## Pendukung Keputusan Dalam Penentuan Produk Terbaik Pada PT Asuransi Jiwa Generali
Hardiyan [1] , Rosiana Nur Hazizah [2]
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Bina Sarana Infromatika [1] Jl. Kamal Raya No.18, Ring Road, Cengkareng, Program Studi Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri [2] Jl. Daan Mogot No. 31, Tangerang e-mail: hardiyan.hry@bsi.ac.id [1] , rosiana.hazizah24@gmail.com [2]
Abstract —  Life  insurance  is  a  service  business  that  provides guarantees to customers when they experience events that are at risk  of  losing  their  productivity  to  finance.  However,  most customers  really  regret  having  insurance  customers  because  of their  lack  of  understanding  for  insurance  itself.  Generali  Life Insurance  has  several  insurance  products,  so  that  there  are obstacles  in  determining  the  best  product  interest,  namely objectivity.  The  intended  objectivity  arises  from  the  many products  provided  by  Generali  Life  Insurance  to  reduce  the complexity of the decision making process due to many alternative products. To help determine the best interest in the product using the  Simple  Additive  Weigting  (SAW)  method.  This  method  is  a method by searching for weighted sums of performance ratings on each  alternative  and  on  each  attribute.  The  Simple  Additive Weighting (SAW) method can assist in decision making in a case, but the calculation by using this method only produces the greatest value that will be chosen as the best alternative.
Keywords—Insurance Products, SAW, Simple Additive Weighting

## I. PENDAHULUAN
Kesehatan  merupakan  anugrah  Allah  SWT  yang  tidak ternilai  harganya,  oleh  karena  itu  sepatutnya  nikmat  tersebut disyukuri.  Kesehatan  sudah  merupakan  kebutuhan  pokok dalam  hidup.  Terwujudnya  keadaan  sehat  adalah  kehendak semua  pihak.  Meskipun  sudah  berhati-hati,  orang  tidak  bisa secara mutlak menghindari bahaya sakit, kecelakaan, kematian, kebakaran,  gempa  bumi,  pencurian  dan  tindakan  criminal adalah keadaan  bahaya  yang  mungkin  dihadapi  dalam  hidup. Akibat yang timbul dari berbagai macam bahaya tersebut bisa berupa  perasaan  tidak  menyenangkan  sampai  berupa malapetaka besar.
”Sistem merupakan kumpulan elemen yang saling berkaitan yang bertanggung jawab memproses masukan (input) sehingga menghasilkan keluaran (output).” (Frieyadie, 2016)
Meningkatnya  permintaan  masyarakat  atas  layanan kesehatan  adalah  tantangan  bagi  penyelenggara  layanan kesehatan seperti rumah sakit, klinik, perusahaan asuransi dan
bandan penyelenggara jaminan kesehatan. Institusi-institusi ini perlu  menyiasati  tantangan  tersebut  dengan  meningkatkan program,  sumber  daya  manusia  dan  manajemen  sistem pembiayaan pemeliharaan kesehatan.
Asuransi kesehatan merupakan salah satu produk asuransi yang  mempunyai  beberapa kategori. Kategori utama asuransi kesehata  adalah  asuransi  ketidakmampuan  berpenghasilan (disabitity income insurance), asuransi biaya medis tradisional (traditional medical expanse insurance) dan managed care.
Beberapa  produk  di  Asuransi  Jiwa  Generali  antara  lain adalah  Santunan  perawatan  Harian,  Asuransi  Biaya  Medis, Santunan  Kesehatan  Hari  Tua,  Jaminana  Pemeliharaan Kesehatan  Masyarakat,  Santuan  Dread  Disase.  Secara sederhana,  produk  Asuransi  Jiwa  Generali  yang  memberikan manfaat  protensi  sekaligus  investasi  dengan  proposi  alokasi dana  yang  diserahkan  sepenuhnya  kepada  pemegang  saham. Jika pada produk Asuransi Jiwa Generali premi yang dibayar oleh pemegang polis akan dibagi dua rekening yang terdiri dari rekening asuransi jiwa berjangka dan rekening unit (investasi).
Asuransi  Jiwa  Generali  mengalami  kendala  dalam menentukan  minat  produk  terbaik  yaitu  objektifitas. Objektifitas yang dimaksud muncul dari banyak produk yang disediakan  oleh  Asuransi  Jiwa  Generali  untuk  mengurangi kerumitan  proses  pengambilan  keputusan  akibat  banyak alternative  produk.  Untuk  membantu  melakukan  penentuan minat  produk  terbaik  tersebut  menggunakan  metode  Simple Additive Weigting (SAW).

