SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT PADA NASABAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING STUDI KASUS PT BPR SEHAT EKONOMI CABANG CIAMIS Shinta Siti Sundari 1, Dede Syahrul Anwar 2, Atik Jumiati3 STMIK Tasikmalaya, Jl. RE. Martadinata No. 272A Kota Tasikmalaya, Telp. 310830 Program Studi Teknik Informatika-S1, STMIK Tasikmalaya e-mail:
[email protected],
[email protected],
[email protected] ABSTRAK Perkreditan adalah penyedia uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antar bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi utangnya setelah jangka waktu tertentu dan dengan jumlah bunga yang telah ditentukan pula. Dalam hal ini bank dituntut untuk dapat mengambil keputusan dengan cepat dan cermat mengingat lingkungan bisnis perbankan yang semakin kompetitif. Untuk mewujudkan hal tersebut diperlukan adanya sebuah sistem pendukung keputusan (SPK) yang dapat membantu dalam membuat keputusan, meningkatkan dalam pengolahan data, mempercepat prosesnya dan dapat meningkatkan mutu serta pelayanan dari pihak bank dalam memberilkan kredit. Untuk mendukung aplikasi ini digunakan suatu metode penyelesaian yaitu metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini banyak digunakan untuk menyelesaikan pengambilan keputusan secara praktis. Hal ini disebabkan konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien, dan memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan. Dengan dirancang sistem pendukung keputusan ini dapat Membantu Direksi PT BPR Sehat Ekonomi Cabang Ciamis dalam menentukan layak atau tidaknya kredit yang akan diberikan pada calon nasabah dengan melihat variable-variabel yang mempengaruhi keputusan, meningkatkan efektifitas dan efesiensi serta mengurangi subjektifitas pengambilan keputusan dan proses pemberian kredit. Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Kriteria Penilaian, Metode SAW ABSTRACT Credit is the provision of funds or equivalent claims based on a lending agreement or contract between the bank and other parties who require the borrower to repay the debt after a certain period of time and the amount of interest that has been determined as well. In this case the bank is required to be able to make decisions quickly and carefully considering the banking business environment that is increasingly competitive. To achieve this required the existence of a System Decision Support (DSS) that can assist in making decisions, increase in data processing, speeding up the process and to improve the quality and service of the bank in the credit.To support this application used a method of settlement that is Simple Additive weighting method (SAW). This method is widely used to solve practical decision-making. This is due to the concept is simple and easy to understand, efficient computation, and has the ability to measure the relative performance of alternatives decision. With tailored decision support system can Assisting the Board of Directors of PT BPR Health Economics Branch Ciamis in determining whether or not the credit to be given to the prospective customer by looking at the variables that influence decisions, increase effectiveness and efficiency and reduce the subjectivity of decisionmaking and the credit approval process. Keywords: Decision Support System, Assessment Criteria, Methods SAW
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
1. PENDAHULUAN Demi kelancaran kegiatan perkreditan antara pihak bank dengan nasabah, pihak bank perlu menilai dan menentukan calon nasabah terlebih dahulu sebelum memberikan keputusan untuk menerima atau menolak permintaan kreditnya, hal ini dilakukan mengingat resiko tidak dapat tercapai tagihan kredit cukup besar. Jadi seorang nasabah harus memenuhi kriteria-kriteria yang telah ditentukan oleh pihak bank untuk bisa mendapatkan kredit. Dalam hal ini bank dituntut untuk dapat mengambil keputusan dengan cepat dan cermat mengingat lingkungan bisnis perbankan yang semakin kompetitif. Untuk mewujudkan hal tersebut diperlukan adanya sebuah sistem pendukung keputusan (SPK) yang dapat membantu manager dalam membuat keputusan, meningkatkan dalam pengolahan data, mempercepat prosesnya dan dapat meningkatkan mutu serta pelayanan dari pihak bank dalam memberilkan kredit. Dalam penelitian Dian Napita (2014) yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kelayakan Pemberian Kredit di PT. BPR Delanggu Raya” menyoroti tentang keamanan dari kredit agar dikemudian hari tidak menimbulkan masalah yang menyulitkan pihak bank akibat pengembalian kredit yang kurang lancar, diragukan dan macet. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem pendukung keputusan untuk kelayakan pemberian kredit berdasarkan kriteria kemampuan angsuran, watang peminjam, modal yang dimiliki peminjam, kondisi ekonomi, dan nilai jaminan yang ditawarkan[1]. Dalam penelitian Humairoh Zein (2014) berjudul “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Usaha Rakyat Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus Pada Bank Syariah Mandiri Cabang Medan)” penelitian ini menyoroti tentang proses penentuan siapa yang layak menerima Kredit Usaha Rakyat atau tidak. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi SPK dengan menggunakan metode SAW dengan cara mencari nilai terbobot menggunakan Visual Basic 2008 dengan database MySql[2]. Berdasarkan uraian permasalahan diatas maka penulis mengambil judul “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit pada Nasabah dengan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) Studi Kasus PT BPR Sehat Ekonomi Cabang Ciamis” sehingga diharapkan mampu mangatasi permasalahan dalam menentukan calon kreditur di PT BPR Sehat Ekonomi Cabang Ciamis. 2. METODE PENGEMBANGAN Dalam penelitian ini penulis menggunakan metodologi penelitian waterfall. Metodologi waterfall (air terjun) sering juga disebut sekuensial linier atau alur hidup klasik. Model ini menyediakan pendekatan alur hidup perangkat lunak secara sekuensial atau terurut dimulai dari analisis, desain, pengodean, pengujian dan tahap pendukung[4]. Berikut ini adalah gambar dari model waterfall
Gambar 1. Metode Waterfall 2.1 Tahapan Review 2.1.1 Sistem Pendukung Keputusan Secara khusus, Sistem Pendukung Keputusan (SPK) didefinisikan sebagai sebuah sistem yang mendukung kerja seorang manajer maupun sekelompok manajer dalam memecahkan masalah semi-terstruktur dengan cara memberikan informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
2.1.2
Metode Simple Additive Weighting(SAW) Menurut Harsiti dan Roikotuljanah (2014)Metode Simple Additive Weighting(SAW)merupakan Simple Additive Weighting sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot[3]. Metode Simple Additive Weighting membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode ini merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyak digunakan dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM). MADM itu sendiri merupakan suatu metode yang digunakan untuk mencari alternative optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah :
Gambar 2 Rumus Formula Normalisasi Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
Gambar 3 Nilai Akhir
1. 2. 3. 4. 5. 6.
Langkah-langkah dalam metode SAW adalah : Menentukan Kriteria (C). Menentukan Alternatif (A). Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria(Ci). Melakukan Normalisasi matriks (R). Melakukan proses perengkingan sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai). 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1
