Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting pada Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Debitur Anggota Koperasi
Putu Adi Wiryawan 1 , I Gede Suardika 2 , I Ketut Putu Suniantara 3
1 Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali, adi.wiryawan15@gmail.com, Jl. Raya Puputan No. 86 Renon, Denpasar-Bali, Indonesia
2 Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali, suardika@stikom-bali.ac.id, Jl. Raya Puputan No. 86 Renon, Denpasar-Bali, Indonesia
3 Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali, suniantara@stikom-bali.ac.id, Jl. Raya Puputan No. 86 Renon, Denpasar-Bali, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : 9 Sep 2020 : 5 Nov, 2020 : 1 Des, 2020 Koperasi simpan pinjam Graha Computindo merupakan salah satu  lembaga  keuangan  masyarakat  untuk  melakukan penyimpanan  dan  memberikan  pinjaman/kredit  pada  setiap anggota  dan  dibentuk  untuk  menyejahterahkan  anggota- anggotanya.  Setiap  anggota  koperasi  yang  ingin  meminjam kredit  harus  mengajukan  permohonan  pengajuan  pinjaman. Analisa  pinjaman  di  koperasi  tersebut  berdasarkan  pada umur,  penjamin,  jenis  usaha  dan  prinsip  5C,  yaitu C haracteristic,  Capital,  Collateral,  Condition dan Capacity yang  dilakukan  secara  manual.  Untuk  mempercepet  proses pemberian  kredit  dilakukan  dengan  sistem  pendukung keputusan,  dengan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  sebagai  dasar  perhitungan  keputusan  karena menggunakan  kriteria  dan  membandingkan  nilai  antar  satu calon dengan calon yang lain. Hasil penelitian ini berbentuk sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  mengolah  data debitur yang dapat digunakan dalam proses pemberian kredit. Sistem  ini  dapat  memberikan  perangkingan  sesuai  data masing  –  masing  debitur  dan  mempermudah  pengambil keputusan dalam pemberian kredit.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan Simple Additive Weighting
Debitur Koperasi

## Abstract
Graha Computindo is a community financial institution to conduct deposits and provide loans to members  and  is  formed  to  improve  the  welfare  of  its  members.  Every  member  who  wants  to borrow  money  must  apply  for  a  loan.  Loan  analysis  at  Graha  Computindo  is  based  on  age, guarantor, type of business and 5C principles (Characteristic, Capital, Collateral, Condition and Capacity).  Decision  making  for  loan  applications  uses  a  decision  support  system,  with  the Simple Additive Weighting (SAW) Method as the basis for calculating the decision because it uses  criteria  and  compares  the  value  between  one  candidate  and  another.  The  results  of  this study are in the form of a decision support system that can process data into a consideration that
can be used in the process of granting credit. This system can provide a ranking according to the data of each debtor and make it easier for decision makers to provide credit.

## 1. Pendahuluan
Koperasi adalah  badan  usaha  yang
beranggotakan perorangan atau badan berlandaskan asas kekeluargaan dan demokrasi  ekonomi.  Koperasi  berdasarkan jenis  usahanya  dibagi  dalam  empat  jenis, salah satunya koperasi simpan pinjam (KSP), Jenis  koperasi  simpan  pinjam  adalah  badan usaha  yang  dapat  memberikan  bantuan pinjaman baik  dari anggota  koperasi  maupun non  anggota  koperasi  yang  bertujuan  untuk membantu masyarakat dalam rangka berusaha dalam  bermodal,  menjauhkan  dari  para rentenir  yang  sering  member  pinjaman dengan  bunga  yang  sangat  tinggi  dan membantu  agar  anggotanya  dapat  menabung sehingga  pada  saat  dana  terkumpul  dapat digunakan oleh anggota koperasi maupun non anggota koperasi (Isa & Hartawan, 2017).
Koperasi  simpan  pinjam  (KSP)  Graha Computindo  merupakan  salah  satu  lembaga keuangan  masyarakat  untuk  melakukan penyimpanan  dan  memberikan  pinjaman (kredit)  pada  anggota  dan  dibentuk  untuk menyejahterahkan  anggota  –  anggotanya. Adanya  fasilitas  pinjaman  merupakan  salah satu keuntungan bagi pihak koperasi maupun pihak  peminjam.  Salah  satu  kegiatan  dalam proses  peminjaman  uang  adalah  pengajuan pinjaman. Setiap anggota koperasi yang ingin meminjam uang harus mengajukan permohonan  pengajuan  pinjaman.  Data  yang ada  pada  permohonan  pengajuan  pinjaman akan  digunakan  petugas  pinjaman  untuk menganalisa  pinjaman.  Analisa  pinjaman berfungsi  untuk  mengurangi  resiko  kredit yang akan terjadi. Hasil dari analisa pinjaman digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan diterima  atau  ditolak  pengajuan  pinjaman yang diajukan oleh anggota koperasi. Analisa pinjaman di KSP Graha Computindo
berdasarkan pada umur, penjamin, jenis usaha dan prinsip 5C.
