Vol. 8 No. 1, Juni, 2024, Hal. 203-211 DOI: 10.29408/edumatic.v8i1.25687

## Implementasi Simple Multi Attribute Rating Technique untuk Menentukan Kelayakan Pengajuan Kredit Mobil
Dinda Wanti Sinaga 1 , Arridha Zikra Syah 1,* , Endra Saputra 1
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Indonesia
* Correspondence: azsyra@gmail.com

## Copyright : © 2024 by the authors
Received: 9 April 2024 | Revised: 12 April 2024 | Accepted: 20 April 2024 | Published: 20 Juni 2024

## Abstrak
Meningkatnya  permintaan  konsumen  atas  kredit  mobil  mengharuskan  perusahaan  pembiayaan membuat keputusan yang cepat dan akurat, sehingga terdapat kendala seperti waktu yang cukup dalam memutuskan menerima atau menolak pengajuan kredit oleh konsumen. Tujuan dari penelitian ini yaitu membuat sistem pendukung keputusan menggunakan simple multi attribute rating technique (SMART) untuk  membantu  dalam  penentuan  kelayakan  kredit  mobil.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan kuantitatif.  Sistem  yang  dibangun  menerapkan  model waterfall dengan  tahapan  analisis,  desain, impementasi dan pengujian. Analisis dilakukan untuk menemukan kebutuhan dari sistem yang dibuat, dengan  desain  menggunakan  UML  meliputi class  diagram , entity  relationship  diagram dan perancangan antarmuka. Tahap implementasi dilakukan pada Indomobil Finance Kisaran menggunakan data sample konsumen dari hasil observasi dan wawancara. Pengujian sistem menggunakan black box testing untuk melihat kinerja sistem yang dibuat. Hasil temuan kami adalah perlu dilakukan perbaikan terhadap proses pengolahan data dan durasi waktu dalam membuat keputusan menerima atau menolak atas  kredit  mobil  yang  diajukan  oleh  konsumen.  Dari  hasil black  box  testing juga  tidak  ditemukan kegagalan sistem sehingga sistem yang dirancang berjalan dengan baik dan sesuai dengan harapan yaitu membantu pihak perusahaan dalam penentuan kelayakan kredit mobil yang diajukan oleh konsumen dengan waktu yang cepat dan hasil yang akurat.
Kata kunci: pembiayaan; simple multi attribute rating technique ; sistem pendukung keputusan

## Abstract
Increasing  consumer  demand  for  car  loans  requires  finance  companies  to  make  quick  and  accurate decisions, so there are obstacles such as sufficient time in deciding whether to accept or reject loan applications by consumers. The purpose of this study is to create a decision support system using the simple multi-attribute rating technique (SMART) to assist in determining the feasibility of car loans. This  study  used  a  quantitative  approach.  The  system  built  applies  a  waterfall  model  with  stages  of analysis, design, implementation, and testing. The analysis is carried out to find the needs of the system created, with design using UML, including class diagrams, entity relationship diagrams, and interface design.  The  implementation  phase  was  carried  out  at  Indomobil  Finance  Kisaran  using  consumer sample  data  from  observations  and  interviews.  System  testing  uses  black  box  testing  to  see  the performance of the system created. Our findings are that there need to be improvements to the data processing process and the duration of time for making decisions on accepting or rejecting car loans submitted  by  consumers.  From  the  results  of  black  box  testing,  no  system  failure  was  found,  so  the system is designed to run well and by expectations is to help the company determine the feasibility of car loans submitted by consumers with fast and accurate results.