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Sistem Penunjang Keputusan
Sistem  Pendukung  keputusan  (SPK)  yaitu  sebuah  sistem berbasis  komputer  yang  adaptif,  fleksibel  dan  interaktif  yang digunakan  untuk  memecahkan  masalah-masalah  tidak terstuktur sehingga meningkatkan nilai keputusan yang diambil (Liesdiana & Mauliana, 2017).
Mengemukakan  keputusan  bahwa  Terdapat  dus  model pengambilan keputusan, yaitu model sistem tertutup dan model sistem terbuka (Frieyadie, 2016).

## 1) Model Sistem Tertutup
Model  sistem  tertutup  dilandasi  asumsi  bahwa keputusan  dapat  diambil  tanpa  campur  tangan  dari lingkungan (luar) sistem, karena sistem pengmbil keputusan tidak  dipengaruhi  oleh  lingkungan.  Dalam  hal  ini  sistem pengmbilan keputusan dianggap :
 Mengetahui  semua  alternatif  tindakan  untuk menggapai permaslahan dengan segala konsekensinya.
 Memiliki  metode  untuk  menyusun  alternatif- alternatif sesuai prioritasnya.
 Dapat  memilih/menetapkan  alternatif  yang  paling menguntungkan,  misalnya  dari  segi  laba,  manfaat, dan lain-lain.

## 2) Model Sistem Terbuka
Model sistem terbuka dilandasi asumsi bahwa sistem pengambil  keputusan  dan  lingkungan  memiliki  hubungan saling  berpengaruh.  Keputusan  yang  diambil  akan berdampak  terhadap  lingkungan  dan  sebalikya  lingkungan juga  berpengaruh  terhadap  sistem  pengambilan  keputusan. Dalam hal ini sistem pengambilan keputusan dianggap :
 Hanya mempengaruhi sebagian saja dari alternatif- alternatif  untuk  menangani  permasalahan  dengan segala konsekensinya.
 Hanya  dapat  menyajikan  sejumlah  alternatif  yang baik  untuk  menangani  permasalahan,  tetapi  tidak dapat  memilih/menetapkan  alternatif  yang  paling menguntungkan.
 Sekedar  mempersilahkan  pemilihan  alternatif terbaik  untuk  dilakukan  oleh  pijak  diluar  sistem sesuai dengan aspirasinya.

## B. Sample Additive Weight (SAW)
Metode  Simple  Additive  Weight  (SAW),  sering  juga dikenal dengan istilah metode  penjumlahan terbobot.  Konsep dasar metode Simple Additive Weight (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.  Metode Simple Additive Weight (SAW) dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  suatu  kasus, akan tetapi perhitungan dengan menggunakan metode ini hanya yang  menghasilkan  nilai  terbesar  yang  akan  terpilih  sebagai alternatif yang terbaik. (Hismawati & Hardiyan, 2018)
Keunggulan  dari  metode  Simple  Additive  Weight  (SAW) dibanding dengan metode sistem keputusan yang lain terletak pada kemauan dalam menentukan penelitian secara lebih tepat karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot  tingkat kepentingan  yang  dibutuhkan.  Metode  SAW  merupakan metode  menentukan  nilai  bobot  pada  setiap  kriteria  untuk menentukan alternatif optimal (Susianti & Wasiyanti, 2017)
𝑟 ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ 𝑥 𝑀𝑎𝑥 𝑥 Jika j adalah atribut keuntungan  benefit 𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑥 Jika j adalah atribut keuntungan  cost
Dimana: Rij = Rating Kinerja Ternormalisasi Maxij =  Nilai  maksimum  dari  setiap  baris  dan kolom Minij = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij = Baris dan kolom dari matriks
Dengan  Rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternative Ai pada atribut
Cj; 1,2, … m dan j=1,2,…n

