## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI KELAYAKAN KREDIT RUMAH MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) BEBASIS WEB
Oleh: Eva Yulianti 1 , Beni Oktaperi 2
1 Dosen Jurusan Teknik Informatika
2 Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Padang ev4_yuli4nti@yahoo.com

## INTISARI
Rumah merupakan kebutuhan primer sebagai tempat tinggal dengan harga dan biaya yang tidak sedikit. Untuk  meringankan  Calon  pembeli  rumah,  maka  dibutuhkan  pihak  perantara  (Developer)  yang  akan memberikan  kredit  pemilikan  rumah.  calon  pembeli  akan  melakukan  pembayaran  dalam  jangka  waktu tertentu  pada  Pihak  Bank  sesuai  perjanjian  Kredit  Pemilikan  Rumah  (KPR).  Perancangan  Aplikasi  yang dibuat pada Tugas Akhir ini untuk membantu menentukan kelayakan pemberian kredit rumah, tidak melalui pihak bank tapi langsung dikelola oleh pihak developer itu sendiri. Aplikasi ini dibuat berbasis web dengan menggunakan PHP sebagai bahasa pemograman dan MySQL sebagai tempat penyimpanan datanya. Proses yang  digunakan  dalam  menentukan  pemberian  kredit  rumah  dengan  menggunakan  aplikasi  yang  dibuat  ini pihak developer tidak lagi menyerahkan sepenuhnya seleksi pemberian kredit kepada pihak bank, dan dengan adanya  aplikasi  ini  lebih  memudahkan  pihak  developer  dalam menentukan  pemberian  kredit  rumah,  dapat meminimalisir  kesalahan  perhitungan,  salah  membaca  data  karena  telah  menggunakan  sistem  yang  telah terkomputerisasi.
Kata Kunci: Sistem pendukung Keputusan (SPK), Kredit Rumah, MySQL, Simple Additive Weighting (SAW), Web

## ABSTRACT
Home is the primary place of residence as a requirement with the prices and costs little. To relieve a prospective  home  buyer,  then  needed  an  intermediary  parties  (Developers)  that  would  give  mortgages.  the prospective  buyer  will  make  payment  within  a  certain  period  the  Bank  agreement  The  design  of  the application made on this final project to help determine the feasibility of granting home loans, not through the bank but managed directly by the developer itself. This made the web-based applications using the PHP programming language and MySQL as storage of the data. The process used in determining the grant home loan by using the application that created this party developer no longer submit the selection entirely to the lending bank, and by the existence of this application easier party developer in determining the granting of home loans,  can  minimize  the  miscalculations,  misread  the  data  because  it  has  been  using  a  computerized system.
Keywords : Decision support system (DSS), home loans, MySQL, Simple Additive Weighting (SAW), Web

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  globalisasi  ini  begitu  banyak perkembangan yang terjadi, termasuk di bidang tekhnologi  informasi.  Agar  tidak  mengalami ketertinggalan  diperlukannya  suatu  strategi pengembangan  bidang  teknologi  informasi dalam  pembangunan  yang  berkesinambungan di  berbagai  bidang.  Diperlukan  juga  sumber daya  manusia  yang  berkualitas  yang  memiliki penguasaan  terhadap  teknologi  informasi. Dengan adanya kemajuan teknologi khususnya dalam  bidang  informasi  yang  berkembang pesat,  masyarakat  dituntut  siap  dan  mampu
menyikapi  kemajuan  tersebut.  Hal  ini  perlu diperhatikan sehingga nantinya bangsa Indonesia  tidak  hanya  sebagai  pemakai,  tetapi juga  dapat  menjadi  pencipta  suatu  teknologi informasi.
Rumah merupakan  kebutuhan  primer sebagai tempat tinggal dengan harga dan biaya yang  tidak  sedikit.  Untuk  meringankan Calon pembeli  rumah,  maka  dibutuhkan  pihak perantara  (Developer)  yang  akan  memberikan kredit  pemilikan  rumah. calon pembeli akan melakukan  pembayaran  dalam  jangka waktu tertentu  pada  Pihak  Bank  sesuai  perjanjian
Kredit  Pemilikan  Rumah  (KPR).  Dalam Pengambilan  Keputusan, pihak  Developer menyerahkan  sepenuhnya  kepada  pihak  Bank, tanpa ada campur tangan dari pihak developer, ditambah  dengan  jumlah  pemohon  yang  tidak sedikit. Rata-rata yang mengajukan kredit pada pihak developer berkisar antara 10-15 pemohon dalam  sebulan.  Dengan  banyaknya  jumlah pemohon,  Hal  itu mempunyai  beberapa kendala, seperti proses pengambilan keputusan tidak efisien (adanya penggunaan waktu lama). Calon pembeli harus memenuhi terlebih dahulu persyaratan  yang  di  keluarkan  oleh Developer, Setelah  data – data  dari  pengecekan  terkumpul maka pihak Developer akan dapat menentukan apakah  permohonan  kredit  dari  calon pembeli dapat direkomendasikan atau tidak. PT. Putra  Mandiri  Prima merupakan  perusahaan developer  yang  bergerak  dibidang  penyedia perumahan  yang  akan  dikreditkan.  Adapun pengolahan data pada PT. Putra Mandiri Prima ini masih menggunakan proses manual dengan menggunakan  kertas dan  Ms.  Excel 2007 sebagai  data  pencatatan  utama.  Sedangkan untuk pengambilan keputusannya pihak developer  menyerahkan  sepenuhnya  kepada pihak Bank, dengan begitu proses pengkreditan rumah akan menjadi lama.

