## PENERAPAN TECHNIQUE FOR ORDERS PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) UNTUK KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT PADA CALON NASABAH (Studi Kasus : PT. SS Finance)
Yustinus Zai 1 , Mesran 2 , Berto Nadeak 3 , Imam Saputra 4
1 Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma
2,3,4 Dosen Tetap STMIK Budi Darma
1,2,3 Jln. Sisingamangaraja No. 338 Simp. Limun Medan
ABSTRAK
Adanya  kegiatan  perkreditan  pada  sebuah  bank/perusahaan  tentunya  merupakan  salah  satu  keuntungan  bagi  pihak bank/perusahaan  termasuk  juga  pada  nasabah.  Dalam  perkreditan  perlu  adanya  penilaian  sebagai  bahan  pertimbangan  bagi calon nasabah sebelum pihak bank memberi keputusan apakah akan menerima atau menolak permintaan calon nasabah. Hal ini  dilakukan,  mengingat  resiko  tidak  tertagih  pada  nasabah  cukup  besar.  Untuk  membantu  penentuan  dalam  menetapkan seseorang yang layak menerima pinjaman maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk sistem pendukung keputusan adalah dengan menggunakan TOPSIS. Dalam penelitian ini akan dibahas suatu kasus dalam mencari alternatif calon nasabah terbaik bedasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan dengan mengggunakan metode Technique For Orders Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) untuk menghitung kelayakan dari calon nasabah.
Kata Kunci: Kredit Calon Nasabah, Topsis, Sistem Pendukung Keputusan

## ABSTRACT
The existence of credit activities in a bank or company, certainly is one of the advantages for the bank or company, including the customer. In crediting the need for an assessment as a consideration for a prospective customer before the bank decides whether to accept or reject the request of a prospective customer. This is done,  considering the risk of  uncollectible on the customer is quite large. In order to assist in determining whether a person is eligible to receive a loan, a decision support system is required. One method that can be used for decision support systems is to use TOPSIS. In this research will be discussed a case  in  finding  the  best  prospective  customer  alternative  based  on  predetermined  criteria  by  using  Techniques  For  Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) method to calculate the eligibility of the prospective customer.
Keywords : Customer Credit, Topsis, Decision Support System

## I. PENDAHULUAN
PT.  SS  Finance  merupakan  suatu  lembaga keuangan  yang  mempunyai  banyak  aktivitas,  salah satunya  yaitu  melayani  kegiatan  perkreditan. Perkreditan adalah penyedian uang atau tagihan yang dapat  di  persamakan  dengan  itu,  berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antar perusahaan  dengan  pihak  lain  yang  mewajibkan pihak  peminjam  untuk  melunasi  utangnya  setelah jangka waktu tertentu dan dengan jumlah bunga yang telah  ditentukan  pula.  Demi  kelancaran  kegiatan perkreditan antara pihak perusahaan dengan nasabah, pihak  perusahaan  perlu  melakukan  penilaian  dan menentukan  calon  nasabah  terlebih  dahulu  sebelum memberikan  keputusan  untuk  menerima  atau menolak  permintaan  kreditnya,  hal  ini  dilakukan mengingat  resiko  tidak  tertagihnya  kredit  cukup besar,  maka  perlu  membangun  suatu  sistem  yang dapat membantu pihak perusahaan untuk memberikan  keputusan  secara  tepat  dan  sesuai, berdasarkan  hasil  wawancara,  terdapat  kekurangan dari  sistem  yang  lama  yaitu  membutuhkan  waktu hingga  lima  hari  untuk  menentukan    kelayakan pemberian kredit kepada nasabah.
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada,  dimana selama  ini  banyak  pemberian  kredit  yang  tidak
melakukan perhitungan kriteria yang telah ditentukan oleh perusahaan, sehingga banyak yang tidak tertagih maka diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan (SPK)  guna membantu penentuan dalam menetapkan seorang  yang  layak  menerima  pinjaman.  Sistem pendukung  Keputusan  (SPK)    merupakan  suatu perangkat sistem yang mampu memecahkan masalah secara  efisien  dan  efektif,  yang  bertujuan  untuk membantu pengambilan keputusan memilih berbagai alternatif keputusan yang merupakan hasil pengolahan  informasi  yang  diperoleh  dengan menggunakan model pengambilan
keputusan[1][2][3].
