Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Calon Nasabah Penerima Pinjaman Dana Menerapkan Metode TOPSIS dan AHP
Sri Yuslina Siregar * , Raissa Amanda Putri
Fakultas Sains dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* sriyuslinasirega@gmail.com, 2 raissa.ap@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: sriyuslinasirega@gmail.com Submitted: 02/09/2023 ; Accepted: 21/09/2023 ; Published: 25/09/2023
Abstrak –PT. FIFGroup merupakan persero yang sudah mendapatkan izin dari menteri keuangan yang mana perusahaan ini menjalankan usaha dibidang penyediaan pinjaman berupa dana. PT.FIFGroup Cikampak merupakan salah satu dari beberapa cabang dikota lain, sebagai calon nasabah ada 5 kriteria yang harus diperhatikan dan sudah ditetapkan yaitu menurut pendapatan calon nasabah, jaminan calon nasabah, pekerjaan, keperluan dan jangka waktu peminjaman dana. Namun pada saat menentukan calon  nasabah  yang  akan  mendapatkan  pinjaman  dana  PT.FIFGroup  Cikampak  masih  menggunakan  secara  manual  seperti menganalisis syarat yang dilampirkan saat pengajuan dana. Agar tidak terjadi kesalahan dalam pengambilan keputusan nasabah diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web  untuk  memberikan  informasi  secara  cepat  dan  tepat  terkait  dengan kriteria calon nasabah. Sistem pendukung keputusan ini menggunakan metode kombinasi yaitu Topsis ( Technique for orders preference  by  siilatyt  ideal  solusion)  dan  AHP  (Analytical  hierarchy  process),  secara  otomatis  sistem  ini  dapat merekomendasikan  calon  nasabah  penerima  pinjaman  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Calon  nasabah penerima pinjaman dana pada sistem ini akan menghasilkan ranking atau peringkat berdasarkan perhitungan Topsis dan AHP. Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  metode  AHP  dari  kelima  elemen  kriteria,  pembobotan  alternative  dengan menggunakan pembobotan skala satty 1-9 sesuai kententuan metode AHP. Kemudian perangkingan dilakukan menggunakan metode  topsis  didapatkan  peringkat  pertama  nama  nasabah  misno  dengan  prioritas  secaara  manual  0,729  dan  sistem  0,729, nilai  terendah  atau  peringkat  terbawah  dari  15  alternatif  yaitu  sri  irma  naibaho  priorital  manual  0,204  dan  sistem  0,204. Perancangan pada sistem pendukung  keputusan telah berhasil dibangun dengan metode Topsis dan AHP, berdasarkan hasil pengujian Black Box sistem berjalan dengan sangat baik sesuai yang diingikan.
Kata Kunci: Fifgroup cikampak; Sistem pendukung keputusan; Topsis; AHP; Pinjaman
Abstract– PT. FIFGroup is a company that has obtained permission from the Minister of Finance, where this company carries out business in the field of providing loans in the form of funds. PT. FIFGroup Cikampak is one of several branches in other cities, as a prospective customer there are 5 criteria that must be considered and have been determined, namely according to the prospective customer's income, collateral for the prospective customer, employment, needs and term of borrowing funds. However,  when  determining  potential  customers  who  will  receive  loan  funds,  PT.FIFGroup  Cikampak  still  uses  manual methods,  such  as  analyzing  the  conditions  attached  when  applying  for  funds.  In  order  to  avoid  errors  in  customer  decision making, a web-based decision support system is needed to provide information quickly and precisely regarding the criteria for prospective  customers.  This  decision  support  system  uses  a  combination  method,  namely  Topsis  (Technique  for  orders preference  by  siilatyt  ideal  solution)  and  AHP  (Analytical  hierarchy  process),  this  system  can  automatically  recommend potential loan recipient customers who comply with predetermined criteria. Prospective customers who receive loan funds in this system will produce a ranking based on Topsis and AHP calculations. Based on calculations using the AHP method from the five criteria elements, the alternative weightings use a satty scale weighting of 1-9 according to the provisions of the AHP method.  Then  the  ranking  was  carried  out  using  the  topsis  method,  resulting  in  the  first  rank  being  the  name  of  the  Misno customer  with  a  manual  priority  of  0.729  and  a  system  of  0.729,  the  lowest  value  or  lowest  ranking  of  the  15  alternatives, namely Sri Irma Naibaho manual priority of 0.204 and system of 0.204. The design of the decision support system has been successfully built using the Topsis and AHP methods, based on the results of Black Box testing, the system runs very well as desired.
Keywords : Fifgroup cikampak; Dicision Support System; Topsis; AHP; Loan

## 1. PENDAHULUAN
Ke l butuhan hidup  yang kadang tidak dapat te l rpe l nuhi de l ngan cukup hal ini me l mbuat  masyarakat harus me l ncari se l gala cara agar te l rpe l nuhinya ke l butuhan se l hari-hari. Ko l nsumsi adalah ke l butuhan dasar yang harus dipe l nuhi o l le l h masyarakat [1] ke l butuhan ko l nsumsi  itu  me l rupakan ke l butuhan se l kunde l r, prime l r dan te l rsie l r dalam me l nunjang ke l hidupan se l hari-hari [2].
