## Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Berbasis
Web Menggunakan Kombinasi Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting

## (SAW)
Rifki Diva Riyanto 1 , Mahmuddin Yunus 2 1,2 Program Studi Matematika, FMIPA Universitas Negeri Malang, Malang, Indonesia e-mail: 1 rifki.diva.1703126@students.um.ac.id, 2 mahmuddin.yunus.fmipa@um.ac.id

## Abstrak
Salah  satu  layanan  yang  diberikan  lembaga  perbankan  adalah  kredit.  Namun, ketidakakuratan  analisis  pemberian  kredit  dapat  menyebabkan  terjadinya  kredit  macet  sehingga perlu  diterapkan  sistem  pendukung  keputusan  terutama  pada  KSU  DARMA  Cabang  Srono, Kabupaten  Banyuwangi  yang  proses  analisisnya  masih  manual.  Analisis  manual  memungkinkan terjadinya human error yang telah beberapa kali terjadi dan menjadi pemicu kredit macet. Tujuan penelitian ini, yaitu menghasilkan sebuah sistem pemberian kredit berbasis web sebagai solusi dari permasalahan  yang  terjadi  pada  KSU  DARMA.  Pembangunan  sistem  mengombinasikan  metode AHP  dan  SAW.  Kombinasi  metode  ini  lebih  baik  daripada  metode  AHP  atau  SAW.  Sistem dikembangkan  dengan  metode  waterfall.  Setelah  berhasil  dibangun  dilakukan  empat  pengujian, yaitu pengujian akurasi yang menghasilkan keakuratan 100%, black box testing menghasilkan sistem baik secara fungsional, white box testing menghasilkan sistem baik secara logika, serta pengujian respon pengguna menghasilkan respon pengguna yang sangat baik. Dengan menggunakan sistem ini,  pengambilan  keputusan  dilakukan  secara  terkomputerisasi  dan  diharapkan  koperasi  mampu memberikan keputusan yang lebih akurat.
Kata kunci: Analytical Hierarchy Process, Kredit, Simple Additive Weighting, Sistem Pendukung Keputusan, Web

## Abstract
One of the services provided by banking institutions is credit. However, inaccuracies in the analysis of lending can lead to bad loans, so it is necessary to implement a support system, especially at KSU DARMA Srono Branch, Banyuwangi Regency, where the analysis process is still manual. The manual analysis allows for human errors that have occurred several times and have triggered bad loans. The purpose of this research is to produce a web-based credit system as a solution to the problems that occur in KSU DARMA. System development by combining AHP and SAW methods. The combination of these methods is better than the AHP or SAW methods. The system was developed using  the  waterfall  method.  After  being  successfully  built,  four  tests  were  carried  out,  namely accuracy testing which resulted in 100% accuracy, black-box testing resulting in a functionally good system, white box testing producing a logically good system, and user response testing producing excellent  user  responses.  By  using  this  system,  computerized  decision  making  is  expected  and cooperatives are expected to be able to provide more accurate decisions.
Keywords: Credit,  Decision  Support  System,  Analytical  Hierarchy  Process,  Simple  Additive Weighting, Web

