Jurnal Cahaya Mandalika, Vol. 5, No. 1, 2024, e-ISSN: 2721-4796, p-ISSN: 2828-495X Available online at: http://ojs.cahayamandalika.com/index.php/JCM Akreditasi Sinta 5 SK. Nomor: 1429/E5.3/HM.01.01/2022

## PENILAIAN KREDIT UNTUK UKM MENGGUNAKAN HYBRID BWM DAN TOPSIS PADA BANK SYARIAH DI INDONESIA
Rakhmad Indra Permadi 1 , Permata Wulandari 2
1&2 Magister Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia rakhmad.indra91@ui.ac.id 1 , permata.w@gmail.com 2
Abstrak: Penelitian ini mengembangkan dan memvalidasi sistem prediksi risiko kredit UKM dengan menerapkan model credit scoring multi kriteria. Model dibangun menggunakan metode  terbaik-terburuk (BWM) dan teknik urutan preferensi kemiripan dengan solusi ideal (TOPSIS). Pertama BWM menetapkan kriteria  pembobotan  dan  TOPSIS  diterapkan  untuk  mengevaluasi  UKM.  Studi  kasus  kehidupan  nyata diperiksa  untuk  menunjukkan  keefektifan  model  yang  diusulkan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa agunan yang dapat diikat sesuai ketentuan, riwayat pinjaman, dan current ratio merupakan faktor terpenting dalam pemberian pinjaman, diikuti dengan kategori sektor usaha nasabah, kontinuitas pasokan bahan baku, dan syarat  kecukupan agunan. Model ini dapat membantu  lembaga  keuangan  menyediakan cara  mudah untuk mengidentifikasi UKM potensial untuk pinjaman dan mendorong penelitian lebih lanjut ke dalam pendekatan alternatif.
Kata Kunci: penilaian kredit, UKM, lembaga keuangan, BWM, TOPSIS, Bank Syariah di Indonesia
Abstract: This research develops and validates a SME credit risk prediction system by applying a multi- criteria credit scoring model. The model was built using the best-worst method (BWM) and the preferred order of similarity to ideal solution (TOPSIS) technique. BWM first sets the weighting criteria and TOPSIS is applied to evaluate SMEs. Real-life case studies are examined to demonstrate the effectiveness of the proposed model. The results showed that that collateral can be bound in accordance with the provisions, history  of  credit,  and  current  ratio  were  the  most  important  factors  in  lending,  followed  by  customer business sector category, continuity of supply of raw materials, and collateral adequacy requirements. This model  can  help  financial  institutions  provide  an  easy  way  to  identify  potential  SMEs  for  loans  and encourage further research into alternative approaches.
Keywords: credit rating, SME, Financial Institutions, BWM, TOPSIS, sharia bank in Indonesia

## PENDAHULUAN
Penilaian  kredit  merupakan  alat  penting  bagi  lembaga  keuangan  sebelum  memberikan  kredit kepada pemohon. Menurut Zhang et al. (2016), penilaian kredit memungkinkan lembaga keuangan untuk menilai  kemampuan  peminjam  untuk  membayar  kembali  pinjaman  tepat  waktu.  Ini  adalah  tugas  yang relatif  kompleks  dengan  banyak  risiko  yang  dapat  mengakibatkan  peminjam  tidak  dapat  memenuhi kewajiban pembayarannya pada saat jatuh tempo. Seluruh proses membutuhkan pemantauan yang cermat, dan bahkan kesalahan kecil pun dapat berakibat serius. Lembaga keuangan seringkali memilih sisi yang lebih  aman  dan  menolak  memberikan  pinjaman  kepada  perusahaan  berisiko  agar  tidak  kehilangan  dana (Zhang et al., 2016). Kepentingan lembaga keuangan adalah untuk menilai dan memitigasi risiko terutama pada kredit yang disalurkan.
Dibandingkan  dengan  perusahaan  besar,  UKM  sangat  dirugikan  dalam  mengatur  dan merencanakan  informasi  keuangan  (Abe  et  al.,  2015),  sehingga  sulit  untuk  memprediksi  kebangkrutan ketika informasi keuangan yang memadai tidak tersedia. Akibatnya, UKM menghadapi tantangan dalam memperoleh kredit dari lembaga keuangan (Angilella & Mazzù, 2015) . Menurut laporan Bank Dunia pada tahun 2020, UKM menyediakan sekitar 90% bisnis dan lebih dari 50% peluang kerja global. Perlu dicatat bahwa setengah dari UKM ini tidak memiliki akses ke kredit tradisional, dan jika kita memperhitungkan jumlah UKM informal yang tidak terhitung semakin memperlebar kesenjangan. Padahal menurut lembaga keuangan tidak dapat mengabaikan ceruk pasar UKM dalam hal potensinya untuk membuka sumber daya ekonomi.
Setelah  pengenalan  standar  bisnis  internasional  Basel  II  oleh  Basel  Committee  on  Banking Supervision,  lembaga  keuangan  telah  menekankan  proses  penilaian  kredit  baik  kualitatif  maupun kuantitatif.  Sejak  itu,  banyak  peneliti  seperti  Shi  et  al.  (2019)  dan Doumpos  &  Figueira  (2019) mengembangkan  berbagai  model  penilaian  kredit  terutama  berdasarkan  teknik  kuantitatif  data  seperti analisis regresi dan analisis diskriminan. Ini menunjukkan bahwa model yang hanya didasarkan pada rasio
keuangan  tidak  cukup  untuk  memprediksi  kegagalan  bank.  Masalah  ini  dapat  diselesaikan  dengan menggunakan  model  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  (MCDM)  yang  dipandu  oleh  para  ahli  dan mampu  mengevaluasi  informasi  keuangan  dan  non-keuangan  secara  simultan  dengan  informasi  terbatas yang tersedia (Abe et al., 2015). Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan untuk menerapkan teknik ini, karena UKM seringkali tidak dapat mengumpulkan informasi keuangan.
Studi ini mengusulkan model hybrid yang menggabungkan Metode Terbaik-Terburuk (BWM) dan Teknik Urutan Preferensi Berdasarkan Kesamaan dengan Solusi Ideal (TOPSIS). Artinya, BWM (Rezaei, 2015) digunakan untuk memperkirakan bobot kriteria, sedangkan TOPSIS digunakan untuk menghitung skor  kredit  UKM.  Metode  ini  membutuhkan  lebih  sedikit  waktu  dan  data  daripada  MCDM  tradisional. Studi ini adalah yang kedua yang menggunakan BWM di bidang evaluasi kredit UKM untuk meningkatkan identifikasi dan pemilihan UKM potensial untuk kredit berdasarkan 50 kriteria setelah (Roy & Shaw, 2021) . Ini  menggabungkan  parameter  non-keuangan  seperti  riwayat  pembayaran,  makroekonomi  dan  industri, market, produksi, manajemen dan akses permodalan, hukum, tanggung jawab sosial, dan agunan dengan parameter keuangan, karena fokus hanya pada aspek keuangan dapat menyebabkan keputusan yang salah. Perbedaan dengan (Roy & Shaw, 2021) , penelitian ini menambahkan dua variabel tambahan sebagai kriteria yaitu  variabel  tanggung  jawab  sosial  dan  agunan  yang  juga  disarankan  oleh (Roy &  Shaw, 2021) untuk penelitian selanjutnya yaitu menambah kriteria yang mungkin mempengaruhi skor kredit UKM.
