Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 9-15

## Sistem Pengambilan Keputusan Rekomendasi Pemberian
Kredit dengan Metode Simple Additive Weighting
Weni Lestari Putri Fakultas Teknik, Universitas Ibnu sina, Tiban Lama Kepuluan Riau, Indonesia E-mail: weni@uis.ac.id

## Abstract
The  decision-making  system  produces recommendations for parties entitled to obtain loans in  accordance with predetermined provisions. There are 5 criteria that are used as a  reference  in  providing  credit  loans  in  terms  of  Characteristics,  Capacity,  Condition, Capital  and  Collateral.  Each  criterion  has  a  different  value  so  a  Simple  Additive Weighting  (SAW)  method  is  needed  to  produce a decision. The way the Simple Additive Weighting  (SAW)  method  works  is  by  entering  each weight value in each criterion. The advantage  of  the  SAW  method  is  that  it  has  the  ability  to  carry  out  assessments  more precisely because it is based on the criteria values and preference weights that have been determined  and  can  select  the  best  alternative  from  a  number  of  existing  alternatives, apart  from  that  because  there  is  an  improvement  process  after  determining  the  weight value for each attribute. The final results of the research recommended obtaining a loan in the name of Kamedia Kemala with a value of 0.8248.
Keywords: SPK, Loan requirements criteria, SAW method, Weight, normalization

## Abstrak
Sistem  pengambilan  keputusan  menghasilkan  rekomendasi  pihak  pihak  yang berhak  mendapatkan  pinjaman  sesuai  dengan  ketentuan  yang  telah  ditetapkan. Ada  5  kriteria  yang  dijadikan  sebagai  acuan  dalam  pemberian  pinjaman  kredit dilihat dari Characteristic, Capacity, Condition, Capital dan Collateral. Masing masing  kriteria  memiliki  nilai  yang  berbeda  beda  sehingga  dibutuhkan  sebuah metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menghasilkan sebuah keputusan. Cara  kerja  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  yaitu  memasukkan  masing masing nilai bobot dalam setiap kriteria. Kelebihan  Metode SAW berkemampuan untuk  melakukan  penilaian  secara  lebih  tepat  karena  berdasarkan  pada  nilai kriteria dan bobot preferensi yang sudah ditentukan dan dapat memilih alternatif terbaik  dari  sejumlah  alternatif  yang  ada,  selain  itu  karena  adanya  proses peningkatan  setelah  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut.  Hasil  akhir penelitian yang  direkomendasikan  memperoleh  pinjaman  atas  nama Kamedia Kemala dengan nilai 0,8248.
Kata Kunci: SPK, Kriteria syarat Peminjaman, Metode SAW, Bobot, normalisasi

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  informasi  sangat  penting  dan  berguna  bagi  semua  kalangan masyarakat.  Saat  ini  teknologi  telah  menjadi  suatu  kebutuhan  yang  sangat  penting  bagi kehidupan masyarakat sehari-hari.    Dengan  adanya  teknologi  informasi  dapat mempermudah  masyarakat  dalam  melakukan  pekerjaannya. Begitu  juga  pada perkembangan  dunia  usaha  yang  semakin  luas  di  Indonesia,  banyak  perusahaan  pada umumnya  menghadapi  persaingan  yang  sangat  ketat.  Oleh  karena  itu,  perusahaan  harus mampu    meningkatkan    produktivitas    bukan    sekedar    untuk    mempertahankan

