## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 785 − 793 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3237

## Implementasi Metode ELECTRE dalam Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Pinjaman
I Made Agus Widiana Putra 1,* , I Made Agus Oka Gunawan 1 , I Putu Gede Abdi Sudiatmika 2
1 Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Tabanan, Tabanan Jl. Wagimin No.8, Kediri, Kec. Kediri, Kabupaten Tabanan, Bali 82121, Indonesia
2 Fakultas Informatika dan Komputer, Sistem Komputer, Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali, Denpasar Jl. Raya Puputan No.86, Dangin Puri Klod, Kec. Denpasar Tim., Kota Denpasar, Bali 80234, Indonesia Email: 1,* imadeagusclass@gmail.com, 2 agusokagunawan@gmail.com, 3 gede_abdi@stikom-bali.ac.id Email Penulis Korespondensi: imadeagusclass@gmail.com Submitted: 15/03/2023; Accepted: 20/04/2023; Published: 30/04/2023
Abstrak −Koperasi XYZ bergerak dalam usaha perkreditan dengan menyediakan pinjaman kepada para anggotanya. Kegiatan pinjaman yang berikan oleh Koperasi XYZ, anggota dapat meminjam dan mengembalikan uang dengan jaminan kesepakatan bersama antara pihak pengurus koperasi dan peminjam tanpa harus membayar denda ketika terlambat melakukan pembayaran angsuran.  Permasalahan  yang  terjadi  dalam  menentukan  kelayakan  pinjaman  pada  Koperasi  XYZ  adalah  penilaian  dalam menentukan  kelayakan  pinjaman  masih  hanya  memberikan  keputusan  layak  atau  tidak  diberikan  pinjaman,  tanpa memperhitungkan persentase nilai kelayakan pinjaman. Sistem pendukung keputusan merupakan salah satu alternatif dalam menentukan sebuah pengambilan keputusan yang dapat menghasilkan solusi  dalam membantu koperasi dalam menentukan kelayakan dengan lebih cepat. Dalam melakukan penentuan kelayakan untuk memberikan pinjaman kepada anggota dengan menggunakan metode dalam pengambilan keputusan, yaitu dengan Metode ELECTRE. Tahapan dalam penelitian ini terdapat 5  tahapan  yaitu  Pengumpulan  Data,  Analisis  Kriteria  dan  Bobot,  Perhitungan  Metode  Electree,  Implementasi  Sistem,  dan Pengujian Sistem. Adapun pada penelitian ini menggunakan 6 kriteria yaitu jaminan, penghasilan, jumlah pinjaman, angsuran, keaktifkan anggota dan umur. Hasil dari pengujian sistem menggunakan metode blackbox testing, yang menunjukan sistem yang  dibangun  sudah  mampu  berjalan  dengan  baik  dan  menghasilkan  output  sesuai  dengan  perancangan.  Dan  untuk  hasil perbandingan hasil perhitungan pada sistem dan hasil perhitungan manual didapatkan bahwa hasil perhitungan metode Electre sudah mendapatkan hasil yang sama yakni dengan nilai akhir 14.1331 sebagi rangking 1 dengan alternatif Mr. A , dimana sama dengan hasil manual yang dilakukan.
Kata Kunci: Koperasi; Pinjaman; Sistem; Pendukung; Keputusan; Electree
Abstract −XYZ Cooperative is engaged in credit business by providing loans to its members. Loan activities provided by the XYZ Cooperative, members can borrow and return money guaranteed by mutual agreement between the management of the cooperative and the borrower without having to pay fines when late in making installment payments. The problem that occurs in determining loan eligibility at the XYZ Cooperative is that the assessment in determining loan eligibility still only gives a decision whether or not a loan is appropriate, without taking into account the percentage value of loan eligibility. The decision support  system  is  an  alternative  in  determining  a  decision  making  that  can  produce  solutions  to  assist  cooperatives  in determining eligibility more quickly. In determining the eligibility to provide loans to members using the decision-making method, namely the ELECTRE Method. There are 5 stages in this study, namely Data Collection, Criteria and Weight Analysis, Electree Method Calculations, System Implementation, and System Testing. As for this study using 6 criteria, namely collateral, income, loan amount, installments, active members and age. The results of testing the system using the blackbox testing method, which shows that the system built is capable of running well and producing output according to the design. And for the results of the comparison of the results of calculations on the system and the results of manual calculations, it is found that the results of the Electre method calculations have obtained the same results.
