PENERAPAN METODE PROMETHEE DALAM MENENTUKAN PRIORITAS PINJAMAN KREDIT PEMILIKAN RUMAH (KPR IB) KEPADA NASABAH DEBITUR (STUDI KASUS BANK BRISYARIAH CABANG SIDOARJO) Fahroni Hadi Prabowo1) 1) S1 / Jurusan Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika & Teknik Komputer Surabaya, email :
[email protected] Abstract : BRISyariah is a subsidiary of Bank Rakyat Indonesia, which will serve the banking needs of the people of Indonesia by using the principles of sharia. BRI Syariah is committed to advancement of business and customer satisfaction that most customer are small and middle-economic class. Along with the development needs of customer, clients often need financial support, especially to buy the primary needs of human beings who form the board or housing. An increasing number of debtors if not managed properly will cause problems, especially non-performing loans (loans that are not paid by the debtor). The existence of non-performing loans will cause a reduction in the amount of credit funds can be channeled in the next debtor. For that as service providers, BRISyariah should be able to organize themselves for cash credit loan can minimize the existing risk. Selection of incorrect debtor may hamper the smooth process of rotating funds and will result in non-performing loans (loans that are not paid by the debtor) on BRISyariah. This can disrupt the smooth process of funds to be disbursed to other debtors. For that as service providers, BRISyariah should be able to manage their own credit for cash loans to minimize the existing risk. Selection of debitors submitting inaccurate credit can hamper the smooth process of rotating funds and will result in non-performing loans (loans that are not paid by the debitors) in BRISyariah. This problem disturbs the smooth process to give credits to another debitors. Now a days, BRISyariah needs a system which can give an alternative to choose the best debitor submitting credit in BRISyariah. It’s because of BRISyariah still select the best debitor submitting credit manually and there are many criteria to choose the debitors. The utilization of Decision Support System for Priority Determination of Credit Loan Customers in BRISyariah using Promethee Method in BRISyariah can solve that problem. This decision support system gives the best alternative from the list of debitors in accordance with criteria established by BRISyariah. Based on the results of experiments performed can be concluded that the debtor's best ranking period March 2011 to Erna (AO1) is Siti Rahayu, Dionaro, Santoso, for Miko (AO2) is Irfan Bachdim, Aura Kasih, Parto and for Wawan (AO3) is Sadar, Fredy Haris, Pandu Kartiko.
Berawal dari akusisi Bank Jasa Arta oleh Bank Rakyat
Indonesia,
pada
tanggal 19
BRISyariah merupakan anak perusahaan dari Bank Rakyat Indonesia yang akan melayani
Desember 2007 dan kemudian diikuti dengan
kebutuhan
perolehan ijin dari Bank Indonesia untuk
dengan menggunakan prinsip-prinsip syariah.
mengubah kegiatan usaha Bank Jasa Arta dari
BRISyariah memiliki komitmen untuk kemajuan
bank umum konvensional menjadi bank umum
usaha dan kepuasan nasabahnya yang sebagian
yang menjalankan kegiatan usaha berdasarkan
besar nasabah merupakan golongan ekonomi
prinsip syariah pada tanggal 16 Oktober 2008,
kecil
maka lahirlah Bank umum syariah yang diberi
berkembangnya kebutuhan nasabah, sering kali
nama PT. Bank Syariah BRI (yang kemudian
para nasabah memerlukan dukungan finansial
disebut dengan nama BRISyariah atau biasa
terutama untuk membeli kebutuhan primer
disebut BRIS) pada tanggal 17 November 2008.
manusia yang berupa papan atau perumahan.
dan
perbankan
masyarakat
menengah.
Seiring
Indonesia
dengan
1
Untuk mengakomodasikan kebutuhan nasabah
jaminan rendah (BPKB mobil) dengan calon
ini, BRISyariah memberikan program kredit
debitur
dengan sistem Murobahah, yakni pembiayaan
memberikan jaminan tinggi (sertifikat rumah)
berakad jual beli. Pembiayaan Murabahah
pasti akan mempunyai resiko (bobot) yang
(MBA) adalah pembiayaan yang pada dasarnya
berbeda dari segi waktu dan segi keamanan. Dari
merupakan kesepakatan antara Bank Islam
segi keamanan calon debitur yang bekerja di
sebagai pemberi modal dan nasabah (debitur)
Instansi Pemerintahan lebih beresiko dari pada
sebagai peminjam (Muhammad, 2002:102). Bank
calon debitur berwiraswasta kecil. Karena dari
akan membelikan barang yang dibutuhkan
kemungkinan
pengguna jasa kemudian menjualnya kembali ke
ataupun ketidak sanggupan melunasi tagihan
pengguna dan sistem ini tidak berbunga, sehingga
yang ada maka ada jaminan yang cukup untuk
dapat menarik minat nasabah untuk mengajukan
menganti kas yang telah dikeluarkan BRISyariah
kredit.
