Aplikasi Pendukung Unde writing APLIKASI

(1)

TEKNOLOJIA Vol. 5 Page 31

APLIKASI PENDUKUNG UNDERWRITING AKSEPTASI DAN PENERBITAN POLIS

PADA AJB BUMIPUTERA 1912 MENGGUNAKAN METODE FUZZY-AHP DAN

WEIGHTED PRODUCT MODEL

Yulian Findawati1, Mahmud Imrona, Drs., MT2, Retno Novi Dayawati, S.si.,MT3

1 Jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Sidoarjo 2,3 Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Telkom, Bandung Email : 1yfindawati@yahoo.com, 2mhd@stttelkom.co.id, 3rvi@stttelkom.ac.id

ABSTRAK

Underwriting yaitu aktivitas proses penerbitan polis dimulai dari sejak calon pemegang polis akan menandatangani Surat Permintaan (SP) sampai penerbitan polis dan menyerahkan kepada pemegang polis. Fungsi seleksi sangat dominan, artinya bahwa proses tersebut telah didominasi oleh seleksi lapangan yang meliputi aspek non medis maupun aspek medis. Adapun sasaran underwriter dalam membuat akseptasi dan penerbitan polis harus memenuhi 3 kepentingan yaitu adil bagi nasabah, dapat dijual dan menguntungkan untuk perusahaan.

Sehubungan dengan hal di atas, maka dibuat Aplikasi pendukung keputusan untuk membantu AJB Bumiputera 1912 dalam menentukan akseptasi dan penerbitan polis. Dengan adanya sistem diharapkan dapat membantu AJB Bumiputera 1912 khususnya Departemen Pertanggungan untuk meningkatkan kualitas keputusan yang dihasilkan dimana keputusan ini terdiri atas Asuransi diterima (diaksep) standard, Asuransi diterima substandard, Asuransi ditolak (decline), asuransi ditunda (postpone), dan asuransi dipending

Metode yang digunakan untuk menentukan penerbitan polis yaitu Metode Fuzzy-AHP (Analytic Hierarchical Process) dan Metode Weighted Product Model kemudian perangkat lunak ini menggunakan PHP dan MySQL sebagai databasenya. Fuzzy-AHP (Analytic Hierarchical Process) digunakan untuk proses analisis terhadap suatu masalah secara berjenjang dan terstruktur. Sedangkan untuk Weighted Process Model digunakan pembobotan kriteria dan dapat digunakan pada keputusan single atau keputusan multidimensional. Kedua metode digunakan secara serial dan paralel.Berdasarkan hasil pengujian tingkat kepuasan user yang disebarkan ke lokasi studi kasus penelitian dengan 6 responden diperoleh rata-rata indeks kepuasan pengguna secara keseluruhan sebesar 75.56%.

Kata kunci: Underwriting, Weighted Product Model, Fuzzy-AHP (Analytic Hierarchical Process)

ABSTRACT

Underwriting is process activity to publishing polis since Polis Holder candidate will signing Request Mail until publishing polis and give it to polis holder. Selection function very dominant, that mean the process will be dominated with selection, the selection is field selection that surrounding non medical aspect or medical aspect. The aim to make acceptation and polis publishing must fill 3 importance, that are aquitable for customer, can be sold, and favours for company

Therefore, so made decision determining application for helping AJB Bumiputera 1912 to determine acceptation and polis publishing. System can help AJB Bumiputera 1912 especially assurance department to increase decision quality that the decision include are insurance accepted standard, insurance accepted substandard, insurance decline, insurance postpone, and insurance dipending.

