## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1975−1985 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3246
Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Platform  Investasi P2P Lending Menggunakan Metode Complex Proportional Assessment
(COPRAS)
Muhammad Bagir 1,* , Umbar Riyanto 2 , Rini Nuraini 3 , Dedi Kustiawan 4
1 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Teknologi Informasi NIIT, Jakarta Selatan, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Tangerang, Tangerang, Indonesia
3 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Selatan, Indonesia
4 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, AMIK Citra Buana Indonesia, Sukabumi, Indonesia Email: 1,* bagir@i-tech.ac.id, 2 umbar@ft-umt.ac.id, 3 rini.nuraini@civitas.unas.ac.id, 4 deddy.koestiaone@gmail.com Email Penulis Korespondensi: bagir@i-tech.ac.id Submitted: 16/02/2023 ; Accepted: 31/03/2023 ; Published : 31/03/2023
Abstrak− Melalui  perkembangan  teknologi  banyak  bermunculan fintech P2P lending yang  berlomba-lomba  menawarkan kemudahan  dalam  bertransaksi  serta  menawarkan  proses  yang  cepat.  Untuk  menentukan platform P2P lending sebagai  tempat berinvestasi  seseorang  harus  mengetahui  terlebih  dahulu  mengenai  profil  perusahaan  atau  aplikasi  serta  program-program  yang ditawarkan secara satu kesatuan. Hal ini tentunya akan membutuhkan waktu yang lama dalam melakukan pemilihan platform P2P lending . Jika memilih platform P2P lending yang tidak tepat maka akan berakibat pada kerugian. Tujuan dari penelitian ini yakni untuk membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan platform P2P lending dengan mengimplementasikan pendekatan Complex Proportional Assessment (COPRAS) agar mendapatkan sebuah keputusan yang tepat serta tidak membutuhkan waktu yang lama.  Pendekatan  COPRAS  memiliki  kemampuan  dalam  menghasilkan  alternatif  terbaik  yang  dibatasi  pada  analisis  alternatif melalui asumsi alternatif dengan memberikan penilaian utilitas sehingga atribut pada setiap alternatif disusun berdasarkan interval. Berdasarkan hasil studi kasus yang dilakukan diperoleh nilai Utilitas tertinggi adalah Danamas Lender dengan nilai 100, kemudian diikuti  Alami  Funding  Sharia  dengan  nilai  99,2338,  Akseleran  dengan  nilai  89,8827  dan  Amartha  Microfinance  dengan  nilai 83,4988.  Selain  itu,  berdasarkan  hasil  pengujian  black  box  menunjukkan  bahwa  perangkat  lunak  dapat  berjalan  sebagaimana mestinya.
Kata Kunci: Complex Proportional Assessment ; COPRAS; P2P Lending ; Sistem Pendukung Keputusan; SPK
Abstract− Through  technological  developments,  many  fintech  P2P  lending  have  emerged  which  are  competing  to  offer convenience in transactions and offer fast processes. To determine a P2P lending platform as a place to invest, one must know in advance about the company profile or the application and programs offered as a whole. This of course will take a long time to select a P2P lending platform. If you choose an inappropriate P2P lending platform, it will result in losses. The purpose of  this research  is  to  build  a  Decision  Support  System  (DSS)  for  choosing  a  P2P  lending  platform  by  implementing  the  Complex Proportional Assessment (COPRAS) approach in order to get the right decision and not take a long time. The COPRAS approach has the ability to produce the best alternative which is limited to alternative analysis through alternative assumptions by providing utility judgment so that the attributes of each alternative are arranged based on intervals. Based on the results of the case studies conducted, the highest utility score was Danamas Lender with a score of 100, then followed by Alami Funding Sharia with a score of 99.2338, Accelerant with a score of 89.8827 and Amartha Microfinance with a score of 83.4988. In addition, based on the results of black box testing, it shows that the software can run as it should.
Keywords : Complex Proportional Assessments; COPRAS; P2P Lending; Decision Support System; DSS

## 1. PENDAHULUAN
Berkembangnya  teknologi  informasi  saat  ini  membuat  segala  aktivitas  manusia  akan  selalu  melibatkan  teknologi. Tentunya hal ini membuat terjadinya perubahan gaya hidup tidak terkecuali pada bidang tak keuangan. Kini siapapun dimungkinkan dapat berinvestasi atau melakukan peminjaman uang tanpa harus pergi ke Bank, melainkan dapat melalui aplikasi yang disebut dengan istilah fintech peer-to-peer (P2P) lending . P2P lending merupakan platform online yang memberikan  layanan  untuk  pemilik  dana  agar  dapat  memberi  pinjaman  secara  langsung  kepada  orang  yang membutuhkan  dana  atau  modal  dengan  potensi  pengembalian  yang  lebih  tinggi,  serta  orang  yang  meminjam  dapat memuat pengajuan pinjaman secara langsung kepada pemilik dana melalui persyaratan yang lebih mudah dengan proses yang cepat melalui sebuah aplikasi [1]. Artinya fintech P2P lending ini menjadi platform yang mempertemukan investor dengan  seseorang  yang  membutuhkan  pendanaan  [2].  Berdasarkan  Peraturan  OJK  No.77/POJK.01/2016, fintech lending atau peer-to-peer  lending atau  P2P lending diartikan  sebagai  sebuah  layanan  pinjam  meminjam  dana  yang menggunakan mata uang rupiah secara langsung antara pihak pemberi pinjaman atau kreditur dan pihak peminjam atau debitur  yang  berbasiskan  teknologi  informasi  [3].  