## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 148-154 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.330

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Rank Order Centroid (ROC) dalam Keputusan Pemberian Kredit Sepeda Motor
Dwika Asrani 1 , Rima Tamara Aldisa 2,* , Gunawan Siburian 3 , Jannus Manik 3
1 Prodi Manajemen Informatika, STMIK Mulia Darma, Rantauprapat, Indonesia
2 Fakultas Teknologi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
3 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma Medan, Indonesia Email: 1 dwika.dewangi@gmail.com, 2,* rimatamaraa@gmail.com, 3 gunawanhakim52@gmail.com, 4 jannusmanik123@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com
Abstrak− Kredit sepeda motor merupakan metode peminjaman uang dari lembaga keuangan, seperti bank atau perusahaan pembiayaan, guna  membeli  sepeda  motor.  Naira  Finance,  sebagai  salah  satu  perusahaan  pembiayaan  terkemuka  di  Indonesia,  menyediakan kemudahan kepada para pelanggan untuk memiliki kendaraan (baik motor baru maupun bekas) dari berbagai merek. Tugas seorang manajer  kredit  sepeda  motor  adalah  memutuskan  apakah  memberikan  kredit  sepeda  motor  kepada  pelanggan  atau  tidak.  Untuk mengurangi kemungkinan kelalaian pelanggan dalam membayar tagihan kredit di masa mendatang, penting memberikan kredit dengan tepat  waktu.  Sebagai  upaya  pendukung, pengelola  kredit  sebaiknya  menggunakan  aplikasi  berbasis  komputer  yang  dikenal  sebagai Sistem Pendukung Keputusan (SPK) agar keputusan pemberian kredit menjadi lebih akurat. Sebuah sistem berbasis komputer yang dikenal  dengan  SPK  dapat  membantu  manajer  dalam  pengambilan  keputusan  baik  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur.  Peneliti mencoba menggabungkan metode Rank Order Centroid (ROC) dan metode Simple Additive Weighting (SAW) ketika memutuskan untuk memberikan kredit atau tidak kepada pelanggan. Dalam preferensi metode SAW perhitungan, hal ini dimaksudkan agar hasil pembobotan metode ROC signifikan. hasil keputusan dari penerapan metode ROC dan SAWt terdapat 5 alternatif yang diterima untuk menerima  kredit  karena  telah  dianggap  layak  dan  memenuhi  kriteria  presyaratan  yang  ditetapkan  sebagai  nabasabah  yang  berhak menerima  kredit  sedangkan  5  alternatif  lainnya  ditolak  sehingga  dinyatakan  tidak  dapat  menerima  kredit  karena  belum  memenuhi kriteria persyaratan nasabah.
Kata Kunci: SPK; ROC; SAW; Kredit Sepeda Motor; Nasabah
Abstrak− Motorcycle credit is a method of borrowing money from a financial institution, such as a bank or finance company, to buy a motorcycle. Naira Finance, as one of the leading finance companies in Indonesia, provides convenience for customers to own vehicles (both  new  and  used  motorcycles)  of  various  brands.  The  job  of  a  motorcycle  loan  manager  is  to  decide  whether  or  not  to provide motorcycle loans to customers. To reduce the possibility of customer negligence in paying credit bills in the future, it is important to provide credit on time. As a supporting effort, credit managers should use a computer-based application known as a Decision Support System (DSS) to make credit granting decisions more accurate. A computer-based system known as SPK can assist managers in making both  structured  and  unstructured  decisions.  Researchers  try  to  combine  the  Rank  Order  Centroid  (ROC)  method  and  the  Simple Additive Weighting (SAW) method when deciding to give credit or not to customers. In preference to the SAW method of calculation, it is intended that the weighting results of the ROC method are significant. the results of the decision from the application of the ROC and  SAWt  methods,  there  are  5  alternatives  that  are  accepted  to  receive  credit  because  they  are  considered  feasible  and  meet  the requirements criteria specified as customers who are entitled to receive credit while the other 5 alternatives are rejected so that they are declared unable to receive credit because they do not meet the customer requirements criteria.
Keywords: DSS; ROC; SAW; Motorcycle Loans; Customers

