Volume 3 Nomor 2, Desember 2020 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PENENTUAN KELAYAKAN SURVEY KREDIT CALON NASABAH MENGGUNAKAN METODE TOPSIS BERBASIS WEB

## DETERMINATION OF CANDIDATE CREDIT SURVEY USING WEB-BASED TOPSIS METHOD
Mochzen Gito Resmi 1 , Muhamad Rafi Muttaqin 2
Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana Mochzen@stt-wastukancana.c.id , Rafi@stt-wastukancana.ac.id

## ABSTRACT
Debtor  eligibility  assessment  must  be  examined  carefully  and  carefully  based  on  the  criteria  of  the company, so that it takes a long time for the selection of suitable debtor candidates. Decision support system is  part  of  the  information  system  in  overcoming  problems  for  taking  a  decision  that  helps  or  provides alternatives in determining the eligibility of prospective debtors at PT. WOM FINANCE Purwakarta. With the TOPSIS method and the waterfall development method, where the results of prospective debtors are ranked based on predetermined administrative criteria. Debtor candidates who have the highest rank have the right to be surveyed first. implementation of the TOPSIS method on the system plays a major role on the effectiveness and efficiency of the company's services to consumers compared to before the system was implemented. With the implementation of the SPK system, it can help surveyors to make decision making decisions in the field easier.
Keywords : Decision Support System (DSS), Credit, TOPSIS, Waterfall

## ABSTRAK
Penilaian  kelayakan  debitur  harus  diteliti  secara  cermat  dan  hati-hati  berdasarkan  kriteria  dari  pihak perusahaan,  sehingga  membutuhkan  waktu  yang  tidak  sebentar  untuk  seleksi  calon  debitur  yang  layak. Sistem pendukung keputusan adalah bagian dari sistem informasi dalam mengatasi permasalahan untuk pegambilan sebuah keputusan yang membantu atau memberikan alternatif dalam menentukan kelayakan calon debitur pada PT. WOM FINANCE Purwakarta. Dengan metode TOPSIS dan metode pengembangan waterfall, dimana hasil dari calon debitur diranking berdasarkan kriteria administrasi yang telah ditentukan. Calon debitur yang memiliki peringkat tertinggi memiliki hak untuk disurvey terlebih dahulu. implementasi metode TOPSIS pada sistem berperan besar terhadap efektivitas dan efisiensi layanan perusahaan kepada konsumen  dibandingkan  sebelum  sistem  diterapkan.  Dengan  diterapkannya  sistem  SPK  ini  dapat membantu  surveyor  untuk  mempermudah  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  melakukan  survey  di lapangan.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan (SPK), Kredit, TOPSIS , Waterfall

## PENDAHULUAN
Kemampuan mengambil
keputusan  dengan  cermat  dan  tepat merupakan  suatu  kunci  keberhasilan dalam  persaingan  perusahaan  diwaktu yang  akan  datang.  Untuk  mengambil keputusan  dengan  cepat,  tepat,  dan efisien diperlukan suatu Sistem
Pendukung  Keputusan  (SPK)  (Zulqifli,
2017).  Alat  bantu  pengolahan  data disertai  perangkat  lunaknya  membantu memperbesar  kemampuan  mengambil keputusan dengan tepat dan meningkatkan  efisiensi  kinerja  dalam meningkatkan  daya  saing  perusahaan.
PT. WOM FINANCE. Pelayanan kredit yang dapat diambil oleh konsumen dapat berupa  kendaraan  bermotor  bekas  dan baru.  Adanya  kegiatan  perkreditan merupakan suatu keuntungan bagi pihak perusahaan  maupun  debitur  namun  bila tidak diperhitungkan manajemen resikonya  maka  akan  merugikan. Penilaian kelayakan debitur harus diteliti secara cermat dan hati-hati berdasarkan kriteria dari pihak perusahaan, sehingga membutuhkan waktu yang tidak sebentar untuk seleksi calon debitur yang layak.
Seiring berkembangnya jaman dan kemajuan  perusahaan  PT.  WOM
FINANCE calon debitur juga bertambah banyak,  dalam  satu  bulan  order  yang masuk  bisa  mencapai  500  nasabah sehingga diperlukan proses seleksi untuk calon debitur yang layak. Proses seleksi dilakukan  satu  persatu  kepada  calon debitur  dengan  pengisian  data  awal sebelum  disurvei  oleh  pihak  surveyor lapangan.
Perusahaan memberikan pembiayaan  kepada  nasabah  dengan ketentuan  kriteria-  kriteria,  dimana proses penilaian kriteria masih dilakukan secara manual, dimana dalam penentuan pemberian  pembiayaannya  perhitungan masih  dilakukan  dengan  menggunakan banyak  berkas  secara  manual,  apabila terjadi  perubahan  data  atau  informasi maka  diperlukan  waktu  yang  tidak sebentar,  sehingga  keputusan  yang dihasilkan  masih  kurang  efektif  dan akurat  karena  terkadang  ada  beberapa kriteria yang tidak ikut dipertimbangkan pada  saat  proses  penilaian,  untuk memudahkan  pihak  perusahaan  dalam pengambilan keputusan pemberian pembiayaan,  maka  diperlukan  Aplikasi
Sistem Pendukung Keputusan.
Sistem pendukung keputusan yang akan dikembangkan dalam penelitian ini menggunakan  metode Technique  for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)  dalam  melakukan pembobotan  penerima  kredit  sehinga dapat  memberikan  solusi  terhadap permasalahan yang ada (Fitriana, 2015).
Penerapan metode TOPSIS pada sistem yang dibuat, didesain untuk memecahkan masalah yang terukur bagi sistem  pendukung  keputusan  kelayakan pembiayaan  sehingga  penilaian  bersifat lebih objektif (Mubarok et al. , 2019).

