smarter oreste

1. 1
SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN
DAERAH TARGET PEMASARAN
DENGAN METODE SMARTER DAN ORESTE
Siwi Anggoro1, Drs Mahmud Imrona, MT.2, Angelina Prima Kurniati, ST.3
1,2,3Departemen Teknik Informatika Institut Teknologi Telkom, Bandung
1paloepy@yahoo.co.uk, 2mhd@stttelkom.ac.id, 3apk@stttelkom.ac.id
Abstrak
Salah satu strategi pemasaran perusahaan yang diterapkan untuk mendapatkan keuntungan
semaksimal mungkin adalah targeting area. Targeting area dikatakan berhasil apabila dari daerah yang menjadi
target perusahaan mendapatkan keuntungan maksimal. Targeting area PT. AGRI meliputi target jangka pendek
(lokal dan luar kota), jangka panjang (regional dan internasional).
Tingkat penjualan, pemesanan, permintaan dan faktor pemasaran lain berbeda-beda untuk setiap
daerahuntuk setiap periode. Untuk itu perlu diberikan prioritas pada setiap daerah pada proses targeting area.
Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan (SPPK) Daerah Target Pemasaran ini menggunakan
metode SMARTER dan ORESTE. Metode SMARTER digunakan untuk melakukan pembobotan terhadap
kriteria dan sub kriteria untuk setiap alternatif, dan metode ORESTE digunakan untuk melakukan proses
perankingan untuk mendapatkan alternatif terbaik.
SPPK Daerah target pemasaran ini dapat memberikan prioritas daerah lebih baik berdasarkan pengujian terhadap
data pembanding dan berdasarkan hasil kuisioner tingkat kepuasan pengguna SPPK dan pihak PT. AGRI dalam
membantu memberikan prioritas daerah adalah 87.5%.
Kata kunci: SPPK, targeting area, SMARTER, ORESTE.
Abstract
One of the company’s marketing strategies that is used to get the maximum benefit is targeting area.
Targeting area will be successfull if the area that has been choosen as the target of the company gives the
maximum benefit. Targeting area PT. AGRI has divided into two part, short time targeting (local and out of
town) and long time targeting (regional and international).
The level of selling, ordering, demanding and other marketing factor is different for each area and
period. Therefore, it is important to give the priority for each area onthe process of targeting area.
This Decision Support System (DSS) for targeting market area is using the SMARTER method for
weighting process of each criteria and sub criteria of each alternative, and the ORESTE method for the ranking
process to get the best alternative.
This DSS for targeting market area can give a better area priority based on comparison data. According to
satisfaction level from the users of this DSS and PT. AGRI, the result of the quisioners reach 87.5% .
Keywords: Decision Support System (DSS), targeting area, SMARTER, ORESTE.
1. Pendahuluan
Salah satu elemen penting yang
menentukan susksenya suatu perusahaan adalah
pemasaran. Untuk itu diperlukan strategi pemasaran,
salah satunya yaitu targeting area. Studi kasus yang
diambil adalah targeting area lokal dan luar kota PT.
Agra Guratama Raya Indonesia (PT. AGRI).
Karena targeting area PT. AGRI yang dilakukan saat
ini masih manual, maka sangat mungkin terjadi
kesalahan (human error) dan juga membutuhkan
waktu yang relatif lama.
Dalam tugas akhir ini akan dibangun system yang
akan digunakan untuk membantu dalam
pengambilan keputusan daerah target pemasaran.
Dalam system ini akan digunakan dua metode yaitu
SMARTER dan ORESTE. Dimana metode
SMARTER akan digunakan untuk memberikan
bobot untuk masing-masing kriteria dan sub kriteria,
sedangkan metode ORESTE akan digunakan untuk
meranking alternatif sehingga menghasilkan urutan
prioritas daerah target pemasaran.
Rumusan masalah dan batasan masalah dalam
pengembangan tugas akhir ini adalah :
1. Bagaimana sistem pendukung pengambilan
keputusan daerah target pemasaran ini bekerja.
2. Bagaimana menerapkan metode SMARTER dan
ORESTE ke dalam sistem ini.
3. Inputan yang digunakan adalah data hasil survey
untuk masing-masing dareah target pemasaran
baik lokal maupun luar kota, data dari agen
perusahaan.
4. Output yang dihasilkan adalah urutan prioritas
alternatif daerah target pemasaran baik lokal
maupun luar kota.

