## Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Pemberian Pinjaman Modal dengan Metode Multi Attribute Utility Theory

## Asyahri Hadi Nasyuha
Prodi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: ayi.nasyuha@gmail.com

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat,  komputer  dimanfaatkan  tidak  hanya  sebatas  pengolahan  data  saja  tapi  juga sebagai solusi pemecahan  masalah  dalam berbagai bidang ilmu, salah satunya adalah sistem pendukung  keputusan. Sistem pendukung keputusan memiliki nilai tambah dalam membantu pengambilan keputusan yang dengan memanfaatkan data dan model  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  tidak  terstruktur.  Dalam  hal  ini  sistem  pendukung  keputusan  digunakan  untuk menentukan  peminjaman  modal  usaha  dengan  menggunakan  metode  Multi  Attibute  Utility  Theory.  Dari  penelitian  yang dilakukan,  banyak  masyarakat  yang  mengajukan  peminjaman  modal  usaha  sehingga  pihak  pemberi  modal  sulit  dalam menentukan  calon  penerimaan  modal  usaha  yang  layak.  Multi  Attribute  Utility  Theory  digunakan  untuk  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif berdasarkan  nilai dari  masing-masing  kriteria.  Perangkingan merupakan hasil dari perhitungan dengan menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory.
Kata Kunci: Penentuan Pemberian Modal, Multi Attribute Utility Theory
Abstract
technology  development  is  very  rapid,  computers  are  utilized  not  only  limited  to  data  processing  but  also  as  solutions  to problem solving in various fields of science, one of which is a decision support system. Decision support systems have added value  in  helping  decision  making  by  utilizing  data  and  models  to  solve  unstructured  problems.  In  this  case  the  decision support  system  is  used  to  determine  business  capital  borrowing  using  the  Multi  Attibute  Utility  Theory  method.  From  the research carried out, many people have proposed business capital loans so that the capital provider is difficult to determine the prospective acceptance  of appropriate business capital. Multi  Attribute  Utility Theory is used to find  weighted sums of performance ratings for each alternative based on the values of each criterion. Ranking is the result of calculations using the Multi Attribute Utility Theory method.
Keywords : Determination of Granting of Capital, Multi Attribute Utility Theory

## 1. PENDAHULUAN
Di Indonesia UMKM telah menjadi bagian penting dari sistem perekonomian di Indonesia. Sektor UMKM lebih sering  memanfaatkan  sumber  daya  alam  dan  padat  karya  seperti  pertanian,  perkebunan,  peternakan,  dan perdagangan. Untuk memulai membangun UMKM dibutuhkan sebuah modal usaha. Dalam hal ini sering terjadi kurangnya modal untuk membangun UMKM yang mengakibatkan dibutuhkan suatu peminjaman modal. Dalam hal  ini  digunakan  teknik  yang  dapat  menentukan  pemberian  peminjaman  modal  usaha  UMKM  yaitu  dengan menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Suatu  sistem  yang  dalam  proses  pengambilan  keputusan  melalui alternatif-alternatif yang diperoleh dari pengolahan data, informasi dan rancangan model.
Sistem  Pendukung  Keputusan  ditandai    dengan  sistem  interaktif  berbasis  komputer  yang  mampu mengambil  keputusan  dengan  memanfaatkan  data  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  tidak  terstruktur.  Sistem Pendukung  Keputusan  mempunyai  beberapa  metode,  salah  satunya  adalah  Multi  Attribute  Utility  Theory. Metode Multi  Attribute Utility Theory  merupakan metode yang  memiliki proses penyelesaian  yang merupakan penggabungan  antara  metode  Analytichal  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW).  Konsep  penyelesaian  metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  mendefenisikan  terlebih  dahulu  kriteria- kriteria  yang  akan  dijadikan  tolak  ukur  penyelesaian  masalah  dan  menentukan  tingkat  kepentingan  setiap kriteria. Lalu menghitung nilai matriks perbandingan berdasarkan tabel nilai kepentingan, kemudian menghitung nilai bobot kriteria (Wj) dan nilai bobot preferensi (Vi) dan yang terakhir melakukan perangkingan. Berdasarkan deskripsi masalah di atas, dibuat sebuah penelitian .