Menempatkan  uang  pada  P2P lending ini  masuk  dalam  aktivitas berinvestasi sehingga perlu dipertimbangkan dengan baik dalam menentukan aplikasi P2P lending [4]. Terlebih lagi dengan  berkembangnya  P2P lending banyak  aplikasi  bermunculan  yang  berlomba-lomba  untuk  menawarkan kemudahan dalam bertransaksi serta menawarkan proses yang cepat. Pada umumnya, untuk menentukan platform P2P lending sebagai  tempat  berinvestasi  seseorang  harus  mengetahui  terlebih  dahulu  mengenai  profil  perusahaan  atau aplikasi  serta  program-program  yang  ditawarkan  secara  satu  persatu.  Sehingga  dibutuhkan  waktu  yang  lama  dalam melakukan pemilihan platform P2P lending . Jika memilih platform P2P lending yang tidak tepat maka akan berakibat pada  kerugian.  Sehingga  dibutuhkan  suatu  perangkat  lunak  yang  dapat  dapat  memberikan  bantuan  dalam  bentuk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1975−1985 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3246
rekomendasi dalam memilih platform P2P lending yang tepat dan cepat.  Melalui Sistem Pendukung Keputusan (SPK), dapat menjadi solusi untuk penyelesaian masalah tersebut.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) dideskripsikan sebagai perangkat lunak yang berbasiskan pengetahuan yang dapat digunakan untuk membantu dalam mendapatkan sebuah keputusan ataupun  menentukan  suatu  pilihan  [5].  DSS  hanyalah  sebagai  perangkat  lunak  pendukung  dalam  menentukan keputusan  berdasarkan  data  yang  dikendalikan  melalui  pemodelan  dalam  bentuk  matematika  dan  statistik  untuk menghasilkan  kesimpulan  yang  tepat  dan  cepat  [6].  SPK  biasanya  digunakan  dalam  menyelesaikan  permasalahan yang  memiliki  sifat  semi  terstruktur  ataupun  tidak  terstruktur  dengan  penyajian  informasi  berupa  pertimbangan alternatif terbaik [7]. Penelitian pengembangan SPK yang berkaitan dengan menentukan atau pemilihan investor telah dikaji  oleh  beberapa  penelitian  terdahulu  dengan  berbagai  model  dan  metode.  Penelitian  pertama  yaitu  penelitian mengenai  pengembangan  SPK  dalam  menentukan  saham  terbaik  melalui  penerapan  pendekatan Simple  Additive Weighting (SAW)  [8].  Metode  SAW  menentukan  alternatif  terbaik  dengan  didasari  dengan  menjumlahkan  bobot untuk pengkuruan kinerja di masing-masing solusi. Penelitian selanjutnya yakni terkait mengenai SPK untuk memilih instrumen investasi  melalui penerapan pendekatan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal  Solution (TOPSIS) [9]. Pendekatan TOPSIS pada penelitian ini digunakan dalam penyelesaian pengambilan keputusan yang didasari  pada  jarak  yang  dekat  dan  yang  jauh  dari  solusi  ideal  positif  serta  negatif.  Penelitian  berikutnya  yakni penelitian  tentang  pengembangan  SPK  untuk  menentukan  investasi  saham  melalui  penerapan  pendekatan Simple Multi  Attribute  Rating  Technique (SMART)  [10].  Pendekatan  yang  digunakan  dapat  menentukan  solusi  terbaik melalui  penelitian  alternatif  berdasarkan  pembobotan  setiap  kriteria  kemudian  dilakukan  perbandingan  dan dideskripsikan ukuran kepentingan dari setiap kriteria seberapa penting pengaruhnya terhadap kriteria yang lainnya.
Untuk  menentukan  sebuah  keputusan  terutama  pada  pemilihan platform P2P lending ,  pengambil  keputusan akan dihadapkan dengan tingkat kebermanfaatan masing-masing alternatif yang berbeda yang biasa disebut dengan utilitas,  maka  permasalahan  ini  harus  dapat  teratasi  agar  alternatif  terbaik  dapat  ditentukan  dengan  tepat.  Maka, perbedaan penelitian yang dilkaukan dengan penelitian sebelumnya yaitu pada penelitian ini menggunakan penilaian terhadap  utilitas  dalam  mendapatkan  solusi  yang  optimal  melalui  pendekatan Complex  Proportional  Assessment (COPRAS).  Metode  COPRAS  didefinisikan  sebagai  pendekatan  yang  melakukan  analisa  alternatif  yang  memiliki karakter  yang  tidak  sama  serta  mengasumsikan  alternatif  dengan  penilaian  utilitas  sehingga  atribut  pada  setiap alternatif tersusun berdasarkan interval agar proses lebih efisien dan akurat [11]. Metode ini merupakan pendekatan penyelesaian keputusan yang mengestimasi keterkaitan serta memprediksi tingkat signifikansi kepentingan alternatif [12]. Metode COPRAS dapat mengatasi permasalahan perbedaan kriteria dimana terdapat kriteria dengan jenis kriteria benefit (positif)  maupun  kriteria cost (negatif) yang  diselesaikan  secara  terpisah  untuk  melakukan  evaluasi  pada masing-masing  alternatif  [13]. Keunggulan metode ini yaitu ketepatan dan akurasi  yang baik, hali ini dikarenakan metode  COPRAS  memperimbangkan  penilaian  pada  utilitas,  dimana  tingkatan  kebermanfaatan  masing-masing alternatif  dilakukan  perbandingan  [14].  Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  terkait  penentuan  saham  dan instrumen  investasi  pada  penelitian  ini  fokus  pada  pengembangan  SPK  untuk  menentukan platform P2P lending. Selain itu, kriteria untuk melakukan pemilihan platform investasi P2P lending pada studi kasus ini diambil dari artikel yang telah divalidasi oleh praktisi keuangan yaitu Yayu Noviyanti, M.E [15], diantaranya: Potensi Return, TKB90, Minimal Investasi, Kemudahan Penggunaan dan Reputasi Platform .