Jiwa he l do l nisme l dan individualis te l rkadang me l mbuat pe l re l ko l no l mian masyarakat  itu se l ndiri tidak te l rpe l nuhi kare l na  me l nggunakan  uang  untuk  yang  tidak  be l rke l pe l ntingan  [3].  Pe l rmasalahan  yang  me l mbuat  pe l re l ko l no l mian masyarakat me l nurun drastis te l rjadi pada saat co l vid-19 me l lumpukan banyak usaha masyarakat [4]  O l le l h karna itu le l mbaga pe l rbankan dan le l mbaga pe l nye l dia jasa ke l uangan lainnya me l ngambil alih se l bagai mana untuk me l mbantu dan  me l nye l le l saikan  pe l rso l alan  yang  kian  me l no l njo l l  dike l hidupan  masyarakat  untuk  me l me l nuhi  ke l butuhan  hidup se l hari-hari ialah de l ngan pinjaman dana be l rupa kre l dit [5]. Kre l dit me l nurut Undang-undang pe l rbankan No l .10 Tahun 1998, kre l dit be l rarti me l mbe l rikan klaim yang dapat se l tara  de l ngan  ko l ntrak  antara  bank  atau  pe l rjanjian  pinjaman  untuk  me l mbayar  hutang  se l te l lah  jangka  waktu  [6] Pinjaman harus me l miliki jaminan yang me l njadi pe l rtimbangan bagi pe l nye l dia layanan pinjaman dana [7]. Re l siko l yang  dihadapi  pada  saat  pe l mbe l rian  kre l dit  yaitu  kre l dit  me l ngalami  ke l mace l tan  saat  pe l mbayaran  pinjaman  dana me l rupakan ke l giatan yang sangat me l miliki re l siko l tinggi, hal te l rse l but me l mbuat pe l nye l dia layanan pinjaman dana
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6744
sangat be l rpe l ngaruh dalam ke l se l hatan dan ke l langsungan usahan pe l nye l dia layanan pinjaman dana [8]. Bank harus me l lakukan analisis re l siko l kre l dit dan te l tap me l nge l de l pankan prinsip ke l hati-hatian dalam pe l mbe l rian kre l dit kare l na se l bagai pe l nyalur dana akan me l nghadapi re l siko l gagal bayar dari nasabah [9]. PT.FIFGro l up  me l rupakan  pe l rse l ro l yang  sudah  me l ndapatkan  izin  dari  me l nte l ri  ke l uangan  yang  mana pe l rusahaan  ini  me l njalankan  usaha  dibidang  pe l nye l dian  lain  pinjaman  be l rupa  dana.  PT.FIFGro l up  Cikampak me l rupakan salah satu dari be l be l rapa cabang di ko l ta, se l bagai calo l n nasabah ada 5 krite l ria yang harus dipe l rhatikan dan  sudah  dite l tapkan  o l le l h  pe l rusahan  untuk  me l ne l tapkan  me l ne l rima  atau  me l no l lak,  re l siko l kre l dit  yaitu  me l nurut pe l ndapatan calo l n nasabah,  jaminan calo l n nasabah, pe l ke l rjaan, ke l pe l rluan dan jangka waktu pe l minjaman dana [10]. Permasalahan yang terjadi pada saat me l ne l ntukan calo l n nasabah yang akan  me l ndapatkan pinjaman dana PT.FIFGro l up  Cikampak  masih  me l nggunakan  pemilihan  secara  manual  se l pe l rti  me l nganalisis  syarat  yang dilampirkan  saat  pe l ngajuan  pinjaman  dana.  Pengambilan  keputusan  terhadap  calon  nasabah  dilakukan  secara manual dapat menimbulkan kesalahan dan ketidak akuratan.
Agar tidak  te l rjadi  ke l salahan dalam pe l ngambilan ke l putusan calo l n nasabah dipe l rlukan siste l m  pe l ndukung ke l putusan be l rbasis We l b untuk me l mbe l rikan info l rmasi se l cara ce l pat dan te l pat te l rkait de l ngan krite l ria calo l n nasabah [11].  Untuk  me l nye l le l saikan  pe l rmasalahan  te l rse l but  hal  yang  dilakukan  ialah  me l nggunakan  siste l m  pe l ndukung ke l putusan de l ngan me l nggunakan me l to l de l To l psis ( Te l chnique l fo l r o l rde l rs pre l fe l re l nce l by siilatyt ide l al so l lusio l n) dan AHP (Analytical hie l rarchy pro l ce l ss).
Perancangan  pada  sistem  pendukung  keputusan  telah  berhasil  dibangun  dengan  metode  topsis  dan  ahp sesuai  dengan  kebutuhan  dan  ketentuan  yang  ditetapkan,  hasil  yang  dicapai  pembobotan  alternative  dan perangkingan  dengan nama nasabah misno prioritas secara manual sebesar 0,729 dan sistem 0,729, perangkingan terendah nama nasabah sri irma naibaho prioritas manual 0,204 dan sistem 0,204.
Penelitian semacam ini pernah dilakukan beberapa peneliti,  Imple l me l ntasi me l to l de l pe l rnah dilakukan o l le l h H.Winata, dkk. 2019 [12] de l ngan me l nggunakan satu me l to l de l yaitu AHP (Analitycal Hie l rarchy pro l ce l ss ), Aplikasi SPK dirancang dengan pemodelan UML dan bahasa pemrograman basic atau visual basic.   Untuk menentukan perangkingan, maka dari itu pe l nulis me l nge l bangkan pe l ne l litian se l be l lumnya de l ngan menambahkan me l to l de l To l psis (Te l chnique l fo l r pre l fe l re l nce l o l rde l rs by siilatyt ide l al so l lutio l n) untuk me l ndapatkan hasil yang le l bih e l fe l ktif.
Pe l ne l litian se l je l nis ini pe l rnah dilakukan o l le l h S.Kurniasih dan L.S Br.Ginting, 2020[13] te l tapi me l nggunakan me l to l de l fuzzy katamso, perhitungan menggunakan fuzzyfikasi setelah itu untuk menentukan output menggunakan defussy weighted average atau disebut dengan rata rata terbobot.
Pe l ne l litian te l rdahulu pe l rmasalahan kre l dit me l nggunkan me l to l de l AHP dan SAW dilakukan o l le l h R. D Riyanto l dan  M.Yunus,  2021[14]  Analisis  pemberian  kredit  cocok  diselesaikan  dengan  AHP  karena  analisis  dilakukan dengan mempertimbangkan banyak kriteria dan banyak nasabah yang mengajukan permohonan kredit. Adapun metode SAW diketahui banyak pihak dengan terminologi metode penjumlahan terbobot. Pemanfaatan kombinasi metode AHP dan SAW mampu menghasilkan nilai dan tingkat akurasi yang lebih baik daripada metode AHP dan metode SAW secara non-kombinas.
Pe l nggunaan  me l to l de l SAW  pada  pe l ne l litian  se l be l lumnya  dilakukan  o l le l h  W.Wicakso l no l dan  A.Bramasta Putra, 2021 [15] me l nyarankan untuk me l nggunakan me l to l de kombinasi AHP agar me l nghasilkan pe l ne l litian yang le l bih baik.
Pada  pe l ne l litian  te l rdahulu  yang  dilakukan  o l le l h  K.  Hare l fa,  2019  [16]  dari  hasil  pe l nghitungan  dan imple l me l ntasi  siste l m  pe l ndukung ke l putusan  yang digunakan,  yaitu me l to l de l Analytical  Hie l rarchy Pro l ce l ss  (AHP) dan Simple l Additive l We l ighting (SAW) didapat akurasi 90,67%. Artinya akurasi ini me l nde l kati nilai baik dan dapat dijadikan salah satu pe l do l man untuk me l ne l ntukan calo l n nasabah yang layak me l ndapatkan pinjaman dan pe l ne l litian se l lanjutkan dilakukan o l le l h A.H. Prase l tyo l , dkk. 2019 [17].
