## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBIAYAAN MIKRO DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DI BANK SYARIAH MANDIRI KCP NUSUKAN SURAKARTA
Agmon Yus Ardiyan (agmon89@gmail.com) Wawan Laksito YS (wlaksito@yahoo.com) Muhammad Hasbi (mhasbi @sinus.ac.id)

## ABSTRAK
Pembiayaan  mikro  adalah  produk  pembiayaan  yang  ada  di  Bank  Syariah  Mandiri  yang mempunyai  batasan  maksimal  hanya  Rp  100.000.000.  Target  utamanya  adalah  para  pelaku usaha mikro kecil menengah dan mempunyai tujuan untuk membantu  mengembangkan usaha mikro  di  indonesia.  Sistem  pendukung  keputusan  dibuat  untuk  membantu  dan  memberikan alternatif  dalam  menentukan  kelayakan  debitur  pengajuan  pembiayaan  mikro.  Metode  yang digunakan  dalam  pembuatan  SPK  ini  adalah  Simple  Additive  Weighting.  SAW  dipilih  karena metode ini mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan kriteria yang ditentukan.  Penelitian  dilakukan  dengan  mencari  nilai  bobot  untuk  setiap  kriteria,  kemudian dilakukan perangkingan berdasarkan grade perusahaan yang akan menentukan alternatif paling baik, dalam hal ini debitur teladan. Berdasarkan hasil pengujian aplikasi ini sangat membantu tim penyeleksi memberikan alternatif pembanding dalam menentukan kelayakan debitur karena hasil keluaran dari aplikasi ini berupa skor total dengan nilai maksimal 100 dan menggunakan grade yang tinggi yaitu 70. Pembobotan kriteria di titik beratkan pada karakter (30),  daya jual jaminan (20),  laporan  keuangan  (15),  jenis  pekerjaan  (15),  lokasi  jaminan  (10)  dan  lokasi  tinggal  (10) sehingga debitur yang lolos mempunyai kriteria yang bagus . Kata kunci : Pembiayaan Mikro, SPK, Metode SAW, Bank Syariah

## I. PENDAHULUAN
Bank  Syariah  Mandiri  merupakan salah  satu  bank  syariah  terbesar  yang  ada  di indonesia.  Sejalan  dengan  tujuan  perusahaan yang  mengutamakan  kepuasan  pelanggan maka  perlu  dimanfaatkan  sebuah  aplikasi sistem pendukung keputusan kelayakan kredit pembiayaan untuk mempercepat proses pengambilan keputusan.  Saat ini dalam kasus pembiayaan  oleh  debitur  dari  pengajuan nominal  pembiayaan  hingga  pencairan  dana Bank Syariah Mandiri melalui divisi mikro akan melakukan  analisa  melalui  investigasi  dan wawancara  langsung  ke  nasabah.  Faktor investigasi  dan  wawancara  meliputi  jumlah pengajuan  dana,  pengumpulan  data  debitur, jenis pekerjaan atau usaha, laporan keuangan tiga  bulan  terakhir,  slip  gaji,  hingga  survei jaminan  dan  warga  sekitar.  Setelah  data terkumpul akan dilanjutkan dalam pengambilan keputusan dengan aplikasi sederhana  microsoft  excel  yang  meliputi aplikasi penilaian jaminan dan aplikasi kemampuan membayar debitur. Perbandingan jumlah  pinjaman  dengan  hasil  dari  aplikasi inilah  yang  jadi  acuan  diterima  atau  tidaknya pengajuan pinjaman nasabah.
Dalam  kesempatan  ini  penulis  ingin membuat aplikasi sistem pendukung keputusan kelayakan pembiayaan mikro dengan  metode  SAW  berbasis  web  sebagai pembanding aplikasi lama yang berbasis excel yang  telah  ada  di  Bank  syariah  Mandiri. Aplikasi  sistem  pendukung  keptusan  ini  akan dibuat  dari  proses  pengajuan  kredit  hingga didapatkan  hasil  berupa  alternatif  keputusan. Aplikasi ini akan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW dipilih karena setiap kriteria memiliki bobot tersendiri barupa  angka.  Dengan  metode  ini  dapat dilakukan  penilaian  dan  perangkingan  agar dapat  dibandingkan  dengan  standart  yang telah ditetapkan oleh perusahaan. Diharapkan aplikasi  SPK  ini  dapat  mempermudah  dan mendukung  divisi  mikro  dalam  pengambilan keputusan  dengan  cara  memberikan  alternatif keputusan  dan  dalam  maintenence  nasabah Bank Syariah Mandiri.