## METODE PENELITIAN
Metode  Pengembangan  Perangkat Lunak
Dalam  pengembangan  perangkat lunak  penulis  menggunakan  metode waterfall ,  dimana  dalam  metode  ini
memiliki  tahapan  yang  terorganisir sehingga dalam pengembangan perangkat  lunak  akan  sistematis,  dan berurutan  (Rifai  and  Yuniar,  2019). Secara  garis  besar  tahapan  metode waterfall adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Tahapan Model Waterfall 1. Communication  (Project  Initiation and Requirements Gathering) Komunikasi dilakukan dengan melakukan  tinjauan  langsung  terhadap sistem  yang  sedang  berjalan  di  PT.
WOM  FINANCE  Purwakarta  dengan menganalisa  hal-hal  apa  saja  yang dijadikan  acuan  dalam  penentuan kelayakan  pemberian  kredit  pada nasabah  di  PT.  WOM  FINANCE Purwakarta dengan surveyor dan bagian kredit  guna  mendapatkan  gambaran secara  lengkap  tentang  kebutuhan  akan sistem keputusan yang akan dibuat. 2 .  Planning ( Estimating,  Scheduling, Tracking ) Pada  tahap  ini,  penulis  menentukan kebutuhan  fungsional  sistem  sera menganalisis sistem berjalan dan sistem usulan  menggunakan  diagram  alur (Sasmito, 2017).
3. Modeling (Analisys and Design) Dalam  tahap  ini,  penulis  melakukan perancangan  aplikasi  menggunakan flowmap,  diagram  konteks,  DFD,  dan ERD.
4. Construction (Code and Test) Consruction merupakan proses membuat kode. Coding atau pengkodean. Setelah pengkodean selesai maka akan dilakukan  testing  terhadap  sistem  yang
telah  dibuat  tadi.  Tujuan  testing  adalah menemukan
kesalahan-kesalahan terhadap sistem tersebut untuk kemudian bisa diperbaiki (Tristianto, 2018).
5. Deployment Pada  tahap  ini  yang  dilakukan  adalah instalasi sistem dan percobaan
penggunaan sistem oleh user. Tahap ini menghasilkan  produk  perangkat  lunak yang  akan  digunakan  oleh  user. Aktivitas  pada  tahap  ini  termasuk  pada pelatihan  user,  pemeliharaan  dan pengujian sistem apakah sudah memenuhi harapan user. Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS) didasarkan pada konsep dimana
alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif (Palasara and Baidawi, 2018). Langkah-langkah  penyelesaian  masalah MADM  dengan  TOPSIS(Junior,  et.  al. 2014):
a. Membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi.
b. Membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi terbobot.
c. Menentukan  matriks  solusi  ideal positif & matriks solusi ideal negatif.
d. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif & matriks solusi ideal negatif.
e. Menentukan  nilai  preferensi  untuk setiap alternatif.
TOPSIS  membutuhkan  rating  kinerja setiap alternatif A i pada setiap kriteria C j yang ternormalisasi, yaitu :
Dengan i = 1,2,… ,m dan j =
1,2,…, n Solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negatif dapat ditentukan
berdasarkanrating  bobot  ternormalisasi (y) :
Dengan:
Jarak antara alternative Ai dengan solusi ideal positif di rumuskan sebagai :
Jarak antara alternative Ai dengan solusi ideal Negatif  di rumuskan sebagai
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif
(V)
Nilai  V  yang  lebih  besar  menunjukan alternatif yang dipilih.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  adalah  kriteria-kriteria yang  dibutuhkan  untuk  mengukur  dan menilai siapa yang akan terseleksi untuk menjadi calon debitur. Dapat dilihat pada table 1
Tabel 1. Keterangan Kriteria Menentukan Calon Debitur