2. 2
Tujuan dari tugas akhir ini adalah membangun
software dari sistem pendukung pengambilan
keputusan daerah target pemasaran tersebut.
Kemudian menganalisa kinerja sistem tersebut.
2. Ringkasan Teori
2.1 SPPK
SPPK (Sistem Pendukung Pengambilan
Keputusan) adalah alat bantu yang menggunakan
aplikasi sistem informasi berbasis komputer yang
digunakan manajer untuk memecahkan masalah
semi struktur dan tidak terstruktur [9].
2.2 Targeting Area
Targeting area merupakan suatu proses
untuk menentukan target area atau daerah sasaran
pemasaran suatu perusahaan berdasarkan kriteria-kriteria
tertentu, dimana proses tersebut akan
berguna untuk menentukan proses bisnis lainnya
dalam perusahaan. Targeting area dari PT. AGRI
meliputi :
1. Targeting area jangka pendek
Merupakan targeting area yang dilakukan secara
periodik dalam kurun waktu yang cukup singkat
(bulanan), dimana targeting jangka pendek
meliputi :
• Targeting lokal
• Targeting luar kota
2. Targeting area jangka panjang
Merupakan targeting area yang dilakukan secara
periodik dalam kurun waktu yang cukup lama
(trimester), dimana targeting jangka pendek
meliputi :
• Targeting regional
• Targeting internasional
2.3 SMARTER
Metode SMARTER (Simple Multi-Attribute
Rating Technique Exploiting Ranks) merupakan
modifikasi dari metode SMART (Simple Multi-
Attribute Rating Technique) yang diusulkan oleh
Edwards dan Baron (1994), dimana kedua metode
ini digunakan untuk menentukan bobot dari setiap
kriteria dalam suatu pengambilan keputusan. Bobot
setiap kriteria menentukan tingkat kepentingan dari
kriteria tersebut.
Rumus metode SMARTER secara umum :
= ∀ Σ=
WU to n
k
j
j ij, i 1
1
Dimana nilai utility didapat dari :
U V
= k
Σ=
j
ij
ij
ij
V
1
Bobot W didapat dari :
K
k i Σ=
Wk =
(¹/K) (¹/i)
2.4 ORESTE
Oreste menurut Pastijn dan Leysen [3]
merupakan metode yang dibangun sesuai untuk
kondisi dimana sekumpulan alternatif akan
diurutkan berdasarkan kriteria sesuai dengan tingkat
kepentingannya.
Salah satu proses dalam metode Oreste adalah
Besson-rank, adapun Besson-rank tersebut adalah
proses pemberian ranking untuk sejumlah kriteria
atau alternatif berdasarkan tingkat kepentingannya.
Contoh untuk 4 kriteria :
C1 = C2 > C3 > C4 (C1 mempunyai tingkat
kepentingan sama dengan C2, C2 lebih penting dari
C3 dan C3 lebih penting dari C4), maka Besson-rank
dari kriteria tersebut adalah :
r4 = 1,5
r3 = 3
r1 = r2 = 4
Secara umum langkah-langkah penggunaan metode
ORESTE terbagi menjadi tiga tahap :
1. Proyeksi dari matrik posisi
Pada tahap ini akan dibangun sebuah matrik
yang disebut matrik posisi, dimana matrik posisi
ini merepresentasikan Besson-rank dari setiap
alternatif berdasarkan kriteria-kriteria yang ada.
Pada tahap ini juga ditentukan city block
distance, dimana distance d(0,aj) didapatkankan
dengan menggunakan {rj(a), rj }. Dimana rj(a) -
> besson rank dari setiap kriteria dan rj -> bobot
setiap kriteria
City block distance dapat diperoleh dengan
2. Rankingn dari proyeksi
Untuk merangking proyeksi, rangking R(aj)
diberikan pada pasangan (a,gj) dimana
R(aj)<=R (bk) jika d(0,aj) <=d(0,bk)
3. Agregasi dari ranking global
Pada tahap agregasi, setiap satu alternatif akan
mendapatkan jumlah rangking comprehensive
untuk sekumpulan kriteria. Sehingga untuk
alternatif a akan diperoleh hasil agregasi akhir :

3. Hsl_rank_lokal,
Hsl_rank_luarkota
3
3. Analisis dan Perancangan Sistem
3.1 Deskripsi Sistem Lama
Masalah targeting di PT. Agra Guratama
Raya Indonesia saat ini masih ditangani secara
manual. Adapun proses targeting area dari PT.