Prinsip 5C  yaitu Characteristic adalah analisis  watak  dari  peminjam  sangat  penting untuk  diperhatikan .  Capital yaitu  Analisa modal  ini  bertujuan  untuk  mengetahui kemampuan  perusahaan  dalam  memikul beban  pembiayaan  yang  dibutuhkan  dan kemampuan  dalam menanggung  beban resiko  yang  mungkin  dialami  perusahaan . Collateral yaitu jaminan hendaknya melebihi jumlah  kredit  yang  diberikan. Condition yaitu  menilai  kredit  hendaknya  juga  dinilai kondisi ekonomi, sosial dan politik yang ada sekarang  dan  prediksi  untuk  dimasa  yang akan  datang, dan Capacity yaitu  analisis kemampuan adalah untuk mengukur kemampuan  membayar  (Saraswati,  2012) (Eprianti,  2019)  (Monulandi,  Dumais,  & Pangemanan,  2016).  Analisa  ini  berfungsi untuk  mengetahui kapasitas  dari  anggota apakah sanggup untuk mengembalikan kredit yang diberikan atau tidak.
Menurut  (Wahyuni,  2017)  menerapkan prinsip  5C  dalam  pemberian  kredit  untuk melindungi  bank  dari  risiko  kredit  macet, sehingga  sebelum  pemberian  kredit,  bank harus  melaksanakan  prinsip  hati  –  hati dengan  cara  terlebih  dahulu  melakukan analisa secara maksimal, tidak saja berdasarkan  prinsip  5C  +  1C,  7P  dan  3R, sehingga  dapat  meminimalkan  terjadinya kredit  macet.  Sedangkan  menurut  (Lesawati, Soleh,  &  Ferina,  2019)  menjelaskan  bahwa penilaian  prinsip  5C  membuat  permohonan kredit  yang  diajukan  benar-benar  disaring dengan ketat.
Pengambilan  keputusan  untuk  pengajuan pinjaman  dibutuhkan  pengolahan  data  yang cepat, tepat dan akurat dan menuntut kejelian dalam  pengambilan  keputusan  pemberian kredit, yang dimana memakan banyak waktu dan  tenaga  lebih  saat  harus  melakukan
pendataan calon debitur, serta mengakibatkan banyaknya  calon  debitur  yang  menunggu giliran untuk melakukan registrasi pengajuan kredit,  keputusan  yang  diambil  merupakan keputusan  terbaik  bagi  pihak  koperasi  dan pihak  pemohon  kredit.  Penentuan  status pengajuan pinjaman di KSP Graha Computindo  masih  dilakukan  secara  manual yang tentunya amat merepotkan karena harus memproses  satu  persatu  pengajuan  pinjaman anggota  berdasarkan  syarat  dan  prosedur pengajuan  pinjaman  yang  telah  ditentukan oleh koperasi simpan pinjam Graha Computindo.  Untuk  mempercepat  proses dapat dilakukan dengan bantuan sistem, salah satunya dengan sistem pendukung keputusan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  digunakan sebagai  alat  bantu  bagi  para  pengambil keputusan  untuk  memperluas  kemampuan para  pengambil  keputusan,  namun  tidak untuk menggantikan penilaian para pengambil  keputusan  (Ruskan,  Ibrahim,  & Hartini,  2013).  Sistem  pendukung  keputusan dapat  memberikan  perangkingan  sesuai  data masing-masing debitur dan dapat
mempermudah pengambil keputusan petugas dalam  pemberian  kredit,  dan  meminimalisir terjadinya kesalahan saat melakukan pengolahan  data  pinjaman  usaha  mikro (analisis dan penentuan
pinjaman) (Sudjatmiko, 2013).
Membuat sistem informasi dapat memberikan  rekomendasi  pada  metode pengambil  keputusan.  Metode  pengambilan keputusan  antara  lain  yang  sering  digunakan yaitu Simple  Additive  Weighting  Method (SAW), Weighted Product (WP), ELECTRE,
Technique for Order Preference by Similiarty to  Ideal  Solution (TOPSIS),  dan Analytic Hierarchy  Process (AHP)  (Firdaus,  2015) (Darmastuti, 2013). Masing - masing metode memiliki  kelebihan  dan  kekurangan  dalam pengambilan keputusan.
Menurut  Prihatin  (Prihatin,  2016),  Astuti dan  Fu’ad  (Astuti  &  Fu’ad,  2017) menyatakan  bahwa  Metode  SAW  memiliki kelebihan  pada  nilai  bobot  untuk  setiap
atribut  dan  penilaian  yang  dilakukan  akan lebih  cepat,  hal  ini  dikarenakan  pada  nilai kriteria  dan  bobot  preferensi  yang  sudah ditentukan,  selain  itu  total  perubahan  nilai yang  dihasilkan  lebih  banyak,  sehingga sangat relevan untuk menyelesaikan masalah pengambilan kepu-tusan. Sedangkan menurut (Ismanto  &  Effendi,  2017)  dan  (Christin  & Djamain,  2015)  pemilihan  Metode  SAW dikarenakan  metode  ini  mampu  menentukan nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian dilanjutkan  dengan  proses  perankingan  yang akan menyeleksi alternatif terbaik.
