## FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTED (F-SAW) SEBAGAI PENUNJANG KEPUTUSAN REKOMENDASI CALON PEMEGANG POLIS ASURANSI JIWA
BERDASARKAN UNDERWRITING (SELEKSI RESIKO) (STUDI KASUS : ASURANSI JIWA BERSAMA (AJB) BUMIPUTERA 1912 CABANG BANJARBARU)
Hendy Setyoputro 1 ,  Oni Soesanto 2 ,  Dwi Kartini 2 1,2,3 Prodi Ilmu Komputer FMIPA UNLAM Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan selatan Email: hendy93@gmail.com

## Abstract
The  office  of  Asuransi  Jiwa  Bersama  (AJB)  Bumiputera  1912  Banjarbaru branch has a system that regulates the recruitment of new policyholders in order to fulfill the achievement of success and protect the company from risk of loss, this system is referred to as underwriting. At each period per month from this process will leave approximately 50-100 prospective policyholder files that could not be checked again and  finally  considered  prospective  policyholders  suspended  (pending)  to  apply insurance.  This  is  certainly  going  to  hurt  the  company  and  the  prospective policyholders individual life insurance because the insurance risk is not guaranteed due to the manual process that takes a long time. In connection with the above, then made  a  decision  support  system  that  can  help  the  office  AJB  Bumiputera  1912 Banjarbaru branch. In the calculation of recommendation prospective policyholders in this decision support system using the Simple Additive Weighted Fuzzy method (F- SAW). Waterfall is a system development method used in this research. The results of this  decision  support  system  in  the  form  of  data  ranking  prospective  policyholders recommendations  that  are  prioritized  to  take  decisions  based  insurance  accepted, considered, and rejected. Based on the research results and observations from decision support  systems  prospective  policyholders  recommendations  based  underwriting  of life insurance (risk selection) The suitability score is 90% and the remaining 10% are not in accordance with the decision of the office of AJB Bumiputera 1912 Banjarbaru branch.
Keywords : F-SAW, Underwriting, Insurance.

## Abstrak
Kantor  Asuransi  Jiwa  Bersama  (AJB)  Bumiputera  1912  Cabang  Banjarbaru memiliki sebuah sistem yang mengatur dalam penerimaan calon pemegang polis baru agar dapat memenuhi pencapaian kesuksesan dan melindungi perusahaan dari resiko kerugian,  sistem  ini  disebut  dengan  istilah  Underwriting.  Pada  setiap  periode  per
bulannya  dari  proses  ini  akan  menyisakan  kurang  lebih  50-100  berkas  calon pemegang  polis  yang  tidak  sempat  diperiksa  ulang  dan  akhirnya  dianggap  calon pemegang polis ditunda (pending) untuk mendaftar asuransi. Hal ini tentunya akan merugikan  perusahaan  dan  para  calon  pemegang  polis  asuransi  jiwa  perorangan dikarenakan  resiko  asuransi  belum  dijamin  akibat  adanya  proses  manual  yang memakan  waktu  lama.  Sehubungan  dengan  hal  diatas,  maka  dibuatlah  sistem pendukung  keputusan  yang  dapat  memberikan  solusi  alternatif  keputusan  calon pemegang  polis  pada  kantor  AJB  Bumiputera  1912  Cabang  Banjarbaru.  Dalam perhitungan rekomendasi calon pemegang polis pada sistem pendukung keputusan ini menggunakan metode Fuzzy Simple Additive Weighted (F-SAW). Waterfall adalah metode pengembangan sistem yang digunakan pada penelitian ini. Hasil yang didapat dari  sistem  pendukung  keputusan  ini  berupa  data  perankingan  rekomendasi  calon pemegang  polis  asuransi  yang  lebih  diprioritaskan  untuk  mengambil  asuransi berdasarkan keputusan diterima, dipertimbangkan, dan ditolak. Sehingga kesimpulan dari sistem pendukung keputusan rekomendasi calon pemegang polis asuransi jiwa berdasarkan underwriting (seleksi resiko) ini didapatkan nilai kesesuaian 90% dan sisanya 10% tidak sesuai dengan keputusan dari kantor AJB Bumiputera 1912 Cabang Banjarbaru.
Kata kunci : F-SAW,  Underwriting, Asuransi.

