BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

BAB II. KAJIAN PUSTAKA. A. Sistem Pendukung Keputusan/ Decision Support System (DSS)

BAB 2 LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN Oleh : Saripudin PENGAMBILAN KEPUTUSAN Pengambilan keputusan merupakan proses pemilihan alternative tindakan untuk

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Sistem Pendukung Keputusan Decision support system atau sistem penunjang keputusan disingkat menjadi DSS, secara umum

BAB 2 LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Dosen merupakan tenaga akademik yang bertugas merencanakan dan

Penerapan Metode Simple Additive Weighting Pada Aplikasi Penilaian Kinerja Dosen Fakultas Ilmu Komputer Unversitas Muslim Indonesia

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

Volume : II, Nomor : 1, Pebruari 2014 Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) ISSN : X

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGAJUAN KREDIT DENGAN METODE SAW PADA KJKS AR RAHMAH. Ervin Fightorini 1, Bowo Nurhadiono 2

BAB 2 LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA DIKLAT DENGAN FUZZY MADM

Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Perbedaan tinjauan dengan penelitian yang diajukan terletak pada objek,

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

KORELASI NORMATIF PEMILIHAN JURUSAN DI SMK BERBASIS WEB

Keywords - Rekrutmen, SAW (Simple Additive Weighting) 12 JURNAL TRANSFORMATIKA, Volume 14, Nomor 1, Juli 2016

Keywords - Rekrutmen, SAW (Simple Additive Weighting) 12 JURNAL TRANSFORMATIKA, Volume 14, Nomor 1, Juli 2016

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE SAW PADA KOPERASI RS. MUHAMMADIYAH BANDUNG

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGAJUAN KREDIT PADA PD BPR BKK BOJA DENGAN METODE SAW. Riris Niken Pratiwi

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Penelitian digunakan

BAB 2 LANDASAN TEORI

SISTEM REKOMENDASI KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT PADA PT BPR PRIMA DADI ARTA PARE DENGAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) SKRIPSI

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Menurut penelitian yang dilakukan oleh Teuku Mirwan. Sahputra (2011), penelitian tersebut menghasilkan suatu

Bayu Erlangga 1, Elisabet Y.A 2

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN LOKASI USAHA BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGTHING(SAW) Studi Kasus : TUPANG ENTERTAIMENT

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TIM INTI BOLA VOLI SMK PGRI 3 KOTA KEDIRI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERBAIKAN INFRASTRUKTUR TI OLEH DIVISI PUSLIA DI BAPENDA PROVINSI JAWA BARAT DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING STUDI KASUS PT.SURYA ENERGI INDOTAMA (SEI)

BAB II LANDASAN TEORI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

MANAJEMEN INDUSTRI SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN (SPK) DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS)

SISTEM PENILAIAN DOSEN TELADAN MENGGUNAKAN METODE SAW ( SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) DI UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

Decision Support System (DSS)

Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Penilaian Kinerja, Simple Additive Weighting (SAW). *) = pembimbing

kapabilitas komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan.

FAKULTAS TEKNIK (FT) UNIVERSITAS NUSANTARA PERSATUAN GURU REPUBLIK INDONESIA UN PGRI KEDIRI 2016

BAB 2 LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI MA MA ARIF 8 BANGUNREJO.

PENENTUAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA PT. PATRA NUR ALASKA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN ANGGOTA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING BERBASIS WEB DI KOPERASI SIMPAN PINJAM MELATI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PERANGKAT KANTOR DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI BAPENDA PROVINSI JAWA BARAT

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PEMBERIAN KREDIT

BAB II LANDASAN TEORI

Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kredit Usaha Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) Pada Bank BPD Sulteng

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN PINJAMAN TERHADAP NASABAH DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS: PT. BPR LAKSANA GUNA PERCUT

PEMILIHAN SANTRI TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kontrak Kerja Agent Call Center Menggunakan Metode Saw

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LAPTOP DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

Jurnal Informasi Volume VII No.1 / Februari / 2015

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA SMA MUHAMMADIYAH 1 GISTING DENGAN METODE SAW (Simple Additive Weighting)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU PADA SMA THERESIANA WELERI KENDAL MENGGUNAKAN METODE SAW

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN ALTERNATIF TANAMAN OBAT MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

BAB II LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (Study Kasus SD Negeri 3 Patoman )

Sistem Informasi Berbasis Komputer

BAB 2 LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS

PENGEMBANGAN SISTEM PENENTUAN KELAYAKAN KPR MENGGUNAKAN METODE SAW PADA BANK SYARIAH BUKOPIN

Umu Habibah, Ely Setyo Astuti 1, Dwi Puspitasari 2. Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN JURUSAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY SAW (Studi Kasus SMKN 4 Bandar lampung)