Be l rdasarkan  latar  be l lakang  dari  pe l ne l rapan  me l to l de l ko l mbinasi  To l psis  dan  Ahp  untuk  me l ne l ntukan  calo l n nasabah  pe l ne l rima  pinjaman  dana  se l suai  krite l ria  dan  untuk  me l rancang  se l rta  me l mbangun  siste l m  pe l ndukung ke l putusan be l rbasis we l bsite l se l suai ke l butuhan pada pe l ne l litian ini dan didapatkan hasil pe l rhitungan nilai prio l ritas te l rtinggi  yaitu alte l rnatif A2 de l ngan nilai 0,729 dan nilai alte l rnatif  te l re l ndah  yaitu alte l rnative l A15 de l ngan nilai 0,204.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Ke l rangka  pe l ne l litian  me l rupakan  tahapan-tahapan  yang  akan  dite l rapkan  pada  saat  me l lakukan  pe l ne l litian.Hal  ini dilakukan agar tahapan pe l ne l litian te l rstruktur. Pe l ne l litian ini me l nggunakan me l to l de l kuantitif yaitu pe l ne l litian yang me l nguji te l o l ri de l ngan me l ne l liti hubungan antara variable l . Me l to l de l pe l nge l mbangan siste l m  yang digunakan adalah Rapid  Appicatio l n  De l ve l lo l pme l nt  (RAD)  ini  digunakan  pe l ne l liti  untuk  me l nganalisis,  me l rancang  dan me l ngimple l me l ntasikan siste l m yang akan dibangun.
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6744
Gambar 1 . Kelrangka Pelnellitian
1. Melngidelntifikasi Masalah
Pada  pelnellitan  ini  telrdapat  masalah  dalam  melnelntukan  caloln  nasabah  pelnelrima  pinjaman  dana  pada  PT. FIFGROlUP Cikampak yaitu, masih menggunakan cara manual dengan menganalisis syarat yang dilampirkan, cara  manual  dilakukan  dapat  menimbulkan  kesalahan  dan  ketidak  akuratan  dalam  pengambilan  keputusan. Sistem pendukung keputusan dilakukan agar tidak terjadinya kesalahan dalam mengambil keputusan.
2. Analisis Kelbutuhan Data
Pada tahapan analisis kelbutuhan yang dilakukan pelnellitian diPT.FIFGROlUP Cikampak untuk melndapatkan selbuah infolrmasi kelbutuhan data belrupa altelrnativel dan kritelria yang akan digunakan untuk melmbangun sistelm pelndukung kelputusan belrbasis welb,  kelbutuhan telrselbut melncakup pelrangkat lunak dan kelras .
3. Pelrancangan Sistem
Pelrancangan pada sistelm yang dibangun melnggunakan pelmoldellan sistelm delngan UML( Unifield Moldellling Languagel  )  dan  pelrancangan  antar  muka  sistelm,  prolsels  multi  langkah  untuk  telrciptanya  sistelm  yang diinginkan.
4. Implelntasi / Pelnelrapan Sistem
Pada fasel analisis kelbutuhan diubah melnjadi relprelselntasi pelrancangan yang dapat diimplelmelntasikan keldalam prolgram yang akan dibuat. Bahasa pelmrolgraman melnggunakan PHP, Xampp selbagai welb selrvelr dan Mysql selbagai pelnyimpan data basel.
5. Pelngujian Sistem
Selbellum pelrangkat lunak digunakan harus dilakukan pelngujian telrlelbih dahulu, pelngujian ini ditujukan untuk mellihat  kinelrja  sistelm  dan  melngeltahui  pelnelntuan  caloln  nasabah  yang  dilakukan  ollelh  uselr  delngan  cara melnggunakan sistelm pelndukung kelputusan. Sistelm akan  diujikan kelpada uselr, pelngujian akan dimulai dari melngeltahui kritelria – kritelria nasabah  yang dibelrikan kelmudian data dihitung delngan algolritma Tolpsis dan AHP. Kelmudian melngeltahui hasil kelputusan pelmbelrian kellayakan kreldit yang sudah diujikan .

## 2.2 Sistem Pendukukung Keputusan
Siste l m Pe l ndukung Ke l putusan me l rupakan siste l m info l rmasi be l rbasis ko l mpute l r yang hasilnya me l rupakan ke l putusan se l bagai siste l m yang me l mbantu manaje l me l n untuk me l nangani pe l rmasalahan yang te l rsusun de l ngan se l buah kata dan mo l de l l [18]. Siste l m pe l ndukung ke l putusan me l ne l rapkan te l o l ri ke l putusan yang diado l psi o l le l h ilmu se l pe l rti rise l t o l pe l rasi dan  ilmu  manaje l me l n.  Satu-satunya  pe l rbe l daan  adalah  bahwa  ke l tika  so l lusi  untuk  masalah  dicari  se l be l lumnya, pe l rhitungan be l rulang harus dilakukan se l cara manual (me l ncari nilai minimal, nilai maksimal atau o l ptimal ). Saat ini Ko l mpute l r te l lah me l nawarkan ke l mampuannya untuk me l nye l le l saikan masalah yang sama dalam waktu re l lative l singkat [19].

## 2.3 Metode AHP
Meltoldel AHP ( Analytical Hielrarky Prolcelss ) awalnya dikelmbangkan ollelh Tholmas L. Saaty dan aplikasi utamanya adalah pelmelcahan masalah dan pelngambilan kelputusan dalam lingkungan multi factolr dan multi kritelria melnjadi suatu hirarki [20].
1. Delcolmpolsitioln guna untuk melmahami sistelm yang kolmplelks melmelcahkan melnjadi ellelmeln pelnahan belban, atur dan gabungkan selcara hirarki atau melnsitelsis.
2. Elvaluasi kolmpelratif  adalah elvaluasi kelpelntingan rellativel dari dua ellelmeln pada tingkat telrtelntu yang disajikan dalam belntuk matriks delngan skala priolritas [21].
Tabel 1. Matriks Pelrbandingan Belrpasangan
K1 K2 K3 K1 1 K2 1 K3 1
3. Dalam  sintelsis  priolritas,  kolnselp  priolritas;lolkal  dan  glolbal  didelfinisikan,  priolritas  lolkal  dipelrollelh  delngan melnghitung  nilai  eligeln  velktolr  dari  seltiap  ellelmeln  matriks  pelrbandingan  belrpasangan  padalelvell  yang  sama. Priolritas glolbal dipelrollelh delngan melngalikan priolritaslolkal dari seltiap pelrbandingan belrpasangan delngan nilai eligeln velktolr bidang diatasnya.
4. Lolcal  Colnsistelncy  (  Kolnsistelnsi  lolgis),  melngeltahui  selbelrapa  baik  kolnsistelnsi  sangat  pelnting  dalam  prolsels pelngambilan kelputusan.  Meltoldel ahp melmpelrtimbangknnilai  kolnsistelnsi lolgis dan  elvaluasi  yang digunakan untuk pelnelntuan priolritas.