Beberapa penelitian dengan Metode SAW dilakukan  oleh  (Putri  &  Wasiyanti,  2020) menyatakan  bahwa  dengan  Metode  SAW mampu menentukan alternatif kriteria, pembobotan,  rating  kecocokan,  normalisasi dan  perengkingan  sehingga  menghasilkan nilai  dari  masing-masing  kriteria  dalam proses  pemilihan  jasa  pegiriman  barang. Penelitian  yang  hampir  sama  dilakukan  oleh (Astuti  &  Fu’ad,  2017)  dalam  pemilihan karyawan terbaik menyatakan bahwa dengan Metode  SAW  proses  seleksi  pemilihan karyawan  lebih  cepat  dan  laporan  yang dihasilkan  lebih  akurat,  lebih  objektif  serta mudah dipahami.
Penelitian  yang  sama  dilakukan  oleh (Kurniawan  &  Santika,  2020)  menyatakan bahwa sistem yang dibangun dengan Metode SAW mampu  memilih  salah  satu  karyawan yang  terbaik  dengan  akurasi  73,33%  dimana sistem  tersebut  dijadikan  alat  bantu  untuk menentukan karyawan terbaik supaya tingkat produktifitas  karyawan  bisa  lebih  baik  dan dapat menguntungkan bagi perusahaan.
Penelitian  dengan  menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dipilih karena  dapat  menentukan  nilai  bobot  untuk setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan proses  perankingan  yang  akan  menyeleksi alternatif   terbaik  dari  sejumlah  alternatif (Eniyati, 2011) (Aristiyani, 2016) (Ruskan et al., 2013), dan dari penelitian yang dilakukan oleh  (Suyanti  &  Roestam,  2018)  yang
membandingkan  Metode  SAW  dan  TOPSIS menyimpulkan  bahwa  dari  hasil  perhitungan manual  menggunakan  uji  sensitivitas  dan juga  hasil  perancangan  tampilan  sebagai bentuk prorotype sistem menyatakan implementasi  Metode  SAW  ternyata  lebih baik dari pada implementasi Metode TOPSIS.  Hal  ini  terlihat  pada  nilai  hasil  uji sensitivitas  yaitu  untuk  SAW  sebesar  1,41% dan TOPSIS sebesar 0,69%.
Penelitian  tentang  sistem  pengambilan keputusan  dalam  pemberian  kredit  yang dilakuka  oleh  (Raharja  &  Wijayakusuma, 2020)  menyatakan  bahwa  dengan  Metode
Analitical Hierarcy Proses mampu
digunakan  untuk  melakukan  proses  analisis kredit  dan  perangkingan  calon  nasabah  LPD berdasarkan  atribut  kriteria  dalam  penentuan kredit  LPD.  Penelitian  dengan  metode  yang sama  dilakukan  (Yulianti  &  Oktaperi,  2017) menyatakan  bahwa  dengan  sistem  yang dibangun  memudahkan  dalam  pemberian suatu  kredit.  Sedangkan  penelitian  yang dilakukan  oleh  (Simanjuntak  &  Limbong, 2015) dan (Aristiyani, 2016) dengan Metode
Simple
Additive
Weighting (SAW)
menyatakan bahwa dengan sistem ini mampu melakukan  perengkingan  dari  calon  nasabah dalam penerimaan kredik bank.
Cara  kerja  dari  metode  ini  adalah membandingkan nilai kriteria dan bobot dari masing-masing  calon  debitur  dimana  nilai akhir  yang  paling  besar  dari  masing-masing calon  akan  menjadi  calon  terbaik  untuk menerima kredit. Sistem pendukung keputusan  ini  dibangun  dengan  bahasa perograman  HTML,  PHP,  Laravel,  serta MySQL sebagai pengelola database .

## 2. Metode Penelitian
2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  diperoleh  melalui beberapa  metode  pengumpulan  data  di dalamnya yaitu:
1. Observasi dan wawancara
Pada tahap ini akan dilakukan observasi langsung  ke  KSP  Graha  Coputindo
untuk  mendapatkan  informasi  terkait kriteria-kriteria  yang  dibutuhkan  dalam penerimaan  debitur  anggota  KSP  Graha Coputindo.
2. Studi Literatur
Studi  literatur  disini  pengumpulan  data melalui  berbagai  literatur  yang  men- dukung  sistem  pendukung  keputusan yang  menggunakan  Metode Simple Additive Weighting,
bahasa pemrograman  PHP, framework  laravel dan  MySQL  yang  didapat  melalui sumber  seperti  buku,  karya  tulis,  dan sumber  lain  yang  terkait  dengan penelitian.