## II. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  digunakan  beberapa metode agar memperoleh data yang tepat dan akurat  guna  kesempurnaan  sistem  yang  akan
dibuat.  Adapun  metode  tersebut  adalah sebagai berikut:
2.1. Metode Pengumpulan data pengumpulan  data  untuk  mendapatkan data  pendukung  penelitian  dilakukan  melalui metode  observasi,  metode  wawancara,  dan metode studipustaka
2.2. Metode Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  untuk aplikasi  pendukung  keputusan  ini  adalah metode  analisis  dan  desain  sistem  terstruktur ( structured  system  analysis  and  design ). Dengan metode ini diharapkan dapat mendefinisikan  secara  jelas  terhadap  sistem yang akan dikembangkan. Tahapan  - tahapan yang akan dikerjakan antara lain:
1.  Tahap perencanaan
Langkah  awal  dari  tahap  ini  yaitu mendokumentasikan  masalah-masalah  yang ditampakkan dalam sistem lama dan mendefinisikan kedalam indikator-indikator masalah utama penelitian.
2.  Tahap analisis sistem
Pada  tahap  ini,  peneliti  menganalisis sistem lama yang berbasis microsoft world dan excel  untuk  dibuat  ke  sistem  baru  yang berbasis PHP dan MySQL
3.  Tahap desain sistem
Setelah  hasil  analisis  sistem  diperoleh, kemudian  peneliti  menggambarkan  disain sistem yang akan digunakan.
a.  Desain Database Pada  Tahap  ini  akan  dibuat  desain database  dan  desain  diagram  alir  data  dari sistem yang akan dikembangkan.
b.  Desain Input Output
Pada  tahap  ini  peneliti  merencanakan desain input dan output yang dibutuhkan.
4.  Tahap Pengelolaan Data
Pada  tahap  ini  peneliti  menentukan langkah atau alur yang akan diimplementasikan pada sistem. Langkah yang akan dilakukan adalah login user, penambahan  data  identitas  awal  debitur (sesuai  KTP),  penghitungan  biaya  hidup melalui laporan keuangan bulanan, menentukan  data  kriteria  beserta  bobot, memasukan sub kriteria, penghitungan menggunakan  metode  SAW,  dan  pelaporan (Hasil).

## 5.  Tahap Implementasi sistem
Pada  tahap  implementasi  sistem  peneliti melakukan  pengkodean  dan  pengujian  sistem dari aplikasi baru yang dibuat.

## 6.  Tahap Penyempurnaan sistem
Setiap  sistem  yang  diterapkan  tentu memiliki  beberapa  kelemahan  dan  kesalahan. Pada  tahap  ini  dilakukan  perbaikan  dan penyempurnaan agar sistem berjalan stabil.

## III.  TINJAUAN PUSTAKA 3.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah sebuah  sistem  berbasis  komputer  yang adaptif, fleksibel, dan interaktif yang digunakan untuk  memecahkan  masalah-masalah  tidak terstruktur sehingga meningkatkan nilai keputusan yang diambil [1].
3.2. Fuzzy MADM ( Multy Atribut Decision Making) Fuzzy MADM  adalah  suatu  metode yang  digunakan  untuk  mencari  alternatif optional dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu.Inti dari Fuzzy MADM adalah menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemidian dilanjutkan dengan proses perangkingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif yang  sudah diberikan  [2].  Pada  dasarnya  ada tiga  pendekatanuntuk  mencari  nilai  bobot atribut, yaitu pendekatan subjektif, pendekatan objektif,  dan  pendekatan  integrasi  antara subjektif  dan  objektif.  Ada  beberapa  metode yang  dapat  dgunakan  untuk  menyelesaikan masalah Fuzzy MADM antara lain:
1.  Simple Addictive Weighting Method
2.  Weighted Product
3. Elimination Et Choix la Realite (ELECTRE)
4. Technique  for  Orders  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
5. Analytic Hierarchy Process (AHP)
3.3. Simple Additive Weighting (SAW) Konsep  dasar  dari  metode Simple Additive  Weighting (SAW)  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  ranting  kerja  pada setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matrik keputusan kesuatu skala yang dapat diperbandingkandengan semua rating alternatif  yang  ada.  Rumus  (1)  normalisasi matriks  dapat  ditunjukan  pada  persamaan dibawah ini.
𝑟 𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 max 𝑥𝑖𝑗 min 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 Keterangan :
r ij :  Nilai  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif ke-j
x ij
: Nilai alternatif ke-i pada atribut ke-j
Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
Jika j adalah attribute biaya (cost)
max x ij : Nilai terbesar dari setiap kriteria min x ij : Nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit : Jika nilai terbesar adalah yang terbaik Cost : Jika nilai terkecil adalah yang terbaik Dimana  rij  adalah  rating    kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj : i  =  1,  2,  …,  m  dan  j  =  1,  2,  …,  n.  Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai berikut:
Nilai  prefrensi  untuk  setiap  alternatif diperoleh dengan rumus (2) dibawah ini :
𝑉 𝑖   = 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 =1
Keterangan :
𝑉 𝑖 : Rangking untuk setiap alternatif 𝑤 𝑗 : Nilai bobot dari setiap kriteria 𝑟 𝑖𝑗 : Nilai normalisasi dari alternatif ke-i pada atribut ke-j
Nilai V i lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih baik.
Langkah-langkah penyelesaian Fuzzy MADM menggunakan metode SAW yaitu sebagai berikut :
1.  Memberikan  nilai  setiap  alternatif  (Ai) pada  setiap  kriteria  (Cj)  yang  sudah ditentukan, dimana nilai i=1,2,....n.
2.  Memberikan  nilai  bobot  (W)  yang  juga didapatkan berdasarkan nilai crisp.
3.  Melakukan  normalisai  matriks  dengan cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternormalisasi (rij) dari alternative Ai  pada atribut    Cj  berdasarkan  persamaan  yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut benefit dan cost ). Apabila nilai keuntungan maka  nilai  crisp  (Xij)  dari  setiap  kolom atribut dibagi dengan nilai crisp Max (Max Xij)  dari  setiap  kolom,  sedangkan  untuk atribut  biaya,  nilai  crisp  Min  (Min  Xij)  dari tiap kolom atribut dibagi dengan crisp (Xij) setiap kolom.
4.  Melakukan  proses  perangkingan  untuk setiap  alternative  (Vi)  dengan  cara mengalikan  nilai  bobot  (Wi)  dengan  nilai ranting kinerja (rij).    [3]

