IRS ONLINE SEBAGAI ALAT ANALISA DALAM PROSES PEMBERIAN KREDIT DI BNI TUGAS MATA KULIAH SISTEM INFORMASI MANAJEMEN DOSEN: Prof. Dr. Ir. Kudang Boro Seminar, MSc
DISUSUN OLEH: [KELOMPOK 4 – E50] ATTAR ASMAWAN DONNY KRISTIYANTO DUDY BUDIANA M. RIZAL ANDRIYANTO NOVRI RULYASRI
P056133052.50E P056133092.50E P056133102.50E P056133212.50E P056133232.50E
PROGRAM PASCASARJANA MANAJEMEN DAN BISNIS INSTITUT PERTANIAN BOGOR NOVEMBER 2014
1
DAFTAR ISI DAFTAR ISI ................................................................................................. 2 DAFTAR GAMBAR ..................................................................................... 3 DAFTAR TABEL ......................................................................................... 4 I.
PENDAHULUAN .................................................................................. 5 I.1.
LATAR BELAKANG .................................................................. 5
I.2.
PROFIL PERUSAHAAN ............................................................. 7
I.3.
PROSES BISNIS UTAMA (Core) ............................................... 9
I.4.
SUMBER DAYA .......................................................................... 8
I.5.
FOKUS PENERAPAN DSS ......................................................... 9
II. REVIEW LITERATURE ....................................................................... 13 II.1. LANDASAN TEORI DSS/GDSS ................................................ 13 II.2. PERKEMBANGAN APLIKASI DSS .......................................... 14 III. PEMBAHASAN..................................................................................... .24 III.1. KRITERIA DAN PARAMETER ................................................. 24 III.2. KEBUTUHAN DATA ................................................................. .26 III.3. ILUSTRASI CONTOH APLIKASI... .......................................... .27 III.4. KEUNTUNGAN DAN KERUGIAN.. ......................................... .32 IV. KESIMPULAN DAN SARAN .............................................................. .34 IV.1. KESIMPULAN ............................................................................. .34 IV.2. SARAN ......................................................................................... .34 DAFTAR PUSTAKA .................................................................................... .35 LAMPIRAN .................................................................................................. 37
2
DAFTAR GAMBAR Gambar I.1.
Transformasi Identitas Korporat BNI ............................... 8
Gambar II.2. Komposisi Kepemilikan Saham di BNI ............................ 8 Gambar III.1. Tampilan Aplikasi IRS Online .......................................... 27 Gambar III.2. Tampilan Halaman Utama IRS Online ............................. 28 Gambar III.3. Data Pokok Debitur .......................................................... 28 Gambar III.4. Data Kredit ......................................................................... 29 Gambar III.5. Jenis Jaminan .................................................................... 29 Gambar III.6. Nilai Jaminan .................................................................... 30 Gambar III.7. Menu Rating Debitur ......................................................... 30 Gambar III.8. Kriteria Untuk Rating ....................................................... 31 Gambar III.9. Rasio Keuangan Debitur ................................................... 31 Gambar III.10. Hasil Rating ..................................................................... 31 Gambar III.11. Skala Rating Nasabah ..................................................... 32
3
DAFTAR TABEL Tabel III.1. Ulasan Atau Review Dari Beberapa Jurnal ........................................... 16
LAMPIRAN Tabel V.1.
Contoh Formulir Analisa Rating .......................................................... 37
4
BAB I PENDAHULUAN I.1.
LATAR BELAKANG Bank adalah bisnis yang unik. Mereka melakukan bisnis dengan menggunakan
dana orang lain (other people’s money). Walaupun banyak pihak mengusahakan agar pendapatan bank dapat terdiversifikasi ke arah fee based, sumber pendapatan bank sampai dengan saat ini masih didominasi oleh pendapatan bunga (interest revenue) yang berasal dari pemberian kredit (Jopie Jusuf, 1993). Pertumbuhan bisnis perbankan yang saat ini semakin berkembang menuntut setiap bank agar lebih kreatif, efektif dan efisien sehingga bisa unggul dibanding yang lain dan mencapai profit yang diharapkan. Bank merupakan lembaga intermediary dengan konsep utama mengelola dana dari masyarakat dalam bentuk funding dan menyalurkannya kembali ke masyarakat dalam bentuk lending. Kredit merupakan salah satu bisnis utama bank yang memiliki resiko yang tinggi, namun di sisi yang lain memberikan pendapatan yang besar bagi bank. Oleh karena itu, pemberian kredit harus dilaksanakan oleh pejabat/pegawai kredit yang mengerti dan memahami dasar-dasar perkreditan dan melaksanakannya sesuai aturan serta kaidah budaya perkreditan. Pertumbuhan kredit harus sejalan dengan kualitas kreditnya yang bagus suatu bank sangat ditentukan oleh bagaimana proses kredit dilakukan sejak awal sampai dengan proses maintenance nasabahnya. Kebutuhan masyarakan akan kredit dan target pertumbuhan bisnis kredit perbankan tentu memerlukan konsep proses kredit yang mumpuni agar kesehatan bisnis bank dapat terjaga. Dalam memilih lembaga perbankan yang tepat, banyak hal yang dipertimbangkan oleh calon debitur, diantaranya : kecepatan, kemudahan, pricing, service dan hal lainnya. Setiap bank yang memiliki keunggulan dalam setiap hal tersebut, tentunya akan menjadi dipilih oleh calon debitur. Dengan mempertimbangkan bahwa harapan/dasar pemilihan lembaga pembiayaan yang akan dipilih oleh masyarakat dan perlunya menjaga kualitas kredit, maka salah satu criteria yang banyak dikembangkan oleh bank adalah bagaimana mempercepat dan mempermudah proses pengajuan kredit dengan tetap menjaga agar kualitas kredit dapat terjaga. Improvement process banyak dilakukan oleh bank, khususnya untuk kredit yang diberikan secara mass product, misalnya kredit konsumsi maupun ritel yatu dengan
5
