## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Surveyor Terbaik Menerapkan Algoritma Iterative Dichotomizer 3

## Rikki Ramadan Saragih, Natalia Silalahi
Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: Zafirazoya@gmail.com Submitted 19-11-2020; Accepted 31-12-2020; Published 31-12-2020

## Abstrak
Surveyor  memiliki  tugas  melakukan  survey  atau  mengawasi  objek  utama  dalam  pekerjaan  lainnya,  adapun  pekerjaan  lain  tersebut merupakan tujuan marketing dari Bank. Pentingnya Surveyor bagi perusahaan agar semua transaksi yang akan dilakukan oleh debitur tidak mengalami  kendala  atau  istilahnya  kredit  macet.  Bank  Mandiri  Syariah  terkadang  mendapatkan  hasil  yang  belum  dapat  menjamin suksesnya periode pembayaran dari calon debitur, hal ini dikarenakan kemungkinan adanya ketidak patuhan petugas survey untuk bertugas degan baik, dengan demikian tentu merugikan Bank Mandiri Syariah Medan. Bank Mandiri Syariah Medan menyediakan jenjang karir untuk petugas survey menjadi Supervisor Surveyor. Penentuan Surveyor terbaik dilakukan dengan mengolah data yang disesuaikan dengan jenis kriteria-kriteria yang digunakan sebagai standar acuan di Bank Mandiri Syariah Medan. Penerapan Algoritma Iterative Dichotomizer 3 untuk proses penentuan Surveyor terbaik dilakukan dengan mendefenisikan batasan nilai variabel input.
Kata Kunci: SPK, Surveyor, Iterative Dichotomizer 3

## Abstract
The surveyor has the task of conducting surveys or supervising the main object of other work, while the other work is the mar keting objective of the Bank. The importance of the surveyor for the company so that all transactions that will be carried out by the debtor do not experience  problems or  the  term  is  bad  credit.  Bank Mandiri  Syariah sometimes  gets  results that  cannot guarantee  the  success  of  the payment period from prospective debtors, this is due to the possibility of disobedience of survey officers to work properly, thus of course detrimental to Bank Mandiri Syariah Medan. Bank Mandiri Syariah Medan provides a career path for survey officers to become Supervisor Surveyors.  The  determination  of the  best surveyor  is  carried  out by  processing the data  according to the  types  of  criteria  us ed  as  the reference  standard  in  Bank  Mandiri  Syariah  Medan.  The  application  of  the  Iterative  Dichotomizer  3  algorithm  for  the  process  of determining the best surveyor is carried out by defining the limits of the value of the input variable.
Keywords: SPK, Surveyor, Iterative Dichotomizer 3

## 1. PENDAHULUAN
Surveyor  adalah  orang  ketiga  dari  suatu  pekerjaan  atau  sebuah  proyek.  Surveyor  memiliki  tugas melakukan  survey  atau mengawasi objek utama dalam pekerjaan lainnya, adapun pekerjaan lain tersebut merupakan tujuan marketing dari Bank, sehingga  dalam  pengembangan  bisnis  agar  lebih  besar  Bank  menugaskan  surveyor  untuk  melakukan  pemeriksaan  target marketing yaitu konsumen atau dalam perusahaan pendanaan dan bank disebut debitur. Pentingnya surveyor bagi perusahaan agar semua transaksi yang akan dilakukan oleh debitur tidak mengalami kendala atau istilahnya kredit macet. Bank Mandiri Syariah  Medan  memiliki  banyak  program  yang  berkaitan  dengan  keuangan,  salah  satunya  adalah  program  pinjaman. Sebelum  terjadinya  peminjaman  pihak  Bank  Mandiri  Syariah  Medan  mengirim  petugas  survey  untuk  memeriksa  calon debitur Bank Mandiri Syariah. Namun hasil pemeriksaan terkadang belum dapat menjamin suksesnya periode pembayaran dari  calon  debitur,  hal  ini  dikarenakan  kemungkinan  adanya  ketidak  patuhan  petugas  survey  untuk  bertugas  degan  baik, dengan demikian tentu merugikan Bank Mandiri Syariah Medan.
