## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produk Asuransi Studi Kasus : PT Commonwealth Life Pontianak

## Decision Support System Insurance Product Selection Case Study : PT Commonwealth Life Pontianak
Wahyu Sindu Prasetya 1 , Kusrini 2 , Hanif Al Fatta 3 1,2,3 Magister Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ring Road Utara, Condongcatur, Sleman, Yogyakarta 55281 wahyusinduprasetya@gmail.com 1 , kusrini@amikom.ac.id 2 , hanif.a@amikom.ac.id 3

## Abstrak
Dalam menentukan produk asuransi sering terjadi masalah-masalah yang dihadapi oleh agen  asuransi  dan  calon  nasabah,  yaitu  lamanya  proses  penentuan  produk  dan  kurangnya pemahaman  nasabah  terhadap  produk  yang  ditawarkan.  Untuk  itu  diperlukan  suatu  sistem yang dapat digunakan oleh agen asuransi dalam proses pemilihan produk yang sesuai dengan kriteria calon nasabah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pendukung keputusan pemilihan  produk  asuransi  dengan  menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS.  Prototype Sistem dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  database  MySQL . Sistem  yang dibangun  menghasilkan  perangkingan  produk  asuransi  sesuai  dengan  kriteria  dari  calon nasabah.  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  perancangan  prototype  SPK  telah  dapat dilakukan  berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  User  Acceptance  Test  dengan  jumlah pertanyaan  8  dan  jumlah  responden  6  orang  dimana  rata-rata  jawaban  adalah  43,73% responden menjawab setuju dan 56,27% responden menjawab sangat setuju. Pengujian akurasi sistem  SPK  dilakukan  dengan  membandingkan  output  dari  sistem  dengan  proses  prospekting manual  dimana  diketahui  tidak  terdapat  perbedaan  hasil.  Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat dilakukan  penelitian  yang  berkaitan  dengan  perhitungan  premi  asuransi  dan  uang pertanggungan bagi calon nasabah.
Kata kunci —Asuransi, SPK, AHP, TOPSIS

## Abstract
In  marketing  of  insurance  products,  time  and  duration  to  choose  product  has  been  a common problem for agent and customer, part of the time delay is due to lack of knowledge and understanding of insurance products offered. Therefore, a decision support system to help both agents and customers choose products according to customer needs and importance criteria is needed.  This  research's  purpose  is  to  design  decision  support  system  to  help  customer  and agents  determine  insurance  product  choice.  AHP  and  TOPSIS  are  utilized  and  prototype  is designed  using  PHP  and  MySQL.  Designed  system  produced  decision  support  by  ranking system  according  to  customers  importance  criteria.  This  research  concluded  that  decision support  system  designed  is  suitable  with  user  acceptance  test  (eight  question)  for  six respondents shows that 43,73% of respondent agree and 56,27% strongly agree. accuracy test for  decision  support  system  is  done  by  comparing  manual  prospecting  and  new  system  which shows  no  result    difference.  insurance  cost  and  insurance  cover  funds  are  suggested  to  be included in the next research.
Keywords— Insurance, SPK, AHP, TOPSIS
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produk Asuransi ...

## 1. PENDAHULUAN
Asuransi merupakan buah pikiran dan akal budi manusia untuk mencapai suatu keadaan yang  dapat  memenuhi  kebutuhannya,  terutama  sekali  untuk  kebutuhan-kebutuhannya  yang hakiki sifatnya antara lain rasa aman dan terlindung [1]. Asuransi adalah istilah yang digunakan untuk  merujuk  pada  tindakan,  sistem,  atau  bisnis  dimana  perlindungan  finansial  (ganti  rugi) untuk  jiwa,  properti,  kesehatan  dan  lain  sebagainya  [2].  Asuransi  menjanjikan  perlindungan kepada  pihak  tertanggung  terhadap  risiko  yang  dihadapi  perorangan  maupun  risiko  yang dihadapi oleh perusahaan [3]. Asuransi merupakan sarana finansial dalam tata kehidupan rumah tangga,  baik  dalam  mengahadapi  risiko  mendasar  seperti  risiko  kematian,  atau  dalam menghadapi  risiko  atas  harta  benda  yang  dimiliki.  Demikian  pula  dunia  usaha  dalam menjalankan  kegiatannya  menghadapi  berbagai  risiko  yang  mungkin  dapat  mengganggu kesinambungan  usahanya  [4].  Banyaknya  jenis  resiko  yang  akan  muncul  dalam  kehidupan seseorang  menyebabkan  banyak  pula  jenis  produk  asuransi  yang  ditawarkan  oleh  suatu perusahaan  asuransi  kepada  calon  nasabahnya.  Berbagai  macam  jenis  produk  asuransi  yang ditawarkan  tentunya  sering  kali  membuat  binggung  calon  nasabah  asuransi  dalam  memilih produk  asuransi  yang  akan  dimilikinya  yang  dianggap  lebih  dibutuhkan.  Pelayanan  dari  agen asuransi  tentang  informasi  produk-produk  asuransi  yang  ada  kepada  calon  nasabah  masih membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  karena  banyaknya  pertanyaan  dari  calon  nasabah  serta banyaknya produk asuransi yang harus dijelaskan kepada calon nasabah. Keterbatasan tenanga kerja/agen asuransi dari perusahaan asuransi untuk melayani setiap pertanyaan-pertanyaan dari calon  nasabah  juga  menjadi  kendala  perusahaan.  Keadaan  tersebut  membuktikan  bahwa dibutuhkan suatu sistem informasi yang dapat membantu agen asuransi dalam proses pemilihan produk  asuransi  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  calon  nasabah.  Dengan  adanya pengembangan sebuah  sistem  dapat  membantu  pengambil  keputusan  agar  tidak  salah  atau  keliru  dalam mengambil keputusan [5].
