7 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Asuransi Jiwa Dalam Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 40 Tahun 2014 Tentang Perasuransian, pada Bab 1 Ketentuan Umum yang dimaksud dengan : 1. Asuransi adalah perjanjian antara dua pihak, yaitu perusahaan asuransi dan pemegang polis, yang menjadi dasar bagi penerimaan premi oleh perusahaan asuransi sebagai imbalan untuk: a. memberikan penggantian kepada tertanggung atau pemegang polis karena kerugian, kerusakan, biaya yang timbul, kehilangan keuntungan, atau tanggung jawab hukum kepada pihak ketiga yang mungkin diderita tertanggung atau pemegang polis karena terjadinya suatu peristiwa yang tidak pasti; atau b. memberikan pembayaran yang didasarkan pada meninggalnya tertanggung atau pembayaran yang didasarkan pada hidupnya tertanggung dengan manfaat yang besarnya telah ditetapkan dan/atau didasarkan pada hasil pengelolaan dana (Pasal 1 No 1). 2. Usaha Asuransi Jiwa adalah usaha yang menyelenggarakan jasa penanggulangan risiko yang memberikan pembayaran kepada pemegang polis, tertanggung, atau pihak lain yang berhak dalam hal tertanggung meninggal dunia atau tetap hidup, atau pembayaran lain kepada pemegang polis, tertanggung, atau pihak lain yang berhak pada waktu tertentu yang diatur dalam peranjian, yang besarnya telah ditetapkan dan/atau didasarkan pada hasil pengelolaan dana (Pasal 1 No. 6). 3. Perusahaan Asuransi adalah perusahaan asuransi umum dan perusahaan asuransi jiwa (Pasal 1 No. 15).
8 4. Pernegang Polis adalah Pihak yang mengikatkan diri berdasarkan perjanjian dengan Perusahaan Asuransi, Perusahaan Asuransi Syariah, perusahaan reasuransi, atau peru sahaan reasuransi syariah untuk mendapatkan pelindungan atau pengelolaan atas risiko bagi dirinya, tertanggung, atau peserta lain (Pasal 1 No. 22). 5. Tertanggung adalah Pihak yang menghadapi risiko sebagaimana diatur dalam peranjian Asuransi atau perjanjian reasuransi (Pasal 1 No. 23). 6. Objek Asuransi adalah jiwa dan raga, kesehatan manusia, tanggung jawab hukum, benda dan jasa, serta semua kepentingan lainnya yang dapat hilang, rusak, rugi, dan/atau berkurang nilainya (Pasal 1 No. 25). 7. Premi adalah sejumlah uang yang ditetapkan oleh Perusahaan Asuransi atau perusahaan reasuransi dan disetujui oleh Pemegang Polis untuk dibayarkan berdasarkan perjanjian Asuransi atau peranjian reasuransi, atau sejumlah uang yang ditetapkan berdasarkan ketentuan peraturan perundang-undangan yang mendasari program asuransi wajib untuk memperoleh manfaat (Pasal 1 No. 29). Beberapa istilah asuransi yang terdapat pada penulisan skripsi ini, diantaranya adalah : 1. Polis : Perjanjian asuransi antara penanggung dan pemegang polis serta dokumen lainnya yang tidak terpisahkan dengan perjanjian asuransi tersebut. Polis asuransi juga sering disebut kontrak polis atau kontrak. 2. Premi Nilai yang tercantum dalam polis yang disetujui oleh pemegang polis, untuk dibayarkan kepada perusahaan asuransi agar polis tetap aktif. 3. Tertanggung Orang yang jiwanya diasuransikan (pihak yang ditanggung oleh polis asuransi jiwa) 4. Nilai Tunai Nilai polis pada satu saat tertentu yang besarnya tidak sama dengan jumlah premi yang telah dibayar. Biasanya selalu lebih kecil dari jumlah premi yang dibayar. 5. Manfaat Asuransi Jenis-jenis dan besarnya manfaat produk asuransi ini sebagaimana dicantumkan dalam Polis
