## PERBANDINGAN METODE SAW, WP DAN TOPSIS DALAM PENENTUAN PEMBIAYAAN BMT EL-RAUSHAN

## Dede Supiyan
Teknik Informatika, Universitas Pamulang Jl. Surya Kencana No.1 Tangerang Selatan-Indonesia e-mail: dosen02353@unpam.ac.id

## Abstract
Decision support system is the composition of a computer-based information system that functions as a supporter of decision making in an organization or company. Decision making in determining the provision of financing is very important because with the right decision the provision of financing can run  well.  Decision  making  method  is  useful  for  determining  the  best  alternative  from  a  number  of other alternatives based on certain criteria, including the simple additive weighting method, Weighted Product  and  Technique  For  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution.  A  comparison  of  the methods of this decision support system is carried out to determine which method provides the highest accuracy value of the  financing data for the El-Raushan BMT cooperative. Based on comparison of the SAW Method, Weighted Product and TOPSIS methods show that the Weighted Product method is more  accurate  than  the  simple  additive  weighting  method  Technique  For  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution.  Judging  from  the  value  of  the  accuracy  of  the  three  methods  with  the highest accuracy WP (Weighted Product) method with an accuracy value of 94%
Keywords :  decision  support  system,  comparison,  simple  additive  weighting  method,  weighted product, technique for order preference by similarity to ideal solution

## 1. PENDAHULUAN
Pengambilan Keputusan dalam menentukan pemberian  pembiayaan  sangat  penting  karena dengan  adanya    keputusan  yang  tepat  maka pemberian  pembiayaan    bisa  berjalan  dengan baik.    Sesuai    dengan    rencana    strategis  yang dicanangkan  oleh    kementerian    koperasi    dan UKM  periode  2012-2014,  Telah ditetapkan 9 (sembilan)  target  pencapain  kinerja  pada sasaran  ini  yaitu:  di  antaranya    adalah tersalurkannya  pinjaman/pembiayaan  dana bergulir  kepada  105.516KUMKM  .  Selain  itu juga  Dari  studi  yang  dilakukan,  diketahui bahwa    dari    310    responden  UMKM  yang diwawancarai, ternyata 283 orang di antaranya telah  mengakses  layanan  pembiayaan  BMT (91,29  %),  Dan  juga  kesadaran  akan pemanfaatan layanan pembiayaan syariah yang ditawarkan oleh koperasi  khususnya  koperasi BMT akan pemahaman bagaiamana pentingnya  bermuamalah  Syariah.  Sehingga kita bisa secara bertahap menjauhi dari praktik yang  mengarah  ke  riba  [1].  Lembaga keuangan    non    lembaga    keuangan    syariah Yang  sehat  akan  mempengaruhi  sistem perekonomian suatu negara secara menyeluruh[2]. Peran  Lembaga  keuangan  mikro  (LKM)  di Indonesia
sangat penting di dalam
meningkatkan
suatu
perekonomian bermasyarakat.  Ini  terlihat  dari  data  yang  ada bahwa  hampir  51,2  juta  unit  atau  99,9% pelaku usaha dalam memajukan perekonomian  Indonesia  didominasi  oleh adanya    unit  usaha  usaha  kecil[3].  Salah  satu pilar  penting  dalam  suatu  proses  intermediasi keuangan  yaitu  LKM,  dimana  masyarakat kecil  dan  menengah  membutuhkan  Lembaga tersebut  sebagai  produksi  maupun  konsumsi sehingga bisa menyimpan hasil usaha mereka. Sesuai  dengan  Undang-Undang  No.  1 Tahun  2013  tentang  Lembaga  Keuangan Mikro.  Merupakan  suatu  lembaga  keuangan yang  khusus  didirikan  dengan  tujuan    untuk memberikan  jasa  untuk  pengembangan  usaha maupun      pemberdayaan  kepada    masyarakat, bisa berupa  pinjaman untuk usaha skala kecil, pengelolaan  atau  pemberian  jasa  konsultasi sehingga  nilai  yang  diperoleh  tidak  sekedar keuntungan semata[4].
