## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 388 − 396 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2879

## Penerapan Metode TOPSIS Dalam Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Pinjaman Kredit

## Agus Iskandar
Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: agusiskandar1005@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: agusiskandar1005@gmail.com Submitted: 07/01/2023; Accepted: 27/02/2023; Published: 28/02/2023
Abstrak− Dalam penentuan kelayakan penerima kredit  pinjaman  pada perusahaan Finance dilakukan atas persetujuan  dari Head Office, kemudian tahap pengecekan data nasabah yang dilakukan atas persetujuan manager office. Selanjutnya dalam menganalisis penentuan pengambilan keputusan kelayakan nasabah penerima pinjaman kredit, menggunakan sebuah sistem secara manual yang membutuhkan waktu yang lama, oleh sebab itu, sangat diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan yang berfungsi untuk me-minimalisir adanya kelebihan atau kekurangan data. Pada penelitian ini akan dijelaskan bagaimana proses  penentuan  alternatif  nasabah  penerima  pinjaman  kredit  dengan  menerapkan  metode  TOPSIS.  Hasil  penelitian  akan menghasilkan nilai ranking tertinggi yang akan ditetapkan sebagai alternatif tertinggi. Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 10 sampel data alternatif dengan menggunakan 5 kriteria, sehingga hasil perhitungan yang telah dilakukan dengan menggunakan 8 alternatif dan 5 kriteria maka menghasilkan alternatif terbaik yaitu alternatif A2 atas dengan nilai 0.848 sebagai rekomendasi Nasabah yang akan berhak menerima Kredit Pinjaman dari perusahaan Finance.
Kata Kunci: SPK; Kredit; Metode Topsis
Abstract- In determining the eligibility of loan recipients at Finance companies, it is carried out with the approval of the Head Office,  then  the  stage  of  checking  customer  data  is  carried  out  with  the  approval  of  the  office  manager.  Furthermore,  in analyzing the decision-making eligibility of customers receiving credit loans, using a manual system that takes a long time, therefore, a decision support system is needed that functions to minimize excess or lack of data. In this study, it will be explained how the process of determining alternative credit recipient customers applies the TOPSIS method. The research results will produce  the  highest  ranking  value  which  will  be  determined  as  the  highest  alternative.  The  data  used  in  this  study  are  10 alternative data samples using 5 criteria, so that the results of calculations that have been carried out using 8 alternatives and 5 criteria produce the best alternative, namely alternative A2 above with a value of 0.848 as a recommendation for a customer who will be entitled to receive a loan from finance company.
Keywords: DSS; Credit; TOPSIS Method

## 1. PENDAHULUAN
Pada  perusahaan  Finance  umumnya  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  pada  bidang  pengkreditan  dengan menyediakan  Pinjaman  Kredit  berupa  sepeda  motor,    Uang  Tunai,  alat  elektronik  dll  untuk  seluruh  calon Nasabah/masyarakat,  agar  calon  konsumen/masyarakat  dapat  lebih  mudah  mendapatkan  pinjaman  ketika  lagi membutuhkan [1]-[2]. Akan tetapi, masalah yang sangat sering dihadapi oleh perusahaan Finance ialah persoalan dalam hal pengambilan keputusan untuk para calon-calon nasabah yang akan layak mendapatkan pinjaman kredit dengan jaminan yang rendah dan pembayaran cicilan kredit selama 1 bulan. Dalam penentuan kelayakan penerima kredit    pinjaman  pada  perusahaan  Finance  dilakukan  atas  persetujuan    dari  Head  Office,  kemudian  tahap pengecekan  data  nasabah  yang  dilakukan  atas  persetujuan  manager  office.  Akan  tetapi  dalam  menganalisis penentuan  pengambilan  keputusan  kelayakan  nasabah  penerima  pinjaman  kredit  masih  menggunakan  sebuah sistem secara manual yang membutuhkan waktu yang lama. oleh sebab itu agar tidak memakan waktu yang lama, sangat  diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  berfungsi  untuk  me-minimalisir  adanya  kelebihan atau kekurangan data [3].
