[E-ISSN 2656-0321]
[Vol 17 No 2]
[Agustus 2023]

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE ELECTRE

## (Studi Kasus : Koperasi Kredit Immaculata)
Ana Maria. Mayela Wete a,1,* ,Yoseph P.K Kelen b,2 , Siprianus S. Manek c,3 a Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Pertanian, Sains dan Kesehatan, Universitas Timor.
1 mayelawete30@gmail.com*; 2 yosephkelen@unimor.ac.id; 3 epimanek18@unimor.ac.id * corresponding author
ARTICLE INFO ABSTRACT (10 PT )

## Keywords
Credit, Decession Support System, Electre The  Immaculata  Credit  Cooperative  is  a  cooperative organization  whose  mission  is  to  advance  the  Immaculata Credit Cooperative as a reliable, independent and professional microfinance  empowerment  institution.  One  of  the  cooperative sectors  is  the  credit  sector  because  credit  is  a  source  of financing  for  cooperatives.  Lending  at  the  Immaculata  Credit Cooperative is currently  still subject to manual analysis by the credit committee, so that an inaccurate determination of credit granting  can  increase  the  number  of  bad  or  default  loans. Therefore  the  researcher  proposes  to  build  a  decision  support system using the electre method where the output of the electre method  calculation  is  in  the  form  of  ranking  so  that  it  can determine recommended prospective customers by looking at 5 assessment  criteria  including  income,  length  of  time  to  return, occupation, age, and collateral. The results of this study are in the  form  of  desktop-based  applications  that  can  make  it  easier for  cooperatives,  especially  credit  committees,  to  determine which customers to recommend .

## 1. Pendahuluan
Koperasi  Kredit  Immaculata  merupakan  salah  satu  organisasi  koperasi  yang  memiliki  misi  untuk memajukan  Koperasi  kredit  Immaculata  sebagai  lembaga  pemberdayaan  keuangan  mikro  yang handal,  mandiri  dan  profesional.  Koperasi  kredit  Immaculata  sendiri  didirikan  pada  tanggal  11 Desember  1988  sebagai  solusi  untuk  mengatasi    krisis  ekonomi  yang  terjadi  saat  itu  [1].  Salah  satu sektor  koperasi  adalah  sektor  kredit  karena  kredit  merupakan  sumber  pembiayaan  bagi  koperasi. Menurut  S.  R.  Siregar  dan  Nurhayati  [2],  kredit  dalam  Bahasa  Yunani  “ Credere ”  bermakna keyakinan,  atau credo yang  berarti  saya  yakin.  Pemberian  kredit  saat  ini  melalui  rapat  oleh  panitia kredit pada koperasi kredit Immaculata.
Dalam  kredit  sering  terjadi  penyimpangan  –  penyimpangan  salah  satunya  berupa  kredit  macet. Dilihat  pada  buku  rapat  anggaran  tahunan  (RAT)  2021  terdapat  banyak  kredit  macet  yang  perlu ditagih oleh pihak koperasi. Pemberian kredit saat ini melalui rapat oleh panitia kredit pada koperasi kredit  Immaculata.  Penentuan  pemberian  yang  kurang  tepat  berdampak  bagi  koperasi  dengan meningkatnya jumlah kredit macet/lalai.
