## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 129-137 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Penerapan Metode TOPSIS Penentuan Pemberian Mikro Faedah Bank Syariah Indonesia (BSI)
Joli Afriany, Kennedi Tampubolon * , Rizkah Fadillah
1 Prodi Manajemen, Universitas Nahdlatul Ulama Sumatera Utara, Medan, Indonesia
2 Ilmu Komputer & Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 joliafriani@gmail.com, 2 kennedy.tampubolon@stmik-budidarma.ac.id, 3 rizkahfadillah52@gmail.com
Abstrak− Pinjaman  Mikro  Faedah  pada  Bank  Syariah  Indonesia  merupakan  suatu  program  yang  pastinya  menjadi keuntungan  bagi  pihak  nasabah  dan  pihak  bank  juga.  Untuk  itu  perlu  penilaian  sebagai  bahan  pertimbangan  atau penyeleksian  bagi  calon nasabah  yang berhak  menerima  pinjaman  tersebut  melalui berbagai kriteria  yang  telah  ditentukan. Mengingat adanya resiko pinjaman yang tidak tertagih pada nasabah cukup besar. Maka untuk membantu  penentuan dalam menetapkan  seseorang  yang  berhak  menerima  pinjaman  dibutuhkan  sistem  pendukung  keputusan.  Untuk  menghitung kelayakan dari setiap calon nasabah, metode yang digunakan untuk sistem pendukung keputusan yaitu metode Technique for Orders Preference by Similarity  to Ideal Solution (TOPSIS). Metode TOPSIS memiliki konsep yang sederhana dan mudah dipahami, kesederhanaan tersebut terlihat dari alur proses yang tidak begitu rumit. Dalam penelitian ini akan dibahas sebuah kasus pencarian setiap alternative calon nasabah terbaik yang berhak menerima pinjaman berdasarkan kriteria-kriteria yang telah  ditentukan  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS.  Kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  yaitu  kelengkapan administrasi,  status  pernikahan,  buku  tabungan,  jaminan  dan  pendapatan  usaha,  kemudian  nilai  bobot  dari  semua  kriteria tersebut  dihitung.  Hasil  dari  penelitian  memberikan  nilai  bahwa  alternatif  ke  5  merupakan  alternatif  tertinggi  dengan  nilai 0.873.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Mikro Faedah BSI; TOPSIS
Abstract −The Faedah Micro Loan at Bank Syariah Indonesia is a program that is  certainly an advantage for the customer and  the  bank  as  well.  For  this  reason,  an  assessment  is  needed  as  a  material  for  consideration  or  selection  of  prospective customers who are entitled to receive these loans through various predetermined criteria. Given the risk of uncollectible loans to  customers  is  quite  large.  So  to  help  determine  someone  who  is  entitled  to  receive  a  loan,  a  decision  support  system  is needed.  To  calculate  the  feasibility  of  each  prospective  customer,  the  method  used  for  the  decision  support  system  is  the Technique  for  Orders  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution  (TOPSIS)  method.  The  TOPSIS method has  a  simple  and easy-to-understand concept, this simplicity can be seen from the less complicated process flow. In this study, a search case will be discussed for each of the best alternative prospective customers who are entitled to receive a loan based on the criteria that  have  been  determined  using  the  TOPSIS  method.  The  criteria  used  in  the  study  were  administrative  completeness, marital  status,  savings  books,  guarantees  and  business  income,  then  the  weight values  of  all  these  criteria  were  calculated. The results of the study indicate that the fifth alternative is the highest alternative with a value of 0.873.
Keywords : Decision Support System; BSI Micro Benefits; TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Bank syariah Indoesia (BSI) merupakan pemberdayaan UMKM yang fokus terhadap pembiayaan segmen mikro, diantaranya  ialah  Mikro  Faedah.  Terdapat  tiga  skema  pembiayaan  pada  Mikro  Faedah  yaitu  Pembiayaan Murabahah,  Pembiayaan  Ijarah  Muntahiya  Bittamlik  (IMBT)  dan  Pembiayaan  Musyarakah  Mutanaqishah (MMQ).  Meningkatnya  minat  masyarakat  untuk  mengajukan  pinjaman  di  Bank  maka  pihak  Bank  perlu menyeleksi penentuan pemberian Pinjaman Mikro Faedah tersebut.
Untuk  mengatasi  masalah  di  atas,  maka  dibutuhkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).    Sistem Pendukung  Keputusan  merupakan  system  yang  mampu  memberikan  hasil  dalam  pemecahan  masalah berdasarkan  kriteria  yang  sudah  ditentukan[1].  Dalam  pengambilan  keputusan  digunakan  metode  TOPSIS dikarenakan  metode  tersebut  tidak  hanya  memberikan  solusi  terbaik,  akan  tetapi  juga  menunjukkan  solusi terburuk.
