DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v7i2.444

## PENENTUAN PENERIMA PINJAMAN KOPERASI MEKAR SURYA KARANGANYAR MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY OF IDEAL SOLUTION
Insania Istiqomah 1) ; Kustanto 2) ; Bebas widada 3)
1,3) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara
2) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) istiqomahinsania@gmail.com; 2) kustanto@sinus.ac.id; 3) bbswdd@sinus.ac.id

## ABSTRACT
The problems arise in the form of less objective decision-making and require a long time for  selection  and  there  is  no  computerized  system  that  supports  the  prioritization  of  loan recipients.  The  purpose  of  this  study  was  to  overcome  the  problem  determination  of  loan recipients by providing objective assessments to prospective loan recipients  at  the Cooperative Mekar Surya Karanganyar using the technique for order preference by similarity of ideal solution method. Loan determination applications use the Visual Basic programming language. Research methods include data collection and analysis and system design. The formulation of this research problem  covers how the loan determination at the Cooperative Mekar Surya Karanganyar uses the technique for order preference by similarity of ideal solution method and how to build a loan determination  application  system  using  the  technique  for  order  preference  by  similarity  of  ideal solution  method  using  the  Visual  Basic  programming  language.  Based  on  the  test  results  by comparing the determination of customer loan recipients in the Mekar Surya Cooperative with the calculation  of  the  TOPSIS  method  proves  the  application  of  determining  the  loan  recipient  has good performance.
Keywords: Technique for  order preference by similarity  of  ideal solution, Determination of loan recipients, Cooperative

## I. PENDAHULUAN
Perbankan merupakan bidang yang sangat  berperan  dalam  perkembangan  bisnis saat  ini,  dan  salah  satu  kegiatan  dalam perbankan yang menjadi sasaran pelaku bisnis untuk masyarakat, salah satunya yaitu koperasi  simpan  pinjam.  Koperasi  simpan pinjam “Koperasi  Mekar  Surya”  merupakan salah  satu  koperasi  simpan  pinjam  yang memberikan solusi dalam membantu penyediaan  dan  untuk  berbagai  keperluan secara  cepat  dan  proses  pinjaman  yang mudah.  Sebagai  lembaga  bisnis  bidang perbankan,  Koperasi  Mekar  Surya  memiliki produk  usaha  yaitu  simpanan  dan  pinjaman. Dimana  didalam  produk  usaha  pinjaman mendukung  masyarakat  untuk  menerima pembiayaan  guna  mendirikan  usaha  mikro, usaha  kecil  dan  usaha  menengah.  Dengan adanya  produk  usaha  pinjaman,  diharapkan dapat meringankan masyarakat dalam membuka suatu usaha.
Masalah  yang  ada  pada  Koperasi  Mekar Surya  dalam  produk  usaha  pinjaman  adalah membutuhkan waktu yang lama untuk penyeleksiannya  dan  belum  ada  sistem aplikasi  yang  mendukung  untuk  penentuan prioritas  penerima  pinjaman.  Untuk  mengatasi
masalah  tersebut  maka  dibutuhkan  suatu sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat memberikan  penilaian  yang  real  dan  objektif kepada para calon penerima pinjaman. Karena pada  penilaian  ini  menggunakan  perhitungan berdasarkan  kriteria-kriteria  calon  penerimaan pinjaman  dengan  sistem  perankingan.  Dalam sistem  pendukung  keputusan  ini  dihitung dengan  menggunakan  metode technique  for order preference by similarity of ideal solution . Sudah  banyak  metode  yang  digunakan dalam menerapkan sistem pendukung keputusan  seperti  yang  telah  dilakukan  oleh beberapa  peneliti  sebelumnya  yakni  Sistem Pendukung Keputusan Penjurusan Siswa SMA N  1  Kawedanan  Dengan  Metode  TOPSIS[1], Sistem Pendukung Keputusan Penilaian
Kelayakan  Pinjaman  dengan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting di Koperasi Roda Sejahtera Semarang[2], Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima
Pinjaman  Modal  Dana  Bergulir  Koperasi Simpan
Pinjam Pada Diskoperindag Kabupaten  Serang  Menggunakan  Metode TOPSIS[3],  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Penerima  Pinjaman  Usaha  (Studi Kasus: Adira Finance Kediri)[4].
Berdasarkan  kasus  tersebut  maka,  pada penelitian  ini  mengangkat  judul  Penentuan Pinjaman  Koperasi  Mekar  Surya  Karanganyar Menggunakan  Metode Technique  For  Order Preference  By  Similarity  Of  Ideal  Solution . Hasil akhir dari penelitian ini adalah memberikan  penilaian  yang  real  dan  objektif kepada  para  calon  penerimaan  pinjaman. Pada  penilaian  ini  menggunakan  perhitungan berdasarkan  kriteria-kriteria  calon  penerima pinjaman dengan sistem perankingan. Penggunaan  metode  technique  for  order preference  by  similarity  of  ideal  solution  untuk mencari solusi atau alternatif yang dipilih yaitu penerima pinjaman.  Pe nentuan penerima pinjaman  koperasi  mekar  surya  karanganyar menggunakan  metode technique  for  order preference  by  similarity  of  ideal  solution ini yang menjadi tujuan dari penelitian ini..