2.2 Kriteria Kriteria  yang  digunakan  sesuai  dengan kebijakan  yang  dibutuhkan  pada  KSP  Graha Computindo yaitu:
a. Characteristic, Prilaku  Peminjam  harus memiliki  tanggung  jawab  memenuhi syarat-syarat yang sudah ditentukan oleh koperasi.
b. Capital ,  Calon  debitur  harus  memiliki modal yang cukup jelas.
c. Collateral ,  Nilai  jaminan  yang  dimiliki harus  lebih  besar  dari  nilai  pinjaman yang ditawarkan.
d. Condition , Pendapatan ekonomi seorang calon  debitur  harus  seimbangan  dengan dana yang dipinjam.
e. Capacity , Kemampuan dalam membayar angsuran setiap bulanya.
2.3 Metode Simple Additive Weighting
(SAW)
Metode SAW merupakan metode penjumlahan  bobot  yang  terdiri  dari  dua atribut  kriteria  yaitu  kriteria  keuntungan ( benefit )  dan  kriteria  biaya  ( cost ).  Perbedaan kedua  kriteria  ini  berdasarkan  keputusan yang  akan  diambil  (Prihatin,  2016).  Adapun langkah  –  langkah  penyelesaian  Metode SAW sebagai berikut:
a. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan acuan  dalam  pengambilan  keputusan,
yaitu j C
b. Memberikan nilai setiap alternatif 𝐴 𝑖 pada setiap  kriteria  yang  sudah  ditentukan, dimana nilai tersebut diperoleh
berdasarkan nilai crips.
c. Menentukan nilai rating kecocokan setiap alternatif  pada  setiap  kriteria  kemudian memodelkannya  ke  dalam  bilangan fuzzy setelah itu konversikan ke bilangan crips.
d. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan ( W ) setiap kriteria.
e. Membuat  matriks  keputusan  ( X )  yang dibentuk  dari  tabel  rating  kecocokan  dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
f. Melakukan normalisasi matriks keputusan dengan  cara  menghitung  nilai  rating kinerja  ternomalisasi  ( 𝑅 𝑖𝑗 )  dari  alternatif 𝐴 𝑖 pada kriteria 𝐶 𝑗 .
𝑅 𝑗 =   { 𝑋 𝑖𝑗 max 𝑋 𝑖𝑗 → 𝑎
min 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 → 𝑏 …………..(1)
dimana:
𝑅 𝑖𝑗 = Rating kinerja ternormalisasi
𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 = Nilai  maksimum  setiap  baris
dan kolom
𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 = Nilai  minimum  setiap  baris
dan kolom 𝑋 𝑖𝑗 =  Baris  dan  koloom  dari
mastriks
Keterangan: 𝑎 =  kriteria benefit apabila memberikan keutungan
bagi pengambil
keputusan,  sebaliknya  kriteria cost apa  bila  menimbulkan  biaya  bagi pengambil keputusan
𝑏 =  Apabila  berupa  kriteria  benefit
maka  nilai  dibagi  dengan  nilai  dari setiap  kolom,  sedangkan  untuk kriteria cost , nilai dari setiap kolom dibagi dengan nilai .
g. Hasil dari nilai rating kinerja ternomalisasi  ( 𝑅 𝑖𝑗 )  membentuk  matrik ternormalisasi R .
h. Hasil akhir  nilai  preferensi  ( Vi ) diperoleh dari  penjumlahan  dari  perkalian  elemen kerja  matrik  teromalisasi  dengan  bobot preferensi  ( W )  yang  bersesuaian  elemen kolom matrik ( W ).
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ……………. (2) 2.4 Metode Waterfall
Metode waterfall merupakan  sebuah metode suatu proses pengembangan perangkat lunak berurutan, di mana kemajuan  dipandang  sebagai  terus  mengalir ke  bawah  (seperti  air  terjun)  melewati  fase- fase  perencanaan,  pemodelan,  implementasi (konstruksi), dan pengujian (Fadli & Sunardi, 2018). Berikut gambar dari metode waterfall yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1.  Metode Waterfall
a. Requirement Analysis (Analisa
Kebutuhan)
Requirement  analysis merupakan  tahapan awal  dari  metode waterfall. Pada  tahap  ini penulis  melakukan  analisa  kebutuhan  sistem termasuk batasan-batasan sistem dan bagaimana  suatu  sistem  dapat  dibuat  sesuai yang  diharapkan  pengguna  sistem  supaya tidak  menyimpang  dari  perancangan  sistem nantinya.
