Abstrak –Penentuan  Peringkat  Bank  Perkreditan  Rakyat dipandang  penting  untuk  mempermudah  masyarakat  dalam memilih.  Penentuan  peringkat  Bank  Perkreditan  Rakyat biasanya  dilakukan  sesuai  dengan  ketentuan  Bank  Indonesia peraturan  Bank  Indonesia  (BI)  No.  30/12/KEP/DIR  Tanggal 30  April  1997  tentang  Tata  Cara  Penilaian  Kesehatan  BPR. Banyak studi yang telah dilakukan untuk menentukan metode penentuan  peringkat  dengan  pendekatan  metode  Fuzzy MCDM,  BSC,  F-AHP,  F-TOPSIS,  VIKOR,  DANP  pada bidang  perbankan.  Pada  penelitian  ini  diusulkan  sebuah model  pendekatan  evaluasi  penilaian  kinerja  dengan kombinasi  metode  F-AHP  dan  F-TOPSIS  dengan  rasio keuangan  sebagai  kriteria  penilaian  ( Capital,  Assets,  Equity dan  Liquidity )  untuk  menentukan  peringkat  BPR  di  Kota Malang. Data yang digunakan adalah data laporan keuangan perbankan  selama  tiga  tahun  (2014-2016).  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  kombinasi  metode  F-AHP  dan  F- TOPSIS  dengan  rasio  keuangan  dapat  digunakan  sebagai metode alternatif untuk menyusun peringkat Bank Perkreditan Rakyat di Kota Malang.
Kata  Kunci —Bank  Perkreditan  Rakyat,  Rasio  Keuangan, AHP, TOPSIS, Fuzzy, F-AHP, F-TOPSIS.

## I. P ENDAHULUAN
Industri  perbankan  memiliki  peranan  penting  dalam perekonomian  suatu  negara,  dan  memberikan  kontribusi signifikan  terhadap  pembangunan  yang  berkelanjutan[1]. Setiap  kegiatan  ekonomi  masyarakat  dalam  setiap  harinya tidak bisa lepas dari peran bank. Bank merupakan lembaga keuangan yang menjalankan kegiatannya dengan mengandalkan  dana  masyarakat  dan  kepercayaan[2]. Kepercayaan  masyarakat  terhadap  bank  akan  terpelihara bila bank memiliki tingkat kinerja yang baik. Oleh sebab itu penilaian  kinerja  sebuah  bank  selalu  dilakukan  agar  dapat meningkatkan pelayanan kepada masyarakat.
Rasio  keuangan  yang  umum  digunakan  saat  evaluasi kinerja  perusahaan  adalah  indikator  keuangan  yang biasanya  terkait  dengan  profitabilitas.  Pengukuran  kinerja keuangan  berbasis  akuntansi  umumnya  sudah  digunakan pada  perusahaan.  Karena  hal  yang  paling  penting  dalam penilaian  tingkat  kinerja  sebuah  organisasi  adalah  rasio keuangan[3].  Pada  umumnya  kinerja  keuangan  pada  bank disebut  dengan  tingkat  kesehatan  bank.  Penggunaan  rasio keuangan dengan metode statistik digunakan pada penilaian tingkat  kesehatan  bank.  Penilaian  tingkat  kesehatan  pada BPR  (Bank  Pekreditan  Rakyat)  diatur  dalam  peraturan Bank Indonesia (BI) No. 30/12/KEP/DIR Tanggal 30 April 1997  tentang  Tata  Cara  Penilaian  Kesehatan  BPR. Penilaian  kesehatan  BPR  diukur  dengan  menggunakan parameter  penilaian  faktor  CAMEL  ( Capital,  Assets,
Management, Equity, Dan Liquidity ).
Penilaian tingkat kesehatan bank memberikan informasi predikat dari masing-masing kriteria. Predikat dari masing- masing  kriteria  yang  telah  ditentukan  yaitu  :  sehat,  cukup sehat, kurang sehat dan tidak sehat. Setelah diketahui hasil penilaian  dari  masing-masing  kriteria,  berikutnya  dapat dilakukan  perbandingan  terhadap  hasil  penilaian  kesehatan bank  kompetitor  untuk  masing-masing  kriteria  sehingga dapat  dijadikan  bahan  evaluasi  kebijakan.  Selain  itu  juga dapat dibuat susunan peringkat bank berdasarkan hasil dari masing-masing  kriteria.  Akan  tetapi  untuk  pembuatan susunan peringkat bank berdasarkan gabungan keseluruhan kriteria  yang  sudah  ditentukan  masih  harus  membuthkan proses lebih lanjut.
