## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Pembaruan Teknologi Informasi Untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kelayakan Kredit Menerapkan Metode Profile Matching dan Metode Fuzzy Mamdani
Rismadina Puspa, Nurahman *
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Kota Sampit, Indonesia Email: 1 rismadinapuspa@gmail.com, 2,* nurrahman.ikhtiar@gmail.com Submitted: 07/11/2020 ; Accepted: 21/11/2020 ; Published: 27/11/2020
Abstrak− Perkembangan teknologi informasi pada saat sekarang sangat berkembang pesat, dengan begitu memberikan banyak dampak  positif  bagi  kehidupan  masyarakat  secara  umum.  Dengan  perkembangan  saat  ini  membuat  semakin  banyaknya kebutuhan masyarakat seperti kebutuhan finansial juga kebutuhan pribadi. Hal ini dapat dilihat dari teknologi informasi yang memberikan kemudahan dalam banyak aspek kehidupan masyarakat, diantaranya dalam hal pengkreditan. Setiap perusahaan biasanya  menghadapi  persaingan  yang  sangat  ketat,  sebagaimana  banyaknya  bermunculan  perusahaan  -  perusahaan  kredit untuk meminjamkan dana dan BPKB sebagai jaminannya.PT. DIVA Eletronic dan Furniture bergerak dibidang perusahaan pembiayaan kredit. Pembiayaan kredit merupakan lembaga yang memberikan jasa pemberian kredit dalam bentuk jaminan untuk sementara waktu. Perusahaan menetapkan kebijakan dalam proses pemberian kredit membutuhkan pertimbangan dan analisis dari pihak kredit berdasarkan peraturan serta adanya kebijakan pembiayaan kredit. PT. DIVA Eletronic dan Furniture merupakan  anak  cabang  dari  PT.  COLOMBUS  dengan  maksud  membangun  jaringan  unit  bisnis  diseluruh  kota  yang menyediakan barang  terlengkap,  bekualitas  dan  bergaransi.  Jadi dengan jumlah konsumen  yang  mulai  bertambah sehingga pihak perusahaan mengalami kesulitan dalam pengelolaan datanya serta dalam penentuan kelayakan pemberian kredit. Tidak jarang akibat kesalahan dalam penentuan kelayakan konsumen, terjadi kredit macet sehinga perusahaan harus menarik kembali barang electronic ataupun furniture dari konsumen itu sendiri.  Maka dengan itu  bermaksud untuk membuat dengan judul : Pembaruan  Teknologi  Informasi  Kredit  untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  pemberian  kelayakan  kredit  pada  PT.  DIVA Eletronic dan Furniture dengan Metode Profile Matching dan Metode Fuzzy.
Kata Kunci : Pembaruan, Teknologi Informasi, Sistem Pendukung Keputusan, Pembiayaan , Kredit
Abstract− The development of information technology is currently growing rapidly, with so many positive impacts on people's lives in general. With current developments, there are more and more community needs such as financial needs as well as personal needs. This can be seen from the information technology that provides convenience in many aspects of people's lives, including crediting. Each company usually faces very tough competition, as many credit companies have sprung up to lend funds and BPKB as collateral. DIVA Eletronic and Furniture are engaged in credit financing companies. Credit financing is an institution that provides temporary credit services in the form of guarantees. The company establishes policies in the credit extension process requiring consideration and analysis from the credit party based on regulations and the existence of credit financing policies. PT. DIVA Eletronic and Furniture is a subsidiary of PT. COLOMBUS with the aim of building a network of business units throughout the city that provides the most complete, quality and guaranteed goods. So with the number of consumers  who  began  to  increase  so  that  the  company  experienced  difficulties  in  managing  data  and  in  determining creditworthiness. Not infrequently due to errors in determining consumer eligibility, bad credit occurs so that companies have to withdraw electronic goods or furniture from the consumers themselves. So with that it intends to make with the title: Credit Information  Technology  Renewal  for  Decision  Support  System  for  granting  creditworthiness  at  PT.  DIVA  Eletronic  and Furniture with Profile Matching Method and Fuzzy Method.
Keywords : Renewal, Information Technology, Decision Support Systems, Financing, Credit