b. Sistem Design (Desain Sistem)
Perancangan sistem  yang bertujuan untuk mengetahui  tahap-tahap  dalam  merancang sistem  yang  akan  dirancang  oleh  penulis seperti penentuan perangkat keras
( hardware )  yang  akan  digunakan  dalam perancangan  sistem  pendukung  keputusuan untuk  penerimaan  debitur  anggota  KSP Graha Computindo. Alur kerja serta hubungan  dari  komponen-komponen  yang ada  pada  sistem  digambarkan  dengan  UML terdiri dari Use Case Diagram dan Sequence diagram.
c. Implementation System (Implementasi)
Pada  tahap  ini,  hasil  dari  desain  sistem diimplementasikan  kedalam  bentuk  aplikasi atau  perangkat  lunak  dengan  proses coding menggunakan  Bahasa  pemrograman  PHP dengan framework Laravel.
d. Verification/ Testing (Uji Coba)
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan
pengujian  pada  sistem  sebelum  dapat digunakan sepenuhnya. Pengujian ini bertujuan  untuk  memastikan  sistem  berjalan sesuai  dengan  fungsinya.  Metode  yang digunakan  dalam  pengujian  ini  adalah metode black box . Setelah semua fungsi pada sistem sudah berjalan sesuai dengan kebutuhan, maka sistem sudah siap digunakan oleh user .
e. Maintenance (Pemeliharaan)
Perangkat  lunak  yang  sudah  jadi,  dija- lankan serta dilakukan pemeliharaan.
Pemeliharaan  termasuk  dalam  memperbaiki kesalahan  yang  tidak  ditemukan  pada langkah  sebelumnya.  Perbaikan  implemen- tasi unit sistem  dan  peningkatan  jasa  sistem sebagai kebutuhan baru .

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Perhitungan Metode Simple Additive Weighting
Adapun  perhitungan  Metode Simple Additive  Weighting dalam  proses  seleksi. yaitu:
1. Menentukan  nilai  bobot  pada  kriteria yang ditampilkan sebagai berikut:
Tabel 1. Tabel kriteria No Nama Kriteria Nilai Bobot 1 Characteristic (C1) 0,2 2 Capital (C2) 0,2 3 Collateral (C3) 0,2 4 Conditions (C4) 0,2 5 Capacity (C5) 0,2 2. Mengkonversi nilai fuzzy pada kriteria
Konversi  nilai fuzzy pada  kriteria  dapat dilihat  pada  Tabel  2.  Konversi  calon debitur  dapat  dilihat  pada  Tabel  3  dan Tabel 4.
Tabel 2. Konversi nilai fuzzy pada kriteria
Kriteria Kategori Nilai Fuzzy Characteristic Kurang 40 Cukup 70 Baik 100 Capital Rumah Gol A (Luas tanah 10.000m2) 100 Tanah Gol A (Luas ≥5 ha) 90 Rumah Gol B (Luas tanah 2500 m2) 80 Tanah Gol B (Luas 2-5 ha) 70 Tanah Gol C (Luas <2 ha) 60 Collateral Sertifikat Motor 20 Sertifikat Mobil 30 Tanah Pertanian Gol D (Luas <5 ha + Pedalaman) 40 Tanah Pertanian Gol C (Luas <5 ha + Samping jalan) 50 Tanah Pertanian Gol B (Luas ≥5 ha + Pedalaman) 60 Tanah Perkebunan Gol B (Luas <5 ha) 70 Tanah Pertanian Gol A (Luas ≥5 ha + Samping jalan) 80 Tanah Perkebunan Gol A (Luas ≥5 ha) 90 Sertifikat Rumah&Tanah 100 Conditions 1-5 Juta 70
5-10 Juta 80 10-15 Juta 90 ≥20 Juta 100 Capacity 1 3 ⁄ 100
1 2 ⁄
80 Tabel 3. Calon debitur No Nama/Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 1 Dony Hermanto (A1) Baik Rumah  Gol  A (Luas tanah 10.000m2) Tanah Pertanian Gol  D  (Luas  <5  ha + Pedalaman) 1-5 Jt 1/2 2 Ni Putu Eka Warningsih (A2) Baik Rumah  Gol  B (Luas tanah 2500 m2) Tanah Pertanian Gol  A  (Luas  ≥5  ha +  Samping  jalan raya) 5-10 Jt 1/3 3 Henry Lesmana (A3) Cukup Rumah  Gol  B (Luas tanah 2500 m2) Sertifikat Rumah&Tanah 5-10 Jt 1/3 Tabel 4. Konversi nilai calon debitur No Nama/Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 1 Dony Hermanto (A1) 100 100 40 70 80 2 Ni Putu Eka Warningsih (A2) 100 80 80 80 100 3 Henry Lesmana (A3) 70 80 100 80 100 3. Membuat  matrik  keputusan  berdasarkan kriteria.  Matrik  keputusan  berdasarkan kenversi  nilai  calon  debitur,  sebagai berikut:
𝑋 = 𝐴 1 𝐴 2 𝐴 3 [ 100 100 100 100 80 80 70 80 100 70 80 80 100 80 100 ]