## 3.4.  Contex Diagram
Contex Diagram merupakan pola penggambaran yang berfungsi untuk memperlihatkan  interaksi  system  informasi dengan lingkungan dimana system itu berada.
Contex Diagram / diagram tingkat atas yaitu  diagram  yang  paling  tidak  detail  dari system  informasi  yang  menggambarkan  alur kedalam dan keluar. [4]
3.5. Data Flow Diagram (DFD) Data Flow Diagram adalah suatu model logika  data  atau  proses  yang  dibuat  untuk menggambarkan  dari  mana  adal  data,  tujuan data  yang  keluar  dari  sistem,  dimana  data disimpan, proses apa yang menghasilkan data tersebut,    interaksi  data  yang  tersimpan,  dan proses yang dikenakan pada data tersebut [5] . Dalam  Basis  Data  simbol  yang  digunakan pada DFD adalah entitas, Aliran data, proses, dan penyimpanan data.
3.6. Entity Reltionship Diagram (ERD) Entity  Relationship  Diagram adalah model  jaringan  yang  menggunakan  susunan data  yang  disimpan  dalam  sistem  secara abstrak. Tujuan utama dari ERD adalah untuk menunjukan  struktur  objek  data  ( entity )  dan hubungan  ( relationship )  yang  ada  pada  objek tersebut.  ERD  berguna  bagi  profesional system  karena  memperlihatkan  hubungan antara data store pada DFD [5].
Entity Relationaship Diagram menggunakan  sejumlah  notasi  dan  simbol untuk menggambarkan struktur dan hubungan antar  data  yaitu  entitas,  atribut,  hubungan, garis.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Analisa Sistem

## 4.1.1.  Context Diagram
Conteks  Diagram adalah  hubungan masukan dan keluaran yang menjadi kesatuan dalam  suatu  sistem.  Alur  aliran  data  akan digambarkan hingga mengalami proses pengolahan data untuk menghasilkan informasi.
Sistem Pendukung Keputusan Kelyakan Kredit Pelaksana Marketing Mikro Analis Kredit Info Data Nasabah Data Login, Data Nasabah , Cari Data Nasabah Data Login,  Data User, Data Nasabah,  Data Kriteria, Data Laporan / Hasil Info Data User , Info Data Nasabah , Info Data Kriteia , Info Data Laporan / Hasil Direktur Info Data Pelaporan