Pada  penelitian  ini  akan  akan  dibahas  kasus dalam mencari alternatif terbaik berdasarkan kriteria- kriteria  yang  telah  ditentukan  dengan  menggunakan metode  Technique  For  Orders  Preference  By Similarity  To  Ideal  Solution  (TOPSIS).  Sebagai metode penyelesaian masalah, proses seleksi dengan menggunakan metode TOPSIS ini akan memberikan urutan  alternatif  calon  nasabah  yang  layak memperoleh kredit sebagai hasil akhirnya. Metode ini dipilih  karena  mampu  menyeleksi  alternatif  terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksudnya  yaitu  calon  nasabah  yang  layak menerima  pinjaman  berdasarkan  kriteria-kriteria
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 1, Maret 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 1-7
yang telah ditentukan. Alternatif terbaik adalah yang berjarak  terpendek  terhadap  solusi  ideal  positif  dan berjarak  jauh  terhadap  ideal  negatif.  Penggunaan metode  TOPSIS  pada  sistem  pendukung  keputusan penyelesaian pemberian kredit bagi calon nasabah ini dikarenakan TOPSIS dapat memberikan rekomendasi penerima  pinjaman  dari  sejumlah  alternatif  calon nasabah,  dengan  memperhitungkan  kelebihan  dan kekurangan  calon  nasabah  pada  setiap  kriteria- kriteria  penilaian  yang  telah  ditentukan.  Penelitian dilakukan  dengan  mencari  nilai  bobot  untuk  setiap atribut,  kemudian  dilakukan  proses  perangkingan yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu calon nasabah terbaik[4].
TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan  keputusan  multikriteria  yang  pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang (1981)[5].

## II. TEORITIS

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Kusrini(2007)  mendefisinikan  bahwa  sistem pendukung  keputusan  merupakan  sistem  informasi interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi yang  semiterstruktur  dan  situasi  yang  tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu sacara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat[6].

## B.  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)
Fuzzy Multiple Attribute Decision
Making(FMADM)  adalah  suatu  metode  yang digunakan  untuk  mencari  alternatif  optimal  dari sejumlah alternatif dengan  kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses perankingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif  yang sudah diberikan[1][7].
Beberapa FMADM[1], yaitu:
1. Promethee
2. Simple Additive Weighting Method(SAW)
3. Weighted Product (WP)
4. ELECTRE
5. Technique  for  Order Preference  by  Similarity  to Ideal Solution  (TOPSIS)
C.  Metode  Technique  for  Orders  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternatif  yang  terpilih  harus  mempunyai  jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal  negatif  dari  sudut  pandang  geometris  dengan menggunakan  jarak  Euclidean  untuk  menentukan kedekatan  relatif  dari  suatu  alternatif  dengan  solusi optimal.  Solusi  ideal  positif  didefinisikan  sebagai jumlah  dari  seluruh  nilai  terbaik  yang  dapat  dicapai untuk  setiap  atribut,  sedangkan  solusi  negatif-ideal terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut.
Langkah langkah dalam metode TOPSIS[4], yaitu: 1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi r ij = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1
………………………(1)
dengan i = m1,2…,m dan j = 1,2….,n
2. Membuat matriks keputusan  yang ternormalisasi terbobot
y ij = w i r ij …………….……………… (2)
3. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan matriks solusi ideal negatif
A + =(y 1 +, y 2 + ,…,y n + ) ………….. (3) A- = (y 1 - ,y 2 - ,…,y n - ) dengan i = 1,2,…,m dan j = 1,2,…n
𝑦 j + = { 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 j − = { 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑚𝑎𝑥 𝑖
4. Menentukan  nilai  antara  jarak  nilai  setiap alternatif  dengan  matriks  alternatif  dengan matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks  solusi ideal negatif.
Jarak  antara  alternatif  A  dengan  solusi  ideal positif dirumuskan sebagai:
D + 𝑖 = √∑ (𝑦 + 𝑖 − 𝑦 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑗−1 2 ………………….(4)
Jarak  antara  alternatif  A  dengan  solusi  ideal negatif dirumuskan sebagai:
D − 𝑖 = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 + − ) 𝑛 𝑗−1 2 ………………… (5)
5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternative (Vi).
V 1 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + …………………….(6)
D. Kredit Kredit adalah kemampuan untuk melaksanakan  suatu  pembelian  atau  mengadakan suatu pinjaman dengan suatu janji, pembayaran akan dilaksanakan  pada  jangka  waktu  yang  telah disepakati. Pengertian kredit yang lebih mapan untuk kegiatan  perbankan  di  Indonesia  telah  dirumuskan dalam  Undang  –  Undang  Pokok  Perbankan  No.  7 Tahun 1992 yang menyatakan bahwa kriteria adalah penyediaan uang / tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu berdasarkan persetujuan pinjam meminjam antara pihak bank dengan pihak lain yang mewajibkan  pihak  peminjam  untuk  melaksanakan dengan jumlah bunga sebagai imbalan[8].

