## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 200/M/KPT/2020 Masa berlaku mulai Volume 9 Nomor 1 Tahun 2019 sampai Volume 13 Nomor 2 Tahun 2023 Terbit online pada laman: https://ojs.stmikplk.ac.id/index.php/saintekom/index

## Rekomendasi Kelayakan Penerima Kredit Menggunakan Metode TOPSIS dengan Pembobotan ROC
Dian Nur Sholihaningtias Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Indraprasta PGRI
Jl. Raya Tengah No. 80, Jakarta, DKI Jakarta
Email: dian.tyash@gmail.com

## ABSTRACT
The process of applying for credit (loan funds) by customers is one of the many forms of service at  the  Bank.  To  approve  credit  applications,  the  bank,  especially  the  credit  manager,  must  carry  out  a complex assessment  in  accordance with the standard requirements that apply to  the bank, this is due to minimizing the risk of bad credit because customers cannot make installment payments in the future. Due to  the  complexity  of  the  considerations  in  determining  the  eligibility  of  customers  who  apply  for  credit, limited employees (labor) and also the evaluation process that is still done manually so it takes a long time, so to overcome these problems, we need a system that can provide recommendations for customer decisions that are acceptable. in applying for credit using a decision support system method, one of which is used in this study is the Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method with the weighting Rank Order Centroid (ROC) method. The criteria used in this appraisal process include the price of  the  vehicle,  down  payment  (DP),  income,  customer  character  and  housing  status.  Based  on  the calculation results according to predetermined criteria, the highest value is 0,86 and the lowest value is 0,10.
Keywords : credit; topsis; roc; decision support system; eligibility; criteria

## ABSTRAK
Proses pengajuan kredit (pinjaman dana) oleh nasabah adalah salah satu dari sekian banyak bentuk pelayanan di bank. Untuk melakukan persetujuan dalam pengajuan kredit, pihak bank terutama manager kredit harus melakukan penilaian yang kompleks sesuai dengan standar persyaratan  yang berlaku di bank tersebut, ini dikarenakan untuk meminimalisir resiko  terjadinya kredit macet  karena nasabah tidak dapat melakukan  pembayaran  cicilan  dikemudian  hari.  Karena  kompleksnya  pertimbangan  dalam  penentuan kelayakan  nasabah    yang  mengajukan  kredit,  keterbatasan  karyawan  (tenaga  kerja)    dan  juga  proses penilaian  yang  masih  dilakukan  secara  manual  sehingga  membutuhkan  waktu  yang  lama,  maka  untuk mengatasi  permasalahan  tersebut,  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  memberikan  rekomendasi keputusan nasabah yang layak diterima dalam pengajuan kredit dengan menggunakan salah satu metode sistem pendukung keputusan salah satunya yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Technique For  Others  Reference  by  Similarity  to  Ideal   Solution (TOPSIS)  dengan pembobotan metode Rank Order Centroid (ROC). Kriteria yang digunakan dalam proses penilaian ini antara lain harga kendaraan, uang muka atau Down Payment (DP), penghasilan, karakter nasabah dan status rumah. Berdasarkan hasil perhitungan  sesuai  kriteria yang telah ditentukan maka didapatkan nilai tertinggi 0,86 dan nilai terendah 0,10.
Kata kunci : kredit; topsis; roc; sistem pendukung keputusan; kelayakan; kriteria
ISSN 2088-1770 (Print) ISSN 2503-3247 (Online)
Vol. 13 No.1 (2023) 89-99