untuk memberikan pinjaman kredit. Sedangkan
yang
berwiraswasta
penundaan
kecil
pelunasan
tapi
cicilan
Peningkatan jumlah debitur ini jika tidak
sebaliknya dari segi waktu, calon debitur
dikelola dengan baik akan menimbulkan masalah
berwiraswasta kecil lebih beresiko dari pada
terutama kredit macet (kredit yang tidak dibayar
calon
oleh
akan
Pemerintahan karena sudah adanya penghasilan
menyebabkan berkurangnya jumlah dana kredit
tetap perbulan yang dapat digunakan untuk
yang dapat disalurkan pada debitur berikutnya.
melunasi cicilan atau tagihan kredit.
debitur).
Adanya
kredit
macet
debitur
yang
bekerja
di
Instansi
Untuk itu sebagai penyedia jasa, BRISyariah
Banyaknya staf Account Officer (AO)
harus dapat mengatur kas pinjaman kreditnya
dan terbatasnya dana yang dialokasikan dalam
sendiri agar dapat meminimalisasi resiko – resiko
kredit pinjaman maka akan muncul permasalahan
yang ada.
dimana prioritas dalam pemberian pinjaman
Ada
beberapa
dapat
kredit harus dipertimbangkan, karena penilaiaan
menanggulangi permasalahan kredit macet yang
kelayakan dari AO yang satu berbeda dengan AO
terjadi,
atau
yang lainnya. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem
menentukan calon debitur yang lancar pada saat
yang dapat mengurutkan prioritas pemberian
proses pelunasaan tagihan pinjaman kredit,
pinjaman kredit yang mencakup seluruh analisis
sehingga proses jalannya kas untuk peminjaman
dari semua AO yang ada.
antara
lain
solusi
dengan
yang
memilih
kredit dapat berputar sesuai yang diharapkan.
Dengan perkembangan teknologi IT pada
Terdapat beberapa faktor yang perlu diperhatikan
saat ini, maka permasalahan yang dihadapi oleh
dalam
untuk
BRISyariah diatas dapat dipecahkan dengan
faktor
menentukan nasabah yang tepat untuk diberi
penentuan kriteria dalam menetukan prioritas
kredit untuk Kredit Pemilikan Rumah (KPR),
peminjaman kredit, misal ada calon debitur yang
sehingga dibutuhkan suatu metode yang dapat
bekerja di Instansi Pemerintahan memberikan
memecahkan permasalahan penentuan rangking
menentukan
mendapatkan
calon
pinjaman,
debitur
antara
lain
2
berdasarkan pada kriteria yang bervariasi dari
2.
Definisi tujuan.
tiap nasabah. Salah satu metode penentuan
3.
Spesifikasi kriteria yang relevan untuk
rangking dalam Multi Criteria Desicion Making
mengidentifikasi tujuan diinginkan dan
(MCDM) adalah metode Promethee.
tidak diinginkan.
Promethee
digunakan
karena
4.
kesederhanaan, kejelasan, dan kestabilan untuk penentuan urutan (prioritas) dalam analisis
Menciptakan
dan
mengidentifikasi
alternatif yang mungkin. 5.
Mencoba alternatif pilihan yang ada,
multikriteria pengajuan kredit yang sesuai dengan
apakah sudah mampu memenuhi tujuan
kriteria-kriteria yang ditentukan oleh pihak
yang akan dicapai.
BRISyariah. Dugaan dari dominasi kriteria yang
6.
digunakan dalam Promethee adalah penggunaan nilai dalam hubungan outranking. (Suryadi,
Menganalisa dampak alternatif pilihan yang ada.
7.