Keywords : Cooperative; Loan; System; Supporters; Decision; Electree

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  di  era  modernisasi  saat  ini,  sangat  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  untuk menentukan  keputusan  yang  cepat  dan  tepat  [1].  Salah  satu  keputusan  yaitu  Keputusan  Penentuan  Kelayakan Pinjaman [2]. Sistem pendukung keputusan kelayakan pinjaman yang akan dibuat dengan berbasis komputer dan terstruktur  [3].  Koperasi  XYZ  bergerak  dalam  usaha  perkreditan  dengan  menyediakan  pinjaman  kepada  para anggotanya. Saat ini Koperasi XYZ memiliki jumlah nasabah sekitar 1410 orang dan 20 orang karyawan. Tujuan didirikannya Koperasi XYZ untuk membantu perekonomian masyarakat yang bertempat tinggal disekitar Dusun Wanasari.  Berdasarkan  wawancara  dengan  ketua  koperasi  mengatakan  bahwa  sistem  pengajuan  kelayakan pinjaman yang sedang berjalan adalah para anggota yang akan melakukan peminjaman datang ke koperasi dengan membawa  berkas  untuk  pengajuan  pinjaman  yaitu  dengan  melampirkan  fotocopy  KTP  dan  data  pendukung lainnya yang dapat diajukan sebagai jaminan. Kegiatan pinjaman yang berikan oleh Koperasi XYZ, anggota dapat meminjam dan mengembalikan uang dengan jaminan kesepakatan bersama antara pihak pengurus koperasi dan peminjam tanpa harus membayar denda ketika terlambat  melakukan pembayaran angsuran. Permasalahan yang terjadi dalam menentukan kelayakan pinjaman pada Koperasi XYZ adalah penilaian dalam menentukan kelayakan pinjaman  masih  hanya  memberikan  keputusan  layak  atau  tidak  diberikan  pinjaman,  tanpa  memperhitungkan persentase nilai kelayakan pinjaman. Melakukan pemilihan secara manual mengakibatkan banyaknya data yang harus  diperiksa  untuk  menyeleksi  anggota  yang  layak  diberi  pinjaman  yang  menyebabkan  ketua  koperasi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 785 − 793 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3237
kewalahan.  Berdasarkan  yang  telah  dialami  oleh  ketua  koperasi  dalam  penentuan  kelayakakan  pemberian pinjaman,  maka  perlu  adanya  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  kelayakan  pinjaman  berbasis komputer yang dapat membantu koperasi [4]. Dimana banyaknya yang mengajukan pinjaman namun tidak semua dapat  diberikan  pinjaman.  Sehingga  penelitian  ini  dilakukan  bertujuan  untuk  membantu  ketua  Koperasi  XYZ dalam pemilihan peminjam yang tepat sesuai dengan kriteria yang telah dipenuhinya. Sistem pendukung keputusan merupakan salah satu alternatif dalam menentukan sebuah pengambilan keputusan yang dapat menghasilkan solusi dengan lebih cepat serta hasil yang akurat. Dalam melakukan penentuan kelayakan untuk memberikan pinjaman kepada anggota dengan menggunakan metode dalam pengambilan keputusan, yaitu dengan Metode ELECTRE. Penggunaan metode tersebut, dikarenakan dapat memproses nilai bobot pada masing-masing kriteria [5]. Dalam melakukan  pemilihan  anggota  peminjam  melibatkan  beberapa  komponen  atau  kriteria  yang  dinilai  diperlukan sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  berbasis  komputer  sehingga  dapat  membantu  dalam  menentukan alternatif pemilihan anggota peminjam apakah layak atau tidaknya anggota peminjam tersebut[6].
Penelitian  yang  sebelumnya  dengan  judul  “  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kelayakan  Kredit Menggunakan Metode Simple Addtive Weighting  (SAW)” menghasilkan sebuah sistem pendukung keputusan dengan menggunakan 5 kriteria umum  yakni  :  charakter, capacity, capital, conditional dan coleteral. Hasil dari sistem  ini  berupa  laporan  data  nasabah  yang  sudah  dirangking  dengan  luaran  berupa  PDF  sebagai  lapopran pemberian  kredit.  [7].  Adapun  penelitian  lainnya  dengan  judul  “  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan Pemberian  Kredit  dengan  metode  TOPSIS.  Pada  penelitian  ini  pemberian  kredit  diberikan  di  koperasi  dengan menggunakan  kriteria  3  kriteria  yaitu  indeks  rumah,  kebutuhan  pembiayaan  dan  pendapatan  [8].  Berdasarkan penelitian  sebelumnya  dengan  menggunakan  metode  SAW  dan  TOPSIS  maka  pada  penelitian  ini  akan menggunakan metode ELECTRE dalam mendukung proses pemberian kredit dan dengan menggunakan kriteria yaitu  keaktifan anggota peminjam, umur, jumlah pinjaman, penghasilan, angsuran, jaminan. Sistem pendukung keputusan  ini  diharapkan  dapat  membantu  ketua  koperasi  dalam  pengambilan  keputusan  dalam  melakukan perangkingan  data  anggota  yang  layak  diberi  pinjaman.  Dengan  menggunakan  metode  ELECTRE  sebagai alternatif dengan nilai tertinggi menjadi solusi terbaik berdasarkan kriteria yang telah dipilih[9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan dalam penelitian ini terdapat 5 tahapan umum yaitu (1) Pengumpulan Data, (2) Analisis Kriteria dan  Bobot,  (3)  Perhitungan  Metode  Electree,  (4)  Implementasi  Sistem,  dan  (5)  Pengujian  Sistem.  Tahapan penelitian ini terlampir pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  metode  wawancara,  observasi dokumentasi  dan  kepustakaan[10].  Metode  wawancara  merupakan  pengumpulan  data  atau  informasi  yang dilakukan dengan menggunakan pertanyaan yang disampaikan langsung kepada sumber informasi dalam hal ini  diperoleh  melalui  wawancara  dengan  Ketua  Koperasi  XYZ.  Penulis  melakukan  pengamatan  langsung keadaan pada Koperasi XYZ dan mengamati aktivitas atau proses kegiatan yang terjadi pada Koperasi XYZ. Dalam tahap dokumentasi dilakukan pengumpulan data yang dilakukan dengan melihat beberapa dokumen- dokumen  yang  terkait  dengan  topik  penelitian[11].  Metode  kepustakaan  dilakukan  dengan  cara  membaca referensi literatur buku, jurnal sistem pendukung keputusan metode ELECTRE, dan penelitian terdahulu yang berkaitan dengan sistem pendukung keputusan dengan metode ELECTRE[12].