𝐶𝐼  =  𝑚𝑎𝑥 − 𝑛 𝑛−1 Dimana :  𝑚𝑎𝑥 =  𝑒𝑖𝑔𝑒𝑛 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 (1) n = ukuran matriks CR = CI / RI (2) Delngan keltelrangan
CR = Colnsistelncy Ratiol RI = Colnsistelncy Indelx CI = Indelx kolnsistelnsi n  = Banyak kritelria Jika nilai CR  ≤ 0,1 maka data hasil  pelrhitungan  dapat  ditelrima, selbaliknya jika nilai  CR > 0,1 maka hasil pelmbolboltan prelfelrelnsi tidak dapat ditelrima, selhingga pelrbandingan belrpasangan harus diulang.

## 2.4 Metode Topsis
Meltoldel tolpsis melrupakan salah satu meltoldel MCDA yang telrkelnal delngan urutan prelfelrelnsi belrdasarkan kelsamaan delngan adanya sollusi idelal, yang melngelmbangkan meltoldel tolpsis ini adalah hwang dan yolol, karelna kelseldelrhana, elfelsielnsi  kolmputasi  dan  kolnselp  matelmatika  yang  kolmprelnsip,  tellah  diadolpsi  selcara  luas  dalam  banyak  kasus pelnggunaan [22]. Tolpsis didasarkan  pada asumsi bahwa sollusi telrbaik melmiliki jarak telrpelndelk dari sollusi idelal polsitif dan melmiliki jarak telrpnjang dari idelalnelgatif. Altelrnatif diklasifikasikan belrdasarkan indelks toltal  yang dihitung belrdasarkan jarak kelsollusi idelal [23]. Tahapan tolpsis selbagai belrikut ;
1. Melnelntukan  matriks  kelputusan  telrmolrmalisasi,  Tahapan  pelrtama  ,pada  tiap  pelringkat  xij  dalam  x  dibagi delngan nolrmanya Pelringkat yang dinolrmalisasi 𝑦𝑖𝑗 ( 𝑖 = 1, 2, ... , 𝐼 ; 𝑗 = 1, 2, ... , 𝐽 ) dapat belrupa dihitung delngan Pelrsamaan.
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 /√∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝐼 𝑖=1 (3)
Keltelrangan : Xij ialah rating kinelrja altelrnativel kel-I telrhadap atribut kel-j Yij ialah ellelmeln dari matriks kelputusan telrnolrmalisasi Prolsels kolnvelrsi ini melmudahkan untuk melmbandingkan atribut melnggunakan satuan tanpa dimelnsi. Namun, pelrbandingan langsung belrmasalah karelna panjang skalanya tidak sama. Pelrkiraan kinelrja yang dinolrmalisasi 𝑦𝑖𝑗 dapat direlprelselntasikan selbagai matriks 𝑌 selpelrti yang ditunjukkan pada Pelrsamaan.
Y = [ 𝑦 11 𝑦 12 … 𝑦 1𝐽 𝑦 21 𝑦 22 … 𝑦 2𝐽 … … … … 𝑦 𝐼1 𝑦 𝐼2 … 𝑦 𝐼𝐽 ] (4)
2. Intelgrasikan skala delngan pelringkat.
Nilai aktivitas telrtimbang dan dinolrmalisasi 𝑣𝑖𝑗 ( 𝑖 = 1, 2, ... , 𝐼 ; 𝑗 = 1, 2, ... , 𝐽 ) dihitung dari Pelrsamaan.1 dan 5 selpelrti  yang ditunjukkan  pada Pelrsamaan 6. Skolr telrtimbang ini digabungkan melnjadi matriks  kelputusan belrbolbolt nolrmal 𝑉 dalam Pelrsamaan.
𝑣 𝑖𝑗 = 𝑊 𝑗 ∗ 𝑦 𝑖𝑗 ; (𝑖 = 1,2, … , 𝐼; 𝑗 = 1, 2, … . , 𝐽) (5)
V   = [ 𝑣 11 𝑣 12 … 𝑣 1𝐽 𝑣 21 𝑣 22 … 𝑣 2𝐽 … … … … 𝑣 𝐼1 𝑣 𝐼2 … 𝑣 1𝐽 ] (6)
3. Melnelmukan sollusi idelal polstif dan nelgativel
𝐴∗ dan 𝐴 − dilambangkan selbagai sollusi idelal polsitif dan nelgatif dari yang dapat diamati dari Pelrsamaan.
𝐴 ∗ = |𝑣 1 ∗ 𝑣 2 ∗ , … , 𝑣 𝐽 ∗ | (7)
𝐴 − = |𝑣 1 – 𝑣 2 − … 𝑣 𝐽 − | (8)
Maka dari itu, V*j melrupakan maks 𝑣𝑖𝑗 , jika 𝑗 adalah atribut manfaat dan min 𝑣𝑖𝑗 , jika 𝑗 adalah atribut biaya 𝑣 − 𝑗 melrupakan min 𝑣𝑖𝑗 , jika 𝑗 adalah atribut manfaat dan maks 𝑣𝑖𝑗 , jika 𝑗 adalah atribut biaya
4. Melndapatkan nilai pelmisahan
Ukuran pelmisahan adalah jarak dari masing-masing altelrnatif kel sollusi idelal polsitif dan nelgatif yang dipelrollelh delngan melnelrapkan telolri jarak Eluclidelan kel . Pelrsamaan 10 dan 11 melnunjukkan prolsels untuk melnghitung sellisih polsitif dan nelgativel
𝑆 𝑖 ∗ =   √∑ ( 𝑣 𝑖𝑗 − 𝐽 𝑗=1 𝑣 𝑗 ∗ ) 2 (9)
𝑆 𝑖 − =   √∑ ( 𝑣 𝑖𝑗 − 𝐽 𝑗=1 𝑣 𝑗 − ) 2 (10)
5. Hitung skolr prelfelrelnsi kelselluruhan
Jumlah nilai prelfelrelnsi kelselluruhan Vi untuk seltiap altelrnatif Ai dipelrollelh selpelrti pada Pelrsamaan. Altelrnatif diurutkan belrdasarkan nilai
𝑣 𝑖 = 𝑆 𝑖 − 𝑆 𝑖 − + 𝑆 𝑖 ∗ (11)
Vi telrtinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahapan  ini  merupakan  proses  penentuan  calon  nasabah  penerima  pinjaman  dana  dengan  perhitungan menggunakan metode AHP sebagai penentuan alternatif dan metode Topsis sebagai penentuan perangkingan.

## 3.1 Metode AHP (Analytical Hierarky Process)
Pelmbahasan pada pelnellitian ini yaitu untuk pelnjabatan selcara deltail melngelnai pelrhitungan manual meltoldel AHP dan pelrhitungan manual meltoldel Tolpsis dan pelrancangan antar muka systelm.
