Metode Profile  Matching Dan Simple  Additive  Weighting Untuk  Menentukan Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada Perusahaan Freight Forwarding

## METODE PROFILE MATCHING DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN PEMBERIAN PINJAMAN PADA PERUSAHAAN FREIGHT FORWARDING
Ratna Kusumawardani 1 , Agnes Aryasanti 2
1,2 Program Studi Magister Ilmu Komputer, Program Pascasarjana, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 Telp. (021) 5853753, Fax. (021) 5869225 E-mail : ratna.kusumawardani@budiluhur.ac.id 1 , agnes.aryasanti@budiluhur.ac.id 2

## Abstract
A freight forwarding  company is a company appointed to  represent  the interests of the owner of the goods to take care of all the activities of the process of importing goods starting from the process of shipping  the  goods  to  the  destination.  Constraints  experienced  are  not  smooth  customers  in  paying loans and do not use decision support system methods in decision making so that when decision making becomes  ineffective.  With  the  development  of  information  technology  and  computers,  this  can  be overcome by building a website-based decision support system that is able to assist in decision making. In  this  study,  two  methods  were  used  as  comparisons,  namely  profile  matching  and  simple  additive weighting methods. The purpose of this study is to find out which method is more effective. This system is expected to provide solutions in effectiveness and time efficiency in decision making. The final result of this study is to use a simple additive weighting method that is not feasible given a PT BYS Tech loan of 54,275, PT Taxas is eligible to be accepted at 87.5 and by using an inappropriate profile matching method given a loan of 2.6 BYS Tech, PT Taxas deserves amounting to 4.21.
Keywords: Decision Support System, Profile Matching, Simple Additive Weighting

## Abstrak
Perusahaan freight forwarding adalah perusahaan yang ditunjuk untuk mewakili kepentingan pemilik barang  guna  mengurus  semua  kegiatan  proses  impor  barang  mulai  dari  proses  pengiriman  barang hingga  barang  tersebut  sampai  ke  tujuan.  Kendala  yang  dialami  adalah  tidak  lancarnya  customer dalam  membayar  pinjaman  dan  tidak  menggunakan  metode  sistem  pendukung  keputusan  dalam pengambilan  keputusan  sehingga  pada  saat  pengambilan  keputusan  menjadi  tidak  efektif.  Dengan adanya  perkembangan  teknologi  informasi  dan  komputer,  hal  tersebut  dapat  diatasi  dengan membangun sistem pendukung keputusan berbasis website yang mampu membantu dalam pengambilan keputusan. Pada penelitian ini menggunakan dua metode yang dijadikan perbandingan yaitu metode profile  matching  dan  simple  additive  weighting.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui metode manakah yang lebih efektif. Sistem ini diharapkan dapat memberikan solusi dalam efektifitas  dan  efisiensi  waktu  dalam  pengambilan  keputusan.  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah dengan menggunakan metode simple additive weighting yang tidak layak diberikan pinjaman PT BYS Tech sebesar 54.275, PT Taxas layak diterima sebesar 87.5 dan dengan menggunakan metode profile matching  yang  tidak  layak  diberikan  pinjaman  PT  BYS  Tech  sebesar  2.6,   PT  Taxas  layak  diterima sebesar 4.21.
Kata Kunci: Profile Matching, Sistem Pendukung Keputusan , Simple Additive Weighting

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  data  dari  badan  pusat  statistik no.  26/03/Th.XX,  perkembangan  impor  di Indonesia  pada  tahun  2017  mengalami
peningkatan  sebesar  10,61%,  dari  10.175 naik  menjadi  11.255  sehingga  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  Indonesia  merupakan negara yang mempunyai volume
Metode Profile  Matching Dan Simple  Additive  Weighting Untuk  Menentukan Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada Perusahaan Freight Forwarding
perdagangan  yang  tinggi.  Pada  proses kegiatan  impor,  terdapat  sebuah  perusahaan yang  ditunjuk  untuk  mewakili  kepentingan pemilik  barang  guna  mengurus  semua kegiatan  proses  impor  barang  mulai  dari proses  pengiriman  barang  hingga  barang tersebut  sampai  ke  tujuan,  perusahaan tersebut  disebut  dengan  perusahaan freight forwarding. Di  Indonesia,  perusahaan  ini telah  muncul  pada  pertengahan  tahun  1970 hingga  1878,  awalnya  dalam  melakukan kegiatan  jasa  tersebut,  beberapa  perusahaan nasional  melakukannya  secara  mandiri  atau individu. Guna mempercepat kegiatan proses impor barang, perusahaan freight forwarding perlu  memberikan  sebuah  fasilitas  agar perkembangan impor barang semakin berkembang  pesat,  salah  satu  fasilitas tersebut  adalah  pemberian  pinjaman  kepada consignee .
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  dan penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya yaitu  tidak  lancarnya  customer  dalam membayar pinjaman dan tidak menggunakan metode  sistem  pendukung  keputusan  dalam pengambilan  keputusan  sehingga  pada  saat pengambilan keputusan menjadi tidak efektif.