4. Normalisasi matrik Melakukan  normalisasi  matrik  dengan membagi  nilai  atribut  yang  dimiliki  dari setiap  kriteia  dengan  nilai  maksimum yang  terbaik  dari  setiap  kriteria  dengan rumus (1) sebagai berikut:
11 100 100 1
(100,100, 70 100
R Max    12
100 100 1 (100,80,80) 100 R Max    13
40 40 0, 4 (40,80,100) 100 R Max    14
70 70 0,875 (70,80,80) 80 R Max    15
80 80 0,8 (80,100,100) 100 R Max   
dengan  perhitungan  yang  sama  diperoleh matrik normalisasi sebagai berikut:
𝑋 = 𝐴 1 𝐴 2 𝐴 3 [ 1 1 0,4 1 0,8 0,8 0,7 0,8 1 0,875 0,8 1 1 1 1 ]

## 5. Menentukan Ranking
Menentukan  rangking  dari  calon  debitur dengan  menjumlahkan  antara  perkalian bobot  dengan  matrik  normalisasi  yang rumus (2) sebagai berikut:
          1 0, 2 1 0, 2 1 0, 2 0, 4
0, 2 0,875 0, 2 0,8 0,815 V                      2 0, 2 1 0, 2 0,8 0, 2 0,8
0, 2 1 0, 2 1 0,920 V                      3 0, 2 0, 7 0, 2 0,8 0, 2 1
0, 2 1 0, 2 1 0,900 V           
Hasil  perengkingan  dapat  dilihat  pada  Tabel 5.

## Tabel 5. Perengkingan calon debitur
No Nama Nilai Rangking 1 Ni Putu Eka Warningsih 0,920 1 2 Henry Lesmana 0,900 2 3 Dony Hermanto 0,815 3
Berdasarkan  perengkingan  di  atas  maka yang  layak  menerima  bantuan  pinjaman adalah  Ni  Putu  Eka  Warningsih  yang memiliki nilai paling tinggi yaitu 0,920.

## 3.2 Analisis Sistem
Analisa kebutuhan yang digunakan oleh pengguna  pada  sistem  pendukung  keputusan ini yaitu:
a. Bagian  Petugas  Koperasi  dengan  menu yang  digunakan  oleh  bagian  petugas, yaitu  melakukan login, mengelola  data
user, mengelola  data  kriteria,  melakukan seleksi, mencetak laporan, dan melakukan update nilai characteristic.
b. Bagian  Nasabah  dimana  menu  yang digunakan oleh nasabah, yaitu melakukan login, memasukan data diri, memasukkan nilai  kriteria,  melihat  hasil  seleksi penerimaan debitur Koperasi dan melakukan upload dokumen  pengajuan
kredit. 3.3 Perancangan Sistem Perancangan sistem ini terdiri
komponen  penting  yaitu use  case  diagram dan class  diagram .  Berikut  akan  dijabarkan mengenai perancangan sistem ini.
a. Use Case Diagram
Diagram Use  Case menjelaskan  fungsi yang  dilakukan  dari  masing-masing  aktor atau  pengguna  sistem,  dimana  dalam  sistem ini terdapat dua buah aktor yaitu petugas dan nasabah.
b. Class Diagram
Diagram kelas merupakan hubungan antar kelas  dan  penjelasan  detail  tiap-tiap  kelas  di dalam  model  desain  dari  suatu  sistem, diagram  kelas  juga  memperlihatkan  aturan- aturan  dan  tanggung  jawab entitas yang menentukan  perilaku  sistem.  Diagram  kelas ditampilkan pada Gambar 2.
CetakLaporan +idLaporan +setData() +reqData() +printData() User +iduser +username +pass +setData() +simpanData() +viewData() Seleksi +idCalon +nilai +setData() +hitungSAW() +viewData() +simpanData() +hasilSeleksi() Kriteria +idKriteria +nama +nilai +setData() +simpanData() +viewData() Login +username +pass +setData() +cekData() +infoLogin() HasilSeleksi +idHasil +idCalon +hasil +setData() +reqData() +viewData() DataDiri +idDataDiri +nama +alamat +notelp +alamat +jk +setDataDiri() +simpanData() +viewData() gelombang +id +gelombang +setData() +simpanData() +viewData()
3.4 Implementasi Sistem
Implementasi sistem pendukung keputu- san  ini  menggunakan  Metode  SAW  dengan implementasi  sistem  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  dan  database  MySQL. Berikut  adalah  implementasi  sistem  untuk user nasabah dan petugas.
a. Menu Utama Petugas
Pada menu utama ini ditampilkan navigasi sistem  dan  kegiatan  yang  dapat  dilakukan oleh pengguna sistem yang telah login, yaitu terdapat jumlah  pengajuan calon  debitur  dan terdapat  nama  kriteria  serta  nilai  bobot  dari setiap  kriteria  yang  sudah  ditentukan  oleh pihak  koperasi,  yang  dimana  nilai  ini  dapat diubah ataupun dihapus.
