JOISIE  Journal Of  Information  System And Informatics Engineering Vol.  1, No.2  Desember 2017,  Hlm  150-156

## ANALISA  MENGGUNAKAN  METODE ANALITYCAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP)  UNTUK  MENENTUKAN  KUALITAS  PELAYANAN PADA NASABAH  BANK
Yulvia  Nora  Marlim 1
1 Sekolah Tinggi Ilmu  Komputer  Pelita Indonesia, Jln Ahmad Yani  78-88  Pekanbaru email:  yulvia.nora@lecturer.pelitaindonesia.ac.id

## Abstract
Abstract kepuasan tidak semata-mata didapat dari kualitas jasa tetapi juga melalui kualitas pelayanan  yang  diberikan dengan memperhatikan keinginan dan kebutuhan  dari nasabah. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  dan  merancang  software  penentu  kepuasan nasabah  terhadap  kualitas  pelayanan  yang  diberikan  Bank.  Tata  penilaian  tersebut meliputi  focus  (focus)  pada  nasabah,  sulusi  (solution)  yang  diberikan  kepada  nasabah, ketepatan  (accuracy)  dalam menyampaikan informasi, waktu (time) pelayanan yang cepat dan    menyapaikan  berbagi  produk  pada  bank  dengan  jelas  (explanation).  Untuk mendapatkan  hasil  surey    yang  cepat,  tepat  dan  akurat    yang    diberikan   nasabah maka analisan    dan  perancangan  software  menggunakan  metode  Analitycal  Hierarchy  Process (AHP). Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) untuk mengetahui ketepatan nilai yang diiberikan  oleh  nasabah  dengan  cara  pengisian  angket  secara  komputerisasi  oleh nasabah.hasil  dari  penilitian  ini  adalah  diperolehnya  informasi  dengan  cepat,  tepat  dan akurat  dengan  pengisian  angket  secara  terkomputerisasi  dengan  menggunakan  metode Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP)  serta  informasi  mengenai  kualitas  pelayanan  pada bank.
Keywords: Analitycal Hierarchy Process, Angket, Kualitas pelayanan, Software
1. PENDAHULUAN
Kualitas pelayanan erat kaitannya dengan  kepuasan  nasabah.  Apabila  nasabah puas dengan kualitas pelayanan yang diberikan  oleh  karyawan  maka  nasabah akan merasa  nyaman  dan  aman  dalam  melakukan berbagai  macam  transaksi  pada  bank.  Bank merupakan salah satu instansi atau perusahaan  yang  mengutamakan  pelayanan. Jika ingin mendapatkan nasabah yang banyak, maka pihak bank harus memberikan pelayanan  yang  prima  kepada  nasabahnya guna  membentuk  citra  yang  baik.  Apabila kualitas pelayanan tidak dijaga dan ditingkatkan  dengan  baik  maka  nantinya akan  kalah  bersaing  dengan  bank  lain  dan akhirnya  kepuasan  nasabah  terhadap  bank tersebut  menjadi  kurang  dan  nasabah  dapat berpindah ke bank lain.
BCA  setiap  enam  bulan  sekali  biasanya akan  melakukan  survey  kepuasan  nasabah terhadap pelayanan yang diberikan. Survey  ini  dilakukan  pada  3  bank  BCA yang  berada  di  Pekanbaru,  yaitu  Cabang RBC,  Cabang  Juanda  dan  Cabang  A.
Yani.
Survey ini bertujuan untuk mementukan BSQ (Branch Service
Quality)  yaitu  untuk  menentukan  kualitas pelayanan  pada  ketiga  cabang  tersebut. Suvey  yang  dilakukan  oleh  bank  dengan cara membayar perusahaan survey tersebut  untuk  melakukan  survey  dengan cara menelfon nasabah satu  persatu dengan  cara  pemilihan  nasabahnya  secara acak,  sehingga  membutuhkan  biaya  yang besar.    Survey  ini  memiliki  bobot  1  sampi 5,  dimana    1  (satu)  untuk  kategori  sangat kurang,  2  (dua)  untuk  kurang,  3  (tiga) untuk  cukup,  4  (empat)  untu  baik,  dan  5 (lima)  untuk  sangat  baik.
