Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MENERAPKAN METODE ELECTRE DALAM MENENTUKAN PRIORITAS CALON DEBITUR
[1] Cahya Rahmad, [2] Dimas Wahyu Wibowo, [3] Pramana Yoga Saputra
[1],[2],[3] Politeknik Negeri Malang
Abstrak: Pinjaman dana tunai adalah fasilitas yang disediakan oleh PT. NSC Finance untuk  konsumen  melakukan  pinjaman  dengan  jaminan  BPKB  Motor.  Proses pengolahan pinjaman dana tunai di proses bagian marketing, survei, dan admin istrasi. Data  yang  dikelola  adalah  berkas  pengajuan,  surat  perjanjian  pinjaman  dana  tunai, motor  diasuransikan,  hasil  survei,  jumlah  pinjaman,  angsuran  pinjaman  dan pembayaran  angsuran.  Laporan  yang  diproses  dalam  pinjaman  dana  tunai  adalah laporan berkas pengajuan, laporan angsuran konsumen, isi perjanjian pembayaran dan laporan  motor  yang  digunakan.  Proses input data  dilakukan  oleh admin atau Credit Marketing  Suvervisor  (CMS) .  Jika  salah  satu  syarat  tidak  terpenuhi  maka  secara otomatis sistem akan menolak pengajuan pinjaman dana, sehingga dapat mengganggu pemasukan perusahaan. Oleh sebab itu, diperlukan sistem pendukung keputusan yang dapat  membantu  perusahaan  dalam  mengambil  keputusan.  Dengan  menggunakan Sistem  Pendukung  Keputusan  menggunakan ELECTRE diharapkan  dapat mempermudahkan  perusahaan  dalam  menentukan  prioritas  pinjaman  dana  kepada nasabah.
Kata kunci : Fuzzy , NSC, Sistem Pendukung Keputusan.

## I. P ENDAHULUAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sistem  yang  membantu pengambilan  keputusan  dengan  melengkapi berbagai  informasi  dari  data  yang  telah diolah  secara  relevan  yang  diperlukan  untuk  membuat  keputusan  tentang  suatu masalah dengan cepat dan akurat. Sistem ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan pengambilan keputusan dalam proses pembuatan keputusan (Kusrini, 2007). Menurut Subakti (2002), komponen sistem pendukung keputusan yaitu (1) Data Management (Manajemen Data), (2) Model Management (Manajemen Model), (3) Communication (dialog subsistem) , dan (4) Knowledge Management (Manajemen Pengetahuan). Menurut  Janko  dan  Bernoider  (2005), Electre merupakan  salah  satu  metode pengambilan  keputusan  multikriteria  berdasarkan  pada  konsep outranking dengan menggunakan  perbandingan  berpasangan  dari alternatif-alternatif  berdasarkan  setiap
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
kriteria  yang sesuai. Metode Electre digunakan pada kondisi  dimana alternatif  yang kurang sesuai dengan kriteria dieliminasi, dan alternatif yang sesuai dapat dihasilkan. Dengan  kata  lain, Electre digunakan  untuk  kasus-kasus  dengan  banyak  alternatif, tetapi hanya sedikit kriteria yang dilibatkan.  Suatu alternatif dikatakan mendominasi alternatif yang lainnya jika satu atau lebih kriterianya melebihi (dibandingkan dengan kriteria  dari  alternatif  yang  lain)  dan  sama  dengan  kriteria  lain  yang  tersisa (Kusumadewi dkk, 2006).
Langkah-langkah  yang  dilakukan dalam penyelesaian  masalah menggunakan metode Electre adalah sebagai berikut.
1. Normalisasi Matrik Keputusan.
Electre dimulai  dari  membentuk  tabel rating kecocokan,  yaitu  perbandingan berpasangan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  ( ).  Nilai  ini  harus dinormalisasikan  ke  dalam  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  ( ),  sehingga dapat dituliskan pada persamaan 1:
=
=1 2 …………………………………………(1)
Ket : r=Bilangan ternormalisasi X=kriteria i=1,2,3,m j=1,2,3,n