Sistem  informasi  yang  menyediakan  fasilitas  untuk  melakukan  analisis  sehingga  proses pengambilan keputusan yang dilakukan oleh pelaku bisnis (dalam hal ini pengambil keputusan) menjadi lebih berkualitas dikenal dengan Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System [6].  Banyak  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  merancang  Sistem  Pendukung Keputusan. Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Technique for order preference by similarity to  ideal  solution (TOPSIS)  merupakan  contoh  metode Multi  Attribute  Decision  Making (MADM) yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah Sistem Pendukung Keputusan. Metode  AHP  adalah  metode  pengambilan  keputusan  dan  pemecahan  masalah  yang kompleks  dengan  inputan  data  kualitatif  penilaian  subjektif  dari  setiap  variabel.  Bobot  yang digunakan  pada  perhitungan  AHP  berdasarkan  teori  pengukuran  melalui  perbandingan berpasangan  yang  telah  diuji  konsistensinya.  Metode  TOPSIS  adalah  salah  satu  metode pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Yoon  dan  Hwang pada  tahun  1981  [7]. Metode  TOPSIS  merupakan  suatu  metode  yang  didasarkan  pada  konsep dimana  alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak  hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal positif  (A + ),  namun  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif  (A‾)  [8].  Metode AHP  digunakan  untuk  menentukan  bobot  dari  masing-masing  kriteria  dengan  matriks berpasangan  dan  metode  TOPSIS  digunakan  untuk  membuat  perangkingan  dengan  mencari nilai  yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan  solusi  ideal  positif  dan jarak  terjauh  ke  solusi  ideal negatif  [9].  Bila  dibandingkan  dengan  metode  evaluasi  lainnya,  pembobotan  dengan  metode AHP dan metode TOPSIS terbukti simpel, jelas, dan masuk akal [10].
Studi  kasus  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  pada  PT  Commonwealth  Life Cabang Pontianak yang beralamat di Komp. Ruko A. Yani Mega Mall, Jl. Ahmad Yani Blok G No. 36 Pontianak. PT. Commonwealth Life Cabang Pontianak merupakan salah satu perusahaan asuransi  yang  bergerak  di  bidang  asuransi  jiwa  (asuransi  manusia).  Perusahaan  telah  berdiri selama  25  tahun  dengan  tingkat  rasio  ketahanan  modal  739%  (data  2016).  Produk-produk asuransi  yang  di  jual  berupa  produk  asuransi  jiwa  unit  link.  peneliti  akan  membangun  sistem
pendukung  keputusan  pemilihan  produk  asuransi  yang  diharapkan  dapat  membantu  pihak asuransi  dalam  menentukan  produk  asuransi  bagi  calon  nasabah  dengan  kriteria-kriteria  yang digunakan dalam pemilihan produk asuranasi di PT. Commonwealth Life Cabang Pontianak.
2. METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian ini penulis menggunakan wawancara, observasi, studi dokumentasi dan pembagian kuesioner untuk mendapatkan informasi yang berkaitan dengan proses ataupun tahap-tahap  prospekting  bagi  calon  nasabah.  Adapun  yang  menjadi  responden  adalah  bagian Area  Sales  Manager  dan  Agen  Asurasi.  Wawancara  dilakukan  untuk  memperoleh  informasi terkait  dengan  proses  prospeking.  Wawancara  dilakukan  dengan  bagian  Agen  Asuransi  dan Area  Sales  Manager  dari  PT.  Commonwealth  Life  Cabang  Pontianak.  Observasi  dilakukan untuk mempelajari bagaimana tatacara sistem prospekting, mulai dari komponen yang menjadi poin  penting  dalam  penilaian  sampai  dengan  proses  penentuan  produk  yang  tepat  bagi  calon nasabah. Studi Dokumentasi dilakukan guna  memperoleh dokumen-dokumen input dan output serta  dokumen  pendukung  penelitian.  Dokumen  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  seperti, form  data  nasabah  yang  harus  di  isi  dan  form  polis  asuransi.  kuesioner  yang  disebarkan  dan digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kepentingan  dari  masing-masing  kriteria  yang  ada  untuk dijadikan  sebuah  matriks  perbandingan  berpasangan  serta  kuesioner  untuk  mendapatkan  hasil User Acceptance Test dari prototype sistem yang dibangun .