Metode  sistem  pendukung  keputusan  yang multikriteria  antara  lain  yaitu  SAW  ( Simple Additive  Weighting) ,WP  ( Weighted  Product ) dan TOPSIS ( Technique for Order Preference by  Similarity  to  Ideal  Solution )  namun  ketiga metode  tersebut  akan  menghasilkan  nilai pengukuran  yang  berbeda-beda    sehingga
untuk  melihat  metode  yang  terbaik    perlu dibandingkan secara empiris[5].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Simple Additive Weighting
Metode SAW (Simple Additive Weighting) merupakan  suatu  metode  yang  berfungsi untuk mencari alternatif terbaik  dari sejumlah alternatif.  Inti  dari  metode  SAW  adalah menentukan nilai bobot setiap atribut, kemudian  menyeleksi  alternatif  yang  sudah diberikan  sehingga  didapatkan  aternatif  yang terpilih.
Adapun langkah penyelesaian dalam menggunakan metode SAW menurut [6]adalah:
a. Menentukan alternatif (kandidat), yaitu Ai.
b. Menentukan  kriteria untuk  dijadikan acuan, yaitu Cj.
c. Memberikan  nilai  rating  untuk  setiap alternatif pada setiap kriteria.
d. Menentukan  bobot  preferensi  (W)  untuk setiap kriteria.
W = [ W1, W2, W3, …. , Wj ]  ............  (1)
e. Membuat  tabel  rating  kecocokan  dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
f. Membuat  matrik  keputusan  X  yang  sudah dibentuk dari hasil  tabel rating kecocokan, dimana, i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
𝑋 = [ 𝑋 11 … 𝑋 1𝐽
⋮ ⋱ ⋮ 𝑋 𝐼1 … 𝑋 𝐼𝐽 ] ...........................  (2)
g. Melakukan normalisasi data dengan membuat  matrik keputusan;
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑀𝑖𝑛(𝑋𝑖𝑗) 𝑋𝑖𝑗
𝑋𝑖𝑗
𝑀𝑎𝑥(𝑋𝑖𝑗) ......................................  (3)
dimana  j    untuk  kriteria  keuntungan ( benefit )  ataupun  j  untuk  kriteria  biaya ( cost )
Keterangan :
1) Dikatakan  kriteria  benefit    jika    nilai xij  mendapatkan  keuntungan  bagi pengambil keputusan, sebaliknya
dinamakan    kriteria  biaya  jika    xij menimbulkan biaya. 2) Apabila nilai berupa kriteria keuntungan maka nilai xij dibagi nilai:
Maxi(xij)  dari  setiap  kolom  yang  ada,
sedangkan  untuk    nilai  kriteria  biaya, nilai  Mini(xij)  dibagi  dengan  nilai  xij pada setiap kolomnya.
h. Kemudian akan membentuk matrik ternormalisasi (R) 𝑅 = [ 𝑋 11 … 𝑋 1𝐽 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑋 𝐼1 … 𝑋 𝐼𝐽 ] ............................. (4)
i. Hasil  akhir  diperoleh  dari  perhitungan nilai  Vi  yang  lebih  besar  sehingga didapatkan alternatif terbaik.
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑟 𝑖𝑗 ...................................(5)

## 2.2 Weighted Product
Metode  Weighted  Product  adalah  salah satu  metode  penyeleseian  masalah  MADM. Metode  ini  mengevaluasi  beberapa  kriteria alternative terhadap  sekumpulan  atribut  atau kriteria, dimana setiap atribut saling tergantung  dengan  lainya.  Prefensi  untuk alternative Ai diberikan sebagai berikut;
𝑆 𝑖 = 𝜋 𝑗 𝑛 = 1 𝑋 𝑖 𝑊 , 𝑖 =  1,2 … , 𝑚 …. ....... (6)
Dimana; S :  menyatakan prefrensi alternative dianalogikan sebagai Vektor S
X  :  dinyatakan untuk  nilai kriteria W  :  menyatakan bobot kriteria j :  menyatakan alternatif
i :  menyatakan kriteria n   :  mentakan banyaknya kriteria
∑ = 1𝑤𝑗 =1 𝑗 𝑛 .................................... (7)
Wj  merupakan    pangkat  bernilai  positif  yang digunakan  apabila  memberikan  keuntungan, dan  bernilai  negative  apabila  menimbulkan biaya.