9 6. Masa Pertanggungan Masa berlakunya perlindungan asuransi, yaitu sejak tanggal berlakunya polis sampai dengan tanggal berakhirnya polis. 2.2. Sistem Pendukung Keputusan 2.2.1. Sistem Sistem adalah suatu kumpulan atau susunan dari sesuatu atau benda, yang berhubungan sedemikian rupa sehingga membentuk satu kesatuan atau keseluruhan (Ginting, 2014). Struktur dari sebuah sistem meliputi masukan, proses, keluaran, umpan balik, lingkungan dan batasan sistem. Masukan merupakan elemen yang akan mempengaruhi kinerja sebuah sistem. Proses merupakan seluruh elemen untuk mentransformasikan masukan menjadi keluaran. Keluaran menunjukkan produk akhir atau konsekuensi dari suatu sistem. Umpan balik merupakan aliran informasi dari komponen keluaran ke pembuat keputusan tentang performansi dari sistem. Lingkungan terdiri dari beberapa elemen yang berada diluar sistem, dalam arti bukan masukan, proses dan keluran. Batasan sistem merupakan sebuah pemisah antara suatu subsistem dengan subsistem lainnya atau dengan sistem dengan lingkungannya (Kosasi, 2002). Ciri-ciri sistem terdiri dari : 1. Seperangkat elemen atau komponen 2. Saling berinteraksi antara satu komponen dengan komponen lainnya 3. Membentuk satu kesatuan untuk mencapai satu tujuan tertentu 4. Memiliki atribut (Ginting, 2014). 2.2.2. Pengambilan Keputusan Persoalan pengambilan keputusan, pada dasarnya adalah bentuk pemilihan dari berbagai alternatif tindakan yang mungkin dipilih yang prosesnya melalui mekanisme tertentu, dengan harapan akan menghasilkan sebuah keputusan yang terbaik. Penyusunan model keputusan adalah suatu cara untuk mengembangkan hubunganhubungan logis yang mendasari persoalan keputusan ke dalam suatu model matematis,
10 yang mencerminkan hubungan yang terjadi diantara faktor-faktor yang terlibat. (Suryadi & Ramdhani, 1998). Guna membantu mempercepat dan mempermudah proses pengambilan keputusan, diperlukan suatu bentuk Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System). Tujuannya adalah untuk membantu pengambil keputusan memilih berbagai alternatif keputusan yang merupakan hasil pengolahan informasi-informasi yang diperoleh/tersedia dengan menggunakan model-model pengambilan keputusan. Ciri utama, sekaligus keunggulan dari Sistem Pendukung Keputusan (SPK) tersebut adalah kemampuannya untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tidak terstruktur (Suryadi & Ramdhani, 1998). 2.2.3. Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan pertama kali dikenalkan pertama kali pada awal tahun 1970 oleh Michael S. Scott dengan istilah Management Decision System yang merupakan suatu sistem berbasis komputer yang membantu pengambilan keputusan dengan memanfaatkan data dan model-model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tidak terstruktur (Turban et al. 2007). Jenis informasi yang dibutuhkan untuk mengambil keputusan ada tiga : 1. Informasi untuk pengendalian dan pemanfaatan sumber daya yang dimiliki. 2. Laporan efisiensi pelaksanaan dan pengelolaan. 3. Laporan efektivitas pencapaian tujuan sebagai fungsi penggunaan sumber (Ginting, 2014). 2.2.4 Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan merupakan pasangan sumber-sumber intelektual dari individu-individu dengan komputer untuk memperbaiki kualitas dari suatu keputusan. 1. Memfokuskan diri dari pada keputusan-keputusan yang tidak terstruktur dan semi terstruktur. 2. Fleksibel pada perubahan-perubahan keperluan. 3. Mudah untuk dipergunakan. 4. Komputer harus mendukung manajer, tetapi tidak menggantikan kebijaksanaannya.