b. Analisis Kriteria dan Bobot
Dalam  tahapan  ini  akan  diformulasikan  model  yang  akan  digunakan  serta  kriteria-kriteria  yang  mungkin ditentukan. Setelah itu akan dicari alternatif model yang bisa menyelesaikan permasalahan tersebut. Kemudian

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 785 − 793 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3237
menentukan  model  yang  akan  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun.  Sasaran  yang ingin dicapai oleh sistem ini yaitu melakukan penentuan kelayakan peminjam di Koperasi XYZ. Model yang diterapkan  adalah  metode  ELECTRE.  Metode  ELECTRE  digunakan  untuk  menghitung  perbandingan  nilai alternatif-alternatif berdasarkan nilai kriteria yang sudah ditentukan. Dalam penelitian ini dibutuhkan kriteria dan bobot untuk proses penentuan peminjam di Koperasi XYZ.
c. Perhitungan Metode Electree
Sebelum dilakukan implementasi  ke sistem, dilakukan analisis perhitungan metode Electre dengan rumus  – rumus yang telah ditetapkan dalam metode Electre [13].
d. Implementasi Sistem
Setelah  perancangan  perhitungan  metode  Electree  dilakukan,  selanjutnya  adalah  mengimplementasikan  ke dalam sistem berbasis web dengan bahasa pemrograman PHP.
e. Pengujian Sistem
Pengujian dilakukan dengan 2 tahap yakni pengujian dengan mencocokkan hasil perhitungan manual dengan hasil perhitungan di sistem dan untuk pengujian sistem dilakukan dengan pengujian blackbox [14].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Metode Electree
Dalam penelitian ini dibutuhkan kriteria dan bobot untuk proses penentuan peminjam di Koperasi XYZ. Berikut adalah kriteria dan Pembobotan yang diberikan dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit di Koperasi XYZ.
Tabel 1. Kriteria dan Pembobotan Kode Kriteria Bobot C1 Jaminan 6 C2 Penghasilan 5 C3 Jumlah Pinjaman 4 C4 Angsuran 3 C5 Keaktifan Anggota/Peminjam 2 C6 Umur 1
Pada Tabel 2 merupakan sample data peminjam dapat dilihat dibawah ini.
Tabel 2 . Sample Data Peminjam Nama Anggota Keaktifan Anggota Umur Jumlah Pinjaman (Rp) Penghasilan (Rp.) Angsuran (Rp.) Jaminan Nilai Jaminan Mr. A Aktif 42 tahun 20.000.000 7.000.000 1.866.667 BPKB Motor Tahun 2021 Rp15.000.000 Mr. S Cukup Aktif 45 tahun 15.000.000 5.000.000 1.400.000 Emas 10 gram Rp4.000.000 Mr.JS Sangat Aktif 47 tahun 10.000.000 4.500.000 933.333 BPKB Motor Tahun 2018 Rp7.000.000
Berikut ini merupakan tabel range nilai setiap kriteria yang sudah ditentukan. Range nilai kriteria ini untuk memberi nilai alternatif- alternatif pada tiap kriteria. Tabel 3 adalah tabel dari range nilai keaktifan anggota.
