Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Plafon Kredit Dengan Fuzzy MADM
(Multiple Attribute Decissio Making) Menggunakanan Metode SAW (Simple
Additive Weightin) Di PD.BPR BKK Boyolali Cabang Simo
Puput Yulianto, Sri Sumarlinda
STMIK Duta Bangsa Surakarta
ABSTRAK
Bank perkreditan rakyat adalah bank yang melaksanakan kegiatan usaha secara
konvensional atau berdasarkan prinsip syariah yang dalam kegiatnnya tidak memberikan
jasa dalam lalu lintas pembayaran.
Sistem Pendukung Keputusan penentuan plafon kredit pada PD.BPR BKK
Boyolali cabang Simo ini dengan Fuzzy MADM (Multiple Attribute Decission Making)
menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) dengan kriteria yang telah
ditentukan. Metode pengembangan sistem mengggunakan RUP (Rational Unified
Process). Alat bantu perancangan menggunakan UML(Business Use case, Use case,
Activity Diagram dan Class Diagram). Bahasa pemrograman menggunakan PHP dan
database MySQL.
Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating
kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut dan membutuhkan proses normalisasi
matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating
alternatife yang ada. Sistem Pendukung Keputusan penentuan plafon kredit dibuat untuk
membantu dan mempermudah pihak pengambil keputusan memberikan alternatif-
alternatif dalam hal di setujui atau tidaknya pengajuan kredit oleh pemohon kredit.
Kata kunci:Fuzzy MADM, SAW, RUP, UML.
PENDAHULUAN
Pada perkembangan teknologi sekarang ini bank-bank mulai bersaing ketat, oleh
karena itu bank harus mampu meningkatkan produktivitas dan pelayanan yang baik untuk
mempertahankan kelangsungan hidup dan agar tujuan utama bank dapat tercapai.
Perubahan dan perkembangan yang terjadi dalam suatu bank harus dapat dimonitor oleh
pimpinan bank, hal ini dapat tercapai apabila tersedia informasi yang cukup. Semakin
besar suatu bank semakin banyak informasi yang dibutuhkan dan persaingan yang
semakin ketat dalam dunia usaha, memacu bank untuk mendapatkan informasi yang
cepat, relevan, tepat waktu dan dapat dipercaya. Informasi merupakan faktor yang sangat
berharga, hal ini dapat dimengerti karena informasi merupakan acuan utama untuk
mengambil kebijakan bank.
PD.BPR BKK Boyolali cabang Simo sebagai salah satu lembaga keuangan di
Indonesia yang berbentuk bank yang memberikan jasa keuangan. PD.BPR BKK Boyolali
cabang Simo memberikan bantuan pembiayaan dalam bentuk pembayaran secara kredit
Duta.com ISSN : 2086-9436 Volume 5 Nomor 1 September 2013 60
atau cicilan dan mempunyai beberapa sistem, prosedur dan persyaratan yang harus
dipenuhi oleh calon debitur.
PD.BPR BKK Boyolali cabang Simo menetapkan kebijakan dalam pemberian
kredit antara lain menetapkan standar untuk menerima atau menolak resiko kredit, yaitu
menentukan siapa yang berhak menerima kredit yang telah memenuhi syarat Five C,
bagaimana karakter nasabah (Charakter), kapasitas melunasi kredit (Capacity),
kemampuan modal yang dimiliki nasabah (Capital), jaminan yang dimiliki nasabah untuk
menanggung resiko kredit (Collateral) dan kondisi perekonomian (Condition of
economy).
Sistem pemberian plafon kredit di PD.BPR BKK Boyolali cabang Simo saat ini
masih manual, pembahasan kredit atau proses perhitungan pemberian plafon kredit
menggunakan Microsoft Excel sehingga membutuhkan waktu yang lama untuk
pengolahan data dan kesulitan dalam penyimpanan, serta pembuatan laporan yang
terlambat terkadang juga menghambat penyampaian informasi kepada pimpinan bank.
Hal ini berdampak terhadap lamanya nasabah dalam menunggu hasil keputusan dari
pihak Bank.
Banyaknya calon nasabah (50/bulan) yang mengajukan kredit ke PD.BPR BKK
Boyolali cabang Simo, menuntut bank harus lebih meningkatkan kualitas pelayanan
terhadap nasabah. Hal ini bisa menggunakan aplikasi terbaru yaitu dengan sistem
pendukung keputusan sehingga proses dapat berjalan dengan cepat, tapi di PD.BPR BKK
Boyolali cabang Simo belum menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
berbasis komputer.