## Gambar 1. Diagram Konteks

## 4.1.2.  Hierarchy Input Output System
HIPO  digunakan  sebagai  alat  bantu untuk  merancang  dan  mendokumentasikan siklus pengembangan sistem. HIPO dirancang secara  khusus  untuk  menggambarkan  suatu struktur bertingkat guna memahami fungsi dari modul suatu sistem.
SPK Kelayakan
Pembiayaan Mikro
3 Manajemen Data Debitur 3.1 Tampilkan Data Debitur 3.2 Input Data Debitur 3.3 Ubah Data Debitur 3.4 Hapus Data Debitur 4
Manajemen Data Kriteria 4.1 Tampilkan Data Kriteria 4.2 Input Data Kriteria 4.3 Ubah Data Kriteria 4.4 Hapus Data Kriteria 5 Manajemen Penilaian 5.1 Tampilkan Data Debitur 5.2 Input Nilai 5.3 Ubah Nilai 6 Pengolahan SAW 6.1 Skor dg Metode SAW 7 Pelaporan 7.1 Perangkingan & keputusan 2 Manajemen Data User 2.1 Tampilkan Data User 2.2 Input Data User 2.3 Ubah Data User 2.4 Hapus Data User 1 Login 1.2 Input Username & Password

## Gambar 2. HIPO
Diagram  HIPO  memiliki  3  level,  yaitu Top  Level,  Level  0,  dan  Level  1.  Top  level menunjukan  proses  sistem  aplkasi  yang dibuat.  Level  0  berisi  proses  utama  dari  top level.  Level1  berupa  proses  dari  level  0  yang bisa diuraikan untuk proses yang lebih detail. 4.1.3.  Data Flow Diagram
Data Flow Diagram adalah suatu model logika  data  (proses)  yang  dibuat  untuk menggambarkan  asal  data,  tujuan  data  yang keluar,  penyimpanan  data,  proses  apa  yang menghasilkan  data  tersebut,  interaksi  data yang  tersimpan  dan  proses  yang  dikenakan pada  data  tersebut.  Pada  DFD    user  dapat menginput  data  debitur,  input  kriteria,  input subkriteria,  input  nilai,  dan  program  akan menampilkan  informasi  data  pemohon  dan hasil seleksi.
2 Manajemen User 3 Proses Manajemen Debitur 4 Proses Manajemen Kriteria 5 Prose Manajemen Nilai 6 Proses Olah SAW 7 Prose Pelaporan Data User Info Data User Data User Data Debitur Info Data Debitur Data Debitur Data Kriteria Info Data Kriteria Data Nilai Info Data Nilai Data Nilai Data Kriteria Data Nilai Total Info Nilai Total Info Nilai Total Info sub kriteria Info sub kriteria Info sub kriteria Info sub kriteria Info Nilai Total Info Nilai di ACC Data User Data Kriteria Data Sub kriteria Data Nilai Nilai Total Grade Data Debitur Analis Mikro Pelksana Marketing Mikro Username Password Data Debitur Username Password Data User Info Data User Info Data Debitur Info Data Debitur Data Kriteria Indo Data Kriteria Data Nilai Info Data Nilai Info Nilai Total Info Pelaporan Direktur Info Data Laporan 1 Proses Login Info data debitur Data User Gambar 3. DFD

## 4.1.4.  Entity Relation Diagram (ERD)
Entity  Relation  Diagram merupakan suatu model untuk mnjelaskan hubungan antar data  dalam  basis  data  berdasarkan  objek- objekdasar  data  yang  mempunyai  hubungan antar relasi.
Nilai id Debitur Memiliki Nilai Memiliki Sub_Kriteria Nilai Total Melayani User Memiiki Grade 1 N N 1 1 1 1 Grade N 1 Memiliki 1 Kriteria Memiliki 1 N ID Pass Username Level Nama Jabatan Password_real Id_tb_debitur Skor Id Id_tb_debitur Nilai Id_tb_Kriteria Id_tb_kriteria Sub_kriteria Kriteria Bobot_Kriteria Jenis Kriteria Id Tgl_lahir Alamat Tept_lahir Nama Agama Warga_negara JK Id

## Gambar 4. ERD
Keterangan :
1.  Satu user mempunyai satu grade sehingga  entitas  user memiliki relasi 1:1 dengan entitas grade.
2.  Satu  user  melayani  banyak  data  debitur sehingga  entitas  user  memiliki  relasi  1:N dengan entitas debitur.
3.  Satu debitur mempunyai banyak nilai yang digunakan  sebagai  pertimbangan  bank sehingga  entitas  debitur  memiliki  relasi 1:N dengan entitas nilai.
4.  Satu  nilai  total  terdiri  dari  banyak  nilai kriteria  sehingga  nilai  total  mempunyai relasi 1:N dengan entitas nilai.
5.  Satu kriteria terdiri dari banyak sub kriteria sehingga entitas kriteria mempunyai relasi 1:N dengan entitas sub kriteria.
6.  Setiap  sub  kriteria  mempunyai  satu  nilai sehingga  entitas  sub  kriteria  mempunyai relasi 1:1 dengan entitas nilai.