Tabel 3 . Range Nilai Keaktifan Anggota Keaktifan Anggota Bobot Keterangan Sangat Aktif 5 Menabung setiap hari kerja, dan memiliki pinjaman dalam waktu 2 tahun terakhir Aktif 4 Menabung  setiap  hari  kerja,  atau  memiliki  pinjaman  dalam  waktu  1  tahun terakhir Cukup Aktif 3 Tidak menabung setiap hari kerja, dan tidak memiliki pinjaman dalam waktu 2 tahun terakhir Kurang Aktif 2 Tidak menabung setiap hari kerja, dan tidak memiliki pinjaman dalam waktu 1 tahun terakhir

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 785 − 793 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3237
Keaktifan Anggota Bobot Keterangan Tidak Aktif 1 Tidak pernah menabung dan melakukan peminjaman.
Pada Tabel 4 merupakan tabel dari range nilai umur anggota atau peminjam.
Tabel 4 . Range Nilai Umur Anggota atau Peminjam
Umur Anggota atau Peminjam Bobot 31 tahun – 40 tahun 5 21 tahun – 30 tahun 4 41 tahun – 50 tahun 3 51 tahun – 59 tahun 2 17 tahun – 20 tahun 1
Pada Tabel 5 merupakan tabel dari range nilai jumlah pinjaman.
Tabel 5. Range Nilai Jumlah Pinjaman Jumlah Pinjaman (Rp.) Bobot >= Rp10.000.000 dan < Rp25.000.000 5 >= Rp7.000.000 dan < Rp10.000.000 4 >= Rp5.000.000 dan < Rp7.000.000 3 >= Rp2.000.000 dan < Rp5.000.000 2 < 2.000.000 1
Pada Tabel 6 merupakan tabel dari range nilai penghasilan.
Tabel 6. Range Nilai Penghasilan Penghasilan (Rp.)/bulan Bobot >Rp7.000.000 5 > Rp5.000.000 dan <= Rp7.000.000 4 > Rp4.000.000 dan <= Rp5.000.000 3 >= Rp2.000.000 dan < Rp4.000.000 2 < Rp2.000.000 1
Pada Tabel 7 merupakan tabel dari range nilai angsuran.
Tabel 7. Range Nilai Angsuran Angsuran (Rp.)/bulan (max. 12 bulan) Bobot >Rp2.000.000 5 >= Rp1.500.000 dan <= Rp2.000.000 4 >= Rp1.000.000 dan < Rp1.500.000 3 > Rp500.000 dan < 1.000.000 2 <= Rp500.000 1
Pada Tabel 8 merupakan tabel dari range nilai jaminan.
Tabel 8. Range Nilai Jaminan Jaminan Bobot > Rp15.000.000 5 <= Rp15.000.000 dan > Rp10.000.000 4 <= Rp10.000.000 dan > Rp5.000.000 3 <= Rp5.000.000 dan > Rp1.000.000 2 < Rp1.000.000 1
Sehingga didapatkan data seperti Tabel 9 dibawah ini:
Tabel 9. Konversi Range Nilai Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Mr. A 4 4 5 4 4 3 Mr. S 2 3 5 3 3 3 Mr. JS 3 3 5 2 5 3

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 785 − 793 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3237
1) Normalisasi Matriks Keputusan
Dalam tabel 10, setiap atribut diubah menjadi nilai yang comparable. Perhitungan nilai normalisasi dilakukan dengan membagi nilai setiap kriteria dengan hasil akar dari setiap kriteria [15].
Tabel 10. Hasil Normalisasi Matriks Keputusan
Alternatif NORMALISASI C1 C2 C3 C4 C5 C6 Mr. A 0.7428  0.6860  0.5773  0.7428  0.5657  0.5773 Mr. S 0.3714  0.5145  0.5773  0.5571  0.4243  0.5773 Mr. JS 0.5571  0.5145  0.5773  0.3714  0.7071  0.5773
2) Pembobotan pada matriks yang telah ternormalisasi
Dengan  bobot 𝑤𝑗 =  ( 𝑤 1, 𝑤 2  , 𝑤 3  … 𝑤𝑛 )  dimana 𝑤𝑗 adalah  bobot  dari  kriteria.  Mencari  nilai  V  dengan V=R*W. Tabel 11 merupakan tabel nilai Bobot Wj yang akan dipergunakan dalam perhitungan matriks.
