SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT USAHA RAKYAT MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS BANK SYARIAH MANDIRI CABANG MEDAN) Yusfrizal

(1)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT USAHA RAKYAT

MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL

HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI

KASUS BANK SYARIAH MANDIRI CABANG MEDAN) Yusfrizal

1,2

Universitas Potensi Utama; Jl. K.L.Yos Sudarso Km.6,5 No.3-A Medan (20241)

3

Jurusan Teknik Informatika, Universitas Potensi Utama, Medan e-mail:*[email protected]

Abstract

Decision Support System (DSS ) is a system that can assist a person in making the right decision . One example is the determination of eligibility and recipient customers of Kredit Usaha Rakyat (KUR). The method used in this study is Analytical Hierarchy Process ( AHP ). This method is widely used to solve the problem in multi criteria , in this case is determining the feasibility of KUR recipient customers. The research was conducted at Bank Syariah Mandiri branch of Medan. In determining the eligibility of customers KUR receivers, there are several criteria on which to base decisions, those are, credit status, business productivity, business conditions, warranties, and collectibility. This research resulted in a global priority customer criteria, sorted from highest to lowest, so that the banks can easily make decisions by looking at these results.

Keywords—Decision Support System,Analytical Hierarchy Process, KUR Abstrak

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sistem yang dapat membantu seseorang dalam mengambil keputusan yang tepat. Salah satu contoh adalah penentuan kelayakan nasabah penerima Kredit Usaha Rakyat (KUR). Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Analytical Hierarchy Process (AHP). Metode ini banyak digunakan untuk memecahkan masalah bersifat multi kriteria, dalam hal ini adalah penentuan kelayakan nasabah penerima KUR. Penelitian ini dilaksanakan pada Bank Syariah Mandiri Cabang Medan. Dalam penentuan kelayakan nasabah penerima KUR, ada beberapa kriteria yang menjadi dasar pengambilan keputusan antara lain status kredit, produktivitas usaha, kondisi usaha, jaminan, dan kolektibilitas. Penelitian ini menghasilkan prioritas global kriteria nasabah, yang diurutkan dari yang tertinggi hingga terendah, sehingga pihak bank dapat dengan mudah mengambil keputusan dengan melihat hasil tersebut.

Kata Kunci—Sistem Pendukung Keputusan,Analytical Hierarchy Process, KUR PENDAHULUAN

Bank Syariah Mandiri (BSM) adalah salah satu bank yang dipercaya pemerintah untuk menyalurkan fasilitas KUR kepada masyarakat. Semakin tingginya minat masyarakat untuk mendapatkan KUR, membuat pihak bank mengalami kesulitan dalam menentukan siapa yang layak menerima KUR atau tidak. Selain itu, proses penentuan siapa yang layak menerima KUR saat ini masih dilakukan secara manual, sehingga kurang efisien dalam pelaksanaannya. Oleh karena itu, penulis berinisiatif untuk merancang suatu sistem yang dapat membantu pihak bank dalam menentukan siapa yang layak menerima KUR, sehingga dapat lebih efisien dalam pelaksanaannya.

(2)

prioritas global dari yang tertinggi hingga terendah dari calon nasabah tersebut, sehingga akan memudahkan dan membantu pihak bank dalam mengambil keputusan.[1]

METODE PENELITIAN Analisis Sistem Berjalan

Banyak kriteria yang digunakan dalam pengambilan keputusan pada permasalahan KUR tersebut. Salah satunya adalah model penilaian yang bersifat kuantitatif. Salah satu metode perhitungan kuantitatif tersebut adalah metodeAnalytical Hierarchy Process(AHP). Metode AHP merupakan metode yang tepat digunakan untuk permasalah KUR tersebut karena bersifat kompleks dan multi kriteria. AHP umumnya digunakan sebagai salah satu metode pengambilan keputusan pemecahan suatu masalah multi kriteria dengan bantuan aplikasiexpert choice.[2]

Dalam menentukan seseorang layak atau tidak menerima KUR semata mata tidak hanya terletak pada dasar-dasar yang objektif, manun subjektifitas pada tiap nasabah juga diperlukan. Hal-hal yang menyangkut sosial masyarakat, sikap dan tingkah laku yang baik juga turut menjadi andil dalam mengambil keputusan siapa yang layak atau tidak menerima KUR tersebut. Untuk itulah digunakan metode AHP yang dapat merepresentasikan persepsi masusia sebagai masukan dalam pengambilan keputusan.[1]

Dari berbagai analisis tersebut, maka penulis akan merancang sebuah sistem yang dapat memberikan suatu urutan prioritas nasabah yang layak menerima KUR berdasarkan masukan dari manajer dengan menggunakan metode AHP. Diharapkan, dengan adanya urutan prioritas nasabah tersebut, seorang manajer dapat lebih mudah dalam mengambil keputusan siapa yang dapat menerima KUR dan siapa yang tidak.