## 1. Pendahuluan
Produk  layanan  yang  diberikan  oleh  pihak  bank  diantaranya  ialah  kredit [1].  Kredit mengacu pada peminjaman yang dilimpahkan kreditur dan nantinya akan dikembalikan oleh
debitur  sesuai  dengan  durasi  waktu  yang  telah  disepakati  serta  dikompensasikan  melalui bunga,  imbalan,  ataupun  kalkulasi  atas  bagi  hasil  [2].  Beberapa  mekanisme  pengambilan keputusan pemberian kredit masih dirumuskan secara manual [3]. Apabila terjadi kesalahan dalam proses analisis pemberian kredit maka dapat menimbulkan risiko kredit macet. Kredit macet  adalah  masalah  kompleks  yang  dapat  menyebabkan  kerugian.  Salah  satu  kerugian yang  paling  dirasakan  adalah  bank  terancam  bangkrut  [4].  Permasalahan  tersebut  mampu diantisipasi dengan sistem pendukung keputusan.
Sistem  pendukung  keputusan  dipahami  sebagai  rangkaian  proses  berperan  sebagai landasan pada pengambilan keputusan yang diproses dengan penggunaan sejumlah data dan model  tertentu  sebagai  upaya  dalam  penyelesaian  beberapa  masalah  yang  sifatnya  tidak terstruktur  pada  waktu  pengambilan  keputusan  melalui  perbantuan  komputer.  Sistem pendukung keputusan diterapkan agar kebijakan yang diputuskan menjadi lebih akurat dan juga tepat sasaran [5].
Sistem pendukung keputusan mampu diimplementasikan dengan adanya pemanfataan metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW). Metode  AHP  merupakan  suatu  kerangka  kerja  yang  dapat  memecahkan  masalah  dengan kompleksitas tinggi [6]. Analisis pemberian kredit cocok diselesaikan dengan AHP karena analisis  dilakukan  dengan  mempertimbangkan  banyak  kriteria  dan  banyak  nasabah  yang mengajukan  permohonan  kredit.  Adapun  metode  SAW  diketahui  banyak  pihak  dengan terminologi metode penjumlahan terbobot. Pemanfaatan kombinasi metode AHP dan SAW mampu menghasilkan nilai dan tingkat akurasi yang lebih baik daripada metode AHP dan metode SAW secara non-kombinasi. Pernyataan tersebut selaras terhadap studi yang sudah dilaksanakan  oleh  Diah,  Dewi,  dan  Suryati  pada  tahun  2018  lalu.  Penelitian  tersebut melakukan analisa perbandingan pada tiga metode, yaitu AHP, SAW, serta kombinasi AHP dan SAW.  Hasilnya, perhitungan memakai kombinasi metode AHP dan SAW memperoleh keakuratan  hasil    yang  lebih  baik  ketimbang  pemakaian  metode  AHP  dan  SAW  [6]. Sedangkan untuk penelitian serupa lainnya pernah dilakukan oleh Kristania pada tahun 2018. Penelitian  ini  mengimplementasikan  kombinasi  AHP  dan  SAW  dalam  penentuan  kredit perumahan  rakyat.    Hasil  akhirnya  adalah  bahwa  implementasi  pada  penentuan  kredit perumahan rakyat dapat memudahkan calon konsumen dalam melakukan pembelian rumah [7]. Berlandaskan dengan hasil penelitian tersebut, maka digunakan kombinasi metode AHP dan SAW dalam penelitian ini.
Penelitian  ini  dilakukan  di  Koperasi  Serba  Usaha  Dwi  Artha  Manunggal  (KSU DARMA)  Cabang  Srono  Kabupaten  Banyuwangi  yang  merupakan  lembaga  keuangan swasta  yang  bergerak  di  bidang  perkreditan.  Berdasarkan  studi  pendahuluan,  analisis pemberian kredit di KSU DARMA masih dilakukan secara manual. Analisis manual tersebut memungkinkan terjadinya human error yang bahkan telah beberapa kali terjadi di koperasi tersebut. Implementasi kombinasi AHP dan SAW diharapakan dapat dijadikan solusi untuk memperbaiki  analisis  kredit  pada  koperasi  tersebut  menimbang  kelebihan  dari  masing- masing metode, terlebih analisis dilakukan secara komputerisasi.  Berlandaskan eksplanasi tersebut, adapun tujuan yang hendak dicapai dari adanya penelitian ini, yaitu menghasilkan sistem pendukung keputusan pemberian kredit berbasis web dengan pemanfaatan kombinasi metode AHP dan SAW sebagai solusi dari permasalahan yang terjadi pada KSU DARMA. Keluaran dari sistem ini adalah aplikasi web yang menggabungkan metode AHP dan SAW. Adanya  kombinasi  metode  AHP  dan  SAW  menjadi  landasan  yang  mendukung  sistem pendukung keputusan yang hendak untuk dibangun. Adapun metode AHP akan dipakai guna penentuan  besaran  standar,  dan  metode  SAW  akan  dipakai  guna  mengolah  data penghitungan kredit nasabah untuk mendapatkan keputusan akhir.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## 2. Kajian Pustaka
Bagian ini mengeksplanasikan perihal pemakaian metode yakni AHP, metode SAW, dan kerangka kerja kombinasi metode AHP dan SAW.

## 2.1 Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP dapat diartikan sebagai sebuah kerangka kerja yang dapat memecahkan kasus atau permasalahan  yang  memiliki  tingkat  kompleksitas  tinggi  dengan  melakukan penyederhanaan  dan  percepatan  dalam  proses  pengambilan  keputusan,  metode  tersebut menguraikan masalah tersebut menjadi berbagai bagian dan menyusun bagian-bagian atau variabel tersebut dalam struktur hierarki untuk mengambil keputusan yang efektif [6].
Terdapat 5 tahapan dalam metode AHP, yakni :
1. Menentukan tujuan akhir.
2. Melakukan  penyusunan  elemen  sebagai  kriteria,  subkriteria,  dan  alternatif.  Skala berbasis preferensi yang dapat digunakan dalam perbandingan berpasangan ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Skala Pengukuran Tingkat Kepentingan Definisi 1 Sama penting 3 Sedikit lebih penting 5 Lebih penting 7 Mutlak penting 9 Sangat mutlak penting 2, 4, 6, 8 Antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan
3. Merancang  matriks  perbandingan  berpasangan  di  tiap-tiap  elemen  pada  tiap-tiap kategorisasi  melalui  pelaksanaan  penentuan  koefisien  kepentingan  (bobot)  berkenaan dengan target.
4. Menghitung  bobot  dan  indeks  konsistensi  yang  diperoleh  dengan  penggunaan  rumus yang ditunjukkan oleh persamaan (1).
CI = 𝜆max −n 𝑛−1 (1) Keterangan CI : indeks konsistensi, λ max : nilai eigen,
n : ukuran matriks.
Lalu,  perhitungan  rasio  konsistensi  dapat  dilakukan  dengan  berlandaskan  pada  rumus yang ditunjukkan oleh persamaan (2).
CR = CI RI (2)
Pemeriksaan  terhadap  nilai  konsistensi  dilakukan  melalui  perolehan  nilai  CR  dari  CI sesuai tabel 2. Jika nilai CR tidak melebihi 0.10 maka dapat diterima. Sebaliknya, apabila nilai  CR  melebihi  0,10,  maka  hasil  hitung  tidak  dapat  diterima  dikarenakan  matriks perbandingan tidak konsisten. Agar memperoleh konsistensi matriks, proses pemberian nilai  wajib  untuk  dikaji  ulang  serta  diperbaiki. Random  Consistency (RI)  ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Random Consistency (RI) N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 RI 0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49
5. Mengevaluasi  alternatif  berdasarkan  bobotnya  dengan  mengalikan  bobot  dan  tingkat setiap alternatif pengambilan keputusan dan menjumlahkannya menurut persamaan (3) A i 𝐴𝐻𝑃 =   ∑ 𝑎 𝑛 𝑗=1 ij .w ij (3)
dengan A i 𝐴𝐻𝑃 ialah hasil  perhitungan, a ij ialah rating  pada tiap  alternatif  yang terdapat pada  tiap  kriteria,  serta  w ij ialah  bobot  dari  kriteria.  Langkah  berikutnya  yang  harus dilakukan  setelah  melakukan  kelima  tahap  tersebut  adalah  melakukan  pemberian peringkat kepada seluruh pilihan yang dilandaskan pada tujuan [3].

