## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN PINJAMAN MENGGUNAKAN APLIKASI FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
(STUDI KASUS: KOPERASI KREDIT MONAFEN)
Lorenso Brian Kanuru 1 , Dony M. Sihotang 2 , Bertha S. Djahi 3 1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana

## INTISARI
Proses  pemberian  pinjaman  merupakan  salah  satu  rutinitas  koperasi  yang  terjadi  guna meningkatkan  kesejahteraan  anggota  koperasi  maupun  masyarakat.  Pada  proses  ini  dibutuhkan ketelitian dalam menyeleksi pinjaman yang layak. Kredit macet dalam perkoperasian  yang sering terjadi disebabkan kurangnya ketelitian pihak koperasi dalam menyeleksi pinjaman-pinjaman yang layak  sesuai  dengan  kriteria  yang  ditentukan.  Perancangan  sistem  pendukung  keputusan  ini menggunakan metode Fuzzy Simple Additive Weighting (F-SAW). Metode ini mampu mengakomodir kekurangan  metode  SAW  dalam  penilaian  yang  bersifat  linguistik.  Pengujian  sistem  dilakukan dengan  membandingkan  hasil  dari  sistem  dan  hasil  keputusan  panitia  kredit.  Hasil  pengujian terhadap 7 data uji dengan besaran pinjaman di bawah Rp 10.000.000 dan 5 data uji dengan besaran pinjaman diantara Rp 15.000.000  – Rp 20.000.000, diperoleh 3 hasil data uji yang berbeda (25%) dan 9 hasil data uji yang sama (75%) antara sistem dengan hasil keputusan koperasi.
Kata kunci : Kelayakan pinjaman, Sistem Pendukung Keputusan, F-SAW.

## ABSTRACT
The loan service process is one of many routines applied to improve the welfare of either members or the community in cooperative. This process requires a high accuracy in selecting the eligible loans. Bad  credits,  that  oftenly  occurred  in  many  cooperative  membership,  mainly  caused  by  the  lack  of accuracy of the cooperative itself in selecting eligible loans based on the specific criterias. Implements and  development  for  loan  decision  support  system  using  Fuzzy  Simple  Additive  Weighting  (F-SAW) method.  This  method  is  able  to  accommodate  the  deficiancy  of  SAW  in  terms  of  providing  linguistic assessments.  The  system  is  tested  by  comparing  the  system  decision  to  the  cooperative  decision. According to 7 test data with loan amount below Rp 10,000,000 and 5 test data with loan amount between Rp 15,000,000 – Rp 20,000,000, it appears that 9 of them provide the same decision as what the committee decided (75%), while 3 of them do not (25%).
Keyword: Loan Eligibility, Decision Support System, F-SAW.

## I. PENDAHULUAN
Koperasi Kredit (Kopdit) merupakan salah satu jenis koperasi di Indonesia. Koperasi jenis ini  kegiatan  utamanya  adalah  menyediakan  jasa  penyimpanan  dan  peminjaman  dana  kepada anggota koperasi. Tujuannya telah ditetapkan dalam UU nomor 25 tahun 1992.
Nusa  Tenggara  Timur  (NTT)  merupakan  salah  satu  provinsi  yang  memiliki  jumlah koperasi  yang  banyak.  Menurut  data  Badan  Koordinasi  Penanaman  Modal  Provinsi  NTT  [1], jumlah koperasi per Mei 2016 sebanyak 4.037 unit dengan jumlah koperasi yang aktif sebanyak 3.593  unit  dan  yang  tidak  aktif  sebanyak  444  unit.  Koperasi  Kredit  Monafen  atau  biasa  yang disingkat  Kopdit  Monafen  merupakan  salah  satu  koperasi  yang  masih  aktif.  Berdasarkan  data Rapat  Anggota  Tahunan  (RAT)  per  Agustus  2016  anggota  Kopdit  Monafen  berjumlah  2.485 orang [2].
Koperasi  di  Indonesia  melandaskan  kegiatan  usahanya  berdasarkan  prinsip  gerakan ekonomi rakyat yang sesuai dengan asas kekeluargaan. Kopdit monafen sendiri menjadikan asas kekeluargaan  sebagai  prinsip  dasar  dalam  menjalankan  usahanya,  sehingga  proses  seleksi terhadap  kriteria-kriteria  masih  bersifat  subjektif.  Kopdit  Monafen  dalam  proses  penyeleksian pemberian  pinjaman  dilakukan  oleh  sebuah  tim  penilai.  Penyeleksian  kriteria  yang  dilakukan tidak  menggunakan  standar  penyeleksian  dan  menyebabkan  adanya  unsur  ketiidakpastian. Dampak ini dapat dilihat dari data macet yang berada pada angka 6.69% dari 1773 anggota yang melakukan pinjaman, dimana angka tersebut sudah berada diatas ambang batas Net Present Loan (NPL) yang ditetapkan Bank Indonesia sebesar 5% dalam Peraturan Bank Indonesia nomor 15 tahun 2013, karenanya perlu dibuat suatu sistem yang dapat menyeleksi kriteria-kriteria dalam menentukan kelayakan anggota untuk menerima pinjaman.
Untuk  membuat  sistem  pendukung  keputusan  tersebut,  metode Fuzzy Simple  Additive Weighting (F-SAW) akan diimplemetasikan pada sebuah aplikasi. Metode SAW digunakan untuk penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut [3]. Konsep fuzzy yang ada digunakan untuk mengatasi masalah ketidakpastian.