Analisis Kebutuhan Sistem Pendukung Keputusan

Tujuan analisis ini adalah untuk menentukan kebutuhan-kebutuhan yang diperlukan dalam sebuah sistem pendukung keputusan. Kebutuhan–kebutuhan yang dimaksud antara lain :

a. Kebutuhan Data Masukan, yaitu data-data yang dimasukkan ke dalam sistem untuk diolah/diproses. Data-data tersebut antara lain berupa nilai matriks perbandingan baik antar kriteria maupun antar nasabah untuk tiap kriteria.

b. Kebutuhan Data Keluaran, adalah semua keluaran yang berupa informasi yang dihasilkan dari sistem pendukung keputusan kelayakan nasabah. Informasi atau keluaran dari system yang dibangun adalah informasi mengenai alternatif terpilih dari sejumlah alternatif dari hasil penyeleksian dengan memberikan urutan perangkingan dari tertinggi hingga terendah. Data keluaran dari sistem ini adalah urutan prioritas nasabah yang layak menerima KUR dari yang tertinggi hingga terendah beserta tingkat persentasinya.

Metode Ahp

Menurut (Bourgeois, 2005), pada dasarnya, proses pengambilan keputusan adalah memilih suatu alternatif. Analitycal Hierarchy Process (AHP) umumnya digunakan dengan tujuan untuk menyusun prioritas dari berbagai alternatif pilihan yang ada dan pilihan-pilihan tersebut bersifat kompleks atau multi kriteria.[3]

Menurut (Mulyono, 1996) bahwa penentuan prioritas inilah yang merupakan bagian penting dari penggunaan metode AHP. Selanjutnya Mulyono menjelaskan bahwa pada dasarnya metode AHP merupakan suatu teori umum tentang suatu konsep pengukuran. Metode ini digunakan untuk menemukan suatu skala rasio baik dari perbandingan pasangan yang bersifat diskrit maupun kontinu. Perbandingan - perbandingan ini dapat diambil dari ukuran aktual atau dari suatu skala dasar yang mencerminkan kekuatan perasaan dan prefensi relative.[4]

(3)

subkriteria, dan seterusnya hingga level terakhir dari alternatif. Dengan hirarki, suatu masalah yang kompleks dapat diuraikan ke dalam kelompok-kelompoknya yang kemudian diatur menjadi suatu bentuk hirarki sehingga permasalahan akan tampak lebih terstruktur dan sistematis [5]. Struktur hirarki digambarkan seperti Gambar 1 berikut ini.

Gambar 1. Struktur Hirarki AHP

Terdapat beberapa langkah yang perlu diperhatikan dalam menggunakan metode AHP adalah :[6]

a. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan, lalu menyusun hirarki dari permasalahan yang dihadapi. Penyusunan hirarki adalah dengan menetapkan tujuan yang merupakan sasaran sistem secara keseluruhan pada level teratas.

b. Menentukan prioritas elemen

c. Mensintesis, pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disintesis untuk memperoleh keseluruhan prioritas.

d. Mengukur konsistensi, dalam pembuatan keputusan, penting untuk mengetahui seberapa baik konsistensi yang ada, karena tidak diinginkan keputusan berdasarkan pertimbangan dengan konsistensi yang rendah.

e. Menghitung Consistency Index (CI) dan menghitung Consistency Ratio (CR

f. Memeriksa konsistensi hirarki, jika nilainya > 10%, maka penilaian data judgment harus diperbaiki. Jika rasio konsistensi (CI / CR) kurang atau sama dengan 0,1, maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar.

