## Rancang Bangun Aplikasi Penentuan Kelayakan Pemberian Pinjaman Kepada Pensiun Menggunakan Metode Weighted Product
Kezia Tirza Naramessakh, Cahyo Prianto
Program Studi DIV Teknik Informatika, Politeknik Pos Indonesia, Bandung, Indonesia Email: 1 kezianaramessakh@gmail.com, 2 cahyoprianto@poltekpos.ac.id

## Abstrak
Dalam mendukung jalannya operasional pada PT. Pos Indonesia, salah satunya  adalah menawarkan kepada para pensiunan seperti tabungan pensiun dan kredit pensiun.  Kredit merupakan penyediaan uang atau tagihan berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara suatu perusahaan dengan pihak lain. Dalam memberikan kredit pensiun harus tepat dan akurat  kepada  pensiunan  yang  berhak  atau  layak  untuk  mendapatkan  pinjaman  kredit.  Maka  penulis  membuat  aplikasi penentuan kelayakan pemberian pinjaman agar bisa mempermudah dalam menentukan pensiunan yang layak untuk diberikan pinjaman  kredit.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Weighted  Product  (WP),  yaitu  salah  satu  metode  pengambilan keputusan.  Dengan  menggunakan  metode  Weighted  Product  dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  pemberian pinjaman  dengan  dilakukannya  proses  peringkatan  yang  akan  menentukan  alternatif  terbaik  dari  pensiunan.  Penulis menggunakan  lima  kriteria  yaitu,  besar  gaji,  jumlah  pinjaman,  usia,  jangka  waktu  kredit,  dan  kredit  ke-berapa.  Penbuatan aplikasi  penentuan  kelayakan  pemberian  pinjaman  kepada  pensiun  ini  berbasis  website  menggunakan  framework  code igniter.  Untuk  perancangan  atau  pemodelan  aplikasi  ini  menggunakan  UML  (Unified  Modeling  Language).  Penelitian  ini menghasilkan  aplikasi  yang    membantu  dalam  menentukan  pensiun  yang  layak  untuk  diberikan  pinjaman  kredit  pensiun menggunakan Weighted Product.
Kata Kunci: Weighted Product, Pinjaman, Pensiun, Code Igniter

## Abstract
In supporting the operation of PT. Pos Indonesia, one of which is offering retirees such as pension savings and pension credit. Credit is the provision of money or bills based on an agreement or loan agreement between a company and another party. In providing pension credit, it must be accurate and accurate for retirees who are entitled or eligible to get a loan. So the author makes an application to determine the feasibility of lending in order to make it easier to determine which retirees are eligible to be given a credit loan. This study uses the Weighted Product (WP) method, which is one method of decision making. By using the Weighted Product method can help in making lending decisions by doing a ranking process that will determine the best alternative from retirees. The author uses five criteria, namely, the amount of salary, loan amount, age, credit period, and what credit. The application of determining the feasibility of lending to pensions is based on a website using the code ignit er framework. For designing or modeling this application uses UML (Unified Modeling Language). This research resulted in an application that helped in determining a proper pension to be given a pension loan using Weighted Product.
