Journal Sensi                                                                                       Online ISSN: 2655-5298
Vol. 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                                       162

## Research Article
Open Access (CC–BY-SA)

## Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Kelayakan Nasabah Penerima Kredit
Ilamsyah* 1 , Meri Mayangsari 2 , Silvia Permatasari 3
*1 Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Sain dan Teknologi, Universitas Raharja
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sain dan Teknologi, Universitas Raharja
3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sain dan Teknologi, Universitas Raharja e-mail : *1 ilamsyah@raharja.info , 2 meri.mayang@raharja.info , 3 silvia.permatasari@raharja.info

## Abstrak
Pengajuan kredot saat ini menjadi salah satu jenis transaksi yang paling banyak diminati dalam dunia perbankan. Kredit  konsumen  diberikan  oleh  bank atau berbagai  lembaga  pemberi  pinjaman lainnya  dan  merupakan  sektor  ekonomi  yang  telah  mengalami  pertumbuhan  pesat  selama  50 tahun  terakhir. Munculnya  teknologi  komputer  yang  maju  dan  akibat  meningkatnya  permintaan kredit, telah  menyebabkan  perkembangan  model   untuk  mendukung  keputusan  pemberian  kredit. Meskipun  pinjaman  kredit  adalah  salah  satu  investasi  paling  menguntungkan  dalam  portofolio aset  pemberi pinjaman,  namun  meningkatnya  jumlah  pinjaman  juga  menyebabkan  peningkatan jumlah  pinjaman    yang    gagal    bayar.  Permasalahan  yang  terjadi  saat  ini  ialah  disebabkan  oleh keterbatasan  sistem  yang  tidak  dapat  memberikan  rekomendasi  approval  pengajuan  kredit  nasabah sehingga pegawai harus menunggu data yang dikirimkan oleh calon debitur yang membuat proses input data membutuhkan waktu. Metode penelitian yang digunakan adalah Simple Additive Weighting yang digunakan untuk menentukan kelayakan. kriteria yang digunakan adalah Status Tempat Tinggal, Status Pernikahan, Jenis Usaha, Status Kepemilikan dan Laba Perbulan. Dengan menggunakan sistem yang dapat diakses oleh Mikro Kredit Sales yang langsung terhubung dengan user Kredit Analis diharapkan dapat memudahkan staff Analis dalam menentukan rekomendasi pengajuan kredit bagi nasabah.
Keyword -- Sistem Penunjang Keputusan, Pemberian Kredit, Multikriteria

## Abstract
One type of transaction that  is currently in great demand in the banking world is providing credit application services. Consumer credit is provided by banks or various other lending institutions and is a sector of the economy that has experienced rapid growth over the last 50 years. The advent of advanced computer technology and the consequent increase in the demand for credit, has led to the development  of  models  to  support  lending  decisions.  Although  credit  loans  are  one  of  the  most profitable investments in a lender's asset portfolio, an increase in the number of loans has also led to an increase in the number of defaulted loans. The problem that occurs at this time is caused by system limitations that cannot provide recommendations for approval of customer credit applications so that employees must wait for data to be sent by prospective debtors which makes the data input process take time. The research method used is Simple Additive Weighting which is used to determine eligibility. The criteria used are Status of Residence, Marital Status, Income, Type of Business, Ownership Status and Monthly Profit. By using a system that can be accessed by Micro Credit Sales that is directly connected to  Credit  Analyst  users,  it  is  hoped  that  it  will  make  it  easier  for  Analyst  staff  to  determine recommendations for credit applications for customers.
Keywords -- Decision Support System, Credit Approval, Multicriteria

## 1. PENDAHULUAN
Untuk meningkatkan layanan transaksi perbankan serta mempermudah kinerja pegawai dalam mengoptimalkan standarisasi pelayanan  terhadap nasabah, maka diperlukan  sebuah sistem informasi yang dapat meningkatkan transaksi bisnis didalam sebuah perusahaan. Setiap bank memiliki visi untuk terus memberikan inovasi terhadap  setiap transaksi  yang dilakukan oleh nasabah untuk memberikan kenyamanan serta memudahkan nasabah dalam bertransaksi. Institusi  perbankan  menawarkan  banyak layanan  keuangan, pemberian  kredit  adalah  salah  satu  layanan  tersebut. Kredit  adalah  uang  yang diberikan kepada nasabah dalam bentuk  tagihan,  yang  tunduk  pada  perjanjian  pinjam  meminjam antar  bank  dengan  pihak  lain yang  mewajibkan  pihak  peminjam  untuk  melunasi  utangnya  dalam jangka   waktu  tertentu  dan  dengan  jumlah  bunga  yang  telah ditentukan. Kredit yang dimaksud berupa  dana  usaha  kepada  masyarakat  yang  memiliki  usaha  kecil  (UMKM)  yang  befungsi  untuk memperluas  ataupun  mengembangkan  usaha  yag  dimiliki.  Terdapat  beberapa  jenis  pengajuan  kredit yang ditawarkan oleh Bank, diantaranya KUR. Program Pengajuan kredit yang diberikan pemerintah kepada UMKM melalui sebuah bank disebut dengan Kredit Usaha Rakyat (KUR).
Risiko  kesalah dalam menentukan kelayakan nasabah  tetap  menjadi  tantangan  paling  kritis yang  dihadapi manajemen  bank  karena  berdampak  negatif  terhadap  keuntungan  dan  stabilitas bank.  Proses  penilaian  kelayakan  nasabah  secara  manual  oleh  petugas  atau  tim  dalam  lembaga keuangan  sering  kali  menghadapi  beberapa  tantangan.  Pertama,  subjektivitas  dapat  mempengaruhi pengambilan keputusan, karena penilaian dapat dipengaruhi oleh preferensi atau pengalaman individu. Kedua,  proses  manual  ini  memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  dan  sumber  daya  manusia  yang signifikan, terutama dalam kasus lembaga keuangan yang memiliki volume kredit yang tinggi. Selain itu,  petugas  mungkin  tidak  memiliki  akses  ke  semua  informasi  yang  diperlukan  untuk  melakukan penilaian secara komprehensif.  Selain  itu,  kemampuan  untuk  membedakan  antara nasabah  yang layak  dan  tidak  sangat  penting.  Menolak  permohonan nasabah  yang  layak  dapat menyebabkan hilangnya  potensi  keuntungan  sementara  menyetujui pengajuan kredit yang sebenarnya tidak layak dapat  menyebabkan  hilangnya  uang  pokok  dan  bunga. Oleh  karena  itu, pengambilan  keputusan yang  salah dapat  menyebabkan  krisis  atau  kesulitan keuangan. sehingga,  untuk  mencegah  risiko kredit  secara  substansial,  menyaring  riwayat keuangan  dan  latar  belakang  nasabah  merupakan faktor  penting  sebelum  penentuan keputusan  kredit
Teknologi  komputer    sangat    mempengaruhi    kehidupan    manusia    begitu    juga    dalam    hal analisis  data  dan  pengambilan  keputusan.  (Sonang,  Purba, dan  Siregar  2020), Oleh karena itu, penggunaan sistem pendukung keputusan (SPK) dalam menentukan kelayakan nasabah penerima kredit menjadi penting. SPK dapat membantu lembaga keuangan dalam menganalisis dan mempertimbangkan kriteria-kriteria  yang  relevan  secara  sistematis,  serta  memberikan  rekomendasi  yang  objektif  dan terinformasi dalam proses pengambilan keputusan. Dalam konteks ini, penggunaan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam menentukan kelayakan nasabah penerima kredit menjadi penting. SPK adalah suatu  pendekatan  yang  menggabungkan  teknologi  informasi  dan  teknik  analisis  untuk  memberikan rekomendasi yang objektif dan terinformasi dalam pengambilan keputusan. Dalam kasus ini, SPK dapat membantu dalam mengatasi masalah subjektivitas, meningkatkan efisiensi, dan memastikan penilaian yang komprehensif terhadap kelayakan nasabah.
Melalui  penggunaan  SPK  ini,  diharapkan  lembaga  keuangan  dapat  mengoptimalkan  proses penilaian  kelayakan  nasabah,  mengurangi  risiko  kredit  yang  tidak  terbayarkan,  dan  meningkatkan efisiensi dalam pengambilan keputusan terkait pemberian kredit. Dengan demikian, penelitian ini akan memberikan  kontribusi  dalam  meningkatkan  kinerja  dan  keberlanjutan  lembaga  keuangan  dalam menyediakan layanan kredit yang aman dan terpercaya.Dalam memberikan layanan pengajuan kredit kepada nasabah, berikut adalah data yang diambil dari bulan Desember 2021 – Maret 2022
Vol. 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                                       164
Tabel 1. Data Pengajuan Kredit

## Gambar 1. Diagram Pengajuan Kredit
Permasalahan yang terjadi pada sistem yang berjalan saat ini ialah disebabkan oleh keterbatasan sistem  yang tidak dapat menentukan dengan cepat  apakah pengajuan kredit nasabaha dapat  diterima atau  tidak.  Dalam  penentuan  rekomendasi  penerimaan  bantuan  kredit  yang  berjalan  saat  ini  masih menggunakan sistem yang terpisah seperti ms.word sehingga hal tersebut dirasa kurang efektif. Untuk mempercepat kinerja pegawai dalam melakukan penginputan data, maka diharuskan memiliki sebuah sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan    peringkat    dan    kelayakan    calon    nasabah    yang mengajukan  kredit, serta sebuah sistem yang dapat memudahkan pegawai dalam melakukan transaksi pengajuan kredit.
Keputusan    kredit    penting    bagi    lembaga    keuangan.    Karena    risiko    yang    terkait    dapat dihindari  jika pengambilan  keputusan  yang  baik  dilakukan.  Selanjutnya,  keputusan  kredit  adalah proses  yang  menentukan  apakah  akan  memberikan  kredit  kepada  nasabah  tertentu  atau  tidak berdasarkan   kriterianya  seperti  usia,  jenis  kelamin,  status,  pendapatan,  jumlah  pinjaman,  jangka waktu   pinjaman,  dan  tujuan  pinjaman.  Faktor  utama  yang  berkontribusi  pada  setiap  keputusan kredit  adalah  perkiraan  risiko  dari  kemampuan  peminjam  untuk  membayar  kembali  kewajiban keuangannya.
Masalah yang coba dipecahkan  dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana  penerapan  metode Simple  Additive   Weighting  (SAW)   sebagai   Sistem  Pendukung Keputusan   dalam  menentukan peringkat  dan  kelayakan  calon  nasabah  yang  mengajukan  kredit.  Ruang  lingkup  penelitian  ini adalah  kriteria    dan    bobot    kriteria    yang    digunakan    oleh    bank.    Hasil    yang    diharapkan    dari perhitungan  ini  adalah  tingkat  kelayakan  masing-masing debitur atau pemohon kredit. nasabah yang akan di terima pengajuan kreditnya adalah mereka yang memiliki skor tertinggi yang dihasilkan dari perhitungan SAW melalui aplikasi berbasis web yang dibangun sebagai bagian dari penelitian ini.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Penelitian dilakukan dengan menggunakan beberapa tahap. Dimulai dari identifikasi masalah yang  kemudian  dimuat  kedalam  rumusan  masalah  sampai  kepada  evaluasi  sistem  informasi  yang diusulkan. Tahapan-tahapan penelitian dapat di lihat pada diagram berikut ini :
144% 160% 100% 178% 0 100 200 300 400 500 600 Desember Januari Februari Maret Total Booking Target Total Booking Persentase
Vol. 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                                       165
Gambar 2. Tahapan Penelitian

## A. Perumusan Masalah
Perumusan masalah adalah langkah untuk mengidentifikasi atribut dan kebutuhan system yang akan dibangun. Pada langkah ini, kriteria kinerja dari nasabah ditentukan berdasarkan sistem yang sudah berjalan. Kriteria ini merupakan karakteristik khusus yang harus dimiliki oleh nasabah agar permohonan kreditnya diterima.
B. Pengumpulan Data
Adalah  proses  pengumpulan  data  yang  nantinya  akan  digunakan  dalam  pengambilan keputusan  dan  pembangunan  sistem.  Data  yang  dikumpulkan  antara  lain  data  nasabah  dan  data pengajuan  kredit    yang  akan  menjadi  referensi  utama  dalam  membangun  sistem  pendukung keputusan nantinya.
C. Analisa Kebutuhan
Merupakan proses yang digunakan untuk menentukan kebutuhan sistem informasi. Proses ini membutuhkan komunikasi yang efektif dengan Mikro Kredit Analis (MKA) dan Mikro Kredit Sales sebagai pengguna akhir sistem untuk menentukan kebutuhan, menyelesaikan masalah, dan mendokumentasikan semua persyaratan utama.
D. Perancangan
Aplikasi  berbasis  website  yang dibuat pada  penulisan  ini adalah aplikasi  yang  bertujuan untuk  membantu  Mikro  Kredit  Analis  (MKA)  dan  Mikro  Kredit  Sales  dalam  menentukan rekomendasi apakah nasabah layak atau tidak untuk menerima bantuan kredit. Perancangan aplikasi ini  terdiri  dari  beberapa  bagian,  yaitu  perancangan  struktur  navigasi,  perancangan  UML,  dan perancangan tampilan aplikasi.
E. Deployment
Merupakan aktivitas yang memastikan bahwa sistem yang dikembangkan dapat diterima secara operasional dan bahwa tanggung jawab atas pengoperasian sistem yang efektif, efisien, dan aman dialihkan kepada  pengguna. Dalam hal ini adalah Mikro Kredit Analis (MKA) dan Mikro Kredit Sales. Aktivitas ini termasuk penilaian berkelanjutan terhadap efektivitas operasional sistem atau layanan  yang  akan digunakan  oleh pengguna, identifikasi hambatan infrastruktur dan risiko operasional  serta  tindakan  yang  diperlukan  untuk  mempertahankan  efektivitas  operasional  atau pengembangan untuk memenuhi kebutuhan yang terus berubah.
F. Implementasi
Meliputi  perangkat  keras,  perangkat  lunak  dan  jaringan  yang  akan  digunakan, Implementasi database dengan menggunakan perangkat lunak database serta Implementasi sistem terdiri dari implementasi sistem input data, pengolahan data dan laporan.
Perumusan Masalah Pengumpulan Data Analisa Kebutuhan Perancangan Deployment Implementasi
Vol. 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                                       166

## 2.2. Multiple Atribute Decision Making (MADM)
Multiple Attribute Decision Making (MADM) atau dalam bahasa Indonesia dikenal juga sebagai Pengambilan Keputusan dengan Beberapa Atribut adalah sebuah metode yang digunakan untuk  membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan  di  mana  terdapat  beberapa  atribut  yang harus  dipertimbangkan.  Dalam  MADM,  terdapat  beberapa  alternatif  yang  harus  dievaluasi berdasarkan  sejumlah  kriteria  atau  atribut  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Setiap  atribut memiliki bobot yang menunjukkan tingkat kepentingannya dalam pengambilan keputusan. Bobot ini dapat ditentukan secara subyektif atau menggunakan metode matematis yang lebih terstruktur. Metode  ini  membantu  dalam  mengorganisir  dan  menganalisis  informasi  yang  kompleks  untuk menghasilkan  keputusan  yang  lebih  terinformasi  dan  obyektif.  Dengan  menggunakan  MADM, pengambil keputusan dapat mengintegrasikan dan mempertimbangkan aspek-aspek yang berbeda secara sistematis, membantu mengurangi subjektivitas, dan memberikan kerangka kerja yang lebih komprehensif untuk mengatasi keputusan yang kompleks.

## 2.3. Simple  Additive  Weighting  (SAW)
Simple  Additive  Weighting  (SAW)  adalah  salah  satu  metode  dalam  Multiple  Attribute Decision  Making  (MADM)  yang  digunakan  untuk  memilih  alternatif  terbaik  dari  beberapa alternatif  yang  dievaluasi  berdasarkan  beberapa  kriteria  atau  atribut  yang  telah  ditentukan sebelumnya. Konsep dasar dalam metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah mencari hasil terbaik  dari  proses  normalisasi  sesuai  dengan  persamaan  (rumus)  Simple  Additive  Weighting (SAW)  dengan  kriteria  yang  ada  pada  setiap  alternatif  untuk  ditentukan  alternatif terbaik(Manullang,  2018:14).    Dalam  metode  SAW,  setiap  atribut  diberikan  bobot  yang mencerminkan tingkat kepentingannya dalam pengambilan keputusan. Bobot ini dapat ditentukan secara subjektif oleh pengambil keputusan atau dengan menggunakan pendekatan matematis seperti analisis pairwise comparison. Logika  Simple  Additive  Weighting  adalah  untuk  mendapatkan jumlah  terbobot  dari  peringkat  kinerja  setiap  alternatif  atas  semua  atribut. Prosedurnya  adalah sebagai  berikut:
a. Identifikasi alternatif yang akan dievaluasi dan atribut yang relevan.
b. Normalisasi data: Setiap atribut pada setiap alternatif diperlakukan sebagai nilai numerik. Jika terdapat  atribut  dengan  satuan  yang  berbeda,  atribut  tersebut  perlu  dinormalisasi  agar  dapat dibandingkan secara adil.
c. Pengalikan  bobot  dengan  nilai  atribut:  Setiap  nilai  atribut  pada  setiap  alternatif  dikalikan dengan bobot atribut yang sesuai.
d. Penjumlahan nilai atribut: Hasil  perkalian dijumlahkan untuk  setiap alternatif, menghasilkan skor agregat.
e. Peringkat alternatif: Alternatif dengan skor agregat tertinggi dianggap sebagai alternatif terbaik.
Normalisasi  merupakan  langkah  penting  dalam  metode  Simple  Additive  Weighting. Ada  dua  skenario  saat  normalisasi  matriks kriteria. Skenario  pertama  adalah  kriteria  manfaat. Kriteria  ini  berarti  semakin  tinggi  angka  yang  dihasilkan  dari  normalisasi,  semakin  diinginkan. Perhitungan  kriteria  manfaat  menggunakan  persamaan  berikut.
R ij  = X ij
X ij Max
Skenario    kedua    adalah    kriteria    biaya.    Kriteria    ini    berarti    kebalikan    dari    kriteria manfaat,  yaitu  semakin  rendah  angka  hasil  normalisasi,  semakin  diinginkan.  Dan,  normalisasi kriteria  biaya  menggunakan  persamaan  sebagai  berikut.
R ij  = X ij Min X ij
Journal Sensi                                                                                       Online ISSN: 2655-5298
Vol. 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                                       167
Keterangan : R ij = Skor  kinerja  yang  dinormalisasi X ij
= Skor  atribut  dari  setiap  kriteria Max  X ij = Skor  maksimum  dari  setiap  kriteria Min  X ij = Skor  minimal  dari  setiap  kriteria
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i )  diberikan  rumus  sebagai  berikut:
n V i = ∑ W j R ij j=1
Keterangan : V i =  Ranking  tiap  alternatif W j =  Nilai  bobot rank  (dari  tiap  alternatif) R ij =  Nilai  performance  rating  dinormalisasi Nilai  V i =  semakin  besar  Ai menunjukkan  semakin besar kemungkinan terpilih

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses penentuan kelayakan kredit nasabah yang berjalan saat ini masih sederhana dan besifat subjektif, yaitu  nasabah harus memiliki  rekening bank terlebih dahulu, lalu mengisi  form pengajuan kredit,  membawa  persyaratan  dokumen  pendukung  pengajuan  kredit  yang  diberikan  oleh  nasabah kepada  staff  marketing.  Jika  nasabah  sudah  melengkapi  proses  administrasi  awal,  selanjutnya  staff Mikro Kredit Analis (MKA) melakukan proses BI Checking untuk mengetahui apakah nasabah tersebut layak untuk mengajukan pinjaman atau tidak. Jika data sesuai maka bagian analis melakukan proses scoring data nasabah untuk melakukan perhitungan laba bersih pendapatan perbulan yang didapat dari usaha  nasabah.  Setelah  proses  Scoring  selesai  kepala  cabang  berhak  mengambil  keputusan  limit pengajuan  kredit  berdasarkan  hasil  scoring  yang  dilakukan  oleh  analis,  dari  proses  diatas  dapat disimpulkan bahwa penilaian terhadap kriteria yang sudah ditetapkan masih bersifat subjektif sehingga memungkin  terjadinya  kesalahan  dalam  penilaian  kelayakan  calon  penerima  kredit.  Oleh  karena  itu perlu dibngun sistem pendukung keputusan untuk menilai kelayakan penerima kredit berbasis web yang bisa  diakses  oleh  nasabah  dengan  menggunakan  kriteria-kriteria  yang  mengarahkan  kepada  nasabah yang layak menerima kredit. Sistem ini pun akan menghasilkan penilaian yang lebih objektif terhadap nasabah yang mengajukan kredit.
Gambar 3. Proses penentuan kelayakan nasabah penerima kredit
Gambar  3  diatas    menggambarkan  proses  yang  ada  pada  system  yang  diusulkan.  Dengan menggunakan  sistem  pengambilan  keputusan  berbasis  web  diharapkan  dapat  lebih  efektif  dalam penentuan  nasabah  penerima  kredit.  Proses  yang  ada  pada  sistem  yang  diusulkan  yaitu  nasabah mendaftarkan diri secara mandiri via website dan melengkapi biodata yang berisi profil nasabah sesuai dengan identitas yang dimiliki. Setelah melengkapi biodata, nasabah dapat mengisi pilihan berdasarkan
Pendaftaran
Pengisian Biodata Mengisi Kriteria Pembobotan Perangkingan
Journal Sensi                                                                                       Online ISSN: 2655-5298
kriteria-kriteria yang sudah ditentukan. Setelah mengisi pilihan berdasarkan kriteria, maka isian tersebut akan di konversi menjadi nilai berdasarkan bobot untuk ditentukan nilai normalisasi dan pembobotan. Hasil akhir dari inputan yang berupa isian tadi adalah berupa nilai pembobotan. Dari nilai tersebut dapat ditentukan  nasabah  mana  yang  berhak  mendapatkan  kredit  dengan  melihat  skor  tertinggi  dari  hasil perhitungan.
Dalam proses penentuan nasabah penerima kredit, data yang  dibutuhkan adalah kriteria yang dijadikan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan, alternatif yaitu nasabah calon penerima kredit, rating kecocokan pada setiap alternatif pada setiap kriteria, dan bobot kepentingan. Adapun Output yang akan dihasilkan dari penelitian ini adalah sebuah alternatif yang memiliki nilai tertinggi dibandingkan dengan alternatif nilai yang lain. Hasil Outputnya diambil dari urutan alternatif tertinggi ke alternatif yang  terendah.Alternatif yang dimaksud disini adalah  seluruh nasabah  yang  telah mendaftar sebagai calon penerima kredit. Dalam metode SAW, harus ditentukan terlebih dahulu kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan siapa yang akan terseleksi sebagai penerima kredit. Kriteria ditentukan berdasarkan proses dari sistem yang sudah berjalan.
Tabel 2. Daftar  Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot Jenis C1 Status Tempat Tinggal 10 Manfaat C2 Status Pernikahan 10 Cost C3 Jenis Usaha 20 Manfaat C4 Status Kepemilikan 30 Manfaat C5 Laba Perbulan. 30 Manfaat
Dari kriteria-kriteria diatas, selanjutnya adalah menentukan skor untuk tiap-tiap kriteria dan subkriteria.
Tabel  3. Bobot  Status Tempat Tinggal  (C1) Nilai Kriteria Bobot Nilai Bobot Milik Sendiri Sangat Tinggi 4 Orang Tua Sedang 3 Sewa Rendah 2 Tanah Negara (TN) Sangat Rendah 1 Tabel  4. Bobot  Status Pernikahan  (C2) Nilai Kriteria Bobot Nilai Bobot Belum Menikah Sangat Tinggi 3 Janda/Duda Sedang 2 Menikah Rendah 1 Tabel  5. Bobot  Status Jenis Usaha (C3) Nilai Kriteria Bobot Nilai Bobot Usaha Perdagangan Sangat Tinggi 4 Usaha Jasa Sedang 3 Usaha Pertanian Rendah 2 Industri Kecil 1 Tabel  6. Bobot  Status Status Kepemilikan (C4) Nilai Kriteria Bobot Nilai Bobot Pemilik Sangat Tinggi 2
Karyawan Sedang 1 Tabel  7. Bobot  Status Laba Perbulan (C5) Nilai Kriteria Bobot Nilai Bobot <30 Juta Sangat Tinggi 4 20-25 Juta Sedang 3 15-20 Juta Rendah 2 <10 Juta Sangat Rendah 1
Setelah di tetapkan bobot tiap kriteria dan skor untuk tiap nilai kriteria, langkah  selanjutnya adalah  pembobotan  data  dari  tabel  pengisian nilai kriteria  menggunakan  matriks  skor.  Hasilnya pengisian kriteria untuk masing-masing alternatif dapat dilihat pada table di bawah ini.
Tabel  8. Skor Alternatif DATA Status Tempat Tinggal Status Pernikahan Jenis Usaha Status Kepemilikan Laba Perbulan ALTERNATIVE BENEFIT COST BENEFIT BENEFIT BENEFIT A1 4 2 3 2 2 A2 4 3 2 2 1 A3 3 3 4 1 2 A4 2 3 2 2 2 A5 4 1 2 2 1
Dari skor di atas selanjutnya dibuat matriks sebagai-berikut :
X= ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 4 2 3 2 2 4 3 2 2 1 3 3 4 1 2 2 3 2 2 2 4 1 2 2 1⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤
Setiap    kriteria    pada    Tabel    8    di    atas    kemudian    dinormalisasi    dengan    menggunakan persamaan  tergantung apakah masuk kedalam tipe Cost atau Benefit. Kriteria yang digunakan terdiri dari 4 benefit dan 1 cost, dengan menggunakan persamaan cost dan benefit di dapat perhitungan seperti berikut ini :
Untuk  criteria  dengan  tipe  benefit,  dan untuk tipe cost Alternatif 1 R11 = 4/max (4, 4, 3,2, 4)   = 1
R12 = (min (2,3,3,3,1))/2 = 0.5
Alternatif 2 R21 = 4/max (4, 4, 3,2, 4)   = 1 R22 = (min (2,3,3,3,1))/3 = 0.3
R23 = 2/max (3,2,4,2,2)   = 0.5
R ij  = X ij X ij Max R ij  = X ij Min X ij
Journal Sensi                                                                                       Online ISSN: 2655-5298
Vol. 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                                       170
R13 = 3/max (3,2,4,2,2)   = 0.75
R14 = 2/max (2,2,1,2,2)   = 1 R15 = 2/max (2,1,2,2,1)   = 1
R24 = 2/max (2,2,1,2,2)   = 1
R25 = 1/max (2,1,2,2,1)   = 0.5

## Alternatif 3
R31 = 3/max (4, 4, 3,2, 4)   = 0.75 R32 = (min (2,3,3,3,1))/3 = 0.3
R33 = 4/max (3,2,4,2,2)   = 1
R34 = 1/max (2,2,1,2,2)   = 0.5 R35 = 2/max (2,1,2,2,1)   = 1
Alternatif 4
R41 = 2/max (4, 4, 3,2, 4)   = 0.5
R42 = (min (2,3,3,3,1))/3 = 0.3
R43 = 2/max (3,2,4,2,2)   = 0.5
R44 = 2/max (2,2,1,2,2)   = 1 R45 = 2/max (2,1,2,2,1)   = 1

## Alternatif 5
R51 = 1/max (4, 4, 3,2, 4)   = 1
R52 = (min (2,3,3,3,1))/1 = 1 R53 = 2/max (3,2,4,2,2)   = 0.5 R54 = 2/max (2,2,1,2,2)   = 1 R55 = 1/max (2,1,2,2,1)   = 0.5
Selanjutnya  dibuat  normalisasi  matriks  R  yang  diperoleh  dari  hasil  normalisasi  yang  sudah dibuat sebelumnya :
X= ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 1 0.5 0.75
1 1 1 0.33 0.5 1 0.5 0.75 0.33 1 0.5 1 0.5 0.33 0.5 1 1 1 1 0.5 1 0.5⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤
Setelah  didapatkan  nilai  normlisasi  maka  proses  penilaian  dapat  dilakukan  dengan  cara mengalikan matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). Langkah terakhir yaitu menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vᵢ) dengan cara menjumlahkan hasil kali antara matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). Proses perhitungan tersebut dapat dilihat dibawah ini : V1 = (0.1*1)+(0.1*0.5)+(0.2*0.75)+(0.3*1)+(0.3*1) = 0.9
V2 = (0.1*1)+(0.1*0.33)+(0.2*0.5)+(0.3*1)+(0.3*0.5) = 0.68
V3 = (0.1*0.75)+(0.1*0.33)+(0.2*0.1)+(0.3*0.5)+(0.3*1) = 0.76
V4 = (0.1*0.5)+(0.1*0.33)+(0.2*0.5)+(0.3*1)+(0.3*1) = 0.78
V5 = (0.1*1)+(0.1*1)+(0.2*0.5)+(0.3*1)+(0.3*0.5) = 0.75
Journal Sensi                                                                                       Online ISSN: 2655-5298
Dari hasil perhitungan diatas dapat disimpulkan menjadi table sbb :
Tabel 9. Hasil Pemeringkatan Alternatif Hasil Perhitungan Peringkat A1 0.9 1 A4 0.78 2 A3 0.76 3 A5 0.75 4 A2 0.68 5
Berdasarkan  table  diatas  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  yang  layak  untuk  mendapatkan kredit adalah alternatif pertama (A1) dengan skor 0.9. untuk alternatif kedua yaitu A4 dengan skor 0.78, peringkat ketiga adalah A3 dengan skor 0.76. peringkat ke 4 adalah alternatif ke 5 (A5) dengan skor 0.75 dan alternatif terakhir adalah A2 dengan skor 0.68.

## Rancangan  dan  Implementasi

## Gambar 4. Use Case Implementasi SAW
Use case diagram diatas merupakan gambaran proses penggunaan aplikasi berbasis web untuk menentukan calon nasabah yang berhak mendapatkan kredit. Proses dimulai dari nasabah yang login kedalam  aplikasi,  setelah  berhasil  login  nasabah  mengisikan  nilai  dari  tiap  kriteria  yang  sudah ditentukan sebelumnya. Dari nilai yang sudah diinput tadi, sistem akan melakukan perhitungan secara otomatis dengan menggunakan algoritma SAW. Setelah dilakukan perhitungan maka akan didapatkan nilai  hasil  pembobotan  untuk  tiap  alternatif  atau  nasabah.  Hasil  perhitungan  tersebut  akan  dibuat pemeringkatan yang selanjutnya akan dapat dilihat oleh kredit analis, mikro kredit sales dan staff analis. Implementasi  dari  fase  desain  yang sudah  dilakukan sebelumnya adalah membangun aplikasi dengan fitur-fitur  yang dibutuhkan dalam menunjang kebutuhan  DSS. Adapun fitur-fitur  yang  dikembangkan sebagai berikut :
Journal Sensi                                                                                       Online ISSN: 2655-5298
1. Form Login
Halaman ini digunakan untuk melakukan autentifikasi pengguna menggunakan username dan password. Pengguna yang belum bisa login diharuskan melakukan pendaftaran terlebih dahulu pada link daftar. Halaman ini dikhususkan untuk nasabah yang mengajukan kredit.
Gambar 5. Form Login
2. Form Input Nilai Kriteria
Halaman ini digunakan untuk melakukan input nilai tiap kriteria oleh nasabah. Setiap nilai yang diinput oleh nasabah ini akan diproses dengan menggunakan algoritma SAW, yaitu dengan melakukan proses normalisasi dilanjutkan dengan mengalikan matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). untuk menggunakan halaman ini, pengguna memilih terlebih dahulu kriteria yang akan diinput lalu diikuti dengan memilih nilai dari tiap kriteria yang dipilih.
Gambar 6. Form Input Nilai Kriteria
3. View hasil perangkingan
Berdasarkan data yang diinput oleh nasabah, selanjutnya algoritma SAW akan memproses data-data  tersebut.  Proses  yang  dilakukan  oleh  sistem  mengikuti  Langkah-langkah  yang  sudah dijelaskan  sebelumnya,  yaitu  mulai  dari  proses  normalisasi,  perkalian  bobot  sampai  dengan munculnya hasil skor untuk tiap-tiap alternatif. Hasil dari perangkingan dapat dilihat pada halaman berikut ini :
Vol. 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                                       173
Gambar 7. Halaman Perangkingan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengolahan data kriteria dan nilai dari tiap nasabah dengan menggunakan Metode SAW makan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. System  yang  berjalan  saat  ini  mengharuskan  nasabah  datang  langsung  ke  bank  dengan menyerahkan  berkas-berkas yang dibutuhkan. Setelah menyerahkan berkas,  MKS (Mikro Kredit Sales) akan melakukan pemeriksaan berkas-berkas yang dimaksud.
2. Penentuan nasabah yang ditolak atau disetujui masih bersifat subjektif karena Sebagian besar proses di lakukan oleh MKS (Mikro Kredit Sales) dan MKA (Mikro Kredit Analysis)
3. Dengan menggunakan aplikasi berbasis web, nasabah dapat langsung mengupload berkas-berkas yang dibutuhkan. Setelah berkas diupload selanjutnya proses akan di tangani oleh sistem dengan melakukan perhitungan secara otomatis berdasarkan pengisian kriteria yang didukung oleh berkas- berkas yang dimiliki oleh nasabah

## 5. SARAN
Untuk  penelitian  lebih  lanjut  mengenai  sistem  penentuaan  kelayakan  penerima  kredit  pada Bank  dapat  digunakan  metode  pembobotan  yang  lain  untuk  membandingkan  hasil  penilaian  dengan menggunakan  metode  SAW.  Aplikasi  yang  dibangun  dapat  menggunakan  aplikasi  berbasis  mobile native yang dapat langsung terhubung dengan peranckat keras perangkat mobile.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]     Raharjo, Budi. Mira  Musrini. Willy  Edya  Sukma. 2017. Decision Support System for Bank Credit Application using Simple Additive Weighting Method. Prosiding  Kongres  Internasional 1  Fakultas  Teknologi  Industri. Foitic. Itenas : Bandung
[3]      Sonang, Sahat. Erwin Sirait. 2021. Implementation of Simple Additive Weighting in Providing Micro  Business  Loans  at  Bank  Mandiri  Pematangsiantar.  Journal  of  Computer  Networks, Architecture and High Performance Computing. Volume 3, Number 1, January 2021.
[4]   Sonang, Sahat, Arifin Tua Purba, and Victor Marudut Mulia Siregar. 2020. “Sistem Pendukung Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Kredit  Menggunakan  Metode  Topsis  Pada  Cum Caritas HKBP Pematangsiantar.” Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom) 3(1): 25
Vol. 09 No. 02 – Agustus 2023                                                                                                                       174
[5]    Mukhayaroh.  Anna.  Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  prioritas  Penerima Pinjaman  Dengan  Metode  FMADM-SAW  Pada  Koperasi  Wanita  Nusa    Indah  Bekasi.  Jurnal Paradigma. Bina Sarana Informatika. Jakarta: 2017
[6]        Manullang,  Abdiel  Pandapotan.  Prahutama,  Alan,  Santoso,  Rukun.  Penerapan  Metode  Simple Additive  Weighting(SAW)  Dan  Weighted  Product(WP)  Dalam  Sistem  Penunjang  Pemilihan Laptop  Terfavorit  Menggunakan  GUI  Matlab.  Jurnal  Gaussian,  Volume  7,  Nomor  1.  Undip. 2018.
[7]     Nur Azizah, Perancangan Sistem Informasi Penilaian Kinerja Karyawan SPG Berstatus Kontrak Pada  PT  Softex  Indonesia  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  .  Jurnal SENSI. Vol. 3 nomor 2, Agustus 2017.
[8]     S Susliansyah; Fintri Indriyani; Annisa Dwi Wijayanti. 2020. Application of Decision Support System for the Best Teacher Selection with the Simple Additive Weighting Method. IJISTECH (International  Journal  of  Information  System  and  Technology)  Vol  4,  No  1  (2020).    STIKOM Tunas Bangsa: Pematangsiantar
[9]    R Dimas Adityo, Ragil Prasetiyo. 2022. Rancang Bangun Web Aplikasi Pergi Bareng Sebagai Media  Perencanaan  Perjalanan  dan  Komunikasi  Menggunakan  Metode  Agile  Berbasis  Cloud computing. Journal of Technology and Informatics (JoTI). Vol. 2, No. 1
[10]  Mahendra,  Irfan.  Deny  Tresno  Eby  Yanto.  2018.  Agile  Development  Methods  Dalam Pengembangan Sistem Informasi Pengajuan Kredit Berbasis Web (Studi Kasus : Bank BRI Unit Kolonel  Sugiono).  Jurnal  Teknologi  Dan  Open  Source.Vol.  1  No.  2.  STMIK  Nusa  Mandiri  : Jakarta