## III. ANALISA dan PEMBAHASAN
Analisa sistem sesuai dengan  hasil penelitian yang  dilakukan  bahwa  menunjukkan  sistem  yang
y ij ; jika j adalah atribut keuntungan y ij ; jika j adalah atribut biaya
y ij ; jika j adalah atribut keuntungan
y ij ; jika j adalah atribut biaya
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 1, Maret 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 1-7
sedang  berjalan  pada  PT.  SS  Finance  menggunakan sistem komputerisasi namun  jelas terlihat penerapan teknologi informasi masih belum secara keseluruhan terutama  dalam  pengambilan  keputusan  pemberian kredit kepada calon nasabah yang masih menggunakan buku sebagai alat untuk mencatat data- data  calon  nasabah  yang  telah  memenuhi  kriteria untuk mendapatkan kredit.
Adapun  kriteria  untuk  mendapatkan  kredit pada  PT.  SS  Finance    terdiri  dari  beberapa  kriteria yaitu:  Jaminan,  Usaha/Pekerjaan,  Penghasilan, Identitas, Status Tempat Tinggal. Jika calon nasabah telah memenuhi syarat dan kriteria diatas maka calon nasabah  tersebut  berhak  menerima  kredit  dengan ketentuan target Jaminan Mobil/Sepeda Motor Tahun 2014-2015, target Usaha/pekerjaan punya toko/Grosir,  target  penghasilan  Rp  5000.000/bulan, Memiliki  identitas  asli,  dan  Status  tempat  tinggal rumah  pribadi.    Dalam  penetuan  pemberian  kredit pada  calon  nasabah,  terdapat  beberapa  kriteria  yang bisa  menjadi  acuan,  sebagai  bahan  pertimbangan penyeleksi, yaitu: Jaminan, Usaha/Pekerjaan Penghasilan, Identitas, dan Status tempat tinggal. Adapun  persyaratan-persyaratan  yang  harus dipenuhi dalam pengajuan kredit pada calaon nasabah Pada PT. SS Finance tersebut sebagai berikut :
1. Persyaratan Umum a. BPKB Asli
b. STNK
c. KTP
d. Kartu Keluarga
2. Persyaratan Khusus a. Rekening Listrik/Air
b. Slip Gaji
c. Fotokopy KTP Penjamin
d. Kwintasi Kontrak Rumah
Adapun  Sampel  data  nasabah  peminjaman  kredit pada PT. SS Finance berikut ini yaitu:
1. Rini - Jaminan : Revo 2011 - Usaha : Jual Goreng - Penghasilan : 1,5 juta - Status tempat tinggal : Rumah pribadi 2. Rahmat  - Jaminan : Jupiter Z 2008 - Usaha : Koperasi - Penghasilan : 4 juta - Status tempat tinggal : Rumah pribadi 3. Supriadi  - Jaminan : CBR 2014 - Usaha : Rumah Makan - Penghasilan : 3 juta - Status tempat tinggal : Rumah pribadi 4. Riska - Jaminan : Beat 2013 - Usaha : PNS (Guru) - Penghasilan : 3,5 juta - Status tempat tinggal : Rumah Sewa 5. Fahmi - Jaminan : Mio 2013 - Usaha : Jual Bakso - Penghasilan : 2 juta - Status tempat tinggal : Rumah pribadi 6. Faisal - Jaminan : Revo 2012 - Usaha : Rumah Makan
- Penghasilan : 3 juta - Status tempat tinggal : Rumah pribadi 7. Suhendo  - Jaminan : Jupiter Z 2012 - Usaha : Grosir - Penghasilan : 5 juta - Status tempat tinggal : Rumah pribadi 8. Boy - Jaminan : Vixion 2012 - Usaha : Pangkas - Penghasilan : 2 juta - Status tempat tinggal : Rumah Sewa 9. Andika - Jaminan : Supra X 2009 - Usaha : Jual Air Kelapa - Penghasilan : 1,5 juta - Status tempat tinggal : Rumah Sewa 10. Julvan - Jaminan : Revo 2010 - Usaha : Tukang Jahit - Penghasilan : 4 juta
- Status tempat tinggal : RumahSewa
Menetukan  nilai  rangking  kecocokan  pada  setiap kriteria pada berikut ini, yaitu:
1. Ranking Kecocokan
Ranking  kecocokan  setiap  aternatif  pada  setiap kriteria, dinilai 1 sampai 5, yaitu:
a. 1  = Sangat buruk
b. 2  = Buruk
