Edisi Februari 2019, Vol. XVI  No. 1, ISSN 1412-1131, e-ISSN 2528-5750,  Hal. 33-48

## OTOMATISASI KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT PENSIUN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT
Kezia Tirza Naramessakh & Cahyo Prianto
Program Studi DIV Teknik Informatika, Politeknik Pos Indonesia, Indonesia kezianaramessakh@gmail.com , cahyoprianto@poltekpos.ac.id
Abstrak:  Otomatisasi  Keputusan  Pemberian  Kredit  Pensiun  Menggunakan  Metode Weighted Product . Dalam memberikan kredit pensiun, PT. Pos Indonesia masih mengalami kesulitan dalam menentukan Pensiun yang berhak atau layak untuk mendapatkan pinjaman kredit,  sehingga  dalam  menentukan  Pensiun  yang  berhak  dan  layak  untuk  diberikan pinjaman kredit membutuhkan waktu yang lama serta belum tentu hasil yang didapat juga benar.  Maka  penulis  melakukan  analisis  kelayakan  pemberian  kredit  agar  bisa mempermudah dalam menentukan Pensiun yang layak atau diprioritaskan untuk diberikan pinjaman  kredit.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Weighted  Product, yaitu  salah  satu metode  penyelesaian  untuk  masalah Multi  Attribute  Decision  Making (MADM). Multi Attribute  Decision  Making adalah  keputusan  analisis  multi  kriteria  yang  popular  dan merupakan  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria.  Dengan  menggunakan  metode Weighted  Product  ( WP ) akan  mencari  bobot  untuk  setiap  kriteria,  kemudian  dilakukan proses peringkat yang akan menentukan alternatif optimal dari Pensiunan. Metode Weighted Product dapat membantu dalam mengambil keputusan kelayakan pemberian kredit. Penulis menggunakan  lima  kriteria  yaitu,  besar  gaji,  jumlah  pinjaman,  usia,  jangka  waktu  kredit, kredit ke-berapa dan jaminan. Hasil dari penelitian ini, mempermudah dalam  menentukan pensiun yang layak atau diprioritaskan untuk diberikan pinjaman kredit pensiun.
Kata kunci: Weighted Product , Pemberian Kredit Pensiun, Pensiun
Abstract:  PENSION  CREDIT  ADMINISTRATION  AUTOMATION  USING  THE WEIGHTED PRODUCT METHOD. In providing pension credit, PT. Pos Indonesia still has  difficulties  in  determining  which  pensions  are  entitled  or  eligible  to  get  a  loan,  so  in determining which pensions are entitled and eligible to be given a credit loan requires a long time  and  not  necessarily  the  results  obtained  are  also  correct.  So  the  author  analyzes  the feasibility of lending in order to make it easier to determine which pensions are feasible or prioritized for credit loans. This study uses the Weighted Product method, which is one of the settlement methods for the Multi Attribute Decision Making (MADM) problem. Multi Attribute Decision Making is a popular multi-criteria analysis decision and is a multi-criteria decision making method. Using the Weighted Product (WP) method will look for weights for each criterion, then a ranking process will be carried out that will determine the optimal alternative of the Pensioner. Weighted product methods can help in making credit worthiness decisions.  The  author  uses  five  criteria,  namely,  the  amount  of  salary,  loan  amount,  age, credit period, what credit and collateral. The results of this study make it easier to determine a decent or prioritized pension for a pension credit loan.
Keyword: Weighted Product, Providing Pension Credit, Pension.