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Sistem Pendukung  Keputusan
Sistem pendukung keputusan didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang dimaksudkan untuk mendukung
para pengambil keputusan manajerial dalam  situasi tertentu. Sistem pendukung keputusan dimaksudkan  untuk  menjadi  alat  bantu  bagi para  pengambil  keputusan  untuk  memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan penilaian mereka. Sistem pendukung keputusan
merupakan sistem berbasis komputer interaktif yang membantu pengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan  masalah-masalah  yang  tak terstruktur.  Ada beberapa  hal  yang  menjadi alasan digunakannya Sistem Pendukung Keputusan,  yaitu  keadaan  ekonomi  yang  tidak stabil,  peningkatan  persaingan  yang  terjadi dalam  dunia  bisnis,  kebutuhan  akan  informasi baru  yang  akurat,  penyediaan  informasi  yang tepat waktu dan usaha untuk mengurangi biaya operasi.
Selain itu, alasan lain dalam pengembangan  Sistem  pendukung  Keputusan adalah perubahan perilaku komputasi end-user, end-user  bukanlah  programmer,  sehingga mereka  membutuhkan  alat  dan  prosedur  yang mudah untuk digunakan (Turban, 2005).

## 2.2 Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)
Menurut kusumadewi, (2006) dalam jurnal  Pajar  nugraha (2011)  Metode  SAW (Simple  Additive  Weighting) sering  juga dikenal  dengan  istilah  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.

## 2.2.1 Tahapan Metode SAW
Dalam  menggunakan  Metode SAW ada beberapa tahapan yang harus dilakukan, yaitu: 1. Penyusunan  komponen-komponen  situasi dibentuk  tabel  taksiran  yang  berisi identifikasi alternatif dan spesifikasi tujuan, kriteria dan atribut.
2. Analisis  ditentukan  bobot  untuk  masing- masing kriteria dan bobot atributnya.
3. Sintesis informasi, dibentuk matriks keputusan,  melakukan  normalisasi dan melakukan perangkingan.
Setelah langkah diatas:
1. Mengevaluasi alternatif A terhadap sekumpulan atribut atau kriteria C  dimana setiap atribut saling tidak bergantung
2. Matriks  keputusan  X  dibentuk  dari  rating kinerja  alternatif X dan  nilai  bobot  yang menunjukkan  kepentingan  relatif  setiap atribut W.
3. Proses di akhiri dengan perangkingan untuk mendapatkan alternatif terbaik.
2.2.2 Normalisasi Matriks Keputusan

## Metode SAW
Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu skala  yang  dapat  dibandingkan  dengan semua  rating  alternatif  yang  ada.  Formula
untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut:
Dimana: Rij = rating kinerja ternormalisasi
Maxij = nilai maksimum dari setiap
baris dan kolom
Minij = nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij = baris dan kolom dari matriks
Dengan rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj;i=1,2,..m dan j = 1,2,...,n
Nilai prefensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
Dimana:
Vi = Nilai Akhir dari alternatif Wj = bobot yangtelahditentukan Rij = normalisasi matriks Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih
Ada beberapa tahapan untuk menyelesaikan  suatu  kasus  menggunakan metode SAW ini, yaitu:
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan jenis atribut (atribut  keuntungan  ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses perankingan  yaitu  penjumlahan  dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan  vektor  bobot  sehingga  diperoleh
nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.