membuat konsep scoring untuk analisa kredit. Dengan konsep scoring ini akan membantu mempercepat proses kredit, menjaga objektivitas dan pada akhirnya akan membantu memjaga kualitas kredit. Kredit merupakan bisnis yang beresiko dimana ada kemungkinan kredit yang diberikan tidak dapat tertagih (macet). Sehubungan dengan hal tersebut, sudah seharusnya bank hanya memberikan kredit kepada debitur yang layak. Bank harus dapat mengendalikan resiko kredit yang diberikan. Untuk itu, bank sudah seharusnya mengembangkan suatu proses seleksi dan proses analisa kredit yang komprehensif untuk menyaring proposal kredit yang masuk. Melalui proses penyaringan tersebut diharapkan kredit yang diberikan adalah kredit dengan kualitas yang bagus. Sistem credit scoring merupakan salah satu implementasi Decission Support System (DSS) di bidang perbankan, dimana dengan system ini akan membantu pemegang keputusan kredit dan memberikan gambaran seperti apa kondisi debiturnya berdasarkan score yang ditetapkan. Risk scoring merupakan alat yang digunakan untuk mengevaluasi tingkat resiko berkaitan dengan pemohon kredit atau nasabah. Secara garis besar, pelaksanaan proses analisa kredit di BNI meliputi 8 langkah kegiatan sbb: 1. Screening 2. Pengumpulan Data 3. Verifikasi Data 4. Analisa Laporan Keuangan dan aspek-aspek perusahaan lainnya 5. Analisa Resiko 6. Analisa Proyeksi Keuangan 7. Evaluasi kebutuhan Keuangan 8. Struktur Fasilitas Kredit
Kedelapan proses kredit tersebut di atas diberikan batas waktu maksimal selama 14 hari kerja (Service Level Agreement atau SLA) agar sampai pada proses keputusan kredit. Dengan melihat persaingan antar bank saat ini yang semakin ketat, sangat dibutuhkan proses kredit yang cepat dan akurat. Untuk mengakomodir kebutuhan pasar seperti itu dengan tidak melupakan alur proses kredit di atas dan tetap memperhatikan prinsip kehatihatian agar menghasilkan keputusan kredit yang sehat, BNI sejak ± 15 tahun yang lalu telah membuat sistem yang diberi nama IRS Online sebagai salah satu Decision Support System (DSS) dalam analisa kredit. Sistem ini sampai saat ini masih terus dilakukan
6
penyempurnaan sehingga dapat lebih bersinergi dengan kondisi persaingan bank saat ini. Dalam melakukan proses kredit di BNI khususnya terdapat 2 unit yang terlibat yaitu unit bisnis yang dalam hal ini disebut Relationship Manager (RM) dan unit resiko yang disebut Credit Analyst (CA). Aplikasi IRS Online tersebut dioperasikan oleh CA. Output yang dihasilkan dari aplikasi IRS Online tersebut adalah berupa scoring yang berisi rekomendasi kepada pemutus kredit (dhi. pemimpin unit kredit seperti Pemimpin SKC) apakah pengajuan kredit dari debitur/calon debitur dapat disetujui atau tidak. Keputusan yang dihasilkan oleh pemutus kredit tersebut dapat dikatakan sebagai keptusan yang efektif dan efisien karena telah mempertimbangkan segala aspek yang dibutuhkan dalam pemberian kredit karena segala aspek telah diakomodir oleh aplikasi IRS Online tersebut.
I.2.
PROFIL PERUSAHAAN Berdiri sejak 1946, BNI yang dahulu dikenal sebagai Bank Negara Indonesia,
merupakan bank pertama yang didirikan dan dimiliki oleh Pemerintah Indonesia. Tahun 1992, status hukum dan nama BNI berubah menjadi PT Bank Negara Indonesia (Persero), sementara keputusan untuk menjadi perusahaan publik diwujudkan melalui penawaran saham perdana di pasar modal pada tahun 1996. Kemampuan BNI untuk beradaptasi terhadap perubahan dan kemajuan lingkungan, sosial-budaya serta teknologi dicerminkan melalui penyempurnaan identitas perusahaan yang berkelanjutan dari masa ke masa. Hal ini juga menegaskan dedikasi dan komitmen BNI terhadap perbaikan kualitas kinerja secara terus-menerus. Dalam masa perjalanannya, BNI telah mereposisi identitas korporatnya untuk menyesuaikan dengan pasar keuangan yang dinamis. Identitas pertama sejak BNI berdiri berupa lingkaran warna merah dengan tulisan BNI 1946 berwarna emas melambangkan persatuan, keberanian, dan patriotisme yang memang merefleksikan semangat BNI sebagai bank perjuangan. Pada tahun 1988, identitas korporat berubah menjadi logo layar kapal & gelombang untuk merepresentasikan posisi BNI sebagai Bank Pemerintah Indonesia yang siap memasuki pasar keuangan dunia dengan memiliki kantor cabang di luar negeri. Gelombang mencerminkan gerak maju BNI yang dinamis sebagai bank komersial negara yang berorientasi pada pasar. Setelah krisis keuangan melanda Asia tahun 1998 yang mengguncang kepercayaan masyarakat terhadap perbankan nasional, BNI melakukan program restrukturisasi termasuk
7
diantaranya melakukan rebranding untuk membangun & memperkuat reputasi BNI. Identitas baru ini dengan menempatkan angka ‘46’ di depan kata ‘BNI’. Kata ‘BNI’ berwarna tosca yang mencerminkan kekuatan, keunikan, dan kekokohan. Sementara angka ‘46’ dalam kotak orange diletakkan secara diagonal untuk menggambarkan BNI baru yang modern.
Gambar 1. Transformasi Identitas Korporat BNI (sumber : www.bni.co.id)
Pada tahun 1996 BNI menjadi bank BUMN pertama yang mencatatkan sahamnya di BEJ. Sampai saat ini Pemerintah RI memegang 60% saham BNI, sementara sisanya 40% dimiliki oleh pemegang saham publik baik individu maupun institusi domestik & asing.
Gambar 2. Komposisi Kepemilikan Saham di BNI (sumber : www.bni.co.id)
8
Sejak berdiri pada tahun 1946, BNI senantiasa menjadi bagian dari dinamika pembangunan perekonomian Indonesia. Dalam kurun waktu lebih dari separuh abad itu juga, BNI telah berkembang menjadi bank nasional yang kokoh dengan pertumbuhan keuangan berkelanjutan. Sebagai bank yang melayani negeri kebanggaan bangsa, BNI ditantang untuk terus mewujudkan komitmen dan meraih prestasi agar senantiasa memberikan layanan dan kinerja yang unggul bagi nasabah dan bangsa Indonesia saat ini dan di masa mendatang sesuai dengan visi dan misi perusahaan. Adapun visi dan misi BNI adalah sebagai berikut : 1. Visi BNI
Menjadi bank yang unggul, terkemuka dan terdepan dalam layanan dan kinerja
2. Misi BNI
Memberikan layanan prima dan solusi yang bernilai tambah kepada seluruh nasabah, dan selaku mitra pillihan utama (the bank choice)
Meningkatkan nilai investasi yang unggul bagi investor.
Menciptakan kondisi terbaik bagi karyawan sebagai tempat kebanggaan untuk berkarya dan berprestasi.
Meningkatkan kepedulian dan tanggung jawab terhadap lingkungan dan sosial.
Menjadi acuan pelaksanaan kepatuhan dan tata kelola perusahaan yang baik.
I.3.