Analisis Masalah Analisa sistem dalam perancangan aplikasi sistem pendukung keputusan ini bertujuan untuk mendapatkan semua kebutuhan user sistem, yaitu mencangkup input dan output yang harus disediakan okeh sistem serta informasi yang dibutuhkan oleh user. Analisis sistem dalam penelitian ini akan dilakukan dalam beberapa tahap yakni analisa permasalahan, analisa proses pemberian kredit pada PT BPR Sehat Ekonomi Cabang Ciamis, penerapan metode Simple Additive Weighting pada sistem pendukung keputusan kelayakan pemberian kredit. 3.2 Analisis Sistem yang sedang Berjalan Setelah melakukan penelitian didapatlah suatu prosedur sistem yang sedang berjalan sebagai prosedur pemberian pinjaman kredit pada PT BPR Sehat Ekonomi Cabang Ciamis, yang mana prosedur pemberian pinjaman kredit ini didalamnya mencangkup pengecekan, serta pengambilan keputusan. Sistem yang sedang berjalan adalah sistem pemberian pinjaman kredit secara manual yang belum terstruktur, selain itu pembuatan laporan yang membutuhkan waktu yang tidak sedikit menjadi alas an pembangunan sistem baru harus dilakukan.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
3.3
Analisis Kebutuhan Untuk Metode SAW Analisa sistem dalam penelitian ini dimaksudkan untuk mengidentifikasi kebutuhan– kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan perbaikannya serta mengetahui permasalahan yang sebenarnya mengenai kelayakan pemberian kredit pada PT BPR Sehat Ekonomi Cabang Ciamis. Adapun permasalahan yang dihadapi oleh uraian permasalahn – permasalahn yang dimaksud adalah sebagai berikut : a. PT BPR Sehat Ekonomi Cabang Ciamis masih belum menggunakan sistem dalam menentukan debitur yang layak mendapat kredit. b. Dengan penyeleksian debitur secara manual hasil yang diperoleh kurang akurat. c. Sering terjadi keterlambatan dalam penyeleksian debitur dan dalam pembuatan laporan. d. Sering terjadinya kesalahan yang diakibatkan kesalahan manusia dalam menentukan suatu keputusan e. Kurangnya keamanan data, sehingga data dapat diakses oleh orang atau bagian yang tidak berkepentingan. Langkah awal metode Simple Additive Weighting adalah pemberian nilai bobot di setiap kriteria nasabah kredit. Adapun kriteria tersebut adalah sebagai berikut : Tabel 1 Kriteria No
Kriteria
Penghasilan K1
Pekerjaan
20 %
K2
Penghasilan
25 %
K3
Nilai Jaminan
25 %
K4
Jumlah Tanggungan
10 %
K5
Status Rumah
20 %
1
<1,5 Juta
Bobot
2
1,5 s/d 3 Juta
3
3 s/d 5 Juta
4
> 5 Juta
Tabel 4 Kriteria Jamian Kriteria
Kriteria Nasabah
Nilai 5
Sertifikat
Dari kriteria table 4.1 dibuat suatu tingkatan kriteria berdasarkan alternatif (nasabah) yang telah ditentukan kedalam nilai. Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria sebagai berikut :
Nilai
Ijazah
Jaminan
BPKB
4 3 2
SK Golongan
Tabel 2 Kriteria Pekerjaan Kriteria
Kriteria Nasabah PNS/BUMN
Nilai
1
SPPT & Surat Nikah
5
Tabel 5 Kriteria Jumlah Tanggungan Wiraswasta Karyawan Swasta
Pekerjaan
Pensiunan Petani/Peternak
4 3 2 1
Kriteria
Kriteria Nasabah
Jumlah
>= 10 Orang
Tanggungan
7 s/d 9 Orang
(Anak &
5 s/d 6 Orang
Istri)
<= 3 Orang
Nilai 1 2 3 4
Tabel 3 Kriteria Penghasilan Kriteria
Kriteria Nasabah
Nilai
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Tabel 6 Kriteria Status Rumah Kriteria
Nilai
Kriteria Nasabah
1
Kontrak/Kost Status
2
KPR Milik Orang
Rumah
3
bobot preferensi sebagai berikut : K1: 20%, K2: 25%, K3: 25%, K4: 10%, K5: 20%. W = (20,30,30,10,20) Matriks keputusan dibuat dari tabel kecocokan sebagai berikut:
X
Tua/Dinas
Berdasarkan kriteria dan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria yang telah ditentukan, selanjutnya penjabaran alternatif setiap kriteria yang telah dikonfersi dengan nilai. Berikut perhitungan berdasarkan contoh kasus.
3
4
3
2
5
4
1
5
3
3
4
3
{4
2
1
4
4}
R11 = R21 = R31 = R41 = R12 =
Kriteria
Alternatif Pekerjaan PNS
5 Juta
Karyawan
R22 =
Nilai Jaminan
Penghasilan
R32 =
Ijazah
1,5 Juta
R42 =
Sertifikat
A3
BUMN
4,5 Juta
BPKB
A4
Pedagang
2 Juta
SPPT
R13 = R23 =
Tabel 8 Alternatif
R33 =
Kriteria
Alternatif
Jumlah Tanggungan
R43 =
Status Rumah
A1
5 Orang
Milik Sendiri
R14 =
A2
0 Orang
Kontrak
R24 =
A3
3 Orang
A4
Dinas
3 Orang
R34 =
Milik Sendiri R44 =
Berdasarkan data table 7, dibentuk matriks keputusan dengan label [X] yang dikonversikan dengan nilai seperti tabel berikut :
R15 = R25 =
Tabel 9 Rating Kecocokan
R35 =
Kriteria
Alternatif K1
R45 =
K2
K3
K4
K5
A1
5
3
4
3
4
A2
3
2
5
4
1
A3
5
3
3
4
3
A4
4
Pertama-pertama dilakukan normalisasi matriks X berdasarkan persamaan diatas.