## 2. Menentukan Tabel V
Selanjutnya  pengambilan  keputusan  harus  memberikan  faktor  kepentingan (bobot)  pada  setiap  kriteria  yang  mengekspresikan  kepentingan  relatifnya  (Wi), sehingga dapat dituliskan pada persamaan:
W=(w1,w2,………….wn)……………………………….(2) Dengan =1 = 1
Bobot  ini  selanjutnya  dikalikan  dengan  matriks  perbandingan  berpasangan membentuk metrik V, sehingga dapat dituliskan pada persamaan:
= ………………………………………………(3)

## 3.    Menentukan Corcondance dan Discordance Index
Pembentukan corcondance  index dan discordance  index untuk  setiap pasangan  alternatif  dilakukan  melalui  taksiran  terhadap  relasi  perangkingan.  Untuk
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
setiap  pasangan  alternatif dan 1 (k,l  =  1,2,...,m  dan 1 ),  matriks  keputusan untuk kriteria j, terbagi menjadi 2 himpunan bagian. Pertama, himpunan corcondance index  { }  menunjukan penjumlahan bobot-bobot  kriteria  yang  mana  alternatif lebih baik daripada alternatif 1 , sehingga dapat dituliskan pada persamaan 2.4.
= ( | ≥ ) ……………………………..(4)
untuk j=1,2,…..,n
Kedua,  himpunan corcondance  index { }  diberikan  sebagai  berikut sehingga dapat dituliskan pada persamaan 2.5.
= ( | ≤ ) ………………………………..(5)
Untuk j=1,2,…..,n

## 4. Menghitung nilai C dan D tiap alternatif
Setelah  dibandingkan  berdasarkan concordance dan discordanceindex , selanjutnya  akan  dihitung  total  nilai  C  dan  D  berdasarkan  bobot  preferensi  yang dimilikinya.  Selanjutnya  perangkingan  akan  dilihat  dari  selisih  nilai  C  dan  D  pada alternatf.  Alternatif  dengan nilai yang terbesar  akan  mendapat  rangking  paling  atas. PT.  Nusa  Surya  Ciptadana  merupakan  lembaga  pembiayaan  kendaraaan  bermotor yang  merupakan  bagian  dari  Nusantara  Group  didirikan  pada  tahun  2000  serta disahkan oleh Menteri Kehakiman Republik Indonesia pada 27 April 2001. PT. Nusa Surya  Ciptadana  memiliki  cabang  di  93  lokasi  yang  tersebar  di  28  propinsi  di Indonesia.  NSC Finance mulai  Agustus  2004  membiayai  mayoritas  kredit  di AuthorizedDealer sepeda motor Honda PT Nusantara Sakti dan PT Nusantara Surya Sakti  yang  merupakan  “ Sister  Company ”  yang  mempunyai  cabang  di  91  kota  yang tersebar di seluruh wilayah Indonesia. NSC Finance mempunyai pangsa pasar sendiri yang 'captive' karena  tergabung  dalam group dealer sepeda  motor  sehingga dengan layanan  satu  atap  ini  akan  mewujudkan  konsep  Nusantara  Group  berupa  3T  yaitu Tercepat,  Termudah,  dan  Terpercaya  dalam  bidang  Kepemilikan  Kendaraan Bermotor.  NSC Finance didukung  oleh  direksi  PT.  Nusantara  Sakti  dan  PT. Nusantara  Surya  Sakti  yang  berpengalaman  dalam  penjualan  sepeda  motor  sejak tahun 1962 dan pembiayaan sepeda motor sejak tahun 1984.
Salah satu cabang NSC Finance terdapat di Malang beralamat jalan Soekarno Hatta  no.  D510  Malang.  Untuk  kantor  NSC Finance terdapat  pada  lantai  2, sedangkan  pada  lantai  1  merupakan  kantor  dari  NSS  dealer.  Konsumen  yang  akan meminjam  dana  tunai  dapat  menuju  kantor  NSC  pada  lantai  2.  Untuk  Proses
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
100
pinjaman dana dilakukan survei terlebih dahulu ke rumah konsumen dan melakukan cek  lingkungan  untuk  mengetahui  informasi  calon  debitur.  Setelah  proses  cek lingkungan selesai maka data dari petugas survei akan diserahkan ke admin untuk di- input berdasarkan  hasil  dari  cek  lingkungan  petugas  survei.  Untuk  selama  ini  hasil keputusan  diterima  atau  tidaknya  calon  debitur  untuk  mengajukan  pinjaman  dana hanya  berdasarkan  lapangan.  Sistem  hanya  untuk  memasukkan  data  tanpa  adanya sistem  pendukung  keputusan untuk  membantu  perusahaan dalam  menentukan  calon debitur.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan yang  dapat  membantu  perusahaan  dalam  mengambil  keputusan.  Dengan menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  logika Fuzzy diharapkan  dapat membantu  perusahaan  dalam  menentukan  prioritas  pinjaman  dana  kepada  calon nasabah.

