Aplikasi Pendukung Unde writing APLIKASI
Aplikasi Pendukung Underwriting Akseptasi Dan Penerbitan Polis
Pada AJB BUMIPUTERA 1912 Menggunakan Metode Fuzzy-AHP
Dan Weighted Product Model
( Yulian Findawati,
Mahmud Imrona, Drs., MT,
Retno Novi Dayawati, S.si.,MT )
APLIKASI PENDUKUNG UNDERWRITING AKSEPTASI DAN PENERBITAN POLIS
PADA AJB BUMIPUTERA 1912 MENGGUNAKAN METODE FUZZY-AHP DAN
WEIGHTED PRODUCT MODEL
Yulian Findawati1, Mahmud Imrona, Drs., MT2, Retno Novi Dayawati, S.si.,MT3
1 Jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
2,3 Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Telkom, Bandung
Email : [email protected], [email protected], [email protected]
ABSTRAK
Underwriting yaitu aktivitas proses penerbitan polis dimulai dari sejak calon pemegang polis akan
menandatangani Surat Permintaan (SP) sampai penerbitan polis dan menyerahkan kepada pemegang polis.
Fungsi seleksi sangat dominan, artinya bahwa proses tersebut telah didominasi oleh seleksi lapangan yang
meliputi aspek non medis maupun aspek medis. Adapun sasaran underwriter dalam membuat akseptasi dan
penerbitan polis harus memenuhi 3 kepentingan yaitu adil bagi nasabah, dapat dijual dan menguntungkan untuk
perusahaan.
Sehubungan dengan hal di atas, maka dibuat Aplikasi pendukung keputusan untuk membantu AJB
Bumiputera 1912 dalam menentukan akseptasi dan penerbitan polis. Dengan adanya sistem diharapkan dapat
membantu AJB Bumiputera 1912 khususnya Departemen Pertanggungan untuk meningkatkan kualitas
keputusan yang dihasilkan dimana keputusan ini terdiri atas Asuransi diterima (diaksep) standard, Asuransi
diterima substandard, Asuransi ditolak (decline), asuransi ditunda (postpone), dan asuransi dipending
Metode yang digunakan untuk menentukan penerbitan polis yaitu Metode Fuzzy-AHP (Analytic
Hierarchical Process) dan Metode Weighted Product Model kemudian perangkat lunak ini menggunakan PHP
dan MySQL sebagai databasenya. Fuzzy-AHP (Analytic Hierarchical Process) digunakan untuk proses analisis
terhadap suatu masalah secara berjenjang dan terstruktur. Sedangkan untuk Weighted Process Model digunakan
pembobotan kriteria dan dapat digunakan pada keputusan single atau keputusan multidimensional. Kedua
metode digunakan secara serial dan paralel.Berdasarkan hasil pengujian tingkat kepuasan user yang disebarkan
ke lokasi studi kasus penelitian dengan 6 responden diperoleh rata-rata indeks kepuasan pengguna secara
keseluruhan sebesar 75.56%.
Kata kunci: Underwriting, Weighted Product Model, Fuzzy-AHP (Analytic Hierarchical Process)
ABSTRACT
Underwriting is process activity to publishing polis since Polis Holder candidate will signing Request Mail
until publishing polis and give it to polis holder. Selection function very dominant, that mean the process will be
dominated with selection, the selection is field selection that surrounding non medical aspect or medical aspect.
The aim to make acceptation and polis publishing must fill 3 importance, that are aquitable for customer, can be
sold, and favours for company
Therefore, so made decision determining application for helping AJB Bumiputera 1912 to determine
acceptation and polis publishing. System can help AJB Bumiputera 1912 especially assurance department to
increase decision quality that the decision include are insurance accepted standard, insurance accepted
substandard, insurance decline, insurance postpone, and insurance dipending.
Method that used is for determining polis publishing are Fuzzy AHP (Analytic Hierarchical Process)
Method and Weighted Product Model Method then the software using PHP and MySQL as a database. Fuzzy
AHP (Analytic Hierarchical Process) is used to analytic process for problem that gradually and structured.
Weighted Process Model is used to give weight and can be used for single or multidimensional decision. Both
used serial and paralel. Based on Customer satisfication Index spread on the location with 6 responden, the
average of Customer satisfication Index is 75.56%
Keywords: Underwriting, Weighted Product Model, Fuzzy AHP (Analytic Hierarchical Process)
TEKNOLOJIA Vol. 5
Page 31
Aplikasi Pendukung Underwriting Akseptasi Dan Penerbitan Polis
Pada AJB BUMIPUTERA 1912 Menggunakan Metode Fuzzy-AHP
Dan Weighted Product Model
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Underwriting merupakan seleksi dan penilaian
resiko calon pemegang polis dan calon tertanggung
untuk mendapatkan polis asuransi. Aktivitas
penerbitan polis dimulai dari sejak pemegang polis
menandatangani surat permintaan (SP) sampai
penerbitan polis dan menyerahkan kepada pemegang
polis. Seleksi dan penilaian resiko meliputi aspek
non medis maupun aspek medis. Selama ini
pengambilan keputusan dilakukan secara manual
oleh pihak Bumiputera dengan melihat data calon
pemegang polis sehingga memungkinkan terjadi
kesalahan dalam pengambilan keputusan yang
akibatnya akan merugikan perusahaan. Sedangkan
dalam pengambilan keputusan harus mampu
mencapai sasaran dan tujuan yaitu adil bagi nasabah,
dapat dijual agen dan menguntungkan bagi
perusahaan.
Selama ini banyak aplikasi Sistem Pangambilan
Keputusan menggunakan metode AHP namun
menurut beberapa penelitian, metode AHP memiliki
beberapa kekurangan yaitu menggunakan perkiraan
skala yang tidak seimbang pada perbandingan
berpasangan [Chan, 2003]. Oleh karena itu,
beberapa akademik mencoba mengaplikasikan
prinsip logika fuzzy dengan perluasan AHP yang
disebut dengan metode Fuzzy-Analytic Hierarchy
Process untuk memperbaiki kekurangan dari AHP .
Dengan referensi tersebut penulis mencoba
menggunakan metode Fuzzy-AHP pada penerapan
aplikasi pendukung underwriting dan penerbitan
polis untuk menghasilkan alternatif keputusan .
Dimana Fuzzy-AHP sangat berguna dalam masalahmasalah kompleks yang tidak terstruktur seperti
pada seleksi dan penilaian resiko calon pemegang
polis. Dengan Fuzzy-AHP, kriteria tersebut
didefinisikan dalam struktur hirarki sehingga
menjadi lebih sederhana dan dipahami. Metode
Fuzzy-AHP digunakan pada penentuan goal
keputusan dan pembobotan kriteria pada level induk
pada aplikasi yang akan penulis buat. Selain
menggunakan
Fuzzy-AHP,
penulis
juga
menggunakan metode Weighted Product Model
yang digunakan untuk menentukan pembobotan
kriteria pada level anak kesehatan serta
mempercepat proses perhitungan pada level
subkriteria.WPM digunakan untuk mempermudah
user untuk memberikan pembobotan terhadap
kriteria yang memiliki nilai yang hampir sama dan
pada aplikasi pendukung ini WPM akan membantu
pada kasus yang hanya memiliki 1 kriteria seperti
pada seleksi dan resiko calon pemegang polis, selain
itu WPM dapat digunakan untuk pengambilan
keputusan single maupun multidimensional. Kedua
metode digunakan secara serial dan paralel
Sehubungan dengan hal di atas, maka penulis
berupaya untuk membuat aplikasi pendukung
TEKNOLOJIA Vol. 5
( Yulian Findawati,
Mahmud Imrona, Drs., MT,
Retno Novi Dayawati, S.si.,MT )
keputusan untuk membantu AJB Bumiputera 1912
dalam menentukan underwriting akseptasi dan
penerbitan polis. Dengan adanya aplikasi pendukung
keputusan
diharapkan
dapat membantu AJB
Bumiputera
1912
khususnya
Departemen
Pertanggungan untuk meningkatkan kualitas
keputusan serta menghasilkan alternatif keputusan
dimana keputusan ini terdiri atas Asuransi diterima
(diaksep) standard, Asuransi diterima substandard,
Asuransi ditolak (decline), asuransi ditunda
(postpone), dan asuransi dipending. Alternatif
keputusan
yang
dihasilkan
akan
menjadi
rekomendasi bagi pihak AJB Bumiputera 1912.
1.2. Tujuan
Tujuan dalam Penelitian ini adalah :
i. Membangun aplikasi pendukung yang mampu
memberi pertimbangan keputusan underwriting
akseptasi dan penerbitan polis berdasarkan
persyaratan yang ada.
ii. Menerapkan metode pembobotan Fuzzy-AHP
dan Weighted
Product Model dalam
membangun aplikasi pendukung underwriting
akseptasi dan penerbitan polis pada AJB
Bumiputera 1912
iii. Mengevaluasi alternatif keputusan yang
dihasilkan
oleh
aplikasi
pendukung
underwriting akseptasi dan penerbitan polis
pada AJB Bumiputera 1912.
