Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produk Simpanan Bank Berbasis Mobile Menggunakan Fuzzy Database Model Tahani

(1)

Jurnal Sistem Informasi Indonesia (JSII) Volume 2 Nomor 1 (2017) ISSN: 2460 – 6839

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produk Simpanan Bank

Berbasis Mobile Menggunakan Fuzzy Database Model Tahani

Nina Setiyawati

Program Studi Teknik Informatika, FTI UKSW; Salatiga, (0298) 321212 e-mail: nina.setiyawati@staff.uksw.edu

Abstrak

Simpanan dihasilkan dari 3 entitas ekonomi, yaitu rumah tangga, perusahaan dan pemerintah. Terdapat banyak produk simpanan masyarakat. Untuk membantu masyarakat dalam memilih produk simpanan, pada penelitian sebelumnya dirancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan produk simpanan bank berbasis web. Dengan mengetahui produk simpanan yang sesuai sebelum memilihnya, diharapkan berkurangnya angka rekening dorman yang disebabkan oleh tidak dilakukannya transaksi selama enam bulan berturut-turut. Melihat fakta bahwa pengguna aktif smartphone Indonesia berada pada daftar 5 tertinggi di dunia, pada penelitian ini dilakukan pengembangan SPK pemilihan produk simpanan bank berbasis mobile pada android platform, dengan memanfaatkan

service Google Cloud Messaging (GCM) sehingga masyarakat dapat mendapatkan informasi produk simpanan. Rekomendasi SPK pada pemilihan produk simpanan memanfaatkan Fuzzy Database Model Tahani. Hasil penelitian ini membantu masyarakat untuk menentukan produk simpanan sesuai dengan pilihan.

Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan (SPK), Simpanan, Mobile, Fuzzy Database Model Tahani

Abstract

(2)

the deposit product. DSS recommend for selection deposit product utilized Fuzzy Database Model Tahani. The result of this study can help the society for determining the deposit product according to the selection.

Keywords: Decision Support System (DSS), Savings, Mobile, Fuzzy Database Model Tahani.

1. PENDAHULUAN

Simpanan dianggap sebagai variabel makro-ekonomi yang penting dengan fondasi mikro-ekonomi untuk mencapai kestabilan harga dan mendorong kesempatan kerja, yang akan berkontribusi pada pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan [1], sehingga dapat dikatakan bahwa simpanan memiliki peran penting bagi perekonomian. Simpanan dihasilkan dari 3 entitas ekonomi, yaitu rumah tangga, perusahaan dan pemerintah [2]. Simpanan masyarakat adalah simpanan milik pihak ketiga bukan bank umum dan Bank Perkreditan Rakyat/BPR (termasuk penghimpunan dana dengan prinsip syariah) baik dalam Rupiah maupun Valuta Asing (BPR saat ini tidak diperbolehkan menerima simpanan dalam Valuta Asing) yang berbentuk giro, tabungan dan simpanan berjangka [3]. Melihat pentingnya simpanan, pada 20 Februari 2010 mencanangkan Gerakan Indonesia Menabung (GIM).

Bank-bank umum di Indonesia memiliki berbagai produk simpanan masyarakat dengan fitur dan manfaat yang berbeda-beda dan masyarakat bisa memilih produk simpanan yang sesuai dengan kebutuhannya. Untuk membantu masyarakat dalam memilih produk simpanan, pada penelitian sebelumnya dirancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan produk simpanan bank berbasis web [4]. Dengan mengetahui produk simpanan yang sesuai sebelum memilihnya, diharapkan berkurangnya angka rekening dorman yang disebabkan oleh tidak dilakukannya transaksi selama enam bulan berturut-turut.

(3)

simpanan. Maka untuk mengatasi masalah tersebut dapat digunakan konsep logika fuzzy yang diimplementasikan ke dalam database atau biasa disebut Fuzzy Database Model Tahani.

Pada tahun 2017 pengguna aktif bulanan smartphone di Indonesia adalah 86,6 juta orang [6,7] dan diperkirakan akan meningkat di tahun 2018. Hal ini mendorong banyak dikembangkannya aplikasi berbasis mobile. Melihat fakta tersebut, pada penelitian ini, dilakukan pengembangan SPK pemilihan produk simpanan bank menggunakan Fuzzy Database Model Tahani berbasis mobile pada platform android berdasarkan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya. Pada penelitian sebelumnya, SPK yang dibangun belum responsif pada semua perangkat, oleh karena itu pengembangan SPK berbasis mobile diharapkan dapat mempermudah pengaksesan oleh masyarakat melalui smartphone.

