sistem pendukung keputusan pemberian kredit usaha …

Yusfrizal, Sistem Pendukung Keputusan Pemberian,,,121

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT USAHA RAKYATMENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI

KASUS BANK SYARIAH MANDIRI CABANG MEDAN)

Yusfrizal1,2Universitas Potensi Utama; Jl. K.L.Yos Sudarso Km.6,5 No.3-A Medan (20241)

3Jurusan Teknik Informatika, Universitas Potensi Utama, Medane-mail: *[email protected]

AbstractDecision 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 UsahaRakyat (KUR). The method used in this study is Analytical Hierarchy Process ( AHP ). This methodis widely used to solve the problem in multi criteria , in this case is determining the feasibility ofKUR 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 tobase decisions, those are, credit status, business productivity, business conditions, warranties, andcollectibility. This research resulted in a global priority customer criteria, sorted from highest tolowest, so that the banks can easily make decisions by looking at these results.

Keywords—Decision Support System, Analytical Hierarchy Process, KUR

AbstrakSistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sistem yang dapat membantu seseorang dalam

mengambil keputusan yang tepat. Salah satu contoh adalah penentuan kelayakan nasabahpenerima Kredit Usaha Rakyat (KUR). Metode yang digunakan pada penelitian ini adalahAnalytical Hierarchy Process (AHP). Metode ini banyak digunakan untuk memecahkan masalahbersifat multi kriteria, dalam hal ini adalah penentuan kelayakan nasabah penerima KUR.Penelitian ini dilaksanakan pada Bank Syariah Mandiri Cabang Medan. Dalam penentuankelayakan nasabah penerima KUR, ada beberapa kriteria yang menjadi dasar pengambilankeputusan antara lain status kredit, produktivitas usaha, kondisi usaha, jaminan, dan kolektibilitas.Penelitian ini menghasilkan prioritas global kriteria nasabah, yang diurutkan dari yang tertinggihingga terendah, sehingga pihak bank dapat dengan mudah mengambil keputusan dengan melihathasil tersebut.

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

PENDAHULUAN

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

Ada beberapa model yang dapat digunakan untuk membangun sebuah SPK salah satunyaadalah Analytical Hierarchy Process (AHP). Metode AHP yang digunakan dalam penelitian iniyaitu untuk menentukan calon debitur mana yang layak menerima KUR dari BSM denganmempertimbangkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan oleh pihak bank tersebut. Adapunkriteria-kriteria yang menjadi dasar pengambilan keputusan oleh pihak bank dalam menentukancalon debiturnya adalah status kredit, produktivitas usaha, kondisi usaha, jaminan, dankolektibilitas. Walaupun pemilihan calon nasabah yang akan menerima KUR tetap ditentukansepenuhnya oleh pihak bank, namun sistem pendukung keputusan ini akan menampilkan nilai

122. IT Journal, Vol. 4 No. 2 Oktober 2252-746X

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

METODE PENELITIAN

Analisis Sistem BerjalanBanyak kriteria yang digunakan dalam pengambilan keputusan pada permasalahan KUR

tersebut. Salah satunya adalah model penilaian yang bersifat kuantitatif. Salah satu metodeperhitungan kuantitatif tersebut adalah metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Metode AHPmerupakan metode yang tepat digunakan untuk permasalah KUR tersebut karena bersifat kompleksdan multi kriteria. AHP umumnya digunakan sebagai salah satu metode pengambilan keputusanpemecahan suatu masalah multi kriteria dengan bantuan aplikasi expert choice.[2]

Dalam menentukan seseorang layak atau tidak menerima KUR semata mata tidak hanyaterletak 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 menjadiandil dalam mengambil keputusan siapa yang layak atau tidak menerima KUR tersebut. Untukitulah digunakan metode AHP yang dapat merepresentasikan persepsi masusia sebagai masukandalam pengambilan keputusan.[1]

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

Analisis Kebutuhan Sistem Pendukung KeputusanTujuan 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 antarkriteria maupun antar nasabah untuk tiap kriteria.

