## IMPLEMENTASI METODE WEIGHTED PRODUCT UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN KREDIT NASABAH BERBASIS
DESKTOP
Bimo Asward Wibisono 1) , Mufti, M.Kom 2)
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 Telp. (021) 5853753, Fax. (021) 5866369 E-mail : 1411503095@student.budiluhur.ac.id 1) , muftyhayat@gmail.com 2)

## ABSTRAK
Bank  merupakan  suatu  lembaga  keuangan  yang  mempunyai  aktivitas  dimana  salah  satunya  adalah  melayani kegiatan  perkreditan.  Dalam  hal  ini  bank  dituntut  dapat  mengambil  keputusan  dengan  cepat  mengingat lingkungan bisnis perbankan yang  semakin  kompetitif. Tetapi pengambil  keputusan membutuhkan waktu  untuk mengambil  keputusan  yang  ada.  Pengambil  keputusan  biasanya  mengambil  keputusan  dengan  cara konvensional.  Untuk  mempercepat  maka  diperlukan  sebuah  aplikasi  untuk  mempercepat  keputusan  pengambil keputusan  dalam  menentukan  pemberian  kredit  pada  nasabah,  memberikan  kemudahan  dalam  menentukan nasabah yang akan mengambil kredit, dan meningkatkan mutu dari pihak Bank pada pemberian kredit. Tujuan penelitian  ini  adalah  agar  mempercepat  kinerja  pengambil  keputusan  dalam  memilih  nasabah  yang  berhak menerima kredit, agar pengambil keputusan tidak salah dalam memilih nasabah yang ingin mengajukan kredit. Metode yang digunakan adalah  Weighted  Product  (WP). Hasil yang di  dapat dalam penulisan tugas akhir ini adalah pengambil keputusan dapat dengan mudah menentukan nasabah yang ingin mencairkan kreditnya, dan pengambil keputusan dapat lebih cepat menentukan nasabah yang ingin mencairkan kreditnya melalui aplikasi untuk menentukan keputusan. Kesimpulan yang di dapat dari penulisan tugas akhir ini adalah Aplikasi ini dapat mempercepat  kinerja  pengambil  keputusan  dalam  hal  mengambil  keputusan  dan  aplikasi  untuk  menunjang keputusan dengan metode Weighted Product  (WP) ini sudah diuji coba dan program sesuai dengan kebutuhan dari tempat riset.
Kata Kunci : Weighted Product (WP), Bank, Menentukan Kredit, Java .

