## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 3, No. 2, September 2022, hlm. 61 - 68 ISSN: 2722-0850 Laman Jurnal: http://bios.sinergis.org

## Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Nasabah Kredit Pada Koperasi Simpan Pinjam Menggunakan Metode Scoring System

## Dewi Rosida
Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Jember, d.rosida@gmail.com
Keywords: ABSTRACT Decision Support System, Credit, Scoring System, The feasibility of applying for credit is one of the requirements that must be passed  by  a  customer  before  being  able  to  apply  for  credit.  This  is  very important because to avoid bad credit. But efforts to minimize the risks that arise are still very small, lack of accuracy and inaccurate decision making, a customer often makes mistakes in analyzing. Processes that are too long also often make time ineffective and inefficient. The customer will be determined whether or not he is eligible to get credit at the Artha Putra Mandiri Jember Cooperative after fulfilling several conditions set by the cooperative with the BPKB (motorcycle / car) as collateral. The method to be used is the scoring system method. The results of this study are that the system can provide the right  recommendations  for  a  customer  in  making  a  decision  whether  a customer applying for credit has the eligibility to be approved or rejected for a credit application. Kata Kunci ABSTRAK Sistem  Pendukung  Keputusan, Kredit, Scoring System Kelayakan  pengajuan  kredit  menjadi  salah  satu  syarat  yang  harus  dilalui seorang nasabah sebelum bisa melakukan kredit. Hal tersebut sangat penting karena  untuk  menghindari  kredit  macet.  Tapi  upaya  untuk  meminimalisasi resiko  yang  muncul  masih  sangat  kecil  sekali,  kurangnya  keakuratan  dan pemilihan  keputusan  yang  kurang  tepat  seorang  nasabah sering  sekali melakukan kesalahan dalam melakukan analisa. Proses yang terlalu lama juga sering kali membuat waktu menjadi tidak efektif dan efisien. Nasabah akan ditentukan layak atau tidak untuk mendapatkan kredit di Koperasi Artha Putra Mandiri  Jember  setelah  memenuhi  beberapa  syarat  yang    ditetapkan  oleh pihak  koperasi  dengan  BPKB  (sepeda  motor  /  mobil  )  sebagai  jaminan. Metode yang akan digunakan adalah metode scoring system. Adapun hasil penelitian ini adalah sistem dapat memberikan rekomendasi yang tepat untuk seorang  nasabah dalam  memberikan  keputusan  apakah  nasabah  yang mengajukan kredit memiliki kelayakan untuk disetujui atau ditolak pengajuan kreditnya.
Korespondensi Penulis:
Dewi Rosida Universitas Muhammadiayah Jember, Jl Karimata 49 Jember Email: d.rosida@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Bagi usaha mikro kecil, kredit merukapan salah satu modal yang dapat digunakan untuk mengembangkan sebuah usaha[1]. Akan tetapi pada penerapannya tidak sepenuhnya berjalan dengan lancer. Adanya resiko kredit macet seringkali  dialami  oleh  lembaga  penyalur  kredit.  Tentunya  hal  ini  berdampak  pada  kerugian  Lembaga  pemberi kredit[2].  Adanya resiko  kredit macet  yang dikhawatirkan oleh pihak koperasi berdampak  pada rendahnya aliran
kredit untuk Usaha Kecil dan Menengah (UKM). Koperasi Artha Putra Mandiri melaksanakan kegiatan pembinaan usaha  kecil  dengan  memberikan  pinjaman  kredit  kepada  para  nasabah,  dan  BPKB  (motor/mobil)  sebagai jaminanKoperasi Artha Putra Mandiri Jember sebelum menentukan keputusan atas permohonan kredit para nasabah melakukan  kegiatan  administrasi  kredit  meliputi  kegiatan  analisis  kuantitatif  dan  kualitatif.  Kegiatan  administrasi kredit membutuhkan waktu yang lama disebabkan data yang diperoleh dari kegiatan administrasi kredit berupa data kualitatif  sehingga  proses  pengambilan  keputusan  juga  membutuhkan    waktu  lama.  Berdasarkan  permasalahan tersebut, diperlukan penyelesaian menggunakan metode yang mampu menyajikan informasi yang awalnya berbentuk kuantitatif menjadi informasi yang berbentuk kualitatif. Maka metode yang digunakan adalah metode Scoring System karena metode scoring system mampu melakukan hal tersebut. Metode scoring syste m yaitu metode yang memberikan gambaran  penting  mengenai  keadaan  distribusi  skor  skala  pada  kelompok  subjek  yang  dikenai  pengukuran  dan berfungsi sebagai sumber informasi mengenai keadaan subjek pada aspek variable yang  akan diteliti[3].Beberapa penelitian yang berkaitan dengan penggunaan metode scoring system ini diataranya yaitu untuk membantu kelayakan seorang polisi untuk memegang senjata api[4], membantu kelayakan pemberian kredit kendaraan bermotor[5].