UKM memainkan peran penting dalam pembangunan ekonomi dan penciptaan lapangan kerja di seluruh  dunia.  Menurut  laporan  Bank  Dunia  tahun  2016,  UKM  menyumbang  40  persen  dari  produk domestik bruto (PDB) global. Lembaga keuangan memandang UKM sebagai peminjam yang lebih berisiko daripada perusahaan besar karena mereka tidak memiliki informasi keuangan yang andal. Sebagian besar UKM tidak memiliki rekening yang memadai, sehingga sulit bagi bank untuk memberikan pinjaman kepada mereka. Selain itu, kelayakan kredit UKM dapat berubah dengan cepat dalam lingkungan bisnis yang tidak stabil. Budaya juga dapat mempengaruhi kelayakan kredit UKM. Misalnya, bank komersial besar seringkali enggan memberikan pinjaman kepada UKM karena kurangnya pengetahuan (Kumar & Rao, 2016) . Terlepas dari  risiko  yang  terkait  dengan  pembiayaan  UKM,  bank  tidak  dapat  lagi  mengabaikan  sektor  ini  ketika mencoba  mendapatkan  pangsa  pasar  pinjaman  yang  signifikan.  Lembaga  keuangan  harus  menggunakan model kredit yang akurat untuk keputusan kredit dan perhitungan modal sesuai pedoman resmi.
MCDM  menyediakan  kerangka  sistematis  untuk  menilai  kelayakan  kredit  dengan mempertimbangkan berbagai kriteria dan tujuan secara bersamaan. Dengan memasukkan berbagai faktor kuantitatif dan kualitatif, metode MCDM meningkatkan keakuratan dan keandalan model penilaian kredit, memungkinkan  pengambilan  keputusan  yang  lebih  tepat  dalam  proses  pemberian  pinjaman.  Kou  et  al., (2014) menunjukkan bahwa jika penilaiannya melibatkan berbagai kriteria, dapat dimodelkan sebagai isu MCDM. Dalam MCDM, masalah yang kompleks biasanya dibagi menjadi beberapa bagian, yang kemudian digunakan untuk menyusun pohon keputusan. Setelah perhitungan bobot setiap komponen, masing-masing bagian  digabungkan  untuk  mencapai  keputusan  bersama  (Mardani  et  al.,  2015).  Teknik  MCDM  dapat mengevaluasi  aspek  keuangan  dan  non  keuangan  secara  bersamaan.  Oleh  karena  itu,  teknik  ini  dapat digunakan sebagai pendekatan alternatif penilaian kredit tradisional untuk UKM.
Menilai  kelayakan  UKM  membutuhkan  pertimbangan  yang  cermat  dari  berbagai  faktor  untuk mengetahui kemampuan mereka untuk membayar kembali pinjaman dan mengelola kewajiban keuangan. Beberapa faktor kunci memainkan peran penting dalam menentukan kelayakan kredit UKM. Faktor-faktor tersebut meliputi faktor keuangan, faktor non keuangan seperti: riwayat pembayaran, makro ekonomi dan industri, market, produksi, manajemen dan akses permodalan, hukum, tanggung jawab sosial, dan agunan. Penting  untuk  dicatat  bahwa  bobot  dan  pentingnya  faktor-faktor  ini  dapat  bervariasi  tergantung  pada konteks spesifik dan industri tempat UKM beroperasi. Selain itu, penggunaan teknik analitik canggih dan model  berbasis  data,  seperti  algoritma  pembelajaran  mesin,  dapat  semakin  meningkatkan  akurasi  dan kekuatan prediktif penilaian kelayakan kredit untuk UKM. Tujuan penelitian ini adalah:
1. Mengetahui variabel keuangan dan variabel lain yang memengaruhi kelayakan kredit UKM.
2. Mengetahui  bobot  yang  harus  diberikan  pada  berbagai  faktor  dalam  proses  penilaian  kredit  UKM dengan BWM (Best Worst Method).
3. Mengetahui  peringkat  UKM  setelah  dievaluasi  berdasarkan  faktor-faktor  yang  teridentifikasi  untuk mengetahui skor kredit dengan metode TOPSIS (The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution).

## METODE PENELITIAN Alur Proses Metodologi
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kualitatif dan kuantitatif. Metode kualitatif adalah  dengan  metode  BWM  (Best  Worst  Method)  untuk  menentukan  bobot  kriteria  yaitu  dengan mengumpulkan  pendapat  ahli  perbankan.  Sedangkan  metode  kuantitatif  yang  digunakan  adalah  metode TOPSIS (The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) untuk menghitung skor kredit.  Studi  ini  mengusulkan  metodologi  tiga  fase  untuk  mengevaluasi  kelayakan  kredit  perusahaan dengan  menerapkan  hybrid  BWM  dan  TOPSIS.  Awalnya,  faktor-faktor  tersebut  diidentifikasi  melalui tinjauan pustaka dan pendapat ahli. Selanjutnya, hirarki keputusan dikembangkan dengan  menggunakan faktor-faktor yang dipilih. Proses dari metodologi ditunjukkan pada Gambar 1 di bawah.
Gambar 1 Alur Proses dari Metodologi. Dalam penelitian ini, bobot kriteria ditentukan dengan menggunakan BWM (Best Worst Method) untuk  mengumpulkan  pendapat  ahli  yang  merupakan  pengambil  keputusan  dalam  kredit  UKM  di perbankan. Terakhir, skor kredit UKM dihitung dengan menerapkan metode TOPSIS (The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution). Di antara teknik MCDM yang ada, BWM merupakan konsep  baru  yang  dikembangkan  oleh  Rezaei  (2015)  yang  terbukti  memiliki  konsistensi  yang  unggul. Dalam penelitian ini, BWM dipilih karena keunggulan komparatifnya dibanding teknik  MCDM populer
lainnya. Misalnya, BWM hanya membutuhkan 2n-3 perbandingan berpasangan dibandingkan dengan n(n- 1) untuk AHP. Akibatnya, para ahli perlu bekerja dengan lebih sedikit data dan menghabiskan lebih sedikit waktu (Rezaei, 2015).
Sampel dan Data Penelitian.
Data penelitian menggunakan 18 nasabah UKM eksisting di salah satu bank syariah di Indonesia dimana 3 di antaranya merupakan nasabah NPF. Jadi data yang digunakan merupakan data yang diserahkan nasabah ke bank baik berupa data keuangan yaitu laporan keuangan dan data non keuangan seperti dokumen legalitas, agunan, dan lain-lain.