AGRI saat ini :
Staf Humas Data survey demand
Data-data competitor
Rekap Data Staf Pengiriman
Barang Data Pengiriman Barang
Daerah hasil targeting
Gambar 3-1 Targeting area PT. AGRI
Adapun identifikasi permasalahan yang muncul pada
system lama adalah :
1. Karena masih bersifat manual maka masih
sering terjadi kesalahan (human error).
2. Tidak dilakukan pembobotan pada setiap
kriteria, jadi setiap kota dianggap memiliki
bobot yang sama.
3. Proses perhitungan manual membutuhkan
waktu yang lama.
3.2 Deskripsi Umum Sistem Baru
Sistem baru yang akan dibuat adalah
Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Daerah
Target Pemasaran dengan menerapkan metode
SMARTER dan ORESTE. Dimana metode
SMARTER akan digunakan untuk melakukan
pembobotan pada kriteria dan sub kriteria. Metode
ORESTE digunakan untuk melakukan perankingan
daerah alternatif. Pembobotan dan perankingan
dilakukan secara terkomputerisasi, sehingga sistem
dapat melakukan pemrosesan dengan benar dan
cepat meskipun melibatkan kriteria dan alternatif
yang banyak.
3.3 Pemodelan Sistem
Sistem dimodelkan dalam diagram konteks
dibawah ini :
Data flow diagram :
User_out,pass_out
Tb_user
User, pass, dt_pemasaran_lokal
Dt_pemasaran_luarkota
Dt_penj_lok,
Dt_pems_lok,
Dt_pes_lok Dt_penj,
Dt_pems,
Dt_pes,
Dt_dem,
Dt_dist
Dt_penj_lok_out,
Dt_pems_lok_out,
Dt_pes_lok_out
Dt_penj_out,
Dt_pems_out,
Dt_pes_out,
Dt_dem_out,
Dt_dist_ou
Dt_pemasaran
_lokal_out
Diagram ER dari sistem baru :
4. Pengujian Sistem
4.1 Pengujian Fungsionalitas
user,pass, dt_alt_lokal
Dt_alt_luarkota
Dt_alt_lok,
Dt_krit_lok,
Dt_subkrit_lok
Dt_alt,
Dt_krit,
Dt_subkrit
Dt_alt_lok_out,
Dt_krit_lok_out,
Dt_subkrit_lok_out
Dt_alt_out,
Dt_krit_out,
Dt_subkrit_out
Melakukan pengujian terhadap perangkat
lunak yang dibuat untuk mengetahui apakah sistem
telah memenuhi fungsionalitas yang dibutuhkan
dalam menentukan daerah target pemasaran,
terutama fungsi pembobotan dan perangkingan
Hasil pengujian :
4.2 Pengujian Hasil Perhitungan Sistem
Pengujian dilakukan dengan
membandingkan hasil perhitungan sistem terhadap
hasil perhitungan manual untuk memastikan
Agen
Staf Administrasi Manager
Pemasaran
Data Penjualan
Data Pemesanan
Pimpinan
Perusahaan
Staf Administrasi
SPPK Daerah Target
Dt_pemasaran_lokal_out
Dt_pemasaran_luarkota_out
Hsl_rank_lok,Hsl_rank_luarkota,
Pemasaran Manager
Umum
Dt_pemasaran_lokal_out
Dt_pemasaran_luarkota_out
User, pass, dt_pemasaran_lokal
Dt_pemasaran_luarkota
Dt_pemasaran_lokal_out
Dt_pemasaran_luarkota_out
Hsl_rank_lok,Hsl_rank_luarkota,
user,pass, dt_alt_lokal
Dt_alt_luarkota
User,pass
Staf Adimistrasi Login Manager
1. *
Input Dt
Pemasaran
Lokal
2. *
Input Dt
Pemasaran
Luar Kota
3. *
Olah Dt Alt
Lokal
4. *
Olah Dt Alt
Luar Kota
5. *
Proses
Keputusan
Umum
Dt_pemasaran_luar
Dt_pemasaran_lokal kota Dt_alt_lokal Dt_alt_luarkota
Dt_pemasaran
_luarkota_out
Dt_pemasaran
_luarkota_out
Dt_pemasaran_lokal_out
Dt_alt_lokal_out
Dt_alt_luarkota_out
Hsl_rank_lokal,Hsl_rank_luarkota
Dt_pemasaran_luarkota_out
Dt_pemasaran_lokal_out
User,
pass

4. 4
bahwa proses pemilihan daerah target pemasaran
dengan metode SMARTER dan ORESTE sudah
benar
Hasil Pengujian:
Dari perbandingan antara hasil perhitungan manual
dengan hasil perhitungan Sistem baru diperoleh
bahwa hasil perhitungan manual sama dengan
perhitungan sistem. Hal ini menunjukkan bahwa
sistem ini telah bekerja sesuai dengan aturan yang
ada, dengan kemampuan pengolahan data yang jauh
lebih cepat dibandingkan dengan cara manual.