## II. MATERI DAN METODE

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah sistem berbasis komputer yang digunakan oleh manager atau sekelompok manager pada setiap level organisasi dalam membuat keputusan dalam menyelesaikan  masalah  semi  terstruktur  [4].  Pengambilan  keputusan  merupakan  realitas  dari setiap bagian kehidupan manusia dan hanya dapat didefinisikan sebagai memilih salah satu cara alternatif  tindakan  untuk  pengambilan  keputusan  [5].  Dengan  adanya  alternatif  dan  informasi maka akan diperoleh sebuah keputusan yang berkualitas [6].  Skematik SPK dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Skematik SPK
2.2 Fuzzy Simple Additive Wegthing (F-SAW)
Teori  himpunan fuzzy dapat  digunakan  untuk  merepresentasikan  masalah  ketidakpastian [8]. Teori ini juga dapat merepresentasikan masalah ketidakjelasan, ketidaktepatan, kekurangan informasi, dan kebenaran parsial [9]. Sebuah bilangan fuzzy biasa memiliki himpunan fuzzy yang ditandai dengan  pemberian interval  dari  0 sampai  1 [10].  F-SAW  merupakan  penggabungan  dari metode SAW dengan logika matematika Fuzzy . Perbedaannya dengan SAW adalah implementasi nilai pada matriks perbandingan, yakni diwakili oleh tiga variabel (a, b, c) yang disebut Triangular
Fuzzy Numbers (TFN). Hal ini berarti nilai yang ditemukan bukan satu melainkan tiga, sesuai dengan fungsi keanggotaan segitiga yang meliputi tiga bobot berurutan [11]. Kurva segitiga dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Kurva Segitiga
Secara umum, prosedur F-SAW mengikuti langkah-langkah sebagai berikut [12]:
a. Pilih  kriteria  yang  akan  digunakan  sebagai  referensi  dan  penilai  dalam  penunjang keputusan.
b. Tentukan rating kecocokan setiap kriteria dari penilai dalam bentuk variabel linguistik.
c. Buat matriks keputusan untuk semua kriteria yang nilainya berupa bilangan fuzzy .
d. Hitung nilai rata-rata dari bilangan fuzzy , nilai deffuzifikasi, dan bobot ternormalisasi dari setiap kriteria.
𝐴 𝑗𝑘 = (𝑓 𝑗1 𝑘 + 𝑓 𝑗2 𝑘 + ⋯ + 𝑓 𝑗𝑛 𝑘 ) 𝑛 … … . … . . (1)
dimana:
𝐴 𝑗𝑘 = nilai rata-rata dari bilangan fuzzy 𝑓 𝑗𝑛 𝑘 = bilangan fuzzy untuk setiap kriteria pada setiap alternatif 𝑛 = jumlah bilangan pada TFN ( Triangular Fuzzy Numbers ) 𝑗     = 1,2, … 𝑚; 𝑘 = 1,2, … 𝑛
𝑒 = (𝑎 + 𝑏 + 𝑐) 3 … … … … … … … … … . (2)
dimana:
𝑒 = nilai defuzzifikasi 𝑎 = bilangan fuzzy terkecil 𝑏 = bilangan fuzzy tengah
𝑐 = bilangan fuzzy terbesar 3 = jumlah bilangan fuzzy
𝑊 𝑖 = 𝑒 𝑖 ∑ 𝑒 𝑛 𝑖=1 … … … … … … … … … … . . (3)
dimana:
𝑊 𝑖 = bobot untuk kriteria ke i 𝑒 𝑖 = nilai defuzzifikasi kriteria ke i
∑ 𝑒 𝑖 𝑛 𝑖=1 = total nilai defuzzifikasi setiap kriteria
e. Tentukan rating kecocokan  dari  setiap  nilai  terhadap  setiap  kriteria  dalam  setiap alternatif.
1
0 a b c x
𝜇(𝑥)