c. 3  = Cukup
d. 4  = Baik
e. 5  = Sangat baik
2. Mengidentifikasi Nilai Bobot Setiap Kriteria
Berdasarkan  identifikasi  masalah  yang  dilakukan maka  perlu  dilakukan  pembobotan  setiap  kriteria adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Jaminan (C1) Nilai / Bobot Sepeda Motor Tahun
Sangat Buruk =1 Vixion, CBR, Kawasaki, Ninja, Repsol, Byson, Megapro Beat, Mio, Suprax125,  Revo, Vario,  Jupiter  Z, Jupiter  Mx,  Vega R, Smash, 2005-2007
2006-2007 Buruk = 2 Vixion,
CBR, Kawasaki, Ninja, Repsol, Byson, Megapro Beat, Mio, Suprax125,  Revo, Vario,  Jupiter  Z, Jupiter  Mx,  Vega R, Smash, 2008-2009 2008-2009 Vixion, CBR, Kawasaki, Ninja, 2010-2011
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 1, Maret 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 1-7
Nilai / Bobot Sepeda Motor Tahun
Cukup = 3 Repsol, Byson, Megapro Beat, Mio, Suprax125,  Revo, Vario,  Jupiter  Z,
Jupiter  Mx,  Vega
R, Smash, 2010-2011 Baik = 4 Vixion, CBR, Kawasaki, Ninja, Repsol, Byson, Megapro Beat, Mio, Suprax125,  Revo, Vario,  Jupiter  Z, Jupiter  Mx,  Vega R, Smash,
2012-2013
2012-2013 Sangat Baik = 5
Vixion, CBR, Kawasaki, Ninja, Repsol, Byson, Megapro Beat, Mio, Suprax125,  Revo, Vario,  Jupiter  Z, Jupiter  Mx,  Vega R, Smash, 2014-2015 2014-2015 Tabel 2. Usaha/Pekerjaan (C2) Nilai / Bobot Usaha / Pekerjaan Sangat Buruk =1 Petani,  Jual  Goreng,  Jual  Air Kelapa, Kolektor Buruk = 2 Jual  Bakso,  Pangkas,  SPG,  Guru Honorer, Sales, Surbeyor Cukup = 3 Rumah  Makan,  Nelayan,  Manejer, Supervisor, Baik = 4 Fotokopy,  Koperasi,  PNS,  Tukang Jahit, Dosen, Sangat Baik = 5 Pedagang, Grosir, Tabel 3. Penghasilan (C3) Nilai Bobot Penghasilan Sangat Buruk = 1 800.000 - 1.200.000 Buruk = 2 1.500.000 - 2000.0000 Cukup = 3 2.500.000 – 3000.0000 Baik = 4 3.500.000 – 4.500.000 Sangat Baik = 5 5000.000 -.....
Tabel 4. Tabel Persyaratan Khusus (C3) Nilai Bobot Persyaratan Khusus Sangat Buruk = 1 Hanya memiliki Rekening Listrik/Air Buruk = 2 Hanya  memiliki  Kwintasi  Kontrak Rumah Cukup = 3 Hanya  Memiliki  Kwintasi  Kontrak Rumah dan Rekening Listrik Baik = 4 Memiliki  Kwintasi  Kontrak Rumah dan  Slip  Gaji,  Fotokopy  KPT Penjamin Sangat Baik = 5 Memiliki Kwintasi Kontrak Rumah, Slip  Gaji  dan  Rekening  Listrik/Air, Fotokopy KPT Penjamin Tabel 5. Status Tempat Tinggal (C5) Nilai bobot Status Rumah Sangat Buruk = 1 Tempat Tinggal Kos dengan memiliki kwintasi pembayaran uang kos perbulan dan rekening Listrik/Air Buruk = 2 Tingal  dirumah  saudara  dengan memiliki rekening Listrik/Air Cukup = 3 Tinggal dirumah sewa, dan memiliki Kwintasi  kontrak  dan  rekening Listrik/Air Baik = 4 Tinggal Rumah pribadi yg sederhana dan memiliki surat rumah dan rekening Listrik/Air Sangat Baik = 5 Tinggal  dirumah  pribadi  yang mewah  dan  memiliki  surat  rumah dan rekening Listrik/Air
Adapun  tabel  rangkin  kecocokan  adalah  sebagai berikut :
Tabel 6. Rangking Kecocokan No Nasabah Nilai Kriteria C1  C2 C3 C4 C5 Cust1 Rini 3 1 2 3 5 Cust2 Rahmat 2 4 4 3 5 Cust3 Supriadi 5 3 3 5 5 Cust4 Riska 4 4 4 5 3 Cust5 Fahmi 4 2 3 3 5 Cust6 Faisal 4 4 2 3 5 Cust7 Suhendo 4 5 5 5 5 Cust8 Boy 4 2 2 3 3 Cust9 Andika 2 2 2 3 3 Cust10 Julvan 3 4 4 5 3
Bobot preferensi untuk setiap kriteria C1, C2, C3, C5,
C5,   = (4, 5, 5, 5, 5,). Selanjutnya dilakukan perhitungan dengan
mengunakan  metode  TOPSIS  dangan  langkah- langkah sebagai berikut.
