## DECISION SUPPORT SYSTEM UNTUK KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE

## ADDITIVE WEIGHTING PADA PERUSAHAAN LEASING
Instianti Elyana Program Studi Manajemen Informatika AMIK BSI Bogor Jl Merdeka 168 Bogor 16114
Instianti.iny@bsi.ac.id
Abstract — On leasing company engaged in motor credit  services  and  customer  use  these  services  to the  loan  application  will  take  advantage  of  the mortgage  interest  payments.  Basically  leasing company  recruitment  section  Credit  Analyst  will analyze  the  applicant's ability  to  repay  loans  and conduct field surveys in order to reduce bad loans. A  credit  Analysi  expected  to  work  quickly  and accurately  analyze  the  wealth  of  data  due  to  the applicant's  credit  going  so  it  does  not  close  the possibility  of  error  eg  calculation  errors,  misread data.  Credit  analyst  in  consumer  decision-making activities  required  creditworthy  models  of computer-based  systems  that  can  provide  ease  in analyzing  the  data,  the  calculation  of  a  credit applicant  assessment  criteria.  The  system  was designed  using  Simple  Additive  weighting  method (SAW),  which  is  one  method  of  Fuzzy  Multiple Attribute Making Decission (FMADM). SAW chosen method  for  calculation  of  weighted  criteria  that are not too complicated, making it easy to learn for writers and readers. The system built is expected to help the company's work, especially in the leasing Credit  Analyst  in  conducting  the  screening  credit applicants,  can  speed  up  the  process  of  selecting credit  applicants  and  can  reduce  errors  in determining the creditworthiness of consumers.
Intisari  —  Pada  perusahaan  leasing  yang  yang bergerak  pada  jasa  kredit  motor  dan  customer menggunakan  jasa  tersebut  untuk  permohonan kredit  akan  mengambil  keuntungan  dari pembayaran  bunga  kredit.  Pada  dasarnya perusahaan  leasing  merekrut  tenaga  kerja dibagian  Credit  Analyst  yang  akan  menganalisis terhadap  kemampuan  membayar  pemohon kredit  dan  melakukan  survey  lapangan  agar dapat  mengurangi  kredit  macet.  Seorang  kredit Analysi diharapkan untuk bekerja cepat dan teliti dikarenakan  menganalisa  banyaknya  data pemohon  kredit  yang  masuk  sehingga  tidak menutup kemungkinan terjadi kesalahan contohnya kesalahan perhitungan, salah membaca  data.  Kredit  analist  dalam  kegiatan pengambilan  keputusan  konsumen  layak  kredit diperlukan model sistem berbasis komputer yang
dapat memberikan kemudahaan dalam melakukan  analisa  data,  perhitungan  penilaian kriteria  pemohon  kredit.  Sistem  dirancang dengan  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  yang  merupakan  salah  satu metode Fuzzy Multiple Attribute Decission Making (FMADM). Metode SAW dipilih karena perhitungan  pembobotan  kriteria  yang  tidak terlalu  rumit,  sehingga  mudah  dipelajari  bagi penulis  dan  pembaca.  Sistem  yang  dibangun diharapkan  dapat  membantu  kerja  perusahaan leasing  khususnya  pada  bagian  Credit  Analyst dalam  melakukan  penyeleksian  pemohon  kredit, dapat mempercepat proses penyeleksian pemohon kredit dan dapat mengurangi kesalahan dalam menentukan konsumen layak kredit.
Kata  Kunci  :  Credit  Analyst,  Simple  Additive

