## PENERAPAN METODE PROFILE MATCHING UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN REWARD TERHADAP PELANGGAN PADA BISNIS RITEL
Veti Apriana Komputerisasi Akuntansi AMIK BSI Jakarta veti.vta@bsi.ac.id
Retail  business  is  the  last  link  in  the  goods distribution process, with the increasing number of retail  businesses  making  the  competition  between retail businesses more intense. This makes retailers to  be  creative  and  innovative  in  attracting customers  to  continue  to  subscribe  to  the  retail business.  Products  sold  in  retail  business,  is  a product that already has added value that is sold to meet daily  needs.  One  of  the  strategies  is to  create rewards  for  customers.  However,  in  terms  of rewarding  to  customers,  retail  business  owners must  be  selective  in  determining  the  main customers who  are  eligible  to  receive  rewards,  not infrequently the retail business owners hire a survey team  to  determine  the  main  customers.  In  this research,  aims  to  apply  the  method  of  matching profile  in  determining the  reward  to  the  customer, the result of this research can be used as one of the supporting  decision  of  the  retail  business  owner  in determining  the  main  customer.  In  the  Profile Matching method,  the  valuation  and  calculation  of GAP  value  based  on  customer  loyalty,  customer intesitas,  long  subscription,  number  of  purchases, time  of  purchase.  The  last  step  of  the  profile matching method  is a  ranking that  shows that  the higher  the  resulting  result,  the  greater  the possibility  for  the  customer  to  receive  the  reward. The  results  showed  that  the  method  of  profile matching can be implemented in a decision support system to determine the reward to the customer.
Keywords: retail,  customer,  reward,  profile matching.
Intisari — Bisnis  ritel  merupakan  mata  rantai terakhir  dalam  proses  distribusi  barang,  dengan semakin  banyaknya  usaha  ritel  membuat persaingan antar usaha ritel semakin ketat. Hal ini membuat  para  pemilik  usaha  ritel  harus  kreatif dan  inovatif  dalam  menarik  pelanggan  untuk dapat  terus  berlangganan  pada  usaha  ritel tersebut.  Produk  yang  dijual  pada  usaha  ritel, merupakan  produk  yang  sudah  mempunyai  nilai tambah  yang  dijual  untuk  memenuhi  kebutuhan sehari-hari.  Salah  satu  strateginya  adalah  dengan menggadakan reward untuk  para  pelanggan. Namun,  pada  hal  pemberian reward kepada
pelanggan,  para  pemilik usaha  ritel  harus  selektif dalam menentukan pelanggan utama  yang berhak menerima reward, tidak jarang para pemilik usaha ritel  menyewa  tim survey untuk  menentukan pelanggan  utama.  Pada  peneltian  ini,  bertujuan untuk    menerapkan  metode profile  matching dalam  menentukan  pemberian reward kepada pelanggan, yang dapat dijadikan sebagai salah satu pendukung  keputusan  para  pemilik  usaha  ritel dalam  menentukan  pelanggan  utama.  Dalam metode Profile Matching , penilaian dan perhitungan    nilai  GAP  berdasarkan  loyalitas pelanggan, intesitas pelanggan, lama berlangganan,  banyaknya  pembelian,  waktu pembelian.  Langkah  terakhir  dari  metode profile matching berupa perangking-an yang menunjukan bahwa semakin tinggi hasil rangking yang  dihasilkan  ,  maka  semakin  besar  pula kemungkinan  untuk  pelanggan  dapat  menerima reward .  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa metode profile  matching dapat  diimplementasi dalam sebuah sistem pendukung keputusan untuk mementukan pemberian reward terhadap pelanggan.
Kata  Kunci :  ritel,  pelanggan,  reward,  profile matching.