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan saat ini
khususnya  dalam  bidang  perekonomian masyarakat, peranan bank sangat penting dalam  berbagai  aktivitas  masyarakat terutama  dalam  pengajuan  kredit  untuk membeli  kendaraan  sesuai  dengan kebutuhan setiap nasabah yang mengajukan  kredit.  Pemberian  kredit adalah  salah  satu  bentuk  pelayanan untuk  membantu  masyarakat  dalam penyelesaian  masalah  keuangan  (evi dewi sri mulyani et al., 2019). Penetapan dalam pemberian kredit kepada nasabah adalah suatu proses yang sangat penting bagi  pihak manager kredit  (Silvilestari,
2019).
Proses  persetujuan  pemberian kredit,  pihak  bank  khususnya manager kredit  sebelumnya  harus  menganalisa kepada  calon  debiturnya  sesuai  dengan berbagai  persyaratan  yang  berlaku  atau telah  ditetapkan  dari  ketentuan  bank tersebut.  Hal  tersebut  bertujuan  agar menghindari  resiko  nasabah  tersebut gagal bayar atau kredit macet suatu hari yang akan merugikan kedua belah pihak yaitu  pihak  debitur  maupun  kreditur (Hartono  et  al.,  2022).  Oleh  karena  itu pihak  bank  harus  mampu  menganalisa dan  menilai  nasabah  apakah  mampu
dalam  memenuhi  kewajiban  kreditnya sampai  saat  jatuh  tempo  atau  nasabah tersebut  berpotensi  suatu  saat  nanti mengalami kredit macet.
Dengan  banyaknya  pengajuan kredit  oleh  pihak  nasabah  maka  dalam prosesnya  tidak  menutup  kemungkinan penentuan penerimaan kredit mengalami kesalahan  oleh  pihak manager kredit.
Oleh karena itu, dalam proses menganalisa pengajuan kredit diperlukan teknik pengambilan
keputusan  berbasis  komputer  sehingga dapat  mempercepat  prosesnya  dan  juga menggunakan salah satu metode perhitungan  untuk  menganalisa  sesuai dengan  persyaratan  yang  berlaku  agar lebih  akurat,  metode  yang  digunakan dalam penelitian ini dengan
menggunakan metode TOPSIS dan juga menggunakan pembobotan dengan metode  ROC  dalam  menentukan  nilai prioritas  setiap  kriteria atau  persyaratan dalam proses pengajuan kredit.
Ada beberapa penelitian sebelumnya  yang  membahas  tentang proses memberikan
keputusan pengajuan  kredit  dengan  berbagai metode lainnya. Pada penelitian (Kusmanto  et  al.,  2022)  menggunakan metode  MOORA  dan  MOOSRA  dalam
membantu  pihak  Bank  Perkreditan
Rakyat  (BPR)  dalam  penerimaan  dan
pencairan  pinjaman  dengan  faktor
penentunya yaitu
penghasilan,
pekerjaan, usia, jumlah tanggungan dan jaminan.  Pada  penelitian  (Kadek  et  al., 2022) proses penentuan penerima kredit bagi  anggota  koperasi  menggunakan metode Simple    Additive  Weighting
(SAW)  dengan  studi  kasus  pada Koperasi Karyawan Gatela. Pada penelitian  (Indra  Oloan  Nainggolan  & Christina,  2022)  proses  penerimaan kelayakan  kredit  di  bank  BPR  Medan, menggunakan alat analisis yaitu 5C dan 7P  antara  lain Character,  Capital,
Collateral,  Capacity,  Condition (5C)
dan Personality,  Purpose,  Party, Payment, Prospect,
Protection,
Profitability (7P).  Pada  penelitian  (Arif
Panjaitan  et  al.,  2020)  menggunakan metode  Tsukamoto  dengan  variabel yang  digunakan  antara  lain  pekerjaan, jaminan, gaji dan jumlah pinjaman. Pada penelitian  (Situmorang  et  al.,  2019)  di
PT.  CS  Finance  Tbk  proses  keputusan analisis  untuk  pemberian  kredit  dengan metode  TOPSIS  dengan  kriterianya yaitu  uang  muka,  penghasilan,  status rumah, jangka angsuran dan jaminan.
Dengan  berbagai  permasalahan yang  diatas  serta  merujuk  beberapa
penelitian  sebelumnya,  maka  pada penelitian  ini  sistem  yang  digunakan dalam  melakukan  proses  rekomendasi kelayakan  penerima  kredit  dengan metode TOPSIS untuk proses perhitungan dalam penentuan
perangkingan  dan  juga  menggunakan metode  ROC  dalam  menentukan    nilai bobot  setiap  kriteria.  Kelebihan  dalam proses perhitungan pada metode TOPSIS yaitu pada pengambilan keputusan  multi-kriteria  sangat  cocok menggunakan metode ini, sangat fleksibel dan efisien sehingga
memudahkan dalam menyelesaikan berbagai  macam  masalah.  Sedangkan untuk  kelebihan  metode  ROC  adalah dapat memberikan stabilitas jarak dalam masing-masing  bobot  kriteria  sehingga proses perhitungan dalam metode TOPSIS  dapat  menentukan  keputusan rekomendasi kelayakan penerimaan kredit    dengan  lebih  objektif  (Nur Sholihaningtias, 2023).

