## Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Mikro Utama Pada Pt.Bank Bjb Kcp Cikande Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Harsiti 1 , Roikotuljanah 2 ,
12 Program Studi Informasi, Fakultas Teknologi Informasi– Universitas Serang Raya Jl. Raya Cilegon – Serang Km.5 Taman Drangong Kota serang – Banten, indonesia
1 harsiti@yahoo.com
2 roikotuljanah@gmail.com
Abstract —  Sistem  Pendukung  Keputusan  pemberian  Kredit Mikro  Utama  Pada  Bank  bjb  KCP  Cikande  merupakan  suatu sistem  interaktif  yang  mendukung  keputusan  dalam  proses pengambilan  keputusan  melalui  alternatif  –  alternatif  yang diperoleh  dari  hasil  pengolahan  data,  informasi  dan  rancangan model.  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  sering  juga dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep dasar metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif pada  semua  atribut.  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan.
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah  sistem  pendukung keputusan  pemberian  kredit  mikro  utama  pada  PT.Bank  bjb KCP  Ciknade  dengan  menggunakan  metode  SAW.  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  Mikro  Utama  ini dapat  menilai  calon  nasabah  sesuai  kriteria  nasabah  yang penilaiannya bersumber dari Bank bjb..

## Kata kunci: SPK, Kredit Mikro Utama, Simple Additive Weighting

## I. LATAR BELAKANG
Semakin  tingginya  minat  masyarakat  mendapatkan  kredit membuat  pihak  Bank  kesulitan  menentukan  siapa  yang  layak menerima  kredit  atau  tidak,  sulitnya  mencari  informasi sebagai referensi dalam pengambilan  keputusan, serta adanya ketidaksesuaian antara kriteria pemohon kredit dan persyaratan  yang  diajukan.  Merupakan  suatu  kendala  yang sering  terjadi.  Oleh  karena  itu  timbulah  inisiatif  untuk merancang  suatu  sistem  yang  dapat  membantu  pihak  Bank dalam  menentukan  siapa  yang  layak  menerima  kredit  mikro utama  sesuai  kriteria  dengan  menggunakan  metode  Simple Additive Weighting (SAW).
II. DASAR TEORI
A. Unified Modelling Language (UML)
Menurut  Munawar  (2005,  P7-100)  menyatakan  bahwa, Unified  modeling  language  (UML)  adalah  sebuah  bahasa yang  berdasarkan  grafik  /  gambar  untuk  memanipulasi, menspesifikan,  membangun,  dan  pendokumenantasian  dari sebuah sistem pengembangan  software berbasis  OO (Object – Oriented)
B. Simple Additive Weighthing (SAW)
Menurut Yulison Herry Chrisnanto, Faiza Renaldi dan Kiki Purwati (2012) menyatakan, Metode SAW sering juga dikenal sebagai  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke suatu skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua rating alternatif yang ada.
Xij: Baris dan kolom dari matriks
Dimana  rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternative  (Vi)  diberikan sebagai:
Gambar 2: Formula untuk mencari nilai preverensi
Vi : Nilai Akhir Alternative Wi : Bobot yang telah ditentukan Rij : Normalisasi matriks
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif ai lebih terpilih.

## III. DESAIN PENELITIAN

## A. Metodelogi
Penelitian  ini  diawali  dengan  dengan  pengumpulan  data, yaitu  data  Kriteria,  nilai  setiap  kriteria  dan  sub  kriteria  dari kriteria  yang  ada  dalam  kurung  waktu  3  bulan.  Data  tersebut kemudian  akan  di  olah  dengan  menggunakan  metode  Saw untuk  menentukan  pemohon  yang  layak  menerima  kredit.
Perancangan  sistem  dilakukan  dengan  Unified  Modelling Language (UML).

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis pendukung keputusan dilakukan untuk menentukan  pemohon  yang  layak  menerima  kredit..  Data yang  diperoleh  berdasarkan  Kriteria  –  kriteria  yang  telah ditentukan bank, yaitu :

## A. Data Kriteria
B. Sub kriteria penghasilan

## C. Sub Kriteria Karakter

## D. Sub Kriteria Jaminan

## E. Sub Kriteria Legalitas usaha

## F. Alternative
Rating  Kecocokan  Setiap  Alternatif    Pada  Setiap Kriteria.
Langkah – Langkah Penyelesaian 1. Vektor bobot : W= [45,25,20,10] 2. Matrik Keputusan X berdasarkan kriteria bobot
3. Normalisasi matriks X menggunakan persamaan 1
Dari hasil perhitungan di atas maka di dapat matriks ternomalisasi R sebagai berikut :
1. Mencari alternatif terbaik menggunakan persamaan 2 V1 = (0.8x45) + (0.2x25) + (0.6x20) + (0.4x10) = 57 V2 = (0.8x45) + (0.3x25) + (0.6x20) + (1x10) = 65.5 V3 = (1x45) + (1x25) + (1x20) + (1x10) = 100
V3  merupakan  peringkat  pertama  karena  memiliki  nilai yang lebih besar dari nilai lain, V3 merupakan nilai preferansi dari alternatif A3, sehingga A3 atau dalam kasus ini pemohon kredit bernama Sikoh yang menjadi alternatif terbaik.