Menimbang
dan
mengurutkan
dari
1998:147). Adanya aplikasi ini diharapkan dapat
alternatif pilihan sesuai dengan preferensi
membantu AO dalam menentukan calon debitur
pengambil keputusan.
yang tepat untuk diberi kucuran dana kredit oleh Preference Ranking Organization Method for
Bank BRISyariah cabang Sidoarjo.
Enrichment Evaluation Promethee adalah satu dari beberapa
LANDASAN TEORI
metode penentuan urutan atau prioritas dalam
Multi Criteria Decision Making Menurut Nachtnebel oleh Ziller et. al. (2008:1), MCDM bertujuan memilih alternatif terbaik dari suatu set alternatif yang harus memenuhi beberapa tujuan yang telah memilki beberapa
kriteria.
Serta
sebagaimana
yang
dikemukakan Howard oleh Ziller et. al. (2008:1), MCDM
sebagai
mengubah
suatu
kompleks
dengan
tertentu
yang
prosedur keputusan
dapat
urutan
sistematis
untuk
masalah
yang
langkah-langkah
membantu
pengambil
keputusan dalam sebuah keputusan yang rasional. MCDM memiliki beberapa langkah proses. Menurut Jung oleh Ziller et. al. (2008:1), mengusulkan proses sebagai berikut: 1.
Membangun model untuk menjelaskan sistem testruktur, komponen, dan interaksi antar kriteria.
analisis multikriteria. Metode ini dikenal sebagai metode yang efisien dan simple, tetapi juga yang mudah diterapkan dibanding dengan metode lain untuk
menuntaskan
masalah
multikriteria.
Metode ini mampu mengakomodir kriteria pemilihan yang bersifat kuantitatif dan kualitatif. Masalah
utamanya
adalah
kesederhanaan,
kejelasan dan kestabilan. Dugaan dari dominasi kriteria yang digunakan dalam Promethee adalah penggunaan nilai dalam hubungan outranking. Menurut Hunjak (1997:161), masalah pembuatan keputusan dengan multikriteria dapat dituliskan sebagai berikut
Max{f1(a),f2(a),…,fk(a)............... : a A ....... (1) Jika A adalah set dari alternatif pilihan yang mungkin terjadi, f1, f2, ..., fk adalah kriteria 3
yang mana telah dievaluasi sebelumnya. Apabila
3.
Analisis keputusan
semua kriteria memiliki tingkat kepentingan yang
Metode promethee I memberikan sebuah
tidak sama, pembobotannya dapat ditandai
peringkat sebagian dari set A. Informasi
dengan w1,w2, ..., wk. Data dasar untuk evaluasi
akan
dengan metode Promethee disajikan pada Tabel
tandingan juga telah diberikan. Metode
1.
promethee II akan memberikan peringkat Tabel 1. Data Evaluasi f1(.)
f2(.)
w1
w2
f1
f2
(a1)
(a1)
f1
f2
(a2)
(a2)
..
..
wj
yang
tidak
memiliki
yang komplit dari set A.
fj(.) ...
alternatif
fk(.) ...
Promethee I Promethee I adalah peringkat sebagian
wk
dimana nilai terbesar pada leaving flow dan nilai a1
a2
..
...
...
Fj (a1) Fj (a2)
..
..
...
...
..
Fk (a1)
kecil dari entering flow merupakan alternatif yang terbaik.
Fk (a2) ..
Promethee
an
f1
f2
(ai)
(ai)
f1
f2
(an)
(an)
Fj
...
...
(ai) Fj (an)
...
...
Fk (ai) Fk (an)
(Sumber: Hunjak (1997:161)) Menurut Hunjak (1997:167), promethee dapat dijelaskan dalam tiga tahapan: 1.
Mengumpulkan semua struktur preferensi Memaparkan kriteria yang dijadikan untuk mendapatkan pertimbangan dari rentang deviasi dalam penilaian sebuah altenatif dari tiap kriteria yang ada.
