## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 200-205
Submitted: 09/07/2020 ; Accepted: 15/04/2021 ; Published: 30/04/2021
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Marketing Officer Terbaik dengan Metode Weighted Aggregated Sum  Product Assesment (WASPAS) (Studi Kasus: Bank BRI Unit Simpang Marendal)

## Dewi Anggraini
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: dewianggraini@gmail.com
Abstrak −PT.  Bank  Rakyat  Indonesia  (BRI)  adalah  salah  satu  bank  BUMN  yang  terus  berkembang.  Sejak  berdirinya  BRI  telah berperan  dalam  memajukan  bangsa  dan  Negara  melalui  perhatiannya  terhadap  pengembangan  usaha  kecil,  disamping  tetap menjalankan usaha perbankan modern dan siap bersaing. Adapun visi BRI adalah “Menjadi Bank Komersil yang selalu mengutamakan kepuasan nasabah”. Sedangkan misinya diantaranya : melakukan kegiatan perbankan yang terbaik dengan mengutamakan pelayanan kepada usaha mikro, kecil dan menengah untuk menunjang peningkatan ekonomi masyarakat, memberikan pelayanan prima kepada nasabah melalui jaringan kerja yang tersebar luas dan di dukung oleh sumber daya manusia yang professional dengan melaksanakan praktek good corporate governance.
Kata Kunci: Marketing Officer; Terbaik; Sistem Pendukung Keputusan; Metode WASPAS
Abstract −PT. Bank Rakyat Indonesia (BRI) is one of the growing BUMN banks. Since its  establishment BRI has played a role in advancing the nation and the State through its attention towards the development of small businesses, while continuing to run a modern banking business and be ready to compete. BRI's vision is "To become a Commercial  Bank that always puts customer satisfaction first". While its mission includes: conducting the best banking activities by prioritizing services to micro, small and medium businesses to support the improvement of the community's economy, providing excellent service to customers through a wide spread network and supported by professional human resources by implementing good corporate practices governance.
Keywords : Marketing Officer; Best; Decision Support System; WASPAS Method