Dalam  penelitian  ini,    peneliti ingin  membuat  sebuah  aplikasi  untuk menentukan  kepuasan  nasabah  terhadap kualitas  pelayanan  dari  ketiga  cabang tersebut  dengan  cara  pengisian  angket secara komputerisasi
yang perhitungannnya menggunakan metode Analiticaly Hierarchy Process (AHP).
Sehingga hasil yang diinginkan lebih
cepat  dan  akurat  serta  untuk  menghemat biaya  dan waktu  perusahaan.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Sistem Penunjang Keputusan Sistem  penunjang  keputusan  adalah sekumpulan  elemen  yang  saling  berhubungan untuk  membentuk  suatu  kesatuan  dalam proses pemilihan berbagai alternative tindakan  guna  menyelesaikan  suatu  masalah, sehingga  masalah  tersebut  dapat  diselesaikan secara efektif dan efisien ( Singkil,  2015)
Sistem pendukung
keputusan merupakan  system  informasi  interaktif  yang menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan manipulasi  data.  System  digunakan  untuk pengambilan  keputusan  dalm  situasi  yang semi  terstruktur  dan  situasi  yang  tidak terstruktur (kusrini,  2007).
Tujuan dari system pendukung  keputusan adalah (kusrini,  2007) :
1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi terstruktur
2. Mendukung  pertimbangan manajer bukan dimaksudkan  untuk menggantikan  fungsi manajer.
3. Meningkatkan efektifitas yang diambil oeh manajer dari pada perbaikan efesiensi.
4. Memungkinkan  pengambilan  keputusan secara cepat dengan biaya yang rendah.
5. Peningkatan produktifitas.
6. Meningkatkan kualitas  keputusan yang dibuat.
7. Berdaya saing.
8. Mengatasi keterbatasan kognitif  dalam pemrosesan dan penyimpanan.
2.2 Analiticaly Hierarchy Process (AHP) Menurut  (firdaus  et  al.,  2016)  Analiytical Hierarchy Process (AHP) dapat menyelesaikan  masalah  multikriteria  yang kompleks  menjadi  satu  hirarki.  Peralatan utama AHP adalah sebuah hierarki fungsional dengan input  utama persepsi manusia.
Cara kerja AHP adalah dengan
menyederhanakan suatu permasalahan kompleks  yang tidak terstruktur, strategic dan dinamik  menjadi  bagian-bagian.  Prinsip  kerja AHP adalah sebagai berikut :
1.  Menentukan  tujuan/sasaran,  kriteria  dan alternative
2.  Menyusun  hirarki  dari  kriteria  dan
alternative
3. Member nilai  alternative dan kriteria
4. Memeriksa konsistensi penilaian alternative dan kriteria 5.  Menentukan  prioritas  kriteria  dan alternative. Untuk menentukan prioritas dari beberapa criteria dengan melakukan analisa perbandingan berpasangan (pairwise comparision) dari masing-masing  criteria untuk  menghasilkan  bobot  relative  antar criteria maupun alternative. Suatu criteria akan dibandingkan  dengan  criteria  lainnya  dalam hal  seberapa  penting  terhadap  pencapaian tujuan diatasnya (saaty, 2986).
Tabel 1. Penilaian Perbandingan
Berpasangan Tingkat Kepenti ngan Defenisi Keterangan 1 Sama Pentingnya Kedua  elemen mempunyai pengaruh  yang sama 3 Sedikit lebih penting Pengalaman dan penilian sangat memihak satu elemen dibandingkan dengan pasangannya 5 Lebih penting Satu elemen sangat  disukai dan secara praktis domonasinya sangat nyata, dibandingkan dengan  elemen pasangannya 7 Sangat penting Suatu elemen terbukti  sangat disukai dan secara  praktis dominasinya sangat nyata, dibandingkan dengan  elemen pasangannya 9 Mutlak leboh penting Satu elemen terbukti  mutlak lebih disukai dibandingkan dengan pasangannya,
pada  keyakinan tertinggi. 2,4,6,8 Nilai  Tengah Diberikan bila terdapat keraguan penilaian di antra dua tingkat kepentingan yang berdekatan.