Berdasarkan  literatur  terdapat  banyak  studi  yang  sudah dilakukan  tentang  metode  penentuan  kinerja  bank. Pendekatan  kombinasi  metode  Fuzzy  MCDM  ( multi- criteria  decision  making )  dengan  BSC  ( Balance  Score Card ) digunakan untuk evaluasi kinerja sektor bank swasta di Iran[4]. Penerapan Fuzzy MCDM untuk evaluasi kinerja keuangan  pada  industri  manufaktur  di  Turki[5].  Integrasi metode F-AHP ( Fuzzy Analytic Hierarchy Process ) dengan TOPSIS  ( Technique  for  Order  Performance  by  Similarity to  Ideal  Solution )  diimplementasikan  untuk  penilaian kinerja  pada  perbankan  Serbia[6].  Peningkatan  diagnosa kinerja finansial pada bank komersial dengan mengintegrasikan
metode VIKOR dan DANP (DEMATEL-based  ANP)[7].  Metode  fuzzy  orde  nol Takagi-Sugeno-Kang  (TSK)[8]  dengan  dekomposisi  nilai tunggal digunakan untuk menilai kinerja bank konvensional di  Indonesia.  Sebuah  studi  tentang  analisis  strategi  pada keberlanjutan
industri perbankan dengan mengkombinasikan BSC, F-AHP dan F-TOPSIS berdasarkan layanan perbankan[1].
Pada penelitian ini diusulkan  sebuah  model pendekatan evaluasi  penilaian  kinerja  dengan  menggunakan  kriteria penilaian  rasio  keuangan Capital,  Assets,  Equity  dan Liquidity untuk  menentukan  peringkat  BPR  di  Kota Malang.  Setiap  BPR dievaluasi  menggunakan  data  laporan keuangan  perbankan  tahun  2014  s/d  2016  yang  sudah  di publikasikan.  Fuzzy  AHP  digunakan  untuk  menentukan bobot  masing-masing  kriteria  sementara  Fuzzy  TOPSIS digunakan  dalam  menentukan  peringkat  BPR  di  Kota Malang.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Dari  studi  literatur  didapatkan  beberapa  implementasi fuzzy  MCDM  pada  evaluasi  kinerja  keuangan.  Model evaluasi  kinerja  keuangan  menggunakan  Fuzzy  Takagi- Sugeno-Kang (TSK) telah diusulkan[8].  Penerapan metode Fuzzy AHP dam TOPSIS[6] digunakan untuk menganalisis parameter keuangan perbankan di Serbia. Kombinasi Fuzzy

## Kombinasi Metode F-AHP dan F-TOPSIS dengan Rasio Keuangan untuk Menentukan Peringkat Bank Perkreditan Rakyat di Kota Malang

## Abdul Aziz, Muhammad Misdram
Abdul  Aziz  adalah  pengajar  di  Program  Studi  Teknik  Informatika Universitas Kanjuruhan Malang; email : abdul.aziz@unikama.ac.id Muhammad  Misdram  adalah  pengajar  di  Program  Studi  Teknik Informatika Universitas Merdeka Pasuruan.
MCDM  dengan  BSC[4]  untuk  mengevaluasi  kinerja  bank swasta  di  Iran.  Evaluasi  kinerja  keuangan  dilakukan  pada perusahaan  pengiriman  kontainer  di  Taiwan  menggunakan Fuzzy  TOPSIS[9].  Evaluasi  kinerja  keuangan  perusahaan semen di Iran menggunakan pendekatan Fuzzy MCDM[10].  Penerapan  metode  MCDM  untuk  evaluasi kinerja  keuangan  digunakan  pada  industri  manufaktur  di Turki[5].