## 4.1.5.  Relasi Antar Tabel
User * id Username Pass Level Nama Jabatan Passw_real Debitur * id Name Alamat JK Tept_lahir Tgl_lahir Agama Warga_negara Kriteria * id Kriteria Jenis_kriteria Bobot_kriteria Nilai *id id_tb_debitur id_tb_kriteria Nilai Nilai Total Id_tb_debitur Skor Sub Kriteria *id id_tb_kriteria Sub_kriteria Nilai Grade Grade I I I N N N I I

## Gambar 5. Relasi Antar Tabel
4.2. Analisa  Dengan  Metode Simple
Additive Weighting 4.2.1.  Kriteria
Menyelesaikan suatu rmasalah dengan menggunakan  metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting )  diperlukan  kriteria,  bobot  dan penilaian untuk melakukan perhitungan sehingga  didapatkan  alternatif  terbaik.  Berikut merupakan  kriteria  yang  dibutuhkan  untuk pengambilan keputusan antara lain:

## Tabel 1. Kriteria
Kriteria ( C ) Keterangan Bobot C1 Karakter Nasabah 30 C2 Daya Jual Jaminan 20 C3 Laporan Keuangan 15 C4 Lokasi Jaminan 10 C5 Lokasi Tempat Tinggal (KTP) 10 C6 Jenis Pekerjaan 15 Tabel 2. Nilai Keterangan Nilai Sangat Tinggi 1 Tinggi 0,75 Cukup 0,5 Rendah 0,25 Sangat Rendah 0

## 4.2.2.  Contoh Kasus
Banyaknya  pengajuan  permohonana pembiayaan di perusahaan. maka diambil tiga orang debitur sebagai sample untuk pengajuan pembiayaan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW).
Tabel 3 Data Pengajukan Pembiayaan
Langkah  penyelesaian  kasus  diatas untuk menentukan kelayakan nasabah dengan metode Simple  Additive  Weighting yaitu melalui langkah sebagai berikut :
1.  Menentukan  nilai  setiap  alternatif  (Ai) pada  setiap  kriteria  (Ci)  yang  sudah ditentukan.
Tabel 4. Rating kecocokan setiapalternatif pada kriteria
Alternatif Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 1,0 1,0 1,0 1,0 0,5 1,0
A2 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 1,0
A3 0,25 1,0 0,75 0,5 1,0 1,0
Tabel 4 diubah kedalam matrik keputusan X dengan data:
𝐗 = 𝟏 𝟏 𝟏 𝟏 𝟎, 𝟓 𝟏 𝟎, 𝟓 𝟎, 𝟓 𝟎, 𝟓 𝟎, 𝟓 𝟎, 𝟓 𝟏 𝟎, 𝟐𝟓 𝟏 𝟎, 𝟕𝟓 𝟎, 𝟓 𝟏, 𝟎 𝟏 2.  Memberikan nilai bobot (W)
Tim  manajemen  pusat  telah  memberikan patokan bobot tiap kriteria. bobot didasarkan  tingkat  kepentingan  masing- masing kriteria.

