## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13   No. 1  , Mei 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## ANALISA METODE PROFILE MATCHING DALAM MENENTUKAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT KEPEMILIKAN RUMAH (KPR)
Teuku Radillah 1 , Leonard Tambunan 2, Budy Satria 3, Muhammad Iqbal 3, 1,2,3,4 Akademi Manajemen Informatika Dan Komputer  (AMIK) Mitra Gama Jl. Khayangan No 99 Kota Duri kode pos 28784 e-mail : t.radillah@gmail.com , tambunan.leonard81@gmail.com , budysatriadeveloper@gmail.com , iqbal.kun@gmail.com

## ABSTRAK
KPR (Kredit Kepemilikan Rumah) merupakan pembelian rumah secara kredit atau cicilan dengan jangka  waktu  dan  suku  bunga  tertentu.  Permasalahan  yang    Seringkali  terjadi  pada  proses  pemberian KPR  adalah  dalam  memberikan  analisa  rekomendasi  kelayakan  rumah  seperti  kesalahan  dalam menganalisa  kredit  sering  menjadi  menyebabkan  pembayaran  kredit  macet,  dan  mengganggu  sistem perputaran  dana  antara  pencairan  pemberian  kredit  dengan  siklus  piutang  yang  ditagihkan.  Selain  itu belum adaya  filter  dalam  penentuan kelayakan  pemberian kredit  secara komputerisasi yang  dilengkapi dengan sistem penunjang keputusan yang dapat mendeskripsikan faktor-faktor pendukung yang menjadi bobot perhitungan dalam pengambilan keputusan untuk menentukan kelayakan pemberian kredit rumah. Untuk  menganalisa  kelayakan  pemberian  KPR  tersebut  dibutuhkan  suatu  sistem  pendukung  keputusan untuk  memberikan  analisa  yang  baik  dengan  menggunakan  metode  profile  matching  sebagai  acuan dalam  memberikan  keputusan  kelayakan  kredit  rumah,  dan  dari  implementasi  metode  profile  matching ini  menghasilkan  analisa  perhitungan  yang  akurat  yaitu  standar  batas  kelayakan  ni  (Nilai  total  aspek) harus  diatas  2,7.  Batas    nilai  tersebut  merupakan  parameter  yang  diperoleh  dari  akumulasi (penjumlahan)  total  nilai  aspek  (ni)  terendah    yang  didapat  dari  bobot  nilai  kapasitas  GAP,  sehingga calon konsumen yang memperoleh diawah nilai batas tersebut akan dikategorikan tidak layak.
Kata kunci : Analisa KPR, Profile Matching

## ABSTRACT
KPR  (Home  Ownership  Credit)  is  a  home  purchase  on  credit  or  in  installments  with  a  certain period  and  interest  rate.  The  problem  that  often  occurs  in  the  process  of  providing  mortgages  is  in providing a recommendation analysis of the feasibility of a house, such as errors in analyzing credit often causing  bad  credit  payments,  and  disrupting  the  fund  circulation  system  between  the  disbursement  of credit  and  the  cycle  of  receivables  that  are  billed.  In  addition,  there  is  no  filter  in  determining creditworthiness in a computerized way that is equipped with a decision support system that can describe the  supporting  factors  that  become  the  weight  of  calculations  in  decision  making  to  determine  the feasibility of providing home loans. To analyze the feasibility of granting mortgages, a decision support system is needed to provide a good analysis using the profile matching  method as a reference in making decisions on home credit worthiness
Keywords : KPR analysis, Profile Matching

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya pertumbuhan angka pengajuan kredit  pinjaman  rumah  setiap  bulannya memberikan  dampak  terhadap  kinerja  dan pelayanan dalam menganalisa kelayakan pemberian  kredit  pinjaman  rumah  (KPR).