Penilaian  dalam  membandingkan  antara satu  kriteria  dengan  kriteria  yang  lain  adalah bebas  satu  sama  lain,  hal  ini dapat mengarah pada ketidak konsistensian. Saaty (1990) telah membuktikan  bahwa  indeks  konsistensi  dari matrik  ber  ordo  n  dapat  diperoleh  dengan rumus :
CI = (λmaks-n)(n-1)…………………….(1) Dimana :
CI  Indeks Konsistensi ( Consistensy Index) Λmaks  =  Nilai  eigen  terbesar  dari  matrik berordo n.
Nilai  eigen  terbesar  didapat  dengan menjumlahkan  hasil  perkalian  jumlah  kolom dengan eigen vector. Batas ketidak konsistenan  di  ukur  dengan  menggunakan rasio  konsistensi  (CR),  yakni    perbandingan Indeks Konsistensi (CI) dengan nilai ppembangkit  random  (RI).    Nilai  ini bergantung pada ordo matrik n.
Rasio konsistensi  dapat dirumuskan : CR = CI/RI……………………………(2) Bila  nilai  CR  lebih  kecil  dari  10  %,  ketidak konsistensian  pendapat  masih  dianggap  dapat diterima.
Tabel 2 Index Random Konsistensi (RI)
n  1  2  3  4  5  6  7  8  9 1
0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 R I 0 . 0 0 0 . 0 0 0 . 5 8 0 . 9 0 1 . 1 2 1 . 2 4 1 . 3 2 1 . 4 1 1 . 4 5 1 . 4 9 1 . 5 1 1 . 4 8 1 . 5 6 1 . 5 7 1 . 5 9
Adapun  Metode  penelitian yang penulis lakukan  adalah      melakukan  pengumpulan data  berdasarkan  jenis  datanya,  data  yang dikumpulkan  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Data Primer
Data  primer  adalah  data  yang  diambil langsung dari obyek penelitian atau merupakan data yang berasal dari sumber asli
atau  pertama.  Teknik  pengumpulan  data primer  dilakukan  melalui  teknik  observasi dengan cara mengumpulkan informasi informasi  langsung  ke  lokasi  penelitian  untuk mengamati  bagaimana  penentuan  kualitas pelayanan  terhadap  nasabah  yang  dilakukan oleh pihak Bank  BCA  dengan  cara pengamatan dan pencatatan dengan
peninjauan  langsung  dan  wawancara  dengan melakukan  wawancara  terstruktur  dengan menyediakan daftar pertanyaan untuk mewawancarai petugas  atau karyawan/ti dari bank  BCA  mengenai  bagaimana menentukan kualitas  pelayan  yang  diterapkan  selama  ini. Data  yang  dihasilkan  yaitu  informasi  berupa opini  dari pihak  tersebut.
2. Data Sekunder Data  sekunder  adalah  data  yang  tidak didapatkan  secara  langsung  dari  objek penelitian,  melainkan  data  yang  berasal  dari sumber  yang  telah  dikumpulkan  oleh  pihak lain.  Teknik  pengumpulan  data  sekunder dilakukan  dengan  cara  studi dokumentasi dan studi literatur .
3 HASIL  DAN PEMBAHASAN

## 3.1 ANALISA  DAN PERANCANGAN SISTEM
Menentukan  kepuasan  nasabah  terhadap kualitas  pelayanan    ada  PT.  Bank  Central Asia,  TBK  Pekanbaru,  di  gunakan  beberapa criteria  yakni,  Fokus  (Focus)  pada  nasabah, Solusi  (Solution)  yang  diberikan  kepada nasabah, ketepatan (Accuracy) dalam menyampaikan berbagai informasibaik., waktu (time) pelayanan yang cepat dan dapat menjelaskan  bebagai  macam  produk  BCA dengan jelas (Explanation).
