## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DISKON ASURANSI DENGAN METODE SMARTER
Wiranwan Galeh Pradhana 1) , Albert Yakobus Chandra2 2)
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Jl. Jembatan Merah No. 84C Gejayan, Yogyakarta 55283, Indonesia email: 1 pradhana_wirawan@gmail.com email: 2 albert.ch@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstract
In  the  midst  of  fierce  competition  in  the  market  share  of  car  body  repair  and  paint  services  with independent workshops in Yogyakarta, Nasmoco Bantul is expected to attract as many customers as possible to be able to carry out body and paint repairs, especially customers who use insurance whose percentage reaches 70% (based on the average monthly invoice data of Nasmoco Bantul). However, this has not reached the expected target because Nasmoco Bantul does not yet have a database that stores customer data complete with the insurance used. So in the research, a database system will be created  that  will  manage  and  store  customer  data  along  with  the  insurance  they  use  which  later information from the database can be used to carry out the marketing process for body paint repairs. And this system is also equipped with an decision support system which aims to assist management in determining the provision of discounts to insurance company partners by using several indicators. This system is a web-based application that uses the CodeIgniter framework. The decision support system method used in determining discounting uses the SMARTER method.
Keywords: insurance, database, decision support system, SMARTER method.

## Abstrak
Di  tengah  persaingan  ketat  pangsa  pasar  jasa  perbaikan  bodi  dan  cat  mobil  dengan  bengkel independen  di  Yogyakarta,  Nasmoco  Bantul  diharapkan  dapat  menarik  pelanggan  sebanyak- banyaknya untuk dapat melakukan perbaikan bodi dan cat terutama pelanggan yang menggunakan asuransi  yang  prosentasenya  mencapai  70%  (berdasarkan  rerata  data  invoice  bulanan  Nasmoco Bantul). Namun hal tersebut belum mencapai target yang diharapkan karena Nasmoco Bantul belum memiliki database yang menyimpan data pelanggan yang lengkap dengan asuransi yang digunakan. Maka pada penelitian akan dibuat sebuah sistem database yang akan me-manage dan menyimpan data  pelanggan  berikut  dengan  asuransi  yang  mereka  gunakan  yang  nantinya  informasi  dari database tersebut dapat digunakan untuk melakukan proses pemasaran perbaikan body and paint. Serta  sistem  ini  juga  dilengkapi  dengan  sebuah  SPK  yang  bertujuan  untuk  membantu  pihak management  dalam  menentukan  pemberian  diskon  kepada  rekanan  perusahaan  asuransi  dengan memakai  beberapa  indikator.  Sistem  ini  merupakan  aplikasi  berbasis  web  yang  menggunakan framework  CodeIgniter.  Metode  SPK  yang  digunakan  dalam  menentukan  pemberian  diskon menggunakan metode SMARTER.
Kata kunci: asuransi, basis data, SPK, metode SMARTER.

## PENDAHULUAN
PT. Nasmoco Bahana Motor (Nasmoco Bantul) merupakan dealer resmi produk  Toyota  untuk  wilayah  Daerah Istimewa Yogyakarta yang beralamat di Jl. Ringroad  Selatan,  Jadan,  Tamantirto,
Bantul,  Yogyakarta.  Nasmoco  Bantul melayani  penjualan  mobil  baru  baik cash
maupun  kredit,  jasa  perawatan  dan  servis mobil, jasa perbaikan bodi dan cat mobil, serta  penjualan  suku  cadang  [1].  Selain Nasmoco  Bantul  terdapat  dua  dealer Nasmoco  lain  yang  juga  beroperasi  di wilayah  Yogyakarta  yaitu  PT.  Nasmoco Bahtera  Motor  (Nasmoco  Mlati)  dan Nasmoco Janti. Dari ketiga dealer tersebut,
hanya Nasmoco Bantul yang melayani jasa perbaikan bodi dan cat mobil.
Nasmoco Bantul
menghadapi persaingan  yang  cukup  ketat  dalam menarik  pelanggan  untuk  melakukan perbaikan  bodi  dan  cat,  dikarenakan  di Yogyakarta sendiri sudah banyak bengkel independen  yang  juga  menyediakan  jasa perbaikan bodi dan cat. Bengkel independen  memiliki  kelebihan  terutama pada  bagian  biaya,  karena  bengkel independen dapat menekan biaya produksi dengan  cara  memilih  material  dan  cat dengan  kualitas  rendah  yang  tentu  saja berbanding  lurus  dengan  kualitas  hasil pekerjaan  yang tidak sebaik  dealer resmi. Namun segmentasi pelanggan yang membayar secara tunai (mobil  yang tidak di- cover asuransi)  masih  lebih  memilih menggunakan  bengkel  independen  untuk memperbaiki  mobilnya  karena  jauh  lebih murah  walaupun  dengan  kualitas  yang tidak bagus [2].