Terdapat  beberapa  faktor  yang  digunakan  pada penilaian  kinerja  keuangan.  Faktor-faktor  yang  digunakan dalam  pengukuran  rasio  keuangan  untuk  menentukan kinerja  keuangan  sebuah  bank  yakni  faktor  permodalan ( Capital ),  kualitas  aktiva  produktif  ( Asset ),  rentabilitas ( Earning ),  dan  likuiditas  ( Liquidity ),  dengan  komponen sebagai berikut :
Faktor Permodalan ( Capital )
Perhitungan  rasio  kecukupan  modal  didapatkan  dengan menentukan besarnya nilai  Capital Adequacy  Ratio (CAR) yang sebelumnya dihitung dari Aktiva Tertimbang Menurut Resiko  (ATMR).  Dalam  perhitungan  CAR  ini,  modal terdiri  dari  modal  inti  dan  modal  pelengkap.  Faktor permodalan terdiri dari [11] :
1. Modal  inti  (tier  1),  yakni  modal  yang  disetor  secara efektif  oleh  pemiliknya.  Komponen  modal  inti  ini adalah  modal  disetor,  agio  saham,  cadangan  umum, cadangan  tujuan,  laba  ditahan,  laba  tahun  lalu,  laba tahun  berjalan,  dan  bagian  kekayaan  bersih  anak perusahaan.
2. Modal  pelengkap  (tier  2),  yakni  cadangan-cadangan yang dibentuk tidak berasal dari laba, modal pinjaman serta  pinjaman  subordinasi.  Modal  pelengkap  terdiri dari  cadangan  revaluasi  aktiva  tetap,  cadangan penghapusan  aktiva  yang  diklasifikasikan,  modal kuasi, dan pinjaman subordinasi.
Faktor Kualitas Aktiva Produktif ( Assets )
Penilaian  kualitas  aktiva  produktif  (KAP)  didasarkan pada dua rasio yaitu :
1. Rasio  Aktiva  Produktif  yang  diklasifikasikan  terhadap Aktiva Produktif.
2. Rasio  PPAP  yang  dibentuk  oleh  bank  terhadap  PPAP yang wajib dibentuk oleh bank
Faktor Rentabilitas ( Earning )
Rasio rentabilitas atau profitabilitas usaha ini digunakan untuk  mengukur  tingkat  efisiensi  usaha  dan  profitabilitas yang  dicapai  oleh  bank  yang  bersangkutan.  Faktor rentabilitas dapat dinilai menggunakan dua rasio, yakni :
1. Rasio  laba  sebelum  pajak  terhadap  rata-rata  volume usaha (Return On Asset atau ROA).
2. Rasio Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)
Faktor Likuiditas ( Liquidity )
Analisis  rasio  likuiditas  adalah  analisis  yang  dilakukan terhadap  kemampuan  bank  dalam  memenuhi  kewajiban- kewajiban  jangka  pendeknya  atau  kewajiban  yang  sudah jatuh  tempo.  Penilaian  terhadap  faktor  ini  didasarkan  pada dua rasio :
1. Rasio  alat  likuid  terhadap  utang  lancar  ( Cash  ratio ). Cash  ratio merupakan  rasio  untuk mengukur kemampuan  bank  dalam  melunasi  kewajiban  yang harus segera dibayar dengan harta likuid yang dimiliki bank tersebut.
2. Rasio  kredit  terhadap  dana  yang  diterima  oleh  bank ( Loan to Deposit Ratio ). Loan to Deposit Ratio (LDR) merupakan  rasio  untuk  mengukur  komposisi  jumlah kredit  yang  diberikan  dibandingkan  dengan  jumlah dana masyarakat dan modal sendiri yang digunakan.
Metode Fuzzy AHP ( Fuzzy Analytic Hierarchy Process ) Metode  AHP  dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty, seorang  matematikawan di Universitas Pittsburgh  Amerika Serikat  sekitar  tahun  1970.  AHP  digunakan  karena  sangat penting  untuk  formalisasi  masalah  yang  kompleks  dengan menggunakan  struktur  hirarki.  Kelemahan  pada  Metode AHP  yaitu  permasalan  terhadap  kriteria  yang  memiliki sikap  subjektif  yang  lebih  banyak  oleh  karena  itu,  dengan menggunakan  pendekatan  Fuzzy  maka  permasalahan terhadap  kriteria  bisa  lebih  di  pandang  secara  objektif  dan akurat.  Ketidakpastian  bilangan  direpresentasikan  dengan urutan  skala.  Untuk  menentukan  derajat  keanggotaan  pada Metode  FAHP,  digunakan  aturan  fungsi  dalam  bentuk bilangan  Fuzzy  segitiga  atau  Triangular  Fuzzy  Number (TFN) yang disusun berdasarkan himpunan linguistik[12].