## Weighting

## PENDAHULUAN
Perusahaan Leasing adalah badan usaha di luar  Bank  dan  Lembaga  Keuangan  Bukan  Bank yang khusus didirikan untuk melakukan kegiatan usaha:  Sewa  Guna  Usaha,  Anjak  Piutang,  Usaha kartu  Kredit  dan  atau  Pembiayaan  Konsumen. Penulis  membahas  kegiatan  usaha  perusahan leasing  di  bidang  pembiayaan  konsumen,  yaitu pembiayaan  kredit  motor  bagi  konsumen  yang tertera  sesuai  Peraturan  Presiden  Republik Indonesia Nomor 9 Tahun 2009 tentang Lembaga Pembiayaan,  Pembiayaan  Konsumen  (Consumer Finance)  adalah  kegiatan  pembiayaan  untuk pengadaan  barang  berdasarkan  kebutuhan konsumen  dengan  pembayaran  secara  angsuran. Banyaknya  pemohon  kredit  yang  mengajukan kredit  dengan  kondisi  ekonomi  yang  berbeda- beda  menuntut  kejelian  Credit  Analyst  dalam pengambilan  keputusan.  Faktor-faktor  yang dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan oleh  bagian  Credit  Analyst,  yaitu  kepribadian pemohon kredit, kemampuan membayar pemohon  kredit  dan  kondisi  ekonomi  pemohon kredit.
Dapat disimpulkan bahwa kasus kredit macet yang menyebabkan berkurangnya profit perusahaan leasing dapat diminimalisir
tergantung  dari  kinerja  Credit  Analyst  dalam proses  menentukan  konsumen  kredit.  Dalam upaya  membantu  Credit  Analyst  dalam  kegiatan pengambilan  keputusan  konsumen  layak  kredit, diperlukan  sebuah  model  sistem  pendukung keputusan  berbasis  komputer  yang  dapat memberikan  kemudahan  dalam  melakukan analisa  data,  perhitungan  penilaian  kriteria pemohon  kredit  sesuai  faktorfaktor  diatas,  serta membantu  pengolahan  data  pemohon  kredit menjadi  informasi  untuk  mengambil  keputusan dari masalah semi terstruktur diatas.

## BAHAN DAN METODE

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  atau  sering Decision  Support  System  (DSS)  adalah  Sistem berbasis  model  yang  terdiri  dari  prosedur- prosedur dalam pemrosesan data dan pertimbangannya  untuk  membantu  manajer dalam  mengambil  keputusan.  Agar  berhasil mencapai  tujuannya  maka  sistem  tersebut  harus sederhana,  robust,  mudah  untuk  dikontrol, mudah beradaptasi lengkap pada hal-hal penting dan  mudah  berkomunikasi  dengannya.  Secara implisit  juga  berarti  bahwa  sistem  ini  harus berbasis  komputer  dan  digunakan  sebagai tambahan dari kemampuan penyelesaian masalah dari seseorang.
Simple additive weighting Metode  SAW  merupakan  metode  MADM yang  paling  sederhana  dan  paling  banyak digunakan. Metode  ini  juga  metode  yang  paling mudah untuk diaplikasikan, karena mempunyai algoritma yang tidak terlalu rumit. Metode SAW sering juga dikenal sebagai metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating alternatif yang ada .
Formula untuk mencari normalisasi :
Dimana :
rij: Rating kinerja ternormalisasi
Maximum: Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Minimum: Nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij: Baris dan kolom dari matriks
Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n.
Nilai preferensi untuk setiap alternative (Vi) diberikan sebagai:
Formula untuk mencari nilai preverensi
Nilai Akhir Alternative Wi : Bobot yang telah ditentukan
Rij : Normalisasi matriks
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif ai lebih terpilih.

## KREDIT
Kredit berasal dari kata latin “credo” yang berarti  “saya  percaya”,  yang  merupakan kombinasi  dari  bahasa  sansekerta  “cred”  yang artinya “kepercayaan” dan bahasa latin “do” yang artinya “saya tempatkan”.
Memperoleh  kredit  berarti  memperoleh kepercayaan.  Dalam  Pasal  1  angka  11  Undang- Undang  nomor  10  Tahun  1998  tentang Perubahan Atas Undang- Undang Nomor 7 Tahun 1992  tentang  Perbankan,  mendefinisikan  kredit sebagai berikut : ”Kredit adalah penyediaan uang atau  tagihan  yang  dapat  dipersamakan  dengan itu,  berdasarkan  persetujuan  atau  kesepakatan pinjam-meminjam antara bank dengan pihak lain yang  mewajibkan  pihak  peminjam  untuk melunasi utangnya setelah jangka waktu tertentu dengan  pemberian  bunga.  Unsur-unsur  yang terdapat dalam kredit:
1. Kepercayaan,  yaitu  keyakinan  dari  si pemberi  kredit  bahwa  prestasi  yang diberikannya  baik dalam  uang,  barang  atau jasa, akan benar-benar diterimanya kembali dalam  jangka  waktu  tertentu  di  masa  yang akan datang.
2. Waktu,  yaitu  suatu  masa  yang  memisahkan antara pemberian prestasi dengan kontraprestasi  yang  akan  diterima  pada masa yang akan datang. 3. Degree  of  risk,  yaitu  suatu  tingkat  resiko yang  akan  dihadapi  sebagai  akibat  dari
adanya  jangka  waktu  yang  memisahkan antara pemberian prestasi dengan kontraprestasi yang akan diterima kemudian hari.
4. Prestasi,  atau  objek  kredit  itu  tidak  saja diberikan  dalam  bentuk  uang,  tetapi  juga dalam bentuk barang atau jasa
Microsoft Visual Basic Microsoft  Visual  Basic  merupakan  sebuah bahasa pemrograman yang menawarkan Integrated  Development  Environment  (IDE) visual  untuk membuat  program  perangkat  lunak berbasis  sistem  operasi  Microsoft  Windows dengan  menggunakan  model  pemrograman (COM). Visual  Basic  merupakan  turunan  bahasa pemrograman
BASIC dan menawarkan pengembangan  perangkat  lunak  komputer berbasis  grafik  dengan  cepat.  Beberapa  bahasa skrip  seperti  Visual  Basic  for  Applications  (VBA) dan  Visual  Basic  Scripting  Edition  (VBScript), mirip  seperti  halnya  Visual  Basic,  tetapi  cara kerjanya  yang  berbeda.  Para  programmer  dapat membangun  aplikasi  dengan  menggunakan komponen-komponen  yang  disediakan  oleh Microsoft  Visual  Basic  Programprogram  yang ditulis  dengan  Visual  Basic  juga  dapat menggunakan  Windows  API,  tapi  membutuhkan deklarasi fungsi luar tambahan.

