4. Implementasi Program (Coding)
Pada tahap ini dilakukan pengkodean program untuk mengimplementasikan perancangan sistem pendukung keputusan menggunakan bahasa pemrograman Borland Delphi 7.0.
5. Pengujian (Testing)
6. Pembuatan Laporan
Pembuatan laporan penelitian bertujuan untuk dijadikan sebagai dokumentasi hasil peneliti.
1.8Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan dari skripsi ini terdiri dari beberapa bagian utama sebagai berikut:
BAB 1: Pendahuluan
Bab ini akan menjelaskan mengenai latar belakang pemilihan judul penelitian “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Customer Service Pada PT. GLOBAL MEDIA NUSANTARA Menggunakan Metode Analytical
Hierarchy Process (AHP)”, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan
penelitian, manfaat penelitian, metode penelitian dan sistematika penulisan.
BAB 2: Tinjauan Teoritis
Bab ini akan membahas teori-teori yang berkaitan dengan sistem pendukung keputusan dan metode AHP.
BAB 3: Analisis dan Perancangan Sistem
Bab ini akan menjelaskan tentang analisis data yang akan diolah dalam sistem serta membuat perancangan sistem yang akan dibangun.
BAB 4: Implementasi dan Pengujian
Bab ini diuraikan tentang implementasi dan pengujian dari perangkat lunak yang
dibangun berdasarkan hasil analisis dan perancangan pada bab sebelumnya dan
menjelaskan tentang bentuk antarmuka Sistem Pendukung Pemilihan
BAB 5: Kesimpulan dan Saran
BAB 2
TINJAUAN TEORITIS
2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sebuah aplikasi berupa Sistem Pendukung Keputusan (SPK) mulai dikembangkan pada tahun 1970. SPK sebagai sebuah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan manajerial dalam situasi keputusan semi terstruktur. SPK ditujukan untuk keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian atau pada keputusan-keputusan yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma.
2.1.1 Definisi Sistem Pendukung Keputusan
Little (1970) mendefinisikan SPK sebagai “sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu para manajer mengambil keputusan.” Alter (1980) mendefinisikan SPK dengan membandingkannya dengan sistem electronic data processing (EDP) tradisional pada lima dimensi [6].
2.1.2 Karakterisitik, Kemampuan dan Manfaat Sistem Pendukung Keputusan
Sejumlah karakteristik dari sistem pendukung keputusan yaitu [2]:
1. Mendukung proses pengambilan keputusan suatu organisasi atau perusahaan 2. Adanya interface manusia / mesin dimana manusia (user) tetap memegang
kontrol proses pengambilan keputusan
3. Mendukung pengambilan keputusan untuk membahas masalah terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur serta mendukung beberapa keputusan yang saling berinteraksi
4. Memiliki kapasitas dialog untuk memperoleh informasi sesuai dengan kebutuhan
5. Memiliki subsistem-subsistem yang terintegrasi sedemikian rupa sehingga dapat berfungsi sebagai kesatuan sistem.
6. Memiliki dua komponen utama, yaitu data dan model
Sistem pendukung keputusan memiliki kemampuan sebagai berikut [3]:
1. Sistem pendukung keputusan dapat menunjang pembuatan keputusan manajemen dalam menangani masalah semi terstruktur dan tidak terstruktur. 2. Sistem pendukung keputusan dapat membantu manajer pada berbagai tingkatan
manajemen, mulai dari manajemen tingkat atas sampai manajemen tingkat bawah.
3. Sistem pendukung keputusan memiliki kemampuan pemodelan dan analisis pembuatan keputusan.
4. Sistem pendukung keputusan dapat menunjang pembuatan keputusan yang saling bergantungan dan berurutan baik secara kelompok maupun perorangan. 5. Sistem pendukung keputusan menunjang berbagai bentuk proses pembuatan
keputusan dan jenis keputusan.
7. Sistem pendukung keputusan mudah melakukan interaksi sistem dan mudah dikembangkan oleh pemakai akhir.
8. Sistem pendukung keputusan dapat meningkatkan efektivitas dalam pembuatan keputusan daripada efisiensi.
9. Sistem pendukung keputusan mudah melakukan pengaksesan berbagai sumber dan format data.
Di samping berbagai keuntungan dan manfaat seperti dikemukakan diatas, SPK juga memiliki beberapa keterbatasan, diantaranya adalah [6]:
1. Ada beberapa kemampuan manajemen dan bakat manusia yang tidak dapat dimodelkan, sehingga model yang ada dalam sistem tidak semuanya mencerminkan persoalan sebenarnya.
2. Kemampuan suatu SPK terbatas pada perbendaharaan pengetahuan yang dimilikinya (pengetahuan dasar serta model dasar).
3. Proses-proses yang dapat dilakukan SPK biasanya juga tergantung pada perangkat lunak yang digunakan.
4. SPK tidak memiliki kemampuan intuisi seperti yang dimiliki manusia. Sistem ini dirancang hanyalah untuk membantu pengambil keputusan dalam melaksanakan tugasnya.
2.1.3 Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) memiliki tiga subsistem utama yang menentukan kapabilitas teknis sistem pendukung keputusan, antara lain [6]:
1. Subsistem Manajemen data 2. Subsistem Manajemen Model 3. Subsistem Antarmuka Pengguna
2.1.3.1 Subsistem Manajemen data
Subsistem manajemen data memasukkan satu database yang berisi data yang relevan untuk situasi dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut sistem manajemen database (DBMS). Subsistem manajemen data dapat diinterkoneksikan dengan data warehouse perusahaan, suatu repository untuk data perusahaan yang relevan untuk pengambilan keputusan. Biasanya data disimpan atau diakses via server web database.
2.1.3.2 Subsistem Manajemen Model
Merupakan paket perangkat lunak yang memasukkan model keuangan, statistik, ilmu manajemen atau model kuantitatif lainnya yang memberikan kapabilitas analitik dan manajemen perangkat lunak yang tepat. Bahasa-bahasa pemodelan untuk membangun model-model kustom juga dimasukkan. Perangkat lunak ini sering disebut sistem manajemen basis model (MBMS). Komponen ini dapat dikoneksikan ke penyimpanan eksternal yang ada pada model.