Setelah  ditetapkan  beberapa  criteria, maka  dilakukan  pemberian  nilai  atau  bobot masing-masing criteria untuk setiap alternative  yang  ada,  langkah  selanjutnya adalah  melakukan  proses  analisa  terhadap system  yang  dibuat,  hasil  atau  output  system adalah informasi mengenai nilai dari alternative  bank  dan  criteria  yang  dimilikinya untuk  dijasikan  sebagai  bank  yang  memiliki kualitas pelayanan yang terbaik

## 3.2  ANALISA MASUKAN SYSTEM
Masukan  sistem  adalah  berupa  data yang  terdiri  dari  data  kriteria  dan alternative.  Adapun  data  yang  diperlukan
untuk menentukan  kepuasan  nasabah terhadap  kualitas  pelayanan  adalah:
1. Data nilai  Kriteria
Kriteria  yang  ada  merupakan  rincian dari  permasalahan  penentuan  bank yang memiliki kualitas pelayanan berdasarkan beberapa factor. Kriteria-kriteria  yang  ada terdiri  dari
a. Fokus (Focus)
b. Solusi  (Solution)
c. Ketepatan  (Accuracy)
d. Waktu  (Time)
e. Kejelasan  (Axplanation)
2. Alternatif  jenis  sebagai  pilihan  bank yang  dijasikan  sebagai  bank  yang memiliki  kualitas  pelayanan  terhadap nasabah  adalah  3  cabang  yaitu,
Cabang  Juanda,  Cabang  A.  Yani  dan Cabang  RBC.
Tabel 3 Skala Perbandingan Kriteria Goals F S A T E F 1 S 1 A 1 T 1 E 1
Skala  perbandingan  kriteria  pada table  diatas  kemudian  dijasikan  sebuah matriks  berpasangan  untuk  dijadikan  dasar perhitungan  selanjutnya.  Pengisian  table matrik skala perbandingan
1. Menganalisa Matriks Perbandingan berpasangan  5  Jenis  Kriteria  Tahap  ini pemberian  bobot  masing-  masing  kriteria menggunakan  model  AHP  (Analyticaly Hierarki  Process).  Data  kriteria  didapat dari  pihak  perusahaan  yang  langsung membandingkan  kriteria  dan  kriteria sesuai  dengan  table  kepentingan  dan sampel hasil  matriks berpasangan Tabel 4.Matrik Skala Perbandingan
Berpasangan Kriteria Kriteria F S A T E F 1 ½ ¼ 1/8    1/16 S 2 1 ½ ¼ 1/8 A 4 3 1 ½ ¼ T 8 4 2 1 ½ E 16 8 4 2 1
Tabel 5. Matrik Berpasangan Alternatif Berpasangan kriteria dalam bentuk desimal Kriteria F S A T E F 1 0.5 0.25 0.125 0.0625 S 2 1 0.5 0.25 0.125 A 4 2 1 0.5 0.25 T 8 4 2 1 0.5 E 16 8 4 2 1 Total 31 15.5  7.75  3.8750  1.9375
Setelah  mengisi  table  skala  perbandingan diatas  kemudian  dilanjutkan  dengan  mencari nilai  eigen factor.
