Sistem Pengambilan Keputusan Kepuasan Pelanggan Bengkel Motor Berkah dengan Metode Simple Additive Weigthing

(1)

Sistem Pengambilan Keputusan Kepuasan Pelanggan Bengkel Motor Berkah dengan Metode Simple Additive Weigthing

Dedi Mahrizon

Manajemen Informatika, AMIK KOSGORO, Solok, Sumatra Barat Email: [email protected]

Email Penulis Korespondensi: [email protected] Submitted 23-10-2022; Accepted 30-10-2022; Published 31-10-2022

Abstrak

Bengkel Motor Berkah merupakan bentuak pelayanan jasa dalam kegiatan perbaikan motor baik kerusakan kecil maupun kerusakan besar. Bengkel Berkah berusaha memberikan pelayanan terbaik agar pelanggan merasa puasa setelah memperoleh hasil jasa perbaikan yang diberikan oleh bengkel berkah. Kepuasan Konsumen merupakan factor utama dalam memberikan pelayanan jasa dan mampu memberikan kepuasan bagi setiap pelanggan, Sehingga setiap pelanggan merasa puas dan senang dengan pelayanan yang telah diberikan Tujuan Utama penelitian ini yaitu membuat sebuah desain pada system pengambilan keputusan tentang kepuasan pelanggan terhadap Bengkel Motor Berkah menggunakan konsep metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan mencari penjumlahan terbobot dari kinerja setiap alternatif pada semua atribut. Hasil Akhir penelitian ini adalah Sistem pengambilan keputusan dalam menentukan kepuasan pelanggan dari hasil Bengkel Motor Berkah sesuai dengan penilaian nilai tertinggi dari output yang dihasilkan.

Penentuan Kepuasan Pelanggan dapat dinilai dari 5 aspek yaitu pelayanan, kinerja,hasil,tanggung jawab dan Harga. Nilai output tertinggi diperoleh dengan nilai tertinggi yaitu 1 atas nama R dan nilai terkecil yaitu 0,665 atas nama konsumen N dan A. Sistem Pengambilan keputusan menggunakan metode simple additive weigthing mampu menyelesaikan masalahan tentang penilaian kepuasan konsumen dalam sistem pengambilan Keputusan.

Kata Kunci: Pelayanan; Kepuasan Pelanggan; Sistem Pengambilan Keputusan; Metode SAW; Atribut Abstract

Berkah Motor Workshop is a form of service in motorcycle repair activities, both minor and major damage. Bengkel Berkah strives to provide the best service so that customers feel fast after getting the results of the repair services provided by the blessing workshop.

Consumer satisfaction is the main factor in providing services and is able to provide satisfaction for every customer, so that every customer feels satisfied and happy with the services that have been provided. Simple Additive Weighting (SAW) method by finding the weighted sum of the performance of each alternative on all attributes. The final result of this research is a decision-making system in determining customer satisfaction from the results of the Berkah Motor Workshop in accordance with the highest value assessment of the resulting output. Determination of customer satisfaction can be assessed from 5 aspects, namely service, performance, results, responsibility and price. The highest output value is obtained with the highest value, namely 1 on behalf of R and the smallest value of 0.665 on behalf of consumers N and A. The decision-making system using the simple additive weighing method is able to solve problems regarding the assessment of consumer satisfaction in the decision-making system.

Keywords: Service; Customer satisfaction; Decision Making System; SAW Method; Attributes

1. PENDAHULUAN

Seiring dengan pertumbuhan penduduk yang semakin pesat, kebutuhan penduduk pun semakin meningkat, khususnya kebutuhan terhadap transportasi. Transportasi merupakan salah satu kebutuhan masyarakat untuk membantu mobilitas mereka agar sampai di suatu tempat. Transportasi yang banyak digunakan oleh masyarakat yaitu kendaraan sepeda motor.

Dengan banyaknya kebutuhan masyarakat terhadapsepeda motor, semakin berkembang pula pasar kendaraan bermotor.