Preferensi  relative  bisa    dirumuskan    sebagai berikut;
𝑉 𝑖 = ∏ =1 𝑥𝑖 𝑤 𝑛 𝑗 ∏ =1 (𝑥𝑗) 𝑤 𝑛 𝑗 ; 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 1 = 1,2, … , . . 𝑚 (8)
Dimana; V  :  menyatakan Preferensi alternative dianalogikan sebagai vector V X   :  menyatakan nilai kriteria
i :  menyatakan alternative
Tabel 1. Bobot Preferensi No Kriteria Range Nilai 1 Modal Usaha benefit 2 Jaminan benefit 3 Jumlah Pembiayaan benefit 4 Jumlah tanggungan benefit 5 Jangka Waktu benefit 6 Status Rumah Tinggal benefit 7 Status Tempat Usaha benefit
j :  menyatakan kriteria
n   :  menyatakan banyaknya kriteria
*   :  menyatakan  banyaknya  kriteria  yang dinilai untuk vector S
Langkah-langkah dalam perhitungan metode  Weighted  Product  adalah  sebagai berikut:
a. Mengalikan  seluruh  atribut  alternatif dengan bobot yang bernilai pangkat positif bagi atribut biaya.
b. Hasil  perkalian  dijumlahkan  sehingga didapatkan  nilai untuk setiap alternatif.
c. Kemudian melakukan langkah satu,  untuk menghasilkan  nilai  tertinggi  pada    atribut manfaat dan terendah untuk atribut biaya.
d. Membagi  nilai  V  dengan  nilai  pada  setiap alternative  sehingga  akan  didapatkan alternative terbaik..

## 2.3 TOPSIS
Technique  For  Order  Preference  by
Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) mempunyai    konsep    dasar    bahwa    alternatif terpilih    memiliki        jarak    terpendek  nilai positif,    akan  tetap  memiliki      jarak    nilai negatif  (Hwang,  1981)(Zeleny,  1982).  Maka dari  itu  metode  ini  banyak  digunakan    untuk menyelesaikan    berbagai    masalah    keputusan yang bersifat  praktis  (Hwang,  1993) (Liang, 1999) (Yeh, 2000). Dikarenakan kesederhanaan  dalam  konsep    kemudian mudah  untuk dipahami [6].
Adapun  alur    kerja  dari  metode  TOPSIS dijelaskan sebagai berikut:
1. Membuat  matriks  keputusan  kemudian akan menghasilkan matriks
ternormalisasi.
𝑟 𝑖𝑗 = xij √∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 ; dengan i = 1,2,3,..,m; dan j
= 1,2,3,…n  .........................................  (9)
2. Selanjutnya Membuat matriks ternormalisasi  terbobot  berdasarkan  rating bobot ternormalisasi ( 𝑌𝑖𝑗 ) bisa dirumuskan sebagai berikut:
𝑦 𝑖𝑗= 𝑊 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖 =  1,2,3,  … 𝑚 ; 𝑑𝑎𝑛 𝑗 = 1,2,3, . . 𝑛 .............................. (10)
3. Menentukan  matriks  yang  bernilai    positif dan matriks yang bernilai  negatif. Dengan ketentuan sebagai berikut:
𝐴 + =   (𝑦 1   , + 𝑦 2   , + 𝑦 3   , + … 𝑦 𝑛   , + ) .............. (11)
𝐴 − =    (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , 𝑦 3 − , … 𝑦 𝑛 − ) .............. (12)
Dengan
𝑦 𝑗 + =   { max  𝑦 𝑖𝑗 𝑖 min   𝑦 𝑖𝑗 𝑖 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 .. (13)
𝑦 𝑗 − =   { min  𝑦 𝑖𝑗 𝑖 max   𝑦 𝑖𝑗
𝑖 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 .............. (14)
4. Kemudian  langkah  selanjutnya  adalah menentukan jarak   antara alternatif dengan matriks  yang  bernilai  positif  dan  negatif yang  dirumuskan sebagai berikut:
𝐷 𝑖 + =   √∑ (𝑦 𝑖𝑗 + −   𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑖=1 ; i = 1,2,...,m  ...... (15)
𝐷 𝑖 − =   √∑ (𝑦 𝑖𝑗 −   𝑦 𝑖𝑗 − ) 2 𝑛 𝑖=1 ; i = 1,2,...,m  .......... (16)

## Jurnal Ilmiah Informatika
Menentukan  nilai  preferensi  yaitu  dengan Kedekatan  setiap  alternatif.  Dirumuskan  :
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + : i=1,2,...,m  .................. (17)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Perancangan Penelitian Sebelum melakukan perancangan  terlebih dahulu  dilakukan  analisis  data-data  yang menjadi  sumber  data.  Adapun  sumber  data
yang  dibutuhkan  dalam  perancangan  ini adalah.