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 1, Maret 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 1-7
1. Matriks keputusan ternormalisasi
r ij = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1
|𝑥1| = √3 2 + 2 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 2 2 + 3 2 = 11.4455
r 11 = 𝑥11 𝑥1 =
3 11.4455 = 0.2621
r 21 = 𝑥21 𝑥1 = 2 11.4455 = 0.1747
r 31 = 𝑥31 𝑥1 = 5 11.4455 = 0.4368
r 41 = 𝑥41 𝑥1 =
4 11.4455 = 0.3494
r 51 = 𝑥51 𝑥1 = 4 11.4455 = 0.3494
r 61 = 𝑥61 𝑥1 = 4 11.4455 = 0.3494
r 71 = 𝑥71 𝑥1 = 4 11.4455 = 0.3494
r 81 = 𝑥81 𝑥1 = 4 11.4455 = 0.3494
r 91 = 𝑥91 𝑥1 =
2 11.4455 = 0.1747
r 101 = 𝑥101 𝑥1 =
4 11.4455 = 0.2621
|𝑥2| = √1 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 + 2 + 4 2 + 5 2 + 2 2 + 2 2 + 4 2
= 10.5356
r 12 = 𝑥12 𝑥1 = 1 10.5356 = 0.0949
r 22 = 𝑥22 𝑥1 = 4 10.5356 = 1.5186
r 32 = 𝑥32 𝑥1 = 3 10.5356 = 0.8542
r 42 = 𝑥42 𝑥1 = 4 10.5356 = 1.5186
r 52 = 𝑥52 𝑥1 = 2 10.5356 = 0.3796
r 62 = 𝑥62 𝑥1 = 4 10.5356 = 1.5186
r 72 = 𝑥72 𝑥1 =
5 10.5356 = 2.3728
r 82 = 𝑥82 𝑥1 =
2 10.5356 = 0.3796
r 92 = 𝑥92 𝑥1 = 2 10.5356 = 0.3796
r 102 = 𝑥102 𝑥1 =
4 10.5356 = 1.5186
|𝑥3| = √2 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 + 3 2 + 2 2 + 5 2 + 2 2 + 2 2 + 4 2 = 10.3440
r 13 = 𝑥13 𝑥1 = 2 10.3440 = 0.3866
r 23 = 𝑥23 𝑥1 = 4 10.3440 = 1.5467
r 33 = 𝑥33 𝑥1 =
3 10.3440 = 0.8700
r 43 = 𝑥43 𝑥1 =
4 10.3440 = 1.5467
r 53 = 𝑥53 𝑥1 =
3 10.3440 = 0.8700
r 63 = 𝑥63 𝑥1 =
2 10.3440 = 0.3866
r 73 = 𝑥73 𝑥1 =
5 10.3440 = 2.4168
r 83 = 𝑥83 𝑥1 =
2 10.3440 = 0.3866
r 93 = 𝑥93 𝑥1 =
2 10.3440 = 0.3866
r 103 = 𝑥103 𝑥1 =
4 10.3440 = 1.5467
|𝑥4| = √3 2 + 3 2 + 5 2 + 5 + 3 2 + 3 2 + 5 2 + 3 2 + 3 2 + 5 2 = 12.4096
r 14 = 𝑥14 𝑥1 =
3 12.4096 = 0.7252
r 24 = 𝑥24 𝑥1 =
3 12.4096 = 0.7252
r 34 = 𝑥34 𝑥1 = 5 12.4096 = 2.0145
r 44 = 𝑥44 𝑥1 = 5 12.4096 = 2.0145
r 54 = 𝑥54 𝑥1 = 3 12.4096 = 0.7252
r 64 = 𝑥64 𝑥1 = 3 12.4096 = 0.7252
r 74 = 𝑥74 𝑥1 = 5 12.4096 = 2.0145
r 84 = 𝑥84 𝑥1 =
3 12.4096 = 0.7252
r 94 = 𝑥94 𝑥1 =
3 12.4096 = 0.7252
r 104 = 𝑥104 𝑥1 = 5 12.4096 = 2.0145
|𝑥5| = √5 2 + 5 2 + 5 2 + 3 + 5 2 + 5 + 5 + 3 2 + 3 2 + 3 2 = 13.6381
r 15 = 𝑥15 𝑥1 = 5 13.6381 = 1.8330
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 1, Maret 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 1-7
r 25 = 𝑥25 𝑥1 = 5 13.6381 = 1.8330
r 35 = 𝑥35 𝑥1 = 5 13.6381 = 1.8330
r 45 = 𝑥45 𝑥1 = 3 13.6381 = 0.6599
r 55 = 𝑥55 𝑥1 =
5 13.6381 = 1.8330
r 65 = 𝑥65 𝑥1 = 5 13.6381 = 1.8330
r 75 = 𝑥75 𝑥1 = 5 13.6381 = 1.8330
r 85 = 𝑥85 𝑥1 = 3 13.6381 = 0.6599
r 95 = 𝑥95 𝑥1 =
3 13.6381 = 0.6599
r 105 = 𝑥105 𝑥1 = 3 13.6381 = 0.659
