Harga satuan merupakan acuan dalam perhitungan kebutuhan anggaran, sehingga perlu ditentukan
secara akurat untuk memaksimalkan kualitas pengadaan. Dalam proses penentuan harga satuan
pada umumnya harga yang didapat untuk tiap item barang berada pada rentang tertentu, sehingga
diperlukan pengambilan keputusan yang bersifat semi-terstruktur. Saat ini, penentuan harga satuan
di di PT Kereta Api Indonesia (KAI) dilakukan untuk kurang lebih 6000 item barang dengan
menggunakan perangkat lunak Spreadsheet Microsoft Excel. Perangkat lunak tersebut tidak dapat
digunakan untuk pengambilan keputusan yang bersifat semi-terstruktur, sehingga pengambilan
keputusan harus dilakukan secara manual oleh pengguna. Penentuan harga satuan secara manual
membutuhkan sumber daya yang besar dan menghasilkan keluaran dengan kualitas yang rendah
dan kurang relevan. Oleh karena itu, sejak tahun 2018 PT KAI perlu menggunakan bantuan dari
pihak eksternal untuk melakukan penentuan harga, dimana hal tersebut tidak ideal dan tidak
sustainable untuk dilakukan dalam jangka panjang.
Sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan sistem yang dapat membantu pengambilan
keputusan dengan memberikan analisis dari permasalahan semi-terstruktur. Pada penelitian ini,
dikembangkan prototipe SPK yang dapat menggunakan data hasil pencarian, data historis
pembelian barang, dan data daerah pembelian barang untuk menentukan harga satuan barang.
Perancangan SPK dilakukan dengan mengacu kepada metode generalized DSS development
process yang dikembangkan oleh Marakas dan mengacu pada pendekatan Turban dengan
melakukan perancangan terhadap tiga komponen subsistem SPK, yaitu: subsistem manajemen
model, subsistem manajemen data, dan subsistem manajemen antarmuka. Perangkat lunak
prototipe SPK dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Excel Virtual Basic
Application dan R. Dikembangkan antarmuka untuk 2 tipe pengguna, yaitu fungsi material stock
dan satuan kerja lainnya. Juga dikembangkan 6 model pada SPK, yaitu model pengecekan outlier,
prediksi, model evaluasi model prediksi, model penentuan harga acuan, dan model penyesuaian
harga di lokasi daerah. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa SPK yang dikembangkan berhasil
menentukan 86,59% harga satuan barang secara akurat, dan membutuhkan durasi pemrosesan
algoritma selama 6,7 detik untuk setiap barang. Hasil tersebut menunjukan bahwa sistem layak
untuk digunakan dalam kondisi nyata dan terbukti dapat meningkatkan kualitas dan efisiensi
proses penentuan harga satuan di PT KAI.