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  pada  saat  sekarang  sangat  berkembang  pesat,  dengan  begitu  memberikan banyak  dampak  positif  bagi  kehidupan  masyarakat  secara  umum.  Dengan  perkembangan  saat  ini  membuat semakin banyaknya kebutuhan masyarakat seperti kebutuhan finansial juga kebutuhan pribadi. Hal ini dapat dilihat dari teknologi informasi yang memberikan kemudahan dalam banyak aspek kehidupan masyarakat, diantaranya dalam  hal  pengkreditan.  Setiap  perusahaan  biasanya  menghadapi  persaingan  yang  sangat  ketat,  sebagaimana banyaknya bermunculan perusahaan - perusahaan kredit untuk meminjamkan dana dan BPKB sebagai jaminannya.
Dengan  para  pesaing  yang  sama  -  sama  berusaha  ingin  mendapatkan  laba  perusahaan  yang  besar. Oleh karena  itu,  perusahaan  harus  mampu  meningkatkan  produktivitas  untuk  mempertahankan  tujuan  utama  yaitu memaksimalisasi  laba  agar  dapat  tercapai.  PT.  DIVA  Eletronic  dan  Furniture  bergerak  dibidang  perusahaan pembiayaan kredit. Pembiayaan kredit merupakan lembaga yang memberikan jasa pemberian kredit dalam bentuk jaminan untuk sementara waktu. Perusahaan menetapkan kebijakan dalam proses pemberian kredit membutuhkan pertimbangan dan analisis dari pihak kredit berdasarkan peraturan serta adanya kebijakan pembiayaan kredit.
Jadi  dengan  jumlah  konsumen  yang  mulai  bertambah  sehingga  pihak  perusahaan  mengalami  kesulitan dalam pengelolaan datanya serta dalam penentuan kelayakan pemberian kredit. Menurut data yang ada, dari jumlah konsumen yang aktif ada 854 konsumen, sedangkan sisanya untuk konsumen yang menunggak ada 600 konsumen. Jadi,  jumlah  total  dari  keseluruhannya  ada  1454  konsumen.  Tidak  jarang  akibat  kesalahan  dalam  penentuan kelayakan konsumen, terjadi kredit macet  sehinga perusahaan harus menarik  kembali  barang eletronic ataupun furniture dari konsumen itu sendiri.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 1, November 2020, Page 77-83 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Untuk  dapat  mengatasi  masalah  yang  terjadi  di  dalam  sebuah  perusahaan  tersebut  maka  dibutuhkannya suatu  sistem  teknologi  komputer  yang  dikenal  dengan  Sistem  Pendukung  Keputusan[1],  [2].  Pada  sistem pendukung  keputusan  (SPK)  memiliki  banyak  metode  dalam  penyelesaian  masalah  diantaranya  TOPSIS  [3], ELECTRE[4], [5], Profile Matching [6], MOORA[7], COPRAS [8].
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Profile  Matching dan metode Fuzzy  Mamdani . Profile Matching secara umum merupakan proses membandingkan antara profil konsumen ke dalam kriteria  – kriteria yang  dibutuhkan  sehingga  diketahui  perbedaan(Gap). Semakin  kecil  Gap  yang  dihasilkan maka  bobot  nilainya semakin besar yang berarti memiliki peluang lebih besar[9].
Sedangkan metode Fuzzy mamdani merupakan salah satu bagian dari Fuzzy Inference System yang berguna untuk penarikan kesimpulan atau suatu keputusan terbaik dalam permasalahan yang tidak pasti. Fuzzy Mamdani lebih  memperhatikan  kondisi  yang  akan  terjadi  untuk  setiap  fuzzynya,  sehingga  menghasilkan  hasil  keputusan yang  terbaik  untuk  suatu  permasalahan[10],  [11].  Dengan  adanya  2  metode  ini  diharapkan  bisa  membantu perusahaan dalam menentukan kelayakan kredit konsumen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam proses perancangan sistem pada penelitian ini menggunakan beberapa tahapan tahapan, tahapan penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini.
Mulai
Metode Pengumpulan Data Pengumpul an Data • Wawancara • Observas i • Studi Pustaka Metode Pengembangan Sistem • Analisi s Data • Desain Sis tem • Pembuatan Program Pengujian Program Im plementasi Program Seles ai Gambar 1. Metodologi Penelitian
Pembuatan sistem sesuai dilakukan dalam beberapa tahap, yaitu
1. Metode Pengumpulan Data:
a. Wawancara  dilakukan  secara  langsung  guna  memperoleh  informasi  tetang  spesifikasi  pemberian  kredit yang dikembangkan.
b. Mempelajari dokumen terkait, formulir yang digunakan untuk dianalisis lebih lanjut.
c. Observasi meninjau secara langsung ke PT. DIVA Eletronic dan Furniture
d. Studi Pustaka dengan mempelajari buku - buku, referensi yang ada sangkut pautnya dengan laporan ini.
2. Metode Pengembangan Sistem:
a. Analisis Data
b. Desain Sistem
c. Pembuatan Program
d. Pengujian Program
e. Implementasi Program