2.
menampilkan
partial
rangking (PI, II, RI) dengan mempertimbangkan interseksi dari dua preorder. Partial
ai
I
pembuat
rangking
keputusan,
pengambilan
untuk
keputusan
dihadapinya. Promethee
ditujukan kepada
Dengan I
masih
membantu
masalah
yang
menggunakan
metode
menyisakan
bentuk
incomparible atau dengan kata lain hanya menghasilkan solusi partial rangking (sebagian). Jika pembuat keputusan menginginkan solusi komplit
maka
hendaknya
menggunakan
promethee II (Hunjak, 1997:169). Promethee II Dalam kasus complete rangking dalam K adalah penghindaran dari bentuk incomparible,
Mengumpulkan relasi yang dominan
Promethee II complete preorder (PII , III)
Relasi outrangking dibuat sesuai dengan
disajikan dalam bentuk net flow. Melalui
estimasi dari alternatif dari semua kriteria.
complete rangking, informasi bagi pembuat
Total tingkatan dari preferensi adalah suatu
keputusan lebih realistik karena dapat membuat
alternatif yang mana mendominasi dari
perbandingan terhadap semua alternatif yang
hitungan untuk masing-masing pasangan
muncul (Hunjak, 1997:169).
alternatif yang lain. 4
3. Parameter (q) : Harus merupakan nilai yang Rekomendasi
Fungsi
Preferensi
tetap
Untuk
Fungsi H (d) untuk fungsi preferensi ini
Keperluan Kriteria Guna memberikan gambaran yang lebih
disajikan pada Gambar 2.
baik terhadap area yang tidak sama digunakan fungsi selisih nilai kriteria antar alternatif H (d) dimana hal ini mempunyai hubungan langsung dengan fungsi preferensi P. Dalam promethee disajikan 6 (enam) fungsi preferensi kriteria (Chou, 2004:53). Gambar 2. Kriteria Quasi (Chou, 2004:53) 1.
Kriteria Biasa (Usual Criterion) 3.
Kriteria Preferensi Linier
.........................(2) ..............(4)
Keterangan : 1. H (d) : Fungsi selisih kriteria antar alternatif
Keterangan :
2. d : Selisih nilai kriteria {d = f (a) – f (b)}
1. H (d) : Fungsi selisih kriteria antar alternatif
Fungsi H (d) untuk fungsi preferensi ini
2. d : Selisih nilai kriteria {d = f (a) – f (b)} 3. p: Nilai kecenderungan atas
disajikan pada Gambar 1.
Fungsi H (d) untuk fungsi preferensi ini disajikan pada Gambar 3.
Gambar 1. Kriteria Biasa (Chou, 2004:53) Gambar 3. Kriteria Preferensi Linier (Chou, 2004:53) 2.
Kriteria Quasi (Quasi Criterion)
4.
Kriteria Level
..................(5)
........................(3) Keterangan :
Keterangan
1. H (d) : Fungsi selisih kriteria antar alternatif
1. H (d) : Fungsi selisih kriteria antar alternatif
2. d : Selisih nilai kriteria {d = f (a) – f (b)}
2. p : Nilai kecenderungan atas 5
3. Parameter (q) : Harus merupakan nilai yang
6.
Kriteria Gaussian (Gaussian Criterion)
tetap. Fungsi H (d) untuk fungsi preferensi ini
..................(7)
disajikan pada Gambar 4.
Fungsi H (d) untuk fungsi preferensi ini disajikan pada Gambar 2.6.
Gambar 4. Kriteria Level (Chou, 2004:53) 5.
Kriteria Preferensi Linier dan area yang
Gambar 6. Kriteria Level (Chou, 2004:53) Desain Arsitektur
tidak berbeda
Input
Data Debitur
> Persyaratan Debitur > Data kriteria yang mempengaruhi pemilihan debitur.
Proses prioritas pemilihan debitur menggunakan metode Promethee
Output
Input
............(6) Keterangan:
Prioritas Alternatif Debitur yang memungkinkan dipilih
1. H (d) : Fungsi selisih kriteria antar alternatif 2. d : Selisih nilai Kriteria {d=f(a) – f(b)} 3. Parameter (p) : nilai kecenderungan atas.