2.1.3.3 Subsistem Antarmuka Pengguna
Pengguna berkomunikasi dengan dan memerintahkan SPK melalui subsistem ini. Pengguna adalah bagian yang dipertimbangkan dari sistem. Para peneliti menegaskan bahwa beberapa kontribusi unik dari SPK berasal dari interaksi yang intensif antara komputer dan pembuat keputusan.
2.1.3.4 Subsistem Manajemen Berbasis Pengetahuan
Komponen-komponen tersebut membentuk sistem aplikasi SPK yang dapat dikoneksikan ke intranet perusahaan, ke ekstranet atau ke internet. Agar lebih memahami skematik dan komponen SPK perhatikan gambar 2.1.
Gambar 2.1 Skematik SPK
2.1.4 Fase-fase Proses Pengambilan Keputusan
Proses pengambilan keputusan terdiri dari tiga fase proses, yaitu [6]:
a. Fase intelligence, tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari lingkup problematika serta proses pengenalan masalah. Data masukan diperoleh, diproses dan diuji dalam rangka mengidentifikasikan masalah.
b. Fase design, tahap ini merupakan proses menemukan, mengembangkan dan menganalisis alternative tindakan yang bisa dilakukan dan meliputi proses untuk mengerti masalah, menurunkan solusi dan menguji kelayakan solusi. c. Fase choice, terjadi pemilihan dari materi-materi yang tersedia untuk menjadi
dari aktivitas pilihan ke aktivitas desain. Sebagai contoh, seseorang dapat menghasilkan alternatif baru selagi mengevaluasi alternatif yang ada. Fase pilihan meliputi pencarian, evaluasi, dan rekomendasi terhadap suatu solusi yang tepat untuk model. Sebuha solusi untuk sebuah model adalah sekumpulan nilai spesifik untuk variabel-variabel keputusan dalam suatu alternatif yang telah dipilih. menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan keptusan dengan memecahkan persoalan tersebut kedalam bagian-bagiannya, menata bagian atau variabel ini dalam suatu susunan hirarki, memberi nilai numerik pada pertimbangan subjektif tentang pentingnya setiap variabel dan mensitensis berbagai pertimbangan untuk menetapkan variabel yang mana yang memiliki prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil pada situasi tersebut.
Proses pengambilan keputusan dimulai dari fase inteligensi. Realitas diuji dan masalah diidentifikasi lalu ditentukan. Kepemilikan masalah juga ditetapkan. Selanjutnya pada fase desain akan dikonstruksi sebuah model yang merepresentasikan sistem. Hal ini dilakukan dengan membuat asumsi-asumsi yang menyederhanakan realitas dan menuliskan hubungan di antara semua variabel. Model ini kemudian di validasi dan ditentukanlah kriteria dengan menggunakan prinsip memilih untuk mengevaluasi alternatif tindakan yang telah diidentifikasi. Proses pengembangan model sering mengidentifikasi solusi-solusi alternatif dan demikian sebaliknya.
Selanjutnya adalah fase pilihan yang meliputi pilihan terhadap solusi yang diusulkan untuk model (tidak memerlukan masalah yang disajikan). Solusi ini diuji untuk menentukan viabilitasnya. Begitu solusi yang diusulkan tampak masuk akal, maka kita siap untuk masuk kepada fase terakhir yakni fase implementasi keputusan.
Gambar 2.2 Pengambilan Keputusan / Proses Pemodelan
2.2 Metode Analytic Hierarchy Process (AHP)
Metode AHP yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty dapat memecahkan masalah kompleks, dimana kriteria yang diambil cukup banyak, struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastian persepsi pembuat keputusan serta ketidakpastian tersedianya data statistik yang akurat. Adakalanya timbul masalah keputusan yang sulit untuk diukur secara kuantitatif dan perlu diputuskan secepatnya dan sering disertai dengan variasi yang beragam dan rumit sehingga data tersebut tidak mungkin dapat dicatat secara numerik karena data kualitatif saja yang dapat diukur yaitu berdasarkan pada persepsi, preferensi, pengalaman, dan intuisi. Adapun yang menjadi kelebihan dengan menggunakan metode AHP adalah yaitu:
1. Struktur yang berbentuk hierarki sebagai konsekuensi dari kriteria yang dipillih sampai pada subkriteria yang paling dalam.
2. Memperhatikan validitas sampai dengan batas toleransi inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh para pengambil keputusan.
3. Memperhitungkan daya tahan atau ketahanan keluaran analisis sensitivitas pembuat keputusan.
Selain itu metode AHP mempunyai kemampuan untuk memecahkan masalah yang multiobjektif dan multikriteria yang berdasar pada perbandingan preferensi dari setiap elemen dalam hirarki. Jadi metode AHP merupakan suatu bentuk pemodelan pembuatan keputusan yang sangat komprehensif. Pada dasarnya terdapat beberapa langkah yang perlu diperhatikan menggunakan metode AHP, antara lain :
1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan.
2. Membuat struktur yang diawali dengan tujuan umum dilanjutkan dengan subtujuan- subtujuan, kriteria dan kemungkinan alternatif-alternatif pada tingkatan kriteria yang paling bawah.
4. Melakukan perbandingan berpasangan sehingga diperoleh nilai judgement seluruhnya yaitu sebanyak buah dengan n adalah banyaknya elemen yang dibandingkan
.
5. Menghitung niali eigen dan menguji konsistensinya jika tidak konsisten maka pengambilan data diulangi.
6. Mengulangi langkah 3, 4 dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki.
7. Menghitung vektor eigen dari setiap matriks perbandingan berpasangan. Nilai vektor eigen merupakan bobot setiap elemen. Langkah ini untuk mensintesis
judgement dalam pemuatan prioritas elemen-elemen pada tingkat hirarki terendah
sampai pencapaian tujuan.
8. Memeriksa konsistensi hirarki. Pengujian bertujuan untuk menguji kekonsistensian perbandingan antara kriteria yang dilakukan untuk seluruh hirarki. Total
consistency index (CI) dari suatu hirarki diperoleh dengan jalan melakukan
pembobotan tiap CI dengan prioritas elemen yang berkaitan dengan faktor-faktor yang diperbandingkan kemudian menjumlahkan seluruh hasilnya. Dasar dalam membagi konsistensi dari suatu level matriks hirarki adalah mengetahui CI dan vektor eigen dari suatu matriks perbandingan berpasangan.