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13   No. 1  , Mei 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Permasalahan  yang    Seringkali  terjadi  seperti kesalahan  dalam  menganalisa  kredit  dapat menyebabkan  pembayaran  kredit  macet,  dan mengganggu  sistem  perputaran  dana  antara pencairan  pemberian  kredit  dengan  siklus piutang  yang  ditagihkan.  Selain  itu,  pada analisa  KPR  pada  umumnya  belum  memiliki filter  dalam  penentuan  kelayakan  pemberian kredit  secara  komputerisasi  yang  dilengkapi dengan sistem penunjang keputusan yang dapat mendeskripsikan faktor-faktor pendukung yang menjadi bobot perhitungan dalam pengambilan keputusan untuk menentukan kelayakan pemberian kredit rumah seperti Status Kepemilikan Rumah, Bentuk Usaha,
Penghasilan  pokok,  Penghasilan  sampingan,
Kemampuan  pembayaran,  serta  agunan  atau jaminan  yang  menjadi  acuan    penilaian kelayakan calon nasabah, dan dengan diterapkan  metode profile  matching dalam menganalisa  suatu  keputusan  berdasarkan criteria  yang  telah  ditentukan  tersebut,  dapat mengurangi  angka  kredit  macet,  dan  calon nasabah  yang  didanai  bear-benar  layak mendapatkan  pijaman  dana  untuk  kepemilikan rumah.
a. Tujuan dan Manfaat Penelitian
1. Tujuan Penelitian
Adapun  tujuan  penelitian  secara  global yang dilakukan adalah sebagai berikut :
a. Memberikan  keputusan  yang  akurat  dalam menentukan kelayakan pemberian KPR.
b. Menciptakan  sistem  pendukung  keputusan yang dapat menentukan kelayakan pemberian  KPR  berdasarkan  kriteria  yang telah ditentukan .

## 2. Manfaat Penelitian
Manfaat  keilmuan  dari  hasil  penelitian yang berjudul Analisa Metode Profile
Matching Dalam  Menentukan  Kelayakan Pemberian  Kredit  Kepemilikan  Rumah  (KPR) ini adalah :
a. Memberikan  kemudahan  bagi  manajemen leasing pemberian KPR dalam menyeleksi calon nasabah dalam proses pencairan KPR
b. Metode Profile Matching membantu dalam menganalisa  kelayakan  pengajuan  KPR sehingga  mengurangi  angka  kemacetan pemabayaran KPR.
c. Sebagai  bahan  rujukan  pengembangan keilmuan  dalam  bidang  system  pendukung keputusan  yang  memiliki  studi  kasus  yang relevan

## a. Kredit
Definisi  kredit  menurut  undang-undang No  10  Tahun  1998  merupakan  penyediaan uang  atau  tagihan  yang  dapat  dipersamakan dengan  itu  berdasakan  persetujuan  atau kesepakatan    pinjam  meminjam  antara  bank dengan  pihak  lain  yang  mewajibkan  pihak pinjaman  untuk  melunasi  utangmyasetelah jangka  waktu  tertentu  dengan  pemebrian. Kredit  adalah  semua  pinjaman  yang  harus dibayar  kembali  sesuai  perjanjian  yang disepakati oleh debitur dengan jumlahpinjaman beserta bunganya (Atmawati, 2015)

## b. Kredit Kepemilikan Rumah
Kredit  kepemilikan  rumah  merupakan kredt yang diberikan untuk membantu konsumen    dalam  memerlukan  kebutuhan pribadi maupun keluarga yang bersifat komersial  dan  tidak  memiliki  nilai  tambah barang atau jasa dimasyarakat.

## c. Sistem Informasi
Sistem adalah sekelompok komponen dan elemen  yang  digabungkan  menjadi  satu  untuk mencapai  tujuan  tertentu.  Ssistem  adalah elemen  yang  terintegrasi  untuk  mencapai tujuan  organisasi  atau  perusahaan  yang  terdiri atas sejumlah sumber daya.  Sistem merupakan sekelompok  komponen  dan  elemn  yang  saling berhubungan dan bekerjasama untuk mencapai suatu tujuan (Indrajani, 2015).
Sistem  informasi  adalah  suatu  sistem didalam suatu organisasi yang mempertemukan kebutuhan,  pengolahan  transaksi  harian  yang mendukung  fungsi  operasi  organisasi  yang bersifat  manajerial  dengan  kegiatan  strategi dari suatu organisasi untuk dapat menyediakan laporan-laporan  yang  diperlukan  oleh  pihak luar tertentu (Sutabri, 2012)