Method that used is for determining polis publishing are Fuzzy AHP (Analytic Hierarchical Process) Method and Weighted Product Model Method then the software using PHP and MySQL as a database. Fuzzy AHP (Analytic Hierarchical Process) is used to analytic process for problem that gradually and structured. Weighted Process Model is used to give weight and can be used for single or multidimensional decision. Both used serial and paralel. Based on Customer satisfication Index spread on the location with 6 responden, the average of Customer satisfication Index is 75.56%

(2)

Aplikasi Pendukung Underwriting Akseptasi Dan Penerbitan Polis ( Yulian Findawati, Pada AJB BUMIPUTERA 1912 Menggunakan Metode Fuzzy-AHP Mahmud Imrona, Drs., MT,

Dan Weighted Product Model Retno Novi Dayawati, S.si.,MT )

1. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Underwriting merupakan seleksi dan penilaian resiko calon pemegang polis dan calon tertanggung untuk mendapatkan polis asuransi. Aktivitas penerbitan polis dimulai dari sejak pemegang polis menandatangani surat permintaan (SP) sampai penerbitan polis dan menyerahkan kepada pemegang polis. Seleksi dan penilaian resiko meliputi aspek non medis maupun aspek medis. Selama ini pengambilan keputusan dilakukan secara manual oleh pihak Bumiputera dengan melihat data calon pemegang polis sehingga memungkinkan terjadi kesalahan dalam pengambilan keputusan yang akibatnya akan merugikan perusahaan. Sedangkan dalam pengambilan keputusan harus mampu mencapai sasaran dan tujuan yaitu adil bagi nasabah, dapat dijual agen dan menguntungkan bagi perusahaan.

Selama ini banyak aplikasi Sistem Pangambilan Keputusan menggunakan metode AHP namun menurut beberapa penelitian, metode AHP memiliki beberapa kekurangan yaitu menggunakan perkiraan skala yang tidak seimbang pada perbandingan berpasangan [Chan, 2003]. Oleh karena itu, beberapa akademik mencoba mengaplikasikan prinsip logika fuzzy dengan perluasan AHP yang disebut dengan metode Fuzzy-Analytic Hierarchy Process untuk memperbaiki kekurangan dari AHP . Dengan referensi tersebut penulis mencoba menggunakan metode Fuzzy-AHP pada penerapan aplikasi pendukung underwriting dan penerbitan polis untuk menghasilkan alternatif keputusan . Dimana Fuzzy-AHP sangat berguna dalam masalah-masalah kompleks yang tidak terstruktur seperti pada seleksi dan penilaian resiko calon pemegang polis. Dengan Fuzzy-AHP, kriteria tersebut didefinisikan dalam struktur hirarki sehingga menjadi lebih sederhana dan dipahami. Metode Fuzzy-AHP digunakan pada penentuan goal keputusan dan pembobotan kriteria pada level induk pada aplikasi yang akan penulis buat. Selain menggunakan Fuzzy-AHP, penulis juga menggunakan metode Weighted Product Model yang digunakan untuk menentukan pembobotan kriteria pada level anak kesehatan serta mempercepat proses perhitungan pada level subkriteria.WPM digunakan untuk mempermudah user untuk memberikan pembobotan terhadap kriteria yang memiliki nilai yang hampir sama dan pada aplikasi pendukung ini WPM akan membantu pada kasus yang hanya memiliki 1 kriteria seperti pada seleksi dan resiko calon pemegang polis, selain itu WPM dapat digunakan untuk pengambilan keputusan single maupun multidimensional. Kedua metode digunakan secara serial dan paralel

Sehubungan dengan hal di atas, maka penulis berupaya untuk membuat aplikasi pendukung

keputusan untuk membantu AJB Bumiputera 1912 dalam menentukan underwriting akseptasi dan penerbitan polis. Dengan adanya aplikasi pendukung keputusan diharapkan dapat membantu AJB Bumiputera 1912 khususnya Departemen Pertanggungan untuk meningkatkan kualitas keputusan serta menghasilkan alternatif keputusan dimana keputusan ini terdiri atas Asuransi diterima (diaksep) standard, Asuransi diterima substandard, Asuransi ditolak (decline), asuransi ditunda (postpone), dan asuransi dipending. Alternatif keputusan yang dihasilkan akan menjadi rekomendasi bagi pihak AJB Bumiputera 1912.