1.3. Batasan
Untuk mendukung kegiatan penelitian, sistem
yang akan dibuat memiliki batasan-batasan sebagai
berikut:
i. Metode pengambilan keputusan yang digunakan
adalah Fuzzy-AHP dan Weighted Product
Model yang digunakan secara
serial dan
paralel.
ii. Data yang digunakan sebagai studi kasus adalah
data dari AJB Bumiputera 1912 Surabaya
iii. Hanya menangani asuransi jiwa perorangan.
iv. Proses underwriting akseptasi dan penerbitan
polis hanya sampai pada tahap seleksi resiko.
v. Persyaratan
yang
digunakan
sebagai
pertimbangan dalam mendukung pengambilan
keputusan
underwriting
akseptasi
dan
penerbitan polis dikelompokkan menjadi 3
kriteria yaitu:
a. Seleksi fisik kesehatan
b. Seleksi financial
c. Pengamatan nilai ekonomis
Page 32
Aplikasi Pendukung Underwriting Akseptasi Dan Penerbitan Polis
Pada AJB BUMIPUTERA 1912 Menggunakan Metode Fuzzy-AHP
Dan Weighted Product Model
2. LANDASAN TEORI
2.1. Metode Fuzzy-AHP (FAHP)
2.1.1. Definisi
Analytic Hierarchy Process (AHP) telah
digunakan secara luas untuk menyelesaikan masalah
multicriteria decision-making . Bagaimanapun,
seharusnya untuk kesamaran dan ketidakpastian
pada pertimbangan pengambilan keputusan, crisp,
perbandingan pasangan dengan AHP konvensional
tidak dapat mengambil secara akurat pertimbangan
pengambilan keputusan (Ayað, 2005) Pada AHP
konvensional, perbandingan pasangan menentukan
skala 9 poin dimana mengubah preferensi manusia
antara alternatif yang tersedia secara seimbang,
moderat, kuat dan lebih disukai.Walaupun skala dari
AHP memiliki keuntungan dari kesederhanaan dan
penggunaan yang lebih mudah, namun tidak cukup
untuk mengambil laporan ketidakpastian yang
diasosiasikan dengan pemetaan pada bilangan. Oleh
karena itu, logika fuzzy diperkenalkan dengan
perbandingan berpasangan sehingga cocok untuk
menutupi kekurangan pada AHP traditional. Yang
kemudian mengarah pada fuzzy-AHP.
Bahasa penaksiran dari perasaan dan
pertimbangan manusia adalah tidak jelas dan tidak
beralasan untuk merepresentasikannya pada
bilangan yang tepat. Untuk memberikan interval
keputusan dengan nilai yang tepat pada keputusan
lebih dipercaya oleh pembuat keputusan. Triangular
fuzzy numbers digunakan untuk memutuskan
prioritas dari variabel satu keputusan pada fuzzyAHP. (Chan and Kumar, 2005) Fuzzy-AHP adalah
alat yang efisien untuk menangani ketidakjelasan
data di dalam memutuskan pilihan dari variabel
keputusan
yang
berbeda.
Perbandingan
direpresentasikan dalam bentuk triangular fuzzy
numbers untuk membangun matrix perbandingan
berpasangan fuzzy (Ghodsypour and O’Brien, 1998).
Pada pendekatan triangular fuzzy numbers
digunakan untuk memilih pilihan dari satu kriteria
dari yang lain dan kemudian menggunakan metode
analisis yang lebih luas, menghitung nilai sintetik
luas dari perbandingan berpasangan, Berdasarkan
pendekatan ini, bobot vektor dapat diputuskan dan
dinormalisasi, kemudian bobot vektor yang telah
dinormalisasi akan diputuskan. Prioritas terbesar
dapat diberikan pada bobot dengan nilai terbesar.
(Chan and Kumar, 2005). Untuk skala perbandingan
berpasangan pada fuzzy-AHP sama dengan skala
perbadingan berpasangan pada AHP.
2.1.2. Algoritma Fuzzy-AHP
Penggunaan
FAHP
,
secara
orisinil
diperkenalkan
oleh
Chang
(1996).
X x1, x 2 , x 3 ,......., x n sebagai himpunan
objek, dan G g1, g 2 , g 3 ,......., g n sebagai goal
himpunan. Berdasarkan metode analisa perluasan
TEKNOLOJIA Vol. 5
( Yulian Findawati,
Mahmud Imrona, Drs., MT,
Retno Novi Dayawati, S.si.,MT )
Chang, tiap objek diambil dan perluasan analisa
untuk tiap goal ditampilkan secara berurutan. Oleh
karena itu, m nilai perluasan analisa untuk tiap objek
dapat didapatkan, dengan tanda sebagai berikut:
i 1,2,...., n ,
M 1gi , M 2 gi ,........M m gi ,
dimana M jgi (j = 1, 2, ...,m) adalah TFN. Langkah
dari perluasan analisa Chang dapat diberikan
sebagai:
Langkah 1: Nilai dari perluasan fuzzy sintetik
dengan respek pada objek pertama
yang didefinisikan:
n
i 1
m
Si
m
M gij
j 1
M gij
j 1
1
(1)
m
Untuk mendapatkan
M
j
gi
, menampilkan pen-
j 1
jumlahan operasi fuzzy dari nilai perluasan analisa
m untuk matrix particular :
m
m
m
M gij l j , m j , u j
j 1
j 1
j 1 j 1
m
n
Dan untuk mendapatkan
j 1
1
m
(2)
M gij
j 1
, menam
pilkan operasi penambahan fuzzy dari M
2,...,m) nilai
n
m
M
i 1 j 1
j
gi
j
gi
(j = 1,
n
n
n
l i , mi , u i
i 1
i 1 i 1
(3)
Dan kemudian menghitung vektor diatas, seperti:
n
i 1
M gij
j 1
m
Langkah 2
1
Sebagai
1
1
1
, n
, n (4)
n
ui
mi
l i
i 1
i 1
i 1
~
M1 (l1, m1, u1 )
dan
~
M 2 ( l 2 , m2 , u 2 )
adalah dua
triangular fuzzy numbers, derajat
yang
memungkinkan
dari
M2 (l 2, m2,u2 ) M1 (l1, m1,u1)
didefinisikan sebagai :
~
~
V M 2 M 1 sup min M~ ( x ), M~ ( y ) (5)
y x
1
2
Page 33
Aplikasi Pendukung Underwriting Akseptasi Dan Penerbitan Polis
Pada AJB BUMIPUTERA 1912 Menggunakan Metode Fuzzy-AHP
Dan Weighted Product Model
Dan secara ekuivalen dapat diekspresikan sebagai
berikut:
~
~
~
~
V M 2 M1 hgt (M1 M 2 ) M2 (d )
(6)
1, if m m
2
1
0 , if l1 u 2
l1 u 2
, otherwise
( m2 u 2 ) ( m1 l1 )
(7)
Langkah 3 :
Derajat kemungkinan untuk bilangan
fuzzy cembung lebih besar dari k
cembung fuzzy Mi (i=1, 2, k)
bilangan didefinisikan sebagai
V(M M1 ,M2 ,.....Mk ) VM M1 and ( M M2 ) and....and ( M Mk )
min V (M M i ), i 1,2,3,...., k
(8)
d Ai minV (Si Sk )
untuk k 1,2,...., n; k i . Kemudian vektor
Asumsi adalah
berat didefinisikan sebagai
W (d ( A1 ), d ( A2 ),......, d ( An ))T
9)
Ai (i 1,2,...n ) adalah n element.
Kita butuh kedua nilai dari VM1 M2 dan
V M2 M1
dimana
Langkah 4 :
Via normalisasi, normalisasikan
bobot vektor adalah:
W ( d ( A1 ), d ( A2 ),......, d ( An )) T
(10)
Dimana W adalah bilangan non-fuzzy
2.1.3. Weighted Product Model(WPM)
WPM menggunakan perkalian untuk meranking
alternatif. Tiap alternatif dibandingkan dengan yang
lainnya dengan mengkalikan bilangan ratio, satu
untuk tiap kriteria. Tiap rasio dinaikkan untuk
kekuatan dari bobot relative dari kriteria yang cocok.
Umumnya, di dalam membandingkan 2 alternatif Ak
dan Al, rumus yang digunakan adalah sebagai
berikut:
TEKNOLOJIA Vol. 5
( Yulian Findawati,
Mahmud Imrona, Drs., MT,
Retno Novi Dayawati, S.si.,MT )
Pada rasio di atas adalah lebih besar dari atau
sama dengan satu(pada kasus maximization)
kesimpulannya adalah alternatif Ak lebih baik
daripada alternatif Al. Dengan jelas, alternatif
terbaik A* adalah satu yang lebih baik dari atau
paling kurang sama bagusnya dengan alternatif lain.
WPM sama halnya dengan WSM. Nilai relatif
pada ukuran alternatif pertama pada term dari
kriteria j dapat digantikan dengan nilai aktual pada
metode ini.