11 5. Dukungan utama diberikan untuk masalah yang tidak terstruktur, masalah dapat dianalisis secara matematis oleh komputer, tetapi kebijaksanaan manajer juga diperlukan untuk proses kontrol. 6. Pemecahan masalah yang efektif lebih interaktif dan saling berdialog antara pemakai dan sistem. 7. Fleksibel terhadap spesifikasi keperluan keluaran. 8. Mudah untuk dikembangkan dan digunakan untuk para non professional. 9. Memberikan respon yang cepat. 10. Mempunyai tempat yang tinggi untuk kontrol pemakai dan instruksinya. 11. Difokuskan pada Top Management. 12. Lebih difokuskan pada efektifitas daripada efisiensi (Ginting, 2014). Sistem Pendukung Keputusan dapat memberikan berbagai manfaat atau keuntungan bagi pemakainya. Keuntungan yang dimaksud di antaranya meliputi : 1. Sitem Pendukung Keputusan memperluas kemampuan pengambil keputusan dalam memproses data/informasi bagi pemakainya. 2. Sistem Pendukung Keputusan membantu pengambil keputusan dalam hal penghematan waktu yang dibutuhkan untuk memecahkan masalah terutama berbagai masalah yang sangat kompleks dan tidak terstruktur. 3. Sistem Pendukung Keputusan dapat menghasilkan solusi dengan lebih cepat serta hasilnya dapat diandalkan. 4. Walaupun suatu Sistem Pendukung Keputusan, mungkin saja tidak mampu memecahkan masalah yang dihadapi oleh pengambil keputusan, namun ia dapat menjadi stimulan bagi pengambil keputusan dalam memahami persoalannya. Karena sistem pendukung keputusan mampu menyajikan berbagai alternatif. Sistem Pendukung keputusan dapat menyediakan bukti tambahan untuk memberikan pembenaran sehingga dapat memperkuat posisi pengambil keputusan (Daihani, 2001). Di samping berbagai keuntungan dan manfaat seperti dikemukakan sebelumnya, SPK juga memiliki beberapa keterbatasan, diantaranya adalah :
12 1. Ada beberapa kemampuan manajemen dan bakat manusia yang tidak dapat dimodelkan, sehingga model yang ada dalam sistem tidak semuanya mencerminkan persoalan sebenarnya. 2. Kemampuan suatu SPK terbatas pada pembendaharaan pengetahuan yang dimilikinya (pengetahuan dasar serta model dasar). 3. Proses-proses yang dapat dilakukan oleh SPK biasanya tergantung juga pada kemampuan perangkat lunak yang digunakannya. 4. SPK tidak memiliki kemampuan intuisi seperti yang dimiliki oleh manusia. Karena walau bagaimana pun canggihnya suatu SPK, dia hanyalah suatu kumpulan perangkat keras, perangkat lunak dan sistem operasi yang tidak dilengkapi dengan kemampuan berpikir (Daihani, 2001). 2.2.5. Langkah-Langkah Pemodelan dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Saat melakukan pemodelan dalam pembangunan Sistem Pendukung Keputusan dilakukan langkah-langkah sebagai berikut : 1. Studi Kelayakan (Intelligence) Pada langkah ini, sasaran ditentukan dan dilakukan pencarian prosedur, pengumpulan data, identifikasi masalah, identifikasi kepemilikan masalah, klasifikasi masalah, hingga akhirnya terbentuk sebuah pernyataan masalah. Kepemilikan masalah berkaitan dengan bagian apa yang akan dibangun oleh SPK dan apa tugas dari bagian tersebut sehingga model tersebut bisa relevan dengan kebutuhan si pemilik masalah. 2. Perancangan (Design) Pada tahapan ini akan diformulasikan model yang akan digunakan dan kriteriakriteria yang ditentukan. Setelah itu, dicari alternatif model yang bisa menyelesaikan permasalahan tersebut. Langkah selanjutnya adalah memprediksi keluaran yang mungkin. Kemudian, ditentukan variabel-variabel model. 3. Pemilihan (Choice) Setelah pada tahap design ditentukan berbagai alternatif model beserta variabelvariabelnya, pada tahapan ini akan dilakukan pemilihan modelnya, termasuk solusi dari model tersebut. Selanjutnya, dilakukan analisis sensitivitas, yakni dengan mengganti beberapa variabel.