## Metode penelitian
Metode  pengembangan  sistem  yang  akan digunakan  oleh  penulis  adalah  model  sekuensial linier  (clasic  life  cycle/waterfall  model)  sering disebut  Model  Waterfall.  Dalam  metode tersebut,terdapat beberapa tahapan, yaitu:
1. Rekayasa  dan  Pemodelan  Sistem  Informasi Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan kebutuhan pada level sistem yaitu kebutuhan perangkat keras, perangkat lunak, orang dan basis  data.  Pengumpulan  kebutuhan  ini penting  dilakukan  karena  sistem  informasi (PerangkatLunak)  yang  akan  dibangun merupakan bagian dari sistem komputer.
2. Analisis Kebutuhan Sistem Informasi Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan kebutuhan untuk sistem informasi (Perangkat  Lunak)  yang  berupa  data  input, proses  yang  terjadi  dan  output  yang diharapkan  dengan  melakukan  wawancara dan observasi.
3. Perancangan ( Design ). Pada  tahap  ini  menterjemahkan  analisa kebutuhan  ke  dalam  bentuk  rancangan sebelum  penulisan  program  yang  berupa perancangan antarmuka ( input dan output), perancangan  file-file  atau  basis  data  dan merancang prosedur ( algoritma).
4. Pengkodean ( coding ) Hasil rancangan diatas diubah menjadi betuk yang  dimengerti  oleh  mesin  dalam  bentuk bahasa  pemprograman.  Jika  rancangan  rinci maka  penulisan  program  dapat  dilakukan dengan cepat.
5. Pengujian ( Testing )
Sebelum sistem informasi (Perangkat Lunak) dapat  digunakan,  maka  harus  dilakukan pengujian terlebih dahulu. Pengujian difokuskan  pada  logika  internal,  fungsi eksternal  dan  mencari  semua  kemungkinan kesalahan,  dan  memeriksa  apakah  sesuai dengan hasil yang diinginkan.
6. Perawatan ( Maintenance ) Pada  tahap  ini  sistem  informasi  (  PL)  yang telah  diuji  (  bebas  dari  kesalahan  ) diimplementasikan  dilingkungan  pelanggan jika  ditemui  kesalahan  (  error  )  maka dilakukan perbaikan atau adanya penambahan fungsi, sehingga factor pemeliharaan  ini  penting  dan  dapat berpengaruh  pada  semua  tahap  yang dilakukan sebelumnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Desain Sistem a. Diagram konteks
Gambar 1. Diagram Konteks
b. DFD level 0 Gambar 2. DFD level 0
c. DFD Level 1
Gambar 3. DFD Level 1 Proses pendataan
Gambar 4. DFD Level 1 Proses Penilaian
Analisa SPK Penilaian Kelayakan kredit Menggunakan SAW
Penentuan  konsumen  kredit  pada  PT.  HD Finance, Tbk cabang Semarang berdasarkan pada penilaian  Credit  Analyst,  yaitu  kepribadian pemohon kredit, kemampuan membayar pemohon  kredit  dan  kondisi  ekonomi  pemohon kredit.  Oleh  karena  itu,  penulis  akan menggunakan  kriteria  penentuan  pemberian kredit yang digunakan oleh bank, yaitu Character (kepribadian),  Capital  (uang  muka),  Capacity (kemampuan), Collateral (jaminan), dan Condition (kondisi). Dengan menambah Collateral  dan  Capital  diharapkan  dapat memperkuat keputusan yang diambil.