Maka  dari  itu  Nasmoco  Bantul  terus melakukan  aktivitas marketing guna menarik pelanggan untuk datang melakukan perbaikan bodi dan cat, baik itu pelanggan  yang  menggunakan  asuransi maupun  yang  tidak.  Sebagai  informasi, komposisi  kendaraan  milik  pelanggan yang  pernah  melakukan  perbaikan  di Nasmoco  Bantul  adalah  70% customer yang  menggunakan  asuransi  dan  30% customer yang tidak menggunakan asuransi  [3].  Dari  data  tersebut  Nasmoco Bantul  berupaya  untuk  memaksimalkan unit entry yang bersumber dari mobil yang di -cover oleh  asuransi.  Namun  terjadi kendala,  karena  belum  adanya database yang menampung keseluruhan data pelanggan  yang  menggunakan  asuransi untuk  kendaraannya.  Hal  tersebut  tentu menjadi  kendala  karena  staff Bodi  and Paint tidak  mengetahui  mana  saja pelanggan yang masa berlaku asuransinya.
Sebagai  informasi,  untuk  asuransi  terbagi 2,  yaitu All-Risk dan Total  Lost.  All-Risk adalah  tipe  asuransi  yang  meng- cover seluruh  kerusakan  yang  terjadi  pada
kendaraan,  baik  itu  kerusakan  ringan, sedang  hingga  kerusakan  berat  maupun kehilangan baik akibat pencurian maupun bencana.  Sedangkan  untuk  asuransi Total Lost adalah  tipe  asuransi  yang  mengganti kerusakan/kerugian  apabila  kerusakan yang  terjadi  di  atas  75%.  Target market yang  dibidik  Nasmoco  Bantul  adalah pelanggan  yang  asuransi  yang  digunakan tipe All-Risk dan  biasanya  asuransi tersebut  hanya  berlaku  pada  1  tahun pertama  masa  kepemilikan  mobil.  Oleh karena  itu  sangat  penting  untuk  memiliki database yang dapat menampilkan informasi  keseluruhan  asuransi  yang digunakan pelanggan berikut dengan masa berlakunya [4].
Di  samping  itu,  terkait  dengan kerjasama dengan pihak penyedia layanan asuransi  masih  terdapat  masalah.  Pihak manajemen belum memiliki sebuah standar dalam menentukan besaran diskon yang akan diberikan kepada pihak asuransi yang  bekerja  sama  dengan  Nasmoco Bantul. Untuk itu perlu sebuah sistem yang dapat  membantu  pihak manajemen dalam mengkalkulasi  berbagai  data  progres kendaraan pelanggan yang di- cover asuransi  secara  otomatis  yang  nantinya diharapkan dapat membantu pihak manajemen  dalam  menentukan  besaran diskon  yang akan diberikan kepada pihak penyedia layanan asuransi.
Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu sistem database berfungsi untuk menyimpan data pelanggan pengguna layanan asuransi. Sistem tersebut  nantinya  dapat  dimanfaatkan sebagai  sarana  pemasaran  jasa  agar pelanggan dapat datang melakukan perbaikan  ke  Nasmoco  Bantul.  Sistem database juga diintegrasikan dengan SPK penentuan diskon asuransi dengan menggunakan  metode SMARTER yang diharapkan dapat membantu pihak manajemen  dalam  menentukan  besaran diskon  yang  akan  diberikan  kepada rekanan  perusahaan  asuransi  dengan beberapa kriteria yang telah dibuat.

## METODE PENELITIAN
Proses analisis kebutuhan yang dijalankan  dalam  pengembangan  sistem ini database asuransi  yaitu  dengan  studi litaratur  dengan  mempelajari  konsep  dan materi  yang  berhubungan  dengan  dengan teori  dan  pengembangan  sistem database yaitu  sekumpulan  data  yang  terorganisir [5]  dan  SPK  yang  tercantum  dalam berbagai literatur. Bentuk literatur tersebut antara lain dalam bentuk buku teks, paper , jurnal, website ,  dll.  Kemudian  melalui pengamatan  langsung  ke  lapangan  serta mengumpulkan  dokumen  tentang  data terkait  dengan  penelitian  di  Nasmoco Bantul.  Pengumpulan  data  dan  informasi dengan wawancara bertujuan untuk mengetahui  permasalahan  dan  spesifikasi sistem  yang  dibutuhkan  oleh user dan manejemen  terkait  dengan  sistem  yang akan  dibuat  dan  diimplementasikan  di Nasmoco Bantul.