Dan pada penelitian terdahulu menggunakan suatu  metode  terkait  dalam  keputusan, metode  yang  digunakan  adalah profile matching .  Dari  penelitian  yang  telah dilakukan,  peneliti  akan  melakukan  analisis perhitungan dengan menggunakan
pendekatan  lainnya  yaitu simple  additive weighting .  Adapun  manfaat  yang  diperoleh dari  penelitian  ini  adalah  kemudahan  dalam melakukan  pengecekan  data  yang  telah dilakukan  sehingga  akan  meningkatkan ketepatan  data  yang  dibutuhkan  dalam melakukan  keputusan  dan  perbandingan metode  profile  matching  serta  simple additive weighting dalam menentukan
kelayakan dapat mengetahui metode manakah yang paling efektif untuk diterapkan.
Agar  permasalahan  yang  dibahas  tidak membahas  ke  topik  lain,  maka  peneliti memberikan  batasan  permasalahan  pada penelitian ini yaitu penelitian ini membandingkan  metode profile  matching dan simple  additive  weighting dengan menerapakan prinsip 5c dimana pada prinsip
5 c tersebut terdapat beberapa kriteria dan sub kriteria.
Berdasarkan uraian di atas, maka permasalahan penelitian dapat dirumuskan menjadi  dua  yaitu  bagaimana  pengembangan sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan kelayakan  pemberian  pinjaman  pada  perusahaan freight  forwarding dengan  membandingkan  dua metode yaitu profile matching dan simple additive weighting ?  Dan  bagaimana  pengujian  antara kedua metode tersebut guna menentukan metode yang paling efektif untuk diterapkan?
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat sistem  pendukung  keputusan  dalam  bentuk website dan menguji sistem pendukung keputusan tersebut dengan  menggunakan  dua  metode sebagai perbandingan.
Sistem pendukung keputusan dalam memberikan  kredit  kedua  kepada  nasabah koperasi simpan pinjam. Sistem ini menggunakan metode profil matching (GAP), dan menggunakan 5 kriteria untuk menentukan kelayakan pemberian kredit kedua. Kriteria tersebut antara lain: riwayat nasabah, nilai jaminan, nilai kredit, jangka waktu kredit,  usia.    Hasil  penelitian  ini  didapatkan bahwa  hasil  sistem  telah  diuji  dan  diverifikasi dengan  hasil  menunjukkan  bahwa  sistem  ini menghasilkan  hasil  yang  sama  dari  perhitungan dengan  metode  profil  matching,  sistem  ini  dapat mengembangkan  model  penentuan  prioritas nasabah  yang  akan  diberikan  pinjaman  kredit kedua.[1]
Sistem pendukung keputusan untuk kelayakan  dalam  pemberian  kredit  kepada nasabah  bank.  Metode  yang  digunakan  metode profil matching dan menggunakan 5 faktor untuk acuan  dalam  memberikan  kredit.  5  faktor  atau kriteria yang digunakan adalah character, capital, capacity,  collateral  dan  condition.  Mekanisme pengambilan  keputusan  dalam  penelitian  ini dengan  membandingkan  nilai  aktual  suatu  profil yang akan dinilai dengan profil yang diharapkan. Hasil  perbandingan  tersebut  untuk  mendapatkan perbedaan  nilai  kompetensi  yang  akurat,  dan berdasarkan pengujian didapatkan nilai keakuratan 80%.[2]
Pada  penelitian  ini  peneliti  mengambil beberapa  referensi  guna  menjadi  bahan  acuan. Berikut  adalah  ringkasan  penelitian  yang dijadikan  bahan  acuan  yaitu  sistem  pendukung keputusan dalam pemberian kredit Motor kepada pelanggan  dengan  menggunakan  metode Simple additive  weighting .  Kriteria  pemohon  kredit dibagi  menjadi  5  kriteria  (5C).  Kriteria  tersebut antara  lain: Character , Capital , Capacity , Collateral Condition .  Dari  hasil  penelitian disimpulkan  bahwa  sistem  yang  dibuat  mampu memberikan  rekomendasi  dan  pengambilan
Metode Profile  Matching Dan Simple  Additive  Weighting Untuk  Menentukan Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada Perusahaan Freight Forwarding
keputusan  realisasi  kredit  berdasarkan  kriteria yang ditentukan oleh perusahaan. [5]
Sistem  pendukung  keputusan  pengajuan kredit  pada  koperasi.  Metode  yang  digunakan adalah metode Simple Additive Weighting dengan membagi 5 kriteria untuk menentukan kelayakan kredit.  Kriteria  tersebut  antara  lain:  gaji,  listrik, tanah,  BPKB,  pajak,  kemudian  dibuatkan  rating untuk setiap kriteria. Hasil penelitian disimpulkan sebagai  berikut:  bahwa  sistem  pendukung keputusan  dengan  metode Simple  Additive Weighting membantu  dalam  pengajuan  kredit, metode Simple  Additive  Weighting berhasil diimplementasikan  ke  dalam  sistem  dan  telah dibuktikan  pada  saat  pengujian  penelitian,  nilai bobot  yang  berbeda  dari  setiap  kriterianya  akan menghasilkan nilai dan keputusan  yang  berbeda.