## Tabel 5 Bobot Kriteria
Kriteria ( C ) Keterangan Bobot Bobot C1  Karakter Nasabah Sangat Tinggi  30 C2  Daya Jual Jaminan Tinggi 20 C3  Laporan Keuangan Cukup + 15 C4  Lokasi Jaminan Cukup 10 C5  Lokasi Tinggal Cukup 10 C6  Jenis Pekerjaan Cukup + 15 Dari Tabel 5 diperoleh vektor bobot
W= (30  20  15  10  10  15)
3.  Menormalisasi  matriks  X  menjadi  matriks R dengan rumus (2) di halaman 3 yaitu:
a.  Karakter  nasabah  termasuk  dalam atribut keuntungan ( Benefit ) 𝑟 11 = 1 𝑀𝑎𝑥 ( 1  0,5  0,25 ) = 1 1 = 1 𝑟 21 = 0,5 𝑀𝑎𝑥 ( 1  0,5  0,25 ) = 0,5 1 = 0,5
𝑟 31 = 0,25 𝑀𝑎𝑥 ( 1  0,5  0,25 ) = 0,25 1 = 0,25
b.  Jenis  jaminan  termasuk  dalam  atribut keuntungan ( Benefit )
𝑟 12 = 1 𝑀𝑎𝑥 ( 1  0,5  1 ) = 1 1 = 1 𝑟 22 = 0,5 𝑀𝑎𝑥 ( 1  0,5  1 ) = 0,5 1 = 0,5
𝑟 32 = 1 𝑀𝑎𝑥 ( 1  0,5  1 ) = 1 1 = 1
c.  Laporan  keuangan  termasuk  dalam atribut keuntungan ( Benefit ).
𝐫 𝟏𝟑 = 𝟏 𝐌𝐚𝐱 ( 𝟏  𝟎, 𝟓  𝟎, 𝟕𝟓 ) = 𝟏 𝟏 = 𝟏
r 23 = 0,5 Max ( 1  0,5  0,75 ) = 0,5 1 = 0,5
r 33 = 0,75 Max ( 1  0,5  0,75 ) = 0,75 1 = 0,75
d.  Lokasi  jaminan  termasuk  dalam  atribut keuntungan ( Benefit )
r 14 = 1 Max ( 1  0,5  0,5 ) = 1 1 = 1
r 24 = 0,5 Max ( 1  0,5  0,5 ) = 0,5 1 = 0,5
r 34 = 0,5 Max ( 1  0,5  0,5 ) = 0,5 1 = 0,5
e.  Lokasi  tempat  tinggal  termasuk  dalam atribut keuntungan ( Benefit )
r 15 = 0,5 Max ( 0,5  0,5  1 ) = 0,5 1 = 0,5 r 25 = 0,5 Max (  0,5  0,5  1) = 0,5 1 = 0,5
r 35 = 1 Max (  0,5  0,5  1 ) = 1 1 =  1
f.  Jenis  pekerjaan  termasuk  dalam  atribut keuntungan ( Benefit )
r 16 = 1 Max (  1  1  1 ) = 1 1 =  1
No Nama Nasabah Karakter  Jaminan  Keuangan Lokasi Jaminan Tempat Tinggal Pekerjaan 1  Nasabah1  Tinggi Bagus 70% Solo Sragen  Pengusaha 2  Nasabah2  Cukup Cukup 50% Sragen Sragen Pedagang 3  Nasabah3  Rendah Bagus 60% Solo Solo PNS
r 26 = 1 Max (  1  1  1 ) = 1 1 =  1 r 36 = 1 Max (  1  1  1 ) = 1 1 =  1
g.  Melakukan  proses  perangkingan  dengan Rumus (2) di halaman 3.
V1 = (1 x 30) + (1 x 20) + (1 x 15) + (1 x 10) + (0,5 x 10) + (1 x 15)
= 30 + 20 + 15 + 10 + 5 +15
= 95 V2 = (0,5 x 30) + (0,5 x 20) + (0,5 x 15) + (0,5 x 10) + (0,5 x 10) + (1 x 15)
= 15 + 10 + 7,5 + 5 + 5 +15
= 57,5 V3  = (0,25 x 30) + (1 x 20) + (0,75 x 15) + (0,5 x 10) + (1 x 10) + (1 x 15)
= 7,5 + 20 + 11,25 + 5 + 10 +15
= 68,75
h.  Hasil  perangkingan  diperoleh  :  V1  =  95  ; V2 = 57,5 V3 = 68,75
Standar  nilai  untuk  layak  mendapatkan pembiayaan  sebesar  70.  Berdasarkan  score diatas maka permohonan alternatif A1 (nasabah  1)  dterima.  Sedangkan  alternatif  A2 dan A3 ditolak.

## 4.3. Tampilan Program

## 4.3.1.  Tampilan Menu
Halaman  ini  adalah  halaman  yang muncul  setelah  user  melewati  halaman  login. Halaman ini berisi kumpulan menu yang akan muncul  sesuai  dengan  hak  akses  yang  di berikan.  Menu  pada  halaman  ini  terdiri  dari menu  data  debitur,  manajemen  kriteria, manajemen  sub  kriteria,  manajemen  nilai, seting  grade,  laporan,  manajemen  user,  ganti pasword, dan log out.

## Gambar 6 Halaman Menu

## 4.3.2.  Halaman Data Debitur
Halaman ini digunakan untuk menyimpan data debitur berupa nama, alamat, jenis  kelamin,  tempat  tanggal  lahir,  agama warga  negara.  Pada  halaman  ini  terdapat button tampilkan data untuk menampilkan data yang  telah  tersimpan  di  dalam  database  dan button tambah data untuk menambahkan data
debitur baru. Untuk fungsi edit dan hapus data klik  kanan pada data  yang  ingin kita edit  atau hapus.
Gambar7. Halaman Debitur

## 4.3.3.  Halaman Manajemen Kriteria
Halaman ini digunakan untuk menyimpan data kriteria berupa nama kriteria, jenis kriteria, dan bobot kriteria. Pada halaman ini  terdapat  button  tampilkan  data  untuk menampilkan data kriteria yang telah tersimpan  didalam  database  dan  button tambah data untuk menambahkan data kriteria baru.  Untuk  menu  edit  dan  hapus  klik  kanan pada data yang ingin di edit atau di hapus.