## 1. PENDAHULUAN
Di era globalisasi saat ini yang mana teknologi berkembang begitu pesatnya, teknologi  serba  canggih,  dunia  sudah  meng-global  tanpa  batas,  dan  perusahaan- perusahaan  berlomba  bersaing  merebut  pasar  dan  memberikan  pelayanan  yang terbaik untuk custumernya, begitu juga perusahaan di bidang Asuransi jiwa atau life Insurance , salah satunya adalah Asuransi Jiwa Bersama (AJB) Bumiputera 1912 . Asuransi Jiwa Bersama (AJB) Bumiputera 1912 memiliki sebuah sistem yang mengatur  dalam  pencapaian  kesuksesan  dan  melindungi  perusahaan  dari  resiko kerugian, sistem ini disebut dengan istilah Underwriting . Jika sistem ini dijalankan dengan baik, maka perusahaan akan mendapatkan profit yang di inginkan, begitu juga sebaliknya. Jika perusahaan tidak dapat mengelola resiko dengan baik, maka perusahaan  asuransi  akan  menderita  kerugian  sehingga  profit  yang  didapatkan tidak sesuai yang diharapkan [2].
Underwriting ini nantinya berfungsi untuk menyeleksi dan menilai besarnya resiko dari para calon pemegang polis. Proses penggunaan sistem ini akan diawali dari calon pemegang polis hingga menjadi calon pemegang polis yang sah maupun yang  tidak  dengan  memperhatikan  beberapa  faktor-faktor  yaitu  bentuk  tubuh, riwayat keluarga, riwayat kesehatan pribadi, kebiasaan dan kegemaran, pekerjaan, tempat  tinggal  dan  lingkungan,  moral,  status  ekonomi,  dan  uang  pertanggungan dengan penghasilan pemegang polis.
Selama ini dalam pengolahan data calon pemegang polis yang dilakukan oleh agen koordinator ( supervisor ) akan diawali dengan aktifitas wawancara penelitian produksi  baru,  dilanjutkan  dengan  menanda  tangani  dan  mengesahkan  hasil wawancara,  kemudian  melakukan  recheck  produksi  secara  berjenjang  untuk permintaan asuransi dengan nilai uang pertanggungan sesuai kewenangan Kepala
Cabang,  setelah  itu  akan  menyampaikan  rekomendasi  setuju  atau  tidak  setuju kelanjutan proses permintaan asuransi jiwa kepada Kepala Cabang.
Dari fakta yang terdapat di kantor Asuransi Jiwa Bersama (AJB) Bumiputera 1912 cabang Banjarbaru pada saat akhir periode penerimaan calon pemegang polis setiap  bulannya,  berkas  yang  telah  terkumpul  dari  beberapa  agen  koordinator (supervisor) akan diperiksa ulang oleh Kepala Cabang secara manual satu-persatu untuk  menentukan  keputusan  rekomendasi  calon  pemegang  polis.  Dengan banyaknya  berkas  yang  terkumpul  membuat  waktu  analisa  dan  keputusan rekomendasi calon pemegang polis baik yang diterima, dipertimbangkan, maupun yang  ditolak  menjadi  lebih  lama.  Pada  setiap  periode  per  bulannya,  masa pemeriksaan ulang oleh Kepala Cabang ini dibatasi hingga pada akhir bulan yang kemudian  data  calon  pemegang  polis  akan  dilaporkan  ke  Kantor  Wilayah  bila diterima atau ke Departemen Pertanggungan bila dipertimbangkan, biasanya setiap bulannya  dari  proses  ini  akan  menyisakan  kurang  lebih  50-100  berkas  calon pemegang  polis  yang  tidak  sempat  diperiksa  ulang  dan  akhirnya  dianggap  calon pemegang polis ditunda ( pending ) untuk mendaftar asuransi. Hal ini tentunya akan merugikan  perusahaan  dan  para  calon  pemegang polis  asuransi  jiwa  perorangan dikarenakan  resiko  asuransi  belum  dijamin  akibat  adanya  proses  manual  yang memakan waktu lama.
Sehubungan  dengan  hal  diatas,  maka  dengan  dibangunnya  sebuah  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  rekomendasi  calon  pemegang  polis  asuransi  jiwa berdasarkan Underwriting (seleksi resiko) yang mana pada proses penilaian kriteria sistem pendukung keputusan ini, pengambil keputusan diminta memberikan suatu rangkaian  penilaian  terhadap  alternatif  x  yang  ada  dalam  bentuk  bilangan fuzzy, dan  diantara  kriteria  itu  terdapat  salah  satu  kriteria  yang  menggunakan fuzzy triangular ( Triangular  Fuzzy  Number (TFN))  yaitu  uang  pertanggungan  dengan penghasilan pemegang polis yang nantinya hasilnya disusun berdasarkan variabel linguistik agar dapat ditentukan nilai fuzzy nya. Pada sistem pendukung keputusan ini juga menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW), metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif  yang  dimaksudkan  yaitu  rekomendasi  calon  pemegang  polis  asuransi berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  ditentukan.  Dengan  sistem  pendukung keputusan  ini  diharapkan  memberikan  solusi  pada  Kantor  AJB  Bumiputera  1912 Cabang Banjarbaru dan dapat membantu maupun memberikan keputusan alternatif kepada  Kepala  Cabang  dalam  menentukan  calon  pemegang  polis  yang  disetujui, dipertimbangkan, maupun ditolak.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  bertempat  di  Kantor  AJB  Bumiputera  1912  Cabang  Banjarbaru, Kalimantan Selatan. Waktu penelitian selama 6 bulan dari Maret - Agustus 2014.

