## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE AHP PADA BANK DANAMON CABANG SEGIRI SAMARINDA
M. Irwan Ukkas 1) , Amelia Yusnita 2) , Eri Wandana 3)
1,2 Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma
3 Teknik Informatika, STMIK Widya Cipta Dharma
1,2,3 Jl. Prof. M. Yamin No. 25, Samarinda, 75123 E-mail : Irwan212@yahoo.com 1) , lia_ameliay@yahoo.co.id 2) , iwan_elbarca@yahoo.com 3)

## ABSTRAK
Penelitian  ini  dilakukan  bertujuan  untuk  menghasilkan  sistem  pendukung  keputusan  kelayakan  pemberian  kredit  sesuai dengan nilai bobot masing-masing calon nasabah guna mendapatkan hasil layak atau tidaknya calon nasabah mendapatkan kredit.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah AHP ( Analytic Hierarchy Process ) yang diharapkan dapat membantu pengambil  keputusan  dalam  mendapatkan  informasi  untuk  menetukan  apakah  calon  nasabah  layak  atau  tidak  layak mendapatkan kredit.
Hasil dari penelitian ini adalah dibuatnya sistem penunjang keputusan untuk kelayakan pemberian kredit. Pengguna/ Credit Officer dapat  menginputkan  data  calon  nasabah,  kriteria  penilaian  calon  nasabah,  kemudian  sistem  akan  mencari  nilai bobot  tiap-tiap  calon  nasabah  dengan  metode  AHP.  Setelah  nilai  didapatkan,  maka  sistem  akan  menampilkan  keputusan kelayakan  pemberian  kredit  apakah  calon  nasabah  tersebut  diterima,  dipertimbangkan  dan  ditolak  dalam  mendapatkan kredit
Kata Kunci: Kelayakan Kredit, Sistem pendukung Keputusan,  Metode AHP

## 1. PENDAHULUAN
Bank  Danamon  sebagai  salah  satu  lembaga  keuangan di  Indonesia  yang  berbentuk  bank  yang  memberikan  jasa keuangan dengan menggunakan prinsip-prinsip perbankan. Pada  Bank  Danamon  sebelum  menyalurkan  dana  melalui pembiayaan  pada  nasabah,  pihak  Bank  terlebih  dahulu melakukan penilaian nasabah (analisis pembiayaan)  untuk mengetahui  layak  atau  tidaknya  nasabah  tersebut menerima pembiayaan.
Sistem  yang  sedang  berjalan  dalam  Pengambilan keputusan  di  Bank  Danamon  cabang  Segiri  Samarinda masih  menggunakan  proses  manual  dan  database  yang digunakan masih dalam bentuk kertas, sehingga membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  pengolahan  data nasabah.  Hal  ini  berdampak  terhadap  lamanya  nasabah dalam menunggu hasil keputusan dari pihak Bank.
Banyaknya  perusahaan  ataupun  pengusaha  yang mengajukan  kredit  ke  Bank  Danamon  cabang  Segiri Samarinda,  menuntut  bank  harus  lebih  meningkatkan kualitas  pelayanan  terhadap  nasabah.  Tapi  di  Bank Danamon  cabang  Segiri,  Samarinda  belum  menggunakan Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  berbasis  komputer dikarenakan  masih  banyaknya  karyawan  yang  tidak  bisa
menggunakan teknologi informasi secara advance , padahal sudah  seharusnya  di  era  globalisasi  ini  diharuskan mengetahui tentang perkembangan teknologi.
Salah  satu  teknik  pengambilan  keputusan  yang digunakan  dalam  analisis  kebijaksanaan  adalah  AHP ( Analytic  Hierarchy  Process ).  AHP  adalah  prosedur  yang berbasis  matematis  yang  sangat  baik  dan  sesuai  untuk kondisi  evaluasi  atribut-atribut  kualitatif.  Atribut-atribut tersebut  secara  matematik  dikuantitatif  dalam  satu  set perbandingan berpasangan .
Pada  hakekatnya  AHP  merupakan  suatu  model pengambil keputusan yang komprehensif dengan memperhitungkan  hal-  hal  yang  bersifat  kualitatif  dan kuantitatif.  Dalam  model  pengambilan  keputusan  dengan AHP pada dasarnya berusaha menutupi semua kekurangan dari  model-model  sebelumnya.  AHP  juga  memungkinkan ke  struktur  suatu  sistem  dan  lingkungan  kedalam komponen  saling  berinteraksi  dan  kemudian  menyatukan mereka  dengan  mengukur  dan  mengatur  dampak  dari komponen kesalahan system.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menghasilkan sistem  pendukung  keputusan  kelayakan  pemberian  kredit sesuai  dengan  nilai  bobot  masing-masing    calon  nasabah
guna mendapatkan hasil layak atau tidaknya calon nasabah mendapatkan kredit.
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  dibuatnya  sistem penunjang  keputusan  untuk  kelayakan  pemberian  kredit. Pengguna/ Credit  Officer dapat  menginputkan  data  calon nasabah, kriteria penilaian calon nasabah, kemudian sistem akan  mencari  nilai  bobot  tiap-tiap  calon  nasabah  dengan metode  AHP.  Setelah  nilai  didapatkan,  maka  sistem  akan menampilkan  keputusan  kelayakan  pemberian  kredit apakah  calon  nasabah  tersebut  diterima,  dipertimbangkan dan ditolak dalam mendapatkan kredit