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 1, November 2020, Page 77-83 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System)
Sering disebut Sistem Pendukung Keputusan, Secara umum dapat disingkat SPK yang mana didefinisikan sebagai sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan  baik  pemecah  masalah  maupun  kemampuan pengkomunikasian  untuk  masalah  semi-terstruktur.  Secara  khusus,  SPK  diartikan    sebagai  sebuah  sistem  yang mendukung kerja seseorang manager maupun sekelompok manager dalam memecahkan masalah semi-terstruktur dengan cara memberikan informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu [12], [13]

## 2.3 Metode Profile Matching
Sebuah mekanisme pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa dapat tingkat variable prediktor yang ideal yang harus dipenuhi oleh subyek yang diteliti, bukannya tingkat minimal yang harus dipenuhi atau dilewati. Berikut adalah beberapa tahapan dan perumusan perhitungan dengan metode Profile Matching [6], [14] .

## 2.4 Metode Fuzzy Mamdani
Himpunan  fuzzy  mamdani  Merupakan  suatu  pengembangan  lebih  lanjut  tentang  konsep  himpunan  dalam matematika. Bisa disebut juga rentang nilai- nilai. Masing – masing nilai mempunyai derajat keanggotaan antara 0  sampai  1.  Logika  fuzzy  menggunakan  ungkapan  misalnya:“lambat”,  “sedang”,  “cepat”  dan  lainnya  untuk mengungkapkan derajat intensitasnya[15].

## 2.4 Kredit
Kredit  di  artikan  sebagai  kepercayaan.  Pengertian  lainnya  dalam  Bahasa  latin  kredit  berarti  “credere”  artinya percaya.  Maksudnya  dari  percaya  bagi  si  pemberi  kredit  adalah  ia  percaya  pada  si  penerima  kredit  yang disalurkannya  akan  pasti  akan  dikembalikan  sesuai  perjanjian.  Sedangkan  bagi  si  penerima  kredit  merupakan kepercayaan sehingga mempunyai kewajiban untuk membayar sesuai jangka waktu[16].