Berdasarkan permasalahan diatas, perlu adanya solusi pemecahan masalah yang
ada dengan membuat suatu sistem pendukung keputusan untuk meningkatkan
kemampuan dalam memutuskan masalah. Sistem Pendukung Keputusan penentuan
plafon kredit pada PD.BPR BKK Boyolali cabang Simo ini dengan Fuzzy MADM
(Multiple Attribute Decission Making) menggunakan metode SAW (Simple Additive
Weighting). Metode ini menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian
dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari
sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah menentukan jumlah
plafon kredit berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan. Dengan metode perangkingan
tersebut, diharapkan penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan
bobot yang sudah ditentukan sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih akurat
terhadap pemberian plafon kredit kepada calon nasabah tersebut.
Berdasarkan latar belakang diatas maka penulis mengambil judul “Sistem
Pendukung Keputusan Penentuan Plafon Kredit dengan Fuzzy MADM (Multiple
Attribute Decission Making) menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting)”
sehingga diharapkan mampu mangatasi permasalahan dalam menentukan plafon kredit di
PD.BPR BKK Boyolali cabang Simo.
TINJAUN PUSTAKA
Peneliti sebelumnya dilakukan oleh Yohanes Suhari pada tahun 2009 yang
berjudul Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Pada PT. BPR Artamanunggal
Abadi. Tujuan pembuatan SPK ini adalah membantu dan mempermudah pihak
pengambil keputusan memberikan alternatif-alternatif dalam hal diterima atau tidaknya
pengajuan kredit oleh pemohon kredit, metode pengembangan SDLC, bahasa
pemograman yang digunakan delphi, database MySQL.
Duta.com ISSN : 2086-9436 Volume 5 Nomor 1 September 2013 61
Tabel Penentuan keputusan
No Kredit Skala kecil Kredit Pengembangan Usaha
1 Jika penghasilan bersih >= 1/3 dari
2 Nilai jaminan kredit >= 50% platform
3 Ratio Profitabilitas
Peneliti selanjutnya dilakukan oleh Hersatoto Listiyono pada tahun 2011 yang
berjudul Rekayasa Perangkat Lunak Sistem Pendukung Keputusan Pemberian
Kredit(Studi Kasus pada BPR Argo Dana Semarang). Metode SPK menggunakan AHP
(Analytical Hierarkhi Process), alat bantu yang digunakan DFD (data flow diagram),
metode pengembangan SDLC, peniliai pemberian kredit menggunakan prinsip 5c,
bahasa pemrograman Foxpro.
Peneliti selanjutnya dilakukan oleh Ita Arfyanti pada tahun 2012 yang berjudul
Sistem Pendukung Keputusan pemberian kelayakan Kredit pinjaman pada bank rakyat
indonesia unit segiri dengan Fuzzy MADM (Multiple Attribute Decission Making)
menggunakan metode Saw (Simple Additive Weighting). Tujuan penelitian ini adalah
untuk untuk mengembangkan atau meningkatkan usaha mikro yang layak, yang dilayani
oleh BRI unit dan diberikan dalam mata uang rupiah. metode pengembangan
SDLC, Alat bantu pengembangan yang digunakan Flowchart denganbahasa
pemrograman Borland Delphi 7 serta database Microsoft Acces.
METODOLOGI PENELITIAN
Jenis Dan Sumber Data
Selama penelitian di PD.BPR BKK Boyolali cabang Simo penulis dapat
mengumpulkan beberapa data, antara lain:
a. Data primer adalah data yang secara langsung diambil dari objek penelitian oleh
peneliti perorangan maupun organisasi. Penulis disini memperoleh data dengan
mewawancarai langsung dari beberapa pegawai di PD. BPR BKK Boyolali cabang
Simo.
b. Data sekunder adalah data yang didapat secara tidak langsung dari objek penelitian.
Penulis disini mendapatkan data dari studi literatur.
Metode pengumpulan data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai
berikut :
a. Studi Literatur
Studi ini dimaksudkan untuk pengumpulan dan memperoleh data sekunder dengan
cara mempelajari, membaca dan mencatat literatur dari beberapa buku yang
berkaitan dengan permasalahan di atas.
b. Observasi
Teknik pengumpulan data dengan mengadakan penelitian dan peninjauan langsung
terhadap permasalahan yang diambil. Penulis melakukan penelitian tentang
pemberian plafon kredit.
c. Interview
Duta.com ISSN : 2086-9436 Volume 5 Nomor 1 September 2013 62
angsuran.
kredit.