Salah satu perkembangan teknologi ialah hadirnya sistem pendukung keputusan dimana menurut Y. P.K.Kelen dan S. S. Manek [3] Sistem pendukung keputusan adalah proses pengambilan keputusan dibantu  menggunakan  komputer  untuk  membantu  pengambil  keputusan  dengan  menggunakan beberapa  data  dan  model  tertentu  untuk  menyelesaikan  beberapa  masalah  yang  tidak  terstruktur,
[Vol 17 No 2]
[Agustus 2023]
sedangkan menurut M. A. Manullang dan H. Fahmi [4] didefinisikan sebagai sistem informasi yang digunakan  oleh  manajemen  untuk  mengintegrasikan  data  atau  seperangkat  alat  data  analisis  yang diperuntukan  untuk  proses  pengambilan  keputusan  yang  sistematis.  Sistem  pendukung  keputusan terdiri  dari  4  sub  yaitu  manajemen  data,  manajemen  model,  subsistem  dialog  dan  manajemen knowledge menurut  R.  Ishak  [5].  Dalam  penilaian  sistem  pendukung  keputusan  diperlukan mekanisme yang baik, salah satunya dapat dilakukan dengan menggunakan metode Elimination and choice Translation Reality (Electre). Metode electre diperuntukkan untuk pengujian yang didasarkan pada  kriteria  sesuai  nilai  dan  tingkat yang  diperoleh  melalui  proses  pembandingan berpasangan dari beberapa alternatif berdasarkan masing-masing kriterianya, dengan harapan dapat memberikan solusi alternatif  dalam  pengambilan  keputusan  menurut  M.  Mahmudi,  K.  Kusrini,  dan  H.  Henderi  [6]. Dalam penelitian ini penulis mengacu pada 5 penelitian terdahulu diantaranya melalui penelitian yang dilakukan  oleh    O.  Sihombing  et  al  [7]  dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  electre  dalam pengambilan  keputusan  pemilihan  nasabah  terbaik.  Penelitian  berikutnya  yaitu  penelitian  dari  D. Lativa  et  al[8],  dalam  penelitiannya  dibangun  sistem  pendukung  keputusan  kelayakan  pemberian kredit  sepeda  motor    menggunakan  metode  electre  untuk  merekomendasikan  kepada  perusahaan mengenai  hal-hal  yang  dibutuhkan  oleh  perusahaan.  Hasil  penelitian  dari  A.  Mubarok  et  al  [9] menyatakan dengan adanya sistem pendukung keputusan dapat memudahkan koperasi syariah dalam mengambil  keputusan.  Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  H.  Hasugian  et  al  [10]  dan  oleh  P.  Warni Gea et al [11].
Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  mendukung  sebelum pemberian  kredit.  Diharapkan  dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  yang  dibuat  maka  dapat membantu  panitia  kredit  dalam  menentukan  kelayakan  pemberian  kredit  kepada  anggota  yang mengajukan kredit.

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  didefinisikan  sebagai  sistem  informasi  pada  level  manajemen  dari suatu organisasi yang mengkombinasikan data dan model analisis canggih atau peralatan data analisis untuk  mendukung  pengambilan  yang  semi  terstruktur  dan  tidak  terstruktur.  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  yaitu  sebuah  sistem  berbasis  komputer  yang  adaptif,  fleksibel  dan  interaktif  yang digunakan  untuk  memecahkan  masalah-masalah  tidak  terstruktur  sehingga  meningkatkan  nilai keputusan yang diambil menurut M. A. Manullang dan H. Fahmi [4].
Menurut R. Ishak [5] Sistem Pendukung Keputusan terdiri dari 4 sub sistem yaitu:
1) Manajemen Data, meliputi basis data yang berisi data-data yang relevan dengan keadaan dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut Database Management System (DBMS).
2) Manajemen  Model  berupa  sebauh paket  perangkat  lunak  yang berisi  model-model  finansial, statistik, management science , atau model  kuantitatif yang menyediakan kemampuan analisa dan perangkat lunak  manajemen yang sesuai.
3) Subsistem  Dialog  atau  komunikasi,  merupakan  subsistem  yang  dipakai  oleh  user  untuk berkomunikasi dan memberi perintah (menyediakan user interface ).
4) Manajemen Knowledge yang mendukung subsistem lain atau berlaku sebagai komponen yang berdiri sendiri.
Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Dec ision Support Systems (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management  Decision  Systems .  Morton,  et  al  mendefinisikan  DSS  sebagai  “Sistem Berbasis  Komputer  Interaktif”  yang  membantu  para  pengambil  keputusan  untuk  menggunakan data dan berbagai model untuk memecahkan masalah-masalah yang tidak terstruktur.