Tabel 6. Prioritas Kriteria dan Nilai  Kriteria Krit eria F S A T E EF F 0.0 323 0.0 323 0.0 323 0.0 323 0.0 323 0.0 323 S 0.0 645 0.0 645 0.0 645 0.0 645 0.0 645 0.0 645 A 0.1 290 0.1 290 0.1 290 0.1 290 0.1 290 0.1 290 T 0.2 581 0.2 581 0.2 581 0.2 581 0.2 581 0.2 581 E 0.5 161 0.5 161 0.5 161 0.5 161 0.5 161 0.5 161 Tot 1.0 000 1.0 000 1.0 000 1.0 000 1.0 000 1.0 000
Table  ini  diisi  dengan  cara  membagi bobot  kriteria  dengan  jumlah  bobot  kriteria sebagai contoh  0.0323 pada kolom kedua dan baris  kedua  didapat  dari  total  nilai  kriteria dibagi  dengan  nilai  kriteri  focus  yaitu  1/31  = 0.0323,  begitu  selanjutnya  dengan  hasil  total semuanya  kriteria  adalah  1  nilai  eigen  factor didapat  dari  menjumlahkan  semua  nilai keriteria  secara  vertical  lalu  membaginya dengan  jumlah  kriteria,  maka  didapatlah  hasil 0.0323. Λmaks=(31*0.0323)+(15.5*0.0645)+(7.75*0.
1290)+(3.8750*0.2581)+(1.9375*0.5161) = 5.0009 CI = (5.0009-5 / (5-1)) = 0.000225 CR  =  0.000225  :  0.9  =  0.00025  <  1 Konsisten 2.
Menganalisa matrik  perbandingan berpasangan berdasarkan kriteria focus Tabel 7 Matrik Skala Perbandingan Berpasangan Kriteria Focus Cabang  Rbc Juanda A.Yani Rbc 1 1/2 1/3 Juanda 2 1 1/4 A.Yani 3 4 1
Tabel 8 Matrik Berpasangan Alternatif Berpasangan kriteria focus dalam bentuk decimal Cabang Rbc Juanda  A.Yani Rbc 1 0.5 0.33 Juanda 2 1 0.25 A.yani 3 4 1 Total 6 5.5 1.58 Tabel 9 Hasil Analisa Alternative Berdasarkan Kriteria Focus Cab RBC Juand a A.Ya ni EF RBC 1.667 0.090 9 0.2089 0.155 5 Juand a 0.333 3 0.181 8 0.1582 0.224 4 A.Ya ni 0.500 0 0.727 3 0.6329 0.620 1 Total 1 1 1 1 Λmaks = (6*0.1555)+(5.5*0.2244)+(1.58*0.6201) = 3.1470 CI = (3.1475-3)/(3-1))  = 0.0735 CR = 0.0735:058 =0.8621 < 1 Konsisten 3. Menganalisa matrik perbandingan berpasangan berdasarkan kriteria Solution Tabel 10. Matrik Skala Perbandingan Berpasangan Kriteria solution Cabang  Rbc Juanda A.Yani Rbc 1 1/3 1/5 Juanda 3 1 1/4 A.Yani 5 4 1 Tabel 11. Matrik Berpasangan Alternatif Berpasangan kriteria solution  dalam bentuk decimal Cabang Rbc Juanda  A.Yani Rbc 1 0.3333  0.2000 Juanda 3 1 0.25 A.yani 5 4 1 Total 9 5.3333  1.4500 Tabel 12. Hasil Analisa Alternative Berdasarkan Kriteria Soution Caban g RBC Juan da A.Ya ni EF RBC 0.111 1 0.662 5 0.137 9 0.103 8 Juand a 0.333 3 0.187 5 0.172 4 0.231 1 A.Ya 0.555 0.750 0.689 0.689
ni 6 0 7 7 Total 1 1 1 1 Λmaks= (9*0.1038)+(5.3333*0.2311)+(1.3500*0.
