## PENILAIAN KELAYAKAN KREDIT PADA KPRI EDIPENI KEPIL WONOSOBO DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

## Hidayatus Sibyan
Teknik Informatika FASTIKOM UNSIQ Jawa Tengah di Wonosobo
Email: hsibyan@unsiq.ac.id

## INFO ARTIKEL
ABSTRAK Riwayat Artikel: Diterima : 3 Maret 2018 Disetujui : 17 Maret 2018 Tujuan dari penelitian  ini untuk  membangun sebuah Sistem Pendukung Keputusan  (SPK)  Penilaian  Kelayakan  Kredit  pada  Koperasi  Pegawai Republik  Indonesia  (KPRI)  Edipeni  Kepil  Wonosobo.  KPRI  Edipeni merupakan  koperasi  menerima  jasa  simpan  pinjam  untuk  para anggotanya.  Dalam  menentukan  keputusan  terhadap  ajuan  kredit  para anggotanya,  kepala  koperasi  masih  bersifat  subjektif  tanpa  adanya perhitungan  prosentase  nilai  kelayakan  kredit  anggota  sehingga keputusannya  masih  dirasa  kurang  tepat.  Oleh  karena  itu  perlu  dibuat sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk  mempermudah kepala  koperasi  dalam  memutuskan  ajuan  kredit  dari  anggotanya  akan disetujui  atau  ditolak.  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  menggunakan metode  Simple  Additive  Weighting  yaitu  sebuah  metode  dengan  cara menjumlahkan  bobot  rating  kinerja  dari  semua  atribut  pada  masing- masing  alternatif.  Hasil  penelitian  ini  adalah  menghasilkan  nilai kelayakan  anggota  yang  mengajukan  kredit  pada  KPRI  Edipeni  yang berupa prosentase kelayakan kredit beserta kategorinya. Nilai prosentase tersebut dijadikan acuan bagi kepala koperasi untuk memutuskan apakah ajuan kredit dari anggotanya akan disetujui atau ditolak.
Kata Kunci: kelayakan kredit, sistem pendukung keputusan, simple additive weighting

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT

## Article History
Received : March 3, 2018 Accepted : March 17, 2018 The  purpose  og  this  research  is  build  a  Decision  Support  System  to  conduct creditworthiness  assessment  at  Koperasi  Pegawai  Republik  Indonesia  (KPRI)
Edipeni Kepil Wonosobo. KPRI Edipeni is a cooperative to receive savings and loan services for its members. In determining the decision on credit proposals of  its  members,  the  head  of  the  cooperative  is  still  subjective  without  the calculation  of  the  percentage  of  credit  worthiness  of  members  so  that  the decision  is  still  considered  inappropriate.  Therefore,  it  is  need  to  make Decision  Support  System  to  facilitate  the  head  of  the  cooperative  in  deciding credit  proposals  from  members  to  be  approved  or  rejected.  This  decision support  system  uses  Simple  Additive  Weighting  is  a  method  by  summing  the performance rating weight of all attributes on each alternative. The results of this  research  is  to  generate  the  eligibility  of  members  appliying  for  credit  at KPRI  Edipeni  in  the  form  of  credit  worthiness  percentage  along  with  its category. The percentage value is needed as a reference for cooperative’s head to decide whether credit proposals from members will be approved or rejected.
Key Words : decision support system (DSS), simple additive weighting (SAW), credit worthiness

## 1. PENDAHULUAN
Koperasi  Pegawai  Republik  Indonesia (KPRI)  Edipeni  merupakan  koperasi  yang didirkan  dan  dikelola  oleh  Pegawai  Negeri Sipil  yang  berada  di  area  Kec.  Kepil  Kab. Wonosobo.  KPRI  Edipeni  beranggotaan  para Pegawai  Negeri  Sipil  (PNS)  yang  terdiri  dari para guru sekolah negeri dan pegawai instansi pemerintah  yang  berada  pada  wilayah Kecamatan  Kepil  Wonosobo.  Salah  satu layanan  yang  disediakan  oleh  KPRI  Edipeni adalah  jasa  simpan  pinjam  untuk  para anggotanya.  Setiap  anggota  diberikan  hak untuk  mengajukan  kredit  sesuai  dengan persyaratan yang berlaku.