Gambar 7. Desain Arsitektur Penentuan Prioritas Pemilihan Debitur
4. Parameter (q) : Harus merupakan nilai yang Desain arsitektur dari sistem penentuan
tetap Fungsi H (d) untuk fungsi preferensi ini disajikan pada Gambar 5 di halaman 6.
urutan prioritas dalam pemberian pinjaman Kredit Pemilikan Rumah (KPR iB) kepada nasabah
debitur
Bank
BRISyariah
cabang
Sidoarjo menjelaskan rekap data alternatif debitur dan rekap data kriteria yang mempengaruhi pemilihan
debitur
menggunakan
BRISyariah.
metode
Diproses
promethee
untuk
menghasilkan prioritas alternatif debitur yang terbaik. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 7. Gambar 5. Kriteria Preferensi Linier dan area yang tidak berbeda (Chou,2004:53)
Proses
pembobotan
dengan
promethee
menghasilkan suatu nilai perangkingan dari 6
alternatif pilihan debitur yang memungkinkan
dan Gambar 11. Pada proses perangkingan
untuk dipilih.
terdapat proses manipulasi data yaitu proses
External
entity
yang
berhubungan
dengan proses sistem penentuan urutan prioritas
penyimpanan
data
perangkingan
dan
membatalkan proses perhitungan bobot.
dalam pemberian pinjaman Kredit Pemilikan Rumah (KPR iB) kepada nasabah debitur Bank BRISyariah cabang Sidoarjo dengan menerapkan metode Promethee. Terdapat 3 (tiga) external entity yaitu: Debitur, Financing Review Support Group (FRSG) dan Komite Pembiayaan. Seperti pada Gambar 8. Tanda panah menuju ke sistem menunjukan aliran data yang diberikan oleh external entity kepada sistem, sedangkan tanda panah dari sistem
menuju
external
entity
menunjukan aliran data yang diberikan oleh sistem kepada external entity. Gambar 9. Form Perangkingan I Data Pembiayaan Lainnya Data Pengelu aran Data Penghasilan Data Pembiayaan Data Pekerjaan
Debitur
Data Pasangan Penjamin Data KPR Data Nasabah Debitur
0 Data Kriteria Data Pencair an Pembiayaan
Data Kriteria Data Legal Revie w
Pemilihan Nasabah Debitur BRI Syariah menggunakan Metode Promethee
Data Appriaisal
Data Pencair an Pembiayaan
Financing Review and Support Group (FRSG)
Data BI Checking
Data Persetujuan Pembiayaan
+
Data Appriaisal Data Pencair an Pembiayaan
Laporan Pencair an Pembiayaan Komite Pembiayaan
Gambar 8. Context Diagram Gambar 10. Form Perangkingan II HASIL DAN PEMBAHASAN Perangkingan Form perangkingan digunakan untuk menghitung bobot dari tiap alternatif debitur yang telah tersimpan kemudian merangking dari tiap alternatif debitur menggunakan metode promethee. Seperti pada Gambar 9, Gambar 10 7
pencetakan laporan digunakan untuk melihat hasil siapa Debitur yang terbaik dan urutan alternatif Debitur yang sesuai dengan perhitungan bobot dan perangkingan. Pada proses mencetak laporan terdapat tampilan dari Debitur terbaik yang sesuai dari AO yang dipilih. Proses laporan untuk menghasilkan laporan yang mana diambil dari database kemudian ditampilkan dalam form melalui crystal report.
Gambar 11. Form Perangkingan III Hasil Perangkingan Form hasil perangkingan digunakan untuk melihat hasil dari perhitungan bobot dan perangkingan alternatif debitur terbaik yang telah disimpan sebelumnya. Seperti pada Gambar 12. Pada proses hasil perangkingan terdapat tampilan dari debitur obat terbaik yang sesuai dari Account Officer (AO) yang dipilih.
Gambar 13. Form Laporan Debitur Terpilih
Gambar 12. Form Hasil Perangkingan Laporan Debitur Laporan tentang Debitur terdiri dari laporan Debitur Terpilih, laporan Debitur dan
Gambar 14. Form Laporan Debitur
laporan rekap Debitur Terpilih. Gambar 13, Gambar 14 dan Gambar 15 merupakan form 8
Perhitungan Sistem Analisa hasil uji coba dilakukan untuk menguji kinerja sistem untuk pencarian debitur yang terbaik berdasarkan perhitungan bobot dan perangkingan. Tujuan analisa hasil uji coba ini untuk mencari keakuratan kinerja sistem dalam proses perhitungan menggunakan promethee. Sebagai contoh kasus, berikut ini perbandingan perhitungan manual dengan hasil perhitungan aplikasi untuk penentuan alternatif debitur dari Erna yaitu sebagai Account Officer 1 (AO1) untuk periode pemilihan debitur bulan Maret Gambar 15. Form Laporan Rekap Debitur
2011.