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  suatu  sistem  informasi  yang  berbasis  komputer  yang dimana  proses  pengumpulan  data  menjadi  sebuah  informasi  [4]-[5].  Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  sangat  perlu  diterapkan  dalam  kehidupan  sehari-hari  untuk  menghindari  kesalahan  dalam  pengambilan keputusan. Didalam penerapan SPK tersebut menggunakan banyak metode-metode perangkingan agar hasil akhir yang akan di dapatkan menjadi lebih efektif, seperti Salah satu metode perangkingan yaitu metode Topsis.
Dalam  penelitian  ini,  Metode  Topsis  (Technique  for  order  preference  by  similarity  to  ideal  solution) merupakan salah satu metode perengkingan yang digunakan dalam penentuan kelayakan nasabah penerima kredit yang dimana hasil akhir perangkingan metode Topsis yang didapat akan menjadi lebih efektif. Metode tersebut membutuhkan proses normalisasi keputusan terhadap suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Atribut yang dikenal dalam metode ini ialah benefit atau disebut sebagai kriteria keuntungan dan cost atau kriteria biaya . Metode Topsis menggunakan prinsip  bahwa alternatif yang terpilih harus memiliki jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif [6].
Pada penelitian terdahulu  oleh Surya Deni  pada tahun 2020  dengan judul “sistem pendukung keputusan pemberian  kredit  sepeda  motor  di  FIF  ASTRA  Medan  dengan  menggunakan  metode  Topsis”  menyimpulkan bahwa dengan menerapkan sebuah sistem pendukung dapat membantu pihak perusahaan  dalam melakukan proses penilaian pemberian kredit dengan menggunakan metode topsis, sehingga mampu memberikan beberapa pilihan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 388 − 396 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2879
untuk mendukung keputusan pemberian kredit terbaik yang akan diberikan oleh perusahaan kepada calon customer [6].
Selanjutnya  penelitian  oleh  Wahyu  Wicaksono  Dkk  pada  tahun  2021  dengan  judul”  sistem  pendukung keputusan  kelayakan  pinjaman  kredit  berbasis  web”  menyimpulkan  bahwa  sistem  akan  dapat  memahami penentuan nasbah dalam pinjaman kredit dan metode perhitungan dalam pinjaman nasabah sesuai dengan yang ditetapkan  PT.  FIFGROUP  [7].  Pada  Penelitian  Sushanty  Saleh  Dkk  dengan  judul  “  penerapan  metode  SAW (Simple  Additive  wieght  dalam  penentuan  konsumen  kredit  kendaraan  bermotor  “  menyimpulkan  bahwa Pengambilan  keputusan  penentuan  konsumen  dalam  pembelian  kredit  motor  dapat  lebih  optimal  sehingga meminimalisir  terjadinya  masalah  selama  proses  kredit  [8].  Berikutnya  Pada  Penelitian  Terdahulu  oleh  Teuku Mufizar Dkk dengan judul “ Implementasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada Sistem Pendukung Keputusan  Pemberian  Kelayakan  Pinjaman  Komersial”  Menyimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan  metode SAW Dalam Sistem Pendukung Keputusan mampu menghasilkan kelayakan yang sesuai  dengan pihak simpan pinjam [9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  tahapan  metode  penelitian  akan  dijelaskan  beberapa  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam  penyusunan penelitian ini yang bertujuan untuk mempermudah dalam penyusunan. Adapun Tahapan Penelitian tersebut dapat di lihat pada gambar 1:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan:
1. Identifikasi Masalah
Dalam melakukan identifikasi masalah, penulis menjelaskan permasalahan apa yang di angkat pada penelitian ini.
2. Pengumpulan Data
Pada  tahapan  pengumpulan  data,  penulis  mengumpulkan  data  yang  bersangkutan  dengan  penelitian  dan pembuatan sistem
3. Studi Literatur
Pada  tahapan  studi  literatur,  penulis  mencari  dan memahami  objek-objek  yang  diteliti  dengan  cara mencari atau membaca berbagai sumber-sumber referensi buku-buku dan jurnal serta berbagai bacaan lainnya.
4. Penerapan Metode
Pada tahapan penerapan metode, Penulis menggunakan metode Topsis  dalam penentuan kelayakan penerima pinjaman.
5. Kesimpulan
Selanjutnya Pada tahapan kesimpulan, penulis menyimpulkan seluruh hasil penerapan metode pada penelitian.