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

Metode AhpMenurut (Bourgeois, 2005), pada dasarnya, proses pengambilan keputusan adalah memilih

suatu alternatif. Analitycal Hierarchy Process (AHP) umumnya digunakan dengan tujuan untukmenyusun prioritas dari berbagai alternatif pilihan yang ada dan pilihan-pilihan tersebut bersifatkompleks atau multi kriteria.[3]

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

AHP merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L.Saaty. AHP menguraikan masalah multifaktor atau multikriteria yang kompleks menjadi suatuhirarki. Hirarki merupakan suatu representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks dalamsuatu struktur multilevel, dimana level pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria,


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

Gambar 1. Struktur Hirarki AHP

Terdapat beberapa langkah yang perlu diperhatikan dalam menggunakan metode AHPadalah :[6]a. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan, lalu menyusun hirarki dari

permasalahan yang dihadapi. Penyusunan hirarki adalah dengan menetapkan tujuan yangmerupakan sasaran sistem secara keseluruhan pada level teratas.

b. Menentukan prioritas elemenc. 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 dengankonsistensi yang rendah.

e. Menghitung Consistency Index (CI) dan menghitung Consistency Ratio (CRf. Memeriksa konsistensi hirarki, jika nilainya > 10%, maka penilaian data judgment harus

diperbaiki. Jika rasio konsistensi (CI / CR) kurang atau sama dengan 0,1, maka hasilperhitungan bisa dinyatakan benar.

Analisis Pemecahan Masalah dengan Metode AHPUrutan langkah-langkah pemecahan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

a. Menentukan jenis-jenis kriteria calon penerima KUR. Kriteria-kriteria yang dibutuhkan calonpenerima KUR adalah status kredit, produktivitas usaha, kondisi usaha, jaminan dankolektibilitas.

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 IR1 0,00 7 1,322 0,00 8 1,413 0,58 9 1,454 0,90 10 1,495 1,12 11 1,516 1,24


Tabel 2. Matriks Berpasangan untuk Kriteria Calon Penerima KUR

Kriteria Status KreditProduktivitas

UsahaKondisiUsaha

Jaminan Kolektibilitas

Status KreditProduktivitas

UsahaKondisiUsaha

JaminanKolektibilitas

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 denganmasing-masing jumlah kolom pada langkah c.

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

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

Tabel 3. Matriks Berpasangan Calon Penerima KUR

Kriteria Murni Gani Aris Henny AnggiMurniGaniAris

HennyAnggiJumlah

g. Menjumlah setiap kolom pada Tabel 3.

h. Menentukan nilai elemen kolom nasabah dengan rumus tiap-tiap sel pada Tabel 3 dibagidengan jumlah kolom pada langkah g.


i. Menentukan prioritas nasabah pada masing-masing baris pada Tabel 3 dengan rumus jumlahbaris 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 tentangmasukan data yang sebenarnya, proses perhitungan dan keluaran yang diharapkan pada penelitianini. Masukan sistem ini adalah nilai matriks kriteria dan nilai matriks nasabah untuk tiap kriteria.

Nilai Matriks KriteriaMenyusun kriteria-kriteria calon nasabah KUR pada matriks berpasangan.

Tabel 4. Masukan Nilai Perbandingan Kriteria Nasabah KUR

KriteriaStatusKredit

ProduktivitasUsaha

KondisiUsaha

Jaminan Kolektibilitas

Status Kredit 1 3 5 5 7Produktivitas Usaha 0.3333 1 2 3 5

Kondisi Usaha 0.2 0.5 1 3 5Jaminan 0.2 0.3333 0.3333 1 3

Kolektibilitas 0.1428 0.2 0.2 0.3333 1Jumlah 1.8761 5.0333 8.5333 12.3333 21


Tabel 5. Nilai Pembagian Jumlah Kolom Kriteria Nasabah KUR


ProduktivitasUsaha

KondisiUsaha

Jaminan KolektibilitasJumlahBaris

Status Kredit 0.5330 0.5960 0.5859 0.4054 0.3333 2.4536Produktivitas

Usaha0.1776 0.1987 0.2344 0.2432 0.2381 1.0920

Kondisi Usaha 0.1066 0.0993 0.1172 0.2432 0.2381 0.8044Jaminan 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 KriteriaStatus Kredit 0.4907