2.2. Penggabungan Metode Fuzzy-AHP dan WPM
pada Aplikasi Pendukung Underwriting dan
Akseptasi Calon Pemegang Polis
2.2.1. Alasan penggabungan metode Fuzzy-AHP
dan WPM
Penggabungan metode Fuzzy-AHP dan WPM
memiliki alasan sebagai berikut:
i. Pada kasus Underwriting dan Akseptasi Calon
Pemegang polis memiliki kriteria yang
kompleks dan tidak terstruktur sehingga
dibutuhkan metode Fuzzy-AHP dan WPM
merupakan metode decision analytic yang dapat
menangani masalah yang tidak terstruktur
maupun semi terstruktur.
ii. Menggabungkan kelebihan dan mengurangi
kekurangan yang dimiliki oleh masing-masing
metode.
a. Fuzzy-AHP
Kelebihan metode Fuzzy-AHP adalah:
Memperbaiki metode AHP sehingga
metode Fuzzy-AHP mampu mengatasi nilai
antara
pada
perbandingan
nilai
berpasangan(2, 4, 6, 8). Selain itu
memberikan kemudahan bagi user di dalam
menentukan pembobotan karena user hanya
memasukkan
tingkat
kepentingan
berdasarkan perbandingan berpasangan.
Kelemahan metode Fuzzy-AHP adalah:
Penggunaan
metode
Fuzzy-AHP
membutuhkan waktu yang lama karena
banyak membutuhkan interaksi user untuk
menginputkan untuk menginputkan nilai
perbandingan barpasangan. Selain itu
apabila ada 2 kriteria yang memiliki nilai
hampir sama jika menggunakan FuzzyAHP akan menghasilkan nilai 0 dan 1.
b. WPM
Kelebihan metode WPM adalah:
Untuk
memberikan
kemudahan
pembobotan terhadap kriteria yang
memiliki nilai yang hampir sama serta
dapat digunakan untuk keputusan single
atau keputusan multidimensional
Kelemahan metode WPM adalah:
Apabila user menginputkan bobot lansung
dengan nilai 0 maka otomatis hasil goal
dari keputusan akan bernilai 0 sehingga
Page 34
Aplikasi Pendukung Underwriting Aksep
septasi Dan Penerbitan Polis
Pada AJB BUMIPUTERA 1912 Menggu
gunakan Metode Fuzzy-AHP
Dan Weighted Product Model
nilai-nilai kriteria
berpengaruh.
yang
ang
lain
tidak
( Yulian Findawati,
Mahmud Imrona, Drs., MT,
Ma
Retno
oN
Novi Dayawati, S.si.,MT )
3.3. Diagram Konteks
de
2.3. Teknik penggabungan metode
Fuzzy-AHP dan WPM
Sistem ini terdiri dari pembob
obotan
global dan pembobotan lokal. Ta
Tahap
pembobotan pada kriteria in
induk
menggunakan pembobotan fuzzy-A
-AHP
sedangkan Tahap pembobotan p
pada
subkriteria dari financial dan ekono
onomis
diproses dengan pembobotan FuzzyFu
AHP sedangkan untuk subkriteria
ria dari kesehatan
pembobotan globalnya menggunaka
kan metode WPM,
sementara tahap pembobotan loka
okal untuk setiap
kriteria menggunakan juga metode
de WPM. Setelah
didapatkan bobot masing-masing da
dari kriteria level
atas maupun kriteria level di bawahnya
b
maka
dilakukan perhitungan hasil pemb
mbobotan dengan
menggunakan metode fuzzy-AHP pada
p
kriteria non
medis sedangkan pada kriteria med
edis menggunakan
metode WPM. Pembobotan untuk
tuk setiap
kriteria dan subkriteria non medis
is beserta
indikatornya ditentukan oleh tim pe
pengambil
keputusan sedangkan untuk krite
iteria dan
subkriteria medis beserta indik
dikatornya
ditentukan oleh tim kesehatan yang
yan telah
ditunjuk oleh pihak AJB Bumiputer
tera 1912.
Teknik penggabungan metode tersebut
digunakan secara serial dan paralel.
Gambar 1.
Diagram Kontekiss aplikasi pendukung
keputusan underwr
rwriting akseptasi dan
penerbitan polis pa
pada AJB Bumiputera
1912 menggunakan
kan metode fuzzy-AHP dan
Weighted Product
ct M
Model
3.4. Diagram ER
3. ANALISIS DAN
PERANCANGAN
3.1. Deskripsi sistem baru
Pe
Aplikasi yang dibangun pada Penelitian
ini adalah aplikasi pendukung
ng untuk
membantu departemen pertanggun
ungan di
dalam memberikan alternatif ke
keputusan
underwriting akseptasi dan penerbit
bitan polis
pada AJB Bumiputera 1912.. Dimana
alternatif keputusan tersebut dapatt d
dijadikan
bahan pertimbangan bagi dep
epartemen
Pertanggungan dalam mengambil ke
keputusan
underwriting akseptasi dan penerbita
itan polis.
Aplikasi ini juga menyed
ediakan fasilitas
pengubahan status calon pemega
gang polis yang
ditangani, pembobotan nilai kriteri
teria, pengambilan
keputusan dan memberikan nilai
nila pada calon
pemegang
polis
terse
rsebut
serta
mengklasifikasikannya.
Gambar 2.
Diagram Entitass Re
Relasional aplikasi
pendukung keputus
tusan underwriting
akseptasi dan pener
nerbitan polis pada AJB
Bumiputera 1912
2m
menggunakan metode
fuzzy-AHP dan We
Weighted Product Model
4. IMPLEMENTASI DAN
AN PENGUJIAN
3.2. Analisis Pengguna
rdapat tiga jenis
Dalam SPPK PDB ini terd
pengguna, yaitu :
i. Admin Keputusan.
ii. Admin Medis
TEKNOLOJIA Vol. 5
4.1. Implementasi
Implementasi basis mod
odel dilakukan dengan
menggunakan masukan –masukan
–
dari user,
kemudian dimodelkan denga
gan metode Fuzzy-AHP
dan WPM yang melibatkan m
modul – modul dengan
file menggunakan script PHP.
P.
Page 35
Aplikasi Pendukung Underwriting Akseptasi Dan Penerbitan Polis
Pada AJB BUMIPUTERA 1912 Menggunakan Metode Fuzzy-AHP
Dan Weighted Product Model
B
3
C
4
D
Ditolak
5
E
Ditolak
6
F
Ditolak*
7
G
Ditolak*
8
H
9
I
10
J
11
K
12
L
13
M
14
N
15
O
Diterima
Standard
Diterima
Substandard
Diterima
standard
Diterima
Substandard
Diterima
standard
Diterima
standard
Diterima
substandard
Diterima
substandard
TEKNOLOJIA Vol. 5
Diterima 0.4264014 0.281272
standard
32711
309178
Diterima 0.4923659 0.390421
standard
63918
969953
Diterima 0.2413693 0.324007
standard
47632
351914
Diterima 0.2413693 0.132837
substandard 47632
392983
Diterima 0.2509994 0.129380
Substandard 04262
449577
0.2263159
Ditolak*
94073
0.1998249
Ditolak*
79589
Diterima 0.4264014 0.366742
Standard
32711
394648
Diterima 0.2527068 0.176185
substandard 27809
356991
Diterima 0.4264014 0.324007
standard
32711
351914
Diterima 0.2696857 0.182280
substandard 67311
360915
Diterima 0.4923659 0.390421
standard
63918
969953
Diterima 0.4923659 0.347686
standard
63918
927219
Diterima 0.4923659 0.262216
standard
63918
841748
Diterima 0.4613175 0.336541
Substandard 82762
354496
Kesesuaian
2
Diterima
standard
Diterima
standard
Diterima
Standard
Bobot Final
A
Bobot Kesehatan
1
Alternatif
Keputusan
Aplikasi
No
Nama
Keputusan AJB
Bumiputera 1912
Tabel 1. Tabel pengujian kasus 1
Sesuai
Sesuai
Sesuai
Tidak
Sesuai
Tidak
Sesuai
Sesuai
Sesuai
Sesuai
Sesuai
Sesuai
Sesuai
Sesuai
Sesuai
Tidak
Sesuai
Sesuai
Kesesua
ian
Diterima
standard
Diterima
standard
Diterima
standard
Diterima
substandard
Diterima
Substandard
Bobot Final
Diterima
standard
Diterima
standard
Diterima
Standard
Bobot
Kesehatan
No
Alternatif
Keputusan
Aplikasi
Tabel 2. Tabel pengujian kasus 2
Keputusan
AJB
Bumiputera
1912
4.2. Pengujian
Pengujian SPPK dilakukan dengan target
pengujian yaitu menghasilkan SPPK yang sesuai
dengan tujuan Penelitian ini, yaitu membantu tim
Departemen
Pertanggungan
untuk
seleksi
underwriting terhadap calon pemegang polis.