Berdasarkan dari paparan sebelumnya, maka yang menjadi tujuan dari penelitian ini yakni untuk membangun SPK pemilihan platform P2P lending dengan mengimplementasikan pendekatan Complex Proportional Assessment (COPRAS) untuk mendapatkan sebuah keputusan yang tepat dan tidak membutuhkan waktu yang lama. Pendekatan COPRAS memiliki kemampuan dalam menghasilkan alternatif terbaik yang didasari pada analisa alternatif melalui asumsi  alternatif dengan  memberikan  penilaian utilitas sehingga atribut pada setiap alternatif tersusun berdasarkan interval. SPK ini dikembangkan dengan berbasiskan website, sehingga user dapat dengan mudah dalam penggunaanya serta aksesnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  dibutuhkan  agar  pelaksanaan  penelitian  dapat  terencana  dan  tersusun  dengan  baik.  Tahapan penelitian memuat proses atau fase-fase dalam meneliti yang tersusun secara sistematis untuk mencapai tujuan dari penelitian [16]. Tahapan-tahapan tersebut disajikan pada Gambar 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan Gambar 1 terlihat fase dalam melakukan penelitian, berikut ini merupakan deskripsi yang lebih rinci dari tahapan penelitian yang dilaksanakan:
a. Analisis Kebutuhan Sistem
Untuk  melakukan  analisis  kebutuhan,  sebelumnya  dilakukan  terlebih  dahulu  identifikasi  masalah.  Pada identifikasi  masalah  akan  digali  mengenai  kendala-kendala  yang  dihadapi  pada  studi  kasus  yang  dilakukan  [17]. Setelah  diketahui  permasalahan  yang  akan  diselesaikan  kemudian  dilanjutkan  dengan  analisis  kebutuhan  sistem. Pernyataan kebutuhan dalam bentuk analisis kebutuhan fungsional dibuat untuk melakukan analisis kebutuhan sistem [18]. Analisa ini keluarannya berupa pernyataan mengenai fungsi-fungsi dan apa saja dapat dilakukan oleh sistem.
b. Implementasi Metode COPRAS
Pada penyelesaian pengambilan keputusan untuk pemilihan platform investasi P2P lending dalam penelitian ini  dengan  menerapkan  pendekatan Complex  Proportional  Assessment (COPRAS).  Metode  COPRAS  digunakan untuk menganalisis solusi yang memiliki karakter yang tidak sama serta mengasumsikan alternatif dengan penilaian utilitas sehingga atribut pada setiap alternatif tersusun berdasarkan interval.
c. Desain Sistem
Tahapan selanjutnya yakni desain  sistem, dimana akan dilakukan  proses  dalam  menyusun dan memodelkan sistem ke bentuk visual untuk memudahkan pemahaman terhadap kebutuhan perangkat lunak. Sehingga pada tahap ini akan menghasilkan rancangan sistem yang nantinya akan dikonversi kedalam bentuk perangkat lunak.
d. Mengembangkan Sistem
Tahapan  ini  merupakan  proses  pengkodean  sistem  atau  implementasi  sistem.  Proses  implementasi  ini dilakukan  dengan  merealisasikan  hasil  analisa  dan  rancangan  ke  dalam  sistem  [19].  Pengembangan  sistem  SPK pemilihan platform investasi  P2P lending dibangun  berbasiskan website ,  sehingga  untuk  Bahasa  pemrogramannya menggunakan  PHP  menggunakan  editor  yakni  PHP  Storm.  Sedangkan  untuk  penyimpanan  data  menggunakan MySQL.
e. Pengujian Sistem
Uji  sistem  memiliki  fungsi  agar  dapat  dipastikan  bahwa  sistem  yang  dibangun  dapat  bekerja  sebagaimana mestinya  serta  tidak  terdapat  fungsi  yang  tidak  sesuai  jika  dijalankan  [20]. Black-box  testing menjadi  alat  untuk pengujian  pada  penelitian  ini. Black-box  testing merupakan  teknik  pengujian  berdasarkan  operasi  sistem,  yang memungkinkan  program  diperiksa  secara  fungsional  untuk  melihat  apakah  berfungsi  sebagaimana  mestinya  [21]. Keluaran dari prosedur ini terdiri dari serangkaian fitur pengujian dan hasil pengujian yang dapat digunakan untuk menentukan apakah sistem berfungsi sesuai rencana.

## 2.2 Metode Complex Proportional Assessment (COPRAS)
Metode Complex Proportional Assessment atau yang biasanya disingkat dengan COPRAS merupakan sebuah model yang melakukan analisa alternatif yang memiliki karakter yang tidak sama serta mengasumsikan alternatif dengan penilaian  utilitas  sehingga  atribut  pada  setiap  alternatif  tersusun  berdasarkan  interval  agar  proses  lebih  efisien  dan akurat  [11].  Pendekatan  COPRAS  juga  diartikan  sebagai  pendekatan  penyelesaian  keputusan  yang  mengestimasi keterkaitan serta memprediksi tingkat signifikansi kepentingan alternatif [12]. Metode COPRAS memiliki kelebihan
Analisis Kebutuhan Sistem Implementasi Metode COPRAS Desain sistem Mengembangkan Sistem Pengujian  Sistem

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1975−1985 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3246
pada  ketepatan  dan  akurasi  yang  baik,  hali  ini  dikarenakan  metode  COPRAS  memperimbangkan  penilaian  pada utilitas, dimana tingkatan kebermanfaatan masing-masing alternatif dilakukan perbandingan [14].
Pendekatan COPRAS dapat mengatasi permasalahan perbedaan kriteria dimana terdapat kriteria yang bersifat positif  ( benefit )  maupun  kriteria  yang  bersifat  negatif  ( cost ) yang  diselesaikan  secara  terpisah  untuk  melakukan evaluasi pada masing-masing alternatif. Jenis kriteria benefit yaitu apabila kriteria tersebut mencari nilai yang tinggi, sedangkan untuk jenis kriteria cost merupakan kriteria yang mencari nilai yang rendah.  Pada umumnya proses dalam perhitungan  dalam  menyelesaikan  permasalahan  keputusan  menggunakan  pendekatan  COPRAS  melalui  langkah- langkah berikut ini:
a. Menyiapkan matriks keputusan awal.