Keywords: decision support system, financing, simple multi attribute rating technique

## PENDAHULUAN
Teknologi yang semakin maju memiliki pengaruh terhadap aktivitas yang dilakukan oleh manusia  (Rahmadani  et  al.,  2022).  Penggunaan  teknologi  dalam  aktivitas  manusia  dapat mempercepat dalam pencapaian tujuan (Sari et al., 2023). Teknologi yang ditanamkan pada sebuah komputer memudahkan para pengambil keputusan ( stake holders ) dalam menentukan arah dan tujuan dari sebuah entitas dan atau insitusi (Ningsih et al., 2023). Keberadaan sebuah aplikasi ( software ) yang sengaja dirancang dan dibuat menjadikan pengguna sistem tersebut lebih  cepat  dalam  mencapai  hasil  dan  tujuan  yang  telah  ditentukan  (Loekito,  2020). Pembiayaan  atau  financing  merupakan  pendanaan  yang  diberikan  oleh  suatu  pihak  kepada pihak lain untuk mendukung investasi yang telah direncanakan, baik dilakukan sendiri maupun lembaga (Azis et al., 2022). Pembiayaan dilakukan berdasarkan kesepakatan antara bank dan pihak lain yang dibiayai untuk mengembalikan uang atau tagihan tersebut setelah jangka waktu tertentu  dengan  imbalan  atau  bagi  hasil  (Fauzany  &  Haryono,  2021).  Pada  kenyataannya, banyak masyarakat yang menggunakan jasa lembaga keuangan baik bank maupun non bank sebagai  alternatif  pembiayaan  modal  usahanya  (Andini,  2022).  Salah  satu  bentuk  lembaga pembiayaan kendaraan bermotor adalah leasing. Leasing sebagai suatu badan usaha memiliki produk-produk  usaha  yang  ditujukan  untuk  membantu  masyarakat  dalam  memenuhi kebutuhannya selain dengan cara tunai (Murdiyanto & Prihadiati, 2022).
Indomobil  Finance  Kisaran  merupakan  perusahaan  pembiayaan  di  Kisaran  yang memberikan jasa pembiayaan kredit sepeda motor dan mobil. Proses pengajuan kredit sepeda motor atau mobil saat ini masih menggunakan sistem manual melalui seleksi dokumen atau berkas  pengajuan  kredit  yang  diajukan  oleh  konsumen.  Masalah  utama  yang  dihadapi perusahaan adalah konsumen harus menunggu hasil keputusan layak atau tidak dokumen yang diajukan dengan waktu yang cukup lama yaitu 7-14 hari kerja. Dengan lamanya waktu tersebut, dikhawatirkan  konsumen  akan  beralih  ke  perusahaan  pembiayaan  yang  lain  sehingga  dapat menyebabkan  turunnya  pendapatan  perusahaan.  Berdasarkan  masalah  tersebut,  sistem pendukung keputusan merupakan solusi alternatif yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan yang tepat dan bernilai. Sistem pendukung keputusan merupakan sebuah aplikasi yang sengaja dirancang dan dibuat untuk memberikan kemudahan bagi penggunanya dalam mencapai tujuan yang telah ditentukan (Hutagalung et al., 2021). Bagi pemangku kepentingan dalam dunia usaha baik internal maupun eksternal membutuhkan sebuah keputusan dari proses yang  baik,  sehingga  keputusan  yang  dihasilkan  memberikan  nilai  positif  bagi stake  holders (Boy  &  Setiawan,  2019).  Untuk  menghasilkan  sebuah  keputusan  yang  bernilai,  maka diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  mempercepat  keputusan yang  akan  dihasilkan  (Elia  et  al.,  2021).  Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  proses mekanisme yang berbasis komputer, dan berperan mendukung penentuan sebuah keputusan, yang menggunakan data menangani permasalahan yang tidak teratur  (Ismayana et al., 2023). Dengan  kata  lain,  SPK  ini  merupakan    mekanisme  yang  terdiri  dari  beberapa  modul  dalam mengolah  data  dan  rekomendasi  terbaik  untuk  mendukung  manajer  dalam  menentukan keputusan (Letelay et al., 2023). Dengan adanya DSS di sebuah organisasi atau entitas, maka keputusan yang diambil akan lebih cepat, akurat dan transparan (Sudrajat et al., 2022). Metode yang sering digunakan dalam DSS yaitu Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). Dalam  metode  SMART,  proses  pengambilan  keputusan  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan  dimana  setiap  kriteria  memiliki  bobot  yang  berbeda  yang  ditentukan  dari  hasil survei dan wawancara (Paneo et al., 2023).