## 2. TEORITIS

## 2.1 Usaha Mikro Kecil dan Menengah
Usaha  Mikro,  Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  merupakan  kelompok  usaha  yang  perannya  sangat  signifikan dalam perekonomian Indonesia, dengan  jumlah pelaku usaha  mikro yang diperkirakan sebagian besar bergerak di sektor informal. Hal ini mengindikasikan gejala informalisasi perekonomian. Tenaga kerja yang tidak berhasil diserap oleh sektor formal akan beralih ke sektor informal.

## 2.2 Pemberdayaan UMKM
Pemberdayaan  UMKM  merupakan  bagian  integral  dai  pembangunan  nasional  untuk  mewujudkan  masyarakat Indonesia  yang  demokratis,  adil  dan  makmur  sesuai  dengan  amanat  konstitusi  UUD  1945.  Pengembangan
lingkungan  usaha  yang  kondusif  bagi  UMKM  dimaksudkan  untuk  meningkatkan  daya  saing  UMKM  dengan menciptakan peluang usaha seluas-luasnya, serta menjamin adanya mekanisme pasar yang sehat. Dalam rangka penumbuhan  lingkungan  usaha  yang  kondusif  bagi  UMKM,  maka  diperlukan  serangkaian  kebijakan  ekonomi makro, kebijakan sektoral dan kebijakan pembangunan daerah yang saling melengkapi, selaras dan sinergi dalam rangka memberdayakan UMKM. Kebijakan pengembangan lingkungan usaha yang kondusif bagi UMKM  tidak berada  pada  suatu  instansi  tertentu,  dan  cenderung  tersebar  pada  berbagai  instansi.  Untuk  itu,  diperlukan kemampuan  advokasi,  persuasi  dan  koordinasi  dengan  instansi  lain  untuk  menumbuhkan  iklim  berusaha  yang kondusif bagi UMKM.

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan suatu sistem berbasis komputer yang interaktif, yang membantu pengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tak terstruktur dan  semi  terstruktur.  Menurut    Kusrini    (2007:15)  Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem  informasi interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan  dan  pemanipulasi  data.  Sistem  ini    digunakan    untuk pengambilan    keputusan    dalam    situasi    yang    semiterstruktur    dan    tidak  terstruktur.  Pada  dasarnya  SPK dirancang  untuk  mendukung  seluruh  tahap  pengambilan  keputusan  mulai  dari  mengidentifikasi  masalah, memilih  data  yang  relevan,  menentukan  pendekatan  yang  digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan, sampai mengevaluasi pemilihan alernatif.

## 2.4 Multi Attribute Utility Theory (MAUT)
Metode Multi Attribute Utility Theory merupakan metode yang fundamental selain metode MFEP(Multi Factor Evaluation  Process).  Metode  ini  terlihat  memiliki  proses  penyelesaian  yang  merupakan  penggabungan  metode Analythical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Konsep  dasar  metode Multi Attribute Utility Theoryadalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.Metode Multy Attribute Utility Theory membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Dalam metode Multi Attribute Utility  Theory  bobot  dari  setiap  kriteria  bukan  ditentukan  diawal  tetapi  ditentukan  menggunakan  rumus berdasarkan  skala  prioritas  (tingkat  kepentingan).  Berikut  ini  adalah  tabel  tingkat  kepentingan  yang  digunakan dalam metode Multi Attribute Utility Theory.
Tabel 1. Tingkat Kepentingan Nilai Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya. 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen lainnya. 5 Elemen yang satu lebih penting daripada elemen lainnya. 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya. 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya.
Dan  dalam  metode  ini  terdapat  nilai  Random  Index.  Adapun  tabel  nilai  Random  Index  adalah  sebagai berikut.
Tabel 2. Nilai Random Index(RI) Jumlah n Kriteria RI n 2 0 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49
Rumus untuk menghitung nilai matriks perbandingan berpasangan :
w j = 1 n ∑ a ij j
Keterangan : w j = Nilai bobot kriteria
a ij = Nilai matriks hasil perbandingan Rumus untuk menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) adalah sebagai berikut :
V i =   ∑ w j x ij n j=1 Keterangan : V i = Nilai bobot preferensi w j = Nilai bobot kriteria x ij = Nilai rating kinerja alternatif

