84
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE
SAW UNTUK MENGETAHUI KEPUASAN PELANGGAN
(STUDI KASUS KANTOR BPJS KISARAN)
Dahriansah
Program Studi Manajemen Informatika AMIK Royal Kisaran
Email: [email protected]
Abstract
Social Security Administrator Office at Kisaran is an agency that still used manual ways to know about customers complaints and to handling of service for customers who come to office. It perceived less effective and less efficient, because it can’t save time the customers who came to the office. The impact of these problems is the delay in providing service to the customers and to make reports to the leader. Therefore, researcher trying to make a decision support system that can determine the level of satisfaction from the customers with Simple Additive Weighted methode so that companies can find out how satisfied customers about theirs service performance at office BPJS Kisaran.
Keywords: Decision Support System, Simple Additive Weighted, Customers Satisfied, BPJS Kisaran.
1. PENDAHULUAN
Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode Simple Additive Weighting (SAW) yang juga dikenal sebagai kombinasi bobot linear atau metode scoring adalah teknik keputusan yang sederhana dan multi atribut yang paling banyak digunakan.
Metode ini didasarkan pada bobot rata-rata. Skor evaluasi dihitung untuk setiap alternative dengan mengalikan nilai skala yang diberikan kepada alternatif yang atribut dengan bobot kepentingan relatif ditetapkan langsung oleh pengambil keputusan yang diikuti dengan menjumlahkan hasil untuk semua kriteria (Afshari et al, 2010).
Badan Penyelenggara Jaminan Sosial Ketenagakerjaan Kisaran adalah salah satu instansi yang masih menggunakan cara manual untuk mengetaui keluhan-keluhan bahkan masalah dalam penanganan pelayanan bagi pelanggan yang datang ke kantor tersebut. Hal itu dirasakan kurang efektif dan tidak efisien, karena tidak dapat menghemat waktu tenaga kerja yang datang untuk mendapatkan pelayanan.
Dampak dari masalah tersebut yaitu keterlambatan dalam memberikan perbaikan layanan dari karyawannya ataupun dalam memberikan laporan kepada pemimpin. Selama ini, penilaian terhadap kepuasan pelanggan dilakukan secara objektif oleh pimpinan perusahaan tanpa memenuhi kriteria yang telah ditetapkan oleh perusahaan. Dengan permasalahan tersebut maka, perlu adanya solusi yang dapat menangani hal tersebut dengan membuat suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK).
2. LANDASAN TEORI
Sistem Pendukung Keputusan yaitu sebuah sistem berbasis komputer yang adaptif, fleksibel, dan interaktif yang digunakan untuk memecahkan masalahmasalah tidak terstruktur sehingga meningkatkan nilai keputusan yang diambil.
Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan metode dengan mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.
3. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian untuk penelitian ini dimulai dari mengidentifikasi masalah yang kemudian jika ditemukan masalah maka langkah selanjutnya adalah menganalisa masalah tersebut. Setelah masalah dianalisa dapat dipelajari literatur-literatur yang berhubungan dengan penelitian tersebut untuk dilanjutkan ke langkah berikutnya yaitu mengumpulkan data-data apa saja yang dibutuhkan untuk penelitian ini.
Langkah selanjutnya adalah menganalisa metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan metode simple additive weighting. Berikutnya barulah peneliti mendesain sistem yang akan dibangun dan dilakukan proses implementasi untuk melakukan proses pengujian terhedap datadata yang diambil pada objek penelitian. Dari hasil pengujian tersebut nanti akan didapatlah sebuah keputusan yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan yang sebenarnya.
1. ANALISA DAN PERANCANGAN
85
Gbr 1. Diagram Alir DataPada tahapan ini, sistem digambarkan sebagai sebuah diagram alir (flowchart) secara keseluruhan. Gbr. 1 merupakan diagram alir dari dengan menggunakan metode Metode Simple Additive Weighting (SAW). Dari diagram alir tersebut terdapat proses input alternatif, input kriteria, jumlah himpunan bobot kriteria dan himpunan kecocokan. Rating bobot alternatif dan himpunan kriteria berupa variabel angka dalam bentuk crisp. Kemudian dilakukan proses matriks normalisasi dengan Metode Simple Additive Weighted untuk menghitung indeks kecocokan dan skala prioritas alternative keputusan berdasarkan nilai vektor dengan prioritas tertinggi sebagai alternatif yang terpilih.
5. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Pada pengujian hasil analisa ini, digunakan pemrograman Visual Basic 6.0 untuk membangun sebuah aplikasi system pendukung keputusan untuk menentukan kepuasan pelanggan yang nantinya akan dilakukan untuk pengujian terhadap data yang telah dibahas pada bab sebelumnya, Berikut tampilan untuk pengujian aplikasi:
Tampilan Halaman Home
Tampilan Halaman home merupakan tampilan awal saat aplikasi dijalankan, dimana didalam berisi menu dan juga sub menu yang dijalankan.
Gambar 5.1 Tampilan halaman Home
Menu Data Pendukung
Menu data pendukung adalah menu yang terdiri dari sub – sub menu yaitu form kriteria, form pertanyaan berdasarkan kriteria, form pelanggan BPJS, form alternatif weight dan form nilai maximum berdasarkan kriteria.