Focus Group Discussion (FGD) Ahli Perbankan.
Dalam meneliti penentuan kelayakan kredit usaha kecil dan menengah (UKM), wawasan berharga dari pakar perbankan memainkan peran penting. Untuk mengumpulkan dan menganalisis pendapat mereka tentang  kriteria  keuangan  dan  non-keuangan  yang  mempengaruhi  kelayakan  kredit  UKM,  digunakan pendekatan  diskusi  kelompok  terarah  (FGD).  Dalam  penelitian  ini  durasi  yang  dilakukan  dalam  FGD adalah selama 3 jam. Dengan menggunakan diskusi kelompok terarah sebagai teknik pengumpulan data sampel, penelitian ini mengumpulkan wawasan berharga dari pakar perbankan tentang kriteria keuangan dan  non-keuangan  yang  menentukan  kelayakan  kredit  UKM.  Analisis  selanjutnya  dari  data  ini, dikombinasikan  dengan  tinjauan  literatur  dan  kerangka  teori,  akan  berkontribusi  pada  pemahaman  yang komprehensif tentang faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan kredit untuk UKM. Preposisi Penelitian 1. Likuiditas Berdasarkan  penelitian  dari Roy & Shaw (2021) ,  likuiditas  merupakan  salah  satu  kriteria  untuk mengetahui  kelayakan  kredit  UKM  dengan  bobot  16,16%.  Likuiditas  merupakan  faktor  penting  dalam menentukan  kelayakan  kredit  usaha  kecil  dan  menengah  (UKM).  Ini  mencerminkan  kemampuan  UKM untuk memenuhi kewajiban keuangan jangka pendeknya dan menunjukkan ketersediaan aset likuid untuk menutupi kebutuhan pembayaran segera. Posisi likuiditas yang kuat menunjukkan stabilitas keuangan dan kemampuan mengelola arus kas secara efektif, yang sangat dihargai oleh pemberi pinjaman dan kreditur. P1. Likuditas merupakan salah satu kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit UKM 2. Profitabilitas
Berdasarkan penelitian dari Roy & Shaw (2021) , profitabilitas merupakan salah satu kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit  UKM dengan bobot 9,85%. Profitabilitas  merupakan  faktor penting dalam menentukan  kelayakan  kredit  usaha  kecil  dan  menengah  (UKM).  Ini  mencerminkan  kemampuan  UKM untuk menghasilkan keuntungan yang konsisten dari operasinya dan menunjukkan kinerja keuangan dan keberlanjutannya. Posisi profitabilitas yang kuat menunjukkan kapasitas UKM untuk menghasilkan arus kas  yang cukup,  melunasi  hutangnya, dan  menutup  kewajiban  keuangan di  masa depan,  menjadikannya pertimbangan penting bagi pemberi pinjaman dan kreditur.
P2. Profitabilitas merupakan salah satu kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit UKM 3. Solvabilitas
Berdasarkan penelitian dari Roy & Shaw (2021) , solvabilitas merupakan salah satu kriteria untuk mengetahui  kelayakan  kredit  UKM  dengan  bobot  2,53%.  Solvabilitas  merupakan  faktor  penting  dalam menilai kelayakan kredit usaha kecil dan menengah (UKM). Ini mengacu pada kemampuan UKM untuk memenuhi kewajiban keuangan jangka panjangnya dan melunasi utangnya saat jatuh tempo. Mengevaluasi solvabilitas  sangat  penting  bagi  pemberi  pinjaman  dan  kreditur  karena  membantu  menentukan  stabilitas keuangan UKM dan kapasitasnya untuk memenuhi komitmen keuangannya dalam jangka panjang. P3. Solvabilitas merupakan salah satu kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit UKM 4. Efisiensi
Berdasarkan  penelitian  dari Roy  &  Shaw  (2021) ,  efisiensi  merupakan  salah  satu  kriteria  untuk mengetahui  kelayakan  kredit  UKM  dengan  bobot  6,57%.  Efisiensi  merupakan  faktor  penting  dalam mengevaluasi kelayakan kredit usaha kecil dan menengah (UKM). Ini mengacu pada kemampuan UKM untuk secara efektif dan optimal  memanfaatkan sumber dayanya untuk  menghasilkan laba dan arus kas. Menilai  efisiensi  membantu  menentukan  efektivitas  operasional,  produktivitas,  dan  kemampuan manajemen biaya UKM, yang merupakan indikator vital kesehatan dan keberlanjutan keuangannya P4. Efisiensi merupakan salah satu kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit UKM 5. Riwayat Pembayaran
Berdasarkan  penelitian  dari Roy  &  Shaw  (2021) ,    riwayat  pembayaran  merupakan  salah  satu kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit UKM dengan bobot 12,82%. Riwayat pembayaran merupakan faktor  penting  dalam  menentukan  kelayakan  kredit  usaha  kecil  dan  menengah  (UKM).  Ini  memberikan wawasan berharga tentang kemampuan UKM untuk memenuhi kewajiban keuangannya dengan segera dan menunjukkan  komitmennya  untuk  menghormati  persyaratan  pembayaran  dengan  pemasok,  pemberi
pinjaman, dan pemangku kepentingan lainnya. Riwayat pembayaran yang positif menunjukkan disiplin dan keandalan  keuangan,  sementara  riwayat  pembayaran  yang  negatif  dapat  menimbulkan  kekhawatiran tentang stabilitas keuangan dan kelayakan kredit UKM.
P5. Riwayat Pembayaran merupakan salah satu kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit UKM 6. Makro Ekonomi dan Industri
Berdasarkan  penelitian  dari Roy & Shaw (2021) ,  makro  ekonomi  dan  industri  merupakan  salah satu kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit UKM dengan bobot 8,33%. Lingkungan ekonomi makro memainkan  peran  penting  dalam  menentukan  kelayakan  kredit  usaha  kecil  dan  menengah  (UKM). Perubahan kondisi ekonomi, seperti pertumbuhan PDB, tingkat inflasi, dan suku bunga, dapat memengaruhi kesehatan  dan  kinerja  keuangan  UKM  secara  signifikan.  Lingkungan  ekonomi  makro  yang  stabil  dan menguntungkan memberi UKM peluang yang lebih baik untuk pertumbuhan dan profitabilitas, yang pada akhirnya meningkatkan kelayakan kredit mereka.
P6. Makro Ekonomi dan Industri merupakan salah satu kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit UKM 7. Market Berdasarkan  penelitian  dari Roy  &  Shaw  (2021) ,  market  merupakan  salah  satu  kriteria  untuk mengetahui kelayakan kredit UKM dengan bobot 8,33%. Kondisi pasar tempat usaha kecil dan menengah (UKM)  beroperasi  berdampak  signifikan  terhadap  kelayakan  kredit  mereka.  Faktor  pasar  seperti permintaan  produk  atau  layanan  UKM,  tingkat  persaingan,  tren  pasar,  dan  preferensi  pelanggan  secara langsung mempengaruhi pendapatan penjualan dan profitabilitas UKM. Pasar yang menguntungkan dengan permintaan  tinggi  dan  persaingan  terbatas  dapat  berkontribusi  pada  stabilitas  keuangan  dan  kelayakan kredit UKM.