DSS  ( Decision  Support  Systems )  biasanya  dibangun  untuk  mendukung  solusi  atas  suatu masalah  atau  untuk  mengevaluasi  suatu  peluang.  DSS  yang  seperti  itu  disebut  aplikasi  DSS. Aplikasi  DSS  menggunakan  CBIS  ( Computer  Based  Information  Systems )  yang  fleksibel,
[Vol 17 No 2]
[Agustus 2023]
interaktif  dan  dapat  diadaptasi  yang  dikembangkan  untuk  mendukung  solusi  atas  masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur.
Pada  dasarnya  SPK  ini  merupakan  pengembangan  lebih  lanjut  dari  Sistem  Informasi Manajemen Terkomputerisasi  ( Computerized Manajement Information Systems ), yang dirancang sedemikian rupa sehingga bersifat interaktif dengan pemakainya. Sifat interaktif ini dimaksudkan untuk  memudahkan  integrasi  antara  berbagai  komponen  dalam  proses  pengambilan  keputusan, seperti  prosedur,  kebijakan,  teknik  analisis,  serta  pengalaman  dan  wawasan  manajerial  guna membentuk suatu kerangka keputusan yang bersifat fleksibel.
2.2 Electre ( Elimination and Choice Translation Reality ) Elimination  and  Choice  Translation  Reality adalah  metode  yang  didasarkan  pada  konsep perankingan  melalui  perbandingan  berpasangan  antar  alternatif  pada  kriteria  yang  sesuai.  Metode ELECTRE sebagai salah satu metode Multiple Attribute Decision Making (MADM) secara luas diakui memiliki  performa  yang  baik  untuk  menganalisis  kebijakan  yang  melibatkan  kriteria  kualitatif  dan kuantitatif menurut F. Faidhani et al [12].
langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  penyelesaian  masalah  menggunakan  metode electre adalah sebagai berikut:
a. Membuat matriks normalisasi
b. Membuat matriks normalisasi terbobot
c. Menghitung indeks matriks concodance dan discordance
d. Membuat matriks corcodance dan discordance
e. Menghitung nilai threshold
f. Menentukan aggregate dominance corcodance dan discordance
g. Perengkingan (E=Ckl-Dkl)
h. Eliminasi alternatif yang less favourable

## 2.3 Kredit
Menurut  S.  R.  Siregar  dan  Nurhayati  [2],  istilah  kredit  berasal  dari  Bahasa  Yunani  “ Credere ” yang berarti keyakinan, atau credo yang berarti saya yakin, kredit sebagai suatu reputasi yang dimiliki seseorang  yang  memungkinkan  ia  bisa  memperoleh  uang,  barang-barang  atau  tenaga  kerja,  dengan jalan  menukarkannya  dengan  suatu  perjanjian  untuk  membayarnya  disuatu  waktu  yang  hendak datang.

## 3. Metodologi Penelitian
Penelitian dilaksanakan di Kantor Koperasi Kredit Immaculata Atambua dengan tahapan sebagai berikut :
1. Observasi / Survey Tempat Penelitian
Peneliti  datang  ke  lokasi  kantor  koperasi  kredit  Immaculata  yang  berada  di  Atambua, dilanjutkan  dengan  tanya  jawab  dengan  salah  satu  pegawai  koperasi  mengenai  koperasi  kredit Immaculata.
2. Pengumpulan data / Bahan Penelitian
Data  yang  dikumpulkan  berupa  alur  pemberian  kredit  yang  digunakan,  data  anggota  yang mengajukan kredit, data kriteria kredit dan bobot dari setiap kriteria kredit yang ada pada koperasi kredit Immaculata yang diperoleh melalui wawancara dengan pihak koperasi.
3. Studi Literatur / mencari pustaka pendukung Kajian  literatur  dilakukan  agar  penulis  dapat  mempelajari  dan  mengetahui  penelitian  serupa yang  sebelumnya  dilakukan.  Selain  itu  kajian  literatur  berisis  kajian  teoritis  yang  memuat  semua teori yang ada dalam penelitian ini. Pada bagian ini akan membahas mengenai landasan teori yang digunakan dalam melakukan penelitian.