## Pemberian Bobot Per kriteria
Langkah  awal  metode  Simple  Additive Weighting adalah pemberian nilai bobot di setiap kriteria  pemohon  kredit.  Kelima  tersebut  dapat dibuat tabel sebagai berikut :

## Tabel 1. Pemberian Bobot Kriteria
Pemberian Nilai Crips pada tiap kriteria Dari kriteria diatas, dibuat suatu tingkatan kriteria berdasarkan alternatif ( pemohon kredit) yang telah ditentukan kedalam nilai crips. Rating kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria seperti tabel berikut :
Tabel 2. Nilai Crips Kriteria Character
Tabel 3. Nilai Crips Kriteria Capital
Tabel 4. Tabel Sampel  kriteria pemohon
Penjabaran Alternatif Pada Setiap Kriteria Berdasarkan kriteria dan rating
kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria yang  telah  ditentukan,  selanjutnya  penjabaran alternatif setiap kriteria yang telah dikonversikan dengan  nilai  crips.  Berikut  perhitungan berdasarkan contoh kasus.
Diambil  sample  pemohon  kredit  dengan  nama “Budi”, dengan data sebagai berikut :
Melakukan  normalisasi  matriks  dengan cara
menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi  (rij) dari  altenatif Ai  pada  atribut Cj  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan/benefit =  Maksimum  atau  atribut  biaya/cost  = Minimum).  Apabila  berupa  atribut  keuntungan maka  nilai  crips  (Xij)  dari  setiap  kolom  atribut dibag  degnan  nilai  crips  Max  (Max  Xij)  dari  tiap kolom,  sedangkan  untuk  atrbut  biaya  nilai  crips Min (Xij) dari tiap kolom.
Keterangan. C1 = Character C2 = Capital C3 = Capacity C4 = Collateral C5 = Condition
Diambil 2 kriteria, yaitu kriteria kredit macet dan kriteria  kredit  lancar.  Dua  titik  tersebut digunakan  untuk  perbandingan  skor  “Budi”. Berdasarkan  data  di  atas,  dibentuk  matriks keputusan  dengan  label  [X]  yang  dikonversikan dengan nilai crips, seperti tabel berikut:
Tabel 5. Tabel Rating Kecocokan Alternatif pada setiap kriteria
Bobot  kriteria  sama  dengan  di  atas,  yaitu: C1=25%;  C2=10%;  C3=45%;  C4=10%;  dan C5=10%,  maka  penyelesaiannya  adalah  sebagai berikut:  Vektor  bobot  [W]={25,10,40,45,20} membuat  matriks  keputusan  X, dibuat  dari  tabel kecocokan sebagai berikut:
Melakukan proses penilaian dengan cara mengalikan matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W).
Terakhir menentukan nilai preverensi untuk setiap alternatif (Vi) dengan cara menjumlahkan hasil kali antara  matriks  ternormalisasi  (R)  dengan  nilai bobot (W). Penjumlahan hasil kali matriks ternomalisasi  menghasilkan  angka  sebagai berikut:
V1 = (25)(0,8)+(10)(0,2)+(45)(0,6)+(10)(0,5)+(10)(0, 6) = 58 V2 = (25)(0,8)+(10)(0,4)+(45)(0,6)+(10)(0,5)+(10)(1)
= 66
V3 = (25)(1)+(10)(1)+(45)(1)+(10)(1)+(10)(1) =
100
Dari perhitungan tersebut diambil kesimpulan  bahwa  nilai  V1  dan  V3  adalah  nilai statis  yang  berubah  hanya  jika  bobot  kriteria diubah, sedangkan nilai V2 adalah nilai pemohon kredit.  Nilai  V1  merupakan  nilai  minimum dimana  kredit  macet  mungkin  terjadi  dan  V3 merupakan  nilai  maksimum  dimana  kredit berjalan  lancar,  sedangkan  nilai  V2  merupakan nilai “Budi”.
Oleh  karena  itu,  nilai  kelayakan  kredit berada  diatas  angka  V1  dan  dibawah/sama dengan  V3.  Dalam  kasus  ini,  nilai  kelayakannya adalah  59  –  100,  jadi  Budi  dinyatakan  layak menerima kredit dengan nilai 66.