Dalam penelitian ini metode yang diterapkan adalah dengan melakukan tahap-tahap yaitu analisis, desain, pengkodean, dan pengujian. Seperti pada gambar 1 berikut ini
Analisis Desain Pengkodean Pengujian Gambar 1. Metode Penelitian
Keterangan:
a. Analisis
Proses  pengumpulan  kebutuhan  yang  dilakukan  secara  intensif  untuk  mespesifikasikan kebutuhan user agar dapat dipahami perangkat lunak seperti apa yang dibutuhkan oleh user . Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  proses  pengumpulan  data  dan  analisis  data  yang  diperlukan dalam perancangan sistem.
b. Desain
Desain  sistem  adalah  proses  multi  langkah  yang  fokus  pada  permodelan  sistem  dengan metode  AHP  dan  metode  TOPSIS  dan  termasuk  juga  desain  sistem  yang  meliputi  desain proses  dengan  data  flow  diagram  (DFD),  desain  Basis  Data,  dan desain  Antarmuka.  Tahap ini  mentranslasi  kebutuhan  perangkat  lunak  dari  tahap  analisis  kebutuhan  ke  representasi desain agar dapat diimplementasikan menjadi program pada tahap selanjutnya.
c. Pengkodean
Desain  harus  ditranslasikan  ke  dalam  program  perangkat  lunak.  Pada  tahap  ini  dilakukan implementasi  proses  desain  yang  telah  dilakukan.  Hasil  dari  tahap  ini  adalah  program komputer sesuai dengan desain yang telah dibuat pada tahap desain.
d. Pengujian
Pengujian fokus pada perangkat lunak dari segi lojik dan fungsional dan memastikan bahwa semua  bagian  dari  segi  lojik  dan  fungsional  sudah  diuji.  Hal  ini  dilakukan  untuk meminimalisir  kesalahan  ( error )  dan  memastikan  keluaran  yang  dihasilkan  sesuai  dengan yang diinginkan. Pengujian juga dilakukan untuk mengetahui tingkat keakurasian dari sistem dan tingkat penerimaan terhadap sistem dari calon pengguna.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produk Asuransi ...

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis
PT.  Commonwealth  Life  Cabang  Pontianak  merupakan  salah  satu  perusahaan  asuransi yang  bergerak  di  bidang  asuransi  jiwa.  Dalam  proses  penentuan  produk  asuransi  untuk  calon nasabah  selama  ini  dengan  cara  menjelaskan  secara  langsung  produk  asuransi  jiwa  apa  saja yang  ada  dan  di  jual  pada  perusahaan.  Proses  pengambilan  keputusan  penentuan  produk asuransi  bagi  calon  nasabah  dilakukan  setelah  agen  menjelaskan  detil  produk  asuransi, kemudian  agen  menanyakan  informasi  detil  tentang  calon  nasabah  tersebut.  Proses  tersebut tentunya  kurang  efektif  karena  akan  menghabiskan  waktu  yang  cukup  lama.  Dengan  adanya sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  produk  asuransi  diharapkan  dapat  membantu  pihak asuransi  dalam  menentukan  produk  asuransi  bagi  calon  nasabah  dengan  lebih  cepat  dan  tepat. Informasi  yang  dibutuhkan  dalam  pembuatan  sistem  diperoleh  dengan  melakukan  wawancara, kuesioner, observasi, dan studi dokumentasi. Data produk asuransi dapat dilihat pada tabel 1
Tabel 1. Data Produk Asuransi
No. Nama Produk 1. Investra Link 2. Investra Link Ekstra 3. Investra Titanium 4. Investra Link Prosper 5. Investra Platinum 6. COMM Link & COMM Link Premier 7. Maxiwealth Link 8. Elite Link 9. Prime Value
Kriteria yang digunakan dalam proses pemilihan produk asuransi dapat dilihat pada tabel 2
Tebel 2. Kriteria Pemilihan Produk Asuransi No Kriteria Nama Kriteria 1. C1 Usia 2. C2 Jenis Kelamin 3. C3 Pekerjaan 4. C4 Pendapatan 5. C5 Tinggi & Berat Badan

## 3.2 Desain
Permodelan  sistem  dalam  penelitian  ini  menggunakan  dua  metode  yaitu  AHP  dan TOPSIS.  AHP  digunakan  untuk  menentukan  pembobotan  dari  setiap  kriteria.  TOPSIS digunakan untuk melakukan perankingan alternatif produk asuransi.