Sebelum
melakukan
perhitungan
Analisa Hasil Uji Coba Sistem
menggunakan promethee akan ditetapkan nilai
Fitur Dasar Sistem
bobot detil dari kriteria kualitatif yang bertipe
Analisa hasil uji coba dari keseluruhan uji yang dilakukan akan menentukan kelayakan dari fitur dasar sistem berdasarkan desain yang telah dibuat. Fitur-fitur dasar sistem disebut layak apabila keseluruhan hasil uji coba ini sesuai dengan output yang diharapkan. Pada uji coba
level. Tabel 2. Data Skoring Detil Kriteria Nama Nilai Nilai Nilai Detil Detil Bobot Skoring 10 Bagus 100 0,9 Jelek 0 0,09 1 Total 11
yang telah dilakukan pada fitur-fitur dasar sistem seperti yang telah diuji dapat disimpulkan bahwasannya fitur-fitur dasar tersebut telah berjalan dengan baik dan tidak terdapat error. Fungsi-fungsi tambah data, ubah data, simpan maupun tampil dapat berjalan sebagaimana alur yang akan dicapai. Validasi Sistem Analisa hasil uji coba validasi sistem dilakukan untuk mengetahui dan menganalisa bahwa proses-proses utama dalam sistem dengan masukan keseluruhan data yang ada telah berjalan sebagaimana mestinya.
Tabel 3. Data Skoring Detil Kriteria Nama Nilai Nilai Nilai Skoring Detil Detil Bobot 0,56 Bagus 100 10 Cukup 60 0,33 6 Kurang 20 0,11 2 Total 18
Tabel 4. Data Skoring Detil Kriteria Nama Detil Bagus Cukup Kurang Jelek
Nilai Detil 100 70 20 0 Total
Nilai Bobot 0,5 0,35 0,1 0,05
Nilai Skoring 10 7 2 1 20
9
Tabel 5. Data Skoring Detil Kriteria Nama Detil Bagus Cukup Bagus Cukup Kurang Jelek
21. Kriteria
Rasio
Pembiayaan
Terhadap
Nilai Detil 100
Nilai Bobot 0,37
Nilai Skoring 10
Agunan
80
0,29
8
alternatif debitur dan merupakan data awal dari
60 20 0 Total
0,22 0,07 0,03
6 2 1 27
perhitungan metode Promethee.
Berikut adalah tabel nilai kualitatif
Tabel 6. Tabel Nilai Kualitatif Alternatif Debitur
Adapun kriteria yang digunakan pada
Krit
penentuan alternatif debitur adalah sebagai
Min
U1
U2
U3
U4
Tipe
Max
berikut :
f1(.)
Max
0,35 0,10 0,35 0,35
IV
1. Kriteria Umur
f2(.)
Max
0,37 0,37 0,07 0,37
IV
f3(.)
Max
0,35 0,35 0,35 0,50
IV
f4(.)
Max
0,91 0,91 0,91 0,91
IV
f5(.)
Max
0,50 0,05 0,05 0,05
IV
6. Kriteria Lama Tinggal di Rumah Saat Ini
f6(.)
Max
0,50 0,50 0,50 0,35
IV
7. Kriteria Jenis Perusahaan
f7(.)
Max
0,33 0,11 0,11 0,33
IV
8. Kriteria Posisi Jabatan
f8(.)
Max
0,11 0,11 0,56 0,33
IV
9.
Kriteria Lama Bekerja di Tempat Kerja
f9(.)
Max
0,56 0,11 0,56 0,33
IV
Sekarang
f10(.)
Max
0,05 0,05 0,10 0,50
IV
f11(.)
Max
0,50 0,10 0,35 0,05
IV
f12(.)
Max
0,33 0,11 0,33 0,33
IV
f13(.)
Max
0,56 0,11 0,33 0,11
IV
f14(.)
Max
0,56 0,56 0,56 0,56
IV
f15(.)
Max
0,56 0,56 0,56 0,56
IV
f16(.)
Min
0,33 0,33 0,33 0,33
IV
f17(.)
Min
0,50 0,10 0,05 0,50
IV
f18(.)
Max
0,05 0,10 0,35 0,50
IV
f19(.)
Min
0,35 0,35 0,35 0,35
IV
f20(.)
Max
0,05 0,10 0,35 0,05
IV
f21(.)