## d. Sistem Penunjang Keputusan
Sistem penunjang keputusan (SPK) atau Decision  Support  System (DSS)  merupakan pasangan intelektual dari sumber daya manusia dengan kemampuan komputer untuk memperbaiki keputusan, yaitu sistem pendukung  keputusan  berbasis  komputer  bagi pembuat keputusan manajemen yang menghadapi masalah semi terstruktur. DSS  merupakan  sistem  informasi  interaktif

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13   No. 1  , Mei 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
yang  menyediakan  informasi  pemodelan  dan pemanipulasian  data.  Sistem  itu  digunakan untuk  membantu  pengambilan  keputusan dalam  situasi  yang  semi terstruktur  dan  situasi yang tidak terstruktur, di mana tak seorang pun tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan seharusnya  dibuat  (Priranda  Widara  Ananta  & Sri Winiarti, 2013)

## e. Kelayakan Pemberian Kredit
Kredit berasal dari bahasa Yunani, yaitu “credere” , yang berarti kepecayaan, sedangkan Kelayakan  merupakan  suatu  proses  penilaian suatu  objek  atau  entitas  melalui  pertimbangan berbagai  aspek  sehingga  objek  atau  entitas tersebut dapat disebut mampu dalam melakukan  suatu.  kelayakan  pemberian  kredit merupakan  hasil  suatu  penilaian  yang  akan dicapai  suatu  perusahaan  atau  organisasi  yang mencakupi  kesanggupan  atau  kemampuan dalam  pengembalian  dana  pinjaman . (Lapia  et al.,  2017).  Adapun  analisa  pemberian  kredit tersebut  meliputi  beberapa  aspek,  yaitu  aspek hukum,  aspek  manajemen,  aspek  pemasaran, aspek  teknis,  aspek  keuangan,  dan  aspek ekonomi

## f. Prinsip  –  prinsip  Dalam  Pemberian Kredit
Analisa  penilaian  pemberian  kredit sebagai berikut :
a. Pengembalian  ( return )  adalah  penilaian atas  hasil  yang  akan  dicapai  perusahaan calon  debitor  setelah  memperoleh  kredit. Apakah  hasil  yang  dicapai  akan  mampu digunakan  untuk  mengangsur  pinjaman serta  bersamaan  dengan  pengembalian pinjaman  apakah  usaha  debitur  dapat berkembang atau tidak.
b. Kemampuan  pengembalian  ( Repayment capacity )  adalah  memperhitungkan  jangka waktu  pengembalian  kredit  yang  sesuai dengan kemampuan pembayaran debitur .
c. Kemampuan  menghadapi  resiko  ( risk bearingability) adalah  memperhitungkan besarnya  kemampuan  perusahaan  calon debitur  untuk  menghadapi  resiko,  apakah perusahaan  calon  debitur  resikonya  besar sekali  atau  kecil.  Kemampuan  menghadapi resiko  erat  kaitannya  dengan  jaminan  yang diberikan  debitur  apabila  resiko  kegagalan pembayaran terjadi.
g. Aspek-aspek Penilaian Kelayakan Kredit
Analisa  kredit  dapat  dirangkum  dan secara singkat sebgai berikut :
a. Aspek  hukum,  tujuannya  adalah  untuk menilai  kebenaran  dan  legalitas  dokumen- dokumen  persyaratan  kredit.  Dokumen  – dokumen  persyaratan  kredit  yang  tidak lengkap dan tidak akurat akan menimbulkan  masalah  yang  mungkin merugikan kreditur.
b. Aspek  pasar  dan  pemasaran,  merupakan aspek  untuk  menilai  apakah  produk  yang dipasarkan  akan  laku  dipasar,  wilayah pemasaran dan bagaimana strategi pemasaran yang dilakukan perusahaan.
c. Aspek  Pasar  dan  pemasaran  merupakan aspek  untuk  menilai  apakah  produk  yang dipasarkan  akan  laku  dipasar,  wilayah pemasaran dan bagaimana strategi pemasaran yang dilakukan perusahaan. Aspek keuangan, untuk menilai keuangan  perusahaan  yang  dilihat  dari  laporan keuangan perusahaan
: 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi untuk pengembangan sistem  merupakan  proses standard yang digunakan team pengembang untuk menghubungkan semua langkah yang
diperlukan  untuk  menganalisa,  merancang, mengimplementasi,  dan  memelihara  sistem informasi.  Adapun  metodologi  yang  sampai saat  ini  masih  sesuai  untuk  menjadi  pedoman dalam  pengambilan  keputusan  adalah  metose Profile Matching
a. Metode Profile Matching
Metode Profile Matching atau pencocokan  profil  adalah  metode  yang  sering sebagai mekanisme dalam pengambilan keputusan  dengan  mengasumsikan  bahwa terdapat  tingkat  variabel  prediktor  yang  ideal yang  harus  dipenuhi  oleh  subjek  yang  diteliti, bukannya tingkat minimal yang harus dipenuhi atau dilewati (Defiariany, 2016)
Dalam  proses  profile  matching  diawali dengan  pemiliahan  kriteria  yang  dibutuhkan dan  memberikan  Nilai  Target  pada  masing- masing Aspek. Tahap berikutnya perbandingan dilakukan  antara  kemampuan  individu  dengan kualifikasi  yang  telah  ditetapkan  sehingga didapatkan  Gap  dimana  semakin  kecil  nilai yang  didapatkan  maka  bobot  nilai  semakin besar  (Awaliyah  et  al.,  2020) . Secara  garis besar profile  matching merupakan  proses

