SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN BANK SEBAGAI TEMPAI MENABUNG DI
KOTA MALANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING
TECHNIQUE (SMART)
Dari banyak pilihan, diperlukan
kesepakatan bahwa pilihan yang satu akan menjadi lebih baik dalam jangka
tertentu. Penentuan bank sebagai tempat
menabung di kota malang dipengaruhi oleh banyak faktor, diantaranya adalah
lokasi, ketersediaan Automatic teller machine (ATM), jam kerja, layanan
pelanggan dan perbankan online.
Dengan menggunakan metode pembobotan
atau simple multi Attribute rating
technique (SMART), sebagai salah satu system pendukung keputusan,
kriteria–kriteria yang menjadi pengaruh faktor penentu tersebut dianalisa sehingga
ditemukan hasil yang sesuai dengan prioritas kebutuhan konsumen.
Index Terms — Bank, tempat
menabung, system pendukung keputusan, faktor prioritas, metode pembobotan.
I.
Pendahuluan
Sebagai Negara yang sedang
berkembang, Indonesia banyak mengalami pasang surut dunia kerja. Salah
satu kegiatan yang saat ini sedang
mengalami peningkatan adalah dunia perbankan. Lebih kompetitifnya dunia
perbankan di Indonesia karena deregulasi peraturan membuat bank memiliki
fleksibilitas pada layanan yang mereka tawarkan, lokasi tempat mereka
beroperasi, dan tarif yang mereka bayar untuk simpanan deposan.
Dari pandangan konsumen atau
nasabah, hal tersebut tentu sangat berpengaruh terhadap pengambilan keputusan
dalam pemilihan bank sebagai tempat untuk menabung yang sesuai dengan keinginan
dan kebutuhan. Hal ini juga terjadi di kota malang. Sebagai salah satu kota
besar di jawa timur, kota malang telah menjadi sentra bisnis para perbankan
lokal maupun internasional. Masyarakat malang sendiri harus benar-benar
selektif dalam penentukan bank karena semakin banyaknya pilihan. Banyak faktor yang mempengaruhi pemilihan
bank sebagai tempat untuk menabung, diantaranya adalah lokasi, ketersediaan Automatic
teller machine (ATM), jam kerja, layanan pelanggan dan perbankan online.
Dari kesekian faktor tersebut diperlukan system pendukung keputusan yang tepat
untuk pemilihan bank karena setiap konsumen tentunya memiliki skala prioritas
masing-masing.
II.
lANDASAN
TEORI
A. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan suatu penerapan
sistem informasi yang ditujukan untuk membantu pimpinan dalam proses
pengambilan keputusan. Sistem pendukung keputusan menggabungkan kemampuan
komputer dalam pelayanan interaktif dengan pengolahan atau pemanipulasi data
yang memanfaatkan model atau aturan penyelesaian yang tidak terstruktur
(Turban, 2005:19).
Dapat disimpulkan bahwa, Sistem Pendukung Keputusan
adalah sebuah sistem yang mendukung kerja seorang manager maupun sekelompok
manager dalam memecahkan masalah semi-terstruktur dengan cara memberikan
informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu.
B. Simple
Multy Attribute Rating (SMART) Technique
Pada hakekatnya Simple Multy Attribute Rating (SMART)
merupakan suatu model pengambil keputusan yang komprehensif dengan
memperhitungkan hal-hal yang bersifat kualitatif dan kuantitatif. Dalam model
pengambilan keputusan dengan SMART pada dasarnya berusaha menutupi setiap
kekurangan dari model-model tanpa komputerisasi sebelumnya. SMART juga
memungkinkan ke struktur suatu sistem dan lingkungan kedalam komponen saling
berinteraksi dan kemudian menyatukan mereka dengan mengukur dan mengatur dampak
dari komponen kesalahan sistem.