## 2. METODE
Proses penelitian yang dilakukan melalui  beberapa  tahapan  metodologi penelitian seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1.  Tahapan Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1,  tahap awal dalam proses penyelesaian masalah dalam  penelitian  ini  adalah  analisis masalah sehingga peneliti dapat memberikan  sebuah  keputusan  yang akan  dilakukan  untuk  menyelesaikan masalah yang terjadi. Pengumpulan data merupakan tahap kedua yang diperlukan dalam  mengumpulkan  informasi  untuk pemilihan yang berhak.
Tahap
selanjutnya  peneliti  melakukan  studi pustaka  untuk  memberikan  kemudahan dalam  proses  penentuan  kriteria  yang dibutuhkan dan juga menentukan metode yang tepat untuk
perhitungannya.  Peneliti  menggunakan metode ROC dalam proses pembobotan kriteria,  ini  dilakukan  supaya  tingkat kepentingan  setiap  kriteria  bisa  secara terstruktur dan tersistem. Setelah proses pembobotan setiap kriteria selesai maka
dapat digunakan dalam proses perhitungan untuk menentukan kelayakan penerima kredit menggunakan  metode  TOPSIS.  tahap terakhir  yaitu  memberikan  kesimpulan berdasarkan  nilai  tertinggi  dari  hasil penerapan metode ROC dan TOPSIS.

## 2.1. Rank Order Centroid (ROC)
Konsep dasar dalam perhitungan metode  ROC  yaitu  menentukan  bobot sesuai tingkat prioritas kepentingan dari kriteria  (Lince  Tomoria  Sianturi  et  al., 2022).
Berikut  merupakan  langkah  – langkah dalam metode ROC adalah :
a. Penentuan kriteria
b. Penentuan  tingkat  prioritas  dalam
kriteria
C 1 > C 2 > C 3 >...C m (1)
Maka,
W 1 > W 2 > W 3 >....W m
(2)
c. Penentuan nilai bobot (W )
W m = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 (3)
W  adalah  nilai  dari  pembobotan kriteria,  m  adalah  banyaknya  kriteria,  i adalah urutan kriteria prioritas.

## 2.2 Technique    For    Others
Reference    by    Similarity    to  Ideal Solution  (TOPSIS)
TOPSIS  adalah  sebuah  metode pendukung keputusan multi kriteria atau alternatif pilihan yang mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal positif dan jarak terkecil  dari  solusi  ideal  negatif  dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean.
Berikut tahapan perhitungan pada metode TOPSIS :
a. Menentukan matrik keputusan ternormalisasi.
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (4)
b. Menentukan matrik keputusan
ternormalisasi terbobot.
𝑦 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (5)
c. Menentukan  matrik  solusi  ideal
positif  dan  matrik  solusi  ideal negatif.
𝐴 + =   (𝑦 1 + ,  𝑦 2, + . . . , 𝑦 𝑛 + ) (6)
𝐴 − =   (𝑦 1 − ,  𝑦 2, − . . . , 𝑦 𝑛 − ) (7)
d. Menghitung jarak antara nilai setiap
alternatif dari matrik yang dibangun pada Persamaan 6 dan 7.
𝐷 𝑖 + =   √∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 (8)
𝐷 𝑖 − =   √∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (9)
e. Menghitung  nilai  preferensi  untuk perangkingan alternatif.
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + (10)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian yang dibahas ini, dalam  proses  perhitungan  penelitian tentang penentuan perangkingan dengan menggunakan  metode  TOPSIS  yang menentukan  untuk  proses  pembobotan setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan dengan menggunakan metode ROC.