P7. Market merupakan salah satu kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit UKM 8. Produksi
Berdasarkan  penelitian  dari Roy  &  Shaw  (2021) ,  produksi  merupakan  salah  satu  kriteria  untuk mengetahui kelayakan kredit  UKM dengan bobot 1,28%.  Kapasitas produksi  usaha kecil dan  menengah (UKM) memainkan peran penting dalam menentukan kelayakan kredit mereka. Kemampuan UKM untuk menggunakan  sumber  daya  produksinya  secara  efisien,  seperti  mesin,  peralatan,  dan  tenaga  kerja, memengaruhi produktivitas, perolehan pendapatan, dan profitabilitasnya. Pemberi pinjaman dan kreditor menilai kapasitas produksi UKM untuk mengevaluasi kemampuan mereka memenuhi kewajiban keuangan dan menghasilkan arus kas yang konsisten.
P8. Produksi merupakan salah satu kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit UKM 9. Manajemen dan Akses Permodalan
Berdasarkan  penelitian  dari Roy & Shaw (2021) ,  manajemen  dan  akses  permodalan  merupakan salah  satu  kriteria  untuk  mengetahui  kelayakan  kredit  UKM  dengan  bobot  16,67%.  Kemampuan manajemen  usaha  kecil  dan  menengah  (UKM)  merupakan  faktor  penting  dalam  menentukan  kelayakan kredit  mereka.  Praktik  manajemen  yang  efektif,  termasuk  perencanaan  strategis,  manajemen  keuangan, penilaian risiko, dan tata kelola, merupakan indikator kemampuan UKM untuk menavigasi tantangan dan memanfaatkan  peluang.  Pemberi  pinjaman  dan  kreditor  menilai  kemampuan  manajemen  UKM  untuk mengevaluasi kesehatan keuangan dan kelayakan kredit mereka secara keseluruhan.
P9. Manajemen dan Akses Permodalan merupakan salah satu kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit UKM 10. Hukum Berdasarkan  penelitian  dari Roy  &  Shaw  (2021) ,  hukum  merupakan  salah  satu  kriteria  untuk mengetahui  kelayakan  kredit  UKM  dengan  bobot  15,38%.  Kepatuhan  terhadap  undang-undang  dan peraturan  merupakan  faktor  penting  dalam  menentukan  kelayakan  kredit  usaha  kecil  dan  menengah (UKM).  Pemberi  pinjaman  dan  kreditor  menilai  apakah  UKM  mematuhi  undang-undang  yang  berlaku, peraturan  industri,  dan  persyaratan  perizinan.  Kepatuhan  terhadap  kerangka  hukum  dan  peraturan menunjukkan  komitmen  UKM  terhadap  praktik  bisnis  yang  etis,  mitigasi  risiko,  dan  mempertahankan reputasi yang baik.
P10. Hukum merupakan salah satu kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit UKM 11. Tanggung jawab sosial Berdasarkan penelitian dari Roy & Shaw (2021) , tanggung jawab sosial bukan merupakan salah satu kriteria untuk  mengetahui  kelayakan  kredit  UKM.  Praktik  tanggung  jawab  sosial  perusahaan  (CSR)  dapat berdampak  pada  penilaian  kelayakan  kredit  usaha  kecil  dan  menengah  (UKM).  Pemberi  pinjaman  dan kreditor  mengevaluasi  komitmen  UKM  terhadap  tanggung  jawab  sosial  dan  lingkungan,  termasuk upayanya  untuk  meminimalkan  dampak  negatif,  mempromosikan  keberlanjutan,  dan  terlibat  dalam
kegiatan  filantropi.  Implementasi  praktik  CSR  menunjukkan  viabilitas  jangka  panjang  dan  pendekatan bisnis etis UKM.
P11.  Tanggung  jawab  sosial  merupakan  salah  satu  kriteria  untuk  mengetahui  kelayakan  kredit UKM 12. Agunan Berdasarkan  penelitian  dari Roy  &  Shaw  (2021) ,  agunan  bukan  merupakan  kriteria  untuk  mengetahui kelayakan kredit UKM. Agunan merupakan faktor penting dalam menentukan kelayakan kredit usaha kecil dan  menengah  (UKM).  Pemberi  pinjaman  dan  kreditur  mempertimbangkan  keberadaan  dan  kualitas agunan  sebagai  sarana  untuk  mengurangi  risiko  pinjaman  mereka.  Agunan  berfungsi  sebagai  bentuk jaminan  bagi  pemberi  pinjaman,  memberikan  jaminan  bahwa  UKM  memiliki  aset  berharga  yang  dapat digunakan untuk membayar kembali pinjaman jika terjadi gagal bayar.

## P12. Agunan merupakan salah satu kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit UKM Deskripsi Pendekatan dengan BWM
Dalam  BWM,  para  ahli  pertama-tama  mengidentifikasi  kriteria  terbaik  dan  terburuk  di  antara semua  kriteria,  diikuti  dengan  perbandingan  masing-masing  kriteria  dengan  menggunakan  skala  1–9, seperti  yang  disarankan  oleh  Rezaei  (2015).  Akhirnya,  bobot  optimal  dari  parameter  ditentukan  melalui perbandingan berpasangan mengikuti langkah-langkah di bawah ini:
• Langkah 1 Identifikasi satu set “n” sejumlah kriteria keputusan dan subkriteria yang dinotasikan sebagai
C 1 , C 2, …, C n (1)
• Langkah  2  tentukan  terbaik  “B”  (paling  penting)  dan  terburuk  “W”(paling  tidak  penting)  dari setiap rangkaian kriteria dan subkriteria berdasarkan pedapat ahli
• Langkah 3 Peringkat preferensi dari kriteria terbaik dibandingkan kriteria lainnya dihitung dengan menggunakan skala 1–9. Vektor bobot, best-to-others , dinotasikan sebagai
A B = (a B1 , a B2 , …, a Bn ),                                                                       (2) dimana a Bj menunjukkan pentingnya kriteria terbaik “B” dibandingkan kriteria “j” dan a BB = 1.
• Langkah 4 Demikian pula, peringkat dari semua kriteria lainnya didasarkan pada kriteria terburuk, menerapkan skala 1–9. Vektor bobot, other-to-worst , dinotasikan sebagai
A W = (a 1W , a 2W , …, a Nw ) T ,                                                                   (3) dimana a Jw mengindikasikan pentingnya kriteria “j” dibandingkan kriteria terburuk “W” dan a WW = 1.