Dengan  diterapkannya  metode Scoring  System pada  permasalah  ini,  maka  dihasilkan  data  akurat  yang disajikan dalam bentuk kualitatif berupa nilai kelayakan kredit yang sudah ditentukan standarisasi kategorisasinya. Nilai kelayakan kredit tersebut digunakan oleh pengambil keputusan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan kredit sehingga proses pengambilan pinjaman kredit terjadi dalam waktu yang lebih cepat. Berdasarkan uraian diatas maka penulis mengusulkan untuk membuat “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Nasabah Kredit pada Koperasi Artha Putra Mandiri Jember Menggunakan Metode Scoring System”. Adapun kriteria untuk kelayakan nasabah kredit yaitu  Collateral,  Condition,  Capital,  Character,  dan    Capacity  yang  masing-masing  kriteria  memiliki  sub  kriteria nasabah[6].

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  menyelesaikan  tahapan  ini  diperlukan  langkah  -langkah  yang  harus  diselesaikan  dalam  metode penelitian, dimana langkah-langkah tersebut tertuang  dalam metode penelitian Adapun metode penelitian didalam penelitian ini dapat dijelaskan sebagai berikut
 Studi Kepustakaan
Tujuan dilakukannya tinjauan pustaka adalah untuk memperluas serta memperdalam wawasan dan pengetahuan peneliti mengenai teori – teori yang berhubungan dengan permasalahan yang diteliti serta proses penelitian itu sendiri. Dalam hal ini tinjauan pustaka dilakukan dengan mengacu pada beberapa literatur yang berkaitan seperti buku  –  buku,  teks,  jurnal,  penelitian  yang  lain,  tesis,  dan  lain  –  lain.  Pada  penelitian  ini  teori  –  teori  yang digunakan  antara  lain  yaitu  metode Scoring  System ,  analisis  kredit,  serta  teori  yang  lainnya.  Teori  tersebut dijadikan sebagai acuan dalam melakukan pengolahan dan analisa hasil pengolahan data.
 Identifikasi Metode Analisis
Dengan melihat permasalahan yang ada dan disesuaikan dengan teori – teori yang ada, maka dicari metode yang paling  tepat  digunakan  dalam  penyelesaian  permasalahan  ini.  Adapun  metode  yang  dipilih  untuk  digunakan dalam penelitian ini adalah dengan analisa  menggunakan metode Scoring System .
 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan dua cara, yaitu dengan wawancara dan survei nasabah . Kegiatan wawancara dan survei nasabah dimaksudkan untuk mempermudah peneliti dalam melakukan pengumpulan data.
 Implementasi Program ( Coding )
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengkodean  program  untuk  mengimplementasikan  perancangan  sistem  pendukung keputusan.
 Pengujian (Testing)
Pada tahap ini dilakukan pengujian sistem untuk mengetahui apakah system sudah sesuai dengan kebetuhan atau tidak.