Berkembangnya pasar sepeda motor di Indonesia membuat persaingan menjadi sangat ketat.Hal ini menjadi keuntungan bagi pihak konsumen karena akan semakin banyak pilihan dalam menentukan sepeda motor yang akan digunakan.Penentuan pilihan untuk membeli sepeda motor oleh konsumen dapat dipengaruhi banyak faktor, baik dari harga jual, pelayanan purna jual, kualitas sepeda motor, dan sebagainya [1]. Pada zaman ini perkembangan teknologi digital semakin berkembang dengan luas, perusahaan di tuntut untuk bersaing semakin ketat. Ini karena teknologi digital yang berkembang mulai digunakan sebagai salah satu strategi perusahaan untuk mengalahkan pesaing. Dengan adanya teknologi yang mempermudah untuk memenuhi kebutuhan. Terutama pada bisnis jasa yang saat ini berkembang bersama dengan teknologi yang semakin memudahkan. Grab hadir sebagai salah satu perusahaan jasa yang berbasis teknologi aplikasi gadget yang semakin memudahkan konsumen untuk mendapatkan jasa [2]. Di era teknologi saat ini, sangat terlihat bahwa semakin luasnya pesaing bisnis, yang berarti persaingan bisnis menjadi kompetitif. Hal ini cenderung ditinjau dari pesaing yang semakin beragam dengan tipe usaha yang sama, menjadi pemicu meningkatnya persaingan [3].

Kualitas pelayanan yang baik sangatlah penting dalam mempertahankan kepuasan masyarakat, karena bentuk pelayanan yang berkualitas dapat menarik perhatian dari masyarakat. Pelayanan yang dikelola dengan baik akan dapat memenuhi harapan masyarakat. Kualitas pelayanan dipengaruhi oleh beberapa faktor yang dianggap penting bagi masyarakat dalam menggunakan layanan jasa [4]. kualitas pelayanan dapat diartikan sebagai upaya pemenuhan kebutuhan dan keinginan konsumen serta ketepatan dalam penyampaiannya dalam mengimbangi harapan konsumen. Dari definisi tersebut maka dapat ditarik kesimpulan bahwa kualitas pelayanan adalah segala upaya yang dilakukan perusahaan didalam memenuhi harapan pelanggan terhadap pelayanan yang mereka terima agar pada akhirnya perusahaan dapat bertahan di pasar dan mendapatkan kepercayaan konsumen. Setiap konsumen pasti memiliki sejumlah harapan (expectation). Pengaruh kualitas produk, kualitas pelayanan, dan harga diharapkan dapat meningkatkan kepuasan konsumen dan mempertahankan

(2)

loyalitas konsumen terhadap produk atau jasa yang digunakan. Kepuasan dan loyalitas konsumen terhadap produk atau jasa dapat dilihat dari kebiasaan konsumen dalam melakukan pembelian secara berulang. Perusahan perlu mengamati kepuasan dan loyalitas konsumen untuk memenuhi keinginan dan kebutuhan konsumen, serta tercapainya tujuan dari perusahaan [5]. Setiap perusahaan dituntut untuk memenuhi dan mengimbangi perubahan yang terjadi [6]. Unsur- unsur yang digunakan untuk menganalisis tingkat kepuasan pelanggan adalah [7] (1) Kualitas Produk dimana dengan sub unsurnya adalah: Performance, Feature, Conformance, Reliability, Durability, Serviceability, Esthetical and perceived quality; (2) Harga dimana dengan sub unsurnya adalah Nilai yang diperoleh dan harga yang ditawarkan dan (3) Kualitas Pelayanan, dengan sub unsurnya adalah: Tangible, Reliability, Responsiveness, Assurance dan Empathy.

Untuk memberikan kepuasan terhadap pelanggan, perusahaan harus dapat menjual barang atau jasa dengan kualitas yang paling baik dengan harga yang sesuai dengan apa yang didapatkan. Tingkat kepuasan pelanggan terhadap suatu barang atau jasa akan mencerminkan tingkat keberhasilan perusahaan dalam memasarkan produknya. Jika pelanggan merasa puas akan terhadap perusahaan maka pelanggan tersebut akan menjadi pelanggan yang loyal dan tidak akan berpaling pada perusahaan lain [8].Setiap organisasi modern dan maju senantiasa mengedepankan bentuk-bentuk aktualisasi kualitas layanan. Kualitas layanan yang dimaksud adalah memberikan bentuk pelayanan yang optimal dalam memenuhi kebutuhan, keinginan, harapan dan kepuasan dari masyarakat yang meminta pelayanan dan yang meminta dipenuhi pelayanannya. Konsep kualitas layanan yang berkaitan dengan kepuasan ditentukan oleh lima unsur yang biasa dikenal dengan istilah kualitas layanan “RATER” (responsiveness, assurance, tangible, empathy dan reliability) [9].

