MODELING CARGO DALAM PEMILIHAN AIRLINE
on
Jurnal Ilmiah
ILMU KOMPUTER
Universitas Udayana
Vol. XI, No. 1, April 2018 ISSN 1979 - 5661
MODELING CARGO DALAM PEMILIHAN AIRLINE
Ni Made Kariati1, Putu Adi Suprapto2, Lily Marheni3
-
1,3 Jurusan Administrasi Niaga
2jurusan Akuntansi Politeknik Negeri Bali
ABSTRAK
Mengeliatnya bisnis E-Commerce, memberikan harapan besar pada pertumubuhan bisnis cargo di Indonesia. Bisnis cargo merupakan salah satu penyokong sarana prasarana pariwisata di Bali. Perdagangan awalnya hanya dilakukan di satu negara, tetapi selama bertahun-tahun perdagangan telah berkembang tersebut dan dilakukan antar negara. Hal ini karena setiap negara memiliki iklim yang berbeda, sumber daya alam, karakteristik, geografis demografis struktur,, ekonomi, dan struktur sosial. Barang Efek dari satu tempat ke tempat lain akan membutuhkan armada transportasi, baik udara, darat, atau laut. Saat sekarang hari, eksportir dan importir lebih cenderung menggunakan angkutan udara karena kelebihannya apakah itu efisien dalam waktu tetapi juga mampu menjangkau semua kota di dunia. Pertumbuhan yang cepat, bisnis ekspor-impor memicu pertumbuhan perusahaan logistik lokal, salah satunya adalah PT Fajar Insan Nusantara Logistics Bali (FIN Logistics Bali)., FIN Logistics Bali adalah perusahaan jasa pengiriman untuk pengiriman layanan domestik dan internasional barang darat, laut, dan udara. Namun proses memilih penerbangan oleh pelanggan di perusahaan masih dilakukan secara intuisi dan berorientasi pada harga murah.. Dalam penelitian ini dilakukan modeling kasus pemilihan iarline dengan mempertimbangkan kepentingan, harga, keselamatan, kecepatan. Hasil akhir dari model perhitungan untuk setiap alternatif akan peringkat semua alternatif berdasarkan skor tertinggi, yang akan digunakan sebagai pertimbangan atau rekomendasi kepada pelanggan dalam memilih maskapai, tapi keputusan tetap di tangan pelanggan.
Kata kunci : Cargo, DSS, Airline, Alternatif, Kreteria, Keputusan
ABSTRACT
In the beginning trading is only done in one country, but over years trading has develoved and is done between countries. It is because each country has different climate, natural resources, characteristics, geographic, demographic, economic structure and social structure. Goods Exchange from one place to another would require a fleet of transportation, whether by air, land, or sea. Currently now a days, exporters and importers are more likely to use air transportion because of its advantages whether it is efficient in time but also able to reach all cities in the world. Rapid growth, of import-export business triggers the growth of the local logistics companies, one of which is PT Fajar Insan Nusantara Logistics Bali, it is a delivery service company for domestic and international service delivery of goods by land, sea, and air. However the process of selecting the airlines by the customer in the company is still based on their instincts and low prices. The final result of the calculation models for each alternative will rank all the alternatives based on the highest score, which will be used as consideration or
recommendation to customers in the selecting of airlines, but the decision remains in the hands of the customer, because research on the subject DSS (Decision Support System) only up to the recommendation.
Keywords: Cargo, DSS, Airline, Alternatif, Creteria, Decision
Mengeliatnya bisnis E-Commerce, memberikan harapan besar pada pertumubuhan bisnis cargo di Indonesia. Bisnis cargo merupakan salah satu penyokong sarana prasarana pariwisata di Bali. Hubungan perdagangan pada awalnya hanya terbatas pada satu wilayah negara yang tertentu, tetapi dengan semakin berkembangnya arus perdagangan maka hubungan dagang tersebut tidak hanya dilakukan antar pengusaha dalam satu wilayah negara saja, tetapi juga dengan para pedagang dari negara lain, tidak terkecuali Indonesia. Mekanisme pertukaran barang dan jasa dilakukan dalam transakasi perdagangan internasional yang lebih dikenal dengan istilah ekspor impor. Proses ekspor pada umumnya adalah tindakan untuk mengeluarkan barang atau komoditas dari dalam negeri untuk memasukannya ke negara lain. Impor adalah proses transportasi barang atau komoditas dari suatu negara ke negara lain secara legal, umumnya dalam proses perdagangan, dan pada hakikatnya adalah suatu transaksi sederhana yang tidak lebih dari membeli dan menjual barang antara pengusaha-pengusaha yang bertempat tinggal atau berdomisili dinegara-negara yang berbeda.