4.3 Pengujian terhadap Sistem Lama
Melakukan pengujian dengan
membandingkan hasil dari sistem baru terhadap
sistem lama dan hasil sistem baru terhadap data
penjualan. Kemudian melakukan analisis terhadap
hasil perbandingan tersebut
Hasil Pengujian
• Perhitungan sistem lama dan sistem baru
• Hasil Perangkingan
apabila hasil perangkingan tersebut dibandingkan
dengan urutan area berdasarkan pendapatan
perusahaan untuk periode sebelumnya maka sistem
baru dianggap dapat menentukan target pemasaran
4.4 Pengujian terhadap Pengguna
Melakukan pengujian terhadap pengguna
yaitu dengan melakukan analisis terhadap hasil
kuisioner yang didapat dari pihak perusahaan
mengenai tingkat kebutuhan, tingkat membantu,
tingkat fungsionalitas, tingkat kemudahan dan
tingkat kepuasan.
Hasil Pengujian
Keterangan :
1. Sangat mudah/memenuhi/membantu/butuh/puas
2. Mudah/memenuhi/membantu/butuh/puas
3. Biasa
4. Tidak mudah/memenuhi/membantu/butuh/puas
5. Sangat tidak
mudah/memenuhi/membantu/butuh/puas
5. Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan
1. Metode SMARTER dapat memberi bobot untuk
tiap kriteria sesuai prioritas yang dimasukkan
oleh manajer, serta dapat mempermudah manajer
untuk menentukan bobot tiap sub kriteria, karena
dengan menggunakan metode SMARTER
manajer cukup memasukkan prioritas tiap kriteria
dan sub kriteria.
2. Metode ORESTE dapat menentukan prioritas
daerah target pemasaran untuk setiap periode.
3. Sistem yang dibangun dapat menghasilkan
alternatif keputusan prioritas daerah target
pemasaran lebih mendekati prioritas alternatif
berdasarkan pendapatan perusahaan untuk
periode berikutnya, bila dibandingkan sistem
sebelumnya.
4. Dari hasil pengujian dengan kuisioner didapatkan
Sebesar 87.5% koresponden menyatakan puas
dengan keputusan yang dihasilkan oleh Sistem
Pendukung Pengambilan Keputusan Daerah
Target Pemasaran dengan metode SMARTER
dan ORESTE.
Saran
1. Tugas Akhir ini masih dapat dikembangkan
untuk penentuan daerah target pemasaran yang
lain (regional dan internasional).
2. Tugas Akhir ini dapat dikembangkan untuk
membantu pengambilan keputusan-keputusan
lain dalam perusahaan.
6. Daftar Pustaka
[1] Achmad Agus, 2005, “Materi Manajemen
Pemasaran”, STT Telkom Bandung.
[2] Rohayati Yati, 2005, “Principle of Marketing”,
STT Telkom.
[3] Subakti Irfan, 2002, “Sistem Pendukung
Keputusan”, ITS Surabaya.
[4] Bhupal Rama K, 2002, “Dynamic Scheduling of
Flexible Manufacturing System”
[5] Figueira Jose, Greco Salvatore, Ehrgott
Matthias, 2005, “ Multiple Criteria Decision
Analysis: State of the Art Surveys”, Springer.
[6] Herman Michel, 2000, “The Oreste Method”
[7] Baker Denis, Hunter Regina and friends, 2001,
“Guidebook to Decision Making Method”
[8] “Manual For Decision-making with Decision
Analyst”,2005,Queensland Government.
[9] “Managerial Decision Making and Decision
Support System”, jbptgunadarma-gdl-course-
2005-timpengaja-202-dss.doc
[10] Valade Janet, 2004, “PHP & MySQL for
Dummies”, Wiley Publishing,Inc.