## 2.2. Alat dan Bahan Penelitian
Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  peralatan  yaitu  sebuah  laptop dengan spesifikasi Processor AMD A8-4500M, RAM 4 GB, dan Hardisk 500 GB. Untuk perangkat lunak digunakan Sistem Operasi “Microsoft Windows 8.1 Pro”, Delphi 7,
AlphaControls,  Database  “Microsoft  Access  2013”,  Microsoft  Visio  2013,  dan PowerDesigner  16.  Bahan  atau  materi  penelitian  yang  digunakan  adalah  kajian literatur tentang Underwriting, data Nasabah, serta data Pegawai dari Kantor AJB Bumiputera 1912 Cabang Banjarbaru.

## 2.3. Prosedur Penelitian

## 2.3.1 Requirements Definition
Mengumpulkan  kebutuhan  secara  lengkap  kemudian  dianalisis  dan didefinisikan kebutuhan yang harus dipenuhi oleh aplikasi  yang  akan  dibangun. Langkah    analisis    kebutuhan    ini  harus  dikerjakan  secara  lengkap  untuk  bisa menghasilkan desain yang lengkap. Proses   bisnis   secara   umum   dari   prosedur pembuatan sistem informasi ini dapat dijelaskan sebagai berikut, masyarakat dalam suatu wilayah dalam hal ini diwakilkan dalam tingkat kantor cabang Asuransi Jiwa Bersama  (AJB)  Bumiputera  1912  Cabang  Banjarbaru  mengadakan  diskusi  ke beberapa  pegawai  untuk  membahas  pengajuan  pembuatan  sistem  pendukung keputusan  rekomendasi  calon  pemegang  polis  asuransi  jiwa  berdasarkan Underwriting (seleksi resiko) menggunakan metode Fuzzy Simple Additive Weighted (F-SAW).  Pada  diskusi  ini  dibahas  tentang  beberapa  fungsi  dan  tujuan  dibuatnya Sistem Pendukung Keputusan ini agar nantinya lebih tepat sasaran seperti yang di inginkan.

## 2.3.2 System and Software Design
Menganalisis  hasil  dari  requirement  menjadi  sebuah  ide-ide  dalam pengembangan  aplikasi,  masalah-masalah  yang  mungkin  terjadi,  kebutuhan  apa saja yang diperlukan dalam pengembangan aplikasi ini. Setelah semua kebutuhan dianalisis, langkah selanjutnya adalah mendesain sistem dan perangkat lunak, yaitu melakukan perancangan sistem yang akan dibangun.

## 2.3.3 Implementation and Unit Testing
Tahap  selanjutnya  adalah  menerjemahkan  desain  sistem  ke  dalam  aplikasi. Bentuk implementasi dari  sistem berupa penulisan program dan pembuatan basis data serta dokumentasi. Setelah aplikasi dibuat perlu dilakukan pengujian beberapa unit  yang    terdapat    dalam    sistem    pada    aplikasi    tersebut.    Apabila  terdapat kekurangan    pada    unit    maka    sistem    akan    diperbaiki  sampai  masalah  dapat teratasi.

## 2.3.4 Integration and System Testing
Merupakan tahap dimana menyatukan unit program menjadi satu kesatuan sistem  dan  melakukan  pengujian  sistem  untuk  memastikan  bahwa  sistem  telah memenuhi syarat kebutuhan.