## 1. PENDAHULUAN
Kredit  sepeda  motor  merupakan  metode  peminjaman  uang  dari  lembaga  keuangan,  seperti  bank  atau  perusahaan pembiayaan,  guna  membeli  sepeda  motor.  Dalam  proses  ini,  peminjam  atau  debitur  setuju  untuk  membayar  jumlah pinjaman dalam periode waktu tertentu, termasuk bunga dan biaya administrasi yang telah disepakati sebelumnya. Dalam kredit sepeda motor, sepeda motor yang dibeli digunakan sebagai jaminan untuk pinjaman tersebut. Apabila debitur tidak dapat memenuhi kewajiban pembayaran sesuai kesepakatan, lembaga keuangan berhak mengambil kendaraan tersebut sebagai  ganti  rugi  atas  hutang  yang  belum  terbayar.  Biasanya,  kredit  sepeda  motor  melibatkan  pembayaran  angsuran bulanan.  Debitur  akan  membayar  jumlah  tetap  setiap  bulannya  selama  jangka  waktu  kredit  yang  telah  disepakati, umumnya antara 1 hingga 5 tahun. Jumlah angsuran tersebut terdiri dari bagian pokok pinjaman dan bunga yang dihitung berdasarkan suku bunga yang ditentukan oleh lembaga keuangan. Sebelum mengajukan pinjaman, penting bagi debitur untuk memahami syarat dan ketentuan kredit sepeda motor. Hal ini mencakup suku bunga, biaya tambahan, persyaratan pembayaran, serta konsekuensi jika pembayaran tidak tepat waktu. Dengan memahami semua rincian tersebut, debitur dapat  membuat  keputusan  yang  cerdas  dalam  memilih  kredit  sepeda  motor  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan kemampuan finansial mereka[1]–[3].
Sebagai  perusahaan  pembiayaan  ternama  di  Indonesia,  Naira  Finance  mempermudah  pelanggan  untuk memperoleh kendaraan (baik motor baru maupun bekas) dari berbagai merek. Mereka menawarkan persyaratan kredit yang sederhana, jangka waktu pembayaran yang fleksibel, layanan informasi melalui Dering Adira 1500 511, jaringan pelayanan  yang  meliputi  lebih  dari  500  lokasi  di  seluruh  Indonesia,  serta  sistem  penyimpanan  BPKB  yang  terjamin keamanannya.  Naira  Finance  juga  memberikan  opsi  pembiayaan  konvensional  dan  syariah  kepada  nasabah.  Tugas seorang manajer kredit sepeda motor adalah memutuskan apakah memberikan kredit sepeda motor kepada pelanggan atau tidak. Untuk mengurangi kemungkinan kelalaian pelanggan dalam membayar tagihan kredit di masa mendatang, penting memberikan  kredit  dengan  tepat  waktu.  Sebagai  upaya  pendukung,  pengelola  kredit  sebaiknya  menggunakan  aplikasi