## II. M ETODE P ENELITIAN
A. Desain Sistem
1. Analisa Kebutuhan Sistem
Pada  sistem  ini, user dapat  memasukan  sendiri  masukan data  masing-masing parameter  sesuai  dengan range yang  telah  disediakan  oleh  sistem.  Sistem  akan memproses  data input untuk  dikelompokkan  sesuai  fungsi  keanggotaan  dan rule yang telah ditentukan.
a. Kebutuhan Input
Kebutuhan  input  sistem  terdiri  dari:  Status  Rumah,  penghasilan,  dan Jenis_Pekerjaan.
b. Kebutuhan Output Output sistem  berupa  rekomendasi  nama  calon  debitur  yang  berhak mendapatkan pinjaman.

## 2. Diagram Use Case
Use  case merupakan  sebuah  teknik  yang  digunakan  dalam  pengembangan sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode Electre untuk  mendapatkan kebutuhan fungsional dari sistem. Pada use case ini akan menjelaskan interaksi yang terjadi  antara  ‘aktor’-‘inisiator’  dari  sistem pendukung  keputusan  ini.  Diagram Use Case untuk sistem pendukung keputusan menggunakan metode electre seperti pada gambar 1.
p-ISSN:  1978-5232 e-ISSN: 2527-337X
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
101

## Skenario Use Case
Pada bagian ini akan secara detail dari masing-masing use case yang digunakan dalam perancangan
a. Skenario Use case memasukkan Kriteria
Admin Sistem
1. Login admin 2.  Sistem  mengklarifikasi username
dan password yang dimasukkan
2. Memasukkan data Kriteria
3. Memasukkan data kriteria
berserta bobot nilainya
4. Klik Buttton simpan
5. Menampilkan  ke  halaman  Data Kriteria kategori Gambar 1. Diagram Use Case
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2

## b. Skenario use case memasukkan Sub Kriteria
Admin Sistem 1.  Login admin 2.  Sistem  Mengklarifikasi username dan password yang dimasukkan 3.  Memilih sub kriteria 4.  Menampilkan  kriteria  yang  telah dimasukkan pada halaman kriteria
5.  Menginputkan  data  sub  kriteria
berserta bobot nilainya
6.  Klik tombol Simpan 7.   Menampilkan ke halaman Data Sub Kriteria c. Skenario Use case memasukkan Data Alternatif
Admin Sistem 1.  Login admin 2.  Sistem  Mengklarifikasi username dan password yang dimasukkan
3.  Memilih Alternatif
4.  Memasukkan data alternatif : nama, jenis kelamin,  alamat, status rumah, penghasilan, jenis pekerjaan.
5.  Klik tombol simpan
6.  Menampilkan ke halaman Altenatif

## 3. Data Flow Diagram
Data Flow Diagram (DFD) menggambarkan aliran data yang terjadi di dalam sistem,  sehingga  dengan  dibuatnya  DFD  ini  akan  terlihat  arus  data  yang  mengalir dalam sistem.
a . Context Diagram
Dalam context  diagram dari  sistem  penerapan  metode electre dalam menentukan  prioritas  pinjaman  dana  tunai  kepada  nasabah.  Masukan  pada  sistem tersebut  serta  hasil  yang  diperoleh user sebagai entity berbeda. Admin memberikan masukan  berupa  data  kriteria,  sub  kriteria  dan  altenatif,  kemudian  sistem  akan mengolah data-data tersebut untuk menghasilkan perengkingan menggunakan metode Electre . Untuk lebih detailnya dapat dilihat pada gambar 2.
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017 p-ISSN:  1978-5232 e-ISSN: 2527-337X
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
103
Gambar 2. Context Diagram
b. Data Flow Diagram Level 1
DFD  level  1  dari  sistem  penerapan  metode Electre dalam  menentukan prioritas  pinjaman  dana  tunai  kepada  nasabah  adalah decompose dari ContextDiagram yang  menjelaskan  secara  terperinci  tentang  proses  yang  ada  di dalam sistem tersebut. Proses-proses tersebut yaitu proses perhitungan menggunakan metode electre . Untuk lebih jelasnya dapat dapat dilihat pada gambar 3

