## RESEARCH ARTICLE
A  Decision  Support  System  Based  on  The Weighted  Sum  Model  for  Determining  Priority  of Service Improvements in The Travoy Application
Asep Muhammad Rifai & Atiqah Meutia Hilda*
Department  of  Informatics  Engineering,  Faculty  of  Industrial  Technology  and Informatics,  Universitas  Muhammadiyah  Prof.  Dr.  Hamka,  DKI  Jakarta, Indonesia
Abstract: Customer service is an aspect that needs to be evaluated regularly as it is one of the company's efforts to maintain its business performance. PT Jasa Marga (Persero) Tbk, which operates the Travoy application as a digital platform  to  provide  public  information  services  to  road  users,  has  faced  a decline in the public information service satisfaction index from 4.74 to 4.60. This  decline  is  a  serious  concern  for  the  company  because  service  to  road users is part of the company's mission. Therefore, a study was conducted to identify and analyze the problems in the Travoy application and to determine the priorities for service improvement. The method used in the development of the Decision Support System (DSS) is the Weighted Sum Model (WSM). The  results  of  the  implementation  of  the  WSM-based  Decision  Support System  indicated  that  the  priority  for  improving  the  Travoy  application service is enhancing the application's stability with a total score of 8.37.
Keywords : Service, Satisfaction, Travoy, DSS, WSM.