Beberapa penelitian sebelumnya telah menggunakan metode TOPSIS untuk mengambil sebuah keputusan agar memperoleh hasil yang tepat dan akurat, diantaranya penelitian yang dilakukan oleh  Budanis Dwi Melani dan Adimas Wardana Wisnu pada tahun 2020 tentang Penentuan Resep Makanan Berdasarkan Bahan Makanan Menggunakan Metode TOPSIS dengan tingkat akurasi dari system sebesar 80%[2]. Penelitian kedua dilakukan oleh Jimmi Herdianda Gurusinga dkk pada tahun 2020 dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Prioritas Tujuan Wisata Daerah Pada Kabupaten Karo dengan Metode TOPSIS[3]. Rujukan ketiga di buat oleh Fery  Irawan  tahun  2020  tentang  Sistem  Penunjang  Keputusan  Penerima  Program  Keluarga  Harapan  (PKH) Menggunkaan Metode AHP dan TOPSIS[4].
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Phitsa  Mauliana dkk pada  tahun  2018  dengan  System  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Debitur  Menggunakan  Metode  TOPSIS  (Studi  Kasus  :  SWAMITRA  KSP  INTRANZ) dimana  nilai  tertinggi  dari  hasil  perhitungan  nilai  bobot  kriteria  menjadi  yang  paling  direkomendasikan  untuk diterima  pengajuan  kredit[5]. Rujukan  terakhir  oleh    Sriwinar  tahun  2020  tentang  Penentuan  Pemilihan  Kredit Bank Oleh Konstumer Menggunakanan Metode TOPSIS[6].

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 129-137 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Dari  penjelasan  di  atas  maka  penulis  melakukan  penelitian  menentukan  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria yang telah di analisa sebelumnya kemudian mencari nilai prioritas dari study kasus dan melakukan perhitungan menerapkan metode TOPSIS. Diharapkan dari penelitian yang dilakukan memberikan manfaat khususnya pada pihak Bank Syariah Indonesia dalam pengambilan keputusan yang akurat dan tepat dalam penentuan pemberian pinjaman Mikro Faedah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Agar tahapan yang dilakukan menghasilkan hasil yang terbaik, maka ditetapkan langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian yaitu:
1) Pengumpulan data dari setiap perusahaan yang diteliti.
2) Analisa  Masalah.  Dalam  menganalisa  masalah,  penulis  berupaya  menganalisa  permasalahan.  permasalahan apa yang timbul, apa penyebab permasalahan tersebut, serta metode apa yang di lakukan.
3) Menerapkan metode Tehnique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
4) Pengambilan Kesimpulan. penulis menyimpulkan seluruh hasil dari tahapan-tahapan yang telah di buat oleh penulis.
Berikut pada gambar 1 merupakan tahapan dari penelitian yang penulis lakukan.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Pinjaman Mikro Faedah
Pinjaman Mikro Faedah merupakan salah satu produk pembiayaan di Bank BRISyariah yang menggunakan akad murabahah  dan  termasuk  produk  pembiayaan  yang  paling  banyak  diminati  oleh  nasabah.  Menurut  Sjahdeini tahun 2018, akad murabahah merupakan akad jual beli barang yang menyatakan harga keuntungan (marjin) dan harga  perolehan  telah  disepakati  pihak  penjual  dan  pembeli.  Akad  ini  hanya  boleh  digunakan  sebagai  modal untuk  membeli  barang/komoditas  yang  dibutuhkan.  Produk  Faedah  dikhususkan  bagi  nasabah  yang  bergerak dibidang usaha mikro, sebagai dukungan BSI  dalam menumbuhkan dan mengembangkan usaha mikro menjadi usaha  mandiri.  Selain  itu,  Mikro  Faedah  sangat  membantu  dalam  memenuhi  kebutuhan  masyarakat  terutama pada hal permodalan dan secara tidak langsung dapat menyelesaikan permasalahan nasabah dalam memperbesar usaha yang sebelumnya telah ada[7].

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  adalah  sekumpulan  elemen  yang  saling  terkait  atau  terpadu  yang  dimaksudkan  untuk  mencapai  suatu tujuan.  Sebagai  gambaran,  jika  dalam  sebuah  sistem  terdapat  elemen  yang  tidak  memberikan  manfaat  dalam mencapai  tujuan  yang  sama,  maka  elemen  tersebut  dapat  dipastikan  bukanlah  bagian  dari  sistem.  Jadi  Sistem Pendukung Keputusan adalah sebuah system yang mampu memberi kemampuan  pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur [8]–[10].

## 2.4 TOPSIS
TOPSIS  dikenalkan  pertamakali  oleh  Yoon  dan  Hwang  pada  tahun  1981  untuk  digukan  sebagai  salah  satu metode dalam memecahkan masalah multikriteria. TOPSIS memilih alternatif paling dekat dengan solusi ideal dan  terjauh  dari  alternatif  ideal  negatif.  Metode  TOPSIS  didasarkan  pada  informasi  atribut  dari  pembuat keputusan,  solusinya  ditujukan  untuk  mengevaluasi,  memprioritaskan  dan  memilih  dan  satu-satunya  input subjektif  dengan  menggunakan  bobot.  Proses  algoritma  TOPSIS  dimulai  dengan  pembentukan  matriks keputusan untuk mewakili nilai solusi ideal dari setiap kriteria dengan setiap alternatif [5], [11].
