## Nawindah
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 9, No 3, 15 Agustus 2023

## FUZZY MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING UNTUK PEMILIHAN TELLER TERBAIK

## Nawindah
Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi Universitas Budi Luhur Jl. Ciledug Raya Petukangan Utara Jakarta Selatan nawindah@budiluhur.ac.id

## Abstrak
Teknologi informasi yang ada saat ini memberikan  berbagai  kemudahan  salah  satunya dalam  bisnis  perusahaan,  sumber  daya  manusia menjadi  penting  untuk  menjadi  perhatian.  Pemilihan teller terbaik pada PT. Bank Central Asia, Tbk. KCP Kosambi Jakarta Barat memiliki permasalahan dalam pemilihan  teller  terbaik,  untuk  itu  diperlukan  sistem penunjang  keputusan  dengan  menggunakan Fuzzy Multi  Attribute  Decision  Making metode Simple Additive  Weighting (FSAW)  dalam  pemilihan teller terbaik.  Adapun  kriteria  yang  digunakan  sebanyak  5 yaitu C1: tangible ( 2 pertanyaan), C2 : reliability (13 pertanyaan) ,  C3  : responsiveness (  2  pertanyaan) , C4  : assurance (  8  pertanyaan)    dan empathy (  4 pertanyaan).  Dari  5  kriteria  tersebut  kemudian dilakukan  perhitungan  dengan  mencari  alternatif terpilih.  Hasil  adalah  alternatif  teller  terbaik  yaitu alternatif  ke 3 dengan nilai 0,91667.
Kata kunci : Sistem Penunjang Keputusan, FMADM, Fuzzy Simple Additive Weighting, Pemilihan, Teller

## Abstract
Information  technology  that  exists  today  provides various  conveniences,  one  of  which  is  in  the company's  business,  human  resources  are  important to pay attention to. Selection of the best teller at PT. Bank Central Asia, Tbk. KCP Kosambi West Jakarta has  problems  in  selecting  the  best  teller,  for  this reason  a  decision  support  system  is  needed  using Fuzzy Multi Attribute Decision Making methodSimple Additive  Weighting  (FSAW)  in  the  selection  teller best.  The  5  criteria  used  are  C1:  tangible  (2 questions),  C2:  reliability  (13  questions),  C3: responsiveness  (2  questions), C4: assurance (  8
questions)  andempathy  (  4  questions).  From  these  5 criteria, a  calculation is then carried out  by looking for  the  selected  alternative.  The  result  is  the  best teller  alternative,  namely  the  3rd  alternative  with  a value of 0.91667.
Keywords : Decision Support System, FMADM, Fuzzy Simple Additive Weighting, Selection, Teller

## I. P ENDAHULUAN
Pemanfaatan  teknologi  informasi  memberikan kemudahan dalam berbagai aktivitas bisnis perusahaan  untuk  itu  sumber  daya  manusia  yang handal diperlukan guna  mencapai peningkatan bisnis serta  kemajuan  perusahaan  (Witasari  et  al.,  2016)⁠ Untuk  meningkatkan  motivasi  pegawai  agar  dapat bekerja secara maksimal sedapat mungkin perusahaan  memberikan reward and punishment tentunya  membutuhkan  ketegasan  dari  pimpinan sehingga  sikap  adil  dan  merata  dapat  dirasakan  oleh karyawan(Rambulangi,  2017)  (Wijaya,  2021)⁠⁠  (Pr  & Alami,  2018)⁠.  Pemberian reward dan funishment dapat
memberikan dampak positif bagi karyawan(Panca  et  al.,  2019)⁠.  Dengan  adanya persaingan dalam lingkungan kerja semakin kompetitif memacu PT. Bank Central Asia, Tbk KCP Kosambi  Jakarta  Barat  untuk  lebih  fokus  pada peningkatan kinerja pegawai khususnya bagian teller . Strategi  pelayanan  sangat  diperlukan  agar  nasabah dapat  terpenuhi  pelayanannya  dengan  baik(Pr  & Alami,  2018)⁠.Dalam  menentukan  karyawan  terbaik diperlukan  objektivitas  apresiasi  diperlukan  untuk kemajuan  perusahaan.  Maka  diperlukan  sebuah sistem pendukung keputusan dengan  metode Simple Additive  Weighting .  Dengan  metode  ini  maka diperoleh  karyawan  terbaik  dengan  nilai  tertinggi