Mengingat pentingnya posisi surveyor dalam program kerja marketing untuk menghidari terjadinya ketidaksesuaian data yang diperiksa petugas survey di lapangan dan kredit macet, maka Bank Mandiri Syariah Medan menyediakan jenjang karir  untuk  petugas  survey  Bank  Mandiri  Syariah  Medan  menjadi  Supervisor  Surveyor.  Untuk  melakukan  pengangkatan tersebut  juga  tidak  begitu  mudah,  karena  perlu  kerja  keras  pihak-pihak  manajemen  Bank  Syariah  Mandiri  Medan  dalam mengolah data petugas survey lapangan dalam pengambilan keputusan untuk  pengangkatan Surveyor menjadi  superpisor Surveyor.  Pengambilan  keputusan  untuk  pemilihan  Surveyor  terbaik  juga  diperlukan  proses  perhitungan  yang  mampu mengolah  data  Surveyor  tersebut.  penelitian  tentang  pengukuran  kinerja  pegawai  pernah  dilakukan  oleh  Y.P  Kurniawan Kelen dan Y.N Deda, 2016, Pendekatan Metode Pohon Keputusan  Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomizer Three (id3), Untuk pengukuran kinerja pegawai negeri sipil, dalam jurnalnya mengatakan “Pohon keputusan menggunakan suatu algoritma  pembelajaran  untuk  mendapatkan  model  klasifikasi.  Sehingga  data  masukan  menjadi  hal  yang  penting pengaruhnya  dalam  pembentukan  pohon  keputusan  dan  aturan  yang  dihasilkan.  Algoritma  ID3  dapat  menghasilkan pemodelan pohon keputusan dengan proses pemangkasan pohon menjadi lebih sederhana, sehingga cocok untuk data-data yang  memiliki  tingkat  variasi  yang  komplit.  Perhitungan  yang  dihasilkan  dapat  meningkatkan  objektifitas  dari  proses penilaian pegawai  dengan melibatkan beberapa subjek penilai  sehingga menjadi  kombinasi  penilaian yang lebih objektif. Dengan ditambahkan kehadiran sebagai salah satu unsur dalam penilaian memberikan dampak yang positif dalam memaju tingkat  disiplin  pegawai  dalam  hal  kehadiran  di  tempat  kerja[1].  Penelitian  yang  lain  tentang  Algoritma  Iterative Dichotomizer 3 (id3) dan tentang karyawan dilakukan oleh Ninik Kristiyani dkk dengan judul Sistem Pendukung Keputusan dengan  Menggunakan  Algoritma  Iterative  Dichotomizer  Three   (Studi  Kasus  Sistem  PT  Warna  Agung  Semarang).  Pada penelitian ini dibahas hasil simpulan “Berdasarkan hasil pembuatan sistem pendukung keputusan HRD PT Warna Agung Semarang maka dapat diambil kesimpulan bahwa Algoritma ID3 dapat diterapkan pada sistem pendukung keputusan untuk
rekrut  karyawan  dan  penilaian  kinerja  karyawan.  Sistem  yang  dibangun  dapat  digunakan  oleh  bagian  HRD  dalam menentukan calon karyawan yang diterima dan penilaian kinerja karyawan[2].
Setelah mengamati dua penelitian dia atas yang menggunakan Algoritma Iterative Dichotomizer 3 (id3) dengan objek penelitian  karyawan  atau  pegawai,  dengan  ini  membuat  ketertarikan  untuk  ikut  melakukan  penelitian  menggunakan algoritma id3 dan objek data yang diteliti adalah karyawan bagian Surveyor pada Bank Mandiri Syariah Medan. Untuk sistem pendukung  keputusan  biasanya  menggunakan  Fuzzy  Multi  Attribut  Decession  Making  (FMADM)  dengan  metode  untuk perangkingan seperti AHP, SAW, Electre dan lain-lainnya. Namun id3 sangat  jarang digunakan karena proses penurunan bentuk Decession Tree dapat mendapatkan hasil yang akurat dengan waktu yang lama, akan tetapi untuk mendapatkan hasil yang singkat cukup dengan membuang pengerjaan lainnya. Pada penelitian ini yang akan dianalisa adalah data-data Surveyor dan sesuai dengan alasan pihak manajemen Bank Mandiri Syariah dengan pemilihan Surveyor terbaik untuk kenaikan jabatan menjadi supervisor Surveyor.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System)adalah suatu sistem yang memiliki kemampuan dalam pemecahan masalah  /  komunikasi  untuk  kondisi  masalah  yang  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur  yang  mempunyai  peran  dalam membantu pemecahan masalah dan tidak satupun yang mengetahui bagaimana keputusan yang seharusnya dibuat[3].

## 2.2 Surveyor
Surveyor  adalah  orang  ketiga  dari  suatu  pekerjaan  atau  sebuah  proyek.  Surveyor  memiliki  tugas melakukan  survey  atau mengawasi objek utama dalam pekerjaan lainnya, adapun pekerjaan lain tersebut merupakan tujuan marketing dari Bank, sehingga  dalam  pengembangan  bisnis  agar  lebih  besar  Bank  menugaskan  surveyor  untuk  melakukan  pemeriksaan  target marketing yaitu konsumen atau dalam perusahaan pendanaan dan bank disebut debitur. Pentingnya surveyor bagi perusahaan agar semua transaksi yang akan dilakukan oleh debitur tidak mengalami kendala atau istilahnya kredit macet[4].

## 2.3 Algoritma Iterative Dichotomizer Three (ID3)
Algoritma Iterative  Dichotomizer  Three (ID3)  adalah  suatu  metode  induksi  aturan  yang  digunakan  untuk  menghasilkan konsep atau model dari suatu kumpulan data. ID3 diperkenalkan pertama kali oleh Quinlan (1979). ID3 dikembangkan atas dasar sistem pembelajaran konsep ( Concept Learning System ) dari Hunt etal, tujuan dari sistem pembelajaran konsep adalah untuk menghasilkan suatu pohon aturan yang mampu mengklasifikasi suatu objek [2].
Metode pohon atau yang biasa disebut dengan Iterative Dichotomizer tiga merupakan sebuah metode yang digunakan untuk  membangkitkan  pohon  keputusan.  Algoritma  pada  metode  ini  berbasis  pada  Occam’s razor:  lebih  memilih  pohon keputusan  yang  lebih  kecil  (teori  sederhana)  dibanding  yang  lebih  besar.  Tetapi  tidak  dapat  selalu  menghasilkan  pohon keputusan yang paling kecil dan karena itu occam’s razor bersifat heuristic [5].. Secara ringkas, cara kerja Algoritma ID3 adalah,
1.  Ambil semua atribut yang tidak terpakai dan hitung entropinya yang berhubungan dengan test sample;
2.  Pilih atribut dimana nilai entropinya minimum;
3.  Buat simpul yang berisi atribut tersebut.
Adapun sample data yang digunakan oleh ID3 memiliki beberapa syarat , yaitu
1.  Deskripsi  atribut  nilai.  Atribut  yang  sama  harus  mendeskripsikan  tiap  contoh  dan  memiliki  jumlah  nilai  yang  sudah ditentukan;
2.  Kelas yang sudah didefinisikan sebelumnya. Suatu atributcontoh harus sudah didefinisikan, karena mereka tidak dipelajari oleh ID3;
3.  Kelas  kelas  yang  diskrit.  Kelas  harus  digambarkan  dengan jelas.  Kelas  yang  kontinu  dipecah-pecah  menjadi  kategori- kategori yang relatif, misalnya saja metal dikategorikan menjadi “hard, quite hard, flexible, soft, quite soft”;
4.  Jumlah contoh (example) yang cukup. Karena pembangkitan induktif digunakan, maka dibutuhkan test case yang cukup untuk membedakan pola yang valid dari peluang suatu kejadian. Untuk menghitung ID3 maka harus mencari nilai dari entropy dan information gain-nya dapat dilihat pada Persamaan 1 dan Persamaan 2 [2].