## 2. RUANG LINGKUP PENELITIAN
Dalam penelitian ini permasalahan mencakup:
1. Program  ini  berisi  penentuan  Kelayakan  Pemberian Kredit    kepada  Nasabah  di  Bank  Danamon  Cabang Segiri Samarinda.
2. Terdapat  5  kriteria  yang  digunakan  antara  lain character,  capacity,  capital,  collateral, dan condition of economic .
3. Membangun  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan kelayakan  pemberian  kredit  menggunakan  metode AHP  pada  bank  Danamon  cabang  Segiri  Samarinda diharapkan  dapat  membantu  memberikan  kemudahan bagi  pihak  bank  Danamon  cabang  Segiri  Samarinda dalam  menentukan  layak  atau  tidaknya  calon  nasabah dalam mendapatkan kredit

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  metode  penelitian  ada  beberapa  hal  yang  harus diperhatikan, antara lain sebagai berikut :

## 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian
Tempat  penelitian  dilaksanakan  di  bank  Danamon cabang  Segiri  Samarinda  yang  bertempat  di  jalan  Dr. Soetomo,  Samarinda,  Kaltim.  Waktu  penelitian  dimulai pada bulan september 2012 sampai dengan  selesai.
3.2 Metode AHP ( Analytic Hierarchy Process )
AHP  merupakan  suatu  model  pengambil  keputusan yang komprehensif dengan memperhitungkan hal-hal yang bersifat kualitatif dan kuantitatif. Dalam model pengambilan  keputusan  dengan  AHP  pada  dasarnya berusaha  menutupi  semua  kekurangan  dari  model-model sebelumnya.  AHP  juga  memungkinkan  ke  struktur  suatu sistem  dan  lingkungan  ke  dalam  komponen  saling berinteraksi  dan  kemudian  menyatukan  mereka  dengan mengukur dan mengatur dampak dari komponen kesalahan sistem
Proses  hirarki  analitik  (AHP)  menyediakan  kerangka memungkinkan  untuk  membuat  suatu  keputusan  efektif atas  isu  kompleks  dengan  menyederhanakan  dan mempercepat proses pendukung keputusan. Pada dasarnya AHP  adalah  suatu  metode  dalam  merinci  suatu  situasi yang  kompleks,  yang  terstruktur  ke  dalam  suatu komponen-komponennya.  Artinya  dengan  menggunakan pendekatan  AHP  kita  dapat  memecahkan  suatu  masalah dalam pengambilan keputusan.
Pada  dasarnya  langkah-langkah  dalam  metode  AHP meliputi :
1. Menyusun hirarki dari permasalahan yang dihadapi.
Persoalan  yang  akan  diselesaikan,  diuraikan  menjadi menjadi  unsur-unsurnya,  yaitu  kriteria  dan  alternatif, kemudian  disusun  menjadi  struktur  hirarki  seperti  gambar di bawah ini :