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan  Kecerdasan  Buatan
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 9-15
kelangsungan  hidup,  akan  tetapi  agar  tujuan  utama  untuk  memaksimalisasi  laba  dapat tercapai.  Kredit  adalah  penyediaan  uang  atau  tagihan  yang  dapat  dipersamakan dengan  itu,  berdasarkan  persetujuan  atau  kesepakatan  pinjam  meminjam  antara  bank dengan  pihak  lain  yang  mewajibkan  pihak  peminjam  untuk  melunasi  utangnya  setelah jangka  waktu  tertentu  dengan  jumlah  bunga,  imbalan  atau  pembagian  hasil  keuntungan [1].
SPK  penentuan  kelayakan  kredit  dengan  Metode    SAW    ini    diharapkan    mampu memberikan  rekomendasi  yang  tepat  sehingga  dapat  mengurangi  resiko  kredit  macet  atau gagal  bayar  oleh  debitur  kepada  kreditur.  Penelitian  terdahulu  yang  dijadikan  referensi serta  bersesuaian  dengan  tema  antara  lain:  Aplikasi  Sistem    Pendukung    Keputusan Analisis  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Menggunakan  Metode SAW Pada  Perusahaan Leasing  [2].  Menurut  Davis  dalam  Hartono  (2013:120)  mengemukakan  bahwa  Terdapat dua  model  pengambilan      keputusan,      yaitu      model      system tertutup dan model sistem terbuka  [3].  Definisi    awal    Sistem    Pendukung    Keputusan  ( Decision      Support System/DSS )      adalah      suatu  sistem  yang  ditujukan  untuk  mendukung  manajemen pengambilan  keputusan.  Sistem  berbasis      model      yang      terdiri      dari      prosedur      – prosedur  dalam  pemrosesan  data  dan  pertimbangannya  untuk  membantu  manajer  dalam mengambil  keputusan  [5].  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan    proses  pengambilan keputusan  dibantu  menggunakan  komputer  untuk  membantu  pengambil  keputusan dengan  menggunakan  beberapa  data  dan  model  tertentu  untuk  menyelesaikan    beberapa masalah    yang    tidak    terstruktur  [3][6].  Sistem  pendukung  keputusan  mampu diimplementasikan  dengan  adanya  pemanfataan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW)  [4].    Metode simple  additive  weighting mengenal  adanya  dua  kriteria  atribut yaitu kriteria keuntungan ( benefit )  dan  kriteria  biaya ( cost ),  perbedaan  mendasar  dari  kedua  kriteria  ini  adalah  dalam  pemilihan  kriteria  ketika mengambil  keputusan.  Metode simple  additive  weighting mempunyai  kelebihan  berupa berkemampuan  untuk  melakukan  penilaian  secara  lebih  tepat  karena  berdasarkan  pada nilai  kriteria  dan  bobot  preferensi  yang  sudah  ditentukan  dan  dapat  memilih  alternatif terbaik  dari  sejumlah  alternatif  yang  ada,  selain  itu  karena  adanya  proses  peningkatan setelah  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut  [7].  Metode Simple  Additive Weighting (SAW)  adalah  mencari  penjumlahan  bobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif  pada semua kriteria  sehingga  menghasilkan  alternatif  terbaik [8].

## 2. Metodologi Penelitian
Langkah menyelesaikan  perhitungan  metode SAW sebagai  berikut  [9] [10]:
a) Menentukan alternatif, yaitu Ai.
b) Menentukan    kriteria    yang    akan    dijadikan    acuan    dalam  pengambilan keputusan Ci.
c) Menentukan  bobot  prefensi  atau  tingkat  kepentingan  (W)  setiap  kriteria. W=[W1 W2   W3 … W4].
d) Membuat  tabel  rating   kecocokan  setiap   alternatif   pada setiap kriteria.
e) Membuat  matrix  keputusan  X  yang  dibentuk  dari  table  rating  kecocokan  dari setiap  alternatif  (Ai)  pada  setiap  kriteria  (Cj)  yang  sudah  ditentukan  dimana,  I  = 1,2,…, m dan j = 1,2,…, n.
f) Melakukan  normalisasi  matrix  keputusan  X  dengan  cara  menghitung  nilai rating  kinerja   ternormalisasi  (rij)  dari alternatif  (Ai)  pada kinerja (Cj).
g) Hasil      dari      nilai      rating      kinerja      ternormalisasi      (rij)  membentuk matrix ternormalisasi  (R).
3. Hasil Dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  masing  masing  nasabah.  Data dikelompokan  berdasarkan  kriteria  yang  dijadikan  acuan diantaranya, data Characteristic,

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan  Kecerdasan  Buatan
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 9-15
Capacity,  Condition,  Capital  dan  Collateral . Variabel  keluarannya  adalah  urutan  calon nasabah yang sesuai menerima  pinjaman  dari peringkat  tertinggi  hingga  terendah.