Pengajuan  kredit  yang  diajukan  oleh anggota  nantinya  akan  dinilai  oleh  kepala koperasi  untuk  diputuskan  apakah  pengajuan kreditnya tersebut disetujui atau tidak. Dalam melakukan  penilaian  ajuan  kredit  tersebut, kepala  koperasi  memperhatikan  beberapa faktor  yang  dijadikan  pertimbangan,  yaitu Penghasilan, Golongan, Tanggungan, Jaminan, Jumlah Kredit, dan Lama Angsuran. Penilaian  tersebut  masih  bersifat  subjektif yaitu  tanpa  adanya  perhitungan  prosentase nilai  kelayakan  kredit  anggota  sehingga keputusannya  masih  dirasa  kurang  tepat  dan mengakibatkan adanya tunggakan angsuran.
Untuk  mengatasi  hal  tersebut  perlu adanya  sebuah  sistem  yang  bisa  menilai
kelayakan  kredit  sehingga  kepala  koperasi bisa lebih mudah dan cepat dalam memberikan  keputusan  terhadap  pengajuan kredit oleh anggota.
Sistem Pendukung Keputusan(SPK) merupakan  sistem  untuk  mendukung  kerja dari pengambil kebijakan dalam memecahkan suatu  permasalahan  yang  sedang  dialami dengan  cara  memberikan  suatu  informasi maupun saran yang mengarah pada keputusan-keputusan tertentu (Setiaji, 2014). Dalam mengembangkan
Sistem
Pendukung  Keputusan  diperlukan  sebuah metode  diantaranya  adalah Simple  Additive Weighting (SAW)  yang  merupakan  sebuah model  untuk  mengembangkan  sebuah  Sistem Pendukung Keputusan dengan cara menjumlahkan  bobot  rating  kinerja  dari semua  atributs  pada  masing-masing  alternatif (Eniyati, 2011).

## 2. METODE
2.1. Metode Pengembangan Sistem
Metode waterfall atau juga sering disebut dengan  sekuensial  linier  yang  merupakan paradigma  rekayasa  perangkat  lunak  dengan pendekatan  sekuential  yang  diawali  dari proses  analisis  sampai  proses  pemeliharaan seperti terlihat pada gambar berikut (Hermanto, 2012).
Gambar 1. Metode Pengembangan Sistem waterfall / sekuensial linier
2.2. Metode Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, data diperoleh dengan cara sebagai berikut:
a. Studi Pustaka
Yaitu dengan mempelajari referensi berupa  buku  ataupun  jurnal  ilmiah  yang telah diterbitkan sebelumnya.
b. Observasi
Mengamati  langsung  objek  penelitian yaitu KPRI Edipeni Kepil Wonosobo.
c. Wawancara Agar  data  yang  diperoleh  lebih  jelas  dan lengkap  maka  dilakukan  tanya  jawab kepada  pihak-pihak  yang  terlibat  dalam proses  pengajuan  kredit  pada  KPRI Edipeni Kepil Wonosobo.
2.3. Sistem Pendukung Keputusan Menurut (Nugraha, Surarso and Noranita,
2012)  pengambilan  keputusan  merupakan proses untuk  menghasilkan  sebuah keputusan
terbaik dengan memilih berbagai kemungkinan  alternatif  untuk  dipilih  melalui cara  tertentu.  Sistem  Pendukung  Keputusan merupakan  alat  bantu  yang  dapat  membantu pengambil  keputusan  dalam  menentukan sebuah keputusan. Sistem ini tidak menggantikan  penilaian  pembuat  keputusan, melainkan keputusan final tetap ada di tangan pembuat keputusan.
2.4. Simple Additive Weighting (SAW) Menurut (Muslihudin and Arumita, 2016) Simple Additive Weighting (SAW) merupakan metode dalam mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan dengan cara menjumlahkan  bobot  rating  kinerja  dari semua  atribut  pada  masing-masing  alternatif. Semua rating alternatif yang ada dibandingkan  dengan  normalisasi  matriks keputusan (x) dalam bentuk skala.
= ⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎧ jika j adalah atribut cost
jika j adalah atribut bene it ...(1)
Keterangan: Min  X ij :  nilai  minimal  dari  masing-masing baris dan kolom X ij : baris dan kolom dari matriks Max X ij :  nilai  maksimal  dari  masing-masing baris dan kolom r ij : rating kinerja normalisasi dari alternatif A i
Pemberian nilai preferensi untuk masing- masing setiap alternatif (V i ) adalah:
= …………………… (2)
Keterangan: w j : bobot rating r ij : rating kinerja ternomalisasi
V i : nilai preferensi
Vi  dengan  nilai  yang  lebih  besar menandakan bahwa alternatif Ai kemungkinan besar akan lebih terpilih.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisis Sistem KPRI Edipeni Kepil Wonosobo merupakan sebuah koperasi yang memberikan layanan  jasa  simpan  pinjam  kepada  para anggotanya.  Setiap  anggota  berhak  untuk mengajukan permohonan kredit. Dalam mengajukan kredit  harus  memenuhi  beberapa persyaratan  yang diberikan diantaranya  yaitu: Penghasilan, Golongan, Tanggungan, Jaminan, Jumlah Kredit, dan Lama Angsuran. Setelah anggota mengajukan kredit, kemudian dokumen  akan  diperiksa  oleh  pimpinan koperasi  untuk  diputuskan  apakah  kredit disetujui  atau  tidak.  Dalam  memutuskan pengajuan  kredit,  kepala  koperasi  masih bersifat subjektif, artinya belum memperhitungkan nilai kelayakan secara pasti sehingga  terkadang  keputusannya  masih kurang tepat.
Untuk itu perlu adanya sistem yang dapat memperhitungkan  nilai  kelayakan  anggota yang  mengajukan  kredit  sehingga  dapat membantu  kepala  koperasi  dalam  meberikan keputusan persetujuan pengajuan kredit dengan  lebih  cepat  dan  tepat.  Dalam membangun  sistem  pendukung  keputusan  ini digunakan  kriteria  beserta  bobot  yang diberikan oleh kepala koperasi adalah:
Tabel 1. Kriteria dan Bobot
No. Kode - Kriteria Nama Kriteria Pem Bobot an Atribut 1 C1 Penghasilan 20 % Benefit 2 C2 Golongan 15 % Benfit 3 C3 Tanggungan 15 % Cost 4 C4 Jaminan 15 % Benefit 5 C5 Jumlah Kredit 20 % Cost 6 C6 Lama Angsuran 15 % Benefit
Sedangkan  anggota  yang  mangajukan kredit  yang  dijadikan  sample  (alternatif) adalah sebagai berikut:

## Tabel 2. Alternatif
No. Kode Alternatif Nama Alternatif 1 A1 Sigit S 2 A2 Untung 3 A3 Sugiyanto 4 A4 Siti S 5 A5 Teguh R 3.2. Perhitungan SAW
a. Pembobotan Setiap Kriteria
Nilai  bobot  untuk  masing-masing  kriteria
yaitu:
Tabel 3. Pembobotan Kriteria Penghasilan Parameter Nilai ≥ 5 juta 5 ≥ 4 juta 4 ≥ 3 juta 3 ≥ 1,5 juta 2 < 1,5 juta 1 Tabel 4. Pembobotan Kriteria Golongan Parameter Nilai IV/c – IV/d 5 IV/a – IV/b 4 III/a – III/d 3 II/a – II/d 2 I/a – I/d 1
