Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 65 – 72 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## METODE SAW DALAM PENENTUAN PEMBERIAN KREDIT CALON KONSUMEN PADA PT. INTERYASA MITRA MANDIRI
Agung Prasetio 1 , Neni Mulyani 2* , Febby Madonna Yuma 2
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal
2 Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal *email : neni.muliani@gmail.com
Abstract :  PT.  Interyasa  Mitra  Mandiri  Kisaran  is  a  company  whose  products  are  engaged  in trade  that  sells  electronics  and  furniture  in  cash  or  credit.  Granting  crdit  can  provide  relief  to consumers, giving rise to the level of consumer interest in buying, which means the company’s sales  turnover  is  higher  and  the  company’s  cash  receipts  will  increase.  Determining  which consumers  deserve  credit  is  not  easy.  Companies  need  a  Decision  Support  System  (DSS)  that can  help  determine  the  creditwhorthiness  of  potential  customers.  The  decision  making calculation  method  used  in  this  study  is  a  simple  additive  weighting  method  with  5  criteria, namely  discipline,  down  payment,  monthly  income,  credit  guarantee,  and  residence  of  status. The system was built using the PHP MySQL language and Sublime Text as the programming code.  And  the  object-oriented  system  modeling  language  used  is  UML  (Unifed  Modelling Language). By using this SAW Method, it is hoped that the final result will be obtained as a tool to determine the credit extension to potential consumers who are eligible to be given.
Keywords :Credit, DSS, Simple Additive Weighting (SAW), UML.
Abstrak :PT. Interyasa Mitra Mandiri Kisaran merupakan perusahaan yang produknya bergerak di bidang perdagangan yang menjual barang elektronik dan furniture secara cash maupun kredit. Pemberian  kredit  dapat  memberikan  keringanan  kepada  konsumen,  sehingga  menimbulkan besarnya  minat  konsumen  untuk  membeli,  yang  berarti  omset  penjualan  perusahaan  menjadi lebih tinggi dan penerimaan kas perusahaan akan meningkat. Menentukan konsumen yang layak diberikan kredit bukanlah hal yang mudah.Perusahaan membutuhkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat membantu dalam menentukan kelayakan pemberian kredit untuk calon  konsumen.  Metode  perhitungan  pengambilan  keputusan  yang  digunakan  pada  penelitian ini adalah Metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan 5 kriteria yaitu kedisiplinan, uang muka,  penghasilan  perbulan,  jaminan  kredit  dan  status  tempat  tinggal.  Sistem  ini  dibangun menggunakan  bahasa  PHP  MySQL  dan  Sublime  Text  sebagai  koding  pemrogramannya.Serta bahasa  pemodelan  sistem  berorientasi  objek  yang  digunakan  adalah  UML  (Unifed  Modelling Language).  Dengan  menggunakan  metode  SAW  ini,  diharapkan  mendapatkan  hasil  akhir sebagai  alat  bantu  untuk  menentukan  pemberian  kredit  kepada  calon  konsumen  yang  layak diberikan.
Kata Kunci :Kredit, SPK, Simple Additive Weighting (SAW), UML.
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 65 – 72 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  sangat  penting  dan  berguna  bagi  semua kalangan  masyarakat.  Saat  ini  teknologi  telah  menjadi  suatu  kebutuhan  yang  sangat penting  bagi  kehidupan  masyarakat  sehari-hari.  Dengan  adanya  teknologi  informasi dapat  mempermudah  masyarakat  dalam  melakukan  pekerjaannya.  Begitu  juga  pada perkembangan  dunia  usaha  yang  semakin  luas  di  Indonesia,  banyak  perusahaan  pada umumnya menghadapi persaingan yang sangat ketat. Oleh karena itu, perusahaan harus mampu  meningkatkan  produktivitas  bukan  sekedar  untuk  mempertahankan kelangsungan  hidup,  akan  tetapi  agar  tujuan  utama  untuk  memaksimalisasi  laba  dapat tercapai.
Kredit  adalah  penyediaan  uang  atau  tagihan  yang  dapat  dipersamakan  dengan itu,  berdasarkan  persetujuan  atau  kesepakatan  pinjam  meminjam  antara  bank  dengan pihak  lain  yang  mewajibkan  pihak  peminjam  untuk  melunasi  utangnya  setelah  jangka waktu tertentu dengan jumlah bunga, imbalan atau pembagian hasil keuntungan [1] . PT.  Interyasa  Mitra  Mandiri  Kisaran  merupakan  perusahaan  yang  produknya bergerak  di  bidang  perdagangan  yang  menjual  barang  elektronik  dan furniture secara cash maupun  kredit.  Tujuan  utama  perusahaan  ini  adalah  untuk  mencapai  laba  yang semaksimal  mungkin.  Untuk  mendapatkan  laba  tersebut,  perusahaan  berupaya  untuk meningkatkan  volume  penjualannya  dengan  cara  melakukan  penjualan  secara  kredit. PT. Interyasa Mitra Mandiri Kisaran dalam menjalankan kegiatannya sangat tergantung dengan pihak karyawan sebagai mitra kerja untuk meningkatkan kinerja perusahaan.