Keywords : Weighted Product, Loan, Pension, Code Igniter

## 1. PENDAHULUAN
Kredit merupakan penyediaan uang atau tagihan yang dapat  dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau  kesepakatan  pinjam  meminjam  antara  suatu  perusahaan  dengan  pihak  lain  yang  mewajibkan  pihak peminjam untuk melunasi kreditnya setelah jangka waktu tertentu dengan jumlah uang, imbalan atau pembagian hasil  keuntungan[1].  PT.  Pos  Indonesia  menawarkan  kepada  para  pensiun  seperti  tabungan  pensiun  dan  kredit pensiun.  Dimana  pensiun  merupakan  jaminan  hari  tua  dan  sebagai  balas  jasa  terhadap  pegawai  beserta keluarganya  yang  telah  bertahun-tahun  mengabdikan  dirinya  kepada  Negara[2].  Pada  kegiatan  kredit  pensiun Pos memiliki prosedur yang harus dilalui apabila akan mengajukan kredit dan proses pemberian kredit PT. Pos Indonesia  perlu  memperhatikan  syarat-syarat  untuk  para  pensiunan  yang  mengajukan  kredit  pensiun  pada  PT. Pos  Indonesia[3].    Dalam  memberikan  kredit  pensiun  harus  tepat  dan  akurat  karena  sangat  berpengaruh  pada perusahaan untuk menentukan pensiunan yang mendapatkan pinjaman kredit.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas  maka  diperlukan  suatu  aplikasi  untuk  pengambilan  keputusan kelayakan pemberian kredit pensiun yang mampu memberikan keputusan pemberian kredit pensiun yang akurat dan  tepat  serta  menghemat  waktu    dalam  penentuan  kelayakan  kredit.  Oleh  sebab  itu,  dibuat  sebuah  aplikasi dengan menggunakan metode Weighted Product yang mampu menentukan sebuah keputusan bagi pensiun yang berhak  mendapatkan  pinjaman  kredit.  Metode Weighted  Product (WP)  merupakan  salah  satu  metode penyelesaian  untuk  masalah Multi  Attribute  Decision  Making (MADM). Multi  Attribute  Decision  Making (MADM) adalah keputusan analisis multi kriteria yang popular dan merupakan metode pengambilan keputusan multi  kriteria[4]  Dalam  penelitian  sebelumnya,  metode weighted  product FMADM  digunakan  untuk  dapat memberi  keputusan  kelayakan  pemberian  kredit  bagi  calon  peminjam[5].  Dan  pengambilan  keputusan  dalam kelayakan  penerima  bantuan  beras  masyarakat  miskin[6],  serta  pengambilan  keputusan  untuk  memilih  calon rekrutmen pegawagi baru[7]
Pembuatan aplikasi kelayakan pemberian kredit pensiun ini menggunakan framework code igniter . Code igniter adalah  sebuah framework PHP  ( Hypertext  Prepocessor ) yang  dapat  mempercepat  pengembang  untuk membuat sebuah aplikasi website . Dilengkapi banyak library dan helper yang berguna di dalamnya dan tentunya mempermudah proses development [8]. Code igniter akan mempermudah dan mempercepat pembuatan maupun
pengembangan website dinamis  tanpa  harus  kesulitan  membuat  desain.  Untuk  perancangan  atau  pemodelan aplikasi ini menggunakan UML ( Unified Modeling Language ). Dengan menggunakan UML dapat dibuat model untuk  semua  jenis  aplikasi  piranti  lunak,  dimana  aplikasi  tersebut  dapat  berjalan  pada  piranti  keras,  sistem operasi dan jaringan apapun, serta ditulis dalam bahasa pemrograman apapun[9]. Maka dari pembuatan aplikasi ini  dengan  menggunakan  metode weighted  product akan  membantu  dalam  memberikan  hasil  kelayakan pinjaman kredit.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Diagram Alur Metodologi Penelitian
Melakukan serangkaian cara atau langkah untuk memecahkan suatu masalah dengan berdasarkan pada data yang didapat  dari  hasil  pada  sebuah  penelitian.  Penelitian  merupakan  suatu  penyelidikan  yang  sistematis  untuk meningkatkan  sejumlah  pengetahuan,  juga  merupakan  suatu  usaha  yang  sistematis  dan  terorganisasi  untuk menyelidiki masalah tertentu yang memerlukan jawaban.
Tahapan  Metodologi  penelitian  yang  akan  digunakan  yaitu  identifikasi  masalah,  tujuan  penelitian, pengumpulan  data  yaitu  berupa  studi  literatur  dan  wawancara,  data  penelitian,  analisis  data  untuk  menentukan kriteria yang akan digunakan dan menentukan alternatif yang akan digunakan, pengolahan data  dengan metode Weigthed Product, setelah itu akan ada proses mendesain sistem, kemudian implementasi sistem, serta pengujian dan penggunaan sistem. Dan hasil akhirnya akan berupa kesimpulan dan saran dari analisis data maupun sistem yang menerapkan metode weighted product . Berikut tahapan dalam melakukan penelitian ini digambarkan dalam gambar 1.

## 2.2 Metode Weighted Product
Multi Attribute Decision Making (MADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif paling optimal dari sejumlah alternatif optimal dengan kriteria tertentu[10]. Inti dari  MADM adalah menentukan nilai bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan dengan  proses  perangkingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif yang  sudah  diberikan. Weighted  Product (WP)  merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  MADM[11]. Weighted  Product (WP)  adalah  suatu    metode  yang  menggunakan perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating  setiap  atribut  harus  dipangkatkan  dulu  dengan bobot yang bersangkutan. Proses ini sama halnya dengan proses normalisasi[12].