2. Matriks keputusan terbobot y ij = r ij . w i 0.2621*4  0.0949*5  0.3866*5  0.7252*5  1.8330*5
0.1747*4  1.5186*5  1.5467*5  0.7252*5  1.8330*5 0.4368*4  0.8542*5  0.8700*5  2.0145*5  1.8330*5
0.3494*4  1.5186*5  1.5467*5  2.0145*5  0.6599*5
R = 0.3494*4  0.3796*5  0.8700*5  0.7252*5  1.8330*5 0.3494*4  1.5186*5  0.3866*5  0.7251*5  1.8330*5 0.3494*4  2.3728*5  2.4168*5  2.0145*5  1.8330*5 0.3494*4  0.3796*5  0.3866*5  0.7252*5  0.6599*5 0.1747*4  0.3796*5  0.3866*5  0.7252*5  0.6599*5 0.2621*4  1.5186*5  1.5466*5  2.0145*5  0.6599*5 1.0484 0.4745 1.9334 3.6262 9,1654 0.6989 7.5932 7.7338 3.6262 9,1654 1.7474 4.2712 4.3503 10.0727 9,1654 1.3979 7.5932 7.7338 10.0727 3.2995 Y =  1.3979 1.8983 4.3503 3.6262 9,1654 1.3979 7.5932 1.9334 3.6262 9,1654 1.3979 11.8466 12.0842 10.0727 9,1654 1.3979 1.8983 1.9334 3.6262 3.2995 0.8989 1.8983 1.9334 3.6262 3.2995 1.0484 7.5932 7.7338 10.0727 3.2995
3. Menentukan Matriks Solusi Ideal Positif A + = (y 1 +, y 2 + ,…,y n + ) y 1 + =    Max  {1.0484;    0.6989;    1.7474;    1.3979;    1.3979;  1.3979; 1.3979;  1.3979;     0.8989;  1.0484} = 1.7474 y 2 + =  Max {0.4745;  7.5932;  4.2712;  7.5932;  1.8983; 7.5932; 11.8466;  1.8983;        1.8983;  7.5932}  = 11.8466 y 3 + =    Max  {1.9334;    7.7338;    4.3503;    7.7338;    4.3503;  1.9334; 12.0842;  1.9334;     1.9334;  7.7338} = 12.0842
y 4 + =  Max {3.6262;  3.6262;  10.0727;  10.0727;  3.6262; 3.6262; 10.0727;  3.6262;        3.6262;  10.0727}  = 10.0727 y 5 + =  Max {9,1654;  9,1654;  9,1654;  3.2995;  9,1654; 9,1654; 9,1654;  3.2995;        3.2995;  3.2995}  = 9,1654
A + = {1.7474;  11.8466;  12.0842;  10.0727;  9,1654;  }
4. Menentukan Matriks Solusi Ideal Negatif A - = (y 1 - ,y 2 - ,…,y n - ) y 1ˉ =  Max {1.0484;  0.6989;  1.7474;  1.3979;  1.3979; 1.3979; 1.3979;  1.3979;     0.8989;  1.0484} = 0.6989
y 2ˉ =  Max {0.4745;  7.5932;  4.2712;  7.5932;  1.8983; 7.5932; 11.8466;  1.8983;        1.8983;  7.5932}  = 0.4745
y 3ˉ =  Max {1.9334;  7.7338;  4.3503;  7.7338;  4.3503; 1.9334; 12.0842;  1.9334;     1.9334;  7.7338} = 1.9334
y 4ˉ =  Max {3.6262;  3.6262;  10.0727;  10.0727;  3.6262; 3.6262; 10.0727;  3.6262;        3.6262;  10.0727}  = 3.6262 y 5ˉ =  Max {9,1654;  9,1654;  9,1654;  3.2995;  9,1654; 9,1654;
9,1654;  3.2995;        3.2995;  3.2995}  = 3.2995 Aˉ = {0.6989;  0.4745;  1.9334;  3.6262;  3.2995;  }
5. Menentukan  jarak  antara  nilai  terbobot  setiap alternatif terhadap solusi ideal positif
D + 𝑖 = √∑ (𝑦 + 𝑖 − 𝑦 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑗−1 2
D1 + = (1.0484- 1.7474) 2 + (0.4745- 11.8466) 2 + (1.9334- 12.0842) 2 + (3.6262- 10.0727) 2 + (9.1654- 9.1654) 2 = 16.5643 D2 + = (0.6989- 1.7474) 2 + (7.5932- 11.8466) 2 + (7.7338- 12.0842) 2 + (3.6262- 10.0727) 2 +