Peralatan utama dari model ini adalah sebuah hirarki
fungsional dengan input utamanya adalah persepsi manusia. Jadi pada dasarnya
tidak ada perbedaan yang mencolok pada model SMART dengan model lainnya sama
sama terletak pada jenis inputnya, hanya saja terdapat persentase dari setiap
pembobotan langsung yang ditentukan oleh hasil analisa permasalahan.
C. Metode Pembobotan Simple Multy Attribute Rating (SMART)
Merupakan metode pendukung keputusan yang paling
sederhana. Dalam metode ini dilihat beberapa parameter yang menjadi penentu
keputusan tersebut. Parameter tersebut mempunyai range nilai dan bobot yang
berbeda-beda. Nilai tersebut nantinya akan menjadi penentu keputusan yang
diambil.
III.
PEMBAHASAN
3.1. Model
dan Bobot Penilaian Sistem
Pendukung
Keputusan
Model
sistem pendukung keputusan pemilihan bank sebagai tempat menabung
dibuat dalam 4 jenis model yaitu model
lokasi,
model ketersediaan Automatic teller machine (ATM), model jam kerja, model
layanan pelanggan dan model perbankan online. Dimana masing-masing
model tersebut memiliki beberapa elemen yang akan
menentukan hasil akhir sistem pendukung keputusan yang akan digunakan oleh para
nasabah dalam menentukan suatu keputusan. Setiap elemen bobot penilaian yang
berbeda-beda tergantung dari hasil jenis model.
Batasan
penilaian dimulai dari 10 sebagai range terendah sampai dengan 100
sebagai range tertinggi, sehingga pada akhirnya kelayakan pemilihan bank
diukur dengan nilai sebagai 80-100 untuk kategori
diterima oleh pengguna untuk menabung, 60-79
untuk kategori dipertimbangkan apakah ya
atau tidak, 0-59 untuk kategori ditolak artinya tidak layak untuk tempat
menabung bagi nasabah yang bersangkutan.
Penentuan
bobot penilaian telah dilakukan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan dengan bersumber pada hasil penelitian, namun
hal ini untuk seterusnya bias diadakan perubahan-perubahan searah dengan
tuntutan kebutuhan. Bahwa sistem pada proses penilaiannya mengacu kepada
pemenuhan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan serta mengacu pada beberapa
kasus yang telah terjadi, sehingga benar-benar mempunyai tolak ukur yang baik.
3.2. Perancangan Basis Model
Dalam
mendukung proses pengambilan keputusan, digunakan model pembobotan yang
dibangun untuk menentukan prioritas pemilihan bank dalam menghasilkan keluaran
sistem secara keseluruhan dengan melakukan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Input nilai kriteria masing-masing model.
b.Input bobot masing-masing kriteria.
c.Hitung
normalisasi dari bobot.
Rancangan model untuk mengevaluasi pemilihan bank
adalah sebagai berikut:
1.
Kriteria
lokasi
Model
lokasi dimaksudkan untuk menentukan kenyamanan serta kemudahan penjangkauan
bank yang akan digunakan sebagai tempat menabung oleh nasabah serta berapa
besar nilai dari masing-masing point tersebut. Dengan pemberian nilai mulai
dari terkecil 10 sampai terbesar 100.
Tabel 1. Kriteria lokasi
No
|
Kriteria Lokasi
|
Nilai
|
Bobot
|
1.
|
Dekat tempat tinggal
|
100
|
80 %
|
2.
|
Dekat tempat bekerja / study
|
80
|
|
3.
|
Dekat Sarana Umun
|
60
|
|
4.
|
Di Pusat Kota
|
40
|
|
5.
|
Dekat pusat perbelanjaan
|
20
|
|
6.
|
Dekat tempat hiburan
|
10
|
Nilai lokasi adalah:
2.
Kriteria
ketersediaan ATM
Model
ketersediaan ATM dimaksudkan untuk memberikan kemudahan kepada nasabah dalam
melakukan transaksi tanpa harus datang ke kantor pusat bank tersebut serta
berapa besar nilai dari masing-masing point tersebut. Dengan pemberian nilai
mulai dari terkecil 10 sampai terbesar 100.