4. Perancangan Sistem
[Vol 17 No 2]
[Agustus 2023]
Dalam perancangan sistem penulis mendesain subsistem dan desain antar muka pengguna.
5. Penyusunan Laporan dan Implementasi Sistem Penyusunan Laporan dan Implementasi Sistem merupakan tahap terakhir dari penelitian ini.
Analisis data menggunakan metode Electre , berikut flowchart tahapan dari metode electre
Analisis  dimulai  dengan  menentukan  tingkat  kepentingan  setiap  kriteria  (bobot  preferensi). Bobot  preferensi  merupakan  salah  satu  tolak  ukur  tingkat  kepentingan  suatu  kriteria,  dimana  untuk mendapatkan  tingkat  kepentingan  tersebut  diperoleh  berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  pihak koperasi. Hal ini dikarenakan situasi dan kondisi setiap koperasi berbeda-beda.
[Agustus 2023] Kode Nama Range Rating Bobot Skala C1 Penghasilan < Rp 750.000 2.5
5 Sangat Tinggi Rp 750.000-1.900.000 5 Rp 2.000.000- 3.500.000 7.5 > Rp 3.500.000 10 C2 LWP
> 48 Bulan 2.5
3 Cukup 36-48 Bulan 5 25-35 Bulan 7.5 12-24 Bulan 10 C3 Pekerjaan Petani 2.5 4 Tinggi Kontrak 5 Swasta 7.5 PNS 10 C4 Usia >55 Tahun 2.5
3 Cukup 43-55 Tahun 5 33-42 Tahun 7.5 20-32 Tahun 10 C5 Agunan Simpanan 5 3 Cukup Sertifikat Tanah 10 Tabel 2. Tabel Data Alternatif Kode Nama No Buku Alamat A1 Fransiska Moru 011/Kima/2022 Fatubenao A2 Yustina Seran 911/Kima/2018 Lesupu A3 Yasintus Bibaon 1255/Kima/2022 Kefamenanu A4 Maria Ulu 623/Kima/2016 Kilometer 3 A5 Efriyanti Leto 342/Kima/2014 Kuneru A6 Sofia Fernandes 905/Kima/2018 Tenukiik A7 Lusia Mau 1131/Kima/2021 Nekafehan A8 Albertus Besin 1247/Kima/2022 Wedomu A.. ……. …….. ……… A20 Richard Teme 1275/Kima/2022 Wini
[Vol 17 No 2]
[Agustus 2023] Kode C1 C2 C3 C4 C5 A1 10 10 10 10 10 A2 5 7,5 10 2,5 5 A3 5 2,5 5 7,5 10 A4 10 5 2,5 7,5 10 A5 5 5 7,5 5 10 A6 7,5 7,5 7,5 7,5 10 A7 2,5 2,5 2,5 2,5 10 A8 10 5 5 7,5 5 A.. …. …. …. …. …. A20 7,5 5 5 10 10
Langkah pertama dalam metode electre adalah normalisasi, normalisasi matriks dihitung dengan rumus dibawah:
𝑅 𝑖, 𝑗 = 𝑋 𝑖,𝑗 √∑ 𝑥 2 𝑖,𝑗 𝑚 𝑖=1 dengan i = 1,2,….m j = 1,2,…m
Keterangan : R i,j = matriks ternormalisasi X I,j = matriks keputusan
Tabel 4. Normalisasi Matriks Kode 27,38 23,45 25,73 27,72 34,64 A1 0,36 0,42 0,38 0,26 0,28 A2 0,18 0,31 0,38 0,09 0,14 A3 0,18 0,10 0,19 0,27 0,28 A4 0,36 0,21 0,09 0,27 0,28 A5 0,18 0,21 0,29 0,18 0,28 A6 0,27 0,31 0,29 0,27 0,28 A7 0,09 0,10 0,09 0,09 0,28 A8 0,36 0,21 0,19 0,27 0,14 A.. … … … … … A20 0,27 0,21 0,19 0,18 0,28
Langkah kedua yaitu pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasi
𝑉 𝑖,𝑗 = 𝑊 𝑖,𝑗 ×   𝑊 𝑗 Keterangan : V i,j = matriks normalisasi terbobot W i,j = bobot ktiteria W j = matriks keputusan