Proses ini dilakukan dengan memasukkan seluruh nilai-nilai alternatif terhadap kriteria ke dalam matriks melalui persamaan (1).
            =
mn m m m x x x x x x x x x x x x D 3 2 1 24 23 22 21 14 13 12 11 ... ... ... ...
(1)
b. Membuat matriks ternormalisasi.
Setelah sudah memperoleh matriks keputusan awal selanjutnya matriks tersebut dilakukan normalisasi melalui persamaan (2).
 = = m i ij ij ij X X X 1 (2)
c. Mencari matriks yang dinormalisasikan dengan bobotnya.
Berikutnya, menghitung matriks yang ternormalisasi tadi dengan mengalikannya bobotnya untuk mendapatkan matriks normalisasi terbobot.  Untuk menghitungnya menggunakan persamaan (3).
ij ij ij W X d D  = = ' (3)
d. Menghitung nilai maksimal dan minimal indeks.
Untuk memperoleh nilai maksimal serta minimal indeks maka dapat menghitungnya melalui persamaan (4) serta persamaan (5).
 = + + = n j ij i y S 1
(4)
 = − − = n j ij i y S 1
(5)
e. Menghitung nilai bobot relatif.
Proses selanjutnya yaitu melakukan perhitungan untuk mendapatkan bobot relatif atau nilai prioritas relatif setiap alternatif.  Agar  dapat  menghasilkan  nilai  bobot  relatif  maka  dapat  dihitung  melalui  persamaan  persamaan  (6) serta persamaan (7).
( ) i m i i i m i i i i S S S S S S S Q / min min   = − − = − − + + = 1 1 (6) ( ) i m i i i m i i i i S S S S S Q / 1 1 1   = − − = − + + = (7)
f. Mencari nilai Utilitas pada setiap alternatif
Nilai  Utilitas  yang  dinotasikan  dengan 𝑈 𝑖 merupakan  hasil  akhir  dalam  perhitungan  COPRAS.  Nilai 𝑈 𝑖 tertinggilah menjadi alternatif terbaik. Untuk mendapatkan nilai 𝑈 𝑖 maka dapat dicari dengan perhitungan melalui persamaan (8).
% max 100  = Q Q U i i (8)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1975−1985 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3246

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk menyelesaikan permasalahan keputusan dengan menggunakan metode COPRAS diawali dengan menentukan kriteria  terlebih  dahulu.  Kriteria  untuk  melakukan  pemilihan platform investasi  P2P lending pada  studi  kasus  ini diambil dari artikel yang telah divalidasi oleh praktisi keuangan yaitu Yayu Noviyanti, M.E [15]. Berikut ini adalah penjelasan untuk setiap kriteria yang digunakan.
a. Potensi Return
Potensi return dapat  diartikan  sebagai  tingkat  keuntungan  yang  didapatkan  Ketika  melakukan  investasi.  Ini artinya potensi return menjadi penghasilan yang didapatkan ketika berinvestasi.
b. TKB90
Tingkat Keberhasilan Bayar atau yang dikenal dengan TKB90 merupakan salah satu indikator keberhasilan untuk pelayanan platform P2P lending agar  dapat  memberikan  fasilitas  kewajiban  pinjam-meminjam  dengan  jangka waktu  90  hari  dari  waktu  jatuh  tempo.  Ini  artinya  TKB90  menjadi  aspek  yang  krusial  dan  menjadi  faktor pertimbangan  dalam  melakukan  investasi  pada platform P2P lending. TKB90  pada platform P2P lending berbentuk  persentase,  dimakan  jika  semakin  tinggi  persentasenya  maka  tingkat  keberhasilannya  juga  akan semakin tinggi sehingga kemungkinan gagal dalam membayar resikonya dapat ditekan.
c. Minimal Investasi.
Kriteria ini merupakan kriteria yang menunjukkan minimal nominal investasi yang dapat dikeluarkan oleh orang yang akan menginvestasikan uangnya di platform P2P lending .
d. Kemudahan Penggunaan
Kemudahan pengguna menunjukkan sejauh mana user mudah dalam menggunakan aplikasi P2P lending , dimana user dapat memberikan penilaian secara subjektif dari pengalamannya saat menggunakan sistem. e. Reputasi Platform
Reputasi platform dilihat dari rating yang telah diberikan oleh pengguna sebelumnya pada Google Play. Rating ini menunjukkan reputasi bahwa platform tersebut layak untuk digunakan.