BAB II LANDASAN TEORI. Sistem berasal dari bahasa Latin (Systema) dan bahasa Yunani (Sustema) membentuk satu kesatuan untuk mencapai sebuah tujuan.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DI SMA NEGERI 6 PANDEGLANG

BAB 1 PENDAHULUAN Bab ini menjelaskan mengenai latar belakang, identifikasi masalah, tujuan, lingkup tugas akhir, metodologi pengerjaan tugas akhir,

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT TANPA AGUNAN (KTA) PADA STANDARD CHARTERED BANK. Lukas Prasetyo, Muji Sukur, Sunardi.

Jurnal Ilmiah ILKOM Volume 8 Nomor 3 (Desember 2016) Copyright Jurnal Ilmiah ILKOM -- All rights reserved.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAW DI SDN IV TUBUMURI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

PENGEMBANGAN SPK PENERIMAAN ANGGOTA BARU STUDI KASUS: ORGANISASI IMSI STMIK MIKROSKIL

PEMILIHAN PEGAWAI BERPRESTASI BERDASAR EVALUASI KINERJA PEGAWAI DENGAN METODE SAW

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT REKENING KORAN PADA BANK JATIM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI SISWA BERPRESTASI UNTUK MENGIKUTI LOMBA LKS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT PADA KOPERASI MITRA MANDIRI SEJAHTERA KOTA SEMARANG

Jasmir Prodi Teknik Informatika, STIKOM Dinamika Bangsa Jambi

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU PADA SMA NEGERI 5 KUPANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI DENGAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

Transkripsi:

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di era golobalisasi saat ini modernisasi terjadi pada segala aspek kehidupan, demikian pula juga halnya dengan teknologi yang berkembang begitu pesat. dengan perkembangan teknologi maka begitu banyak kemudahan yang diberikan dalam membantu orang bekerja tak heran apalagi di era infomasi saat ini begitu banyak perusahaan perusahaan yang sangat bergantung pada teknologi lebih khusus teknologi informasi. demikian pula halnya dengan finance sebagai perusahaan yang bergerak di dunia kredit pinjaman tentunya sangat bergantung pada teknologi informasi demi mempermudah pekerjaan. Pada finance dalam pemberian keputusan kelayakan kredit berdasarkan pada kelengkapan dan kevalidan dari data-data manual yang diperoleh dari kegiatan administrasi kredit yaitu kegiatan analisis kredit serta persetujuan dari kepala seksi. untuk memperoleh kredit pinjaman dan pemohon atau calon debitur harus mengikuti prosedur peminjaman kredit yang ditetapkan finance, yaitu calon debitur terlebih dahulu dengan melakukan permohonan kredit pada bagian kredit kemudian akan dibahas bersama calon debitur syarat syarat maupun negosiasi permohonan pinjaman selanjutnya pemohon (calon debitur) akan di data sesuai berkas-berkas yang dimasukan. Selama ini, kegiatan administrasi kredit yang meliputi kegiatan analisis secara kuantitatif dan kualitatif dilakukan secara manual dan sering kali tidak objektif. salah satu faktor yang menyebabkan kegiatan pengambilan keputusan terkesan lama karena belum adanya sistem yang membantu kinerja analisis kredit dalam melakukan kajian dalam rangka pengambilan keputusan selain itu juga data perjanjian kredit debitur yang belum terkelolah secara baik karena penyimpanan datanya masih dilakukan secara 1

manual sehingga hal tersebut menghabat dalam proses pencarian data debitur ketika di kemudian hari terjadi permasalahan selain itu kelamahan lainnya dari proses yang masih manual ini data rentan tercecer atau hilang akibatnya jika data perjanjian kredit itu hilang maka ketika dikemudian hari terjadi masalah dapat menyebabkan penarikan jaminan menjadi sulit. Oleh sebab itu berdasarkan masalah yang ada maka perlu adanya aplikasi yang dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan kelayakan kredit pinjaman serta pengolahan data debitur dan aplikasi ini dalam penyelesaian pengambilan keputusan penulis menggunakan metode SAW. diharapkan dapat menjawab permasalahan yang ada pada tempat penelitian penulis 1.2 Rumusan Masalah berdasarkan masalah yang telah dijelaskan, masalah yang disimpulkan adalah: 1. bagaimana supaya analis kredit dapat menentukan kelayakan kredit calon debitur dengan cepat, serta terstandard dengan menerapkan metode SAW (Simple Additive keputusan? Weighting) dalam pembuatan 2. bagaimana mengatasi pengambil keputusan yang lambat dan tidak objektif 1.3 Tujuan Penelitian 1. Membuat Aplikasi sistem pendukung keputusan kelayakan penerimaan kredit motor. 2. Menerapkan Metode SAW dalam aplikasi pengambilan keputusan. 2