[Vol 17 No 2]
[Agustus 2023]
kode 5 3 4 3 3 A1 1,825 1,279 1,554 1,082 0,866 A2 0,912 0,959 1,554 0,270 0,433 A3 0,912 0,319 0,777 0,811 0,866 A4 1,825 0,639 0,388 0,811 0,866 A5 0,912 0,639 0,1165 0,541 0,866 A6 1,369 0,959 1,165 0,811 0,433 A7 0,456 0,319 0,388 0,270 0,866 A8 1,825 0,639 0,777 0,811 0,433 A.. … … … … … A20 1,369 0,639 0,777 0,541 0,866
Langkah berikutnya adalah menentukan concordance set dan discordance set
𝐶 𝑘,𝑙 = {𝑗, 𝑉 𝑘,𝑗 ≥ 𝑉 𝑖,𝑗 𝐷 𝑘,𝑙 = {𝑗, 𝑉 𝑘,𝑗 ≥ 𝑉 𝑖,𝑗
Setelah menentukan himpunan concordance dan discordance dilanjutkan dengan menghitung matriks concordance dan discordance
𝐶 𝑘,𝑙 = 𝑊1+. . 𝑊 𝑛 Keterangan : C k,l = himpunan concordance W = bobot kriteria
Tabel 5. Matriks Concordance A1 A2 A3 A4 A5
A6 A. A20 A1 - 18 18 18
18 18 . 18 A2 4 - 12 7
12 7 . 7 A3 8 11 - 11 11 6 . 11 A4 8 11 14 - 14 11 . 14 A5 3 11 14 11 - 7 . 13 A6 3 14 18 13
18 - . 18 A. . . . .
. . - . A20 3 11 14 11 14 8 . - Tabel 6. Matriks Discordance A1 A2 A3 A4 A5
A6 A. A20 A1 - 0 0 0 0 0 . 0 A2 1 - 0,696 0,783 1 1 . 0,587 A3 1 1 - 1 1 1 . 1 A4 1 1 0,426 - 0,851 1 . 0,851 A5 1 0,973 0,696 1 - 1 . 1 A6 1 0,718 0 0,857 0 - . 0 A. . . . . .
. - . A20 1 1 0,593 1 0,851 1 . -
Untuk Menghitung nilai dominan concordance dan discordance diperlukan  nilai Threshold, nilai threshold dicari dengan rumus dibawah:
𝐶 = ∑ 𝐶𝑘𝑙 𝑚 𝑘=1 𝑚(𝑚−1) keterangan : C = nilai threshold c, m = jumlah matriks keputusan
𝐷 = ∑ 𝐷𝑘𝑙 𝑚 𝑘=1 𝑚(𝑚−1) keterangan : D = nilai threshold d, m = jumlah matriks keputusan
[E-ISSN 2656-0321]
[Vol 17 No 2]
[Agustus 2023]
Setelah  menghitung  nilai threshold langkah  selanjutnya  menghitung  dominan concordance dan discordance 𝐹 𝑘,𝑙 = 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐶 𝑘,𝑙 ≥ 𝐶 𝑑𝑎𝑛 𝐹 𝑘,𝑙 = 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐶 𝑘,𝑙 ≤ 𝐶
𝐹 𝑘,𝑙 = 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐷 𝑘,𝑙 ≥ 𝐷 𝑑𝑎𝑛 𝐹 𝑘,𝑙 = 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐷 𝑘,𝑙 ≤ 𝐷
Aggregate dominan  matriks  diperoleh  dengan  perkalian  nilai  matriks  dominan concordance dan matriks dominan discordance Langkah terakhir Perengkingan Alternatif E = 𝐶 𝑘,𝑙 −   𝐷 𝑘,𝑙 keterangan : E = perengkingan, C k,l = matriks concordance , D k,l = matriks discordance

## Tabel 7. Perengkingan Alternatif
A1 A2 A3 A4 A5 A6 A. A20
A1 - 18 18 18 18 18 . 18 A2 3 - 11,30 6,21 11 6 . 6,41 A3 2 10 - 10 10 5 . 10 A4 7 10 13,57 - 13,1 10 . 13,14 A5 2 10,02 13,90 10 - 6 . 12 A6 2 13,28 18 12,14 18 - . 18 A. . . . . . . - . A20 2 10 13,40 10 13,1 7 . -