## 2.2 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode SAW diketahui banyak pihak dengan terminologi metode penjumlahan terbobot. Metode ini membutuhkan tahapan yang dilakukan dalam bentuk matriks terstandarisasi, dan skala tersebut dapat disandingkan dengan keseluruhan adanya peringkat alternatif [8].
Tahapan yang harus dilakukan untuk melakukan penentuan metode SAW, yaitu :
1. Melakukan penentuan kriteria yang hendak dijadikan pedoman pada proses pengambilan keputusan, contohnya C 1 .
2. Melakukan penentuan rating kecocokan masing-masing alternatif di keseluruhan kriteria
3. Merancang matriks keputusan yang berlandaskan pada kriteria (C 1 ), lalu melaksanakan normalisasi  matriks  berdasarkan  jenis  atribut.  Normalisasi  SAW  dapat  dilakukan berdasarkan persamaan (4).
R ij = { X ij Max X ij , jika j adalah atribut keuntungan (𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
Min X ij X ij , jika j adalah atribut biaya (𝐶𝑜𝑠𝑡) (4)
4. Perankingan,  merupakan  perjumlahan  yang  berasal  dari  adanya  perkalian  matriks normalisasi  dengan  bobot  preferensi  supaya  menghasilkan  pemilihan  pembobotan terbesar  guna alternatif terbaik  contohnya (A 1 )  yang nantinya menjadi hasil akhir dari pemilihan keputusan [9]. Bobot preferensi dapat dihitung berdasarkan persamaan (5) Vi = ∑ 𝑊 𝑗 . 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (5)
Dengan V i adalah peringkat untuk masing-masing alternatif, W j adalah nilai bobot dari masing-masing kriteria, dan R ij adalah nilai rating kinerja ternormalisasi.
Dalam kombinasi AHP dan SAW, metode AHP dimanfaatkan dalam melakukan proses identifikasi  bobot  setiap  kriteria  yang  diperoleh  berdasarkan  pada  matriks  perbandingan berpasangan.  Metode  SAW  dimanfaatkan  untuk  menentukan  rekomendasi  hasil  terbaik. kerangka kerja kombinasi metode AHP dan SAW dimulai dengan metode AHP [3]. Dalam menggunakan metode  AHP  memerlukan pengukuran  rasio  konsistensi  guna mendapatkan keputusan dengan kevalidan terdekat. Jika hasil tes konsisten, digunakan metode SAW.

## 3. Metode Penelitian
Metode waterfall dapat dipahami sebagai mekanisme pengembangan perangkat lunak sekuensial dimana kemajuan dilihat menjadi aliran turun yang secara terus-menerus (seperti air  terjun).  Metode waterfall menggunakan  sejumlah  tahapan  yang  runtut  dalam  proses pengembangannya,  yaitu  analisa  kebutuhan,  desain  sistem,  pengkodean,  implementasi program, pengujian, dan pemeliharaan [10].
Tahapan analisis kebutuhan yang dipakai pada pengembangan sistem ini, tersusun atas spesifikasi  alat,  pengamatan  terhadap  sistem  yang  sedang  berjalan  guna  mendapatkan gambaran  sistem  yang  akan  diusulkan,  dan  pengumpulan  informasi  mengenai  analisis
keputusan pemberian kredit. Selanjutnya tahap desain sistem meliputi perancangan data flow diagram , basis data, flowchart , dan antarmuka pengguna. Tahap pengkodean adalah tahap menerjemahkan desain  yang telah ditetapkan sebelumnya pada bahasa pemrograman PHP serta  basis  data  MySQL.  Selanjutnya  adalah  tahap  pengujian.  Pada  tahap  pengujian  ini dilakukan  empat  jenis  pengujian  meliputi  uji  akurasi  perhitungan  sistem  dengan membandingkan hasil perhitungan yang diperoleh sistem dengan hasil hitung secara manual, kemudian  pengujian white  box  testing dengan  mengimplementasikan  teknik basis  path testing untuk menguji alur dan logika sistem, ada pula pengujian dengan black box testing teknik equivalence partitioning untuk menguji fungsional sistem, dan uji respon pengguna untuk  menguji  respon  pengguna  terhadap  sistem  yang  telah  berhasil  dibangun.  Terakhir, tahap pemeliharaan untuk mengatasi kemungkinan sistem mengalami beberapa perubahan yang  disebabkan  oleh  kesalahan-kesalahan  yang  tidak  ditemukan  selama    proses  menguji ataupun  mungkin  terdapat  kewajiban  adaptif  bagi  perangkat  lunak  terhadap  situasi  dan kondisi baru. Namun khusus untuk tahapan ini tidak dilakukan karena sistem masih dalam proses  pengembangan  dan  belum  diimplementasikan  secara  penuh  pada  KSU  DARMA Cabang Srono, Kabupaten Banyuwangi.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Hasil dan pembahasan mengimplementasikan tahap-tahap metode pengembangan sistem yang telah dirancang sebelumnya.

## 4.1 Analisis Kebutuhan
Dibutuhkan  pemakaiann  beberapa hardware dan software guna  pembangunan  sistem. Pemakaian hardware meliputi laptop dan printer. Adapun software memerlukan spesifikasi minimal sistem operasi windows 7, aplikasi browser , xampp, notepad++, MySQL, dan PHP. Kemudian  berdasarkan  hasil  wawancara  terhadap  petugas  administrasi  di  KSU  DARMA Cabang Srono Kabupaten Banyuwangi, analisis pemberian kredit dibedakan menjadi 2, yaitu analisis kemampuan membayar angsuran dan analisis kemampuan memenuhi kriteria. Pihak koperasi menyatakan bahwa nasabah harus memenuhi kedua syarat tersebut agar pengajuan kreditnya  diterima.  Terdapat  beberapa  kriteria  yang  dilihat  dan  dianalisis  oleh  petugas koperasi, yaitu kondisi jaminan (C1), hak milik jaminan (C2), kepribadian (C3), tanggungan (C4), nilai pinjaman (C5), kondisi pekerjaan/usaha (C6), lama bekerja/usaha (C7), pinjaman di tempat lain (C8), riwayat kredit (C9), dan tujuan kredit (C10). Kriteria, subkriteria, dan pembobotannya disajikan pada Tabel 3 sampai dengan Tabel 12.
Tabel 3. Subkriteria dan Pembobotan C1 Kriteria Subkriteria Nilai Kondisi Jaminan ( Benefit ) Tidak Baik 1 Kurang Baik 2 Cukup Baik 3 Baik 4 Sangat Baik 5 Tabel 4. Subkriteria dan Pembobotan C2 Kriteria Subkriteria Nilai Hak Milik Jaminan ( Benefit ) Hak Milik Orang Lain 1 Hak Milik Pribadi 2
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Tabel 5. Subkriteria dan Pembobotan C3 Kriteria Subkriteria Nilai Kepr ibadian ( Benefit ) Tidak Baik 1 Kurang Baik 2 Cukup Baik 3 Baik 4 Sangat Baik 5 Tabel 6. Subkriteria dan Pembobotan C4 Kriteria Subkriteria Nilai Tanggungan ( Cost ) Tidak Ada 1 1 2 2 3 3 4 > 3 5 Tabel 7. Subkriteria dan Pembobotan C5 Kriteria Subkriteria Nilai Nilai Pinjaman ( Cost ) 0 - 20 % dari Taksasi Jaminan 1 21 - 40 % dari Taksasi Jaminan 2 41 - 50 % dari Taksasi Jaminan 3 51 - 75 % dari Taksasi Jaminan 4 76 - 100 % dari Taksasi Jaminan 5 Tabel 8. Subkriteria dan Pembobotan C6 Kriteria Subkriteria Nilai Kondisi Pekerjaan/Usaha ( Benefit ) Tidak Baik 1 Kurang Baik 2 Cukup Baik 3 Baik 4 Sangat Baik 5 Tabel 9. Subkriteria dan Pembobotan C7 Kriteria Subkriteria Nilai Lama Bekerja/Usaha ( Benefit ) < 2 Tahun 1 = 2 Tahun 2 > 2 Tahun 3

## Tabel 10. Subkriteria dan Pembobotan C8
Kriteria Subkriteria Nilai Pinjaman di tempat lain ( Cost ) Tidak Ada 1 0 – 3.000.000 2 3.000.001 – 10.000.000 3 10.000.001 – 20.000.000 4 > 20.000.000 5
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Tabel 11. Subkriteria dan Pembobotan C9 Kriteria Subkriteria Nilai Riwayat Kredit ( Benefit ) Kredit Macet 1 Kredit Lunas dengan Banyak Tunggakan 2 Belum Pernah Kredit 3 Kredit Lunas dengan Sedikit Tunggakan 4 Kredit Lancar 5 Tabel 12. Subkriteria dan Pembobotan C10 Kriteria Subkriteria Nilai Tujuan Kredit ( Benefit ) Konsumtif 1 Pendidikan 2 Properti 3 Usaha 4

## 4.2 Desain Sistem
Tahapan desain sistem yang pertama dilakukan adalah perancangan Data Flow Diagram (DFD).  DFD  dipahami  sebagai  perancangan  proses  guna  merepresentasikan  sumber  data serta  arah  data  yang  keluar  dari  suatu  sistem,  penyimpanan  data,  serta  mekanisme  yang mampu memperoleh data [11]. DFD pertama adalah diagram level 0 yang menggambarkan secara umum proses transformasi data dalam sistem pendukung keputusan ini. DFD level 0 SPK ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. DFD Level 0
Selanjutnya ialah perancangan DFD level 1. Diagram ini menggambarkan mengenai rincian proses yang terjadi pada diagram level 0.  DFD level 1 ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. DFD Level 1
Desain sistem yang kedua adalah perancangan basis data. Proses perancangan basis data tersusun atas 3 bagian yang terdiri atas perancangan konseptual, logikal dan fisikal. Perancangan  konseptual  meliputi  identifikasi  tipe  entitas,  identifikasi  hubungan  antar entitas,  dan  identifikasi  atribut  domain.  Pada  proses  ini  menghasilkan  7  entitas,  yaitu pengguna,  kriteria,  subkriteria,  atribut,  bobot_kriteria,  nasabah,  nilai_nasabah,  dan status_angsuran.  Identifikasi  tipe  entitas.  Proses  perancangan  logikal  meliputi normalisasi  dan  pembentukan Entity  Relationship  Diagram (ERD).  ERD menggambarkan mengenai keterkaitan interaksi dari suatu model [12]. Normalisasi dilakukan dengan 4 tahap, yaitu Unnormalized  Form , First  Normal Form , Second  Normal  Form , Third  Normal  Form sehingga  menghasilkan  rancangan basis  data.  Perancangan  basis  data  selanjutnya  adalah  perancangan  fisikal.  ERD merupakan  metode  yang  menggambarkan  keterkaitan  interaksi  dari  suatu  model. Perancangan  ERD  ditunjukkan  pada  Gambar  3.  Kemudian  pada  tahapan  perancangan basis  data  secara  fisikal,  terdapat  penentuan  atribut  serta  komprehensinya  pada  setiap seperti  tipe  data,  panjang  karakter, dan kelengkapan  lainnya.  Tahap perancangan  ini mampu memprediksi  keperluan ukuran penyimpanan.

