Penerapan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Rank Order Centroid (ROC) dalam Keputusan Pemberian
Kredit

## Silvi Lestari
Prodi Manajemen Informatika, AMIK Kosgoro, Padang, Indonesia Email:  randanghjfatimah@gmail.com

## Abstrak
Pemberian Kredit merupakan suatu proses yang sangat penting bagi manajer kredit. Salah didalam menghasilkan keputusan bagi penerima kredit akan berakibat gagalnya dalam pembayaran tagihan kredit. Agar keputusan yang diberikan oleh manajer kredit menjadi lebih tepat, maka dibutuhkan sistem pendukung keputusan (SPK) dalam perhitungannya. Pada penelitian ini, penulis  menggunakan  kombinasi  metode  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dalam menghasilkan nilai preferensi akhir yang berguna dalam perangkingan keputusan penilaian calon nasabah kredit yang diterima. Hasil penelitian akan memberikan nilai akhir yang dapat membantu manajer kredit dalam efektifitas keputusan penerima kredit.
Kata Kunci: ROC, SAW, Simple Additive Weighting, Kredit, Rank Order Centroid

## Abstract
Lending is a very important process for credit managers. Incorrect in making decisions for credit recipients will result in failure in payment of credit bills. In order for decisions made by credit managers to be more precise, a decision support system (DSS) is needed in their calculations. In this study, the authors used a combination of Rank Order Centroid (ROC) and Simple Additive Weighting (SAW) methods in producing final preference values that are useful in ranking the judicial decisions of potential credit customers. The results of the study will provide the final value that can help credit managers in the effectiveness of credit recipient decisions.
Keywords : ROC, SAW, Simple Additive Weighting, Credit, Rank Order Centroid

## 1. PENDAHULUAN
Penetapan pemberian kredit kepada seorang nasabah merupakan suatu yang sangat penting bagi manager kredit. Pemberian kredit yang tepat sasaran kepada seorang nasabah dapat mengurangi kegagalan nasabah dalam proses pembayaran  tagihan  kredit  kedepannya.  Agar  keputusan  pemberian  kredit  tepat  sasaran,  maka  manager  kredit harusnya  menggunakan  aplikasi  pendukung  keputusan  berbasis  komputer  yang  dikenal  dengan  istilah  sistem pendukung keputusan (SPK)[1].
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem berbasis komputer yang dapat membantu manager dalam  pengambilan  keputusan  baik  bersifat  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur.  Manager  perusahaan  ataupun pimpinan  suatu  perusahaan  dalam  aktifitasnya  tidak  terlepas  dari  adanya  keputusan  yang  dihasilkan.  Agar keputusan yang dihasilkan terbebas dari subjektifitas diperlukan sistem pendukung keputusan[2]–[4].
Beberapa  penelitian  yang  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  sangat  dirasakan  manfaat  yang  besar  sekali dengan  penggunaan  SPK,  seperti  yang  dilakukan  oleh  Imam  Saputra  (2017),  untuk  pemilihan  kulkas  terbaik dengan  penerapan  menggunakan  metode  ELECTRE.  Hasil  penelitian  diperoleh,  bahwa  tahapan  tahapan  pada metode  tersebut  mampu  memberikan  hasil  preferensi  yang  sangat  baik  dalam  menghasilkan  pemeringkatan terhadap  kulkas  terbaik[5].  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Mesran  (2019)  dengan  mengkombinasikan metode ROC dan ARAS dalam penilaian efektifitas kinerja karyawan. Mesran mengemukakan bahwa kombinasi metode Rank Order Centroid memberikan hasil pembobotan yang signifikat dalam perolehan preferensi kinerja karyawan, bila dibandingkan tanpa menggunakan metode pembobotan[6].
Hingga  saat  ini  banyak  metode  yang  sudah  digunakan  peneliti  dalam  penerapan  pendukung  keputusan dengan menggunakan SPK, diantaranya Simple Additive Weighting (SAW)[7]–[9], ELECTRE [10], EXPROM 2 [11]–[13], AHP[14], [15]  dan lainnya. Dari  penjelasan diatas maka penulis mencoba untuk  mengkombinasikan metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dengan  metode  Rank  Order  Centroid(ROC)  dalam  penentuan pemberian kredit bagi nasabah. Hal ini bertujuan agar hasil pembobotan yang didapat dari metode ROC signifikan dalam perhitungan preferensi yang dilakukan oleh metode SAW.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kredit
Kredit  dapat  diartikan  yaitu  penyediaan  uang/tagihan  yang  dapat  dipersamakan  dengan  itu  berdasarkan persetujuan/kesepakatan  pinjam-memimjam  antara  pihak  bank  dengan  pihak  lain  yang  mewajibkan  pihak peminjam untuk melaksanakan dengan jumlah bunga sebagai imbalan.