## Tabel Pembobotan Kriteria
Untuk  tabel pembobotan kriteria dapat dilihat pada table 2.
Tabel 2. Pembobotan Kriteria
Kode Nama Kriteria Presentasi Bobot C1 DP 35% C2 GAJI 30% C3 Jumlah anak 20% C4 Kelengkapan Persyaratan 15% Tabel Matriks Awal
Berikut  kinerja  dimana  staff memasukan  nilai  masing  –  masing peserta  terhadap  setiap  kriteria  dengan profil berikut ini. A1 melakukan polling order dengan DP 900.000, total gaji per bulan  4.000.000,  jumlah  tanggungan  4, dan  dokumen  yang  dilampirkan  hanya KTP.  A2  melakukan  poling  order dengan  DP  1.000.000,  total  gaji  per bulan  3.500.000,  jumlah  tanggungan  3, dan  dokumen  yang  dilampirkan  KTP,
KK,  PBB,  slip  gaji.  A3  melakukan  DP 2.700.000, total gaji per bulan 5.500.000, jumlah  tanggungan  4,  dokumen  yang dilampirkan KTP dan KK. Berdasarkan kriteria  tersebut,  maka  pembobotan kriteria dapat disajikan seperti pada tabel matriks  awal  nilai  peserta  terhadap kriteria dapat dilihat pada tabel 3.
𝑟𝑖 ! = 𝑋𝑖𝑗
&∑ 𝑥𝑖 ! " # $% ! 4867 , 0 164 , 6 3 8112 , 0 164 , 6 5 3244 , 0 164 , 6 2 164 , 6 38 3 5 2 4851 , 0 123 , 4 2 7276 , 0 123 , 4 3 4851 , 0 123 , 4 2 123 , 4 17 2 3 2 7625 , 0 557 , 6 5 4575 , 0 557 , 6 3 4575 , 0 557 , 6 3 557 , 6 43 5 3 3 7276 , 0 123 , 4 3 4851 , 0 123 , 4 2 4851 , 0 123 , 4 2 123 , 4 17 3 2 2 4 43 43 4 42 42 4 41 41 2 2 2 4 3 33 33 3 32 32 3 31 31 2 2 2 3 2 23 23 2 22 22 2 21 21 2 2 2 2 1 13 13 1 12 12 1 11 11 2 2 2 1 = = = = = = = = = = = + + = = = = = = = = = = = = + + = = = = = = = = = = = = + + = = = = = = = = = = = = + + = x x r x x r x x r x x x r x x r x x r x x x r x x r x x r x x x r x x r x x r x

## Tabel 3. Matrik Ternomalisasi
ID DEBITUR C1 C2 C3 C4 A1 0,4851  0,4575  0,4851  0,3244 A2 0,4851  0,4575  0,7276  0,8112 A3 0,7276  0,7265  0,4851  0,4867 bobot (W) 0,35 0.30 0,25 0,15 Perhitungan  Matrik  keputusan yang ternomalisasi terbobot. Untuk  mencari  matrik  keputusan  yang ternomalisasi  terbobot  dapat  di  cari dengan rumus : lebih jelasnya dapat dilihat pada table 4.