Analisis Pemecahan Masalah dengan Metode AHP

Urutan langkah-langkah pemecahan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : a. Menentukan jenis-jenis kriteria calon penerima KUR. Kriteria-kriteria yang dibutuhkan calon

penerima KUR adalah status kredit, produktivitas usaha, kondisi usaha, jaminan dan kolektibilitas.

b. Menyusun kriteria-kriteria calon penerima KUR dalam matriks berpasangan seperti tabel 2. Adapun Nilai IR ditunjukkan pada Tabel 1.

Tabel 1. Indeks Random

Ukuran Matriks Nilai IR Ukuran Matriks Nilai IR

1 0,00 7 1,32

2 0,00 8 1,41

3 0,58 9 1,45

4 0,90 10 1,49

5 1,12 11 1,51

(4)

Tabel 2. Matriks Berpasangan untuk Kriteria Calon Penerima KUR

Kriteria Status Kredit Produktivitas Usaha

Kondisi

Usaha Jaminan Kolektibilitas Status Kredit

Produktivitas Usaha Kondisi

Usaha Jaminan Kolektibilitas

Jumlah

Cara pengisian elemen-elemen matriks pada Tabel 2, adalah sebagai berikut:  Elemen a[i,j] = 1, dimana i = 1,2,3,...n. Untuk penelitian ini, n = 5.  Elemen matriks segitiga atas sebagai input.

 Elemen matriks segitiga bawah mempunyai rumus : c. Menjumlah setiap kolom pada Tabel 2.

d. Menentukan nilai elemen kolom kriteria dengan rumus tiap-tiap sel pada Tabel 2 dibagi dengan masing-masing jumlah kolom pada langkah c.

e. Menentukan prioritas kriteria pada masing-masing baris pada Tabel 2 dengan rumus jumlah baris dibagi dengan banyak kriteria.

f. Memasukkan data-data nama calon penerima KUR dalam bentuk matriks berpasangan seperti tabel 3.

Tabel 3. Matriks Berpasangan Calon Penerima KUR

Kriteria Murni Gani Aris Henny Anggi

Murni Gani

Aris Henny Anggi Jumlah

g. Menjumlah setiap kolom pada Tabel 3.

(5)

i. Menentukan prioritas nasabah pada masing-masing baris pada Tabel 3 dengan rumus jumlah baris dibagi dengan banyak calon nasabah (dalam penelitian ini ada 5).

j. Menguji konsistensi matriks berpasangan

Jumlah baris hasil perkalian inputan kriteria dengan prioritas kriteria.

k. Menghitung λ maksimum, CI dan CR.

l. Menghitung nilai prioritas global

Prioritas tujuan : Perkalian nilai prioritas nasabah per kriteria dengan prioritas kriteria

Prioritas Global: Hasil penjumlahan baris nilai prioritas tujuan.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Berdasarkan rumus yang telah dijelaskan sebelumnya, berikut akan dibahas tentang masukan data yang sebenarnya, proses perhitungan dan keluaran yang diharapkan pada penelitian ini. Masukan sistem ini adalah nilai matriks kriteria dan nilai matriks nasabah untuk tiap kriteria.

Nilai Matriks Kriteria

Menyusun kriteria-kriteria calon nasabah KUR pada matriks berpasangan.

Tabel 4. Masukan Nilai Perbandingan Kriteria Nasabah KUR

Kriteria Status Kredit

Produktivitas Usaha

Kondisi

Usaha Jaminan Kolektibilitas

Status Kredit 1 3 5 5 7

Produktivitas Usaha 0.3333 1 2 3 5

Kondisi Usaha 0.2 0.5 1 3 5

Jaminan 0.2 0.3333 0.3333 1 3

Kolektibilitas 0.1428 0.2 0.2 0.3333 1

(6)

Tabel 5. Nilai Pembagian Jumlah Kolom Kriteria Nasabah KUR Status Kredit 0.5330 0.5960 0.5859 0.4054 0.3333 2.4536 Produktivitas

Usaha 0.1776 0.1987 0.2344 0.2432 0.2381 1.0920 Kondisi Usaha 0.1066 0.0993 0.1172 0.2432 0.2381 0.8044 Jaminan 0.1066 0.0662 0.0390 0.0811 0.1428 0.4357 Kolektibilitas 0.0761 0.0397 0.0234 0.0270 0.0476 0.2138

Tabel 6. Nilai Prioritas Kriteria

Kriteria Prioritas Kriteria

Kriteria status kredit adalah kriteria paling penting dalam kasus ini, karena memiliki nilai prioritas paling tinggi dibandingkan kriteria produktivitas usaha, kriteria kondisi usaha, kriteria jaminan, dan kriteria kolektibilitas.