PROSES BISNIS UTAMA (Core) Saat ini, BNI adalah bank terbesar ke-4 di Indonesia berdasarkan total aset, total
kredit maupun total dana pihak ketiga (DPK). BNI menawarkan layanan jasa keuangan terpadu kepada nasabah, didukung oleh perusahaan anak. Sebagai salah satu lembaga intermediary, BNI menawarkan layanan penyimpanan dana pihak ketiga (DPK) maupun fasilitas pinjaman baik pada segmen korporasi, menengah, maupun kecil serta layanan jasa (services). Dengan produk & layanan yang disesuaikan dengan kebutuhan nasabah di semua segmen, BNI yakin dapat menjadi Bank of Choice. BNI memiliki komitmen menjadi fasilitator pembangunan untuk mendukung pertumbuhan industri di Indonesia. Sebagai bagian dari transformasi bisnis, BNI fokus pada delapan sektor industri unggulan yang prospektif, yaitu : Minyak, Gas, &
9
Pertambangan, Telekomunikasi, Kimia, Agribisnis, Makanan & Minuman, Perdagangan Besar & Eceran, Kelistrikan dan Konstruksi. Bisnis BNI saat ini telah disesuaikan dengan segmentasi nasabah dan mengantisipasi permintaan pasar yang semakin dinamis. BNI juga telah melakukan transformasi bisnis dari product centric menjadi customer centric dengan fokus pada Business Banking dan Consumer & Retail. Di segmen Business Banking, BNI menawarkan integrated financial solution bagi nasabah dengan fokus pada delapan sektor industri unggulan. Untuk segmen Consumer & Retail Banking, BNI bertekad menjadi lifetime banking partner bagi para nasabah dengan menyediakan produk dan jasa perbankan di setiap tahapan usia. Untuk melengkapi kebutuhan nasabah di bisnis tresuri & internasional, BNI berkomitmen untuk menjembatani bisnis nasabah dengan mengoptimalkan keberadaan kantor cabang BNI di kota finansial dunia : Singapura, Hong Kong, Tokyo, Osaka, London, dan New York. Khusus ntuk sektor kredit, BNI membagi ke dalam 3 segmen, yaitu : 1. Segmen Usaha Kecil, menangani pemberian kredit hingga Rp 15 milyar. Pemberian kredit ini disalurkan melalui Sentra Kredit Kecil (SKC). Saat ini BNI memiliki lebih dari 50 unit SKC yang dapat memfasilitasi kebutuhan kredit nasabah. 2. Segmen Kredit Menengah mengelola pemberian kredit di atas Rp 15 milyar hingga Rp 150 milyar yang disalurkan melalui Sentra Kredit Menengah (SKM). Sampai dengan saat ini BNI memiliki lebih dari 20 unit SKM di seluruh Indonesia. 3. Segmen Korporasi diberikan kepada nasabah korporasi dengan skala yang lebih besar lagi. Sesuai dengan peran BNI sebagai agent of development dan fasilitator dalam Masterplan Percepatan dan Perluasan Pembangunan Ekonomi Indonesia (MP3EI), penyaluran kredit BNI difokuskan pada delapan sektor industri unggulan yaitu Minyak, Gas, & Pertambangan; Telekomunikasi; Kimia; Agribisnis; Makanan & Minuman; Perdagangan Besar & Eceran; Kelistrikan; dan Konstruksi, sementara penyaluran kredit menengah dan kecil dilakukan dengan lebih terarah dan terintegrasi melalui pendekatan value chain.
I.4.
SUMBER DAYA BNI menyadari bahwa bisnis perbankan sangat bertumpu pada pelayanan, sehingga
faktor sumber daya manusia dan kekuatan teknologi memegang peranan penting untuk
10
menghasikan kinerja unggul. Pemenuhan kebutuhan sumber daya manusia BNI berasal dari internal melalui asessmen pegawai dan sumber eksternal melalui fresh graduate dan experience hire. Kekuatan BNI terletak pada kemampuan SDM yang memiliki keterampilan dan integritas yang tinggi dalam melayani nasabah dengan sepenuh hati dan profesional. Untuk menjawab pertumbuhan industri perbankan yang signifikan dan perilaku nasabah yang sangat dinamis di mana membutuhkan pelayanan yang cepat dan tepat, dukungan teknologi informasi menjadi kunci utama layanan perbankan. Saat ini BNI memiliki lebih dari 1.700 kantor cabang dan lebih dari 14.000 ATM yang tersebar di seluruh Indonesia termasuk jaringan ATM Bersama dan ATM Link serta enam kantor cabang di luar negeri termasuk remittance representatif di beberapa negara. Dengan jumlah outlet dan jaringan demikian luasnya, dibutuhkan dukungan teknologi yang handal. BNI memiliki command centre yang bertugas memantau operasional BNI dapat berjalan lancar selama 24 jam. Di akhir tahun 2013, jumlah aset yang dimiliki BNI tercatat sebesar Rp386,7 triliun dan jumlah karyawan sebanyak 26.100 orang. Jaringan layanan BNI tersebar di seluruh Indonesia melalui ke-1.693 outlet domestik dan di luar negeri melalui cabang-cabang di New York, London, Tokyo, Hong Kong, Singapura dan Osaka. Jaringan ATM BNI saat ini tercatat sebanyak 11.163 unit ATM milik sendiri. Layanan BNI juga tersedia melalui 42.000 EDC, Internet Banking, dan SMS Banking.
I.5.
FOKUS PENERAPAN DSS Sudah begitu banyak perusahaan di berbagai industri yang bergantung pada
perangkat, teknik dan pemodelan pendukung keputusan atau lebih dikenal dengan istilah Decision Support System (DSS), untuk membantu mereka menganalisa dan memecahkan beragam pertanyaan bisnis sehari-hari. Dalam perjalanannya BNI selalu beradaptasi terhadap perubahan dan kemajuan lingkungan, sosial-budaya serta teknologi dalam kaitannya dengan pengambilan keputusan dalam bisnis. Hal ini juga menegaskan dedikasi dan komitmen BNI terhadap perbaikan kualitas kinerja secara terus-menerus.DSS saat ini kebanyakan dibangun berbasis software interaktif yang mampu mempermudah decision maker (pengambil kebijakan) untuk mengambil keputusan berdasarkan data-data mentah, dokumen, bekal pengetahuan individu maupun bisnis model yang disediakan oleh software aplikasi DSS.