FAHP merupakan pendekatan sistematis untuk memilih alternatif  dan  memecahkan  masalah  dengan  menggunakan konsep  teori  himpunan  fuzzy[13]  dan  metode  AHP,  yang diimplementasikan  melalui  penggunaan  bilangan  fuzzy segitiga⁠[14].  Bilangan  fuzzy  segitiga  diterapkan  untuk menentukan prioritas berbagai variabel keputusan, sedangkan  metode  AHP  yang  diperluas  digunakan  untuk menentukan  prioritas  akhir  bobot  berdasarkan  bilangan fuzzy segitiga.

## Langkah-langkah F-AHP
Langkah-langkah dalam FAHP[14] :
1. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  solusi  yang diinginkan.
2. Screening kriteria.
3. Merumuskan masalah kedalam struktur hirarki.
4. Membentuk matriks perbandingan berpasangan.
5. Uji konsistensi.
6. Pembobotan  kriteria  dan  alternatif  menggunakan fuzzy synthetic extent .
a) Menentukan  nilai  sintesis  fuzzy  (S i )  prioritas dengan rumus:
∑ *∑ ∑ +
(1)
Dimana:
= nilai fuzzy synthetic extent untuk i -objek
∑ =  menjumlahkan  nilai  sel  pada  kolom yang dimulai dari kolom 1 di setiap baris matriks j = kolom
i = baris
M = bilangan TFN
m = jumlah kriteria
g = parameter (l, m, u)
Untuk  memperoleh ∑ dilakukan  operasi penjumlahan  untuk  keseluruhan  bilangan  TFN dalam matriks keputusan (n x m), sebagai berikut:
∑ (∑ ∑ ∑ ) (2) Dimana: ∑
=  jumlah  sel  pada  kolom  pertama  matriks (nilai lower)
∑ =  jumlah  sel  pada  kolom  kedua  matriks (nilai median)
∑ =  jumlah  sel  pada  kolom  ketiga  matriks (nilai upper)
Kemudian  dilakukan  penjumlahan  terhadap sehingga dapat dilihat persamaan berikut:
∑ ∑ (∑ ∑ ∑ ) (3)
Selanjutnya  untuk  memperoleh  invers  dari persamaan  (1)  dapat  dilakukan  dengan  cara menggunakan  operasi  aritmatika  TFN  pada persamaan (4)
*∑ ∑ + ( ∑ ∑ ∑ ) (4) b) Perbandingan tingkat kemungkinan antara bilangan fuzzy. Digunakan untuk nilai bobot pada masing-masing  kriteria.  Untuk  2  bilangan  TFN ( ) dan ( ) ,  dengan tingkat  kemungkinan M 1 ≥ M 2 didefinisikan sebagai berikut:
( ) sup *    ( ( ) ( ))+ (5)
Tingkat  kemungkinan  untuk  bilangan  fuzzy konveks  dapat  diperoleh  dengan  persamaan berikut:
( )
{ ( ) ( ) (6)
Perbandingan  2  bilangan  TFN  dapat  digambarkan sebagai berikut:
D merupakan  ordinat  titik  perpotongan tertinggi  antara  dan  ,  dan  untuk membandingkan M 1 = ( l 1 , m 1 , u 1 ) dan M 2 =  ( l 2 , m 2 , u 2 )  kita  memerlukan  nilai-nilai dari V ( M 1 ≥ M 2 ) dan V ( M 2 ≥ M 1 )
c) Jika hasil  nilai fuzzy lebih besar dari nilai k fuzzy , M i ,  dimana i =  1,  2,  ..., k ,  yang  dapat  ditentukan dengan  menggunakan  operasi  max  dan  min sebagai berikut:
( )    ( ) ( ) ( ) ( ) (7) Diasumsikan bahwa:
( )       ( ) untuk
(8)
Maka  nilai  vektor  bobot  didefinisikan  sebagai berikut:
( ( ) ( ) ( )) (9)
d) Normalisasi nilai vektor atau nilai prioritas kriteria yang telah diperoleh pada persamaan 8, perumusan normalisasinya adalah:
( ) ( ) ∑ ( ) (10)
Normalisasi  bobot  ini  akan  dilakukan  agar  nilai dalam vektor diperbolehkan menjadi analog bobot dan  terdiri  dari  bilangan yang nonfuzzy. Bentuknya adalah:
( ( )   ( )       ( )) (11) Metode Fuzzy TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution )
Multi-criteria  decision  making  (MCDM)  adalah  proses untuk  menemukan  alternatif  terbaik  dari  semua  alternatif yang layak dimana semua alternatif dapat dievaluasi sesuai dengan sejumlah kriteria atau atribut[15]. MCDM mengacu pada  skrining,  memprioritaskan,  memberi  peringkat,  atau memilih  seperangkat  alternatif  di  bawah  atribut  yang biasanya  independen,  tidak  sesuai  atau  saling  bertentangan [16].