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 148-154 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.330
berbasis komputer yang dikenal sebagai Sistem Pendukung Keputusan (SPK) agar keputusan pemberian kredit menjadi lebih akurat.
Sebuah  sistem  berbasis  komputer  yang  dikenal  dengan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat  membantu manajer  dalam  pengambilan  keputusan  baik  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur[4].  Keputusan  yang  diambil  sebagai hasilnya tidak dapat dipisahkan dari manajer perusahaan atau pimpinannya. Para peneliti telah menggunakan berbagai pendekatan untuk menerapkan dukungan keputusan dengan SPK hingga saat ini, termasuk SAW, ELECTRE, EXPROM 2, AHP , dan lain-lain. Seperti yang dapat dilihat dari penjelasan sebelumnya, peneliti mencoba menggabungkan metode Rank  Order  Centroid  (ROC)  dan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  ketika  memutuskan  untuk  memberikan kredit  atau  tidak  kepada  pelanggan.  Dalam  preferensi  metode  SAW  perhitungan,  hal  ini  dimaksudkan  agar  hasil pembobotan metode ROC signifikan.
Penelitian  yang  telah  ditelaah  oleh  Aziz  dkk  tahu  2023  membahas  penerapan  metode  SAW  dan  ROC  dalam memilih siswa berprestasi sehingga menghasilkal siswa berprestasi dengan nilai tertinggi yaitu 0.957[5]. Penelitian yang telah  ditelaah  oleh  Ahmad  dan  Ari  tahun  2023  mengenai  metode  SAW  dan  ROC  dalam  penerimaan  karyawan  baru menghasilkan nilai tertinggi yaitu 0.867 sebagai karyawan yang diterima[6]. Penelitian yang telah ditelaah oleh Abdullah dan Aldisa tahun 2023 membahas metode SAW dan ROC dalam pemilihan perawat terbaik menghasilkan nilai 0.8160 sebagai  perawat  terbaik  yaitu  Ratih[7].  Penelitian  yang  telah  ditealah  oleh  Saddah  dan  Dewi  tahun  2023  membahas metode SAW dan ROC dalam pemilihan kelayakan sertifikasi guru menghasilkan 7 alternatif layak dan 2 alternatif tidak layak[8]. Penelitian yang di telaah oleh Jayawardani dan Maryam tahum 2022 membahas metode SAW dan ROC dalam seleksi penerima PKH menghasilkan bahwa metode Saw optimal dalam selseksi penerima PKH[9].
Berdasarkan penjelasan sebelumnya, penulis berusaha untuk menggabungkan metode SAW dengan metode ROC dalam proses penentuan pemberian kredit kepada nasabah. Tujuannya adalah agar bobot yang diperoleh dari metode ROC memiliki pengaruh yang signifikan dalam perhitungan preferensi yang dilakukan oleh metode SAW.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kredit Sepeda Motor
Kredit sepeda motor merujuk pada pinjaman yang diberikan untuk membeli sepeda motor. Pinjaman ini dapat diperoleh melalui perusahaan leasing atau dealer sepeda motor. Calon peminjam harus memenuhi persyaratan tertentu dan melalui proses penilaian kredit untuk menentukan apakah mereka layak memperoleh pinjaman. Selain itu, promosi penjualan juga dapat  memengaruhi  keputusan  konsumen  dalam  memilih  menggunakan  layanan  kredit  sepeda  motor.  Dalam kesimpulannya, kredit sepeda motor adalah bentuk pinjaman yang digunakan untuk membeli sepeda motor. Pemberian pinjaman  ini  melibatkan  penilaian  kelayakan,  promosi  penjualan,  evaluasi  kinerja  kolektor,  dan  penggunaan  sistem pendukung keputusan[10]–[12].

## 2.2 Metode ROC
ROC adalah perhitungan yang menentukan bobot eliminasi untuk kriteria untuk menghasilkan keputusan yang tepat perlu didukung  dengan  bobot  yang  ideal  dengan  tingkat  kepentingan  dari  kriteria  yang  telah  ditetapkan[13]–[15].  Berikut langkah-langkah perhitungannya[16]–[18]:
C 1 > C 2 > C 3 > C m (1)
Proses mendapatkan nilai bobot (W) dengan rumus berikut:
W m = 1 m ∑ ( 1 i ) m i=1 (2)

## 2.3 Metode SAW
Metode  SAW  merupakan  suatu  pendekatan  yang  menghitung  total  bobot  dari  penilaian  kinerja  untuk  setiap  alternatif berdasarkan  berbagai  kriteria.  Metode  ini  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  untuk  membantu  pengambil keputusan  dalam  memilih  alternatif  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Metode  SAW  memiliki kemampuan untuk mendukung pengambilan keputusan baik pada situasi yang memiliki struktur yang jelas maupun yang tidak jelas[19]–[21].Adapun langkah langkah dari penerapan metode SAW, yaitu[22]–[25]:
1. Mempersiapkan matrik keputusan (Xij)
X ij = [ X 11 X 21 ⋯ X 12 X 22 ⋯ X m1 X m2 ⋯ ⋯ … X 1n X 2n … ⋯ X mn ] (3)
2. Menormalisasikan matrik keputusan (Rij) Untuk kriteria keuntungan (benefit)
r ij = Xij max Xij (4)