Topsis merupakan singkatan  dari Tehnique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution. Topsis merupakan  metode  yang  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih  harus  mempunyai  jarak  terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif. Metode ini banyak digunakan untuk menyelesaikan
Pengumpulan data Analisa masalah

## Menerapkan Metode TOPSIS
Kesimpulan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 129-137 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
pengambilan keputusan secara praktis. Hal ini disebabkan konsepnya sederhana dan mudah dipahami dan efisien serta memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan[9].
Pengambilan keputusan dengan dukungan teknologi komputer menggunakan  teknik tertentu menjadikan proses  pengambilan  keputusan  menjadi  efisien,  efektif,  terukur  dan  objektif.  Banyak  teknik  yang  dapat digunakan  dalam  pengambilan  keputusan,  salah  satu  dari  teknik  tersebut  adalah  metode  Topsis.  Metode  ini mampu menyelsaikan persoalan penyeleksian alternatif secara terstruktur dengan melibatkan multi kriteria[12]. Langkah-langkah prosedur TOPSIS dalam menyelesaikan suatu permasalahan[13]–[15], sebagai berikut:
1) Membentuk matrik keputusan yang ternormalisasi
𝑋 = 𝑥 11 𝑥 12 . . 𝑥 𝑛1 𝑥 21 𝑥 22 . . 𝑥 𝑛2 . . 𝑥 𝑚1 . . . . . . . . 𝑥 𝑚2 . . 𝑥 𝑛𝑚 (1)
Dimana  m  adalah  jumlah  alternatif,  n  adalah  jumlah  kriteria  evaluasi  dan 𝑥 𝑖𝑗 aadalah  kinerja  alternative sehubungan dengan kriteria j. 𝑟 𝑖𝑗= 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥2𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1
(2)
dengan i=m1,2,…,m dan j=1,2,…,n.
2) Membuat matrik keputusan yang ternormalisasi terbobot 𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗
(3)
3) Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negative
𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 ,… , + 𝑦 𝑛 + ) (4)
𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 ,… , − 𝑦 𝑛 − ) Dengan : max 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 : Jika j adalah atriut keuntungan
𝑦 𝑗 + = min 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 : Jika j adalah atribut biaya Denga nilai j=1,2,…,n
min 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 : Jika j adalah atriut keuntungan
𝑦 𝑗 − = max 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 : Jika j adalah atribut biaya
4) Menentukn jarak antara nilai setiap alternatif denga matriks solusi ideal positif dan negative.
Jarak antara alternative A i dengan solusi ideal positif :
𝐷 𝑖 + =   √∑ (𝑦 𝑖𝑗− 𝑦 𝑖 + ) 2 𝑛 𝑗=1 (5)
Jarak antara alternative A i dengan solusi ideal negatif :
𝐷 𝑖 − =   √∑ (𝑦 𝑖𝑗− 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (6)
5) Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif. Nilai preferensi untuk setiap alternative (V i ) berikut
𝑉 𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 −+𝐷 𝑖 + (7)
Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternative A i lebih dipilih[16][17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  TOPSIS  memerlukan  kriteria  sebagai  bahan  untuk  perhitungan  dalam  proses  perangkingan.  Kriteria tersebut akan dijadikan sebagai bahan penyeleksian. Proses penyeleksian menggunakan metode TOPSIS dimulai dengan  membuat  sebuah  matriks  keputusan,  dimana  kolom  pada  matriks  dinyatakan  sebagai  atribut  berupa kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan.  Baris  pada  matriks  dinyatakan  sebagai  alternative  yang  berisi  nama seseorang atau objek yang akan dibandingkan danmenentukan tipe kriteria benefit (semakin tinggi nilai atribut maka semakin baik) atau cost (semakin rendahnilai atribut maka semakin baik).

## 3.1 Penentuan Kriteria, Bobot dan Alternatif
Bank Syariah Indonesia (BSI) melalui program Mikro Faedah memilih nasabah yang berhak menerima pinjaman tersebut.  Untuk  pemilihan  tersebut  terdapat  5  (lima)  kriteria  yang  digunakan  untuk  melakukan  penilaian.  Pada tiap  tiap  kriteria  memiliki  nilai  bobot  yang  hasilnya  menggunakan  metode Rank  Order  Centroid (ROC)[18]. Berikut tabel 1, merupakan daftar kriteria yang digunakan.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 129-137 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Tabel 1. Tingkat Kepentingan (W)
Kriteria Kriteria Bobot Jenis Kriteria C1 Kelengkapan Administrasi (KTP, KK) 0.457 Benefit C2 Status  Pernikahan  (Buku  Nikah  dan Pas Photo Suami Istri) 0.257 Benefit C3 Buku Tabungan (Ada/Tidak Ada) 0.157 Benefit C4 Jaminan (Akta Tanah, Sertifikat Rumah, BPKB) 0.090 Benefit C5 Pendapatan Usaha 0.040 Benefit
Berikut  pada  tabel  2  merupakan  data-data  alternatif  yang  digunakan  dalam  penentuan  pemberian  pinjaman Mikro Faedah.