Ratio Likwiditas
Ratio Solfabilitas
Teknik pengumpulan data dengan mengadakan tanya jawab secara langsung yang
ada kaitannya dengan topik yang diambil. Penulis melakukan interview
dengan suharno, sri utanto bagian staf kredit dan yanuariyanto bagian pemasaran.
Metode Pengembangan Sistem
Teknik pengembangan sistem menggunakan metode RUP (Rational Unified
Process). Tahapan-tahapan yang terdapat dalam metode RUP sebagai berikut (Rosa dan
Shalahuddin, 2011):
a. Inception (permulaan)
Tahap ini lebih pada memodelkan proses bisnis yang dibutuhkan dan mendefinisikan
kebutuhan akan sistem yang akan dibuat (requirements) dan melakukan analisis
kebutuhan user. Tahap yang dibutuhkan adalah sebagai berikut:
1. Memahami ruang lingkup dari proyek (biaya, waktu, kebutuhan, dan resiko).
2. Membangun kasus bisnis yang dibutuhkan.
b. Elaboration (perluasan)
Tahap ini lebih difokuskan pada perencanaan arsitektur sistem. Tahap ini juga
mendeteksi apakah arsitektur sistem yang diinginkan dapat dibuat atau tidak. Tahap
ini lebih pada analisis dan desain sistem pembuatan alur sistem, permodelan diagram
UML (Business Use case, Use case diagram, Diagram Activity, dan Class Diagram),
arsitektur sistem serta implementasi sistem yang fokus pada purwarupa
sistem(prototype)
c. Construction (konstruksi)
Tahap ini lebih pada implementasi dari hasil desain dan pengujian sistem yang fokus
pada implementasi perangkat lunak pada kode program. Disini penulis dalam
pengkodean menggunakan bahasa pemograman PHP dan database MySQL dan
pengujian menggunakan metode blac box.
d. Transition (transisi)
Tahap ini menghasilkan produk perangkat lunak dan fokus pada pelatihan user,
pemeliharaan.
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Inception(Permulaan)
Tahap ini memodelkan proses bisnis yang dibutuhkan dan mendefinisikan
kebutuhan akan sistem yang akan dibuat (requirements) dan melakukan analisis
kebutuhan user. Tahap yang dilakukan yaitu memahami ruang lingkup proyek(biaya,
waktu, teknik, resiko dan kebutuhan)
Kelayakan Jadwal(Schedule feasibility)
Dalam sebuah proyek dibutuhkan penjadwalan guna untuk menentukan apakah
tenggat waktu itu bersifat perintah atau keinginan. Sistem pendukung keputusan
penentuan plafon kredit yang di kembangkan harus dapat beroperasi dalam waktu yang
telah direncanakan. Berdasarkan perkiraan waktu jadwal kegiatan digambarkan dengan
diagram PERT sebagai berikut:
Duta.com ISSN : 2086-9436 Volume 5 Nomor 1 September 2013 63
Gambar Diagram Pert Estimasi Waktu Pengujian Proyek
Keterangan:
a. : Jalur kritis
b. : Jalur kegiatan
c. Waktu yang dibutuhkan untuk pengujian proyek adalah 31 minggu.
Kelayakan Teknis(Technical feasibility)
Sistem pendukung keputusan penentuan plafon kredit di PD.BPR BKK Boyolali
cabang simo dapat dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan mesin
basis data MySQL. Software yang dibutuhkan untuk membangun aplikasi tersebut adalah
sebagai berikut :
Tabel Kebutuhan Perangkat Lunak
Jenis Kterangan
Sistem operasi Microsoft Windows XP
Software Microsoft Windows office 2007
Software Rapid Php dan xampp
Database Mysql
Hardware yang digunakan untuk membangun Sistem pendukung keputusan penentuan
plafon kredit di PD.BPR BKK Boyolali cabang simo membutuhkan seperangkat
komputer dengan spesifikasi sebagai berikut :
Tabel Kebutuhan Perangkat Keras
komponen Keterangan
Processor pentium 3
Ram 512 MB
Hardisk 120 GB
Monitor CRT HP “15
Duta.com ISSN : 2086-9436 Volume 5 Nomor 1 September 2013 64
Analisis Resiko (risk analysis)
Analisis resiko atau risk analysis dapat diartikan sebagai sebuah prosedur untuk
mengenali suatu ancaman dan kerentanan, kemudian menganalisanya untuk memastikan
hasil pembongkaran, dan menyoroti bagaimana dampak-dampak yang ditimbulkan dapat
dihilangkan atau dikurangi. Analisis resiko juga dipahami sebagai sebuah proses untuk
menentukan pengamanan macam apa yang cocok atau layak untuk sebuah sistem atau
lingkungan. Berikut jenis resiko yang mungkin akan terjadi.