## 1. Pendahuluan
Pada  era  digitalisasi  ini,  kemajuan  teknologi  mengalami  peningkatan  yang  signifikan, memberikan  dampak  besar  terhadap  perkembangan  zaman  dan  perubahan  gaya  hidup manusia.  Teknologi  semakin  maju  dan  mampu  mendukung  berbagai  kegiatan, memungkinkan  manusia  menggunakan  beragam  perangkat  berteknologi  untuk  membantu menjalankan  berbagai  aktivitas  sebagai  alat  penunjang  produktivitas  (Bimantoro  et  al., 2021). Kemajuan teknologi yang sangat cepat di era ini telah memberikan banyak manfaat dan memudahkan kehidupan manusia dalam berbagai aspek, baik sosial, ekonomi, maupun aspek lainnya (Saputra, 2023). Kemajuan teknologi juga terjadi di PT Jasa Marga (Persero) Tbk, yang secara aktif mengikuti tren teknologi terkini untuk memastikan kelangsungan dan efisiensi operasional perusahaan.
(PT  Jasa  Marga  (Persero),  2023)  PT  Jasa  Marga  (Persero)  Tbk  melalui  situs  resminya menginformasikan  bahwa  saat  ini  memiliki  pangsa  pasar  jalan  tol  sebesar  48%  dengan panjang  jalan  tol  komersial  yang  telah  beroperasi  (±1,260  km).  Jalan  tol  kini  tidak  hanya dinilai  sebagai  infrastruktur  semata,  jalan  tol  termasuk  kebutuhan  manusia  dalam mempermudah aktivitasnya khususnya dalam berpindah tempat dari satu titik ke titik yang lain.
PT  Jasa  Marga  (Persero)  Tbk  menyadari  bahwa  perkembangan  teknologi  yang  pesat mendorong perusahaan untuk terus berinovasi guna memenuhi kebutuhan para pengguna jalan.  PT  Jasa  Marga  (Persero)  Tbk  juga  menyadari  bahwa  manusia  saat  ini  tidak  dapat
* Corresponding author: Atiqah
Meutia Hilda, Department of
Informatics  Engineering,  Faculty  of Industrial Technology and Informatics, Universitas  Muhammadiyah  Prof.  Dr. Hamka, DKI Jakarta, Indonesia
E-mail: atiqahmeutiahilda@uhamka.ac.id
terlepas dari penggunaan smartphone. Oleh karena itu, PT Jasa Marga (Persero) Tbk telah mengembangkan  sebuah  aplikasi  bernama  Travoy  sebagai  sarana  yang  tidak  dapat dipisahkan dari kehidupan sehari-hari, terutama bagi para pengguna jalan tol.
Aplikasi  Travoy  yang  merupakan  salah  satu  inovasi  PT  Jasa  Marga  (Persero)  Tbk  yang bertujuan  memberikan  layanan  informasi  publik  kepada  pengguna  jalan  tol.  Travoy  tidak hanya berfungsi sebagai penghubung antara pengguna jalan dengan informasi terkait jalan tol,  tetapi  juga  sebagai  alat  yang  menyediakan  berbagai  fitur  penting,  seperti  pemantauan lalu  lintas,  perhitungan  tarif  tol,  pemesanan  derek  online,  pemantauan  laporan  dan  fitur lainnya.
Adanya  apliaksi  Travoy  merupakan  komitmen  dan  upaya  PT  Jasa  Marga  (Persero)  Tbk dalam  mendukung  dan  melaksanakan  misi  Perusahaan  yaitu  meningkatkan  kepuasan pelanggan melalui pelayanan prima (PT Jasa Marga (Persero) Tbk, 2023).
Berdasarkan  hasil survei kepuasan  pelanggan yang  dilakukan PT  Jasa Marga Persero  Tbk, indeks  total  kepuasan  pelanggan  tahun  2022  meningkat  sebesar  0,11  menjadi  4,88,  yang mana  tahun  2021  hanya  sebesar  4,81  (PT  Jasa  Marga  (Persero)  Tbk,  2022).  Hasil  survei kepuasan  pelanggan  juga  menunjukan  bahwa  1  dari  6  kepuasan  layanan  mengalami penurunan  indeks  kepuasan  pelanggan  yaitu  layanan  informasi  publik.  Pada  tahun  2022 kepuasan  layanan  informasi  publik  mendapatkan  hasil  indeks  4,60  dan  ini  mengalami penurunan sebesar 0,14  dari tahun  2021  yang  mendapatkan  hasil indeks sebesar 4,74  (PT Jasa Marga (Persero) Tbk, 2022). Dengan demikian, dibutuhkan perbaikan kualitas layanan Informasi publik untuk kembali meningkatkan Indeks Kepuasan Pelanggan untuk Layanan Informasi Publik serta sebagai upaya dalam melaksanaan misi Perusahaan.
Seiring dengan penurunan Indeks Kepuasan Pelanggan untuk Layanan Informasi Publik PT Jasa Marga Persero Tbk, dan dibutuhkan pemahaman yang mendalam terkait penyebab dan faktor-faktor  yang  berkontribusi  terhadap  perubahan  tersebut.  Salah  satu  langkah  yang dapat  diambil  adalah  melakukan  analisis  terhadap  ulasan  pengguna  aplikasi  Travoy  dan mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  Weighted  Sum  Model  (WSM) dalam menentukan prioritas perbaikan aplikasi travoy.
Dalam  konteks  pengambilan  keputusan,  WSM  memiliki  keunggulan  dalam mengintegrasikan berbagai faktor atau kriteria yang relevan dalam pengambilan keputusan dengan  mudah  (Syahputra  et  al.,  2022).  Model  ini  memungkinkan  pengambil  keputusan untuk  memberikan  bobot  pada  setiap  kriteria,  sehingga  dapat  menyesuaikan  tingkat kepentingan atau preferensi terhadap setiap kriteria tersebut serta dapat diterapkan dengan cepat  dalam  berbagai  situasi  pengambilan  keputusan(Syahputra  et  al.,  2022).  Oleh  karena itu,  penggunaan  metode  WSM  dalam  sistem  pendukung  keputusan  sangat  dianjurkan karena  kemampuannya  yang  terbukti  dalam  menangani  masalah  pengambilan  keputusan multi-kriteria  secara  efisien  dan  efektif.  Pemanfaatan  WSM  dalam  sistem  pengambilan keputusan juga terbukti efektif pada PT Sutan Indo Aneka Mobil dalam menganalisa tingkat kepuasan  pelayanan  sales  (Saragih  et  al.,  2023)  dan  pemilihan  bahan  baku  karet  pada  PT Batanghari Barisan (Fitri et al., 2022).
Analisa ulasan pengguna aplikasi Travoy dapat memberikan wawasan yang berharga terkait kepuasan  atau  ketidakpuasan  pengguna  jalan  terhadap  layanan  yang  disediakan.  Dengan mengevaluasi  ulasan  aplikasi  Travoy  di  Google  Playstore,  perusahaan  dapat mengidentifikasi  area  spesifik  yang  perlu  diperbaiki  atau  ditingkatkan.  Apakah  itu keterlambatan  informasi,  keberfungsian  aplikasi,  tampilan  yang  kurang  menarik,  kesulitan navigasi, atau  isu  teknis  lainnya,   sehingga  dengan ini  PT  Jasa Marga (Persero)  Tbk  dapat mendengarkan  dan  memahami  feedback  pengguna  jalan  mengenai  kebutuhan  yang  belum terpenuhi, dan perlunya adanya peningkatan di area layanan.
Upaya  peningkatan  kualitas  layanan  informasi  publik  tidak  hanya  terbatas  pada  perbaikan teknis,  melainkan  juga  mencakup  aspek-aspek  lain  seperti  penyampaian  informasi  dengan bahasa  yang  mudah  dipahami, responsif  terhadap pertanyaan atau  keluhan  pengguna, dan
peningkatan  keseluruhan  pengalaman  pengguna  aplikasi  Travoy.  Oleh  karena  itu, menganalisis  ulasan  pengguna  aplikasi  Travoy  dan  mengembangkan  sistem  pendukung keputusan dapat menjadi bagian integral dalam proses perbaikan dan peningkatan performa aplikasi  yang  diharapkan oleh PT  Jasa  Marga Persero Tbk.  Dengan demikian, perusahaan dapat  aktif  berpartisipasi  dalam  mengidentifikasi  solusi  yang  efektif  untuk  meningkatkan kembali  Indeks  Kepuasan  Pelanggan  untuk  Layanan  Informasi  Publik,  memastikan pelayanan  yang  lebih baik,  dan  memenuhi ekspektasi pengguna  jalan kedepan dan dimasa yang akan datang.
2. Research Method and Materials
Pada tahap penelitian ini, proses pembuatan Sistem Pendukung Keputusan terbagi kedalam beberapa tahapan sebagaimana gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1. Pengambilan Data
Pengambilan data ulasan dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan cara scrapping  data dan  memanfaatkan  pustaka Google  Play  Scraper . Scraping  data adalah  teknik mengambil  data  secara  otomatis  dari  website  atau  aplikasi  web  dengan  menggunakan perangkat lunak khusus yang disebut scraper atau crawler (Amrullah & Pane, 2023b). Scraping data juga  disebut  sebagai web  scraping yaitu  pengumpulan  data  dan  informasi  yang terotomatisasi dan  ditargetkan  yang  terdapat di situs web  (Asri  & Fajri, 2023)  .  Hasil dari scraping data ini adalah raw data yang belum diberikan label.