## Gambar 3 DFD Level 1

## 4.   Konsep Pembentukan Database
Pembentukan database ini  mempunyai  lima  tabel  yaitu  kriteria,  sub  kriteria, altenatif,  nilai  dan  tabel user .  Pada  tabel  kriteria  digunakan  untuk  menyimpan
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
104
kriteria-kriteria yang digunakan untuk perhitungan. Pada tabel sub kriteria digunakan untuk  menyimpan  data-data  sub  pada  masing-masing  kriteria.  Pada  tabel  alternatif digunakan  menyimpan  data-data  alternatif.  Pada  tabel  nilai  digunakan  untuk menyimpan  hasil  perhitungan  yang  nantinya  akan  dirangkingkan  pada  sistem. Sedangkan pada tabel user digunakan untuk menyimpan username dan password dari user .

## Gambar 5 Struktur tabel pada database electre

## 5. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  diperlukan  untuk  melihat  kualitas  dan  kemampuan  sistem dalam  menerapkan  metode electre .  Adapun  kriteria-kriteria  yang  digunakan  untuk mendukung sistem antara lain sebagai berikut.
1. Status Rumah
a. Milik sendiri
b. Milik keluarga
c. Dinas atau kontrak
2. Penghasilan
a. Dibawah 1 juta
b. Diantara 1-3 juta
c. Diatas 3 juta
3. Jenis Pekerjaan
a. Pegawai Negeri
b. Pegawai Swasta
c. Lain-Lain: Wiraswasta, profesi
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017 p-ISSN:  1978-5232 e-ISSN: 2527-337X
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bab  ini  merupakan  hasil  dan  pembahasan  sistem  penerapan  metode  Electre dalam menentukan prioritas pinjaman dana tunai kepada nasabah. Proses melakukan identifikasi  dilakukan  dengan  melaksanakan  penelitian  dan  observasi  pada  sistem yang  sedang  berjalan.  Hasil  penelitian-penelitian  tersebut  dipergunakan  untuk masukan ke dalam sistem yang akan dikembangkan.

## A. Antar Muka Pengguna
Antar muka pengguna digunakan untuk memudahkan user dalam melakukan operasi  perhitungan.  Pada  antar  muka  ini  akan  dijabarkan  di  beberapa  bagian  yang akan digunakan oleh user .

## 1. Halaman Utama
Pada Halaman utama terdapat judul penelitian dan beberapa Informasi tentang penelitian, penjelasan tentang Electre pada tab Informasi dan Login untuk admin .
Gambar 6 Halaman Home
Pada halaman Informasi terdapat keterangan tentang metode Electre yang digunakan didalam penelitian ini.
Gambar 7 Halaman Informasi
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
106
Selain  terdapat  beberapa  informasi  tentang  penelitian  dan  informasi  tentang metode  yang  digunakan  terdapat  juga  menu  untuk login  admintrator .  Untuk menggunakan  perhitungan  menggunakan  metode  electre user diwajibkan  untuk melakukan login terlebih dahulu.
Gambar 8 Halaman Login Admin

## 2. Halaman Utama User
Halaman useradmin terdapat  menu-menu  untuk  mengolah  data  antara  lain  : home ,  Kriteria,  Sub kriteria,  Alternatif dan  Hasil Seleksi di  mana di  masing-masing menu ini terdapat fungsi-fungsi yang berbeda.
Gambar 9 Halaman Utama useradmin