Tabel 2. Kriteria ketersediaaan
ATM
No
|
Kriteria Lokasi
|
Nilai
|
Bobot
|
1.
|
Dekat tempat tinggal
|
100
|
70 %
|
2.
|
Berada di dekat tempat customer
bekerja / study
|
90
|
|
3.
|
Berada dijalur yang dilalui
saat kegiatan
|
80
|
|
4.
|
Dekat Sarana Umun
|
70
|
|
5.
|
Di Pusat Kota
|
60
|
|
6.
|
Dekat pusat perbelanjaan
|
40
|
|
7.
|
Dekat tempat hiburan
|
20
|
Nilai ketersediaan ATM adalah:
3.
Kriteria
Jam Kerja
Model
jam kerja dimaksudkan untuk memberikan kemudahan kepada nasabah dalam melakukan
transaksi tanpa kwatir jam kerja bank telah usai serta berapa besar nilai dari
masing-masing point tersebut. Dengan pemberian nilai mulai dari terkecil 10
sampai terbesar 100.
Tabel 3. Kriteria Jam Kerja Bank
No
|
Kriteria Lokasi
|
Nilai
|
Bobot
|
1.
|
Tidak bertabrakan dengan jam
kerja nasabah
|
100
|
50 %
|
2.
|
Melayai nasabah di hari libur
|
80
|
|
3.
|
Waktu operasional bank lebih
lama
|
60
|
|
4.
|
Melayani nasabah diluar jam
operasional
|
40
|
Nilai jam kerja adalah:
4.
model
layanan pelanggan
Model
layanan pelanggan dimaksudkan untuk memberikan bagaimana model layanan yang
diberikan kepada nasabah bank tersebut serta berapa besar nilai dari
masing-masing point tersebut. Dengan pemberian nilai mulai dari terkecil 10
sampai terbesar 100.
Tabel 4. Kriteria model layanan
pelanggan
No
|
Kriteria Lokasi
|
Nilai
|
Bobot
|
1.
|
Pertugas dapat memprediksi
keinginan nasabah
|
100
|
40 %
|
2.
|
Personalisasi interaksi dengan
pelanggan
|
80
|
|
3.
|
Mempertahankan pelanggan yang
berharga
|
60
|
|
4.
|
Mempu memberi solusi
|
40
|
|
5.
|
Dekat dengan nasabah
|
20
|
Nilai model layanan adalah:
5.
Kriteria
model perbankan on-line
Model perbankan
online dimaksudkan untuk memberikan bagaimana model perbankan online yang
diberikan kepada nasabah bank tersebut serta berapa besar nilai dari
masing-masing point tersebut. Dengan pemberian nilai mulai dari terkecil 10
sampai terbesar 100.
Tabel 5. Kriteria model perbankan
online
No
|
Kriteria Lokasi
|
Nilai
|
Bobot
|
1.
|
Mobile banking dan Layanan
internet lain
|
100
|
30 %
|
2.
|
Hanya memiliki mobile banking
|
80
|
|
3.
|
Hanya memiliki layanan internet
|
60
|
|
4.
|
Mobile banking sulit diakses
|
40
|
|
5.
|
Layanan perbankan online tidak
update
|
20
|
|
6.
|
Tidak memiliki perbankan online
|
10
|
Nilai model perbankan online adalah:
Proses perhitungan keseluruhan model berdasarkan
rumus dari pembobotan yang di jelaskan di depan adalah sebagai berikut
- Nilai akhir adalah:
Berdasarkan nilai akhir yang didapat
yaitu 32,37 dimana rentan nilai tersebut berada antara 0-59 yang artinya
bank tersebut tidak dipilih atau tidak
layak dijadikan tempat untuk menabung bagi nasabah yang bersangkutan.