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 148-154 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.330
Untuk kriteria biaya (cost).
r ij = min Xij Xij
(5)
3. Menghitung Preferensi (Vi) dan perangkingan
V i = ∑ w j ∗ r ij n j=0 (6)
Hasil akhir dari metode SAW merupakan nilai terbaik yang diperoleh dari nilai preferensi dari alternatif yang tertinggi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk memberikan keputusan yang cepat dan akurat dalam pemberian kredit kepada calon nasabah, diperlukan adanya suatu sistem yang dapat memberikan dukungan. Dengan demikian, bank dapat dengan mudah menentukan calon nasabah yang  tepat  untuk  menerima  kredit.  Evaluasi  terhadap  setiap  calon  nasabah  dilakukan  menggunakan  model  penilaian berbasis angka yang objektif. Tabel 1 menyajikan kriteria yang diperlukan dalam proses pemberian kredit.
Tabel 1. Kriteria Dalam Pemberian Kredit Kriteria  Keterangan Jenis C 1 Nilai Jaminan Benefit C 2 Penghasilan Benefit C 3 Status Tempat Tinggal Benefit C 4 Usaha Benefit C 5 Kondisi Ekonomi Benefit
Berikut  merupakan  calon-calon  nasabah  yang  ada  untuk  dijadikan  alternatif  dalam  penelitian  ini  terdapat  10 alternatif yang dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Nama Alternatif Nabah Alternatif Nama A 1 Putri Elina A 2 Dila Versila A 3 Sica Andriani A 4 Veronika Angelia A 5 Anora Keen A 6 Zeze Guitama A 7 Gio Hermawan A8 Gery Satria A 9 Dika Dermawan A 10 Eky Saputro

## 3.1 Penerapan Metode ROC
Dalam tabel data kriteria saat ini, belum terdapat bobot nilai yang ditetapkan. Oleh karena itu, untuk mendapatkan bobot nilai tersebut, diperlukan penghitungan menggunakan metode ROC sebagai berikut:
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.4567
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.2567
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.1567 𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0.0900
𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0.0400
Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan, didapatkan nilai bobot untuk setiap kriteria yang dapat dilihat pada tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3. Data Kriteria dan Bobot Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 1 Nilai Jaminan 0.4567  Benefit C 2 Penghasilan 0.2567  Benefit C 3 Status Tempat Tinggal  0.1567  Benefit C 4 Usaha 0.0900  Benefit

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 148-154 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.330
Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 5 Kondisi Ekonomi
0.0400  Benefit
Berikut  merupakan  data  pada  setiap  alternatif  calon  nasabah  penerima  kredit  sepeda  motor.  Data-data  tersebut berisi data kriteria setiap alternatif yang dapat dilihat pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Alternatif Calon Nasabah Alternatif (C1) (C2) (C3) (C4) (C5) A 1 25 Juta  4.2 Juta  Milik Sendiri Memiliki Sangat Baik A 2 30 Juta  3.5 Juta Kontrak Memiliki Baik A 3 40 Juta  3.1 Juta  Milik Sendiri Memiliki Sangat Baik A 4 25 Juta  2.5 Juta Keluarga Tidak Memiliki Baik A 5 15 Juta  3.8 Juta Kontrak Memiliki Baik A 6 20 Juta  2.5 Juta Keluarga Tidak Memiliki Cukup Baik A 7 35 Juta  3.1 Juta Keluarga Memiliki Baik A8 32 Juta  3.5 Juta Keluarga Tidak Memiliki Cukup Baik A 9 29 Juta  3.1 Juta Kontrak Memiliki Cukup Baik A 10 29 Juta  3.1 Juta Kontrak Tidak Memiliki  Kurang Baik
Pada tabel 2 nilai dari nilai alternatif calon nasabah penerima kredit sepeda motor akan dibobotkan pada tiap tiap kriteria yang perlu dilakukan pembobotan yaitu pada kriteria C3 hingga C5 digunanlah tabel 5-7 pembobotan berikut ini.
Tabel 5 . Pembobotan nilai kriteria C 3 Keterangan Nilai Milik Sendiri 3 Keluarga 2 Kontrak 1 Tabel 6 . Pembobotan nilai kriteria C 4 Keterangan Nilai Memiliki 2 Tidak Memiliki 1 Tabel 7 . Pembobotan nilai kriteria C 5 Keterangan Nilai Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup Baik 2 Kurang Baik 1 Tidak Baik 0
Dari tabel 5-7 pembobotan di atas dilakukan rating kecocokan, sehingga diperoleh data rating kecocokan seperti tabel 8 berikut :
Tabel 8. Data Rating Kecocokan Alternatif  (C1)  (C2)  (C3)  (C4)  (C5) A 1 25 4.2 3 2 4 A 2 30 3.5 1 2 3 A 3 40 3.1 3 2 4 A 4 25 2.5 2 1 3 A 5 15 3.8 1 2 3 A 6 20 2.5 2 1 2
A 7 35 3.1 2 2 3 A8 32 3.5 2 1 2
A 9 29 3.1 1 2 2
A 10
29 3.1 1 1 1 Max 40 4.2 3 2 4 Min 15 2.5 1 1 1