Sistem database yang akan dibangun merupakan aplikasi berbasis website yang merupakan  halaman  yang  diunggah  ke domain dan  diakses  melalui  sebuah browser [6].  Alasan  membuat  aplikasi berbasis website karena  penggunaannya lebih  mudah  dan  praktis  karena  dapat digunakan  di  berbagai  macam web browser .  Kemudian  bahasa  pemrograman yang  digunakan  dalam  pembuatan  sistem adalah PHP ( Hypertext  Preprocessor ) yang  merupakan  bahasa  pemrograman server  web yang open  souce [7].  Untuk kerangka  pembuatan  aplikasi  penulis menggunakan framework yang  sudah memiliki dasar himpunan dan fungsi yang dibutuhkan  dalam  membangun  sebuah aplikasi  [8]. Framework yang  digunakan adalah CodeIgniter karena  cocok  untuk pengembangan  aplikasi  berbasis web karena  sifatnya  yang  dinamis  [9].  Serta untuk  aplikasi web  server peneliti menggunakan XAMPP yang dapat digunakan disemua platform sistem operasi  komputer  [10].  Alur  penelitian dalam perancangan sistem database dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
SMARTER ( Simple  Multi-Attribute Rating  Technique  Exploiting  Ranks ) merupakan  sebuah  metode  perhitungan matematis decision  making  process yang multiatribut  yang  dikembangkan  pada tahun  1994  oleh  Edward  and  Baron. Metode decision making process multikriteria ini berdasarkan teorema yaitu tiap  alternatif  terbentuk  dari  beberapa kriteria  yang  memiliki value serta  tiap kriteria mempunyai bobot yang memperlihatkan level kepentingan kriteria tersebut  jika  dikomparasikan  dengan kriteria  lainnya  [11].  Sistem  perhitungan bobot  metode SMARTER memakai range dari nol sampai satu, sehingga memudahkan proses kalkulasi dan pembandingan value pada masing-masing alternatif [12]. Penghitungan bobot dengan metode SMARTER dilakukan  dengan memakai  rumus  perhitungan  bobot Rank- Order  Centroid ( ROC ).  Rumus ROC ini berdasarkan  level  prioritas  dari  beberapa kriteria [13]. Rumus bobot ROC dihasilkan dengan perhitungan matematika sederhana tentang  prioritas.  Pemahaman  dasarnya direpresentasikan dengan meggunakan dua variebel,  yaitu variebel  A dan variebel  B. Apabila  ranking  A  prioritas  no.1,  maka value pembobotan  harus  diantara  angka
0,5  dan  angka  1  sehingga midpoint  of interval 0,75  dijadikan value dari  bobot perkiraan,  yang  menjadi  dasar  prinsip minimum  commitment .  Kemudian  bobot pada variebel B adalah 0,25 ( midpoint dari angka 0 dan angka 0,5). Prosedur tersebut dijabarkan sebagai berikut (apabila terdapat K kriteria) [14]. Berikut
merupakan  rumus  perhitungan  bobot menggunakan rumus ROC :
𝑊 𝑘 = 1 𝐾 ∑ 1 𝑖 (1)
Pada  Rumus  (1)  di  atas  tersebut menjelaskan W sebagai  bobot  kriteria sebagai  nilai  patokan  awal  yang  akan dicari.  Kemudian K merupakan  variabel yang  menunjukkan  banyaknya  kriteria yang sudah ditentukan. Kemudian untuk k merupakan  urutan  dari  kriteria  yang  ada. Berikut  merupakan  penjabaran  pada Rumus (1).
𝐼𝑓𝑤 𝑖 > 𝑤 2 >. . . > 𝑤 𝑘 𝑡ℎ𝑒𝑛, (2)
𝑤 1 = 1+ 1 2 + 1 3 +⋯+ 1 𝐾 𝐾 (3)
𝑤 2 = 0+ 1 2 + 1 3 +⋯+ 1 𝐾 𝐾 (4)
𝑤 3 = 0+0+ 1 3 +⋯+ 1 𝐾 𝐾 (5) 𝑤 𝐾 = 0+⋯+0+ 1 𝐾 𝐾 (6)
Langkah selanjutnya adalah menentukan  nilai  multiatribut  di  dalam metode SMARTER dengan  menggunakan Rumus  (7)  di  bawah  ini.  Proses perhitungan  nilai utility , value tersebut didapatkan  melalui  penjumlahan  dari value setiap  kriteria,  kemudian  hasilnya dikalikan  dengan value dari  perhitungan bobot  subkriteria,  lalu  dijumlahkan  [15]. Variabel v merupakan  nilai  utility  yang akan  dihitung.  Kemudian k sama  seperti Rumus (1) merupakan urutan dari kriteria yang  ada.  Juga  untuk W yang  mana merupakan banyaknya kriteria yang sudah ditentukan.