1.2. Tujuan

Tujuan dalam Penelitian ini adalah :

i. Membangun aplikasi pendukung yang mampu memberi pertimbangan keputusan underwriting akseptasi dan penerbitan polis berdasarkan persyaratan yang ada.

ii. Menerapkan metode pembobotan Fuzzy-AHP dan Weighted Product Model dalam membangun aplikasi pendukung underwriting akseptasi dan penerbitan polis pada AJB Bumiputera 1912

iii. Mengevaluasi alternatif keputusan yang dihasilkan oleh aplikasi pendukung underwriting akseptasi dan penerbitan polis pada AJB Bumiputera 1912.

1.3. Batasan

Untuk mendukung kegiatan penelitian, sistem yang akan dibuat memiliki batasan-batasan sebagai berikut:

i. Metode pengambilan keputusan yang digunakan adalah Fuzzy-AHP dan Weighted Product Model yang digunakan secara serial dan paralel.

ii. Data yang digunakan sebagai studi kasus adalah data dari AJB Bumiputera 1912 Surabaya iii. Hanya menangani asuransi jiwa perorangan. iv. Proses underwriting akseptasi dan penerbitan

polis hanya sampai pada tahap seleksi resiko. v. Persyaratan yang digunakan sebagai

pertimbangan dalam mendukung pengambilan keputusan underwriting akseptasi dan penerbitan polis dikelompokkan menjadi 3 kriteria yaitu:

a. Seleksi fisik kesehatan b. Seleksi financial

(3)

2. LANDASAN TEORI

2.1. Metode Fuzzy-AHP (FAHP) 2.1.1. Definisi

Analytic Hierarchy Process (AHP) telah digunakan secara luas untuk menyelesaikan masalah multicriteria decision-making . Bagaimanapun, seharusnya untuk kesamaran dan ketidakpastian pada pertimbangan pengambilan keputusan, crisp, perbandingan pasangan dengan AHP konvensional tidak dapat mengambil secara akurat pertimbangan pengambilan keputusan (Ayað, 2005) Pada AHP konvensional, perbandingan pasangan menentukan skala 9 poin dimana mengubah preferensi manusia antara alternatif yang tersedia secara seimbang, moderat, kuat dan lebih disukai.Walaupun skala dari

AHP memiliki keuntungan dari kesederhanaan dan penggunaan yang lebih mudah, namun tidak cukup untuk mengambil laporan ketidakpastian yang diasosiasikan dengan pemetaan pada bilangan. Oleh karena itu, logika fuzzy diperkenalkan dengan perbandingan berpasangan sehingga cocok untuk menutupi kekurangan pada AHP traditional. Yang kemudian mengarah pada fuzzy-AHP.

Bahasa penaksiran dari perasaan dan pertimbangan manusia adalah tidak jelas dan tidak beralasan untuk merepresentasikannya pada bilangan yang tepat. Untuk memberikan interval keputusan dengan nilai yang tepat pada keputusan lebih dipercaya oleh pembuat keputusan. Triangular fuzzy numbers digunakan untuk memutuskan prioritas dari variabel satu keputusan pada fuzzy-AHP. (Chan and Kumar, 2005) Fuzzy-AHP adalah alat yang efisien untuk menangani ketidakjelasan data di dalam memutuskan pilihan dari variabel keputusan yang berbeda. Perbandingan direpresentasikan dalam bentuk triangular fuzzy numbers untuk membangun matrix perbandingan berpasangan fuzzy (Ghodsypour and O’Brien, 1998). Pada pendekatan triangular fuzzy numbers

digunakan untuk memilih pilihan dari satu kriteria dari yang lain dan kemudian menggunakan metode analisis yang lebih luas, menghitung nilai sintetik luas dari perbandingan berpasangan, Berdasarkan pendekatan ini, bobot vektor dapat diputuskan dan dinormalisasi, kemudian bobot vektor yang telah dinormalisasi akan diputuskan. Prioritas terbesar dapat diberikan pada bobot dengan nilai terbesar. (Chan and Kumar, 2005). Untuk skala perbandingan berpasangan pada fuzzy-AHP sama dengan skala perbadingan berpasangan pada AHP.