Tabel 2. Data Kritelria Nol Kritelria 1 Pendapatan 2 Jaminan 3 Pelkelrjaan 4 Kelpelrluan 5 Jangka Waktu Pinjaman
Pada tabel 2 diatas, merupakan data kriteria  yang dibutuhkan sebagai penilaian dalammenentukan calon nasabah penerima pinjaman dana.
1. Pelrhitungan AHP
a. Melndelfinisikan masalah dan melnelntukan tujuan atau sollusi yang diinginkan,
Tabel 3. Hasil Bobot Kriteria Kritelria Bolbolt  Atribut Pelndapatan 4 Belnelfit Jaminan 3 Belnelfit Pelkelrjaan 2 Belnelfit Kelpelrluan 1 Belnelfit Jangka Waktu Pinjaman 5 Colst
Pada tabel 3 diatas merupakan Hasil pembobot kriteria, kriteria yang dinilai merupakn kriteria yang tekah ditetapkan pt.fifgroup cikampak.
b. Melmbuat Struktur Hielrarky yang diawali delngan tujuan utama
c. Melmbuat matriks pelrbandingan belrpasangan kritelria dan melnguji kolnsistelnsi ratioln
Tabel 4. Matriks Pelrbandingan Belrpasangan K1 K2 K3 K4 K5 Pelndapatan (K1) 1 3 4 4 5 Jaminan (K2) 0,333333333 1 3 4 5 Pelkelrjaan (K3) 0,25 0,333333333 1 3 3 Kelpelrluan (K4) 0,25 0,25 0,333333333 1 2
K1 K2 K3 K4 K5 Jangka Waktu Pinjaman (K5) 0,2 0,2 0,333333333 0,5 1 Toltal 2,033333333 4,78 8,7 12,5 16
Pada tabel 4 merupakan matriks perbandingan berpasangan, Seltiap  yang belrwarna abu-abu diisi delngan nilai relspirolkal atau nilai kelbalikan (1/n) dari kollolm telrselbut. Hasil pelrhitungan ditunjukkan dalam Tabell 3. Untuk nilai K21  ( Baris 2 Kollolm 1) :
K21  = 1 / ( K12) (12)
= 1 / 3 = 0,33 Keltelrangan : K21 = Baris 2 Kollolm1 K12 = Baris 1 Kollolm 2
Tabel 5 . Matriks Pelrbandingan lanjutan K1 K2 K3 K4 K5 Jumlah  Priolritas  Colnsistelncy Melasurel K1 0,492  0,627  0,462  0,320  0,313 2,213 0,443 5,553691932 K2 0,164  0,209  0,346  0,320  0,313 1,352 0,270 5,457240168 K3 0,123  0,070  0,115  0,240  0,188 0,736 0,147 5,219096505 K4 0,123  0,052  0,038  0,080  0,125 0,419 0,08 5,057084797 K5 0,098  0,042  0,038  0,040  0,063 0,281 0,056 5,152630957 Toltal 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 5,00 1,00 5,29 CI 0,072 RI 1,12 CR 0,06 Kolnsisteln
Untuk nilai K11  ( Baris 1 Kollolm 1) Pada Tabell  :
K 11 = K 11 / Toltal K 1 (13)
K11  = 1 / 2,033 =  0,492 Keltelrangan : 1 = Baris K 11 Pada Tabell 3
2,033 = Jumlah Toltal  Kollolm K1
Tahap sellanjutnya yaitu melnghitung Nilai Bolbolt Priolritas, Colnsistelncy Melasurel, Colnsistelncy Indelx dan Colnsistelncy Ratiol. Pada Bolbolt Priolritas Untuk Nilai Priolritas Baris 1 (P1) :
P 1 = K 11 + K 12 + K 13+ K 14 + K 15 (14)
P 1 = 0,492 + 0,627 + 0,462 + 0,320 + 0,313 / 5     = 0,443 Keltelrangan : P 1 = Bolbolt Priolritas (Hasil Pelmbagian Matriks Pelrbandingan dirata-ratakan delngan cara melnjumlahkan pelrbaris,  sellanjutnya  hasil  pelnjumlahan  di  bagi  delngan  banyaknya  kritelria  selhingga  di  telmukan  bolbolt priolritas).
Pada Colnsistelncy Melasurel Untuk Nilai Baris 1 (CM 1 )
CM 1 = (K 11 X P 1 ) + (K 12 X P 2 ) + (K 13 X P 3 ) + (K 14  X P 4 )+ (K 15 X P5) (15)
CM 1= ((1*0,443)+(3*0,270)+(4*0,147)+(4*0,08)+(5*0,056)/0,443) = 5,55 Keltelrangan :
Colnsistelncy  Melasurel  Didapat  dari  melngalikan  matriks  delngan  bolbolt  priolritas  masing-masing  baris. Belrikutnya melncari Colnsistelncy Indelx (CI) yang di dapat delnga Rumus
CI = ƛmax-n/ n-1 (16)
= 5,29 -5/4 = 0,072 Keltelrangan : LambdaMax itu adalah rata-rata dari CM (Colnsistelncy Melasurel). Belrikutnya Melncari Ratiol Indelx.
Tabel 6. Ratiol Indelx Olrdol Matriks 1 2 3 4 5 6 7 8 Ratioln indelx 0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41
Karelna Matriks telrdiri dari 5 kritelria maka oltolmatis R1 = 1,12
Dari C1 dan R1, kita bisa melnghitung Colnsitelncy Ratiol delngan cari
C1/R1 (17)
= 0,072 /1,12 = 0,06 Untuk nilai CR di bawah 0,1 (<0,1) di anggap kolnsisteln lelbih dari itu tidak kolnsisteln.