a. Pembobotan Kriteria dengan model AHP
Langkah  pertama  dalam  menentukan  bobot  kriteria  adalah  melakukan  perbandingan berpasangan  dengan  skala  satu  sampai  dengan  sembilan.  Perbandingan  berpasangan  tersebut dilakukan  dengan  membuat  matriks  perbandingan  berpasangan  kriteria  dimana  nilai perbandingan dari setiap kriteria diperoleh dari hasil pembagian kuesioner dan hasilnya  seperti ditunjukan pada tabel 3
Tabel 3. Matriks Pebandingan Berpasangan Penentuan Bobot Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 2 3 4 5 C2 0,5 1 2 3 4 C3 0,3333 0,5 1 2 3 C4 0,25 0,3333 0,5 1 2 C5 0,2 0,25 0,3333 0,5 1 Jumlah 2,2833 4,0833 6,8333 10,5 15
Baris  jumlah  diperoleh  dari  penjumlahan  nilai  setiap  kolom.  Tahap  selanjutnaya  adalah melakukan normalisasi matriks dengan membagi angka-angka pada tabel 3 dengan nilai jumlah
tiap kolom. Nilai baris C1, kolom C1 dibagi dengan jumlah kolom C1 = 1 / 2,2833 =  0,4380. Perhitungan  dilakukan  pada  seluruh  nilai  sehingga  mendapatkan  matriks  ternormalisasi  dan dapat di lihat pada tabel 4
Tabel 4. Normalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan Penentuan Bobot Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 Jumlah Baris Prioritas C1 0,4380 0,4898 0,4390 0,3810 0,3333 2,0811 0,4162 C2 0,2190 0,2449 0,2927 0,2857 0,2667 1,3089 0,2618 C3 0,1460 0,1224 0,1463 0,1905 0,2000 0,8053 0,1611 C4 0,1095 0,0816 0,0732 0,0952 0,1333 0,4929 0,0986 C5 0,0876 0,0612 0,0488 0,0476 0,0667 0,3119 0,0624 Jumlah 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 5,0000 1,0000
Nilai  pada  kolom  prioritas  didapatkan  dari  hasil  penjumlahan  masing-masing  baris  dibagi dengan jumlah krieria yang digunakan. Matriks bobot prioritas kriteria dari tabel 4 dapat di lihat secara rinci pada tabel 5
Tabel 4. Prioritas kriteria Prioritas 0,4162 0,2618 0,1611 0,0986 0,0624
Langkah selanjutnya adalah mencari konsistensi matriks yang diperoleh dari perkalian matriks perbandingan  berpasangan  tabel  3  dengan  tabel  bobot  prioritas  tabel  4.  Matriks  konsistensi dapat dilihat pada tabel 5
Tabel 5. Matriks Konsistensi Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Jumlah C1 0,4162 0,5236 0,4832 0,3943 0,3119 2,1291 C2 0,2081 0,2618 0,3221 0,2957 0,2495 1,3372 C3 0,1387 0,1309 0,1611 0,1971 0,1871 0,8150 C4 0,1041 0,0873 0,0805 0,0986 0,1248 0,4952 C5 0,0832 0,0654 0,0537 0,0493 0,0624 0,3140
Langkah selanjutnya adalah perhitungan rasio konsistensi dengan cara membagi jumlah matriks konsistensi  tabel  5  dengan  nilai  bobot  prioritas  tabel  4.  Sehingga  perhitungan  rasio konsistensinya adalah sebagai berikut:
C1 = 2,1291 / 0,4165   = 5,1154 C2 = 1,3372 / 0,2618   = 5,1081 C3 = 0,8150 / 0,1611   = 5,0603 C4 = 0,4952 / 0,0986   = 5,0234 C5 = 0,3140 / 0,0624   = 5,0345
Jumlah              = 25,3416
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan λ maks,  CI  dan  CR  dimana  banyaknya kriteria (n) adalah 5 (lima):
λ 𝑚𝑎𝑘𝑠 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑛 = 25,3416
5 = 5,0683
𝐶𝐼 = ( λ 𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑛 ) 𝑛 − 1 = 5,0683 − 5 5 − 1 = 0,0683 4 = 0,0171 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼
𝐼𝑅 = 0,0171

## 1,12 = 0,0153
Berdasarkan  perhitungan  yang  telah  dilakukan  dimana  nilai  CR  untuk  faktor  kriteria  yang digunakan menunjukkan nilai kurang dari 0,1 maka rasio konsistensinya dapat diterima. b. Perangkingan Alternatif Produk Asuransi dengan Metode TOPSIS
Metode  TOPSIS  didasarkan  pada  konsep  bahwa  alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak hanya memiliki jarak dari solusi ideal positif tetapi juga jarak terpanjang dari solusi ideal negatif [5].  Tingkat  kepentingan  alternatif  terhadap  kriteria  ditentunkan  dengan  pemberian  nilai  1 sampai 5 seperti terlihat pada tabel 6
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produk Asuransi ...
