## Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Pemilikan Rumah (KPR) Dengan Metode Simple Additive Weighting
Tanto 1
1 Program Studi Informasi, Fakultas Teknologi Informasi– Universitas Serang Raya Jl. Raya Cilegon – Serang Km.5 Taman Drangong Kota serang – Banten, indonesia
1 tanto@gmail.com
Abstract —  Kredit  merupakan  suatu  fasilitas  keuangan  yang memungkinkan  seseorang  atau  badan  usaha  untuk  meminjam uang  untuk  membeli  produk  dan  membayarnya  kembali  dalam jangka  waktu  yang  ditentukan.  PT.Bank  Tabungan  Negara (BTN)  KCP  Serang  merupakan  memiliki  beberapa  kegiatan perusahanan  salah  satunya  adalah  Kredit  Pemilikan  Rumah (KPR).  Dalam    proses  pengajuan  KPR,  pihak  Bank  mengalami kesulitan  menentukan  calon  nasabah  yang  berhak  menerima KPR  dan  proses  pengajuan  KPR  yang  dilakukan  oleh  calon nasabah membutuhkan proses dan waktu yang cukup lama. Dari hal  tersebut  dibutuhkan  suatu  sistem  pendukung  keputusan pemberian KPR di Bank BTN KCP Serang.
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  yang  dapat membantu  seseorang  dalam  mengambil  keputusan  yang  akurat dan  tepat  sasaran.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam SPK adalah simple additive weighting (SAW). SAW merupakan metode  yang  paling  banyak  digunakan  dalam  memecahkan permasalahan, seperti dalam SPK penentuan kelayakan nasabah penerima  KPR.  Metode  SAW  pemberian  KPR  memiliki beberapa  kriteria  yang  menjadi  dasar  pengambilan  keputusan antara lain character, capacity, capital, collateral dan condition. Hasil  penelitian  ini  adalah  membuat  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  pemberian  KPR  untuk  memberikan  kemudahan dalam pengambilan keputusan pemberian KPR..
Kata kunci: Sistem, SPK, SAW, KPR.

## I. LATAR BELAKANG
Pertumbuhan penduduk di Indonesia yang terjadi dari tahun ke tahun semakin meningkat jumlahnya, maka meningkat pula kebutuhan masyarakat atas penyediaan pelayanan. Meningkatnya  jumlah  penduduk,  akan  meningkatkan  pula kebutuhan  masyarakat  akan  tempat  tinggal.  Namun,  tidak semua  golongan  masyarakat  memiliki  jumlah  penghasilan yang  cukup  untuk  memiliki  atau  mengontrak  rumah.  Dalam rangka  memberikan  kemudahan    kepemilikan  rumah  ,  PT. Bank  Tabungan  Negara  (BTN)    memberikan  kemudahan layanan yang lebih besar bagi para Konsumen untuk memiliki rumah,  dengan  dibukanya  layanan  Kredit  Pemilikan  Rumah (KPR).
Kredit  Pemilikan  Rumah  (KPR)  saat  ini  masih  melalui mekanisme    pengambilan  keputusan  pemberian  kredit  secara manual  oleh  analisis  kredit.  Hal  ini  menjadikan  pengolahan data  kredit  dinilai  tidak  efisien  dalam  pertimbangan pemberian  kredit  pemilikan  rumah  dan  waktu  pengajuan kredit  menjadi  cukup  lama  (berdasarkan  wawancara  dengan
nasabah), maka dirasa perlu untuk membangun sebuah sistem yang  dapat  membantu  pihak  Bank  (tugas  analisis  kredit) dalam memberikan keputusan secara cepat dan tepat.
Sesuai dengan peraturan  yang sudah ditentukan  oleh  pihak Bank  untuk  pemberian  kredit,  maka  diperlukan  kriteria- kriteria untuk menentukan siapa yang berhak menerima kredit. Berdasarkan  permasalahan  yang  ada,  di  perlukan  sebuah sistem  pendukung  keputusan  guna  membantu  penentuan nasabah  yang layak menerima pemberian bantuan bank BTN. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  sistem pendukung keputusan berkaitan dengan permasalahan tersebut diatas  adalah  dengan  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting (SAW). Metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan  untuk  mencari  alternatif  terbaik  berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan oleh Bank.
Berdasarkan  adanya  permasalahan  tersebut,  maka  pada penelitian  ini  akan  menganalisa  sistem  pemberian  kredit pemilikan rumah.