Langkah selanjutnya adalah nilai matriks pada kolom masukan pada tabel 4 dikalikan dengan prioritas kriteria pada tabel 6.

Tabel 7. Nilai Masukan Matriks kriteria Dikali Nilai Prioritas Kriteria

Kriteria Status Status Kredit 0.4907 0.6552 0.8045 0.4355 0.2996 2.6855 Produktivitas

Usaha 0.1635 0.2184 0.3218 0.2613 0.2140 1.1790 Kondisi

Usaha 0.0981 0.1092 0.1609 0.2613 0.2140 0.8435 Jaminan 0.0981 0.0728 0.0536 0.0871 0.1284 0.4400 Kolektibilitas 0.0701 0.0437 0.0322 0.0290 0.0428 0.2178

Kemudian, jumlah baris yang dihasilkan pada tabel 6 di atas dibagi dengan nilai prioritas masing-masing kriteria pada tabel 5.

Tabel 8. Nilai Prioritas Kriteria

(7)

Selanjutnya masukkan data yang sudah dicari sebelumnya pada rumus tersebut. Hasilnya adalah sebagai berikut:

Nilai Matriks Nasabah per Kriteria

Ada 5 kriteria yang mendasari pengambilan keputusan pada calon penerima KUR, dan kelima-limanya harus dibandingkan dengan tiap nasabah dalam matriks berpasangan.

a) Status Kredit

Proses pencarian nilai konsistensi nasabah tiap kriteria sama dengan proses pencarian nilai konsistensi kriteria pada langkah di atas, yakni memasukkan nilai perbandingan ke dalam matriks.

Tabel 9. Masukan Nilai Perbandingan Nasabah Tiap Kriteria

Kriteria Murni Gani Aris Henny Anggi

Murni 1 1 1 1 1

Kriteria Murni Gani Aris Henny Anggi Jumlah Baris

Tabel 11. Nilai Prioritas Nasabah Tiap Kriteria

Nasabah Status Kredit

Tabel 12. Nilai Masukan Matriks Dikali Nilai Prioritas Nasabah Tiap Kriteria

Kriteria

Murni Gani Aris Henny Anggi Jumlah

(8)

Tabel 13. Hasil Bagi Jumlah Baris Tabel 12 dengan Nilai Prioritas Nasabah

Nilai Consistency Index (CI) dan nilai Consistency Ratio (CR). CI =(λmax-n) / (n-1) = (5-5) / (5-1) = (0) / 4 = 0

CR = CI / RI = 0 / 1.12 = 0 ( CR < 0,1 , nilai ACCEPTABLE ) b) Produktivitas Usaha

Masukkan nilai tiap nasabah dengan kriteria produktivitas usaha pada matriks berpasangan. Rumus yang digunakan sama seperti rumus pada status kredit.

Produktivitas Usaha Murni Gani Aris Henny Anggi

Murni 1 4 3 3 2

Gani 0.25 1 3 3 2

Aris 0.3333 0.3333 1 2 0.3333

Henny 0.3333 0.3333 0.5 1 0.3333

Anggi 0.5 0.5 3 3 1

Jumlah 2.4166 6.1666 10.5 12 5.6666

Tabel 15. Nilai Pembagian Jumlah Kolom Nasabah Tiap Kriteria

Produktivitas Usaha

0.4138 0.6486 0.2857 0.25 0.3529 1.9510 0.1034 0.1622 0.2857 0.25 0.3529 1.1542 0.1379 0.0540 0.0952 0.1667 0.0588 0.5126 0.1379 0.0540 0.0476 0.0833 0.0588 0.3816 0.2069 0.0811 0.2857 0.25 0.1765 1.0002

(9)

Produktivitas Usaha

Murni Gani Aris Henny Anggi Jumlah

Baris Murni 0.3902 0.9232 0.3075 0.2289 0.4000 2.2498

Gani 0.0975 0.2308 0.3075 0.2289 0.4000 1.2647 Aris 0.1300 0.0769 0.1025 0.1526 0.0667 0.5287 Henny 0.1300 0.0769 0.0512 0.0763 0.0667 0.4011 Anggi 0.1951 0.1154 0.3075 0.2289 0.2000 1.0469

Nasabah Lamda (λ)

Nilai Consistency Index (CI) dan nilai Consistency Ratio (CR). CI =(λmax-n) / (n-1) = (5.3790-5) / (5-1) = (0.3790) / 4 = 0.0947

CR = CI / RI = 0.0947 / 1.12 = 0.0845 ( CR < 0,1 , nilai ACCEPTABLE )

c) Kondisi Usaha

Masukkan nilai tiap nasabah dengan kriteria kondisi usaha pada matriks berpasangan.