## Gambar 1. Struktur Hierarki AHP
2. Penilaian Kriteria dan Alternatif
Kriteria  dan  alternatif  dinilai  melalui  perbandingan berpasangan,  untuk  berbagai  persoalan,  skala  1  sampai  9 adalah  skala  terbaik  dalam  mengekspresikan  pendapat. Nilai  dan  definisi  pendapat  kualitatif  dari  skala perbandingan dapat dilihat pada tabel 1.
Table 1. Skala Penilaian Perbandingan berpasangan
Perbandingan dilakukan berdasarkan kebijakan pembuat  keputusan  dengan  menilai  tingkat  kepentingan satu elemen terhadap elemen lainnya. Proses perbandingan berpasangan,  dimulai  dari  level  hirarki  paling  atas  yang ditujukan  untuk  memilih  kriteria,  misalnya  A,  kemudian diambil  elemen  yang  akan  dibandingkan,  misal  A1,  A2 dan A3. Maka susunan elemen-elemen yang dibandingkan tersebut  akan  tampak  seperti  pada  tabel  matriks  di  bawah ini :
Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting daripada yang lainnya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya 9 Satu  elemen  mutlak  penting daripada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai  antara  dua  nilai pertimbangan-pertimbangan yang berdekatan

## Tabel 2. Contoh Matriks Perbandingan Berpasangan
A1 A2 A3 A1 1 A2 1 A3 1
Untuk  menentukan  nilai  kepentingan  relatif  antar elemen  digunakan  skala  bilangan  dari  1  sampai  9  seperti pada tabel 1. penilaian ini dilakukan oleh seorang pembuat keputusan  yang  ahli  dalam  bidang  persoalan  yang  sedang dianalisa dan mempunyai kepentingan terhadapnya.
Apabila  suatu  elemem  dibandingkan  dengan  dirinya sendiri  maka  diberi  nilai  1.  jika  elemen  i  dibandingkan dengan  j  mendapatkan  nilai  tertentu,  maka  elemen  j dibandingkan dengan elemen i merupakan kebalikannya.
Dalam  AHP  ini,  penilaian  alternatif  dapat  dilakukan dengan  metode  yang  digunakan  untuk  memasukkan  data kuantitatif.  Biasanya  nilai-nilai  ini  berasal  dari  sebuah analisis  sebelumnya  atau  dari  pengalaman  dan  pengertian yang  detail  dari  masalah  keputusan  tersebut.  Jika  si pengambil keputusan memiliki pengalaman atau pemahaman yang besar mengenai masalah keputusan yang dihadapi,  maka  dia  dapat  langsung  memasukkan pembobotan dari setiap alternatif.
3. Penentuan Prioritas
Untuk  setiap  kriteria  dan  alternatif,  perlu  dilakukan perbandingan berpasangan. Nilai-nilai perbandingan alternatif  kemudian  diolah  untuk  menentukan  peringkat alternatif dari seluruh alternatif.
Baik  kriteria  kualitatif,  maupun  kriteria  kuantitatif, dapat  dibandingkan  sesuai  dengan  penilaian  yang  telah ditentukan untuk menghasilkan bobot dan prioritas. Bobot atau  prioritas  dihitung  dengan  manipulasi  matriks  atau melalui penyelesaian persamaan matematika.
4. Konsistensi Logis
Semua  elemen  dikelompokkan  secara  logis  dan diperingatkan secara konsisten sesuai dengan suatu kriteria yang  logis.  Matriks  bobot  yang  diperoleh  dari  hasil perbandingan secara berpasangan tersebut harus mempunyai hubungan kardinal dan ordinal
Pada  keadaan  sebenarnya  akan  terjadi  beberapa penyimpangan  dari  hubungan  tersebut,  sehingga  matriks tersebut  tidak  konsisten  sempurna.  Hal  ini  terjadi  karena ketidakkonsistenan  dalam  preferensi  seseorang.  Untuk mengetahui apakah hasil penilaian bersifat konsisten, maka ada beberapa langkah untuk menghitung rasio inkonsistensi  untuk  menguji  konsistensi  penilaian  atau konsistensi logis.
Penghitungan  konsistensi  logis  dilakukan  dengan mengikuti langkah-langkah sebagai berikut : 1. Mengalikan matriks dengan prioritas bersesuaian.
2. Menjumlahkan hasil perkalian per baris
3. Hasil  penjumlahan  tiap  baris  dibagi  prioritas bersangkutan dan hasilnya dijumlahkan.
4. Membagi  hasil  dengan    jumlah  elemen,  akan  didapat λmaks.
5. Indeks konsistensi (CI) = (λmaks-n)/(n)
6. Rasio Konsistensi = CI / RI, dimana RI adalah indeks random konsistensi. Jika rasio konsistensi ≤ 0.1, hasil perhitungan data dapat dibenarkan.
Tabel 3.  Nilai Indeks Random 3.3 Pen guji
an Sistem
Pengujian  sistem  yang  dibangun  ini  menggunakan metode pengujian white-box dan pengujian black-box . Pengujian White  Box bertujuan  untuk  menjaga integritas dari kode program (menjamin hasil keluar sesuai dengan  harapan),  tanpa  melihat  interaksi  dari  pengguna. Pengujian White  Box berfokus  pada  struktur  control program,
Sedangkan  Pengujian Black  Box berfokus  pada domain informasi dari perangkat lunak, dengan melakukan test  case dengan  mempartisi  domain  input  dari  suatu program dengan cara memberikan cakupan pengujian yang mendalam