 Pembuatan Laporan
Pembuatan laporan skripsi bertujuan untuk dijadikan sebagai dokumentasi hasil penelit i
Metode Scoring System
Metode Scoring System merupakan sebuah metode penilaian yang bersifat analitis dan kuantitatif dimana jabatan-jabatan  dinilai  menurut  sejumlah  faktor  secara  terperinci  dan  nilai  dari  masing-masing  jabatan  yang dinyatakan  dalam  bentuk  angka..  Adapan  secara  detail  proses  perhitungan  dari  metode  scoring  system  ini  adalah dijelaskan pada gambar dibawah ini[7].
Gambar 1 Tahapan perhitngan scoring system
Untuk Membuat scoring system model dengan ketentuan criteria, sub criteria, beserta bobot dan skornya seperti yang terlihat pada tabel dibawah ini
Tabel 1 Kriteria Scoring system Kriteria Sub Kriteria Bobot Skor collateral Tahun kendaraan < 2000 2000 – 2003 2004 – 2006 2007 – 2009 2010 – 2013 1 2 3 4 5 b. Nilai jaminan (sepeda motor) < 4 juta 4  juta – 6  juta 7  juta – 12  juta 13  juta – 16  juta > 17 juta 1 2 3 4 5 c. Nilai jaminan (mobil ) 50  juta – 80 juta 81 juta – 120 juta 121 juta – 150 juta 151 juta – 200 juta >200 juta 1 2 3 4 5
Begin Input data statistik deskriptif (Jumlah pertanyaan ,
nilai minimum jawaban ,
nilai maksimum jawaban , jumlah kategori )
Perhitungan Xmin , Xmax , Luas jarak sebaran, Standart deviasi , mean teoritis , Zmin  & Zmax
Penentuan Pmin  & Pmax dengan distribusi
normal (p =(X=mean teoritis )/standart deviasi ) Pmax > Pmin Perhitungan X< (µ-( Pmax*?)) Tidak layak
(µ- (Pmax * ? )) ? X  <(µ+(Pmax* ? )) Layak (µ+( Pmax * ? )) ? X Sangat Layak Perhitungan
X <( µ- (Pmin*? )) Tidak layak (µ -( Pmin *? )) ? X  < (µ +(Pmin *? )) Layak
(µ +(Pmin* ? )) ? X Sangat Layak Cetak Range Tidak Layak ; Cetak Range Layak ; Cetak Range Sangat Layak .
condition Domisili (tempat tinggal) Kos Ngontrak Tinggal bersama orang tua Rumah sendiri 1 2 3 4 capital a. Pendapatan perbulan 500 ribu - 1 juta 1.100.000 - 1.500.000 1.600.000 - 2 juta 2.100.000 - 2.500.000 > 2.600.000 1 2 3 4 5 b. Nilai asset / kekayaan <  5 juta 5 juta – 20 juta 21 juta – 50 juta 51 juta – 100 juta > 100 juta 1 2 3 4 5 character Surveytetangga Tidak baik Kurang baik Sedang Baik Sangat baik 1 2 3 4 5 Capacity a. Kemampuan mengangsur 50% dari penghasilan 40% dari penghasilan 30% dari penghasilan 20% dari penghasilan 10% dari penghasilan 1 2 3 4 5 b. Jangka waktu mengangsur 1 bulan 3 bulan 6 bulan 10 bulan 12 bulan 5 4 3 2 1

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Sistem ini dirancang untuk dapat merepresentasikan kegiatan-kegiatan yang terjadi didalam Koperasi Artha Putra Mandiri Jember yang meliputi 2 bagian yaitu input data dan kelayakan. Bagian-bagian ini masih terbagi lagi menjadi beberapa sub bagian yang akan dijabarkan melalui tahapan-tahapan form yang ada dibawah ini

## Gambar 2
Form ini digunakan untuk mengetahui pengguna yang akan menggunakan aplikasi ini. Dengan diketahui inisial pengguna maka akan menentukan pula hak akses pengguna. Apabila id petugas tidak dikenal maka login akan langsung ditolak. Tetapi apabila tampilan nama user dikenal maka akan dicek password yang dimasukkan. Apabila password tidak sesuai maka sistem akan memunculkan menu utama dan menu yang sesuai dengan hak akses user yang login
Form ini berisi data nasabah Koperasi Artha Putra Mandiri Jember. Setiap data dari nasabah diinput melalui form  input  data  nasabah.  Didalam  form  ini  yang  berhak  melakukan  penginputan  dan  penghapusan  data  nasabah hanyalah petugas koperasi. Setelah data nasabah diisi kemudian disimpan dengan mengklik tombol simpan. Secara otomatis  data  nasabah  yang  sudah  diinputkan  akan  tersimpan  diaplikasi  tersebut.  Selanjutnya  melakukan  proses scoring.