11
Penerapan DSS dapat diterapkan di seluruh fungsi bisnis BNI dan juga pada fungsi operasional di BNI. Pada fungsi bisnis misalnya adalah DSS Pemasaran dimana merupakan suatu sistem komputerisasi informasi yang dapat mendukung para penggunanya dalam perencanaan dan pengambilan keputusan pemasaran. DSS ini dapat dimanfaatkan oleh manajer pemasaran (baik pemasaran dana maupun pemasaran kredit) yang mengalami kesulitan dalam menentukan tingkat suku bunga yang ditawarkan serta strategi penjualan pada customer tertentu dalam waktu tertentu. Oleh karena itu, membangun DSS untuk bagian pemasaran sangat diperlukan agar dapat memberikan informasi yang dibutuhkan secara tepat dan lengkap. Model data warehouse yang akan dibangun adalah menyimpan data yang berhubungan dengan sejarah penjualan suatu produk perbankan untuk pelanggan tertentu pada rentang waktu tertentu oleh seorang tenaga pemasar tertentu sehingga manajer pemasaran bisa menganalisis kinerja staf pemasarannya, menentukan harga produk yang bisa menghasilkan keuntungan yang optimal, dan strategi pemasaran yang perlu diterapkan pada pelanggan tertentu. Contoh lainnya penggunaan DSS di BNI adalah DSS kelayakan proposal kredit, lebih dikenal dengan IRS Online (singkatan dari Internal Rating System Online). Penggunaan DSS ini sangat dibutuhkan dalam mengatasi persaingan antar bank yang semakin ketat saat ini. Banyaknya perusahaan atau pun pengusaha yang mengajukan kredit ke BNI membuat BNI harus lebih meningkatkan kualitas pelayanan terhadap nasabah dengan tidak mengabaikan prinsip kehati-hatian. Penyaluran kredit yang berhasil akan membawa keuntungan yang besar bagi BNI. Aplikasi DSS ini sangat membantu dan memudahkan pihak pengambil keputusan dalam tugasnya menilai kelayakan proposal kredit. Dalam pemanfaatan TI dan mengembangkan kualitas, BNI membutuhkan TI sebagai driver untuk mendukung proses bisnis, kegiatan operasi, dan customer service. Penerapan TI sekarang ini lebih dimaksudkan untuk mendekati customer yaitu untuk memenuhi tuntutan nasabah, yang umumnya sangat membutuhkan layanan yang convenience dan cepat kepada nasabahnya.
12
BAB II REVIEW LITERATURE II.1. LANDASAN TEORI DSS/GDSS Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support Sistem (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision Sistem. Menurut Scott Morton “Sistem Pendukung Keputusan merupakan penggabungan sumber – sumber kecerdasan individu dengan kemampuan komponen untuk memperbaiki kualitas keputusan. Sistem Pendukung Keputusan juga merupakan sistem informasi berbasis komputer untuk manajemen pengambilan keputusan yang menangani masalah – masalah semi struktur“. Menurut Sprague dan Carlson (1993) mendefinisikan DSS dengan cukup baik, sebagai sistem yang memiliki lima karakteristik utama, yaitu: 1. Sistem yang berbasis komputer. 2. Dipergunakan untuk membantu para pengambil keputusan. 3. Untuk memecahkan masalah-masalah rumit yang “mustahil” dilakukan dengan
kalkulasi manual. Melalui cara simulasi yang interaktif. Dimana data dan model analisis sebagai komponen utama. Menurut O’Brien (2005) Decision Support System adalah sistem informasi yang berbasis komputer yang memberikan dukungan informasi yanginteraktif khusus bagi manajer dan praktisi bisnis untuk proses pengambilan keputusan. Sedangkan menurut Rivai (2006) Decision Support System adalah sistem dukungan keputusan yang menempatkan informasi untuk pengambilan keputusan secara harfiah di ujung jari para pengambil keputusan. Berikut ulasan atau review dari beberapa jurnal ilmiah yang akan dibahas tentang perkembangan aplikasi DSS. Dengan pengertian di atas dapat dijelaskan bahwa sistem pendukung keputusan bukan merupakan alat pengambilan keputusan, melainkan merupakan sistem yang membantu pengambil keputusan dengan melengkapi mereka dengan informasi dari data yang telah diolah dengan relevan dan diperlukan untuk membuat keputusan tentang suatu masalah dengan lebih cepat dan akurat. Sehingga sistem ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan pengambilan keputusan dalam proses pembuatan keputusan.
13
II.2. PERKEMBANGAN APLIKASI DSS Dalam perkembangannya DSS mulai dikenal sejak tahun 1970an, banyak studi / penelitian yang sudah membahas pentingnya Decision Support System (DSS) dalam berbagai model. Salah satunya Apriani Soepardi, Puryani, Mochammad Chaeron, Isti Anggraini dalam Jurnal Teknik Industri, 2012, Vol.14, No.2, 107 – 114, dengan judul Penentuan Kriteria Pemilihan Strategi Sistem Manufaktur Menggunakan Analytic Hierarchy Process. Analytic Hierarchy Process adalah metode penyelesaian masalah yang berdasarkan pada beberapa kriteria yaitu respon, kualitas produk, biaya produk, keterampilan operator, dan persediaan. Kriteria tertinggi ada pada respon. Pada kriteria ini, perusahaan cor logam dituntut untuk memiliki kemampuan ketangkasan dalam pengurangan lead-time untuk pengembangan produk, pengenalan produk baru, dan berbagai macam produk. Sedangkan kriteria untuk kualitas produk mengambil tempat pada prioritas kedua, diikuti oleh biaya produk, keterampilan operator dan persediaan. Dari prioritas kemampuan kelincahan yang harus dimiliki oleh perusahaan dari logam cor, sistem manufaktur sesuai dengan karakteristik organisasi dan mampu merespon dengan tepat terhadap perubahan lingkungan adalah sistem Lean Manufacturing. Muhammad Azhari Rahmadani, Anindita Septiarini, dalam Jurnal Informatika Mulawarwan, 2013, Vol. 8 No.2 Edisi Juli, dengan judul Penerapan Fuzzy Tahani pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pembelian Rumah di Kota Samarinda, disimpulkan bahawa Rumah adalah tempat dimana kita berkumpul dengan keluarga dan melepas lelah setelah beraktifitas sehari-hari. Dengan melihat kesempatan ini developer perumahan membangun berbagai tipe dan ukuran rumah yang sesuai dengan kebutuhan. Fuzzy Database dapat digunakan untuk menyampaikan informasi dari data yang bersifat samar atau ambiguous. Metode yang dipakai dalam tugas akhir ini adalah Fuzzy Database model Tahani dengan obyek masalah yang diselesaikan adalah rekomendasi pembelian rumah di kota Samarinda. Data yang disajikan memiliki nilai fire strength atau tingkat kesesuaian dengan kriteria pilihan diatas angka 0 (nol) sampai dengan angka 1(satu). Evaristus Didik Madyatmaja dalam Journal of Theoretical and applied Information Technology, 2014, Vol. 62 No.1, judul Decision Support System model to assist management consultant in determining the physical infrastructure fund, menyebutkan bahwa Program Nasional Pemberdayaan Masyarakat (PNPM) Mandiri Perdesaan adalah bentuk tindakan nyata untuk menangkal kemiskinan di Indonesia. Salah satu upaya yang dilakukan adalah dengan memberikan dana proyek fisik, yang diharapkan dapat
14
meningkatkan produktivitas dan efisiensi masyarakat itu sendiri. Untuk mendapatkan donasi, kelompok sosial masyarakat harus sebelumnya mengajukan proposal yang diverifikasi oleh manajemen Program Nasional Pemberdayaan Masyarakat (PNPM) Mandiri Perdesaan. Ada banyak kriteria dan proposal yang membutuhkan manajemen PNPM untuk dapat memperhitungkan manfaat dan risiko dari keputusan. Untuk mendukung keputusan manajemen PNPM, telah dirancang sebuah sistem yang mampu membantu manajemen PNPM dalam mengalokasikan dana proyek fisik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan untuk alokasi dana untuk proyek fisik akan membantu manajemen PNPM dalam membuat, menghapus, atau mengedit model penilaian yang ada. Dengan kemudahan membuat model, manajemen PNPM akan dapat memahami model yang paling tepat untuk diterapkan dalam proyek fisik, sehingga alokasi dana proyek fisik benar-benar diperoleh oleh kelompok sosial yang membutuhkannya. Berikut beberapa ulasan / review lainnya dari beberapa jurnal terkait DSS yang menunjukkan bahwa DSS berkembang cepat dan telah diaplikasikan pada berbagai bidang:
15
Tabel 1. Ulasan Atau Review Dari Beberapa Jurnal NO. 1.
