SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT NASABAH MENGGUNAKAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) DI PT. BPR

(1)

20 | Jurnal Ilmu Komputer JIK Vol. IV No. 01 Juni 2020 ISSN 2746-7163

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT NASABAH

MENGGUNAKAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING)

DI PT. BPR

Achmad Lutfi Fuadi

1

_{, Joko Suwarno}

2

1,2_{Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Pamulang}

Jl. Surya Kencana No. 1 Pamulang, Tangerang Selatan Email: dosen02524@unpam.ac.id, dosen02522@unpam.ac.id

ABSTRAK

Kredit adalah kesepakatan atau persetujuan pinjam – memninjam dari beberapa pihak yang ingin mengajukan pinjaman dengan memnggunakan beberapa jangka waktu yang sudah di sepakati dari pihak kreditur dan pihak debitur. Dalam penentuan kelayakan kredit pemberian kredit ada syarat-syarat dalam memberikan penilaian dan pertimbangan Penilaian ini berdasarkan analisis 5C (Character, Capacity, Capital, Collateral dan Condition of Economomy). Metode yang dipakai pada penentuan kelayakan pemberian kredit ini adalah metode Fuzzy Multi Attribute Decision Making metode Simple Additive Weighting (SAW).

Kata Kunci: Pemberian Kredit, Nasabah, Metode SAW

1.

PENDAHULUAN

Kredit merupakan kesepakatan atau persetujuan dari peminjam dan meminjam bagi debitur dan kreditur yang harus wajib untuk melunasi utangnya dalam waktu yang sudah ditentukan (Munir Fuady,2008:11). Pemberian kredit kepada debitur pada umumnya memiliki banyak kriteria seperti jaminan, kesepakatan, kepercayaan dan jangka waktu (Martono,2002).

PT. BPR menyalurkan dana melalui pemberian kredit pada nasabah, namun untuk mengetahui layak atau tidak menerima kredit harus menunggu keputusan dari para pengambil keputusan (Siti,2014). Hal ini berdampak dengan nasabah saat

menanti akhir keputusan dari bank.

Dalam penelitian ini menggunakan pengambilan keputusan menggunakan sistem keputusan SAW. Metode SAW adalah method penjumlahan terbobot dari peringkat kinerja di setiap alternatif pada semua kriteria dari semua atribut (Kusimadewi, 2006). Cara SAW adalah metode yang sering dipakai sebab metode ini sederhana dan mudah di pahami.

Kriteria – kriteria yang digunakan dalam menentukan pemberian kredit yaitu dengan menggunakan beberapa syarat 5C, yaitu :

• (character) • (capacity) • (capital)

(2)

• (collateral)

• (condition of economic) 1.1. Identifikasi Masalah

Dari masalah tersenut maka diperoleh

diindentifikasi masalah yang di temukan pada penelitian ini sebagai berikut :

a.

Layak atau tidak menerima kredit harus menunggu keputusan dari para pengambil keputusan.

b.

Lamanya nasabah untuk mengetahui hasil keputusan Bank.

Berkaitan pemaparan pada latar belakang diatas, munculah beberapa permasalahan. Adapun permasalahan tersebut adalah : “Bagaimana menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit layak atau tidaknya menerima kredit dengat cepat?”

1.2. Ruang Lingkup/Batasan Masalah

a.

Penelitian ini hanya membahas tentang Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit nasabah di PT.BPR Gitamakmur Utama menggunakan metode SAW, tidak membahas metode lain.

b.

Penelitian ini menggunakan bahasa pemprograman

ASP.NET, tidak membahas bahasa pemrograman yang lain.

c.

Kriteria – kriteria yang digunakan dalam menentukan kelayakan pemberian kredit PT.BPR Gitamakmur Utama menerapkan sistem 5C ( Character, Capital, Capacity, Collateral dan Condition of economic ).

d.

Penelitian ini membahas pembuatan dan perancangan database menggunakan SQLServer 2008, tidak membahas database lain.

1.3. Tujuan Penelitian

Membuat sistem pendukung keputusan

pemberian kredit menggunakan metode SAW, untuk menentukn kelayakan penerimaan kredit lebih cepat dan nasabah tidak menunggu lama untuk mengetahui layak atau tidaknya dalam pemberian kredit.

1.4. Manfaat Penelitian

a.

Manfaat untuk pribadi, dapat memanfaatkan ilmu yang sudah didapat sehingga dapat menambah wawasan dan pengetahuan pribadi.

b.

Manfaat untuk universitas, dapat menjadikan sebuah referensi serta ide pengembangan tentang

sistem pendukung keputusan dalam

permasalahan pemberian kredit.

c.