## Gambar 8. Manajemen Kriteria

## 4.3.4.  Halaman Manajemen Subriteria
Halaman ini digunakan untuk menyimpan  data  subkriteria  berupa  nama kriteria,  nama  sub  kriteria,  dan  nilai  sub kriteria.  Pada  halaman  ini  terdapat  button tampilkan  data  untuk  menampilkan  data  sub kriteria yang telah tersimpan didalam database dan  button  tambah  data  untuk  menambahkan data  sub  kriteria  baru.  Untuk  menu  edit  dan hapus  klik  kanan  pada  data  yang  ingin  di edit atau di hapus.

## 4.3.5.  Halaman Manajemen Nilai
Halaman  manajemen  nilai  berfungsi untuk  memasukan  nilai  kriteria  nasabah, mengolah  data  dan  menampilkan  nilai  hasil penghitungan  dengan  metode  Simple  Aditive Weighting.  Pada  halaman  inilah  analisa nasabah  dilakukan  berdasarkan  nilai  kriteria yag  dimiliki  nasabah.  Cara  menginput  nilai dengan  klik  kanan  pada  nama  nasabah  pilih edit nilai.
Gambar 10. Manajemen Nilai

## 4.3.6.  Halaman Seting Grade
Halaman ini digunakan untuk memasukan  nilai  batas  total  skor  untuk mendapatkan pembiayaan. Halaman ini hanya bisa diakses oleh admin. Berdasarkan kebijakan  perusahaan  grade  yang  digunakan 70.
Gambar 11. Seting Grade
4.3.7.  Halaman Laporan
Halaman ini digunakan untuk menampilkan  hasil  dari  analisa  menggunakan metode  SAW.  Halaman  ini  terdiri  dari  kolom nama,  alamat,  skor,  dan  hasil.  Pada  halaman ini  akan  diputuskan  diterima  atau  di  tolaknya pengajuan pembiayaan mikro.

## Gambar 12. Pelaporan

## 4.4. Pengujian Program
4.4.1.  Pengujian Fungsional
Pengujian  fungsional  digunakan  untuk menguji  fungsi  dari  menu  yang  terdapat  di dalam  SPK  Kelayakan  Nasabah. Pada pengujian  ini  kebenaran  aplikasi  yang  diuji
dilihat  berdasarkan  keluaran  yang  dihasilkan dari  data  masukan  yang  diberikan.Hasil  dari pengujian seperti Tabel 9.
Tabel 9 Rekapitulasi Uji Fungsional
No  Nama Pengujian
Uji Fungsional Hasil Uji 1  Input login Menu berfungsi   Sesuai 2  Input data debitur Menu berfungsi   Sesuai 3  Input data kriteria Menu berfungsi   Sesuai 4 Input data subkriteria Menu berfungsi   Sesuai 5  Input nilai kriteria Menu berfungsi   Sesuai 6  Input setting grade Menu berfungsi   Sesuai 7  Input user Menu berfungsi   Sesuai 8  Ganti password Menu berfungsi   Sesuai
Tabel  rekapitulasi  diatas  menunjukan  bahwa perangkat  lunak  yang  dibangun  bebas  dari kealahan  dan  secara  fungsinal  mengeluarkan hasil  yang  sesuai  dengan  harapan  dan berjalan dengan baik.

## 4.4.1.  Pengujian Validitas
Pengujian algoritma program digunakan  untuk  mengetahui  SPK  valid  atau tidak.  Pengujian  Validitas  algoritma  program dilakukan dengan membandingkan hasil perhitungan  SPK  dengan  hasil  perhitungan manual.