Penelitian  terkait  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  (Romindo  &  Hardianti,  2019) mengungkapkan  bahwa  hasil  implementasi  metode  simple  multi  attribute  rating  technique (SMART)  dapat  membantu  dalam  proses  pengolahan  data  dan  mempercepat  pengambilan keputusan pemberian KUR bagi konsumen Bank SUMUT dengan 1 sampel nasabah sebagai alternatif dan 7 kriteria penilaian serta hasil akhir yang dinyatakan diterima atau layak dengan
skor  >=  65  (65%).  Selanjutnya  penelitian  Sitompul  &  Anwar  (2023)  menjelaskan  bahwa implementasi dari simple multi attribute rating technique berbasis web dapat membantu dalam pengambilan  keputusan  pemilihan  smartphone  berdasarkan  data  smartphone  yang  telah dikumpulkan yaitu brand (Apple, Samsung, Xiaomi, Realme dan Oppo), harga, sistem operasi, ram,  kapasitas  penyimpanan,  dan  baterai.  Data  kriteria  yang  digunakan  berjumlah 6  kriteria dengan hasil  perankingan diperoleh nilai akhir 0,538  yang termasuk dalam kategori ranking terbaik  sehingga  sistem  ini  dianggap  layak  untuk  digunakan  dalam  mempermudah  bagian penilaian  dan  mempercepat  proses  pemilihan.  Penelitian  (Tampubolon  &  Rahmadiansyah, 2020)  juga  menjelaskan  bahwa  metode  SMART  dapat  menyelesaikan  masalah  keputusan dalam menentukan Appropriatenes Reqruitment Kredit Pada Rumah Subsidi dengan kriteria yang  digunakan  berjumlah  5  kriteria.  Hasil  pengujian  yang  diperoleh  sangat  sesuai  dengan keputusan yang dilakukan secara manual, dan layak dipergunakan oleh pihak pemasaran Jewel Residence dalam memecahkan masalah yang ada.
Penelitian ini  dilakukan untuk  membandingkan dengan hasil temuan  oleh Romindo & Hardianti  (2019)  yang  menerapkan  metode  SMART  dalam  proses  pengambilan  keputusan. Hasil  temuan  sebelumnya  menggunakan  objek  penelitian  nasabah  lembaga  keuangan  bank yaitu Bank SUMUT dengan jumlah alternatif yang digunakan sebagai sampel yaitu 1 alternatif, tidak memiliki aspek kondisi lingkungan sebagai kriteria dan hasil akhir yang diterima minimal skor 0,65 (65%). Pada penelitian ini, objek penelitian adalah konsumen lembaga keuangan non bank yaitu Indomobil Finance di Kisaran. Fokus perbaikan pertama  adalah  tampilan sampel data  konsumen  pada  sistem  dari  1  alternatif  menjadi  10  alternatif  yang  tampil  pada  sistem sehingga hasil perangkingan terlihat lebih informatif. Kemudian perbaikan kedua yaitu  hasil skor akhir yang dinyatakan diterima atau layak yaitu dari  minimal 0,65 (65%) menjadi 0,75 (75%) sehingga nilai persentase dari keputusan yang diambil lebih ketat dan selektif. Karena itu  dengan  memasukkan  aspek  kondisi  lingkungan  dapat  menguatkan  nilai  persentase kelayakan pengajuan kredit sebelum pengambilan keputusan oleh pihak perusahaan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem pendukung keputusan kelayakan pengajuan kredit mobil bagi konsumen  untuk  membantu  pihak  Indomobil  Finance  dalam  pengambilan  keputusan menggunakan metode SMART.