Tabel 2. Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Rizkah Fadillah (A1) KTP, KK - Ada BPKB 3250000 Saskia Pinim (A2) KTP Buku Nikah, Pas Photo Suami Istri Ada BPKB 5000000 M. Akbar Maulana (A3) KK Buku Nikah Tidak Ada Akta Tanah 1100000 0 Khairil Anfi (A4) KTP, KK Pas Photo Suami Istri Ada Akta Tanah 8750000 Suriadi Alfalah (A5) KTP, KK Buku Nikah, Pas Photo Suami Istri Ada Sertifikat Rumah 7500000
Setelah  ditentukan  bobot  kepentingan  untuk  kriteria,  maka  berikut  tabele  pembobotan  setiap  tiap  rating kecocokan dengan jenis linguistik.
Tabel 3. Bobot Nilai Kriteria Kriteria Keterangan Nilai C1 Lengkap (2 Dokumen) 5 Cukup Lengkap (1 dokumen) 3 Tidak Lengkap (Tidak Ada) 1 C2 Lengkap (2 Dokumen) 5 Cukup Lengkap (1 Dokumen) 3 Tidak Lengkap (Tidak Ada) 1 C3 Ada 4 Tidak Ada 2 C4 Akta Tanah 5 Sertifikat Rumah 3 BPKB 2
Dikarenakan C5 sudah mempunyai nilai, maka tidak perlu diberi seperti C1, C2, C3 dan C4, sehingga data rating kecocokan akhir dapat dilihat pada tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4. Rating kecocokan dari setiap alternative Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Rizkah Fadillah (A1) 5 1 4 2 3250000 Saskia Pinim (A2) 3 5 4 2 5000000 M. Akbar Maulana (A3) 3 3 2 5 11000000 Khairil Anfi (A4) 5 3 4 5 8750000 Suriadi Alfalah (A5) 5 5 4 3 7500000

## 3.2 Penerapan Metode TOPSIS
Setelah data-data yang dibutuhkan lenkap, seperti data alternatif, kriteria dan rating kecocokan, maka selanjutnya dilakukan  tahapan  proses  dari  metode  TOPSIS  dalam  menentukan  alternatif  terbaik  pada  penentuan  pinjaman Mikro Faedah. Berikut merupakan tahapan dari metode TOPSIS.
1. Menentukan matrik Keputusan Xij, yang diperoleh dari rating kecocokan pada tabel 4.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 129-137 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
𝑋𝑖𝑗 = 5 1 4 2 3250000
3 5 4 2 5000000 3 5 5 3 2 5 11000000 3 4 5 8750000 5 4 3 7500000
2. Menghitung matrik ternormalisasi Rij menggunakan persamaan 2. Perhitungan pada kriteria C1
|𝑥 1 | = √5 2 + 3 2 + 3 2 + 5 2 + 5 2 =  9,6437 𝑟 11 = 𝑥11 |𝑥1| = 5
9,6437 = 0,5185 𝑟 21 = 𝑥21 |𝑥1| = 3 9,6437 = 0,3111 𝑟 31 = 𝑥31 |𝑥1| = 3 9,6437 = 0,3111 𝑟 41 = 𝑥41 |𝑥1| = 5 9,6437 = 0,5185 𝑟 51 = 𝑥51 |𝑥1| = 5 9,6437 = 0,5185

## Perhitungan pada kriteria C2
|𝑥 2 | = √1 2 + 5 2 + 3 2 + 3 2 + 5 2 =  8,3066 𝑟 12 = 𝑥12 |𝑥2| = 1 8,3066 = 0,1204 𝑟 22 = 𝑥22 |𝑥2| = 5 8,3066 = 0,6019 𝑟 32 = 𝑥32 |𝑥2| = 3 8,3066 = 0,3612 𝑟 42 = 𝑥42 |𝑥2| = 3 8,3066 = 0,3612 𝑟 52 = 𝑥52 |𝑥2| = 5 8,3066 = 0,6019

## Perhitungan pada kriteria C3
|𝑥 3 | = √4 2 + 4 2 + 2 2 + 4 2 + 4 2 =  8,2462 𝑟 13 = 𝑥12 |𝑥2| = 4 8,2462 = 0,4851 𝑟 23 = 𝑥22 |𝑥2| = 4 8,2462 = 0,4851 𝑟 33 = 𝑥32 |𝑥2| = 2 8,2462 = 0,2425 𝑟 43 = 𝑥42 |𝑥2| = 4 8,2462 = 0,4851 𝑟 53 = 𝑥52 |𝑥2| = 4 8,2462 = 0,4851
Perhitungan pada kriteria C4 |𝑥 4 | = √2 2 + 2 2 + 5 2 + 5 2 + 3 2 =  8,1854 𝑟 14 = 𝑥12 |𝑥2| = 2
8,1854 = 0,2443 𝑟 24 = 𝑥22 |𝑥2| = 2 8,1854 = 0,2443 𝑟 34 = 𝑥32 |𝑥2| = 5 8,1854 = 0,6108 𝑟 44 = 𝑥42 |𝑥2| = 5 8,1854 = 0,6108
𝑟 54 = 𝑥52 |𝑥2| = 3 8,1854 = 0,3665

## Perhitungan pada kriteria C5
|𝑥 5 | = √3250000 2 + 5000000 2 + 11000000 2 + 8750000 2 + 7500000 2 =  17011025,8362 𝑟 15 = 𝑥12 |𝑥2| = 3250000
17011025,8362 = 0,1911
𝑟 25 = 𝑥22 |𝑥2| = 5000000 17011025,8362 = 0,2939 𝑟 35 = 𝑥32 |𝑥2| = 11000000
17011025,8362 = 0,6466
𝑟 45 = 𝑥42 |𝑥2| = 8750000 17011025,8362 = 0,5144
𝑟 55 = 𝑥52 |𝑥2| = 7500000 17011025,8362 = 0,4409

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Dari hasil perhitungan mendapatkan matrik normalisasi seperti di bawah ini.