Metode Weighted  Product dapat  membantu  dalam  mengambil  keputusan  kelayakan  pemberian  kredit, dengan menggunakan metode Weighted Product ini hanya menghasilkan nilai terbesar yang akan terpilih sebagai alternatif  yang  terbaik.  Perhitungan  akan  sesuai  dengan  metode  ini  apabila  alternatif  yang  terpilih  memenuhi kriteria  yang  telah  ditentukan[13].  Metode  WP  ini  lebih  efisien  karena  waktu  yang  dibutuhkan  dalam perhitungan  lebih  singkat[14].  Bobot  untuk  atribut  manfaat  berfungsi  sebagai  pangkat  positif  dalam  proses perkalian, sementara bobot biaya berfungsi sebagai pangkat negatif.
Weighted Product menggunakan teknik perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating tiap atribut harus dipangkatkan terlebih dahulu dengan bobot atribut yang bersangkutan [15]. Langkah-langkah yang dilakukan dalam penyelesaian masalah menggunakan metode Weighted Product adalah :
1. Normalisasi/Perbaikan Bobot
𝑊𝑗 = Wj ∑Wj (1)
Melakukan  normalisasi  /  perbaikan  bobot  untuk  menghasilkan  nilai  dimana    1,  2,  …..,  n  adalah  banyak alternatif. Menentukan kategori dari masing-masing kriteria yang termasuk dalam kriteria keuntungan atau kriteria biaya.
2. Menentukan Nilai Vektor S
𝑆𝑖 = ∏ 𝑛 𝑗 = 1 𝑋𝑖𝑗 𝑤𝑗, dengan i  =  1, 2, … , m                                                                                                (2)
Keterangan: Π   : product Si : skor / nilai dari setiap alternatif Xij : nilai alternatif ke- i terhadap atribut ke- j Wj : bobot dari setiap atribut atau kriteria n : Banyaknya kriteria. Menentukan nilai vektor S dengan mengalikan seluruh kriteria dengan alternatif hasil normalisasi/perbaikan  bobot  yang  berpangkat  positif  untuk  kriteria  keuntungan  dan  yang  berpangkat negatif untuk kriteria biaya.
3. Menentukan Nilai Vektor V / Perangkingan
𝑉𝑖 = ∏ 𝑛 𝑗=1 𝑋𝑖𝑗 𝑤𝑗
∏ 𝑛 𝑗=1 (𝑋𝑗 ∗)𝑤𝑗 (3)
Keterangan : V : Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor V x : Nilai Kriteria w : Bobot kriteria/subkriteria
i : Alternatif
j : Kriteria
n : Banyaknya kriteria * : Banyaknya kriteria yang telah dinilai pada vektor S
Menentukan  nilai  vektor V yang  akan  digunakan  untuk  perangkingan  dari  masing-masing  jumlah  nilai vektor S dengan jumlah seluruh nilai vektor S .

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Sistem Yang Akan Dibangun
Analisis merupakan kegiatan penguraian suatu system yang utuh dan nyata kedalam bagian atau komponen yang bertujuan  untuk  mengidentifikasikan  serta  mengevaluasi  masalah-masalah  yang  ada,  yang  bertujuan  untuk mempelajari  aktivitas system untuk  mendapat  gambaran  yang  menyeluruh  dan  permasalahan  yang  terjadi  serta kebutuhan-kebutuhannya.
Pada analisis ini akan dibahas langkah-langkah atau prosedur sistem yang akan digunakan atau dibangun untuk proses penentu kelayakan pemberian pinjaman Pensiun dengan menggunakan metode Weighted Product. Untuk lebih jelasnya Diagram Alur Dokumen ( flowmap) berikut mendefinisikan hubungan proses antara bagian petugas kredit Pensiun dan Sistem yang akan membantu memberikan kelayakan pemberian kredit Pensiun.