Tabel 5. Pembobotan Kriteria Tanggungan Parameter Nilai ≥ 5 5 4 4 3 3 2 2  2 1 Tabel 6. Pembobotan Kriteria Jaminan Parameter Nilai Sertifikat Rumah/ Tanah 5 Ijazah 4 BPKB Mobil 3 BPKB Motor 2 SK PNS/ Gol 1 Tabel 7. Pembobotan Kriteria Jumlah Kredit Parameter Nilai ≥ 50 juta 5 ≥ 30 juta 4 ≥ 15 juta 3 ≥ 5 juta 2 < 5 juta 1 Tabel 8. Pembobotan Kriteria Lama Angsuran Parameter Nilai ≥ 5 thn 5 ≥ 3 thn 4 ≥ 2 thn 3 ≥ 1 thn 2 < 1 thn 1 b. Rating Kecocokan Rating  kecocokan  kriteria  pada  setiap alternatif adalah sebagai berikut: Tabel 9. Penilaian alternatif pada masing-masing kriteria Kode Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 ≥ 3 juta III/a - III/d 3 Ijazah ≥ 5 juta ≥ 2 tahun A2 ≥ 4 juta IV/a - IV/b  2 Sertifikat ≥ 50 juta ≥ 5 tahun A3 ≥ 1,5 juta II/a - II/d 4 SK PNS/ Gol ≥ 15 juta ≥ 5 tahun A4 < 1,5 juta I/a - I/d 3 SK PNS/ Gol < 5 juta ≥ 2 tahun A5 ≥ 3 juta IV/a - IV/b 3 BPKB Motor ≥ 5 juta ≥ 3 tahun
Kemudian
dilakukan pembobotan
alternatif pada setiap kriteria sebagai berikut:
Tabel 10. Pembobotan alternatif masing- masing kriteria
Kode - Alternatif Kriteria C - 1  C - 2  C - 3  C - 4  C - 5  C - 6
A - 1 3 3 2 4 2 3 A - 2 4 4 1 5 5 5 A - 3 2 2 3 1 3 5 A - 4 1 1 2 1 1 3 A - 5 3 4 2 2 2 4
c. Normalisasi
Berdasarkan  persamaan  (1)  perhitungan normalisasi  untuk  kriteria benefit adalah sebagai berikut:
= = 3 5 = 0,60 = 4 5 = 0,80 = 2 5 = 0,40 dst
Sedangkan  untuk  kriteria cost adalah sebagai berikut:
= = 1 2 = 0,50 = 1 1 = 1,00 = 1 3 = 0,33 dst
Sehingga  didapat  matriks  normalisasi  r berikut:
= ⎝ ⎜ ⎛ 0,60 0,80 0,40 0,20 0,60 0,60 0,80 0,40 0,20 0,80 0,50 1,00 0,33 0,50 0,50 0,80 1,00 0,20 0,20 0,40 0,50 0,20 0,33 1,00 0,50 0,60 1,00 1,00 0,60 0,80 ⎠ ⎟ ⎞
Jika disajikan ke dalam tabel, akan terlihat seperti berikut:
Tabel 11. Matriks normalisasi Kode .- Alternatif Kriteria
C - 1    C - 2    C - 3    C - 4    C - 5    C - 6 A - 1 0,60  0,60  0,50  0,80  0,50  0,60 A - 2 0,80  0,80  1,00  1,00  0,20  1,00 A - 3 0,40  0,40  0,33  0,20  0,33  1,00 A - 4 0,20  0,20  0,50  0,20  1,00  0,60 A - 5 0,60  0,80  0,50  0,40  0,50  0,80
d. Perangkingan
Proses  perangkingan  alternatif  didapat berdasarkan persamaan (2) adalah: V1  =  (0,60*0,20) + (0,60*0,15) + (0,50*0,15) + (0,80*0,15) + (0,50*0,20) + (0,60*0,15) = 0,60 V2  =  (0,80*0,20) + (0,80*0,15) + (1,00*0,15) + (1,00*0,15) + (0,20*0,20) + (1,00*0,15) = 0,77 V3  =  (0,40*0,20) + (0,40*0,15) + (0,33*0,15) + (0,20*0,15) + (0,33*0,20) + (1,00*0,15) = 0,44 V4  =  (0,20*0,20) + (0,20*0,15) + (0,50*0,15) + (0,20*0,15) + (1,00*0,20) + (0,60*0,15) = 0,47 V5  =  (0,60*0,20) + (0,80*0,15) + (0,50*0,15) + (0,40*0,15) + (0,50*0,20) + (0,80*0,15) = 0,60
Menurut (Prayetno and Muslihudin, 2013) prosentase  nilai  kelayakan  bisa  diperoleh dengan persamaan (3) berikut:
= 100% ……………… (3) Ket: Sp : Skor yang diperoleh Smax   : Skor maksimal N : Nilai yang didapat Selanjutnya nilai tersebut diinterpretasikan menggunakan skala
kualitatif,  yaitu:  hasil  yang  kurang  dari  50% dikategorikan  “Buruk”  sedangkan  hasil  yang lebih dari 50% dikategorikan “Baik”.