## Tabel 10 Rekapitulasi Uji Validitas
Nama Data Bank Aplikasi SPK Keputusan Hasil Debitur 1 Diterima 95 Diterima Sesuai Debitur 2 Diterima 57,5 Ditolak Tdk sesuai Debitur 3 Ditolak 68,75 Ditolak Sesuai Debitur 4 Diterima 95 Diterima Sesuai Debitur 5 Diterima 76,25 Diterima Sesuai Debitur 6 Ditolak 73,75 Diterima Tdk sesuai Debitur 7 Diterima 86,25 Diterima Sesuai Debitur 8 Diterima 80 Diterima Sesuai Debitur 9 Ditolak 65 Ditolak Sesuai Debitur10 Diterima 90 Diterima Sesuai Debitur 11 Diterima 62,5 Ditolak Tdk sesuai Debitur 12 Ditolak 58,75 Ditolak Sesuai Debitur 13 Diterima 95 Diterima Sesuai Debitur 14 Diterima 76,25 Diterima Sesuai Debitur 15 Ditolak 67,5 Ditolak Sesuai Debitur 16 Diterima 86,25 Diterima Sesuai Debitur 17 Diterima 75 Diterima Sesuai Debitur 18 Ditolak 60 Ditolak Sesuai Debitur 19 Diterima 82,5 Diterima Sesuai Debitur 20 Ditolak 58,75 Ditolak Sesuai Debitur 21 Ditolak 62,5 Ditolak Sesuai Debitur 22 Diterima 86,25 Diterima Sesuai Debitur 23 Diterima 85 Diterima Sesuai Debitur 24 Ditolak 58,75 Ditolak Sesuai Debitur 25 Diterima 90 Diterima Sesuai Debitur 26 Diterima 77,5 Diterima Sesuai Debitur 27 Ditolak 65 Ditolak Sesuai Debitur 28 Diterima 86,25 Diterima Sesuai Debitur 29 Diterima 80 Diterima Sesuai Debitur 30 Ditolak 65
Ditolak Sesuai
Dari  30  sampel  data  dibandingan  antara keputusan  bank  dan  aplikasi Fuzzy terdapat tiga data yang tidak sesuai  dengan hasil yaitu debitur  2,  6,  dan  11.  Debitur  2  dan  11  tidak lolos  aplikasi  tetapi  berdasarkan  penilaian subjektif mempunyai karakter yang cukup baik sehingga dapat dipertanggung jawabkan untuk diterima.  Debitur  6  walaupun  lolos  aplikasi tetapi pihak bank menolak karena mempunyai karakter  yang  buruk.  Sehingga  antara  data bank  dan  hasil  aplikasi  terdapat  margin  10  % dan  diperoleh  kesimpulan  bahwa  Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembiayaan Mikro  di  Bank  Syariah  Mandiri  Nusukan  valid.

## V.  PENUTUP

## 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan uraian permasalahan dan pembahasan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1.  Aplikasi  SPK  ini  mempunyai  fasilitas seperti fasilitas login, hak akses, manajemen  debitur,  manajemen  kriteria, manajemen  subkriteria,  manajemen  nilai, pelaporan, manajemen user, ganti pasword, dan logout.
2.  Hasil  dari  aplikasi  berupa  skor  dengan nilai maks 100, menggunakan grade yang tinggi yaitu 70, pembobotan kriteria di titik beratkan  pada  Karakter(30)  ,Daya  jual jaminan(20), Lap. keuangan(15), Pekerjaan(15),  Lokasi  jaminan(10),  dan Lokasi  tinggal(10)  sehingga  debitur  yang lolos mempunyai nilai kriteria yang bagus.
3.  SPK  ini  telah  diuji  secara  fungsional  dan validitas dengan hasil yang sesuai dengan fungsi dan penghitungan manual.

## 5.2. Saran
Selama pembuatan ada beberapa saran untuk pengembangan aplikasi yaitu:
1.  Perlu  diadakan  pembandingan  dengan metode  lain  yang  mampu  memperkecil kemungkinan terjadi kredit macet.
2.  Selain  penggunaan  aplikasi  SPK  ini  perlu dilihat  penilaian  secara  subjektif  seperti debitur lama (existing),  debitur berkaraker baik, debitur dengan usaha potensial.
3.  Aplikasi  ini  sebagai  pendukung  bukan mengubah / mengganti keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    Khoirudin, A. 2008. SNATI SPK
Kelayakan  Calon  RSBI  Dengan  Fuzzy Associative  Memory.  Jurusan  Teknik Informatika,  Fakultas  Teknologi  Industri, UII.
[2]     Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., dan  Wardoyo,  R.  2006.  Fuzzy  Multi- Attribute Decision Making (FUZZY MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu.
[3]      Kusumadewi,  S.  2005.  Pencarian  Bobot Atribut FUZZY MADM  dengan  Algoritma Genetika.  Diakses  17  April  2009  dari http://cicie.files.wordpress.com/2008/06/
srikusumadewi- jurnal genetika.pdf [4] Sutedjo, B. 2002.Perencanaan & Pembangunan Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi offset.
[5]   Fathansyah. 2007. Basis Data. Bandung: Informatik
[6]    Jogiyanto  H.M,  2001,  Analisis  dan Desaign  Sistem  Informasi,  Andi  Offset, Yogyakarta.