0.519  0.120  0.485  0.244  0.191
0.311  0.602  0.485  0.244  0.294 Rij= 0.311  0.361  0.243  0.611  0.647 0.519  0.361  0.485  0.611  0.514 0.519  0.602  0.485  0.367  0.441
3. Menghitung matrik Y menggunakan persamaan 3.
𝑦 11 = 𝑤 1 𝑟 11 = (0,457)(0,519) = 0,237 𝑦 12 = 𝑤 2 𝑟 12 = (0,257)(0,120) = 0,031 𝑦 13 = 𝑤 3 𝑟 13 = (0,157)(0,485) = 0,076
𝑦 14 = 𝑤 4 𝑟 14 = (0,090)(0,244) = 0,022
𝑦 15 = 𝑤 5 𝑟 15 = (0,040)(0,191) = 0,008
𝑦 21 = 𝑤 1 𝑟 21 = (0,457)(0,311) = 0,142 𝑦 22 = 𝑤 2 𝑟 22 = (0,257)(0,602) = 0,155 𝑦 23 = 𝑤 3 𝑟 23 = (0,157)(0,485) = 0,076 𝑦 24 = 𝑤 4 𝑟 24 = (0,090)(0,244) = 0,022 𝑦 25 = 𝑤 5 𝑟 25 = (0,040)(0,294) = 0,012
𝑦 31 = 𝑤 1 𝑟 31 = (0,457)(0,311) = 0,142 𝑦 32 = 𝑤 2 𝑟 32 = (0,257)(0,361) = 0,093 𝑦 33 = 𝑤 3 𝑟 33 = (0,157)(0,243) = 0,038
𝑦 34 = 𝑤 4 𝑟 34 = (0,090)(0,611) = 0,055 𝑦 35 = 𝑤 5 𝑟 35 = (0,040)(0,647) = 0,026
𝑦 41 = 𝑤 1 𝑟 41 = (0,457)(0,519) = 0,237 𝑦 42 = 𝑤 2 𝑟 42 = (0,257)(0,361) = 0,093 𝑦 43 = 𝑤 3 𝑟 43 = (0,157)(0,485) = 0,076 𝑦 44 = 𝑤 4 𝑟 44 = (0,090)(0,611) = 0,055 𝑦 45 = 𝑤 5 𝑟 45 = (0,040)(0,514) = 0,021
𝑦 51 = 𝑤 1 𝑟 51 = (0,457)(0,519) = 0,237 𝑦 52 = 𝑤 2 𝑟 52 = (0,257)(0,602) = 0,155 𝑦 53 = 𝑤 3 𝑟 53 = (0,157)(0,485) = 0,076 𝑦 54 = 𝑤 4 𝑟 54 = (0,090)(0,367) = 0,033 𝑦 55 = 𝑤 5 𝑟 55 = (0,040)(0,441) = 0,018
Menghasilkan matrik Y, seperti dibawah ini:
0.237  0.031  0.076  0.022  0.008
0.142  0.155  0.076  0.022  0.012 Yij= 0.142  0.093  0.038  0.055  0.026 0.237  0.093  0.076  0.055  0.021 0.237  0.155  0.076  0.033  0.018
4. Mencari solusi ideal positif dan solusi ideal negative menggunakan persamaan 4
Solusi Ideal Positif => Rumus : 𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 ,… , + 𝑦 𝑛 + ) 𝑦 1 + = 𝑚𝑎𝑥{𝑦 11 ; 𝑦 21 ; 𝑦 31 ; 𝑦 41 ; 𝑦 51 } = 𝑚𝑎𝑥{0,237; 0,142; 0,142; 0,237; 0,237} = 0,237 𝑦 2 + = 𝑚𝑎𝑥{𝑦 12 ; 𝑦 22 ; 𝑦 32 ; 𝑦 42 ; 𝑦 52 } = 𝑚𝑎𝑥{0,031; 0,155; 0,093; 0,093; 0,155} = 0,155 𝑦 3 + = 𝑚𝑎𝑥{𝑦 13 ; 𝑦 23 ; 𝑦 33 ; 𝑦 43 ; 𝑦 53 } = 𝑚𝑎𝑥{0,076; 0,076; 0,038; 0,076; 0,076} = 0,076 𝑦 4 + = 𝑚𝑎𝑥{𝑦 14 ; 𝑦 24 ; 𝑦 34 ; 𝑦 44 ; 𝑦 54 } = 𝑚𝑎𝑥{0,022; 0,022; 0,055; 0,055; 0,033} = 0,055 𝑦 5 + = 𝑚𝑎𝑥{𝑦 15 ; 𝑦 25 ; 𝑦 35 ; 𝑦 45 ; 𝑦 55 } = 𝑚𝑎𝑥{0,008; 0,012; 0,026; 0,021; 0,018} = 0,026 𝐴 + = 𝑚𝑎𝑥{0,237; 0,155; 0,076; 0,055; 0,026}
Solusi Ideal Negatif => Rumus : 𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 ,… , − 𝑦 𝑛 − ) 𝑦 1 − = 𝑚𝑖𝑛{𝑦 11 ; 𝑦 21 ; 𝑦 31 ; 𝑦 41 ; 𝑦 51 } = 𝑚𝑖𝑛{0,237; 0,142; 0,142; 0,237; 0,237} = 0,142