Berdasarkan  kriteria-kriteria  tersebut,  selanjutnya  ditentukan  rentang  penilaian  dan  konversi  nilai  agar mempermudah dalam tahapan perhitungan. Hasil penentuan rentang penilaian kriteria serta nilai konversi tersaji pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Yang Digunakan No. Nama dan Kode Kriteria Rentang Penilaian Konversi Nilai 1 Potensi Return (C1) < 10% 1 >= 10% dan < 15% 2 >= 15% dan < 20% 3 >= 20% 4 2 TKB90 (C2) < 95,50% 1 >= 95,50% dan < 97,90% 2 >= 97,90% dan < 99,90% 3 >= 99,90% 4 3 Minimal Investasi (C3) < 100.000 1 >= 100.000 dan 200.000 2 >= 200.000 dan 400.000 3 400.000 4 4 Kemudahan Penggunaan (C4)  Sangat Tidak Mudah 1 Tidak Mudah 2 Mudah 3 Sangat Mudah 4 5 Reputasi Platform (C5) < 4,0 1 >= 4,0 dan < 4,2 2 >= 4,2 dan < 4,4 3 >= 4,4 4
Berdasarkan  Tabel  1,  terlihat  bahwa  kriteria,  rentang  penilain  serta  konversi  nilai  telah  tersusun.  Tahap selanjutnya adalah menentukan tingkat kepentingan pada masing-masing kriteria atau biasanya disebut dengan bobot kriteria.  Bobot  kriteria  disesuaikan  dengan  kepentingan  dari  decision  maker.  Namun  sebelum  bobot  ditentukan, terlebih dahulu dianalisa jenis kriteria yang digunakan. Terdapat dua jenis kriteria yakni kriteria positif  atau benefit serta kriteria negatif atau cost . Jenis kriteria benefit yaitu apabila kriteria tersebut mencari nilai yang tinggi, sedangkan untuk  jenis  kriteria  cost  merupakan  kriteria  yang mencari  nilai  yang  rendah.  Berdasarkan  kriteria  yang  ada,  maka terdapat  kriteria benefit yakni Pengalaman Tutor (C2) dan Fasilitas (C3). Sedangkan kriteria cost yakni  Harga Per Tahun (C1) dan Jumlah Peserta (C4). Hasil dari penentuan bobot kriteria dan jenis kriteria tersaji pada Tabel 2.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1975−1985 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3246
Tabel 2. Jenis Kriteria dan Bobotnya
Kode Kriteria Jenis Kriteria Bobot C1 Potensi Return Benefit 25 % C2 TKB90 Benefit 25 % C3 Minimal Investasi Benefit 15 % C4 Kemudahan Penggunaan Cost 15 % C5 Reputasi Platform Benefit 20 %
Selanjutnya, menentukan alternatif yang akan dipilih. Sebagai studi kasus terdapat 4 (empat) alternatif yang akan  dipilih,  diantaranya:  Akseleran  (A1);  Alami  Funding  Sharia  (A2);  Danamas  Lender  (A3);  dan  Amartha Microfinance (A4). Berdasarkan alternatif yang telah ditentukan kemudian diberikan penilaian terhadap kriteria yang disesuaikan dengan spesifikasi alternatif yang ada. Hasil dari nilai untuk setiap alternatif tersaji pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Masing-Masing Alternatif
Kode Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 Akseleran 10,5%  99,55%  100.000  Sangat Mudah  4,2 A2 Alami Funding Sharia 16% 96,78%  100.000 Mudah 4,4 A3 Danamas Lender 20% 99,92%  500.000 Mudah 4,3 A4 Amartha Microfinance 15% 99,55%  100.000  Sangat Mudah  3,8
Penilaian alternatif yang ada pada Tabel 3, kemudian akan dikonversi nilainya dengan pedoman konversi nilai yang ada pada Tabel 1. Hal ini dilakukan untuk memudahkan dalam perhitungan metode COPRAS. Hasil dari konversi nilai alternatif disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Konversi Nilai Alternatif Kode Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 Akseleran 2 3 2 4 3 A2 Alami Funding Sharia 4 2 2 3 4 A3 Danamas Lender 4 4 4 3 3 A4 Amartha Microfinance 3 3 2 4 1
Berdasarkan dari studi kasus diatas, selanjutnya akan dilakukan penyelesaian keputusan dengan menerapkan pendekatan  COPRAS.    Untuk  menyelesaikan  permasalahan  penentuan  keputusan  melalui  pendekatan  COPRAS dimulai  dari  membuat  matriks  keputusan  awal  melalui  persamaan  (1).  Matriks  ini  diperoleh  dari  setiap  nilai  pada alternatif yang sudah dikonversi yang terdapat di Tabel 4. Sehingga, untuk matriks keputusan awal didapatkan sebagai berikut:
𝐷 = [ 2 3 2 4 3 4 2 2 3 4 4 4 4 3 3 3 3 2 4 1 ]
Langkah  selanjutnya  yaitu  membuat  matriks  ternormalisasi,  dimana  matriks  tersebut  diperoleh  melalui perhitungan  dengan  persamaan (2).  Tahapan  dalam  mendapatkan  nilai-nilai  pada  matriks  yang  telah  dinormalisasi yaitu sebagai berikut:
𝑥 11 = 2 2 + 4 + 4 + 3 = 0,1538
𝑥 21 = 4 2 + 4 + 4 + 3 = 0,3077
𝑥 31 = 4 2 + 4 + 4 + 3 = 0,3077
𝑥 41 =
3 2 + 4 + 4 + 3 = 0,2308
Proses perhitungan tersebut dilakukan untuk seluruh atribut sampai dengan 𝑥 44 , sehingga seluruh atribut telah ternormalisasi. Hasil perhitungan untuk seluruh atribut yang sudah ternormalisasi dinormalisasi selanjutnya disusun ke dalam matriks sebagai berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1975−1985 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3246