## PENDAHULUAN
Dalam pengertian sederhana kredit merupakan penyaluran dana dari pihak pemilik dana kepada pihak yang  memerlukan  dana.  Menurut  Kasmir  (2014)  menyatakan  bahwa  penyaluran  dana  tersebut didasarkan pada kepercayaan yang diberikan oleh pemilik dana kepada pengguna dana. Pihak yang memberikan kredit percaya kepada pihak yang menerima kredit, bahwa kredit yang diberikan pasti akan  terbayar. Di  lain  pihak, penerima kredit  mendapat  kepercayaan dari  pihak  yang memberikan pinjaman, sehingga pihak peminjam berkewajiban untuk mengembalikan kredit yang telah diterima.
Dalam  proses  kredit  dari  pihak  yang  memberikan  pinjaman  akan  membuat  syarat-syarat  agar memenuhi pemberian kredit.
Guna  mendukung  setiap  jalannya  operasional  pada  PT.  Pos  Indonesia,  salah  satunya  jasa pembayaran pensiun, PT. Pos Indonesia juga menyediakan beberapa produk yang ditawarkan kepada para pensiun seperti tabungan pensiun dan kredit pensiun. Menurut PT. Taspen Persero (2011) dalam buku  Pedoman  Pengurusan  Pembayaran  Hak  Peserta  Program  Hari  Tua  (THT)  dan  Pensiun menuliskan  bahwa  pensiun  merupakan  jaminan  hari  tua  dan  sebagai  balas  jasa  terhadap  pegawai beserta keluarganya yang telah bertahun-tahun mengabdikan dirinya kepada Negara. Pada kegiatan kredit pensiun Pos memiliki prosedur yang harus dilalui apabila akan mengajukan kredit dan proses pemberian kredit PT. Pos Indonesia perlu memperhatikan syarat-syarat untuk para Pensiunan yang mengajukan kredit pensiun pada PT. Pos Indonesia.
Pada  memberikan  kredit  pensiun,  PT.  Pos  Indonesia  masih  mengalami  kesulitan  dalam menentukan Pensiun yang berhak untuk mendapatkan pinjaman kredit, sehingga dalam menentukan Pensiun yang berhak atau diprioritaskan untuk diberikan pinjaman kredit membutuhkan waktu yang lama serta belum tentu hasil yang didapat juga benar. Untuk itu perlu dilakukan suatu analisis untuk memberikan kelayakan pemberian kredit Pensiun dalam mendukung operasional PT. Pos Indonesia dengan  tujuan  mempercepat  proses  pengambilan  keputusan  yang  mampu  menangani  kelayakan pemberian kredit pensiun serta menghemat waktu dan biaya dalam penentuan kelayakan kredit. Dari analisis akan mengetahui hasil kelayakan kredit dan dengan adanya analisis pendukung keputusan kelayakan  kredit  pensiun  pada  PT.  Pos  Indonesia  ini,  diharapkan  dapat  membantu  pihak  PT.  Pos Indonesia  dalam  memberi  keputusan  kepada  Pensiunan.  Dari  berbagai  pertimbangan  tersebut, diperlukan suatu pendukung keputusan dalam kelayakan kredit pensiun.
Maka penulis bermaksud untuk menganalisis permasalahan di atas dalam menentukan kelayakan pemberian  kredit  Pensiun  dengan  judul  “Analisis  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Pensiun Menggunakan Metode Weighted Product ” yang mampu melakukan analisis dan menentukan sebuah keputusan bagi Pensiun yang berhak mendapatkan pinjaman kredit. Menurut Ahmadi dan Wiyanti (2014)  menyatakan  bahwa  Metode Weighted  Product (WP)  merupakan  salah  satu  metode penyelesaian  untuk  masalah Multi  Attribute  Decision  Making (MADM). Multi  Attribute  Decision Making (MADM)  adalah  keputusan  analisis  multi  kriteria  yang  popular  dan  merupakan  metode pengambilan  keputusan  multi  kriteria  (Utomo,  2013).  Dengan  menggunakan  metode Weighted Product ( WP ) akan mencari bobot untuk setiap kriteria, kemudian dilakukan proses peringkat yang akan menentukan alternatif optimal dari Pensiunan.

## METODE
Metodologi  penelitian  merupakan  proses  yang  berguna  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah  yang logis, namun membutuhkan data untuk mendukung terlaksananya suatu penelitian (Toha, Andriani, 2014).  Tahapan  metodologi  penelitian  yang akan  digunakan  yaitu  identifikasi  masalah, penentuan tujuan penelitian, pengumpulan data yaitu studi literatur dan wawancara, data penelitian, analisis data untuk  menentukan  kriteria  yang  akan  digunakan  dan  menentukan  alternatif  yang  akan  digunakan, pengolahan  data  dengan  metode Weigthed  Product dengan  menghitung  bobot  dari  setiap  nilai, memangkatkan nilai dengan bobot dan perengkingan sebagai pengelompokan akhir dan tujuan yang akan  dicapai,  setelah  itu  akan  ada  implementasi  dari  proses  pengolahan  data.  Adapun  tahapan penelitian yang dilakukan dalam melakukan penelitian ini digambarkan dalam gambar 1.
Edisi Februari 2019, Vol. XVI  No. 1, ISSN 1412-1131, e-ISSN 2528-5750,  Hal. 33-48

## Gambar 1. Diagram Alur Metodologi
Multi Attribute Decision Making (MADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif paling optimal dari sejumlah alternatif optimal dengan kriteria tertentu ( Putra, Hardiyanti, 2011) . Inti dari MADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan  proses  perangkingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif  yang  sudah  diberikan. Weighted Product (WP) merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM. Weighted Product (WP) adalah suatu  metode yang menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, di mana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot yang bersangkutan (Khairina, Maharani, 2016). Proses ini sama halnya dengan proses normalisasi.
Metode Weighted Product dapat membantu dalam mengambil keputusan kelayakan pemberian kredit,  akan  tetapi  perhitungan  dengan  menggunakan  metode Weighted  Product ini  hanya menghasilkan  nilai  terbesar  yang  akan  terpilih  sebagai  alternatif  yang  terbaik.  Perhitungan  akan sesuai dengan  metode ini apabila alternatif yang terpilih  memenuhi kriteria  yang telah ditentukan. Metode WP ini lebih efisien karena waktu yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih singkat. Bobot untuk  atribut  manfaat  berfungsi  sebagai  pangkat  positif  dalam  proses  perkalian,  sementara  bobot biaya  berfungsi  sebagai  pangkat  negatif. Weighted  Product menggunakan  teknik  perkalian  untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating tiap atribut harus dipangkatkan terlebih dahulu dengan bobot  atribut  yang  bersangkutan  (Khairina,  Maharani,  2016).  Langkah-langkah  yang  dilakukan dalam penyelesaian masalah menggunakan metode Weighted Product adalah(Esteriani, 2013):