## 2.5  Pemodelan Sistem
Pada  perkembangan  teknologi  perangkat  lunak,  diperlukan  adanya  bahasa  yang  digunakan  untuk memodelkan  perangkat  lunak  yang  akan  dibuat  dan  perlu  adanya  standarisasi  agar  orang  di  berbagai  negara dapat mengerti pemodelan perangkat lunak. Seperti  yang kita ketahui  bahwa  menyatukan  banyak kepala untuk menceritakan  sebuah  ide  dengan  tujuan  untuk  memahami  hal  yang  sama  tidaklah  mudah.  Oleh  karena  itu, diperlukan sebuah bahasa pemodelan perangkat lunak yang dapat dimengerti oleh banyak orang.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Permasalahan
Model  yang  digunakan  untuk  menetukan  penerimaan  peminjaman  modal  usaha  UKM  adalah  dengan menggunakan  metode  Multi  Attibute  Utility  Theory.  Metode  ini  merupakan  metodologi  sistem  kontrol pemecahan masalah yang cocok diimplementasikan pada sistem mulai dari sistem yang sederhana, sistem kecil, workstation  berbasis  akuitis  data  dan  sebagainya.  Metode  Multi  Attibute  Utility  Theory  memiliki  proses penyelesaian yang merupakan penggabungan metode Analythical Hierarchy Process (AHP) dan metode Simple Additive Weighting (SAW). Melihat permasalahan yang terjadi, maka diperlukan sebuah aplikasi yang cepat dan mampu mendukung kesimpulan untuk pengambilan keputusan dalam menetukan penerimaan peminjaman modal usaha UKM. Perancangan sebuah aplikasi untuk mendukung sebuah keputusan harus dibuat secara matang, agar tampilannya mudah dipahami dan hasilnya bermanfaat dan memuaskan bagi pengguna