Usaha untuk membantu dan mempermudah customer memilih airlines sesuai kebutuhan customer tentang pemilihan airlines menjadi permasalahan yang serius untuk ke depan, maka diperlukan suatu sistem yang dapat mengolah data untuk mendukung keputusan dalam pemilihan airlines yang tepat. Mengingat banyaknya customer yang belum mengetahui informasi dan cara memilih
airlines dan sering kali customer memilih airlines hanya dengan insting atau mengikuti saja arah di cargo, sedangkan dalam suatu permainan bisnis pengambilan sebuah keputusan harus didasari atas data dan informasi,untuk mendapatkan keuntungan maximal. Kecenderungan menggunakan
transfortasi udara karena jasa angkutan udara walaupun porsinya tidak sebesar jasa angkutan laut, namun kehadirannya sangat dibutuhkan para pelaku perdagangan.
Kelebihan utama jasa angkutan udara
dibanding jasa angkutan lainnya adalah dalam hal efisiensi waktu. Garuda Indonesia optimis bisnis kargo perusahaan akan tumbuh tahun depan sejalan dengan pertumbuhan e-commerce. Perusahaan pelat merah ini menargetkan pendapatan bisnis cargo bisa mencapai US$ 300 juta di 2017, naik dari perkiraan US$ 220 juta sepanjang tahun ini, dikutip dari laman https://industri.kontan.co.id/news/prospek-bisnis-kargo-masih-cerah-di-2017.
Berdasarkan latar belakang tersebut maka penelitian ini difokuskan terhadap bagaimana merancang Model Decision support system untuk menentukan airlines yang akan digunakan sesuai prioritas kebutuhan customer dan merumuskan model tersebut kedalam suatu pernyataan. Permasalahan ini mencakup penentuan kriteria dan alternatif yang terlibat dalam suatu pemilihan airlines oleh customer.
-
2. MATERI DAN METODE
Materi
a) Lokasi Penelitian
Penelitian ini berlokasi di PT Fajar Insan Nusantara (FIN Logistic) yang
berada di Jl. Bypass Ngurah Rai No.
-
11 Kuta Denpasar, Bali – Indonesia.
-
b) Obyek penelitian
Obyek penelitian untuk skripsi ini adalah sistem pendukung keputusan untuk penentuan airlines di FIN Logistic Bali.
c.1. Kriteria
c.2. Modeling Profil Matching d) Tahapan pengumpulan data
Pengumpulan data dilakukan dnegan teknik, Studi Literatur penulis melakukan kegiatan pengumpulan data dengan membaca buku pedoman tentang perusahaan serta mencari informasi melalui internet dan membaca profil perusahaan yang berkaitan dengan perusahaan. Pengamatan
(Observasi),penulis melakukan pengamtan (observasi) ke perusahaan logistik untuk mengumpulkan data dan informasi mengenai persyaratan pengiriman, daftar airlines, daftar harga dll.
Metode
a. Metode Pengembangan Sistem
Metode merupakan cara atau jalan yang ditempuh untuk mencapai tujuan.
Metode dalam pengembangan sistem modelling pemilihan airline ini mengunakan SDLC (system development life cycle). Metode ini yang akan digunakan pada perancangan system pendukung keputusan yaitu menerapkan siklus hidup
pengembangan system. Metode SDLC menggunakan pendekatan sistem yang disebut pendekatan air terjun (waterfall approach), yang menggunakan beberapa tahapan dalam pengembangan sistem yaitu model yang bersifat sistematis dan berurut menurun.
Pada tahap ini data yang diperoleh akan diolah dengan menggunakan rumusan profil matching.