## 2.2. Pelabelan Data
Pelabelan  data  dilakukan  untuk  mengelompokan  dan  memberikan  kelas  pada  data. Pelabelan  data  dapat  dilakukan  secara  manual  maupun  otomatis  menggunakan  machine learning (Solimun et al., 2023). Pelabelan data penting dilakukan pada data train supaya dapat digunakan pada proses pengolahan (Nugraha et al., 2020).

## 2.3. Data Preprocessing
Tahap  ini  merupakan  tahap  kritis  dalam  analisis  data  yang  mana  bertujuan  untuk membersihkan,  mempersiapkan,  dan  mengorganisir  data  agar  dapat  diolah  dengan  efektif dalam suatu sistem. (Natasya & Awangga, 2023) Data preprocessing dapat membuat proses mining  menjadi  lebih  efektif  dan  efisien.  (Amrullah  &  Pane,  2023b)  menjelaskan  bawah proses  ini  melibatkan  serangkaian  langkah  seperti  melakukan  normalisasi  data  untuk memastikan  keseragaman  format  dan  tipe  data,  pembersihan  data,  tokenizing,  filtering, stopword removal, dan stemming.

## 2.3.1. Cleaning
Proses  pembersihan  diterapkan  pada  data  mentah  yang  diambil  dari  satu  atau  beberapa sumber untuk memastikan data yang akan digunakan memiliki kualitas yang baik. (Ganti & Sarma, 2022).

## 2.3.2. Case Folding
Proses case folding dilakukan untuk mentransformasi setiap karakter dari masing-masing kata dari yang sebelumnya kapital diubah menjadi huruf kecil seluruhnya (Negara, 2023)

## 2.3.3. Normalisasi
Normalisasi  dibutuhkan  dalam  rangka  mengorganisir  struktur  basis  data  dengan  cara mengurangi  redundansi  data,  memastikan  integritas  data,  meningkatkan  fleksibilitas  dan skalabilitas  serta  meningkatkan  kualitas  data  sehingga  pemrosesan  data  akan  lebih  efisien (Ihksan et al., 2023)

## 2.3.4. Tokenizing
Pada  tahap  tokenizing,  teks  akan  diproses  dan  disegmentasi  dari  sebelumnya  berbentuk kalimat menjadi kata-kata (Swastika et al., 2023).

## 2.3.5. Filtering Stopword
Filtering  stopword  dibutuhkan  dalam  rangka  menghapus  kata-kata  yang  sangat  umum seperti dan, akan, ini, adalah, tidak, dari, dalam, yang, untuk, dan lain-lain (Swastika et al., 2023).

## 2.3.6. Stemming
Pada  proses  preprocessing,  stemming  dilakukan  untuk  mengubah  masing-masing  kata menjadi bentuk akar katanya (Swastika et al., 2023).

## 2.3.7. Vectorization
TF-IDF  (Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency)  Vectorizer  adalah  suatu  teknik untuk  menentukan  nilai  relevansi  suatu  kata  dalam  suatu  dokumen  atau  sekolompok dokumen (Amrullah & Pane, 2023a).

## 2.3.8. Handling Imbalance
Tujuan  dari  penggunaan  SMOTE  (Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique)  pada pemroses  data  untuk  memperbanyak  data  minoritas  dengan  membuat  data  sintetis  yang serupa dengan data minoritas yang ada (Amrullah & Pane, 2023).

## 2.4. Sistem Pendukung Keputusan
SPK merupakan suatu sistem yang dirancang untuk membantu individu dalam mengambil keputusan  secara  lebih efektif  dan efisien  (Fredricka  & Elfianty, 2020). SPK  ini  berfungsi sebagai platform teknologi yang mendukung pengambilan keputusan, baik untuk organisasi maupun  individu(Darpi  &  Nurhayati,  2022).  SPK  mencakup  tiga  komponen  utama  yaitu manajemen basis data, basis model, dan antarmuka pengguna.

## 2.5. Weighted Sum Model (WSM)
Metode WSM adalah salah satu cara atau opsi dalam memudahkan pengambilan keputusan dengan  menerapkan  konsep  perkalian  antara  bobot  dan  alternatif  (Yetri,  2022).  WSM merupakan  metode  dalam  analisis  keputusan  yang  digunakan  untuk  menggabungkan berbagai  variabel  atau  kriteria  ke  dalam  suatu  nilai  tunggal.  Umumnya,  dalam  model  ini setiap  variabel  atau  kriteria  diberi  bobot  atau  nilai  penting  yang  mencerminkan  tingkat kepentingannya  dalam  pengambilan  keputusan.  Adapun  berikut  adalah  rumus  umum  dari WSM:
di mana:
n = banyaknya kriteria, w = bobot kriteria x = nilai matrik

## 2.6. Implementasi Sistem
Pada  tahap  implementasi,  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  Weighted  Sum  Model diterapkan  secara  keseluruhan.  Implementasi  ini  mencakup  dengan  penerapan machine learning untuk  pemrosesan  data  secara  otomatis  dan  implementasi  sistem  pendukung keputusan berbasis Weighted Sum Model.