Gambar 3. Menu utama admin
b. Menu Seleksi
Pada  halaman  ini  ditampilkan  peserta seleksi dari gelombang yang sudah dipilih
untuk  diseleksi  menggunakan  Metode SAW.
Gambar 4. Menu seleksi
c. Menu Perhitungan Metode SAW Pada  halaman  ini  ditampilkan  hasil perhitungan  dengan  menggunakan  Metode SAW, pada tabel normalisasi 1 terdapat nilai dari  setiap  kriteria  yang  sudah  dilakukan perhitungan nilai rating kinerja yang
dinormalisasi,  hasil  ini  didapat  dengan
membagi  nilai  atribut  yang  dimiliki  dari
setiap  kriteria  dengan  nilai  terbesar  dari setiap kriteria. Pada normalisasi 2 ditampilkan  tabel  dari  proses  perangkingan yaitu dengan melakukan perkalian nilai bobot dari setiap kriteria dengan nilai rating kinerja ternormalisasi  untuk  mencari  ranking  setiap alternatif.

## Gambar 5. Menu perhitungan metode SAW

## 3.5 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dengan  menggunakan Blackbox Testing . Blackbox Testing
merupakan  Teknik  pengujian  perangkat lunak  yang  berfokus  pada  spesifikasi fungsional  dari  perangkat  lunak, blackbox testing bekerja dengan mengabaikan struktur kontrol  sehingga  perhatiannya  difokuskan pada  informasi  domain. Blackbox  Testing memungkinkan  pengembang  software  untuk membuat  himpunan  kondisi  input  yang  akan melatih  seluruh  syarat-  syarat  fungsional suatu  program  (Jaya,  2018).  Hasil  dari pengujian tersebut menyatakan bahwa sistem ini telah berjalan dengan benar sesuai dengan fungsinya.

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  dan  implementasi sistem  maka  didapatkan  kesimpulan  dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Debitur  Anggota  Koperasi  menggunakan Metode Simple  Addictive  Weighthing (SAW) bisa digunakan untuk menentukan rangking dan calon debitur di KSP Graha Computindo  sebagai  seleksi  penerima debitur.
b. Sistem ini telah diuji dengan menggunakan pengujian metode blackbox dan hasil dari pengujian tersebut menyatakan  bahwa  sistem  ini  telah berjalan dengan benar sesuai fungsinya.

## 5. Referensi
Aristiyani,  D.  M.  (2016).  Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Nasabah  Peminjam
Dana  di  Bank  Mandiri  Cabang
Pringsewu  Dengan  Metode  Simple Additive Weight (SAW). In Prociding
KMSI (pp. 617–624).
Astuti, Y., & Fu’ad, I.  Z. (2017). Penentuan
Karyawan Terbaik Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting Pada PT. Patra Nur Alaska. In Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  dan Multimedia 2017 (pp. 37–42). Yogyakarta. Christin,  H.  De,  &  Djamain,  Y.  (2015). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan  Pegawai  Baru  PT.PLN (Persero) Kantor Pusat Dengan Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW). Jurnal Teknologi Dan Informasi (JATI) , 5 (1).
Darmastuti, D. (2013). Implementasi Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) Dalam  Sistem  Informasi  Lowongan Kerja Berbasis Web untuk Rekomendasi  Pencari  Kerja  Terbaik. JUSTIN (Jurnal Sistem Dan Teknologi
Informasi) , 1 (2), 114–119.
Eniyati,  S.  (2011).  Perancangan  Sistem Pendukung  Pengambilan  Keputusan untuk  Penerimaan  Beasiswa  dengan Metode  SAW  (  Simple  Additive Weighting ). Jurnal Teknologi
Informasi DINAMIK , 16 (2), 171–177.
Eprianti,  N.  (2019).  Penerapan  Prinsip  5c
Terhadap  Tingkat  Non  Performing Financing  (NPF). Amwaluna:  Jurnal Ekonomi Dan Keuangan Syariah , 3 (2), 252–266. Retrieved from https://ejournal.unisba.ac.id/index.php/ amwaluna/article/download/4645/3063 Fadli, S., & Sunardi, S. (2018). Perancangan Sistem Dengan Metode Waterfall Pada
Apotek Xyz. Jurnal Manajemen
Informatika  Dan  Sistem  Informasi , 1 (2), 29. https://doi.org/10.36595/misi.v1i2.46 Firdaus. (2015). Implementasi Simple Additive Weighting untuk Rekomendasi  Pencari  Kerja  Terbaik Dalam  Sistem  Informasi  Lowongan Kerja. Jurnal  Edik  Informatika , 2 (1),
53–62. Isa,  I.  G.  T.,  &  Hartawan,  G.  P.  (2017). Perancangan Aplikasi Koperasi
Simpan  Pinjam  Berbasis  Web  (Studi. Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Ekonomi , 5 (10), 139–151.