13 4. Membuat SPK Setelah melakukan modelnya, berikutnya adalah mengimplementasikannya dalam aplikasi SPK (Kusrini, 2007). Fase Proses Pengambilan Keputusan dapat dilihat pada gambar 2.1. INTELLIGENCE DESIGN Sistem Informasi Manajemen/ Pengolahan Data Elektronik CHOICE IMPLEMENTTATION Ilmu Manajemen/Operation Research Gambar 2.1. Fase Proses Pengambilan Keputusan 2.3. Algoritma Definisi algoritma : 1. Teknik penyusunan langkah-langkah penyelesaian masalah dalam bentuk kalimat dengan jumlah kata terbatas, tetapi tersusun secara logis dan sistematis. 2. Suatu prosedur yang jelas untuk menyelesaikan suatu persoalan dengan menggunakan langkah-langkah tertentu dan terbatas jumlahnya (Suarga, 2006). 2.3.1. Ciri-Ciri Algoritma Donald E. Knuth, seorang penulis beberapa buku algoritma abad XX, menyatakan bahwa ada beberapa ciri algoritma, yaitu : 1. Algoritma mempunyai awal dan akhir. Suatu algoritma harus berhenti setelah mengerjakan serangkaian tugas atau dengan kata lain suatu algoritma memiliki langkah yang terbatas. 2. Setiap langkah harus didefinisikan dengan tepat sehingga tidak memiliki arti ganda (non ambigous).
14 3. Memiliki masukan (input) atau kondisi awal. 4. Memiliki keluaran (output) atau kondisi akhir. 5. Algoritma harus efektif, bila diikuti benar-benar akan menyelesaikan persoalan (Suarga, 2006). 2.3.2. Sifat Algoritma Berdasarkan ciri algoritma yang dipaparkan oleh Donal Knuth dan definisi algoritma maka dapat disimpulkan sifat suatu algoritma, yaitu sebagai berikut : 1. input : Suatu algoritma memiliki input atau kondisi awal sebelum algoritma dilaksanakan dan bisa berupa nilai-nilai pengubah yang diambil dari himpunan khusus. 2. output : Suatu algoritma akan menghasilkan output setelah dilaksanakan, atau algoritma akan mengubah kondisi awal menjadi kondisi akhir, dimana nilai output diperoleh dari nilai input yang telah diproses melalui algoritma. 3. definiteness : Langkah-langkah yang dituliskan dalam algoritma terdefinisi dengan jelas sehingga mudah dilaksanakan oleh pengguna algoritma. 4. finiteness : Suatu algoritma harus memberi kondisi akhir atau output setelah melakukan sejumlah langkah yang terbatas jumlahnya untuk setiap kondisi awal atau input yang diberikan. 5. effectiveness : Setiap langkah dalam algoritma bisa dilaksanakan dalam selang waktu tertentu sehingga pada akhirnya memberi solusi sesuai yang diharapkan. 6. generality : Langkah-langkah algoritma berlaku untuk setiap himpunan input yang sesuai dengan persoalan yang akan diberikan, tidak hanya untuk himpunan tertentu (Suarga, 2006). 2.3.3. Struktur Algoritma Agar algoritma dapat ditulis lebih teratur maka sebaiknya dibagi kedalam beberapa bagian. Salah satu struktur yang sering dijadikan patokan adalah berikut : 1. Bagian Kepala (Header) : memuat nama algoritma serta informasi atau keterangan tentang algoritma yang ditulis. 2. Bagian Deklarasi/Definisi Variabel : memuat definisi tentang nama variabel, nama tetapan, nama prosedur, nama fungsi, tipe data yang akan digunakan dalam algoritma.