Produktivitas Usaha 0.2184Kondisi Usaha 0.1609

Jaminan 0.0871Kolektibilitas 0.0428

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

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

Tabel 7. Nilai Masukan Matriks kriteria Dikali Nilai Prioritas Kriteria


ProduktivitasUsaha

KondisiUsaha

Jaminan KolektibilitasJumlahBaris

Status Kredit 0.4907 0.6552 0.8045 0.4355 0.2996 2.6855Produktivitas

Usaha0.1635 0.2184 0.3218 0.2613 0.2140 1.1790

KondisiUsaha

0.0981 0.1092 0.1609 0.2613 0.2140 0.8435

Jaminan 0.0981 0.0728 0.0536 0.0871 0.1284 0.4400Kolektibilitas 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 prioritasmasing-masing kriteria pada tabel 5.

Tabel 8. Nilai Prioritas Kriteria

Kriteria Lamda ()Status Kredit 5.4728

Produktivitas Usaha 5.3983Kondisi Usaha 5.2424

Jaminan 5.0517Kolektibilitas 5.0888

Total 26.2540Max 5.2508


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

Nilai Matriks Nasabah per KriteriaAda 5 kriteria yang mendasari pengambilan keputusan pada calon penerima KUR, dan

kelima-limanya harus dibandingkan dengan tiap nasabah dalam matriks berpasangan.

a) Status KreditProses pencarian nilai konsistensi nasabah tiap kriteria sama dengan proses pencarian nilaikonsistensi kriteria pada langkah di atas, yakni memasukkan nilai perbandingan ke dalammatriks.

Tabel 9. Masukan Nilai Perbandingan Nasabah Tiap Kriteria

Kriteria Murni Gani Aris Henny AnggiMurni 1 1 1 1 1Gani 1 1 1 1 1Aris 1 1 1 1 1

Henny 1 1 1 1 1Anggi 1 1 1 1 1Jumlah 5 5 5 5 5


Kriteria Murni Gani Aris Henny AnggiJumlahBaris

Status Kredit

0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 10.2 0.2 0.2 0.2 0.2 10.2 0.2 0.2 0.2 0.2 10.2 0.2 0.2 0.2 0.2 10.2 0.2 0.2 0.2 0.2 1

Tabel 11. Nilai Prioritas Nasabah Tiap Kriteria

Nasabah Status KreditMurni 0.2Gani 0.2Aris 0.2

Henny 0.2Anggi 0.2

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


Murni 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 1Gani 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 1Aris 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 1

Henny 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 1Anggi 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 1


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

Nasabah Status KreditMurni 5Gani 5Aris 5

Henny 5Anggi 5Total 25λ Max 5

Nilai Consistency Index (CI) dan nilai Consistency Ratio (CR).CI = (λmax-n) / (n-1) = (5-5) / (5-1) = (0) / 4 = 0CR = CI / RI = 0 / 1.12 = 0 ( CR < 0,1 , nilai ACCEPTABLE )

b) Produktivitas UsahaMasukkan 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 AnggiMurni 1 4 3 3 2Gani 0.25 1 3 3 2Aris 0.3333 0.3333 1 2 0.3333

Henny 0.3333 0.3333 0.5 1 0.3333Anggi 0.5 0.5 3 3 1Jumlah 2.4166 6.1666 10.5 12 5.6666

Tabel 15. Nilai Pembagian Jumlah Kolom Nasabah Tiap Kriteria


ProduktivitasUsaha

0.4138 0.6486 0.2857 0.25 0.3529 1.95100.1034 0.1622 0.2857 0.25 0.3529 1.15420.1379 0.0540 0.0952 0.1667 0.0588 0.51260.1379 0.0540 0.0476 0.0833 0.0588 0.38160.2069 0.0811 0.2857 0.25 0.1765 1.0002


Nasabah Produktivitas Usaha

Murni 0.3902Gani 0.2308Aris 0.1025

Henny 0.0763Anggi 0.2000



Produktivitas Usaha Murni Gani Aris Henny AnggiJumlahBaris

Murni 0.3902 0.9232 0.3075 0.2289 0.4000 2.2498Gani 0.0975 0.2308 0.3075 0.2289 0.4000 1.2647Aris 0.1300 0.0769 0.1025 0.1526 0.0667 0.5287