## 3. Halaman Kriteria
Pada  halaman  kriteria user dapat  menginputkan  kriteria-kriteria  yang  akan digunakan  dalam  perhitungan.  Pada  penelitian  ini  kriteria  yang  digunakan  adalah status  rumah,  penghasilan,  jenis  pekerjaan  dimana  memiliki  bobot  status  rumah mempunyai  bobot  4,  penghasilan  bobot  mempunyai  bobot  3  dan  jenis  pekerjaan mempunyai  bobot  3.  Jika user akan  menambahkan  kriteria  baru  maka user dapat melakukan proses input data dengan cara memilih tombol input baru, sedangkan jika
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017 p-ISSN:  1978-5232 e-ISSN: 2527-337X
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
user akan melakukan proses perubahan data atau penghapusan data maka user dapat memilih tombol edit atau delete pada masing-masing kriteria.

## Gambar 10 Halaman Kriteria
4. Halaman Sub Kriteria
Pada  Halaman  ini, user memiliki  sub  kriteria  pada  masing-masing  kriteria maka user dapat  memasukkan  data  pada  halaman  sub  kriteria.  Pada  penelitian  ini, terdapat  sub-sub  kriteria  pada  kriteria yang telah ditentukan dihalaman kriteria.  Sub kriteria ini antara lain status rumah mempunyai sub kriteria adalah dinas atau kontrak dengan nilai 1, milik keluarga dengan nilai 2 dan milik sendiri dengan nilai 3. Untuk kriteria  penghasilan  terdapat  juga  sub-sub  kriteria  antara  lain  dibawah  1  juta mempunyai nilai 1, diantara 1-3 juta mempunyai nilai 2 dan diatas 3 juta mempunyai nilai  3.  Dan  untuk  kriteria  jenis  pekerjaan  mempunyai  sub-sub  kriteria  antara  lain wiraswasta/profesi  mempunyai  nilai  1,  pegawai  swasta  mempunyai  nilai  2  dan pegawai  negeri  mempunyai  nilai  3. User dapat  melakukan  proses  input  data  baru dengan memilih tombol  input baru  selain itu user dapat juga  melakukan proses edit data dan hapus data dengan memilih tombol edit dan hapus pada masing-masing sub kriteria.
Gambar 11 Halaman utama sub kriteria
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
108
Gambar 11 merupakan gambar halaman utama sub kriteria yang dimana user belum memasukkan data pada sub-sub kriteria. Sedangkan pada gambar… user telah memasukkan data pada sub kriteria pada kriteria status rumah.

## Gambar 12 Halaman sub kriteria pada kriteria status rumah

## 5. Halaman Data Alternatif
Pada  halaman  data  alternative user dapat  memasukkan  data-data  alternatif calon  debitur  yang  akan  dihitung  dengan  metode  electre. User dapat  memasukkan data dengan memilih tombol input baru. Selain itu user dapat juga melakukan proses edit dan delete pada masing-masing data alternatif.
Gambar 13 Halaman data alternative
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017 p-ISSN:  1978-5232 e-ISSN: 2527-337X
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2

## 6. Halaman Hasil Seleksi
Pada halaman hasil seleksi user dapat melihat hasil  perhitungan  dari metode Electre berdasarakan  data-data  alternatif  yang  telah  diinputkan  oleh user pada halaman alternatif.  Pada  halaman hasil  selesi user dapat melihat beberapa  informasi dan  hasil  perhitungan  antara  lain  Tabel Rating kecocokan  adalah  tabel  nilai berdasarkan  nilai  dari  masing-masing  kriteria  yang  telah  dimasukkan  oleh user , Bobot  kriteria  adalah  bobot  yang  telah  ditentukan  oleh user ,  matrik  ternomalisasi adalah hasil pembagian antara salah satu nilai kriteria dengan akar kuadrat dari total kriteria tersebut, Tabel V adalah hasil perkalian dari bobot salah satu kriteria dengan matrix  ternomalisasi  sehingga  menghasilkan  tabel  hasil  perangkingan  yang merupakan hasil akhir dari perhitungan.