## METODE
Jenis  penelitian  ini  adalah  pengembangan  dengan  penerapan  model  waterfall  sebagai metode yang digunakan untuk membangun sistem ini. Pembangunan sistem ini, dimulai dari proses  analisis,  desain,  implementasi,  dan  pengujian  (Gusti  et  al.,  2022).  Proses  analisis dilakukan  untuk  mengidentifikasi  kebutuhan  pada  sistem  pendukung  keputusan  mengenai penentuan  kelayakan  pengajuan  kredit  mobil  oleh  konsumen  dan  kebutuhan  sistem berdasarkan  3  (tiga)  aspek  pada  metode  SMART.  Untuk  tahapan  desain  ini,  kami menggunakan unified modelling language (UML), entitiy relationship diagram dan interface (Nisa  et  al.,  2023).  Selanjutnya  pada  tahap  implementasi  kami  menerapkan  sistem  pada Indomobil  Finance  Kisaran,  yang  hasilnya  nanti  akan  digunakan  oleh  pihak  administrasi  di kantor  tersebut.  Selanjutnya  pada  tahap  terakhir adalah  pengujian  dengan black  box testing . Dimana pengujian ini bertujuan untuk mengetahui fungsionalitas dari komponen sistem yang telah kami kembangkan menggunakan metode SMART. Proses pengumpulan data dilakukan melalui  observasi,  wawancara  dan  juga  studi  pustaka  terhadap  proses  penentuan  kelayakan pengajuan kredit mobil sehingga diperoleh kriteria-kriteria yang akan dijadikan indikator pada sistem yang dirancang. Untuk teknik analisis data yang dilakukan menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan sampel penelitian 10 orang konsumen Indomobil Finance Kisaran.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Hasil  dari  analisa  yang  telah  dilakukan  adalah  proses  penentuan  kelayakan  pengajuan kredit  mobil  pada  Indomobil  Finance  Kisaran  masih  konvensional  yaitu  dimulai  dari pemenuhan  dokumen  persyaratan  kredit,  pemeriksaan  dan  evaluasi  dari  berkas  persyaratan. Hal ini tentunya sangat berpengaruh terhadap efektivitas dan akurasi dalam hal pengambilan keputusan.  Melalui  penilitian  ini  akan  memberikan  solusi  dengan  penggunaan  sistem  atau aplikasi  khusus  untuk  melakukan  proses  penentuan  kelayakan  pengajuan  kredit  mobul  oleh konsumen, sehingga diharapkan hal ini dapat membantu pihak perusahaan dalam pengambilan keputusan yaitu menentukan konsumen yang layakan diberikan kredit mobil. Oleh karena itu dibutuhkan  sebuah  sistem  dengan  menerapkan  metode  SMART  untuk  mempermudah  dan mempercepat proses pengambilan keputusan.
Hasil  pada  tabel  1  menunjukkan  bahwa  hasil  dari  penghitungan  skor  menggunakan metode SMART berhasil dilakukan, dimana terdapat 10 (sepuluh) konsumen yang dilakukan seleksi berkas berdasarkan kriteria dan bobot yang telah ditentukan. Kriteria dan bobot yang dimasukkan  yaitu  pekerjaaan  (0,5),  penghasilan/bln  (0,25),  jumlah  tanggungan  (0,1),  status kepemilikan rumah (0,1) dan aspek lingkungan (0,05). Berdasarkan hasil implementasi yang dilakukan diperoleh skor tertinggi yaitu 0,925 atas nama Ari Fadilla, dan skor terendah yaitu 0,45 atas nama Riswanto. Dari hasil perangkingan yang diperoleh 3 nilai tertinggi merupakan alternative (konsumen) yaitu Ari Fadilla (I), Agus Suyanto (II) dan Hafizul Ulum (III)  yang dikategorikan layak diterima pengajuan kredit mobil oleh pihak Indomobil Finance Kisaran.
Tabel 1. Data skor tertinggi konsumen No  Nama Konsumen Skor Rangking 1 Agus Suyanto 0,85 II 2 Ari Fadilla 0,925 I 3 Muhammad Fadli 0,625 V 4 Mhd. Ilham 0,55 VIII 5 Suyetno 0,675 IV 6 Abdul Hamid 0,5 IX 7 Riswanto 0,45 X 8 Hafizul Ulum 0,8 III 9 Supriadi 0,6 VI 10 Supriyanto 0,575 VII
Penjelasan lainnya untuk tabel 1 adalah keterbatasan jumlah sampel yang digunakan. Dari hasil observasi  dan  wawancara  yang  dilakukan,  kami  berharap  jumlah  data  konsumen  yang diberikan bisa banyak, namun pihak perusahaan sangat menjaga privacy data konsumen yang menjadi tanggungjawab perusahaan. Sehingga jumlah sampel yang digunakan sangat terbatas sesuai dengan komitmen kami dengan perusahaan pada saat observasi awal.