## Nawindah
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 9, No 3, 15 Agustus 2023
hingga  terendah(E.  A.  Riyanto  &  Haryanti,  2017)⁠  . Semakin banyak jumlah karyawan dari latar belakang pendidikan  yang  berbeda  menjadi  keanekaragaman karyawan  juga  semakin  kompleks  sehingga  sulit untuk  memilih  karyawan  terbaik  dengan  kriteria  : tanggung  jawab,  pengetahuan,  pekerjaan,  kerjasama, kualitas  pekerjaan    menggunakan  metode  SAW. Kriteria lain memiliki kompetensi, loyalitas, kedisiplinan  dan  hubungan  baik  dengan  karyawan juga  menentukan  kinerja(Bahri,  2020)⁠. Penelitian lainnya menggunakan beberapa kriteria yang digunakan dalam menentukan karyawan terbaik yaitu :  kinerja,  kedisiplinan,  kepribadian,  kepedulian, kreativitas, keaktifan. Masing-masing kriteria dihitung  menggunakan  metode simple  additive weighting sehingga memberikan output nilai intensitas  prioritas  yang  menghasilkan score nilai karyawan yang memberikan penilaian terhadap setiap kinerja  karyawan  berprestasi.  Kemudahan  yang diperoleh yaitu pengambil keputusan dapat pemilihan karyawan  berprestasi,  sehingga  karyawan  yang paling  layak  mendapatkan  penghargaan(U.  Riyanto &  Rahman,  2020)⁠  .  Perlunya  melakukan  evaluasi dalam  mencari teller terbaik,  yang  dilakukan  selama ini      yaitu  proses      pencarian  dilakukan        secara manual      kemudian  hasilnya      diberikan    kepada bagian  Divisi  SDM  untuk  mendapatkan  total penilaian dan perbandingan  nilai dari  beberapa teller guna  mendapatkan nilai tertinggi. Teller dengan nilai tertinggi akan diajukan kepada Kepala Cabang untuk ditetapkan  sebagai  teller  terbaik.  Berdasarkan permasalahan      yang      ada    maka  PT.  Bank  Central Asia Tbk. KCP Kosambi Jakarta Barat, membutuhkan      sistem    penunjang  keputusan pemilihan teller terbaik  menggunakan  metode Fuzzy Multi  Attribute  Decision  Making metode Fuzzy Simple  Additive  Weighting (SAW)  yang  dapat membantu  dalam  memilih teller terbaik.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Fuzzy  Simple  Additive  Weighting yang  dapat digunakan  untuk  mencari    alternatif  optimal  dari sejumlah alternatif untuk kriteria tertentu. Penentuan nilai bobot untuk setiap atribut, emilih alternatif yang telah  diberikan.  Pada  dasarnya  terdapat  tiga pendekatan  subyektif,  obyektif  dan  pendekatan integrasi  antara  subyektif  dan  obyektif.  Setiap pendekatan  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan. Dalam  pendekatan  subyektif  bobot  ditentukan
berdasarkan  subyektifitas  pengambil  keputusan sehingga  beberapa  faktor  dalam  ranking  alternatif dapat ditentukan secara mandiri. Sedangkan pendekatan obyektif bobot dihitung secara matematis dengan mengabaikan subyektifitas pengambil keputusan.  Berikut  ini  merupakan  langkah  dalam menggunakan  FMADM  metode  Fuzzy Simple Additive Weighting (FSAW) (Khasanah et al., 2015)⁠⁠ :
1. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan acuan  dalam  pengambilan  keputusan  yaitu Cj.
2. Memberikan  nilai  bobot  untuk  masing- masing kriteria sebagai W.
3. Memberikan  nilai  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
4. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria (Cj), kemudian dilakukan normalisasi  matriks  sesuai  dengan  formula sebagai berikut (Khasanah et al. , 2015) :
Keterangan : [1] :jika j adalah atribut keuntungan.
[2] : jika j adalah atribut biaya.
Rij: nilai rating kinerja ternormalisasi. Xij:  nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria.
Max Xij:nilai terbesar dari setiap kriteria.
Min Xij:nilai terkecil dari setiap kriteria. 5. Hasil akhir dari proses ini adalah penjumlahan  dan  perkalian  pada  matriks ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  sebagai alternatif  terpilih  dengan  formula  sebagai berikut :
Keterangan :
Vi : rangkng untuk setiap alternatif. Wj : nilai bobot dari setiap kriteria. Rij: nilai rating kinerja ternormalisasi.