## Tabel 8. Hasil Perengkingan
Kode Regulasi Rank Keterangan Kode Regulasi Rank keterangan A1 342 1 Direkomendasikan A11 268,05 4 Direkomendasikan A2 226,07 11 Direkomendasikan A12 112 20 Ditolak A3 233,11 9 Direkomendasikan A13 118 19 Ditolak A4 252,37 7 Direkomendasikan A14 176,80 13 Dipertimbangkan A5 255,50 6 Direkomendasikan A15 143,17 17 Ditolak A6 293,11 2 Direkomendasikan A16 146,79 16 Dipertimbangkan A7 123,41 18 Ditolak A17 159,79 15 Dipertimbangkan A8 244,91 8 Direkomendasikan A18 182,31 12 Dipertimbangkan A9 166 14 Dipertimbangkan A19 256,72 5 Direkomendasikan A10 285,95 3 Direkomendasikan A20 231,85 10 Direkomendasikan
Nilai  regulasi  pada  tabel  diperoleh  melalui  penjumlahan  nilai  perengkingan  pada  alternatif, contohnya pada perengkingan alternatif 1 dijumlahkan 18+18,……n = 342.  Berdasarkan hasil perengkingan,  rangking  1-10  akan  direkomendasikan  sedangkan  rangking  11-16  perlu dipertimbangkan dan rangking 17-20 ditolak.
Keterangan : Nilai regulasi 66-145 = Ditolak Nilai regulasi 146-220 = Dipertimbangkan Nilai regulasi > 220 = Direkomendasikan Pemodelan Sistem
[Vol 17 No 2]
[Agustus 2023]
Pemodelan  berorientasi  objek  dengan  menggunakan  file  UML  ( unified  modeling language ) menurut D. W. T. Putra and R. Andriani [13] menjelaskan UML merupakan standar bahasa  yang  umum  diterapkan  pada  bidang  industri  yang  diperuntukan  guna  menerjemahkan requirement ,  membuat  desain  dan  analisis,  serta  menggambarkan  arsitektur  dalam pemrograman yang berfokus pada objek.
Gambar 1. Usecase Diagram sistem
Gambar 2. Class Diagram

## 4. Hasil dan Pembahasan
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sistem  pendukung  keputusan  pemberian  kredit  menggunakan metode electre yang  mana  implementasi  sistem  diperuntukan  sebagai  penghubung  untuk  proses komunikasi antara pengguna dengan sistem. Sistem yang dibangun  berbasis desktop A. K. Syahputra and E. Kurniawan [14]. Tampilan login dapat dilihat pada gambar berikut
[Vol 17 No 2]
[Agustus 2023]
Setelah  login  berhasil  maka  halaman  utama  sistem  akan  ditampilkan.  Halaman  utama  memuat beberapa  menu  yang  ada  dalam  sistem  diantaranya  menu  master  data,  menu  perhitungan,  menu laporan dan info.
Gambar 5. Halaman Utama
Pada  menu  master  data  terdiri  dari  4 form salah  satunya  adalah form data  alternatif.  Pada  data alternatif terdapat kode alternatif, nama alternatif, nomor buku dan alamat
Gambar 6. Form Alternatif
Form berikutnya adalah form data kriteria yang terdiri dari kode kriteria, nama kriteria dan bobot pada setiap form pengguna dapat melakukan insert , update dan delete .
Gambar 7. Form Data Kriteria
[E-ISSN 2656-0321]
[Vol 17 No 2]
[Agustus 2023]
Gambar 8. Form Data Crips
Gambar 9. Form Nilai Bobot
Gambar 10. Menu Perhitungan
Gambar 11. Menu Laporan
Pengujian Sistem
Tahapan ini ditujukan guna menguji komponen yang sudah dibuat untuk memastikan elemen dari sistem  sesuai  dan  berfungsi  sesuai  yang  diharapkan,  dalam  hal  ini  dibahas  rencana  pengujian  kasus dan hasil pengujiannya menggunakan black box testing dimana menurut W. N. Cholifah  [15] metode blackbox  testing  merupakan  salah  satu  metode  yang  estimasi  banyaknya  data  uji  dapat  dihitung
[E-ISSN 2656-0321]
[Vol 17 No 2]
[Agustus 2023]
melalui banyaknya field data entri yang akan diuji, aturan entri yang harus dipenuhi serta  kasus batas atas dan batas bawah yang memenuhi.
Tabel 9. Hasil Pengujian Sistem
No Aktivitas yang dilakukan Data Masukan Keluaran yang diharapkan Hasil yang didapat Kesimpulan 1 Login sistem dengan menginputkan username dan password Username dan password Halaman  Utama sistem Menampilkan halaman utama Sukses 2 Mengolah data alternatif Klik  menu  master data form data alternative Data berhasil ditambah, data berhasil di update , data berhasil dihapus Data berhasil disimpan,  data berhasil di update ,  data berhasil dihapus Sukses 3 Mengolah data kriteria Klik  menu  master data form data kriteria Data berhasil ditambah, data berhasil di update , data berhasil dihapus Data berhasil disimpan,  data berhasil di update ,  data berhasil dihapus Sukses 4 Mengolah data crips Klik  menu  master data form data crips Data berhasil ditambah, data berhasil di update , data berhasil dihapus Data berhasil disimpan,  data berhasil di update ,  data berhasil dihapus Sukses 5 Mengolah data nilai bobot Klik  menu  master data form data nilai bobot Data berhasil diinput Data berhasil disimpan Sukses 6 Melihat proses perhitungan Klik menu perhitungan Proses perhitungan berhasil dilihat Berhasil melihat  proses perhitungan Sukses 7 Melihat laporan Klik menu laporan Laporan ditampilkan Berhasil menampilkan laporan dan download laporan Sukses 8 Ubah Password Klik  menu  info form ubah password Form ditampilkan  dan diubah Berhasil mengubah password Sukses

## 5. Kesimpulan
Berlandaskan  hasil  pembahasan  yang  dijabarkan  di  atas,  maka  disimpulkan  adanya  sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode electre guna  menentukan  pemberian  kredit  pada koperasi  kredit  Immaculata,  dapat  diperoleh  rekomendasi  dan  pertimbangan  untuk  menentukan nasabah  yang  memenuhi  kriteria  atau  persyaratan  yang  dibuat  pihak  koperasi  agar  dapat meminimalkan  jumlah  kredit  macet/lalai. Hasil  akhir  perhitungan  secara  manual  dan  sistem menghasilkan  hasil  akhir  yang  sama  yakni  10  alternatif  direkomendasikan,  6  alternatif dipertimbangkan dan 4 alternatif ditolak.
[E-ISSN 2656-0321]
[Vol 17 No 2]
[Agustus 2023]

## Daftar Pustaka
[1] N. Tnano, KOPERASI KREDIT IMMACULATA MEMBANGUN KEMANDIRIAN EKONOMI BERBASIS  SOLIDARITAS  KRISTIANI  (BERSATU  UNTUK  SEJAHTERA) .  Penerbit  Lapopp Press - CV Lapopp Jaya, 2017.
[2] S.  R.  Siregar  and  Nurhayati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  PNS  dengan Metode  AHP  Dan  Topsis,” J.  Tek.  Inform.  Kaputama ,  vol.  Vol.2,  no.  1,  p.  No.1,  2018, [Online]. Available: http://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK/article/view/94
[3] Y.  P.K.Kelen  and  S.  S.  Manek,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  Sepeda Motor  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Pada  PT.  NSS  Cabang Kefamenanu,” J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, pp. 1–7, 2019, doi: 10.35329/jiik.v5i2.96.
[4] M.  A.  Manullang  and  H.  Fahmi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  Sepeda Motor  Pada  PT  Adira  Finance  Medan  Menggunakan  Metode  SAW,” J.  Nas.  Komputasi  dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 143–148, 2021, doi: 10.32672/jnkti.v4i2.2834.
[5] R. Ishak, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penyuluh Lapangan Keluarga,” J. Ilm. Ilk. , vol. 8, no. 3, pp. 160–166, 2016.
[6] M.  Mahmudi,  K.  Kusrini,  and  H.  Henderi,  “Analisis  Perbandingan  Metode  AHP  dan  AHP- Electre  Pada  Seleksi  Karyawan  (Studi  Kasus  PT.  Gawih  Jaya  Banjarmasin),” Semin.  Nas. Teknol. … , pp.
863–867,
2019, [Online]. Available: http://seminar-
id.com/prosiding/index.php/sainteks/article/view/243%0Ahttp://seminar- id.com/prosiding/index.php/sainteks/article/viewFile/243/237
[7] O.  Sihombing,  S.  Rawinder,  G.  SIlitonga,  A.  Yohan,  W.  Riska,  and  L.  Yonata,  “,  2021 Revised Aug 20,” vol. 7, no. 2, pp. 191–195, 2021.
[8] D. Lativa, P. Poningsih, and J. Jalaluddin, “Implementasi Metode Electre Untuk Menentukan Kelayakan  Pemberian  Kredit  Sepeda  Motor  Pada  Perusahaan  Leasing,” KOMIK  (Konferensi Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  761–766,  2019,  doi: 10.30865/komik.v3i1.1689.
[9] A.  Mubarok,  H.  D.  Suherman,  Y.  Ramdhani,  and  S.  Topiq,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Kelayakan  Pemberian  Kredit  Dengan  Metode  TOPSIS,” J.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  37–46, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i1.4739.
[10] H. Hasugian, I. H. Mursyidin, and M. D. Handayani, “Sistem Penunjang Keputusan Pemberian Kredit Dengan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) Studi Kasus : Koperasi Karyawan Gatera Pt PLN ( Persero ) Area Kebayoran,” Pros. SINTAK , pp. 465–471, 2018.
[11] P.  Warni  Gea,  Y.  Maulita,  S.  Ramadani,  P.  Sistem  Informasi,  S.  Kaputama  Binjai,  and  P. Komputerisasi  Akuntansi,  “SPK  Penentuan  Pemberian  Kredit  Pada  Koperasi  CV.  Karya bersama kota Binjai menggunakan metode Topsis,” J. Widya , vol. 3, no. 2, pp. 291–301, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl
[12] F.  Faidhani, T. Tursina,  and  A.  S.  Sukamto, “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentu Bidang Keahlian  Mahasiswa  Program  Studi  Informatika  Universitas  Tanjungpura  dengan  Metode ELECTRE,” J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  9,  no.  1,  p.  41,  2021,  doi: 10.26418/justin.v9i1.31357.
[13] D.  W.  T.  Putra  and  R.  Andriani,  “Unified  Modelling  Language  (UML)  dalam  Perancangan Sistem  Informasi  Permohonan  Pembayaran  Restitusi  SPPD,” J.  TeknoIf ,  vol.  7,  no.  1,  p.  32, 2019, doi: 10.21063/jtif.2019.v7.1.32-39.
[14] A.  K.  Syahputra  and  E.  Kurniawan,  “Perancangan  Aplikasi  Pemesanan  Dan  Pembayaran Berbasis  Desktoppada  Percetakan  Ud.  Azka  Gemilang  Menggunakan  Metode  Prototype,” Semin. Nas. R. , vol. 9986, no. September, pp. 105–110, 2018.
[15] W.  N.  Cholifah,  Y.  Yulianingsih,  and  S.  M.  Sagita,  “Pengujian  Black  Box  Testing  pada Aplikasi Action & Strategy Berbasis Android dengan Teknologi Phonegap,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 3, no. 2, p. 206, 2018, doi: 10.30998/string.v3i2.3048.