Tabel 6. Ketentuan Rangking Alternatif No Keterangan Rangking 1. Sangat Rendah 1 2. Rendah 2 3. Cukup 3 4. Tinggi 4 5. Sangat Tinggi 5
Rating  kecocokan  dari  setipa  alternatif  produk  dengan  setiap  kriteria  yang  digunakan  dapat  di lihat pada tabel 7
Tabel 7. Rating Kecocokan Alternatif pada setiap Kriteria Kriteria Rentang Data Rangking Usia < 15 Tahun 2 15 – < 25 Tahun 4 25 – < 35 Tahun 5 35 – < 65 Tahun 3 >= 65 Tahun 1 Jenis Kelamin Pria 4 Wanita 5 Pekerjaan Profesional 1 Karyawan 2 Wiraswasta 3 Pelajar 4 PNS 5 Pendapatan < 2,5 Juta 1 2,5 – 5 Juta 2 5 – 7,5 Juta 3 7,5 – 10 Juta 4 > 10 Juta 5 Tinggi dan Berat Badan (IMT) <= 18.4      -    (berat badan kurang) 2 18,5 – 24,9 -    (berat badan ideal) 5 25 – 29,9    -    (berat badan lebih) 4 30 – 39,9    -    (berat badan gemuk) 3 >= 40         -    (berat badan sangat gemuk) 1 Data calon nasabah yang akan digunakan dalam proses perhitungan dapat dilihat pada tabel 8 Tabel 8. Data calon nasabah Calon Nasabah Kriteria Usia Jenis Kelamin Pekerjaan Pendapatan Tinggi & Berat Badan (IMT) Wahyu 27 thn (5) Laki-laki (4) Karyawan (2) 3,6 jt (2) 178cm & 78kg (5)
Nilai  bobot  kriteria  calon  akan  di  normalisasi  dengan  nilai  bobot  prioritas  kriteria  yang  telah diperoleh melalui perhitungan AHP (tabel 4) sebagai berikut:
Usia =  (5 + 0,4162) / 2 = 2,7081 Jenis Kelamin =  (4 + 0,2618) / 2 = 2,1309 Pekerjaan =  (2 + 0,1611) / 2 = 1,0805 Pendapatan =  (2 + 0,0986) / 2 = 1,0493
Tinggi dan Berat Badan  =  (5 + 0,0624) / 2 = 2,5312 Tahap selanjutnya adalah membangun sebuah matriks keputusan  alternatif produk berdasarkan rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria yang dapat dilihat pada tabel 9
Tabel 9. Rating Kecocokan dari Setiap Alternatif pada Setiap Kriteria
Usia Jenis Kelamin Pekerjaan  Pendapatan Tinggi & Berat Badan Investra Link 4 5 3 4 4 Investra Link Ekstra 5 4 4 4 3 Investra Titanium 4 5 4 4 3
Usia Jenis Kelamin Pekerjaan  Pendapatan Tinggi & Berat Badan Investra Link Prosper 4 4 4 5 3 Investra Platinum 4 5 3 3 4 COMM Link & COMM Link Premier 3 5 5 3 5 Maxiwealth Link 4 4 2 2 5 Elite Link 4 4 5 4 3 Prime Value 3 5 3 3 4
Dari tabel 9 maka diperoleh matrik X =
[ 4 5 3 4 4 5 4 4 4 3 4 5 4 4 3 4 4 4 5 3 4 5 3 3 4 3 5 5 3 5 4 4 2 2 5 4 4 5 4 3 3 5 3 3 4]
Tahap  selanjutnya  adalah  membuat  matriks  keputusan  ternormalisasi  R  dengan  perhitungan normalisasi matriks sesuai persamaan 3 [5]
(1)
R  = [ 0,3393 0,3637 0,2641 0,3651 0,3455 0,4241 0,2910 0,3522 0,3651 0,2592 0,3393 0,3637 0,3522 0,3651 0,2592 0,3393 0,2910 0,3522 0,4564 0,2592 0,3393 0,3637 0,2641 0,2739 0,3455 0,2545 0,3637 0,4402 0,2739 0,4319 0,3393 0,2910 0,1761 0,1826 0,4319 0,3393 0,2910 0,4402 0,3651 0,2592 0,2545 0,3637 0,2641 0,2739 0,3455]
Tahap  selanjutnya  adalah  membuat  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi  terbobot  yang dihasilkan  dari  matriks ternormalisasi  R  dikalikan  dengan  bobot  kriteria  dimana  bobot  kriteria diperoleh dari perhitungan dengan metode AHP bobot calon nasabah yaitu W=(2,7081; 2,1309; 1,0805;  1,0493;  2.5312).  Contoh  perhitungan  :  2,7081  *  0,3393  =  0,9188.  Perhitungan dilakukan  hingga  keseluruhan  nilai  dan  menghasilkan  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi terbobot.
Y = [ 0,9188 0,7750 0,2854 0,3831 0,8746 0,1485 0,6200 0,3805 0,3831 0,6560 0,9188 0,7750 0,3805 0,3831 0,6560 0,9188 0,6200 0,3805 0,4789 0,6560 0,9188 0,7750 0,2854 0,2874 0,8746 0,6891 0,7750 0,4757 0,2874 0,0933 0,9188 0,6200 0,1903 0,0209 0,0933 0,9188 0,6200 0,4757 0,3831 0,6560 0,6891 0,7750 0,2854 0,2874 0,8746]
Tahap  selanjutnya  menentukan  nilai  solusi  ideal  positif  yang  dinotasikan  dengan  A + dan  nilai solusi ideal  negatif  yang  dinotasikan  dengan  A - .  Perumusan  sesuai dengan  persamaan  2  dan 3 [5]
A + = (y 1 + ,y 2 + ,...y n + ); (2)
A - = (y 1 - ,y 2 - ,...y n - ); (3)
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produk Asuransi ...