[7]
Sistem  pendukung  keputusan  kelayakan pemberian  piutang  pada  jasa  impor  barang  di perusahaan  freight  forwarding  dengan  metode profile matching. Hasil penelitian ini disimpulkan bahwa  dengan  menggunakan  prinsip  5C  dapat diterapkan dalam pengembangan sistem pendukung keputusan untuk menentukan kelayakan pemberian piutang pada impor barang di  perusahaan  jasa freight  forwarding dengan metode profile matching dan dengan menerapkan metode User Acceptance Test (UAT) pada sistem pendukung  keputusan  yang  dibangun  untuk menentukan  kelayakan  pemberian  piutang  pada impor  barang  di  perusahaan  jasa freight forwarding dengan  metode profile  matching berfungsi dengan baik.[11]
Sistem pendukung keputusan untuk penilaian kelayakan  pemberian  kredit    menggunakan  5 kriteria  (5C)  yaitu  charakter,  capital,  capacity, collateral, condition of economi. Hasil penelitian ini  disimpulkan  bahwa  telah  dihasilkan  sebuah sistem  pendukung  keputusan  untuk  penilaian kelayakan  pemberian  kredit,  sistem  yang  dibuat dapat  mempermudah  pihak  analis  kredit  dalam mengambil  keputusan  dengan  cepat,  tepat  dan teliti.[12]
Perbedaaan penelitian ini dengan penelitian-penelitian  di  atas  adalah  pada penelitian  ini  akan  menggunakan  dua  buah metode  yang  akan  dibandingkan  hasilnya untuk  mendapatkan  metode  mana  yang paling  efektif  untuk  kelayakan  dalam memberikan  pinjaman.  Metode  yang  akan dibandingkan adalah metode simple additive weighting dan profile matching . Tetapi  dari segi  cakupan  pembahasan  sama  yaitu membangun  sebuah  sistem  pendukung keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Gambar 1. Langkah-langkah Penelitian
1. Identifikasi Masalah Menentukan kualitas suatu masalah yang ada guna dapat dikatakan sebagai penelitian.
2. Pengumpulan Data Mengumpulkan data yang valid sehingga hasil dan  kesimpulan  penelitian  tidak  diragukan kebenarannya.
3. Metode Profile Matching
Metode  yang  digunakan  untuk  menentukan kelayakan  pemberian  pinjaman  pada  impor barang.
4. Metode Simple Additive Weighting
Metode  yang  digunakan  untuk  menentukan kelayakan  pemberian  pinjaman  pada  impor barang.
5. Pembuatan Aturan Menentukan  aturan  yang  dibuat  berdasarkan masukan  dari decision  maker dan  referensi- referensi  penelitian  sebelumnya  dengan menggunakan prinsip 5C.
6. Perhitungan dengan kedua metode Metode  yang  digunakan  untuk  perbandingan adalah profile  matching dan simple  additive weighting.
7. Uji Hasil Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada  penelitian  ini,  pengujian  dilakukan dengan menggunakan: User Acceptance User (UAT):  pengujian  yang  dilakukan  untuk menghasilkan  dokumen  yang  dijadikan  bukti bahwa  perangkat  lunak  dapat  diterima  oleh pengguna  dan  memenuhi  kebutuhan  dari pengguna.
8. Kesimpulan Permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah bagaimana  pengembangan  sistem  pendukung keputusan  untuk  menentukan  kelayakan pemberian  pinjaman  pada  perusahaan freight forwarding dengan  membandingkan  dua metode  yaitu profile  matching dan simple additive weighting .
