sistem pendukung keputusan pemilihan assistant …

Jurnal Pelita Informatika, Volume 7, Nomor 3, Januari 2019

ISSN 2301-9425 (Media Cetak)

Hal: 436-439

436

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN ASSISTANT ANALYST

PELAYANAN PELANGGAN MENGUNAKAN METODE SMART PADA

PT. PLN (PERSERO) RAYON MEDAN BARU

Martha Melisa Manik

Prodi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia

Jl. Sisingamangaraja No. 338, Medan, Indonesia

Abstrak

Sistem pendukung keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) didefenisikan sebuah sistem yang mampu memberikan

kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi tersrtuktur. Suatu

perusahaan yang terdapat pada pelayanan pelanggan memiliki peran penting dan strategis.kondisi tersebut dapat di lihat dari Pelayanan

Pelanggan suatu kewajiban pelanggan menikmati tenaga listrik yang disediakan oleh PLN. pembayaran tenaga listrik ini untuk menutupi biaya operasional yang digunakan untuk menyediakan pasokan tenaga listrik. Penelitian ini menggunakan Metode SMART untuk

menyelesikan permasalahan keputusan secara praktis serta memiliki konsep alternative yang terpilih secara akurat yang baik, membantu

memberikan informasi dan memcahkan suatau masalah, maka dirancanglah sebuah aplikasi menggunakan visual basic 2008 dengan

Mysql sebagai database nya

Kata kunci : SMART, Sistem pendukung keputusan, PT.PLN, visual basic 2008, Mysql.

I. PENDAHULUAN

Pelayanan Pelanggan didefenisiksn suatu kewajiban

pelanggan menikmati tenaga listrik yang disediakan oleh

PLN. Pembayaran tenaga listrik ini untuk menutupi biaya

operasional yang digunakan untuk menyediakan pasokan

tenaga listrik. Dari pembayaran juga memiliki fungsi

sebagai dana untuk melakukan kegiatan operasional

perusahaan ke depan. Operasional sebuah perusahaan

menjadi lancar apabila cash flow dari penjualan tidak

terhambat oleh keterlambatan pembayaran. Adapun

terjadinya keterlambatan pembayaran bisa diakibatkan

dari faktor internal yang banyak dipengaruhi oleh sistem

atau faktor eksternal yang banyak dipengaruhi oleh

pelanggan atau pengguna jasa. Dampak dari

keterlambatan pembayaran ini didefenisiksn akan

mengakibatkan terhambatnya operasional perusahaan.

Pembayaran tagihan listrik masih sering

dijumpai dengan pola trend yang terkadang naik maupun

turun di setiap bulannya, pelayanan pelanggan tagihan

listrik di PT. PLN (Persero) Rayon Medan Baru cukup

tinggi seperti di bulan Maret hingga mencapai Rp.

4.389.327.263 dan di Tahun 2014 bulan berjalan masih

terlihat adanya kenaikan trend. Sosialisasi PLN

mengenai jatuh tempo pembayaran masih ada faktor

lainnya. Sedangkan di faktor eksternal berkaitan dengan

pelanggan seperti situasi ekonomi yang sedang dihadapi

oleh pelanggan, isi dari salah satu poin SPJBTL (Surat

Perjanjian Jual Beli Tenaga Listrik) yang dilupakan oleh

pelanggan mengenai jatuh tempo pembayaran. Maka

solusi yang akan diterapkan pada PT .PLN didefinisiksn

sistem aplikasi Assistant Analyst Pelayanan Pelanggan.

Berdasarkan penelitian yang ada sebelumnya, jurnal

tentang Sistem pendukung keputusan untuk menentukan

pemilihan penyiar radio terbaik menggunakan metode

SMART [1]

Dengan adanya sistem aplikasi tersebut diharapkan

dapat membantu pelanggan bagian terkait untuk

melaksanakan monitoring untuk menurunkan angka

tunggakan yang ada. beberapa refrensi yang sudah

diselesikan oleh metode Simple Multi Atribute Rating

Technique (SMART). Dari penelitain sebelumnya, yang

berjudul Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan

dengan Metode SMART (Simple Multi Atribute Rating

Technique) telah digunakan untuk menyelesaikan kasus

tersebut dengan cara menilai setiap data kriteria dari

alternative yang akan dipilih, dan proses perankingan

dari alternative tersebut.