Kepuasan layanan pada pengguna jasa akan merasa puas bila mereka mendapatkan pelayananan yang baik atau sesuai harapan [10]. Sistem pendukung keputusan merupakan perangkat lunak (software) komputer yang dapat menghasilkan informasi pendukung dalam pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah yang semi terstruktur dengan mengolah data, informasi dan rancangan model. Dalam hal ini, sistem pendukung keputusan bukanlah alat dalam pengambilan keputusan, tetapi merupakan alat pendukung [11]. Sistem pendukung keputusan menggabungkan kemampuan komputer dalam pelayanan interaktif dengan pengolahan data yang memanfaatkan model atau aturan penyeleksian yang tidak terstruktur [12]. Sistem pendukung keputusan secara khusus dibangun untuk mencari solusi atas permasalahan yang ada atau untuk mengevaluasi suatu peluang atau kesempatan yang memungkinkan.Sistem tersebut didukung oleh sebuah sistem informasi berbasis komputer dapat membantu seseorang meningkatkan kinerjanya dalam pengambilan keputusan. Sistem pengambilan keputusan mendayagunakan sumber daya dari individu-individu dengan kemampuan komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan [13].

2. METODOLOGI PENELITIAN

Adapun Komponen Pengambilan Keputusan adalah [14]:

a. Data Management, meliputi database yang mengandung data yang relevan untuk berbagai situasi dan diatur oleh software yang disebut Database Management Systems (DBMS).

b. Model Management, melibatkan model finansial, statistikal, management science, atau berbagai model kuantitatif lainnya, sehingga dapat memberikan ke sistem suatu kemampuan analitis, dan manajemen software yang diperlukan.

c. Communication (dialog subsystem) yaitu User dapat berkomunikasi dan memberikan perintah pada SPK melalui subsistem ini, yang berarti menyediakan antarmuka.

d. Knowledge Management yaitu subsistem optional yang dapat mendukung subsistem lain atau bertindak sebagai komponen yang berdiri sendiri.

Metode Simple Additive Weighting sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari kinerja setiap alternatif pada semua atribut [15]. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode ini merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyak digunakan dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM). MADM itu sendiri merupakan suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Metode SAW ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut. Skor total untuk alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara rating (yang dapat dibandingkan lintas atribut) dan bobot tiap atribut. Rating tiap atribut haruslah bebas dimensi dalam arti telah melewati proses normalisasi matriks sebelumnya [16]. [17] Metode Simple Additive Weight (SAW), sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode Simple Additive Weight (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.

R_ij= {

X_ij Max X_ij Min X_ij X_ij

(1)

Dimana :

Rij = Rating kinerja ternormalisasi;

Maxij = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom;

Minij = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom;

(3)

Xij = Baris dan kolom dari matriks Dengan Rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut

Cj; i =1,2,…m dan j = 1,2,…,n.

𝑉_𝑖= ∑^𝑛_𝑗=1𝑊_𝑗𝑅_𝑖𝑗 (2)

Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. Dimana : Vi = Nilai akhir dari alternatif;

Wi = Bobot yang telah ditentukan;

Rij = Normalisasi matriks;

Pengambilan keputusan dalam penyeleksian siswa baru ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini digunakan karena dapat membantu dalam proses perangkingan berdasarkan hasil penilaian kriteria yang sudah ditetapkan [18].