## 2.3.5 Operation and Maintanance
Untuk tahap ini diserahkan kepada pihak pengguna sepenuhnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis Kebutuhan
Manajemen Data Manajemen Model Manajemen Pengetahuan Antar Muka Pengguna Data Calon Pemegang Polis E K S T R A K S I Data Internal Data Eksternal Buku Materi Pendidikan dan Pelatihan Agen Tingkat Lanjutan 1 AJB Bumiputera 1912 Pengguna Model Bentuk Tubuh Model-Model Model Riwayat Keluarga Model Riwayat Kesehatan Pribadi Model Kebiasaan dan Kegemaran Model Pekerjaan Model Tempat Tinggal dan Lingkungan Model Moral Model Status Ekonomi
Model Uang Pertanggungan dengan penghasilan pemegang polis
Gambar 1 Arsitektur dari Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Calon Pemegang Polis

## 3.2. Analisis Masukan dan Keluaran
Pada proses pengumpulan data didapat beberapa data seperti data pengguna, data  calon  pemegang  polis,  data  Keputusan.  Dari  data  tersebut  akan  dilakukan analisis yang akan menjadi masukan, yaitu :
a. Data Pengguna
Data  pengguna  merupakan  data  dari  para  pengguna  di  kantor  AJB Bumiputera  1912  Cabang  Banjarbaru  yang  meliputi  Username,  Password, Nama, dan Jabatan.
b. Data Calon Pemegang Polis Data calon pemegang polis merupakan data yang berasal dari formulir SPAJ  (Surat  Permohonan  Asuransi  Jiwa)  calon  pemegang  polis.  Data  calon pemegang polis ini terdiri dari ID Pemegang Polis, Nama, Alamat, Pekerjaan, Jenis Kelamin, Tanggal Lahir, Nama Ahli Waris, Hubungan Ahli Waris, Bulan Masuk, Tahun Masuk.
c. Data Value Data value merupakan data jawaban dari setiap soal yang berasal dari formulir SPAJ (Surat Permohonan Asuransi Jiwa) calon pemegang polis. Data value ini terdiri dari ID Value, ID Pemegang Polis, Nomor SP, ID Kriteria, ID Sub Kriteria,  dan  ID  Kelas  dimana  setiap  identitas  tergabung  dengan  beberapa relasi tabel.
Sedangkan data yang akan menjadi keluaran/ output dalam sistem yaitu
a. Data Keputusan
Data  keputusan  merupakan  data  hasil  perhitungan  setiap  kriteria, kemudian  digunakan  perhitungan  menggunakan  algoritma  SAW  untuk mendapatkan hasil akhir dari calon pemegang polis, setelah itu di rangkingkan
untuk  mencari  calon  pemegang  polis  yang  diprioritaskan  berdasarkan masing-masing  keputusan.  Data  keputusan  ini  terdiri  dari  Nomor  SP,  ID Pemegang Polis, Nilai Hasil SAW, dan Keputusan.
b. Laporan
Laporan  rekomendasi  calon  pemegang  polis  asuransi  AJB  Bumiputera 1912  Cabang  Banjarbaru  berdasarkan  keputusan  diterima,  ditolak,  atau dipertimbangkan.

## 3.3. Analis Proses
Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Calon Pemegang Polis Asuransi Jiwa  Berdasarkan  Underwriting  (Seleksi  Resiko)  Menggunakan  Metode  Fuzzy Simple  Additive  Weighted  (F-SAW)  ini  dibuat  dengan  9  jenis  kriteria  dalam penilaiannya  yaitu  bentuk  tubuh,  riwayat  keluarga,  riwayat  kesehatan  pribadi, kebiasaan dan kegemaran, pekerjaan, tempat tinggal dan lingkungan, moral, status ekonomi,  dan  uang  pertanggungan  dengan  penghasilan  pemegang  polis.  Dimana masing-masing  kritreria  tersebut  memiliki  beberapa  sub  kriteria  penilaian  yang akan menentukan hasil akhir sistem pendukung keputusan yang akan digunakan oleh para pengguna dalam menentukan suatu keputusan.
Tabel 1 Prosentase bobot masing-masing kriteria No Kriteria Prosentase Bobot Tingkat Kepentingan 1 Bentuk Tubuh 21,74% 2 Riwayat Keluarga 8,69% 3 Riwayat Kesehatan Pribadi 21,74% 4 Kebiasaan dan Kegemaran 13,04% 5 Pekerjaan 17,39% 6 Tempat Tinggal dan Lingkungan 4,35% 7 Moral 4,35% 8 Status Ekonomi 4,35% 9 Uang Pertangungan dengan Penghasilan Pemegang Polis 4,35%