## 3.2 Algoritma Sistem
Dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang  terjadi  pada  Ulil  Albab,  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  mampu mempermudah  pihak  Ulil  Albab  dalam  menetukan  penerimaan  peminjaman  modal  usaha  UKM  yang  nantinya dapat diaplikasikan dalam sebuah sistem komputer dengan menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory. Setiap output yang dihasilkan oleh sistem harus sesuai dengan hasil yang diharapkan.
Dalam  metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  bobot  dari  setiap  kriteria  bukan  ditentukan  diawal  tetapi ditentukan  menggunakan  rumus  berdasarkan  skala  prioritas  (tingkat  kepentingan).  Berikut  ini  adalah  tabel tingkat kepentingan yang digunakan dalam metode Multi Attribute Utility Theory.
Tabel 3. Tingkat Kepentingan Nilai Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya. 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen lainnya. 5 Elemen yang satu lebih penting daripada elemen lainnya. 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya. 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya.
Dan dalam metode ini terdapat nilai RandomIndex. Adapun tabel nilai Random Index adalah sebagai berikut.
Tabel 4. Nilai Random Index(RI) No Jumlah n Kriteria RI n 1. 2 0 2. 3 0.85 3. 4 0.90 4. 5 1.12 5. 6 1.24 6. 7 1.32
No Jumlah n Kriteria RI n 7. 8 1.41 8. 9 1.45 9. 10 1.49
Adapun algoritma sistem penyelesaian metode Multi Attribute Utility Theory adalah sebagai berikut :
1. Mendefenisikan terlebih dahulu kriteria-kriteria yang akan dijadikan tolak ukur penyelesaian masalah dan menentukan tingkat kepentingan dari setiap kriteria.
2. Menghitung nilai matriks perbandingan dari masing-masing kriteria berdasarkan tabel nilai kepentingan.
3. Menghitung nilai bobot kriteria (Wj)
4. menghitung nilai bobot preferensi (Vi)
5. Perangkingan.
Bentuk  penerapan  algoritma  penyelesaian  masalah  dijelaskan  dalam  contoh  kasus  menentukan  mutasi tugas berikut ini.
1. Mendefenisikan terlebih dahulu kriteria-kriteria yang akan dijadikan tolak ukur penyelesaian masalah dan menentukan tingkat kepentingan dari setiap kriteria.
Tabel 5. Kriteria Kelayakan Peminjaman Modal
Kode Keterangan K1 Jumlah Tanggungan K2 Pendapatan Perbulan K3 Rumah K4 Sisa Hutang di Tempat Lain K5 Lama Usaha K6 Keaktifan Keagamaan
Dari  setiap  kriteria,  pembuat  keputusan  akan  menentukan  nilai  bobot  dengan  menentukan  skala/prioritas kepentingan  yang  berkisar  dari  nilai  1  sampai  9.  Selanjutnya  penilaian  antar  kriteria  berdasarkan  tingkat kepentingan, dibuat dalam matriks berpasangan untuk menentukan bobot awalnya.
Gambar 1 . Tangga Prioritas
2. Menghitung nilai matriks perbandingan dari masing-masing kriteria berdasarkan tabel nilai kepentingan.
Tabel 6. Data Penilaian Peminjaman Modal Nama K1 K2 K3 K4 K5 K6 Nurhayati 60 60 80 40 100 60 Budayati 80 60 40 40 100 60 Suwesti Efa 100 80 100 80 80 100 Fuad Dahri 60 100 40 100 60 80 Riki Zunaidi 80 60 40 50 60 80 Rubiyanti 60 80 100 80 60 60 Vivi Juliana 100 60 100 100 80 80 Ahmad Yani 60 100 80 80 60 100 Rosdiana 100 100 40 40 100 100 Affrianto 80 60 68 40 60 60 Tabel 7. Matriks Perbandingan Berpasangan Metode MAUT K1 K2 K3 K4 K5 K6
Jumlah Taggungan, Pendapata Perbulan Hutang, Lama Usaha
Rumah, Keaktifan Keagamaan
K1 1 1 3/1 3/1 5/1 5/1 K2 1 1 3/1 3/1 5/1 5/1 K3 1/3 1/3 1 1 5/3 5/3 K4 1/3 1/3 1 1 5/3 5/3 K5 1/5 1/5 3/5 3/5 1 1 K6 1/5 1/5 3/5 3/5 1 1 Tabel 8. Normalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan K1 K2 K3 K4 K5 K6 K1 1 1 3 3 5 5 K2 1 1 3 3 5 5 K3 0,333 0,333 1 1 1,667 1,667 K4 0,333 0,333 1 1 1,667 1,667 K5 0,2 0,2 0,6 0,6 1 1 K6 0,2 0,2 0,6 0,6 1 1 Jumlah 3,067 3,067 9,2 9,2 15,333 15,333