## Jika j adalah atribut keuntungan
Jika j adalah atribut biaya
f. Hitung nilai rata-rata dari angka fuzzy ( 𝐴 𝑗𝑘 ), nilai deffuzifikasi (e) dari setiap kriteria dalam setiap alternatif.
g. Buat matriks keputusan untuk semua alternatif dan kriteria.
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 (𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑖 𝑀𝐴𝑋 (𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑖 𝑀𝐼𝑁 𝑥 𝑖𝑗
… … … … . . (4)
dimana:
𝑟 𝑖𝑗 = rating kinerja matriks ternormalisasi. 𝑥 𝑖𝑗 = nilai alternatif terhadap kriteria, i = alternatif, j = kriteria 𝑀𝐴𝑋(𝑥 𝑖𝑗 ) = nilai terbesar dari alternatif i terhadap kriteria j 𝑀𝐼𝑁(𝑥 𝑖𝑗 ) = nilai terkecil dari alternatif i terhadap kriteria j
h. Buat matriks ternormalisasi dari setiap kriteria terhadap setiap alternatif.
𝑁 = [ 𝑟 11 𝑟 12 …    𝑟 1𝑗 ⋮ ⋮ 𝑟 𝑖1 𝑟 𝑖2 …    𝑟 𝑖𝑗
] … … … … … … … … … . … … . . (5)
dimana:
𝑁 = matriks ternormalisasi
i. Tentukan total nilai dari setiap alternatif.
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 . 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 … … … … … … … … … … … … … … … … . . . (6)

## 2.3 Koperasi
Koperasi  adalah  badan  usaha  yang  beranggotakan  orang-orang  atau  badan  hukum  [13]. Tujuan koperasi adalah memenuhi kebutuhan-kebutuhan para anggotanya [14]. Koperasi dalam kegiatannya berprinsip sebagai gerakan ekonomi rakyat yang berdasarkan asas kekeluargaan [15]. Pemberian kredit merupakan salah satu produk utama sebuah koperasi simpan pinjam yang juga dikonsumsi anggota koperasi sendiri. Oleh karena itu dibutuhkan suatu penyeleksian yang baik dalam pemberian kredit.

## 2.4 Tahapan perancangan Sistem Pendukung Keputusan
Pada tahapan perancangan sistem terdapat dua data penelitian yang akan dianalisis terlebih dahulu yaitu, data kriteria dan data alternatif.
Mulai Selesai Input kriteria Input alternatif Penggolongan Kriteria Input rating kecocokan kriteria secara linguistik Hitung skor rata-rata fuzzy dan deffuzifikasi Input bobot kriteria Input rating kecocokan alternatif terhadap kriteria Metode Fuzzy SAW Ya Lengkap? Tidak Uji Akurasi Ulangi pengujian? Tidak Ya
Gambar 3. Flowchart gambaran umum sistem

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Sesuai  dengan  tujuan  dari  penelitian  ini  maka  dibangun  sebuah  sistem  pendukung keputusan pemberian pinjaman menggunakan metode F-SAW.