## PENDAHULUAN
Dalam  dunia  bisnis  terutama  pada  bisnis ritel,  persaingan  sangatlah  ketat.  Industri  ritel  di Indonesia  saat  ini  semakin  berkembang  dengan semakin  banyaknya  pembangunan  gerai-gerai baru  di  berbagai  tempat  (Mardikawati  &  Farida, 2013). Ritel merupakan mata rantai yang penting dalam  proses  distribusi  barang  dan  merupakan mata rantai terakhir dalam suatu proses distribusi (Soliha,  2008).  Industri  ritel  memiliki  kontribusi terbesar  kedua  terhadap  pembentukan Gross Domestic Product (GDP) setelah industri pertanian (Saidani & Arifin, 2012).
Dengan  adanya  bisnis  ritel,  suatu  produk dapat  bertemu  langsung  dengan  penggunanya. Industri ritel di sini didefinisikan sebagai industri yang  menjual  produk  dan  jasa  pelayanan  yang telah  diberi  nilai  tambah  untuk  memenuhi
kebutuhan  pribadi,  keluarga,  kelompok,  atau pemakai akhir (Soliha, 2008).
Produk  yang  dijual  pada  bisnis  ritel  adalah produk-produk  untuk  pemenuhan  kebutuhan rumah  tangga  termasuk  sembilan  bahan  pokok. Dalam  bisnis  ritel,  kepuasan  pelanggan  adalah faktor  utama  agar  bisnis  dapat  berjalan  secara berkesinambungan. Semakin kompetitifnya persaingan  bisnis    antar  usaha  ritel  (Megawati, 2017),  membuat  para  pelaku  usaha  ritel  harus kreatif untuk menciptakan inovasi-inovasi
(Kusumawati  &  Puspitaningtyas,  2014)  baru untuk memuaskan pelanggan, dengan memberikan reward-reward yang menarik kepada pelanggan. Reward dapat  berupa  poin  belanja, voucher dan masih banyak lagi jenisnya.
Reward ini  yang  dapat  mengalihkan pelanggan  agar  tetap  berlangganan  dengan  satu wirausaha  (Windarto,  2017)  Dalam  kasus  ini, terdapat  kesulitan  dalam  menentukan  pelanggan utama  (Windarto,  2017).  Para  pemilik usaha  ritel harus  selektif  dalam  menentukan  pelanggan utama    yang  memang  berhak  menerima reward, tidak jarang para pemilik usaha ritel menyewa tim survey untuk menentukan pelanggan utama. Berdasarkan  uraian  diatas,  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  menerapkan  metode profile matching dalam  menentukan reward kepada pelanggan.  Penerapan  metode Profile  Matching dalam sebuah aplikasi dapat membantu melakukan  penyaringan  dengan  parameter- parameter  yang  telah  ditentukan  (Palandi  & Pudyastuti, 2014).
Dalam pengolahan data pelanggan menggunakan  teknik  analisis  data  secara kuantitatif,  penelitian  dengan  teknik  ini  yaitu dengan  menggunakan  kuesioner  yang  mengambil sampel  dari  populasi  sebagai  subyek  penelitian. Analisis  kebutuhan  input  yaitu  data  pelanggan dimasukan  kedalam  sistem  untuk  diproses pengambilan  keputusan  berdasarkan  kriteria- kriteria yang telah ditetapkan, yaitu : 1. Loyalitas Pelanggan
2. Intensitas Pembelian
3. Lama berlangganan
4. Banyaknya pembelian
5. Waktu pembelian

## BAHAN DAN METODE
Data  olah  pada  penelitian  ini,  didapat dengan  menggunakan  kuesioner  yang  mengambil sampel dari populasi sebagai subyek penelitian.
Berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan (loyalitas pelanggan, intensitas pelanggan, lama berlangganan, banyaknya pembelian dan waktu pembelian), maka dilakukan
langkah-langkah  berdasarkan  metode profile matching yaitu sebagai berikut:
a. Pembobotan  nilai  pada  setiap  kriteria ( value target ). pembobotan  kriteria  ( value target)  merupakan langkah  awal  pada  metode  ini,  untuk  masing- masing kriteria, skala ordinal:
1. Sangat kurang
2. Kurang 3. Cukup 4. Baik
5. Sangat baik

## b.   Pembobotan nilai GAP
Dalam  proses profile  matching secara  garis  besar merupakan  proses membandingkan  antara  setiap kriteria  setiap penilaian  dalam  sebuah  proposal usulan penelitian  yang  diajukan  sehingga diketahui perbedaan  skornya  (disebut  juga  GAP ( Gains  Across  Product )),  semakin kecil  GAP yang dihasilkan  maka  bobot  nilainya semakin  besar yang  berarti  memiliki  peluang  lebih besar  untuk prioritas kelayakan/kelulusan (Apriana, 2016)
𝐺𝐴𝑃 = 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 …………... (1)
Langkah  selanjutnya,  adalah  menentukan  bobot GAP  berdasarkan  tabel  pembobotan  nilai  GAP sebagai berikut:
Tabel 1. Nilai Bobot GAP Selisih Bobot Nilai Keterangan 0 5 Tidak ada selisih (Kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan) 1 4.5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat -1 4 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat 2 3.5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat -2 3 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat 3 2.5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat -3 2 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat 4 1.5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat -4 1 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat
Sumber: (Kusrini, 2007)
c.   Perhitungan core factor
Setelah  menentukan  pembobotan  nilai GAP untuk setiap value , maka langkah selanjutnya adalah  mengelompokan  setiap value menjadi  2 kelompok yaitu Core Factor dan Secondary Factor,
untuk menghitung Core Factor
dapat menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑁𝐶𝐹 = Σ𝑁𝐶(𝑖,𝑠,𝑝) Σ𝐼𝐶 …………………………………..…… (2)
Keterangan :
NCF
: Nilai rata-rata core factor
NC(i,s,p) : Jumlah total nilai core factor IC    : Jumlah item core factor
d. Perhitungan secondary factor Untuk menghitung Secondary Factor dapat menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑁𝑆𝐹 = Σ𝑁𝑆(𝑖,𝑠,𝑝) Σ𝐼𝑆 ………………………………. (3)
Keterangan :
NSF
: Nilai rata-rata secondary factor
NS(i,s,p)  : Jumlah total nilai secondary factor IS              : Jumalh item secondary factor

## e. Perhitungan nilai total
Selanjutnya  perhitungan  nilai  total  berdasarkan nilai core  factor dan secondary  factor yang digunakan  sebagai  kriteria  penilaian  yang berpengaruh  terhadap  kelayakan  mendapatkan reward . Perhitungan dapat dilakukan menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑁𝑖 = (𝑥)%𝑁𝐶𝐹 + (𝑥)%𝑁𝑆𝐹 ………………………..(4) Keterangan: Ni : Nilai Akhir NCF : Nilai rata-rata Core Factor
NSF : Nilai rata-rata Secondary Factor

## f.  Penentuan rangking
Hasil  akhir  dari  proses  Profile  Matching  adalah ranking  dari  kandidat  yang  diajukan.  Setelah setiap  kandidat  mendapat  hasil  akhir,  maka  bisa ditentukan  peringkat  atau  ranking  dari  kandidat berdasarkan  pada  semakin  besarnya  nilai  hasil
akhir  sehingga  semakin  besar  pula  kesempatan untuk  mendapatkan reward yang  akan  diberikan kepada  pemohon,  perhitungan  rangking  yang dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan sebagai berikut:
𝑅𝑎𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑔 = (𝑥)%𝑁1 + (𝑥)%𝑁2 + (𝑥)%𝑁𝑛 …..(5)
Keterangan: N1, N2, Nn : Nilai total per kriteria (x)% : Presentase nilai kriteria

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  metode profile  matching ini,  langkah  awal pembobotan kriteria ( value target) untuk masing- masing  kriteria.  Skala  ordinal:  1)  Sangat  kurang; 2) Kurang; 3) Cukup; 4) Baik; dan 5) Sangat baik
a. Pembobotan nilai pada setiap kriteria ( value target ).