Entropy(S) = - palog2 pa – pb log2 pb (1)
Dimana :
S    = ruang (data) sampel yang digunakan untuk training. Pa  = jumlah yang bersolusi positif (mendukung) pada data sampel untuk kriteria tertentu. P    = jumlah yang bersolusi negatif (tidak mendukung) pada data sampel untuk kriteria tertentu.
Gain (S,Ta) = Entropy (S) – 𝑣𝑒 𝐵𝑎𝑖𝑘 , 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑣 𝑠 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆𝑣 ) (2)
Dimana : A = Atribut v   = Menyatakan suatu nilai yang mungkin untuk atribut
|S|  = Jumlah sampel untuk nilai v |S|   = Jumlah seluruh sampel data Entropy (Sv)   = Entropy untuk sampel-sampel yang memiliki nilai v Entropy(S) =  0, jika semua sampel pada S berada dalam kelas yang sama. Entropy(S) = 1, jika jumlah sampel positif dan jumlah sampel negatif dalam Sv adalah sama. 0 < Entropy(S) < 1, jika jumlah sampel positif dan jumlah sampel negatif dalam S tidak sama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Surveyor Terbaik Dengan Algoritma Iterative Dichotomizer 3. Pada penelitian ini studi  kasus  dilakukan  di  Bank  Mandiri  Syariah  Medan.  Pada  Bank  Mandiri  Syariah  Medan Surveyor atau  biasa  disebut Petugas Survey lapangan memiliki tanggung jawab terhadap Bank Mandiri Syariah Medan dalam pemeriksaan berkas calon nasabah peminjam atau debitur.   Petugas survey dapat  menjadi  pilar disiplin  hasil marketing tepat  sasaran. Bank Mandiri Syariah  Medan  tentu  akan  merasa  senang  jika  produk  pendanaan  yang  dilakukan  berdampak  positif  sesuai  komitmen manajemen Bank Mandiri Syariah untuk itu petugas survey harus benar-benar aktif dalam melaksanakan tugasnya tersebut. Supaya  petugas survey bekerja  sesuai  aturan  yang  berlaku,  Bank  Mandiri  Syariah  Medan  memberikan  apresiasi  dengan melakukan  pemilihan  petugas survey untuk  ditentukan  sebagai  supervisor Surveyor .  Adapun  kriteria-kriteria  dalam penentuan  ini  yaitu  Tanggung  Jawab,  Disiplin,  Kerjasama,  Pelaporan,  Loyalitas,.  Berdasarkan  kriteria-kriteria  tersebut dibentuk parameter kriteria pada tabel di bawah.
Tabel 1. Pembobotan Kriteria
Nama Kriteria(Atribut)  Parameter Tanggung Jawab (Ta) Baik Sedang Disiplin (Di) Baik Sedang Kerjasama(Ke) Baik Sedang Pelaporan (La) Baik Sedang Loyalitas(Lo) Tinggi Rendah
Sumber : Bank Mandiri Syariah Cab Pangkalan Masyhur Medan
Selanjutnya membuat kelas utama hasil yang terdiri dari Layak dan Tidak dengan cara menelusuri setiap atribut dan membuat aturan ( rule ) yaitu: 1. Jika Lo tinggi AND Di Baik AND Ke Baik AND La Baik AND Lo Baik THEN Hasil Layak