Tabel 11. Nilai Bobot Wj
W 6 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 3 0 0
0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 1
𝑣 11 = (0,7428 x 6) + (0,6860 x 0) + (0,5773 x 0) + (0,7428 x 0) + (0, 5657 x 0) + (0,5773 x 0) = 4,4568
𝑣 21 = (0,3714 x 6) + (0,5145 x 0) + (0,5773 x 0) + (0,5571 x 0) + (0,4243 x 0) + (0,5773 x 0) = 2,2284 𝑣 31 = (0,5571 x 6) + (0,5145 x 0) + (0,5773 x 0) + (0,3714 x 0) + (0,7071 x 0) + (0,5773 x 0) = 3,3426 𝑣 12 = (0,7428 x 0) + (0,6860 x 5) + (0,5773 x 0) + (0,7428 x 0) + (0, 5657 x 0) + (0,5773 x 0) = 3,4300 𝑣 22 = (0,3714 x 0) + (0,5145 x 5) + (0,5773 x 0) + (0,5571 x 0) + (0,4243 x 0) + (0,5773 x 0) = 2,5725 𝑣 32 = (0,5571 x 0) + (0,5145 x 5) + (0,5773 x 0) + (0,3714 x 0) + (0,7071 x 0) + (0,5773 x 0) = 2,5725 𝑣 13 = (0,7428 x 0) + (0,6860 x 0) + (0,5773 x 4) + (0,7428 x 0) + (0, 5657 x 0) + (0,5773 x 0) = 2,3092 𝑣 23 = (0,3714 x 0) + (0,5145 x 0) + (0,5773 x 4)+ (0,5571 x 0) + (0,4243 x 0) + (0,5773 x 0) = 3,3092 𝑣 33 = (0,5571 x 0) + (0,5145 x 0) + (0,5773 x 4) + (0,3714 x 0) + (0,7071 x 0) + (0,5773 x 0) = 3,3092 𝑣 14 = (0,7428 x 0) + (0,6860 x 0) + (0,5773 x 0) + (0,7428 x 3) + (0, 5657 x 0) + (0, 5773 x 0) = 2,2284 𝑣 24 = (0,3714 x 0) + (0,5145 x 0) + (0,5773 x 0) + (0,5571 x 3) + (0,4243 x 0) + (0,5773 x 0) = 1,6713 𝑣 34 = (0,5571 x 0) + (0,5145 x 0) + (0,5773 x 0) + (0,3714 x 3) + (0,7071 x 0) + (0,5773 x 0) = 1,1142 𝑣 15 = (0,7428 x 0) + (0,6860 x 0) + (0,5773 x 0) + (0,7428 x 0) + (0, 5657 x 2) + (0, 5773 x 0) = 1.1314 𝑣 25 = (0,3714 x 0) + (0,5145 x 0) + (0,5773 x 0) + (0,5571 x 0) + (0,4243 x 2) + (0,5773 x 0) = 0.8485 𝑣 35 = (0,5571 x 0) + (0,5145 x 0) + (0,5773 x 0) + (0,3714 x 0) + (0,7071 x 2) + (0,5773 x 0) = 1.4142 𝑣 16 = (0,7428 x 0) + (0,6860 x 0) + (0,5773 x 0) + (0,7428 x 0) + (0, 5657 x 0) + (0, 5773 x 1) = 0.5773 𝑣 26 = (0,3714 x 0) + (0,5145 x 0) + (0,5773 x 0) + (0,5571 x 0) + (0,4243 x 0) + (0,5773 x 1) = 0.5773
𝑣 36 = (0,5571 x ) + (0,5145 x 0) + (0,5773 x 0) + (0,3714 x 0) + (0,7071 x 0) + (0,5773 x 1) = 0.5773 Tabel 12. Hasil dari Pembobotan Matriks Yang Telah Dinormalisasi
V 4.4568 3.4300 2.3092 2.2284 1.1314 0.5773 2.2284 2.5725 2.3092 1.6713 0.8485 0.5773 3.3426 2.5725 2.3092 1.1142 1.4142 0.5773
3) Menentukan Himpunan Concordance dan Disordance Index
Untuk setiap pasang dari alternatif k dan 1 (k, 1 = 1, 2, 3, …, m dan k ≠ 1) kumpulan J kriteria dibagi menjadi dua  himpunan  bagian,  yaitu  concordance  dan  discordance.  Sebuah  kriteria  dalam  suatu alternatif  termasuk concordance, jika 𝑣 11 ≥ 𝑣 21 maka nilai concordance ( 𝑐 12 ) = j [16].