Henny 0.1300 0.0769 0.0512 0.0763 0.0667 0.4011Anggi 0.1951 0.1154 0.3075 0.2289 0.2000 1.0469


Nasabah Lamda (λ)Murni 5.7658Gani 5.4796Aris 5.1580

Henny 5.2569Anggi 5.2345Total 26.8948λ Max 5.3790

Nilai Consistency Index (CI) dan nilai Consistency Ratio (CR).CI = (λmax-n) / (n-1) = (5.3790-5) / (5-1) = (0.3790) / 4 = 0.0947CR = CI / RI = 0.0947 / 1.12 = 0.0845 ( CR < 0,1 , nilai ACCEPTABLE )

c) Kondisi UsahaMasukkan nilai tiap nasabah dengan kriteria kondisi usaha pada matriks berpasangan.


Kondisi Usaha Murni Gani Aris Henny Anggi

Murni 1 3 3 3 2Gani 0.3333 1 2 2 0.3333Aris 0.3333 0.5 1 2 0.3333

Henny 0.3333 0.5 0.5 1 0.3333Anggi 0.5 3 3 3 1Jumlah 2.4999 8 9.5 11 3.9999



KondisiUsaha

0.4000 0.3750 0.3158 0.2727 0.5000 1.86350.1333 0.1250 0.2105 0.1818 0.0833 0.73390.1333 0.0625 0.1053 0.1818 0.0833 0.56620.1333 0.0625 0.0526 0.0909 0.0833 0.42260.2000 0.3750 0.3158 0.2727 0.2500 1.4135



Nasabah Kondisi UsahaMurni 0.3727Gani 0.1468Aris 0.1132



Kondisi Usaha Murni Gani Aris Henny AnggiJumlahBaris

Murni 0.3727 0.4404 0.3396 0.2535 0.5654 1.9716Gani 0.1242 0.1468 0.2264 0.1690 0.0942 0.7606Aris 0.1242 0.0734 0.1132 0.1690 0.0942 0.5740

Henny 0.1242 0.0734 0.0566 0.0845 0.0942 0.4329Anggi 0.1863 0.4404 0.3396 0.2535 0.2827 1.5025





d) JaminanMasukkan nilai tiap nasabah dengan kriteria kondisi usaha pada matriks berpasangan.


Kondisi Usaha Murni Gani Aris Henny AnggiMurni 1 3 5 3 3Gani 0.3333 1 3 4 2Aris 0.2 0.3333 1 0.3333 0.3333

Henny 0.3333 0.25 3 1 2Anggi 0.3333 0.5 3 0.5 1Jumlah 2.1999 5.0833 15 8.8333 8.3333




Jaminan

0.4546 0.5902 0.3333 0.3396 0.3600 2.07770.1515 0.1967 0.2000 0.4528 0.2400 1.24100.0909 0.0656 0.0667 0.0377 0.0400 0.30090.1515 0.0492 0.2000 0.1132 0.2400 0.75390.1515 0.0984 0.2000 0.0566 0.1200 0.6265





Kondisi Usaha Murni Gani Aris Henny AnggiJumlahBaris

Murni 0.4155 0.7446 0.3010 0.4524 0.3759 2.2894Gani 0.1385 0.2482 0.1806 0.6032 0.2506 1.4211Aris 0.0831 0.0827 0.0602 0.0503 0.0418 0.3181

Henny 0.1385 0.0620 0.1806 0.1508 0.2506 0.7825Anggi 0.1385 0.1241 0.1806 0.0754 0.1253 0.6439





e) KolektibilitasMasukkan nilai tiap nasabah dengan kriteria kondisi usaha pada matriks berpasangan.