Metode yang dilakukan dalam pengujian meliputi
empat hal, yaitu pengujian fungsionalitas, pengujian
hasil perhitungan manual dengan perhitungan SPPK
, pengujian hasil perhitungan sistem terhadap sistem
lama, pengujian oleh pengguna ahli.
Pengujian metode pada kasus I menghasilkan
hasil sebagai berikut:
Pengujian metode pada kasus II menghasilkan
hasil sebagai berikut:
Nama
Implementasi basis dialog menggunakan
struktur menu, fill-in form dan direct manipulation ,
tujuannya adalah untuk memudahkan pengguna
dalam menggunakan sistem ini. Struktur menu untuk
memudahkan pengguna dalam memilih salah satu
task yang diinginkan. Sedangakan struktur fill-in
form digunakan untuk memudahkan user dalam
proses menginput data. adalah rincian untuk
submenu yang digunakan.
Implementasi basis data adalah implementasi
tabel dari diagram ER.
( Yulian Findawati,
Mahmud Imrona, Drs., MT,
Retno Novi Dayawati, S.si.,MT )
0.4264014 0.29533168
Sesuai
32711
7295
0.4923659 0.30716927
2 B
Sesuai
63918
7162
0.2413693 0.29533168
3 C
Sesuai
47632
7295
0.2413693 0.09974588
Sesuai
4 D
Ditolak
47632
82821
0.2509994 0.09801773
5 E
Ditolak
04262
74307 Sesuai
0.2263159
6 F
Ditolak*
Ditolak*
Sesuai
94073
0.1998249
7 G Ditolak*
Ditolak*
Sesuai
79589
Diterima
Diterima 0.4264014 0.29533168
8 H
Sesuai
Standard
Standard
32711
7295
Diterima
Diterima 0.2527068 0.15475536
9 I
Sesuai
Substandard substandard 27809
7912
Diterima
Diterima 0.4264014 0.29533168
10 J
Sesuai
standard
standard
32711
7295
Diterima
Diterima 0.2696857 0.32191153
11 K
Sesuai
Substandard substandard 67311
1817
Diterima
Diterima 0.4923659 0.30716927
12 L
Sesuai
standard
standard
63918
7162
Diterima
Diterima 0.4923659 0.36187235
Sesuai
13 M
standard
standard
63918
3042
Diterima
Diterima 0.4923659 0.14306004
14 N
Sesuai
substandard standard
63918
9519
Diterima
Diterima 0.4613175 0.35630060
15 O
Sesuai
substandard Substandard 82762
1141
1
A
Berdasarkan analisa kepentingan dari hasil
pengujian kasus I dan II, pembobotan financial dari
dua kasus tersebut sama-sama memiliki pembobotan
yang lebih tinggi namun pada kasus I ditemukan
kasus yang tidak sesuai sehingga penulis mencoba
untuk memberikan tingkat kepentingan yang lebih
tinggi pada kriteria financial sehingga menghasilkan
pembobotan yang lebih tinggi daripada kriteria
kesehatan. Dengan pembobotan kesehatan yang
lebih
tinggi(0.820546138212)
daripada
kesehatan(0.179453861788)
maka
terdapat
kesesuaian alternatif keputusan aplikasi dan
alternatif keputusan Bumiputera.
Dari hasil pengujian kasus I dan kasus II maka
dapat
disimpulkan
Pembobotan
Fuzzy-AHP
dipengaruhi oleh tingkat kepentingan sedangkan
pembobotan WPM dipengaruhi oleh pembobotan
secara lansung berdasarkan urutan tingkat
kepentingan. Sedangkan untuk Kesesuaian alternatif
maka perlu diadakan analisis yang lebih mendalam
dengan uji coba kasus untuk mendapatkan bobot
yang optimum. Dari hasil pengujian kasus II
didapatkan bobot yang optimum yaitu financial
0.820546138212, kesehatan dan ekonomis 0.
Page 36
Aplikasi Pendukung Underwriting Akseptasi Dan Penerbitan Polis
Pada AJB BUMIPUTERA 1912 Menggunakan Metode Fuzzy-AHP
Dan Weighted Product Model
5. KESIMPULAN
i.
Telah
dibangun
aplikasi
Pendukung
Underwriting Akseptasi dan Penerbitan Polis
dengan
mengimplementasikan
metode
pembobotan Fuzzy-AHP dan WPM untuk
menentukan kelayakan calon pemegang polis di
dalam dalam Seleksi Underwriting Akseptasi
dan penerbitan Polis berdasarkan kriteriakriteria yang ada.
ii. Dari hasil pengujian diperoleh hasil sebagai
berikut :
a. Pengujian Fungsionalitas
Aplikasi setelah melewati tahap pengujian
fungsionalitas adalah benar sesuai dengan
kebutuhan sistem.
b. Pengujian tingkat Kepuasan User
Berdasarkan perhitungan CSI (Customer
Satisfaction Index) yang disebarkan ke
lokasi st udi kasus penelitian dengan 30
responden diperoleh rata-rata indeks
kepuasan pengguna secara keseluruhan
sebesar 81.3%. Sedangkan untuk penilaian
berdasarkan tujuan penelitian didapatkan
hasil bahwa aplikasi telah dapat membantu
dalam
mengambil
keputusan
yang
bersangkutan memiliki indeks nilai sebesar
79 %. Dari indeks tersebut berarti pengguna
puas dengan sistem yang dibuat.
c. Pengujian metode
Dengan adanya hasil pengujian kasus I dan
II didapatkan kesimpulan bahwa hasil
alternatif keputusan final dipengaruhi oleh
pembobotan
fuzzy-AHP.
Dimana
pembobotan ini dipengaruhi oleh tingkat
kepentingan antar tiap kriteria yang
memiliki tingkat kepentingan paling tinggi.
Pembobotan WPM dipengaruhi oleh urutan
tingkat kepentingan berdasarkan masukan
bobot. Untuk mendapatkan bobot yang
optimum pada kasus underwriting calon
pemegang polis maka kriteria financial
memiliki bobot yang paling tinggi dengan
cara memaksimalkan masukan tingkat
kepentingan kriteria financial dibandingkan
kriteria yang lain.
TEKNOLOJIA Vol. 5
( Yulian Findawati,
Mahmud Imrona, Drs., MT,
Retno Novi Dayawati, S.si.,MT )
DAFTAR PUSTAKA
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
Suryadi, Kadarsah, Dr.,Ir dan Ramdhani, Ali,
Ir.,M.T. 2000,”Sistem Pendukung Keputusan”,
Bandung : PT Remaja Rosdakarya.
Triantaphyllou, Evangelos., 2002,”Multicriteria
Decision Making : Theory and Application”,
Baton Rouge, LA, USA.
Triantaphyllou, Evangelos. And Tun Lin, Chi,
2002,”Development and Evaluation of five
Fuzzy
Multiattribute
Decision
making
Methods”, Baton Rouge, LA, USA.
Triantaphyllou, Evangelos. And Tun Lin, Chi,
2002,”A Sensitivity Analysis
Approach for
some Deterministic Multi-criteria decision
making methods”, Baton Rouge, LA, USA.
Mikhailov, L and Tsvetinov, 2004,”Evaluation
Of Services Using A Fuzzy Analytic Hierarchy
Process”, Computation Department, University
of Manchester, Manchester.
AJB Bumiputera 1912, 2002,”Pengantar
Manajemen Underwriting Asuransi Jiwa”,
Departemen Pertanggungan, Asuransi Jiwa
1912, Jakarta.
Dermawan, Rizky, S.E.,M.M 2005,”Model
Kuantitatif Pengambilan Keputusan Dan
Perencanaan Strategis”, Bandung : Alfabeta
Ismail, Hossam, Dr. 22 Mei 2005,”Operations
Modelling and Simulation Presentation”.
Kusumadewi, Sri, 2003,”Artificial Intelligence
(Teknik dan Aplikasinya)”, Bandung ,Penerbit
Graha Ilmu
Saaty, Thomas
L., 1993,”Pengambilan
Keputusan Bagi Para Pemimpin : Proses
Hirarki
Analitik
Untuk
Pengambilan
Keputusan Dalam Situasi Yang Kompleks”,
Cetakan ke-2, Penerbit PT. Pustaka Binaman
Pressindo, Jakarta
Janko, Wolfgang, Prof., Dr dan Bernroider,
Edward, Dr., 2005,”Multi-Criteria Decision
Making An Application Studi of ELECTRE &
TOPSIS”,
http://www.ai.wuwien.ac.at/=bernroid/lehre/sem
inare/ws04/.
Hague, Paul, 1995,”Questionaire Design”,
Kogan Page Limited.