Salah  satu  permasalahan  yang  dihadapi  PT.  Interyasa  Mitra  Mandiri  Kisaran yaitu  penentuan  kelayakan  pemberian  kredit  yang  sering  kurang  tepat  dan  mengalami ketidak  sesuaian  dengan  kriteria  –  kriteria  yang  telah  ditetapkan  oleh  PT.  Interyasa Mitra Mandiri Kisaran yang mengakibatkan kredit macet.
Berkaitan  dengan  itu  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  bagaimana keputusan  terbaik  dalam  penentuan  pemberian  kredit  calon  konsumen  pada  PT. Interyasa  Mitra  Mandiri  Kisaran,  untuk  mengetahui  bagaimana  perancangan  suatu aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  menggunakan PHP  MySQL dan Sublime  Text pada PT. Interyasa Mitra Mandiri Kisaran.

## METODE
Metode Simple Additive Weighting (SAW)  yaitu  metode penjumlahan terbobot. Konsep  dasar  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  adalah  mencari  penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut [2]. Jenis penelitian yang dilakukan adalah penelitian kuantitatif dimana data penelitian yang ada merupakan data  angka  numerik  yang  dapat  dihitung  bobot  atau  nilainya.  Dimana  kriteria-kriteria yang telah ditetapkan dihitung bobot prioritasnya untuk mendapatkan tingkatan kriteria sebagai  dasar  penilaian.  Metode  SAW  mengenal  adanya  2  (dua)  atribut  yaitu  kriteria keuntungan  ( benefit )  dan  kriteria  biaya  ( cost )  [3].  Berikut  Langkah-langkah  dalam metode Simple Additive Weighting (SAW) :
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 65 – 72 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Memasukan nilai bobot kriteria (C) yang terlihat pada Persamaan 1.
𝑪 = [ 𝒄𝟏𝒄𝟐𝒄𝟑 … 𝑪 ] (1)
Keterangan:  C = Nilai bobot kriteria.
Melakukan normalisasi matriks X keputusan yang terlihat pada Persamaan 2
xij = [ 𝟏  𝟐  𝟑 𝟏  𝟐  𝟑 ] Jika i adalah artribut keuntungan ( benefit ) (2) xij = { Jika j adalah artribut biaya ( cost ) (3)
Hasil  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi  membentuk  matrik  normalisasi  (R)  pada Persamaan 3.
𝑹 = [ 𝟏  𝟐  𝟑 𝟐  𝟐  𝟑 ] (4)
Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif pada Persamaan 4.
V i = ∑ 𝑹 (5)
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. Dimana :  Vi = Nilai akhir dari alternatif
Wi = Bobot yang telah ditentukan Rij = Normalisasi matriks nilai yang lebih besar mengindikasikan  bahwa alternatif lebih terpilih [4].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  didalam  prosesnya  memerlukan kriteria  [5]  .  Kriteria  yang  akan  dijadikan  bahan  perhitungan  pada  proses  menentukan pemberian kredit untuk calon konsumen. Kriteria-kriteria untuk menentukan pemberian kredit untuk calon konsumen.
Tabel 1. Kriteria - Kriteria Pemberian Kredit Kode Nama Kriteria C01 Kedisiplinan C02 Uang Muka C03 Gaji C04 Jaminan Kredit C05 Status Tempat Tinggal
Untuk  menentukan  bobot  dari  masing-masing  kriteria,  sistem  akan  meminta input dari  pengguna  mengenai  intensitas  kepentingan  dari  kritera-kriteria  yang  dibagi
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 65 – 72 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
menjadi  5  kriteria.  Berikut  ini  adalah  ukuran  yang  ditetapkan  untuk  menilai  suatu kriteria.