Tabel 2. Pembobotan kriteria (value target)
No. Kriteria Value Target 1 Loyalitas Pelanggan 5 2 Intensitas Pembelian 4 3 Lama berlangganan 3 4 Banyaknya pembelian 4 5 Waktu pembelian 3 Sumber: (Apriana, 2018)
Pada  tabel  2.  Berisi value  target dari  masing- masing kriteria yang sudah ditentukan berdasarkan  skala ordinal yaitu 1. Sangat  kurang, 2 Kurang, 3. Cukup, 4. Baik, 5. Sangat Baik, dimana value  target menjadi  tolak  ukur  untuk pembobotan nilai GAP pada langkah selanjutnya.
Tabel 3. Data angket pelanggan Pelanggan Loyalitas Pelanggan Intensitas Pembelian Lama Berlangganan Banyaknya Pembelian Waktu Pembelian P1 4 4 5 4 4 P2 5 4 4 4 4 P3 2 2 3 3 3 P4 2 3 2 2 2 P5 2 2 2 1 1 P6 1 4 4 3 3 Sumber: (Apriana, 2018) b. Pembobotan nilai GAP Tabel 4. Pembobotan Nilai GAP Pelanggan Loyalitas Pelanggan Intensitas Pembelian Lama Berlangganan Banyaknya Pembelian Waktu Pembelian P1 4 4 5 4 4 P2 5 4 4 4 4 P3 2 2 3 3 3 P4 2 3 2 2 2 P5 2 2 2 1 1 P6 1 4 4 3 3
Value target 5 4 3 4 3 P1 -1 0 2 0 1 P2 0 0 1 0 1 P3 -3 -2 0 -1 0 P4 -3 -1 -1 -2 -1 P5 -3 -2 -1 -3 -2 P6 -4 0 1 -1 0 Sumber: (Apriana, 2018)
Berdasarkan data angket pelanggan yang terdapat pada  tabel  3,  langkah  selanjutnya  adalah perhitungan  nilai  GAP,  dimana  nilai  GAP merupakan  selisih  dari value atribut  dan value target, sehingga  diperoleh  bobot  masing-masing kriteria.  Nilai  GAP  dapat  diikhtisarkan  dengan menggunakan  data  nilai  bobot  GAP,  seperti  yang terlihat pada data pelanggan P1 dimana pada data berdasarkan angket, intensitas pembelian mempunyai value  atribut =  4  sedangkan value target untuk intensitas pembelian  adalah 4, maka hasil  selisih value atribut  dan value  target adalah 0,  maka  jika  berdasarkan  data  nilai  bobot  GAP, selisih  dengan  hasil  0  mempunyai  bobot  nilai  5,
yang berarti Tidak ada selisih (Kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan).

## c. Perhitungan Core Factor
Berdasarkan  nilai  GAP  yang  ada  pada  tabel  4, maka  langkah  selanjutnya  adalah  membagi kriteria  kedalam  dua  kelompok  yaitu core  factor dan secondary  factor ,  dimana  kriteria  yang termasuk core  factor adalah  loyalitas  pelanggan, intensitas  pembelian,  banyaknya  pembelian. Setelah dilakukan pengelompokan kriteria menjadi core  factor dan secondary  factor ,  maka langkah  selanjutnya  menghitung  nilai core  factor , seperti pada tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Core Factor Pelanggan Pelanggan Loyalitas Pelanggan Intensitas Pembelian  Banyaknya Pembelian Core Factor P1 Nilai GAP -1 0 0 4,66 Hasil bobot nilai 4 5 5 P2 Nilai GAP 0 0 0 5 Hasil bobot nilai 5 5 5 P3 Nilai GAP -3 -2 -1 3 Hasil bobot nilai 2 3 4 P4 Nilai GAP -3 -1 -2 3 Hasil bobot nilai 2 4 3 P5 Nilai GAP -3 -2 -3 2,33 Hasil bobot nilai 2 3 2 P6 Nilai GAP -4 0 -1 3,33 Hasil bobot nilai 1 5 4 Sumber: (Apriana, 2018)
Pada tabel 5. Terlihat hasil perhitungan nilai core factor untuk Pelanggan 1 adalah 4,66, Pelanggan 2 adalah  5,  Pelanggan  3  adalah  3,  Pelanggan  4 adalah 3, Pelanggan 5 adalah 2,33 dan Pelanggan 6 adalah 3,33.