+ 1) + 1)
di mana :
= Rasio konsistensi hirarki dari matriks perbandingan berpasangan matriks i hirarki pada tingkat j yang dikatakan konsistensi jika nilainya <10%.
= Indeks konsistensi hirarki dari matriks perbandingan i pada tingkat j.
= Indeks konsistensi dari matriks perbandingan berpasangan i pada hirarki tingkat j.
= Vektor eigen dari matriks perbandingan berpasangan i pada hirarki tingkat j yang berupa vektor garis.
1 = Indeks konsistensi dari matriks perbandingan berpasangan yang dibawahi matriks i pada hirarki tingkat j+1 berupa vektor kolom.
= Indeks random dari matriks perbandingan berpasangan i hirarki pada tingkat j.
1 = Indeks rasio dari orde matriks perbandingan berpasangan yang dibawahi matriks i pada hirarki tingkat j+1 berupa vektor kolom.
Jika nilainya lebih dari 10% (persen) atau 0,1 maka penilaian data harus diperbaiki.
Berdasarkan penjelasan langkah-langkha AHP diatas, dapat dibuat rumus perhitungan untuk pemilihan customer service sebagai berikut :
1. Penjumlahan kolom matriks :
= !"
1
+ !"2
+…+ !"5
. . . (2.1)
Keterangan :
= Jumlah kolom per kriteria
!" = Kolom matriks
2. Menormalisasi matriks :
%
&=
'()*( +)+,+- .*/(0 12)2,Keterangan :
%
& = Nilai elemen kolom kriteria = Jumlah kolom per kriteria3. Menjumlah baris kriteria
5 =
6
!"1
+6
!"2
+ … +6
!"5
. . . (2.3) Keterangan :5 = Jumlah baris perkriteria
6
!" = Baris matriks4. Menghitung prioritas masing-masing kriteria :
7
38439 :!; < "&< ! =>
. . .
(2.4) Keterangan :5 = Jumlah baris per kriteria
7
= Prioritas kriteria
5. Menghitung Konsistensi Matriks
a. Mengalikan elemen matriks dangan prioritas kriteria :
!" = Nilai elemen baris 1 kolom 1 x
7
. . . (2.5)Keterangan :
!" = Konsistensi matriks
b. Menjumlahkan tiap baris matriks dari hasil Persamaan 2.5
5 =
6
!"1
+6
!"2
+…+6
!"5
. . . (2.6) Keterangan :c. Menentukan nilai lamda maksimum :
Lamda (λ) 384
?4
. . . (2.7) Keterangan:
5 = Jumlah baris per kriteria
7
= Prioritas kriteria@ !A
@ BCDEFCDG 1 @ BCDEFCDG 2… @ BCDEFCDG 5
. . . (2.8)
Keterangan :
@ BCDEFCDG = Jumlah λ pada setiap kriteria n = Jumlah kriteria
d. Hitung Consistency Index (CI)
CI = I ,*J
. .
. (2.9) e. Hitung Consistency Ratio (CR)CR = KL
ML
.
. . (2.10)Keterangan :
CR = Consistency Ratio CI = Consistency Ratio
RI = Random Indeks
f. Memeriksa Konsistensi Hirarki
Jika nilai CR > 0,1 maka CR konsisten
2.2.1 Prosedur Analytic Hierarchy Process
sering menggunakan beberapa kriteria seperti dampak penelitian, biaya, kemampuan SDM dan waktu pelaksanaan [6].
Disamping bersifat multikriteria, AHP juga didasarkan pada suatu proses yang terstruktur dan logis. Pemilihan atau penyusunan prioritas dilakukan dengan suatu prosedur yang logis dan terstuktur. Kegiatan tersebut dilakukan oleh ahli-ahli yang representatif berkaitan dengan alternatif-alternatif yang disusun prioritasnya.
Struktur sebuah model AHP adalah model dari sebuah pohon terbalik. Ada suatu tujuan tunggal di puncak pohon yang mewakili tujuan dari masalah pengambilan keputusan. Seratus persen bobot keputusan ada di titik ini. Tepat dibawah tujuan adalah titik daun yang menunjukkan kriteria, baik kualitatif maupun kuantitatif. Bobot tujuan harus dibagi di antara titik-titik kriteria berdasarkan rating. Dalam proses mennetukan dan hirarki tujuan, perlu diperhatikan apakah kumpulan tujuan beserta kriteria-kriteria yang bersangkutan tepat untuk persoalan yang dihadapi. Dalam memilih kriteria-kriteria pada setiap masalah pengambilan keputusan perlu memperhatikan kriteria-kriteria berikut:
1. Lengkap
Kriteria harus lengkap sehingga mencakup semua aspek yang penting, yang digunakan dalam mengambil keputusan untuk pencapaian keputusan.
2. Operasional
Operasional dalam artian bahwa setiap kriteria ini harus mempunyai arti bagi pengambil keputusan, sehingga benar-benar dapat menghayati terhadap alternatif yang ada, disamping terhadap sarana untuk membantu penjelasan alat untuk berkomunikasi.
3. Tidak berlebihan
Menghindari adanya kriteria yang pada dasarnya mengandung pengertian yang sama.
4. Minimum
2.2.2 Prinsip Dasar AHP
Dalam menyelesaikan permasalahan dengan AHP ada beberapa prinsip yang harus dipahami, diantaranya adalah:
1. Membuat Hirarki
[image:33.595.124.498.268.514.2]Sistem yang kompleks bisa dipahami dengan memecahnya menjadi elemen-elemen pendukung, menyusun elemen-elemen secara hirarki, dan menggabungkannya atau mensistesisnya. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 2.3.
Gambar 2.3 Struktur Hirarki AHP pada Sistem pendukung Keputusan Pemilihan
Customer Service
2. Penilaian kriteria dan alternatif
Tabel 2.1 Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan
Pengisian nilai tabel perbandingan berpasangan dilakukan berdasarkan kebijakan pembuat keputusan dengan melihat tingkat kepentingan antar satu elemen dengan elemen yang lainnya. Proses perbandingan berpasangan, dimulai dari perbandingan kriteria misalnya A1, A2 dan A3. Maka susunan elemen-elemen yang dibandingkan tersebut akan tampak seperti pada Tabel 2.2.