## Pemberian Kredit
Petugas Pemberian Kredit Sistem Pensiun Manager Kuangan
A n al is is s is te m y an g a k an d ib an g un Login Mulai Mengisi data permohonan Pinjaman Data Permohonan Pinjaman Kelola Data Kriteria dan bobot kriteria Kelola data Subkriteria dan bobot subkriteria Layak? Selesai Melihat Data hasil kelayakan pemberian pinjaman Data hasil Pinjaman diproses untuk diapprove oleh manager keuangan Informasi Pinjaman ditolak Menampilkan data hasil kelayakan pemberian pinjaman Menerima Data Permohonan pinjaman Proses Perhitungan Menggunakan Metode Weighted Proudct Kelola Data Permohonan Pinjaman Proses Perhitungan Dengan Weighed Product Tidak Ya Login Melihat data hasil kelayakan Melakukan approve hasil kelayakan Memberikan pinjaman kepada pensiun Login
Gambar 2. Flowmap sistem yang akan dibangun
Adapun  perancangan Unified  Modeling  Language  (UML) adalah  teknik  untuk  merancang  sebuah  sistem  serta aplikasinya.  UML  adalah  Bahasa  yang  menentukan,  memvisualisasikan  membangun,  dan  mendokumentasikan suatu  sistem informasi  yang akan dirancang. Usecase Diagram menggambarkan alur sistem secara ringkas dan menggambarkan  kebutuhan  fungsionalitas  yang  diharapkan  oleh  sebuah  sistem.  Sasaran  pemodelan use  case diantaranya  adalah  mendefinisikan  kebutuhan  fungsional  dan  operasional  sistem  dengan  mendefinisikan skenario  penggunaan  yang  disepakati  antara  pemakai  dan  pengembang.    Berikut use  case Diagram  Sistem Kelayakan Pemberian Pinjaman Pensiun.
Gambar 3. Use Case Diagram

## 3.2 Pembahasan
Dalam pembahasan ini, peneliti akan melakukan pengkajian terhadap proses perhitungan menggunakan metode Weighted Product yang nantinya akan diterapkan pada sistem yang dibuat. Penerapan metode Weighted Product yang dilakukan untuk menentukan calon Pensiun yang layak untuk mendapatkan pinjaman kredit.
1. Penentuan Kriteria dan Bobot Kriteria
Kriteria-kriteria  dideklarasikan  terlebih  dahulu,  berikut  pengelompokan  kriteria  berdasarkan  syarat-syarat yang harus dipenuhi dalam pemberian kredit.
Nilai yang diinputkan pada kriteria-kriteria tersebut yaitu:
a. 5 = Sangat Penting (SP)
b. 4 = Penting (P)
c. 3 = Cukup Penting (CP)
d. 2 = Kurang Penting (KP)
e. 1 = Sangat Kurang (SK)
Tabel 1. Data Kriteria
2. Normalisasi atau Perbaikan Bobot Kriteria
Bobot dari data kriteria tersebut akan dinormalisasikan atau perbaikan nilai bobotnya dengan menggunakan persamaan (1).
Menghitung  nilai  normalisasi  bobot  atau  perbaikan  bobot  (Wj)  berdasarkan  nilai  prioritas  bobot  setiap kriteria yang sudah ditentukan. Dari persamaan (1) maka nilai bobot yang  dimiliki masing-masing kriteria dibagi dengan jumlah dari semua bobot kriteria.
Maka, untuk setiap kriteria didapatkan hasil bobot sebagai berikut: Nilai awal W = [5,5,4,3,3]
No. Kriteria Keterangan Bobot 1. K1 Besar Gaji 5 2. K2 Jumlah Pinjaman 5 3. K3 Usia 4 4. K4 Jangka Waktu Kredit 3 5. K5 Kredit ke-berapa 3 Total 20
a. Untuk normalisasi bobot kriteria Besar Gaji (K1)
K1 = 5 5+5+4+3+3 = 5 20 = 0,25
b. Untuk normalisasi bobot kriteria Jumlah Pinjaman (K2)
K2 = 5 5+5+4+3+3 = 5 20 = 0,25
c. Untuk normalisasi bobot kriteria Usia (K3)
K3 = 4 5+5+4+3+3 = 4 20 = 0,2
d. Untuk normalisasi bobot kriteria Jangka Waktu Kredit (K4)
K4 = 3
5+5+4+3+3 = 3 20 = 0,15
e. Untuk normalisasi bobot kriteria Kredit Ke-berapa (K5)
K5 = 3 5+5+4+3+3 = 3 20 = 0,15
2. Penentuan Subkriteria dan Bobot Subkriteria
Dari  masing-masing  kriteria  yang  sudah  ditentukan  maka  selanjutnya  tentukan  subkriteria  yang  dimiliki oleh masing-masing kriteria.