## Gambar 14 Halaman hasil seleksi
B. Pengujian
Untuk mendapatkan hasil yang maksimal maka perlu adanya pengujian pada sisi aplikasi  dengan memasukkan  data  pada  halaman  alternatif  di mana  sebelumnya user terlebih  dahulu  memasukkan  nilai-nilai  kriteria  dan  sub  kriteria  pada  halaman kriteria  dan  pada  halaman  sub  kriteria.  Untuk  pengujian  data  yang  diinputkan sebanyak 15 data pada halaman kriteria.
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
110

## Gambar 15 Data alternatif
Pada  halaman  hasil  seleksi user dapat  dilihat  hasil  perhitungan  dari  metode Electre berdasarakan  data-data  alternatif  yang  telah  dimasukkan  oleh user pada halaman alternatif. Pada halaman hasil selesai user dapat melihat beberapa informasi dan  hasil  perhitungan  antara  lain  Tabel  Rating  kecocokan  adalah  tabel  nilai berdasarkan nilai dari masing-masing kriteria yang telah diinputkan oleh user , Bobot kriteria  adalah  bobot  yang  telah  ditentukan  oleh user ,  matrik  ternomalisasi  adalah hasil pembagian antara salah satu nilai kriteria dengan akar kuadrat dari total kriteria tersebut, Tabel V adalah hasil perkalian dari bobot salah satu kriteria dengan matrik ternomalisasi sehingga menghasilkan tabel hasil perangkingan yang merupakan hasil akhir dari perhitungan.
Gambar 16 Hasil Perangkingan
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
Gambar 16 menunjukkan hasil bahwa Nur Wakit pada urutan pertama. Hal ini karena status rumahnya milik sendiri, penghasilan diantara 1-3 juta dan pekerjaannya pegawai swasta mendapatkan rangking pertama.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
A. Kesimpulan
1.  sistem  penunjang  keputusan  menggunakan  metode  electre  dapat  membantu menentukan layak dan  tidak  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh perusahaan.
2.  Sistem  dapat  membantu user dalam  mengambil  keputusan  untuk  menentukan prioritas  pinjaman  dana  tunai  kepada  calon  nasabah  yang  tepat  sehingga  dapat meminimalisir resiko kredit.

## B.   Saran
Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  metode Fuzzy  AHP untuk proses perangkingan dan menambahkan beberapa kriteria-kriteria pendukung lainnya. Metode Fuzzy  AHP adalah  penggabungan  2  metode  yang  berbeda.  Metode Fuzzy dapat  digunakan  untuk  proses clustering dan  metode AHP dapat  digunakan  untuk proses klasifikasi.

## V. D AFTAR P USTAKA
Putra,  Abner  Adi,  Desi  Andreswari,  dan  Boko  Susilo.  2015.  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Penerima  Bantuan  Pinjaman  Samisaki  dengan  Metode Electre (Studi  Kasus:  LKM  Kelurahan  Lingkar  Timur  Kota  Bengkulu). Jurnal Rekursif . Vol 3 no 1.
Agustino,  Addy  Suyatno,  dan  Indah  Fitri  A.  2014.  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Kamera  Digital SingleLensReflex Menggunakan  Metode Elimination Et  Choix  Traduisant  La  Realite (ELECTRE). Jurnal Informatika Mulawarman . Vol. 9 No. 2 .
Anhar. 2010. Panduan Menguasai PHP & MySQL . Jakarta : Media Kita.
Arief,  M.  Rudianto.  2011. Pemrograman  Web  Dinamis  Menggunakan  PHP  dan MYSQL. Yogyakarta: Andi.
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
112
Setiawan,  Fahmi,  Fatma  Indriani,  dan  Muliadi.  2015.  Implementasi  Metode Electre
Pada  Sistem  Pendukung Keputusan SNMPTN Jalur Undangan. Jurnal Ilmu Komputer . Vol. 02 No. 02.
Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung . Yogyakarta: Andi Offset.
Subakti, I. 2002. Sistem Pendukung Keputusan, Jurusan Teknik Informatika, Fakultas
Teknologi Informasi . Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh November .
Suryadi  K.  dan  M.  A  Ramdhani.  1998. SistemPendukung  Keputusan. Bandung:PT Remaja Rosdakarya.
Turban, Efrain. 2005. Sistem Pengambil Keputusan dan Sistem Cerdas . Yogyakarta: Andi.