## Implementasi Sistem
a. Form Entri Data Pemohon Kredit
Gambar 6. Form Entry Data Pemohon
Gambar 7. Form Entry Data Permohonan
Gambar 8. Form Entry Data Motor

## Gambar 9. Form Analisa dan Penilaian Pemohon

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan oleh  peneliti,  maka  dapat  disimpulkan,  dengan adanya  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan  kelayakan  pemberian  kredit  motor pada  akan  membantu  dalam  memberikan rekomendasi dan pertimbangan dalam pengambilan
keputusan realisasi kredit berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh pihak  perusahaan.  Untuk  meningkatkan  kinerja dan  menyempurnakan  sistem  pendukung keputusan yang telah dibuat, peneliti memberikan saran sebagai berikut :
1. Karena  ketebatasan  waktu,  penulis  hanya membatasi  pada  5  nilai  pada  setiap  kriteria, yaitu  Sangat  Kurang,  Kurang,  Cukup,  Bagus dan  Sangat  Bagus.  Untuk  pengembangan sistem dapat ditambah beberapa variabel nilai lain  yang  mungkin  dapat  memperkuat  dalam pengambilan keputusan.
2. Sistem  yang  dirancang  merupakan  sistem pendukung  keputusan  penilaian  kelayakan kredit  motor,  untuk  pengembangan  sistem dapat  dilakukan  dengan  merancang  sistem informasi  pembayaran  kredit  motor  pada pemohon kredit yang telah diterima.

## REFERENSI
Hariyani,  I.,Toruan,  R.L.2010.Restrukturisasi dan  Penghapusan  Kredit  Macet.Elex Media Komputindo.
http://id.wikipedia.org/wiki/Visual_Basic, diakses pada 30 November 2013. http://id.wikipedia.org/wiki/MySQL,  diakses pada 30 November 2013.
H.M,  Jogiyanto.2005.Analisis  dan  Desain Sistem Informasi.Penerbit Andi.Yogyakarta. http://boeaexplore.wordpress.com/2012/03/22 /apa-itu-crystal-report/,  diakses  pada  31 November 2013 Kadir,  Abdul.2003.Konsep  &  Tuntunan  Praktis Basis Data.Penerbit Andi. Kusumadewi,  Sri.2006.Fuzzy  Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta : Graha Ilmu. Nugroho,  A.2010.  Rekayasa  Perangkat  Lunak Berorientasi  Objek  dengan  Metode  USDP. Penerbit Andi. Republik Indonesia.2009. Peraturan Presiden Nomor 9 Tahun 2009 tentang Lembaga Pembiayaan.Sekretariat Kabinet RI.Jakarta. Saaty,  T.L.,  Fundamental  Of  Decision Making  and  Priority  Theory  With The  Analytic  Hierarchy  Process, University  of  Pittsburgh,  RWS publication, 1994. Suyatno, T.1988. Dasar-dasar Perkreditan.Gramedia Pustaka Utama.
Turban,  Efraim.2005.Decision  Support  Systems and  Intelligent  Systems,  edisi  Bahasa Indonesia jilid 1.Penerbit Andi.Yogyakarta.
Wahab,  R.A.2010.Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian  Pinjaman  Kredit  Menggunakan The Satisficing Model. Universitas Komputer Indonesia

## BIODATA PENULIS
Instianti Elyana, M.M, M.Kom.  Purwokerto  6  july 1978,  Menyelesaikan  S1  di Universitas Gunadarma dengan jurusan Ilmu komputer dan S2 di Universitas Gunadarma Jurusan  Ilmu  Manajemen kemudian  mengambil  kuliah lagi  S2  di  STMIK  NusaMandiri  jurusan  Ilmu Komputer.  Bidang  keilmuan  saat  ini  dibidang Ilmu  Komputer  Sistem  Informatika.  Jurnal  yang pernah  dipublikasikan  dengan  judul  “Penerapan Algoritma K.Means Untuk Penentuan Pencocokan Pewarnaan  Clustering  Secara  Otomatis  Pada Produk  Fashion“  di  jurnal  Paradigma.  Sampai dengan  saat  ini  masih  menjadi  Dosen  untuk  di BSI di jurusan Manajemen informatika.