Hasil penentuan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif dapat dilihat pada tabel 10
Tabel 10. Solusi ideal positif dan solusi ideal negatif C1 C2 C3 C4 C5 A+ 1,1485 0,7750 0,4757 0,4789 1,0933 A- 0,6891 0,6200 0,1903 0,1916 0,6560
Tahap selanjutnya perhitungan jarak tiap alternatif terhadap solusi ideal positif dan negatif yang dilakukan dengan persamaan 4 dan 5 [5]
i = 1,2,...,m. (4) i = 1,2,...,m. (5) Tabel 11. Jarak Alternatif terhadap Solusi ideal Positif dan Negatif Altrnatif D + D - Investra Link 0,3820 0,4127 Investra Link Ekstra 0,4832 0,5329 Investra Titanium 0,5121 0,3869 Investra Link Prosper 0,5264 0,4142 Investra Platinum 0,4165 0,3779 COMM Link & COMM Link Premier 0,4977 0,5531 Maxiwealth Link 0,4907 0,4940 Elite Link 0,5265 0,4134 Prime Value 0,5760 0,3001
Tahap terakhir adalah menghitung nilai preferensi setiap alternatif dengan persamaan 6 [6]
(6)
Nilai preferensi dan ranking dari setiap alternatif dapat dilihat pada tabel 12 Tabel 12. Nilai Preferensi Alternatif dan Perangkingan Alternatif
Altrnatif Nilai Preferensi Rank COMM Link & COMM Link Premier 0,5263 1 Investra Link Ekstra 0,5244 2 Investra Link 0,5193 3 Maxiwealth Link 0,5016 4 Investra Platinum 0,4757 5 Investra Link Prosper 0,4403 6 Elite Link 0,4398 7 Investra Titanium 0,4304 8 Prime Value 0,3426 9
c. Desain Proses
Dalam  penelitian  ini  pemodelan  proses  direpresentasikan  dengan  menggunakan  Data Flow Diagram(DFD) dan menggunakan dua jenis DFD yaitu diagram konteks dan diagram level 0 untuk menggambarkan pemodelan proses dari sistem yang akan dibangun.
1. Diagram Konteks
Diagram  konteks  menggambarkan  aliran  data  yang  mencakup  masukan-masukan  dasar, sistem umum dan keluaran serta menunjukan sistem secara keseluruhan. Gambar  2 merupakan diagram  konteks  dari  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  produk  asuransi  yang menggambarkan ruang lingkup dari sistem secara keseluruhan.
SPK Pemilihan Produk Asuransi AGEN Data Kriteria Calon Nasabah Hasil Perangkingan Alternatif Produk Asuransi untuk Calon Nasabah 0 ADMIN Data Alternatif Produk Data Bobot Alternatif Produk Data Kriteria Data Bobot Kriteria Data Himpunan Kriteria Data User Informasi Alternatif Produk Informasi Kriteria Informasi Bobot Alternatif Informasi Bobot Kriteria Informasi Himpunan Informasi User Gambar 2. Diagram konteks 2. Diagram Level 0 Login User AGEN Data user 1 tb_user tb_alternatif tb_himpunan tb_kriteria Pengolahan Alternatif Produk Pengolahan Kriteria Pengolahan Bobot Alternatif Produk Perangkingan Alternatif Produk Asuransi Pengolahan Kriteria Calon Nasabah Perhitungan Bobot Prioritas Kriteria dengan metode AHP Pengolahan User ADMIN Data user Data user Data user Data user Data user Data user Data Alternatif Produk Data alternatif produk Tb_rel_alternatif Data kriteria Data Kriteria Pengolahan Bobot Kriteria Data Perangkingan Alternatif Produk Asuransi Tb_alternatif Data Ranking Alternatif Data calon tb_rel_kriteria Data Hasil TOPSIS Bobot kriteria Bobot alternatif produk Data bobot kriteria Data alternatif produk Bobot Alternatif Produk Data Kriteria Perhitungan TOPSIS Data bobot kriteria Data Himpunan 2 3 4 5 6 10 9 11 12 Pengolahan Himpunan 8 Data Himpunan Data Himpunan Bobot alternatif produk
Gambar 3. Diagram Level 0
d. Desain Basis Data
Rancangan relasi data yang akan digunakan pada sistem pendukung keputusan pemilihan produk asuransi dapat dilihat pada gambar 4
Gambar 4. Perancangan Relasi Data

## 3.3 Implementasi
Ada  enam  fungsi  utama  yang  terdapat  pada  SPK  pemilihan  produk  asuransi  antara  lain input  data  kriteria,  input  matriks  berpasangan  kriteria,  input  data  alternatif  produk  asuransi,
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produk Asuransi ...
