Jurnal Sains Komputer Dan Sistem Informasi
Volume 1 Nomor 1, Juni 2023 ; Page 01-07 E-ISSN : 2987-5684; P-ISSN : XXXX-XXXX
Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan Pada CV. Glofacia Oceanic
Menggunakan Metode Oreste
Rio Manurung1, Ronasib Sinaga2
1,2 Teknik Informatika, Universitas Methodist Indonesia Email: 1[email protected], 2[email protected]
Email Penulis Korespondensi: [email protected]
Article History:
Received Mei 29th, 2023 Revised Mei 30th, 2023 Accepted Juni 30th, 2023
Abstrak
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu sistem informasi yang menggunakan model-model keputusan, basis data, dan pemikiran manajer sendiri, proses modelling interaktif dengan komputer untuk mencapai pengambilan keputusan oleh manajer tertentu. Dengan adanya SPK dapat memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan decission maker melakukan berbagai analisis dari model yang tersedia Utomo, et al. (2015). Sistem Pendukung Keputusan lebih ditujukan untuk mendukung manajemen dalam melakukan pekerjaan yang bersifat analitis dalam situasi yang kurang terstruktur dengan kriteria yang kurang jelas. Metode Oreste adalah salah satu metode pengambilan keputusan multi kriteria atau yang lebih dikenal dengan istilah Multi Criteria Decision Making (MCDM). MCDM digunakan untuk menyelesaikan permasalahan dengan kriteria yang bertentangan untuk dapat mengambil keputusan untuk mencapai keputusan akhir. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah perangkat lunak yang mengadopsi metode oreste yang akan membantu CV. Glofacia Oceanic untuk Pengambilan Keputusan dalam menentukan tingkat kepuasan pelayanan masyarakat terhadap perusahaan.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Metode Oreste, Kepuasan Masyarakat
Abstract
Decision Support System (DSS) is an information system that uses decision models, databases, and the manager's own thinking, an interactive modeling process with a computer to achieve decision making by certain managers. The existence of SPK can provide an interactive tool that allows decision makers to carry out various analyzes from the available models Utomo, et al. (2015). Decision Support Systems are more intended to support management in carrying out analytical work in less structured situations with unclear criteria. The Oreste method is a multi-criteria decision-making method or better known as Multi-Criteria Decision Making (MCDM). MCDM is used to solve problems with conflicting criteria to be able to make a decision to reach a final decision. The result of this research is a software that adopts the Oreste method which will help CV. Glofacia Oceanic for Decision Making in determining the level of community service satisfaction to the company.
Keyword : Decision Support System, Oreste Method, Community Satisfaction)
1. PENDAHULUAN
Kepuasan pelanggan (customer satisfaction) adalah ukuran yang menentukan seberapa baik produk
atau layanan perusahaan memenuhi harapan pelanggan. Hal ini menjadi salah satu indikator yang
paling penting terkait pembelian dan loyalitas pelanggan. Dan, dapat membantu memprediksi
pertumbuhan bisnis dan pendapatan. CV. Glofacia Oceanic merupakan salah satu Perusahaan yang
bergerak dibidang impor dan ekspor produk perikanan yang segar dan beku yang berada di wilayah
Kota Medan, dimana beberapa bentuk pelayanan yang diberikan yaitu terhadap pelayanan dalam
penjualan produk ikan segar dan beku. Untuk itu diperlukan sebuah sistem untuk mengetahui tingkat
kepuasan Konsumen terhadap pelayanan kepada konsumen di CV. Glofacia Oceanic. Dengan tujuan
Jurnal Sains Komputer Dan Sistem Informasi
Volume 1 Nomor 1, Juni 2023 ; Page 01-07 E-ISSN : 2987-5684; P-ISSN : XXXX-XXXX
untuk meningkatkan pelayanan kepada konsumen. Konsumen yang kecewa tidak hanya meninggalkan perusahaan, tetapi juga menceritakan keburukan pelayanan yang diterima pada orang lain.
Menurut Tjiptono (2012), kepuasan konsumen merupakan situasi yang ditunjukkan oleh konsumen ketika mereka menyadari bahwa kebutuhan dan keinginannya sesuai dengan yang diharapkan serta terpenuhi secara baik. Maka secara singkat arti kepuasan pelanggan adalah suatu hal yang dicari atau dibutuhkan konsumen untuk memenuhi kebutuhan yang dibutuhkan seperti suatu barang atau jasa.