Metode Profile  Matching Dan Simple  Additive  Weighting Untuk  Menentukan Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada Perusahaan Freight Forwarding

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 User Acceptance Test (UAT)
User Acceptance Test (UAT) adalah sebuah proses pengujian yang dilakukan oleh user dengan hasil output terhadap dokumen hasil uji yang akan dijadikan  bukti  bahwa  software  dapat  diterima dan  telah  memenuhi  kebutuhan  yang  diminta. Pilihan  jawaban  kuisioner  pada  pengujian software  dengan User  Acceptance  Test (UAT) terdapat 5 skala titik yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pilihan Jawaban User Acceptance Test Jawaban Keterangan Bobot A Sangat: Mudah/Bagus/Sesuai/Jelas 5 B Mudah/Bagus/Sesuai/Jelas 4 C Netral 3 D Cukup: Sulit/Bagus/Sesuai/Jelas 2
E Sangat: Sulit/Bagus/Sesuai/Jelas
1
Kemudian  dilakukan  proses  perhitungan dengan persamaan 1. Skor aktual adalah jawaban seluruh  responden  atau  kuisioner  yang  telah diajukan  dan  skor  ideal  adalah  skor  atau  bobot tertinggi  atau  semua  responden  diasumsikan memilih  jawaban  dengan  skor  tertinggi[4]. Berikut  adalah  kriteria  presentase  tanggapan responden yang disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Presentase Tanggapan Responden [Sumber: Narimawati, 2007] % Jumlah Skor Kriteria 20.00 – 36.00% Tidak Baik 36.01 – 52.00 % Kurang Baik 52.01 – 68.00 % Cukup 68.01 – 84.00 % Baik 84.01 – 100% Sangat Baik
3.2 Teknik  Analisis,  Perancangan  dan Pengujian Sistem
1. Teknik Analisis Metode Simple Additive Weighting
Kriteria  pada  metode  Metode Simple Additive Weighting disajikan pada tabel 3:
Tabel 3. Kriteria No. Kriteria (5c) KD Bobot Ket 1. Character CR 25% - a. HSCode K1 Cost b. Destroy barang K2 Cost b Capacity CY 25% a. Jumlah transaksi per bulan (kg)
K3
Benefit
b. Rata-rata invoice per
bulan K4 Benefit
3. Capital
CL 15% a. SIUP K5 Benefit b. Jumlah karyawan K6 Benefit 4. Collateral CT 20% a. Persentase deposit K7 Benefit b. Freight K8 Benefit 5. Condition of Economy CE 15% a. Bidang usaha layak atau tidak K9 Benefit
b. Jenis barang K10 Benefit 2. Teknik Analisis Metode Profile

## Matching
Berikut  adalah  sub  kriteria  dari  5  prinsip (5c):
a. Penentuan  Kriteria  Penilaian  Pemberian Pinjaman Consignee dan Pembobotan Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah penentuan  kriteria  yang  digunakan  untuk kelayakan  alternatif  penilaian consignee. Menurut  Kasmir,  terdapat  5  syarat  yang harus  diperhatikan  dalam  memberikan pinjaman kepada consignee yaitu [14]:
Tabel 4. Kriteria No. Kriteria KD Bobot Ket Target 1. Character CR 25% - - a. HSCode K1 CF 3
b. Destroy barang K2 SF 3 2. Capacity
CY 25% - - a. Jumlah transaksi per bulan
(kg) K3 CF 5
b. Rata-rata invoice
per bulan
K4 SF 4 3.
Capital
CL 15% - - a. SIUP K5 CF 3 b.
Jumlah karyawa n K6 SF 3
4. Collateral CT 20% - - a. Persenta se deposit K7 CF 3
b. Freight
K8 SF 3 5. Condition of Economy CE 15% - -
(1) Skor Aktual Skor Ideal %Skor  Aktual =
x 100%
Metode Profile  Matching Dan Simple  Additive  Weighting Untuk  Menentukan Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada Perusahaan Freight Forwarding
a. Bidang
usaha layak atau tidak K9 CF 3 b. Jenis barang K10 SF 3 1. Nilai Decision Maker 1 dan 2
Tabel 5. Decision Maker 1 dan 2 Consign ee K5 K6 K9 K10 K3 K4 K7 K8 K1 K2
PT BYS Technol ogies Keci l Keci l Jasa Kon sums i Kura ng Kura ng Ren dah Keci l Jalur Mer ah Seri ng PT Taxas Integra si
Men enga h Men enga h Indu stri Indu stri Cuk up Ting gi Baik Ting gi Seda ng Jalur Kuni ng Seda ng

## 3.3 Metode Simple Additive Weighting
1. Tahap Kriteria Tabel 6. Tahap Kriteria No. Kriteria KD Bobot Ket 1. Character CR 25% - a. HSCode K1 12,5% Cost
b. Destroy barang K2 12,5% Cost 2. Capacity CY 25%
a. Jumlah transaksi per bulan (kg) K3 12,5% Benefit b. Rata- rata invoice
per bulan K4 12,5%
Benefit
3. Capital CL 15% a. SIUP K5 7,5% Benefit b. Jumlah karyawa n
K6 7,5% Benefit 4. Collateral CT 20% a. Persenta se deposit K7
10% Benefit b. Freight K8 10% Benefit 5. Condition of Economy CE 15% a. Bidang usaha layak atau tidak K9 7,5% Benefit b. Jenis barang K10 7,5% Benefit