(9.1654- 9.1654) 2 =  8.9260 D3 + = (1.7474- 1.7474) 2 + (4.2712- 11.8466) 2 +
(4.3503- 12.0842) 2 + (10.0727- 10.0727) 2 +
(9,1654- 9.1654) 2
=  10.8258 D4 + = (1.3979- 1.7474) 2 + (7.5932- 11.8466) 2 +
(7.7338- 12.0842) 2 +  (10.0727- 10.0727) 2 +
(3.2995- 9.1654) 2
=   8.4586 D5 + = (1.3979- 1.7474) 2 + (1.8983- 11.8466) 2 +
(4.3503- 12.0842) 2 + (3.6262- 10.0727) 2 +
(9.1654- 9.1654) 2
=  14.1584 D6 + = (1.3979- 1.7474) 2 + (7.5932- 11.8466) 2 + (1.9334- 12.0842) 2 + (3.6262- 10.0727) 2 +
(9.1654- 9.1654) 2
=  12.7596 D7 + = (1.3979- 1.7474) 2 + (11.8466- 11.8466) 2 + (12.0842- 12.0842) 2 + (10.0727- 10.0727) 2 + (9.1654- 9.1654) 2
=  0.3495
D8 + =           (1.3979- 1.7474) 2 + (1.8983- 11.8466) 2 +
(1.9334- 12.0842) 2 + (3.6262- 10.0727) 2 +
(3.2995- 9.1654) 2 =  16.6762 D9 + = (0.8989- 1.8983) 2 + (1.8983- 11.8466) 2 +
(1.9334- 12.0842) 2 + (3.6262- 10.0727) 2 +
(3.2995- 9.1654) 2
=  16.6941 D10 + =             (1.0484- 1.8983) 2 + (7.5932- 11.8466) 2 + (7.7338- 12.0842) 2 + (10.0727- 10.0727) 2 +
(3.2995- 9.1654) 2
=  8.4802
6. Menentukan  jarak  antara  nilai  terbobot  setiap  alternatif terhadap solusi ideal negative
D − 𝑖 = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 𝑛 𝑗−1 2
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 1, Maret 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 1-7
D1ˉ  = (1.0484- 0.6989) 2 + (0.4745- 0.4745) 2 + (1.9334- 1.9334) 2 + (3.6262- 3.6262) 2 + (9.1654- 3.2995) 2 = 5.8763 D2ˉ  = (0.6989- 0.6989) 2 + (7.5932- 0.4745) 2 + (7.7338- 1.9334) 2 + (3.6262- 3.6262) 2 + (9.1654- 3.2995) 2 =  10.8962 D3ˉ  = (1.7474- 0.6989) 2 + (4.2712- 0.4745) 2 + (4.3503- 1.9334) 2 +  (10.0727- 3.6262) 2 + (9.1654- 3.2995) 2 =  9.8651
D4ˉ = (1.3979- 0.6989) 2 + (7.5932- 0.4745) 2 + (7.7338-1.9334) 2 + (10.0727- 3.6262) 2 + (3.2995- 3.2995) 2 =   11.2412 D5ˉ  = (1.3979- 0.6989) 2 + (1.8983- 0.4745) 2 + (4.3503- 1.9334) 2 + (3.6262- 3.6262) 2 + (9.1654- 3.2995) 2 =  6.5395 D6ˉ = (1.3979- 0.6989) 2 + (7.5932- 0.4745) 2 + (1.9334- 1.9334) 2 + (3.6262- 3.6262) 2 + (9.1654- 3.2995) 2 =  9.2505
D7ˉ = (1.3979- 0.6989) 2 + (11.8466- 0.4745) 2 +
(12.0842- 1.9334) 2 + (10.0727- 3.6262) 2 + (9.1654- 3.2995) 2 =  17.5732 D8ˉ =           (1.3979- 0.6989) 2 + (1.8983- 0.4745) 2 +
(1.9334- 1.9334) 2 + (3.6262- 3.6262) 2 + (3.2995- 3.2995) 2
=  1.5861
D9ˉ    = (0.8989- 0.6989) 2 + (1.8983- 0.4745) 2 +
(1.9334- 1.9334) 2 + (3.6262- 3.6262) 2 + (3.2995- 3.2995) 2 =  1.4377
D10ˉ =             (1.0484- 0.6989) 2 + (7.5932- 0.4745) 2 +