## 1. PENDAHULUAN
PT. Bank  Rakyat  Indonesia (BRI) adalah salah satu  bank BUMN yang terus berkembang. Sejak berdirinya BRI telah berperan  dalam  memajukan  bangsa  dan  Negara melalui  perhatiannya  terhadap  pengembangan  usaha  kecil,  disamping tetap menjalankan usaha perbankan modern dan siap bersaing. Adapun visi BRI adalah “Menjadi Bank Komersil yang selalu mengutamakan kepuasan nasabah”. Sedangkan misinya diantaranya : melakukan kegiatan perbankan yang terbaik dengan  mengutamakan  pelayanan  kepada  usaha  mikro,  kecil  dan  menengah  untuk  menunjang  peningkatan  ekonomi masyarakat, memberikan pelayanan prima kepada nasabah melalui jaringan kerja yang tersebar luas dan di dukung oleh sumber daya manusia yang professional dengan melaksanakan praktek good corporate governance.
Pelayanan  usaha  mikro,  kecil  dan  menengah  diwujudkan  bank  BRI  dalam  memberikan  penjaminan  kredit diantaranya  melalui  Kredit  Usaha  Rakyat  (KUR).  Pada  BRI  ada  banyak  posisi  atau  jabatan  struktural  salah  satunya marketing office (MO). Marketing Officer terbaik adalah salah satu jabatan inti dan ujung tombak dari usaha perbankan di  BRI  karena  sesuai  dengan  misi  dari  bank  BRI  mengutamakan  pelayanan  usaha  mikro,  kecil  dan  menengah  untuk menunjang peningkatan ekonomi masyarakat. Karena marketing officer terbaik adalah salah satu jabatan yang vital maka sebelum melamar sebagai marketing officer terbaik, seseorang harus memenuhi kriteria yang telah ditentukan dan harus mampu mencapai target pencapaian yang telah ditetapkan.
Tugas dari marketing officer terbaik adalah memberikan kredit kepada nasabah. Dalam pemberian kredit, analisa kredit merupakan hal yang sangat penting. Analisa KUR sama dengan kredit pada umunya yang menggunakan analisis 5C,  yang  terdiri  dari  character,  capacity,  capital, collateral,  condition  of  economy.  Penilaian  character  adalah  menilai kepribadian,  moral,  kejujuran  calon  debitur.  Capacity  adalah  kemampuan  debitur  dalam  mengendalikan  dan mengembangkan usahanya serta kesanggupan dalam menggunakan kredit yang bakal diterimanya. Capital adalah suatu modal  yang  dimiliki  oleh  debitur  pada  waktu  permohonan  kredit  diajukan.  Collateral  adalah  anggunan  atau  jaminan berupa benda yang diberikan oleh calon debitur. Condition adalah keadaan ekonomi pada umumnya, keadaan ekonomi nasional dan keadaan ekonomi debitur. Hal ini dimaksudkan agar dapat diketahui kedudukannya.
Untuk terus meningkatkan kemajuan usaha perbankan, BRI kantor cabang unit simpang marendal memberikan reward kepada marketing officer terbaik berprestasi. Beberapa indicator penilaian yang digunakan oleh BRI unit simpang marendal  adalah  outstanding  credit,  non  performance  loan,  jumlah  pencapaian  britama,  jumlah  pencapaian  simpedes, jumlah  pencapaian  giro,  jumlah  pencapaian  deposito,  jumlah  seluruh  pencapaian,  debitur,  kreditur, dan  pembentukan. Pemberian  reward  terhadap  marketing  officer  terbaik  saat  ini  dilakukan  dengan  penilaian  5C  tersebut  dalam  bentuk pemberian angket penilaian kepada staf yang ada. Di dapat kelemahan daripada pemberian nilai secara individu tersebut, umumnya  penilaian  tersebut  ada  kalanya  tidak  transparan  dan  bisa  memberi  gambaran  pada  pemberian  nilai  secara sepihak kepada staf yang mungkin dikenal. Untuk mengatasi hal tersebut di perlukan sebuah sistem pendukung keputusan yang nantinya dapat digunakan sebagai penentu pengambilan keputusan untuk marketing officer terbaik.
Sistem  pendukung  keputusan  atau Decision  Support  System (DSS)  merupakan  sebuah  sistem  yang  mampu memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah  maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah  dengan  kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur[1]–[3]. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 200-205
Submitted: 09/07/2020 ; Accepted: 15/04/2021 ; Published: 30/04/2021
semi  terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorangpun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan seharusnya dibuat. Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) merupakan metode gabungan yang terdiri  dari  metode  WP  dan  metode  SAW,  metode  WASPAS  ini  diharapkan  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  baik dalam  membantu  penentuan  sistem  pendukung  keputusan[4].  Pada  penelitian  terdahulu  metode Weighted  Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) digunakan dalam pemberian kredit usaha rakya yang dibuat oleh mahasiswa teknik informatika[5]–[8].
Ada  beberapa  metode  yang  termasuk  dalam  sistem  pendukung  keputusan  diantaranya, Analitycal  Hierarchy Proses (AHP), Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product (WP), TOPSIS, dan yang lain-lain.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Decission  Support  System (DSS)  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan  informasi,  pemodelan  dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tidak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [9]. Konsep Sistem Pendukung Keputusan pertama kali diperkenalkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton dengan  istilah Management  Decision  System (Sprague,  1982).  Konsep  pendukung  keputusan  ditandai  dengan  sistem interaktif berbasis komputer yang membantu pengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah - masalah yang tidak terstruktur.

## 2.2 Marketing Officer
Marketing officer adalah mereka yang bertugas membawa kemajuan bagi departemen marketing suatu perusahaan.