𝑣(𝑎) = ∑ 𝑊 𝑘 . 𝑉 𝑘 |  K = 1, 2, ..... n (7)
Langkah  berikutnya  adalah  kalkulasi nilai  akhir.  Dengan  penjabaran w j merupakan  nilai  bobot  dari  kriteria tertentu.  Kemudian 𝜇 𝑖𝑗 merupakan  nilai utility setiap  kriteria.  Dan 𝑛 𝑖 merupakan nilai  akhir  perankingan  dari  semua alternatif  yang  ada,  dapat  dilihat  pada Rumus (8).
𝑛 𝑖 =   ∑ 𝑛𝑤 𝑗 𝜇 𝑖𝑗 (8)
Kemudian  nilai utility dikali value pembobotan kriteria adalah hasil penetapan  opsi  alternatif  yang  akan digunakan.  Keseluruhan  langkah-langkah penyelesaian dengan menggunakan metode SMARTER yaitu, langkah pertama adalah  menetapkan  seluruh  kriteria  yang akan  digunakan  sebagai  dasar.  Langkah kedua yaitu membuat perankingan terhadap  posisi  untuk  tiap-tiap  kriteria yang  ada,  dengan  tingkat  kepentingan sebagai  dasar  penentuannya.  Langkah ketiga,  melakukan  proses  perhitungan bobot  untuk  setiap  kriteria  yang  sudah ditetapkan  dengan  menggunakan  rumus Rank  Order  Centroid sesuai  dengan Rumus  (1) . Langkah  keempat  yaitu melakukan  proses  perhitungan  bobot untuk  setiap  sub  kriteria  yang  sudah ditetapkan  dengan  menggunakan  rumus ROC sama seperti perhitungan nilai bobot kriteria pada Rumus (1). Langkah kelima, kalikan  hasil  perhitungan ROC pada Rumus (3), Rumus (4), Rumus (5) hingga Rumus  (6)  disesuaikan  dengan  jumlah kriteria guna memperoleh nilai bobot akhir pada  masing-masing  kriteria  tersebut. Langkah keenam, untuk memperoleh hasil nilai akhir kriteria, nilai pembobotan akhir pada  tiap  kriteria  dikalikan  dengan  nilai prioritas,  langkah  selanjutnya  jumlahkan seluruh  hasil  akhir  kriteria  tersebut  guna memperoleh total nilai akhir kriteria guna menghasilkan  keseluruhan  nilai  akhir semua  kriteria.  Langkah  ketujuh  yaitu memberikan  nilai  utilitas  pada  tiap-tiap nilai  kriteria  serta  sub  kriteria.  Langkah kedelapan, melakukan proses perhitungan urutan  perankingan  akhir  untuk  seluruh
opsi  yang  ada.  Hasil  akhir  perangkingan yang  memiliki  nilai  paling  besar  akan ditetapkan  menjadi  opsi  terbaik  untuk keputusan pemberian diskon.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Penerapan Metode SMARTER
dalam Penelitian
3.1.1  Menentukan Jumlah Kriteria
Pada proses penentuan diskon asuransi  yang  akan  diberikan  kepada perusahaan rekanan penyedia jasa asuransi,  terdapat  beberapa  kriteria  yang menjadi  dasar  acuan.  Kriteria  tersebut didapat dari hasil wawancara dengan pihak manajemen  Nasmoco  Bantul.  Kriteria tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Kriteria No. Kriteria 1. Jumlah Unit 2. Nilai Klaim
3. Leadtime SPK Terbit
4. Leadtime SPH Terbit
3.1.2  Menentukan  Nilai  Bobot  Setiap Kriteria
Setiap  kriteria  memiliki  memiliki tingkat rank yang  berbeda-beda  dalam menghasilkan keputusan, berdasarkan hasil wawancara dengan pihak management Nasmoco  Bantul  maka didapat rank kriteria  penentuan  diskon seperti  pada  Tabel  2.  Kemudian  hitung nilai bobotnya menggunakan pembobotan ROC ( Rank Order Centroid ) sesuai dengan Rumus (1).