Jenis Resiko Kemungkinan Resiko
Teknologi Kecepatan Database-Engine yang digunakan tidak dapat melakukan
Tabel Perkiraan resiko
Personal Tidak dimungkinkannya melakukan recruitment staff yang memiliki
Organisasi Organisasi direstrukturisasi sehingga manajemen yang berbeda
Tools Code yang dibangkitkan oleh Tool tidak efisien CASE tool tidak dapat
Kebutuhan-
kebutuhan
Estimasi Perkiraan jumlah waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan projek
proses transaksi sebanyak yang dinginkan, Terdapat kerusakan pada
komponen software yang digunakan sehingga tidak sesuai dengan
fungsinya
kemampuan sesuai dengan yang diingikan. Tidak tersedianya tempat
training untuk staff yang dibutuhkan
bertanggung jawab ke projek. Masalah dalam keuangan organisasi
mengakibatkan menurunkan biaya-biaya
diintegrasikan
Perubahan kebutuhan mengakibatkan perancangan ulang Tidak
pahamnya pelanggan terhadap dampak perubahan kebutuhan
terlalu rendah. Perkiraan jumlah perbaikan kerusakan terlalu rendah
Perkiraan ukuran sistem software terlalu rendah
Analisis Sistem
Merupakan suatu metode pengembangan sistem yang harus dipenuhi. Salah
satunya yaitu mengumpulkan kebutuhan secara lengkap kemudian dianalisis dan
didefinisikan kebutuhan yang harus dipenuhi oleh program yang akan dibangun. Metode
digunakan untuk melakukan pengembangan sistem pendukung keputusan penentuan
plafon kredit dengan identifikasi masalah microsoft exel, dimana sistem pengolahan data
belum terintegrasi dengan database sehingga memerlukan waktu yang lama dalam proses
pemberian kredit dan apabila terjadi kesalahan dalam pembuatan pembahasan kredit,
maka harus menginputkan data lagi. Oleh sebab itu penulis memberikan solusi yaitu
menganalisa, merancang dan membuat sistem pendukung keputusan penentuan plafon
kredit.
Duta.com ISSN : 2086-9436 Volume 5 Nomor 1 September 2013 65
Gambar Diagram Aktiviti Sistem Pemberian kredit yang sedang berjalan
Keterangan:
Pemohon kredit datang ke bank dengan membawa persyaratan-persyaratan yang telah
ditentukan. Kemudian pemohon kredit tersebut mengisi formulir untuk kredit dengan
memberikan persyaratan-persyaratan yang telah ditentukan kepada bagian kredit. Setelah
menerima data peminjam kemudian bagian kredit melakukan pengecekan kelengkapan,
kemudian jika data lengkap maka bagian kredit melakukan survei semua data peminjam
sesuai data yang ada. Setelah melakukan survei kemudian bagian kredit menginputkan
data hasil survei kemudian diproses kemudian diserahkan kepada pimpinan cabang untuk
ditandatangani. Kemudian setelah ditandangani, kepala cabang mengembalikan kepada
bagian kredit, kemudian bagian kredit membuat laporan untuk diserahkan kepada kasir
kemudian mempersiapkan uang sesuai yang dibutuhkan oleh pemohon kredit.
Analisis Kelemahan Sistem
Analisis yang digunakan untuk menganalisa sistem pemberian kredit untuk
mengetahui penyebab masalah menggunakan metode PIECES (Performance,
Information, Economy, Control, Efficiency, Service). Metode PIECES yaitu
membandingkan sistem yang lama dengan sistem yang dikembangkan.
Duta.com ISSN : 2086-9436 Volume 5 Nomor 1 September 2013 66
Tabel Analisis Kelemahan Sistem
No Kategori Sistem yang Berjalan Sistem yang Dikembangkan
1. Performance
(kinerja sistem)
2. Information
(informasi)
3. Economy
(ekonomi)
4. Control
(pengendalian)
5. Efficiency
(efisien)
- Pemberian kredit
menggunakan program
komputer tetapi masih
kurang efektif dan efisien.