Ismanto,  E.,  &  Effendi,  N.  (2017).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan Karyawan  Dengan  Metode  Simple Additive Weighting ( SAW ). SATIN –
Sains Dan Teknologi Informasi ,
03 (01), 1–9.
Jaya,  T.  S.  (2018).  Pengujian  Aplikasi dengan  Metode  Blackbox  Testing Boundary  Value Analysis (Studi Kasus:  Kantor  Digital  Politeknik Negeri  Lampung). Jurnal  Informatika Pengembangan IT (JPIT) , 3 (2), 45–46.
https://doi.org/10.30591/jpit.v3i1.647
Kurniawan,  A.,  &  Santika,  R.  R.  (2020).
Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting  (  SAW  )  pada  Perusahaan
Investasi  Emas. Jurnal  Informatika Universitas Pamulang , 5 (2), 167–174.
Lesawati,  L.,  Soleh,  A.,  &  Ferina,  Z.  I.
(2019).  Peranan  Laporan  Keuangan Dan  Penilaian  Prinsip  5c  Terhadap Efektifitas  Pemberian  Kredit  Pada  PT. Bank  Bengkulu  Cabang  Tais. ASSETS ,
9 (1), 41–48.
Monulandi,  M.  M.,  Dumais,  J.  N.  K.,  & Pangemanan,  L.  R.  J.  (2016).  Persepsi Nasabah  Terhadap  Penerapan  Prinsip 5C  dalam  Penyaluran  Kredit  Usaha Rakyat  (KUR)  Oleh  PT.  Bank  Rakyat Indonesia (Persero), Tbk Unit Tombatu,
Minahasa Tenggara. Agri- SosioEkonomi  Unsrat , 12 (2A),  303– 314. Retrieved from https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/ji sep/article/download/12928/12515
Prihatin,  T.  (2016).  Penerapan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) Untuk  Penentuan  Status  Pengangkatan Karyawan.  In Seminar  Nasional  Ilmu Pengetahuan  dan  Teknologi  Komputer (pp. 19–24).
Putri, A., & Wasiyanti, S. (2020). Pemilihan Jasa  Pengiriman  Barang  Menggunakan Metode  Simple  Additive. SATIN  – Sains  Dan  Teknologi  Informasi , 6 (1), 10–19.
Raharja,  M.  A.,  &  Wijayakusuma,  I.  L. (2020). Implementasi Metode Analitical Hierarcy  Proses  (AHP)  Pada  Sistem Penentuan  Kredit  Lembaga  Perkreditan Desa (LPD). Jurnal Teknologi Informasi Dan Komputer (JuTIK) , 6 (2), 142–150. Ruskan,  E.,  Ibrahim,  A.,  &  Hartini,  D. (2013).  Sistem  Pendukung  Keputusan
Pemilihan  Hotel  Di  Kota  Palembang Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw). Jurnal Sistem
Informasi , 5 (1), 546–565.
Saraswati,  R.  A.  (2012).  Peranan  Analisis Laporan  Keuangan,  Penilaian  Prinsip 5C  Calon  Debitur  Dan  Pengawasan Kredit Terhadap Efektivitas Pemberian
Kredit  Pada  Pd  Bpr  Bank  Pasar Kabupaten  Temanggung. Nominal, Barometer Riset Akuntansi Dan Manajemen , 1 (1).
https://doi.org/10.21831/nominal.v1i1. 994
Simanjuntak,  R.  M.,  &  Limbong,  T.  (2015).
Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Pinjaman Terhadap Nasabah  Dengan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  Studi Kasus: PT. BPR Laksana Guna Percut. Informasi Dan Teknologi Ilmiah (INTI) , V (2), 132–137. Sudjatmiko, W. D. (2013). Sistem Pendukung Keputusan  Pemberian  Kredit  Pada Koperasi  Mitra  Mandiri  Sejahtera Kota  Semarang .  Universitas  Dian Nuswantoro. Suyanti,  S.,  &  Roestam,  R.  (2018).  Analisis
Perbandingan Metode Simple Additive Weighting  (SAW)  dan TOPSIS  dalam Pemilihan  Guru  Teladan  pada  SMA Negeri 4 Sarolangun. Jurnal
Manajemen  Sistem  Informasi , 3 (3), 1208–1225. Wahyuni,  N.  (2017).  Penerapan  Prinsip  5C Dalam  Pemberian  Kredit  Sebagai Perlindungan  Bank. Lex  Journal : Kajian  Hukum  &  Keadilan , 1 (1),  65– 94. Yulianti,  E.,  &  Oktaperi,  B.  (2017).  Sistem
Pendukung Keputusan Seleksi Kelayakan Kredit Rumah Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW)  Berbasis
Web. Jurnal  TEKNOIF , 5 (1),  48–55.
Retrieved from https://ejournal.itp.ac.id/index.php/tinf ormatika/article/download/640/497