PENULIS Hongyan Hu* and Wenlong Zhou School of Economics and Management, Beijing Jiaotong Universty, Beijing 100044, China
JUDUL A Decision Support System for Joint Emission Reduction Investment and Pricing Decisions with Carbon Emission TradeInternational Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering
DATA Primer
METODE Analisis
HASIL Saat ini dunia industri global sedang dihadapkan dengan beberapa peraturan mengenai emisi karbon seperti pembatasan karbon, pajak karbon (carbon tax), perdagangan emisi karbon (carbon emission trade), offset karbon. Peraturan yang paling banyak digunakan terhadap industri manufaktur adalah Perdagangan Emisi Karbon. Masing-masing Industri manufaktur harus memasukkan kebijakan pengaturan emisi karbon di dalam strategi dan keputusan-keputusan operasional mereka, misalnya dalam hal penempatan fasilitas, pemilihan teknologi, sourcing produk input dan jalur transportasi. Jurnal ini membahas hal hal yang berhubungan dengan rantai suplai yang meliputi tahap manufaktur dan penjualan eceran (retail), sisi manufaktur akan memeutuskan usahausaha yang akan dilakukan untuk mengurangi emisi karbon dan berapa harga grosir yang layak. Berdasarkan permodelan dan analisisnya maka jurnal ini membantu untuk mengembangkan
16
decision support system (DSS) bagi para pengusaha manufaktur dan pengecer untuk mengambil keputusan yang optimal. Permasalahan diformulasikan dengan Stackelberg game, dengan manufaktur sebagai leader dan pengecer sebagai follower, maka akan dioptimasi pengurangan emisi karbon dan ditentukan harga produknya. Sistem ini juga akan menginvestigasi pengaruh perdagangan emisi karbon dalam keputusan yang telah dibuat dan keuntungan yang didapat. Pada akhirnya pihak manufaktur harus melakukan investasi untuk mengurangi emisi dan meningkatkan harga penjualan grosir bila dibandingkan dengan situasi tanpa perdangan emisi. Parameter input meliputi penggunaan karbon awal per unit produk, quota emisi karbon, biaya produksi per unit, harga karbon per unit (ton). Sistem akan melakukan perhitungan dengan model Stackelberg dengan output yang didapat adalah harga eceran optimum, harga grosir optimum, jumlah pengurangan emisi karbon, jumlah investasi untuk pengurangan emisi, jumlah permintaan konsumen, keuntungan manufaktur dan keuntungan pengecer.
17
Dari analisis sensitivitas maka disimpulkan bahwa harga eceran akan meningkat seiring peningkatan harga karbon dan tidak tergantung dengan besarnya modal. Harga grosir dari manufaktur akan meningkat seiring peningkatan harga karbon dan tidak tergantung dengan besarnya modal. Keuntungan manufaktur akan naik atau turun tergantung dari harga karbon dan akan meningkat seiring dengan penigkatan modal. Dengan naiknya harga karbon maka permintaan konsumen dan jumlah emisi karbon akan menurun, sedangkan investasi untuk pengurangan emisi akan meningkat. 2.
Dympna O’Sullivan, Paolo Fraccaro, Ewart Carson and Peter Weller
Decision time for clinical decision support systems Clinical Medicine 2014 Vol 14, No 4: 338–41
Primer
Deskriptif
Clinical decision support system (CDSS) adalah suatu sistem software yang interaktif yang didesain untuk menolong para petugas medis/klinis dalam pembuatan kaputusan, seperti penentuan diagnose atau rekomendasi perawatan terhadap pasien. CDSS merupakan salah satu topik yang banyak dibicarakn oleh para ahli computer akan tetapi kurang dipahami oleh para petugas medis itu sendiri. Jurnal ini membahas tentang aplikasi system ini di lapangan dan tantangan-
18
3.
Khaled Saleh Al Omoush, raed Musbah Alqirem, Mohammad Iqbal Ajlouni
The Role of web-Based Group Decision Support Systems in Clarifying the Collctive Intelligence : Measuring the Outcomes
Journal of Theoretical and Applied Information Technology 10th January 2013. Vol. 47 No.1
Primer
Deskriptif
tantangan yang dihadapi dalam implementasi system ini. Tujuan Jurnal ini adalah untuk mengajak para ahli medis / klinis untuk terlibat dalam pembuatan system ini sehingga akan menambah pemahaman ahli medis terhadap system ini dan membantu dalam pengembangan ke depan terutama dalam automasi CDSS sehingga akan memperbaiki kualitas pelayanan kesehatan. Tantangan-tantangan yang saat ini dihadapi dalam aplikasi CDSS antara lain banyaknya jumlah data yang harus dihubungkan, diintegrasi dan diterjemahkan ke dalam sistem serta perlunya masukan dari para ahli yang kompeten yang sesuai dengan konteksnya agar sistem tersebut bisa diaplikasikan dengan lebih lebih tepat. Riset yang dilakukan dalam jurnal ini bertujuan untuk mengembangkan pola pikir konseptual untuk mempelajari peran GDSS (group decision support system) dalam membentuk dimensi dari kecerdasan kolektif dan outcome yang diharapkan dari suatu organisasi. Kompleksitas permasalahan yang terus bertambah dan tantangan yang penuh kontroversi yang terjadi dalam dunia bisnis saat ini memerlukan struktur
19
4.