## a. Normalisasi/Perbaikan Bobot
𝑊𝑗 = Wj ∑Wj …....……………………………………….…… (1)
Melakukan normalisasi/perbaikan bobot untuk menghasilkan nilai dimana  1, 2, ….., n adalah banyak alternatif.  Menentukan  kategori  dari  masing-masing  kriteria  yang  termasuk  dalam  kriteria keuntungan atau kriteria biaya(Verina, Rahmad, 2015).

## b. Menentukan Nilai Vektor S
𝑆𝑖 = ∏ 𝑛 𝑗=1 𝑋𝑖𝑗 𝑤𝑗 , dengan i = 1, 2, …, m ………………….... (2)
Keterangan: Π   : product
Si : skor / nilai dari setiap alternatif
Xij : nilai alternatif ke- i terhadap atribut ke- j Wj : bobot dari setiap atribut atau kriteria
n : Banyaknya kriteria.
Menentukan  nilai  vektor  S  dengan  mengalikan  seluruh  kriteria  dengan  alternatif  hasil normalisasi/perbaikan bobot yang berpangkat positif untuk kriteria keuntungan dan yang berpangkat negatif untuk kriteria biaya.

## c. Menentukan Nilai Vektor V / Perangkingan
𝑉𝑖 = ∏ 𝑛 𝑗=1 𝑋𝑖𝑗 𝑤𝑗 ∏ 𝑛 𝑗=1 (𝑋𝑗∗) 𝑤𝑗 ………………………………………...…… (3)
Keterangan :
V : Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor V x : Nilai Kriteria
w : Bobot kriteria/subkriteria
i : Alternatif
j : Kriteria
n : Banyaknya kriteria
* : Banyaknya kriteria yang telah dinilai pada vektor S
Menentukan  nilai  vektor V yang  akan  digunakan  untuk  perangkingan  dari  masing-masing  jumlah nilai vektor S dengan jumlah seluruh nilai vektor S .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan metode Weighted Product yang dilakukan untuk menentukan calon Pensiun yang berhak atau diprioritaskan untuk  mendapatkan pinjaman kredit.  Melakukan  penilaian  alternatif  untuk  tiap kriteria. Dalam menentukan bobot pada penerapan metode Weighted Product digunakan wawancara untuk  menanyakan  bobot  serta  kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam  menentukan  kelayakan pemberian kredit pensiun.
Edisi Februari 2019, Vol. XVI  No. 1, ISSN 1412-1131, e-ISSN 2528-5750,  Hal. 33-48

## 1. Penentuan Kriteria
Kriteria-kriteria yang dinilai antara lain sebagai berikut :
a. Besar Gaji
Besar gaji adalah keadaan saldo pensiun yang bersumber dari slip gaji terakhir, carik, atau buku tabungan  yang  masih  memenuhi  kriteria  pengambilan kredit  atau tidak. Besar gaji dijadikan kriteria  karena  besar  gaji  sangat  penting  dan  besar  gaji  bisa  mempengaruhi  apakah  Pensiun tersebut  boleh  mendapatkan  kredit  atau  tidak.  Besar  gaji  pensiun  pun  kurang  dari Rp.3.000.000,00 (tiga juta rupiah) sampai dengan paling banyak Rp.6.000.000,00 (enam juta rupiah). Tentunya lebih mengutamakan Pensiun yang gajinya lebih besar.
b. Jumlah Pinjaman
Jumlah Pinjaman sangat penting dijadikan kriteria untuk menilai kemampuan pensiun dalam pengembalian  pinjaman  tersebut.  Pinjaman  yang  diajukan  pensiun  harus  dipertimbangkan sesuai  besar  gaji  yang  dimiliki  dan  juga  nominal  yang  dipinjam.  Pinjaman  dimulai  dari Rp.10.000.000,00  (sepuluh  juta  rupiah)  sampai  dengan  Rp.60.000.000  (enam  puluh  juta rupiah).
c. Usia
Usia  adalah  umur  yang  dimiliki  oleh  pensiun  yang  nantinya  akan  dipertimbangkan  untuk diberikan  kredit  berdasarkan  usia  dalam  kesanggupan  untuk  mengembalikan  kredit  dengan mengacu pada peraturan yang telah ditentukan. Usia juga penting dalam hal memberikan kredit pensiun. Biasanya mulai dari usia 55 tahun sampai maksimal 59 tahun.
d. Jangka waktu kredit
Jangka  waktu  dijadikan  kriteria  karena  sebagai  pertimbangan  kesanggupan  waktu  yang diusulkan dari pensiun selama melakukan kredit. Biasanya mulai dari 1 tahun sampai dengan 3 tahun,  dan  jangka  waktu  ini  juga  cukup  penting  untuk  diperhatikan  dalam  memberikan pinjaman kredit.
e. Kredit ke-berapa
Kredit ke-berapa dijadikan kriteria agar bisa mengetahui sudah berapa banyak pensiun tersebut melakukan kredit. Bisa melakukan kredit maksimal sebanyak 3 kali. Jadi tetap diperhatingan apakah pensiun tersebut sudah pernah melakukan kredit sebelumnya atau tidak. Batas kredit cukup penting untuk dipertimbangkan dalam memberikan kredit.
f. Jaminan
Jaminan perlu dijadikan kriteria karena ketika pensiunan tidak dapat memenuhi kewajibannya dalam  membayar  kredit  maka  jaminan  ini  akan  digunakan  untuk  pembayaran  pinjaman. Jaminannya  yaitu  berupa  rekening  tabungan  dan  giro  yang  dibekukan,  sertifikat  saham, sertifikat deposito dan wesel.
Tiap kriteria dideklarasikan terlebih dahulu, berikut pengelompokan kriteria berdasarkan syarat- syarat yang harus dipenuhi dalam pemberian kredit.
Tabel 1. Kriteria NO. KRITERIA KETERANGAN 1 K1 Besar Gaji 2 K2 Jumlah Pinjaman 3 K3 Usia 4 K4 Jangka Waktu Kredit 5 K5 Kredit ke-berapa 6 K6 Jaminan