## Nawindah
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 9, No 3, 15 Agustus 2023
Alur penelitian yang digunakan sebagai berikut :
Gambar 1. Alur penelitian
Studi  literatur  dilakukan  terkait  dengan  topik penelitian,  kemudian  menentukan  kriteria  yang dijadikan  acuan  dalam  menentukan  teller  terbaik yaitu tangible , reliability , responsiveness , assurance dan empathy . Tahap selanjutnya ditentukan penilaian kesesuaian  masing-masing  alternatif  pada  setiap kriteria  berdasarkan  FMADM.  Bobot  preferensi  dan perhitungan  matriks  keputusan  serta  pembentukan matriks  ternormalisasi  R  didasarkan  pada  atribut benefit, nilai  maksimum  tiap  baris  dan  kolom sehingga  diperoleh  matriks  ternormalisasi  R.  Proses pemeringkatan  matriks  ternormalisasi  R  untuk mendapatkan  nilai  terbesar  yang  akan  menjadi pilihan  terbaik.  Sample  data  yang  digunakan  yaitu teller  PT.  Bank  Central  Asia,  Tbk.  KCP  Kosambi Jakarta Barat.

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN
Kegiatan  analisis  dan  perancangan  sistem dilakukan  guna  mendapatkan  hasil  yang  optimal maka  disajikan  beberapa  bagian  informasi  mengenai
data  penelitian,  idetifikasi  kriteria,    dan use  case diagram transaksi.

## III.1 Identifikasi kriteria
Identifikasi  kriteria  yang  digunakan  pada penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  tabel  1  sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria dengan pembobotan Kode kriteria Nama kriteria Jenis kriteria Bobot(%) C1 Tangible Benefit 20 C2 Reliability Benefit 25 C3 Responsiveness Benefit 15 C4 Assurance Benefit 20 C5 Empathy Benefit 20 Dari  tabel  1  terlihat  terdapat  5  kriteria  yang digunakan  dengan  jenis  kriteria  manfaat  disertai pembobotannya. Apabila ditotal bobotnya
keseluruhan  berjumlah  100%.  Untuk  nilai  jenis kriteria  dapat  dituliskan  bobotnya  pada  tabel  2 sebagai berikut :
Tabel 2. Range nilai bilangan fuzzy Range nilai Keterangan Bobot 0   - 54 Sangat kurang 0 55 - 60 Kurang 0,25 61 - 71 Cukup 0,5 71 – 85 Baik 0,75 86 - 100 Sangat baik 1
Dari  tabel  2  dapat  dilihat  bobot  masing-masing jenis kriteria sangat baik memiliki bobot 1.
III.2 Use case diagram transaksi
Use  case  diagram transaksi  pada  penelitian  ini digambarkan sebagai berikut :
Gambar 2. Use case diagram transaksi