## 4. RANCANGAN SISTEM
Pada  sistem/aplikasi  ini  perancangan  sistem/aplikasi menggunakan Flowchart.  Flowchart adalah suatu  model bagan  alur  yang  memungkinkan  untuk  menggambarkan sistem  dokumen  dari  proses  pelaporan  yang  dapat dihubungkan  satu  sama  lain  dengan  alur  data  baik  secara manual maupun terkomputerisasi.
Flowchart sistem  digunakan  sebagai  alat  untuk menjelaskan  alur  suatu  proses  yang  ada  pada  sistem tersebut.  Dengan Flowchart dapat  digambarkan  urutan- urutan proses yang terjadi.
Flowchart Kriteria  Utama  dapat  dilihat  pada  gambar berikut :
Ukuran matriks Nilai RI 1,2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 11 1,51 12 1,48 13 1,56 14 1,57 15 1,59
Gambar 2. Flowchart Kriteria Utama
Flowchart Subkriteria Character dapat  dilihat  pada gambar berikut :
Gambar 3. Flowchart Subkriteria Character
Flowchart Subkriteria Capacity dapat  dilihat  pada gambar berikut :
Gambar 4. Flowchart Subkriteria Capacity
Flowchart Subkriteria Capital dapat  dilihat  pada gambar berikut :
Mulai Rasio konsistensi dapat diterima Proses perbandingan antara satu subkriteria dengan subkriteria yang lain Proses mencari nilai bobot pada masing-masing subkriteria ( menentukan prioritas ) Selesai Input nilai subkriteria yang sesuai dengan intensites kepentingan Proses penjumlahan subkriteria setiap baris ( mengalikan matriks perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas ) Proses perhitungan rasio konsistensi subkriteria capital Apakah CR (Rasio Konsistensi  ) <= 0,1 ? Tidak Ya Mulai Rasio konsistensi dapat diterima Proses perbandingan antara satu subkriteria dengan subkriteria yang lain Proses mencari nilai bobot pada masing-masing subkriteria ( menentukan prioritas ) Selesai Input nilai subkriteria yang sesuai dengan intensites kepentingan Proses penjumlahan subkriteria setiap baris ( mengalikan matriks perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas ) Proses perhitungan rasio konsistensi subkriteria capacity Apakah CR (Rasio Konsistensi  ) <= 0,1 ? Tidak Ya Mulai Rasio konsistensi dapat diterima Proses perbandingan antara satu subkriteria dengan subkriteria yang lain Proses mencari nilai bobot pada masing-masing subkriteria ( menentukan prioritas ) Selesai Input nilai subkriteria yang sesuai dengan intensites kepentingan
Proses penjumlahan subkriteria setiap baris ( mengalikan matriks perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas )
Proses perhitungan rasio konsistensi subkriteria character Apakah CR (Rasio Konsistensi  ) <= 0,1 ? Tidak Ya Mulai Rasio konsistensi dapat diterima Proses perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria yang lain Proses mencari nilai bobot pada masing-masing kriteria ( menentukan prioritas ) Selesai Input Nilai Kriteria yang sesuai dengan intensites kepentingan Proses penjumlahan kriteria setiap baris ( mengalikan matriks perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas ) Proses perhitungan rasio konsistensi kriteria utama Apakah CR (Rasio Konsistensi  ) <= 0,1 ? Tidak Ya
Flowchart Subkriteria Collateral dapat  dilihat  pada gambar berikut :
Gambar 6. Flowchart Subkriteria Collateral
Flowchart Subkriteria Condition of Economic dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 7. Flowchart Subkriteria Condition of economic