## 2. Tahap Normalisasi
Tabel 7. Tahap Normalisasi No. Kriteria KD BYS Tech Taxas 1. Character CR a. HSCode K1 1/1 = 1 1/2 = 0.5 b. Destroy barang K2 1/1 = 1 1/2 = 0.5 2. Capacity CY a. Jumlah transaksi K3 1/4 = 0.25 4/4 = 1
per bulan (kg) b. Rata-rata invoice per bulan K4 1/3 = 0.33 3/3 = 1 3. Capital CL a. SIUP K5 1/2 = 0.5 2/2 = 1 b. Jumlah karyawan K6 1/2 = 0.5 2/2 = 1 4. Collateral CT a. Persentase deposit K7 1/3 = 0.33 3/3 = 1 b. Freight K8 1/2 = 0.5 2/2 = 1 5. Condition of Economy CE a. Bidang usaha layak atau tidak K9 1/3 = 0.33 3/3 = 1 b. Jenis barang K10 1/2 = 0.5 2/2 = 1 3. Tahap Hasil Perkalian Tabel 8. Tahap Hasil Perkalian No. Kriteria KD BYS Tech Taxas 1. Character CR a. HSCode K1 12.5 6.25 b. Destroy barang K2 12.5 6.25 2. Capacity CY a. Jumlah transaksi per bulan (kg) K3 3.125 12.5 b. Rata-rata invoice per bulan K4 3.125 12.5 3. Capital CL a. SIUP K5 3.75 7.5 b. Jumlah karyawan K6 3.75 7.5 4. Collateral CT a. Persentase deposit K7 3.3 10 b. Freight K8 5 10 5. Condition of Economy CE a. Bidang usaha layak atau tidak K9 2.475 7.5 b. Jenis barang K10 3.75 7.5
Langkah  selanjutnya  adalah  penjumlahan pada  masing-masing  perusahaan.  Berikut  adalah hasilnya:
PT BYS Tech : 12.5 + 12.5 + 3.125 + 3.125 + 3.75 + 3.75 + 3.3 5 + 2.475 + 3.75 = 54.275
PT Taxas : 6.25 + 6.25 + 12.5 + 12.5 + 7.5 +
7.5 + 10 + 10 + 7.5 + 7.5 = 87.5
Metode Profile  Matching Dan Simple  Additive  Weighting Untuk  Menentukan Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada Perusahaan Freight Forwarding
Hasil  akhir adalah penentuan kelayakan, PT BYS  Tech  tidak  layak  diterima  ( 54.275) dan  PT Taxas layak diterima (87.5) 3.4 Metode Profile Matching 1. Character Pengelompokan Gap Tabel 9. Character Pengelompokan Gap No. Consignee K1 K2 1. PT BYS Technologies 1 1 2. PT Taxas Integrasi 2 2 Gap Profile 3 3 1. PT BYS Technologies -2 -2 2. PT Taxas Integrasi -1 -1
Pada Tabel 9, setelah para pakar memberikan penilaian  terhadap consignee, maka  setiap penilaian  tersebut  dilakukan  pemetaan  nilai bobot.  Pada Consignee PT  BYS Technologies dengan kriteria HSCode bernilai jalur merah (nilai bobot= 1), kriteria Destroy Barang bernilai sering (nilai  bobot=  1).  Pada Consignee PT  Taxas Integrasi dengan  kriteria HSCode bernilai  jalur kuning  (nilai  bobot=  2),  kriteria Destroy Barang bernilai  sedang  (nilai  bobot=  2).  Kemudian setelah  dilakukan  pemetaan  nilai  bobot terhadap kriteria pada prinsip character, langkah selanjutnya  perhitungan  gap  masing-masing kriteria  pada  setiap consignee sesuai  dengan rumus 1 .

## 2. Capacity Pengelompokan Gap
Tabel 10. Capacity Pengelompokan Gap No. Consignee K3 K4 1. PT BYS Technologies 1 1 2. PT Taxas Integrasi 4 3 Gap Profile 5 4 1. PT BYS Technologies -4 -3 2. PT Taxas Integrasi -1 -1
Pada Tabel 10, setelah para pakar memberikan penilaian terhadap consignee, maka setiap penilaian tersebut dilakukan pemetaan nilai bobot.  Pada Consignee PT  BYS Technologies dengan  kriteria  Jumlah  Transaksi  Per  Bulan (Kilogram) bernilai  kurang  (nilai  bobot=  1), kriteria  Rata-rata Invoice per  Bulan  bernilai kurang  (nilai  bobot=  1).  Pada Consignee PT Taxas Integrasi dengan kriteria Jumlah Transaksi  Per  Bulan  (Kilogram) bernilai  cukup tinggi (nilai  bobot= 4), kriteria Rata-rata Invoice per  Bulan  bernilai  baik  (nilai  bobot=  3). Kemudian setelah dilakukan pemetaan nilai bobot terhadap  kriteria  pada  prinsip capacity, langkah selanjutnya  perhitungan  gap  masing-masing kriteria pada setiap consignee.
3. Capital Pengelompokan Gap
Tabel 11. Capital Pengelompokan Gap No. Consignee K5 K6 1. PT BYS Technologies 1 1 2. PT Taxas Integrasi 2 2 Gap Profile 3 3 1. PT BYS Technologies -2 -2 2. PT Taxas Integrasi -1 -1
Pada Tabel 11, setelah para pakar memberikan penilaian terhadap consignee, maka setiap penilaian tersebut dilakukan pemetaan nilai bobot.  Pada Consignee PT  BYS Technologies dengan kriteria SIUP  bernilai kecil (nilai  bobot= 1), kriteria Jumlah Karyawan bernilai kecil (nilai bobot=  1).  Pada Consignee PT  Taxas  Integrasi dengan  kriteria  SIUP bernilai  menengah  (nilai bobot=  2),  kriteria  Jumlah  Karyawan  bernilai menengah (nilai bobot= 2).
Kemudian  setelah  dilakukan  pemetaan  nilai bobot  terhadap  kriteria  pada  prinsip capital, langkah  selanjutnya  perhitungan  gap  masing- masing kriteria pada setiap consignee.