## 2.7. Pengujian Sistem
Proses pengujian sistem merupakan tahapan dalam memastikan kinerja sistem bekerja dan berfungsi  optimal,  selain  itu  pengujian  dilakukan  setelah  perancangan  dan  implementasi dengan  tujuan  memastikan  bahwa  fungsi-fungsi  yang  diimplementasikan  sesuai  dengan kebutuhan dan spesifikasi. Pengujian sistem pendukung keputusan ini akan memanfaatkan metode blackbox  testing . Blackbox  testing adalah  pendekatan  untuk  menguji  perangkat  lunak yang memusatkan perhatian pada fungsi-fungsi yang dapat dilakukan oleh perangkat lunak tanpa memeriksa atau memperhatikan detail internalnya . (Wijaya & Astuti, 2021).
Gambar 3. Metode Blackbox

## 3. Results and Discussion

## 3.1. Pengambilan Data
Peneliti  melakukan  pengumpulan  dataset  ulasan  aplikasi  Travoy  pada  Play  Store menggunakan bahasa pemograman python dan memanfaatkan library google_play_scraper serta aplikasi  Jupyter  Notebook.  Hasil  daripada  tahap  pertama  ini  disimpan  dalam  bentuk  file excel dan disimpan pada Microsoft Sharepoint.
Gambar 4. Ilustrasi tahapan pengumpulan, pemprosesan dan penyimpanan data.
Proses  pengambilan  data  hanya  berfokus  pada  data  berbahasa  dan  berasal  dari  Indonesia serta  hanya  mengambil  data  yang  dinilai  relevan  dengan  mempertimbangkan  penilaian pengguna lain atau like , waktu ulasan, rating dan paling informatif bagi pengguna rata-rata. Jumlah data yang peneliti gunakan hanya berjumlah 1000 data dengan rentang waktu tahun 2021-2023.

## 3.2. Pelabelan Data
Proses pelabelan setiap data ulasan dilakukan secara manual dengan cara membaca satu per satu ulasan dan melabeli sesuai dengan daftar fitur yang ada pada aplikasi Travoy.  Pelabelan ini  bagian  dari  proses  yang  sangat  penting  juga  dikarenakan  masing-masing  dari  ulasan belum  terkelompokan  dengan  baik  berdasarkan  fitur  yang  ada  sehingga  dengan  melalui proses  ini  data  ulasan  akan  lebih  jelas  dan  spesifik  mengomentari  fitur  apa  pada  aplikasi Travoy.
Tabel 1. Rekap Hasil Pelabelan No Kriteria Count of Data 1 NFC 4 2 Rest Area 4 3 Derek Online 4 4 Notifikasi 5 5 Background Task 7 6 Laporan dan Customer Service 10 7 MAPS 13 8 UI & UX 16 9 Pengembangan 23 10 Saldo dan Topup Etoll 31 11 Login dan Logout 46 12 Riwayat Transaksi 62 13 Stabilitas 109 14 CCTV 121 15 Tarif Tol 126 16 Resi Digital 204 17 Aplikasi 312 Grand Total 1097
Setelah proses pelabelan selesai, kami berhasil mendapatkan total 1097 data yang telah diberi label.  Di  antara  semua  kategori  ulasan,  yang  paling  umum  terkait  dengan  aplikasi  adalah sebanyak 312 data, sementara yang paling sedikit adalah ulasan tentang layanan derek, NFC, dan Rest Area, masing-masing hanya terdiri dari 4 data. Tabel 2 menampilkan contoh data ulasan yang  telah  diberi label  dan akan digunakan sebagai  data  latih untuk  pengembangan model otomatisasi pelabelan data ulasan di masa mendatang.
Tabel 2. Contoh data ulasan yang telah diberi label. Ulasan Rating Kriteria Ada beberapa transaksi tol jasa marga yang tidak tercatat di app. Akhirnya balik  lagi  pakai  struk  untuk  reimburse.  Mohon  dapat  diupdate  lagi  agar semua transaksi tol jasa marga bisa tercatat di app. 3 Resi Ada fitur Cek transaksi tapi gak fungsi, hadeeehh 3 Riwayat Transaksi Ada  masalah  saat  ingin  mendaftar/membuat  akun  koneksi  selalu  error katanya padahal koneksi saya baik² saja. Tolong diperbaiki! 3 Login

## 3.3. Data Preprocessing
Proses  data  preprocessing  akan  melewati  8  langkah  dimulai  dari cleaning,  case  folding, normalisasi, tokenizing , filtering stopword , stemming , vectorization , dan handling imbalance . Pada tabel 3 dapat diketahui peran dari masing-masing tahapan data preprocessing.