TOPSIS  mempertimbangkan  keduanya,  jarak  terhadap solusi  ideal  positif  dan  jarak  terhadap  solusi  ideal  negatif dengan  mengambil  kedekatan  relatif  terhadap  solusi  ideal positif. Berdasarkan perbandingan terhadap jarak relatifnya, susunan prioritas alternatif bisa dicapai. Metode ini banyak digunakan  untuk  menyelesaikan  pengambilan  keputusan secara praktis. Hal ini disebabkan konsepnya sederhana dan mudah  dipahami,  komputasinya  efisien,dan  memiliki kemampuan  mengukur  kinerja  relatif  dari  alternatif- alternatif keputusan.
Fuzzy TOPSIS diusulkan untuk menyelesaikan permasalahan ketidakpastian pada MCDM[17]⁠. Penggunaan  variabel  linguistik  oleh  pembuat  keputusan (            ) untuk menilai bobot kriteria dan
alternatifnya.  Dengan ~ menggambarkan  bobot  kriteria yang  ke j , (            ) diberikan  r  pembuat  keputusan. Demikian  pula ~ mendeskripsikan  peringkat  dari  alternatif ke i , (            ) ,  dengan  kriteria  j  yang  diberikan  oleh pembuat keputusan. Langkah-langkah pada Fuzzy TOPSIS adalah sebagai berikut :
1. Hitung  rata-rata  bobot  kriteria  dan  peringkat  alternatif yang  diberikan  oleh k pembuat  keputusan,  seperti terlihat pada persamaan (12) dan (13).
~ [ ~
~ ~ ] (12)
~ [ ~ ~ ~ ] (13)
2. Buat matrik keputusan fuzzy alternatif ( ~) dan kriteria ( ~) sesuai persamaan (14) dan (15)
~ [ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ] (14) ~   [ ~ ~ ~ ] (15)
3. Normalisasi  matrik  keputusan  fuzzy  alternatif ( ~)
dengan  menggunakan  tranformasi  skala  linier.  Matrik keputusan fuzzy yang dinormalisasi ( ~) didapat dari :
~   [ ~ ] (16)
~   ( ) dan (               ) (17)
~   . - - - / dan -
(             ) (18)
4. Hitung  bobot  normalisasi  matrik  keputusan, ~ ,  dengan mengalikan bobot evaluasi kriteria, ~ , dengan elemen ~ dari normalisasi matrik keputusan fuzzy
~   [ ~ ] (19)
Dimana ~ diperoleh dari persamaan (20)
~ ~ ~ (20) 5. Tentukan  solusi  ideal  positif  fuzzy  (FIPS,  A + )  dan solusi  ideal  negatif  fuzzy  (FIPS,  A - )  sesuai  dengan persamaan (21) dan (22) { ~ ~ ~ } (21) - , ~ - ~ - ~ - - (22)
Dimana ~ (     ) dan ~ - (     )
6. Hitung  jarak dan ~ - dari  setiap  masing-masing alternatif menggunakan persamaan (23) dan (24) ~ ∑
( ~ ~ ) (23)
~ - ∑ ( ~ ~ - ) (24)
Dimana d (.,.)  menunjukkan  jarak  antara  dua  bilangan fuzzy  sesuai  dengan  metode  vertex.  Untuk  bilangan fuzzy segitiga dinyatakan pada persamaan (25)
( ~   ~) √ [( ) ( ) ( ) ] (25)
7. Hitung closeness coefficien , sesuai persamaan (26)
~ -
~ ~ - (26)
8. Tentukan rangking alternatif sesuai closeness coefficien , CC i ,  dengan  urutan  menurun.  Alternatif terbaik  adalah  yang  terdekat  dengan  FPIS  dan  paling jauh ke FNIS.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  proses  yang  dilakukan  secara bertahap,  yakni  dari  perencanaan  dan  perancangan penelitian,  menentukan  fokus  penelitian,  waktu  penelitian, pengumpulan  data,  analisis,  dan  penyajian  hasil  penelitian. Hasil dari kombinasi F-AHP dan F-TOPSIS dengan kinerja keuangan  untuk  menentukan  peringkat  Bank  Perkreditan Rakyat  di  Kota  Malang  menjadi  fokus  penelitian  ini. Kriteria  yang  digunakan  sebagai  penentuan  peringkat adalah Capital, Assets, Equity dan Liquidity .