a. Kriteria Kriteria merupakan masukan yang
digunakan dalam sistem penentuan pemberian  pembiayaan  dimana  kebutuhan kriteria  menyesuaikan  dengan  kebutuhan koperasi itu sendiri.
Adapun  kriteria  yang  digunakan  dalam penelitian ini  sebagai berikut: Tabel 2. Kriteria No Kriteria Range Nilai 1 Modal Usaha 1 - 3 2 Jaminan 1 - 3 3 Jumlah Pembiayaan 1 - 3 4 Jumlah tanggungan 1 - 3 5 Jangka Waktu 1 - 3 6 Status Rumah Tinggal 1 - 3 7 Status Tempat Usaha 1 - 3 b. Atribut
Atribut  adalah  nilai  yang  didapat  dari  tiap kriteria  bagi  koperasi,  umumnya  terdapat dua  atribut  yang  biasa  digunakan  yaitu atribut benefit dan atribut cost .
c. Bobot Setiap  kriteria  yang  digunakan  memiliki bobot  yang  berdeda-beda  yang  telah
ditentukan  oleh  pihak  koperasi.  Proses pemberian  bobot  pada  kriteria  didasarkan pada  seberapa  besar  tingkat  kepentingan pada  setiap  kriteria.  Sehingga  dapat diketahui  besaran  bobot  tersebut  adalah otoritas  pihak  koperasi.  Adapun  bobot kepentingn  yang  menjadi  acuan  bisa terlihat di bawah ini. Tabel 3. Bobot Tiap Kriteria No Kriteria Bobot Tingkat Kepentingan 1 Modal Usaha 3 Penting 2 Jaminan 2 Cukup Penting 3 Jumlah Pembiayaan 2 Cukup Penting 4 Jumlah tanggungan 2 Cukup Penting 5 Jangka Waktu 3 Penting 6 Status Rumah Tinggal 3 Penting 7 Status Tempat Usaha 3 Penting Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk menganalisis penentuan pemberian pembiayaan  adalah: a. Prapengolahan data nasabah b. Menghitung  data    dengan  metode  SAW,
WP dan TOPSIS tersebut untuk
menentukan jumlah pemberian pembiayaan  pada  nasabah.  Proses  ini dilakukan  dengan  menghitung  secara manual  terlebih  dahulu  proses  penentuan pembiayaan
dengan melakukan perhitungan  satu  per  satu  metode  yang digunakan.  Kemudian  hasil  perhitungan manual  tersebut  dibandingkan  dengan hasil  perhitungan  menggunakan  aplikasi yang sudah disediakan.
c. Hasil dari perhitungan tersebut dibandingkan dengan data nyata dari BMT kemudian  mencari  akurasi  nilai  tertinggi dari  hasil  masing-masing  metode  SAW, WP dan TOPSIS  tersebut.
d. Peneliti  menggunakan  aplikasi  Matlab
untuk  menguji  akurasi  dari  metode  SAW,
WP dan TOPSIS.
e. Hasil    dari  komparasi    metode    tersebut dapat    digunakan    untuk  mengetahui akurasi terbaik terhadap pemberian pembiayaan.
3.2 Analisis Hasil Komparasi Setelah  dihitung  menggunakan  metode SAW  didapatkan  hasil  perbandingan    untuk ketiga metode tersebut dengan data  nyata dari k o perasi  BMT  bisa  terlihat  pad a tabel dibawah  ini,  hasil  perbandingan  data  nyata dengan    metode  SAW  dengan  nama  alternatif Hariyah  Oktafani  dan  Sri  Mariani  berada  di urutan  paling bawah  sedangkan Hadi  Setiono berada di urutan 45.