15 3. Bagian Deskripsi/Rincian Langkah : memuat langkah-langkah penyelesaian masalah, termasuk beberapa perintah seperti baca data, tampilkan, ulangi, yang mengubah data input menjadi output, dan sebagainya (Suarga, 2006). 2.3.4 Time Complexity Time Complexity (Kompleksitas waktu) adalah hubungan waktu komputasi dan jumlah input. Big Ɵ (Big Theta) adalah bagian dari kompleksitas waktu dari sebuah algoritma. Big Ɵ (Big Theta) didefinisikan bahwa f(n) merupakan Tetta dari g(n) dan dinotasikan f(n) = Ɵ(g(n) jika dan hanya jika terdapat tiga konstanta positif n0, c1 dan c2 sedemikian berlaku (Asma, 2014) : C 1 g(n) <= f(n) <= C 2 g(n) ; n > n 0. (2.1) 2.4. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Methods (FMADM) Multiple Criteria Decision Making (MCDM) adalah suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternative berdasarkan beberapa kriteria tertentu. Kriteria biasanya berupa ukuran-ukuran, aturan-aturan atau standar yang digunakan dalam pengambilan keputusan. Berdasarkan tujuannya, MCDM dapat dibagi menjadi 2 model : Multi Attribute Decision Making (MADM) dan Multi Objective Decision Making (MODM). MADM digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah dalam ruang diskret. Oleh karena itu, pada MADM biasanya digunakan untuk melakukan penilaian atau seleksi terhadap beberapa alternatif dalam jumlah yang terbatas. Sedangkan MODM digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah pada ruang kontinyu (seperti permasalahan pada pemrograman matematis). Pada dasarnya, proses MADM dilakukan melalui 3 tahap, yaitu penyusunan komponen-komponen situasi, analisis, dan sintesis informasi. Sebagian besar pendekatan MADM dilakukan melalui 2 langkah, yaitu : pertama, melakukan agregasi terhadap keputusan-keputusan yang tanggap terhadap semua tujuan pada setiap alternatif; kedua, melakukan perankingan alternatif-alternatif keputusan tersebut berdasarkan hasil agregasi keputusan. Masalah MADM diakhiri dengan proses
16 perankingan untuk mendapatkan alternatif terbaik yang diperoleh berdasarkan nilai keseluruhan preferensi yang diberikan. Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM, antara lain : 1. Simple Additive Weighting Method (SAW) 2. Weighted Product (WP) 3. ELECTRE 4. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) 5. Analythic Hierarchy Process (AHP) (Kusumadewi, 2006). 2.4.1 Analytical Hierarchy Process (AHP) Proses pengambilan keputusan pada dasarnya adalah memilih suatu alternatif. Peralatan utama Analytical Hierarchy Process (AHP) adalah sebuah hirarki fungsional dengan input utamanya persepsi manusia. Dengan hirarki, suatu masalah kompleks dan tidak terstruktur dipecahkan ke dalam kelompok-kelompoknya. Kemudian kelompok-kelompok tersebut diatur menjadi suatu bentuk hirarki. Kelebihan AHP dibandingkan dengan yang lainnya adalah : 1. Struktur yang berhirarki, sebagai konsekuensi dari kriteria yang dipilih, sampai pada sub-sub kriteria yang paling dalam. 2. Memperhitungkan validitas sampai dengan batas toleransi inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh para pengambil keputusan. 3. Memperhitungkan daya tahan atau ketahanan output analisis sensitivitas pengambilan keputusan. Selain itu, AHP mempunyai kemampuan untuk memecahkan masalah yang multi-objektif dan multi-kriteria yang berdasar pada perbandingan preferensi dari setiap elemen dalam hirarki (Suryadi & Ramdhani, 1998). 2.4.1.1 Prinsip Kerja Analytical Hierarchy Process (AHP) Prinsip kerja AHP adalah penyederhanaan suatu persoalan kompleks yang tidak terstruktur, strategik, dan dinamik menjadi bagian-bagiannya, serta menata dalam suatu hirarki. Kemudian tingkat kepentingan setiap variabel diberi nilai numerik secara subjektif tentang arti penting variabel tersebut secara relatif dibandingkan dengan variabel lain. Dari berbagai pertimbangan tersebut kemudian dilakukan sintesa
17 untuk menetapkan variabel yang memiliki prioritas tinggi dan berperan untuk mempengaruhi hasil pada sistem tersebut. Gambar Struktur Hirarki AHP dapat dilihat pada gambar 2.2 (Nasibu, 2009). Sasaran Kriteria Sub kriteria Alternatif Gambar 2.2. Struktur Hirarki AHP (Nasibu, I. Z, 2009) Dalam menyelesaikan permasalahan-permasalahan dengan AHP ada beberapa prinsip yang harus dipahami, diantaranya adalah : 1. Membuat hierarki Sistem yang kompleks bisa dipahami dengan memecahnya menjadi elemenelemen pendukung, menyusun elemen secara hierarki, dan menggabungkannya atau mensintesisnya. 2. Penilaian kriteria dan alternatif Kriteria dan alternatif dilakukan dengan perbandingan berpasangan, untuk berbagai persoalan, skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik untuk mengekspresikan pendapat. Nilai dan definisi pendapat kualitatif dari skala perbandingan Saaty bisa diukur menggunakan tabel analisis seperti ditunjukkan pada Tabel 2.1.