## 2.5 Kelayakan Kredit
Sebelum melakukan proses pesetujuan dan pencairan kredit kepada debitur, pihak bank harus melakukan analisa kredit  terlebih  dahulu  kepada  calon  debitur  dengan  memperhatikan  faktor  5C  ( The  Five  C’s  Of  Credit )  yang bertujuan untuk menilai apakah debitur layak diberi kredit, penentuan jangka waktu kredit dan nilai kredit yang diberikan. Faktor-faktor 5C tersebut yaitu[17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Deskripsi Sistem Berjalan
Secara umum, sistem yang ada di PT. DIVA Furniture Dan Eletronic Sampit meliputi sistem yang berhubungan dengan  pemberian  kredit  furniture  dan  eletronic. Berikut  ini  adalah  hasil  pengamatan  yang  dilakukan  terhadap sistem pemberian kredit yang sedang berjalan : Sistem transaksi permohonan kredit merupakan proses terjadinya pengajuan kredit melibatkan 5 entitas. Konsumen, Pramuniaga, Analis, Admin Marketing, MOU.
a. Konsumen  datang  kekantor  dan  mengajukan  permohonan  kredit  dengan  syarat  khusus,  untuk  sebagian persyaratan kelengkapan sendiri adalah sebagai berikut :
1 KTP (kartu tanda penduduk)
2 KK (Kartu Keluarga)
3 Mengisi formulir calon konsumen
b. Pramuniaga akan menerima persyaratan dari konsumen. Apabila setelah di isi dan di cek persyaratan tersebut kurang lengkap maka akan di kembalikan lagi dengan si konsumen.
c. Jika  persyaratan  sudah  lengkap,  maka  akan  diserahkan  ke  bagian  survey  untuk  melakukan  pengecekan  di lapangan. Jika data sesuai maka akan di berikan ke bagian ke Admin Marketing. Jika tidak sesuai maka akan ditolak pengajuan kredit konsumen tersebut.
d. Admin  marketing  mencek  kembali  kesesuaian  persyaratan  yang  calon  konsumen  dan  memberikan  laporan laporan hasil analisa kredit kepada MOU.
e. MOU  akan  menerima  hasil  laporan  dan  memeberikan  keputusan  kredit  disetujui.  Kemudian  Survey  akan memberikan  kabar  kepada  konsumen  kredit  distujui.  Jika  tidak  di  setujui  akan  di  kembalikan  lagi  ke  data lapangan yang ada di Survey.

## 3.2 Deskripsi Sistem Usulan
Analisis sistem yang diusulkan adalah menganalisis pihak perusahaan untuk  menentukan kebutuhan-kebutuhan yang diperlukan oleh sistem tersebut. Adapun bahan menganalisis kebutuhan sistem diperoleh dengan melakukan wawancara dengan pihak yang berangkutan dan yang berpengalaman dalam hal penentuan pemberian kelayakan kredit  eletronik  dan  furniture  yaitu  bagian  admin  marketing serta  melakukan  analisa  dari  sumber-sumber  yang dapat dipercaya untuk mendapatkan informasi mengenai detail dari sistem pendukung keputusan dan kelayakan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 1, November 2020, Page 77-83 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
pemberian kredit sesuai dengan kriteria yang ada. Berikut ini menjelaskan pemberian kredit eletronik dan furniture yang ada di PT. DIVA Eletronik dan Furniture.
a. Konsumen datang ke kantor dan mengajukan permohonan kredit dengan syarat yang sudah ditentukan, sebagai berikut:
1 KTP (kartu tanda peduduk )
2 KK (kartu keluarga)
3 Mengisi frormulir calon konsumen
4 Minimal umur 21 tahun dan maksimal 60 tahun.
5 Surat nikah
6 Slip gaji bagi PNS / Karyawan
7 Surat keterangan penghasilan kerja (Swasta)
8 Buku Rekening Tabungan
9 Surat peryataan kredit bermatrai
b. Pramuniaga  menerima  persyaratan  dari  calon  konsumen.  Apabila  setelah  dicek  persyaratan tersebut  kurang lengkap maka akan di kembalikan lagi dengan konsumen untuk dilengkapi kembali.
c. Pramuniaga melakukan pengecekan kelengkapan persyaratan jika sudah lengkap, Pramuniaga akan membuat laporan data konsumen dan laporan permohonan kredit.
d. Laporan data konsumen dan laporan permohonan kredit kemudian di serahkan ke bagian survey. Setelah survey menerima  laporan  data  konsumen  dan  laporan  permohonan  kredit,  kemudian  bagian  survey  mensurvey konsumen untuk pengecekan kesesuaian data di lapangan. Jika sesuai akan dibuat data lapangan survey beserta laporan survey lalu di proses ke admin marketing. Dan jika hasil survey tidak sesuai maka akan di batalkan. Dan dokumen konsumen di kembalikan.
e. Admin Marketing akan mengecek ulang hasil laporan lapangan survey. Setelah itu menganalisa dan melakukan proses seleksi konsumen untuk mengetahui kelayakan atau tidaknya konsumen tersebut. Selanjutnya jika sudah selesai menganalisa proses seleksi konsumen maka laporan hasil seleksi yang akan di serahkan ke MOU.
f. MOU  menerima  laporan  dan  akan  menyampaikan  keputusan  ke  bagian  admin  marketing  bahwa  kredit disetujui. Jika dari hasil seleksi  tidak layak maka akan di cek ulang datanya kebagian admin marketing dan disebut tidak layak kredit. Dan setelah MOU mengeluarkan keputusan layak kredit kepada konsumen, maka MOU  akan  membuat  laporan  persetujuan  krdit,  bahwa  kredit  telah  distujui  dan  layak  diberikan  kepada konsumen tersebut.