input  bobot  nilai  alternatif  produk  asuransi,  input  bobot  nilai  kriteria  calon  nasabah,  dan perhitungan  bobot  kriteria  serta  hasil  perangkingan  alternatif  produk.  Berikut  implementasi antarmuka SPK pemilihan produk asuransi:
Gambar 5. Rancangan Antarmuka Halaman Input Kriteria Calon
Gambar 7. Rancangan Antarmuka Halaman Perangkingan Alternatif
3.4 Pengujian
Pengujian  dilakukan  dengan  tiga  cara.  Cara  pertama  adalah  pengujian  fungsionalitas sistem menggunakan Black Box Testing seperti pada tabel 13 berikut ini
Tabel 13. Pengujian Fungsionalitas No Komponen Pengujian Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian 1. Login User Melakukan proses login sesuai dengan akun user yang terdaftar Sistem dapat diakses apabila user berhasil melakukan proses login Diterima Melakukan proses login dengan meng-input-kan data password dan username yang salah Sistem dapat menampilkan dialog apabila user salah meng-input-kan username atau password Diterima Melakukan proses login dengan akun admin dan agen Setelah proses login user berhasil sistem akan menampilkan menu dan halaman sesuai dengan level user yang melakukan login Diterima 2. Menu Kriteria Melakukan proses tambah, ubah, dan hapus data kriteria Sistem dapat melakukan proses tambah, ubah, dan hapus data kriteria Diterima Memasukkan keyword search berupa nama kriteria yang akan dicari pada form pencarian Sistem dapat melakukan proses pencarian dan menampilkan hasilpencarian sesuai dengan keyword yang di inputkan Diterima Melakukan cetak data kriteria Sistem dapat membuat laporan kriteria Diterima 3. Menu Nilai Bobot Kriteria Melakukan pengisian bobot kriteria pada matriks perbandingan berpasangan kriteria Sistem dapat melakukan input bobot kriteria pada matriks perbandingan berpasangan kriteria Diterima 4. Menu Alternatif Melakukan proses tambah, ubah, dan hapus data alternatif Sistem dapat melakukan proses tambah, ubah, dan hapus data  alternatif Diterima Memasukkan keyword search berupa nama alternatif yang akan dicari pada form pencarian Sistem dapat melakukan proses pencarian dan menampilkan hasil pencarian sesuai dengan keyword yang di inputkan Diterima
No Komponen Pengujian Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian 5. Menu Nilai Bobot Alternatif Melakukan perubahan bobot alternatif Sistem dapat melakukan perubahan bobot alternatif Diterima 6. Menu calon Melakukan input bobot kriteria calon Sistem dapat melakukan proses pembobotan kriteria calon Diterima Melakukan proses perhitungan / perangkingan alternatif produk asuransi Sistem dapat melakukan proses perhitungan konsistemsi kriteria dengan metode AHP danmendapatkan nilai bobot dari setiap kriteria dan melakukan proses perangkingan dengan metode TOPSIS Diterima Melakukan cetak laporan hasil perhitungan berupa perangkingan alternatif produk asuransi Sistem dapat melakukan proses pembuatan laporan hasil perhitungan perangkingan produk asuransi Diterima 7. Menu Himpunan Kriteria calon Melakukan proses tambah, ubah, dan hapus data himpunan kriteria Sistem dapat melakukan proses tambah, ubah, dan hapus data himpunan kriteria Diterima 8. Menu skala nilai bobot calon Melakukan proses tambah, ubah, dan hapus data skala nilai bobot calon Sistem dapat melakukan proses tambah, ubah, dan hapus data skala nilai bobot calon Diterima 9. Menu user Melakukan proses tambah, ubah, dan hapus data user Sistem dapat melakukan proses tambah, ubah, dan hapus data user Diterima Dari pengujian fungsionalitas prototype yang telah dilakukkan semua komponen yang diujikan 100% berhasil dilakukkan.
Pengujian kedua adalah pengujian akurasi sistem dengan menggunakan cotoh histori data nasabah seperti pada tabel 14 berikut ini
Tabel 14. Pengujian Akurasi Nama Usia Jenis Kelamin Pekerjaan Pendapatan Tinggi & Berat Badan Hasil Manual Hasil Prototype SPK Kesimpulan N1 38th P Polisi 8Jt 166 & 71 Investra Link A1 Sesuai N2 36th L Karyawan 5.5Jt 159 & 46 Investra Link Prosper A4 Sesuai N3 32Th P Wiraswasta 2.6Jt 155 & 72 Investra Link Prosper A2 Sesuai N4 29th P Karyawan 3.3Jt 158 & 56 COMM Link & COMM Link Premier A6 Sesuai N5 35th L Karyawan 5.2Jt 170 & 68 COMM Link & COMM Link Premier A6 Sesuai N6 42th L PNS 5Jt 160 & 77 Elite Link A8 Sesuai N7 32th L Karyawan 6.3Jt 173 & 55 Investra Link Ekstra A2 Sesuai N8 47th L Notaris 7Jt 171 & 80 Investra link A1 Sesuai N9 19Th P Mahasiswa 1.8Jt 156 & 44 Elit Link A8 Sesuai
Dari hasil dari pengujian yang dilakukan diketahui tidak terdapat perbedaan antara output prototype sistem SPK dengan hasil proses prospekting secara manual oleh agen asuransi. Pengujian ketiga menggunakan User Acceptance Test seperti pada tabel 15 berikut ini
Tabel 15. Pengujian User Acceptance Test No Pertanyaan TS (%) S (%) SS (%) 1. Prototipe yang dikembangkan dapat digunakan untuk menentukan produk asurnsi bagi calon nasabah. 0 33,3 66,7 2. Prototipe memiliki kriteria penilaian yang sesuai dengan penentuan produk asuransi perusahaan. 0 33,3 66,7
3.