## 2.3 Metode WASPAS
WASPAS  adalah  metode  yang  dapat  mengurangi  kesalahan-kesalahan  atau  mengoptimalkan  dalam  penaksiran  untuk pemililahan nilai tertinggi dan terendah. Demikian,Tujuan utama pendekatan MCDM adalah memilih opsi terbaik dari sekumpulan alternatif di hadapan berbagai kriteria yang saling bertentangan. Dalam tulisan ini, sebuah usaha dilakukan. Untuk membenarkan ketepatan penerapan dan ketepatan pendekatan MCDM yang hampir baru, yaitu metode penilaian jumlah agregat berbobot (WASPAS).
Langkah proses perhitungan menerapkan metode WASPAS [10]–[13], yaitu: 1.  Buat sebuah matriks keputusan
𝑥 = 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 𝑥 2𝑛 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 𝑥 𝑚𝑛 (1)
Melakukan normalisasi terhadap matrik x Kriteria Benefit
𝑥̅ 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑥 𝑖𝑗 (2)
Kriteria Cost
𝑥̅ 𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗
(3) Menghitung Nilai Qi 𝑄𝑖 = 0,5 ∑ 𝑋𝑖𝑗𝑤 + 0,5 ∏ (𝑥𝑖𝑗) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1
(4)
Dimana : Qi = Nilai dari Q ke i xijw = Perkalian nilai Xij dengan bobot (w) 0,5 = Ketetapan Alternative yang terbaik merupakan alternative yang memiliki nilai Qi tertinggi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan  penilaian  marketing  officer  terbaik  dalam  mengambil  sebuah  informasi  tidak  lepas  dari  yang  namanya keputusan,  tidak  terkecuali  bagi  PT.  BRI  Unit  Simpang  Marendal  Medan  penilaian  diperlukan  untuk  memperbaiki pemilihan marketing officer yang nantinya akan mendapat reward berupa hadiah uang diluar gaji yang diterima.
Pengambilan keputusan tentunya memerlukan sebuah metode dan untuk itu dipilih metode Weighted Aggregated Sum  Product  Assesment  (WASPAS). Berdasarkan  hal  tersebut  di  atas,  dapat  ditentukan  bahwa  diperlukannya  suatu aplikasi yang dapat membantu dan mempermudah penulis di dalam melakukan pemilihan berdasarkan kriteria– kriteria tertentu menggunakan metode WASPAS .

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 200-205

## 3.1 Penerapan Metode WASPAS
Untuk  meringankan  kerja  manager  marketing  menentukan  marketing  officer  terbaik.  Penilaian  setiap  staf  marketing terhadap  kriteria-kriteria  yang  ada  dilakukan  dengan  model  penilaian  yang  bersifat  kuantitatif.  Salah  satu  metode perhitungan kuantitatif tersebut adalah metode WASPAS.
Pada  tahap  awal  pemecahan  permasalahan,  terlebih  dahulu  menentukan  jenis-jenis  kriteria  dalam  pemilihan marketing  office  terbaik.  Kriteria-kriteria  yang  dibutuhkan  dalam  marketing  officer  adalah  nilai  SMK,  Pembayaran Nasabah, dan  hasil tunggakan penilaian. Berikut merupakan tabel kriteria.
Tabel 1. Tabel Kriteria Kriteria  Keterangan Bobot Jenis C 1 Nilai SMK 35% Benefit C 2 Pembayaran Nasabah 35% Benefit C 3 Hasil tunggakan penilaian 30% Benefit
Kemudian pengambilan data-data yang dijadikan sebagai alternatif, dalam hal ini merupakan data marketing officer seperti yang terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data Tiap Alternatif Alternatif C 1 C 2 C 3 Irene Butar- Butar 2.87 Koleg-1 DPK-1 Fadli Pane  2.75 Koleg-1 DPK-1 Ari Rizki 2.92 Koleg-2 DPK-2 Ayu 2.95 Koleg-1 DPK-2 Agen Aulia 3.10 Koleg-1 DPK-2
Kemudian diubah ke nilai bobot seperti yang terlihat pada tabel 3.
Tabel 3. Data Bobot tiap alternatif Alternatif  C 1 C 2 C 3 Irene Butar- Butar 0.75 1 1 Fadli Pane  0.75 1 1 Ari Rizki 0.75 0.75 0.75 Ayu 0.75 1  0.75 Agen Aulia 1 1  0.75
Langkah-langkah penyelesaian dengan metode WASPAS adalah sebagai berikut: 1.   Membuat matriks  keputusan
𝑋 =
[ 0.75 1 1
0.75 1 1 0.75 1 0.75 0.75 0.75 0.75 1 1 0.75 ]
2.  Berdasarkan  persamaan  ke2,  melakukan  normalisasi  matriks  X.  Karena  semua  kriteria  adalah  kriteria  keuntungan (benefit) maka rumus normalisasi yang digunakan adalah :
𝑥̅ 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑥 𝑖𝑗 Maka : 𝑋 1 = 0,75 + 0,75 + 0,75 + 0,75 + 1 A 11 = 0.75/1 = 0.75 A 21 = 0.75/1 = 0.75