## 𝑉 𝑤 𝑟
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
V_i  = Nilai akhir dari alternatif W_i  = Bobot yang telah ditentukan R_ji  = Normalisasi matriks
Nilai  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif lebih  terpilih.  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) disarankan untuk menyelesaikan masalah penyeleksian dalam sistem  pengambilan  keputusan  multi  proses.  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  merupakan  metode  yang  banyak digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  yang  memiliki banyak atribut. (Frieyadie, 2016).
Ada beberapa langkah dalam penyelesaian metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai berikut :
 Menentukan  kriteria-kriteria  yang  dijadikan  acuan dalam pendukung keputusan yaitu Ci.
 Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada setiap kriteria.
 Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria (C_i).
 Kemudian melakukan normalisai matriks berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut (atribut  keuntungan  maupun  atribut  biaya)  sehingga diperoleh matriks ternormalisai R.
 Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perangkaian  yaitu penjumlahan  dari  perkalian matriks ternormalisasi  R dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang  dipilih  sebagai  alternatis  terbaik  (A_i)  sebagai solusi.

## C. Keputusan Pembelian
Definisi  keputusan    pembelian  sabran  (2009)”  Dalam tahapan  evaluasi,  konsumen  membentuk  preferensi  antara merek dalam kumpulan pilihan, konsumen membentuk maksud untuk membeli merek yang paling disukai”. (Suparwo, Riana, & Sari, 2017)
“Keputusan pembelian konsumen adalah proses pemecahan masalah di mana penyajian ulang kognitif konsumen atas suatu
masalah iala kunci untuk memahami proses tersebut”.(Suparwo et al., 2017)
Tahapan-tahapan keputusan pembelian diantaranya :
1)

## Pengenalan masalah
Proses pembelian dimulai ketika pembelian mengenali masalah  atau  kebutuhan.  Kebutuhan  tersebut  dapat dicetuskan  oleh  rangsangan  internal  atau  eksternal.  Para pemasar  perlu  mengidentifikasi  keadaan  yang  memicu kebutuhan tersebut.

## 2) Pencarian informasi
Konsumen  yang  terangsang  kebutuannya  akan terdorong untuk mencari infromasi yang lebih banyak. Kita dapat membaginya ke dalam dua level rangsangan. Situaso pencarian infromasi yang lebih ringan dinamakan penguatan perhatian.  Pada  level  itu  orang  hanya  sekedar  lebih  peka terhadap informasi produk.

## 3) Evaluasi alternatif
Bagaimana  konsumen  mengolah  infromasi  merek yang bersaing dan membuat penilaian akhir. Tidak ada proses evaluasi  tunggal  sederhana  yang  digunakan  oleh  semua konsumen atau olehh suatu konsumen dalam semua situasi pembelian. Terdapat beberapa proses evaluasi keputusan, dan model-model  yang  terbaru  memandangan  proses  evaluasi konsumen  sebagai  proses  yang  berorientasi  kognitif.  Yaitu model tersebut menganggap konsumen membentuk penilaian atas produk dengan sadar dan rasional.

## 4) Keputusan Pembelian
Dalam  tahap  evaluasi,  para  konsumen  membentuk prefensinatas  merek-merek  yang  ada  di  dalam  kumpulan pilihan.  Konsumen  tersebut  juga  dapat  membentuk  nilai untuk  membeli  merek  yang  paling  disukai.  Dalam melaksanakan  niat  pembelian,  konsumen  tersebut  dapat membuat  lima  sub  keputusan  merek  (merek  A),  keputusan pemasok  (deale  2),  keputusan  kualitas  (satu  computer), keputusan  waktu  (akhir  pecan),  dan  keputusan  metode pembayaran  (kartu  kredit).  Pembelian  barang  kebutuhan sehari-hari  melibatkan  lebih  sedikit  keputusan  dan  lebih sedikt pertimbangan.