## 3.1. Penentuan nilai kriteria
Berikut  Tabel  1  kriteria  yang merupakan  persyaratan  yang  akan dipertimbangkan oleh pihak perusahaan.
Tabel 1. Kriteria untuk Pertimbangan Kriteria Keterangan Jenis C1 Harga Cost C2 C3 C4 C5 Uang Muka/DP Benefit C3 C4 Status Rumah Benefit C4 Karakter Customer Benefit C5 Penghasilan Benefit
Setelah  ditentukan  kriteria  yang akan  dijadikan  bahan  pertimbangan dalam merekomendasikan nasabah yang layak dalam menerima kredit, maka bisa dilakukan  pembobotan  dalam  setiap masing-masing  kriteria  yang  diurutkan dari  yang  paling  penting  dengan  proses perhitungan  nilai  pembobotan  memakai metode ROC.
Harga  >  Uang  Muka  >  Status
Rumah > Karakter Nasabah >
Penghasilan.
Berikut  proses  menentukan  nilai bobot dengan metode ROC berdasarkan Persamaan 3.
𝑾 𝟏 = 𝟏 + 𝟏 𝟐 + 𝟏 𝟑 + 𝟏 𝟒 + 𝟏 𝟓 𝟓 =  𝟎, 𝟒𝟓𝟕
𝑾 𝟐 = 𝟎 + 𝟏 𝟐 + 𝟏 𝟑 + 𝟏 𝟒 + 𝟏 𝟓 𝟓 =  𝟎, 𝟐𝟓𝟕 𝑊 3 = 0 + 0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 =  0,157 𝑊 4 = 0 + 0 + 0 + 1 4 + 1 5 5 =  0,09 𝑊 5 = 0 + 0 + 0 + 0 + 1 5 5 =  0,04
Adapun  untuk  hasil  dari  nilai pembobotan  masing-masing  kriteria dapat  dilihat  pada  Tabel  2  yang selanjutnya  akan  digunakan  dalam perhitungan  dengan  metode  TOPSIS berdasarkan kriteria masing-masing.
Tabel 2. Kriteria untuk Pertimbangan Kriteria Keterangan Nilai Bobot C1 Harga 0,457 C2 C3 C4 C5 Uang Muka/DP 0,257 C3 C4 Status Rumah 0,157 C4 Karakter Customer 0,09 C5 Penghasilan 0,04
Selanjutnya  untuk  nilai  setiap masing-masing  alternatif  yang  saat  ini masih  bersifat  linguistik,  maka  perlu melakukan proses pembobotan sederhana  pada  Tabel  3  sampai  dengan Tabel 8  (Heriyani et al., 2022).
a. Tabel Harga Mobil (C1)
Tabel 3. Harga Mobil Harga Keterangan Nilai 200 jt > Sangat Baik 80 201-500 jt C3 C4 C5 Baik 70 501  jt  – 1  M 1M C4 Cukup Baik 60 1 – 3 M Kurang Baik 50 > 3 M Tidak Baik 40 b. Tabel Uang Muka/DP (C2)

## Tabel 4. Uang Muka/DP
DP Keterangan Nilai 60% Sangat Baik 80 50% Baik 70 40% Cukup Baik 60 30% Kurang Baik 50 20% Tidak Baik 40 c. Tabel Status Rumah (C3) Tabel 5. Status Rumah Status Rumah Keterangan Nilai Milik Sendiri Sangat Baik 80 Milik Orang Tua Baik 70 Milik Keluarga Cukup Baik 60 Kontrakan Kurang Baik 50 Mess Tidak Baik 40 d. Tabel Karakter Nasabah (C4) Tabel 6. Karakter Nasabah di lingkungan Karakter Keterangan Nilai Aktif di lingkungan Sangat Baik 80
Bersosialisasi di lingkungan Baik 70 Kurang bersosialisasi di lingkungan Cukup Baik 60 Tidak bersosialisasi di lingkungan Kurang Baik 50 Calon  debitur anggota ormas Tidak Baik 40

## e. Tabel Penghasilan (C5)
Tabel 7. Penghasilan Nasabah Penghasilan Keterangan Nilai > 500 jt Sangat Baik 80 > 50 jt Baik 70 >25 jt Cukup Baik 60 >10 jt Kurang Baik 50 5 jt Tidak Baik 40
f. Tabel Rating Kecocokan
Tabel 8. Rating Kecocokan
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 1 : Haikal 50 80 70 40 70 2 : Hendra 70 50 60 80 60 3 : Reni 60 60 70 80 40 4 : Susanto 40 70 80 60 50 5 : Regina 80 50 40 60 80
Pada  Tabel  8  mencocokkan antara data alternatif dan kriteria.