Tabel 13. Hasil Perbandingan Concordance C12 1 2 3 4 5 6 C13 1 2 3 4 0 6 C21 0 0 3 0 0 6 C23 0 2 3 4 0 6 C31 0 0 3 0 5 6 C32 1 2 3 0 5 6
Sebuah kriteria dalam suatu alternatif termasuk disordance, jika 𝑣 11  < 𝑣 21  maka nilai disordance ( 𝑑 12)  = j. Hasil dari perhitungan diatas ditunjukkan pada Tabel 14 yang merupakan tabel perbandingan discordance.[17]

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 785 − 793 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3237
Tabel 14. Hasil dari Perbandingan Discordance
D12 0 0 0 0 0 0 D13 0 0 0 0 5 0 D21 1 2 0 4 5 0 D23 1 0 0 0 5 0 D31 1 2 0 4 0 0 D32 0 0 0 4 0 0
4) Menghitung Matriks Concordance dan Discordance
Untuk matriks concordance, membandingkan apakah nilai 𝑐𝑘𝑙 = j, jika iya maka nilai di isi bobot 𝑤𝑗 . Pada tabel 18 menunjukkan hasil dari perbandingan concordance, seperti berikut ini:
Tabel 15. Hasil Perbandingan Concordance C12 6 5 4 3 2 1 C13 6 5 4 3 - 1 C21 - - 4 - - 1 C23 - 5 4 3 - 1 C31 - - 4 - 2 1 C32 6 5 4 - 2 1
Matriks  concordance  didapatkan  dengan  menjumlahkan  setiap  baris  kriteria.  Pada  Tabel  16  menunjukkan hasil dari penjumlahan matriks concordance, seperti berikut ini:
Tabel 16. Hasil Penjumlahan Matriks Concordance - 21 15 9 - 14 15 19 -
Kemudian, untuk nilai matriks discordance diperoleh dari tabel pengurangan V sesuai perbandingan baris dan nilai  hasil  pengurangan  dibuat  ke  bilangan  positif.  Jika  nilai 𝑑𝑘𝑙 =  j,  jika  iya  maka  nilai  di  isi  sesuai pengurangan V . Pada Tabel 17. menunjukkan hasil dari perbandingan disordance, seperti berikut ini:
Tabel 17. Hasil Perbandingan Matriks Discordance D12 - - - - - - D13 - - - - 0 - D21 0 0 - 0 0 - D23 0 - - - 1 - D31 0.2539 0 - 0 - - D32 - - - 0.5077 - -
Matriks disordance didapatkan dengan menjumlahkan setiap baris kriteria. Pada Tabel 18 menunjukkan hasil dari penjumlahan matriks disordance, seperti berikut ini:
Tabel 18. Hasil penjumlahan matriks discordance - 0 1.0000 0 - 0 0.2539 0.5077 -
5) Dominan Concordance dan Disordance
Matriks F sebagai matriks dominan concordance dapat dibangun dengan bantuan nilai threshold, yaitu dengan membandingkan  setiap  nilai  elemen  matriks  concordance  dengan  nilai  threshold.  Nilai  threshold  =  c, didapatkan dari  menjumlahkan nilai  matriks  concordance  dan  dibagi dengan  jumlah alternatif  dikurangi  1. Menghitung nilai F, dengan membandingkan nilai pada matriks concordance dengan nilai threshold. Jika nilai matriks concordance lebih  besar sama dengan nilai  threshold  makan nilainya 1, jika tidak  nilainya 0.  Pada Tabel 19 merupakan matriks hasil dari perhitungan nilai dominan concordance atau F [18].
Tabel 19. Hasil Perhitungan Nilai F - 1 1 0 - 0 0 1 -
Kemudian mencari nilai dominan discordance (G). Untuk mendapatkan nilai G dengan membandingkan nilai matriks discordance dengan nilai threshold d.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 785 − 793 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3237
D = 0+1+0+0+0,2539+0.5077 (3x(3−1)) = 0,2936
Pada Tabel 20 merupakan matriks hasil dari perhitungan nilai dominan discordance atau G.
Tabel 20. Hasil Perhitungan Nilai G - 0 0 1 - 1 1 0 -
6) Menentukan Aggregate Dominance Matrix
Matriks E sebagai aggregate dominance matrix adalah matriks yang setiap elemennya merupakan perkalian antara elemen matriks F dengan elemen matriks G yang bersesuaian. Pada Tabel 21 berikut ini merupakan matriks hasil perkalian nilai aggregate dominance matrix atau E dari perkalian antara elemen matriks F dengan elemen matriks G yang bersesuaian[19]. Hasil perkalian nilai E dapat dijabarkan pada tabel 21.
Tabel 21. Hasil Perkalian Nilai E - 0 0 0 - 0 0 0 -
7) Eliminasi alternatif yang less favourable
Matriks E memberikan urutan pilihan dari setiap alternatif, yaitu bila 𝑒𝑘𝑙 = 1 maka alternatif 𝐴𝑘 merupakan alternatif  yang  lebih  baik  daripada 𝐴𝑙 .  Dari  matriks  E  tidak  dapat  dilihat  nilai 𝑒𝑘𝑙 =  1,  artinya  belumada alternatif  yang  terpilih.  Sehingga  dilakukan  perangkingan  mengunakan 𝐶𝑘𝑙 dan 𝐷𝑘𝑙 yang  terdapat  pada langkah ke-5 yaitu pada tahap menghitung matriks dominan corcondance dan discordance [20]. Karena nilai E=0, maka untuk mencari alternatif yang terbaik diantara alternatif lainnya adalah dengan menambahkan hasil normalisasi. Pada Tabel 22 merupakan hasil eliminasi dengan menggunakan perangkingan.