1.4 Manfaat Penelitian 1. dapat memberikan informasi kepada kepala seksi dalam menentukan kelayakan kredit seorang calon debitur berdasarkan kriteria yang ada 2. data debitur tersimpan dengan baik pada aplikasi 3. lebih cepat dalam pengambilan keputusan 4. mempengaruhi efektifitas kerja pada bagian kredit 5. pencarian data perjanjian kredit dapat dicari dengan mudah 6. tidak ada data debitur yang tercecer karena tersimpan dalam data base 1.5 Batasan Masalah 1. Penelitian ini hanya akan membahas perhitungan kelayakan pemberian kredit, tidak membahas mengenai proses pelunasan dan penagihan kredit. 2. Aplikasi hanya untuk pendukung keputusan pada kredit motor. 3. Hanya sebagai alat bantu untuk mempermudah bagian analisis kredit dalam pengambilan keputusan, tidak membahas mengenai kebijakan yang akan diambil perusahaan. 1.6 Sistematika Penulisan Sistematika penulisan dalam proposal tugas akhir ini adalah sebagai berikut: BAB I Dalam bab ini akan dijelaskan mengenai latar belakang, rumusan masalah, tujuan penulisan tugas akhir, pembatasan masalahdan sistematika penulisan. BAB II Dijelaskan mengenai teori teori yang berkaitan dengan perancangan Tugas Akhir ini. BAB III Pada bab ini dijelaskan mengenai analisa dan perancangan sistem. 3

BAB IV Pada bab ini menyajikan fungsi setiap komponen pada aplikasi yang telah diimplementasikan serta menyajikan informasi dari pengujian sistem. BAB V Berisi tentang kesimpulan dari pembahasan bab bab sebelumnya serta saran saran yang diharapkan memberikan pengembangan dan penyempurnaan. 4

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pendukung Keputusan 2.1.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu sistem interaktif yang mendukung keputusan dalam proses pengambilan keputusan melalui alternative-alternatif yang diperoleh dari hasil pengolahan data, informasi dan rancangan model. Dari pengertian sistem pendukung keputusan maka dapat ditentukan karakteristik antara lain : 1. Mendukung proses pengambilan keputusan, menitikberatkan pada management by perception. 2. Adanya interface manusia/mesin dimana manusia (user) tetap memegang control proses pengambilan keputusan. 3. Mendukung pengambilan keputusan untuk membahas masalah terstruktur, semi terstruktur dan tak terstruktur 4. Memiliki kapasitas dialog untuk memperoleh informasi sesuai dengan kebutuhan. 5. Memiliki subsistem-subsistem yang terintegrasi sedemikian rupa sehingga dapat berfungsi sebagai kesatuan item. 6. Membutuhkan struktur data komprehensif yang dapat melayani kebutuhan informasi seluruh tingkatan manajemen. Dalam sistem pendukung keputusan terdapat tiga keputusan tingkatan perangkat keras maupun lunak. Masing-masing tingkatkan berdasarkan tingkatan kemampuan berdasarkan perbedaan tingkat teknik, lingkungan dan tugas yang akan dikerjakan ketiga tingkatan tersebut adalah : 5

1. Sistem Pendukung Keputusan (Specific DSS) 2. Pembangkit sistem pendukung keputusan (DSS Generator) 3. Peralatan sistem pendukung keputusan Dalam sistem pendukung keputusan terdapat tiga jenis keputusan yaitu : 1. Keputusan terstruktur Keputusan terstruktur adalah keputusan yang dilakukan secara berulang-ulang dan bersifat rutin. Informasi yang dibutuhkan spesifik, terjadwal, sempit, interaktif, real time, internal, dan detail. Prosedur yang dilakukan untuk pengambilan keputusan sangat jelas. Keputusan ini terutama dilakukan pada manajemen tingkat bawah. Contoh : keputusan pemesanan barang dan keputusan penagihan piutang; menentukan kelayakan lembur, mengisi persediaan, dan menawarkan kredit pada pelanggan. 2. Keputusan semiterstruktur Keputusan semiterstruktur adalah keputusan yang mempunyai sifat yakni sebagian keputusan dapat ditangani oleh computer dan yang lain tetap harus dilakukan oleh pengambil keputusan. Informasi yang dibutuhkan folus, spesifik, interaktif, internal, real time, dan terjadwal. Contoh: Pengevaluasian kredit, penjadwalan produksi dan pengendalian sediaan, merancang rencana pemasaran, dan mengembangkan anggaran departemen. 3. Keputusan tidak terstruktur Keputusan tak terstruktur adalah keputusan yang penanganannya rumit karena tidak terjadi berulang-ulang atau tidak selalu terjadi keputusan ini menuntut pengalaman dan berbagai sumber yang bersifat eksternal. Keputusan ini umumnya terjadi pada manajemen tingkat atas. Informasi yang dibutuhkan umum, luas, internal, dan eksternal. Contoh: pengembangan teknologi baru, keputusan untuk bergabung dengan perusahaan lain, perekrutan eksekutif. 6