Langkah-langkah Penyelesaian
dengan Profil Matching :
-
1. Perhitungan Pemetaan GAP
-
2. Menentukan Bobot
-
3. Perhitungan dan
pengelompokkan Core dan Secondary Faktor
-
4. Perhitungan Nilai Total
-
5. Perhitungan Penentuan Hasil Akhir atau Ranking
Tabel 1. Bobot Gap
|
Selisih |
Bobot Nilai |
Keterangan |
|
0 |
5 |
Tidak ada selisih (kompetensi objek sesuai dg yg dibutuhkan) |
|
1 |
4,5 |
Kompetensi objek kelebihan 1 tingkat |
|
-1 |
4 |
Kompetensi objek kekurangan 1 tingkat |
|
2 |
3,5 |
Kompetensi objek kelebihan 2 tingkat |
|
-2 |
3 |
Kompetensi objek kekurangan 2 tingkat |
|
3 |
2,5 |
Kompetensi objek kelebihan 3 tingkat |
|
-3 |
2 |
Kompetensi objek kekurangan 3 tingkat |
|
4 |
1,5 |
Kompetensi objek kelebihan 4 tingkat |
|
-4 |
1 |
Kompetensi objek kekurangan 4 tingkat |
-
3. HASIL dan informasi, pengolahan data sampai
dengan perancangan model modelling suatu Kegiatan yang dilakukan dalam sistem yang dapat mengolah data untuk
penelitian ini meliputi pengumpulan data mendukung pengambilan keputusan dalam
pemilihan airlines yang tepat. Kurun waktu yang sudah berjalan customer memilih airlines dalam kegiatan ekpor impor secara manual atau konvensional, customer harus datang langsung pada perusahaan untuk memperoleh informasi tentang airlinesairlines yang bermitra dengan perusahaan tersebut, hal ini tentu tidak efisien karena memerlukan waktu ekstra dalam memperoleh informasi dan memilih airlines, selain itu tidak adanya prosedur yang tetap sehingga seringkali costumer dalam pemilihan airlines hanya berdasarkan insting dan harga airlines yang murah, untuk itu diperlukan sebuah pemodelan sistem yang dapat membantu customer dalam memilih airlines. Sistem ini, dirancang untuk membantu dan memudahkan customer dalam memilih airlines yang dapat dijadikan bahan pertimbangan agar sesuai dengan kebutuhan customer dan sesuai dengan persyaratan pengiriman.
Proses selanjutnya, penulis melaksanakan observasi atau pengamatan, pada proses pengamatan penulis mendatangi langsung PT. Fajar Insan Nusantara (FIN) Logistik untuk mencari informasi tentang persyaratan pengiriman barang, daftar harga airlines, serta dokumen untuk pengiriman barang, berikutnya penulis melanjutkan pencarian data melalui studi lapangan, pada proses studi lapangan penulis menemukan beberapa informasi yang dapat dijadikan
pertimbangan diluar dari persyaratan pengiriman misalnya ada beberapa airlines yang sering mengalami keterlambatan (delay) yang dapat merugikan customer, terdapat beberapa jenis airlines yang dalam proses pengiriman memerlukan data yang relatif rumit sehingga memerlukan waktu ekstra dalam mempersiapkan kelengkapan dokumen.