Manfaat untuk masyarakat, dapat mengetahui pemberian kredit dengan cepat.

2.

TINJAUAN PUSTAKA

Hasil Penelitian ada beberapa yang telah dilakukan terkait dengan permasalahn pemberian kredit dan MADM yang menjadi acuan dalam penulisan tugas akhir.

Judul penelitian pertama yaitu ”Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Usaha Rakyat Pada Bank Syariah Mandiri Cabang Medan menggunakan Metode AHP (Analytical Hierarchy Prosess). Tujuan penelitian ini adalah menentukan calon debitur yang dapat menerima Kredit Usaha Rakyat atau tidak dapat dengan sistem yang terkomputerisasi jadi pengambilan keputusan lebih efesien, lebih menghemat waktu dan Sumber Daya Manusia (Faraby, 2010).

Salah satu sistem berbasis komputer yang bisa memberikan keputusan yang menggunakan data-data dan model-model dalam menyelesaikan masalah yang

(3)

terstruktur (Turban, 2005).

Beberapa kelebihan SPK yaitu (Surbakti,2002):

a.

Ahli mencari masalah yang kompleks.

b.

Ahli merespon dengan kondisi yang berubah-rubah.

c.

Ahli menerapkan berbagai strategi yang akurat. Menggunakan cara SAW ini sering kita kenal dengan istilah pemberian bobot. Cara sistem ini adalah dengan memberikan sebuat cabang kinerja pada setiaap atribut dan alternatif. Syarat-syarat SAW sebagai berikut (Wibowo,2008):

a.

Menentukan nilai Z dengan menggunakan ukuran m x n dimana m = alternatif dan n= kriteria.

b.

Menentukan hasil x pada sebuah alternative (i) dari kriteria (j) yang sudah diberikan, dimana i=1,2…m dan j=1,2…n dari sebuah matriks keputusan Z.

c.

Menetukan bobot Memberikan preferensi ( W )

pada hasil pengembilan keputusan setiap kriteria yang sudah diberikan.

d.

Memberikan normalisasi

Keterangan:

➢ 𝑟𝑖𝑗 = hasil turunan ternormalisasi ➢ 𝑋𝑖𝑗 = hasil kriteria yang dimiliki. ➢ 𝑀𝑎𝑥𝑋𝑖𝑗= Kriteria hasil terbesar ➢ 𝑀𝑖𝑛𝑋𝑖𝑗= kriteria hasil terkecil ➢ Benefit= dari hasil terbesar tebaik ➢ Cost = dari hasil terkecil terbaik

Kredit merupakan sebuah kepercayan yang diberikan dari sebuah badan usaha untuk memberikan sebuah pinjaman seperti jasa, barang, atau uang yang diberikan dari sipemberi kredit (kredirut ) kepada

sipenerima (debitur). Kredit ini asalnya dari kata Credere (Bahasa Yunani) yang berarti memberi kepercayaan (Thomas, dkk, 1998:12)

Kriteria penilaian kredit dilakukan dengan analisa 5C.Kriteria 5C menurut (Djumhana,2013) adalah sebagai berikut:

a.

Character

Cara penilain character adalah dengan melihat sejauh mana kejujuran debitur saat memenuhi syarat-syarat sebagai kewajiban yang sudah ditentukan calon dabitur.

b.

Capacity

Disini akan dilihat Kemampuan dari segi bisnis dihubungkan dengan pendidikan dan kemampuan bisnis diukur tentang kemampuan dalam ketentuan-ketentuan pemerintah.

c.

Conditional

Melihat dari segi ekonomi secara umum pada sektor usaha permintaan kredit perlu mendapatkan penelitian.

d.

Capital

Didalam penyelidikan terhadap permodalan si pemilik kredit tidak hanya dilihat dari besar kecilnya modal itu ditempatkan oleh pengusaha, cukuplahmodal yang bersedia sehingga segala sumber mampu bergerak secara efektif.

e.

Collateral

Merupakan hal-hal yang paling penting diperhitungkan , artinya bila mana masih ada kesangsian pada saat dalam pemberian keridit maka akan diberikan kesempatan bila dapat memberikan jaminan.

(4)

Visual Basic merupakan perangkat lunak yang bisa mengembangkan software development di saat ini atau di sebut juga dengan Visual Basic.

3.

METODE PENELITIAN

3.1. Perhitungan Model SAW

Alternatif Kriteria

C1 C2 C3 C4 C5

Macet 80 20 60 50 60

Budi 80 40 60 50 100

Lancar 100 100 100 100 100

Vector bobot [25, 10, 40, 45, 20] berikut membuat tabele kecocokam

80 20 60 50 60 X= 80 40 60 50 100

100 100 100 100 100

Atribut yang digunakan sebagai berikut Min (Xij) dari tiap kolom.