3.2 Metode Topsis (Telchniquel folr prelfelrelncel olrdelrs by siilatyt idelal sollutioln)
Pelrhitungan  Tolpsis,  merupakan  salah  satu  meltoldel  pelngambilan  kelputusan  multikritelria  atau  altelrnatif  pilihan yang melrupakan altelrnatif yang melmpunyai jarak telrkelcil dari sollusi idelal polsitif dan jarak telrbelsar dari sollusi idelal nelgatif dari sudut pandang gelolmeltris delngan melnggunakan jarak Eluclidelan [23] a. Nolrmalisasi
Untuk mellakukan nolrmalisasi kita harus melngkuadratkan seltiap ellelmeln matriks pada tablel 5, misal untuk celll A01-K4 belrnilai 4 dikuadratkan melnjadi 4 x 4 = 16. Hasilnya selpelrti belrikut:
Tabel 7. Pelrhitungan Tolpsis Nama K1 K2 K3 K4 K5 A01 9 9 16 16 16 A02 49 9 4 25 4 A03 16 25 16 25 9 A04 25 36 25 1 25 A05 1 49 4 25 25 A06 4 16 16 25 4 A07 25 25 16 16 9 A08 25 36 36 36 1 A09 25 36 25 16 25 A10 16 16 36 25 16 A11 4 25 9 25 25 A12 4 9 16 16 9 A13 4 16 36 25 16 A14 1 36 1 36 25 A15 1 9 36 36 25 Toltal 209 352 292 348 234 Akar 14,456 18,761 17,088 18,654 15,297
Pada  tabel  7  diatas  merupakan  perhitungan  topsis  yang  menghasilkan,  Baris  toltal  akar  didapat  delngan melnjumlahkan  seltiapbaris  pada  seltiapkritelria.  Misal  toltal  kollolm  K1  didapat  209.  Seltellah  melndapat  toltal, tinggal melnolrmalisasikan delngan cara melmbagi seltiap ellelmeln matriks tabell 7 delngan akar (sqrt) dari total baris yang bersesuaian.
b. Pelrhitungan  nolrmalisasi,  Untuk  mellakukan  nolrmalisasi  kita  harus  melngkuadratkan  seltiap  ellelmeln  matriks hasil dari bolbolt skala saaty, misal untuk celll A01-K4 belrnilai 4 dikuadratkan melnjadi 4 x 4 = 16.
A01-K1 = A 1 K 1 / Sqrt (Toltal K 1) (18)
A01-K1 = 9 / sqrt(209) = 9 / 14,456 = 0,20751
c. Nolrmalisasi  telrbolbolt,  Nolrmalisasi  telrbolbolt  didapat  dari  pelrkalian  matriks  pada  nolrmalisasi  delngan  hasil Priolritas Matriks Pelrbandingan Belrpasangan kritelria.
Baris A01 Kollolm C01 dipelrollelh delngan
A 1 K 1 X P 1 (19)
= (0,20751 x 0,443) = 0,09185 Keltelrangan : A 1 K 1 = Baris A 1 Kollolm K 1 dari hasil pelrhitungan nolrmalisasi P 1 = Priolritas Baris 1 Pada dari tablel matriks pelrbandingan lanjutan
d. Matriks sollusi idelal, Matriks sollusi idelal didapat belrdasarkan nolrmalisasi telrbolbolt dan atribut kritelria (colst atau belnelfit). Sollusi idelal polsitif diambil nilai maksimal dari nolrmalisasi telrbolbolt jika atribut kritelria belnelfit, jika  colst  diambil  nilai  minimalnya.  Selbaliknya  sollusi  idelal  polsitif  diambil  nilai  minimal  dari  nolrmalisasi telrbolbolt jika atribut kritelria belnelfit, jika colst diambil maksimalnya.
Polsitif => (mak|belnelfit), (min|colst) Nelgatif => (min|belnelfit), (mak|colst)
Tabel 8. Pelrhitungan Matriks Sollusi Idelal Matriks Sollusi Idelal C01 C02 C03 C04 C05 Polsitif 0,21000 0,100860 0,05165 0,02693 0,00368
Matriks Sollusi Idelal C01 C02 C03 C04 C05 Nelgatif 0,03000 0,043226 0,00861 0,00449 0,18380
Pada  tabel  8  diatas  merupakan  perhitungan  matriks  solusi  ideal,  Jarak  sollusi  idelal  polsitif,  nelgativel  dan prelfelrelnsi, Untuk melncari toltal dan pelrangkingan, kita harus melncari jarak sollusi idelal polsitif dan nelgatif  yang didapat dari pelngollahan nolrmalisasi telrbolbolt dan matriks sollusi idelal Caranya adalah melngkuadratkan sellisih seltiap  ellelmeln  matriks  nolrmalisasi  telrbolbolt  delngan  matriks  sollusi  idelal,  kelmudian  melnjumlahkan  seltiap altelrnatif, seltellah itu diakarkan. Colntolh melncari jarak idelal poltitif A01:
A01 polsitif    =  SQRT (( A 1 K 1 – PK 1 ) 2 ) + (( A 1 K 2 – PK 2 ) 2 ) +   (( A 1 K 3– PK 3 ) 2 ) +  (( A 1 K 4 – PK 4 ) 2 ) + (( A 1 K 5 – PK 5 ) 2 ) (20)
A01 polsitif  =  SQRT  ([(0,09185  – 0,21000) 2 ]  +  [(0,04323– 0,0100860) 2 ]  +  [(0,03443  – 0,05165) 2 ]  + [(0,01795– 0,02693) 2 ] + [(0,01470– 0,00368) 2 ]) = 0,134660
Tabel 9 . Pelrhitungan jarak sollusi dan nilai prelfelrelnsi
Jarak sollusi & Nilai Prelfelrelnsi Altelrnatif  Polsitif Nelgatif  Prelfelrelnsi A1 0,13466 0,06663 0,331 A2 20,06739 0,18089 0,729 A3 0,09619 0,09962 0,509 A4 0,06767 0,13178 0,661 A5 0,18337 0,06098 0,25 A6 0,15672 0,04704 0,231 A7 0,06957 0,12667 0,645 A8 0,06153 0,13694 0,69 A9 0,06447 0,13247 0,673 A10 0,1003 0,10221 0,505 A11 0,12667 0,0709 0,359 A12 0,13441 0,06694 0,332 A13 0,15612 0,05736 0,269 A14 0,18569 0,04871 0,208 A15 0,18905 0,04854 0,204
Pada tabel 9 diatas merupakan, perhitungan jarak solusi dan nilai refrensi, preferensi didapat dari pembagian ideal  negtif  dibagi  dengan  penjumlahan  A01  =  0,0066630/  (0,134660+0,066630)  =  0,331.  Alternatif  yang terbaik adalah akternatif yang memiliki prefensi yang terbesar yaitu A02 dengan nilai prefensi 0,729. Belrdasarkan  Hasil  pelrhitungan  AHP  dan  Tolpsis  nilai  priolritas telrtinggi yaitu Altelrnatif A2 delngan nilai selbelsar  0,729  dan nilai  priolritas  telrelndah  yaitu  Altelrnatif  A15  delngan  nilai  selbelsar  0,204.  Hasil  pelngurutan priolritas selcara lelngkap ditunjukan dalam tabell 10.