Pada tahap selanjutnya data yang diperoleh akan diolah dengan menggunakan rumusan profil matching. Sebelum data tersebut diolah menggunakan rumusan profil matching, tahapan yang dilakukan terlebih dahulu adalah menentukan atau mengklasifikasikan data tersebut meliputi kriteria, sub kriteria, serta alternatif-alternatif pilihan. Metode profile matching atau pencocokan profil adalah metode yang sering sebagai mekanisme dalam pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor yang ideal yang harus dipenuhi oleh subyek yang diteliti, bukannya tingkat minimal yang harus dipenuhi atau dilewati (Kusrini, 2007). Dalam proses Metode Profile matching secara garis besar merupakan proses membandingkan antara nilai data aktual dari suatu profil yang akan dinilai dengan nilai profil yang diharapkan, sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya (disebut juga gap)
Tabel 2. Keterangan Sub Aspek Kriteria
|
Kriteria |
Keterangan Sub Kriteria |
|
Aspek Harga |
Biaya Kecepatan Citra Volume |
|
Aspek Waktu |
Ketepatan Pengiriman Kecepatan Packaging Proses penyiapan pengiriman Proses bongkar muatan |
|
Aspek Kenyamanan |
Kepengurusan dokumen Keramahan pelayanan Kecepatan pelayanan |
|
Aspek Keamanan |
Keutuhan barang Asuransi (kehilangan, kerusakan, tertukar) Keadaan fisik barang |
Proses pengolahan data akan dilakukan dengan memberikan penilaian di
masing - masing sub kriteria sebagai berikut :
Tabel 3. Alternatif Pesawat (Airlines)
|
CODE |
AIRLINES |
|
C1 |
Korean Airlines |
|
C2 |
Garuda Indonesia |
|
C3 |
Emirates Airlines |
|
C4 |
Thai Airlines |
|
C5 |
Cathay Airlines |
Kerangka Penelitian
Gambar 1. Rancangan Penelitian
Dalam kasus ini penulis menggunakan perhitungan pemetaan gap indicator, yang dimaksud dengan gap di sini adalah selisih atau beda antara profil airlines
sempurna dengan profil airlines dapat ditunjukkan pada rumus di bawah ini:
Gap = Profil airlines - profil
airlines sempurna
Tabel 4. Perhitungan Gap Untuk Aspek Harga
|
No |
Id_Pesawat |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 | |
|
1 |
C1 |
3 |
4 |
5 |
4 |
4 | |
|
2 |
C2 |
3 |
3 |
3 |
2 |
3 | |
|
3 |
C3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 | |
|
4 |
C4 |
3 |
2 |
4 |
3 |
3 | |
|
5 |
C5 |
3 |
3 |
4 |
3 |
4 | |
|
Profil Airlines Sempurna |
4 |
4 |
4 |
4 |
3 | ||
|
1 |
C1 |
-1 |
0 |
1 |
0 |
1 |
Gap |
|
2 |
C2 |
-1 |
-1 |
-1 |
-2 |
0 | |
|
3 |
C3 |
-1 |
-1 |
-1 |
-1 |
0 | |
|
4 |
C4 |
-1 |
-2 |
0 |
-1 |
0 | |
|
5 |
C5 |
-1 |
-1 |
0 |
-1 |
1 | |
Keterangan : 1= Biaya, 2= Kecepatan, 3= Citra,4=Volume,5= Jarak
Terlihat pada Tabel 4 bahwa profil airlines sempurna untuk setiap faktor penilaian yang tertera dalam table tersebut adalah sebagai berikut : (1) = 4, (2) = 4, (3) = 4, (4) = 4, (5) = 3
Sebagai contoh, diambil airlines dengan code C1 dimana profilnya adalah (1) = 3, (2) = 4, (3) = 5, (4) = 4, (5) = 4
Dengan demikian, hasil gap yang terjadi untuk setiap subaspeknya adalah (1) = -1, (2) = 0, (3) = 1, (4) = 0, (5) = 1
Tabel 5. Perhitungan Gap Untuk Aspek Waktu
|
No |
Id_Pesawat |
1 |
2 |
3 |
4 | |
|
1 |
C1 |
5 |
4 |
4 |
4 | |
|
2 |
C2 |
4 |
3 |
3 |
3 | |
|
3 |
C3 |
3 |
3 |
2 |
3 | |
|
4 |
C4 |
3 |
3 |
3 |
3 | |
|
5 |
C5 |
4 |
3 |
4 |
4 | |
|
Profil Airlines Sempurna |
4 |
4 |
4 |
3 | ||
|
1 |
C1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
Gap |
|
2 |
C2 |
0 |
-1 |
-1 |
0 | |
|
3 |
C3 |
-1 |