## II.  TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan berhubungan dengan sistem pendukung keputusan  menjadi  referensi  dalam  penulisan penelitian  ini.  Dalam  penelitian  ini  peneliti menggunakan  penelitian  terdahulu  sebagai acuan  untuk  menyelesaikan  penelitian  ini. Penelitian  terdahulu  memudahkan  peneliti dalam  menentukan  langkah-langkah  yang sistematis  untuk  penyusunan  penelitian  dari segi  teori  maupun  konsep.  Sehingga  dapat digunakan  sebagai  acuan  dan  referensi  untuk memudahkan peneliti dalam membuat penelitian  ini.  Adapun  analisa  10  (sepuluh) penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  dan sejenis dalam bentuk metode penelitiannya.
Implementasi pembuatan Sistem Pendukung Keputusan Penjurusan Siswa SMA N  1  Kawedanan  dengan  Metode Technique For  Order  Preference  By  Similarity  Of  Ideal Solution .  telah  selesai  dibuat.  Namun,  hasil pengujian validitas, terdapat perbedaan angka, dikarenakan  pembulatan  bilangan  desimal antara  perhitungan  sistem  dan  perhitungan manual [1].
Sistem  pendukung  keputusan  penilaian kelayakan kredit pada Koperasi Roda Sejahtera  dengan  menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting dapat  memberikan informasi  kepada  manajer  dengan  hasil perhitungan  kriteria  yang  diperoleh.  Namun, dalam  penelitian  ini  dapat  dikembangkan
dengan  menambahkan  menu  yang  mencakup seluruh prosedur perkreditan yang ada seperti kapasitas  melunasi  kredit,  penagihan  kredit dan lain-lain, sehingga program dapat dipergunakan secara optimal [2].
Sistem  pendukung  keputusan  penentuan penerima  pinjaman  modal  koperasi  simpan pinjam pada Diskoperindag Kabupaten Serang ini,  untuk  melakukan  perhitungan  penentuan penerima  pinjaman  modal  dengan  hasil perankingan  dan  status  “diterima”  atau “ditolak”  sesuai  rentang  nilai  telah  berhasil  di bangun.  Namun,  ketelitian  dalam  menginput data  juga  sangat  diperlukan  agar  data  yang direkam merupakan salinan data dari dokumen atau sumber [3].
Sistem  pendukung  keputusan  penentuan penerima kredit  usaha  dapat  membantu  pihak perusahaan  Adira  dalam  menentukan  siapa pemohon  kredit  yang  layak  menerima  kredit atau tidak dengan sistem yang
terkomputerisasi
sehingga
proses pengambilan  keputusan  lebih  efisien,  hemat waktu  dan  hemat  biaya.  Namun,  di  dalam penelitian ini tidak menghasilkan hasil keluaran berupa laporan, sehingga hanya menampilkan hasil perhitungan akhir [4].
Metode Technique  For  Order  Preference By Similarity Of Ideal Solution .yang digunakan dalam  studi  kasus  karyawan  terbaik  dapat diselesaikan dengan baik sehingga memudahkan  dalam  mendukung  keputusan pemilihan  karyawan  terbaik.  Namun,  masih perlu dikembangkan lagi dengan menambahkan fungsionalitas perhitungan berat  badan  yang  optimal.  Sehingga  tidak perlu  dilakukan  berulang  kali  dalam  proses perhitungan berat badan [5].
Metode Technique  For  Order  Preference By  Similarity  Of  Ideal  Solution .  diterapkan untuk  menentukan  prioritas  Kualitas  Rumah Susun  tidak  sehat,  dari  hasil  perhitungan dinyatakan alternatif ke-2 dengan nilai preferensi  1  merupakan  prioritas  utama  untuk Kualitas  Rumah  Susun  tidak  sehat.  Dari  hasil perhitungan  metode Technique  For  Order Preference  By  Similarity  Of  Ideal  Solution . dapat  menjadi  masukan  bagi  dinas  kesehatan
terkait  untuk  menindaklanjuti  prioritas  rumah tidak sehat [6].
Kombinasi  metode  AHP- Technique  For Order  Preference  By  Similarity  Of  Ideal Solution . dapat digunakan untuk memecahkan masalah penyeleksian nasabah, hasil perhitungan menunjukkan bahwa kriteria  yang paling    diprioritaskan    adalah    kriteria kemampuan membayar kembali dibandingkan  dengan  kriteria  lainnya  seperti tanggungan  keluarga,  jangka  waktu  dan  nilai jaminan.  Namun,  di  dalam  penelitian  ini  tidak menghasilkan  hasil  keluaran  berupa  laporan, sehingga hanya menampilkan hasil perhitungan akhir [7].
Dalam kasus ini metode Fuzzy Tsukamoto dapat  membantu  Koperasi  Sejahtera  dalam melakukan  perhitung  nilai  besaran  pinjaman yang  diberikan  kepada  pengusaha  UKM  yang mengajukan  pinjaman.  Besaran  pinjaman ditentukan  oleh  4  parameter  yaitu  besaran omset,  lama  perusahaan  berdiri  dan  nilai nominal jaminan. Namun, di dalam jurnal tidak menjelaskan  hasil  dari  implementasi  dari aplikasi sistem pendukung keputusan penentuan  kelayakan  kredit  pinjaman  UKM  di Koperasi Sejahtera [8].
Memudahkan pihak bank dalam
pengambilan  keputusan  penerimaan  debitur untuk  mengajukan  kredit  diperlukan  Aplikasi
Sistem Pendukung Keputusan. Dengan menerapkan  metode Technique  For  Order Preference  By  Similarity  Of  Ideal  Solution . dapat menghasilkan laporan data debitur yang akurat  sehingga  membantu  manager  dalam menentukan  penerima  pengajuan  kredit  pada Swamitra KSP Intranz. Namun, di dalam jurnal tidak  menjelaskan  tampilan  implementasi  dari Laporan yang di hasilkan aplikasi [9].
Sistem  pendukung  keputusan  kelayakan penerimaan  kredit  pada  koperasi  sekawan dapat  mempercepat  proses  pemberian  kredit bagi  pemohon  yang  sesuai  dengan  kriteria yang  diberikan  oleh  koperasi  sekawan  abadi sejati. Sistem yang dibuat mengurangi kesalahan  dalam  memberikan  kredit.  Dengan adanya  aplikasi  ini  membuktikan  bahwa metode weighted product dapat di implementasikan kedalam sistem untuk
menguji  kelayakan  pemberian  kredit.  Namun, perlu  dikembangkan  dengan  penambahan kriteria,  dengan  penambahan  menu  bobot kriteria [10].
Beberapa  penelitian  tersebut  peneliti menyimpulkan bahwa ada perbedaan di setiap penelitian  tersebut  diantaranya  perbedaan kriteria yang digunakan dalam jurnal. Perbedaan  kriteria  tersebut  membuat  adanya perbedaan maupun metode serta tujuan dalam masing  masing  jurnal  berbeda.  Sehingga, berdasarkan  kasus  di  atas  maka,  pada penelitian ini penulis mengangkat judul tentang Penentuan Prioritas Penerima Pinjaman Menggunakan  Metode Technique  For  Order Preference  By  Similarity  Of  Ideal  Solution di Koperasi  Mekar  Surya  Karanganyar.  Hasil akhir  dari  penelitian  ini  adalah  memberikan penilaian  yang  real  dan  objektif  kepada  para calon penerimaan pinjaman. Pada penilaian ini menggunakan perhitungan berdasarkan kriteria-kriteria calon penerima pinjaman dengan  sistem  perankingan.  Penggunaan metode Technique  For  Order  Preference  By Similarity  Of  Ideal  Solution .  untuk  mencari solusi  atau  alternatif  yang  dipilih  yaitu penerima pinjaman.