## 3.1.1 Pengujian  Untuk  Membandingkan  Hasil  Dari  Sistem  Dengan  Hasil  Dari  Kopdit Monafen.
Pengujian  dilakukan  sebanyak  2  (dua)  kali  dengan  data  uji  sebanyak  20  data  calon peminjam yang terdiri dari data pinjaman lebih kecil sama dengan dari ( ≤ ) Rp 10.000.000 dan data pinjaman > Rp 15.000.000 dan ≤ Rp 20.000.000.
 Pengujian data penerima pinjaman ≤ Rp 10.000.0000 Hasil perhitungan untuk data uji penerima pinjaman lebih ≤ Rp 10.000.0000 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil data uji penerima pinjaman ≤ Rp 10.000.0000
Nama
Hasil Keputusan Hasil Sistem Noh Sose (Layak) Layak Yorim Masus (Layak) Layak Marselina Malesi (Layak) Layak Paulina Boku (Tidak layak) Layak Habel Taopan (Layak) Layak Piter Laktosi (Layak) Layak Yanse Tunbonat
(Layak) Layak
 Pengujian data penerima pinjaman > Rp 15.000.0000 dan ≤ Rp 20.000.000
Hasil  perhitungan  untuk  data  uji  penerima  pinjaman > Rp  15.000.0000  dan ≤ Rp 20.000.000 dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil data uji penerima pinjaman > Rp 15.000.0000 dan ≤ Rp 20.000.000 Nama Hasil Keputusan Hasil Sistem
Amelia Sufmera
(Layak)
Layak Mauria Teuf (Layak) Layak Fred Neno (Layak) Layak Agripa Taunu (Tidak layak) Layak Molita Menobesi (Tidak layak) Layak
Dalam  proses  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  ini  dilakukan  perhitungan  nilai preferensi, dimana berdasarkan kesepakatan dari pihak kopdit bahwa nilai preferensi ≥ 0.7 yang dihasilkan oleh sistem dapat dikategorikan bahwa pinjaman yang diajukan layak.

## 3.2 Pembahasan
Dari kedua pengujian diatas menunjukan adanya beberapa perbedaan hasil keputusan dari sistem dan hasil yang diperoleh dari kabag kredit dalam pemberian pinjaman. Perbedaan hasil perangkingan antara sistem dan hasil keputusan koperasi dipengaruhi oleh beberapa faktor, yaitu:
1. Bobot kepentingan pada kriteria
Perbedaan penentuan bobot kepentingan pada setiap kriteria menghasilkan kombinasi bobot yang  tidak  statis  oleh  satu  orang  saja,  sehingga  bobot  preferensi  yang  diperoleh  sudah mewakili semua penilaian kepentingan kriteria oleh masing-masing kriteria.
2. Penilaian fuzzy pada alternatif
Penilaian fuzzy yang  diberikan  sangat  mempengaruhi  hasil  perhitungan,  karena  penilaian yang diberikan mampu untuk menangani kasus ketidakpastian yang dimiliki oleh alternatif.

## IV. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan  program  yang  dibangun  maka  dapat  disimpulkan sebagai berikut:
1. Berdasarkan  hasil  pengujian  terhadap  7  data  uji  dengan  besaran  pinjaman  dibawah Rp10.000.000 dan 5 data uji dengan besaran pinjaman diantara Rp15.000.000–Rp20.000.000, diperoleh 3 hasil data uji yang berbeda (25%) dan 9 hasil data uji yang sama (75%) antara sistem dengan hasil keputusan kopdit.
2. Dari hasil analisis dan pembahasan terhadap 3 data yang berbeda antara sistem dan keputusan kopdit, diperoleh kesimpulan bahwa sistem yang dibangun lebih baik dibanding keputusan kopdit.
Sistem  keputusan  yang  telah  dibangun  dapat  membantu  kabag  kredit  untuk  mengambil keputusan dalam memberikan pinjaman yang layak kepada para calon peminjam pada koperasi kredit Monafen dengan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan.