## Nawindah
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 9, No 3, 15 Agustus 2023
Dari  use  case  diagram  transaksi  tersebut terlihat bahwa  Kepala  bagian  melakukan  entri  kriteria  yang dibutuhkan,  entri  data  alternatif  dan  kemudian  dapat melihat hasil analisa alternatif teller terbaik.
Hasil  dan  pembahasan  pada  kegiatan  penelitian ini berdasarkan data teller dengan data alternatif yaitu tiga teller merupakan  hasil  rata-rata  penilaian  dari setiap  himpunan  kriteria  pada  sistem  berjalan  yang terlihat pada tabel 4 berikut ini:
Tabel  4. Nilai data teller
Kriteria T1 T2 T3 C1 1. Menerapkan  standar  busana, wajah,  rambut,  tangan  dan aksesoris  secara  konsisten selama jam kerja. 1 0,75 0,75 2 Menjaga kebersihan, kerapihan  counter  dan  alat kerja secara konsisten selama jam kerja. 0,75 1 0,75. Rata-rata 0,75 0,75 0,75 C2 3 Memeriksa kebersihan pengisian data /slip/transaksi secara akurat 0,75 0,75 0,5 4 Memeriksa tanda tangan nasabah secara akurat. 0,75 0,75 0,25 5 Memeriksa ID nasabah secara akurat. 0,75 0,75 0,25 6 Memverifikasi warkat berharga secara akurat. 1 0,5 0,25 7 Memeriksa uang rupiah secara akurat (mampu mendeteksi uang palsu) 0,75 0,75 0,5 8 Menangani uang palsu sesuai prosedur. 0,75 0,5 0,5 9 Mengatur uang tunai secara rapi, cepat dan akurat. 0,75 0,75 0,5 10 Mengamankan uang tunai secara prosedur. 1 0,75 0,25 11 Memposting transaksi secara mandiri, cepat dan akurat. 0,75 0,75 0,25 12 Mengamankan user-id dan password sesuai prosedur. 0,5 0,75 0,25 13 Melakukan proses balancing teller secara mandiri, cepat dan akurat. 0,75 0,75 0,25 14 Mampu melakukan proses banlancing teller dan menemukan selisih jika ada selisih. 0,75 0,5 0,25 15 Menghitung konversi mata uang untuk transaksi valas dengan tepat. 0,75 0,5 0,25 Rata-rata 0,75 0,75 0,75 C3 16 Hadir tepat waktu (5 menit sebelum jam layanan sudah siap di counter ). 1 1 1 17 Merespon kebutuhan
1 1 0,5
nasabah dengan cepat dan proaktif menawarkan bantuan kepada nasabah. Rata-rata 1 1 0,75 C4 18 Menampilkan kesan profesional kepada nasabah secara konsisten. 0,5 0,5 0,75 19 Menjelaskan ketentuan umum produk jasa BCA kepada nasabah dengan tepat. 0,25 0,25 0,75 20 Menjelaskan ketentuan umum produk dana BCA kepada nasabah dengan tepat. 0,5 0,75 0,75 21 Menjelaskan fasilatas- fasilitas produk dana BCA kepada nasabah dengan tepat. 0,5 0,5 0,75 22 Menjelaskan ketentuan umum fasilitas produk dana BCA kepada nasabah dengan tepat. 0,5 0,25 0,5 23 Menjelaskan ketentuan umum fasilitas produk kredit BCA kepada nasabah dengan tepat. 0,5 0,5 0,75 24 Mampu memberikan informasi cara pengisian formulir transaksi bank yang benar. 0,5 0,75 0,75 25 Memberikan informasi umum tentang operasional dan pemasaran BCA (misalnya:lokasi ATM, jam layanan. Program khusus BCA) kepada nasabah dengan tepat. 0,5 0,5 0,75
Rata-rata 0,5 0,5 0,75 C5 26 Menghargai nasabah tanpa diskriminasi (ditampakkan melalui gesture/gerak tubuh dan ekspresi wajah yang positif). 0,75 0,75 0,75 27 Menyampaikan informasi secara sistematis dengan bahasa yang mudah dipahami. 0,75 1 0,5 28 Bersikap sabar dan sopan dalam menghadapi keluhan nasabah dan berusaha untuk memecahkan masalah nasabah. 1 0,75 0,75 29 Bersikap tenang/tidak panik dalam menangani masalah yang timbul mendadak, mampu menyampaikan masalah serta alternatif solusi secara efektif. Rata-rata 0,75 0,75 0,75

## Nawindah
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 9, No 3, 15 Agustus 2023
Kemudian  dilakukan  identifikasi  data  alternatif berdasarkan  data  rata-rata  penilaian  pada  tabel  5 berikut ini :
Tabel 5.  Nilai data teller
Alternatif teller terbaik C1 C2 C3 C4 C5
T1 0,75 0,75 1 0,5 0,75 C2 0,75 0,75 1 0,5 0,75 C5 0,75 0,5 0,75 0,75 0,75
Dari  tabel  5  terlihat  nilai  data teller yang  sudah dirata-rata  setelah  itu  dilakukan  perhitungan  untuk membuat matriks keputusan sebagai berikut :
[ ]
Kemudian  dilakukan  perhitungan  setiap  kriteria sehingga diperoleh nilai dari masing-masing alternatif menggunakan formula [1] :
( )
Lakukan perhitungan yang sama untuk , C2,C3,C4 dan C5 dapat dilakukan dengan cara yang sama. Dari perhitungan tiap kriteria dapat dibuat matriks sebagai berikut :
[ ]
Dari bobot yang sudah ada kemudian dihitung untuk mendapatkan alternatif terbaik menggunakan formula 3, untuk bobot kriteria yang digunakan terdapat pada tabel 2 dengan perhitungan sebagai berikut :
( )   ( )   ( ) ( )   ( )
Dapat  dilanjutkan  dengan  cara  yang  sama  untuk menghitung dengan  cara  yang  sama.  Dari  hasil perhitungan maka dapat nilai alternatif :
Tabel 6. Nilai alternatif Nilai Ranking V 1 2
V 2 2 V 3 1
Dari  tabel  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai alternatif  terbesar  terdapat  pada  alternatif  3  yaitu V 3 dengan nilai 0,91667.