Tabel 2.2 Matriks Perbandingan Berpasangan
Untuk menentukan nilai kepentingan relatif antar elemen digunakan skala bilangan dari 1 sampai 9 yang dapat dilihat pada Tabel 2.1.
Apabila suatu elemen dibandingkan dengan dirinya sendiri maka diberi nilai 1. Jika elemen i dibandingkan dengan elemen j mendapatkan nilai tertentu, maka elemen j dibandingkan dengan elemen i merupakan kebalikannya.
3. Penentuan Prioritas
Untuk setiap kriteria dan alternatif, perlu dilakukan perbandingan berpasangan (Pairwise Comparisons). Nilai-nilai perbandingan relatif dari seluruh alternatif
Intensitas
Kepentingan Keterangan
1 Kedua elemen sama penting
3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari pada elemen yang lainnya
5 Elemen yang satu lebih penting daripada yang lainnya
7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya
2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan-pertimbangan yang berdekatan
A1 A2 A3
A1 1
A2 1
kriteria bisa disesuaikan dengan judgement yang telah ditentukan untuk menghasilkan bobot dan prioritas. Bobot atau prioritas dihitung dengan manipulasi matriks atau melalui penyelesaian persamaan matematika.
4. Konsistensi Logik
Konsistensi memiliki dua makna, pertama, objek-objek yang serupa bisa dikelompokkan sesuai dengan keseragaman dan relevansi. Kedua, menyangkut tingkat hubungan antar objek yang didasarkan pada kriteria tertentu.
BAB 3
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Permasalahan
Pemilihan customer service yang tepat untuk melayani masalah konsumen mengenai produk yang tersedia di PT. Global Media Nusantara sangat menentukan kepuasan pelayanan dan akan meningkatkan omset Perusahaan tersebut. Untuk mendapatkan
customer service yang tepat, maka sebelum diterima sebagai customer service akan
diseleksi oleh bagian HRD. Adapun kriteria untuk pemilihan customer service sudah ditentukan oleh pihak perusahaan, sebagai berikut: pendidikan, penampilan, kepribadian, sosial dan pengalaman kerja. Penjelasan dari masing-masing kriteria sebagai berikut:
1. Kriteria pendidikan merupakan pendidikan terakhir yang dimiliki oleh calon
customer service.
2. Kriteria penampilan mengenai penampilan fisik dan cara berpakaian.
3. Kriteria kepribadian, merupakan penilaian bagaimana customer service mampu mengendalikan diri jika ada konsumen yang emosi, memiliki rasa humor, selalu ingin maju dan tidak terpancing untuk berbuat atau berkata kasar.
4. Kriteria Sosial meliputi jiwa sosial yang tinggi, bijaksana, budi pekerti yang luhur, pandai bergaul dengan siapapun, dapat bekerjasama dengan berbagai pihak, pandai bicara dan tidak kaku serta tanggap dengan masalah konsumen. 5. Kriteria Pengalaman Kerja merupakan kriteria pendukung. Apakah calon
customer service memiliki pengalaman kerja sebelumnya atau tidak?
Adapun langkah-langkah metode AHP adalah :
1. Menentukan jenis-jenis kriteria untuk mengidentifikasi lokasi pembangunan. 2. Menyusun kriteria-kriteria tersebut dalam bentuk matriks berpasangan. 3. Menjumlah matriks kolom.
4. Menghitung nilai elemen kolom kriteria dengan rumus masing-masing elemen kolom dibagi dengan jumlah matriks kolom.
5. Menghitung nilai prioritas kriteria dengan rumus menjumlah matriks baris hasil langkah 4 dan hasilnya langkah 5 dibagi dengan jumlah kriteria.
6. Menentukan alternatif-alternatif yang akan menjadi pilihan.
7. Menyusun alternatif-alternatif yang telah ditentukan dalam bentuk matriks berpasangan untuk masing-masing kriteria. Sehingga akan ada sebanyak n buah matriks berpasangan antaralternatif.
8. Masing-masing matriks berpasangan antaralternatif sebanyak n buah matriks, masing-masing matriksnya dijumlah perkolomnya.
9. Menghitung nilai prioritas alternatif masing-masing matriks berpasangan antaralternatif dengan rumus seperti langkah 4 dan langkah 5.
10. Menguji konsistensi setiap matriks berpasangan antar alternatif dengan rumus masing-masing elemen matriks berpasangan pada langkah 2 dikalikan dengan nilai prioritas kriteria. Hasilnya masing-masing baris dijumlah, kemudian hasilnya dibagi dengan masing-masing nilai prioritas kriteria sebanyak λ1, λ2, λ3, …, λn. Menghitung nilai lamda maksimum dengan rumus:
. . .(3.1)
11. Menghitung nilai Indeks Konsistensi, dengan rumus 12. Menghitung Rasio Konsistensi, dengan rumus CR
=
NOPO . . . (3.2)
maka pengisian nilai-nilai pada matriks berpasangan pada unsur kriteria maupun alternatif harus diulang.
13. Menyusun matriks baris antar alternatif versus kriteria yang isinya hasil perhitungan proses langkah 7 , langkah 8, dan langkah 9.
14. Hasil akhir berupa prioritas global sebagai nilai yang digunakan oleh pengambil keputusan berdasarkan nilai yang tertinggi
3.2 Pemecahan Masalah
Adapun langkah-langkah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Menentukan kriteria calon customer service. Dalam penelitian ini, kriteria-kriteria yang dibutuhkan calon customer service adalah pendidikan, penampilan, kepribadian,sosial dan pengalaman kerja.
2. Menyusun kriteria-kriteria calon customer service dalam matriks berpasangan seperti Tabel 3.1.
Tabel 3.1 Matriks Berpasangan Untuk Kriteria Customer Service
Kriteria Pendidikan Penampilan Kepribadian Sosial Pengalaman Kerja Pendidikan
Penampilan Kepribadian Sosial Pengalaman Kerja Jumlah
Cara pengisian elemen-elemen matriks pada Tabel 3.1, adalah sebagai berikut:
a. Elemen a[i,j] = 1, di mana i = 1,2,3,...n. Untuk penelitian ini, n = 5.
b. Elemen matriks segitiga atas sebagai input
c. Elemen matriks segitiga bawah mempunyai rumus :
3. Menjumlah setiap kolom pada Tabel 3.1.
4. Menentukan nilai elemen kolom kriteria dengan rumus tiap-tiap sel pada Tabel 3.1 dibagi dengan masing-masing jumlah kolom pada langkah 3.