• Langkah  5  Bobot  optimal  kriteria  (w1 ∗ ,  w2 ∗ ,  w3 ∗ ,  .  .  .  wn ∗ )  dihitung  dengan  meminimalkan perbedaan absolut seperti di bawah ini:
| 𝑤𝐵 𝑤𝑗 −   𝑎 𝐵𝑗 |  𝑑𝑎𝑛  | 𝑤𝑗 𝑤𝑊 − 𝑎 𝑗𝑊 |  𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑗.
(4)
Bobot diperoleh dengan menyelesaikan model min-max berikut.
min max 𝑗 {| 𝑤𝐵 𝑤𝑗 −   𝑎 𝐵𝑗 | , | 𝑤𝑗 𝑤𝑊 −   𝑎 𝑗𝑊 |} 𝑠. 𝑡. ∑ 𝑤 𝑗 = 1, 𝑤 𝑗 ≥ 0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑗, 𝑗 (5)
• Langkah 6 Model di atas dapat dirumuskan kembali dengan mengacu pada teori Rezaei (2015).
min 𝜀 𝑙 𝑠. 𝑡. | 𝑤𝐵 𝑤𝑗 − 𝑎 𝐵𝑗 | ≤ ξ 𝑙 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑗; (6) | 𝑤𝑗 𝑤𝑊 − 𝑎 𝑗𝑊 | ≤ ξ 𝑙 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑗  ∑ 𝑤 𝑗 𝑗 = 1, 𝑤 𝑗 ≥ 𝑜 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑗, (7)
dimana ξ l menunjukkan konsistensi pengambilan keputusan
• Langkah  7  Bobot  optimal 𝑤 1 ∗ , 𝑤 2 ∗ , 𝑤 3 ∗ , … , 𝑤 𝑛 ∗ dan  konsistensi  ξ l dari  perbandingan  berpasangan diperoleh dengan menyelesaikan model linier di atas.
Tabel 1 Indeks Konsistensi BWM (Rezaei, 2015) a Bw 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CI maks 0,00 0,44 1,00 1,63 2,30 3,00 3,73 4,47 5,23
Dalam BWM, perbandingan dianggap sepenuhnya konsisten jika a Bj × a jW = a BW untuk semua j. Namun,  saat  menilai,  pembuat  keputusan  mungkin  tidak  selalu  menunjukkan  konsistensi  untuk  setiap kriteria (yaitu, untuk setiap “j”), dan ketidakkonsistenan muncul ketika a Bj × a jW ≠ a BW untuk semua j. Ketidakkonsistenan maksimum terjadi ketika a Bj dan a jW menjadi yang tertinggi (yaitu, sama dengan a BW ). Oleh karena itu, rasio konsistensi harus dihitung dari turunan ξ l untuk menilai konsistensi keseluruhan perbandingan  berpasangan  dan  keputusan  untuk  nilai  yang  berbeda, a BW ϵ  (1,  2,  ...9), seperti  yang disarankan  oleh  Rezaei  (2015).  Indeks  konsistensi  penulis  untuk  setiap  nilai  maksimum  yang  mungkin, aBW ϵ (1, 2, ...9), disajikan pada Tabel 1. Dari sini, rasio konsistensi perbandingan berpasangan dihitung sebagai berikut:
𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 (𝐶𝑅) = ξ𝑙 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 (8)
Menurut Rezaei (2015), semakin dekat nilai ξ l ke nol, semakin tinggi konsistensi dan keakuratan perbandingan.
Deskripsi TOPSIS
• Langkah 1 Misalkan masalah keputusan terdiri dari m alternatif A 1 , A 2 . . . A m dan n kriteria C 1 , C 2 . . . C n . Evaluasi alternatif terhadap kriteria membentuk a matriks A ij
𝐴 𝑖𝑗 = 𝐴 1 𝐴 2 ⋮ 𝐴 𝑚 [ 𝐶 1 𝑎 11 𝑎 21 𝐶 2 𝑎 12 𝑎 22 … … … 𝐶 𝑛 𝑎 1𝑛 𝑎 2𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑎 𝑚1 𝑎 𝑚2 ⋯ 𝑎 𝑚𝑛 ] , (9)
di mana A i menunjukkan alternatif ke- i , i = 1, 2, ... m ; Cj mewakili kriteria ke- j yang digunakan untuk  rating, j =  1,  2,  ... n ;  dan a ij adalah  nilai  tegas  yang  mewakili  peringkat  alternatif A i sehubungan dengan kriteria Cj .
• Langkah 2 Matriks Aij dinormalisasi menggunakan persamaan 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑎𝑖𝑗
√∑ 𝑎𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 , 𝑑𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎 𝑖 = 1, 2, … , 𝑚 𝑑𝑎𝑛 𝑗 = 1, 2, … 𝑛 (10)
Dan matrik ternormalisasi direpresentasikan sebagai W ij :
𝑊 𝑖𝑗 = 𝐴 1 𝐴 2 ⋮ 𝐴 𝑚 [ 𝐶 1 𝑟 11 𝑟 21 𝐶 2 𝑟 12 𝑟 22 … … … 𝐶 𝑛 𝑟 1𝑛 𝑟 2𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑟 𝑚1 𝑟 𝑚2 ⋯ 𝑟 𝑚𝑛 ] (11)
• Langkah  3  Selanjutnya,  matrik  ternormalisasi  terbobot  ( V ij )  dapat  dihitung  dengan  mengalikan bobot BWM dari kriteria w i dengan r ij . Maka, 𝑉 𝑖𝑗 = 𝑊 𝑖 × 𝑟 𝑖𝑗 , 𝑑𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎 𝑖 = 1, 2, … 𝑚 𝑑𝑎𝑛 𝑗 = 1, 2, … 𝑛,
𝑊 𝑖𝑗 = 𝐴 1 𝐴 2 ⋮ 𝐴 𝑚 [ 𝐶 1 𝑤 1 𝑟 11 𝑤 2 𝑟 21 𝐶 2 𝑤 2 𝑟 12 𝑤 2 𝑟 22 … … … 𝐶 𝑛 𝑤 1 𝑟 1𝑛 𝑤 2 𝑟 2𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑤 𝑛 𝑟 𝑚1 𝑤 𝑛 𝑟 𝑚2 ⋯ 𝑤 𝑛 𝑟 𝑚𝑛 ] (12)
• Langkah 4 Solusi ideal positif (PIS A + ) dan solusi ideal negatif (NIS A - ) dapat ditentukan sebagai berikut:
• 𝐴 + = {[𝑚𝑎𝑥(𝑣 𝑖𝑗 |𝑖 = 1, 2, … , 𝑚)|𝑗 ∈ 𝐽 + ], [min (𝑣 𝑖𝑗 |𝑖 = 1, 2, … , 𝑚)|𝑗 − ]} = {𝑣 1 + , 𝑣 2 + , … , 𝑣 𝑛 + },
(13) 𝐴 − = {[𝑚𝑖𝑛(𝑣 𝑖𝑗 |𝑖 = 1, 2, … , 𝑚)|𝑗 ∈ 𝐽 + ], [max (𝑣 𝑖𝑗 |𝑖 = 1, 2, … , 𝑚)|𝑗 − ]} = {𝑣 1 − , 𝑣 2 − , … , 𝑣 𝑛 − },
(14) Dimana 𝐽 + = {𝑗 = 1, 2, … , 𝑛|𝑗 𝑑𝑖𝑎𝑠𝑜𝑠𝑖𝑎𝑠𝑖𝑘𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓} 𝐽 − = {𝑗 = 1, 2, … , 𝑛|𝑗 𝑑𝑖𝑎𝑠𝑜𝑠𝑖𝑎𝑠𝑖𝑘𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓}
• Langkah 5 Hitung jarak Euclidean alternatif antara PIS dan NIS:
• 𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 + ) 2 , 𝑚 𝑗=1 (15)
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 − ) 2 . 𝑚 𝑗=1 (16)
• Langkah 6 Hitung kedekatan relatif dengan solusi ideal
𝐶 𝑖 ∗ = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 −+𝐷 𝑖 + (17)
• Langkah  7  Beri  peringkat  alternatif  dengan  menyusun  nilai (𝑪 𝒊 ∗ ) dari  nilai  tertinggi  ke  nilai terendah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Hierarki Keputusan