## 4. Collateral Pengelompokan Gap
Tabel 12. Collateral Pengelompokan Gap No. Consignee K7 K8 1. PT BYS Technologies 1 1 2. PT Taxas Integrasi 3 2 Gap Profile 3 3 1. PT BYS Technologies -2 -2 2. PT Taxas Integrasi 0 -1
Pada Tabel 12, setelah para pakar memberikan penilaian terhadap consignee, maka setiap penilaian tersebut dilakukan pemetaan nilai bobot.  Pada Consignee PT  BYS Technologies dengan  kriteria  Persentase  Deposito  bernilai rendah  (nilai  bobot=  1),  kriteria Freight bernilai kecil (nilai bobot= 1). Pada Consignee PT Taxas Integrasi dengan  kriteria  Persentase  Deposito bernilai  tinggi  (nilai  bobot=  3),  kriteria Freight bernilai sedang (nilai bobot= 2).
Kemudian  setelah  dilakukan  pemetaan  nilai bobot  terhadap  kriteria  pada  prinsip collateral, langkah  selanjutnya  perhitungan  gap  masing- masing kriteria pada setiap consignee.
5. Condition of Economy Pengelompokan Gap
Metode Profile  Matching Dan Simple  Additive  Weighting Untuk  Menentukan Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada Perusahaan Freight Forwarding
Tabel 13. Condition of Economy Pengelompokan Gap No. Consignee K9 K10 1. PT BYS Technologies 1 1 2. PT Taxas Integrasi 3 2 Gap Profile 3 3 1. PT BYS Technologies -2 -2 2. PT Taxas Integrasi 0 -1 Pada Tabel 13, setelah para pakar memberikan penilaian terhadap consignee, maka setiap penilaian tersebut dilakukan pemetaan nilai bobot.  Pada Consignee PT  BYS Technologies dengan  kriteria  Bidang  Usaha  Layak/Tidak bernilai jasa (nilai bobot= 1), kriteria Jenis Barang bernilai  konsumsi  (nilai  bobot=  1).  Pada Consignee PT  Taxas  Integrasi dengan  kriteria Bidang Usaha Layak/Tidak bernilai industri (nilai bobot= 3), kriteria Jenis  Barang  bernilai  industri (nilai bobot= 2).
Kemudian  setelah  dilakukan  pemetaan  nilai bobot terhadap kriteria pada prinsip condition  of economy, langkah  selanjutnya  perhitungan  gap masing-masing kriteria pada setiap consignee.

## 6. Hasil Bobot Nilai Gap
Tabel 14. Hasil Bobot Nilai Gap KD (5C) Kriteria PT BYS Technologies PT Taxas Integrasi CR K1 3 4 K2 3 4 CY K3 1 4 K4 2 4 CL K5 3 4 K6 3 4 CT K7 3 5 K8 3 4 CE K9 3 5 K10 3 4

## 7. Pengelompokan Bobot Nilai Gap
Tabel 15. Pengelompokan Bobot Nilai Gap Kriteria PT BYS Technologies PT Taxas Integrasi Ket Ket CF SF CF SF K1 3 4 K2 3 4 T1 3 4 K3 1 4 K4 2 4 T2 1.4 4 K5 3 4 K6 3 4 T3 3 4 K7 3 5 K8 3 4 T4 3 4.6 K9 3 5 K10 3 4 T5 3 4.6
Hasil Akhir (T1+T2+ T3+T4+ T5) 2.6 4.21
Kemudian  setelah  dikonversikan  ke  dalam tabel  bobot  nilai  gap,  maka  langkah  selanjutnya adalah  pengelompokan  bobot  nilai  gap  untuk menentukan core  factor dan secondary  factor. Pada prinsip character yang menjadi core factor adalah  kriteria HSCode dan  yang  menjadi secondary factor adalah kriteria Destroy Barang. Berikut  adalah  rumus core  factor dan  rumus secondary factor .
Berikut  adalah  perhitungan  manual core factor dan secondary  factor pada  prinsip character dan  perkalian  pembobotan  untuk core factor sebesar  60%  serta  perkalian  pembobotan untuk secondary factor sebesar 40%. PT BYS Technologies (CF) = 3 / 1 = 3 x 60% = 1.8 PT Taxas Integrasi (CF) = 4 / 1 = 4 x 60% = 2.4 PT BYS Technologies (SF) = 3 / 1 = 3 x 40% = 1.2
PT Taxas Integrasi (SF) = 4 / 1 = 4 x 40% = 1.6 PT BYS Technologies (T1) = 1.8 + 1.2 = 3
PT Taxas Integrasi (T1) = 2.4 + 1.6 = 4
Pada prinsip capacity yang menjadi core factor adalah kriteria Jumlah Transaksi per Bulan (Kilogram) dan  yang  menjadi secondary  factor adalah  kriteria  Rata-rata Invoice .  Berikut  adalah perhitungan  manual core  factor dan secondary factor pada  prinsip capacity dan  perkalian pembobotan untuk core factor sebesar 60% serta perkalian  pembobotan  untuk secondary  factor sebesar 40%.