## 3.2. Perhitungan TOPSIS
Tahapan berikutnya adalah
melakukan  menggunakan  salah  satu
metode  sistem  pendukung  keputusan yaitu metode TOPSIS seperti berikut ini:
a. Membuat normalisasi matriks
keputusan
Untuk  menghitung  proses  matriks ternormalisasi R berdasarkan dari Tabel
8. Rating kecocokan  yang  dilakukan
proses normalisasi menggunakan
Persamaan 4.
Kriteria C1
| 𝑋 1 |= √50 2 + 70 2 + 60 2 + 40 2 + 80 2 = 137,84
𝑅 11 = 𝑋 11 |𝑋 1 | = 50 137,84 =  0,36
𝑅 21 = 𝑋 21 |𝑋 1 | = 70 137,84 =  0,51
𝑅 31 = 𝑋 31 |𝑋 1 | = 60 137,84 =  0,44
𝑅 41 = 𝑋 41 |𝑋 1 | = 40 137,84 =  0,29
𝑅 51 = 𝑋 51 |𝑋 1 | = 80 137,84 =  0,58 Kriteria C2
| X 2 |= √80 2 + 50 2 + 60 2 + 70 2 + 50 2 = 137,84
R 12 = X 12 |X 2 | = 80 141,07 =  0,57
R 22 = X 22 |X 2 | = 50 141,07 =  0,35
R 32 = X 32 |X 2 | = 60 141,07 =  0,43
R 42 = X 42 |X 2 | = 70 141,07 =  0,50 R 52 = X 52 |X 2 | = 50 141,07 =  0,35 Kriteria C3
| 𝑋 3 |= √70 2 + 60 2 + 70 2 + 80 2 + 40 2 = 146,29
𝑅 13 = 𝑋 13 |𝑋 3 | = 70 146,29 =  0,48
𝑅 23 = 𝑋 23 |𝑋 3 | = 60 146,29 =  0,41
𝑅 33 = 𝑋 33 |𝑋 3 | = 70 146,29 =  0,48
𝑅 43 = 𝑋 43 |𝑋 3 | = 80 146,29 =  0,55
𝑅 53 = 𝑋 53 |𝑋 3 | = 40 146,29 =  0,27 Kriteria C4
| 𝑋 4 |= √40 2 + 80 2 + 80 2 + 60 2 + 60 2 = 146,97
𝑅 14 = 𝑋 14 |𝑋 4 | = 40 146,97 =  0,27
𝑅 24 = 𝑋 24 |𝑋 4 | = 80 146,97 =  0,54
𝑅 34 = 𝑋 34 |𝑋 4 | = 80 146,97 =  0,54
𝑅 44 = 𝑋 44 |𝑋 4 | = 60 146,97 =  0,41
𝑅 54 = 𝑋 54 |𝑋 4 | = 60 146,97 =  0,41
Kriteria C5
| 𝑋 5 |= √70 2 + 60 2 + 40 2 + 50 2 + 80 2 = 137,84
𝑅 15 = 𝑋 15 |𝑋 5 | = 70 137,84 =  0,51
𝑅 25 = 𝑋 25 |𝑋 5 | = 60 137,84 =  0,44
𝑅 35 = 𝑋 35 |𝑋 5 | = 40 137,84 =  0,29
𝑅 45 = 𝑋 45 |𝑋 5 | = 50 137,84 =  0,36
𝑅 55 = 𝑋 55 |𝑋 5 | = 80 37,84 =  0,58
Maka  dari  hasil  perhitungan diatas dapat dibuatkan matrik R, seperti berikut ini :
𝑅  = [ 0,36 0,57 0,48 0,27 0,51
0,51 0,35 0,41 0,54 0,44 0,44 0,43 0,48 0,54 0,29 0,29 0,50 0,55 0,41 0,36 0,58 0,35 0,27 0,41 0,36]
b. Membuat  matriks  ternormalisasi terbobot Y
Menghitung  nilai  untuk  matrik ternormalisasi  terbobot  Y  dengan mengalikan nilai terbobot pada Tabel 2 yang  didapatkan  dari  perhitungan menggunakan  metode  ROC  dengan matrik R sesuai dengan Persamaan 5.
Kriteria C1
𝑌 11 =   𝑊 1 ∗  𝑅 11 =  0,46  ∗  0,36  =  0,17
𝑌 21 =   𝑊 1 ∗  𝑅 12 =  0,46  ∗  0,51  =  0,23
𝑌 31 =   𝑊 1 ∗  𝑅 13 =  0,46  ∗  0,44  =  0,20
𝑌 41 =   𝑊 1 ∗  𝑅 14 =  0,46  ∗  0,29  =  0,13
𝑌 51 =   𝑊 1 ∗  𝑅 15 =  0,46  ∗  0,58  =  0,27
Kriteria C2
𝑌 12 =   𝑊 2 ∗  𝑅 12 =  0,26  ∗  0,57  =  0,15 𝑌 22 =   𝑊 2 ∗  𝑅 22 =  0,26  ∗  0,35  =  0,09 𝑌 32 =   𝑊 2 ∗  𝑅 32 =  0,26  ∗  0,43  =  0,11 𝑌 42 =   𝑊 2 ∗  𝑅 42 =  0,26  ∗  0,50  =  0,13
𝑌 52 =   𝑊 2 ∗  𝑅 52 =  0,26  ∗  0,35  =  0,09
Kriteria C3
𝑌 13 =   𝑊 3 ∗  𝑅 13 =  0,16  ∗  0,48  =  0,08 𝑌 23 =   𝑊 3 ∗  𝑅 23 =  0,16  ∗  0,41  =  0,06 𝑌 33 =   𝑊 3 ∗  𝑅 33 =  0,16  ∗  0,48  =  0,08 𝑌 43 =   𝑊 3 ∗  𝑅 43 =  0,16  ∗  0,55  =  0,09 𝑌 53 =   𝑊 3 ∗  𝑅 13 =  0,16  ∗  0,27  =  0,04
Kriteria C4
𝑌 14 =   𝑊 4 ∗  𝑅 14 =  0,09  ∗  0,27  =  0,02 𝑌 24 =   𝑊 4 ∗  𝑅 24 =  0,09  ∗  0,54  =  0,05 𝑌 34 =   𝑊 4 ∗  𝑅 34 =  0,09  ∗  0,54  =  0,05 𝑌 44 =   𝑊 4 ∗  𝑅 44 =  0,09  ∗  0,41  =  0,04
𝑌 54 =   𝑊 4 ∗  𝑅 54 =  0,09  ∗  0,41  =  0,04
Kriteria C5
𝑌 15 =   𝑊 5 ∗  𝑅 15 =  0,04  ∗  0,51  =  0,02 𝑌 25 =   𝑊 5 ∗  𝑅 25 =  0,04  ∗  0,44  =  0,02 𝑌 35 =   𝑊 5 ∗  𝑅 35 =  0,04  ∗  0,29  =  0,01 𝑌 45 =   𝑊 5 ∗  𝑅 45 =  0,04  ∗  0,36  =  0,01 𝑌 55 =   𝑊 5 ∗  𝑅 55 =  0,04  ∗  0,58  =  0,02
maka  dapat  dibuat  matrik  Y,  seperti dibawah ini :
𝑌  =
[ 0,17 0,15 0,08 0,02 0,02 0,23 0,09 0,06 0,05 0,02 0,20 0,11 0,08 0,05 0,01 0,13 0,13 0,09 0,04 0,01 0,27 0,09 0,04 0,04 0,02] c. Menentukan  matrik  solusi  ideal
positif (A + ) dan matrik solusi negatif
(A - )