18 Tabel 2.1. Skala Nilai Perbandingan Berpasangan Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama penting nya Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang 3 lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting daripada elemen lainnya Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen 7 lainnya 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya 2, 4, 6, 8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan Jika aktivitas i mendapat satu angka dibandingkan dengan Kebalikan aktivitas j, maka j memiliki nilai kebalikannya dibandingkan i 3. Synthesis of priority (menentukan prioritas) Untuk setiap kriteria dan alternatif, perlu dilakukan perbandingan berpasangan (pairwise comparisons). Nilai-nilai perbandingan relatif dari seluruh alternatif kriteria bisa disesuaikan dengan judgement yang telah ditentukan untuk menghasilkan bobot dan prioritas. Bobot dan prioritas dihitung dengan memanipulasi matriks atau melalui penyelesaian persamaan matematika. 4. Logical Consistency (Konsistensi Logis) Konsistensi memiliki dua makna. Pertama, objek-objek yang serupa bisa dikelompokkan sesuai dengan keseragaman dan relevansi. Kedua, meyangkut tingkat hubungan antarobjek yang didasarkan pada kriteria tertentu (Kusrini, 2007). Pada dasarnya langkah-langkah dalam metode AHP meliputi : 1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan, lalu menyusun hierarki dari permasalahan yang dihadapi. Penyusunan hierarki adalah dengan menetapkan tujuan yang merupakan sasaran sistem secara keseluruhan pada level teratas.
19 2. Menentukan prioritas elemen a. Langkah pertama dalam menentukan prioritas elemen adalah membuat perbandingan berpasangan sesuai kriteria yang diberikan. b. Matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk merepresentasikan kepentingan relatif dari suatu elemen terhadap elemen yang lainnya. 3. Sintesis Pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disintesis untuk memperoleh keseluruhan prioritas. Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah : a. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks b. Membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks c. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata 4. Mengukur Konsistensi Dalam pembuatan keputusan, penting untuk mengetahui seberapa baik konsistensi yang ada karena kita tidak mengiginkan keputusan berdasarkan pertimbangan dengan konsistensi yang rendah. Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah : a. Kalikan setiap nilai pada kolom pertama dengan prioritas relatif elemen pertama, nilai pada kolom kedua dengan prioritas relatif elemen kedua, dan seterusnya. b. Jumlahkan setiap baris c. Hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan d. Jumlahkan hasil bagi di atas dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut 5. Hitung Consistency Index (CI) dengan rumus : =( )/ 1 (2.2) dimana n = banyaknya elemen
20 6. Memeriksa konsistensi hierarki. Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data judgment harus diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi (CI/CR) kurang atau sama dengan 0,1, maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar. Daftar Indeks Random Konsistensi (IR) bisa dilihat dalam Tabel 2.2 (Kusrini, 2007). Tabel 2.2 Daftar Indeks Random Konsistensi Ukuran Matriks Nilai IR 1,2 0,00 3 0,38 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 11 1,51 12 1,48 13 1,56 14 1,57 15 1,59 2.4.2. Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) Simple Multi Attribute Rating Technique merupakan metode pengambilan keputusan yang multi kriteria yang dikembangkan oleh Edward pada tahun 1977. Teknik pengambilan keputusan multi kriteria ini didasarkan pada teori bahwa setiap alternatif terdiri dari sejumlah kriteria yang memiliki nilai-nilai dan setiap kriteria memiliki bobot yang menggambarkan seberapa penting ia dibandingkan dengan kriteria lain. Pembobotan ini digunakan untuk menilai setiap alternatif agar diperoleh alternatif terbaik. SMART menggunakan linear additive model untuk meramal nilai setiap alternatif. SMART merupakan metode pengambilan keputusan yang fleksibel. SMART lebih banyak digunakan karena kesederhanaanya dalam merespon kebutuhan