- Adanya keterlambatan
dalam penyampaian
informasi kepada pimpinan
dan pemohon kredit
- Pemborosan dalam
penggunaan peralatan
kantor, karena banyaknya
kertas yang digunakan
untuk mecatat data
pemohon.
- Belum adanya hak akses
dari masing-masing
karyawan sehingga setiap
karyawan mudah
memasukan data
sembarangan.
- Kurang efisien dalam
penginputan data pemohon
kredit dan data hasil survei
karena masih menggunakan
microsoft exel.
- Pemberian kredit
menggunakan program
komputer yang sudah
terintregasi dengan database
- Informasi yang disajikan
selalu up to date dan tepat
waktu.
- Dapat menerapkan Paperless
System (meminimalkan
penggunaan kertas).
6. Service
(pelayanan)
- Pemohon dalam menunggu
hasil pemberian kredit lama.
- Terdapat otorisasi
sistem dengan penerapan
hak akses yang tinggi
sehingga tidak sembarangan
orang bisa memasukan data
- Lebih efisien dalam
penginputan data pemohon
kredit dan data hasil survei
karena sudah terintegrasi
dengan database sehingga
menghemat waktu dan
tenaga
- Mempermudah dalam
proses pemberian plafon
kredit
- Pemohon dalam menunggu
hasil pemberian plafon
kredit cepat karena
menggunkan aplikasi SPK
.
Elaboration(Perluasan)
Tahap ini lebih difokuskan pada perencanaan arsitektur sistem dan pada desain
sistem serta implementasi sitem yang fokus pada purwarupa sistem(prototype).
Alat Bantu Perancangan
Untuk menggambarkan sistem yang dianalisa, penulis menggunakan alat bantu
perancangan sistem yang baku, berupa Busines Use Case, Use Case Diagram, Activity
Diagram, dan Class Diagram. Adapun penjelasan dari komponen-komponen tersebut
adalah:
Business Use Case
Business Use-case Model merupakan model yang menggambarkan proses bisnis
dari sebuah bisnis atau organisasi dan interaksi proses tersebut dengan pihak luar.
Duta.com ISSN : 2086-9436 Volume 5 Nomor 1 September 2013 67
Gambar Business Use Case Pemberian Kredit
a. Definisi aktor
Berikut adalah deskripsi pendefinisian aktor pada sistem pendukung
keputusan penentuan plafon kredit:
Tabel Aktor yang dibutuhkan
No Aktor Deskripsi
1 Pimpinan Orang bertugas dan memiliki hak akses untuk memberikan
2 Admin Orang bertugas dan memiliki hak akses melakukan operasi
3 Staf Orang bertugas dan memiliki hak akses melakukan operasi
keputusan
mengelola data user dan mengelola laporan
mengelola data pemohon, dan data analisis
b. Definisi use case
Berikut adalah deskripsi pendefinisian use case pada sistem pendukung
keputusan penentuan plafon kredit:
No Use case Deskripsi
1 Login Proses pengecekan hak akses siapa yang berhak mengakses
Tabel Use Case
2 Mengelola data user Mengelola data user merupakan proses generalisasi yang
proses pengelolaan data sistem pendukung keputusan
penentuan plafon kredit, login wajib untuk fungsi-fungsi
yang berkaitan dengan akses pengubahan ke basis data.
meliputi tambah data user, mengubah data user dan
menghapus data user.
Duta.com ISSN : 2086-9436 Volume 5 Nomor 1 September 2013 68
3 Mengelola data
pemohon
4 Mengelola data analisis Mengelola data analisis merupakan proses generalisasi yang
5 Mengelola laporan Mengelola data laporan merupakan proses generalisasi
Mengelola data pemohon merupakan proses generalisasi
yang meliputi tambah data pemohon dan mengubah data
pemohon
meliputi tambah data analisis, mengubah data analisis
mencetak laporan
Use Case Diagram
Use case atau diagram use case merupakan pemodelan untuk melakukan
(behavior) sistem informasi yang akan dibuat. Use case mendeskripsikan sebuah
interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem informasi yang akan dibuat. Secara
kasar, use case digunakan untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada didalam sebuah
sistem informasi dan siapa saja yang berhak menggunakan fungsi-fungsi itu (Rosa dan
Shalahuddin, 2011:130). Berikut ini gambar Uses Case Diagram penentuan plafon kredit.