2.1.2 Komponen Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan terdiri dari empat subsistem utama, yaitu: 1. Subsistem Manajemen Data Pada subsistem manajemen data terdapat basis data yang berisikan data-data yang relevan dengan situasi yang ada dan dikelola menggunakan perangkat lunak yang disebut database management system (DBMS). Biasanya data disimpan dan diakses melalui suatu database web server. Kemampuan yang dibutuhkan dari manajemen basis data dapat disimpulkan sebagai berikut: a. Kemampuan untuk mengkombinasikan berbagai variasi data melalui pengambilan dan ekstraksi data. b. Kemampuan untuk menambahkan sumber data secara cepat dan mudah. c. Kemampuan untuk menggambarkan struktur data logikal sesuai dengan pengertian pemakai. d. Kemampuan menangani data secara personal, sehingga pemakai dapat mencoba berbagai alternatif penanganan data. e. Kemampuan mengelola berbagai variasi data. 2. Subsistem Manajemen Model Salah satu keunggulan SPK adalah kemampuan mengintegrasikan akses data dan model keputusan. Hal ini dapat dilakukan dengan menambahkan model keputusan ke dalam sistem informasi yang menggunakan database sebagai mekanisme integrasi dan dan komunikasi antar model. Kemampuan yang dibutuhkan pada subsistem manajemen model meliputi: 7

a. Kemampuan untuk menciptakan model-model baru secara cepat dan mudah. b. Kemampuan untuk mengakses dan mengintegrasikan model-model keputusan. c. Kemampuan untuk mengelola basis model dengan fungsi manajemen yang analog dan manajemen database. 3. Subsistem Antarmuka Pengguna Fleksibilitas dan kekuatan karakteistik SPK ialah adanya kemampuan berinteraksi antara sistem dan pemakai, yang dinamakan subsistem user interface (antarmuka pengguna). Subsistem ini dapat dibagi menjadi tiga bagian yaitu: a. Bahasa aksi, meliputi apa yang dapat digunakan oleh pemakai dalam berkomunikasi dengan sistem. b. Bahasa tampilan dan presentasi, meliputi apa yang harus diketahui oleh pemakai. c. Basis pengetahuan, meliputi apa yang harus diketahui pemakai agar penggunaan sistem pendukung keputusan bisa efektif. Kemampuan yang harus dimiliki oleh subsistem pendukung keputusan ini meliputi: a. Kemampuan menangani versi dialog, sesuai kondisi pemakai. b. Kemampuan mengakomodasi tindakan pemakai dengan berbagai alat masukan. c. Kemampuan menampilkan data dengan berbagai variasi format dan alat keluaran. 8

d. Kemampuan untuk mendukung dan mengetahui basis pengetahuan pemakai. 4. Subsistem Basis Pengetahuan Subsistem basis pengetahuan adalah subsistem yang sifatnya opsional, namun akan sangat menguntungkan apabila digunakan untuk menunjang tiga subsistem utama. Subsistem ini menggunakan kecerdasan buatan sehingga sistem dapat mengambil tindakan secara otomatis sesuai dengan keinginan pengguna. (Hartini, 2013) 2.1.3 Proses Pengambilan Keputusan Proses pengambilan keputusan dapat dibagi menjadi empat fase, yaitu: a. Fase Intelegensi (intelligence phase) Pengambil keputusan melakukan proses indentifikasi atas semua lingkup masalah yang harus diselesaikan. Pada tahap ini pengambil keputusan harus memahami realitas dan mendefinisikan masalah dengan menguji data yang diperoleh. b. Fase Perancangan (design phase) Melakukan pemodelan problem yang didefinisikan dengan terlebih dahulu menguraikan elemen keputusan, alternative variable keputusan, kriteria evaluasi yang dipilih. Model kemudian divalidasi berdasar kriteria yang ditetapkan untuk melakukan evaluasi terhadap alternative keputusan yang akan dipilih. Penentuan solusi merupakan proses merancang dan mengembangkan alternative keputusan, menentukan sejumlah tindakan yang diambil, serta menetapkan nilai bobot yang diberikan kepada setiap alternative. c. Fase Pemilihan (choice phase) 9