## 2. Bobot Kriteria
Nilai yang diinputkan pada kriteria-kriteria tersebut yaitu:
a. 5 = Sangat Penting (SP)
b. 4 = Penting (P)
c. 3 = Cukup Penting (CP)
d. 2 = Kurang Penting (KP)
e. 1 = Sangat Kurang (SK)
Dari data kriteria dan nilai bobot kriteria tersebut  maka bobot yang ditentukan untuk  masing- masing kriteria adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Bobot Kriteria No. Syarat atau Kriteria Bobot 1. Besar Gaji 5 2. Jumlah Pinjaman 5 3. Usia 4 4. Jangka Waktu Kredit 3 5. Kredit ke-berapa 3 6. Jaminan 3 Total 23

## 3. Perbaikan Bobot Kriteria
Bobot  dari  data  kriteria  tersebut  akan  dinormalisasikan  atau  perbaikan  nilai  bobotnya  dengan menggunakan persamaan (1) di bawah ini:
𝑊𝑗 = Wj ∑Wj …………….…… (1)
Maka, untuk setiap kriteria didapatkan hasil bobot sebagai berikut:
Nilai awal W = [5,5,4,3,3,3]
a. Bobot kriteria Besar Gaji (K1)
K1 = 5 5+5+4+3+3+3 = 5 23 = 0,217
b. Bobot kriteria Jumlah Pinjaman (K2)
K2 = 5 5+5+4+3+3+3 = 5 23 = 0,217
c. Bobot kriteria Usia (K3)
K3 = 4 5+5+4+3+3+3 = 4 23 = 0,174
Edisi Februari 2019, Vol. XVI  No. 1, ISSN 1412-1131, e-ISSN 2528-5750,  Hal. 33-48
d. Bobot kriteria Jangka Waktu Kredit (K4) K4 = 3 5+5+4+3+3+3 = 3 23 = 0,13
e. Bobot kriteria Kredit Ke-berapa (K5)
K5 = 3 5+5+4+3+3+3 = 3 23 = 0,13
f. Bobot kriteria Jaminan (K6)
K6 = 3 5+5+4+3+3+3 = 3 23 = 0,13

## 4. Penentuan SubKriteria dan Bobot
Tabel 3. Subkriteria dan Bobot No. Syarat atau Kriteria Pembagian Bobot 1. Besar Gaji ≤3 juta 2 3< × ≤4 juta 3 4 < × ≤5 juta 4 5< × ≤6 juta 5 2. Jumlah Pinjaman ≤10 juta 5 20< × ≤30 juta 4 30< × ≤40 juta 3 40< × ≤50 juta 2 50< × ≤60 juta 1 3. Umur 55 5 56 4 57 3 58 2 59 1 4. Jangka Waktu Kredit 1 tahun 5 2 tahun 4 3 tahun 2 5. Kredit Ke-berapa 1 5 2 3 3 2 6. Jaminan Rekening tabungan dan giro yang dibekukan 5 Sertifikat Saham 4 Sertifikat Deposito 3 Wesel 2

## 5. Perbaikan Bobot SubKriteria
Untuk setiap kriteria didapatkan hasil bobot sebagai berikut:
a. Nilai awal Subkriteria dari Kriteria Besar Gaji, W = [5,4,3,2]
1. Bobot subkriteria ≤3 juta
Wj≤3 juta = 2 5+4+3+2 = 2 14 = 0,142
2. Bobot subkriteria 3< × ≤4 juta
Wj3<×≤4juta= 3
5+4+3+2 = 3 14 = 0,214