5. Menentukan prioritas kriteria pada masing-masing baris pada Tabel 3.1 dengan rumus jumlah baris dibagi dengan banyak kriteria.
6. Memasukkan data-data nama calon customer service dalam bentuk matriks berpasangan. Nama calon customer service merupakan nama customer service yang akan diseleksi berdasarkan kriteria.
Tabel 3.2 Matriks Berpasangan Calon Customer Service
Kriteria Nova Sari Dian Fera Ely
Nova Sari Dian Fera Ely Jumlah
7. Menjumlah setiap kolom pada Tabel 3.2.
8. Menentukan nilai elemen kolom customer service dengan rumus tiap-tiap sel pada Tabel 3.1 dibagi dengan jumlah kolom pada langkah 7.
9. Menentukan prioritas customer service pada masing-masing baris pada Tabel 3.1 dengan rumus jumlah baris dibagi dengan banyak calon customer service.
10. Menguji konsistensi matriks berpasangan. 11. Menghitung lamda maksimum, CI dan CR. 12. Menghitung nilai prioritas global.
3.3 Hasil dan Pembahasan
adalah nilai matriks kriteria dan nilai matriks calon customer service untuk tiap kriteria.
3.3.1 Nilai Matriks Kriteria
Untuk menghitung nilai matriks kriteria sebagai berikut :
1. Menyusun kriteria-kriteria calon customer service pada matriks berpasangan. Misalkan data yang dimasukkan dapat dilihat pada Tabel 3.3.
Tabel 3.3 Masukan Nilai Perbandingan Kriteria Customer Service
2. Setelah dimasukkan data pada Tabel 3.3 di atas, maka tahap selanjutnya adalah menjumlahkan masing-masing kolom matriks. Dengan perhitungan sebagai berikut:
= !"
1
+ !"2
+…+ !"5
. . . (3.4)
Keterangan :
= Jumlah kolom per kriteria
!" = Kolom matriks
Contoh :
= 1 + 0.5 + 0.25 + 0.3333 + 0.3333 = 2.4166
Kriteria Pendidikan Penampilan Kepribadian Sosial Pengalaman Kerja
Pendidikan 1 2 4 3 3
Penampilan 0.5 1 2 3 5
Kepribadian 0.25 0.5 1 3 5
Sosial 0.3333 0.3333 0.3333 1 3
Pengalaman
Maka hasil dari penjumlahan kolom perkriteria dapat dilihat pada Tabel 3.4.
Tabel 3.4 Nilai Penjumlahan masing-masing Kolom Kriteria Customer Service
3. Membagi nilai masing-masing sel pada Tabel 3.4 diatas dengan jumlah masing-masing kolomnya. Dengan perhitungan sebagai berikut:
%
&=
'()*( +)+,+- .*/(0 12)2, 344
. . .
(3.5)Keterangan :
%
& = Nilai elemen kolom kriteriaContoh :
%
& =.R SS = 0.4137
Maka hasil dari pembagian dari nilai elemen kriteria dengan jumlah kolom per kriteria dapat dilihat pada Tabel 3.5.
Tabel 3.5 Nilai Pembagian Jumlah Kolom Kriteria Customer Service
Kriteria Pendidikan Penampilan Kepribadian Sosial Pengalaman Kerja
Pendidikan 1 2 4 3 3
Penampilan 0.5 1 2 3 5
Kepribadian 0.25 0.5 1 3 5
Sosial 0.3333 0.3333 0.3333 1 3
Pengalaman
Kerja 0.3333 0.2 0.2 0.3333 1
Jumlah
Kolom 2.4166 4.0333 7.5333 10.3333 17
Kriteria Pendidikan Penampilan Kepribadian Sosial Pengalaman Kerja Pendidikan 0.4137 0.4958 0.5309 0.2903 0.1764 Penampilan 0.2068 0.2479 0.2654 0.2903 0.2941 Kepribadian 0.1034 0.1239 0.1327 0.2903 0.2941
Sosial 0.1379 0.0826 0.0442 0.0967 0.1764
Pengalaman
4. Menjumlahkan tiap baris matriks pada Tabel 3.5, dengan perhitungan sebagai berikut:
5 =
6
!"1
+6
!"2
+ … +6
!"5
. . . (3.6)Keterangan :
5 = Jumlah baris perkriteria
6
!" = Baris matriksContoh :
5 = 0.4137 + 0.4958 + 0.5309 + 0.2903 + 0.1764 = 1.9074
Maka hasil dari penjumlahan setiap baris matriks dapat dilihat pada Tabel 3.6.
Tabel 3.6 Nilai Penjumlahan Baris Kriteria Customer Service
5. Setelah didapatkan jumlah pada masing-masing baris, selanjutnya dihitung prioritas masing-masing kriteria, dengan rumus :
7
38439 :!; < "&< ! =>
. . .
(3.7) Keterangan :5 = Jumlah baris per kriteria
7
= Prioritas kriteriaKriteria Pendidikan Penampilan Kepribadian Sosial Pengalaman Kerja
Jumlah Baris
Pendidikan 0.4137 0.4958 0.5309 0.2903 0.1764 1.9074 Penampilan 0.2068 0.2479 0.2654 0.2903 0.2941 1.3047 Kepribadian 0.1034 0.1239 0.1327 0.2903 0.2941 0.9445
Sosial 0.1379 0.0826 0.0442 0.0967 0.1764 0.5380
Pengalaman
Contoh :
7 1.9074
5 0.3815
Maka hasil dari pembagian jumlah baris kriteria dengan jumlah kriteria dapat dilihat pada Tabel 3.7.