Tabel 2. Tabel Nilai Bobot Kriteria No. Kriteria Rank Nilai Bobot 1. Jumlah Unit 1 0,52 2. Nilai Klaim 2 0,27 3. Leadtime SPK 3 0,15 4. Leadtime SPH 4 0,06 3.1.3  Menentukan Sub-Kriteria dan Nilai Bobotnya
Setelah mendapatkan nilai dari kriteria  yang  diperoleh  dari  data  klaim asuransi,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  normalisasi  nilai  tiap  sub- kriteria.  Lalu  diubah  sesuai  nilai  bobot
sub-kriteria  masing-masing  yang  sesuai dengan  perhitungan  pembobotan ROC ( Rank  Order  Centroid )  sama  dengan Rumus (1). Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Sub-Kriteria dan Nilai Bobotnya No. Kriteria Sub-Kriteria Nilai Bobot 1. Jumlah Unit >=60 unit 0,52 40-59 unit 0,27 20-39 unit 0,15 <20 unit 0,06 2. Nilai Klaim >=Rp 200jt 0,52 Rp. 100jt – Rp. 199 jt 0,27 Rp. 50 jt – Rp. 99 jt 0,15 <Rp. 50 jt 0,06 3. Leadtime SPK 1-3 hari 0,52 4-6 hari 0,27 7-9 hari 0,15 >9 hari 0,06 4. Leadtime SPH 1-3 hari 0,52 4-6 hari 0,27 7-9 hari 0,15 >9 hari 0,06 3.1.4  Menentukan Nilai Utility
Nilai utility diperoleh  dari  perkalian antara  nilai  bobot  kriteria  dengan  nilai bobot  sub-kriteria.  Cara  perhitungan  nilai utility menggunakan  Rumus  (7).  Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Nilai Utility No. Kriteria Sub-Kriteria Nilai Utility 1. Jumlah Unit >=60 unit 0,270 40-59 unit 0,140 20-39 unit 0,078 <20 unit 0,031 2. Nilai Klaim >=Rp. 200jt 0,140 Rp. 100jt – Rp. 199 jt 0,073 Rp. 50 jt – Rp. 99 jt 0,041 <Rp. 50 jt 0,016 3. Leadtime SPK 1-3 hari 0,078 4-6 hari 0,041 7-9 hari 0,023 >9 hari 0,009 4. Leadtime SPH 1-3 hari 0,031 4-6 hari 0,016 7-9 hari 0,009 >9 hari 0,004 3.1.5  Menentukan Nilai Akhir
Nilai  akhir  diperoleh  dari  perkalian antara  nilai utility dengan  nilai  alternatif kemudian  hasil  keseluruhan  dijumlahkan. Maka  akan  diperoleh  nilai  perankingan yang  nantinya  dapat  dijadikan  bahan pertimbangan  oleh  pihak management
untuk menentukan pemberian diskon bagi rekanan perusahaan  asuransi. Perhitungan menggunan Rumus (8). Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Tabel Nilai Akhir No. Asuransi Nilai Akhir Rank Diskon 1. ACA 0,158171 1 33% 2. CAKRAWALA 0,152959 2 25% 3. RAMAYANA 0,124032 3 20% 4. SIMAS 0,085829 4 15% 5. ADIRA 0,073984 5 10%

## 3.2  Struktur Database
Perancangan database merupakan proses  untuk  menentukan  isi  data  yang dibutuhkan  untuk  mendukung  rancangan sistem database yang dibangun oleh model relationship .  Dimana  seluruh  tabel  saling berhubungan.  Rancangan database yang berisi tabel data  yang digunakan nantinya akan diimplementasikan ke dalam sistem. Gambaran  relasi  antar  tabel  ditampilkan pada Gambar 2.
3.2.1  Tabel User
Tabel User digunakan untuk
menyimpan  data user . User merupakan personal  yang  dapat  mengakses  dan menggunakan  sistem database .  Struktur tabel user dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel User Nama Tipe Size Keterangan id integral 11 Primary username varchar 25 password varchar 25 3.2.2  Tabel Service Advisor
Tabel Service  Advisor digunakan untuk  menyimpan  data  personel Service Advisor .  Data Service  Advisor nantinya akan  digunakan  pada  laporan  akhir  data klaim. Struktur tabel Service Advisor dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Tabel Service Advisor Nama Tipe Size Keterangan id integral 10 Primary nama varchar 50 inisial varchar 25 3.2.3  Tabel Asuransi
Tabel  Asuransi  digunakan  untuk menyimpan data nama perusahaan
asuransi  yang  bekerja  sama  dengan Nasmoco  Bantul.  Data  Asuransi  ini  akan digunakan  dalam  perhitungan  diskon  dan dicantumkan  pada  laporan  data  klaim. Struktur tabel Asuransi dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Tabel Asuransi Nama Tipe Size Keterangan id integral 10 Primary nama varchar 50 abbr varchar 50 3.2.4  Tabel Kendaraan Tabel  Kendaraan  digunakan  untuk menyimpan data kendaraan milik pelanggan Nasmoco Bantul. Data kendaraan  ini  juga  digunakan  dalam perhitungan    diskon.  Struktur  tabel Kendaraan dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Tabel Kendaraan Nama Tipe Size Keterangan nopol varchar 12 Primary no_rangka varchar 30 identitas text sim date stnk date 3.2.5  Tabel Polis Tabel Polis digunakan untuk menyimpan  data  polis  asuransi  yang digunakan pada kendaraan milik pelanggan.  Data  polis  terintegrasi  dengan data  kendaraan  pada  Tabel  9  dan  data asuransi pada Tabel 8. Struktur tabel Polis dapat dilihat pada