Tabel 4.  Data Nyata Koperasi KC Nama Pemohon Keputusan A12 Tati Rahmawati Acc A21 Khabib Hasan Acc A32 Multiningsih Acc A39 M. Jamali Acc A41 Karmini Acc A45 Dimiroh Acc A47 Masitoh Acc A10 Herawati Acc A13 Ani handayani Acc A14 Sri Handayani Acc A15 Rolis Triadi Acc A17 Suryanti Acc A18 Kartini Acc A33 Suryanih Acc A35 Tiah Nayati Acc A38 Eko Supriyanto Acc A30 Maria Therera Acc A31 Aminah Acc A36 Sunawar Acc A4 Isin Trisna yuniarsih Acc A44 Rokiyah Acc A16 Dian Sisca Acc A25 Agung Julianto Acc A27 Dian Acc A34 Lidiya Pratiwi Acc A40 Rosidin Acc A46 Hadi Setiono Acc
KC Nama Pemohon Keputusan A7 Hadi Nur Alif Acc A20 Susilawati Acc A24 Rahayu Acc A3 Wawan Acc A11 Sandi Acc A26 Sri Murnawati Acc A5 Neli Apriyanti Acc A1 Neni Widaya Acc A19 Nawiyah Acc A2 Hilma Nurdin Acc A37 Dwi Anin Acc A8 Nia Rusmini Acc A28 Rahma handayani Acc A29 Cicih Nurjaya Acc A42 Rasnawati Acc A23 Rasmini Acc A43 Sahrudin Acc A6 Nur Ali Acc A9 Dedy Suhendi Acc A22 Kiki Acc A49 Hadi Setiono No Acc A48 Hariyah Oktafani No Acc A50 Sri Mariani No Acc 3.3 Pengujian Akurasi Uji akurasi ini dilakukan dengan mencocokan hasil dari pengolahan sistem yang telah  dibuat  dalam    pemilihan  pemberian pembiayaan  dengan data yang didapatkan dari data nyata pada koperasi. Pengujian akurasi ini bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  banyak kecocokan  antara  data  hasil  keputusan  sistem dengan  data  hasil  keputusan  p a da  koperasi, banyaknya kecocokan akan menentukan tingkat akurasi sistem.
Pengujian  dilakukan  sebanyak  3  kali, pengujian  pertama  dilakukan  terhadap  data dengan menggunakan metode SAW, pengujian kedua  dilakukan    dengan  menggunakan metode    WP  dan  ketiga  dilakukan  dengan menggunakan  metode  TOPSIS.  Data  yang diuji  adalah  data  pembiayaan    hasil  keluaran sistem  urutan  1  sampai  50,  data  tersebut kemudian di cocokan dengan data hasil pilihan koperasi urutan 1 sampai 50.
Perhitungan  akurasi  ditunjukkan  pada persamaan sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = jumlah data yang sama jumlah seluruh data 𝑥100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑚𝑎𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 ×100%
a. Uji Akurasi Metode SAW
Uji  Kaurasi  dengan  Metode  SAW dilakukan  untuk  menghitung  berapa  nilai akurasi  yang  didapatkan  terhadap  data n yata dari koperasi.
Berdasarkan  data  perbandingan  hasil keputusan  antara  sistem  dan  ahli,  maka tingkat  akurasi  dari  sistem  pendukung keputusan  dengan  metode  SAW  dapat dihitung dengan persamaan adalah sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 50 − 18
50 𝑥100% = 64%
Sehingga hasil tingkat akurasi keputusan  sistem  dengan  keputusan  ahli sebesar 64 %.
b. Uji Akurasi Metode WP
Uji  Akurasi  dengan  Metode  WP dilakukan  untuk  menghitung  berapa  nilai akurasi  yang  didapatkan  terhadap  data nyata dari koperasi.