## 2.2 SPK (Sistem Pendukung Keputusan)
Sebuah  sistem  pendukung  keputusan  didefinisikan  sebagai  sistem  yang  dirancang  untuk  membantu  pengambil keputusan manajerial dalam situasi tertentu [10]. Sistem pendukung keputusan dimaksudkan untuk para pengambil keputusan untuk  menambah keterampilan mereka, tetapi  tidak untuk  menggantikan penilaian mereka[11]. SPK merupakan kombinasi dari sumber data individual dan komponen yang meningkatkan kualitas keputusan. Sistem pendukung  keputusan  juga  merupakan  model  prosedural  atau  alat  komputer  atau  sistem  yang  mengambil  dan menampilkan informasi untuk membantu pengambil keputusan membuat keputusan yang berkualitas [12]-[13].
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur Penerapan Metode TOPSIS Kesimpulan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 388 − 396 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2879

## 2.3 Kredit
Kredit  adalah  pinjaman  dengan  perjanjian  pembayaran  antara  peminjam  dan  pemberi  pinjaman  sesuai  dengan jangka  waktu  yang  telah  disepakati  bersama  [14].  Singkatnya,  pinjaman  adalah  pengaturan  keuangan  yang memungkinkan  seseorang  atau  perusahaan  meminjam  uang  untuk  membeli  produk  dan  membayarnya  kembali dengan bunga dalam jangka waktu  tertentu. Menurut  undang-undang, peminjam harus melunasi  setelah jangka waktu tertentu bersamaan dengan pembayaran bunga. Ada berbagai jenis klasifikasi kredit antara lain berdasarkan jangka waktu, jenis pengguna dan kebutuhan [15]-[16]-[17].

## 2.4 TOPSIS
Metode Topsis merupakan singkatan dari Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution yang diperkenalkan  pertama  kalinya  oleh  Yoon  dan  Hwang  di  tahun  1981  [18].  Perhitungan  Metode  Topsis    ialah mengurutkan alternatif yang terpilih sesuai dengan jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal  negatif  dari  sudut  pandang  geometris  dengan  menggunakan  jarak Euclidean  [19]-[20].  Adapun  Langkah- Langkah Penerapan metode Topsis ialah:
1. Menentukan Kriteria dan Alternatif
2. Menentukan nilai bobot preferensi untuk setiap kriteria
3. Membuat matriks keputusan ternormalisasi (Matriks R)
r ij = x ij √∑ x ij 2 m i=1 (1)
4. Mencari matriks ternormalisasi terbobot (Matriks Y)
y ij =   w i r ij (2)
5. Mencari matriks solusi ideal positif  dan matriks solusi ideal negatif
A + = (y 1 + ,   y 2 + , …  y n + ) (3)
A − = (y 1 − ,   y 2 − , …  y n − (4)
6. Menentukan Jarak antara nilai setiap alternatif dengan solusi ideal positif dan negatif
D i + =   √∑ (y 1 + − y ij ) 2 n j=i (5)
D i − =   √∑ (y 1 + − y i − ) 2 n j=i (6)
7. Menentukan Nilai Preferensi untuk setiap alternatif
V 1 = D 1 − D 1 − +D 1 + (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Pada Penelitian ini, Alternatif yang di maksud ialah para calon  penerima pinjaman Kredit yang akan di  seleksi sebagai  nasabah  yang  berhak  mendapatkan  pinjaman  kredit  FIF  Group.  Adapun  jumlah  alternatif  yang  akan digunakan dapat dilihat pada tabel 1 sebanyak 8 Alternatif.