Pertama, hierarki keputusan dibuat dengan menggunakan tujuan, kriteria yang teridentifikasi, dan alternatif.  Tujuan  studi  ini  adalah  untuk  menentukan  skor  kredit  UKM  yang  berada  di  lapisan  pertama. Kemudian,  kriteria  utama  dan  subkriteria  ditempatkan  kedua,  dan  alternatif  berada  di  lapisan  terakhir. Hirarki keputusan model yang diusulkan disajikan pada Gambar. 2
Gambar 2 Lapisan keputusan model mempertimbangkan kriteria, subkriteria, dan alternatif

## Fase I: Pemilihan Kriteria untuk Pemeringkatan UKM
Studi  saat  ini  mengidentifikasi  kriteria  keuangan  dan  non  keuangan  yang  ditunjukkan  pada Gambar. 2. Kriteria tersebut diselesaikan dengan mengumpulkan pendapat dari panel ahli. Dalam studi ini, tim  yang  terdiri  dari  10  responden  yang  merupakan  manajer  pengambil  keputusan  kredit  dalam  bank. Meskipun beberapa ketidaksepakatan awal muncul, konsensus akhirnya tercapai. Akhirnya, 50 subkriteria difinalisasi.  Studi  ini  mengadopsi  rasio  keuangan  yang  relevan  dari  beberapa  studi  signifikan,  termasuk Barboza et al., (2017), Chi & Zhang (2017) , Altman et al. (2020), Roy & Shaw (2021) , dan Georgios (2019). Kriteria keuangan dibagi menjadi empat kategori, seperti ditunjukkan pada Gambar. 2, termasuk likuiditas, profitabilitas, solvabilitas, dan efisiensi. Kriteria keuangan dibagi lagi menjadi rasio keuangan yang relevan misalnya likuiditas dihitung dalam current ratio, quick ratio, dan net working capital yang dapat dihitung dari laporan keuangan UKM. Demikian pula,  kriteria nonkeuangan dikelompokkan  ke dalam 8 kategori utama  yaitu  riwayat  keuangan,  makroekonomi  dan  industri,  market,  produksi,  manajemen  dan  akses permodalan,  hukum,  tanggung  jawab  sosial,  dan  agunan  dan  selanjutnya  dibagi  menjadi  informasi nonkeuangan yang relevan.

## Fase II: Perhitungan bobot kriteria menggunakan BWM
Setelah mengidentifikasi kriteria yang relevan, sangat penting untuk menentukan bobot. Di dalam studi,  bobot  semua  kriteria  dan  subkriteria  dihitung  menggunakan  BWM  yang  disarankan  oleh  Rezaei (2015). Dalam proses BWM, ahli diminta untuk mengidentifikasi yang terbaik (paling penting) dan yang terburuk (paling tidak penting) di antara setiap rangkaian kriteria dan subkriteria. Selanjutnya ahli diminta untuk melakukan perbandingan berpasangan terhadap kriteria dan subkriteria menggunakan angka mulai dari 1 sampai 9. Maksud melibatkan panel ahli adalah pencapaian pengambilan keputusan yang lebih baik daripada yang tersedia dari satu ahli.

## Perhitungan Bobot Kriteria Utama Menggunakan BWM
Tabel 2 dan 3 di bawah menyajikan perbandingan berpasangan untuk mendapatkan vektor terbaik ke yang lain dan vektor lainnya ke terburuk di antara kriteria utama.
Tabel 2 Vektor Best-to-others di bawah kriteria utama
Best Criteria Other Criteria Keuang an Riwaya t Pembay aran Makro Ekono mi dan Industr i Mark et Produk si Manajeme n dan Akses Permodala n Huku m Gangguan Lingkung an Sosial Aguna n Keuangan 1 2 3 4 3 4 5 7 2
Tabel 3 Vektor Others-to-worst di bawah kriteria utama
Other Criteria Worst Criteria Gangguan Lingkungan Sosial Keuangan 8 Riwayat Pembayaran 7 Makro Ekonomi dan Industri 5 Market 3 Produksi 5 Manajemen dan Akses Permodalan 4 Hukum 2
Gangguan Lingkungan Sosial 1 Agunan 6 Tabel 4 Bobot optimal untuk kriteria utama Weig hts Keuang an Riwayat Pembaya ran Makro Ekono mi dan Indust ri Mark et Produ ksi Manaje men dan Akses Permoda lan Huku m Ganggua n Lingkun gan Sosial Agun an 25,29% 15,17% 10,12 % 7,59 % 10,12 % 7,59% 6,07 % 2,89% 15,17 % ξ* 0,05
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  para  ahli  menganggap  evaluasi  keuangan  paling  penting,  diikuti dengan riwayat pembayaran, agunan, makro ekonomi dan industri, produksi, market, manajemen dan akses permodalan, hukum, dan tanggung jawab sosial. Dari hasil penelitian diperoleh rasio konsistensi rata-rata (ξ*) sebesar 0,05, yang sangat mendekati nol dan memenuhi norma di bawah 0,10 untuk BWM  (Rezaei, 2015). Setelah mendapatkan bobot kriteria utama yang berbeda, prosedur serupa diikuti untuk subkriteria.
Bobot  lokal  dan  global  kriteria  dan  subkriteria  disajikan  pada  Tabel  5.  Tabel  5  menunjukkan bahwa agunan yang dapat diikat sesuai ketentuan adalah faktor yang paling penting, dengan a bobot 7,26%, diikuti dengan memiliki riwayat tunggakan (6,18%), current ratio (5,84%), kategori sektor usaha nasabah sesuai penggolongan industri dalam portfolio guideline (5,16%), kontinuitas pasokan bahan baku (4,32%), syarat kecukupan agunan telah sesuai dengan ketentuan yang berlaku (3,96%), debt service coverage ratio (3,88%), dan memiliki riwayat restrukturisasi (3,71%). Dalam analisis ini, bobot global subkriteria diukur menggunakan  BWM  kemudian  digunakan  dalam  TOPSIS  untuk  menentukan  nilai  kredit  akhir  UKM. Untuk menghitung skor akhir, setiap UKM diberi skor terhadap 50 subkriteria turunan yang diberikan pada Tabel 5.