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  sebuah model  alternatif  untuk  menentukan  peringkat  BPR  di  Kota Malang berdasarkan rasio keuangan selama tahun 2014 s/d 2016.  Pada  studi  ini  difokuskan  pada  perancangan  sistem
evaluasi  kinerja  keuangan  dengan  bobot  faktor  yang  dapat diukur  dan  obyektif.  Menentukan  faktor  penentuan peringkat  menjadi  beberapa  kriteria  dalam  pengambilan keputusan,  dan  pengambil  keputusan  biasanya  memiliki kepercayaan  lebih  besar  untuk  memberikan  variabel linguistik  daripada  mengekspresikan  penilaian  mereka dalam bentuk angka numerik.
Tahapan  dari  model  alternatif  penentuan  peringkat  yang akan  digunakan  pada  penilitian  ini  seperti  terlihat  pada gambar  1.  Tahap  pertama  adalah  dengan  mengidentifikasi kriteria berdasarkan rasio keuangan  yang digunakan dalam proses  pengambilan  keputusan.  Kemudian  dilanjutkan dengan  menghitung  nilai  rasio  keuangan  masing-masing BPR  di  Kota  Malang.  Tahap  berikutnya  ditentukan  bobot untuk  masing-masing  kriteria  yang  sudah  dipilih. Dilanjutkan  dengan  penentuan  peringkat  menggunakan metode F-TOPSIS.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## Analisis Peringkat Bank Perkreditan Rakyat
Sesuai  dengan  ketentuan  Bank  Indonesia  penilaian kesehatan  Bank  Perkreditan  Rakyat  didapatkan  pringkat BPR di Kota Malang (Tabel I).
Tabel I Peringkat Bank Perkreditan Rakyat di Kota Malang
Bank Perkreditan Rakyat Tahun 2014 2015 2016 Armindo Kencana 99.73 100.00 98.65 Gunung Arjuna 97.19 88.43 93.95 Gunung Ringgit 100.00 100.00 100.00 Putera Dana 92.12 88.37 92.78 Sumber Arto 93.80 93.98 87.17 Trikarya 97.32 97.72 96.46 Tugu Artha 58.83 100.00 94.50
Berdasarkan  pada  persamaan  9,  10  dan  11  didapatkan bobot sebagai berikut (Tabel II).
Identifikasi Kriteria Hitung Rasio Keuangan Penentuan Peringkat menggunakan F-TOPSIS
Pembobotan Kriteria menggunakan F-AHP Evaluasi

## Tabel II Hasil Perhitungan Nilai Bobot dengan F-AHP
Bobot S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 Total
d`  1.0000  0.9031 0.9077  0.9077  0.9077  0.9077  0.9077  0.9077 d  0.4128  0.3776 0.0408  0.0408  0.0408  0.0408  0.0408  0.0408
G  0.4128  0.3410 0.0040  0.0040  0.0040  0.0040  0.0040  0.0040
Setelah  bobot  didapatkan  berikutnya  dilakukan  proses peringkat  menggunakan  F-TOPSIS  yang  menghasilkan tabel III.