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  kelancaran  suatu  perkreditan  suatu  bank, pihak  bank  harus  melihat  calon  nasabah  yang  akan meminjam kredit maka pihak bank memilih nasabah dalam  permintaan  kreditnya,  hal  ini  dilakukan karena  besarnya  risiko  tidak  tertagihnya  kredit. Maka  nasabah  harus  memenuhi  kriteria  -  kriteria yang  sudah  ditentukan  oleh  pihak  bank  untuk mendapatkan kredit. Dalam  hal  ini  bank  diharuskan untuk dapat mengambil keputusan dengan cepat dan sigap  karena  mengingat  lingkungan  bisnis  dalam perbankan yang semakin kompetitif. Tetapi pengambil keputusan biasanya akan kesulitan dalam menentukan  nasabah  yang  akan  meminta  kredit. Untuk itu aplikasi ini digunakan suatu metode dalam menentukan  nasabah  untuk  mencairkan  kredit  yaitu dengan  metode Weighted Product (WP). Metode ini banyak  digunakan  pada  kebanyakan  pengambilan keputusan karena metode ini cukup kompleks dalam menentukan keputusan.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Bank Bank adalah tempat untuk menyimpan dana masyarakat  baik  berupa  tabungan,  deposito,  dan sertifikat deposito. Bank  juga  menyalurkan dana kepada  masyarakat  berupa  pinjaman  jangka pendek,  pinjaman  jangka  panjang,  kredit  tanpa agunan dll. Bank juga menyediakan cek dan giro, cek  adalah  dana  yang  bisa  dicairkan  dalam jangka  waktu  yang  singkat,  sedangkan  giro dicairkan  dalam  waktu  yang  telah  di  tentukan. Deposito  ialah  untuk  penyimpanan  dana  jangka panjang  jangka  waktunya  ialah  satu  tahun pembayaran bunga deposito dapat dilakukan tiap bulan  berupa aro atau  tunai  deposito  dapat dicairkan sesuai tanggal bilyet yang tertera. Bank terdiri  dari  beberapa  keanggotaan  yaitu,  direksi, wakil direksi, manajer, supervisor, dan karyawan. Bank terdiri dari front office dan back office serta tenaga marketing , front  office adalah teller,  customer  service dan account  officer sedangkan back  office adalah  bagian  kredit,
analisa  kredit,  audit, staff IT,  dan  pemimpin bank.  Bagian marketing adalah  ujung  tombak
Implementasi  Metode Weighted  Product Untuk  Menentukan  Pemberian  Kredit Nasabah Berbasis Desktop
dari funding dan lending .  Funding  adalah pencairan  dana  sebanyak  banyaknya  dari masyarakat sedangkan lending adalah menyalurkan  kredit  kepada  masyarakat.  Bank terdiri  dari  bank  umum  dan  bank  internasional (bank asing), bank umum adalah bank yang tidak menjual  mata  uang.  Bank  internasional  adalah bank  yang  menjual  valas.  BPR  adalah  bank perkreditan  rakyat  yang  mana  BPR  tidak  boleh menjalankan kliring [3].

## 2.2 Pengertian BPR
BPR  atau  singkatan  dari  Bank  perkreditan rakyat  adalah  bank  yang  hampir  sama  dengan bank  umum  namun  dia  tidak  diperbolehkan melakukan  kliring  dan  menjualkan  valas.  BPR diberikan  batas  pemberian  kredit  sebesar  dua ratus  juta  rupiah.  BPR  dapat  juga  menerima deposito  dari  nasabah  namun  mempunyai  batas minimum mulai dari satu juta sampai dengan dua miliar dijamin oleh lembaga pinjaman simpanan. BPR  sama  dengan  bank  umum  memberikan laporan  sebulan  sekali  kepada  bank  Indonesia, BPR  mempunyai  tugas marketing yang  dapat terjun  ke  pasar-pasar  guna  menarik  tabungan setiap  hari.  BPR  juga  boleh  membuka  cabang seperti  bank  umum  BPR  dipimpin  oleh komisaris,  direktur  sampai  dengan  karyawan dalam penentuan pencairan kredit  membutuhkan persetujuan direksi. BPR lebih disukai masyarakat  karena  untuk  pencairan  kredit  lebih mudah  dan  untuk  menabung  dan  masih menerima  dana  minimal  sepuluh  ribu.  Untuk kemajuan  BPR  dibutuhkan  beberapa marketing nasabah dan warung kecil yang ada di pasar lebih senang  menabung  dengan  BPR  karena  dia mempunyai  sistem  jemput  bola  dalam  arti nasabah  tidak  perlu  datang  ke  kantor  namun bagian marketing yang  setiap  hari  datang  dan menjumpai nasabah [3].