Gambar Use Case Diagram penentuan plafon kredit
Duta.com ISSN : 2086-9436 Volume 5 Nomor 1 September 2013 69
Class diagram
Class Diagram membantu dalam visualisasi struktur kelas-kelas dari suatu sistem
dan merupakan tipe diagram yang paling banyak dipakai. Class diagram memperlihatkan
hubungan antar kelas dan penjelasannya detail tiap-tiap kelas didalam model desain dari
suatu sistem. Berikut gambar class diagram:
Gambar class diagram
Penilaian Penentuan Plafon Kredit
Metode yang digunakan dalam perhitungan penentuan plafon kredit ini
menggunakan metode SAW. Metode SAW (Simple Additive Weighting) sering juga
dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari
penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.
Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala
yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Duta.com ISSN : 2086-9436 Volume 5 Nomor 1 September 2013 70
Berikut merupakan kriteria yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan
penentuan plafon kredit berdasarkan persyaratan pemberian kredit secara umum. Adapun
kriteria yang telah ditentukan sebagai berikut:
No Nama kriteria Bobot w Keterangan
1 Karakter (C1) 1 Rendah
2 Kemampuan (C2) 10 Sangat tinggi
3 Jaminan (C3) 7.5 Tinggi
4 Modal (C4) 5 Tengah
5 Ekonomi (C5) 2.5 Sedang
Nilai bobot tersebut dibuat dalam sebuah grafik supaya lebih jelas, seperti dibawah ini:
Tabel kriteria dan bobot.
Gambar Grafik bobot
Keterangan:
SR =Sangat Rendah T1 =Tengah
R =Rendah T2 =Tinggi
S =Sedang ST =Sangat Tinggi
Berdasarkan kriteria dan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria yang telah
ditentukan, selanjutnya penjabaran bobot setiap kriteria.
a. Karakter memiliki subkriteria dan bobot sebagai berikut:
Tabel bobot dari subkriteria karakter.
No Karakter Bobot
1 Baik 10
2 Cukup Baik 5
b. Kemampuan
Kemampuan memiliki subkriteria dan bobot sebagai berikut:
Tabel bobot dari subkriteria kemampuan.
No Kemampuan Bobot
1 Mampu 10
2 Tidak Mampu 1
c. Jaminan
Duta.com ISSN : 2086-9436 Volume 5 Nomor 1 September 2013 71
Jaminan memiliki subkriteria dan bobot sebagai berikut:
No Jaminan keterangan Bobot
2 Sertifikat dua Taksiran dibawah jumlah pinjaman 8
4 BPKB dua Taksiran dibawah jumlah pinjaman 5
5 Sgaji satu Gaji diatas jumlah pinjaman 4
Tabel bobot dari subkriteria jaminan.
1 Sertifikat satu Taksiran diatas jumlah pinjaman 10
3 BPKB satu Taksiran diatas jumlah pinjaman 7
6 Sgaji dua Gaji dibawah jumlah pinjaman 2
d. Modal
Modal memiliki subkriteria dan bobot sebagai berikut:
Tabel bobot dari subkriteria modal.
No Modal Bobot
1 Banyak 10
2 Cukup 5
3 Kurang 1
e. Ekonomi
Ekonomi memiliki subkriteria dan bobot sebagai berikut:
Tabel bobot dari subkriteria ekonomi.
No Ekonomi Bobot
1 Baik 10
2 Cukup baik 5
3 Kurang 1
f. Total bobot
Bobot dan besarnya pinjaman yang dicairkan.
Tabel bobot keseluruhan dan besarnya uang yang dipinjam.
No Jumlah uang Bobot
2 50.000.000 ≤23 - <25
3 25.000.000 ≤21 - <23
4 10.000.000 ≤19 - <21
5 5.000.000 ≤17 - <19
6 3.000.000 <17
1 100.000.000 25-26
g. Rumus perhitungan normalisasi matrik
Xij jika j adalah atribut keuntungan(benefit)
Max Xij
rij=
MinXij jika j adalah atribut biaya(cost)
Xij
Keterangan :
rij = nilai rating kinerja ternormalisasi .
Duta.com ISSN : 2086-9436 Volume 5 Nomor 1 September 2013 72
xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria.
Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria.
Min xij = nilai terkecil dari setiap kriteria.
benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik.
cost = jika nilai terkecil adalah terbaik.