## 2.3 Context Diagram
Context Diagram merupakan alat bantu perancangan  sistem  secara  global  yang memperlihatkan  sistem  secara  umum  dan bagian-bagian  dari  sub  sistem  yang  terlibat dalam  sistem  secara  keseluruhan,  keterkaitan dan interaksi antar subsistem.

## Gambar 1 Context Diagram

## 2.5 Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity Relationship Diagram (ERD) merupakan  bagan  yang  menggambarkan  untuk sarana  perancangan  database,  yang  terdiri  dari objek-objek  yang  nyata. Entity Relationship Diagram (ERD)  dapat  membantu  dalam mempelajari hubungan antar file database yang akan di rancang.

## Gambar 2 Entity Relationship Diagram

## 3. PEMBAHASAN
3.1 Halaman Utama Halaman  utama  merupakan  halaman yang  muncul  ketika url atau  alamat  web diketikkan,  didalam  halaman  utama  terdapat submenu  yang mengacu  kepada  keterangan atau link pada  halaman  web,  adapun  bentuk
tampilan  dari  halaman  utama  adalah  sebagai berikut :

## Gambar 3 Halaman Utama

## 3.2 Halaman Pendaftaran
Halaman pendaftaran merupakan halaman yang menampilkan sekaligus halaman tempat  calon  pemohon  mengisi  ,  dapat  dilihat seperti gambar dibawah ini:

## Gambar 4 Halaman Pendataran

## 3.3 Halaman Info Persyaratan
Halaman  Info  persyaratan  merupakan halaman yang menampilkan keterangan tentang syarat-syarat yang harus dipenuhi oleh pemohon  apabila  ingin  mengajukan  kredit rumah, dapat dilihat pada gambar berikut :

## Gambar 5 Halaman Info persyaratan

## 3.4 Halaman Info Perumahan
Halaman  Info  Perumahan  merupakan halaman  yang  menampilkan  informasi  tentang perumahan  yang  disediakan  oleh  pihak developer,  dapat dilihat  seperti  gambar dibawah ini :

## Gambar 6 Info Perumahan

## 3.5 Halaman Cetak Pendaftaran
Halaman Cetak Pendaftaran  merupakan halaman  yang  digunakan  oleh  pemohon  untuk mencetak formulir pendaftaran. Setelah pemohon menginputkan data-datanya selanjutnya  pemohon  dapat  mencetak  formulir tersebut  yang  nantinya  akan  dibawa  ke  pihak developer  sebagai  bukti  pendaftaran.  Dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 7 Halaman Cetak Pendaftaran 3.6 Halaman Entri Data Pemohon Halaman Entri data pemohon merupakan  halaman  yang  digunakan  untuk mengiputkan dan menampilkan daftar pemohon yang telah terdaftar. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada gambar berikut :

## Gambar 8 Entri data pemohon
3.7 Halaman Entri Data Perumahan Halaman Entri data perumahan
merupakan  halaman  yang  menampilkan  daftar perumahan  sekaligus  halaman  yang  digunakan untuk  menginputkan  data  perumahan.  Dapat dilihat seperti gambar dibawah ini :

## Gambar 9 Halaman entri perumahan

## 3.8 Halaman Entri Type Rumah
Halaman  entri  type  rumah  merupakan halaman  yang  menampilkan  daftar  type  rumah sekaligus  halaman  untuk  menginputkan  type rumah.  Dapat  dilihat  seperti  gambar  dibawah ini :