Mempunyai produk atau jasa yang terbaik, berkualitas merupakan incaran pelanggan. Karena semakin baik kualitas produk atau jasa ini akan berperan penting untuk menarik konsumen yang berpeluang berkemungkinan besar pelanggan akan percaya dengan membutuhkan perusahaan (Loyalitas). Oleh karena itu perlu adanya sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pihak CV. Glofacia Oceanic dalam melakukan penilaian kelayakan. Sistem pendukung keputusan merupakan sistem yang berfungsi untuk mendukung para pengambil keputusan manajerial dalam situasi situasi tertentu. Sistem pendukung keputusan dimaksudkan untuk menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas pengambil keputusan, namun tidak untuk menggantikan(Wardani, Parlina, & Revi, 2018).Sistem pendukung keputusan yang akan dibuat menggunakan Metode Oreste, karena metode ini merupakan salah satu metode penyelesaian yang ditawarkan untuk menyelesaikan masalah Multiple Attribute Decision Making (MADM). Oreste merupakan metode yang dibangun sesuai untuk kondisi dimana sekumpulan alternatif akan diurutkan berdasarkan kriteria sesuai dengan tingkat kepentingannya. Salah satu proses dalam metode Oreste adalah besson-rank,adapun besson-rank tersebut adalah proses pemberian ranking untuk sejumlah kriteria atau alternatif berdasarkan tingkat kepentingannya yang berarti metode ini menggunakan data ordinal (Sianturi, Sinaga, & Hasugian, 2018)
2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Penelitain yang dilakukan akan menghasilkan suatu produk dengan hasil akhir adalah aplikasi yang dapat menghasilkan nilai kepuasan masyarakat Terhadap Pelayanan Di CV. Glofacia Oceanic, berikut ini adalah langkah kerja dari penelitian.
Gambar 1. Alur Penelitan
2.2 Analisis Data
Pada tahapan ini dilakukan proses merangkumkan data – data yang layak digunakan sebagai bagian dari penerapan metode ORESTE, mulai dari kriteria yang digunakan dan alternatif, proses analisi data digambarkan dengan alur berikut ini:
Gambar 2. Proses Analisis Data
Jurnal Sains Komputer Dan Sistem Informasi
Volume 1 Nomor 1, Juni 2023 ; Page 01-07 E-ISSN : 2987-5684; P-ISSN : XXXX-XXXX
2.3 Penerapan Metode Oreste
Dalam penerapan metode Oreste menentukan secara otomatis niai kepuasan masyarakat dengan beberapa tahapan berikut ini:
Gambar 3. Penerapan Metode Oreste
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisis Data
Berdasarkan uraian data yang sudah dikumpulkan maka peneliti dan objek yang dijadikan sebagai bagian dari penelitain melakukan analisi data sehingga ditemukan data alternatif dan kriteria sebagai kebutuhan proses perhitungan dalam menentukan tingkat kepuasan pelayanan CV. Glofacia Oceanic, berikut ini hasil analisa datanya:
Tabel 1. Data Alternatif
No Kode Nama Masyarakat Jenis Kelamin Usia 1 A-01 Gloria Manalu Perempuan 28 tahun 2 A-02 Bona Hutauruk Laki-Laki 34 tahun 3 A-03 Rosi Sagala Perempuan 20 tahun
4 A-04 Gracia Perempuan 18 tahun
5 A-05 Kenji Laki-Laki 36 tahun
Adapun data kriteria yang sudah dikumpulkan adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Data Kriteria No Kode Nama Kriteria
1 C1 Pelayanan 2 C2 Komunikasi 3 C3 Daya Tanggap 4 C4 Kehandalan 5 C5 Kenyamanan
3.2 Nilai Setiap Alternatif
Langkah 1: berdasarkan hasil penilaian yang disebut alternatif berikut ini adalah tabel nilai alternatifnya:
Tabel 3. Penilaian Setiap Alternatif
No Nama C1 C2 C3 C4 C5
1 Pado Sagala 70 80 90 90 70
2 Magdalena 90 90 80 90 80
3 Fanri 80 90 80 80 80
4 Rohit 70 90 80 80 80
5 Situppal 80 90 80 70 80
Keterangan nilai alternatif:
▪ Sangat Baik = 90
▪ Baik = 80
▪ Cukup Baik =70
▪ Kurang Baik = 60
▪ Buruk = 50
Jurnal Sains Komputer Dan Sistem Informasi
Volume 1 Nomor 1, Juni 2023 ; Page 01-07 E-ISSN : 2987-5684; P-ISSN : XXXX-XXXX
Langkah 2 : Mengubah setiap data nilai alternatif ke dalam Besson Rank Tabel.4 Nilai Bobot Kriteria Pelayanan
No Nama Nilai Alternatif Keterangan
1 Pado Sagala 70 Ranking 4,5
2 Magdalena 90 Ranking 1
3 Fanri 80 Ranking 2,5
4 Rohit 70 Ranking 4,5
5 Situppal 80 Ranking 2,5
Dari tabel terlihat ada data yang sama, dalam hal ini ketika data sama maka langkah yang dilakukan adalah mencari nilai mean (nilai tengah) dari data tersebut seperti berikut ini:
Nilai Fanri dan Situppal sama, maka dalam perankingannya yaitu : ranking 3 dan ranking 4.