## III.  METODE PENELITIAN
Tahapan penulis dalam melakukan penelitian  untuk  mendapatkan  data  yang lengkap dan akurat, sehingga sebagai pelengkap  sistem  yang  dibuat.  Adapun  data yang dibutuhkan berasal dari lokasi penelitian, data  primer  dan  data  sekunder.  Dari  data tersebut di lakukan pengumpulan data dengan cara  yaitu  wawancara,  pengamatan  dan  studi pustaka. Sedangkan dalam metode perancangan sistem penulis membuat beberapa  tahap  yang  terdiri  dari Context Diagram ,  Hierarki  Input  Proses  Output, Diagram Arus Data, Desain Database, Desain Input  Output,  dan  Implementasi  Sistem,  serta Pengujian  Sistem  menggunakan  pengujian validitas.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam pembahasan menguraikan mengenai  diagram  alir  sistem,  perancangan sistem,  desain  sistem,  desain  database, desain  antarmuka,  implementasi  antarmuka dan pengujian.
1.  Analisa Masalah Dengan Metode
Technique  For  Order  Preference  By Similarity Of Ideal Solution .
Penulis mengambil studi kasus penentuan prioritas penerima pinjaman di Koperasi Mekar Surya,  dengan sampel 3 data nasabah. Calon penerima yang mengajukan proposal pinjaman akan  digunakan  sebagai  inputan  nilai  pada aplikasi  yang  akan  dibuat.  Kriteria  dan  bobot masing  -  masing  kriteria  yang  menjadi pertimbangan, yang ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Bobot preferensi
Kriteria Cost / Benefit Bobot Preferensi (W) Karakter Benefit 4 Jaminan Benefit 3 Penghasilan Benefit 4 Kondisi Ekonomi Benefit 3 Pekerjaan Benefit 5 Pinjaman Benefit 4 Jangka Waktu Benefit 4
Pada  perhitungan  ini  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode  TOPSIS, data-data yang diperlukan diantaranya alternative-alternatif  keputusan,  kriteria-kriteria penilaian,  dan  bobot  keputusan.  Dalam  ketiga kasus  ini  akan  di  ambil  1  penerima  pinjaman. Dari  ketiga  nasabah  tersebut  dimasukkan  ke dalam tabel, seperti ditunjukkan pada Tabel 2.