d. Perhitungan Secondary Factor Kriteria  yang  termasuk secondary  factor lama berlangganan  dan  waktu  pembelian.  Langkah selanjutnya  menghitung  nilai secondary  factor , seperti pada tabel 6.
Tabel 6. Perhitungan Secondary Factor Pelanggan Pelanggan Lama Berlangganan Waktu Pembelian Secondary Factor P1 Nilai GAP 2 1 4 Hasil bobot nilai 3,5 4,5 P2 Nilai GAP 1 1 4,5 Hasil bobot nilai 4,5 4,5 P3 Nilai GAP 0 0 5 Hasil bobot nilai 5 5 P4 Nilai GAP -1 -1 4 Hasil bobot nilai 4 4 P5 Nilai GAP -1 -2 3,5 Hasil bobot nilai 4 3 P6 Nilai GAP 1 0 4,75 Hasil bobot nilai 4,5 5 Sumber: (Apriana, 2018)

## e. Perhitungan Nilai Total
Langkah  selanjutnya  adalah  meghitung nilai total yang merupakan prosentase dari nilai core factor dan secondary  factor ,  dihitung  dengan menggunakan persamaan (4). Prosentase core factor adalah 60% dan secondary factor adalah 40%.
Tabel 7. Tabel Perhitungan Nilai Akhir
Sumber: (Apriana, 2018)
Pada  Tabel  7.  merupakan  data  perhitungan  nilai akhir  kriteria,  pada  data  pelanggan  2  didapat nilai  akhir  4,8,  yang  didapat  dari  60%  dari  nilai core  factor dijumlahkan  dengan  40%  dari  nilai secondary factor .
f. Penentuan Ranking Pada tahap ini,akan dilakukan penentuan ranking yang  merupkan  tahap  akhir  dari  metode profile matching ,  rangking  ditentukan  berdasarkan perhitungan nilai total seperti terlihat pada tabel 8,  selanjutnya  nilai  tersebut  dihitung,  yang kemudian  diurutkan  dari  yang  terbesar  hingga yang terkecil.
Tabel 8. Data Hasil Rangking Pelanggan Nilai Akhir Rangking P1 4,4 2 P2 4,8 1 P3 3,8 4 P4 3,4 5 P5 2,8 6 P6 3,9 3 Sumber: (Apriana, 2018)
Pada  tabel  8.  Merupakan  data  hasil perangkingan,  pada  data  tersebut  nilai  akhir paling  tinggi  didapat  oleh  Pelanggan  2  dengan nilai akhir 4,8 , maka jika kita urutkan rangking 1 didapat  oleh  Pelanggan  2,  rangking  2  didapat oleh  Pelanggan  1,  rangking  3  didapat  oleh Pelanggan  6,  rangking  4  didapat  oleh  Pelanggan 3,  rangking  5  didapat  oleh  Pelanggan  4,  dan rangking 6 didapat oleh Pelanggan 5.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data menggunakan profile  matching ,  maka  hasil  akhir menunjukan  adanya  perankingan  data  seperti
yang  terlihat  pada  tabel  7.  Pelanggan  2 mempunyai  hasil  perangkingan  tertinggi  yaitu 4,8,  yang  berarti  skala  ordinal  penilaian  yang didapat  adalah  baik,  dan  berhak  mendapatkan reward sebagai pelanggan setia toko.