## Implementasi Sistem penilaian kredit mikro utama
Form  penilaian  kredit  mikro  utama  adalah  form  yang digunakan  untuk  menginputkan  Data  pemohon,  dan menginputkan data penilaian perkriteria dari pemohon kredit.

## Gambar 4.8 implementasi penilaian kredit mikro utama

## Implementasi Analisa Penilaian SAW
Form  analisa  penilaianan  SAW  adalah  form  yang  digunakan untuk  memproses  penilaian,  kemudian  menampilkan  hasil penilaian penentuan layak menerima kredit.
Gambar 4.9 implementasi analisa penilaianan SAW

## V. KESIMPULAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  Mikro Utama  Pada  Bank  Bjb  KCP  Cikande  dibangun  berdasarkan kriteria  yang  ditentukan  oleh  Bank  serta  menentukan  nilai bobot dari masing – masing kriteria,
Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  aplikasi  yang  dapat memberikan  referensi  kepada  pihak  Bank  dalam  menentukan calon  penerima  kredit  mikro  utama  sesuai  kriteria  dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1]    Chrisnanto,  Yulison  Herry,  et  al  (2012). “ Sistem Pendukung  Keputusan  Berbasis  Web  Dalam  Memilih Produk Telepon Genggam Menggunakan Metoda Simple Additive  Weighting ” .  Seminar  Nasional  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi.  ISBN  978 ‐ 602 ‐ 19837 ‐ 0 ‐ 6
[2]    Eniyati,  Sri.  (2011).”  Perancangan  Sistem  Pendukung Pengambilan  Keputusan  untuk  Penerimaan  Beasiswa dengan  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)”. Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK. Vol.16. No.(2)
[3]    Ernain,  et  al.  (2011).  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pembiayaan  Mikro  Berbasis  Client  Server  Stusi  Kasus
Pada  Perusahaan  Pembiayaan  Bandar  Lampung”. SeminarNasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi.  ISSN 1907 – 5022
[4]  Hermanto, Nandang.(2012). “Sistem Pendukung
Keputusan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  (Saw)  Untuk  Menentukan  Jurusan  Pada  Smk Bakti  Purwokerto”.  Seminar  Nasional  Teknologi Informasi & Komunikasi.. ISBN 979 - 26 - 0255 – 0
[5]  Indrawaty, Youllia, et al. (2011). “Implementasi Metode Simple  Additive  Weighting  Pada  Sistem  Pengambilan Keputusan  Sertifikasi Guru”. Jurnal informatika.  Vol. 2. No.(2)
[6]  Munawar.(2005).  Pemodelan  Visual  dengan  UML. Yogyakarta: Graha Ilmu
[7]   Munthe,  Hotmaria  Ginting  .(2013).  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Prioritas  Usulan  Sertifikasi  Guru Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting”.  Jurnal informatika. Vol. IV.  No.(2). 1-7
[8]   Nugroho, Adi, Munawar. 2005. View dan UML, Jakarta [9]   Pato,  Saduldyn.  (2013).  “Analisis  Pemberian  Kredit Mikro  Pada  Bank  Syariah  Mandiri  Cabang  Manado”. Jurnal EMBA. Vol.1.  No.(4). 875-885
[10]  Puspitasari,  Maya  dan  Singgih  Moses  Laksono.  (2012). “Analisa  Dan  Perbaikan  Sistem  Evaluasi  Kelayakan Pengambilan  Kredit  Di  Bank  Syariah  X”.  Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XIII. Surabaya.
[11]  Turban,  et  al.(2005,P64).  (TesisBinus.ac.id)  /eColls/
Doc/Bab2/2010-2-00441-SIASbab2,Pdf. Sabtu, 13
september 2014 14:19
[12]  Turban,  Efraim,  et  al.  (2001).  Ting  peng, Decision  Support  System  and  Intelligent System.  6th  Edition.  Upper  Saddle  River: pretice-Hall