Tabel 10. Tabel Polis Nama Tipe Size Keterangan id integral 10 Primary tanggal_mulai date tanggal_berakhir date id_asuransi integral 10 Foreign nopol_kendaraan varchar 12 Foreign dokumen text 3.2.6  Tabel Kriteria
Tabel  Kriteria  digunakan  untuk menyimpan  data  kriteria.  Data  tersebut digunakan sebagai acuan dalam perhitungan ROC ( Rank  Order  Centroid ) untuk perhitungan diskon kepada perusahaan rekanan penyedia jasa asuransi menggunakan metode SMARTER . Struktur tabel Kriteria dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Tabel Kriteria Nama Tipe Size Keterangan id integral 10 Primary keterangan varchar 255 rank integral 5 target varchar 255 3.2.7  Tabel Sub-Kriteria
Tabel  Sub-Kriteria  digunakan  untuk menyimpan data sub-kriteria. Data
tersebut  nantinya  akan  digunakan sebagai acuan  dalam  perhitungan ROC ( Rank Order Centroid ) untuk perhitungan diskon menggunakan metode SMARTER . Struktur tabel Sub-Kriteria dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12. Tabel Sub-Kriteria Nama Tipe Size Keterangan id integral 10 Primary id_kriteria integral 11 Foreign keterangan varchar 255 value varchar 255 rank integral 5 nilai_real integral 5 3.2.8  Tabel Klaim Tabel Klaim digunakan untuk menyimpan data klaim asuransi
kendaraan.  Data  yang  disimpan  dalam Tabel Klaim tersebut merupakan keseluruhan  dari  data  yang  di- input ke sistem  dan  nantinya  diolah  oleh  sistem dengan metode SMARTER sehingga dapat menghasilkan  rekomendasi  pemberian diskon. Struktur tabel Klaim dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13. Tabel Klaim Nama Tipe Size Keterangan id integral 10 Primary id_polis integral 10 Foreign id_serviceadvisor integral 10 Foreign nilai_klaim decimal 15,2 tgl_dok_kirim date tgl_spk_terbit date tgl_sph_terbit date tgl_revisi date tgl_acc_revisi date tgl_banding date tgl_acc_banding date
Gambar 2. Relasi Tabel 3.3  Tampilan Antar Muka ( User Interface )
3.3.1  Tampilan Login
Gambar 3. Tampilan Login
Sebelum masuk ke dalam sistem, user harus  melakukan  proses login terlebih dahulu. Jika username dan password yang dimasukkan  oleh user benar  maka  sistem akan  membuka  akses  aplikasi  tersebut kepada user ,  namun  jika username dan password yang  dimasukkan  salah  maka user ,  maka  sistem  akan  menampilkan informasi  yang  meminta user untuk memasukkan  data  yang  benar.  Gambar 3 Error!  Reference  source  not  found. merupakan tampilan pada Halaman Login ketika user akan masuk ke dalam sistem.
3.3.2  Tampilan Dashboard Grafik
Gambar 4. Tampilan Dashboard Grafik
Halaman  ini  menampilkan  informasi umum terkait beberapa indikator pencapaian  asuransi  baik  dari  klaim, penerbitan SPK dan SPH yang ditampilkan dalam  bentuk  grafik.  Data  diambil  dan diproses  dari  data  yang  disimpan  pada
Tabel Klaim yang dapat dilihat pada Tabel 13.  Gambar  4  merupakan  tampilan  dari halaman dashboard grafik.
3.3.3  Tampilan Master Asuransi
Gambar 5. Tampilan Master Asuransi
Menu  Master  Asuransi  berfungsi untuk mengelola data rekanan perusahaan asuransi  yang  melakukan  kerja  sama dengan  Nasmoco  Bantul.  Admin  dapat melakukan proses add, edit dan delete data asuransi.  Gambar  5 Error!  Reference source  not  found. merupakan  tampilan halaman Master Asuransi.
3.3.4  Tampilan Master Service Advisor
Gambar 6. Tampilan Master Service Advisor
Menu Master Service Advisor berfungsi  untuk  mengelola  data service advisor yang berkerja di Nasmoco Bantul.
Data service  advisor nantinya  akan ditampilkan  pada  laporan  data  klaim bulanan.  Admin  dapat  melakukan  proses add, edit dan delete data Service Advisor . Gambar  6  merupakan  tampilan  halaman Master Service Advisor .