## 5) Perilaku pasca pembelian
Setelah membeli produk, konsumen akan mengalami level kepuasan  atau ketidakpuasan  tertentu.  Tugas pemasar tidak berakhir begitun saja ketika produk dibeli. Para pemasar harus  memantau  kepuasan  pascapembalian  dan  pemakaian produk pascapembelian.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan cara mengumpulkan data- data  yang  berhubungan  dengan  permasalahan  yang  dibahas sehingga  dapat  membantu  menyelesaikan  permasalahan, (Nuraeni, 2018).
Dalam  penelitian  ini,  diperlukan  beberapa  langkah  untuk mencapai  tujuan  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya.  Adapun langkah-langkah  penyusunan  penelitian  yang  dilakukan  pada
Gambar dibawah ini.
Gambar 1. Workflow Penelitian

## A. Instrumen Penelitian
Instrumen  penelitian  dapat  disimpulkan  “  Semua  alat  yang digunakan untuk mengumpulkan, mengolah, menganalisa dan menyajikan  data-data  secara  sistematis  serta  objektif  dengan tujuan  memecahkan  suatu  persoalan  atau  menguji  suatu hipotesis”. (Hismawati & Hardiyan, 2018) Instrumen penelitian yang digunakan penulis dalam penelitian ini sebagai berikut :

## 1) Data kualitatif
Penulis  menggunakan  data  kualitatif  dalam menganalisis  suatu  masalah  dalam  bentuk  nilai  yang didasarkan pada hasil pengolahaan dan peniliaian dari bagian HRD dan Manajer terhadap penentuan produk terbaik.

## 2) Kuesioner
Kuesioner  dirancang  sendiri  oleh  penulis  dan dikembangkan  dari  teori  menggunakan  skala  likert. Kuesioner tersebut diisi oleh responden yaitu Manajer di PT.

## Asuransi Jiwa Generali.

## B. Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi  adalah  wilayah  generalisasi  yang  terdiri  atas  : obyek dan subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu  yang  ditetapkan  oleh  penelitian  untuk  dipelajari, kemudian  ditarik  kesimpulannya    (Rusdiansyah,  2017). Populasi dalam penelitian ini adalah penentuan produk terbaik pada  PT.  Asuransi  Jiwa  Generali.  Berdasarkan  data  bulan  3 Agustus 2018 dimana jumlah produk pada PT. Asuransi Jiwa Generali berjumlah 25 produk.
Penulis  melakukan  pengumpulan  data  pada  PT.  Asuransi Jiwa  Generali  dengan  cara  pengambilan  sampel  (sampling), yaitu pemilihan sejumlah item tertentu dari populasi yang ada
dengan  tujuan  mempelajari  sebagai  item  tersebut  sehingga dapat  mewakili  seluruh  item  yang  ada.  Semua  item-item populasi  mempunyai  kesempatan  (probabilitas)  yang  sama untuk  terpilih  menjadi  item  sampel.  Teknik  sampling  yang penulis gunakan yaitu Simple random sampling.

## IV. HASIL DAN P EMBAHASAN
PT.  Asuransi  Jiwa  Generali  sebagai  populasi  yang  akan dijadikan  subjek  penelitian.  Adapun  produk-produk  yang terdapat dalam perusahaan, terlihat pada Tabel I dibawah ini.
TABEL I. POPULASI PENELITIAN
Nama Produk Kode Produk IPrime A1 Iplan A2 iPLAN Syariah A3 UBRich A4 Gemilang A5 Generali Flexi Optima A6 We Flexi Pro A7 Global Medical Plan A8 GENSafe A9 Asuransi Perlindungan Kredit A10 Asuransi Kecelakaan Diri Mikro A11 Asuransi Kecelakaan Diri A12 Asuransi Jiwa Berjangka Kumpulan A13 Asuransi Cacat Tetap Total Kumpulan A14 Asuransi  Kematian  dan  Cacat  Tetap  Karena Kecalakaan Kumpulan A15 Asuransi Perwatan Rumah Sakit dan Perbedaan Kumpulan A16 Asuransi Rawat Jalan Kumpulan A17 Asuransi Perawatan Gigi Kumpulan A18 Asuransi Kacamata Kumpulan A19 iPENSION A20 iDARE A21 UB Pro Plus A22 Ipro A23 Provesta Optimum A24 VIP Pro A25
E-ISSN  : 2581-0588