Tabel 1. Alternatif Kode Alternatif  Nama Alternatif Alternatif 1 (A1) Naswir Alternatif 2 (A2) Teguh Syahputra Alternatif 3 (A3) Anjasmara Alternatif 4 (A4) Aprianto Alternatif 5 (A5) Azhari Alternatif 6 (A6) Mora Gunawan Alternatif 7 (A7) Afandi Alternatif 8 (A8) Fajar

## 3.2 Penetapan Kriteria
Dalam penyusunan penelitian ini, untuk penentuan kelayakan calon penerima pinjaman kredit FIF Group setiap alternatif  harus  memiliki  kriteria-kriteria  yang  sudah  di  tentukan.  Dan  kriteria-kriteria  tersebut  akan  digunakan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 388 − 396 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2879
dalam penyelesaian perhitungan metode Topsis. Berikut jumlah kriteria yang digunakan sebanyak 5 kriteria, dapat dilihat pada tabel 2:
Tabel 2. Kriteria Penilaian Kelayakan Calon Penerima Pinjaman kredit FIF Group
Kode Kriteria  Nama Kriteria Keterangan Kriteria 1 (K1) Pekerjaan Benefit Kriteria 2 (K2) Penghasilan Benefit Kriteria 3 (K3) Tanggungan Benefit Kriteria 4 (K4) Jaminan Benefit Kriteria 5 (K5)  Status Tempat Tinggal Benefit
Selanjutnya untuk nilai dan bobot kepentingan dari setiap kriteria pada tabel 2 di atas dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Keterangan Bobot Kepentingan setiap atribut/kriteria Kriteria Status Kriteria Keterangan  Nilai Pekerjaan (K1) PNS Karyawan Swasta Guru Honor Sangat Baik Baik Cukup Baik 3 2 1 Penghasilan (K2) Rp. 3.000.000 - Rp. 4.000.000 Rp. 3.000.000 Rp. 2.000.000 Sangat Baik Baik Cukup Baik 3 2 1 Tanggungan 3 (K3) 1 orang 2 orang 3 orang Sangat Baik Baik Cukup Baik 3 2 1 Jaminan  (K4) Sertifikat Rumah Surat Tanah BPKB Sepeda Motor Sangat Baik Baik Cukup Baik 3 2 1 Tempat Tinggal (K5)  Milik sendiri Rumah Dinas Kontrakan Sangat Baik Baik Cukup Baik 3 2 1
Selanjutnya Pada Tabel 4 Penentuan nilai bobot preferensi untuk setiap kriteria yang dimana nilai bobot preferensi tersebut di dapatkan dengan cara menggunakan perhitungan metode ROC.
Tabel 4. Nilai Bobot preferensi Kode Kriteria Bobot K1 Pekerjaan 0.456 K2 Penghasilan 0.256 K3 Tanggungan 0.156 K4 Jaminan 0.090 K5 Status Tempat Tinggal  0.040
Selanjutnya pada tabel 5 dibawah ini akan dijelaskan data-data alternatif :
Tabel 5. Data Alternatif dan Kriteria Nama Alternatif Pekerjaan (K1) Penghasilan (K2) Tanggungan (K3) Jaminan (K4) Tempat Tinggal (K5) Naswir Sangat Baik Sangat Baik Cukup Baik Baik Sangat Baik Teguh Syahputra Sangat Baik Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik Anjasmara Sangat Baik Sangat Baik Baik Cukup Baik Sangat Baik Aprianto Baik baik Sangat Baik Baik Sangat Baik Azhari Baik Sangat Baik Baik Baik baik Mora Gunawan Cukup  baik Cukup Baik Sangat Baik Sangat Baik Cukup Baik Afandi Baik baik Cukup baik baik Sangat baik Fajar Cukup Baik Baik Sangat Baik Cukup Baik Sangat baik
Setelah data alternatif di tentukan, maka selanjutnya membuat data rating kecocokan. Data rating kecocokan dapat di lihat pada tabel 6 dibawah ini:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 388 − 396 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2879
Tabel 6. Data Rating Kecocokan