-1 |
-2 |
0 | |
|
4 |
C4 |
-1 |
-1 |
-1 |
0 | |
|
5 |
C5 |
0 |
-1 |
0 |
1 | |
Keterangan 1: Ketepatan pengiriman, 2: Kecepatan packaging, 3: Proses penyiapan pengiriman,4: Proses bongkar muatan
Tabel 6. Perhitungan Gap Untuk Aspek Kenyaman
|
No |
Id_Pesawat |
1 |
2 |
3 | |
|
1 |
C1 |
5 |
5 |
5 | |
|
2 |
C2 |
4 |
4 |
4 | |
|
3 |
C3 |
2 |
3 |
3 | |
|
4 |
C4 |
4 |
4 |
4 | |
|
5 |
C5 |
4 |
4 |
4 | |
|
Profil Airlines Sempurna |
4 |
3 |
3 | ||
|
1 |
C1 |
2 |
2 |
2 |
Gap |
|
2 |
C2 |
0 |
1 |
1 | |
|
3 |
C3 |
-2 |
0 |
0 | |
|
4 |
C4 |
0 |
1 |
1 | |
|
5 |
C5 |
0 |
1 |
1 | |
Keterangan :1: Kepengurusan dokumen, 2: Keramahan pelayanan, 3: Kecepatan pelayanan
Tabel 7. Perhitungan Gap Untuk Aspek Keamanan
|
No |
Id_Pesawat |
1 |
2 |
3 | |
|
1 |
C1 |
5 |
5 |
5 | |
|
2 |
C2 |
4 |
4 |
4 | |
|
3 |
C3 |
4 |
4 |
4 | |
|
4 |
C4 |
5 |
4 |
3 | |
|
5 |
C5 |
5 |
4 |
5 | |
|
Profil Airlines Sempurna |
4 |
3 |
4 | ||
|
1 |
C1 |
1 |
2 |
1 |
Gap |
|
2 |
C2 |
0 |
0 |
0 | |
|
3 |
C3 |
0 |
1 |
0 | |
|
4 |
C4 |
1 |
1 |
-1 | |
|
5 |
C5 |
1 |
1 |
1 | |
Keterangan : 1: Keutuhan barang, 2: Asuransi (kehilangan, kerusakan, tertukar),3: Keadaan fisik barang
Menentukan Bobot
Setelah diperoleh Gap pada masing-masing airlines, setiap airlines diberi bobot nilai sesuai ketentuan pada Tabel Bobot
Nilai Gap, mengacu pada tabel 3 bobot gap, maka diperoleh bobot Gap masing-masing kreteria sebagai berikut
Tabel 8. Hasil Pemetaan Gap Dan Hasil Bobot Nilai Gap Aspek Harga
|
No |
Sub Aspek |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Keterangan |
|
1 |
C1 |
-1 |
0 |
1 |
0 |
1 |
Nilai Gap |
|
C1 |
4 |
5 |
4,5 |
5 |
4,5 |
Hasil Bobot Nilai |
|
No |
Sub Aspek |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Keterangan |
|
2 |
C2 |
-1 |
-1 |
-1 |
-2 |
0 |
Nilai Gap |
|
C2 |
4 |
4 |
4 |
3 |
5 |
Hasil Bobot Nilai |
|
No |
Sub Aspek |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Keterangan |
|
3 |
C3 |
-1 |
-1 |
-1 |
-1 |
0 |
Nilai Gap |
|
C3 |
4 |
4 |
4 |
4 |
5 |
Hasil Bobot Nilai |
|
No |
Sub Aspek |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Keterangan |
|
4 |
C4 |
-1 |
-2 |
0 |
-1 |
0 |
Nilai Gap |
|
C4 |
4 |
3 |
5 |
4 |
5 |
Hasil Bobot Nilai |
|
No |
Sub Aspek |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Keterangan |
|
5 |
C5 |
-1 |
-1 |
0 |
-1 |
1 |
Nilai Gap |
|
C5 |
4 |
4 |
5 |
4 |
4,5 |
Hasil Bobot Nilai |
Dengan langkah-langkah yang sama akan dilakukan pada kreteria, waktu,kenyamanan, Keamanan
Perhitungan dan pengelompokkan Core dan Secondary Faktor
Setelah menentukan bobot nilai gap untuk ketiga aspek, yaitu aspek harga, waktu, kenyamanan, dan keamanan dengan cara yang sama, setiap aspek dikelompokkan menjadi 2 kelompok yaitu: “Core Faktor “ dan “Secondary Faktor “. Perhitungan
core faktor dan secondary faktor untuk semua aspek dilakukan dengan terlebih dahulu menentukan subaspek mana yang menjadi core faktordan secondary faktor, misalnya core faktor dari aspek harga adalah sub aspek 1, 2, 4, dan 5, dan sub aspek sisanya akan menjadi secondary faktor.