## 2.2 Rank Order Centroid(ROC)
Metode Rank Order Centroid atau disingkat ROC merupakan satu dari beberapa metode pembobotan yang cukup sederhana. Dibandingkan dengan Analytical Hierarchy Process (AHP), Entropy metode ROC cukup mudah dalam implementasinya. Kemudahan yang diberikan ROC dalam proses pemerolehan bobot kriteria yang dihasilkan[6], [16].

## 2.3 Simple Additive Weighting(SAW)
Metode Simple Additive Weighting merupakan metode yang dapat melakukan perangkingan dengan penjumlahan terbobot  pada  setiap  nilai  alternatif[16]–[18].  Metode  ini  cukup  mudah  dalam  proses  perhitungannya.  Adapun langkah langkah dari penerapan metode SAW, yaitu: 1. Mempersiapkan matrik keputusan (Xij)
2. Menormalisasikan matrik keputusan (Rij)
3. Menghitung Preferensi (Vi) dan perangkingan
Hasil akhir dari metode SAW merupakan nilai terbaik yang diperoleh dari nilai preferensi dari alternatif yang tertinggi.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Proses pemberian kredit membutuhkan sistem yang dapat membantu dalam memberikan dukungan terhadap suatu keputusan untuk calon nasabah dengan cepat dan tepat. Hal ini dapat meringankan pihak Bank  dalam menentukan calon nasabah yang tepat dalam pemberian Kredit. Penilaian setiap calon nasabah terhadap kriteria-kriteria yang ada dilakuan dengan  model penilaian yang bersifat kuantitatif.
Salah satu metode perhitungan kuantitatif yaitu menggunakan kombinasi Rank Order Centroid dan Simple Additive Weighting. Pada tahap awal dari pemecahan permasalahan pemberian kredit, terlebih dahulu menentukan jenis-jenis kriteria pemberian kredit. Berikut kriteria yang dibutuhkan dalam pemberian kredit yang dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Penilaian Kinerja Kriteria Keterangan Jenis C 1 Nilai Jaminan Benefit C 2 Penghasilan Benefit C 3 Status Tempat Tinggal Benefit C 4 Usaha Benefit
Dari  kriteria  diatas,  dilakukan  pemberian  terhadap  nilai  bobot  dengan  menerapkan  metode  Rank  Order Centroid (ROC), dengan menggunakan rumus berikut:
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 1=1 (1)
Berdasarkan rumus diatas, maka perhitungan seperti dibawah ini:
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 4 = 0.521
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 4 = 0.257
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 4 = 0,146
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 4 = 0,063
Sehingga nilai bobot untuk C1 yaitu 0.521, C2 yaitu 0.271, C3 yaitu 0.146 dan C4 yaitu 0.063. Berikutnya menetapkan alternatif dari calon nasabah yang mengajukan kredit, seperti terlihat pada tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Alternatif Calon Nasabah
Alternatif (C 1 ) (C 2 ) (C 3 ) (C 4 ) A 1 25 Juta 4.2 Juta Milik Sendiri Memiliki A 2 40 Juta 3.5 Juta Kontrak Memiliki
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 371-375 | DOI: 10.30865/mib.v3i4.1509
A 3 30 Juta 3.1 Juta Milik Sendiri Memiliki A 4 25 Juta 2.5 Juta Keluarga Tidak Memiliki A 5 15 Juta 3.8 Juta Kontrak Memiliki A 6 20 Juta 2.5 Juta Keluarga Tidak Memiliki A 7 35 Juta 3.1 Juta Keluarga Memiliki A 8 32 Juta 3.5 Juta Keluarga Tidak Memiliki A 9 29 Juta 3.1 Juta Kontrak Memiliki A 10 29 Juta 3.1 Juta Kontrak Tidak Memiliki