Tabel 10. Pelrangkingan Atau Pelngurutan priolritas Nama Caloln Nasabah Pelnelrima Pinjaman Dana Toltal Rank Rolsmiati 0,331 10 Misnol 0,729 1 Elkol Syahputra 0,509 6 Sani Sah 0,661 4 Mangiihut Pardeldel 0,250 12 Dahrul Hasibuan 0,231 13 Kamtol 0,645 5 Fitri Elvila 0,690 2 Elfrida Yustina 0,673 3 Antolnius Gela 0,505 7 Painol 0,359 8 Salim 0,332 9 Aliyudi Laolli 0,269 11 Suriati Rolhana 0,208 14 Sri Irma Naibahol 0,204 15 3.3 Implementasi Sistem
a. Pada gambar 2 merupakan tampilan lolgin aplikasi
Tampilan yang akan muncul pelrtama kali keltika melnjalankan aplikasi,
Gambar 2. Tampilan Lolgin
b. Pada gambar 3 merupakan tampilan melnu utama
Apabila data yang dimasukan belnar maka pelngguna akan dihadapkan kel melnu utama selpelrti pada gambar 2. Melnu utama telrdiri dari dashbolard, kritelria, altelrnativel, pelrhitungan, paaswolrd, dan lolg olut.
Gambar 3. Tampilan melnu utama admin
c. Pada gambar 4 merupakan tampilan melnu data kritelria caloln nasabah
Jika melnu kritelria dipilih, maka akan muncul pilihan melnu yaitu data kritelria dan nilai bolbolt kritelria.
Gambar 4. Tampilan melnu data kritelria caloln nasabah
d. Pada gambar 5 merupakan tampilan melnu nilai bolbolt data kritelria
Jika melnu nilai bolbolt data kritelria yang dipilih maka akan muncul matriks pelrbandingan belrpasangan kritelria telrhadap altelrnativel, telrdiri dari belbelrapa data kritelria yang melnghasilkan nilai Elgeln velctolr atau bolbolt priolritas dan nilai kolnsistelnsi dalam caloln nasabah .
e. Pada gambar 6 dibawah,merupakan tampilan melnu nilai bolbolt data altelrnativel
Volume 5, Nomor 1, September 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i1.6744
Jika melnu altelrnatif dipilih, maka akan muncul pilihan melnu yaitu data altelrnativel, nilai bolbolt data altelrnativel dan nilai bolbolt data altelrnativel tolpsis.
Gambar 6. Tampilan melnu nilai bolbolt data altelrnativel
f. Pada gambar 7 merupakan tampilan pelrhitungan Ahp dan Tolpsis
Jika melnu pelrhitungan dipilih, maka akan muncul pelrhitungan Ahp dan pelrhitungan Tolpsis sampai tahap pelrangkingan akhir.
Gambar 7 . Tampilan pelrhitungan Ahp dan Tolpsis
g. Pada gambar 8 dibawah ini,merupakan tampilan pelrangkingan akhir belrdasarkan Ahp dan Tolpsis
Gambar 8. Tampilan pelrangkingan akhir belrdasarkan Ahp dan Tolpsis

## 4. KESIMPULAN
Be l rdasarkan hasil analisis yang didapatkan dan pe l mbahasan yang te l lah didapatkan se l te l lah me l lakukan pe l ngujian siste l m  pe l ndukung  ke l putusan,  pe l rancangan  pada  siste l m  pe l ndukung  ke l putusan  te l lah  be l rhasil  dibangun  de l ngan me l to l de l To l psis dan AHP se l suai de l ngan ke l butuhan dan ke l te l ntuan yang te l lah dite l tapkan. Be l rdasarkan pe l rhitungan de l ngan me l nggunakan me l to l de l AHP, dari ke l lima e l le l me l n krite l ria yang te l rdiri dari pe l ndapatan, jaminan, pe l ke l rjaan, ke l pe l rluan dan jangka waktu pinjaman. Pe l mbo l bo l tan alte l rnatif de l ngan me l nggunakan pe l mbo l bo l tan skala saaty 1-9 se l suai  ke l te l ntuan  AHP,  Ke l mudian  pe l rangkingan  dilakukan  me l nggunakan  me l to l de l to l psis  didapatkan  pe l ringkat pe l rtama nama nasabah Misno l de l ngan prio l ritas se l cara manual se l be l sar 0,729 dan siste l m 0,729, nilai te l re l ndah atau pe l ringkat te l rbawah dari 15 alte l rnatif yaitu sri irma naibaho l prio l ritas manual 0,204 dan siste l m 0,204.

## REFERENCES
[1] V. P. Shollelkhah, A. Sabardila, and R. Seltiawaty, “Pelrilaku Budaya Kolnsumtif Peltani Pelnggarap yang Melmiliki Sambeln Pelmellihara Sapi (Studi Masyarakat Delsa Jati Kelcamatan Masaran Kabupateln Srageln),” Sols. Budaya, voll. 18, nol. 1, p.
12, 2021, doli: 10.24014/sb.v18i1.11660.
[2] Munawarah, Kelumala Hayati, Mas Intan Purba, and Welnny Anggelrelsia Ginting, “Pelmbelrdayaan Masyarakat Kellurahan Suka Maju Mellalui Pellatihan Pelmbuatan Sabun Kelbutuhan Rumah Tangga,” Din.  J. Pelngabdi. Kpd. Masy., voll. 4, nol. 3, pp. 434–439, 2020, doli: 10.31849/dinamisia.v4i3.3910.
[3] S. Samsul, “Analisis Pelmanfaatan harta dalam Kolnsumsi Masyarakat Elkolnolmi Kolnvelnsiolnal dan Elkolnolmi Islam,” Al- Azhar J. Islam. Elcoln., voll. 1, nol. 2, pp. 110–130, 2019, doli: 10.37146/ajiel.v1i2.24.
[4] D. Junaeldi, M. R. Arsyad, F. Salistia, and M. Rolmli, “Dampak Colvid-19 telrhadap Pelrelkolnolmian Masyarakat Bolgolr,” Relslaj  Rellig. Elduc. Solc. Laa Roliba J., voll. 3, nol. 2, pp. 206–226, 2021, doli: 10.47467/relslaj.v3i2.283.
[5] I. Kamil, D. Anggraini, and D. H. Prihantol, “Solsialisasi Financial Telchnollolgy (Fintelch): Celrdas Dalam Melmilih dan Melmutuskan Pelnggunaan Aplikasi Pinjaman Dana Olnlinel,” J. Pustaka Dianmas, voll. 2, nol. 1, pp. 1–6, 2022, [Olnlinel]. Availablel: https://jolurnal.molelstolpol.ac.id/indelx.php/dianmas
[6] H. Wijolyol, “Analisis Pelngelndalian Intelrnal Dalam Pelmbelrian Kreldit Pada PT Bank Pelrkrelditan Rakyat (BPR) Indolmitra Mandiri,” Telrap. Infolrm. Nusant., voll. 1, nol. 4, pp. 157–162, 2020.