## `

## Gambar 3. Perancangan ERD
Perancangan selanjutnya adalah perancangan diagram alir ( flowchart ). Flowchart ialah pelambangan  atas  penggambaran  pada  algoritma  ataupun  mekanisme  guna  penyelesaian persoalan  yang  ada,  melalui  penggunaan flowchart yang  memberikan  kemudahan  bagi penggunanya  perihal  mengecek  sejumlah  bagian  yang  terlupakan  pada  analisa  suatu persoalan [13]. Pada perancangan ini, flowchart berhasil dirancang dan terfokus ke metode- metode yang digunakan. Hasil perancangan flowchart ditunjukkan pada Gambar 4.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Gambar 4. Flowchart
Perancangan selanjutnya adalah perancangan antarmuka pengguna. Terdapat 3 pengguna yang dapat mengakses sistem, yaitu pertugas realisasi, petugas survei, dan manager. Petugas realisasi  dapat  mengakses  halaman login ,  kelola  kriteria,  kelola  subkriteria,  perbandingan kriteria,  kelola  parameter,  kelola  nasabah  dan  laporan.  Petugas  survei  dapat  mengakses halaman login , dan halaman survei.  Sedangkan manager dapat  mengakses halaman login , proses data, dan validasi.

## 4.3 Pengkodean
Sistem dikonstruksi melalui penggunaan bahasa pemograman PHP native dan database MySQL. Proses pelaksanaan koneksi PHP ke basis data MySQL memakai PHP Data Object (PDO).  Tahap  pengkodean  pertama  adalah  implementasi  antarmuka  halaman login. Pada halaman login, pengguna pertama kali harus menuju halaman login untuk kemudian mengisi username dan password . Apabila berhasil melakukan login , maka antarmuka petugas akan diarahkan menuju halaman awal sesuai dengan hak akses petugas. Antarmuka halaman login ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Antarmuka Halaman Login
Antarmuka selanjutnya adalah perbandingan kriteria. Perbandingan kriteria merupakan salah satu langkah dari proses AHP yang mana akan dilakukan pemberian skala kepentingan untuk setiap kriteria yang untuk selanjutnya dilakukan tahapan AHP yang lain untuk mencari bobot kriteria. Selain itu, pada antarmuka ini juga ditampilkan mengenai analisa perhitungan menggunakan AHP meliputi proses normalisasi AHP, penentuan bobot akhir, sampai dengan
uji  konsistensi.  Proses  analisa  dengan  menggunakan  AHP  akan  dimulai  ketika  petugas menekan tombol proses dan simpan.
Skala kepentingan ditandai dengan diberikannya skala nilai 1 sampai dengan 9 yang menandakan semakin besarnya nilai terhadap suatu kriteria yang lain berarti kriteria tersebut semakin  penting  dari  kriteria  lain  yang  diperbandingkan.  Perbandingan  dari  kriteria  yang sama  akan  menghasilkan  nilai  1  yang  berarti  sama  penting.  Sebagai  contoh,  untuk perbandingan C1 dan C2 diberikan nilai 6 menandakan bahwa C1 lebih penting daripada C2 dengan skala kepentingan 6. Hal ini dituangkan dalam matriks dengan baris C1 dan kolom C2 yang bernilai 6. Sebaliknya, C2 berarti tidak lebih penting dari C1 yang telah diberi skala 6, maka di dalam matriks baris C2 kolom C1 diisi dengan nilai 1/6 atau setara dengan 0.166. Hal  yang  sama  berlaku  sampai  dengan  semua  elemen  matriks  terpenuhi.  Matriks perbandingan kriteria disajikan pada Tabel 13.
Tabel 13. Matriks Perbandingan Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C1 1 6 4 5 0.2 1 4 0.33 0.25 6 C2 0.166 1 0.5 0.33 0.16 0.2 0.5 0.14  0.125 1 C3 0.25 2 1 2 0.14 0.33 1 0.25 0.2 2 C4 0.2 3 0.5 1 0.16 0.25 0.5 0.16 0.14 2 C5 5 6 7 6 1 4 7 3 2 8 C6 1 5 3 4 0.25 1 4 0.33 0.5 5 C7 0.25 2 1 2 0.14 0.25 1 0.2 0.166 2 C8 3 7 4 6 0.33 3 5 1 0.5 7 C9 4 8 5 7 0.5 4 6 2 1 8 C10 0.166 1 0.5 0.5 0.125 0.2 0.5 0.14  0.125 1 TOT 15.033  41  26.5  33.83 3.02 14.2  29.5  7.56 4.75 42
Tahap  selanjutnya  adalah  normalisasi  AHP,  Tahap  normalisasi  AHP  merupakan pembagian  setiap  elemen  matriks  dengan  total  kolom.  Contoh  perhitungan  misalnya dilakukan pada kolom pertama dan baris pertama dibagi dengan jumlah hasil kolom tersebut menghasilkan  perhitungan  1/15.033=  0.0665203219583582.  Perhitungan  yang  sama dilakukan  untuk  kolom  dan  baris  yang  lain.  Setelah  didapatkan  perhitungan  normalisasi, kemudian menghitung hasil bobot. Menghitung hasil bobot dilakukan dengan menghitung nilai rata-rata baris matriks normalisasi. Hasil bobot secara lengkap disajikan pada Tabel 14.