Nama Alternatif  Pekerjaan (K1) Penghasilan (K2) Tanggungan (K3) Jaminan (K4) Tempat Tinggal (K5) Naswir 3 3 1 2 3 Teguh Syahputra 3 3 2 2 3 Anjasmara 3 3 2 1 3 Aprianto 2 2 3 2 3 Azhari 2 3 2 2 2 Mora Gunawan 1 1 3 3 1 Afandi 2 2 1 2 1 Fajar 1 2 3 1 1

## 3.3 Penerapan Metode TOPSIS
Tahapan 1 : Menghitung Matriks Normalisasi R:
|R 1 | = √3 2 + 3 2 + 3 2 + 2 2 + 2 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 = 6,403 R 11 = 3 6,403 = 0,469
R 12 = 3 6,403 = 0,469
R = 3 6,403 = 0,469
R 14 = 2 6,403 = 0,312
R 15 = 2 6,403 = 0,312
R 16 = 1 6,403 = 0,156
R 17 = 2 6,403 = 0,312
R 18 = 1 6,403 = 0,156
|R 2 | = √3 2 + 3 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 + 1 2 + 2 2 + 2 2 =  7,000 R 21 = 3 7,000 = 0,429
R 22 = 3 7,000 = 0,429
R 23 = 3 7,000 = 0,429
R 24 = 2 7,000 = 0,286
R 25 = 3 7,000 = 0,429
R 26 = 1 7,000 = 0,143
R 27 = 2 7,000 = 0,286
R 28 = 2 7,000 = 0,286
|R 3 | = √1 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2 + 2 + 3 2 + 1 2 + 3 2 = 6,403 R 31 = 1 6,403 = 0,156
R 32 = 2 6,403 = 0,312
R 33 = 2 6,403 = 0,312
R 34 = 3 6,403 = 0,469
R 35 = 2 6,403 = 0,312
R 36 = 3 6,403 = 0,469
R 37 = 1 6,403 = 0,156
R 38 = 3 6,403 = 0,469
|R 4 | = √2 2 + 2 + 1 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2 + 2 2 + 1 2 = 5,568 R 41 = 2 5,568 = 0,359
R 42 = 2 5,568 = 0,359
R 43 = 1 5,568 = 0,180

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 388 − 396 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2879
R 44 = 2 5,568 = 0,359
R 45 = 2 5,568 = 0,539
R 46 = 3 5,568 = 0,539
R 47 = 2 5,568 = 0,359
R 48 = 1 5,568 = 0,180
|R 5 | = √3 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 = 6,557 R 51 = 3 6,557 = 0,457
R 52 = 3 6,557 = 0,457
R 53 = 3 6,557 = 0,457
R 54 = 3 6,557 = 0,457
R 55 = 2 0,305 = 0,305
R 56 = 1 6,557 = 0,152
R 57 = 1 6,557 = 0,152
R 58 = 1 6,557 = 0,152
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, selanjutnya dibentukmatriks keputusan sebagai berikut:
R =
[ 0,469 0,429 0,156 0,359 0.457
0,469 0,429 0,312 0,359 0.457
0,469 0,429 0,312 0,180 0.457 0,312 0,286 0,469 0,359 0.457 0,312 0,429 0,312 0,359 0.305
0,156 0,143 0,469 0,359 0,152
0.312 0,286 0,156 0,359 0,152
0,156 0,286 0,469 0,180 0,152]
Tahapan 2: Menghitung Matriks Y:
y 11 = (0.456) (0,469) = 0,214 y 12 = (0.256) (0,429) = 0,110 y 13 = (0.156) (0,156) = 0,024 y 14 = (0.090) (0,359) = 0,032 y 15 = (0.040) (0,457) = 0,018 y 21 = (0.456) (0,469) = 0,214 y 22 = (0.256) (0,429) = 0,110 y 23 = (0.156) (0,312) = 0,049 y 24 = (0.090) (0,359) = 0,032 y 25 = (0.040) (0,457) = 0,018 y 31 = (0.456) (0,469) = 0,214 y 32 = (0.256) (0,429) = 0,110 y 33 = (0.156) (0,312) = 0,049 y 34 = (0.090) (0,180) = 0,016 y 35 = (0.040) (0,457) = 0,018 y 41 = (0.456) (0,312) = 0,142 y 42 = (0.256) (0,286) = 0,073 y 43 = (0.156) (0,469) = 0,073 y 44 = (0.090) (0,359) = 0,032 y 45 = (0.040) (0,457) = 0,018 y 51 = (0.456) (0,312) = 0,142 y 52 = (0.256) (0,429) = 0,110 y 53 = (0.156) (0,312) = 0,049 y 54 = (0.090) (0,359) = 0,032 y 55 = (0.040) (0,305) = 0,012 y 61 = (0.456) (0,156) = 0,071 y 62 = (0.256) (0,143) = 0,037 y 63 = (0.156) (0,469) = 0,073

