ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENGHINDARI KREDIT MACET (NON PERFORMING
LOAN) PERBANKAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE
SKRIPSI
ANDIKA RAFON SINUHAJI 081421003
PROGRAM STUDI EKSTENSI ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2010
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENGHINDARI KREDIT MACET (NON PERFORMING
LOAN) PERBANKAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer
ANDIKA RAFON SINUHAJI 081421003
PROGRAM STUDI EKSTENSI ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2010
PERSETUJUAN
Judul : ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENGHINDARI KREDIT MACET (NON PERFORMING LOAN) PERBANKAN
MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE
Kategori : SKRIPSI
Nama : ANDIKA RAFON SINUHAJI
Nomor Induk Mahasiswa : 081421003
Program Studi : SARJANA (S1) EKSTENSI ILMU KOMPUTER
Departemen : ILMU KOMPUTER
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di Medan, Juni 2010
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Drs. Agus Salim Harahap, M.Si Prof. Dr. Muhammad Zarlis NIP.195408281981031004 NIP. 195707011986011003
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,
Prof. Dr. Muhammad Zarlis NIP. 195707011986011003
PERNYATAAN
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PENDUKUN KEPUTUSAN UNTUK MENGHINDARI KREDIT MACET (NON PERFORMING
LOAN) PERBANKAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, 20 Juni 2010
ANDIKA RAFON SINUHAJI 081421003
PENGHARGAAN
Puji syukur saya sampaikan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, yang telah memberikan rahmat dan hidayah-Nya serta segala sesuatunya dalam hidup, sehingga saya dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini, sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer, Program Studi Ekstensi Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.
Ucapan terima kasih saya sampaikan kepada bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis sebagai Dosen Pembimbing I dan Bapak Drs Agus Salim Harahap sebagai dosen pembimbing II yang telah memberikan bimbingan, saran, dan masukan kepada saya untuk menyempurnakan kajian ini. Panduan ringkas, padat dan profesional telah diberikan kepada saya sehingga saya dapat menyelesaikan tugas ini. Selanjutnya kepada Dosen Penguji Bapak Syahril Effendi, S.Si, M.IT dan Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc.,M.Sc atas saran dan kritikan yang sangat berguna bagi saya. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer, Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis dan Bapak Syariol Sitorus, S.Si,MIT, Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, semua dosen serta pegawai di Program Studi S1 Ilmu Komputer FMIPA USU.
Skripsi ini terutama saya persembahkan untuk kedua orang tua dan keluarga saya yang telah memberikan dukungan dan motivasi, Ayahanda Febry Sinuhaji dan Ibunda Seriana Malau yang selalu sabar dalam mendidik saya. Untuk kedua saudara saya, Andrean Sinuhaji, Devi Putriani, Darrel Alvaro dan Ribka Sinuhaji. Kepada bagian Kredit PT. Bank CIMB Niaga, tbk Jalan Juanda yang telah membantu saya dalam menyelesaikan penelitian dalam menganalisis, dimana seluruh team telah berpengalaman dalam melakukan inovasi dalam bidang ilmu pengetahuan dalam pemberian kredit perbankan, khususnya dalam bidang kredit consumer dan kepada Emilia Ginting yang selalu memberikan dorongan dan bantuan kepada saya selama menyelesaikan skripsi ini. Kepada teman-teman terbaik yang selalu memberikan dukungan Abang Dear Adi Munba Munthe, Kakak Chris Lina, Adek Meiland Munthe, Keluarga di Toko Dearma Kabanjahe dan Batu Karang, Alexander Ginting, Rambo Recaro, Dian Mamara, Boy Purba, Suranta Pinem, Bang Kopeng, Bang S. Bako, AKP. Erwinta Tarigan, Bang Adre Wanda, Bang Rio, Heri, dll yang tidak dapat saya sebutkan namanya satu per satu. Terima kasih juga buat semangat dan doa dari Leony Christy dan Kezia Angel Renata. Untuk teman-teman sekelas dan satu angkatan yang sedang berjuang tanpa patah semangat dan tiada putus harapan. Terima kasih pula kepada semua pihak-pihak yang tidak dapat saya sebutkan satu persatu, terima kasih atas ide, saran, dan kerjasama yang baik.
Saya menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan, oleh karena itu saya menerima saran dan kritik yang bersifat membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Sehingga dapat bermanfaat bagi kita semuanya.
ABSTRAK
Untuk memabantu manusia, khususnya para pengambil keputusan dalam menentukan kebijakan secara tepat, efisien, dan efektif diperlukan suatu model pengambil keputusan yang dikenal dengan sebutan Sistem Pendukung Keputusan. Tujuan pembentukan SPK adalah memanfatkan keunggulan manusia dan perangkat elektronik untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur. Kajian ini bertujuan untuk menghindari kredit macet dalam proses pemberian fasilitas kredit. Metode pengambilan keputusan yang digunakana adalah metode decision tree. Metode pengambilan keputusan dengan menggunakan metode decision tree adalah: a. Pilih atribut sebagai akar, b. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai c. Membagi kasus dalam cabang, d. Mengulangi proses sampai ditemukan klasifikasi untuk setiap cabang. Dengan aplikasi sistem pendukung keputusan untuk menghindari kredit macet, pengambilan keputusan dapat dilakukan lebih cepat.