Jihong Xia, Lihuai Lin, Junqiang Lin and Laounia Nehal 3
Development of a GIS-Based Decision Support System for Diagnosis of River System Health and Restoration www.mdpi.com/journal/water
Primer, Sekunder
Deskriptif
organisasi yang dapat beradaptasi terhadap perubahan. Sebuah organisasi bisa dianggap cerdas apabila mampu memelihara kecerdasan kolektif pada level yang tinggi. Perkembangan teknologi IT yang pesat saat ini mendorong GDSS yang berbasis internet sebagai salah satu intelligence system. Berdasarkan studi literatur yang mendalam maka didapatkan enam dimensi dari intelligence review yang dipaparkan di jurnal berikut. Hal tersebut adalah kebebasan berpikir, memori yang digunakan secara bersama (shared memory), sharing pengetahuan, persepsi bersama, pemecahan masalah secara besama/kolektif, dan pembelajaran kolektif. Lebih jauh, kerangka pembelajaran ini menghasilkan empat outcome yaitu meliputi kemampuan merasakan dan merespon, kualitas hubungan, kualitas penentuan keputusan dan pembelajaran organisasi yang berkelanjutan. Paper ini menjelaskan pola pikir praktis dan langkah-langkah pengembangan prototype dari DSS yang berbasis geographic information systems (GIS) yang digunakan untuk mendiagnosa tingkat kesehatan dan kebersihan sungai
20
atau disebut sebagai river health diagnosis (RHD-DSS). Sistem ini mengintegrasikan data, model perhitungan, dan pengetahuan manusia mengenai penilaian status kesehatan sungai, diagnose faktor penyebab, dan pengambilan keputusan tentang restorasi untuk mengarahkan para pengambil keputusan selama proyek restorasi dan manajemen sungai di provinsi Zhijiang, China. RHD-DSS dibentuk oleh empat elemen utama yaitu graphical user interface (GUI), database, dasar permodelan (model base) dan dasar pengetahuan (knowledge base). Program ini memiliki lima komponen fungsional yaitu input module, database management, manajemen indikator diagnostik, assessment dan diagnosis, dan modul hasil visual. Desain sistem ini digambarkan dengan menitikberatkan pada pengembangan database, skema model, diagnosa dan teknik pengolahan secara analitik dan desain peta manajemen. Studi kasus ini digunakan untuk mendemonstrasikan keuntungan yang didapat dari penggunaan system ini. Pendekatan yang digunakan akan memberikan gambaran yang lebih baik kepada para
21
5.
Awan dan Jimmy Heryanto
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kredit Pemilikan Rumah Pada Bank Panin research.lppmstmik.ibbi.ac.id/permalink/000080
Primer
Analisis
manajer dan desainer tentang penurunan kondisi sungai, dengan ini akan memperkuat proses penilaian (assessment) dan administrasi terhadap perliaku manusia dalam mengelola sungai. Sebagai review paper ini menjelaskan bahwa masyarakat mempunyai daya beli yang terbatas untuk membeli rumah karena biaya yang tidak sedikit. Maka bank memberikan fasilitas seperti Kredit Pemilikan Rumah (KPR), dan untuk memutuskan pemberian KPR pihak bank harus menyeleksi untuk menghindari kredit macet dan likuiditas bank. Oleh karena itu dalam jurnal ini membahas tentang cara mengantisipasi hambatan tersebut dengan DSS KPR. dalam program ini digunakan untuk menganalisis berdasarkan input data yang berkaitan dengan calon debitur dimana dapat ditentukan apakah seorang calon debitur tersebut diperkenakan memperoleh fasilitas tersebut atau tidak. Hasil pengujian aplikasi terhadap keputusan kredit cukup baik, sesuai dengan data yang berkaitan dengan KPR dan dapat disimpulkan bahwa aplikasi memiliki hasil yang memenuhi standar ketentuan analisis kredit sehingga bisa membantu
22
sistem pengambilan keputusan pada masyarakat untuk Kredit Pemilikan Rumah 6.
V.M.Eduardo Christian S
Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Pada Pt Bank Central Asia Tbk. (BCA) Menggunakan Metode Analityc Heararchy Process http://eprints.dinus.ac.id/12873/1/j urnal_13080
Primer
Analisis
Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan juga bisa dipakai untuk Kenaikan jabatan dalam tiap perusahaan, termasuk pada Bank Central Asia (BCA), dengan menyandang bank swasta terbesar di Indonesia dengan pegawai yang banyak maka perlu DSS yang bisa memudahkan mengatur pegawai dengan Pencapaian prestasi pegawai dan jabatan yang tepat. Potensinya dapat terlihat apakah kompetensinya tersebut telah sesuai dengan tugas pekerjaan yang dimilikinya dengan metode Analityc Heararchy Process yang akan menentukan alternative keputusan kenaikan jabatan yang optimal pada PT Bank Central Asia (BCA).
23
BAB III PEMBAHASAN
III.1. KRITERIA DAN PARAMETER Dalam pemberian kredit, Bank harus memperhatikan prinsip-prinsip pemberian kredit, yaitu : 1. Prinsip Kehati-hatian perkreditan (Prudential Principle) Setiap pemberian kredit harus dilakukan secara hati-hati untuk memberikan keyakinan bahwa kredit layak diberikan dan memitigasi resiko, antara lain dengan melakukan analisa sebelum kredit diputus dan memonitor kredit. 2. Prinsip Analisa Kredit 5C (5C Principle) Agar kredit yang diberikan berkualitas, maka harus dilakukan analisa sehingga resiko kredit dapat diantisipasi sejak awal pemberian kredit. Kredit yang diberikan harus sesuai dengan kebutuan debitur dan diyakini bahwa kredit dapat dikembalikan oleh debitur pada waktu dan dengan jumlah yang diharapkan oleh bank. Dalam evaluasi kredit, bank melakukan penilaian terhadap calon debitur dengan prinsip 5C, yaitu keyakinan bank terhadap aspek Character, Capital, Capacity, Collateral, Condition of Economy serta Collateral, yang dapat dijelaskan sebagai berikut : a. Character, yaitu: penilaian bank atas karakter calon debitur sehingga bank dapat menyimpulkan bahwa debitur tersebt jujur, beritikad baik dan tidak akan menyulitkan bank dikemudian hari. Sebelum memberikan kredit, Bank harus mengenal terlebih dahulu calon debitur terutama karakternya. Kajian mengenai karakter dapat dilakukan dengan beberapa cara diantaranya :
Bank checking melalui Sistem Informasi Debitur (SID) pada Bank Indonesia (BI). SID menyediakan informasi kredit yang terkait
nasabah, antara lain informasi mengenai bank
pemberi kredit, nilai fasilitas kredit yang telah diperoleh, kelancaran pembayaran serta infomasi lain yang terkait dengan fasilitas kredit tersebut.
Mengupayakan trade checking pada supplier dan pelanggan
24
debitur, untuk meneliti reputasi nasabah di lingkungan para stakeholders.