Sehingga  jika  disajikan  ke  dalam  tabel, hasil akan terlihat pada tabel berikut
Tabel 12. Perangkingan dan Hasil Kode Alternatif Nama Alternatif Nilai Preferensi Prosentase Kelayakan Keterangan A2 Untung 0,77 77 Baik A1 Sigit S 0,60 60 Baik A5 Teguh R 0,60 60 Baik A4 Siti S 0,47 47 Buruk A3 Sugiyanto 0,44 44 Buruk Hasil  tersebut  bisa  dijadikan  acuan  bagi kepala koperasi untuk memutuskan persetujuan  pengajuan  kredit  dari  anggota kopersi. Anggota yang mendapatkan prosentase  kelayakan  lebih  dari  50%  atau dengan kategori Baik, maka dapat dipertimbangkan
untuk disetujui pengajuannya.  Semakin  tinggi  prosentase kelayakan, maka akan semakin besar kemungkinan untuk disetujui. Namun sebaliknya, anggota yang mendapatkan prosentase  kelayakan  kurang  dari  50%  atau dengan  kategori  Buruk,  maka  pengajuannya bisa ditolak.

## 3.3. Perancangan Sistem
Gambar 2. Use Case Diagram
3.4. Implementasi Sistem
Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kelayakan  Kredit  pada  KPRI  Edipeni  ini diawali dengan tampilan halaman login untuk pengelola/  admin.  Setelah  berhasil  login, admin dapat mengelola data kriteria, alternatif dan  proses  penilaian  dengan  menggunakan metode
Simple
Additive - Weighting yang _ meliputi  pembobotan  alternatif  pada masing-masing  kriteria,  matriks  normalisasi sampai pada  halaman perangkingan dan  hasil dari perhitungan. Untuk selengkapnya terlihat pada gambar 4 sampai gambar 9 berikut.
Gambar 4. Halaman Login
Gambar 5. Halaman Kriteria
Gambar 6. Halaman Alternatif Gambar 7. Pembobotan Alternatif
Gambar 8. Normalisasi
Gambar 9. Perangkingan dan Hasil SPK 4. PENUTUP
4.1. Kesimpulan Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian
Kelayakan  Kredit  Pada  KPRI  Edipeni  Kepil Wonosobo  telah  berhasil  dibangun  dengan metode Simple Additive  Weighting  (SAW) . Hasil - perhitungan  SAW  berupa  prosentase nilai  kelayakan  beserta  kategori  dari  anggota KPRI  yang  mengajukan  kredit.  Prosentase dan kategori ini sebagai acuan kepala koperasi untuk  memutuskan  apakah  pengajuan  kredit anggotanya  akan  disetujui  atau  ditolak.
Sehingga proses penentuan keputusan pemberian kredit bisa dilakukan dengan cepat dan tepat. 4.2. Saran Untuk berikutnya, sistem dapat
dikembangkan  lagi  untuk  halaman  user/ anggota  sehingga  user/  anggota  juga  bisa mengakses  sistem  ini  untuk  melihat  nilai kelayakan  kredit mereka. Sistem ini juga bisa dikembangkan dengan metode sistem pendukung  keputusan  yang  lain  agar  hasil keputusan bisa lebih kompleks dan akurat.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Eniyati,  S.  2011.  Perancangan  Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk  Penerimaan  Beasiswa  dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting). Dinamik-Jurnal  Teknologi Informasi . Hermanto,  N.  2012.  Sistem  Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw) Untuk Menentukan  Jurusan  Pada  Smk  Bakti
Purwokerto. Seminar Nasional Teknologi  Informasi  &  Komunikasi Terapan 2012 (Semantik 2012) .
Muslihudin,  M.  and  Arumita,  A.  W.  2016.
PEMBUATAN  MODEL  PENILAIAN PROSES BELAJAR MENGAJAR PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN  FUZZY  SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (Sudi : STMIK  Pringsewu  ). Seminar  Nasional
Teknologi Informasi dan Multimedia . Nugraha,  F.,  Surarso,  B.  and  Noranita,  B.
2012.  Sistem  Pendukung  Keputusan Evaluasi Pemilihan Pemenang Pengadaan Aset  dengan  Metode  Simple  Additive Weighting ( SAW ). JSINBIS UNDIP. Prayetno  and  Muslihudin.  2013.  Model Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kelayakan  Pemberian  Kredit, Jurnal
Sarjana Teknik Informatika . Setiaji, P. 2014. Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Simple
Additive  Weighting. Universitas  Muria Kudus .