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13   No. 1  , Mei 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
membandingkan  antara  nilai  data  aktual  dari suatu  profil  yang  akan  dinilai  dengan  nilai profil  yang  diharapkan,  sehingga  dapat diketahui  perbedaan  kompetensinya  (disebut juga  gap),  semakin  kecil  gap  yang  dihasilkan maka  bobot  nilainya  semakin  besar  yang berarti  memiliki  peluang  lebih  besar  untuk direkomendasikan  untuk  kelayakan  pemberian kredit rumah. beberapa tahapan dan perumusan perhitungan dengan metode profile matching adalah sebagai berikut:
1.   Pembobotan Pada  tahap  ini,  akan  ditentukan  bobot nilai
masing-masing
aspek
dengan menggunakan bobot nilai yang telah ditentukan bagi  masing-masing aspek  itu  sendiri.  Adapun inputan  dari  proses  pembobotan  ini  adalah selisih  dari  profil  calon  customer  peminjam dengan  profil  calon  customer  layak  diberi pinjaman  yang  diinginkan.  Dalam  penentuan peringkat pada aspek penghasilan, tanggungan, dan aspek jaminan
2.   Perhitungan  dan  Pengelompokkan Core Factor dan Secondary Factor.
Setelah  menentukan  bobot  nilai gap untuk ketiga aspek yang dibutuhkan, kemudian tiap  aspek  dikelompokkan  lagi  menjadi  2 kelompok  yaitu core  factor dan secondary factor (Barang et al., 2016).
a. Core Factor ( Faktor Utama ) Core factor merupakan aspek (kompetensi) yang  paling  menonjol/paling  dibutuhkan oleh  suatu  jabatan  yang  diperkirakan dapat menghasilkan kinerja optimal. Untuk Menghitung core factor digunakan rumus :
Keterangan : NCF = Nilai rata-rata core factor NC = Jumlah total nilai core factor IC = Jumlah item core factor
b. Secondary Factor ( Faktor Pendukung ) Secondary  factor adalah  item-item  selain aspek yang ada pada core factor (Muqtadir
&  Purdianto,  2013).  Untuk  menghitung secondary factor digunakan rumus :
NSF = Nilai rata-rata secondary factor NS = Jumlah total nilai secondary factor
IS = Jumlah item secondary factor Rumus di atas adalah rumus untuk menghitung core  factor dan secondary  factor dari  aspek penghasilan.  Rumus  di  atas  juga  digunakan untuk  menghitung core  factor dan secondary factor dari  aspek  tanggungan  dan  aspek jaminan.
3.  Perhitungan Nilai Total Tiap Aspek Dari  perhitungan core  factor dan secondary factor dari tiap-tiap aspek, kemudian  dihitung  nilai  total  dari  tiap-tiap aspek  yang  diperkirakan  berpengaruh  pada kinerja tiap-tiap profile . Untuk menghitung nila total  dari  masing-  masing  aspek,  digunakan rumus :
N = 40 % NC + 60% NSc ………............................... (3) Keterangan : N = Nilai Total Tiap Aspek NC         = Nilai Core Factor
NSc = Nilai Secondary Factor
b. Kriteria Penilaian Bedasarkan criteria yang sidah ditentukan,  maka  dilakukan  langkah-langkah berdasarkan  Metode Profile  Matching yaitu sebagai berikut :
1. Penilaian  nilai  pada  setiap  criteria  ( value Target).
2. Pembobotan  nilai GAP
3. Perhitungan core factor
4. Perhitungan secondary factor
5. Perhitungan nilai toatal
6. Perhitungan ranking
Adapun  skala  ordinal  pada  pembobotan criteria  ( value target)  untuk  asing-masing kriteria (Apriana, 2016) sebagai berikut :
1. Sangat kurang
2. Kurang
3. Cukup
4. Baik
5. Sangat baik