Menghitung nilai w i = 1 n ∑ a ij j berdasarkan tabel normalisasi matriks perbandingan berpasangan yaitu sebagai berikut.
Tabel 9. Matriks Perbandingan Berpasangan w i = 1 n ∑ a ij j
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K1 0,3261 0,3261 0,3261 0,3261 0,3261 0,3261 K2 0,3261 0,3261 0,3261 0,3261 0,3261 0,3261 K3 0,1087 0,1087 0,1087 0,1087 0,1087 0,1087 K4 0,1087 0,1087 0,1087 0,1087 0,1087 0,1087 K5 0,0652 0,0652 0,0652 0,0652 0,0652 0,0652 K6 0,0652 0,0652 0,0652 0,0652 0,0652 0,0652
Dari data tabel 9. diatas, dirubah dalam bentuk matriks perbandingan yaitu sebagai berikut.
0,3261 0,3261 0,3261 0,3261 0,3261 0,3261 0,3261 0,3261 0,3261 0,3261 0,3261 0,3261 0,1087 0,1087 0,1087 0,1087 0,1087 0,1087 0,1087 0,1087 0,1087 0,1087 0,1087 0,1087 0,0652 0,0652 0,0652 0,0652 0,0652 0,0652 0,0652 0,0652 0,0652 0,0652 0,0652 0,0652
3. Menghitung nilai bobot kriteria (Wj)
Maka berikut ini adalah nilai rata-rata dari matriks perbandingan kriteria yaitu sebagai berikut :
K1 = (0,3261+0,3261+0,3261+0,3261+0,3261+0,3261)/6 = 0,3261 K2 = (0,3261+0,3261+0,3261+0,3261+0,3261+0,3261)/6 = 0,3261 K3 = (0,1087+0,1087+0,1087+0,1087+0,1087+0,1087)/6 = 0,1087 K4 = (0,1087+0,1087+0,1087+0,1087+0,1087+0,1087)/6 = 0,1087 K5 = (0,0652+0,0652+0,0652+0,0652+0,0652+0,0652)/6 = 0,0652 K6 = (0,0652+0,0652+0,0652+0,0652+0,0652+0,0556)/6 = 0,0652
Maka nilai Bobot Kriteria (Wj) = (0,3261; 0,3261; 0,1087; 0,1087; 0,0652; 0,0652)
1 1 3 3 5 5 1 1 3 3 5 5 0,333 0,333 1 1 1,667 1,667 0,333 0,333 1 1 1,667 1,667 0,2 0,2 0,6 0,6 1 1 0,2 0,2 0,6 0,6 1 1 0,3261 0,3261 0,1087 0,1087 0,0652 0,0652 =
t = 1 6 ( 1,9564 0,3261 + 1,9564 0,3261 + 0,6521 0,1087 + 0,6521 0,1087 + 0,3913 0,0652 + 0,3913 0,0652 ) = 6
Untuk mencari nilai CI digunakan rumus CI = t−n n−1
1,9564 1,9564 0,6521 0,6521 0,3913 0,3913
CI = 6 − 6 5 = 0
Untuk n=6  diperoleh RI 6 = 1,24 sehingga, CI RI = 0 1,24 = 0  ≤ 1 , berarti nilainya Konsisten.
4. menghitung nilai bobot preferensi (Vi)
Tabel 10. Nilai Bobot Preferensi (Vi) Nama K1 K2 K3 K4 K5 K6 Nurhayati 60 60 80 40 100 60 Budayati 80 60 40 40 100 60 Suwesti Efa 100 80 100 80 80 100 Fuad Dahri 60 100 40 100 60 80 Riki Zunaidi 80 60 40 50 60 80 Rubiyanti 60 80 100 80 60 60 Vivi Juliana 100 60 100 100 80 80 Ahmad Yani 60 100 80 80 60 100 Rosdiana 100 100 40 40 100 100 Afrianto 80 60 68 40 60 60 V1 = (0,3261*60)+(0,3261*60)+(0,1087*80)+(0,1087*40)+(0,0652*100)+(0,0652*60) =62,608 V2 = (0,3261*80)+(0,3261*60)+(0,1087*40)+(0,1087*40)+(0,0652*100)+(0,0652*60) =64,782 V3 = (0,3261*100)+(0,3261*80)+(0,1087*100)+(0,1087*80)+(0,0652*80)+(0,0652*100) =90 V4 = (0,3261*60)+(0,3261*100)+(0,1087*40)+(0,1087*100)+(0,0652*60)+(0,0652*80) = 76,522 V5 = (0,3261*80)+(0,3261*60)+(0,1087*40)+(0,1087*40)+(0,0652*60)+(0,0652*80) = 63,487 V6 = (0,3261*60)+(0,3261*80)+(0,1087*100)+(0,1087*80)+(0,0652*60)+(0,0652*60) = 73,044 V7 = (0,3261*100)+(0,3261*60)+(0,1087*100)+(0,1087*100)+(0,0652*80)+(0,0652*100) = 84,348 V8 = (0,3261*60)+(0,3261*100)+(0,1087*80)+(0,1087*80)+(0,0652*60)+(0,0652*100) = 80 V9 = (0,3261*100)+(0,3261*100)+(0,1087*40)+(0,1087*40)+(0,0652*100)+(0,0652*100) = 86,956 V10 = (0,3261*80)+(0,3261*60)+(0,998*80)+(0,1087*40)+(0,0652*60)+(0,0652*60) = 66,522
5. Perangkingan
Perangkingan dilakukan untuk menentukan layak atau tidaknya pemberian pinjaman modal usaha dengan minimal total nilai adalah 70.
Tabel 11. Perangkingan Nama Personel Total Nilai Keterangan Nurhayati 62,608 Tidak Layak Budayati 64,782 Tidak Layak Suweti Efa 90 Layak Fuad Dahri 76,522 Layak Riki Zunaidi 63,487 Tidak Layak Rubiyanti 73,044 Layak Vivi Juliana 84,348 Layak Ahmad Yani 80 Layak Rosdiana 86,965 Layak Afrianto 66,522 Tidak Layak