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 388 − 396 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2879
y 64 = (0.090) (0,539) = 0,048 y 65 = (0.040) (0,152) = 0,006 y 71 = (0.456) (0,312) = 0,142 y 72 = (0.256) (0,286) = 0,073 y 73 = (0.156) (0,156) = 0,024 y 74 = (0.090) (0,359) = 0,032 y 75 = (0.040) (0,152) = 0,006 y 81 = (0.456) (0,156) = 0,071 y 82 = (0.256) (0,286) = 0,073 y 83 = (0.156) (0,469) = 0,073 y 84 = (0.090) (0,180) = 0,016 y 85 = (0.040) (0,152) = 0,006
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, selanjutnya dibentuk matriks keputusan sebagai berikut:
Y=
[ 0,214 0,110 0,024 0,032 0,018
0,214 0,110 0,049 0,032 0,018
0,214 0,110 0,049 0,016 0,018
0,142 0,073 0,073 0,032 0,018 0,142 0,110 0,049 0,032 0,012
0,071 0,037 0,073 0,048 0.091
0,142 0,073 0,024 0,032 0,006
0,071 0,073 0,073 0,016 0,006]
Tahapan 3 : menghitung nilai solusi ideal positif dan negatif
Solusi ideal positif :
y 1 + = max {0,214 ; 0,214 ; 0,214 ; 0,142 ; 0,142 ; 0.071 ; 0.142 ; 0,071 } = 0,214 y 2 + = max {0,110 ; 0,110 ; 0,110 ; 0,073 ; 0,110 ; 0,037 ; 0,073 ; 0,073 } = 0,110 y 3 + = max {0,024 ; 0,049 ; 0,049 ; 0,073 ; 0,049 ; 0.073 ; 0.024 ; 0,073 } = 0,073 y 4 + = max {0,032 ; 0,032 ; 0,016 ; 0,032 ; 0,032 ; 0.048 ; 0.032 ; 0,016 } = 0,048 y 5 + = max {0,018 ; 0,018 ; 0,018 ; 0,018 ; 0,012 ; 0.091 ; 0.006 ; 0.006 } = 0,018
Solusi ideal negatif :
y 1 − = min {0,214 ; 0,214 ; 0,214 ; 0,142 ; 0,142 ; 0.071 ; 0.142 ; 0,071 } = 0,071 y 2 − = min {0,110 ; 0,110 ; 0,110 ; 0,073 ; 0,110 ; 0,037 ; 0,073 ; 0,073 } = 0,037 y 3 − = min {0,024 ; 0,049 ; 0,049 ; 0,073 ; 0,049 ; 0.073 ; 0.024 ; 0,073 } = 0,024 y 4 − = min {0,032 ; 0,032 ; 0,016 ; 0,032 ; 0,032 ; 0.048 ; 0.032 ; 0,016 } = 0,016 y 5 − = min {0,018 ; 0,018 ; 0,018 ; 0,018 ; 0,012 ; 0.091 ; 0.006 ; 0.006 } = 0,006
Tahapan 4 : mencari jarak terpendek dengan solusi ideal positif dan negatif
Jarak terpendek untuk solusi ideal positif
D 1 + =
√(0,214 − 0,214) + (0,110 − 0,110) + (0,024 − 0,073) + (0,032 − 0,048 ) + (0,018 − 0,018) = 0.051 D 2 + =
√(0,214 − 0,214) + (0,110 − 0,110) + (0,049 − 0,073) + (0,032 − 0,048 ) + (0,018 − 0,018) = 0.029 D 3 + =
√(0,214 − 0,214) + (0,110 − 0,110) + (0,049 − 0,073) + (0,016 − 0,048 ) + (0,018 − 0,018) = 0.040 D 4 + = √(0,142 − 0,214) + (0,073 − 0,110) + (0,073 − 0,073) + (0,032 − 0,048 ) + (0,018 − 0,018) = 0.082 D 5 + = √(0,142 − 0,214) + (0,110 − 0,110) + (0,049 − 0,073) + (0,032 − 0,048 ) + (0.012 − 0,018) = 0.077 D 6 + = √(0,071 − 0,214) + (0,037 − 0,110) + (0,073 − 0,073) + (0,048 − 0,048 ) + (0.006 − 0,018) = 0.161 D 7 + = √(0,142 − 0,214) + (0,073 − 0,110) + (0,024 − 0,073) + (0,032 − 0,048 ) + (0.006 − 0,018) = 0.096 D 8 + = √(0,071 − 0,214) + (0,073 − 0,110) + (0,073 − 0,073) + (0,016 − 0,048 ) + (0.006 − 0,018) = 0.151
Jarak terpendek untuk solusi ideal negatif

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 388 − 396 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2879
D 1 −
= √(0,214 − 0,071) + (0,110 − 0,037) + (0,024 − 0,024) + (0,032 − 0,016 ) + (0,018 − 0,006) = 0,161 D 2 −