Min
0,50 0,35 0,35 0,05
IV
2. Kriteria Status Perkawinan 3. Kriteria Tingkat Pendidikan 4. Kriteria Validitas Alamat Tempat Tinggal 5. Kriteria Kepemilikan Rumah Tinggal
10. Kriteria Pendapatan Per Bulan 11. Kriteria Rekening Bank 12. Kriteria Rata-Rata Saldo Per Bulan 13. Kriteria Track Record Pembayaran Angsuran Pembiayaan
14. Kriteria
Track
Record
Checking/Kolektibilitas
15. Kriteria Referensi 16. Kriteria Jangka Waktu Pembiayaan 17. Kriteria Rasio Pengembalian
BI
18. Kriteria Rekomendasi Appriaisal 19. Kriteria Luas Bangunan 20. Kriteria Tujuan Dari Pembiayaan KPR
10
Keterangan:
8.
U8 = Parto
A.
Kriteria
9.
U9 = Samiaji
1.
f1(.) = Umur
10.
U10 = Pandu Kartiko
2.
f2(.) = Status Perkawinan
11.
U11 = Fredy Haris
3.
f3(.) = Tingkat Pendidikan
12.
U12 = Sadar
4.
f4(.) = Validitas Alamat Tempat Tinggal
5.
f5(.) = Kepemilikan Rumah Tinggal
C.
Tipe Preferensi Kriteria
6.
f6(.) = Lama Tinggal di Rumah Saat Ini
1.
Tipe IV = Kriteria Level.
7.
f7(.) = Jenis Perusahaan
8.
f8(.) = Posisi Jabatan
9.
f9(.) = Lama Bekerja di Tempat Kerja
contoh kasus penentuan alternatif debitur untuk
Sekarang
Erna (AO1).
Berikut perhitungan nilai treshold untuk
10.
f10(.) = Pendapatan Per Bulan
11.
f11(.) = Rekening Bank
12.
f12(.) = Rata-Rata Saldo Per Bulan
13.
f13(.)
=
Track
1. Untuk f1(.)
Record
v = 0, q = 0, p = 0
Pembayaran
v = 0, q = 0, p = 0
Angsuran Pembiayaan
14.
f14(.)
=
Track
Record
BI
Checking/Kolektibilitas
15.
f15(.) = Referensi
16.
f16(.) = Jangka Waktu Pembiayaan
17.
f17(.) = Rasio Pengembalian
18.
f18(.) = Rekomendasi Appriaisal
19.
f19(.) = Luas Bangunan
20.
f20(.) = Tujuan Dari Pembiayaan KPR
21.
f21(.) = Rasio Pembiayaan Terhadap Agunan
B.
Alternatif Debitur
1.
U1 = Siti Rahayu.
2.
U2 = Deden Hidayat.
3.
U3 = Dionaro.
4.
U4 = Santoso.
5.
U5 = Irfan Bachdim
6.
U6 = Aura Kasih
7.
U7 = Eross Chandra
2. Untuk f2(.)
3. Untuk f3(.) v = 0.15, q = 0.0375, p = 0.1125 4. Untuk f4(.) v = 0, q = 0, p = 0 5. Untuk f5(.) v = 0.45, q = 0.1125, p = 0.3375 6. Untuk f6(.) v = 0, q = 0 , p = 0 7. Untuk f7(.) v = 0.22, q = 0.055, p = 0.165 8. Untuk f8(.) v = 0.45, q = 0.1125, p = 0.3375 9. Untuk f9(.) v = 0.23, q = 0.0575, p = 0.1725 10. Untuk f10(.) v = 0.45, q = 0.1125, p = 0.3375
11. Untuk f11(.) v = 0.4, q = 0.1, p = 0.3 11
12. Untuk f12(.)
Langkah ketiga yaitu menghitung nilai
v = 0, q = 0, p = 0
arah preferensi. Dengan membagi jumlah matriks
13. Untuk f13(.)
hasil nilai preferensi dengan jumlah kriteria,
v = 0.45, q = 0.1125, p = 0.3375
dimana hasilnya dapat dilihat pada Tabel 7.
14. Untuk f14(.) Tabel 7. Tabel Nilai Arah Preferensi
v = 0, q = 0, p = 0 Alt A1 A2 A3 A4
15. Untuk f15(.) v = 0, q = 0, p = 0 16. Untuk f16(.)
A1 0 0 0.1905 0.1905
A2 0.3333 0 0.4286 0.381
A3 0.2381 0.0476 0 0.2381
A4 0.2381 0.0952 0.2857 0
v = 0, q = 0, p = 0 17. Untuk f17(.)