Kemudian nilai core faktor dan secondary faktor tersebut dijumlahkan
Perhitungan CORE FAKTOR :
NCF =
∑NC(h,w,ny, a)
∑IC
Keterangan :
NCF : Nilai rata-rata core faktor
NC (h,w,ny,a) : Jumlah total nilai core faktor ( harga, waktu, kenyamanan, keamanan )
IC : Jumlah item core faktor
Perhitungan SECONDARY FAKTOR :
= NFS =
∑NS(h,w,ny,a) ∑∕S
Keterangan :
NCF : Nilai rata-rata secondary
faktor
NC ( h,w,ny,a) : Jumlah nilai total
secondary faktor ( harga, waktu, kenyamanan, keamanan )
IS : Jumlah item secondary faktor
-
1. Aspek Harga
NCF = 4 + 5 + 5 + 4,5 = 4,62
4
NSF = 4,5
Tabel 9 Pengelompokan Bobot Nilai Gap Aspek Harga
|
No |
Sub Aspek |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Core Faktor |
Secondary Faktor |
|
1 |
C1 |
4 |
5 |
4.5 |
5 |
4.5 |
4.62 |
4.5 |
Perhitungan core faktor dan secondary faktor pada tabel 9 dilakukan terlebih dahulu dengan menentukan subaspek mana yang menjadi core faktor.Sebagai contoh airlines dengan code C1 yang menjadi core faktor adalah subaspek 1, 2, 4, 5 dan secondary faktor adalah sub aspek 3. Dengan demikian nilai core faktor airlines dengan code C1 adalah 4, 5, 5, 4.5, keempat sub aspek tersebut akan dijumlah dan di bagi 4 (sesuai jumlah sub aspek yang menjadi core faktor), maka hasil yang diperoleh adalah 4,62. Sedangkan yang menjadi secondary faktor adalah subaspek 3
dengan nilai 4,5. Langkah yang dilakukan untuk memperoleh nilai core faktor dan secondary faktor untuk kreteria waktu,kenyamanan, Keamanan.
Perhitungan Nilai Total
Dari perhitungan setiap aspek yang diatas, berikutnya dihitung nilai total berdasarkan presentase dari core faktor dansecondary faktor. Perhitungan aspek harga, aspek waktu, aspek kenyamanan dan aspek keamanan dengan nilai 60% dan 40% seperti berikut ini:
(x)%.NCF(h,w,ny,a) + (x)%.NSF(h,w,ny,a) = N(h,w,ny,a)
Keterangan :
NCF(h,w,ny,a) : Nilai rata-rata core faktor (harga, waktu, kenyamanan, keamanan )
NSF(h,w,ny,a) : Nilai rata-rata secondary faktor ( harga, waktu, kenyamanan, keamanan )
N(h,w,ny,a) : Nilai total dari aspek
(harga, waktu, kenyamanan, keamanan )
(x)% : Nilai persen yang
diinputkan ( harga, waktu, kenyamanan, keamanan )
Perhitungan Nilai Total untuk Aspek harga Nh = (60% x 4,62) + (40% x 4,5) = 4,57
Tabel 10. Nilai Total Aspek Harga
|
No |
Sub Aspek |
Core Faktor |
Secondary Faktor |
Nh |
|
1 |
C1 |
4,62 |
4,5 |
4,57 |
Dilihat dari perhitungan diatas nilai total aspek harga untuk airlines dengan code C1 yaitu nilai core faktor dikalikan 60% dan
nilai dari secondary faktor dikalikan 40% maka diperoleh hasil nilai total sebesar 4,57. Nh = (60% x 4) + (40% x 4) = 4. Dengan
cara yang sama akan dihitung sub kreteria C2,C3,C4 dan C5. Dan proses yang sama juga dilakukan untuk melakukan perhitungan pada kreteria Waktu, Kenyamanan dan Keamanan
Perhitungan Penentuan Ranking
Hasil akhir dari proses profile matching adalah ranking dari alternatif yang diajukan. Penentuan ranking mengacu pada hasil akhir perhitungan tertentu.