## Tabel 2 Contoh kasus calon penerima pinjaman
Kriteria Calon Penerima Pinjaman Peminjam 1 Peminjam 2 Peminjam 3 Karakter (C1) Sangat Kurang Sangat Baik Baik Jaminan (C2) Sertifikat Rumah BPKB Mobil Bilyet Simpanan Penghasilan (C3) 3.450.000 3.600.000 4.200.000 Kondisi Ekonomi (C4) 1.941.333 1.274.000 2.305.333 Pekerjaan (C5) PNS Swasta Wiraswasta Pinjaman (C6) 32.000.000 21.000.000 38.000.00 0 Jangka Waktu (C7) 24 bulan 24 bulan 24 bulan
Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif  pada  setiap  kriteria.  Penentuan tersebut  dibuat  berdasarkan  suatu  tingkat kepentingan  kriteria  berdasarkan  nilai  bobot yang telah ditentukan. Rating kecocokan bobot setiap kriteria, dari sangat rendah memiliki nilai 0,  rendah  memiliki  nilai  0,25,  sedang  memiliki nilai  0,5,  dan  tinggi  memiliki  nilai  0,75,  serta sangat tinggi memiliki nilai 1. Ditunjukkan pada Tabel 3.

## Tabel 3 Rating kecocokan alternatif
Kriteria Calon Penerima Pinjaman Peminjam 1 Peminjam 2 Peminjam 3 C1 0 1 0,75 C2 0,75 0,25 1 C3 0,5 0,5 0,75 C4 0,75 0,5 1 C5 0,75 0,25 0,5 C6 0,5 0,25 0,5 C7 1 1 1 Membuat matriks keputusan
ternormalisasi
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (1)
Dimana 𝑥 𝑖𝑗 adalah  bobot  dari  masing masing  kriteria  dan √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 adalah  akar  dari jumlah kuadrat tiap kriteria.
Hasil  matriks  keputusan  ternormalisasi ditunjukkan pada Tabel 4.

## Tabel 4 Matriks ternormalisasi
Kriteria Calon Penerima Pinjaman Peminjam1 Peminjam2 Peminjam3 Karakter 0 0,8 0,6 Jaminan 0,588348405 0,196116135 0,784464541 Penghasilan 0,48507125 0,48507125 0,727606875 Kondisi Ekonomi 0,624695048 0,468521286 0,624695048 Pekerjaan 0,801783726 0,267261242 0,534522484 Pinjaman 0,666666667 0,333333333 0,666666667 Jangka Waktu 0,577350269 0,577350269 0,577350269 Membuat matriks keputusan
ternormalisasi terbobot berdasarkan rumus:
𝑦 𝑖𝑗= 𝑊 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (2)
Dimana 𝑊 𝑖 adalah  bobot  dari kriteria,  dan 𝑟 𝑖𝑗 adalah  hasil  bagi  antara  bobot  tiap  kriteria dengan  hasil  akar  pangkat  tiap  kriteria.  Hasil perhitungan  matriks  ternomalisasi  ditunjukkan pada Tabel 5.