## Pemilihan  solusi  ideal  positif
(A + )  dengan  memilih  nilai  maksimal setiap  kriteria  dan  untuk  nilai  ideal negatif  (A - )  dengan  memilih  nilai minimum  setiap  kriteria  berdasarkan nilai  normalisasi  terbobot  Y  seperti pada Tabel 9.
Tabel 9. Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,17  0,15  0,08 0,02 0,02 A2 0,23  0,09  0,06 0,05 0,02 A3 0,20  0,11  0,08 0,05 0,01 A4 0,13  0,13  0,09 0,04 0,01 A5 0,27  0,09  0,04 0,04 0,02 A + 0,13  0,15  0,09 0,05 0,02 A - 0,27  0,09  0,04 0,02 0,01

## d. Menghitung  jarak  antara  nilai
terbobot setiap alternatif
Jarak antara nilai terbobot setiap alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif (D+) berdasarkan Persamaan 8.
D 1 + = √ (0,17 − 0,13) 2 + (0,15 − 0,15) 2 + (0,08 − 0,09) 2 + (0,02 − 0,05) 2 +  (0,02 − 0,02) 2
= 0,04
D 2 + = √ (0,23 − 0,13) 2 + (0,09 − 0,15) 2 + (0,06 − 0,09) 2 + (0,05 − 0,05) 2 +  (0,02 − 0,02) 2 = 0,12
D 3 + = √ (0,20 − 0,13) 2 + (0,11 − 0,15) 2 + (0,08 − 0,09) 2 + (0,05 − 0,05) 2 +  (0,01 − 0,02) 2
= 0,08
D 4 + = √ (0,13 − 0,13) 2 + (0,13 − 0,15) 2 + (0,09 − 0,09) 2 + (0,04 − 0,05) 2 +  (0,01 − 0,02) 2 = 0,02 D 5 + = √ (0,27 − 0,13) 2 + (0,09 − 0,15) 2 + (0,04 − 0,09) 2 + (0,04 − 0,05) 2 +  (0,02 − 0,02) 2
Jarak  antara  nilai  terbobot setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal negatif (D-) menggunakan Persamaan 9.
D 1 − = √ (0,17 − 0,27) 2 + (0,15 − 0,09) 2 + (0,08 − 0,04) 2 + (0,02 − 0,02) 2 +  (0,02 − 0,01) 2 = 0,12
D 2 − = √ (0,23 − 0,27) 2 + (0,09 − 0,09) 2 + (0,06 − 0,04) 2 +(0,05 − 0,02) 2 +   (0,02 − 0,01) 2 = 0,05
D 3 − = √ (0,20 − 0,27) 2 + (0,11 − 0,09) 2 + (0,08 − 0,04) 2 + (0,05 − 0,02) 2 +  (0,01 − 0,01) 2
= 0,08
D 4 + = √ (0,13 − 0,27) 2 + (0,13 − 0,09) 2 + (0,09 − 0,04) 2 + (0,04 − 0,02) 2 +  (0,01 − 0,01) 2
= 0,14
D 5 + = √ (0,27 − 0,27) 2 + (0,09 − 0,09) 2 + (0,04 − 0,04) 2 + (0,04 − 0,02) 2 +  (0,02 − 0,01) 2 = 0,02
Berdasarkan  proses  perhitungan diatas, maka dapat dilihat hasil perhitungan pada Tabel 10.
Tabel 10. Nilai Jarak solusi Ideal D D+ D- D1 0,04 0,12 D2 0,12 0,05 D3 0,08 0,08 D4 0,02 0,14 D5 0,15 0,02 e. Menentukan nilai preferensi V 1 = 0,12 0,12 + 0,04 =  0,73 V 2 = 0,05 0,05 + 0,12 =  0,29
V 3 = 0,08 0,08 + 0,08 =  0,51 V 4 = 0,14 0,14 + 0,02 =  0,86 V 5 = 0,02
0,02 + 0,15 =  0,10

## Dari perhitungan nilai preferensi
diatas didapatkan hasilnya seperti  Tabel 11.
Tabel 11. Nilai Preferensi Preferensi Alternatif Nilai Peringkat V1 1 : Haikal 0,73 2 V2 2 : Hendra 0,29 4 V3 3 : Reni 0,51 3 V4 4 : Susanto 0,86 1 V5 5 : Regina 0,10 5 Hasil pada Tabel 11
menunjukkan  bahwa  alternatif  dari nasabah  yang  direkomendasikan  layak menerima  kredit  dengan  nilai  yang tertinggi daripada calon nasabah lainnya adalah  nasabah  atas  nama  Susanto dengan nilai preferensi 0,86.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil proses penilaian dari penelitian tentang
merekomendasikan dalam proses pengambilan keputusan pemilihan nasabah yang layak mendapatkan kredit
dengan perhitungan menggunakan metode  TOPSIS  dan  ROC  dapat disimpulkan bahwa nasabah yang layak mendapatkan  kredit  sesuai  dengan  nilai
preferensi  terbesar  0,86  dan  nilai terendah 0,10.