## 5. IMPLEMENTASI
Gambar 8.  Merupakan tampilan dari Menu Utama

## Gambar 8. Tampilan Menu Utama
Gambar 9.  Merupakan tampilan Inpu t Data Nasabah
Gambar 9. Tampilan Input Data Nasabah
Gambar  10.  Merupakan  tampilan Input Matrik Kriteria Utama
Gambar 10. Tampilan Input Matrik Kriteria Utama
Gambar  11.  Merupakan  Tampilan Input Matrik Collateral
Gambar 11. Tampilan Input Matrik Collateral
Mulai Rasio konsistensi dapat diterima Proses perbandingan antara satu subkriteria dengan subkriteria yang lain Proses mencari nilai bobot pada masing-masing subkriteria ( menentukan prioritas ) Selesai Input nilai subkriteria yang sesuai dengan intensites kepentingan
Proses penjumlahan subkriteria setiap baris ( mengalikan matriks perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas )
Proses perhitungan rasio konsistensi subkriteria condition of economic
Apakah CR (Rasio Konsistensi  ) <= 0,1 ? Tidak Ya Mulai Rasio konsistensi dapat diterima Proses perbandingan antara satu subkriteria dengan subkriteria yang lain Proses mencari nilai bobot pada masing-masing subkriteria ( menentukan prioritas ) Selesai Input nilai subkriteria yang sesuai dengan intensites kepentingan
Proses penjumlahan subkriteria setiap baris ( mengalikan matriks perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas )
Proses perhitungan rasio konsistensi subkriteria collateral Apakah CR (Rasio Konsistensi  ) <= 0,1 ? Tidak Ya
Gambar 12. Tampilan Inpu t Matrik Capacity
Gambar 13. Merupakan Tampilan Input Matrik Capital
Gambar 13. Tampilan Input Matrik Capital
Gambar 14. Merupakan Tampilan Input Matrik Character
Gambar 14. Tampilan Input Matrik Character
Gambar  15.  Merupakan  Tampilan Input Matrik Condition of Economic
Gambar  15.  Tampilan Input Matrik Condition  of Economic
Gambar  16.  Merupakan  Tampilan  Hasil  Perhitungan Matrik

## Gambar 16. Tampilan Hasil Perhitungan Matrik
Gambar  17.  Merupakan  Tampilan  Hitung  Nilai  Bobot Nasabah
Gambar 17. Tampilan Hitung Nilai Bobot Nasabah
Gambar 18. Merupakan Tampilan Cetak Laporan