𝑋 𝑖𝑗 = [ 0,1538 0,2500 0,2000 0,2727
0,3077 0,1667 0,2000 0,3636
0,3077 0,3333 0,4000 0,2727
0,2308 0,2500 0,2000 0,0909 ]
Kemudian proses dilanjutkan dengan mendapatkan nilai matriks normalisasi terbobot yang dihitung melalui persamaan  (3).  Matriks  normalisasi  terbobot  didapatkan  dari  perkalian  antara  nilai-nilai  yang  ada  pada  matriks normalisasi dengan bobot kriteria, dimana bobot kriteria dapat dilihat pada Tabel 2. Tahapan dalam mendapatkan nilai matriks normalisasi terbobot adalah sebagai berikut:
𝑑 11 = 0,1538 × 25% = 0,0385
𝑑 21 = 0,3077 × 25% = 0,0769 𝑑 31 = 0,3077 × 25% = 0,0769
𝑑 41 = 0,2308 × 25% = 0,0577
Proses  perhitungan  tersebut  dilakukan  untuk  seluruh  atribut  sampai  dengan 𝑑 44 ,  sehingga  seluruh  atribut  telah ternormalisasi dengan bobotnya. Jika seluruh atribut sudah dikali dengan bobot selanjutnya akan disusun ke dalam matriks ternormalisasi terbobot sebagai berikut:
𝐷 𝑖𝑗 = [ 0,0385 0,0625 0,0300 0,0429 0,0545 0,0769 0,0417 0,0300 0,0321 0.0727 0,0769 0,0833 0,0600 0,0321 0,0545 0,0577 0,0625 0,0300 0,0429 0,0182 ]
Proses berikutnya yakni  mencari nilai maksimal  dan minimal  indeks  pada masing-masing  alternatif melalui perhitungan menggunakan persamaan (4) dan persamaan (5). Untuk mendapatkan nilai tersebut, diidentifikasi terlebih dahulu jenis kriterianya berdasarkan pada Tabel 2. Pada studi kasus ini untuk jenis kriteria benefit yaitu Potensi Return (C1), TKB90 (C2), Kemudahan Penggunaan (C4) dan Reputasi Platform (C5). Sedangkan kriteria cost yaitu Minimal Investasi (C3) dan Jumlah Peserta (C4). Proses untuk mencari S +i (nilai maksimal) yaitu sebagai berikut:
𝑆 +1 = 0,0385 + 0,0625 + 0,0429 + 0,0545 = 0,1984
𝑆 +2 = 0,0769 + 0,0417 + 0,0321 + 0,0727 = 0,2235
𝑆 +3 = 0,0769 + 0,0833 + 0,0321 + 0,0545 = 0,2469
𝑆 +4 = 0,0577 + 0,0625 + 0,0429 + 0,0182 = 0,1812
Kemudian, untuk proses mencari S -i (nilai minimal) pada masing-masing alternatif yaitu sebagai berikut”
𝑆 −1 = 0,0300
𝑆 −2 = 0,0300
𝑆 −3 = 0,0600
𝑆 −4 = 0,0300
Selanjutnya hasil dani nilai maksimal serta minimal tersebut digunakan untuk menghitung nilai bobot relatif atau  prioritas  relatif.  Nilai  bobot  relatif  didapatkan  melalui  perhitungan  dengan  persamaan  (6)  dan  (7).  Berikut merupakan hasil perhitungan dari nilai bobot relatif:
𝑄 1 = 0,1984 + 0,1500 3,5000 = 0,2413
𝑄 2 = 0,2235 + 0,1500 3,5000 = 0,2663
𝑄 1 = 0,2469 + 0,1500 7,0000 = 0,2684
𝑄 4 = 0,1812 + 0,1500

## 3,5000 = 0,2241
Proses selanjutnya yakni mencari nilai Utilitas ( U i ) untuk setiap alternatif. Agar mendapatkan nilai Utilitas ( U i ) dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  (8).  Berdasarkan  persamaan  tersebut  maka  nilai 𝑈 𝑖 didapatkan  dari 𝑄 𝑖 dibagi dengan nilai 𝑄 𝑚𝑎𝑥 kemudian dikali dengan 100. Nilai 𝑄 𝑚𝑎𝑥 didapatkan 0,2684, maka nilai utilitas ( 𝑈 𝑖 ) dapat dihitung sebagai berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1975−1985 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3246
𝑈 1 = 0,2413
0,2684 × 100 = 89,8827
𝑈 2 = 0,2663 0,2684 × 100 = 99,2338
𝑈 3 = 0,2684 0,2684 × 100 = 100
𝑈 4 = 0,2241 0,2684 × 100 = 83,4988
Selanjutnya, dari hasil nilai Utilitas ( U i ) yang telah didapatkan kemudian ditentukan rankingnya. Hasil Nilai U i beserta rangkingnya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Nilai Utilitas Pada Masing-Masing Alternatif
Kode Alternatif Alternatif Nilai Utilitas  Ranking A1 Akseleran 89,8827 3 A2 Alami Funding Sharia 99,2338 2 A3 Danamas Lender 100 1 A4 Amartha Microfinance 83,4988 4
Dapat dilihat pada Tabel 5, diperoleh bahwa nilai Utilitas ( U i ) tertinggi adalah Danamas Lender (A3) dengan nilai  100,  kemudian  diikuti  oleh  Alami  Funding  Sharia  (A2)  dengan  nilai  99,2338,  Akseleran  (A1)  dengan  nilai 89,8827  dan  Amartha  Microfinance  (A4)  dengan  nilai  83,4988.  Maka,  alternatif  Danamas  Lender  (A3)  adalah alternatif terbaik.
Setelah analisis dan implementasi  dari  pendekatan COPRAS  telah dilakukan,  kemudian dilanjutkan dengan membangun perangkat lunak pendukung keputusan. Perangkat lunak SPK pemilihan platform investasi P2P lending dibangun  dengan  berbasis website ,  sehingga  Bahasa  pemrogramannya  yaitu  PHP  dengan  editor yang  digunakan adalah PHP Storm. Kemudian, untuk penyimpanan datanya digunakanlah database MySQL. Untuk mengakses SPK pemilihan platform investasi  P2P lending pertama kali user haru melakukan login pada  form login. Jika user telah masuk kedalam sistem, maka akan ditampilkan user interface menu utama. Untuk user interface menu utama tersaji pada Gambar 3.