## Tabel  4.  Matrik  Ternomalisasi
Terbobot ID
DEBITU R C1 C2 C3 C4 A1 0,1698 0,1372 0,0970  0,0487 A2 0,1698 0,1372 0,1455  0,1217 A3 0,2547 0,2287 0,0970  0,0730 Perhitungan  jarak  antara  setiap alternatif dengan matrik solusi dan ideal positif  dan  matrik  solusi  ideal  negatif. Untuk  menentukan  jarak  antara  nilai setiap  alternative  dengan  matrik  solusi ideal positif dan negatif dapat di hitung menggunakan rumus :
Tabel  5.  Matrik  jarak  antara  Nilai setiap alternatif dengan matrik solusi dan ideal positif
Tabel  6  Matrik  jarak  antar  Nilai setiap alternatif dengan matrik solusi dan ideal negatif
Perhitungan  Nilai  Preferensi  untuk Setiap Alternatif Untuk  menentukan  Nilai  preferensi untuk  setiap  alternatif  dapat  di  cari dengan rumus:
ij i ij r w y = 0730 , 0 4867 , 0 15 , 0 1217 , 0 8112 , 0 15 , 0 0487 , 0 3244 , 0 15 , 0 0970 , 0 4851 , 0 20 , 0 1455 , 0 7276 , 0 20 , 0 0970 , 0 4851 , 0 20 , 0 2287 , 0 7265 , 0 30 , 0 1372 , 0 4575 , 0 30 , 0 1372 , 0 4575 , 0 30 , 0 2547 , 0 7276 , 0 35 , 0 1698 , 0 4851 , 0 35 , 0 1698 , 0 4851 , 0 35 , 0 43 42 41 33 32 31 23 22 21 13 12 11 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 0687 , 0 1217 , 0 7030 , 0 1455 , 0 0970 , 0 2179 , 0 2179 , 0 2547 , 0 2547 , 0 1248 , 0 1217 , 0 1217 , 0 1455 , 0 1455 , 0 2179 , 0 1372 , 0 2547 , 0 1698 , 0 1525 , 0 1217 , 0 0487 , 0 1455 , 0 0970 , 0 2179 , 0 1372 , 0 2547 , 0 1698 , 0 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 = - + - + - + - = = - + - + - + - = = - + - + - + - = + + + D D D ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1272 , 0 0487 , 0 7030 , 0 0970 , 0 0970 , 0 1372 , 0 2179 , 0 1698 , 0 2547 , 0 0872 , 0
0487 , 0 1217 , 0 0970 , 0 1455 , 0 1372 , 0 1372 , 0 1698 , 0 1698 , 0 0 0487 , 0 0487 , 0 0970 , 0 0970 , 0 1372 , 0 1372 , 0 1698 , 0 1698 , 0 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 = - + - + - + - = = - + - + - + - = = - + - + - + - = - - - D D D 6492 , 0 0687 , 0 1271 , 0 1271 , 0 4125 . 0 1248 , 0 0876 , 0 0876 , 0 0 1525 , 0 0 0 3 2 1 = + = = + = = + = V V V Jarak antara Nilai setiap alternatif dengan matrik solusi ideal Positif
ID Debitur Nilai A1 0,1525 A2 0,1248 A3 0,0687 Jarak antara Nilai setiap alternatif dengan matrik solusi ideal Negatif ID Debitur Nilai A1 0 A2 0,0876 A3 0,1271

## Tabel 7 Nilai preferensi
Berdasarkan  Hasil  perhitungan Nilai preferensi bahwa urutan Nilai yang terbesar ke yang terkecil adalah A3, A2, A1  yang  menunjukan  bahwa  A3 merupakan  debitur  yang  wajib  menjadi prioritas untuk disurvey terlebih dahulu, lalu  kemudian  A2,  dan  terakhir  A1 berdasarkan  dari  Nilai  preferensi  yang telah diperoleh masing-masing debitur.

## IMPLEMENTASI SISTEM
Halaman login merupakan gerbang  untuk  staf/Supervisor  masuk kedalam  sistem  dengan  memasukan username dan password ,  Implementasi halaman login dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Halaman Login
Halaman Utama Gambar 3 merupakan implementasi  halaman  utama  dari aplikasi  sistem  pendukung  keputusan menentukan calon debitur di PT. WOM FINANCE Purwakarta, dihalaman
tersebut  terdapat  beberapa  menu  yaitu menu  kriteria  untuk  memasukan  dan melihat  kriteria  yang  sudah  di  tentukan oleh  perusahaan,  menu  peserta  untuk input  data  debitur,  menu  perhitungan untuk  admin  kredit  melakukan  input penilaian,  dan  menu  laporan  untuk melihat hasil perhitungan