II. TEORITIS

SMART merupakan metode pengambilan keputusan

yang multi atribut. Teknik pembuatan keputusan

multiatribut ini digunakan untuk membantu stakeholder

dalam memilih antara beberapa alternatif. Setiap

alternatif terdiri dari sekumpulan atribut dan setiap

atribut mempunyai nilai-nilai, nilai ini dirata-rata dengan

skala tertentu. Setiap atribut mempunyai bobot yang

menggambarkan seberapa penting ia dibandingkan

dengan atribut lain[4].

Dengan SMART pembobotan atribut dilakukan

dengan dua langkah yaitu:

1. Mengurutkan kepentingan suatu atribut dari level

terburuk ke level terbaik.

2. Membuat perbandingan rasio kepentingan setiap

atribut dengan atribut lain dibawahnya.

SMART lebih banyak digunakan karena

kesederhanaanya dalam merespon kebutuhan pembuat

keputusan dan caranya menganalisa respon. Analisa yang

terlibat adalah transparan sehingga metode ini

memberikan pemahaman masalah yang tinggi dan dapat

diterima oleh pembuat keputusan.Pembobotan pada

SMART menggunakan skala antara0 sampai 1, sehingga

mempermudah perhitungan dan perbandingan nilai pada

masing-masing alternatif. Model yang digunakan dalam

SMART :

NK = ∑ (𝑆𝐵𝐾)𝑋𝐵𝐵𝑇 %𝑛

𝑖=1

𝑛



Hal: 436-439

437

Cmax-Cout i

Cmax-Cmin

Keterangan:

wj = nilai pembobotan kriteria ke-j dan k kriteria

u(ai) = nilai utility kriteria ke-i untuk kriteria ke-i

Pemilihan keputusan adalah mengidentifikasi mana dari

n alternatif yang mempunyai nilai fungsi terbesar.

III. ANALISA

Analisa permasalahan yang akan dibahas adalah Sistem

Pendukung Keputusan untuk menentukan assistand

analyst pelayanan pelanggan dengan menggunakan

metode SMART. Dimana telah diuraikan pada bab

sebelumnya, untuk menentukan assistand analyst

pelayanan pelanggan dibutuhkan beberapa pertimbangan

bagi PT. PLN agar nantinya PT. PLN yang akan

mengapresiasi pegawai makin giat sehingga tidak

mendapat keluhan dan kendala dari pelanggan PT.PLN.

Dengan demikian untuk mengatasi masalah yang

terdapat untuk menentukan assistand analyst pelayanan

pelanggan harus mengetahui kriteria dari Pelayan yang

akan dibeli yaitu, kerajinan , kepatuhan, tanggung jawab,

inisiatif dan disiplin. Dimana masing-masing kriteria

tersebut memiliki beberapa elemen yang akan

menentukan hasil akhir sistem pendukung keputusan

yang akan digunakan pelayan dalam menetukan suatu

keputusan.

SMART merupakan metode pengambilan

keputusan yang fleksibel. SMART lebih banyak

digunakan karena kesederhanaannya dalam merespon

kebutuhan pembuat keputusan dan caranya menganalisa

respon. Analisa yang terlibat adalah transparan sehingga

metode ini memberikan pemahaman masalah yang dapat

diterima oleh pembuat keputusan.

Adapun algoritma penyelesaian dari metode

SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) yaitu

sebagai berikut:

a. Menentukan jumlah Kriteria dari Keputusan yang

akan diambil menentukan rating kecocokan setiap

alternatif pada setiap kriteria.

Tabel 1. Tabel Kriteria

No Nama Kriteria

1 Kerajinan (K1)

2 Kepatuhan (K2)

3 Tanggung Jawab (K3)

4 Inisiatif (K4)

5 Disiplin (K5)

b. Menentukan nilai 0-100 berdasarkan prioritas

dengan melakukan normalisasi ( Wj / ∑Wj ).