3.3.5  Tampilan Master Kendaraan
Gambar 7. Tampilan Master Kendaraan
Halaman yang berfungsi untuk
mengelola data kendaraan milik pelanggan yang nantinya akan diolah untuk melakukan  kegiatan  pemasaran  jasa
perbaikan  bodi  dan  cat.  Admin  dapat melakukan proses add, edit dan delete data kendaraan. Gambar 7 merupakan tampilan halaman Master Kendaraan.
3.3.6  Tampilan Master Polis

## Gambar 8. Tampilan Master Polis
Menu  Master  Polis  berfungsi  untuk mengelola  data  polis  asuransi  yang digunakan pada kendaraan milik pelanggan  yang  nantinya  akan  diolah untuk  aktivitas  pemasaran  jasa  perbaikan bodi  dan  cat.  Data  polis  juga  diolah  oleh sistem  untuk  perhitungan  diskon.  Admin dapat  melakukan  proses add,  edit dan delete pada  data  polis.  Gambar  8 merupakan tampilan Master Polis.
3.3.7  Tampilan Halaman Kriteria
Gambar 9. Tampilan Halaman Kriteria
Menu Kriteria berfungsi untuk mengelola  data  kriteria  yang  digunakan sebagai  acuan  dalam  perhitungan ROC ( Rank Order Centroid ) untuk perhitungan diskon kepada perusahaan rekanan penyedia  jasa  asuransi  menggunakan metode SMARTER .  Data  kriteria  tersebut nantinya akan diproses oleh sistem dengan menggunakan  Rumus  (1).  Admin  dapat melakukan  proses add,  edit dan delete pada  data  kriteria.  Gambar  9  merupakan tampilan halaman Kriteria.

## 3.3.8  Tampilan Halaman Sub-Kriteria
Gambar 10. Tampilan Halaman Sub-Kriteria
Menu  Sub-Kriteria  berfungsi  untuk
mengelola
data sub-kriteria
yang digunakan sebagai acuan dalam perhitungan ROC ( Rank  Order  Centroid ) untuk perhitungan diskon kepada
perusahaan rekanan penyedia jasa asuransi menggunakan  metode SMARTER .  Data sub-kriteria tersebut nantinya akan diproses oleh sistem dengan menggunakan Rumus (1) sama seperti pada perhitungan bobot  kriteria.  Admin  dapat  melakukan proses add, edit dan delete pada data sub- kriteria.  Gambar  10  merupakan  tampilan halaman Sub-Kriteria.
3.3.9  Tampilan Data Klaim
Gambar 11. Tampilan Data Klaim
Menu Data Klaim berfungsi mengelola  data  klaim  asuransi  kendaraan milik  pelanggan  yang  melakukan  proses perbaikan bodi dan cat di Nasmoco Bantul. Admin  dapat  melakukan  proses add,  edit dan delete pada  data  klaim.  Gambar  11 merupakan tampilan halaman Data Klaim.
3.3.10  Tampilan Summary
Gambar 12. Tampilan Halaman Summary
Menu Summary berfungsi  untuk menampilkan rekomendasi diskon
asuransi  setelah  mengolah  data  dalam database menggunakan metode SMARTER. Detail hasil perhitungan sistem dibandingkan dengan perhitungan manual pada Tabel 5 ditampilkan pada Gambar 13.
Gambar 13. Hasil Perhitungan SMARTER oleh NIDS

## SIMPULAN
NIDS ( Nasmoco  Insurance  Database System ) merupakan  sistem database yang berfungsi  untuk  mengelola  keseluruhan data pelanggan yang berhubungan dengan asuransi  dan  proses  klaimnya. NIDS ( Nasmoco Bantul Insurance System ) dapat membantu proses pemasaran jasa perbaikan body and paint serta memberikan data keluaran berupa laporan klaim  asuransi  yang  dapat  diatur range waktu  laporan  yang  akan  dicetak  serta rekomendasi  pemberian  diskon  asuransi pada rekanan penyedia jasa asuransi. NIDS ( Nasmoco Bantul Database System ) dapat membantu pihak manajemen dalam menentukan  besaran  diskon  yang  akan diberikan  kepada  perusahaan  rekanan penyedia  jasa  asuransi  dengan  mengolah keseluruhan  data  transaksi  menggunakan metode SMARTER dengan hasil yang lebih cepat  dan  efisien  karena  diproses  secara otomatis oleh sistem. Saran pengembangan yang dapat dilakukan pada penelitian selanjutnya adalah pengembangan untuk dapat menghubungkan NIDS dengan  aplikasi perpesanan  seperti Whatsapp , Telegram , atau SMS . Dengan pengembangan aplikasi pada bagian tersebut dapat mempermudah bagi  admin telemarketing SA  support selaku  operator NIDS untuk  dapat melakukan aktivitas pemasaran perbaikan body and paint kepada pelanggan sehingga dengan  hal  tersebut  diharapkan  dapat meningkatkan  jumlah  pelanggan  yang melakukan perbaikan ke Nasmoco Bantul yang tentunya berimplikasi pada
meningkatnya  profit  yang  didapatkan perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. N. Untari, S. Djaja, and J.