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 200-205
A 41 = 0.75/1 = 0.75
A 51 = 1/1=1
X 2 = 1 + 1 + 1 + 0.75 + 1
A 11 = 1/1 = 1
A 21 = 1/1 = 1 A 31 = 1/1 = 1
A 41 = 0.75/1 = 0.75
A 51 = 1/1=1
X 3 = 1 + 1 + 0.75 + 0.75 + 0.75
A 11 = 1/1 = 1
A 21 = 1/1 = 1
A 31 = 0.75/1 = 0.75
A 41 = 0.75/1 = 0.75 A 51 = 0.75/1 = 0.75
Hasil dari Normalisasi matriks X diperoleh matrik X IJ 3529-01-004658-10-53529-01-004658-10-5
𝑋 = [ 0.75 1 1 0.75 1 1 0.75 1 0.75 0.75 0.75 0.75 1 1 0.75 ]
3.   Langkah selanjutnya mengoptimalkan atribut dengan mengalikan terhadap bobot dari setiap kriteria.
Q 1
= (0,5) ∑(0,75 ∗ 0,35)(1 ∗ 0,35) (1 ∗ 0,30) = (0,5) ∑(0,263 + 0,35 +  0,30) = (0,5) ∑(0,91) = 0,5 ∗ 0,91 = 0,46 = 0,5 ∏(0,75)0,35 ∗ (1)0,35 ∗ (1)0,30
= 0,5 ∏(0,904 ∗ 1 ∗ 1) = 0,5 ∏(0,904)
= 0,5 ∗ 0,904 = 0,452 = 0,46 + 0,45 = 0,91
Q 2 = (0,5) ∑(0,75 ∗ 0,35)(1 ∗ 0,35) (1 ∗ 0,30) = (0,5) ∑(0,263 + 0,35 +  0,30) = (0,5) ∑(0,91) = 0,5 ∗ 0,91
= 0,46 = 0,5 ∏(0,75)0,35 ∗ (1)0,35 ∗ (1)0,30
= 0,5 ∏(0,904 ∗ 1 ∗ 1) = 0,5 ∏(0,904)
= 0,5 ∗ 0,904