(7.7338- 1.9334) 2 + (10.0727- 3.6262) 2 +
(3.2995- 3.2995) 2 =  11.2249
7. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif
V i = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 + + 𝐷𝑖 –
V1  = 3.4507 16.5643+3.4507 = 0.1724
V2  = 10.8962 8.9260+ 10.8962 = 0.5496
V3  = 9.8651 10.8258+ 9.8651 = 0.4767
V4  = 11.2412 8.4586+11.2412 = 0.5706 V5  = 6.5395 14.1584+ 6.5395 = 0.3159
V6  = 9.2505 12.7596+9.2505 = 0.4202 V7  = 17.5732 0.3495+ 17.5732 = 0.9805 V8  = 1.5861 16.6762+ 1.5861 = 0.0868 V9  = 1.4377 16.6941+ 1.4377 = 0.0792
V10  = 11.2249
0.4802+ 11.2249 = 0.5696
Dari perhitungan diatas dapat diperoleh nilai terbesar terdapat pada V 7 , maka nasabah yang pertama layak untuk  diberikan  kredit  adalah  Suhendo  dengan  nilai 0.9805,    dan  kedua  V4,  adalah  Riska  dengan  Nilai 0.5706 dan yang ketiga adalah Julvan, V10 = 0.5696 dan seterusnya.

## IV. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  penulis  menarik  beberapa kesimpulan, yaitu:
1. Penggunakan Sistem Pendukung Keputusan pada PT.  SS  Finance  pemilihan  calon  nasabah  ini mampu  mendapatkan  penerima  yang  layak mendapatkan kredit.
2. Hasil perhitungan topsis yang diterapkan ini akan menghasilkan  keluaran  nilai  intensitas  prioritas calon nasabah tertinggi sehingga  dapat diketahui yang calon nasabah memiliki nilai tertinggi yang layak untuk mendapatkan kredit.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  K.  Dewi,  Wardoyo,  Hartati,  and  Harjono, Fuzzy  Multi Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Jakarta: Graha
Ilmu, 2009.
[2] Hasan  and  Muhammad  Iqbal, Pokok-pokok  materi  teori pengambilan keputusan . Graha Ilmu, 2007.
[3] H.  A.  Hasibuan,  R.  Purba,  and  A.  P.  U.  Siahaan, “Productivity  Assessment  (Performance,  Motivation,  and Job  Training) using Profile Matching,” SSRG Int. J. Econ. andManagement Stud. , vol. 3, no. 6, 2016.
[4] J. Papathanasiou, N. P. B, T. Bournaris, and B. Manos, “A Decision  Support  System  for  Multiple  Criteria  Alternative Ranking  Using  TOPSIS  and  VIKOR :  A  Case  Study  on Social Sustainability in Agriculture,” ICDSST , vol. 2, pp. 3– 15, 2016.
[5] C.-L. Yoon,  K.P., &  Hwang, “Multiple Attribute Decision Making: An Introduction,” Sage Univ. Pap. Ser. Quantative Appl. Soc. Sci. , pp. 47–53, 1995.
[6] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[7] M. Iswan, W. Fitriani, N. Mayasari, and A. P. U. Siahaan,
“Tuition Reduction Determination Using Fuzzy
Tsukamoto,” Int. J. Eng. Sci. Invent. , vol. 5, no. 9, pp. 68– 72, 2016.
[8] Teguh  P.  Mulyono, Manajemen  Perkreditan  Komersil . 1987.