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: 1[email protected], 2[email protected], 3[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 decision-making and the credit approval process.
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
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 Langkah-langkah dalam metode SAW adalah : 1. Menentukan Kriteria (C).
2. Menentukan Alternatif (A).
3. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria 4. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria(Ci).
5. Melakukan Normalisasi matriks (R).
6. 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.
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 Bobot K1 Pekerjaan 20 % K2 Penghasilan 25 % K3 Nilai Jaminan 25 % K4 Jumlah Tanggungan 10 % K5 Status Rumah 20 %
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 :
Tabel 2 Kriteria Pekerjaan
Kriteria Kriteria Nasabah Nilai
PNS/BUMN 5
Wiraswasta 4
Pekerjaan Karyawan Swasta
3
Pensiunan 2
Petani/Peternak 1
Tabel 3 Kriteria Penghasilan
Kriteria Kriteria Nasabah Nilai
<1,5 Juta 1
Penghasilan
1,5 s/d 3 Juta 2
3 s/d 5 Juta 3
> 5 Juta 4
Tabel 4 Kriteria Jamian
Kriteria Kriteria Nasabah Nilai
Sertifikat 5
Nilai Ijazah 4
Jaminan BPKB 3
SK Golongan 2
SPPT & Surat Nikah 1
Tabel 5 Kriteria Jumlah Tanggungan
Kriteria Kriteria Nasabah Nilai
Jumlah >= 10 Orang 1
Tanggungan 7 s/d 9 Orang 2
(Anak & 5 s/d 6 Orang 3
Istri)
X Tabel 6 Kriteria Status Rumah
Kriteria Kriteria Nasabah Nilai
Kontrak/Kost 1
Status KPR 2
Rumah Milik Orang Tua/Dinas
3
Milik Sendiri 4
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. Tabel 7 Alternatif Alternatif Kriteria Pekerjaan Penghasilan Nilai Jaminan A1 PNS 5 Juta Ijazah
A2 Karyawan 1,5 Juta Sertifikat
A3 BUMN 4,5 Juta BPKB
A4 Pedagang 2 Juta SPPT
Tabel 8 Alternatif
Alternatif Kriteria
Jumlah Tanggungan Status Rumah
A1 5 Orang Milik Sendiri
A2 0 Orang Kontrak
A3 3 Orang Dinas
A4 3 Orang Milik Sendiri
Berdasarkan data table 7, dibentuk matriks keputusan dengan label [X] yang dikonversikan dengan nilai seperti tabel berikut :
Tabel 9 Rating Kecocokan
Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 A1 5 3 4 3 4 A2 3 2 5 4 1 A3 5 3 3 4 3 A4 4 2 1 4 4
Semua kriteria yang diberikan diasumsikan sebagai kriteria keuntungan (benefit). Pengambilan keputusan pemberian
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:
{
5 3 4 3 4
3 2 5 4 1
5 3 3 4 3
4 2 1 4 4}
Pertama-pertama dilakukan normalisasi matriks X berdasarkan persamaan diatas.
R11 = 5 𝑀𝑎𝑥 {5,3,5,4} = 5 5 = 1 R21 = 3 𝑀𝑎𝑥 {5,3,5,4} = 3 5 = 0.6 R31 = 5 𝑀𝑎𝑥 {5,3,5,4} = 5 5 = 1 R41 = 4 𝑀𝑎𝑥 {5,3,5,4} = 4 5 = 0.8 R12 = 3 𝑀𝑎𝑥 {3,2,3,2} = 3 3 = 1 R22 = 2 𝑀𝑎𝑥 {3,2,3,2} = 2 3 = 0.7 R32 = 3 𝑀𝑎𝑥 {3,2,3,2} = 3 3 = 1 R42 = 2 𝑀𝑎𝑥 {3,2,3,2} = 2 3 = 0.7 R13 = 4 𝑀𝑎𝑥 {4,5,3,1} = 4 5 = 0.8 R23 = 5 𝑀𝑎𝑥 {4,5,3,1} = 5 5 = 1 R33 = 3 𝑀𝑎𝑥 {4,5,3,1} = 3 5 = 0.6 R43 = 1 𝑀𝑎𝑥 {4,5,3,1} = 1 5 = 0.2 R14 = 3 𝑀𝑎𝑥 {3,4,4,4} = 3 4 = 0.75 R24 = 4 𝑀𝑎𝑥 {3,4,4,4} = 4 4 = 1 R34 = 4 𝑀𝑎𝑥 {3,4,4,4} = 4 4 = 1 R44 = 4 𝑀𝑎𝑥 {3,4,4,4} = 4 4 = 1 R15 = 4 𝑀𝑎𝑥 {4,1,3,4} = 4 4 = 1 R25 = 1 𝑀𝑎𝑥 {4,1,3,4} = 1 4 = 0.25 R35 = 3 𝑀𝑎𝑥 {4,1,3,4} = 3 4 = 0.75 R45 = 4 𝑀𝑎𝑥 {4,1,3,4} = 4 4 = 1
Sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R sebagai berikut:
1 1 0.8 0.75 1
0.6 0.7 1 1 0.25
1 1 0.6 1 0.75
0.8 0.7 0.2 1 1
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.
KESIMPULANDari 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.
[1] 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
[2] 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
[3] 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