𝑦 2 − = 𝑚𝑖𝑛{𝑦 12 ; 𝑦 22 ; 𝑦 32 ; 𝑦 42 ; 𝑦 52 } = 𝑚𝑖𝑛{0,031; 0,155; 0,093; 0,093; 0,155} = 0,031 𝑦 3 − = 𝑚𝑖𝑛{𝑦 13 ; 𝑦 23 ; 𝑦 33 ; 𝑦 43 ; 𝑦 53 } = 𝑚𝑖𝑛{0,076; 0,076; 0,038; 0,076; 0,076} = 0,038

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 129-137 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
𝑦 4 − = 𝑚𝑖𝑛{𝑦 14 ; 𝑦 24 ; 𝑦 34 ; 𝑦 44 ; 𝑦 54 } = 𝑚𝑖𝑛{0,022; 0,022; 0,055; 0,055; 0,033} = 0,022 𝑦 5 − = 𝑚𝑖𝑛{𝑦 15 ; 𝑦 25 ; 𝑦 35 ; 𝑦 45 ; 𝑦 55 } = 𝑚𝑖𝑛{0,008; 0,012; 0,026; 0,021; 0,018} = 0,008 𝐴 − = 𝑚𝑖𝑛{0,142; 0,031; 0,038; 0,022; 0,008}
5. Mencari jarak antara alternative A i matrik Y dengan solusi ideal positifdan solusi ideal negatif  menggunakan persamaan 5 dan 6.
Jarak antara matrik Y dengan solusi ideal positif:
𝐷 1 + =   √∑((𝑦 11− 𝑦 1 + ) 2 + (𝑦 12− 𝑦 2 + ) 2 + (𝑦 13− 𝑦 3 + ) 2 + (𝑦 14− 𝑦 4 + ) 2 + (𝑦 15− 𝑦 5 + ) 2 ) 2 𝑗=1 = √(0,237 − 0,237) 2 + (0,031 − 0,155) 2 + (0,076 − 0,076) 2 + (0,022 − 0,055) 2 + (0,008 − 0,026) 2 = 0,130
𝐷 2 + =   √∑((𝑦 21− 𝑦 1 + ) 2 + (𝑦 22− 𝑦 2 + ) 2 + (𝑦 23− 𝑦 3 + ) 2 + (𝑦 24− 𝑦 4 + ) 2 + (𝑦 25− 𝑦 5 + ) 2 )
2 𝑗=1 = √(0,142 − 0,237) 2 + (0,155 − 0,155) 2 + (0,076 − 0,076) 2 + (0,022 − 0,055) 2 + (0,012 − 0,026) 2 = 0,102
𝐷 3 + =   √∑((𝑦 31− 𝑦 1 + ) 2 + (𝑦 32− 𝑦 2 + ) 2 + (𝑦 33− 𝑦 3 + ) 2 + (𝑦 34− 𝑦 4 + ) 2 + (𝑦 35− 𝑦 5 + ) 2 )
2 𝑗=1 = √(0,142 − 0,237) 2 + (0,093 − 0,155) 2 + (0,038 − 0,076) 2 + (0,055 − 0,055) 2 + (0,026 − 0,026) 2 = 0,120
𝐷 4 + =   √∑((𝑦 41− 𝑦 1 + ) 2 + (𝑦 42− 𝑦 2 + ) 2 + (𝑦 43− 𝑦 3 + ) 2 + (𝑦 44− 𝑦 4 + ) 2 + (𝑦 45− 𝑦 5 + ) 2 )
2 𝑗=1 = √(0,237 − 0,237) 2 + (0,093 − 0,155) 2 + (0,076 − 0,076) 2 + (0,055 − 0,055) 2 + (0,021 − 0,026) 2 = 0,062
𝐷 5 + =   √∑((𝑦 51− 𝑦 1 + ) 2 + (𝑦 52− 𝑦 2 + ) 2 + (𝑦 53− 𝑦 3 + ) 2 + (𝑦 54− 𝑦 4 + ) 2 + (𝑦 55− 𝑦 5 + ) 2 )
2 𝑗=1 = √(0,237 − 0,237) 2 + (0,155 − 0,155) 2 + (0,076 − 0,076) 2 + (0,033 − 0,055) 2 + (0,018 − 0,026) 2 = 0,023
Jarak antara antara matrik Y dengan solusi ideal negatif :
𝐷 1 − =   √∑((𝑦 11− 𝑦 1 − ) 2 + (𝑦 12− 𝑦 2 − ) 2 + (𝑦 13− 𝑦 3 − ) 2 + (𝑦 14− 𝑦 4 − ) 2 + (𝑦 15− 𝑦 5 − ) 2 )
2 𝑗=1 = √(0,237 − 0,142) 2 + (0,031 − 0,031) 2 + (0,076 − 0,038) 2 + (0,022 − 0,022) 2 + (0,008 − 0,008) 2 = 0,130
𝐷 2 − =   √∑((𝑦 21− 𝑦 1 − ) 2 + (𝑦 22− 𝑦 2 − ) 2 + (𝑦 23− 𝑦 3 − ) 2 + (𝑦 24− 𝑦 4 − ) 2 + (𝑦 25− 𝑦 5 − ) 2 )
2 𝑗=1 = √(0,142 − 0,142) 2 + (0,155 − 0,031) 2 + (0,076 − 0,038) 2 + (0,022 − 0,022) 2 + (0,012 − 0,008) 2 = 0,130
𝐷 3 − =   √∑((𝑦 31− 𝑦 1 − ) 2 + (𝑦 32− 𝑦 2 − ) 2 + (𝑦 33− 𝑦 3 − ) 2 + (𝑦 34− 𝑦 4 − ) 2 + (𝑦 35− 𝑦 5 − ) 2 )