Contoh perhitungan manual
Tiga pemohon kredit memiliki data sebagai berikut:
Kriteria Sugimin Pambudi Dina
Karakter (C1) Baik Baik Baik
Kemampuan (C2) Mampu Tidak mampu Mampu
Jaminan (C3) Sertifikat satu Sgaji satu Sgaji satu
Modal (C4) Kurang Banyak Cukup
Ekonomi (C5) Baik Baik Cukup
Berdasarkan data pemohon diatas dapat dibentuk matrik keputusan X yang telah
dikonversikan dengan bilangan Fuzzy, sebagai berikut:
Tabel Data Pemohon
Tabel Rating Kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
Alternatif Kriteria
Sugimin 10 10 10 1 10
Pambudi 10 1 4 10 10
Dina 10 10 4 5 5
C1 C2 C3 C4 C5
Pengambil keputusan mengambil bobot berdasarkan tingkat kepentingan masing-masing
kriteria yang dibutuhkan sebagai berikut:
Nilai bobot W=(1, 10, 7.5, 5, 2.5)
Membuat matrik keputusan X dibuat dari tabel kecocokan sebagai berikut:
10 10 10 1 10
X= 10 1 4 10 10
10 10 4 5 5
Pertama, dilakukan normalisasi matrik X untuk menghitung nilai masing-masing kriteria
berdasarkan kriteria yang diasumsikan sebagai kriteria keuntungan atau biaya sebagai
berikut:
Xij jika j adalah atribut keuntungan(benefit)
Max Xij
rij=
MinXij jika j adalah atribut biaya(cost)
Xij
Keterangan :
rij = nilai rating kinerja ternormalisasi .
xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria.
Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria.
Min xij = nilai terkecil dari setiap kriteria.
benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik.
Duta.com ISSN : 2086-9436 Volume 5 Nomor 1 September 2013 73
cost = jika nilai terkecil adalah terbaik.
10 10
P1). r11 = = = 1
Max (10,10,10) 10
10 10
r12 = = = 1
Max (10,1,10) 10
10 10
r13 = = = 1
Max (10,6,4) 10
1 1
r14 = = = 0.1
Max (1,10,5) 10
10 10
r15 = = = 1
Max (10,10,5) 10
10 10
P2). r21 = = = 1
Max (10,10,10) 10
1 1
r22 = = = 0.1
Max (10,1,10) 10
4 4
r23 = = = 0.4
Max (10,4,4) 10
10 10
r24 = = = 1
Max (1,10,5) 10
10 10
r25 = = = 1
Max (10,10,5) 10
10 10
P3. r31 = = = 1
Max (10,10,10) 10
10 1
r32 = = = 0.1
Max (10,1,10) 10
4 4
r33 = = = 0.4
Max (10,4,4) 10
5 5
Duta.com ISSN : 2086-9436 Volume 5 Nomor 1 September 2013 74
r34 = = = 0.5
Max (1,10,5) 10
5 5
r35 = = = 0.5
Max (10,10,5) 10
Kedua, membuat normalisasi matriks R yang diperoleh dari hasil normalisasi matriks X
sebagai berikut:
1 1 1 0.1 1
R= 1 0.1 0.4 1 1
1 1 0.4 0.5 0.5
Selanjutnya akan dibuat perkalian matriks W*R dan penjumlahan hasil perkalian untuk
memperoleh alternatif terbaik dengan melakukan perangkingan nilai terbesar sebagai
berikut:
V1=(1)(1) + (10)(1) + (7.5)(1) + (5)(0.1) + (2.5)(1)
=1+10+7.5+0.5+2.5
=21.5
V2=(1)(1) + (10)(0.1) + (7.5)(0.4) + (5)(1) + ( 2.5)(1)
=1+1+3+5+2.5
=12.5
V3=(1)(1) + (10)(1) + (7.5)(0.4) + (5)(0.5) + (2.5)(0.5)
=1+10+3+2.5+1.25
=17.75
Hasil perangkingan diperoleh V1=21.5, V2=12.5, V3=17.75. Berdasarkan nilai
pembobotan diatas maka dapat disimpulkan bahwa v1(sugimin) dapat meminjam uang
maksimal Rp 25.000.000, v2(pambudi) Rp 3.000.000 dan v3(dina) Rp 5.000.000.