## 2.3 Pengertian Sistem Penunjang Keputusan
Sistem Penunjang Keputusan adalah sebuah sistem  untuk  mendukung  para  pengambil keputusan dalam
melaksanakan untuk mengambil  keputusan.  Menurut  Little  (1970) mendefinisikan  Sistem  Penunjang  Keputusan sebagai  sekumpulan  prosedur  unutk  membantu pengambil  keputusan    dalam  melaksanakan tugasnya  untuk  mengambil  keputusan.  Menurut Moore  dan  Chang  (1980)  berpendapat  bahwa konsep  struktur,  seperti  sebuah  masalah  dapat diuraikan  sebagai  masalah  yang  terstruktur  dan masalah  yang  tidak  terstruktur  hanya  dalam memerhatikan  pengambil  keputusan  atau  suatu situasi  spesifik.  Menurut  Bonczek,  dkk.,  (1980) mendefinisikan  Sistem  Penunjang  Keputusan
sebagai sistem berbasis komputer atau web  yang terdiri dari tiga komponen yang saling berinteraksi:  sistem  bahasa,  sistem  pengetahuan, dan  sistem  pemrosesan  masalah.  Menurut  Keen (1980)  Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK) adalah  suatu  produk  dalam  proses  membangun, mengembang  dan  Sistem  penunjang  keputusan itu sendiri yang dapat berkembang dari pola pola yang ada pada sistem penunjang keputusan [5].
2.4 Multiple  Attribute  Decision  Making
(MADM) Multiple Attribute Decision Making (MADM) adalah metode untuk mencari alternatif yang  optimal  dalam  menentukan  keputusan.  Inti dari FMADM adalah menentukan nilai yang ada pada  bobot  dalam  setiap  kriteria,  lalu  langkah selanjutnya  akan  dilanjutkan  dengan  proses perankingan yang  akan  seleksikan  secara alternatif  yang  telah  diberikan.  ada  tiga pendekatan dalam menentukan nilai suatu bobot, yaitu  pendekatan  subyektif,  pendekatan  obyektif dan pendekatan integrasi. Pada beberapa pendekatan  ini  terdapat  beberapa  kelebihan  dan kekurangannya. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot  diberikan berdasarkan  subyek  dari pembobotan keputusan, sehingga beberapa faktor seperti perankingan alternatif  dapat  ditentukan secara  bebas.  Sedangkan  pada  pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis. Metode  MADM  mengevaluasi  m  alternatif terhadap  kriteria  -  kriteria  yang  ada  atau kriteria ,  dimana  setiap  kriteria  saling  tidak bergantungan  satu  sama  lain.  Ada  pula  matriks keputusan  dari  setiap  alternatif  terhadap  setiap kriteria, X, diberikan sebagai berikut:

## Gambar 2.1 Matriks Keputusan MADM
Dimana merupakan ranking kinerja pada alternatif ke-i terhadap kriteria ke- j. Nilai bobot yang menunjukkan tingkat kepentingan relatif pada setiap kriteria yang ada, maka diberikan sebagai, W:

## Gambar 2.2 Tingkat Kepentingan Relative
Ranking (X),  dan  nilai  bobot  (W) merupakan  nilai  utama  yang  didapatkan  sebagai
Implementasi  Metode Weighted  Product Untuk  Menentukan  Pemberian  Kredit Nasabah Berbasis Desktop
referensi  pada  pengambil  keputusan.  Masalah yang  ada  pada  MADM  diakhiri  dengan  proses perankingan untuk  mendapatkan  suatu  alternatif yang paling baik [2].
2.5 Weighted Product (WP) Metode  WP  merupakan  salah  satu  dari metode Multi Atribute Decision Making (MADM)  [1].  Metode  MADM  merupakan metode  untuk  mengambil  keputusan  dari beberapa kriteria
yang ada. Konsep permasalahannya  adalah  mengevaluasi  alternatif terhadap  sekumpulan  alternatif  atau  kriteria
,  dimana  setiap  alternatif  tidak  saling bergantung satu dengan yang lainnya. Metode ini diharuskan  untuk  pengambil  keputusan  untuk menentukan  bobot bagi setiap alternatif. Metode WP  menggunakan  proses  normalisasi,  berikut adalah  perhitungan  proses  metode  Weighted Product (WP) antara lain [4]:

## 1. Meratakan nilai bobot
Melakukan  perataan  nilai  bobot  dimana jumlah W j = 1, = 1, 2, ..., n merupakan banyak  alternatif  dan ∑ adalah  jumlah nilai bobot. 2. Perhitungan Vektor S Mengalikan nilai kriteria yang
dipangkatkan  dengan  perataan  bobot  dari tiap alternatif.
3. Perhitungan Vektor V
Hasil  vektor  V  didapatkan  dari  nilai vektor  S  dimana  vektor  S  dibagi  dengan jumlah vektor S.