## 3. Bobot subkriteria 4 < × ≤5 juta
Wj4<×≤5juta= 4 5+4+3+2 = 4 14 = 0,285
4. Bobot subkriteria 5< × ≤6 juta
Wj5<×≤6juta= 5 5+4+3+2 = 5 14 = 0,35 7
b. Nilai awal Subkriteria dari Kriteria Jumlah Pinjaman, W = [5,4,3,2,1]
1. Bobot subkriteria ≤10 juta
Wj≤10juta= 5 5+4+3+2+1 = 5 15 = 0,333
2. Bobot subkriteria 20< × ≤30 juta Wj20<×≤30jt= 4 5+4+3+2+1 = 4 15 = 0,266
3. Bobot subkriteria 30< × ≤40 juta
Wj30<×≤40juta = 3 5+4+3+2+1 = 3 15 = 0,2
4. Bobot subkriteria 40< × ≤50 juta
Wj40<×≤50jt= 2 5+4+3+2+1 = 2 15 = 0,133
5. Bobot subkriteria 50< × ≤60 juta
Wj50<×≤60jt= 1 5+4+3+2+1 = 1 15 = 0,066
c. Nilai awal Subkriteria dari Kriteria Usia, W = [5,4,3,2,1]
1. Bobot subkriteria 55
Wj55 = 5 5+4+3+2+1 = 5 15 = 0,333
2. Bobot subkriteria 56
Wj56 = 4 5+4+3+2+1 = 4 15 = 0,266
3. Bobot subkriteria 57
Wj57 = 3 5+4+3+2+1 = 3 15 = 0,2
4. Bobot subkriteria 58
Wj58 = 2 5+4+3+2+1 = 2 15 = 0,133
5. Bobot subkriteria 59
Wj59 = 1 5+4+3+2+1 = 1 15 = 0,066
d. Nilai awal Subkriteria dari Kriteria Jangka Waktu Kredit, W = [5,4,2]
1. Bobot subkriteria 1 tahun
Wj1 tahun = 5 5+4+2 = 5 11 = 0,454
2. Bobot subkriteria 2 tahun
Wj2 tahun = 4 5+4+2 = 4 11 = 0,363
3. Bobot subkriteria 3 tahun
Wj3 tahun= 2 5+4+2 = 2 11 = 0,181
e. Nilai awal Subkriteria dari Kriteria Kredit ke-berapa, W = [5,3,2]
1. Bobot subkriteria 1
Edisi Februari 2019, Vol. XVI  No. 1, ISSN 1412-1131, e-ISSN 2528-5750,  Hal. 33-48
Wj1 = 5 5+3+2 = 5 10 = 0,5
2. Bobot subkriteria 2
Wj2 = 3 5+3+2 = 3 10 = 0,3
3. Bobot subkriteria 3
Wj3 = 2 5+3+2 = 2 10 = 0,2
f. Nilai awal Subkriteria dari Jaminan, W = [5,4,3,2]
1. Bobot subkriteria Rekening tabungan dan giro yang dibekukan
Wj1 = 5 5+4+3+2 = 5 14 = 0,357
2. Bobot subkriteria Sertifikat Saham
Wj2 = 4 5+4+3+2 = 4 14 = 0,285
3. Bobot subkriteria Sertifikat Deposito
Wj3 = 3 5+4+3+2 = 3 14 = 0,214
4. Bobot subkriteria Wesel
Wj4 = 2 5+4+3+2 = 2 14 = 0,142

## 6. Perhitungan Bobot Global
Perhitungan  bobot  global  dikali  hasil  perbaikan  bobot  kriteria  dengan  hasil  bobot  subkriteria. Maka bobot globalnya sebagai berikut.
a. Kriteria Besar Gaji (K1) = 0,217
Subkriteria
≤3 juta = 0,142  ∗  0,217 = 0,0308
3< × ≤4 juta = 0,214  ∗  0,217 = 0,0464
4< × ≤5 juta = 0,285 ∗ 0,217 = 0,0618
5< ×≤6 juta = 0,357   ∗  0,217 = 0,0774
b. Kriteria Jumlah Pinjaman (K2) = 0,217
Subkriteria
≤10 juta = 0,333  ∗  0,217 = 0,0722
20<×≤30juta= 0,266  ∗  0,217 = 0,0577
30< × ≤40 juta = 0,2 ∗ 0,217 = 0,0434
40<×≤50juta= 0,133   ∗  0,217 = 0,0288
50<×≤60juta= 0,066   ∗  0,217 = 0,0143
c. Kriteria Usia (K3) = 0,174
Subkriteria
55 = 0,333  ∗  0,174 = 0,0579
56 = 0,266  ∗  0,174 = 0,0462
57 = 0,2 ∗ 0,174 = 0,0348
58 = 0,133   ∗  0,174 = 0,0231
59 = 0,066   ∗  0,174 = 0,0114
d. Kriteria Jangka Waktu Kredit (K4) =0,13
Subkriteria
1 tahun = 0,454  ∗  0,13 = 0,0590
2 tahun = 0,363  ∗  0,13 = 0,0471
3 tahun = 0,181 ∗ 0,13 = 0,0235
e. Kriteria Kredit Ke-berapa (K5) = 0,13
Subkriteria
1 = 0,5  ∗  0,13 = 0,065
2 = 0,3  ∗  0,13 = 0,039
3 = 0,2 ∗ 0,13 = 0,026
f. Kriteria Jaminan (K6) = 0,13
Subkriteria
Rekening = 0,357  ∗  0,13 = 0,046
Sertifikat Saham= 0,285  ∗  0,13 = 0,037
Sertifikat Deposit= 0,214 ∗ 0,13 = 0,027
Wesel = 0,142  ∗ 0,13 = 0,018
Edisi Februari 2019, Vol. XVI  No. 1, ISSN 1412-1131, e-ISSN 2528-5750,  Hal. 33-48