KESIMPULAN
a. Sistem Pendukung Keputusan yang telah dibuat menghasilkan keputusan jumlah
plafon kredit yang dapat diandalkan dan dapat dipertanggungjawabkan.
b. Hasil yang diperoleh dari sistem yang dibuat akan memberikan alternatif
penilaian bagi para pengambil keputusan untuk menentukan setuju atau tidaknya
memberikan kredit.
c. Proses penyajian datanya sudah terkomputerisasi maka data yang dihasilkan tidak
menemui kesalahan atau meminimalisir kesalahan yang terjadi.
d. Penelitian sistem pendukung keputusan penentuan plafon kredit yang penulis buat
menggunakan alat bantu UML(Business Use case, Use case, Activity Diagram
dan Class Diagram).
e. Sistem Pendukung Keputusan yang telah dibuat menggunakan metode
pengembangan RUP (Rational Unified Process) yaitu Inception (permulaan),
Elaboration (perluasan), Construction (konstruksi) dan Transition (transisi).
DAFTAR PUSTAKA
Arfyanti, Ita. Sistem pendukung keputusan pemberian kelayakan kredit pinjaman pada
bank rakyat indonsia unit segiri indonesia dengan denganFuzzyMADM
Duta.com ISSN : 2086-9436 Volume 5 Nomor 1 September 2013 75
(Multiple Attribute Decissio Making) menggunakan metode Saw (Simple Additive
Weighting). (Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan
2012 (Semantik 2012). Jurusan Sistem Informasi STMIK Widya Cipta
Dharma, Semarang, 2012.
Haviluddin. Memahami Penggunaan UML (Unified Modelling Language). (Jurnal
Informatika Mulawarman Vol 6 No. 1 Febuari 2011). Program Studi Ilmu
Komputer, FMIPA Universitas Mulawarman, Samarinda, 2011.
Ismail. Manajemen Perbankan, Penerbit Prenada Media Group, Jakarta, 2010.
Joko Saptono. 2008. Standar Operasional Prosedur Pengajuan Kredit dan Sistem
Pengawasan Intern untuk Mencegah Kredit Macet Pada PT Bank
Tabungan Negara Cabang malang (Tesis). Malang: Jurusan Manajemen
Fakultas Ekonomi Universitas Islam Negeri Malang.
Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., dan Wardoyo, R. Fuzzy Multi-Attribute
Decesion making (Fuzzy MADM). Graha Ilmu. Yogyakarta, 2006.
Nugroho, Bunafit. Database Relasional dengan MySQL, Penerbit Andi Offset,
Jogjakarta, 2005.
Nugroho, Bunafit. Membuat Sistem Informasi Penjualan Berbasis WED dengan PHP
dan MySQL, Penerbit GAVA MEDIA, Jogjakarta, 2008 .
Pramudyo, Cahyono Sigit. Perancangan Sistem pendukung keputusan untuk
pemilihan pemasok nata de coco dengan metode simple Additive weighting.
(Jurnal Ilmiah Teknik Industri, Vol. 11, No. 1, Juni 2012). Yogyakarta: Jurusan
Teknik Industri, UIN Sunan Kalijaga, Yogyakarta, 2012.
Rosa dan shalahuddin. Modul Pembelajaran Rekayasa perangkat lunak (Terstruktur dan
berorientasi Objek), Penerbit Modula, Bandung, 2011.
Saraswati, Rosita Ayu. Peranan analisis laporan keuangan, penilaian prinsip 5c calon
debitur dan pengawasan kredit terhadap efektivitas pemberian kredit pada PD.
BPR BANK pasar kabupaten temanggung. (Jurnal Nominal / Volume I Nomor II ).
Universitas Negeri Yogyakarta, Yogyakarta, 2012.
Turban, E.Fraim., Aronson, J.E, Ting Peng Liang. Decicion Support System and
Intelligent System. Penerbit Andi Offset, Jogjakarta, 2005.
Wibowo, Henry.Sistem pendukung keputusan untuk menentukan penerima
beasiswa bank BRI Menggunakan FMADM ( Studi kasus: mahasiswa
fakultas teknologi industri universitas isalam). (Seminar Nasional Aplikasi
Teknologi Informasi 2009 (SNATI 2009)). Jurusan Teknik Informatika, Fakultas
Teknologi Industri, UniversitasIslam Indonesia, Jogjakarta, 2009.
http://sce.uhcl.edu/helm/rationalunifiedprocess/
Duta.com ISSN : 2086-9436 Volume 5 Nomor 1 September 2013 76
Tidak ada komentar:
Posting Komentar