## 3. RANCANGAN SISTEM DAN APLIKASI
Berikut  adalah  contoh  tabel  kriteria  untuk menampung  data-data  kriteria  yang  digunakan  pada BPR  Ragasakti  untuk  menentukan  nasabah  dalam pemberian  kredit.  Kriteria  yang  dibutuhkan  berupa nilai benefit dan cost , kriteria bersifat benefit adalah status  rumah  tinggal  saat  ini,  gaji  /  omzet,  jaminan, Interview sedangkan  kriteria  bersifat cost adalah jumlah tanggungan.
Tabel 1 : Tabel Kriteria Kriteria Keterangan C1 Status Rumah Tinggal C2 Jumlah Tanggungan C3 Gaji / Omzet C4 Jaminan C5 Interview Tabel 2 : Tabel Pembobotan Kriteria Kriteria Bobot Status Rumah Tinggal 5 Jumlah Tanggungan 3 Gaji / Omzet 5 Jaminan 5 Interview 5 Tabel 3 : Tabel Pembobotan Sub Kriteria Jenis Pembobotan Bobot Sangat Kurang 1 Kurang 2 Cukup 3 Penting 4 Sangat Penting 5 3.1 Flowchart Proses Vektor S Flowchart Proses  Perhitungan  S  adalah proses  aplikasi  sistem  ini  untuk  memproses nilai S pada nilai kriteria nasabah.
Gambar 1 : Flowchart Proses Vektor S

## 3.2 Flowchart Proses Vektor V
Flowchart Proses  Perhitungan  S  adalah proses  aplikasi  sistem  ini  untuk  memproses nilai  S  pada  nilai  kriteria  nasabah. Flowchart dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 2 : Flowchart Proses Perhitungan V

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Implementasi Program Pada  tampilan  awal  terdapat form  login yang  akan  muncul  dan user memasukan username dan password untuk masuk ke dalam program.
Gambar 3 : Tampilan Form Login
Setelah  selesai  masuk  pada form  login selanjutnya user akan masuk pada form master . Pada form  master ini  terdapat  beberapa  menu bar  diantaranya  adalah  data  nasabah, input nilai, ranking , about , dan logout .
Gambar 4 : Tampilan Form Master
Pada form input data  nasabah user meng- input data  nasabah  yang  nantinya  akan  masuk ke dalam database.
Gambar 5 : Tampilan Form Input Nasabah
Pada form input nilai user memasukan data nasabah yang ada, yang nantinya akan dihitung menggunakan  rumus  pada  metode weighted product .
Gambar 6 : Tampilan Form Input Nilai
Pada form  ranking  user memilih  kriteria yang  diminta  dan  jaminan  lalu  akan  tampil hasil  nasabah  yang  akan  menerima  kredit beserta nilai nya.
Gambar 7 : Tampilan Form Ranking
Pada form about terdapat  biodata  tentang pembuat program.
Gambar 8 : Tampilan Form About