2.1.2. Algoritma Fuzzy-AHP

Penggunaan FAHP , secara orisinil diperkenalkan oleh Chang (1996).



x

n



X



1

,

2

,

3

,...,

sebagai himpunan

objek, dan

G





g

1

,

g

2

,

g

3

,...,

g

n



sebagai goal himpunan. Berdasarkan metode analisa perluasan

Chang, tiap objek diambil dan perluasan analisa untuk tiap goal ditampilkan secara berurutan. Oleh karena itu, m nilai perluasan analisa untuk tiap objek dapat didapatkan, dengan tanda sebagai berikut:

n

dari perluasan analisa Chang dapat diberikan sebagai:

Langkah 1: Nilai dari perluasan fuzzy sintetik dengan respek pada objek pertama yang didefinisikan:





Untuk mendapatkan





jumlahan operasi fuzzy dari nilai perluasan analisa m untuk matrix particular :



Dan untuk mendapatkan

1

Dan kemudian menghitung vektor diatas, seperti:



triangular fuzzy numbers, derajat yang memungkinkan dari

)

didefinisikan sebagai :

(4)

Dan secara ekuivalen dapat diekspresikan sebagai berikut:

Langkah 3 : Derajat kemungkinan untukbilangan fuzzy cembung lebih besar dari k cembung fuzzy Mi (i=1, 2, k)

bilangan didefinisikan sebagai

  berat didefinisikan sebagai

T

Langkah 4 : Via normalisasi, normalisasikan bobot vektor adalah:

T

Dimana W adalah bilangan non-fuzzy

2.1.3. Weighted Product Model(WPM)

WPM menggunakan perkalian untuk meranking alternatif. Tiap alternatif dibandingkan dengan yang lainnya dengan mengkalikan bilangan ratio, satu untuk tiap kriteria. Tiap rasio dinaikkan untuk kekuatan dari bobot relative dari kriteria yang cocok. Umumnya, di dalam membandingkan 2 alternatif Ak dan Al, rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:

Pada rasio di atas adalah lebih besar dari atau sama dengan satu(pada kasus maximization) kesimpulannya adalah alternatif Ak lebih baik

daripada alternatif Al. Dengan jelas, alternatif

terbaik A* adalah satu yang lebih baik dari atau paling kurang sama bagusnya dengan alternatif lain.

WPM sama halnya dengan WSM. Nilai relatif pada ukuran alternatif pertama pada term dari kriteria j dapat digantikan dengan nilai aktual pada metode ini.

2.2. Penggabungan Metode Fuzzy-AHP dan WPM pada Aplikasi Pendukung Underwriting dan Akseptasi Calon Pemegang Polis

2.2.1. Alasan penggabungan metode Fuzzy-AHP dan WPM

Penggabungan metode Fuzzy-AHP dan WPM memiliki alasan sebagai berikut:

i. Pada kasus Underwriting dan Akseptasi Calon Pemegang polis memiliki kriteria yang kompleks dan tidak terstruktur sehingga dibutuhkan metode Fuzzy-AHP dan WPM merupakan metode decision analytic yang dapat menangani masalah yang tidak terstruktur maupun semi terstruktur.

ii. Menggabungkan kelebihan dan mengurangi kekurangan yang dimiliki oleh masing-masing metode.

a. Fuzzy-AHP

 Kelebihan metode Fuzzy-AHP adalah: Memperbaiki metode AHP sehingga metode Fuzzy-AHP mampu mengatasi nilai antara pada perbandingan nilai berpasangan(2, 4, 6, 8). Selain itu memberikan kemudahan bagi user di dalam menentukan pembobotan karena user hanya memasukkan tingkat kepentingan berdasarkan perbandingan berpasangan.  Kelemahan metode Fuzzy-AHP adalah:

Penggunaan metode Fuzzy-AHP membutuhkan waktu yang lama karena banyak membutuhkan interaksi user untuk menginputkan untuk menginputkan nilai perbandingan barpasangan. Selain itu apabila ada 2 kriteria yang memiliki nilai hampir sama jika menggunakan Fuzzy-AHP akan menghasilkan nilai 0 dan 1. b. WPM

 Kelebihan metode WPM adalah:

Untuk memberikan kemudahan pembobotan terhadap kriteria yang memiliki nilai yang hampir sama serta dapat digunakan untuk keputusan single atau keputusan multidimensional

 Kelemahan metode WPM adalah:

(5)

TEKNOLOJIA Vol. 5

nilai-nilai kriteria yang berpengaruh.

2.3. Teknik penggabungan metode Fuzzy-AHP dan WPM

Sistem ini terdiri dari pembob global dan pembobotan lokal. Ta pembobotan pada kriteria in menggunakan pembobotan fuzzy-A sedangkan Tahap pembobotan p subkriteria dari financial dan ekono diproses dengan pembobotan Fu AHP sedangkan untuk subkriteria pembobotan globalnya menggunaka sementara tahap pembobotan loka kriteria menggunakan juga metode didapatkan bobot masing-masing da atas maupun kriteria level di b dilakukan perhitungan hasil pemb menggunakan metode fuzzy-AHP p medis sedangkan pada kriteria med metode WPM. Pembobotan untuk kriteria dan subkriteria non medis indikatornya ditentukan oleh tim pe keputusan sedangkan untuk krite subkriteria medis beserta indik ditentukan oleh tim kesehatan yan ditunjuk oleh pihak AJB Bumiputer Teknik penggabungan metode digunakan secara serial dan paralel.

3. ANALISIS DAN

PERANCANGAN

3.1. Deskripsi sistem baru

Aplikasi yang dibangun pada Pe ini adalah aplikasi pendukung membantu departemen pertanggun dalam memberikan alternatif ke underwriting akseptasi dan penerbit pada AJB Bumiputera 1912. alternatif keputusan tersebut dapat d bahan pertimbangan bagi dep Pertanggungan dalam mengambil ke underwriting akseptasi dan penerbita Aplikasi ini juga menyed pengubahan status calon pemega ditangani, pembobotan nilai kriteri keputusan dan memberikan nila pemegang polis terse mengklasifikasikannya.

3.2. Analisis Pengguna

Dalam SPPK PDB ini terd pengguna, yaitu :

i. Admin Keputusan. ii. Admin Medis

ang lain tidak

de

obotan Tahap induk -AHP pada onomis

Fuzzy-ria dari kesehatan kan metode WPM, okal untuk setiap de WPM. Setelah dari kriteria level bawahnya maka mbobotan dengan pada kriteria non edis menggunakan tuk setiap

is beserta pengambil iteria dan dikatornya yang telah tera 1912. tersebut

Penelitian ng untuk ungan di keputusan bitan polis . Dimana t dijadikan epartemen keputusan itan polis.

ediakan fasilitas gang polis yang teria, pengambilan nilai pada calon rsebut serta

rdapat tiga jenis

3.3. Diagram Konteks

Gambar 1. Diagram Kontekis

keputusan underwr penerbitan polis pa 1912 menggunakan Weighted Product M

3.4. Diagram ER

Gambar 2. Diagram Entitas Re pendukung keputus akseptasi dan pener Bumiputera 1912 m fuzzy-AHP dan We

4. IMPLEMENTASI DAN

4.1.Implementasi

Implementasi basis mod menggunakan masukan – kemudian dimodelkan denga dan WPM yang melibatkan m file menggunakan script PHP.