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 200-205
= 0,452 = 0,46 + 0,45 = 0,91
Q 3 = (0,5) ∑(0,75 ∗ 0,35)(1 ∗ 0,35) (0.75 ∗ 0,30) = (0,5) ∑(0,263 + 0,35 +  0,225) = (0,5) ∑(0,84) = 0,5 ∗ 0,84
= 0,42 = 0,5 ∏(0,75)0,35 ∗ (1)0,35 ∗ (0.75)0,30
= 0,5 ∏(0,904 ∗ 1 ∗ 0,92) = 0,5 ∏(0,83)
= 0,5 ∗ 0,904
= 0,42 = 0,42 + 0,42 = 0,84
Q 4 = (0,5) ∑(0,75 ∗ 0,35)(0.75 ∗ 0,35) (0.75 ∗ 0,30) = (0,5) ∑(0,263 + 0,263 +  0,225) = (0,5) ∑(0,75) = 0,5 ∗ 0,75
= 0,38 = 0,5 ∏(0,75)0,35 ∗ (0,75)0,35 ∗ (0.75)0,30 = 0,5 ∏(0,904 ∗ 0,904 ∗ 0,92) = 0,5 ∏(0,75)
= 0,5 ∗ 0,75
= 0,38 = 0,38 + 0,38 = 0,76
Q 5 = (0,5) ∑(1 ∗ 0,35)(1 ∗ 0,35) (0.75 ∗ 0,30) = (0,5) ∑(0,35 + 0,35 +  0,225) = (0,5) ∑(0,93) = 0,5 ∗ 0,93 = 0,47 = 0,5 ∏(1)0,35 ∗ (1)0,35 ∗ (0.75)0,30
= 0,5 ∏(1 ∗ 1 ∗ 0,92) = 0,5 ∏(0,93)
= 0,5 ∗ 0,93
= 0,47 = 0,47 + 0,47 = 0,94
Tabel 4.  merupakan  hasil perhitungan  akhir dan  telah di  lakukan  perangkingan  dari  yang tertinggi hingga yang terendah.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 200-205
Tabel 4. Hasil Perhitungan
Alternatif  Hasil Peringkat Irene Butar- Butar 0,91 2 Fadli Pane 0,91 3 Ari Rizki 0,84 4 Ayu 0,76 5 Agen Aulia 0,94 1
Terlihat  pada  tabel  4.  bahwa  Agen  Aulia  dan  Irene  Butar-Butar  memiliki  prioritas  yang  paling  tinggi  untuk dijadikan sebagai marketing officer terbaik, karena memiliki rangking yang terbaik bila dibandingkan dengan alternatif yang lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  di  atas  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  penerapan  kriteria  Nilai  SMK,  Kelancaran pembayaran  nasabah,  dan  hasil  tunggakan  penagihan  dapat  membantu  dalam  menentukan  marketing  officer  terbaik. Metode  waspas  dapat  diterapkan  dalam  pemilihan  marketing  officer  terbaik.  Sistem  pendukung  keputusan  dengan menerapkan metode waspas, maka BRI Unit simpang marendal medan dapat memperoleh alternatif dalam menentukan marketing officer terbaik.

## REFERENCES
[1] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[2] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and Retantyo Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM) . 2006.
[3] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[4] N.  K.  Daulay,  “Penarapan  Metode  Waspas  Untuk  Efektifitas  Pengambilan  Keputusan  Pemutusan  Hubungan  Kerja,” J.  Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 196–201, 2021.
[5] Tundo and D. Kurniawan, “Implementation of the Weighted Aggregated Sum Product Assesment Method in Determining the Best Rice for Serabi Cake Making,” IJID Int. J. Informatics Dev. , vol. 8, no. 1, pp. 40–46, 2019.
[6] R.  Manurung,  Fitriani,  Retnowati  Sitanggang,  F.  T.  Waruwu,  and  Fadlina,  “Penerapan  Metode  Weighted  Aggregated  Sum Product Assesment ( WASPAS ) Dalam Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 148–151, 2018.
[7] R. R. T. W. Eva Salsa Nabila, “IMPLEMENTASI METODE SAW DAN WASPAS DENGAN PEMBOBOTAN ROC DALAM SELEKSI PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU (Studi Kasus: Madrasah Tsanawiyah (MTs) Negeri Kisaran Kabupaten Asahan Provinsi Sumatera Utara Tahun Ajaran 2018/2019),” Gaussian , vol. 8, no. 2006, pp. 428–438, 2019.
[8] Mesran, Suginam, and D. P. Utomo, “Implementation of AHP and WASPAS ( Weighted Aggregated Sum Product Assessment ) Methods in Ranking Teacher Performance,” Ijistech , vol. 3, no. 36, pp. 173–182, 2020.
[9] Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[10]  S. Chakraborty and E. K. Zavadskas, “Applications of WASPAS Method in Manufacturing Decision Making,” Informatica , vol. 25, no. 1, pp. 1–20, 2014.
[11]  V. Amalia, D. Syamsuar, and L. Atika,  “Komparasi Metode WP SAW dan WASPAS Dalam Penentuan Penerima Beasiswa Penelusuran Minat dan Kemampuan,” J. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 114–121, 2019.
[12]  G. Ginting, M. Mesran, and K. Ulfa,  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Beasiswa Pasca Sarjana Menerapkan Metode Analytic  Hierarchy  Process(AHP)  dan  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assessment(WASPAS)  (StudiKasus:  STMIK  Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, pp. 834–845, Sep. 2019.
[13]  H. Gulo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kantor Pos Terbaik Menerapkan Metode WASPAS,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 1, no. 2, pp. 81–86, 2020.