Tabel 3.7 Nilai Prioritas Kriteria Customer Service
6. Untuk menguji konsistensi matriks berpasangan dapat di hitung dengan cara mengalikan elemen pada kolom matriks dengan prioritas kriteria yang bersesuaian. Elemen kolom matriks yang dimaksud disini adalah matriks awal yaitu mariks perbandingan kriteria Tabel 3.3. Untuk perhitungannya sebagai berikut:
!" = Nilai elemen baris 1 kolom 1 x
7
. . . (3.8)Keterangan :
!" = Konsistensi matriks Contoh :
!" = 1 x 0.3815 = 0.3815
Kriteria Jumlah
Baris
Prioritas Kriteria
Pendidikan 1.9074 0.3814 Penampilan 1.3047 0.2609 Kepribadian 0.9445 0.1889 Sosial 0.5380 0.1076 Pengalaman
Tabel 3.8 Perkalian Elemen Matriks dengan Nilai Prioritas Kriteria Customer
Service
Maka hasil dari perkalian elemen matriks dengan nilai prioritas kriteria dapat dilihat pada Tabel 3.9.
Tabel 3.9 Hasil Perkalian Elemen Matriks dengan Nilai Prioritas Kriteria
Customer Service
7. Menjumlahkan tiap baris matriks dari hasil perkalian elemen matriks dengan nilai prioritas pada Tabel 3.9, dengan perhitungan sebagai berikut:
5 =
6
!"1
+6
!"2
+…+6
!"5
. . . (3.9)Keterangan :
5 = Jumlah baris per kriteria
6
!" = Baris matriksKriteria Pendidikan Penampilan Kepribadian Sosial Pengalaman Kerja
Pendidikan 1 2 4 3 3
Penampilan 0.5 1 2 3 5
Kepribadian 0.25 0.5 1 3 5
Sosial 0.3333 0.3333 0.3333 1 3
Pengalaman
Kerja 0.3333 0.2 0.2 0.3333 1
Prioritas
Kriteria 0.3814 0.2609 0.1889 0.1076 0.0610
Kriteria Pendidikan Penampilan Kepribadian Sosial Pengalaman Kerja
Pendidikan 0.3814 0.5219 0.7556 0.3228 0.1830
Penampilan 0.1907 0.2609 0.3778 0.3228 0.3051
Kepribadian 0.0953 0.1304 0.1889 0.3228 0.3051
Sosial 0.1271 0.0869 0.0629 0.1076 0.1830
Pengalaman
Contoh :
0.3814 + 0.5219 + 0.7556 + 0.3228 + 0.18301= 2.1649
Maka hasil dari penjumlahan tiap baris dari elemen matriks dapat dilihat pada Tabel 3.10
Tabel 3.10 Nilai Penjumlahan Baris Kriteria Customer Service
Kriteria Pendidikan Penampilan Kepribadian Sosial Pengalaman Kerja
Jumlah Baris
Pendidikan 0.3814 0.5219 0.7556 0.3228 0.1830 2.1649 Penampilan 0.1907 0.2609 0.3778 0.3228 0.3051 1.4575 Kepribadian 0.0953 0.1304 0.1889 0.3228 0.3051 1.0427
Sosial 0.1271 0.0869 0.0629 0.1076 0.1830 0.5678
Pengalaman
Kerja 0.1271 0.0521 0.0377 0.0358 0.0610 0.3140
8. Hasil dari penjumlahan baris matriks pada Tabel 3.10 dibagi dengan nilai prioritas kriteria yang dihasilkan pada Tabel 3.7, dengan perhitungan sebagai berikut:
Lamda (λ) 384
?4
. . . (3.10)
Keterangan:
5 = Jumlah baris per kriteria
7
= Prioritas kriteriaContoh:
Lamda (λ)
. SRZ
[.\] R 5.6751
Lamda (λ) merupakan nilai rata-rata Vektor Konsistensi. Vektor Konsistensi
Tabel 3.11 Hasil Bagi Nilai Jumlah baris Tabel 3.10 dengan Nilai Prioritas
Kriteria
9. Langkah selanjutnya yaitu menghitung λmax dengan cara menjumlahkan hasil
pembagian pada Tabel 3.11 dan kemudian membaginya dengan banyaknya kriteria (n = 5). Maka @ !A dapat dihitung sebagai berikut :
@ !A @ BCDEFCDG 1 @ BCDEFCDG 2… @ BCDEFCDG 5 . . . (3.11)
Keterangan :
@ BCDEFCDG = Jumlah λ pada setiap kriteria n = Jumlah kriteria
Contoh :
@ !A
5.6751 5.5853 5.5194 5.2763 5.1456 5
_. [
>
= 5.4404
Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3.12. Kriteria Jumlah
Baris
Prioritas Kriteria
Lamda (λ) Pendidikan 2.1649 0.3814 5.6751 Penampilan 1.4575 0.2609 5.5854 Kepribadian 1.0427 0.1889 5.5195 Sosial 0.5678 0.1076 5.2764 Pengalaman
Tabel 3.12 Hasil @ !A
10.Menghitung nilai consistency index (CI) dan nilai consistency ratio (CR) dengan rumus:
•
CI = @`G a=
>.RR[R >>
=
[.RR[RR
=
0.1101• CR = NO
PO
= [. [
.
= 0.0983 (CR < 0.1 nilai ACCEPTABLE)
Jika CR < 0,1, maka nilai perbandingan berpasangan pada matriks kriteria yang
diberikan konsisten. Jika CR ≥ 0,1, maka nilai perbandingan berpasangan pada matriks
kriteria yang diberikan tidak konsisten. Jika tidak konsisten, maka pengisian nilai-nilai
pada matriks berpasangan pada unsur kriteria harus diulang.
Setelah dihasilkan prioritas kriteria, langkah selanjutnya adalah menghitung prioritas masing-masing calon customer service dengan memasukkan nilai pada masing-masing calon customer service untuk tiap kriteria
Kriteria Lamda (λ)
Pendidikan 5.6751 Penampilan 5.5853 Kepribadian 5.5194 Sosial 5.2763 Pengalaman
Kerja 5.1456
Total 27.2022
3.3.2 Nilai Matriks Calon Customer Service per Kriteria
Ada 5 kriteria pengambilan keputusan pada calon customer service, dan kelima-limanya harus dibandingkan dengan tiap calon customer service dalam matriks berpasangan. Proses pencarían nilai prioritas calon customer service setiap kriteria sama dengan proses pencarían nilai konsistensi kriteria.