Tabel 14. Hasil Bobot AHP Kriteria Hasil Bobot C1 0.10229239057111 C2 0.021919713645608 C3 0.03894345307489 C4 0.032411927625232 C5 0.27761009946306 C6 0.092394756476783 C7 0.036997037716475 C8 0.15927782898591 C9 0.21711679513051 C10 0.021035997310416
Setelah  mendapatkan  hasil  bobot,  kemudian  dilakukan  uji  konsistensi  dengan menghitung  nilai  indeks  konsistensi  (CI)  dengan  menerapkan  persamaan  (1)  dan  rasio konsistensi  (CR)  dengan  persamaan  (2).  Langkah  pertama  untuk  menghitung  CI  adalah dengan  mengalikan  matriks  perbandingan  berpasangan  dengan  hasil  bobot  yang  telah didapatkan.  Kemudian  hasil  tersebut  dibagi  dengan  hasil  bobot  masing-masing  kriteria. Dengan  menggunakan  hasil  perkalian  tersebut,  didapatkan  nilai 𝜆 𝑚𝑎𝑥 sebesar 10.60994049971. Nilai 𝜆 𝑚𝑎𝑥 digunakan pada persamaan (1) menghasilkan nilai CI sebesar 0.067771166634447 . Sedangkan nilai CI kemudian digunakan pada persamaan (2) dengan nilai Random  Consistency (RI)  sebesar  1.49  karena  banyaknya  kriteria  adalah  10,  dan menghasilkan  nilai  CR  sebesar  0.045484004452649.  Karena  nilai  CR  >  0.1  maka  nilai konsisten  dan  hasil  bobot  AHP  dapat  digunakan  untuk  perhitungan  selanjutnya.  Semua analisis  perhitungan  dengan  menggunakan  AHP  disajikan  pada  antarmuka  perbandingan kriteria. Adapun antarmuka perbandingan kriteria ditunjukkan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Antarmuka Perbandingan Kriteria
Berikutnya adalah antarmuka survei nasabah. Hanya petugas survei yang memiliki akses pada halaman ini.  Petugas survei dapat memilih  nasabah mana  yang akan disurvei  sesuai jadwal  dan  melakukan  survei  terhadap  nasabah  tersebut.  Hasil  survei  ini  akan  digunakan untuk  analisis  penerimaan  pengajuan  kredit  dengan  metode  SAW.  Antarmuka  survei nasabah ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Antarmuka Survei Nasabah
Selanjutnya adalah antarmuka proses data. Hanya manager yang memiliki akses terhadap halaman ini. Halaman ini menampilkan data hasil survei nasabah yang kemudian dijadikan
bahan  penilaian  dengan  metode  SAW  dan  perhitungan  kemampuan  angsuran.  Terdapat tombol proses  yang akan mengarahkan ke halaman proses data  yang di dalamnya apabila manager  menekan  tombol  tersebut  maka  akan  dilakukan  analisis  kemampuan  nasabah memenuhi  kriteria  dengan  menggunakan  metode  SAW.  Pada  halaman  ini  juga  akan ditampilkan rangkaian proses analisis menggunakan metode SAW.
Pada bagian petugas administrasi telah ditetapkan kriteria, atribut kriteria dan subkriteria dengan  nilai  masing-masing  subkriteria.  Petugas  survei  juga  telah  melakukan  survei  dan menghasilkan nilai dari setiap nasabah. Pada nilai nasabah tersebut kemudian akan dilakukan normalisasi  SAW  berdasarkan  persamaan  (4).  Setelah  didapatkan  nilai  normalisasi, kemudian  dihitung  bobot  preferensi  dengan  persamaan  (5).  Bobot  preferensi  inilah  yang akan  menentukan  nilai  akhir  dari  setiap  nasabah.  Status  kelayakan  nasabah  berdasarkan kriteria diperoleh dengan membandingkan nilai dari setiap nasabah dengan nilai parameter yang telah ditentukna koperasi.
Selain analisis kelayakan menggunakan SAW, pada antarmuka proses data juga terdapat analisis kemampuan membayar angsuran. Status kelayakan kredit berdasarkan kemampuan angsuran  ini  diperoleh  dengan  membandingkan  pendapatan  bersih  dengan  angsuran  tiap bulan  yang  harus  dibayarkan  oleh  nasabah.  Pengajuan  kredit  nasabah  dinyatakan  layak apabila kedua analisis pada proses inv dinyatakan layak oleh sistem. Meskipun demikian, sistem  hanya  akan  menghasilkan  rekomendasi  kelayakan  kredit  nasabah  saja,  mengenai keputusan  akhir  akan  dilakukan  oleh  manager  koperasi.  Adapun  antarmuka  proses  data ditunjukkan pada Gambar 8.