## 3.4. Analis Sistem
3.4.1 Login Login Admin Pengguna Gambar 2 Use Case Diagram Login

## 3.4.2 Modul Master
Pengguna Admin Da ta C alon Pemegang  Polis Da ta Pengg una Gambar 3 Use Case Diagram Modul Master

## 3.4.3 Modul SPK
Admin Data Value Data Keputusan Pengguna
Gambar 4 Use Case Diagram Modul SPK 3.4.4 Modul Laporan Laporan Cetak Laporan <<Extend>> Pengguna Admin Gambar 5 Use Case Diagram Modul Laporan

## 3.5. Perancangan Database
Berikut  gambaran  dari  perancangan  database  sistem  yang  digambarkan secara konseptual yaitu :
Gambar 6 Perancangan database secara konseptual
Berikut  gambaran  dari  perancangan  database  sistem  yang  digambarkan secara physical yaitu :

## 3.6. Implementasi
Berikut akan ditampilkan implementasi dari perancangan User Interface yang telah dibuat sebelumnya:
a. Form Login
Pada form ini admin melakukan login dengan memasukkan username dan password.  Kemudian  sistem  akan  melakukan  validasi.  Saat  admin  memasukan data  yang  benar,  maka  user  akan  masuk  ke  halaman  berikutnya,  Sedangkan apabila data admin yang di masukan salah maka akan muncul pesan kesalahan.
Gambar 8 Form Login
b. Menu Utama
Pada  form  ini  sistem  akan  menampilkan  berbagai  macam  menu  pilihan seperti  Data  Pengguna,  Input  Data  SPAJ  Calon  Pemegang  Polis,  Data  Calon Pemegang  Polis,  Data  Seleksi  Underwriting  Calon  Pemegang  Polis,  dan  Cetak laporan yang nantinya akan diakses oleh admin.

## Gambar 9 Form Menu Utama

## c. Form Data Calon Pemegang Polis
Data  calon  pemegang  polis  merupakan  halaman  yang  digunakan  untuk melihat, menambah, mengubah dan menghapus data calon pemegang polis.

## Gambar 10 Form Data Calon Pemegang Polis
d. Form Data Nilai
Data nilai merupakan form yang digunakan untuk mengisi setiap jawaban dari  pertanyaan  kriteria,  setelah  dijawab  berdasarkan  pertanyaan- pernyataannya maka akan data jawaban akan disimpan.