Gambar 5.2 Tampilan Data Pendukung
86
Gambar 5.3 Tampilan Form KriteriaPada sub menu form pertanyaan berdasarkan kriteria ditentukan pertanyaan berdasarkan kuisioner yang telah dibuat sebelumnya. Ada 4 pertanyaan yang dibuat berdasarkan kuisioner tersebut.
Gambar 5.4 Form Pertanyaan Berdasarkan Kriteria
Pada sub menu form pelanggan BPJS akan diinputkan data pelanggan berdasarkan data yang didapat dari BPJS Kisaran.
Gambar 5.5 Form Pelanggan BPJS
Pada sub menu data alternatif weight telah ditentukan nilai weight yang didapat. Nilai weight ini didapat dari nilai prioritas yang sudah ditentukan.
Gambar 5.6 Data Alternatif Weight
Pada sub menu form nilai maximum berdasarkan kriteria dimasukkan nilai tertinggi yang didapat dari perhitungan fuzzy, range nilai pada perhitungan fuzzy dimulai dari 0,25 s/d 1, sehingga nilai 1 dinyatakan sebagai nilai maximumnya.
Gambar 5.7 Form Nilai Maximum
Menu Data Analisa
Pada menu analisa ini terdapat dua sub menu yang terdiri dari form penentuan nilai bobot dan form sistem analisa.
Gambar 5.8 Form Sistem Analisa
87
dua hasil yang berbeda, yaitu puas dan cukup puas.Setelah selesai klik tombol simpan untuk menyimpan hasil datanya.
Gambar 5.9 Pengujian Kesimpulan Hasil Analisa
6. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
Dari hasil analisa sistem pendukung keputusan untuk menentukan kepuasan pelanggan dari penelitian yang peneliti lakukan pada BPJS Kisaran dapat disimpulkan bahwa :
1.Tingkat kepuasan pelanggan BPJS berdasarkan kriteria pelanggan yang sudah ditentukan adalah puas sebesar 50% dari sample yang diambil dan cukup puas sebesar 50% dari sample yang diambil.
2.Merancang sistem pendukung keputusan dengan metode SAW dimana kriteria yang diambil dalam sistem kepuasan pelanggan yang mengacu pada data hasil penelitian di BPJS Kisaran selaku perusahaan yang menangani jasa dan layanan untuk masyarakat di lingkungan sekitar.
3.Penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menentukan kepuasan pelanggan adalah dengan menentukan kriteria dan dengan menggunakan sistem pendukung keputusan metode Simple Additive Weighting (SAW) dilakukan perhitungan normalisasi dari masing-masing bobot, kemudian dikalikan dengan nilai bobot (W) yang sudah ditentukan untuk mendapatkan nilai preferensi masing – masing kriteria. Selanjutnya didapatlah nilai ranking dari alternatif dengan menjumlahkan nilai preferensi. Nilai ranking inilah yang menentukan apakah seorang pelanggan memiliki kepuasan terhadap layanan BPJS Kisaran.
Saran
Berdasarkan hasil pengujian dan kesimpulan, saran untuk penetapan dan kelanjutan system pendukung keputusan ini adalah sebagai berikut:
1.Rancangan Sistem Pendukung Keputusan metode Simple Additive Weighting (SAW) ini hanya dapat diterapkan dalam penentuan kepuasan pelanggan pada kantor BPJS Kisaran yang pada hal ini khususnya BPJS Kesehatan dan Ketenagakerjaan. 2.Sistem Pendukung Keputusan metode Simple Additive Weighting (SAW) ini dirancang dengan
menggunakan aplikasi Visual Basic 6.0 dan database SQL Server 2000. Maka pengguna akhir dari system ini diharapkan dapat mempelajari dan memahami cara mengoperasikan system ini dengan baik.
3.Bagi para peneliti yang ingin mengembangkan rancangan system pendukung keputusan ini,disarankan
untuk mencoba dengan metode lain, atau dengan menambahkan beberapa kriteria yang lain serta alternatif yang beragam. Sehingga hasil yang didapat juga akan lebih akurat dan bervariasi.
4.Pada penelitian ini penulis hanya menggunakan kuisioner sebanyak 18 orang, semakin banyak kuisioner yang digunakan dalam pengumpulan data maka hasil analisis akan jauh lebih baik lagi.
DAFTAR PUSTAKA
Alif Wahyu Oktaputra, et al. (2014). Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Motor Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Pada Perusahaan Leasing HD Finance.
Fery Romidhoni Eprilianto, et al. (2012). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Menggunakan Metode SAW Di Universitas Panca Marga Probolinggo.
Harianto Antonio, (2012). Rancang Bangun Sistem Informasi Administrasi Informatika (SI-ADIF).
Afshari et al, (2010). Simple Additive Weighting approach to Personnel Selection problem.
Manokaran et al, (2011). Application of Multi Criteria Decision Making Tools and Validation with Optimization Technique-Case Study using TOPSIS, ANN & SAW.
Valensia et al, (2012). Aplikasi Tutorial Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting.
Wibowo et al, (2009). Aplikasi Tutorial Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting.
Pristiwanto. (2014). “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Simple Additive Weighting Untuk Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi”.
Majalah Ilmiah Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), Vol. 11, No. 1.
88
Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut,Vol. 9, No. 22.