## 3.3 Pemodelan Sistem
Model dari sistem informasi dirancang dalam bentuk logika. Permodelan tersebut digambarkan dalam beberapa bagan,  diantaranya  Bagan  Konteks  ( Context  Diagram ),  Bagan  Berjenjang  ( Level  Diagram ),  Bagan  Arus  Data ( Data Flow Diagram ). Bagan Relasi Entitas ( Entity Relational Diagram ), Model Data Relasional ( Relational Data Model ). a. Bagan Konteks Diagram (Context Diagram) Menggambarkan sistem informasi, entitas dan informasi yang mengalir antara keduanya.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
b. Levelisasi (Level Diagram)
Setelah  pembuatan  konteks  diagram  akan  dilanjutkan  dengan  pembuatan  bagan  berjenjang  atau  level  diagram, level diagram dapat diartikan sebagai penggambaran konteks diagram yang lebih rinci (Overview Diagram).
Gambar 3. Levelisasi ( Level Diagram)
c. DFD
Data  flow  diagram  merupakan  alat  yang  digunakan  pada  metodologi  pengembangan  sistem  yang  terstruktur (structured Analysis and design). Data flow diagram merupakan reprensi alur data yang digambarkan dalam bentuk grafik untuk menggambarkan isi atau data dari sebuah sistem informasi.

## Gambar 4. DFD

## 3.4 Implementasi Program
Implementasi Program merupakan cara menerapkan sistem dan menjalankan program aplikasi yang telah dibuat. Proses  pertama  saat  program  ini  dijalankan  akan tampil  sebuah  form  login  admin  seperti  tampak  pada  gambar berikut:

## 1. Login Diva System
Proses  pertama  saat  program  ini  dijalankan  akan  tampil  sebuah  form  Login  yang  meminta  pengguna  masuk kemenu  menu  utama.  Aplikasi  program  pemberian  kredit  dapat  diolah  oleh  pramuniaga,  surveyor,  dan  admin marketing yang ada di perusahaan sesuai dengan hak akses yang telah ditentukan. Ketika pengguna memilih nama pengguna dan mengetikkan kata sandi dan kemudian menekan tombol Masuk, kemudian program akan mengecek nama pengguna dan kata sandi telah diketikan dengan nama pengguna dan kata sandi.  Jika nama pemakai dan kata sandi yang dimasukkan tidak sesuai maka program akan menampilkan pesan “Kode User atau Password Salah”. Namun jika pengguna dan Kata Sandi yang dimasukkan benar, maka program akan menampilkan form Menu Utama

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 1, November 2020, Page 77-83 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Gambar 5. Halaman Login Admin

## 2. Halaman Utama
Halaman  utama  merupakan  tampilan  pertama  pada  saat  program  dijalankan,  dalam  pembuatan  program Pembaruan Teknologi Informasi Untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kelayakan Kredit
Gambar 6. Halaman Utama