## 3.2 Penerapan Metode SAW
Untuk menghasilkan perangkingan pada setiap alternatif untuk menentukan alternatif yang diterima dan dianggap layak menerima kredit sepeda motor, dilakukan penerapan metode SAW. Berikut adalah langkah-langkah perhitungan dalam

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 148-154 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.330
metode SAW: 1. Matriks keputusan awal
25  4.2  3  2  4
30  3.5  1  2  3
40  3.1  3  2  4 25  2.5  2  1  3 𝑋 = [𝑋 𝑖𝑗 ] = 15  3.8  1  2  3 20  2.5  2  1  2 35  3.1  2  2  3 32  3.5  2  1  2 29  3.1  1  2  2 29  3.1  1  1  1
2. Normalisasi matriks keputusan awal C1 𝑟 11 = 25 40 = 0.6250 𝑟 21 = 30 40 = 0.7500 𝑟 31 = 40 40 = 1.0000 𝑟 41 = 25 40 = 0.6250 𝑟 51 = 15 40 = 0.3750 𝑟 61 = 20 40 = 0.5000 𝑟 71 = 35 40 = 0.8750 𝑟 81 = 32 40 = 0.8000 𝑟 91 = 29 40 = 0.7250 𝑟 101 = 29 40 = 0.7250
Untuk menegtahui nilai normalisasi pada seluruh kriteria lainnya yang berjenis samas dengan kriteria C1 yaitu benefit makan untuk memperoleh nilai normalisasi C2 hingga C5 dapat dilakukan dengan cara yang sama seperti pencarian nilai nomalisasi pada C1. Sehingga diperoleh tabel 9 normalisasi berikut.
Tabel 9. Tabel Normalisasi Alternatif (C1) (C2) (C3) (C4) (C5) A 1 0.6250  1.0000  1.0000  1.0000  1.0000 A 2 0.7500  0.8333  0.3333  1.0000  0.7500 A 3 1.0000  0.7381  1.0000  1.0000  1.0000 A 4 0.6250  0.5952  0.6667  0.5000  0.7500 A 5 0.3750  0.9048  0.3333  1.0000  0.7500 A 6 0.5000  0.5952  0.6667  0.5000  0.5000 A 7 0.8750  0.7381  0.6667  1.0000  0.7500 A8 0.8000  0.8333  0.6667  0.5000  0.5000 A 9 0.7250  0.7381  0.3333  1.0000  0.5000 A 10 0.7250  0.7381  0.3333  0.5000  0.2500 3. Menghitung Preferensi (Vi) dan perangkingan
𝑉 1 = (0.4567 ∗ 0.6250) + (0.2567 ∗ 1.0000) + (0.1567 ∗ 1.0000) + (0.0900 ∗ 1.0000) + (0.0400 ∗ 1.0000) =  0.8288
𝑉 2 = (0.4567 ∗ 0.7500) + (0.2567 ∗ 0.8333) + (0.1567 ∗ 0.3333) + (0.0900 ∗ 1.0000) + (0.0400 ∗ 0.7500) =  0.7286
𝑉 3 = (0.4567 ∗ 1.0000) + (0.2567 ∗ 0.7381) + (0.1567 ∗ 1.0000) + (0.0900 ∗ 1.0000) + (0.0400 ∗ 1.0000) = 0.9328
𝑉 4 = (0.4567 ∗ 0.6250) + (0.2567 ∗ 0.5952) + (0.1567 ∗ 0.6667) + (0.0900 ∗ 0.5000) + (0.0400 ∗ 0.7500) =  0.6176
𝑉 5 = (0.4567 ∗ 0.3750) + (0.2567 ∗ 0.9048) + (0.1567 ∗ 0.3333) + (0.0900 ∗ 1.0000) + (0.0400 ∗ 0.7500) =  0.5757
𝑉 6 = (0.4567 ∗ 0.5000) + (0.2567 ∗ 0.5952) + (0.1567 ∗ 0.6667) + (0.0900 ∗ 0.5000) + (0.0400 ∗ 0.5000) =  0.5506
𝑉 7 = (0.4567 ∗ 0.8750) + (0.2567 ∗ 0.7381) + (0.1567 ∗ 0.6667) + (0.0900 ∗ 1.0000) + (0.0400 ∗ 0.7500)