PT BYS Technologies (CF) = 1 / 1 = 1 x 60% = 0.6 PT Taxas Integrasi (CF) = 4 / 1 = 4 x 60% = 2.4 PT BYS Technologies (SF) = 2 / 1 = 2 x 40% = 0.8 PT Taxas Integrasi (SF) = 4 / 1 = 4 x 40% = 1.6
PT BYS Technologies (T2) = 0.6 + 0.8 = 1.4
PT Taxas Integrasi (T2) = 2.4 + 1.6 = 4
Pada prinsip capital yang menjadi core factor adalah kriteria SIUP dan yang menjadi secondary factor adalah  kriteria  Jumlah  Karyawan.  Berikut adalah  perhitungan  manual core  factor dan secondary  factor pada  prinsip capital dan perkalian  pembobotan  untuk core  factor sebesar 60% serta perkalian pembobotan untuk secondary factor sebesar 40%.
PT BYS Technologies (CF) = 3 / 1 = 3 x 60% = 1.8 PT Taxas Integrasi (CF) = 4 / 1 = 4 x 60% = 2.4 PT BYS Technologies (SF) = 3 / 1 = 3 x 40% = 1.2 PT Taxas Integrasi (SF) = 4 / 1 = 4 x 40% = 1.6 PT BYS Technologies (T3) = 1.8 + 1.2 = 3 PT Taxas Integrasi (T3) = 2.4 + 1.6 = 4 Pada  prinsip collateral yang  menjadi core factor adalah  kriteria  Persentase  Deposito dan yang  menjadi secondary  factor adalah  kriteria Freight . Berikut adalah perhitungan manual core factor dan secondary  factor pada  prinsip
Metode Profile  Matching Dan Simple  Additive  Weighting Untuk  Menentukan Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada Perusahaan Freight Forwarding
collateral dan  perkalian  pembobotan  untuk core factor sebesar  60%  serta  perkalian  pembobotan untuk secondary factor sebesar 40%. PT BYS Technologies (CF) = 3 / 1 = 3 x 60% = 1.8 PT Taxas Integrasi (CF) = 5 / 1 = 5 x 60% = 3 PT BYS Technologies (SF) = 3 / 1 = 3 x 40% = 1.2 PT Taxas Integrasi (SF) = 4 / 1 = 4 x 40% = 1.6 PT BYS Technologies (T4) = 1.8 + 1.2 = 3 PT Taxas Integrasi (T4) = 3 + 1.6 = 4.6
Pada prinsip condition of economy yang menjadi core factor adalah kriteria Bidang Usaha Layak/Tidak dan  yang  menjadi secondary factor adalah  kriteria  Jenis  Barang.  Berikut  adalah perhitungan  manual core  factor dan secondary factor pada  prinsip condition  of  economy dan perkalian  pembobotan  untuk core  factor sebesar 60% serta perkalian pembobotan untuk secondary factor sebesar 40%.
PT BYS Technologies (CF) = 3 / 1 = 3 x 60% = 1.8 PT Taxas Integrasi (CF) = 5 / 1 = 5 x 60% = 3
PT BYS Technologies (SF) = 3 / 1 = 3 x 40% = 1.2 PT Taxas Integrasi (SF) = 4 / 1 = 4 x 40% = 1.6
PT BYS Technologies (T5) = 1.8 + 1.2 = 3 PT Taxas Integrasi (T5) = 3 + 1.6 = 4.6
3.5 Hasil Akhir Proses Profile Matching
Berikut adalah perhitungan manual dari hasil  akhir  proses  dengan  metode profile matching.
Perhitungan manual Hasil Akhir Proses

## Profile Matching:
PT BYS Technologies = (3x25%) + (1.4x25%) + (3x15%) + (3x20%) +  (3x15%) = 0.75 + 0.35 + 0.45 + 0.6 + 0.45  = 2.6 (Ditolak) PT Taxas Integrasi  = (4x25%) + (4x25%) +
(4x15%) + (4.6x20%) +  (4.6x15%) = 1 + 1 + 0.6
+ 0.92 + 0.69 = 4.21 (Diterima)
Gambar 2. Menu Perhitungan
Pinjaman

## Gambar 3. Detil View Analisa
Kesimpulan: Berdasarkan data yang telah diinputkan ke dalam aplikasi  dengan  kedua  metode  kemudian  data diolah menggunakan metode profile matching dan simple additive weighting , maka dapat disimpulkan bahwa hasilnya yaitu PT BYS Tech tidak layak diterima ( 54.275) dan PT Taxas layak diterima (87.5).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pada  hasil  penelitian  dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan prinsip 5c  dapat  diterapkan  pada  sistem  pendukung keputusan untuk menentukan kelayakan pemberian  pinjaman  pada  perusahaan  freight forwarding dengan kedua metode. Selain itu dapat disimpulkan  bahwa  kedua  metode  baik  namun jika  ingin  mendapatkan hasil  akhirnya  berupa persentase maka yang paling baik adalah metode simple  additive  weighting tapi  jika  ingin mendapatkan hasil akhirnya berupa nilai langsung (bukan persentase) maka yang paling baik adalah metode profile matching.