Maka : Mean (2+3) / 2 = 2,5
Nilai Pado Sagala dan Rohit sama, maka dalam perankingannya yaitu : Mean (4+5) / 2 = 4,5
Tabel 5. Nilai Bobot Kriteria Komunikasi
No Nama Nilai Alternatif Keterangan
1 Pado Sagala 80 Ranking 5
2 Magdalena 90 Ranking 2,5
3 Fanri 90 Ranking 2,5
4 Rohit 90 Ranking 2,5
5 Situppal 90 Ranking 2,5
Dari tabel terlihat ada data yang sama, dalam hal ini ketika data sama maka langkah yang dilakukan adalah mencari nilai mean dari data tersebut seperti berikut ini:
Nilai Magdalena, Fanri, Rohit, Situppal sama, maka dalam perankingannya yaitu : ranking 2, ranking 3, ranking 4, dan 5.
Maka : Mean (2+3+4+5)/4= 3,5.
Tabel 7. Nilai Bobot Kriteria Kehandalan
No Nama Nilai Alternatif Keterangan
1 Pado Sagala 90 Ranking 1,5
2 Magdalena 90 Ranking 1,5
3 Fanri 80 Ranking 3,5
4 Rohit 80 Ranking 3,5
5 Situppal 70 Ranking 5
Dari tabel terlihat ada data yang sama, dalam hal ini ketika data sama maka langkah yang dilakukan adalah mencari nilai mean dari data tersebut seperti berikut ini:
Nilai Pado Sagala dan Magdalena sama, maka dalam perankingannya yaitu : ranking 1 dan ranking 2.
Maka : Mean (1+2) / 2 = 1,5.
Nilai Fanri dan Rohit sama, maka dalam perankingannya yaitu : ranking 3 dan ranking 4.
Maka : Mean (3+4) / 2 = 3,5.
Tabel 8 Nilai. Bobot Kriteria Kenyamanan
No Nama Nilai Alternatif Keterangan
1 Pado Sagala 70 Ranking 5
2 Magdalena 80 Ranking 2,5
3 Fanri 80 Ranking 2,5
4 Rohit 80 Ranking 2,5
5 Situppal 80 Ranking 2,5
Dari tabel terlihat ada data yang sama, dalam hal ini ketika data sama maka langkah yang dilakukan adalah mencari nilai mean dari data tersebut seperti berikut ini:
Nilai Magdalena, Rosi Sagala, Gracia, Kenji sama, maka dalam
perankingannya yaitu : ranking 1, ranking 2, ranking 3 dan ranking 4. Maka : Mean (1+2+3+4) / 4 = 3.
Jurnal Sains Komputer Dan Sistem Informasi
Volume 1 Nomor 1, Juni 2023 ; Page 01-07 E-ISSN : 2987-5684; P-ISSN : XXXX-XXXX
Maka berikut ini adalah hasil normalisasi dari kriteria pada Metode Oreste yaitu sebagai berikut:
Tabel 9. Nilai Normalisasi Bobot Kriteria Metode Oreste
No Nama C1 C2 C3 C4 C5
1 Pado Sagala 4,5 5 1 1,5 5 2 Magdalena 1 2,5 3,5 1,5 2,5 3 Fanri 2,5 2,5 3,5 3,5 2,5 4 Rohit 4,5 2,5 3,5 3,5 2,5 5 Situppal 2,5 2,5 3,5 5 2,5
Langkah 3 :Menghitung Nilai Distance Score setiap pasangan alternatif Distance Score
Setiap pasangan alternatif dan kriteria sebagai skor jarak dan untuk posisi ideal ditempati oleh alternatif terbaik serta kriteria yang paling penting.