Kondisi Usaha Murni Gani Aris Henny AnggiMurni 1 4 3 2 2Gani 0.25 1 3 2 2Aris 0.3333 0.3333 1 0.3333 0.3333

Henny 0.5 0.5 3 1 2Anggi 0.5 0.5 3 0.5 1Jumlah 2.5833 6.333 13 5.8333 7.3333


Kriteria Murni Gani Aris Henny Anggi Jumlah Baris

Jaminan

0.3871 0.6316 0.2308 0.3428 0.2727 1.86500.0968 0.1579 0.2308 0.3428 0.2727 1.10100.1290 0.0526 0.0769 0.0571 0.0454 0.36100.1935 0.0789 0.2308 0.1714 0.2727 0.94730.1935 0.0789 0.2308 0.0857 0.1364 0.7253





Kondisi Usaha Murni Gani Aris Henny Anggi Jumlah BarisMurni 0.3730 0.8808 0.2166 0.3790 0.2902 2.1396Gani 0.0932 0.2202 0.2166 0.3790 0.2902 1.1992Aris 0.1243 0.0734 0.0722 0.0632 0.0484 0.3815

Henny 0.1865 0.1101 0.2166 0.1895 0.2902 0.9929Anggi 0.1865 0.1101 0.2166 0.0947 0.1451 0.7530






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 0.3730Gani 0.2 0.2308 0.1468 0.2482 0.2202Aris 0.2 0.1025 0.1132 0.0602 0.0722

Henny 0.2 0.0763 0.0845 0.1508 0.1895Anggi 0.2 0.2000 0.2827 0.1253 0.1451

Langkah selanjutnya adalah membandingkan nilai prioritas masing-masing nasabah dengannilai prioritas kriteria sehingga didapatkan prioritas tujuan masing-masing nasabah KUR denganrumus nilai prioritas masing-masing nasabah.

Tabel 35. Nilai Prioritas Tujuan Masing-Masing Nasabah KUR

Nasabah Status Kredit Produktivitas Usaha Kondisi Usaha Jaminan KolektibilitasMurni 0.0981 0.0852 0.0600 0.0362 0.0160Gani 0.0981 0.0504 0.0236 0.0216 0.0094Aris 0.0981 0.0224 0.0182 0.0052 0.0031

Henny 0.0981 0.0167 0.0136 0.0131 0.0081Anggi 0.0981 0.0437 0.0455 0.0109 0.0062Langkah terakhir adalah menghitung prioritas global dengan cara menjumlahkan baris.

Tabel 36. Prioritas Global Masing-Masing Calon Nasabah KUR

Nasabah Prioritas GlobalMurni 0.2955Gani 0.2031Aris 0.1470


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

PengujianPada aplikasi ini, metode yang digunakan dalam pengujian ini adalah pengujian black box

yang berfokus pada persyaratan fungsional dari perangkat lunak yang dibangun. Tampilanpengujian aplikasi ini berupa tampilan Halaman Utama, Log In, Halaman Utama Administrator,Halaman Utama Operator, Menu Daftar Pengguna, Menu Ganti Password, Menu Data Nasabah,Menu Matriks Kriteria, Menu Tampil Prioritas Kriteria, Menu Matriks Nasabah Per Kriteria, MenuTampil Prioritas Nasabah Tiap Kriteria, Menu Hasil Akhir Nilai Keputusan, dan Menu NasabahTerproses.


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

Gambar 5. Menu Hasil Akhir Nilai Keputusan


KESIMPULAN

Dari hasil pengujian sistem yang telah dilakukan, maka dapat diambil beberapa kesimpulandi antaranya sebagai berikut:a. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat digunakan untuk menyelesaikan

permasalahan pada penelitian ini yakni Sistem Pendukung keputusan Pemberian Kredit usahaRakyat (KUR) pada Bank Syariah Mandiri (BSM) yang bersifat multikriteria.

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

c. Pengurutan hasil akhir sistem dari nilai tertinggi hingga terendah dan Penggunaan tampilangrafik/diagram dalam nilai keputusan akhir dapat mengefisienkan waktu pihak Bank dalammengambil keputusan dan dapat memudahkan pihak Bank dalam membaca data nilai nasabahyang dihasilkan.

d. Sistem ini hanya menjadi alat bantu bagi pengambil keputusan, keputusan akhir tetap berada ditangan 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 RakyatPada 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 EkonomiIndonesia, Jakarta.

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

[6] Gunawan, dkk, 2015, SPK Pemilihan Komisaris Lapangan Berprestasi dengan MetodeAHP Studi Kasus: KOPDIT CU HATIRONGGA, JSM STMIK Mikroskil, VOL 16, NO 1.

sistem pendukung keputusan pemberian kredit usaha …

Documents