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  hasil pengolahan data pelanggan dengan menggunakan profile  matching dapat  di implementasikan dalam sebuah sistem pendukung  keputusan  untuk  menentukan pemberian reward kepada  pelanggan  sehingga dapat  membantu  pihak  yang  berwenang  dalam mengambil  keputusan  sesuai  dengan  kriteria yang ada. Hasil penelitian ini, ditunjukan dengan adanya  perangkingan  tertinggi  yaitu  4,8  pada pelanggan 2, yang berarti skala ordinal penilaian yang  didapat  adalah  baik,  dan  berhak mendapatkan reward sebagai  pelanggan  setia toko.  Untuk  penelitian  berikutnya,  diharapkan dapat    mengimplementasikan  metode profile matching pada  sebuah  Sistem  Penunjang Keputusan    dengan  menambahkan  variabel- variabel yang dapat memperkuat penilaian dalam menentukan pemberian reward untuk pelanggan.

## REFERENSI
Apriana,  V.  (2016).  PENERAPAN  METODE
PROFILE MATCHING UNTUK MENENTUKAN  KELAYAKAN  PEMBERIAN
PINJAMAN  PADA  BANK  PERKREDITAN RAKYAT, 3 (2),  143–150.  Retrieved  from http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php /moneter/article/view/1194
Apriana,  V.  (2018). Laporan  Akhir  Penelitian Mandiri . Jakarta.
Kusumawati,  W.  I.,  &  Puspitaningtyas,  Z.  (2014). Peramalan  Produksi  Sarung  Tenun  Dengan Menggunakan  Metode  Pemulusan  Data. Majalah  Ekonomi , 20 (1  Juli),  49–49. Retrieved from http://jurnal.unipasby.ac.id/index.php/maj alah_ekonomi/article/view/79
Mardikawati, W., & Farida, N. (2013). LOYALITAS
PELANGGAN , MELALUI KEPUASAN PELANGGAN  PADA  PELANGGAN  BUS EFISIENSI  (  Studi  PO  Efisiensi  Jurusan Yogyakarta-Cilacap  ). Jurnal  Administrasi Bisnis , 2 (1), 64–75.
Pelanggan Core Factor Secondary Factor Nilai Akhir P1 4,66 4 4,4 P2 5 4,5 4,8 P3 3 5 3,8 P4 3 4 3,4 P5 2,33 3,5 2,8 P6 3,33 4,75 3,9
Megawati,  Y.  (2017).  PERTUMBUHAN  MINI MARKET    SEBAGAI  SALAH  SATU  BENTUK PASAR  MODERN. Business  Management
Journal ,
2 (1). https://doi.org/10.30813/BMJ.V2I1.583
Palandi,  J.  F.,  &  Pudyastuti,  Z.  E.  (n.d.). Penyaringan  Kandidat  Untuk  Promosi Jabatan Dengan Profile Matching, 5 (1).
Saidani, B., & Arifin, S. (2012). Pengaruh kualitas produk  dan  kualitas  layanan  terhadap kepuasan  konsumen  dan  minat  beli  pada
ranch market. Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesia , 3 (1), 1–22.
Soliha,  E.  (2008).  Analisis  Industri  Ritel  di Indonesia. Jurnal Bisnis Dan Ekonomi (JBE) ,
15 (2), 128–143.
Windarto, A. P. (2017). IMPLEMENTASI METODE TOPSIS  DAN  SAW  DALAM  MEMBERIKAN REWARD  PELANGGAN. Kumpulan  jurnaL Ilmu Komputer (KLIK) , 4 (1). Retrieved from http://klik.unlam.ac.id/index.php/klik/arti cle/view/73