## 3.3.1. Cleaning
Proses ini melibatkan penghapusan elemen-elemen yang tidak relevan atau tidak diinginkan dalam  data,  seperti  tanda  baca,  angka,  dan  karakter  khusus.  Tujuannya  adalah  untuk memastikan  data  ulasan  yang  akan  diproses  lebih  lanjut  bersih  dari  noise  yang  dapat
mengganggu  hasil  analisa.  Pada  kasus  diatas  proses cleaning dapat  diketahui  bahwa  ulasan yang  sebelumnya  memiliki  kata  dan  huruf  berupa  angka  dapat  dihilangkan  serta  termasuk dengan tanda baca yang menyertainya.
Tabel 3. Peran dari masing-masing tahapan data preprocessing.
Tahapan Data Preprocessing Hasil Sample Ulasan Masih  Banyak  Bug  didalamnya  Semoga  Dapat  Terus ditingkatkan Aplikasinya, Saya Pengguna Samsung A7 (2018) Cleaning Masih  Banyak  Bug  didalamnya  Semoga  Dapat  Terus ditingkatkan Aplikasinya Saya Pengguna Samsung Case Folding masih  banyak  bug  didalamnya  semoga  dapat  terus ditingkatkan aplikasinya, saya pengguna samsung Normalisasi masih  banyak  kesalahan  di  dalamnya  semoga  dapat  terus ditingkatkan aplikasinya, saya pengguna samsung Tokenizing masih, banyak, kesalahan, di, dalamnya, semoga, dapat, terus, ditingkatkan, aplikasinya, saya, pengguna, samsung Filtering Stopword kesalahan, ditingkatkan, aplikasinya, pengguna, samsung Stemming salah, tingkat, aplikasi, guna, samsung

## 3.3.2. Case Folding
Langkah  ini  mengkonversi  semua  huruf  dalam  teks  menjadi  huruf  kecil.  Hal  ini  penting untuk  menyamakan  kata-kata  yang  sebetulnya  sama  namun  memiliki  bentuk  huruf  yang berbeda (misalnya, kata "Masih" dan "masih" akan diperlakukan sebagai kata yang sama).

## 3.3.3. Normalisasi
Normalisasi bertujuan untuk menyamakan berbagai variasi penulisan kata yang sebenarnya memiliki  makna  yang  sama. Contohnya  termasuk  menyamakan  kata slang  atau  ejaan  tidak baku ke bentuk baku, seperti mengubah kata “bug” menjadi "kesalahan".

## 3.3.4. Tokenizing
Proses  ini  memecah  teks  menjadi  unit-unit  terkecil  yang  disebut  token.  Token  ini  bisa berupa kata, frasa, atau simbol. Tujuannya adalah untuk mempermudah analisis lebih lanjut dengan menangani data dalam bentuk potongan-potongan yang lebih kecil. Pada tahap ini setiap ulasan dipisahkan mengunakan tanda baca koma.

## 3.3.5. Filtering Stopword
Pada tahap ini, kata-kata umum yang tidak memiliki makna signifikan dalam analisis (seperti "dan",  "atau",  "dengan")  dihapus.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mengurangi  jumlah  data  yang diproses  dan  fokus  pada  kata-kata  yang  lebih  penting  untuk  analisis.  Pada  ulasan  diatas dapat  diketahui  bahwa  ada  beberapa  kata  yang  dihapus  seperti  “masih”,    “banyak”,  “di”, “dalamnya”, “semoga”, “dapat”, “terus”, dan kata “saya”.

## 3.3.6. Stemming
Proses stemming  mengurangi kata-kata  ke  bentuk  dasarnya atau  akarnya. Misalnya  apabila diterapkan  pada  ulasan  diatas  kata  “kesalahan”  diubah  menjadi  “salah”.  Ini  membantu dalam menyatukan variasi kata yang memiliki arti yang sama.

## 3.3.7. Vectorization
Pada  tahan  vectorization  setiap  teks  pada  masing-masing  ulasana  akan  diubah  menjadi bentuk numerik. Pada kasus ini peneliti menggunakan TF-IDF pada library scikit-learn.

## 3.3.8. Handling Imbalance
Proses  akhir  dari data  preprocessing adalah  menangani  ketidakseimbangan  dalam  distribusi kelas data. Pada kasus ini, ulasan yang telah diberikan label jumlahnya tidak merata sehingga proses  ini  menjadi  penting.  Teknik  yang  peniliti  gunakan  adalah  memanfaatkan  SMOTE
untuk membuat data sintetis dari kelas minoritas untuk meningkatkan jumlahnya sehingga distribusi kelas dapat seimbang dan membantu proses pembuatan model machine learning .

## 3.4. Perancangan SPK
Perancangan  SPK  dapat  diuraikan  menjadi  3  langkah  atau  tahapan  sistematis  yang mencakup  identifikasi  kriteria  dan  pembobotan,  normalisasi  rating  dan  penghitungan  skor total.