Pada tahap desain, kami memberikan gambaran proses sistem yang diilustrasikan pada gambar  1  yaitu use  case  diagram yang  terdapat  beberapa  aktifitas  yang  terjadi  pada  saat menjalankan  sistem  ini,  yaitu  login  untuk  admin,  mengelola  data  alternatif  dan  kriteria, mengelola  nilai  alternatif  dan  perhitungan  serta  login  dan  logout  sistem.  Selanjutnya  pada sistem  kami  terdapat  6  (enam)  kelas  yang  ditunjukkan  pada  gambar  2  yaitu  kelas  admin, alternatif,  parameter,  data  sub  kriteria  dan  validasi.  Kelas  admin  memiliki  satu  ke  banyak terhadap  kelas  alternatif,  kriteria,  parameter  dan  data  sub  kriteria,  yang  artinya  satu  admin mengolah banyak alternatif, kriteria, parameter dan data sub kriteria.
Gambar 1. Use case diagram
Gambar 2. Class diagram
Hasil  pada  tahap  implentasi  adalah  terdapat  beberapa  interface  tampilan  pada  sistem kami  dengan  menggunakan  metode  simple  multi  attribute  rating  technique.  Pada  gambar  3 adalah halaman login agar admin dapat masuk ke dalam sistem. Admin dapat masuk kedalam sistem dan mengakses sistem dengan cara memasukkan username dan password yaitu admin, lalu klik tombol masuk. Ketika proses login dilakukan dengan benar, maka akan diarahkan ke dalam halaman menu utama yang nampak pada gambar 4.
Gambar 3. Halaman login
Selanjutnya,  pada  gambar  4  merupakan  halaman  utama  yang  digunakan  oleh  admin  untuk mengelola data mulai dari alternative, kriteria, sub kriteria dan parameter seperti menambah, mengubah dan menghapus alternetif, kriteria dan sub kriteria serta parameter.
Gambar 4. Halaman menu utama
Pada gambar 5 merupakan halaman alternatif dan kriteria yang  dilakukan oleh admin dalam menambah, memperbaiki dan menghapus data alternatif dan kriteria sebelum dilakukan proses (eksekusi) perhitungan.
Gambar 5. Halaman alternatif dan kriteria
Gambar 6. Halaman perangkingan dan hasil
Pada  halaman  perangkingan  dan  hasil  yang  nampak  pada  gambar  6  dapat  dijelaskan  bahwa halaman perangkingan digunakan untuk menampilkan hasil input data alternatif dan bobot dari setiap  kriteria  yang  selanjutnya  akan  diproses  melalui  tombol  eksekusi  perangkingan  untuk mendapatkan hasil perangkingan. Selanjutnya halaman hasil eksekusi perangkingan digunakan untuk  menampilkan  hasil  perangkingan  yang  telah  diproses  yang  selanjutnya  dapat  dicetak melalui tombol cetak pada halaman hasil eksekusi perangkingan.
Selanjutnya  setelah  dilakukannya  implementasi,  dilakukan  pengujian  sistem menggunakan black  box  testing yang  bertujuan  untuk  melakukan  suatu  pengujian,  dalam rangka  mengamati  hasil  dari  sistem  baik  input  ataupun  output  tanpa  diketahui  dari  struktur kode sistem/perangkat lunak tersebut. Hasil pengujian yang ditunjukkan pada tabel 2 adalah semua komponen pada sistem ini sudah berjalan dengan baik dan tidak ditemukan kegagalan
sistem atau error seperti pengujian login, input data alternatif dan kriteria. Selain itu pengujian eksekusi dan cetak hasil perangkinga sudah berhasil sesuai dengan harapan.