## 3.1. Kriteria  yang dibutuhkan
Tabel 1. Kriteria  Peminjaman Kriteria  keterangan  atribut C1 Conditions Benefit C2 Collateral Benefit C3 Capacity Benefit C4 Capital Benefit C5 Charagter Benefit
Proses  selanjutnya  nilai  masing  masing  kriteria  untuk  memperoleh  himpunan selanjutnya:
Tabel 2. Tabel Bobot Nilai  Kriteria Kriteria Conditions  Collateral  Capacity  Capital  Charagter Atribut Benefit Benefit Benefit Benefit  Benefit Nilai 0,15 0,15 0,20 0,25 0,25
Setelah  kriteria  ditentukan,  bobot  preferensi  atau  tingkat  kepentingan  masing-masing kriteria  ditentukan,  dengan  nilai  sebagai  berikut 1) Kriteria Conditions (C1)
Tabel 3. Tabel Conditions Nilai Rata-Rata  Bobot  Keterangan Conditions C1<=55 0,15 Tidak  Layak C1=56-74 0,20 Cukup  Layak C1=75-84 0,30 Layak C1>=85 0,35 Sangat  Layak 2) Kriteria  Collateral (C2)
Tabel 4. Tabel Collateral Nilai rata-rata  Bobot  Keterangan Collateral C1<=55 0,15 Tidak  Layak C1=56-74 0,20 Cukup  Layak C1=75-84 0,30 Layak C1>=85 0,35 Sangat  Layak
3) Kriteria  Capacity (C3)
Tabel 5. Tabel Capacity Nilai Rata-Rata  Bobot  Keterangan Capacity C1<=55 0,15 Tidak  Layak C1=56-74 0,20 Cukup  Layak C1=75-84 0,30 Layak C1>=85 0,35 Sangat  Layak 4) Kriteria  Capital  (C4)
Tabel 6. Tabel Capital Nilai Rata-Rata  Bobot  Keterangan
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 9-15
Capital C1<=55 0,15 Tidak  Layak C1=56-74 0,20 Cukup  Layak C1=75-84 0,30 Layak C1>=85 0,35 Sangat  Layak 5) Kriteria  Charagter (C5)
Tabel 7. Tabel Charagter Nilai Rata-Rata  Bobot  Keterangan Charagter C1<=55 0,15 Tidak  Layak C1=56-74 0,20 Cukup  Layak C1=75-84 0,30 Layak C1>=85 0,35 Sangat  Layak

## 3.2. Masukkan Data Karyawan
Dari  pengolahan  data  yang  dilakukan  oleh  calon  nasabah  yang  akan  memperoleh pinjaman  menggunakan  7  kandidat,  nilai  masing-masing  kriterianya  masing-masing kandidat  diperoleh  seperti  dapat dilihat  pada tabel  dibawah  ini.
Tabel 8 . Nilai  kriteria Kriteria Conditions  Collateral  Capacity  Capital  Charagter Bagaskara  Putra 0,15 0,15 0,30 0,20 0,35 Kamedia Kemala 0,20 0,15 0,30 0,35 0,35 Keysaha Azahra 0,15 0,20 0,30 0,15 0,35 Abizar Kamarudin  0,20 0,20 0,35 0,15 0,35 Cahaya  K 0,35 0,30 0,35 0,20 0,15 Bintang Samudra 0,35 0,30 0,35 0,20 0,15 Putra Jaya 0,35 0,35 0,20 0,20 0,15 MAX 0,35 0,35 0,35 0,35 0,35
Proses pencarian  Normalisasi
a. Proses Kriteria ( C1) R 11 0,428 R 12 0,571 R 13 = 0,428 R 14 =0,571 R 15 =1 R 16 1 R 17
1
b. Proses Kriteria( C2) R 21 0,428 R 22 0,428 R 23 0,571 R 24 0,571 R 25 0,857 R 26 0,857

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan  Kecerdasan  Buatan
R 27 c. Proses Kriteria( C3) R 31 0,857 R 32 0,857 R 33 0,857 R 34 =1 R 35 1 R 36 1 R 37 0,571 d. Proses pencarian Kriteria( C4) R 41 0,571 R 42 1 R 43 0,428 R 44 0,428 R 45 0,571 R 46 0,571 R 47 0,571 e. Proses pencarian Kriteria( C5) R 51 1 R 52 1 R 53 1 R 54 1 R 55 0,428 R 56 0,428 R 57 0,428

## Hasil  Normalisasi
Tabel 9. Hasil  Normalisasi No  Kriteria 1  Kriteria 2  Kriteria 3  Kriteria 4  Kriteria 5 1 0,428 0,428 0,857 0,571 1 2 0,571 0,428 0,857 1 1 3 0,428 0,571 0,857 0,428 1 4 0,571 0,571 1 0,428 1 5 1 0,571 1 0,571 0,428 6 1 0,571 1 0,571 0,428 7 1 1 0,571 0,571 0,428
Hasil  akhir  diperoleh  dari  rangking  jumlah  perkalian  matriks  R  dengan  bobot menggunakan  rumus W=[ 0,15 ; 0,15; 0,20 ; 0,25 ; 0,25 ]