2. Jika Lo tinggi AND Di Sedang AND Ke Baik AND La Baik AND Lo Baik THEN Hasil Layak 3. Jika Lo tinggi AND Di Baik AND Ke Sedang AND La Baik AND Lo Baik THEN Hasil Layak 4. Jika Lo tinggi AND Di Baik AND Ke Baik AND La Sedang AND Lo Baik THEN Hasil Layak 5. Jika Lo tinggi AND Di Baik AND Ke Baik AND La Baik AND Lo Sedang THEN Hasil Layak
6. Jika Lo Rendah AND Di Baik AND Ke Baik AND La Baik AND Lo Baik THEN Hasil Layak
7. Jika Lo Rendah AND Di Sedang AND Ke Baik AND La Baik AND Lo Baik THEN Hasil Tidak Layak 8. Jika Lo Rendah AND Di Baik AND Ke Sedang AND La Baik AND Lo Baik THEN Hasil Tidak Layak 9. Jika Lo Rendah AND Di Baik AND Ke Baik AND La Sedang AND Lo Baik THEN Hasil Tidak Layak 10.  Jika Lo Rendah AND Di Baik AND Ke Baik AND La Baik AND Lo Sedang THEN Hasil tidak Layak 11.  Else If Tidak Layak

## 3.1   Penerapan Metode ID3
Penyelesaian  sebuah  contoh  kasus  dapat  dilakukan  sekaligus  menerapkan  formula  atau  rumus  yang  digunakan  pada  id3. Terdapat 12 data sampel petugas survey yang akan diolah. Untuk menetukan Kelas Utama dari c =2 yaitu P1 dan P2 dengan variabel output Hasil Layak dan Tidak. Penetapan Hasil Layak dan Tidak  jika terdapat lebih dua variabel bernilai sedang Hasil Tidak layak, maka rule sebelumnya ditelusuri data Surveyor seperti berikut :
Tabel 2. Sampel Data Latihan Surveyor No Surveyor Ta Di Ke La Lo Hasil 1. Arif Rahman Baik Sedang  Baik Baik Tinggi Layak 2. Charles Sinurat  Sedang   Sedang  Baik Baik Tinggi Tidak 3. Robby S Baik Baik Baik Baik Tinggi Layak 4. Hariyanto Baik Sedang  Sedang  Baik Rendah  Tidak 5. Reno Tarigan Baik Baik Sedang  Baik Rendah  Layak 6. Budidarma P Sedang  Baik Baik Baik Tinggi Layak 7. Michael Hia Sedang  Baik Sedang  Baik Rendah  Tidak 8. Elias Baik Baik Baik Sedang  Tinggi Layak 9. Tommi W Sedang  Sedang  Sedang  Baik Rendah  Tidak 10.  Ari Rangkuti Baik Sedang  Baik Baik Rendah  Layak 11.  Ari Dewata Baik Baik Baik Sedang  Rendah  Layak
No Surveyor Ta Di Ke La Lo Hasil 12.  Insan Soleh Baik Baik Baik Baik Rendah  Layak
Setelah dibuat penelusuran rule dengan tabel di atas. Didapat dari 12 Surveyor untuk P1 = 8 di ambil dari jumlah hasil layak dan P2 = 4 diambil dari jumlah hasil tidak layak, maka Entropy kumpulan data sampel yaitu : Entropy (S)
= - p a log 2 p a – p b log2 p b Entropy S [8+,4-] = – (8/12)log 2 (8/12) – (4/12)log 2 (4/12) = – (log(8/12)/log 2 * (8/12)) – (log(4/12)/log 2 * (4/12)) = 0.3900 + 0.5283 = 0.9183 Perhitungan Information  Gain dimulai  dari  atribut  Tanggung  Jawab  (Ta)  baik  dan  sedang,  dan  seterusnya  hingga  atribut lainnya.