Tabel 2. Hasil pengujian black box Kelas Uji Detail Pengujian Jenis Pengujian Status Halaman Login Verifikasi data username dan password Menginput username dan password Berhasil Data Kriteria Dilakukan penambahan, edit dan hapus data kriteria Menginput, mengedit dan menghapus data kriteria Berhasil Alternatif Dilakukan penambahan, edit dan hapus data alternatif Menginput, mengedit dan menghapus data alternatif Berhasil Data Sub Kriteria Dilakukan penambahan, edit dan hapus data sub kriteria Menginput, mengedit dan menghapus data sub kriteria Berhasil Perhitungan Metode SMART Dilakukan pengecekan data hasil perhitungan Mengklik tombol eksekusi perangkingan Berhasil

## Pembahasan
Hasil  analisis  yang  telah  kami  lakukan  yaitu  proses  penentuan  kelayakan  pengajuan kredit  mobil  saat  ini  belum  maksimal  karena  keputusan  yang  diambil  masih  melalui  proses konvensional atau sistem manual serta waktu yang digunakan cukup lama. Oleh sebab itu perlu dilakukan  analisis  dan  dikembangkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan metode  SMART  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  dan  kecepatan  yang  dihasilkan. Berdasarkan hasil analisis menggunakan metode SMART yaitu bobot kriteria pada sistem saat ini memiliki perbedaan dengan sistem yang dihasilkan. Hasil ini tentu akan mempengaruhi skor pada  setiap  alternatif  yang  dimasukkan.  Penilaian  yang  dilakukan  perusahaan  berdasarkan kriteria  yang  paling  besar  bobot  dan  skornya  adalah  Penghasilan.  Kelebihan  penggunaan metode SMART antara lain menambah atau mengurangi alternatif tidak akan mempengaruhi pembobotan  karena  setiap  penilaian  alternatif  tidak  bergantung  dengan  alternatif  yang  lain. Dengan  mengunakan  sistem  pendukung  keputusan  ini,  perusahaan  dapat  mudah  dalam melakukan proses penentuan kelayakan pengajuan kredit dengan menginput setiap  alternatif dan  kriteria  beserta  bobot  yang  telah  ditentukan  ke  dalam  sistem.  Proses  perhitungan  akhir, akan dilakukan oleh sistem.
Hasil  penelitian  Romindo  &  Hardianti  (2019)  mengungkapkan  bahwa  implementasi metode  SMART  dapat  membantu  dalam  proses  pengolahan  data  dan  mempercepat pengambilan  keputusan  pemberian  KUR  bagi  konsumen  Bank  SUMUT.  Kelemahan  pada peneliti terdahulu yaitu (1) hanya menampilkan hasil 1 alternatif sebagai sampel nasabah; (2) hasil skor yang dinyatakan diterima yaitu >= 0.65 (65%); dan (3) tidak menggunakan aspek kondisi lingkungan sebagai kriteria dimana menurut kami kondisi lingkungan tempat tinggal konsumen  atau  nasabah  memiliki  peranan  penting  dimana  semakin  kondusif  kondisi lingkungan tempat  tinggal  konsumen  maka  persentase  kelayakan  konsumen  semakin  tinggi. Sedangkan hasil implementasi dan pengujian pada penelitian ini memiliki kelebihan yaitu (1) sistem  menampilkan  hasil  10  alternatif  sebagai  sampel  konsumen;  (2)  hasil  skor  yang dinyatakan diterima atau layak oleh sistem adalah >= 0.75 (75%); dan  (3) menggunakan aspek kondisi  lingkungan  sebagai  kriteria.  Meskipun  pada  penelitian  sebelumnya  menghasilkan sebuah keputusan, tetapi pada penelitian ini dengan adanya aspek kondisi lingkungan sebagai kriteria lebih menguatkan keputusan yang dihasilkan sehingga dapat membantu pimpinan atau pihak perusahaan dalam pengambilan keputusan yang lebih objektif, transparan dan akuntabel.