Mengupayakan informasi kepada asosiasi usaha dimana calon debitur terdaftar
b. Capacity, yaitu: penilaian bank atas kemampuan calon debitur dalam
bidang usahanya dan atau kemampuan manajemen debitur, sehingga bank yakin bahwa usaha yang akan dibiayai dengan kredit tersebut dikelola oleh orang-orang yang tepat/benar. Beberapa pendekatan yang dapat digunakan dalam menilai capacity nasabah, antara lain:
Pendekatan historis, yaitu menilai kinerja nasabah dimasa lalu (past performance) Pendekatan finansial, yaitu menilai kemampuan keuangan calon debitur Pendekatan yuridis, yaitu melihat secara yuridis personil yang berwenang mewakili calon debitur dalam melakukan penandatanganan perjanjian kredit dengan Bank. Pendekatan manajerial, yaitu menilai kemampuan nasabah melaksanakan fungsi namajemen dalam memimpin perusahaan Pendekatan teknis, yaitu menilai kemampuan calon debitur terkait teknis produksi, seperti tenaga kerja, sumber bahan baku, peralatan, administrasi, keuangan dan lain-lain.
c. Capital, yaitu penilaian bank atas posisi keuangan calon debitur secara
keseluruhan termasuk aliran kas debitur, baik untuk masa lalu maupun proyeksi pada masa yang akan datang, sehingga dapat diketahui kemampuan permodalan debitur dalam menunjang pembiayaan proyek atas usaha yang bersangkutan. Secara umum bilamana modal sendiri besar, akan mendorong
keseungguhan
nasabah
untukmenjalankan
usaha,
dan
menyelesaikan kewajibannya. Hal ini karena nasabah ikut menanggung risiko apabila usahanya mengalami kegagalan. Kecukupan modal bervariasi untuk
masing-masing
industri,
misalnya
industri
berskala
besar,
membutuhkan modal yang lebih besar. d. Condition of Economy, yaitu: penilaian bank atas kondisi pasar di dalam negeri maupun diluar negeri, baik masa lalu maupun yang akan datang, sehingga dapat diketahui prospek pemasaran dari hasil usaha debitur yang dibiayai dengan kredit dari bank. Beberapa hal yang dapat digunakan dalam melakukan analisa condition of economy, antara lain:
25
Peraturan pemerintah pusat dan daerah
Situasi politik dan perekonomian dunia dan domestik
Kondisi lain yang mempengaruhi pemasaran.
e. Collateral, yaitu penilaian bank terhadap agunan yang dimiliki oleh calon debitur. Agunan merupakan benda berwujud dan atau tidak berwujud yang diserahkan hak dan kekuasaannya oleh calon debitur kepada bank guna menjamin pelunasan hutang debitur, apabila kredit yang diterimannya tidak dapat dilunasi sesuai waktu yang diperjanjikan dalam perjanjian kredit atau addendumnya. Agunan tersebut sangat penting sebagai jalan terakhir untuk penyelesaian kredit, apabila debitur tidak mampu memenuhi kewajiban membayar pokok dan bunga.
3. Prinsip KYC (Know Your Customer) Prinsip KYC merupakan hal mendasar yang harus dilakukan oleh perbankan. Bank harus mengetahui nasabahnya. Pengenalan nasabah secara detil dilakukan baik melalui tatap muka maupun via telepon (saat pembukaan rekening, pengisian permohonan kredit, proses interview analisa kredit, saat perjanjian kredit, saat transaksi melalu setiap channel bank, saat pembayaran angsuran, saat maintain kredit dan pada akhirnya pada saat selesainya kredit).
Keseluruhan hal tersebut di atas merupakan kriteria berikut parameter-parameter yang ada di dalamnya yang mendasari pengambilan keputusan pemberian kredit oleh pemutus kredit. Keseluruhan parameter yang ada di dalam kelima kriteria tersebut telah diakomodir ke dalam sistem IRS Online.
III.3. KEBUTUHAN DATA Sistem pendukung keputusan bersifat tergantung oleh data, sebagaimana keseluruhan proses mengambil seluruh kumpulan data yang tersedia, untuk dianalisa. Untuk dapat menghasilkan output dari penggunaan aplikasi IRS Online, terdapat data-data yang dibutuhkan oleh sistem. Data-data tersebut akan diinput dan dilakukan pembobotan oleh sistem atas dasar standar yang telah ditetapkan BNI. Kualitas data akan sangat mempengaruhi bobot yang diberikan sehingga pada akhirnya juga mempengaruhi hasil yang didapatkan dimana juga akan berpengaruh pada pengambilan keputusan nantinya.
26
Adapun data-data yang dibutuhkan dalam IRS Online tsb dapat dikelompokkan ke dalam 2 kelompok, yaitu: 1. Data Internal Data internal ini adalah data-data atau informasi yang terkait dengan debitur yang sedang melakukan pengajuan kredit. Data-data tersebut meliputi antara lain data pokok debitur, aspek umum, aspek pemasaran, aspek teknik produksi, aspek manajemen, data usaha, data keuangan, data jaminan, dll. 2. Data Eksternal Data eksternal ini merupakan data atau informasi di luar data debitur yang meliputi antara lain informasi rating industri sejenis, traffic light sector, space available serta kondisi ekonomi makro lainnya. Data eksternal ini telah tersedia dan terus di-update oleh BNI.
III.4. ILUSTRASI CONTOH APLIKASI Aplikasi IRS Online yang akan menghasilkan output berupa rekomendasi pemberian kredit atas dasar input yang dilakukan pada sistem tersebut. Berikut tampilan aplikasi IRS Online :
Gambar III.1 Tampilan Aplikasi IRS Online Untuk masuk ke dalam sistem IRS Online user dhi. CA harus login dengan menggunakan user dan password yang telah dimiliki. Setelah berhasil login, maka CA akan masuk ke halaman utama IRS Online dan terlihat nama CA yang bersangkutan.
27
Gambar III.2. Tampilan Halaman Utama IRS Online
Setelah berada di halaman utama, CA diharuskan input data-data pokok debitur yang terdiri dari nama debitur, NPWP, alamat, status badan usaha, sektor usaha,dll sebagaimana terlihat pada gambar di bawah ini :
Gambar III.3 Data Pokok Debitur
Tahap selanjutnya setelah pengisian data pokok debitur selesai dilakukan adalah penginputan data pengajuan kredit yang meliputi nilai pengajuan kredit, jenis kredit, mata uang yang digunakan, jangka waktu dan tujuan penggunaan kredit.
28
Gambar III.4 Data Kredit
Selain data pokok debitur, data kredit, data lain yang perlu diinput ke dalam sistem IRS Online adalah data jaminan (jenis dan nilai jaminan) yang akan diserahkan oleh debitur kepada BNI terkait pengajuan kreditnya.
Gambar III.5 Data Jenis Jaminan
29
Gambar III.6 Data Nilai Jaminan
Setelah input data jenis dan nilai jaminan , selanjutnya masuk ke menu rating debitur sebagai berikut :
Gambar III.7 Menu Rating Debitur
Dalam menu rating debitur, CA harus melakan input mengenai data atau informasi mengenai beberapa kriteria yang meliputi beberapa aspek sebagai berikut: 1. Aspek Pemasaran, meliputi tingkat permintaan, kualitas produk dan jasa, konsentrasi pelanggan, tingkat persaingan, dll. 2. Aspek Teknik/Produksi, meliputi kondisi lokasi usaha, kondisi peralatan, penilaian supply, dll. 3. Aspek Manajemen, meliputi pengalaman, tingkat pendidikan, integritas reputasi, struktur/sistem, kaderisasi, dll. 4. Aspek Umum, meliputi kualitas informasi keuangan, kualitas hubungan dengan
30
bank dan pihak lain, dll. 5. Aspek Keuangan, meliputi rasio-rasio dari laporan keuangan perusahaan. 6. Aspek lainnya, meliputi hal-hal lain di luar kelima aspek di atas seperti penyesuaian karena adanya kondisi-kondisi khusus misalnya faktor negatif dari perusahaan afiliasi / grup, pengaruh kejadian force majeure, permasalahan hukum, pemogokan buruh, dll.