2. METODE PENELITIAN ATAU PERUMUSAN SOLUSI

Penelitian ini adalah pengembangan dari penelitian sebelumnya. Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini terlihat pada Gambar 1

Gambar 1 Tahapan Penelitian

Penjelasan tahapan yang dilakukan adalah sebagai berikut:

1. Pengumpulan Analisis Kebutuhan

Pada tahap ini dilakukan pengumpulan kebutuhan yang diperlukan untuk membangun SPK pemilihan produk simpanan bank berbasis mobile.

2. Perancangan Aplikasi

Analisis Kebutuhan

Perancangan Aplikasi

Pembangunan

(4)

Pada tahap ini dilakukan perancangan aplikasi yang terdiri dari perancangan SPK, perancangan antar muka, perancangan web service, perancangan arsitektur sistem. Use case diagram aplikasi dapat dilihat pada Gambar 2

Gambar 2 Use Case Diagram

Gambar 2 merupakan use case diagram dari SPK pemilihan produk simpanan bank. Aplikasi ini mempunyai 2 aktor yaitu masyarakat yang bisa mengakses SPK dan administrator yang mempunyai hak akses untuk mengelola data bank, produk simpanan, dan mengubah data keanggotaan. Arsitektur SPK pemilihan produk simpanan bank terlihat pada Gambar 3.

(5)

Dari Gambar 3 terlihat bahwa pengguna dapat mengakses SPK melalui aplikasi yang telah diimplementasikan ke dalam smartphone yang mempunyai sistem operasi android, sedangkan administrator melakukan pengelolaan data melalui halaman administrator berbasis web. Baik pengguna maupun administrator harus terhubung internet untuk dapat mengakses data. Dengan adanya internet, aplikasi mobile dapat mengirimkan dan mengambil data di database server melalui web service JSON. Aplikasi mobile memanfaatkan teknologi Google Cloud Messaging (GCM) untuk dapat menerima notifikasi pemberitahuan tentang produk simpanan dari administrator.

3. Pembangunan Aplikasi

Pada tahap ini dilakukan pengkodean aplikasi menggunakan framework CodeIgniter untuk modul administrator, dan menggunakan bahasa pemrograman Java pada IDE Eclipse.

4. Pengujian Aplikasi

Pada tahap ini dilakukan pengujian aplikasi menggunakan pengujian blackbox dan pengujian pengguna.

3. HASIL DAN PEMBAHASAN

SPK pemilihan produk simpanan bank terdiri dari 2 modul utama, yaitu modul pengguna yang merupakan aplikasi berbasis mobile, dan modul administrator yang merupakan aplikasi berbasis web. Modul pengguna adalah proses pemberian rekomendasi pemilihan produk simpanan bank dilakukan. Untuk mendapatkan rekomendasi, pengguna harus memasukkan fasilitas dan kriteria dari produk simpanan yang diinginkan pada menu SPK seperti terlihat pada Gambar 4.

(6)

Jurnal Sistem Informasi Indonesia (JSII) Volume 2 Nomor 1 (2017) ISSN: 2460 – 6839 Gambar 4 Tampilan Menu SPK

(7)

Gambar 5 adalah tampilan rekomendasi produk simpanan. Firestrenght adalah nilai rekomendasi dengan 1 adalah nilai tertinggi dan 0 adalah nilai terendah. Selain nilai rekomendasi, daftar rekomendasi juga memberikan prosentase jumlah variabel yang memenuhi kriteria yang dimasukkan pengguna.