## Widodo, “Strategi Pemasaran
Mobil Merek Daihatsu Pada Dealer Daihatsu Jember,” J. Pendidik.
Ekon. J. Ilm. Ilmu Pendidikan, Ilmu Ekon. dan Ilmu Sos. , vol. 11, no. 2, p. 82, 2018.
[2] A. N. Dhanistha and Djuwityastuti, “PROSES PEMBAYARAN
KLAIM ASURANSI
KENDARAAN BERMOTOR
BAGI TERTANGGUNG (Studi di Brins General Insurance Cabang Yogyakarta),” J. Priv. Law , vol. 7, no. 1, p. 130, 2019.
[3] H. S. Rotua Tinambunan, B. Waskito, M. B. Rizhaldi, and A. F. K.R. Uno, “Asuransi Kecelakaan
Kendaraan Bermotor Roda Dua
Sebagai Moda Transportasi Umum Berbasis Online,” J. Huk. Ius Quia
Iustum , vol. 26, no. 3, pp. 627–649, 2019.
[4] S. Zulkifli, L. Meidina, S. H. Dhalimunthe, and I. C. Ginting, “Implementasi Prinsip Subrogasi
pada Asuransi Kendaraan
Bermotor: Studi pada PT Pan Pacific Insurance,” SIGn J. Huk. , vol. 2, no. 1, pp. 20–29, 2020.
[5] A. D. Hardiansyah, D. C. Nugrahaeni, P. Dewi, and M. Kom, “Perancangan Basis Data Sistem Informasi Perwira Tugas Belajar
(Sipatubel) Pada Kementerian Pertahanan,” J. Senamika , vol. 1, no. 2, pp. 222–233, 2020.
[6] P. S. Hasugian, “Perancangan Website Sebagai Media Promosi Dan Informasi,” J. Inform. Pelita Nusant. , vol. 3, no. 1, pp. 82–86, 2018.
[7] Fitri Ayu and Nia Permatasari,
“perancangan sistem informasi
pengolahan data PKL pada divisi humas PT pegadaian,” J. Infra tech , vol. 2, no. 2, pp. 12–26, 2018.
[8] A. Asroni, “Penerapan Model View Controller (MVC) Dengan
Framework Codeigniter Pada Sistem Informasi Booking Wisata
Klangon,” BERDIKARI  J. Inov. dan Penerapan Ipteks , vol. 6, no. 2, pp. 119–130, 2018.
[9] S. Tyowati and R. Irawan, “Implementasi Framework
Codeignter Untuk Pengembangan Website Pada Dinas Perkebunan Provinsi Kalimantan Tengah,” J. SAINTEKOM , vol. 7, no. 1, p. 67,
2017.
[10]  S. Nirsal, Rusmala, “Desain Dan Implementasi Sistem Pembelajaran Berbasis E-Learning Pada Sekolah Menengah Pertama Negeri 1 Pakue Tengah,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 10, pp. 21–25, 2020.
[11]  A. Haris, B. Satria, and M. I. Ukkas, “Penerapan Sistem Penunjang Keputusan Pemberian
Diskon Pada Reseller Dengan Metode Simple Multi-Attribute
Rating Technique Exploiting Ranks (Smarter),” vol. 7, no. 2, pp.
31–37, 2017.
[12]  A. Rizkiyanto and I. G. Anugrah,
“Implementasi Metode Simple
Multy Attribute Rating Technique Exploiting Ranks (Smarter) Dan Forward Chaining Pada Penentuan Posisi Karyawan Baru PT. Langgeng Buana Jaya, Gresik,” J.
Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 149, 2019.
[13]  A. Saleh, “Penerapan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Rank dalam Sistem Pendukung Keputusan
Rekrutmen Asisten Laboratorium Komputer,” J. Masy. Telemat. dan
Inf. , vol. 8, pp. 1–10, 2018.
[14]  M. Simarmata, “Penerapan Metode Smarter Dalam Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kualitas Getah Karet (Studi Kasus : Ptpn Iii Medan),” J. Masy. Telemat. Dan
Inf.  J. Penelit. Teknol. Inf. dan
Komun. , vol. 10, no. 1, p. 13, 2019.
[15]  M. A. Ramadhan, C. Bella, Mustakim, R. Handinata, and A. Niam, “Implementasi Metode
SMARTER Untuk Rekomendasi Di Pekanbaru,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 42–47, 2018.