Kondisi Usaha

Murni Gani Aris Henny Anggi

Murni 1 3 3 3 2

Gani 0.3333 1 2 2 0.3333

Aris 0.3333 0.5 1 2 0.3333

Henny 0.3333 0.5 0.5 1 0.3333

Anggi 0.5 3 3 3 1

Jumlah 2.4999 8 9.5 11 3.9999

Kondisi Usaha

(10)

Nasabah Kondisi Usaha

Murni 0.3727

Gani 0.1468

Aris 0.1132

Henny 0.0845

Anggi 0.2827

Kondisi Usaha Murni Gani Aris Henny Anggi Jumlah Baris Murni 0.3727 0.4404 0.3396 0.2535 0.5654 1.9716

Nasabah Lamda (λ) Murni 5.2900

Gani 5.1812 Aris 5.0707 Henny 5.1231 Anggi 5.3148 Total 25.9798

λ Max 5.1960

CR = CI / RI = 0.0490 / 1.12 = 0.0437 ( CR < 0,1 , nilai ACCEPTABLE ) d) Jaminan

Masukkan nilai tiap nasabah dengan kriteria kondisi usaha pada matriks berpasangan.

Kondisi Usaha Murni Gani Aris Henny Anggi

Murni 1 3 5 3 3

Gani 0.3333 1 3 4 2

Aris 0.2 0.3333 1 0.3333 0.3333

Henny 0.3333 0.25 3 1 2

Anggi 0.3333 0.5 3 0.5 1

(11)

Jaminan

0.4546 0.5902 0.3333 0.3396 0.3600 2.0777 0.1515 0.1967 0.2000 0.4528 0.2400 1.2410 0.0909 0.0656 0.0667 0.0377 0.0400 0.3009 0.1515 0.0492 0.2000 0.1132 0.2400 0.7539 0.1515 0.0984 0.2000 0.0566 0.1200 0.6265

Murni 0.4155

Gani 0.2482

Aris 0.0602

Henny 0.1508

Anggi 0.1253

Nasabah Lamda (λ) Murni 5.5100

Gani 5.7256 Aris 5.2840 Henny 5.1890 Anggi 5.1389 Total 26.8475

λ Max 5.3695

CR = CI / RI = 0.0825 / 1.12 = 0.0825 ( CR < 0,1 , nilai ACCEPTABLE ) e) Kolektibilitas

(12)

Kondisi Usaha Murni Gani Aris Henny Anggi

Murni 1 4 3 2 2

Gani 0.25 1 3 2 2

Aris 0.3333 0.3333 1 0.3333 0.3333

Henny 0.5 0.5 3 1 2

Anggi 0.5 0.5 3 0.5 1

Jumlah 2.5833 6.333 13 5.8333 7.3333

Jaminan

0.3871 0.6316 0.2308 0.3428 0.2727 1.8650 0.0968 0.1579 0.2308 0.3428 0.2727 1.1010 0.1290 0.0526 0.0769 0.0571 0.0454 0.3610 0.1935 0.0789 0.2308 0.1714 0.2727 0.9473 0.1935 0.0789 0.2308 0.0857 0.1364 0.7253

Nasabah Lamda (λ)

(13)

Maka didapatkan hasil nilai prioritas masing-masing nasabah tiap kriteria.

Tabel 34. Nilai Prioritas Masing-Masing Nasabah Tiap Kriteria

Nasabah

Status Kredit Produktivitas Usaha Kondisi Usaha Jaminan Kolektibilitas

Murni 0.2 0.3902 0.3727 0.4155 0.3730

Gani 0.2 0.2308 0.1468 0.2482 0.2202

Aris 0.2 0.1025 0.1132 0.0602 0.0722

Henny 0.2 0.0763 0.0845 0.1508 0.1895

Anggi 0.2 0.2000 0.2827 0.1253 0.1451

Langkah selanjutnya adalah membandingkan nilai prioritas masing-masing nasabah dengan nilai prioritas kriteria sehingga didapatkan prioritas tujuan masing-masing nasabah KUR dengan rumus nilai prioritas masing-masing nasabah.