ANALYSIS AND DESIGN THE DECISION SUPPORT SYSTEM TO AVOID BANKING NON PERFORMING LOAN CREDIT BY USING
THE DECISION TREE ALGORITHM
ABSTRACT
A model of decision maker is needed to help people, especially to make a decission accurate, efficient, and effective, the model called decision support system. The aim of decision support system is to utilize the advantages of human and electronic instrument for solving various unstructured problems. The objective of this study is to avoid non performing loan credit in the proces of granting credit facility. Decision of the study by using decision tree method. The solution method consist of: a. choose the atribute as a root of the tree, b. Making branches for each value, c.divide the cases into the branch, d. Repeat process after finding the clasification for each a branch. With the decision support system application to avoid non performing loan credit, will make a decision faster.
DAFTAR ISI Halaman Persetujuan i Pernyataan ii Penghargaan iii Abstrak iv Abstract v Daftar Isi vi
Daftar Tabel viii
Daftar Gambar xi Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang 1 1.2 Rumusan Masalah 2 1.3 Batasan Masalah 2 1.4 Tujuan Penelitian 3 1.5 Manfaat Penelitian 3 1.6 Tinjauan Pustaka 4 1.6.1 Multicast 4 1.6.2 Alamat Multicast 4 1.6.3 Diagram Konsepsi 6 1.7 Metodologi Penelitian 8 1.8 Sistematika Penulisan 9
Bab 2 Landasan Teori
2.1 Media Streaming 12
2.1.1 Pengertian Streaming 12
2.2 Komunikasi Multipoint 17
2.3 Cara Kerja IP Multicast 19
2.4 Kelebihan dan kekurangan dari IP Multicast 20 2.5 Protokol – protokol yang digunakan untuk data streaming 22 2.6 Aplikasi VLC (Video Lan Client) Player untuk live streaming 23
2.6.1 Sejarah VLC Player 24
2.7 Internet Group Manajemen Protokol (IGMP) 27
2.8 Arsitektur TCP/IP dan OSI Layer 32
2.8.1 Protokol TCP/IP 32
2.8.2 Model OSI Layer 37
2.9 Jaringan LAN 40
Bab 3 Analisis dan Pemodelan Perangkat Lunak
3.1 Analisis masalah 48
3.1.1 Pengenalan masalah 49
3.1.2 Evaluasi dan sintesa terhadap masalah yang akan diselesaikan 50
3.1.3 Pemodelan 55
3.1.3.1 Pemodelan fungsional 56 3.1.1.3.1.1 Blok diagram aplikasi web video streaming 64 3.1.3.2 Data flow diagram perancangan web video streaming 64
3.1.4 Spesifikasi proses 69
3.1.5 Kamus data 74
Bab 4 Perancangan dan Implementasi
4.1 Perancangan Antarmuka ( Design Interface ) 76
4.2 Implementasi 91
Bab 5 Kesimpulan dan Saran
5.1 Kesimpulan 101
5.2 Saran 102
Daftar Pustaka 103
Lampiran 104
DAFTAR TABEL
Halaman Tabel 2.1 Tabel Batasan untuk Pemberian besar Kredit KPR 30
Tabel 3.1 Klasifikasi Ins_Ratio 45
Tabel 3.2 Klasifikasi Bank_Finance 46
Tabel 3.3 Klasifikasi Jangka_Waktu 46
Tabel 3.4 Pengelompokan Nilai Bunga_Pinjaman 47
Tabel 3.5 Perhitungan Node 1 (Node Akar) 47
Tabel 3.6 Perhitungan Node 1.1 50
Tabel 3.7 Perhitungan Node 1.1.1 52
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 3.1 Komponen Sistem Pendukung Keputusan 39
Gambar 3.2 DFD Level 0 40
Gambar 3.3 DFD Level 1 41
Gambar 3.4 ERD Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan 42
Gambar 3.5 Pembentukan Node 1 49
Gambar 3.6 Pohon Keputusan Sementara untuk Pembentukan Node 1.1 51 Gambar 3.7 Pohon Keputusan Sementara untuk Pembentukan Node 1.1.1.1 53 Gambar 3.8 Pohon Keputusan Yang Terbentuk Dari Seluruh Penghitungan 55 Gambar 3.9 Daftar Menu Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan 56
Gambar 4.1 Tampilan Form Utama 65
Gambar 4.2 Tampilan Form Proses 65
Gambar 4.3 Tampilan Form Atribut 66
Gambar 4.4 Tampilan Form Kasus 67
Gambar 4.5 Tampilan Proses Pembentukan Pohon Keputusan 67
Gambar 4.6 Tampilan Form Pengujian 68
Gambar 4.7 Tampilan Form Aturan 68