## DAFTAR PUSTAKA
Arif Panjaitan, A., Fahmi Ginting, E., &
Helsa  Pane,  D.  (2020).  Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan Kelayakan Pemberian  Kredit  Menggunakan Metode Tsukamoto. Jurnal CyberTech , 3 (2), 243–250.
https://ojs.trigunadharma.ac.id/
Evi  dewi  sri  mulyani,  Cepi  Rahmat Hidayat, & Giska Sainaz Julyani. (2019).  Analisis  Perbandingan Sistem  Pendukung  Keputusan Menggunakan  Metode  SAW Dengan  WP  Dalam  Pemberian Pinjaman. Cogito Smart Journal , 5 (2), 239–251. https://doi.org/https://doi.org/10. 31154/cogito.v5i2.151.239-251 Hartono,  D.,  Willyanto  Santoso,  L.,  & Rostianingsih,  S.  (2022).  Sistem Pendukung Keputusan Pemberian  Kredit  berdasarkan Klasifikasi Kelancaran Pembayaran Kredit Menggunakan  Metode  VIKOR pada  Bank  XYZ. JURNAL INFRA , 10 (2). https://publication.petra.ac.id/ind ex.php/teknik- informatika/article/view/12735 Heriyani,  N.,  Taufik,  R.,  Sabtiseptarini, R.,  &  Permana,  R.  T.  (2022). Rancang Bangun Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian Pembiayaan Kredit di PT.  CIMB  NIAGA  FINANCE.
Jurnal  Teknik , 11 (1),  20–31. https://doi.org/http://dx.doi.org/1 0.31000/jt.v11i1.5476
Indra  Oloan  Nainggolan,  &  Christina.
(2022). Sistem Pendukung
Keputusan Penerimaan Kelayakan  Kredit  Menggunakan Model 5c7p Di Bank Perkreditan Rakyat  Berbasis  Web. Jurnal Tekesnos , 4 (1), 22–35. http://114.7.97.221/index.php/te kesnos/article/view/2899/1979 Kadek, N., Aripuspa, H., Made Estiyanti, N., & Dharma, D. E. M. (2022). Model Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Pada BUMDes. Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer , 18 (2), 231–242. https://doi.org/http://dx.doi.org/1 0.35889/progresif.v18i2.925 Kusmanto,  Mhd  Bobbi  Kurniawan Nasution, Sudi Suryadi, & Abdul Karim. (2022). Sistem Pendukung  Keputusan  Dalam Rekomendasi Kelayakan nasabah Penerima Kredit Menerapkan  Metode  MOORA dan  MOOSRA. BUILDING  OF INFORMATICS, TECHNOLOGY  AND  SCIENCE
(BITS) , 4 (3), 1284–1292.
https://doi.org/https://doi.org/10. 47065/bits.v4i3.2610
Lince Tomoria Sianturi, Mesran Mesran,
&  Ida  Mayanju  Pandiangan.
(2022).  Penerapan  Kombinasi Metode  ROC  dan  TOPSIS Pemilihan  Karyawan  Terbaik Untuk  Rekomendasi  Promosi Jabatan. Journal  of  Computer
System and Informatics (JoSYC) , 4 (1), 51–60.
https://doi.org/https://doi.org/10.
47065/josyc.v4i1.2215 Nur Sholihaningtias, D. (2023). Penerapan  Kombinasi  Metode MAUT dan ROC Dalam Seleksi Karyawan. In Februari (Vol. 22, Issue 1). https://doi.org/http://dx.doi.org/1 0.33633/tc.v22i1.7480 Silvilestari, S. (2019). Penerapan Kombinasi Metode Simple Additive  Weighting  (SAW)  dan Rank  Order  Centroid  (ROC) dalam  Keputusan  Pemberian Kredit. JURNAL MEDIA INFORMATIKA  BUDIDARMA , 3 (4), 371–375. https://doi.org/10.30865/mib.v3i 4.1509 Situmorang, H., Damanik, B., Sibagariang,  S.,  G  Manurung,  I. H.,  &  Sari  Mutiara  Jl  Kapten Muslin  No,  U.  (2019).  Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan
Analisis  Kelayakan  Pemberian Kredit  Menggunakan  Metode Topsis  Pada  Perusahaan  Leasing Cs  Finance. CESS  (Journal  of Computer  Engineering  System and  Science) , 4 (2),  291–296.
https://doi.org/https://doi.org/10. 24114/cess.v4i2.14057