Untuk menghasilkan penelitian yang terarah diperlukan Metodelogi penelitian yang terstruktur. Langkah Langkah dalam penyelesaian penelitian ini Diantaranya

Gambar 1. Metodelogi Penelitian

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

Konsep dasar metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah menentukan variable input dan output dari data Kepuasan pelayanan pada Bengkel berkah terdiri dari 4 Variabel input dan 1 variabel output. Variabel Input terdiri dari:

a. Pelayanan;

b. Kinerja;

c. Hasil;

d. Tanggung Jawab;

e. Harga;

Variabel output yaitu hasil akhir dari penilaian berupa kepuasan pelanggan dari layanan jasa dari bengkel berkah dari nilai tertinggi/ terbesar sampai nilai terkecil/terendah. Dibawah ini merupakan kriteria penilaian dalam menentukan kepuasan pelanggan.

a. Kriteria yang dibutuhkan

Tabel 1. kriteria pemilihan Kriteria Keterangan Atribut

C1 Pelayanan Benefit

C2 Kinerja Benefit

C3 Hasil Benefit

C4 Tanggung Jawab Benefit

C5 Harga Benefit

Langkah selanjutnya yaitu menentukan nilai bobot sehingga membentuk sebuah himpunan dengan nilai diantaranya:

(4)

Tabel 2. Tabel bobot nilai kriteria

Kriteria Pelayanan Kinerja Hasil Tanggung Jawab Harga atribut Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit

nilai 0,25 0,20 0,30 0,15 0,15

b. Kriteria Pelayanan (C1)

Tabel 3. Variabel Pelayanan

Nilai Rata-Rata Bobot Keterangan C1<40 0,15 Tidak Bagus C1=41-60 0,20 Cukup Bagus

C1=61-79 0,25 Bagus

C1>=80 0,30 Sangat Bagus c. Kriteria Kinerja (C2)

Tabel 4. Variabel Kinerja

C1=61-79 0,25 Bagus

C1>=80 0,30 Sangat Bagus d. Kriteria Hasil (C3)

Tabel 5. Variabel Hasil

C1=61-79 0,25 Bagus

C1>=80 0,30 Sangat Bagus e. Kriteria Tanggung Jawab (C4)

Tabel 6. Variabel Tanggung Jawab Nilai Rata-Rata Bobot Keterangan C1<40 0,15 Tidak Bagus C1=41-60 0,20 Cukup Bagus

C1=61-79 0,25 Bagus

C1>=80 0,30 Sangat Bagus f. Kriteria Harga (C5)

Tabel 7. Variabel Harga

Nilai Rata-Rata Bobot Keterangan C1<40 0,15 Tidak Bagus C1=41-60 0,20 Cukup Bagus C1=61-79 0,25 Bagus C1>=80 0,30 Sangat Bagus

Nilai dari setiap atribut merupakan nilai dari hasil proses pengimputan data yang sudah dikonfersikan berdasarkan bobot kriteria yang sudah ditentukan melalui proses perhitungan.

Tabel 8. Tabel Nilai Kriteria

Kriteria Pelayanan Kinerja Hasil Tanggung Jawab Harga

Rahmat 0,30 0,20 0,30 0,20 0,30

Budi 0,30 0,20 0,30 0,20 0,30

Diana 0,25 0,20 0,30 0,20 0,30

Nadia 0,15 0,15 0,30 0,20 0,30

Agung 0,15 0,15 0,30 0,15 0,20

Johan 0,20 0,15 0,30 0,15 0,20

(5)

R11 = ^(0,30)

MAX(0,30;0,20;0,25;0,15;0,15;0,20)=1

R12 = ^(0,30)

MAX(0,30;0,20;0,25;0,15;0,15;0,20)=0,6

R13 = ^(0,25)

MAX(0,30;0,20;0,25;0,15;0,15;0,20)=0,83

R14 = ^(0,15)

MAX(0,30;0,20;0,25;0,15;0,15;0,20)=0,5

R15 = ^(0,15)

MAX(0,30;0,20;0,25;0,15;0,15;0,20)=0,5

R16 = ^(0,20)

MAX(0,30;0,20;0,25;0,15;0,15;0,20)=0,6

R21 = ^(0,20)

MAX(0,20;0,20;0,20;0,15;0,15;0,15)=1

R22 = ^(0,20)

MAX(0,20;0,20;0,20;0,15;0,15;0,15)=1

R23 = ^(0,20)

MAX(0,20;0,20;0,20;0,15;0,15;0,15)=0,6

R24 = ^(0,15)

MAX(0,20;0,20;0,20;0,15;0,15;0,15)=0,5

R25 = ^(0,15)

MAX(0,20;0,20;0,20;0,15;0,15;0,15)=0,5

R26 = ^(0,15)

MAX(0,20;0,20;0,20;0,15;0,15;0,15)=0,5

R31 = ^(0,30)