3.3.2.1Kriteria Pendidikan
Input nilai matriks berpasangan, seperti Tabel 3.13
Tabel 3.13 Inputan Nilai Perbandingan Customer Service tiap Kriteria
Untuk menghitung nilai prioritas kriteria setiap calon customer service, sama seperti perhitungan untuk mencari nilai prioritas kriteria. Nilai prioritas untuk setiap calon customer service dapat dilihat pada Tabel 3.14
Tabel 3.14 Nilai Prioritas Kriteria Pendidikan tiap Calon Customer Service
Calon Cs Pendidikan
Nova 0.32
Sari 0.2422 Dian 0.1866 Fera 0.1433
Ely 0.1077
Diperoleh nilai CI dan CR, pada Tabel 3.15
Pendidikan Nova Sari Dian Fera Ely
Nova 1 2 2 2 2
Sari 0.5 1 2 2 2
Dian 0.5 0.5 1 2 2
Fera 0.5 0.5 0.5 1 2
Ely 0.5 0.5 0.5 0.5 1
Tabel 3.15 Nilai CI dan CR pada Kriteria Pendidikan
3.3.2.2 Kriteria Penampilan
Input nilai matriks berpasangan, seperti Tabel 3.16
Tabel 3.16 Inputan Nilai Perbandingan Customer Service tiap Kriteria
Penampilan Nova Sari Dian Fera Ely
Nova 1 4 2 4 3
Sari 0.25 1 2 3 2
Dian 0.5 0.5 1 2 3
Fera 0.25 0.3333 0.5 1 2
Ely 0.3333 0.5 0.3333 0.5 1
Jumlah 2.3333 6.3333 5.8333 10.5 11
Tabel 3.17 Nilai Prioritas Kriteria Penampilan tiap Customer Service
Calon CS Pendidikan
Nova 5.25
Sari 5.2752 Dian 5.1964 Fera 5.1162
Ely 5.1391
Total 25.9771 @ !A 5.1954
CI 0.0488
CR 0.0436
Calon CS Penampilan Nova 0.4096
Sari 0.2146 Dian 0.1846 Fera 0.1081
[image:49.595.246.383.639.737.2]Diperoleh nilai CI dan CR, pada Tabel 3.18
Tabel 3.18 Nilai CI dan CR pada Kriteria Penampilan
3.3.2.3 Kriteria Kepribadian
Input nilai matriks berpasangan, seperti Tabel 3.19
Tabel 3.19 Inputan Nilai Perbandingan Customer Service tiap Kriteria
Tabel 3.20 Nilai Prioritas Kriteria Kepribadian tiap calon Customer Service
Calon CS Kepribadian Nova 0.4226
Sari 0.2346 Dian 0.1638 Fera 0.0983
Ely 0.0804
Calon CS Penampilan Nova 5.6613
Sari 5.4818 Dian 5.2080 Fera 5.1779
Ely 5.3363
Total 26.8655 @ !A 5.3731
CI 0.0932
CR 0.0832
Kepribadian Nova Sari Dian Fera Ely
Nova 1 2 3 5 4
Sari 0.5000 1 2 3 2
Dian 0.3333 0.5 1 2 3
Fera 0.2 0.3333 0.5 1 2
Ely 0.25 0.5 0.3333 0.5 1
Diperoleh nilai CI dan CR, pada Tabel 3.21
Tabel 3.21 Nilai CI dan CR pada Kriteria Kepribadian
3.3.2.4 Kriteria Sosial
Input nilai matriks berpasangan, seperti Tabel 3.22
Tabel 3.22 Inputan Nilai Perbandingan Customer Service tiap Kriteria
Tabel 3.23 Nilai Prioritas Kriteria Sosial tiap Calon Customer Service
Calon CS Sosial Nova 0.3000 Sari 0.2554 Dian 0.2072 Fera 0.1432 Ely 0.0940 Calon CS Kepribadian
Nova 5.1978 Sari 5.2397 Dian 5.1645 Fera 5.1142
Ely 5.0629
Total 25.7795 @ !A 5.1559
CI 0.0389
CR 0.0347
Sosial Nova Sari Dian Fera Ely
Nova 1 1 3 2 2
Sari 1.0000 1 1 3 2
Dian 0.3333 1 1 2 3
Fera 0.5 0.3333 0.5 1 3
Ely 0.5000 0.5 0.3333 0.3333 1
Diperoleh nilai CI dan CR, pada Tabel 3.24
Tabel 3.24 Nilai CI dan CR pada Kriteria Sosial
3.3.2.5 Kriteria Pengalaman Kerja
Input nilai matriks berpasangan, seperti Tabel 3.25
[image:52.595.248.386.162.324.2]Tabel 3.25 Inputan Nilai Perbandingan Customer Service tiap Kriteria
Tabel 3.26 Nilai Prioritas Kriteria Pengalaman Kerja tiap Calon Customer
Service
Calon CS Pengalaman Kerja Nova 0.2717
Sari 0.3077 Dian 0.2151 Fera 0.1321
Ely 0.0732
Calon CS Sosial Nova 5.5048
Sari 5.4035 Dian 5.4105 Fera 5.3289
Ely 5.1966
Total 26.8445 @ !A 5.3689
CI 0.0922
CR 0.0823
Pengalaman
Kerja Nova Sari Dian Fera Ely
Nova 1 1 2 2 2
Sari 1 1 1 3 6
Dian 0.5 1 1 2 3
Fera 0.5 0.3333 0.5 1 3
Diperoleh nilai CI dan CR, pada Tabel 3.27
Tabel 3.27 Nilai Prioritas Customer Service pada Kriteria Pengalaman Kerja
Langkah selanjutnya adalah membandingkan nilai prioritas masing-masing calon customer service dengan nilai prioritas kriteria sehingga didapatkan prioritas tujuan masing-masing customer service dengan rumus nilai prioritas masing-masing tiap customer service pada Tabel 3.28 yaitu pada kolom pendidikan dikalikan dengan nilai prioritas kriteria pada Tabel 3.7 baris pendidikan dan seterusnya. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3.29.