Berdasarkan  tabel  diatas,  terdapat  3 hasil  keputusan  yang  tidak  cocok  antara sistem  dengan  ahli.  Berdasarkan  data perbandingan hasil keputusan antara sistem  dan  ahli,  maka  tingkat  akurasi  dari sistem  pendukung  keputusan  dengan metode  WP  dapat  dihitung  dengan persamaan adalah sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 50 − 3 50 𝑥100% = 94%
Sehingga hasil tingkat akurasi keputusan  sistem  dengan  keputusan  ahli sebesar 64 %.
c. Uji Akurasi Metode TOPSIS Uji  Akurasi  dengan  Metode  TOPSIS dilakukan  untuk  menghitung  berapa  nilai akurasi  yang  didapatkan  terhadap  data nyata dari koperasi.
Berdasarkan tabel diatas, terdapat 32 hasil keputusan  yang  tidak  cocok  antara  sistem dengan  ahli.  Berdasarkan  data  perbandingan hasil  keputusan  antara  sistem  dan  ahli,  maka tingkat akurasi dari sistem pendukung keputusan  dengan  metode  TOPSIS  dapat dihitung  dengan  persamaan  adalah  sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 50 − 26
50 𝑥 100% = 48%
Sehingga  hasil  tingkat  akurasi  keputusan sistem dengan keputusan ahli sebesar 48 %.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian,  perancangan  dan implementasi    serta    analisis  data  yang  telah dilakukan ada beberapa kesimpulan yang dapat dikemukakan sebagai berikut:
a. Dengan  perbandingan  ketiga  metode SAW,  WP  dan  TOPSIS  bisa      membantu dan  mengurangi   penilaian yang subjektif dalam menentukan pemberian pembiayaan.Berdasarkan komparasi
metode simple additive weighting Method ,
Weighted  Product dan Technique  For Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal
Solution menunjukan  bahwa  metode Weighted  Product lebih  akurat  dari  pada metode simple  additive  weighting  Method Technique  For  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution. Ini dilihat dari nilai tingkat akurasi ketiga metode dengan akurasi  tertinggi  metode  WP  ( Weighted Product )  dengan      nilai  akurasi  sebesar 94%.
Penulis  berharap  perbandingan    metode TOPSIS  bisa  bermanfaat  Koperasi  BMT ( Baitul  Maal  wa  Tamwil ).    Dan  penulis  akan terus  mencari  kekurangan  pada  penelitian    ini yang  nantinya    akan    dapat    dijadikan    acuan untuk    pengembangan    aplikasi    ini    menjadi lebih    baik    lagi,  Sehingga    bisa    mencapai tujuan penulis
inginkan. Untuk pengembangan selanjutnya disarankan:
a. Diharapkan  Penambahan  alternatif    dan Kriteria  supaya  hasil  yang  didapat  lebih maksimal.
b. Diharapkan  dibandingkan  dengan  metode SPK lainnya.

## 5. REFERENSI
[1]  A.  Mukhlis  and  I.  S.  Beik,  “Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi Tingkat Kepatuhan Membayar Zakat: Studi Kasus Kabupaten Bogor,” Al-Muzara’ah , 2013.
[2]  L.  Anggraeni,  H.  Puspitasari,  S.  El Ayyubi, and R. Wiliasih, “Akses UMKM terhadap  Pembiayaan  Mikro  Syariah  dan Dampaknya terhadap Perkembangan Usaha:  Kasus  BMT  Tadbiirul  Ummah, Kabupaten Bogor,” Al-Muzara’ah , 2013.
[3]  Kementrian Perdagangan, “Analisis Peran  Lembaga  Pembiayaan  Dalam Pengembangan  UMKM,” Pus.  Kebijak.
Perdagang. Dalam Negeri , 2013.
[4]  I.  G.  K.  Baskara,  “Lembaga  Keuangan Mikro  di  Indonesia,” Bul.  Stud.  Ekon. , 2013.
[5]  A. Hamberto, P. B. Katili, and N. Ummi, “Pemilihan Supplier
Material
Berdasarkan  Multi  Attribute  Decision Making  (MADM)  Menggunakan  SAW, WP dan TOPSIS,” J. Tek. Ind. , 2013.
[6]  S.  H.  Kusumadewi,  “Fuzzy  Multi- Attribute Decision Making (Fuzzy MADM),” Graha  Ilmu  Yogyakarta , 2006.