Tabel 22. Hasil Perangkingan Alternatif C1+C2+C3+C4+C5+C6 Nilai Akhir Rangking Mr. A 4.4568 + 3.43 + 2.3092 + 2.2284 + 1.1314 + 0.5773 14.1331 1 Mr. S 2.2284 + 2.5726 + 2.3092 + 1.6713 + 0.8485 +0.5773 10.2073 3 Mr. JS 3.3426 + 2.5725 + 2.3092 + 1.1142 + 1.4142 +0.5773 11.33 2
Dari hasil data perhitungan dengan menggunakan metode ELECTRE dan data dari hasil perangkingan dapat disimpulkan  bahwa  alternatif  (peminjam/anggota)  yang  bernama  Mr.A  layak  menerima  pinjaman  dari Koperasi XYZ. Jika hasil dari data perhitungan bernilai sama, maka peminjam yang mengajukan pengajuan terlebih dahulu yang akan didahulukan penerimaannya.

## 3.2 Hasil Implementasi Sistem
Setelah dilakukan perhitungan metode, selanjutnya adalah mengimplementasikan metode Electre ke dalam sistem pendukung keputusan kelayakan pinjaman berbasis web. Berikut adalah hasil screenschoot dari hasil implementasi sistem  pendukung  keputusan.  Gambar  2  merupakan  halaman  untuk  data  kriteria  dan  gambar  3  merupakan perhitungan metode.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 785 − 793 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3237
Gambar 3. Tampilan Halaman Perhitungan Metode
3.3 Hasil Pengujian

## 3.3.1 Pengujian Blackbox
Pengujian blackbox adalah pengujian yang dilakukan untuk mengetahui apakah fungsi pada system sudah sesuai dengan yang direncanakan atau belum. Berdasarkan pengujian black box testing sebanyak 19 skenario pengujian, dapat disimpulkan bahwa sistem yang dibangun berjalan sesuai dengan perancangan.

## 3.3.2 Pengujian Sistem dan Hasil Perhitungan Manual
Pengujian sistem dan pengujian manual merupakan perbandingan nilai yang didapatkan dari pengujian sistem dan pengujian manual. Berikut adalah salah satu sampel dalam menguji hasil sistem dengan hasil perhitungan manual untuk metode Electre yang ditampilkan dalam tabel 23.
Tabel 23. Hasil Perangkingan Manual Alternatif C1+C2+C3+C4+C5+C6 Nilai Akhir Rangking Mr. A 4.4568 + 3.43 + 2.3092 + 2.2284 + 1.1314 + 0.5773 14.1331 1 Mr. S 2.2284 + 2.5726 + 2.3092 + 1.6713 + 0.8485 +0.5773 10.2073 3 Mr. JS 3.3426 + 2.5725 + 2.3092 + 1.1142 + 1.4142 +0.5773 11.33 2
Gambar 5. Tampilan Halaman Hasil Perengkingan di Sistem
Gambar 5 menunjukan hasil penilaian dan pengujian sistem serta pengujian metode yang telah dilakukan secara manual, dapat disimpulkan bahwa sistem yang dibangun berjalan dengan baik sesuai dengan perancangan dalam perhitungan manual metode Electre.

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan dari penelitian ini adalah, penulis telah berhasil mengimplementasikan metode Electre dalam sistem  pendukung  keputusan  pada  koperasi  XYZ.  Perhitungan  penilaian  kelayakan  pinjaman  dengan  metode ELECTRE baik dengan cara manual ataupun dengan sistem telah menampilkan hasil yang sesuai dan sama.Hasil dari perhitungan SPK didapatkan nilai akhir yakni 14.1331 sebagi rangking 1 dengan alternatif Mr. A. Dan  dengan pengujian dengan black box testing didapatkan hasil bahwa fitur yang terdapat pada sistem yang dibangun berjalan dengan baik sesuai dengan perancangan. Penelitian ini masih memiliki keterbatasan, sehingga saran yang dapat dipertimbangkan untuk penelitian selanjutnya, khususnya dalam pengembangan bidang serupa yaitu saran yang dapat  penulis  berikan  adalah  agar  nantinya  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Pinjaman  Dengan Menggunakan  Metode  ELECTRE  Pada  Koperasi  XYZ  diharapkan  agar  kriteria-kriteria  yang  ada  di  sistem pendukung keputusan ini dapat dikembangkan sesuai dengan perkembangan pemberian kredit

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 785 − 793 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3237

## REFERENCES
[1]  Z. Yani, D. Gusmita, and N. Pohan, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode Topsis,” 2022.
[2]  M. I. Ukkas, A. Yusnita, E. Wandana, S. Informasi, S. Widya, and C. Dharma, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Menggunakan Metode Ahp Pada Bank Danamon Cabang Segiri Samarinda,” 2018.