Tabel 3.28 Nilai Prioritas Masing-Masing Customer Service tiap Kriteria
Calon CS Pendidikan Penampilan Kepribadian Sosial Pengalaman Kerja
Nova 0.32 0.4096 0.4226 0.3000 0.2717
Sari 0.2422 0.2146 0.2346 0.2554 0.3077
Dian 0.1866 0.1846 0.1638 0.2072 0.2151
Fera 0.1433 0.1081 0.0983 0.1432 0.1321
Ely 0.1077 0.0829 0.0804 0.0940 0.0732
Prioritas
Kriteria 0.3814 0.2609 0.1889 0.1076 0.0610
Calon CS
Pengalaman Kerja
Nova 5.2269
Sari 5.2984
Dian 5.3112
Fera 5.2735
Ely 5.1366
Total 26.2469
λmax 5.2493
CI 0.0623
[image:53.595.118.519.539.750.2]Tabel 3.29 Nilai Prioritas Tujuan Masing-Masing Customer Service tiap Kriteria
Calon CS Pendidikan Penampilan Kepribadian Sosial Pengalaman Kerja
Nova 0.1220 0.1068 0.0798 0.0322 0.0165
Sari 0.0924 0.0560 0.0443 0.0274 0.0187
Dian 0.0712 0.0481 0.0309 0.0223 0.0131
Fera 0.0546 0.0282 0.0185 0.0154 0.0080
Ely 0.0411 0.0216 0.0151 0.0101 0.0044
Langkah terakhir adalah menghitung prioritas global dengan cara menjumlahkan baris pada Tabel 3.29, hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3.30.
Tabel 3.30 Nilai Prioritas Global Masing-Masing Calon Customer Service
Calon
CS Pendidikan Penampilan Kepribadian Sosial
Pengalaman Kerja
Prioritas Global
Nova 0.1220 0.1068 0.0798 0.0322 0.0165 0.3576
Sari 0.0924 0.0560 0.0443 0.0274 0.0187 0.2390
Dian 0.0712 0.0481 0.0309 0.0223 0.0131 0.1857
Fera 0.0546 0.0282 0.0185 0.0154 0.0080 0.1249
Ely 0.0411 0.0216 0.0151 0.0101 0.0044 0.0925
3.4 Perancangan Flowchart Sistem
Perancangan flowchart atau diagram alir akan memudahkan pengembang untuk mengimplementasikan sistem ke dalam bahasa pemrograman, karena akan menjelaskan bagaimana cara kerja sistem dari awal hingga akhir. Flowchart yang akan dirancangan pada sistem pendukung keputusan ini terdiri dari flowchart penentuan prioritas kriteria dan penentuan prioritas global. Berikut masing-masing
Gambar 3.2 Flowchart Penentuan Nilai Prioritas Global
3.5 Data Flow Diagram (DFD)
Diagram Aliran Data / Data Flow Diagram (DFD) adalah sebuah teknis grafis yang menggambarkan aliran informasi dan transformasi yang diaplikasikan saat data bergerak dari input menjadi output. DFD dapat digunakan untuk menyajikan sebuah sistem atau perangkat lunak pada setiap tingkat abstraksi. DFD memberikan suatu mekanisme bagi pemodelan fungsional dan pemodelan informasi.
dengan data input dan output yang ditunjukkan oleh anak panah yang masuk dan keluar secara berurutan.
Pada penelitian ini, DFD dikelompokkan menjadi dua yakni DFD yang menjelaskan proses yang dilakukan oleh admin dan proses yang dilakukan oleh seorang operator. Berikut DFD level 0 untuk sistem pendukung keputusan pemilihan
customer service untuk masing-masing kelompok.
[image:57.595.115.531.245.452.2]
Gambar 3.3 DFD Level 0 – Admin
Tabel 3.31 Spesifikasi Proses DFD Level 0 – Admin
No. / Nama Proses SPK Pemilihan Customer Service
Input data_user, data_input, nilai_matriks_kriteria, nilai_matriks_cs_tiap_kriteria, nilai keputusan
Proses Seorang admin harus memasukkan data dirinya untuk menggunakan aplikasi. Selanjutnya admin dapat mencari nilai prioritas kriteria dengan memasukkan nilai matriks kriteria dan mencari nilai prioritas customer
Tabel 3.32 Spesifikasi Proses DFD Level 1 - Admin
No. / Nama Proses 1.0 / Login
Input data_pengguna, data_pengguna
Proses
Untuk menggunakan aplikasi seorang admin harus melakukan login terlebih dahulu dengan memasukkan username dan password. Data pengguna tersebut akan tersimpan ke dalam tabel pengguna dalam basis data.
Output data_user , form_aplikasi No. / Nama Proses 2.0 / Input Data
Input data_input, hasil_data_pengguna_input, hasil_data_ cs_input
Proses
Seorang admin dapat melakukan penginputan data pengguna dan data cs. Masing-masing data hasil inputan tersebut akan tersimpan ke dalam basis datanya masing-masing yakni ke dalam tabel pengguna dan tabel cs
Output data_pengguna, data_cs , hasil_data_input No. / Nama Proses 3.0 / Penentuan Prioritas Kriteria
Input nilai_matriks_kriteria, nilai_prioritas_kriteria Proses
Seorang admin dapat mencari nilai prioritas kriteria dengan memasukkan nilai matriks kriteria ke dalam sistem, selanjutnya sistem akan mengeluarkan nilai prioritas kriteria ke admin Output nilai_matriks_kriteria, nilai_prioritas_kriteria
No. / Nama Proses 4.0 / Penentuan Prioritas CS
Input nilai_matriks_cs_tiap_kriteria, data_cs, data_kriteria, nilai_prioritas_cs_tiap-kriteria
Proses
Seorang admin dapat pula mencari nilai prioritas cs tiap kriteria dengan memasukkan nilai matriks cs tiap kriteria ke dalam sistem, selanjutnya sistem akan mengeluarkan nilai prioritas cs tiap kriteria ke admin.
Output data_cs , data_kriteria, nilai_matriks_cs _tiap_kriteria , nilai_prioritas_cs_ tiap-kriteria
No. / Nama Proses 5.0 / Penentuan Nilai Keputusan
Input nilai_keputusan, data_cs, hasil_nilai_ keputusan
Prose