## II. D ASAR T EORI

## A. Sistem
Menurut Jogiyanto (2009 : 683) menyatakan, Sistem adalah sebagai  suatu  kesatuan  yang  terdiri  dari  dua  atau  lebih komponen  atau  subsistem    yang  beriteraksi  untuk  mencapai suatu tujuan

## B. Sistem Pendukung keputusan
Menurut  Asep  Abdul  Wahid,  Andri  Ikhwana  dan  Partono (2012) menyatakan, sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu  sistem  interaktif  yang  mendukung  keputusan  dalam proses  pengambilan  keputusan  melalui  alternatif-alternatif yang  diperoleh  dari  hasil  pengolahan  data,  informasi  dan rancangan model.

## C. Simple Additive Weighting (SAW)
Menurut Yulison Herry Chrisnanto, Faiza Renaldi dan Kiki Purwati (2012) menyatakan, Metode SAW sering juga dikenal sebagai  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke suatu skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua rating alternatif yang ada

## D. Unified Modelling Language
Menurut Haviluddin (2011) menyatakan, Unified Modelling Language merupakan alat perancangan sistem yang berorientasi  pada  objek.  Secara  filosofi  kemunculan  UML diilhami oleh konsep yang telah ada yaitu konsep permodelan Object  Oriented  (OO),  karena  konsep  ini  menganalogikan sistem  seperti  kehidupan  nyata  yang  didominasi  oleh  obyek dan  digambarkan atau  dinotasikan  dalam  simbol-simbol  yang cukup  spesifik  maka  Object  Oriented  (OO)  memiliki  proses standard dan bersifat independen.

## III. A NALISIS D AN P ERANCANGAN S ISTEM
a. Analisa  SPK  Penilaian  Kelayakan  KPR  Menggunakan Metode SAW
Penentuan  nasabah  KPR  pada  PT.Bank  Tabungan Negara  KCP  Serang,  berdasarkan  pada  penilaian  Credit Analyst,  yaitu  Character  (kepribadian),  Capital  (uang muka),  Capacity  (kemampuan),  Collateral  (jaminan),  dan Condition (kondisi). Dengan Kriteria yang telah ditentukan oleh pihak Bank diharapkan dengan menggunakan metode SAW dapat memperkuat keputusan yang diambil. Pemberian bobot per kriteria
Langkah  awal  metode  Simple  Additive  Weighting adalah  pemberian  nilai  bobot  di  setiap  kriteria  pemohon KPR. Kelima tersebut dapat dibuat tabel sebagai berikut:
Tabel 4.1 Pemberian Bobot Kriteria
Kode Nama Kriteria Nilai Bobot C1 Character (Kepribadian) 25 C2 Capital (Uang Muka) 10 C3 Capacity (Kemampuan) 45 C4 Collateral (Jaminan) 10 C5 Condition (Kondisi) 10

## b. Pemberian nilai pada tiap kriteria
Dari kriteria di atas, dibuat suatu tingkatan sub kiteria berdasarkan alternatif yang telah ditentukan kedalam nilai.
Tabel 4.2 nilai kriteria character
Kriteria Keterangan Nilai Cha ract er (K ep riba d ian ) Sangat Kurang 20
Kurang 30 Cukup 40 Baik 80 Sangat Baik 100

## Tabel 4.3 nilai kriteria capital
Kriteria
Keterangan
Nilai Ca p ita l
(U an g
Mu ka ) DP <15 % dari harga 20 DP 16 – 20 % dari harga 30 DP 21 – 25 % dari harga 40 DP 26 – 30 % dari harga 80 DP > 30 % dari harga 100
Berdasarkan  kriteria  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria  yang  telah  ditentukan,  selanjutnya  penjabaran
alternatif setiap kriteria yang telah dikonversikan dengan nilai, seperti tabel dibawah ini.
Tabel 4.8 kriteria penjabaran alternatif  setiap kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Bachtiar 20 100 20 75 20 Agus 100 20 100 75 30 Deni 40 30 40 100 100
Ket :
C1  =  Character  ,C2  =  Capital  ,  C3  =  Capacity  ,C4  = Collateral ,C5 = Condition Melakukan  normalisasi  matriks  dengan  cara  menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif.