Page 35

s aplikasi pendukung rwriting akseptasi dan pada AJB Bumiputera kan metode fuzzy-AHP dan ct Model

s Relasional aplikasi tusan underwriting nerbitan polis pada AJB 2 menggunakan metode Weighted Product Model

AN PENGUJIAN

(6)

Implementasi basis dialog menggunakan struktur menu, fill-in form dan direct manipulation , tujuannya adalah untuk memudahkan pengguna dalam menggunakan sistem ini. Struktur menu untuk memudahkan pengguna dalam memilih salah satu task yang diinginkan. Sedangakan struktur fill-in form digunakan untuk memudahkan user dalam proses menginput data. adalah rincian untuk submenu yang digunakan.

Implementasi basis data adalah implementasi tabel dari diagram ER.

4.2.Pengujian

Pengujian SPPK dilakukan dengan target pengujian yaitu menghasilkan SPPK yang sesuai dengan tujuan Penelitian ini, yaitu membantu tim Departemen Pertanggungan untuk seleksi underwriting terhadap calon pemegang polis. Metode yang dilakukan dalam pengujian meliputi empat hal, yaitu pengujian fungsionalitas, pengujian hasil perhitungan manual dengan perhitungan SPPK , pengujian hasil perhitungan sistem terhadap sistem lama, pengujian oleh pengguna ahli.

Pengujian metode pada kasus I menghasilkan hasil sebagai berikut:

Tabel 1. Tabel pengujian kasus 1

No

1 A Diterima _standard Diterima _standard 0.4264014₃₂₇₁₁ 0.281272₃₀₉₁₇₈ Sesuai 2 B Diterima 969953 Sesuai 3 C Diterima 351914 Sesuai 4 D Ditolak Diterima 8 H Diterima _Standard Diterima _Standard 0.4264014₃₂₇₁₁ 0.366742₃₉₄₆₄₈ Sesuai 9 I Diterima 356991 Sesuai 10 J Diterima 351914 Sesuai 11 K Diterima 360915 Sesuai 12 L Diterima 969953 Sesuai 13 M Diterima 927219 Sesuai 14 N Diterima 354496 Sesuai

Pengujian metode pada kasus II menghasilkan hasil sebagai berikut:

Tabel 2. Tabel pengujian kasus 2

No 5 E Ditolak _SubstandardDiterima 0.2509994₀₄₂₆₂ 0.09801773₇₄₃₀₇ _Sesuai 6 F Ditolak* Ditolak* 0.2263159 12 L Diterima _standard Diterima _standard 0.4923659₆₃₉₁₈ 0.30716927₇₁₆₂ Sesuai 13 M Diterima 15 O _substandardDiterima _SubstandardDiterima 0.4613175₈₂₇₆₂ 0.35630060₁₁₄₁ Sesuai

Berdasarkan analisa kepentingan dari hasil pengujian kasus I dan II, pembobotan financial dari dua kasus tersebut sama-sama memiliki pembobotan yang lebih tinggi namun pada kasus I ditemukan kasus yang tidak sesuai sehingga penulis mencoba untuk memberikan tingkat kepentingan yang lebih tinggi pada kriteria financial sehingga menghasilkan pembobotan yang lebih tinggi daripada kriteria kesehatan. Dengan pembobotan kesehatan yang lebih tinggi(0.820546138212) daripada kesehatan(0.179453861788) maka terdapat kesesuaian alternatif keputusan aplikasi dan alternatif keputusan Bumiputera.