## Gambar 10 Halaman entri type rumah

## 3.9 Halaman Proses SPK
Setelah  menginputkan  data  pemohon, data perumahan dan type rumah, pegawai akan memberikan penilaian terhadap pemohon. Dari pemberian  nilai  kriteria  ini  dapat  ditentukan apakah layak atau tidaknya pemohon melakukan kredit rumah. Halaman ini merupakan  halaman  yang  dipergunakan  untuk menginputkan  nilai  kriteria  dari  pemohon. Dapat dilihat seperti gambar berikut :

## Gambar 11 Halaman Proses Penilaian

## 3.10 Halaman Hasil Kelayakan
Halaman  hasil  kelayakan  merupakan halaman yang dipergunakan untuk
memperlihatkan  hasil  dari  perhitungan  proses analisa.  Dapat  dilihat  seperti  gambar  dibawah ini :

## Gambar 12 Halaman Hasil Kelayakan

## 3.11 Halaman ACC Pimpinan
Halaman  Acc Pimpinan  merupakan halaman  yang  dipergunakan  untuk  menyetujui pemohon  diterima  atau  tidak  untuk  menerima kredit  rumah.  Dapat  dilihat  seperti  gambar dibawah ini :
Gambar 13 Acc pimpinan
3.12 Halaman Cetak hasil Kelayakan Halaman cetak hasil kelayakan merupakan  halaman  yang  memperlihatkan hasil  dari  perhitungan  proses  analisa.  Pada halaman  ini  pimpinan  menyetujui  kredit pemohon  atau  tidak.  Dapat  dilihat  seperti gambar dibawah ini :

## Gambar 14 Cetak Hasil Kelayakan

## 3.13 Halaman Detail Hasil Kelayakan
Halaman detail hasil kelayakan
merupakan  halaman  yang  memperlihatkan secara  detail  hasil  dari  perhitungan  proses analisa.  Dapat  dilihat  seperti  gambar  dibawah ini :

## Gambar 15 Halaman Detail Kelayakan

## 3.14 Proses Perhitungan Metode SAW 3.14.1 Perhitungan secara Manual
1. Membuat tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
Tabel 1 Rating Kecocokan
2. Membuat  matrik  keputusan  (X)  yang dibentuk  dari  tabel rating kecocokan  dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai X setiap alternatif (A i ) pada setiap kriteria (C j ) yang  sudah  ditentukan,  dimana  i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
3. Melakukan  normalisasi  matrik  keputusan dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternomalisasi (rij) dari alternatif. Keterangan : a. Kriteria keuntungan apabila nilai memberikan  keuntungan  bagi  pengambil keputusan, sebaliknya kriteria biaya apabila menimbulkan biaya bagi pengambil keputusan.
b. Apabila  berupa  kriteria  keuntungan  maka nilai  dibagi  dengan  nilai  dari  setiap  kolom, sedangkan  untuk  kriteria  biaya,  nilai  dari setiap kolom dibagi dengan nilai X ij.
R 11 = = 1; R 12 = = 0,6; R 13 = = 0,5; R 14 = = 1; R 15 = = 0,8; R 16 = = 0,8; R 17 = = 1
4. Hasil  dari  nilai rating kinerja  ternomalisasi (rij) membentuk matrik ternormalisasi (R).
5. Hasil  akhir  nilai  preferensi  (V i )  diperoleh dari  penjumlahan  dari  perkalian  elemen baris  matrik  ternormalisasi  (R)  dengan bobot  preferensi  (W)  yang  bersesuaian eleman kolom matrik (W).
V = (1)(20) + (0,6)(20) + (0,5)(20) + (1)(10) + (0,8)(10) + (0,8)(10) + (1)(10) V = 20 + 12 + 10 + 10 + 8 + 8 + 10 = 78
Dari  hasil  di  atas,  maka  dapat disimpulkan bahwa pengajuan pemohon “Diterima”.  Nilai  kelayakannya  adalah  65,5 – 100 .
3.14.2 Perhitungan Pada Sistem
Perhitungan  pada  sistem  dilakukan  di proses  SPK,  pada  halaman  proses  SPK  ada beberapa  kriteria  yang  dipilih  sesuai  dengan data  pemohon.  Untuk  pemohon  Ali  Azwar
memiliki kriteria yang akan di inputkan seperti gambar berikut :
Gambar 16 Inputan kriteria
Pemohon  Ali  Azwar  dengan  Id  P009 memilih  perumahan  Hanna  Asri  dengan  Type Rumah RSH 36/91. Setelah data-data pemohon di  inputkan  pada  halaman  proses  SPK,  seperti gambar  diatas  maka  dilakukan  proses  untuk mengetahui  berapa  hasil  atau  nilai  yang didapatkan  oleh  pemohon  Ali  Azwar.  Dapat dilihat  bahwa  pemohon  Ali  Azwar  dengan kriteria-kriteria yang dimiliki sebagai persyaratan  untuk  kredit  rumah  mendapatkan nilai  kelayakan  78  dan  dengan  hasil itu  maka sistem  memutuskan  bahwa  pemohon  layak menerima  kredit  rumah  dengan  hasil  analisa diterima.  Untuk  detail  hasil  perhitungannya dapat dilihat pada gambar 4.2 dibawah ini :
Gambar 17 Detail Hasil kelayakan
Setelah  dilakukan  perhitungan  metode SAW secara  manual  kemudian  dibandingan dengan perhitungan yang dilakukan oleh sistem dapat disimpulkan bahwa hasil yang didapatkan untuk perhitungannya akurat.