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 148-154 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.330
=  0.8135
𝑉 8 = (0.4567 ∗ 0.8000) + (0.2567 ∗ 0.8333) + (0.1567 ∗ 0.6667) + (0.0900 ∗ 0.5000) + (0.0400 ∗ 0.5000)
=  0.7487 𝑉 9 = (0.4567 ∗ 0.7250) + (0.2567 ∗ 0.7381) + (0.1567 ∗ 0.3333) + (0.0900 ∗ 1.0000) + (0.0400 ∗ 0.5000)
=  0.6828
𝑉 10 = (0.4567 ∗ 0.7250) + (0.2567 ∗ 0.7381) + (0.1567 ∗ 0.3333) + (0.0900 ∗ 0.5000) + (0.0400 ∗ 0.2500) = 0.6278
Maka setelah dilakukan perhitungan nilai preferensi dapat dilihat pada tabel 10 berikut secara keseluruhan hasil nilai preferensi.
Tabel 10. Tabel Prefrensi Alternatif (C1) (C2) (C3) (C4) (C5) SUM A 1 0.2854  0.2567  0.1567  0.0900  0.0400  0.8288 A 2 0.3425  0.2139  0.0522  0.0900  0.0300  0.7286 A 3 0.4567  0.1894  0.1567  0.0900  0.0400  0.9328 A 4 0.2854  0.1528  0.1044  0.0450  0.0300  0.6176 A 5 0.1713  0.2322  0.0522  0.0900  0.0300  0.5757 A 6 0.2283  0.1528  0.1044  0.0450  0.0200  0.5506 A 7 0.3996  0.1894  0.1044  0.0900  0.0300  0.8135 A8 0.3653  0.2139  0.1044  0.0450  0.0200  0.7487 A 9 0.3311  0.1894  0.0522  0.0900  0.0200  0.6828 A 10 0.3311  0.1894  0.0522  0.0450  0.0100  0.6278

## 3.3 Hasil Penerapan Metode ROC dan SAW
Setelah penerapan dari metode ROC dan SAW maka menghasilkan sebuah keputusan yang dapat dilihat pada tabel  11 hasil keputusan berikut.
Tabel 11. Tabel Hasil Keputusan Alternatif Nama Nilai Rank  Keputusan A 1 Putri Elina 0.8288 2 Diterima A 2 Dila Versila 0.7286 5 Diterima A 3 Sica Andriani 0.9328 1 Diterima A 4 Veronika Angelia  0.6176 8 Ditolak A 5 Anora Keen 0.5757 9 Ditolak A 6 Zeze Guitama 0.5506 10 Ditolak A 7 Gio Hermawan 0.8135 3 Diterima A8 Gery Satria 0.7487 4 Diterima A 9 Dika Dermawan 0.6828 6 Ditolak A 10 Eky Saputro 0.6278 7 Ditolak
Dapat dilihat pada tabel 11 hasil keputusan dari penerapan metode ROC dan SAW tersebut terdapat 5 alternatif yang diterima untuk  menerima kredit karena telah dianggap layak dan  memenuhi kriteria presyaratan  yang ditetapkan sebagai nabasabah yang berhak menerima kredit sedangkan 5 alternatif lainnya ditolak sehingga dinyatakan tidak dapat menerima kredit karena belum memenuhi kriteria persyaratan nasabah.