(7)

5. KESIMPULAN

i. Telah dibangun aplikasi Pendukung Underwriting Akseptasi dan Penerbitan Polis dengan mengimplementasikan metode pembobotan Fuzzy-AHP dan WPM untuk menentukan kelayakan calon pemegang polis di dalam dalam Seleksi Underwriting Akseptasi dan penerbitan Polis berdasarkan kriteria-kriteria yang ada.

ii. Dari hasil pengujian diperoleh hasil sebagai berikut :

a. Pengujian Fungsionalitas

Aplikasi setelah melewati tahap pengujian fungsionalitas adalah benar sesuai dengan kebutuhan sistem.

b. Pengujian tingkat Kepuasan User

Berdasarkan perhitungan CSI (Customer Satisfaction Index) yang disebarkan ke lokasi st udi kasus penelitian dengan 30 responden diperoleh rata-rata indeks kepuasan pengguna secara keseluruhan sebesar 81.3%. Sedangkan untuk penilaian berdasarkan tujuan penelitian didapatkan hasil bahwa aplikasi telah dapat membantu dalam mengambil keputusan yang bersangkutan memiliki indeks nilai sebesar 79 %. Dari indeks tersebut berarti pengguna puas dengan sistem yang dibuat.

c. Pengujian metode

Dengan adanya hasil pengujian kasus I dan II didapatkan kesimpulan bahwa hasil alternatif keputusan final dipengaruhi oleh pembobotan fuzzy-AHP. Dimana pembobotan ini dipengaruhi oleh tingkat kepentingan antar tiap kriteria yang memiliki tingkat kepentingan paling tinggi. Pembobotan WPM dipengaruhi oleh urutan tingkat kepentingan berdasarkan masukan bobot. Untuk mendapatkan bobot yang optimum pada kasus underwriting calon pemegang polis maka kriteria financial memiliki bobot yang paling tinggi dengan cara memaksimalkan masukan tingkat kepentingan kriteria financial dibandingkan kriteria yang lain.

DAFTAR PUSTAKA

1. Suryadi, Kadarsah, Dr.,Ir dan Ramdhani, Ali, Ir.,M.T. 2000,”Sistem Pendukung Keputusan”, Bandung : PT Remaja Rosdakarya.

2. Triantaphyllou, Evangelos., 2002,”Multicriteria Decision Making : Theory and Application”, Baton Rouge, LA, USA.

3. Triantaphyllou, Evangelos. And Tun Lin, Chi, 2002,”Development and Evaluation of five Fuzzy Multiattribute Decision making Methods”, Baton Rouge, LA, USA.

4. Triantaphyllou, Evangelos. And Tun Lin, Chi, 2002,”A Sensitivity Analysis Approach for some Deterministic Multi-criteria decision making methods”, Baton Rouge, LA, USA. 5. Mikhailov, L and Tsvetinov, 2004,”Evaluation

Of Services Using A Fuzzy Analytic Hierarchy Process”, Computation Department, University of Manchester, Manchester.

6. AJB Bumiputera 1912, 2002,”Pengantar Manajemen Underwriting Asuransi Jiwa”, Departemen Pertanggungan, Asuransi Jiwa 1912, Jakarta.

7. Dermawan, Rizky, S.E.,M.M 2005,”Model Kuantitatif Pengambilan Keputusan Dan Perencanaan Strategis”, Bandung : Alfabeta 8. Ismail, Hossam, Dr. 22 Mei 2005,”Operations

Modelling and Simulation Presentation”. 9. Kusumadewi, Sri, 2003,”Artificial Intelligence

(Teknik dan Aplikasinya)”, Bandung ,Penerbit Graha Ilmu

10. Saaty, Thomas L., 1993,”Pengambilan Keputusan Bagi Para Pemimpin : Proses Hirarki Analitik Untuk Pengambilan Keputusan Dalam Situasi Yang Kompleks”, Cetakan ke-2, Penerbit PT. Pustaka Binaman Pressindo, Jakarta

11. Janko, Wolfgang, Prof., Dr dan Bernroider, Edward, Dr., 2005,”Multi-Criteria Decision Making An Application Studi of ELECTRE & TOPSIS”,

http://www.ai.wuwien.ac.at/=bernroid/lehre/sem inare/ws04/.

12. Hague, Paul, 1995,”Questionaire Design”, Kogan Page Limited.

(8)