## 4. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan dapat  disimpulkan  bahwa  Perancangan  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  menggunakan metode  Simple  Additive    Weighting  (SAW) yang  dibuat  berbasis  PHP  dan  MySQL  dapat
efisien,  karena  hasil  dari  keputusan  sesuai dengan  perhitungan  bobot  kriteria  yang  telah ditentukan oleh pihak Developer. Kredit rumah dengan beberapa kategori yang telah ditetapkan oleh  PT.  PUTRA  MANDIRI  PRIMA  seperti  : Pekerjaan,  Penghasilan,  Pengeluaran,  masa kerja,  Riwayat  Kredit,  ,  Status  Rumah, Kelengkapan  Berkas  dengan  metode  SAW sebagai tool untuk  memprosesnya.  Sehingga dengan  adanya  aplikasi  ini  diharapkan  dapat membantu  pihak developer dalam  menentukan calon  pembeli  yang  layak  untuk  mendapatkan kredit rumah.

## 4.2 Saran
Adapun saran yang dapat diberikan dalam perancangan  sistem  pendukung  keputusan seleksi  kelayakan  kredit  rumah  berbasis  PHP MySQL  dan  menggunakan  metode  SAW (Simple Additive Weighting) yaitu untuk proses pengembangan, sistem tidak hanya  memproses SPK  seleksi  kelayakan  kredit  rumah,  tetapi juga menyediakan proses transaksi pembayaran kredit rumah.

## DAFTAR PUSTAKA
Fadly, Farnanda Lucky. 2015. Sistem pendukung keputusan pemberian kredit motor  menggunakan  metode  SAW (simple  additive  weighting)  berbasis web (studi kasus: pt. Fifgroup simpang 4  pasaman  barat) Padang:  Institut Teknologi Padang. Kadir, Abdul. 2001. Dasar-Dasar Pemograman Web Dinamis Menggunakan  PHP.  Yogyakarta: Andi Offset. Kadir,  Abdul.  2008. Belajar  Data  Base Menggunakan  MySQL.  Yogyakarta: Andi Offset.
Kusrini.  2007. Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan.  Yogyakarta:
Andi Offset.
Kusumadewi,  Sri.  2006. Fuzzy  Multi-Attribute
Decision  Making  (Fuzzy  MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu. Nugraha,  Pajar  (2007). Sistem    pendukung keputusan    dengan    metode    SAW dalam  manajemen    aset.  Univesitas diponegoro:Semarang
Putri,  Gusfri  Yenti  Dwi.  2014. Sistem
Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan  Menggunakan  Metode  SAW
Berbasis Web (Studi kasus : SMA Islam As  Shofa  Pekanbaru).  Padang:  Institut Teknologi Padang. Suyanto,  Thomas.  1995. Dasar – Dasar Pemberian Kredit. Bandung: Modula. Turban,  Efraim,  dkk.  2005. Decision  Support Systems and Intelligent Systems (Sistem Pendukung  Keputusan  dan  Sistem Cerdas)  Edisi  7  Jilid  1. Yogyakarta: Penerbit Andi.