Tabel 2. Bobot Kriteria Nama Kriteria Bobot Type Kedisiplinan 25 Benefit Uang Muka 15 Benefit Gaji 25 Benefit Jaminan Kredit 10 Benefit Status Tempat Tinggal 25 Benefit
Tahap selanjutnya adalah proses perhitungan matriks  awal,  matriks normalisasi dan menentukan ranking. Berikut Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria:
Tabel 3. Sub Kriteria Kriteria Nama Sub Kriteria Bobot Kedisiplinan (C01) Riwayat Kredit Macet 1 History Kredit Lunas Dengan Banyak Tunggakan 2 Belum Pernah Kredit 3 History Kredit Lunas Dengan Sedikit Tunggakan 4 History Kredit Lunas Dan Lancar 5 Uang Muka (C02) Tanpa Uang Muka 1 DP 15% 2 DP 16-20% 3 DP 21-25% 4 DP > 25% 5 Penghasilan Per Bulan (C03) < 1.500.000 1 1.500.000 s/d 2.500.000 2 2.500.000 s/d 3.500.000 3 3.500.000 s/d 5.000.000 4 > 5.000.000 5 Jaminan Kredit (C04) Tidak Ada 1 Ikut Tanda Tangan Saudara / Keluarga 3 Surat-Surat Berharga 5 Status Tempat Tinggal (C05) Kost/Kontrakan/Rumah Sewa 1 KPR/Perumahan 2 Rumah Dinas/Perusahaan 3 Rumah Orang Tua/Keluarga 4 Rumah Milik Sendiri 5
Alternatif pada setiap kriteria dikonversikan dalam nilai kriteria . Sebagai contoh, misalkan terdapat sepuluh pemohon kredit dengan data yang diperlihatkan pada tabel 4.
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 65 – 72 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Tabel 4. Daftar Nama Pemohon Pengajuan Kredit
Nama Pemohon Kriteria C01 C02 C03 C04 C05 Ruslitamsar Br. Purba 3 4 4 5 5 Ani Ginting 4 1 3 3 5 Wan Nur Aisyah 4 1 3 1 5 Ernila Putri 3 1 2 1 5 Erlina Br. Harahap 3 1 2 1 1 M. Idrus Yunus Lubis 5 3 2 3 5 Fitriani 4 1 3 1 5 Supriani 3 2 2 1 1 Lisbet Damayanti 3 4 4 5 5 Saima 3 1 3 3 5 Max 5 4 4 5 5 Min 3 1 2 1 1

## Membuat Normalisasi
Fungsi  dari  normalisasi  adalah  untuk  menghitung rating kinerja  ternormalisasi dari alternatif di atas dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
rij = { Jika i adalah artribut keuntungan ( benefit ) (6)
Jika j adalah atribut biaya ( cost ) Tabel 5. Normalisasi Matriks Kriteria Nama Pemohon Kriteria C01 C02 C03 C04 C05 Ruslitamsar Br. Purba 0,6 1 1 1 1 Ani Ginting 0,8 0,333 0,75 0,6 1 Wan Nur Aisyah 0,8 0,333 0,75 0,2 1 Ernila Putri 0,6 0,333 0,5 0,2 1 Erlina Br. Harahap 0,6 0,333 0,5 0,2 0,2 M. Idrus Yunus Lubis 1 1 0,5 0,6 1 Fitriani 0,8 0,333 0,75 0,2 1 Supriani 0,6 0,667 0,5 0,2 0,2 Lisbet Damayanti 0,6 1 1 1 1 Saima 0,6 0,333 0,75 0,6 1
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 65 – 72 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Perangkingan
Perangkingan  diperoleh  dari  nilai  alternatif  yang  dilakukan  dengan  perkalian matriks dan penjumlahan hasil perkalian dengan rumus sebagai berikut: Ruslitamsar Br. Purba = (0,25*0,6)+(0,15*1)+(0,25*1+(0,1*1)+(0,25*1)
= 0,9 Ani Ginting =(0,25*0,8)+(0,15*0,333)+(0,25*0,75)+(0,1*0,6)+(0,25*1) = 0,7475 Wan Nur Aisyah =(0,25*0,8)+(0,15*0,333)+(0,25*0,75)+(0,1*0,2)+(0,25*1) = 0,7075 Ernila Putri = (0,25*0,6)+(0,15*0,333)+(0,25*0,5)+(0,1*0,2)+(0,25*1) = 0,595 Erlina Br. Harahap     =(0,25*0,6)+(0,15*0,333)+(0,25*0,5)+(0,1*0,2)+(0,25*0,2) = 0,395 M. Idrus Yunus Lbs  = (0,25*1)+(0,15*1)+(0,25*0,5)+(0,1*0,6)+(0,25*1) = 0,835 Fitri Ani =(0,25*0,8)+(0,15*0,333)+(0,25*0,75)+(0,1*0,2)+(0,25*1) = 0,7075 Supriani =(0,25*0,6)+(0,15*0,667)+(0,25*0,5)+(0,1*0,2)+(0,25*0,2) = 0,445 Lisbet Damayanti = (0,25*0,6)+(0,15*0,1)+(0,25*0,1)+(0,1*1)+(0,25*1) = 0,9 Saima = (0,25*0,6)+(0,15*0,333)+(0,25*0,75)+(0,1*1)+(0,25*1) = 0,6975
Dari hasil perhitungan diatas menunjukan perangkingan pada tabel 6 berikut :
Tabel 6. Hasil Perangkingan Pemberian Kredit No Nama Pemohon Hasil Perhitungan Rekomendasi 1 Ruslitamsar Br. Purba 0,9 Rekomendasi 2 2 Ani Ginting 0,7475 Rekomendasi 4 3 Wan Nur Aisyah 0,7075 Rekomendasi 5 4 Ernila Putri 0,595 Rekomendasi 8 5 Erlina Br. Harahap 0,395 Rekomendasi 10 6 M. Idrus Yunus Lubis 0,835 Rekomendasi 3 7 Fitri Ani 0,7075 Rekomendasi 6 8 Supriani 0,445 Rekomendasi 9 9 Lisbet Damayanti 0,9 Rekomendasi 1 10 Saima 0,6975 Rekomendasi 7