## Tabel 2. Subkriteria dan Bobot
3. Normalisasi atau Perbaikan Bobot Subkriteria
Untuk  perihitungan  normalisasi  bobot  subkriteria  dengan  menggunakan  persamaan  (1)  sama  seperti normalisasi  bobot  kriteria di atas yaitu nilai bobot yang dimiliki masing-masing  subkriteria dibagi dengan jumlah dari semua bobot subkriteria.
Nilai awal Subkriteria dari Kriteria Besar Gaji, W = [5,4,3,2]
a. Bobot subkriteria ≤3 juta
Wj≤3 juta = 2
5+4+3+2 = 2 14 = 0,142
b. Bobot subkriteria 3 × ≤4 juta
Wj3×≤4juta=
3 5+4+3+2 = 3 14 = 0,214
c. Bobot subkriteria 4  × ≤5 juta
Wj4×≤5juta= 4 5+4+3+2 = 4 14 = 0,285
d. Bobot subkriteria 5 × ≤6 juta
Wj5×≤6juta= 5
5+4+3+2 = 5 14 = 0,35 7
Nilai awal Subkriteria dari Kriteria Jumlah Pinjaman, W = [5,4,3,2,1]
a. Bobot subkriteria ≤10 juta Wj≤10juta= 5 5+4+3+2+1 = 5 15 = 0,333
No. Syarat atau Kriteria Pembagian Bobot 1. Besar Gaji ≤3 juta 3 × ≤4 juta 4  × ≤5 juta 5 × ≤6 juta 2 3 4 5 2. Jumlah Pinjaman ≤10 juta 20 × ≤30 juta 30 × ≤40 juta 40 × ≤50 juta 50 × ≤60 juta 5 4 3 2 1 3. Usia 55 56 57 58 59 5 4 3 2 1 4. Jangka Waktu Kredit 1 tahun 2 tahun 3 tahun 5 4 2 5. Kredit ke-berapa 1 2 3 5 3 2
Dan seterusnya..
4. Perhitungan Bobot Global
Perhitungan bobot global dikali hasil normalisasi bobot kriteria dengan hasil bobot subkriteria di atas.
a. Kriteria Besar Gaji (K1) = 0,25 ≤3 juta = 0,142  ∗  0,25 = 0,0355
3 × ≤4 juta = 0,214  ∗  0,25 = 0,0535 4 × ≤5 juta = 0,285 ∗ 0,25 = 0,0712 5 × ≤6 juta = 0,357   ∗  0,25 = 0,0892
b. Kriteria Jumlah Pinjaman (K2) = 0,25
≤10 juta = 0,333  ∗  0,25 = 0,0832 Dan seterusnya..
5. Data Awal Pensiun
Berikut ini merupakan data awal dari alternatif atau data Pensiun yang akan ditentukan mana yang layak.
Tabel 3. Data Pembobotan Alternatif
Dari  data  awal  diatas  maka  ditentukan  bobot  untuk  setiap  alternatif  dan  setiap  kriteria  pensiun  berdasarkan penentuan bobot pada tabel 2.
Tabel 4. Data Pembobotan Alternatif
6. Perhitungan Vektor S
Proses  kuadratkan  data  alternatif  dengan  bobot  global  masing  masing  subkriteria  yang  telah  didapatkan. Perhitungan vektor S menggunakan persamaan (2).