## Tabel 5. Matriks ternormalisasi terbobot
Kriteria Calon Penerima Pinjaman Peminjam1 Peminjam2 Peminjam3 Karakter 0 3,2 2,4 Jaminan 1,765045216 0,588348405 2,353393622 Penghasilan 1,940285 1,940285 2,9104275 Kondisi Ekonomi 1,874085143 1,405563857 1,874085143 Pekerjaan 4,008918629 1,33630621 2,672612419 Pinjaman 2,666666667 1,333333333 2,666666667 Jangka Waktu 2,309401077 2,309401077 2,309401077
Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif dan  matriks  ideal  negatif.  Nilai  yang  paling mendekati 1, maka dipilih sebagai ideal positif sedangkan  yang  paling  mendekati  nilai  0, maka dianggap sebagai ideal negatif.
𝐴 + = max(𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + )
𝐴 − = min(𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑛 − ) (3)
Dari  rumus  tersebut  maka  diperoleh  tabel solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif. Ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Matriks solusi ideal positif dan  matriks solusi ideal negatif
Kriteria A+ A- Karakter 3,2 0 Jaminan 2,353393622 0,588348405 Penghasilan 2,9104275 1,940285 Kondisi Ekonomi 1,874085143 1,405563857 Pekerjaan 4,008918629 1,33630621 Pinjaman 2,666666667 1,333333333 Jangka Waktu 2,309401077 2,309401077
Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap alternatif  dengan  matriks  solussi  ideal  positif dan matriks ideal negatif
𝐷 𝑖 + √∑ (𝑦 𝑖𝑗 −   𝐴 𝑖 + ) 2 ;  𝑖 = 1,2, … , 𝑚. 𝑛 𝑗=1 𝐷 𝑖 − √∑ (𝑦 𝑖𝑗 −   𝐴 𝑖 − ) 2 ;  𝑖 = 1,2, … , 𝑚. 𝑛 𝑗=1 (4)
Dimana :
𝐷 𝑖 + =  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan matriks solusi ideal positif
𝐷 𝑖 − =  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan matriks solusi ideal negatif A+  = nilai solusi ideal positif A-   = solusi ideal negatif y     =  Rating bobot ternormalisasi
Dari  rumus  tersebut  maka  diperoleh  tabel jarak  solusi  ideal  positif  dan  jarak  solusi  ideal negatif. Ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel  7.  Jarak  solusi  ideal  positif  dan  matriks ideal negatif
Jarak Peminjam1 Peminjam2 Peminjam3 D+ 3,395192236 3,632727378 1,557470477 D- 3,244189036 3,2 3,687758851
Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + ,dimana i =1,2,3,... m. (5)
Dimana :
𝑉 𝑖 = Nilai Preferensi D+= Solusi Ideal Positif D- = Solusi Ideal Negatif
Dari  rumus  tersebut  maka  diperoleh  nilai preferensi. Ditunjukkan pada Tabel 8.

## Tabel 8. Nilai preferensi
Nilai Preferensi
𝑉 𝑖 0,488628217  Peminjam1
0,468334213  Peminjam2

## 0,703069136  Peminjam3
Kemudian  berdasarkan  nilai 𝑉 𝑖 yang didapat,  dilakukan  pengurutan  dari  yang terbesar  sampai  yang  terkecil.  Ditunjukkan pada Tabel 9.

## Tabel 9. Hasil akhir
Hasil Akhir V 0,703069136 Peminjam1 0,488628217 Peminjam2 0,468334213 Peminjam3
Dari  nilai  V  ini  dapat  dilihat  bahwa  V i memiliki nilai terbesar, sehingga dapat disimpulkan  bahwa  alternatif  pertama  yang akan lebih dipilih. Dengan kata lain, Lisa akan dipilih  sebagai  nasabah  yang  layak  menerima pinjaman.  Lisa  layak  menerima  pinjaman, karena dalam  contoh kasus hanya mengambil
1 penerima, dari 3 nasabah yang mengajukan pinjaman.
2.  Context Diagram Context diagram dalam kasus ini menggambarkan sistem yang sedang berjalan pada penentuan penerima pinjaman di koperasi mekar surya
karanganyar.
ditunjukkan pada Gambar 1.
Data Nasabah Data Alternatif Data Kriteria Data Crips Data Bobot Info Hasil Penentuan Pinjaman Data Nasabah Data Alternatif Data Kriteria Data Crips Laporan Hasil Penentuan Pinjaman Admin Laporan Nasabah Data Pemohon Nasabah Manajer 0 Sistem Penentuan Prioritas Penerima Pinjaman

## Gambar 1 Context diagram
Gambar  1  menjelaskan  bahwa  sistem terdiri  dari  4  entitas  yaitu  administrator  dan pemilik  sebagai  entitas  internal  serta  pegawai dan nasabah sebagai entitas external.
3. Entity Relationship Diagram (ERD) Entity  Relationship  Diagram  (ERD) pada sistem  penentuan  penerima  pinjaman  di Koperasi  Mekar  Surya  memiliki  5  entitas.  Dari beberapa  entitas  tersebut  membentuk  suatu relasi antar entitas yang saling terhubung satu sama  dengan  lain  dengan  mempunyai foreign key. Ditunjukkan pada Gambar 2.
Nasabah Alternatif Proses TOPSIS kriteria Crips kode_nsbh nama karakter pekerjaan pinjaman jangka_wkt Digunakan Dihitung keterangan nama kode_alternatif total rank kode_alternatif ID kode_kriteria kode_crips Digunakan kode_crips kode_kriteria nama_crips nilai kode_kriteria nama_kriteria atribut bobot Memiliki M 1 M 1 1 M M 1 jaminan angsuran penghasilan jenis_usaha no_ktp no_hp penghasilan pinjaman jangka_wkt nama_lengkap alamat kode_pemohon guna lain-lain jaminan Identitas Pemohon M 1