Pada sisi administrator, dapat dilakukan pengelolaan data bank, produk simpanan, dan daftar keanggotaan. Halaman pengelolaan produk simpanan terlihat pada Gambar 6 dan halaman pengelolaan daftar keanggotaan terlihat pada Gambar 7

(8)

Gambar 7 Halaman Pengelolaan Data Keanggotaan

Gambar 7 adalah halaman pengelolaan data keanggotaan. Pengubahan batas keanggotaan mengakibatkan domain himpunan fuzzy juga berubah, sehingga nilai derajat keanggotaan tiap variabel simpanan pada masing-masing himpunan fuzzy berubah pula dan menghasilkan perbedaan hasil rekomendasi. Menu pengubahan data keanggotaan diberikan agar pengubahan batas keanggotaan dapat dilakukan secara dinamis mengikuti perkembangan fasilitas produk simpanan.

3.1. Proses Perhitungan Fuzzy Database Model Tahani

(9)

Kode Program 1. Ambil Keanggotaan

Baris 1-3 pada Kode Program 1 digunakan untuk mengambil batas-batas keanggotaan yang ada pada tabel keanggotaan. Batas-batas keanggotaan digunakan untuk menghitung miu (µ) setiap himpunan pada setiap variabel. Perhitungan miu (µ) pada himpunan Rendah pada variabel Setoran Awal terlihat pada Kode Program 2.

Kode Program 2. Perhitungan Miu (µ) Pada Himpunan Rendah Variabel Setoran Awal

Saat user memasukkan fasilitas dan kriteria yang diinginkan, sistem akan melakukan proses pengambilan data simpanan berdasarkan fasilitas yang dipilih oleh user, dan melakukan perhitungan miu (µ) data simpanan tersebut pada setiap himpunan setiap variabel. Dari data simpanan yang telah diketahui nilai keanggotaan (µ) pada setiap himpunan, maka ditentukan himpunan fuzzy yang digunakan dengan operasi fuzzy max. Baris program operasi penentuan himpunan fuzzy terlihat pada Kode Program 2.

1 public function getKeanggotaan() { 2 $q = $this->db->get('keanggotaan'); 3 $q = $q->result();

1. if(count($anggota) <= 0) return array();

2. $miu = array();

3. if($value <= $anggota['sa1bawah']) {

4. $miu['rendah'] = 1;}

5. elseif($value > $anggota['sa1bawah'] && $value < $anggota['sa1atas']) {

6. $miu['rendah'] = ($anggota['sa1atas'] - $value) / ($anggota['sa1atas']

7. $anggota['sa1bawah']);}

8. elseif($value >= $anggota['sa1atas']) {

(10)

Kode Program 2. Penentuan Himpunan Fuzzy

Baris program 6-16 adalah proses pengambilan data simpanan yang terletak pada himpunan fuzzy yang digunakan. Proses perhitungan yang terakhir adalah proses penentuan firestrength yang pada penelitian ini dapat juga disebut nilai hasil rekomendasi. Baris program penentuan firestrength dapat dilihat pada Kode Program 3.

Kode Program 3. Proses Perhitungan Firestrength

Pada Kode Program 3 terlihat proses penentuan firestrength diambil dari Miu (µ) terendah dari keempat variabel. Baris program 1-3 adalah proses pengambilan derajat rekomendasi yang paling rendah dari tiap-tiap simpanan. Baris program 5 adalah pengurutan data berdasarkan prosentase derajat rekomendasi yang tidak bernilai 0 (nol) dan berdasarkan nilai derajat rekomendasi. Untuk hasilnya prosentase tertinggi ada di urutan paling atas. Secara garis besar proses SPK menggunakan Fuzzy Database Model Tahani terlihat pada Gambar 8

1. $kriteria = array();

7. foreach($dataAwal as $d) {$miuSetoranAwal = $tempSetoranAwal[$d

8. >id][$kriteria['setoranAwal']];

2. foreach($tempMiuAkhir as $key => $val) {

3. $fireStrength = $this->appmodel->getFireStrengthMin($val);

4. $hasil[$key] = $fireStrength;}

5. $hasil = $this->appmodel->sortPercentage($hasil, $tempMiuAkhir);

(11)

Gambar 8 Proses SPK Menggunakan Fuzzy Database Model Tahani

Pengujian SPK dilakukan dengan pengujian blackbox dan Uji pengguna. Uji pengguna dilakukan dengan memberika kuesioner kepada 30 sample pengguna dari berbagai latar belakang profesi yang berbeda. Tabel 1 memperlihatkan hasil pengujian pengguna.