Tabel 7 Alternatif
A2
3
4
Milik Sendiri
A1
5
4
2
1
4
5
3
= =1 5 3
𝑀𝑎𝑥 {5,3,5,4} 5
= = 0.6 5 5
𝑀𝑎𝑥 {5,3,5,4} 4
= =1 5 4
𝑀𝑎𝑥 {5,3,5,4} 3
= = 0.8 5 3
𝑀𝑎𝑥 {3,2,3,2} 2
= =1 3 2
𝑀𝑎𝑥 {3,2,3,2} 3
= = 0.7 3 3
𝑀𝑎𝑥 {3,2,3,2} 2
= =1 3 2
𝑀𝑎𝑥 {3,2,3,2} 4
= = 0.7 3 4
𝑀𝑎𝑥 {4,5,3,1} 5
= = 0.8 5 5
𝑀𝑎𝑥 {4,5,3,1} 3
= =1 5 3
𝑀𝑎𝑥 {4,5,3,1} 1
= = 0.6 5 1
𝑀𝑎𝑥 {4,5,3,1} 3
= = 0.2 5 3
𝑀𝑎𝑥 {3,4,4,4} 4
= = 0.75 4 4
𝑀𝑎𝑥 {3,4,4,4} 4
= =1 4 4
𝑀𝑎𝑥 {3,4,4,4} 4
= =1 4 4
𝑀𝑎𝑥 {3,4,4,4} 4
= =1 4 4
𝑀𝑎𝑥 {4,1,3,4} 1
= =1 4 1
𝑀𝑎𝑥 {4,1,3,4} 3
= = 0.25 4 3
𝑀𝑎𝑥 {4,1,3,4} 4
= = 0.75 4 4
𝑀𝑎𝑥 {4,1,3,4}
= =1 4
Sehingga diperoleh ternormalisasi R sebagai berikut: 1
1
0.6 0.7
4 R
Semua kriteria yang diberikan diasumsikan sebagai kriteria keuntungan (benefit). Pengambilan keputusan pemberian
5 𝑀𝑎𝑥 {5,3,5,4}
0.8 0.75
1
1
1
0.25
0.6
1
0.75
0.8 0.7 0.2
1
1
1
1
matriks
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Proses perangkingan diperoleh berdasarkan persamaan diatas sebagai berikut : V1 = (1x0.20) + (1x0.25) + (0.8x0.25) + (0.75x0.10) + (1x0.20) = 0.925 V2 = (0.6x0.20) + (0.7x0.25) + (1x0.25) + (1x0.10) + (0.25x0.20) = 0.695 V3 = (1x0.20) + (1x0.25) + (0.6x0.25) + (1x0.10) + (0.75x0.20) = 0.85 V4 = (0.8x0.20) + (0.7x0.25) + (0.2x0.25) + (1x0.10) + (1x0.20) =0.685
Jadi Nilai terbesar ada pada V1 dengan nilai 0.925 sehingga alternatif A1 adalah alternatif yang terpilih sebagai alternative terbaik. Dengan kata lain, Hermanto akan terpilih untuk mendapatkan pinjaman Kredit. 3.4 Model Perancangan UML 3.4.1 Use Case Diagram Use case diagram merupakan kontruksi untuk mendeskripsikan hubungan-hubungan yang terjadi antara actor dengan aktivitas yang terdapat pada sistem. Sasaran pemodelan use case diantaranya adalah mendefinisikan kebutuhan fungsional dan operasional sistem dengan mendefinisikan skenario pengguna sistem yang akan dibangun. 3.4.2 Class Diagram Class diagram digunakan untuk menggambarkan struktur logis dan statis dari suatu sistem. Adapun class diagram untuk aplikasi SPK kelayakan pemberian kredit adalah sebagai berikut: 3.5 Implementasi Sistem Di dalam Implementasi antar muka ini, menerangkan kegunaan form-form yang ada di dalam program Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Nasabah dengan Metode AHP beserta desain formnya.
4. KESIMPULAN Dari hasil penelitian yang dilakukan maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Setelah melakukan penelitian didapatlah suatu prosedur yang masih dilakukan secara manual sehingga memerlukan waktu cukup lama dalam pengambilan keputusan. 2. Metode Simple Additive Weighting dapat diterapkan dalam menentukan kelayakan pemberian kredit pada nasabah dengan kriteria pekerjaan, penghasilan, nilai jaminan, jumlah tanggungan dan status rumah. Pengambilan keputusan dengan menambahkan alternatif statis dengan nilai bobot setiap kriteria paling tinggi sehingga mendapatkan hasil akhir alternatif yang direkomendasikan layak atau tidak layak menerima kredit pinjaman. 3. Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan yang dirancang dengan bahasa pemograman Delphi 2010 dapat menentukan kelayakan pemberian kredit pada nasabah yang didalamnya terdapat form login, menu utama, login admin, menu admin, form data nasabah, form tambah data, menu data user, login user, menu utama user, proses SPK, form proses perhitungan saw, form help, form biodata, form laporan.
DAFTAR PUSTAKA Received June1st,2012; Revised June25th, 2012; Accepted July 10th, 2012
[1]
[2]
[3]
[4] [5]
Dian Napita (2014) . “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kelayakan Pemberian Kredit di PT. BPR Delanggu Raya”. Pelita Informatika Budi Darma. Vol.IX. No.2 Maret 20115. ISSN : 2301 – 9425 Zein, Humairoh et al. (2014). “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Usaha Rakyat Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Studi Kasus Pada Bank Syariah Mandiri Cabang Medan”. Pelita Informatika Budi Darma. Vol.VI. No.(1) Maret 2014. ISSN : 2301 – 5425 Harsiti dan Roikotuljanah, et al. (2014). “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Mikro Utama pada PT. Bank Bjb Kcp Cikande dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)”. SeminarNasional Aplikasi Teknologi Informasi. ISSN 2406 – 7768 Rosa & M.Shalahuddin. 2011. Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung : Modula Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Penunjang Keputusan. Yogyakarta : Andi
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