## 4. IMPLEMENTASI
Implementasi sistem  merupakan  bagian  yang  menerangkan tentang penerapan dan hasil dari sistem pendukung keputusan  yang  dijelaskan  secara  satu  persatu.  Dimulai  dari  form  login  kemudian  diteruskan  ke  menu  utama, menu data, menu proses dan terakhir menu laporan.

## 4.1 Form Login
Form  Login  adalah  tampilan  yang  pertama  kali  tampil  ketika  program  dijalankan,  form  login  digunakan  oleh user  untuk  masuk  ke  dalam  sistem  lalu  ke  form  menu  utama.  Di  bawah  ini  merupakan  tampilan  form  login sebagai berikut:
Gambar 2 . Tampilan Form Login

## 4.2 Form Data Anggota
Form Data Anggota adalah tampilan yang berisi data-data. Form ini juga berfungsi sebagai media penambahan data anggota yang akan diberikan pinjaman, menghapus dan mengubah. Di bawah ini merupakan tampilan form data anggota sebagai berikut:
Gambar 3. Tampilan form data anggota

## 4.3 Form Data Kriteria
Form  Data  Kriteria  berisi  tentang  tampilan  data  kriteria  yang  digunakan  dalam  menentukan  kriterai-kriteria pengambilan  keputusan  pemindahan  tugas  pegawai,  tetapi  tidak  bisa  melakukan  penambahan/penghapusan kriteria. Sebab kriteria sudah ditetapkan 5 kriteria oleh perusahaan. Di bawah ini merupakan tampilan form data kriteria sebagai berikut:
Gambar 4. Tampilan form data kriteria
Form ini berfungsi untuk mengisi nilai-nilai kriteria tiap data alternatif kemudian melakukan proses perhitungan nilai  kriteria  tersebut  dan  menampilkan  hasil  penilaian  yang  menentukan  seorang  pegawai  tersebut  dinyatakan
pindah  tugas  atau  tidak.  Dalam  kasus  ini  hasil  penilaian  dinyatakan  pindah  tugas  nilai  minimal  5  yang  telah ditentukan perusahaan. Di bawah ini merupakan tampilan form penilaian sebagai berikut:
Gambar 5. Tampilan form penilaian

## 4.5 Form Maut
Form maut merupakan form yang berisikan fungsi tentang perhitungan metode dengan mengamsumsi nilai-nilai kriteria yang telah diketahui. Di bawah ini merupakan tampilan form penilaian sebagai berikut:
Gambar 6. Tampilan form MAUT

## 4.6  Form Laporan
Form laporan ialah form untuk menampilkan hasil data pegawai yang telah diproses. Berikut tampilan form laporan data pegawai:
Gambar 7. Tampilan form laporan

## 4.7 Pengujian
Setelah  implemetasi  dilakukan  maka  langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  pengujian  sistem  terhadap  proses perhitungan metode Multi Attribute Utility Theory.