Ranking = (x)%.Ni + (x)%. Ns + (x)%. Np + (x)%. Nw
|
Keterangan : |
Hasil akhir = (30% x 4,57) + (30% x 4,75) |
|
Nh : Nilai Harga Nw : Nilai Waktu Nny : Nilai Kenyamanan Na : Nilai Keamanan (x)% : Nilai Persen yang diinputkan |
+ (15% x 3,5) + (25% x 4,1) = 1,37 + 1,42 + 0,52 + 1,02 = 4,33 |
Tabel 11. Hasil Nilai Perangkingan Dari Masing-masing Alternatif
|
Ranking |
Id / Nama Pesawat |
Hasil Akhir |
|
I |
C2 ( Garuda Indonesia ) |
4,76 |
|
II |
C5 ( Cathay Pasific ) |
4,47 |
|
III |
C3 ( Emirates Airlines ) |
4,4 |
|
IV |
C4 ( Thai Airlines ) |
4,34 |
|
V |
C1 ( Korean Airlines ) |
4,33 |
Dari data tabel 11, setiap alternatif dalam hal ini masing-masing airlines seperti pada dapat ditentukan nilai akhirnya yang akan menentukan posisi ranking. Hasil perhitungan dengan metode profil matching berdasarkan skor kriteria tertinggi, Merujuk pada tabel 11 hasil maka sistem merekomendasikan kepada customer untuk memilih pesawat C2 (Garuda Indonesia) sebagai pilihan. Berdasarkan hasil rekomendasi kemudian customer akan mengambil keputusan sendiri, sistem dalam hal ini memiliki kemampuan memberikan dukungan dalam pengambilan keputusan.
Berdasarkan pembahasan modeling kasus yang dilakukan hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa modeling yang akan ditempelkan ke dalam sistem adalah
60%NCF(h,w,ny,a)+(40%NSF(h,w,ny,a)= N(h,w,ny,a). dan dari lima alternatif airlines dalam pemodelan yang direkomendasikan yang menduduki peringkat pertama dalam perankingan adalah airlines dengan code C2 yaitu Garuda Indonesia, yang memperoleh hasil akhir sebesar 4,76 . Hasil ini
merupakan hasil dari perhitungan dengan metode profil matching berdasarkan empat kriteria aspek (harga, waktu, kenyamanan, dan keamanan). Selain itu hasil rancangan pemodelan dalam penelitian ini mampu mempermudah customer dalam melakukan pengambilan suatu keputusan dan dapat mempercepat proses peertimbangan pemilihan suatu alternatif airlines.
Anggreni, P. Y. (2013). Prosedur Penanganan Reservation di Sales
Ticketing pada PT. Garuda Indonesia (Persero) Tbk Bagian Penerbangan Domestik di Bandara International Ngurah Rai Denpasar. Tugas Akhir. Administrasi Niaga. Politeknik Negeri Bali.
Ayatti, N. W. (2011). Administrasi Penitipan Barang Impor Foreign Airlines pada PT. Angkasa Citra Sarana Catering Service Denpasar. Tugas Akhir. Administrasi Niaga. Politeknik Negeri Bali .
Darmawan, D. (2013). Sistem Informasi Manajemen. Cetakan Pertama. Bandung: PT. Remaja Rosdakarya.
Kariati, N. M. (2012). Pemodelan Group Decision Support System Untuk Penentuan Penerima Beasiswa Tesis. Yogyakarta: Universitas
Gadjah Mada.
Octaviana, N. (2013). Penerapan Sistem Kompensasi Karyawan di PT. Griya Pancaloka Nusa Dua. Tugas Akhir. Administrasi Niaga Politeknik Negeri Bali.
Sastriawan, P. I. (2011). Sistem Informasi Nilai Siswa di SMK Negeri 1 Kuta Selatan. Laporan Proyek Akhir. Teknik Elektro. Politeknik Negeri Bali.
Suryadi, kadarsah, dan Ramdani,M.Ali. 1998. Sistem Pendukung Keputusan Suatu Wacana Idealisasi Dan Implementasi Konsep Pengambilan Keputusan. PT. Remaja Rosdakarya: Bandung.
Wahyu Winarto, W. (2004). Sistem Informasi Manajemen Cetakan Pertama. Yogyakarta: UPP (Unit Penerbitan dan Percetakan).
Students Major Determination Decision Support Systems using Profile Matching Method with SMS Gateway Implementation
,https://media.neliti.com/media/publi cations/131441-ID-none.pdf di
kunjungi pada tanggal 2 maret 2018
Lan ; Xiaoji Niu ; Naser El-Sheimy ; A Profile-Matching Method for Wireless Positioning, ieeexplore.ieee.org/document/7564 477/
https://industri.kontan.co.id/news/prospek-bisnis-kargo-masih-cerah-di-2017; di kunjungi pada tanggal 2 maret 2018
Discussion and feedback