## Gambar 2. Relasi antar tabel

## 4.  Implementasi Sistem
Implementasi sistem dari penentuan penerima  pinjaman  di  Koperasi  Mekar  Surya Karanganyar  dengan  menggunakan  metode Technique  for  Order  Preference  by  Similarity of Ideal Solution , sebagai berikut:
a.  Form Alternatif
Form alternatif digunakan untuk menambah  data  alternatif  nasabah  atau mengubah  data  alternatif  nasabah  yang akan diseleksi. Ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Halaman alternatif
b.  Form Kriteria Form kriteria digunakan untuk menambah  data  kriteria  atau  mengubah data kriteria yang sudah ada. Ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Halaman kriteria
c.  Form Crips Form  crips  digunakan  untuk  menambah data nilai batas atau mengubah data nilai batas yang sudah ada. Ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Halaman crips
d.  Form Nilai Bobot
Form  nilai  bobot  berisi  semua  data  nilai alternatif  nasabah  yang  dipilih  pegawai. Digunakan  untuk  menambahkan  data nilai  kriteria  setiap  alternatif  nasabah. Ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Halaman nilai bobot
e.  Form Perhitungan
Form perhitungan digunakan untuk mencari  hasil  seleksi.  Pada  tahap  ini program menggunakan metode
Technique  for  Order  Preference  by
Similarity of Ideal Solution dalam prosesnya. Ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Halaman tampilan proses seleksi
Untuk  melihat  hasil  seleksi  dengan menekan tombol hasil akhir. Kemudian akan  muncul  form  hasil  akhir.  Setelah
itu,  menekan  tombol  cetak  hasil  untuk melihat laporan hasil seleksi. Ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8. Halaman tampilan hasil akhir
f.  Laporan Hasil Seleksi
Laporan  data  hasil  seleksi  digunakan untuk  melaporkan  data  hasil  seleksi dengan menampilkan pilihan pencetakan ke layar atau ke printer sesuai kebutuhan. Ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Halaman laporan hasil seleksi
5.  Pengujian Sistem
Pengujian  Koperasi  Mekar  Surya  dan pengujian  metode Technique  for  Order Preference  by  Similarity  of  Ideal  Solution Dilakukan  dengan  membandingkan  antara cara  penentuan  penerima  pinjaman  nasabah di  Koperasi  Mekar  Surya  dengan  perhitungan Metode Technique  for  Order  Preference  by Similarity of Ideal Solution . Di dalam pengujian sistem  ini  peneliti  mengambil  tiga  contoh kasus. Dengan, contoh kasus sebagai berikut:
a.  Pertama, nasabah bernama peminjam1  bekerja  sebagai  PNS memiliki  penghasilan  setiap  bulan Rp. 3.450.000,-. Dilingkungan sekitar  rumah  beliau  dikenal  sangat buruk  dalam  pelunasan  hutang. Beliau ingin meminjam uang sebesar  Rp.  32.000.000,-.  Dengan kesanggupan  beliau  mengangsur setiap  bulan  dengan  jangka  waktu selama  24  bulan.  Beliau  berada dalam  kondisi  ekonomi  mampu.
Dengan jaminan yang beliau berikan berupa sertifikat rumah. b.  Kedua, nasabah bernama Peminjam2 bekerja sebagai  Swasta memiliki  penghasilan  setiap  bulan Rp. 3.600.000,-. Dilingkungan
sekitar  rumah  beliau  dikenal  sangat baik dalam pelunasan hutang. Beliau ingin meminjam uang sebesar  Rp.  21.000.000,-.    Dengan kesanggupan  beliau  mengangsur setiap  bulan  dengan  jangka  waktu selama  24  bulan.  Beliau  berada dalam kondisi ekonomi cukup.
Dengan jaminan yang beliau berikan berupa BPKB Mobil. c.  Ketiga, nasabah bernama Peminjam3 bekerja sebagai Wiraswasta  memiliki  penghasilan setiap bulan Rp. 4.200.000,-. Dilingkungan  sekitar  rumah  beliau dikenal baik dalam pelunasan hutang. Beliau ingin meminjam uang sebesar  Rp.  38.000.000,-.  Dengan kesanggupan  beliau  mengangsur setiap  bulan  dengan  jangka  waktu selama  24  bulan.  Beliau  berada dalam kondisi ekonomi sangat mampu.  Dengan  jaminan  yang beliau berikan berupa Bilyet Simpanan. Pada penentuan pinjaman, ketiga nasabah memberikan surat permohonan pinjaman.  Kemudian,  dari  surat  permohonan tersebut  ditindak  lanjuti  pihak  koperasi  bagian pinjaman.  Tindak  lanjut  tersebut  dengan melakukan survei berdasarkan kriteria 5C. Dari hasil survei tersebut pihak pengurus melakukan  musyawarah  bersama.  Namun, dalam  melakukan  musyawarah  membutuhkan waktu  lama  dan  kurang  objektif  dalam pengambilam keputusan. Dari hasil musyawarah mendapatkan hasil berupa prioritas  penerima  pinjaman  yang  akan diberikan  kepada  nasabah.  Dari  hal  tersebut timbul  permasalahan  berupa  kurang  objektif dalam pengambilan keputusan dan membutuhkan waktu yang lama untuk penyeleksiannya
Sedangkan,  pada  perhitungan  sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode Technique  for  Order  Preference  by  Similarity of  Ideal  Solution di  Koperasi  Mekar  Surya, calon  penerima  yang  mengajukan  surat permohonan  pinjaman  digunakan  sebagai inputan  nilai  pada  aplikasi  yang  dibuat.
Kemudian, menentukan bobot preferensi setiap kriteria. Dari bobot preferensi tersebut di lakukan  perhitungan  penentuan  penerima pinjaman menggunakan metode Technique for Order  Preference  by  Similarity  of  Ideal Solution .
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  V  di Tabel 9 menunjukkan bahwa alternatif pertama lebih dipilih. Dengan kata lain, Lisa akan dipilih sebagai nasabah prioritas penerima pinjaman.
Dapat disimpulkan bahwa dalam penentuan  penerima  pinjaman  di  Koperasi Mekar  Surya  timbul  permasalahan  berupa kurang  objektif  dalam  pengambilan  keputusan dan proses membandingkan kriteria membutuhkan waktu lama. Sedangkan, penentuan prioritas penerima pinjaman menggunakan  metode Technique  for  Order Preference  by  Similarity  of  Ideal  Solution dengan kriteria yang telah disesuaikan dengan pengajuan  pinjaman  di  Koperasi  Mekar  Surya menghasilkan  sistem  yang  objektif  sehingga dapat  membantu  dalam  penentuan  prioritas penerima pinjaman.
6.  Analisa Pengujian
Analisa  pengujian  yang  didapat  dari pengujian  penentuan  penerima  pinjaman nasabah  di  Koperasi  Mekar  Surya  memiliki kesamaan dalam penentuan penerima pinjaman dengan metode Technique for Order Preference  by  Similarity  of  Ideal  Solution . Namun, penentuan penerima pinjaman nasabah  di  Koperasi  Mekar  Surya,  memakan waktu lebih lama berdasarkan dari hasil survei pihak pengurus melakukan musyawarah bersama. Dari hasil musyawarah mendapatkan  hasil  berupa  layak  dan  tidaknya nasabah yang akan diberikan pinjaman.
Sedangkan  perhitungan  menggunakan metode Technique  for  Order  Preference  by Similarity  of  Ideal  Solution ,  berdasarkan  nilai rating tertinggi. Pada penilaian ini menggunakan perhitungan berdasarkan kriteria-kriteria  calon  penerimaan  pinjaman dengan sistem perankingan.  Sehingga,  dapat memberikan  penilaian  yang  real  dan  objektif kepada calon penerima pinjaman.
Berdasarkan  hasil  analisa  dan  hasil pengujian  diatas  membuktikan  bahwa  aplikasi penentuan penerima pinjaman dengan menggunakan  metode Technique  for  Order Preference  by  Similarity  of  Ideal  Solution memiliki  kinerja  yang  baik,  sehingga  dapat diterapkan di Koperasi Mekar Surya Karanganyar untuk membantu pegawai bagian pinjaman  untuk  mengambil  keputusan  pada
proses seleksi penentuan  penerima pinjaman sesuai dengan kriteria.