[3]  M. Brijain, R. Patel, M. Kushik, and K. Rana, “A Survey on Decision Tree Algorithm For Classification,” 2014. [Online]. Available: www.ijedr.org
[4]  Sandi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pinjaman  Kredit  Dengan  Metode  Analytical  Network  Process,”  Jurnal  Sistem Informasi dan Teknologi Informasi, vol. 2, no. 2, pp. 25–38, 2020.
[5]  D. Lativa, P. Poningsih, and J. Jalaluddin, “Implementasi Metode Electre Untuk Menentukan Kelayakan Pemberian Kredit Sepeda Motor Pada Perusahaan Leasing,” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 3, no. 1, Dec. 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1689.
[6]  A. A. Putra, D. Andresware, and B. Susilo, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penerima Bantuan Pinjaman Samisake Dengan Metode Electre (Studi Kasus: LKM Kelurahan Lingkar Timur Kota Bengkulu),” Jurnal Rekursif, vol. 3, no. 1, 2015.
[7]  A. Wibowo and K. Kunendra, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kelayakan Kredit Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” 2017. [Online]. Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[8]  A. Mubarok, H. Dwipratama Suherman, Y. Ramdhani, S. Topiq, and U. Bsi, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian  Kredit  Dengan  Metode  TOPSIS,”  JURNAL  INFORMATIKA,  vol.  6,  no.  1,  pp.  37–46,  2019,  [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/4739
[9]  B. Patnandi, D. Mustikasari, D. Indah, and P. Astuti, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Pelaku Usaha Mikro Untuk Umkm Menggunakan Algoritma Electre (Elimination And Choice Translation Reality),” Jurnal Informatika dan Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 115–124, 2022.
[10] C.  Purnama  Yanti  and  S.  Ika  Murpratiwi,  “Pengembangan  Augmented  Reality  Interaktif  untuk  Pengenalan  Jajanan Tradisional  Bali  dengan  Marker  Based  Tracking,”  vol.  6,  no.  2,  pp.  2622–4615,  2021,  doi: 10.32493/informatika.v6i2.12084.
[11] N. L. W. S. R. Ginantra, C. P. Yanti, G. D. Prasetya, I. B. G. Sarasvananda, and I. K. A. G. Wiguna, “Analisis Sentimen Ulasan Villa di Ubud Menggunakan Metode Naive Bayes, Decision Tree, dan K-NN,” Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI), vol. 11, no. 3, pp. 205–215, Dec. 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i3.49450.
[12] Saefudin  and  Irwan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Lokasi  Event  PT.  Mitra  Panglima  Sejahtera  (MPS) Honda Pandeglang Menggunakan Metode Electre,” Jurnal Sistem Informasi, no. 1, p. 18, 2018.
[13] M. R. Naufal, M. Rifqi Maulana, and M. K. Aly, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Mobil LCGC dengan Metode ELECTRE Berbasis Website,” 2022, [Online]. Available: https://ejurnalunsam.id/index.php/jicom/
[14] C. P. Yanti, U. Bina, I. Lubuklinggau, N. K. N. N. Pande, I. Made, and S. Sandhiyasa, “Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas Implementasi Server Side Untuk Manajemen Audit Mutu Internal Stmik Stikom Indonesia.”
[15] S.  H.  Musti,  D.  Irmayani,  and  G.  J.  Yanris,  “Analysis  Of  The  Electre  Method  In  Decision  Support  Systems  For Determining Areas Of Expertise For Informatics Management Study Program Students,” JURNAL INFOKUM, vol. 9, no. 2, 2021, [Online]. Available: http://infor.seaninstitute.org/index.php/infokum/index
[16] A. Yanie et al., “Web Based Application for Decision Support System with ELECTRE Method,” in Journal of Physics: Conference Series, Institute of Physics Publishing, Jun. 2018. doi: 10.1088/1742-6596/1028/1/012054.
[17] F. D. Widyastuti, “Motorcycle Selection Decision Support System Using the Electre III Method,” vol. 10, no. 1, pp. 23– 28, 2021, [Online]. Available: www.ejournal.isha.or.id/index.php/Mandiri
[18] S. Komsiyah, R. Wongso, and S. W. Pratiwi, “Applications of the fuzzy ELECTRE method for decision support systems of  cement  vendor  selection,”  in  Procedia  Computer  Science,  Elsevier  B.V.,  2019,  pp.  479–488.  doi: 10.1016/j.procs.2019.09.003.
[19] I. Ali, V. Gunawan, and K. Adi, “Decision Support Systems for Land Suitability Evaluation on Rice Cultivation using ELECTRE Method,” in E3S Web of Conferences, EDP Sciences, Nov. 2020. doi: 10.1051/e3sconf/202020214004.
[20] M. Rosmiati, ; Nur, and A. Sari, “Decision Support System For Selection Of Chairman Of Osis Using Electre Method In Smk Pgri 35 West Jakarta,” Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology As an Accredited Journal Rank, vol. 17, no. 1, 2020, [Online]. Available: http://www.bsi.ac.id