Merupakan tahap pemilihan terhadap solusi yang dihasilkan dari model. Bilamana solusi bisa diterima pada fase terakhir ini, kemudian dilanjutkan dengan implementasi solusi keputusan pada dunia nyata. d. Fase Implementasi (implementation of solution) Pada hakikatnya implementasi suatu solusi yang diusulkan untuk suatu masalah adalah inisiasi terhadap hal baru, atau pengenalan terhadap perubahan. Dan perubahan harus dikelola. Harapan-harapan pengguna harus dikelola sebagai bagian dari manajemen perubahan (Hartini, 2013) 2.1.4 Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan Beberapa Karakteristik yang membedakan Sistem Pendukung Keputusan dengan sistem informasi lainnya yaitu : 1. Sitem Pendukung Keputusan dirancang untuk membantu pengambilan keputusan dalam memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur ataupun tidak terstruktur. 2. Dalam proses pengolahannya, sistem pendukung keputusan mengkombinasikan model-model analisis dengan teknik pemasukan dan konvensional secara fungsi-fungsi pencarian informasi. 3. Sistem Pendukung Keputusan dirancang sedemikian rupa sehingga dapat digunakan atau dioperasikan dengan mudah oleh orang-orang yang tidak memiliki dasar kemampuan pengoprasian computer yang tinggi. Oleh karena itu pendekatan yang digunakan biasanya model interaktif. 4. Sistem Pendukung Keputusan dirancang dengan menekankan pada aspek fleksibilitas serta kemampuan adaptasi yang tinggi. Sehingga mudah disesuaikan dengan berbagai perubahan lingkungan yang terjadi pada kebutuhan pemakai. 10

Dari karakter yang telah disebutkan, maka sistem pensukung keputusan mampu memberikan manfaat bagi penggunanya. Kemampuan yang dimaksud diantaranya adalah : 1. Dapat menangani masalah semi terstruktur dan tidak terstruktur. 2. Dapat membantu pengambilan keputusan pada semua level manajerial. 3. Sistem pendukung keputusan dapat menunjang pengambilan keputusan yang sifatnya kelompok ataupun perorangan. 4. Memiliki kemampuan pemodelan dan analisis pembuatan keputusan 5. Dapat beradaptasi dan bersifat fleksibel terhadap kebutuhan 6. Mudah melakukan interaksi dan digunakan pada pemakai akhir 7. Dapat meningkatkan efektifitas dalam pembuatan keputusan, namun bukan efisiensi 8. Sistem Pendukung Keputusan mudah melakukan pengaksesan berbagai sumber dan format data. 9. Dapat diimplementasi sebagai aplikasi yang berdiri sendiri ataupun terdistribusi 10. Model secara umum digunakan untuk menganalisis situasi pengambilan keputusan 11. Pengambil keputusan memiliki kendali penuh pada proses pengambilan keputusan dalam memecahkan masalah 11

2.2 Metode Simple Additive Weightinging (SAW) Metode Simple Additive Weightinging (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari proses kridensial pada setiap alternative pada semua atribut (Fishburn, 1967) (MacCrimmon, 1968). Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua parameter 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 aternatif optimal dari sejumlah alternative dengan kriteria tertentu. Metode SAW ini mengharuskan pembuat keputusan menemukan bobot bagi setiap atribut. Skor total untuk alternative diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara rating (yang dapat dibandingkan lintas atribut) dan bobot tiap parameter, rating tiap parameter haruslah bebas dimensi dalam arti telah melewati proses normalisasi matriks sebelumnya. Formula untuk melakukan normalisasi adalah : X ij Max X ij i Jika j adalah atribut keuntungan (benefit) r ij = { Min X ij i X ij Jika j adalah atribut biaya (cost) 12

Dimana : 1. rij : rating kinerja ternormalisasi 2. Maxij : nilai maksimum dari setiap baris dan kolom 3. Minij : nilai minimum dari setiap baris dan kolom 4. 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 Nilai preferensi untuk setiap alternative (Vi) diberikan sebagai: n V i = W j r ij j=1 Dimana : Vi = Nilai akhir dari alternatif Wj = Bobot yang telah ditentukan rij = Normalisasi matrik Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif (Ai) lebih terpilih. 13