D = Distance Score aj = Alternatif cj = Kriteria
R = Nilai Ketetapan Perpangkatan r = Ratio
1. Penyelesaiannya sebagai berikut:
D(a1,c1) (Pado Sagala)
D(a1,c1)= [((1/2*4,5^2)+(1/2*1^2))^1/2]
D(a1,c1)= [((4,5^2)*1/2+(1^2)*1/2))^1/2]
D(a1,c1)= [((20,25*1/2)+(1*1/2))^1/2]
D(a1,c1)= [(10,125+1/2)^1/2]
D(a1,c1)= [(10,625^1/2)]
D(a1,c1)= 3,260
2. D(a2c1) (Magdalena)
D(a2,c1)= [((1/2*1^2)+(1/2*1^2))^1/2]
D(a2,c1)= [((1^2)*1/2+(1^2)*1/2))^1/2]
D(a2,c1)= [((1*1/2)+(1*1/2))^1/2]
D(a2,c1)= [(0,5+1/2)^1/2]
D(a2,c1)= [(1^1/2)]
D(a2,c1)= 1
3. D(a3c1) (Fanri)
D(a3,c1)= [((1/2*2,5^2)+(1/2*1^2))^1/2]
D(a3,c1)= [((2,5^2)*1/2+(1^2)*1/2))^1/2]
D(a3,c1)= [((6,25*1/2)+(1*1/2))^1/2]
D(a3,c1)= [(3,125+1/2)^1/2]
D(a3,c1)= [(3,625^1/2)]
D(a3,c1)= 1,904
4. D(a4,c1) (Rohit)
D(a4,c1)= [((1/2*4,5^2)+(1/2*1^2))^1/2]
D(a4,c1)= [((4,5^2)*1/2+(1^2)*1/2))^1/2]
D(a4,c1)= [((20,25*1/2)+(1*1/2))^1/2]
D(a4,c1)= [(10,125+1/2)^1/2]
D(a4,c1)= [(10,625^1/2)]
D(a4,c1)= 3,260
5. D(a5,c1) (Situppal)
D(a5,c1)= [((1/2*2,5^2)+(1/2*1^2))^1/2]
D(a5,c1)= [((2,5^2)*1/2+(1^2)*1/2))^1/2]
Jurnal Sains Komputer Dan Sistem Informasi
Volume 1 Nomor 1, Juni 2023 ; Page 01-07 E-ISSN : 2987-5684; P-ISSN : XXXX-XXXX
D(a5,c1)= [((6,25*1/2)+(1*1/2))^1/2]
D(a5,c1)= [(3,125+1/2)^1/2]
D(a5,c1)= [(3,625^1/2)]
D(a5,c1)= 1,904
Langkah 4 : Menentukan nilai akumulasi dari Distance score dan menentukan kelayakan dari alternatif yang ada.
Tabel 10. Nilai Akumulasi Distance Score-nya
No Nama C1 C2 C3 C4 C5 Akm D.
Score 1 Pado Sagala 3,260 3,808 2,236 3,021 5 17,325 2 Magdalena 1 2,264 3,260 3,021 3,953 13,498 3 Fanri 1,904 2,264 3,260 3,758 3,953 15,139 4 Rohit 3,260 2,264 3,260 3,758 3,953 16,495 5 Situppal 1,904 2,264 3,260 4,528 3,953 15,909
Langkah 5 : Melakukan Perangkingan.
Berdasarkan tabel diatas berikut ini adalah tabel perangkingan berdasarkan nilai distance score-nya yaitu sebagai berikut:
Tabel 11. Perangkingan
No Nama Akumulasi Distance Score Rangking
1 Pado Sagala 13,498 Puas
2 Magdalena 15,139 Puas
3 Fanri 15,909 Puas
4 Rohit 16,495 Cukup Puas
5 Situppal 17,325 Cukup Puas
Tabel 12. Ketentuan Penilaian Kepuasan Masyarakat No Nilai Distance
Score Keterangan
1 12 – 15 Puas
2 16 – 18 Cukup Puas
3 > 18 Kurang Pua 3.3 Hasil
Dari table perangkingan dapat dilihat bahwa Pado Sagala, Magdalena, Fanri memiliki rangking Puas, sedangkan Rohit dan Situppal memiliki rangking Cukup Puas. Dari table perangkingan dapat disimpulkan bahwa Pado Sagala memiliki Akumulasi Distance Score yang paling rendah yaitu 13,498,
4. KESIMPULAN
Beberapa hal yang dapat disimpulkan dari pelaksanaan penelitian Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan Di CV. Glofacua Oceanic.
Bersaudara Menggunakan Metode Oreste sebagai berikut :
1. Metode Oreste dapat menentukan puas atau tidaknya setiap pelayanan yang diberikan CV. Glofacia Oceanic kepada Masyarakat.
2. Aplikasi yang dibangun nantinya akan membantu pihak perusahaan untuk menetukan kepuasan pelayanan yang diberikan karyawannya kepada masyarakat.
UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis Mengucapkan Terima kasih kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini. Sehingga penulis dapat menyelesaikan dengan lancar.