## IV. K ESIMPULAN
Dari hasil pembahasan maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut, Penilaian terbaik dengan menggunakan  metode  Fuzzy  SAW  dapat  menjadi alternatif  solusi  dalam  pemilihan  teller  terbaik.  Dari hasil perhitungan dengan menggunakan metode SAW berdasarkan kriteria dan subkriteria tangible, reliability,  responsiveness,  assurance dan empathy maka  terpilih  sebagai  teller  terbaik  yaitu  alternatif  3 V 3 dengan  nilai  0,91667.  Dengan  demikian  metode fuzzy simple  additive  weighting (FSAW)  dapat membantu  dalam  menentukan  teller  terbaik  dengan lebih  tepat  berdasarkan  kemampuan  yang  tidak  jauh berbeda antara satu teller dengan t eller lainnya.

## R EFERENSI
Bahri,  S.  (2020). Penerapan  Fuzzy  MADM  dalam Penentuan  Karyawan  Terbaik  Berbasis Mobile  Android  (  Studi  Kasus :  RSI  Assyifa Sukabumi ) . 6 (2), 157–164.
Khasanah,  F.  N.,  Grafika,  J.,  Ugm,  N.,  Grafika,  J., Ugm,  N.,  Grafika,  J.,  Ugm,  N.,  &  High,  A. S. (2015). Fuzzy MADM for Major Selection at Senior High School . 41–45.
Panca,  P.,  Pratiwi,  A.,  Rahmawati,  P.  I.,  &  Andiani, N. D. (2019). Pengaruh Sistem
Penghargaan  (  Reward  )  Terhadap  Kinerja Trainee Di Hotel Holiday Inn Resort Baruna Bali . 2 (1), 41–54.
Pr,  K.,  &  Alami,  T.  (2018). PENGARUH PENGEMBANGAN  KARIR  DAN  REWARD TERHADAP  KINERJA  Hubungan  Antar Variabel . 1–8.
Rambulangi,  A.  E.  a.  (2017).  Penerapan  Sistem
Reward  dan  Punishment  Pegawai  Di  Badan Kepegawaian  Pelatihan  Dan  Pendididkan Daerah Kabupaten Mamasa. Jurnal Administrasi Publik , Vol. 4 No.

## Nawindah
JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Volume 9, No 3, 15 Agustus 2023
https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/index.php/JA P/article/view/18436/17964
Riyanto,  E.  A.,  &  Haryanti,  T.  (2017).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Teller Pooling terbaik Pada PT. BCA Tbk. Dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting). Pilar  Nusa  Mandiri , 13 (1),  128–135. https://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/ pilar/article/view/156
Riyanto,  U.,  &  Rahman,  N.  A.  (2020).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan Terbaik  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  Studi  Kasus
Pada PT. Bando Indonesia. Jurnal Maklumatika , 7 (1), 54–64.
https://www.google.com/url?sa=i&rct=j&q= &esrc=s&source=web&cd=&ved=0CAIQw 7AJahcKEwiY2ouv7Or_AhUAAAAAHQA AAAAQAg&url=https%3A%2F%2Fmaklu matika.i- tech.ac.id%2Findex.php%2Fmaklumatika% 2Farticle%2Fdownload%2F100%2F104&ps ig=AOvVaw2y- cIRZzOAgbtRd41bgiBB&ust=1688209021 840091&opi=89978449
Wijaya,  L.  F.  (2021). Jurnal  Ilmu  Komputer  , Ekonomi  dan  Manajemen  (  JIKEM  ) . 1 (2), 1–11.
Witasari,  D.,  Jumaryadi,  Y.,  Informasi,  J.  S., Komputer,  F.  I.,  &  Buana,  U.  M.  (2016). Aplikasi  Pemilihan  Karyawan  Terbaik Dengan Metode Simple Additive Weighting (Studi  Kasus  Citra  Widya  Teknik). Jurnal Sistem  Informasi,  Teknologi  Informasi  Dan Komputer , 10 , No. 2 , 115–122. https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just-it