6651) = 2.4660 CI   = (2.4660-2/ (2-1)) = 0.4660 CR  =  0.4660  :0.58  =  0.8034  <  1
Konsisten 4. Menganalisa matrik perbandingan berpasangan  berdasarkan  kriteria  Accury (Ketepatan) Tabel 13. Matrik Skala Perbandingan Berpasangan Kriteria Accurary Cabang Rbc Juanda A.Yani Rbc 1 1/6 1/6 Juanda 6 1 1/5 A.Yani 6 5 1 Tabel 14. Matrik Berpasangan Alternatif Berpasangan kriteria Accurary dalam bentuk decimal Cabang Rbc Juanda A.Yani Rbc 1 0.1667 0.1667 Juanda 6 1 0.2000 A.yani 6 5 1 Total 13 6.1667 1,3667 Tabel 15 Hasil Analisa Alternative Berdasarkan Kriteria Accurary Caban g RBC Juand a A.Yan i EF RBC 0.076 9 0.027 0 0.122 0 0.075 3 Juanda  0.461 5 0.162 2 0.146 3 0.256 7 A.Yan i 0.461 5 0.810 8 0.731 7 0.668 0 Total 1.000 0 1.000 0 1.000 0 1.000 0 Λmaks  = (13*0.0753)+(6.1667*0.2567)+(1,3667+0.66 80) = 3.4749 CI = (3.4749-3)/ (3-1)) = 0.2375
CR = 0.2375 :0.58  = 0.4095 <1 Konsisten
5. Menganalisa matrik perbandingan berpasangan  berdasarkan  kriteria  Time
(Waktu) Tabel 16. Matrik Skala Perbandingan Berpasangan Kriteria Time Cabang Rbc Juanda A.Yani Rbc 1 1/3 1/6 Juanda 3 1 1/3 A.Yani 6 3 1
Tabel 17. Matrik Berpasangan Alternatif Berpasangan kriteria Time dalam bentuk decimal Cabang Rbc Juanda A.Yani Rbc 1 0.3333 0.1667 Juanda 2 1 0.3333 A.yani 6 3 1 Total 10 4.3333 1.5 Tabel 18. Hasil Analisa Alternative Berdasarkan Kriteria Time (Waktu ) Cabang RBC Juanda  A.Yani EF RBC 0.1 0.0769  0.1111  0.0960 Juanda 0.2 0.2308  0.2222  0.2510 A.Yani 0.6 0.6923  0.6667  0.6530 Total 1.0000 1.0000  1.0000  1.0000 Λmaks = (10*0.0960)+(4.3333*0.2510)+(1.5*0.6530) = 3.0272 CI = (3.0272  -3) /3-1)) = 0.0272 CR = 0.0135 :0.58  = 0.0233 < 1 Konsisten 6. Menganalisa matrik  perbandingan berpasangan  berdasarkan  kriteria  Expanation (Penjelasan) Tabel 19. Matrik Skala Perbandingan Berpasangan Kriteria Explanation Cabang Rbc Juanda A.Yani Rbc 1 3 6 Juanda 1/3 1 4 A.Yani 1/6 1/4 1 Tabel 20 Matrik Berpasangan Alternatif Berpasangan kriteria Explanation  dalam bentuk decimal Cabang Rbc Juanda A.Yani Rbc 1 3 6 Juanda 0.3333 1 4 A.yani 1.1667 0.25 1 Total 1.5 4.25 11 Tabel 21. Hasil Analisa Alternative Berdasarkan Kriteria Explanation Cab RB C Juan da A.Yani EF RBC  0.66 67 0.70 59 0.5455 0.6394 Juan da 0.22 22 0.23 53 0.3636 0.2737 A.Y ani 0.11 11 0.05 88 0.0909 0.0869 ToT 1.00 0 1.00 0 1.000 1.000 Λmaks=(1.5*0.639)+(4.25*0.2737)+(11*0.08 69) = 3.0782 CI = (3.0782 –  3) / (3-1)) = 0.0391
CR = 0.0391 :0.58 = 0.0674  < 1 Konsisten
Tabel 22. Nilai  Matriks Keriteria Dengan Cabang Bank Foc us Solut ion Accu ary Tim e Explana tion RB C 0.15 55 0.103 8 0.075 3 0.09 60 0.6394 Juan da 0.22 44 0.231 1 0.256 7 0.25 10 0.2737 A.Y ani 0.62 01 0.689 7 0.668 0 0.65 30 0.0869 Tota l 1.00 00 1.000 0 1.000 0 1.00 00 1.0000