2 𝑗=1 = √(0,142 − 0,142) 2 + (0,093 − 0,031) 2 + (0,038 − 0,038) 2 + (0,055 − 0,022) 2 + (0,026 − 0,008) 2 = 0,073

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 129-137 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
𝐷 4 − =   √∑((𝑦 41− 𝑦 1 − ) 2 + (𝑦 42− 𝑦 2 − ) 2 + (𝑦 43− 𝑦 3 − ) 2 + (𝑦 44− 𝑦 4 − ) 2 + (𝑦 45− 𝑦 5 − ) 2 ) 2 𝑗=1 = √(0,237 − 0,142) 2 + (0,093 − 0,031) 2 + (0,076 − 0,038) 2 + (0,055 − 0,022) 2 + (0,021 − 0,008) 2 = 0,125
𝐷 5 − =   √∑((𝑦 51− 𝑦 1 − ) 2 + (𝑦 52− 𝑦 2 − ) 2 + (𝑦 53− 𝑦 3 − ) 2 + (𝑦 54− 𝑦 4 − ) 2 + (𝑦 55− 𝑦 5 − ) 2 ) 2 𝑗=1 = √(0,237 − 0,142) 2 + (0,155 − 0,031) 2 + (0,076 − 0,038) 2 + (0,033 − 0,022) 2 + (0,018 − 0,008) 2 = 0,161
Menghitung preferensi (v) menggunakan persamaan 7
𝑉 1 = 𝐷1 − 𝐷1 −+𝐷 1 + = 0,102
0,102+0,130 = 0,102 0,232 = 0,441
𝑉 2 = 𝐷2 − 𝐷2 −+𝐷 2 + = 0,130
0,130+0,102 = 0,130 0,231 = 0,561
𝑉 3 = 𝐷3 − 𝐷3 −+𝐷 3 + = 0,073
0,073+0,120 = 0,073 0,192 = 0,377
𝑉 4 = 𝐷4 − 𝐷4 −+𝐷 4 + = 0,125
0,125+0,062 = 0,125 0,187 = 0,667 𝑉 5 = 𝐷5 − 𝐷5 −+𝐷 5 + = 0,161
0,161+0,023 = 0,161 0,185 = 0,873
Dari  hasil  perhitungan  untuk  mendapatkan  kedekatan  relative  di  buat  peringkat  seperti  terlihat  pada  tabel  5 berikut ini.
Tabel 5. Rangking dari alternatif Alternatif Nilai Rangking Rizkah Fadillah (A1) 0.441 4 Saskia Pinim (A2) 0.561 3 M. Akbar Maulana (A3) 0.377 5 Khairil Anfi (A4) 0.667 2 Suriadi Alfalah (A5) 0.873 1
Dari  nilai  preferensi  diatas  terlihat  bahwa  V 5 memiliki  nilai  terbesar  yaitu  0,873,  sehingga  dapat    disimpulkan bahwa alternatif ke 5 merupakan alternatif terbaik dari ke lima alternatif yang ada pada calon yang mengajukan pinjaman Mikro Faedah.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  metode  TOPSIS  dalam  penentuan  penerima pinjaman  pada  nasabah  yang  mengajukan  pinjaman  Mikro  Faedah  mampu  mendapatkan  penerima  yang  layak  dan  tepat, yakni peringkat pertama  yaitu Suraiadi Alfalah yang merupakan alternatif ke 5 dengan nilai 0.873. metode TOPSIS dalam penyeleksian  penentuan  pemberian  pinjaman  mikro  faedah.  Maka  kemudian  nilai  bobot  dari  semua  kriteria  tersebut dihitung.  Nilai  tertinggi  dari  hasil  perhitungan  dapat  menjadi  yang  paling  di  rekomendasikan  untuk  menerima  pinjaman Mikro Faedah. Hasil perhitungan menerapkan metode TOPSIS menghasilkan keluaran nilai intensitas prioritas calon nasabah tertinggi sehingga dapat diketahui yang calon nasabah memiliki nilai tertinggi yang layak untuk mendapatkan kredit.