Pada  tabel  2  nilai  dari  nilai  alternatif  calon  karyawan  akan  dibobotkan  pada  tiap  tiap  kriteria  baik  C3 maupun C5, yang terlihat pada tabel 3 dan tabel 4.
Tabel 3 . Pembobotan nilai kriteria C 3 Keterangan Bobot Milik Sendiri 3 Keluarga 2 Kontrak 1 Tabel 4 . Pembobotan nilai kriteria C 4 Keterangan Bobot Memiliki 1 Tidak Memiliki 0
Rating kecocokan dapat dilihat pada tabel 5, Untuk C3 dan C4 telah dibobotkan menggunakan tabel 3dan 4.
Tabel 5. Rating Kecocokan
Alternatif (C 1 ) (C 2 ) (C 3 ) (C 4 ) A 1 25 4.2 3 1 A 2 40 3.5 1 1 A 3 30 3.1 3 1 A 4 25 2.5 2 0 A 5 15 3.8 1 1 A 6 20 2.5 2 0 A 7 35 3.1 2 1 A 8 32 3.5 2 0 A 9 29 3.1 1 1 A 10 29 3.1 1 0
Penerapan Sistem Pendukung Keputusan membutuhkan data diantaranya Kriteria (tabel 1), Alternatif (tabel 2) dan nilai bobot. Pemrosesan untuk menghasilkan keputusan kemudian menerapkan metode SAW dapat dilihat pada bagian dibawah ini:
1. Mempersiapkan matrik keputusan (Xij)
Berikut merupakan matrik keputusan yang diperoleh dari tabel 5 (rating kecocokan).
25 4.2 3 1 40 3.5 1 1 30 3.1 3 1 25 2.5 2 0 Xij 15 3.8 1 1 20 2.5 2 0
35 3.1 2 1 32
3.5 2 0
29 3.1 1 1 29 3.1 1 0
2. Menghitung Normalisasi Matrik (Rij) yang diproses dari matrix Xij Perhitungan dengan jenis kriteria benefit, menggunakan persamaan berikut.
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 (2)
Perhitungan dengan jenis kriteria cost, menggunakan persamaan berikut.
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 371-375 | DOI: 10.30865/mib.v3i4.1509
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 (3)
Hasil dari perhitungan normalisasi matrik keputusan sebagai berikut.
0.63 1.00 1.00 1.00 1.00 0.83 0.33 1.00 0.75 0.74 1.00 1.00 0.63 0.60 0.67 0.00 Rij 0.38 0.90 0.33 1.00 0.50 0.60 0.67 0.00 0.88 0.74 0.67 1.00 0.80 0.83 0.67 0.00 0.73 0.74 0.33 1.00 0.73 0.74 0.33 0.00
Berikutnya menentukan Preferensi dengan menggunakan persamaan 4.
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 . 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)
Hasil dari penentuan preferensi menggunakan persamaan 4, diperoleh pada tabel 6.
Tabel 6. Penentuan Preferensi Alternatif Nilai Vi A 2 0.858 A 7 0.815 A 1 0.805 A 3 0.799 A 8 0.74 A 9 0.689 A 10 0.626 A 4 0.584 A 5 0.551 A 6 0.519
Dari  tabel 5 diatas, dapat dilihat preferensi akhir dari  calon nasabah yang mengajukan pengajuan kredit. Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  calon  nasabah  A 2 memiliki  nilai  yang  tertinggi  dari  calon  nasabah  lainnya dengan nilai 0.858. Dalam hal ini keputusan akhir tergantung dari manager kredit untuk memberikan keputusan akhir, siapakah calon nasabah yang terdapat dari tabel 5 yang disetujui dalam pengajuan kredit.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian terlihat bahwa penerapan sistem pendukung keputusan (SPK) dalam penilaian pemberian kredit bagi  calon  nasabah  yang  mengajukan  kredit  dapat  menghasilkan  keputusan  baik  dan  terbebas  dari  penilaian subjektifitas manager. Dalam hal ini SPK dapat memberikan hasil akhir yang diinginkan manager kredit, nampun keputusan  akhir  tetap  di  tangan  manager  kredit  karena  SPK  pada  dasarnya  membantu  dalam  menghasilkan keputusan, bukan mutlak hasil yang diberikan dapat mengubah keputusan manager.