## Gambar 8. Antarmuka Proses Data

## 4.4 Pengujian
Perangkat  lunak  diuji  untuk  menentukan  apakah  memenuhi  desain  dan  kebutuhan pengguna  yang  telah  ditetapkan.  Pengujian  bertujuan  untuk  menemukan  kesalahan- kesalahan pada sistem untuk kemudian dapat segera diperbaiki. Dilakukan empat pengujian pada sistem yang telah dibangun, yaitu pengujian akurasi, whitebox testing, blackbox testing , dan uji respon pengguna.
Pada uji akurasi, dilakukan perbandingan hasil kalkulasi manual serta kalkulasisistem. Berlandaskan  pelaksanaan  penelahaan  melalui  pemakaian  30  data,  terdapat  30  data  yang saling  sesuai.  Tingkat  kesesuaian  rekomendasi  sistem  menjadi  sebesar  100%  sehingga sistem layak untuk digunakan merekomendasikan pemberian kredit terhadap nasabah.
Pada whitebox testing , digunakan teknik basis path testing untuk menguji alur dan logika program.  Tahapan  yang  dilakukan  meliputi  pemodelan flowgraph ,  merancang cyclomatic complexity ,  penentuan  jalur  independen  serta  merancang  kasus  uji  [14].  Pada  tahap  ini
peneliti menguji 17 modul dengan hasil valid secara keseluruhan yang berarti sistem sudah baik secara alur dan logika. Hasil pengujian dengan white box testing ditunjukkan pada Tabel 15.
Tabel 15. Hasil White Box Testing No Modul Jumlah Kasus Uji Hasil 1 Login 5 Valid 2 Tambah Kriteria 2 Valid 3 Edit Kriteria 2 Valid 4 Hapus Kriteria 2 Valid 5 Tambah Subkriteria 2 Valid 6 Edit Subkriteria 2 Valid 7 Hapus Subkriteria 2 Valid 8 Hasil Konsistensi AHP 3 Valid 9 Input Parameter 3 Valid 10 Tambah Nasabah 2 Valid 11 Edit Nasabah 2 Valid 12 Hapus Nasabah 2 Valid 13 Survei Nasabah 4 Valid 14 Normalisasi SAW 5 Valid 15 Perhitungan SAW 3 Valid 16 Validasi Diterima 2 Valid 17 Validasi  Ditolak 2 Valid
Pengujian  selanjutnya  adalah  pemakaian blackbox  testing .  Proses  menguji  ini dilaksanaka guna menelaah fungsionalitas sistem. Pemakaian Blackbox testing ialah metode Equivalence  Partitioning (EP).  Metode  ini  mengklasifikasikan  domain  masukan  menjadi beberapa  kelas  untuk  mendapatkan  kasus  uji  [15].  Ditetapkan  10  kasus  uji  yang menghasilkan  hasil  akhir  valid  secara  keseluruhan  yang  berarti  sistem  sudah  baik  secara fungsional. Hasil pengujian dengan black box testing ditunjukkan pada Tabel 16.
Tabel 16. Hasil Black Box Testing No Kasus Uji Jumlah Butir Uji Hasil 1 Login 4 Valid 2 Tambah Kriteria 2 Valid 3 Edit Kriteria 2 Valid 4 Tambah Subkriteria 2 Valid 5 Edit Subkriteria 2 Valid 6 Perbandingan Kriteria 2 Valid 7 Nilai Parameter 2 Valid 8 Tambah Nasabah 3 Valid 9 Edit Nasabah 2 Valid 10 Survei Nasabah 2 Valid
Pengujian  selanjutnya  adalah  uji  respon  pengguna.  Pengujian  ini  berbentuk  pengisian kuesioner  oleh  pengguna  yang  berisi  tentang  sejumlah  pertanyaan-pertanyaan  dengan kriteria-kriteria  yang  ada  pada  standar  ISO/IEC  9126,  yaitu functionality,  realiblity, usability,  efficency,  maintainability, dan portability .  Kuisioner  berisi  17  pertanyaan  yang disebarkan kepada 4 responden staff KSU DARMA yang kemudian dianalisis hasil dengan skala likert 5 poin. Hasil kuisioner terhadap pengguna ditunjukkan pada Tabel 17.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## Tabel 17. Hasil Kuisioner Uji Respon Pengguna
No Responden Jumlah Tanggapan Skor STS (1) TS (2) RG (3) S (4) SS (5) 1 Manager 0 0 0 12 5 73 2 Adm inistrasi, Realisasi, dan Telemarketing 0 0 0 7 10 78 3 Petugas Surve i 1 0 0 0 7 10 78 4 Petugas Surve i 2 0 0 0 7 10 78 Total Skor 307
Berdasarkan tabel 5. didapatkan total skor adalah 307. Selanjutnya menentukan nilai terendah dan tertinggi likert, yaitu  :
X = banyak pernyataan x skor jawaban terkecil x banyak responden = 17 x 1 x 4  = 68 Y = banyak pernyataan x skor jawaban terbesar x banyak responden = 17 x 5 x 4 = 340 Dari hasil tersebut, dapat ditentukan persentase hasil perhitungan :
Persentase skala likert =
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑇𝑒𝑟𝑡inggi Likert 𝑥 100% = 307 340 𝑥 100% = 90,29 %
Berdasarkan presentase nilai 90,29%, hasil pengujian terhadap pengguna mengindikasikan bahwa  apengguna  sangat  setuju  bahwa  sistem  dapat  digunakan  dengan  baik  berdasarkan kriteria . functionality, realiblity, usability, efficency, maintainability, dan portability.