## 4. KESIMPULAN
Signifikansi dari temuan ini dapat dilihat pada kenyataan bahwa pemanfaatan sistem perhitungan kelayakan kredit (SPK) untuk calon nasabah yang menerima kredit memungkinkan pengelola subjek untuk mencapai tingkat profitabilitas yang lebih tinggi. Dapat dilihat pada tabel hasil keputusan dari penerapan metode ROC dan SAW tersebut terdapat 5 alternatif yang diterima untuk  menerima kredit karena telah dianggap layak dan  memenuhi kriteria presyaratan  yang ditetapkan sebagai nabasabah yang berhak menerima kredit sedangkan 5 alternatif lainnya ditolak sehingga dinyatakan tidak dapat menerima kredit karena belum memenuhi kriteria persyaratan nasabah.

## REFERENCES
[1] M. Lasena and S. R. Ahmad, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Nasabah Dengan Metode Electre,” Bull. Inf. Technol., vol. 4, no. 2, pp. 232–238, 2023.
[2] C.  A.  Goni,  H.  Karamoy,  and  S.  W.  Alexander,  “Analisis  Sistem  Pengendalian  Intern  Atas  Penjualan  Kredit  Sepeda Motor Yamaha pada PT. Hasjrat Abadi Cabang Manado,” J. EMBA J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt., vol. 9, no. 2, 2021.
[3] Y. P. Rahayu, “Elastisitas harga dan pendapatan terhadap permintaan kredit sepeda motor di Kabupaten Manokwari,”  Perisai Islam. Bank. Financ. J., vol. 2, no. 2, pp. 158–170, 2018.
[4] S. Hutagalung, D. S. Gea, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode MOORA Dalam Pemilihan Bimbingan Belajar Terbaik,”