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan  Kecerdasan  Buatan
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 9-15
V 11 =  [( 0,428*0,15) + (0,428*0,15) + (0,20*0,857) + (0,25*0,571) + (0,25*1)]
= 0,0642+ 0,0642 + 0,175 + 0,1427 + 0,25 =  0,6961 V 12
=  [( 0,571*0,15) + (0,428*0,15) + (0,20*0,857) + (0,25*1) + (0,25*1)]
= 0,0856+ 0,0642 + 0,175 + 0,25+ 0,25 = 0,8248 V I3
= [( 0,428*0,15) + (0,571*0,15) + (0,20*0,857) + (0,25*0,428) + (0,25*1)]
= 0,0642+ 0,0856 + 0,175 + 0,107+ 0,25 =  0,6818 V 14
= [( 0,571*0,15) + (0,571*0,15) + (0,20*1) + (0,25*0,428) + (0,25*1)]
= 0,0856+ 0,0856 + 0,2 + 0,107+ 0,25
= 0,7282
V 15
= [( 1*0,15) + (0,857*0,15) + (0,20*1) + (0,25*0,571) + (0,25*0,428)]
= 0,15+ 0,1285 + 0,2 + 0,1427+ 0,107 = 0,7282 V 16
= [(1*0,15) + (0,857*0,15) + (0,20*1) + (0,25*0,571) + (0,25*0,428)]
= 0,15 + 0,1285 + 0,2 + 0,1427+ 0,107 = 0,7282 V 17
= [(1*0,15) + (1*0,15) + (0,20*0,571) + (0,25*0,571) + (0,25*0,428)] = 0,15 + 0,15 + 0,1142 + 0,1427+ 0,107
= 0,6639 Tabel 10. Hasil Akhir No Nama Nilai 1 Bagaskara  Putra 0,6961 2 Kamedia Kemala 0,8248 3 Keysaha Azahra 0,6818 4 Abizar Kamarudin 0,7282 5 Cahaya  K 0,7282 6 Bintang Samudra 0,7282 7 Putra Jaya 0,6639
Hasil  akhir  pencarian  nilai  masing-masing  nasabah  yang  telah  diproses,  nilai maksimalnya  adalah  1  diperoleh  atas  nama  Kamedia  Kemala,  sehingga  diprioritaskan calon yang akan direkomendasikan  untuk pemberian  pinjaman.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  akhir  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  mampu  menghasilkan  keputusan  dalam  pemilihan rekomendasi pihak pihak nasabah yang layak mendapatkan pinjaman. Ada lima kriteria uang diperhatikan  dalam  memberikan  pinjaman  yaitu  Characteristic,  Capacity,  Condition, Capital  dan  Collateral  sesuai  dengan  ketentuan  yang  telah  ditetapkan.  Hasil  akhir  yang direkomendasikan  memperoleh  pinjaman  atas  nama Kamedia  Kemala  dengan  nilai 0,8248.

## Daftar Pustaka
[1] A.  Prasetio,  N.  Mulyani,  and  F.  M.  Yuma,  “Metode  SAW  dalam  Penentuan Pemberian  Kredit  Calon  Konsumen  pada  PT.  Interyasa  Mitra  Mandiri,” J-Com (Journal Comput. , vol. 1, no. 1, pp. 65–72, 2021, doi: 10.33330/j-com.v1i1.1090.
[2] J.  Simatupang  and  M.  Informatika,  “Penerapan  sistem  pendukung  keputusan dengan  metode  simple  additive  weighting  untuk  rekomendasi  penerima  kredit,” vol. 6, pp. 263–269, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i1.887.
[3] Frieyadie,  “Sistem  Pendukung Keputusan Promosi,” no. 1, pp. 37–45, 2016.
[4] Refiza,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting,” Indones.  J.  Comput.  Inf.
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 9-15
Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 96–103, 2019.
[5] B.  Fachrizal,  I.  F.  Astuti,  and  D.  M.  Khairina,  “Sistem  Pendukung  Keputusan untuk  Kredit  Pemilikan  Rumah  Bank  Uob  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighthing,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 8, no. 3, pp. 72–79, 2013.
[6] R.  T.  Subagio,  M.  T.  Abdullah,  and  Jaenudin,  “Penerapan  Metode  SAW  (Simple Additive  Weighting)  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Menentukan Penerima Beasiswa,” Pros. SAINTIKS FTIK UNIKOM , vol. 2, pp. 61–68, 2017.
[7] R.  Rachman,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Untuk Penilaian  Karyawan  Pada Kenaikan Jabatan,” J. Tekno Insentif , vol. 12, no. 2, pp. 21–27, 2019, doi:  10.36787/jti.v12i2.71.
[8] R.  L.  Andharsaputri  and  T.  Prihatin,  “Implementasi  Metode  AHP dan SAW Guna Keputusan Pemberian Kredit pada Koperasi,” Bianglala Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 1–6, 2022, doi:  10.31294/bi.v10i1.12329.
[9] N.  I.  Hermanto  and  Sekolah,  “Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  motor dengan  metode  simple  additive  weigthing  (SAW)  Hermanto,  Nailul  Izzah,”  vol.  6, no. 2, pp. 184–200, 2018.
[10] H.  Aprianti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Smartphone  dengan Menerapkan Metode Simple  Additive  Weighting  ( SAW ),” pp. 19–24, 2017.