Gambar 3. User Interface Menu Utama SPK Pemilihan Platform Investasi P2P Lending
Pada Gambar 3 merupakan tampilan menu utama SPK pemilihan platform investasi P2P lending , dimana pada menu  ini  menampilkan  grafik  hasil  perhitungan  pendekatan  COPRAS  serta fitur-fitur  utama  seperti  menu  kriteria, alternatif, nilai dan user . Untuk memulai memilih platform investasi P2P lending , maka pengguna harus melakukan pengelolaan data kriteria terlebih dahulu melalui menu kriteria. Pada menu kriteria user dapat menambah, mengubah dan  hapus  data  kriteria.  Selanjutnya, user dapat  melakukan  pengelolaan  data  alternatif  pada  menu  alternatif.  Pada menu  tersebut user dapat  menambahkan,  merubah  serta  menghapus  data  alternatif.  Untuk user  interface menu alternatif tersaji pada Gambar 4.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Gambar 4. User Interface Menu Mengelola Data Alternatif
Setelah data alternatif telah dikelola seperti yang terlihat pada Gambar 4, selanjutnya user mengelola data nilai alternatif. Pada menu nilai user dapat memberikan penilaian terhadap alternatif berdasarkan masing-masing kriteria pada platform investasi P2P lending yang menjadi alternatif. Menu menambahkan penilaian alternatif terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5. User Interface Menambah Data Nilai Alternatif
Pada Gambar 5 memperlihatkan form untuk menambah data nilai alternatif, jika seluruh nilai alternatif pada setiap kriteria telah diinputkan maka user dapat melakukan proses perhitungan COPRAS untuk mendapatkan alternatif terbaik. Pada menu proses perhitungan COPRAS user akan diperlihatkan tahap demi tahap perhitungan pada metode COPRAS. Selain itu, user juga akan ditampilkan hasil perangkingan alternatif terbaik berdasarkan metode COPRAS. User interface untuk menu perhitungan COPRAS tersaji pada 6.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Pada Gambar 6 dapat dilihat bahwasanya hasil perhitungan sistem dengan pendekatan COPRAS nilai Utilitas tertinggi adalah Danamas Lender dengan nilai 100, kemudian diikuti oleh Alami Funding Sharia dengan nilai 99,2338, Akseleran dengan nilai 89,8827 dan Amartha Microfinance dengan nilai 83,4988. Maka, alternatif Danamas Lender adalah alternatif terbaik. Maka, hasil perhitungan yang diperoleh dari SPK yang dibangun dengan perhitungan secara manual memperlihatkan perolehan nilai yang sama. Ini artinya SPK yang dibangun telah menghasilkan perhitungan yang tepat.
Sebelum SPK yang dikembangkan digunakan oleh masyarakat umum, maka sebelumnya dilakukan pengujian terlebih dahulu. Hal  ini dilakukan untuk  memastikan bahwa perangkat  lunak yang dibangun dapat  bekerja dengan baik.  Teknik  uji  yang  diterapkan  yakni  dengan black-box  testing ,  dimana  pada  uji  ini  melakukan  pengujian berdasarkan fungsionalitas dari perangkat lunak yang dibangun. Hasil uji yang dilakukan tersaji pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Uji Menggunakan Black-box Testing No Kasus Pengujian Hasil yang diharapkan Kesimpulan 1 Fitur Menu Utama Sistem  menampilkan  Grafik  hasil  perhitungan  dan  menu-menu yang ada pada sistem. Valid 2 Fitur Kriteria Sistem  dapat  mengelola  data  kriteria  seperti  tambah,  ubah  dan menghapus data. Valid 3 Fitur Alternatif Sistem dapat mengelola data alternatif seperti tambah, ubah serta menghapus data. Valid 4 Fitur Nilai Alternatif Sistem  dapat  mengelola  data  nilai  alternatif  seperti  input,  ubah serta menghapus data. Valid 5 Fitur Perhitungan COPRAS Sistem  dapat  menampilkan  proses  dari  perhitungan  metode COPRAS Valid 6 Hasil Rangking Alternatif Sistem menampilkan hasil rangking alternatif terbaik Valid
Pada Tabel  6, terlihat  bahwasanya seluruh kasus  uji mendapatkan hasil “Valid”. Hal  tersebut  menunjukkan bahwa SPK pemilihan platform investasi P2P lending yang dibangun dapat bekerja sebagaimana mestinya.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini telah mengimplementasikan  pendekatan Complex Proportional  Assessment (COPRAS)  dalam  sistem pendukung  keputusan  pemilihan platform investasi  P2P lending .  Metode  COPRAS  dapat  menghasilkan  alternatif terbaik berdasarkan analisa alternatif melalui asumsi alternatif dengan penilaian utilitas sehingga atribut pada setiap alternatif  tersusun  berdasarkan  interval.  SPK  yang  dibangun  berbasis website dan  memiliki  fungsi-fungsi  seperti mengelola  data  kriteria,  alternatif,  penilaian  kriteria,  proses  perhitungan  metode  COPRAS  dan  menampilkan  hasil alternatif melalui rangking alternatif. Berdasarkan hasil studi kasus yang dilakukan diperoleh nilai Utilitas tertinggi yakni  Danamas  Lender  dengan  nilai  100,  kemudian  diikuti  oleh  Alami  Funding  Sharia  dengan  nilai  99,2338, Akseleran dengan nilai 89,8827 dan Amartha Microfinance dengan nilai 83,4988. Hasil perhitungan yang diperoleh dari SPK yang dibangun dengan menghitung secara manual memperlihatkan perolehan nilai yang sama, ini  berarti sistem telah menghasilkan perhitungan yang tepat. Selain itu, berdasarkan hasil black box testing menunjukkan semua fitur yang di uji seluruhnya memperoleh hasil “Valid”. Ini artinya SPK pemilihan platform investasi P2P lending yang dibangun dapat bekerja sebagaimana mestinya .

## REFERENCES
[1] S. A. Serlika Aprita, “Peranan Peer to Peer Lending dalam Menyalurkan Pendanaan pada Usaha Kecil dan Menengah,”  J. Huk. Samudra Keadilan, vol. 16, no. 1, pp. 37–61, 2021, doi: 10.33059/jhsk.v16i1.3407.
[2] R. Kartika, N. Darna, and I. Setiawan, “Analisis Peer to Peer Lending di Indonesia,” Akuntabilitas J. Ilmu-Ilmu Ekon., vol. 12, no. 2, pp. 75–86, 2019.