Maka untuk perhitungan vektor S setiap alternatif adalah 1. S1 = (3 0,0535 )(1 0,0165 )(2 0,0266 )(2 0,0271 )(2 0,03 ) = (1.060537)(1)(1.018608)(1.018961)(1.021012) = 1.123885 2. S2 = (4 0,0712 )(5 0,0832 )(5 0,0666 )(4 0,0544 )(5 0,075 ) = (1.103739)(1.143284)(1.113144)(1.078330)(1.128295)= 1.709016 Dan seterusnya.. Jumlah total vektor S adalah P1 + P2 +   P3 + P4 + P5 + P6 + P7 + P8 + P9 + P10 + P11 = 1.123885 + 1.709016  +  1.715680  +  1.091195  +  1.150046  +  1.126498  +  1.774019  +    1.591452  +  1.178328  + 1.710016 + 1.235878 = 15.406013
7. Perhitungan Vektor V
Nama  Besar Gaji  Jumlah Pinjaman  Jangka Waktu Kredit
Usia Kredit ke-berapa P1 3.630.900 60.000.000 58 3 Tahun 3 P2 4.275.000 10.000.000 55 2 Tahun 1 P3 5.160.200 20.000.000 56 1 Tahun 1 P4 2.604.800 40.000.000 59 3 Tahun 3 P5 3.927.200 40.000.000 58 3 Tahun 3 P6 2.819.900 30.000.000 59 3 Tahun 3 P7 5.702.300 20.000.000 55 1 Tahun 1 P8 4.341.500 10.000.000 55 2 Tahun 2 P9 2.527.300 50.000.000 59 3 Tahun 1 P10 4.944.700 10.000.000 55 2 Tahun 1 P11 5.165.100 50.000.000 59 3 Tahun 2 Alternatif  Besar Gaji  Jumlah Pinjaman  Jangka Waktu Kredit  Usia  Kredit ke-berapa P1 3 1
2 2 2 P2 4 5 5 4 5 P3 5 4 4 5 5 P4 2 2 1 2 2 P5 3 2 2 2 2 P6 2 3 1 2 2 P7 5 4 5 5 5 P8 4 5 5 4 3 P9 2 1 1 2 5 P10 4 5 5 4 5 P11 5 1 1 2 3
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 324-333 | DOI: 10.30865/mib.v3i4.1289
Menentukan  nilai  vektor  V  yang  akan  digunakan  untuk  perangkingan  dari  masing-masing  jumlah  nilai vektor S dengan jumlah seluruh nilai vektor S . Berikut ini perhitungan vektor V menggunakan persamaan (3).
Maka untuk perhitungan vektor V setiap alternatif adalah
1. V1 = 1.123885 𝟏𝟓.𝟒𝟎𝟔𝟎𝟏𝟑 = 0.072951
2. V2 = 1.709016 𝟏𝟓.𝟒𝟎𝟔𝟎𝟏𝟑 = 0.110931 Dan seterusnya..
8. Hasil Akhir
Dari perhitungan diatas maka didapat hasil sebagai berikut.
Tabel 5. Hasil Akhir
Nilai  terbesar  atau  prioritas  nilai  yang  diambil  untuk  menentukan  yang  layak  adalah  dengan  nilai  total 0,090. Jadi nilai dibawah 0,090 dinyatakan tidak layak.

## 4. IMPLEMENTASI
Implementasi sistem merupakan bagian yang menerangkan tentang penerapan dan hasil dari perhitungan sistem kelayakan pemberian pinjaman kepada pensiun.
1. Halaman Data Kriteria
Gambar 4. Halaman Data Kriteria
2. Halaman Data Subkriteria
3. Halaman Data Alternatif
Alternatif  Keterangan  Nilai Akhir Rangking P1 Hannan 0.072951 Tidak Layak P2 Peni 0.110931 Layak P3 Anang 0.111364 Layak P4 Rahmawati 0.070829 Tidak Layak P5 Lena 0.074649 Tidak Layak P6 Nia Rosnia 0.073120 Tidak Layak P7 Renni 0.115151 Layak P8 Farah 0.103300 Layak P9 Retno Dwi 0.076484 Tidak Layak P10 Didit Adi 0.110996 Layak P11 Michael 0.080220 Tidak Layak
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 324-333 | DOI: 10.30865/mib.v3i4.1289
Gambar 6 . Halaman Nilai Alternatif
4. Halaman Weighted Product Vektor V Hasil Kelayakan
Gambar 7. Halaman Weighted Product
5. Halaman Approve
Gambar 9. Halaman Approve

## 5. KESIMPULAN
Pada penelitian ini penulis mengharapkan beberapa kesimpulan, diantaranya sebagai berikut:
1. Dengan  penerapan  metode Weighted  Product (WP)  maka  dapat  menentukan  Pensiun  yang  berhak mendapatkan  pinjaman  kredit  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  ditetapkan.  Kriteria-kriterianya,  yaitu  besar gaji, umur, jumlah pinjaman, jangka waktu kredit, dan kredit keberapa.
2. Sistem  kelayakan  pemberian  kredit  dapat  menghasilkan  keputusan  mengenai  pemberian  pinjaman  kepada pensiun dengan menggunakan metode Weighted Product .
Maka dari  hasil penelitian ini telah menunjukkan bahwa penerapan metode Weighted Product dapat membantu dan  mendapatkan  hasil  dalam  menentukan  Pensiun  yang  berhak  untuk  diberikan  pemberian  kredit  pensiun
dengan berdasarkan kriteria-kriteria atau syarat serta bobot-bobot yang digunakan dalam perhitungan dan dapat diterapkan pada Kantor Pos Bandung agar dapat  mempermudah dalam menentukan pensiun yang berhak untuk diberikan kredit pensiun.