## 7. Data Awal Pensiun
Berikut ini merupakan data awal dari alternatif atau data Pensiun yang akan ditentukan mana yang layak untuk diberikan kredit.

## Tabel 4. Data Awal Pensiun
Dari  data  awal  diatas  maka  ditentukan  bobot  untuk  setiap  alternatif  dan  setiap  kriteria,  serta subkriteria yang sudah ditentukan berdasarkan nilai yang dimiliki Pensiun.
Tabel 5. Data Pembobotan Alternatif
Alternatif Kriteria K1  K2  K3  K4  K5 K6 P1 3 1 4 4 5 4 P2 4 5 2 4 5 3 P3 5 2 2 5 5 4 P4 3 5 1 4 3 5 P5 3 4 2 4 5 5 P6 4 3 1 5 2 2 P7 5 4 3 5 5 5 P8 4 5 2 4 3 3 P9 4 3 2 4 5 5 P10 4 5 3 4 5 3 P11 5 2 1 5 3 3

## 6. Perhitungan Vektor S
Proses  kuadratkan  data  alternatif  dengan  bobot  global  masing  masing  subkriteria  yang  telah didapatkan. Perhitungan vektor S menggunakan persamaan (2), sebagai berikut :
𝑆𝑖 = ∏ 𝑛 𝑗=1 𝑋𝑖𝑗 𝑤𝑗 , dengan i = 1, 2, ..., m ………………... (2)
Maka untuk perhitungan vektor S setiap alternatif adalah a. S1   = (3 0,0464 )(1 0,0143 )(4 0,0462 )(4 0,0471 )(5 0,065 )(4 0,037 ) = (1.052297)(1)(1.066142)(1.067473)(1.110281)(1.052631) = 1.399648
b. S2   = (4 0,0618 )(5 0,0722 )(2 0,0231 )(4 0,0471 )(5 0,065 )(3 0,027 ) = (1.089450)(1.123222)(1.016140)(1.0674733)( 1.110281) (1.030106) = 1.5188092
c. S3   = (5 0,0774 )(2 0,0288 )(2 0,0231 )(5 0,0590 )(5 0,065 )(4 0,037 ) = (1.132661)(1.020163)( 1.016140)(1.099611)( 1.110281)( 1.052631) = 1.508937
d. S4 = (3 0,0464 )(5 0,0722 )(1 0,0114 )(4 0,0471 )(3 0,039 )(5 0,046 ) = (1.052297)(1.123222)(1)(1.0674733)(1.04377)(1.076843) = 1.418146
e. S5   = (3 0,0464 )(4 0,0577 )(2 0,0231 )(4 0,0471 )(5 0,065 ) (5 0,046 ) = (1.052297)(1.083275)(1.016140)( 1.0674733)(1.110281)(1.076843) = 1.478334 f.    S6 = (4 0,0618 )(3 0,0434 )(1 0,0114 )(5 0,0590 )(2 0,026 )(2 0,018 ) = (1.089450)(1.0488347)(1)(1.099611)(1.01818)(1.012554) = 1.295383 g.   S7 = (5 0,0774 )(4 0,0577 )(3 0,0348 )(5 0,0590 )(5 0,065 )(5 0,046 ) = (1.132661)(1.083275)(1.0389719)(1.099611)(1.110281)(1.076843) = 1.675972 h.   S8 = (4 0,0618 )(5 0,0722 )(2 0,0231 )(4 0,0471 )(3 0,039 )(5 0,046 ) = (1.089450)(1.123222)(1.016140)(1.0674733)(1.043777)(1.076843) = 1.491912 i.   S9 = (4 0,0618 )(3 0,0434 )(2 0,0231 )(4 0,0471 )(5 0,065 )(5 0,046 ) = (1.089450)(1.0488347)(1.016140)(1.0674733)(1.110281)(1.076843) = 1.481869
j.   S10 = (4 0,0618 )(5 0,0722 )(3 0,0348 )(4 0,0471 )(5 0,065 )(3 0,027 ) = (1.089450)(1.123222)(1.0389719)(1.067473)(1.110281)(1.030106) = 1.552201
k.  S11 = (5 0,0774 )(2 0,0288 )(1 0,0114 )(5 0,0590 )(3 0,039 )(3 0,027 ) = (1.132661)(1.020163)(1)(1.099611)( 1.043777)(1.030106) = 1.366149
Jumlah total vektor S adalah S1 + S2 + S3 + S4 + S5 + S6 + S7 + S8 + S9 + S10 + S11 = 1.399648 +  1.5188092+  1.508937+  1.418146+  1.478334+  1.295383+  1.675972+  1.491912+  1.481869+ 1.552201+ 1.366149 = 16.18736
Edisi Februari 2019, Vol. XVI  No. 1, ISSN 1412-1131, e-ISSN 2528-5750,  Hal. 33-48