## 3.4.1. Identifikasi Kriteria dan Pembobotan
Tahap  pertama  dalam  perancangan  SPK  dengan  menggunakan  metode  WSM  adalah mengidentifikasi  kriteria  yang  relevan  dengan  keputusan  yang  akan  diambil.  Kriteria  ini didefinisikan  berdasarkan  fitur  yang  ada  pada  aplikasi  Travoy.  Kriteria  yang  telah diidentifikasi,  selanjutnya  diberikan  bobot  berdasarkan  pentingnya  masing-masing  kriteria relatif  terhadap  keputusan  yang  akan  diambil  dengan  mempertimbangkan  beberapa  faktor seperti  kepentingan  fitur  bagi  pengguna,  frekuensi  penggunaan,  dampak  terhadap pengalaman  pengguna,  dan  kebutuhan  fungsionalitas.  Kriteria  yang  telah  diberikan  bobot dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Kriteria yang telah diberikan bobot. No Kriteria Bobot 1 Aplikasi Keseluruhan 0.01 2 Error Background Task 0.05 3 Fitur CCTV 0.08 4 Laporan dan Customer Service 0.06 5 Layanan Derek Online 0.04 6 Saldo dan Top Up Etoll 0.1 7 Login dan Logout 0.02 8 MAPS 0.08 9 NFC 0.01 10 Notifikasi 0.03 11 Usulan Pengembangan Aplikasi 0.03 12 Resi Digital 0.05 13 Info Rest Area 0.03 14 Riwayat Transaksi 0.05 15 Stabilitas Aplikasi 0.1 16 Tarif Tol 0.05 17 Perbaikan UI & UX 0.03 18 Profile 0.02 19 FAQ 0.03 20 Info Lalu Lintas 0.07 21 SPBU dan SPKLU 0.03 22 Travoy News dan Kamus Travoy 0.03 Total Bobot 1.00

## 3.4.2. Normalisasi Rating
Proses  normalisasi  rating  dilakukan  konvensi  untuk  setiap  rating  ulasan  yang  sebelumnya berskala  1-5,  selanjutnya  diubah  menjadi  0  hingga  1.  Normalisasi  rating  ini  penting dilakukan untuk menghindari bias skala yang membuat hasil analisa tidak proporsional selain itu  dapat  membantuk  dan  meningkatkan  stabilitas  dan  kecepatan  konvergensi  algoritma. Proses normalisasi berdasarkan preferensi khusus dengan rumus:
𝑅𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒𝑑 = 1 − 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 − 1
4
Hasil  dari  normalisasi  dapat  dipahami  pada  tabel  5,  rating  rendah  (1)  dengan  nilai normalisasi yang lebih tinggi dapat menjadi fokus bahwa perhatian perbaikan nantinya akan berfokus pada rating 1.
Tabel 5. Rating normalisasi Rating Normalisasi 1 1 2 0.75 3 0.5 4 0.25 5 0

## 3.4.3. Perhitungan Skor
Proses terakhir adalah menghitung skor untuk masing-masing ulasan yang ada dengan cara melakukan  perkalian  antara  nilai  normalisasi  dari  rating  dengan  bobot  kriteria  yang sebelumnya  telah  didefinisikan.  Terakhir  untuk  mengetahui  prioritas  kriteria  mana  yang menjadi  fokus  perbaikan  adalah  dengan  cara  menjumlahkan  keseluruhan  skor  masing- masing ulasan berdasarkan kriteria yang ada sebagaimana sample ulasan pada tabel 6.
Tabel 6. Skor masing-masing kriteria Ulasan Rating  Kriteria Bobot   Normalisasi Rating  Skor "35% battery us.......... 1 Error Background Task  0.05 1 0.05 1.Min, untuk ce.......... 2 Tarif Tol 0.05 0.75 0.0375 1.tinta print g.......... 1 Resi Digital 0.05 1 0.05 3star for now, .......... 3 Aplikasi Keseluruhan 0.01 0.5 0.005 Ada beberapa tr.......... 3 Resi Digital 0.05 0.5 0.025 3.5. Implementasi Sistem

## 3.5.1. Implementasi Machine Learning
Sistem pendukung keputusan ini memanfaatkan machine learning untuk pemprosesan setiap ulasan  agar  dapat  dikelompokan  sesuai  dengan  kriteria  yang  ditentukan  secara  otomatis, sehingga pada saat proses implementasi SPK, sistem dapat menghitung setiap ulasan sesuai dengan  kriteria.  Akurasi  yang  didapatkan  pada  proses  ini  menghasilkan  0.80  atau  80%. Akurasi  yang  sudah  cukup  baik  ini  dapat  terus  ditingkatkan  seiring  berjalannya  waktu dengan  bertambahnya  jumlah  data  yang  diklasifikasikan  sehingga  berdampak  pada  kinerja sistem  dalam  memprediksi  masing-masing  ulasan  yang  baru  saja  diberikan  oleh  para pengguna  aplikasi  Travoy.  Rincian  dan  gambaran  dari  kinerja  model machine  learning dapat diketahui pada tabel 7.

## 3.5.2. Implementasi Sistem Pendukung Keputusan
Data yang sudah siap diproses melalui proses machine learning sebelumnya, dapat berjalan ke  proses  berikutnya  yaitu  implementasi  SPK  dengan  metode  WSM.  Hasil  implementasi SPK ini lalu divisualisasikan pada Gambar 5 sehingga proses penentuan prioritas perbaikan aplikasi Travoy dapat diketahui dengan mudah. Pada kasus ini setelah data divisualisasikan dapat diketahui bahwa hasil perhitungan WSM menghasilkan bahwa prioritas layanan yang mesti diperbaiki adalah peningkatan stabilitas aplikasi dengan total skor 8.37.