Turban, Efraim and Aronson, Jay E,
2001,”Decision
Support
Systems
and
Intelligent Systems”, Narasimha Bolloju :
Prentice Hall International
Page 37
Aplikasi Pendukung Underwriting Akseptasi Dan Penerbitan Polis
Pada AJB BUMIPUTERA 1912 Menggunakan Metode Fuzzy-AHP
Dan Weighted Product Model
TEKNOLOJIA Vol. 5
( Yulian Findawati,
Mahmud Imrona, Drs., MT,
Retno Novi Dayawati, S.si.,MT )
Page 38
Pada AJB BUMIPUTERA 1912 Menggunakan Metode Fuzzy-AHP
Dan Weighted Product Model
( Yulian Findawati,
Mahmud Imrona, Drs., MT,
Retno Novi Dayawati, S.si.,MT )
APLIKASI PENDUKUNG UNDERWRITING AKSEPTASI DAN PENERBITAN POLIS
PADA AJB BUMIPUTERA 1912 MENGGUNAKAN METODE FUZZY-AHP DAN
WEIGHTED PRODUCT MODEL
Yulian Findawati1, Mahmud Imrona, Drs., MT2, Retno Novi Dayawati, S.si.,MT3
1 Jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
2,3 Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Telkom, Bandung
Email : [email protected], [email protected], [email protected]
ABSTRAK
Underwriting yaitu aktivitas proses penerbitan polis dimulai dari sejak calon pemegang polis akan
menandatangani Surat Permintaan (SP) sampai penerbitan polis dan menyerahkan kepada pemegang polis.
Fungsi seleksi sangat dominan, artinya bahwa proses tersebut telah didominasi oleh seleksi lapangan yang
meliputi aspek non medis maupun aspek medis. Adapun sasaran underwriter dalam membuat akseptasi dan
penerbitan polis harus memenuhi 3 kepentingan yaitu adil bagi nasabah, dapat dijual dan menguntungkan untuk
perusahaan.
Sehubungan dengan hal di atas, maka dibuat Aplikasi pendukung keputusan untuk membantu AJB
Bumiputera 1912 dalam menentukan akseptasi dan penerbitan polis. Dengan adanya sistem diharapkan dapat
membantu AJB Bumiputera 1912 khususnya Departemen Pertanggungan untuk meningkatkan kualitas
keputusan yang dihasilkan dimana keputusan ini terdiri atas Asuransi diterima (diaksep) standard, Asuransi
diterima substandard, Asuransi ditolak (decline), asuransi ditunda (postpone), dan asuransi dipending
Metode yang digunakan untuk menentukan penerbitan polis yaitu Metode Fuzzy-AHP (Analytic
Hierarchical Process) dan Metode Weighted Product Model kemudian perangkat lunak ini menggunakan PHP
dan MySQL sebagai databasenya. Fuzzy-AHP (Analytic Hierarchical Process) digunakan untuk proses analisis
terhadap suatu masalah secara berjenjang dan terstruktur. Sedangkan untuk Weighted Process Model digunakan
pembobotan kriteria dan dapat digunakan pada keputusan single atau keputusan multidimensional. Kedua
metode digunakan secara serial dan paralel.Berdasarkan hasil pengujian tingkat kepuasan user yang disebarkan
ke lokasi studi kasus penelitian dengan 6 responden diperoleh rata-rata indeks kepuasan pengguna secara
keseluruhan sebesar 75.56%.
Kata kunci: Underwriting, Weighted Product Model, Fuzzy-AHP (Analytic Hierarchical Process)
ABSTRACT
Underwriting is process activity to publishing polis since Polis Holder candidate will signing Request Mail
until publishing polis and give it to polis holder. Selection function very dominant, that mean the process will be
dominated with selection, the selection is field selection that surrounding non medical aspect or medical aspect.
The aim to make acceptation and polis publishing must fill 3 importance, that are aquitable for customer, can be
sold, and favours for company
Therefore, so made decision determining application for helping AJB Bumiputera 1912 to determine
acceptation and polis publishing. System can help AJB Bumiputera 1912 especially assurance department to
increase decision quality that the decision include are insurance accepted standard, insurance accepted
substandard, insurance decline, insurance postpone, and insurance dipending.
Method that used is for determining polis publishing are Fuzzy AHP (Analytic Hierarchical Process)
Method and Weighted Product Model Method then the software using PHP and MySQL as a database. Fuzzy
AHP (Analytic Hierarchical Process) is used to analytic process for problem that gradually and structured.
Weighted Process Model is used to give weight and can be used for single or multidimensional decision. Both
used serial and paralel. Based on Customer satisfication Index spread on the location with 6 responden, the
average of Customer satisfication Index is 75.56%
Keywords: Underwriting, Weighted Product Model, Fuzzy AHP (Analytic Hierarchical Process)
TEKNOLOJIA Vol. 5
Page 31
Aplikasi Pendukung Underwriting Akseptasi Dan Penerbitan Polis
Pada AJB BUMIPUTERA 1912 Menggunakan Metode Fuzzy-AHP
Dan Weighted Product Model
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Underwriting merupakan seleksi dan penilaian
resiko calon pemegang polis dan calon tertanggung
untuk mendapatkan polis asuransi. Aktivitas
penerbitan polis dimulai dari sejak pemegang polis
menandatangani surat permintaan (SP) sampai
penerbitan polis dan menyerahkan kepada pemegang
polis. Seleksi dan penilaian resiko meliputi aspek
non medis maupun aspek medis. Selama ini
pengambilan keputusan dilakukan secara manual
oleh pihak Bumiputera dengan melihat data calon
pemegang polis sehingga memungkinkan terjadi
kesalahan dalam pengambilan keputusan yang
akibatnya akan merugikan perusahaan. Sedangkan
dalam pengambilan keputusan harus mampu
mencapai sasaran dan tujuan yaitu adil bagi nasabah,
dapat dijual agen dan menguntungkan bagi
perusahaan.
Selama ini banyak aplikasi Sistem Pangambilan
Keputusan menggunakan metode AHP namun
menurut beberapa penelitian, metode AHP memiliki
beberapa kekurangan yaitu menggunakan perkiraan
skala yang tidak seimbang pada perbandingan
berpasangan [Chan, 2003]. Oleh karena itu,
beberapa akademik mencoba mengaplikasikan
prinsip logika fuzzy dengan perluasan AHP yang
disebut dengan metode Fuzzy-Analytic Hierarchy
Process untuk memperbaiki kekurangan dari AHP .
Dengan referensi tersebut penulis mencoba
menggunakan metode Fuzzy-AHP pada penerapan
aplikasi pendukung underwriting dan penerbitan
polis untuk menghasilkan alternatif keputusan .
Dimana Fuzzy-AHP sangat berguna dalam masalahmasalah kompleks yang tidak terstruktur seperti
pada seleksi dan penilaian resiko calon pemegang
polis. Dengan Fuzzy-AHP, kriteria tersebut
didefinisikan dalam struktur hirarki sehingga
menjadi lebih sederhana dan dipahami. Metode
Fuzzy-AHP digunakan pada penentuan goal
keputusan dan pembobotan kriteria pada level induk
pada aplikasi yang akan penulis buat. Selain
menggunakan
Fuzzy-AHP,
penulis
juga
menggunakan metode Weighted Product Model
yang digunakan untuk menentukan pembobotan
kriteria pada level anak kesehatan serta
mempercepat proses perhitungan pada level
subkriteria.WPM digunakan untuk mempermudah
user untuk memberikan pembobotan terhadap
kriteria yang memiliki nilai yang hampir sama dan
pada aplikasi pendukung ini WPM akan membantu
pada kasus yang hanya memiliki 1 kriteria seperti
pada seleksi dan resiko calon pemegang polis, selain
itu WPM dapat digunakan untuk pengambilan
keputusan single maupun multidimensional. Kedua
metode digunakan secara serial dan paralel
Sehubungan dengan hal di atas, maka penulis
berupaya untuk membuat aplikasi pendukung
TEKNOLOJIA Vol. 5
( Yulian Findawati,
Mahmud Imrona, Drs., MT,
Retno Novi Dayawati, S.si.,MT )
keputusan untuk membantu AJB Bumiputera 1912
dalam menentukan underwriting akseptasi dan
penerbitan polis. Dengan adanya aplikasi pendukung
keputusan
diharapkan
dapat membantu AJB
Bumiputera
1912
khususnya
Departemen
Pertanggungan untuk meningkatkan kualitas
keputusan serta menghasilkan alternatif keputusan
dimana keputusan ini terdiri atas Asuransi diterima
(diaksep) standard, Asuransi diterima substandard,
Asuransi ditolak (decline), asuransi ditunda
(postpone), dan asuransi dipending. Alternatif
keputusan
yang
dihasilkan
akan
menjadi
rekomendasi bagi pihak AJB Bumiputera 1912.
1.2. Tujuan
Tujuan dalam Penelitian ini adalah :
i. Membangun aplikasi pendukung yang mampu
memberi pertimbangan keputusan underwriting
akseptasi dan penerbitan polis berdasarkan
persyaratan yang ada.
ii. Menerapkan metode pembobotan Fuzzy-AHP
dan Weighted
Product Model dalam
membangun aplikasi pendukung underwriting
akseptasi dan penerbitan polis pada AJB
Bumiputera 1912
iii. Mengevaluasi alternatif keputusan yang
dihasilkan
oleh
aplikasi
pendukung
underwriting akseptasi dan penerbitan polis
pada AJB Bumiputera 1912.