Tabel 2. Table normalisasi bobot kriteria

No Kriteria Bobot

Wj

=1

Normalisasi

1 Kerajinan (K1) 45% 0,45

2 Kepatuhan (K2) 25% 0,25

3 Tanggung Jawab

(K3)

15% 0,15

4 Inisiatif (K4) 10% 0,1

No Kriteria Bobot

Wj

=1

Normalisasi

5 Disiplin (K5) 5% 0,05

c. Memberikan nilai krieria untuk setiap alternatif

Bobot tabel data pelayan beserta variabel-variabel

dimana masing-masing memiliki nilai sesuai

dengan variabelnya.

Tabel 3. Tabel Data Pelayan

Nama Pelayan K1 K2 K3 K4 K5

Rudi 90 100 80 80 80

Andre 80 100 100 90 100

Yuni 70 80 60 70 90

Rina 100 80 90 100 90

Ari 70 80 80 90 80

d. Menghitung nilai Utility untuk setiap kriteria

masing-masing

Ui(ai) = 100

Keterangan :

Ui (ai) = nilai utility kriteria ke-1 untuk

kriteria ke-i

Cmax = nilai kriteria maksimal

Cmin = nilai kriteria minimal

Cout i = nilai kriteria ke-1

Rancangan model mengevaluasi pemilihan Pelayan

pelanggan adalah sebagai berikut:

1. Pembobotan Kriteria Kerajinan Pelayanan

a. Rudi

Ui (ai) = 100 𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑜𝑢𝑡 𝑖

𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛%

= 100 (100−90)

(100−70)=

10

30= 0,33 x 100%

= 0,33

b. Andre

Ui (ai) = 100 (𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑜𝑢𝑡 𝑖)

(𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛)%

= 100 (100−80)

(100−70)=

20

30= 0,66 x 100%

= 0,66

c. Yuni



= 100 (100−70)

(100−70)=

30

30= 1 x 100% = 1

d. Rina



= 100 (100−100)

(100−70)=

0

30= 0 x 100% =

0

e. Andri



= 100 (100−70)

(100−70)=

30

30= 1 x 100% = 1

Tabel 4. Nilai Utility Tiap Alternatif Pelayan Nilai Utility

Ui(ai) = 100 (𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑜𝑢𝑡 𝑖)


Wj

(Bobot)

Ui (ai)

(Total

Bobot)

RUDI Kriteria Kerajinan = 0,33

Kriteria Kepatuhan = 0

Kriteria Tanggung Jawab = 0,5

Kriteria Inisiatif = 0,66

45%

25%

15%

10%

0,148

0

0,075

0,066

m

J

iiji auwau1

),()( mi ,...2,1



Hal: 436-439

438

Pelayan Nilai Utility

Ui(ai) = 100 (𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑜𝑢𝑡 𝑖)


Wj

(Bobot)

Ui (ai)

(Total

Bobot)

Kriteria Disiplin = 1 5% 0,05

ANDRE Kriteria Kerajinan = 0,66


Kriteria Tanggung Jawa = 0


Kriteria Disiplin = 0

45%

25%

15%

10%

5%

0.297

0

0

0,033

0

YUNI Kriteria Kerajinan = 1


Kriteria Tanggung Jawab = 1

Kriteria Inisiatif = 1

Kriteria Disiplin = 0,5

45%

25%

15%

10%

5%

0,45

0,25

0,15

0,1

0,025

RINA Kriteria Kerajinan = 0



Kriteria Inisiatif = 0

Kriteria Disiplin = 0,5

45%

25%

15%

10%

5%

0

0,25

0,037

0

0,025

ARI Kriteria Kerajinan = 1




Kriteria Disiplin = 1

45%

25%

15%

10%

5%

0,45

0,25

0,025

0,033

0,05

Perhitungan Hasil Akhir

1. RUDI

Hasil Akhir = (kriteria1 x bobot1)+(kriteria2 x bobot2)