Langkah
v = 0.4, q = 0.1, p = 0.3
keempat
yaitu
dengan
menghitung dan merangking nilai Leaving Flow
18. Untuk f18(.)
dan
v = 0.4, q = 0.1, p = 0.3
nilai
Entering
Flow
kemudian
mengurutkannya berdasarkan rangking. Dimana
19. Untuk f19(.)
hasilnya dapat disimpulkan bahwa debitur terbaik
v = 0, q = 0, p = 0
untuk AO1. periode perangkingan Maret 2011
20. Untuk f20(.)
adalah Siti Rahayu, Dionaro,
v = 0.3, q = 0.075, p = 0.225
dan
Santoso.
Terdapat pada Gambar 23.
21. Untuk f21(.) v = 0.15, q = 0.0375, p = 0.1125 Langkah kedua yaitu menghitung nilai preferensi
antar
alternatif
dengan
membandingkan satu alternatif dengan alternatif yang lain. Cara ini dilakukan sebanyak (n*(n-1)) /2 kali dengan n adalah jumlah alternatif. Berikut perhitungan nilai preferensi untuk contoh kasus penentuan alternatif debitur untuk Erna (AO1). Terdapat pada Gambar 22.
Gambar 17. Hasil Perhitungan Rangking KESIMPULAN Kesimpulan yang dapat diambil dari pembuatan Sistem Penentuan Prioritas Pemilihan Debitur
BRISyariah
cabang
Sidoarjo
Menggunakan Metode Promethee ini, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Sistem Penentuan Prioritas Pemilihan Debitur Gambar 16. Perhitungan Nilai Preferensi
ini mampu menghasilkan alternatif nasabah 12
debitur terbaik sesuai dengan perhitungan metode Promethee.
DAFTAR RUJUKAN
2. Perhitungan dan pembobotan menggunakan metode
promethee
mampu
diimplementasikan dengan baik pada Sistem Penentuan Prioritas Pemilihan Debitur pada Bank BRISyariah cabang Sidoarjo. 3. Metode
Promethee
dapat
menghitung
pembobotan dan perangkingan dalam kasus pemilihan debitur dengan multikriteria. 4. Dari hasil uji coba sistem dapat membuat keputusan debitur terbaik untuk Erna Account Officer 1 (AO1) session Maret 2011 ialah nasabah debitur Siti Rahayu, Dionaro dan Santoso. Miko Account Officer 2 (AO2) session Maret 2011 ialah nasabah debitur
Chou, Tien-Yin, Wen-Tzu Lin, Chao-Yuan Lin, Wen-Chieh Chou and Pi-Hui Huang, 2004, Application of The Promethee Technique to determine depression outlet location and flow direction in DEM, Departments of land management, Feng-Chia University, Taiwan. Hunjak,
Tihomir, 1997, Mathematical foundations of the methods for multicriterial decison making, Mathematical Communications, -, -.
Suryadi K. dan M. A Ramdhani, 1998, Sistem Pendukung Keputusan, PT. Remaja Rosdakarya, Bandung. Ziller, Annette, Michaela Wörndl, and Andrea Bichler, 2008, Multi criteria decision making June 2008 2.doc, -, -.
Irfan Bachdim, Aura Kasih dan Parto. Wawan Account Officer 3 (AO3) session Maret 2011 ialah nasabah debitur Sadar, Fredy Haris dan Pandu Kartiko. SARAN Adapun
saran-saran
yang
dapat
digunakan untuk mengembangkan aplikasi yang telah dibuat adalah sebagai berikut: 1. Mengembangkan sistem terintegrasi antar bagian pada Bank BRISyariah di seluruh Indonesia dengan Aplikasi Web sehingga proses bisnis yang terjadi di BRISyariah lebih efektif dan efisien. 2. Dengan beragamnya data yang terjadi di lapangan memungkinkan terjadinya varian data yang menyimpang dari metode yang digunakan. Untuk itu aplikasi ini dapat pula dikembangkan untuk dapat lebih menunjang berbagai jenis varian data dan menggunakan metode yang lebih beragam pula. 13