1.3. Batasan
Untuk mendukung kegiatan penelitian, sistem
yang akan dibuat memiliki batasan-batasan sebagai
berikut:
i. Metode pengambilan keputusan yang digunakan
adalah Fuzzy-AHP dan Weighted Product
Model yang digunakan secara
serial dan
paralel.
ii. Data yang digunakan sebagai studi kasus adalah
data dari AJB Bumiputera 1912 Surabaya
iii. Hanya menangani asuransi jiwa perorangan.
iv. Proses underwriting akseptasi dan penerbitan
polis hanya sampai pada tahap seleksi resiko.
v. Persyaratan
yang
digunakan
sebagai
pertimbangan dalam mendukung pengambilan
keputusan
underwriting
akseptasi
dan
penerbitan polis dikelompokkan menjadi 3
kriteria yaitu:
a. Seleksi fisik kesehatan
b. Seleksi financial
c. Pengamatan nilai ekonomis
Page 32
Aplikasi Pendukung Underwriting Akseptasi Dan Penerbitan Polis
Pada AJB BUMIPUTERA 1912 Menggunakan Metode Fuzzy-AHP
Dan Weighted Product Model
2. LANDASAN TEORI
2.1. Metode Fuzzy-AHP (FAHP)
2.1.1. Definisi
Analytic Hierarchy Process (AHP) telah
digunakan secara luas untuk menyelesaikan masalah
multicriteria decision-making . Bagaimanapun,
seharusnya untuk kesamaran dan ketidakpastian
pada pertimbangan pengambilan keputusan, crisp,
perbandingan pasangan dengan AHP konvensional
tidak dapat mengambil secara akurat pertimbangan
pengambilan keputusan (Ayað, 2005) Pada AHP
konvensional, perbandingan pasangan menentukan
skala 9 poin dimana mengubah preferensi manusia
antara alternatif yang tersedia secara seimbang,
moderat, kuat dan lebih disukai.Walaupun skala dari
AHP memiliki keuntungan dari kesederhanaan dan
penggunaan yang lebih mudah, namun tidak cukup
untuk mengambil laporan ketidakpastian yang
diasosiasikan dengan pemetaan pada bilangan. Oleh
karena itu, logika fuzzy diperkenalkan dengan
perbandingan berpasangan sehingga cocok untuk
menutupi kekurangan pada AHP traditional. Yang
kemudian mengarah pada fuzzy-AHP.
Bahasa penaksiran dari perasaan dan
pertimbangan manusia adalah tidak jelas dan tidak
beralasan untuk merepresentasikannya pada
bilangan yang tepat. Untuk memberikan interval
keputusan dengan nilai yang tepat pada keputusan
lebih dipercaya oleh pembuat keputusan. Triangular
fuzzy numbers digunakan untuk memutuskan
prioritas dari variabel satu keputusan pada fuzzyAHP. (Chan and Kumar, 2005) Fuzzy-AHP adalah
alat yang efisien untuk menangani ketidakjelasan
data di dalam memutuskan pilihan dari variabel
keputusan
yang
berbeda.
Perbandingan
direpresentasikan dalam bentuk triangular fuzzy
numbers untuk membangun matrix perbandingan
berpasangan fuzzy (Ghodsypour and O’Brien, 1998).
Pada pendekatan triangular fuzzy numbers
digunakan untuk memilih pilihan dari satu kriteria
dari yang lain dan kemudian menggunakan metode
analisis yang lebih luas, menghitung nilai sintetik
luas dari perbandingan berpasangan, Berdasarkan
pendekatan ini, bobot vektor dapat diputuskan dan
dinormalisasi, kemudian bobot vektor yang telah
dinormalisasi akan diputuskan. Prioritas terbesar
dapat diberikan pada bobot dengan nilai terbesar.
(Chan and Kumar, 2005). Untuk skala perbandingan
berpasangan pada fuzzy-AHP sama dengan skala
perbadingan berpasangan pada AHP.
2.1.2. Algoritma Fuzzy-AHP
Penggunaan
FAHP
,
secara
orisinil
diperkenalkan
oleh
Chang
(1996).
X x1, x 2 , x 3 ,......., x n sebagai himpunan
objek, dan G g1, g 2 , g 3 ,......., g n sebagai goal
himpunan. Berdasarkan metode analisa perluasan
TEKNOLOJIA Vol. 5
( Yulian Findawati,
Mahmud Imrona, Drs., MT,
Retno Novi Dayawati, S.si.,MT )
Chang, tiap objek diambil dan perluasan analisa
untuk tiap goal ditampilkan secara berurutan. Oleh
karena itu, m nilai perluasan analisa untuk tiap objek
dapat didapatkan, dengan tanda sebagai berikut:
i 1,2,...., n ,
M 1gi , M 2 gi ,........M m gi ,
dimana M jgi (j = 1, 2, ...,m) adalah TFN. Langkah
dari perluasan analisa Chang dapat diberikan
sebagai:
Langkah 1: Nilai dari perluasan fuzzy sintetik
dengan respek pada objek pertama
yang didefinisikan:
n
i 1
m
Si
m
M gij
j 1
M gij
j 1
1
(1)
m
Untuk mendapatkan
M
j
gi
, menampilkan pen-
j 1
jumlahan operasi fuzzy dari nilai perluasan analisa
m untuk matrix particular :
m
m
m
M gij l j , m j , u j
j 1
j 1
j 1 j 1
m
n
Dan untuk mendapatkan
j 1
1
m
(2)
M gij
j 1
, menam
pilkan operasi penambahan fuzzy dari M
2,...,m) nilai
n
m
M
i 1 j 1
j
gi
j
gi
(j = 1,
n
n
n
l i , mi , u i
i 1
i 1 i 1
(3)
Dan kemudian menghitung vektor diatas, seperti:
n
i 1
M gij
j 1
m
Langkah 2
1
Sebagai
1
1
1
, n
, n (4)
n
ui
mi
l i
i 1
i 1
i 1
~
M1 (l1, m1, u1 )
dan
~
M 2 ( l 2 , m2 , u 2 )
adalah dua
triangular fuzzy numbers, derajat
yang
memungkinkan
dari
M2 (l 2, m2,u2 ) M1 (l1, m1,u1)
didefinisikan sebagai :
~
~
V M 2 M 1 sup min M~ ( x ), M~ ( y ) (5)
y x
1
2
Page 33
Aplikasi Pendukung Underwriting Akseptasi Dan Penerbitan Polis
Pada AJB BUMIPUTERA 1912 Menggunakan Metode Fuzzy-AHP
Dan Weighted Product Model
Dan secara ekuivalen dapat diekspresikan sebagai
berikut:
~
~
~
~
V M 2 M1 hgt (M1 M 2 ) M2 (d )
(6)
1, if m m
2
1
0 , if l1 u 2
l1 u 2
, otherwise
( m2 u 2 ) ( m1 l1 )
(7)
Langkah 3 :
Derajat kemungkinan untuk bilangan
fuzzy cembung lebih besar dari k
cembung fuzzy Mi (i=1, 2, k)
bilangan didefinisikan sebagai
V(M M1 ,M2 ,.....Mk ) VM M1 and ( M M2 ) and....and ( M Mk )
min V (M M i ), i 1,2,3,...., k
(8)
d Ai minV (Si Sk )
untuk k 1,2,...., n; k i . Kemudian vektor
Asumsi adalah
berat didefinisikan sebagai
W (d ( A1 ), d ( A2 ),......, d ( An ))T
9)
Ai (i 1,2,...n ) adalah n element.
Kita butuh kedua nilai dari VM1 M2 dan
V M2 M1
dimana
Langkah 4 :
Via normalisasi, normalisasikan
bobot vektor adalah:
W ( d ( A1 ), d ( A2 ),......, d ( An )) T
(10)
Dimana W adalah bilangan non-fuzzy
2.1.3. Weighted Product Model(WPM)
WPM menggunakan perkalian untuk meranking
alternatif. Tiap alternatif dibandingkan dengan yang
lainnya dengan mengkalikan bilangan ratio, satu
untuk tiap kriteria. Tiap rasio dinaikkan untuk
kekuatan dari bobot relative dari kriteria yang cocok.
Umumnya, di dalam membandingkan 2 alternatif Ak
dan Al, rumus yang digunakan adalah sebagai
berikut:
TEKNOLOJIA Vol. 5
( Yulian Findawati,
Mahmud Imrona, Drs., MT,
Retno Novi Dayawati, S.si.,MT )
Pada rasio di atas adalah lebih besar dari atau
sama dengan satu(pada kasus maximization)
kesimpulannya adalah alternatif Ak lebih baik
daripada alternatif Al. Dengan jelas, alternatif
terbaik A* adalah satu yang lebih baik dari atau
paling kurang sama bagusnya dengan alternatif lain.
WPM sama halnya dengan WSM. Nilai relatif
pada ukuran alternatif pertama pada term dari
kriteria j dapat digantikan dengan nilai aktual pada
metode ini.