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
a.   Hasil Analisa Proses Untuk merancang suatu system keputusan menggunakan metode profile matching dibutuhkan  bobot  dan  pembobotan kriteria  ( value  target )  tersebut  dapat  dilihat pada Tabel 1. Bobot Kriteria

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13   No. 1  , Mei 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Tabel 1. Bobot Kriteria Nilai Sangat Kurang 1 Kurang 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baik 5 Tabel 2. Bobot Kriteria No Kriteria Value Target 1 Status  Kepemilikan  Rumah (C1) 5 2 Bentuk Usaha (C2) 3 3 Penghasilan pokok (C3) 4 4 Penghasilan sampingan (C4) 4 5 Kemampuan pembayaran (C5) 4 6 Agunan atau jaminan (C6) 3

## b. Pemetaan GAP
Pemetaan GAP yang  dimaksud  pada pembahasan ini adalah perbedaan kriteria yang dimiliki  seseorang  dengan  criteria  yang diinginkan  pengguna  sesuai  dengan  aspek penilaian  formula  dengan  pemetaan GAP tersebut  dapat  dilihat pada  persamaan   GAP  = Kriteria  calon  nasabah  –  Kriteria  yang diinginkan.Sedangkan perhitungan GAP lainnya  yang  terjadi    itu  sendiri  pada  setiap aspeknya  memiliki  perhitungan  yang  berbeda- beda (Dimandili et al., 2018)
Tabel 3 Penentuan nilai bobot sebagai No  Selisih Bobot Nilai Keterangan 1 0 5 Kompetensi yang sesuai  dengan  yang dibutuhkan 2 1 4,5 Kompetensi  individu kelebihan 1 tingakat/level 3 -1 4 Kompetensi  individu kekurangan 1 tingakat/level 4 2 3,5 Kompetensi  individu kelebihan 2 tingakat/level 5 -2 3 Kompetensi  individu kekurangan 2 tingakat/level 6 3 2,5 Kompetensi  individu kelebihan 3 tingakat/level 7 -3 2 Kompetensi  individu kekurangan 3 tingakat/level 8 4 1,5 Kompetensi  individu kelebihan 4 tingakat/level 9 -4 1 Kompetensi  individu kekurangan 4 tingakat/level Tabel 4 Bobot Aspek Sub Kriteria No Selisih Val ue Tar get Sub ASpek Nilai Bobo t 1 Status Kepemili kan Rumah 5 Milik Sendiri 5 Milik  Orang Tua 4 Milik Saudara Kandung 3 Kontarak 2 sewa 1 2 Bentuk Usaha 3 Permanen 5 Semi Permanen 4 Tidak Tetap/berger ak 3 Musiman 2 Tidak ada usaha 1 3 Penghasi lan pokok >15 Juta 5 >10  <=  15 Juta 4 >7  <=  10 Juta 3 >5 <=7 Juta 2 < 5 Juta 1 4 Penghasi lan sampinga n >15 Juta 5 >10  <=  15 Juta 4 >7  <=  10 Juta 3 >5 <=7 Juta 2 < 5 Juta 1 5 Kemamp uan pembaya 4 >10 Juta 5 >7  <=  10 Juta 4