## 3. Halaman Data Konsumen
Adapun data master yang dibuat dalam program aplikasi ini yaitu: Data Konsumen, Data Kriteria, Data Pengguna
Gambar 7. Data Konsumen

## 4. Halaman Data Kriteria
Menu ini akan menampilkan form data kriteria yg berfungsi untuk mengetahui kriteria apa saja yang akan menjadi patokan untuk diberikan kredit. Seperti memasukkan data kriteria baru, mengoreksi data kriteria membersihkan kotak inputan dan menghapus data kriteria dan melihat data kriteria yang sudah di simpan di table view.
Volume 2, No. 1, November 2020, Page 77-83 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  dapat  disimpulan  bahwa  dengan  adanya  nilai  kriteria  konsumen  dari  metode Profil Matching dan Fuzzy Mamdani dapat  menentukan calon  konsumen.  Dengan mengunakan dua metode ini dapat mempermudah perusahaan dalam memutuskan kelayakan kredit.

## REFERENCES
[1] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM) . 2006.
[2] Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[3] T. Kristiana, “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode TOPSIS Untuk Pemilihan Lokasi Pendirian Grosir Pulsa,” Paradig. XX, No.1(1), 8–12. , 2018.
[4] L. N. Zulita, “Penerapan Metode ELECTRE Dalam Pengambilan Keputusan Pemilihan Produk Unggulan Daerah,” J. Inf. Sist. Res. , vol. 1, no. 3, pp. 162–167, 2020.
[5] J. S. Vera Delmayanti, Yuhandri, “Implementasi Metode Elimination Et ChoixTraduisant La Realite (ELECTRE) dalam Penentuan Pegawai Berprestasi,” J. Inf. Teknol. , vol. 1, no. 3, pp. 33–39, 2019.
[6] N. L. W. Sri Rahayu Ginantra, G. W. Bhawika, A. Zamsuri, F. Budianto, and G. S. Achmad Daengs, “Decision Support System in Recommending Climbing Tourism Destinations with Profile Matching Method,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 835, no. 1, 2020.
[7] A.  T.  Hidayat,  N.  K.  Daulay,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  The  Basis  of  Ratio Analysis (MOORA) dalam Pemilihan Wiraniaga Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 1, no. 4, pp. 367–372, 2020.
[8] G. Ginting, S. Alvita, Mesran, A. Karim, M. Syahrizal, and N. K. Daulay, “Penerapan Complex Proportional Assessment ( COPRAS ) Dalam Penentuan Kepolisian Sektor Terbaik,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 616–631, 2020.
[9] N. Sherly, “Penerapan Metode Profile Matching Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bonus Karyawan pada PT. Sanghyang Seri Persero,” J. Ilm. ISSN 2339-210X Vol. 1 Nomor 1. STMIK Budidharma Medan. , 2013.
[10]  M. A. Salman, “A Comparion of Mamdani and Sugeno Inference Systems For a Satellite Image Classification. Anbar Journal for Engineering Sciences.,” 2010.
[11]  M. Mesran et al. , “Expert System for Disease Risk Based on Lifestyle with Fuzzy Mamdani,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 2.3, pp. 88–91, 2018.
[12]  Suryadi, “Sistem Pendukung Keputusan.,” Yogyakarta: Andi. , 1998.
[13]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[14]  Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[15]  B. Hasibuan, M, Yoakim., Kusumatuti, Nilamsari.,  Irawan, “Pengendalian Kecepatan kendaraan Roda Empat Dengan menggunakan Fuzzy Inference System metode Mamdani, Buletin Ilmiah Math.,” Stat. Dan Ter. Vol03, No.1 (2014), Hal. 39-46. , 2014.
[16]  Kasmir, “Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya, Jakarta,” Penerbit PT Raga Graf. Persada. Hal. 96. , 2008.
[17]  Y. Mulyana, “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemberian KPR Berbasis Web,” J. UMB/Aplikasi DSS/2010. , 2010.