## 3.6. Pengujian Sistem
Pengujian sistem ini memiliki signifikansi yang besar dalam memastikan kelancaran operasi sistem  pendukung.  Hal  ini  bertujuan  untuk  memverifikasi  kinerja  yang  optimal, menyediakan informasi yang tepat, serta menjadi fondasi penting dalam proses pengambilan keputusan. Metode  pengujian  yang  digunakan adalah blackbox testing yang  difokuskan pada pengecekan  fungsionalitas,  verifikasi  data,  validasi  visualisasi,  pengujian  kinerja,  dan  aspek keamanan. Skema pengujian secara rinci dapat diketahui pada Tabel 8.
Tabel 7. Rincian kinerja model machine learning. Class Precision Recall F1-Score Support  Prediksi Benar (Recall*Support) 1 0.74 0.95 0.84 64 60.8 3 1 0.85 0.92 26 22.1 4 0 0 0 4 0 7 1 0.33 0.5 6 1.98 8 0.77 0.83 0.8 12 9.96 9 0 0 0 3 0 13 0 0 0 5 0 14 0.95 0.93 0.94 45 41.85 15 0 0 0 1 0 16 0.86 0.86 0.86 7 6.02 17 0.52 0.59 0.55 22 12.98 18 0.95 0.86 0.9 22 18.92 19 0.67 0.67 0.67 3 2.01 Total 220 176.62 Akurasi (Jumlah Prediksi Benar/Jumlah Support) 80% Keterangan :
Precision: Proporsi prediksi positif yang benar-benar positif. Recall: Proporsi kasus positif yang berhasil diidentifikasi dengan benar oleh model. F1-Score: Rata-rata harmonis dari precision dan recall. Support: Jumlah aktual instance untuk setiap kelas dalam data.
Gambar 5. Hasil implementasi SPK.
Tabel 8. Skema Pengujian.
No  Skenario Pengujian Deskripsi Langkah Pengujian Hasil Pengujian 1 Validasi visualisasi dengan  sumber data Memastikan visualisasi yang ditampilkan  sesuai dengan data sumber. 1.  Muat  dataset  ke  dalam  sistem. 2.  Bandingkan  visualisasi  dengan data sumber. Visualisasi sesuai dengan data sumber. 2 Refresh Data Memastikan  data pada visualisasi terupdate saat dilakukan refresh. 1.  Lakukan  perubahan  pada  data sumber. 2. Lakukan refresh sumber data. Visualisasi terupdate sesuai dengan perubahan  pada  data sumber.
No  Skenario Pengujian Deskripsi Langkah Pengujian Hasil Pengujian 3 Pengujian Akses  Kontrol dan  Keamanan Data Memastikan  hanya pengguna berwenang yang dapat  mengakses data sensitif. Coba  akses  sistem  dan  sumber data  dengan  akun  berbeda (berwenang dan tidak berwenang). Hanya  akun  berwenang yang  dapat  mengakses data sensitif. 4 Pengujian Responsivitas Sistem Memastikan dashboard cepat merespons  input pengguna. Melakukan  berbagai  interaksi pada  dashboard  (klik,  scroll, filter). Sistem merespons dengan  cepat  tanpa delay yang signifikan. 5 Pengujian Fungsi  Export dan Share Memastikan  fungsi export  dan  share bekerja dengan baik. 1. Coba export data/visualisasi ke berbagai format (PDF dan Excel). 2.  Coba  menambahkan  akses sistem ke pengguna lain. Data/visualisasi berhasil di-export dengan  format  yang benar dan sistem berhasil  diakses  oleh pengguna lain 6 Pengujian Kompatibilitas Browser Memastikan  sistem berfungsi  dengan baik  di  berbagai browser. 1.  Akses  sistem  di  berbagai browser (Chrome, Edge). 2. Lakukan interaksi pada dashboard di setiap browser. Sistem berfungsi dengan  baik  di  semua browser yang diuji.

## 4. Conclusion
Penerapan  metode  WSM  pada  SPK  telah  mempermudah  PT  Jasa  Marga  (Persero)  Tbk dalam menentukan prioritas perbaikan layanan pada aplikasi Travoy. Dengan menggunakan metode  ini,  manajemen  dapat  mengambil  keputusan  dengan  cepat  dan  akurat.  Sistem pendukung keputusan ini dikembangkan melalui enam tahap utama yaitu pengambilan data, pelabelan  data, data  preprocessing ,  perancangan  SPK,  implementasi  sistem,  dan  pengujian sistem.  Pada  tahap  akhir,  sistem  terbukti  berfungsi  optimal  dan  mampu  menghasilkan informasi mengenai prioritas layanan aplikasi Travoy yang perlu diperbaiki. Hasil kalkulasi menunjukkan  bahwa  prioritas  perbaikan  ada  pada  peningkatan  stabilitas  aplikasi  dengan total skor 8.37.