## max
Perhitungan
R 11 = 20 100 = 0,2
R 12 = 100 100 = 1 R 13 = 20 100 = 0,2
R 14 = 75 100 = 0,7 R 15 = 20 100 = 0,2
R 21 = 100 100 = 1 R 22 = 20 100 = 0,2
R 23 = 100 100 = 1 R 24 = 75 100 = 0,7
R 25 = 30 100 = 0,3 R 31 = 40 100 = 0,4
krit eria Alternatif Bachtiar Agus Deni C1 Sangat kurang Sangat baik Cukup C2 DP >30 % dari harga DP <15 % dari harga DP 16-20 % dari harga C3 Sangat kurang Sangat baik Cukup C4 Rumah yang akan dikreditkan Rumah yang akan dikreditkan Sertifikat tanah C5 Sangat kurang Kurang Sangat baik
R 32 =  30/100 = 0,3 R 33 =  40/100 = 0,4 R 34 =  100/100 = 1 R 35 =  100/100 = 1 Dari perhitungan diatas diperoleh matriks ternormalisasi, sebagai berikut:
0,2  1  0,2  0,7  0,2
R=
1   0,2  1   0,7  0,3 0,4  0,3  0,4  1    1

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Berdasarkan pemaparan dan pembahasan pada permasalahan, maka dapat dibuat kesimpulan sebagai berikut : a. Perancangan  sistem  pendukung  keputusan    pemberian KPR  telah  memberikan  alternative  dan  kemudahan    bagi pihak  bank  dalam  memberikan  informasi    kepada  calon nasabah.
b. Perancangan sistem pendukung keputusan pemberian KPR dapat  dirancang  dengan  menggunakan  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW),  hal  ini  dirasakan  sangat efektif  dan  efisien,  karena  hasil  dari  keputusan  sesuai dengan  perhitungan  bobot  kriteria  yang  telah  ditentukan oleh  pihak  bank,  sehingga  hasil  keputusan  lebih  akurat. Selain  itu  perancangan  sistem  pendukung  keputusan pemberian  KPR  telah  memberikan  kemudahan  dalam proses pengambilan keputusan, sehingga dapat mempersingkat waktu.

## V. D AFTAR P USTAKA
[1]    Chrisnanto  Herry  Yulison,  Renaldi  Faiza  dan  Purwati Kiki.  (2012).  ”Sistem  Pendukung  Keputusan  Berbasis WebDalam Memilih Produk telepon Genggam menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting”. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi.  1-45. ISBN :978-602-19837-0-6 [2]    Jogiyanto.  (2009).  pengenalan    komputer.  Yogyakarta  : Andi.Wahid  Abdul  Asep,  Ikwana  Andri  dan  Partono. (2012).  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Jumlah Pemesanan Barang”. Jurnal Algoritma.Vol.9. 1-8. ISSN : 2302-7339 [2] Arianto  (2012).  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik Dengan Metode SAW  Studi Kasus Dipamela Swalayan”. Teknik Informatika (6) Hlm. 1-96.
[3]  Kurnia  Indah  Citra,  Tanuwijaya  Haryanto  dan  Sagirani Tri.  (2013).  “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Food Court Pada Pusat Pembelanjaan smart Surabaya”. Jurnal Sistem  Informasi.  Vol.  2.  No.  (2).  8-13.  ISSN  :2338-
137X [6]
[4]   Munandar Tb. Ai (2013). “Metode Penyelesian Masalah Pendukung  Keputusan  Menggunakan  MADM”.  Sistem Informasi (26).
[5]  Wiharti Wiwiet Yuri, Mustafidah Hindayanti dan Hamka Muhammad.  (2012). “Analisa  Hubungan  Antara Penilaian Kompetisi Professional Dosen Oleh Mahasiswa  Dan  Kehadiran  Mahasiswa  Terhadap  Nilai Kelulusan
Mahasiswa
Menggunakan
Fuzzy Quantification  Theory  1”. Jurnal JUITA. Vol.2. No. (2). 100-112. ISSN :2086-9398