## Gambar 18. Tampilan Cetak Laporan
Gambar 19. Merupakan Tampilan Laporan Data Nasabah

## Gambar 19. Tampilan Laporan Data Nasabah
Gambar  20.  Merupakan  Tampilan  Laporan  Data  Seleksi Nasabah

## 6. KESIMPULAN
Dari  hasil  yang  telah  dilaksanakan,  dapat  disimpulkan bahwa   Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian  Kredit  Menggunakan  Metode  AHP  pada  Bank Danamon Cabang Segiri Samarinda sebagai berikut: 1. Hasil akhir dari sistem aplikasi ini, diperoleh nilai total bobot  dari  calon  nasabah  yang  bernilai  1  atau mendekati  nilai  1.  Karena  nilai  total  bobot  inilah  yang dijadikan  dasar  sebagai  nilai  prioritas  calon  nasabah yang  dapat  di  rekomendasikan  untuk  mendapatkan kredit atau tidak mendapatkan kredit.
2. Kelebihan  dari  sistem  aplikasi  ini,  dapat  membantu kinerja  pihak  bank  dalam  pengambilan  keputusan dalam  menentukan  layak  atau  tidaknya  calon  nasabah tersebut dalam penerimaan kredit.
3. Kekurangan  dari  sistem  aplikasi  ini  masih  bersifat statis, yang dapat diubah baru nilai bobotnya saja.

## 7. SARAN
1.   Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan Pemberian  Kredit  Menggunakan  Metode  AHP  Pada Bank  Danamon  Cabang  Segiri  Samarinda  ini  khusus digunakan  untuk  menentukan layak atau tidak nasabah tersebut  diberikan  kredit  pinjaman,  maka  peneliti menyarankan  agar  kedepannya  sistem  ini  bisa dikembangkan..
2. Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan Pemberian  Kredit  Menggunakan  Metode  AHP  Pada Bank  Danamon  Cabang  Segiri  Samarinda  ini  dapat dikembangkan  lebih  lanjut  bagi  pihak-pihak  yang termotivasi  untuk  melakukan  pengembangan  terhadap sistem ini agar sistem dapat menjadi lebih optimal.
3. Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan Pemberian  Kredit  Menggunakan  Metode  AHP  Pada Bank  Danamon  Cabang  Segiri  Samarinda  ini  masih bersifat  statis,  yang  dapat  diubah  baru  nilai  bobotnya saja.  Diharapkan  kedepannya,  sistem  ini  dapat dikembangkan  menjadi  lebih  dinamis  sehingga  jumlah kriteria  atau  jumlah  sub  kriterianya  bisa  diubah.  Baik itu menambah atau mengurangi jumlah kriteria dan sub kriteria yang ada.

## 8. DAFTAR PUSTAKA
Departemen  Pendidikan  Nasional, 2003. Kamus  Besar Bahasa Indonesia. Jakarta : Balai Pustaka.
Daihani, D.U, 2001, Komputerisasi Pengambilan Keputusan ,PT.Gramedia,Jakarta. expresiaku.wordpress.com/2009/02/23/306/
Fakir  Husein  M,  dan  Wibowo  A , 2002 Sistem  Informasi Manajemen, Jogyakarta : Edisi Pertama Februari.
Hasan  Iqbal.  M,  2004,  Teori  Pengambilan  Keputusan (Pokok-pokok Materi), Ghalia Indonesia, Jakarta
Kadir,  Abdul,  2002, Pengenalan  Sistem  Informasi, Andi Offset, Yogyakarta.
Kristanto, Andi, 2003. Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya .Yogyakarta : Gava Media.
Kusrini  Mukhsin,  A.  2007. Sistem  Pendukung  Keputusan Penerbit Gava Media Jakarta
Madcoms,  2007, Microsoft  Access  2007  Untuk  Pemula , Penerbit Andi, Yogyakarta.
Pressman,  Roger.  2002. Rekayasa  Perangkat  Lunak Pendekatan Praktisi. Yogyakarta : Penerbit Andi.
Saaty,  T.  L,  2008, Decision  Making  For  Leaders  Forth Edition , University of Pittsburgh, RWS Publication
Sprague,  2004, Information  System  Management  In Practice ,  Englewood  Cliffts,  New  Jersey  :  Prentice- Hall Inc
Sudirman  dan  Widjajani,  2002 Aplikasi  Pendukung Keputusan ,  Jakarta,  Penerbit  Fakultas  Ekonomi Universitas Indonesia
Suryadi.,K. dan Ramdhani,M.A.,1998, Sistem
PendukungKeputusan ,  PT.  Remaja  Rosdakarya, Bandung.
Turban,  2005, Dessicion  Support  System  and  Intelligent System , Penerbit Andi, Yogyakarta.