Tabel 1. Hasil Pengujian Pengguna

No Pernyataan STS TS CS S SS

1 SPK mudah digunakan dan antar muka baik 3 20 7

2 Hasil rekomendasi sesuai dengan kriteria yang dimasukkan

1 13 16

3 SPK pemilihan produk simpanan membantu memilih produk simpanan

2 19 9

(12)

informasi produk simpanan

5 Pengmbangan aplikasi berbasis mobile memudahkan pengguna dalam mengakses SPK

2 19 16

Setelah semua jawaban diketahui maka yang dilakukan adalah menghitung presentase jawaban responden yang telah mengisi daftar pertanyaan. Perhitungan dilakukan menggunakan skala Likert [8], dimana masing-masing jawaban diberi skor 1-5 dengan penjelasan sebagai berikut:

Hasil analisis data untuk pertanyaan 1 menunjukkan sebanyak 23,33% responden menjawab sangat setuju, 66,67% responden menjawab setuju dan 10,00% responden menjawab cukup setuju. Jadi disimpulkan bahwa aplikasi ini mudah untuk digunakan.

Hasil analisis data untuk pertanyaan 2 menunjukkan sebanyak 53,33% responden menjawab sangat setuju, 43,33% responden menjawab setuju dan 3,34% responden menjawab cukup setuju. Jadi disimpulkan bahwa hasil rekomendasi sesuai dengan kriteria yang dimasukkan pengguna.

Hasil analisis data untuk pertanyaan 3 menunjukkan sebanyak 30,00% responden menjawab sangat setuju, 63,33% responden menjawab setuju dan 6,67% responden menjawab cukup setuju. Jadi dapat disimpulkan bahwa SPK pemilihan produk simpanan membantu memilih produk simpanan.

(13)

Hasil analisis data untuk pertanyaan 5 menunjukkan sebanyak 30,00% responden menjawab sangat setuju, 63,33% responden menjawab setuju dan 6,67% responden menjawab cukup setuju. Jadi dapat disimpulkan aplikasi berbasis mobile mempermudah pengguna dalam mengakses SPK.

4. KESIMPULAN DAN SARAN

Pada penelitian ini dilakukan pengembangan SPK pemilihan produk simpanan berbasis mobile menggunakan Fuzzy Database Model Tahani. Dari hasil uji pengguna didapatkan bahwa SPK pemilihan produk simpanan membantu memilih produk simpanan dengan memberikan hasil rekomendasi yang sesuai dengan kriteria yang dimasukkan, selain itu pengembangan ke menjadi aplikasi berbasis mobile, memeprmudah pengguna dalam mengakses SPK. Untuk penelitian ke depan, bisa dilalukan penambahan kriteria himpunan fuzzy serta dapat diimplementasikan pada platform lain.

DAFTAR PUSTAKA

1] Mishra, P.K, S. K. Mishra, and J. R. Das., 2010, The Dynamics of Savings and Investment Relationship in India. European Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences,ISSN 1450-2887 Issue 18.

[2] Wirapati,B.A., Kusumawardhani, N. A. S., Apakah Acfta Merupakan Strategi Yang Tepat Untuk Penuntasan Kemiskinan Yang Berkesinambungan?:Bukti Dari Penurunan Tingkat SIMPANAN, Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, Juli 2010.

[3] Simpanan Masyarakat Indonesia,

http://www.bi.go.id/id/statistik/metadata/sekda/Documents/1_Simpanan_Mas yarakat_Indo_v2.pdf. Diakses pada 1 Agustus 2017.

[4] Setiyawati, N., Tanaamah, A.R., Manuputty, A.D., Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produk Simpanan Bank dengan Metode Fuzzy Database Model Tahani, Skripsi Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknolohi Informasi UKSW, 2010.

[5] Elmasri, R., Navathe, S.B., 2011, Fundamentals of Database Systems, Amerika Serikat, Addison-Wesley.

[6] Millward, S., Indonesia to be World’s Fourth-Largest Smartphone Market by

(14)

[7] www.emarketer.com, 2 Billion Consumers Worldwide to Get Smart(phones) by 2016, https://www.emarketer.com/Article/2-Billion-Consumers-Worldwide-Smartphones-by-2016/1011694. Diakses pada tanggal 2 Juli 2017.

[8] Movies, Andris. 2011. Skala Likert.