Sehingga didapat hasil akhir rekomendasi penentuan kelayakan pemberian kredit untuk  calon  konsumen  pada  PT.  Interyasa  Mitra  Mandiri  Kisaran  yang  nantinya  akan dipilih  sesuai  dengan  kehendak  pimpinan  menyesuaikan  dengan  data-data  tersebut. Hasil  pengujian  dari  sistem  dengan  hasil  perhitungan  manual  yang  menunjukan kecocokan, sehingga dapat dikatakan bahwa sistem berjalan dengan baik sesuai dengan rancangannya.
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 65 – 72 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Berikut  hasil  rancangan  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Pemberian Kredit Untuk Calon Konsumen Pada PT. Interyasa Mitra Mandiri Kisaran.

## Halaman Login
Gambar 1. Tampilan Halaman Login
Halaman Utama Administrator
Gambar 2. Tampilan Utama Administrator

## Halaman Perhitungan
Gambar 3. Halaman Perhitungan
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 65 – 72 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## SIMPULAN
Berdasarkan  dari  pembahasan  penulis  dapat  menyimpulkan  beberapa kesimpulan  sebagai  berikut:  (1)  Sering  mengalami  kesulitan  dalam  menentukan kelayakan  pemberian  kredit  karena  masih  menggunakan  sistem  manual  yaitu  dengan mengunjungi  calon  konsumen  ke  alamat  rumahnya  dan  menanyakan  ke  tetangga- tetangga terkait dengan karakter calon konsumen., (2) Dengan adanya sistem yang baru yakni  Sistem  Pendukung  Keputusan  mampu  memberikan  hasil  keputusan  yang  lebih mudah  dan  lebih  efektif  dalam  penentuan  pemberian  kredit  yang  layak  untuk  calon konsumen.,  (3)  Menerapkan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dalam menentukan pemberian kredit untuk calon konsumen pada PT. Interyasa Mitra Mandiri Kisaran  dengan  melakukan  perhitungan  yang  simple  serta efisien hasilnya  untuk dijadikan  media  pendukung  keputusan  dalam  pemilihan  konsumen  mana  yang  paling rekomendasi  untuk  layak  diberikan  kredit.,  (4)  Menambah  wawasan  dan  pemahaman calon  konsumen  tentang  sistem  penentuan  pemberian  kredit  sehingga  dapat mempermudah dalam mengajukan kredit pada Perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  U.  &  Z.  Yuliana,  “Kebijakan  Pemberian  Kredit  Terhadap  Penetapan  Jumlah Kredit  (  Studi  Khasus  Pada  Ued-Sp  Amanah  Sejahtera  Sungai  Buluh Kecamatansingingi  Hilirkabupaten  Kuantan  Singingi  Propinsi  Riau  ),” J.  Edik Inform. , vol. Vol.1, no. 3, pp. 72–80, 2016, [Online].
[2] S.  Aswati,  N.  Mulyani,  Y.  Siagian,  and  A.  Z.  Syah,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Pendidikan Yayasan (Studi Kasus STMIK Royal) dengan  Metode  Simple  Additive  Weight,” Semin.  Nas.  Sist.  Inf.  Indones. ,  no. November, pp. 453–462, 2015.
[3] M.  A.  Sembiring,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  Sebagai Strategi Pembinaan Kecerdasan Anak,” Jurteksi , vol.  4, no. 1, pp. 65–70, 2017, doi: 10.33330/jurteksi.v4i1.35.
[4] A.  Afrisawati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Pegawai  Di  Stmik Royal Metode Simple Additive Weighting,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 1–8, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i1.294.
[5] T.  R.  Adianto,  Z.  Arifin,  D.  M.  Khairina,  G.  Mahakam,  and  G.  Palm,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Rumah  Tinggal  Di  Perumahan  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  (Studi  Kasus :  Kota  Samarinda),” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 197–201, 2017.