Tabel III Hasil perangkingan Kombinasi F-AHP dan F-
TOPSIS dengan Rasio Keuangan Bank Perkreditan Rakyat Tahun 2014 2015 2016 Armindo Kencana 0.56957 0.51363 0.52285 Gunung Arjuna 0.42675 0.10420 0.44167 Gunung Ringgit 0.48294 0.31624 0.31271 Putera Dana 0.42629 0.38992 0.45948 Sumber Arto 0.74568 0.56776 0.28269 Trikarya 0.91885 0.99311 0.78913 Tugu Artha 0.29030 0.89167 0.85909

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil simulasi dan pengujian  kombinasi F- AHP  dan  F-TOPSIS  untuk  penentuan  peringkat  BPR  di Kota  Malang  sudah  dihasilkan.  Keterbatasan  pada pelaksanaan  kegiatan  penelitian  ini  membutuhkan  tindak lanjut  dengan  melakukan  eksperimen  dengan  metode penentuan  peringkat  lain  sehingga  dapat  dihasilkan  model yang lebih tepat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Raut, C. Naoufel, and M. Kharat, “Sustainability in The
Banking Industry: A Strategic Multi-Criterion Analysis,” Bus.
Strateg. Environ. , vol. 26, no. 4, pp. 550–568, 2017.
[2] F. J. L. Iturriaga and I. P. Sanz, “Bankruptcy visualization and prediction using neural networks: A study of US commercial banks,” Expert Syst. Appl. , vol. 42, no. 6, pp. 2857–2859, 2015.
[3] M. Shaverdi, I. Ramezani, R. Tahmasebi, and A. A. A. Rostamy, “Combining Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS with Financial
Ratios to Design a Novel Performance Evaluation Model,” Int. J. Fuzzy Syst. , vol. 18, no. 2, pp. 248–262, 2016.
[4] M. Shaverdi, M. Akbari, and S. Fallah Tafti, “Combining fuzzy
MCDM with BSC approach in performance evaluation of Iranian private banking sector,” Adv. Fuzzy Syst. , vol. 2011, no. 1, pp. 1–12, 2011.
[5] N. Yalcin, A. Bayrakdaroglu, and C. Kahraman, “Application of fuzzy multi-criteria decision making methods for financial performance evaluation of Turkish manufacturing industries,”
Expert Syst. Appl. , vol. 39, no. 1, pp. 350–364, 2012.
[6] K. Mandic, B. Delibasic, S. Knezevic, and S. Benkovic,
“Analysis of the financial parameters of Serbian banks through the application of the fuzzy AHP and TOPSIS methods,” Econ. Model. , vol. 43, pp. 30–37, 2014.
[7] K.-Y. Shen and G.-H. Tzeng, “A decision rule-based soft computing model for supporting financial performance improvement of the banking industry,” Soft Comput. , vol. 19, no.
4, pp. 859–874, 2015.
[8] A. M. Abadi, Nurhayadi, and Musthofa, “A New Method to Analyze Bank Performance Level in Indonesia Using Fuzzy Model,” Int. Math. Forum , vol. 11, no. 24, pp. 1191–1206, 2016.
[9] Y. J. Wang, “The evaluation of financial performance for Taiwan container shipping companies by fuzzy TOPSIS,” Appl. Soft Comput. J. , vol. 22, pp. 28–35, 2014.
[10] R. Moghimi, A. Anvari, N. Amoozesh, and T. Ghesary, “An Integrated Fuzzy MCDM Approach, and Analysis, to The Evaluation of The Financial Performance of Iranian Cement Companies,” Life Sci. J. , vol. 10, no. 1, pp. 570–586, 2013.
[11] Taswan, Manajemen Perbankan : Konsep, Teknik & Aplikasi , 2nd ed. Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2010.
[12] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM) , 1st ed. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[13] L. a. Zadeh, “Fuzzy sets,” Inf. Control , vol. 8, no. 3, pp. 338– 353, 1965.
[14] D.-Y. Chang, “Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 95, no. 3, pp. 649–655, 1996.
[15] C. Tan and X. Chen, “Intuitionistic fuzzy Choquet integral operator for multi-criteria decision making,” Expert Syst. Appl. , vol. 37, no. 1, pp. 149–157, 2010.
[16] C.-L. Hwang and K. Yoon, Multiple attributes decision making methods and applications . Berlin: Springer, 1981.
[17] C.-T. Chen, “Extensions of the TOPSIS for group decision- making under fuzzy environment,” Fuzzy Sets Syst. , vol. 114, no. 1, pp. 1–9, 2000.