Tabel 35. Nilai Prioritas Tujuan Masing-Masing Nasabah KUR

Nasabah Status Kredit Produktivitas Usaha Kondisi Usaha Jaminan Kolektibilitas

Murni 0.0981 0.0852 0.0600 0.0362 0.0160

Gani 0.0981 0.0504 0.0236 0.0216 0.0094

Aris 0.0981 0.0224 0.0182 0.0052 0.0031

Henny 0.0981 0.0167 0.0136 0.0131 0.0081

Anggi 0.0981 0.0437 0.0455 0.0109 0.0062

Langkah terakhir adalah menghitung prioritas global dengan cara menjumlahkan baris.

Tabel 36. Prioritas Global Masing-Masing Calon Nasabah KUR

Nasabah Prioritas Global

Tabel di atas menghasilkan nilai prioritas global untuk masing-masing calon nasabah penerima KUR. Nilai prioritas global adalah nilai perbandingan antara nilai prioritas kriteria dengan nilai prioritas nasabah per kriteria. Nilai tertinggi pada tabel tersebut merupakan nilai keputusan. Jadi, berdasarkan simulasi melalui metode AHP diperoleh informasi bahwa dari kelima calon nasabah yang paling layak menerima KUR adalah nasabah Marina. Hal ini dikarenakan Murni memiliki nilai prioritas global yang paling tinggi dari calon nasabah lainnya yaitu Gani, Aris, Henny, dan Anggi.

Pengujian

(14)

Berikut ini adalah beberapa tampilan pada aplikasi ini.

Gambar 2. Halaman Utama

Gambar 3. Menu Matriks Kriteria

Gambar 4. Menu Tampil Prioritas Nasabah Tiap Kriteria

(15)

KESIMPULAN

Dari hasil pengujian sistem yang telah dilakukan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan di antaranya sebagai berikut:

a. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan pada penelitian ini yakni Sistem Pendukung keputusan Pemberian Kredit usaha Rakyat (KUR) pada Bank Syariah Mandiri (BSM) yang bersifat multikriteria.

b. Sistem Pendukung keputusan Pemberian Kredit usaha Rakyat (KUR) pada Bank Syariah Mandiri (BSM) ini dapat membantu pihak Bank dalam menentukan nasabah penerima KUR dengan mengambil nilai hasil akhir nasabah yang tertinggi.

c. Pengurutan hasil akhir sistem dari nilai tertinggi hingga terendah dan Penggunaan tampilan grafik/diagram dalam nilai keputusan akhir dapat mengefisienkan waktu pihak Bank dalam mengambil keputusan dan dapat memudahkan pihak Bank dalam membaca data nilai nasabah yang dihasilkan.

d. Sistem ini hanya menjadi alat bantu bagi pengambil keputusan, keputusan akhir tetap berada di tangan pengambil keputusan.

SARAN

Beberapa hal yang perlu dikembangkan dari penelitian ini adalah :

a. Penggabungan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dengan metode matematika lain dapat membuat niai-nilai pendukung keputusan yang dihasilkan lebih akurat dan terperinci. b. Pembuatan laporan dalam bentuk print out dapat memudahkan manajer dalam melihat nilai

prioritas global masing-masing penerima KUR.

DAFTAR PUSTAKA

[1] Faraby Azwany, 2010, Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Usaha Rakyat Pada Bank BRI Syariah Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP), Skripsi, Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sumatera Utara, Medan.

[2] Lili Tanti, 2015, Metode AHP Dalam Penilaian Kinerja Sales Promotion Girls (SPG), Prosiding, Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia, ISSN : 2302-3805, STMIK AMIKOM Yogyakarta.

[3] Bourgeois. R, 2005, Analitical Hierarchy Process: an Overview UNCAPSA-UNESCAP, Bogor

[4] Mulyono, Sri, 1996, Teori Pengambilan Keputusan, Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Indonesia, Jakarta.

[5] Suryadi, K. dan Ramdhani, 1998, Sistem Pendukung Keputusan, Penerbit PT Remaja Rosdakarya, Bandung.