## TABEL II. SAMPEL PENELITIAN
Nama Produk Kode Produk Kategori Produk IPrime A1 Individu Iplan A2 Individu iPLAN Syariah A3 Individu UBRich A4 Individu Gemilang A5 Individu Generali Flexi Optima A6 Individu We Flexi Pro A7 Individu Global Medical Plan A8 Individu GENSafe A9 Individu Asuransi Perlindungan Kredit A10 Individu Asuransi Kecelakaan Diri Mikro A11 Individu Asuransi Kecelakaan Diri A12 Individu Asuransi Jiwa Berjangka Kumpulan A13 Grup Asuransi  Cacat  Tetap  Total Kumpulan A14 Grup Asuransi  Kematian  dan  Cacat Tetap Karena Kecelakaan Kumpulan A15 Grup Asuransi  Perwatan  Rumah  Sakit dan Perbedaan Kumpulan A16 Grup Asuransi Rawat Jalan Kumpulan A17 Grup Asuransi Perawatan Gigi Kumpulan A18 Grup Asuransi Kacamta Kumpulan A19 Grup iPENSION A20 Grup iDARE A21 Individu UB Pro Plus A22 Individu iPRO A23 Individu Provesta Optimum A24 Individu VIP Pro A25 Individu TABEL III. PENENTUAN KRITERIA Kode Kriteria C1 Premi C2 Pertanggungan C3 Jangka Premi C4 Santunan C5 Masa Pertanggungan TABEL IV. PENGGOLONGAN KRITERIA Kriteria Keuntungan (Benefit) Biaya (Cost) Premi  Pertanggungan  Jangka Premi  Santunan  Masa Pertanggungan  1) Selanjutnya  memberikan  nilai  bobot  pada  masing-

## masing kriteria

## TABEL V. PENENTUAN NILAI
Kode Range Bobot C1 30 0,30 C2 25 0,25 C3 20 0,20 C4 15 0,15 C5 10 0,10
Adapun  kriteria  pembobotan  yang  dilakukan  penulis dalam  penelitian  penentuan  produk  terbaik,  yaitu  sebagai berikut :

## a) Kriteria Premi

## TABEL VI. PENELITIAN PREMI
Penilaian Hasil Kerja Keterangan Nilai 1-20 Sangat Rendah 1 21-40 Rendah 2 41-60 Sedang 3 61-80 Tinggi 4 81-100 Sangat Tinggi 5

## b) Kriteria Pertanggungan

## TABEL VII.  PENELITIAN PERTANGGUNGAN
Penilaian Hasil Kerja Keterangan Nilai 1% -20% Sangat Rendah 1 21% -40% Rendah 2 41% -60% Sedang 3 61% -80% Tinggi 4 81% -100% Sangat Tinggi 5

## c) Kriteria Jangka Premi

## TABEL VIII. PENELITIAN JANGKA PREMI
Penilaian Hasil Kerja Keterangan Nilai 1-20 Sangat Rendah 1 21-40 Rendah 2 41-60 Sedang 3 61-80 Tinggi 4 81-100 Sangat Tinggi 5

## d) Kriteria Santunan

## TABEL IX.  PENELITIAN SANTUNAN
Penilaian Hasil Kerja Keterangan Nilai 1-20 Sangat Rendah 1 21-40 Rendah 2 41-60 Sedang 3 61-80 Tinggi 4 81-100 Sangat Tinggi 5
e) Kriteria Masa Pertanggungan

## TABEL X. PENELITIAN MASA PERTANGGUNGAN
Penilaian Hasil Kerja Keterangan Nilai 1-20 Sangat Rendah 1 21-40 Rendah 2 41-60 Sedang 3 61-80 Tinggi 4 81-100 Sangat Tinggi 5 2)
Menentukan  Nilai  Rating  Kecocokan  dari  setiap produk pada setiap kriteria.