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13   No. 1  , Mei 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
ran >5 <= 7 Juta 3 >3 <=5 Juta 2 < 3 Juta 1 6 Agunan atau jaminan 3 Rumah +
Sertifikat 5
Rumah +
SKGR
4
Sertifikat Tanah 3 Surat  Tanah SKGR 2 BPKB Mobil 1 c. Analisa  Perhitungan  Metode Profile
Matching
Pada analisa perhitungan metode profile matching setiap calon yang telah mendapatkan nilai  bobot  aspek  sub  kriteria  selanjutnya ditentukan  pembobotan  nilai  GAP  yang  dapat dilihat pada Tabel 3.Pembobotan Nilai GAP
No Aspek Nasabah (Pemohon Kredit) C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6
Value Target 5 3 4 4 4 5 1 Aryan 4 4 4 3 4 4 2 Aura 2 2 4 2 3 3
3 Rabbaim
1 1 1 1 2 2 No Profile Nasabah 1 Aryan -1 1 0 - 1 0 -1 2
Aura -3 - 1 0 - 2 -1 -2 3
Rabbaim -4 - 2 -3 -
3 -2 -3 Tabel 5.Penentuan Bobot Nasabah No Bobot  Nasabah Nasabah (Pemoho n Kredit) C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 1 Aryan 4 4, 5 5  4  5 4 2 Aura 2 4 5  3  4 3 3 Rabbaim 1 3 2  2  3 2
d. Perhitungan nilai Core Factor
1. Aryan  :
NCF =         4 + 5 + 4
NSF =        4 ,5 + 4+ 5 (X) %NCF(i,s,p) +  (X) %NSF(i,s,p) = N(i,s,p) NCF = 60 % (4,33) + 40 % (4,5) = 4,39
2. Aura  : NCF =          2 + 5 + 3 NSF =           4 + 3+ 4 (X) %NCF(i,s,p) +  (X) %NSF(i,s,p) = N(i,s,p) NCF = 60 % (3,33) + 40 % (3,66) = 3,46
3. Rabbaim  :
NCF =           1 + 2+ 2
NSF =           3 + 2+ 3
(X) %NCF(i,s,p) +  (X) %NSF(i,s,p) = N(i,s,p)
NCF = 60 % (1,66) + 40 % (2,66) = 2,06
Pada  perhitungan    studi  kasus  diatas,  calon nasabah  untuk  nama  Rabbaim tidak  layak diberikan  pinjaman  kredit.  Adapun  standar batas  kelayakan  ni  (Nilai  total  aspek)  harus diatas  2,7.  Batas    nilai  tersebut  diperoleh  dari akumulasi(penjumlahan)  total  nilai  aspek  (ni) terendah    yang  didapat  dari  bobot  nilai kapasitas GAP
3 14,3 = 3 14,5 = 3 13,33 = 3 63,66 = 3 11,66 = 3 62,66 =

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13   No. 1  , Mei 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
e. Hasil Implementasi
Implementasi  merupakan  proses  untuk mewujudkan  system  yang  dirancang.  Urutan dari  proses  implementasi  adalah  urutan  dari kegiatan  desain/perancangan  sampai  kegiatan output/laporan yang dilakukan dalam mewujudkan  sistem  yang  dirancang.  Untuk mewujudkan sistem tersebut dibutuhkan dukungan komponen-komponen dalam implementasi terhadap sistem yang digunakan, seperti  kebutuhan  komponen hardware dan software .  Adapun  hasil  implementasi  analisa dari penerapan metode profile matching dalam menentukan kelayakan pemberian KPR sebagai berikut : 1. Untuk analisa calon nasabah dapat dilakukan  dengan  variable  GAP  dengan menampilkan  No  KTP  calon    nasabah, selanjutnya  data  nasabah  akan  tampil berdasarkan  bobot  sub  kriteria,  sehingga secara otomatis akan menghitung nilai GAP calon nasabah .
Gambar 1. Penilaian GAP
Pada aplikasi system pendukung berbasis  metode profile  matching akan menampilkan hasil perhitungan analisa kelayakan  berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai Core factor dan Secondary Factor
2. Hasil  Perhitungan Core dan Secondary Factor
Gambar 2.  Core/Secondary Factor

## 3. Hasil Kelayakan
Gambar 3.  Tampilan Hasil Kelayakan Pada tampilan hasil perhitungan core/secondary  factor secara  otomatis  akan menampilkan perhitungan hasil analisa kelayakan pada pemberian kredit KPR