## V.  PENUTUP
5.1  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembuatan  aplikasi Penentuan Prioritas Penerima Pinjaman menggunakan  Metode  Technique  For  Order Preference  By  Similarity  Of  Ideal  Solution  di Koperasi  Mekar  Surya  Karanganyar,  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1.  Telah  dibangun  aplikasi  penentuan penerima  pinjaman  di  Koperasi  Mekar
Surya Karanganyar menggunakan Metode Technique for Order Preference  by  Similarity  of  Ideal Solution .
2.  Masalah  yang  ada  pada  Koperasi Mekar Surya membutuhkan waktu yang lama dan kurang objektif dalam menentukan  penyeleksian  pinjaman. Dengan  adanya  penentuan  prioritas penerima pinjaman yang telah
dibangun  dapat  memberikan  penilaian yang  real  dan  objektif  kepada  calon penerima pinjaman.
3.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan membandingkan antara penentuan penerima pinjaman nasabah di Koperasi Mekar Surya dengan perhitungan  metode Technique  for Order  Preference  by  Similarity  of  Ideal Solution membuktikan aplikasi penentuan penerima pinjaman memiliki kinerja yang baik.
5.2  Saran Adapun saran kedepan yang ingin peneliti sampaikan  adalah  metode Technique  for Order Preference by Similarity of Ideal Solution bukan  satu –  satunya  metode  pengambilan keputusan yang digunakan, dalam memecahkan  masalah  multikriteria.  Sehingga, dapat  dikembangkan  menggunakan  metode lain.  Sebagai  pembanding  untuk  pengambilan keputusan, agar lebih baik dan lebih efisien.
Hasil  dari  penentuan  prioritas  penerima pinjaman  sebaiknya  hanya  dijadikan  sebagai alat  bantu  dalam  mengambil  keputusan sedangkan  pengambilan  keputusan  tetap  di tangan pengambil keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  S.  Wicaksono,  S.  H.  Fitriasih,  and Kustanto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penjuran  Siswa  SMA  N  1  Kawedanan Dengan  Metode  TOPSIS,” J.  Teknol.  Inf. dan  Komun.  Sinar  Nusant. ,  vol.  5,  no.  2, pp. 40 –45, 2017.
[2]  A.  Riyantomo,  N.  E.  Budiyanto,  and  A. Laksitasari, “Sistem Pendukung
Keputusan  Penilaian  Kelayakan  Kredit dengan  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  di  Koperasi  Roda Sejahtera Semarang,” Momentum , vol. 14, no. 1, pp. 62 –68, 2012.
[3]  A.  Triayudi  a nd  F.  S.  Hidayat,  “Sistem
Pendukung Keputusan Penentuan Penerima  Pinjaman  Modal  Dana  Bergulir Koperasi Simpan Pinjam Pada Diskoperindag Kabupaten Serang Menggunakan Metode TOPSIS,” J.
ProTekInfo , vol. 3, no. 1, pp. 49 –54, 2016. [4]  Y.  B.  Utomo  and  J.  Ipmaw ati,  “Sistem Pendukung Keputusan
Penentuan
Penerima  Kredit  Usaha  (  Studi  Kasus :
Adira Finance Kediri ),” Citec J. , vol. 3, no.
4, pp. 295 –306, 2016.
[5] Jasri, D. Siregar, and R. Rahim, “Decision
Support System Best Employee Assessments  with  Technique  for  Order  of Preference by Similarity to Ideal Solution,” Int.  J.  Recent  Trends  Eng.  Res. ,  vol.  03, no. 03, pp. 6 –17, 2017.
[6] A.  Aziz,  “Decission  Support  System Menentukan Kualitas Rumah Susun Pada Pemda  Pringsewu  Menggunakan  Metode Topsis,” Konf. Mhs. Sist. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 1 –6, 2018.
[7] C.  S.  Aulia  Putra  Faza,  “Implementasi Metode  AHP-Topsis  untuk  Menentukan Kelayakan  Pinjaman  Modal  (Studi  Kasus Pada  Koperasi  Simpan  Pinjam  Jasa Pekalongan),” J.  Inf.  Syst. ,  vol.  1,  no.  1, 2016.
[8] A. Syafrianto, “Sistem Pendukung
Keputusan  Penentuan  Kelayakan  Kredit Pinjaman  UKM  di  Koperasi  Sejahtera,” J. Ilm.  DASI  Vol. ,  vol.  16,  no.  4,  pp.  11 –16, 2015.
[9]  P.  Mauliana,  N.  Hunaifi,  and  F.  Wahyudi,
“Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Debitur Menggunakan Metode  TOPSIS  (Studi  Kasus:  Swamitra KSP  Intranz),” J.  Infotronik ,  vol.  3,  no.  1,
pp. 15 –20, 2018. [10] R.  Tamtoro  and  H.  Heribertus,  “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan
Pemberian  Kredit  Pada  Koperasi  Simpan Pinjam  Sekawan  Dengan  Menggunakan Metode  Weighted  Produ ct,” J.  Inf.  Syst. , vol. 14, no. 1, pp. 1 –11, 2015.