## 7. Perhitungan Vektor V
Menentukan nilai vektor V yang akan digunakan untuk perangkingan dari masing-masing jumlah nilai  vektor  S  dengan  jumlah  seluruh  nilai  vektor S .  Berikut  ini  perhitungan  vektor  V menggunakan persamaan (3).
𝑉𝑖 = ∏ 𝑛 𝑗=1 𝑋𝑖𝑗 𝑤𝑗 ∏ 𝑛 𝑗=1 (𝑋𝑗∗) 𝑤𝑗 …………………… (3)
Maka untuk perhitungan vektor V setiap alternatif adalah
a. 𝑉1 = 1.399648 16.18736 = 0.086465
b. 𝑉2 = 1.518809 16.18736 = 0.093826
c. 𝑉3 = 1.508937 16.18736 = 0.093216
d. 𝑉4 = 1.418146 16.18736 = 0.087608
e. 𝑉5 = 1.478334 16.18736 = 0.091326
f. 𝑉6 = 1.295383 16.18736 = 0.080024
g. 𝑉7 = 1.675972 16.18736 = 0.103535
h. 𝑉8 = 1.491912 16.18736 = 0.092165
i. 𝑉9 = 1.481869 16.18736 = 0.091544
j. 𝑉10 = 1.552201 16.18736 = 0.095889
k. 𝑉11 = 1.366149 16.18736 = 0.084396
Total penilaian dari seluruh kriteria dan subkriteria diperoleh P1 (Hannan) = 0.086465 , P2 (Peni Purnamawati) = 0.093826 , P3 (Anang Prasetyo) = 0.093216 , P4 (Rahmawati Hassanah) = 0.087608, P5  (Lena  Melinda)  = 0.091326 ,  P6  (Nia  Rosnia  Hadijah,  S.Si.)  = 0.080024 ,  P7  (Renni  Husni)  = 0.103535 ,  P8  (Farah  Nugraheni)  = 0.092165, P9  (Retno  Dwi)  = 0.091544 ,  P10  (Didit  Adi Darmawan) = 0.095889 , P11 (Michael Purwadi) = 0.084396.

## 8. Hasil Akhir
Dari perhitungan diatas maka didapat hasil sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Akhir Alternatif  Keterangan  Nilai Akhir Rangking P1 Hannan 0.086465 9 P2 Peni 0.093826 3 P3 Anang 0.093216 4 P4 Rahmawati 0.087608 8 P5 Lena 0.091326 7 P6 Nia Rosnia 0.080024 11 P7 Renni 0.103535 1 P8 Farah 0.092165 5 P9 Retno Dwi 0.091544 6 P10 Didit Adi 0.095889 2 P11 Michael 0.084396 10
Nilai  terbesar  atau  prioritas  nilai  paling  tinggi  ada  pada  P7  (Renni  Husni),  P10  (Didit  Adi Darmawan), P2 (Peni Purnamawati), P3 (Anang Prasetyo), P8 (Farah Nugraheni), P9 (Retno Dwi), P5 (Lena Melinda), P4 (Rahmawati Hassanah), P1 (Hannan), P11 (Michael Purwadi), dan P6 (Nia Rosnia  Hadijah).  Bobot  dengan  nilai  tertinggi  yaitu  pada  P7  (Renni  Husni),  P10  (Didit  Adi Darmawan), P2 (Peni Purnamawati), P3 (Anang Prasetyo), P8 (Farah Nugraheni), P9 (Retno Dwi), P5 (Lena Melinda), P4 (Rahmawati Hassanah), P1 (Hannan) adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik atau yang diprioritaskan.