## 4.   KESIMPULAN
Dari  uraian  tersebut  yang  telah  dibahas sebelumnya  dapat  ditarik  kesimpulan    sebagai berikut :
1. Berdasarkan    penerapan  metode profile matching yang  dilakukan  menghasilkan analisa  perhitungan  yang  akurat  yaitu standar  batas  kelayakan ni (Nilai  total aspek) harus diatas 2,7. Batas  nilai tersebut diperoleh  dari  akumulasi  (penjumlahan) total nilai aspek ( ni ) terendah  yang didapat dari bobot nilai kapasitas GAP. 2. Implementasi  algoritma  metode  profile matching  pada  aplikasi  system  pendukung keputusan    memberikan  kemudahan  dalam menentukan  kelayakan  KPR  pada  calon nasabah.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13   No. 1  , Mei 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
3. Metode profile  matching dapat  dijadikan parameter  atau  tolak  ukur  dalam  acuan pembuat  system  atau  aplikasi  pendukung keputusan bedasarkan kriteria dan pembobotan.

## 5. REFERENSI
Apriana,  V.  (2016).  Penerapan  Metode  Profile Matching  Untuk  Menentukan  Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada Bank Perkreditan Rakyat. Moneter . Atmawati, N. (2015). ANALISIS PEMBERIAN  KREDIT  PEMILIKAN RUMAH  (KPR)  DALAM  RANGKA MENGURANGI  NON  PERFORMING
LOAN  (Studi  pada  PT.  Bank  Central Asia  Tbk.  Cabang  Kediri). Jurnal Administrasi  Bisnis S1 Universitas Brawijaya .
Awaliyah,  M.  M.,  Kurniawati,  A.,  &  Rizana, A.  F.  (2020).  Profile  matching  for students  specialization  in  industrial engineering  major. IOP  Conference Series: Materials Science and
Engineering . https://doi.org/10.1088/1757- 899X/830/3/032063 Barang,  P.,  Masitoh,  E.,  &  Suhendar,  A. (2016). Penerapan Metode Profile Matching Dalam Pengembangan Aplikasi  E-Commerce  Pada. Jurnal Sistem Informasi . Defiariany.  (2016).  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE PROFILE  MATCHING  PADA  STMIK INDONESIA PADANG. Jurnal Teknologi Informasi & Pendidikan .
Dimandili, A., Purwandari, E. P., & Efendi, R.
(2018). PEMILIHAN INDEKOS MAHASISWA DAN PEMETAAN TINGKAT  KRIMINALITAS  DENGAN PROFILE MATCHING METHOD. Pseudocode . https://doi.org/10.33369/pseudocode.5.1. 18-28 Indrajani. (2015). Database Systems All in One Theory,  Practice,  and  Case  Study.  In Database  Systems  All  in  One  Theory,
Practice, and Case Study . https://doi.org/718051154
Lapia, S., Dzulkirom AR, M., & Zahroh Z. A,
Z.  (2017).  ANALISIS  KELAYAKAN
PEMBERIAN KREDIT USAHA MIKRO DALAM UPAYA MENGANTISIPASI TERJADINYA KREDIT  BERMASALAH  (Studi  Kasus pada  PT.  Bank  Rakyat  Indonesia  Unit Sawojajar  Malang). Jurnal  Administrasi Bisnis S1 Universitas Brawijaya .
Muqtadir,  A.,  &  Purdianto,  I.  (2013).  Sistem
Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Jabatan Menggunakan  Metode  Profile  Matching (Studi  Kasus  di  PT.  Industri  Kemasan Semen  Gresik). Teknik  Informatika, Universitas PGRI Ronggolawe . Priranda  Widara  Ananta,  &  Sri  Winiarti.
(2013).  Sistem  Pendukung  Keputusan Dalam  Penilaian  Kinerja  Pegawai  Untuk Kenaikan Jabatan Pegawai Menggunakan  Metode  Gap  Kompetisi. Jurnal  Sarjana  Teknik  Informatika  E-
ISSN : 2338-5197 . Sutabri,  T.  (2012).  Konsep  Sistem  Informasi. Jurnal Administrasi Pendidikan UPI .