## Tabel 5 Bobot final dari kriteria dan subkriteria menggunakan BWM
No Kriteria Utama Bobot Global (%) Sub Kriteria di Bawah Keuangan Bobot Lokal (%) Bobot Global Kriteria Keuangan (%) Sub Kriteria Bobot Lokal (%) Bobot Global (%) 1 Keuangan 25,29% Likuiditas 42,86% 10,84% Net Working Capital (S1) 30,77% 3,33% Current Ratio (%) (S2) 53,85% 5,84% Quick Ratio (%) (S3) 15,38% 1,67% Profitabilitas 23,81% 6,02% Net Profit Margin (NPM) (%) (S4) 49,46% 2,98% Return on Asset (ROA) (%) (S5) 13,98% 0,84% Return on Equity (ROE) (%) (S6) 8,60% 0,52% Operating Profit Margin (%) (S7) 27,96% 1,68% Solvabilitas 23,81% 6,02% Debt to Total Asset (%) (S8) 11,11% 0,67% Debt Equity Ratio (DER) (%) (S9) 24,44% 1,47% Debt Service Coverage Ratio (%) (S10) 64,44% 3,88% Efisiensi 9,52% 2,41% Inventory Turn Over (ITO) (hari) (S11) 6,25% 0,15% Account Receivables Turn Over (hari) (S12) 59,38% 1,43% Account Payable Turn Over (hari) (S13) 34,38% 0,83% 2 Riwayat pembayaran 15,17% Nasabah eksisting Bank (S14) 4,66% 0,71% Memiliki riwayat tunggakan (S15) 40,75% 6,18% Memiliki riwayat restrukturisasi (S16) 24,45% 3,71% Nasabah tercantum dalam Blacklist BI/daftar pembiayaan macet/daftar orang bermasalah/daftar calon nasabah yang ditolak pembiayaannya (S17) 9,78% 1,48% Kolektibilitas eksisting (S18) 12,22% 1,85% Lama kolektibilitas lancar (S19) 8,15% 1,24% 3 Makro ekonomi dan industri 10,12% Sensitifitas usaha terhadap inflasi (S20) 13,73% 1,39% Sensitifitas usaha terhadap nilai tukar (S21) 7,84% 0,79%
Sensitifitas usaha terhadap regulasi/kebijakan pemerintah (S22) 27,45% 2,78% Kategori sektor usaha nasabah sesuai penggolongan industri dalam portfolio guideline (S23) 50,98% 5,16% 4 Market 7,59% Pangsa pasar nasabah (S24) 23,49% 1,78% Strategi/rencana bisnis (S25) 23,49% 1,78% Trend penjualan nasabah (S26) 39,15% 2,97% Memiliki captive market/buyer (S27) 9,40% 0,71% Jenis pasar yang dimasuki nasabah (S28) 4,47% 0,34% 5 Produksi 10,12% Kontinuitas pasokan bahan baku (S29) 42,67% 4,32% Ketergantungan produksi pada energi (S30) 13,33% 1,35% Ketergantungan produksi pada tenaga kerja yang memiliki keterampilan khusus (S31) 4,00% 0,40% Keoptimalan kapasitas produksi dan mesin produksi yang cukup memadai (S32) 26,67% 2,70% Ketergantungan bahan baku/supplier tertentu (S33) 13,33% 1,35% 6 Manajemen dan akses permodalan 7,59% Pengalaman pengurus/manajemen dalam industri usaha (S34) 30,17% 2,29% Pengurus/manajemen memenuhi persyaratan pembiayaan yang diminta Bank (S35) 12,52% 0,95% Pengurus/manajemen tercantum dalam blacklist dari BI/POLRI, info negatif trade checking (S36) 18,78% 1,42% Pengurus/manajemen sedang menghadapi kasus hukum yang bersifat pidana (S37) 18,78% 1,42% Komposisi kepemilikan perusahaan (S38) 2,85% 0,22% Dukungan dari group/afiliasi/pemilik (S39) 9,39% 0,71% Akses dana ke sumber lain atau selain bank (S40) 7,51% 0,57% 7 Hukum 6,07% Seluruh legalitas pendirian usaha dan operasional usaha dan perubahannya telah lengkap dan sesuai dengan ketentuan yang berlaku (S41) 58,33% 3,54% Seluruh perijinan yang terkait dengan pendirian atau operasional lengkap, masih berlaku dan atau masih dalam proses perpanjangan (S42) 11,11% 0,67% Perusahaan sedang menghadapi kasus hukum/sengketa usaha (S43) 30,56% 1,85% 8 Tanggung Jawab Sosial 2,89% Keberadaan tempat usaha berdampak negatif terhadap lingkungan masyarakat sekitar (S44) 15,38% 0,44% Pernah ada penolakan dari masyarakat setempat dan berdampak negatif bagi perusahaan (S45) 53,85% 1,56% Keamanan daerah tempat usaha relatif stabil (S46) 30,77% 0,89% 9 Agunan 15,17% Agunan yang dapat diikat sesuai ketentuan (S47) 47,83% 7,26% Agunan sedang dalam sengketa (S48) 8,70% 1,32% Sebagian besar agunan atas nama perusahaan/pengurus (S49) 17,39% 2,64% Syarat kecukupan agunan telah sesuai dengan ketentuan yang berlaku (S50) 26,09% 3,96%

## Fase 3: Evaluasi UKM Pemohon Terhadap Setiap Kriteria
Setelah  menghitung  bobot  kriteria  menggunakan  BWM,  UKM  pemohon  selanjutnya  dinilai menggunakan  metode  TOPSIS.  Berikut  hasil  pemeringkatan  UKM  berdasarkan  skor  kreditnya  yang disajikan dalam dalam Tabel 6
Tabel 6 Urutan peringkat UKM berdasarkan skor kreditnya
Alternatif 𝑪 𝒊 ∗ ND/DT Peringkat UKM 1 0,6333 ND 1 UKM 8 0,5840 ND 2 UKM 11 0,5691 ND 3 UKM 6 0,5644 ND 4 UKM 3 0,5600 ND 5 UKM 13 0,5555 ND 6
Alternatif 𝑪 𝒊 ∗ ND/DT Peringkat UKM 9 0,5550 ND 7 UKM 7 0,5498 ND 8 UKM 5 0,5335 ND 9 UKM 12 0,5016 ND 10 UKM 10 0,4997 ND 11 UKM 14 0,4947 ND 12 UKM 2 0,4919 ND 13 UKM 4 0,4780 ND 14 UKM 15 0,4455 ND 15 UKM 18 0,4375 DT 16 UKM 17 0,4309 DT 17 UKM 16 0,0920 DT 18
Dari tabel 4.6 di atas dapat dilihat bahwa dari 18 UKM yang menjadi objek penelitian, 3 UKM dengan nilai skor kredit terendah merupakan nasabah NPF yaitu UKM 18, UKM 17, dan UKM 16. Dari sini  dapat  dilihat  bahwa  dengan  menggunakan  metode  hybrid  BWM  dan  TOPSIS  dapat  memprediksi dengan tepat nasabah-nasabah yang memang tidak layak untuk diberi kredit agar tidak disetujui kreditnya oleh pembuat keputusan di perbankan.