[3] Sikapiuangmu.ojk.go.id,  “Yuk  Mengenal  Fintech  P2P  Lending  Sebagai  Alternatif  Investasi  Sekaligus  Pendanaan,” sikapiuangmu.ojk.go.id, 2020. https://sikapiuangmu.ojk.go.id/FrontEnd/CMS/Article/20566
[4] N. L. W. S. R. Ginantra et al., Teknologi Finansial: Sistem Finansial Berbasis Teknologi di Era Digital. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5] R.  I.  Borman,  D.  A.  Megawaty,  and  A.  Attohiroh,  “Implementasi  Metode  TOPSIS  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Biji Kopi Robusta Yang Bernilai Mutu Ekspor (Studi Kasus: PT. Indo Cafco Fajar Bulan Lampung),” Fountain Informatics J., vol. 5, no. 1, pp. 14–20, 2020, doi: 10.21111/fij.v5i1.3828.
[6] R.  I.  Borman,  M.  Mayangsari,  and  M.  Muslihudin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Lokasi  Perumahan  Di Pringsewu Selatan Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making,”  JTKSI (Jurnal Teknol. Komput. dan Sist. Informasi), vol. 01, no. 01, pp. 5–9, 2018, doi: 10.56327/jtksi.v1i1.874.
[7] R. I. Borman and H. Fauzi, “Penerapan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Siswa Berprestasi Pada SMK XYZ,” CESS J. Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 3, no. 1, pp. 17–22, 2018.
[8] M.Fatchan, R. Pangestsu, and A. Firmansyah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Saham Terbaik Untuk Portofolio Investasi Syariah Menggunakan Metode SAW,” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS, vol. 4, no. 1, pp. 141–152, 2022.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1975−1985 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3246
[9] E. T. Alawiah, S. Sefrika, and M. H. Siregar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Instrumen Investasi Bagi Individu Dengan  Metode  Topsis,”  IJCIT  (Indonesian  J.  Comput.  Inf.  Technol.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  8–13,  2020,  doi: 10.31294/ijcit.v5i1.6596.
[10]  T.  Sintosaro,  Waruwu,  and  S.  Nasution,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Investasi  Saham  Berbasis  Web Menggunakan Metode SMART,” J. Mahajana Inf., vol. 5, no. 1, pp. 8–13, 2020, [Online]. Available: http://e-journal.sari- mutiara.ac.id/index.php/7/article/view/1191
[11]  A. Fathurrozi, A. Damuri, A. T. Prastowo, and Y. Rahmanto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lahan Tanaman Kopi Menggunakan Metode Complex Proportional Assessment (COPRAS),” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 3, no. 3, pp. 228–237, 2022.
[12]  M. D. Irawan, H. Situmorang, R. Sitanggang, and D. Sawitri, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Mutasi Pegawai Menggunakan Metode COPRAS,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 8, no. 1, pp. 220–234, 2023.
[13]  L.  Irvana  and  N.  Mariana,  “Penerapan  Metode  COPRAS  Untuk  Pemilihan  SMK  Jurusan  TKJ  Kota  Semarang,”  J. SISFOKOM (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 11, no. 2, pp. 201–207, 2022.
[14]  R. P. Saragih, S. M. Tondang, D. Pratiwi, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Analisis Metode COPRAS Dalam Pemilihan Tempat Usaha Kuliner Berdasarkan Penilaian Konsumen,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal), vol. 13, no. 3, pp. 263–272, 2021.
[15]  Y.  Noviyanti  and  E.  Sari,  “10  Aplikasi  P2P  Lending  Terbaik  yang  Terdaftar  di  OJK  -  Bekerja  Sama  dengan  Praktisi Keuangan (Terbaru Tahun 2023),” mybest, 2023. https://my-best.id/139370
[16]  R. I. Borman, A. T. Priandika, and A. R. Edison, “Implementasi Metode Pengembangan Sistem Extreme Programming (XP) pada Aplikasi Investasi Peternakan,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 8, no. 3, pp. 272–277, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i3.40273.
[17]  R. D. Gunawan, R. Napianto, R. I. Borman, and I. Hanifah, “Penerapan Pengembangan Sistem Extreme Programming Pada Aplikasi Pencarian Dokter Spesialis di Bandar lampung Berbasis Android,” J. Format, vol. 8, no. 2, pp. 148–157, 2019.
[18]  I. Ahmad, A. T. Prastowo, E. Suwarni, and R. I. Borman, “Pengembangan Aplikasi Online Delivery Sebagai Upaya Untuk Membantu Peningkatan Pendapatan,” JMM (Jurnal Masy. Mandiri), vol. 5, no. 6, pp. 4–12, 2021.
[19]  M.  Akbar,  Q.  Quraysh,  and  R.  I.  Borman,  “Otomatisasi  Pemupukan  Sayuran  Pada  Bidang  Hortikultura  Berbasis Mikrokontroler Arduino,” J. Tek. dan Sist. Komput., vol. 2, no. 2, pp. 15–28, 2021.
[20]  Y.  Fernando,  R.  Napianto,  and  R.  I.  Borman,  “Implementasi  Algoritma  Dempster-Shafer  Theory  Pada  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Psikologis Gangguan Kontrol Impuls,” Insearch (Information Syst. Res. J., vol. 2, no. 2, pp. 46–54, 2022.
[21]  M. Andarwati, F. Amrullah, E. Thamrin, and A. R. Muslikh, “An Analysis of Point of Sales (POS) Information Systems in SMEswith  The  Black  Box  Testing  and  PIECES  Method  An  Analysis  of  Point  of  Sales  (POS)  Information  Systems  in SMEswith The Black Box Testing and PIECES Method,” IOSR J. Bus. Manag. (IOSR-JBM, vol. 22, no. 9, pp. 20–25, 2020, doi: 10.9790/487X-2209052025.