1. Information Gain Tanggung Jawab (Ta) S Baik [7+,1-]   = – (7/8)log 2 (7/8) – (1/8)log 2 (1/8) = – (log(8/8)/log 2 * (8/8)) – (log(0/8)/log 2 * (0/8)) = 0.1686 + 0.3750 = 0.5436 S Sedang [1+,3-]  = – (1/4)log 2 (1/4) – (3/4)log 2 (3/4) = – (log(1/4)/log 2 * (1/4)) – (log(3/4)/log 2 * (3/4)) = 0.5 + 0.3113 = 0.8113
Information Gain (S,Ta) = Entropy (S) – 𝑣𝑒 𝐵𝑎𝑖𝑘, 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑣 𝑠 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑆𝑣
= 0.9183– ((8/12)* 0.5436) + ((4/12)* 0.8113)) = 0.9183– (0.6667* 0.5436) + (0.3333* 0.8113) = 0.9183– (0.3624 + 0.2704) = 0.9183 – 0.6328 = 0.2855 Setelah didapatkan hasil di atas setiap Atribut. Selanjutnya adalah mengurutkan dalam tabel, serperti tabel di bawah ini :
Tabel 3. Information Gain Information Gain Nilai S.Ke 0.5559 S.Di 0.5137 S.Ta 0.2855 S.La 0.1092 S.Lo 0.0428
Setelah mendapatkan hasil nilai tertinggi dari Information Gain Ke sebagai prediksi terbaik untuk atribut hasil dan PE sebagai Best Classifier . Berikut pengelompokkan yang layak dapat dilihat di tabel 4. di bawah ini:
Tabel 4. Hasil Penghilangan No Surveyor Di Ke Hasil 1. Arif Rahman Sedang  Baik Layak 2. Robby S Baik Baik Layak 3. Reno Tarigan  Baik Sedang  Layak 4. Budidarma P Baik Baik Layak 5. Elias Baik Baik Layak 6. Ari Rangkuti Sedang  Baik Layak 7. Ari Dewata Baik Baik Layak 8. Insan Soleh Baik Baik Layak
Dari tabel 4. kemudian diperkecil kembali berdasarkan PE sebagai Best Classifier dengan hasil pada tabel 5. di bawah ini.
Tabel 5. Hasil Penghilangan Best Classifier
No Surveyor Di Ke Hasil 1. Robby S Baik  Baik  Layak 2. Budidarma P  Baik  Baik  Layak 3. Elias Baik  Baik  Layak 4. Ari Dewata Baik  Baik  Layak 5. Insan Soleh Baik  Baik  Layak
Dengan demikian hasil akhir yang layak dipilih untuk Surveyor Terbaik dan menjadi Supervisor Surveyor ada lima karyawan seperti yang dilihat pada tabel 5. Untuk lebih mendapatkan hasil secara lebih spesifik dapat melakukan dengan pembuatan pohon keputusan dari urutan pada tabel 3 dan 4.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  dilakukan  menyimpulkan  bahwa  penentuan Surveyor terbaik  dilakukan  dengan  mengolah  data  yang disesuaikan dengan jenis kriteria-kriteria yang digunakan sebagai standar acuan di Bank Mandiri Syariah Medan. Penerapan Algoritma Iterative Dichotomizer 3 untuk proses penentuan Surveyor terbaik dilakukan dengan mendefenisikan batasan nilai variabel input Tanggung Jawab, Disiplin, Kerjasama, Pelaporan, Loyalitas dan variable output Hasil Kelayakan.

## REFERENCES
[1] Y.P Kurniawan Kelen dan Y.N Deda, 2016, Pendekatan Metode Pohon Keputusan  Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomizer (id3), Untuk Pengukuran Kinerja Pegawai Negeri Sipil , AINTEKBU: Jurnal Sains dan Teknologi, Volume 9 No. 1 November 2016
[2] N. Kristiyani dkk, Sistem Pendukung Keputusan dengan Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomizer Three (Studi Kasus Sistem PT Warna Agung Semarang), Jurnal Teknologi Informasi-Aiti, Vol. 8. No.1, Februari 2011 : 1 – 100, Salatiga, 2011.
[3] Kusrini, M. Kom. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. STMIK AMIKOM Yogyakarta: Andi, 2007.
[4] D. Manongga, Teori dan Aplikasi Iterative Dichotomizer Three Dalam Pembelajaran Mesin, Salatiga, 2005
[5] A. Nugroho, 2009. “Rekayasa Perangkat Lunak Menggunkan UML dan Java”. Yogyakarta: Andi Offset.
[6] A. Nugroho, 2010, Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi Objek dengan Metode USDP, Yogyakarta; Andi Publisher
[7] Hendrayudi, 2010, Dasar-dasar Pemrograman Microsoft Visual Basic 2008, Bandung, Satu Nusa.
[8] R Priyanto, 2009, Langsung Bisa VB.Net 2008, Yogyakarta, Andi Publisher
[9] A. Nugroho 2011, Perancangan dan Implementasi Sistem Basis Data, Yogyakarta, Andi Publisher
[10]  H. Saputro,. 2012. “MySQL Modul Pembelajaran Praktek Basis Data (MySQL)”.