## 5. Kesimpulan
Sistem  pendukung  keputusan  pemberian  kredit  telah  berhasil  dibangun  melalui pengkombinasian  metode  AHP  dengan  metode  SAW  untuk  membantu  KSU  DARMA Cabang  Srono  Kabupaten  Banyuwangi  dalam  menentukan  status  kelayakan  nasabah menerima kredit. Perancangan sistem tersebut memakai bahasa pemograman PHP serta basis data MySQL. Setelah berhasil dibangun, dilakukan empat pengujian, yaitu pengujian akurasi yang  menghasilkan  keakuratan  100%, black  box  testing menghasilkan  sistem  baik  secara fungsional, white box testing menghasilkan sistem baik secara logika, serta pengujian respon pengguna menghasilkan respon pengguna yang sangat baik.

## Daftar Pustaka
[1] A.  Lailiyah,  “Urgensi  analisa  5c  pada  pemberian  kredit  perbankan  untuk meminimalisir resiko,” Yuridika , pp. 217–232, 2014.
[2] A. O. Riyandi, N. Dengen, and Islamiyah, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian  Bantuan  Dana  atau  Kredit  Untuk  Usaha  Kecil  Menengah  (UKM)  pada Bank  Negara  Indonesia  (BNI),” Pros.  SAKTI  (Seminar  Ilmu  Komput.  dan  Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, pp. 8–13, 2017.
[3] M. Rohandi, M. Y. Tuloli, and M. R. T. Jassin, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Penentuan  Prioritas  Pengembangan  Kawasan  Wisata  Bawah  Laut,” J.  Nas.  Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 4, pp. 2–8, 2017, doi: 10.22146/jnteti.v6i4.354.
[4] Pitono  and  W.  Susetiyo,  “Tinjauan  Yuridis  Penyelesaian  Kredit  Macet  pada  Bank Perkreditan Rakyat Berkah Pakto Kediri, Jawa Timur,” J. Supremasi , vol. 9, no. 2, pp. 49–68, 2019, doi: 10.35457/supremasi.v9i2.794.
[5] N. Nuris, “Sistem Keputusan Metode SAW dan Topsis Untuk Pemilihan Staff Peduli Laka Studi Kasus : PT Express Pool Cipayung,” J. Evolusi , vol. 5, no. 2, pp. 59–65, 2017.
[6] P. Diah, S. Dewi, and S. Suryati, “Penerapan Metode AHP dan SAW untuk Penentuan
Kenaikan Jabatan Karyawan,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 60–73, 2018, doi: 10.35957/jatisi.v5i1.130.
[7] Y.  M.  Kristania,  “Implementasi  Kombinasi  Metode  AHP  dan  SAW  Dalam Pendukung Keputusan Penentuan Kredit Perumahan Rakyat,” Telematika , vol. 11, no. 1, p. 65, 2018, doi: 10.35671/telematika.v11i1.616.
[8] M.  A.  Mude,  “Sedangkan  metode  SAW  adalah  Perbandingan  Metode  SAW  dan Topsis Pada Kasus UMKM,” Ilk. J. Ilm. , vol. 8, no. 2, pp. 76–81, 2016.
[9] M.  Elistri,  J.  Wahyudi,  and  R.  Supardi,  “Penerapan  Metode  SAW  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jurusan  pada  SSekolah  Menengah  Atas  Negeri  8 Seluma,” J. Media Infotama , vol. 10, no. 2, pp. 105–109, 2014.
[10]  C.  Tristianto,  “Penggunaan  Metode  Waterfall  Untuk  Pengembangan  Sistem Monitoring Dan Evaluasi Pembangunan Pedesaan,” J. Teknol. Inf. ESIT , vol. XII, no. 01, pp. 8–22, 2018.
[11]  R. Purnomo and A. Nurdin, “Aplikasi Layanan Delivery Order Berbasis Web Pada Rumah Makan Podoteko,” semanTIK , vol. 3, no. 2, pp. 23–30, 2017.
[12]  E. W. Fridayanthie and T. Mahdiati, “Rancang Bangun Sistem Informasi Permintaan ATK  Berbasis  Intranet  (Studi  Kasus:  Kejaksaan  Negeri  Rangkasbitung),” J. KHATULISTIWA Inform. , vol. 147, no. 2, pp. 11–40, 2016.
[13]  S.  Santoso  and  R.  Nurmalina,  “Perencanaan  dan  Pengembangan  Aplikasi  Absensi Mahasiswa Menggunakan Smart Card Guna Pengembangan Kampus Cerdas (Studi Kasus Politeknik Negeri Tanah Laut),” J. Integr. , vol. 9, no. 1, pp. 84–91, 2017.
[14]  A. Ibtisama, B. Priyambadha, and A. A. Soebroto, “Pengembangan Sistem Aplikasi Manajemen Transaksi Pembelian , Penjualan dan Produksi ( Studi Kasus : PT . Abadi Ario  Sekawan  ),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  10,  pp. 10035–10043, 2019.
[15]  A.  P.  Putra,  N.  Nurdin,  R.  V.  Rondonuwu,  and  I.  Kusyadi,  “Implementasi  Teknik Equivalence  Partitions  untuk  Pengujian  Black  Box  pada  Sistem  Informasi DAPODIKDASMEN,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Apl. , vol. 3, no. 3, pp. 171–177, 2020, doi: 10.32493/jtsi.v3i3.5379.