digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

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.