## 4.8  Kelebihan dan Kelemahan Sistem
Adapun kelebihan dan kelemahan Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan  Pemberian Pinjaman Modal Usaha dengan Metode Multi Attribute Utility Theory.
Adapun kelebihan dari sistem ini adalah sebagai berikut :
1. Sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat  melakukan  perhitungan  dalam  menentukan  Pemberian  Pinjaman Modal Usaha dengan cepat, sehingga lebih menghemat waktu dan lebih efisien.
2. Sistem  ini  menggunakan  metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  sebagai  metode  pemecahan  masalah, sehingga hasil yang diperoleh sesuai dengan perhitungan manual.
3. Sistem dibuat dengan tampilan sederhana dan mudah digunakan oleh setiap user. Adapun kelemahan sistem pendukung keputusan menentukan mutasi tugas kepolisian ini adalah :
1. Sistem  pendukung  keputusan  ini  hanya  dapat  digunakan  untuk  menentukan  Pemberian  Pinjaman  Modal Usaha.
2. Parameter  penilaian  hanya  6  kriteria  penilaian,  jadi  masih  kurang  optimal  di  bandingkan  jika  penilaian dengan parameter yang lebih banyak dalam tingkat akurasi hasil keputusan.
3. Sistem Pendukung Keputusan ini tidak bisa menambahkan data kriteria baru.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa pada permasalahan yang terjadi dalam kasus yang diangkat tentang Menentukan Pemberian Pinjaman Modal , maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem  yang  dibangun  ini  dapat  membantu  dalam  menentukan  calon  penerima  pinjaman  modal  usaha dengan menggunakan metode Multi Attribute Utillity Theory yang berbasis desktop.
2. Metode  Multi  Attribute  Utillity  Theory  digunakan  sebagai  model  dalam  pengambilan  keputusan  yang merupakan metode fleksibel dalam menentukan prioritas dengan banyak kriteria dan dapat digunakan untuk menentukan pemberian pinjaman modal.
3. Dengan perancangan dan implementasi Sistem Pendukung Keputusan pemberian pinjaman modal usaha ini dengan  metode Multi  Attribute Utillity Theory, dapat dengan  mudah  melakukan pendataan calon kandidat yang  akan  diberikan  pinjaman  modal  usaha  dan  serta  menghasilkan  output  berupa  laporan  yang  dapat dilakukan dengan cepat, tepat dan akurat.

## REFERENCES
[1]  Hamdani, Selywita Deviana, 2013.  Sistem Pendukung  Keputusan Pemilihan Supplier Obat Menggunakan Metode Fuzzy  Tsukamoto. Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA,3(1),22.
[2]  Latjamudin,Al-Bahra Bin, 2012, Analisis Dan Design Sistem Informasi, Yogyakarta.
[3]  Nofriansyah Dicky, Defit Sarjon, 2017.Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung  Keputusan, Yogayakarta [4]  Rosa A. S & M. Shalahuddin, 2013, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek,  Bandung: Informatika Bandung.
[5]  YA  Elisabet,  Sudewi,  AW  Cindi  Amelia,  2016.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Sertifikasi  Guru    dengan  Menggunkan Metode SAW (Simple Additive Weighting) (Studi Kasusu : SMAN 1 Pringsewu). Jurnal  TAM( Technology Acceptance Model),7,17 - 18.
[6]  Aris, Supriyadi Wawan, Prayogo Dwiki, Wardiyanto Affan, Pratama Yudi Dian. Aplikasi Sistem Informasi Penggajian Pegawai Pada Kecamatan Mauk Kabupaten Tangerang. Jurnal STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6(8), 1-2
[7]  Kusrini. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi
[8]  Ladjamuddin bin Al Bahra, 2005.Analisis dan Desain Sistem Informasi.  Yogyakarta: Graha Ilmu [9]  Musliadi, K.H. 2013. Tips Cepat Bekerja dengan Database di Ms Office Access 2013. Yogyakarta: Andi
[10]  Ningtyas Alfiyah Mulyo, Satyareni Diema Hernyka, Masrur. M. Perancangan Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Siswa Berprestasi Menggunkan Metode Ahp (Analytical Hierarchy Process) Berbasis Java.  Jurnal Nusantara of Enginering 3(1) 23-24