21 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. Model fungsi utiliti linear yang digunakan dalam SMART adalah : Keterangan: =, =1,, (2.3) : nilai pembobotan kriteria ke-j dari k kriteria : nilai utility alternatif i pada kriteria j Pemilihan keputusan adalah mengidentifikasi mana dari n alternatif yang mempunyai nilai fungsi terbesar. Nilai fungsi ini juga dapat digunakan untuk meranking n alternatif. (Handy Theorema P, 2011) 2.4.2.1 Kelebihan Metode SMART SMART memiliki beberapa kelebihan dibandingkan dengan metode pengambilan keputusan yang lain yaitu : 1. Mungkin melakukan penambahan/pengurangan alternatif Pada metode SMART penambahan atau pengurangan alternatif tidak akan mempengaruhi perhitungan pembobotan karena setiap penilaian alternatif tidak saling bergantung. 2. Sederhana Perhitungan pada metode SMART lebih sederhana sehingga tidak diperlukan perhitungan matematis yang rumit dengan pemahaman matematika yang kuat. 3. Transparan Proses dalam menganalisa alternatif dan kriteria dalam SMART dapat dilihat oleh user sehingga user dapat memahami bagaimana alternatif itu dipilih. Alasan-alasan bagaimana alternatif itu dipilih dapat dilihat dari prosedurprosedur yang dilakukan dalam SMART mulai dari penentuan kriteria, pembobotan, dan pemberian nilai pada setiap alternatif.
22 4. Fleksibelitas Pembobotan Pembobotan yang dipakai didalam metode SMART ada 3 jenis yaitu pembobotan secara langsung (direct weighting), pembobotan swing (swing weighting), pembobotan centroid (centroid weighting) (Yunitarini, 2013). 2.4.2.2. Langkah Langkah Dalam Metode SMART Edwards mendefinisikan ada sepuluh langkah dalam penyelesaian metode SMART yaitu : 1. Mengidentifikasi masalah keputusan Pendefinisian masalah harus dilakukan untuk mencari akar masalah dan batasan-batasan yang ada. Keputusan seperti apa yang akan diambil harus didefinisikan terlebih dahulu, sehingga proses pengambilan keputusan dapat terarah dan tidak menyimpang dari tujuan yang akan dicapai. Pendefinisian pembuat keputusan (decision maker) dilakukan agar pemberian nilai terhadap kriteria dapat sesuai dengan kepentingan kriteria tersebut terhadap alternatif. 2. Mengidentifikasi kriteria-kriteria yang digunakan dalam membuat keputusan 3. Mengidentifikasi alternatif-alternatif yang akan dievaluasi. Pada tahap ini akan dilakukan proses pengumpulan data 4. Mengidentifikasi batasan kriteria yang relevan untuk penilaian alternatif Perlu untuk membatasi nilai. Ini dapat dicapai dengan menghilangkan tujuan yang kurang penting. Edwards berpendapat bahwa tidak perlu memiliki daftar lengkap suatu tujuan. Lima belas dianggap terlalu banyak dan delapan dianggap cukup besar 5. Melakukan peringkat terhadap kedudukan kepentingan kriteria. Dalam hal ini dinilai cukup mudah dibandingkan dengan pengembangan bobot. Hal ini perlu dilakukan untuk dapat memberikan bobot pada setiap kriteria. Karena bobot yang diberikan pada kriteria akan bergantung pada perankingan kriteria 6. Memberi bobot pada setiap kriteria Pemberian bobot diberikan dengan nilai yang dapat ditentukan oleh user sendiri. Dalam hal ini akan dilakukan dua kali pembobotan yaitu berdasarkan kriteria yang dianggap paling penting dan berdasarkan kriteria yang dianggap paling tidak penting. Kriteria yang dianggap paling penting diberikan nilai 100. Kriteria yang penting berikutnya diberikan sebuah nilai yang