## REFERENCES
[1] L.  Amelia  and  D.  Marlius,  “Pengendalian  kredit  dalam  upaya  menciptakan  bank  yang  sehat  pada  pt.  bank  pembangunan  daerah sumatera barat cabang utama padang,” 2018.
[2] M.  Kadarisman,  “Menghadapi  pensiun  dan  kesejahteraan  psikologis  pegawai negeri sipil,” Civil Service  Journal, vol. 5, no. 2 November, 2015.
[3] T.    R.    Adianto,    Z.    Arifin,    and    D.    M.  Khairina,    “Sistem    pendukung    keputusan  pemilihan    rumah    tinggal    di    perumahan menggunakan  metode  simple  additive weighting (saw)(studi kasus:  Kota samarinda),”  Prosiding 2nd SAKTI, 2017.
[4] K. Yasdomi, “Sistem pendukung keputusan pemberian kredit modal usaha menggunakan metode weighted product (studi kasus pada bank danamon simpan pinjam ujung batu),” Riau Journal Of Computer Science, vol. 1, no. 1, pp. 92–105, 2015.
[5] E.  Suryeni,  Y.  H.  Agustin,  and  Y.  Nurfitria,  “Sistem  pendukung  keputusan  kelayakan  penerimaan  bantuan  beras  miskin  dengan metode weighted product di kelurahan karikil kecamatan mangkubumi kota tasikmalaya,” Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNSI), 2015.
[6] O.  Fajarianto,  M.  Iqbal,  and  J.  T.  Cahya,  “Sistem  penunjang  keputusan  seleksi  penerimaan  karyawan  dengan  metode  weighted product,” Jurnal Sisfotek Global, vol. 7, no. 1, 2017.
[7] K.  T.  Naramessakh  and  C.  Prianto,  “Otomatisasi  keputusan  pemberian  kredit  pensiun  menggunakan  metode  weighted  product,” EFISIENSI-KAJIAN  ILMU ADMINISTRASI, vol. 16, no. 1, pp. 33–48, 2019.
[8] Hafiz  Ridha. Implementasi  twitter  bootstrap  pada  codeigniter. Retrieved Octeober, 4:2013, 2016.
[9] Prastuti Sulistyorini.  Pemodelan visual dengan menggunakan uml dan rational rose. Dinamik, 14(1), 2015.
[10]   J.  Simarmata,  T.  Limbong,  M.  Aritonang,  and  S.  Sriadhi,  “Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  guru  bidang  studi  komputer menggunakan metode simple additive weighting (saw),” CESS (Journal of Computer Engineering, Science and System), vol. 3, no. 2, pp. 186–190, 2018.
[11]   Y.  Zai,  M.  Mesran,  and  E.  Buulolo,  “Sistem  pendukung  keputusan  untuk  menen-tukan    buah    rambutan    dengan    kualitas    terbaik menggunakan  metode  weighted product (wp),” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 1, no. 1, 2017.
[12]   N.  Nurjannah,  Z.  Arifin,  and  D.  M.  Khairina,  “Sistem  pendukung  keputusan pembelian sepeda motor dengan metode weighted product,” J. Inform. Mulawarman, vol. 10, no. 2, pp. 2–6, 2015.
[13]   M.  Muslihudin  and  R.  F.  Andriyanti,  “Implementasi  metode  weighted  product  menentukan  beasiswa  bidik  misi  stmik  pringsewu,” JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI, vol. 4, no. 2, pp. 156–163, 2018.
[14]   J.  Riyanto,  “Perbandingan  metode  weighted  product  (wp)  dan  simple  additive  weighting  (saw)  penilaian  kinerja  guru  pada madrasah  ibtidaiyah  negeri 3 jakarta,” Jurnal Informatika Universitas Pamulang, vol. 2, no. 4, pp. 179–183, 2017.
[15]   K.  Safitri,  F.  T.  Waruwu,  and  M.  Mesran,  “Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan    karyawan    berprestasi    dengan    menggunakan metode  analytical  hieararchy process  (studi  kasus:  Pt.  capella  dinamik  nusantara  takengon),” Media  Informatika Budidarma, vol. 1, no. 1, 2017.