## REFERENCES
[1] A.  P.  Pratidina, Mesran,  and  P. Ginting,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan Peserta  Untuk  Mengikuti Proses Pelelangan Barang dan Jasa pada Pegadaian Menerapkan Metode Exprom II,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 242–247, 2017.
[2] B.  D.  Meilani  and  A.  W.  Wardana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Resep  Makanan  Berdasarkan  Bahan Makanan Menggunakan Metode Topsis,” Netw. Eng. Res. Oper. , vol. 5, no. 1, p. 15, 2020.
[3] J.  H.  Gurusinga  and  B.  Sinaga,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Prioritas  Tujuan  Wisata  Daerah  pada Kabupaten Karo Menggunakan TOPSIS,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 144–150, 2020.
[4] F.  Irawan,  “SISTEM  PENUNJANG  KEPUTUSA  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMA  PROGRAM KELUARGA  HARAPAN  (PKH)  MENGGUNAKAN  METODE  AHP  DAN  TOPSIS  (Studi  Kasus :  Kelurahan Sribasuki Kotabumi),” Aisyah J. Informatics Electr. Eng. , vol. 2, no. 2, pp. 171–178, 2020.
[5] P. Mauliana, N. Hunaifi, and F. Wahyudi, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Debitur Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus: Swamitra Ksp Intranz),” Infotronik  J. Teknol. Inf. dan Elektron. , vol. 3, no. 1, p. 15, 2018.
[6] O.  Konstumer  and  M.  Metode,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PEMILIHAN  KREDIT
Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 129-137 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
BANK OLEH KONSTUMER MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Sriwinar,” vol. 4, no. 4, pp. 15–19, 2020.
[7] R.  FAUZIAH,  “Implementasi  Akad  Murabahah  Dalam  Produk  Pembiayaan  Mikro  Faedah  Ib  Pada  Bank  Brisyariah Kcp Bogor Tajur,” Researchgate.Net , no. January, 2021.
[8] N.  Putra,  D.  R.  Habibie,  and  I. F.  Handayani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Supplier  Pada  Tb.Nameene Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw),” Jursima , vol. 8, no. 1, p. 45, 2020.
[9] M. D. Sena, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Peserta Terbaik Dalam Perlombaan Penulisan Kaligrafi Dengan Metode Topsis,” vol. 4307, no. February, pp. 26–32, 2020.
[10]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[11]  G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[12]  S.  S.  S,  A.  T.  Purba,  V.  Marudut,  M.  Siregar,  T.  Komputer,  and  P.  B.  Indonesia,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN PINJAMAN,” vol. 3, pp. 25–30, 2020.
[13]  Mesran, E. P. Sumantri, Supriyanto, S. H. Sahir, and N. K. Daulay, “Implementation of Technique for Order Preference by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  in  Recommendations  for  New  Position  in  Companies,” Int.  J.  Inf.  Syst. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 661–669, 2021.
[14]  Y.  Zai,  M.  Mesran,  B.  Nadeak,  and  I.  Saputra,  “PENERAPAN  TECHNIQUE  FOR  ORDERS  PREFERENCE  BY SIMILARITY  TO  IDEAL  SOLUTION  (TOPSIS)  UNTUK    KEPUTUSAN  PEMBERIAN  KREDIT  PADA  CALON NASABAH (Studi Kasus : PT. SS Finance),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, Feb. 2017.
[15]  K.  D.  Maisari,  D.  Andreswari,  and  R.  Efendi,  “Implementasi  Metode  TOPSIS  dengan  Pembobotan  Entropy  untuk Penentuan  Calon  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)  APBD  Kota  Bengkulu(  Studi  Kasus :  SMAN  8  Kota Bengkulu ),” J. Rekursif , vol. 5, no. 2, pp. 179–194, 2017.
[16]  E.  R.  Hylenarti  Hertyana1,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Rekomendasi  Pembelian  Smartphone  Dengan Menggunakan Metode Topsis,” J. Tek. Inform. Unika St. Thomas , vol. 5, no. 1, pp. 80–91, 2020.
[17]  Y.  Zai,  B.  Nadeak,  and  I.  Saputra,  “PENERAPAN  TECHNIQUE  FOR  ORDERS  PREFERENCE BY  SIMILARITY TO  IDEAL  SOLUTION  (  TOPSIS  )  UNTUK  KEPUTUSAN  PEMBERIAN  KREDIT  PADA  CALON  NASABAH  ( Studi Kasus : PT . SS Finance ),” Media Inform. Budidarma , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2017.
[18]  C.  E.  Prawiro,  M.  Y.  H.  Setyawan,  and S.  F.  Pane,  “Studi  Komparasi  Metode  Entropy dan  ROC dalam  Menentukan Bobot Kriteria,” J. Tekno Insentif , vol. 15, no. 1, pp. 1–14, 2021.