## References
Amrullah,  M.  S.,  &  Pane,  S.  F.  (2023a). Analisis  Sentimen:  Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap Kebijakan Polisi Tilang Manual di Indonesia dengan SVM (Support Vector Machine) (M. N. Fauzan, Ed.). Penerbit Buku Pedia.
Amrullah, M. S., & Pane, S. F. (2023b). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan Polisi Tilang Manual Di Indonesia (M. N. Fauzan, Ed.). Penerbit Buku Pedia.
Asri,  Y.,  &  Fajri,  M.  (2023). Implementasi  Lexicon  Vader  dan  Naïve  Bayes  Pada  Aplikasi  PLN  Mobile (Galih & WIdi, Eds.). Uwais Inspirasi Indonesia.
Bimantoro, A., Pramesti, W. A., Bakti, S. W., Samudra, M. A., & Amrozi, Y. (2021). Paradoks Etika Pemanfaatan Teknologi Informasi di Era 5.0. Jurnal Teknologi Informasi , 7 (1), 58 – 68.
Darpi, & Nurhayati, S. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Pendeteksi Kerusakan Komputer Pada Universitas Al-Khairiyah. J-Tekin , 1 (1), 24 – 30.
Fitri, R. A. F., Yuhandri, M., & Rizki, S. D. (2022). Pemilihan Bahan Baku Karet Terbaik Pada PT. Batanghari  Barisan  Menggunakan  Metode  Weighted  Sum  Model  (WSM). Prosiding  Senatkom: Seminar Nasional Dan Peningkatan Kompetensi , 1 – 9.
Fredricka,  J.,  &  Elfianty,  L.  (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Sekolah   Kejuruan dengan Metode Weighted Product dan  Weighted Sum Model . Jurnal Teknik Informatika Unika St. Thomas (JTIUST) , 5 (2).
Ganti, V., & Sarma, A. Das. (2022). Data Cleaning: A Practical Perspective (M. T. Ozsu, Ed.). Springer.
Ihksan, M., Susilo, H., & Abdillah, N. (2023). BASIS DATA 2023 Konsep Dasar Membangun Database (A. Putra, Ed.). CV. Suluah Kato Khatulistiwa.
Natasya, S. V., & Awangga, R. M. (2023). Membuat analisis komparatif arima & prophet pada peramalan penjualan (R. Andarsyah, Ed.). Penerbit Buku Pedia.
Negara,  A.  B.  P.  N.  (2023).  The  Influence  Of  Applying  Stopword  Removal  And   Smote  On Indonesian Sentiment Classification. Lontar Komputer , 14 , 172 – 185.
Nugraha,  F.  A.,  Harani,  N.  H.,  &  Habibi,  R.  (2020). Analisis  Sentimen  Terhadap  Pembatasan  Sosial Menggunakan Deep Learning (R. M. Awangga & R. Habibi, Eds.). Kreatif.
PT  Jasa  Marga  (Persero).  (2023). Sekilas  Jasa  Marga .  https://www.jasamarga.com/profil- perusahaan/sekilas-jasa-marga
PT Jasa Marga (Persero) Tbk. (2022). Laporan Keberlanjutan PT Jasa Marga (Persero) Tbk .
PT Jasa Marga (Persero) Tbk. (2023). Visi dan Misi Jasa Marga . https://www.jasamarga.com/profil- perusahaan/visi-misi
Saputra,  R.  (2023).  Peningkatan  Efisiensi  Operasional  Melalui  Implementasi  Teknologi  Terkini Dalam Proses Produksi. Journal of Creative Power and Ambition (JCPA) , 1 (1), 13 – 26.
Saragih, R.  S.,  Purnama, I.,  &  Manalu,  D.  (2023). Tingkat  Kepuasan  Pelayanan  Sales  di  PT.  Sutan Indo Aneka Mobil Menggunakan Metode Weighted Sum Model (WSM). Bulletin of Information Technology (BIT) , 4 (1), 121 – 129.
Solimun, Fernandes, A. A. R., Nurjannah, Erwinda, E. G., Hardianti, R., & Arini, L. H. Y. (2023). Metodologi  Penelitian  Variabel  Mining  berbasis  Big  Data  dalam  Pemodelan  Sistem  untuk  mengungkap Research Novelty (T. U. Press, Ed.). Universitas Brawijaya Press.
Swastika, R., Mukodimah, S., Susanto, F., Muslihudin, M., & Ipnuwati, S. (2023). IMPLEMENTASI DATA  MINING  (Clastering,  Association,  Prediction,  Estimation,  Classification) (D.  Susianto  & Suyono, Eds.). Adab.
Syahputra,  Y.  H.,  Santoso,  I.,  &  Lubis,  Z.  (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Weighted Sum Model (WSM). Explorer , 2 (2), 39 – 47.
Wijaya,  Y.  D.,  &  Astuti,  M.  W.  (2021).  PENGUJIAN  BLACKBOX  SISTEM  INFORMASI

## PENILAIAN KINERJA KARYAWAN PT INKA (PERSERO) BERBASIS
EQUIVALENCE PARTITIONS. Jurnal Digital Teknologi Informasi , 4 (1), 22 – 26.
Yetri,  M.  (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Penerima   Bantuan  RSRTLH Menggunakan metode Weight Sum Model (WSM) pada  Desa Tanjung Garbus 1 Kecamatan Lubuk Pakam. Journal of Information Technology Ampera , 19 .