## Preposisi Penelitian
Berikut ini merupakan hasil preposisi penelitian: Tabel  7  di  bawah  ini  menunjukkan  ringkasan  dari  hasil  preposisi  yang  telah  dilakukan  oleh peneliti.
Tabel 7 Ringkasan Hasil Preposisi Preposisi Pernyataan Bobot P1 Likuditas merupakan salah satu kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit UKM 10,84% P2 Profitabilitas  merupakan  salah  satu  kriteria  untuk  mengetahui kelayakan kredit UKM 6,02% P3 Solvabilitas  merupakan  salah  satu  kriteria  untuk  mengetahui kelayakan kredit UKM 6,02% P4 Efisiensi merupakan salah satu kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit UKM 2,41% P5 Riwayat  pembayaran  merupakan  salah  satu  kriteria  untuk mengetahui kelayakan kredit UKM 15,17% P6 Makro  ekonomi  dan  industri  merupakan  salah  satu  kriteria  untuk mengetahui kelayakan kredit UKM 10,12% P7 Market  merupakan  salah  satu  kriteria  untuk  mengetahui  kelayakan kredit UKM 7,59% P8 Produksi merupakan salah satu kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit UKM 10,12% P9 Manajemen  dan  Akses  Permodalan  merupakan  salah  satu  kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit UKM 7,59% P10 Hukum  merupakan salah satu kriteria untuk  mengetahui kelayakan kredit UKM 6,07% P11 Tanggung  jawab  sosial  merupakan  salah  satu  kriteria  untuk mengetahui kelayakan kredit UKM 2,89% P12 Agunan merupakan salah satu kriteria untuk mengetahui kelayakan kredit UKM 15,17%

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat  disimpulkan bahwa variabel keuangan yang mempengaruhi  kelayakan  kredit  UKM  yaitu  likuiditas,  profitabilitas,  solvabilitas,  efisiensi.  Sedangkan variabel  non  keuangan  yaitu  riwayat  pembayaran,  makroekonomi  dan  industri,  market,  produksi, manajemen  dan  akses  permodalan,  hukum,  tanggung  jawab  sosial,  agunan.  Jika  dinilai  dari  bobotnya, agunan yang dapat diikat sesuai ketentuan, riwayat pinjaman, dan current ratio merupakan faktor terpenting dalam  pemberian  pinjaman  terhadap  UKM,  diikuti  dengan  kategori  sektor  usaha  nasabah,  kontinuitas pasokan bahan baku, dan syarat kecukupan agunan.
Bagi peneliti selanjutnya, agar dapat memberikan kontribusi penelitian dalam kaitannya membuat model penilaian  kredit. Dan dalam penelitian selanjutnya, diharapkan peneliti  agar dapat:  menggunakan
teknik lain, seperti Bayesian BWM, PROMETHEE, TODIM, DEMATEL; menggunakan dataset lain untuk mengevaluasi prediktabilitas dari model penilaian kredit BWM-TOPSIS; menambahkan kriteria lain dalam penilaian kredit.

## DAFTAR PUSTAKA
Abe, M., Troilo, M., & Batsaikhan, O. (2015). Financing small and medium enterprises in Asia and the Pacific. In Journal of Entrepreneurship and Public Policy (Vol. 4, Issue 1). https://doi.org/10.1108/JEPP-07-2012-0036 Altman, E. I., Esentato, M., & Sabato, G. (2020). Assessing the credit worthiness of Italian SMEs and mini-bond issuers. Global Finance Journal , 43 . https://doi.org/10.1016/j.gfj.2018.09.003 Angilella, S., & Mazzù, S. (2015). The financing of innovative SMEs: A multicriteria credit rating model. European Journal of Operational Research , 244 (2). https://doi.org/10.1016/j.ejor.2015.01.033 Barboza, F., Kimura, H., & Altman, E. (2017). Machine learning models and bankruptcy prediction.
Expert Systems with Applications , 83 . https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.04.006 Chi, G., & Zhang, Z. (2017). Multi criteria credit rating model for small enterprise using a nonparametric method. Sustainability (Switzerland) , 9 (10). https://doi.org/10.3390/su9101834 Doumpos, M., & Figueira, J. R. (2019). A multicriteria outranking approach for modeling corporate credit ratings: An application of the ELECTRE TRI-NC method. Omega (United Kingdom) , 82 . https://doi.org/10.1016/j.omega.2018.01.003 Georgios, K. (2019). Credit risk evaluation and rating for SMES using statistical approaches: the case of
European SMES manufacturing sector. In Journal of Applied Finance & Banking (Vol. 9, Issue 5).
Kou, G., Peng, Y., & Wang, G. (2014). Evaluation of clustering algorithms for financial risk analysis using MCDM methods. Information Sciences , 275 . https://doi.org/10.1016/j.ins.2014.02.137 Kumar, S., & Rao, P. (2016). Financing patterns of SMEs in India during 2006 to 2013–an empirical analysis. Journal of Small Business and Entrepreneurship , 28 (2). https://doi.org/10.1080/08276331.2015.1132513 Mardani, A., Jusoh, A., Nor, K. M. D., Khalifah, Z., Zakwan, N., & Valipour, A. (2015). Multiple criteria decision-making techniques and their applications - A review of the literature from 2000 to 2014. In Economic Research-Ekonomska Istrazivanja (Vol. 28, Issue 1). https://doi.org/10.1080/1331677X.2015.1075139 Rezaei, J. (2015). Best-worst multi-criteria decision-making method. Omega (United Kingdom) , 53 . https://doi.org/10.1016/j.omega.2014.11.009 Roy, P. K., & Shaw, K. (2021). A multicriteria credit scoring model for SMEs using hybrid BWM and
TOPSIS. Financial Innovation , 7 (1). https://doi.org/10.1186/s40854-021-00295-5 Shi, B., Zhao, X., Wu, B., & Dong, Y. (2019). Credit rating and microfinance lending decisions based on loss given default (LGD). Finance Research Letters , 30 . https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.03.033
Zhang, F., Tadikamalla, P. R., & Shang, J. (2016). Corporate credit-risk evaluation system: Integrating explicit and implicit financial performances. International Journal of Production Economics , 177 . https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.04.012