## TABEL XI. RATING KECOCOKAN
No Kode Kriteria Produk PR PT JP ST MP 5 5 5 4 2 5 5 5 3 1 4 4 3 3 1 4 4 4 4 1 4 4 3 3 1 4 4 4 4 1 4 4 4 3 2 4 4 4 4 2 4 4 3 3 1
5 5 5 5 4 5 5 4 4 1
4 5 3 3 2 4 5 5 5 2 4 4 3 3 1 4 5 5 5 2 4 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5 4 4 4 3 4 5 4 4 4 5 4 5 4 4 4 5 3 3 3 4 4 4 5 3 4 4 5 3 1 4 4 5 4 3 4 4 5 4 5
Keterangan Kriteria: PR : Premi PT : Pertanggungan JP : Jangka Premi ST : Santunan MP : Masa Pertanggungan
3) Membuat Matiks Keputusan yang dibentuk dari Tabel Rating Kecocokan, sebagai berikut :
𝑥 ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 5 5 5 4 2 5 5 5 3 1 4 4 3 3 1 4 4 4 4 1 4 4 3 3 1 4 4 4 4 1 4 4 4 3 2 4 4 4 4 2 4 4 3 3 1 5 5 5 5 4 5 5 4 4 1 4 5 3 3 2 4 5 5 5 2 4 4 3 3 1 4 5 5 5 2 4 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5 4 4 4 3 4 5 4 4 4 5 4 5 4 4 4 5 3 3 3 4 4 4 5 3 4 4 5 3 1 4 5 4 4 3 4 5 4 4 5⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤
Pertama-tama  melakukan  normalisasi  matriks  X    dan kemudian hasil dari normalisasi tersebut dibuat dalam matriks ternormalisasi (R) sebagai berikut :
𝑥 ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 1,0 1,0 0,6 0,75 0,5 1,0 1,0 0,6  1,0 1,0 0,8 0,8 1,0 1,0 1,0 0,8 0,8 0,75 0,75 1,0 0,8 0,8 1,0 1,0 1,0 0,8 0,8 0,75 0,75 1.0 0,8 0,8 0,75 1,0 0,5
0,8 0,8 0,75 0,75 0,5 0,8 0,8  1,0    1,0 1,0 1,0 1,0 0,6 0,75 0,75
1,0 1,0 0,75 0,75 1,0 0,8 1,0 1,0 1,0 0,5 0,8 1,0  0,6    0,6   0,5 0,8 0,8 1,0    1,0   1,0 0,8 1,0 0,6    0,6   0,5 0,8 0,8 0,6    0,6 0,25 1,0 1,0 0,6 0,6   0,2
1,0 0,8 0,75 0,75 0,33 0,8 1,0 0,75 0,75 0,25 1,0 0,8 0,6 0,6 0,25 0,8 1,0 1,0 1,0   0,33 0,8 0,8 0,75  0,6 0,33 0,8 0,8 0,6 1,0 1,0 0,8 1,0 0,75 0,75 0,33 0,8 1,0 0,75 0,75 0,2 ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ 4) Langkah terakhir adalah proses pencarian perangkingan  atau  nilai  terbaik  dengan  memasukan  setiap kriteria  dan  nilai  bobot  yang  digunakan  dalam  perangkingan
yaitu  W  = ⌈0,3 0,25 0,2 0,15 0,1⌉ maka  proses  perangkingan sebagai berikut :
𝑉 𝑤 𝑟
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
𝑉 = Nilai akhir dari alternatif
𝑊 = Bobot yang telah ditentukan 𝑅 = Normalisasi matriks
Nilai perhitungan untuk setiap produk dengan nilai V, dapat dilihat pada tabel berikut :

## TABEL XII. HASIL PERANGKINGAN
Nama Produk Kode Produk Hasil Perangkingan IPrime A1 0,832 Iplan A2 0,92 iPLAN Syariah A3 0,852 UBRich A4 0,852 Gemilang A5 0,69 Generali Flexi Optima A6 0,802 We Flexi Pro A7 0,79 Global Medical Plan A8 0,752 GENSafe A9 0,89 Asuransi Perlindungan Kredit A10 0,807 Asuransi Kecelakaan Diri Mikro A11 0,192 Asuransi Kecelakaan Diri A12 0,95 Asuransi Jiwa Berjangka Kumpulan A13 0,75 Asuransi Cacat Tetap Total Kumpulan A14 0,89 Asuransi Kematian dan Cacat Tetap Karena Kecalakaan Kumpulan A15 0,75 Asuransi Perwatan Rumah Sakit dan Perbedaan Kumpulan A16 0,7 Asuransi Rawat Jalan Kumpulan A17 0,78 Asuransi Perawatan Gigi Kumpulan A18 0,795 Asuransi Kacamata Kumpulan A19 0,777 iPENSION A20 0,757 iDARE A21 0,873 UB Pro Plus A22 0,713 iPRO A23 0,81 Provesta Optimum A24 0,785 VIP Pro A25 0,722
Selanjutnya produk diurutkan dari nilai V terbesar ke nilai V terkecil, produk dengan nilai V terbesar.
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  dapat  di  temukan  lima produk  terbaik  sesuai  hasil  dari  nilai  V 1 –  V 25 dengan  nilai sebagai berikut :