= √(0,214 − 0,071) + (0,110 − 0,037) + (0,049 − 0,024) + (0,032 − 0,016 ) + (0,018 − 0,006) = 0,163 D 3 −
= √(0,214 − 0,071) + (0,110 − 0,037) + (0,049 − 0,024) + (0,016 − 0,016 ) + (0,018 − 0,006) = 0,162 D 4 −
= √(0,142 − 0,071) + (0,073 − 0,037) + (0,073 − 0,024) + (0,032 − 0,016 ) + (0,018 − 0,006) = 0,096 D 5 −
= √(0,142 − 0,071) + (0,110 − 0,037) + (0,049 − 0,024) + (0,032 − 0,016 ) + (0.012 − 0,006) = 0,106 D 6 −
= √(0,071 − 0,071) + (0,037 − 0,037) + (0,073 − 0,024) + (0,048 − 0,016 ) + (0.006 − 0,006) = 0,058 D 7 −
= √(0,142 − 0,071) + (0,073 − 0,037) + (0,024 − 0,024) + (0,032 − 0,016 ) + (0.006 − 0,006) = 0,082 D 8 − = √(0,071 − 0,071) + (0,073 − 0,037) + (0,073 − 0,024) + (0,016 − 0,016 ) + (0.006 − 0,006) = 0,061
Tahapan 5 : Menentukan Nilai Preferensi untuk setiap alternatif
V 1 = 0.161 0.161+0,051 = 0,759
V 2 = 0,163 0,163+0,029 = 0.848
V 3 = 0,162 0,162+0,040 = 0,800
V 4 = 0,096 0,096+0,082 = 0,540
V 5 = 0,106 0,106+0,077 = 0,579
V 6 = 0,058 0,058+0,161 = 0,267
V 7 = 0,082 0,082+0,096 = 0,460
V 8 = 0,061 0,061+0,151 = 0,287
Selanjutnya, setelah melakukan perhitungan di  atas. maka dibentuk tabel nilai  preferensi. Adapun Tabel tersebut dapat dilihat pada tabel 7 dibawah ini :
Tabel 7. Nilai Preferensi Preferensi Nilai Rank V1 0,759 3 V2 0,848 1 V3 0,800 2 V4 0,540 5 V5 0,579 4 V6 0,267 8 V7 0,460 6 V8 0,287 7

## 4. KESIMPULAN
Setelah melakukan perhitungan untuk mendapatkan hasil rangking tertinggi, maka dapat disimpulkan bahwa kasus permasalahan  penyeleksian  nasabah  peminjaman  kredit  dapat  terselesaikan  dengan  cara  menggunakan  metode TOPSIS (Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution) dalam Sistem Pendukung Keputusan, yang dimana dengan penerapan metode tersebut dapat membantu pihak perusahaan dalam pengambilan keputusan untuk  penyeleksian  penerima  pinjaman  kredit.  Hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  8 alternatif  dan  5  kriteria  maka  menghasilkan  alternatif  terbaik  yaitu  alternatif  A2  atas  nama  Teguh  Syahputra dengan nilai 0.848 sebagai rekomendasi Nasabah yang akan berhak menerima Kredit Pinjaman dari perusahaan Finance.

## REFERENCES
[1] A.  Triayudi  and  F.  S.  Hidayat,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima  Pinjaman  Modal  Dana Bergulir Koperasi  Simpan  Pinjam  Pada  Diskoperindag  Kabupaten  Serang  Menggunakan  Metode  Topsis,”  ProTekInfo

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 388 − 396 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.2879
(Pengembangan Ris. dan Obs. Tek. Inform., vol. 3, pp. 49–54, 2016.
[2] S. Sonang, A. T. Purba, and V. M. M. Siregar, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Pinjaman Kredit Menggunakan Metode Topsis Pada Cum Caritas Hkbp Pematangsiantar,” J. Tekinkom (Teknik Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 25–30, 2020.
[3] Supiyandi,  R.  N.  Fuad,  E.  Hariyanto,  and  S.  Larasati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  Koperasi Menggunakan Metode Weighted Product,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 4, pp. 1132–1139, 2020.