23 menggambarkan perbandingan kepentingan relatif ke dimensi paling tidak penting. Proses ini akan diteruskan sampai pemberian bobot ke kriteria yang dianggap paling tidak penting diperoleh. Langkah yang sama juga akan dilakukan dengan membandingkan kriteria yang paling tidak penting yang diberikan nilai 10. Kriteria yang paling penting berikutnya diberikan sebuah nilai yang menggambarkan perbandingan kepentingan relatif ke dimensi paling penting. Proses ini akan diteruskan sampai pemberian bobot ke kriteria yang dianggap paling penting diperoleh. 7. Menghitung normalisasi bobot kriteria Bobot yang diperoleh akan dinormalkan dimana bobot setiap kriteria yang diperoleh akan dibagikan dengan hasil jumlah setiap bobot kriteria. Normalisasi juga akan dilakukan berdasarkan kriteria yang paling penting dan kriteria yang paling tidak penting. Nilai dari dua normalisasi yang diperoleh akan dicari nilai rata-ratanya. 8. Mengembangkan single-attribute utilities yang mencerminkan seberapa baik setiap alternatif dilihat dari setiap kriteria. Tahap ini adalah memberikan suatu nilai pada semua kriteria untuk setiap alternatif. Dalam bidang ini seorang ahli memperkirakan nilai alternatif dalam skala 0-100. Dimana 0 sebagai nilai minimum dan 100 sebagai nilai maksimum. 9. Menghitung penilaian/utilitas terhadap setiap alternatif Perhitungan dilakukan menggunakan fungsi yang telah ada yaitu : (2.4) Dimana adalah nilai pembobotan kriteria ke-j dari k kriteria dan adalah nilai utility alternatif i pada kriteria j. Nilai diperoleh dari langkah dan nilai diperoleh dari langkah 8. 10. Memutuskan. Nilai utilitas dari setiap alternatif akan diperoleh dari langkah 9. Jika suatu alternatif tunggal yang akan dipilih, maka pilih alternatif dengan nilai utilitas terbesar (Handy Theorema P, 2011).
24 2.5. Penelitian Terkait Beberapa penelitian yang terkait dengan skripsi ini adalah : 1. Judul : PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN SUPPLIER BATIK MENGGUNAKAN ALGORITMA ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP). Dalam penelitian ini membahas mengenai pemilihan supplier bahan baku batik. Bahan baku utama tersebut didapat dengan cara memesan ke suppliersupplier bahan baku yang sebelumnya telah dipilih oleh IKM batik sesuai dengan kriteria masing-masing IKM. Akan tetapi dalam melakukan pemilihan supplier terdapat permasalahan yaitu tidak terdapatnya metode yang pasti untuk pengambilan keputusan pemilihan supplier bahan baku batik, yang mengakibatkan IKM rentan melakukan kesalahan dalam penentuan supplier. Oleh karena itu, dalam penelitian tugas akhir ini, penulis akan membuat sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu IKM batik dalam menentukan supplier yang memenuhi kriteria dari masingmasing IKM. Model pengambilan keputusan dalam SPK ini menggunakan Algoritma Analytical Hierarchy Process (AHP). Sistem Pendukung Keputusan ini dibuat berbasis web dengan bahasa pemrogaram PHP dan menggunakan MySql sebagai database management system (Mardiansyah et al. 2014). 2. Judul : PENERAPAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN ASURANSI. Dalam penelitian ini membahas mengenai pemillihan produk asuransi. Dalam pemilihan produk asuransi membutuhkan proses pengambilan keputusan yang cukup rumit karena melibatkan banyak kriteria seperti brand image perusahaan, besar premi yang harus dibayarkan, kemudahan prosedur klaim, dan lain sebagainya. Dalam penelitian ini, metode pengambilan keputusan yang digunakan adalah metode Analytic Hierarchy Process (AHP). Sistem ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Java Server Pages (JSP) versi 2.0 dan basis data MySql versi 5.0.18 (Sari & Sensuse, 2012).
25 3. Judul : SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MOBIL MENGGUNAKAN METODE SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE (SMART). Dalam penelitian ini membahas mengenai pemilihan mobil yang tepat sesuai dengan kriteria yang diinginkan. Masalah dalam penelitian ini tergolong ke dalam masalah yang bersifat multiobjective (banyak tujuan yang ingin dicapai) dan multicriterias (ada banyak kriteria yang menentukan dalam mencapai keputusan tersebut). Penelitian ini diharapkan dapat membantu menyelesaikan permasalahan dalam pemilihan mobil. Metode pengambilan keputusan untuk menyelesaikan penentuan pemilihan mobil dalam penelitian ini menggunakan metode SMART (Handy Theorema P, 2011).