## 4.2 Saran
Adapun saran yang dapat disampaikan untuk pengembangan sistem ini:
1. Metode  yang  digunakan  dalam  sistem  yang  dibangun  oleh  peneliti  hanya  bisa  menangani penilaian secara linguistik. Untuk peneliti selanjutnya dapat mengembangkan metode ini agar dapat menangani penilaian secara linguistik dan numerik.
2. Peneliti  selanjutnya  dapat  menggunakan  metode-metode  ilmiah  yang  dapat  menangani pemberian nilai range , sehingga diharapkan sistem dapat memberikan hasil yang lebih akurat.
3. Peneliti selanjutnya dapat menggunakan metode sistem pendukung keputusan lainnya untuk mendukung pengambilan keputusan kelayakan pemberian pinjaman.
4. Adanya pelatihan khusus untuk aplikasi yang telah dibangun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sega,  2016,  400-an  Koperasi  di  NTT  Tidak  Aktif, http://kbr.id/berita/08- 2016/400an_koperasi_di_ntt_tidak_aktif/84229.html , diakses 18 september 2016.
[2] Monafen,  2016, Laporan  Rapat  Anggota  Tahunan  Kopdit  Monafen  per  Agustus  2016 , Teunbaun – Amarasi Barat.
[3] Fishburn,  P.C.,  1967, Additive  Utilities  with  Incomplete  Product  Set:  Application  to Priorities and Assignments. Operations Research Society of America (ORSA), Baltimore, MD, U.S.A.
[4] Yakub, 2012, Pengantar Sistem Informasi, Pertama Penyunting, ANDI, Yogyakarta.
[5] Knight,  L.V.  &  Steindach,  T.A.,  2008, Selecting  an  Appropriate  Publication  Outlet:  A Comprehensive Model of Journal Selection Criteria for Researchers in A Broad Range of Academic Disciplnes , International Journal of Doctoral Studies , Vol. 3, Hal. 59-79.
[6] Yanar, L., Tozan, H., & Hloch, S., 2012, Selection of Equipment for Soft Tissue Cutting Using  Fuzzy  AHP  and  Fuzzy  ANP  With  A  Proposed  Decision  Support  System, Manufacturing Engineering & Management The Proceedings, Turkish.
[7] Turban, E., Aronson, J.E., & Liang, T.P., 2005, Karakteristik dan Kapabilitas Kunci dari Sistem  pendukung  Keputusan ,  Dalam:  D.  Prabantini,  Penyunting,  Decision  Support Systems and Intelligent Systems , ANDI, Yogyakarta.
[8] Zadeh, L.A., 1965, Fuzzy Sets Information and Control, Vol . 8, Hal. 338-353.
[9] Tettamanzi, A., & Tomassini, M., 2001, Soft Computing Integrating Evalutionary Neural and Fuzzy System, Springer-verlag, Berlin.
[10]  Wang,  W.,  2006, Smallest  confidence  intervals  for  one  binomial  proportion, Journal  of Statistical Planning and Inference, Department of Mathematics and Statistics, Wright State University, Dayton, Vol. 136, Hal. 4293-4295.
[11]  Irfan  E. &  Nilsen  K., 2008, Comparison  of fuzzy  AHP  and  Fuzzy  TOPSIS  methods for    facility    location  selection .    International    Journal    advanced    Manufacturing Technology ; 39:783-795.
[12]  Sagar,  M.K.,  Jayaswal,  P.,  &  Kushwah,  K.,  2013, Exploring  Fuzzy  SAW  Method  for Maintenance Strategy Selection Problem of Material Handling Equipment, International Journal of Current Engeneering and Technology,  Vol. 3, Hal. 600-605.
[13]  Muljono,  D.,  2012, Buku  Pintar  Strategi  Bisnis  Koperasi  Simpan  Pinjam, Penyunting Pertama, ANDI, Yogyakarta.
[14]  Aritonang,  H.M.,  2009, Analisis  Keberadaan  Credit  Union  (CU)  Sebagai  Lembaga Pembiayaan di Kelurahan Saribudolok Kecamatan Silimakuta, Kab. Simalungun, Fakultas Pertanian, Universitas Sumatera Utara, Medan.
[15]  Undang-Undang,  1992. Undang-Undang  No.  25  Tahun  1992  tentang  Perkoperasian , Lembaran Negara RI Tahun 1992 Pasal 1, Sekretariat Negara, Jakarta.