## Gambar 11 Form Data Nilai

## 4. SIMPULAN
Dari hasil penelitian dan pengamatan dari sistem yang telah  dibuat, dapat diketahui bahwa Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Calon Pemegang Polis Asuransi  Jiwa  berdasarkan  Underwriting  (Seleksi  Resiko)  ini  mendapatkan  nilai kesesuaian 90% dan sisanya 10% tidak sesuai dengan keputusan dari kantor AJB Bumiputera  1912  Cabang  Banjarbaru.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  dengan
digunakannya  metode Fuzzy  Simple  Additive Weighting (F-SAW)  sebagai  penentu keputusan berdasarkan perhitungan seluruh kriteria sudah sesuai dengan sistem keputusan  di  kantor  AJB  Bumiputera  1912  Cabang  Banjarbaru,  tetapi  dalam beberapa hal pertimbangan keputusan berdasarkan kriteria kesehatan penggunaan metode fuzzy simple additive weighting (F-SAW) kurang sesuai dengan keputusan yang diberikan oleh kantor AJB Bumiputera Cabang Banjarbaru. Serta diharapkan dengan adanya Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Calon Pemegang Polis Asuransi  Jiwa  Berdasarkan Underwriting (Seleksi  Resiko)  menggunakan  Metode Fuzzy Simple Additive Weighted (F-SAW) ini dapat memberikan solusi lebih cepat dan  efisien  dalam  pengambilan  keputusan  calon  pemegang  polis  di  kantor  AJB Bumiputera 1912 Cabang Banjarbaru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Connoly,  T.  M.,  &  Begg,  C.  E,  “ Database  System  a  Practical  Approach  to Design, Implementation and Management ” , Pearson Educato, Boston, 2010.
[2].  Fauziah,  S.,  " Analisis  Manajemen  Resiko  Pada  Produk  Asuransi  Jiwa Individu  dan  Asuransi  Jiwa  Kumpulan ", Universitas  Islam  Negeri  Syarif Hidayatullah, Jakarta, 2011.
[3].  Haendhary,  N.,  " Pengaruh  Underwriting  Ratio  Terhadap  Return  On Investment  Pada  PT  Asuransi  Bintang  Tbk " , Fakultas  Ekonomi  Program Studi Akuntansi Universitas Komputer Indonesia, Bandung, 2009.
[4].  Hasibuan,  U.R.,  " Fungsi  Anggaran  Sebagai  Alat  Perencanan  Dan Pengawasan Laba Pada Asuransi Jiwa Bersama Bumiputera 1912 Cabang Kisaran ", Universitas Sumatera Utara, Medan, 2009.
[5].  Hsieh, T., Lu, S., and Tzeng, " Fuzzy MCDM Approach for Planning and Design Tenders Selection in Public Office Building " , International Jomnal of Project Management, 2004.
[6].  Hua  Jie,  L.,  Chee  Meng,  M.,  and  Wen  Cheong,  C.,  " Web  Based  Fuzzy Multicriteria Decision Making Tool ", Multimedia University, Malaysia, 2006.
[7].  Kadir, A., " Tuntunan Praktis Belajar Database Menggunakan MySQL ", CV Andi Offset, Yogyakarta, 2008.
[8].  Kosasi,  S.,  " Sistem  Penunjang  Keputusan  (Decision  Support  System) ", Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer, Pontianak, 2002.
[9].  Munawar, " Pemodelan Visual dengan UML " , Graha Ilmu, Jakarta, 2005.
[10].  O’Brien,  J.,  " Management  Information  Systems:  Managing  Information Technology  in  The  Internet-worked  Enterprise ", McGraw-Hill,  New  York, 1999.
[11].  Rahardjo,  J.,  dan  Sutapa,  I.,  " Aplikasi  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process Dalam Seleksi Karyawan ", Universitas Kristen Petra, Surabaya, 2002.
[12].  Salim,  A.  " Asuransi  dan  Manajemen  Resiko " ,  PT  Raja  Grafindo  Persada, Jakarta, 2007.
[13].  Satzinger,  J.W.,  Robert,  B.J.,  and  Stephen,  D.B.,  " Object-Oriented  Analysis  & Design with the Unified Process ", Course Technology, Boston, 2005.
[14].  Setyoputro,  H.,  " Fuzzy  Simple  Additive  Weighted  (F-SAW)  Sebagai Penunjang Keputusan Rekomendasi Calon Pemegang Polis Asuransi Jiwa Berdasarkan  Underwriting  (Seleksi  Resiko)  Studi  Kasus  :  Asuransi  Jiwa Bersama  (AJB)  Bumiputera  1912  Cabang  Banjarbaru) ",  Universitas Lambung Mangkurat, Banjarbaru, 2014.
[15].  Sitorus,  R.P.,  " Analisis  Yuridis  Perlindungan  Konsumen  Pengguna  Jasa Asuransi  PT  Asuransi  Jiwasraya  Persero ",  Fakultas  Hukum  Universitas Sumatera Utara, Medan, 2010.
[16].  Sommerville, I., " Software Engineering ", Addison Wesley, 2001.
[17].  Turban, E., " Decision Support and Expert Systems : Management Support Systems 4th edition ", Macmillan Publishing Company, New York, 1995.
[18].  Wahid,  A.,  Ikhwana,  A.,  dan  Partono,  " Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Jumlah  Pemesanan  Barang ",  Sekolah  tinggi  Teknologi  Garut, Garut, 2012.
[19].  Williams,  B.K.,  and  Sawyer,  S.C., " Useing  Information  Technology: Pengenalan  Praktis  Dunia  Komputer  dan  Komunikasi ",  Penerbit  Andi, Yogyakarta, 2007.
[20].  Winarno,  W.W.,  " Sistem  Informasi  Manajemen ",  UPP  (Unit  Penerbit  Dan Percetakan) AMP YKPN, Yogyakarta, 2004.
[21].  Yuswanto, " Analisa Dan Perancangan Sistem Pengolahan Data ", Elex Media Komputindo, Jakarta, 1990.
[22].  Zadeh,  L.,  " The  Concept  of  Linguistic  Variable  and  its  Application  to Approximate Reasoning-I ", University of California, California, 1975.