## SIMPULAN
Sistem  yang  telah  kami  buat  ini  merupakan  sistem  pendukung  keputusan  dengan menerapkan  metode  simple  multi  attribute  rating  technique.  Hasil  dari  analisa  juga menunjukkan  bahwa  untuk  meningkatkan  kualitas  hasil  dari  sebuah  keputusan  pemberian kredit  kepada  konsumen  tidak  hanya  memperhatikan  aspek  penghasilan,  pekerjaan,  agunan saja,  tetapi  harus  juga  memperhatikan  aspek  kondisi  lingkungan  tempat  tinggal  konsumen. Sehingga  hasil  dari  keputusan  yang  diambil  tidak  hanya cepat  dan  akurat  tetapi  dapat  lebih kredibel, transparan dan objektif. Selain itu sistem kami yang dihasilkan berjalan dengan baik, tidak  ditemukan  kegagalan  pada  sistem  melalui black  box  testing yang  telah  dilakukan. Sehingga  melalui  sistem  yang  kami  buat  ini  dapat  membantu  pihak  perusahaan  dalam pengambilan keputusan penentuan kelayakan pengajuan kredit mobil oleh konsumen.

## REFERENSI
Andini, W. (2022). Pelaksanaan Pembiayaan KUR (Kredit Usaha Rakyat) Pada Bank Sumsel Babel Syariah Capem Muhammadiyah. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Perbankan Syariah , 2 (1), 221–230. https://doi.org/https://doi.org/10.36908/jimpa.v2i1
Azis, M., Azizah, L. M., & Timur, J. (2022). Peran Pembiayaan Kredit Usaha Rakyat Pada Bank Syariah Indonesia Terhadap Perkembangan Usaha Mikro Kecil Dan Menengah Di Kabupaten  Mojokerto. Wadiah:  Jurnal  Perbankan  Syariah , 6 (1),  160–190. https://doi.org/https://doi.org/10.30762/wadiah.v6i2.165
Boy, A. F., & Setiawan, D. (2019). Penerapan Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) dalam Pengambilan Keputusan Calon Pendonor Darah pada Palang Merah Indonesia  (PMI)  Kecamatan  Tanjung  Morawa. Jurnal  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains Manajemen
Informatika
dan Komputer) , 18 (2), 202-218.
https://doi.org/10.53513/jis.v18i2.160
Elia,  A.,  Fadilah,  A.,  Fitriani,  M.,  &  Suryani,  P.  (2021).  Perbandingan  Metode  SMART, SMARTER  dan  TOPSIS  dalam  Pemilihan  Lokasi  Toko  Serba  Murah  Pulau  Kijang: Comparison of SMART, SMARTER AND TOPSIS Methods in Selection Location of Serba Murah Store Pulau Kijang. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science , 1 (2), 170-176. https://doi.org/10.57152/malcom.v1i2.140 Fauzany,  R.,  &  Haryono,  R.  (2021).  Analisis  Pemberian  Pembiayaan  Kredit  Usaha  Rakyat (KUR)  Pada  PT.  Bank  BRI  Syariah. Eco-Iqtishodi:  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  dan Keuangan Syariah , 2 (2), 97-106.
Gusti,  S.,  Rezki,  S.,  &  Azmi,  M.  (2022).  Weighted  Product  sebagai  Metode  Pendukung Keputusan  untuk  Menentukan  Kualitas  Kinerja  Guru. Jurnal  Pendidikan  Informatika , 6 (2), 193–202. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i2.6296
Hutagalung, B. T., Siregar, E. T., & Lubis, J. H. (2021). Penerapan Metode SMART dalam Seleksi  Penerima  Bantuan  Sosial  Warga  Masyarakat  Terdampak  COVID-19. Jurnal Media Informatika Budidarma , 5 (1), 170-185. https://doi.org/10.30865/mib.v5i1.2618 Ismayana,  V.  E.,  Sasmito,  A.  P.,  &  Mahmudi,  A.  (2023).  Sistem  Penunjang  Kelayakan Penerima  Subsidi  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  Berbasis  Website  (Studi  Kasus :  Desa  Blimbing). Jurnal Mahasisa Teknik Informatika , 7 (1), 907–914. https://doi.org/10.36040/jati.v7i1.6192 Letelay,  K.,  Mauko,  A.  Y.,  &  Nabuasa,  Y.  Y.  (2023).  Penerapan  Metode  Simple  Additive Weighting Dalam Menentukan Kelayakan Penerima Program Keluarga Harapan (PKH). Jurnal Teknologi Informasi , 14 (1), 1–10. https://doi.org/10.52972/hoaq.vol14no1.p1-10 Loekito ,  L.  H.  (2020).  Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Pegawai Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada universitas XYZ. Jurnal ilmu komputer indonesia , 5 (1), 6-12. https://doi.org/10.35329/jiik.v5i2.96 Murdiyanto,  T.,  &  Prihadiati,  L.  A.  (2022).  Penyelesaian  Wanprestasi  oleh  Debitur  dalam
Perjanjian  Pembiayaan  Kredit  Kendaraan  Bermotor  di  PT.  Adira  Finance. Otentik’s: Jurnal Hukum Kenotariatan , 4 (2), 99–113.