## TABEL XIII. DATA PRODUK TERBAIK
No Nama Produk Kode Produk Hasil Perangkingan 1 Asuransi Kecelakaan Diri A12 0,95 2 Iplan A2 0,92 3 Asuransi Cacat Tetap Total Kumpulan A14 0,89 4 GENSafe A9 0,89 5 iDARE A21 0,73

## V. K ESIMPULAN
Sesuai  dengan  hasil  penelitian  Penentuan  Produk  Terbaik Pada PT Asuransi Jiwa Generali Menggunakan Metode Simple Additive  Weihgting  (SAW),  maka  dapat  ditarik  kesimpulan, sebagai berikut :
 Didapat 5 (lima) produk  asuransi terbaik yang ada di PT Asuransi  Jiwa  Generali,  antara  lain:  Auransi  Kecelakaan Diri,  Iplan,  Asuransi  Cacat  Tetap  Total  Kumpulan, GENSafe dan iDare berdasarkan Objektifitas.
 Metode  Simple  Additive  Weihgting  (SAW)  dapat mengatasi  permasalahan  yang  ada  di  PT.  Asuransi  Jiwa Generali dalam pengambilan keputusan untuk mendapatkan minat produk terbaik, yang nantinya produk- produk tersebut menjadi produk unggulan dari perusahaan, dalam memasarkannya ke pelanggan atau nasabah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Chintyari,  Yananda  Eka  &  Prihatin,  Titin.  (2018).  Implementasi Metode  Simpe  Additive  Weighting  untuk  Pemilihan  Guru Berprestasi Pada SMP Islam Pondok Duta.  Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer, 3(2), 133-138, E-ISSN: 2527-4864. Url: https://media.neliti.com/media/ publications/227262-implementasi- metode-imple-additive-weig-921a48e8.pdf
[2] Frieyadie.  (2016).  Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weight (SAW) dalam Sistem Pendukung Keputusan Promosi. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, XII(1), 37–4. Url: https://media.neliti.com/media/publications/227474-penerapan- metode-simple-additive-weight-4b140887.pdf
[3] Hismawati  &  Hardiyan.  (2018).  Pengambilan  Keputusan  Dalam Penerima  Bantuan  Raskin  Dengan  Metode  Simple  Additive Weigthing  (SAW),  Jurnal  Swabumi,  6(2),  110–116.  Url: ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/swabumi/article/view/4557
[4] Liesdiana,  S.  F.,  &  Mauliana,  P.  (2017).  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Kontrak  Kerja  Agent  Call  Center Menggunakan Metode SAW. Jurnal Informatika, 4(1), 76–81. Url: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/1598/pdf
[5]
Nuraeni,  N.  (2018).  Perancangan  Sistem  Informasi  Akademik Berbasis Website Pada Madrasah Tsanawiyah Yayasan Fisabillilah Bekasi, 6(2), 104–109. Url: ejournal.bsi.ac.id/jurnal/index.php/swabumi/article/view/4556
ISSN : 2301-7988 E-ISSN  : 2581-0588
[6] Rusdiansyah. (2017). Analisis Keputusan Menentukan Jurusan Pada Sekolah  Menengah  Kejuruan  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting.  Jurnal  Techno  Nusa  Mandiri,  14(1),  49–56.  Url: ejournal.nusamandiri.ac.id/ejurnal /index.php/techno/article/view/397 [7] Suparwo, A., Riana, D., & Sari, R. D. (2017). Pelaksanaan Personal Selling Dalam Pengaruhnya Terhadap Keputusan Pembelian Polis Asuransi, 1(2), 241–248. Url: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ecodemica/article/view/ 2258