Prototipe memberikan keleluasaan kepada anda untuk melakukan penambahan, perubahan, dan penghapusan kriteria serta merubah bobot penilaian pada tiap-tiap kriteria. 0 50 50
4.
Prototipe memberikan keleluasaan kepada anda untuk melakukan penambahan, perubahan, dan penghapusan alternatif produk serta merubah bobot penilaian pada tiap-tiap alternatif 0 50 50 5. Prototipe memberikan keleluasaan kepada anda untuk melakukan pemberian bobot penilaian pada calon nasabah. 0 50 50 6. Mudah bagi anda untuk melakukan perubahan bobot pada setiap sesi penilaian. 0 50 50 7. Setiap perubahan bobot yang anda lakukan menghasilkan keputusan yang sesuai dengan 0 50 50
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produk Asuransi ...
perubahan bobot yang dibuat.
8. Peringkat yang dibuat oleh SPK dapat digunakan untuk menentukan produk asuransi bagi calon nasabah. 0 33,3 66,7 Jumlah rata-rata 0 43.73 56,27
Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan  bahwa  sistem  dapat  diterapkan  dalam pemilihan  produk  asuransi.  Hal  ini  didasarkan  pada  nilai  rata-rata  hasil  43,73%  responden menjawab setuju dan 56,27% responden menjawab sangat setuju.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan user  acceptance  test , prototype yang dikembangkan  dapat  digunakan  untuk  menentukan  produk  asuransi  bagi  calon  nasabah.  Hasil perangkingan  sistem  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam  penentuan  produk  asuransi  bagi calon  nasabah.  Pengujian  akurasi prototype sistem  dilakukan  dengan  membandingkan output model  dan prototype sistem  dengan  histori  data  nasabah  bulan  November  2017  dan  diketahui bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  hasil  antara  proses  manual  dan  proses  sistem. Pengujian terhadap  fungsionalitas  sistem  dilakukkan  dengan  metode Black  Box  Testing dimana  semua komponen yang diujikan 100% berhasil dilakukkan.

## 5. SARAN
Berdasarkan hasil penelitian ini, maka untuk pengembangan selanjunaya dapat dilakukan pengembangan sistem dimana sistem dapat melakukan  perhitungan premi asuransi. Dapat juga dilakukan pengembangan sistem dimana sistem dapat melakukan perhitungan dan menampilkan uang pertanggungan yang akan didapatkan bagi calon nasabah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Darmawi, H., 2006, Manajemen Asuransi , PT. Bumi Aksara, Jakarta.
[2] A  Okfalisa,  2014.  SIstem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Produk  Asuransi Jiwa Bagi Nasabah Menggunakan Metode Smarter. Jurnal Sains, Teknolodi dan Industri, Vol.12, No.1, Desember 2014. Program studi Teknik Informatika UIN SUSKA Riau.
[3] Hartono, S. R., 1992, Hukum Asuransi Dan Perusahaan Asuransi , Sinar Grafika, Jakarta
[4] Sastrawidjaja, M. S., Endang, 1993, Hukum Asuransi , Alumni, Bandung.
[5] Aruan,  A.,  2014, Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Asuransi  Jiwa  Menggunakan Metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making , Pelita Informatika Budi Darma, 12-15
[6] Kusrini,  2007, Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan ,  Penerbit  Andi, Yogyakarta.
[7] Wijaya,  K.,  Wowor,  H.,  Tulenan,  V.,  2015, Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima Beasiswa dengan Metode Technique for Order Preference by Similarity to  Ideal  Solution  di  Universitas  Sam  Ratulangi  Manado ,  E-journal  Teknik Informatika, 1-6.
[8] Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., 2006, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) , Graha Ilmu, Yogyakarta.
[9] Saptarini, N. G. A. P. & Prihatini, P. M., 2015, Decision Support System for Scholarship in  Bali  State  Polytechnic  Using  AHP  and  TOPSIS ,  International  Conference  on Information Technology and Business, 38-46.
[10]   Wang, Y., & Ji, W., 2014, Supermarket Food Safety Evaluation Based on Topsis Method , Second International Conference on Enterprice System, 19-23.