## 4.2 Pengujian Aplikasi
Untuk  memastikan  bahwa  aplikasi  yang  telah dibuat  berjalan  dengan  baik  maka  dilakukan perhitungan secara konvensional.
Bobot  5,3,5,5,5  maka  perataan  bobot  dengan rumus :
Bobot = 5 + 3 + 5 + 5 + 5 = 23 Bobot W1=  =0.2173913043478260 ( Benefit )
Bobot W2 =   = -0.1304347826086956 ( Cost )
Bobot W3= =0.2173913043478260 ( Benefit )
Bobot W4=  =0.2173913043478260 ( Benefit )
Bobot W5=  =0.2173913043478260 ( Benefit )
Hasil  Bobot
=  Bobot  W1  +  Bobot  W2  + Bobot  W3  +  Bobot  W4  +  BobotW5  =
1.0000000000000000 Kemudian perhitungan vektor S dilakukan dari nilai kriteria  yang telah di input berikut adalah perhitungannya dengan rumus : Tabel 4 : Tabel data kriteria
Keterangan :
S1 = Aldric      X1 = Status Rumah Tinggal S2 = Amzari    X2 = Jumlah Tanggungan S3 = Leif X3 = Gaji / Omzet S4 = Prayitna   X4 = Jaminan S5 = Musyaffa X5 = Interview S1=( )*( )*( )*( )*( ) = 2154.0024882125089 S2=( )*( )*( )*( )*( ) = 2136.6969356630040 S3=( )*( )*( )*( )*( ) = 0 S4=( )*( )*( )*( )*( ) = 2389.6699555302437 S5=( )*( )*( )*( )*( ) = 1948.7894186753200
∑S=2154.0024882125089+2136.69693566 30040+0+2389.6699555302437+1948.789
4186753200 = 8629.1587980810766
Kemudian dalam perhitungan Vektor V adalah Vektor  S  dibagi  dengan  jumlah  dari  hasil
vektor S berikut adalah perhitungannya : V1 :
= 0.2496190577338209
V2 : = 0.2476135838568825 V3 : Alternatif
Kriteria X1  X2 X3 X4 X5 S1 3 2 6000000 36250000 5 S2 3 3 6000000 44550000 5 S3 3 5 5500000 21540000 0 S4 5 4 6350000 50220000 5 S5 5 4 5200000 24000000 5
Nasabah Berbasis Desktop
= 0
V4 :
= 0.2769296534514639
V5 : = 0.2258377049578326
Maka  ranking  pertama  hingga  terakhir  adalah Prayitna, Aldric, Amzari, Musyaffa, Leif.
Tabel 5 : Tabel Data Ranking Ranking Nama 1 Prayitna 2 Aldric 3 Amzari 4 Musyaffa 5 Leif

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan serta  uji  coba  aplikasi  untuk  menentukan  keputusan ini dapat disimpulkan sebagai berikut: a. Aplikasi ini dapat mempercepat kinerja pengambil  keputusan  dalam  hal  mengambil keputusan.
b. Aplikasi  untuk  menentukan  keputusan  dengan metode Weighted  Product (WP)  ini  sudah  diuji coba  dan  program  sesuai  dengan  kebutuhan tempat riset.

## 6. SARAN
Ada  beberapa  saran  yang  perlu  dilakukan  untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut:
a. Diharapkan  pada  riset  berikutnya  aplikasi  ini dapat menampilkan histori transaksi yang ada.
b. Diharapkan  pada  riset  berikutnya  aplikasi  ini dapat digunakan di platform  lain  seperti android atau web.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
[1] Ahmadi, A. and Wiyanti, D. T, (2014), Implementasi Weighted Product (WP) dalam
Penentuan Penerima Bantuan Langsung Masyarakat PNPM Mandiri Perdesaan, Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) , 7(1), pp. 19–22.
[2] Christioko, B. V., Indriyawati, H. and Hidayati, N, (2017), FUZZY MULTI-ATRIBUTE
DECISION MAKING ( FUZZY MADM )
DENGAN METODE SAW UNTUK
PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI, Transformaatika , 14(2), pp. 82–85.
[3] Kasmir, (2014), BANK DAN LEMBAGA KEUANGAN LAINNYA , Jakarta, PT. Raja Grafindo Persada.
[4] Tampubolon, S. A, (2014), PENCAIRAN KREDIT NASABAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT ( WP ), Pelita Informatika Budi
Darma , 8(2), pp. 159–161.
[5] Turban, E., Aronson, J. E. and Liang, T.-P, (2005), Decision Support Systems and Intelligent Systems . 7th edn. Edited by D. Prabantini, New Jersey, Penerbit Andi.
[6] Yusup, M, (2015), KREDIT PADA NASABAH DENGAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE WEIGHTING ( STUDI KASUS  PT . BPRS  AL WASHLIYAH  MEDAN  ), Pelita  Informatika Budi Darma , 9(2), pp. 182–188.