Gambar 4 Proses Scoring 1
Gambar diatas adalah form proses scoring. Setelah menginput data nasabah, maka data akan tersimpan di form ini. Untuk melakukan proses scoring klik 2x pada id nasabah, maka akan muncul form seperti berikut ini:
Gambar 5 Proses Scoring 2
Setelah muncul form seperti diatas, kemudian petugas menginput kriteria, subkriteria, dan bobot sesuai dengan data nasabah yang diperoleh dari kegiatan wawancara dan survey nasabah. Maka secara otomatis skor akan muncul di  kotak  bagian  kanan.  Setelah  itu  klik  tombol  simpan  untuk  menyimpan  proses  scoring  nasabah.  Berikut  adalah tampilan form perhitungan skala kategori per-kriteria:
Gambar 6 Skala Kategorisasi Per-kriteria
Gambar 7 Proses Penentuan 1
Setelah meakukan proses scoring, kemudian melakukan proses penentuan dengan mengklik 2x pada id nasabah. Maka akan muncul form seperti berikut ini:
Gambar 8 Proses Penentuan 2
Form ini menentukan apakah nasabah disetujui atau ditolak dalam pengajuan kreditnya dengan mengklik tombol proses. Total skor = 27 yang diperoleh dari hasil perhitungan  skala keseluruhan. Berikut tampilannya:
Gambar 9 Skala Kategori Keseluruhan
Gambar diatas adalah form skala kategori keseluruhan dengan keterangan  sebagai berikut:
 Jumlah item = 8 (diambil dari jumlah keseluruhan item perkriteria)
 Nilai minimum  = 1 (diambil dari skor minimum perkriteria)
 Nilai maximum  = 5 (diambil dari skor maximum perkriteria)
 Jumlah kategori  = 3 (tidak layak, layak, sangat layak)
 X_Min
= jumlah item * nilai minimum = 8 * 1 = 8  X_Max = jumlah item * nilai maximum = 8 * 5 = 40  L.jarak sebaran  = X_Max – X_Min
= 40 – 8 = 32
 Mean Teoritis (σ) = L. jarak sebaran / 6
= 32 / 6
= 5,33  Standart Deviasi  (μ) =  jumlah item * jumlah kategori
= 8 * 3
= 24
 Z_Min  = (Xmin - μ ) / σ
= (8 - 24) / 5,33 = -3,001 Maka nilai P min pada table distribusi 0,00135
 Z_Max  = (Xmax + μ ) / σ
= (40 + 24 ) / 5,33 = 3,001 Maka nilai P max pada table distrubusi 0,99865
 X < (μ - (p * σ)) kategorinya  tidak layak
= (24-(0,00135*5,33)) =  24 (μ - (p * σ)) ≤ X < (μ + (p * σ)) kategorinya  layak =24 ≤  (24 +(0,99865*5,33)) = 29 (μ + (p * σ)) ≤ X kategorinya  sangat layak = > 29
Gambar 10  Sistem Kelayakan
Gambar  diatas  adalah  merupakan  hasil  uji  coba  aplikasi  yang  dipergunakan  untuk  menentukan  layak  atau tidaknya status pengajuan kredit. Data yang diujikan sebanyak 11 data dengan hasil bervariasi dianatara layak, layak, tidak layak, dan sangat layak

## 4. KESIMPULAN
Setelah melalui tahapan pengujuan dari aplikais yang telah dibuat maka dapat dapat disimpulkan sebagai berikut:
 Aplikasi yang dibuat dapat mendukung bagian credit comitee terutama  dalam melakukan penilaian kelayakan kredit dengan kriteria beserta bobot nilai yang telah ditentukan.