[4] R.  Y.  Simanullang,  Melisa,  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Covid-19  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 1, no. 9, pp. 2–9, 2021.
[5] L. Sunardi and H. O. LW, “PENERAPAN METODE MULTI OBJECTIVE OPTIMIZATION ON THE BASIS OF RATIO ANALYSIS (MOORA) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT BAGI UMKM DI KOTA LUBUKLINGGAU (STUDI KASUS: BANK BRI CABANG LUBUKLINGGAU),”  J. Digit. Teknol. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 1–6, 2022.
[6] E. Yulianti and D. Abrar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PINJAMAN DANA DI KOPERASI PEREMPUAN PULAU PUNJUNG MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER OF PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS),” J. Teknoif Tek. Inform. Inst. Teknol. Padang, vol. 7, no. 2, pp. 89–97, 2019.
[7] W. Wicaksono, A. Brastama Putra, and Agussalim, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pinjaman Kredit Berbasis Web (Di PT. FIF Group Cabang Surabaya),” J. Inform. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 3, pp. 503–510, 2021.
[8] S.  Saleh  and  D.  Yulawati,  “Penerapan  Metode  Saw  (Simple  Additeve  Wieght)  dalam  Penentuan  Konsumen  Kredit Kendaraan Bermotor (Studi Kasus Fif Group),” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol., vol. 9, no. 1, 2019.
[9] T.  Mufizar  and  R.  L.  Lestari,  “Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Pemberian Kelayakan Kredit Pinjaman Komersial Di SB Simpan Pinjam Tasikmalaya,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal), vol. 6, no. 2, pp. 96–107, 2015.
[10]  H.  Hertyana,  “Seleksi  penerimaan  karyawan  baru  menggunakan  metode  topsis,”  JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetah.  Dan Teknol. Komputer), vol. 4, no. 2, pp. 143–148, 2019.
[11]  A. Suryana, E. Yulianto, and K. D. Pratama, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Prestasi Pegawai Menggunakan Metode Saw, Ahp, Dan Topsis,” J. Ilm. Teknol. Inf. Terap., vol. 3, no. 2, pp. 130–139, 2017.
[12]  T. Prihatin, “Perbandingan Metode TOPSIS Dan SAW Dalam Penentuan Guru Berprestasi,”  J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. 5, no. 1, pp. 29–34, 2019.
[13]  G.  Gunawan,  M.  Milkhatunisya,  S.  Surorejo,  and  P.  S.  Ananda,  “Penerapan  Metode  TOPSIS  Sistem  Penunjang Keputusan Pada Kelayakan Pemberian Pinjaman Nasabah,” J. Ekon. Teknol. dan Bisnis, vol. 1, no. 1, pp. 1–13, 2022.
[14]  L. D. Jayanti, “Implementasi Metode Weighted Product Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Pada BPR BKK KARANGANYAR Kab. Pekalongan,” J. Tek. Inform. Univ. Dian Nuswantoro, 2014.
[15]  M. Ickhsan, D. Anggraini, R. Haryono, S. H. Sahir, and Rohminatin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian  Kredit Usaha Rakyat Menggunakan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 5, no. 2, pp. 9–10, 2018.
[16]  N.  W.  Al-Hafiz,  M.  Mesran,  and  S.  Suginam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah Menerapkan Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (Moora),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 1, no. 1, 2017.
[17]  A.  Wahyuni,  Y.  T.  Widayati,  and  E.  R.  Sulistyawati,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  MENENTUKAN KELAYAKAN  NASABAH  KREDIT  USAHA  RAKYAT  (KUR)  MENGGUNAKAN  METODE  MOORA,” KOMPUTAKI, vol. 6, no. 1, 2020.
[18]  N. Palasara and T. Baidawi, “Penerapan Metode Topsis Pada Peningkatan Kinerja Karyawan,” 2018.
[19]  S. Sukamto, Y. Andriyani, and K. Wahyuni, “Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Topsis,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 3, pp. 333–340, 2021.
[20]  S. Deni, “Sistem pendukung Keputusan Pemberian Kredit Sepeda Motor Di FIF Astra Medan Dengan Menggunakan Metode Topsis,” Kumpul. Karya Ilm. Mhs. Fak. sains dan Tekhnologi, vol. 2, no. 2, p. 72, 2021.