Pengisian  table  ini  dilakukan dengan cara mengambil  eigen  vactor  dari  masing-masing kriteria Tabel 23. Nilai  Eigen Factor semua kriteria Kriteria Eigen Factor Focus 0.0323 Solution 0.0645 Accuary 0.1290 Time 0.2581 Explanation 0.5161 Total 1,0000 Langkah selanjutnya  dengan melakukan perkalian matriks antara table 22 dengan table 23 RBC = 555*0.0323)+(0.1038*0.0645)+(0.0753*0.12 90)+(0.0960*0.2581)+(0.6394*0.5161)   = 0.3762 Juanda = (0.2244*0.0323)+(0.2311*0.0645)+(0.2567*0 .1290)+(0.2510*0.2581)+(0.2737*0.5161) = 0.2613 A.Yani = (0.6201*0.0323)+(0.6897*0.0645)+(0.6680*0 .1290)+(0.6530*0.2581)+(0.0869*0.5161)
= 0.3640
7. Dari  pengujian  diatas  rengking  dan bobot  penentuan  kualitas  pelayanan  pada bank  BCA  Pekanbaru  adalah  bank  BCA cabang  RBC  yang  berada  pada  tingkat pertama Tabel 24. Perengkingan No Cabang Rengking 1 RBC 0.3762 2 A. Yani 0.3640 3 Juanda 0.2613 4 SIMPULAN
Berdasarkan hasil perancangan dan implementasi  terhadap  system  pendukung keputusan  menentukan  kualitas  pelayanan
pada  bank  dengan  metode  analytical hierarcy Process  ini  peneliti  menarik  kesimpulan sebagai berikut :
1. Dengan menggunakan metode analytical Hierarchy Process ini pengolahan  data  menentukan  kualitas pelayanan bank terhadap nasabahdapat dilakukan  dengan  cepat,  tepat  dan akurat  serta  menghasilkan  informasi yang optimal.
2. Hasil  outputnya berupa keputusan dari ketiga  cabang,  yang  mana  cabang bank yang memiliki kualitas pelayanan  yang  terbaik,  yang  di peroleh  dari  hasil  erbandingan  nilai lamda  bobot  kategori penilaian dengan nilai bobot rasio yang sudah ditentukan.
5 UCAPAN  TERIMAKASIH
Terima  kasih  penulis  ucapkan  kepada Bank  Central  Asia  (BCA)  yang  membantu penulis  untuk  memberikan  data  serta  kepada
Lemabaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) STIKOM Pelita
Indonesia  atas  dukungan  moril  maupun materil.

## 6 DAFTAR  PUSTAKA
Al Bahra  Bin  Ladjamudin  B.,  2006,
“ Rekayasa  Perangkat  Lunak ”, Yogyakarta:
Graha Ilmu.
Dita  Donita,  2013, Sistem  Pendukung Keputusan  Penerima  Bantuan  Langsung Tunai  Dengan  Menggunakan  Metode AHP , Jurnal Hermawan Ardiyanto,  2013 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan Menggunakan  Metode AHP berbasis WEB (Studi kasus CV Wisma Anungkriya Demak) ,
Journal  Of Informatics and Technologi Vol 2, No 3, Tahun 2013
Jogianto.  HM., Analisis  dan  Desain  Sistem Informasi, Andi Offset, Yogyakarta:2000
Nachrowi  Djalal  Nacrowi,  Phd,  Hardius Usman,  M.Si.,  2004, Teknik  Pengambilan Keputusan, PT.  Grasindo,  Anggota  Ikap, Jakarta
Sri  Eniyati,  Rina  Candra  Noor  Santi,  2010, Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian  Prestasi  Dosen  Berdasarkan Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat , jurnal  Teknologi  Informasi  DINAMIKA, Vol.XV No.2