 Aplikasi yang dibuat dapat memantau perkembangan penilaian kelayakan  kredit dari awal pengajuan sampai selesai penilaian kelayakan.
 Hasil Penilaian kelayakan kredit dapat digunakan untuk mengetahui para calon pemohon kredit mana yang layak diterima menjadi nasabah sesuai dengan kriteria Koperasi Artha Putra Mandiri Jember
 Dengan  dibuatnya  sistem  terkomputerisasi  maka  memudahkan  proses  pencarian  nasabah  apabila  masih melakukan pengkreditan karena datanya sudah ada dalam database.
 Hasil dari perhitungan sistem ini bersifat hanya sebagai pendukung keputusan, sedangkan pengambil kputusan tetap dilakukan oleh manager perusahaan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  dapat  diperuntukkan  kepada  Universitas  Muhammadiyah  Jember  yang  telah memberikan  kesempatan  bagi  penulis  untuk  melakukan  penelitian.  Dan  juga  pihak-pihak  yang  telah  membantu menyediakan tempat penelitian sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian ini dengan tepat waktu

## REFERENSI
[1] A.  Pracoyo  and  I.  M.  Pratiwi,  “Analisis  Pengaruh  Pemberian  Kredit  Mikro  Kepada  UMKM  Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia,” J. Ekon. Manaj. dan Perbank. (Journal Econ. Manag. Banking) , vol. 7, no. 1, p. 33, 2021, doi: 10.35384/jemp.v7i1.225.
[2] A. Nursyahriana, M. Hadjat, and I. Tricahyadinata,  “Analisis  Faktor Penyebab Terjadinya Kredit Macet,” Forum Ekon. , vol. 19, no. 1, p. 1, 2017, doi: 10.29264/jfor.v19i1.2109.
[3] P.  Hermayanti,  A.  Budimansyah,  and  U.  T.  Lenggana,  “Implementasi  Metode  Scoring  System  Sebagai Paramater dalam Memahami Kajian Ilmu Tasawuf Berbasis Android,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 2, p. 92, 2018, doi: 10.15575/join.v2i2.110.
[4] R. Setiawan, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Kelayakan Polisi Dalam Memegang Senjata Api Menggunakan Scoring System,” Semantik , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2011.
[5] I.  R.  Pulungan,  “Konsumen  Kendaraan  Bermotor  Menggunakan  Metode  Scoring  System  Pada  Pt  .  Adira Finance,” pp. 84–87, 2017.
[6] M.  I.  Ukkas,  A.  Yusnita,  and  E.  Wandana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Kredit Menggunakan Metode Ahp Pada Bank Danamon Cabang Segiri Samarinda,” Sebatik , vol. 10, no. 1, pp. 22– 28, 2018, doi: 10.46984/sebatik.v10i1.61.
[7] D. Darwis, “Komparasi Metode Scoring System dan Profile Matching untuk Mengukur Kinerja Karyawan pada PT Wahana Rahardja,” J. Komputasi , vol. 7, no. 2, pp. 43–54, 2019, doi: 10.23960/komputasi.v7i2.2424.