## Gambar 3. Halaman Staff Admin

## Halaman Tambah Data Peserta
Tambah  peserta  adalah  tampilan dari  button  tambah  data  pada  menu peserta, maka staff menginputkan nama peserta  baru  dan  klik  button  simpan untuk  menyimpan  data  pada  database sedangkan button batal untuk membatalkan dan kembali pada halaman peserta.  Implementasi  halaman  tambah data peserta dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Tambah Data Peserta Halaman Seleksi
Halaman seleksi berisi data seleksi yang  telah  di  diinputkan  dan  telah diberikan penilaian oleh staff, menampilkan  semua  keterangan  pada setiap  alternatif,  kriteria  dan  nilai  yang Nilai preferensi ID Debitur Nilai A3 0,6492 A2 0,4125 A1 0
telah  ditambahkan  sedangkan  aksi  edit untuk  mengubah  data  seleksi  dan  aksi hapus  untuk  menghapus  data  seleksi yang  telah  diinputkan  oleh  staf. Implementasi  halaman  seleksi  dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Halaman Seleksi

## Halaman Perhitungan
Halaman  perhitungan  ialah  untuk menampilkan  nilai  setiap  kriteria  dan hasil  penililaian,  penyeleksian  dan perangkingan  dari  setiap  peserta. Implementasi  halaman  perhitungan dapat dilihat pada gambar 6.

## Gambar 6. Halaman Perhitungan Halaman Laporan
Halaman  laporan  yang  dapat diakses oleh staf/Supervisor ialah untuk melihat data hasil dari penyeleksian yang telah  dihitung  dan  sudah  melewati peroses perhitungan yang menampilkan semua  proses  perhitungan  dengan metode  Topsis  yang  telah  diinputkan oleh  staff.  Dan  cetak  laporan  untuk mencetak  laporan  guna  membantu Supervisor  dalam  menentukan  calon debitur  dengan  melihat  nilai  tertinggi.
Implementasi  halaman  laporan  dapat dilihat pada gambar 7

## Gambar 7. Halaman Laporan

## SIMPULAN
Penentuan  rangking  calon  debitur untuk  didahulukan  pelayanan  survei diperoleh dari hasil perhitungan metode TOPSIS.  Hasil  perangkingan  debitur diperoleh  dari  hasil  pengolahan  data kriteria  dengan  menghitung  nilai preferensi  untuk  setiap  alternatif kemudian  mengurutkanya.  Alternatif yang  memiliki  preferensi  tertinggi mendapat rangking tertinggi begitu pula sebaliknya  alternatif  dengan  nilai preferensi terendah maka akan mendapat rangking  terendah.  Dapat  disimpulkan dari hasil perhitungan tersebut:
A1=0,6492 A2=0,4125 A3=0 Maka  Keakuratan  implementasi metode  TOPSIS  pada  sistem  berperan besar  terhadap  efektivitas  dan  efisiensi layanan  perusahaan  kepada  konsumen dibandingkan sebelum sistem diterapkan

## DAFTAR PUSTAKA
Fitriana, A. N., Harliana, H., & Handaru, H.  (2015).  Sistem  pendukung keputusan untuk menentukan prestasi  akademik  siswa  dengan metode TOPSIS. Creative
Information  Technology  Journal,
2 (2), 153-164.
Junior, F. R. L., Osiro, L., & Carpinetti, L.  C.  R.  (2014).  A  comparison between  Fuzzy  AHP  and  Fuzzy TOPSIS  methods  to  supplier selection. Applied Soft Computing, 21, 194-209. Mubarok,  A.,  Suherman,  H.  D., Ramdhani, Y., & Topiq, S. (2019).
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Dengan  Metode  TOPSIS. Jurnal Informatika, 6 (1), 37-46.
Palasara,  N.,  &  Baidawi,  T.  (2018). Penerapan  Metode  Topsis  Pada Peningkatan Kinerja Karyawan.. Rifai,  A.,  &  Yuniar,  Y.  P.  (2019).
Penerapan Metode Waterfall Dalam Perancangan Sistem Informasi Ujian  Pada  SMK  Indonesia  Global Berbasis  Web. Jurnal  Khatulistiwa Informatika, 7 (1).
Sasmito,  G.  W.  (2017).  Penerapan
Metode  Waterfall  Pada  Desain Sistem Informasi Geografis Industri Kabupaten Tegal. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, 2 (1), 6-12. Tristianto,  C.  (2018,  July).  Penggunaan metode waterfall untuk pengembangan  sistem  monitoring dan evaluasi pembangunan pedesaan. In ESIT (Vol. 12, No. 1, pp. 8-22).
Zulqifli,  S.  (2017).  Sistem  Pendukung
Keputusan Pemilihan Tempat Kuliner Berbasis Android Menggunakan Model Fuzzy Mamdani. JIPI  (Jurnal  Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2 (2).