+ (kriteria3 x bobot3)+(Kriteria4 x

bobot4) +(Kriteria5 x bobot5)

= (0,33 x 45%)+(0x25%)+(0,5x 15%)+

(0,66 x 10%)+(1 x 5%) = 0.339

Tabel 5. Hasil Akhir

No

Nama

Alternatif

Hasil Akhir

U(ai) =

𝑤𝑗 𝑢𝑖 (𝑎𝑖), 𝑖 = 1,2, … 𝑚𝑗=1

𝑚Σ

1 RUDI 0,339

2 ANDRE 0,33

3 YUNI 0,975

4 RINA 0,312

5 ARI 0,808

Dari tabel diatas, maka dapat ditarik kesimpulan

bahwasanya alternatif terbaik diperoleh ialah pada

Pelayan Rudi dengan nilai akhir 0,33 sebagai assistand

analist pelanggan yang akan dipilih oleh konsumen.

IV. Implementasi

Desain Implementasi merupakan gambaran program

ketika dirancang didalam bahasa pemrpgraman, aplikasi

yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan

penentuan kesesuaian lahan yang baik untuk tanaman

kelapa sawit ini menggunakan bahasa pemrograman

Visual Basic 2008, berikut ini adalah tampilan gambar

hasil perancangan didalam Visual Basic 2008

1. Form Menu Utama

Form ini digunakan sebagai tampilan menu utama

dari program, dapat dilihat pada gambar berikut ini:

Gambar 1. Menu Utama

2. Form Kriteria

Form ini digunakan sebagai tempat Input Data

Kriteria dari program, dapat dilihat pada gambar

berikut ini :

Gambar 2. Form Kriteria

3. Form Indikator

Form ini digunakan sebagai input indikator, dapat

dilihat pada gambar berikut ini :

Gambar 3. Form Indikator

4. Form Pembobotan

Form ini digunakan untuk menampilkan bobot dari

program, dapat dilihat pada gambar berikut ini:



Hal: 436-439

439

Gambar 5. Form Pembobotan

5. Form Hasil

Form ini digunakan untuk menampilkan hasil,

dapat dilihat pada gambar berikut ini :

Gambar 5. Form Hasi

V. KESIMPULAN

Berdasarkan hasil dari analisa pada penelitian ini, maka

dapat diambil beberapa kesimpulan didefenisiksn :

1. Proses pemberian pelayanan pelanggan yang

dilakukan dengan menggunakan sistem dapat

membantu perusahaan dalam menentukan pelayan

pelanggan terpilih yang bersifat objektif bukan

subjektif sehingga keputusan lebih tepat sasaran.

2. Proses penentuan rangking dari calon peserta

dilakukan dengan menggunakan metode smarter,

karena metode ini memilih alternatif terbaik dari

beberapa alternatif dan menggunakan lebih dari

satu kriteria (multikriteria).

3. Sistem Pendukung Keputusan ini menampilkan

rangking dari calon pelayangan pelanggan sebagai

bahan pertimbangan dan alat bantu dalam

pengambilan keputusan untuk menentukan

penerima bantuan kepeutusan yang dianggap

benar–benar layak.

REFERENCES

[1] Rika Yunitarini, Sistem Pendukung Keputusan pemilihan Penyiar Radio Terbaik,jurnal Ilmiah Mikrotek vol.1,No 1

[2] Kusrini, konsep dan Aplikasi Sistem pendukung keputusan, Yogyakarta: Andi. 2007

[3] Simon, kemampuan otak manusia, Yogyakarta: Andi. 1977:17-18

[4] Yeni Kustiyahningsih, Nikmatus Syafa’ah, Metode Smart , Bangkalan Madura: Kamal. 2010

[5] A. kadir, Tabel simbol-simbol flowchart, Yogyakarta: Anto. 2013

[6] Priyanto,Rahmat,langsung bisa visual Basic, Yogyakarta: Andi. 2008

sistem pendukung keputusan pemilihan assistant …

Documents