https://doi.org/https://doi.org/10.35814/otentik.v4i2
Ningsih,  E.  S.,  Syafwan,  H.,  &  Ihsan,  M.  (2023).  MOORA :  Metode  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Menentukan  Kelayakan  Peminjaman  Modal  Dana  Bergulir. Jurnal Pendidikan Informatika , 7 (1), 49–58. https://doi.org/10.29408/edumatic.v7i1
Nisa, R., Yusda, R. A., & Handoko, W. (2023). Sistem Pendukung Keputusan menggunakan Metode  Servqual  untuk  Meningkatkan  Kualitas  Pelayanan  Kinerja  Aparatur Pemerintahan.
Jurnal
Pendidikan
Informatika , 7 (2), 257–266. https://doi.org/10.29408/edumatic.v7i2.21240
Paneo,  A.  F.,  Pratama,  I.,  &  Keputusan,  S.  P.  (2023).  Implementasi  Sistem  Pendukung Keputusan Rekomendasi Pemasok Kayu Furniture Dengan Menggunakan Metode Smart (Studi  Kasus :  Mebel  Cempaka  Jaya). Jurnal  Sains  Dan  Teknologi , 3 (3),  252–265. https://doi.org/https://doi.org/10.47233/jsit.v3i2.973
Rahmadani, A., Maharani, D., & Sahren. (2022). Simple Additive Weighting sebagai Metode Pendukung  Keputusan  terhadap  Sistem  Customer  Satisfaction. Jurnal  Pendidikan Informatika , 6 (2), 296–305. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i2.6374
Romindo, & Hardianti, S. (2019). Penerapan Metode SMART (Simple Multi-Attribute Rating Technique) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Usaha Rakyat Pada Bank  Sumut  (Studi  Kasus :  KCP  Pasar  Martubung). Journal  of  Computer  Networks, Architecture and
High Performance Computing , 1 (2), 1–9. https://doi.org/https://doi.org/10.33395/remik.v4i1.10231
Sari, P. N., Ramdhan, W., & Syahputra, A. K. (2023). Aplikasi Pendukung Keputusan dalam Mengukur  Tingkat  Kepuasan  Pelayanan  Publik  menggunakan  Metode  MFEP. Jurnal Pendidikan Informatika , 7 (1), 59–68. https://doi.org/10.29408/edumatic.v7i1
Sitompul, K. B., & Anwar, S. N. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Berbasis Web. Jurnal Teknologi Informasi , 20 (1), 78–94.
https://doi.org/https://doi.org/10.24246/aiti.v20i1.78-94
Sudrajat, A., Mulyani, N., & Marpaung, N. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Penangguhan Kredit Nasabah menggunakan Naïve Bayes. Jurnal Pendidikan Informatika , 6 (2), 205–214. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i2.6298
Tampubolon,  R.  M.,  Marsono,  M.,  &  Rahmadiansyah,  D.  (2020).  Sistem  Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Kelayakan Pengajuan Kredit Rumah Bersubsidi Dengan Metode  SMART  (Simple  Multi  Attribut  Rating  Tecnique)  di  Perumahan  Jewel Residence. Jurnal Cyber Tech , 3 (5), 815-824.