## REFERENCES
[1] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[2] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[3] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[4] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[5] I. Saputra, S. I. Sari, and Mesran, “PENERAPAN ELIMINATION AND CHOICE TRANSLATION REALITY ( ELECTRE ) DALAM PENENTUAN KULKAS TERBAIK,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 295–305, 2017.
[6] Mesran, J. Afriany, and S. H. Sahir, “Efektifitas Penilaian Kinerja Karyawan Dalam Peningkatan Motivasi Kerja Menerapkan Metode Rank  Order  Centroid  (ROC)  dan  Additive Ratio  Assessment (ARAS),”  in Seminar  Nasional  Riset  Information  Science  (SENARIS) , 2019, no. September, pp. 813–821.
[7] Khairul;, M. Simaremare, A. Putera, and U. Siahaan, “Decision Support System in Selecting The Appropriate Laptop Using Simple Additive Weighting,” Int. J. Recent TRENDS Eng. Res. , vol. 2, no. 12, pp. 215–222, 2016.
[8] T. widodo Nuri Guntur Perdana, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Kepada Peserta Didik Baru Menggunakan Metode TOPSIS,” in Semantik , 2013, vol. 2013, no. November, pp. 1–8.
[9] Rusdiansyah,  “Analisis  Keputusan  Menentukan  Jurusan  Pada  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting,” Teh. Nusa Mandiri , vol. XIV, no. 1, pp. 49–56, 2017.
[10]  M.  Mesran,  R. Rusiana,  and M.  Sianturi,  “Decision  Support System  for  Termination  of  Employment  using  Elimination  and  Choice Translation Reality Method,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 6, no. 4, p. 135, 2018.
[11]  D. Assrani, Mesran, R. D. Sianturi, Yuhandri, and A. Iskandar, “KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU PRODUKTIF PESERTA PELATIHAN ASESOR KOMPETENSI LSP P1  SMK  SWASTA  DWIWARNA  MEDAN  MENGGUNAKAN  METODE  THE  EXTENDED  PROMETHEE  II  (EXPROM  II),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, 2017.
[12]  M. Mesran, S. D. Nasution, S. Syahputra, A. Karim, and E. Purba, “Implementation of the Extended Promethee II in Upgrade Level of Mechanic,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 125–130, 2018.
[13]  W. Bengal, W. Bengal, and W. Bengal, “A comparative study of preference dominance-based approaches for selection of industrial robots,” Adv. Prod. Eng. Manag. , vol. 9, no. 1, pp. 5–20, 2014.
[14]  H.  Nurdiyanto  and  Heryanita  Meilia,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN INDUSTRI  KECIL  DAN  MENENGAH  DI  LAMPUNG  TENGAH  MENGGUNAKAN  ANALITICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016, no. February, pp. 1–7.
[15]  S. Chakraborty, “Applications of the MOORA method for decision making in manufacturing environment,” Int. J. Adv. Manuf. Technol. , vol. 54, no. 9–12, pp. 1155–1166, 2011.
[16]  R. T. Utami, D. Andreswari, and Y. Setiawan, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan pembobotan Rank Order Centroid(ROC) Dalam Pengambilan Keputusan Untuk Seleksi Jasa Leasing Mobil,” J. Rekursif , vol. 4, no. 2, pp. 209–221, 2016.
[17]  S. H. Sahir, R. Rosmawati, and K. Minan, “Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[18]  M.  D.  L.  Siahaan,  Elviwani,  A.  B.  Surbakti,  A.  H.  Lubis,  and  A.  P.  U.  Siahaan,  “Implementation  of  Simple  Additive  Weighting Algorithm in Particular Instance,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 6, pp. 442–447, 2017.