Rij = Cij Max Cij Perhitungan : R11= 80 = 80 = 0,8 Max (80, 80, 100) 100 R21= 80 = 80 = 0,8 Max (80, 80, 100) 100 R31= 100 = 100 = 1 Max (80, 80, 100) 100 R12= 20 = 20 = 0,2 Max (20, 40, 100) 100 R22= 40 = 40 = 0,4 Max (20, 40, 100) 100 R32= 100 = 100 = 1 Max (20, 40, 100) 100 R13= 60 = 60 = 0,2 Max (60, 60, 100) 100 R23= 60 = 60 = 0,2 Max (60, 60, 100) 100 R33= 100 = 100 = 1 Max (60, 60, 100) 100 R14= 50 = 50 = 0,5 Max (50, 50, 100) 100 R24= 50 = 50 = 0,5 Max (50, 50, 100) 100 R34= 100 = 100 = 1 Max (20, 40, 100) 100 R15= 60 = 60 = 0,6 Max (60, 100, 100) 100 R25= 100 = 100 = 1 Max (60, 100, 100) 100 R35= 100 = 100 = 1 Max (60, 100, 100) 100

Melakukan proses penilaian dengan mengalihkan matriks ternormalisasi (R) dengan value bobot (W)

0.8 0.2 0.6 0.5 0.6 0.8 0.4 0.6 0.5 1 1 1 1 1 1

(5)

Setelah itu mencari hasil (Vi) caranya ditambahkan nilai kali antara matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). Maka akan di dapat nila berikut. V1= (25)(0,8) + (10)(0,2) + (40)(0,6) + (45)(0,5) + (20)(0,6) = 20 + 2 + 24 + 22,5 + 12 = 80,5 V2= (25)(0,8) + (10)(0,4) + (40)(0,6) + (45)(0,5) + (20)(1) = 20 + 4 + 24 + 22,5 + 12 = 90,5 V3= (25)(1) + (10)(1) + (40)(1) + (45)(1) + (20)(1) = 25 + 10 + 40 + 45 + 20 = 140

3.2 Pembuatan Basis data

Gambar 1. Entity Relation Diagram (ERD)

3.2.1.

Transformasi ERD ke LRS

Gambar 2. Transformasi ERD ke LRS

3.3 Use case

Gambar 3. Diagran Use Case

3.4 Sequence Diagram

Gambar 4. Classs Diagram

4.

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1. Tampilan Login Admin

Gambar 5. Tampilan Login Admin

4.2 Tmpilan Home Admin

(6)

4.3 Data Nasabah

Gambar 7. Tampilan Halaman Nasabah

4.3.

Data Alternatif

Gambar 8. Halaman Login

4.5

Data kriteria

Gambar 9. Data Kriteria

4.6

Data Penilaian

Gambar 10. Halaman Penilian

5.

KESIMPULAN

Dari hasil penelitian yang dibuat maka dalam pembuatan sistem kelayakan memberikan sebuah kredit dapat disimpulakan sebagai berikut:

a.

Metode Simple Additive Weighting (SAW) bisa diaplikasikan pada system pemberian kredit.

b.

Dengan penerapan sistem pemberian kredit

nasabah dapat mengetahui layak atau tidaknya menerima kredit dengan cepat.

DAFTAR PUSTAKA

[1] J. &. F. A. L. Suwarno, "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Tenaga Kerja Baru Menggunakan Metode SAW Di PT. Amarta Mustikateknik," JOAIIA: Journal of Artificial Intelligence and Innovative Applications, vol. 1(2), pp. 73-78, 2020.

[2] G. Saputri, "PERANCANGAN SISTEM INFORMASI RINCIAN BIAYA PRODUK BERBASIS WEB PADA PT. ABC," ESIT, vol. 15, no. STMIK Eresha, pp. 41-48, 2020.

(7)

Dengan Menggunakan Algoritma SAW (Simple Additive Weighting) Untuk Pemilihan Karyawan Terbaik," JOAIIA: Journal of Artificial Intelligence and Innovative Applications, vol. 1(4), pp. 213-219, 2020.

[4] Faraby, a. (2010). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Usaha Kredit Pada Bank Syariah Mandiri Medan Menggunakan Metode Analitical Hierarchy (AHP).

[5] Kusumadewi, S. (2003). Artifical Intelegence ( Teknik dan Aplikasi ). Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu.