## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGAJUAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) DI PRIORITAS GROUP PURWAKARTA
Dede Irmayanti 1 ,  Mochzen Gito Resmi 2 ,  Indana Zulfa Nazmu Fadhilah 3
1,2,3 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana
1 dedeirmayanti@stt-wastukancana.ac.id, 2 mochzen@stt-wastukancana.ac.id, 3 indanazulfa399@gmail.com

## Abstrak
Kredit  adalah  kepercayaan  bahwa  seseorang  atau  penerima  kredit  akan  memenuhi  segala  sesuatu  yang  telah diperjanjikan terlebih dahulu pada masa yang akan datang. Prioritas Group merupakan perusahaan leasing yang memberikan  jasa  kredit  barang  elektronik  dan  furnitur  bagi  pemohon  kredit  dan  mengambil  keuntungan  dari pembayaran  bunga  kredit.  Satu  kendala  yang  menyebebkan  pendapatan  perusahaan  berkurang  adalah  kredit macet, untuk itu maka diperlukan penyeleksian calon konsumen yang dilakukan oleh kredit analis, karena kasus yang  sering  terjadi  adalah  konsumen  yang  mendaftar  karna  kondisi  ekonomi  yang  tidak  sesuai.  Sehubungan dengan  perihal  diatas,  bahwa  kasus  kredit  macet  yang  menyebabkan  berkurangnya profit perusahaan  leasing dapat  diminimalisir  tergantung  kinerja  dari  kredit  analis  dalam  proses  menentukan  calon  konsumen.  Pada penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah sistem pendukung keputusan dengan metode Weighted Product (WP) dan metode pengembangan prototype , perancangan dilakukan dengan Unified Modeling Language  (UML) serta  pengkodean  program  menggunakan php dan database dengan  menggunakan mysql, upaya  untuk  membantu  kredit  analis  di  Prioritas  Group  Purwakarta  dalam  menetukan  calon  konsumen  yang sesuai  dengan  standar  perusahaan.  Maka  dengan  adanya  sistem  ini  dapat  membantu  team  kredit  analis  dalam memberikan  alternatif  keputusan  dalam  memilih  calon  konsumen  dilengkapi  nilai  dengan  mengacu  kepada kriteria-kriteria pengambilan keputusan yang telah ditetapkan oleh perusahaan dalam memilih  konsumen  untuk meningkatkan kualitas penilaian dan keputusan yang diambil.
Kata kunci : sistem pendukung keputusan, weighted product, kredit, prototype, UML

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  yang  begitu  cepat  saat ini  merupakan  sebuah  tantangan  sendiri  bagi perusahaan. Disamping itu perusahaan mendapatkan keuntungan  yang  begitu  banyak  apabila  dapat memanfaatkannya  dengan  baik.  Prioritas  Group merupakan  perusahaan  pembiayaan  konsumen ( consumers  finance  company )  yang    melakukan pembiayaan  pengadaan  barang  untuk  kebutuhan konsumen  dengan  sistem  pembayaran  angsuran secara  berkala.  Perusahaan  ini  telah  menetapkan standar untuk menerima atau menolak resiko kredit, yaitu  menentukan  siapa  yang  berhak  menerima kredit  yang  telah  memenuhi  syarat  5C,  bagaimana karakter  konsumen( Character ),  kapasitas  melunasi kredit ( Capacity ), pendapatan atau penghasilan yang dimiliki  konsumen  ( Capital ),  jaminan  yang  dimiliki konsumen  ( Collateral )  dan  kondisi  fisik  konsumen ( Condition ) yang semua ini menjadi kriteria penentu dalam pengambilan keputusan.
Perusahaan  harus  bisa  cermat  dalam  memilih para  calon  konsumen  dikarenakan  dengan  sistem kredit  ini  perusahaan  mempunyai  piutang  sehingga dalam  pemilihan  calon  konsumen  harus  dilakukan secara  teliti  agar  tidak  terjadi  kesulitan  dalam pembayaran  angsuran.  Apalagi  penilaian  kelayakan
kredit  yang  dilakukan  masih  menggunakan  cara manual  dengan  database  yang  digunakan  masih dengan  Microsoft  Excel  sehingga  membutuhkan waktu yang lama untuk pengolahan data.
Satu  kendala  yang  menyebabkan  pendapatan perusahaan  berkurang  adalah  kredit  macet,  dimana tercatat 8,43% dari 2689 konsumen  di bulan  Maret 2020.  Kredit  macet  adalah  keadaan  dimana konsumen  kredit  sudah  tidak  sanggup  membayar, hilang jejak atau barang sudah pindah tangan. Dalam kasus  seperti  ini,  apabila  kredit-kredit  yang  telah disalurkan banyak yang macet maka akan menimbulkan  tunggakan.  Tunggakan  ini  dapat menghambat  laju  perusahaan  dan  mengganggu kegiatan  operasional  lain,  sehingga  perlu  dilakukan seleksi  yang didasarkan pada analisis data pemohon kredit.  Pada  umumnya  perusahaan  memiliki  tenaga kerja dibagian kredit analis untuk melakukan analisa terhadap  kemampuan  membayar  calon  konsumen dan  survey  lapangan.  Banyaknya  pemohon  kredit yang  mengajukan  kredit  dengan  kondisi  yang berbeda-beda  menuntut  kejelian  kredit  analis  dalam pengambilan keputusan.
Kasus kredit macet yang menyebabkan berkurangnya  profit  perusahaan leasing dapat diminimalisir  tergantung  dari  kinerja  kredit  analis dalam proses menentukan konsumen kredit.
Sehingga  seorang  kredit  analis  dituntut  untuk bekerja  cepat  dan  teliti  dalam  menganalisa banyaknya  data  calon  konsumen  yang  masuk sehingga tidak menutup kemungkinan terjadi human error , seperti kesalahan perhitungan, salah membaca data  dan  lain-lain.  Oleh  karana  itu,  dalam  upaya membantu kredit analis dalam kegiatan pengambilan keputusan konsumen layak kredit, diperlukan sebuah model  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web yang dapat memberikan kemudahan dalam melakukan analisa data, serta membantu pengolahan data  konsumen  kredit  menjadi  informasi  untuk mengambil keputusan dari masalah semi terstruktur.
Sistem
Pendukung Keputusan
(SPK) merupakan  salah  satu  solusi  perusahaan  yang membantu melakukan pengambilan keputusan kelayakan  kredit.  Sistem  pendukung  keputusan memanfaatkan  data,  model,  serta  memberikan antarmuka  pengguna  yang  mudah  dan  dapat menggabungkan  pemikiran  dalam  pengambilan keputusan. Untuk merancang suatu sistem pendukung  keputusan,  dibutuhkan  suatu  metode perhitungan  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan permasalahan  dengan  multi-kriteria.  Salah  satu metode perhitungan yang digunakan adalah Weighted  Product (WP).  Metode Weighted  Product (WP)  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk menentukan calon konsumen mana yang layak untuk diberikan kredit.

## 2. Kajian Pustaka

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  proses pengambilan  keputusan  dibantu menggunakan komputer  untuk  membantu  pengambilan  keputusan dengan  menggunakan  beberapa  data  dan  model tertentu  untuk  menyelesaikan  beberapa  masalaha yang  tidak  terstruktur  (Kusumadewi,  purnomo, 2010).
Keberadaan  SPK  pada  perusahaan  atau organisasi  bukan  untuk  menggantikan  tugas-tugas pengambil keputusan, tetapi merupakan sarana yang membantu bagi mereka dalam pengambilan keputusan.  Dengan  menggunakan  data-data  yang diolah menjadi informasi untuk mengambil keputusan  dari  masalah-masalah  semi-terstruktur. Dalam  implementasi  SPK,  hasil  dari  keputusan- keputusan  dari  sistem  bukanlah  hal  yang  menjadi patokan,  pengambilan  keputusan  tetap  berada  pada pengambil  keputusan.    Sistem  hanya  menghasilkan keluaran yang mengkalkulasi data-data sebagaimana pertimbangan seorang pengambil keputusan. Sehingga kerja pengambil keputusan dalam mempertimbangkan  keputusan  dapat  dimudahkan (Wibowo, 2011).

## 2.2 Metode Weighted Product (WP)
Metode  wighted  product  merupakan  bagian dari  konsep Multi  Criteria  Decision  Making
(MCDM) yang  merupakan  teknik  pengambilan keputusan dari beberapa pilihan alternative yang ada (Sari, 2017).
Metode  WP  menggunakan  perkalian  untuk menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating  setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan (Jalil, dkk, 2017).
Preferensi  atau  alternative Ai diberikan  oleh persamaan 1:.
Keterangan : S : Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vector s x ij : Nilai variabel dari alternative pada setiap atribut w j : Nilai bobot kriteria n : Banyaknya kriteria i : Nilai alternative j : Nilai kriteria
Dengan i= 1,2,…m;  dimana  ∑Wj  =1,  Wj  adalah pangkat  bernilai  positif  untuk  atribut  keuntungan dan  bernilai  negative  untuk  atribut  biaya  oleh persamaan 2.
Preferensi  relatif  dari  setiap  alternatif,  diberikan oleh persamaan 3.
Keterangan :
V : Preferensi relatif dari setiap alternatif dianalogikan sebagai vector V X ij : Nilai Variabel dari alternatif pada setiap atribut W j : Nilai bobot kriteria
n : Banyaknya kriteria i : Nilai alternatif j : Nilai kriteria
*: Banyaknya kriteria yang telah dinilai pada veltor S

## 3. Metode Penelitian
Model  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  Model Prototype yang  digambarkan  sebagai siklus  lingkaran  yang  tidak  berujung,  sehingga  bila pada  fase deployment,  delivery & feedback ditemukan  adanya  ketidaksesuaian  atau  fungsi- fungsi yang tidak berjalan, maka proses pengembangan dapat kembali ke fase pertama untuk menganalisa  berbagai  kekurangan  yang  ada.  Model pengembangan Prototype dapat dilihat pada gambar 1.
(1) (2)
(3)

## Gambar 1 Model Prototype (Pressman, 2010)

## 4. Hasil dan pembahasan

## 4.1 Communication
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  diskusi dengan kredit analis di kantor Prioritas Group untuk mendapatkan  informasi  mengenai  syarat  pengajuan kelayakan  kredit.  Kemudian,  hasil  dari  diskusi dijadikan  sebuah  deskripsi  permasalahan.  Sehingga diperoleh  gambaran  terkait  sistem  pengambil keputusan  yang  diinginkan  sebagai  solusi.  Alur prose penilaian kelayaka kredit yang sedang berjalan dapat dilihat pad agambar 2.
Gambar 2 FLowmap Sistem Berjalan
Setelah diketahui alur sistem berjalan, selanjutnya  dilakukan  analisis  terhadap  sistem  yang diusulkan.  Alur  sistem  usulan  peniaian  kelayakan kredit dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 Flowmap Sistem Usulan
Langkah-langkah  pemecahan  masalah  dengan menggunakan  Algoritma WP adalah sebagai berikut :
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan  dalam  pengambilan  keputusan.  Jenis-jenis kriteria penilaian dapat dilihat pada tabel 1. Tabel 1 Kriteria No Kriteria Sub Kriteria
1 Character Baik Buruk 2 Capital
< 1,5 - ≤ 2 JT
2 -  ≤ 3 JT 3 -  ≤ 4 JT 4 -  ≤ 5 JT ≥ 5 JT 3 Capacity Ada Tidak Ada
4 Collateral Elektronik Furniture
5 Condition Tidak Cacat Cacat
Selanjutnya  dibuat  nilai  pada  masing-maisng sub kriteria penilaian. Nilai sub kriteria dapat dilihat pada table 2.

## Tabel 2 Nilai Kriteria
2. Setelah  kriteria  dan  sub  kriteria  ditentukan selanjutnya  menentukan  bobot  nilai  dan  bobot preferensi  untuk  setiap  kriteria.  Nilai  bobot  kriteria dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 Bobot nilai kriteria Nilai Bobot (W) Sangat Penting 5 Penting 4 Cukup Penting 3 Kurang Penting 2 Tidak Penting 1
Sedangkan  bobot  preferensi  dapat  dilihat  pada table 4. Tabel 4 Bobot Preferensi Setiap Kriteria Kriteria Bobot (W) C1  Character 5 C2  Capital 5 C3  Capacity 5 C4  Collateral 4 C5  Condition 5
3. Selanjutnya  dilakukan  proses  menentukan rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria seperti yang terlihat pada tabel 5.
Tabel 5 Tabel Rating Kecocokan Alternatif
Nama C1 C2 C3 C4 C5 Elin Baik 2 Jt Tidak Ada Elektr onik Tidak Cacat Esti Buruk 2 Jt Ada Furnit Tidak
Nama C1 C2 C3 C4 C5 Marisa Devi ure Cacat Aan Aminah Buruk 4 Jt Tidak Ada Furnit ure Tidak Cacat Erna Hermaw ati Baik < 1.5 Jt Tidak Ada Furnit ure Tidak Cacat Yani Suryani Buruk > 4.5 Jt Ada Elektr onik Tidak Cacat Abdul Aziz maulana Baik 3 Jt Tidak Ada Elektr onik Tidak Cacat Iis Siti Hoiriyah Baik 2 Jt Ada Elektr onik Cacat Nunung Nur Azizah Baik 4 Jt Ada Elektr onik Tidak Cacat Muham mad Dahlan Baik > 4.5 Jt Ada Elektr onik Tidak Cacat Nani Heryani Baik < 1.5 Jt Tidak Ada Furnit ure Tidak Cacat
Tahap  selanjutnya  dilakukan  perbaikan  bobot terlebih  dahulu  dengan  menggunakan  persamaan  2 dengan bobot awal W= (5,5,5,4,5).
Kemudian  vektor  S  dihitung  berdasarkan persamaan 1.
S elin = (90 0,21 ) (70 0,21 ) (70 0,21 ) (80 0,17 ) (90 0,21 ) = 82,943 S esti = (90 0,21 ) (90 0,21 ) (90 0,21 ) (80 0,17 ) (90 0,21 ) = 92,159 S aan = (70 0,21 ) (70 0,21 ) (70 0,21 ) (70 0,17 ) (90 0,21 ) = 76,930 S ern = (90 0,21 ) (60 0,21 ) (70 0,21 ) (70 0,17 ) (90 0,21 ) = 78,499 S yani = (70 0,21 ) (100 0,21 ) (90 0,21 ) (80 0,17 ) (90 0,21 ) =
89,401
S abdul = (90 0,21 ) (80 0,21 ) (70 0,21 ) (80 0,17 ) (90 0,21 ) = 85,288 No Kriteria Sub Kriteria Nilai 1 Character Baik 90 Buruk 70 2 Capital < 1,5 JT 60 2 JT 70 3 JT 80 4 JT 90 > 4,5 JT 100 3 Capacity Ada 90 Tidak Ada 70 4 Collateral Elektronik 80 Furniture 70 5 Condition Tidak Cacat 90 Cacat 70
W C1 = 5 = 5 =  0,21 5 + 5 + 5 + 4 + 5 24 W C2 = 5 = 5 =  0,21 5 + 5 + 5 + 4 + 5 24 W C3 = 5 = 5 =  0,21 5 + 5 + 5 + 4 + 5 24 W C4 = 4 = 4 =  0,17 5 + 5 + 5 + 4 + 5 24 W C5 = 5 = 5 =  0,21 5 + 5 + 5 + 4 + 5 24
S iis = (90 0,21 ) (70 0,21 ) (90 0,21 ) (80 0,17 ) (70 0,21 ) = 82,943 S nunung = (90 0,21 ) (90 0,21 ) (90 0,21 ) (80 0,17 ) (90 0,21 ) = 92,159 S dahlan = (90 0,21 ) (100 0,21 ) (90 0,21 ) (80 0,17 ) (90 0,21 ) = 94,238 S nani = (90 0,21 ) (60 0,21 ) (70 0,21 ) (70 0,17 ) (90 0,21 ) = 78,499
Selanjutnya  menentukan  nilai  vektor  yang  akan digunakan  menghitung  preferensi  (Vi)  untuk perangkingan  dengan  menggunakan  persamaan  3. Hasil perhitungan preferensi sebagai hasil perhitungan kelayakan kredit dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6 Tabel Hasil Kelayakan Analis
Untuk  kriteria  nilai  Kelayakan  konsumen  yaitu ≥  0.095  maka  nilai  kelayakan  adalah  layak. Sedangkan  <  0.095  maka  nilai  kelayakan  adalah tidak layak.

## 4.2 Modelling Quick Plan & Modelling Quick
Design
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  aplikasi. Perancangan aplikasi dengan menggunakan pemodelan usecase  diagram dapat  dilihat  pada gambar 4.
Gambar 4 Usecase Diagram
Rancangan halaman utama aplikasi dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5 Rancangan halaman Utama
Rancangan  halaman  data  kriteria  dapat dilihat pada gambar 6.

## Gambar 6 Rancangan halaman data kriteria

## 4.3 Construction of  Prototype
Setelah  tahap  perancangan,  selanjutnya  tahap pembangunan  prototype  sistem.  Tampilan  halaman utama dapat dilihat pada gambar 7.
NO NAMA NILAI V KELAYA KAN 1 Elin 0,097 Layak 2 Esti Marisa Devi 0,108 Layak 3 Aan Aminah 0,090 Tidak Layak 4 Erna Hermawati 0,092 Tidak Layak 5 Yani Suryani 0,104 Layak 6 Abdul Aziz maulana  0,099 Layak 7 Iis Siti Hoiriyah 0,097 Layak 8 Nunung Nur Azizah 0,108 Layak 9 Muhammad Dahlan 0,110 Layak 10 Nani Heryani 0,092 Tidak Layak
Gambar 7 Tampilan Halaman Utama
Tampilan  halaman  data  kriteria  dapat  dilihat pada gambar 8.
Gambar 8 Tampilan Halaman Data Kriteria
Tampilan halaman data sub kriteria dapat dilihat pada gambar  9.
Gambar 9 Tampilan Halaman Data Subkriteria
Tampilan halaman data alternatif dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10 Tampilan Halaman Data Alternatif
Tampilan  halaman  perhitungan  dapat  dilihat pada gambar 11.
Gambar 11 Tampilan Halaman Perhitungan
Tampilan  halaman  hasil  perhitungan  dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12 Tampilan Halaman Hasil  Perhitungan
4.4 Deployment, Delivery and Feedback
Pada fase ini perangkat lunak yang telah dibuat akan  dipresentasikan  kepada  pengguna  untuk dilakukan  uji  coba  dan  diperbaiki  kembali  bila terdapat kekurangan dalam perangkat lunak tersebut. Tabel pengujian aplikasi dapat dilihat pada table 6.
Tabel 7 Pengujian Aplikasi N o Fungs i yang diuji Cara penguji an Hasil yang diharapk an Keluara n Hasil 1 Login Memas ukan userna me dan passwo rd lalu klik tombol login Menamp ilkan halaman utama SPK Tampil halama n Utama Berh asil 2 Menu Data Kriter ia Klik menu Menamp ilkan halaman data kriteria Tampil halama n data kriteria Berh asil 3 Menu Data Sub Kriter Klik menu Menamp ilkan halaman data sub Tampil halama n sub kriteria Berh asil
N o Fungs i yang diuji Cara penguji an Hasil yang diharapk an Keluara n Hasil ia kriteria 4 Menu Data Altern atif Klik menu Menamp ilkan halaman data altenatif Tampil halama n data alternat if Berh asil 5 Tamb ah data Klik tambah data isi form tambah data dan klik simpan Menamb ah data ke database dan kembali ke halaman data. Menam bah data Berh asil 6 Edit Meruba h data dan klik simpan Melakuk an perubaha n ke database dan kembali ke halaman data. Meruba h data Berh asil 7 Hapus  Mengh apus data dan klik ok Mengha pus data pada database dan kembali ke halaman data. Mengh apus data Berh asil 8 Menu lapora n Klik menu perhitu ngan Menamp ilkan hasil dan proses perhitun gan dengan metode WP Tampil proses perhitu ngan Berh asil 8 Cetak lapora n Klik menu perhitu ngan Menamp ilkan hasil dari perhitun gan dari setiap alternatif Tampil hasil perhitu ngan dalam bentuk pdf Berh asil N o Fungs i yang diuji Cara penguji an Hasil yang diharapk an Keluara n Hasil 9 Logo ut Klik logout Keluar dari sistem Tampil ke halama n login Berh asil 5. Kesimpulan dan Saran
Sistem pendukung keputusan kelayakan pengajuan  kredit  di  Prioritas  Group  Purwakarta dengan  menggunakan  metode Weighted  Product (WP) telah  selesai  dibuat  dengan  menggunakan metode  pengembangan  perangkat  lunak Prototye
Pressman 2010
dan perancangan model menggunakan Unified  Modeling  Language (UML), sistem  dibangun  dengan  bahasa  pemrograman  PHP dan  database  MySQL,  serta  pengujian  sistem menggunakan metode black box.
Didalam  sistem  terdapat  beberapa  fitur  utama seperti  fitur  data  kriteria,  data  sub  kriteria yang dilengkapi  dengan  tambah  data  dan  ubah  data,  fitur data alternatif  untuk melakukan penyeleksian calon konsumen  dengan  perhitungan  metode Weighted Product (WP) dan  fitur  perhitungan  untuk menampilkan  hasil  perhitungan  dari  seluruh  calon konsumen atau alternatif. Dengan dibuatnya Sistem Pendukung
Keputusan  kelayakan  pengajuan  kredit  di  Prioritas Group  Purwakarta  untuk  menentukan  kelayakan calon  konsumen  yang  akan  diberi  kredit dapat memudahan bagi analis dalam memberikan alternatif keputusan  dalam  memilih  peserta  calon  konsumen dilengkapi  nilai  prioritas  dengan  mengacu  kepada kriteria-kriteria  pengambilan  keputusan  yang  telah ditetapkan.
Untuk  pengembangan  selanjutnya  penulis menyarankan  agar  sistem  ini  dapat  diaplikasikan secara  online  sehingga  para  pengambil  keputusan bisa  melihat  hasil  dari  sistem  ini  di  manapun  dia berada.

## Daftar Pustaka:
Jalil,  Abdul,  Ningrum,  Ika  Purwati,  Muchtar, Mutmainah.  2017. Spk  Pemberian  Kredit Menggunakan  Metode  WP  (Weighted  Product) Pada  Bmt  Mu’amalah  Sejahtera  Kendari .
Semantik  vol.3  No.1  Jan-un  2017,  pp.173-180,
ISSN:2502-8928. Universitas Halu Oleo Kendari.
Kusumadewi,  Sri,  Hari  Purnomo,  Hari.  2010. Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung Keputusan . Yogyakarta : Graha Ilmu. Pressman,  Roger  S.,  P.  D.  2010. Software Engineering  A  Practitioner’s  Approach  7th
Edition. (McGraw-Hill,  Ed.).  New  York: Raghothaman Srinivasan Sari,  Febrina.  2017 .  Metode  dalam  pengambilan keputusan . Yogyakarta: Deepublish. Wibowo.  2011. Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan. Depok.