2.2. Penggabungan Metode Fuzzy-AHP dan WPM
pada Aplikasi Pendukung Underwriting dan
Akseptasi Calon Pemegang Polis
2.2.1. Alasan penggabungan metode Fuzzy-AHP
dan WPM
Penggabungan metode Fuzzy-AHP dan WPM
memiliki alasan sebagai berikut:
i. Pada kasus Underwriting dan Akseptasi Calon
Pemegang polis memiliki kriteria yang
kompleks dan tidak terstruktur sehingga
dibutuhkan metode Fuzzy-AHP dan WPM
merupakan metode decision analytic yang dapat
menangani masalah yang tidak terstruktur
maupun semi terstruktur.
ii. Menggabungkan kelebihan dan mengurangi
kekurangan yang dimiliki oleh masing-masing
metode.
a. Fuzzy-AHP
Kelebihan metode Fuzzy-AHP adalah:
Memperbaiki metode AHP sehingga
metode Fuzzy-AHP mampu mengatasi nilai
antara
pada
perbandingan
nilai
berpasangan(2, 4, 6, 8). Selain itu
memberikan kemudahan bagi user di dalam
menentukan pembobotan karena user hanya
memasukkan
tingkat
kepentingan
berdasarkan perbandingan berpasangan.
Kelemahan metode Fuzzy-AHP adalah:
Penggunaan
metode
Fuzzy-AHP
membutuhkan waktu yang lama karena
banyak membutuhkan interaksi user untuk
menginputkan untuk menginputkan nilai
perbandingan barpasangan. Selain itu
apabila ada 2 kriteria yang memiliki nilai
hampir sama jika menggunakan FuzzyAHP akan menghasilkan nilai 0 dan 1.
b. WPM
Kelebihan metode WPM adalah:
Untuk
memberikan
kemudahan
pembobotan terhadap kriteria yang
memiliki nilai yang hampir sama serta
dapat digunakan untuk keputusan single
atau keputusan multidimensional
Kelemahan metode WPM adalah:
Apabila user menginputkan bobot lansung
dengan nilai 0 maka otomatis hasil goal
dari keputusan akan bernilai 0 sehingga
Page 34
Aplikasi Pendukung Underwriting Aksep
septasi Dan Penerbitan Polis
Pada AJB BUMIPUTERA 1912 Menggu
gunakan Metode Fuzzy-AHP
Dan Weighted Product Model
nilai-nilai kriteria
berpengaruh.
yang
ang
lain
tidak
( Yulian Findawati,
Mahmud Imrona, Drs., MT,
Ma
Retno
oN
Novi Dayawati, S.si.,MT )
3.3. Diagram Konteks
de
2.3. Teknik penggabungan metode
Fuzzy-AHP dan WPM
Sistem ini terdiri dari pembob
obotan
global dan pembobotan lokal. Ta
Tahap
pembobotan pada kriteria in
induk
menggunakan pembobotan fuzzy-A
-AHP
sedangkan Tahap pembobotan p
pada
subkriteria dari financial dan ekono
onomis
diproses dengan pembobotan FuzzyFu
AHP sedangkan untuk subkriteria
ria dari kesehatan
pembobotan globalnya menggunaka
kan metode WPM,
sementara tahap pembobotan loka
okal untuk setiap
kriteria menggunakan juga metode
de WPM. Setelah
didapatkan bobot masing-masing da
dari kriteria level
atas maupun kriteria level di bawahnya
b
maka
dilakukan perhitungan hasil pemb
mbobotan dengan
menggunakan metode fuzzy-AHP pada
p
kriteria non
medis sedangkan pada kriteria med
edis menggunakan
metode WPM. Pembobotan untuk
tuk setiap
kriteria dan subkriteria non medis
is beserta
indikatornya ditentukan oleh tim pe
pengambil
keputusan sedangkan untuk krite
iteria dan
subkriteria medis beserta indik
dikatornya
ditentukan oleh tim kesehatan yang
yan telah
ditunjuk oleh pihak AJB Bumiputer
tera 1912.
Teknik penggabungan metode tersebut
digunakan secara serial dan paralel.
Gambar 1.
Diagram Kontekiss aplikasi pendukung
keputusan underwr
rwriting akseptasi dan
penerbitan polis pa
pada AJB Bumiputera
1912 menggunakan
kan metode fuzzy-AHP dan
Weighted Product
ct M
Model
3.4. Diagram ER
3. ANALISIS DAN
PERANCANGAN
3.1. Deskripsi sistem baru
Pe
Aplikasi yang dibangun pada Penelitian
ini adalah aplikasi pendukung
ng untuk
membantu departemen pertanggun
ungan di
dalam memberikan alternatif ke
keputusan
underwriting akseptasi dan penerbit
bitan polis
pada AJB Bumiputera 1912.. Dimana
alternatif keputusan tersebut dapatt d
dijadikan
bahan pertimbangan bagi dep
epartemen
Pertanggungan dalam mengambil ke
keputusan
underwriting akseptasi dan penerbita
itan polis.
Aplikasi ini juga menyed
ediakan fasilitas
pengubahan status calon pemega
gang polis yang
ditangani, pembobotan nilai kriteri
teria, pengambilan
keputusan dan memberikan nilai
nila pada calon
pemegang
polis
terse
rsebut
serta
mengklasifikasikannya.
Gambar 2.
Diagram Entitass Re
Relasional aplikasi
pendukung keputus
tusan underwriting
akseptasi dan pener
nerbitan polis pada AJB
Bumiputera 1912
2m
menggunakan metode
fuzzy-AHP dan We
Weighted Product Model
4. IMPLEMENTASI DAN
AN PENGUJIAN
3.2. Analisis Pengguna
rdapat tiga jenis
Dalam SPPK PDB ini terd
pengguna, yaitu :
i. Admin Keputusan.
ii. Admin Medis
TEKNOLOJIA Vol. 5
4.1. Implementasi
Implementasi basis mod
odel dilakukan dengan
menggunakan masukan –masukan
–
dari user,
kemudian dimodelkan denga
gan metode Fuzzy-AHP
dan WPM yang melibatkan m
modul – modul dengan
file menggunakan script PHP.
P.
Page 35
Aplikasi Pendukung Underwriting Akseptasi Dan Penerbitan Polis
Pada AJB BUMIPUTERA 1912 Menggunakan Metode Fuzzy-AHP
Dan Weighted Product Model
B
3
C
4
D
Ditolak
5
E
Ditolak
6
F
Ditolak*
7
G
Ditolak*
8
H
9
I
10
J
11
K
12
L
13
M
14
N
15
O
Diterima
Standard
Diterima
Substandard
Diterima
standard
Diterima
Substandard
Diterima
standard
Diterima
standard
Diterima
substandard
Diterima
substandard
TEKNOLOJIA Vol. 5
Diterima 0.4264014 0.281272
standard
32711
309178
Diterima 0.4923659 0.390421
standard
63918
969953
Diterima 0.2413693 0.324007
standard
47632
351914
Diterima 0.2413693 0.132837
substandard 47632
392983
Diterima 0.2509994 0.129380
Substandard 04262
449577
0.2263159
Ditolak*
94073
0.1998249
Ditolak*
79589
Diterima 0.4264014 0.366742
Standard
32711
394648
Diterima 0.2527068 0.176185
substandard 27809
356991
Diterima 0.4264014 0.324007
standard
32711
351914
Diterima 0.2696857 0.182280
substandard 67311
360915
Diterima 0.4923659 0.390421
standard
63918
969953
Diterima 0.4923659 0.347686
standard
63918
927219
Diterima 0.4923659 0.262216
standard
63918
841748
Diterima 0.4613175 0.336541
Substandard 82762
354496
Kesesuaian
2
Diterima
standard
Diterima
standard
Diterima
Standard
Bobot Final
A
Bobot Kesehatan
1
Alternatif
Keputusan
Aplikasi
No
Nama
Keputusan AJB
Bumiputera 1912
Tabel 1. Tabel pengujian kasus 1
Sesuai
Sesuai
Sesuai
Tidak
Sesuai
Tidak
Sesuai
Sesuai
Sesuai
Sesuai
Sesuai
Sesuai
Sesuai
Sesuai
Sesuai
Tidak
Sesuai
Sesuai
Kesesua
ian
Diterima
standard
Diterima
standard
Diterima
standard
Diterima
substandard
Diterima
Substandard
Bobot Final
Diterima
standard
Diterima
standard
Diterima
Standard
Bobot
Kesehatan
No
Alternatif
Keputusan
Aplikasi
Tabel 2. Tabel pengujian kasus 2
Keputusan
AJB
Bumiputera
1912
4.2. Pengujian
Pengujian SPPK dilakukan dengan target
pengujian yaitu menghasilkan SPPK yang sesuai
dengan tujuan Penelitian ini, yaitu membantu tim
Departemen
Pertanggungan
untuk
seleksi
underwriting terhadap calon pemegang polis.
Metode yang dilakukan dalam pengujian meliputi
empat hal, yaitu pengujian fungsionalitas, pengujian
hasil perhitungan manual dengan perhitungan SPPK
, pengujian hasil perhitungan sistem terhadap sistem
lama, pengujian oleh pengguna ahli.