[7] B. M. I. Pangelstu and S. N. Anwar, “Pelmoldellan Sistelm Pelndukung Kelputusan Pelmbelrian Kreldit Delngan Meltoldel AHP Belrbasis Welb Molbilel,” J. Infolrm., pp. 295–301, 2018.
[8] A. Cholsyali and T. Sartolnol, “Olptimalisasi Pelningkatan Kualitas Kreldit Dalam Rangka Melngatasi Kreldit Belrmasalah,” Law Relfolrm, voll. 15, nol. 1, p. 98, 2019, doli: 10.14710/lr.v15i1.23357.
[9] Y. Safitri and A. Tasman, “Analisis Manajelmeln Risikol Kreldit Pada Prolduk Kreldit Pelmilikan Rumah BTN,” J. Elcolgeln, voll. 4, nol. 2, p. 212, 2021, doli: 10.24036/jmpel.v4i2.11107.
[10]  I.  G.  I.  Sudipa  and  N.  M.  Sudiani,  “Sistelm  Pelndukung  Kelputusan  Melnggunakan  Meltoldel  Prolfilel  Matching  Untuk Pelnelntuan Pelmbelrian Kreldit (Studi Kasus: KSP Welrdhi Melkar Sari Seldana),” J. Sist. Inf. dan Kolmput. Telrap. Indolnels., voll. 1, nol. 3, pp. 109–118, 2019, doli: 10.33173/jsikti.23.
[11]  I. A. A. Rai and N. K. Purnawati, “Faktolr-Faktolr yang Melmpelngaruhi Kreldit pada Bank Umum Swasta Nasiolnal (BUSN) Delvisa,” voll. 6, nol. 11, pp. 5941–5969, 2017.
[12]  H. Winata, M. Ramadhan, S. Yakub, and M. Marsolnol, “Sistelm Pelndukung Kelputusan Melnelntukan Nasabah yang Layak Melnelrima Kreldit Angsuran Pelmbiayaan Melkar di Kelcamatan Meldan Bellawan pada PT. Pelrmoldalan Nasiolnal Madani delngan Meltoldel Analytical Hielrarchy Prolcelss,” J. SAINTIKOlM (Jurnal Sains Manaj. Infolrm. dan Kolmputelr), voll. 18, nol. 2, p. 92, 2019, doli: 10.53513/jis.v18i2.147.
[13]  S. Kurniasih and L. S. Br Ginting, “Sistelm Pelndukung Kelputusan Untuk Kellayakan Pelmbelrian Kreldit Delngan Meltoldel Fuzzy Tsukamoltol (Studi Kasus Kolpelrasi Kelmuning Pelrsada Cabang Bandung),” Nuansa Infolrm., voll. 14, nol. 1, p. 38, 2020, doli: 10.25134/nuansa.v14i1.2417.
[14]  R. D. Riyantol and M. Yunus, “Sistelm Pelndukung Kelputusan Pelmbelrian Kreldit Belrbasis Welb Melnggunakan Kolmbinasi Meltoldel Analytical Hielrarchy Prolcelss (AHP) dan Simplel Additivel Welighting (SAW),” J. Manaj. Infolrm., voll. 11, nol. 2, pp. 102–117, 2021, doli: 10.34010/jamika.v11i2.4936.
[15]  W. Wicaksolnol and A. Brastama Putra, “SISTElM PElNDUKUNG KElPUTUSAN KElLAYAKAN PINJAMAN KRElDIT BElRBASIS WElB (DI PT. FIF GROlUP CABANG SURABAYA),” 2021.
[16]  K. Harelfa, “Sistelm Pelndukung Kelputusan Kellayakan Pelmbelrian Pinjaman delngan Meltoldel Analytical Hielrarchy Prolcelss (AHP)  dan  Simplel  Additivel  Welighting  (SAW),”  J.  Infolrm.  Univ.  Pamulang,  voll.  5,  nol.  2,  p.  136,  2020,  doli: 10.32493/infolrmatika.v5i2.3714.
[17]  A. H. Praseltyol, I. Chollissoldin, and El. Santolsol, “Relkolmelndasi Pelmbelrian Kreldit Pelmilikan Rumah ( KPR ) Pada Nasabah Bank Melnggunakan Meltoldel AHP – Tolpsis,” J. Pelngelmb. Telknoll. Inf. dan Ilmu Kolmput., voll. 3, nol. 2, pp. 1600–1609, 2019.
[18]  S. M. Sumarnol and J. M. Harahap, “Sistelm Pelndukung Kelputusan Dalam Melnelntukan Pelmilihan Polsisi Kelpala Unit (Kanit) Ppa Delngan Meltoldel Welight Prolduct,” JUST IT  J. Sist. Infolrmasi, Telknoll. Inf. dan Kolmput., voll. 11, nol. 1, p. 37, 2020, doli: 10.24853/justit.11.1.37-44.
[19]  P.  U.  Al-khairiyah,  S.  Nurhayati,  J.  H.  Elnggus,  A.  Nol,  and  L.  Citangkil,  “Sistelm  Pelndukung  Kelputusan  Pelndeltelksi Kelrusakan Kolmputelr Abstrak,” voll. 1, nol. 1, pp. 24–30, 2022.
[20]  M. I. H. Saputra and N. Nugraha, “Sistelm Pelndukung Kelputusan Delngan Meltoldel Analytical Hielrarchy Prolcelss (Ahp) (Studi Kasus: Pelnelntuan Intelrnelt Selrvicel Prolvidelr Di Lingkungan Jaringan Rumah),” J. Ilm. Telknoll. dan Relkayasa, voll. 25, nol. 3, pp. 199–212, 2020, doli: 10.35760/tr.2020.v25i3.3422.
[21]  A.  Wibolwol  and  I.  Nisaa,  “Pelnelntuan  Dolseln  Telrbaik  Melnggunakan  Meltoldel  Analytical  Hielrarchy  Prolcelss  (AHP)  dan Telchniquel Folr Olrdelr By Similarity Tol Idelal Sollutioln (TOlPSIS): Studi Kasus Akadelmi Telknollolgi Bolgolr,” Elxplolr. IT! J. Kelilmuan dan Apl. Telk. Infolrm., voll. 12, nol. 2, pp. 62–74, 2020, doli: 10.35891/elxplolrit.v12i2.2288.
[22]  K. Palczelwski and W. Sałabun, “Thel fuzzy TOlPSIS applicatiolns in thel last delcadel,” Prolceldia Colmput. Sci., voll. 159, pp. 2294–2303, 2019, doli: 10.1016/j.prolcs.2019.09.404.
[23]  S. Chakrabolrty, “TOlPSIS and Moldifield TOlPSIS: A colmparativel analysis,” Delcis. Anal. J., voll. 2, nol. Selptelmbelr 2021, p. 100021, 2022, doli: 10.1016/j.dajolur.2021.100021.