Peneliti  memberikan  saran  yang  relevan dengan  hasil  penelitian  yaitu  pada  penelitian berikutnya  dapat  ditambahkan  dataset,  yang  saat ini  hanya  menggunakan  data  impor  jalur  udara, dapat ditambahkan data import jalur laut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. P. R. Pinem, dkk, “Implementasi Profile Matching  untuk  Pemberian  Kredit  Kedua pada  Koperasi  Simpan  Pinjam,” Simetris, ISSN 2252-4983 , vol. 8, no. 2, pp. 539–546,
2017.
[2]  A. S. dan  A. Y. Ananta, “Rancang Bangun Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan Pemberian  Kredit  menggunakan  Metode Profile Matching,” Pros. Semin. Inform. Apl.
Polinema, ISSN 2460-1160 , 2015.
[3]  A. Setiawan, “SPK Penilaian dan Pemberian Bonus  Salesman  pada  PT  Matakar  Kendari dengan menggunakan Metode Profile Matching,” SemanTIK.  ISSN  2502-8928 , vol. 3, no. 1, pp. 199–208, 2017.
[4]  A.  Siddiq,  “Pengaruh  Pengetahuan  Produk dan  Citra  Merek  terhadap  Keputusan Pembelian  Laptop  Samsung  (Survey  pada Konsumen Itklik Jakarta),” pp. 1–16.
[5]  A. Wahyu Oktaputra and E. Noersasongko, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan Pemberian  Kredit  Motor  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  pada Perusahaan  Leasing  HD  Finance,” J.  SPK Kelayakan Pemberian Kredit Mot. , pp. 1–9,
Metode Profile  Matching Dan Simple  Additive  Weighting Untuk  Menentukan Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada Perusahaan Freight Forwarding
2014.
[6]  C.  S.  P.  dan  D.  E.  H.  Purnomo, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan untuk  Pemilihan  Pemasok  Nata  De  Coco dengan Metode Simple Additive
Weighting,” J.  Ilm.  Tek.  Ind.  ISSN  1412- 6869 , vol. 11, no. 1, pp. 1–90, 2012.
[7]  E.  Fightorini  and  B.  Nurhadiono,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pengajuan  Kredit Dengan  Metode  SAW  Pada  KJKS  Ar Rahmah,” J.  Udinus ,  pp.  1–5,  2013. Available at: http://mahasiswa.dinus.ac.id/docs/skripsi/ju rnal/12647.pdf.
[8]  E.  I.  Setyaningsih,  “Peranan  Freight Forwarder  dalam  Menunjang  Aktivitas Ekspor  pada  PT.  Arindo  Jaya  Mandiri Semarang”, Surakarta, 2009.
[9]  E.  Y.  dan  D.  Sari,  “Komparasi  Metode Profile  Matching  dan  Topsis  dalam  Seleksi Penerimaan  Asisten  Pratikum  Studi  Kasus (Laboratorium  Teknik  Informatika  Institut Teknologi Padang),” Pros. Semin. Nasional, DOI  10.21063/PIMIMD4,  ISBN  978-602- 70570-5-0 , pp. 78–86, 2017.
[10]  F.  D.  Ruhmana,  “Pengaruh  Perputaran Piutang,  Persediaan  dan  Skala  Perusahaan terhadap
Profitabilitas Perusahaan Property,” J. Ilmu dan Ris. Akuntansi, ISSN
2460-0585 , vol. 6, no. 10, 2017.
[11]  Kusumawardani,  R.  dan  Setiawan,  B.,
“ Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan Pemberian  Piutang  Pada  Jasa  Impor Barang Di Perusahaan Freight Forwarding
Dengan  Metode  Profile  Matching,”  BIT, ISSN  1693-9166,  vol. 15  No.  2  September
2018.
[12]  M.  Prayetno,  “Model  Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Kelayakan  Pemberian Kredit,” J.  Sarj.  Tek.  Inform. ,  vol.  1,  pp.
248–258,
2013. Available at: http://download.portalgaruda.org/article.ph p?article=123621&val=5555&title=MODE L  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENILAIAN KELAYAKAN
PEMBERIAN KREDIT.
[13]  Marimin,  “Sistem  Pendukung  Pengambilan Keputusan  dan  Sistem  Pakar”,  Bogor:  IPB Press, 2017.
[14]  R. A. Saraswati, “Peranan Analisis Laporan Keuangan,  Penilaian  Prinsip  5c  Calon Debitur  dan  Pengawasan  Kredit  terhadap Efektivitas Pemberian Kredit Pada PD BPR
Bank  Pasar  Kabupaten  Temanggung,” J. Nominal , vol. I, 2012.
[15]  R. D. Syahputra, dkk, “Peramalan Penjualan Jasa  Freight  Forwarding  dengan  Metode Single  Moving  Averages,  Exponential Smoothing dan Weighted Moving Averages (Studi  kasus  pada  PT  Anugerah  Tangkas Transportindo, Jakarta),” J. Adm. Bisnis , vol.
55, no. 2, 2018.
[16]  Safitri,  R.  (2012)  Perancangan  sistem informasi akuntansi pinjaman pada koperasi pegawai kantor pos jakarta timur.