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 148-154 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.330
J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[5] H. A. Aziz, A. D. S. Novaldi, and C. Budihartanti, “APPLICATION OF THE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ) & RANK  ORDER  CENTROID  (  ROC  )  METHODS  IN  THE  SELECTION  OF  OUTSTANDING  STUDENTS  AT  SMK  AL- HUDA  SADANANYA,”  JISICOM  (Journal  Inf.  Syst.  Informatics  Comput.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–14,  2023,  doi: 10.52362/jisicom.v7i1.1073.
[6] A.  Sholikin  and  A.  Syaripudin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Baru  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW) Dengan Rank Order Centroid (ROC),” OKTAL J. Ilmu Komput. dan Sains, vol. 2, no. 01, pp. 2432– 2441, 2023.
[7] M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Perawat Terbaik Menerapkan Metode SAW dengan Pembobotan ROC,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 3, p. 663−672, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i3.3489.
[8] N. Saddah and R. Dewi, “Sistem Pemilihan Kelayakan Sertifikasi Guru Dengan Menggunakan Metode ROC Dan SAW Pada SD Negeri 060862 Berbasis Web,” J. JUREKSI (Jurnal Rekayasa Sist., vol. 1, no. 1, pp. 94–107, 2023.
[9] W. R. K. Jayawardani and M. Maryam, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Program Keluarga Harapan dengan Implementasi  Metode  SAW  dan  Pembobotan  ROC,”  Emit.  J.  Tek.  Elektro,  vol.  22,  no.  2,  pp.  99–109,  2022,  doi: 10.23917/emitor.v22i2.18411.
[10]  M. J. S. MATOKA, “Analisis Anuitas Pada Kredit Sepeda Motor Menggunakan Metode Amortisasi (Studi Kasus Dealer Honda Anugerah Perdana Cabang Banggai Laut).” Universitas Tadulako, 2023.
[11]  R. Sihole, A. H. Nasyuha, and A. Pranata, “Penerapan Metode Moora Untuk Menentukan Kelayakan Pemberian Kredit Sepeda Motor,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 2, no. 4, pp. 726–737, 2023.
[12]  A.  Rahman,  “PERANCANGAN  SISTEM  INFORMASI  PEMBAYARAN  ANGSURAN  KREDIT  SEPEDA  MOTOR BERBASIS LAN PADA CV. SUMBER JAYA KENCANA MOTOR BINJAI,” J. Sist. Inf. Kaputama, vol. 7, no. 2, pp. 111– 122, 2023.
[13]  Haviluddin,  E.  Budiman,  and  N.  Amin,  “A  Model  of  Non-ASN  Employee  Performance  Assessment  Based  on  the  ROC  and MOORA Methods,” vol. 5, no. 158, pp. 315–321, 2022.
[14]  D. P. Indini, K. Khairunnisa, N. D. Puspa, T. A. Siregar, M. Mesran, and M. Kom, “Penerapan Metode OCRA dalam Menentukan Media Pembelajaran Online Terbaik di Masa Pandemi Covid-19 dengan Pembobotan ROC,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021.
[15]  F. Mahdi, Faisal, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode WASPAS dan ROC ( Rank Order Centroid ) dalam Pengangkatan Karyawan Kontrak,” Bull. Comput. Sci. Res., vol. 3, no. 2, pp. 197–202, 2023, doi: 10.47065/bulletincsr.v3i2.232.
[16]  F. T. Waruwu and M. Mesran, “Comparative Analysis of Ranking Methods of WASPAS+ROC with Preference Selection Index (PSI) in Determining the Performance of Young Lecturers,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol., vol. 5, no. 2, pp. 207–214, 2021, [Online]. Available: http://ijistech.org/ijistech/index.php/ijistech/article/view/136
[17]  A.  Iskandar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Dana  KIP  Kuliah  Menggunakan  Metode  ROC- EDAS,” vol. 4, no. 2, pp. 856–864, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2265.
[18]  M.  Badaruddin  and  M.  Lasena,  “DECISION  SUPPORT  SYSTEM  OF  EMPLOYEE  PERFORMANCE  ASSESSMENT APPLYING COMBINATION SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ) METHOD WITH RANK ORDER CENTROID ( ROC ),” Eur. J. Res. Dev. Sustain., vol. 2, no. 12, pp. 37–42, 2021.
[19]  A. F. Pasaribu, A. Surahman, A. T. Priandika, S. Sintaro, and Y. T. Utami, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Guru Menggunakan SAW,” J. Artif. Intell. Technol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 13–19, 2023, doi: 10.58602/jaiti.v1i1.21.
[20]  L. V. Aprilian and M. H. K. Saputra, Belajar cepat metode SAW. Kreatif, 2020.
[21]  A. Lisdiyanto, “Sistem Penilaian Kinerja Tridharma Dosen Menggunakan SAW,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 5, no. 1, pp. 69–72, 2023.
[22]  A. F. Nur’aini, E. Daniati, and A. Ristyawan, “Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Simple Addictive Weighting (SAW)  di  Kantor  Dinas  Pemberdayaan  Perempuan  Perlindungan  Anak  Pengendalian  Penduduk  dan  Keluarga  Berencana (DP3AP2KB) Kota Kediri,” J. Borneo Inform. dan Tek. Komput., vol. 3, no. 1, pp. 1–11, 2023.
[23]  A.  Rizka,  R.  M.  Sari,  L.  Ulandari,  and  D.  Pratiwi,  “MONOGRAF  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW) UNTUK PERINGKAT NILAI,” Penerbit Tahta Media, 2023.
[24]  M.  Melati  and  S.  A.  Putri,  “ANALISA  PEMILIHAN  PLATFORM  JASA  PEMESANAN  MAKANAN  ONLINE  METODE SAW,” J. Inf. dan Komput., vol. 11, no. 01, pp. 171–175, 2023.
[25]  A. Rizka, R. M. Sari, L. Ulandari, and D. Pratiwi, “Penerapan Metode SAW Dalam Peringkat Hasil Pembelajaran Siswa SMK (STM) Panca Budi Medan Berdasarkan Rekapitulasi Nilai,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 4, pp. 1995–2004, 2023.