## KESIMPULAN
Dengan  melakukan  analisis  dalam  penentuan  kelayakan  pemberian  kredit  Pensiun  menggunakan metode Weighted  Product  (WP) ,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  analisis  yang  dilakukan  akan mampu  menjawab  permasalahan  yang  dibahas  dalam  bab-bab  sebelumnya,  serta  akan  mencapai tujuan yaitu:
1. Mampu  membantu  dalam  menentukan  pensiun  yang  berhak  mendapatkan  pinjaman  kredit berdasarkan kriteria dan syarat-syarat di Kantor Pos Bandung.
2. Proses penerapan metode Weighted Product (WP) yaitu menentukan kriteria – kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan (kriteria yang diambil dari penelitian ini adalah sebanyak  5  kriteria,  yaitu  besar  gaji,  umur,  jumlah  pinjaman,  jangka  waktu  kredit,  dan  kredit keberapa). Kemudian melakukan normalisasi atau perbaikan bobot untuk menghasilkan nilai dari masing-masing kriteria dan subkriteria. Selanjutnya menentukan bobot global, dan menentukan nilai vektor S dengan mengalikan seluruh kriteria dengan alternatif hasil normalisasi/perbaikan bobot. Hasil perkalian tersebut dijumlahkan untuk menghasilkan nilai V untuk setiap alternatif sehingga mendapatkan alternatif atau Pensiun yang berhak mendapatkan kredit pensiun sesuai dengan kriteria yang ditetapkan.
Maka dari hasil penelitian ini telah menunjukkan bahwa penerapan metode Weighted Product dapat  membantu  dan  mendapatkan  hasil  dalam  menentukan  Pensiun  yang  berhak  untuk  diberikan pemberian  kredit  yaitu  pada  alternatif  P7  (Renni)  dengan  berdasarkan  kriteria-kriteria  atau  syarat
Edisi Februari 2019, Vol. XVI  No. 1, ISSN 1412-1131, e-ISSN 2528-5750,  Hal. 33-48
serta bobot-bobot yang digunakan dalam perhitungan dan dapat diterapkan pada Kantor Pos Bandung agar dapat mempermudah dalam menentukan pensiun yang berhak untuk diberikan kredit pensiun.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmadi, A., & Wiyanti, D. T. (2014, June). Implementasi Weighted Product (WP) dalam Penentuan Penerima  Bantuan  Langsung  Masyarakat  PNPM  Mandiri  Perdesaan.  In Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) (Vol. 1, No. 1).
Esteriani,  S.  E.  (2013).  Implementasi  Metode  Weighted  Product  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Tunjangan Profesi Guru Di Kabupaten Ngawi. Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro Semarang .
Kasmir. 2014. Analisis Laporan Keuangan. Jakarta:PT. Raja Grafindo Persada.
Khairina, D. M., Ivando, D., & Maharani, S. (2016). Implementasi Metode Weighted Product Untuk Aplikasi Pemilihan Smartphone Android. Jurnal Infotel , 8 (1), 16-23.
PT. Taspen Persero, 2011. Pedoman Pengurusan Pembayaran Hak Peserta Program Hari Tua (THT) dan Pensiun.
Putra, A.,  &  Hardiyanti,  D.  Y.  (2011).  Penentuan penerima  beasiswa dengan  menggunakan fuzzy multiple atribute decission making. Jurnal Sistem Informasi , 3 (1).
Toha, M., & Andriani, D. (2014). Metode penelitian.
Utomo,  F.  S.  (2010).  MULTI  ATTRIBUTE  DECISION  MAKING  DENGAN  METODE TECHNIQUE  FOR  ORDER  PREFERENCE  BY  SIMILARITY  TO  IDEAL  SOLUTION UNTUK  MENENTUKAN  REKOMENDASI  PENERIMA  BEASISWA  BBM  DAN  PPA  DI STMIK AMIKOM PURWOKERTO. Telematika , 3 (2).
Verina, W., Andrian, Y., & Rahmad, I. F. (2015). Penerapan Metode Fuzzy SAW Untuk Penerimaan Pegawai Baru (Studi Kasus: STMIK Potensi Utama). Sisfotenika , 5 (1).
Yasdomi, K. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Modal Usaha Menggunakan Metode Weighted Product (Studi Kasus Pada Bank Danamon Simpan Pinjam Ujung Batu). Riau Journal Of Computer Science , 1 (1), 92-105.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Saya  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Tuhan  Yang  Maha  Esa,  karena  dengan  Rahmat  dan penyertaan-Nya  saya  dapat  menyelesaikan  penelitian  ini  dan  kepada  Program  Studi  DIV  Teknik Informatika  Politeknik  Pos  Indonesia  yang  sudah  memberikan  kesempatan  kepada  saya  untuk melakukan penelitian ini. Serta  pihak lain yang turut membantu dalam penyelesaian penelitian ini. Akhir kata, saya berharap Tuhan Yang Maha Esa berkenan membalas segala kebaikan semua pihak yang telah membantu.

## PROFIL PENULIS
Kezia  Tirza  Naramessakh  merupakan  mahasiswa  tingkat  IV  di  Program  Studi  DIV  Teknik Informatika,  Politeknik  Pos  Indonesia.  Cahyo  Prianto  merupakan  dosen  di  Program  Studi  DIV Teknik  Informatika  yang  memiliki  latar  belakang  pendidikan  S1  Pendidikan  Fisika,  Universitas Pendidikan Indonesia dan S2 Teknik Elektro, Institut Teknologi Bandung.