Pengujian metode pada kasus I menghasilkan
hasil sebagai berikut:
Pengujian metode pada kasus II menghasilkan
hasil sebagai berikut:
Nama
Implementasi basis dialog menggunakan
struktur menu, fill-in form dan direct manipulation ,
tujuannya adalah untuk memudahkan pengguna
dalam menggunakan sistem ini. Struktur menu untuk
memudahkan pengguna dalam memilih salah satu
task yang diinginkan. Sedangakan struktur fill-in
form digunakan untuk memudahkan user dalam
proses menginput data. adalah rincian untuk
submenu yang digunakan.
Implementasi basis data adalah implementasi
tabel dari diagram ER.
( Yulian Findawati,
Mahmud Imrona, Drs., MT,
Retno Novi Dayawati, S.si.,MT )
0.4264014 0.29533168
Sesuai
32711
7295
0.4923659 0.30716927
2 B
Sesuai
63918
7162
0.2413693 0.29533168
3 C
Sesuai
47632
7295
0.2413693 0.09974588
Sesuai
4 D
Ditolak
47632
82821
0.2509994 0.09801773
5 E
Ditolak
04262
74307 Sesuai
0.2263159
6 F
Ditolak*
Ditolak*
Sesuai
94073
0.1998249
7 G Ditolak*
Ditolak*
Sesuai
79589
Diterima
Diterima 0.4264014 0.29533168
8 H
Sesuai
Standard
Standard
32711
7295
Diterima
Diterima 0.2527068 0.15475536
9 I
Sesuai
Substandard substandard 27809
7912
Diterima
Diterima 0.4264014 0.29533168
10 J
Sesuai
standard
standard
32711
7295
Diterima
Diterima 0.2696857 0.32191153
11 K
Sesuai
Substandard substandard 67311
1817
Diterima
Diterima 0.4923659 0.30716927
12 L
Sesuai
standard
standard
63918
7162
Diterima
Diterima 0.4923659 0.36187235
Sesuai
13 M
standard
standard
63918
3042
Diterima
Diterima 0.4923659 0.14306004
14 N
Sesuai
substandard standard
63918
9519
Diterima
Diterima 0.4613175 0.35630060
15 O
Sesuai
substandard Substandard 82762
1141
1
A
Berdasarkan analisa kepentingan dari hasil
pengujian kasus I dan II, pembobotan financial dari
dua kasus tersebut sama-sama memiliki pembobotan
yang lebih tinggi namun pada kasus I ditemukan
kasus yang tidak sesuai sehingga penulis mencoba
untuk memberikan tingkat kepentingan yang lebih
tinggi pada kriteria financial sehingga menghasilkan
pembobotan yang lebih tinggi daripada kriteria
kesehatan. Dengan pembobotan kesehatan yang
lebih
tinggi(0.820546138212)
daripada
kesehatan(0.179453861788)
maka
terdapat
kesesuaian alternatif keputusan aplikasi dan
alternatif keputusan Bumiputera.
Dari hasil pengujian kasus I dan kasus II maka
dapat
disimpulkan
Pembobotan
Fuzzy-AHP
dipengaruhi oleh tingkat kepentingan sedangkan
pembobotan WPM dipengaruhi oleh pembobotan
secara lansung berdasarkan urutan tingkat
kepentingan. Sedangkan untuk Kesesuaian alternatif
maka perlu diadakan analisis yang lebih mendalam
dengan uji coba kasus untuk mendapatkan bobot
yang optimum. Dari hasil pengujian kasus II
didapatkan bobot yang optimum yaitu financial
0.820546138212, kesehatan dan ekonomis 0.
Page 36
Aplikasi Pendukung Underwriting Akseptasi Dan Penerbitan Polis
Pada AJB BUMIPUTERA 1912 Menggunakan Metode Fuzzy-AHP
Dan Weighted Product Model
5. KESIMPULAN
i.
Telah
dibangun
aplikasi
Pendukung
Underwriting Akseptasi dan Penerbitan Polis
dengan
mengimplementasikan
metode
pembobotan Fuzzy-AHP dan WPM untuk
menentukan kelayakan calon pemegang polis di
dalam dalam Seleksi Underwriting Akseptasi
dan penerbitan Polis berdasarkan kriteriakriteria yang ada.
ii. Dari hasil pengujian diperoleh hasil sebagai
berikut :
a. Pengujian Fungsionalitas
Aplikasi setelah melewati tahap pengujian
fungsionalitas adalah benar sesuai dengan
kebutuhan sistem.
b. Pengujian tingkat Kepuasan User
Berdasarkan perhitungan CSI (Customer
Satisfaction Index) yang disebarkan ke
lokasi st udi kasus penelitian dengan 30
responden diperoleh rata-rata indeks
kepuasan pengguna secara keseluruhan
sebesar 81.3%. Sedangkan untuk penilaian
berdasarkan tujuan penelitian didapatkan
hasil bahwa aplikasi telah dapat membantu
dalam
mengambil
keputusan
yang
bersangkutan memiliki indeks nilai sebesar
79 %. Dari indeks tersebut berarti pengguna
puas dengan sistem yang dibuat.
c. Pengujian metode
Dengan adanya hasil pengujian kasus I dan
II didapatkan kesimpulan bahwa hasil
alternatif keputusan final dipengaruhi oleh
pembobotan
fuzzy-AHP.
Dimana
pembobotan ini dipengaruhi oleh tingkat
kepentingan antar tiap kriteria yang
memiliki tingkat kepentingan paling tinggi.
Pembobotan WPM dipengaruhi oleh urutan
tingkat kepentingan berdasarkan masukan
bobot. Untuk mendapatkan bobot yang
optimum pada kasus underwriting calon
pemegang polis maka kriteria financial
memiliki bobot yang paling tinggi dengan
cara memaksimalkan masukan tingkat
kepentingan kriteria financial dibandingkan
kriteria yang lain.
TEKNOLOJIA Vol. 5
( Yulian Findawati,
Mahmud Imrona, Drs., MT,
Retno Novi Dayawati, S.si.,MT )
DAFTAR PUSTAKA
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
Suryadi, Kadarsah, Dr.,Ir dan Ramdhani, Ali,
Ir.,M.T. 2000,”Sistem Pendukung Keputusan”,
Bandung : PT Remaja Rosdakarya.
Triantaphyllou, Evangelos., 2002,”Multicriteria
Decision Making : Theory and Application”,
Baton Rouge, LA, USA.
Triantaphyllou, Evangelos. And Tun Lin, Chi,
2002,”Development and Evaluation of five
Fuzzy
Multiattribute
Decision
making
Methods”, Baton Rouge, LA, USA.
Triantaphyllou, Evangelos. And Tun Lin, Chi,
2002,”A Sensitivity Analysis
Approach for
some Deterministic Multi-criteria decision
making methods”, Baton Rouge, LA, USA.
Mikhailov, L and Tsvetinov, 2004,”Evaluation
Of Services Using A Fuzzy Analytic Hierarchy
Process”, Computation Department, University
of Manchester, Manchester.
AJB Bumiputera 1912, 2002,”Pengantar
Manajemen Underwriting Asuransi Jiwa”,
Departemen Pertanggungan, Asuransi Jiwa
1912, Jakarta.
Dermawan, Rizky, S.E.,M.M 2005,”Model
Kuantitatif Pengambilan Keputusan Dan
Perencanaan Strategis”, Bandung : Alfabeta
Ismail, Hossam, Dr. 22 Mei 2005,”Operations
Modelling and Simulation Presentation”.
Kusumadewi, Sri, 2003,”Artificial Intelligence
(Teknik dan Aplikasinya)”, Bandung ,Penerbit
Graha Ilmu
Saaty, Thomas
L., 1993,”Pengambilan
Keputusan Bagi Para Pemimpin : Proses
Hirarki
Analitik
Untuk
Pengambilan
Keputusan Dalam Situasi Yang Kompleks”,
Cetakan ke-2, Penerbit PT. Pustaka Binaman
Pressindo, Jakarta
Janko, Wolfgang, Prof., Dr dan Bernroider,
Edward, Dr., 2005,”Multi-Criteria Decision
Making An Application Studi of ELECTRE &
TOPSIS”,
http://www.ai.wuwien.ac.at/=bernroid/lehre/sem
inare/ws04/.
Hague, Paul, 1995,”Questionaire Design”,
Kogan Page Limited.
Turban, Efraim and Aronson, Jay E,
2001,”Decision
Support
Systems
and
Intelligent Systems”, Narasimha Bolloju :
Prentice Hall International
Page 37
Aplikasi Pendukung Underwriting Akseptasi Dan Penerbitan Polis
Pada AJB BUMIPUTERA 1912 Menggunakan Metode Fuzzy-AHP
Dan Weighted Product Model
TEKNOLOJIA Vol. 5
( Yulian Findawati,
Mahmud Imrona, Drs., MT,
Retno Novi Dayawati, S.si.,MT )
Page 38