Gambar III.8 Kriteria Untuk Rating
Gambar III.9 Rasio Keuangan Debitur
Gambar III.10 Hasil Rating
31
Hasil rating yang dihasilkan IRS Online mulai dari rating 1 s.d. 10. Adapun rating 1-5 menunjukkan bahwa calon debitur tersebut layak diberi kredit (Investment Grade), sementara rating 6 – 10 menunjukkan bahwa calon debitur tidak layak untuk diberi kredit (Non Investment Grade), sebagaimana ditunjukkan dalam gambar berikut :
Gambar III.11 Skala Rating Nasabah Rating 1 – 10 sebagaimana terlihat pada gambar 13 di atas juga menunjukkan tingkat resiko dari calon debitur tersebut. Semakin tinggi nilai rating nasabah tsb menunjukkan resiko yang semakin besar terhadap calon debitur tersebut. Hal ini menjadi dasar pendukung atau pertimbangan bagi pemutus kredit.
III.5. KEUNTUNGAN DAN KERUGIAN Penggunaan aplikasi IRS Online yang sudah secara luas dan menyeluruh diterapkan di seluruh unit kredit di BNI membawa dampak yang sangat positif bagi percepatan proses kredit. Secara internal, Service Level Agreement atau SLA standar proses kredit 14 hari dapat dijaga efektifitasnya dan juga dapat menghasilkan keputusan kredit yang akurat dan sehat. Secara eksternal, hal ini dapat membawa perubahan yang positif bagi BNI dan semakin menambah image positif bagi BNI. Potensi resiko yang ada dengan adanya penggunaan IRS Online ini adalah tidak tercerminnya gambaran sebenarnya dari calon debitur dari hasil rating yang diperoleh akibat keterbatasan informasi yang diperoleh petugas BNI (dhi. Credit Analyst atau CA) sehingga dapat menimbulkan keputusan kredit yang salah. Kriteria dan parameter yang dibutuhkan dan diinput tidak sesuai dengan kondisi sebenarnya dari calon debitur. Hal ini
32
akan berdampak pada hasil rating yang diperoleh tidak menggambarkan tingkat resiko debitur yang sebenarnya.
33
BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN IV.1. KESIMPULAN Decision Support System (DSS) dhi. aplikasi IRS Online sangat berperan penting bagi decision maker dalam membantu proses pengambilan keputusan kredit. DSS ini dirancang dengan menekankan pada aspek fleksibilitas serta kemampuan adaptasi yang tinggi, sehingga mudah disesuaikan dengan kebutuhan pemakai. Aplikasi IRS Online ini dapat meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan kredit. DSS membantu decision maker dalam penghematan waktu yang dibutuhkan untuk memecahkan masalah, DSS dapat manghasilkan solusi dengan lebih cepat serta hasilnya dapat diandalkan, DSS mampu menyajikan berbagai alternatif, dapat menyediakan bukti tambahan untuk memberikan pembenaran sehingga dapat memperkuat posisi decision maker, DSS dapat menyelesaikan problem yang kompleks, dan DSS dapat meningkatkan produktivitas dan kontrol dari manajer.
IV.2. SARAN Agar tidak menghasilkan keputusan kredit yang salah karena tidak lengkapnya informasi atau data yang diperlukan dalam sitem IRS Online, maka perlu adanya peningkatan kemampuan dari Credit Analyst (CA) dalam menggali data dan informasi terkait calon debitur. Hal ini dapat dilakukan melalui pelatihan dan mentoring serta supervisi dari atasan. Aplikasi IRS Online harus terus menerus dilakukan perbaikan dan pengembangan sedemikian rupa agar dapat sesuai dengan kondisi bisnis saat ini dan masa yang akan datang sehingga lebih siap untuk menghadapi persaingan global perbankan.
34
DAFTAR PUSTAKA Apriani Soepardi, Puryani, Mochammad Chaeron, Isti Anggraini, “Penentuan Kriteria Pemilihan Strategi Sistem Manufaktur Menggunakan Analytic Hierarchy Process, Jurnal Teknik Industri, 2012, Vol.14, No.2, 107 – 114
Awan dan Jimmy Heryanto, Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kredit Sistem Pendukung
Keputusan
Kelayakan
Kredit,
research.lppm-
stmik.ibbi.ac.id/permalink/000080 Dympna O’Sullivan, Paolo Fraccaro, Ewart Carson and Peter Weller, Decision time for clinical decision support systems, Clinical Medicine 2014 Vol 14, No 4: 338–41 Evaristus Didik Madyatmaja, “Decision Support System model to assist management consultant in determining the physical infrastructure fund”, Journal of Theoretical and applied Information Technology, 2014, Vol. 62 No.1.
Jusuf, Jopie. 1993. Analisis Kredit Untuk Account Officer. Jakarta. Gramedia
Jihong Xia, Lihuai Lin, Junqiang Lin and Laounia Nehal 3, Development of a GIS-Based Decision Support System for Diagnosis of River System Health and Restoration, www.mdpi.com/journal/water
Khaled Saleh Al Omoush, raed Musbah Alqirem, Mohammad Iqbal Ajlouni, The Role of web-Based Group Decision Support Systems in Clarifying the Collctive Intelligence : Measuring the Outcomes, Journal of Theoretical and Applied Information Technology 10th January 2013. Vol. 47 No.1 Muhammad Azhari Rahmadani, Anindita Septiarini, “Penerapan Fuzzy Tahani pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pembelian Rumah di Kota Samarinda”, Jurnal Informatika Mulawarwan, 2013, Vol. 8 No.2 Edisi Juli
35
O’Brien / Marakas, 2010, Introduction to Information System, McGraw-Hill International Edition. Fifteen Edition
Sprague Ralph, dan Eric D. Carlson. 1982. Building Effective Decision Support Systems, Jakarta: Gramedia.
V.M.Eduardo Christian S, Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Pada Pt Bank Central Asia Tbk. (BCA) Menggunakan Metode Analityc Heararchy Process, http://eprints.dinus.ac.id/12873/1/jurnal_13080
http://www.bni.co.id http://subud.wordpress.com/2013/03/01/credit-score/ http://www.sas.com/offices/asiapacific/indonesia/news/Credit_Scoring_IDN.html
36
LAMPIRAN
Lampiran 1 Contoh Formulir Analisa Rating
37
38
